一，为什么有些关键词的访问次数是0?

你的关键词报告中有访问次数为0的关键词吗？这些关键词可能来自Google或baidu，或者其他搜索引擎。这些关键词的数量并不大，但在访问次数，页面浏览深度，停留时间以及其他指标上都显示为0。这种情况在我的报告中是有的，如上面的报告截图。我想大部分朋友也应该都碰到过这种情况。这是为什么呢？

这个问题最开始我也非常不能理解，甚至直接归罪于数据丢失，甚至是伟大的防火墙。但后来发现，其实答案并不是这样的。国外的一些博客和论坛中对于这个问题的答案是：当访问者在一次访问中两次搜索关键词进入网站时，访问中的指标数据将被记录在第一个关键词中。但为了记录访问者第二次搜索关键词及访问网站的行为，Google Analytics也将记录第二个关键词，但并不重复记录访问中的指标数据。那么真的是这样吗？我们来做个验证下。

我们都知道，Google Analytics utma cookie中的最后一组数字是用来记录访问次数的。在访问网站前，我们先来看下这个数字。在我自己博客的cookie中，显示我截止到当前的访问次数为1155次。

然后，我在百度中搜索我博客的名称，然后点击搜索结果访问网站。当页面加载完成后，再次检查cookie值，现在utma cookie中最后一组数字增加了一次，变成了1156次。也就是我当前的这次访问。

现在，我再次搜索新的关键词，并点击搜索结果访问网站。当页面加载完成后，检查cookie值发现数字依旧是1156。这时访问次数并没有增加。但如果此时你通过httpwatch检查会发现，当我们第二次搜索关键词访问网站时，Google Analytics依然发送了一条新的返回数据，里面记录了新的关键词或者是来源。

到此为止，我们通过返回数据和cookie值证明了google analytics会记录每次我们访问网站的来源，但并不会重复记录访问次数的事实。前面的答案是正确的。这同时也说明，访问次数为0的关键词与某些关键词有较高的重合度。那么，哪些情况会引起访问次数为0的关键词呢？这些数据又对我们有什么启发呢？下面我来天马行空的猜测下。

第一种情况，当搜索结果的第一页有两条以上网站结果时，容易产生访问次数为0的关键词记录。例如，我们网站的品牌词，或者是做竞价的关键词。这类关键词在访问者同时点开多个搜索结果的情况下，后被点开的关键词的访问次数会被记录为0。

第二种情况，当访问者优化搜索关键词时，优化后的关键词往往被记录为访问次数为0的关键词。试想一个场景，当访问者点击第一次搜索结果后，对访问的页面内容并不满意（此时访问者未关闭浏览的页面）。此时，访问者优化了自己的关键词再次搜索，再次来到你的网站。这时候，访问者后使用的关键词访问数据将被记录为0。我们大胆的假设一下，如果你的关键词报告中有同一关键词和其他限定词的组合，并且两组词之间有空格，访问次数为0。那么这些词很可能是访问者优化后的搜索关键词。这种情况在品牌词中最为多见。

了解了关键词报告中访问次数为0的问题后，有兴趣的朋友可以再来看下推介来源报告。在推介来源报告中也存在同样的问题。我猜想Google Analytics也是用了同样的方法来处理一次访问中从两个不同的推介来源访问网站的情况。

二，为什么有些页面的平均停留时间是0?

在Google Analytics的报告中，除了关键词访问次数为0的情况外，还有一种页面停留时间为0的情况。如我上面报告截图中显示的内容，页面有浏览量但停留时间为0。按照我们通常的理解，这种情况是不可能存在的。因为只有访问者看了页面，就一定会有时间，哪怕是1秒钟。不可能存在没有时间的页面浏览。但实际报告中，这种情况是存在的。原因是Google Analytics计算页面停留时间的方法。

Google Analytics使用页面的时间戳来计算访问者在每个页面的停留时间。具体的方法是使用后一个页面的时间戳减去前一个页面的时间戳，获得访问者在前一页面的停留时间。这种计算方法要求访问者每次至少要浏览2个或以上的页面。如果访问者只浏览了一个页面就离开网站时，Googel Analytics没有第二个时间戳用于计算，所以访问者的平均页面停留时间就是0。

对于每次访问只浏览一个页面的访问，我们称为跳出访问。所以，如果当前页面的停留时间为0，那么它的跳出率和退出率就一定是100%。因为只有单页面访问才会造成Google Analytics计算停留时间。

三，如何按停留时间和跳出率过滤报告?

在Google Analytics的报告中，我们经常需要按各类指标对报告内容进行过滤。在按停留时间过滤时需要注意，直接按报告中显示的00:00:00格式却并不能过滤出想要的结果。原因是Google Analytics虽然是按小时，分钟，秒的格式来显示时间的，但实际是按秒来记录时间的。当我们需要按时间过滤时，不能直接按报告显示的格式输入时间，而是要按秒的格式。

例如:当我们需要过滤停留时间等于1分钟的页面时，不能使用00:01:00，而是要直接输入60。此时Google Analytics将直接将60转化为小时，分钟和秒的格式。

对于这类特殊指标的过滤该如何输入有个最好的检查方法，就是看看应用过滤器后报告顶部的过滤条件是如何显示的。如上图所示，当我们输入任意数字时，过滤条件显示为时间格式，换算为秒后正好与我们输入的数字一致。

与停留时间类似的还有跳出率和退出率这类的百分比数字，在google analytics的报告级过滤器中支持直接输入百分比数字和小数。例如:当我们要过滤跳出率等于60%的页面时，既可以直接输入60%，也可以输入0.6。两者效果是一样的。

四，关键词报告中为何包含网址?

我们都知道Google Analytics的关键词报告用来记录访问者访问网站的关键词。但现在情况变了。GA的关键词报告中出现了越来越多我们不认识的东西，google开始将更多的信息放在关键词报告中。比如网站地址。最近我在整理关键词报告时发现里面包含了很多网站URL。通过与来源匹配发现这些网址大部分来自google的付费广告。通过与负责adwords的同事沟通才知道，这些网址属于google内容网络广告中的网址定位。如果想要去除内容网络，再营销以及兴趣营销部分的流量，可以使用高级群体功能排除”安插广告”部分的流量。具体设置方法如下图。

五，Google AnalyticsV5版本中的动态图表

本篇文章的最后一个问题是关于Google Analytics V5版本的。记得V5刚出来的时候我曾经问过为何没有动态图表功能。今天终于找到了它了。新版的动态图表功能在每个报告折线图右上方的图表模式菜单中，打开图表模式菜单选择动态图表，在当前页面就可以对动态图表进行设置和观看了。

当然，这并不是我今天要单独介绍新版动态图表的原因。V5版本的动态图表已经可以支持报告级过滤器和高级群体功能了。这才是最大的原因。这有多强大，你懂的。

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1 Google Analytics如何计算24小时数据？

在Google Analytics的报告中为我们提供了按小时的指标数据。无论是访问次数，转化率，还是跳出率等指标，我们都可以以24小时的时间维度进行细分。下面就是一个按24小时细分的跳出率报告截图。

通过报告我们可以看到，早上8点的访问次数是800。现在问题来了，8点的访问次数指标代表着什么呢？是7点—8点网站的访问次数吗？还是8点—9点的呢？Google Analytics是如何计算小时指标值的呢？这里，我们有两种方法来获得答案。

方法1：查看网站当天的实时数据。

在Google Analytics报告中查看当天的24小时数据，我们会发现，当午夜0点刚过，报告中的0点已经开始有数据了，说明Google Analytics在计算24小时数据时是向前汇总的。就是说早0点的数据是指0点到1点的，而早上8点的数据其实是早上8点—9点的数据，以此类推。

方法2：查看24小时时间标记

仔细查看Google Analytics的24小时报告我们发现，数据记录的起点是0点，终点是23点。按照这种记录方式Google Analytics对小时报告的计算方法一定是向前汇总的。这也和我们方法一中的判断是一致的。

2 添加电子商务代码时需要注意的问题

Google Analytics的电子商务代码是用来记录访客购物车信息的定制代码。但电子商务代码却并不是电商网站的特权。非电子商务类网站也可以使用这段代码来追踪你想捕获的各类信息。我最近在为网站添加电商代码时遇到了这样的问题，添加电商代码的网站同时也是我网站的目标页面，与其他页面分属不同的子域。在添加了电商代码后，网站的所有转化都被记录为了直接流量来源。同时电商报告中的购买来源也都被记录为直接流量来源。其他流量渠道的转化和购买都是0。

通过逐个页面查看cookie值，并且对比每个页面的返回数据发现，造成这个问题的原因是电商代码添加在了google analytics默认追踪代码的前面导致的。将两段代码更换位置后(电商代码调整到默认追踪代码后面)，问题消失，报告中的转化率恢复正常。所以，如果你的默认追踪代码实施了跨域追踪，那么电商代码就一定要放在默认代码的后面。

3 为何停止广告投放后仍有流量产生？

现在几乎所有的网站都在投SEM广告，或者各类的banner广告。如果你对这类流量使用了utm标签进行标记的话，在停止投放后的几天里看下Google Analytics中是否还有来自SEM或banner的流量。我相信多半都会有的。并且在停止投放的这段时间内，残留的这些广告流量通常质量还都比较高。

为什么会这样呢？主要由两种原因造成。1在Google Analytics中，手工标记的流量优先级要高于直接访问。所以，如果访问者上次是通过点击广告访问网站，而随后直接输入域名访问网站的话，依然会被记录为广告流量。2有些访问者会收藏网址，当他们收藏了广告中带有标记的网址后，下次访问依然会被记录为广告流量，而此时你的广告可能早就已经不在了。

通常，访问网站后能记住网址，并直接访问网站的访问者，和愿意收藏你网站的访问者都是较为忠诚的访问者。所以他们的访问质量也会高于一般的访问者。同时，如何在一次广告推广活动结束后，我们还能看到来自该广告的流量，那么也可以从一个侧面说明这次广告是成功的。但现在的访问者都比较懒，所以这类流量往往很少，并且持续时间很短暂。

4 为何导航分析后续页面流量占比不是100%？

很多朋友问google analytics的导航分析报告中页面访问占比为何不是100%。实际情况是这样吗？不是的。我之前有一篇使用Google Analytics过滤器创建内容组的报告中介绍过，当我们将页面进行汇总后，可以看到100%的流量进入来源与去向。在Google Analytics中并没有直接列出所有页面，而是只列举了前10位的页面。

如果想看到所有的流量进入来源与去向，只需要将导航分析报告导出即可。和一次导出20000条关键词报告的方法相同，使用CSV格式，在导出链接后面加入&limit=20000。然后再在excel中对数据进行整理，就能看到所有的流量来源及去向页面了。

5 能创建一万个Visits的高级群体吗？

你熟悉Google Analytics的高级群体功能吗？你创建过10000个visits的高级群体吗？我没有试过，但我的同事这么干过。但是很遗憾，失败了。他来问我原因的时候我一时也懵了。是呀，网站每天的访问次数好几万，为什么创建不了10000个Visits的群体呢？但马上我就意识到这里有问题了。

高级群体里的指标是基于访客的，我们的网站有来过10000次的访客吗？我想再忠诚的访问者也很难达到这个数字。上面截图中内容部分的最后一组数字表示访问次数，即使我自己的博客，到现在为止我也只访问过1152次。所以，如果你没有这么忠诚的访客，也就无法创建这样一个群体。

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1， 访客点击后退按钮是否记录PV

第一个问题是，当访问者在浏览网站的过程中，点击浏览器顶部的后退按钮，Google Analytics是否会记录一次页面浏览量。答案是会的。在访问网站的过程中，无论访问者点击后退，前进或者是刷新按钮，Google Analytics都会记录为一次页面浏览。这与访问者通过点击页面内的链接打开新页面效果是一样的。他们都被记录为一次综合浏览量(PV)。

我们通过简单的实验可以证明这一点，当我们访问网站时，Google Analytics会通过cookie记录每次访问浏览的页面数量。点击后退，前进按钮，或者是刷新按钮，观察cookie中值的变化就可以判断本次页面浏览是否被记录到。下面是我访问自己博客时，点击后退按钮后Google Analytics cookie值的变化情况。

当我开始访问bluewhale.cc时，Google Analytics的utmb cookie内容中第二组数字记录了我当前的页面浏览量为1。因为我刚进入网站，并且停留在第一个页面中。

而当我点击进入bluewhale.cc的第二个页面，并通过点击后退按钮返回时，utmb cookie中记录页面浏览量的数字变成了3。这说明，我点击后退按钮返回第一个页面的动作同样被记录为一次有效的页面浏览。

同样的方法也可以对前进按钮和刷新按钮进行测试，而这两类操作也同样会被Google Analytics记录为访问者的一次页面浏览。并记录在报告的综合浏览量指标中。

2，中文CSV报告乱码问题

第二个问题是导出的CSV格式报告中，中文乱码的问题。这个问题多出现在关键字报告，页面标题报告和自标识的广告系列或广告组报告中。由于很多时候我们需要一次性导出大量数据，所以必须使用CSV格式。但使用Excel浏览这些报告时，中文都是乱码，无法操作。解决这个问题的方法很简单，按照以三步就可以轻松完成。

步骤一，用文本编辑器打开CSV文件

第一步，用鼠标右键点击CSV报告文件，在菜单中选择使用记事本工具打开。如果菜单中没有记事本工具，在更多应用程序中选择记事本工具即可。

步骤二，复制到新建文本文件中

第二步，将使用记事本打开的报告内容全部复制到一个新建的记事本文件中，并保存。

步骤三，导入到excel中，用逗号分隔。

第三步，新建一个Excel文件，在数据菜单中选择从文本获取外部数据，并在导入的过程中选择以逗号为分隔符对数据进行分隔。

完成导入操作后，乱码的问题被解决了，所有的中文字符都可以正常显示了。

3，新访问占比如何计算

第三个问题是Google Analytics中的新老访客数据是如何计算的。有朋友问，新老访客数据究竟记录的是访客数量还是访问次数。在我选定的时间范围内，Google又是如何判断哪些是新访客，哪些是老访客的。下面我们就来仔细的看下Google Analytics中的新老访客报告，研究下具体指标的含义。

上面是Google Analytics中新老访客报告的截图，很明显，指标和占比记录的都是访问次数，而非访问者数量。同时，将新老访客的访问量之和与整站的访问量数据对比也可以证明，这些是访问次数，而不是访问者数量。

对比控制台中的访问次数指标可以看到，新老访客访问量之和5017 Visits既是网站在这一时间段中获得的所有访问量5017 Visits。新老访客报告中访客类型的Visitor只是说明这些访问量Visits是由哪一类访客产生的，并不代表指标本身的含义。

除了这个问题外，Google Analytics新老访客数据中还有一个比较严重的问题，细心的朋友可能已经发现了，控制台中显示的%New Visits与新老访客报告中的新访客访问量占比相差很大。控制台中的数字是40.02%，而新老访客报告中新访客的访问量是70.10%。这是为什么呢？目前我的答案也还不能解释这个问题。但我做了一些观察和对比，请朋友看下可能产生差异的原因，也请知道答案的朋友不吝赐教。

1任意选择一天的数据，对比控制台和新老访客报告中的新访占比数据。例如:7月7日。

观察控制台新访客访问占比是50.50%

观察新老访客报告中新访客访问占比是50.50%，与控制台中的数据完全一致。

2 再选择后面一天的数据，对比控制台和新老访客报告中的新访占比数据。例如:7月8日。

观察控制台新访客访问占比是41.01%

观察新老访客报告中新访客访问占比时41.01%，与控制台中的数据完全一致。

3 同时选择两天的数据，对比控制台和新老访客报告中的新访占比数据。例如:7月7日—7月8日。

观察控制台新访客访问占比是33.81%

观察新老访客报告中新访客访问占比是45.49%，与控制台中的数据不一致，并且相差较大。

通过上面三个数据段的数据对比发现，在单一日期中，Google Analytics中的新访客访问量占比数据是一致的，控制台与新老访客报告数据没有差异。但当我们选择超过一天的时间范围时，这个数据就出现了比较大的差异。仔细看下前面两天的对比数据，新老访客报告中的新访问者浏览量是将每一天的数据进行汇总得到的。例如:7月7日新访客访问量251次，7月8日新访客访问量228次。那么，7月7日—7月8日新老访客报告中显示的新访客访问量就是479次(251+228)。

我推测Google Analytics在控制台和新老访客报告两个地方使用了不一样的计算方法来计算新访客数量。在新老访客报告中，Google使用的是访问者指标，而不是绝对唯一身份访问者指标。而在控制台中，Google使用了绝对唯一身份访问者指标。简单的说就是新老访客报告中没有排重，所以数量较大。而控制台中的数据使用了排重的数据，所以数据较小。

4，Google内容网络流量细分

第四个问题是如何细分Google内容网络的流量，在报告中，adwords和内容网络的流量在媒介中统一被标记为CPC。但两类流量的质量却相差很多。在进行分析时，如何从adwords中细分出内容网站流量呢？

上面是一个adwords关键词报告的截图，其中(content targeting)表示google内容网络的流量。(remarketing/content targeting)表示google 再营销的流量。而以uservertical开头的关键字表示google中不同类别兴趣营销的流量。利用Google Analytics中的高级群体功能，我们可以细分出cpc媒介下不同广告形式的流量表现。

5，Google.com和Baidu.com来源是什么？

最后一个问题是关于流量来源的，在流量来源报告中，我们经常能看到来自baidu.com或者是google.com的流量。很多朋友对此表示疑惑。Baidu和google的流量不是应该算在搜索引擎流量中吗？为什么在推介网站中也有呢？这些流量纠结来自哪里? 为什么他们没有关键词信息？

这个问题很好回答，所有来自baidu和google的流量中，只要http头的中referer信息中不包含wd参数和q参数的，都会被google analytics记录在推介流量报告中。

默认情况下，google analytics的ga.js文件中只包含这两个查询参数，除此之外一律不认。现实情况中，baidu和google除了搜索以为也都还有非常多的产品。所以，来自baidu或google的流量不一定就是搜索流量。以下是baidu和google除搜索外的产品列表，你报告中的那些baidu.com和google.com推介流量很有可能就来自以下某个产品中。

更多Google产品 http://www.google.com.hk/intl/zh-CN/options/

更多百度产品 http://www.baidu.com/more/

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强大的trackPageview函数

trackPageview函数是一个非常强大并且有用的功能，我曾经写过一篇文章《Google Analytics中trackPageview函数的5种使用策略》来介绍trackPageview函数的使用方法。通过对trackPageview函数和JavaScript事件的配合使用，我们几乎可以追踪到访客在页面中的任何行为。下面是常用的JavaScript事件列表。可以看到无论是鼠标点击，移动，悬停，图像加载，还是页面关闭，通过对trackPageview函数设定适当的JavaScript事件都可以被我们追踪到。

前面的这些都属于自定义的trackPageview函数使用方法。除此之外，trackPageview函数最常用的地方在默认的Google Analyticsx 追踪代码中。在这些需要添加到每个页面的追踪代码中，都包含一条对trackPageview函数的调用。当访问者打开网站页面时，trackPageview函数用来记录当前页面的相对URL地址。并记录在汇报给GA服务器的&utmp参数中。

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-******* -*']);
_gaq.push(['_trackPageview']);

(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>

这里的trackPageview函数使用方法是本篇文章要说明的重点内容。请谨慎使用Google Analytics默认追踪代码中的trackPageview函数对页面URL进行重写。否则，可能会对你的报告和数据造成意想不到的麻烦，并且不可恢复。

TrackPageview函数追踪的是什么?

TrackPageview函数为什么会如此重要，不能修改。它到底追踪到了哪些信息。在默认的google Analytics追踪代码中，trackPageview函数的作用是记录访问者当前页面的URL地址，并记录在utmp参数中返回到GA服务器，最终显示在报告中。而Google Analytics通过每个页面URL被返回的次数计算一个重要的基础指标:综合浏览量(Pageviews),也就是我们通常说的PV。

而我们之所以一再强调不要使用TrackPageview函数随意修改或重写页面URL的关键，也是要保证网站中最基础指标PV的真实性。PV是网站最基础的一个指标，想一想有多少复合指标和PV有关就知道他有多重要了。当然，这只是其中的一部分，重写URL除了可能会对PV造成影响，还可能影响很多其他Google Analytics的报告和功能。后面将详细介绍。

TrackPageview函数与报告的关系

前面说过，trackPageview函数用来记录页面的URL，并最终显示在Google Analytics的报告中。trackPageview函数记录到的信息几乎覆盖了整个内容报告，无论是热门内容，登录页面还是退出页面报告。而他所记录的基础指标PV则用来生成大部分的复合指标，例如:浏览深度，停留时间，退出率等等。

在通常情况下，我们为每个网站只设置一个Google Analytics追踪代码。这时，如果你使用TrackPageview函数对页面URL进行了重新，那么影响将是全局性的。GATC中的TrackPageview函数与Google Analytics帐户是一对一的关系。你对TrackPageview函数所做的任何修改会影响该帐户下所有的配置文件(Profile)。还记得我们之前曾强烈要求每个网站都要保留一个未经任何修改的主配置文件吗？如果你直接修改GATC中的内容，那么主配置文件中的数据也将同样受到影响。这会带来多大的问题和麻烦？试过一次你就终身难忘了。

Google Analytics中易受影响的报告

当你使用TrackPageview函数重写了页面URL后，在Google Analytics的报告中，通常有三个报告会首先受到影响。他们分别是热门内容报告，导航路径报告和页面点击图报告。

1热门内容报告

热门内容报告中记录了网站中最受欢迎的页面URL，所有对页面URL的修改也都会直接体现在这个报告中。如果你用TrackPageview函数来记录访问者在到达此页面之前的站内访问路径，那么这里最直接的问题就是会产生无数个没有规律的重复页面，以及被分割的页面指标。

所有页面的基础数据都将变的未知和不再准确。

2导航路径报告

与热门内容报告一样，重写页面URL还会对导航路径报告造成影响。导航路径报告告诉我们访问者访问的前一页与后一页，如何你对页面URL进行了重写，造成重复页面或同一个页面的指标被分割到不同的URL中，那么导航报告就不能准确的现实前一页及后一页的点击比率。从而造成导航路径报告完全不准确及不可用。严重时可能根本无法将报告中的URL与页面URL想对应。报告完全不可用。

3页面点击热区图

使用TrackPageview函数重写页面URL对页面点击热区图造成的影响最大。因为当网站原始URL被重写后。GoogleAnalytics热区图因为无法将两个URL进行对应，将完全不再显示这个URL的任何数据，包括点击量，点击占比及转换和收入。这时，你会看到页面中存在大面积无点击的URL。而这些就是重写URL造成的。

两种可行的替代方案

前面说了一堆使用TrackPageview函数重写URL可能造成的负面影响。那么我们就不能再使用这个功能了吗？如果我非要用到这个功能怎么办呢？最后推荐两种靠谱的替代方案。这两种方案基本可以避免对报告，指标和功能的负面影响，并且达到灵活使用TrackPageview函数的功能。

方法一：在一个帐户下重复使用TrackPageview函数

第一种方法是在一个帐户下，通过重复使用TrackPageview函数来记录不同的内容。这个方法的最佳实践来自”像风一样自由”的博客。大家可以用httpwatch去围观。在GATC代码中，增加一行TrackPageview函数用于重写页面URL。这样，当访问者打开页面时Google Analytics会同时收到两条数据，一条是原始页面URL，另一条则是重写后的页面URL。然后再通过过滤器将重写后的URL单独过滤到一个配置文件中。

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-*******-*']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
_gaq.push(['_trackPageview', '/V/bluewhale.cc']);

(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>

方法二：在不同Google Analytics帐户下单独追踪

第二种方法是分别设置两个不同的Google Analytics账号，在账号1中记录原始页面URL，而在账号2中记录重写后的页面URL。当访问者打开页面时GATC会分别向两个不同的帐户各返回一条数据。这种方法不需要在配置文件中设置过滤器。

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-*******-1']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-*******-2']);
_gaq.push(['_trackPageview', '/V/bluewhale.cc']);

(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>

两种方法都实现了通过TrackPageview函数重写页面URL或自定义追踪的功能，并且不会对网站的基础指标和报告中的功能造成影响。具体该使用哪种方法，以及如何设置这些功能取决于你的实际情况和需求。

最后再啰嗦一句：无论什么时候，我们也不应该去修改或影响网站的基础指标。

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1，为什么站内广告的click与目标页的PV不一致？

这是我最近遇到的一个问题，先来描述下问题产生的背景。在分析广告效果时，我们通常会关注到站内广告被点击的次数，也就是Google Analytics热区图中的click数字。但很多时候，广告的click数据与目标页面的pv相差很大。例如：在热区图中，广告被点击了1000次，但当我们查看目标页面的PV时，这个数字可能是600，或者1300。目标页面的PV可能高于广告的点击量，也可能小于广告点击。即便你对广告的URL进行了单独的标记，例如http://www.bluewhale.cc/ref=homepage但数据间依然会有差别，或高或低。这是为什么呢？

在回答这个问题之前，首先还是要先来看下指标的定义，广告的click和页面的pv两个指标的含义是什么，如何计算？以及我们是否该使用这两个指标进行对比。

广告click：广告的click是指广告被访问者点击的此次数，在google analytics中是没有click这个指标的，所以实际上我们看到的click数字其实是广告背后目标页面的PV值。

目标页面PV：目标页面的PV表示页面被浏览的次数，每当页面被加载一次，PV数据就增加一次。

上面的两个指标都是简单的累加指标，所以也就都不是那么的精确。虽然从逻辑上来看，click和PV都记录的是同一个页面的PV，那么这两个值应该是一样的。但因为某些特殊原因，实际的情况却并非如此。以下是我认为可能造成数据差异的几个原因。

A 广告click和目标页PV虽然都是记录的PV数据，但其实这两个数据还是有差别的。广告的click数据只记录了从广告入口访问目标页面的PV值，而目标页面的PV记录的则是页面所有被加载的次数。举个例子来说：有10个访问者访问了目标页A，但只有2个访问者是通过点击上一页广告打开页面A的。此时，广告的click是2，而目标页A的PV却是10。因此，造成了两个数据的差异。

B 第二种原因和前面的情况很类似，访问者通过点击广告访问了目标页，但因为某种原因页面被重新加载了（例如刷新）。此时，虽然所有的访问量都来自广告入口，但广告点击量和目标页PV依然不一致。广告click小于目标页PV。

C 第三种原因也比较常见，可能你已经对广告的目标URL进行了单独标记，访问者依然通过点击广告访问了目标页，但访问者可能同时会将这个URL通过IM或其他方式分享给其他好友，而当其他访问者使用标记过的URL访问页面时，虽然他们没有点击前面的广告，但依然会被记录为来自广告的访问量，因为URL中带有来自首页的标记。而实际情况是，这些访问者都没有点击过广告。此时广告click与目标页的PV数据也不可能一致。

D 还有其他的原因吗？欢迎大家来补充。

2，如何细分网站中的唯一独立访问者？

如何细分网站中的唯一独立访问者数据？例如：我想知道百度带来了多少独立访问者，Banner广告带来了多少独立访问者，直接流量中又包含了多少独立访问者。访问某个频道的独立访问者又是多少？这个问题我之前一直认为是无法完成的，因为在Google Analytics中，唯一独立访问者指标是无法被高级群体细分的。我们必须使用profile过滤器才可以将独立访问者指标进行分割。而google对每个账户最多只支持50个profile。所以，我们无法随心所欲的细分独立访问者指标。但是就在前几天，我发现我错了。

细分独立访问者指标的方法是自定义报告，通过选择自定义报告中的维度，我们可以很方便的对独立访问者进行细分。无论是从流量维度，时间维度以及内容维度对独立访问者指标进行多重细分。

3，如何汇总报告中来自EDM的流量？

通常情况下，我建议使用Google Analytics的工具网址构建器来标记所有外部流量，例如，对于EDM流量，我们只需要将source标记为EDM，就可以获得所有来自EDM的流量了。但如果你之前没有标记EDM的流量，或者因为某些原因无法在EDM的链接中加入utm参数，那么所有来自EDM的流量就都会散落在推介来源报告中。

此时该如何统计EDM的流量呢？这里有两种方法可以汇总所有来自EDM的流量。

A， 使用过滤器汇总EDM流量。

第一种方法是使用搜索和替换过滤器汇总来自EDM的流量，通过正则表达式匹配所有推介字段中的mail，并将这些流量来源统一替换为EDM_traffic的流量来源。通过过滤，所有EDM带来的流量都统一汇总在了EDM_traffic来源中。这种方法在报告中看起来比较清晰，但有两个问题，1，汇总后只能看到整体的EDM流量表现，无法对邮箱类别对流量进行细分。例如:Gmail的转化率如何？hotmail的跳出率又如何？2，使用过滤器无法对之前的数据进行汇总。如果EDM发生在过滤器生效之前，我们就无法对这些数据进行汇总。

B， 使用高级群体汇总EDM流量。

对比第一种使用过滤器的方法，使用高级群体汇总EDM流量是个更好的方法。我们创建一个EDM_traffic高级群体，然后使用正则表达式匹配所有包含mail的来源。当应用这个高级群体时，profile将生产EDM_traffic的流量报告，这个报告可以应用于任何时间段的数据。同时，在推介流量报告中，我们依然可以看到不同邮件服务商带来流量的效果。

4，如何过滤器失效的Goal页面？

这个问题的背景是这样的。网站中有多个Goal页面，页面的URL结构完全一样。并且经常会有老页面失效，新页面更新。但由于SEO的关系，失效的老页面并不会直接下线，而是一直保留着吸引流量。但因为这些页面已经失效，所以即使访问者到达这些页面也不能算作一次转化。因此，为了保证网站转化率的准确，我们需要过滤掉这些失效页面。

为了保留网站的真实流量，我们要新建一个profile，并在其中过滤失效页面，保证网站准确的转化率数据。但如何过滤这部分失效页面成了一个问题。因为失效页面与Goal页面URL结构相同，所以不能直接从URL进行过滤。而因为SEO的关系，我们也不能对页面URL进行改动或增加参数，甚至修改title。所以，在过滤器中，大部分的过滤模式我们都不能使用了。

此时，在不对页面进行任何调整，保证不影响SEO的情况下，过滤失效页面的方法是在GATC中对利用_trackPageview方法对这些页面进行重命名。因为搜索引擎的蜘蛛不会读取JS中的内容。因此，这个方法搜索引擎几乎察觉不到。具体的做法是将失效页面统一重命名。

_gaq.push(['_trackPageview', '/Virtual/Invalid page']);

然后在新建的profile中使用过滤器对这些页面进行过滤。

5，如何分析landingpage的跳出率？

最后一个问题，如何分析landingpage的跳出率。这里我们要说的并不是该如何优化landingpage的设计来降低跳出率，而是分析landingpage跳出率高的原因。当我们发现网站中某个页面有较高的跳出率时，我们需要做些什么呢？修改页面吗？还是查看广告？都不是，我们需要先通过分析确定跳出率变差的原因。而这个原因可能是由很多个因素造成的。例如，广告内容，流量质量，landingpage内容，以及广告和内容的匹配度等等。可能是流量自身的原因，也可能是页面内容的原因。

通常情况下，一个页面会作为多个流量来源的landingpage。当这个页面的跳出率变差时，我们需要先对他进行细分。如果所有打到该页面的流量跳出率都很差，那么我们需要对页面进行优化。而如果只有某一渠道的流量具有较差的跳出率，我们就应该对这个渠道的流量质量进行检查了。

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1报告中的目标转化率为什么会超过100%？

报告中的目标转化率为什么会超过100%？在回答这个问题之前，我们先来看下在Google Analytics中对目标，转化，以及转化率的解释和计算方法。

什么是目标：目标是指我们希望访问者在访问中完成的动作，通过在配置文件中设置条件可以创建目标。

什么是转化：转化是指访问者完成目标的访问次数。

什么是转化率：转化率是指完成目标的访问次数占网站获得的所有访问次数的百分比。

按照以上的三个定义，当一个访问者访问网站并且完成了目标时，转化率应该等于100%。因为此时转化的次数等于1，而网站获得的所有访问次数也是1。在这种理想的情况下，网站的目标转化率最高也只能到100%，而绝对不可能超过100%。那么Google Analytics报告中目标转化率超过100%是错误的吗？先别急，请接着往下看。

前面举的例子是在网站只有一个目标的情况下，目标转化率最高只能到100%，而在Google Analytics中，我们可以在一个配置文件中同时(最多)创建20个目标。也就是说，访问者在一次访问中可以同时完成多个目标。比如，当你在配置文件中同时为网站创建了注册目标和购买目标时，情况就变了。一个访问者在一次访问中先注册成了会员，完成了注册目标的转化，随后又完成了购买，完成了购买目标转化。那么此时网站的目标转化率就变成了200%，因为此时转化的次数等于2，而网站获得的所有访问次数是1。

在Google Analytics的目标转化报告中，通过两种方法计算转化率。第一种是基于网站，第二种是基于目标。基于网站的转化率是计算所有目标的转化次数与网站获得所有访问次数的比率。在这种情况下，如果网站中设置了多余一个的目标。就会出现大于100%的情况。基于目标的转化率是计算完成此目标的转化次数与网站获得所有访问次数的比率。这种情况下我们看到的目标转化率最高只会等于100%,而不会超过100%。

2流量来源的目标页面与设置的为什么会不一样？

流量来源的目标页面与设置的为什么会不一样？回答这个问题之前先来解释下什么叫目标页面。

目标页面(Landingpage)：是指访问者在访问网站时打开的第一个页面。一次访问者访问者可能会浏览多个页面，但只有第一个页面叫做这次访问的目标页面。

这个问题经常会发生在SEM流量或者是使用utm标签标记的广告流量中。通常我们在进行SEM流量购买或广告投放时，为了更好的引导访问者降低跳出率，都会为关键词或不同的广告内容设置一个指定的目标页面(landingpage)。而当访问者点击了关键词的付费结果或广告后，就会按照预先设置直接打开这个页面，并从这个页面进入网站。但是，当你查看Google Analytics报告的登录页面报告时会发现，访问者不止会从指定的目标页面进入网站，还会从其他的页面进入网站。而那些其他的页面都不是我们指定的目标页面，甚至有些页面可能与关键词和广告的内容没有关系。这是为什么呢？

解释这个问题必须要了解Google Analytics对流量渠道的分级。这里推荐阅读郑海平的文章。在Google Analytics中单独标记的广告流量和直接流量相比有较高的优先级。所以，当访问者通过点击广告或SEM付费关键词访问网站后，再次直接输入域名访问网站，第二次的直接访问并不会覆盖前一次的访问来源标记。例如：访问者点击广告，从广告指定的目标页面进入并访问了网站。几天后，当访问者再次输入域名从网站首页访问网站时，依然还会被记录为通过点击广告的访问，并且网站首页也会被记录为该广告的目标页面。虽然你可能从没有将网站首页设置为该广告的目标页面。

3应用过滤器的新配置文件为什么数据正确？

应用过滤器的新配置文件数据不正确，是指当我们新创建了一个配置文件，并且对配置文件应用了某个规则的过滤器，但当我们在报告中查看数据时却发现，数据不正确。举个例子来说明下，比如我们创建了一个只包含百度SEO流量的配置文件，但当我们查看报告数据时却发现，里面除了百度SEO流量外还包含Google的流量，推介网站流量等等。这是为什么呢？

通常造成这个问题的原因有两个。第一原因是过滤器设置错误，也就是说过滤器压根儿就没开始工作，或者过滤了错误的数据。导致报告中的数据是错误的。这种情况下必须重新创建或修改过滤器的规则才可以解决。第二个原因是数据延迟造成的。过滤器设置正确，但报告中的数据不正确。第二个原因的问题一般不需要重建或修改过滤器设置，一般1-2天后就可以恢复正常。这和Google Analytics处理数据的流程有关系。Google Analytics每时每刻都在按一定的流程处理数据，数据分散在整个处理过程的每个环节中。虽然我们新创建了配置文件，并且设置了正确的过滤器，但仍有一部分数据已经完成了数据处理中的过滤器环节，并被显示在报告中。这部分数据没有被应用过滤器，所以就造成了报告中的数据错误。但这个问题并不会延续，因为之后的数据都会被过滤，所以也就不会再有错误数据产生。

区分错误数据究竟由那种原因造成很简单，如果报告中的数据在2-3天后恢复正常就是第二个原因数据延迟造成的。如果报告中的数据一直是错误的，那么肯定是过滤器设置错误。

4路径分析中为什么会存在奇怪的前后页？

Google Analytics中的路径分析叫做内容导航。访问内容导航报告时，你可能会发现这样的问题。当前页面的前后页中出现了奇怪的页面。奇怪页面是指那些本不应该出现在当前页面下一页的页面。例如:网站A页面中没有C页面的任何入口，但当我们查看A页面的下一页时，却出现了C页面。理论上，访问者是不可能直接从A页面点击到达C页面的。那么报告中为什么会有C页面呢？解释这个问题之前先要了解一下路径报告的工作原理。

Google Analytics的路径报告按时间戳来确定页面被浏览的前后顺序。例如：在一次访问中，访问者16::00访问了A页面，16::03访问了B页面。那么，按照时间戳的先后顺序Google Analytics就会将B页面A页面的下一页。对于非多标签浏览器来说，如果页面都是在本窗口打开的情况下这种排序方式是没有问题的。但对于多标签浏览器来说就会有这样的问题，访问者在一次访问者先浏览了B页面，然后打开了A页面，随后又从B页面上打开了C页面。此时，Google Analytics按时间戳记录的页面浏览路径是B—>A—>C。虽然A页面中没有任何C页面的入口，但C页面依然奇怪的作为了A页面的下一页。

并非只有Google Analytics的路径报告有这种错误，这也是很多其他工具中路径报告的工作原理。这个错误的路径报告有一个好处，当一个错误的访问路径大到一定程度时，她也在提示我们应该重新考虑网站这部分的结构设计，使网站更加符合大多数访问者的浏览习惯。

5 使用utm标记过的流量为什么不能查看真实来源？

Google Analytics将流量的来源渠道分为4种，其中除了搜索，推介和直接流量外，广告系列的流量渠道就是指使用utm标记的流量。这4种流量来源渠道是同一个级别的，任何一类流量当被使用utm标记后，都会被记录为广告系列的流量来源。

使用utm对流量进行标记是一种简单的人工标记流量来源的方式。Google Analytics会按照标记的内容记录流量来源信息。换句话说，你在utm中对流量标记了哪些信息，同样在报告中就能看到哪些信息。举例来说，对于推介网站的流量，默认情况下Google Analytics会记录完整的推介网站URL，并将相对地址存储在推介页面URL报告中。这样，当我们对推介网站的流量进行细分时，就可以看到每个推介网站下不同页面URL带来的流量。而当我们使用utm标签对这部分流量进行重新标记后，Google Analytics就不会再去记录推介页面的URL地址，而是直接从目标网站的utm标签中获得我们预先设定好的标记值。此时，如果你统一将这个网站中所有的流量来源名称都标记为网站名称，那么在报告中看到的也同样是这个网站名称。

另外，前面说过搜索流量，推介流量，直接流量流量和广告系列流量是同一级别的流量渠道。在Google Analytics的cookie中每次访问只能记录一个流量来源。就好像一次访问不可能既属于搜索流量又属于直接流量一样。使用utm标记过的流量也不可能同时属于多个流量来源渠道。

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Google Analytics热力图功能简介

在Google Analytics的网页详情分析界面中，共分为两大部分。一部分是网页热力图的显示区，在这里显示了当前页面中不同链接被点击的情况。另外一部分是功能区，在功能区中提供了各类分析工具。本部分将介绍5个主要的分析工具。

页面中点击行为的质与量分析

点击行为的量是指页面中链接被访问者点击的次数，点击次数越多，量的值也就越大。在很多热力图工具中通常都是按照点击量来显示数据。Google Analytics也不例外，所以，当你看到热力图中的某个链接有很高的点击占比时，说明这个链接或者是这个位置在整个页面中很受访问者欢迎。但仅仅有量是不够的，我们更关心的是每次点击的质，点击行为的质是指访问者点击链接后完成目标的比率。这些目标可能包括访问者的注册，下载，购买商品等等一些列行为。在Google Analytics的热力图工具中，除了点击次数外，还会提供每次点击带来的交易次数，收入，以及目标转化等指标，用于对访问者点击行为的质进行衡量。

分屏的点击量分布数据分析

分屏的点击量分布数据分析

你的网站页面有多长？页面底部的内容是否有人感兴趣？设计新页面时我们该给出哪些建议呢？很多时候设计师按经验设计页面的长度，但这个长度究竟对不对呢？我们需要用数据来验证。分屏点击量分布就是这样一个功能，她可以用来分析访问者在首屏，二屏及三屏…的点击行为的。在Google Analytics热力图的底部有一个橙色区域，用于显示每一屏的点击量在整个页面点击量中的占比。如在上面的截图中，首屏下橙色区域显示“后面的部分点击次数低于~36%”，说明在这个页面中~64%的点击量集中在首屏中(1-36%)，而首屏以为的部分点击次数只占~36%。拖拽右侧的滚动条会发现，越到页面底部橙色区域的百分比越小，直到0%。

不同时间范围的数据对比

在Google Analytics中，每个报告都提供时间维度的对比功能，包括同比与环比。这个功能在Google Analytics的热力图报告中也不例外。通过在报告顶部选择时间范围和对比时间，我们可以看到任何页面中的任何链接在不同时间段中的点击次数对比和目标转化对比。以及他们的变化趋势。上面截图中是我的博客中某个文章页底部链接在2011年4月11月与4月10日的环比点击量数据。当然你也可以选择使用4月11日的数据与3月11日进行对比。

点击量占比分层筛选功能

页面中哪些链接获得的点击量最多？哪些链接带来的转化最多？哪些链接获得的链接较少甚至可以忽略？面对正页繁多的链接和数据，Google Analytics热力图工具提供按点击量占比的筛选功能。在筛选工具共分为7个等级。当前页面中点击量占比最高的为100%。

点击量占比分层筛选功能最经典的应用：分别查看点击次数超过100%的热区图和目标转化超过100%的热区图，看看获得最多点击次数的链接是否也为网站带来了最多的价值。

Google Analytics热力图中数字的含义

在Google Analytics的热力图中，所有的访客行为和页面指标都是以数字的形式体现的。这些数字的含义是什么？是如何被计算出来的？数字背后的意义与指标的定义有什么差别？这部分将主要介绍Google Analytics热力图中几个关键数字的含义。

点击次数是什么，如何计算？

Google Analytics热力图中默认显示的指标是点击次数，但实际上Google Analytics是记录不到页面中鼠标的点击行为的。无论这个点击发生在页面中的什么位置。那么热力图中链接的点击次数数据是从何而来的呢？这个点击次数实际是指链接目标页面的PV。也就是说，当访问者点击页面中的链接，只有当链接目标页面中的GATC完全加载后，Google才能记录到这个链接被点击过。否则，这次点击将不会被记录到。

那么，热力图中显示的点击次数百分比又是如何计算的呢？答案很简单，页面中此链接被点击的次数除以页面中所有链接被点击的总数就是点击次数百分比。

计算公式：链接点击次数/页面所有链接点击次数。

这里需要说明的一点是，页面所有链接的点击次数是指所有链接目标页的PV，而不是此页面的PV。

内容详情中的数据

在Google Analytics网页详情分析界面的左侧，提供了内容详情数据，包括浏览量，停留时间和跳出率等等。这部分数据都属于当前热力图中的页面。他们与该页面在热门内容报告中的数据是一样的。

最普遍的人口统计特点数据

最普遍的人口统计特点从两个维度描述了访客的基本属性，分别是语言和国家。数据表示在当前时间范围内，发起访问最多的访客属性。这里的数据来自访问者报告下的地理位置分布图报告和语言报告，并且数据与其保持一致。

最热门的技术数据

最热门的技术与最普遍的人口统计特点一致，从屏幕分辨率，操作系统和浏览器角度描述了访问者访问网站的设备设置情况。这里的数据来自访问者报告下的浏览器报告，操作系统报告和屏幕分辨率报告。并且数据与其保持一致。

Google Analytics热力图中的细分功能

新版网页详情分析报告与Google Analytics中的众多报告一样，也提供了对热力图的细分功能。并且异常强大。纠结有多强大呢？她支持使用高级群体进行细分，基本可以满足你能想到的任何维度的数据细分。

使用报告级过滤器细分

第一个细分工具是报告及过滤器，与所有的Google Analytics提供的报告级过滤器一样，在网页详情分析报告中也有一个报告级过滤器，也许应该叫她热力图级过滤器。通过这个过滤器中我们可以透过某个维度来查看访问者在页面中的点击行为。在上面的截图中，我们选择了搜索引擎关键词维度，并且设置完全匹配“蓝鲸网站分析”这个关键词。这里你也可以将维度更改为来源，媒介或广告系列等。匹配方式同样也支持正杂表达式。

使用高级群体细分

第二个细分工具是强大的高级群体，在Google Analytics热力图中支持所有预定义和自定义的高级群体。如果你已经使用高级群体对流量进行了细分。那么直接将他们应用到热力图中去吧。看看那些既没有跳出，也没有转化的访问者在页面中究竟都干了些什么。

PS:在Google Analytics中，每个账号下最多只支持100个高级群体。无论这些高级群体分布在哪些配置文件中，也无论他们是否是重复的或分享的高级群体。当达到100个高级群体时，系统会在创建新的群体时进行提示，此时你将不能继续创建任何新的高级群体。

使用人口统计维度细分

如何你觉得使用报告级过滤器和高级群体都太过复杂，Google Analytics在内容详情报告中还提供了5个预定义的细分工具，就是我们之前提到的最普遍人口统计特点和最热门技术。在最普通人口统计特点下选择国家维度，此时Google Analytics热力图上方提示已经启用了过滤器工具。没错，这就是一个预定义的报告级过滤器。选择修改过滤器会发现，系统已经将国家完全匹配china这个条件设置到过滤器里了。此时热力图中的数据全部属于来自china的访问。

使用热门技术维度细分

最热门技术是另外三个预定义细分工具，使用方法和人口统计特点一样。点击屏幕分辨率，此时热门技术的屏幕分辨率占比变成了100%，而热力图中的数据也都是此页面在1440*900分辨率下的表现了。但此时有个问题。我们前面选择的国家完全匹配china维度已经不起作用了。是的，这也就是说，预定义细分工具中维度是不能叠加的。热力图级的过滤器也只能支持在一个维度下的细分。

Google Analytics热力图中的路径分析

在看完页面的点击分布数据后，你一定还有一个问题，现在我知道用户去了哪里，那么这些用户来自哪里呢？Google Analytics页面详情分析报告提供一组简单的路径报告可以回答这个问题。她以列表的形式告诉你访客从哪些页面来到当前的页面，在浏览完当前页面后去了哪些页面。

流量的进入来源

流量的进入来源就是页面详情分析界面左侧的入站来源功能。在这里，Google列出了浏览当前页面的所有入口页面，其中也包括直接从站外进入的来源，这里统称为(entrance)。点击路径页面可以查看该页面的热力图。

离开后的目标页

如进入来源一样，离开后的目标页罗列了访问者从当前页面离开后访问的页面。这里的点击次数及百分比数据和热力图中显示的数据是一样的。点击下面的箭头可以查看更多后续的页面列表。

使用Google Analytics热力图的常见问题？

页面中为什么有些链接没有数据？

在Google Analytics的热力图中，有些链接是没有数据的。这是正常情况。在以下几种情况下，Google Analytics的热力图中将不会报告该链接的点击次数数据。

1页面中所有的出站链接

Google Analytics默认不会追踪出站链接，所以对于页面中所有指向站外的链接都无法统计到点击次数。解决的方法是对这部分链接使用虚拟页面的方法来统计点击次数。

2页面中包含在JS中的链接

当页面中的链接包含在JS中时，Google Analytics无法追踪到这部分点击的数据，同样热力图中也不会包含这些链接的点击次数。

3下载，订阅等功能性按钮

下载，订阅，视频播放等非页面浏览行为默认都不会被Google Analytics追踪到。解决的方法同样是使用虚拟页面进行追踪。

4 链接目标页面中不包含GATC

Google Analytics利用后续页面的PV计算前一页面链接的点击量，所以，如果碰巧后面的页面没有实施GATC，那么Google Analytics也就没有数据用来计算热力图中的链接点击量了。

整页点击量汇总等于100%吗？

是的，整个页面中各个链接的点击量占比加在一起是等于100%的。

热力图中的两种气泡有什么区别？

通常，在一个页面中会有一个以上的链接指向同一个目标页面。例如，在我的博客顶部，博客标题和首页都指向了首页。为了区分这种情况，Google Analytics在热力图中使用两种形式的气泡进行辨别。实线的气泡表示当前链接在页面中是唯一一个指向目标页的链接，不存在重复的链接。虚线链接则表示在当前页面中，还有至少一个链接与此链接指向了同一个目标网页。

要辨别页面中哪些链接共同指向了同一个目标页很简单，当我们把鼠标放在气泡上时气泡会变成灰色。此时查看页面中还有哪些气泡变灰了，这些气泡下的链接就是那些指向同一目标页的链接。因为Google无法区分用户用户究竟是点击哪个链接到达的目标页，所以这类指向同一目标页链接的气泡数据都是一样的，表示所有这类链接被点击的次数。

如何查看其他页面的热力图数据？

默认情况下，当我们打开Google Analytics页面详情分析报告时，Google都会显示网站首页的热力图。那么，如何查看网站其他页面的热力图数据呢？最笨的方法是一页一页的点进去。直到打开想要查询的页面。这种方法对浅一点的页面还好，但对于深层的流程页面比较麻烦。并且非常耗时。这里有一个简单的方法可以快速查看任何页面的热力图。操作步骤如下：

1默念3遍我爱Google Analytics热力图。

2在浏览器中打开一个新的标签窗口。

3将需要查看的页面URL复制到地址栏并打开。

当页面加载完后Google Analytics会自动在页面上显示热力图数据。并且以浮层的方式显示内容详情及路径数据。在这里只有简单的点击量分层筛选功能，和分屏点击量数据。你不能进行任何时间对比和细分功能。如果你希望关闭热力图数据点击右上角的关闭按钮，就可以正常浏览网页了。

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相关文章:

1. Google Analytics功能篇—目标和渠道
2. Google Analytics基础篇—配置文件规则设置
3. Google Analytics功能篇—自定义报告

创建新的配置文件

在所有工作开始之前，我们需要先创建一个新的配置文件，你可以将这个配置文件命名为搜索引擎排名报告，因为它里面将只包含搜索引擎的流量。更确切的说，只包含baidu和Google的搜索结果流量(付费和免费)。

创建过程非常简单，像上面截图中显示的一样，在新的配置文件中添加一个自定义过滤器，过滤器类型是包含过滤器，过滤字段是流量来源，过滤内容是来自baidu或google的流量。应用这个过滤器的配置文件中将只会显示来自baidu和google流量。

PS:为什么只包含baidu和google的流量，却没有其他搜索引擎流量呢？例如:soso，bing等等。因为对大部分国内网站来说，baidu和google是主要的流量来源渠道。而其他几个搜索引擎流量比重较轻。如果你希望添加新的搜索引擎流量，在过滤内容后面继续添加就可以了。例如:baidu|google|soso|bing

使用高级过滤器创建”搜索页”维度

创建完新配置文件后，我们开始使用高级过滤器创建”搜索页”维度。方法与《使用Google Analytics挖掘有价值的关键词》中的方法相似。通过搜索引擎Referral中的页面参数值获得搜索结果所在的页面值。这里的一个区别是，我们并没有将搜索结果页的值直接与关键词整合成一个新的报告。而是将获得的搜索结果页的值输入到用户定义值的报告中，单独作为一个维度来使用。

这样做的好处是，我们单独获得了一个搜索结果页的维度，利用这个维度可以对搜索引擎流量的各个指标进行细分。例如，百度SEO流量在不同搜索结果页下的跳出率，停留时间，浏览深度以及转化率等等。下面，我们就开始利用这个维度开始系统的对不同搜索引擎中不同类型的流量及指标进行下钻分析。

创建SEO排名自定义报告   分享此报告

第一个创建的搜索引擎自定义报告是SEO报告，创建过程很简单，使用Google Analytics的自定义报告功能，添加相应的指标和维度就可以了。在SEO报告中我们一共设置了4个维度，分别是来源和媒介，搜索页，关键词和小时。通过这4个维度，我们可以对SEO流量的独立访客，访次，新访比率，跳出率等指标进行细分。最终获得24小时关键词在搜索引擎不同结果不同页中的表现。

PS:

1这个SEO报告适用于baidu和Google，后面会利用高级群体对不同的搜索引擎进行细分。

2自定义报告中后3个维度的顺序可以自由调整，按照实际需求进行逐层细分。

创建百度SEO自定义报告

将SEO排名自定义报告与百度SEO高级群体配合使用(分享此高级群体)，可以创建出百度SEO的自定义报告。下面是报告摘要，通过多维度下钻可以看到晚上22:00时，在百度自然搜索结果第二页，某关键词的各项指标情况。

百度SEO自定义报告摘要

创建Google SEO自定义报告

将SEO排名自定义报告与Google SEO高级群体配合使用(分享此高级群体)，可以创建出Google SEO的自定义报告。下面是报告摘要，通过多维度下钻可以看到下午16:00时，在Google自然搜索结果第三页，某关键词的各项指标情况。

Google SEO自定义报告摘要

创建Baidu竞价排名自定义报告   分享此报告

第二个创建的搜索引擎自定义报告是Baidu竞价排名报告，这个报告中，我们共设置了5个维度，分别是来源和媒介，广告系列，关键词，搜索页，和小时。其中广告系列代表了Baidu竞价后台的广告系列维度。你也可以按照百度竞价后台中的实际情况添加广告组，广告创意等维度。具体使用的维度需要按照之前的UTM标签规则来选择。

Baidu竞价排名自定义报告摘要

Baidu竞价排名自定义报告需要和百度竞价高级群体配合使用(分享此高级群体)，下面是报告摘要，通过多维度下钻可以看到上午10:00时，在百度竞价第一页，某个广告系列下关键词的各项指标情况。

创建Google Adwords排名自定义报告   分享此报告

第三个创建的搜索引擎自定义报告是Google Adwords排名报告，在这个报告中，我们只设置了三个维度，分别是广告组，关键词和广告排位。与前面两个自定义报告不同的是，因为Google Analytics可以直接获得Adwords的数据。所以在这个自定义报告中，我们可以看到关键词在搜索结果中不同排名的表现。也就是说，我们可以按排名维度对Adwords流量的各个指标进行细分。例如:将关键词排在第一名时，带来的访次，新访率，跳出率及转化率与排在第二名时的表现进行对比。

Google Adwords排名自定义报告摘要

Google Adwords排名自定义报告需要和Google Adwords高级群体配合使用(分享此高级群体)，下面是报告摘要，通过多维度下钻可以看到北京二手房广告组中，某关键词排名第一位时各项指标的情况。

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虚假流量与真实流量的特征

在分析虚假流量之前，先简单介绍下虚假流量和真实流量的特征，了解这两种流量的特征可以帮助我们快速的发现网站中虚假流量的影子，并且进一步将其分离。下面来看下这两种流量之间的特征和区别。

虚假流量的特征:

目的性:虚假流量的产生一定和某个特定的目的有关。

规律性:特定的目的导致虚假流量一定有特殊的规律。

真实流量特征:

自然性:真实的流量在各个维度中表现一定是自然的。

多样性:网民的喜好各不相同，行为一定也是多样的。

了解了两种流量各自的特征后，我们就可以开始对网站流量进行分析了，以自然和多样性的访问行为作为原则，找出那些有”规律”的虚假流量。

1单页面刷新分析

单页面刷新是指为了降低跳出率，流量在进入网站的Landingpage页面上刷新的行为。这类流量单从跳出率指标上来看表现很好，但却没有完成转化和购买。此时我们还很难判断这部分流量是否是作弊流量。需要通过访问路径或点击热区图进行深度分析。然而在面对多个Landingpage的情况时即使是路径或热区图分析也都变成了一个非常大的工程。因为我们可能要逐一查看流量在上百个Landingpage中的访问情况。 对于这个问题现在我们有个很好的方法来解决，就是使用自定义指标Pageviews/Unique Pageviews。

Pageviews表示页面浏览量，而Unique Pageviews则表示每个页面获得的唯一页面浏览量，相当于每个页面获得的访问次数。在一次访问中，用户多次浏览一个页面只会造成Pageviews的增加，而Unique Pageviews是不会增加的。因此，我们将不同的页面作为维度，使用Pageviews和Unique Pageviews两个指标相除就可以看到一次访问中访问者浏览同一个页面的次数。通常来讲，访问者在一次访问中是不会多次浏览一个相同的页面的。所以，如果如果Pageviews/Unique Pageviews的值很高，那么这部分流量就值得注意了。当然，这并不是一个绝对的标准。为了确保万无一失，最好的方法是将这部分流量的Pageviews/Unique Pageviews值与这些页面在整站中的值进行对比。

2访客忠诚度分析

访客忠诚度是对一段时间内访客回访频率进行的分析。通常来讲，当一定数量的访问者来到你的网站后，总会有一部分访问者会再次访问的。即使这部分访问者非常少。哪怕只有一两个。这就好像在一个页面中，即使有些链接放在非常隐蔽的位置，也总还是会有人点击的，即使比例非常的少。记得一个真实的教训，我们为客户分析一个wap网站时，发现页面中的一个链接点击量是0。当时想当然的认为这个链接因为提供在线电影，流量和费用都很高，所以没人点击也是正常的。但实际情况却和我们想象的完全不一样。

因此，在分析一个渠道的流量时，适当的拉大时间维度来分析访客回访也是辨别虚假流量的一种方法。真实的访客中会有再次回访的行为产生，而虚假流量在合作结束后是不会进行这些收尾工作的。所以那些在合作期结束后齐刷刷没有回访的流量多半是异常的。

3 访客重合度分析

访客重合度是指一段时间里排重后的访问者与排重前访问者的比率。举个例子来说明一下，假设我每天找10个人点击你的广告，连续点击10天。这时，Google Analytics中每天都会记录到有10个绝对唯一身份访问者。十天加在一起就是100个。但当我们把时间维度拉大到10天再来看时，就只有10个绝对唯一身份访问者。这是因为Google Analytics对访客进行了排重处理，所以10天的数据中每个访问者都是唯一的。按照这个逻辑我们可以计算出不同渠道中访问者的重合度。具体计算公式是:1-排重访客/未排重访客*100%。对于上面例子中的情况，访客重合度等于1-10/100*100%=90%

对于不同的流量渠道，我们也可以使用访客重合度指标来辨别虚假流量。当某个渠道的流量在短时间内有较高的访客重合度时，我们就需要进一步检查这个渠道的流量质量了。

4页面访问长尾分析

页面访问长尾分析是指访问者的页面浏览广泛程度。按照真实流量的特征，每个访问者的特点，兴趣和习惯都是唯一的。他们会按照各自的目标通过各种方法浏览网站内容。访问者的这些自然和多样的特点可以通过网站中的热门内容和退出页面看出来。这些都是虚假流量无法模拟的。

热门内容是在整个访问过程中最受欢迎的页面。上图是网站中热门内容的浏览量趋势图。因为每个访问者的目的都不相同，所以除了最受欢迎的页面之外，还会有很多页面也会被浏览，并且大部分页面获得的浏览量都很少，只有1-2次。这些就是页面访问的长尾，他们充分的表现了真实访客浏览网站的自然性和多样性。同样，对于退出页面也必然会存在这样的长尾，因为访问者会在不同的页面结束访问。

本篇文章的内容到这里就结束了，以上就使用Google Analytics辨别虚假流量的4种方法。你有什么问题或更好的方法吗？欢迎给我留言讨论。

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1. 使用Google Analytics辨别虚假流量
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下面是一个网站两周的访问量对比，从图中可以看出本周与上周访问量几乎没有变化，并且具有相同的变化趋势(周末略低于平时)。同样，本周网站其他的指标变化也很微小，跳出率，停留时间等指标变化率都在2%以内。天哪，从汇总数据上来看，第二周的数据简直就是第一周的复制。面对这样的情况，我们可以简单的说本周网站整体表现与上周持平，各项指标均表现正常吗？如何不可以的话，我们又需要进行哪些分析，从哪里入手呢？

1对汇总数据进行细分

还记得Avinash大师的那句话吗？分析汇总数据是对人类的犯罪！对于这类汇总数据，细分是最有效最直接的一种方法。它可以让我们很快的发现汇总数据中存在的问题。面对上面两周的访问量对比趋势图，只看汇总数据我们会说，本周的数据和上周一样，表现很平稳，没有什么可关注和分析的，但真的是这样吗？网站在本周的表现真的是上周的复制吗？通过简单的细分就可以发现其中存在很多隐藏的变化。这里推荐使用Google Analytics中的所有流量来源报告，关键词报告对汇总数据进行细分。

使用的Google Analytics报告

所有流量来源报告

对于网站访问量的汇总数据，所有流量来源报告是最有效的一个细分报告。这个报告中同时使用来源和媒介显示了网站的所有流量来源渠道，其中既包含了付费流量和免费流量，也包含了推介流量和搜索流量。在这个报告中可以非常清晰的告诉我们每个流量渠道流量的变化。很多时候你会发现，虽然网站整体的访问量变化不大，但不同的流量渠道却是有涨有跌。表面上看起来平静的汇总数据中隐藏了很多变化。

关键词报告

关键词报告是针对搜索引擎渠道的细分报告，也许在所有流量来源报告中搜索引擎的流量变化很平稳，这时候我们还需要继续进行细分吗？别忘了搜索引擎本身也是一个汇总数据。所以，我建议无论搜索引擎的流量表现如何，我们都需要查看一下对应的关键词报告。也许你会发现在关键词报告中，某几个关键词的表现正在变差，而另外一些关键词的表现正在提升，又或者新出现了一些长尾词等等。

2对网站访客群体进行分析

对网站中不同的访客群体进行分析也是一种非常有效的方法。每个网站都会几类不同的访客群体。而汇总数据往往会掩盖网站中不同群体的表现。例如:本周网站访问量与上周相同，那么这两周的新老访客比例是否也相同呢？如何他们的表现是不同的，我们就不能简单的认为这两周的数据平稳。这时通过在不同访客群体的维度下剖析数据，可以帮助我们发现更多的问题。这里推荐使用Google Analytics的新老访客报告及高级群体功能对网站中不同群体进行分析。

使用的Google Analytics报告

新老访客报告

新老访客报告是Google Analaytics中默认的一组访客群体，也是每个网站最基本的一种访客分类方法。通过新老访客报告可以看到新访客与老访客对网站流量的贡献以及他们在网站中的表现。新访客比率表示了网站在开拓新市场，吸引新访客方面的表现。老访客比率则表示网站内容对访客的吸引力。

除了新老访客群体，Google Analytics中的高级群体功能可以帮助创建更多的自定义群体，你可以按照访客的不同来源，不同行为，来创建各类自定义访客群体，并从这些访客群体的维度对汇总数据进行细分。

3对网站流量质量进行分析

从质的角度分析汇总数据也是一种很好的办法。还以文章开头时的周访问量对比数据为例，从量的角度看，访问量总数和趋势是一样的，但从质的角度他们也是一样的吗？本周的访问量与上周相比，是由更多的独立访客带来的，还是由更多的访问频率带来的呢？不同的答案使得对流量质量的判断也大相径庭。这里推荐使用Google Analytics的忠诚度报告和独立访客报告对流量质量进行分析。

使用的Google Analytics报告

忠诚度报告

在相同的时间段以及相同的访问量下，访客访问网站的频率也是一样的吗？Google Analytics通过访客忠诚度报告显示不同回访频率的访客在网站总访问量中所占的比例。对比两周的数据，看看访客在忠诚度上也是否一致呢？两周相同的访问量是否是都由回访频率3-5次的访客带来的，或者其中一周大部分流量是由只来过一次的访客带来的呢。

独立访客报告

访问量相同并不代表独立访客也是相同的。Google Analytics的绝对唯一独立访客报告虽然不支持细分，但可以进行不同时间段的对比。当网站在两周的访问量差别不大时，我们还要对比和关注一下独立访客。对于很多非快消类的电子商务网站来说，访问量只是浮云，独立访客才是王道。隐藏在访问量下的独立访客变化才是他们最关心的。

4对访客目的进行分析

访客目的分析是另一种对访问量的质量分析。访问量只是一个数字，尤其是整站的汇总数据。这些数字只能告诉我们网站在某个时间段内获得了多少次访问。但并不能告诉我们这些访问者的目的是什么。举个极端的例子，网站在两周都获得了10万次的访问，第一周中有8万次购物访问，2万次咨询访问。而第二周中有6万次退货访问，4万次寻找客服或帮助的访问。这时从汇总数据上来看，两周的访问量是一样的。但访客的目的却大不一样。这里推荐Google Analytics的热门内容报告和站内搜索报告来了解访问者的目的。

使用的Google Analytics报告

热门内容报告

热门内容报告按照网站中页面被浏览的次数对页面进行排序，但通常情况下排在最前面的页面总是那么几个，例如首页。所以，要了解访问者访问目的的变化要对不同时间段的热门内容进行对比，找出变化率最大的那些页面，然后再进行分析。不过比较遗憾的是Google Analytics的热门内容报告好像只能按指标值排序，不能按照变化率进行排序。

站内搜索关键词报告

站内搜索关键词报告记录了访问者在网站中寻找的内容，而这些恰恰也是访问者的访问目的。与热门内容报告相比，站内搜索关键词报告更加直观和准确的告诉了我们访客每次访问的目的。通过观察和分析访客使用关键词的变化以及所到达的搜索目标页面，我们就可以清晰的知道访问者的目的，而不同时间段中搜索关键词的变化也表示了流量目标的变化情况。

5对网站的ROI进行分析

每个网站都是有目标的，而网站获取流量也是需要成本的。在访问量相同的情况下，我们获取流量的成本以及这些流量所带来的价值(目标完成度)是否也是一样的呢？再来举个例子说明下，网站在两周都获得了10万次的访问，第一周获取流量的成本为50万，而流量带来的价值为60万。ROI=120%。第二周获取流量的成本为30万，流量带来的价值为50万。ROI=166%。在两周访问量相同的情况下，不同的流量获取成本和价值导致了投资回报率的差异。这里推荐使用Google Analytics的Adwords报告和电子商务报告获得流量成本和价值。

使用的Google Analytics报告

Adwords报告

Google Analytics中的Adwords报告可以记录你在Google购买广告的总花费。通过这个报告我们可以了解获得这部分流量所付出的成本。而其他渠道流量的成本则需求单独计算并汇总。

电子商务报告

电子商务报告记录了网站获得的总收入，也就是流量带来的价值。对于非电子商务类网站可以通过设置目标及目标转化价值的方法来计算流量带来的价值。

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