2025年8月7日
2024年10月7日
Google Analytics 4 初探歸因模式
- 1月30日
- 讀畢需時 6 分鐘
歸因模式（Attribution Model）是解讀轉換成效的關鍵基礎，卻也是許多人在使用 Google Analytics 4 時最常產生疑問的地方。唯有正確理解不同歸因模式如何分配轉換價值，才能真正看懂使用者的轉換歷程，並優化行銷決策。
本文將介紹最新的 3 種歸因模式，並說明「重要事件歸因模式」與「重要事件歸因路徑」報表的實際應用情境。
歸因是什麼？
「歸因」是分析使用者完成重要事件時，各個廣告、管道或互動行為的貢獻。
「歸因模式」則是利用「規則」或「以數據為準 ( Data-Driven )」的演算法，計算路徑上每個接觸點對促成重要事件的重要性。
正確理解歸因，能幫助你理解使用者歷程，優化行銷策略與預算分配。
重要事件回溯期是什麼？
「重要事件回溯期」是使用者與廣告互動後，系統追蹤重要事件時會往回看的天數範圍。
例如，若重要事件回溯期設定為 30 天，系統會將某次重要事件的功勞，分配給過去 30 天內與使用者互動的接觸點。
重要事件回溯期能幫助你正確評估各行銷管道在促成重要事件中的貢獻。
GA4 的 2 種重要事件回溯期
獲客重要事件 (e.g. first_open 和 first_visit) ：預設為 30 天。可根據其他歸因需求，改為 7 天。
所有其他重要事件：預設為 90 天，也可以選 30 天或 60 天。
認識 GA4 的三種歸因模式
Google Analytics 4 主要有 3 種歸因模式。
需特別注意的是，除非重要事件路徑「只包含」直接造訪 (Direct)，否則所有歸因模式都不會將功勞歸給直接造訪。
以數據為準（Data-Driven Attribution, DDA）: 此為 GA4 的預設歸因模式。該歸因會分析使用者歷史路徑資料，運用機器學習演算法將重要事件功勞依特定比例分配給各行銷接觸點；適合資料量充足，希望量化每個管道貢獻的情境。
付費和自然最終點擊 : 又稱為「最終非直接造訪點擊」。忽略直接流量，並將 100% 的重要事件價值，歸給消費者在完成重要事件前的最後一個互動管道。
Google 付費管道最終點擊 ：將 100% 的重要事件價值，歸給消費者在完成重要事件前的最後一個 Google Ads 管道。若路徑中沒有任何 Google Ads 點擊 （如下圖第三個範例所示），歸因模式就會恢復為「付費和自然最終點擊」。
如何調整 GA4 資源的歸因模式？
首先須擁有 GA4 資源的「行銷人員」以上的角色。
調整步驟如下：
Step 1. 點擊「管理」，位於 GA4 帳戶的左側工作列最下方。
Step 2. 在「資料顯示」下的「事件」中，點擊「歸因分析設定」。
Step 3. 透過下拉選單，調整報表歸因模式。
Step 4. 點擊「儲存」以套用新的歸因模式。
認識 GA4 的「重要事件歸因模式」報表
「重要事件歸因模式」報表可分析不同歸因模式下的重要事件功勞分配變動，幫助你了解各種歸因模式如何影響行銷通路價值評估。
使用時機
想找出現有歸因模式下，哪些「廣告活動」的貢獻被低估。
想比較特定廣告活動在不同歸因模式下的「來源媒介貢獻」。
想分析不同歸因模式下，如何衡量「特定地區」的價值。
報表操作 4 步驟
Step 1. 查看報表：點選左側工具列的「廣告」 > 「重要事件」 >「重要事件歸因模式」。
Step 2. 選取日期範圍和重要事件。
Step 3. 新增篩選器 (如要查看特定族群的使用者資料)。
Step 4. 選取要列入報表的維度，並指定要比較的歸因模式。
「重要事件歸因路徑」報表是什麼？
「重要事件歸因路徑」報表可以幫助分析使用者完成重要事件的路徑，並了解不同歸因模式如何將功勞分配給路徑上的各個接觸點。
報表主要包含兩個部分：「資料圖表」和「資料表」。
資料圖表
資料圖表可以快速查看啟動、輔助及完成「重要事件」的管道。資料圖表的頂端，會顯示在指定歸因模式下，歸因路徑的每個區隔獲得多少功勞。
每個區隔下方的長條圖，都會顯示特定維度在該段歸因路徑中獲得多少功勞。
資料表
資料表會顯示使用者完成重要事件的完整路徑，可搭配相關指標去分析各接觸點的實際貢獻。
「重要事件歸因路徑」報表如何查看？
報表操作 4 步驟
Step 1. 查看報表：點選左側工具列的「廣告」 > 「重要事件」 > 「重要事件歸因路徑」。
Step 2. 選取日期範圍和重要事件。
Step 3. 新增篩選器 (如要查看特定族群的使用者資料)。
Step 4. 選取要列入報表的維度，並指定套用於資料視覺化部分的歸因模式 (預設為「付費和自然管道最終點擊」)。
常見問題 (FAQs)
以下整理 GA4 歸因分析最常見的 5 大問題，協助你在實務操作與數據解讀時，避開常見誤區。
Q1：GA4 的歸因模式，一定要用「以數據為準（DDA）」嗎？
Ans : 不一定。DDA 是 GA4 的預設歸因模式，適合轉換量與資料量充足的帳戶。若資料不足，DDA 可能無法準確反映各管道的貢獻，此時可搭配「付費和自然最終點擊」進行比較與輔助判讀。
Q2 : 調整歸因模式後，歷史數據會改變嗎？
Ans : 不會。調整歸因模式只會影響之後報表的計算方式，不會回溯修改已產生的原始事件資料。但報表中的轉換分配結果，會依新的歸因模式重新計算與呈現。
Q3 : 「GA4 的轉換數」與「Google Ads 的轉換數據」，為什麼會不一樣？
Ans : 若您的「Google Ads 的轉換數據」是從 GA4 匯入的，為確保 GA4 與 Google Ads 使用相同的歸因邏輯，首先須將 GA4 歸因模式切換為「付費和自然管道最終點擊」，再進行核對；若您的「Google Ads 的轉換數據」是由媒體自身的轉換追蹤碼設定，常見原因包括歸因模式不同、歸因回溯期不同、計入轉換的管道與曝光計算標準不同、以及轉換定義不一致。GA4 著重跨管道整體歸因，而 Google Ads 偏向自身投放成效，兩者用途不同，比較時須理解各自邏輯，而非僅看數字差異。
Q4 : 重要事件回溯期設多長比較好？
Ans : 重要事件回溯期沒有標準答案，需依產業與決策週期而定。高單價或決策期較長的產品，通常需要較長的重要事件回溯期；若是即時性或低決策成本的轉換，則可使用較短的重要事件回溯期。
Q5 : 歸因分析可以直接用來調整預算嗎？
Ans : 不建議。歸因分析反映的是「轉換功勞分配的結果」，而非絕對因果關係。由於不同歸因模式會導致同筆轉換的分配結果不同，GA4 與 Google Ads 之間的轉換數也可能有所落差。(詳見Q3) 因此，建議將歸因結果輔助其他資料分析（如整體趨勢、A/B Testing 或 MMM），避免低估上層漏斗管道的價值，綜合評估後再做預算決策。
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Google 官方持續推出 GA4 新功能與數據追蹤工具，以支援企業的資料管理需求。iProspect 會因應最新動態，調整 GA4 教學服務，我們擁有 GA4 認證講師團隊與多元產業的數據建置經驗，能回答品牌主在行銷上的實戰問題，若有需要相關服務，歡迎與我們聯絡。
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