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。
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
“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。
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: 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
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
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。
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
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 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:
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:
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。
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。
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?
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。
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
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:
如果通过指标评估法中的ROI发现一些有问题的渠道,因为ROI是个最终的结果,那到底是什么问题,在哪个业务环节中出现了问题,有没有调整的空间,这个就需要进一步的分析了。
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
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)。
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。
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。
编译:互联网数据官 梅子 我们都知道,Google Analytics(后文统称为GA)让不懂数据背后的处理逻辑的人也能很容易的收集和查看数据。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。然而,并不是每一个维度-指标的组合都可以在GA标准报告中进行分析。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
CDN 的全称是 Content Delivery Network,即内容分发网络。CDN 是构建在网络之上的内容分发网络,依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块,使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率。CDN 的关键技术主要有内容存储和分发技术。 —— 摘自《百度百科》
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:
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。但App分析则不同,如果只是加入基础的统计SDK,则只能收集到日活跃用户、留存率等一些基本的数据而已,完全无法进行深入分析。所以如何从“平地”建立起数据分析的高楼大厦,其中的方法就变得尤其重要。 本篇文章是《App数据分析全攻略》系列的第一篇,预计以后还会有 事件详解:看起来简单,但灵活度极高 事件应用案例:带你见识强大的Google Analytics 分享行为:极其重要,值得用一整套解
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。
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。
引言:本文结合了作者丰富的互联网数据分析实战经验,深度剖析了如何运用GA来发现,分析并排除虚假和异常流量。
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。
过滤器可以将指定的流量给过滤掉,相比之前的过滤器,GA4的过滤器弱很多,主要是可以用于过滤开发者流量和从IP维度过滤内部流量。
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。
网站分析方案能否彻底实施,最关键的在于是否有严密的方案,方案应该包括哪些内容呢?主要框架包括商业目标,围绕商业目标要解决的问题,需要什么数据来回答这些问题,然后就是实施数据收集,自定义相关的网站分析报
创建WordPress博客后该做些什么?安装WordPress后,要正确设置和启动网站,还需要做很多事情。在本文中,我们将分享安装WordPress后应该立即做的18件重要的事情。
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。
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。
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
摘要: 本文会从理论和实战两方面描述http缓存。理论层面会介绍:缓存命中、缓存丢失、Revalidations(重新验证)、命中率(Hit Rate)、字节命中率(Byte Hit Rate)、如何区分命中和丢失、缓存拓扑、代理缓存分层、网状缓存、缓存处理过程。实战方面会介绍如何使用ETags验证缓存响应 、Cache-Control、优化Cache-Control用到的策略决策树以及如何使缓存失效并及时更新缓存的response,最后会列出实现http缓存的一些最佳实践。 开始吧。全文分为两个部分:理
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:
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。
GA中的退出率的定义是:%Exit is (number of exits) / (number of pageviews) for the page or set of pages. It indicates how often users exit from that page or set of pages when they view the page(s).
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:
这一节主要介绍如何部署GA跟踪代码和如何对跟踪代码做个性化的定制,提高数据准确度以及检验代码是否部署正确。
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。
将Event 15设置为广告展示Internal Campaign Impressions [e15],将Event 16设置为广告点击Internal Campaign Clicks [e16]:
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
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。
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。
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