使用 Google Analytics 所需要具備的科學實驗精神

對照組與實驗組

就如同我們小時候進行實驗時都會有所謂的對照組與實驗組，而當我們要開始實驗時，若要針對某項可控制變因進行實驗，就要先盡可能消除無關變數。像是在 Google Analytics 報表中，拿首頁與最終結果頁面來進行比較就很容易因為基準點不同、影響變數也太多而造成比較結果價值較低。

比較理想的做法應該是頻道對頻道、最終結果頁面對最終結果頁面的訪客行為比較。且若要減少更多變數，最好是用相同類型商品或說目標族群的資訊頁面進行比較，又或者是在相同需求、熱門度、資訊量、無季節性與促銷、新舊等變數等前提，如此結果才會比較精準並具有參考價值。

像如上圖是台灣某一個高品質、實惠且應有盡有的生活居家 DIY 領導品牌網站，若能夠針對 “大金空調” 與 “其他品牌空調” 訪客行為行為交叉分析，那就可以清楚大致判斷不同品牌空調頻道的訪客量與行為價值。但若是主題館與開箱文或是 LG 與雞腿的數據差異，參考價值確實也會比較低。

比較範例與設定方式

如上面兩張圖示，首先是利用 Google Analytics 報表中的進階篩選器功能，將網站中的頻道頁面都群組起來，如此一來就很容易可以看出哪一個頻道帶來的訪客較多，哪一個頻道的訪客價值較高了。

至於第二張圖區間設定與比較，則是為了避免幾乎所有商品、服務與資訊都會存在的淡旺季影響。如此至少就可以知道網站一年的經營下，同期的經營成效比較了。