谷歌分析是网站运营商使用的一种常见的网络分析工具,尤其是在扫描电镜广告中。它可以通过使用遗传算法唯一的网址后缀来绑定每个关键词网址,以监控用户的访问路径和浏览行为。但东东今天不是在说怎么做GA数据分析,而是在告诉大家一个常识:GA数据分析必须建立在一个较长的统计周期内,至少1000 UVs左右。

 为什么这么说?我们来看看东东一个项目的实际数据。

GA数据

 以上项目于4月5日晚启动,统计基于4月6日GA数据。可见推出第一天效果还不错,100 UVs的跳出率只有10%?如果看到这个你觉得很牛逼,这个登陆页面有多好,那你就在入坑了。个人认为90%的新账号跳出率低于30%就有些不正常了(只在企业站上)。因为一个项目延伸到后期,大部分老用户带来的效果更好,这也是Google的搜索再营销这么好的原因。

GA数据2

 然后看上图,是4月7日的GA数据。果然跳跃率达到84%。上线后什么都没做,两天数据变化这么大,明显不正常。那么是什么原因呢?东东觉得是数据积累的问题。可以做个测试。UV很小的时候,跳出来率的概率是0%或者100%,积累到一定数量级的时候,跳出来率非常稳定到一个合理的值。

所以,这就是东东想说的。遗传算法数据分析必须基于长期的数据积累。千万不要拿出1-2天的数据来调整。这样造成的误差很大!数据分析的时间戳越长,优化结果越准确。搜索账户的数据分析也是如此。