說到如何面對 RankBrain 已用機器學習(人工智慧)來判斷、運算三大用戶體驗指標.. 我們曾在去年(2017)父親節前一天曾探討了到底 Google Analytics 的 “跳出率、網頁停留時間、搜尋結果標題點閱率是否會左右 SEO 排名表現” 。 而當時的結論是應該不會，因為就以 Google Analytics 而言，跳出率的標準與計算方式都可以自訂、且 Google Analytics 計算網頁停留時間的機制很容易產生誤差，加上不是所有網站都有安裝...
說到 “網站優化” .. 一直以來，對 Google 或其他搜尋引擎而言都還滿不樂見網站、網站管理員持續且刻意使用所謂的 SEO 技術。尤其是那種遊走規範邊緣的方式(灰帽)，或更別說那種太誇張且粗劣的手法(黑帽)，就差不多準備要跟搜尋結果說886.. ↪以上是 Google 在2009年發表的 “搜尋引擎最佳化初學者指南” 截圖，一開始開宗明義就建議了我們應該要以使用者為網站優化對象，而不是搜尋引擎。 但當然也不是說我們未來就別再管什麼 SEO...
說到有了 User ID, 就算化成灰都認得出來.. 縱然 Google Analytics 的數據相對於傳統分析技術已經十分準確，但若說到是否能完全反應事實，還是會因為一些網頁技術限制而有點誤差。 如 Google Analytics 中的工作階段(Sessions)數，是個對我們分析網站時重要的指標。但是，卻常因為用戶的瀏覽器變換、網路瀏覽習慣、實際操作電腦的人不同、使用時間跨過午夜等原因而造成數據的誤差。...
說到這一、兩年用戶行為的快速變化、趨勢是否真反應在網站上.. 過去不斷認真建議在使用 Google Analytics 時，最重要的還是趨勢上的觀察與比較。且在前幾篇文章中也稍微提到像現在年初，其實是最適合回頭檢視一年來(就可以一併加入季節性考量)努力與成果的時候。甚至，直接拿去年一整年數據與前年來比較如這篇文章封面圖，更可以進一步研究一些有關網站經營成效或市場、使用者行為等相關變化。 所以在這春節前的最後一個禮拜，除了再次感謝願意不斷花時間(或第一次)造訪 ga.awoo.com.tw...
說到國人使用 Yahoo! 與 Google 搜尋引擎與 “not provided” 數據再研究.. 其實我們從2013年9月 Google 搜尋引擎全面預設為安全資料傳輸層(SSL)搜尋，以及2014年4月連 Yahoo! 也跟進改為加密搜尋，一直到了今年(2015年)我們都還是不時會提到這讓人有點困擾的 “not provided” 發展與如何在這等限制下努力挖掘藏在數據下的真相。 但可能是我們宣導不力，也或許是我們講了一堆但都沒有講到重點...
說到大數據擬!?與小小小數據.. 這個禮拜(2015/8)因緣際會看到一則轉貼訊息，訊息上表示，透過幾個網站 Google Analytics 中，使用不同行動裝置的造訪行為數據比較，可以用來推論某行動裝置品牌的沒落.. 說實在這個出發點也沒有錯，若單純是指這個用來測試的網站，的確可以證明 “針對該網站” 使用某行動裝置的造訪瀏覽數量是越來越少。但就直接用這個結果來證明全台灣甚至全球的習慣也是相同趨勢似乎就也有一點點點勉強 ^^”...
