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谷歌作为全球最大的搜索引擎，拥有非常大的流量，也是没有做独立站的老板必须了解的工具之一，今天我就给大家详细介绍下这款工具怎么使用，从安装到使用中的功能，都有详细介绍，希望帮助到广大做独立站的老板！
首先，您需要拥有一个谷歌账号。如果您还没有谷歌账号，可以前往谷歌官网进行注册。注册完成后，登录谷歌账号，进入谷歌分析工具页面。
创建Google Analytics账号
在谷歌分析工具页面，点击右上角的“开始”按钮，选择“创建账号”。
在弹出的窗口中，填写您的账号名称、网站名称、网站URL等信息，并选择相应的行业分类。这些信息将帮助您更好地了解网站数据。
接下来，您需要同意谷歌分析工具的条款和政策，并点击“创建”按钮。
获取跟踪代码
创建Google Analytics账号后，您将看到一个跟踪代码（Tracking Code）。这个代码是连接您的网站和谷歌分析工具的桥梁，用于收集网站数据。请务必妥善保管此代码，以便后续使用。
将跟踪代码添加到您的网站
如果您使用的是WordPress等建站平台，可以通过安装Google Analytics插件来自动添加跟踪代码。在WordPress后台中，搜索并安装合适的插件（如Site Kit by Google），然后按照插件的提示进行设置和激活。在插件设置中，找到“添加Google Analytics”选项，并粘贴您之前获取的跟踪代码。保存设置后，插件将自动为您的网站添加跟踪代码。
如果您使用的是自定义网站或无法安装插件，可以将跟踪代码手动添加到网站的HTML代码中。通常，跟踪代码应该被放置在网页的
<head>
标签内。打开您的网站代码编辑器（如FTP工具、网站后台等），找到需要添加代码的页面（如首页、文章页等），在
<head>
标签内粘贴跟踪代码。请注意，不要将跟踪代码添加到
<body>
标签内或其他位置，以确保数据收集的准确性。
验证并查看数据
添加跟踪代码后，您需要等待一段时间以便谷歌分析工具收集数据。通常，您可以在添加代码后的几小时或几天内看到初步的数据报告。登录您的Google Analytics账号，在“概览”页面查看网站的基本数据，如访问量、跳出率、页面停留时间等。您还可以进一步探索其他报告和工具，以深入了解用户行为并优化您的网站。
1、更加侧重于事件驱动的分析
它通过追踪事件来理解用户与网站的互动，而不是依赖于传统的页面浏览。用专业一点的术语解释就是，GA4是基于事件的灵活数据模型，而UA是基于会话的数据模型。
在GA4中， 我们以事件为主要脉络来理解用户的行为，比如网页浏览、按钮点击、用户操作等。而会话数据依旧存在，只是作为一个数据指标。
我们可以使用GTM来定义这些事件，并通过一些以前配置好的变量信息（比如产品名称，价格，货币，运费，快递方式等），来完整的反映用户所采取的操作，或事件的补充数据。比如我在如何使用GA4追踪转化金额这篇文章中，就提到了如何通过添加数据层变量传递产品信息。
而当模型改为基于事件后，跨设备（比如APP和网站）的追踪和数据统计就能以相同的事件维度来进行计算，比起会话这个维度的数据计算，显然事件维度的数据计算更有价值。
同时，对事件的追踪也更加方便，除了自带的页面衡量追踪外，还可以使用Google tag manager随时添加自定义事件。技术人员只需要在前期配置一次相应的数据层变量，后续的自定义事件完全可以由营销人员自行设置。
2、用户及受众群体
GA4会结合几种不同的用户判别方式，包括user-id，Google信号和设备ID，来去掉重复用户，同时也提供了更可靠的跨设备和跨平台的数据，这样， 你可以洞察到更精准的用户历程。而之前的UA报告，大部分只能通过设备ID来排除重复用户。
用户数据排重后，再加上以事件驱动，我们可以更容易的创建出“自定义受众群体”，而这些群体数据可以让我们在投放谷歌广告时使用。
3、报告功能
GA4里的报告得到了极大的简化，没有像UA那种提供大量的预定义报告来展示视图，虽然这也会给初次使用的人带来一定的学习难度。但是让新手们可以轻松一点的是，GA4在少数的概览报告中提供了摘要卡， 以卡片的形式来提供一些洞察。
预定义报告里的数据字段和图表是可以自定义的，你也可以根据自定的需要再预定义的报告中再增加一些新的报告模板，比如下面这样。左侧是标准的预定义报告，而右侧红框中的2个则是后面另存为保存下来的。
除了预定义报告外，也有探索报告类型，报告创建会更加自由，我会在后面的章节中在另行介绍。
4、AI智能分析功能
GA4整合了机器学习和人工智能技术，可以提供更智能的报告和见解，帮助用户更好地了解用户行为和趋势。比如
用简单直白的英语向 Google Analytics（分析）智能提问，并快速获得解答；
自动检测出一些异常或者重要的趋势，并针对数据的重大变化（例如随着时间出现的异常值或细分中的异常值）提供深入的见解；
创建自己的一组规则来生成数据洞见。当满足该规则的条件时，您将会收到电子邮件通知。您可以设置频率为每小时、每天、每周或每月的规则；
根据机器学习模型，预测用户将来可能进行的操作。
下面的截图就是一个对于异常数据的洞见，同样采用卡片形式展示了出来。
