更新时间:2025年12月12日
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什么是同类群组探索(Cohort Analysis)?
Cohort Analysis 又称 同类群组分析 或 留存分析,用于根据用户的某一共同特征(如首次访问时间、首次购买时间等)将用户分组,并观察他们在后续周期内的行为变化。
常见用途:
- 分析不同渠道带来的用户质量与转化情况,判断渠道优劣与预算分配策略
- 验证新版本上线后的用户行为变化
- 分析留存趋势、产品黏性、运营活动效果
GA4同类群组探索界面预览
在GA4中点击“探索”——“同类群组探索”后,由变量、标签设置、报告 三部分组成的界面:
以下为详细说明:
变量(Variables)
这里的变量并不是指GTM的变量,而是此探索报告中可用的字段与设置,包括:
- 探索名称:给报告命名
- 时间范围:选择时间范围,可以选择昨天、本周、上周、过去七天、过去28天、过去30天,还可以自定义时间范围
- 细分:选择细分,有三种类型:
- 用户细分(User segment):基于用户级别的细分,如将购买某产品的用户剥离出来
- 会话细分(Session segment):基于会话级别的细分,如将访问过某个页面的会话剥离出来
- 事件细分(Event segment):基于事件级别的细分,如将page_view剥离出来
- 维度:用于描述用户属性,如来源、设备、国家等。
- 指标:用于衡量行为数据,例如活跃用户、事件数、交易量、收入等。
标签设置(Tab Settings)
用于决定报告如何显示及如何计算留存:
- 分析方法:选择不同的分析方法,由于这里讲的是同类群组探索,所以这里默认就是同类群组探索,不需修改。
- 细分比较(Segment comparison):注意,这里是细分比较,不是叫细分,将变量里的细分拖到这里,可以对比多个细分的数据情况,最多可以同时使用4个细分。
当添加细分比较的时候,会出现多一个数据透视的设置,这个设置注意就是细分显示的位置,默认是在首列。 - 同类群组计入条件(Cohort inclusion):将用户计入同类群组时应满足的条件,有如下这些:
- 首次接触(流量获取日期):用户首次使用您的应用或访问您的网站的时间,按 Google Analytics(分析)媒体资源衡量。
- 任何事件:用户在探索日期范围内完成的第一个事件。
- 任何交易:用户在探索日期范围内首次完成交易的时间。
- 任何转化:用户在探索日期范围内首次完成转化的时间。
- 其他:用户触发的特定事件。
日期下面的数据就是满足同类群组计入条件的:
- 返回条件(Cohort return criteria):用户保留在同类群组中需满足的后续条件,有如下这些:
- 任何事件:用户在探索时间段内至少完成一个事件。
- 任何交易:用户在探索时间段内至少完成一笔交易。
- 任何转化:用户在探索时间段内至少完成一次转化。
- 其他:用户在探索时间段内触发的特定事件。
表格里的数据就是满足返回条件的数据:
- 同类群组粒度(Cohort granularity):留存周期,有“每日”、“每周”或“每月”。
- 计算类型(Cohort calculation type): 数值的计算方式,有三种类型:
- 标准(Standard):只要在该周期内出现就计算
- 滚动(Rolling):前面所有周期都连续出现才计算
- 累计(Cumulative):累计数值,很少用这中
- 细分维度(Breakdown):这里的细分维度是在同个时间周期上做进一步拆分,对比,比较少用
- 值(Values):选择指标,就是报告里显示的数值,目前只支持活跃用户数、事件数、用户总数,交易量,购买收入。
- 指标表达类型(Metric expression type):留存图中的数据是按数值还是按百分比显示,通常选择每位同类群组用户,也就是显示百分比的,比较直观。
报告(Report)
报告就是显示报告的地方,同类群组探索的报告上没有交互,只显示数据
注意:你可能会看到周0百分比并不是100%,周0的数值是去重,而分母是各周的直接加总。
理解同类群组探索里的三种计算类型
同类群组有三种计算类型
标准
标准是只要在该周期内出现过就计算,标准就是默认的:
如周三里是3,那只要在这一天出现就计算。
回滚
滚动是要连续出现才计算。
如周二里的2,一定是在周一里就出现过的,也就是属于周一里的68。
累计
累计是算出现的累计值。
只要出现过,就累加进去,所以数值是不断增加的。
将留存改成百分比形式
同类群组里默认是显示数值型的数据,不够直观,我一般是看百分比的,可以在指标表达式类型里设置:
如何解读 Cohort 留存分析?(实战思路)
下面三个分析方法,是做留存分析必须掌握的:
找“关键时间节点”(Magic Week)
示例:
- 渠道 A 留存曲线趋于平缓 → 第 5 周后用户不再大量流失
- 渠道 B 留存快速下跌 → 流失严重
优化方向:
- 找出渠道B下降最陡的时间点(通常是第 2~3 周)
- 在这个时间节点加运营,如:站内 Banner、推送、EDM、再营销活动
- 目标:降低关键周的流失,让曲线逐渐接近渠道A
验证新版本是否影响留存

如果版本更新当天之后:次日留存明显下降且渠道没有变化,则很可能是新版用户体验下降导致,应:持续观察 2–3 天,若仍未回升 → 考虑回滚版本
评估不同渠道的用户质量
可以用细比较分对比不同渠道得了留存对比用户评估渠道的质量,用于给广告费用分配做支持,或新增再营销对整体留存的影响。
同类群组探索的限制
- 同类群组探索最多可显示 60 个同类群组。
- 应用细分维度时,最多可显示相应维度的前 15 个值。
- 受众特征维度受限额限制。如果同类群组中的用户数过少,导致无法对其进行匿名化处理,系统不会将这些用户作为探索对象。












