使用 Google Analytics的高级网站分析(笑哥共享网) Cloga

    使用 Google

    Analytics 的高级网

    站分析(残本)

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    译者：Cloga Chen

    作者：Brian Clifton使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    目录

    使用Google Analytics的高级网站分析(第二版)所获得的赞誉 ............................................. 4

    致谢 .................................................................................................................................................. 5

    关于作者........................................................................................................................................... 6

    序言 .................................................................................................................................................. 6

    导论 .................................................................................................................................................. 7

    谁应该阅读本书 ....................................................................................................................... 8

    本书涵盖了什么 ....................................................................................................................... 8

    Google Analytics个人资格优惠券 .......................................................................................... 9

    怎样联系作者 ........................................................................................................................... 9

    第一部分 衡量成功 ....................................................................................................................... 10

    第 1 章 为什么理解网站流量对企业很重要 ....................................................................... 10

    网站测量——为什么要这样做？ ................................................................................. 10

    网站分析能提供的信息 ................................................................................................. 12

    从哪里开始 ..................................................................................................................... 13

    网站分析能帮你做出的决策 ......................................................................................... 14

    网站分析的ROI ............................................................................................................. 15

    网站分析如何帮你理解网站流量 ................................................................................. 16

    网站分析适合哪里 ......................................................................................................... 17

    哪里能得到帮助 ............................................................................................................. 17

    概要 ................................................................................................................................. 18

    第 2 章 现有的方法及其准确性 ........................................................................................... 18

    网站分析中的cookies.................................................................................................... 21

    理解网站分析数据的准确性 ......................................................................................... 21

    改善网站分析数据的准确性 ......................................................................................... 33

    网站分析业对隐私权的思考 ......................................................................................... 34

    概要 ................................................................................................................................. 35

    第3章 Google Analytics 的特性、优势和局限 ................................................................ 35

    Google Analytics的主要特点和功能 ............................................................................ 35

    Google Analytics如何工作 ............................................................................................ 41

    Google Analytics不能做什么 ........................................................................................ 42

    Google Analytics与隐私 ................................................................................................ 44

    Google Analytics有什么不同？ .................................................................................... 46

    什么是 Urchin？ ............................................................................................................. 47

    概要 ................................................................................................................................. 50

    第二部分 使用Google Analytics报告 ......................................................................................... 50

    第4章 Google Analytics 界面的使用 .................................................................................. 51

    发现性与内部报告入口 ................................................................................................. 51

    逛逛你的周围：报告布局 ............................................................................................. 53

    第5章 报告解释 ................................................................................................................... 68

    控制台概述 ..................................................................................................................... 69

    热门报告 ......................................................................................................................... 70

    理解页面价值 ................................................................................................................. 91

    页面标签与服务器日志.................................................................................................19使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    理解数据采样 ................................................................................................................. 97

    概要 ................................................................................................................................. 98

    第三部分 Google Analytics实施 .................................................................................................. 99

    第 6 章 起来与Google Analytics一起奔跑 ......................................................................... 99

    创建你的Google Analytics 账户 ................................................................................... 99

    标记页面 ....................................................................................................................... 101

    备份：在本地保存数据副本 ....................................................................................... 105

    账户及配置文件的使用 ............................................................................................... 107

    代理商和托管服务提供商：设置客户账户 ............................................................... 112

    获得AdWords数据：链接到你的AdWords账户 .................................................... 112

    实施前的常见问题 ....................................................................................................... 118

    概要 ............................................................................................................................... 119

    第 7章 高级实施 ............................................................................................................... 120

    _trackPageview：Google Analytics的主力 ............................................................... 120

    跟踪电子商务交易 ....................................................................................................... 125

    广告系列跟踪 ............................................................................................................... 132

    事件追踪 ....................................................................................................................... 139

    自定义 GATC ................................................................................................................. 152

    设置关键词忽略偏好 ................................................................................................... 162

    概要 ............................................................................................................................... 163

    第 8章 最佳配置指南 ....................................................................................................... 164

    初始设置 ....................................................................................................................... 164

    目标转化和渠道 ........................................................................................................... 169

    为什么细分很重要 ....................................................................................................... 178

    选择高级细分VS配置文件过滤器 ............................................................................. 181

    配置文件细分：用过滤器细分访问者 ....................................................................... 182

    报告细分：用高级细分(高级群体)细分访问者 ................................................... 193

    概要 ............................................................................................................................... 200

    第 9章 玩转Google Analytics ........................................................................................... 201

    为什么要对现有的产品进行二次开发？ ................................................................... 201

    自定义可识别的搜索引擎列表 ................................................................................... 201

    为访问者、session和页面贴标签 .............................................................................. 208

    跟踪错误页面和死链接 ............................................................................................... 213

    跟踪PPC搜索词和出价词........................................................................................... 217

    跟踪来自 PPC网络的引荐连接 ................................................................................... 219

    网站内点击量分布图：区分指向相同页面的链接 ................................................... 222

    匹配具体交易与具体的引荐数据 ............................................................................... 224

    跟踪直接下载链接 ....................................................................................................... 227

    改变目标转化归属的引荐来源 ................................................................................... 228

    上卷报告 ....................................................................................................................... 233

    概要 ............................................................................................................................... 235

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    使用 Google Analytics的高级网站分析(第

    二版)所获得的赞誉

    网站分析已成为每一个网络营销人员必要的工具。但是，网站分析师不能单纯的提供大

    量的数据——更需要对数据做出解释，大多数情况下，还需要调整报告从而精确反映目的及

    目标。Brian Clifton 所著的《使用Google Analytics的高级网站分析》第二版就像一个全面的

    路线图，它能够帮助使用者从测量中获得更大的收益。同时，它也能为使用者提供必要的指

    导，使网络营销活动提升到新的水平。

    ——Chris Sherman，Search Engine Land的执行编辑

    无论作为工具还是实践，网站分析领域的发展都非常迅速。幸运的是，Brian Clifton 在

    更新第一版的过程中付出了艰辛的努力，因此，第二版成为所有想通过Google Analytics获

    得更大价值，以及希望对网站分析有更深入了解的人士必读的一本书。

    ——Ashley Friedlein，Econsultancy的CEO

    高级网站测量是惟一一本将高级管理和基本案例完美结合的书，尤其是有用的方式的一

    本书。它非常适合网站管理员、分析专家和营销相关人员等使用。

    ——Dan Drury，Bowen Craggs有限公司经理及金融作家

    公司网站效果的时报指数

    如果您正在寻找一个实施和思考网络营销优化的实用战术指南，不要再观望，Brian

    Clifton已经用他的勤奋、工作职能、KPI等等对这个问题作出回答。

    Brian自进入网络营销领域起，就开始从事研究和指导网站优化工作。他从实战角度说

    明了如何最有效的使用免费而有力的工具，而这一点是每一个网站所有者都想了解的。对于

    涉及如下的一些问题，这本书同样提供了相应的指导：

    如何处理网站数据?

    如何使用数据报告？

    如何测量促销代码和折扣价格的影响？

    如何确定回报？

    ——Jim Sterne，网站分析协会的创始人、主席

    当企业想要以最小的投入获得最大的回报时，Brian提供了从我们的网站及营销活动中

    获得更多机会的、大量现实世界中的例子。保证你未来的工作——购买、阅读并且实施这本

    杰出的书上的所有技术。

    ——Bill Hunt，搜索引擎营销公司，合著者

    如果你正在选择一本深入解析流量转化的指南，别再观望了。Brian解释了如何使访问

    者与数据分析内容相交互，并在此基础上做出明智的决定。如果想要通过数据驱动的决策，来改善盈亏结算线，那么这本将是最佳的选择。

    ——Hessam Lavi，前Google搜索质量团队领导人

    Brian 在Google工作时，是 Google Analytics领域的佼佼者，能超越他的人寥寥无几。

    他的书精益求精，其中包含许多成功使用Google Analytics的案例。不仅如此，这本书中的

    许多原则和有效的想法不仅能在Google Analytics中使用，还可以应用到其他任何的分析工

    具中。

    分析的最大挑战是如何让使用者参与进来，如何让使用者对分析过程产生兴趣。KPI

    过程简单易懂，应用范围广泛，是解决这一问题的最佳途径。

    ——Steve Jackson，Kwantic的Business Insights的经理，Cult of Analytics的作者

    Brian是最了解网站分析领域的人之一。他将他多年来与不同客户的工作经验倾注在这

    本书中。向你提供了想要知道的关于Google Analytics 的每一件事，对于每一个想要从网站

    分析数据中获得可操作性的见解的有价值的资源。

    ——Anil Batra，Search Analytics副主席，POP

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    Brian 在这本书中分享了网站分析的丰富经验， 提供了最大化利用Google Analytics的清

    晰的配置步骤，同时，也提供了表达这些概念的支持信息。具体事例与学习情境的结合提供

    了两者的最佳组合。超越基础测量及获得线上优化的必读。

    ——Stephan hamel，immeria.net的CEO 及首席顾问，网站分析协会理事

    这本书拥有一切!它解释了营销人员需要理解的东西，并且指导的内部分析小组(或自

    己实施)，通过现实世界的分析和应用的例子，这本书使你不再仅仅是收集数据。使用这本

    书作为改善你的业绩和业务的指南。你不能输!

    ——Sara Anderrson， Search Integration AB的CEO 和高级策略师以及斯堪的那维亚搜索

    引擎专业组织(SEMPO)主席

    Brian 强调了在安装中最重要的事情，以及如何利用最重要的，但是未被充分利用的

    Google Analytics的功能比如目标、渠道、高级群体和事件追踪。

    ——Dave Chaffey博士， 数字化营销的作者以及 Marketing Insights有限公司的战略顾问

    致谢

    因为第一版，这个第二版既是非常有益也是非常困难的工作。第二版开始是一系列简单

    的更新，但是，结果变成了完全重写的内容——这是我希望完成一本有价值的书的沉醉。

    我从不认为我是一个天生的作家。 无休止的折腾每一句话， 我渴望完美， 最起码是恰当。

    第一版是我在Google每天工作12 小时时写的，花了我8个月的时间完成(主要在火车和飞

    机上，或者在遍布欧洲的不同旅馆房间里，或者在美国) 。这次组织好自己的时间并且更加

    沉醉(如果可能)并且在六个月时间内完成了第二版。我的非常支持的合作者、Sara、朋友

    和家人的放松几乎是显而易见的。

    然而，写作的过程仍是愉快的。事实上，我已经期待我的下一部作品，尽管我还没有决

    定将写什么!但是，我不是在唱独角戏，许多人也乐于贡献自己的时间使这本书比第一版更

    好。

    首先， 特别要感谢Google的 Alex Ortiz-Rosado、 Nick Michailovski和 Tomas Remotigue，他们对我对Google Analytics多年的内部工作的知识和理解有巨大的贡献。他们都工作到很

    晚，并且用他们自己的时间来对这本的完整性进行检查，并且扩展这本书的技术方面。Alex

    是我很赞赏的技术编辑。 他对细节的敏锐目光和解释一些Google Analytics复杂问题的耐心，使我能写作更全面的书。

    重要的反馈、帮助和头脑风暴也由 Shelby Thayer免费提供， 他是一名网站分析从业者、狂热爱好者、拥护者、为宾夕法尼亚州立大学工作的全面优秀的个人。Shelby亲切的校对并

    注释了本书的每一页，以确保内容是相关及连续的。

    还需要感谢：Direct Performance 的 Leonardo Naressi和 Eduardo Cereto对 Flash 事件追

    踪的专业知识和建议；POP的Ophir Prusak，他提供了在将Google Analytics和网站优化工

    具结合在一起时的详细解释和解决方法；Bowen CraggsCo.Limited的 Dan Drury和

    Abdurashid Atahanov，他们输入了在大型企业中的有效的KPI策略；VKI工作室的Neal

    McGann和 Andre Wei，他们分享了网站优化的经验；ROI Revolution的Jeremy Aube，他对

    Google Analytics授权顾问(GAAC)社区的持续支持；Sara Andersson，她对于线上线下营

    销的慷慨的建议和战略思考，并且分享了搜索营销、社会媒体参与以及对一般生活的观点；

    Avinash Kaushik，他检查了这本书，我很荣幸请到他为本书作序；Mikael Thuneberg、Nikki

    Rae(Fresh Egg Ltd.)、Eran Savir(Kampyle)、Ravi Pathak(Tatvic)，他们提供了第12 章中个案

    研究的内容；GAAC网站的所有成员，他们有启发性的讨论、经验以及在为他们的客户实

    施 Google Analytics的想法。

    最后但并非不重要，非常感谢 Wiley出版团队：Willem Knibbe醉心于这一主题，这意

    味着我经常为了第二版的创造去拜访他；Tom Cirtin 保持了结构和内部自始至终的一致性；

    Dassi Zeidel、Linda Recktenwald 以及Jen Larsen，还有 Wiley的许多其他人，他们的工作是

    在后面不知疲倦帮助我创造和推敲那些我希望你了解的愉快的内容丰富的阅读。最后，这是

    我的任务，什么可能是人们最渴望的主题。

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    这是一个非常长的名单，来自世界各地的人们(最少七个国家)帮我构造、扩展和改进

    提供的内容。我希望我没有漏掉什么人。

    关于作者

    Brian Clifton 博士生于英国的曼彻斯塔，现在生活在瑞士

    他是国际公认的Google Analytics专家，为全球的客户提供网

    站性能优化的咨询。 (来自网站开发和搜索引擎(SEO)背 景 ，他从 1997开始在这个领域工作。 )他的公司是Urchin 软件公

    司的第一个英国合作伙伴，Urchin 软件公司后来变成了

    Google Analytics。

    2005年， Brian以欧洲网站测量经验的第一人的身份加入

    Google。作为Google欧洲、中东和非洲网站分析的前主管，他提出通过并在泛欧洲组建了一个产品专家团队。目前，他

    是Omega Digital Media的CEO和资深策略师。

    1991年，Brian 在英国布里斯托大学获得化学理学学士，1996年，同样在这里他获得了物理学及理论化学博士。接着

    以一名博士后研究者工作，最终在一些期刊上发表一些科技

    论文，包括 Molecular Physics、Colloids and Surfaces以及

    Langmuir。与此同时，他也是一名国际举重运动员，代表大

    不列颠参加欧洲和世界锦标赛。

    九十年代初，在学校中研究科学，意味着见证了网络惊人的开端。1991 年，Tim

    Berners-Lee，一名在瑞士CERN 实验室中工作的科学家，在学术界开发了第一个网络浏览

    器和服务器，播下World Wide Web(万维网WWW)的第一颗种子。

    尽管，Brian很快了解网络的通信潜力，但是，思考网络的商机花费了他一段时间。1997

    年，他离开了学术界，成立了Omega Digital Media，一家专注于为想要利用新的数字媒体的

    企业提供个性化服务的英国公司。

    离开化学研究(以及举重)领域之后，Brian继续写作，或者是他的博客、Measuring

    Success(www.advanced-web-metrics.comblog)、作为一个访客在业内论坛， 或者通过白皮书。

    Brian 在英国哥伦比亚大学获得了助教称号，由于他对维护网站分析成就奖的模块教学

    的贡献。你也能听到他在世界各地的许多会议上的演讲，在这些演讲中，他讨论了数据驱动

    的网络战略以及网站优化。

    序言

    让我们以这样一种方式开始。这是极好的一本书。

    如果你正站在书店里浏览这篇序言，那么马上跑到柜台前购买它吧。你不会后悔的。我

    保证。

    如果你已经买了这本书，并且已经开始阅读，那么我向你保证，这是一次愉快的享受。

    你多久能听到一本关于数字的书？

    Brian 更新了《高级网站测量》，这让我很兴奋。其核心原因是我个人热爱网络、我确

    实爱死网络了， 它在不断发展。 主要的网站分析工具像Google Analytics理所当然也要发展。

    就在去年Google Analytics 已经发布了相当奇妙的功能比如智能(用于控制限度、统计

    算法、预测和敏感性分析，以帮助识别关键的知识)，自定义变量(现在你能使用之前不可

    能的方法收集网站及访问者的元数据)，开放的API(现在你能随心所欲的以任意的方式来

    分析、解释和显示你的数据) 等等。 请注意： 我还没有提到我所钟爱的分析技术， 高级群体!

    尤其是当你有巨大的权利来完成你的布置时，Brian的书将成为你成功的关键。

    五年以前，当我在 Intuit 工作时，我遵循 1090 法则。简单来说，对于你想要进行的每

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    一百美元的网络智能决策的投资，你应该在技术上投资 10 美元，而在人员上投资 90 美元。

    经过考虑后，这一法则在今天更加正确。你能使用免费工具的组合来进行网站分析、调查、竞争情报分析以及几乎你能想到的任何其他事情。 这些工具所不能做的是像它们所承诺的那

    样，最大限度使用它们所需要的专业知识和技巧。

    这正是 Brian的用武之地。

    Brian 毕生都在网站分析领域(是的，好吧，终生就是互联网岁月!)。作为一个从业

    者他有深厚的专业知识。他曾在 Google 工作，当他与世界上一些大公司合作，帮助他们测

    量他们认为不可能测量的东西时，也帮助和影响和 Google Analytics。在过去几年中，通过

    他的咨询工作，他实现了全职工作的最后的挑战。

    我无法想象任何人能够在陪我们从报告菜鸟蜕变为分析精英的过程中，比他做的更好。

    《使用 Google Analytics的高级网站测量》从轻松的小知识，基础的解释开始，使你熟悉了

    数据的新世界。接着，它缓慢而稳步的向上进入了高潮，在这里你能与数据共舞。

    我有幸写了两本网站分析的书，并且我也从Brian 的书中学到很多Google Analytics 的

    东西。我相信你也会有类似的经历。

    让我们以这个观点结束：在我们的世界中获得数据是容易的。如何创造性的利用这些数

    据来使你的企业做出商业决策、赚钱、使你的顾客满意，则不那么容易。

    这本书将使这个不简单的旅程更简单。

    祝你好运!

    Avinash Kaushik

    《web分析 2.0 和网站分析：每天一小时》的作者

    Google的分析传道者

    导论

    尽管网络诞生于1991 年8月，但是直到1995年才用于商业。早期的网站很有趣，一个

    小logo、几张图片和联系方式就构成了网上业务的基础。我的第一个网站就是那样——只有

    我在布里斯托大学的简历。后来，许多公司决定复制(更有甚者，扫描)他们的文件目录和

    宣传册，并将这些信息都放到网站上。虽然网站的内容更多，但是用户体验很差，没人真正

    测量转化。 至多是有人跟踪点击量(hits)，没有人真正理解， 虽然人们假设这是访问(visits，这是不正确的)。

    到了2000年，随着互联网的迅速发展，人们似乎突然意识到网络作为查找信息的有效

    媒介的可能性；使用互联网的访问者的数量增长飞快。许多企业开始思考一些基本问题，比

    如“拥有网站的目的是什么？”并且考虑如何为他们的网上业务建立相关的内容。这些改善了

    用户体验。接着，随着宽带应用的兴起，那些组织想要吸引网络上的大量受众。于是，产生

    了搜索引擎营销(SEM)的快速发展。

    现在，因为企业正在接受不断增长的网上业务的重要性， 他们准备在这方面投资。 但是，一个企业在这方面应投入多少钱和资源？例如，网站应采用十种语言、接受五种货币、能在

    来自六种不同的操作系统(包括手机)的访问者的四种浏览器中运行吗？网站应如何营销，哪个渠道最有效，我们能够预测下一次营销活动的投资回报吗？

    回答这些问题需要数据及测量工具，简而言之，就是网站分析工具，比如Google

    Analytics，的作用——研究在线体验并改善。

    但是，应测量什么，准确性如何，如何衡量一个业务？换句话说，你如何衡量成功？通

    过最佳的实践原则，我成为了专业的从业者，这本书使用现实世界中的案例来说明，如何使

    用 Google Analytics。这本书不仅仅包括安装和配置向导，还包括如何将数据转化为使你理

    解你的网站用户体验的信息。通过这种理解，你能接下来建立企业行动项目，推动改善访问

    者的获得(既包括线上也包括线下)、转化率、回访率、顾客保留、最终是你的账本底线。

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    谁应该阅读本书

    正如我的一位朋友和导师曾对我说过的，“高级的网站测量是打好基础并用聪明的方式

    使用它。 ” 我希望我已经明白了这句话! 它浓缩了关于网站分析方法及这本书的全部。 因此，我试着使这本书的主题对广泛的读者来说是易于理解的——基本上适合于对使网站更好的

    工作有商业兴趣每一个人。总之，衡量成功是每个人的普遍期望。

    这本书的内容不完全是面向网络菜鸟，但也不是面向工程师的——我本身就不是一个工程师。

    Google Analytics 的安装、配置或使用并不需要工程师!更重要的是，我希望这本书对业务

    数据的现有用户和网站测量领域的新读者都有吸引力。

    正如标题所表达的， 这本书适用于不满足于简单计算点击量的人。 这些人被分为三个用户组：

    营销人员 这些用户有使用搜索引擎营销(付费与自然搜索) 、电子邮件营销、社会搜索

    (social search)、公共关系(PR)及联盟管理经验，但是，还没有设法找到一个统一的测量

    工具来一起比较这些方法。对这组用户，大部分章节应专注于将你的分析技术与营销技术整

    合起来，并不需要编码能力。

    网站站长(管理员) 这些用户是经验丰富的网站建设者，他们有能力设置和授权网站的修

    改。对于这组用户，这本书提供了需要你修改网站页面内容的部分和练习；毕竟，网站分析

    是关于使用可靠的指标作为向导来推动改变的一切相关内容。因此，关于 HTML(阅读浏

    览器源代码的能力)以及JavaScript的知识是需要的。

    高层管理者 这些用户是决策者，他们需要为他们企业准备好的数据驱动策略和行动计划的

    指导。我希望为这些读者提供网站分析能做什么和不能够做什么，特别是为他们提供建设一

    支有效的Google Analytics 测量团队所需要的资源和时间表。对于这组用户，我的目标是提

    供做出“明智的决策”的必要信息。

    通过更好的理解网站的访问者，你将可以像激光一样精确的定制自己的网页内容和营销预算，并获得更高的投资回报。我也将讨论其他地方没有涉及的高级的配置(第九章，玩转Google

    Analytics)。这些将为你提供对网站访问者的更好理解，从而你可以深入那些对你的公司的

    有意义的测量指标。我在尽可能多的地方插入高级用户现在仍在使用的真实案例。

    你能用几种方式使用本书。最直接的(推荐的)是从头开始，然后遵循所有的步骤来完成和

    逐步建立你的知识体系。另 一 种方式， 我用心的设计了这本书，因此，你可以跳过一些内容，直接钻研需要的章节。为了有助于这种方式，我通常推荐书中或其他来源的内容来进一步阅

    读。但是，我不推荐你不复习前几章(1-3 章) ，因为，这些介绍对网站测量的方法非常重

    要，比如，准确性和隐私考虑。网站分析仍是一个新生的行业，我积极的写关于 Google

    Analytics的博客，本书的内容及测量问题一般都在www.advanced-web-metrics.com上。你能

    在 Twitter (@brianclifton)上了解到我的想法和我近期正在读的东西。你能从每一章的推荐链

    接下载所有出现的代码例子。

    你能学到什么

    你能学到如何以最佳的方式实施和使用 Google Analytics。我故意强调使用这个词，因

    为，这是本书的主要目的。即，你将学习如何利用Google Analytics来优化网站——在市场

    营销、用户体验和最终转化方面，都建立在坚实、可靠的数据基础上。

    本书涵盖了什么

    《使用 Google Analytics的高级网站测量》的知识体系和结构框架。

    第 1 章：网站流量的重要性 其中包括三个方面：网站测量的基本知识，网站测量的

    应用范围以及网站测量的意义。

    第 2 章：网站流量现有的方法及准确性评价 提供了通过网站分析能够测量什么以及

    网站分析的局限性等背景知识。

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    第 3章：Google Analytics的特点、优势和局限 关注 Google Analytics的作用。

    第 4章：Google Analytics界面的使用 漫步于用户界面之间，强调了主要功能。

    第 5章：报告解释 详细回顾了你需要了解的主要报告。

    第 6章：起来与 Google Analytics一起奔跑 使你能够很快成长并开始基础的安装。

    第 7章：高级实施 带你超越基础，给你网站活动的更完整图像。

    第 8章：最佳配置指南 为你提供了定义成功的标准(KPI)以及分割数据的知识。

    第9章： 玩转Google Analytics 给你一些为Google Analytics添加额外功能的横向思维。

    第 10章： 关注关键绩效指标(KPI) 是关于你如何专注于对你最重要的指标——KPI，以及建立它们所需要的步骤。

    第 11 章：现实世界中的任务 通过想你展示如何识别和优化性能较差的页面、网站搜

    索及线上、线下营销，启发你的分析技能。介绍了作为验证假设的工具的网站优化工具。

    第 12章：Google Analytics与第三方应用程序的集成 介绍了如何让通过捕捉cookies

    或使用新的Google Analytics导出API集成数据。

    附录 1：正则式概述 提供了理解正则式的介绍。

    附录 2：有用的工具 介绍了一些帮助你实施和使用Google Analytics的有用工具。

    附录 3：建议进一步阅读 收集了可以帮助你的书、博客和其他网络资源。

    Google Analytics 个人资格优惠券

    民主化网站分析数据是Google Analytics初步通过的战略的一大部分。在2007年，当我

    在 Google 时，我们确实想要看到这些有用的数据在销售、营销、公关和高管——对改进公

    司的网站有兴趣的任何人之间共享。

    但是，提供对数据的大规模访问带来了另一个问题：人们不知道如何解释数据或下一步

    做什么。可以用来帮助人们的网站分析教育存在严重的缺失。我知道我能通过写这本书促进

    它，另一个雄心是建立一个Google Analytics的在线学习中心。

    因此，逻辑上的下一个步骤是开发分级的内部培训系统的网络版本，以便任何人，不仅

    仅是 Google 员工，可以通过在线课程学习，并且通过考试来向同行或潜在的雇主证明他们

    的分析和针对具体产品的技能。

    我们在 2007 年底开始建设 www.conversionuniversity.com 在线学习中心，并且在 2008

    年 11月开发了Google Analytics个人资格。这是团队取得的巨大成就，作为其中的一员我很

    自豪。

    虽然，这不是一个有很好学习环境的课堂研讨会——你不仅能学到必要的技巧，而且还

    能从训练者那里获得专家意见(也有时间在喝咖啡直接当面请教! ) ——这并不总是可能的。

    幸运的是，这本书、conversionuniversity.com 和 Google Analytics 个人资格帮助用户学习

    Google Analytics，然后实际证明他们的熟练。如果你没有参加这个测验，我鼓励你在读完这

    本书后不久这样做。使用最后一页的优惠券获得五折优惠，送完即止。

    怎样联系作者

    欢迎你提供这本书或任何网站测量及优化相关内容的反馈。 你可以通过以下方式联系我：

    ·网站：www.advanced-web-metrics.com

    ·这本书读者的 LinkedIn 互动小组：

    http:www.linkedin.comgroupInvitation?groupID=66386

    ·Twitter：http:twitter.combrianclifton

    ·LinkedIn 个人资料：http:uk.linkedin.cominbrianclifton

    ·Facebook 个人资料：http:www.facebook.combrianjclifton

    Sybex 努力为你提供工作所需的最新工具和信息。 请查看他们的网站： www.sybex.com，如果有需要时，我们会发布补充这本书的额外内容或更新。在搜索框中输入 advanced web

    metrics(或输入本书的ISBN—9780470562314)，点击到本书的更新页面。

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    第一部分 衡量成功

    人们经常引用凯尔文勋爵的话来说明为什么测量如此重要：“如果你不能测量它，那么

    你也无法改进它。”这句话是网站分析的最终目的。通过使你从来访者的角度确认什么有效

    及什么无效，网站分析是成功运行一个网站的基础。即使你做出了错误的决定，网站分析提

    供了反馈机制，使你能够很快认识到错误。

    在第一部分，你将学到下面的内容：

    第一章 为什么理解网站流量对企业很重要

    第二章 哪些方法是可行的

    第三章 Google Analytics适用于哪里

    第 1 章 为什么理解网站流量对企业很重要

    网站分析是时刻检查网站的体温计，持续检查并监视网站的健康。作为一个方法，它是

    为了改进网站体验而进行的研究，没有它你是盲目的。否则怎么确定你的搜索引擎营销能否

    有效的获得最多的可能受众，消极的博客评论是否有损转化？你的网站有很好的用户体验，鼓励参与和回访，或是访问者仅在你的网站看了一页就跳出了？

    在第一章中，你将学到：

    你能从网站流量分析中获得的信息种类

    网站分析能帮助你所做出决定的种类

    网站分析的投资回报率(ROI)

    网站分析如何帮助你理解你的网站流量

    在企业中网站分析适合哪里

    网站测量——为什么要这样做？

    这是一个显而易见的问题，也有一个显而易见的答案——正如我在第一部分开头所引用

    的 19 世纪的科学家凯尔文勋爵的话。但是，这个问题仍在一个企业谈论网站性能的初步会

    议上被提及。运用一个测量工具来评估网站的效果是简单的——每个企业主经理都明白测

    量的重要性，但是“为什么在我们的企业中需要另一个测量工具？”

    最常见的担心是数据过载——收集更多的信息只是因为你能不可避免的导致混乱，而不

    清晰。特别是当你的网站是独立的，即，不与你的其他业务整合时——常见的问题是你的网

    站是否是一个非交易型网站。因此，当决定一个网站测量策略时的一个重要的早期步骤是定

    义网站测量能为企业带来的价值。无论你的网站是否是一个交易型的网站，你都能达到这个

    目的(见第 11 章“现实世界任务”中“非电子商务网站的货币化” ) ，尽管在这里我用交易

    型的例子来说明价值，因为，这在第一次接触时，易于接受。

    图1.1是一个旅游网站优化网上预订过程 (访问者为了预订所选择的度假所需要的步骤)

    后所获得的改善。(在Google Analytics术语中，预订流程的步骤被称为渠道——直接与企业

    中的销售渠道相类比。 )

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    图1.1 某旅游网站优化前后的转化率变化。最佳拟合线仅供参考

    你可以看到，预订流程的的改变花了几周时间来实施(客户对一次接受所有建议信心不

    足! ) ，但是，累计效应是巨大的——预订转化率增长了383%。用货币来衡量，这等于年收

    入增加750万美元。

    图 1.2是网站测量价值的第二个例子。在这个例子中，测量工具能在一个网站提出新设

    计后很快发现问题。实际上，这个新网站错误的指定了服务器重定向，这导致流失了48%

    的搜索引擎流量并且损失了21%的销售收入。在弄清了问题之后，客户的访问者和收入在

    四周内恢复到之前的水平。

    图 1.2在推出新设计后的搜索引擎流量损失

    如果你的网站是经营策略的主要部分，那么，网站测量也应是重要的策略。双方的重要

    性是相关的——即，网站对你越重要，网站测量工具也越重要。这些工具能用来识别机会、测量有效的改进、并且在事物出错时突出它们。

    术语表

    在这一阶段，熟悉一些Google Analytics的术语对你来说是有用的。以下是一个简短的

    摘要。更多的完整列表见：

    http:www.google.comsupportgoogleanalyticsbintopic.py?topic=11285。

    跳出的访问者 在网站上仅查看一页而没有任何进一步动作的访问者。一般认为，这是

    一个不好的体验。

    广告系列 付费广告系列的名字，比如， “图书销售”(付费搜索广告系列)， “春季销售”

    (横幅广告系列) 、“ 一 月新闻信件”(发送电子邮件) 。

    Google Analytics跟踪代码(GATC) 必须在网站的每一个页面添加这段代码，Google

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    Analytics才能收集和报告访问数据。这也是“页面标签”的一种。

    目标转化 通常简写为“目标”或“转化” ，是网站所期望的一种行为，被定义为比单

    纯的浏览更有价值。例如，一个“购买确认”页(访问者转变为客户)、“谢谢您的注册”页

    (访问者变成潜在客户) 、下载页面或者在线演示(访问者参与了交互) 。

    渠道 导致一个目标转化的定义良好的流程(最常见的页面)，例如，结账系统。

    目标网页(Landing page、Destination page) 访问者访问网站所到达的第一页。也被

    称为“进入页(entrance page)”。

    媒介 在广告系列跟踪中，媒体表示你的网站访问者获得你的链接的方式，比如，搜索

    引擎来说的“自然搜索”和“每次点击收费” ，新闻信件的“电子邮件”和“PDF”，链接到

    你的网站的“推介”以及在浏览器中直接输入你的网站的“直接点击”。

    引荐网址 推荐访问者来到网站的HTML页面的URL，即，访问者点击后带他们来到

    你的网站的外部页面。

    投资回报(ROI) 计算公式为：(收入-成本)成本，以百分数表示。

    会话 又称“访问”或“访问者会话”，一段时间内访问者以网站的交互作用。访问者

    关闭浏览器或 30 分钟以上没有活动，则会话结束。可以修改会话的超时值(见第七章“高

    级应用”) ，尽管30分钟是不成文的行业标准。

    网站搜索 网站的内部搜索工具(内部搜索引擎)，主要用于有大量内容的网站，以改

    善用户体验，即更快的找到信息。

    来源 在广告系列跟踪中，来源是推介的来源，例如，google.com,yahoo.co.uk，新闻信

    件的名字或者是推介网站的名字。

    URL(统一资源定位符) 识别网络精确地址的方法。它是 Google Analytics用来跟踪

    和报告网站页面浏览活动的方式，例如，http:www.mysite.comproductswidget1.php。URL

    通常由四部分组成：协议类型(HTTP)、主机域名(www.mysite.com)、目 录 路 径(products)

    以及文件名(widget1.php)。

    网站分析能提供的信息

    为了在网上进行有效的商业活动，你需要不断完善和优化你的网络营销策略，网站导航

    和页面内容。一个性能低下的网站将降低你的ROI，损害你的品牌。但是，你需要理解什么

    是性能低下——你的营销活动的目标、你的产品或服务的消极评论或者访问者到达后，你的

    网站的转化能力。网站分析提供了收集这类信息的工具，这使你能够比较效果。

    请注意，我故意使用了工具的复数形式。这是因为，网站分析这个词包含了需要不同方

    法或数据收集技术的众多领域。例如，站外工具用来测量你的潜在受众的大小(机会)、广

    告占有率(可见的)以及流言(评论) ，这些在互联网上作为一个整体发生。这些是相关的

    指标，无论你的网站的存在与否。相反的，站内工具测量访问者的站内活动、动机和网站的

    性能。这些直接与你的网站的存在相关。

    图 1.3大略的描述了站内与站外工具如何结合在一起。从服务提供商角度，方法的分离

    不像图 1.3所示是互斥的。 例如， hitwise、 comscore和nielsennetratings也有站内测量工具，而 google、yahoo 和 Microsoft 也有能力提供站外查询数据与它们的站内工具相补充——例

    如，请看一下Microsoft的孵化实验室资源

    (http:adlab.microsoft.comAdLab-Resources.asp) 、Google 搜索解析(Google Insights，http:www.google.cominsightssearch) 。

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    图 1.3 站内与站外网站分析

    站内与站外网站测量方法有明显的不同，这导致了结果的巨大差异。甚至对于一些基本

    的网站数据有极大的不同，例如，网站接待的访问者数或者综合浏览量(页面浏览量) 。这

    对网站所有者、媒体购买者和市场营销相关人员等所有想要尝试调和这些指标这一无效任务

    的人们来说，是一个持久的并且不断恶化的问题。事实上，站外方法获得的指标不能与站内

    获得指标比较——这就像比较苹果与桔子一样，而且通常差异是比较大的。例如，+-100%

    是在平常不过的。

    每当面对来自客户的这个问题时，我都像下面这样总结不同：站外网站分析工具测量网

    站的潜在受众。它们是宏观工具，使你能够在更大的层面上，比较自己的网站与其他网站。

    站内望着你分析工具测量到达你的网站的实际访问者流量。 他们使你能有能力跟踪访问者的

    参与与交互作用，例如，他们是否转化为一个客户或潜在客户，他们如何到达那一步，或者

    他们在流程的那个步骤完全退出了。用一种方法测量另一种方法的影响是不符合逻辑的。站

    外和站内分析是互相补充的——不是完全竞争的。

    Google Analytics是一种站内访问者报告工具。从这里开始，当我使用网站分析这一统

    称时，我是指站内测量工具。

    从哪里开始

    如果你已经有过查看PPC广告系列数据的经验，那么Google Analytics只是简单的将报

    告扩展为能看到所有推介链接和访问者的行为。如果你是网站测量报告的新手，那么。最初，你将感到可用的信息量是惊人的。但是，听我把话说完——这本书将通过在你需要了解的重

    要方面给你指导，以快速而有效的设置和使用Google Analytics。

    如果你是第一次实施网站分析，那么，你需要了解初级的访问者指标以确定你的流量水

    平和访问者分布。初级指标的例子如下：

    ·每天有多少访问者

    ·平均转化率(销售、注册、下载等)

    ·访问量高的页面

    ·网站的平均访问时间及访问者回访频率

    ·平均的访问深度及不同的引荐网站有怎样的差异

    ·访问者的地理分布及他们使用什么语言设置

    ·网页黏性如何：访问者是停留还是直接跳出(单页的访问者)？

    如果你的网站是一个电子商务工具，那么你也会希望知道下面的信息：

    ·网站产生的收入

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    ·客户从哪来

    ·销量好的产品是什么

    ·销量好的产品的平均订单价值

    这些指标使你可以做出规划作为起点，这将增加你的知识。请注意，虽然，Google

    Analytics为你提供了如此便利的统计量但是不要使不断查看成为了强制性的习惯!因此，随着你的分析的深入，你将开始对数据提出更复杂的问题。例如：

    ·访问者的价值是多少？他们的来源如何影响这一点？

    ·网页的价值是什么？

    ·老客户与新客户对网站的使用有什么不同？

    ·引荐网站类型和广告系列来源对访问量与转化有什么不同影响？

    ·浏览的页面和引荐网址如何影响退出率？

    ·我的网站与访问者交互吗？

    ·网站内部搜索是否有助于转化？

    ·有多少访问者转化为客户，访问者转化为客户需要多长时间？

    所有这些问题都能用Google Analytics报告回答。

    假设图 1.4是适合大部分网站的标准模型。这说明绝大多数网站有个位数的转化率。为

    什么是这样，可以改善这种现象吗？可以肯定的说在我改善网站或仅仅是为了商务或乐趣浏

    览网站内容的十五年中，从用户体验的角度总是有改善的空间的——包括我的网站。最后，假如你能提供很好的产品或服务，访问者的用户体验将决定网站的成败，网站分析工具提供

    了研究它的方法。

    注：e-tailing group 所报告的平均转化率与Forrester Research2007 年 6 月及 Fireclick Index

    (http:index.fireclick.comfireindex.php?segment=0)的报告相差无几。

    亚马逊通常被引用为优化访问者到客户的转化率的基准标准。亚马逊 2009 年 1 月报告的转

    化率为 17.2%(来源：Nielsen Online，MarketingCharts.com)。

    图 1.4 2005-2007 年美国的平均转化率为2-3%

    来源：e-tailing group，2007 年 4月

    记住，网站分析是工具——而不是目的。它们不能告诉你为什么访问者以特定方式行动，或者你应采取何种改进。因此，你需要对报告分析进行投资；这意味着雇佣专家、训练现有

    员工、使用外部顾问或以上方式的结合。通常，你需要应用多种工具来获得“为什么”的原

    因。这包括客户意见工具的使用(调查、客户评分和反馈)，也包括站外分析测量(博客评

    论、社交网络议论和感情)。

    网站分析能帮你做出的决策

    没有行动的知识是无意义的。网站分析的目的是为你提供做出明智决策的知识，通过这

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    些决策你能不断调整你的网络策略走向更佳。因此，将改变作为你的指标策略的一部分是重

    要的，即，网站或营销的改变。这在理论上听起来简单，然而通常对于大企业来说，使所有

    利益相关者团结起来实施一个改变本身就是一个项目。因此，请在一开始就确保你有这样的

    能力，否则，你很快就会为你不求回报的努力而感到沮丧(在第 10 章“关注 KPI”中讨论

    了这一过程)。

    就参照点来说，任何企业花时间来计划关键绩效指标(KPI)是很有必要的。KPI 将网

    站访问者数据简化为对你来说清晰、可操作的信息。简而言之，KPI展示了你的企业所特有

    的衡量成功的关键因素。

    Google Analytics 为你提供建立 KPI的数据，有时能直接提供 KPI。例如，说“我们本

    周有 10000 个访问者”提供了一组数据。建立在其上的 KPI 可以是“我们的访问者数量每

    个月增长 10%”——这一指标说明事情看起来不错。大多数 KPI 是一个可操作的比率，分

    析师的作用是建立你的企业所特有的这些指标。我在第10 章谈论 KPI的建立。

    使用 KPI使你能够做出的典型决策如表1.1 所示。

    表1.1 基于 KPI的典型决策

    观察 行动

    一个畅销产品获得了比其他高20%的收入。 工作做得很好!奖励这个网络和营销团队

    来自自然搜索的日平均访问数比上周减少了

    一半。

    让SEO团队检查内容、重定向和网站结构的

    变化

    我们最佳的banner广告系列花费了5000美

    元，产生的销售总值为1000美元。

    撤掉这个banner广告

    如果我们在访问者注册后一周内发送跟踪邮

    件，那么在线购买将增加50%。

    确保电子邮件营销是你的商业策略的一部

    分，并且被你的网站分析工具跟踪

    70%的访问者积极的使用网站内部搜索。但

    是，大部分搜索结果是0，并且不产生一点收

    入。

    让ITweb团队研究内部搜索引擎的优化，以

    改善用户体验，提高销售、来自行业论坛的访问推动了目标转化(宣传

    册下载)，而付费搜索的访问者推动了交易。

    让营销团队获得更多的论坛访问者来推动品

    牌建设、影响力和目标转化。获得更多的付

    费搜索访问者来提供进一步的收入增长。

    尽管这一过程改善网站的性能，但是请记住，这些变化是一个连续过程的一部分——并

    不是一锤子买卖。即以AMAT的方式：

    ·获得访问者(A)

    ·评估网站的性能(M)

    ·分析趋势(A)

    ·测试改进(T)

    网站分析的 ROI

    Google Analytics是免费的数据收集和报告工具。但是，实施、分析、解释和对网站进行更

    改都需要消耗你的资源。你在网站分析上投资的数量取决于网站对你整个业务的重要程度。

    我应在这上面投资多少？

    Jim Stern 经常在他的eMetrics系列会议上(http:www.emetrics.org)说出这样的一句话：

    “衡量你的ROI的ROI是什么？”换句话说，你应在数据测量和分析上花费多少时间和努

    力，因为，大多数从事这一工作的人通常也有其他的职责，比如网站站长、网络营销人员、线下营销人员、网站编辑——甚至进行商业运作。毕竟，你需要专注于引导访问者从你的网

    站上产生收入或询价。

    我喜欢用下面的比喻：分析你的网站分析报告就像参加健身。除非你经常去，否则，不

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    要浪费你的时间，因为，你只会为之前几次所获得的微乎其微的效果而沮丧。我推荐每周至

    少去健身房三次(进行你喜欢的运动形式)。这样，由于定期的努力，将改善你的身体健康

    (我自己花费大量的时间健身!)。同样的，定期的网站分析对提供所需要的更改建议是必要

    的。否则，你有的不过是一个计数器——你将永远无法改进你的网站，因为，没有这样做的

    信息。

    计算网站分析投资的关键应该是以货币化的方式理解网站的价值——无论作为直接的

    电子商务网站，还是间接的引导营销或点击广告。营销人员是聪明的，但是他们不是算命的。

    为点击付费而不评估其效果是徒劳的。即使是昂贵的专家建议也可能是错的。更何况，现在

    有效的内容在未来会变质。利用网站分析，你能确定工作的效果，这对你的企业是值得的。

    表 1.2 展示了一个使用网站分析数据前后能获得什么的例子。在这个理论的案例中，目

    标是利用对访问者获取、结账渠道分析、退出点、跳出率和交互度测量等的理解，来增长线

    上转化率 1%。通过达到这一增长，利润总值(P)和 ROI(R)，如表最后两行所示，将分

    析放入相关背景中——即，利润将增长37500美元，同时，投资回报率将增长4倍达到50%。

    请注意，这仅是通过改善网站的转化率获得的——访问者获得成本不变。

    表 1.2 转化率增加1%的经济效益

    指标 符号 计算 前 后

    访问数 v 100,000 100,000

    每个访问的成本 c 1.00 1.00

    访问的总成本 cT v×c 100,000 100,000

    转化率 r 3.0% 4.0%

    转化 C r×v 3,000 4,000

    每个转化的收入 V 75 75

    总收入 T V×C 225,000 300,000

    非营销的利润率 m 50% 50%

    非营销成本 n (1-m)×T 112,500 150,000

    营销成本 cT v×c 100,000 100,000

    总利润 P T–(n+c) 12,500 50,000

    总的营销 ROI R PcT 13% 50%

    注：表1.2的Excel电子表格可在http:www.advanced-web-metrics.comchapter1下载。

    为了计算企业应在网站分析上花费多少时间，试着进行类似的计算：然后问一下你的老

    板(或你自己)多长时间的这种收入增长能支付你的工资。作为指导者，我与客户一起工作，从网站分析的实施、初步分析、形成假设、验证、解释和展示结果(前后比较)，所花费的

    时间是6 个月(这对一个企业通常是比较快，小企业更快一些)。如果你也能这样，将你的

    六个月薪水作为前期投资。当然，你的工作的复杂影响将持续更长时间，因此，改进的实际

    生命周期价值通常比这种计算所假设的更高。

    网站分析如何帮你理解网站流量

    正如之前谈到的，看80 多个 Google Analytics报告在最初似乎是灾难性的——简直有太

    多的数据需要在一次消化。当然，这些数据都是相关的，但是，根据你的商业模型，其中的

    一些数据对你更有意义。因此，一旦你获得了访问者数据，形成了你的报告，你可能想要看

    一些更小的子集——与你的潜在客户的关键接触点。为了帮助你提取访问者信息，你能设置

    Google Analytics的目标转化报告。

    确定目标可能是构建网站最重要的步骤——这使你能定义成功。目标转化是特定的、可

    测量，是你期望访问者离开网站前完成的动作。例如，对一个电子商务网站来说，明显的目

    标是完成交易，即，买一些东西。但是，并不是所有的访问者都将在他们首次访问时完成交

    易，因此，另一个有意义的电子商务目标是统计将商品添加到购物车中的用户数，无论他们

    是否完成支付——换句话说，有多少人开始购物过程。

    无论你是否拥有一个电子商务网站，你的网站都有一个目标。目标是与你的访问者建立

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    关系的任何动作或交互活动，比如反馈表的完成、订阅申请、博客帖子的留言、PDF白皮

    书的下载、查看特定页面或点击邮箱链接。目标是一些比简单页面浏览更有价值的东西。当

    你开始这项工作时，你可能会意识到你实际上有很多网站目标(在第八章“配置指南的最佳

    范例”讨论了定义目标)。

    定义明确的目标，可以简化你查看访问者数据，形成假设。目标转化成了一目了然的关

    键指标。例如，及时知道你有多少以及多少比例的访问者转化，使你能够及时确定网站的效

    果，知道你是否应该做点什么还是放松，并且使电脑继续为你做这件工作。

    网站分析适合哪里

    正如你所期望的，我认为网站分析应是宇宙的中心(嗯，至少是数字宇宙)——见图 1.5。

    网站分析既是研究工具也是反馈工具。例如，人们在网站寻找什么，他们如何看待你的产品

    服务——在购买前后？你是否有效的参与到数据营销中，潜在的客户很可能正在寻找你这

    样的公司来帮助他们。甚至你现有的客户使用网络来查找更新、你的联系方式、支持信息或

    者提交有价值的产品建议。甚至有值得考虑的求助者和投资者。

    当然，我是在说教——不然，你为什么读这本书？我想说的是对于一个新型的企业，网站应

    触及业务的所有部分。因此，你的网站分析工具应处在一个独特的地位，你的业务的各方面

    都能使用的统一的测量平台——统一的货币测量，可以这么说。

    图 1.5 在企业中网站分析适合哪里

    这并不意味着你强迫业务的的所有部分只是用一种测量工具。这是愚蠢的尝试。例如，客户

    分析(CRM或称客户关系管理系统的数据挖掘，)与几乎完全匿名的网站分析世界是完全

    不同的领域，因此，在图1.5中连结二者的是虚线。同样的，在社会网络中测量流言及品牌

    情感需要站外网站分析工具，这使用与站内网站分析不同的技术。

    尽管如此，仍有可能用统一的网站分析工具来支持业务的所有方面，在或大或小的方面，同

    时，在需要时用更加专业的工具来挖掘细节。

    哪里能得到帮助

    除了阅读这本书来扩展你的知识之外，你能通过许多自我帮助资源来深入了解 Google

    本身——事实上，这是可以利用的最大的网站分析免费资源。但是，因为 Google Analytics

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    的广泛应用(数百万账户)，也有大量的自助小组、论坛、爱好者以及一个Google Analytics

    官方授权顾问的全球网。

    Google提供的资源(免费)

    ·Google Analytics 帮助 在线的、可搜索的手册及参考指南：

    www.google.comsupportgoogleanalytics

    ·Google 转化学院 系统的学习使你能够胜任Google Analytics。Google Analytics个

    人资格(IQ)是熟练应用的证明。通过Youtube视频提供的循序渐进的课程能帮助你轻松准

    备这个测试：www.conversionuniversity.com

    · Youtube官方 Google Analytics频道 清晰简明的介绍其功能及在现实世界中的使用：

    http:www.youtube.comusergoogleanalytics。

    ·Google Analytics官方 blog 最新产品发布、最新消息、事件、转化学院、帮助中心

    等的新闻博客 http:analytics.blogspot.com。

    非 Google资源(免费)

    ·衡量成功 本书的官方博客和配套网站：http:www.advanced-web-metrics.com。

    ·Google Analytics帮助论坛 一个线性留言板。其成员是Google Analytics的用户(潜

    在的新用户)。Google授权的分析顾问经常参与，Google的支持团队偶尔也会参加：

    http:groups.google.comgroupanalytics-help。

    ·在附录 1中列出的大量其他论坛和博客

    Google官方授权分析顾问(付费)

    Google的商业模式为你提供了免费的产品，同时你也可以选择直接从你所在地区的授

    权顾问那里购买量身定制的专业服务包。如果你正在网站分析上投资，但是不能承担全日制

    的内部资源，那么你可以选择Google Analytics授权顾问(GAAC)的第三方全球网络。

    GAAC合作伙伴独立于Google，通常是多种服务提供商工具的专家、在业内有良好的

    业绩、提供付费的专业服务，比如，战略规划、自定义安装、现场或远程训练、数据分析和

    咨询等。GAAC的完整列表可以在：

    http:www.google.comanalyticssupport_partner_provided.html找到。

    概要

    在第一章，你学到了以下内容：

    网站分析能为你的企业带来的机会和利益 包括增加你的业务、提高效率和降低成本。

    你能从分析网站流量中获得的信息种类 包括访问者量、主要引荐网站、停留时间、访问深度、转化率、网站粘性、访问者潜伏期、频率、收入和地理分布，仅举以上几各个例

    子。

    网站分析能帮助你的决策种类 例如，blog访问者对你的网站的覆盖面和转化是否有

    积极的影响，哪种访问者获得渠道最有效，在什么程度上，这些将增加或减少，网站搜索是

    否值得投资，抑或本地的内容能否更好的服务海外的访问者。

    网站分析的ROI 了解在网站分析上投资多少时间和努力而不丢失你的目标，将有助于

    你专注于改善企业的底线。

    网站分析如何帮助你理解网站流量 通过关注围绕目标导向的网页设计的指标，你不仅

    能将注意力集中于自己的努力，还包括对访问者号召性活动。这简化了从观察访问者的模式

    中形成假设的过程。

    网站分析适合那里 将网站分整合进你的业务有助于使测量绩效时，每个人处于同一框

    架内。

    那里能得到帮助 近几年网站分析应用的增长， 导致了大量的资源的出现，你应在本书

    之外探索。

    第 2 章 现有的方法及其准确性

    网站分析可以难以置信的强大和有见地——与任何形式的传统营销相比， 有数量惊人的

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    信息可以利用。但是，危险在于对网站分析报告的肤浅理解；这就提出了准确性问题。

    成功的利用所收集到的海量信息的关键是习惯于你的数据——它能告诉你什么，不能告

    诉你什么以及其中的局限性。这需要对数据收集方法的理解。本质上，有两种常用的技术：

    页面标签(page tags)和服务器日志文件。Google Analytics是一种页面标签技术。

    在这一章中，你将学习以下内容：

    如何收集访问者数据

    页面标签与服务器日志文件的相对优势

    cookies在网站分析中的作用

    网站流量信息准确性的限制

    如何考虑网站分析与用户隐私问题的关系

    页面标签与服务器日志

    页面标签通过访问者的浏览器收集数据，并且将数据发送到远程数据收据服务器。分析

    用户从远程服务器查看报告(见图2.1)。通常通过放置在你网站上每一页内的JavaScript代

    码(被称为标签或信标(beacons))捕捉这种信息。一些服务提供商还添加许多自定义标签

    来收集额外的信息。这种技术被称为客户端数据收集，通常被外包、软件即服务(SaaS)服

    务提供商解决方案所使用。

    图 2.1 页面标签法的图示：页面标签向远程的数据收集服务器发送信息。因此，分析客

    户能查看报告。

    注：Google Analytics是一种SaaS 页面标签服务。

    日志文件指的是通过你的网站服务器收集数据而不是访问者的浏览器： 网站服务器将它

    的活动记录在文本文件中，通常是本地的。分析客户在本地服务器上查看报告，如图2.2 所

    示。 这种技术被称为服务器端数据收集， 捕捉对你的网站服务器提出的所有请求，包括页面、图片和PDF等，最常被单机授权的软件服务提供商所使用。

    图 2.2 日志法的图示：网站服务器把它的活动记录在本地的文件中。因此，分析客户能

    在本地服务器上查看报告。

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    在过去，服务器日志文件获取的便利性使这种技术成为了最被接受的、理解网站访问者

    行为的技术。事实上，大多数互联网服务服务提供商(ISPs)用他们的网站托管账户提供免

    费的日志分析(Analog、Webalizer以及AWStats就是一些例子)。尽管，这可能是人们首次

    接触网站分析的最普遍方式，但是，当涉及到测量访问者的行为时，这些免费工具太过基础，因此，在本书中不进行过多探讨。

    近年来，页面标签成为了最受欢迎的收集访问者数据的方法。不仅仅是因为从技术角度

    页面标签更容易实施，而且也极大的减少数据管理的需要了，因为数据由外部的 SaaS服务

    器(你的服务提供商)收集和处理，节约了网站所有者运行软件收集、存储和归档信息的费

    用及维护。

    请注意，当单独考虑时，两种技术都有自己的缺点。表2.1总结了二者的不同。一种普

    遍存在的错误观点是页面标签比其他方法技术上有优势，但是，正如表 2.1 所显示的那样，这取决于你如何看。但是，通过结合，二者优势互补。这被称为混合法，一些服务提供商能

    够提供。

    注：Google Analytics能设置为混合数据收集——请看第六章“起来与Google Analytics

    一起奔跑”中“备份：在本地保存你的数据” 。

    其他的数据收集方法

    尽管日志文件分析和页面标签是目前为止最广泛使用的收集网站访问者数据的方法，但

    是，它们不是仅有的方法。网络数据采集设备(数据包嗅探器)从路由器到黑箱设备收集网

    站流量数据。另外一种技术是使用一种网站服务器应用程序接口或者可加载组件(被称为插

    件，尽管这并不是严格正确的术语) 。这些程序扩展了网站服务器的能力——例如，增强或

    扩展了写入日志的领域。通常，收集到的数据实时传输到报告服务器。

    表 2.1 页面标签VS 日志文件数据收集

    方法 优点 缺点

    页面标签

    突破代理和缓存服务器——提

    供更精确的session 跟踪

    设置错误导致数据丢失——如果你

    对你的标签犯了个错误，数据丢失，那么你不能找回，重新分析

    跟踪 客户端事件 —— 比如

    JavaScrit、Flash、Web2.0

    防火墙能损坏或限制标签

    捕捉客户端电子商务数据——

    服务器端的访问会产生问题

    无法跟踪带宽或完成的下载——标

    签在页面或文件请求就确定了，而

    不是在下载完成时

    几乎实时收集与处理访问者数

    据

    无法跟踪搜索引擎蜘蛛——机器人

    忽略标签

    允许服务提供商为你完成程序

    升级

    允许服务提供商为你完成数据

    的存储和归档

    日志文件分析软件

    能很简单的对历史数据进行再

    处理

    代理和缓存不准确——如果一个页

    面是缓存的，那么在你的网站服务

    器的日志中没有记录

    不需要担心防火墙问题

    没有事件追踪——例如，没有

    JavaScrit、Flash、Web2.0跟踪

    能跟踪带宽和完成的下载——

    并且能区分完成的和部分的下

    载

    需要你自己的团队完成程序升级

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

    21 235

    默认跟踪搜索引擎蜘蛛和机器

    人

    需要你自己的团队完成数据的存储

    和归档

    默认跟踪旧系统的手机访问者 机器人访问的重复计数

    正如你所看到的， 一种数据的优点抵消了另一种的缺点。 但是， 除了免费软件工具之外，页面标签成为目前为止最广泛采用的方法，是因为其实施简单和较低的 IT 支出维护成本。

    网站分析中的 cookies

    页面标签方法使用cookies跟踪访问者。Cookies是网站服务器传送给浏览器的很小的

    文本文件，以便能跟踪用户在特定网站上的活动。访问者的浏览器在本地硬盘以名值对的形

    式存储cookies信息。持续的cookies(persistent cookies)当关闭浏览器后再打开时仍有效。

    会话cookies(session cookies)则只能在访问者会话(访问)你的网站时有效。

    对网站分析来说，cookies的主要目的是用于以后识别用户——通常使用匿名访问者编

    号。在许多情况下，cookies被用来确定一个网站有多少首次访问者或回访者，在每段时间

    内访问者回访多少次，访问间隔多长时间。除了网站分析之外，网站服务器也使用cookies

    信息来展现个性化网页。一个回访的客户将与首次访问者看到不同的页面，比如信息“欢迎

    回来”来给他们更个性化的体验，或者为返回用户的自动登录。

    下面是 cookies的一些信息：

    ·cookies是小文本文件(不超过4KB) ，本地存储，与访问的网站域相关。

    ·cookies信息能被你电脑的使用者通过记事本或文本编辑器应用程序查看。

    ·有两种cookies：第一方和第三方。

    ·第一方cookies由网站域创建。访问者通过在浏览器中输入URL或点击链接直接

    发出请求。

    ·第三方cookies在后台运行，通常由第三方域发送的广告或嵌入内容有关，而不是

    访问者的直接请求。

    ·对于第一方cookies来说，只有设置cookies信息的网站域能获得数据。这是所有 web

    浏览器的安全特性。

    ·对于第三方cookies来说，设置 cookies信息的网站域也能列出允许访问这一信息的

    其他域。用户并不包含在第三方cookies信息的转移中。

    ·cookies不是恶意的，不会损害你的电脑。用户可以随时删除它们。

    ·ie8 和Firefox 2 允许每个域最多有50 个cookies。其他的浏览器可能不同(Opera 9目

    前的限制是30，safari和Google的 chrome没有限制)。

    注：Google Analytics仅使用第一方匿名cookies。

    理解网站分析数据的准确性

    当谈到网站效果的标准时，网站分析是关键。但是，这种信息只有在你避免了与收集数

    据相关的一些常见错误时，才是准确的，特别是与多种来源比较时。

    偏偏，太多的企业对网站分析报告有肤浅的理解。毕竟，获得数字并不难。严酷的事实

    是网站分析的数据永远也不可能是百分之百准确的，甚至测量误差线也将很困难。

    那么，重点是什么？

    尽管有缺陷，但是基本上，误差线在每周或甚至每月都保持相对稳定。甚至比较年与年

    的行为也是安全的，只要在技术上或终端用户行为没有巨大的变化。 只要你使用相同的标准，访问者数的趋势将是准确的。例如，网站分析数据能反映以下的模式：

    ·30%的流量来自搜索引擎

    ·50%的流量来到X.html 页面

    ·上周我们从email广告活动增加了20%的订阅转化

    ·三月里网站目录页的跳出率减少了10%

    通过这些指标，营销人员和网站管理员能够确定特定营销活动的直接影响。详细程度是

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

    22 235

    关键。例如，你能确定增加PPC广告——单一搜索引擎的一系列关键字，能否增加这段时

    期内的投资回报率。只要你能将不准确性控制在最小，那么网站分析工具对测量你的线上业

    务的访问者流量是有效的。

    数据点的冲突是常见的。

    英国的对 800 个企业的调查表明将近三分之二(63%)的受访者表示，他们遇到过来自

    不同网络数据测量的信息冲突。

    (“网络测量和策略报告2009”，Econsultancy.com，2009年六月)

    接下来，我将详细讨论为什么会出现这些不准确，以使你能正确看待这一信息。其目的

    是使你能对分析数据达到一个可接受的准确性水平。回想一下表2.1，两种收集网站访问者

    数据的主要方法——日志文件和页面标签——都有局限性。

    影响日志文件访问者数据准确性的问题

    日志文件跟踪通常在服务器上默认安装。可能因为这一原因，系统管理员很少考虑其他

    的跟踪方法。

    动态分配的IP地址

    一般来说，日志文件法通过将相同的IP 地址和浏览器签名的所有点击归为一个人，来

    跟踪访问者的会话。当网络服务服务提供商在会话过程中分配不同的IP 地址时，会出现问

    题。总部设在美国的comScore 的一项研究

    (http:www.comscore.comPress_EventsPresentations_Whitepapers2007Cookie_Deletion_W

    hitepaper)表明，一台典型的家用PC每个月平均有10.5 个不同的IP 地址。这些访问者将

    被日志文件分析软件计算为10个独立访问者。由于每个网络用户都有相同的浏览器签名(当

    前的IE)，所以，这个问题将更加严重。结果，访问者数量被极大的高估。cookies的使用可

    以克服这一局限性。

    客户端缓存页面

    客户端缓存指存储在访问者电脑上的先前访问页面。在这种情况下，再一次访问相同页

    面导致这一页面由访问者的电脑提供，因此，这一次访问没有被记录在服务器中。

    服务器端缓存来自于网络加速技术，这种技术缓存网站的一个副本，并从他们的服务器

    提供这一副本以加速传输，这意味着所有随后的网站请求来自缓存而不是网站本身，导致了

    跟踪信息的丢失。现在，大部分网站都以某种方式缓存以改善性能。例如，在

    http:en.wikipedia.orgwikiCache看一下维基百科关于缓存的解释。

    计算机器人

    机器人，也被称为蜘蛛或网络爬虫，最常被搜索引擎用来抓取和索引页面。但是，也存

    在其他监测服务器性能的机器人——运行时间、下载速度等等，还有的进行页面分析，包括

    比价、email搜集和竞争性研究等等。这些影响网站分析，因为日志文件法也包括机器人在

    你网站上的活动，尽管它们并不是真正的访问者。当计算访问者数量时，机器人占网站综合

    浏览量的很大比例。遗憾的是，很难完全过滤这些，因为有数千自制的、不知名的机器人存

    在。因为这个原因，日志分析法可能高估访问者数量，在大多数情况下，这是很严重的。

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    23 235

    影响页面标签访问者数据的问题

    在每一个页面实施标签在许多情况下是一个自动化的过程。但是， 对于大网站来说， 100%

    的正确实施是很难达到的。可能是因为页面标签是人眼不可见的或者太多可用的其他数据，以至于那些错误在很长时间内被忽视。完整的实施是这种方法准确和有效的关键。

    设置错误导致标签遗漏

    页面标签法目前所知的最常见的错误都来自它的设置。 与网站服务器默认设置为记录每

    一件事不同，页面标签法需要网站管理员为每一页添加跟踪代码。即使自动化的CMS系统，页面也可能而且确实存在遗漏。

    事实上，来自MAXAMINE(www.maxamine.com，现在是Accenture Marketing sciences

    的一部分)的分析师的证据表明，他们使用自动页面审查工具发现一些自称所有页面都设置

    了标签的网站，实际上有20%的页面遗漏了页面标签——有时，网站管理员根本没有意识到

    这一点。在一个案例中，发现一个公司的B2B网站70%的页面没有标签。遗漏标签等于没有

    这些页面的浏览数据。

    JavaScript的错误停止了页面加载

    如果访问者的浏览器支持JavaScript，那么页面标签工作正常。还好只有1-3%的互联网

    用户禁用浏览器的JavaScript，如图2.3所示。但是，网站页面的JavaScript代码的不一致使用

    将引起更大的问题：页面其他JavaScript的任何错误都将在那里立即终止浏览器脚本引擎，因此，放置在其下的页面标签将不执行。

    图 2.3 浏览器禁用JavaScript的用户百分比

    来源：来自使用索引工具，浏览多种行业网站的1,000,000,000访问者

    (www.visualrevenue.comblog—Dennis R. Mortensen)

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    24 235

    防火墙阻挡了页面标签

    企业和个人防火墙能阻止页面标签法向数据收集服务器发送数据。另外，防火墙也能设

    置为自动拒绝或删除 cookies。这对访问者数据有重要的影响。一些网站分析服务提供商能

    恢复使用访问者的 IP 地址来跟踪这些事件，但是，不推荐混合法。正如之前在“影响日志

    文件访问者数据准确性的问题”(comsore 的报告)中所讨论的，使用访问者 IP 地址的准确

    性远低于简单不计算这种访问者。因此，最好应保持处理数据的连续性。

    页面标签安装研究

    下面的数据来自10000多个网站，这些网站的页面标签是有效的。各种网站分析服务提

    供商检查了这些页面标签。(感谢MAXAMINE的Stephen Kirby的信息。)

    摘要：

    网站内容变换的越频繁，网站越容易丢失页面标签。在下图中，网站内容在1月14日更

    新，由于失误，更新的页面没包含页面标签。

    大网站很少达到百分之百的标签准确率，如下图所示。

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    25 235

    跟踪旧式手机访问者

    comSore早在2007的1月的移动网站的受众研究

    (http:www.comscore.compressrelease.asp?press=1432)表明，在美国，1亿5千9百万互联

    网用户中有3千万(或19%)用移动设备接入互联网。在当时，大多数手机不支持JavaScript

    或cookies，因此，只有日志分析法能跟踪使用手机浏览互联网的用户。

    但是，主要感谢iPhone的非凡成就，手机用户能用页面标签法跟踪，因为，他们的浏览

    器软件与笔记本电脑和个人电脑的非常相似，即JavaScript和cookies都是用。第八章“最佳

    配置指南”详细介绍了跟踪手机访问者。

    使用cookies 时影响访问者数据的问题

    cookies是非常简单而完善的跟踪访问者的方法。但是，他的简单性和透明度(任何用户都

    能删除它们)为自身带来了问题。是否使用cookies的争论仍是网站分析圈的热门话题。

    访问者拒绝和删除 cookies

    Cookies信息对网站分析至关重要，因为，它确定访问者、他们的推介来源和后来的页

    面浏览数据。对服务提供商来说，目前服务提供商的最佳做法是仅使用第一方cookies。这

    是因为，访问者通常认为第三方cookies侵犯其隐私，在没有他们明确同意的情况下，暗中

    将他们的信息传递给第三方。因此，许多现存的反间谍软件程序及防火墙自动阻止第三方

    cookies。通过浏览器也容易做到这一点。相反，有证据表明，95%以上的访问者接受第一方

    cookies。

    访问者也变得越来越聪明，经常删除cookies。由Belden Associates (2004)， JupiterResearch

    (2005)，NielsenNetRatings(2005)及comScore(2007)进行的独立研究表明，30%以上的

    互联网用户在一个月内删除cookies。

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    26 235

    用户拥有和共用多台电脑

    用户行为对从cookies收集所信息的准确性有极大的影响。考虑以下场景：

    同一个用户 不同的电脑 今天，人们通过多种方式——从公司、家里或像网吧这样的

    公共场所连入互联网。一个人从三台不同的电脑将导致记录三个cookie，现存的所有的网站

    分析方法都会将这些用户会话计算为惟一的。

    不同的用户 相同的电脑 人们一直共用他们的电脑，特别是在家里，这意味着也共用

    cookies(除非不同的人每次都注销或重启电脑)。在一些情况下，人们故意删除cookies。

    例如，网吧被设置为在每次会话后自动清除cookies，因此，即使一个访问者定期去这家网

    吧，使用同一台机器，网站分析方法每次仍将认为这个访问者是新的、不同的访问者。

    潜伏期留下了不准确的可能性

    一名访问者转化为客户的时间(潜伏期)对准确性有重要的影响。例如，大部分价值较

    低的商品，人们会立即或在最初访问网站7天之内购买。在这样短的用户来到和购买的时间

    内，网站分析法有最佳的机会捕捉访问者所有的页面浏览和行为信息，因此，能报告更准确

    的结果。

    价值较高的商品在访问者变成顾客之前通常有一个更长的考虑时间。例如，在旅游或金

    融行业，最初访问与购买能有90天长的考虑期。在这段时间中，删除cookies、重新安装浏

    览器、更新操作系统、买一台新电脑或处理系统崩溃的风险增加了。发生其中之一都会导致

    在用户最终购买时被视为新访者。季节性差价、负面宣传、线下促销或发表博客文章或评论

    等网站外因素也将影响潜伏期。

    线下拜访也会歪曲数据收集

    将与用来测量用户行为的方法无关，但是却对数据准确性有威胁的问题，作为因素考虑

    进来也是很重要的。价值较高的商品，比如汽车、贷款、贷款抵押，人们通常首先在线上询

    价，然后在线下购买。将线下的购买与线上的访问者行为联系在一起是网站分析工具的长久

    存在的难题。目前，克服这一局限性的最佳方案是在线凭证方案，用户打印并携带这种凭证

    到你的店里能获取免费的礼品、升级或折扣。如果你更喜欢收到网上订单，那么，提供一些

    小激励，比如网上订单享受网上的独享价格、免邮费等等。

    另一个需要考虑的问题是，如何跟踪你的线下营销活动。不将这一点考虑在内的话，由

    你的线下活动产生的访问者将被错误的分类或分组到其他的推介来源，因此，歪曲了数据。

    如何测量线下营销行为将在第11章“现实世界的任务”中详细讨论。

    校正删除或拒绝cookies的数据

    计算删除或拒绝网站分析cookies的校正系数是很简单的。你所需要做的只是要求用户

    登录。用这种方法你可以计算惟一的登录ID数，用这个数字除以网站分析工具报告的独立

    用户数。所得的结果是一个能被应用于一系列数据(独立访客数、新访客数或回访数)的校

    正系数。幸好在我看来，需要用户登录的网站是比较少，因为，人们希望尽可能简单的免费

    获得信息。因此，尽管校正系数的计算很简单，但是，大多数时候你并没有登录数据来进行

    计算。幸运的是，有一小部分网站可以计算校正系数来揭示这一问题。这些网站包括网上银

    行、受欢迎的品牌，比如Amazon、FedEx和社交网站，在这类网站上，拥有一个账户并在访

    问网站时登录(最重要)对一个真实的用户是有益处的。

    Sun Microsystems论坛((http:forums.sun.com)是一个具体的例子，这是一个有将近100

    万贡献者的开发者社区。Paul Strupp和Garrett Clark2009年发表在http:blogs.sun.compstrupp

    上的研究解释了一些有趣的数字。

    当使用第三方cookies时：

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    27 235

    ·20%的用户至少每个月删除(更准确的说是丢失)他们的测量cookies一次。

    ·5%的用户阻止第三方测量cookies。

    当使用第一方cookies时：

    ·校正系数提高的83%。

    ·每个月至少删除测量cookies的用户百分比减少到14%。

    ·阻止第一方测量cookies的用户百分比降低到不足1%。

    请注意这是技术娴熟的受众——他们可以毫不犹豫的删除阻止个人cookies。

    Paul自己强调了这项研究的一个有趣的现象，校正系数的值相对较小。即，当使用第一

    方cookie时，一个更精确地访问者数是报告值×0.83。把这一系数作为分析的一部分考虑进

    来， 之前分析中，在一个月中使用一台以上的电脑访问论坛的用户中的30%将从数据中去掉。

    这暗示多种设备访问比cookie删除更频繁。

    将这一数据应用于你自身独立访客数的校正是很诱人的。但是， 校正系数是cookie删除、多台电脑使用及访问者回访频率的复杂函数。 这些因素肯定会随着你的具体网站的不同而不

    同。尽管如此，这仍是一个有用的经验法则。

    比较不同服务提供商的数据

    正如前面所示，实际上不能将一种收集数据的方法与另一种方法进行比较。这种比较简

    直是无效。但是，假定是两种可比较的数据收集方法——都是页面标签——能否获得一致性？

    不幸的是，即使比较比较两个使用页面标签的服务提供商的数据也有困难。

    下面几段内容描述了导致不同服务提供商之间数据差异的因素。

    第一方cookiesVS第三方cookies

    这两者之间几乎没有相关，因为，用户、防火墙和反间谍软件对第三方cookies禁用率

    较高。例如，如果一个网站没有精简隐私原则，那么最新版本的微软IE将自动阻止第三方

    cookies。(看一下www.w3.orgP3P)。

    页面标签：位置的思考

    页面标签服务提供商通常推荐将页面标签刚好放置在HTML页面标签的前面，以确保页面因素，比如文本、图像先加载。这意味着来自服务提供商服务器的延迟不会影响

    页面加载。这里可能的问题是回访者，他们对网站导航更熟悉，能够很快的导航，在页面标

    签加载完成开始收集数据之前，已经点击了其他页面。很明显，延迟的时间越长，则差异越

    大。

    TagMan.com在2009年研究了标签的位置。他们关于延迟效应的研究反映增加一秒的加

    载时间，将丢失大约10%的报告流量。另外，将Google Analytics的页面标签从页面的顶部移

    到顶部增加报告流量的20%。

    Stone Temple Consulting在2007年进行了类似的研究

    (www.stonetemple.comarticlesanalytics-report-august-2007-part2.shtml)。结果表明，设置

    在页面顶部与页面底部的页面标签的独立访问者的计算有4.3%的差异。这被归因为执行页

    面标签有1.4秒的差异。

    另外，放置在页面顶部的JavaScript能影响放置在后面的JavaScript页面标签。大多数服

    务提供商的页面标签都能独立于其他JavaScript而工作，并且能与其他服务提供商的页面标

    签并行不悖——就像Stone Temple Consulting的报告中一样，页面放置了五个不同的服务提

    供商的标签。但是，在同一页上JavaScript的错误将引起浏览器脚本引擎停止，并阻止下面

    的JavaScript运行，包括页面标签。

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    你标记了所有的东西吗？

    许多分析工具需要进行修改，以跟踪链接到文件比如PDFs、word文档、可执行文件下

    载或到其他网站的外链。修改到文件的链接将是一个手动过程。修改代表点击时的一个事件

    或动作，有时这被视为一个虚拟的页面浏览。比较不同服务提供商，需要在他们的特定代码

    中完成这个行为几次(通常是JavaScript)。考虑到无论什么时候在页面上设置标记，都有

    可能发生语法错误。如果经常更新，需要定期检查页面标签的有效性。

    页面浏览：访问或访问者？

    页面浏览可以方便快捷的跟踪；因为，它们只需要从页面到跟踪服务器的一次请求，在

    服务提供商之间是相似。问题是区别一次访问和一个访问者，因为，每一个服务提供商使用

    的算法不同，没有单一的算法提供同一个值。

    Cookies：超时

    允许的超时时间——访问者在页面上不活动的时间多长——在不同的服务提供商之间

    是不同的。大多数页面标签服务提供商使用延迟30分钟的访问者会话cookies。这意味着在

    连续浏览同一页面30分钟没有活动，就会被视为新的回访。但是，一些服务提供商提供了修

    改这一设置的选项。这样做将调整数据，因此，影响对所报道访问者的分析。其他cookies，诸如，存储推介源细节的cookies，有不同的超时量。例如，Google Analytics推介源的cookies

    将存储6个月。这些不同网站分析服务提供商之间超时设定上的差异，将显著影响他们报告

    的访问者数量。

    页面标签代码劫持

    根据你的服务提供商，你的页面标签编码可能被劫持、复制或在其他不相关的网站上执

    行。这种污染导致了你的报告中错误的页面浏览量。通过使用过滤器，你能确保报告仅是来

    自你的域的数据。

    数据采样

    这是从你的网站流量选择一个子集的过程。取样在统计分析中被广泛应用，是因为分析

    一个数据的子集与分析全部数据能得到一个很相近的结果，然而，在处理大量信息时，有显

    著的速度优势。不同的服务提供商可能使用不同的取样技术和原则，可能会导致数据偏差。

    Google Analytics的数据采样技术思考在第五章“报告解释”的“理解数据采样”中讨论。

    PDF文件：特别考虑

    对页面标签法来说，不是报告PDF下载完成，而事实上报告的是访问者点击PDF文件的

    下载链接。这是有重要的区别的，因为，我们无法知道访问者是否完成下载——比如，一个

    50页的PDF文件——的信息。因此，点击PDF链接只被报告为一次单独的事件或页面浏览。

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    注：这种情况对日志文件是不同的。当在浏览器中浏览PDF文件时，Adobe Reader每次

    下载一页，而不是全部。这与写入日志文件时有小小的不同，标注一个HTTP状态代码206

    (部分文件下载)。日志文件法能将每个写入的206状态代码视为个体的页面浏览。当所有

    PDF文件的下载完成后，会在日志文件中登录一个最终HTTP状态200标签(下载完成)。因

    此，日志文件法能将完整的50页的PDF文件报告为一个下载和50个页面浏览。

    电子商务：负交易

    所有的电子商务企业都得在某些时候处理退货，要么因为货物的损坏或出现问题，要么

    是订单错误或其他的原因。人们通常在网站分析报告中忘记计算这些退货。对一些服务提供

    商来说， 这需要手动添加一些等价的负购买交易。 另外一些需要重新处理电子商务数据文件。

    无论使用哪种方法，网站访问者与内部系统的数据调整都不是天衣无缝的。例如，交易的取

    消或赊欠通常发生在原始购买之后很久，因此，在不同的报告阶段。

    过滤器和设置：潜在的障碍

    当在一个服务提供商的方法设置过滤器而另一个没有设置过滤器时，数据将有差异。一

    些工具不能设置与其他工具完全相同的过滤器，要么以一种不同的方式应用过滤器，要么在

    数据处理过程中的不同时期使用过滤器。

    设想一下，例如，一个页面水平的过滤器从你的报告中排除了所有的错误页。访问指标

    比如停留时间、页面深度等等，是不是也调整则取决于服务提供商。这是因为，一些服务提

    供商分别处理页面水平的指标与访问者水平的指标。

    时间差异

    对于某一次访问者会话涉及的网站或网页停留时间的计算，包括如何计算最后一页的时

    间，对任何服务提供商来说都是一个难题。例如，在页面 A 上停留的时间是通过访问者页

    面 A 的时间戳与接下来的页面 B 时间戳求差计算出来的，等等。但是，如果没有页面 C；

    如果没有下一个时间戳，如何计算页面B 的停留时间？

    不同的服务提供商用不同的方法解决这一问题。一些在计算中忽略最后的页面浏览；其

    他的服务提供商使用onunload事件来为访问者关闭浏览器或去其他网站时添加一个时间戳。

    两种都是无效的方法，尽管并不是每一个服务提供商都是用onunload法。一些服务提供商更

    喜欢忽略最后一页的原因在于， 这被认为是最不准确的时间点观点——可能访问者被一些其

    他的事打断或者继续去做其他事而将其浏览器保持在当前的状态：许多用户都这样干；即，他们浏览完了以后，仅是将浏览器打开在最后一页，就接着运行了另一个应用程序。这样的

    少量页面流量将极大的歪曲网站和页面的停留时间计算；因此，大多数服务提供商避免这一

    问题。

    注：Google Analytics在计算网站或页面停留时间时，忽略一次访问者会话中的最后的页

    面浏览。

    处理频率

    Google Analytics每个小时完成它的数据处理，并产生报告就是解释处理频率的最好例子。

    但是，因为，从世界各地的数据收集服务器核对所有的日志文件需要时间，因此，报告将延

    迟3到4小时。在大多数情况下，这一个过程是流畅的，但是有些时候会失败。例如，如果日

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    志文件的传输中断了，那么将只有部分日志文件得到处理。因为这一缘故，Google在每天结

    束后，会收集并重新处理24小时的数据。其他服务提供商也会如此，因此，不必关注在当天

    出现的不一致。

    注：这也是为什么当你从报告中注意到“缺失数据”时不用恐慌的原因，例如，在上午

    10点到11点没有数据。这些数据将在每天结束时发生的数据再加工中获得。如果，你等了24

    小时后，数据仍然缺失，那你应在http:www.google.comsupportgoogleanalyticsbinrequest.py

    联系Google Analytics的支持团队。

    目标转化 VS页面浏览：确立一致性

    使用图2.4作为例子，假设5页是你定义的渠道的一部分(点击流路径)，其中最后一步

    (第5步)是目标转化(购买)。在付款页，一个访问者返回上一页检查邮费(步骤A)，然后接着完成支付。这名访问者对整个过程的便利很满意，接着，她使用完全相同的路径在

    同一次访问者会话中购买了第二件商品(步骤B)。

    根据你所使用的服务提供商，这一过程将被以不同的方式计数，如下：

    ·12次渠道页浏览、两次转化、两笔交易

    ·10次渠道页浏览(忽略步骤A)、两次转化、两笔交易

    ·五次渠道页浏览、两次转化、两笔交易

    ·五次渠道页浏览、一次转化(忽略步骤B)，两笔交易

    图2.4 一个访问者访问网站、进入了五页的渠道，并完成了两次交易

    大多数服务提供商，但不是全部，在报告中使用最后一种方法。即，访问者变成了购买

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    者(一次转化)。这在一次会话中只能发生一次，因此，额外的转化(假设同一个目标)被

    忽略。为了使这样有效，渠道页也必须使用相同的方法。以这种方式，数据变得更加以访问

    者为中心。

    注：在图2.4的例子中，页面浏览的总量等于12，将包含在所有综合浏览量的报告中。

    只是渠道和目标转化报告将不同。

    为什么 PPC服务提供商的数据与网站分析报告不符

    如果你正在使用点击付费(PPC)网站，通常你都会获得由每个网站提供的点击进入报

    告。通常，这些数字与网站分析报告的数据并不完全符合。以下部分描述了能引起这种情况

    的一些原因：

    跟踪 URLs丢失了PPC点击进入

    需要在你的PPC账户中对跟踪URLs进行设置，以区分同一个推介域的非付费的搜索引

    擎访问者的点击进入与PPC点击进入，例如Google.com or Yahoo.com。跟踪URLs是在你的

    PPC账号中对目标网页URLs进行的简单设置，形式是www.mysite.com?source=adwords。安

    装过程中忘记设置跟踪URLs，或有时仅仅是分配不正确，都将导致这些访问被不正确的分

    配到非付费访问者。

    页面加载时间缓慢

    正如之前所谈论的，网站分析数据收集标签的最佳位置是在页面的底部——正好在标签的前面。如果你的PPC目标网页由于某些原因(服务器延迟、页面臃肿等等)

    下载缓慢，在数据分析标签有机会加载前，访问者可能点击离开，导航到网站的其他页面或

    其他网站。页面加载的时间越长，这种现象发生的可能性越大。判断页面加载时间长的基本

    原则是两秒钟(见http:www.akamai.comhtmlaboutpressreleases2009press_091409.html)。

    点击和访问：理解差异

    请记住：PPC服务提供商比如Google AdWords测量点击。大多数网站分析工具测量能接

    受cookies的访问者。当你考虑cookies禁用、JavaScript错误和仅到达目标页就很快离开的访

    问者对网站分析数据的影响时，那通常不是同样的事情——在页面标签收集数据之前。因为

    这个缘故，网站分析工具倾向于比PPC网站轻微低估访问。

    PPC：重要的账户调整

    Google AdWords及其他PPC服务提供商自动监视无效和欺诈点击，并且逆向调整PPC测

    量。例如，某访问者有时会在较短的时间内点击你的广告(有意或无意)。Google AdWords

    研究了这个进入，并且去掉了额外的点击进入后向你收费。但是，网站分析工具不能进入这

    些系统因此记录了所有PPC访问者的记录。更多Google如何对待无效点击的信息，请关注：

    http:adwords.google.comsupportbintopic.py?topic=35.

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

    32 235

    ·由于第三方广告跟踪重定向丢失数据

    ·页面加载缓慢

    ·跟踪URLs不能识别付费与免费访问者

    讨论的第一个、第二个和最后一个问题。

    注：根据我的经验，PPC服务提供商报告与网站分析工出现差异的主要原因是这一部分

    URLEncode批量修改的Excel文档下载，在文档中调用URLEncode函数就可以。

    正如下面描述的：http:www.w3schools.comtagsref_urlencode.asp。

    错误!超链接引用无效。

    前面的例子的最终Landing Page应该是：

    定该怎么做，你能通过在第三方广告跟踪系统中编码目标网页URL来完全避免问题，比如，一些第三方广告跟踪系统用代替第二个问号，因此，URL能被正确处理。如果你不确

    系列数据的丢失。

    一些第三方跟踪系统能检测这种错误，并且去掉第二个问号及接下来的跟踪参数，导致广告

    n10。问题出现在第二个链接的第二个问号，因为，在任何有效的URL中不应多于一个问号。

    http:www.redirect.com?url=http:?source=googlemedium=ppccampaign=Ja

    的重定向，应该是这样：

    http:?source=googlemedium=ppccampaign=Jan10。当添加第三方跟踪系统

    例如，你的目标网页可能看起来是这样：

    更重要也更普遍的的是，URL重定向会破坏网站分析工具添加到目标网页的跟踪参数。

    录到你的页面。结果是少量数据损失，因此，数据无法一致。

    访问者统计数据，通常是为了计费。因为，这一过程有短暂的延迟，这阻止了一些访问者登

    问者到你的网站的实际目标网页。这种两步跳的目的是用独立于你公司之外的跟踪网站收集

    进入意味着你的访问者来自URL重定向。这使先前在你的广告公司登记的点击自动重定向访

    Efficient Frontier、以及SEM Director(甚至客户自己的跟踪系统)，来跟踪你的网站的点击

    使用第三方广告跟踪系统，比如99click、 ADform、 Atlas Search、 Blue Streak、 DoubleClick、第三方广告跟踪重定向丢失跟踪 URLs

    析报告中也不能完全匹配。

    为这个原因，即使没有其他的因素，你的PPC账户中报告的AdWords点击进入与你的网站分

    注：尽管大多数AdWords无效点击的更新发生在24小时内，但是，也可能更长时间。因

    问者数量。这项建议适用于所有网站分析方法及所有PPC广告网站。

    作，最终确定你账户内的点击进入量。因此，从报告的观点，不建议比较当天AdWords的访

    为什么延迟？因为，这段时间允许AdWords的无效和欺诈点击的保护算法完成它们的工

    到-24小时的数据，因此，AdWords的费用数据通常至少是24小时之前的。

    预算。Google Analytics每天导入AdWords费用数据一次，这些数据是前一天23:59分之前-48

    在你的AdWords账号里，你能看到每小时更新的数据。这是因为广告主需要这些来控制

    Google Adwords 导入延迟

    并且点击你的广告。网站分析服务提供商可以报告这个搜索词、出价词或者两者都有。

    泛匹配来匹配所有包含词“鞋”的搜索词。这是你的出价词。某访问者使用搜索词“蓝鞋”，不同的：想一下“广泛匹配”。例如，你能设置一个广告组指向目标词“鞋”，仅仅依靠广

    你在PPC账户中所选择的出价词与访问者所使用的、导致PPC广告展示的搜索词通常是

    关键字匹配：出价词 VS 搜索词使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

    33 235

    数据曲解：谎言、该死的谎言、统计数字

    下面不是准确性问题。但是，正如马克·吐温在标题中指出的那样，数据通常不是那么

    容易解释的。看一下下面两个例子：

    1.新访者+回访者并不等于全部访问者。

    一种常见的误解是新访者和回访者之和应该等于全部访问者数。为什么不是这样呢？假

    设，某访问者某天第一次访问了，在同一天又访问了。对这一天来说，他既是新访者也是回

    访者。因此，这一天的报告，将显示两种访问者类型，尽管访问者的总数是一。

    因此，最好根据“访问”类型考虑访问者类型——即第一次访问+重复访问等于总访问

    数。

    2.一周里每天的独立访问者相加不等于这周独立访问者的总和。

    设想，周一，你的博客有1000个独立访问者。事实上，一整周你只有这些独立访问者，因此，周二这1000个独立访问者又来看你新发布的博客帖子了。这种情况从周三一直持续到

    周日。

    如果，你看一下这周每一天的独立访问者数，你会看到1000个独立访问者。但是，你不

    能说你在这一周有7000个独立访问者。因为，在这个例子中，一周的独立访问者数仍是1000。

    为什么计算 uniques 没有意义

    “uniques”这个词在网站分析中是网站独立访问者(唯一身份访问者)的缩写。即，有多少独立访问者访问了你的网站。 问题是计算独立访问者的基础是有问题的，这使uniques

    这个词没有意义。

    正如在本章开头所讨论的，人们会丢失、阻止或删除 cookies——例如，将近 3 分之 1

    的跟踪cookies在四周内丢失。时间越长，发生的机会越大，这使uniques的同比是无效的。

    另外，现在浏览器使删除 cookies 非常容易——看一下最新的 Firefox、Chrome 和 Internet

    Explorer的浏览器的“匿名”功能。

    但是，计算uniques的最大问题是人们使用多少种设备访问互联网。例如，考虑以下情

    形：

    1、你和配偶正考虑你们的下一个假期。你的配偶先家里你们共用的电脑上查找了可能

    的地点，然后保存了一堆网站链接。

    2、当天晚上，你也用这台电脑再看了一遍这些链接。你当天晚上没法决定，于是将列

    表用email发送到你的办公室，第二天，你在午饭时间接着考虑你的假期，再坐地铁回家的

    路上也用手机看了这些网站。

    3、第三天你们又在朋友家再次搜索，在这里你们希望得到补充的意见。最后，你们回

    到家，用你们公用的电脑在晚上进行了预定。

    这种情况是非常普遍的——特别是当费用较贵时，这意味着有一个较长的考虑期，从配

    偶、朋友或同事那里需求补充性意见(在本章开头讨论的 Sun Microsystems 的研究估计有

    30%的用户在一个月内使用多台电脑访问同一网站)。

    简单来说，现在没有那种网站分析技术能准确跟踪这种情况，即将来自多个设备和涉及

    多人的数据混杂在一起，在近期也不可能出现这样一种技术。

    这些限制导致当跟踪独立访问者时的极大误差。事实上，过大的误差使这些指标没有意

    义，并且在需要尽更精确的“访问数据”时应避免使用。也就是说，如果你必须使用独立访

    问者作为关键指标时，请确保强调趋势，而不是绝对数量。

    改善网站分析数据的准确性

    很明显，网站分析不是百分之百准确，可能的误差乍看之下也许是惊人的。但是，正如

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    接下来的章节展示的那样， 你会对你的设置满意，并且关注于测量趋势，而不是精确的数字。

    例如，网站分析能帮助你回答下列问题：

    ·访问者数是否增加了？

    ·他们以什么比率增加(或减少)？

    ·进行PPC广告后转化率是否上升了？

    ·网页重新设计后购物车放弃率是否改变了？

    例如，如果趋势表明10.5%的减少，那么无论使用什么网站分析工具，这个数字将是准

    确的。虽然，这些例子是高层次的指标，但是，当你下钻并查看某种具体的推介方式(搜索

    引擎、联盟、社交网站)、广告系列(付费搜索、电子邮件、banner)、关键词、地理或设

    备(PC、Mac、手机)时，能有相同的准确性。

    如果考虑影响网站分析方法不准确的所有可能性，很明显关注绝对值和合并不同来源的

    数据是无效的。如果所有网站访问者为观看你的网站都必须要登录账户，那么将克服这个问

    题。但是，在现实世界中，互联网的绝大多数使用者仍希望匿名，因此，这不是一个明智的

    方法。

    只要你比较数据时使用同样的方法，那么你的结果就将是准确的。这是所有网站分析的

    一个普遍真理。

    下面是加强网站分析准确性的十个建议：

    ·务必选择一个使用第一方cookies收集数据的工具。

    ·不要混淆访问者标识。例如，如果第一方cookies被删除了，不要求助于使用IP地址信

    息，最好直接忽略这些访问者。

    ·在你的报告中去除或分别报告所有的非人类活动，比如机器人和服务器性能检测器。

    ·跟踪每一件事。不要局限于对目标网页的跟踪。跟踪全站的活动，包括文件下载、内

    部搜索词、出站链接。

    ·经常检查网站页面标签的完整性(大网站至少每月一次)。有时，网站内容的变化导

    致标签损坏、删除或仅仅是遗漏了。

    ·展示清晰、易读的隐私政策(欧盟的法律要求)。这样能与你的访问者间建立信任，因为，他们可以更好的理解他们是如何被跟踪的，不太可能删除cookies。

    ·不要对不足24小时的数据做出判断，因为，这些数据通常最不准确。

    ·务必使用跟踪URL区分所有的付费线上广告系列与非付费来源。

    ·使用访问数而不要使用惟一访问者数，因为，后者很不准确。

    这些建议将有助于你理解在收集网站分析数据时经常出现的错误。理解它们是什么、怎

    样发生、如何避免，将使你能够检测网站效果。达到这一点意味着，接下来你能更好的改善

    网上业务的效果。

    网站分析业对隐私权的思考

    随着互联网的无限扩张，现在人们更多的关注隐私问题、关切和义务。在我看来，这是

    一个进步，业内需要一次关于网络隐私的大讨论。到目前为止，这个问题的讨论还是相当基

    本，因为，人们将网络隐私作为一个简单的实体来进行讨论，并将网站分析业作为丧失隐私

    的例子。例如，许多人抱怨跟踪他们对网站的访问是对他们隐私权的侵犯，他们很不爽。但

    是，其实网络用户和网站拥有者应了解两种隐私权问题：

    非个人可识别信息(non-PII) 这是匿名的汇总数据，无法用来识别或推断出人口学信

    息。最好用例子来说明。假设你想要监视学校附近的车辆交通，以便预测和改善周边道路结

    构的安全性和有效性。你可能站在路边计算车辆数、类型(轿车、面包车、卡车、公交车等

    等)、当时的时间以及它们通过学校大门需要多长时间。这是一个非个人信息的例子——这

    个汇总数据中没有任何关于每辆车的司机或拥有者的信息。顺便提一句，你也不能知道一辆

    车是否在一个周期内从学校周围多次经过。

    正如你所看到的，这是一个收集数据、造福所有人(学校学生、居民、店主和司机)，而不干涉隐私的最好方式。这个例子与使用网络完全类似。到目前为止，在调查中绝大多数

    网络用户声称乐于他们的非个人信息被网站收集， 用于改善网站效果及他们最终的用户体验。

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    个人可识别信息(PII) 还使用上一个例子，假设你第二天开始收集车牌信息，或让司

    机停车回答关于驾驶习惯的问题，或者跟他们回家以确定他们是否是本地居民。这些例子都

    收集了个人数据——既包括询问数据，比如姓名、年龄和地址，也包括能观察到的非自愿的

    数据，比如性别、车牌信息。

    收集个人可识别信息明显有隐私问题，在大多数民主国家受到法律的约束。以这种方式

    收集数据， 将意味着需要明确告知司机发生了信息收集，并且给出不在这条街上行驶的选择。

    然后他们可以做出一个知情的决定，是否参加这项研究。这也可以用来类比使用网络——让

    访问者选择是否共享他们的个人信息。

    注：在网络中，IP地址被归类为个人信息。

    目前关于网络隐私权的问题是，许多用户对当他们访问网站发生的跟踪的形式很迷惑，如果有的话。如下事实反映了这一现象，在我所工作过的(每月1-50万访问者)流量高的大

    型网站中，隐私政策声明页的综合浏览量普遍低于总流量的0.01%。

    甚至看了隐私声明后，公众仍然吹毛求疵。通常，这些声明往往是用难懂的法律语言写

    的，更改不另行通知，看起来似乎更像是保护网站所有者而不是访问者。

    无论公众对网络隐私是混乱还是冷漠，作为一个网站所有者你都有责任通知访问者，当

    他们访问你的网站时，发生了哪些数据收集行为。事实上，在欧盟，法律要求这样。第3章，“Google Analytics的特点、优势和局限”有使用Google Analytics时的清晰隐私声明的最佳

    做法的例子。

    概要

    在第二章“现有的方法及其准确性”中，你学到了以下内容：

    ·页面标签VS日志文件 我们讨论了如何收集网站访问者数据，页面标签法与日志文件

    法的各自优势，也讨论了为什么页面标签成为了事实上的标准。

    ·cookies的风险 你学到了cookies在网站分析中的作用，它们包括什么；为什么存在以

    及第一方和第三方cookies的差别

    ·解释流量数据的困难 我们考察了就收集网站访问者数据而言，网站流量信息准确性

    的局限；数据的解释以及不同服务提供商的数据比较

    ·访问者隐私问题 你学到了如何理解最终用户的隐私与网站分析的关系以及作为网站

    所有者应尊重访问者隐私的责任。

    第 3 章 Google Analytics的特性、优势和局限

    理解Google Analytics如何收集数据，是认识到能从网站分析报告中获得什么的最佳方式。

    别担心，这不是一本工程书籍，因此，只保持最低限的技术性。但是，知道什么能够实现，什么不能实现是很重要的，因为，这些知识能帮你识别可能出现在你的报告中的错误数据。

    除了讨论Google Analytics的主要特点和功能之外， 本章也包含了对于Urchin软件——来

    自Google的独立的网站分析工具的说明。

    在本章中，你将学习以下内容：

    Google Analytics的主要特点和功能

    Google Analytics如何工作

    Google Analytics与用户隐私

    什么是Urchin软件

    Google Analytics与Urchin软件的不同

    Google Analytics 的主要特点和功能

    我从运作自己的专业网站开始我的职业，因此，我理解小企业的分析需求。现在，在

    Google工作了几年之后，我也熟悉了另一方面——与一些世界上最大的企业一起工作。今天，使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    仍令我吃惊的是大企业与小企业的分析需求之间是如此相似——从理解在网站上发生了什

    么和如何解释数据到该采取什么活动进行改善，小企业和大企业都面临同样的挑战。

    两类用户都表达了理解测量的需求，但是也害怕当与其他业务及本身的工作在一起会造

    成数据超载。二者都希望数据的收集和报告只占投资预算的一小部分，有专门的人来开发他

    们线上业务的潜能。

    这个功能表不想要面面俱到， 但是，强调了一些你能在Google Analytics找到的关键功能。

    大多数这些在使用中功能将在接下来的两章中介绍。

    标准功能

    我所说的标准功能是你能在任何商业化的网站分析工具中找到的那些功能。 这类工具包

    括“必备”的能对你的网站表现获得初步理解的基础指标。但是，这些并不是基础报告。你

    能通过几次鼠标点击很快提取出丰富的细节，例如，交叉参照不同推介来源或搜索引擎关键

    词的电子商务收入。

    报告所有广告系列——不仅仅是Adwords

    Google Analytics能跟踪和比较所有访问者——来自非付费自然搜索、付费广告(PPC、banner)、推荐网站、电子邮件营销、联盟广告活动、来自数字宣传资料比如PDF文件的链

    接以及其他促进访问者达到你的网站搜索引擎或媒介。 你甚至能够了解线下的营销活动效果

    ——在第11章“现实世界中的任务”讨论。

    广告ROI——集成Adwords和Adsense

    如果你管理过一个PPC广告系列，那么你知道标记目标网页URL是多么繁杂的事情——

    每一页必须至少添加一个广告系列变量以区别于通过免费搜索结果点击进入的访问者。另外，你会想要导入AdWords的费用及展示数据。正如你所期望的，Goolge尽可能简化这一集成过

    程，事实上，仅仅是两个复选框。因此，所有你的AdWords目标网页URL被标记，费用数据

    每天自动导入。

    同样的，对于在自己网站上展示Adwords的广告发布者，即，使用Adsense的人来说，集成是如此简单，其结果是报告展示了那个内容带来了最多的收入，同时也有Adsense的页

    面展示量及Adsense的广告点击量。

    电子商务报告

    你能跟踪广告系列和关键词的的交易，获得忠实而延迟的指标，确定你的收入来源。同

    样，你也可以下转获得一个单品或一个类别层面上的这些信息。想想这些对你更有价值的页

    面浏览。

    目标转化(关键绩效指标KPI)

    目标转化是一个是能使你更靠近特殊的匿名访问者的关键页面浏览。 一个显而易见的目

    标转换是电子商务购买确认页。但是，也存在其他的非交易目标，例如，完成注册或者反馈

    表、下载文件、看一段视频(如何安装指南、产品演示)，评论博客、提交调查或者点击外

    链。

    除了定义页面浏览作为目标转化外，你也可以设置阈值作为目标转化。例如，网站停留

    时间大于30秒或者平均浏览量大于2.5。你一共能定义20个不同的目标，这些目标能被分到

    组四个组(称为目标集)。

    渠道可视化(漏斗可视化)

    渠道是访问者完成目标转化前的路径。电子商务的结账过程是明显的渠道。但是，与目

    标转化一样，也存在其他的非交易渠道，多个表格的订阅过程中，每完成一个表格就是一个

    渠道步骤。也可以将个别表单域的完成定义为渠道，比如名字或产品选择，这样表格的部分

    完成也能可视化。

    通过访问者路径(渠道)的可视化，能发现哪些页面导致了转化的流失以及潜在客户的

    去向。每一个渠道能包含10个步骤。

    自定义控制台

    控制台是你查看报告时首先看到的部分。 控制台是从Google Analytics主要部分中挑选的

    简要报告。在这里你能放置和组织所选择的关键数据，来进行一目了然的比较。控制台报告

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    是Google Analytics主要部分的副本。控制台能随时添加、改变或存储多达12个报告。控制台

    是以用户为基础的，即，不同的用户登录时有不同的控制台。

    网站内点击量分布图

    网站内点击量分布图是观察网站受欢迎链接的图形化方式。 看到覆盖网站主要页面标签

    上的关键指标。能很容易知道哪些链接对你有益。

    地图覆盖图

    与站内点击量分布图相似， 地图覆盖图是展示访问者从世界什么地方访问你的网站的图

    形化方式。基于IP地址位置数据库，根据你的缩放级别，展示了覆盖主要的世界、地区或国

    家地图的关键指标。这提供了访问者从世界的哪部分访问的清晰表征，可以具体到市级。

    IP地址信息在近几年有着显著的进步——主要是由于安保业的驱动，即网络信用卡欺诈

    检测的进步。Google Analytics使用的数据库与AdWords广告系列中地理定位广告的一样。数

    据的精度是半径25英里(40千米)。但是，有时位置细节不可用，这将在你的报告中显示为

    “(not set)”。

    地图覆盖的准确性

    MaxMind是一家为第三方比如银行、网站分析提供商，提供IP地址数据库信息的第三方

    公司，尽管不是Google Analytics。在www.maxmind.comappcity_accuracy中的MaxMin是业

    内典型的精度表。以美国为例，他们的数据库在国家水平的准确率为99.8%，在州水平的准

    确率为90%，在市水平的准确率为83%，半径25英里(40千米)。

    正交细分(十字分割、交叉参照)下钻

    正交细分是用于一组数据与另一组数据的交叉参照或相关的术语。显示加利福尼亚的地

    理位置报告，然后正交细分于这些访问者来自于什么搜索引擎，就是正交细分的一个例子。

    再比如，假设你想要确定，对于英国访问者来说，查找到你的网站的最常见关键字。那应是

    英国访问者与关键字的交叉参照。同样，对于新访者，他们达到哪个目标网页——访问者类

    型与与目标网页交叉参照。这是一个强大的功能，使你能够下钻到表格数据中分离出特定的

    访问者类型。

    数据导出和定制邮件

    报表数据能以多种形式手动导出，包括CSV(最适合Excel)、TSV、PDF(最适合打印)

    或者开源的XML(最适合导入到其他系统)。你也能定制任何报告自动电邮到你和你的同

    事，最多10个邮件地址。例如，你可能想要每周email你的电子商务经理热销产品、营销经

    理营销活动的效果，或者网站设计者网站的发生错误页面的列表。

    关键是记住导出的东西是所见即所得的(WYSI WYG)。这意味着，Google Analytics

    默认显示10行数据，因为导出的默认视图也是这十行。如果你想要更大的样本，你必须扩大

    报告视图，比如，100行，然后在导出。同样的，你能正交或下钻报告数据，然后导出特定

    的视图。

    小技巧：如果你有10个以上人想要报告的电子邮件副本，那么你能在你的服务器上创建

    一个邮件清单， 例如， marketing@mysite.com，使用这个作为你的Goolge Analytics导出清单。

    这样你就能独立的管理邮件清单的成员。

    日期范围滑块

    当确定网站的整体性能时， 即，不考虑特定的活动， 所有网站分析都需要面对的问题是，应考虑哪一个时间段。除非你以相同频率频繁登录Google Analytics，否则，你都可能错过数

    据中的高点或低点， 这仅仅是因为超出了你所看到的日期窗的边界。Google Analytics中默认

    的日期窗是最近30天，但是，如果一些相当重要的事发生在你没有注意到的31天前将会怎么

    样？

    Google用它的时间线窗口来对付这个问题。 除了在同一个浏览器窗口并排显示日期范围

    比较之外，时间线窗口能让你在选择日期范围的同时，也关注边界之外的趋势。例如，你可

    以选取一段你之前没有注意的日期范围，在这一段时间中出现了访问者高峰。这是一个很难

    描述的功能，因此，将在第4章“Google Analytics界面的使用”说明。

    网站搜索报告

    对于复杂的网站(即，有大量的页面)，网站内部搜索是网站导航系统的重要部分，在

    许多情况下，对提供积极的用户体验至关重要。一个专门的报告部分使你能够评估网站内部

    搜索的价值，并将其与未使用内部搜索引擎的访问者对比。另外，你能发现导致用户进行搜

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

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    索的那些页面、用户所使用的搜索词、搜索后的目标网页、搜索导致的目标转化或购买的产

    品。

    多语言界面和支持

    Google Analytics目前能以25种语言报告，而这个数字仍在不断增长。包括：捷克语、中

    文、丹麦语、荷兰语、美式英语、英式英语、菲律宾语、芬兰语、法语、德语、匈牙利语、意大利语、印尼语、日语、韩语、马拉西亚、挪威语、波兰语、葡萄牙语(巴西)，葡萄牙

    语(葡萄牙)、俄语、西班牙语、瑞典语、台湾话和土耳其语。

    除了以多种语言显示报告外，所有的文档都国际化，每一种语言都有Google团队直接支

    持。

    高度可伸缩性

    Google Analytics的目标受众能与每一种网络广告相比——几乎是网络上的每一个人。 仅

    仅5年之前，使用专业网站分析工具的客户数不过几万人。现在随着Google Analytics作为免

    费服务的发布，账户数达到了几百万(免费显然是一个很强的刺激!)包括各种企业。客户

    从每天只有一点综合流量到某些人们熟知的品牌、流量极大的网站上——即，每天有多于10

    亿综合浏览量的网站。

    复合图表

    允许在一个图表中绘制多种数据点能使分析更迅速。例如，你能在展示访问者数的同时

    展示平均网站停留时间、跳出率、或新访者比例。

    管理员和个人访问控制

    Google Analytic报告有两种访问权——账号管理员和报告查看者，管理员有权使用所有

    账户功能，包括所有数据报告、创建配置文件、定义过滤器、渠道步骤和转化目标。他们也

    是赋予其他用户进入权限的管理者。 Google Analytics的报告查看者只有权使用报告数据，尽

    管每一个用户都能自定义他们的用户界面，比如控制台、高级过滤器、自定义报告和图表注

    释。

    对于设置访问的管理员和报告查看者的数量没有限制。

    Google Analytics的市场占有率

    测量网站分析工具的市场占有率其实非常简单。页面标签工具，被大多数商业网站中所

    应用(本书作者估计在90%以上)，在网站上留下了证据“标识”——要么以能从页面HTML

    源代码读到的JavaScript文本的形式， 要么是cookie名字——其值与服务提供商的工具设置一

    致。这两种方式都能通过在浏览器中查看页面发现(见附件B)。当然，也有一些很好的老

    式调查数据。

    Forrester调查公司2009年对210,810个网站使用cookie检测法的一项调查表明，对于那些

    正确使用可见的网站分析工具的网站，即，设置了可识别的cookie名称的网站，Google

    Analytics有70%的市场占有率(美国网站分析前瞻，2008到2014，Forrester调查公司，2009

    年5月)。

    在使用cookie检测的另一个独立的研究中，27%的全球企业网站(企业样本来自金融时

    报的世界500强) 使用Google Analytics作为网站分析工具(全球企业采用的搜索和分析研究，Advanced-Web-Metrics.com，2010)。

    英国调查的800个企业表明，80%的公司目前正在使用Google来分析，在2008年这一数

    字是66%(“在线测量与策略报告2009”，Econsultancy.com，2009年6月)。

    网络零售500强是美国零售网站的500强，见www.internetretailer.comtop500list。页面扫

    描( 使 用cookie检测)表明， 37%的网站使用Google Analytics (http:blog.vkistudios.com， 2008

    年2月)。

    “大约60%的财富1000公司里以某种形式布置Google Analytics。”(Eric Peterson，“测

    量、分析和优化简介”，eConsultancy.com，2008年3月)。

    你能在www.advancedweb-metrics.comwho-uses-google-analytics上找到使用Google

    Analytics的主要品牌的概况。

    使用 Google Analytics的高级网站分析(残本) Cloga

    39 235

    高级功能

    我所说的高级功能是Google独有的或是为想要获得更好的测量见解的高级用户提供的

    功能，例如智能提醒系统、Flash(事件)跟踪、动态图表以及数据透视表。在一些情况下，当你查看报告时，你能看到这些作为测试功能的标签。你可能知道，Google有一个长时间

    运行beta测试程序的传统!

    高级分组(高级群体)和高级表格过滤

    高级群体允许你可以分离访问者流量的子集并与另一个子集一起分析。例如，你能查看

    “付费搜索”访问与“有转化的访问” ，或者是查看“持续时间在1 分钟以上的访问”和“10-60

    秒的访问”。既有预先定义好的群体，也有自定义群体构建器。自定义群体在用户水平上构

    建，能共享给其他用户——既可以是你企业内的也可以是你希望的外部人员。

    高级群体与高级表格过滤器密切相关。当你在一个具体的报告中，高级过滤器能分离表

    格的特定数据行。

    二次正交细分下钻

    这是之前提到的正交细分下钻功能的扩展。所不同的是，二次正交细分下钻是将数据在

    同一个表格中并列展示。例如，“目标页URL”正交细分于“来源”的结果在一个表格中，每一个目标网页与它的推介网站排成一行。

    动态图

    “五维数据”是这个功能的主要特色。动态图为Google Analytics报告添加复杂的多维

    分析。(cloga注：中文的GA 是没有这个功能的，如果想要体验一下这个有趣的功能，请

    将语言切换为英语，其功能按钮为Visualize。)你能选择X 轴和Y 轴的指标、气泡大小和

    气泡颜色，并且查看这些指标与时间如何交互。

    动态图是由数据可视化(Google2007年收购Trendalyzer软件的产物)实现的动态统计

    量。 这是我所见到的不是关注具体的指标而是获得网站性能的宏观概况的最初的几个图表之

    一。它能使你发现在传统的“静态”报告中很难发现的数据关系。

    API和开发者平台

    Goolge Analytics的应用程序接口(API)允许程序员以一种那个全新的创造性的方式扩

    展Goolge Analytics。开发者能将 Google Analytics的数据集成到现有的产品中，或者创建一

    个基于其上的独立应用程序(不需要与Google联系)。例如，用户能在开发者创建的控制

    台和小工具中看到分析数据的快照；在Excel、PowerPoint或 Word文件中自动 ......