分析流量細(xì)分來(lái)源主要是看點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)和網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)

分析流量細(xì)分來(lái)源主要是看點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)和網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。

在深圳網(wǎng)站建設(shè)公司創(chuàng)新互聯(lián)看來(lái)，分析流量細(xì)分來(lái)源主要是看點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)和網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。用戶進(jìn)入訪問(wèn)和頁(yè)面瀏覽的記錄都存在點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)中，而更終的轉(zhuǎn)化產(chǎn)出結(jié)果，如訂單或者交易記錄一般都存在在數(shù)據(jù)庫(kù)里，不同的數(shù)據(jù)來(lái)源之間本身就會(huì)存在不一致性，所以當(dāng)兩者關(guān)聯(lián)計(jì)算轉(zhuǎn)化率時(shí)就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確，一般總體層面的轉(zhuǎn)化率偏差不明顯，但細(xì)分到頁(yè)面或者商品時(shí)就可能存在較大的偏差。

而在網(wǎng)站SEO優(yōu)化中分析的數(shù)據(jù)雖然存在不準(zhǔn)確性，但一般認(rèn)為這種數(shù)據(jù)的偏差是相對(duì)固定的5-10%，所以當(dāng)我們使用趨勢(shì)分析、比較分析或者細(xì)分的方法時(shí)，仍然可以認(rèn)為分析的結(jié)論是有效的，因?yàn)樗械臄?shù)據(jù)誤差都在同一水平線上。

所以，經(jīng)常有朋友談起，當(dāng)更換網(wǎng)站分析的工具或者對(duì)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行重建時(shí)，新老系統(tǒng)的數(shù)據(jù)會(huì)存在較大偏差，很難向業(yè)務(wù)部門的同事解釋這些偏差發(fā)生的原因。

分析流量細(xì)分來(lái)源主要是看點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)和網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。

網(wǎng)站建設(shè)公司介紹在網(wǎng)站分析中，流量細(xì)分訪問(wèn)來(lái)源是非常重要的工作，通常有直接流量、搜索來(lái)源、外部網(wǎng)站和收費(fèi)Campaign流量，但其實(shí)很多的流量來(lái)源我們沒(méi)法準(zhǔn)確地細(xì)分，這些流量大部分被歸到了直接流量中，而且頁(yè)面跳轉(zhuǎn)和短網(wǎng)址的使用也會(huì)混淆流量來(lái)源。

通常為了區(qū)分某些重要的流量來(lái)源會(huì)使用特定的Landing Page，或者在入口頁(yè)面的地址上加入指定參數(shù)，比如使用Google Analytics的UTM標(biāo)簽來(lái)標(biāo)記廣告流量。

當(dāng)前文章：分析流量細(xì)分來(lái)源主要是看點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)和網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)
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