但是，尽管 Analytics 可以在 GA4 中更 跟踪代码也 有效地跟踪用户，但保护用户隐私却在 Analytics 可以收集的数据中发现了漏洞。但这就是机器学习的用武之地。它试图填补这些空白并提供预测数据。
GA4 的机器学习模型使得访问用户行为和网站流量数据成为可能，同时仍保持用户匿名。简而言之，在一个越来越少 cookie 和以隐私为中心的世界中，机器学习对于数据分析至关重要。
除了填补空白并提供
不限于单一设备或平台的以用户为中心的测量之外，GA4 的机器学习还提供了宝贵的见解。通过查看受众的子集，分析 Ws 粉丝 可以收集见解并填补数据空白。这些见解是 GA4 中最好的功能之一，所以让我们在下一节中探讨它们以及机器学习的其他好处。
GA4 中机器学习的 5 个好处
机器学习确实是 Google Analytics 这样的平台在以隐私为中心的世界中发挥作用的唯一方式。如果没有机器学习，就不可能跟踪和预测用户行为。这种新型数据收集有很多好处，所以让我们详细讨论一下：
填补数据空白：首先，正如我们上面提到的，机器学习实际上是填补随着用户隐私增加而出现的数据空白的唯一方法。由于立法以及用户可以选择不允许 cookie 的事实，访客的行为存在很多含糊之处。
但机器学习可以填补这一空白。发生这 营销的投资回报率 种情况的方法之一是将用户放入具有相似特征和行为的群体中。使用群组，Analytics 可以保护个人隐私并跟踪群组的行为和模式，以创建具有某些特征的人如何在您的网站和移动应用程序中移动的综合概览。
自动洞察：机器学习的好处之
一是它可以生成洞察。 Google Analytics 4 提供卓越的自动化洞察，可以为您节省大量思考数据的时间。您可以在报告视图中轻松访问它们，并且它们是可自定义的，因此您可以告诉 Analytics 您想要监控的内容。即使没有自定义，Analytics 也会提醒您重要的趋势和变化，我们将在下面更详细地讨论。
检测异常：利用机器学习及其生成的自动洞察，GA4 可以检测用户行为中的异常情况。 GA4 在识别用户行为变化方面非常复杂。这可以帮助您监控网站和移动应用程序以及营销活动的薄弱环节。
生成预测：
同样，GA4 机器学习提供的见解将生成预测。您可以接收有关购买、兴趣和 Google 广告系列的预测。您还可以接收有关转化概率的预测，并可以根据这些预测为 Google Ads 创建受众群体预测。
查看趋势：机器学习生成的自动见解也可以 邮寄线索 帮助您观察趋势。您可以密切关注用户行为的变化，这有助于做出关键调整。例如，您可以收到有关购买模式变化的提醒，让您知道您需要储备库存中的某些商品。分析还可以计算流失概率，帮助您投资正确的再营销活动。