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Google Analytics 疑難雜症大解惑(2版):讓你恍然大悟的37個必備祕訣(2020年最新版)

Google Analytics 疑難雜症大解惑(2版):讓你恍然大悟的37個必備祕訣(2020年最新版)

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內容簡介

  新版與Google同步更新至2020年GA最新版本,最新、最正確的GA操作寶典就是這本!
  苦心經營網站卻總是看不到成效?自學GA卻好像處處碰壁?
  難道,只能下重本外包給行銷公司?不!老師一本把你教到會!

  1.國內最詳盡的Google Analytics操作寶典
  2.完整收納從基礎操作開始到進階實務應用可能會遇到的所有問題
  3.貼心輔以豐富全彩的圖表搭配實際操演畫面,step by step教學讓你學習不卡卡。

  Google Analytics上市已經15年,為現今網站流量分析的必備工具,卻仍有數以萬計的使用者尚未掌握竅門,僅觸及皮毛……

  想要我的一臂之力嗎?想要的話可以全部給你,來吧!我把必備的秘訣都放在這裡了!

  本書系統化的整理Google Analytics重要的進階功能,分為運作釐清篇、名詞比較篇、功能操作篇、報表解讀篇及外部整合篇,每一篇內容皆囊括使用GA時可能遇到的疑難雜症,透過解釋、分析與步驟化的實務操作幫你一一解惑,看完這本書你會發現,原來GA比你想像的更強大、更好用。

  學好Google Analytics,看這本書,就對了!
  >如何操作GA與GATC追蹤碼?維度 (dimension)和指標 (metric)是什麼?。
  >如何使用篩選器和自訂報表來讓流量數據更有意義?
  >如何從效期價值評估做出有效率的商業決策?
  >如何將GA獲取的數據資料在R語言或Python上做更進階的分析?
 
 

作者介紹

作者簡介

曾瀚平(Han-Ping Tzen)


  現任
  國立中央大學資訊管理所研究生

  經歷
  科技部專題計畫研究助理
  著作:《指尖下的大數據:運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》

鄭江宇(Chiang-Yu,Cheng)

  現任
  東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授
  台北科技大學工管系兼任助理教授
  台灣金融研訓院遴選菁英講座

  著作:《成為大數據電子商務人才的第一本書》、《流量分析與考題大揭秘:Google Analytics》、《指尖下的大數據:運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》、《掌握行銷新趨勢你不可不知的Google Analytics》。
 
 

目錄

壹、 運作釐清篇
祕訣1. GA如何運作呢?
祕訣2. GA可應用於哪些場域且如何嵌入GATC呢?
祕訣3. GATC應如何解讀?
祕訣4. 如何讓多組GATC植入同一個網站呢?
祕訣5. 如何確認GATC是否正常運作?
祕訣6. 如何設定GATC網站速度採樣率 & 網站速度的重要性?
祕訣7. GA如何辨識新舊訪客?
祕訣8. GA有哪些相關的API?
祕訣9. GA如何得知訪客性別年齡以及興趣?
祕訣10. 站內式分析與站外式分析工具的運作有何不同?

貳、 名詞比較篇
祕訣11. 維度 VS. 指標
祕訣12. 使用者人數、工作階段、瀏覽量
祕訣13. 跳出率 VS. 離開率
祕訣14. 來源 VS.媒介
祕訣15. 平均網頁停留時間 VS.平均工作階段時間長度

參、 功能操作篇
祕訣16. 篩選器
祕訣17. 事件追蹤
祕訣18. 實驗
祕訣19. 目標
祕訣20. 網頁活動分析
祕訣21. 區隔
祕訣22. 電子商務追蹤
祕訣23. 內容分組
祕訣24. 自訂快訊
祕訣25. 歸屬模式分析
祕訣26. 自定維度與指標
祕訣27. 自訂報表

肆、 報表解讀篇
祕訣28. 效期價值報表怎麼看?
祕訣29. 同類群組分析報表怎麼看?
祕訣30. 工作階段品質報表怎麼看?
祕訣31. 基準化報表怎麼看?
祕訣32. 流程報表怎麼看?
祕訣33. not set?
祕訣34. not provided?

伍、 外部整合篇
祕訣35. 如何透過R取得GA資料?
祕訣36. 如何透過Python取得GA資料?
祕訣37. 如何透過Google Data Studio使用GA資料?

陸、 結語

 
 



  首先感謝廣大讀者們對於第一版《Google Analytics疑難雜症大解惑》 的支持與肯定,本次改版目的在於呼應Google Analytics系統畫面與功能改版,以便確保讀者在書籍上所看到的內容能夠盡可能與系統畫面一致。

  Google Analytics是一項具備簡易操作介面與多樣化圖形化報表的流量分析工具,非常受到網站以及行動應用程式經營者們的依賴,再加上Google Analytics能夠與其他第三方工具 (如微軟Power BI) 或Google旗下工具 (如Google Ads) 相互串連,使得數據分析師更能夠展現無縫接軌的一體化報表。

  很遺憾地,在預設情況下一般用戶僅能夠使用約40%的Google Analytics基礎功能。其餘的進階功能仍仰賴使用者以手動方式進行開啟或設定,因此本書撰寫初衷便是傳達許多Google Analytics進階功能設定的技巧,甚至是提供多種疑難雜症問題的解析。 書中規劃「運作釐清篇」、「名詞比較篇」、「功能操作篇」、「報表解讀篇」以及「外部整合篇」等五大主題,每一位讀者都可以訂定自己的學習路徑,若遇到概念上銜接的問題,本書也會引導讀者回頭檢視其他章節內容。此外,本書使用淺顯易懂的文字和情境模擬描述,再搭配操作步驟畫面截圖,詳細帶領讀者進行一連串的 GA 進階學習。如果自己想要使Google Analytics分析能力更上一層樓,那麼千萬別錯過本書精彩的內容。

  最後,提醒各位讀者縱然筆者竭盡所能欲呈現最新穎的操作內容與方式,但礙於 Google Analytics 改版頻繁,難免會出現截圖畫面與實際操作畫面不一致的情形,再請各位讀者給予指教與包容,另外也非常期待讀者給予回饋以及意見,教學相長之餘,也造就本書內容更加完備及嚴謹。
 
 

詳細資料

  • ISBN:9789577638540
  • 叢書系列:博雅科普
  • 規格:平裝 / 372頁 / 17 x 23 x 1.86 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 2版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

GA的運作
 
GA運作過程可視為一種循環,它由四大環節所組成,依序為: 數據蒐集 (Collecting)、條件配置 (Allocating)、資料處理 (Processing) 以及資料呈現 (Reporting),一旦啟動了GA,它就會依照這個循環不停地運作,如圖1-1所示。
 
圖1-1、GA運作循環
 
數據蒐集 (Collecting)
 
GA運作的起始為「數據蒐集」,想透過GA紀錄訪客在網站或APP中留下的行為足跡,首先得建立「GA伺服器」與「側錄網站或APP」之間的橋樑,使得兩者之間的流量資料得以互通有無。不過在我們建立這座橋樑之前必須先進行一些前置作業,也就是建立一個新的GA帳戶。讀者可在搜尋引擎輸入「Google Analytics」後點選圖1-2框線處的搜尋結果,或是直接輸入網址「https://www.google.com.tw/analytics/」亦可來到GA分析平台的入口。
 
圖1-2、進入GA官方網站首頁
 
接下來請點選圖1-3紅色箭頭處的「建立帳戶」,這裡必須使用Gmail帳戶,幾乎所有Google旗下軟體都是以Gmail帳號當作登入帳號。
 
圖1-3、GA分析平台登入處
 
登入Gmail帳戶後,請點選圖1-4框線處的「註冊」以便申請一個新的GA帳戶。從這個步驟我們便可觀察到Gmail帳戶並非等同於GA帳戶,只不過GA帳戶是透過Gmail帳戶進行申請。
 
圖1-4、註冊新GA帳戶
 
首先請在圖1-5框線①處選取GA分析標的為「網站」或是「行動應用程式」。接著在框線②處自行定義帳戶名稱。若分析標的選擇「網站」,需在框線③處定義網站名稱,但若分析標的選擇「行動應用程式」,此處則改為定義行動應用程式名稱。

會員評鑑

5
1人評分
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1則書評
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立即評分
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5.0
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2021/12/17
劇透警告
在網站營運成效分析的領域,Google Analytics已經業界公認的標準工具,不過此工具雖然背後的技術含金量不低,但訴求的使用者主要為負責網站商業營運的產品、行銷人員,因此即使是網頁程式開發者,也不是每個人都有機會接觸到這個數字味很重的平台。專業分工的好處讓每個人能專心投入手上的工作,程式人員不用額外操心研究GA平台。但缺點容易浮現在網頁開發者無法正確地瞭解程式功能的具體成效,建立良好的A/B測試思維。更有可能因為產品、行銷人員對程式技術的陌生,不知道如何跟程式人員溝通,去實踐許多GA能提供的機制,讓網站成效更容易呈現。以網站經營為主的企業,特別是電子商務公司,如能提早讓員工(特別是產品、行銷和程式開發人員)建立GA使用的基礎知識,將會減少團隊間的溝通成本,進而增進網站的優化效率。

本書重點知識繁多,整理精要如下:

讓GA可以對側錄網站進行流量資料搜集的前題是埋入一小片段的JavaScript,全名是GATC(Google Analytics Tracking Code)。目前又分成兩個版本,一是目前普及率最高的analytics.js,另一個是新版本的gtag.js。說穿了,GA是利用瀏覽器的Cookie機制來記錄與傳送追蹤資料,在沒有實作Cookie的手機APP環境,GA只能改用GA函式庫來讓使用者自行傳遞資料。不是APP也非網站的可連線裝置(像自販機、E-Mail),GA也提供了一種使用量測量協定(Measurement Protocol)來滿足流量追蹤的需求。

免費版的GA在目標追蹤、自訂維度和自訂指標上都有20個額度的上限,付費版的GA才沒有使用額度的限制。不過可以藉由在同一個網站中埋入一組以上的GATC來將流量導向多個GA追蹤ID,每個ID都擁有20個額度。

Cookie也是GA用來辨識新舊訪客的機制,GA會利用三種Cookie來追蹤訪客行為。
1._ga cookie:用來辨識不同訪客,每兩年更新一次。
2._gat cookie:用來讀取JavaScript函式庫,加快網頁回應速度。
3._gid cookie:用來辨識相同或不同訪客在不同頁面上的行為。

其中_ga cookie的編碼內容,會對初次進站的訪客給予一組唯一客戶代號,再加上初進訪客造訪的時間戳記,組合成足以辨識新舊訪客的客戶ID(Client ID)。也由於是此機制是透過瀏覽器的Cookie實作,因此在下列的情況時,新舊訪客的判斷將會失準。
1.訪客用不同裝置造訪。
2.訪客用不同瀏覽器造訪。
3.訪客清除Cookie後造訪。
4.訪客使用無痕模式造訪。
5.訪客離初次造訪時間已間隔兩年(_ga超過期限)。

使用GA時第一個挑戰就是要面對一些新名詞,如果沒能搞懂這些名詞背後的意義,那肯定是無法正確解讀GA。「維度」和「指標」是最核心的兩個觀念,維度(Dimension)是分析時要區隔的屬性或分類,像裝置類別、瀏覽器名稱、網頁網址名稱、年紀、性別、地區等,非數值型的標籤。指標(Metric)則是我們真正關心的數值資料,像是工作階段數、平均工作階段時間長度、跳出率、轉換率。藉由不同的維度和指標排列組合,就足以讓使用者從各個不同角度切入、檢視網站的經營成效。

「使用者人數(User)」、「工作階段(Session)」和「瀏覽量(Pageview)」已經是評定網站成效的公認指標。
1.使用者是「不重複訪客數」,可進一步拆分成「新訪客」和「回頭訪客」。但在報表上常常出現「新訪客+回頭訪客」不等於「使用者數」,這是因為在不重複訪客數的計算時間區間內,訪客可能同時有新訪客和回頭訪客的身份。同理,依單日計算的使用者數加總起來也會不等於指定日期範圍的使用者數。
2.工作階段數也就是HTTP中定義的Session數,也可以簡稱為造訪數,逾時時間為30分鐘(可以在「工作階段設定」自行調整時長),所以在30分鐘內的所有瀏覽行為都算在同一個工作階段。在GA統計上又多了一條跨日限制,只要跨日便視為新的工作階段。舉例來說使用者在23:58進到網站遊逛到隔日的01:08,則這兩天都各計有一次的工作階段數。另外由不同來源進入到網站時,也被拆分成不同的工作階段(例如:直接進站、由FB廣告進入、搜尋引擎導入...),而各自計算次數。
3.瀏覽量是最容易虛胖的指標,只要網頁被開啟一次就會將計次加一。也因此GA有另一個「不重複瀏覽量(Unique Pageivew)」的指標,是指在單一工作階段中計算不重複的網頁瀏覽次數。

網站營運團隊最討厭的數字大概就是「跳出率」和「離開率」了吧,這兩項指標是如此重要,所以更需釐清他們的定義。
1.跳出率的公式是「單頁工作階段數/全部工作階段數」,計算單位為工作階段數。單頁工作階段是指使用者在單次造訪中,只瀏覽了一個頁面就離開(沒有後續的網頁瀏覽行為)。此指標可以用來找出使用者離開網站的關鍵頁面,讓團隊檢視網頁內容是否有修正的必要。在利用跳出率數字時,要一併考慮網頁性質,並且和「網頁停留時間」和「轉換率」等其它指標一同討論,才能正確地解讀此數字。
2.離開率的公式較為複雜,公式是「單頁為工作階段的最後一頁/單頁出現在工作階段的次數」,計算單位一樣是工作階段。離開率高的網頁,表示它已成為多數使用者在遊逛行為中的最後一頁,應該模擬使用者的瀏覽行為來檢視該頁是否存有問題。有些網頁性質本來就會產生出明顯偏高的離開率,像是購物車的最後一頁、內容網站中的文章等。因此在解讀離開率時,一樣要和網頁停留時間等其它數字一同評量,才能判斷該網頁是否有吸引到使用者。

對於導流到側錄網站的來源,也是非常需要關注的評量項目,它幫助經營團隊檢視各項投入的行銷資源是否有獲得回報。GA定義了與此相關的兩個名詞,「來源」和「媒介」。預設的「來源」有「direct(不透過媒介的自然流量)」和「google、yahoo...(各大網路平台)」。無法被歸屬到各大平台的流量來源,多半都被列為direct,包括下面的各種情況:
1.直接輸入網站網址。
2.點擊瀏覽器的書籤、我的最愛。
3.掃QR Code。
4.從離線文件(PDF、Word)中點擊連結。
5.從手機APP點擊網站連結。
6.從E-mail點擊網站連結。
7.從手機中的FB網站點擊連結。

也由於絕大多數的使用者行為都被歸到direct,因此GA另外有自訂來源的機制。預設的「媒介」有「none(無媒介)」、「organic(自然搜尋流量)」、「referral(推薦流量)」和「cpc(關鍵字廣告流量)」。藉由在導流連結中埋入GA的「utm_source」和「utm_medium」參數,相當輕鬆地就可以使用自訂來源和自訂媒介的功能。

因為HTTP的限制,網頁追蹤技術始終無法正確地得知使用者真正離開的時點。也因此GA的「平均網頁停留時間」和「平均工作階段時間長度」都和使用者實際操作時長不太一樣。
1.平均網頁停留時間是由「停留時間加總/(總造訪頁數-離站頁)」,最後離站頁所停留的時間無法被得知,也不計入除法的分母。
2.平均工作階段時間長度則是「網頁停留時間加總/工作階段總數」,工作階段總數的數字會受到「工作階段逾時時長」影響,不同的設定值變動幅度差異會很大。

除了基本的程式設定、名詞解說外,書中也說明了屬於GA進階功能的「篩選器(Filter)」、「事件追蹤」、「實驗」、「目標」、「網頁活動分析」、「區隔」、「電子商務追蹤」、「內容分組」、「自訂快訊」、「自訂維度和指標」、「自訂報表」和「歸因模式分析」。其中「歸因模式」會直接影響「網頁轉換次數」與「網頁轉換價值」的計算方法。GA提供下列數種歸因模式:
1.最終互動。
2.上次非直接造訪點擊模式。
3.對AdWords廣告的最終點擊模式。
4.最初互動模式。
5.線性。
6.時間衰退模式。
7.根據排名模式。

GA進階報表包括了「效期價值報表」、「同類群組分析報表」、「工作階段品質報表」、「基準化報表」和「流程報表」等。其中「使用者流程報表」是最直觀可以用來分析網頁成效的工具,透過它呈現出來流量流入和流量流出資訊,能確認地評估網頁上各超連結的重要性。最後,GA報表中常見的「not set」,依據查看的報表不同,也有不同的含義:
1.「目標對象」的not set,可能是使用者以無痕模式瀏覽網頁或是使用白牌手機。
2.「客戶開發」的not set,utm_source和utm_medium參數設定錯誤。
3.「轉換」的not set,使用者在完成最終目標前,並沒按照設定的步驟走完所有的前置目標路徑。

看完「Google Analytics 疑難雜症大解惑」,基本上已經對GA大致的功能有初步的瞭解,再回頭查閱網路上相關的GA技術文章,突然覺得豁然開朗,「Google Analytics 疑難雜症大解惑」確實是本讓人受益良多的好書。
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