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。...幸运的是，GA团队为我们提供了一些可供我们把玩的数据。先找到左侧导航的“行为”，然后点开事件，接着是打开热点事件。接下来你会看到如下视图。 ?...如果事件价值倍增，将会是非常有价值的，这样GA就会在上面的表格中给出我们平均价值的表现。...福利：熟悉GA报告“行为”部分的“网站速度”报告。先从概览报告的计分卡开始，转到“网页计时”版块，寻找可能有问题的页面。点击网页计时报告图表顶部的链接，里面有一个很酷的可视化报告是“地理分布图”。...福利：大多数人会停在默认视图报告的位置，GA团队在整个标准报告中增加了一些出色的构思。例如，趁我们正在探讨，尝试一下内容分组的主要维度。接下来看一下内容分组的品牌报告。 ?
从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中，A 具有较强的影响力。如果 A 获得了正面或者负面的消息，这消息会很快传递给 B 和 C。...回页首 IBM 两种社交网络分析的算法原理 社交网络分析（SNA）是 Modeler 15 增加的一个新功能。目前有两种算法支持这个功能，分别称作 GA 和 DA。...完成对源文件的分析计算后，计算结果以数据文件的形式被保留在 Demo_GA_KPI。 图 8. Modeler 流：用 GA 源节点生成特性数据 ?...回页首 总结 本文介绍了 Modeler 中两种 SNA 模块 GA 和 DA 的算法原理 , 并讲解了它们在客户流失预警和病毒式营销两种典型应用。...GA 和 DA 可以结合起来应用于病毒式营销的筹划和分析。其中 GA 用于发现社交网络中具有强大影响力的个体，而 DA 用于评估出最有可能购买新产品的客户。
退出率：等于从一个页面的退出次数除以访问次数 转化率：达成某种目标的访客数占总访客数（访客数换成访问量也是同样成立的） Google Analytics操作介绍 4大模块：受众群体分析、流量获取分析、用户行为分析...、用户转化分析 掌握对数据的宏观分析思路，避免陷入到数据细节中，如下： a.访客数和访问深度 查看GA上的受众群体概览页来了解网站的访客数和访问深度。...b.访客来源，渠道效果 查看GA上的流量获取的概览页 Referral：引荐网站，如博客、联盟等等 Direct：直接进入网站 Organic Search：自然搜索 Paid Search：付费搜索...c.分析用户在网页的行为 关注流量最大的着陆页，降低跳出率 关注浏览最大的其他页面，与着陆页对比 页面点击热图 主要流程的转化漏斗 2.2移动应用类数据指标 移动应用主要指标 从获取用户到获得收入基本会经历以下几个过程...逻辑分层拆解 漏斗分析法 关键路径的转化率、转化率对比分析、Google Analytics行为流 3.4数据会说谎 改变坐标轴：添加趋势线及其公式 样本量的误差：决定样本量大小的因素（总体大小、总体内部差异程度
另一个方法，则是用我课堂上说的URL尾部参数标记方法标记导航的链接，这样我们能在all pages报告中知道对导航的点击量，并且能够利用behavior flow（行为流）报告来查看你所说的，点击了导航...（我们加了尾参的导航链接），又进入了产品（产品页），又搜索了（搜索结果页），又进入了产品页完成购买的人。...不过，在本案中，GA可以实现，不过不管怎样都有点麻烦。...Q2：宋老师，请教下，如果信息流广告是为了提升活跃，要计算长期效果，怎么处理营销次数呢，我现在是后归因，这样不同日期有可比性么？ “ 回答： 用归因没问题。如果你用的是GA，完全可以比较。...回答2： 有，上面的工具都可以。 6 同期群分析 Q11： 宋老师好，请问现在做用户运营工具的第三方中，有哪些公司同期群分析做的比较好呢，一般会从哪些维度看呢？
从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中，A 具有较强的影响力。如果 A 获得了正面或者负面的消息，这消息会很快传递给 B 和 C。...DA 还需要有行为发生的人的名单。这里的行为可以是从公司辞职，更换手机服务商，试用了某种产品，等等。...完成对源文件的分析计算后，计算结果以数据文件的形式被保留在 Demo_GA_KPI。 图 8. Modeler 流：用 GA 源节点生成特性数据 ?...Modeler 流：用 GA 源节点生成特性数据和已流失客户名单建模，量化预测各个群体的流失风险 ? 群体的流失风险对于群体中个体的流失与否是一个非常重要的参考因素。...GA 和 DA 可以结合起来应用于病毒式营销的筹划和分析。其中 GA 用于发现社交网络中具有强大影响力的个体，而 DA 用于评估出最有可能购买新产品的客户。
尽管如此，对你快速了解哪些关键词不够好，还是很有作用的，特别是方法一中找出的头部词和那些具有核心词根的词。...能够被漏斗构建的过程，都是大过程，而无法包含用户更加细微的行为。但是，正是这些用户更细微的过程，反映了，甚至支配了转化的发生。一个极端但非常常见的例子是单页推广。...这个模型的方法很清晰： 我们利用网站分析工具的细分方法（这里不再啰嗦了，对GA的使用要熟练，基本功），将各类词的流量engagement表现也汇总起来，形成一个更全面的数据表现数据，如下表所示： ?...这个时候，你继续看GA之类的工具，看看这个词背后的人群进入着陆页之后的表现是什么样的（例如用我课堂上讲的next page report）。 ...单页推广整个着陆页链接不到别的页面，按照GA对跳出率（bounce rate）的定义，流量来了之后去不了别处，那么肯定都是bounce掉了。所以这种情况就没有必要看跳出率了。
在“Google Analytics（分析）GA报告”页上的“转化>电子商务”下，您会发现两个非常有价值的报告，可协助您快速入门和提升业务。...也许可以试试免费邮寄、批量折扣、买一送一的促销，或对比检查一下您的价格是否具有竞争力。 如果已进入结帐流程但后来放弃了，怎么办？ 简化结账流程，将隐藏的费用和优惠信息透明化，使用户更有意愿购买。...衡量产品详情页的浏览量：使用'ec：addProduct'命令后跟'ec：setAction'，'detail'来测量产品页面的浏览量。 代码添加位置：专属产品页面。...代码添加位置：每个专属产品页面的“添加”按钮处。...结账行为分析 此报告的功能非常类似于购物行为，但它严格地聚焦于结帐的步骤上。 ? 在我们继续进行之前，您需要确保您的结帐步骤已在GA中填写，设置方法是：管理>查看>电子商务设置。
App数据分析比Web流量分析更困难，因为对于Web，只要每一页都部署了GA基础代码，就能够收集分析很多有价值的数据了。...以数据的眼光去看待那些我们常见的新闻或段子类App，小孙发现它们的架构都有一些共同点： 阅读内容是最重要的用户行为，在数据系统中应被定义为转化目标； 阅读内容、点赞等各种行为，天然可以按照频道进行细分...在GA中，主要有“事件”和“屏幕”两种发送数据的类型，而它们正好可以满足转化目标和频道细分的统计需求。 “事件”通常用于捕捉用户的特定行为，然后发送给统计系统。...而如果我们把App中的不同频道页看做是网页，那么每切换一个频道，我们也给GA发送一个“屏幕”。...不过要想合理的规划出数据统计方案，里面的学问还真不少，在下一篇中我们再继续详细说明。
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。...备注：对于当前的数据，你可以看到着陆页报告看起来有点奇怪，因为在行为和转化一栏没有数据。奇怪的是，在我的其他账户里却是有数据的。希望GA团队会在不久的将来修复这个问题。...，那么，你在GA中已经接近于追踪到一个真正的人了。 因为这是网站上每一个人的行为，你可以观察每一个人的行为数据。现在明白我之前为什么说不希望你们对这些数据过于着迷的原因了吗？...你可以看一下行为报告，仅在5分钟内就产生了2211.38美元的交易金额！你肯定想知道这个人购买了什么，他们看了哪些页面，他们来自哪里？他们是怎样出入网站页面的等等。...在接下来的页面，选择一些你认为最能帮助你洞察流量获取、用户行为以及效果的指标。当你在这个界面的时候，你会看到仅仅只有一个维度：移动设备信息，你可以增加其他可以深入分析并且有价值的维度。
并非所有的网站访问者都具有同样的价值 - 还需要仔细查看数据才能找到有真正购买行为的访问者。 假设随身携带行李箱或其他行李的人有更强的消费力。...这是一个具有有三个层级的结构： 个人／购物者 访问商场的行程 每次都会访问的商店 Google Analytics（GA）具有相同的结构。 用户是访问网站的个人。...Google Analytics也会跟踪会话中页面的访问顺序。 因此引入了登陆页面的概念 - 用户在会话中访问的第一个页面。 想象你访问一个商场的情形。...因为它包含在最后一页上的退出，因为最后一页的值始终为0，所以它被认为是一个不太可靠的指标。 跳出率 跳出也被称为“单个页面会话” - 这个会话中，用户没有点击进入下一个页面的行为。...但如果你只是想衡量一些常见的网站行为，上面的指标应该可以有所帮助。 接下来，可以开始研究你的数据，以发现在营销和用户体验中需要改进的地方。
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。...在购物分析部分，点击购物行为，就可以看到用户的整个购买行为轨迹了。 ? 这个报告棒极了！ 大多数时候，我们做渠道分析时，会在购物车阶段开始（也就是上面的第三个蓝柱）。...在浏览到产品页面的用户当中，有多少用户将产品放入了购物车呢？只有17%！但是，用户在一个网站上能不做任何其他事情，而只是买东西吗？ 知道我要说什么了吗？...如果这是你的数据，那么开始着手检查一下你的PPC着陆页及排名最好的SEO着陆页的跳出率，还要对用户从着陆页进入下一页的行为进行分析。...我喜欢商品详情页到购物车的转化率（Cart-To-Detail Rate，即通过查看产品详情加入购物车的用户占比）和商品详情页到购买的转化率（Buy-to-Detail Rate率，即通过查看产品详情页产生购买的独立用户的占比
因此，引荐垃圾就利用了这种行为，通过网站管理员对这些网站的访问来产生流量、销售线索、传播恶意软件或进行网络钓鱼攻击。 如果你在你的引荐流量数据中看到可疑的网址，千万不要去访问它。...破折号后面的数字是媒体资源的编号，这些数字的范围是1到50。引荐垃圾的攻击主要针对编号是1的媒体资源，有时候是媒体资源2和媒体资源3。...第一，一个新的媒体资源不具有历史数据，很难用它做数据分析。第二，如果很多人都使用这个策略，垃圾发送者将可能开始把目标放在编号更高的媒体资源上。 实际上，GA有提供一个过滤的选项。...与此同时，谷歌也应该考虑一下这几个方面的问题： 提供一个简单的方法，将过滤器应用到过去的历史数据上，而无需设置自定义细分来移除引荐垃圾。 提供一种操作简单的下载和上传过滤器的方法。...相比其它的网络犯罪行为，引荐垃圾不是特别地有利可图，但引荐垃圾是一种非常简单的引流方式，并已成为一种令人头疼的垃圾信息流。
一次跳出是指任何“对GA服务器仅触发了一次请求的会话”。 ? 如果有人做出一个首次行为，例如一次网站访问，但在30分钟内没有进行再次的互动（浏览其他网页、点击CTA等等），这会被认为是一次跳出。...跳出率是这些单一页面访问的百分比，它的计算公式如下： Rb=跳出率 Tv=仅浏览一个页面的访问的总数 Te=总页面访问数 ? 但这有一个问题：谷歌不能分辨一次互动的好坏。...事件很重要，因为它们可以将那些不涉及其他页面加载的行为计算为一次互动（GA一般只会将打开其他页面作为一个互动） 但是事件追踪需要在你的网站安装自定义代码来进行监测。...创建一个事件，需要到你的GA账户的管理员界面，选择“视图”下面的“目标”链接。 ? 下一步，创建一个新的目标然后选择“自定义”选项，然后点击“下一步”。 ?...如果你需要知道真相，你必须要综合分析用户、用户行为和他们访问的页面类型。 某些着陆页不可避免的跳出率就比其他高。但是在特定场景下，这不是一件坏事。
转化统计 在一个普通的App里面，可供统计的用户行为非常多：每一个按钮，每一次点击几乎都可以作为事件发送给GA。而如果人力有限，应该优先统计哪些呢？...交互行为统计 研发小孟看了看GA官方的开发文档，觉得App事件部署还是很简单的，再多一些也没问题，于是小孙又总结了几个关键的交互行为，也加上事件统计，它们对于后期分析会有很大帮助： 触发条件：用户搜索关键词后...触发条件：用户在文章列表页滚屏加载更多内容时发送事件 Category：加载下一页 Action：加载下一页 Label：（留空） 与下拉刷新类似，加载更多也是一个比较简单的事件，所以只发送了两个必填参数...当研发小孟看到这两个事件的需求时和小孙说：“我们在自己的服务器上已经记录了这两个行为的次数，还需要用GA再统计一次吗？”小孙笑了笑，“需要，等看到数据报告你就知道用处了。”...其实这个问题和上面小孟提的类似，虽然外部系统也统计了某些数据，但它们无法和App中用户的后续行为贯通起来分析，所以必须也加GA统计。至于具体的分析方法，以后的文章中会详细讲解。
1、RTMP视频推流技术具有低延迟的特点RTMP基于TCP协议，在应用层和传输层之间提供了一个可靠的传输通道，从而保证了音视频数据的可靠传输。...2、RTMP视频推流技术具有跨平台支持的优势RTMP协议在各大平台都得到广泛支持，可以运行在不同的操作系统上，适用于不同的设备。...这使得RTMP视频推流技术在实际应用中具有较高的可用性和可靠性。除了上述特点外，RTMP视频推流技术还具有良好的交互能力。RTMP协议支持丰富的音视频交互功能，如实时互动、视频聊天、弹幕评论等。...这使得RTMP视频推流技术能够为用户提供更加丰富、多样的音视频体验，满足了用户在互动和社交方面的需求。...综上所述，RTMP视频推流技术以其低延迟、跨平台支持、稳定性强和良好的交互能力等特点，在实时音视频传输领域具有广泛的应用前景。
许多对行为建模的方法都侧重个人。它们使用有关个人的各种数据生成一个模型，并使用行为的关键指标进行预测。如果任何个人拥有的关键指标值与行为的发生相关联，则可以特殊关注该个人以防止该行为。...这些组的特征影响个人组成员的行为。同时结合组和个人衡量的预测模型的执行效果将比仅包括后者的模型更好。 这里我们把 SNA 安装后，演示流 GA demos stream.str 为例子。...在 GA 节点中读入演示数据 Demo_CDR, 此数据含有两个字段，6,904,236 条通话记录，分别定义为源和目标。...那么组分析是如何划分组的呢 ? 这里介绍一些节的基本概念。 确定社交相似性 组成员彼此之间应该比不在组中的个人更加相似。在网络分析中，两个节点的相似性取决于它们的关系。...如果发生下面的一种情况，扩散过程则停止： 激活的节点不是任何定向关系的源。 传送的能量低于精度阈值，其为使过程能继续所传送的能量限制。 迭代数达到指定限制。
在这一点上，相对于标准的GA 监测代码，GTM并没有带来额外的好处。现在，让我们创建一个简单的标记，将所有文档点击行为记录为GA中的页面浏览量。 为什么我们需要这样做？...这是除了表单提交之外的任何鼠标点击页面的类型。 ? STEP 2 第二步 配置触发器。因为我们希望触发器仅在点击链接时触发，所以选择“仅链接”。...我们使用“docx | pdf”下面的标准的表达式，这意味着记录包含字符串“docx”或字符串“pdf”的任何链接。...当你进入预览模式后，在另一个浏览器代码页上打开你的网站，就会在网页下方显示GTM预览面板。 当你进入预览模式之后，在新的标签页里打开要进行测试的网站，在页面下方就会展示出GTM预览界面。...我们将跟踪网站的外部链接，建立特殊代码来监测到达你的社交媒体页面的点击，记录点击邮件链接和跟踪表单提交。
优化360的一个重要功能是可以通过追溯来更改测试目标，以了解实验是如何影响其他GA的目标。它可以做到这一点，是因为测试的目标实际上就是你在谷歌优化容器上关联的GA数据视图的目标。...测试一个页面的两个或多个变体，也称为A/B/N测试。这是最常见的实验。 多变量测试。在同一页（或页面模板）上测试具有两个或多个不同部分的变体。...当你想尝试在同一页面（或页面模板）上测试多个元素的组合时，多变量测试则是一个非常好的选择。 重定向测试。 用于测试不同URL或路径的网页。假若你对页面代码进行了大量更改，则可能会降低页面的速度。...受众群体（仅限360）定向你在GA中创建的目标受众群体。谷歌优化360允许将你的实验定向到GA的受众群体。这样，你就可以将实验集中在你的网站上展示特定行为的一群用户。...行为定向从特定渠道或来源到达你的网站的用户。通过行为定向，你可以定向第一次访问的用户和来自特定引荐来源的访客。 地理位置 定向特定城市、区域、都市圈或国家/地区的访客。
通常情况下，理解了GA收集和存储数据的模型，就会很好解释一些复杂问题或者古怪的访客行为。下面就从最基本的说起： GA的数据收集可以分成两类：维度和指标。...例如，“所有页面”报告提供的是关于网站不同网页的详细信息，你可以这个报告中看到网页浏览量、唯一身份浏览量，以及每一个页面的访问进入次数、平均页面停留时间、跳出率、退出率和网页价值等指标。...用户数据是数据收集的最高级别，并且是连接过去和未来网站行为的关键点。具体说来，GA会为访问你网站的每个用户存储一个客户端ID，然后将同一客户端ID的会话聚集在一起。...内的任何维度或指标都与用户相关，最常用的包括： 维度 指标 用户类型 用户数 会话次数 新用户数 地理位置 会话级Scope 会话级Scope的维度和指标指的是单次会话的属性，包括： 维度 指标 着陆页...为了得到想看的信息，你需要将“网页”和另一个Hit级维度组合起来，例如“唯一页面浏览量”。 在组合任何Hit级维度和会话级指标时，该指标都只会包含会话的第一个Hit的数据。
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