01
步骤 1
收集该媒体资源的报表时区与币种、所应用的细分与渠道分组规则、每个转化事件的定义及其计数规则，以及同一时间窗口内来自订单导出的店铺侧会话数、订单数与营收数据。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
在店铺报表视图中整合 Google Analytics 证据
Google Analytics 的细分与渠道分组定义和店铺自身的指标并不一致，直接合并会掩盖两者冲突的地方。本场景中，当前任务是在店铺报表视图中整合 Google Analytics 证据。该流程应基于商家的实际记录与约束，产出统一报表模型与差异记录，逐一记录发现的每处定义差异。
所属主题
分析集成与统一报表
目标关键词
shopify google analytics dashboard
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「shopify google analytics dashboard」这一问题，所属方向为「分析集成与统一报表」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 只有当分析指标与店铺指标的定义、时区和币种完全一致时，才把它放进同一个面板；口径不同的指标，例如基于会话与基于订单、总额与净额，则作为独立标注的指标保留，并注明其来源与生成规则。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
02
步骤 2
只有当分析指标与店铺指标的定义、时区和币种完全一致时，才把它放进同一个面板；口径不同的指标，例如基于会话与基于订单、总额与净额，则作为独立标注的指标保留，并注明其来源与生成规则。
03
步骤 3
输出统一报表模型与差异记录，逐一记录发现的每处定义差异，并通过把合并后的订单数与同一窗口的订单导出核对来验证，同时确认每个保留下来的面板都标明来源、时区、币种与转化定义。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
哪些指标可以放进同一个面板？
只有两侧定义、时区和币种完全一致的指标才可以。把基于会话的转化数与基于订单的转化数并排会诱导错误的相减，口径不一致的指标应并列展示并标明来源，而不是平均成一个数字。
分组口径差异应如何记录？
凡与店铺自身归因划分方式不同的渠道或细分，都要连同两侧定义与受影响的时间窗口写入差异记录。这样阅读者就知道缺口来自命名规则而非真实丢单，也不会有人把定义问题当成数据缺失去修。
凭什么确认合并后的视图与店铺一致？
用同一窗口的订单导出核对合并后的订单数，并确认每个面板都带有来源标注。若两者不一致，差异记录需先说明哪一侧因同意授权或抽样而被削减，视图才可发布。
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