您使用 GA4 版本的 Google Analytics（分析）至少有一年（如果不是兩到三年的話）。您可能也測試了 ChatGPT 和類似的生成式 AI 工具的潛力。
但你是否結合了兩者的力量呢？
這就是 Andy Crestodina 的用武之地。方法》中討論了機會。
在本文中，他將逐步引導您了解如 決策者電子郵件列表 何建立 GA4 報告並提示 ChatGPT 識別搜尋流量的上升和下降、提高內容排名並提供更有效的電子報。
哪些內容的搜尋流量上升或下降？
要查看自然搜尋的流量：
- 轉到左欄中的“參與度”部分。
- 在下拉清單中，按一下報告「頁面和螢幕：頁面標題和螢幕類別」。
- 接下來，點擊“新增過濾器”以查看自然流量。
要建立過濾器：
- 轉到右列中的“包括”下拉列表。
- 選擇會話媒介。
- 在維度值下，選擇有機。
在頁面頂部，點擊「新增比較」。選擇 促進雜貨店銷售額的 10 項數位行銷策略 時段，例如過去 7 天或過去 28 天。向下捲動以開啟“比較”開關。
Andy 表示，GA4 的日期比較功能 資料庫數據 比舊的 Uiversal Analytics 更好，因為它的比較與兩個時期之間的星期幾相符。
產生的報告確定了搜尋流量的上升和下降，如下報告所示：
在上面的報告中，將2023 年1 月7 日至2 月3 日與2022 年12 月10 日至1 月10 日相比，URL — /blog/how-to-write-testimonials-examples 的瀏覽量下降了43.43%。
一旦您發現搜尋流量下降的內容，請考慮透過以下想法進行改進：
- 使內容更具吸引力，以縮短停留時間。
- 加入視覺效果（圖形、影片）。
- 新增主題專家的貢獻者引言。
- 新增支持性證據（數據、範例）。
- 新增格式（小標題、項目符號）。
- 添加深度和細節。
這篇文章對哪些短語進行排名？
了解文章排名的短語可以幫助您了解人們找到該頁面的原因。它還有助於確定如何優化其他短語並為其帶來更多自然搜尋流量。
為此，Andy 尋求 ChatGPT 的協助。但是，第一步是從 Google Search Console 產生報告：
- 搜尋類型： 網頁
- 日期：[時間範圍]（在此範例中，Andy 選擇了過去三個月。）
- 查詢：-orbit（即排除 Andy 的代理商 Orbit Media 的品牌查詢）
- 頁面：[頁面 URL]
點擊右上角的“匯出”以產生包含資料的 CSV 檔案。
將 CSV 檔案輸入 ChatGPT。 Andy 使用ChatGPT Plus（每月 20 美元），因為它支援資料分析和檔案上傳。他以這樣的提示開始：
「我向您提供 Google Search Console 數據，顯示 URL 的搜尋效能。你能分析一下嗎？
ChatGPT 回覆五列資料以及它可以分析的建議區域（例如，產生最多點擊的查詢）。
由於任何排名頁面也會對許多其他內容進行排名，因此他用以下提示合併了清單：
「您是一位 SEO 專家，非常精通關鍵字分析。將具有相似查詢的行合併為具有單一代表性行銷關鍵字的單行。執行此操作時，對於每一行，合併展示次數和點擊次數的數據，並對點擊率和平均排名的數據進行平均。提供下載連結。
每當您要求人工智慧操作資料時，請要求它提供下載資料的鏈接，以便您可以確認它是否正確處理了資料。在本例中，Andy 發現 ChatGPT 的數據看起來不錯。
此圖表包括 19 行與網站主頁上應顯示的內容相關的查詢，並附有總點擊次數、展示次數、點擊率和排名。
根據頁面排名的短語數據，Andy 將內容貼到 ChatGPT 中並發出以下提示：
“這是您剛剛分析的數據的頁面。根據資料集中的關鍵字評估該內容的關鍵字使用情況和頻率。
ChatGPT 回覆了它將執行的一組步驟，包括文字預處理和關鍵字提取：
- 文字預處理：我們將清理網頁以準備分析。
- 關鍵字擷取：我們將辨識內容中出現的關鍵字。
- 頻率計數：我們將計算每個關鍵字詞在內容中出現的頻率。
- 評估：最後，我們將根據關鍵字在內容中的出現頻率及其在 Google Search Console 聚合資料中的重要性來評估關鍵字的使用情況。
Andy 改進了提示，讓 ChatGPT 在其建議中變得更加複雜（Andy 粗體強調）：
「建議對此頁面進行編輯，透過更好地表明其與資料集中關鍵字詞組的相關性來排名更高。重點關注包含頁面上未使用但出現在資料集中的短語的建議。提出改善內容的流暢性和清晰度以及關鍵字相關性的建議。突出顯示建議的更改。
哪些內容編輯可以提高排名？
我發現結果非常驚人。 ChatGPT 產生的一些建議變更：
介紹
目前：社群媒體串流擁擠、流動快且競爭非常激烈。隨著社群網路的自然覆蓋範圍縮小，展示自己變得越來越困難，獲得關注也變得更加困難。
建議編輯：在擁擠且競爭激烈的社群媒體影片領域中穿梭可能會令人畏懼。隨著 Facebook 和 Instagram 等平台限制了自然覆蓋範圍，讓您的DIY 社群媒體影片可見的挑戰比以往任何時候都更大。
第二節：獲勝演算法
目前：社群媒體影片如此吸引人，網路正在將它們推向社群媒體的頂端。 Facebook、Instagram 和 LinkedIn 都希望我們以這種全能的形式做更多事情。它贏得了演算法，也贏得了關注。
建議編輯：創建引人入勝的社交媒體影片的力量是如此引人注目，以至於 Facebook、Instagram 和 LinkedIn 等平台都給予它們優惠待遇。這就是為什麼學習如何創建引人入勝的社群媒體影片內容至關重要——它在演算法和吸引觀眾注意力方面都取得了勝利。
第三部分：工具和設備
目前：您的筆記型電腦配有攝影機和麥克風，但您可以做得更好。多付出一點努力就能獲得高品質的影片和更好的結果。
建議編輯：雖然筆記型電腦的內建相機和麥克風可能足以滿足初學者的需求，但投資用於社群媒體行銷的專用影片設備可以顯著提高DIY 社群媒體影片的品質和參與度。
哪些文章最能轉換電子郵件訂閱者？
在過去的 18 年裡，Andy 撰寫了超過 575 篇文章，主題涵蓋影響者行銷、網路分析和電子郵件行銷等。有些文章表現驚人，有些則沒有流量。同樣，有些文章吸引人們訂閱 Orbit 的電子郵件列表，而有些文章則產生零訂閱者。
「當你知道這種差異時，你就知道在社群媒體上該做什麼。你知道要推廣什麼以及什麼效果好，」安迪說。
過去，他使用 Excel 電子表格來分析網站上的每一篇文章。這些天，他使用 ChatGPT。
首先，他從 GA4 收集數據。在「參與度」部分下，他選擇「頁面和螢幕：頁面路徑 + 查詢字串」報告。為了對其進行自定義，他單擊右上角的鉛筆圖標並添加以下指標：
- 會議
- 使用者
- 轉換
提示：如果您沒有立即看到指標，請輸入其名稱並在出現時選擇它。
由於 Andy 只想在他的資料集中包含博客，因此他單擊左上角的“添加過濾器”並使用以下屬性構建過濾器：
- 維度：頁面路徑和螢幕類別
- 匹配類型：包含
- 價值：博客
從這裡，點擊右上角的匯出圖示（即鉛筆圖示左側的兩個圖示），然後選擇“下載 CSV”。
接下來，Andy 透過將「Value: blog」更改為「Value: /blog-newsletter-thank-you-page」來建立第二個 CSV 文件，以收集他的電子郵件註冊感謝頁面資料：
他點擊報告列左側的“+”按鈕來選擇“頁面引用者”的輔助維度。產生的報告顯示使用者在訂閱 Orbit 電子郵件清單之前閱讀的頁面。他將此數據匯出為 CSV。
Andy 透過刪除頂部的九行元資料來清理該文件，這樣 ChatGPT 就不會在分析中感到困惑。
這兩個檔案被輸入 ChatGPT 以確認它可以分析它們。接下來，Andy 要求 ChatGPT 執行相當於 Excel VLOOKUP 的操作，以便使用者可以按行查找表或範圍中的內容。他使用這個提示：
“將兩個文件中的資料映射到一個文件中，就像使用 vlookup 所做的那樣，因此每一行都是一個 URL，並且會顯示每個文件的會話和轉換。”
他要求 ChatGPT 提供文件下載。 ChatGPT 產生 17 行 URL，並附有會話（流量）、使用者（流量）、轉換、會話、使用者（已轉換）和轉換（電子報）：
然後，Andy 提示 ChatGPT 繪製一個長條圖，顯示每篇部落格文章的轉換率。
ChatGPT 回應如何計算每篇部落格文章的轉換率，並以視覺化的長條圖顯示按轉換率排名前 20 的部落格文章。
注意：轉換率資料僅在 ChatGPT 將轉換資料（分子）除以會話流量（分母）後才可使用。
後續步驟
為了放大那些能帶來最多電子郵件轉換的文章，安迪建議：
- 在您的電子郵件簽名中宣傳文章
- 在您的主頁上展示它們
- 讓他們參與社群媒體行銷輪換
- 在簡報中連結到它們
- 從高流量頁面連結到它們
哪些電子郵件行銷活動效果最好？
您也可以使用 GA4-ChatGPT 組合來了解哪些電子郵件行銷活動效果最佳。安迪是這樣做的：
- 匯出 GA4 數據，顯示基於與電子郵件行銷活動相關的 UTM 程式碼的頁面流量。
- 從 Orbit 的電子郵件行銷平台 ( ActiveCampaign ) 匯出資料。
- 請 ChatGPT 合併兩個資料集、分析並提供建議
為了收集 GA4 數據，Andy 使用流量獲取報告，該報告可以在左側導覽列中的「獲取」下找到。他點擊右上角的鉛筆進行自訂，並選擇以下指標，然後點擊「套用」按鈕：
- 會議
- 參與率
- 每次會話的平均參與時間
- 轉換
- 會話轉換率
接下來，他點擊“新增篩選器”，選擇“會話媒介”維度，然後選擇“電子郵件”值。
安迪將主要維度更改為“會話活動”。產生的報表對於每個電子郵件活動都有一行（即基於 utm_campaign 參數的流量統計資料）。 Andy 將此資料匯出為 CSV 檔案。
接下來，Andy 從 ActiveCampaign 匯出一個資料文件，其中包括：
- 活動名稱
- 發送數量
- 開啟次數
- 點擊次數
- 取消訂閱數量
- 退回次數
- 打開率
- 點擊率
- 取消訂閱日期
- 跳出率
Andy 將每個檔案分別上傳到 ChatGPT 並確認它可以處理每個檔案。然後他提示 ChatGPT 合併資料集：
「這兩個資料集顯示了電子郵件服務提供者（活躍活動）和網站行為（Google分析）的相同活動的表現。我想查看兩個資料集上每個活動的表現。將 Google Analytics 資料與 ActiveCampaign 資料合併，將「會話行銷活動」與「行銷活動名稱」合併到一列中，根據名稱和日期推斷哪些行銷活動相同。提供下載連結。
ChatGPT 合併資料集後，Andy 確認資料看起來不錯並讓 ChatGPT 投入使用。
基本提示是：
「您是一位熟練的數位策略師和電子郵件行銷專家。您可以從合併的資料集中收集到哪些見解？
Moonshot 提示包括：
-
- “關於時事通訊活動，你能告訴我什麼嗎？”
-
- “你能從這些數據中獲得什麼見解？”
-
- “使用不尋常的可視化方法製作圖表，顯示來自該數據集中的數據的意外見解。”
- 「列奧納多·達·芬奇如何視覺化這些數據？表現出你的想法。
接下來，Andy 要求 ChatGPT 對時事通訊活動進行分類，並提供有關每個類別指標的見解。它返回這些戰略見解：
-
- 分析參與度：與「分析」相關的活動具有最高的參與率（49.79%）和最長的平均參與時間（81.51 秒）。這表明訂閱者對分析主題非常感興趣，並花更多時間參與此類內容。
-
- 內容行銷成效：雖然「內容行銷」的開啟率較高（20%）之一，但參與時間相對較短（35.48 秒）。這可能表明，雖然該主題吸引了最初的興趣，但內容可能無法讓用戶長期參與。
-
- SEO 的參與度較低：與「SEO」相關的活動具有最低的參與率和最短的參與時間之一。為了提高參與度，可能值得重新審視這些活動的內容或簡報風格。
-
- 電子郵件行銷的長期參與度：儘管開啟率平均，但「電子郵件行銷」主題使用戶參與的時間較長（63.94 秒），顯示內容的深度或與受眾的相關性。
Andy 要求 ChatGPT 根據提供的數據建議調整他的電子郵件行銷計劃。高等級建議包括：
-
- 專注於高參與度主題（例如分析、內容行銷、電子郵件行銷）。
-
- 重新評估 SEO 活動。
-
- 增強個性化。
-
- 優化發送時間。
每個高級建議都包含支援詳細信息，並會導致 Andy 提出其他提示，包括：
-
- “根據這些數據，應該更頻繁地發送哪種類型的行銷活動？”
-
- “應該放棄哪些類型的活動？”
-
- “提出可以提高此電子郵件程式效率的更改建議。”
-
- “根據這些數據，哪五個可能的主題行具有最高的網站轉換率？”
活動時間分析（日期、天數和季節性）
在從事網路分析的 20 多年中，Andy 從未使用時事通訊的日期作為次要維度來產生報告。然而，生成式人工智慧可以在與時間相關的數據中找到模