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【書籍分享】Google Analytics GA4 商業分析大全:人工智慧賦能,幫你鎖定對的訪客,打贏網路商戰

一、 碰了一陣子GA4,卻還是對GA4似懂非懂!? 身為一個從GA3到GA4,都有持續在使用的中度~重度使用者,也常常還是有這種感覺😂 就只能持續使用+學習,來讓自己越來越熟練,能分析&運用的角度越來越全面 剛好近期有收到一本還不錯的GA4工具書,這邊也來推薦分享一下,我認為對新手老手都很實用的2024 GA4工具書(尤其推薦新手閱讀),除了各種專有名詞解說之外,也會從許多商業上的邏輯和運用情境去說明👇👇 二、書籍介紹 【書名】Google Analytics GA4 商業分析大全:人工智慧賦能,幫你鎖定對的訪客,打贏網路商戰 📈人工智慧賦能,幫你鎖定對的訪客,打贏網路商戰📈 網站分析最終目的,就是要達成商業目標,分析模型與報表結果都需要商業思維上的解釋。這是一本繼 Google 正式全面下架通用 GA (GA3) 後,最新版的 Google Analytics 4 教學大全:不僅教你使用 GA4,更讓你套用到商業情境,靈活運用人工智慧分析工具,用最有效的方式得到商業洞見! ✨本書特色✨ 1. 側重心法與觀念的傳達:未來即使 GA4 持續做介面改版,也不太影響書中內容的實用性。 2. 內文採用情境故事敘述:模擬為期 13 周的專案團隊運作情境,每周結尾有單元練習題目。 3. 通用 GA 到 GA4 的差異與轉移:比較兩者設計架構、GA4 新增加的功能、轉移方法。 4. 數據分析的商業思維套用:借用真實的職場情況,把商業思維套用到數據分析。 5. 網站分析跨系統的串聯:介紹適合跟 GA4 做上下游串聯、互補的外部系統。 6. 商場應用 GA4 的真實案例:介紹矽谷新創如何活用 GA4 打造顧客旅程地圖,實踐企業成長駭客。 三、書籍連結 以上是這本GA4工具書的介紹和分享,邊讀可以邊學習 2024 年最新版 Google Analytics 4 的所有功能,建立網站分析觀念,掌握網站數據背後的意涵,做出正確的商業決策!💪 有興趣的朋友可以再去搜尋這本書👉 https://www.books.com.tw/products/0010987044 如果有疑問或想要討論的朋友,都歡迎直接在下面留言發問,或追蹤IG取得更多資訊~ IG : Josie數位行銷打滾記

【網頁數據追蹤/分析】為甚麼數位廣告的世界追蹤碼很重要?別讓下廣告像賭博只能靠運氣

一、下了廣告好像沒什麼效果?

常有人會問,為甚麼廣告花了錢卻好像沒什麼效果?

這時候可以先想一個問題,廣告投出去有很多人看到,甚至也有點廣告,得到了很多曝光、點擊數,這樣就代表真的有很多人買嗎?有多少人買?

如果不能知道這件事情,那下廣告不就只能賭賭看有沒有人願意買?

因此本文要來討論一下"廣告追蹤碼"這件極為重要的事,接下來會分享一下有沒有埋追蹤碼對廣告優化的影響。

二、數位廣告成效追蹤1.0_沒有埋追蹤碼的情況

在數位廣告1.0的階段,比起電視、戶外看板等傳統廣告,已經多了曝光、點擊等數據可以追蹤和衡量效果,但如前面所說,使用者點完廣告後呢?有沒有在網站上進行後續真正有價值的行為?我們無從得知。

所以在沒有追蹤碼的情況下,廣告優化的策略只能設法降低曝光、點擊成本,用一樣的預算換取更多的點擊,並期望能連帶提升後續真正重要的網站轉換。

數位廣告成效追蹤1.0_沒有埋追蹤碼的情況
數位廣告成效追蹤1.0_沒有埋追蹤碼的情況

舉例來說:
今天廣告主同時下了A、B兩個廣告,並同樣用$500元的花費買到了1000個曝光,但其中A廣告得到了100次點擊,B廣告則只得到了50次點擊。

這時候如果我們做一個簡單的換算,就可以發現A廣告每次點擊(CPC)只花了$5元,而B廣告則要花$10元,我們就可以根據這個數字下一個合理的判斷&優化策略,A廣告有更低的點擊成本,將廣告預算分配更多給A廣告,可以讓我們得到更多點擊。

數位廣告成效追蹤1.0_沒有埋追蹤碼的優化判斷
數位廣告成效追蹤1.0_沒有埋追蹤碼的優化判斷

三、數位廣告成效追蹤2.0_有埋追蹤碼的情況

而在數位廣告2.0的階段,除了曝光、點擊等數據之外,我們可以透過追蹤碼埋設,更直接的記錄下使用者是否有完成重要的轉換行為(如:購買/註冊等),甚至還有機會透過像GA4這樣的網頁分析工具,記錄下轉換發生的相關細節(如:誰/何時/何地/做了甚麼/如何發生等)。也才能夠根據這些轉換數據,做到更精細且有效的優化判斷!

數位廣告成效追蹤2.0_有埋追蹤碼的情況

這邊也舉一個例子:
廣告主下了A、B兩個廣告,A廣告用了$500元的花費買到了1000個曝光、100個點擊,其中有10個人點了廣告後真的進到網頁做到Pageview的行為(其餘90個點擊可能是誤觸廣告後馬上關閉視窗,導致網頁沒有記錄到Pageview),而這10個進站瀏覽的人,最後又只有1個人完成註冊。

→這時候可以得出A的CPC(點擊成本) $5CTR(點擊率) 10%每次註冊成本 $500

而B廣告用了$1000花費買到了1000個曝光、80個點擊,其中有50個人點了廣告後真的進到網頁做到Pageview的行為,而這50個進站瀏覽的人,最後有5個人完成註冊。

→這時候可以得出B的CPC(點擊成本) $12.5CTR(點擊率) 8%每次註冊成本 $200

如果沒有埋追蹤碼的情況下,可能就會像剛剛1.0那樣,因為A廣告有較低的點擊成本和較高點閱率,而認為A有更好的成效,並將預算分配給A。

但當我們實際追蹤到User進站後的行為後,可以發現A廣告雖然有很多點擊,但流量的品質和轉換率並不好,多數點擊廣告的使用者並沒有實際進到網站瀏覽,也當然就很少人實際完成註冊了。

若我們追求的成效是註冊數量最大化,那我們應該下的合理判斷和優化策略,反而應該是要將廣告預算分配給點擊成本雖高、但每次註冊成本更低的B廣告。

因此從這個案例可以看到,如果追求的是實質轉換卻沒有埋設追蹤碼,就非常會可能下了背道而馳的優化判斷,也讓廣告投遞像賭博一樣只能靠運氣猜測,而無法確保能對實質商業KPI產生有效的幫助。


數位廣告成效追蹤2.0_有埋追蹤碼的優化判斷
數位廣告成效追蹤2.0_有埋追蹤碼的優化判斷


四、追蹤碼的另一個重要功能_幫助AI機器學習

除了前面提到優化判斷的重要功用之外,近幾年追蹤碼還有另一個更重要的目的,就是幫助廣告平台的AI利用機器學習來自動優化。

近幾年Google、Meta等主流平台也都漸漸鼓吹讓系統自動優化來取代傳統的手動優化,因為系統可以更快的分析許多數據來找出轉換的模式,並即時調整出價(這邊先不討論系統優化到底是否贏過人為手動優化)。

而要做到這件事的前提,當然就是要埋追蹤碼收集大量數據給系統去分析&應用,讓系統能夠知道每個人進站後到底有沒有完成轉換&如何完成!

五、數位廣告成效追蹤_常見流程&評估指標

了解了追蹤碼的重要性後,最後再用下面這張圖來說明一下常見的廣告流程追蹤點&評估指標。 每個環節得到的數據,都有其意義&故事,反映著消費者的每個行為,就像健檢報告一樣,醫生看到特定指數不正常後,就可以推論身體的哪個部分出了問題並需要進一步的檢查和治療。有了完整的數據追蹤,我們也可以透過整個流程的各個指標來反推出有問題的部分並進行優化!


數位廣告成效追蹤_常見流程&評估指標
數位廣告成效追蹤_常見流程&評估指標

六、小結

今天透過幾個例子來說明追蹤碼在數位廣告投放時的重要性,關於追蹤碼後續會再找時間撰寫更多分享。如果有疑問或想要討論的朋友,都歡迎直接在下面留言發問,或追蹤IG取得更多資訊~

IG : Josie數位行銷打滾記



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