2021經典版Google Analytics教學教你看懂GA&活用GA
文章推薦指數: 80 %
Google Analytics GA是什麼? 絕佳的網站分析工具. Google Analytics(簡稱GA)是Google官方推出的網站分析工具,GA的功能強大,而且標準版GA不需付費即可使用。
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GoogleAnalyticsGA是什麼?
絕佳的網站分析工具
GoogleAnalytics(簡稱GA)是Google官方推出的網站分析工具,GA的功能強大,而且標準版GA不需付費即可使用。
GoogleAnalytics(GA)分析的是「使用者和網站之間的互動行為」,也就是使用者在瀏覽網站時做了哪些事情。
分析使用者和網站產生的互動行為有什麼用途呢?最大的用途是可從中獲得,所謂商業上的洞見(insight)。
藉由從GA獲得的洞見,可以幫助你驗證哪些是有效的行銷決策、哪些需要再調整,以及制定下一步策略。
例如,GA數據可以告訴你,怎麼樣的人是產品或網站的忠實用戶、他們為你帶來了多少商業價值等,了解這些資訊後,可以幫助你決定之後的行銷策略,是否應該要特別針對這群人操作,以及有哪些切入點。
或者,GA可以讓你了解用戶在網站上的一系列行為路徑,用戶在每個頁面的操作行為(加入購物車、點擊播放影片等),或在頁面耗時多久等等,這些資訊能幫助你決定該如何優化及調整網站介面或內容。
除了這些,GA也能帶你回顧及比較兩個同區間、不同時期的相對變化,例如去年第一季及今年第一季的數據差異,可用來檢視行銷策略的效果。
GA還有其他幾個特色,比如Google獨門的機器學習法,能夠為你提供建議,包括分析哪些用戶比較有可能購買產品、哪些人會是潛在客戶等;
另一項非常便利的功能是,檢視GA數據的權限是可以分享的,所以除了網站主以外,也能開放GA權限給公司內的業務,或外包的SEO專員監測數據。
總而言之,GA是非常強大的分析工具,能以全面性的角度審視使用者在網站上的活動,以及分析使用者的相關資料,讓你能更準確地調整網站與內容,讓使用者獲得更佳體驗的同時,一併提升商業利益。
接下來,筆者將由最基本的GA創建與設定、功能簡介,到更進一步的數據判讀,帶你從零開始快速上手與活用GA。
如何透過GA追蹤你的網站?(已完成)
1.進入GA頁面:登入Google帳號
點擊GA頁面,登入要用來追蹤網站的Google帳號。
2.按下「開始測量」
3.輸入「帳戶名稱」->點擊「下一個」
此處的帳戶名稱和網站名稱無關,可自由設定。
4.輸入「資源名稱」->點擊「下一步」
原則上,Google會根據登入帳號本身的語言和地區設定,帶入報表時區和幣別,不需特別調整。
5.提供「商家資訊」->點擊「建立」
回答完商家資訊相關問題後,點選建立。
6.接受服務條款:打勾並點擊「我接受」
7.設定資料串流:點擊「網站」
按下接受服務條款後,會自動導向建立資料串流頁面,點擊「網站」。
8.設定資料串流:輸入「網站網站」和「串流名稱」->「建立串流」
「加強型評估」預設是開啟狀態,無特殊理由的話不需手動關閉。
9.取得「追蹤ID」和「全域網站代碼」
可一鍵複製「評估ID」和「全域網站代碼」
10.於網站加入「評估ID」或「全域網站代碼」
手動加入「全域網站代碼」
手動在每個想分析的網頁之html碼中加入「全域網站代碼」並不困難,但如果想追蹤的網頁數量較多,一個一個網頁加入代碼,可能要花費一些時間。
使用Google代碼管理工具協助
如果網站擁有多個網頁,手動加入代碼太麻煩,可以使用Google代碼管理工具協助。
WordPress/Shopline平台:在後台加入「評估ID」
若是用WordPress架設網站,或是用Shopline等電商平台架設網路商店,在後台加入GA的「評估ID」,即可使用GA分析網站。
11.確認網站是否成功被GA所追蹤
官方表示資料延遲傳入GA的時間是24-48小時,所以剛設置好的GA沒有顯示資料是正常的。
可以隔1-2天再來確認GA是否有成功接收到網站的資料傳入,也可以用Chrome瀏覽器的插件GoogleTagAssistant,查看GA的追蹤碼是否有被成功加入網頁中。
GA的維度Metrics和指標Dimensions
GA的數據報表是由「維度」(Metrics)與「指標」(Dimensions)組成。
「維度」是報表中的直欄,也是資料的屬性;白話的說,就是你想分析的那個項目主體。
例如上圖中,我想要分析的是我網站中的每個子網頁,這一個個網頁就是「維度」。
「指標」則是報表中的橫列,也是資料的量化測量方式,用來評估「維度」中的項目在各個方面的表現如何,比如圖中的「網頁瀏覽量」、「平均網頁停留時間」、「網頁價值」等等。
用棒球隊來比喻的話,假如你是教練,「維度」就相當於你隊中的一位位選手,「指標」則是他們的「打擊率」、「失分率」等等評估標的。
如果不了解GA中某個維度或指標的定義,可以到Google官方的GA分析中心搜尋相關資料。
以下列舉幾個重要的GA必懂指標
工作階段Session
工作階段指的是在一定的時段內,使用者在網站上進行的一組行為。
工作階段就好比一個箱子,而使用者行為則是一個個裝在箱子裡的球。
例如,使用者A進到我的網站後,開始瀏覽商品、查看商品留言、加入購物車….等等一系列操作,都被算進一個工作階段裡。
那麼,什麼時候一個工作階段算是結束呢?(箱子何時要封起來呢?)
工作階段逾時
每日午夜
使用者進入網站的廣告來源變更
根據Google預設,使用者在網站上靜置(無任何動作)連續30分鐘後,當前的工作階段就算結束;
這稱作「工作階段逾時」,網站主可以在後台自定逾時的長度。
值得注意的是,只要使用者一有操作行為,逾時時間的起點就會一直重新計算。
比如使用者A在上午9點整進到我的網站內,逾時時間開始計算,如果A到9:30都沒有任何動作、此工作階段就結束;
但A在9點02分將商品加入購物車,則逾時時間就由此重新計算,直到9點32分、A如果沒有任何新的動作,此工作階段才會算是結束。
假設A在加入購物車後把網頁放著跑去吃早餐,9點33分才回來繼續瀏覽其他商品。
那麼,9點33分後A的一系列操作都會被視作是新的、第二個工作階段,直到再度靜置超過30分鐘。
換句話說,A在上午9點至9點32分的行為(進入網站、加入購物車)被裝進1號箱子中(第一個工作階段),直到9:32分整因為超過逾時時間、箱子封箱;
9點33分A重新有操作行為,在GA的世界裡,會拿來第二個箱子,將其行為裝進其中(第二個工作階段),直到下一次超過逾時時間、再封箱。
除了逾時外,每日午夜(00:00)及使用者進入網站的廣告來源變更時,也會結束一個工作階段。
例如,使用者B在23點55分進入網站,隔日0點15分離開;則第一個工作階段在當日的23點55分開始、23點59分59秒結束,新一個工作階段在0點整開始、0點15分結束,共計入兩個工作階段。
假設使用者在FB上看到我的廣告、並由此連進我的網站瀏覽;接著又開啟另一個分頁搜尋關鍵字,從關鍵字廣告再進到我的網站。
此時,原先由FB進來的工作階段會結束,而從關鍵字廣告進來的就開啟另一個新的工作階段。
更詳盡的工作階段說明,可以參考Google官方指南。
使用者User
在GA報表中,「使用者」指標的定義是:與你的網站(或APP)產生互動(無論時間長短),且不重複的使用者人數。
在進行分析時,GA會為每一位使用者標記一個專屬的「識別ID」,以用來辨別不同的使用者。
需要注意的是,在未經進一步設定的情況下,同一個人透過不同裝置瀏覽你的網站,會被視為是多個不同的使用者。
假如小明用手機登入我的網站將商品加入購物車、過了一會兒才用筆電登入然後結帳。
此時,雖然小明登入的都是同個帳號,但由於是用不同的裝置操作,GA會判定成有兩個不同的使用者。
想要更精準的辨別出使用者,可以利用「UserID功能」做設定。
導入UserID後,上述小明的例子就能被完整地拼湊起來,將同一人由不同裝置在網站上操作的行為通通串連,而可能為你帶來更多洞見。
詳細的UserID說明與設定,請參考官方說明。
跳出率BounceRate
由某網頁進入網站後,沒有點擊到其他頁面、或做出下一個互動,就在同一網頁直接關掉網站的行為,會被視作「跳出」。
換句話說,「跳出」關注的是在一個工作階段裡,「開始」和「結束」都發生在同個網頁上、且過程中沒有其他行為。
跳出率的計算方式是:「由某網頁開始和結束、且過程中無任何其他行為(跳出)的工作階段數」÷「由某網頁開始的工作階段數」=某網頁的跳出率。
一個網頁的跳出率偏高不一定是壞事,這取決於該網頁的性質或是你的網站類型。
假如我是一名部落客,單一文章網頁的跳出率很高就非常正常。
因為使用者可能是搜尋關鍵字,點進來後獲得想要的資訊就直接關掉了。
如果我經營的是電商網站,首頁的跳出率很高就需要注意,為何顧客連商品詳情都不瀏覽、也不想購買就直接離開了。
離開率ExitRate
相較於跳出率同時關注「開始」和「結束」,離開率只注重「某網頁是整個工作階段的『最後』(結束)一關」。
離開率的計算方式是:「由某網頁離開的工作階段數」÷「所有包含此某網頁工作階段數」=某網頁的離開率。
我們可以直接計算一遍實例、比較跳出率與離開率的差異,假設有以下五個工作階段:
網頁A→網頁C→網頁B→關掉
網頁B→網頁A→網頁C→關掉
網頁C→關掉
網頁B→網頁C→網頁A→關掉
網頁B→關掉
各網頁的跳出率
網頁A:0%。
沒有以A開始、以A結束、中間無任何其他過程的工作階段,0%。
網頁B:33%。
一個由B開始並結束的工作階段(5)、總共三個由B開始的工作階段(2)(4)(5),1÷3=33%。
網頁C:100%。
一個由C開始並結束的工作階段(3)、一個由C開始的工作階段(3),1÷1=100%。
各網頁的離開率
網頁A:33%。
一個由A結束的工作階段(4)、總共三個包含A的工作階段(1)(2)(4),1÷3=33%。
網頁B:50%。
兩個由B結束的工作階段(1)(5)、總共四個包含B的工作階段(1)(2)(4)(5),2÷4=50%。
網頁C:50%。
兩個由C結束的工作階段(2)(3)、總共四個包含C的工作階段(1)(2)(3)(4),2÷4=50%。
總而言之,只要關掉網站、結束一個工作階段就叫做「離開」;而「跳出」也屬於一種離開,但它的定義更嚴格,必須由某網頁開始、由同一網頁結束、中間沒有任何其他操作行為,才可視為「跳出」。
離開率很高同樣不一定是壞事,端看該網頁的性質。
例如電商網站中,結帳完成頁的離開率高是再正常不過,因為它是整個購物流程的最後一步。
但購物車頁面的離開率很高,意義就截然不同了。
這可能表示網站中有某些元素或內容讓使用者加入購物車後就放棄結帳,需要改善。
GA五大報表怎麼看?怎麼用?
即時Real-time
即時報表可以用來隨時掌握使用者和網站的互動。
報表中的「活躍使用者」,指的是近五分鐘內在網站上的使用者,在「活躍使用者」右側,依序顯示的是每30分鐘和每1分鐘的網頁瀏覽量。
以下是幾種適合用即時報表監測的情況。
監測網站上剛發布的新內容
當你在網站上發布新的文章,透過即時報表可以快速了解用戶對於新內容的反應。
例如,你能夠監測文章發佈後有多少活躍使用者湧入、他們是透過何處的連結連到新內容、在新內容的頁面上停留多少時間,可用上述數據評估新內容是否受人們歡迎。
了解一日性宣傳活動是否帶來流量
即時報表還可以針對一日性的宣傳活動做監測。
比如一日限時下載、限時優惠連結等,可以透過即時報表監看下載量以及點擊量,以了解宣傳活動是否真的有帶起流量。
假設發現下載量或點擊數遠遠超過平常的平均數字,就能驗證這波操作確實達到了效果。
查看社群網站對網站流量造成的即時影響
即時報表還能用來查看活躍使用者們從哪種管道進入你的網站。
例如你在Facebook上發佈一則相關內容並連結到你的網站,或是配合Youtube影片宣傳網站期望將觀眾導流進來,即時報表可以幫助你檢視在社群網站上的這些行銷手段是否奏效。
假設在Facebook上發文後,從FB連結進來的活躍用戶確實顯著提升,就表示你又做對了一次行銷決策。
驗證追蹤碼是否有在網站上正常運作
即時報表的另一項用途是可以檢測追蹤碼是否有在網站上正常運作。
由於報表數據是即時性的,假如追蹤碼有問題、馬上就能夠從異常的實時數據中看出端倪並盡快修復。
目標對象Audience
目標對象報表主要用來監測不同類別的使用者以及他們在網站上的行為;要使用什麼樣的「類別」劃分出不同的使用者群,取決於網站主的需求。
舉例來說,可以用年齡、性別、地區等等屬性來區分使用者,也可以用「兩週內未再訪問過」的使用者等事件來分類。
透過目標對象報表,我們可以分析不同類型的用戶是如何與我們的網站做互動,挖掘更細微的洞見、做出更精準的決策。
活躍使用者ActiveUsers
可在「活躍使用者」報表中查看以下指標:
1天活躍使用者
7天活躍使用者
14天活躍使用者
28天活躍使用者
注意,此處指的「活躍使用者」是不重複的使用者。
不同時間區間內活躍使用者數的變化,可以幫助你檢視網站的內容是否受用戶歡迎、或者是否需要調整經營策略。
例如,筆者曾建立過一個交友網站,並廣為在FB上的眾多社團中做宣傳,吸引許多人們點進網站玩玩看,導致1天活躍使用者人數在短期內衝高。
然而,經過一段時間的監測,卻發現14天、28天等長期活躍使用者顯著地減少。
這促使團隊回頭檢查網站內容,最終發現由於交友配對機制有瑕疵、介面規劃不夠清楚,導致用戶在網站上進行交友的體驗很差,所以用戶很快就不想再繼續使用這個交友網站了。
雖然一開始用戶充滿新鮮感、使用意願十分高,但有失水準的內容與網站品質卻留不住他們,才會有1日活躍用戶數很高、長期卻下滑的現象。
效期價值LifetimeValue
「效期價值」可用來分析在某段期間內,從不同管道進入網站的使用者,究竟為你的網站帶來多少商業價值。
假如我經營電商網站,在11月的頭二週內分別在社交媒題、廣告聯播網及關鍵字搜尋下雙11相關的廣告,就可以利用效期價值報表查看這兩週內,究竟從哪個廣告來源而來的客戶貢獻了最多營收。
這項資訊與洞見在分配行銷資源時非常實用,它能夠讓你一目瞭然、究竟將經費投放在哪些管道報酬率才最高,並作出適當的配置。
例如上圖中,從自然搜尋(OrganicSearch)進入的使用者帶來了最多收益。
這表示花費更多資源與心力在能夠提升自然流量的策略,如SEO等,可能是最妥當增加收入的方法。
同類群組分析CohortAnalysis
同類群組分析是將具有共同特質的一群使用者分類在一起,並檢視他們在網站上的行為。
例如,使用「轉換日期」會將所有在同一天的使用者歸納成一群。
在上圖的示例中,所謂「轉換」,指的是使用者不僅僅只是進入網站,還確實有下單買東西、創造收益。
我們在同類群組分析報表裡,按照轉換日期將使用者依各天分類後,可以進一步查看每一群顧客在下單買東西(產生轉換)後的一至七天內,再度造訪網站的比例。
這就是「使用者留存率」,也就是所謂的「留客能力」。
假如留存率很低,表示顧客購買一次後、再次消費的意願很低;
這樣的數據與洞見可以幫助你檢討,究竟是哪個環節出問題,再對症下藥調整,像是可能是產品品質不夠好,還是售後的客服服務太差等。
客層Demographics
客層報表是以性別和年齡等人口變項區分出使用者。
除了單純劃分男女客群,或是18-24歲、25-34歲、35-44歲等年齡層區隔外,也可以綜合兩項分成:25-34歲年輕女性、45-54歲中年男性等客層。
此報表的用處是,可針對客層分析出的資料,制訂專屬的行銷策略,更精準打到主要客群的需求。
客層分析報表還可以更進一步看到年齡層或性別分類出的各客層帶來多少收益。
這能夠幫助你釐清究竟哪些客群才是真的有價值,值得投入行銷資源與經費。
例如上表中,18-24歲的女性使用者人數比45-54歲的更多,但整體貢獻收益卻較少;這可能是因為18-24歲的女性通常是學生或剛出社會的小資女,消費能力不如45-54的熟女族群高。
由此觀點來看,此例中45-54歲的女性可能比18-24歲的更有商業價值,更值得投注行銷心力。
興趣Interests
客層分析報表除了年齡與性別外,開啟「再行銷和廣告報表」的進階功能後,還可以按照「興趣」分出客層。
GA會追蹤使用者瀏覽網頁的歷程紀錄與購物活動,並按照「科技迷」、「電影迷」、「烹飪迷」等興趣類型將使用者歸納成群。
綜合年齡、性別、興趣後,更有利於你針對特定的客層進行廣告投放。
例如,在找出主要客群是45-54歲女性後,你可以在這群人裡再用「興趣」做細分,得到最有價值的客層是「45-54歲的女性烹飪迷」,並針對他們下廣告。
也就是說,客層分析報表好比一個篩子,讓你在一大群人裡按照分類項目,由大至小、由廣泛至狹窄,一層一層、最終篩出最值得投資的那群使用者。
地理區域Geo
地理區域報表可分析使用者使用的語言和所在地區。
如果你經營的網站或產品跨足國際市場,應該會用到此功能。
假如你的網站本來是以中文市場為主、站內的說明與站外的廣告宣傳也都是使用中文,但卻發現日本、韓國等東北亞國家也有一定數量使用者、貢獻一定的消費量,那就表示你應該在網站中增添日文與韓文版本,以利當地的顧客瀏覽。
此外,你也可以嘗試製作日文和韓文版本的廣告,並指定投放在日本與韓國兩地,以拉攏更多的客戶。
行為Behavior
行為報表可以查看「新訪客」與「回訪者」的個別數量與轉換率、使用者的造訪頻率與回訪率、工作階段持續的時間長短等等。
此報表主要能夠幫助你確認網站對於使用者的吸引力與回訪號召力有多大,可以吸引多少新顧客來訪、而又能夠號召到當中的多人回頭再次訪問你的網站。
假如新訪客數量很低,表示你的網站沒什麼人知道,或者有人知道但也不想點進來。
回訪者數量很低,表示網站的內容或操作體驗給使用者的感受不好、導致他們造訪過網站一次之後,就不想再點進來。
此外,也可以透過此報表,比較新訪客與回訪者帶來的轉換率與收益。
如果你發現30%回訪者所完成的交易額佔整體營收的45%,表示回訪者帶來的商業價值高、應該將資源投注在「如何拉攏新訪客成為回訪者」的行銷策略上,執行此策略的優先順序可能高於「純粹吸引新客人」。
技術Technology
技術報表能分析使用者是使用哪些瀏覽器和作業系統進入網站,對網站維護和優化的方向有很大的參考價值。
如上圖中,使用者大多從Chrome瀏覽器造訪網站,其次是Safari。
由於技術、架構等差異,有時候在Chrome上能夠正常運行的網站,使用Safari開啟時未必能夠一樣順利運作。
(就筆者過去規劃網站的經驗而言,Safari可說是經常「特立獨行」,有許多需要額外調整之處)
既然大多數的使用者都用這兩款瀏覽器,那就有必要將網站打造成在Chrome和Safari上都可以順利運行。
反之,使用YaBrowser這款瀏覽器造訪的使用者幾乎可視為沒有,假如你的網站同時在Safari和YaBrowser上出問題,前者的修復優先順序就應該高於後者。
行動裝置Mobile
行動裝置報表則是用來查看使用者都是使用哪種裝置瀏覽網站,同樣可為你提供維護和優化網站的方向。
例如上圖中,使用者主要都是用桌機跟手機造訪網站。
由於螢幕大小差異,在電腦上看起來舒服的排版或順暢的操作、在手機上不一定能達成相同的效果,設計與維護網站時就必須確保網站在桌機和手機上都能正常使用。
基準化Benchmarking
基準化報表可把自家網站的資料,與同區域中有使用的GA的同業商家作比較,幫助你更了解自己相對於競爭對手的優勢與劣勢。
在基準化報表中,不僅可以指定想比較的競爭者分布的地理範圍,還可以根據流量大小,挑選和自家網站差不多流量的競爭者作比較(GA將流量分為七個等級),進而協助使用者設立更具體且精確的改善目標。
客戶開發Acquisition
客戶開發報表可以幫助你了解「招攬客戶-使用者在網站的行為-產生轉換」的這個過程,它可以查看:
使用者從什麼地方進入你的網站,如自然搜尋、社群廣告等。
使用者進入網站後的行為
使用者是否做出轉換行動。
「轉換」指的是你期望使用者在網站上做出的特定行為,像是下單買東西、填表單等。
所有流量AllTraffic
「所有流量」報表會展示使用者進入網站的所有來源管道,包含直接點網址進入、自然搜尋、社交媒體廣告、付費搜尋廣告等等。
你可以由此查看所有來源管道的跳出率、轉換率、收益等等資訊,有助於你決定要將行銷和廣告預算投注在哪裡。
就上圖的例子而言,自然搜尋流量所帶來的收益(2798.96美金)遠遠高於付費搜尋廣告(75.3美金)。
因此,把行銷經費花在能夠增加自然搜尋流量的策略(如經營SEO),效益很可能比投放付費搜尋廣告來得更好。
GoogleAds
可以透過GA的客戶開發報表,整合GoogleAds和GA的數據。
假如你有透過GoogleAds為你的網站購買關鍵字廣告、多媒體聯播廣告或購物廣告等,可以將Ads和GA串接,方便你在GA上監測Ads的成效。
SearchConsole
如果有在使用GoogleSearchConsole(GSC),同樣可以將GSC與GA做串連,在GA上查看GSC的數據。
GSC提供的資訊其實與GA大同小異,但筆者認為GA的介面比GSC更好用,因此還是推薦可以串接起來。
社交Social
社交報表是用來檢視使用者如何透過社交網路與你的網站做互動。
比方說可以查看使用者大多是從哪個社交平台被導進來,也能查看使用者透過社交平台外掛插件(網站上常見的分享、按讚或留言鈕)與網站互動的成效。
其中,最關鍵的就是社交價值,也就是社交網路所貢獻的轉換率。
如上圖中的例子 ,工作階段數較高,代表有許多使用者經由社群平台連到網站;
然而,轉換數卻相對極低,表示大多數使用者只是進來「看看」而已,沒有實際購買。
假設上圖的例子,是希望透過經營Youtube頻道導流至網站,可能就得重新思考哪個環節出了問題,是網站內容不合觀眾期待?還是影片內容號召力太低?等等問題。
廣告活動Campaigns
廣告活動報表可以幫助你更清楚地比較所有廣告活動的成效。
比方說利用GoogleAds,替網站買了三種不同類型的廣告,藉由此報表就可以一目瞭然三者的效果如何,哪個成效較佳、哪個差強人意。
或者你針對不同的關鍵字下搜尋廣告來宣傳自家網站,廣告活動報表就能讓你查看並比較出,操作哪個關鍵字才是最值得的。
行為Behavior
行為流程BehaviorFlow
行為流程報表是將使用者從進入網站、與網站互動到離開網站的整個過程,以視覺化呈現。
透過此報表,可以了解使用者在網站上的行動軌跡,包括他們在哪邊跳出、在哪裡停留最久等,有助於你檢測網站內容與操作流程是否需要改善。
例如,你能夠知道大多數使用者是習慣「從產品頁直接進入結帳程序」,還是習慣「先加入購物車,逛逛其他商品後再結帳」;
或者是否有一個最熱門行為軌跡,比方說使用者進入網站後多數都喜歡先看最新上架的新品?
行為報表主要是由一個個「節點」構成,節點是指流量會通過的點,也就是「可以計算使用者人數」的那些項目。
節點可以是某個特定網頁、國家或地區,也可以是某個「事件」,例如播放影片、下載檔案等。
節點到節點間的路徑,稱作「關聯」,在報表中會呈現出「關聯」上有多大的流量規模流動到下一個節點。
以搭火車來比喻的話,使用者就像乘客,每個「節點」就是火車站、「關聯」則是站與站間的軌道。
網頁內容SiteContent
網站內容報表可以查看所有網頁的流量,如瀏覽量、不重複瀏覽、平均停留時間等,這可以用來比較不同網頁間的表現,藉此找出哪個網頁表現最好。
除了這些,也能查看大多使用者造訪網站時、最初踏入的網頁是哪個(熱門到達頁),又多數從哪個網頁離開。
假如你從事內容行銷(ContentMarketing),這些數據可說至關重要,能夠用來判斷哪些類型的內容較受使用者歡迎、哪些則否。
比如你想找出哪種標題最吸睛、有最多瀏覽量,只要在網站內容報表中的「所有網頁」,將維度選為「標題」,就可一目瞭然。
網頁速度SiteSpeed
網頁速度報表會呈現使用者載入網站或網頁的速度,可看出不同瀏覽器或不同國家的使用者要進入你的網站需耗時多久。
這可以為你提供優化網站的方向,過慢的載入速度可能會讓使用者失去耐心、還沒打開就關掉了。
影響載入速度的因素有很多,如圖片檔案過大、影片檔太多、程式碼太冗等,需要你一一回頭檢視究竟是哪個部分拖慢了速度。
站內搜尋SiteSearch
客戶開發報表中還可查看站內搜尋的數據,了解使用者在你的網站內都搜尋了什麼關鍵字,以及搜尋過後的行為,比如修正關鍵字、搜尋後的網頁離開率、搜尋後在網頁停留了多久等。
這些資料可以幫助你找出網站內容中有哪些可優化之處,或是哪些地方有缺陷需要改善。
以電商網站為例,假設你發現最近使用者大多搜尋「筋膜槍」,可能表示此商品是最近網路上熱門討論的話題、或是使用者來到你的網站最想購買的產品,此時就可以考慮將筋膜槍相關產品放在網站中最顯眼、最容易被顧客找到的位子。
反過來說,如果你注意到某項商品幾乎很少人搜尋、或者搜尋量突然急劇下滑,就該警覺該產品是否有異?為何不受用戶歡迎?或是網站是否出了問題?
由於並非每個網站都有站內搜尋,此功能非預設開啟,必須先設定後才能看到數據;詳細的設定教學請參考官方。
事件Events
所謂「事件」,指的是使用者與網頁內容的互動,例如點擊站內的廣告banner、點擊某個按鍵、點擊影片、下載附檔、提交回應表單等等,而事件報表就是用來幫助你追蹤某個互動的成效。
在筆者過去規劃網頁的經驗裡,經常會在站內的宣傳banner或是特定按鈕埋下事件追蹤,以便比較哪樣的設計較受使用者歡迎?這個按鈕放在這邊是否能夠被使用者注意到?再進一步做優化。
需注意的是,GA不會預設追蹤事件,必須自行設定想要追蹤的事件。
轉換Conversions
目標Goals
如同前面所提到過的,「轉換」指的是使用者達成了那些你期望他們在網站上達成的特定行為。
例如購物網站最希望的就是顧客下單結帳,用戶進入網站後有確實做到結帳就是一個轉換;假如你的網站是以行銷和推廣品牌為主,客戶訂閱email電子報對你而言才是轉換。
而「目標」指的就是你希望使用者做到的那些行為,目標報表可用來幫助你評估使用者達成轉換的頻率與成效。
在GA中,目標有四種類型:
實際連結。
也就是使用者在整個過程中到達某個指定頁面,例如到顯示「結帳完成」的頁面。
(表示有確實下單結帳)
時間長度。
工作階段持續的時間,比如停留在某個網頁超過十分鐘。
單次工作階段頁數/畫面數。
使用者單一工作階段中瀏覽過的頁面數,例如在購物網站裡瀏覽了五個商品頁。
事件。
如同前段「事件」的定義,使用者觸發了事件行為,比如下載檔案、點擊影片等。
值得注意的是,目標報表並不會追蹤每一次交易的實際金額,而只會追蹤用戶是否有達成目標設定的那個行為。
假設在電商網站中,將「到達結帳完成頁」設為目標、而分別有三名客人各自買了價值100元、200元、300元的東西。
目標報表無法告訴你每一個轉換實際獲利金額到底是多少,而只能告訴你「達成了3次轉換」。
想評估轉換所帶來的價值,可以根據過去的財務表現,衡量每個轉換平均可以帶來多少價值,並設定單一次轉換的指定金額。
轉換的加總價值,會在報表裡顯示為「目標價值」,便於你比較不同的轉換行為所帶來的價值差異。
目標的設定可分為兩種,智慧目標與自訂目標。
智慧目標是Googel運用機器學習技術,分析你的工作階段及相關的資料,幫你判定哪些工作階段最可能產生轉換。
但這必須符合一些先決條件,例如須將GA與GoogleAds帳戶做連結、由GoogleAds而來的流量必須達到一定程度等。
自訂目標則是全由自己手動設定,GA有提供一些範本參考。
電子商務Ecommerce
電子商務報表會呈現網站上的消費與交易資料,如銷售業績、購物行為、結帳行為,幫助你了解產品收益、平均訂單價值、查看詳情後放入購物車的比例、購買前所需的天數等等。
此報表非預設,需先行設定才能開啟,且並非所有網站都能適用。
(部分電商架設平台會限制高級付費方案才能啟用、埋追蹤碼)
藉由這些數據,你可以更精準地制定出產品策略或下一步的行銷活動。
比如你發現你的電商網站中,嬰幼兒用品、清潔家電等賣得特別好,就可以推測光顧的主要客群可能是媽媽們;
或者你發現使用者在真正結帳之前會反覆造訪網站,或許可以將網站介面設計成更容易引導顧客進入購買頁、或是加上其他讓人更願意結帳的內容(如跟競爭對手比價、比原價便宜了多少等)。
多管道程序Multi-ChannelFunnels
多管道程序是由轉換路徑組成,當中包含了使用者由某行銷管道進入網站到達成轉換前的一連串互動。
此報表能夠協助你了解每個行銷管道(如社交媒體、搜尋廣告、帶使用者連結過來的來源網站等)促成轉換的比例。
除了分析各管道的貢獻外,多管道程序報表還能找出最佳轉換途徑。
GA會列出所有帶來轉換、且不重複的途徑,以及每條途徑個別促成的轉換數與價值。
假如我為自己的品牌架設購物網站,小明經由FB廣告來到我的網站,他的操作過程如下:
FB廣告→首頁→在電子報頁訂閱電子報(轉換1)→產品頁→結帳頁結帳(轉換2)
在最佳轉換途徑功能裡,GA會個別顯示每個轉換的完整路徑:
FB廣告→首頁→在電子報頁訂閱電子報(轉換1)
FB廣告→首頁→在電子報頁訂閱電子報(轉換1)→產品頁→結帳頁結帳(轉換2)
只要觀察哪些路徑經常重複出現,就可以找出使用者最常依循的模式,並據此針對各管道制定策略。
編輯:Wendy
主編:Abby,JKLSEO行銷長
總編輯:Jemmy |[email protected]
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