棋牌游戏数据分析案例参考:GTM部署GA默认代码

GTM部署GA默认代码

直接在代码(tag)新建一个命名为“GA默认跟踪代码”,选择类型自定义HTML,然后建GA的跟踪代码复制进去,促发选择ALL Pages,保存,发布即可。
也可以再Tag中直接新建Universal Analytics类型,填入view id。
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然后就可以在浏览器中按F12,在network中可以看到collect字段的数据,这个就是发送给GA服务器的数据,也就是GA代码部署成功:
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来源:GA小站

互联网营销分析(4)——如何识别流量

流量精准识别的技术基础

网站之所以能够区分不同的流量来源,是应为在不同站点跳转的时候会传递referral参数,网站分析工具就是通过referral来划分流量的来源了。
比如,如果你直接在浏览器上输入www.ichdata.com,然后在输入javascript:alert(document.referrer)可以看到:
互联网营销分析(4)——如何识别流量
如果为空,就归类到直接访问。

如果通过搜索引擎进来,比如百度搜索进入:
互联网营销分析(4)——如何识别流量
可以看到有一大串的网址,这个就是表明从百度的,网站分析工具就会自动划分,可以看到wd的参数为空的,这个表示的是搜索关键字,不同搜索引擎为了建立自己的商业壁垒,都不会把搜索关键字传递出去的,而且上面有很多的加密信息。

如果是引荐流量来源,比如,我在从纪杨的站点访问的:
互联网营销分析(4)——如何识别流量
直接就显示是一个站点名字,表示是从第三方网站过来的

这种流量识别技术准确的,但人为的因素会影响正确划分与否,部分站点为了保护用户隐私或处于其他原因会传递经过随机转化后的referral参数给下一个站点,比如facebook。

移动端的流量精准识别

wap的流量识别与web的原理是一致的,而且wap上带的参数跟丰富,比如我在百度搜索“GA小站”:
互联网营销分析(4)——如何识别流量
可以看到后面带了一大串字符,主要是多了很多设备的信息在里面。

APP端的需要应用市场具备参数传递机制才可以识别,国内的应用市场都不具备,谷歌和评估的就可以

搜索引擎关键字投放的精准识别
从前面可以知道不同搜索引擎是不会传递真实用户搜索的关键字的,但还是有方法可以实现这个关键字的识别,进而实现关键字的优化。在投放广告的时候,将关键字分类,相互匹配,将相关信息作为着陆页的参数上,通过GTM去将该参数读取并转成维度,这个维度就是关键字了,就这样实现了关键字的精准识别。
比如,一个日语培训的站点,投放“樱花”这个关键,对应匹配着陆页添加上关键字的信息,如下图
互联网营销分析(4)——如何识别流量
kw后面对应的就是匹配关键字,就可以将这个读入GA,从而实现了关键字的识别,这其实是UTM的一种变形应用而已。
如果前期投放关键字和着陆页匹配越细,可以更精准。


来源:GA小站

互联网营销分析(6)——营销效果的分析与优化

线上线下联动的营销检测与分析
线上线下的营销,其渠道可能多样化,如现场通过有标记的渠道进入,直接访问,或事后的搜索,可能走SEM,也可能走SEO渠道,所以线上线下的营销是比较复杂的,单纯的布局或拆分并不能很好的量化,在这里需要用到一些统计学上的方法处理。

比如,一家公司要在线下做个地推,同时线上的广告一直在也推广,可以将线下的易拉宝,宣传单,宣传材料等,凡是涉及到二维码的都有utm或特殊url标记,记为A,直接访问记为B,SEM记录为C,SEO记录为D,其他为E,前提是你已经入上一节一样将渠道划分准确了。从上一段可以知道,线上线下的营销会设计到A、B、C、D这四个渠道的转化。
1、用置信区间的方法
用各渠道过去十天或一个月的绝对值或占比计算90%或95%的置信区间,具体取值取决于你对这个活动的评估,看各个渠道在联动的营销后是否超过了置信区间的上限,如果有,那么这次营销就是正面的,如果没有,这次赢下就是没效果的。但这种方法并没有很好的量化促进了多少。
2、用多元统计的方法
比如注册转化是Y,在联动营销之前Y=a1A+b1B+c1C+d1D+e1E,联动营销之后Y=a2A+b2B+c2C+d2D+e2E,通过营销效果前后的系数变化,可以两个评估投入所带来的产出,对比可以知道该渠道增长了多少,降低了多少,能更好的决定预算的投入。如果你的投入很大的话,还需要考虑不同渠道的交互效应。
3、相关系数的方法
这种方法其实是多远统计的一个变形,在联动营销的时候,对多个渠道都会有营销,所以影响到的渠道对转化的贡献就会变化,如果相关系数越大,表示能促进越好,如果相关系数越小,表示越糟糕,不宜继续做这种方案的营销。

基于搜索引擎的流量分析-SEM和SEO
对于SEM
基于前面已经将渠道拆分开了,这里看看PPC渠道,同理也是传入多个广告参数:包含关键字,广告位置等,效果如:
互联网营销分析(6)——营销效果的分析与优化
详情可以用现有指标和配合归因等分析,这应该已经很简单了。

对于SEO
SEO比较难量化,不能通过前期的布局来传递广告参数,而且在搜索引擎的跳转过程中基本都是讲搜索的关键字去除了,如果前面已经将渠道拆分开了,可以将SEO的流量拆分出来,但这是结果数据;如果是过程数据,需要通过站长工具来做,如百度统计和webmaster来分析优化,比如搜索引擎的抓取,页面录,关键字的收录,展示以及带来的流量等。

SEM和SEO,每一门都是一个很大的学问。


来源:GA小站

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