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GA4如何利用机器学习与AI提升数据分析效率

Google Analytics 4 Haran 9年前 (2017-08-18) 6909次浏览 0个评论
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更新时间:2025年12月19号

Google Analytics 4(GA4)内置了不少基于机器学习与AI的功能,可以降低数据分析门槛,提升分析效率,主动发现问题,而不是被动看报表。

这些能力主要体现在以下几个方面:

分析顾问(Analytics Advisor )

分析顾问是基于Gemini模型的一种智能体对话式体验,你可以直接问它问题,让AI帮助你去分析,探索数据的价值。

GA4如何利用机器学习与AI提升数据分析效率

智能提问(Smart Search / Insights)

智能提问允许你直接用自然语言GA4提问,而不是手动去翻报表或拉探索。”

在GA4界面顶部,直接点击中间的搜索框,输入你的问题

GA4如何利用机器学习与AI提升数据分析效率

Insights就是智能提问,点击确认就可以看到解答:

GA4如何利用机器学习与AI提升数据分析效率

在日常工作中,这个功能非常适合用来做快速问题定位。

 

数据分析(Analytics Intelligence)

GA4 中的「数据分析」本质上是一个智能提醒与异常监测系统,它会持续扫描你的数据,主动发现异常。

GA4 的数据分析可以分为两类:

  • 自动数据分析
  • 自定义数据分析

自动数据分析

自动数据分析是由 GA4 默认开启的。

你可以在GA4的「首页」——「数据分析」里看到如下信息:

GA4如何利用机器学习与AI提升数据分析效率

 

这些内容无需任何配置,属于 “系统帮你盯数据”。

 

自定义数据分析

自定义数据分析则更偏向于规则驱动,它仍然属于「数据分析」体系,只是由你来主动定义监控逻辑。当满足该规则的条件时,你将会收到电子邮件通知。延伸阅读:Google Analytics 4 中对数据做自动异常监控

 

异常值检测(Anomaly Detection)

探索里自由形式,可以用选择折线图做异常值检测,GA4 在折线图中自动标记异常点(Outliers):

GA4如何利用机器学习与AI提升数据分析效率

GA4的异常检测基于:贝叶斯状态空间时间序列模型(Bayesian State Space Time Series)

具体逻辑包括:

  • 日维度监测:基于过去 90 天的数据
  • 周维度监测:基于过去 32 周的数据
  • 使用统计显著性检验(p-value 阈值)
  • 将显著偏离模型预测的点标记为异常

这意味着异常判断并不是“拍脑袋”,而是基于历史行为建模。

延伸阅读:Google Analytics 4 中通过自由形式做异常检测分析

 

 

预测性指标(Predictive Metrics)

预测性指标是GA4中最具 AI 特征的能力之一。它过 Google的机器学习模型,对你的数据进行补全与推断,预测用户未来的行为趋势。

预测能力主要分为两类:

  • 预测性转化指标
  • 预测性受众群体

预测性转化指标

当你的 GA4 数据满足以下条件时:

  • 过去 28 天内
  • 触发 & 未触发预测条件的回访用户
  • 在 7 天内各自 ≥ 1,000 人

GA4 才会启用预测模型。

一共有三个指标:

购买几率 过去 28 天处于活跃状态的用户在未来 7 天内完成特定转化事件的概率。
用户流失概率 过去 7 天在您应用或网站上处于活跃状态的用户在未来 7 天内处于非活跃状态的概率。
预测收入 过去 28 天处于活跃状态的用户在未来 28 天内的所有购买转化操作预计可带来的收入

 

预测性受众群体(Predictive Audiences)

基于预测性指标,GA4 还提供了一组可直接用于广告投放的受众:

  • 未来 7 天内有可能流失的购买者
  • 未来 7 天内有可能流失的用户
  • 未来 7 天内有可能进行购买的用户
  • 未来 7 天内有可能进行首次购买的用户
  • 在未来 28 天预计花费最多的用户

这些受众可以直接同步到Google Ads,用于:再营销、出价调整、精细化投放,延伸阅读:如何利用Google Analytics 4做再营销

 


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