十条原则助你更好使用网站分析工具(下篇)

 发表于 2013-06-28

网站分析工具是做网站分析的必备武器。从网站分析的历史被揭开的那一天起,网站分析就同工具无法分开。上一回讲到如何更好使用网站分析工具的五个原则,本期接着讲后五个原则。

原则六:选用一个工具之前,首先必须了解它的原理

有一些实际上是老生常谈了,但仍然有初入门径的朋友会问起,为什么我GA的数据跟日志的不一样。

讲一个真实的故事,我们的网站有一天感到服务器的压力很大,公司想知道是不是因为用户突然暴涨所致,或是有其他恶意的原因。

这是一个极为容易解决的问题。从GA上,我们能够轻易的看到“真实的人”,而不是机器访问的流量;而日志文件(log file),则能够捕获大部分机器人(蜘蛛爬虫)遍历网站的流量。因此,如果GA的数据暴涨,那么这是好事,服务器压力大,应该添加服务器了。可是,如果GA没有暴涨,而log file的数据暴涨,那么可能是某些恶意的网站数据采集软件在作恶,公司该要注意的是网络安全领域的问题。

所以,日志文件的分析工具(例如逆火软件,老版本的WebTrends,或是Piwik),跟页面标记监测分析工具(例如Google Analytics和Omniture SiteCatalyst)在监测原理上有根本性的差异。你可以读这两篇文章了解它们之间的差异:服务器日志法网站分析的原理及优缺点,页面标记法网站分析及数据捕获原理。

所以,不同原理的工具,收集数据的范围是不同的。

即使同为页面标记监测分析工具,它们的原理也是不同的,这同样造成数据差异。例如,GA的监测数据利用的是cookie,典型的GA的cookie是utma,utmb,utmc,utmz什么的(它们是什么意思,请看网站分析度量、意义以及不为人所知的(2))。而Omniture SiteCatalyst则是使用cookie和虚拟cookie的共同作用监测数据。SiteCatalyst的cookie比GA的cookie简单,只用来记录访问者的唯一识别编号,而这个编号对应的数据,则全部存放在数据库的虚拟cookie中。虚拟cookie实际上是数据库中的一张大表,记录了这个cookie编号用户访问网站的全部行为。

由于利用了虚拟cookie,因此,在用户的客户端不支持cookie的情况下,SiteCatalyst还是可以利用IP地址或client agent记录一个visitor,但GA在没有cookie支持时,就什么也不能做了。

因此,我们可以按照监测原理为常见网站分析工具分类,如下图所示:

由于监测原理的不同,工具的作用也就有很大不同。

想要做SEO,了解机器人扒取数据的原理,用日志工具;想要看鼠标轨迹和停留,用鼠标捕捉工具,例如ClickTale;要看人的行为,还是用页面标记工具。

引申阅读:不同工具,对于网站分析基础度量的定义也是不同的

监测原理的不同会影响不同工具收集数据的范围,同样,不同工具在定义基础度量的时候,也有差异。典型的差异是我在介绍bounce rate时候所提到的Google Analytics和Omniture SiteCatalyst(SC)之间的差异。对于GA,bounce rate是预置的基础度量,定义是single page view的访问;而在SC中,bounce rate则不是预置度量,你可以自定义它,一般用single page visit/visit定义。single page view和single page可有天壤之别,前者定义的bounce rate不把reload页面的情况计为bounce,因为页面reload,1个page view就变成2个,所以不再是bounce。而single page的定义则包含了reload的情况,因为无论你在一个页面上reload多少次,这个页面还是这个页面,仍然你只访问了一个页面,所以仍然是single page。所以SC的bounce rate一般比GA要略小大。

同样,对于visit的定义有各种不同;对于时间(time)的定义则更多不同了,这里不一一列举。虽然不同的定义得出的结果并不一定有很大差异,但了解一下无害处。

当然,我也认为,如果你不了解这些,也并不妨碍你做分析。但监测原理的不同,则是必须要了解的。

原则七:不要利用不同工具做一件事

我总觉得,用Google Analytics和Omniture SiteCatalyst监测网站每天visit的多少有些无聊。并不是说这两个工具更准确的问题,而是你永远说不清楚到底谁的数据更准确。

理论上,如果两个工具监测的大小不一致,那么它们至少在趋势上是一致的。也就是说,如果GA记录的昨天的visit比前天的大,那么SC的visit也应该是昨天大于前天。可是,天杀的,鬼知道为什么有时候它们连趋势都是不一样的。

你可以对GA多一分信任,但我说不好,毕竟有时候Google的服务被鬼使神差的阻断,让它看上去好像是自身营养不良不能提供靠谱的服务。你也可以多信任一点Omniture SiteCatalyst,但我也说不好,毕竟服务器也远在重洋之外(但听说年内香港就会有服务器,到时也许会有不同)。

所以,遗憾的讲,这里存在一个谁也说不清楚的盲区,当你的老板询问你为什么GA的数据和SC的数据不一样的时候,你永远也不能找到一个圆满的解释,除了骗他说你花钱买的SC更加可靠之外。

所以,为了监测某个相同的度量,如果你认准了一个,那么就一直认准它,如果你结识了新欢,就不要再想旧爱,也别玩儿藕断丝连脚踩两只船。并且,我的忠告是,不要再浪费时间想象为什么它们之间究竟发生了什么而造成了差异。

是的,重在分析,而不是数据本身。

这也是为什么Avinash总说,同时使用两种或以上的工具是不理想的。

原则八:利用多个工具的长处

但你是不是应该永远不同时用多种工具呢?

我不知道大师们怎么说,但是我当然不是。我不仅用多种工具,而且乐在其中。

我不会去用Google Analytics和Omniture SiteCatalyst比较visit,但我的确会用SC弥补GA没有路径监测的缺憾。(关于这一点,请看我之前的文章:Google Analytics的能与不能)

而且,当你花了钱用了ClickTale之后,你也会知道,GA的In-Page Analysis不是不好,但功能确实还不够强大。

百度统计?恩,这是颗国产的新星,不管怎样,百度、腾讯和阿里都是极为重视产品的,所以这个产品也不会太差,尤其是在你想要统计和分析凤巢投放的效果的时候。

你应该用多种工具,因为没有任何工具能八面玲珑,面面俱到。

引申阅读:在一个网站上使用多个工具时的注意事项

在一个网站上使用多个工具并不会带来什么麻烦,大多数情况下我们的网站访问者不会察觉出任何异样。

但在一个网站上使用多个工具时可能会对网站性能带来负面的影响,尤其是当某个工具的JavaScript运行发生问题响应缓慢时。所以,加入的代码一定要放到页面的最底端。

选择你认为真正有意义的工具,当你需要进行的分析结束后,你完全应该删除这些工具的监测代码。并不是所有的网站分析工具都如同基础分析工具GA或SiteCatalyst一样是从头到尾都需要的,事情总是有始有终。在这一点上,始乱就应该终弃。

原则九:善用复制和过滤——给你更多尝试和细分的机会

如果你用过GA,你不会对它的account和profile陌生。account由不同的GA记录号区分,例如UA-123456和UA-123457就会被放入不同account中。而一个account下可以容下很多个profile,每个profile对应一个报告。

例如,我想在我的这个网站www.chinawebanalytics.cn上做一些实验,但我又不想影响正常的数据监测。我可以用两个方法。

第一个方法是一个笨办法,即在页面上再新建一个GATC(Google Analytics Tracking Code),也就是我们在GA上生成的监测代码。这个代码一定跟最初的代码有不同的记录号,即UA-XXXXXXX不同。我不是很喜欢这个方法,因为GA本身提供了更好的方法。

第二个方法是在你原来的account中再复制一个profile,即把你已有的报告再复制一个一模一样的。这个新的报告,可以供你肆意玩乐啦。

如果你不了解如何进行这种操作,请看谷歌官方的帮助讲解:http://services.google.com/analytics/breeze/en/accounts_profiles/index.html

其实,很多工具存在类似Google的这种报告复制的机制。例如Omniture SiteCatalyst拥有report suite的定义,你可以定义多个report suite为你的一个网站服务,当然,收费也就会更贵一些。

一旦复制了一个一模一样的报告,你就可以对这个报告进行过滤操作。过滤实际上是一个不恰当的说法,应该说,是对这个报告的监测方式进行新的配置。

例如,我可以利用这个新的profile(report),加上一个地域的过滤,用于只监测从北京访问网站的客户。也可以加上一个过滤,只监测从搜索引擎导入的,且只以某一个页面为landing page的流量。

复制和过滤给你更多的尝试机会,和更灵活的细分功能,使用任何一个工具,你都需要了解这个工具的复制和过滤功能,它能让你的工作事半功倍。

详细了解GA的过滤,请看这篇文章:五个实用的Google Analytics过滤设置。

原则十:让需求指引你,而不是让工具指引你

最后一个原则,是我内心的呼声。

我不是一个Geek,所以,坦率讲,当新的网站分析工具出现的时候,我并不是焦急地盼望着更早一日试用。所以,在朋友问到GA V5的时候,我的感觉是:“哦,还不错,用户体验上有改进。”事实上,我认为除了multi-channel funnel和自定义高级群组也可以使用报告过滤功能外,V5的版本改进并不能称得上是革命性的。

我是一个懒人,所以总是信奉“enough is enough”。我是有了需求之后,再去选择工具,但我不是有了工具之后,才去理解它能够满足哪些需求。所以我很少在第一时间认真研究工具本身,除了在百度统计刚刚出来的时候,好奇研究了它。

不要为工具所累,是我认为使用工具的最重要原则。

如果你认为网站分析工具很复杂,那就大错特错了。网站分析工具,咳,说实话,都大同小异,那些模样越是fancy,功能越是让你眼花缭乱的报表,实际上使用的机会越少。我认为工具复杂性的提升并不在于本身学习成本的提升,学习不过是麻烦的最开始。真正的麻烦在于,工具复杂性提升意味着工具背后实施难度的增加,而我亲身的体验告诉我,在中国的电商环境中,想要找到一个特别可靠的团队去实施复杂的WA工具是非常困难的——除非你的团队既有好的前端IT,又有懂前端IT且了解网站分析工具的达人,还有对网站分析需求掌握到位的人。这不是那么容易的事情。

当然,我们不需要被吓唬住。我还是觉得(与Liang同学的观点有差异)一步步来是可能的,使用GA是一次免费的实习,你不仅仅是了解了网站分析工具和概念,更关键的,你通过运用这个工具了解了你的分析需求是什么,这才是非常关键的。当你知道这一点之后,你能够提出有价值的切合现实的商业问题,并且以这些问题为基础,选择真正能够解答这些问题的工具,这个时候你就不是盲目的。否则,工具的逻辑是工具的,让它牵着你的鼻子走,你很难找到北。

我的实践告诉我,这是相对小风险的一条路,或许对你也适用。

——文章转自:http://www.chinawebanalytics.cn/10-rules-for-using-wa-tools-2/;作者:宋星

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