Google Analytics 操作導覽之臺灣人的一個 Google Analytics 各自表述




用LINE傳送
對惹... 不好意思只有行動裝置可以用 LINE 分享喔.. ^^" (若是用桌機或筆電會被帶走.. ~"~) tour around Google Analytics

說到目前的 Google Analytics 操作導覽(未來將會持續新增內容、補充資訊)..

一直以來,Google Analytics 實在過於強大與複雜,導致我們被迫要從各式各樣的角度、觀點與應用來試著讓大家了解 Google Analytics.

只是,隨著文章內容越來越多、突然發現開始有點失焦且發散。

category and site search

↳且理應不是每個人都會習慣使用分類與站內搜尋功能

所以目前打算用這一篇文章為大家(也為我們自己)開始收納過去所有 Google Analytics 最重要的資訊、技術與觀念,未來也會持續擴充這一篇文章的涵蓋範圍,希望可以讓大家能從這篇文章進行系統性學習、或迅速找到自己所需要的 Google Analytics 操作與應用相關資訊。

因這篇文章篇幅太長、所需要增加的快速前往目錄:

壹、數據準確度

貳、數據分析心態與操作建議

叁、常用報表 x SEOer 觀點

肆、進階設定與分析:事件、目標 & 電子商務

伍、數據解讀與分析最佳化

以下 Google Analytics 操作導覽全貌規劃與介紹,主要是先請 “Harris先生- Google Analytics 網站分析、白帽SEO傳教士” 站長搭建可能資訊架構,未來再從中一一補充與持續增加所需資訊。所以以下文章中將會有無數個超連結,建議點擊前可以先按著 Ctrl(或 ⌘ Command) 鍵再點選補充文章連結。如此就可以默默另開視窗,看是要先看或真的有需要時再到另一個頁籤查看!!

最後,無論如何當然就也還是希望與預祝我們可以為真正有心經營網站的朋友,帶來更多更多更多更多更多且有用的資訊與參考價值了!!!!!!!!!!!!

mr. Harris

↳文章正式開始前,也不得不先多謝 Harris 先生本人.. orz

 

壹、數據準確度


如這個網站最常提到的一個𡘙前提,“無論擁有多少數據與技術能力,若數據本身不夠正確就還不如去擲筊”。

Throwing

筊(ㄐㄧㄠˇ)

 

所以在開始使用 Google Analytics 與學習各項相關技術前,首要其實是要先確認二事。

1) 目前使用的 Google Analytics 追總碼是最新版本
2) 確認 Google Analytics 追蹤碼有確實安裝在每一個頁面上

Google Analytics Tracking Code check

↳可從檢視網頁原始碼 + 搜尋(.js or UA-)與確認目前所使用的 Google Analytics 追蹤碼是否為最新版本或確實安裝

 

不過若說要如何確認是最新版本追蹤碼,其實只要是進入 Google Analytics 管理介面 > 追蹤程式碼 頁面基本上就是最新版本了。但若是剛開始要接觸 Google Analytics 的朋友,或許可以參考我們多年前(2013)在 “Google Analytics 網站分析追蹤碼安裝 – 從此事實勝於雄辯” 所提到的參考流程。

(雖說介面已經跟現代不太一樣,但概念與流程都是不變的..)

或是也可以參考意外發現的、“【Google Analytics】追蹤碼正確,資料也才會有可信度” 文章中也有提到過去三種版本的 Google Analytics 追蹤碼與基本檢視技巧。在此也謝謝這位翁仔 🙂

the new version of GATC

↳通常在 Google Analytics 管理介面 > 追蹤程式碼 頁面看到的追蹤碼都是最新版本

 

接著就是要確認這最新版本追蹤碼確實置入在頁面中每一頁 html 的 之上。

但若是對一大型網站(如1,000頁以上)而言,倒也不用一頁頁檢查。

因為大多所謂大型網站會有這麼多頁,多半是因為透過後台不斷新增全新內容頁或頻道頁而來。
(先不論內容養殖場 ~”~)

換句話說,一個不論再怎麼大型的網站,多半95%以上都是由 “頻道頁” 以及 “最終結果頁面” 所生成。

所以,我們只要檢查 “首頁” 然後隨機挑選任一 “頻道頁” 以及 “最終結果頁面” 來檢查,確認這三張頁面上是否都有上述最新版本、且皆為完全相同無誤的 Google Analytics 追蹤碼就能大致檢查網站 Google Analytics 追蹤碼安裝是否確實嘍。

有關這點,其實我們去年在 “第一次當數據總.. 裁就上手,寫在 iSearch 2016 前一天” 的一開始就有提到並提供了範例參考。

the product pages

↳通常電子商務或是媒體內容網站最多的頁面就是 “最終結果頁面”

 

確認追蹤數據不會有問題後,就可以進一步查看一些基本 Google Analytics 管理介面設定是否也沒有問題如下。

a) 網址:還請確認介面上網址與欲追蹤之網站網址無誤,以及目前是使用 http 還是 https( “資源” 與 “檢視” 層級都有)。
b) 時區:還請選擇正確的所在國家對應時區

URL

↳實際網址是否有加密 & 在場的各位應該多半都是臺灣

 

c) 預設網頁:若網站首頁不得不超過一個網址指向(雖說這樣對 SEO 而言還滿不理想,因會分散 SEO 權重)時,雖說都是相同網頁,但在 Google Analytics 會分開顯示。故 Google Analytics 說明中心是建議假設 www.abc.com/index.html 會導入 www.abc.com 時,預設網頁就還請填入 index.html 即可。
(不過站在 SEO 與品牌等角度都還是會建議讓網址越單一、簡潔越理想..)

tips for URL checking

↳參考 Google Analytics 說明

 

d)貨幣:同以上時區之說明,還請按照各位所在國家來選擇即可

The currency

↳尤其是電子商務網站更需要正確設定

 

e) 排除自己人的流量:通常若任職於大公司,有時候網站訪客會參雜了很多內部員工的資料而導致數據會有點偏差。而這個時候還請利用 Google Analytics 中一個叫做 “篩選器” 的功能,然後回頭看一下自己集團中有多少內部 ip, 接著再參考 Google 說明中心的 “排除內部流量” 文章介紹即可。

但若有更多需要排除 ip 的特殊狀況,也可請參考我們在 ”驚爆焦點之用篩選器排除特定流量,讓數據更接近真相“ 的內容。

the filters

↳篩選器功能在 管理 > 資料檢視 階層中

 

f) 顯示完整網域名稱:Google Analytics 報表預設是不會顯示完整網域名稱的。

it is no show in default

↳像這樣..

 

但有時我們可能一個網站擁有許多次網域(如 x.abc.com or y.abc.com or z.abc.com)所以這時就一樣要利用篩選器功能並進行設定,今後也才會在 Google Analytics 報表中看到完整的網域名稱。而有關這點,我們過去在 “次網域獨立暨綜合分析辦法(輕輕鬆鬆就設定完成版)” 的最後就有提到(前面則是提出次網域追蹤的技術建議)。

View Full Page URL In Reports

↳像這樣..

 

g) 客層興趣報表啟用:收集與整理訪客可能年齡、興趣

還有一張報表與進階設定不算太麻煩,但可以幫助我們看到可能的訪客年齡層、興趣報表的就是 “客層” 報表如下圖。

Demographics- Overview

↳目標對象 > 客層 相關報表

這張報表雖說也無法百分百準確,但至少還是有一定參考價值。其原理與兩個簡單步驟即可啟用的相關詳細說明,都如我們過去 “客層和興趣報表數據產生之技術原理與可用性評估” 所提出之介紹。

備註:寫文章的當年還沒確認這客層和興趣報表也適用於通用分析,但現在看來確實如當時所猜測,在目前仍可以繼續使用的..

而以下是啟用的兩大主要關鍵(或查看詳細版官方說明):

Enable Demographics and Interest Reports

↳一、開啟 管理員 > 資源 > 資源設定 介面中的 “啟用客層和興趣報表”

require display features

↳二、以及確認自己 Google Analytics Tracking Code 中是否有以下追蹤指令

最後,就像是我們最近在 “創建三張資料檢視報表之必要 x Google Spreadsheet Add-on 應用” 文章中有提到,先不論到底要不要進一步學習 Google Spreadsheet Add-on 應用,但真的會建議可以開始為自己的 Google Analytics 新增三張檢視,相信未來也比較不擔心不慎移除原始資料(基準、比較點)喔!!!

add new views

↳同時箭頭處就是新增檢視的位置

 

說到數據準確度的重要度以及一些實際範例參考,在當年 “使用 Google Analytics 所需要具備的科學實驗精神“ 就開始用力宣導。

至於有關網址是 http 還是 https 的主要差異、以及現在網址加密對於網站 SEO 的重要性,可以參考 “Google 宣布將會優先索引 HTTPS頁面” 這篇文章中的介紹。

在 資料檢視 > 檢視設定 頁面還有一個 “站內搜尋” 可以先設定,然後有關站內搜尋是否需要設定、幾種常見案例以及相關所需資訊,可以參考我們在 “站內搜尋字詞追蹤末路之自己的搜尋參數自己生” 等三部曲系列文章中得到一些參考。

此外是若要在 Google Analytics 看到更多的數據分析就不得不與 Google Search Console 串接。至於有關如何與 Google Search Console 串接以及到底有什麼重要性,就可以參考我們在 “直接在 GA 上檢視 Search Console 數據與一點點點便利性新增” 中提到的說明。

然後既然都提到 Google Search Console 惹,就為還不確定 Search Console 的 “點擊數” 與 Google Analytics 的 “工作階段” 有何差異的朋友,提出我們之前在 “Google Analytics 工作階段與 Search Console 點擊數差異比較” 提到的比較。

還有還有剛剛補充的 “客層報表” 啟用與再次提出的 “通用分析” 追蹤碼相關,則可以參考我們在 “看來也該是升級到 Universal Analytics 通用分析的時候了” 中所提到的說明。



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貳、數據分析心態與操作建議

當我們已經可以確認透過 Google Analytics 追蹤碼收集到的數據盡可能無誤後,就可以無後顧之憂、盡力從中挖掘網站經營現況、機會或不足了。

只是在使用 Google Analytics 前還是會建議可以先建立一些操作心態與習慣。

首先,畢竟數據要經過 “比較” 才較能產生參考價值,所以在使用 Google Analytics 時實在會建議別太在意某一天的數據起伏,而是可以用一段時間、一個月甚至一整年來回顧自己網站經營相關數據。

checking by year

↳用一整年數據來看也比較不用擔心季節性的影響

(尤其是某一天的暴起、暴落在整條人生折線圖上,可能都只是個丘陵或池塘..)

Comparison over the same period

↳或用同期、不同年比較

再者是為了從數據變化中挖掘真相與可能,也會建議盡可能 “細分” 數據的組成。如下圖,雖然我們發現在箭頭處這一天、工作階段明顯提升,但似乎不太能直覺發現是發生什麼事。

the traffic is suddenly grows

↳僅能知道所有流量快速提升

但這時就可以利用 Google Analytics 進階區隔功能,先將流量細分成四大流量媒介,
就可以發現這段期內其實是有著這麼多變化與影響。

Subdivided data

↳且首先可以發現其中最顯著的成長是直接流量

Traffic source comparison

↳接著還能快速比較相關差異

說到這個超級重要的區隔功能,所可以參考的資料:+ 新增流量(工作階段)區隔 Segment,𡘙數據分析、研究+ 新增區隔,網站訪次(工作階段)分類狂專用異想實驗室

而除了 “區隔” 外,還有 “主要、次要維度” 選擇與 “篩選器” 都可以幫助我們讓數據更加單一化。

Dimensions and filters

↳Google Analytics 數據報表上的維度選擇與刪選器

至於為什麼一定要讓數據更加單一化以及可以實現上述期待的參考文章:進階區隔 + 主要維度 + 次要維度 – 直接或點擊網址的訪客背景研究。而前一陣子的 “即時監控控必備 Google 試算表 add-on x 超越次要、創建三要維度” 更是提到了創造第三維度的可能!!

而說到這篩選器要能夠發揮最大作用,就要搭配 “規則運算式” ,以自由選取、排除或指定特殊比對的數據。

About regular expressions

↳也可視為驅動篩選器的所有特殊指令

有關規則運算式相關補充參考資料:再談“規則運算式”,這次用人類比較能夠理解的語言來說..,或是 “搜尋與取代篩選器字串 – 從此讓阿鬼開始說中文” 的應用範例。

而這時這透過層層設定才出來的報表,若每次查看都需要重新操作也很沒有效率。但這時其實只要在完成設定後,利用 “捷徑” 設定功能就可以將該張報表儲存在捷徑中。未來進入 Google Analytics 報表後也要從捷徑列表就能一鍵穿越。

Report shortcuts

↳可將常用報表儲存於此處

與捷徑有關的補充參考資料:捷徑應用,以及春節期間後訪客量異常狀況分析與解讀

另外,還有一個一小功能與習慣建議是勤於 “增加註解”。不論是增加 Google Analytics 中設定,還是說網站有什麼活動或甚至是公司政策改變時。

如此一來未來回頭檢視數據變化時,也比較有依據與幫助我們判斷問題所在。

add new note

↳增加註解也不花什麼時間,但未來就很受用了

就算是這麼簡單的功能,我們當年也曾稍微在 “GA註解 – 時時刻刻為網站成長歷程留下紀錄與比較” 介紹過 (文章中一開始的 “今日忙碌梗” 來自當年還滿有名的部落格文章常用的開頭 ^^”)

不過縱然我們在上週已經提到要如何確保數據盡可能準確,而這週也希望大家都能建立良好與相對正確的操作心態與習慣。

但畢竟無論是 Google Analytics 還是世界上任何一套分析工具都不可能做到百分之百準確。

像是有關 Cookies in Google Analytics, 我們曾在這個網站剛開始經營時,有在 “Google Analytics 網站分析運作原理介紹” 等進行介紹。至於更全面、專業的剖析,則可以參考 Google Universal Analytics Cookies – Complete Guide 這篇文章。

尤其是由於 Google Analytics 是透過傳送 Cookie 到訪客瀏覽器,以紀錄訪客行為或來自什麼管道、媒介。

所以,這時若用戶有以下兩習慣的話,就會導致 Google Analytics 收集到不夠正確的資料。

(不過確實會有這種狀況相信是相對少數..)

Disabled javascript

↳一、使用無痕瀏覽器(或瀏覽器禁止 Cookie)

Clear browsing data

↳二、習慣定期清除瀏覽器 Cookie

Not only one man using

↳除此之外,實際上坐在電腦前的到底是否是同一個人也很難講

不過也因為如此,故換句話說,三大裝置(桌機、手機、平板)用戶)行為數據中,手機用戶行為相關數據是最接近實際個人的。

the status of mobile using

↳也就是目標對象 > 裝置總覽 的 Mobile..中,

最後,當我們更清楚怎麼看待這些滿山滿谷的數據,並掌握各式各樣的分析技術與應用方式後,就可以試圖讓這些數據分析的價值極大化了!!!


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叁、常用報表 x SEOer 觀點

經過了上述數據準確性確認與心態建立,終於可以好好利用 Google Analytics 分析網站經營現況、進而找到問題或改善空間了。

但 Google Analytics 中報表類型與分析方向不計其數,也不太可能每天都在研究哪裡有問題(或利用 “快訊” 不斷瘋狂轟炸自己如下圖..)。不過若是想要能夠盡可能掌握網站目前 SEO 成效(果),就建議可以從以下五張報表 + 條件組合來檢視。

add Google_Analytics custom alerts

↳新增快訊能自動收到數據異常通知信

一、進階區隔 x 四大流量來源

the main traffic sources

↳區隔是 Google Analytics 數據分類的第一步

如上圖,會建議第一張可以設定在捷徑的道表,就是將網站流量分成 “隨機流量” 、 “直接流量” 、 “參照連結流量” 與 “付費流量(如果有的話)” 四區隔。

add the segments

↳點選此處以新增、選擇不同區隔

正如同上一段所提到,“所有流量” 僅能看到整體變化、但很難從中發現問題點。所以先利用 “區隔” 將所有流量分成一個網站最主要的四大流量來源,也比較能一眼看到問題。

the raw traffic sources data

↳也可以在捷徑中新增一未分類的所有流量以便快速切換

不過其中廣告流量多寡跟口袋深淺、老闆心態比較有關而不是那麼客觀的數據。且 Google 大大也有提到 “您在付費搜尋中的投資不會影響您的自然搜尋排名” ,所以其實也不是每一個網站都有必要檢視這項流量來源(所以之前在介紹區隔時就沒有提到廣告流量)。

但是..

一網站若擁有良好 SEO 體質卻一定會有效降低關鍵字廣告單次點擊計費!!而有關 Google Adwords 與網站 SEO 相關連之處就如我們在 “從 Google Analytics 看臺灣面對新南向政策的機會與挑戰” 以及 “當 Adwords 在推廣網站階段中不再是一個選擇而是標配時..” 所介紹。

the introduce is by Google_Partners article

↳經營網站不是非得需要靠廣告流量

承上,若要單純比較 Organic 也就是網站 SEO 價值反應在哪一個搜尋引擎,也可以利用 來源/媒介 報表中,勾選主要搜尋引擎前方 radio button 後 “依資料列繪製圖表” ,如此一來也可以快速比較不同搜尋引擎上的流量變化喔。

the main medium for organic

↳主要來源搜尋引擎流量變化

說到搜尋引擎流量,其中除了 yahoo/organic 外,tw.search.yahoo.com/referral 其實也是來自於 Yahoo! 搜尋引擎。

而造成這個結果的相關研究與介紹,可參考我們在 “Yahoo! 真是太狂惹!!連 GA 自訂搜尋引擎來源都無法控制” 以及 “自訂隨機搜尋來源,在 Yahoo! 更換搜尋搜尋網址規則的2016初夏” 所進行過的研究。

the traffic medium is referral

↳這些媒介為 referral 的流量其實也是來自於 Yahoo! 搜尋流量..

最後也可以參考我們在 “從不同的流量來源、進階區隔來檢視網站目前經營成果、現況或改善空間” 所提到的介紹,其中還有當年不同流量來源或代表的可能意義參考資料(不過如上述所提並沒有特別提到 “廣告流量” ..),以及一些常用的流量來源分析技巧。

二、到達網頁 x 媒介 x 相關行為、成效數據分析

如同當年 not provided 剛開始蔓延的時候,我們就在 “國人慣用的 Yahoo! 與 Google 中,”not provided” 數據變化與再研究” 、 “Yahoo! 也來加密搜尋!?那從 Google Analytics 怎麼看” 兩篇文章中提到,雖然現在已經無法進一步了解訪客都是透過什麼的關鍵字搜尋進入網站,但是,其實我們還是可以從到達網頁 x 媒介 organic 來回推可能的進站關鍵字。

Not_Provided_Count_-_Charting_the_rise_of__not_provided__in_Google_Analytics_和_再次_not_provided

↳當年這網站在進行 not provided 流量佔比紀錄,但發現目前(2017/7)很遺憾已矣..

且到達網頁也反應了網站目前都從哪些流量獲得造訪,且這些造訪對網站來說只是無效流量還是就此產生密集互動(甚至成為顧客)。

the landing page analysis

↳到達網頁 x 媒介交叉綜合分析

而有關 “到達網頁” 價值、研究與回推進站關鍵字的立足點與依據,就可以參考我們在 “從 “到達網頁” 看網站一整年的經營現狀、後續機會與策略” 中的文章介紹。
(該篇文章一開始也有當年重點文章的一些整理..)

而除了可以一次比較不同流量、媒介流量價值外,為了讓分析標的可以更明確,建議再加入捷徑前可以加入 “包含 > 媒介 > 包含 > organic” 的進階篩選器。

the filters for organic

↳進階篩選器介面

如此就可以更聚焦,且更清晰的比較不同到達網頁在 organic 也就是 SEO 上的表現,或是趁勝追擊加強主打網頁或調整在不同網頁上的資源分配了。

the user usage from organic search

↳每一個到達網頁的 SEO 現況一目暸然

三、行動裝置 x 總覽

隨著我們人類上網、瀏覽行為的改變,行動裝置用戶已經漸漸超越了桌機。且更重要的是連 Google 都少見的開始 恐嚇 建議網站在行動裝置瀏覽上的友善度如這篇文章介紹

mobile-friendly websites

↳打造適合行動裝置瀏覽的網站

而這張報表如下圖、也可以快速反應目前網站訪客所使用的行動裝置比例,以及各種不同行動裝置在瀏覽網站時的行為數據比較。

the mobile category anlysis

↳行動裝置 > 總覽報表

或也可以參考我們在 “這一、兩年用戶行為的快速變化、趨勢是否真反應在網站上..” 第一段提到的,還可以用同期不同年的比較來看看行動裝置流量的趨勢變化。

The analysis of Mobile Device Info

↳也反應出網站是否友善於各式各樣的行動裝置

四、網站速度 x 速度建議

正如同我們 Harris 大大在 “做 SEO你絕對不可以忽略的【網站速度優化】,關於速度優化的三兩事” 這篇文章提到的內容,以及我們過去在 “網站速度 – 但應該說是網頁載入(到完整顯示)所需要的時間” 的介紹,網站速度也確實是 Google 非常重視的一項網站品質指標(Adwords 廣告品質分數也是)!!

the Site Speed Page Timings report

↳網頁平均下載時間(秒)

所以時時從這張報表檢視網站熱門瀏覽頁面的平均網頁載入時間,並且參考 PageSpeed 建議(不外乎是圖片壓縮、CSS 與 JavaScript 外嵌)優化網頁,就會是網站 SEO 工程中相當重要的一環。

不過,從速度建議報表中的 “說明” 並不會進入該頁面專屬的分析、建議結果頁面,就就要再移駕至 “Analyze your site performance” 頁面或直接前往 “PageSpeed Insights” 後,再輸入欲分析的頁面網址。

Use pagespeed insights

↳真正 PageSpeed 建議報表要由箭頭處進去

有關這個 “網站下載速度” 的官方說明文件也可以直接參考 Google 說明中心的 “關於網站速度” 文章介紹。



五、目標 x 程序視覺呈現

最後的這個應該是在 Google Analytics 重要度前幾名的報表,畢竟通常會經營網站都是有一個目的或訪客瀏覽期待。

而這張 “目標 x 程序視覺呈現” 報表,不只能夠呈現訪客是否實現我們在經營網站同時設定的目標,更還可以觀察、分析訪客在完成目標前、各個必經流程的流失率(以及流失到哪),以幫助我們以更全面的觀點來分析與尋求改善空間。

funnel visualization report

↳還可以確認流程流失後是到了哪一頁

此外,有關 “流量來源” + “目標(轉換率)” 分析如同我們在 “都 2015 了,就讓我們別再於 Google Analytics 鑽牛的角尖吧” 所提,也是在目標設定後相當需要花時間研究與優化的分析結果。

只是這張程序(漏斗)分析有一大前題是需要先設定目標,所以有關目標設定會在後續 “進階設定” 段落中進行介紹,但若迫不及待想要開始嘗試的朋友,也可以先參考 “Google Analytics 目標網址、程序設定冷知識與規則運算式應用” 中一特殊狀況中順便提到的介紹。

Goal description for Destination

↳四大目標中,較常用且較有參考價值的還是 “目標網址”

此外還有一個智慧目標雖與目標不算直接相關,但就像是我們在 “智慧目標,𡘙數據背書的平均網站目標轉換背景輪廓” 這篇文章中所提,也是相當具有參考價值的 Google Analytics 功能報表。

在這段的最後,也不得不再次補充一下,當然在 Google Analytics 中絕對不是只有這五張報表可以研究,不同網站的分析重點與需求也各有不同,而且還有另外一個最重要的 “電子商務” 也尚未提到。

不過這五張報表確實已經可以涵蓋網站管理員最主要的工作任務,並且是除了 “目標” 外皆不需要進階設定,可以馬上查看的數據。

而更重要的是,這五張報表反應的數據都與網站 SEO 體質有莫大關連,且也是在經營網站中最最最重要的責任,相信都不會是 Google 演算法更新後會輕易屏棄的 Ranking Factors 喔!!!

2017_Google_ranking-factors

↳已經涵蓋大半 Google Ranking Factors。圖片來源:https://goo.gl/XJ36HK


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肆、進階設定與分析:事件、目標 & 電子商務

我們在上一段落中提到了幾張在檢視 Google Analytics 數據中最重要的報表 + 條件設定。且是除了目標轉換、程序報表外,都預設在 Google Analytics 中且不用進行任何設定即可進行檢視、分析。

而在這一段中,則是打算讓大家可以一次掌握,Google Analytics 中三大需要進階設定,且可以從中得到更多、更關鍵行為數據的功能與報表相關資訊。

一、事件

About Google Analytics event

↳確認訪客是否有與網頁進行互動

在上一段提到的幾張重要報表雖說不用進行設定,但主要都是收集一些 “被動” 的資訊。

但這 “事件” 的設定,就如以上 Google Analytics 說明中心截圖所提,可以幫助我們了解訪客 “主動” 與網頁互動的狀況。

畢竟我們經營網站除了帶來訪客外,多半會希望訪客能在網站中進行一些動作(如留言、發信或採購等..)。

而這個 “事件” 主要且大多就是會被應用在分析與測試、訪客是否點擊了頁面上的某一個元素以及次數。

所以,為了準確計算訪客行為,概念上就要在頁面上所有需要紀錄與分析的元素中加入以下事件追蹤碼。

ga(‘send’, ‘event’, ‘類別’, ‘動作’, ‘標籤’, ‘值’);

但因為這段追蹤碼是 JavaScript, 所以若置於 html 中需要加入 onclick=”” 指令。而以上說明或可直參考以下範例圖示。

sample

而以上追蹤碼中中文字部分就是可以自訂後顯示於 Google Analytics 網站分析報表中的自訂內容。個別解釋可參考 Google Analytics 網站分析官方說明如下…
(白話一點就是並不限定一定要填什麼,只要日後好辨識、理解即可..)

類別(必填):站上事件的主要分類。類別位於事件追蹤的根部,必須做為報表中事件排序的第一種方式。像「影片」和「下載」就很適合做為類別,但您可以視內容需求使用明確或廣泛的類別。

動作(必填):用來描述某事件類別。使用任何字串都可用來定義動作,因此您可以視需要調整明確程度。舉例來說,您可以將「播放」或「暫停」定義為「影片」的動作, 也可以提高明確程度,建立名為「影片即將播放完畢」的動作,在影片播放了 90% 的那一刻觸發。

標籤(自便):一種自由選用的補充說明,可以用任意字眼來表示。

值(自便):數字變數。您可以使用明確值 (例如 30),也可以使用在他處定義的變數所推算出來的值 (例如「downloadTime」)。

Event_Tracking_Google_Developers
↳以上內容參考於 Google Analytics 指南

而這個實際置入於網頁元素中的範例除以上外,還可以參考我們過去於 “認同請分享之分享按鈕 + 圖片 + GA 事件追蹤等真人真事操作紀錄” 以及 “站外連結點擊數追蹤事件設定,快速在後台編輯器完成版” 中介紹。

且事件觸發、分析的應用也不僅只有測試訪客點擊狀況,又或者是有其他應用可能就可以參考我們在 “事件設定 – 單頁式網頁設計的訪客瀏覽行為觀察” 、 “事件設定 – 硬要追蹤無法追蹤的 facebook 讚與 Google +1 按鍵” 或是較屬於綜合應用的 ““用 LINE 傳送鍵” 親手安裝暨 Google Analytics 監控實錄” 中所碰到的(特殊)狀況。

此外是其實連 Google 說明中心其實都比較建議用 “Google Tag Manager” 來追蹤設定,畢竟相對於在 html 置入追蹤碼。透過 Google Tag Manager 其實是比較不容易出差錯的(也不用一直修改網頁原始碼)。

而說到這個 Google Tag Manager x 事件設定與應用,我們在今年(2017) “站外連結點擊事件追蹤 x GTM, 任意追蹤、比較頁面連結點擊數” 與 “GTM x 一次測試、比較頁面上無數連結事件點擊狀況(僅需新增一代碼)” 都有提到。

不過既然提到了這個 Google Tag Manager 若又剛好還在考慮要不要改用 GTM 統一管理與設定 Google Analytics 的朋友,倒是可以參考參考我們在 “年前轉換 Tag Manager, 如何快速分析應該比學不完的分析技術更重要” 、 “預覽 x 內建變數 x GTM, 任意追蹤頁面事件前的必備前置作業” 中的觀點分享。

二、目標

Google Analytics 中的 “目標” 設定與上述 “事件” 有些相同,都是可以幫助我們紀錄、分析訪客在瀏覽網站時是否有進一步互動。

只是這個 “目標” 會更著重於訪客是否完成了我們最初經營網站的最終目的(或說藉此盈利)。

所以有關這個目標,如同 Google 說明中心中以下這段兩分鐘影片就已經有清楚說明。

”目標可以幫助我們評估網站的轉換情況“
(當然,轉換有很多種如註冊、留言、採購等…)

且透過 Google Analytics 的目標設定,除了可以幫助我們獲得很多重要的資訊如轉換次數、轉換率以及比較上述目標在不同來源、媒介甚至活動中的表現外,還可以幫助我們進一步觀察、在實現最終目標前的每一個必經流程成功與流失的狀況。

而以上在影片中所提到的 “宏觀目標” 與 “微觀目標” ,就是指我們當年在 “目標與程序介紹 – 讓實際數據為目標達成背書” 與 “目標設定 – 頁面上殊途同歸的流程目標轉換比較” 等文章中都有提到的目標 + 程序設定與觀察。

macro and micro goals

而更迷人的是,Google Analytics 還可以讓我們輕易比較不同來源、媒介甚至訪客身份、國家與平台的轉換率(就如我們第一段也有提到的 “目標設定 – 三大訪客來源價值比較 + 真實網站案例” ,就可以幫助我們比較不同媒介的轉換率與訪客價值。)。

以及可以進一步透過上述的漏斗分析以及 “目標流程” 來同時觀察實現目標的流程以及流失率(與流失到哪了..)。

abandon rate

↳目標流程、流失率觀察示意圖

有關這點,我們過去其實也曾在 “網站目標達成軌跡,就從這兩張報表進行檢視” 有提過這個目標流程報表。然後若一直不覺得這 “流程報表” 有什麼參考價值的朋友,就可以參考我們在 “使用者流量 – 事實上,你要改變河的流動卻是很難” 所提出來的一些延伸觀點了。

接著回到目標設定本身,Google Analytics 目前可以設定五種目標類型如下(第五種是智慧目標)。

the goals type

↳但說實在比較常用的還是僅 “實際連結”

此外,有關目標價值的設定也是一項不用靠工程師修改程式碼,就可以利用平均客單價設定計算網站獲利的功能如 “想知道網路行銷為啥不 Work 之馬上試試看” 、 “目標設定 – 三大訪客來源價值比較 + 真實網站案例” 這兩篇文章中之介紹。
(前者文章中還有提到的網址產生器的應用..)

the value setting
↳目標 “值” 的設定

最後,我們過去也曾遇到一些目標設定的特殊狀況與需求,並試著利用不同的方式來實現如 “不同分類頻道頁面,面對相同路徑、目標網址的轉換率比較” 以及 “框架 iframe 網站目標設定案例、Google Analytics 判斷相關” 中所提出的介紹。

就希望能帶給大家更多不同的應用視野與想像了!!!!!

三、電子商務

再來是如同我們剛剛在 “目標” 介紹中所提,目標設定與所謂轉換有很多種,且不一定就代表因此獲利。

但若是 Google Analytics 電子商務、甚至增強型電子商務追蹤碼的安裝,就可以幫助我們直接觀察與分析因為網站經營而為企業、公司或團隊所帶來的實際獲利。

the revenue of different sources : medium

↳網站獲利的實際狀況、甚至進階分析

只是,電子商務追蹤碼的安裝就會動到網站程式,也就是說通常會需要跨部門的溝通與協作才能夠實現。

所以有關這點,我們過去曾在 “其實也只需要商品、結帳(訂單)兩資訊就可以進行電子商務追蹤” 一文中,就希望用最簡單的方法產生最低需求的電子商務相關數據。

analytics_js_enhaced_ecommerce_code_js-940x560

↳就是以上兩段追蹤碼..

但若公司行銷與程式團隊感情還不錯(或其實是同一人 ^^”),就可以參考我們在 “增強型電子商務必備洪荒之文,一次完成電子商務相關設定” 所整理的懶人包。

the Shopping Behavior Analysis report

↳甚至是電子商務界目標流程分析

相信就可以實現各種電子商務網站數據分析的需求與減少誤差(退貨、退款機制)了。

此外是 Google Analytics 其實有 “電子商務” 以及 “增強型電子商務” 兩種追蹤方式。而在此是認為兩者並非絕對好壞,若需要更多、更全面的分析數據、當然會是增強型電子商務追蹤碼會比較夠用。

但也不代表說單純收集網站結帳數據就有所不足,畢竟最重要的轉換率與來源、媒介比較等都已經可以實現。故在此也或許會建議可以先從普通電子商務追蹤碼開始,若未來真的產生更多電子商務分析相關需求,再看是否要開始研究這個 “增強型電子商務碼” 會比較滑順。

the basic ecommerce analysis

但若已經義無反顧,鐵了心要開始摸索增強型電子商務追蹤碼的朋友也當然沒問題,就可以先參考我們當年在這追蹤碼一出來時,於 “增強型電子商務設定與研究日誌 – 欲加入分析的數據確認” 這篇文章中所提供的一些參考資訊。並預祝未來一路好走. orz

the introduce of Enhanced_Ecommerce

最後,若以上相關追蹤碼都安裝完成且確認數據準確性是沒有問題,那接下來就只需要等分析結果報告陸續產生,並從中分析過去經營策略好壞,進而開始評估與規劃未來相對準確、到位的經營策略、計畫就不會有問題了。

畢竟有關上述,因為我們是基於準確的分析與比較,通常也就能做出相對準確且對症下藥的判斷。

有關這點,我們過去在 “電子商務轉換率 – 讚嘆雙十一!?各項電商轉換率才是唯一” 以及 “電商平台跨媒體投放轉換率解析 – 資策會電商大講堂:40勝於雄辯” 兩篇文章中已經盡可能進行說明嘍。

compare the conversion of sources and medium

↳不同來源、媒介的轉換率分析



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伍、數據解讀與分析最佳化

正如同我們在第一段時提到的,若是數據本身是錯誤的,那不論有多少數據或掌握多少技術都是徒勞無功。但若我們對於數據的 “定義” 有所誤解或跟共事的同仁沒有共識時,其實也是一樣的災難。

所以我們在這段中將會針對幾個常見數據的定義,以及 Google Analytics 中可以讓數據更加精確甚至細分的功能、報表進行研討與資訊收集,希望讓大家在使用 Google Analytics 時能夠看到更多的真相。

the important of data definition

↳數據的定義與認知是相當重要的


一、工作階段、廣告活動逾時定義與設定

在 Google Analytics 中最重要也最常見的數據應該就是 “工作階段” 了。而說到這個工作階段就是指訪客抵達網頁後所進行的各種互動(包括點擊、換頁等..)如下圖。

the definition of session

↳一個工作階段包括了訪客在網頁上進行了哪些動作


不過系統預設訪客若在網頁30分鐘內沒有進行任何動作,該工作階段就就算是結束了,若重新動作會再被記錄一次。

但因為這預設30分鐘到底是否恰當還會視網站類型而定,所以 Google Analytics 自從轉轉換通用分析後就可以從後台進行設定如下圖位置。

Session timeout and Campaign timeout

↳工作階段逾時設定在資源層級


至於該如何視網站類型來調整這工作階段逾時時間長短,像是本來就需要花時間閱讀的類型網站,就可以視閱讀網頁的平均時間來調整。
(像是最近有一個提倡深度學習的優質網站,通常一篇文章若被轉載,還會分上中下篇 ^^” 原本預設30分鐘就還滿恰當..)

但若都是小品或都是口袋發現兩百元的新聞,就可以縮短逾時時間。

有關工作階段甚至廣告活動逾時設定於詳細說明,就可以參考 “廣告活動之自動標記、工作階段逾時與一點點的 Analytics 360 Suite” 、 或是我們 Harris 先生的 “理解 Google Analytics 的工作階段” 了。

二、跳出率與離開率的差別

再者是在過去文章中也很常見的 “跳出率” ,簡單來說就是訪首次進入網站某一頁後沒有到下一頁就離站了的機率。

且因為這通常反應了網頁內容是否留的住訪客或促使訪客繼續閱讀,所以通常數字越低是越理想。

the bounce rate sample

↳一國內知名旅遊網站因為也算是資訊網站,故跳出率在50%左右就表示還有滿多改善空間


而有關這跳出率與另外一個很類似的離開率有何差異,可以參考我們多年前在 “離開率與跳出率在 Google Analytics 之間的差異” 所提出的介紹.

the exit rate and bounce rate

↳官方辦介紹之離開率與跳出率的差異


三、內容分組

確定了一些基本數據的定義與修改預設值後,接下來就可以好好面對滿坑滿谷的數據。只是這些數據若真要一筆一筆分析也不是非常有效率,這時就可以使用 Google Analytics 中另一個相當方便的功能、內容分組。

too many URL

↳就如同 Harris 先生所說..


而所謂內容分組就是除了網站既定頻道分類外,可以根據特殊需求、條件並透過以下三種方式進行分組。

1) 按追蹤程式碼分類 (修改每個網頁上的追蹤程式碼):加入一行程式碼來識別內容索引號碼以及該內容所屬的內容群組。
2) 使用擷取功能進行分組 (根據網址或網頁標題擷取內容):使用規則運算式來識別完整或部分的網址、網頁標題或畫面名稱。
3) 使用規則定義進行分組:使用規則編輯器建立簡單的規則來識別內容。

未來就可以在 Google Analytics 快速檢視自己分組後的數據了(範例與 Google Analytics 說中心說明如下圖)。

the sample of content guouping
about content grouping

↳Google Analytics 說明中心舉例


the GA content grouping

↳內容分組後的實際範例


至於有關內容分組的過去研究與介紹就可參考我們過去 “內容分組 – 一次滿足三種網站內容分類的願望” 文章內容,或到 Harris 先生的 “用 Google Analytics 的《內容分組》,輕鬆做好網站分類” 、甚至是 Google Analytics 說明中心的介紹,就看各位比較習慣哪一種說明的方式。


四、管道分組

上一段內容分組中,可以幫助我們在 Google Analytics 輕鬆檢視一些自訂分類頁面相關成效。

而在這一段中的 “管道分組” ,則是可以幫助我們自訂指定來源、媒介或廣告活動所帶來的訪客為一管道,如此就可以幫助我們更清楚的比較、分析不同管道效益與投放資源必要性。

Channel Grouping Settings

↳主要就是透過管理員介面 > 資料檢視 > 自訂管道分組 以進行新增或調整


Channel definitions

↳而以上為管道分組的預設定義


有關這管道分組,也可以參考我們當年因緣際會所在 “+新管道分組之一眼比較自訂管道效益” 介紹的內容。


五、歸屬 > 模式比較工具

而這張在 Google Analytics 最下面的一張報表,就是利用上述所提到的管道分組,再透過不同的 “功勞歸屬” 判斷模式來分析這麼多的管道中,哪一些管道來源的訪客價值較大。

Attribution modeling example

↳共有七種不同的功勞歸屬模式


說到這所謂的 “功勞歸屬” 為何,意思就是說畢竟一名訪客(如你我 ^^”)要能夠成為顧客,通常很少只透過一兩次的接觸就馬上下單(最少最少也會比價)。所以在 Google Analytics 中這個相當強大的功能、報表中,就是可以讓我們好好分析一名訪客在成為顧客前會有哪一些接觸商品(品牌)的可能,並確認在哪一個環節投放資源可以得到最大投資報酬。

the concept of Multi-Channel Funnels

↳如 Google Analytics 說明中心所製作的影片截圖所示


有關以上,就可參考我們當年在 “功勞歸屬應用 – 參考「掌握行銷新趨勢-你不可不知的網站流量分析」書籍介紹” 所提到的介紹,也可以直接前往 Harris 先生在 “網站分析的點擊歸屬(歸因分析) – 初學者指南” 分享的研究與建議。


六、多管道程序

最後,也如上述所提,也因為訪客通常不會一次從陌生訪客就買單並成為顧客,且往往會透過許多不同的來源、媒介甚至管道重複進入網站。所以若我們想從 Google Analytics 得到更多的資訊,尤其是若能分析出訪客通常都是透過什麼樣來的來源、媒介或管道便成為顧客,那勢必未來在資源投放上一定能夠更加準確且有效。

Multi-Channel Funnels Report

↳共有輔助轉換、最佳轉換路徑、轉換好時、路徑長度等分析轉換路徑的重要指標、報表


↳或可以直接查看 Google Analytics 對於這多管道程序報表的介紹


簡單來說就是 Google Analytics 多管道程序報表將可以協助我們了解有多少 “還在考慮” 的準顧客,藉此去判斷未來不同的管道資源投放。

有關這 “多管道程序報表” 我們 Harris 先生已經在 “Google Analytics 《多管道程序報表》,超完整攻略” 進行了超完整介紹。若是對此也有興趣(或經營上需求)研究,相信可以在這篇文章中得到解答。



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在目前的 Google Analytics 操作導覽之後…

如一開始所說,未來這篇文章會再盡量收納掌握 Google Analytics 所需要了解的參考資訊。

不過目前上述幾個段落看來已經整理了 Google Analytics 最常見的報表與功能介紹,相信對正打算好好鑽研 Google Analytics 的朋友而言會有一些幫助。

且而目前已經為這篇文章新增一分類連結 “Google Analytics 操作、應用導覽” 如下圖,這樣一來,未來若有這篇文章可能提供的 Google Analytics 資訊需求時,就希望能盡快從這個位置的這篇文章得到一些幫助了。

the entrance of toor for google analytics

這篇 Google Analytics 精選文章發表於2017 年 06 月 19 日 星期一