<![CDATA[Tako Analytics]]>https://tako-analytics.com/https://tako-analytics.com/favicon.pngTako Analyticshttps://tako-analytics.com/Ghost 5.38Thu, 16 Apr 2026 10:20:49 GMT60<![CDATA[網頁功能集體「罷工」？兇手可能不是程式碼，而是隱形的 CSP 門神]]>【前言】

網站改版上線，或是剛嵌入一個新的第三方工具（如：評論套件、社交媒體牆），結果該出現的地方卻是

]]>https://tako-analytics.com/2026-04-01-ga4-why-csp-breaks-website-features/69c779d85a70e1000119d4ddWed, 01 Apr 2026 01:51:43 GMT【前言】網頁功能集體「罷工」？兇手可能不是程式碼，而是隱形的 CSP 門神

網站改版上線，或是剛嵌入一個新的第三方工具（如：評論套件、社交媒體牆），結果該出現的地方卻是一片空白？明明程式碼沒改、GTM 也沒有調整，但功能就是動不了，GTM 也無法載入。在急著修程式碼或怪罪廠商之前，請先檢查一個資安層級的門神：CSP（Content Security Policy）。

🔍 情境：消失的功能區塊與「互推」循環

當新的第三方工具嵌入後，預期中的精美區塊變成了一個空的白盒。這時，溝通通常會陷入以下這個令人絕望的循環：

  1. 行銷端： 「GTM 沒動，為什麼這個工具出不來？追蹤數據也全斷了？」
  2. 工具廠商： 「我們的代碼在其他網站都正常，一定是你們網站把我們擋掉了。」
  3. 客戶 IT 端： 「我們查過了，伺服器設定裡完全沒有開啟 CSP，這絕對不是我們擋的。」

當每個人都說「沒動設定」時，問題通常就藏在那些被忽視的「預設政策」或「隱形標籤」裡。

💡 第二幕：到底什麼是 CSP？

CSP（Content Security Policy，內容安全政策） 簡單來說，就是一份給瀏覽器的「網頁資源白名單」。

它告訴瀏覽器：「在這份網頁裡，你只准載入我指定的這些網域資源。」

  • 如果 CSP 設為 'self'： 代表只准載入自己網站的東西。
  • 如果廠商的腳本不在白名單內： 瀏覽器為了保護使用者，會直接「拒絕執行」該腳本。

這就是為什麼 IT 可能覺得沒開（因為沒動伺服器大門），但瀏覽器卻因為某個角落的小規則而把門關上了。

🛠 第三幕：怎麼從 F12 查到是不是 CSP 在搞鬼？

要終結互推，最快的方式就是拿出「證據」。請打開瀏覽器（如 Chrome），按下 F12（或右鍵點擊「檢查」）：

  1. 按下 F12（或右鍵點擊「檢查」）開啟開發者工具。
  2. 切換到 「Network（網路）」 頁籤。
  3. 重新整理網頁（F5），在清單中找到類型（Type）為 「Doc（文件）」 的該網頁請求並點擊它。
  4. 在右側出現的面板中，選擇 「Headers（標頭）」 標籤。
  5. 在 「Response Headers（回應標頭）」 區塊中，尋找是否出現了 content-security-policy 這個項目。
  • 檢查關鍵： 如果看到它的數值中出現了 'self'，就代表該頁面被設定為「只允許載入自家網域的資源」。這正是導致第三方工具（外部來源）被阻擋、功能無法顯示的罪魁禍首。
網頁功能集體「罷工」？兇手可能不是程式碼，而是隱形的 CSP 門神

🚀 第四幕：找到問題後，請工程師確認「這兩個位置」

一旦確認是 CSP 擋掉了工具，請工程師檢查以下兩個地方，通常答案就在其中之一：

1. HTTP Response Header（伺服器層級）

這是最常見的位置。請工程師檢查網頁伺服器（如 Nginx, Apache）或後端應用程式（Node.js, PHP）在回傳頁面時，標頭是否帶有 Content-Security-Policy。

  • 檢查方法： 在 F12 的「Network」分頁點擊頁面 URL，查看「Response Headers」。

2. HTML Meta Tag（頁面層級）

如果 IT 堅持伺服器沒設定，那很可能是寫在 HTML 程式碼裡。有些 CMS 系統或前端框架會自動加入：

  • 位置： <head> 區塊內的 <meta http-equiv="Content-Security-Policy" content="...">。
  • 特點： 這種設定不需要動到伺服器設定，只要改 HTML 就會生效，因此 IT 檢查伺服器 Config 時常會漏掉。

📢 總結

當網站部分區塊無故消失，請記住「先看 Console，再找 CSP」。只要定位出這條規則是寫在 「伺服器 Header」 還是 「HTML Meta Tag」，就能立刻結束互推循環，讓網頁功能恢復運作！

]]><![CDATA[[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?]]>

前言

自從 iOS 系統推出「App Tracking Transparency」、Link Tracking Protection等政策，加上市場上有逐步淘汰第三方 Cookie 的聲音、以及 Google 對應隱私權規範

]]>https://tako-analytics.com/2026-03-12-ga4-google_ads-gtm-what-is-user-provided-data_upd/69a4fa5d5a575400017fb5dfThu, 12 Mar 2026 09:09:47 GMT

前言

自從 iOS 系統推出「App Tracking Transparency」、Link Tracking Protection等政策，加上市場上有逐步淘汰第三方 Cookie 的聲音、以及 Google 對應隱私權規範所提出的「同意聲明模式」，數位廣告的轉換成效受到了不小的衝擊。為了因應這些隱私權變革，各大廣告平台紛紛積極尋求解方。

以 Google 為例，他們推出了「強化轉換 (Enhanced Conversions)」功能。
而啟用這項功能的關鍵前提，就是必須傳送「使用者提供資料 (User Provided Data，簡稱 UPD)」。

究竟什麼是 UPD？啟用與不啟用之間，又會對廣告成效帶來什麼實質的影響呢？

以下將針對 「使用者提供資料User Provided Data」進行說明
適合對象：使用GA4，並使用 Google Ads 進行廣告投放的人

1. 什麼是 User Provided Date (UPD) 使用者提供資料?

使用者同意提供的第一方資料(例如email、地址、姓名、電話號碼等)從網站傳送至 Google Analytics。後續，Google會透過保護隱私權的方式，以雜湊的方式處理，將這些收到的資料與其他 Google 資料進行比對，以提高Google Analytics和Google Ads評估資料的準確度。


2. User Provided Date (UPD) 使用者提供資料的優點

在GA4使用「收集使用者提供的資料」功能，不受第三方 Cookie 停用影響。

  • 啟用強化轉換、提升轉換評估準確性：

    • 可啟用強化轉換，大幅改善比對率，並提升轉換衡量與建模的準確性。
    • 為 GA4和Google Ads 提供更準確、更完整的轉換數據和歸因，支持智慧出價。
    • 這項整合會將取得同意聲明且經雜湊處理的顧客數位資料，與 Google 資料進行比對，補上缺少 Cookie 或其他使用者 ID 時可能無法觀測到的 Google Ads 廣告互動。之後，系統會根據這項更全面的資訊，改善轉換模擬和出價最佳化作業，並在 GA4 和 Google Ads 報表中顯示更準確的跨管道成效

  • 目標客戶比對，更準確的受眾訊號：

    • 提供更豐富 Google Analytics 機器學習的數據，以補強 Analytics 目標對象。進而提高預測受眾的準確性 。
    • 更準確的種子名單，用於擴充Google Ads的類受眾名單。

  • 改善GA4使用者的地區和興趣報表：

    • 協助在 Google Analytics (GA) 中提供更準確且持久的受眾特徵與興趣報表。

另外，需要注意：這項功能不適用於「醫療照護」產業類別的資源。

3.  User ID (UID) 和 User Provided Date (UPD) 兩者的差異


User ID (UID)

User Provided Data (UPD) 使用者資料

定義說明

客戶ID或會員ID，此為唯一值

經雜湊處理過的第一方資料(個人識別資料)，例如email、電話、姓名等。

主要功能

  • GA4會針對已登入的使用者進行跨裝置追蹤。一致的所有裝置的身分識別，強化跨裝置轉換。

  • 啟用「強化轉換」時，傳送經雜湊過的第一方資料，可以補足當Google訊號缺時，提升GA4和Google Ads轉換追蹤的評估準確度、受眾擴充和預測 、改善GA4地區和興趣報表

在GA4，是否可用來識別使用者?

  • 在【報表識別資訊】 ，可用來識別使用者

  • 不可用來識別使用者

4.  Ehanced Conversion 強化轉換 和 User Provided Date (UPD) 兩者之間的關係


Enhanced Conversion 強化轉換

User Provided Data (UPD) 使用者資料

主要功能

  • 補足因瀏覽器限制、Cookie 遭阻擋或授權限制（Consent limitations）而可能遺失的轉換數據。改善GA4或Google Ads轉換成效評估，強化智慧出價。

  • 啟用強化轉換Enhanced Conversion時，傳送經雜湊過的第一方資料(User Provided Data)，可以補足當Google訊號缺時

    • 提升GA4和Google Ads轉換追蹤的評估準確度

    • 受眾擴充和預測 

    • 改善GA4地區和興趣報表


注意事項

  • 僅適用在網站資料串流

  • 如要在GA4啟用「強化轉換」，建議GA4資源可連結Google Ads帳戶

  • 在GA4或Google Ads皆可啟用強化轉換，差異在於GA4強化轉換可套用在其他非Google廣告媒體上。

  • 這項功能不適用於「醫療照護」產業類別的資源。

5. 什麼時候需要送出「User Provided Date (UPD) 使用者提供資料 」給GA4呢?

建議在轉換動作上送出「User Provided Date (UPD) 使用者提供資料 」。

譬如
以電商 、零售等線上銷售產業，在purchase事件觸發的當下 ；
以待開發客戶等帶Lead產業，在generate_lead(提交表單)事件觸發的當下；
以媒體、以訂閱為主的產業，在subscribe(完成訂閱)事件觸發的當下。

6. User Provided Date (UPD) 需要傳送的資料

  • 分為Email、Phone Number、Address三大項，至少提供下列其中一項
  • 如只想提供一個欄位，建議加入傳送Email的欄位；Address和Phone Number欄位也有助於提高比對機率。

項目

需要傳送的資料

說明

範例

Email

email

使用者電子郵件

juliejulie@example.com

Phone Number

phone_number

使用者的電話號碼。必須採用 E.164 格式，也就是 11 到 15 位數，內含加號 (+) 前置字元和國家/地區代碼，但不含破折號、括號或空格。

+11231234567

Address

(如果選擇傳送Address，first_name、last_name、postal_code、country為必填資料)

first_name

使用者的名字

Julie

last_name

使用者的姓氏

Chen

street

使用者的街道地址

羅斯福路

city

使用者所在城市的名稱

台北市

region

使用者所在的州/省或區域

大同區

postal_code

使用者的郵遞區號

103

country

使用者的國家/地區代碼，例如：「UK」。請以 ISO 3166-1 二位字母代碼這個標準格式，提供雙字母國家/地區代碼。

TW

7. User Provided Date (UPD) 設定步驟 1 - 前置作業

7-1 啟用GA4【收集使用者提供的資料 】

GA4【管理】→【資料收集】→【收集 User-ID 和使用者提供的資料】→　啟用【收集使用者提供的資料】

[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?


7-2 啟用Google Tag【收集使用者提供的資料 】

GA4【管理】→【資料串流】→ 點擊網站資料串流 → 找到【Google 代碼】區塊內的【進行代碼設定】→【設定】區塊內的【允許納入使用者提供的資料】→　啟用【允許納入使用者提供的資料】

[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

  • 【允許納入使用者提供的資料】的預設值為啟用。
  • 如果不打算使用 【自動偵測使用者提供的資料】，請記得取消選取。
[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

8. User Provided Date (UPD) 設定步驟 2 - 導入UPD

8-1 導入UPD的方式

導入方式

傳送第一方資料

Google 官方說明

gtag.js

有兩種方式

  • 由Google進行雜湊：傳送原始使用者提供資料，透過Google進行雜湊後，再傳送資料給Google。

  • 自行雜湊：傳送經SHA256雜湊過的使用者提供資料，傳送至Google。

                  但key值需要為

  • sha256_email_address

  • sha256_phone_number

  • address.sha256_first_name

  • address.sha256_last_name

https://support.google.com/analytics/answer/14078702 

Google Tag Manager (GTM)

https://support.google.com/analytics/answer/14171268 

Measurement Protocol

必須先使用 SHA256 雜湊處理資料，再傳送至 Google。

https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/ga4/uid-data?hl=zh-tw 


以下我們先以GTM導入作為舉例

8-2 設定收集UPD的方式

透過建立【使用者提供的資料】變數，傳送

  • 【手動設定】 和 【程式碼】這兩種方式有類似。
  • 如果要透過dataLayer推送使用者資料，建議先請工程師將email、first_name、last_name等值進行雜湊hex SHA256處理。

收集方式

說明

Google 官方說明

自動資料收集

  • Google Analytics 會檢查網頁，找出與電子郵件地址模式相符的字串。這個方法不適用於電話號碼和地址，建議使用下列方法做為補充。

  • {_tag_mode: "AUTO"}

https://support.google.com/analytics/answer/14179632 

手動設定

  • 如果dataLayer已有使用者資料、或 想透過CSS選擇器或全域JavaScript變數擷取使用者提供資料，可使用此方式。

  • {_tag_mode: "MANNUAL"}


https://support.google.com/analytics/answer/14169614 

程式碼

  • 在網頁中加入 JavaScript 程式碼，收集電子郵件地址、電話號碼和/或姓名及地址。接著，為網頁上的每個事件設定 user_data 參數。

  • {_tag_mode: "CODE"}

https://support.google.com/analytics/answer/14171598 



以下我們先以GTM作為導入、且使用dataLayer作為收集【使用者提供資料】的方式

8-3 在GTM建立變數

8-3-0 工程師已建立dataLayer，使用者提供資料的值尚未經過SHA256處理。

[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

8-3-1 先建立【資料層變數】

  • 每個使用者資料都需要建立 【資料層變數】。
[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

8-3-2 建立【使用者提供的資料】變數

[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

8-3-3 在欲傳送使用者資料的GA4事件代碼增加user_data參數和值

[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

9. User Provided Date (UPD) 設定步驟 3 - 驗證

成功觸發事件之後，在GTM 代碼觸發的"事件參數"可以看到_tag_mode:"MANNUAL"，代表使用「手動設定」的方式傳送使用者提供資料。

雖然在事件參數這邊，可以看到「尚未被hash的使用者提供資料」，但實際上送進Google的使用者資料，是已經被hash的喔!

接下來我們來告訴各位怎麼驗證~

[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

9-1 GA驗證

GA4【管理】→【資料收集】→【收集 User-ID 和使用者提供的資料】→【收集使用者提供的資料】

  • 如果資料串流在過去 48 小時內接收到使用者提供的數據，會在此顯示訊息。
  • 此訊息不會立即更新，可能需要幾天才會更新。
[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

9-2 GTM驗證

透過【GTM預覽】→ 點選【GA代碼】→  選擇有設定送出使用者提供資料的事件 → 查看是否有em參數

[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

9-3 Network驗證

網頁右鍵【檢查 Inspect】→【網路 Network】→ 輸入 collect →  選擇有設定送出使用者提供資料的要求 → 點選【酬載 Payload】 → 查看是否有em參數

[GA4][Google Ads][GTM] 什麼是User Provided Data (UPD) 使用者提供資料?

相關資料來源

[GA4] Google Analytics 強化轉換https://support.google.com/analytics/answer/14252663?hl=zh-Hant
[GA4] 使用者提供資料
https://support.google.com/analytics/answer/14077171?hl=zh-Hant

希望以上這個說明，可以讓大家清楚了解「User Provided Data 使用者提供資料」的功能和好處喔!!!

]]><![CDATA[[GA4] 什麼是【報表歸因模式】?]]>

前言

有關GA4的使用者、工作階段、重要事件範圍的定義，在TAKO有篇文章有說明這部分：

「GA4的使用者、工作階段、
]]>https://tako-analytics.com/2026-03-06-ga4-what-is-the-reporting-attribution-model/69a953c713fa3a0001f2ce0bFri, 06 Mar 2026 02:53:13 GMT

前言

有關GA4的使用者、工作階段、重要事件範圍的定義，在TAKO有篇文章有說明這部分：

「GA4的使用者、工作階段、重要事件來源/媒介傻傻分不清楚」

而講到重要事件範圍，就要提到「報表歸因模式」!

以下將針對 「報表歸因模式」進行說明

1. 【報表歸因模式】在哪裡?

GA4【管理】→【事件】→【歸因分析設定】
而這個【報表歸因模式】只會影響【重要事件】範圍的維度喔！！

[GA4] 什麼是【報表歸因模式】?

2. 【報表歸因模式】有哪些?

歸因模式

說明

付費和自然管道 - 以數據為準

  • 以數據為準歸因模式會根據路徑上分配重要事件功勞。這種模式會運用機器學習演算法來評估轉換和未轉換路徑，藉此判斷哪些接觸點最有可能帶來重要事件，再根據這種可能性，將功勞歸給這些接觸點。


以數據為準歸因方法包含 2 個主要步驟：

  • 分析可用的路徑資料，為每個重要事件建立重要事件發生率模式

  • 將重要事件發生率模式預測結果輸入演算法，為各個廣告互動計算功勞

付費和自然管道 - 最終點擊

  • 忽略直接流量，並將 100% 的重要事件價值都歸給消費者在完成重要事件前點按的最後一個管道。

  • 「付費和自然最終點擊」和「最終非直接造訪點擊」這兩個名稱都是指同一個歸因模式

Google付費管道 - 最終點擊

  • 100% 的重要事件功勞都歸給消費者在完成重要事件前點按的最後一個 Google Ads 管道。

  • 如果路徑中沒有任何 Google Ads 點擊，歸因模式就會恢復為付費和自然最終點擊。

[GA4] 什麼是【報表歸因模式】?
各種報表歸因模式說明

3. 【報表歸因模式】會影響哪些報表呢?

這邊很重要，請畫重點

💡
1.調整歸因模式，會溯及過往的數據。
2.受影響的維度和報表
●【探索 Explore】 - 採用"重要事件"範圍的維度和其計算指標
(列在"歸因"底下的維度，皆為重要事件範圍的維度)
●【廣告 Advertising】 → 【重要事件成效 Key Event Performance 】 報表
💡
看到【重要事件】(重要活動)指標的值是小數點的話，
就代表【報表歸因模式】是採用「以數據為準 」。

[GA4] 什麼是【報表歸因模式】?
僅列出【探索】報表中部分 【歸因】底下的維度
[GA4] 什麼是【報表歸因模式】?
探索 Explore 報表

[GA4] 什麼是【報表歸因模式】?
【廣告 Advertising】 → 【重要事件成效 Key Event Performance 】 報表

4. 什麼時候會使用到【報表歸因模式】?

承第3點的說明，

💡
【報表歸因模式】要搭配【重要事件】範圍的維度

所以，如果想觀察「完成重要事件前，最後接觸的流量資料」，也就是「重要事件前一個已知的流量」帶來重要事件成效，就使用【重要事件】範圍的維度。

而報表歸因模式的部份，可參考第2點的說明。
不同的模式，該流量帶來重要事件的值也會不一樣。

5. 【最初招攬到的使用者-】和【工作階段-】的維度，其重要事件功勞歸屬不受【報表歸因模式】影響

這邊很重要，請大家畫重點

💡
即使報表歸因模式有所變更，以【使用者為範圍】和以【工作階段為範圍】的流量維度也不受到影響。

也就是說，以【最初招攬到的使用者 - 】和【工作階段 - 】開頭的維度，不會因【報表歸因模式】的調整而改變重要事件功勞歸屬的方式。


相關資料來源

[GA4] 報表歸因設定
[GA4] 報表歸因模式


經過此編的說明，大家千萬不要再搞錯囉~

]]><![CDATA[[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?]]>

前言

在GA3時代，除了看整體流量報表觀察廣告投放成效，也會使用【輔助轉換】報表，觀察廣告投放是否有幫助到

]]>https://tako-analytics.com/2026-02-24-ga4-can-assisted-conversions-be-viewed-in-the-attribution-paths-report/698ad938d423190001dbe000Tue, 24 Feb 2026 01:36:57 GMT

前言

在GA3時代，除了看整體流量報表觀察廣告投放成效，也會使用【輔助轉換】報表，觀察廣告投放是否有幫助到其他管道。

但現在GA4，到底要去哪裡觀察輔助轉換呢?


1. 點擊【廣告】→ 【歸因路徑】或 【重要事件歸因路徑】

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

1-1 勾選【重要事件】

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

1-2 選擇【所有接觸點】

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?


*這邊可篩選接觸點的次數

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

1-3 模式選擇【以數據為準】

●選擇以數據為準，主要是可以將轉換功勞分給路徑上所接觸到的管道。

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

1-4 最後呈現每個轉換路徑的成效，可以獲得什麼呢?

💡
●了解使用者完成重要事件的路徑為何
●了解使用者的第一個接觸管道、最後完成重要事件的管道。
●了解廣告投放是否有輔助到其他管道


報表指標

●重要活動：該轉換路徑達成的重要事件次數。

●購買收益：該轉換路徑達成的購買收益。

●發生重要事件前經過的天數：從使用者發生互動到完成重要事件之間的天數。

💡
發生重要事件前經過的天數：可以了解完成重要事件的平均天數，依每個產業或每個網站的不同，所需的天數也會不同。

●重要事件接觸點數量：使用者完成重要事件所需的互動次數。

💡
重要事件接觸點數量：可以了解大概需要接觸使用者幾次，才能完成重要事件，這也可以拿來參考廣告放送給同一個使用者的頻率。

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

2. 小技巧!

在【歸因路徑】報表，維度僅能選擇【主要管道群組】【預設管道群組】【來源】【媒介】【廣告活動】 ，沒有”來源/媒介”的選項。

如果要觀察廣告投放的助攻成效，僅能透過【廣告活動】，那還有什麼方式可以辨別廣告投放呢?

可以透過【主要管道群組】的設定！！

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

2-1 在GA4【管理】→【管道群組】

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

2-2 使用【副本新建管道群組】

●主要是可以使用既有的管道規則，譬如direct、organic search、organic social等
●修改付費廣告群組的定義，改為符合現況投放的來源/媒介等。

GA4預設管道群組定義
[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

2-3 點擊【新增管道】

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

2-4 設定廣告媒體管道

●設定投放媒體的來源和媒介。
●建議一個媒體廣告，設定一種管道。
●設定後，記得按【儲存頻道】

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?
[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

2-5 調整頻道順序

●建議重新檢視一下頻道清單的順序。因為管道群組分類，會依照你設定的順序進行分類。
●建議的管道順序：Direct → 廣告媒體相關 → Organic相關 → Referral 相關|
( organic和referral設定可依照原本GA4的定義)

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?


2-6 點擊【儲存群組】

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

2-7 編輯【主要管道群組】

●如果是在【既有管道群組】增加管道，可不用進行此步驟。
●如果是有另外建立管道群組，建議調整為【主要管道群組】。

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?
[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

2-8 到【廣告】→ 【歸因路徑】或 【重要事件歸因路徑】

●調整維度為 【主要管道群組】
●如果呈現Unassigned，代表此資料沒有符合設定的管道規則。

💡
【主要管道群組】是不能溯及過往的資料。
從2/10開始建立的話，就是從2/10開始主要管道群組才會有資料喔~
[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?

這樣就可以看到媒體廣告投放的助攻成效~

藉由歸因路徑和功勞報表，可以思考一下
●哪些媒體適合直接帶來轉換
●哪些媒體適合吸引使用者進到網站或應用程式
●哪些媒體適合助攻的角色
●哪些媒體適合扮演臨門一腳的角色

[GA4] 從【歸因路徑】報表可以看到輔助轉換嗎?
]]><![CDATA[[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?]]>

前言

Apple在2023年發表iOS 17時，發布Safari瀏覽器的「進階追蹤和指紋保護」功能，此功能可移除網址內的廣告參數，以及

]]>https://tako-analytics.com/2026-01-26-ga4-is-ios-26-safari-becoming-more-aggressive-in-blocking-ad-parameters/6976d498cee77b0001f72b86Mon, 26 Jan 2026 09:50:55 GMT

前言

Apple在2023年發表iOS 17時，發布Safari瀏覽器的「進階追蹤和指紋保護」功能，此功能可移除網址內的廣告參數，以及阻擋廣告跟蹤使用者的瀏覽行為。

而Apple在2025年發表的iOS 26，發布「Safari的瀏覽體驗變得更有隱私，預設將進階的指紋追蹤防護擴及所有瀏覽行為。」

Apple 發表 iOS 26，升級 iPhone 體驗
Apple 今日預告發布 iOS 26，這次大幅更新帶來優美的新設計、智慧體驗，以及使用者每天常用 app 的改良。
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?Apple Newsroom (台灣)
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?
Apple在2025年發表的iOS 26：Safari 的瀏覽體驗變得更有隱私，預設將進階的指紋追蹤防護擴及所有瀏覽行為。

也幫大家複習一下
2025上半年寫的 iOS 17 以上的Safari

[GA4] iOS17 以上的Safari會擋廣告參數? GA4能追蹤到從Safari進站的流量嗎?

「進階追蹤和指紋保護」功能會擋掉絕大多數的廣告參數 ，連utm參數也會被阻擋。

被擋掉的廣告參數

廣告媒體

utm

- - - - - - - - - - - - - - 

gclid、gbraid、wbraid

Google Ads

dclid

CM360、DV360、SA360

fbclid

Meta(Facebook) Advertising

twclid

X(Twitter) Advertising

msclid

Microsoft Advertising

mc_eid

Mallchimp

igshid

Instagram

ttclid

Tiktok


另外， 在寫這篇當下，發現每當Apple推出新的隱私政策，Google Ads就會推出”疑似”反制的方式 ~

年份

Apple

Google Ads

2021

App Tracking Transparency (ATT)

因應ATT政策，推出gbraid、wbraid參數，提升廣告在iOS裝置上的評估準確度。

2023

推出 iOS 17 Link Tracking Protection ，此功能僅限於【訊息】【郵件】【Safari 私密瀏覽】 

推出gad_*參數，當自動標記參數gclid無法被評估時，可使用gad_*參數進行評估。
目前已有的參數：gad_source(紀錄廣告版位)、gad_campaignid(紀錄廣告活動ID)。

2025上半年


4月份推出Aggregate Identifiers匯總ID功能，Google Analytics (GA4)也可以使用gbaid和gad_*參數，讓Google Ads廣告可正確歸因

2025下半年

6月份公布擴展iOS 26 Link Tracking Protection的功能至【Safari 一般瀏覽器】


上述表格原始資料來源：https://louder.com.au/2025/09/05/ios-26-ends-click-ids/


我們來看看iOS 26 Safari在針對這部分是否有更加嚴格呢?

以下將針對iOS 26.2Safari瀏覽器【進階追蹤與指紋保護】進行測試，了解GA4和BigQuery能否收到流量

適合產業：所有產業
適合對象：網站/應用程式成效分析人員、媒體廣告操作人員



1. 【進階追蹤和指紋保護】可以在哪裡設定?

從iOS 26開始，Safari設定的位置變了喔!!!

設定 Setting → Apps → Safari → 進階設定 Advanced → 隱私權 Privacy → 進階追蹤與指紋保護 Advanced Tracking and Fingerprinting Protection  → 私密瀏覽 Private Browsing (預設)

有三種選項

  • Off 關閉
  • Private Browsing 私密瀏覽器
  • All Browsing 所有瀏覽器
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?

2. 啟用【進階追蹤和指紋保護】 - 私密瀏覽器

2-1. 在一般瀏覽器開啟網址

https://www.abc.com.tw/?gad_source=1&gad_campaignid=327385809&gclid=EAIaIQobChMIpsDF6pjikQMVyMRMAh22CztHEAAYASAEEgKvmfD_BwE&utm_source=on_trackingprotection&utm_medium=private_browsing&utm_campaign=general_browsing&utm_content=session1&utm_term=20260109

  • 在一般瀏覽器開啟網址後，觀察網址列：
    • gclid參數：存在
    • gad_source和gad_campaignid參數：存在
    • utm參數：存在
  • GA4：有收到流量
    • 工作階段來源/媒介：google / cpc
    • 工作階段廣告活動：Google Ads廣告活動名稱
    • 工作階段手動來源/媒介：顯示的是utm參數的值
    • 工作階段手動廣告活動：顯示的是utm參數的值
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?

  • BigQuery：有收到流量
    • event_params.key：有gclid參數
    • cross_channel_campaign
      • source：google
      • medium：cpc
      • campaign_name：Google Ads廣告活動名稱
    • manual_campaign
      • source：顯示utm參數的值
      • medium：顯示utm參數的值
      • campaign_name：顯示utm參數的值
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?

2-1. 在私密瀏覽器開啟網址

https://www.abc.com.tw/?gad_source=1&gad_campaignid=327385809&gclid=EAIaIQobChMIpsDF6pjikQMVyMRMAh22CztHEAAYASAEEgKvmfD_BwE&utm_source=on_trackingprotection&utm_medium=private_browsing&utm_campaign=private_browsing&utm_content=session2&utm_term=20260109
  • 在私密瀏覽器開啟網址後，觀察網址列：
    • gclid參數：不存在
    • gad_source和gad_campaignid參數：存在
    • utm參數：存在
  • GA4：沒有收到流量，也沒有變成其他的工作階段來源/媒介，譬如(direct) / (none) 或 on_trackingprotection/private_browsing
  • BigQuery：沒有收到流量。

3. 啟用【進階追蹤和指紋保護】 - 所有瀏覽器

3-1. 在一般瀏覽器開啟網址

https://www.abc.com.tw/?gad_source=1&gad_campaignid=327385809&gclid=EAIaIQobChMIpsDF6pjikQMVyMRMAh22CztHEAAYASAEEgKvmfD_BwE&utm_source=on_trackingprotection&utm_medium=all_browsing&utm_campaign=general_browsing&utm_content=session3&utm_term=20260112
  • 在一般瀏覽器開啟網址後，觀察網址列：
    • gclid參數：不存在
    • gad_source和gad_campaignid參數：存在
    • utm參數：存在
  • GA4：沒有收到流量，也沒有變成其他的工作階段來源/媒介，譬如(direct) / (none) 或 on_trackingprotection/all_browsing
  • BigQuery：沒有收到流量。

3-2. 在私密瀏覽器開啟網址

https://www.abc.com.tw/?gad_source=1&gad_campaignid=327385809&gclid=EAIaIQobChMIpsDF6pjikQMVyMRMAh22CztHEAAYASAEEgKvmfD_BwE&utm_source=on_trackingprotection&utm_medium=all_browsing&utm_campaign=private_browsing&utm_content=session4&utm_term=20260112
  • 在私密瀏覽器開啟網址後，觀察網址列：
    • gclid參數：不存在
    • gad_source和gad_campaignid參數：存在
    • utm參數：存在
  • GA4：沒有收到流量，也沒有變成其他的工作階段來源/媒介，譬如(direct) / (none) 或 on_trackingprotection/all_browsing
  • BigQuery：沒有收到流量。


4. 關閉【進階追蹤和指紋保護】

4-1. 在一般瀏覽器開啟網址

https://www.abc.com.tw/?gad_source=1&gad_campaignid=327385809&gclid=EAIaIQobChMIpsDF6pjikQMVyMRMAh22CztHEAAYASAEEgKvmfD_BwE&utm_source=off_trackingprotection&utm_medium=off&utm_campaign=general_browsing&utm_content=session5&utm_term=20260121
  • 在一般瀏覽器開啟網址後，觀察網址列：
    • gclid參數：存在
    • gad_source和gad_campaignid參數：存在
    • utm參數：存在
  • GA4：有收到流量
    • 工作階段來源/媒介：google / cpc
    • 工作階段廣告活動：Google Ads廣告活動名稱
    • 工作階段手動來源/媒介：顯示的是utm參數的值
    • 工作階段手動廣告活動：顯示的是utm參數的值
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?

  • BigQuery：有收到流量
    • event_params. key：有gclid參數
    • cross_channel_campaign
      • source：google
      • medium：cpc
      • campaign_name：Google Ads廣告活動名稱
    • manual_campaign
      • source：顯示utm參數的值
      • medium：顯示utm參數的值
      • campaign_name：顯示utm參數的值
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?

4-2. 在私密瀏覽器開啟網址

https://www.abc.com.tw/?gad_source=1&gad_campaignid=327385809&gclid=EAIaIQobChMIpsDF6pjikQMVyMRMAh22CztHEAAYASAEEgKvmfD_BwE&utm_source=off_trackingprotection&utm_medium=off&utm_campaign=private_browsing&utm_content=session6&utm_term=20260121
  • 在私密瀏覽器開啟網址後，觀察網址列：
    • gclid參數：存在
    • gad_source和gad_campaignid參數：存在
    • utm參數：存在
  • GA4：有收到流量
    • 工作階段來源/媒介：google / cpc
    • 工作階段廣告活動：Google Ads廣告活動名稱
    • 工作階段手動來源/媒介：顯示的是utm參數的值
    • 工作階段手動廣告活動：顯示的是utm參數的值
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?

  • BigQuery：有收到流量
    • event_params. key：有gclid參數
    • cross_channel_campaign
      • source：google
      • medium：cpc
      • campaign_name：Google Ads廣告活動名稱
    • manual_campaign
      • source：顯示utm參數的值
      • medium：顯示utm參數的值
      • campaign_name：顯示utm參數的值
[GA4] iOS 26 Safari 擋廣告參數越來越嚴格?

5. 結論

目前實測iOS 26.2 Safari的【進階追蹤與指紋保護】，實驗結果和iOS 17是一樣，沒有變得更嚴格喔。

以追蹤流量的角度來看，建議各位除了開啟廣告自動標記之外，utm參數帶好帶滿，以免GA4沒有收到流量，進而無法評估成效。

iOS 26.2 Safari追蹤測試

Safari 進階追蹤與指紋保護

Advanced Tracking and
Fingerprint Protection

瀏覽器開啟

網址列是否有以下參數

GA4

BigQuery


gclid廣告參數

gad_*參數

utm參數

能否追蹤
該使用者進站

工作階段來源/媒介

工作階段廣告活動

能否追蹤
該使用者進站

event_params. key
有無gclid參數

啟用

私密瀏覽器

一般瀏覽

V

V

V

V

google / cpc

Google Ads廣告活動名稱

V

V

私密瀏覽

X

V

V

X

X

X

X

X

所有瀏覽器

一般瀏覽

X

V

V

X

X

X

X

X

私密瀏覽

X

V

V

X

X

X

X

X

關閉

一般瀏覽

V

V

V

V

google / cpc

Google Ads廣告活動名稱

V

V

私密瀏覽

V

V

V

V

google / cpc

Google Ads廣告活動名稱

V

V

]]><![CDATA[🔧 小工具分享｜UTM Parameter Checker Add-on]]>在進行 GA4 tracking（Google Analytics 4） 與 UTM tracking 時，
只要 UTM 參數出現 命名錯誤、缺漏或不一致，就可能導致：

  • campaign tracking 失真
  • traffic source tracking 無法正
]]>https://tako-analytics.com/2026-01-21-ga4-utm-parameter-checker-add-on/696dc5d76667690001f6a743Wed, 21 Jan 2026 10:24:17 GMT

在進行 GA4 tracking（Google Analytics 4） 與 UTM tracking 時，
只要 UTM 參數出現 命名錯誤、缺漏或不一致，就可能導致：

  • campaign tracking 失真
  • traffic source tracking 無法正確分類
  • marketing analytics 報表無法比較或回溯

UTM Parameter Checker Add-on 是一款專為行銷與數據團隊設計的
UTM validation tool，協助你在資料進 GA / GA4 之前，就先把錯誤擋下來。

✨ 產品功能｜UTM Parameter Checker 能做什麼？

✅ 即時 UTM 檢查（UTM Checker）
自動偵測目前網址或表單中的 UTM 參數，無需人工逐一檢查。

✅ GA / GA4 標準檢測（Best Practices）
比對 Google Analytics / GA4 建議的 UTM 命名規範與必要欄位，避免不符合最佳實務。

✅ 錯誤警示與修正建議（Prevent UTM Tracking Errors）
即時指出 缺漏、不一致、格式錯誤 的 UTM 設定，降低追蹤風險。

✅ UTM 自動解析(Auto-parse common UTM fields)
快速擷取並解析
utm_source、utm_medium、utm_campaign、utm_id 等常用參數。

✅ 自訂命名規則
可依團隊需求設定命名規範與禁用名單，確保 UTM 命名一致性。

✅ 適用所有行銷渠道
廣告投放、社群媒體、EDM、聯盟行銷、內容行銷皆適用。

🎯 使用 UTM Parameter Checker，你可以得到什麼？

🔹 杜絕 UTM 錯誤，確保 GA / GA4 報表數據可用
🔹 減少人工驗證成本，節省行銷與分析團隊時間
🔹 維持資料一致性，提升跨部門與跨專案協作效率
🔹 降低學習門檻，讓新同仁快速遵循既有 UTM 命名規範

不再因為 UTM 設錯，事後花時間補救或重算報表。

📍 安裝方式｜Quick Setup

🔹 Google Sheets 擴充程式
👉 適合大量活動連結、UTM 批次檢查與管理

🔹 Google Chrome 擴充功能
👉 適合即時檢查當前頁面或測試中的活動連結

（使用截圖)

🔧 小工具分享｜UTM Parameter Checker Add-on

🔎 適合哪些人使用？

  • 行銷企劃 / 數位行銷人員
  • GA / GA4 分析師
  • MarTech / Data 團隊
  • 需要大量管理 UTM 的品牌或代理商
]]><![CDATA[[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery]]>

前言

GA4事件匯出至BigQuery的方式有以下三種 。
如果要在BigQuery，需要完整的資料進行分析，通常我們建議選擇【每日匯出 Daily

]]>https://tako-analytics.com/2025-12-24-ga4-bigquery-exclude-ga4-events-from-exporting-to-bigquery/69490559648df600019424f9Wed, 24 Dec 2025 05:40:07 GMT

前言

GA4事件匯出至BigQuery的方式有以下三種 。
如果要在BigQuery，需要完整的資料進行分析，通常我們建議選擇【每日匯出 Daily Report】形式。
但如果GA4是標準免費版，使用【每日匯出 Daily Report】，就會有每日100萬事件匯出的限制。
因此，我們可透過一個小功能，讓想要的資料可以完整地從GA4匯出至BigQuery。

匯出類型

GA4版本

使用情境

匯出詳細資料

限制

注意事項

每日匯出

Daily Report

標準版、360

需要前一天的完整資料，但不需要快速取得資料

  • 每日匯出一次前一天的所有原始未取樣事件資料


  • 通常會在資源所在時區的下午三點左右匯出，但也可能延遲到當日稍晚或隔日

  • 標準資源：每日最多 100 萬個事件，提供篩選選項以確保不超出限制


  • 360 資源：每日最多 200 億個事件

  • 部分資料 (例如使用者歸因) 最多可能會延遲 24 小時

  • 建議使用每日匯出 (而非串流) 來取得使用者歸因資料

每日更新

Fresh Daily

360

一天內更快速地取得更完整的資料

  • 資料通常會在凌晨 5 點前提供


  • 一天內進行批次更新，通常在 60 分鐘內完成


  • 使用的架構與每日匯出相同


  • 匯出開始時間取決於資源所在時區


  • 速度比每日匯出快得多

  • 服務水準協議不適用於少數特大型資源

  • 僅適用於「一般」和「大型」的 360 資源。

串流

Streaming

標準版、360

近乎即時資料 (數分鐘內)

  • 即時匯出當日資料


  • 盡量快速準確地提供服務：沒有完整性服務水準目標的情況下運作，可能會出現資料缺漏

  • 沒有數量限制

  • 匯出內容不會包含新使用者和新工作階段的流量來源資料

BigQuery Export - Analytics (分析)說明
Exporting Data from Google Analytics 4 Properties to BigQuery 如要以您的語言顯示字幕，請開啟 YouTube 字幕。選取影片播放器底部的設定圖示
[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQueryAnalytics (分析)說明
[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery
Google官方說明
[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery
GA4資料匯出至BIgQuery的設定畫面

適合產業：所有產業
適合對象：將GA4事件資料匯出至BigQuery進行資料分析或資料清整

1. 在GA4資源找到BigQuery專案

GA4【管理】--> 【產品連結】-->【BigQuery連結】--> 點擊【專案】

[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery

2.  點擊【設定資料串流和事件】

[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery

3. 點擊【新增】或 【按名稱指定事件】

[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery

4. 選擇【要排除匯出至BigQuery】的事件名稱

4-1 如果在 步驟3選擇【按名稱指定事件】

填寫事件名稱後，按【確認】

[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery

4-2 如果在步驟3選擇【新增】

勾選要排除的事件，再按【新增】

*如果該事件【已標示為重要事件】，建議不要進行排除。

[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery

5. 點擊【套用】

[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery

6. 點擊【儲存】

[GA4][BigQuery] 排除GA4事件匯出至BigQuery


這樣就完成【排除GA4事件匯出至BigQuery】 。

是不是很簡單呢~?

但通常將GA4事件資料匯出至BigQuery，不太建議排除事件匯出。
比較建議的作法：後續在BigQuery再做資料清整，以保持BigQuery資料的完整性。

]]><![CDATA[[GA4]SurveyCake 問卷也能收 GA4 數據追蹤嗎？]]>在許多行銷活動中，我們常使用 SurveyCake 來蒐集問卷或意見回饋資料。不少人會問：「這些問卷填答行為，能不能也在 Google]]>https://tako-analytics.com/2025-12-17-ga4-can-surveycake-surveys-also-collect-ga4-tracking-data/690daf36648df600019424deWed, 17 Dec 2025 09:24:01 GMT在許多行銷活動中，我們常使用 SurveyCake 來蒐集問卷或意見回饋資料。不少人會問：「這些問卷填答行為，能不能也在 Google Analytics (GA4) 裡面追蹤到呢？」
答案是——可以的！
只要在 SurveyCake 問卷中放入 GA4 的 Measurement ID，並且升級為 付費方案，GA4 就能自動接收來自問卷的互動事件，幫助你分析問卷的成效與使用者行為。

💡 SurveyCake 如何與 GA4 整合

[GA4]SurveyCake 問卷也能收 GA4 數據追蹤嗎？

在 SurveyCake 的問卷設定中，你可以填入 GA4 的 Measurement ID。

升級到付費版後，SurveyCake 會自動在使用者互動時發送事件給 GA，

而不需要任何額外的程式碼或 GTM 設定。

[GA4]SurveyCake 問卷也能收 GA4 數據追蹤嗎？

填入 GA 評估 ID就完成啦，提醒每一份問卷都需要設定一次喔。

[GA4]SurveyCake 問卷也能收 GA4 數據追蹤嗎？

📊 SurveyCake 自動收集的事件與 GA4 內建事件

如下圖所示，DataPackInfo、SurveyCakeVisit、SurveyCakeSubmit 三個事件是 SurveyCake 自動上報 到 GA4 的事件，

而其餘如 page_view、scroll、session_start 等則是 GA4 自身自動收集 的互動事件。

類型

事件名稱

說明

SurveyCake 自動發送的事件

DataPackInfo

問卷初始化資訊事件（載入問卷內容時觸發）。

SurveyCakeVisit

使用者進入問卷頁面時觸發。

SurveyCakeSubmit

使用者完成問卷並提交答案時觸發。

GA4 內建自動收集事件

page_view、scroll、session_start、user_engagement、first_visit 等

由 GA4 自身的 Enhanced Measurement 功能產生，用於記錄一般使用者互動行為。

🎯 結論

SurveyCake 雖然主要是問卷工具，但透過與 GA4 的整合，
可以完整追蹤使用者從「進入問卷 → 填寫 → 提交」的全流程。
對行銷分析、活動成效評估與使用者行為洞察，都是非常有價值的補充資料。

🤔 延伸問題

Q：我能在 GA 辨識出填寫 SurveyCake 的人之前，在網站瀏覽過哪些頁面嗎？
A：一般情況下不行！
原因是網站與 SurveyCake 通常屬於不同的 domain，
即使都把數據收集到同一個 GA4 property 中，GA 仍會把它們視為 兩個不同的使用者 (user)。

但如果你真的很想要把「有填問卷的人」與「他在網站上的瀏覽行為」結合起來，
是有方法可以做到的 ——
👉 如果大家敲碗想知道的話，Amy 下回再分享給大家！ 🎤😉

]]><![CDATA[[BigQuery] 儲存空間費用計算機! 幫助你規劃BigQuery預算]]>

前言


GA4保留事件資料的期限如下，分為標準免費版、360付費版。
但GA4標準版資源最多僅能保存14個月的事件資料，

]]>https://tako-analytics.com/2025-09-30-ga4-bigquery-storage-cost-calculator-helping-you-plan-your-bigquery-budget/68d4df9ac604680001277fc9Tue, 30 Sep 2025 01:32:11 GMT

前言


GA4保留事件資料的期限如下，分為標準免費版、360付費版。
但GA4標準版資源最多僅能保存14個月的事件資料，而360付費版資源最多僅能保存50個月的事件資料，
如果要進行YoY比較的話，該怎麼辦呢?

答案就是連結BigQuery!

但將GA4資料匯出至BigQuery，可是會有費用產生的喔!
那我們來看看BigQuery費用是如何收費的呢? 這樣才知道要抓多少預算

適合產業：所有產業
適合對象：預計將GA4數據資料匯進BigQuery的人

1. BigQuery定價計算方式

BigQuery定價計算分為

  • 運算定價 Compute Pricing：查詢BigQuery資料的費用，包含 SQL 查詢、使用者定義函式、指令碼，以及特定資料操縱語言 (DML) 和資料定義語言 (DDL) 陳述式。
  • 儲存定價 Storage Pricing：儲存已載入 BigQuery 的資料的費用。

以上這兩個費用，品牌端每月支付給GCP (Google Cloud Plaform)授權經銷商 。

可以理解為品牌端向Google租借空間存放GA4資料，就會有【儲存費用】；而從儲存空間撈取數據資料，就會衍生【運算費用】。

1-1 運算定價

共有兩種運算計價模式

  1. 以量定價 (每 TiB) On-demand Pricing：
  • 系統會根據各項查詢處理作業的位元組數進行收費，只需為查詢所掃描過的資料付費

  • 每個月處理的前 1 TiB 查詢資料免費。

  • 以 Taiwan (asia-east1) 計算，US$7.1875 / TiB, per 1 month / account
  1. 容量定價 Capacity Pricing (每小時每運算單元)：
  • 系統會根據查詢執行期間使用的運算能力 (以運算單元) 進行收費。

  • 這個模型採用 BigQuery 版本。可以選擇使用 BigQuery 自動調度器，或是購買運算單元承諾使用方案，以較低的價格取得專用容量，隨時處理工作負載。

  • 讓需要額外運算資源的客戶，或偏好查詢工作負載費用可預測的客戶，不必根據系統實際處理的資料量 (以 TiB 為單位) 付費。

  • 提供 3 個版本：Standard、Enterprise 和 Enterprise Plus。

在查詢定價費用估算，因牽涉到查詢區間和範圍多寡，實際上在這部分很難進行預估。

1-2 儲存定價

儲存空間的方式分為

  • 動態儲存 Active Storage：包含過去 90 天內修改過的任何資料表或資料表分區。
  • 長期儲存 Long-term Storage：包含任何連續 90 天未經修改的資料表或資料表分區。這類資料表的

儲存費用會自動調降約 50%。動態儲存與長期儲存的效能、耐用性或可用性沒有任何差異。

在收費這部分

  • 儲存費用免費額度為 10 GiB / 月。
  • 未指定儲存空間計費模式時，預設以【使用中的(動態)邏輯儲存空間】計費。
  • 資料表經系統歸類至長期儲存模式後，效能、耐用性和可用性都不會下降，其他功能也不會受損。

以Taiwan (asia-east1) 計算 ，收費方式如下
在儲存空間定價費用估算上，可藉由GA4每月事件量進行估算。

作業

價格(每月)

說明

使用中的(動態)邏輯儲存空間

Active logical storage

US$0.02 / 1 gibibyte month, per 1 month / account

  • BigQuery 預設的儲存計費模型。

  • 以【未壓縮的原始資料大小】進行收費 。

  • 包含資料表在過去 90 天內有被修改過的部分。

長期邏輯儲存空間

Long-term logical storage

US$0.01 / 1 gibibyte month, per 1 month / account

  • 以【未壓縮的原始資料大小】進行收費。

  • 包含任何連續 90 天未經修改的資料表或資料表分區。這類資料表的儲存費用會自動調降約 50%。

動態實體儲存空間

Active physical storage

US$0.046 / 1 gibibyte month, per 1 month / account

  • 以【經過壓縮後的實際物理大小】進行收費。

  • 包含資料表在過去 90 天內有被修改過的部分。

長期實體儲存空間

Long-term physical storage

US$0.023 / 1 gibibyte month, per 1 month / account

  • 以【經過壓縮後的實際物理大小】進行收費。

  • 包含任何連續 90 天未經修改的資料表或資料表分區。這類資料表的儲存費用會自動調降約 50%。


2. BigQuery儲存空間費用計算機

承1-2提到，儲存空間費用估算上，可藉由GA4每月事件量進行推估。

接下來為大家隆重介紹  【BigQuery儲存費用計算機】

  • GA4每月事件總數量查詢： GA4【預設報表】→【生命週期】 →【參與】 →【事件】(記得要調整時間區間喔)
BigQuery 儲存空間費用計算機

BigQuery 儲存費用試算

  • 以上預估費用皆引用 GA4 和 BigQuery 公開資料，實際費用請以 GCP 帳單為主。
  • GCP 帳單幣值以 USD 美金為主。該月份儲存用量超過 10 GiB，就會進行收費。
  • GA4 事件大小：1 GB 相當於大約 600,000 個事件。
  • BigQuery 儲存空間費用：此預估費用以 Taiwan Asia-east-1 定價進行估算。
  • 未指定儲存空間計費模式時，預設以【使用中的(動態)邏輯儲存空間】計費。
  • 儲存費用免費額度為 10 GiB / 月。
  • USD 美金：TWD 台幣匯率以 32：1 計算。
  • TWD 台幣費用採無條件進位至整數。
  • USD 美金費用採無條件進位至小數點第 2 位。
  • 每月事件量低於 6,426,000，第 1 個月儲存費用為 0。
  • 每月事件量等於或低於 535,000，累計 12 月份的儲存費用為 0。
]]><![CDATA[[GA4] 付費版計算機]]>📝 前言：

升級 GA4 到 GA360 是許多品牌在數據成長階段的重要選擇，但 GA360 的收費方式採用「事件量」計價，常讓人難以預

]]>https://tako-analytics.com/2025-09-25-ga4-ga4-calculator/687f3c0b16760400011d341cThu, 25 Sep 2025 09:04:36 GMT📝 前言：[GA4] 付費版計算機

升級 GA4 到 GA360 是許多品牌在數據成長階段的重要選擇，但 GA360 的收費方式採用「事件量」計價，常讓人難以預估費用。
為了協助團隊快速評估升級的合理性與預算，我們設計了這款 GA360 計算機，讓你依據目前事件量一鍵試算年費，評估升級花費。

🔍 如何查找 GA4 月事件量?

  1. 報表位置 : 左側報表 > 參與 > 事件
  2. 確認右上角的時間區間為一個月，「事件計數」總和值，就是一個月的GA4 收集到的事件量。
[GA4] 付費版計算機

👨‍💻開始計算，請在下方計算機中，輸入月事件量

📊 GA360 年費計算機（事件數為單位）





✅ GA360 升級優點分享(圖示皆為免費版 GA4)

  1. 探索報表即時查當日資料（無需再等待隔天資料進來）
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2. 完整解開「Others」資料列，不再被維度限制卡住分析

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3. 資料儲存長達 50 個月，輕鬆回顧長期成效與趨勢

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4. 串接 Looker Studio 更順暢(解決免費版常見的卡頓、API 配額上限問題)

5. GA4 自訂維度與指標上限擴增至125 個

👉 延伸閱讀 : 如何減少 GA4 事件量

]]><![CDATA[[GA4][BigQuery] 在BigQuery找到GA4自訂維度參數]]>

前言

在GA4分析數據資料時，通常會在【自訂定義】增加自訂維度參數 - 事件 。
當GA4資料匯進BigQuery時，要在哪裡找到這

]]>https://tako-analytics.com/2025-09-19-ga4-finding-ga4-custom-dimensions-in-bigquery/68b9459116760400011d3642Fri, 19 Sep 2025 05:50:41 GMT

前言

在GA4分析數據資料時，通常會在【自訂定義】增加自訂維度參數 - 事件 。
當GA4資料匯進BigQuery時，要在哪裡找到這些自訂維度呢?


適合產業：所有產業
適合對象：使用BigQuery的數據資料進行分析的人

1. BigQuery查詢GA4事件參數的2個常見技巧

之前有分享 [BigQuery] BigQuery查詢GA4事件參數的2個常見技巧，
建議各位先了解BigQuery的資料結構~

2. GA4【自訂定義】- 【自訂維度】事件範圍參數


2-1 BigQuery欄位找事件範圍的自訂維度參數

當自訂維度參數是屬於 【事件範圍】，在BigQuery裡要在event_params.key欄位才能找到事件範圍的自訂維度參數。

[GA4][BigQuery] 在BigQuery找到GA4自訂維度參數

欄位名稱

說明

event_params.key

事件參數名稱

event_params.value.string_value

事件參數以字串 (例如網址或廣告活動名稱) 表示，這個欄位就會填入該參數。

event_params.value.int_value

事件參數以整數表示，這個欄位就會填入該參數

event_params.value.float_value

事件參數以浮點值表示，這個欄位就會填入該參數。目前未使用這個欄位。

event_params.value.double_value

事件參數以雙精度浮點值表示，這個欄位就會填入該參數。

之前分享的文章 [BigQuery] BigQuery查詢GA4事件參數的2個常見技巧 內也有說明每個事件參數value類型。

2-2 舉例說明


GA4資源

[GA4][BigQuery] 在BigQuery找到GA4自訂維度參數


BigQuery欄位

[GA4][BigQuery] 在BigQuery找到GA4自訂維度參數


如果要在BigQuery找出這個自訂維度的值，SQL語法如下

💡
SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'social_platform'

3. GA4【自訂定義】- 【自訂維度】使用者範圍參數

3-1 BigQuery欄位找使用者範圍的自訂維度參數

當自訂維度參數是屬於 【使用者範圍】，在BigQuery裡要在user_properties.key欄位才能找到使用者範圍的自訂維度參數。

[GA4][BigQuery] 在BigQuery找到GA4自訂維度參數

欄位名稱

說明

user_properties.key

使用者屬性名稱

user_properties.value.string_value

使用者屬性的字串值。

user_properties.value.int_value

使用者屬性的整數值。

user_properties.value.float_value

目前未使用這個欄位。

user_properties.value.double_value

使用者屬性的雙精度浮點數值。

user_properties.value.set_timestamp_micros

上次設定使用者屬性的時間 (以微秒為單位)。

3-2 舉例說明

GA4資源

[GA4][BigQuery] 在BigQuery找到GA4自訂維度參數

BigQuery欄位

[GA4][BigQuery] 在BigQuery找到GA4自訂維度參數

如果要在BigQuery找出這兩個自訂維度的值，SQL語法如下

💡
SELECT value.string_value FROM UNNEST(user_properties) WHERE key = 'custom_user_id'
💡
SELECT value.string_value FROM UNNEST(user_properties) WHERE key = 'custom_client_id'

以上就是本次簡單的分享~

]]><![CDATA[How to use Data for Growth]]>

Understanding Customers: The Foundation of Business Success

What sets thriving companies apart from those that struggle is often a single factor: how well they understand their customers. Achieving this requires collecting data, which is one of the most valuable assets that any company can have. It's not just

]]>https://tako-analytics.com/2025-09-02-crm-how-to-use-data-for-growth/68a81b7416760400011d3607Tue, 02 Sep 2025 03:55:59 GMT

Understanding Customers: The Foundation of Business Success

What sets thriving companies apart from those that struggle is often a single factor: how well they understand their customers. Achieving this requires collecting data, which is one of the most valuable assets that any company can have. It's not just about being able to collect the data, but also having the capability to understand it, and furthermore to leverage it strategically. By leveraging data-driven tactics to enhance business decisions, organizations can achieve continuous growth, build stronger long-term relationships, and gain a competitive advantage.

CRM as the Core of Customer-Centric Strategy

Customer Relationship Management (CRM) involves analyzing customer interactions and customer lifecycle data. Its goal is to strengthen relationships with clients and drive business. CRM focuses on working with customers and can be divided into two phases: pre-registration and post-registration. Before registration, companies track where the customers came from. For instance, if a customer came from Instagram, the company would assign a specific ID to show that. After registration, the data includes registration information such as address, phone number, email, etc. CRM is customer-centered and supports both customer acquisition and retention. Some of the main reasons why businesses need CRM are to enhance brand recognition, maintain positive customer impressions, improve customer service, and increase sales revenue. When we leverage data analysis in CRM, it can help not only personalize communication but also create long-term relationships. This transforms marketing from generic outreach into more targeted engagement.

How to use Data for Growth

The Figure above shows a customer-centric data model that shows the connection between different channels and product engagement and value realization. This helps businesses understand where the customers are coming from and how they interact, and what makes them repeat the purchase, which are key points in CRM success.

Advanced Analytics and Experimentation for Growth

Google Analytics 4 (GA4) and machine learning (ML) can also be harnessed to find additional insights. GA4 can collect data and create formulas and predictive models using machine learning to generate future insights. This allows businesses to anticipate customer behavior and gain insight into each action.

Additionally, many tools and techniques can be implemented for experimentation and optimization. For example, Optimizely, VMO, and A/B Tasty can be used for testing. These tools can help generate more in-depth data and empower the use of advanced models at a larger scale.

Conclusion: Turning Data into a Competitive Edge

Overall, data collection is a crucial part of any business. It allows companies not only to predict future trends but also to better understand their customers. To achieve this, businesses need to know what data to collect, how to analyze it, and how to leverage it effectively. It is important to implement the insights provided by CRM, apply them to customer marketing, and use GA4 with machine learning to create predictive models. These approaches help maintain strong customer relationships and deliver a more personalized experience for each customer.

]]><![CDATA[以新鮮人的角度看CRM]]>

前言

在數位轉型與消費者行為快速變化的時代，CRM 不僅是技術工具，更是企業強化客戶關係與提升長期價值的核心

]]>https://tako-analytics.com/2025-09-01-crm-crm-from-the-perspective-of-a-workplace-newcomer/68a7d71f16760400011d35a6Mon, 01 Sep 2025 05:13:58 GMT

前言

在數位轉型與消費者行為快速變化的時代，CRM 不僅是技術工具，更是企業強化客戶關係與提升長期價值的核心策略。隨著第三方 Cookie 消失與 AI 浪潮興起，會員制度與數據生態圈的建構已成為品牌維持競爭力的關鍵。

什麼是CRM

CRM（Customer Relationship Management) 客戶關係管理，是一種結合商業策略與資訊科技的系統，透過累積與分析客戶資料，幫助企業理解、管理並維護客戶關係，以提升滿意度、忠誠度、留存率與銷售收益。

簡單來說，就是以客戶為中心，透過經營現有客戶與開發潛在客戶，建立並運用關係資料庫。

會員制度

在談會員制度之前，我認為應先定義什麼是「好的消費者」。

從行銷與企業經營的角度來看，「好的消費者」不僅僅是願意花錢的人，更是能為企業帶來長期價值、並維持健康互動關係的對象。換言之，他們應被視為長期合作夥伴，而非一次性的交易對象。

對企業而言，會員制度的價值在於能掌握消費者的行為軌跡，並創造穩定而持續的收益。特別是在第三方 Cookie 逐漸消失的環境下，企業從 Google 或社群平台獲取的使用者資料將大幅減少，因此建構屬於自己的生態圈顯得更加迫切。會員制度也因此成為一項關鍵策略，不僅能穩固既有顧客，還能帶領他們進入新市場，並推動新業務的開發。

而為什麼要做CRM?

企業之所以要導入 CRM，是因為它能幫助維持客戶對品牌的印象與認同，進一步鞏固長期關係。同時，CRM 能有效改善客戶體驗，讓服務更貼近需求，並在內部運作上提升流程效率，減少不必要的資源浪費。最終，這些優勢不僅能增強客戶忠誠度，也能帶動銷售成長與營收提升，成為企業持續發展的重要助力。

顧客價值路徑

客戶價值路徑（Customer Value Topo）可分為兩個主要階段。

  • 第一階段: 設計顧客價值路徑

透過追蹤各節點，監視會員的移動與分布，並依據不同節點進行精準行銷。這些節點包含「初次見面」、「首購」、「二購」、「跨渠道」、「貴賓」以及「尊榮」，用以反映會員在品牌互動過程中的不同發展階段。

以新鮮人的角度看CRM
  • 第二階段: 節點狀態的定義與標籤化

藉由彙整會員的個性化數據並進行標註，進一步建立清晰的節點分類。同時，透過監測節點概況，例如各節點會員在年度內的消費比例（活性），並與去年數據比較，能有效掌握會員行為變化，作為優化行銷與會員經營策略的重要依據。

以新鮮人的角度看CRM

會員資產的關鍵

企業透過會員制度更深入地認識消費者，並引導他們進入平台使用，在這個過程中展現出行為驅動三要素。

  1. 方向感: 透過以消費者資產增值為目標的價值路徑設計，建立組織對目標「正確且一致」的共識
  2. 動力感: 藉由創造並維持會員價值的持續成長，形成消費者主動參與與增值的能量體系
  3. 控制感: 即對方向感與動力感的綜合掌握，藉由數據管理，達成對會員資產的有效控制

然而，在實務操作中，方向感可能會因策略分散而失焦；動力感也可能因會員制度設計不完善而失速；控制感則可能因缺乏數據支持而失靈。因此，培養問題意識成為企業能否切入會員經營的關鍵。透過「後設消費者」的視角，並結合超個性化策略與第一方、第三方數據的整合，建立完整且具韌性的商業生態圈。

我的看法

在初步認識完CRM後，我認知到其實真正的行銷，並不是一味地推薦產品，或是不斷放大優勢，反而是更貼近客戶本身的需求，強化品牌形象，建立一個具有信任價值的生態圈。

在現實生活中，蝦皮的會員經營就特別讓我有感。透過即時與賣家的通訊服務，加上每月多元的優惠與保障，讓我體會到 CRM 不只是折扣，而是透過互動建立品牌和顧客之間的信任，讓服務更貼近使用者。再以誠品為例，他們常針對長期關注特定領域的會員，舉辦相關書展或活動邀請，讓人覺得自己被理解與重視。這些經驗讓我意識到，CRM 的價值並不僅是促進消費，而是讓顧客逐漸融入品牌所營造的生活圈，形成長期互動的關係。

隨著 AI 的快速發展，CRM 系統能更精準地分析顧客數據，並在適合的時間給予個人化的推薦。身為一個消費者，我確實感受到這樣的便利，像是平台常常能在我有需求之前，就推送符合興趣的商品或活動，讓我覺得品牌真的懂我。但同時，我也會發現不同品牌的優惠與訊息愈來愈相似，如果缺少真正差異化的體驗，久而久之就很容易被淹沒在一堆行銷訊息裡。這讓我意識到，在這個變化快速的時代，光靠精準投放已經不夠，品牌還需要思考如何透過會員制度設計，打造出能讓顧客留下深刻印象的體驗，才有機會在激烈競爭中讓會員制度真正脫穎而出。

]]><![CDATA[[GA4]如何減少 GA4 事件量：精準追蹤，降低不必要的資料收集]]>在 Google Analytics 4（GA4）中，事件是追蹤使用者行為的核心元素。然而，如果事件量過大，不僅可能影響報表的易讀性，還

]]>https://tako-analytics.com/2025-08-20-ga4-reducing-ga4-event-volume-precision-tracking-and-data-optimization/6895bc5c16760400011d34b7Wed, 20 Aug 2025 06:01:22 GMT

在 Google Analytics 4（GA4）中，事件是追蹤使用者行為的核心元素。然而，如果事件量過大，不僅可能影響報表的易讀性，還可能增加報表取樣的機率。

要有效減少事件量，首先需要了解 GA4 中的事件種類與其用途，才能有策略地進行調整。

1. 自動收集事件（Automatically Collected Events）

自動收集事件是 GA4 在安裝基本追蹤碼（GA basic code）後，系統會自動監測並上報的行為事件，例如 page_view、scroll、click 等。
這些事件的設定位置可在 GA4 後台中查看與管理，若部分事件對你的分析沒有實際價值，可以將其設定為不自動收集，以減少不必要的資料量。

GA4 設定介面如下 : 設定 > 資料串流 > 加強行評估事件 > 點一下齒輪符號

就可以看到所有加強行評估的事件列表，並且將不需要的事件關掉。

[GA4]如何減少 GA4 事件量：精準追蹤，降低不必要的資料收集

2. 電子商務事件（Ecommerce Events）

電子商務事件必須額外設定，並按照 GA 官方定義的事件名稱與參數格式來埋設，例如：

  • 加入購物車：add_to_cart
  • 開始結帳：begin_checkout
  • 完成購買：purchase

如果使用非官方命名（如將 add_to_cart 寫成 add_item），GA4 的電子商務報表將無法正確識別與呈現數據。

3. 自訂事件（Custom Events）

自訂事件是依據網站的特性與分析需求所設計，例如：

  • 註冊會員：sign_up
  • 完讀文章：view_content_finished

由於不是所有網站都有相同功能（例如，有的網站沒有會員系統或長篇文章內容），因此自訂事件的設定應該聚焦於真正有助於業務決策的行為。

結論與行動建議

如果你發現 GA4 的事件量超出預期，不妨先檢查上述三大分類中的事件：

  1. 自動收集事件：停用不必要的系統自動事件。
  2. 電子商務事件：僅保留必要的購物流程事件，並確保命名正確。
  3. 自訂事件：刪減或合併分析價值低的自訂事件。

此外，你也可以在 「事件報表」 中查看目前該 GA4 資源所收集的全部事件，進一步檢視並篩除不必要的項目。

[GA4]如何減少 GA4 事件量：精準追蹤，降低不必要的資料收集

透過上述三個方向的優化，可有效減少 GA4 事件量，讓數據更精準、報表更清晰，並同時降低後續的分析與維運成本。

]]><![CDATA[[GA4] 追蹤ChatGPT、Gemini等"AI聊天機器人"流量]]>

前言

最近越來越多使用者使用AI聊天機器人進行搜尋，而不是透過Google或Bing搜尋引擎進行搜尋。除了在GA4報表發現 organic

]]>https://tako-analytics.com/2025-08-15-ga4-create-custom-channel-group-for-ai-chatbot/689af72816760400011d34d7Fri, 15 Aug 2025 03:42:01 GMT

前言

最近越來越多使用者使用AI聊天機器人進行搜尋，而不是透過Google或Bing搜尋引擎進行搜尋。除了在GA4報表發現 organic 的流量逐漸下降之外，也發現來自AI聊天機器人的流量日漸增加。

如果要在GA4觀察相關流量的話，要怎麼做呢?
最近Google說明中心有補充作法~接下來告訴各位如何進行設定~

Google [GA4] 自訂管道群組

適合產業：所有產業
適合對象：使用GA4分析流量的人

1. 在GA4【管理】> 【管道群組】

[GA4] 追蹤ChatGPT、Gemini等"AI聊天機器人"流量

2. 【建立新管道群組】或 編輯既有【管道群組】

[GA4] 追蹤ChatGPT、Gemini等"AI聊天機器人"流量

3. 點擊【新增管道】

[GA4] 追蹤ChatGPT、Gemini等"AI聊天機器人"流量

4. 設定管道條件


1.頻道名稱：可自行命名

2.管道條件：
●新增條件，並選擇 【來源】
●選擇 【與規則運算式相符】
●條件貼上

💡
^.*ai|.*\.openai.*|.*chatgpt.*|.*gemini.*|.*gpt.*|.*copilot.*|.*perplexity.*|.*google.*bard.*|.*bard.*google.*|.*bard.*|.*.*gemini.*google.*$


3.最後點擊【儲存頻道】

註：如果有新增AI聊天機器人的流量，可自行調整規則運算式。

[GA4] 追蹤ChatGPT、Gemini等"AI聊天機器人"流量

5. 儲存群組

[GA4] 追蹤ChatGPT、Gemini等"AI聊天機器人"流量

6. 至【流量開發】報表，
點選【工作階段：管道群組測試】

選擇維度【工作階段：管道群組測試】

[GA4] 追蹤ChatGPT、Gemini等"AI聊天機器人"流量


選擇此維度，可以溯及過往，了解AI聊天機器人帶來流量的的互動狀況囉~

[GA4] 追蹤ChatGPT、Gemini等"AI聊天機器人"流量

7. 如果原管道群組已經設定為
【主要管道群組】的話...

在步驟6選擇【工作階段主要管道群組(管道群組測試)】，此維度則不能溯及過往喔!!
從2/1開始建立AI Chatbot管道的話，就是從2/1開始 AI Chatbot這個管道才會有資料喔~

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