宋星的数字观
在这篇文章前，再次感谢朋友们的关怀。我十月份要休假，到时也许不会再回信答复大家的问题，但是，我想到了一个不错的主意，晚一些就会让大家知道。:)
另外，这个博客也开辟了一些新的供朋友们互动的平台，包括我的微博：http://t.sina.com.cn/webanalytics, CWA的微群：http://t.house.sina.com.cn/g/36476，以及CWA的两个QQ群：100273884和45161188。
在开始这个文章之前，还要对Robin Li同学抱歉，他的一个问题让我认识到了自己的不足，这个问题是关于Google Analytics的Exit Rate的，我的错误在于我此前自己认识的定义其实一直是错误的。 我一直以为，某个页面的Exit Rate=该页面上离开网站的PV÷经过该页面的Visit，但实际上公式是Exit Rate=该页面上离开网站的PV÷该页面的总PV。为什么是这个定义的原因我觉得很明确，因为对于GA，很严谨地区分了页面级的度量和网站级的度量，visit是一个网站级别的度量，而exit rate是页面级的，所以exit rate只能用page view来定义。
不过，请大家注意，Omniture跟GA在这个地方的定义不同，Omniture的定义是以前一个公式为准。我个人更倾向于前一个公式的定义，因为这能够让Exit Rate保持跟Bounce Rate的一致性。
好了，步入正题，今天要讲的是给初入网站分析大门的朋友们的，话题不深，但是挺有趣，关于Google Analytics，关于我们应该用什么工具做网站分析。
在我开始发表意见前，我要做一个免责声明:)。我非常了解Omniture，但我不愿意偏袒任何一种工具，因为我知道网站分析工具是全人类（咳，准确说是全部网站分析师）的财富，我们在享用这个财富之前，了解它，读懂它，扬长避短为我所用，就是大好，至于其他的主观色彩，我不会卷入。只是分享，为快乐而分享，为搞定抑郁症而分享。:)
今天这个话题关于Google Analytics，我们最常使用也最熟悉的网站分析工具，它给我的感觉如同一个十七八岁的年轻人，朝气蓬勃，富有主见和创造。这个工具擅长于做什么，又有哪些不能够做到的地方呢？今天愿以此文跟大家聊个尽兴，也是对我敬佩的导师Avinash Kaushik先生的致敬！
这个文章分为三个主要部分。第一部分是Google Analytics的长处；第二部分是Google Analytics的不足；第三部分是Google Analytics所适宜和不适宜的网站领域。
Google Analytics的能
牛B第一：界面
工具界面这东西，是个见仁见智的事情，不过我觉得Google Analytics的界面绝对是易用的，因为它符合人们的惯常思维。这一点对于初学者非常好。
牛B第二：度量
我认为Google Analytics在度量方面有长处的地方在于，它比较认真地系统考虑的度量的设置。由于是一个免费的通用的工具，所以在度量的设置上注意了三点，第一点是尽量采用约定俗成的度量名称；第二点是尽量采用约定俗成的度量定义（但不完全是）；第三点是区分了网站级和页面级的度量。所以，度量入门学习用Google Analytics很好。
牛B第三：细分
Google Analytics不能说具有最好的细分能力，但是其他免费系统，甚至很多付费系统都没有它的细分能力。Google Analytics之所以在细分上如此给力，是因为Avinash非常强调网站分析中的细分分析。对于我而言，大家也看到了我的想法——“无细分，毋宁死”，做最深入的一些分析，细分数据的确非常重要。
Google Analytics在推出新版之前，细分其实做的很差，但是我记得去年推出新的版本之后，细分功能大大增强。最棒的就是增加了高级细分功能，即你自己可以定义你需要的细分规则，即我给它起的名字——规则细分。规则细分是网站分析中最重要的工具之一，能够在免费工具中看到这样的功能，你除了感动还是感动。虽然Google Analytics细分的结果很多需要做采样，但是如果看了Avinash的第二本书就知道，采样数据未必不能提供好的insight。
此外，Google Analytics还提供了其他的细分方法，例如过滤（filter）。值得注意的是，过滤是一种“事前细分”，即把监测数据放入报告之前进行筛选，一旦筛选不通过的数据，通过任何方法都将不能再获得。
牛B第四：响应
这里要提醒的一点是，响应是指你操作Google Analytics时的界面反应的速度，即你打开任意一个报告所需要花费的时间，而不是Google Analytics提供数据的实时性。在响应速度上，Google Analytics拜Google强大的服务器集群所赐，以及自身算法的优化，速度让人满意！毕竟Google Analytics是提供的SAAS（software as a service）服务，数据要在遥远的服务器端打个来回，响应上能够跟本地端的监测工具有得一拼，相当厉害。
牛B第五：集成AdWords
这个不值得多说，毕竟都是一家人，近水楼台先得月。Google Analytics集成了监测AdWords流量的功能，并且能够把关键词投放的成本整合其中，这对做Google SEM的用户有很大帮助。
牛B第六：异步代码
Google Analytics升级了自己的标准代码添加方式，原先必须添加在<body>…</body>中的代码现在可以添加在<head>…</head>中。这让GATC（Google Analytics Tracking Code）与其他JavaScript代码之间发生冲突的可能性大大降低，而且受到页面载入速度而影响监测的可能性也大大降低。
牛B第七：免费
这个优点不用多说了，反正谷歌的服务器肯定会为无数免费的账户增加数千台到数万台。也许，我估计的可能还是保守的了。
Google Analytics的不能
不牛B第一：路径
Google Analytics其实并无路径分析功能。Entrance Path，或者Navigation Summary都不是路径，只是前后页功能而已，甚至不是前后页的路径。路径功能是能够统计到网站访问者各条路径的功能，从他/她进入网站的那一页，直到他/她离开网站的那一页。这个功能的作用在于，帮助我们发现一些被很多访问者经过，但却超出我们预计的路径，这十分有助于我们分析网站的页面结构和链接结构，并据此优化它们。商用网站分析工具，例如Omniture的SiteCatalyst和Discover均很强调这个功能，它有专门的路径报告即paths报告，支持无限层级的路径。
图：Omniture SiteCatalyst的Next Page Flow报告
不牛B第二：转化
这个不牛B之处不是很给力，因为Google Analytics并不是没有转化监测，事先预定10个转化页面对一般网站已经足够。不过，在数据报告中任意自定义页面之间的转化功能Google Analytics还不具备。对于有多种可能转化路径的网站（这种站其实很多，尤其是大量商品的电子商务网站）而言，灵活的转化自定义功能是很必要的。部分商用网站分析工具具有这个功能。
题外话：为什么Google Analytics的路径转化功能不强大
今天我还跟武凯讨论了这个话题，我们并无法知道Google Analytics在这两个方面做得不到的真实原因，但我们相信算法对Google而言绝对不是问题。我们推测，由于这两个功能的运算随着路径长度的增长，而变成天文级数字的可能性，Google Analytics实现这个功能需要更强大的运算和更多的服务器，这会使报告的响应时间变长，而影响用户体验，并且增加大量的成本开销。
不牛B第三：交易监测
Google Analytics在小型电子商务网站中占有大量的份额，但电子商务所重视的交易监测却不是它的长项，主要在于Google Analytics只提供了Add Trans和Add Item两种event，对于灵活多变，而且品类管理复杂的电子商务而言，这一点功能只能称得上“聊胜于无”。另外，Google Analytics没有提供以产品为中心的产品监测（product tracking），因为这个功能需要更灵活的自定义。
不牛B第四：自定义
毕竟只是免费工具，所以Google Analytics自定义并不强大，目前只提供自定义报告功能，虽然实际上这个功能很实用。自定义度量是一个令人期待的功能，但是Google Analytics似乎短时间内并不想把它放进去。此外，真正的自定义功能是结合网站业务需求的，尽管Event Tracking的出现改变了这一状况，但灵活性不足，而且称不上易用，实际上并无法涵盖网站中的业务功能——例如按照产品细分的添加购物车行为的监测，或者按照用户ID细分的支付监测等；或者也无法探知访问者填写表单的情况；在Campaign Tracking方面，Google Analytics提供的6个utm属性仍然有限，且不能自定义属性；Google Analytics也无法根据一个网站上用户的各种属性进行自定义细分。所以，Google Analytics的自定义能力是非常有限的。
不牛B第五：特殊链接监测
在Google Analytics中，特殊链接的监测并不是默认实现的，需要你动手添加Virtual Page或者Event Tracking。但商用网站分析工具，例如Omniture的SiteCatalyst，这些功能是默认自动实现的。也就是说，当你装上了SiteCatalyst，Exit Link（也就是点击你网站上的外链的行为）的数据是自动监测的。同样，下载链接也是自动实现监测。
不牛B第六：数据关联
Google Analytics的数据关联不能说做的不好，不过，毕竟这个工具受制于自定义功能的薄弱，因此能够监测到的度量有限，数据关联也就相对比较简单。另外，由于细分功能出色，因此GA对数据关联的强调相对较小。不过，对任何一个网站分析工具而言，数据关联都是一个非常高的要求，毕竟3维的数据关联要比2维的关联多出Cnn（打不出来这个概率的符号，大家明白意思就好）种可能性，对服务器的要求太高了。Omniture利用Data Warehouse实现复杂的数据关联，但牺牲了实时性，它的另一个专门做细分和数据关联的产品——Discover——可以实现复杂而实时的数据关联，但能够涵盖的范围通常不超过数个月的数据。而Google Analytics则只提供预定的数据关联。
不过，从目前Google Analytics的一些界面微调情况看，这个部分的重要性逐渐被它认识到，相信未来有更多的改变。
不牛B第七：Raw Data
Google Analytics不提供Raw Data或者是未经报告再加工的数据。这些数据的好处在于，能够帮助解决一些对于数据报告中出现的疑问，也能够帮助进行深入的数据分析。
不牛B第八：数据接口
没错，Google Analytics为我们提供了API，但是这个API实在是很有限，至少，在跟一个企业的CRM或者是ERP系统对接的时候，根本派不上太多用场。由于并没有开放Raw Data，所以实际上这些API并不足以帮助用户将自己的其他商用系统与Google Analytics的数据报告进行对接。这也就意味着，Google Analytics只是一个封闭系统。
Google Analytics所适宜的和不适宜的网站
Google Analytics适宜的网站
GA实际上非常适用于博客网站以及内容网站。有时候我甚至觉得，sina.com.cn用GA在功能上应该也是够用的（除了路径分析之外），毕竟现在GA没有了月度Page View监测数量的上限。
小型的电子商务网站也可以使用GA，利用GA有限的电子商务监测功能、转化预定功能还是能够给出不少不错的insight。
朋友们会问我，我们男科医院的网站用Google Analytics行不行。我觉得，完全行，因为你那个网站也不涉及交易，而且转化也比较单一清晰，所以这一类的网站同样适宜Google Analytics。
Google Analytics不适宜的网站
大型电子商务网站很少用Google Analytics，因为Google Analytics对特质性和复杂性的支持有限。大型公司的网站，例如Intel、HP或者Sony的网站也不会使用Google Analytics，原因同前。另外，平台型的网站，比如淘宝、猪八戒、世纪佳缘之类，用Google Analytics肯定非常麻烦，因为这些网站有很复杂的分类和转化，GA同样力不从心。
SNS类的网站呢？GA也不易用，因为这些网站上的应用太多，如果要添加Event Tracking，人会疯掉。简单讲，随着网站复杂程度的提升，Google Analytics就会越来越不宜用。
好了，这个星期的作业终于给大家交代了。不过，我还是很忐忑，因为每个人对于工具的理解都不一样，所以这个文章容易引起拍砖。只有一个要求，请大家多拍砖，但轻点。另外，老规矩，有什么问题，请提。
沙了个发！
交叉分类查询那个，我觉得还不错了。
可能是还没接触过太过于复杂的数据的原因。
结果导向使电商客户更专注于每个用户的行为特征，这些分析很难用数学模型来抽样，这是所有免费平台不能承受之重，精细至单一用户的行为跟踪，对于流量足够大的网站，这需要足够的软硬件支持。
GA的部分劣势是其产品定位决定的，平台的通用和专业，灵活和简化，是GA必须在商业上作出的平衡。
文章一目了然，结论深入浅出，多谢Sindey的耕耘不断。
GA的路径分析能力确实有限，只能看到目标用户的路径情况，还是一来一去两个级别。
顺便问下大家：有没有推荐的路径分析工具呢？前提是免费的，先体验一把：）
推荐的路径分析，可以看看JYC统计http://www.adjyc.com，虽然最终不是免费的，但可以免费体验一段时间。JYC统计从独立访客数，停留时间，浏览量，访问量四个指标以漏斗图形的方式展现分析目标转化率。
我感觉这文章写得很好，非常的圆滑。对于GA的优缺点概括得非常的准确，不是对GA熟悉的人无法写得出。但我想请问一下，为什么提供了两个群，我申请加入后，管理员会不允许我加入呢？
哈哈，圆滑好像不是形容文章，好像是形容我的？:)
日前GA在功能的均衡实现在表现还算是可以。作为一款免费工具，存在的一些不足也是可以理解的。细分与过滤功能用起来不错。虚拟路径的设置有些麻烦…
最近刚刚研究谷歌分析
确实功能很牛B
但也确实在使用上非常的不习惯
呵呵 回复怎么开始使用验证码了?
宋你没有错，只是不同的统计工具的define不一样，而本身追究这个概念的含义意义倒觉得不大，研究这个不同度量标准的exit rate到底能反映网站和网页什么质量以及哪个工具关于exit rate的定义更加是合理 科学的，我觉得这个比较有意义。
另外你的严谨的态度值得学习。
谢谢你的提问！我越来越觉得我需要更多细致的思考。exit rate我一直对GA有所误读，你提了问题我才掰正过来，你的认真严谨才值得我学习。
sina.com.cn 也能用GA 这个说法有点儿夸张了吧
GA对大流量数据会抽样计算
而且流量实在太大了，会不会把系统搞崩溃了呢。
总之，我有被吓一跳。
幸好GA没有客服……
流量大，不会崩溃掉GA的系统。GA对细分操作会根据情况做抽样，的确如此。但是抽样未必会影响我们的分析。
ga已经没有了500万的限制吗？
官方宣布没有了。这一点实在太牛了。
刚发现一个问题
现在博主的回复的留言只在邮箱里面显示
不能在文章页面里面显示了
这样很多博主解答的问题大家就不能共享了
希望博主在调整一下
方便大家交流学习
谢谢兄台。别担心，因为有些回复我是私信发出去的。:)
w3c等国标日志对很多事件类的行为没有特殊的日志采集，Event Tracking基本都无法实现，还是用webtrends等工具，通过特殊的日志收集方式，分析自定义的参数比较灵活
我用的是GA，感觉还不错啊。最主要的是免费。而且没发现其他免费软件有GA好类
虽然我用GA也不是很熟练，相对百度统计来说，我觉得已经很细分了
我觉得关于exit rate的定义，GA的做法是可以的，只不过很多统计工具都有bounce rate,但又没有区别开这两者，给用户带来了一些混淆。
在别的地方看到你的转载，点进来留言支持一下原创。
1、Song写的很好
2、作为开源的分析工具，我们可以说google是赐予我们N多的，其他全都是抄的，甚至有抄来卖的
3、基于日志的分析，google还是弱些，另外就是转化定制，还需要结合其他工具或自己开发才行。
谢谢孙波！目前google analytics还不支持日志分析。
一直用GA，感觉很不错啊。貌似没有其他免费软件比GA要好。
不过，看了博主的这篇文章，倒真是发现，自己用的功能还真是少。反正是小站，凑合着用吧。呵呵
GA的度量设置是比较适中的，大型电子商务网站或者大型企业机构，自然会有自己特殊的需求，所以想GA这样比较大众化的产品，也不大适合小众。
正好问一下：
“该页面上离开网站的PV“，这个值GA是如何获取（什么计算方法）？换句话说，ga如何判断是从该页面离开了网站，什么依据？
session cookie过期前的最后一个有PV的页面，就是离开页面，该PV是离开PV。
一直很用不惯Google Analytics，对我来说花俏的功能太多，而很多常用的功能又很不直接。
请教一个问题。
事情缘由是这样：我们依靠第三方（国内某广告运营商）投放了一个月的广告，结果他们给到我们的click比ga统计的网站的visit要多70-90%。这个值是不是不太合理？有一些怎样的解释呢？
ga的visit，如果一个广告被点了两次，开了两个destination url的新窗口，那么ga对这两个新窗口是视为一个visit还是两个visit呢？
这个值 并不一定不合理。首先，广告商统计的是click，而GA统计的是Vsiit，这是两个不同的度量。其次，广告商统计的click使用的工具一定不可能是GA。
我自己的经验是，一般情况下，100个click大概能够带来50个左右的visit，这个比较合理，如果只带来了10个visit，那可能广告本身会有问题。
visit小于click的原因有很多，一般包括如下原因：
1. 短时间内多次点击广告，click增加，visit并不增加；
2. click fraud；
3. 网友误点击广告后，立即关闭新打开的网页页面；
4. Cookie。客户端并不是都启用了cookie，这样GA不能统计到数据。影响概率不超过5%。
5. 数据传输问题（这个可能造成的影响很小，但并不一定不会发生）。
感谢你的提问，也感谢jieyancai的回复！
to Michaela:
统计数据的差别和统计的机制有关。据我了解一般的门户网站广告，你的广告从被点击到展现的流程如下：
1.访客点击广告链接
2.第三方统计系统先记录点击，然后跳转到你的目标广告页
3.你的GA代码是嵌在目标广告页的源代码里（猜测您是放在页面最下边了吧）
4.页面如果没有加载到GA代码，GA来不及统计，此时页面就被关闭了，此时GA不会记录到该点击。这时可以说GA漏计了一次。只有ga代码被完全加载了，才可能记录点击。
5.从你说的第三方多70-90%，只能是如下几个可能：1.第三方的数据并不准确（你确定看到的是统计系统里的实时数据吗？如果是EXCEL格式的，那编辑很容易）.2.如果数据是真实的，那么只能说明大量的访客只是点击了广告，而并没有真正看你页面的内容，就关闭页面了。3.GA的统计服务器网络有问题，出现丢包漏计情况。4.其它
您可以考虑一下哪种可能性最大？
有兴趣的话，您可以看看：http://lebo.bokee.com/6839108.html 希望能有所帮助，谢谢！
感谢jieyancai 。
我觉得2的可能性是最大的（自己居然没有考虑到，羞愧），我们那个landing page的performance的确有些问题。
这里的高手都很高。song我只想说我把你的这么深入的文章转走放到我的储备文章里，会加上原文出处。另外我自己原创一篇关于申请和使用的基本文章。多谢你的分享。有空细细研究。还有我想提醒下。本页面里面的留言中那个番茄运营的留言代码超出了评论框（两条）非常影响美观。
两个Q都群满了呢，能挤进去么？
从Mars那里转到你这里来看的
analystic能查看关键词·的pv和apv吗 怎么查呢 谢谢
你好 Sidney，
在上面的文章里面你提到了 建议小型e-commerce 网站才用 GA，那我想请问一下，多大的 网站不算小呢？我们网站 一个月的PV 大约 130万，属于“小型”这个范畴么？
我认为博主所说的大型、小型应该是指按网站结构的负责程度来划分的。比如一个博客网站，即使你一天的PV大于1000万，也依然算是小型网站。而如果一个商品类别数量上万的商场，哪怕每天IP只有100，也应算作大型网站，因为商场需要分析的数据种类远比一个博客要多的多。
谢谢Jason的指点 ：）
特别地赞一下sidney总结的google牛B的地方，特别到位！
google的这些优点不仅仅是从用户使用的角度很强大，而是统计工具与统计工具之前相比的强大。我曾经做过1年多的统计产品，做过之后就深深觉得，这种强大是自下而上的，不是表层的。GA使用的服务器资源可能占到google的60-70%，中间层数据全面灵活，中间层提供什么数据关系到前台生成报表的速度，能提供什么报表维度（也就是度量）。所以很多时候不可超越之处不是表面上看起来那么简单，是背后强大的资源和多年积淀的技术能力决定的。当然，如果GA不是免费产品，牛B程度就要打个折扣了，因为不免费的话，用户数会少好几个量级，数据量会少好好好几个量级。所以我觉得omniture的牛B之处，除了功能本身，商业成功才是最牛之处啊。
至于GA的不足之处，sidney也总结的非常好。我想还应该补充一点，GA不提供当天的实时数据。不过这个功能对于真正做好网站的人来说，也没有真正的用处。所以反过来还是说明GA产品做的好，可有可无或者只有那么一点点用处的功能，不做也罢。
ps，评论的验证码在提交按钮的下面，开始没看到，我说怎么老提交不成功呢
接触了一些大型客户之后，才感觉到GA的局限性，对可报告的url及关键词数量限制，导致出现大量的(other)条目，大量数据之后的细分生成的抽样数据准确性很差。
to vivien：
“GA不提供当天的实时数据。不过这个功能对于真正做好网站的人来说，也没有真正的用处。”
实时数据对于某些网站是非常有用的，比如开网店的，或者希望通过客服直接和访客沟通销售产品的网站。
GA提供实时数据的代价将会极大降低用户体验(查询和访问)，实时的数据的插入和查询对于数据的存储优化是非常讲究的，既要满足查询速度快，又要满足插入速度快，这个一个需要平衡的考虑。这也就是为什么现在讲OLAP和OLTP，GA显然追求的是OLAP，实时数据的存储和访问代价太大了，呵呵～～
现在的google analytics经过设置之后也可以检测交易的相关数据了。只不过有的时候会有问题出现。比如2010年9月份的总交易数是1000，分成两个时间段查询的话就可能变成200和799.
Google Analytics 追踪 聊天工具 怎么监控呢? 因为做SEM，我想知道哪个关键词进行了在线沟通，商务通可以实现，而普通的QQ在线聊天，阿里旺旺这些如何实现呢？能不能介绍一下呢，谢谢
真希望能有机会跟您面谈一次。
再加一条，对Rich Media 包括视频的检测, GA 不太好用
博主总结得真不错，收藏了~
不过有一点好像说错了，Omniture的路径分析好像只是前两页或是后两页，没有无限级剖析的。我用的是SiteCatelyst 14
jyc统计路径可以支持无限极，当然你能用到超过10级吗？呵呵
你好，出书了吗？
开心点啦！！多出去逛逛！
很想知道如何利用GA对中小型电子商务网站进行用户体验优化和提高转化工作。
看了这篇文章，才知道对GA的了解还要继续研究
非常好！