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前　　言

第1章　什么是網站分析 1

1.1　網站分析的定義 2

1.1.1　網站分析定義及關鍵信息的概述 2

1.1.2　關鍵信息解讀 3

1.1.3　網站分析定義的總結 8

1.2　網站分析的作用 9

1.2.1　網站的眼睛 9

1.2.2　網站的神經系統 10

1.2.3　網站的大腦 11

1.3　學習網站分析的5個階段 11

第2章　網站分析工具 14

2.1　網站分析的3個階段及其工具 15

2.1.1　服務器日志和計數器階段 15

2.1.2　網站數據統計階段 17

2.1.3　網站數據分析階段 17

2.2　服務器日志和JavaScript日志對比 18

2.2.1　網站服務器日志的特點 18

2.2.2　JavaScript日志的特點 19

2.2.3　數據差異和準確性對比 20

2.2.4　數據全面性對比 22

2.3　如何選擇適合的網站分析工具 25

2.3.1　有邏輯地展現網站中各項指標 25

2.3.2　可定制并與網站的商業目標結合 26

2.3.3　發現數據中的問題 26

2.3.4　使用通俗易懂的指標及描述 26

2.3.5　專業及完善的服務和技術支持 27

2.4　Webtrekk工具 27

2.4.1　功能套件及擴展工具 28

2.4.2　Webtrekk Q3特色功能 33

2.5　個性化網站分析工具推薦 41

2.5.1　Clicktale 42

2.5.2　Crazyegg 43

2.5.3　SkyGlue 43

2.6　SkyGlue工具 44

2.6.1　實施過程 44

2.6.2　工作原理 44

2.6.3　追蹤每一位獨立訪問者 45

2.6.4　追蹤獨立訪問者的每一次點擊 46

2.6.5　跨渠道與跨地域追蹤訪問者 47

2.6.6　對事件進行追蹤 48

2.6.7　SkyGlue工具測試總結 49

2.7　用戶調研工具 49

2.8　競爭分析工具 51

2.8.1　Alexa 51

2.8.2　Google Ad Planner 51

第3章　從網站分析師的角度理解網站 53

3.1　理解網站的目的和不同階段的目標 54

3.1.1　網站存在的目的 54

3.1.2　網站不同階段的目標 54

3.2　理解網站的流量策略 56

3.3　理解網站的信息架構 60

3.3.1　什么是元數據 61

3.3.2　元數據的作用和使用者 62

3.4　理解網站的頁面分類 65

3.4.1　網站中的三類頁面 66

3.4.2　頁面的關注點和衡量指標 66

3.5　理解網站的流程結構 67

3.6　理解網站URL中的關鍵信息 69

3.7　理解站內搜索的工作原理 71

3.8　理解網站的成功及微轉化 76

第4章　指標的使用場景及計算方法 78

4.1　6種最常見的指標場景 79

4.1.1　計數指標和復合指標 79

4.1.2　貨幣指標與非貨幣指標 80

4.1.3　正向指標與負面指標 81

4.1.4　廣告指標與網站指標 82

4.1.5　用戶行為指標與網站性能指標 82

4.1.6　驅動指標與績效指標 83

4.2　指標及計算方法 84

4.2.1　廣告端基本計數指標 84

4.2.2　廣告端擴展指標 85

4.2.3　網站端基本計數指標 87

4.2.4　網站端擴展指標 89

第5章　廣告數據及網站數據的監測原理 94

5.1　Cookie的作用及分類 95

5.1.1　第一方和第三方Cookie 95

5.1.2　永久和臨時Cookie 96

5.2　廣告數據監測原理 97

5.2.1　廣告點擊監測 97

5.2.2　搜索引擎排名監測 102

5.2.3　EDM廣告監測 104

5.2.4　分析工具識別及處理流量的邏輯 106

5.3　網站數據監測原理 118

5.3.1　PageView日志示例 119

5.3.2　常見的5種日志類型 120

5.4　數據準確性及數據差異問題 121

5.4.1　數據準確性問題 122

5.4.2　數據差異問題 122

第6章　監測代碼設計、實施和檢查 125

6.1　用戶隱私保護 126

6.2　網站監測的GIGO原則及實施流程 129

6.2.1　為什么無法從數據中獲得洞察 129

6.2.2　以業務為中心的代碼實施流程 131

6.3　廣告及網站的監測代碼設計 132

6.3.1　廣告端代碼設計 132

6.3.2　網站端代碼設計 133

6.3.3　14個需要考慮的代碼設計問題 136

6.4　監測代碼實施方法 137

6.4.1　基礎代碼實施方法 137

6.4.2　高級代碼實施方法 141

6.5　監測代碼檢查 156

6.5.1　頁面源代碼檢查 156

6.5.2　Cookie值檢查 157

6.5.3　使用工具檢查 160

6.5.4　實時報告及最終報告檢查 161

第7章　網站分析的5種常用方法及使用場景 163

7.1　細分分析法 164

7.1.1　使用場景 164

7.1.2　如何在Google Analytics中完成細分 165

7.2　對比分析法 170

7.2.1　使用場景 171

7.2.2　如何在Google Analytics中完成對比分析 171

7.3　聚類分析法 172

7.3.1　使用場景 173

7.3.2　如何在Google Analytics中完成聚類分析 174

7.4　質與量分析法 177

7.4.1　使用場景 177

7.4.2　如何在Google Analytics中完成質與量分析 178

7.5　轉化及漏斗分析法 179

7.5.1　使用場景 179

7.5.2　如何在Google Analytics中完成轉化分析 179

第8章　網站分析框架及報告解讀 190

8.1　Google Analytics簡介 191

8.1.1　誰在使用Google Analytics 191

8.1.2　Google Analytics特點 192

8.2　解讀報告的基礎知識：指標和維度 193

8.2.1　什么是指標 194

8.2.2　什么是維度 194

8.2.3　快速區分指標與維度 195

8.3　解讀Google Analytics報告的技巧 196

8.3.1　第一步：明確閱讀報告的目的 197

8.3.2　第二步：時間范圍及顆粒度選擇 198

8.3.3　第三步：多指標的趨勢變化及對比 199

8.3.4　第四步：查看報告中的細分數據 199

8.3.5　小技巧：高級篩選及加權排序 202

8.4　網站分析框架及Google Analytics報告解讀 204

8.4.1　實時報告解讀 204

8.4.2　受眾群體報告解讀 207

8.4.3　流量獲取報告解讀 210

8.4.4　行為報告解讀 214

8.4.5　轉化報告解讀 221

8.5　回顧網站分析模型 224

附錄　本書介紹的數據分析工具 226

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