迁移到 GA4：如何成功迁移

1.探索
探索阶段是向 GA4 迁移的开始。这是您开始探索未来需求和定义新要求的时刻。如果您的企业活跃于多个市场，那么定义您的关键绩效指标（KPI）并倾听当地团队的需求就非常重要。如果您的企业规模较小且位于一个国家，那么这一阶段也很重要，因为可能有多个利益相关者和产品所有者每天都在使用 Google Analytics data。现在，您已经熟悉了每个利益相关者的需求；这将有助于您评估 data 的短期和长期使用情况。根据您的探索结果，决定对 data 收集框架采用集中式还是分散式方法至关重要。您应该问自己的问题包括“我的业务 KPI 和要求在每个市场都相似吗？”以及 “在设置新的 GA4 属性时，我们应该为每个市场留出多少个性化空间？

2.设计
探索阶段完成后，就到了迁移的核心阶段：GA4 的设计。这是重新思考 data 和重新设计分析（如有必要）的理想时机。使用新工具重新开始是提高 data 成熟度的绝佳机会。此外，重新设计您的分析战略也是一个机会，可以改进您收集、分析和处理 data 的方式。确保您的 data 基础设施具有可扩展性也是至关重要的，这样才能确保您有效地处理向新工具的迁移以及 data 收集的后续增长。有关此阶段的更多详情，请参阅以下部分。.

3.通过
在采用阶段，重要的是要建立一个信任社区，鼓励人们采用 GA4。一些重要的考虑因素要牢记在心：

4.加强
一旦您的组织广泛采用了 data 技术，就应该开始收集社区和主要利益相关者的反馈意见。这样做的目的是为了加强 data 收集框架、进行调整并找到需要改进的地方。.
这个阶段应该用来更新你正在收集的事件，或创建新的探索和定制 GA4 界面。定期审查还有助于了解何时添加新功能，例如通过实施 "同意模式"，帮助您充分利用 GA4 建模。.

当迁移到 GA4 时，您可以通过采用标准化为您的业务带来附加值，同时还可以灵活定制您的设置。.

标准化和灵活性是 data 的重要考虑因素。一方面，标准化有助于确保一致地收集和分析 data，从而获得更可靠、更准确的见解。一方面，标准化有助于确保 data 的收集和分析保持一致，从而获得更可靠、更准确的洞察力；另一方面，标准化可最大限度地降低 data 中出现错误或不一致的风险，有助于提高组织的 data 成熟度，并为 reports 带来统一性。.

另一方面，灵活性对于纳入新的 data 来源和适应不断变化的需求和目标同样重要。灵活性对于确保组织的 data 管理流程长期保持相关性和有效性至关重要。.

在标准化和灵活性之间取得适当的平衡对于 data 的未来是必要的。在允许多个 GA4 属性具有略微不同的设置和事件时，或在帮助当地机构实施自己的事件和参数时，都应考虑到这一点。.

1.粒度
GA4 可让您受益于新的、更精细的 data 模型，例如，通过使用为事件添加额外信息的参数，重新设计您的 reports。.

如果您的网站有用户可以提交的在线表单，您可以利用这些参数来跟踪信息，如 form_id、form_type 和 form_name，这将为您的所有 reports 增加更多价值。考虑如何构建和使用 reports 和仪表盘也很关键，因为在活动构建阶段，您可以根据业务需求和转化率个性化 GA4。.
由于 GA4 放弃了事件类别、操作和标签的概念，因此它提供了非常理想的新灵活性，但重要的是要记住避免使用类似的参数，因为这会使用户更难采用新的 data 模型。.

2.可扩展性
为了使您的新设置具有可扩展性，在设计事件结构时保持灵活的方法至关重要。这意味着在使用参数时允许一些定制，或定义一个考虑到不同情况的命名惯例。例如，在 Artefact，我们使用的方法是在事件名称末尾加入用户采取的行动作为动词；这可以根据互动情况进行更改。.

另外值得一提的是，Google Analytics 中的参数可以重复用于多个事件。在上面的示例中，参数 表格类型, 可以简单地将其变为类型，这样就可以将其添加到其他事件中。然后，该参数可配置为自定义维度，其值将动态填充到相关事件中。.

3.避免冗余
在设计向 GA4 迁移时，您应记住高卡片性是如何工作的，以避免在报告中出现只显示值‘（其他）’的行。值得注意的是，GA4 对单个维度没有限制，但添加到每个维度的值会影响您的 reports。例如，为避免冗余，您应该

不过，如果您确实遇到了显示‘（其他）’行的报告，您可以使用 "探索"，在这里您可以请求进行未取样探索。.

高卡片性对 reports 有不同的影响：默认的 reports 是为较小的表格（最多 50K 行）设计的，而探索则有更高的限制（Google Analytics 标准版中最多 1000 万个事件，企业版为 1B 个事件），从而降低了达到行数限制的可能性。.