Google Analytics中的四种流量来源:

Google Analytics的过滤器分为三种：预定义过滤器，自定义过滤器和高级过滤器。功能强大，字段繁多。这里主要介绍的是自定义过滤器部分。在流量来源报告中，google analytics通常会将网站流量来源分为4类。他们分别是:搜索引擎，推介流量，直接流量和其他流量(广告系列流量)。

在上面的4类流量来源中，除了直接流量外，其他的三个类别还会包含很多细分的类别，比如搜索引擎来源又会包含baidu和google两个不同的搜索引擎，推介流量会包含不同网站的浏览来源，即使是来自同一网站的推介流量又可以细分为不同页面的推介流量。而其他类别的流量会包括不同的广告系列的流量，如banner，论坛和软文链接，等等。虽然google analytics在流量来源报告中提供了深入细分维度的下钻功能。但很多时候我们还是需要针对某一细分维度的流量来源进行单独的监控管理和目标设定。这时候就需要使用自定义过滤器来分隔不同来源的流量。

过滤流量来源的基本原理:

在google analytics的自定义过滤器中，有5个字段是用来设置并过滤流量来源的，他们分别是:

Campaign Name

Campaign Source

Campaign Medium

Campaign Term

Campaign Content

这5个字段都是基于cookie值进行过滤工作的，下面图中的6个步骤简单的说明了GATC从获取访问者的来源信息一直到最终生成报告的过程。

1 访问开始

2 GATC获取本次访问的Referral信息

3 GATC判断是否更新Cookie中的来源信息

4 Referral信息和Cookie中的信息被返回google

5 对返回数据应用过滤器

6 生成报告

例如utmcsr=bluewhale.cc|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/;这是GATC返回数据中的一部分，这部分信息说明本次访问是由bluewhale.cc网站的首页带来的一次推介访问。此时，如果你在自定义过滤器中排除了来自bluewhale.cc这个网站的访问，或是排除了任何来自推介的访问，又或者是排除了任何来自首页的推介访问，那么与这次访问有关的数据都将被过滤掉，将不会显示在报告中。并且被过滤的数据将无法找回。

Google analytics流量过滤速查表:

通过在自定义过滤器中对这5个字段进行设置，我们可以获得流量来源报告下钻过程中任一级别，任一维度的访问来源信息。例如:某一推介来源，某一推介页面，某一搜索引擎，某一关键字，等等细分维度的流量来源信息。

听起来很强大的样子，好像我们已经可以随心所欲的分割和控制网站流量了。但如何实施呢？别急，光说不练那是假把式。下面详细说说如何实现。

这是我做的《Google analytics自定义过滤器速查表》（亮点总在最后！），只要按此表操作就可以轻松的完成流量来源的过滤和细分工作。整个过程非常简单。下面我详细介绍下这个表的用法。

正文部分第一行是5个自定义过滤器的字段名称。第二行是对应的cookie值，第三行是对应的报告名称。后面几行是四种流量来源的内容。其中我将Campaign分为了Campaign，adwords和SEM，因为这部分都是需要预先自定义的，所以你可以用自定义的linktag值来替换当前的参数标签。

《Google analytics自定义过滤器速查表》使用方法：

1左侧第一列查找希望过滤的流量来源维度。

2在希望过滤的流量来源维度行中按具体需求选择蓝色或绿色格子。

(蓝色表示按类别过滤，绿色表示自定义细分过滤。)

3查找选中格子对应的列标题。

4将列标题作为自定义过滤器的过滤字段，将格子中的内容填到过滤模式中。

(其中右上角有红色三角格子的表示需要用你的过滤内容替换掉表中的内容。)

5创建并应用过滤器。

例如:过滤所有来自搜索引擎的流量，这属于按类别过滤。所以按图索骥，先找到Search行，然后找到标蓝的部分（organic），再找到对应的列名称（Campaign Medium），在自定义过滤器中选择

Campaign Medium字段，然后选择模式为organic就可以了。

再例如:要过滤来自某一具体搜索引擎的流量，这属于自定义细分过滤，再按图索骥，先找到Search行，然后找到标绿的部分（google），再找到对应的列名称（Campaign Source），在自定义过滤器中选择Campaign Source字段，然后在过滤模式中用你希望过滤的搜索引擎名称替换掉google就可以了。

过滤器速查表的具体用法我介绍完了，稍候我会把这个表放在资源文档中给大家分享。什么？你还不会用。好吧。管吃管住包路费的话我提供上门服务。哈哈。

可能会出现的一些问题

按照上面的方法过滤来自search和campaign的流量通常都不会有问题，但在过滤referral流量的时候会有一些问题。报告中的数据比真实的referral流量低。这是为什么呢？如何解决呢？欢迎大家留言。我将在下一篇文章中分享我看到的情况和解决方法。

相关文章:

1. Google Analytics报告中的流量来源和媒介

PS：每个高级群体下的URL是分享链接，在登陆google analytics的状态下直接访问就可以完成自动创建了。

1跳出群体/非跳出群体

跳出率是衡量流量质量和landingpage效率最重要的一个指标，一部分访客来到网站后继续访问，而另一些访客只看了一个页面就直接离开了。他们之间有什么差别吗？创建一对儿“跳出群体/非跳出群体”在报告中对比一下吧。

创建跳出群体：

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=1c-syCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVEsOQNeUPQh-GHl8rvX-0JvGLtfYaFHJ0QuDnvFd4poIrpnZ2X2M9rkmvMjcaS9gzg.7b9oHeK98S9_iZo4Pqwelg

创建非跳出群体：

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=Q7etyCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVEFSb1I1jQYG3Kxv305Fk7jGLtfYaFHJ0QuDnvFd4poI9Ck_IJVmILYILSJMabSikA.9GDbse5wTiaWxzqVSgrC6Q

2完成转化的群体/未完成转化的群体

完成转化是网站的终极目标，这个转化可能是一次留言，一次订阅等等。没有完成转化的那部分用户和没有完成转化的用户有何不同？他们来自不同的渠道？浏览了不同的网站内容？他们在哪里离开网站？通过应用“完成转化的群体/未完成转化的群体”的对比可以发现他们之间的差别。

创建完成转化的群体

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=Q7etyCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVEFSb1I1jQYG3Kxv305Fk7jGLtfYaFHJ0QuDnvFd4poIjSPX2kJQMKU508Nqho-opA.yW2EEEYKUN1Q4vVRO-lnhg

创建未完成转化的群体

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=Q7etyCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVEFSb1I1jQYG3Kxv305Fk7jGLtfYaFHJ0QuDnvFd4poIf-rwpi7UlRL5CrFoOg-5ww.FV_3riIIXLyqt0ymTuv6bw

3使用站内搜索的群体/未使用站内搜索的群体

你的站内搜索有用吗？使用站内搜索是否提高了访问的效率？对完成网站转化有何影响？对网站的跳出率，平均访问次数又有何影响？哪些渠道的访问者更喜欢使用站内搜索功能？这些问题都有待“使用站内搜索的群体/未使用站内搜索的群体”来帮你解决。

创建使用站内搜索的群体

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=Q7etyCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVEFSb1I1jQYG3Kxv305Fk7jGLtfYaFHJ0QuDnvFd4poI3oxcLHFja2SWTr_TWCD5aQ.rfl2tBo_CDAL1wCKcnUb2A

创建未使用站内搜索的群体

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=Q7etyCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVEFSb1I1jQYG3Kxv305Fk7jGLtfYaFHJ0QuDnvFd4poIbjvokGevZ7zC0SJ_Ah-5Bw.R4QfjM5bJebfLz7r8qqrcw

Google Analytics的高级群体使用起来非常灵活，例如上面的站内搜索高级群体，可以使用指标来创建，也可以使用维度来创建。你会经常用到哪些高级群体呢？也来share一下吧。我们来个高级群体大接龙怎么样？

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相关文章:

1. 使用Google Analytics区分付费与非付费关键词
2. 2010 Google Analytics Master Class—群体的魔力

先来回答上面的几个问题。在google analytics中有IP的概念，但IP既不是访问次数，也不是绝对唯一访问者。同时，IP也不能表示网站的流量。在google analytics的报告中，使用cookie来记录网站获得的访问次数，辨别绝对访问者的身份。IP地址只有一个作用，就是获取访问者的地理位置信息。并生成访问者报告下的“地图覆盖图”报告。

IP地址与cookie的区别

IP地址曾经是很多网站统计网站流量和访问者数量的指标，但相对于cookie来说，统计IP地址衡量网站的流量指标已经不准确了。根据comScore的调查报告，美国家庭中的电脑平均每个月有10.5个不同的IP地址。使用IP地址追踪将会将这些用户分别记录为10个不同的唯一访问者。在中国使用adsl上网的家庭用户也同样会存在这种情况。下面是在不同环境中记录访问者IP地址和第一方cookie的情况对比。

1用户使用ADSL上网

使用IP追踪，用户每次上网随机获得IP地址，可能被识别为多个一个唯一访问者。（用户不可控）

使用cookie追踪，用户在不删除cookie和更换浏览器的情况下只被识别为一个唯一访问者。（用户可控）

2用户在公司或网吧上网

使用IP追踪，局域网内多个用户及后续的新用户都会因为共享了同一IP地址而被识别为一个唯一访问者。（用户不可控）

使用cookie追踪，在cookie保留情况下可以准确识别出每一台电脑前的唯一访问者。（用户可控）

3用户使用不同的电脑

使用IP追踪，由于IP地址不同将被识别为两个唯一访问者。（用户不可控）

使用cookie追踪，由于cookie值不同也将被识别为两个唯一访问者。（用户不可控）

4不同的用户使用同一台电脑

使用IP追踪，由于IP地址相同将被识别为同一个唯一访问者，当第二个用户被更换IP后将被识别为两个唯一访问者。（用户不可控）

使用cookie追踪，当访问者使用同一浏览器访问时将被识别为同一个唯一访问者，而当第二个访问者使用不同帐户使用OS时，将被识别为两个唯一访问者。（用户可控）

相对来说使用第一方cookie来辨别访问者身份比使用IP地址更加准确一些，但cookie也有自己的问题，比如访问者或第三方工具清除cookie，访问者更换电脑或浏览器上网，页面JS文件失败等等。更多识别访问者身份的方法请参考joegh的网站用户识别的文章。在omniture和webtrends中可以根据需求选择使用IP地址或是Cookie来识别访问者身份，并可以设置优先级。Google Analytics默认使用第一方cookie来识别访问者身份。

Google Analytics如何获取IP地址

Google虽然不使用IP地址来识别访问者身份，但也会追踪每个访问者的IP地址信息。这个过程是在google的服务器端完成的，所以在google analytics的返回数据中我们看不到这个信息。我猜想当JS文件收集完追踪信息向google服务器请求1像素图片时，google服务器会记录这个请求的IP地址，并将随后返回的数据与IP地址进行匹配并生产一条日志文件。

例:Google Analytics中的一条日志文件

IP地址在Google Analytics中的作用

返回google的访问者IP地址信息只有一个作用，就是用来识别访问者的地理位置信息。Google将访问者的IP地址与自由IP库的地理位置信息进行对比，确定访问者的地理位置信息。并最终生产”地图覆盖图”报告。

Google Analytics为何不提供IP信息

MaxMind不同国家IP精度报告：

最后还要说下，google analytics为什么不提供IP信息，而是只提供地理位置信息。我猜想，如果将IP地址作为一个纬度单独提供出来会违背google的隐私政策。因为通过访问者的IP地址我们可以定位更小的区域或每台电脑。当这些信息与访问者帐户，网站调研信息和其他追踪到的信息匹配后我们可以了解到每个人的网站访问偏好，（想想网监是如何工作的。）而这与google的隐私政策是不符的。所以google将IP地址汇总并只显示到市/县级，这样就可以很好的保护用户隐私了。

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相关文章:

1. Google Analytics功能篇—自定义报告
2. Google Analytics报告中的收入指标
3. Google Analytics功能篇—高级过滤器

“非付费关键词”是网站在搜索引擎的自然排名，或SEO排名。“付费关键”词是网站花钱购买的关键词。通常当我们打开google analytics的关键词报告时，显示的是所有关键词数据。我们可以点击报告顶部的选项来选择查看“付费关键词”或是“非付费关键词”。但通常你会发现，“付费关键词”选项下是空白的。也就是说google并没有自动的将付费关键词和非付费关键词进行区分。为什么会这样呢？因为google其实也不知道该如何区分这些关键词。我们需要对关键词进行一些设置，帮助google analytics进行区分。

google的付费关键词

先看下来自google的付费关键词，简单的说就是adwords的关键词。有两种方法可以对这类关键词进行区分。

第一种方法是使用adwords的自动标记功能。Adwords和google analytics同属google产品，自然有着很好的结合性，google analytics可以自动将带有adwords自动标记的关键词记录为来自google的付费关键词。这种方法既简单又快速，只需要在adwords后台勾选设置就可以完成。

第二种方法是使用工具网址构建器，对关键词的目标网址进行标记。效果和第一种方法完全相同，但设置起来比较复杂。具体的做法是在设置网址标记时必须将来源设置为google，媒介设置成cpc。

百度的付费关键词

百度的付费关键词是指百度竞价。在google analytics中区分百度竞价关键词的方法只有一个，就是使用工具网址构建器手动标记关键词的目标网址，具体做法和标记google关键词的第二种方法类似，唯一的区别是将来源改成baidu就可以了。即:来源baidu，媒介cpc。

其他搜索引擎的付费关键词

标记完百度付费关键词后已经可以看出一些规律了，google analytics主要通过媒介的标记来区分关键词属性。例如:媒介是cpc，ppc的关键词，都会被归为付费关键词。按照这个规律我们也可以将来自sogou，soso，有道的付费关键词也分别标记出来。不过，有一点需要注意，google analytics默认是不会记录这些搜索引擎的关键词的，所以标记前先在GATC中添加这些搜索引擎吧。

  _gaq.push(['_addOrganic', 'soso', 'w']);
  _gaq.push(['_addOrganic', 'yodao', 'q']);
  _gaq.push(['_addOrganic', 'sogou', 'query']);

到这里今天的主题已经写完了。如果就这样结束会不会有朋友说蓝鲸在糊弄人呢？嗯，确实有这个嫌疑，你写了adwords为啥不写google内容网络呢？写了百度竞价为啥不写百度网盟呢？别急，下面说说如何用高级群体功能区分这两部分的流量。

区分google内容网络的流量

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=AbU2tCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVHW_fKihI9DLMoFhf5N2v83GLtfYaFHJ0QuDnvFd4poI63tBiU9s6_umJL6ZErmJhg.Ms4sg2XpFufL1ybEtqoL_Q

区分google内容网络的流量方法很简单，像上面截图中的设置就可以。在高级群体中将来源精确匹配到googleads.g.doubleclick.net，然后起个名字保存就可以了，这部分就是google内容网络的流量。当需要查看这部分流量时就对报告应用这个高级群体。

区分百度网盟的流量

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=dNI4tCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVMjsvMW3pAtpSXNs5-J43bXGLtfYaFHJ0QuDnvFd4poIpkmqzCvwZ3yE5uMOw99y-Q.Fnu2YQYOZ6CPeMlGioLCsA

区分百度网盟流量的方法和google内容网络很相似，将高级群体中的来源精确匹配到cpro.baidu.com然后保存起来就可以了。

什么？你还是觉得不过瘾？好吧，最后再搞个返劵，附赠两个使用高级群体区分百度产品流量的方法。具体的操作方法都很相似，不再一一说明了。

区分百度知道的流量

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=AbU2tCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVHW_fKihI9DLMoFhf5N2v83GLtfYaFHJ0QuDnvFd4poIoTX5eja9v7KPX3AB6AIt8Q.w7ClwrybbvRtlgwDjqqvGg

区分百度百科的流量

http://www.google.com/analytics/reporting/add_segment?share=AbU2tCoBAAA.RD_MY1rbVaEf7ayaUJLvVHW_fKihI9DLMoFhf5N2v83GLtfYaFHJ0QuDnvFd4poIsd1KTMbWNGVyrBhIe91Ntg.DptErP14Qnrlii3xsr-6hw

PS：上面两个高级群体可能无法完全匹配到所有流量，具体情况请按照匹配后的报告内容再做相应调整就可以了。

今天就写到这了，大家自己去试验吧。我去睡觉了，最近话太密了。

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相关文章:

1. 使用Google Analytics追踪404页面
2. Google Analytics实用篇—3组常用的高级群体
3. Google Analytics异步追踪代码迁移

蓝鲸网站分析笔记 Original Source

Field A -> Extract A                 Campaign Term     (.*)

Field B -> Extract B                  Referral                    (\?|&)(start|pn)=([^&]*)

Output To -> Constructor     User Defined          $A1 | page=$B3

上面是优化后的高级过滤器设置，在新过滤器的设置中，加入了对百度参数（pn）的匹配。并且将结果单独输出到了用户定义报告中。这样，在用户定义报告中将包含所有来自百度和google的关键词，并且以页面排名作为第二维度进行了细分。（如果你希望同时包含搜狗或其他搜索引擎的关键词及页面排名信息，加入更多对于的参数就可以了。）

现在我们完成了吗？还没有。为了报告更易阅读，还需要做一些设置。细心的朋友可能已经发现了，百度和google的页面排名参数在第一页的referer里是没有的，从第二页开始以10,20,30为单位进行记录。就是说，10表示搜索结果的第二页，20表示搜索结果的第三页。以此类推。这种记录方式在报告中看起来会非常别扭。所以，我们要想办法将这个值和真实的页号进行对应。方法是使用搜索和替换过滤器。

下面是过滤器设置的截图。第一页设置为将page=$替换为page=1，其他页面按下面的截图依此类就可以了。

进行到这里我们的报告差不多完成了。在google analytics访问者报告中查看用户定义报告，这里面显示的就是新创建的关键词及页面排名细分报告。

在报告中，每个关键词后面都标有所在的页数，例如：google analytics配置这个关键词在第一页获得了25个访次。平均每个访次浏览了4.84个页面，停留时间为13分钟等等。

到这里我们的关键词和页面排名报告基本已经完成了。可以开始挖掘有价值的关键词了。但这里又出现了一个小问题。前面设置的时候我们说过，高级过滤器同时匹配了百度和google的关键词及页面排名参数。也就是说，现在这个报告中的信息既有百度的，也有google的。如果不搞清楚每个关键词的来源，那么即使找出来有价值的关键词，也没有办法采取行动。该如何来区分每个关键词的来源呢？

区分每个关键词的来源

区分关键词来源的答案是使用自定义报告，先按照上面的格式创建一个关键词和页面排名的自定义报告，在度量中设置三个标签，分别显示常用度量，目标转化和电子商务（如果网站启用电子商务的话）。然后在第一维度中显示来源，在后面的维度中显示用户定义值。然后应用这个自定义报告，并在来源中选择百度或google，就可以看到相对应的关键词及页面排名信息了。

挖掘有价值的关键词

进行到这里，终于可以开始挖掘有价值的关键词了。在刚才新建的自定义报告中，先选择要查看的搜索引擎名称，然后显示这个搜索引擎的关键词和页面排名信息。这时你会发现，用户点击的大部分关键词都是排在第一页的词。而这些词并不是我们这里要关心的。应用报告底部的过滤器，选择排除page=1的条目，将所有排名在第一页的关键词过滤掉。然后选择目标转化标签（Goal Set），对目标转化率度量进行降序排列。现在你会发现，有一些关键词，他们没有排在搜索结果的第一页，但却有很高的转化率。例如:下图中的第一个关键词，排在搜索结果的第三页，但有200%的目标转化率。

现在，你应该马上把这些词和网站的SEM推广关键词或SEO优化关键词列表进行对比。如果它们没有在你的推广列表中，那么这个词可能就是一个非常有潜力的高价值关键词。应该对它进行一些优化，或增加推广投入，提高这些词的访问量。

PS：如果使用付费方式来提高这些关键词的访问量时，需要考虑下目标转化的价值与关键词点击的价值。并与网站平均的ROI水平进行对比，如果低于网站平均水平，那么就不太适合使用付费方式。

检验SEO关键词效果

关键词和页面排名报告还有一个功能，是可以对seo的效果进行监测。按照网站seo关键词的扩展规律，创建一个SEO关键词高级群组。并应用到报告中，可以看到此类关键词是否都保持在搜索结果的首页位置。

如果你是一个懒人的话，可以在创建完这些报告后设置一个邮件报告，google analytics将定期把这些发到你的邮箱中。另外，不知道google以后会不会有更方便的功能，例如，在关键词报告中可以直接对某个关键词进行竞价。这样，当我发现了高价值关键词后，可以一键提交到adwords中进行竞价。这样就更爽了。

推介宫鑫的SEM新书

整篇说了半天其实都是一些辅助SEM挑选关键词的小技巧。SEM是一个非常有技术含量的工作，也是网站主要的流量来源。想要在google获得好的排名和流量不是一件容易的事情，需要不断的学习和积累经验才可以。尤其是对那些刚入行的新人。

记得原来，新人刚进入某个行业的时候都会有一位师傅带，这样新人就会很快进入角色。因为师傅教的不仅仅是知识，更多的是他积累的经验。对于想要学习和提高SEM水平的朋友，我推荐大家阅读宫鑫的SEM新书《Google广告优化与工具》。因为那里面也有很多宫鑫在SEM行业的经验。相信一定可以帮你少走不少弯路。

————————————————全文完————————————————

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相关文章:

1. 使用Google Analytics挖掘有价值的关键词（上）
2. 使用Google Analytics区分付费与非付费关键词
3. 使用Google Analytics细分网站流量2—分割频道流量

在网站获得的流量中，大部分来自搜索引擎，而关键词和搜索排名是网站获得流量多少和质量好坏的关键。找到一个有价值的关键词，再加上好的搜索排名，就可以给网站带来大量的优质流量。在搜索引擎营销中，无论是SEO还是SEM也都在为这两件事奋斗着。本文将从网站分析的角度找到对网站最有价值的关键词，并扩大这些关键词的价值。

基本原理:

通常来说，在搜索引擎中排名越靠前的关键词获得的点击量也就相对越多。而无论是SEO还是SEM的工作，主要目标也都是提高某些关键词在搜索结果中的排名。就算不能排到前三，也要保证排到第一页。

PS：虽然SEM的衡量指标并不是单纯的排名，还会有点击量，点通率，点击成本以及ROI等等指标来衡量，但购买关键词这个行为本身也是为了提高关键词的排名和曝光率。

挖掘有价值关键词的基本原理是:使用关键词在搜索引擎中的页排名(注意:这里是页面顺序，而不是排名顺序)对关键词进行细分，类似于在报告中创建了一个自定义的第二维度。然后按照网站目标转化率和电子商务收入衡量关键词价值。找出有价值的关键词，并将其加入到搜索引擎营销计划中，进一步提高关键词的价值。这个原理说起来不太好理解，不过没关系，后面我会一步一步的操作，看完这篇文章您就明白了。

为网站设置合理的目标

为了衡量关键词的价值，首先需要设定一个目标，这个目标你可以任意选择。可以很简单的，也可以很复杂。但必须要和网站的目标一致。例如:你当前的目标是希望提高网站的PV或者停留时间，那么你就可以选择这两个度量作为你的目标，当关键词带来的访次浏览了超过几个页面或停留了多长时间后，就将关键词设定为有价值关键词。

不过，通常网站的目标都不会这么简单，PV和停留时间只能算是一个辅助性的度量。单纯的高PV也许并不一定是好事情。所以，我建议为你的网站创建至少一个目标转化，并设定合理的目标价值。例如:当你的访问者完成网站注册，购物成功，或者是订阅了你的博客，又或者是给你留言后，都可以算作一次目标转化。并为每个目标转化设定价值。

获得关键词的页排名信息

在为网站设定完目标后，已经可以对关键词的质量进行衡量了。但仅有目标是不够的，我们还需要获得关键词在搜索引擎的排名信息来挖掘那些有价值，有潜力的关键词。关键词页排名信息是在访客点击关键词访问网站时的Referer信息中获得的。也就是说，这个信息是google主动传递给我们的。下面是一个访客在google搜索bluewhale.cc这个关键词，并点击访问网站时的信息截图。

在上面的截图中，蓝色部分是google的Referer信息，在整个Referer信息中包含了搜索引擎名称（google），访问者搜索的关键词（q=bluewhale.cc）访问者的国家界面代码（hl=en）以及其他一些未知的信息。

PS：默认情况下，google analytics在获得这个referer信息后，只保留搜索引擎名称（google）和访问者搜索的关键词（bluewhale.cc）。不会再记录其他的信息。

下面是在google中搜索关键词bluewhale，并分别点击1-10页搜索结果，查看google的Referer信息。在这些referer信息中可以找到更多的信息。例如:访问者是否新开窗口（newwindow=1）以及当前关键词所在的页面信息（start=）。

关键词:Bluewhale

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&btnG=Search&aq=f&aqi=&aql=&oq=&gs_rfai=

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=10&sa=N

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=20&sa=N

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=30&sa=N

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=40&sa=N

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=50&sa=N

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=60&sa=N

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=70&sa=N

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=80&sa=N

http://www.google.com/search?hl=en&newwindow=1&q=bluewhale&start=90&sa=N

使用和google同样的方法，在百度中搜索关键词bluewhale，并分别点击1-10页的搜索结果也可以获得百度Referer中的信息。包括当前关键词所在的页面信息。（pn=）

关键词: Bluewhale

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=10&usm=7

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=20&usm=7

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=30&usm=7

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=40&usm=7

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=50&usm=7

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=60&usm=7

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=70&usm=7

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=80&usm=7

http://www.baidu.com/s?wd=bluewhale&pn=90&usm=7

相比之下，百度的Referer中信息要比google少很多，不过我们现在最感兴趣的是页面排名信息，所以，只要找到这个参数就可以了。这个方法在很多搜索引擎中都可以通用，你可以在其他搜索引擎中获得页面排名的参数。比如，sogou的页面排名参数就是page

http://www.sogou.com/web?query=123&page=2&p=40040100&dp=1&w=01019900&dr=1

http://www.sogou.com/web?query=123&page=3&p=40040100&dp=1&w=01019900&dr=1

http://www.sogou.com/web?query=123&page=4&p=40040100&dp=1&w=01019900&dr=1

需要注意的问题

这里有三个需要注意的问题：

1我们前面获得的都是页面排名，而不是关键词排名。例如，再google的referer信息中关键词是bluewhale，而start=30，表示访客在google搜索结果中点击bluewhale访问了你的网站。而此时你网站的bluewhale这个词在google搜索结果的第四页。可能是第31名，也可能是第40名。

2 Referer中的所有信息都是搜索引擎主动提供的，我们做的只是简单的提取。关键词的具体排名搜索引擎没有提供在referer中，所以，我们也无法获得。

3虽然每个来自搜索的referer都会包含这些信息，但必须要网站页面中的GATC完成运行后，才可以获取并处理这些信息。我们在报告中才可以看到。如果访客点击了搜索结果，但很快又关闭了你网站的窗口，那么即使有referer信息我们也无法获得。

配置高级过滤器

在前面的准备工作中，我们从referer中获得了google和baidu的页面排名参数。

Google 页面排名参数start

百度页面排名参数 pn

这些信息默认情况下google analytics不会进行处理。但有一个办法可以让google来处理这些信息，就是高级过滤器。现在，我们来配置高级过滤器获取这些信息。首先测试下使用正则表达式是否可以提取Referral字段中的页排名的值。

(\?|&)(start)=([^&]*)

在上面的正则表达式中，我们从？或&字符后面开始匹配。获取start参数的值。

通过使用regex tester测试，可以成功匹配到来自google Referral字段中的值。下面开始创建高级过滤器，并将获取的值与搜索关键词进行匹配。一起输出到关键词报告中。下面是具体过滤器设置的截图。

这样设置后产生的报告有三个问题。

1直接将匹配后的结构输入关键词报告，会打乱原有的关键词报告内容。

2关键词报告中显示的是来自所有搜索引擎的关键词内容，而过滤器中只提取了google的页面排名信息。

3当需要百度或其他关键词页排名信息的时候还需要重复设置，过滤器不能复用。

所以，还需要对上面的过滤器进行优化，形成一个完整的关键词页面排名报告。同时，这对于后面的操作也很有帮助。

————————————————未完，待续————————————————

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3. 混乱的Google Analytics报告4—丢失的搜索流量

这六种图表视图在报告界面的右上角，你可以在流量来源报告的推介网站子报告中找到这些视图选项，通过点击不同的图表按钮可以在不同的视图之间进行切换。不过需要说明的是，并不是每个报告都提供这六种视图的。

第一种图表:表格视图。

表格视图可以将报告中的数据有组织的汇总在一个表格中。表格视图也是很多报告的默认图表。

第二种图表:饼形视图。

饼形视图可以对报告中现有的任意一个指标创建饼图。

第三种图表:效果视图。

效果视图可以对报告中现有的任意一个指标创建直方图。

第四种图表:对比视图。

对比视图可以快速将报告中每个指标的表现与平均水平进行对比。

第五种图表:数据透视表视图。

数据透视表视图类似excel中的数据透视表，可以按多种方式对现有指标进行排列分析。

第六种图表:汇总报告视图。

汇总报告视图可以为网站创建一份现有维度的流量分析的汇总报告。

在报告中使用这6种图表可以帮助我们从不同的角度了解和分析报告中的数据。

第一种图表:表格

表格是大部分报告的默认显示形式。在表格中，报告的维度与度量被清晰的列在了行与列中。其中列表示该报告中所涉及的细分维度，而行则表示报告中的维度在各个度量中的表现。

以上图为例，报告为流量来源中的推介来源报告，报告中第一列列出了推介来源中的每个推介网站的地址。其中每一个地址代表一个细分的流量来源，也是推介来源维度中的一个子维度。而第一行则列出了衡量维度的几个度量。分别是访问次数，每访次页面浏览量，平均网站停留时间，新访用户比率以及跳出率。

在表格里，可以按照不同的度量值对维度进行排序。度量值可以按照递增和递减两个顺序排序，只需要点击相应的度量名称列标题即可，度量标题名称旁边的箭头显示结果列表的顺序。向下的箭头表示递减顺序排列，向上的箭头表示递增顺序排列，报告每次打开时默认按照访问次数进行递减顺序排列。

报告表格默认显示10行，要显示更多的数据行，在报告底部点击下拉菜单箭头旁的显示行数选择相应值就可以，每页最多可以显示500行数据。

第二种图表:饼图

百分比图表，俗称饼图。饼图以百分比值表示度量在不同维度中的表现。对于整体与局部的度量关系显示的更加直观一些。在饼图报告的左半部分显示的依然是子维度列表，中间部分保留了两列常用度量的表格格式，右半部分根据度量在不同维度中所占比例自动生成百分比图。

以上图为例，左侧是流量来源的子维度，中间部分是访问次数和综合浏览量表格，最右侧是所有度量的百分比图。这类图表的好处在于可以清楚的让我看到不同维度在关键度量上的表现差异。例如，当我们同时关心访问次数和跳出率两个度量时。我们可以首先按访问次数对子维度进行递减排序，同时在百分比图中选择以跳出率度量生成饼图。将一个度量以值的形式显示，将另一个纬度以百分比的形式显示。这样可以很容易的发现同一纬度在两个度量中的具体表现以及与同纬度中其他度量之间的关系。而这在表格图表中是很难做到的。

饼图的排序度量和百分比度量都是可选的，你可以任意选择两个不同的度量进行对比。同样，百分比报告的默认显示也是10行，要显示更多的数据行，在报告底部点击下拉菜单箭头旁的显示行数选择相应值就可以，每页最多可以显示500行数据。

第三种图表:效果图

效果图是第三种图表显示方式，效果图以度量的真实值表示度量在不同维度中的表现。和饼图类似效果图也同时支持对纬度同时进行两个度量的对比和排序显示。不同之处在于效果图将第二个度量以直方图的形式显示，并在不同子维度间进行了对比。在上图中，直方图的纵轴是推介来源维度下的不同子维度，而横轴是可以选择的第二度量“每次访问的PV值”。通过效果图可以很清楚的看到，第5位的推介来源虽然访问次数并不是最高，但每次访问中浏览了更多的页面。如果再试着使用停留时间和跳出率度量对这个子纬度进行查看，发现第5位的推介来源在停留时间上也都超过了其他来源，所以，可以考虑增加这个来源的访问次数。

第四种图表:对比图

对比图是另一种形式的效果图，与效果图不同的是对比图以百分比显示所有选定的度量。并且可以比效果图更直观的告诉你在这个度量的对比中，哪些子维度的表现好，哪些子维度的表现差。哪些可以保持，哪些须要提高。在对比图中，第二度量的数据以一条中线为基准向两侧分开显示。左侧红色表示在该度量中表现较差的维度，右侧绿色表示在该度量中表现较好的维度，中线为平均值。以上图为例，在推介来源纬度中，对于每次访问页面浏览量这个度量，不同子纬度的表现情况。红色表示低于平均值，百分比值表示当前维度在该度量中低于平均值的比率。 绿色表示高于平均值，百分比值表示当前维度在该度量中高于平均值的比率。

第五种图表:数据透视表

数据透视表是报告中所有显示方式中功能最强大的一种，可以从多个维度和子维度对多个度量数据进行透视。数据透视表支持两组度量和三个维度的组合。其中三个维度分别是报告维度，列维度和第二维度。两组度量可以在下拉菜单中随意选择组合。并且可以按照每一组度量进行排序。

在上图中，选择了通过城市和推介来源的组合对访问次数和跳出率度量进行对比。同时按照访问次数值对推介来源维度进行降序排列。由于推介来源维度的媒介统一为推介。所以第三维度在这里没有发挥作用。

完成上面报告的具体设置方法是:

1在推介网站报告中选择数据透视表显示模式。

2在顶部报告维度(第一维度)下拉框中选择城市。

3在第三维度中选择媒介。

4在右侧度量标题顶部分别选择第一度量为访问次数，第二度量为跳出率。

5选择一个度量标题对报告内的数据进行排序。

第六种图表:汇总报告

汇总报告是一份汇总流量分析图表报告，是所有报告显示方式中最简洁的一种，在汇总报告方式中显示了当前维度的几个主要度量的汇总数据，平均值和趋势摘要。选择不同的趋势摘要图可以查看详细的按日趋势数据图

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上面是5组google analytics的网络资源ID，除了数字之间的差别，你能看出他们之间有什么不同吗？本文将详细介绍这些网站资源ID的含义，以及他们之间的区别和联系。并通过网站资源ID来识别google analytics帐户和配置文件的结构。本文属于基础内容，如果你对网络资源ID已经很熟悉了，请直接略过。 蓝鲸网站分析笔记 Original Source

什么是网络资源ID

网站资源ID是一组以字母UA开头的数字组合。例如: UA-12347890-1。网站资源ID是Google Analytics对不同帐户及不同配置文件设置的一个唯一标识。你可以把这个ID简单的理解为是每个配置文件的身份识别号码。类似我们的身份证编码。

网络资源ID的作用

网络资源ID是Google Analytics区分不同的账号及配置文件的唯一标识。它会同时出现在网站追踪代码和配置文件中。Google Analytics按照网站资源ID将追踪到的数据写入到正确的配置文件中，最终生成报告。

http://www.google-analytics.com/__utm.gif?utmwv=4.7.2&utmn=622237838&utmhn=bluewhale.cc&utmcs=utf-8&utmsr=1280×1024&utmsc=32-bit&utmul=en-us&utmje=1&utmfl=10.0%20r22&utmdt=%E8%93%9D%E9%B2%B8%E7%9A%84%E7%BD%91%E7%AB%99%E5%88%86%E6%9E%90%E7%AC%94%E8%AE%B0%20%7C%20%E5%85%B3%E6%B3%A8Google%20Analytics%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%8E%E6%8A%80%E5%B7%A7&utmhid=1618638154&utmr=-&utmp=%2F&utmac=UA-12347890-1……

例如:你网站追踪代码的网站资源ID为UA-12347890-1，那么google就会把从这个网站中追踪到的所有数据发送到网络资源ID为UA-12347890-1的配置文件中。而如果网站网站A和网站B的追踪代码中的网络资源ID都为UA-12347890-1，那么google也会将这两个网站的数据统一发送到网站资源ID为UA-12347890-1的配置文件中，并形成报告。

网络资源ID的另一个作用是，当你需要调整接收网站数据的配置文件时，只需要修改这个网络资源ID就可以了，而不必重新添加追踪代码。

网络资源ID的结构

网络资源ID由三部分组成：

第一部分是统一为字母UA。  UA-XXXXX-YY

第二部分X是一组标识帐户的数字。 UA-XXXXX-YY

第三部分Y是一个用来标识配置文件的数字。 UA-XXXXX-YY

三部分组合在一起表示了完整的网站资源ID。举个例子：我的网络资源ID是UA-12347890-1，那么第二部分的数字12347890表示我的帐户ID，第三部分的数字1表示了我的配置文件ID。

帐户ID和配置文件ID

前面介绍了网络资源ID的结构，其中第二部分和第三部分分别为账户ID和配置文件ID。在google analytics中，不同的帐户有各自不同的帐户ID，同一帐户中不同的配置文件也会有不同的ID。配置文件ID与配置文件是一一对应的关系。Google analytics通过这种对应关系来识别出不同的配置文件。例如，当创建账户时，系统会自动分配给你一个帐户ID，并用1来标识第一个创建的配置文件，也就是我们前几篇文章中提到的主配置文件。此时，你的网络资源ID是：“UA-系统分配的帐户ID-1”当你在这个账户中继续创建新配置文件时，系统会用2来标识。此时的网络资源ID是：“UA-系统分配的帐户ID-2”。并以此类推。相同的帐户ID表示他们属于同一个google analytics帐户。而相同的帐户ID+配置文件ID则表示他们是重复配置文件。

使用网络资源ID识别帐户结构

最后我们再来看下文章开头的那5组网络资源ID，看看是否可以通过网络资源ID来查找帐户与配置文件的对应关系。同时间接了解帐户的配置文件的设置情况。

下面是文章开头处的5组网络资源ID

1. UA-12347890-1
2. UA-12347890-2
3. UA-78901234-1
4. UA-78901234-1
5. UA-78901234-2

第一组网络资源ID和第二组网络资源ID拥有相同的帐户ID 12347890，因此他们是属于同一个帐户下的两个不同的配置文件。第三，四，五组的网络资源ID与前两个有不同的帐户ID，所以他属于另一个帐户，而第三组和第四组用于相同的帐户ID和配置文件ID，所以他们是重复配置文件。

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相关文章:

1. Google Analytics异步追踪代码迁移
2. Google Analytics基础篇—添加追踪代码
3. Google Analytics基础篇—五种数据类型

完善配置文件名称

管理配置文件的第一种方法是为不同的配置文件设置一个有意义的名称。一个好的配置文件名称可以包含很多有用的信息。例如:报告的范围，数据开始时间，应用的特殊设置等等。可以让我们很快找到需要访问的报告。当我们创建一个新的配置文件时，Google Analytics会默认将追踪网站的域名作为配置文件名称。但这并不是一个很好的配置文件名称，因为他除了告诉我们追踪网站的域名外没有任何附加的信息。我认为一个好的配置文件名称至少要包含三方面的信息。

1配置文件所追踪的网站域名；

2配置文件中报告数据的范围；

3配置文件中数据开始的时间。

下面是一个帐户的配置文件列表。通过配置文件名称可以很清楚的看到每个配置文件中的内容。

要修改名称可以在帐户的配置文件列表中，将鼠标移到要修改的配置文件名称上，点击右侧出现的修改按钮，然后输入新的名称再点击保存。

标识重要配置文件

管理配置文件的第二种方法是为重要的配置文件增加标记。增加标记的配置文件将被单独显示。如果你的配置文件中有一些是很重要的或者是每天都需要查看的。那么建议为这些配置文件增加标记。这样当你再次访问他们时，不必再在所有的配置文件中查找，而只需要查找有标记的配置文件就可以了。

在列表中每个配置文件列表前面都有一个星形标记。这些标记默认是白色的。当需要对配置文件设置标记时用鼠标点击星行标记就可以了。在查找带有标记的配置文件时，只需在配置文件列表顶部点击”已加星标”按钮。界面中将只显示有标记的配置文件。

快速查找配置文件

管理配置文件的第三种方法是利用搜索框快速查找配置文件。严格的说这不算是一种管理配置文件的方法，而更像是搜索配置文件的方法。配置文件搜索框在配置文件列表的底部。在搜索框输入配置文件中的关键词，然后在下拉框中选择对应的配置文件名称，系统会自动将匹配的配置文件以黄色高亮显示，即使这个配置文件没有在当前页上。不过这个搜索框好像并不怎么智能。如果你希望经常用它来搜索配置文件的话，在设置配置文件的名称时最好使用空格来分隔关键字。

对配置文件排序

管理配置文件的第四种方法是对配置文件进行排序。最简单的方法是按名称排序，不过这好像没多大意义。因为利用前面几个方法可以很容易的找到配置文件。所以这里还有一些更有用的排序方法，例如:按访问次数，平均停留时间，跳出率等你最关心的指标对配置文件进行排序，或者按这些指标在某个时间段内的变化率进行排序。配置文件列表中的这些指标显示的都是整个报告范围的数据。如果你的配置文件设置合理，甚至不用查看报告中的内容，只通过配置文件列表界面就可以发现是网站的哪部分出现了问题。

对配置文件排序的具体方法是，在配置文件列表界面点击相应的标题行，以此列数据为标准进行升序或者降序的排列。↓表示降序排列，↑表示升序排列。例如:上图中通过点击访问次数标题对配置文件列表按访问次数指标进行降序排列。除了对指标进行排序外，还可以按照指标的变化百分比进行排序。在设置变化百分比排序前，在右上角选择一个比较范围。这里系统提供四个时间范围，天与天，周与周，月与月，年与年。选择时间范围后，上面会自动显示具体的日期信息。在选定时间范围后，在变动百分比字段内选择要显示的指标，然后点击变动百分比对指标进行排序。

配置文件管理表

通过前面的4种方法我们已经对完善配置文件名称，对重要文件进行了标注，并且可以通过搜索和排序快速筛选。这些对于管理多个配置文件都是非常有效的方法。但这些方法在实际工作中还是远远不够的。我们还需要对每个配置文件的内容及设置细节进行记录，并随时更新。下面是一个我在使用的配置文件管理列表。

这是一个最基本的google analytics配置文件管理表，里面包含了配置文件的名称，创建日期，配置文件ID和过滤器及目标的设置，当然你还可以按照需要增加记录的内容。比如:参数过滤设置，站内搜索设置，adwords绑定设置及用户权限等等等等。配置文件管理表中记录的信息越详细，管理起来也就越方便。

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Google Analytics帐户

帐户列表是我们登录Google Analytics后看到的第一个界面，在这里列出了目前所有可以访问的帐户名称，以及每个帐户近一个月中几个关键指标的表现。帐户并不存储数据，而是用来管理不同的配置文件。在这里选择一个帐户可以继续查看账户中包含的所有配置文件。

在账户列表中点击右侧的编辑按钮，可以对账户设置进行修改。在修改帐户设置界面中，第一项显示了帐户ID，UA-12347890这是google analytics对这个帐户的唯一标识。下面可以对账户的名称，默认的国家和时区，以及数据共享设置进行修改。

Google Analytics配置文件

配置文件是帐户中一组包含报告的文件，用于存储网站追踪数据。它与帐户是一对多的关系。一个账户中可以包含多个配置文件，但最多不能超过50个。当我们创建帐户时，系统会在账户中自动创建第一个配置文件。这个配置文件叫做帐户的主配置文件。我们也可以按照需要创建其他的配置文件。配置文件的使用方法非常灵活。你可以在一个帐户下使用多个配置文件分别来追踪多个不同网站的数据，也可以使用多个配置文件来追踪同一网站的数据。例如:同一网站不同频道的数据，或是不同属性访客的数据。同时，配置文件也可以为不同的报告使用者提供定制的网站报告内容。

重复配置文件

所谓重复配置文件是指和账户中的主配置文件一摸一样的配置文件，你不必为重复配置文件添加追踪代码。他们和主配置文件使用同一套追踪代码，拥有相同的配置文件ID，追踪同一个网站的数据。并且连报告中的数据也是一摸一样的。创建重复配置文件的过程非常简单，在创建新配置文件的类型中，选择“为现有域添加配置文件”，并为新配置文件输入一个名称，然后点击继续，重复配置文件就创建完成了。

这里有朋友可能会问，既然重复配置文件和原始配置文件的报告和数据是完全一样，为什么还要创建重复配置文件？因为google analytics处理数据是一个不可逆的过程，所有经过过滤后的数据都是不可还原的。所以，任何时候我们都需要为网站保留一份最原始的追踪数据作为参考。例如: 当你只希望在报告中看到来自合作伙伴的流量情况时，你将对配置文件应用过滤器。配置文件中的数据在经过过滤后将只包含合作伙伴的流量数据。而其他非合作伙伴的数据将无法找回。

配置文件的设置策略

google analytics处理数据是一个不可逆的过程，并不像webtrends和urchin那样，可以重来。 所以为了保证网站追踪数据的完整性，避免误操作对报告数据的影响，在创建和设置配置文件时需要有一些策略。这里我认为每个账户中都有必要保留两个基本的配置文件。主配置文件和测试配置文件。

主配置文件

主配置文件前面已经介绍过了，就是在创建账户时系统自动生成的那个配置文件。在任何一个Google Analytics账户中都至少应该保留一个主配置文件。并且在这个配置文件中不应使用任何过滤器，它应该保存了你网站从开始安装追踪代码后最长时间和最完整的数据。

保留主配置文件也是Google Analytics推荐的一个最优策略。因为一旦我们对配置文件进行过滤后，所有经过过滤的数据都是不可逆转的。换句说话就是，一旦你在配置文件中过滤掉了某部分数据，这部分数据将永远无法找回。

测试配置文件

与主配置文件的重要程度相同，在每个Google Analytics帐户中都应该包含一个测试配置文件。这个配置文件主要用来测试对配置文件的各种设置及过滤器，当这些设置在测试配置文件中测试成功后，再将他们应用到正式的配置文件中。

这里需要注意的是，由于测试配置文件用来测试不同的设置和过滤器，所以会造成报告数据非常混乱。当每次测试完成后应该及时移除这些设置和过滤器。并记录本次测试的时间段。避免两次测试产生重叠。对数据和测试结果产生影响。

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