https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149（博主錄制）
商業機構想知道：
訪問者是如何找到我的網站
我網站是否包含有效內容
這是怎么影響我的底線的
搜索引擎優化報告
找到重要流量，優化搜索
跳出率報告
獲取訪問者對網站感興趣地方，訪問者來和去的網頁
轉換：
訪問地點，持續時間，訪問頁數，事件
看報告
嘗試改變網站增加轉換率
Google analysis資源
新用戶
是在選定日期范圍內的首次訪問用戶數
會話數
是選定日期范圍內的會話總數。 會話是指用戶主動與您的網站和應用等進行互動的一段時間。所有使用數據（屏幕瀏覽量、事件、電子商務等）都會與某次會話相關聯。
跳出率
https://support.google.com/analytics/answer/1009409?hl=zh-Hans
“跳出”是指您網站上的單頁會話。在 Google Analytics（分析）中，“跳出”特指僅觸發了一次對 Google Analytics（分析）服務器的請求的會話。例如，用戶打開了您網站上的一個網頁，然后就退出了網站，並且這次會話沒有觸發對 Google Analytics（分析）服務器的任何其他請求。
跳出率是指單頁會話次數在所有會話次數中所占的比例，也就是用戶在您網站上僅查看一個網頁並僅觸發一次對 Google Analytics（分析）服務器的請求的所有會話次數所占的百分比。
這些單頁會話的會話時長為 0 秒，這是因為在發送首次匹配后，不再有后續的匹配，導致 Google Analytics（分析）無法計算這類會話的時長。詳細了解會話時長的計算方法。
高跳出率不是件好事？
這需要視情況而定。
如果您網站的成功取決於用戶是否查看多個網頁，那么高跳出率就不是一件好事。例如，如果您的首頁是通往您網站的其他部分（例如新聞報道、產品頁、結帳流程）的入口，而大部分用戶僅查看您的首頁，那么您一定不希望跳出率處於較高的水平。
另一方面，如果您擁有類似博客那樣的單頁網站，或提供預計會產生單頁會話的其他類型的內容，則高跳出率完全屬於正常現象。
降低跳出率
從不同的角度查看您的跳出率。例如：
- “受眾群體概覽”報告可提供您網站的總跳出率。
- “渠道”報告可提供每個渠道分組的跳出率。
- “所有流量”報告可提供每個來源/媒介對的跳出率。
- “所有頁面”報告可提供各個網頁的跳出率。
如果您的總跳出率較高，則可以深入分析這是屬於普遍現象，還是由於一兩個渠道、來源/媒介對或少數幾個網頁造成的。
例如，如果問題只出在少數幾個網頁上，則檢查這些網頁的內容是否很好地契合您為吸引用戶訪問這些網頁而采取的營銷手段，以及這些網頁是否為用戶提供了簡單方便的途徑來執行您所希望的后續操作步驟。
如果某個特定渠道的跳出率較高，應考察您針對該渠道所采取的營銷手段：例如，如果通過展示廣告來訪的用戶頻繁跳出，應確保您的廣告與您網站的內容密切相關。
如果問題涉及的范圍較廣，則應審查您的跟蹤代碼實現，確保對所有必要的頁面都正確添加了相關的代碼。不妨重新評估一下您網站的總體設計，檢查語言、圖形、顏色、號召性用語以及重要頁面元素的展示情況。
您可以通過優化來測試網頁的不同版本，了解哪種設計更能吸引用戶與之互動。
如果您擁有的是單頁網站，請了解非互動事件，您可以實現這類事件來更好地吸引用戶與您的網站互動，並確定未發生跳出的單頁會話。
organic search
自然搜索，與他對應的是sponsored search(贊助搜索)。自然搜索都是根據搜索引擎專有的排名算法來得出的。當用戶鍵入關鍵字並開始搜索出現的結果被稱為搜索引擎結果頁面。出現在頁面左側的那一列就被稱為自然搜索，右側那個則被稱為贊助搜索。
1. Direct 直接流量：用戶直接點擊網址來到網站（跟蹤代碼抓不到來源）就是直接流量，例如手動在瀏覽器地址欄輸入網址，點擊收藏夾中的鏈接，點擊IM工具中的網址等。
2. Organic 自然流量：用戶通過搜索引擎來到網站。這邊的自然流量同時包含SEO和SEM的流量，也就是說，從點擊任意的搜索結果（其中既包含了搜索引擎爬蟲抓取到的自然排名地址，又包含了通過競價推廣而顯示的贊助商鏈接）。統計代碼是通過登陸頁的上級頁面的url來判斷的，即url中的域名必須來自搜索引擎的域名，同時又包含搜索詞的參數，例如你在百度搜索一個關鍵詞，這個參數就是wd。一般常用的這些參數搜索工具都會自動識別，流量也就可以區分出來。
3. Referral 引薦流量：用戶通過第三方站點來到網站的話就會被歸屬為引薦流量，例如一般的導航網址，或者hao123或者 神奇的網站之類，登陸頁的上級頁面是第三方站點同時又不屬於搜索結果的話就會被歸屬於這一類。
針對這個問題來說，一般SNS網站的流量都是屬於第三方站點帶去流量的，屬於Referral引薦流量（推薦流量），說明Pinterest本身用戶基數夠大，同時活躍度很高的話，在上面分享的網址被點擊得多，帶去的推薦流量自然就高了。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4de7b2230101lj5y.html
例如從GA使用文檔和WAA文檔里可以找到如下一些名詞解釋：
→New Visitor：The number of Unique Visitors with activity including a first-ever Visit to a site during a reporting period.
→Return(ing) Visitor：The number of Unique Visitors with activity consisting of a Visit to a site during a reporting period and where the Unique Visitor also Visited the site prior to the reporting period.
→Repeat Visitor: The number of Unique Visitors with activity consisting of two or more Visits to a site during a reporting period.
→Unique Visitors：The number of inferred individual people (filtered for spiders and robots), within a designated reporting timeframe, with activity consisting of one or more visits to a site. Each individual is counted only once in the unique visitor measure for the reporting period.
新訪問者還好理解，就是指第一次來到網站的訪問者。再訪者和回訪者就比較不好區分，而且在Google Analytics上好像把這兩個並成了一個”Returning Visitor”。
下面是Google Analytics的界面：
New Visitor & Return(ing) Visitor:
Unique Visitors:
下面我們再來看一下訪問者的忠誠度，Google Analytics對忠誠度用了以下四個畫面進行分析：
1. Visitor Loyalty: Loyal visitors are usually highly engaged with your brand and a high number of multiple visits indicates good customer and visitor retention. A high number of new visitors (i.e. those at the top of the table) indicates strong visitor recruitment. On this histogram, your most loyal visitors are shown on the bottom and your new and least loyal visitors are shown at the top.
2. Visitor Recency: The frequency with which visitors return to your site can indicate their level of engagement with your brand and their readiness to buy. On this histogram, visitors are categorized according to the number of days that have elapsed since their last visit. For example, new visitors are included in the “0″ bar at the top of the chart. Visitors who last visited the site more than one year ago are included in the 365 bar.
3. Length of Visit: Length of visit is a measure of visit quality. A large number of lengthy visits suggests that visitors interact more extensively with your site. The graph allows you to visualize the entire distribution of visits instead of simply the Average Time on Site across all visits. Keep in mind that Average Time on Site is skewed by visitors leaving browser windows open when they are not actually viewing or using your site. You can see whether a few visits are skewing your Average Time on Site upward or whether most visits to your site have a high average time.
4. Depth of visit: Depth of visit is a measure of visit quality. A large number of high pageviews per visit suggests that visitors interact extensively with your site. The graph allows you to visualize the entire distribution of visits instead of simply displaying the average pageviews per visit. You can see whether a few visits are skewing your average pageviews per visit upward or whether most visits to your site result in a high number of pages being viewed.
可以看到，這些解釋過於注重准確性和專業性，非常抽象，如果是在沒有人指導的情況下對於入門者來說很難理解。而且由於在不同的工具中一些術語的名稱和解釋也不近相同，更加大了學習的難度。如何才能克服這個困難呢？我的一個偶然發現說不定也會給您一些啟發呢？
豁然開朗
時間一天一天過去，我感覺自己只是在浮光掠影的學習Web Analytics，並沒有深入理解概念和報告，所以對是否繼續研究有些猶豫。我無聊的站在超市中，看着來來往往的顧客，他們有的拿着超市的廣告宣傳單直奔特惠商品區；有的推着滿滿一車會員特價商品耐心等候結賬；有的仿佛第一次來超市，還沒有走到第一個貨櫃就搖頭離去，似乎這里琳琅滿目的商品並沒有吸引到他。剎那間我恍然大悟，原來超市和網站有很多類似的地方，用它倆來進行對比的話，應該可以讓我更好的去理解Web Analytics。下面就獻出我的拙見，簡單類比一下。
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行為流程類比
1. 吸引顧客
超市：顧客是如何知道並訪問這家超市的呢？渠道有很多，例如：直接來購物的老顧客，看到廣告后來的，聽朋友介紹的，偶然路過的。我們在做超市營銷分析的時候需要掌握各種渠道的顧客流入量和成交金額，並據此調整營銷策略。
網站：訪問者是如何知道並訪問網站的呢？可以通過點擊廣告，在搜索引擎上進行關鍵字搜索，直接在地址欄輸入url，或者點擊其它網站上的友情連接。通過對訪客的訪問來源進行分析不但可以掌握促銷活動/廣告和SEO的投資回報率，還可以用來挖掘客戶的潛在需求。
2. 導游顧客
超市：專業名稱是賣場動線設計，意指人在室內室外移動的點，連合起來就成為動線。我們的動線設計有時更特別加強迂回，以便消費者能多看到各個銷售點。
網站：稱為導航設計。導航的出現是因為在一個頁面中無法同時展現那么多的內容，是無奈之舉，並非必需品。因為內容所以導航，千萬不可以“先設計導航、然后才冥想內容”。通過上一章可以知道Web Analytics能夠幫助我們了解導航設計是否合理。
3. 構成要素
超市：超市主要是由貨櫃構成，通過對貨櫃進行合理分類就形成了各類購物區。購物區之間，貨櫃之間的相乘效果(Synergy)是貨櫃陳列時的一個重要考慮因素。
網站：網站是由頁面構成，從某種角度上說，網站上的頁面就相當於超市中的貨櫃。一個好的網站不僅要做的好看，吸引訪問者的眼球，而且還要考慮到頁面 的呼應關系，分類關系，功能配合，讓訪問者不僅在一個頁面停留時感到賞心悅目，還要讓他在整個訪問過程中有一種暢通無阻的感覺。
4. 轉化顧客
超市：超市不僅僅是銷售商品，還可能有招聘，招商等目的。所以要將這些目標細分好，有針對性的去制定好戰略計划，提高顧客轉化率。
網站：網站也同樣，先將這些目標細分，然后根據訪問者各自的需求，有意的去引導用戶實現每一次訪問的目的，從而提高網站的成果。
5. 用戶體驗
超市：俗話說:“顧客就是上帝”。在商品飽和，差別化越來越小的今天，如何以顧客為中心，設身處地為顧客着想，來提高顧客的滿意度，已經成為重要的 研究課題之一。例如，超市引進各種支付方式：現金、銀行卡、分期付款等，來滿足不同顧客的支付需求。還開設各種服務專區，如快速購物通道，無購物通道，兒 童托管區等，這些特色服務不僅是為了方便顧客購物而設立的，同時讓顧客從心理上得到了滿足。
網站：網站也類似，為了確保顧客能安心購買，放心支付，各家網站也在不斷研究、創新出多種支付方式供顧客選擇。如：支付寶、paypal等。有些網 站還從其他方面來提高用戶體驗，如：從感官上呈現給用戶視聽上的體驗，強調舒適性。交互上呈現給用戶操作上的體驗，強調易用性。情感上呈現給用戶心理上的 體驗，強調友好性。瀏覽上呈現給用戶瀏覽的體驗，強調吸引性等。
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分析角度類比
1.時間
超市：時間是事物的重要組成因素，指標的計算離不開時間，我們做的各種報表也都是以時間為基礎的。例如：周報、月報、年報等。
網站：Web分析工具提供了很多以時間為分析軸的報告，例如：趨勢圖，對比圖等等。
2. 訪問者
超市：超市對顧客的個人信息可以通過某種手段收集上來，例如辦理會員卡，這樣就可以對會員進行詳細分析，對非會員的消費行為只能作概括分析，而對那些沒有購買行為的顧客的行為分析就比較困難一些。
網站：網站在這方面比較有優勢，既可以利用注冊會員的數據進行訪問者的人口學分析，還可以通過Cookie或Flash Shared Object技術對非會員的行為進行記錄和分析。網站還可以收集到訪問者的其他一些相關信息，如國家，地區，瀏覽器類型，OS，屏幕分辨率等。
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數值類比
1. 滯留時間
超市：顧客的滯留時間對超市的銷售額有很重要的影響作用，一般來說滯留時間越長，顧客就越有可能多買東西。
網站：訪問者在網站上的滯留時間長不一定是好事，既有可能是網站比較吸引人，也有可能是網站設計不合理，訪客很難找到想要的東西。所以還要對滯留時間長的訪客作進一步細分。
2. 彈出率
超市：有些顧客一進入超市便轉頭離開，沒有瀏覽商品，沒有詢價，也沒有購買任何東西。如果這樣的顧客大量增加的話，我們就要調查他們離開的原因是什么。
網站：訪問者進入網站后，沒有發生繼續瀏覽其它網頁的行為而直接退出叫彈出。進入頁的彈出率高，有可能是因為進入頁設計的不好，訪問者不想再繼續瀏 覽下去，也有可能說明訪問者在進入頁就可以找到所需要的信息，所以單純看彈出率的高低並不能產生改善方針，應結合其它指標一起分析，才能發現真正的原因。
3. 新訪問者
超市：超市會統計在一段時間內新增會員數是多少。這個指標很關鍵，它可以反映超市在這段時間內市場拓展做的如何，招攬新顧客的能力是否下降。
網站：新訪問者也是衡量網站的重要指標之一，是指在一段時間內，網站初次來訪的訪問者。對比這個指標和Return Visitor或Repeat Visitor的數據可以對購買力，忠誠度等作出初步判斷。
4. A/B測試
超市：超市會在兩個貨架擺放相同種類的商品，只是貨架的款式和商品的擺放布局不同，然后，根據銷售情況了解哪個貨架擺放更合理。
網站：網站的A/B測試是針對不同網頁版本的測試，以改善網頁的可用性和用戶體驗。
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技術類比
超市：如何去判斷哪些消費是來自同一位顧客呢？一般都是采用辦理會員卡的方式。當顧客結賬時使用會員卡，那么超市就可以計算出該會員累計消費情況。
網站：網站一般通過cookie或Flash Shared Object技術來判斷哪些訪問是來自於同一位用戶。如果cookie中的ID相同則是同一個用戶，否則，便是不同用戶的訪問。
看了上面的這些簡單類比，是不是覺得Web Analytics容易理解了？隨着學習的不斷深入，我發現可以對比理解的地方越來越多。第一，由於網站和超市在內部結構，外部環境方面很相似，所以對分 析對象的理解有一定幫助。不過隨着Internet的快速發展，一些SNS，游戲網站的出現給Web Analytics帶來了挑戰和機遇。第二，網站和超市的分析理論可以互相借鑒，因為它們都是以營銷理論為基礎的。第三，超市的經營管理實踐相對比較成 熟，對網站分析來講有一定的借鑒意義。
大家在學習和實踐Web Analytics時如果遇到困難，可以聯想一下超市，說不定會產生新的靈感。
https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149（博主視頻教學主頁）
