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:
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。
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。
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。
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:
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。
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。
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。
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。
微信现在是如日中天,不可避免的吸引了很多营销人员的注意力,在微信上面做营销,导流,接下来介绍一些如何在Google Analyitcs中识别从微信过来的流量以及如何做细分? 识别的原理 Google
内容组等同于UA里面的渠道分组,GA4中有个内置字段content_group,报告的位置是在互动度——页面和屏幕,但并没有数据:
Google Analytics 4 里面有不少功能在借鉴Adobe Analytics的,或是说很像。
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
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:
最近Adobe Analytics的界面做了更新,整个界面的模块感更强,而且报表被放到工作区间里面了,原来报表和工作区是两个并列的功能,现在报表成为工作区的工功能之一,被降级。
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:
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
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。
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:
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:
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。
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:
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。
“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。
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。
国内使用Google Analytics收集数据是传递到:https://www.google-analytics.com 。
随着Google Analytics的版本更迭,对新手来说可能难以区分,常常布署的A版本的跟踪代码,事件跟踪却用B版本的写法,导致事件跟踪设置失败,这一节看看不同版本Google Analytics如何做事件跟踪,版本包含:
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。
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。
Google Analytics 除了进行传统的网页统计之外,现在也支持对移动应用的统计和分析了, Google Analytics 发布的针对移动应用的 SDK,并同时支持 iOS 和 安卓系统,通过它我们可以用来跟踪和统计移动应用程序,比如可以用来访问数(visits),停留时间,跳出率,和独立用用户(unique visitors)。
当你拥有个人博客或个人网站时,你一定需要一个平台来分析你的网站状况。之前我在法国只是使用 Google Analytics,后来回国发现这个平台在国内受限制了,于是我找到了百度统计,目前我同时使用这两个平台监测我的个人网站及这个博客。本文我将利用我的博客作为主要例子从以下三点分别介绍两个平台:1. 如何使用和配置;2. 排除规则设置;3. 使用心得。
自定义维度在Google Analytics 4叫用户属性(User Properties),它可用于描述用户群细分的属性,例如语言首选项或地理位置。
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
你就可以看到自定义报告的管理界面,你可以在这里创建和管理自定义报告,点击“新建自定义报告”:
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。这是第二部分。 原文见:http://www.kaushik
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
Google Analytics中的数据是有存储期限,对于Google Analytics 4而言
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?
Calculated Metrics、计算度量,是一种由用户定义的度量,以现有度量为计算依据。其实就是根据现有的度量计算产生的二级度量,设置界面如下:
Segment,Adobe Analytics中叫区段,其实也就是细分,是Adobe Analytics中组件的重要功能之一,这个的作用是可以将部分数据剥离出来单独看。
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
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。
我们知道网站建设和链接建设最重要的一个方面是要分析网站上的 404 页面有哪些,哪里来的?然后改正这些 404 页面,把流量导到正确的页面上去。
Firefox也跟进推出了个ETP(全称是Enhanced Tracking Protection,中文名为增强跟踪保护),作用跟ITP类似。
译者:吴昊、审校:骆姿亦 本文长度为2079字,预估阅读时间4分钟。 我们今天要向大家介绍的是谷歌发布的一款可视化工具GoogleData Studio 360。 前言 如果你已经读过我们的前一篇博客《你是否需要Google Analytics 360?》,那么你已经了解到谷歌发布了这套针对营销和广告从业者的实用产品。我们这次将会介绍这套产品中的一款工具:GoogleData Studio 360。 Data Studio 360是一款可视化和分析工具。它可以与Google Analytics、Googl
我们知道Google Analytics非常强大,只要添加一段基础跟踪代码就能够获得丰富的图标报告,但是你知道里面是数据是怎么来的?怎么获取的吗?
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。
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