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15个流量提升真法 每个站长要去做到

来源:新华网 雅娇炎晚报

本篇是Google Analytics使用中的常见问题系列文章的第二篇,感谢所有在邮件中和我分享问题的朋友们,我也许不能一一回复你们的问题,但我会将所有的问题整理分类,以文章的形式发布出来,与大家一起分享经验。同时也感谢《蓝鲸的网站分析笔记群》中的管理员们。感谢你们对群里问题的及时解答。闲话少说,下面开始进入本篇中的五个常见问题。 1,为什么站内广告的click与目标页的PV不一致? 这是我最近遇到的一个问题,先来描述下问题产生的背景。在分析广告效果时,我们通常会关注到站内广告被点击的次数,也就是Google Analytics热区图中的click数字。但很多时候,广告的click数据与目标页面的pv相差很大。例如:在热区图中,广告被点击了1000次,但当我们查看目标页面的PV时,这个数字可能是600,或者1300。目标页面的PV可能高于广告的点击量,也可能小于广告点击。即便你对广告的URL进行了单独的标记,例如但数据间依然会有差别,或高或低。这是为什么呢? 在回答这个问题之前,首先还是要先来看下指标的定义,广告的click和页面的pv两个指标的含义是什么,如何计算?以及我们是否该使用这两个指标进行对比。 广告click:广告的click是指广告被访问者点击的此次数,在google analytics中是没有click这个指标的,所以实际上我们看到的click数字其实是广告背后目标页面的PV值。 目标页面PV:目标页面的PV表示页面被浏览的次数,每当页面被加载一次,PV数据就增加一次。 上面的两个指标都是简单的累加指标,所以也就都不是那么的精确。虽然从逻辑上来看,click和PV都记录的是同一个页面的PV,那么这两个值应该是一样的。但因为某些特殊原因,实际的情况却并非如此。以下是我认为可能造成数据差异的几个原因。 A 广告click和目标页PV虽然都是记录的PV数据,但其实这两个数据还是有差别的。广告的click数据只记录了从广告入口访问目标页面的PV值,而目标页面的PV记录的则是页面所有被加载的次数。举个例子来说:有10个访问者访问了目标页A,但只有2个访问者是通过点击上一页广告打开页面A的。此时,广告的click是2,而目标页A的PV却是10。因此,造成了两个数据的差异。 B 第二种原因和前面的情况很类似,访问者通过点击广告访问了目标页,但因为某种原因页面被重新加载了(例如刷新)。此时,虽然所有的访问量都来自广告入口,但广告点击量和目标页PV依然不一致。广告click小于目标页PV。 C 第三种原因也比较常见,可能你已经对广告的目标URL进行了单独标记,访问者依然通过点击广告访问了目标页,但访问者可能同时会将这个URL通过IM或其他方式分享给其他好友,而当其他访问者使用标记过的URL访问页面时,虽然他们没有点击前面的广告,但依然会被记录为来自广告的访问量,因为URL中带有来自首页的标记。而实际情况是,这些访问者都没有点击过广告。此时广告click与目标页的PV数据也不可能一致。 D 还有其他的原因吗?欢迎大家来补充。 2,如何细分网站中的唯一独立访问者? 如何细分网站中的唯一独立访问者数据?例如:我想知道百度带来了多少独立访问者,Banner广告带来了多少独立访问者,直接流量中又包含了多少独立访问者。访问某个频道的独立访问者又是多少?这个问题我之前一直认为是无法完成的,因为在Google Analytics中,唯一独立访问者指标是无法被高级群体细分的。我们必须使用profile过滤器才可以将独立访问者指标进行分割。而google对每个账户最多只支持50个profile。所以,我们无法随心所欲的细分独立访问者指标。但是就在前几天,我发现我错了。 细分独立访问者指标的方法是自定义报告,通过选择自定义报告中的维度,我们可以很方便的对独立访问者进行细分。无论是从流量维度,时间维度以及内容维度对独立访问者指标进行多重细分。 3,如何汇总报告中来自EDM的流量? 通常情况下,我建议使用Google Analytics的工具网址构建器来标记所有外部流量,例如,对于EDM流量,我们只需要将source标记为EDM,就可以获得所有来自EDM的流量了。但如果你之前没有标记EDM的流量,或者因为某些原因无法在EDM的链接中加入utm参数,那么所有来自EDM的流量就都会散落在推介来源报告中。 此时该如何统计EDM的流量呢?这里有两种方法可以汇总所有来自EDM的流量。 A,使用过滤器汇总EDM流量。 第一种方法是使用搜索和替换过滤器汇总来自EDM的流量,通过正则表达式匹配所有推介字段中的mail,并将这些流量来源统一替换为EDM_traffic的流量来源。通过过滤,所有EDM带来的流量都统一汇总在了EDM_traffic来源中。这种方法在报告中看起来比较清晰,但有两个问题,1,汇总后只能看到整体的EDM流量表现,无法对邮箱类别对流量进行细分。例如:Gmail的转化率如何?hotmail的跳出率又如何?2,使用过滤器无法对之前的数据进行汇总。如果EDM发生在过滤器生效之前,我们就无法对这些数据进行汇总。 B,使用高级群体汇总EDM流量。 对比第一种使用过滤器的方法,使用高级群体汇总EDM流量是个更好的方法。我们创建一个EDM_traffic高级群体,然后使用正则表达式匹配所有包含mail的来源。当应用这个高级群体时,profile将生产EDM_traffic的流量报告,这个报告可以应用于任何时间段的数据。同时,在推介流量报告中,我们依然可以看到不同邮件服务商带来流量的效果。 4,如何过滤器失效的Goal页面? 这个问题的背景是这样的。网站中有多个Goal页面,页面的URL结构完全一样。并且经常会有老页面失效,新页面更新。但由于SEO的关系,失效的老页面并不会直接下线,而是一直保留着吸引流量。但因为这些页面已经失效,所以即使访问者到达这些页面也不能算作一次转化。因此,为了保证网站转化率的准确,我们需要过滤掉这些失效页面。 为了保留网站的真实流量,我们要新建一个profile,并在其中过滤失效页面,保证网站准确的转化率数据。但如何过滤这部分失效页面成了一个问题。因为失效页面与Goal页面URL结构相同,所以不能直接从URL进行过滤。而因为SEO的关系,我们也不能对页面URL进行改动或增加参数,甚至修改title。所以,在过滤器中,大部分的过滤模式我们都不能使用了。 此时,在不对页面进行任何调整,保证不影响SEO的情况下,过滤失效页面的方法是在GATC中对利用_trackPageview方法对这些页面进行重命名。因为搜索引擎的蜘蛛不会读取JS中的内容。因此,这个方法搜索引擎几乎察觉不到。具体的做法是将失效页面统一重命名。 _gaq.push(['_trackPageview', '/Virtual/Invalid page']); 然后在新建的profile中使用过滤器对这些页面进行过滤。 5,如何分析landingpage的跳出率? 最后一个问题,如何分析landingpage的跳出率。这里我们要说的并不是该如何优化landingpage的设计来降低跳出率,而是分析landingpage跳出率高的原因。当我们发现网站中某个页面有较高的跳出率时,我们需要做些什么呢?修改页面吗?还是查看广告?都不是,我们需要先通过分析确定跳出率变差的原因。而这个原因可能是由很多个因素造成的。例如,广告内容,流量质量,landingpage内容,以及广告和内容的匹配度等等。可能是流量自身的原因,也可能是页面内容的原因。 通常情况下,一个页面会作为多个流量来源的landingpage。当这个页面的跳出率变差时,我们需要先对他进行细分。如果所有打到该页面的流量跳出率都很差,那么我们需要对页面进行优化。而如果只有某一渠道的流量具有较差的跳出率,我们就应该对这个渠道的流量质量进行检查了。 作者:王彦平 文章来源:蓝鲸的网站分析笔记 请注明出处链接。 799 157 227 824 537 433 447 264 288 295 907 74 65 520 467 589 221 476 371 43 907 740 501 67 38 400 961 951 503 322 690 244 28 955 736 699 591 792 908 30 687 527 182 387 212 378 111 678 877 492

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