现在，它们的不同程度将取决于很多因素。Universal Analytics 中的过滤选项比现在的 GA4 中先进得多。因此，如果您设置了大量自定义过滤器，如果您要过滤掉一个巨大的已知机器人网络，如果您要过滤掉来自特定国家/地区的数据，无论您要过滤掉什么，您都有可能无法在 GA4 中实现这些功能。这会影响它。但是会话本身，它是如何计算的，会话何时重置。例如，会话在午夜重置，配置时区，这在 UA 中非常重要，但在 GA4 中并不重要。因此，根据时间段、您的过滤方式以及您现在计算会话的方式，您的会话数据可能会有一点不同或有很大不同。
在更大的数据集中，微小的差异会变得很大。因此，如果您在给定的时间段内报告了数十万或数百万个会话，那么这些数字在 GA4 和 UA 中出现差异的可能性，它们可能会相差更大的百分比。
同时，如果你只有非常少的用户，由于样本量较小，你也可能会看到更大的差距。这真的取决于你的数据。
重要的是，数据消费者不需要知道数据收集方式的不同。你可以告诉他们，但他 伯利兹 手机号码数据 们不会记住，这没关系。他们很忙，不需要知道。他们需要知道的是，数据是不同的，是不一样的，此时，你有一年的时间向他们展示数据差异的程度，这样他们就可以开始理解旧数据集和新数据集之间的差异，同时你仍然有相同时间段的数据收集可供比较。只是让他们了解数据有什么不同。
因此，此时，您可能有一些数据消费者对报告情有独钟。他们有一份报告，他们每天、每周或每个季度都会查看它，而您花了最后的时间（无论向他们报告了多长时间）来完善该报告。您向他们展示报告。然后他们说：“这部分数据怎么样？”您将它放入其中，然后他们再也不会查看它。您将其取出，没有人会注意到。或者您将其放入其中，它就成为新常态。或者，也许您一直在尝试让他们查看用户，而不是会话，但他们就是喜欢会话作为指标。无论您的数据消费者对 Universal Analytics 的喜爱程度如何，在 GA4 中，它至少会有所不同。并且很有可能，我甚至可以说，建议该报告必须进行更改。所以现在是时候向他们展示这种不同，并让他们慢慢适应这种变化，就像把脚趾伸进按摩浴缸一样。不是 2023 年 7 月，而是现在。
用户是另一个非常好的例子，可以说明 Universal 和 GA4 之间的区别。在 Universal Analytics 中，我们都习惯于使用总用户数和新用户数。这是用户的两种细分。在 GA4 中，有一个名为“活跃用户”的指标，即过去 28 天内在您的网站上活跃的用户。这是您将在 GA4 和报告中看到的默认用户指标。现在，由于您已经报告了总用户数，因此您可能决定将来要报告总用户数。您可以这样做，但我建议您看看 GA4 呈现和鼓励您使用数据的方式。