渠道分割的直接解读方法
如果你已经懂得了前面的流量识别的原理，而且在布局的时候已经做好了，那么这时候的流量划分应该是准确的，在GA4中可以看到：
咋一看上去，数据还是很丰富的，但是只是用系统内置的分组，是否符合我们的业务需求？
基于此，我们需要对默认分组根据业务规则做修改，可以得到
可以看到各个渠道就是划分的非常清晰了，一目了然，而且也有很多的指标，可以从流量获取、行为和转化上对各个渠道做不同的评估。可以看到PPC主站带来的流量在各种行为指标都是比较糟糕的，需要看到底是什么问题。如果要更多的指标来评估的话，可以使用自定义报告。
现在只是大类的划分，能够定位到更细致呢？比如，我在百度月度投放是一千万，很多的广告组，里面有好又坏的，怎么评估呢？
这个就需要用到前面的类似关键字识别的方法了，同理可以传入多个广告参数，用于定位具体广告组，比如，我们就传入了三个广告参数，可以定位到非常细致的广告，直接在二级维度添加即可。
如果需要评估AFF不同广告组的情况，如下图：
不同的广告组准确区分，任你评估。如果需要不同广告交叉查询定位，可以通过自定义报告，
流量渠道的评估矩阵
如果单一指标不足以评估渠道质量的话，还可以使用波士顿矩阵来分析，在更多的维度上做考虑后再做决策。
跨流量渠道的评估–归因
从上图中，我们可以评估各个渠道的流量情况，但是不知道注册转化和消费情况如何？这就需要用到归因了，如果你已经做好了渠道分割，归因是非常容易的，对于注册，我通常是用最后一个归因，如：
我在这要介绍另一种方法，直接在Channels看，通过目标来做归因，如：
可以看到CP213967这个广告组带来的流量是不少，但转化是很糟糕的，CP234169的转化是非常好的，市场的同学应该采取行动了。
还有一种方法是userid细分来做归因，效果同上，可以看到归因的方法是多种多样的。
如果是跨流量渠道，这就需要使用多渠道转化了，如：
从这里可以看到经过两次PPC广告进来的注册是最高的，那么再营销就非常有需要了；另外，通过广告后，直接访问的占比也不低，也就是用户对这个品牌有一定的概念的人会有比较好的转化，进一步的，可以通过地理做二级维度交叉，看是哪里的转化比较好，指导广告更精准投放。
跨设备流量渠道归因的方法与挑战
涉及到跨设备一般会需要用userid来做用户的唯一性识别，在这个过程最大的挑战就是，如果用户不登录，就识别不了用户，如果用户通过其他设备进来后，注册一个新的用户，可能会出现一个人多个账号的情况了，部分网站分析通过通过userid方法和算法离开弥补这个缺点，效果就见仁见智了。
跨设备的归因方法同上面的是一致的，
