遙想以前 ga 可以很直觀地靠 set 指令 處理：
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// 設定指數 1 的自訂維度值。
ga('set', 'cd1', 'Level 1');
// 送出自訂維度值及瀏覽量匹配資料。
ga('send', 'pageview');
最後東摸摸西摸摸，找到一招，就是要發送自訂維度時，一口氣完成定義跟使用：
var params = {
'send_page_view': true,
'page_title' : title,
'page_path': path,
};
var custom_value = getSpecialInfo();
if (custom_value) {
params['ab_user'] = custom_value;
params['custom_map'] = {
'dimension1': 'ab_user',
};
}
gtag('config', 'UA-XXXX-Y', params);
而為何需要使用到這些，其實就是想多做更多的用戶分類，例如 A/B Test 時，更細膩的追蹤用戶行為。若採用 Google Analytics 實驗功能，可以直接靠 實驗/實驗ID 來區分。另外 Google 實驗在 2019/08/07 起已經移師到 Google 最佳化工具囉。只是使用 optimize.google.com 服務時，有些使用情境不太適合，像是網頁一初始畫面就要依照 A/B Test 分群做 UI 改變時，設計上只能先等 optimize.google.com js sdk 初始化才能做事，這就會稍微給人體驗不佳。如果操作上跟網頁初始化無關，如用戶點擊按鈕才依照 A/B Test 分群做不一樣的效果，那就還滿適合善用 optimize.google.com 提供的功能。
目前單靠 google analytics 自訂維度，再靠土炮 A/B 分群方式，把用戶標籤記錄在 cookie 使用：
// AB Test
function getRandomValue(min,max){
return Math.floor(Math.random()*(max-min+1))+min;
}
if (!getCookie(ab_test_cookie_name)) {
var user_flag = getRandom(1,10) > 5 ? '201908-a' : '201908-b';
setCookie(ab_test_cookie_name, user_flag, 365, '/');
}
後續在 google analytics 專案內的行為流程中，就可以在"新增區隔"，從 "進階條件" 撈出自訂維度來看行為。
