一、Google Analytics如何工作
简单的看下Google Analytics的工作原理。下面是一张Google Analytics工作流程的示意图。
在这张示意图中，描述了Google Analytics的主要工作流程。当网站页面被加载时，页面源代码中的一段Google Analytics追踪代码也同时被执行。追踪代码负责收集并更新与本次浏览相关的数据，例如访问者属性，本次访问来源，浏览器配置，打开页面的时间等等等等。并将这些数据以1像素透明GIF图片请求的方式发送回Google Analytics服务器。Google Analytics服务器在对返回的追踪日志进行处理后，将数据以指标和维度的方式输送到报告，经过账户个性化配置和过滤器后，最终显示在我们账户的配置文件中。
和所有使用页面标记进行追踪的网站分析工具一样，Google Analytics使用Cookie和JS对网站访问进行追踪。因此一旦这两者中的任何一个出现问题，Google Analytics都无法完成追踪。
Google Analytics追踪和收集数据的过程会受到很多外部因素的影响，并不是每次都能准确无误的完成数据的追踪工作。在一些特定条件下，Google Analytics可能无法收集到网站的访问数据。以下是在网络浏览中一些常见的情况。我们看下这时Google Analytics会发生什么问题。
- 某人阻止或删除了浏览器中的Cookies。
- 某人在浏览器中阻止了Java Script。
- 通过缓存页面访问我的网站。
- 页面中的Java Script执行错误。
Google Analytics只使用JS和第一方Cookie追踪访问数据。很多人的浏览器设置为阻止第三方Cookie，这不会影响到Google Analytics。但有些人阻止所有Cookie，那么这些人将不会被Google Analytics追踪到。因为所有传递给Google Analytics服务器的数据都是通过第一方Cookie来完成的。有些人删除了Cookie，但他们依然将被追踪，但他们将被Google Analytics识别为网站的一个新访问者。因为Google Analytics无法将他们的属性转换为之前的推荐系列。
如果访问者禁用JS将无法被追踪到，因为Google Analytics的追踪代码将无法执行。同样，当网页中任何一个在Google Analytics追踪代码之前的JS包含错误或执行不正确时，这个页面都不会被追踪。因为浏览器将停止执行网页中余下的JS。
缓存的网页存储在访问者本地机器上的，只有能连接到internet，Google Analytics仍然会追踪缓存页面的访问。
Google Analytics可以追踪来自移动设备的访问，只要该设备能执行JS和存储cookie。
二、Google Analytics报告结构与指标体系
1. 指标和维度
下面是一张分析不同来源访问网站报告（表中提到的相关用语请参照：平均浏览网页数（Page Views per Visit）、访问数（Visits））：
■维度（Dimension）：
上面报表中红色外框包含的内容。通俗的讲就是我们分析的目标对象所采用的分析角度。在上面的报表中以访问网站的不同来源作为分析的角度。
■ 度量/指标（Metrics）：
上面报表中蓝色外框包含的内容。通俗的讲就是我们度量分析的目标采用的量化的数值。在上面的报表中我们采用：平均浏览页面数与访问数来衡量不同访问来源的成果。
度量/指标的衡量方式有两种：
● 计数度量（Count）：
是由网站分析工具直接计测到的，一般是一个具体的整数值。比如上面图表中Visits(访问数)。这些数值是不可以修改的，是基础数据。
● 比率度量（Ratio）：
采用计算方式得到的数值，比如平均浏览页面数 = 浏览页面总和 / 访问数。所以这类的指标是后续计算得到的。目前市面上的网站分析工具会提供给用户一些自定义指标值的功能，自定义的指标值一般都是比率度量。
2、报告结构及分类
Google Analytics中将所有的报告分为四大类。分别额是受众群体报告，流量报告，内容报告和转化报告。为什么要这么分类呢？因为这四大类报告构成了我们最基本的网站运营模型。人，渠道，内容和目标。一个网站要有目标用户，其次需要通过各种途径吸引这些人来网站访问。同时要提供有质量的内容并引导他们完成目的。
当然，这也是我们做网站分析时一个最基本的模型。和要回答的问题。我们的网站用户是谁，他们是什么样的？他们从哪些渠道访问网站？这些渠道可能是免费的，也可能是付费的，如果是付费的访问渠道，那么我们的渠道选择正确吗？效果好吗？第三点，我们网站中提供的内容对他们有价值吗？最后，这些访问者完成他们的目标了吗？我们的网站达到目标了吗？
3、基本要素——网页浏览数（Page Views）、访问次数（Visits/Sessions）、事件（Event）
网站分析中最基础的指标。他们分别是访问次数，综合浏览量和访问者。
- 综合浏览量：用来计算网站页面被成功加载的总次数
- 访问次数计算：访问次数（Session）是网站和浏览器之间的交互周期。关闭浏览器或停止活动超过30分钟，本次访问结束。
- 访问者计算：Google Analytics依靠访问者Cookie辨别唯一身份访问者
4、访问模型介绍
访问者，访问次数和综合浏览量三个指标组成最基本的网站访问模型。一个访问者可以多次访问网站，每次访问又可以浏览多个页面。在这个模型中，访问者，访问次数和综合浏览量是三个最基本的指标。通常情况下，访问次数要大于访问者，而综合浏览量则要大于访问次数。
而在Google Analytics中，所有的数据指标都与模型中的这三个指标相关，而大部分复合指标又都是以访问次数为中心展开的。因此请大家记住，Google Analytics是基于访问次数的报告。那么为什么是访问次数而不是访问者或其他指标呢？因为访问者在浏览网站时每次的目的是不一样的。而网站分析的目标就是要帮助访问者完成这个目的。下面我们来看下报告中最常见的以访问次数为中心的指标。
以访问次数扩展出的各种指标
在概览报告中通过一些最主要的指标显示了网站的状态。在这些最主要的指标中我们发现，除了前面介绍过的三个基础指标，浏览量，访问次数和访问者之外，其余的指标都与访问次数相关。例如每次访问网页浏览量，是通过浏览量与访问次数相除获得的。而跳出率则是由单页的访问与网站总访问量之间运算获得的。初次之外还有很多类似的复合指标。因此在Google Analytics中，除了前面提到的三个基础指标之外，大部分指标都是以访问次数为中心的。
三、正确设置及使用Google Analytics报告
1，时间选择及设置
1.1报告时间范围选择
默认情况下，当我们浏览报告时，看到的是上个月的情况，假设今天是本月X日，那么我们再默认报告中看到的数据日期范围就是上个月X日到本月X日-1天的数据。你可以点击报告右上角的日期范围进行日期更改，你可以选择只关注某一天的网站情况，也可以选择某个整月或者一段自定义的时间范围来查看网站情况。当你选择了要查看的时间范围后，Google Analytics会自动在报告顶部绘制出报告中关键指标在这一时间段的内变化趋势图。当然，你也可以通过选择趋势图左上角的下拉菜单来查看其它指标的变化趋势情况。
1.2更改指标显示的时间粒度
2、双指标趋势对比功能
让我们继续关注按时间的指标变化趋势图，在这张趋势图中，默认只显示单一指标的变化情况。但是单一的指标趋势变化并不能带给我们太多的信息，就好像访问次数一路上涨，这能说明营销活动的成功吗？我们需要对这个上涨的趋势做进一步分析。当我们在另一指标中选择了跳出率与访问次数指标趋势进行对比后，才能获得更准确的结论。看看这张访问次数与指标变化的趋势图说明了什么？当访问次数持续上升时，跳出率并没有变差。说明流量与网站的匹配度较好。那么，这些访问者的质量如何呢？是不是来我们的潜在购买者呢，我们可以按照同样的方法选择使用访问次数与购买率趋势进行对比。
3，多种方式查看报告
查看完指标趋势后，我们接着来看报告的主体部分，就是下面的数据表。数据表为我们提供了在报告主维度下，各个细分维度的指标数据。比如我们会看到，流量来源报告的数据表中显示了各来源的数据指标。看到这里你能发现什么洞察吗？不能，因为数据表中提供的数据虽然很多也很详细，但他们大部分都是绝对值，没有背景信息，而我们从这样的数字中很难发现有价值的信息。但是如何换一个角度，也许就会有不一样的发现。
饼图、直方图、对比图、关键词云
4，扩展报告展示内容
你可以已经注意到了，无论哪一种形式的报告，默认情况下都只显示前10行的数据。如何需要查看后面的数据，我们可以通过底部的选项来改变报告中显示的数据行数。报告最多显示500行的数据。
4.1显示自定义行数数据，海量数据下载技巧
这对于大部分报告来说已经足够了，但对于拥有上千个长尾词的搜索引擎关键词报告来说，还远远不够。这里我们可以一个小技巧来让报告显示最多20000行的数据，并且导出进行分析。方法就是通过修改URL中的参数来实现的。请看一下的URL示例。这个示例只支持CSV格式导出。
https://www.google.com/analytics/web/#report/trafficsources-search-overview/a27681312w53076314p56570513/%3F_.date00%3D20121001%26_.date01%3D20121031%26explorer-segmentExplorer.segmentId%3Danalytics.keyword%26explorer-table.plotKeys%3D%5B%5D%26explorer-table.rowStart%3D0%26explorer-table.rowCount%3D20000/
5，报告数据过滤功能
除了使用多种图表方式查看报告，我们还可以对报告中的数据进行快速筛选，在这个报告中包含有几千条数据，我们无法一一浏览。这时，可以通过使用过滤和筛选功能对报告中的指标和维度设定条件，进行快速筛选。筛选的方法有两种，快速筛选和高级筛选。如果你只希望对维度进行筛选，之间输入维度名称就可以。如果希望对指标值进行筛选，或者同时对多个维度和指标设定条件筛选。点击高级按钮，输入你需要的数据条件。在高级筛选中包含两种筛选模式，包含和排除。选择好条件，输入筛选范围点确认就可以完成筛选了。
6，报告指标排序功能
6.1默认指标排序
除了数据筛选功能，我们还可以对数据表进行排序。默认的数据表示安装访问次数由高到低进行排序的。这里再次体现出了以访问次数为核心的指标体系。我们也可以按任何一个指标对报告进行排序。比如我们希望通过跳出率的排序对流量与网站的匹配度进行检查。那么我们就点击跳出率指标，使报告按跳出率由高到低进行排序。
6.2加权排序
这时会出现一个问题，当我们按跳出率排序时，大部分跳出率很高的流量渠道访问次数却很低。这时的数据表对我们来说没有太大意义。因为他们的绝对值太少了。不足以影响网站整体表现，也根本不值得我们去采取进一步行动。因此，这不是我们想要的结构。这时候，我们要使用Google Analytics中的一个新的功能，叫做加权排序。选择加权排序后，我们看到Google Analytics对报告数据进行了重新排序。找到了那些跳出率较高，同时流量也较高的渠道来源。
7，创建报告快捷方式
经过筛选和排序的报告很可能在日后被多次使用。我们并不希望每次分析时都重复这个操作。那么你可以把这个报告加入到报告快捷方式中进行保存。方便以后使用。
8，自定义控制台数据
同样，如果这类报告的数据对你很重要，你应该将他们添加到控制台中，方法很简单，点击报告顶部的添加到控制台按钮。
9， 邮件发送定制报告
一旦你将重要的报告添加到控制板，我建议你下一步就对这个报告设置邮件发送。定期掌握重要报告的变化情况。你可以定制每天，每周，每月或者每季度放一次报告。
四、常用分析方法介绍
1， 细分分析
单一的指标数据或大维度下的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度配合使用时才有意义。细分也叫下钻，是网站分析中最常用的一种方法。原理就是通过对汇总数据进行多个维度对指标进行分解。逐步找到有问题的部分。在整个的Google Analytics报告的中，随处都充满了细分方法。
汇总数据是一个极其笼统的大维度数据。而平均数数据则可能会掩盖很多问题。这里是一个平均数的计算方法：访问者A浏览了10个页面，访问者B浏览了2个页面。网站每次访问页面浏览量6个页面。看似表现不错的平均数据其实包含很很多问题。但我们仅从平均数中无法看到这些问题。细分的主要目的就是对汇总数据和平均值数据进行剖析，发现这些问题并加以改进。
1.1如何使用Google Analytics进行细分
我们如何使用Google Analytics来对指标进行细分？Google Analytics报告本身的结构就是一个支持细分的结构。不用我们进行特别的设置就可以对指标进行细分。下面我们来看下如何使用Google Analytics报告中的这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
- 默认细分功能
在Google Analytics的四类报告中，都提供了细分功能。展开每一类的报告，概述报告，而下面的各个子报告都是对概述报告的一个细分。
同时在子报告中，也提供了更进一步的细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度，并且点进去进一步查看。
- 自定义细分功能
除了Google Analytics的默认细分功能外，还有三种更灵活的自定义细分功能。他们分别是次级维度细分，高级细分和自定义细分。自定义细分与默认细分功能最大的差别在于，默认细分是在一个大的维度下逐级深入细分。例如，流量来源，搜索引擎，Google，自然搜索，关键词。而自定义细分则可以完整更复杂的跨越多个维度的细分。例如：流量来源，搜索引擎，地理位置。
次级维度
第一个自定义细分功能是次级维度，在大部分Google Analytics报告中，都可以实现次级维度的细分。以下是次级维度的截图。我们可以很容易的使用次级维度来查看同一个指标在两个不同维度中的表现如何。例如：北京地区的Google搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告，使用自定义报告进行细分要比次级维度灵活的多。细分的层级也要深入的多。自定义报告的的实质是对指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分，与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置了一个自定义细分的维度后，这个维度将应用于整个Google Analytics报告中。
2，对比分析
除了使用细分以外，我们还可以使用对比分析来观察指标的变化趋势，例如，本月的访问量是300万，那么和上个月相比怎么样呢？和去年同一时期又如何呢？这就是我们介绍的第二个方法，对比分析。对比分析的设置很简单，在时间里设置好要对比的时间段，报告会自动给出指标的变化结果。这里有一个需要注意的问题是，当使用Google Analytics自带的与上一个时期进行对比时，时间段内周末的数量可能会不相同。而这也将直接影响指标的对比结果。
3 ，聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，聚合分析常用于对网站内容的分析上。网站有大量的页面访问数据，而每一个页面又都拥有自己的指标数据。对于如此庞大和细碎内容数据，我们该如何下手呢？答案是使用聚合分析。
3.1应用场合
聚合分析通常用来对网站的分类和导航系统进行分析。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？他们如何在这两类信息间流动。使用列表筛选的功能是否中途也会使用站内搜索？这些在基于页面的数据中是很难发现的，因为数据的颗粒度太细小了。需要我们对网站中不同的内容进行聚合。
3.2内容组介绍
聚合内容的方法很简单，就是将内容相关，或者你关注的信息进行分类，我们称为内容组。而分类的粒度取决于你分析的最终粒度。
聚合内容的维度也有很多种，完全看我们的分析需求。最简单的方法，我们可以按网站的频道划分内容组，或者按网站的功能来划分。例如首页，站内搜索功能，列表筛选功能，产品展示功能，购物结算功能。注册登录功能。等等。
3.3 路径分析
创建的内容组主要用于进行访问者路径分析。也就是Google Analytics的访问者流报告，和导航摘要报告中。通过访问者在各内容组间的路径来验证网站逻辑和不同产品间的设计是否合理。
4， 质与量分析
最后介绍的质与量的分析方法。质与量与细分一样，也始终贯穿于Google Analytics的各个报告中。
在流量来源报告中，访问次数是一个量的标，跳出率是一个质的指标。通过这两个指标可以有效的衡量不同渠道流量与网站内容的匹配度。
在内容报告中，浏览量是一个量的指标，退出百分比是一个质的指标，通过这两个指标可以衡量页面的质量。
4.1什么是量
什么是网站的量？通常来说，量是一个绝对值，用来衡量事物的多少。例如，网站来了多少人，访问了多少次，看了多少个页面，产生了多少订单等等。这些绝对值数据都可以归为网站的量指标。但也并不绝对。
4.2什么是质
什么是网站的质？通常来说，质是一个比率。用来衡量效果。例如：跳出率，转化率，平均停留时间，每次访问浏览页面数，平均订单价值等等。这些比率都可以归为网站的质指标。
4.3主要应用场景及报告
质与量在网站分析中的应用比较广泛，任何的流量，网站页面及访问者行为都可以通过质与量两个维度进行有效的分析。例如，进入次数与跳出率，页面浏览量与关键行为点击率，等等等等。
五、Google Analytics报告解读
1 ，实时报告解读
实时报告Google Analytics在V5版本中新增加的一个报告。为什么会有这个报告，因为其他所有的报告最小时间颗粒度都只到小时。实时报告可以按分钟甚至是秒显示网站当前的指标状态，包括网站中此时的访问者数，每分钟的页面浏览量，新老访客比例，最受欢迎的页面，关键词等信息。那么我们为什么需要看实时报告，实时报告能告诉我们什么信息？带来什么价值呢？
1.1实时报告的简单细分
还记得我们前面介绍的Google Analytics报告中默认的细分功能吗，和所有的报告结构一样，实时报告中第一个也是一个汇总数据的概览报告，而下面是从地理位置，流量来源和浏览内容三个维度的细分报告。当然你也可以同时选择三个维度对实时数据进行跨维度观察和分析。你可以从左侧的菜单中点击进入细分报告，也可以直接点击概览报告中的链接打开细分报告。同时细分报告也可以对数据进行筛选。
1.2实时报告的使用场景
实时报告为时效性要求极高的网站内容和营销活动提供了有效的监控。这些内容包括：秒杀，团购，限时促销和新商品上线，网络热门事件等等。下面我们从四个使用场景来介绍下实时报告的价值。
- 营销活动实时监控
营销活动监控是实时报告最大的价值所在。秒杀，团购，限时促销等活动都是电商类网站经常采取的营销手段。这类活动的共同特点都是时效性较强。小时颗粒度的指标已经很难满足我们对这些活动的监控和分析了。例如团购活动，我们需要实时数据和访问趋势对营销活动的效果进行判断，对受欢迎的产品进行调整，同时对不受欢迎的产品进行优化或下架。甚至及时调整广告投放策略。而秒杀和限时促销的活动对时间的要求则更强。
- 商品及信息实时监控
实时报告可以帮助我们监控商品及信息的实时变化情况。新品上架后效果如何，商品价格调整后是否受到了更多关注，又或者是新增加的商品推荐位效果如何？这些都需要实时的数据和趋势支持。虽然这些监控按小时或者按天的数据也可以完成。但如何需要领先竞争对手做出调整时，实时数据的支持必不可少。
- 发现关注点及异常监测
实时报告的第三个应用场景是通过实时数据观察网站中的异常情况。这里的异常情况有两种。第一种是访问者关注的信息，如某类关键词或某个页面的数据突然发生变化，表示这类信息开始受到了特别的关注。这也许是好事，也可能是页面中的商品价格表示错误引起的。但无论哪一种都需要引起关注，并及时调整。第二种是异常变化或缺失的信息，如网站数据突然下降，或者某个地域的访问量下降。又或者某个流量渠道的数据下降，这些都是异常的变化。可能表示网站此时发生了一些问题，或者我们的某个渠道出现问题，广告费用尽。
- 发现社交网络热点事件
实时报告的第四个应用场景是针对社交网络监控的。社交网络以口碑和话题为主。并且有很强的时效性。当一个话题被主动或被动扩散时，随之产生大量的访问。无论这个话题是好还是坏。因此，我们需要对社交网络中的话题进行监控。如何没有设置舆情监控，那么使用实时报告也是一个不错的选择。
2， 受众群体类报告解读
首先我们来看标准报告的受众群体部分。从受众群体部分的细分报告中就可以看出来，这部分汇集了与访问者属性相关的信息。
2.1受众群体报告揭示的信息
受众群体报告为我们提供了围绕网站访问者的各种特征信息，当然，这里默认并不包含访问者的私人信息。这些信息主要分为两个大类。他们分别是：
- 访问者特征
- 如何使用网站
在访问者特征中，包括访问者的属性，所在地理位置，访问网站使用的设备，以及这些设备的各种配置情况等等。如：新老访问者，地理位置报告，访问设置报告，操作系统及浏览器设置报告等等。
在如何使用网站中，包括了访问者访问网站的频率，每次访问停留的时间和浏览的页面数量，访问者在网站内的浏览路径等等。如：行为报告，自定义变量和访问者流报告。
通过受众群体报告，我们可以了解两件事件。第一件事情是从技术角度来看，我们的访问者大致是什么样的一群人。第二件事是这群人访问我们网站的习惯是什么样的。如何你希望了解更详细访问者属性，可以通过我们前面介绍的细分功能来完成。
2.2 解读受众群体报告中的关键指标
在受众群体报告中从很多维度为我们提供了大量与访问者相关的指标，在这部分报告中我认为主要应该关注三个指标。第一个是新访问者比率，第二个是唯一身份访问者与访问次数的比率，第三个是访问频次。为什么是这三个指标？我们来解释下这些指标的含义和关注他们的原因。
- 新访问者比率
流量对于网站的作用不言而喻。而流量是由访问者创造的。拥有更多的访问者，理论上就会有更多的流量产生。还记得我们之前的访问者模型吗？而访问者总量的增加需要不断新访问者的加入。因此，新访问者的比率是我们需要关注的指标。
- 唯一身份访问者与访问次数
但在实际的网站运营中，我们都知道，有了新的访问者流量确实会增加，但不会有显著增加，虽然访问者和流量成正比关系，但新访问者是需要付费购买的。并且很多新访问者在访问过网站一次以后就不再回来了。因此，我们需要一个指标来衡量访问者的质量。也就是访问者是否会再次访问网站。因此，我们需要关注唯一身份访问者与访问次数的比率。这个比率表示在固定的一段时间内，访问者回访的一个平均值。这个值越高，表示这段时间内访问者的回访次数越多。
- 访问频次
当然，这个唯一身份访问者和访问次数的比率是个平均值，我们前面介绍过，平均值无法给我们太多的洞察。也就是说，我们现在知道访问者的平均回访频率了，如何提高他们呢？因此，我们还需要进一步分析访问者回访频率的分布，这就是访问频次报告了。我们将访问频次高的访问者保持，并提高那些访问频次低的访问者。同时提高没两次访问的间隔时间。这样，在访问者固定的情况下，我们依然获得了大量的访问，而这是依靠提高访问者粘度提升的。因此流量的质量也不太需要担心。
前面说了一堆，有朋友可能会问。在受众分析部分，我只需要关注这三个指标比率就可以了吗？那其他的报告和指标都没有用了吗？不是这样的，其他的报告和指标也相当有用。但因为他们的指标和数据更加的具体和细碎，因此层级要低于这三个指标。那么，这些低层级的指标该如何来使用呢？我问你几个问题你就知道了。如果网站不支持访问者的浏览器，或者分辨率，访问者会再次回来访问吗？如果网站做了一个Flash广告，但访问者的Flash版本根本无法打开，访问者会来网站吗？答案是肯定不会的。因此，其他指标用于找出访问者浏览网站时的一些问题，以及对网站和页面设计的优化。下面我们来看下这些报告在网站优化和设计中带给我们的洞察。
2.3 受众群体报告带来的洞察
通过受众群体中的各类访问者属性报告，我们可以对网站和页面的设计进行验证，发现其中的问题并进行优化。下面是我按照这些属性报告整理出来的访问者技术画像。我们来看下网站和页面的设计是否满足了访问者的这些属性。
3， 流量来源类报告解读
第三个解读的报告是流量来源部分，流量来源报告部分汇集了访问者来到网站的各种途径。下面我们来看下流量来源部分揭示了哪些有价值的信息。
3.1 流量来源报告揭示的信息
流量来源报告部分主要从三个维度揭示了流量的信息。首先是流量的来源渠道。网站的流量是从哪些渠道获得的，哪些流量渠道贡献了主要的流量。第二个维度是流量的成本维度。简单的说也就是付费购买的流量和免费获取的流量，他们的比例如何。第三个维度是流量的质量如何。完成目标的流量比例有多少。
通过这三个维度我们可以了解网站流量的轮廓。首先，从流量来源渠道中我们可以发现网站流量的构成以及流量获取的广度。流量报告部分将网站所有的流量渠道分为四大类，分别是直接访问，引介访问，搜索访问和广告系列。而这里面每一类流量渠道都代表了一种访问者寻找信息的方式。直接流量表示访问者以及记住或收藏了你的网站。社交媒体的流量表面访问者愿意经常提起你的网站或内容。引介流量表示有很多的网站愿意免费的推荐你的网站。而引介网站的数量多少又直接表示了你的网站在互联网中受欢迎的程度。
在成本维度中流量来源报告将网站的流量分为两大部分，分别是付费流量和免费流量。我们也可以理解为是可控流量与不可控流量。为什么这么说呢？因为免费流量通常要依靠外界因素，例如访问者的行为，搜索引擎算法，等等。我们只能影响这部分流量，但不能完全控制。而付费流量在这方面则比较可控。对于广告流量只有我们花钱，就能立刻看到流量。那么我们可以从成本维度中发现哪些信息呢？
我们可以通过成本维度发现网站流量的健康程度。通常来说，网站中免费流量的比率应该大于60%，而这些免费流量的范围大致包括：直接流量，自然搜索流量和引介流量。也就是说，网站不应该靠烧钱活着。付费流量可以作为获取新访问者的一种途径，但我们应该尽量减少付费流量的比例，并将付费流量转化为免费流量。
流量报告中的第三个维度在报告中，每一个流量报告中都会包含有一系列衡量质量的指标。例如每次访问浏览量，停留时间和跳出率。如果我们对网站设置了目标或者追踪了电子商务交易。还会有目标转化率和交易量等指标。这些与访问量指标共同构成了第三个维度，流量的质与量的维度。他告诉我们每个流量渠道为我们带来了多少的流量，同时也告诉我们这些流量是否符合网站的要求。而对于付费购买的流量则可以直接反应我们的营销活动是否达到了预期的效果。
3.2 解读流量来源报告中的关键指标
在流量报告部分，大部分的报告都提供了两类指标，一类是衡量量的指标，比如：访问次数。一类是衡量质的指标，比如：每次访问浏览页面，停留时间，跳出率，转化率等等。而我们在流量报告部分也主要关注这两类的指标。
首先关注的关键指标是访问次数与跳出率。这一对儿质量指标用来衡量流量与网站内容的匹配度。也就是说，哪些流量渠道与网站的内容匹配度之间存在问题。其次，我们关注的是刨除跳出的访问以外，各渠道非跳出访问在网站中的电子商务转化率。也就是说，在没有跳出的访问次数中，哪些流量渠道带来的购买力更高一些。
和前面的受众群体部分一样，这两组质与量的指标是我们最关注的指标。而报告中其他质与量的指标和搜索引擎优化以及社交指标则都是为这两个目标服务的。他们或许是为了增加渠道的流量，比如搜索引擎优化中的关键词查询次数，或者是点击率。以及Adwords中的排名位置，时段等等。而有些则是为了提高流量质量，比如每次访问浏览页数，停留时间，注册转化率等等。因此，这些指标属于下一级的指标。
3.3 流量来源报告带来的洞察
对于流量来源报告中关注的指标，我们使用Google Analytics自带的动态图标功能，将他们在质与量中的表现分别绘制到象限图中。按照流量各自的表现，我们可以进行一次流量质与量的分析。
- 第1象限的流量：质高量高 这是网站的核心流量，对于这部分流量保持即可。优化方向：降低获取流量的成本。
- 第2象限的流量：质高量低 这部分流量是网站的忠诚用户，它们有很高的质，但数量较少。优化方向：提高这部分流量的数量。
- 第3象限的流量：量低质低，我们可以直接砍掉这部分流量吗？我们后面进行说明。
- 第4象限的流量：量高质低，对于这部分流量要提高质。如何提高这部分流量质量呢？我们使用细分的方法。
同时，我们还可以针对某一类流量按时间维度看下这部分流量变化的轨迹。
4，内容类报告解读
第三部分是内容类报告，在内容类报告里汇集了所有与网站内容相关的信息。
4.1内容类报告揭示的信息
内容报告部分向我们揭示了网站中不同页面，和功能的表现。哪些内容最受访问者欢迎？哪些事件最受访问者欢迎？有多少访问者会使用站内搜索功能？从这些信息中，我们可以发现，访问者经常从哪里开始访问网站，他们使用哪些方法寻找信息，又是从哪里离开了网站。这些发现串联在一起就是一条访问者在网站中的浏览路径。要有效的衡量访问者的这条访问路径，我们需要几个关键的指标进行衡量。
4.2 解读内容报告中的关键指标
在内容报告部分，我建议主要关注三类关键指标来衡量网站的内容和导航。他们分别是浏览量和退出率，页面点击热区图和页面目标价值。为什么是这三类指标呢？首先我们不希望访问者离开我们的网站，第二我们希望访问者在网站中按照我们的逻辑来浏览页面。最后，我们希望访问者能完成购买目标。而这三个关键指标则能完全衡量在这三种情况下网站页面的表现。下面我们逐一来说明下。
- 浏览量和退出率
首先是页面浏览量和退出率，在谈到退出率这个指标时我们需要先来了解一下网站的架构和页面分类。因为，无论对于任何一个网站来说，无论你的内容多么的吸引人，访问者最后都是要离开网站的。因此，单纯的分析网站页面的退出率是没有意义的，也无法有效衡量页面的表现。而我们在使用退出率是在一个大的前提下进行的。就是先对网站中的页面进行分类。那么如何对网站的内容进行分类呢？
通常情况下，一个网站的页面可以被简单的分为三大类。分别是导航类页面，功能类页面和内容类页面。例如：网站的首页就是一个典型的导航类页面。在这类页面中没有实质性的内容，而是由很多的链接入口组成。导航类页面的作用就是将访问者迅速引导到指定的页面中。时间越短越好。第二类页面是功能类页面，例如：注册流程，商品列表筛选，站内搜索和购物车等页面都属于功能类页面。功能类页面的作用就是按照访问者的要求完成特定的任务。如注册流程，提供搜索结果，完成交易付款等等。第三类页面是内容类页面。例如商品详情页。这类页面中显示了网站的核心内容，是需要访问者花时间来浏览的。
在了解了网站页面分类后，我们再来看退出率指标。很明显，最好的结果是网站中所有的访问者都从交易付款完成页面退出。当然这不太可能，那么从内容页退出我们也能接受。而当访问者从导航类页面或功能类页面退出时，都明显的表明了这些页面中存在问题。因此，我们使用退出率指标来衡量这两类页面的表现。同时，我们以浏览量作为权重指标，则更能找出存在较大问题的页面。
- 页面目标价值
第二个需要关注的是页面价值指标。页面价值指标在所有页面报告的最右侧。价值指标衡量了不同页面对于目标转化所贡献的价值。这个指标的值越高，说明页面在网站的转化过程中越重要。我们要做的就是剔除网站的首页和目标完成页。然后对价值指标进行由低到高的排序，找出价值最低的页面进行深入的导航和点击路径分析。然后再对价值指标由高到低排序，找出其中的错误页面，例如：搜索无结果页面，404页面，登录失败页面和支付失败页面等等。并对这些页面前一步的流程进行优化。
- 页面点击热区图
第三个需要关注的核心指标是导航类页面和功能类页面的点击热区图。当然，你也可以使用导航分析或者路径分析来做这个工作。这个工作主要用来查看访问者在导航类页面和功能类页面中是否安装产品预设的逻辑进行操作。是否有一些没有被发现的习惯或行为。对于访问者在导航页的点击哪些是正确的，哪些是有问题的。以及在功能类页面的操作行为。我们可以很快发现一些问题，比如在流程页面中重复的点击或页面浏览，又或者返回上一步的操作都是存在问题的行为。当然，更多更准确的行为分析还需要产品设计阶段的PRD来进行参考。
4.3内容报告带来的洞察
通过我们前面关注的指标可以发现，内容类报告主要带给我们的洞察有这么几方面。
第一， 快速通过退出率指标发现网站整体结构中最薄弱的页面环境。也就是访问者退出的页面。
第二， 通过对访问者页面的点击行为和路径进行分析可以快速验证并优化我们之前在产品设计中的逻辑。并且有切实的数据来支持页面的优化和网站产品的改版。
第三， 通过页面价值报告可以快速的发现网站中最有价值的页面和最缺乏价值的页面。
5 ，转化类报告解读
标准报告中的最后一部分是转化类报告，转化类报告分为三部分，分别是目标，电子商务和多渠道路径。目标和电子商务都属于网站的转化。而多渠道路径则说明了访问者是如果通过不同的方法访问网站，最终完成转化的。下面我们来看下转化类报告揭示的信息。
5.1 转化报告揭示的信息
前面内容部分我们介绍过，注册，购买等这些页面都属于功能类页面，而这些也是网站中的一个目标，因此你可以理解为转化报告是对网站中关键功能类页面的分析。同样，转化类报告中主要揭示的信息也是这些关键的功能类页面的表现。例如注册流程是否合理，购买流程中是否存在错误等等。下面我们列举了转化类报告向我们揭示的三类主要的信息。
第一， 访问者是否完成了网站中的各类目标？如何没有完成，他们在哪里放弃了这些目标，并且随后他们去了哪里？
第二， 访问者完成的这些目标可以为网站带来多少货币价值？
第三， 不同的流量来源渠道在访问者完成转化或购买之前都起了哪些作用？
对于以上的三类问题，我们使用几个关键指标进行衡量。
5.2 解读转化报告中的关键指标
在转化类报告中，我们主要关注三类指标，首先是转化率指标，第二类是针对电商的交易类指标，第三是辅助转化类指标。为什么关注这三类指标，因为他与我们的分析目的相关。无论是普通网站还是电商网站，最终的目的都是希望访问者完成转化或购买。
- 步骤转化率与流失率
首先我们关注的是访问者完成不同目标时的步骤转化率与流失率。这里既包括电商类目标，也包括注册，评论等非电商类目标。步骤转化率与流失率用来衡量这些转化渠道每一步的效率。并找出步骤中可能存在的问题。
- 交易前消耗天数和访问次数
第二个关注的目标是交易前消耗的天数和访问次数。这个关注这个目标的原因主要是为了与我们在受众群体中关注的目标配合使用。我们在之前为了提高流量，选择使用增加访问者的回访频率，但这个不是无限制的，究竟回访频率和间隔时间多少算是合理呢，答案就在电商报告的交易前消耗天数和访问次数里。
- 辅助转化次数与最终转化次数
第三个关注的指标是辅助转化次数与最终转化次数报告。关注这个报告是为了在流量来源类报告时做决策的一个补充信息。还记得前面第三象限那部分流量吗？流量大，但转化低。这里我们可以对照下这部分流量是否进行了辅助转化，如果没有进行辅助转化，就可以考虑放弃这些渠道来源了。
5.3转化报告带来的洞察
转化报告带来最主要的洞察有两个方面，第一个方面是如何利用转化数据来优化我们的转化渠道，找出转化渠道中存在问题的页面并进行测试和改进。第二个方面是对流量策略的洞察，不同的流量渠道在访问者的转化过程中起到那什么作用？我们如何指定营销策略，分配广告预算来购买网站流量。
6 ，回顾网站分析模型
最后我们再来回顾一下前面提到的网站分析金字塔模型与Google Analytics结构的关系。以及每一个部分中Google Analytics报告为我们揭示的内容和需要我们关注的指标。
参考：