[UA] 維度和指標

瞭解報表的構成元素。
本文將說明通用 Analytics 中的維度和指標。請參閱下列資源,取得與 Google Analytics 4 相關的類似資訊:
本文內容

總覽

Analytics 中的每一份報表都是由維度和指標所構成。

維度是資料的屬性。舉例來說,「城市」維度會指出工作階段的來源城市名稱 (例如「巴黎」或「紐約」),「網頁」維度則指出使用者所瀏覽網頁的網址。

「指標」是量化測量方式。比方說,「工作階段」指標表示工作階段總數,「單次工作階段頁數」指標則指出每個工作階段的平均網頁瀏覽量。

多數 Analytics 報表中的資料表都是以維度值為列,指標為欄。舉例來說,下列表格顯示一個維度 (「城市」) 和兩個指標 (「工作階段」和「單次工作階段頁數」)。

維度 指標 指標
城市 工作階段 單次工作階段頁數
舊金山 5,000 3.74
柏林 4,000 4.55
 

在多數 Analytics 報表中,您可以更改維度並/或加入次要維度。舉例來說,在上方表格中加入「瀏覽器」這個次要維度後,結果如下:

維度 維度 指標 指標
城市 瀏覽器 工作階段 單次工作階段頁數
舊金山 Chrome 3,000 3.5
舊金山 Firefox 2,000 4.1
柏林 Chrome 2,000 5.5
柏林 Safari 1,000 2.5
柏林 Firefox 1,000 4.7

有效維度與指標組合

不是每個指標都能夠與任何維度搭配使用。由於維度和指標各自設有範圍 (「使用者」、「工作階段」或「匹配」層級),在多數情況下,您只能組合範圍相同的維度和指標。像「工作階段」是以工作階段為基礎的指標,只能與「來源」或「城市」等同樣屬於工作階段層級的維度併用,搭配「網頁」這類命中層級的維度並不合適。

如需有效維度與指標組合的清單,請參閱維度和指標參考文件

指標的計算方式

Analytics 中採用兩種基本方式來計算使用者指標:

  • 計為總覽次數
    當指標顯示為整個網站的統計資料摘要 (如跳出率或總網頁瀏覽量) 時,就會計為總覽次數。
  • 與一或多個報表維度連結
    如果指標值是根據所選維度判定,就會採取這種方式。

下圖以簡單的範例,說明這兩種類型的計算方式。左邊的使用者資料是以總覽指標的方式計算,而右邊則是以「新使用者」維度計算相同資料的結果。

在「總覽報表」範例中,網站停留時間是採用使用者起始工作階段到離開之間的時間差,搭配三個工作階段的平均時間來計算。根據要求層級收集時間戳記資料,就能以較為簡單的方式得出這項數值。

在「新訪客與回訪者報表」範例中,並未將所有工作階段都納入計算平均值,而是以「使用者類型」維度來計算。將「網站停留時間」指標與維度配對後,您就能針對「回訪者」與「新使用者」分析這項指標,依要求的維度修改計算結果。使用維度可以深入分析總覽報表未提供的使用者行為,這樣便可清楚看出,新使用者在您網站上花的時間比回訪者多。

為特定指標指定多個維度也會影響指標的計算。不論是預設格式的報表或自訂報表,都可以合併使用多個維度。舉例來說,假設您同時使用「使用者類型」維度和「語言」維度來分析網站停留時間,「新使用者」與「回訪者」的計算方式就會相同;但如果您使用「語言」維度下鑽細查新使用者,就會發現其他維度會進一步影響計算結果。因此,在本例中,您的使用者分類可能如下所示 (依時間長度的順序列出各語言維度的網站停留時間):

使用者類型 語言 平均網站停留時間
所有類型 所有語言 3:25
回訪者 所有語言 5:03
  芬蘭文 29:49
  越南語 20:44
  印尼文 16:55
新訪客 所有語言 2:09
  馬來文 17:38
  英文 (英式) 16:56
  中文 (繁體) 16:20

這些數字取自實際的 Analytics 報表。在本例中,您可以判斷新使用者或回訪者何者停留時間較長,並使用其他維度瞭解這些類別中哪些語言帶來的網站停留時間最長。

歸因模式

為了盡量回答關於使用者行為的各種問題,Analytics 會使用不同的計算類型或「歸因模式」,來產生報表中顯示的各項資料。每份 Analytics 報表都可視為針對特定類別使用者分析問題的回答。一般來說,這類問題可以劃分為以下類別:

  • 內容:特定網頁的瀏覽次數為何?
  • 目標:哪些網頁網址帶來的目標轉換率最高?
  • 電子商務:特定網頁帶來多少交易金額?
  • 內部搜尋:哪些內部搜尋字詞能有效促成交易?

針對這些主要類別及相關報表,Analytics 會使用不同的歸因模式。每種歸因模式都是針對一組已知的指標進行計算,因此您可能會注意到,有些指標 (如「網頁瀏覽量」) 只會出現在某些報表中。這和該報表使用的歸因模式有關。

Analytics 報表使用以下三種歸因模式:

單次要求歸因

這種歸因模式可為單一指標或指標/維度組合提供匯總值。這些值取決於個別使用者的 GIF 要求,因此使這種歸因模式成為 Analytics 中最常見也最簡單的類型,亦即可針對任何指定的要求,查詢特定維度和/或指標。

要求層級會提供大多數的維度值,並透過 HTTP/GET 要求本身或 GIF 要求,讓對您網站提出的各個網頁或事件要求保持一致。要求層級提供的常見維度如下:

  • 網頁 URI:可隨對網站提出的各個要求提供,意指存取網頁的路徑。
  • 廣告活動:如果使用者是經由廣告活動進入網站,除非廣告活動異動,否則這個廣告活動的所有後續要求都會以一致的方式呈現。
  • 使用者代理程式:每個使用者要求都包含使用者的瀏覽器資訊,這類資訊會透過瀏覽器的 HTTP/GET 要求發送,並直接儲存在記錄檔中。

網頁價值歸因

此歸因類型專用來解答「以目標或收益金額來說,我的網頁實用嗎?」這個問題,因為這個歸因模式能找出一個或一組網頁的「網頁價值」。下圖顯示一系列使用者網頁瀏覽活動與目標和消費金額的相對關係,呈現網站上實際可能發生的情況。

圖例:P1、P2、P3 和 P4 都代表網頁,購物袋表示收據網頁,旗幟圖片則是目標。
 

這個歸屬模式也稱為「向前看」的歸屬模式,因為它向前展望在使用者造訪網頁後發生的目標和/或購買,並將此價值套用到網頁。下表按照優先順序顯示歸給每個網頁的價值。

網頁 收益/目標價值
P1 新臺幣 $1650 元 + 目標 1
P2 新臺幣 $1650 元 + 目標 1
P3 新臺幣 $1050 元 + 目標 1
P4 $0 元

「目標」或「電子商務」報表不會顯示網頁 URI 或廣告標題與電子商務活動的相對關係,因此這類報表不使用這個歸因模式。

站內搜尋歸因

使用這個歸因模式,可以讓「站內搜尋」報表顯示每個搜尋字詞的目標轉換率和目標價值。

這個歸因模式的運作方式與「網頁價值」歸因不同,因為「目標價值」會將功勞歸給「促成」轉換 (不包括轉換之後) 的最後一個搜尋字詞。下圖搭配網頁瀏覽和消費金額說明一系列的站內搜尋活動。

圖例:P1、P2、P3 和 P4 都代表網頁,購物袋表示收據網頁,搜尋圖示代表消費者用「鞋子」和「鮮花」這兩個字詞搜尋資訊,旗幟圖片則代表目標。
 

使用這個模式時,系統歸給目標 1 的搜尋字詞和交易價值如下:

  • 鞋子:$20 元
  • 鮮花:$25 元

在這個模式中,系統會將交易或目標的功勞,歸給交易或目標發生前一刻所用的搜尋字詞。

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