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第1章 什么是网站分析1

1.1 网站分析的定义2

1.1.1 网站分析定义及关键信息的概述2

1.1.2 关键信息解读3

1.1.3 网站分析定义的总结8

1.2 网站分析的作用9

1.2.1 网站的眼睛9

1.2.2 网站的神经系统10

1.2.3 网站的大脑11

1.3 学习网站分析的5个阶段11

第2章 网站分析工具14

2.1 网站分析的3个阶段及其工具15

2.1.1 服务器日志和计数器阶段15

2.1.2 网站数据统计阶段17

2.1.3 网站数据分析阶段17

2.2 服务器日志和JavaScript日志对比18

2.2.1 网站服务器日志的特点18

2.2.2 JavaScript日志的特点19

2.2.3 数据差异和准确性对比20

2.2.4 数据全面性对比22

2.3 如何选择适合的网站分析工具25

2.3.1 有逻辑地展现网站中各项指标25

2.3.2 可定制并与网站的商业目标结合26

2.3.3 发现数据中的问题26

2.3.4 使用通俗易懂的指标及描述26

2.3.5 专业及完善的服务和技术支持27

2.4 Webtrekk工具27

2.4.1 功能套件及扩展工具28

2.4.2 Webtrekk Q3特色功能33

2.5 个性化网站分析工具推荐41

2.5.1 Clicktale42

2.5.2 Crazyegg43

2.5.3 SkyGlue43

2.6 SkyGlue工具44

2.6.1 实施过程44

2.6.2 工作原理44

2.6.3 追踪每一位独立访问者45

2.6.4 追踪独立访问者的每一次点击46

2.6.5 跨渠道与跨地域追踪访问者47

2.6.6 对事件进行追踪48

2.6.7 SkyGlue工具测试总结49

2.7 用户调研工具49

2.8 竞争分析工具51

2.8.1 Alexa51

2.8.2 Google Ad Planner51

第3章 从网站分析师的角度理解网站53

3.1 理解网站的目的和不同阶段的目标54

3.1.1 网站存在的目的54

3.1.2 网站不同阶段的目标54

3.2 理解网站的流量策略56

3.3 理解网站的信息架构60

3.3.1 什么是元数据61

3.3.2 元数据的作用和使用者62

3.4 理解网站的页面分类65

3.4.1 网站中的三类页面66

3.4.2 页面的关注点和衡量指标66

3.5 理解网站的流程结构67

3.6 理解网站URL中的关键信息69

3.7 理解站内搜索的工作原理71

3.8 理解网站的成功及微转化76

第4章 指标的使用场景及计算方法78

4.1 6种最常见的指标场景79

4.1.1 计数指标和复合指标79

4.1.2 货币指标与非货币指标80

4.1.3 正向指标与负面指标81

4.1.4 广告指标与网站指标82

4.1.5 用户行为指标与网站性能指标82

4.1.6 驱动指标与绩效指标83

4.2 指标及计算方法84

4.2.1 广告端基本计数指标84

4.2.2 广告端扩展指标85

4.2.3 网站端基本计数指标87

4.2.4 网站端扩展指标89

第5章 广告数据及网站数据的监测原理94

5.1 Cookie的作用及分类95

5.1.1 第一方和第三方Cookie95

5.1.2 永久和临时Cookie96

5.2 广告数据监测原理97

5.2.1 广告点击监测97

5.2.2 搜索引擎排名监测102

5.2.3 EDM广告监测104

5.2.4 分析工具识别及处理流量的逻辑106

5.3 网站数据监测原理118

5.3.1 PageView日志示例119

5.3.2 常见的5种日志类型120

5.4 数据准确性及数据差异问题121

5.4.1 数据准确性问题122

5.4.2 数据差异问题122

第6章 监测代码设计、实施和检查125

6.1 用户隐私保护126

6.2 网站监测的GIGO原则及实施流程129

6.2.1 为什么无法从数据中获得洞察129

6.2.2 以业务为中心的代码实施流程131

6.3 广告及网站的监测代码设计132

6.3.1 广告端代码设计132

6.3.2 网站端代码设计133

6.3.3 14个需要考虑的代码设计问题136

6.4 监测代码实施方法137

6.4.1 基础代码实施方法137

6.4.2 高级代码实施方法141

6.5 监测代码检查156

6.5.1 页面源代码检查156

6.5.2 Cookie值检查157

6.5.3 使用工具检查160

6.5.4 实时报告及最终报告检查161

第7章 网站分析的5种常用方法及使用场景163

7.1 细分分析法164

7.1.1 使用场景164

7.1.2 如何在Google Analytics中完成细分165

7.2 对比分析法170

7.2.1 使用场景171

7.2.2 如何在Google Analytics中完成对比分析171

7.3 聚类分析法172

7.3.1 使用场景173

7.3.2 如何在Google Analytics中完成聚类分析174

7.4 质与量分析法177

7.4.1 使用场景177

7.4.2 如何在Google Analyties中完成质与量分析178

7.5 转化及漏斗分析法179

7.5.1 使用场景179

7.5.2 如何在Google Analytics中完成转化分析179

第8章 网站分析框架及报告解读190

8.1 Google Analytics简介191

8.1.1 谁在使用Google Analytics191

8.1.2 Google Analytics特点192

8.2 解读报告的基础知识：指标和维度193

8.2.1 什么是指标194

8.2.2 什么是维度194

8.2.3 快速区分指标与维度195

8.3 解读Google Analytics报告的技巧196

8.3.1 第一步：明确阅读报告的目的197

8.3.2 第二步：时间范围及颗粒度选择198

8.3.3 第三步：多指标的趋势变化及对比199

8.3.4 第四步：查看报告中的细分数据199

8.3.5 小技巧：高级筛选及加权排序202

8.4 网站分析框架及Google Analytics报告解读204

8.4.1 实时报告解读204

8.4.2 受众群体报告解读207

8.4.3 流量获取报告解读210

8.4.4 行为报告解读214

8.4.5 转化报告解读221

8.5 回顾网站分析模型224

附录 本书介绍的数据分析工具226

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