新版GA4與UA的區(qū)別是什么？GA4如何查看頁面的跳出率？

哈嘍大家好，我是Russell。很多朋友從GA3切換到GA4，對于GA4的一些改動不了解，今天給大家分享一篇關(guān)于GA3與GA4的區(qū)別。

數(shù)據(jù)模型差異：

GA4采用事件中心數(shù)據(jù)模型，將所有用戶行為視為事件，包括頁面瀏覽、按鈕點擊、應(yīng)用內(nèi)交互等，這種事件驅(qū)動模型更加靈活，能夠更全面地捕捉用戶行為。UA使用會話和頁面視圖的模型，以頁面瀏覽作為主要指標(biāo)，輔以事件跟蹤。傳統(tǒng)的UA模型相對較為簡單，更加專注于頁面流量和網(wǎng)站導(dǎo)航。

用戶標(biāo)識與跨設(shè)備追蹤：

在GA4中，用戶標(biāo)識變得更加重要，可以使用Google信號或自定義用戶ID來識別用戶，從而實現(xiàn)更好的跨設(shè)備和跨平臺追蹤。這意味著即使用戶在多個設(shè)備上訪問您的網(wǎng)站或應(yīng)用，您也可以更好地理解其整體行為。老版本UA主要依賴于客戶端ID，存在一定局限性，特別是在移動設(shè)備上，由于Cookie等問題，可能難以準(zhǔn)確地追蹤用戶的跨設(shè)備行為。

數(shù)據(jù)收集和事件跟蹤：

GA4推崇事件驅(qū)動的數(shù)據(jù)收集方式，您可以自定義事件來跟蹤更多用戶交互。這種靈活的數(shù)據(jù)收集方式使得您可以更細(xì)致地分析用戶在網(wǎng)站或應(yīng)用中的行為，了解用戶的具體操作習(xí)慣。在UA中，事件跟蹤相對獨立，通常需要手動設(shè)置事件和目標(biāo)，相比GA4的事件中心模型較為簡單，不夠靈活。

報告和分析視角：

GA4引入了新的用戶界面和報告，強(qiáng)調(diào)更全面的用戶行為分析。新的分析視角包括用戶生命周期、漏斗分析、歸因模型等，可以幫助您更好地理解用戶的轉(zhuǎn)化路徑和關(guān)鍵轉(zhuǎn)化因素。UA主要關(guān)注網(wǎng)站瀏覽和頁面級別的分析，較少涉及用戶行為和漏斗分析，更加偏向傳統(tǒng)網(wǎng)站分析的角度。

智能洞察和預(yù)測分析：

GA4整合了更多機(jī)器學(xué)習(xí)和智能洞察功能，可以提供更精準(zhǔn)的預(yù)測分析和用戶行為模式的發(fā)現(xiàn)。這有助于洞察用戶行為背后的潛在動機(jī)和趨勢，幫助優(yōu)化師做出更有針對性的優(yōu)化措施。在UA中，智能洞察和預(yù)測分析功能相對較弱，更多依賴于用戶手動進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析。

數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)性：

GA4更加注重數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)性，符合更嚴(yán)格的隱私法規(guī)，例如歐盟的GDPR。采用了更安全的數(shù)據(jù)處理方式，對于一些跟蹤和使用數(shù)據(jù)的限制更加嚴(yán)格。老版本UA在數(shù)據(jù)隱私方面相對較弱，可能在一些法規(guī)限制的情況下存在合規(guī)性風(fēng)險。

新版的GA4如何查看頁面的跳出率？

GA4與GA3在網(wǎng)站跳出率這個指標(biāo)上也發(fā)生了變化。新版的GA4對于跳出率的計算方式更加的靈活些，客戶在瀏覽網(wǎng)站時在網(wǎng)站瀏覽時間大于10秒、觸發(fā)過一次轉(zhuǎn)化事件或者瀏覽過2次頁面都不會被記錄為跳出。而UA的計算方式是客戶必須在網(wǎng)站上觸發(fā)轉(zhuǎn)化或者互動才會被不記作跳出，即使你瀏覽時間超過10秒沒有任何點擊就會被記做跳出。

剛用GA4的朋友會發(fā)現(xiàn)，之前可以查看頁面的跳出率，新版的GA4沒法查看了是取消了嗎？其實GA4也是可以查看頁面跳出率的，有兩種方法：

方法一：跳出率計算公式1-感興趣會話數(shù)占比=跳出率。在GA4里面我們發(fā)現(xiàn)跳出率與感興趣會話數(shù)占比剛好是互補(bǔ)的關(guān)系。

方法二：調(diào)出來隱藏的跳出率指標(biāo)GA4中頁面的跳出率指標(biāo)默認(rèn)是被隱藏的，我們需要將此指標(biāo)調(diào)出來。打開GA4后臺點擊著陸頁分析報告。

點擊右上角小筆的標(biāo)志，打開自定義指標(biāo)報告

在自定義報告中找到指標(biāo)選項點擊添加指標(biāo)

在添加指標(biāo)中，找到跳出率選項點擊添加保存指標(biāo)

圖片來源：GA4

保存報告之后我們的報告中就會出現(xiàn)跳出率的選項了。

圖片來源：GA4

總體而言，GA4相比于UA具有更靈活、全面和智能化的特點，更適合當(dāng)前復(fù)雜多變的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化需求。當(dāng)然我們還是需要花一些時間去適應(yīng)，畢竟剛改過來會有很多不習(xí)慣的地方。

（來源：Russell）

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