- Để biết thông tin về các phương diện và chỉ số trong Google Analytics 4, hãy xem bài viết [GA4] Phương diện và chỉ số trong Analytics.
- Để biết thông tin về phạm vi của phương diện nguồn lưu lượng truy cập trong Google Analytics 4, hãy xem bài viết [GA4] Các phạm vi của phương diện nguồn lưu lượng truy cập.
Tổng quan
Mỗi báo cáo trong Analytics được tạo bởi các thứ nguyên và chỉ số.
Thứ nguyên là thuộc tính dữ liệu của bạn. Ví dụ: thứ nguyên Thành phố cho biết thành phố, ví dụ: "Paris" hoặc "New York", mà phiên bắt nguồn từ đó. Phương diện Trang cho biết URL của một trang được xem.
Chỉ số là số đo định lượng. Chỉ số Số phiên là tổng số phiên. Chỉ số Số trang/phiên là số trang trung bình được xem trong mỗi phiên.
Các bảng trong hầu hết các báo cáo Analytics sắp xếp các giá trị thứ nguyên theo hàng và chỉ số theo cột. Ví dụ: bảng này cho thấy một thứ nguyên (Thành phố) và hai chỉ số (Số phiên và Số trang/phiên).
| THỨ NGUYÊN | CHỈ SỐ | CHỈ SỐ |
|---|---|---|
| Thành phố | Số phiên | Số trang/phiên |
| San Francisco | 5.000 | 3,74 |
| Berlin | 4.000 | 4,55 |
Trong hầu hết các báo cáo Analytics, bạn có thể thay đổi phương diện và/hoặc thêm phương diện phụ. Ví dụ: thêm Trình duyệt làm thứ nguyên phụ vào bảng trên sẽ cho kết quả như sau:
| THỨ NGUYÊN | THỨ NGUYÊN | CHỈ SỐ | CHỈ SỐ |
|---|---|---|---|
| Thành phố | Trình duyệt | Số phiên | Số trang/phiên |
| San Francisco | Chrome | 3.000 | 3,5 |
| San Francisco | Firefox | 2.000 | 4,1 |
| Berlin | Chrome | 2.000 | 5,5 |
| Berlin | Safari | 1.000 | 2,5 |
| Berlin | Firefox | 1.000 | 4,7 |
Kết hợp một cách hợp lệ giữa phương diện và chỉ số
Không phải chỉ số và thứ nguyên nào cũng có thể kết hợp được với nhau. Mỗi thứ nguyên và chỉ số có một phạm vi: cấp người dùng, cấp phiên hoặc cấp lần truy cập. Trong hầu hết các trường hợp, chỉ hợp lý khi kết hợp các thứ nguyên và chỉ số có chung một phạm vi. Ví dụ: Số phiên là chỉ số dựa trên phiên, vì vậy nó chỉ có thể được sử dụng với các thứ nguyên cấp phiên như là Nguồn hoặc Thành phố. Việc kết hợp Số phiên với phương diện ở cấp lượt truy cập (như Trang) sẽ không hợp lý.
Để biết danh sách các cặp phương diện-chỉ số hợp lệ, hãy xem Tài liệu tham khảo về phương diện và chỉ số.
Cách tính chỉ số
Trong Analytics, chỉ số người dùng được tính theo hai cách cơ bản:
- Dưới dạng tổng số tổng quan
trong đó, chỉ số hiển thị dưới dạng số liệu thống kê tóm tắt cho toàn bộ trang web của bạn (chẳng hạn như tỷ lệ thoát hoặc tổng số lượt xem trang). - Liên kết với một hoặc nhiều phương diện báo cáo
trong đó, giá trị chỉ số đủ điều kiện theo (các) phương diện đã chọn.
Biểu đồ sau đây minh hoạ hai cách tính toán này thông qua ví dụ đơn giản. Ở bên trái, dữ liệu người dùng được tính dưới dạng một chỉ số tổng quan, trong khi dữ liệu tương tự được tính qua phương diện Người dùng mới ở bên phải.
Trong ví dụ về Báo cáo tổng quan, lượng thời gian trên trang web được tính dựa vào mức chênh lệch thời gian giữa phiên đầu tiên và phiên thoát của mỗi người dùng, với tổng thời lượng của mỗi phiên được tính trung bình trên 3 phiên. Con số này dựa vào tính toán tương đối đơn giản có được bằng cách thu thập dữ liệu dấu thời gian ở cấp yêu cầu.
Trong ví dụ về Báo cáo người dùng cũ so với người dùng mới, giá trị trung bình không được tính cho tất cả các phiên, mà thông qua phương diện Kiểu người dùng. Bằng cách kết hợp chỉ số Thời gian trên trang web với một phương diện, bạn có thể phân tích chỉ số này thông qua người dùng cũ so với người dùng mới, trong đó, cách tính toán được sửa đổi theo phương diện bắt buộc. Bằng cách sử dụng phương diện, bạn sẽ nhận được thông tin chi tiết về hành vi của người dùng (không có trong báo cáo tổng quan): rõ ràng là người dùng mới dành nhiều thời gian hơn trên trang web của bạn so với người dùng cũ.
Cách tính toán chỉ số cũng chịu ảnh hưởng của sự kết hợp nhiều hơn so với một phương diện có một chỉ số nhất định. Trong cả báo cáo tuỳ chỉnh và báo cáo được định dạng sẵn, bạn có thể sử dụng cùng lúc nhiều phương diện. Ví dụ: giả sử bạn sử dụng cả phương diện Kiểu người dùng và phương diện Ngôn ngữ để phân tích thời gian trên trang web cho trang web của mình. Trong trường hợp này, cách tính toán số người dùng mới so với số người dùng cũ là giống nhau. Tuy nhiên, khi bạn xem chi tiết số người dùng mới theo phương diện Ngôn ngữ, cách tính toán được sửa đổi thêm theo phương diện bổ sung. Ví dụ: bảng chi tiết theo người dùng của bạn có thể hiển thị như sau, trong đó, thời gian trên trang web hàng đầu được liệt kê theo thứ tự:
| Kiểu người dùng | Ngôn ngữ | Thời gian trung bình trên trang web |
|---|---|---|
| Tất cả các loại | Tất cả ngôn ngữ | 3:25 |
| Cũ | Tất cả ngôn ngữ | 5:03 |
| Tiếng Phần Lan | 29:49 | |
| Tiếng Việt | 20:44 | |
| Tiếng Indonesia | 16:55 | |
| Mới | Tất cả ngôn ngữ | 2:09 |
| Tiếng Malay | 17:38 | |
| Tiếng Anh (Anh) | 16:56 | |
| Tiếng Trung (phồn thể) | 16:20 |
Những con số này dựa vào báo cáo Analytics thực. Trong trường hợp này, bạn có thể xác định xem người dùng mới hay cũ ở lại lâu nhất và bằng cách sử dụng thứ nguyên bổ sung, xác định ngôn ngữ nào trong mỗi danh mục này dẫn đến thời gian lâu nhất trên trang web.
Mô hình phân bổ
Vì Analytics cố gắng trả lời nhiều câu hỏi về hành vi người dùng, nên ứng dụng này sử dụng các loại tính toán hoặc mô hình phân bổ khác nhau để truy cập dữ liệu mà bạn thấy trong báo cáo. Hãy suy nghĩ về mỗi báo cáo Analytics là một phản hồi cho một loại câu hỏi phân tích người dùng cụ thể. Thông thường, các câu hỏi này thuộc các danh mục riêng biệt:
- Nội dung: Số lần một trang cụ thể được xem?
- Mục tiêu: URL trang nào đóng góp cho tỷ lệ chuyển đổi mục tiêu cao nhất?
- Thương mại điện tử: Lượng giá trị một trang đã cho đóng góp vào giao dịch?
- Tìm kiếm nội bộ: Cụm từ tìm kiếm nội bộ nào đã đóng góp cho giao dịch?
Đối với mỗi danh mục trong các danh mục chính này và báo cáo trong các danh mục đó, Analytics sử dụng mô hình phân bổ riêng biệt. Vì mỗi mô hình phân bổ được thiết kế để tính toán một tập hợp chỉ số đã biết, bạn có thể thấy rằng một số chỉ số—như Số lượt xem trang—chỉ xuất hiện trong một số báo cáo nhất định và không xuất hiện trong các báo cáo khác. Điều này là do mô hình phân bổ được sử dụng cho báo cáo đó.
Các báo cáo Analytics sử dụng 3 mô hình phân bổ sau:
Mô hình phân bổ Theo mỗi yêu cầu
Mô hình phân bổ này cung cấp các giá trị tổng hợp cho một chỉ số hoặc một cặp chỉ số/phương diện. Đây là mô hình phân bổ phổ biến nhất và đơn giản nhất trong Analytics, vì các giá trị được xác định từ từng yêu cầu GIF của người dùng. Do đó, đối với mọi yêu cầu nhất định, bạn đều có thể tra cứu một phương diện và/hoặc chỉ số cụ thể.
Hầu hết các giá trị thứ nguyên đều có sẵn ở cấp yêu cầu và duy trì liên tục qua chính yêu cầu HTTP/GET hoặc trong yêu cầu GIF cho mỗi trang hoặc yêu cầu sự kiện được tạo cho trang web của bạn. Một số thứ nguyên phổ biến có sẵn ở cấp yêu cầu là:
- URI trang—có sẵn với mỗi yêu cầu đối với trang web của bạn, thứ nguyên này cho biết đường dẫn của trang đang được truy cập
- chiến dịch—nếu người dùng đến qua chiến dịch, chiến dịch đó vẫn có sẵn liên tục với mỗi yêu cầu tiếp theo cho tới khi chính chiến dịch thay đổi
- tác nhân người dùng—mỗi yêu cầu từ người dùng chứa thông tin trình duyệt cho người dùng đó, được gửi qua yêu cầu
HTTP/GETtừ trình duyệt và được lưu trữ trực tiếp trong tệp nhật ký.
Thuộc tính Giá trị trang
Mục đích của loại thuộc tính này là để trả lời câu hỏi: "Trang của tôi hữu ích như thế nào đối với mục tiêu hoặc giá trị doanh thu?" Mô hình phân bổ này được sử dụng để xác định giá trị Giá trị trang cho một trang hoặc tập hợp trang. Hình minh hoạ sau đây cho thấy một loạt lượt xem trang của người dùng liên quan đến mục tiêu và giao dịch mua hàng, chẳng hạn như những hành động có thể xảy ra trên trang web của bạn.
Mô hình phân bổ này được coi là mô hình phân bổ "mong muốn" vì mô hình này áp dụng cho giá trị đối với trang bằng cách mong muốn mục tiêu và/hoặc giao dịch mua diễn ra sau khi trang được truy cập. Bảng dưới đây cho thấy giá trị được phân bổ cho mỗi trang trong trình tự này.
| Trang | Giá trị doanh thu/mục tiêu |
|---|---|
| P1 | $55 + Mục tiêu 1 |
| P2 | $55 + Mục tiêu 1 |
| P3 | $35 + Mục tiêu 1 |
| P4 | $0 |
Mô hình phân bổ này không được sử dụng trong báo cáo Mục tiêu hoặc Thương mại điện tử vì các báo cáo đó không hiển thị URI trang hoặc tiêu đề trang liên quan đến hoạt động thương mại điện tử.
Mô hình phân bổ Tìm kiếm trên trang web
Mô hình phân bổ này cho phép báo cáo Tìm kiếm trên trang web hiển thị tỷ lệ chuyển đổi mục tiêu và giá trị mục tiêu của mỗi cụm từ tìm kiếm.
Mô hình phân bổ này hoạt động theo kiểu khác với phân bổ Giá trị trang vì giá trị Mục tiêu được phân bổ cho cụm từ tìm kiếm gần nhất dẫn tới chuyển đổi chứ không phải cụm từ sau đó. Sơ đồ dưới đây minh họa trình tự tìm kiếm trang web nội bộ cùng với lượt xem trang và giao dịch mua.
Bằng cách sử dụng mô hình này, cụm từ tìm kiếm được phân bổ cho Mục tiêu 1 và giao dịch là:
- Giày—$20
- Hoa—$25
Trong mô hình này, các giao dịch hoặc các mục tiêu được coi là các cụm từ tìm kiếm ngay trước mục tiêu hoặc giao dịch.
