Google Analytics 4 的UTM有很大变化,它的参数增加了多个参数,这是近15年来最大的变动,所有参数如下:
Google Analytics 4 经常被问到的问题之一就是:怎么没有跳出率这个指标?
Universal Analytics 里的用户识别,很多人都知道是Cookie的里Client ID。
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 (GA4) 上发布的指南,您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
“维度”是指数据的属性。举例来说,“城市”维度表示的是发起会话的城市,例如“巴黎”或“纽约”。“网页”维度表示的是用户浏览过的网页的网址。
目前市面上网站分析的工具有很多,有些产品也换了个定位,将自己成为增长工具,营销领域的新名词总是层出不穷,为了在这个行业里面分一杯羹,实质没有太大的变化,或是说规律是一样的,我是将目前的网站分析工具分为几类:
cookieFlags是Google Analytics新增增加的的一个设置,这个设置只存在于统一版跟踪代码、全局版跟踪代码和APP+Web,其中统一版对应的是cookieFlags,全局版和APP+Web对应的是cookie_flags.
引言:本文此可视说明将帮助您了解GoogleAnalytics用来组织数据的基本术语。
2020年10月14号,谷歌将APP+Web改名为Google Analytics v4正式发布,经过一年多的测试,已经移除了Beta的标识,作为正式产品上线,虽然产品内部有些功能仍然还在测试,但Google Analytics V4也有很多的亮点:Google Analytics V4 没有1000万的数据限额,你可以随意用,通过BigQuery提供全量未抽样的数据等,详细的如下:
虽然Google Analytics里面有个漫游器过滤器,这个过滤器可以过滤掉大部分的机器流量,但始终还是有部分机器流量没在这个过滤器的范围,所以还是需要通过其他的方式去是被过滤器。
在做营销推广的时候,需要知道流量是从哪个渠道来的,这就需要对流量渠道做标记、做跟踪,做法有两种:
Google Sheet是Google于2006年推出的,是一个在线表格编辑工具。Google Sheet可让您随时随地创建、编辑和与他人协作处理表格,而且完全免费!利用Google Sheet还可以实现很多复杂功能,如代码编辑,管理第三方数据,定时任务等,在这里我主要讲解Google Sheet如何与GA结合,如何应用和提高分析效率。
最近GTM推出了Consent mode的Beta,这个主要是为了让用户更好的满足GDPR的要求,虽然之前已经有这个模块的,但是需要编码去实现,现在直接GTM上实现这个功能,会更方便。
Google Analytics 4 里面有不少功能在借鉴Adobe Analytics的,或是说很像。
1 Google Analytics GA向window暴露一个名为ga()的全局函数,ga()函数以参数格式、数目来分发不同的行为。这种模式的好处是API单一,不易混淆。但是缺点同样明显,在调用ga()时需要谨慎处理参数,包括格式、数目、名称等,推荐使用fieldsObject的方式调用,比如: ga('send', { 'hitType': 'pageview', 'page': '/home' }); 而不是 ga('send', 'pageview','/home'); GA的API总体分为
主编前言: 这篇文章我们请朱玉雪帮我们翻译自Avinash Kaushik先生的文章。了解Avinash Kaushik先生的朋友不对他的行文风格不会陌生——内容极为全面详实,具有严密的方法论,而且语言很生动。不过,这却为翻译带来了很大的难度。 过去,我也翻译过Avinash的文章,我深知朋友们很喜欢他的文章,因此,这样的一个工作,我们还是希望继续下去。在此,也向Avinash Kaushik先生和朱玉雪表达谢意! 这篇文章被分为四个连载。这是第四部分。 原文见:http://www.kaushik.net
Google Analytics 4 里的数据保留,就是数据保留时间,默认是2个月,最长是14个月,超过14个月,数据会自动清除。
这是因为GA4的数据没有过滤掉垃圾、机器、爬虫流量,没有漫游器过滤这个功能,所以数据会偏高的,大概会比正常的高百分之二三十左右。
ECID作为Adobe Analytics主要的用户识别ID,在部署Adobe Analytics的时候,通常会将其设置为eVar。
在Google Analytics 4 可以使用 3 种不同类型的标识符识别用户,将其整合到统一的跨设备用户行为历程中,这些标识符统称为“身份空间”。
百度是中国最大的搜索引擎,百度竞价是目前中小企业应用最多,也是最有效的网络推广手段。如何检测百度竞价排名的效果,我推荐使用 Google Analytics,Google Analytics 是目前最好的免费统计服务,它能够有效衡量网络营销。所以使用 Google Analytics 监测百度竞价排名效果可以双剑合璧,便能取得 1+1>2 的网络广告投放效果。
之前就介绍GA4中landing page的使用方法,GA4是预留有landing page这个字段的:
主编前言: 这篇文章我们请朱玉雪女士帮我们翻译自Avinash Kaushik先生的文章。了解Avinash Kaushik先生的朋友不对他的行文风格不会陌生——内容极为全面详实,具有严密的方法论,而且语言很生动。不过,这却为翻译带来了很大的难度。 过去,我也翻译过Avinash的文章,我深知朋友们很喜欢他的文章,因此,这样的一个工作,我们还是希望继续下去。在此,也向Avinash Kaushik先生和朱玉雪女士表达谢意! 这篇文章被分为四个连载。这是第一部分(引言部分)。 原文见:http://www.k
在2022年第一季度,GA4就增加了维度“着陆页+查询字符串”,用这个就可以实现着陆页的数据获取,但你可以看到这个维度是包含查询字符串的,如:
在Google Analytics中对渠道做分析的时候,很关键的一个指标就是转化率,转化确实可以衡量渠道效果,如下面的数据:
默认情况下,Google Analytics 会为每台设备分配一个唯一的 Client ID,并在报告中将每个 Client ID 视为一个唯一身份用户。Client-ID 是随机生成的独一无二的字符串,由一串随机数+时间戳组成:
Google Analytics(谷歌分析)是每位经验丰富的数字营销人员的主要工具。
目前,市面上有很多不同类型的网站分析工具,包括免费的GA、百度统计和腾讯分析等,收费的GA360、Adobe Analytics、Webtrekk和Webtrends等。对于大部分的用户来说,实际上没有一款网站分析工具可以完美地满足您所有的网站分析需求,毕竟它们不是为您量身定制的,而只是一个通用型的工具。用户可以选择一款或多款分析工具去满足网站不同需求,或直接选择一款分析功能足够强大的工具。
这里的变量并不是Google Tag Manager里面的变量,而是指在探索里面设置报告的地方,在这个地方可以设置:
为什么你可能还需要另一个指标?为了把它分析出来,在已经足够长的工作时间中再增加一个小时的工作量,又有什么好处呢?
指标评估法就是通过指标去评估渠道流量的价值,一般只是用一个指标去判断,所以这种方法也叫一维评估方法。
2020 年下旬,Google Analytics 发布了 v4,数据收集接口迁移为向 analytics.google.com 发送 POST 请求,导致中国大陆不可用。于是因此就计划着开发了 Aofuji Analytics,作为一个超轻量级的自搭建数据收集工具,用于 GA 的简单替代。
一款增长工具里往往会有上百个,或数百个指标,如果要依赖分析师每天去看,去判断数据是否有问题,效率很低,所以需要有这样的一个功能——可以自动对核心指标做异常监控,出现波动的时候,及时做预警,通知到对应的人。
默认情况下,Google Analytics 会为每台设备分配一个唯一的 Client ID,并在报告中将每个 Client ID 视为一个唯一身份用户。Client-ID 是随机生成的独一无二的字符串,由一串随机数+时间戳组成,结构如下:
译者:Nic 本文长度为1831字,预估阅读时间3分钟。 我们今天要向大家分享高级谷歌分析的技巧与窍门。 Google Analytics(分析)影响到搜索引擎营销中的每个人(除非您使用其他分析工具!),但并不是所有人都对它有足够的认知。分享知识可以帮助我们更好的利用它,这也是此文的目的。我会分享一些关于高级细分方面的技巧,例如如何进行多目标转化跟踪以及跨网域跟踪的窍门。 高级细分 很多人都听过高级细分可以使GA的报告更上一个台阶,但是却不知道该怎么操作,继续阅读下去,您将会对此有更多了解。 1.社交媒体细
所周知,Google Analytics 4的延时比较严重,通常需要隔天才可以看数据,有时候甚至要两天才能看到。
跨域是指不同网站之间,跨设备是指不同设备(电脑、手机、平板等)之间,基础都是打通识别用户,将不同触点/设备上用户的数据串联起来。
国内使用Google Analytics收集数据是传递到:https://www.google-analytics.com 。
秒针分析的前身是2013年就上线的SiteMonitor网站实时监测与分析产品,这是一款由是舜飞开发的私有化布署产品,后面秒针自己开发,但基本的功能模块结构还是沿用舜飞时期的,去年产品更名为秒针分析时版本是V5,现在可能是V6还是5点几,用官方介绍就是实现了和前端AdMonitor广告监测系统的打通,可全链路回溯流量来源,追踪营销效果,过滤异常流量,为企业提供专业的私域流量监测及分析服务。
Google Analytics 4里面有个漏斗图的功能,你可以随机构建任意数量的漏斗图,不像之前只能配置有限个的漏斗图,想要随意使用需要升级付费版,现在GA4的图是长这样:
2020年10月14号,Google Analytics v4正式发布,也就是APP+Web的,最近你登录Google Analytics会在头部看到这样的一则信息:
Cohort Table、同类群组表,有的也叫同类群组分析,主要用于分析留存情况、但Cohort Table还可以用于分析流失情况。
对比一下Adobe Analytics的工作区和Google Analytics 4 (GA4)探索里的一些产品交互设计,Adobe Analytics的一些设计是更友好,明显可以提高用户的工作效率。
这一篇介绍如何在Google Analytics 4 的实时报告里显示城市分布数据,最后的效果如:
CJA主要是基于 Adobe Experience Platform构建的企业范围分析产品,是 Adobe 的新一代跨渠道分析解决方案,它更依赖AEP去收集数据,但不管你是否使用AEP都客户使用CJA,CJA有以下几个不同:
Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人,我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此,当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您(我们的用户)相关时,GA4 似乎是一个明显的起点。
Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store)。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面,比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进,而且拥抱主流的开源生态,包括Hadoop 等。多年以来,Druid 一直是非常活跃的开源项目。
首先,影响真实的数据,大量的垃圾流量访问网站,会对数据的真实性造成影响,如影响跳出率,在线时长,回访比例,这些数据往往会误导你做出错误的决策。
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