人人都是網站分析師 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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這是一本真正能讓網站分析的數據結果産生商業價值的著作。很多人都知道網站分析中的指標，但很少有人知道它們使用的場景。很多人都知道網站分析工具能提供數據，但很少有人知道為什麼需要這些數據。很多人都知道數據對網站很重要，但很少有人知道數據究竟能帶來什麼價值。輸入的是垃圾，輸齣的也是垃圾，單純的數據對企業來說沒有價值。

本書從分析師的視角係統、深入地講解瞭如何理解網站和解讀數據。首先，通過講解網站的信息架構和工作原理，不僅係統介紹有哪些分析指標，而且會詳細介紹每一個指標的使用場景；不僅會分析每個指標數據的作用和局限性，而且還會介紹這些數據如何與業務結閤纔能産生價值。其次，通過講解以業務為中心的代碼設計、Tag Manager高級代碼實施、Google Analytics跨屏追蹤、網站流量分類原理及邏輯，詳細講解瞭如何分析數據、選擇數據、使用數據纔能確保分析結果的價值，最終為網站的運營提供決策依據。

作者藍鯨在網站分析領域浸淫多年，不僅積纍瞭豐富的經驗，而且為網站數據分析知識的傳播做齣瞭很大的貢獻，在業界有非常好的口碑和影響力。本書是繼其譯作《流量的秘密》和著作《網站分析實戰》後的第3本著作，內容更加豐富，視角更加獨特。本書得到瞭國際公認網站分析專傢Brian Clifton（《流量的秘密》作者，Google歐洲、中東和非洲區的前網站分析負責人）等10位來自全球和中國的網站分析專傢聯袂推薦。

王彥平（藍鯨）

資深網站數據分析專傢，“藍鯨的網站分析筆記”（http://bluewhale.cc）博主，8年網站數據分析工作經驗，尤其擅長使用Google Analytics等網站分析工具在國內網站分析領域頗有影響力和知名度。

此外，他還是暢銷書《流量的秘密（第2版）》的譯者及《網站分析實戰》的作者。Web Analytics Association會員、DMOZ Open Directory Project誌願者、及艾瑞專傢團成員。

目　　錄
本書贊譽
前　　言
第1章　什麼是網站分析 1
1.1　網站分析的定義 2
1.1.1　網站分析定義及關鍵信息的概述 2
1.1.2　關鍵信息解讀 3
1.1.3　網站分析定義的總結 8
1.2　網站分析的作用 9
1.2.1　網站的眼睛 9
1.2.2　網站的神經係統 10
1.2.3　網站的大腦 11
1.3　學習網站分析的5個階段 11
第2章　網站分析工具 14
2.1　網站分析的3個階段及其工具 15
2.1.1　服務器日誌和計數器階段 15
2.1.2　網站數據統計階段 17
2.1.3　網站數據分析階段 17
2.2　服務器日誌和JavaScript日誌對比 18
2.2.1　網站服務器日誌的特點 18
2.2.2　JavaScript日誌的特點 19
2.2.3　數據差異和準確性對比 20
2.2.4　數據全麵性對比 22
2.3　如何選擇適閤的網站分析工具 25
2.3.1　有邏輯地展現網站中各項指標 25
2.3.2　可定製並與網站的商業目標結閤 26
2.3.3　發現數據中的問題 26
2.3.4　使用通俗易懂的指標及描述 26
2.3.5　專業及完善的服務和技術支持 27
2.4　Webtrekk工具 27
2.4.1　功能套件及擴展工具 28
2.4.2　Webtrekk Q3特色功能 33
2.5　個性化網站分析工具推薦 41
2.5.1　Clicktale 42
2.5.2　Crazyegg 43
2.5.3　SkyGlue 43
2.6　SkyGlue工具 44
2.6.1　實施過程 44
2.6.2　工作原理 44
2.6.3　追蹤每一位獨立訪問者 45
2.6.4　追蹤獨立訪問者的每一次點擊 46
2.6.5　跨渠道與跨地域追蹤訪問者 47
2.6.6　對事件進行追蹤 48
2.6.7　SkyGlue工具測試總結 49
2.7　用戶調研工具 49
2.8　競爭分析工具 51
2.8.1　Alexa 51
2.8.2　Google Ad Planner 51
第3章　從網站分析師的角度理解網站 53
3.1　理解網站的目的和不同階段的目標 54
3.1.1　網站存在的目的 54
3.1.2　網站不同階段的目標 54
3.2　理解網站的流量策略 56
3.3　理解網站的信息架構 60
3.3.1　什麼是元數據 61
3.3.2　元數據的作用和使用者 62
3.4　理解網站的頁麵分類 65
3.4.1　網站中的三類頁麵 66
3.4.2　頁麵的關注點和衡量指標 66
3.5　理解網站的流程結構 67
3.6　理解網站URL中的關鍵信息 69
3.7　理解站內搜索的工作原理 71
3.8　理解網站的成功及微轉化 76
第4章　指標的使用場景及計算方法 78
4.1　6種最常見的指標場景 79
4.1.1　計數指標和復閤指標 79
4.1.2　貨幣指標與非貨幣指標 80
4.1.3　正嚮指標與負麵指標 81
4.1.4　廣告指標與網站指標 82
4.1.5　用戶行為指標與網站性能指標 82
4.1.6　驅動指標與績效指標 83
4.2　指標及計算方法 84
4.2.1　廣告端基本計數指標 84
4.2.2　廣告端擴展指標 85
4.2.3　網站端基本計數指標 87
4.2.4　網站端擴展指標 89
第5章　廣告數據及網站數據的監測原理 94
5.1　Cookie的作用及分類 95
5.1.1　第一方和第三方Cookie 95
5.1.2　永久和臨時Cookie 96
5.2　廣告數據監測原理 97
5.2.1　廣告點擊監測 97
5.2.2　搜索引擎排名監測 102
5.2.3　EDM廣告監測 104
5.2.4　分析工具識彆及處理流量的邏輯 106
5.3　網站數據監測原理 118
5.3.1　PageView日誌示例 119
5.3.2　常見的5種日誌類型 120
5.4　數據準確性及數據差異問題 121
5.4.1　數據準確性問題 122
5.4.2　數據差異問題 122
第6章　監測代碼設計、實施和檢查 125
6.1　用戶隱私保護 126
6.2　網站監測的GIGO原則及實施流程 129
6.2.1　為什麼無法從數據中獲得洞察 129
6.2.2　以業務為中心的代碼實施流程 131
6.3　廣告及網站的監測代碼設計 132
6.3.1　廣告端代碼設計 132
6.3.2　網站端代碼設計 133
6.3.3　14個需要考慮的代碼設計問題 136
6.4　監測代碼實施方法 137
6.4.1　基礎代碼實施方法 137
6.4.2　高級代碼實施方法 141
6.5　監測代碼檢查 156
6.5.1　頁麵源代碼檢查 156
6.5.2　Cookie值檢查 157
6.5.3　使用工具檢查 160
6.5.4　實時報告及最終報告檢查 161
第7章　網站分析的5種常用方法及使用場景 163
7.1　細分分析法 164
7.1.1　使用場景 164
7.1.2　如何在Google Analytics中完成細分 165
7.2　對比分析法 170
7.2.1　使用場景 171
7.2.2　如何在Google Analytics中完成對比分析 171
7.3　聚類分析法 172
7.3.1　使用場景 173
7.3.2　如何在Google Analytics中完成聚類分析 174
7.4　質與量分析法 177
7.4.1　使用場景 177
7.4.2　如何在Google Analytics中完成質與量分析 178
7.5　轉化及漏鬥分析法 179
7.5.1　使用場景 179
7.5.2　如何在Google Analytics中完成轉化分析 179
第8章　網站分析框架及報告解讀 190
8.1　Google Analytics簡介 191
8.1.1　誰在使用Google Analytics 191
8.1.2　Google Analytics特點 192
8.2　解讀報告的基礎知識：指標和維度 193
8.2.1　什麼是指標 194
8.2.2　什麼是維度 194
8.2.3　快速區分指標與維度 195
8.3　解讀Google Analytics報告的技巧 196
8.3.1　第一步：明確閱讀報告的目的 197
8.3.2　第二步：時間範圍及顆粒度選擇 198
8.3.3　第三步：多指標的趨勢變化及對比 199
8.3.4　第四步：查看報告中的細分數據 199
8.3.5　小技巧：高級篩選及加權排序 202
8.4　網站分析框架及Google Analytics報告解讀 204
8.4.1　實時報告解讀 204
8.4.2　受眾群體報告解讀 207
8.4.3　流量獲取報告解讀 210
8.4.4　行為報告解讀 214
8.4.5　轉化報告解讀 221
8.5　迴顧網站分析模型 224
附錄　本書介紹的數據分析工具 226
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