網頁何其多!!如何時時監控每一頁訪客量出現相對激烈的變化? 看見數據 在使用Google Analytics分析網站流量之前，首先要了解幾個在常出現的專有名詞，才不會在實戰中對這些名詞有所困擾。 「輔助轉換」報表顯示輔助最終轉換的數值，其中最右欄的輔助/最終點擊或直接轉換值越接近0，表示該管道越接近最終的轉換互動；數值等於1時，表示與最終轉換功勞均分；數值越大則代表此管道扮演輔助的角色越重，與最終轉換互動差異較大。 隨著Google宣布對網站核心體驗的日趨重視，「網站速度」報表所詳列的網頁載入時間、伺服器回應時間及重新導向時間…等指標，將更有助於改善整體網站速度及各頁面的核心體驗分數。 「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。 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。 讓系統發送的郵件顯示漂亮的 LOGO 給 Gmail 的收件者看 在網路上看到一個有趣的討論，為什麼有些郵件在 Gmail 有顯示寄件人的 LOGO? seo 以這個 Gmail app 截圖來說，大部分的郵件寄件者都沒有頭像圖，只有少數幾個有 LOGO 企業花了幾萬塊甚至更多錢做了... 內容型網站不該以公司沒有交易行為、沒有轉換行為作為藉口，把流量作為公司的 目標，網站分析應該要為公司來獲取更多＂對品牌忠誠的訪客＂，或是＂喜歡我們網站內容的訪客＂。 除了系統作用，只要建置網站的店家都十分致力於提升網站流量，我們可以想像成：網站流量就像收集每一個潛在客戶名單，有了這些名單後，就可以再針對這些數據進行分析、測試、佈局，來達成最終的目標（轉換下單購買）。 此時就需要透過SEO搜尋引擎優化，替你的網站帶來自然流量了！ 怎麼做才能真正有效的優化網站、提升排名呢？ 最完整的SEO搜尋引擎優化指南就在這.... 有關如何監控除了廣告流量的直接、推薦連結、搜尋流量變化，並從中分析出一歇網站經營現況的辦法，可以參考我們三年前的 “從不同的流量來源、進階區隔來檢視網站目前經營成果、現況或改善空間” 。 訪客在完成轉換事件（如下單購買）之前，往往都會先經過查詢資訊、比較價格及考慮預算…等等行為，因此訪客並不會都在第一次造訪網站時就直接下訂單。 多管道程序報表會根據訪客每次造訪的來源觀察轉換，將成功轉換的功勞歸屬到正確的來源。 「離開頁面」則特別針對使用者最後瀏覽的頁面進行離開率計算。 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。 入口網站：Yahoo、PChome、Msn等提供多樣性服務的入口網站流量高，商業價值也高，所以想要免費被放上推薦連結也比較困難。 推薦連結是指其他網站上有放置你網站的連結，當訪客看到網站連結並且點擊進入你的網站，我們稱這種流量為推薦連結流量。 後宮佳麗三千，到底皇上要如何選妃呢？ PPC 廣告字詞也是一樣，想做的字詞上千上萬，如何選擇出對公司最有效益，而且是潛在目標客戶與網友們普遍查詢的字詞？ 有了GA 和 SimilarWeb 你就可以知己和知彼了，能不能百戰百勝，就在於能不能將流量數據轉換成具體可行的行銷策略，並且不斷的進行A/B測試以求達到最好的轉換率了。 T客邦為提供您更多優質的內容，採用網站分析技術，若您點選「我同意」或繼續瀏覽本網站，即表示您同意我們的隱私權政策。 沒有把 GA 授權給 A 工具，所以他肯定不會從 GA 偷到數據，管理者也只有我，肯定也不會有其他人使用 A 工具的時候誤授權出去。 大概是說在選定的調查地區內，抓幾隻生物進行標記，然後放回，過一定時間再重新抓，根據第二次抓的裡面有記號的比例，來估計該地區範圍中的特定生物數量。 當然深入還有很多細節，但這樣算出來的生物數量，跟一隻一隻去抓來數，可能會得到截然不同的數字。 1.朱顒，2000，網路商店品牌權益影響因素之研究-以網路書店為例，國立雲林科技大學企業管理研究所碩士論文。 網站的跳出率越低代表越好，高跳出率代表多數的訪客對於網站不感興趣，既然訪客已經著陸到網站，但無法將之留下甚至轉換成商業價值是非常可惜的。 我們可以想像為，今天在購物中心血拼，不管是逛了多少間店，購物中心的造訪次數都只算1次。 但因為逛累了想去隔壁條街的按摩店腳底按摩放鬆休息一下再回來，因為離開購物中心超過30分鐘後再回來，這時造訪次數就會重新再計算1次，所以購物中心就認定你今天造訪過2次。 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。 這句話可以套用在行銷人的數據應用上面。