Google Analytics是我们熟悉的网站分析工具,具有简洁实用的网站分析功能。通过对网页加入名为“ga.js”的javascript的脚本,我们可以了解整个网站的流量(traffic),流量的来源(traffic source)以及每个页面(content)的质量。因此,GA的最常用的三个报告,也就是“Visitor”——即Traffic,“Traffic Source”和“Content”。
其中,Traffic Source这个报告能够告诉我们——网站的流量都来自于何处,是Search Engine(搜索引擎),或是Referring Sites(具体的其他网站),还是Direct Traffic(直接通过地址栏输入或是从点击收藏夹网址而来的流量),以及它们贡献流量的质量如何(通过给出的Time on Site和PV / V,以及其他ROI数据实现)。不过,如果你为你的网站投放了广告(Banner或者Textlink),想要进一步了解具体的每个广告带来的流量质量如何,这个Traffic Source的报告就可能帮不到你了,因为你会发现:Traffic Source的最细分的级别是Referring Sites,即哪些网站或是搜索引擎为你贡献了流量,但却无法细分到具体的广告,是的,在你的报告上看不到。
那么,是不是我们就毫无办法了呢?事实上,Google早已经(其实也就是去年)注意到这个需求,而且已经给出了一个非常棒的解决方案,使Traffic Source报告能够给提供进一步细分的流量来源报告,这对我们深究网站流量来源,尤其是深究不同广告的流量及流量质量具有决定性的帮助。
Google提供的这个解决方案叫做Link Tag,它通过两步实现,非常简单,我建议从未了解过的朋友们看了这篇文章后就立即动手试一试,你会发现你的Google Analytics Traffic Source 报告立即变得sexy了。
STEP 0 1 给网站加入基础代码
第一步是给你的网站加入Google Analytics的最基本的Tracking Code,就是我们要监测网站时必须加的那个Code,如图1所示。唯一要注意的是,一定得是新版的ga.js的那个tag。——你一定会说:这第一步简直是废话,如果没有页面的Tracking Code,那根本连页面都监测不到——是的,没错,你是对的。但我仍然写下这一步的原因是告诉大家,Link Tag要想发挥功能,首先必须保证流量来源指向的网站是被Google Analytics监测的。首先网站要被Google Analytics,然后才能有Link Tag。如果网站已经加好了code被Google Analytics监测了,这一步一定要略过:) 。
图1:先加入ga.js code给网站建立Google Analytics的racking(监测)
STEP 02 建立Link Tag
第二步是给你想要细分的Traffic Source建立Link Tag。这是关键一步,可以分解为几个具体的内容:
(1)请先了解Link Tag是什么。说出来你不信,但就是这么简单——Link Tag跟刚才提到的ga.js code完全不同,它不过是给一个URL后面加上了一些参数而已。例如一个典型的Link Tag:http://www.chinawebanalytics.cn/home.html?utm_source=sina&utm_medium=banner&utm_content=linktag&utm_campaign=IloveWA
(2)大家可以清楚的看到,上面的这个Link Tag实际上就是一个URL,但后面带上了一些“utm”的参数;
(3)这个带了参数的URL将作为网站实际的流量来源(主要是广告)的链出URL。例如,我在新浪上做了一个广告,广告内容是介绍Link Tag的好处,广告链接到的地址(即链出URL)是我的博客:http://www.chinawebanalytics.cn,为了让我了解这个广告带来的流量大小和质量,我必须要把这个广告上最初的链出URL加上Link Tag,即把http://www.chinawebanalytics.cn改为加了Link Tag的新URL:http://www.chinawebanalytics.cn/home.html?utm_source=sina&utm_medium=banner&utm_content=linktag&utm_campaign=IloveWA
(4)你一定会问我,上面那个URL的“?”之后的参数都是什么?你可以把“?”之后的参数理解为广告的名字,即为每个广告起的Google Analytics能够识别的名字。其中:
utm的意思是“Urchin Traffic Monitor”的简写;不了解它没关系 :) ;
utm_source指广告所处的网站位置,“=”后面的名字你自己起,如果是新浪,还是用sina较好,如果是搜狐,就用sohu吧!注意不能用汉语字符;
utm_medium指广告的具体形式,“=”后面的名字同样你自己起,如果是通栏,就起名“Leaderboard”吧,如果是对联广告,就用“Biskyscraper”吧!——约定俗成。当然,你自己认识的名字就行;
utm_content指广告的具体内容,因为可能你有几个不同内容的广告版本——根据不同内容自己起个名字就行;
utm_campaign指你投放广告的这次营销活动的名称。什么?不要告诉我投放广告的营销活动连个名字或者代号都没有!
看完了上面的这几条,请大家一定点击这个链接:http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?answer=55578&hl=en,一切一目了然!
(5)当你做好了加入Link Tag的URL,别忘记把它们加到对应的广告文件(行话是“广告物料”)中去,记住一定不要张冠李戴造成统计分析的错误。
是不是很简单?加完了之后,你要做的事情是找到Traffic Source报告中的Campaign子报告,然后看看发生了什么变化。你能看到从图2到图3的变化就是你的报告中会发生的——此前Campaign子报告所有的项目都是“(not set)”,但现在Campaign报告出现了你加的utm_campaign的具体名字 。
图2:加入Link Tag之前的报告情况
图3:加入Link Tag之后,Campaign子报告的项目发生了变化!你在Link Tag里加的名字出现了!
不仅如此,你还应该点击图4中的上面的红框中的“segment”下拉条,在下面的红框中间点击其他项目,看看会有什么发现?
图4:试试segment下拉条,看看还能有什么新的发现!
用这个方法,Google Analytics实现了对你的不同类型广告(或者其他流量来源)的监测,而你,则能够更深入的了解,具体哪个source(是新浪还是搜狐,还是其他的网站上的广告)带来了更好的流量,或是哪种形式的广告(是Leaderboard,还是PIP,还是普通banner,还是skyscraper)更有效果,或是哪个campaign(营销活动)的广告,更加让你满意。
不过,我要最后提醒的是,不要把Google Analytics 的这个功能和AllYes或是Double Click等工具提供的广告监测功能相混淆。Link Tag提供的是广告点击后,与这个广告相关的网站访问流量数据,而Allyes或Double click提供的则是广告本身的Impression和Click数据,Google Analytics和它们是配合的,但不能互换。
快试试吧!我写的虽然已经不少,但实际上可能仍然让你意犹未尽。如果有什么问题,或是有什么心得,在下面的留言区给我留言吧!我真的非常非常急切的想要听到你们的声音!
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