Davis的Google Analytics網站分析紀錄

GA目標轉換與Adwords轉換數字，差異很大怎麼做?

2018-04-09T08:40:00.000-07:00

有投放關鍵字廣告與聯播網廣告的話，相信應該都會開啟目標轉換追蹤的功能
在Adwords後台就可以掌握預算以及轉換資料，可說是相當的方便
而GA本身就有個轉換追蹤的功能
查看GA報表的時候，我們也會使用GA的管道報表，觀察google / cpc的流量轉換
這時候疑問就產生了：這兩種有什麼不一樣呢?

Google Analytics與Adwords的轉換計算差異

要了解GA與Adwords的差異，首先要先了解兩者的數據計算差異：

簡單來說根據Google官方的說明，數字上的差異可以歸類為以下：

GA的目標是每個工作階段、每個設定計算一次，Adwords可以設定只計算一次獲多次
GA的廣告歸屬方式是非直接點擊(若轉換時為直接流量，則歸屬在直接流量的上一次造訪時的管道)，Adwords是只要使用者點擊廣告，在追溯期內(預設是30天)有完成轉換就會計算，歸屬的廣告活動/群組則是預設採取最終點擊
GA的轉換日期會記錄在轉換發生當天，Adwords會記錄在點廣告的那天

關於詳細的GA與Adwords轉換差異，可以參考GA的官方說明

Adwords與GA轉換數字差異很大，怎麼辦?

我們可以從GA跟Adwords基本記錄轉換的邏輯來解釋。

GA的轉換紀錄，如果是"交易"，是依照GA電子商務埋的Code來追蹤的；如果是轉換數，那要看轉換是怎麼紀錄的(參考GA目標轉換的設置)，可能是算到達頁、可能是達成事件

而Adwords則是要裝轉換碼追蹤，通常會直接安裝在Thank you page, 或是透過Tag Manager安裝轉換碼

當兩者數字差異過大時，首先就要考慮的是否有掉Code或是安裝不正確的差異

先確認GA的轉換 / 交易紀錄方式，如果是使用Tag Manager安裝Adwords轉換碼則可以利用Tag Assistant及Tag Manager的預覽功能看是否有安裝不正確的情形

初步檢查Adwords轉換是否正確，是否有被記錄，你可以到Adwords後台的"轉換"，再點選網頁就可以查看被紀錄轉換的網頁

另外一種可能，有的轉換Code會安裝在點擊確認交易後的跳轉頁，但是跳轉頁可能來不及執行Code就跳轉過去，故實際的購買流程也建議做測試

自學GA網站分析，你可以這樣做

2018-03-25T02:26:00.000-07:00

圖片來源：pixabay

說到學習GA這條路，其實也是因為工作的關係，我當時的主管給了我一本歐萊禮出的Google analytics書籍(就是一隻不知道什麼鳥的封面)
相信很多人學習GA，也是因為工作需求，而確實現在數據分析已經是做行銷不可不缺的一環了
其實嚴格來說，這篇應該要講的是怎麼學習"網站/數據分析"才對
但我仍就以學習GA為題，一方面是數據分析目前還有我許多尚未突破的關卡
一方面算是紀錄一下自己怎麼學GA的，當作一個參考
而且其實在學GA的過程中，你會慢慢的了解接觸到怎麼作"數據分析"
如果要了解網站數據分析，我覺得從學習GA開始是很好的入門磚

自學Google Analytics - 還在新手村時怎麼作

在學習GA時可能會有一種不知該從何開始的困擾，以下提供一些做法供參考

找書 - 總之你可以找本書，跟著書上內容開始學習怎麼做，市面上GA的書應該至少都會講報表與設定
找一個網站或創立部落格 - 實戰很重要，沒有一個網站平臺，你就沒辦法裝GA了，自然就很難練習
學安裝追蹤碼 - 最基本的安裝追蹤碼設定，以及知道安裝追蹤碼後有沒有正常運作
學看基礎報表 - 因為GA要複雜可以很複雜，我自己是先從四大報表中簡單的報表(看每月流量多少、訪客從哪裡來、跳出率如何....blabla)開始，先從"了解網站"開始
學查詢指標定義 - GA的每一個指標、每一個維度都有所本，學習去了解數值本身代表的意義，可以說非常重要

以我自己的做法來說，除了在工作上有學習看報表的機會外，這個部落格也是一個試金石

開了部落格後，就可以開始測試安裝、看報表，除了基礎的安裝設定外，還要安裝的正確，學會利用Tag Assistant 追蹤碼安裝

看報表的部分，則是從基礎的部分開始

四大報表其實不會每一張報表都看到，但至少可以解決基礎問題例如：這個月的流量狀況如何?跟上個週期比較起來有何差異?我的網站流量管道組成?網站最多人看的內容?

如果公司有做到外銷，就還會加上看訪客國別

學查詢定義是另一個我覺得應該歸類到基本的東西，直到現在我還是需要不斷的去查詢某某指標某某維度的定義，重點不是要在這階段就懂所有數據的來源，而是培養解讀報表時知道指標本身意義的習慣，這階段至少基本的數值定義要了解：跳出率怎麼來? 工作階段怎麼來? 訪客怎麼算的?....之類的基本數據，以及使用GA官方說明查詢定義

另外找資源的部分，書當然是一個選擇，GA的書應該至少都會寫到設定與解釋報表的部分

此外現在網路上的免費或付費資源很多，之前也有整理Google analytics教學資源，也提供學習GA的朋友們參考

自學GA打好基礎後，我還可以怎麼進行?

如果以上都學會了，再來就可以考慮進一步的分析：

轉換 / 目標 - 思考一下你現有的網站 / 部落格需要做什麼重點追蹤?
事件 / 虛擬頁面 - 如果網站上需要追蹤本身GA沒有預設的追蹤數據，就要透過設事件, 設虛擬頁面方式
報表功能 - 我自己會優先了解使用次要維度、進階區隔、篩選這三項功能，這三種是個人覺得很常用到，也必須活用的功能
學習解釋報表 - 學習將你看到的報表數字，結合網站的背景、營運狀況、行銷活動等，做一個解釋

這個階段，我覺得前三項是必須要搞清楚的，其實沒有很難，但很重要

事件跟虛擬頁面會牽涉到兩個層面，一個是報表呈現、一個是安裝

報表怎麼呈現是一定要搞懂的，這樣才會知道要怎麼設定事件的類別、標籤那些的

安裝方式個人是建議要懂，萬一真的沒搞懂至少要知道怎麼跟工程師傳達需求

GTM裝事件的話，可以照抄沒關係，因為GTM又是另一個議題...

次要維度、進階區隔、篩選三大功能也是一定要知道怎麼用

第四點可能需要一點跟工作配合的實戰經驗，平時有在做報表跟老板解釋是最好，以我來說我在這階段會做一個月報，紀錄主要數值(EX: 搜尋流量、搜尋平日流量、訂閱數....等)並且memo一些要點，這點可以參考Avinash的可執行分析報告範本

以上就先介紹到這，我覺得光把這些學起來就可算是蠻好用的了，當然更進階的設定需求，如自定維度、跨網域追蹤、電子商務等，其實如果是工作中的話，遇到了就又可以透過找資源的方式學習設定，以上提到的東西，其實GA官方教學Academy 就提供非常豐富的課程了。

祝大家學習愉快!

多少跳出率才好?你該知道的網站到達頁跳出率迷思

2018-01-07T00:48:00.002-08:00

說到網站跳出率，不論你是部落客還是任何有營利無營利的網站經營者，相信應該都會很關心"跳出率"這項數值
關於跳出率，我們曾經在很早的時候在網站跳出率高是否能反應真實內容提到如何看待這項數值
但其實大家更關心的是，跳出率高，真的是壞事嗎? 跳出率低，又代表什麼意思呢?
我們該怎麼看待"跳出率"這件事情?

剛好最近網站分析界的大神Avinash Kaushik在他的個人電子報TMAI #105: "I hate bounce rate. It sucks." (很妙的標題XD)就在探討這個問題
以下就隨著Avinash的觀點在來檢視一下這個大哉問吧!

關於跳出率

我們再複習一次跳出率的定義：在GA之中的跳出率，是指在您網站上的所有工作階段中，使用者只瀏覽一個網頁，且只向GA伺服器提出一項要求所佔的百分比。

簡單來說，如果有一個Session他到了網站之後沒有進行任何往下瀏覽的動作，看了這一頁就跳出，那這次造訪就算是跳出了

跳出率在GA裡的算法是單頁工作階段除以所有工作階段
假設你網站有兩個Session, 一個逛了兩三頁一個只逛了一頁，那麼跳出率就會是50%(1/2)

跳出率多少才好?怎麼檢視這項數值?

因為這個"只看了一頁就走人"的定義，跳出率通常被視為是網站互動性的重要指標之一
然而常常也會有人問到："跳出率多少才算好?"

根據Avinash在這篇電子報的說法，我們僅能得知
基本上你很難看到低於25%的跳出率，而如果你有發現跳出率是10%以下的，可能需要檢查一下追蹤碼的安裝
雖然他這篇有提到"依他的工作經驗來看，35%以上有些就需要特別注意，而50%以上可能是令人比較擔心的狀況"，雖然這只是個參考值，並不建議套用到自己的網站經營上。但以經營一般營利網站、電商的觀點來看，跳出率確實不宜過高

不過這也不代表，你看到了6, 70%以上的跳出率就應該感到驚慌，因為根據Google官方對跳出率的說明，如果您經營的是單頁網站 (例如網誌或預期發生單頁工作階段的其他類型內容)，則高跳出率則屬正常現象。如以下的部落格數據，跳出率大概約在7~80%。

所以對於經營部落格來說，看到跳出率狀況跟上圖很像，就可以拍拍胸脯說聲好險嗎?顯然也沒這麼簡單。你必須要確認訪客是有在你的網站內進行更深一步的互動(如點擊連結、觀看影片........)，當然，一般網站也一樣。

除了跳出率之外，還有更重要的數值該檢視

Avinash在這篇電子報中舉了一個惠爾普的商品頁作為例子：

Avinash提到，這張頁面的跳出率不會超過50%。

但是仔細看一下這張頁面的元素，你可以發現，跳出不跳出，似乎不是評價使用者互動的唯一元素

對一個產品，有的頁面可以讓你對商品下評論、點擊放大縮小(有些商品甚至可以旋轉)、下載說明文件、播放影片....等，這些動作就是促使使用者了解產品、與廠商互動，對廠商來說是極具價值的指標

因此，跳出率高低，就不會成為這張頁面的唯一指標

同樣的情形我們也可以套用到部落格等網頁上，以我的部落格文章為例，有的頁面我可以追蹤影片觀看點擊、回覆留言等，這時候我們就可以用事件追蹤等方式來搭配衡量

同時，也可以把這些關鍵動作設為目標，一同觀察轉換、跳出率數值

結論就是，跳出率要看，但是把其他轉換動作目標、瀏覽行為一起觀察，分析才更完整!

最後，既然這篇文章是以Avinash大神的論點為基底，順便來貼個他的電子報訂閱連結，看得懂英文的話，是很值得吸收知識的來源 !

UTM產生器這樣設定，GA來源數據更正確

2017-12-02T00:24:00.000-08:00

如果你有買過一些網路廣告、或是從事網路行銷活動的話
對於UTM網址產生器應該不陌生
由於GA本身預設的流量來源管道沒辦法完全符合每個網站的需求
utm網址產生器就解決了這個問題
它可以協助我們辨識我們主動標記的流量，並顯示於GA中

怎麼用UTM網址產生器輔助GA報表判別?

1. 辨識EDM活動流量

這邊相關的用法我們曾在追蹤EDM開信點擊一文即有探討

2. 辨識可能被視為Direct的管道來源

如果我是透過發Line群, FB的Messager, 上述的edm, 或是主動在加密過的第三方網站露出(可能會判別為Direct), 透過UTM可以幫助辨識這些流量來源

3. 辨識廣告管道的細節

如果你有購買FB廣告，若遇上不同素材連上同一網址的情況，就可以透過URL Builder來辨識
網址產生器必須填上來源、媒介、名稱三項參數，其中名稱的部分就可以是你辨別該素材的名稱
或是若有經營粉絲團，也可以協助識別連結過來的是哪一篇貼文

正確設定UTM網址產生器

關於URL Builder的設定方式，其實我們曾在追蹤EDM開信點擊一文已有介紹過
我們可以連結到Campaign URL Builder使用

一般來說我們只需要填上網址、Campaign Source、Campaign medium及Campaign Name即可
假設我要在FB廣告發一款素材，我可以這樣設置:

Campaign Source(來源) - Facebook
Campaign medium(媒介) - Display
Campaign Name(名稱) - show171202

那麼發上廣告時的點擊網址應該會是：

接著當我們把廣告發出去後，在來源媒介報表就可以看到有多少來自該媒介的流量了
另外也可以透過即時報表確認

使用UTM網址產生器之前的注意事項

1. 統一Source, medium與name的規則

由於填寫的三種參數會影響在GA中的流量歸屬問題，因此管道來源的命名需要自行規範規則，也要小心不把報表弄得太過雜亂(例如若來源同屬edm, 就要統一好都是填寫大寫"EDM"或是小寫"edm")

2. 請預備URL Builder產生器使用

熟悉URL用法的人通常很快的就能反應出網址後帶?接utm參數的規則

但並非每位行銷人員都熟悉的情況下，建議仍搭配上述的URL Builder使用

可減少出錯機率

3. 避免在站內連結/廣告Banner使用

UTM非常的萬用，但是由於它的主要用途還是以辨識站外流量來源為主

若在站內當作追蹤連結使用的話，有可能會造成流量誤判的情形

因此若要在站內追蹤某個區塊有沒有被點擊，建議以事件方式追蹤

用GTM追蹤網頁瀏覽深度(Scroll Depth) - 不需寫程式也可設置

2017-10-21T08:12:00.000-07:00

說到追蹤使用者的行為，除了一般的瀏覽、事件、熱力圖等方法之外
有一個之前也可以透過GA做到的事情，叫做網頁瀏覽深度(Scroll Depth)
簡單來說就是透過寫程式的方式，偵測使用者螢幕滾動的深度，以了解使用者瀏覽網頁的行為
透過Tag manager可以做到這點，但過去需要寫程式
現在Google官方直接把這個功能做進去，只需要簡單的設定就可以追蹤事件
真的是感恩谷哥，讚嘆谷哥阿~XD

使用Tag Manager設置網頁瀏覽深度追蹤(Scroll Depth)

方法相當簡單，首先我們到觸發條件，新增一個觸發條件

觸發條件類型選擇捲動頁數

一般來說我們都會選擇垂直捲動頁數，當然如果網頁設計是屬於橫向的話，你也可以選擇水平捲動頁數

再來設置要追蹤的螢幕滾動百分比

這邊可以按照你的需求設，通常是設25,50,75,100啦

再來啟動時機就按照你的需求設定

以我的blog為例，我要追蹤文章內容的瀏覽深度, 我就將條件設置在文章頁的網址規則

最後取個名字, 完成

再來我們要紀錄到事件裡，所以要設置一個Tag

回到代碼，增加一個代碼設定

類型選擇通用Analytics(應該沒有人在用舊的追蹤碼了吧?)

追蹤類型選擇事件

事件的類別、動作、標籤同樣是依照需求設定

這邊我的設置是將類型設為Scroll path

動作帶入該網頁，標籤帶入滾動深度({{Scroll Depth Threshold}})

啟動觸發條件選擇剛才設定好的觸發條件

設定完成後，一樣記得使用預覽功能看看有沒有正常啟動代碼，也可配合Tag Assistatnt的recording跟即時報表看一下有沒有成功喔.

用Google試算表整理Search console關鍵字資料 -Search analytics for sheet

2017-10-14T05:43:00.000-07:00

在之前，我們介紹過相當多的報表整理工具
其中利用google sheet試算表的外掛相當簡便也能節省時間的工具
像是之前介紹過的用google試算表產生GA報表的工具
這次我們來介紹另一個可以利用google試算表，但是針對Google Search Console的外掛：Search analytics for sheet
其實在之前我們有介紹過利用R抓取SEO關鍵字資料，不過針對一般不使用R的看官們來說，使用Google試算表無疑是簡單快速的工具，以下就來介紹吧!

將Search Console關鍵字報表匯入試算表

眾所皆知，Search Console不像GA一樣，有定時寄送報表的功能
因此如果要自己去手動下載報表數字，老實說也是有點麻煩的
但是利用這套外掛來抓資料, 再配合待會介紹的備份功能
就可以省下很多麻煩啦!!

首先我們進入Search analytics for sheets，將外掛安裝好，並且點擊執行
再來會出現一個警告訊息："Search Analytics for Sheets功能需要您的同意才能執行。"，點擊同意即可
接下來進入試算表，在"外掛程式"的選項中你就可以找到search analytics for sheets, 點擊之後會出現存取帳戶的認證
再來直接點擊"open side bar", 就可以進行設定啦

側欄出現的設定總共有三個Tab, Request, Backup及About
先講Request, 簡單來說這就是把資料抓下來, 我們可以根據以下的設定去調整我們要的資料

Verified Site就是選擇你要抓取的網站資料
Date Range可以選擇你要抓取的資料區間(當然因為GSC的資料限制，最多只能抓三個月)
Search Type可以選擇資料類型，一般都是網頁搜尋，你也可以只抓圖片或影片搜尋
Group By相當於GA的維度，簡單來說就是你可以看每張網頁或是每個關鍵字....等條件的進站數據
Filter By就是篩選器啦，可以限制只篩出符合條件的資料
Aggregation Type就是GSC裡可以選擇的"查詢"及"網頁"，選擇By property就是"查詢"(以查詢關鍵字為主維度)，By Page就是"網頁"(以點擊進站的網頁為主維度)
Rows Return可以選擇回傳多少筆資料
Result Sheet可以選擇拉資料的時候是要新開工作表還是覆蓋原有的工作表

首先我們先選擇以下的條件：
我們把日期限制在7/11~8/11, 網頁資料, 維度是搜尋字詞與進站網頁, 以"網頁"為主, 傳回所有的條件並使用現有的工作表

就可以得到如下的資料：

備份關鍵字資料，比較SEO效果

眾所皆知GSC有個缺點就是他只提供三個月內的資料
但是這套外掛有個Backup(備份)功能，可以將抓取的資料備份起來
這樣你就可以保有過去的資料，在數據分析上會更加完整

而備份的設定除了上面介紹過的抓取資料設定外，你也可以選擇每月備份或每日備份
每月備份備份是每個月的3號會自動備份資料(不知道為什麼是3號?)
另外在額外的設定上，下面有三個核取的方塊
第一個是備份沒有被選擇到維度的資料(應該是指group by選了Query和Page, 那其他條件的資料也會一起備份的意思)
第二個是系統會自動email備份通知給你
也就是說如果你要每日備份或每月備份資料, 打勾這個選項, 你每天或每月就會收到通知, 然後你就可以收信並打開資料

第三個是會馬上先備份一份資料而不用等到指定的區間(比方說如果選了每月備份，那就算今天是5號也不用等到下個月的3號，直接可以先備份一份上次的資料區間)

當然這些資料抓取下來之後，你還可以做其他的加工
諸如做圖表、做樞紐分析....等等
善用自動化的工具對於SEO的報表資料整理也會更有幫助!

用GA搭配進階區隔觀察你的訪客在何種時段造訪

2017-09-15T23:48:00.001-07:00

現階段的數位行銷、廣告，要偵測到使用者是集中在哪個時段，基本上已經沒有太大的難處了
在GA報表中，其實很早就有切成日、小時的維度，我們也曾在不同時段探討網站流量一文中介紹，同時我們也在訪客時間趨勢圖表一文中寫到可以弄成視覺化的報表
而在2017的現在，GA也不斷的再改版
現在你可以直接在GA上直接觀察訪客的造訪時間趨勢

如何在GA上觀察造訪時間變化

在現階段的GA報表上，有兩個地方可以觀察造訪時間趨勢
一個是在首頁，只要一進到GA的第一個畫面就是網站概況的Dashboard
中間靠右的地方就有"您的使用者會在哪些時段造訪?"
這張熱力圖就可以幫助你觀察整個網站的不同時段造訪概況

另外一個可以看到時段變化的地方，則是在目標對象、轉換、行為的總覽報表中，直接觀察折線圖，將時間維度切到"每小時"就可以看到

在總覽報表中，你還可以搭配進階區隔，就可以進行兩種不同區隔對象的比較。
如下圖，我們用Google的示範帳戶來分析，就可以發現桌上電腦裝置的流量比起手機裝置更有規律性(高峰出現在平日的約9~12點)

這時候也可以把時間維度切回"日"，果然得到一個桌上型電腦在平日流量較高的趨勢，就可以了解訪客的瀏覽行為可能跟上班族作息有關

當然如果你想要獲得更多的訊息，也可以再切的更細(管道, 國家....blahblah)
就可以根據得到的結果去調整你的行銷方向了。

新版GA介面的煩惱：尋找捷徑報表與email報表

2017-08-17T01:01:00.000-07:00

GA本身有兩個還滿實用的功能，報表捷徑功能以及報表email功能
捷徑可以幫你把你常用的報表儲存起來
email功能可以將報表用信件發送給需要看報表的對象
不過這次GA介面改版，似乎把以前的位置給換了，也改了名字
那麼在新版界面中怎麼把這兩項功能給找回來呢?

使用報表捷徑功能

在新版界面中，報表捷徑功能改叫做儲存，在報表的右上側
點選儲存之後，你可以修改報表名稱，就會幫你把報表給存起來
存起來的常用報表會出現在自訂 - 已儲存報表中

其實，後來我自己不是很常用這功能
一方面是如果要看比較需要複雜的報表，會使用自訂報表功能
一方面是一般的報表大概都已經記得位置了XD

使用Email報表功能

在新版界面中，email報表功能同樣是在報表的右上側，改叫做"共用"(?!
點選共用之後，就跳出了跟之前一樣設定email寄報表的功能

儲存後的email設定一樣可到管理員 -> 資料檢視 -> 定期寄送的電子郵件進行修改設定

不過說老實話，改成"共用"這個名字，其實還滿有可能招人誤會的，
而且旁邊的小logo實在是很像一般在做分享東西到其他社群平臺的標誌
或許Google官方的中文化團隊以後可能需要好好思考一下命名的問題了...XD

淺談Search Console報表點擊曝光數據差異

2017-07-23T00:08:00.001-07:00

Google Search Console對於執行SEO亦或是網站行銷經營來說，都是不可或缺的工具
Search Console不僅能控管網站健康狀況，最關鍵的是它可以查看使用者搜尋進站的字詞
不過在查看Search Console報表的時候，有些地方你一定會有所疑問
這些數字的組成，可能看起來並不是這麼的100%可信??
以下兩個大哉問，就來解釋一下大家對Search Console資料的疑惑

Search Console大哉問1: 切換查詢跟網頁的點擊曝光數不同?

相信常看Search Console報表的你應該會發現到
在同一個時間點下，當主要維度在"查詢"跟"網頁"互相切換時，總點擊與總曝光數字會不同
這究竟是怎麼一回事?

關於這一點，我們就必須把Google的官方解釋給搬出來：

簡單來說，在以這兩種不同維度下的比較，系統計算數據的方式會完全不同
如果以搜尋為主(屬於網站匯總資料)，則所有出現在搜尋結果的你的網站的結果，就會被合併計算；如果是網頁為主(屬於網頁匯總資料)，那就會分開計算
因此在計算機制不同的情況下，就會造成資料數值不同的狀況

而我們也曾經在Data Studio作SEO視覺化報表一文中提到這點，Data Studio在套用search console報表的時候，也有這種套用以網站或網頁不同設定的設計

Search Console大哉問2: 為何點擊數兜不起來??

另一個常提到的問題是，看了每個關鍵字的點擊數據，但好像這些數字加一加，跟總點擊數兜不起來?

關於這個部分，有一些國外的討論也有提到，如Moz 與 ProWebmaster 的內容討論

其中Moz的討論中，同樣也有提到Google官方搜尋報表的解釋：

簡單來說，除了篇幅問題外，"少數查詢會因隱私權考量而不再表格顯示"，也就是不給你看的意思XD

Google的John Muller也針對了這個情況作了解釋，似乎有一些極少數的查詢在表格是不會顯示出來，他提到如果總點擊曝光是100的話，那麼你把所有的網頁、查詢的點擊曝光加起來，也許就是80，總之就是Google不會給你看你全部的資料就對了XD

雖然Search Console提供的資料可能沒有辦法100%完全呈現面貌，但其實跟GA搭配起來，也已經能呈現大部分網站數據與行銷活動，Search Cosnole的搜尋報表依舊是相當好的SEO工具。

[R軟體]輕鬆做到達網頁與關鍵字比對報表

2017-06-24T01:26:00.001-07:00

在做SEO的時候，查看到達Landing page的關鍵字這件事情可以說是必做的事情

雖然說要辦到這件事不難，只要在Search console內的將網頁設定成固定網頁，再切換到查詢就可以了

但是只能針對單一網頁來看，總是不太方便
特別是通常都不會針對一、兩張固定網頁去看

如果有一個清單報表，那就會省事許多
這件事情可以透過R的search console套件，再配合Excel就能辦到

利用R軟體抓取網站關鍵字與到達網頁資料

打開R或R studio. 先安裝好"searchConsoleR"以及"googleAuthR"兩個套件
這兩個套件，在利用R軟體抓取Search Console資料中已有提到
執行完install.pachage以及library啟用之後
就可以要條件代入到變數內

website <- "網站網址"
start <- Sys.Date() - 33
end <- Sys.Date() - 3
download_dimensions <- c('date','query','page')
type <- c('web')

要注意的是start跟end, end的日期是最近, 所以sys.Date扣除的天數會是start較多
再來就可以直接抓資料：

data <- search_analytics(siteURL = website,
startDate = start,
endDate = end,
dimensions = download_dimensions,
searchType = type)
write.csv(data, "KWdata.csv", row.names = TRUE)

就會儲存一個KWdata.csv在你的電腦裡(當然檔名也可以隨便取)

配合樞紐分析製作到達網頁與關鍵字清單

開啟KWdata.csv，就會看到剛剛抓下來的關鍵字與到達網頁等資料清單

接下來我們就要啟用樞紐分析處理這些資料

選擇插入 -> 樞紐分析, 放在一張新工作表, 按確定

再來，我們將"page"與"query"放在列，"Impression"和"Clicks"放在值

就可以得到一張SEO使用的"到達網頁與關鍵字"清單了

你可以針對資料進行排序，假設你想看點擊數高的，你可以在Clicks那欄按下右鍵選擇排序 -> 從最大到最小排序

Google Optimize - 簡單做網站A/B test不求人

2017-05-30T07:27:00.000-07:00

說到A/B test，大家一定對這個促進網站使用者體驗的實驗方法不陌生
A/B test有第三方工具可以進行，而相信大家都知道GA本身已經有了"實驗"這個東西，最早也是Google拿來做A/B test的

前陣子，Google又推出了Google Optimize 這項產品，主要是協助使用者能進行網站頁面的實驗測試工作，它提供了相當多樣化的測試工具，而且可以直接在網頁上直覺的針對對照組進行修改，也大為減低要做對照組修改的麻煩
同時這次的Optimize也可串聯GA，取代原有的"實驗"，可以直接在GA上觀察實驗結果

如何安裝Google Optimize追蹤碼

首先進入Google Optimize之前，跟Tag Manager一樣，要創立一個Container
再來請進行第二步驟的Link Property, 將Optimize跟你的GA帳戶進行聯結

接著，就是把追蹤碼嵌入網站裡了
要嵌入追蹤碼，有兩種方式，可以使用GTM與非GTM的方式，這部分可以參考官方的Optimize追蹤碼安裝說明

1. 不使用Tag Manager安裝

這種方式請使用安裝碼嵌入的方式，首先你必須在你原本的GA追蹤碼的ga('send', 'pageview')前一行增加一行新的追蹤碼

ga('require', 'GTM-XXXXXX');

這行追蹤碼裡的GTM-XXXXXX是你的Optimize Container ID, 其實直接點擊第三步驟的"view snippet", 就可以直接複製裡面的完整追蹤碼取代原本的GA追蹤碼

接下來，請在你的GA追蹤碼之前安裝如下追蹤碼：

<style>.async-hide { opacity: 0 !important} </style>
<script>(function(a,s,y,n,c,h,i,d,e){s.className+=' '+y;h.start=1*new Date;
h.end=i=function(){s.className=s.className.replace(RegExp(' ?'+y),'')};
(a[n]=a[n]||[]).hide=h;setTimeout(function(){i();h.end=null},c);h.timeout=c;
})(window,document.documentElement,'async-hide','dataLayer',4000,
{'GTM-XXXXXX':true});</script>

跟上述一樣，GTM-XXXXXX請帶入Optimize Container ID
安裝過程可參考Google Optimize官方安裝說明

2. 使用Tag Manager安裝

使用Tag Manager安裝是比較推薦的方式，直接在GTM的後台新增一個Tag就搞定了
直接開啟GTM後台，新增一個標記，填上GA的追蹤編號以及Optimize的編號
觸發條件可以根據你的測試頁目的不同而設定，這邊我先設置全部網頁

再來Google官方建議要安裝剛剛的第二段程追蹤碼，只是要注意這次把GTM-XXXXXX的部分要換成你的GTM Container ID

另外Google的官方規則建議這邊在設定時有一些注意事項
1. 設定Optimize的Tag時，其他設定、Advanced setting的配置與GA追蹤碼Tag一樣的設定，因此這邊也請重新確認一下

2. 另外在Optimize的測試範圍內，若是有任何GA的Page view Tag, 請到advenced setting -> Tag sequence 將 "Fire a tag before XXX fires"打勾，setup tag選擇Optimize的安裝Tag

不過以上兩點，目前我所查到的Optimize安裝文章中，尚未有針對第二點進行說明，而且自己測試的結果如果不理會第二點似乎也是可行的，這點可能要請其他高手幫忙說明這個步驟的重要性。

如何設置A/B test實驗

以上準備就緒之後，就要準備來展開實驗
以下以做A/B test為例
按下Create Experiment, 選擇A/B test, 按下Create之後進入到設定畫面

新增網頁對照組

假設我要新增一個網頁對照組，請按下New Varient，取好對照組名後，點擊該對照組名，此時它會要你安裝Optimize的官方plugin, 安裝了這個插件之後才可以正式啟用視覺化修改功能
這個功能非常方便，可以直覺的修改你要做實驗的呈現方式，因此很推薦安裝這個插件使用

安裝好了之後就會進入到視覺化修改介面，針對對照組想修改的地方修改之後，按下Done

設定實驗目標數值

做實驗的目的，是為了要測試實驗結果是否有達成目標
因此在設定一項實驗前，要先了解實驗的目的為何?與之對應的衡量數值又是什麼?
在Objective的設置中，你可以測量不同目標轉換、造訪數、停留時間、跳出率....等等
並且可以設置兩個不同的衡量目標
在Description and hypothesis中，你可以針對這次的測試進行敘述

設定取樣對象

設定好目標後，再來就是設定取樣的對象了
Target這一欄可以讓你調整你的取樣方式、比例，以及對照組要在什麼條件下出現
同樣是根據你的實驗目的去調整
這邊的例子是預設出現條件只有在內容頁的時候才出現，因此針對網址進行調整

調整好之後，按下Save，確定一切設置OK後，按下Start Experiment開始實驗
官方推薦在實驗進行兩周之後再來觀察結果
不過在實驗進行過程中，隨時都可以觀察數據狀況

你也可以透握GA的"實驗"來看實驗進行的狀況。

用Tag Manager安裝Adwords轉換追蹤碼

2017-05-03T07:02:00.000-07:00

說到Adwords的轉換，大家可能會想到是GA裡透過Google Adwords進來的轉換
其實在Adwords裡面確實有"轉換"這個項目
這是可以在Adwords廣告系統內偵測轉換，以了解關鍵字廣告操作效益的做法
在Adwords的工具 -> 轉換就可以設定

其實如果你已經有在GA裡設定轉換的話，可以直接把這個轉換套用到Adwords裡
而若是按照一般的方式的話，則是會安裝如下的追蹤碼：

Adwords的轉換跟GA一樣有載入網頁跟追蹤動做兩種方式，你可以將程式碼埋入目標頁面中，也可以使用Tag Manager埋碼。
以下我們就來介紹Tag Manager安裝Adwords轉換追蹤碼的方式

定義Adwords轉換

在使用Adwords追蹤轉換之前，我們照慣例的還是要先來定義一下什麼是你的目標
我們在GA基礎之二: 關鍵指標設定中有提到，你可以根據你的網站類型來訂立目標
以下我們假設有一個站它想要追蹤的是"新訪客註冊"，那麼我們就可以把點擊註冊表單(或是註冊表單完後的註冊完成頁)設成一個轉換目標

使用Tag Manager安裝Adwords追蹤轉換碼

首先先增加一個標籤，選擇"Adwords"轉換追蹤

接下來填入在Adwords轉換畫面中程式碼內的編號內容(如下圖):
轉換編號：對應"var google_conversion_id = "的值
轉換標籤：對應"var google_conversion_label = "的值

剩下的條件皆可空著，如果有轉換價值的話，也建議設定上去

接下來設定觸發條件，這裡你可以根據你是要將轉換安裝在哪而定，以下圖為例，由於要設定送出表單，因此條件使用"form URL", 然後包含之後要送出表單的下一頁連結
如果你不知道要怎麼看的話，可以使用瀏覽器的右鍵的檢查功能，從原始碼找出<form.... action="....">的action路徑

設定完成之後，可以使用預覽功能進行測試，正式發佈時也請記得用Tag Assistant來看一下有沒有正確發布喔

想學GTM嗎?Google Tag Manager教學資源彙整看這裡

2017-04-01T08:48:00.001-07:00

隨著GA的使用程度越來越廣，除了學習GA本身之外，Google Tag Manager也是越來越多人想要學習的工具之一，同時GTM的教學資源也越來越多
而就在不久前Google官方也更新了Academy的內容，把Tag Manager給加了進去，顯示GTM這項與GA相輔相成的工具重要性
跟GA課程資源一樣，這邊我們也開始彙整一些GTM的實體課程以及線上資源，供想學GTM的朋友們參考：

Google Tag Manager實體與線上課程

資策會／Tag Manager操作實務班：資策會從去年開始就有在開Tag manager的課程，介紹功能(變數介紹、佈署相關規劃等)與案例實作
政大公企／電子商務GTM課程：為政大公企電子商務行銷班的Tag manager開設一日基礎班，主要系統應用、變數與Data layer教學
TibaMe／Tag manager數據追蹤so easy ：這是一個線上課程的平台，也是現有Tag manager少數的線上付費課程，包括GTM的介紹、基礎配置、變數與分析系統應用

Google Tag Manager教學資源

GA小站：站主本身是做數據分析出身，提供非常多GA與GTM使用的訣竅
Google Analytics Academy：Google analytics官方的教學資源
Simo Ahava (100)：站主本身把GTM玩的非常淋漓盡致，也提供很多GTM本身的觀念，是學GTM一定不能不看的資源
Measure School：Youtube的頻道，教你怎麼做GTM設定

當然，還有小格的Google Tag Manager文章可以參考一下

Google Tag Manager學習書籍

目前發現到的大概就是兩本
一本是由lunametrics出的Practical Google Analytics and Google Tag Manager for Developers
另一本是 Google Analytics and Google Tag Manager
兩個都沒有看過，就看有沒有懂英文的朋友們願意自行試試看啦

視覺化SEO報表 - 用Data Studio輕鬆搞定

2017-02-25T01:00:00.000-08:00

我們曾經在將GA套用Data Studio套版一文中簡單介紹Google的Data Studio這套工具，以及使用Lunametrics提供的報表範本來做GA的簡單報告
其實Data Studio是一套非常好拿來做簡單視覺化Dashboard的工具，對於快速了解網站狀況的相當有幫助
而由於前陣子Data Studio發佈支援Search Console資料的匯入，也使得報表資料的來源更多變化
而對於SEO成效分析來說，更有一個環境可以製作Dashboard

如果本身你不會使用程式語言(比方說Python或R)抓取Search console資料的話，用Data Studio匯入Search console資料是個不錯的選擇

使用Data Studio套板匯入Search Console資料查看SEO狀況

使用Data Studio作成SEO報表，比起一個一個數值拉，我們當然還是使用套板來改比較快些

這邊使用的是Online behavior的Reporting Search Performance in Google Data Studio一文中提供的search performance報表，我們可以直接點選該報表，然後點選使用範本

點選使用範本後，會出現建立新報表的資料來源套用視窗，此時我們可以在新資料來源的下拉選項把你要套用的網站Search Console跟GA給套用進去

到這一步時，基本的報表欄位都已經套用完成，只是資料還沒有完全套用，因此需要在到每一個欄位進行設定

這邊要注意的是，雖然Search Console已經套用完成，但是Search Console有兩種不同的套用模式，一種為"網頁曝光"、一種為"網址曝光"，兩者的差異顯現在以"搜尋關鍵字"與"Landing Page"為主維度上，計算方式會不同。而原有的Search Console資料套用只會套用一種模式，因此請務必另外新增資料來源，選擇Search Console的另一種套用模式。

完整套用好後，就可以呈現如下的SEO報表，當然由於我是有再針對這個套板增修幾個不同的資料，呈現的報表就跟套板原本的有些差異。當然依照不同的狀況有不同的資料呈現方式才是正確的，看官們也可以根據這份報表客制化，創造屬於自己的SEO報表

到達網頁分組管道分析- 告訴你哪些類型頁面最先被看到

2017-01-06T22:45:00.000-08:00

關於內容分組這個功能，我們已經在內容分組在站行為及內容分組基本介紹作過了介紹
主要是介紹關於內容分組的站內行為以及分類
這次我們來談談以"到達內容分組"為主的不同管道到達內容分組分析
透過到達內容分組, 我們可以了解網站上不同類型的頁面, 你是永遠都以首頁當作入口, 還是有可以讓使用者有多個不同主題進站

使用到達網頁分組配合管道觀看不同管道不同頁面曝光情形

我們可以來到行為 -> 到達網頁, 然後選擇"內容分類"，這時候就能列出網頁分類群組作為到達網頁的情形

接下來如果要看哪些管道進入到達網頁群組, 可以選擇次要維度, 然後選擇管道/媒介

如上圖，我們可以快速發現，網站從Google搜尋入站後最多人先看到的是內容頁
而搜尋進入標籤頁的也不少
而由twitter進入首頁以及(not set)這兩組的跳出率極度異常，這都是可以進一步去深入了解的部分

到達網頁跟所有網頁分組的不同

也許你會有一個疑問，用到達網頁和所有網頁的內容分組再用管道細分有什麼不同?

不同點在於，所有網頁是觀看網站中網頁的情形，因此是用屬於hit層級指標

而landing page則是看這一次訪客到站中的第一個網頁情形，是屬於session層級指標

(關於hit/session/user層級的敘述，可以參考Justin Catroni文章的解釋)

兩個本身衡量的基準點就不同, 當然數據帶出來的意義就不同

如果在所有網頁中用次要維度選擇管道，這時候代表的意義就是"透過某某管道來站中有瀏覽該頁組，就計算一次"

因此，如果說想要分析不同類型頁面在不同管道的曝光及轉換效果，那麼用此篇介紹的到達網頁分組會是一個不錯的切入點

用Tag Manager做目標轉換追蹤－以點擊事件為例

2016-12-18T01:47:00.000-08:00

相信不少人已經體會倒Tag manager的妙用
其實在這個部落格，我們介紹了不少Tag manager的相關文章與用法
這篇文章主要講的用法其實與之前提過的相差不遠
但是我們結合做GA分析一直強調的"轉換"，實際利用Tag manger協助我們進行轉換追蹤

什麼才是我要設定的網站追蹤目標?

這點我們曾在衡量計畫與關鍵指標一文中提及，不同網站有不同的目的與轉換設定
如果是部落客經營部落格，就有流量、回訪率、訂閱數、留言....等
電商網站就有可能是註冊率、結帳轉換率、不同付費廣告管道的投報率....

我們在這邊仍借用GA官方教學的一張投影片來解釋:

如果網站目的是販售商品以及促進實體店來訪的話，那麼設定的KPI目標就會是收益、找實體店以及影印優惠卷...等，而我們又可以根據不同管道、新舊訪客、地理位置等細分

因此在進行設定前，我們可以想想什麼是這個網站的目標，又可以根據這目標追蹤什麼數值
而這篇文章我們以部落格要追蹤"訂閱"為例

以Tag Manager進行連結點擊與表單提交

以這個部落格為例，要追蹤訂閱跟訪客留言，首先就要知道它們在網頁上的型態，使用者又是透過什麼過程達到這兩個動作:

訂閱：透過網頁右方橘色按鈕點擊

我們可以發現，這是一個帶連結的圖片，將會導到http://feeds.feedburner.com/DavisgoogleAnalytics 這個連結，因此在Tag manager的設定上，將會選擇點擊連結

進入Tag Manager之後，到代碼按下新增代碼，設定代碼條件如下:

代碼類型：通用型Google analytics(應該很少人還在使用舊的傳統型GA碼吧?)
追蹤編號：填入你的UA Code, 建議可新增一個變數，變數類型選擇常值，然後將UA Code填入，方便以後其它設定使用
追蹤類型：選擇事件事件追蹤參數：可自由設置，範例設置如下圖

這邊我需要新增一個變數，變數類型為自動變數設定/元素網址/完整網址，以取得點擊的網址值

然後回到代碼設定，新增觸發條件為點擊僅連結，觸發時機為部分的連結點擊，選擇剛才建立的新變數element_URL 包含 feeds.feedburner.com

一切設定完成後按下儲存，並且開啟預覽模式Check一下是否正確，若再點擊發生時有看到剛剛設置的Tag出現在"Tag Fired on this page"中，就是OK了

根據不同網站不同追蹤目標，也可以透過Tag manager追蹤下載文件、提交表單...等，這篇就先提供給有追蹤點擊事件需求的朋友們參考囉

將GA套用Data Studio套版，自訂Dashboard與報表更視覺化

2016-11-19T01:19:00.000-08:00

Google在今年稍早的時候發布了Data Studio 這套視覺化報表工具
直至上個月的時候，台灣也正式可以使用這套工具了
雖然目前市面上的視覺化資料工具很多，但是Google自家產的東西好處就是可以直接把Google的資料來源直接匯入
因此也算是滿方便的
但是由於要自行產出一個客製報表或Dashboard的話，從頭開始來又太麻煩了
好在這部分也有一些資源可使用了，這次我們就來拾人牙慧一下，拿別人的報表套版來用XD

而如果你還不清楚Data Studio是什麼的話，可以看看以下的介紹影片:

直接將Google Analytics資料匯入Data Studio

這次我們使用的套版Data studio套版是Lunametrics 提供的套版，使用步驟可參考原文：

Free Data Studio Template for Your Google Analytics Data

請點擊template 開啟套版，然後點擊檔案-->建立副本

建立副本後會要你選擇資料來源，請先不要選擇，直接按確定

接下來會跳出一個警告訊息，告訴你尚未指定資料來源，這時候請選擇"以後再說"

然後就會看到都是驚嘆號的報表副本，請先看向右側視窗，確保"編輯"的按鈕是打開的(顯示藍色)，在視窗中選擇"目前頁面設定"

我們將在這個步驟開始選擇資料來源，請點選中間顯示預設(未知)的資料來源，然後點選建立新資料來源

然後直接選Google Analytics(分析)，找到自己想匯入的資料來源，按下連結

接下來會出現許多將會被加入到報表的欄位，這邊直接選擇加入報表

完成後，如無意外報表就可跑出數據

當然有些情況下可能會出現報表數字跑不出來的情況

這時候我們可以針對該項欄位進行設定

以上圖而言，我們可以點選無法跑出數字的圖表，在右欄將無效的欄位刪除，就能跑出數字了

或是我們如果認為這個報表不符合我的需求，想要置換指標維度，也可以點選原有的指標維度，或是新增維度指標，修改原有的設定，

以上述報表為例，我可以把原本熱門網頁的地方換成Landing page, 然後將維度指標替換

我想利用Data Studio直接創造屬於我的GA報表

如果你還是想從頭開始，創造一個新的報表，那麼可以回到Data Studio首頁，點擊建立空白新報表

接著直接在右方視窗點選你想加入的資料來源，或是建立新來源，步驟與上述相同

完成後就可以使用上方導覽列的功能規劃你的報表

利用Data Studio Gallery找到更多報表套版

跟GA Gallery一樣，Data Studio也不意外的有套版專區Data Studio Gallery

如果有喜歡想拿來用的套版，也可以點選任何想要的套版，然後按造上述方法套用

Google Data Studio的好處是可以直接結合GA資料和視覺化報表，在製做報表或Dashboard上方便不少

不過如果不是太複雜的需求，或許GA後台的Dashboard功能就能勝任

當然每個工具有每個工具的特點，就端看看官們的用途是否符合了~

輕鬆了解GA基礎設定之三：了解定義

2016-10-09T02:36:00.001-07:00

在學GA的過程中，個人覺得這是最麻煩的部分
因為這會牽涉到的部分不僅僅是GA本身的定義，還跟安裝網站本身有關
而在這其中，你也必須不斷的去查詢資料，才能了解這些報表的正確運作模式

了解GA的維度和指標定義非常重要

GA本身有一拖拉庫的維度跟指標
這些維度跟指標本身有不同的定義，首先了解這些指標維度的定義，解讀報表才有價值所在

以最基本的"工作階段"(Session)、"使用者"(User)、"不重覆瀏覽量"(Uniqle Pageview)來說

工作階段(Session)是指一段時間(一般定義是30分鐘)使用者來到網站進行的一連串行為，當超過30分鐘沒有進行任何動作, 即結束工作階段

使用者(User)是根據Cookie去判斷, 同一位使用者只要使用同一個瀏覽器，或是不在刪除cookie的情況下，在該網站上不論瀏覽多少次都會記成同一個使用者

不重覆瀏覽量(Uniqle Pageviews)是同一名使用者在同一個工作階段中產生的網頁瀏覽，也代表該網頁獲得至少一次瀏覽的工作階段數。

光是這三個指標就有這些讓新手看起來霧煞煞的定義了
不過要能正確解讀報表，了解這些指標維度定義真的是不可少的功課

而為什麼跟安裝網站狀況本身有關呢?
我們在上一篇衡量計畫與關鍵指標講到，你必須要依據網站的狀況不同進行目標與功能的設定
而GA的某些指標是可以修改定義的，比方說剛剛講的工作階段30分鐘的設定，這時候你就可以依據你網站的狀況進行設定
萬一你是一個像youtube, 愛奇異這種影音網站, 有很多需要觀看長達30分鐘以上的影片
那麼30分鐘的session限制可能就比較不適用了
這時你可以透過資源->資源設定->工作階段設定進行session的判定設定

我們再舉一個例子：轉換
在GA裡頭，有目標轉換跟交易兩種達成目標的計算方式，兩種有可能是同一目的(把購物完成頁設成目標)
但計算的方式大不同，而經常與GA搭配一起使用的Google Adwords在計算轉換的方式又不一樣了
以下是Google官方提供的定義：

也因此，這些數據沒有辦法完全搭配在一起，會有出現數字不同的情況
如果本身有後台記錄訂單狀況的話，數據正常來說也不會完全相同
這時候要怎麼判斷這些資料，就有賴解讀者的智慧了～

多查資料與官方定義是解方

一般來說在數據解讀上一定會遇到數字看起來怪怪的，或是無法理解指標意義的問題
這時候GA官方說明中心所提供的官方定義就是最好指引了
如果一時沒辦法找到想要的資訊，多Google一下別人的討論或是部落格也是一個方法
畢竟這個部分真的是要靠多查找資料了
這也是我自己還需要多加學習的部分~

輕鬆了解GA基礎設定之二：衡量計畫、關鍵指標與GA設定

2016-09-15T00:26:00.000-07:00

上一篇基礎設定我們介紹了帳戶如何使用了之後
這一篇來講講開始啟用報表前，我們要做什麼樣的設定

網站除了流量以外，還要追蹤什麼?

如果有人這麼問你的話，我想回答應該是

為什麼會這麼說? 因為只有你才知道你的網站是做什麼用途的，要達到的目的為何
比方說Davis的GA數據分析就是一個部落格，我的目的除了讓很多人來看我的文章以外，還希望他們能夠經常來看，甚至是訂閱我的部落格
而PCHome等電商網站，當然就是要追蹤售出多少東西多少錢，細一點的話可能還包括折價卷的使用等等
如果是活動網站的話，則是希望報名的人越多越好

上述這些簡單狀況，可能GA沒辦法100%的衡量，但是依照GA的現有功能，是有辦法替他們量身打造一個可以符合你網站目的的監測設定的。

怎麼訂定網站的衡量目標?

以下的GA官方教學影片，能夠讓你快速了解數據分析應是以你的業務目標為基準，並且了解如何設置：（影片可開簡體中文字幕）

上述影片提到，你可以根據你的業務目標、網站類型，進一步設定你要看的關鍵指標(KPI)為何，比方說以銷售產品為主的線上購物網，那麼KPI就會是銷售金額、平均訂單價值....等

利用GA不同設定功能輔助你的關鍵指標衡量

當你知道你的網站要衡量什麼東西的時候，就可以搭配到GA的功能裡了
最常見的是我們都很熟悉的目標與事件，所有網站上的關鍵動作都可以衡量，它可以拿來衡量完成交易、完成活動報名、下載、使用者的停留時間長短......

如果網站需要會員登錄，那麼UserID也是一定要設定一下的，同時也可以搭配自訂維度將一些資料設定進去

如果你需要追蹤一些特殊指標是GA沒有但是可以透過GA現有的指標加加減減而成(比方說"平均每使用者產生事件數"這種東西)，那麼"計算過的指標"功能是你能多加活用的

如果你是經營電商網站，改版後強大的進階型電子商務是你必須要設定的
這一塊是個滿大的學問，目前還在研究中，有興趣的看倌就請自行Google囉。

輕鬆了解GA基礎設定之一：帳戶

2016-08-19T08:21:00.001-07:00

最近檢視了一下我的GA文章，發覺整個部落格內好像很少提到一些比較基礎的部分
雖然說現在設定教學資源很多
但是為了衝文章數(誤)，決定還是用自己的講法來講一些GA的基礎
第一篇我們就來講一下GA裡最基本，但是也是有一些眉角的帳戶設定

關於GA帳戶設定

在Google Analytics免費版當中(以下的Case都以免費版來討論，畢竟用到付費版即為罕見)
我們會替每一個網站設立帳戶
在一個GA帳戶之中，共會分三個階層，分別是帳戶-資源-資料檢視
帳戶可以控制資源、資料檢視
因此在GA之中只要刪除帳戶，資源及資料檢視都會一併被刪除

而GA做這樣的設計，其實也給使用者在應用上帶來一些比較彈性的運用
因為你有時候會遇到要追蹤同系列網站(子網域)，或是追蹤同一網站但要套用不同設定的情況
以下我們會稍微簡單介紹這三個不同層級，以及一般使用的情況

帳戶

帳戶一言以蔽之就是最大的層級，通常再開啟一個新網站(或是新專案)的時候，都會選擇開啟一個新帳戶
每個Google帳號能提供100個帳戶的空間
這個帳戶之下可以包含複數個資源與資料檢視
而在這個層級之中，可以使用"篩選器"這個功能，套用到該帳戶下全部的設定

使用時機

開啟不同的獨立網站，獨立專案的時候使用，一般來說一個獨立網站都會開啟一個獨立帳戶

資源

資源主要是進行一些網站層級的設定，比方說追蹤碼、adwords跟Google產品的連結
資源之下可以包含複數個資料檢視

使用時機

進行同一系列，但不同網站的設定時(比方說追蹤同公司的活動網站)

資料檢視

資料檢視是針對該網站下產生數據報表方面的設定，在這裡可以篩選器、內容分組、管道分組等做設定

使用時機

進行同網站追蹤，但因特殊需求需要產生另一組數據的時候(比方說老闆要看的，或是有進行跨網域追蹤，抑或是套用特殊篩選器須保留原始數據之用)

通常創立一個帳戶後就會帶一個資源+資料檢視
如果要追蹤不同的網站，而網站間沒有太大的關聯性，建議直接創兩個不同帳戶
如果你要追蹤的是同系列的網站(譬如公司活動網站或其他語系網頁)，或是網站之間有某關聯性，為做管理方便可設置同一帳戶，不同資源
如果你今天要將同一網站的資料給不同層級的人觀看使用，或是有跨網域追蹤的需求(產生一個A網站+A子網站的數據與一個只包含A子網站的資料檢視)，那只需要創不同資料檢視就好

根據以上的說明，我們或許可以得到以下的GA帳戶使用結構：

一家公司可能有多語系網站，有活動網站，那麼在需要獨立追蹤的情況下，可以分成數個不同資源追蹤不同網站
而我又可以根據我的策略需求，多出B這個只包含特定條件(比方說是只包含特定區域訪客或只包含手機流量)的資料檢視

Demo Account－沒有網站也能學習GA數據分析

2016-08-06T01:21:00.000-07:00

Google官方一直對於Google Analytics的推廣與教學不遺餘力
除了官方的GA線上教學課程 , Analytics說明中心詳盡的基本定義與資料
在8月底Google還要在布魯塞爾舉辦Google Analytics User Conference 大會
而在最近，他們又釋出了一項資源：Demo Account示範帳戶

利用Demo Account示範帳戶學習GA，別再用沒有網站部落格當藉口

要觀察Google Analytics數據，最基本的條件是你要架一個網站或部落格

這樣才有辦法查看到後台數據

然而這個部落格或網站，如果你沒有用心經營他，沒有什麼流量的話

其實分析起來價值性也不是很高

Demo Account示範帳戶就完全解決了這個問題，因為這是Google官方直接開放給你看一個示範的後台

裡面的數據收集也相當完整

這樣學習者就不需要特地去架一個網站或部落格，也可以開始來研究GA的資料了

Demo Account葫蘆裡有什麼藥

首先我們透過點擊示範帳戶連結 , 然後點擊"存取示範帳戶", 登入好你的Google帳戶, 就可以將示範帳戶加到你的GA帳戶裡

示範帳戶所使用的網站是販賣Google產品的線上購物網站Google Merchandise Store(不說我還真不知道有這個網站....)

然後就跟看GA報表一樣，可以盡情的觀察裡面的報表數據，完整度還滿高的

由於是購物網站，電子商務、事件、站內搜尋、Adwords....等都有設定，應有盡有

而當你切換到設定的部分，示範帳戶裡也有一些進階設定是已經設定好的，比方說篩選器、電子商務，還有之前介紹過的計算指標

把它當作自己在經營的網站來看吧

在使用GA進行網站分析的七大步驟一文中，提到第一步驟就是要明確的了解網站目標及需求，因此在使用這個帳戶時，不妨可以思考，這樣一個網站，最重要的是什麼?

根據目標，延伸出要追蹤的數據指標，分析出來的東西才有意義

GA Demo Account的缺點是因為它都幫你傳變變，所以一些設定、程式碼安裝規劃的部分恐怕是沒辦法學習到，而這個我認為也是使用GA做網站分析滿重要的一塊

個人是覺得這個Demo Account可以給GA新手稍微熟悉GA報表功能，等到真正熟悉了之後，還是建議可以自己架個部落格，寫些有用的東西~~騙一點流量~~，就可以完全根據自己的需求去做像自訂維度、追蹤特殊事件等設定，網站分析會更有變化。

定期產生GA報表－網站數據月報周報輕鬆搞定

2016-07-24T04:25:00.001-07:00

在之前的文章，我們介紹了很多Google analytics網站數據資料截取的方式

比方說Supermetrics, 或是透過R軟體等.

當然很多人都有產周報、月報的需求, 這時候就需要有定時產生報表的功能, 以省去我們直接上去GA後台看資料的麻煩

以下我們就來介紹幾種定期產生GA資料報表的方式, 可以根據個人需求選擇常用的截取資料方式

一、Google Analytics電子郵件定期寄送功能

GA本身就內建了電子郵件寄送功能, 而其中就有包含定期寄送

無論是標準報表或是自訂報表, 都可以透過電子郵件寄送功能定期將資料數據用mail方式指定送出到信箱中

GA的mail定期報表寄送方式可選擇每周、每月、每季, 可寄送到指定mail, 同時也可選擇格式, 如果沒有資料加工需求的話, 也可以直接寄送PDF檔(不過就是跟GA的畫面差不多)

使用此種方式有一個要注意的地方, 就是若有兩個以上的tab(報表分頁)的話, 只會呈現當下分頁的那一份報表資料,

若要一次寄送兩個報表以上的資料的話, 就需要在另一個報表分頁也設置電子郵件, 然後選擇"新增至現有的電子郵件", 並選擇該次要寄送的郵件

直接透過GA寄送數據的報表, 由於是完全依照GA的設置, 直接閱讀的話會比較難懂(當然如果是給常在碰GA的人看的話又另當別論), 不過通常是建議是先取得Excel形式的數據後再做些加工, 而如果是單純想知道本月管道流量狀況、本月哪些國家流量狀況這種問題的話, 那其實直接弄成PDF應該就算滿清楚的.

二、GA Google Sheet外掛截取資料

另外一個方法是透過GA的Google表單外掛程式截取資料, 這是跟之前所介紹的Supermetrics一樣的擷取GA資料方式, 你可以安裝Google spreadsheet GA外掛直接在Google試算表上使用

安裝完後, 你可以開啟Google試算表, 在外掛程式-->Google Analytics-->create new report 就可以開始設定條件

條件設定完成之後, 就會出現Report Configuration的tab, 在這邊你還可以進行第二張、第三張...等其他報表的產出設定,

GA試算表外掛的資料產出方式基本上就跟R軟體一樣, 因此可以先在Query Explorer先看一下資料是否能正確取出, 再將設定填上即可

完成設定後, 在外掛程式-->Google Analytics-->Run report 之後就會開始跑報表, 正確無誤的話就會將剛剛設定的報表另開一個Tab呈現

而如果要定期產出報表的話, 在按下外掛程式-->Google Analytics-->Schedule report, 就會出現定期報表設定

GA試算表外掛提供的條件設置比較多, 也可以設置交叉分析, 對於要做一些複雜報表分析的狀況來說的話, 是比較好的選擇

如果要進階一點的話, 看過強者我同事的應用設定是利用定期產生數據報表產生圖表, 再放到Google協作平台上當作Dashboard...實際運作方式改天再來像強者我同事請教XDD

而另一種功能相似的外掛Supermetrics也可以做到, 不過要付費,這邊就不加以介紹了

如果會寫程式的話, Python似乎是可以做到的, R好像沒辦法, 若之後有更好的方法, 再上來介紹介紹.

[R軟體]用分布圖來看網頁效能與價值

2016-06-11T21:14:00.000-07:00

相信透過用R抓取GA資料的介紹後, 應該知道怎麼使用R的rga這個套件抓取GA資料了
而抓下來的資料要怎麼使用, 就要回歸到要解決什麼樣的問題這件事了
以內容網站而言, 每一張內容頁透過使用者反映出來的數據相當重要
因此我們以內容頁為例, 我們可以製作一張分布圖, 可以幫助我們在內容頁分析上的判斷

以"瀏覽量"與"瀏覽時間為例"製作分布圖

以下我們先來抓取我們所需的數據資料, 如果你已經安裝好RGA套件, 你可以透過以下指令讀取rga:

library(rga)
rga.open(instance = "ga")

接下來我們透過條件抓取GA資料

id <- "xxxxxxxx"
timepage <- ga$getData(id, start.date = as.Date("2016-05-01"),
end.date=as.Date("2016-05-31"), metrics = "ga:avgTimeOnPage,ga:pageviews",
dimensions = "ga:pagePath", sort = "-ga:avgTimeOnPage", filter = "ga:pagePath=~XXX;ga:pageviews>100")

其中 id部分一樣是填入你的資料檢視id
起始日期可在as.Date與end.date自訂, 指標我們選擇抓取"瀏覽量" 與"平均瀏覽時間"
sort可以調整你的資料排序, 這邊我以平均瀏覽時間做為排序標準
filter則是資料篩選, 這邊請盡量以實際狀況做調整, 因為我是挑選瀏覽量大於100的內容頁, 但實際上每個網站的狀況不一樣.

以上的程式碼, 你可以先用Query Explorer 跑一次看看有沒有問題

或是抓取完若沒有出現錯誤訊息, 你可以執行一次"timepage" 或 edit(timepage)看看資料對不對
若無問題, 就可以依照以下的程式碼畫圖：

library(ggplot2)
ggplot(data = timepage) +
geom_point(mapping = aes(x = avgTimeOnPage, y = pageviews))

若還沒有安裝繪圖套件ggplot2的話請先執行安裝, 之後就可以用ggplot畫出簡單的分布圖:

就可以找出有一定瀏覽量, 但是停留時間高於或低於平均, 或是一些比較沒人氣, 但有高停留時間的網頁等.針對這些網頁做出不同的決策.
當然判斷網頁好壞的標準不僅僅是網頁停留時間, 大家可以試著以跳出率, 或是網頁滾動事件數等加以組合, 或許也可以組合出另一張能夠說明網站狀況的視覺化圖表.

[R軟體]用R抓取管理員工具(Search Console)資料

2016-05-15T05:18:00.000-07:00

在之前的文章中我們曾經介紹如何用R抓取GA的資料.
你一定也好奇, 既然可以抓GA資料, 那麼管理員工具(Search Console)的資料可不可以取得?
答案當然是肯定的
事實上R已經有package能夠直接抓取Search Console的資料
只要跟著接下來的步驟, 就可以輕鬆達成

用R軟體抓取Google Search Console資料

首先我們要來安裝"SearchConsoleR"這個套件
執行以下指令：

install.packages("searchConsoleR")
install.packages("googleAuthR")
library(googleAuthR)
library(searchConsoleR)

就可以安裝好searchConsoleR與googleAuthR兩個套件

接下來就要將你Search Console裡要分析的網站資料輸入到變數內：

website <- "http://analyticsdavis.blogspot.tw"
start <- Sys.Date() - 3
end <- start
download_dimensions <- c('date','query','page')
type <- c('web')

Website的部分請輸入你的網站網址
start是抓取範圍日期的起日, 由於Search Console的資料有90天的限制, 請設定在90天範圍內, 另外也請注意R的日期格式是"YYYY-MM-DD"
這邊我直接用Sys.Date()指令代入當天日期再減3天

end是抓取範圍日期的迄日, 如果選擇跟start一樣就代表只抓當天資料

download_dimension是選擇要下載什麼樣的指標資訊, 這裡用一個序列選擇截取日期、搜尋字及到達網頁

type則是搜尋類型, 可以選擇電腦搜尋及行動版搜尋

填好以上資料後, 執行以下指令

gar_auth()

這時候會跟第一次用R抓取GA, 出現一個認證網頁, 將認證網頁內的認證碼填入Enter authoraization內, 即代表驗證通過

httpuv not installed, defaulting to out-of-band authentication
Please point your browser to the following url:
https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?client_id=2xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.apps.googleusercontent.com&scope=https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fwebmasters%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fanalytics%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fanalytics.readonly%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fanalytics.manage.users.readonly%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Ftagmanager.readonly%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Furlshortener&redirect_uri=urn%3Aietf%3Awg%3Aoauth%3A2.0%3Aoob&response_type=code
Enter authorization code: aaaaaaaaaaaaaaaaa

到這邊都沒有錯誤的話, 就可以開始抓取資料了：

data <- search_analytics(siteURL = website,
startDate = start,
endDate = end,
dimensions = download_dimensions,
searchType = type)

將剛剛條件指定的變數輸入後，就可以將資料抓下

資料載下後, 你也可以如上圖透過edit()指令叫出資料編輯器進行資料編輯

抓下後的關鍵字資料可以自由的運用及分析，比方說這篇日文文章中利用Search Console內的資料做了一個關鍵字點擊數與排名的比較關係圖：

或是可以像上篇用R處理GA資料的文章中所提, 使用ggplot2這個套件進行視覺化.

使用者多層檢視(User Explorer)－利用Client ID追蹤個人客戶

2016-04-23T01:59:00.000-07:00

看到這個功能的出現, 真的是滿Shock的, 因為這代表GA以往一直難以做到(應該說是不給開放)的個別行為分析, 終於開放了

近來Google官方對於GA的動作頻頻, 先是Google Analytics360的釋出(這也是另一個企業看了會覺得好棒棒的東西, 在此就不多做介紹了), 再來則是這次的User Explorer 的出現, 以及最近更新的手機版GA介面, 這次介紹的主角使用者多層檢視(User Explorer) , 簡單來說就是獲取Client ID, 得以辨識每個使用者在站內的互動情形與軌跡. 加上之前的UserID , GA現在的客層分析可以說是越來越趨近完整化了

快速導覽使用者多層檢視(User Explorer)

使用者多層檢視報表放在"目標對象"項目中, 點擊進去後就可以看到每個不同使用者來訪的客戶ID, 以及相關的指標

我們點擊一位客戶ID, 就可以看到該位訪客在網站內的瀏覽情形, 以及該位客戶的轉換日期. 而站內的瀏覽軌跡部分也有詳細記載每一次活動的紀錄, 包括瀏覽網頁, 發生事件, 產生轉換...等

如果你想要詳細了解該位訪客在哪幾天有發生事件, 或是有產生轉換, 可以透過上方的"篩選依據"功能選擇

這時候就可以了解該位訪客的事件, 轉換發生情形

使用者多層檢視與進階區隔相互搭配

我們可以選擇幾個活動紀錄內的條件, 快速建立成一個進階區隔, 不但可以應用於整站報表, 也能運用在這張使用者多層檢視報表上

找到事件敘述左側的方塊, 勾選你想要建立的區隔條件, 然後回到上方按下建立區隔

接著確認條件是否正確, 如果有選擇到轉換的話, 也需要注意一下是否轉換達成的數字正確

你可以選擇是否要套用在別的資料檢視中, 若想透過該區隔篩選出符合條件的造訪使用者, 也可以將"區隔儲存後套用在使用者多層檢視報表"打勾

按下儲存後, 該區隔就建立成功, 若有將"區隔儲存後套用在使用者多層檢視報表"打勾的話, 就可以直接查看是哪些使用者符合進階區隔條件

User Explorer這個功能目前並沒有每個GA帳號都出現, 但這只是時間問題, 這個功能會慢慢出現在每個GA帳戶中. 另外這個功能如果跟UserID配合, 相信線上線下客戶的分析, 會更加完整吧!