过应用 Google 先进的机器学习模型，新的 Analytics（分析）功能可以自动提醒您数据中的重要趋势。[…] 例如，它可以计算客户流失概率，以便您更有效地投资于留住客户。
谷歌测量、分析和购买平台副总裁
表面上看，上述内容令人兴奋。但实际上，谷歌应用的预测算法意味着你看不到实际数据。
为了提供无 Cookie 跟踪的变体，Google 算法通 墨西哥数据 过创建模型（即基于数据的预测）而不是报告实际用户行为来弥补报告方面的不足。因此，您的 GA4 数据可能不准确。
对于规模较大的网站（例如拥有 100 万以上用户的网站），Google 还会依赖数据抽样——这是一种基于数据子集而非整个数据集进行应用机器学习和混合数据推断性数据分析的做法。同样，这可能会导致报告不一致，某些数字（例如平均转化率）会被夸大或低估。
解决方案：尝试其他网站分析
与 GA4 不同，Matomo 报告包含100% 非抽样数据。您看到的所有汇总报告均基于真实用户数据（而非猜测）。
Matomo 凭借其隐私友好的追踪功能，以 100% 的精准数据脱颖而出。这种对准确性的承诺确保了访问量或用户量字段中的任何指标都真实反映实际情况。
垃圾邮件和机器人流量未被过滤
令人惊讶的是！42％的互联网流量是由机器人产生的，其中27.7％是恶意的。
良性机器人（又称爬虫）负责执行基本 个性化您的电子邮件本质上意 的网络“日常维护”任务，例如索引网页。恶意机器人则会传播恶意软件、发送垃圾联系表单、入侵用户账户，并进行其他恶意活动。
很多这类垃圾邮件机器人是专门为网络分析应用设计的。它们的目的是什么？用虚假数据淹没你的仪表盘，希望从你那里得到一些回报。
Google Analytics 垃圾邮件的类型：
- 引荐垃圾邮件。垃圾邮件机器人会劫持引荐来源，并将其显示在您的 GA 引荐流量报告中，以表明页面访问来自某个随机网站（但实际上并未发生）。
- 事件垃圾邮件。机器人会生成带有免应用机器学习和混合数据费语言条目的虚假事件，诱骗您访问其网站。
- 幽灵流量垃圾邮件。恶意人士还会注 马来西亚号码 入虚假的页面浏览量，其中包含他们希望您点击的