在使用 Firebase 或 Google Analytics 4（GA4）进行用户行为分析时，first_visit 是一个很重要的事件。它代表某个设备或浏览器第一次访问应用时触发，用于衡量新增用户数。然而在实际埋点和分析过程中，很多同学会发现 first_visit 数据经常和预期不符，甚至会出现明显的误差。那么问题来了：为什么会这样？
first_visit
的定义
在 Firebase/GA4 中，first_visit 表示某个 App Instance ID（移动端） 或 Client ID（Web 端） 第一次被创建时触发的事件。也就是说，它本质上依赖于设备或浏览器的本地存储（如 App 的存储空间、Web 的 Cookie/LocalStorage）来判断是否是“新用户”。
常见误差来源
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缓存被清理
用户如果清理了 App 数据，或者清除了浏览器 Cookie，本地存储的标识符会丢失。下次访问时，Firebase 会认为这是一个全新的用户，于是又触发 first_visit。这会导致同一个真实用户被多次统计。
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多设备/多浏览器使用
假设用户今天在 iPhone 上访问，明天在 Android 上访问，Firebase 会认为这是两个不同的新用户。即使他们使用的是同一个账号，统计层面也无法自动合并。
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网络延迟或埋点丢失
用户第一次启动 App 或打开网页时，如果网络不稳定，first_visit 事件可能无法及时上报。下一次访问时才会补发，从而导致时间上的偏差。
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后台数据处理延迟
Firebase 的统计并不是实时完成的。通常需要 24-48 小时才会完全处理完所有事件，因此在短期观察中可能会看到数据和实际情况不一致。
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采样和近似统计
对于高流量应用，Firebase 免费版可能会采用采样方式展示数据。这种近似估算可能带来一定误差。
如何应对
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使用 user_id 合并用户
如果应用有登录体系，可以在用户登录后设置 user_id。这样 Firebase 会将跨设备的访问合并到同一个用户下，从而降低误差。
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对比 first_open 和 first_visit
对于 App，Firebase 还提供了 first_open 事件，可以和 first_visit 对比，帮助判断是否存在丢失情况。
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看趋势，而不是绝对值
由于上述各种原因，first_visit 数据很难做到 100% 精确。它更适合作为一个趋势指标，用来判断新增用户的变化方向，而不是做财务级别的精确统计。
总结
first_visit 是 Firebase/GA4 中一个重要但不够精确的指标。它依赖于设备本地存储和网络上报机制，容易受缓存清理、多设备使用和数据延迟等因素影响。如果你在分析新增用户时发现和预期有差异，不必过于焦虑，这是统计机制本身的特性。更推荐结合 user_id 做用户合并，并把 first_visit 当作趋势参考，而不是绝对准确的数据。
