逐渐退居幕后，出版商不得不努力应对曾经照亮消费者旅程的细致的用户级洞察的缺失。GA4 的设计旨在直接响应日益增长的隐私保护运动，它不再依赖 cookie，而是采用基于事件的数据和机器学习来弥补差距。然而，它仍然无法提供 UA 提供的细致的用户级洞察——这些洞察使行业能够做出明智的决策并在用户层面有效地获利。更重要的是，GA4 难以加快洞察时间，而显而易见的问题是，从 UA 到 GA4 的过渡并不理想。
据估计信号丢失将给行业带来
亿美元的损失，不作为的代价显而易见。这 泰国数据 篇博文将深入探讨决策智能如何帮助行业恢复丢失的信号并重振第一方数据战略以实现增长。
GA4 挑战：数据不准确
由于 GA4 不考虑用户级数据，因此它通过机器学习弥补了这一差距。虽然这在表面上看起来很有创新性，但它导致了数据不准确。
机器学习模型的好坏取决于它们所训练的 如何在网站上实现消费者隐私？完整指南 数据，随着隐私法规的收紧，如果机器学习预测本身不考虑用户级数据，其不准确性就会降低。对于发布商而言，这意味着基于不完整或扭曲的见解做出决策的风险增加，从而导致错失机会、广告系列效果下降和收入优化不理想。GA4 固有的无法提供精确、细粒度的数据削弱了数据驱动决策的基础，使用户更加不确定，更多的是猜测。
GA4 挑战：数据碎片化
GA4 面临的另一个关键挑战是其基于事件的模型，该模型 数据策略推动增长 会分散数据并模糊用户旅程的完整视图。虽然 Universal Analytics 可以提供详细的基于会话 的洞察，让发布商能够清楚地了解用户在一段时间内如何与其平台互动，但 GA 对事件的关注将数据孤立成单独的孤岛。这使得拼凑出一个连贯的用户行为叙述变得更加困难，在客户旅程中产生盲点，并在策略优化中引入差距。如果没有用户层面的整体视图，发布商只能拼凑碎片化的数据，很难获得可操作的洞察或正确获利。
GA4 挑战：对自身平台的固有偏见
GA4 最显著的缺陷之一是明显偏向 Google 自己的平台，因此很难获 开曼群岛商业指南 得非 Google 渠道的绩效的公正视图。这在 2023 年 4 月推出的默认数据驱动归因 (DDA) 模型中尤为明显。一份法国白皮书最近证实了归因不足的怀疑，显示联盟转化数据和 GA4 报告之间的差异高达 80%。这与 Universal Analytics（GA4 前身）观察到的 10-25% 的差异形成鲜明对比。这强烈表明 GA4 偏爱来自 Google 拥有的来源的流量，例如 Google 搜索和 YouTube。
自我偏好并不是什么新鲜事
——欧盟委员会的监管审查导致了之前的调整。对于依赖社交媒体等多种流量来源的发布商来说，这种扭曲的归因可能会扭曲绩效洞察并阻碍底线增长。
通过巧妙地将归因引向自己的生态系统，GA4 削弱了用户客观分析第一方数据和做出有效的、以绩效为导向的决策的能力。
SCUBA实用的 GA4 替代方案
随着信号丢失问题日益严重，人们热议不已，显然现在是采取行动的时候了。GA4 加剧了信号丢失问题，而媒体行业却等不起了。通过将时间序列数据与表格和事件数据无缝集成，并将其与第三方系统合并，SCUBA 提供实时处理，使行业能够深入了解特定的用户操作和受众细分。这促进了更大的个性化、即时自助服务细分以及即时优化性能的能力。虽然 GA4 的局限性阻碍了 数据策略推动增长 战略增长，但 SCUBA 的分散式决策智能平台使企业能够摆脱这些限制，推动更快、更明智的决策并取得成果。隐私也发挥着作用。随着隐私法规的收紧和信号丢失的加速，GA4 等传统工具并不是唯一一个难以为当今媒体格局提供必要洞察力的工具。 SCUBA 拥有亚秒级数据处理能力，让发布商能够灵活地实时适应，同时保持合规性。这确保企业不会错过优化策略或恢复价值的机会，即使在隐私问题日益严重、信号丢失猖獗的时代也是如此。还等什么？立即预订您的 SCUBA 演示。