从 Google Analytics 转换为 Adobe Analytics 的综合指南

1. 简介

对于任意工具之间的转换,面临的最大挑战之一是学习在何处找到等价的功能,以及学习如何高效地使用新工具。此讨论属于更全面的指南的一部分,旨在帮助用户更轻松地转换为 Adobe Analytics(可以是新用户,也可以是来自 Google Analytics 的用户)。提供了与 GA 的深入对比(这可能是大部分用户熟悉的相当工具),以帮助用户将现有知识运用到新的工具集上。虽然实践经验是无可替代的,不过这可以帮助您入门,并可以减少在此期间遇到的困难(甚至可以帮助您在涉足新事物后温故而知新)。

我们还应快速地对比术语:

描述 Adobe Analytics Google Analytics
一个事件量度,表示已查看了一个页面(或应用程序上的一个屏幕) 页面查看 页面查看
一个量度,表示您的网站或应用程序上在同一个时间范围内发生的一组交互 访问 会话
一个量度,定义标识的一个设备(基于多种标准,包括 Cookie 和用于拼接用户信息的其他行为模式) 独特访客 用户

2. 界面

在将 Adobe Analytics 与 Google Analytics 进行对比时,我看到人们最常说的一点是 Adobe 有许多工作要做,这会让人望而生畏。事实确实是这样的,但信不信由您,这是一个优势而非弱点。Adobe 提供了广泛的工具,实现了更灵活的数据可视化,让您可以更自由地根据需求进行构建。

我们来了解一下“原位”报告。

2.1. 原位报告

2.1.1. 主屏幕

Adobe Analytics 和 Google Analytics 均提供了方法,用于自定义用户登录时看到的第一个视图。

2.1.1.1. 工作区/自定义设置主屏幕 (Adobe Analytics)

Adobe Analytics 并未打算为所有用户创建在登录时看到的预建报表。默认主页会将用户转到工作区登录屏幕,其中向每位用户显示了他们自己已创建或者已经与他们分享的所有报表。此外,每位用户能够自行选择将任意这些报表设置为其主屏幕。

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本指南的后文中将更详细地介绍工作区。请参见第 2.1.2.1 部分

小贴士

创建/分享组织中的一些标准报表,这样其他人就可以有一个查看信息的起点,而不必急着开始构建自己的报表。

2.1.1.2. 主屏幕洞察 (Google Analytics)
  • Google Analytics 主屏幕为您提供了一些预建的可视化。其中涵盖的内容如下:
  • 过去 7 天的用户数、会话数、跳出率以及会话持续时间
  • 过去 30 天中按一天内的时段列出的用户
  • 当前现有用户,以及最活跃页面
  • 过去 7 天的流量渠道、来源/媒介以及反向链接
  • 过去 7 天按国家/地区列出的会话
  • 过去 7 天浏览次数最多的页面
  • 过去 30 天的活跃用户趋势
  • 等等

在 GA4 中,用户有更多的选项可用于在主屏幕上自定义和添加自己的报表。

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这可能是您在使用 Adobe 时最希望拥有的一个功能;这里没有此类已为您预建的主屏幕,不过您可以轻松地设置自定义工作区,从上面复制您需要的内容,而且您还可以选择将它设置为您的登录页面。详情见后文(或者参见第 2.1.2.1 部分“Adobe Workspace”)。

2.1.2. 原位 Report Builder

除了分析工具提供的简单报表之外,每个工具还可以提供更强大的功能,用于构建您自己的自定义报表。

2.1.2.1. Adobe Analytics Workspace

这是 Adobe Analytics 的强大之处,自 2017 年推出以来,它成为了 Analytics 分析的首选之地,以及 Reports 部分很快消失的主要原因。

使用此工具,您可以近乎完全自由地构建报表。

报表可以划分为多个面板,这些面板可以包含任意数量的可视化。面板可以设置为常用信息,例如日期范围以及常用区段过滤器。

这些面板及其中的可视化均可以调整大小,并可以随意拖放来以并排或堆叠方式显示项目。因此,如果需要并排比较两套不同的数据,您可以创建一个从中间均匀分成两半的面板,并排显示两个网站的数据以方便比较。

其中向用户提供了大量的可视化:

  • 自由格式表
  • 同类群组表
  • 流失
  • 流量
  • 图形
    • 面积图(堆叠和非堆叠)
    • 折线图
    • 散点图
    • 条形图(堆叠和非堆叠)
    • 项目符号
    • 圆环图
    • 直方图
    • 水平条形图(堆叠和非堆叠)
  • 地图
  • 概要块
    • 概要变化
    • 概要文本
    • 文本(无格式文本字段,用于输入额外的信息来提供上下文)
  • 维恩图

每个面板和可视化都可以指定标题并对其应用描述,以帮助给出信息所展示内容的上下文。
在 Adobe 中,区段(本质上是数据的过滤器)以追溯性方式应用,而这些区段可以拉取到自由格式表的列中,用于并排比较数据。例如,如果用户希望比较其网站上两个不同类别的流量,他们可以为“类别 A”创建一个区段,为“类别 B”创建另一个区段。

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自由格式表可以根据需要使用多个列和分段,以便按照您需要的方式可视化数据。

对于上文,您不希望查看按日期的细分?只需要将其他维度或区段拖放到其中即可以不同方式查看数据… 例如,可以使用设备类型的区段,然后对于手机/平板电脑用户,按操作系统添加细分。

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利用工作区,您可以放飞创意,不再受限于“标准”细分。您可以根据需要构建可视化,以深入分析所要运行的比较。

小贴士

请放心大胆地尝试和探索,这里有很多方法来摆脱条条框框的思维,看看您能做到什么程度!不过同时,请确保尝试验证您构建的内容是否真正展示了您的想法。这里的经验会有所帮助!

您甚至可以创建仅在报表中活动的动态计算量度或区段(防止对您的区段和计算存储库造成过大压力,但同时确保您可以创建特定报表所需的重点项,而不包括在其他环境中不太有用的信息,以免造成组织的混淆。)

此讨论仅用于介绍本工具,还有其他更全面的指南指导您如何入门,当您开始使用时,您将能够制作全面的报表,例如:

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还需要注意的一点是,工作区不会自动保存,因此很容易制作一次性的临时报表,而不会造成报表存储库的阻塞。

工作区的另一个强大功能是能够以下拉列表的形式,向报表应用交互式修饰符。虽然这些下拉列表在报表的导出 CSV 或 PDF 文件上不起作用,但在实时报表中,利用它们可以更新一个面板中的所有可视化,以在不同条件下显示相同的报表。您可以使用多个下拉列表,只要这些选项不互斥,所选项目可以堆叠,以简洁的方式来呈现信息。

2.1.2.2. Google Analytics:功能板、自定义报表和已保存报表

Google 提供了几种工具用于在界面中创建报表,但是它们仍然具有与报表部分相同的显示方式和限制。

那么,对于那些精通 Google Analytics 的人,在阅读本文时,您可能会说,“等等,Google Data Studio 呢,它是不是更像 Adobe 的工作区?”您说得可能没错,但是,由于从技术上来说,Data Studio 并不是 Analytics 工具的一部分并且允许连接到不同数据源,此工具稍后将在本讨论的“扩展报表访问”部分中介绍(准确地说是第 2.2.3 部分)

Google 功能板和自定义报表允许您将多个可视化一起提取到一个报表中,但与工作区不同的是,您仍然受限于简单的关联,并且什么样的数据只能放到什么样的列中。

在自定义报表中,最大的挑战之一实际上是,当您创建一个过滤器时,它会应用到报表的所有选项卡… 无法在相同的报表中比较两个不同的过滤器。

在表面比较方面,它做得比较好。这些都类似于 Adobe 的旧式功能板、自定义报表和书签。报表包中提供了基本工具用于支持您的需求。

2.1.3. 报表

Google 和 Adobe 均有一些可导航的报表,它们是基于某个维度的预建表和基本时间线图。

2.1.3.1. Adobe Analytics 报表

Adobe Analytics 也有“报表”部分,但总体而言处于淘汰的阶段中,将由其 Analysis Workspace 取代(实际上,此界面已经公布了生命结束周期,因为工作区[第 2.1.2.1 部分]是更加强大的工具),利用后者可以更轻松地构建和修改大部分这些表。Adobe 的这些部分划分得更加细致,这可能会让人望而生畏:

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由于以上介绍的大部分功能可以通过工作区访问,我将简单概述这些部分,以及它们与 Google Analytics 的关系,并在这里突出显示仍然相关的报表。

“网站量度”是普遍需要的,这涵盖了标准量度(页面查看次数、独特访客数、访问量以及您已设置的自定义事件)。这类似于行为报表 GA,但还包括了一些您在“受众”中可以找到的量度(因为 Adobe 不拆分量度类型)。

在这里您还可以找到“机器人”报表,所有标准报表中都排除了源自机器人的流量,但是,有两个报表可供您深入了解所发生的情况以及哪些机器人访问了您的网站。如果您设置了自定义机器人规则用于排除频繁命中您网站的已知垃圾虫机器人,此功能尤为有用。您可以获得这些机器人所执行操作的洞察,但又不会让这些流量在您的主报表中泛滥。机器人报表目前不通过工作区提供(但新报告功能即将推出,将允许用户在工作区中获取此信息)。

“网站内容”是 Adobe 标准维度的分组:页面名称、网站区域(渠道)、层级(创建组织网站中的自定义深入分析报表的方法)、服务器(如果您网站上有多个子域,或者在一个跟踪包中将多个网站标记在一起时,此功能尤为有用)等。所有这些功能在工作区中提供。

“移动”是移动设备分组的特定数据,例如设备、设备类型等。所有这些功能在工作区中提供。

“路径”是另一个“不怎么在工作区中提供的”项… 虽然工作区确实有流程图,您只能查看单个页面/值的传入和传出流… 而“路径”允许您查看网站中最常用的路径。默认情况下,“页面”是为您设置的第一个路径报表,不过您可以为自定义 prop 启用此项(例如,如果您在跟踪“页面类型”值,则可以在页面类型中查看路径。)我个人很喜欢的“路径”另一点是呈现信息的简单方式… 工作区中的流量图(具体取决于您要查看的信息数量)可能会让人不知所措。我建议您这两者都试试… 根据您尝试达成的目标,它们都可能会有用途和价值。需要注意的是,任何维度都可以在“流”中使用,而“路径“必须在“管理”面板的 Prop 上设置。

“流量源”、“促销活动”和“营销渠道”报表类似于 Google 中的“客户获取”报表。流量源侧重于实际反向链接,促销活动侧重于您的促销活动代码,而营销渠道也侧重于促销活动代码,但还应用了您确定的如何处理信息的逻辑。我发现,Adobe 在如何设置规则方面提供了大得多的自由度,Google 为您完成了许多任务,这就需要在思维方式上进行一些转变。还需要注意的是,默认情况下,Google 的促销活动代码归因为 6 个月,Adobe 的默认值设置为 1 周。此项可以在您的管理设置中更改,但在工作区中,您实际上可在任意维度上应用自定义的归因,这为您提供了更大的“实时”灵活性。

“访客维系”和“访客个人资料”报表类似于 Google Analytics 中的“受众”报表。维系更多地侧重于回访频率,而访客个人资料更多地侧重于用户的地理位置和技术。

“自定义转化”和“自定义流量”均为自定义维度报表,转化是您的 eVar(您可以将自定义有效期设置到值上,即命中、访问、月、年等… 此值将对该用户在指定的时间内保留,除非覆盖)。流量变量是您的 prop,但您也可以为路径报表设置这些变量,或者作为列表项(将根据您选择的分隔符拆分多个值)。

“媒体”用于您已设置了特殊媒体跟踪的视频或音频文件等情况。

在“自定义报表”部分中,用户可以自定义已在报表界面中创建的列和细分,并将其另存为自定义报表。但是,如上所述,由于工作区允许进行强大得多的细分和关联,因此应该在这里完成对任意内容的自定义。在工作区出现之前,这是一个非常好的解决方案。

“书签”部分类似于自定义报表,可以在报表界面中为经常使用的报表添加书签,这样就更容易找到它们。

“功能板”是旧版产品,允许用户将数据的小型报表组合到一个可视化中。但是,工作区中的功能(第 2.1.2.1 部分)使用起来要容易得多,以至于它仅作为旧版报表的访问点存在,在此功能失效之前应该重新构建这些报表。

“目标”是一个特殊报表区域,允许用户根据特定时间范围内的目标创建报表,这样团队可以监控促销活动等内容,并查看它们是否走上了正轨,可以达成其流量目标。

此处的所有报表允许使用多个量度列和维度细分。不过,有时候可视化的简化性以及哪些元素可以相互关联的逻辑可能会让人摸不着头脑。

2.1.3.2. Google Analytics 报表

Google Analytics 将这些报表拆分为以下部分:“实时”、“受众”、“客户获取”、“行为”和“对话”(在 GA3 中),并分为“生命周期”(包括以下子部分:“客户获取”、“参与”、“盈利”和“维系”)以及“用户”(包括以下子部分:“人口统计”和“技术”)。

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您可以对这些可视化进行细微的调整,添加辅助维度细分、更改可视化、在数据上创建过滤等。您可以将定制设置另存为已保存报表。

这让您快速轻松地获取对数据的洞察。但是,您不能在同一个表中对某个页面的用户与页面查看量等内容进行比较,也不能添加超过一个的额外维度来查看其他数据。

这些功能对于快速分析数据很有用,但是如果您想更深入地进行研究,则会遇到很多头疼的限制。

2.2. 扩展报表访问

除了“原位报告”之外,许多工具还提供了扩展功能,可供您用于在工具之外进行分析,构建一些更加定制化的报表。

2.2.1. Adobe Analytics Report Builder(Microsoft Excel 扩展)

工作区是一个很棒的工具,但是有时候您可能希望将数据导入自定义的电子表格中,这样可以将来自多个数据源的数据拼接在一起。这种时候就是 Report Builder 发挥作用的地方。

Report Builder 是 Microsoft Excel 的一个插件,允许您创建与 Adobe Analytics 数据的连接,以拉入可在 Excel 中操作的表格式数据。通常,要高效地使用此功能,您需要将数据拉入原始数据标签页中,接下来使用 Excel 单元格引用来将数据从这些标签页拉入单个整合的报表中,然后创建图形和可视化。

注意

Report Builder 具有需要对用户应用的特殊权限,这样用户才能访问此插件。此权限最好仅授予学习了如何正确使用该工具的用户。

2.2.2. Adobe Analytics API 连接

如果您需要使用 Excel 以外的工具来提取 Adobe Analytics 的数据,但仍希望利用已处理数据的好处(包括机器人规则排除),您可以使用 Adobe 的 API 来直接提取数据,然后通过脚本来处理,或者将数据添加到数据库中以用于其他系统。

需要注意的是,API 仍会按照拉取请求中的指定,应用细分和区段来拉入关联数据。

Adobe 的工作区(第 2.1.2.1 部分)实际上使用 API 来构建所有报表,如果您在工作区中启用了调试模式,则会向您显示所使用的确切 API 调用。这是使用工作区快速构建 API 调用的方法,用于构建和验证您要拉取的数据,然后使用这些 API 调用将数据取出来供您自行处理。

2.2.3. Google Analytics Data Studio

如果您一直阅读下来,应该在前文中看到我曾提过,Data Studio 等效于 Adobe 的工作区。利用 Data Studio,您可以拉入 Google Analytics 数据以及其他来源的数据。如果您希望将分析数据与收集的其他数据整合在一起,但其他数据源自 Google Analytics,这就非常好用,我发现在 Google Analytics 中就存在这种类型的可视化显示。行和列的构成方式在功能方面仍然非常有限。

然而这仍是一个非常强大的工具,我不会以任何方式阻止人们使用它,但我的个人经验是,在使用工作区这么久之后,我个人觉得这种死板的行为很有局限性。

2.2.4. Google Spreadsheet Extension

对于我自己使用,在需要从 Google Analytics 中以扩展方式拉取数据时,我个人的首选工具是 Google Spreadsheet Extension。当然,我需要建立与 GA 表的多个连接,但就像 Adobe 的 Report Builder 一样,我可以从单元格引用原始数据,构建我需要的报表,然后使用 Google Spreadsheet 的图形工具来可视化它们。

3. 原始数据导出

对于确实需要原始数据的情况,Adobe 和 Google 均提供了功能来以这种方式拉取信息。

3.1. Adobe 数据馈送

在第 2.2.2 部分中,我提到了 Adobe Analytics API 拉取“处理过的数据”。原始数据馈送仍能拉取按照在“管理”面板中设置的“处理规则”处理过的数据(请确保原始数据有延后,以确保所有这些规则在拉取原始数据馈送时已完成),但此原始数据将包括在其他位置排除的所有数据。

这意味着您的所有机器人排除、内部 IP 过滤的数据等将包括在原始数据馈送中。此类数据使用标志进行标识,因此如果您在构建数据湖,工程团队可以创建逻辑来相应处理此类数据。

原始数据馈送可以进行定制以发送所有数据列,或者在需要更细致的馈送时仅发送特定列。

馈送可以直接发送到 FTP、SFTP、S3 等。

3.2. Google Big Query

很抱歉,这款 Google 工具我没有任何使用经验,但理论上,它应该类似于 Adobe 的数据馈送,允许工程团队访问 Google Analytics 帐户中的原始数据。

但是,我相信这不是完全转储原始数据,而是允许工程师通过 SQL 查询访问数据,以便他们针对性地拉取原始数据,也可供他们拉取所有原始数据列来提取到数据湖中。

4. 结论

与任何系统一样,需要练习来做到熟能生巧,不过希望本指南能够帮助您快速入门,或者如果您仅泛泛了解 Adobe Analytics,希望可以向您提供一些技巧来改进您的使用。

不过需要强调的是,我建议您在实施策略中同时使用 Adobe Analytics 和 Google Analytics(即使 Google Analytics 仅为免费版本)。这让您可以有一个备份系统,确保您能随时使用数据,因为没有任何系统是绝对可靠的。

在本指南之外,还有许多资源可帮助您改进策略:

  • Adobe Experience League – 包含教程、视频、文档和社区论坛
  • Adobe 用户组 – 一个社区开展活动的中心,帮助用户相互联系和改进其实施 – 因为这些活动基于特定的时区,所以最好也查看一下其他区域在开展什么活动。
  • Adobe Analytics 用户组 YouTube 频道 – 无法进行 Adobe Analytics 用户组会话?重新观看以前在全球范围内的用户组会议,以了解更多关于您的同行如何使用该工具的信息。
  • Measure Chat Slack 频道 – 与世界各地的 Adobe Analytics 用户联系,分享行业知识,向同行提问,并加入以量度为重点的兴趣小组。
  • 等等!

作者

本文作者:

Jennifer Dungan

Jennifer Dungan,Analytics 优化经理,Torstar

Adobe Analytics 负责人

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