網站改版上線後：快速從GA報表做數據分析、收集成效

本篇文章將整理如何運用 Google Analytics（GA），來進行網站數據分析的分享，在網站上線前後數據追蹤的幾個注意事項。

背景：由於幾個月前海棠設計新官網的上線，我將以此品牌官網為例，分享幾個觀察的方向，以及給所有參與改版專案的成員們一些回饋：）

開始進入數據觀察前，提供幾個我本身會去注意的地方：

1. 選取適當的觀察日期：
   例如：排除剛上線後的近 1 週時間。
   由於網站剛轉上線時，會有一段轉址期間需要觀察與除錯，所以建議在選取欲觀察的日期範圍時，可以把轉換初期的部份時間排除掉，才會有更準確的數據資源參考，至於時間長度請依照各專案實際執行情形做評估。
2. 確保更精準的流量來源：
   「排除內部流量」是我本次觀察數據的重點執行項目！
   因為上線後專案成員一定會反反覆覆的上網站查看與測試，此時的流量數據 GA 都同樣都會記錄起來，如果在觀察階段沒有查看「已排除內部流量」的報表時，數據的表現往往可能只是＂假象＂的成績單。
   為了確保觀察的是真實目標用戶的流量，切記做好「排除流量」這件事，將非實際要觀察的流量來源排除掉。
3. （一顆強壯的心臟）：
   最後呢，請準備好強壯的心臟（以開放的心態^^”）來看數據報表呈現了哪些現象（汗…:p）

進入本網站數據觀察的階段，大致分成了以下幾個部份：

文章目錄：
一、了解網站整體表現
二、流量來源分析
三、看看大家感興趣的內容
四、轉換分析
五、數據總結

一、了解網站整體表現

進入 GA 平台，在選定要比較的日期範圍之後，透過［目標對象］＞［總覽］報表，可以快速查看網站上線前後的重要指標表現。

從上圖來看，可以看到總體來說幾乎是正向成長！（灑花～）

針對改版後的網站，在頁面數量本身就增加了不少，所以對於本次觀察的數據來說，相較於「網頁瀏覽量」的成效，我比較著重關注的指標會是「平均工作階段時間長度」以及「跳出率」這兩個項目，關係到訪客進入網站後的反饋表現。除此之外，整體在「使用者」的部份也增加了蠻多的數據量，我們可以再透過下一段的流量來源分析，來了解主要是哪幾個管道的流量有明顯的變化。

此外，我們也可以透過更多日期範圍的比較，來關注不同階段整體營運的情形，數據透過比較之後，也才更具有分析的意義。

透過「日期範圍」的選擇，多方比較不同時間區間的數據：

• 相較於上一個時段
• 相較於前一年
• （自訂更多的日期範圍…）

二、流量來源分析

接著透過［客戶開發］＞［所有流量］＞［來源／媒介］報表，我們可以了解目前網站的流量來源，也可以加上日期範圍來比較，去查看上線前後是否有什麼流量上的變化。

透過此報表，發現到我們官網的流量，在上線後突然新增了很多不同的來源網站！至於能不能進一步的得知更準確的網址資訊呢？

是有方法可以執行的，這邊只要在上方［次要維度］的選單內，選取［完整參照網址］，部份項目就可以查詢到更仔細的網址資訊，來了解流量到底是從什麼地方來的。

插播分享：我們的官網已露出在這幾個網站平台上囉！
Awwwards／CSS Winner／Webdesigner Depot

另外回應到第一個大項目「了解網站整體表現」，我們可以再從各個流量來源來看，不同的流量來源在各項「指標」上有哪些差異性。

如下圖參考，加上日期範圍的比較之後，可了解自然搜尋流量（Organic），在改版前後的各項「指標」表現差異，同樣也可以去觀察其他更多流量類型的數據變化幅度。

三、看看大家感興趣的內容

我們可以透過［目標對象］＞［使用者流程］報表，來了解網站訪客整體的行為脈絡。

在「最初互動」主項目底下可以發現，台灣地區自然搜尋(Organic)的訪客，首要關注的內容、查看的單元分別是什麼，來去了解訪客瀏覽網站的動向。

最左側的欄位，也可自訂切換成其他篩選項目，來比較各種訪客行為脈絡，請參考下圖：

除此之外，當我們想要更進階的了解全站頁面的瀏覽比重，或是各頁面的數據表現比較時，就可以從［行為］＞［網站內容］＞［所有網頁］查看報表。

透過以上報表，可以針對不同指標「執行排序」，像是了解全站頁面的瀏覽量排名，如果全站頁面數量龐大，想要針對特定單元進行了解時，我們就可藉由進階篩選器，篩選出相關的內容進行比較。

舉例來說：當我僅要查看全站作品案例的瀏覽情形，在上圖右上角「進階篩選」的輸入框內，輸入案例頁面對應的網址字串「work」，就可以篩選出所需要的項目，接著就可以比較同期間哪些作品較受到關注（瀏覽量較高）囉！

小提示：
建立良好的網頁命名規範，除了可以更直覺的查看報表之外，有意義的名稱也將有助於 SEO 的表現。

四、轉換分析

每個網站都有其首要目標需要做轉換追蹤的動作，常見的轉換目標包含：

• 完成訂單
• 填寫聯絡表單
• 完成註冊
• 加入最愛
• 訂閱電子報
• 分享內容
• （請再自行添加….）

以海棠設計的官網來說，我們首要的轉換目標為「需求表單」的填寫數量，因此觀察各流量來源的轉換數據，也是最核心的一個環節！

「轉換」＞「目標」＞「總覽」報表：查看瀏覽時間目標轉換

轉換數量統計注意事項：

1. 排除測試用的轉換數量
2. 確保各個流量來源的轉換追蹤（網站本身／各廣告轉換追蹤碼）
3. 「轉換數量」與「轉換質量」的比較與分析

在要計算精準的轉換數量時，就要排除像是上述提及到的測試用資料，順帶一提，在網站準備要轉上線的期間，真是各種大事小事都要檢查與準備一輪，這時候真的需要一個強大的前端工程師來當戰友！本次的改版，也決定一併重整檢查各項追蹤碼的設置、 GTM 設定，希望讓後續的營運追蹤更加完善。

評估轉換成效只看轉換數量嗎？

另外想在這邊特別提及第 3 點「轉換數量」與「轉換質量」的比較與分析：

通常一般的轉換設定，在 GA 報表僅能知道完成轉換動作的總數量，然而實際轉換的效益（價值），就需要另外再進行深入的設定或剖析。像是如果有設定「加強型電子商務」的追蹤設定，針對網站的轉換訂單，就有更全面的數據資源可以分析了。

除了轉換數量、轉換率之外，還需要評估什麼「質量」呢？

例如：上線前後的平均客單價有什麼變化？不同的流量來源是否有「轉換價值」上的差異？
對於我們來說，海棠設計有自己的服務定位與目標客戶屬性，所以評估專案需求的質量（客戶類型、產業規模等）也會是重要的分析面向。

由於各種轉換目標的差異性，在沒辦法像購物網站上的訂單一樣，直接統計轉換價值時，就需要整合其他資訊，做後續的追蹤與分析，以我們的需求單來說，就要協同海棠內部數位策略發展部的夥伴們來一起協作了！

五、數據總結：

上面寫的落落長的內容，主要是說明如何快速從 GA 報表內收集到資訊，接著有需要的話，就可以轉換成以下數據說明，來做分享與呈報。

改版網站上線後，數據小結說明：

1. 平均工作時間長度：整體提升 ↑ 76%，從平均 51 秒提高到 1:29 秒。
2. 跳出率：整體降低 ↓ 90%，從 74% 降低至 7%。
3. 跳出率變化幅度最大的流量來源為 Medium，整體降低 ↓ 93%，從 68% 降低至 5%。
4. Google ＆ Yahoo 自然搜尋流量：不論在新使用者、跳出率、平均工作階段時間長度等項目，皆為正向成長。
5. 另外在較少量的 baidu 自然搜尋流量當中，新使用者成長了10%的比例 ↑，跳出率提高了4%、平均工作階段時間長度從 1 分 11 秒減少為 30 秒。
6. 台灣地區的訪客首要關注的內容前三名是：作品案例／團隊介紹／服務介紹。
7. 本次數據觀察期間內，網站上提供的案例，瀏覽次數前三名分別為：FunGroup App／SONY CSR 網站／friDay VR APP。
8. 上線後新使用者的裝置使用量：Desktop(70.8%) > Mobile(27.8%) > Tablet (1.4%)，在桌機與行動裝置的流量皆有所提升，平板的比例則是小幅下降。
9. 在瀏覽時間的轉換目標達成數量上，總體變化成長了 ↑ 249.9%。

↑改版前後主要指標變化比率

↑ 上線後網站概況（網頁瀏覽量／使用裝置類別／使用瀏覽器）

以上圖表是使用 Google Data Studio 產出。

文末結語

本次利用 GA 來收集與分析量化的數據，讓我們監控網站上的流量與成效，透過量化數據可以知道訪客在網站上發生了什麼現象，但不能全盤了解使用者實際的操作心情與想法，這部份就需要搭配質化的方式來進一步整合更完善的資源了。

分享一個小實例：
有一次我在辦公室接起了需求電話，對方正好在填寫官網上的聯絡我們表單，並接收到該窗口在填寫時，原來會因為電話欄位無法填寫「分機號碼」這件事情而感到困擾，當下就收集到一個可以優化的地方（立馬筆記）！
後續觀察一段時間後，集結了一些反饋資訊，於是內部也隨即針對表單設計的部份進行的優化調整。

各類型的網站都有各自主要的營運目標，上述與大家分享幾個分析報表與注意事項，然而一些比較深入細節的數據，我就留著與內部進行分享與討論了:)

以上內容如果有更多值得查看的實用 GA 報表，或是有什麼疏漏的地方，歡迎提出來交流分享。