Google Analytics 4

2026 GA4 路徑探索教學：一步一步快速分析使用者行為流向

Open Data 4TW 編輯團隊 Open Data 4TW 編輯團隊
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快速上手：在 GA4 建立路徑探索報表

要在 GA4 中建立路徑探索報表，您只需六個步驟：登入帳號、進入探索功能、選擇路徑探索模板、命名報表、設定起始點與終點、最後套用並查看視覺化結果。此功能直接基於事件數據，讓您在五分鐘內首次看到使用者的實際行為流向，無需复杂設定即可開始分析。

登入與選擇屬性

首先，使用您的 Google 帳號登入 Google Analytics 4。在首頁左上角的帳號選擇器中，確保選對了要分析的「資料流」所屬的「屬性」（Property）。一個帳號可能有多個屬性，選擇錯誤將導致數據不符。建議先確認屬性名稱與網站URL是否匹配，再進行後續操作。

新增「路徑探索」報表

在左侧導航欄中，點擊「探索」（Explore）項目。進入後，您會看到模板庫與空白報表選項。為求快速，可選擇「路徑探索」模板；若需高度自訂，則點擊「空白」建立新報表。在報表設定區，為報表命名（例如「購物車流失分析」），並選擇合適的日期範圍，預設為最近 28 天，但可調整至最長 13 個月（視您的數據保留設定而定）。

設定起始點與終點

在報表畫布的左側設定面板中，找到「起始節點」（Starting node）與「終止節點」（Ending node）。起始點通常設定為您想追蹤使用者行為的開端，例如「session_start」（新訪客）或特定頁面事件如「view_item」。終點則設定為目標轉換事件，如「purchase」或「generate_lead」。設定完成後，點擊上方的「套用」（Apply）按鈕，報表便會自動生成路徑圖。

核心概念：路徑探索的資料模型與指標解讀

路徑探索的強大之處在於其基於 GA4 的「事件為中心」資料模型。與舊版 Universal Analytics 的「瀏覽量」為本不同，GA4 將所有使用者互動（點擊、滾動、影片播放）都記錄為「事件」。路徑探索分析這些事件的序列，並計算關鍵指標來衡量行為流向的效率與價值。理解這些指標的解讀，是從數據中提煉洞察的基礎。

指標定義如何解讀注意事項
路徑數量符合起始點到終點條件的獨特事件序列總數。數量越多，代表該路徑越普遍；數量極少可能過度篩選。需足夠數據量才具統計意義，建議至少數百筆。
轉換率完成終點事件的使用者數 ÷ 進入起始點的使用者數。比率越高，表示從起始到終點的漏斗效率越好。需先正確設定轉換事件，否則數據無效。
中間步驟流失率在上一步驟後未繼續進行下一步的使用者比例。流失率突然升高之處，即為潛在瓶頸或優化點。需檢視事件定義是否正確，避免誤判。
使用者數參與該路徑的獨立使用者（User）數量。結合使用者屬性（如來源、地區）可進行深度分段。受跨裝置識別影響，數值為近似值。

事件與參與度的關係

在路徑探索中，每一個節點都是一個「事件」。GA4 的參與度指標（如活躍使用者、參與會話）正是由一系列事件觸發所定義。例如，一個「影片播放」事件若超過 10 秒，可能計為一次參與。因此，當您分析路徑時，事件選擇直接決定了「參與」的定義，這與傳統的「頁面瀏覽」思維有根本差異。

轉換點的辨識方法

要將特定事件標記為路徑的「終點」（即轉換），必須先在 GA4 後台的「事件」清單中，將该事件標記為「轉換」。步驟為：管理>事件>找到目標事件>切換「轉換」開關為開啟。完成後，在路徑探索的終點選單中即可看到該事件。請注意，轉換事件通常應為對業務有價值的關鍵行為，如購買、提交表單或註冊。

進階應用：找出漏斗瓶頸與廣告歸因

路徑探索不僅是查看流向，更是診斷漏斗問題與評估廣告效能的利器。透過自訂起始點與終點，您可以模擬任何用戶旅程，並量化每一步的流失。結合 Google Ads 數據，更能理解哪些廣告創意或受眾帶來了高質量、低流失的路徑，从而優化广告投放策略。

建立「購物車 → 結帳」路徑

以電商为例，設定起始點為「add_to_cart」（加入購物車），終點為「begin_checkout」（開始結帳）。套用後，報表會顯示從購物車到結帳的所有可能中間步驟（如查看商品詳情、輸入優惠碼）。重點關注「從購物車到下一步」的流失率。若流失率在「查看運費」步驟驟升，可能代表運費透明度不足，需立即優化。

結合 Google Ads 受眾再行銷

當您識別出高價值路徑（如「首頁瀏覽 → 產品頁 → 加入購物車 → 購買」）的使用者後，可在 GA4 中創建基於這些行為的「受眾」。步驟：探索>建立受眾>設定條件（例如「路徑包含 add_to_cart 但不包含 purchase」）>命名並保存。隨後，在「管理」>「產品連結」中將該受眾連結至 Google Ads 帳戶。此受眾即可用於 Ads 的再行銷活動，對曾放棄購物車的用戶投放定制廣告。

資訊增益模組 I：GA4 與 Google 行銷平台整合

GA4 並非孤立的工具，它是 Google 行銷生態系的數據中樞。透過與 Google Marketing Platform 的產品（如 Campaign Manager 360、Display & Video 360）深度整合，您可以實現跨平台的統一衡量與優化。其中，廣告歸因模型的選擇直接影響您對行銷成效的判斷。

廣告歸因模型設定

GA4 預設使用「最後點擊」歸因，這可能低估了Upper-funnel廣告的貢獻。要改用更準確的「資料驅動歸因」（Data-driven Attribution），請至 GA4 後台的「管理」>「產品連結」>調整「關聯的媒體資源」設定，或直接在「報告」>「廣告」>「歸因」中更改模型。此模型運用機器學習，根據您的數據歷史，為每個廣告互動分配貢獻權重，提供更全面的視角。

開發者專區：路徑探索資料匯出與 API 應用

對於需要將路徑分析自動化或納入大型資料流程的團隊，GA4 提供 Data API。您可以透過 API 以程式方式抓取路徑探索的原始結果（JSON 格式），並將其匯入 BigQuery 進行更複雜的查詢、視覺化，甚至結合 AI/ML 服務（如 AutoML）預測用戶流失機率。

使用 Data API 抓取路徑報表

首先，在 Google Cloud Console 建立專案並啟用 Analytics Data API，建立服務帳號並下載金鑰 JSON。以下 Python 範例示範如何請求一個路徑探索報表（需先於 GA4 探索區建立並儲存路徑探索為「已儲存報表」）。

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import RunReportRequest, DateRange, Dimension, Metric

client = BetaAnalyticsDataClient.from_service_account_json(‘path/to/key.json’)


property_id = ‘YOUR_GA4_PROPERTY_ID’
saved_report_id = ‘YOUR_SAVED_EXPLORATION_ID’  # 需從GA4 UI取得


request = RunReportRequest(
property=f’properties/{property_id}’,
date_ranges=[DateRange(start_date=‘30daysAgo’, end_date=‘today’)],
dimensions=[Dimension(name=‘eventName’)],
metrics=[Metric(name=‘eventCount’)],
saved_report_id=saved_report_id  # 使用已儲存的路徑探索設定
)


response = client.run_report(request)
for row in response.rows:
print(row.dimension_values[0].value, row.metric_values[0].value)

匯入 BigQuery 進行機器學習

將 API 取得的 JSON 數據寫入 BigQuery 後，您可以建立一個表格，包含欄位如 `user_pseudo_id`, `event_sequence`, `conversion_flag`。之後，使用 BigQuery ML 訓練一個邏輯回歸或 AutoML 模型，預測哪些路徑特徵（如中間事件數量、停留時間）與最終轉換高度相關。例如，以下 SQL 可建立一個基礎模型：

CREATE OR REPLACE MODEL `project.dataset.path_conversion_model`
OPTIONS(model_type='logistic_reg') AS
SELECT
  IF(conversion_flag = TRUE, 1, 0) AS label,
  event_count,
  session_duration,
  page_depth
FROM `project.dataset.path_export_table`
WHERE date BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-01-31';

訓練完成後，即可對新路徑進行預測，主動介入可能流失的用戶。

FAQ – 常見問題快速解答

GA4 路徑探索為什麼只顯示最近 30 天的資料？

路徑探索報表預設的日期範圍是最近 28 天，但您可以在報表設定中手動調整，上限取決於該屬性的數據保留設定（預設 2 個月，最長可延長至 14 個月）。若無法選擇更早日期，請檢查「管理」>「數據設定」>「數據保留」中的設定。

如何在路徑探索中加入自訂維度（如會員等級）？

首先，您必須在 GA4 中已建立該自訂維度（範圍為事件或使用者）。在路徑探索的設定面板中，找到「維度」下拉選單，搜尋並勾選您要的自訂維度（如「會員等級」）。系統會將此維度附加到每個事件節點上，您即可在報表中按維度篩選或分段查看路徑。

路徑探索與「行為流」的差別是什麼？

路徑探索基於事件模型，可完全自訂起始點、終點與中間節點，靈活性極高，適用於任何行為序列分析。「行為流」則是舊版 UA 的功能，在 GA4 中已停止更新，它僅限於頁面瀏覽序列，且無法自訂終點，因此不建議作為主要分析工具。

為什麼我的事件在路徑探索裡沒有被計算？

可能原因有三：一、事件未正確發送或參數不符，請先用「 debugview 」確認事件已抵達 GA4；二、事件名稱拼寫錯誤或大小寫不一致；三、在路徑探索的篩選條件中排除了該事件。請逐一檢查。

怎樣設定起始點才能追蹤新訪客的第一個互動？

使用「session_start」事件作為起始點，並在篩選器中加入條件「新使用者」（new_user = true）。這樣可以確保路徑只包含首次造訪的使用者，並從其會話開始追蹤後續所有事件。

路徑探索可以匯出為 CSV 或 JSON 嗎？

GA4 界面沒有直接提供 CSV/JSON 導出按鈕。但您可以透過 GA4 Data API 獲取報表數據（JSON 格式），再自行轉換為 CSV；或將數據導出至 BigQuery 後，使用其匯出功能。

需要多少資料量才能得到可靠的流向分析？

並無絕對數字，但一般建議起始點事件至少有 1,000 次觸發，且路徑數量超過 100 筆，才能避免樣本過小而產生噪音。對於流量極小的網站，可延長日期範圍或合併類似事件以增加數據量。

GA4 路徑探索能否直接串接 Google Ads 受眾？

可以。在 GA4 中建立以路徑探索結果為條件的受眾（例如「路徑中包含產品頁但未購買」），然後在「管理」>「產品連結」中將該受眾連結至您的 Google Ads 帳戶。連結後，這些受眾會自動同步至 Ads，可用於行銷活動。

在台灣使用 GA4 時，需要額外的隱私設定嗎？（IG‑7）

是的，為符合台灣《個人資料保護法》與Google政策，建議：一、在「資料設定」>「資料收集」中啟用「IP 匿名化」；二、在隱私權政策中明確說明 GA4 數據收集與用途；三、根據需求調整數據保留期限；四、若涉及跨境傳輸，確保已採取足夠保護措施。

如何利用路徑探索找出導致購物車放棄的關鍵步驟？（IG‑5）

設定起始點為「add_to_cart」，終點為「purchase」。執行後，檢查從購物車到購買之間的每一步驟流失率。流失率最高的單一步驟（例如「開始結帳」或「輸入運費」）即為關鍵瓶頸。您可進一步分析該步驟前的使用者屬性（如來源、裝置），找出問題根源。

總結與官方資源

路徑探索是 GA4 中分析使用者行為流向最靈活且強大的工具。從新手站長的快速報表建立，到行銷主管的漏斗診斷與廣告歸因，再到開發者的資料匯出與 AI 應用，本文涵蓋了各層級需求。關鍵在於理解事件模型、正確設定節點，並持續將洞察轉化為優化行動。

欲深入學習，建議參考以下官方資源：

（內部連結建議：本文提及的「GA4 安装指南」、「GA4 事件设定完整教学」、「GA4 转换目标设置」、「Google Ads 与 GA4 链接」、「BigQuery 导出设置」等主题，请参阅 opendata4tw.org.tw 站内相关文章以获取更详细的步骤说明。）

標籤
GA4路徑探索使用者行為事件設定轉換分析
Eric Chang
Eric Chang
SEO 數據分析與網站量測研究者

以官方文件、實際設定與量測結果整理 SEO 數據、網站追蹤與分析方法，並標示資料來源與判讀限制。

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