最後更新於 2026年8月27日 16:19
如何使用本指南和學習目標
本指南專為已經可以創建基本圖表但尚未對資料混合形成系統了解的使用者而設計。它側重於行銷分析，並解釋了為什麼資料重複、為什麼連接的指標變為空以及為什麼總行數可能不正確，而不僅僅是單擊哪些按鈕。
完成本指南後，您應該能夠：
- 確定報告方案是否適合數據混合。
- 選擇正確的連接欄位、連接運算子和資料粒度。
- 將 Google Ads 和 GA4 合併在一個廣告成效表中。
- 根據基本指標重新計算 CTR、CPC、購買轉換率和 ROAS。
- 對空值、誇大的指標、遺失記錄、不正確的總和和載入緩慢等問題進行故障排除。
1.什麼是數據混合？
標準圖表通常僅從一個資料來源讀取。混合允許圖表、表格或控制項同時使用多個資料來源，並根據您定義的聯結條件組合來自不同表格的欄位。
Google Ads：日期 + Campaign ID + 費用 + Clicks
↓
Data Studio 混合
↑
GA4：日期 + Campaign ID + Sessions + Purchase Revenue1.1 常見用例
| 使用案例 | 資料來源組合 | 目的 |
|---|---|---|
| 廣告成效分析 | Google Ads + GA4 | 將支出、流量、訂單和收入合併在一張表中 |
| 預算節奏 | Google Ads + Google Sheets | 將實際支出與每月預算和目標 ROAS 進行比較 |
| Cross-頻道匯總 | Google Ads + Meta Ads + TikTok Ads | 比較跨通路的支出、點擊次數和轉換次數 |
| SEO績效分析 | Search Console + GA4 | 比較搜尋展示次數、點擊次數、造訪次數和轉換次數 |
| 產品獲利能力分析 | 訂單資料+成本表 | 計算銷售收入、採購成本和毛利 |
| CRM 鉛分析 | GA4 + CRM | 評估每個來源產生的合格銷售線索和銷售額 |
1.2 資料混合的局限性
一個混合最多可以包含五個表。混合配置嵌入在目前報表中，無法像標準資料來源一樣直接跨報表重複使用。複製整份報告後，混合也會隨之複製。混合酒也沒有獨立的資料憑證或新鮮度設定；它從底層資料來源繼承它們。
2. 你必須理解的四個核心概念
2.1 表
混合由多個表組成。每個表都來自基礎資料來源，僅包含您在混合編輯器中新增的維度、指標、篩選器和日期範圍。
表1：Google Ads 日期 | Customer ID | Campaign ID | Campaign | Impressions | Clicks |成本 表2：GA4 日期 | Session Google Ads customer ID | Session Google Ads campaign ID | Sessions |購買| Revenue
2.2 加入條件
聯結條件決定兩個表中的哪些記錄屬於同一組。欄位名稱不需要相同，但它們的值和資料類型必須相容。 Data Studio 聯結條件僅支援相等比較。
Google Ads Date = GA4 Date Google Ads Customer ID = GA4 Session Google Ads customer ID Google Ads Campaign ID = GA4 Session Google Ads campaign ID
不支援非相等連接，例如大於、包含或不等於。如果您的業務邏輯需要模糊匹配、範圍匹配或複雜條件，請先在Google Sheets、BigQuery或其他上游工具中處理資料。
2.3 連接算子
連接運算子決定是否保留不符的記錄。廣告分析最常見的選項是左外連線：將 Google Ads 放在左側，保留產生支出的每個廣告記錄，然後附加來自 GA4 的會話、購買和收入。
2.4 數據粒度
資料粒度定義一行代表什麼。它是混合是否產生正確結果的決定因素。
| 報告類型 | 一行代表什麼 | 推薦的加入金鑰 |
|---|---|---|
| 每日總結 | 每天一排 | Date |
| 每日活動報告 | 每天一行、帳戶和行銷活動 | Date + Customer ID + Campaign ID |
| 每日國家報告 | 每天一排，國家/地區 | 日期+Country |
| 每日產品報告 | 每天一行 SKU | 日期+SKU |
| 訂單行項目詳細信息 | 每個訂單行項目一行 | Order ID + Line item ID |
3. 如何在五種連接類型中進行選擇
| 加盟類型 | 保留規則 | 最適合 | 主要風險 |
|---|---|---|---|
| Left outer | 保留所有左表記錄並新增符合的右表記錄 | 廣告支出主表或訂單主表 | 多個右側匹配可能會誇大左側指標 |
| Right outer | 保留所有右表記錄 | 當右側數據應該是主要數據時 | 通常透過交換錶順序並使用左外部聯結來替換 |
| Inner | 只保留雙方配對的記錄 | 僅分析完全匹配的記錄 | 不匹配的資料消失 |
| Full outer | 保留雙方的所有記錄 | 完整性檢查和缺失資料診斷 | 產生許多空值並且通常需要 IFNULL |
| Cross | 傳回所有可能的組合 | 特殊組合計算與測試 | 行數可以呈指數成長 |
3.1 為什麼廣告報告通常使用左外部聯結
廣告報告通常將媒體支出作為審核基線。如果活動產生了支出，但 GA4 沒有匹配的會話或購買，則廣告記錄仍應顯示。將 Google Ads 放在左側並使用左外部聯結會保留這些記錄，同時將右表中不匹配的指標顯示為 null 或 0。
3.2 多表混合中的表順序問題
Data Studio 從左側開始依序執行連線。它首先連接表 1 和表 2，然後在與表 3 的下一個連接中使用該結果。當您自動混合多個圖表時，選擇的第一個圖表將成為最左邊的表，並且預設使用左外部聯結。
4. 創建混合的兩種方法
4.1 方法一：自動混合現有圖表
此方法對於快速測試或臨時建立比率指標非常有用。
- 在报表中创建两个或多个图表或记分卡，每个图表或记分卡均使用目标数据源之一。
- 确保每个图表仅包含您想要包含在混合中的字段。
- 按住 Ctrl（或 Mac 上的 Command），然后按所需的从左到右的顺序选择图表。
- 右鍵點選並選擇“Blend data”。
- 檢查自動產生的表格順序、連接欄位和連接運算符，然後根據需要調整圖表欄位。
4.2 方法 2：手動建立混合
对于生产报告，建议使用手动方法，因为它可以更轻松地查看每个表的字段、日期范围、过滤器和连接条件。
- 進入報表編輯模式，並將基礎資料來源（例如 Google Ads、GA4 和 Google Sheets）加入報表中。
2.開啟Resources→Manage blends→Add a blend。您也可以選擇圖表，點選右側資料來源區域的「+ Blend data」。
- 配置第一个表：选择数据源并添加维度、指标、日期范围和表级筛选器。
- 點選“Join another table”並新增第二個表。
- 點選兩個表之間的聯結配置並選擇聯結運算子。
- 新增一個或多個聯結條件。連接欄位必須先包含在其對應的表中。
- 儲存並重新命名混合物。該名稱應標識資料來源和粒度。
推薦名稱：
BLEND_GAds_GA4_CampaignDaily
BLEND_Ads_Budget_Monthly
BLEND_SearchConsole_GA4_LandingPage5. 實作範例：Google Ads + GA4 效能報告
此範例建立每日行銷活動報告，顯示媒體支出、網站流量、購買和收入，並計算 CTR、CPC、網站購買轉換率和 ROAS。
5.1 最終報告中所需的字段
| 類型 | 領域 |
|---|---|
| Dimension | 日期、Customer ID、Campaign ID、Campaign |
| Google Ads 指標 | Impressions、Clicks、成本 |
| GA4 指標 | Sessions, Ecommerce purchases, Purchase revenue |
| 計算指標 | CTR、CPC、購買CVR、ROAS |
5.2 準備工作
- 確認Google Ads和GA4正確鏈接，並且Google Ads campaign ID在GA4資料中可用。否則，您將需要退回到行銷活動名稱或 UTM 欄位。
- 確認 Google Ads 和 GA4 使用相同的時區，或明確接受日期邊界的差異。
- 確認 Cost 和 Purchase revenue 使用相同的貨幣。在多貨幣環境中，首先要將上游匯率正常化。
- 多帳戶報告必須包含 Customer ID，以防止不同帳戶中的相同行銷活動 ID 或名稱發生衝突。
- 先定義粒度：每天、每個帳號、每個行銷活動一行。
5.3 配置左表：Google Ads
| 類型 | 領域 |
|---|---|
| 數據來源 | Google Ads |
| Dimension | Date |
| Dimension | Customer ID / Account ID |
| Dimension | Campaign ID |
| 顯示尺寸 | Campaign |
| Metric | Impressions |
| Metric | Clicks |
| Metric | Cost |
將該表命名為 Google Ads 媒體資料。將其放在最左側，以便保留所有廣告記錄。
5.4 設定右表：GA4
| 類型 | 領域 |
|---|---|
| 數據來源 | Google Analytics |
| Dimension | Date |
| Dimension | Session Google Ads customer ID |
| Dimension | Session Google Ads campaign ID |
| 可選顯示尺寸 | Session Google Ads campaign |
| Metric | Sessions |
| Metric | Ecommerce purchases |
| Metric | Purchase revenue |
將此表命名為 GA4 Website Data。不同介面語言之間的欄位標籤可能略有不同，因此請根據活動 ID 和客戶 ID 的含義來選取欄位。
5.5 設定連接運算子和聯結條件
選擇 Left outer 作為連接運算子。將連線條件設定為：
Google Ads Date = GA4 Date Google Ads Customer ID = GA4 Session Google Ads customer ID Google Ads Campaign ID = GA4 Session Google Ads campaign ID
5.6 在建立記分卡之前建立診斷表
儲存混合後，首先建立一個標準表，而不是立即僅建立記分卡。診斷表應至少顯示日期、Customer ID、Campaign ID、Campaign、成本、Sessions、Ecommerce purchases 和 Purchase revenue。
檢查每個日期和活動行是否有空值、重複行和異常通貨膨脹。僅在基本指標正確後才加入 CTR、CPC、轉換率和 ROAS。
6. 計算CTR、CPC、轉換率和ROAS
Cross 來源公式必須建立為圖表專用計算欄位。通常的路徑是：選擇使用混合的圖表→Add metric→Add field。在單一表內建立的計算字段只能引用該表中的字段，而不能直接引用另一個表。
6.1 CPC
CASE
WHEN SUM(Clicks) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Cost) / SUM(Clicks)
END將顯示格式設定為Currency。
6.2 CTR
CASE
WHEN SUM(Impressions) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Clicks) / SUM(Impressions)
END將顯示格式設定為Percent。
6.3 網站購買轉換率
CASE
WHEN SUM(Sessions) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Ecommerce purchases) / SUM(Sessions)
END此指標定義為 GA4 ecommerce purchases 除以 GA4 會話數。不是Google Ads中顯示的廣告轉換率，兩者可能使用不同的歸因規則。
6.4 ROAS
CASE
WHEN SUM(Cost) = 0 THEN 0
ELSE IFNULL(SUM(Purchase revenue), 0) / SUM(Cost)
END設定顯示格式為Number，保留兩位小數。例如，3.25表示每1單位的廣告支出產生3.25單位的purchase revenue。
6.5 為什麼不應該直接平均CTR或CPC
| Campaign | Impressions | Clicks | CTR |
|---|---|---|---|
| 一個 | 100 | 10 | 10% |
| 乙 | 10,000 | 100 | 1% |
兩個 CTR 值的直接平均值為 5.5%，但正確的總體 CTR 為 110 ÷ 10,100 ≈ 1.09%。混合展示次數、點擊次數、成本、會話數、購買量和收入等基本指標，然後重新計算比率。
7. 過濾器、日期範圍和操作順序
混合中的日期範圍和過濾器在兩個層級上運行：連接之前和連接之後。他們在過程中所處的位置不同，因此可以產生完全不同的結果。
7.1 表級設定：在連接之前應用
在 Data Studio 執行聯結之前，在混合編輯器中為單一資料表配置的日期範圍、篩選器或表格級計算欄位將套用於此表。
查詢 Google Ads → 應用 Google Ads 表級過濾器 → 聚合
查詢 GA4 → 應用 GA4 表格級過濾器 → 聚合
↓
執行連線7.2 圖表等級設定：連線後套用
應用於使用混合的圖表的過濾器會對最終混合結果進行操作。例如，Revenue > 0 的圖表過濾器可能會排除產生支出但沒有收入的行銷活動。
7.3 推薦的日期配置
Google Ads 表日期範圍：Auto GA4 表日期範圍：Auto 報表頁面：新增一個共享日期範圍控件
僅在執行期間比較、與目標表相符或分析特殊時間視窗時，才對各個表使用不同的固定日期範圍。
8. 清理和標準化連接字段
兩側看起來相同的欄位不一定相符。空格、字母大小寫、資料類型和日期格式都可能導致連線失敗。在每個表格中建立標準化欄位並使用這些欄位作為聯結鍵。
| 目的 | 公式範例 |
|---|---|
| 刪除前導和尾隨空格 | TRIM(Campaign) |
| 標準化為小寫 | LOWER(TRIM(Campaign)) |
| 將 ID 轉換為文字 | CAST(Campaign ID AS TEXT) |
| 將 ID 轉換為數字 | CAST(Campaign ID AS NUMBER) |
| 將文字轉換為日期 | PARSE_DATE(“%Y-%m-%d”, Date Text) |
8.1 優先使用 ID 而非名稱
姓名欄位可以編輯、因語言而異或在帳戶之間重複。使用穩定標識符（例如 Campaign ID、Customer ID、Order ID 和 SKU）進行連接，並僅使用名稱進行顯示。
8.2 日期粒度必須一致
不要將Date直接加入Date Hour，也不要將2026-08-26和2026-08-26 14:00:00視為同一個grain。首先將雙方標準化為日、週或月。
9. 常見問題及處理
9.1 GA4所有指標均為空
- Date、Campaign ID、Customer ID的資料類型不一致。
- GA4不包含對應的Google Ads campaign ID。
- Campaign 名稱用作聯結鍵，但兩側因空格、大小寫或歷史重新命名而不同。
- 多帳戶報告中缺少 Customer ID。
- 表級過濾器或日期範圍排除了連接之前的資料。
為了進行故障排除，請將日期範圍縮小到一天，將範圍縮小到一個行銷活動，然後在診斷表中顯示兩側的連結欄位。
9.2 成本或Revenue膨脹
最常見的原因是創建一對多或多對多匹配的非唯一聯結鍵。
Google Ads：日期 + Campaign ID = 1 行，成本 = 100 GA4：日期 + Campaign ID + Country = 3 行 僅在日期 + Campaign ID 加入後，費用可能會重複至 300
可能的解決方案包括從 GA4 中刪除 Country 維度，向兩側添加 Country，或首先將兩個來源聚合到 Google Sheets 或 BigQuery 中的同一顆粒。
9.3 一些活動消失
首先檢查是否使用了內連接。內連接僅保留兩側匹配的記錄。廣告報表一般應使用Google Ads作為左表，並選擇Left outer。也要檢查表級過濾器是否在連接之前刪除了記錄。
9.4 總行數與行級結果不匹配
如果公式為 Clicks / Impressions，Data Studio 可能會計算每行的比率，然後將這些比率相加，從而產生不正確的總和。使用 SUM(Clicks) / SUM(Impressions) 計算總體比率。
9.5 日期範圍控制項無效
- 混合不包含有效的日期欄位。
- 圖表使用了錯誤的日期範圍維度。
- Google Sheets 日期被解釋為文本。
- 這兩個表使用不同的日期顆粒。
- 表格具有覆蓋圖表層級日期範圍控制項的 Custom date range。
9.6 計算欄位不能引用多個資料來源
在混合編輯器中的單一表內建立的欄位只能引用該表中的欄位。若要計算 Purchase revenue / Cost，請先儲存混合，然後在使用該混合的圖表中建立圖表專用計算欄位。
9.7 報告載入速度非常慢
- 從混合中刪除未使用的欄位和尺寸。
- 減少表格的數量並避免交叉連接。
- 減少預設日期範圍。
- 避免不必要的顆粒混合，例如同時包含 Campaign、Country、Device 和 Landing page。
- 檢查第三方社群連接器是否響應緩慢。
- 在BigQuery中預先聚合大型或重複使用的資料模型。
10. 資料驗證工作流程
創建混合後不要立即發布。從小範圍到大範圍進行驗證，以盡快識別連線問題。
- 建立原始 Google Ads 表、原始 GA4 表格和混合診斷表。
- 將日期範圍限制為一天。
- 選擇一項有支出、會談和購買的行銷活動。
- 將 Google Ads 成本與混合表中的成本進行比較，並將 GA4、Sessions、採購和 Revenue 與相應的混合指標進行比較。
5.檢查Date + Customer ID + Campaign ID在每個表中是否唯一。
- 將範圍擴大到一天的所有活動，然後擴大到 7 天和 30 天。
- 基本指標正確後，驗證CTR、CPC、購買CVR和ROAS。
10.1 哪些指標應該要匹配？
| 檢查 | 預期結果 |
|---|---|
| Google Ads 成本 | 應在相同日期、帳戶和行銷活動過濾器下匹配 Google Ads |
| Google Ads Clicks / Impressions | 應匹配原始 Google Ads 表 |
| GA4 Sessions / 購買 / Revenue | 應與相同尺寸和過濾器下的原始 GA4 表匹配 |
| Google Ads 轉換與 GA4 購買 | 預計不會匹配，因為歸因模型、轉換時間和定義可能不同 |
11. 效能優化和替代方案
11.1 當 Data Studio 混合仍然合適時
- 此混合包含不超過五張桌子。
- 連接邏輯主要是一對一或多對一。
- 資料量適中，報表主要用於視覺化。
- 僅當前報告中需要混合。
- 場地清潔和業務規則都比較簡單。
11.2 當 Sheets 或 BigQuery 是更好的選擇時
- 您需要加入五個以上的表格。
- 模型包含複雜的多對多關係、模糊匹配或範圍匹配。
- 必須在多個報表中重複使用統一的資料模型。
- 此工作流程需要大量的清理、重複資料刪除、貨幣換算或歸因計算。
- 數據量大，混合圖表明顯緩慢或經常超出配額。
- 您需要長期保留轉換後的詳細資料或快照。
Google Ads + GA4 + CRM + Shopify
↓
Google Sheets / BigQuery
清潔·重複資料刪除·標準化·聚合
↓
Data Studio
僅過濾器、圖表和演示文稿12. 可重複使用的設定範本和清單
12.1 Google Ads + GA4 配置模板
混合名稱：BLEND_GAds_GA4_CampaignDaily 資料粒度：每天一行、帳戶和活動 左表：Google Ads 尺寸：日期、Customer ID、Campaign ID、Campaign 指標：Impressions、Clicks、成本 右表：Google Analytics 尺寸：日期、Session Google Ads customer ID、Session Google Ads campaign ID 指標：Sessions、Ecommerce purchases、Purchase revenue 加入操作員：Left outer 加盟條件：Date + Customer ID + Campaign ID 計算指標：CTR、CPC、購買 CVR、ROAS 驗證範圍：一日一活動
12.2 出版前檢查表
| 完成 | 清單項目 |
|---|---|
| □ | 一行的含義已經明確定義。 |
| □ | 左右表使用相同的顆粒。 |
| □ | 只要有可能，就使用穩定 ID 作為連線欄位而不是名稱。 |
| □ | Customer ID 包含在多帳戶報告中。 |
| □ | 日期欄位類型和日期粒度一致。 |
| □ | Cost和Revenue使用相同的貨幣。 |
| □ | 主資料表位於最左側。 |
| □ | 連接運算子與預期的資料保留行為相符。 |
| □ | 每個聯結鍵組合在每個表中盡可能唯一。 |
| □ | CTR、CPC 和 ROAS 等比率指標不會直接平均。 |
| □ | Cross 表格公式在混合圖表中建立。 |
| □ | 表級過濾器不會刪除連接所需的記錄。 |
| □ | 一天一次的行級對帳已完成。 |
| □ | 已檢查空值、重複行和總行數。 |
| □ | 此混合僅包含實際需要的欄位。 |
12.3 關鍵介面術語
| 概念 | 英文介面標籤 |
|---|---|
| 數據混合 | Blend data / 混合 |
| Join another table | Join another table |
| Join condition | Join condition |
| Left outer join | Left outer join |
| Inner join | Inner join |
| Dimension | Dimension |
| Metric | Metric |
| Chart-specific calculated field | Chart-specific calculated field |
| Date range | Date range |
| Filter | Filter |
結論
Data Studio 混合的價值在於，它將來自不同系統的資料轉換為同一圖表中可操作的業務視圖。但是，它不會自動解決資料定義、粒度或連接關係中的問題。在選擇聯結鍵之前定義粒度，在計算比率之前驗證基本指標，並在擴展到完整報告之前協調小範圍。遵循此順序可以儘早檢測到大多數混合錯誤。