在數位產品分析領域,你可能常常聽到「活躍使用者」這個詞(Active users),但究竟什麼叫「活躍」?簡單來說,只要有進入你的應用程式或網站,都能算是活躍使用者;如果想更嚴謹,還需要把時間維度考慮進去。以下是常見的兩種衡量方式:
- DAU(Daily Active Users):指在過去 1 天內,有登入或瀏覽過你的產品的不重複使用者。
- MAU(Monthly Active Users):指在過去 30 天內,有使用過你的產品的不重複使用者。
GA 何時認定使用者「活躍」?
在 GA(Universal Analytics)的報表中,常見有兩種地方會出現「Active users」這個指標:
- 即時報表 / 總覽:在這個頁面上,你會看到一個大大的數字,告訴你「此刻」網站上有多少位活耀使用者。GA 會以 5 分鐘為時間單位判斷訪客是否還在線,換句話說,只要該訪客閒置超過 5 分鐘,就不再算是活躍使用者。
- 目標對象 → 活躍使用者:這裡提供 1 天、7 天、14 天、30 天等不同時段區間的活躍使用者。更詳細的演算法與定義可參考官方文件【活躍使用者 - Analytics (分析) 說明】,在這邊就不再贅述。

值得注意的是,在新版 GA4 的即時報表中,「活躍使用者」的閒置時間上限已改為 30 分鐘。如果你習慣用 Universal Analytics 卻突然改用 GA4,可能就會發現兩者數字有顯著落差。因此,若你想把不同工具或版本的「活躍使用者」數據拿來互相比較,務必先確定雙方的名詞定義是否一致,否則很可能做出錯誤解讀。
「活躍使用者」有什麼意義?
單看「活躍使用者」或許覺得:不就是上線人數嗎?有啥特別?但其實,它能幫你釐清兩個重要問題:
- 用戶是不是持續回來使用你的產品?
- 透過長期觀察,可以判斷產品黏著度究竟高不高?
很多人只看每日獨立訪客(UU)或每月獨立訪客,再加上廣告轉換率,就以為掌握全貌;可是一旦你把活躍使用者的時間跨度拉開,像是從 7 天、14 天到 30 天來觀察,就能發現某些訪客也許只造訪一次就走了,或者離開很久後又突然回來。這些都透露出「用戶黏著度」的重要訊號。
情境舉例:
假設在 2/11~2/21 這段期間,有五名訪客拜訪你的部落格:
- 每天的不重複訪客(UU)看起來還行,A 與 B 甚至天天來。
- 但另外三位(C、D、E)只在初期的某天出現,之後就沒回頭。

如果你只盯著「1 天活躍使用者(1-Day Active Users)」的數字,可能看到每日都有 3~5 個人,就覺得流量保持不錯。但當你切換到「7 天活躍使用者(7-Day Active Users)」就能發現,從 2/18 開始,後面幾天其實只剩下 A、B 兩人還在,整體 7 天活躍用戶總數開始下滑—顯示:
網站並沒有帶來高品質(持續造訪)的流量,或是,網站並沒有產生新訪客流量。
再把視角拉到 14 天或 30 天,就更容易洞察長期訪客的趨勢。如果這些長期活躍使用者的數量同樣在縮減,代表內容或服務沒有足夠吸引力讓人持續關注,或是你沒有源源不絕的新訪客進來,形成一個「新鮮血」補給不足的窘境。
活躍使用者 vs. 產品黏著度
所謂「黏著度」,簡單說就是:用戶一旦上癮,就會反覆使用你的產品。活躍使用者數量可以幫你粗略判斷黏著度,比如 DAU/MAU 這個比值(也被一些人稱為 Stickiness Ratio)——
Stickiness Ratio = DAU / MAU
如果 DAU/MAU 越高,代表每日回來使用的用戶佔整個月度活躍用戶的比重越大,意即「當月來過的用戶,有很大比例每天都來」,這就是一種高度黏著。
比方說,你的 DAU 平均 10 萬,MAU 有 30 萬,Stickiness Ratio = 10 萬 / 30 萬 = 33%,這代表 1/3 的用戶幾乎每天都回來;反之,如果只有 1%,就顯示大部分人只在某幾天有需求才上線。
如何提升活躍使用者?
知道了活躍使用者的意義,接下來最常被問的問題就是:「要怎麼提升?」以下幾個方向供參考:
- 內容與功能持續更新:如果你是部落格主或媒體網站,用戶下次回來時看不到新內容,就很容易流失。若是 App,定期推出新功能或改版,也能讓用戶保持新鮮感。
- 通知、推播或電子報:適度提醒用戶回來看看。例如電商網站在節慶或促銷時,可以寄送客製化優惠券;內容平台可以推播「你追蹤的作家又發新文了」。
- 加強互動機制:不論留言、評價、按讚、收藏等,都能增進用戶參與度。用戶在平台上有付出,就更容易建立感情,進而增加回訪次數。
- 策劃活動或挑戰:像是「簽到抽獎」或「每日小任務」等,刺激用戶保持連續使用。遊戲化的機制常能有效留住使用者。
- 監控新用戶體驗(Onboarding):新用戶第一天、第一週的體驗至關重要。若能在初期就讓他們找到核心價值(Aha Moment),活躍度自然提高。
不同時間跨度下的分析
除了 1 天、7 天、14 天、30 天,還有人會看 3 天、5 天、10 天等自訂區間,沒有一個絕對的正解,重點在於「哪個時間維度最能反映你的產品生命週期與業務模式」。
舉例來說:
- 如果你的 App 是每日連載漫畫或新聞,DAU 會很重要,因為用戶天天都要來看更新。
- 如果你的平台是月付費服務(如線上訂房),那 MAU 可能更關鍵。
關鍵在於:思考使用者的使用習慣,以及你想追蹤的商業目標。
小結:別小看活躍使用者
短期內,活躍使用者看起來只是個「上線人數」的數字。但搭配不同時間跨度,就能窺見更多深層問題:
- 當 7 天或 14 天活躍使用者不斷下降,是不是網站無法把第一次來訪的人「留住」?
- 當 DAU/MAU 比值偏低,是否意味著大多數用戶都不常回來?
懂得讀這些蛛絲馬跡,就能對症下藥,從內容、功能到互動機制進行優化。正如同一句名言:
「數據只是敲門磚,行動才是解方。」
很多時候,你不是沒有流量,而是流量都變成一次性的過客。如果能讓他們從「偶爾來晃晃」變成「每天(或定期)都掛在上面」,那時候你就真正鞏固了產品黏著度,也讓整體營收或服務價值水漲船高。
以上,就是活躍使用者在網站和應用程式分析中扮演的重要角色。若你有更多問題或想法,歡迎進一步交流。畢竟,活躍使用者不是冰冷數字,而是真正對你的產品有需求、並願意花時間停留下來的「真愛粉」。好好愛惜他們,你的產品才能走得更遠、更穩。