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Google Analytics网站分析入门教程,教你如何玩转GA

Google Analytics是一个网站分析工具。网站分析是在分析什么?简单来说,假如你拥有一个网站,只要在上面安装GA的追踪代码(tracking code),GA就可以监测和搜集使用者在网站上的各种行为资料.

Google Analytics网站分析入门
Google Analytics网站分析入门

简介
Google Analytics —数位行销人必学免费工具,让你能透过数据做出真正data-driven的优化与决策!GA到底是什么?怎么安装在网站上?装了可以看到什么数据?不能看到什么数据?怎么做客制化追踪?别担心,本文会一步步传授给你所有GA的基础知识!想用GA的数据说服老板和同事?想让自己在职场上多一项武器?不用再报名什么贵贵的名师密集班,看这篇超详细的教学文就对啦!保证详细到你不要不要的~

目标读者:
行销人(一定要看!)、网站主(电商、媒体、产品网站etc.)、UIUX设计师、中小企业老板和创业主、或者任何想学Google Analytics的人

阅读导航:
一 、安装追踪码与运作原理
二、Google Analytics基本概念
 1. 界面简介
 2. 维度与指标
三、目标对象(Audience) & 客户开发(Acquisition) 
 1. 目标对象 
 2. 客户开发 
四、行为(Behavior) & 转换(Conversions) 
 1. 行为 
 2. 事件 
 3. 转换:目标 
 4. 转换:其他 
 五、区隔& 利用即时报表(Real-time)除错 
 1. 区隔 
 2. 即时报表 
 六、其他进阶功能 

Google Analytics是一个网站分析工具。网站分析是在分析什么?简单来说,假如你拥有一个网站,只要在上面安装GA的追踪代码(tracking code),GA就可以监测和搜集使用者在网站上的各种行为资料,例如说流量的来源是什么、进站后去了哪些页面、停留了多少时间……等等。将这些基本的行为资料解读、分析之后,必可以从中发些独特的商业洞见,而这些洞见会是优化网站设计、规划行销活动,甚至是拟定品牌策略时最好的参考依据。数位世界拥有现实世界没有的可追踪性,所以这些洞见是在数位之外的行销领域中很难获得的(请看下面的举例)。

一个网站由多个网页组成,且每个网页都有自己独特的URL。使用者进站后可能只浏览了一页,也可能逛了多页之后才离开。如果将网站比拟成实体商店,在实体商店中,我们很难准确得知每天的来客数、客人来源、客人在店内的动线等等;但是,GA可以帮我们获得客人在网站上的这些行为。GA的数据能帮助你回答类似以下的行销问题:「从广告导进来的流量跟自然搜寻流量相比,何者更有可能变成忠实顾客?」「哪些类别的内容最受到回访者的喜爱?」「平日与假日、白天与晚上的流量各自有什么差别?」

现在的品牌网站很有可能都已经装了GA,只是不一定有好好利用它;没关系,看完这篇你就知道怎么让GA充分发挥潜力了。如果你的网站还没有装的话,GA是一个十分强大且免费的工具,就让我们来看看如何立刻将网站装上GA吧!

ㄧ、安装追踪码与运作原理

[重要!]
在开始之前,建议还没有GA帐号的朋友,去存取Google官方提供的免费GA 示范帐户;进入这个帐户后,就可以看到GA后台基本的操作介面了,这样在阅读此篇教学文时会更有概念,更好上手。已经有GA帐号的朋友也推荐你加入这个示范帐户,可以拿来demo GA给他人看,或者自己拿来试用特殊的功能和报表。

GA是怎么搜集资料的呢?它靠的是一段JavaScript的代码,只要将这个代码埋入网站,这段代码就会将网站使用者的行为资料传给GA伺服器,记录起来。这段代码长得像这样:

<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-XXXXXXXX-X"></script>
<script>
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());
  gtag('config', 'UA-XXXXXXXX-X');
</script>

当使用者浏览网站时,浏览器会执行这段代码,这段代码就会将使用者的进站时间、地理位置、浏览的页面、从哪个来源进站等等资讯传给GA的伺服器。GA伺服器收到这些资料后,需要一段处理的时间,才能在后台报表中看到这些数字官方说法是24-48小时,但个人经验有时候会比这个快一点。如果想要即时在GA中看到live的数据,可以使用「即时报表」);在处理资料的过程,如果你有设定筛选器(举例来说,过滤公司内部流量,详见本文第六章)、目标(转换报表中的指标,详见本文第四章)等等,GA就会把这些设定套用在资料上面,且一但套用后就无法再更改。

GA资料搜集基本原理
GA资料搜集基本原理

接下来介绍GA的帐号架构:一个GA帐户(Account)中底下可以有数个资源(Property),而一个资源底下可以有数个资料检视(View)。资源对应到一个要追踪的个体,可以是一个网站或是app;而资料检视则类似资源底下的一套设定,不同的资料检视可以套用不同的筛选器、目标、管道分组、电子商务……等等设定,以满足不同需求。追踪代码中的UA – XXXXXXXX – X这个字串,即是每个GA资源专有的追踪编号(Tracking ID);藉由这个编号,GA的追踪代码才能辨识要将资料传到哪个资源。(免费版本中,一个帐户底下最多可以有50个资源,一个资源底下最多可以有25个资料检视。)

GA账户架构
GA账户架构

如果你还没有GA帐户,可以在这里建立,开启网站分析之路。至于代码如何埋放,由于每个网站、每个角色的做法不一样,消化道在这里做以下推测:如果是公司网站的话,可以找工程师团队帮忙埋放;如果是部落格服务(痞客邦等)或电商服务(Shopline, Meepshop等)的话,可以研究一下是否有权限编辑网站程式码,或有栏位可以填入GA的追踪编号。如果还是满头问号,不知道这一切怎么运作的话,可以使用文章右上方或最下方的「免费咨询」服务来询问消化道呦!

二、GOOGLE ANALYTICS 基本概念

装完追踪码后,过不久就可以在GA后台中看到数字了。首先,让我们用画面截图介绍一下GA的介面吧!

1. 界面简介

GA界面介绍
GA界面介绍

GA界面介绍1:以「目标对象总览」为例 –总览时的GA介面

  • 报表选单:GA报表总共分为四大类别,目标对象、客户开发、行为、转换;这四个类别会依序在后面的章节中介绍
  • 区隔:在这里可以建立区隔,用自订条件将资料在报表中分开检视,详见本文第五章
  • 时间区段控制器:在这可以选择你想查看的时间区段,也可以拿两个时间区段的数据来比较
  • 重要指标:GA预设显示的几个重要指标与趋势简图
  • 重要维度:GA预设显示的几个重要维度
GA界面介绍2
GA界面介绍 2

GA界面介绍2:以「行为>网站内容为」例 –常见的一般报表介面(左侧的工具列跟上一张图是一样的喔)

  • 即时报表:在这可以看到GA处理资料前的即时数据,适合除错时使用
  • 设定:有关帐号、资源、资料检视的设定皆在这里
  • 趋势图:选定指标的趋势图,可选择依天、周或月来显示
  • 指标:报表的直栏为指标
  • 维度:报表的横轴是维度
  • 报表也可选择其他呈现方式(圆饼图、长条图…等,报表右上角有选单)

2. 维度与指标

要能融会贯通地学会GA,必须先了解一个观念:维度与指标。维度,类似特质、属性、分类,通常会出现在表格最左边的纵轴栏位,用来区隔数据。指标,则类似数值、数字,通常会是表格最上方的横轴栏位,就是行为数据本身。举例来说,「昨日装置类别为行动装置的浏览量为8514、使用者为7683」,「装置类别」就是一个维度,它的值可能是「桌机」、「平板」、或「行动装置」 ,而「浏览量」、「使用者」则是指标。在这个例子中,我们将「浏览量」和「使用者」按照「装置类别」这个维度来分隔;如果要更细分,我们可以再将另一个维度「来源」套用进来,就会变成如下方表格的状况:

维度与指标
维度与指标

可以看到,表格的左边是维度,上方是各个指标;在「来源」也加进区隔后,我们就可以知道同样透过行动装置,「来源」为「Google」的浏览量有3721,使用者有3318;「来源」为「Facebook」的浏览量有2968,使用者有2739。现在你对维度与指标已经大致上了解了吧!接着我们就来认识GA中常见的重要维度和指标吧!

[重要维度]

来源/媒介
可能的值:google / organicfacebook.com / referralpixnet.net / referral(direct) / (none)
「来源」和「媒介」其实各自自己是一个维度,但为求方便,通常我们会直接看「来源/媒介」这个维度。「来源」是流量的参照连结,「媒介」则是来源的种类。「来源/媒介如」果是来自Google搜寻的流量,会显示为“google / organic”;如果是Facebook、其他网站导进来的流量,会是“xxxx / referral”(xxxx是该网站主机名称)。如果是直接流量(使用者直接输入网址进站、使用者点击线下文件中的超连结进站……等方式),那就没有任何来源,会呈现”(direct) / (none)”。我们可以利用这个维度,一览网站流量是从哪些地方导进来的;通常不同来源的流量,行为表现都会有不小的差距。在检验行销成果时,也会常使用这个维度来看不同管道的表现。总而言之,这会是个很重要、很有价值的区隔维度。

预设管道分组
可能的值:DirectOrganic SearchSocial、ReferralDisplay
除了来源/媒介之外,GA还有另一个维度可以区隔流量来源,那就是「预设管道分组」。「管道分组」事实上是GA的一个功能,它让我们可以按照自己的偏好,将不同流量来源归纳成同一个管道。例如,你可以将来源为“abc.com”和“xyz.com”的流量都归为一个叫做“部落客互相推荐”的管道,之后你想要看哪些流量是从其他部落客的网站连过来时,就能利用这个管道分组作为维度去区隔流量了。GA已经帮我们做好了一组「预设管道分组」,若想要自订管道分组,可以在「管理员>资料检视>频道设定>管道分组」中做调整。

网页标题
可能的值[Google Analytics] 超詳細GA網站分析入門大全,看這篇就對了! | 挑食消化道 Picky Digest
这个维度会显示网页的标题名称。请注意,多个网页可能会有相同标题,这时就要用另一个维度「网页」去看它的URL。

到达网页
可能的值/digital-marketing/google-analytics-getting-started
这个维度会显示流量是从哪一个网页进站的(就是landing page啦),以URL的方式显示。

使用者类型
可能的值New VisitorReturning Visitor
将流量区分为新访客或回访访客,同样是一个颇重要的维度,因为新访客跟旧访客的行为模式会有很大的不同。

事件/目标相关维度
GA中的「事件」和「目标」也有一些相关维度需要我们注意,这部分在第四章行为(Behavior) &转换(Conversions)时会再深入介绍。

[重要指标]

在介绍其他重要指标之前,我们必须先详细介绍使用者工作阶段这两个最最最重要的指标。弄清楚这两个观念很关键,因为其他重要指标几乎皆是以这两个指标延伸的。

使用者
使用者的概念类似「不重复访客」,也就是说,若有一个人使用同一个浏览器,造访了你的网站无论几次,GA都能辨别出这些浏览量是出自同一位使用者。GA是怎么做到的呢?在使用者进站时,GA会在他的浏览器上存放一个cookie;你可以想做是GA在使用者浏览器上贴上一个标签,当这个浏览器下一次拜访网站时,GA就可以借由读取这个标签,来分辨出这位使用者。需注意的是,由于GA的标签是贴在浏览器上,所以当使用者换了一个浏览器,或者换了一个装置拜访网站,GA读不到标签,就无法分辨他是同一个使用者,所以会将他视为另一个使用者。所以,在真实世界中,如果一个人使用不同浏览器和装置拜访网站,在GA的世界中他就会变成好几位使用者;GA中的使用者数一定会比真实世界多,且基于技术限制,目前针对这个问题没有较完整的解决办法。

工作阶段
工作阶段的概念则类似「访次」。使用者进站后,会开启了一个工作阶段,而在GA定义下,工作阶段会在以下任何一个情形发生时结束:

  • 闲置30分钟后
  • 当天午夜
  • 使用者透过另一个来源进站(直接流量除外)

让我们直接以下方示意图说明:

GA工作阶段示意图
GA工作阶段示意图

我们给图中的使用者一个名字,叫做小挑。小挑在16:00透过Google自然搜寻进站,一个新的工作阶段开始了。他在16:10时到达了第二个页面。接着,小挑可能离开座位去上厕所,或者去厨房找零食吃,他在16:41才又跳到下个页面;由于距离上一次互动已超过30分钟(16:10-16:41),上一个工作阶段已结束,所以他开启了第二个的工作阶段。小挑逛到了该网站的Facebook粉丝专页,逛一逛又在16:50从粉专点击连结进站;虽然距离上一次互动还未超过30分钟,但因为小挑从一个新的来源进站(Facebook,原本是Google),所以他开启了第三个新的工作阶段。在这一连串的浏览行为中,GA总共会计算到1位使用者、3个工作阶段还有4个浏览量。

GA官方对于工作阶段的更详细解释请看这里。弄懂使用者与工作阶段后,我们来看这两个指标能延伸出哪些其他的重要指标吧:

  • 新使用者:第一次造访网站的使用者数
  • %新工作阶段:工作阶段属于新使用者的百分比
  • 每个使用者的工作阶段数量:每个使用者平均拥有多少个工作阶段
  • 浏览量:页面浏览量,即pageview (PV)
  • 单次工作阶段页数:每个工作阶段平均浏览量
  • 平均工作阶段时间长度:每个工作阶段平均耗时
  • 跳出率:使用者进站后没有产生第二个互动的百分比(互动包含页面浏览、事件…等)

要特别注意,「平均工作阶段时间长度」和「跳出率」这两个指标的名字与定义其实很容易误导人!以GA的逻辑来说,工作阶段的时间长度是以「最后一次互动的时间–第一次互动的时间」计算而来;譬如,有一位使用者在工作阶段内浏览了三个页面,且无触发任何事件,他的工作阶段时间长度就会以「他浏览第三个页面的时间点–他浏览第一个页面的时间点」来计算,与他浏览第三个页面后,在何时关掉视窗是完全没有关联的!也就是说,假如他在20:00浏览第一个页面,在20:10浏览第三个页面,然后在20:13关掉视窗,他的工作阶段时间长度就会是10分钟(20:00 -20:10),并非13分钟!以此类推,若使用者只有浏览一个页面,也没有做任何互动,GA就没有计算工作阶段时间长度的依据,所以该次的时间长度会是0!因此,我们在分析时要记得,实际上「平均工作阶段时间长度」低估了使用者真正的时间长度。

而GA的「跳出率」也是以类似逻辑来计算的。我们来看看跳出率的定义:「使用者进站后没有产生第二个互动的百分比」。若使用者只有浏览一个页面且没有任何互动,即使他在那一页停留了10分钟,认真地把网页内容读完,GA还是会视该使用者为「跳出」!这跟一般大家对于「跳出率」的定义很不一样对吧!所以跳出率这个指标其实高估了使用者实际「跳出」(看都没看就离开)的比例;内容型网站的跳出率更是会被高估,因为使用者到达页面后,就算有读完内容,但如果没有连结到其他文章,GA还是会将他视为「跳出」。

GA工作阶段时间长度与跳出率示意图
GA工作阶段时间长度与跳出率示意图

由于GA中的维度与指标为数众多,无法一一列上说明,于是这里提供GA维度与指标大全,有兴趣的话可以自行参考研读。

三、目标对象(AUDIENCE) & 客户开发(ACQUISITION)

接下来要开始介绍GA中的各个报表啰!基本功有做好(指标、维度的定义跟观念),在解读下列报表时就会变得很直觉呦。

1. 目标对象

目标对象这一系列报表,主要是针对网站访客本身的不同属性去探讨,将访客以各个维度区分,包括年龄层、兴趣、地理区域、所使用的装置与浏览器等,看看不同属性的访客是否有显著不同的行为特征。想更加了解访客的轮廓,来研究目标对象报表就对了。

使用者多层检视
这边有每位网站访客的详细资料,包含他的工作阶段、工作阶段长度、装置、第一次进站时间、来源媒介……等等。这里的使用者是以客户ID (Client-ID)来显示;这是GA给每位使用者的独立ID,GA就是靠着个ID来识别不同使用者。由于隐私政策的问题,这个ID是无法存放任何个人识别资讯(PII)的。

客层
这里可以看到使用者的年龄与性别分布。你问我Google怎么知道访客这么多资讯?嘿嘿嘿这就是Google恐怖的地方啊(当然还是会有一部分比例是unknown啦)。

兴趣
这里可以看到使用者的兴趣类别分布。这些兴趣标签是Google字型分类的,同一个使用者有机会同时被分到多个类别。建立行销活动时,客层和兴趣报表可以用来当作设定目标族群强而有力的依据!

必须要先到「管理员>资源>追踪资讯>资料搜集」,启用「广告报表功能」,才能看到客层报表和兴趣报表的数据。基于某些原因,这里不会有100%的使用者数据。

地理区域
使用者的地理区域,还有浏览器使用的语言会在这边显示。这份报表对跨国网站而言会比较实用;因为老实说,台湾占地较小,除非是地域性很强的网站,否则台北市跟高雄市的流量行为应该是不会有太大不同,意义也不大。

行为
这里的行为指的是「新访客」和「回访访客」这个维度。从「频率与回访率」可以看出,在所选时间区段内,重度访客的工作阶段数和浏览量;「主动参与」则是工作阶段数的时间长度分布图,和浏览页数分布图。在这能看出访客的黏着度与忠诚度,还有工作阶段的品质是否够高,网站内容是否足够吸引人。

技术
技术报表中的「浏览器和作业系统」对于网页前端开发来说可能会较有参考价值。然而,若你的产业刚好是电子产品相关(例如说你是个Android手机贩卖商),你可以借此报表看出网站访客中iOS和Android手机的占比,并依此作为规划行销专案的参考,这份报表意义就重大了。

行动装置
与技术报表类似,「装置」报表甚至能看出使用者用的是哪一个类别的行动装置(例如iPhone、iPad、Samsung J7、Asus Zenfone等等)。

使用者流程
这个密密麻麻的流程图看似杂乱无章,其实对于流程设计、UIUX来说,是个很好用的工具。设计网站时,我们都会安排一个路径,希望使用者从A页进到B页,再从B页进到C页,然后最后完成某个指定的动作;你可以从「使用者流程」中观看,使用者是否有按照你的安排来走,是否从哪个环节大量流失……等等。如果有观察到这个现象,有可能是你的步骤设计需要改进,有可能是标示不清导致使用者混乱,或者网页会自动错误跳转等等,你可以参考这份报表去查明原因。这个流程图原本的样貌有点太过详细、资讯量太多,不过以下有几个方法可以将它抽丝剥茧:

(1) 绿色的区块代表一个页面浏览,蓝灰色的管道代表流量的方向,而红色则代表离站。进站流量可以按照自选维度来区分,且选单右边那颗齿轮钮可以做各种运算式的筛选设定

页面浏览跳转图
页面浏览跳转图

(2) 按下任何一个蓝灰色的流量管道,GA会自动凸显这些流量之前的来源和之后的去向

GA页面浏览去向图
GA页面浏览去向图

(3) 点击任何一个绿色的页面区块,并选择「查看途经此处的流量」,GA会列出经过这一页的流量,包含它们之前的来源和之后的去向

GA页面浏览去向图
GA页面浏览去向图

2. 客户开发

我们可以在客户开发报表看到不同来源的流量,哪些品质较佳、互动率较高,哪些浏览量低,离开后也不会再回访。事实上,这个区块的报表就是将流量以「来源/媒介」和「管道」来区分。这是行销人员会常使用的报表,从这里可以看出哪些管道的报酬率较佳,未来要加重哪些管道的行销预算,反之,哪些管道表现不好,要减少投资。

管道
将流量以「管道」来区分。GA的预设管道定义请看这里

来源/媒介
将流量以「来源/媒介」来区分。要小心,有时候会看到一些不明的广告或诈骗网站将假流量送到你的GA中(例如“getfreetraffic.party / referral”,”boosturseo.net / referral”……等等)。他们的目的是引起你的好奇心,让你回访他们的网站一探究竟;这时,请不要理会这些网站,并将这些网站排除在GA资料之外(可以请工程团队协助列入网站黑名单,或者设定GA 筛选器),避免资料遭到污染。

GA有提供一个工具可以让我们自订流量的来源和媒介:Campaign URL Builder。

 Campaign URL Builder
Campaign URL Builder

如上图,在这个工具中,我们只需输入网站网址还有自订的流量标签,它就会在下方产生一个URL;当任何使用者透过这个URL进站时,他原本的来源就会被我们自订的来源改写过去。以上图的例子,我们将来源(campaign source)设定为”Picky”,将媒介(campaign medium)设定为”Digest”,会产生以下这一段URL:https://pickydigest.com/?utm_source=Picky&utm_medium=Digest。透过这段URL进站的话,无论原本是什么来源/媒介都会被覆盖,这个流量的来源在GA报表中会显示为”Picky”,而媒介则为”Digest”。

这个手动标示流量的工具超级实用。当你准备执行一波线上广告时,你可以将该广告活动的到达页面都统一使用自订的来源/媒介;这么一来,日后在衡量广告效益时,就可以轻松地使用专用的来源/媒介来筛选出这波广告带来的流量。另外,如果透过线下的网址(例如电子邮件内的连结、line对话中好友贴的连结等等)进站,原本会被计算成直接流量;此时,我们可以用这个工具将这些网址手动标记来源和媒介(例如https://pickydigest.com/?utm_source=email&utm_medium=newsletter180312),这样这些原本没有名字的流量就有机会被追踪到了。身为数位行销人员,有时一定会用短网址来追踪点击数吧;有了这个工具以后,就不需要再用短网址这个麻烦,误差又大的方法,直接在GA中看美美的报表就好啰!

Campaign URL Builder 的各个栏位对应到的维度如下:

  • Campaign Source: 来源
  • Campaign Medium: 媒介
  • Campaign Name: 广告活动
  • Campaign Content: 广告内容
  • Campaign Term: 关键字

由于这些资讯是透过URL后面的参数来夹带,而且开头都为”utm”,所以又称「utm参数」,之后听到这种说法要知道人家是在说这个喔。

AdWords / Search Console
如果你将GA串接到AdWords帐号,即可在AdWords系列报表中看到一些广告投放的数据(曝光、点击、花费等等);Search Console系列报表则可以看到Google自然搜寻的SEO相关数据。不过,这些数据我个人偏好回到AdWords / Search Console查看,因为那边的资料会比较完整(AdWords是Google旗下用来购买广告的平台;Search Console则是用来追踪网站在搜寻引擎上的成效的工具,SEO必备)。

想了解更多AdWords的话,可以参考小弟的另一篇文章:[Google AdWords]关键字广告基础教学,中小企业&创业主自操必看,业绩upup!。

四、行为(BEHAVIOR) & 转换(CONVERSIONS)

在行销漏斗中,最初要让消费者关注到你的产品,产生兴趣;在接触你的品牌之后,要让他有足够的动机去跟品牌互动,培养关系,再慢慢地诱使他完成动作。完成动作后,彼此之间的关系可不是就到此结束;使消费者不断回访,产生忠诚度,才是长久经营的关键。稍早的目标对象和客户开发报表,主要是反应了行销漏斗上层的情况,而在使用者进站后,你的网站在漏斗底层表现如何,使用者有没有互动、有无完成指定的动作,这些数据则是从现在要介绍的「行为」和「转换」报表中取得。在这一章,我们将特别介绍GA两个重要的追踪功能:「事件」和「转换」,走过可千万别错过啰。

1. 行为

[行为」追踪的是使用者在站内与网站的互动,包含浏览哪些页面、浏览的顺序、按了什么按钮、连去哪个外站……等等,其中很多互动都必须靠GA中的「事件」功能来记录,这在下一段会做介绍。

行为流程
这个流程图与「使用者流程」相似,不同的是「使用者流程」只能依照页面浏览来画流程图,而「行为流程」可以依照内容群组、事件,或者事件+页面浏览来画图,资料显示方式更加多元。

网站内容
这边可以看到哪些网页浏览量最高,最受欢迎,很适合内容型网站拿来评价文章的热门程度。「内容深入分析」是将URL以档案层级的方式呈现,以本页网址https://pickydigest.com/digital-marketing/google-analytics-getting-started/为例,pickydigest.com是主机名称,第一层路径是/digital-marketing,所有属于数位行销分类的文章,URL的第一层都会有这一段。第二层才是本网页的名称/google-analytics-getting-started。如果URL没有按照这种分类逻辑来取名,那这个报表就没有什么太大意义。「到达网页」显示的是使用者工作阶段的第一个页面(landing page),「离开网页」则是工作阶段的最后一个页面。

2. 事件

在这之前,我们谈论的互动都仅限于页面浏览,属于GA会自动搜集的基本数据;然而,如果我们在页面上有个按钮,GA能追踪到使用者点击了按钮多少次吗?如果我们把一段影片放上网站,GA能追踪到影片被播放了多少次吗?当然,以上的答案都是肯定的。举凡使用者在「同一个页面上的动作」,就必须交给GA的「事件」(event)功能。设定事件必须使用到额外的Javascript追踪码,但无须害怕,难度不会很高,只要好好读完下方说明,马上就可以为网站安装事件追踪啦。

其实事件追踪的原理很简单:在目标事件(按钮点击、影片播放等等)发生时,让浏览器去执行一段包含追踪资讯的JavaScript事件追踪码,执行后这段代码会将资讯传给GA的伺服器,GA就可以记录这些数据了。没错,这个跟GA基本追踪码运作的原理一模一样,差别在于,基本追踪码每一页都要安装,且无需自行填入资讯,事件追踪码则要填入自定的追踪资讯,并在事件发生时才执行。

要填入事件追踪码的资讯,指的其实是下列几个栏位:

  • 事件类别(必填)
  • 事件动作(必填)
  • 事件标签(选填)

事件追踪码的范本如下,可以看到代码中的英文有标出上述栏位要填入的位置:

gtag('event', <action>, {
  'event_category': <category>,
  'event_label': <label>
});

有关事件追踪码更详细的介绍请看这里

举例来说,若要追踪某个页面上的Facebook 分享按钮被点击几次,可以这么填:

gtag('event', '分享', {
  'event_category': '按钮点击',
  'event_label': 'Facebook'
});

在按钮被点击的时候执行这段代码,GA就可以记录到事件了。

事件被触发的总次数会记录在GA中的「事件总数」这个指标,而上述的这些栏位在GA中都是一个维度。若想知道某个特定事件发生了几次,我们必须将「事件总数」这个指标以「事件类别」、「事件动作」和「事件标签」这三个维度下去区隔,然后在报表中寻找符合条件的区隔中,事件总数有多少。

事件报表大致上是这个模样(GA官方示范帐户):

GA官方示范帐户
GA官方示范帐户

可以看到,示范帐户中大部分的「事件类别」都是”Enhanced Ecommerce”;在这个类别中,「事件动作」等于”Quickview Click”的事件有45,152个,等于”Product Click”的事件有16,450个,以此类推。

事实上,「事件类别」、「事件动作」和「事件标签」单纯只是三个可以让我们记录事件资讯的栏位,你可以填入任何你想要的字串,且三者之间没有差异;你无需理会「类别」、「动作」和「标签」这些命名,因为这只是GA帮这三个栏位取的名字而已。就上面的例子,你也可以在「事件动作」填上”Facebook”,在「事件标签」填上「按钮点击」,这都是没问题的,只要自己方便就好。

至于要怎么将事件追踪码埋入网站呢?因为要在目标事件发生时才执行事件追踪码,作业比较进阶一点点,所以请工程团队协助完成会是最佳做法。如果网站是部落格服务(痞客邦等)或电商服务(Shopline, Meepshop等),那可能要询问服务提供商,或先帮网站埋入Google Tag Manager (GTM),再透过GTM去埋入事件追踪码。对这部分有疑问的话,欢迎随时使用文章右上方或最下方的「免费咨询」服务来询问消化道呦!

3. 转换:目标

当使用者进站后,我们首先要诱使他更一步与网站互动;刚刚介绍的事件就是来追踪这些互动的方法。那互动之后呢?我们将使用者吸引进站,总有个目的吧!无论是留下名单、注册会员、分享贴文或完成购买等等,在最后的最后,我们会希望使用者在离开之前完成某个动作,任务才算达成;这个动作,在数位行销的世界中称为「转换」(conversion)。转换对行销人员来说是一个极为关键的KPI,如果网站拥有再多流量,但最终完成转换的人少得可怜,即使前面做了再多努力,没有收到成果,整个策略还是算失败。尤其是在讲求成效的行销领域里(例如电商产业),转换更是最神圣的一项数字,数字不好看是会出事情的。GA中的转换分成两种:一种是「电子商务」,这个是GA在计算电商成交数据的整套方案;另一种为「目标(goal)」,是电商之外的其他转换种类。这边要先介绍的是目标。

目标要从GA中的「管理员>资料检视>目标」来建立。目标的类型有以下四种:

  • 实际连结:使用者到达指定页面。例如:使用者到达活动报名完成页(通常会称为thank you page)
  • 时间长度:使用者的工作阶段到达指定的时间长度
  • 单次工作阶段页数/画面数:使用者在工作阶段内的浏览页数到达指定数量
  • 事件:使用者触发指定事件

建立目标时,你可以选择为这个目标设定一个价值。举例来说,若在网站上留下名单的人,最终有10%会完成购买,一个购买的利润是$100;依此推算,你可以将这个目标的价值设定为$100 x 10% = $10。这个价值会出现在GA的「目标价值」这个指标。

另外,你可能预计使用者会先经过某些步骤,最后才到达转换页;这中间的步骤,我们可以将它们设定为「程序」(仅限于「实际连结」的目标类型中才有「程序」 )。以GA官方示范帐户为例:

GA目标转化设置图
GA目标转化设置图

可以看到,这是示范帐户中一个线上购物的目标设定,目标完成页为/ordercompleted.html(截图中的网址是以规则运算式表示);只要使用者到达这一页,他就完成了目标。这个目标的程序有四页,所以整个购物的流程其实是这样的:「Cart > Billing and Shipping > Payment > Review > Order Completed」。

设定程序有什么好处呢?只要有设定程序,就会多两个实用的报表可以观看,分别是「程序视觉呈现」和「目标流程」。「程序视觉呈现」是漏斗分析式的报表,会显示多少使用者进入了这个目标的流程、他们从哪些管道来、中间有多少人跳出了流程、跳出的人都跳去哪里……等等重要数据。「目标流程」则类似「行为流程」和「使用者流程」那种流程图,显示使用者在流程中详细的浏览轨迹,包含多少流量从流程的后面回流至前面等等。可以藉由分析这两份报表,找出流量为何会跳出流程,然后去改善网页设计、导量策略、活动企划等等,不断优化网站的转换率。

图形呈现
图形呈现
目标流程
目标流程

这两个报表虽然类似,但实际上有很多计算方法是有细微不同的。如果你想知道有哪些不同之处,请看这里,碍于篇幅考量就不再赘述了。

关于目标的报表还有两个,分别是「目标网址」和「反转目标路径」;前者显示使用是在哪一个网页达成目标,后者则是使用者在达成目标之前,去了哪一些网页(往前追溯)。

目标相关的指标有数个:「目标开始」、「目标达成」、「目标价值」、「目标转换率」、「目标放弃」和「目标放弃率」。以上是GA中所有目标的数据加总。另外,每个目标都会有一组独有的指标;例如,目标1有自己的「目标1开始」、「目标1达成」……等专用指标,这些数据只会显示目标1的数据,跟其他目标没有相关。

最后,目标设定有一些限制是需要特别注意的。一个资料检视最多能有20个目标。目标建立后只能修改,无法删除。最重要的是,目标要在建立后才会开始套用到GA搜集的资料上,而且它是不溯及既往的;所以建议,在新增或修改任何目标时,都要做历史纪录,以便之后出现任何数据上的误差或误解呦。

请在这里可以查看GA官方文件更多关于目标的介绍。

4. 转换:其他

除了一般的目标设定,GA还提供一系列电子商务的追踪功能,提供电商网站搜集各式各样的交易资料,例如:加入购物车、产品编号、产品销量、订单金额……等等。GA电商资料的搜集方式跟事件追踪类似:在使用者做了特定动作时,让网站执行一段填有相关资料的追踪码,将资料传送给GA;如此一来,GA中就会有清楚又详细的报表了。如果你的网站是电商网站,建议你加入这个追踪功能,因为它比一般的事件和目标追踪还来得强大和完整。GA电子商务追踪的官方说明文件请看这里(设定上会稍嫌复杂,可能需要工程团队的配合)。安装完毕后,就可以看到以下的电商报表啰:

 转换>电子商务>购物行为报表
转换>电子商务>购物行为报表
转换>电子商务>产品业绩报表
转换>电子商务>产品业绩报表

另一方面,「多管道程序」报表则是在分析使用者在转换路径上使用了哪些管道进站。通常,使用者不会在第一次进站时就完成转换,而是要透过「产生注意、引起兴趣、搜集资讯、评价比较」这个消费者决策历程,最终才在第N次进站时转换。在这个历程间,使用者每次进站的管道可能都不尽相同,前期可能使用自然搜寻进站,后来又点击Facebook广告,最后直接输入网址进站完成转换;这个过程我们称为转换路径。以下是一个转换路径的范例:

 转换路径的范例
转换路径的范例

在这个范例中,使用者第一次点击付费搜寻广告进站,第二次之后使用了电子报、社交网站、多媒体展示型广告(ad banner)的方式进站,最后则是直接进站完成转换。对于以上各个进站管道而言,如果我们只把转换的功劳归功给最后一次的直接进站,会是不公平的;使用者之所以会完成转换,有部分也是因为前面的付费广告、电子报、社交网站在对的时机将他再次吸引进站,增加了他转换的机率啊!因此,为了正确分析究竟是哪些进站管道为网站带来更多转换(无论是直接或间接),我们必须使用多管道程序报表来获得更深入的见解。「辅助转换」的定义是管道促成的转换次数;如果管道出现在转换路径上且不是最终互动,该管道就会被认定促成了该次转换。换句话说,辅助转换报表是在看哪些管道最会当「助攻」的角色。「最佳转换路径」报表展示的是最热门的转换路径,「转换耗时」报表是转换路径的时间长度分布,「路径长度」报表则是转换路径的长度(进站次数)分布。

「归属」中的「模式比较工具」是在比较各个分配转换功劳的方法。不同归属模式会以不同的计算方式将转换功劳分配给各个进站管道。GA中有多个归属模式可供我们去深度分析每个管道带来的真正效益,各个模式都有自己代表的精神与含意,而这又是一门可以再花篇幅深入探讨的学问。如果想研究更多归属模式的分析思维,刚好可以参考小弟的这篇不才之作:[Google Analytics] 8种归属模式(Attribution Models)比较&应有的分析思维。

以上这些报表,对于行销人员来说,可以让你知道究竟是哪些管道真正有在帮助使用者完成转换,而哪些管道空有流量,但品质却参差不齐,无法带来成效。若你在多管道程序报表中发现,有个进站来源每天都带来很多流量,但是它既没有在转换路径的前期扮演助攻角色,也不是使用者在最后“close the deal”会使用的进站方式,这代表该管道对于完成转换没有太多实质上的效益,你就要仔细想想是否要继续在这个导量手法上投入那么多金钱和人力了。

五、区隔& 利用即时报表(REAL-TIME)除错

1. 区隔

如果要在同一份报表中,一目了然地得到不同轮廓的流量比较,我们就要使用区隔这个实用的功能。区隔设定在GA介面中的报表上方,我们可以选择符合自订条件的使用者或工作阶段做为区隔,然后将这个区隔和其他区隔做比较。下方是按照「使用者类型」为「新访客」和「回访客」的使用者分为两个区隔的报表示意图:

 客户开发>总览
客户开发>总览
 客户开发>所有流量>来源/媒介
客户开发>所有流量>来源/媒介

可以看到,图表会以不同颜色来区分不同区隔的数据,表格中的每个维度之下,也会再以不同区隔去细分指标。在GA中,一次最多可以选择四个区隔来做比较。GA已经有一些内建的区隔可供选择,但真正强大的地方在于我们也可以自己新增区隔。假设你想看在3/1 – 3/5之间从Facebook进站的新用户,你可以依照上述的条件,以「来源」等于”m.facebook.com”且「最初工作阶段日期」在3 /1 – 3/5之间的使用者建立区隔,并在报表中简单明了地看出这个区隔与其他流量的差异。区隔最大的好处就是让我们能以自订的轮廓来区分流量,并且直觉地、一览无遗地看出不同轮廓的差异之处。

2. 即时报表

稍早有提到,一般来说GA伺服器收到追踪码传送的资料后,需要24小时的处理时间,才能在后台报表中看到这些数字。然而,GA有提供一个「即时」报表的功能,让我们能即时看到现在网站上有多少流量正在线上。这个报表除了可以让人感受到live的趣味性,更重要的是在这边可以查看GA的各种追踪码是否有埋设正确。

在即时报表中有看到流量,代表GA基本追踪码没有问题;至于其他追踪码的检查,我们需要一些技巧区分测试流量和普通流量才能进一步除错。我们可以利用稍早提过的Campaign URL Builder来做一个测试用的流量(以GA示范帐户为例),例如https://shop.googlemerchandisestore.com/?utm_source=PickyDigestTest&utm_medium=PickyDigestTest&utm_campaign=PickyDigestTest,然后去即时报表中查看是否可以看到这个来源/媒介:

GA实时流量图
GA实时流量图

看到自己送到网站的测试流量后,点击测试来源的蓝色字样,GA就会筛选「来源」等于PickyDigestTest的流量:

PickyDigestTest的测试流量
PickyDigestTest的测试流量

在排除其他流量之后,我们就能专注于检查测试流量有无传送正确的资料给GA了。例如,如果在即时报表中没有看到事件正常被触发,就需要检查事件追踪码是否有哪边埋设有误。

另外,GA官方有推出一个Chrome extension: Google Analytics Debugger,提供了一个更进阶的除错方法。这个功能需要搭配Chrome的开发人员工具一并使用。

六、其他进阶功能

自订报表
如果GA预设的报表满足不了你,你可以在左侧工具列中的「自订报表」中建立符合自己需求的报表,维度指标随你选!

筛选内部流量
为了保持资料的正确性,我们会想要将自己还有公司内部员工的流量从GA中排除(如果你访问自家网站的频率很高,更需要做这个动作)。第一个做法是安装这个 Google推出的浏览器外挂,任何网站上的GA就不会再追踪到你的资讯。第二个做法是使用GA里面的筛选器功能来将公司的IP位址排除,更详尽的作法请看这里

AdWords retargeting
将GA和AdWords帐号串接后,就可以用GA的区隔来建立AdWords再行销名单,简直超强大!举例来说,我们上一章解说区隔时有提到「在3/1 – 3/5之间从Facebook进站的新用户」,串接AdWords后就可以针对这个区隔拿去投放再行销广告啰!要设定多细的再行销条件都ok。更多资讯请看这里

autotrack.js
autotrack.js是一套GA的进阶功能外挂,需要加装额外的追踪代码。autotrack.js包含的进阶功能有:追踪页面上某个元素是否有出现在视窗上,追踪使用者页面卷动的深度,追踪网页视窗活跃的时间(真正的工作阶段时间长度!)……等等。请注意,安装autotrack.js需要足够的前端知识,且这些功能是由GA开发团队推出的非官方产品,Google并不会对这个功能提供任何支援。

跨网域追踪
如果你想要用同一个GA资源追踪多个网站,那你就需要设定跨网域追踪。常见的例子:电商网站和购物车网站用同一个GA资源来追踪消费者。关于跨网域追踪的详细设定请参考小弟的不才之作:[Google Analytics]简单三步骤,一次搞懂GA的跨网域追踪(Cross-Domain Tracking)。

User-ID
在第三章的开头,我们有介绍GA是用随机分派的Client-ID来辨别使用者。开启User-ID的功能,我们就可以使用自己的逻辑规则来替每个使用者分派ID了。例如,你可以使用自家的会员编号来作为User-ID。User-ID的优点在于,就算某人使用不同浏览器或装置访问网站,只要他被我们指派了同一个User-ID,GA就能认出他是同一个使用者(如果使用原本的Client-ID就不行);这样一来,你就可以识别同一个使用者在不同装置上的浏览体验了。更多关于User-ID的资讯请看这里

自订维度与指标
如果GA现有的维度不够用,你可以自行设定新的维度与指标,并赋予他们定义,在使用者浏览网页时将这些额外资讯传送给GA。例如,你可以建立一个自订维度来标示该使用者是否为既有会员,之后就可以依照此维度来分析流量。更多资讯请看这里

这篇超长GA教学文已经要到尾声,谢谢你读到了这里。最后,觉得自己GA摸得差不多的话,建议你可以去考个证照来炫耀一下(误)。要怎么考呢?只好再次献上小弟的拙作:[Google Analytics] GA证照懒人包&心得分享,并预祝你考照成功!

如果你重头到尾都有仔细读完,真的要给你个爱的鼓励拍拍手!不过,所谓「师傅引进门,修行在个人」,只是看文章的话还不够,赶快去实际操作和分析,边做边学的效果会更显著!GA的网站分析真的是个有趣又实用的领域,有时安装了很酷的追踪功能,或从数据中发现独特的见解时,整个人都会随之振奋;然而有时资料被污染,或怎么看报表数字都对不起来时,又会感觉进入鬼打墙的无限回圈。总之,相信这篇文章已经给了你钓竿,剩下你要怎么去运用这根钓竿,就要靠努力和经验累积了。加油!相信抱着持续学习的心,这项投资终究会值得的。

GA大部分的基础功能,本篇文章都已经有介绍或提及了(应该不会有漏掉);如果你认为有什么需要补充的,再麻烦大大提供指点。如果你对文中的叙述感到疑惑,或者后续有任何GA或相关问题的话,请不吝使用下方的「Office Hour免费咨询」或者留言区来询问消化道问题呦,所有问题皆乐意解答呦!再次感谢你的阅读

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本文来自pickydigest,原文链接:https://pickydigest.com/digital-marketing/google-analytics-getting-started/,经授权后发布,本文观点不代表江湖人士立场,转载请联系原作者。

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