Adobe Analytics 與 Google Analytics

當您評估哪種數據分析解決方案適合您時，可能會出現一個問題：Adobe Analytics 和 Google Analytics 之間有什麼關係？作為該領域的兩個主要參與者，將 Adob​​e Analytics 與 Google Analytics 進行比較是值得的。

業內無數客戶和專業人士向專家詢問他們最喜歡哪種分析解決方案。與其回答這個問題，不如考慮一個更客觀的問題：Adobe Analytics和 Google Analytics的優勢和局限性是什麼？

這種關注幫助數據分析解決方案的潛在買家快速將功能和集成映射到他們的需求。通過比較和對比兩者，您將了解您的組織為何呼籲實施 Adob​​e Analytics。

調查 Adob​​e Analytics 與 Google Analytics 的對比

讓我們通過關注 Adob​​e Analytics 開始比較，因為這是本書的主題。Adobe 的分析解決方案通常被認為是業內的法拉利——功能強大但成本高昂。這個比喻有一定道理。但讓我們分解一些 Adob​​e Analytics 獨有的功能。

查看分析工作區

就功能而言，任何分析解決方案都無法超越您將在本書中介紹的 Adob​​e 功能。Adobe 的第一個關鍵區別是Analysis Workspace，這是 Adob​​e Analytics 中用於分析、可視化、策展和共享的默認引擎。Analysis Workspace 兼顧營銷人員和分析師的需求，提供無限細分、動態細分和計算指標、大量數據可視化功能以及四個關鍵的內置數據科學功能。

僅舉一個例子，Adobe Analytics 使用異常檢測算法來識別異常情況，例如難以發現的平均訂單價值下降、低收入訂單激增、試用註冊在統計上顯著增加以及登陸頁面瀏覽量下降。

使用 Adob​​e Analytics 中的 Analysis Workspace 識別異常。

Adobe 最近在 Analysis Workspace 中添加了一個急需的歸因組件，該組件允許幾乎所有指標都具有十種歸因模型之一，您可以將其應用於平台中的幾乎任何維度。

簡而言之，營銷歸因可以幫助您了解您的客戶和客戶如何與您的在線形象互動以及他們想要什麼，從而使高度集中和準確的營銷或服務決策成為可能。例如，Analysis Workspace 中的歸因 IQ 允許您將許多新類型的歸因模型添加到自由表格、可視化和計算指標中。歸因 IQ 如下所示。

使用 Analysis Workspace 中的 Attribution IQ 面板。

在撰寫本文時，算法和數據驅動模型需要以高昂的成本升級到 Adob​​e 的 Data Workbench 解決方案。

在 Adob​​e Analytics 中可視化流程和後果

Adobe 的兩個巨大差異化因素與其客戶旅程可視化密切相關：流程和影響。其他供應商似乎無法為這些類型的分析提供靈活性和易用性，此外，Adobe 準備發布客戶旅程分析，該功能專注於基於登錄或 Adob​​e 的 Device Co- 跨設備拼接訪問和設備。操作。

在 Adob​​e Analytics 中可視化流程。

Adobe 還擁有與數十個合作夥伴的內置數據連接器，允許跨電子郵件、搜索引擎優化 (SEO)、商業、廣告平台等相對無縫且通常是雙向的數據集集成。如果這些預先構建的集成不夠好，Adobe 建議通過許多選項（包括最近發布的 Adob​​e Experience Platform）進行自定義集成。

Adobe 集成的另一個大賣點來自他們自己的 Experience Cloud 內部——與其他 Adob​​e 解決方案的集成。Adobe 是第一家與分析和數據管理平台 (DMP) 進行雙向集成的公司。DMP 用於合併來自多個數據集的數據，從合併的數據中建立受眾，並在廣告平台中激活這些受眾。

別擔心。如果該主題太高級，您應該只知道營銷人員可以在 Analytics 中定義細分，然後通過 Audience Manager（Adobe 的 DMP）中的其他數據源來豐富這些細分，然後將這些細分共享回 Analytics 以進行進一步分析。Adobe 還與 Target（測試和個性化）、Campaign（1:1 營銷活動管理）、Experience Manager（內容和資產管理）和 Ad Cloud（廣告競價優化）進行了高質量的集成。

確定 Adob​​e Analytics 解決方案的局限性

Adobe 最大的缺失功能對您來說可能是一項重要功能：與 Google Ads 集成。Adobe 確實有多種方法可以將其最大的分析競爭對手的廣告數據集成在一起，但沒有一種方法能像 Google 那樣無縫或完整。

此外，也有人抱怨 Adob​​e 的解決方案太難使用，但這種意見似乎是基於 Omniture 界面（Adobe 收購的程序，後來演變為 Adob​​e Analytics），坦率地說，這令人生畏。Analysis Workspace 消除了這些限制並創建了獨特的方式來增強新用戶的能力。

如果您感到不知所措，請查看這些可用於幫助您瀏覽 Adob​​e Analytics 的資源。

了解 Google Analytics 如何融入數據分析圖

如果您從未使用過 Adob​​e Analytics，但使用過分析解決方案，那麼您很有可能使用過 Google Analytics。讓我們退後一步，看看 Google Analytics 如何融入分析領域。

首先，重要的是要注意Google 的免費工具 Google Analytics和企業級（而非免費）級 Google Analytics 360之間的區別。

區分 Google Analytics 和 Google Analytics 360

谷歌已經壟斷了免費分析解決方案市場，通過幫助推動一大批商人開始詢問他們的數據問題，為整個行業提供服務。谷歌分析的免費版本是用於生成有價值的和可訪問工具報告上誰是未來的網站以及他們如何與網站互動。它不是用於數據分析的企業級工具。

這裡的重點是 Google Analytics 360。谷歌幾年前發布了這個付費解決方案。Google Analytics 的一個顯著區別和優勢是它與 Google Ads 的原生集成。如果廣告是您的分析存在的理由，那麼您在 Google 的廣告工具上花費的預算和時間可能比任何其他工具都多，因此您會發現 Google 的廣告集成很有價值。

將 Google Analytics 與 Google Ads 帳戶相關聯。

Google 從 Google Ads（以前稱為 DoubleClick for Advertisers）、Google 搜索控制台、展示廣告和視頻廣告以及 Google Analytics 360 客戶的付費搜索廣告中導入數據。

此外，可以通過 Google Ads 為再營銷活動啟用在 Google Analytics 中創建的細分。但是，請注意，這些再營銷列表不會追溯更新，因此在將細分受眾群共享給 Google Ads 之前，細分受眾群中的用戶不會包含在再營銷列表中。只有在細分受眾群共享為再營銷受眾群體後成為其一部分的用戶才能進行再營銷。

Google Analytics 和 Google Analytics 360 中的計算指標僅限於四種基本算術運算符（加、減、乘、除），並且只能在自定義報告中使用並且只能由管理員創建。

一些計算已預先構建到報告中，但它們通常是報告中已有的其他指標的簡單除數。分析師通常需要更複雜的運算符和函數，例如不同/唯一計數、均值、中位數、百分位數和邏輯運算符（if、then、and、or、大於和小於）。在 Google Analytics 中創建計算指標的界面如下所示。

在 Google Analytics 中創建計算指標。

與穀歌云平台集成

Google 工具的另一個顯著特點是與 Google Cloud Platform (GCP) 的集成。由於將 Google 數據集成到 BigQuery（Google 快速移動的基於 SQL 的複雜分析平台）中，熟悉 SQL（結構化查詢語言，一種用於訪問和操作數據庫的語言）的高級分析師和數據科學家將能夠運行查詢充滿大量數據的多個數據集。

此處的警告或缺點是，訪問此數據需要對 SQL 具有高度的流暢性，才能生成在 Adob​​e Analytics 中無需 SQL 即可生成的報告類型。

調查 Google 的高級分析界面

Google 最近發布的 Analytics 360 界面稱為高級分析。它包括一些以前在標準 Google Analytics 中沒有的關鍵功能。例如，Advanced Analysis 提高了用戶分解報告的能力，例如按著陸頁分解營銷渠道報告。Google 的高級分析允許在一份報告中包含 10 個細分數據，而舊界面最多允許包含 5 個細分數據。

Segment Overlap 是 Advanced Analysis 中的第二個報告。該報告為分析師提供了細分的維恩圖，顯示了共享細分的用戶百分比。最後，Google 在 Advanced Analysis 中擴展了自定義漏斗功能。Google Analytics 360 客戶喜歡動態創建自定義漏斗的功能，而非 360 客戶必須在數據流入之前創建漏斗。

在高級分析中，谷歌將這些自定義漏斗擴展到最多 10 個漏斗步驟，將谷歌分析中的最大值翻了一番。與 Adob​​e 的分析工作區相比，谷歌的高級分析工具遠沒有那麼強大，但我們很高興看到谷歌在未來的版本中做了什麼。

評估 Adob​​e Analytics 和 Google Analytics 的優缺點

如前所述，谷歌因其與其他谷歌平台的集成而獲得高分。但是，Google Analytics 只有一項重要的非 Google 集成，即與 Salesforce，因此所有其他數據源都需要通過 API 進行自定義設置。

谷歌分析從它的起源演變而來，並保留了重要的進化保留和限制，它是一個更簡單的報告工具​​，而不是一個成熟的分析工具。與計算度量能力、維度細分和自定義漏斗相關的限制可能會使無法或對使用 SQL 不感興趣的分析師感到虛弱。

最顯著的缺點可能是 Google Analytics，甚至是高級 Analytics 360 解決方案，在其報告中使用數據採樣，因此某些報告可能無法顯示訪問者行為的完整視圖。與選舉投票類似，Google Analytics 報告顯示與完整數據集（例如 20%）相關聯的數據，然後將該數字乘以網站訪問者的總數（在本例中乘以 5）。

當然，Google 的實際採樣算法比這更複雜，但最終結果很重要：數據可能會根據其切片方式為您提供不同的答案。在 Analytics 360 中，許多報告中的抽樣最小值都增加了。

簡而言之，免費版本的 Google Analytics 在為廣泛的小型開發人員打開數據分析之門方面發揮了重要作用，包括使用 WordPress、Wix 或其他工具創建網站的個人網站設計師。它允許他們生成基本報告並執行有限的基本預定義分析。

不太廣為人知和實施的 Google Analytics 360 具有高級分析界面，添加了一些功能，這些功能在某些方面與 Adob​​e Analytics 中的功能重疊。限制包括需要 SQL 編程才能從收集到的數據中獲得最大收益，以及重要的數據準確性問題。谷歌分析的優勢在於提供最直接的數據分析路徑，重點是廣告和發布。

其他數據分析選項

現在，是時候查看其他一些選項了。這些分析產品通常更面向利基市場，專注於基於事件的跟踪、發布商的實時統計、移動應用程序框架或為產品經理構建的數據。

這些供應商中的每一個，包括 MixPanel、Heap、Amplitude 和 Localytics，都提供比 Google Analytics 360 或 Adob​​e Analytics 更專注但功能更少的功能。沒有一家旨在與 Google Marketing Platform 或 Adob​​e Experience Cloud 中更完整的雲產品競爭。