在看數據之前，你其實卡在「看不懂行為」。
廣告有流量、報表也打得開，
卻很難說清楚成效好不好，
不是數據不夠，而是不知道這些數字代表使用者做了什麼。
當只看到點擊、曝光、轉換，
卻看不到使用者在網站上的實際動作，
行銷決策就只能反覆猜測、修正。
事件追蹤的目的，是讓你看清楚廣告之後，
使用者實際走了哪一條路，又在哪裡停下來。
這堂課，正是從這個視角出發。
🎯 這堂課，實際幫你處理什麼問題
- 🔹廣告有流量、有點擊，卻說不出為什麼沒有轉換
- 🔹看得到 GA4、廣告後台數據，卻不知道問題點在哪裡
- 🔹設了事件、裝了工具，但數據無法支持實際的行銷決策
- 🔹每次成效不理想，只能改文案、換素材，卻無法判斷該不該改
這堂課要解決的，不是「資料不夠多」，
而是缺少一套把使用者行為轉成成效判讀依據的視角與方法。
⚡ 課程怎麼進行（為什麼你會真的學會）
這不是一堂把事件追蹤「講完」的課，
而是一堂讓你真的會用行為線索來判讀廣告成效的實務訓練。
課堂中，你會反覆經歷一個固定的學習循環：
- 🔹情境帶入：從真實行銷與廣告案例出發，看見成效卡關時，數據為何無法回答問題
- 🔹視角校準：把注意力從報表數字，拉回「使用者實際做了什麼行為」
- 🔹判讀練習：練習用行為線索判斷問題出在廣告前、網站中，還是轉換後
你不是在背設定步驟，
而是在建立一套看得懂、判得準、用得上的成效辨識力。
🧭 精心設計的學習路徑（從看數字到看懂行為）
📘 二日課程日期 : 4/11(六), 4/25(六)
第一步｜建立成效判讀的基本視角
先釐清常見數據（觸及、點擊、轉換）各自能回答什麼、不能回答什麼，避免一開始就用錯判斷角度。
第二步｜把「事件」當成行為線索，而不是技術設定
理解哪些使用者行為值得被追蹤，因為它們能幫助你判斷成效與方向，而不是讓報表變得更複雜。
第三步｜從行為線索找出真正卡關的位置
透過事件追蹤，看清楚使用者在流程中停在哪一步，分辨問題來自流量品質、頁面設計，或轉換誘因。
第四步｜把判讀結果轉成行銷決策依據
練習根據行為線索，判斷「該不該調整廣告」、「要改內容還是流程」，避免每次都全面重來。
第五步｜建立可重複使用的判讀邏輯
將整個思考流程整理成可套用的架構，回到工作現場也能自行判斷與修正。
💪 學完之後，你將能夠
- 🔹廣告成效不如預期時，知道該先檢查哪一段
- 🔹知道行銷判斷，該追蹤哪些使用者行為？
- 🔹從觸及、點擊到轉換：成效怎麼判斷？接下來怎麼做？
- 🔹如何判斷問題出在流量品質、頁面流程，還是轉換誘因
- 🔹如何把行為線索轉成可執行的調整，而不只看報表？
你帶走的，不是一組事件清單，
而是一套能反覆使用的廣告成效判讀與決策邏輯。
➡️ 一次到位的學習路徑
從《AI 數位行銷全攻略：從 0 到 1 打造你的智能行銷團隊》
https://scedux.com/o2Wf
建立內容、社群、搜尋與廣告的 AI 工作流，
到《AI 數位行銷與事件追蹤：數據驅動的精準行銷實戰》
https://scedux.com/W4z7
補上 GA4／GTM 事件追蹤與 ROI 判讀，讓行銷不只做得完，還能被數據驗證成效。
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