說到這個 基準化 Benchmarking..
我們其實還蠻常被問到，”請問我們網站跳出率這樣算高嗎??” 、 “我們現在每個月訪客(工作階段)會不會太少” 或是 “我們網站跟同產業比起來有比較差嗎(透露一下啦)” 之類的問題。但說實在，就算我們真的說出了什麼數字或結果也是我們在講，沒有親眼看到或比較，應該還是無法具有百分百的參考價值。
但其實以上相關問題的答案，根本不用明查暗訪或猜測對方口中的真實性。像是今天，要跟各位介紹的 Google Analytics > 目標對象 > 基準化(Benchmarking) 系列報表其實就已經幫我們收集了全球各地區相同產業的平均 Google Analytics 數據，除了幫我們根據 “頻道” 、 “地區” 、 “裝置” 進行不同的基準化比較外，還可以用每日平均訪客量(工作階段)數，來為自己網站找到更相似的比較對象。
待會會提到從基準化報表來看 “頻道(管道)” 、 “地區” 以及 “裝置” 等相關數據上的比較。但若對上述三維度還不是那麼熟悉的朋友，或許可以先移駕到 “管道 Channels – 來自不同管道的訪客價值比較” 或是地區檢視應用文章 “從 Google Analytics ga網站分析深入研究網站訪客面貌” 以及較早期寫的 “網站訪客所使用的行動裝置、品牌、型號相關資訊” 回顧一下嘍。
(下圖是這基準化 Benchmarking 報表上數據、圖示與模式切換介紹…)
基準化 Benchmarking 簡介
今天這個基準化 Benchmarking 其實就如 Google Analytics > Help > Monitor account health and performance > Benchmarking reports 中的 “About Benchmarking” 文章介紹如下圖，而這基準化報表簡單來說就是可以讓我們能夠快速比較與我們相同產業所分享的 Google Analytics 數據，從此就再也不用猜測或是靠前陣子(2014.11)準確到不行幾家民調進行調查，從 Google Analytics 就可以快速進行比較且還更為精準。
如何開始檢視基準化 Benchmarking 報表，以及這些數據都從哪來的啊~
若現在到 Google Analytics > 目標對象 > 基準化(Benchmarking) 系列報表還看不到數據(像是這篇文章的封面圖)的朋友，就要先麻煩到 Google Analytics 的管理員 > 帳戶 > 帳戶設定 介面中，接著將畫面下方 “以匿名方式與 Google 等服務共用” 前的 Radio Button 打勾如下圖，儲存後就可以開始檢視基準化 Benchmarking 報表惹。
承上，所以我們在基準化報表中出現的數據也當然就是從這些願意勾選 “以匿名方式與 Google 等服務共用” 的網站來der…
且就如 Google Analytics > Help 上所提到的，在基準化 Benchmarking 報表中可以比較超過 1,600 種的產業平均數據(實際上沒認真算過 ~”~ 有柯南精神的朋友可請進行研究…)~@@
馬上開始使用基準化 Benchmarking
不論是進入基準化 Benchmarking 系列報表中哪一個維度，一開始的預設畫面應該都如下方圖示，並且在產業別中預設出現 “Google Analytics 認為這網站所屬的產業別” 。當然，若一開始就想跟其他產業比較看看的朋友，就再麻煩從 Google Analytsics 聲稱的，超過 1,600 的產業別挑選目標產業。
但若打算馬上開始跟自己產業比較的朋友，也會建議先選擇或改選上方的比較 “國家/地區” 以及 “按每日工作階段數劃分的大小(這一開始應該也有 Google Analytics 判斷的預設值)” ，畢竟，如我們不斷重複提到的血淚建議，使用 Google Analytics 盡量參考我們在 “使用 Google Analytics 所需要具備的科學實驗精神” 中所提到 “單一變數” 比較，如此才能讓基準化 Benchmarking 報表價值發揮到最大值。
1. 經幾個網站測試，只要一進入報表中，有顯示上方提到 “Google Analytics 認為這網站所屬的產業別” 的產業都還滿準的(但若真的有出入，就再請自行更換嘍…)。
2. 在下圖右上方還有提到這個基準是從 xx,xxx 項網站資源計算得出。
在今天的基準化 Benchmarking 之後…
經過上述介紹，相信開始使用基準化 Benchmarking 系列報表應該就沒什麼問題，並可以開始針對基準化系列報表中三個維度 “頻道” 、 “地理位置” 以及 “裝置” 與號稱超過 1,600 個產業進行 “工作階段” 、 “%新工作階段” 、 “新使用者” 、 “單次工作階段頁數” 、 “平均工作階段時間長度” 以及 “跳出率” 上的比較了。
至於對上述所提名詞都不是很熟悉的朋友，也可以到 Google 輸入 “ga.awoo 不熟關鍵字” 而找到一些相關介紹喔。
範例：搜尋 “ga.awoo 跳出率”
