Google Analytics(分析)产生令人困惑的数据的4种方式

2021年2月24日02:56:27 发表评论 23 次浏览

Google Analytics(分析)是一个功能强大的工具, 可让用户通过各种可自定义的方式来分析数据。该工具的强大功能来自于其内置的灵活性。但是, 这种灵活性有时会导致意想不到的复杂性。

在本文中, 我将重点介绍在使用Google Analytics(分析)时遇到的一些常见误解。

流量归因

Google Analytics(分析)通过易于理解的渠道(例如自然搜索, 引荐和电子邮件)将网站访问量分类。最容易找到此分类的位置是在"获取">"所有流量"下的频道报告中。

Google Analytics(分析)将渠道的访问量归类为自然搜索,引荐和电子邮件等渠道。

Google Analytics(分析)将渠道的访问量归类为自然搜索, 引荐和电子邮件等渠道。

谷歌已记录它如何确定这些渠道。简而言之, 通道定义依赖于"来源"和"中等"变量。例如, 如果会话的媒体设置为"有机", 则该会话将被记录为源自有机搜索-即Google, Bing, Yahoo。

另一个渠道是"直接"。用技术术语来说, 直接构成没有设置或没有设置介质的流量。因此, 它来自自然搜索, 付费搜索, 社交媒体和其他渠道以外的其他来源的流量。此直接存储桶通常构成流量, 用户可以在其中直接在浏览器的地址字段中输入网站的URL或使用书签访问网站。

但是, 实际上它更加复杂。如果用户最近通过自然搜索, 引荐或通过广告系列(例如电子邮件)访问了该网站, 则即使该用户作为"直接"访问者第二次访问该网站, 该会话也归因于先前的非访问者-直接渠道。下面是一个说明, 以进一步说明这一点。

如果用户最近通过自然搜索,引荐或通过广告系列(例如电子邮件)访问了该网站,则当该用户作为“直接”访问者第二次访问该网站时,则该会话归因于之前的非直接渠道。

如果用户最近通过自然搜索, 引荐或通过广告系列(例如电子邮件)访问了该网站, 则当该用户作为"直接"访问者第二次访问该网站时, 该会话归因于之前的非直接渠道。

从上面的示例图片中, 直接渠道在归因中的优先级最低。如果用户首先从非直接渠道访问网站, 则随后的直接访问也将归因于非直接渠道。相反, 如果用户首先是直接渠道访问者, 则随后的非直接访问将归因于非直接渠道。

这意味着自然搜索, 电子邮件和其他非直接渠道的流量数据可能实际上被夸大了。虽然有人可能会说它并没有真正夸大其词, 反而提供了更准确的归因, 但它通过将归因于以前的非直接来源, 确实低估了品牌感知流量。

用户与会话测量

谷歌定义一个会话作为"在给定时间范围内在你的网站上发生的一组互动。"然而, 不太明显的是使用会话与用户在Google Analytics(分析)中创建细分和报告的含义。

考虑下面的示例。要了解进入首页的流量趋势, 可以从会话或用户角度查看数据。

该报告显示了基于会话的主页访问细分。

此报告显示了基于会话的主页访问细分。

上面的报告按过去三个月的月份显示了用户和会话。它使用基于会话的细分来选择在主页上输入的会话。请注意, 2015年9月的会话计数为291。以下报告完全相同, 不同之处在于它使用的细分受众群旨在选择进入首页的用户。

该报告显示了基于用户的主页访问细分。

该报告显示了基于用户的主页访问细分。

在此报告中, 2015年9月的会话计数为394, 与使用基于会话的细分受众群所测得的291不同。

会话段选择在主页上输入的所有会话。这些会话不会重复发生, 也不会影响后续会话的衡量方式。另一方面, 用户群选择当月某个时候通过主页进入站点的用户。这些相同的用户本月可能在不同时间回来, 并创建了多个会话计数。

下面的报告提供了对该现象的进一步了解。与上述版本相比, 该报告的唯一更改是该报告现在显示了会话开始的页面。除了实际在首页上开始的291个会话外, 还有其他几个不在首页上的会话。他们被计数的原因是因为这些相同的用户在9月的某个时候输入了主页。

该报告显示了会话开始的页面。未在首页上开始的会话会被计算在内,因为这些用户在9月的某个时候进入了首页。

该报告显示了会话开始的页面。未在首页上开始的会话会被计算在内, 因为这些用户在9月的某个时候进入了首页。

对于网络分析的临时用户而言, 这些概念并不明显。

推荐流量

从搜索引擎, 广告系列或社交媒体以外的其他来源进入网站的流量归为推荐流量。在Google Analytics(分析)中, 常见的引荐流量分类不正确。这个问题分为三个部分。

  • 推荐来源不正确。对于某些电子商务网站, 可以在第三方域上设置销售渠道的结帐部分。特别是, 在PayPal上进行的付款需要重定向到PayPal服务器, 一旦完成付款, 该服务器便会自动将用户引导回站点。

由于跟踪中断, 默认情况下, 将从这些第三方服务器返回的用户归类为引荐流量。通过将这些域添加到排除清单.

  • 自我引荐和子域流量。有时, 父域似乎是引荐的重要来源。此外, 如果网站是跨一系列子域设置的, 例如http://blog.yoursite.com, http://info.yoursite.com, http://www.yoursite.com-那么这些子域也可能导致自我推荐问题。

此类问题的根本原因通常是显示为引荐来源的页面上的跟踪代码不正确。通过定期审核所有子域和页面的Google Analytics(分析)跟踪代码来更正此问题。

  • 推荐垃圾邮件。Google Analytics(分析)跟踪的一个持续存在的问题是由于引荐垃圾邮件导致测量中断。这是由垃圾邮件发送者造成的, 该垃圾邮件发送者识别站点的Google Analytics(分析)跟踪代码, 然后使用自动漫游器触发该跟踪代码, 从而导致Google Analytics(分析)在实际上未发生会话的情况下记录会话-该漫游器仅访问了跟踪恶意代码。

此类垃圾邮件会导致引荐流量激增, 并严重干扰Google Analytics(分析)的使用。创建过滤器排除这些域并维护不包括引荐垃圾邮件流量的更新细分可以帮助减少引荐垃圾邮件引起的问题。

区分大小写

Google Analytics(分析)区分大小写。换句话说, 它将" Hello World"和" Hello world"解释为两个不同的短语。这的影响是深远的。任何用户驱动的输入都必须始终为小写或始终为大写。如果不小心使用此外壳, 则可能会遇到一些问题。

  • 广告活动。当广告系列参数如utm_campaign和utm_source用于跟踪引荐流量的来源, 需要仔细检查这些参数的值。

例如, 如果营销商设置了utm_campaign如果将一个网址的值设置为" ThanksgivingSale", 将另一个网址的值设置为" ThanksGivingSale", 则Google Analytics(分析)会将它们记录为两个单独的广告系列。解决这个问题的方法是应用过滤器捕捉无意中发生的情况变化。

  • 网址。尽管营销人员可以控制广告系列参数, 但他们可能无法控制URL的共享方式。如果一个网址全部以大写形式共享, 但主要以小写形式存在, 则Google Analytics(分析)将在其页面报告中显示两个不同的URL。
  • 渠道分组。Google Analytics(分析)将流量来源分为默认渠道分组便于报告。这些通道名称的文本不能直接编辑。因此, 如果" medium"参数的值设置为大写字母, 则该通道将不会出现在默认通道分组报告中。这是一个截图, 显示了Google设置的频道名称及其"定义"。
Google Analytics(分析)将流量来源分为默认渠道分组。这些组的名称无法编辑,Google定义了应如何使用文本(大写和小写)。

Google Analytics(分析)将流量来源分为默认渠道分组。这些组的名称无法编辑, Google定义了应如何使用文本(大写和小写)。

例如, 在"电子邮件"渠道下, Google要求该媒体的文本为"电子邮件"(小写)。如果文字设置为"电子邮件"(大写字母E), 则Google Analytics(分析)将不会在默认频道报告中显示该文字。相反, 它将显示在新类别"其他"下。

灵活性与复杂性

Google Analytics(分析)提供了高度灵活的界面来分析数据。但是, 这种灵活性也带来了用户使用时需要注意的细微差别和复杂性。尽管上述所有问题都很难解决, 但可能会在没有警告的情况下发生。因此, Google Analytics(分析)用户应定期监视其数据, 以确保报告质量。

一盏木

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