整理：谷歌分析(Google Analytics)的流量计算真相以及怎么看待转化目标

笔者注：这是 郑海平的两篇博客 ，笔者进行了汇总整理，并改了一个自认为更合适的标题。谷歌分析可能是最好的免费流量分析工具，不仅提供了数据报表，而且还提供了各种目标、转化分析。但每款分析工具，都有倾向性，百度统计会让你觉得百度搜索推广和百度自然搜索的转化更高，谷歌也同样。

郑海平提示，当你的网站新客户访问占大多数的时候，谷歌分析的流量统计相对准确；当你的网站老客户访问达到一定比例，比如超过50%的时候，谷歌分析的倾向性可能会引发偏差，有的时候偏差可能会很大。

举个例子：一个客户可能通过谷歌关键词广告、谷歌自然搜索、外网链接或直接访问四种方式进入你的站点，并完成了一次转化。谷歌设定的规则，会将一部分直接访问或外网链接的功劳算到谷歌广告或自然搜索的头上。

在商言商，谷歌这么做当然是有理由的，起码统计的规则不是封闭的。但作为流量分析人员，需要注意这种偏差带来的影响。尤其是进入稳定期的电子商务网站，老客户的比例超过50%，更需要留意。

郑的文章同时也举了一个有意思的电商目标转化分析的例子：高转化率的某种推广模式可能实际效果差，地转化率的推广模式可能效果好。一切都在于你如何设定及看待目标的方式。有的时候为了得到更客观的结果，我们要设定多个目标来观测，得到更全面的数据，做出更靠谱的结论。参考阅读《转发整理：究竟哪种营销手段为B2C网站带来订单 》

以下为原文

在Google Analytics里，流量的来源可以分为四个大类：

第一类：市场投放活动（Campaigns）

这一类比较常见的是付费关键词即Adwords，如果是Adwords，你不用加码，GA也能非常好的识别出来。当然如果你给自己的某个外部投放加上码，GA也会认为它是一个投放活动。投放活动在GA所有流量来源里，优先级别是最高的。

第二类：自然搜索（Organic）

这个大家很理解，就是Google和Baidu等自然搜索引入的流量。它对于GA来说，优先级别与Adwords是一样的。

第三类：推介网站（Referral）

这一渠道的流量主要是指从其他网站点过来的链接，比如友情链接等，这类来源通常是免费的。这一来源的优先级别低于市场投放活动和自然搜索。

第四类：直接输入（Direct）

直接输入包括几个方面，一个是直接在地址里输入网站，第二个是利用收藏夹与标签，第三个是从桌面软件，比如从QQ，MSN等软件点过来的链接，第四个是如果无法判别流量来源的话，也会归入直接输入。这个来源的优先级是最低的，大家抢的都是这个流量。

前面提到，这四类流量来源的优先级别是不一样的，就是说如果一个访客如果先后从这四种来源中过来，会发生覆盖的情况。比如你今天先在google里 搜索来到网站abc.com，一个小时后，再直接输入abc.com，那么第二次访问的数据，还是会算成google搜索的流量，发生的转化也会这样算。

因为会发生覆盖，所以我们就很有必要了解在什么情况下会发生覆盖，在什么情况下不会发生覆盖。在了解这个规则之前，请先允许我介绍Google Analytics的几个时间设定：

1.Google Analytics的Cookie的有效时间是2年。就是说，如果你3年前来过网站，就算你电脑一直没重装过，也没删除过Cookie，GA都会认为你是新访客（谭砚耘注：此处是否有误，应该是旧访客？） 。

2.Google Analytics的Campaign Cookie的有效期是6个月。即如果5个月前，你是从免费关键词过来的，之后再也没回来过，那Google Analytics还记得你是从这儿来的，因此如果今天你直接输入abc.com，Google Analytics还会把你算成是从免费关键词进来的。

3.Google Analytics设定的一次访问与会话的有效期是30分钟，这30分钟是指你不发生浏览行为的情况下，一次会话将在30分钟后失效，如果你是超人一直浏览，那么则会在凌晨12点的时候失效。

下面即将介绍的优先级原则，都是在上面这三个时间范围内有效的。

对于这四类流量来源，Google Analytics是如下来定义规则的：

一、同一次访问内覆盖规则：

1.投放活动永远能覆盖别的渠道

2.自然搜索永远能覆盖别的渠道

3.推介网站永远覆盖不了别的渠道

4.直接输入永远覆盖不了别的渠道

二、对于访客回访时的覆盖规则：

1.投放活动永远能覆盖别的渠道

2.自然搜索永远能覆盖别的渠道

3.推介网站永远能覆盖别的渠道

4.直接输入永远覆盖不了别的渠道

举两个例子来说明一下前面的覆盖规则：

案例1: 假设你从来没到过abc.com，今天通过google自然搜索进入了abc.com,那么cookie就记录下来，你是通过自然搜索进来的。此时你在浏 览器内重新打开一个标签（前面那个还没关掉），还是用google搜索abc.com，这次则是通过付费cpc关键词点进了网站，那么这时cookie就 会被覆盖，记录下你是通过付费关键词进入网站的。再新开一个标签，你在浏览别的网站时无意间发现在cba.com上有一个abc.com的链接，然后又点 了过来（30分钟内），这个时候，覆盖没有发生，请注意：在同一次访问内，推介网站覆盖不了别的渠道。如果你还有兴趣打开一个标签页，然后直接输入 abc.com的话，GA就不会理会这件事情，因为直接输入的优先级是最低的。如果你此时做了一次转化（比如下了个订单），在GA里看到数据将会是：

案例2: 过了5天之后，你直接输入abc.com，然后再做了一次转化。此时GA里看到的数据会是：

记住：直接输入永远覆盖不了别的渠道。

案例3: 又过了5天，再次从cba.com点击到了abc.com，然后做了一次转化，此时，覆盖发生了，注意第二条的第3小点，在不同的访问内，推介网站永远能覆盖别的渠道：

案例4: 过了5个月以后，你直接输入abc.com进入网站，对不起，GA还当你是从cba.com过来的。

类似的案例大家可以自己尝试做一做，就会明白GA里的渠道数据到底是怎么一回事了。对于那些新访客比重很高的网站来说，这种覆盖逻辑能产生的差异很小，而如果网站的日均旧访客比例超过50%的话，对流量与转化的渠道划分就会产生较大的影响。

．．在第一篇中讨论了流量是怎么算出来的 ，接下来，我们要开始第二步的工作：了解流量的质量、主要行为以及对电子商务的价值所在。

在这个当中，最重要的就是研究各渠道流量的两个方面：

一、各渠道流量的主要行为

二、各渠道流量的转化情况

．．对于电子商务网站而言，最终的目标是转化，也就是生成订单。然而目标跟行为是有区别的，行为是目标的基础，也是我们提升最终转化率的起点。之前我曾经在一篇文章中提到过（边看边想之二：B2C电子商务网站用户体验的重点 ），电子商务最重要的行为路径与模式是什么？概括一下，主要为三个页面一个流程。

三个页面：

首页　（流量最大着陆页也属于广义的首页）列表页　（包括导筛选的列表页与搜索产生的列表页）产品详细页

一个流程：

结账流程（即从加入购物车到最后提交订单的流程）

．．接下要怎么做，似乎就简单许多了。

．．在Google Analytics中，为了方便追踪网站上特定的行为，提供了自定义Goal的做法。大家可以在官方帮助文档中找到，也可以看蓝鲸同学的Blog 。

．．以我为某电子商务网站设定的Goal为例，大家可以看到渠道流量数据与Goal结合之后能发挥的作用。

 ．．上图就是我设置的一系列Goal，由于每个公司的业务不同，有些细节方面的体现也不同，比如在这里，我省略了首页与列表页的目标，大家可以根据各自的情况加上首页与列表页的目标设置。

．．看完这个一系列的目标值（注: Google Analytics的目标值为Visits值），我相信大家对于购物流程中主要的情况有了一个大概的了解，比如可以看到浏览产品详细页之后加入购物车的比 率为7.25%，从购物车到最后提交订单的比率为28.3%，看完产品详细页之后整体的访问转化率为2.0%。

．．接下来，我们可以开始研究各个渠道的质量与行为。

．．到Traffic Source->All Traffic Source菜单，我们会发现，其实Google Analytics为我们准备了一个非常好的报表。

．．在上面的图中，我们可以看到几个主要 渠道来源的访问量，平均访问页数，平均网站停留时间，跳出率等等。这些数据可以告诉我们一些东西，比如来自Google Product Search的跳出率很高，停留时间也很短，单次访问的平均页数也很低，似乎这个渠道不太好；再来看直接输入这个渠道，平均访问页数达到了6页以上，跳出 率也只有35%，停留时间更是达到了6分多钟，看起来这个来源渠道的质量不错。但这仅仅只是猜测，事实真的是这样么？

．．请注意上图的顶部，有一系列的标签Goal Set，里面就是我们前面定义的那一系列目标，让我们来看看各个来源访客的目标情况：

．．情况发生了变化，前面我们判断的从 Google Product Search过来的流量质量似乎不太好，然后却发现这些访客到达产品详细页的比率非常高，这样看来，这个渠道的流量应该还不错（废话，从产品搜索过来的， 当然直接到产品页了，比率能不高么，此处只是举例说明^_^）；而直接输入的流量到达产品详细页的比率反而很低。看起来，直接输入流量的质量并不太好。事 实真的是这样么？

．．情况又发生了逆转，虽然从 Google Product Search过来的流量浏览产品的比率很高，然后加入购物车的比例却并没有直接输入流量的三倍，而有购买意愿的访客（Step 4, Step 5, Step 6）则更是低了很多，看来从产品搜索过来的访客，并不是购物意愿最强烈的。

．．我们再来看最后一组目标，这个时候，你就可以判断最终的转化率了，比如说排名第三的比价引擎，干脆转化率为0了。

．．了解这些信息，对于我们有什么帮助呢，毕竟，光有数据是没用的，我们还要有action：

．．一、我们发现用户在填写送货信息到填写支付信息这一步流失率很高，而填写支付信息到下一步确认订单的流失率则较低，而对于电子商务而言，这两个步骤基本是处于类似的地位，因此我们十分有必要检查一下填写送货信息的用户体验是否很糟。

．．二、我们还可以发现从Google Product Search过来的访客，加入购物车的比率并不低，但最后为什么放弃购物了呢？如果是产品价格的原因，我们需要对这部分人做更多的优惠。从 Shopzilla比价引擎过来的，一般是受低价的吸引而来，但是加入购物车的意愿却很低，那么我们就要去检查下在Shopzilla投放的产品描述是否 与站内的产品描述是一致的。等等。

．．三、除了可以做上述方面的工作之外，我们还可以根据不同渠道的转化情况，来安排我们的投放预算。

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作者: 谭砚耘@用户体验与可用性设计-科研笔记

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