GA中涉及很多的一对多或者说多对一的问题，比如在GA的账户结构中，一个账户可以有多个媒体资源，一个媒体资源可以有多个视图，一个用户可以被授权访问视图中的某一个或多个。而本文主要讨论下GA代码部署中常涉及到的一对多或多对一问题，包括一个站点添加多套GA统计代码、多个站点添加同一套统计代码和多个站点共用同一套页面源文件的问题。
这是非常常见的一种情况。比如某个站点的数据既要单独收集放在一个媒体资源下，又有作为另一个汇总型媒体资源数据的一部分，典型的例子是跨国企业在各个地区的网站都放置了一套同样的GA代码，而各地区的网站自己需要做一些精细化的数据收集工作，就需要在该地区网站上另外加一套GA代码了。 Read More →
要想充分利用GA来收集访客与网站互动的数据，事件统计代码几乎是必选项之一。不同于GA后台直接提供的基础代码，其只需要简单地复制粘贴到所有所需的页面上。GA中的事件跟踪代码，得根据实际的需求，将相应的事件跟踪代码添加到页面上去。
本文将介绍下，没有任何代码基础的情况下，如何添加点击类事件的事件跟踪代码。
以下分为两部分，第一部分是不使用Google Tag Manager(GTM)的情况下，如何直接添加点击事件的跟踪代码；第二部分便是使用GTM的情况下，如何添加点击事件的跟踪代码。
继Google 于2011年宣布不再在referrer 信息中传递用户搜索关键词信息之后，百度于今年6月下旬宣布已全面取消referrer 中关键词的显示。使用Google Analytics (GA)的朋友应该知道，前者使得GA 中记录到来自Google 的自然搜索词几乎全部成了(not provided)，而后者使得来自百度的自然搜索词在GA 中绝大部分成为了(not set)。
与Google 做法不一样的是，百度给自家的产品开了个后门，即网站主们依然能在百度站长平台和百度统计中查询到用户使用的搜索词。毫无疑问，用户来到网站之前使用的（站外）搜索词，不管是对于做SEO还是做SEM的朋友来说，都有着巨大的价值。
与搜索引擎引流过来的站外搜索词类似，站内搜索词同样具有不容忽视的价值。本篇将讨论下使用GA 进行站内搜索的追踪。
在网站分析工具基本的工作原理 这篇文章我们有讲到过，目前主流的网站分析工具都是使用页面标记法来收集网站数据的，一般使用的是JavaScript 代码的方式，我们可以称之为客户端实现。WAP 页面，在本文中特指使用WML编写的用于在功能手机和低端类手机显示的页面。对于WAP 页面，前端实现的方法显然是不可行的，这是因为：1）功能手机和其他低端类手机的网页浏览器很多不支持JavaScript；2）页面标记法代码执行时通常要伴加载一个超过10Kb的JavaScript文件，而这类手机内存非常之小，10Kb 对于它们来说太大了！
那么，如何才能跟踪这些手机上WAP 页面的数据呢？答案就是HTML 页面标记+服务端实现。
很多网站都有引导用户发生转化的相对固定的路径，比如电商类网站的首页 - 产品页 - 加入购物车 - 结算 - 下单完成，这样的路径我们称之为转化路径。经验表明，进入了转化路径的用户，在各个转化节点上会存在不同程度的流失，如果用图表来说明从前一步到达后一步的数据，大致会呈现一个漏斗形状。如果我们能知道用户在转化路径上各个节点的流失情况，那么我们便可以针对性地对转化路径进行优化，从而提高转化率。
在GA 中，转化漏斗功能位于转化 - 目标 -渠道可视化 这里，GA 英文版中这一功能被称为Funnel Visualization，即漏斗的可视化。要想在这里看到转化漏斗的数据，必须先在目标那里设置好。目标的设置位于管理 - 查看 - 目标，要想使用转化漏斗功能，必须要启用目标设置中的渠道，一个设置demo如下图所示： Read More →
刚接触网站分析的同学，往往觉得网站分析十分神秘和不可思议。因为他们觉得，在网站上加上一小段JavaScript 代码，就能收集到那么多的网站访客浏览的数据，实在是神奇的很。其实，只要了解下网站分析背后的工作原理，你就会恍然大悟，觉得一切都那么理所当然。好了，这篇文章就来说说网站分析类工具基本的工作原理吧。
目前主流的网站分析工具都是基于JavaScript 和Cookie 的方式来工作的，这种方法被称为页面标记法。JavaScript 是一种广泛应用于浏览器客户端的脚本语言，可用来响应用户浏览器中的事件，读写Cookie，获取用户浏览器的相关信息……总之，功能相当强大！而Cookie 是一种存储在内存或硬盘的小型文本，用来辨识用户身份，Cookie 有名称、值、有效期、所属域名等属性，如Universal Analytics 就使用一个名称为_ga有效期为两年的第一方Cookie 来区分用户（本文中的用户和访客同义）。
网站分析工具的工作原理大致可以分为四大块，即数据收集、系统配置、数据处理及报表展现。以下就从这四个方面展开来说说网站分析工具的工作原理吧。 Read More →
Update：2016.03.09 大约从2016.02月开始，GA 报告中已经开始自动排除大部分垃圾流量。
如果一个站点使用了多个不同的网站分析工具进行统计，通常并不推荐粗暴地将两者的数据进行比较，而是应当关注同样工具统计到的网站数据的趋势。也正是如此，使得导致不同网站分析工具数据差异的另一因素常常并不容易被我们发现，这一因素就是垃圾流量。
这里的垃圾流量，指的是对网站毫无作用且会影响网站数据报表质量的流量。以下以GA 中的垃圾流量为例进行介绍。GA 中的垃圾流量通常可以分为两大类：
一类被称为ghost referral，这些流量事实上从来没有来到你的网站，也不会出现在你网站服务器的日志中，但你可以在引荐报表中发现它们，它们影响了GA 中的数据；
另一类是爬虫流量，包括搜索引擎爬虫流量和非搜索引擎爬虫流量，这些流量会影响GA 中各渠道流量占比及会话次数、跳出率、停留时间等关键指标。
那么，下面我们就一起来看下，你的GA 报表中是不是也存在着这样的垃圾流量。
网站分析中有着许多的指标，有些指标看似十分相似，其实际含义却相差甚远，以下以GA 中相关指标为例，简单罗列下这些指标的定义及其含义，希望能帮您厘清它们的差异！
GA 中的独立访客数用的是用户数这一指标，指的是所选时间范围内非重复访问者的数量。而新访客数指的是所选时间范围内首次访问网站的访问者的数量。
举例来说，如果周一用户A首次来到网站，周二用户B首次来到网站，周三用户A和用户B都再次来到网站。
那么，周一到周三的独立访客数（用户数）为2，周一到周三的新访客数也为2；而周三这天的独立访客数为2，新访客数为0.
GA 用会话这一指标表示访问次数，我们先看下GA 中对进入次数和访问次数的定义： Read More →
访问次数是网站分析中一个非常重要同时也是非常基础的指标，不同的网站分析工具对于访问次数的定义和计算可能差别很大。GA（Google Analytics）是目前世界上使用最广泛的网站分析工具，那么我们一起来看下GA 是怎么计算访问次数的吧。
The period of time a user is active on your site or app. By default, if a user is inactive for 30 minutes or more, any future activity is attributed to a new session. Users that leave your site and return within 30 minutes are counted as part of the original session
以上是GA 帮助文档中对于Session 的定义，在GA中，Sessions（英文版）对应简体中文版就是会话次数这一指标。
由上述定义可以看到，在GA 中，一次会话被认为是一个用户在网站或者app 上活跃的那段时间。默认情况下，如果一个用户在30min或者更长的时间内都是不活跃的，那么在30min之后这一次会话将结束。如果用户在30min内重新回来，那么还会被认为是原来这次会话。
另外，GA 中支持对session时长的自定义，最短可设置为1分钟，最长可设置为4小时。因为GA是支持网站分析和app分析的，所以这里的定义有app这个概念。
网站分析中的会话和访问次数其实是同一个概念，实际用哪个描述更为合适的时候就用哪个。需要注意的是， Read More →