維度和指標

瞭解報表的基礎。
本文內容:

總覽

Analytics (分析) 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」維度用來指出工作階段的來源城市名稱 (如「巴黎」或「紐約」),「網頁」維度則表示使用者所瀏覽網頁的網址

「指標」則是量化測量方式。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 (分析) 報表中的資料表都是以維度值為列,指標為欄。 舉例來說,下列表格就顯示了一個維度 (「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 (分析) 報表中,您可以更改維度並/或加入次要維度。舉例來說,如果在上方表格中加入「瀏覽器」這個次要維度,結果就會這樣:

維度 DIMENSION 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。各個維度和指標都設有範圍 (「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」就是以工作階段為基礎的指標,因此只能與「來源」或「城市」等同樣是工作階段層級的維度併用,要是搭配「網頁」這類匹配層級的維度就不合邏輯。

如需有效維度/指標組合的清單,請參閱這份維度和指標參考文件

指標的計算方式

Analytics (分析) 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 (如跳出率或總瀏覽量) 時,就會計為總覽次數。
  • 與一或多個報表維度連結
    若指標值是根據所選維度認證,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。根據要求的層級收集時間戳記資料,就能以較為簡單的方式得出這個數目。

在「新訪客與回訪者報表」這個範例中,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,您就可以藉由「回訪者與新訪客」分析這個指標,並讓所請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。

比起特定指標的某個維度,堆疊對指標計算的影響更大。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,「新訪客」與「回訪者」的計算方式就會相同;但如果您使用「語言」維度細查新使用者,就會發現其他維度會更進一步影響計算結果。因此,舉例來說,您的使用者分類可能如下所示 (依網站停留時間排序):

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

這些數字是取自實際的 Analytics (分析) 報表。在本例中,您可以判斷新訪客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

為了儘量回答關於使用者行為的各種問題,Analytics (分析) 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。每一份 Analytics (分析) 報表,都可以視為對特定使用者分析相關問題的一項回答。一般來說,這類問題可以清楚劃分為以下類別:

  • 內容:特定網頁的瀏覽次數為何?
  • 目標:哪些網頁網址帶來的轉換率最高?
  • 電子商務:特定網頁帶來了多少交易金額?
  • 內部搜尋:哪些內部搜尋詞彙能有效促成交易?

Analytics (分析) 對這些主要類別和其中的報表使用清楚易懂的歸因模式。所有歸因模式的設計目的都在於計算一組已知的指標,因此您可能會注意到,有些指標 (如「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 (分析) 報表使用以下三種歸因模式:

單次請求歸因

這種歸因模式為單一指標或指標/維度組合提供了彙整值,個別的使用者 GIF 請求決定了這些值,使得這種歸因模式成為 Analytics (分析) 中最常見也最簡單的類型。因此對任何指定的請求,都可以查詢特定維度和/或指標。

系統會以請求的層級提供大多數維度值,並透過 HTTP/GET 請求本身或 GIF 請求,讓所有對您網站提出的網頁或事件請求保持一致。以請求層級提供的常見維度如下:

  • 網頁 URI—可隨網站的所有請求提供,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,除非廣告活動有所異動,否則這個廣告活動的所有後續請求都會以一致的方式呈現
  • 使用者代理程式—每個使用者請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 請求發送,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夠找出一個或一組網頁的「網頁價值」。下圖顯示一系列使用者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。


這個歸因模式也稱為「向前看」的歸因模式,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 新臺幣 $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,系統就會將搜尋字詞歸給目標 1,而交易價值為:

  • 鞋子 - 新臺幣 $600 元
  • 鮮花 - 新臺幣 $750 元

在這個模式中,系統會將交易或目標歸給交易或目標達成前一刻所用的搜尋字詞。

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