Page View、visits、visitor、跳出率是什麼？google Analytics 數據分析必懂的「網站流量」網路行銷名詞 2023 電商行銷經營課程推薦 樂天數位學院 以上為網站中幾個常見的流量來源管道，雖然GA明確定義了每個管道的名稱與範圍，但仍會碰上判斷錯誤的情形，在觀察時務必多加留意，特別是 Direct 或 Other 中顯示的數據。 「路徑長度」則依據使用者與網站的互動次數詳列出轉換數據，可藉此得知使用者通常需要經過幾次互動後才會完成轉換。 GA 能追蹤訪客在網站中的行為，包括訪客從哪些頁面開始瀏覽、在每個頁面停留了多久、瀏覽了哪些頁面，以及每個頁面的瀏覽狀況等指標。 將具有共通特質或行為的用戶歸類為同群組進行分析，查看不同維度下的數據表現。 分為標準、累計和累積3種計算方式，可以藉此分析不同時段內不同群組的成效表現。 透過觀察 GA 的指標與維度，我們能夠猜測出訪客在網站中的瀏覽情形。 像是觀察到頁面有高跳出率，原因可能為內容不夠吸引人，或是資訊量已足夠完整，只須看一頁就夠；觀察到頁面瀏覽時間過短，也許是頁面資訊量太少，或是其他因素造成沒有閱讀完文章……這些指標與網站的使用者體驗 息息相關，可以透過觀察數據找出問題並調整。 我們稱這些網站中的重要指標為「轉換」。 使用者能透過 GA 定義網站中會有哪些轉換，並透過報表檢視成效。 我們除了能透過多管道程序功知道哪個管道造成最多的轉換，電商網站綁定了電子商務功能後，也能直接透過 GA 分析報表觀察商品銷售狀況。 網站流量的五種來源，屬於自然流量的推薦連結、搜尋引擎、社群媒體、直接流量，可以透過網站優化、內容行銷、社群經營來達成，經過時間的累積來達成目的。 而付費廣告則是為了快速獲得流量；擴大品牌影響與市佔率，花錢購買流量來達成我們想要的商業目的。 增加「社群流量」持續經營facebook及instagram內容，包括活用各種社群平台裡面的工具，也都是活化社群、增加網站流量的方式。 透過Google Analytics來確認自身網站的使用者輪廓分析、網站流量來源分析、行為流程分析和電商轉換追蹤，進而推測預測使用者購物行為。 只不過收集資料這一步驟，在網路上遠遠比實體來得更方便、更深入，透過客觀的數據展現，你不再需要用「感覺」來評估使用者行為，也有機會了解更多顧客於網站進入前、離開後的行為。 seo 【9/11 開課】網站流量高，實際轉換卻很有限嗎？ 課程詳細介紹網站分析方法、GA 觀念與實務操作，學習完畢對於網站分析有更深入的了解。 除此之外電商型網站還可以參考「轉換」報表來評估每個社群平台的社交價值，用以規劃社群行銷預算。 不同使用者在指定期間內對您的商家所帶來的收益稱為效期價值。 可以檢視不同管道、來源媒介或廣告活動所帶來的效期價值，來分配預算比重或優化順序。 網站訪客的地理位置，以及瀏覽器的使用語言。 此報表對經營跨國的網站分析較有參考性，台灣各地區間的差異性不大，在數據呈現上的差異也較小。 GA會給予每位網站訪客一個獨立的ID以識別個別使用者，每位使用者進入站內的數據資料將顯示於此。 如果你也是常使用Instagram分享圖片做行銷的廠商，可以一起看看究竟要如何連結這兩種社群平台喔！ 目錄 登入FB 搜尋「Instatab」 新增粉絲專業 請點選「小齒輪圖示」 選擇「編輯設定.... 工作階段：工作階段代表30分鐘內，在網站上發生的使用者互動，工作階段的長度可自行定義，系統預設為30分鐘，詳細的工作階段解釋可參考Analytics (分析) 定義網頁工作階段的方式。 「最佳轉換路徑」顯示轉換率最高及轉換價值最大的瀏覽管道路徑，可用以檢視消費者通常需要接觸網站幾次後才會完成轉換？ 如果你的使用者都只花一天就購買，那是否代表你的產品真的比別人還棒呢？ 訪客造訪網站的第一頁（著陸頁面 Landing Page)，沒有瀏覽第二頁或是點擊進行下一步行動，立即離開(跳出)網站或網頁的單次造訪比率。 接著我們可以使用Similar web來查詢競爭對手網站流量排名與分析，也可觀察到進站的關鍵字是什麼，讓我們能夠做足應對準備。 4大經典內容行銷案例看內容行銷定義 內容行銷（內容行銷英文Content Marketing）是什麼？ 本文帶你從概念、管道、方法看內容行銷策略，同時分享4大成功的內容行銷案例。 所以現在為了在網頁流量出現相對劇烈變化時、能夠進一步研究是哪一個流量來源所致、進而了解可能原因並對症下藥或需要趁勝追擊，本來就不容網站管理員與經營團隊後知後覺。 我一直都認為，今天，如果你使用GA卻不能夠用它為你辨別各種流量是否有效，那還不如不要用，如果你在看完了本篇文章，還不知道要為你的網站訂立什麼目標，歡迎透過 Line / FB訊息 或在下方留言向我詢問，讓我來輔助你找到網站的關鍵績效指標。 另一個知名的例子是「全臺電影票房」，當然也不是售票系統資料庫直接下 SQL 算出來的，甚至連一個一個縣市加總都沒有，早期的做法是台北的數字直接乘2來求得全台電影票房數。