网站流量与转化报表模板

要解决的问题

每次接手 GA4 报表需求，真正被反复问到的其实就那么几类：最近 30 天活跃用户怎么算、渠道流量怎么拆、留存到底掉在哪一周、转化漏斗哪一步在流失。自己去 Data API 里拼，每次都要从 runReport 的 body 结构开始调，日期窗口、维度、去重口径稍微搞错一点，数字就是错的——尤其是 DAU 这种指标，取当天的数据会得到一个一直往上爬的不完整值。

技能怎么工作

这套技能把约 95% 的常见需求整理成了 7 个可直接执行的 runReport 配方，每个配方都只需要做两件事：粘贴代码、把 PROPERTY_ID 换成你自己的属性 ID。前提是 ga4-auth-setup 已经完成。

• DAU（30 天滚动）：窗口终点停在昨天而不是今天，因为今天的计数还不完整。
• MAU / WAU：GA4 没有现成的 MAU 指标，这里用不带日期维度的单行查询得到整个窗口内的去重活跃用户。顺便给出粘性经验值：WAU/MAU > 0.5 为正常，> 0.7 为优秀，< 0.2 说明大部分用户访问一次就离开。
• 热门页面：最近 7 天按浏览量排序。
• 渠道归因：默认 channel grouping 大约 12 个桶；需要更细的粒度时用 sessionSource + sessionMedium（比如 google / organic 和 bing / organic 分开看）。
• 留存队列：按周查询 DAU 再算滚动重合度，作为近似；真正的 cohort 留存需要事件级数据。
• 转化漏斗：landing → engagement → conversion，每一步作为独立查询再相除。
• 地域 + 设备拆分：如果某个国家流量占比很高但互动低、跳出高，常见原因是该国云主机机房的爬虫流量（新加坡、越南、中国的数据中心是惯犯）。

适用边界

Data API 方案有明显的天花板。当你在 resp.metadata.data_loss_from_other_row 里看到 True，说明结果被采样了，只能当近似值看。 另外三种情况建议切到 BigQuery 导出（见 ga4-bigquery-export）：

• 需要精确数字而非采样估算；
• 需要跨会话关联事件、算真正的留存 cohort、搭自定义归因模型——这些只能靠 SQL；
• Data API 的每日配额不够用，而 BQ 按查询计费，小体量属性基本免费。

还有两个容易踩的坑：漏斗配方统计的是窗口内任意时刻触发过该事件的用户，不保证按顺序走完每一步；要严格按序的漏斗，得用 BigQuery 或 GA4 界面的 Exploration → Funnel 报表。留存队列的近似算法同理，只能作为快速参考。

相关技能：ga4-auth-setup（前置条件）、ga4-data-api-query（底层查询能力）、ga4-realtime-api（看实时数据）、ga4-bigquery-export（超出 Data API 能力时使用）。