包邮谷歌分析宝典:数据化营销与运营实战

目　录 译者序 序 致谢 关于作者 关于贡献者（嘉宾名单） 第1 章　引　言 1 1.1　为什么要阅读这本书 1 1.2　谁适合读这本书 3 1.3　章节概览 4 1.4　开启学习之旅 6 嘉宾观点　分析的三要素 6 第2 章　Google Analytics 报告概述：用户特征和行为 9 2.1　Google Analytics 报告：用户特征和行为 9 2.1.1　“受众群体”报告 10 2.1.2　“流量获取”报告 17 2.1.3　“行为”报告 18 嘉宾观点　提升移动端导航的三个小窍门 22 2.1.4　转化报告 24 嘉宾观点　 Google Analytics 是一种增长引擎 24 2.2　维度与指标 26 2.2.1　主要维度 27 2.2.2　指标组 28 2.2.3　次要维度 28 2.2.4　表格过滤器 28 2.2.5　加权排序 30 2.2.6　日期选择 30 2.2.7　图表显示选项 32 2.2.8　附加报告 34 2.3　实时报告 37 嘉宾观点　关于Google Analytics 的三大窍门和资源 37 本章要点回顾 39 实战与练习 39 第3 章　衡量的策略 41 3.1　目标：业务影响力 41 3.1.1　优化框架 41 3.1.2　评估你的分析状态 41 3.1.3　流程和沟通的挑战 43 3.1.4　商务和营销发现 43 3.2　衡量的计划 44 3.3　分析有效性的六个步骤 45 3.3.1　收集 45 3.3.2　汇总 46 3.3.3　细分 46 3.3.4　集成 46 3.3.5　可视化 46 3.3.6　解读 46 嘉宾观点　 推下水、使用踏板，然后继续前进：关于我们公司的增长分析训练 （你的公司也一样） 47 本章要点回顾 49 实战与练习 50 第4 章　账户创建和跟踪代码安装 51 4.1　创建Google Analytics 账户 51 4.1.1　配置账户和媒体资源设置 52 4.1.2　账户和安装术语 54 4.2　Google Analytics 的账户结构 55 4.2.1　针对组织中每个额外增加的网站或App 的新媒体资源 56 4.2.2　每个媒体资源的多个数据视图 57 4.3　安装跟踪代码 57 4.3.1　Google Analytics 跟踪代码的位置 58 4.3.2　从Classic 版迁移到Universal 版 66 4.3.3　如何能辨别我是否仍在使用Classic 版 67 嘉宾观点　 Google Analytics 的十大注意事项 70 本章要点回顾 77 实战与练习 78 第5 章　谷歌跟踪代码管理器的概念 79 5.1　GTM 的概念 79 5.1.1　账户 79 5.1.2　容器 80 5.1.3　跟踪代码 80 5.1.4　触发器 81 5.1.5　变量 81 5.1.6　数据层 82 5.2　GTM 带来的好处 82 5.2.1　管理 82 5.2.2　灵活触发 82 5.2.3　模板和开放格式代码 82 5.2.4　自定义和更新 83 5.2.5　结构化变量保持一致 83 5.2.6　模块化和可重用性 83 5.2.7　更多的市场/ 分析部门的参与 83 5.3　创建GTM 账户和容器 85 5.3.1　创建账户 85 5.3.2　将容器代码添加到你的网站 85 5.3.3　在WordPress 中安装GTM 容器 86 5.4　通过GTM 部署Google Analytics 87 5.4.1　创建Google Analytics Pageviews 跟踪器 87 5.4.2　预览/ 调试 88 5.4.3　发布和版本控制 89 5.5　访问权限 91 5.5.1　账户访问 91 5.5.2　容器访问 91 5.5.3　两步验证 92 5.6　从原生跟踪迁移到GTM 93 5.6.1　GTM 和升级Universal 版本 93 5.6.2　维护原生GA 代码，同时构建GTM 93 5.7　GTM 环境 94 创建自定义GTM 环境 94 嘉宾观点　与开发人员协作（当你不是开发人员时） 104 本章要点回顾 106 实战与练习 106 第6 章　事件、虚拟页面浏览、社交操作和错误 107 6.1　事件跟踪的必要性 107 6.1.1　点击不会让Google Analytics 做出反应 107 6.1.2　DOM 侦听器 110 6.1.3　填充事件报告 110 6.1.4　不用跟踪用户的每一个交互 113 6.1.5　一致性至关重要 113 6.2　用GTM 进行事件跟踪 114 6.2.1　了解手动事件跟踪，但当你可以避免时尽量避免它 115 6.2.2　通过GTM 跟踪下载PDF 115 6.2.3　跟踪其他文件类型和出站链接 118 嘉宾观点　处于后台的GTM 触发器 118 6.2.4　测试PDF 事件代码 122 6.2.5　非互动事件和跳出 124 6.3　虚拟页面浏览 124 多个AJAX 屏幕的虚拟页面浏览 128 6.4　 通过GTM 数据层和自定义事件触发器跟踪Google Analytics 事件 132 嘉宾观点　 Google Analytics 事件自动跟踪器：仅使用两个代码 将多种类型的链接点击跟踪为事件 132 6.4.1　将博客评论作为事件跟踪 136 6.4.2　跟踪页面滚动和视频嵌入 137 嘉宾观点　滚动和嵌入式YouTube 的事件跟踪 137 6.4.3　使用事件跟踪导航 138 6.5　跟踪社交网络 140 6.5.1　社交连接 140 6.5.2　社交内容操作 142 6.5.3　区分社交连接和社交内容操作 146 6.5.4　社交插件报告 146 6.5.5　Google Analytics 跟踪社交窗口小工具 147 6.6　错误跟踪 147 6.6.1　跟踪404 和500 错误 147 6.6.2　在“导航摘要”报告中查看引荐页面 150 6.6.3　将错误作为事件进行跟踪 151 6.6.4　跟踪JavaScript 错误 152 6.6.5　在事件报告中查看JavaScript 错误 153 本章要点回顾 154 实战与练习 155 第7 章　“流量获取”报告 157 7.1　关于流量获取的术语和概念 157 7.1.1　媒介与来源 157 7.1.2　引荐 158 7.1.3　渠道 159 7.1.4　“树状图”报告 160 7.1.5　广告系列 160 7.2　广告系列跟踪：Google Analytics 归因需要你的帮助 161 7.2.1　将广告系列参数添加至入站链接 162 7.2.2　一致性至关重要 169 7.3　自定义渠道 172 7.3.1　自定义默认渠道 173 7.3.2　对一个渠道进行重新排序 173 7.3.3　定义一个新渠道 175 7.3.4　定义自定义渠道分组 176 7.3.5　“多渠道路径”和“归因”报告中的渠道自定义 177 7.4　跟踪自然搜索流量 178 7.4.1　未提供 178 7.4.2　品牌与非品牌自然搜索流量的异同 178 7.4.3　谷歌图片与特定国家/ 地区的入站流量 179 7.4.4　谷歌搜索控制台 179 嘉宾观点　Google Analytics 基准化分析报告 181 7.4.5　直接流量和归因优先 183 7.4.6　“多渠道路径”报告中的直接会话 186 嘉宾观点　https 到http 的引荐来源损失 186 本章要点回顾 186 实战与练习 187 第8 章　目标和电子商务跟踪 188 8.1　目标跟踪 188 配置目标 188 嘉宾观点　做出一个有效的号召性用语（Call to Action）的7 个技巧 190 嘉宾观点　渠道（Funnel）前用户的故事 197 嘉宾观点　修复网页分析中*大的盲点：电话 204 8.2　电子商务跟踪 209 8.2.1　配置基本电子商务跟踪 210 8.2.2　电子商务报告 212 8.2.3　增强型电子商务 213 8.2.4　安装增强型电子商务跟踪 216 嘉宾观点　 *后的妥协：使用高级Google Analytics 增强型电子商务技术 跟踪基于可自定配置进行定价的商品的购买意向 228 8.2.5　基于购物及结账行为渠道的细分和再营销 232 8.3　“多渠道路径”报告 233 8.3.1　*终点击归因模型 234 8.3.2　“多渠道路径”报告 234 8.3.3　网页价值 238 8.3.4　在网页价值范围内区分目标价值和电子商务收入 240 8.4　与第三方购物车合作 241 嘉宾观点　应向电子商务服务商提出的与GA 跟踪相关的问题 241 本章要点回顾 243 实战与练习 244 第9 章　数据视图设置、数据视图过滤器和访问权限 246 9.1　为什么我们需要多个数据视图 246 9.2 　*佳实践：工作、测试和未被过滤的数据视图 247 9.3　数据视图设置 248 9.3.1　默认页面 249 9.3.2　排除URL 查询参数 250 9.3.3　阻止PII 的“排除URL 查询参数” 252 9.3.4　网站搜索跟踪 252 9.3.5　漫游器过滤 253 9.4　数据视图过滤器 254 9.4.1　根据IP 地址来排除内部流量 255 9.4.2　把“媒介”中的“社交”重写为“社交来源” 257 9.4.3　小写过滤器 258 9.4.4　仅包含特定子目录的流量 259 9.4.5　主机名过滤器 259 9.4.6　为非标准搜索结果的URL 配置“网站搜索” 259 9.4.7　排除垃圾引荐流量 260 9.4.8　过滤器执行顺序 260 9.4.9　针对不同的数据视图，应用相同的过滤器 262 9.5　访问权限 263 9.5.1　“管理用户”权限 263 9.5.2　“修改”权限 263 9.5.3　“协作”权限 264 9.5.4　“阅读和分析”权限 265 9.5.5　通过数据视图过滤器和用户权限控制对数据子集的访问 265 9.5.6　无直接访问的权限 266 9.5.7　广告代理商的用户管理 266 9.6　更改历史记录 267 9.7　垃圾箱 267 本章要点回顾 268 实战与练习 268 第10 章　细分 270 10.1　为实现聚焦和放大进行的细分 270 10.1.1　应用内置（“系统”）细分 270 10.1.2　创建自定义细分 273 10.2　绘制客户组别作为自定义细分 280 10.3　抽样 286 10.3.1　抽样规模和基数 287 10.3.2　访问非抽样的数据 287 10.4　细分与已过滤的数据视图的比较 288 本章要点回顾 289 实战与练习 289 第11 章　信息中心、自定义报告和智能提醒 291 11.1　信息中心 291 11.1.1　创建信息中心 291 11.1.2　共享 292 11.1.3　导出和发送电子邮件 292 11.2　自定义报告 293 嘉宾观点　在数据中寻找故事 296 11.3　快捷方式 298 11.4　智能提醒 298 11.5　注释 302 本章要点回顾 304 实战与练习 304 第12 章　实施的定制化 305 12.1　自定义维度 305 12.1.1　自定义维度： 文章作者和类别 305 12.1.2　自定义维度：登录状态 310 12.1.3　自定义维度：表单选择 311 嘉宾观点　酒店预订的计算指标和自定义维度 312 12.2　内容分组 314 12.2.1　设置内容分组 315 12.2.2　填充内容组 315 12.3　自定义指标 316 12.3.1　设置自定义指标 316 12.3.2　填充自定义指标 317 12.3.3　格式设置类型和范围 318 12.4　计算指标 319 12.4.1　基于用户的转化率 319 12.4.2　非跳出的转化率 320 12.5　受众特征和兴趣 320 12.6　增强型链接归因 321 12.7　跟踪信息自定义 322 12.7.1　会话超时 322 12.7.2　广告系列超时 322 12.7.3　自然搜索来源 323 12.7.4　引荐排除列表 324 12.7.5　搜索字词排除列表 324 12.8　跨网域和汇总报告 324 12.8.1　跨网域跟踪 325 12.8.2　汇总报告 327 12.8.3　移动App 汇总 328 12.8.4　子域跟踪 328 12.8.5　应用视图过滤器来消除域名的歧义 329 12.8.6　每个网域或子域的专用视图 329 12.9　使用User ID 跨设备跟踪 330 12.9.1　跨设备跟踪的其他注意事项 333 12.9.2　“跨设备”报告 333 12.9.3　把User ID 作为自定义维度 335 嘉宾观点　Google Analytics 与数据隐私 336 本章要点回顾 340 实战与练习 340 第13 章　移动App 的衡量 342 13.1　跟踪移动App 342 13.2　为什么移动设备非常重要 342 13.3　移动策略 343 13.4　衡量什么 343 13.5　Google Analytics 中的移动设置 344 13.6 　在App 中设置Google Analytics 345 13.6.1　在应用程序中部署Google Analytics 345 13.6.2　应该通过移动SDK 还是GTM SDK 部署 346 13.7　移动媒体资源中账户结构的*佳实践 348 13.8　App“实时”报告 349 13.9　集成 351 13.9.1　AdMob 与Google Play 和iTunes 的集成 351 13.9.2　Google Play 和Apple Store 的集成 353 13.10　移动广告系列跟踪 355 13.10.1　安卓 356 13.10.2　iOS 358 13.11　移动隐私 360 嘉宾观点　改进App 的App 测量 361 本章要点回顾 366 实战与练习 367 第14 章　Google Analytics 的数据集成：整合的力量 368 14.1　AdWords 368 14.1.1　Google Analytics 中的AdWords 数据 369 14.1.2　AdWords 中的Google Analytics 数据 369 14.1.3　关联AdWords 和Google Analytics 370 14.1.4　Google 展示广告网络广告系列 371 14.1.5　*后一次触达以外的归因 372 14.1.6　Google Analytics 的转化与AdWords 的转化的比较 373 14.1.7　通过利用Google Analytics 受众群体进行AdWords 再营销 373 14.1.8　AdWords 与Google Analytics 的再营销受众群体比较 374 嘉宾观点　再营销的*佳实践和专家提示 379 14.2　AdSense 382 14.2.1　Google Analytics 集成的好处 382 14.2.2　链接账户 383 14.2.3　报告示例 383 14.2.4　DoubleClick 广告发布管理系统与DoubleClick Ad Exchange 384 14.3　YouTube 在Google Analytics 中的应用 384 14.3.1　YouTube 数据分析 385 14.3.2　Google Analytics YouTube 渠道网页 385 14.4　Analytics 360 集成 385 14.5　附加集成 385 14.5.1　电子邮件服务供应商 386 14.5.2　社交媒体平台 386 14.5.3　测试 387 14.5.4　客户之音—客户反馈 387 14.5.5　营销自动化 387 14.5.6　付费搜索管理平台 388 14.5.7　商业智能/ 数据可视化 388 本章要点回顾 388 实战与练习 388 第15 章　将Google Analytics 与CRM 数据集成 389 15.1　长期观察 389 15.2　计算每个合格销售线索的成本 389 15.2.1　B2B 案例：内存芯片制造商的合格销售线索 389 15.2.2　将广告系列渠道与合格潜在客户相关联 392 嘉宾观点　在Salesforce 中记录Google Analytics 广告系列数据 393 15.3　在Google Analytics 和CRM 数据中加入访问者ID 398 15.3.1　导出Google Analytics 数据 398 15.3.2　将Google Analytics 数据导入CRM 398 15.3.3　借助CRM 数据将Google Analytics 行为和受众群体数据合并 399 15.3.4　在Google Analytics 中使用CRM ID 作为访问者ID 400 嘉宾观点　 实施长期价值（LTV）和单位获客成本（CPA）以获得竞争优势的案例 404 本章要点回顾 407 实战与练习 408 第16 章　使用第三方工具制作高级报告和可视化 410 16.1　聚焦问题：如何从Google Analytics 获取数据 411 16.1.1　核心报告API 411 16.1.2　非抽样请求API 411 16.1.3　第三方工具 411 嘉宾观点　Google Analytics 的突破：从零塑造商业影响力 414 16.2　ETLV—完整的报告自动化周期 416 16.3　BigQuery / Tableau 的高级案例 418 16.3.1　案例1 ：路径分析 418 16.3.2　案例2 ：电子商务 420 16.3.3　案例3 ：先进的渠道（funnel）分析 422 嘉宾观点　高级渠道（funnel）分析—下一级 422 嘉宾观点　使用R 访问Google Analyics 数据 426 嘉宾观点　ShufflePoint 428 本章要点回顾 431 实战与练习 431 第17 章　数据导入和测量协议 432 17.1　数据导入 432 17.1.1　将CRM 数据导入Google Analytics 432 17.1.2　通过管理API 上传 436 17.1.3　在Google Analytics 报告中使用导入数据 436 17.1.4　导入内容数据到Google Analytics 437 17.1.5　导入广告系列数据到Google Analytics 440 17.1.6　导入成本数据到Google Analytics 442 17.1.7　对比广告系列成本和效果 444 17.1.8　将产品数据导入Google Analytics 445 17.1.9　导入Google Analytics 地理数据 445 17.2　测量协议 446 嘉宾观点　对于测量协议的技术考量 446 嘉宾观点　测量协议的两个案例 447 本章要点回顾 453 实战与练习 454 第18 章　Analytics 360 455 18.1　为什么要用Analytics 360 455 18.2　提升数据容量 456 18.2.1　10 倍以上的自定义维度和自定义指标 456 18.2.2　以12 倍速度更新数据 456 18.2.3　提升数据量的上限 456 18.3　服务级协议 458 18.3.1　支持、升级和条款 459 18.3.2　自定义渠道（funnel） 459 18.3.3　BigQuery 导出 460 18.3.4　汇总报告 460 18.3.5　DoubleClick 集成 461 嘉宾观点　在处理高级归因之前需要回答的4 个问题 467 18.4　Analytics 360 独有的功能 468 18.4.1　门户 468 18.4.2　培训资源 468 18.4.3　发布版和测试版功能 468 18.4.4　账单和层 468 18.5　在哪里买——是通过经销商还是Google 直接购买 469 本章要点回顾 470 实战与练习 471 附　录 472 附录A　扩充你的优化项目 472 A.1　定性输入 472 嘉宾观点　通过访问者调查增强Google Analytics 473 嘉宾观点　用户研究和定性优化 476 A.2　叠加热图报告 479 嘉宾观点　快速获得显著结果 479 A.3　测试 480 嘉宾观点　利用LIFT 模型创建强有力的实验假设 481 嘉宾观点　通过文档和测试后分析，更好地使用分组测试 486 嘉宾观点　A/B 测试成功的技巧 491 嘉宾观点　使用Optimizely 测试移动App 493 A.4　营销自动化和个性化 496 嘉宾观点　营销自动化与Google Analytics ：集成和个性化 496 附录B　资源 501