Google BI 解決方案：Looker Studio × AI 數據驅動行銷實作，完美整合 Google Analytics 4、Google Ads、ChatGPT、Gemini
吳承諭
商品描述
內容介紹:
⭔ 廣告成效為什麼不穩定？
⭓ 流量越高，等同營收越高？
⭔ 網站流量下滑 20% 是營收衰退主因？
⭓ 如何有效追蹤 KOL 發文後成效表現？
⭔ 新品安排節目置入，為什麼沒訂單？
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↑電商營運一定都會遇到這樣的困境↑
當業務走到成長關鍵期，
行銷管道倍增、素材不缺、報表資料豐富，
但「訊號太多、方向太少」，
導致行銷決策反而更加搖擺…
從傳統廣告到數位廣告，從流量思維到數據思維，現今缺的不再是數據，而是看著密密麻麻的圖表，卻無從下手。本書從行銷人、電商營運者、品牌經理的角度出發，教你活用新世代的行銷工具 - Google Looker Studio 搭配各式 AI 工具，解決數據氾濫時代面對的痛點，帶你跨過數位行銷的轉型之路！
◤資料太多，卻無從下手？◢
每天盯著 Excel、GA4、後台報表的廣告數據，卻覺得零散難整合？讓 Looker Studio 幫你串接多種資料來源並統一視覺化。本書手把手帶你從零打造專屬行銷儀表板，告別多開分頁、到處比對的日子。
◤圖表看不懂、資料解讀不了？◢
你不是沒數據，而是看著複雜圖表不知所措。本書不只教操作，更用行銷人的語言與實務案例，拆解圖表背後的意義，讓視覺化不單只是「好看」，而是能直接驅動決策：該優化哪支廣告、優先哪個商品、調整哪段流量策略。
◤不知道怎麼整合 AI 工具？◢
生成式 AI 已改寫分析流程，行銷人除了懂數據、會拉圖表，也要善用 AI（如 Gemini、ChatGPT）自動生成簡報、快速產生公式、加速資料清理，讓 AI 助攻你達成有效的行銷分析。
本書特色:
選對工具、融入 AI，和我們一起走進資料視覺化的世界，學會讓資料為你說話、為你帶來更好的成績吧！這本書不只是技術操作指南，也不只是數據知識手冊，而是一本專為行銷人量身打造的實戰工具書。
你將學到的不僅是「怎麼做」，還包括「為什麼這樣做」與「這樣做能幫你帶來什麼商業價值」。
✦行銷導向學習：從「行銷人」的角度出發，全面深入地介紹 Looker Studio 以及相關的 Google 行銷工具，內容涵蓋檔案彙整、資料清理、資料視覺化及雲端儀表板等各階段的重要工具和技巧。
✦Paul Wu 的行銷實戰經驗談：書中包含「Paul 經驗分享」及「Paul 操作提醒」等單元，作者將自己多年來的數位行銷和品牌經營經驗和心得毫無保留地傳授給讀者，讓你的行銷決策更加精準有效。
✦資料視覺化專案實作：書中以實際電商網站資料為例，指導讀者掌握 Looker Studio 的強大功能，如欄位參數、進階篩選器、下鑽查詢、維度群組、社群視覺元件等，讓讀者能夠充分發揮各項 Google BI 工具的潛力。
✦結合 AI 工具：書中巧妙融合了 ChatGPT 與 Gemini 這兩項先進的 AI 工具，協助讀者有效解決資料清理和公式撰寫，提升行銷應用的效率。
✦全彩印刷：詳細的操作與視覺化過程，用彩色呈現更能所見即所得。
作者簡介
作者簡介:
吳承諭 Paul Wu
現為艾普斯媒體創辦人，擁有近 10 年數位行銷經驗，曾輔導眾多台灣品牌實現數位轉型，透過數據驅動行銷協助企業營收獲得實質成長。
Paul 對於品牌營運、廣告投放、數據分析 有獨到的理解，截至目前協助品牌規劃的廣告投放預算已超過 5 億元，且產業廣闊，涵蓋美妝、保健、食品、科技業等範圍。
除了實戰經驗，Paul 也有豐富的教學經驗，常受邀至其他單位分享品牌經營、廣告投放、數據分析等內容，也於 instagram 上獲得超過 13,000 位追隨者，經常於社群探討廣告投放、數據、行銷等相關議題。
若您想要學習更多 Looker Studio 的操作和行銷技巧，歡迎追蹤 Paul Wu 的社群媒體：
▍Instagram ▍
www.instagram.com/paull.wuu/
▍Threads ▍
www.threads.com/@paull.wuu
目錄大綱
目錄:
▍第 0 章 常用 Google 工具開通與匯入資料來源
0.1 存取 Google Analytics 4 示範帳戶
0.2 創建 Google Ads 帳戶
0.3 資料來源匯入步驟說明
- 以 Google Analytic 4 為資料來源進行匯入
- 以 Google Sheets 為資料來源進行匯入
- 以 Microsoft Excel 為資料來源進行匯入
▍第 1 章 行銷人踏入數據分析第一步
1.1 數據對行銷重要性
1.2 了解分析目的與情境
1.3 數據基礎觀念
- 維度與指標的關係
- 什麼是數據基準（Benchmark）？
1.4 完善分析流程與框架
1.5 為什麼需要 Looker Studio？
▍第 2 章 認識 Looker Studio 基礎圖表（一）
2.1 Looker Studio 基礎介紹
- 如何套用範本庫？
- 正確的操作流程
2.2 基礎圖表操作 -資料來源
- 設定正確資料來源
- 資料來源操作注意事項
2.3 基礎工具操作 -報表基礎設置
- 介面概覽與功能介紹
- 第二列工具列功能介紹
- 圖表屬性與資料面板
2.4 基礎圖表操作 -柱狀圖 / 堆疊圖 / 長條圖
- 柱狀圖
- 堆疊圖
- 長條圖
▍第 3 章 認識 Looker Studio 基礎圖表（二）
3.1 基礎工具操作 -序列圖
- 時間序列圖表
- 走勢圖
- 平滑時間序列圖
3.2 基礎圖表操作 -組合圖
- 組合圖
- 堆疊組合圖
- 設置組合圖 / 堆疊組合圖注意事項
3.3 基礎圖表操作 -圓餅圖
3.4 基礎工具操作 -表格與資料透視表
- 表格
- 內含長條圖的表格
- 內含熱視圖的表格
- 資料透視表
- 含長條圖 / 熱視圖資料透視表
3.5 基礎工具操作 -評量表 / 散佈圖
- 評量表
- 散佈圖
▍第 4 章 建立篩選器控制數據呈現
4.1 建立下拉式清單 / 固定大小清單
- 下拉式清單
- 固定大小清單
4.2 建立輸入框
4.3 建立進階篩選器
- 建立可設置維度條件的進階篩選器
- 進階篩選器搭配圖表篩選器
- 進階篩選器的 5 種常見分析情境
4.4 建立滑桿 / 核取方塊 / 預設篩選器
- 滑桿
- 核取方塊
- 預設篩選器
4.5 建立日期範圍控制項
- 日期範圍控制項功能特色
- 用日期範圍控制項篩選時序圖
4.6 建立資料控制 / 維度控制項
- 資料控制
- 維度控制項
▍第 5 章 進階實務操作 (一)
5.1 指標資料類型
5.2 指標匯總功能應用
- 為新增指標建立匯總公式
- 使用內建的匯總函數
- 內建匯總函數整理
5.3 指標的比較計算
- 什麼是比較計算？
- 在總數中所佔的百分比
- 與總數的落差
- 上限所佔百分比
5.4 指標的累計功能
- 累計加總
- 累計最低值
- 累計最高值
- 累計計數
- 累計變量
- 執行百分比差異
5.5 下鑽查詢
5.6 細目維度與維度群組
- 用細目維度呈現數據的組成
- 用維度群組將數據分類
▍第 6 章 進階實務操作 (二)
6.1 混合資料 -相同資料來源
- 將兩個資料表聯結進一張表格
- 兩資料表的彙整方式
6.2 混合資料 -不同資料來源
- 製作進站流量概況報表
- 資料混合的問題與注意事項
6.3 欄位自訂
- 將欄位值合併出新的維度
- 欄位值字母大小寫轉換
6.4 參數應用
- 參數的資料類型
- 參數允許值（1）-任何值
- 參數允許值（2）-值清單
- 參數允許值（3）-範圍
▍第 7 章 Looker Studio 常用公式語法
7.1 CASE 條件式的應用與實戰演練
-1.CASE 條件的順序
-2.處理空值（NULL）
-3.確保條件的邏輯一致性
7.2 Regex 語法應用與實戰演練
- REGEXP\_EXTRACT()
- 其他運用案例 -提取域名
- 正則表達式語法與應用對照表
- REGEXP\_REPLACE()
- REGEXP\_MATCH()
7.3 REPLACE() 函數應用
▍第 8 章 資料視覺化 — 圖表基礎設計
8.1 圖表樣式與基礎功能
- 圖片匯入
- 圖表標題
- 不同系列樣式調整
- 參考線
- 圖表間距
- X、Y 軸範圍值
- 格狀與圖例
- 背景 / 邊框 / 圖表標題
8.2 簡潔清晰的重要性
-1.清晰的圖表標題與註解
-2.去掉多餘的視覺元素
-3.適合的圖表類型
-4.統一且簡單的配色
-5.恰當的字型與大小
-6.合理的佈局與間距
8.3 個人化視覺設計實務觀念解析
-1.分析觀眾類型
-2.設定清晰的圖表目標
-3.控制數據的複雜性
-4.提供適當的註解與標籤
-5.使用適當的語言與專業術語
-6.了解使用者最關心的數據
▍第 9 章 資料視覺化 — 社群視覺呈現和元件
9.1 動態長條圖
9.2 指標漏斗圖
9.3 指標儀表圖
- 功能特色與應用
- 業績進度追蹤儀表圖
- 廣告花費進度儀表圖
- 調整儀表圖的呈現方式
9.4 字雲圖
▍第 10 章 三大行銷實務報表應用
10.1 基礎電商營運報表
- 關鍵指標
- 流量圖表
- 產品報表
10.2 進階電商營運報表
- 流量分析報表
- 新舊訪客分析與貢獻
10.3 Meta Ads 素材成效報表
- 匯入 Meta Ads 正確的資料來源
- 製作 Meta Ads 素材成效報表
▍第 11 章 運用 AI 工具：ChatGPT＋Gemini＋Looker Studio
11.1 運用 ChatGPT 完成數據清理
- 如何將檔案上傳給 ChatGPT 處理
- 解決多個數據來源的格式不統一
- 解決數據不完整或含有錯誤值
- 解決數據冗餘或重複
11.2 Gemini 輔助自動產生簡報
11.3 Gemini 的公式助手
▍第 12 章 剖析常見五種分析情境
12.1 流量越高，等同營收越高？
- 流量品質問題
- 轉換率過低
- 營收結構等其它影響
12.2 網站流量下滑 20% 是營收衰退主因？
- 內部因素：網站相關的問題
- 外部因素：市場與環境的影響
12.3 廣告成效為什麼不穩定？
- 什麼是「行銷漏斗」？
- 行銷漏斗如何影響電商活動規劃？
12.4 如何有效追蹤 KOL 發文後成效表現？
- 什麼是 UTM？
- UTM 的核心參數
- UTM 標籤的作用與優勢
- 建立 UTM 標籤與注意事項
12.5 新品安排節目置入，為什麼沒訂單？
- 置入的內容與商品無關聯或吸引力不足
- 節目觀眾與商品目標消費者不同
- 無法引導觀眾採取下一步行動
- 節目對品牌影響力有限
- 缺乏後續的行銷跟進
▍本書結語
