Google Analytics使用中的常見問題(二)

來源:互聯網
上載者:User

  本篇是Google Analytics使用中的常見問題系列文章的第二篇,感謝所有在郵件中和我分享問題的朋友們,我也許不能一一回複你們的問題,但我會將所有的問題整理分類,以文章的形式發布出來,與大家一起分享經驗。同時也感謝《藍鯨的網站分析筆記群》中的管理員們。感謝你們對群裡問題的及時解答。閑話少說,下面開始進入本篇中的五個常見問題。

  

 

  1,為什麼站內廣告的click與目標頁的PV不一致?

  這是我最近遇到的一個問題,先來描述下問題產生的背景。在分析廣告效果時,我們通常會關注到站內廣告被點擊的次數,也就是Google Analytics熱區圖中的click數字。但很多時候,廣告的click資料與目標頁面的pv相差很大。例如:在熱區圖中,廣告被點擊了1000次,但當我們查看目標頁面的PV時,這個數字可能是600,或者1300。目標頁面的PV可能高於廣告的點擊量,也可能小於廣告點選。即便你對廣告的URL進行了單獨的標記,例如http://www.bluewhale.cc/ref=homepage但資料間依然會有差別,或高或低。這是為什麼呢?

  

 

  在回答這個問題之前,首先還是要先來看下指標的定義,廣告的click和頁面的pv兩個指標的含義是什麼,如何計算?以及我們是否該使用這兩個指標進行對比。

  廣告click:廣告的click是指廣告被訪問者點擊的此次數,在google analytics中是沒有click這個指標的,所以實際上我們看到的click數字其實是廣告背後目標頁面的PV值。

  目標頁面PV:目標頁面的PV表示頁面被瀏覽的次數,每當頁面被載入一次,PV資料就增加一次。

  上面的兩個指標都是簡單的累加指標,所以也就都不是那麼的精確。雖然從邏輯上來看,click和PV都記錄的是同一個頁面的PV,那麼這兩個值應該是一樣的。但因為某些特殊原因,實際的情況卻並非如此。以下是我認為可能造成資料差異的幾個原因。

  A 廣告click和目標頁PV雖然都是記錄的PV資料,但其實這兩個資料還是有差別的。廣告的click資料只記錄了從廣告入口訪問目標頁面的PV值,而目標頁面的PV記錄的則是頁面所有被載入的次數。舉個例子來說:有10個訪問者訪問了目標頁A,但只有2個訪問者是通過點擊上一頁廣告開啟頁面A的。此時,廣告的click是2,而目標頁A的PV卻是10。因此,造成了兩個資料的差異。

  B 第二種原因和前面的情況很類似,訪問者通過點擊廣告訪問了目標頁,但因為某種原因頁面被重新載入了(例如重新整理)。此時,雖然所有的訪問量都來自廣告入口,但廣告點選量和目標頁PV依然不一致。廣告click小於目標頁PV。

  C 第三種原因也比較常見,可能你已經對廣告的目標URL進行了單獨標記,訪問者依然通過點擊廣告訪問了目標頁,但訪問者可能同時會將這個URL通過IM或其他方式分享給其他好友,而當其他訪問者使用標記過的URL訪問頁面時,雖然他們沒有點擊前面的廣告,但依然會被記錄為來自廣告的訪問量,因為URL中帶有來自首頁的標記。而實際情況是,這些訪問者都沒有點擊過廣告。此時廣告click與目標頁的PV資料也不可能一致。

  D 還有其他的原因嗎?歡迎大家來補充。

  2,如何細分網站中的唯一獨立訪問者?

  如何細分網站中的唯一獨立訪問者資料?例如:我想知道百度帶來了多少獨立訪問者,Banner廣告帶來了多少獨立訪問者,直接流量中又包含了多少獨立訪問者。訪問某個頻道的獨立訪問者又是多少?這個問題我之前一直認為是無法完成的,因為在Google Analytics中,唯一獨立訪問者指標是無法被進階群體細分的。我們必須使用profile過濾器才可以將獨立訪問者指標進行分割。而google對每個賬戶最多隻支援50個profile。所以,我們無法隨心所欲的細分獨立訪問者指標。但是就在前幾天,我發現我錯了。

  

 

  細分獨立訪問者指標的方法是自訂報告,通過選擇自訂報告中的維度,我們可以很方便的對獨立訪問者進行細分。無論是從流量維度,時間維度以及內容維度對獨立訪問者指標進行多重細分。

  3,如何匯總報告中來自EDM的流量?

  通常情況下,我建議使用Google Analytics的工具網址構建器來標記所有外部流量,例如,對於EDM流量,我們只需要將source標記為EDM,就可以獲得所有來自EDM的流量了。但如果你之前沒有標記EDM的流量,或者因為某些原因無法在EDM的連結中加入utm參數,那麼所有來自EDM的流量就都會散落在推介來源報告中。

  

 

  此時該如何統計EDM的流量呢?這裡有兩種方法可以匯總所有來自EDM的流量。

  A,使用過濾器匯總EDM流量。

  

 

  第一種方法是使用搜尋和替換過濾器匯總來自EDM的流量,通過Regex匹配所有推介欄位中的mail,並將這些流量來源統一替換為EDM_traffic的流量來源。通過過濾,所有EDM帶來的流量都統一匯總在了EDM_traffic來源中。這種方法在報告中看起來比較清晰,但有兩個問題,1,匯總後只能看到整體的EDM流量表現,無法對郵箱類別對流量進行細分。例如:Gmail的轉化率如何?hotmail的跳出率又如何?2,使用過濾器無法對之前的資料進行匯總。如果EDM發生在過濾器生效之前,我們就無法對這些資料進行匯總。

  B,使用進階群體匯總EDM流量。

  

 

  對比第一種使用過濾器的方法,使用進階群體匯總EDM流量是個更好的方法。我們建立一個EDM_traffic進階群體,然後使用Regex匹配所有包含mail的來源。當應用這個進階群體時,profile將生產EDM_traffic的流量報告,這個報告可以應用於任何時間段的資料。同時,在推介流量報告中,我們依然可以看到不同郵件服務商帶來流量的效果。

  4,如何過濾器失效的Goal頁面?

  這個問題的背景是這樣的。網站中有多個Goal頁面,頁面的URL結構完全一樣。並且經常會有老頁面失效,新頁面更新。但由於SEO的關係,失效的老頁面並不會直接下線,而是一直保留著吸引流量。但因為這些頁面已經失效,所以即使訪問者到達這些頁面也不能算作一次轉化。因此,為了保證網站轉化率的準確,我們需要過濾掉這些失效頁面。

  為了保留網站的真實流量,我們要建立一個profile,並在其中過濾失效頁面,保證網站準確的轉化率資料。但如何過濾這部分失效頁面成了一個問題。因為失效頁面與Goal頁面URL結構相同,所以不能直接從URL進行過濾。而因為SEO的關係,我們也不能對頁面URL進行改動或增加參數,甚至修改title。所以,在過濾器中,大部分的過濾模式我們都不能使用了。

  此時,在不對頁面進行任何調整,保證不影響SEO的情況下,過濾失效頁面的方法是在GATC中對利用_trackPageview方法對這些頁面進行重新命名。因為搜尋引擎的蜘蛛不會讀取JS中的內容。因此,這個方法搜尋引擎幾乎察覺不到。具體的做法是將失效頁面統一重新命名。

  _gaq.push(['_trackPageview', '/Virtual/Invalid page']);

  然後在建立的profile中使用過濾器對這些頁面進行過濾。

  

 

  5,如何分析landingpage的跳出率?

  最後一個問題,如何分析landingpage的跳出率。這裡我們要說的並不是該如何最佳化landingpage的設計來降低跳出率,而是分析landingpage跳出率高的原因。當我們發現網站中某個頁面有較高的跳出率時,我們需要做些什麼呢?修改頁面嗎?還是查看廣告?都不是,我們需要先通過分析確定跳出率變差的原因。而這個原因可能是由很多個因素造成的。例如,廣告內容,流量品質,landingpage內容,以及廣告和內容的匹配度等等。可能是流量自身的原因,也可能是頁面內容的原因。

  

 

  通常情況下,一個頁面會作為多個流量來源的landingpage。當這個頁面的跳出率變差時,我們需要先對他進行細分。如果所有打到該頁面的流量跳出率都很差,那麼我們需要對頁面進行最佳化。而如果只有某一渠道的流量具有較差的跳出率,我們就應該對這個渠道的流量品質進行檢查了。

  作者:王彥平

  文章來源:藍鯨的網站分析筆記 轉載請註明出處連結。

        http://bluewhale.cc/2011-05-14/google-analytics-question-and-answer-2.html



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