等左咁耐, Google Analytics 終於都有 Annotations 的功能了. 本來用 Firefox 的add-ons Greasemonkey + Script 都可以做到同樣的效果, 但始於都唔係”原裝”, 無可能去到邊都用得到, 所以無去用.
但係 Google 而家自己official 出返, 咁就方便好多了. 唔洗care 個browser 本身有冇 Greasemonkey 了.
其實這個功能相當的重要, 因為好多時你對網頁的任何改動, 都會影響 traffic 或 conversion rate 的. 但好多時影響唔係即時性, 要refer 返無係真正影響的原因都幾難. 但係有Annotations 就可以方便找回真正影響的原因.
不過如果佢的Annotations 可以import from Google Spreadsheet 就更好了, 咁係處理campaign 對網站的影響就可以更易反映. Annotations + Intelligence 互相配合的確好方便!
Google Analytics Annotations:
http://analytics.blogspot.com/2009/12/holiday-bonus-more-great-features.html
Adding Business Data to Google Analytics Data: (with Greasemonkey)
http://www.epikone.com/blog/2008/10/28/adding-business-data-to-google-analytics-data/
“轉換率” 係指以客觀的數據判斷行銷的成功率, 從以找出最好的行銷策略. 要提高轉換率, 你的網上行銷要做得好才可以. 但係點先算”好的網上行銷”呢? 就真係要study 過先知. 但係網上就有一個叫 “MEC Conversion Index” 的公式可以參考:
C = 4M + 3V + 2(I-F) – 2A ©
就咁睇看似係數學公式, 但其實完全同數學無關, 但它可以幫助你了解哪些因素會影響網頁轉換率的實際水平. 公式中數字係佢的比重, 而英文字就係比重所指的事.
好似 “4M” 係指買方的動機(buyer motivation), “3V” 係指買方對你所提出的事的認知(the strength of your value proposition). “2(I-F)” 指 獎勵減去阻力(friction and incentive elements), 而最後”2A” 指買家的焦慮(buyer anxiety).
好簡單地從公式中講下你的landing page 可以點做.
- 重點係你的offer 要夠吸引同埋要sell 會對你的product 有興趣的人.
- 你的offer 要多人知, 你sell的客人最好唔係第一次知有呢間公司或哩個offer
- 加上額外的獎賞, 好似獎金或其他獎勵措施，如免費送貨
- 減低買家的困難, 如多步驟的購買過程
- 減低買家會感到的潛在危險
當然, 講同做從來都係兩回事, 但係哩個formula點都會俾到我們一點啟發.
因為經常要處理大量圖片的網頁, 所以發現其實對img 的處理也得小心一點. 能對img 進行 optimization, 相信可以在 SERP(Search engine results page, 搜尋結果頁) 得到更好的排名.
其實處理img 最common 的問題係… img 上要用 alt tag 還是 title tag? 當然, 咁common 的study 之前一定有人做過. 到google 一search, 找到了一個比較實用的study.
好, 過程唔講, 自己去睇, 淨係睇result.
Google 同 Yahoo! 的結果係唔同的, 你要討好那一邊, 就閣下自理了. 總括黎講, 要攪好 Google, 就要加 alt 而唔加 title. 因為加晒 alt 同 title 會被指為 over optimizated (過份優化), 而被 google 認為你針對 SEO 去做. 要討好 Yahoo! 就 alt 同 title 都唔好加. 如果兩邊都想好的話, 都係選加 alt唔加 title.
當然, search 的result 每天都在變, 之前的study 亦無可能是永恆, 所以還是要不繼去改進吧.
延伸閱讀:
http://www.seopittfall.com/measuring-the-value-of-alt-and-title-elements-of-image-tags
http://www.seopittfall.com/further-study-value-of-image-optimization
好多人使用Google Analytics 都只係為左要佢basic 的資料, 好似Visits, Pageviews, Traffic Sources 及 top content 等, 但係Google Analytics 可以做到的其實仲有好多, 另一個好basic 的功能就係 link tagging. Link Tagging 基本上係用Analytics 一 D basic 的parameter, 令Analytics 收集的數據更有意義. 就好似你要做一個 email campaign, 但係點先知邊d 人係email 入黎, 邊d 係正常的visits 呢? 又話者你做 A/B Testing, 你點先可以分別到由 A進入的人的conversion rate, 同B 進入的比較邊個高d呢? 其實只要好簡單咁用 link tagging 就可以做到.
但link tagging 要用得準確, 就唔係一件易事, 因為要明白自己的business要咩數據, 再apply 到link tagging 上. 當然, 如果你唔係有特別要求, 其實都可以好簡單, 以下就係一d 比較common 的用法.
| Banner Ad | Email Newsletter | CPC | |
| Source | foodtv | newsletter0601 | ysm |
| Medium | banner | cpc | |
| Campaign | Restaurant | ThaiBitesNews | Restaurant |
| Term | thai+restaurant | ||
| Content | foodtv_120×240 | newsletter0601a | thai_a |
另外要build link 的話, 可以用返 Google Analytics provide 的 URL Builder:
Google Analytics URL Builder
延伸閱讀:
Google Analytics Link Tagging 101
Google Analytics Campaign Tracking Pt. 1: Link Tagging
發現如 GA code 不加上 source 是不會自動加上的. 而整個data 也只會當 referral 計算. 佢咁做都唔知叫好事定係壞事. 但係加 GA code 是就要小心, 如果唔係加小左utm 攪到成個 campaign 的performance 計算都錯晒.
因為最近在研究如何增加”生客”, 但又不想隨便就找一些email 去send, 所以先考慮一下如何找到 target customers.
講返轉頭, SEM(Search Engine Marketing/搜尋引擎行銷) 一向講的係可以經search engine而找到你的target customers, 咁如果我可以經email找到target customers 又點呢? 始終 email marketing(電子郵件行銷) 係比較主動的方法, 因為如果客人唔主動去search, 或唔識去search, SEM 根本發揮唔到.
而且 email marketing 可以令一d 本來無intension 去購買的人知道offer 而令佢去購買, 這是 SEM 未能做到的. 所以下一個測試我想試下另一類的 “SEM” 的成效有幾高.
- Email Marketing vs Search Engine Marketing:
- Email Marketing 比 SEM 主動
- 傳統上 SEM 的 conversion rate 比 email marketing 高
- 以 paid search market 可以得到較快的response 及 campaign 的效果
延伸閱讀:
http://www.insidecrm.com/features/maximizing-search-email-marketing-060109/
http://izanweb.blogspot.com/2009/06/free-email-crawler-download-droid-email.html
好多人都知道關鍵字的密度對 Google 的排名有一定的影響, 而好多人都知道關鍵字的密度最好係2% – 8%, 但係中文字又要點計算呢?
就好似 “關鍵字密度”, 如果我找 “關鍵字”又叫中唔中呢? 如果 Google 係識得分詞(words)/ 片語(phrase)的話, 佢又點根據咩黎分別呢? 咁如果我個page 有 “關鍵字密度”, 咁我search “關”, “鍵”, “關鍵”, “關鍵字”, “密度” 有會點處理呢? 每個字的密度又點計呢? 呢個問題真係要慢慢研究一下. 不過而家關鍵字密度的比重相對降低, 所以唔洗太深迷於關鍵字的玩意. 但關鍵字搜索始終都係基本功, 研究下又有何不好呢?
順帶有一d 中文關鍵字的工具俾大家, 英文的keyword density就自己係Google 找吧.
http://tool.chinaz.com/Tools/Density.aspx
http://ser.tw/c_keyword_density.php
PS: 你係唔係覺得我講左好多次”關鍵字密度”呢個字呢… 哈哈.
最近經常使用 Google Analytics 的 Data Feed Query Explorer, 為的不是要用它的API去 build query statement, 而是用佢黎找我真正想要的data.
Regular Expression + Dimension
就好似我比較常用, 係因為佢可以sum up 所有 folder + sub-folder 的result, 再係result 上加上 apply “Dimension”. 因為平時用web 版就一定要入一個page, 先再會有 “Dimension” 選的.
其實 Data Feed Query Explorer 仲可以用regular expressions 黎sort out 某一個 path/ keywords, 所以其靈活性絕對比 web 版好. 而且有需要的話, 仲可以用佢build 出黎的query 放係自己的page 方便用.
http://code.google.com/apis/analytics/docs/gdata/gdataExplorer.html
最近開左一個study topic, 係用一些極具人氣的網站, 用一些極具人氣的話題指向我的網站. 咁當然我的網站亦有想對的內容, 但係質素就… 不過, 重點就不在於此.
但當我參考Google Analytics 的報告時, 就發現一件奇怪的事. 因為在我開始這測試時, 我所有連結都是連到某一個directory / sub-directory 的. 但當我用Analytics sort out 那directory 的時候, 竟然發現 “Direct Traffic” 也有想當大的增長! 而我再用 source = direct 的view 睇時, 也發現大部分的 landing page 就是我所指的 directory.
咁而家的問題就係, 點解明明全部都係用 referral 的 campaign, 有部份的data 會變為 direct 呢? 我曾經想過會唔會係因為某d user 睇過再返黎, 但係呢個assumption是否定的. 因為我的URL 係一個32位的key, user 除左copy and paste, 根本係無可能用手”直接”咁入的.
到現在為止, 我還未想到真正原因. 但最大的可能係, 用戶forward 這個連結時並無同時用 a tag, 所以用戶根本不可能直接”按”連結到我的網站. 他們也只能 copy and paste 連結到browser. 結果明明係 referral 的 campaign, 卻變為direct source 了.
總結: Analytics 的報告並不能全面反映user experience, 不是Analytics的錯, 而是因為網頁的結構, 令用戶的習慣/行為改變了, 結果report 的資料都變得不能反映現實了.
問題: 由於用上 OpenX 為廣告的管理工具, 所以基本上不同domain 的廣告都係用上同一個domain出的.
但係咁問題就黎啦, 因為現在我想track 某一個web的其中一個廣告 CTR, 但係同一頁內我有真的web link, 也有 ads, 咁我點先知user 係click 邊一個位的呢? 而 OpenX 唔加 utm 的話就只會當為refereral.
所以今次測試係試下 utm source 唔用加value, 試下佢會唔會自己get referrer 的domina 黎做source, 定係會直頭唔記錄.
Result 過兩日就知.
