随着数据分析工具的不断发展，Google Analytics 4 (GA4) 已经成为很多企业进行流量追踪和用户行为分析的重要平台。

GA4能够提供更全面的流量来源和用户行为数据，并且有助于跨设备、跨平台的数据整合。然而，实际操作过程中，我们常常会遇到一些数据追踪上的问题。

1、广告主们的困惑：为什么Google付费广告被记为“(orgainc)”？

在数字营销中，流量追踪是指对来自各类渠道（如社交媒体、搜索引擎、电子邮件营销等）访问网站的用户数据进行记录和分析的过程。

通过精确的流量追踪，营销人员能够了解不同渠道的表现，评估广告活动的效果，识别哪些渠道、哪些广告带来了更多的访问和转化。

简而言之，流量追踪为营销决策提供数据支持，是优化营销预算、提升ROI（投资回报率）的关键。

随着数据分析工具的不断发展，Google Analytics 4 (GA4) 已经成为很多企业进行流量追踪和用户行为分析的重要平台。

GA4能够提供更全面的流量来源和用户行为数据，并且有助于跨设备、跨平台的数据整合。然而，实际操作过程中，我们常常会遇到一些数据追踪上的问题。

那么问题就来了：

• 这是Google Ads流量，还是organic（自然流量）呢？
• 如果是Google Ads流量，是哪个Campaign带来的呢？

这种“错误的”流量归类不仅会导致数据不准确，还可能影响营销效果的评估，使广告投放的真实效果无法准确反映，进而影响到广告策略的调整和预算分配。为了帮助大家全面理解这一问题，触脉咨询总结了出现该问题的主要原因，同时将本文分为上、下两篇进行详细解析：

• 上篇将重点剖析这一问题产生的成因，并探讨其对企业广告投放和整体营销策略的影响。
• 下篇将聚焦于解决方案，包括技术性还原方法和实用工具支持，帮助广告主有效避免这一问题，确保广告数据的准确性。

接下来，让我们首先深入了解问题的成因及其可能带来的业务影响。

2、问题究竟出现在哪里？

首先简单介绍自动标记和人工标记之间的异同：

对于受支持的广告平台，如Google Ads、Search Ads 360和Display & Video 360都可以关联广告账号并启动自动标记功能，启用后系统会在网址中添加gclid或dclid参数来进行广告的识别，自动化程度高节省时间。

但如果GA4与Google Ads集成出现问题，则会影响gclid的正常识别，影响数据准确性

对广告客户而言，启用自动标记可在 Google Analytics 中获得诸多优势。

例如，您会自动获得报告中各种新维度的访问权限，并且能够根据这些额外的维度创建更细化的受众群体。

此外，在 Google Ads、Display & Video 360、Campaign Manager 360 或 Search Ads 360 中创建基于 Google Analytics 关键事件的转化时，也需要使用自动标记。

不过，即使启用了自动标记功能，在某些情况下，Google 点击标识符 (gclid) 或 DoubleClick 标识符 (dclid) 也无法按预期发挥作用。

例如，如果实现了意见征求模式(Consent Mode)，当 ad_user_data 被拒绝时，就可能发生这种情况。在这种情况下，可能无法自动从广告平台检索维度数据。

因此，您可能会在 Google Analytics 中看到跨渠道流量来源维度显示为“(organic)”标签。

下表显示了在这些情况下流量来源维度会如何更新：

示例：

• 当广告着陆页仅存在Auto-tagging(gclid)的情况下，如https://www.truemetrics.cn/?gclid=******，由于用户未同意ad_user_data ，gclid无法正常解析，campaign无法准确识别，即会显示为“(organic)”
• 当广告着陆页同时存在Auto-tagging(gclid)和手动标记(utm参数)的情况下，如https://www.truemetrics.cn/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=black_friday_sale&gclid=******，虽然用户未同意ad_user_data ，gclid无法被正常解析，但GA4可正常识别utm参数，campaign会被识别为“black_friday_sale”。

可以看到，这其实并不是大家认为的“GA4存在问题”导致我们的广告流量无法正确识别，而是受限于Consent Mode，这种现象尤其在欧盟地区更为常见。

延展内容：

欧盟地区相继出台GDPR（General Data Protection Regulation，即《通用数据保护条例》）、DMA（Digital Markets Act，即《数字市场法案》）等法规，进一步强化了用户隐私保护的要求，公众对于个人隐私权益的关注也日益增强。

为了应对这一趋势，企业必须以透明、合法的方式征得用户的明确同意，才能收集和使用用户的数据及个人信息，以确保用户隐私权得到妥善保护。

在此背景下，网站可以选择上线Cookie Banner并且部署Consent Mode来根据用户同意状态动态控制数据收集的功能，确保网站和应用的数据收集实践符合隐私法规要求。

当网站部署了Consent Mode，会有几种用户意见征求类型供用户选择：

关于Consent Mode的详细说明可以回顾触脉咨询的往期文章：《数据合规，您的网站做到了吗？》

3、对广告主会产生什么样的影响？

广告效果评估失真：无法准确区分付费广告和带来的流量，使得广告效果的评估变得模糊，难以衡量广告投资的真实回报率（ROI）。

预算分配不合理：由于无法正确识别广告带来的转化，可能导致广告预算分配不合理，甚至削减有效的广告支出，从而错失潜在的增长机会。

策略调整失误：基于不准确的数据进行策略调整，可能会导致广告创意、关键词选择、出价策略等方面的决策失误，进一步影响广告活动的整体表现。

通过以上内容，我们可以清晰地看到，Google Ads流量被错误识别为“(organic)” 并非GA4工具本身的问题，而是受到了Consent Mode、自动标记(gclid) 和手动UTM参数等因素的共同影响。

这种错误归类不仅让广告效果的真实表现被掩盖，还会误导企业在预算分配和策略调整上的关键决策。

理解了问题的成因和影响后，接下来的关键是：如何有效解决这一问题？

4、如何找回您的广告效果？

4.1、BigQuery还原+LookerStudio展示

如果已设置适用于 Google Ads 的 BigQuery Data Transfer Service（可以自动安排和管理 Google Ads 报告数据的周期性加载作业，获取Google Ads的gclid、campaign等信息）。

用户可以将 GA4 事件数据中的 collected_traffic_source.gclid 联接到 Google Ads 传输作业的 ads_ClickStats_CUSTOMER_ID 的 click_view_gclid 字段。

然后将这些字段映射到GA4的BigQuery导出架构，如下所示：

获取到需要补齐的字段后，可以在Bigquery中存成表并进行二次计算，计算每个campaign的total user、new users、sesisons、conversions等指标，并关联至Google Looker Studio中进行结果展示。

当然该方案存在一定的困难和工作量，我们首先要了解：

• GA4和Google Ads关联至Bigquery的底层架构
• BigQuery中还原GA4/Google Ads维度或指标的方法以及定时查询设置
• Google Looker Studio的使用，如何搭建我们需要的看板

其中还可能涉及到BigQuery费用的问题（如数据量超出BigQuery每个月免费的存储用量和查询用量）。

可以看到，这种方式需要对GA4、Google Ads、BigQuery、Looker Studio等Google工具具备较高的熟悉程度才可以完成全部流程工作，任务难度较高。

那是否有其他更为方便快速的方案呢？

4.2、将人工标记与自动标记结合使用

根据前文的说明，我们现在已经知道，如果广告着陆页仅使用自动标记(gclid)且当用户未同意ad_user_data 时，campaign将无法被准确识别。

因此对于广告主而言，一个最快速的解决方式是：结合使用自动标记和人工标记，当自动标记的gclid无法被正确识别和解析时，UTM手动标记就发挥了作用。

Google官方也提供了Campaign URL Builder的工具，输入广告着陆页、UTM参数后，即会自动生成携带UTM参数的着陆页链接。

广告主可以直接使用该链接用于广告投放平台的广告，用于Google Ads平台时，在自动标记开启的情况下，用户点击广告时，着陆页会自动加上gclid参数。

即着陆页链接中将同时存在utm手动标记和gclid自动标记：https://www.truemetrics.com?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=black_friday_sale&gclid=***

即使当用户未同意ad_user_data，gclid无法被正常解析时，GA4仍可正常识别utm参数，campaign会被正确识别：

由此，我们可以肯定并准确地回答 GA4与Google Ads“对不上号”？广告效果分析的“隐形危机”（上）文章开头提出的两个问题：

• 这是Google Ads流量
• 是“newproduct_prelaunch”这一campaign带来的流量

当然，实际场景中，不论是日常投放还是大促期间，企业都不只是投放单一渠道或者单一Campaign，并且不同投放渠道可能由不同的营销部门负责，此时上述Campaign URL Builder工具则暴露了弊端：

如何确保每个广告投手UTM标记规则的统一和规范？

Campaign URL Builder工具无法限制每个人手动填写的UTM参数信息，各投手可以自定义输入自定义的广告信息，即可能会出现：

大小写或平台命名不统一— 导致查看GA4 source / medium数据时，同一source / medium的数据被划分为多行

所标记的信息不符合GA4默认渠道分组的规范 — 导致查看GA4 Channel Group报告时，存在大量“Unassigned”渠道，无法准确划分广告所属的渠道，影响渠道效果分析。

如何提升手动标记的效率？

如果有多个渠道几十上百的Campaign，如何快速生成每个campaign携带utm参数的着陆页链接？使用Campaign URL Builder或逐个手动添加显然不太现实，无法提升工作效率。

5、一站式解决方案

为解决该问题，提升企业内部广告手动标记的效率和确保手动标记规则的规范统一，触脉咨询自研了一套UTM标记生成工具，该工具支持跨部门、跨地区使用，并且支持企业私有化部署。

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1、如何解决UTM标记规则规范性和统一性的问题？

在触脉咨询的UTM标记工具中，管理员可以提前预设置source、medium、campaign、content、term等字段，广告投放同学在生成携带utm参数的链接时，直接选择所需值即可，无需手动填写，从而避免了手动填写可能导致的参数值不统一的问题。

2、如何解决广告手动标记高效性的问题？

在生成携带utm参数链接时，根据所投广告选择需要的若干个landing page、source、medium、campaign后，工具会按照笛卡尔积的方式进行一一组合，自动批量生成若干条携带utm参数的链接，提高手动标记的效率。 例如：

• 广告着陆页选择www.truemetrics.cn/、www.truemetrics.cn/product_google_big_query
• source选择：google、facebook
• medium选择：cpc、cpm
• campaign选择：pre_order-coversion-uk-20241220
• content选择：smartphone、mobilephone

工具将可自动生成16条（2x2x2x1x2）携带utm参数的链接，即：

除此之外，该工具还支持： 私有化部署：支持将工具部署在企业的服务器或云环境 权限管理：

• 管理员：可预设置各utm参数的值，及管理用户
• 普通用户：不可自定义utm参数值，仅可使用管理员预设置的utm参数值生成广告着陆页链接

目前我们的UTM标记构建工具已开放试用，扫描二维码即可立即申请

流量追踪不仅是衡量广告效果的基础，更是优化广告策略、提升ROI 和精细化预算管理的核心。然而，随着广告渠道的增多和用户隐私保护政策的加强，广告流量数据的追踪变得愈加复杂，流量识别的复杂性不断增加。

在这种背景下，如何确保广告流量数据的准确性和完整性，成为每位营销人员亟需解决的核心难题。

通过合理配置Google Ads的自动标记与规范化UTM参数，我们可以有效避免流量归类错误，确保每一次广告投放的效果都能被准确捕捉和衡量。

通过本篇文章的分享，我们希望您能够掌握如何正确配置自动标记和UTM参数，从而提升GA4的流量追踪准确性，推动广告投放的持续优化与成功。

关于触脉咨询

TRUEMETRICS（触脉咨询）是谷歌营销平台Google Marketing Platform（GMP）、谷歌分析 Google Analytics 和谷歌云 Google Cloud Platform （GCP）在大中华区官方认证的服务商，深耕数据领域多年，积累了丰富的实战经验，能够为您提供一站式的数据解决方案，助力您的企业实现数据驱动增长。

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• 深厚的Google生态系统专业知识： 对Google Analytics 4、Google Tag Manager、Google Ads等工具有着深入的了解，能够帮助您搭建高效的数据采集与分析体系。
• 丰富的行业经验： 服务过众多行业客户，积累了丰富的行业经验，能够为您提供更具针对性的数据解决方案。
• 强大的技术团队： 团队由资深数据分析师、工程师组成，能够为您提供从数据采集、清洗、分析到可视化的一系列服务。

触脉咨询的服务范围包括：

• 数据采集与整合： 打通数据孤岛，构建统一的数据视图。
• 数据分析与建模： 深入挖掘数据价值，发现增长机会。
• 数据可视化： 将复杂数据转化为易于理解的图表和报表。
• 营销效果评估： 衡量营销活动效果，优化资源配置。

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