Google Analytics 網站分析操作導覽(下)

G


本篇文章重點關鍵字/標籤:

說到 Google Analytics 網站分析操作參考導覽(下)..

就像是上週在 “Google Analytics 網站分析操作導覽(上)” 所提到的,為了改善我們 ga.awoo.com.tw 內容總是因為為了提供最新資訊而導致有些發散的狀況,以及有時候就是想要一覽 Google Analytics 各種功能以解決我們網站上線後的分析需求,所以連續兩週播出 Google Analytics 網站分析操作導覽,希望藉此可以讓我們能夠更快速與便利的使用網站分析中所有功能與查看相關資訊。

那麼,今天就延續著上週已經提過的自訂性超高的 “我的內容” 以及標準報表中對於某天活動頁面最重要的 “即時 Real-Time” 相關資訊報表,與了解網站訪客輪廓必備 “目標對象 Audience” 相關資訊以及若要深入研究網站訪客都是透過什麼管道進入我們網站的 “攬客 Acquisition(過去頻道名稱為流量來源)” 報表。緊接著就來看看當我們努力經營網站,費盡心思導入網站的訪客,進入網站後接下來相關行為表現,以及在瀏覽行為中是否達成我們當初架設網站時,最主要設定或說希望訪客完成的轉換目標。藉此,就可以深入了解網站使用性以及影響最終目標轉換率所有細節,進而不斷進行優化與檢討網站經營的優缺點嘍!!

行為 Behavior 標準報表示意圖 Google Analytics 網站分析 _ 下

Google Analytics 網站分析 > 標準報表 > 行為 Behavior

首先,從標準報表 > 行為 Behavior 中,可以從網站內容 > 所有網頁報表看到進入我們每一個網頁的訪客行為表現如瀏覽了幾頁、停留時間跳出率等。再者,最重要的就是如我們早期在 “到達網頁 – 故事… 通常都是從這兒開始的…” 就有提過的訪客最初進入的網頁所產生的價值觀察。至於最下方的離開網頁則是如我們在 “離開率與跳出率在 Google Analytics 之間的差異” 所提到的,可以了解訪客都是抵達哪一個頁面後離開,並從中挖掘頁面缺失或改善辦法。

接著在 “網站速度” 下拉式選單中則是可以讓我們了解網頁能夠在瀏覽器完全開啟的時間與建議,讓我們就可以了解哪一些網頁是需要透過圖片壓縮、移除不必要原始碼等優化動作來改善的!!

再者的 “站內搜尋” 則是需要先至 Google Analytics 網站分析 > 管理員 > 檢視設定進行開啟並輸入查詢參數後,就可以了解訪客在網站內的站內搜尋都會用什麼樣的搜尋字詞,藉此就可以重新檢視網站的資訊架構、導覽列是否不夠清楚,導致訪客都必須透過站內搜尋才能找到需要的資訊。

緊接著則是之前在 “Event Tracking – 網站頁面與訪客互動上進階追蹤” 提到的事件追蹤,讓我們可以針對網站頁面上的非換頁行為進行數據追蹤(如停留時間、頁面元素點擊等..)。

至於 AdSense 是我們若在網站內放置 Google 聯播廣告的相關數據追蹤。再往下的實驗則如早期在 “Google Analytics 實驗(A/B 測試) – 頁面視覺、流程與配置再也不用靠 “感覺” !!” 所介紹過的頁面用戶喜愛測試。最後,網頁活動分析則是可以檢視網站中某一頁面所有元素被點擊的機率。

由此可知,其實在這些報表中已經可以追蹤到大多訪客在頁面瀏覽與點擊的行為了,若再搭配最近時常提到的次要維度就更可以進行交叉分析並進行準確的判斷嘍!!

題外話:
其實離開率有時也非絕對,畢竟有些頁面就是能滿足訪客瀏覽網站的需求(如購買完成頁面),所以網頁離開率高低還是要搭配該頁面內容,比較具有參考的價值嘍。

目標轉換漏斗 _ Google Analytics 網站分析 _ 下

Google Analytics 網站分析 > 標準報表 > 轉換 Conversions

而在 Google Analytics 網站分析報表中,最重要的標準報表應該就是轉換 Conversions 了。畢竟,網站上線若能有清楚的轉換目標,除了有明確的關鍵績效指標可以衡量外,最重要的就可以回顧達成目標前的每一個環節,是否還有改善的空間以及了解接下來的主要施力點所在。

所以在轉換 Conversions 報表中,一開始最重要的就是如我們在 “目標設定 – 實際連結目標網址達成確認” 以及 “目標總覽與其他目標設定、觀察” 提到的目標設定與漏斗分析、檢視。接著就是身為電子商務網站最最最為重要,也就是我們在 “電子商務 Ecommerce Tracking – 網站營利金額記錄與計算” 所提到的電子商務相關數據分析。

再往下走則是較為有趣的 “多管道程序” 可以協助我們透過圖表查看訪客來源,而這些訪客來源協助轉換(達成目標)的機率比較,包括達成轉換的路徑、所需要的時間、路徑長度 (以互動次數表示)等行為觀察數據。

最後則是可以幫助我們深入了解,達成每次轉換前,訪客都是透過什麼樣的管道進入網站的。其優點如 Google Analytics 說明中心所提,重點整理如下。

1.歸屬模式可使用之前設定的目標和電子商務資料。
2.可比較不同管道與維度的價值,包括付費和隨機搜尋、電子郵件、聯盟行銷活動、多媒體廣告和行動刊登位置等。
3.可自訂模式且並列顯示最多 3 種模式,方便我們掌握價值差異。

而在目前功勞歸屬唯一工具,模式比較工具中,除了如方才所提可自訂模式外,從預設的轉換區隔、次要維度交叉使用就就可以確認真正達成 “助攻” 的人是哪位了。

題外話:
Google Analytics 目前有新、舊版本追蹤碼(GATC),雖說其穩定性無未來發展都不是那麼明確,但畢竟新版追蹤碼功能較為齊全,故就再請參考與評估使用嘍。

區間選擇示意圖 Google Analytics 網站分析 _ 下

在今天 Google Analytics 網站分析操作參考導覽(下)之後…

最後,建議一定要靈活運用的就是在過去一直沒有辦法專文介紹,但又是使用 Google Analytics 中超級重要的日期期間選擇了!!因為就像是我們不斷血淚建議的就是在使用 Google Analytics 時還請盡量不要鑽牛角尖,”趨勢” 變化與觀察才是 Google Analyitcs 最重要的網站分析價值喔。

那差不多就是這樣了,就希望各位與我們今後都可以在構思網站最重要的上線目的與目標時,都能夠快速參考連續兩集的網站分析導覽,掌握網站分析中最重要的數據,並幫助我們進行正確的判斷與決策嘍。

只是畢竟雙拳難敵四掌,相關若有任何錯誤或是更理想的建議就請各位先進不吝分享,一起到我們 “Google Analytics 網頁數據分析研究中心” 進行討論,並讓更多好商品或服務可以降低成本與減少不必要的流程與被抽成可能,利用網站經營達成真正的公平交易吧。謝謝!!




有關這位努力看見數據的人

蔡先生

共同創辦人/專案總監 業務接洽/聯絡方式..
Email Address: ada@awoo.ai / Line ID: 539406

目前主職 awoo MarTech 技術 nununi 推廣暨服務顧問,且深耕 SEO & Google Analytics 技術多年,曾有幸擔任國內各大知名企業、品牌與協會技術交流講師,且除了盡力看見數據外更盡可能抽空看見臺北各大特色咖啡館/優質廠商於 www.triplew.tw。

1 Comment

努力看見數據的人

蔡先生

共同創辦人/專案總監 業務接洽/聯絡方式.. Email Address: ada@awoo.ai / Line ID: 539406 目前主職 awoo MarTech 技術 nununi...

技術交流邀約(全國可談)

ada@awoo.com.tw
02-87121128#23

回頁面頂端