網站流量分析、排行的參考網站 Tsung's Blog 最近一直打算買一台冷氣來解決這個問題。 但因為我家客廳如果真要裝冷氣的話，就要大興土木，把該封的封一封，該做的隔間做一做，免得冷氣一直外流，但這又是一大筆錢，非我所能負荷。 真的很捨不得，這個是我創站以來第一個申請的第三方網頁流量工具，他真的比Google Analytics好用太多。 後台傳送測試流量，有接收到資料代表設定成功。 也可使用Google Chrome的插件 Google Tag Assistant查看程式碼是否埋設成功。 新增完帳號後，會進到 GA 的後台的追蹤碼頁面。 你想把你家裡面的水冷扇變成冰風暴嗎? 你想讓你家的水冷扇像冷氣一樣涼嗎? 如果我是奸商我就告訴你絕對沒問題甚至於比冷氣好。 前者記載著網站訪客可能較關注的興趣類別；後者為具較高購買意願的潛在目標對象可能較關注的興趣類別（目前只支援英文類別）。 分別檢視1天、7天、14天及28天內，有至少超過一個工作階段的不重複使用者人數，可以用來初步觀察不同期間的網站流量表現。 因為操作用途與設計邏輯的不同，此工具無法像上面的選手憑空瞎猜一堆奇怪的歷史數據，也無法直接產生某網站的相關關鍵字、排名、流量。 但因為此工具的查詢功能並沒有提供日期時間的查詢選項，也因為沒有日期時間查詢功能，例如想查一些食記類&近一年的熱門關鍵字資料，這個就比較難達成。 本篇沒有要討論那些競品流量或關鍵字分析工具，究竟是跟誰買資料、有沒有主機商或 CDN 業者在賣資料，用了哪些爬蟲技巧、統計學方法來產生數據? 只是拿手上真的有資料的網站，跟那些系統上的數據比比，看那些工具上的數據是否神準。 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。 驗證Google商家的方式 驗證Google商家可能遇到的狀況 聯繫Google商家客服 什.... 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。 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？ 最初接觸網站的管道通常是哪些？ 以及哪些管道最常有完成轉換的互動，藉此優化行銷漏斗建立的策略。 善用適當的網站流量分析工具，可以讓你瞭解流量的組成與變化，有可靠的流量數據做基礎，進而可以擬訂適當的行銷策略，不必再瞎子摸象、亂槍打鳥了。 直接流量名思義就是直接進入網站的流量，因為用戶已經記得你的網站網址，所以他們可以直接輸入網址進入到網站，不需要透過其他途徑進入網站。 一般成立一段時間的網站如果有一定的知名度，直接流量的佔比就會比較高。 seo 然而新成立的網站因為知名度低，直接流量的佔比會比較低。 網路上也是一樣的，網站的流量就是人潮，如果能清楚知道流量的來源，就能夠用不同的宣傳方式導流，吸引人潮進入網站，增加網路商店與商品被看到了次數，就更有機會進一步增加成交筆數，所以了解網站的流量來源是非常重要的。 但事實上，你還是有其他更棒的指標，在追蹤『轉換』、『轉換率』之餘你也該注意的。 網址丟進去之後，會得到這網站的相關關鍵字、這網站在這些關鍵字的相關頁面、還有每個關鍵字每月大約有多少搜尋量)、Google 搜尋廣告的 CPC 金額 、排名…等資訊。 這類工具也可以查網站的付費流量(CPC廣告)流量圖、付費關鍵字與排名之類的，當然結果也是非常不準，如果每個月都在儲值廣告的企業主，或是有 Google Ads 和 Bing Ads 每個禮拜都在看廣告數據的人，看到這些圖表應該會傻眼。 本研究蒐集購物網站 2 年間的流量資訊進行相關流量整理與分析，並依此概念應用在後續的統計分析。 此外本研究也以多元迴歸分析進行流量檢測，並依據網站流量績效指標的量化結果來解釋歸納流量背後所代表的商業意義，本研究企圖建構一績效評估分析流程期以做為後續研究者對網站流量相關研究之參考。 前面已經說明了網站流量的5種來源，但是我們又該如何查詢與分析網站流量的數據呢? 國立彰化師範大學資訊管理學系所碩士論文，未出版，彰化市。 上網人口特質、上網行為、網站內容偏好以及影響每日網站瀏覽之研究──以臺灣入口網站為例。 國立中山大學企業管理學系碩士論文，未出版，高雄市。 付費廣告就是花錢買廣告來獲得流量，付費網路廣告的形式有很多種，主要有搜尋引擎廣告和社群媒體廣告，經由付費買廣告方式快速獲取流量、提升知名度並達成廣告目的。 當我們清楚知道人潮的組成後，就可以推出相應的活動與商品，也因為了解人潮的來源，更可以通過適當的宣傳方式來增加來客數。 不重覆訪客Unique Visitor 與不重覆使用者不重覆使用者 Unique User 概念上相同，在嚴謹的分析系統中會視為不同計算邏輯，對於一般數據分析時可視為一樣。 在常用的Google Analytics分析系統GA裡，以前最早也是使用造訪次數Visits名詞，Google後來將之調整為工作階段 Session。