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谷歌作為全球最大的搜索引擎，擁有非常大的流量，也是沒有做獨立站的老板必須了解的工具之一，今天我就給大家詳細介紹下這款工具怎么使用，從安裝到使用中的功能，都有詳細介紹，希望幫助到廣大做獨立站的老板！
首先，您需要擁有一個谷歌賬號。如果您還沒有谷歌賬號，可以前往谷歌官網進行注冊。注冊完成后，登錄谷歌賬號，進入谷歌分析工具頁面。
創建Google Analytics賬號
在谷歌分析工具頁面，點擊右上角的“開始”按鈕，選擇“創建賬號”。
在彈出的窗口中，填寫您的賬號名稱、網站名稱、網站URL等信息，并選擇相應的行業分類。這些信息將幫助您更好地了解網站數據。
接下來，您需要同意谷歌分析工具的條款和政策，并點擊“創建”按鈕。
獲取跟蹤代碼
創建Google Analytics賬號后，您將看到一個跟蹤代碼（Tracking Code）。這個代碼是連接您的網站和谷歌分析工具的橋梁，用于收集網站數據。請務必妥善保管此代碼，以便后續使用。
將跟蹤代碼添加到您的網站
如果您使用的是WordPress等建站平臺，可以通過安裝Google Analytics插件來自動添加跟蹤代碼。在WordPress后臺中，搜索并安裝合適的插件（如Site Kit by Google），然后按照插件的提示進行設置和激活。在插件設置中，找到“添加Google Analytics”選項，并粘貼您之前獲取的跟蹤代碼。保存設置后，插件將自動為您的網站添加跟蹤代碼。
如果您使用的是自定義網站或無法安裝插件，可以將跟蹤代碼手動添加到網站的HTML代碼中。通常，跟蹤代碼應該被放置在網頁的
<head>
標簽內。打開您的網站代碼編輯器（如FTP工具、網站后臺等），找到需要添加代碼的頁面（如首頁、文章頁等），在
<head>
標簽內粘貼跟蹤代碼。請注意，不要將跟蹤代碼添加到
<body>
標簽內或其他位置，以確保數據收集的準確性。
驗證并查看數據
添加跟蹤代碼后，您需要等待一段時間以便谷歌分析工具收集數據。通常，您可以在添加代碼后的幾小時或幾天內看到初步的數據報告。登錄您的Google Analytics賬號，在“概覽”頁面查看網站的基本數據，如訪問量、跳出率、頁面停留時間等。您還可以進一步探索其他報告和工具，以深入了解用戶行為并優化您的網站。
1、更加側重于事件驅動的分析
它通過追蹤事件來理解用戶與網站的互動，而不是依賴于傳統的頁面瀏覽。用專業一點的術語解釋就是，GA4是基于事件的靈活數據模型，而UA是基于會話的數據模型。
在GA4中， 我們以事件為主要脈絡來理解用戶的行為，比如網頁瀏覽、按鈕點擊、用戶操作等。而會話數據依舊存在，只是作為一個數據指標。
我們可以使用GTM來定義這些事件，并通過一些以前配置好的變量信息（比如產品名稱，價格，貨幣，運費，快遞方式等），來完整的反映用戶所采取的操作，或事件的補充數據。比如我在如何使用GA4追蹤轉化金額這篇文章中，就提到了如何通過添加數據層變量傳遞產品信息。
而當模型改為基于事件后，跨設備（比如APP和網站）的追蹤和數據統計就能以相同的事件維度來進行計算，比起會話這個維度的數據計算，顯然事件維度的數據計算更有價值。
同時，對事件的追蹤也更加方便，除了自帶的頁面衡量追蹤外，還可以使用Google tag manager隨時添加自定義事件。技術人員只需要在前期配置一次相應的數據層變量，后續的自定義事件完全可以由營銷人員自行設置。
2、用戶及受眾群體
GA4會結合幾種不同的用戶判別方式，包括user-id，Google信號和設備ID，來去掉重復用戶，同時也提供了更可靠的跨設備和跨平臺的數據，這樣， 你可以洞察到更精準的用戶歷程。而之前的UA報告，大部分只能通過設備ID來排除重復用戶。
用戶數據排重后，再加上以事件驅動，我們可以更容易的創建出“自定義受眾群體”，而這些群體數據可以讓我們在投放谷歌廣告時使用。
3、報告功能
GA4里的報告得到了極大的簡化，沒有像UA那種提供大量的預定義報告來展示視圖，雖然這也會給初次使用的人帶來一定的學習難度。但是讓新手們可以輕松一點的是，GA4在少數的概覽報告中提供了摘要卡， 以卡片的形式來提供一些洞察。
預定義報告里的數據字段和圖表是可以自定義的，你也可以根據自定的需要再預定義的報告中再增加一些新的報告模板，比如下面這樣。左側是標準的預定義報告，而右側紅框中的2個則是后面另存為保存下來的。
除了預定義報告外，也有探索報告類型，報告創建會更加自由，我會在后面的章節中在另行介紹。
4、AI智能分析功能
GA4整合了機器學習和人工智能技術，可以提供更智能的報告和見解，幫助用戶更好地了解用戶行為和趨勢。比如
用簡單直白的英語向 Google Analytics（分析）智能提問，并快速獲得解答；
自動檢測出一些異常或者重要的趨勢，并針對數據的重大變化（例如隨著時間出現的異常值或細分中的異常值）提供深入的見解；
創建自己的一組規則來生成數據洞見。當滿足該規則的條件時，您將會收到電子郵件通知。您可以設置頻率為每小時、每天、每周或每月的規則；
根據機器學習模型，預測用戶將來可能進行的操作。
下面的截圖就是一個對于異常數據的洞見，同樣采用卡片形式展示了出來。
