如何在 Google Analytics 中建立細分

收集見解還不夠。 要真正利用 Google Analytics 儀表板資料的力量，您需要利用細分並深入了解資料。

在這篇文章中，您將學習在 Google Analytics（分析）中建立細分的三種方法，以幫助您隔離和分析資料以發現機會。

目錄

Google Analytics 中的資料分段有三種方法。

• 您可以套用“系統細分”，這是所有 Google Analytics（分析）帳戶中可用的預先定義細分。
• 您可以建立自訂細分，以便針對特定用例對資料進行分組和分析。
• 您可以從分析解決方案庫匯入分段「範本」。

您選擇的方法將取決於您的獨特用例。 了解您需要的客製化程度和細分市場的複雜性可以幫助您做出決定。

我們將在下面探討這三種方法。

如何在 Google Analytics 中建立細分

步驟 1：登入您的 Google Analytics 帳戶。

步驟 2： 導覽至儀表板上的「報告」部分。

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在報告下，您有五個選項：

• 即時的。
• 觀眾。
• 獲得。
• 行為。
• 轉換。

以上列出的所有選項都可用於建立段； 但是，在本教程中，我們將根據「受眾」報告建立一個細分。

第三步：點選“觀眾”，會出現一個下拉式選單。 從下拉式選單中，按一下「概述」。

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注意：也可以從下拉式選單中列出的其他選項建立分段。

步驟 4： 導覽至「受眾概覽」儀表板上的「新增細分」。

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步驟 5：導航至“查看細分”部分下的“系統”，然後選擇您要套用的細分。

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第 6 步：選擇要套用的細分後，按一下「套用」按鈕。

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步驟 7：您將被重新導向到一個新頁面，該頁面將顯示符合您的細分標準的受眾資料。

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在此頁面上，您有多個選項來分析和篩選此資料。 您可以比較指標並分析所選細分市場作為使用者的百分比（例如，行動流量佔使用者的 X%）。

就是這樣。 您剛剛使用預先定義的系統段建立了第一個報告。

如果您想建立根據您的獨特目的自訂的細分，請參閱以下建立自訂細分的方法。

如何在 Google Analytics 中建立自訂細分

步驟 1：登入您的 Google Analytics 帳戶。

步驟 2： 導覽至儀表板上的「報告」部分。

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在報告下，您有五個選項：

• 即時的。
• 觀眾。
• 獲得。
• 行為。
• 轉換。

以上列出的所有選項都可用於建立段。 不過，在本教學中，我們將基於「取得」報告建立自訂細分。

第三步：點選“取得”，會出現一個下拉式選單。 從下拉式選單中，按一下「概述」。

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步驟 4： 導覽至「收購概覽」儀表板上的「新增細分」。

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第5步：點選「新細分」。

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步驟 6：根據顯示的選項設定條件。

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在此頁面上，您可以選擇根據以下條件設定條件：

• 人口統計（年齡、性別、語言等）。
• 技術（作業系統、設備類別、瀏覽器等）。
• 行為（交易、會話持續時間等）。
• 使用者第一次會話的日期。
• 流量來源（活動、來源等）。

您還有兩個進階選項：

• 條件（為單一或多個會話設定）。
• 序列（允許您根據順序條件進行分段）。

第 7 步：設定條件後，為新段命名。

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注意：如果您願意，您也可以預覽自訂細分。

步驟 8：最後，按一下「儲存」按鈕儲存新的自訂細分。

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就是這樣。

您的自訂細分已準備就緒。 現在它也應該出現在「新增細分」頁面上的「所有細分」和「自訂細分」下。

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如何從 Analytics 解決方案庫匯入 Google Analytics 中的分段

步驟 1：登入您的 Google Analytics 帳戶。

步驟 2： 導覽至儀表板上的「報告」部分。

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在報告下，您有五個選項：

• 即時的。
• 觀眾。
• 獲得。
• 行為。
• 轉換。

您可以匯入上面列出的所有選項中的片段。 但是，在本教程中，我們將基於「行為」報告匯入一個分段。

第三步：點選“行為”，會出現一個下拉式選單。 從下拉式選單中，按一下「概述」。

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步驟 4：導覽至「行為概述」儀表板上的「從庫匯入」。

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步驟5：從彈出框中顯示的選項中選擇一個段。

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你也可以：

• 按最受歡迎、最新和最高評級對細分進行排序。
• 依排名對段進行排序（1 到 5 之間）。
• 按類別（獲取、品牌、轉換等）過濾細分。

第 6 步：找到適合您的用例的細分後，按一下「匯入」。

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第 7 步：接下來，選擇要將配置匯入的視圖，然後選擇「建立」。

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步驟8：就是這樣。 您已將一個細分匯入 Google Analytics（分析）。 剩下要做的就是點擊“儲存”。

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您新匯入的細分現在也應該出現在「新增細分」頁面上。

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是時候深入研究您的數據了

在 Google Analytics 中建立和應用細分將幫助您更準確、更有用地了解誰正在訪問您的網站以及他們到達那裡後會做什麼。

細分可以幫助您避免概括、推測和偏見。 這些對受眾行為的洞察是寶貴的資源，可以幫助您做出數據驅動的決策。