邵珠庆の日记 生命只有一次,你可以用它来做很多伟大的事情–Make the world a little better and easier


1510月/12

Google Analytics 添加自定义社交媒体

发布在 邵珠庆

从网上找了很多资料来实现 自定义社交媒体名称,没有找到合适的方法,具体的参考文档请见以下URL

https://developers.google.com/analytics/devguides/socialdata/

Resources

The following resources will help you syndicate your Activity Stream to the Google Analytics social data hub.

  • Overview—Information about the social data hub and the basics of Activity Streams and the PubSubHubbub protocol.
  • Getting Started—The Getting Started section describes the required Activity Stream format you’ll need to follow and how to deliver new activities via the PubSubHubbub protocol.
  • Sign Up— The form is used to collect your company and contact details and to verify that you’ve met all of the requirements.

社会数据中心 - 注册

在您注册作为一种社会数据提供:

  • 检查的资格要求,并确认你合法拥有的和/或可共享的社会数据,你打算发送到谷歌。
  • 审查和遵守活动流的要求,
  • 审查和了解如何提供您的活动通过PSHB流。

我们收到您的申请后,我们会检讨,并联系您的详细信息,如果必要的。您应该会听到我们在一个星期内提交申请。经批准后,您就可以提供一个密钥和一个虚拟的发布终点。

Activity Stream Requirements

The social data hub expects an Atom/RSS Activity Stream feed of global activities from your social network/platform.

The following information must be present within every Activity Stream update:

  • Actor
    • username or screen name
    • display name: full name of user, if available
    • author profile URL, if available
    • author profile photo URL, if available
  • Object
    • update text: text or (x)html with the actual content of the update
    • permalink: url that uniquely identifies the update
  • Verb: type of event (post, favorite, comment, etc)
  • Publication date: date when update was created
  • Provider: name of your network
  • Other meta-data such as geo location, or follower counts

Example Activity Stream feed:
http://profile.typepad.com/markpasc/activity/atom.xml

1510月/12

百度搜索结果大拇指-百度分享解读

发布在 邵珠庆

细心的站长应该能发现,在我们百度搜索结果中,就在百度快照后面出现一个大拇指,而且这个大拇指还显示好评数是多少,本人自己的网站shaozhuqing.com已经添加了百度分享,结果在搜索结果中就出现了这个大拇指,一开始没注意,后来竹简的就发现了,那么百度的这个大拇指对咱自己的网站有影响么,百度搜索结果大拇指是什么意思呢,国庆吧为你分享。

先看看这个百度分享工具是怎么弄的:

第一步:进入“百度分享”http://share.baidu.com/。第二步:点击“免费获取代码”选择你喜欢的分享形式。第三步:将获得的代码粘贴到你想要出现百度分享的页面,包括首页。

没错,就这么简单,简单的像是把大象装进冰箱里的步骤,你甚至无需注册、无需申请,就可以轻松拥有百度分享。

其实,这个就是“百度分享”,已经存在一段时间了,只不过以前百度没有放出,现在放出来,被越来越多的站长所使用,但据机关狼观察,使用的还不是特别多,不知道百度的这个应用会不会昙花一现。现在,让我们简单看看这个应用到底是做什么的,以及百度的初衷是什么吧。

“百度分享”的tittle以及宣传语都是“百度分享-为您带来更多流量”。百度分享的注解是“稳步提升网站流量和搜索引擎排名的web2.0工具!借助百度分享按钮,让您网站的用户轻松分享内容到新浪微博、人人网等sns网站,为您带来更多流量。”

从这段注解当中不难看出,百度分享能为站长带来两点好处:

(1)带来流量。

(2)提高排名。

而这两点恰恰击中草根站长的要害,都是草根站长拼了命想要的,而眼下,sns社会化分享如日中天,网络里走到哪儿都能看到分享到各个新浪微博、腾讯微博、人人网、开心网等等的按钮。百度等搜索引擎也说过要提高sns类社会化分享为网站带来的权重。那么,百度分享能否为网站带来流量与提高排名?

本人也将拿自己的网站做个实验,看看有没有效果,不过,试验期较短,说实话,除了在搜索网站的时候,后面多了个“小手”看着很养眼之外,还没有发现对关键词排名、网站流量等有什么明显好处。

首先,关于“带来流量”:个人觉得,百度分享看中的更是用户体验,当你的网站提供的是真正有价值信息时候,适时的出现分享按钮,会让用户心甘情愿、真心的去主动分享这个网站、这个页面。而如果你的网站只是空壳,没有实质内容的话,在当今网民无比浮躁的大环境下,愿意去分享的人估计会很少,甚至为零!这也就失去了web2.0的初衷。所以,百度分享更适合那些提供真正原创、有价值信息、并有一定流量基础的正规好站。这样的站才会真正实现“百度分享,为您带来更多流量”的初衷。

其次,关于“提高排名”:如果你添加百度分享代码的愿望是偏向于依靠百度分享来提高排名,想要借助刷分享数目来实现的话,暂时来说,你可能要失望了。因为,现在没有任何数据、事实可以证明“分享数目越多,百度就会给你的排名靠前”。而且,我也相信,百度不会傻到连这个粗浅的作弊手段都分辨不出来的地步。

最后,本人要说的是,站长做站想要获得好的排名,最主要的还是踏实做站,从用户角度出发,多想想用户想要什么样的站、用户想要什么样的内容、怎样能让用户体验更好、怎样更便于用户浏览网站……等等。毕竟搜索引擎排名就是模拟用户需求、用户体验而制定的规则。

不管你怎么做站,不管百度要出什么新花样,我们必须要明白,网站的核心是什么,搜索引擎的 核心是什么

1210月/12

Google Analytics 社交报表,让你算出「社交价值」

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Google Analytics 推出「社交報表」功能,讓行銷人員可以更容易衡量在社群媒體上行銷活動的投資報酬率。

新的「社交報表」功能可以在 Google Analytics 的「Social」分頁找到,新的報表目錄如下:

  • 總覽(Overview)
  • 來源(Sources)
  • 頁面(Pages)
  • 轉換率(Conversions)
  • 社交插件(Social Plugins)
  • 社交訪客流(Social Visitor Flow)

現在就來看看上面列的各項功能吧!

總覽報告

如同 Google Analytics 的其他總覽報告,社交總覽報告透過小儀表板將各項社交報告的重要數據提取到此頁,方便快速瀏覽。

這裡有一個「社交價值」的視圖,類似傳播業常用的「廣告價值」,這個圖表可以告訴你社交網絡對你的網站轉換率的貢獻,並換算成為估計金額。下面的「來源報告」及「轉換率報告」會有更詳細的說明。

Google Analytics Social Reports

來源報告

此報告顯示從社交網站等來源連結進來的活動。

Google 整合了同一個社交網站的不同連結帶進來的流量,例如  Twitter 進來的流量可能透過 twitter.com 或 t.co ,但是在這個報告都會整合到同一個網站來源,方便精準估算出每個社交網站的影響力。

有加入 Google Social Data Hub 的夥伴網站,會出現一個一個特別的標記,讓使用者知道點進去有更多額外資訊。

Social Media Sources

以其中一個夥伴網站 Google+ 來說,會顯示流量的詳細資訊,告訴使用者是從 「+1」按鈕、發文、轉推或評論中進來的。實際的轉換率可以從 Google Analytics 中看得到,每個 Social Data Hub 夥伴網站所提供的詳細資訊各自不同。

Pages Report 頁面報告

此報告會顯示每個頁面上的社交活動,包括個別頁面的流量來源統計,及從哪個網站內容離開網站。

轉換率報告

轉換率報告提供各社交網絡來源對網站的轉換率產生的影響,並同時顯示一般目標及電子商務的目標,讓使用者可以快速掌握社交來源產生的價值。

此報告同時顯示基於「最後點擊轉換」(last-click conversion )的關鍵指標,還有「conversion assists」(意指非最後點擊轉換,但對於達成轉換有幫助的點擊或廣告等動作)。

Social Plugins Report社交插件報告

此報告是分析網站中與社交插件相關的頁面資訊及社交活動,例如「讚」(like)、「tweet」或「+1」。

Social Visitors Flow Report社交訪客動線報告

從社交網站來的「訪客動線分析」,讓行銷人員了解從社交網站來的訪客在網站上的動線。

 

整合Social Data Hub機制

Google 此次推出的社交報表整合了去年 Google 推出的 Social Data Hub 機制,讓社交網站自願向 Google Analytics 傳送網站的社交行為。目前有加入的,當然包括 Google 自家的 Google+、Google Groups、Blogger 等,還有 Delicious、Digg、Reddit及常用的部落格插件 Disqus等。

大型的社交網站如 Facebook、Twitter、LinkedIn 都還沒加入 Social Data Hub,因此只能顯示網路訪客進入網站後的數據,而沒辦法追蹤進入網站前的行為。對於希望自己的努力被看得見的行銷人員,當然未來會希望把更多行銷活動及預算放在可以被度量的社交網路,因此這或許是個推力,讓大型社交網站未來有動機加入 Social Data Hub。

1210月/12

国内外常用网站分析工具

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  1、Google Analytics     http://www.google.com/analytics/

  2、Clicky               http://getclicky.com/

  3、W3Counter            http://www.w3counter.com/

  4、Woopra               http://www.woopra.com/

  5、W3Perl               http://www.w3perl.com/

  6、Piwik                http://piwik.org/

  7、TraceWatch           http://www.tracewatch.com/

  8、Snoop                http://snoopwpf.codeplex.com/

  9、goingup              http://www.goingup.gr/

  10、JAWStats            http://www.jawstats.com/

  11、Crazyegg            http://www.crazyegg.com/home5

  13、Omniture            http://www.omniture.com/en/

  14、雅虎统计

  15、Clicktale           http://www.clicktale.com/

  16、Open Web Analytics  http://www.openwebanalytics.com/

  17、AWStats             http://awstats.sourceforge.net/

  

  中国: 

  1、百度统计             http://tongji.baidu.com/

  2、CNZZ                 http://www.cnzz.com/

  3、国双统计

  4、51la                 http://www.51.la/

  5、量子统计             http://www.linezing.com/

  6、小艾统计

  7、科捷统计

  8、iDigger              http://www.idigger.cn/idigger/

  9、gostats              http://gostats.cn/

  10、99click             http://www.99click.com/

910月/12

GA自定义变量的16个有趣用法

发布在 邵珠庆

 

16 interesting ways to use Google Analytics custom variables

Copyright © TechPad.co.uk

 

早期迹象表明Google Analytics(GA)用户可能将能够存储多达50个自定义变量。下面是填充这些数值的一些主意!

设置自定义变量相对于GA中的其他事情来说稍微更复杂些,因为你需要懂一点服务器端的编程和SQL查询。

然而,这是非常有用并且值得的。自定义变量会给GA的配置文件中增加大量额外的数据,因为设置这些是值得的。

如果把高级细分和自定义变量配合使用,你会发现GA的作用增强上百倍。

如果你想尝试这个,查看我们的这个“通过PHP创建自定义变量”的指南。

50个自定义变量位置确实非常多,我想类似我这样的粉丝甚至很难填充满它们。然而,下面是着手去做的一些主意。

(注:后有博客更新:50个自定义变量只针对于商业版用户,免费GA用户仍然只能使用5个自定义变量)

1. 跟踪用户是否登录

当用户登录时,你的服务器端语言将创建一个变量会话来声明这点,以允许你识别用户是否已经登录。

如果你找到一个有效的变量会话,表明用户已经登录,创建一个自定义变量,该变量将会在结束时过期。

_gaq.push(['_setCustomVar',1,'Status','Logged-in',1]);

如果你找到一个有效的变量会话,表明用户未登录,创建一个自定义变量来标记他们为退出用户。

_gaq.push(['_setCustomVar',1,'Status','Logged-out',1]);

2. 跟踪会员与非会员

When a user successfully logs in, you know that they’re a member, so you create a custom variable which is persistent.当用户成功登录,你知道他们是会员,因此你创建一个持续性自定义变量。

_gaq.push(['_setCustomVar',2,'User','Member',2]);

下次他们返回时,即使他们没有登录,还是能够识别他们为会员。

对于其他人,你创建一个自定义变量表明他们是非会员。

_gaq.push(['_setCustomVar',2,'User','Non-Member',2]);

3. 跟踪作者的表现

想了解你网站的哪个作者吸引了最多的访客,与最多的用户互动并产生了最大的回报?

你可用通过创建一个包含作者名字的页面级自定义变量来实现。

_gaq.push(['_setCustomVar',3,'Author','Matt Clarke',3]);

4. 跟踪网站各个部分的表现

页面级自定义变量,正如第三条表明的是这个功能的最后一次声明,用它来归类网站各个部分表现的额外数据是非常方便的,而这单独通过标准的界面是很难跟踪的。

比如,如果你只想跟踪和细分你网站博客部分的访问(或者你网店鞋类产品部分客户的),创建一个类似这个的自定义变量。

_gaq.push(['_setCustomVar',4,'Section','Blog',3]);

类似的,如果你想存储正在浏览的子分类信息,只需创建一个这样的自定义变量。

_gaq.push(['_setCustomVar',5,'Subsection','Web analytics',3]);

5. 跟踪评论者

参与会话的用户与保持沉默的用户有何区别,你能从中学到什么以带动评论?

一旦他们发表一个评论,创建一个下面这样的自定义变量,然后你就可以跟踪他们他们整站的活动以及未来的访问。

_gaq.push(['_setCustomVar',6,'Commented','Yes',1]);

你将同时需要为那些未评论的人创建一个自定义变量,其中的值需要设置为NO,这允许你比较着两个组。

_gaq.push(['_setCustomVar',6,'Commented','No',1]);

6. 跟踪客户忠诚度

如果你在运营一个电子商务网站并且想基于购买次数分析客户的行为,那么尝试这个。

当这个客户达到支付页面,运行一段快速的SQL数据库查询以了解他们之前订购过多少订单。如果只是他们的首次下单,那么创建这个自定义变量。

_gaq.push(['_setCustomVar',7,'Customer','New customer',2]);

如果这是第二次下单,设置这个。

_gaq.push(['_setCustomVar',7,'Customer','Returning customer',2]);

如果他们下过两次订单或者更多,创建这个。

_gaq.push(['_setCustomVar',7,'Customer','Loyal customer',2]);

7.  跟踪单独的客户

这是一个 某些人觉得有些冒险的事情,但是它取决于你是否把客户ID,比如383328,当做可识别的个人信息(PII)。

Google坚持你不能存储可识别的个人信息(PII)到GA中,但是大多数人会说像3980933这样的客户ID,除非站长本身,其他人是无法识别为个人的,因此这并不会违反隐私条款或者带来安全隐患。

如果你想做这个,你只需要在客户登陆时把客户ID提取出来并添加到像这样的自定义变量中。

_gaq.push(['_setCustomVar',7,'CustomerID','5345435',2]);

8. Track Twitter users

要看看有多少Twitter用户价值,以及他们如何不同于其他客户或用户?当用户点击一个Tweet“关注”按钮,或从Twitter到您的网站,创建一个自定义的变量,以确定它们作为一个Twitter用户对自己网站未来的访问。

_gaq.push(['_setCustomVar',8,'Twitter user','Yes',2]);

9. 跟踪 Facebook用户

你可以做同样的事情,Facebook的用户,有一点稍微复杂的JavaScript。如果你能确定他们是否已经点击您喜欢或推荐按钮,或者已经通过Facebook.com被称为然后将它们添加到自定义的变量。

_gaq.push(['_setCustomVar',9,'Facebook user','Yes',2]);

10. 跟踪邮件订阅者

You could track email newsletter subscribers in a couple of ways.

You could bucket them after they sign up for your newsletter by writing the custom variable after they submit the form, or if you useutm_campaign tracking you could capture this from the URL, parse it and bucket them that way.

_gaq.push(['_setCustomVar',10,'Newsletter subscriber','Yes',2]);

11. 跟踪RSS订阅者

你的RSS订阅不同的反应呢?您可以跟踪他们在大致相同的方式,如果你标记您的电子邮件订阅你的RSS源与谷歌Analytics(分析)的广告系列跟踪变量。

_gaq.push(['_setCustomVar',11,'RSS subscriber','Yes',2]);

12. 跟踪促销活动表现

Running an offer on your home page and want to see whether users buy the product as a result? You could track the performance of this with event tracking if you use _trackEvent on the onclick.

However, the offer promotion won’t be recorded as the reason for the conversion if they buy the product on a subsequent visit. However, if you set a custom variable on the onclick it definitely could.

_gaq.push(['_setCustomVar',12,'Summer sale promo','Yes',2]);

13. 跟踪你帮助过的客户是否最终下单

 

大多数网站提供的在线客户服务,使客户可以联系他们通过在其网站上。

一些企业认为这是一个昂贵的服务提供,因为它可以出现,帮助这些客户并不总是导致的销售。

通过设置自定义变量时,提交表单你可以将它们标记为你的客户提供客户服务,通过您的电子邮件系统,你就可以将它们分组与其他测量响应。

_gaq.push(['_setCustomVar',13,'Customer service','Emailed',2]);

14. 跟踪投诉者是否回来

同样,如果你有一个客户服务的形式,其中包括一个下拉菜单,其中提供了各种选项和他们标志着他们的查询为投诉,您可以将它们添加到另一个自定义的变量。

_gaq.push(['_setCustomVar',14,'Complaint','Emailed',2]);

如果你结合起来,与_trackEvent(为便于跟踪),你就可以不仅能够监控你要多少宗投诉,但无论是客户抱怨以往任何时候都再次购物。

15.跟踪客户性别

如果你让用户告诉你他们是男性还是女性(未婚或已婚),你可以使用这个信息并把性别信息包含到设置的自定义变量中。

_gaq.push(['_setCustomVar',15,'Gender','Male',2]);

_gaq.push(['_setCustomVar',15,'Gender','Female',2]);

然后,你就可以下钻了解是否男性与女性会对你的网站做出不同的反应,这可能对你的营销团队或甚至你的设计师有用处。

16. 跟踪客户年龄

类似地,如果你询问用户,要求他们告诉你年龄(或者大概年龄),你还可以把这个值放入到自定义变量中。

_gaq.push(['_setCustomVar',16,'Age','16-25',2]);

是否某个年龄的女性喜欢你的某个产品,或者博客话题?把那个数据和其他自定义变量组合,你可以或者一些真正的买家数据透视。

289月/12

多子站点GA统计配置与流量分析

发布在 邵珠庆

假设有以下三个子站点:

cms.site.com

bbs.site.com

shop.site.com

cms是文章站,bbs是论坛,shop是网店。这三个站点,有不同的关注点,从流量来源看,cms主要来自搜索引擎,bbs主要来自合作网站推 荐,shop主要来自cms和bbs的站内广告。从用户的引导看,因为cms的访问量最大,希望把用户引导到bbs完成注册,以及进一步的在shop消 费。

cms关注的事件和目标有:

搜索引擎关键字的着陆页与跳出率,平均文章阅读数,回访,广告点击,商品购买,引导去bbs注册。

bbs关注的事件和目标有:

新用户的注册量,回访,论坛的发帖和回复,引导去shop购买。

shop关注的事件和目标有:

从cms,bbs来访用户的转化率,站内商品搜索,下单过程的流失率。

对于这三个站点,最简单的分析方式是建3个独立的GA账号,分别统计,因为GA cookie的域会默认用当前的站点,如:cms.site.com,这样即使同一个人分别访问了3个站点,也互不影响,还可以分别对各个账号设置事件记 录和目标。在这种情况下,当用户点cms的一个推荐链接来到bbs时,cms会作为引荐流量,从GA的角度,并不知道这三个站点是兄弟站点。

分开统计的好处是:事件,目标,用户变量,配置相互独立,可以从子站的角度看流量的变化。缺点是无法知道准确的总唯一访客数,以及site.com 的整体流量来源。另外,追踪引荐流量时,只能看到带来注册的引荐路径,至于用户之前访问了哪些页面,以及用户从哪里来,则很难分析。

对于这种情况,最佳的做法是即统计子站点也统计总站数据,建立一个新的账号main,cooki的域为.site.com,当要看汇总数据时,去这个账号看。

以cms为例,原有的统计代码是:

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(

['_setAccount', 'UA-111001-1'],

['_trackPageview']

);

增加以下代码:

_gaq.push(

['t2._setAccount', 'UA-222001-1'],

['t2._setDomainName','.site.com'],

['t2._addIgnoredRef', 'site.com'],

['t2._trackPageview']

);

即创建一个新的Tracker(t2),指定账号(setAccount),设置cookie的所在域(setDomainName),并且把 site.com子站之间的推荐链接作为直接访问(addIgnoredRef),这样在cms站点访问一个页面时,将会分别提交到:cms,main 两个账号。

如果默认不做配置的话,你会在main账号的所有页面(All Pages)看到这样的页面列表:

/home

/topic/reply_3356

/topic/reply_2269

/article/1234

/buy/332

三个子站相同的页面,如home页被放在了一起,三个子站不同的页面,则按照浏览量,从高到低排列,在这种情况下,你即无法比较各个子站点的流量,也无法准确分析某个页面的:关键字,流量来源,跳出率等,因为有可能是混杂的数据。

以/home为例,虽然三个子站点的Page是一样的,但他们的Hostname是不一样的,点击/home链接,然后次级维度选:Hostname,这时即可看到详细的数据了。

还可以按:Hostname,Page 作为维度,PageViews作为指标,建一个自定义报表。

在自定义报表上,会列出三个站点的总PV:

点击cms.site.com链接,会列出该站点的页面和PV:

通过次级维度和自定义报表,虽然可以解决问题,但还是不方便,如果默认的页面列表能补上Hostname就好了,这样还可以在Content Drilldown视图,按目录,一级一级点下去,按站点,按目录查看和比较流量了。

这个可以做,为了不影响原始数据,新建一个配置文件:main_group_site,然后建一个过滤器:

即在Request URI前,补上Hostname,这时再去:所有页面(All Pages)报表看,就清楚多了,就像这样。

/cms.site.com/home

/bbs.site.com/home

/shop.site.com/home

/bbs.site.com/topic/reply_3356

/bbs.site.com /topic/reply_2269

/cms.site.com/article/1234

/shop.site.com/buy/332

这样还有一个顺带的好处,假设我们想知道 /shop.site.com/buy/332的引荐路径时,只要点击这个页面链接,然后看导航摘要,这时即可完整的看到:/shop.site.com/buy/332 访问的上一页,下一页路径了,就像这样:

子目录的流量汇总:

假设有以下2个子应用,放在同一个域的2个目录下:

app.site.com/listen

app.site.com/dict

如果不做处理,在提交到汇总账号时,看到的都将是 app.site.com,这样就无法按Hostname区分流量了,简单的做法是增加一个新的过滤器。

这样保存的Hostname将会修改为:

listen.app.site.com

dict.app.site.com

然后就可以按Hostname来区分子目录的流量了。

总结:

多子站点统计,可以从总体上查看和比较各个子站点的流量信息,以及在全站范围追踪完整的访问路径,对于建立整站流量的大局观很有意义,同时因为所有 的访问都放在了一起,最终得到的:跳出率,平均访问时间等数据,会不够准确,因为被平均了,这时应该分别看子站点的数据,从局部上分析和优化各个子站点的 流量。

219月/12

Google Analytics功能篇—自定义变量

发布在 邵珠庆

自定义变量可能是google analytics中最复杂且最有用的一个功能。说他复杂是因为在使用自定义变量之前,需要你对所要追踪的数据和所达到的目的有清楚的规划,自定义变量靠在网站的不同页面进行单独插码来完成数据收集。说他最有用是因为通过自定义变量获得的数据可以清楚的了解访客的行为。

自定义变量与自定义访客群体

自定义变量的前身是自定义访客群体,也就是访问者报告下的用户定义的部分。自定义访客群体通过在页面或GATC中调用_setVar() 的方法来对访问者的身份进行标记。具体的工作过程是,当访问者在网站中完成了某个特定的行为时,在访问者的浏览器中创建一个_utmv的cookie,并在cookie值中定义此访问者的属性。这个属性值也会同时被记录到访问者报告下的用户定义报告中。

cookie_utmv

自定义访客群体最常见的用法是对访问者进行分类,也可以用来过滤动态IP地址。

比如:注册用户/游客;

VIP用户/购物用户/非购物用户

内部访问/(none)

由于自定义访客群体功能非常受欢迎,所以google analytics对这个功能进行了升级和扩展。将原来只能区分一个类别的版本扩展为可以分别记录5类,3个级别的高级版本:自定义变量。自定义变量可以完成所有自定义访客群体的功能。所以,google analytics建议更多的使用自定义变量来区分访问者。(自定义访客群体功能现在也依然可用,但会有一些问题,这个后面会提到。)

自定义变量功能概述

自定义变量可以让你了解到不同类别的访问者在浏览网站时进行的所有你最关注的行为。这句话有些绕口,但基本概括了自定义变量的功能。

例如:一个电子商务的网站可能会想知道:

1  20-30岁VS 30-40岁的访客哪个群体更有购买力?利润更高?

2  男性访客和女性访客在购物车的放弃率上有何差异?

3  喜欢CD的访问者也会对图书感兴趣吗?

这些都是自定义变量可以解决的问题。通过对自定义变量进行设置,我们可以在报告中清楚的看到这些数字。

自定义变量的工作原理

一个访问者可以在不同的时间多次访问网站,而在一次访问中可以浏览网站中的多个页面。 自定义变量就是按照访问者与网站的基本互动模式,将访问者和访问者与网站的互动分为三个级别。它们分别是:

Custom Variables

访客级别—访客级别是对网站的访问者进行标记,具体的条件可以按照网站的实际需求来设置。例如:年龄,性别,学历,收入,购买记录等等。

Session级别—Session级别是在一次访问过程中,对访问者的行为或与网站的互动行为进行记录。例如:登录网站,加入收藏,加入购物车,移除产品,发表评论等等。

页面级别—页面级别也是在一次访问过程中,对访问者浏览过的页面进行记录。例如:新产品页,促销活动页,帮助页等等。

这里的页面范围可以通过页面级自定义变量进行设置。与Google analytics热门报告中的热门页面不同。例如:你可以将所有介绍新产品的页面都定义为新产品页面。

自定义变量属于“自定义类型数据”。当自定义的内容或事件被触发时,google analytics就会收到一条数据。并将数据记录在访问者报告中的自定义变量子报告中。

访客级返回数据

CV_utmv

http://www.google-analytics.com/__utm.gif?utmwv=4.7.2&utmn=2133506401&utmhn=bluewhale.cc&utme=8(user)9(bluewhale)11(1)&utmcs=utf-8&utmsr=1280×1024&utmsc=32-bit&utmul=en-us… …

Session级返回数据

http://www.google-analytics.com/__utm.gif?utmwv=4.7.2&utmn=1548771060&utmhn=bluewhale.cc&utme=8(login)9(yes)11(2)&utmcs=utf-8&utmsr=1280×1024&utmsc=32-bit&utmul=en-us&… …

页面级返回数据

http://www.google-analytics.com/__utm.gif?utmwv=4.7.2&utmn=459118439&utmhn=bluewhale.cc&utme=8(Navigation)9(homepage)&utmcs=utf-8&utmsr=1280×1024&utmsc=32-bit&utmul=en-us&… …

其中访客级的数据会同时记录在浏览器的cookie中,当访问者下次访问网站时GATC自动读取cookie值来区分访问者属性,并针对这个属性记录访问者本次访问的浏览行为。也就是说访客级的值可以跨越不同的访次,而Session级和页面级的值只在特定的访次中有效,其中页面级的数据相当于对访次中pageviews的记录。

需要注意的几个问题

1访客级自定义变量与自定义访客群体的值都存储在_utmv cookie中,并且新值将会覆盖老值,所以两者不能同时使用。Google官方的建议是统一使用自定义变量来区分访客。

2 当访客更改访客级的自定义变量值时,页面级数据将同步更新,但Session级数据将在下个访次中才会更新。(这个是调用_setvar()方法时会产生的问题,但在新的自定义变量中并未说明具体的记录方式。)

例如:访问者在第一次访问时选择身份为CD爱好者,并被标记(_utmv cookie),当这个访问者第二次访问时在浏览了3个页面后又选择了身份为图书爱好者,并被标记(_utmv cookie)。此后该访问者继续浏览了5个页面,然后离开。那么,该访客的第二次访问时的身份将被记录为CD爱好者,在他变更身份前浏览的三个页面会被记录到CD爱好者身份下,而变更身份后浏览的5个页面将被记录到图书爱好者的身份下。所以,在选择区分访客类型时要尽量选择不易变更的属性,例如性别,职业等等。

3自定义变量分为三个基本,并通过代码中的数字进行标识。没有标识数字被默认为为页面级自定义变量。

4对于单一页面,最多只能设置5个自定义变量。可以是访客级,Session级或页面级的。但访客级的会覆盖cookie中原有的值。

5对自定义变量中设置的类别名称和值的长度不能超过64个字节。

自定义变量的实施

_setCustomVar(index, name, value, opt_scope)

_setCustomVar(类别, 自定变量名称, 自定义变量值, 自定义变量范围)

Index—自定义变量的类别,可以设置的范围是1-5

Name—自定义变量的名称,名称与值相对应。这里设置的内容将出现在自定义变量报告的最高一级。

Value—自定义变量的值,这个值与名称应该成对出现。通常一个名称可以对应很多个值。例如:当名称为性别时,对应的值就应该是男,女,两个值。

opt_scope—自定义变量的范围,可以设置的范围是1-3。其中1表示访客级别,2表示会话级别,3表示页面级别。为空时默认表示页面级别。

实施前的准备工作

自定义变量是否能追踪到数据,能追踪到哪些数据完全取决于之前的设置。简单的说就是,你关心哪些内容和行为,就对他们进行插码追踪。如果事先没有插码,就不会有任何数据。所以,在实施前就需要对网站结构和关心的内容进行整理。例如:访客类别划分,网站内容划分,所要关注的行为等等。有些时候为了获得准确的数据,还需要对网站的内容进行调整。在经过详细的规划后才有可能获得理想的数据。

三种插码实施的方法

根据网站的情况和追踪访问者行为的差异,可以使用三种不同的方法在网站的不同页面中添加自定义变量的追踪代码。

1在GATC代码中直接添加自定义变量的代码。这种方法实施起来比较简单,只需要在异步代码中增加一行自定义变量代码就可以了,但当遇到一些不需要追踪的页面时就会比较麻烦(当他们使用同一页底模板时)。如果你需要对整站应用自定义变量时,或者追踪页面有自己单独的页底模板时,可以考虑使用这种方法。

 

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<!--GA tracking code begin-->
 
<script type="text/javascript">
 
var _gaq = _gaq || [];
 
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-12347890-1']);
 
_gaq.push(['_setCustomVar', 1,'user','bluewhale',1]);
 
_gaq.push(['_trackPageview']);
 
(function() {
 
var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
 
ga.src = 'http://www.google-analytics.com/ga.js';
 
var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
 
})();
 
</script>
 
<!--GA tracking code end-->

2 如果第一种方法不适合的话,可以使用这种方法。在要追踪页面的GATC后单独添加自定义变量的代码。

 

 

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<script type=”text/javascript”>
_gaq.push(['_setCustomVar', 1,'user','bluewhale',1]);
_gaq.push(['_trackPageview']);
</script>

3第三种方法比较灵活,可以追踪到一些页面元素或访问者的具体行为。例如:页面加载,点击,鼠标悬停,等等。实施方法和虚拟页面类似,在访问者产生点击行为时调用自定义变量。

1
<a href="http://bluewhale.cc" onClick="javascript:_gaq.push(['_setCustomVar', 1,'user','bluewhale',1]);_gaq.push(['_trackPageview']);">

查看自定义变量数据

自定义变量的数据被记录在访问者报告下的自定义变量子报告中,报告的第一级显示的是所有自定义的自定义变量名称。选择变量名称可以查看不同值的数据。例如:在第一级报告中选择登录,下一级报告中将分别显示登录与未登录访次的数据。

Custom Variables report

自定义报告配合使用

除了在自定义变量里查看数据外,还可以使用自定义报告创建报告。在自定义报告中,可以对不同类别的自定义变量名称或值创建报告,并且可以使用时间和来源子纬度对自定义变量的值进行细分。

Custom Variables  custom report

高级群体配合使用

除了自定义报告,自定义变量同样可以和高级群体配合使用。使用高级群体可以对一类访问者或者有同一行为的访次进行过滤。并与其他访次进行对比。下面截图中创建了登录访次的高级群体。

Custom Variables advanced segment

然后在报告中应用这个高级群体,并与所有访次的数据进行对比。按照这个方式同样还可以创建更多的高级群体,不过这都取决的于之前对自定义变量的设置。

CV advanced segment

Google Analytics自定义变量的功能太强大了,一篇文章只能说个大概。也许你已经对这个功能有了很好的使用心得了。那么请给我留言吧。让我们一起分享下。

49月/12

ClickTale 三种跳出 Bounce

发布在 邵珠庆

Hard Bounce(<4s)
Hard Bounce visitors are defined as visitors who viewed a single page (within your defined search dates) of your site and had an Engagement Time of less than 4 seconds. Hard Bounce visitors are usually visitors who arrived at your site by mistake expecting completely different content than what they had received. These visitors immediately bounce and are highly unlikely to intentionally return.

Medium Bounce(4s< && <10s)
Medium Bounce visitors are defined as visitors who viewed a single page of your site (within your defined search dates) and had an Engagement Time of 4-10 and seconds. Medium Bounce visitors could very well be visitors who were looking for specific content which they did not automatically find on the page they landed. Perhaps changing the landing page or its content may increase their Engagement Time in the future.

Soft Bounce(>10s)
Soft Bounce visitors are defined as visitors who viewed a single page of your site (within your defined search dates) and had an Engagement Time of more than 10 seconds. Soft Bounce visitors are likely to be visitors who intended to reach your site. They spent some time reading the content and were actively engaged (moved their mouse). These visitors are probably interested in what your site offers, and may be targeted so that next time they do not bounce but engage even further.

228月/12

多渠道路径概览之Google Analytics

发布在 邵珠庆

几个月来,我一直期待Google正式发布多渠道路径这个新的分析包功能。今天,Google终于发布公告说多渠道路径(MCF)正在逐步向所有用户开 放。在我看来,这个功能是一个真正的革新;它与高级细分和自定义变量在GA发布的新功能上来看,不相上下。因此,今天我将分享一个循序渐进的指南让你快速 了解并运作MCF。

注:在深入细节之前,你或许希望回顾一下我的那篇关于多渠道路径的概念性评述,在那篇文章中我阐述了GA的默认属性模式以及多渠道路径的价值。你可以在这里找到那篇文章。既然说完了,我们继续看新报告吧!

找到GA中的多渠道路径

Google Analytics多渠道路径概览【转载】 - web_analyst - 网站数据分析

首先:流程。你需要登录到新版(即第五版)的GA中。一旦到达那里,将鼠标移至“我的目标转化”下拉菜单,注意称作“多渠道路径”的新选项卡。在这个新的 报告模块中,你将看到四个崭新的报告:辅助转化,热门转化路径,时差以及转化路径。今天我们将单独看其中的每一个,分别解释各自将告诉你什么。

Google Analytics多渠道路径概览【转载】 - web_analyst - 网站数据分析

辅助转化

在MCF中看到的第一个报告便是辅助转化报告。非常简单,这个报告展现了我们之前从未能获得的报告数据!如你在下图可以看到的,我们将在这个报告中看到一 系列的维度。首先,我们得到了“辅助转化”,在网络广告领域通常简称为“辅助”。辅助是指一个特定的流量来源(如“直接”或者“自然”)给你的网站带来的 访客数量,这些访客在之后会通过某些不同的流量来源形成转化。接下来,你将看到“辅助转化价值”,它将告诉你正在考察的流量来源对于转化的辅助所产生的价 值。

Google Analytics多渠道路径概览【转载】 - web_analyst - 网站数据分析

这里,我们可以看到自然搜索带来了10,000次“最终互动转化”。这意味着有10,000个转化是通过自然搜索让访客最终来到网站。事实上,这也是GA之前分配转化的方式。我们可以看到转化的价值大约是117000美金,但是你希望在这个报告中分析的书辅助的数量。

我们现在能看到并且是第一次看到的,便是除了这10,000个“传统”的自然搜索带来的转化,自然搜索还辅助了另外的8,228次转化-这将事实上产生另 外110,000美金的价值!通过多渠道路径,我们现在可以更全面地评估各种不同流量产生的渠道的价值。你认为SEO经理会把这个新的是数据展现给他或她 的老板吗?当然会了。

贴上1:关注那些带来更多辅助而非“最终互动转化”的渠道。这些是迄今为止你几乎肯定的大大低估了其价值的渠道。这些渠道通常是如展示广告(如谷歌的展示网络!)和社交媒体营销等。

贴上2:想获得更细节的东西吗?比如说,自然搜索?没问题。只需切换“基本渠道分组”至“来源/媒介 ”或者其他选项卡!现在你将不仅可以看到自然搜索,还能看到Google/organic,yahoo/organic与bing/organic的对比。

热门转化路径

既然你已经有机会看到所有带来流量的所有辅助渠道,是时候开始了解网站访客找到你网站的最常见渠道组合的时候了。比如,人们只是简单地输入网址到浏览器然 后转化吗?或者他们点击你的FaceBook,Google搜索你的网站,然后最终通过Twitter到达网站,然后才发生转化?GA在之前无法给我们这 种解析数据,但是现在,它能!请看下图。

 

Google Analytics多渠道路径概览【转载】 - web_analyst - 网站数据分析

这里,我们可以看到最常见的“转化路径”是两个独立的来自广告的访问。接下来最常见的路径是来自自然搜索的两个独立点击。为了更详细地分析,我们可能希望看到关键词或引荐来源单独的路径。没问题-那也很简单!

贴士:使用“其他”下拉菜单来分析单独的关键词,广告系列等的路径详情。

接下来,让我们用另外一种方式来让数据变得可视化。在MCF报告概览中,你将看到“多渠道转化可视化工具”。如下图:

Google Analytics多渠道路径概览【转载】 - web_analyst - 网站数据分析

现在,你可能一看到就觉得它太酷了。确实!不过我们来深入细节吧。可视化工具让你可以混合机搭配不同的流量渠道以查看它们是如何一起作用的。比如,付费广 告系列与自然搜索的交互性如何?这个问题本身就曾经是几百篇博客文章的主题!现在你不必依赖行业领袖及自诩的专家,你可以简单地衡量你自己的数据。比如, 你看到付费广告和自然搜索之间的大量重叠吗?

贴士2:查看在某些方面相互影响的渠道。当你在可视化工具中选择它们的时候,它们有很多重叠。这些渠道可能相互影响,这意味着比如如果你停掉付费广告,那么自然搜索量也会下滑。即刻尝试从GA中获得那种类型的解析吧!

转化耗时

转化耗时报告比前两个稍微简单些。事实上,它有点类似你可能已经在电子商务报告中看到的“购买前所耗天数”报告。然而,转化耗时针对所有的转化,而非仅仅 是电子商务交易(哈哈!)。如果你之前没有机会使用这个报告,那么,是时候了。你现在将可以把时间细分用户转化所耗时间至小时。比如,用户是否会再24小 时内回来并完成转化,还是他们需要几天甚至几周以决定完成转化?

Google Analytics多渠道路径概览【转载】 - web_analyst - 网站数据分析

我们看到尽管68%的转化在访客第一次来到网站的前24小时内发生,但是只有53%的转化价值在这个时间段内产生。这就意味着更有利可图的转化需要我们潜在客户更长的考虑时间-或许这并不足为奇,但是通过有力的数据证实是不错的。

贴上:你有很多转化(或者价值)来自24-48小时之内吗?你曾经通过Google Adwords或其他平台尝试过再营销广告系列吗?再营销是传递信息给曾经访问过你的网站却并未转化用户的极好方式。

路径长度

你将经常在路径长度报告中看到与转化耗时类似的趋势。事实上,路径长度报告在传统的GA报告可以找到类似踪影。如果你在运营电子商务,你可能已经看过“交 易前访问次数”报告,路径长度报告与此基本类似。但是,再次,如果你不运作电子商务,你没有机会使用电子商务报告中的“交易前访问次数”报告。

它们的趋势是类似的。在上图中,我们看到最有利可图的转化发生在超过24小时的研究之后,在此之后用户才最终决定完成转化。下图中,当我们分析需要几次访问之后才能说服某人转化时,我们看到同样的趋势是如何具体化的。

Google Analytics多渠道路径概览【转载】 - web_analyst - 网站数据分析

再次,在研究周期中,为了实现我们更有价值的转化,需要让用户两次甚至更多次访问我们的网站以决定转化。

贴士:别忘记再营销!有了Adwords,你安装一段代码到网站之后,即可在同一天开启并运行再营销广告系列。

http://blog.163.com/web_analyst/

98月/12

Google Analytics跨域跟踪电子商务网站的实现方法

发布在 邵珠庆

 

大多数情况遇到的是一个主域多个子域的数据追踪及谷歌关键字排名,据我目前所知的方法如下: 对所有子域使用相同的跟踪代码,然后使用过滤器来分离报告数据,这样既可以得到整站数据,又可以得到子域的数据。Google Analytics很好很强大,今天才意识到对GA的了解才仅仅入门,还有太多需要进一步研究与探索的空间,想想GA跟踪从商店到购物车的用户会话和广告系列数据,甚至是大致计算注册流程的流失率或订单的流程,我要恶补下了。

什么是跨域跟踪?

跨域跟踪是指Google Analytics在多个域(包括子域与主域)跟踪访问者的访问行为。

为什么要进行跨域跟踪?

这个问题与cookie的path、domain属性以及GA的域哈希值有关。path及domain决定了cookie的可见性。GA的 cookie默认情况下只能由设置的主域读写。虽然cookie可以在各子域间共享,但是,默认情况下,GA会为不同的子域指定不同的域哈希值,因此,子 域之间的GA数据无法共享。

另外,通过设置path可以将cookie限制仅为该域或子域下的某个目录可读写。

因此,当我们需要在子域间共享GA数据时,需要统一各子域的域哈希值。而主域间是无法共享cookie的,想一想如果你在A网站的cookie保存了密码信息,而B网站可以读取这些cookie信息是多么可怕的事情,因此,cookie自身的安全设置就禁止了这样的共享。

PS:通过不同的domain和Path设置,在一个域可以存储多组GA的cookie。

如何进行跨主域的跟踪?

主要有两种方式:

一、借助于第三方cookie。比如广告投放过程中,先在第三方域的一个页面进行跳转,然后在第三方域上设置cookie,当访问者访问A网站及B 网站时,都向第三方域发送信息,向第三方域发送请求时会在header中携带第三方域上的cookie。通过第三方域上的cookie信息就可以将访问者 在A网站及B网站的行为统一起来。

AdWords的转化跟踪就是采用这种方式。用户在点击AdWords广告时会在Google的域下写入相关cookie,当用户发生转化时,会向google发送一个图片请求,这个请求会携带之前点击广告时写入的cookie信息,从而在转化与广告点击之间建立联系。

但是,随着访问者隐私意识的不断提升,禁用第三方cookie的比例不断提升,一些浏览器的默认设置就是禁用第三方cookie,从而降低了使用第三方cookie跟踪的准确性。

二、使用第一方cookie,通过在几个主域间跳转的URL添加参数传递cookie信息。这是GA跨域跟踪采用的方式。也是本文下面将要介绍的主要内容。

如何使用GA进行跨域跟踪?

GA代码分析工具的跨域跟踪主要涉及到六个方法的使用。

1. _setDomainName

这个方法用来控制GA的cookie(__utma、__utmb、__utmc、__utmz等)的domain属性及域哈希值。默认情况 下,GA使用主域作为domain的值,通过这个方法,可以传递一个参数指定domain的值。主要有两种用法,一种是跨子域跟踪时,将主域作为参数传 入,可以在各子域间共用一个域哈希值;一种是关闭跨子域跟踪时,可以传入一个none,这样GA会将cookie的domain设置为子域,从而将各子域 作为独立主体跟踪,且不会影响主域的GA cookie。

2._setAllowHash

这个方法用来控制域哈希值,有一个参数,其值为布尔值,默认值为true,开启域哈希值,设置为false则会将域哈希值设置为1,关闭域哈希值。

3. _setAllowLinker

这个方法用来开启或关闭通过链接接受和传递cookie。只有一个参数布尔值,默认状态下为false,关闭通过链接接受和传递cookie;当需要跨主域跟踪时,才需要开启,设置为true。开启后必须与_link或_linkByPost一起使用。

4. _link

这个方法用在需要通过链接参数传递cookie的出站a标签上。有两个参数,第一个为URL,第二个为是否使用#传递cookie参数,此参数可选。

5. _linkByPost

这个方法通过将一个字符串附加到引荐表单的操作值 (HTTP POST),从而将 Cookie  从引荐表单传递到字符串中包含的另一网站。在从一个网站到第三方购物车网站跟踪用户行为时通常使用此方法,但也可用于将 Cookie  数据发送到弹出式窗口或 iFrame 中的其他域。同样支持两个参数,第一个为表单对象,第二个为是否使用#传递cookie参数。

注:目前为止,很少遇到这种类型的跨域,因此,以下内容不包括_linkByPost方法的使用及通过表单跨域。

6. _setCookiePath

这个方法可以将GA cookie的读写仅限于该域下的某个子目录。

常用的GA跨域跟踪情境及GA代码部署方式

了解了上面的基础知识,下面介绍一下常见的GA跨域跟踪情境及GA代码部署方式。

单一主域多个子域作为一个整体跟踪

这是最常见,同时也是最简单的跨域跟踪情境回报率 。根据上面的介绍,我们知道这种情况只是要在同一主域的不同子域间共享域哈希值。只需在_trackPageview方法前调用_setDomainName方法指定主域名。

GATC样例:

<script> 

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount','GA网络资源ID']);

_gaq.push(['_setDomainName','你的主域']);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

注:本文的GATC都是以异步代码为准。

单一主域多个子域,整个主域作为一个整体跟踪,各个子域也各自作为一个整体跟踪

这种情况与上面的情况相比还涉及到多跟踪器部署。因为,对于每一个页面需要部署两个GA跟踪器,一个是主域的跟踪器,一个是子域的跟踪器。

跟踪器在GATC中用来标识GA账户的对象,异步代码的默认情况下,GA会使用一个名称为空的对象来标识GA账户。

这里的一个技巧是一个域不考虑path的情况下,郑州房产 www.zhengzhoufang.com只能存在两组GA cookie。一组是主域的cookie,一组是子域的cookie。

一个跟踪器使用_setDomainName(‘none’);,这个跟踪器会将cookie限制在子域,用于跟踪子域的流量,另一个跟踪器则调用_setDomainName(‘你的主域’),这个跟踪器使用的是主域的cookie,用于跟踪整个主域的流量。

GATC样例如下:

<script> 

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', '子域的网络资源ID']);

_gaq.push(['_setDomainName','none']);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

_gaq.push(['t2._setAccount', '主域的网络资源ID']);

_gaq.push(['t2._setDomainName','你的主域']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['t2._trackPageview']);

_gaq.push(['t2._trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

注:部署多跟踪器时,需要注意,对于其他的一些自定义GATC,比如事件跟踪、自定义变量、电子商务也都需要指明跟踪器。如果这些数据是两个跟踪器所在的GA账户都需要的,则需要针对每一个跟踪器添加一次。

单一主域多个子域,整个主域作为一个整体跟踪,各个子目录也各自作为一个整体跟踪

这种情形与上面的情形类似,所不同的就是添加_setCookiePath指定cookie所属的目录。GATC样例如下:

<script> 

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', '子目录的网络资源ID ']);

_gaq.push(['_setDomainName','none']);

_gaq.push(['_setCookiePath', '/子目录名称/']);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

_gaq.push(['t2._setAccount', '主域的网络资源ID ']);

_gaq.push(['t2._setDomainName','你的主域']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['t2._trackPageview']);

_gaq.push(['t2._trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

多个主域作为一个整体跟踪

跨主域跟踪才是GA中较复杂的情况,除了需要在GATC中作出修改,还需要在跨域的链接及表单上作出对应的修改。

首先,需要调用_setDomainName(‘主域名’)及_setAllowHash(false)将域哈希值关闭。这里没有使用 _setDomainName(‘none’)的原因是_setDomainName(‘none’)会将GA  cookie的Domain属性设置子域,这样的话,会将情况变得更复杂,我们需要在各个子域之间的跳转链接传递cookie。

其次,需要调用_setAllowLinker(true),开启通过URL参数接受和传递cookie值。

最后,也是最复杂的,在每个出站链接上调用_link方法。

GATC样例如下:

<script> 

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', '总的网络资源ID ']);

_gaq.push(['_setDomainName','网站主域']);

_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

主域间跳转链接的_link方法使用样例:

<a href=”http://example.com/test.html[/url]” 

onclick=”_gaq.push(['_link', 'http://example.com/test.html']); return false;”>click me</a>

手动在每个主域间跳转的链接上添加_link方法几乎是不可能完成的任务。可以利用下面的JS遍历a标签,在主域间跳转的链接上添加_link方法。

<script> 

var oldwhandler=window.onload

window.onload =function whandler () {

if (!!oldwhandler){oldwhandler()};

var links = document.getElementsByTagName(‘a’);

for (var x=0; x < links.length; x++) {

var oldlhandler=links[x].onclick

links[x].onclick = function () {

if (!!oldlhandler){oldlhandler()};

var mydomain = new RegExp(‘你的主域名’, ‘i’);//不包括.com、.cn等后缀

if(!mydomain.test(this.getAttribute(‘href’))) {

_gaq.push(['_link', this.getAttribute("href")]);return false;

}

};

}

}

</script>

注:这里需要注意的是,这段JS必须在页面完全加载后才会执行,因此,当访问者在页面没有加载完成前点击跨主域的链接,会导致跨域跟踪失败。

多个带有子域的主域,每个主域作为一个整体跟踪,且多个主域作为统一的整体跟踪

这种跨主域跟踪是更复杂的情况。除了上面的设置外,还涉及到多跟踪器。

GATC样例:

<script> 

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', '具体主域的网络资源ID ']);

_gaq.push(['_setDomainName','网站主域']);

_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['_addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['_addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

_gaq.push(['t2._setAccount', '总的网络资源ID ']);

_gaq.push(['t2._setDomainName','网站主域']);

_gaq.push(['t2._setAllowHash', false]);

_gaq.push(['t2._setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['t2._addOrganic','baidu','word']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','soso','w']);

_gaq.push(['t2._addOrganic','sogou','query']);

_gaq.push(['t2._trackPageview']);

_gaq.push(['t2._trackPageLoadTime']);

(function() {

var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true;

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js’;

var s = document.getElementsByTagName(‘script’)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>