使用数据混合模型可以显著影响渠道归因，尤其是在直接渠道和推送支付方式中。当纳入建模用户时，通常会观察到归因于直接渠道的流量出现人为增加。
出现这种情况的原因是，如果没有精确的标识符，GA4 很难追踪某些用户在不同时间和日期进行多次会话时的原始来源。对于 Cookie 来说，这个问题不会那么严重，因为即使您在通过广告系列进入 10 天后没有广告系列信息（直接访问），GA4 仍然会识别出您，并将该广告系列分配给您（间接最终点击）。但对于模型化用户，GA4 不太可能知道您是同一个人。
结果，它将这些会话分配给直接渠道，由于它与 cookie 的行为不同，因此可以增加该渠道的权重。
对于推送式支付方式，例如展示广告或社交媒体活动，效果可能适得其反。鉴于这些活动具有相当强的侵入性，并且通常针对新用户，这些渠道中不接受 Cookie 的用户比例较高也就不足为奇了。由于 GA4 的数据是基于其已知的数据（接受 Cookie 的用户）来计算的，因此在启用建模时，它往往会淡化这些渠道的影响。
类似地，由于 GA4 的用户分配不完善，还存在许多其他细节问题。南非 WhatsApp 号码数据 总的来说，这些细节通常都不重要，但验证一下，看看你的情况，也无妨。
有了这些，如何决定是否需要 GA4 中的混合数据
选择使用数据混合模型，应基于对您的业务需求和特征的仔细评估。它并非万能的解决方案，在某些情况下，它可能带来的麻烦多于好处；而在其他情况下，它可能是避免 Cookie 缺口的关键。以下是一些关键因素，可帮助您确定此模型是否适合您。
是的，当……时您需要混合数据
在某些情况下，使用混合数据对您的业务非常有益。如果您的网站或应用程序用户量很大，特别是每天超过 5,000 名用户，那么混合数据可能是一个合适的选择。高流量提供了足够的数据，使建模算法更加准确和实用，让您能够更全面地了解用户行为。
此外，如果您的用户获取策略严重依赖付费营销活动，尤其是在用户可以选择停用 Cookie 的渠道，混合数据有助于填补数据空白并捕捉关键互动。这对于准确了解营销活动效果并优化营销投资至关重要。
另一个需要考虑的因素是流量来源的多样性。在从多个渠道和设备接收流量的情况下，混合数据可以提供更完整的用户行为视图，优化数据收集并帮助您做出明智的决策。
最后，如果包含所有可能的交互的详细报告对您的业务至关重要，那么混合数据可以让您构建更广泛的图景，尽管准确性受到一些限制。
在以下情况下您不需要数据混合…
在某些情况下，使用混合数据可能并不合适，事实上，它带来的麻烦可能大于好处。例如，如果您的组织依赖 BigQuery作为高级报告和分析的主要数据源，请务必了解 BigQuery 导出的数据不包含模型数据。这可能会导致在 GA4 和 BigQuery 之间比较报告时出现不一致和混乱。
如果您的大部分流量来自自然来源，并且/或者 您的流量较小，那么混合数据的效益可能微乎其微。在这种情况下，最好优先考虑数据的准确性和纯度，并使用避免包含模型数据的模型来维护报告的完整性。
此外，如果您专注于获取准确的数据，即使这意味着对某些用户的信息较少，观察模型或仅设备模型可能更合适。
最后，如果您没有专门的团队来解释和管理模型数据引入的复杂性，那么选择清晰简单的模型会更安全，从而避免分析中的混乱和错误。
要求：创建用于处理 GA4 中建模的数据的协议
如果您决定在 GA4 中使用数据混合模型，则必须建立一个协议来帮助您管理建模数据的具体细节。这可确保您充分利用其优势，同时最大限度地降低与不确定性和不一致相关的风险。
1. 在每份报告中建立数据质量意识
第一个最佳实践是持续关注您正在分析的数据的质量。GA4 在每份报告上都提供了一个质量警报图标，指示是否正在使用模型数据，或者所呈现的信息是否存在局限性。
您和您的团队务必定期查看此图标。什么原因导致眉毛脱落？ 创建报告、仪表板或演示文稿时，请添加注释，指明数据是否包含模型信息。这不仅可以提高透明度，还有助于将数据得出的发现和结论具体化。
此外，它还能培养一种文化，让所有团队成员都质疑并验证他们使用的数据是否包含建模。这种集体实践增强了对分析的信心，并促进了更明智的决策。
2. 整个分析过程中数据的一致性
保持数据使用的一致性对于避免混淆和误解至关重要。避免在同一分析或报告中混合使用观察数据和模型数据，因为这可能导致错误的结论。
例如，如果您要比较不同广告系列的效果，请确保所有指标都来自同一个身份模型。这意味着要保持适当的参数化，并在为报告选择数据源时要谨慎。
如果您出于特定原因需要使用不同的模型，请明确区分分析内容，并向报告接收者解释差异。清晰的说明有助于构建可操作的报告，并简化数据收集流程，同时又不牺牲简洁性。
3. 在更改身份模型之前通知用户
在 GA4 中更改用户身份模型时，务必将此更改告知所有参与数据使用和分析的人员。由于这些更改具有追溯力，会影响所有历史数据，因此未经通知的更改可能会造成混淆，并影响报告的可信度。
在进行变更之前，请向您的团队和所有利益相关者发送通知，解释变更原因和预期影响。这有助于每个人做好准备，并相应地调整他们的分析和预期。
完成必要的分析或调整后，务必恢复原始配置（如适用）。电话带领 记录所有更改及其发生日期。此做法有助于追踪并解决将来可能出现的任何差异。