網站改版前後的流量比較分析 以森林遊樂區網站google Analytics數據為例 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。 所以現在為了真正能夠帶給大家最有效率且有價值的分析技巧、工具，當然也會先從我們最了解且有信心的工具開始進行介紹(但若出現比這篇文章中更棒的解決方案也還請不吝指教，我們也才有機會不斷改進!!)。 而這個時候，awoo 流量成長駭客工具中綺夢在上週(2017/8)更新的功能就可以大幅度減少上述作業的時間。 只要註冊帳戶、串接 Google Analytics 資料就可以快速檢視如這篇文章封面圖了。 根據不同性質、規模的網站，其實以上三點都可以幫助我們更快速檢視、洞察 Google Analytics 數據變化。 主要差別是在於第一點並不是自動化，只是在流程上會比較簡易，但第二、三點就是開始利用程式自動化提醒，只是第三點會需要仰賴第三方工具如以下詳述。 有時間區間為前三個月(例如現在是2023/1，那介面上顯示的是 Oct 2022 – Dec 2022)。 three.黃晴珊、朱偉麗，2013，國外圖書館Google Analytics應用研究述評，圖書與情報，第6期，頁89-94。 有DOI的文獻在引用時皆應同時引用DOI。 若使用APA、Chicago以外未規範DOI的引用格式，可引用DOI永久連結。 以前面購物中心的例子，也就可以想像是當顧客到了購物中心，才走進一樓的大門，還沒開始逛就要回家了，如果100個顧客有20個都是直接回家，這樣跳出率就是20%。 由於隱私政策關係，使用者ID無法存取任何個人識別資訊。 同一個GA帳號下能擁有數個資源（Property），而每個資源底下可以透過不同的檢視條件，篩選出數個資料檢視（View）。 資源就是想要追蹤和分析的個體，可以是一個網站或一項應用程式app；資料檢視則是套用不同的篩選器、目標、管道分組…等條件，呈現想要查看的網站資料。 在合理的資訊系統工程認知，正常情況下是沒辦法知道別人網站的數據的，我們沒有別人家的 GA 什麼的工具權限，也沒有主機端的 log 紀錄。 有些人會用這種競品流量預估工具，作為行銷策略、市場分析等用途的立論基礎之一，用數據說話嘛！ 最早接觸這類工具是 N 年前，有一些應該是代理商之類的，在社群積極地在賣課程賣工具。 但我只是一般的使用者我必須老實說，水冷扇只不過是風扇的一種，跟冷氣差遠遠遠…遠了。 我個人實際使用水冷扇快三~四個夏天了，覺得有一... 在 GA 選擇差不多的條件，organic search & desktop & 台灣地區，並沒有觀察到此情況。 A 工具在上述兩個介面上顯示的熱門關鍵字卻不相同，跟 Google Search Console 裡面顯示得更是大相逕庭。 2.馬紅亮，2012，開放課程的開放性效果研究：基于Google Analytics的分析，現代遠距離教育，第4期，頁70-74。 人力網站美學資本與網路忠誠關聯：求職者滿意為調節變項。 內容網站：這類型的網站通常有非常多的主題內容，例如：時尚潮流、美妝類的有GQ、Vogue、FashionGuide；3C類有Mobile01、T客邦；電玩類有巴哈姆特、遊戲基地；美食類有窩客島、愛料理；知識型有天下雜誌、商業週刊。 若某頁面的平均瀏覽時間過低，可能有資訊太少、內容不吸引人等等跡象。 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。 如果你剛踏入網站分析，我建議你閱讀這篇文章，也希望它對你有幫助。 最後我們可以用Mixpanel或Hotjar來查看使用者的行為，並透過轉換漏斗追蹤來確認購物行為模式哪邊需要加強。 自然搜尋organic search：透過google、yahoo等搜尋引擎輸入字詞並點擊非廣告的連結進入網站。 以我們的客戶為例，在Google關鍵字廣告每個月投入30萬元，在FB投入20萬元，每月的固定花費2萬元聘請部落客執行部落客行銷(做連結)。 而當流量擁入網站的時候，絕大多數的網站管理人員或行銷人員都不會瞭解怎麼衡量分辨各種流量的價值。 在自己網站做 Web3 dApp 發 NFT，對使用者和開發者的體驗 之前在其他文章 數位發展部的 IPFS 系統架構官網 和 抄底 LUNA 幣 談過 Web3... 主要機制是爬蟲，不是那些數學預測或統計模型，每日查詢次數有上限，所以關鍵字越多、網站越多，要更即時的資料，要繳更多月費買更多 bot。 我當然是直接跳過沒有給，有了資料之後，系統透過 API 直接拿資料來顯示，當然就有「系統很準」的幻覺。 現代網路環境基本上有些使用者會使用一些把 GA 等各種追蹤套件擋掉的工具，所以網站實際的數字，通常會比此處的數字更高。 在網路看到一篇別人的發文，說他的同業某某姬可能受到 Google 演算法更新影響，每月流量下跌了多少云云，然後截了一張競品流量分析工具的圖。 這兩人的網站我都不常看，也都不認識，他用的那個工具我也不認識，但這也是個有趣的議題。 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。 「轉換時間差」詳列使用者從初次互動到完成轉換的時間間隔內所帶來的轉換數據，以天數來表示。 （舉例來說，第「zero」天表示訪客接觸網站後的一天之內便完成轉換）。 可藉此得出消費者購買的思考週期及回購天數。 「來源/媒介」：將每個管道的流量做了更仔細的分類。 來源（Sources）表示流量來自的網域；媒介（Medium）表示進入網站的方式。 可以清楚的從使用者流程圖中查看網站訪客的頁面瀏覽路徑、流失比例及瀏覽深度，藉此審視使用者是否有照著預想中的安排來瀏覽網站。 可以藉此查看IOS和Android裝置的使用比例，隨時調整行銷策略。 相逢自是有緣，很高興您透過網路找到我的部落格，希望能提供您所需訊息，也麻煩您順便看一下這網站上的廣告，Google會給我一點點的廣告費以支持我繼續分享的動力，感謝您的光臨與幫忙。 甚至，你也可以更深入的觀察使用者回來你網站購買的區間，究竟他們多久回來進行一次消費？ 你是否應該要讓使用者更頻繁的回來購買？ 這些都是你應該要關注的資料，而不是只有專注在『轉換』、『轉換率』，更不是把工作階段當作企業或行銷活動的目標。 其實在這個案例中，該老闆對於數位是不熟悉的，有問題的是下面負責提供建言的行銷團隊。 我想你也猜到了，當他廣告預算一停掉之後，月工作階段馬上掉到 seo 15萬左右（真的非常扯），因為他的使用者對它的品牌毫無忠誠度，所有來過的使用者都不會再回訪，也沒有任何使用者覺得它所經營的內容很棒、很有價值，那些預算當然也就跟丟垃圾一樣丟到垃圾桶去了。 一個網站對企業來說是提升品牌曝光以及轉換訂單的命脈，那麼要如何不在資訊爆炸的時代被眾多網頁淹沒呢？