सबसे सही तरीके
हमारा सुझाव है कि आप User-ID को कस्टम डाइमेंशन के तौर पर रजिस्टर न करें.
User-ID जैसे ग़ैर-ज़रूरी ज़्यादा एलिमेंट वाले कस्टम डाइमेंशन बनाने से, आपकी रिपोर्ट और एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण के तरीके) पर बुरा असर पड़ता है. साथ ही, (अन्य) लाइन में डेटा इकट्ठा हो जाता है. इसके बजाय, User-ID सुविधा का इस्तेमाल करें.
उपयोगकर्ता पर आधारित डेटा का विश्लेषण करना
नीचे उन सुविधाओं के बारे में बताया गया है जिनका इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता पर आधारित डेटा के साथ, इंटरैक्ट और उसका विश्लेषण किया जा सकता है:
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इस्तेमाल का उदाहरण |
सुविधा |
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मुझे उपयोगकर्ताओं के सेगमेंट को एक्सप्लोर करना है और हर उपयोगकर्ता की गतिविधियों के बारे में ज़्यादा जानना है. |
यूज़र एक्सप्लोरेशन (उपयोगकर्ता के हिसाब से विश्लेषण का तरीका) |
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मुझे उपयोगकर्ता प्रॉपर्टी के इकट्ठा होते ही उसे मॉनिटर करना है, समस्याएं आने पर उन्हें हल करना है, और मेरी वेबसाइट या ऐप्लिकेशन को एक्सप्लोर करने के दौरान उपयोगकर्ता के व्यवहार को समझना है. |
DebugView |
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मुझे यूज़र आईडी के आधार पर डुप्लीकेट कॉपी को हटाने की सुविधा चाहिए. |
रिपोर्टिंग आइडेंटिटी की पुष्टि करना अगर रिपोर्टिंग आइडेंटिटी के तौर पर User-ID का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो GA4 में, User-ID के आधार पर डुप्लीकेट कॉपी हटाने की सुविधा सभी रिपोर्ट में मौजूद होती है. |
| मुझे साइन इन किए हुए और साइन इन नहीं किए हुए उपयोगकर्ताओं की तुलना करनी है. | साइन इन किए हुए और साइन इन न किए हुए उपयोगकर्ताओं की तुलना करना |
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मुझे यूज़र आईडी के आधार पर रीमार्केटिंग ऑडियंस बनानी है. |
User-ID के डेटा के आधार पर रीमार्केटिंग ऑडियंस बनाना |
| मुझे यूज़र आईडी के हिसाब से उपयोगकर्ता लेवल का डेटा देखना है. |
GA4 BigQuery Export के स्कीमा में, Client ID (user_pseudo_id) और User-ID (user_id) दोनों होते हैं. |
| मुझे अपने Analytics डेटा को पहले पक्ष (ग्राहक) के डेटा (जैसे, सीआरएम डेटा) के साथ जोड़ना है, ताकि ऑफ़लाइन मुख्य इवेंट मेज़र किए जा सकें. | BigQuery Export |
| मुझे अपने GA4 डेटा (जैसे कि एमएल मॉडल चलाना) पर, ज़्यादा विश्लेषण करना है और इनसाइट, फिर से Google Analytics में इंपोर्ट करनी है. | BigQuery Export और ऑफ़लाइन इवेंट डेटा इंपोर्ट |