与此类似，还有许多其他细节是由于 GA4 用户分配不完善而导致的。一般来说，很多时候这些都不重要，但是验证它以了解您的情况并没有什么坏处。
有了这一切，如何决定是否需要在 GA4 中混合数据
选择使用数据混合模型应基于对业务需求和特征的仔细评估。它不是一个通用的解决方案，在某些情况下，它可能会带来更多的复杂性而不是好处，而在其他情况下，它可能是您从那些该死的饼干差距中需要的拯救。以下是帮助您确定该模型是否适合您的关键因素。
当……时您确实需要混合数据
在某些特定情况下，使用数据混合可以 海外数据 对您的业务非常有利。如果您的网站或应用程序拥有大量用户，特别是每天超过 5,000 名用户，数据混合可能是一个合适的选择。大量流量提供了足够的数据，使建模算法更加准确和有用，使您能够更全面地了解用户行为。
此外，如果您的获取策略严重依赖付
费营销活动，尤其是用户可以选择退出 Cookie 的渠道，则数据混合有助于填补数据空白并捕获关键交互。这对于准确了解营销 并且只有我们现有的客户才能享受 活动绩效和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
在您从多个渠道和设备接收流量的情况下，数据混合可以提供更完整的用户行为视图，优化数据收集并让您做出明智的决策。
最后，如果您的企业拥有包含所有可能的交互的详细报告至关重要，则数据混合可以让您构建更广泛的情况，尽管在准确性方面存在一些限制。
当……时，使用数据混合可能并不合适
事实上，带来的麻烦多于好处。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，则务必要知道导出到 BigQuery 的数据不包含建模数据。在比较 GA4 和 BigQuery 之间的报告时，这可能会导致不一致和混乱。
如果您的大部分流量来自有机来源和/或 您的流量较小，则数据混合的好处可能很小。在这种情况下，最好优先考虑数据的准确性和纯度，使用避 tw 列表 免包含建模数据的模型来维护报告的完整性。
此外，如果您的重点是获取准确的数据，即使这意味着有关某些用户的信息较少，“观察”或“仅设备”模型可能更合适。
最后，如果您没有专门负责解释和管理建模数据带来的复杂性的团队，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。
