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這項技能主要是指利用數據工具來追蹤和分析網站流量及使用者行為，幫助企業了解訪客來源、瀏覽習慣和轉換率。透過數據洞察，可以優化行銷策略、提升網站效能，進而增加業績和用戶體驗。在數位行銷、產品管理及商業決策中非常重要，能讓你以數據為依據，做出更精準且有效的判斷，提升職場競爭力。
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2024/03/19

GA4跟GA3差異在哪裡? 從安裝到分析一次搞懂GA4 !
GA4是什麼?在這個網路與實體逐漸虛實整合的時代，如果你還沒有開始觀察網路的趨勢與流量，並進行數據分析，那你可能會錯失很多不曾想像到的機會與信號。
對於擁有自己的網站的人，觀察與追蹤網路數據的工具裡面，GA4可以說是最多人使用的，更棒的是GA4還是免費使用。
如果對於客戶TA的資訊收集與行為分析，已經有了解到其重要性。Google所開發的GA4，絕對是在你的網站內無時無刻勤勤懇懇的幫你追蹤跟紀錄這些資訊的典範員工。
Google Analytics (分析) 4是GA4的完整名稱，有別於以前的GA，這個新一代的 Analytics (分析) 因應網路環境的推進，客戶會同時在不同的平台之間移動與消費，通用GA也因為只能追蹤網站上的資訊，而逐漸不敷使用。因此可同時從網站和應用程式收集各類資料的GA4應運而生。GA4是以事件為基礎，讓使用者能夠對網展與應用程式的流量、使用者、使用者行為等各種面向進行資料的收集與分析。
GA4採用”事件”的追蹤會讓整個用戶行為的追蹤有更大的靈活性，例如特定目標行為的事件觸發(如影片觀看、註冊、加入會員等等按鈕的點擊)，就可以有效的運用來做來源媒介等資料的分析。隨著事件建置的完善，能進行分析的面向與資料就會逐漸地變多，公司與企業就能更好的掌握市場與客戶的動向。
像是哪個廣告帶來的流量最好、在網站內停留較久的時間、看過更多的頁面、點擊過重要的按鈕等等的，讓企業更好了解並調整不同行銷工具(社群媒體、廣告媒體等)帶來的流量與成效誰更好，並針對其表現進行規劃與調整。
同時GA4也會能夠同時收集app等應用裝置的資料，讓資料的彙整上有比GA更好的連貫性。
報表主要會預設有幾個大類型供使用者所使用，並保有自主調整的空間，讓使用者自行調整。報表如下:
第一：生命週期報表：讓你了解到使用者是怎麼來、到了網站哪裡、看了什麼、做了什麼行為
第二：使用者報表：主要是年齡層、興趣喜好、用的裝置(手機、電腦等等)各種使用者資訊
第三：業務目標報表：與生命週期報表的使用上是相近的，只是在創建GA4時所選擇的商家資訊不同，而可能會替換使用者週期報表。若使用上不習慣還是能在GA4裡面調整自己所需要的報表與樣式。
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如果還是不能懂這些報表到底能做什麼的話，以下簡單舉個例子看是否讓您更有感覺，知道該怎麼應用GA4這項工具。
1.我的哪個產品最多人看、最多人買、購買率是多少?是叫好又叫座，還是叫好不叫座?還是本來以為沒什麼要的商品，但結果有爆款的潛力?
2.規劃好的網頁，哪個最多人去看?是不是真的有吸引人?多少人看?有沒有看完?看到哪?花了多少時間看?有沒有因為看了進而跑來諮詢或者下單?
3.網站的流量，是否平假日的成交或諮詢量或比率有差異，哪一天最好?什麼時段最好?
4.如果有好幾個行銷頁面，又是哪一個被看到的時候成交的比率最高?是做對了什麼?對客戶來說什麼資訊最具誘因?
有了更精準的數據分析來驗證市場的反應，就能夠開始進行下一步測試與數據蒐集，進而找出對於市場的調整與佈局，策略也將會更精準。
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2023/12/07

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6小時前

2026 年 Prompting 怎麼學？AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強，提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達（Andrew Ng）近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》，主打不需要技術背景，幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示，這是一門初學者課程，共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課，由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片；若需要 graded assignments 與證書，則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰？為什麼他的新課值得關注？
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人，也曾擔任百度首席科學家，並曾創辦與領導 Google Brain 專案，目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說，吳恩達最重要的影響，是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程，到《AI For Everyone》，再到這次的《AI Prompting for Everyone》，他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼？不是背 Prompt，而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心，不只是教你寫出更漂亮的提示詞，而是教你在不同工作情境中，如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向：找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information，也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode，以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察，或準備會議前的背景研究，AI 不只是回答問題的工具，更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍，也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner，也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文，讓 AI 理解真正需求；也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋，而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力，不只是「會叫 AI 寫東西」，而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式，甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容，並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App；官方也特別說明，這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料；但未來，AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料，甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課？
官方課程頁指出，這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，並希望獲得更好結果的人，不需要技術背景，也沒有必修前置課程。
換句話說，這門課很適合以下幾類上班族：經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員；需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者；想把 AI 帶進工作流程的主管；以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示：提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是：AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去，很多人學 AI 會先找提示詞模板，例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用，但已經不夠。真正會用 AI 的人，還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法，並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說，未來職場上的 AI 能力，不是誰背了最多 prompt，而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文，並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習：《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看；若想取得作業評分與證書，需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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羅羅王

暫不提供

2023/06/16

[GA4] 新一代 Analytics (分析) 隆重登場
[GA4] 新一代 Analytics (分析) 隆重登場：Google Analytics (分析) 4
最近很多系統的轉換，特別是Google Analytics即將進入Google Analytics 4，
若你是行銷或是產品行銷等人員，可能最近進入了陣痛期 !
從網路搜尋整理幾點資訊，希望對你七月開始使用Google Analytics 4會有幫助：
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GA4 是一種專為未來評估設計的新資源：
收集網站和應用程式資料，進一步瞭解消費者歷程
使用以事件 (而非工作階段) 為基礎的資料
包括隱私權控制項 (例如無 Cookie 的評估功能，以及行為與轉換模擬)
預測功能無需複雜模型即可提供指引
直接整合媒體平台，吸引使用者在網站或應用程式中採取行動
自 2023 年 7 月 1 日起，標準通用 Analytics (分析) 資源將無法再處理資料。通用 Analytics (分析) 報表在 2023 年 7 月 1 日過後一段時期內仍可繼續供您查看。不過，新資料只會流向 Google Analytics (分析) 4 資源。
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GA4跟GA跟差在哪？
變化一、跨平台數據蒐集應用
在數位轉型和第一方數據崛起的浪潮下，越來越多品牌除了網站之外，也積極建構自家的APP，以蒐集更大量精準的用戶數據。但要整合雙邊的資料，就需要建構數據中台，或是求助外部單位建置，會花費較高的成本。
新版的GA4就直接提供整合服務，切入第一方數據應用，能夠一次蒐集Web網站的數據和APP數據，不必再進行雙邊切換。
變化二、從追蹤瀏覽量，轉變為追蹤「事件」
在通用版GA中，追蹤的基準是「工作階段」（Session），只能記錄到在網頁或畫面上的瀏覽量，而GA4則轉用「事件」（Event）為主。
變化三、設置客製化產業報表
可以在「探索頁面」中選擇自己想採用的產業報表，方便以圖像追蹤觀察各項重要指標，例如以下幾種：
路徑探索：樹狀圖表觀察使用者歷程
區隔重疊：不同客群的交集狀態
同類群組探索：長期觀察同類型的用戶有哪些行為變化
使用者多層檢視：細查個別使用者活動
使用者生命週期：分析用戶從陌生到死忠客群的過程，中間是否有斷掉的環節？
變化四、歷史資料保留期縮短
最後一項是無縫轉換到GA4的行銷人要特別注意的，就是資料的保存期限，舊版GA資料保留的長度，提供14個月、26個月、38個月、50個月、不會自動過期等選項，系統預設是26個月。但GA4目前只提供2個月和14個月兩種模式。
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相關資料可參考: https://bit.ly/3XdTc4g
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[GA4] 新一代 Analytics (分析) 隆重登場
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GA4要怎麼用？有哪些新功能？跟GA差別在哪裡？四大改變行銷人必收｜數位時代 BusinessNext
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