為什麼GA4比Universal Analytics更好的工具（第2部分）

介紹

在這篇文章中，我們將繼續探討為什麼GA4比Universal Analytics更好的工具。雖然這對於您作為分析師的日常生活可能沒有直接的影響，但建立對這個問題的觀點仍然很重要。讓我們深入了解為什麼GA4勝過Universal Analytics。

數據結構

GA4相對於Universal Analytics的一個關鍵優勢在於其數據結構。雖然很多人可能聽說過這個差異，但他們可能並不完全理解其影響。這是可以理解的，因為這是一個微妙的區別，只有非常熟悉的使用者才能察覺到。

對於那些使用GA360並非常關注網站性能的人來說，編寫SQL查詢已成為日常工作。讓我們考慮一個簡單的問題：“有多少女性訪問了我們的登陸頁面，她們從哪裡來，其中有多少人購買了我們的產品？”聽起來很簡單，對吧？在Universal Analytics中創建這個報告，我們需要處理多個表格：

  1. 獲取來源的工作階段。
  2. 過濾出女性用戶。
  3. 獲取來源和相應交易的產品信息。
  4. 使用正確的鍵和條件將前三個表格進行連接。

聽起來還是很簡單嗎？可不要這麼快。我們這裡有三個不同層次的數據：用戶層次、工作階段層次和點擊層次。對新手來說，找到這些表格之間的正確鍵並進行連接並不容易。此外，在實踐中，我們經常創建臨時表格和子查詢，以使查詢更易於管理和渲染。結果的查詢可能變得非常冗長，其中可能需要數百行代碼才能回答這個問題。

現在，您可能認為GA4並不會更加簡單。但在GA4中回答同樣的問題，我們只需要兩個表格：

  1. 將來源和女性信息映射到工作階段。
  2. 將產品信息映射到工作階段。
  3. 使用工作階段鍵將這兩個表格進行連接。

我們將表格的數量從四個減少到三個。這是否似乎是一個顯著的改進？或許單獨來看並不是很明顯。然而，每一個小的增量改進最終將帶來更大的影響。由於數據不純度導致條件變得更加具體，技術債務開始累積。需要創建更多的子查詢和臨時表格，這將產生更大的影響。

通過簡化數據結構並減少回答關鍵問題所需的表格數量，GA4簡化了分析過程，減少了分析人員在處理數據時面臨的複雜性。

這樣結束了關於為什麼GA4比Universal Analytics更好的工具的第2部分。敬請期待第3部分，我們將探討GA4的更多優勢，並突出它如何應對分析人員面臨的常見挑戰。