主编前言： 很多朋友都听说过Tag Management（监测代码管理），但其强大的功能和实现方式，了解的朋友不多。本系列以Google Tag Manager（GTM）为例，介绍如何实现集约化的Tag Management，从而实现更优化的监测代码配置。 这是这个系列的第二篇文章，介绍GTM触发器和代码的创建。 欢迎使用Google代码管理工具第2部分 - 创建代码。 （第3部分，第4部分和第5部将连载发布） 在第1部分中，我们创建了一个Google跟踪代码管理器（GTM）帐户和容器代码，并创建了一个代码
主编前言： 很多朋友都听说过Tag Management（监测代码管理），但其强大的功能和实现方式，了解的朋友不多。本系列以Google Tag Manager（GTM）为例，介绍如何实现集约化的Tag Management，从而实现更优化的监测代码配置。 这是这个系列的第五篇文章。关于如何利用GTM追踪各种线上的表单。 在Part1我们介绍了如何替换标准的Google Analytics跟踪代码，并在Part2，我们创建了第一个关于跟踪文档（PDF文件，DOCX等）点击的标签，Part4的内容涵盖社交媒体
Firebase Analytics的识别用户是基于应用实例ID，Firebase Analytics 会自动为应用的每个实例生成并分配一个应用实例ID。该ID 用于在整个Analytics 中计算用户指标，在bigquery显示为user_pseudo_id。 重新安装后应用实例ID是不同的，所以会看做是一个新用户。
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。
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
众所周知，免费版的Google Analytics是有一定限额的，每个月是1000万的Hits，超过后数据会抽样，准确度就会降低，如果的量很大的时候，你可能会看到这个提示：
主编前言： 很多朋友都听说过Tag Management（监测代码管理），但其强大的功能和实现方式，了解的朋友不多。本系列以Google Tag Manager（GTM）为例，介绍如何实现集约化的Tag Management，从而实现更优化的监测代码配置。 这是这个系列的第三篇文章。关于如何通过GTM创建链接监测代码。 在Part1我们介绍了如何替换标准的Google Analytics跟踪代码，并在Part2，我们创建了第一个关于跟踪文档（PDF文件，DOCX等）点击的标签，Part4的内容涵盖社交媒体标
Google Analytics 4的是数据是基于事件收集，它采用的是基于事件驱动的模型，里面有非常多类型的事件，和不同的设置方法。这一节，我来逐个给大家介绍：
UA，也就是Universal Analytics，和Google Analytics 4 对比，有很多的变化，这里对比的是标准版，也就是免费版，
2020年9月，Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
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。
主编前言： 很多朋友都听说过Tag Management（监测代码管理），但其强大的功能和实现方式，了解的朋友不多。本系列以Google Tag Manager（GTM）为例，介绍如何实现集约化的Tag Management，从而实现更优化的监测代码配置。 这是这个系列的第一篇文章。 Google跟踪代码管理器（GTM）是方便非开发人员进行复杂分析的一项重要工具，其功能在Google Analytics（GA）中是找不到的。在本文中，你会了解到，如何将Google Analytics的功能转移到Google
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。
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。
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。
很多新手在刚接触Google Analytics的时候，可能会遇到Google Analytics没数据的情况，不知道怎么处理，下面是我总结的几种比较常见的原因和对应的排除方式。
网站上追踪消费者行为的主要是通过页面标签技术，页面标签技术是一种从访客浏览器端收集数据的技术，通常是通过放置在网站中每个页面的javascript代码进行收集的。有些网站分析供应商也会添加一些特定的标签收集额外的信息，这是一种基于客户端的数据收集技术，被主机托管供应商广泛应用。
这一节来讲如何在APP+Web混合全局版中做事件跟踪，这里讲解的是通过Google Tag Manager的方式做事件跟踪，假设你已经在网站布署好了混合全局版，如果还没布署的，请看：APP+Web混合全局版的几种布署方法。
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。
通过事件，可以衡量您的网站或应用中发生的具体互动、操作或行为。例如，您可以使用事件来衡量用户加载页面、点击链接或完成购买之类的操作，或者衡量应用使用或展示广告等系统行为
其实这个就是UTM，UTM的全称是Urchin Tracking Module/Urchin Tracking Manager，通过向网址中添加广告系列参数，可以标识为您的网站带去流量的广告系列。用户点击引荐链接时，这些参数将会被发送至 Analytics（分析），你就可以在报告中了解各个广告系列的效果。这个参数就是UTM。
最近谷歌分析有一个重大的升级，推出了Google Analytics for Firebase，成为GA4F或GAv2，不仅在功能上有很大的进步，这个是跨平台的跟踪方案，可以汇总APP和WEB的数据，一以个跨平台，跨终端的工具，而且在数据传输协议上也做了升级，之前都是用V1， 现在采用V2，基本上属于重构的节奏。
现在这个功能也在实时报告中，如果这个功能开启，那么会导致实时报告里的数据比实际的要多。
GTM中有很多字段对于您可能是很陌生的，不知道这个字段到底是什么意思，接下来，本书将逐个讲解每个字段的意义和作用。
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。
跳出率通常作为衡量着陆页的一个重要指标之一，根据GA官方的定义是： “跳出”是指您网站上的单页会话。在 Google Analytics（分析）中，“跳出”特指仅触发了一次对 Google Analytics服务器的请求的会话。例如，用户打开了您网站上的一个网页，然后就退出了网站，并且这次会话没有触发对 Google Analytics服务器任何其他请求。
在Google Tag Manager的测试过程中，正常发送，状态应该是“Succed”，但你有可能会看到Tags一直处于“Still Running”状态，如下图所示：
Google Analytics可以帮助你更好的实现你的商业目标，但只有在设置正确，获得准确数据的前提下才有价值，没有谁希望在不完整或不准确的数据基础上做商业决策，所以，正确的部署Google Analytics将对你的商业目标至关重要。
不同的设备终端数识别的人方式不同，基本原则都是通过尽量通过各种唯一的ID去作为人的唯一标识，具体如下表：
https://medium.com/pinterest-engineering/managing-videos-on-android-f59da9601d5f
译者：陈荣芳、审校：朱玉雪 本文长度为3728字，预估阅读时间7分钟。 我们今天要向大家简单介绍下，如何使用Google Analytics增强版电子商务插件。 如果您已经是一位SEO专家、内容创建者、PPC专业人员、市场营销专家或分析大师，而且想进一步取得在线营销的成功，就应该知道并掌握《Google Analytics增强版电子商务功能的分步指南》。 但是，如果您只使用“常规”的旧版Google Analytics，则会错失大量有价值且免费的数据，而恰恰是这些数据能帮助您增加收入，提升用户粘性和用户点
这一节介绍Google Analytics 4 电商跟踪常见问题的另一个类型：电商报告里事件有数据，但其他指标没数据。
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。这是第三部分。 原文见：http://www.kaushik.net
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：
可以理解为报表包是接收和存储数据的地方，对应的就是Google Anlaytics里的Property媒体资源了。
GA通过在网页中嵌入一段GA的JS跟踪代码，然后这段代码会收集相关信息通过虚拟1像素的gif图片的形式来发送相关的信息给Google的服务器，以完成数据采集。之所以说是虚拟1像素，是因为这个图片是看不到的，整体的流程如图1-6所示
1. Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics 推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看了哪些网页、他们通过哪个网站链接到你的网站、来自哪个国家等等。 2. Clicky 与 Google Analytics 这种庞大的分析系统相比，Clicky 相对比较简易，它在控制面板上描供了一系列统计数据，包括最近三天的访问量、最高的20个链接来源及最高20个关键字，虽说数据种类不多，但可直
最近参与了一个涉及流媒体信用卡交易数据并根据风险概率对其进行分类的项目。在此基础上，想探索可视化数据的选项。决定专注于地理方面，因为它是尝试识别欺诈性交易时的关键组成部分。
Google Analytics简称GA（后面使用GA代替Google Analytics），中文名为谷歌分析，是Google发布的一款免费的网站分析服务，自其诞生以来（2005年11月推出）广受好评。GA功能非常强大，只要在网站的页面上加入一段JavaScript跟踪代码，就可以提供非常丰富的图表式报告。
最新的GA的跟踪代码都是analytics.js，对应在GTM中就是Universal Analytics，新版的跟踪代码发送的URL上出现关键字是“collect”；旧版本的跟踪代码是ga.js，发送数据的URL上有“gif”关键字。目前市面上两种都有在用，如果您在做竞品分析的时候，要知道区分。 在Chrome打开任意部署了GA跟踪代码的站点，然后按<F12>键，打开调试窗口，接着选择“Network”，再按<F5>键刷新，然后找出向Google发送数据的URL，如图1-7所示，URL后面的一大堆参数就是向Google服务器发送的数据，形式是1像素GIF的形式。 1.经典版——ga.js 经典版跟踪代码为ga.js，通过虚拟1像素GIF发送数据
网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具。 1.
说起 iOS 的渠道统计，不少人会想到苹果官方的 App 分析功能（iTunes Connect），但实际操作中我们会发现，这个服务的统计维度还不够全面，许多广告主和运营人员更关心的是各个推广渠道实际带来的安装量、注册量等数据，毕竟这对渠道引流的分析价值更大。iOS的“渠道”通常是指那些在其它 App 或者网页内部，提供到达 App Store 的链接的页面。因此，在 iOS 中追踪发行渠道，主要是追踪进入 App Store 相关页面的渠道信息。
Google Tag Manager的调试现在（2020年10月16号）改为了Tag Assistant，这个是唯一的测试方式，之前是Preview Model，还是点击右上角的Preview（预览），但测试的方法已经不同的，新的调试方式Tag Assistant是为了支持Google Analytics V4。
部分在使用Google Analytics 的时候被各种版本搞混，不知道自己用的是什么版本，我将Google Analytics的版本变更可以用下面这张图表示：
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