在參與過許多Google Analytics專案的經驗裡,我發現到大部份公司易犯的錯誤,多是安裝追蹤碼的方式不正確,或是沒有利用自訂報表和進階區隔,因而觀察到錯誤的KPI指標,但這些狀況其實容易發現,我反而認為網路分析最嚴重的問題其實是:

分析數據的誤解

每家公司似乎都常常犯一個錯誤,就是將所謂的轉換成效和電子商務交易功勞都歸給了不對的行銷管道,甚至直到現在,還有很多行銷人員仍將轉換後的價值歸功於引導使用者購買前的最後那一個廣告、活動或關鍵字搜尋,但這樣的想法將導致企業或行銷人員做出錯誤的商業判斷,以及花費更多無效的金錢。

你在Google Analytics看到的數據都是專屬於你的有價值資產,但前提是你必須知道如何正確解釋數據

讓我們來看看三種常見的狀況:

狀況1:

在過去的三個月中,大多數的行銷人員在查看Google Analytics的All Traffic報表後會得出下列結論:

ga-wrong

  • 自然搜尋帶來了第二多的流量
  • 大部分的流量和收入來自於直接流量
  • 我們首要工作就是盡速加快內容開發和對外連結建置,把排名第二的自然搜尋流量衝高

狀況2:

 

ppc-report

看看這個月的PPC報告,你們每個人肯定會宣稱這是一個失敗的行銷活動,看看第一個行銷活動,整個月花了$531才產生一次轉換,這不是在開玩笑吧!?

狀況3:

這份報告顯示出來,大部分流量和銷售額都來自消費者搜尋品牌字詞而進入網站,但是,你會天真的認為你的品牌名氣就產生超過$ 24萬的收入?

歡迎來到真實世界

現在把我們拉回到現實世界裡,這次我們重新分析以上這三種不同的情況。

狀況1:

ga wrong

破解直接流量的謊言

所有未標記或未正確標記的行銷活動都有很大可能被Google視為直接流量(從展示型廣告到電子郵件都是如此)。

無論何時只要Google無法正確判斷流量是由誰推薦而來,就會把它歸類為直接流量

  1. 行動裝置APP不會傳送出推薦資訊。
  2. Word / PDF文件不會發送推薦資訊。
  3. “302重新導向”有時候會導致推薦資訊被移除。
  4. 有些時候瀏覽器會阻擋推薦資訊通過。
  5. 網址在http到https重新導向時(反之亦然),基於安全因素,也會阻擋推薦資訊通過。

以上所說的這些流量都會被Google視為直接流量。所以表面上看來雖然有618,199次工作階段歸類為直接流量,但事實上可能只有不到一半來自於直接流量,其餘則是展示型廣告、電子郵件、自然搜尋,社交媒體和應用程序/廣告活動….等這些無法正確送出推薦資訊的流量。

談到這邊分析還沒有結束,因為上面這份報告只見樹卻不見林,以下這才是完整的報告:

scenario-1.1

絕大多數的使用者不會第一次訪問您的網站,然後立即進行購買

看出甚麼端倪了嗎?使用者在直接訪問您的網站並進行購買前,會接觸到多種行銷管道(如展示型廣告,社交媒體,付費搜索,自然搜索,推薦連結,電子郵件等)。因此,如果您不了解這些行銷管道在你購買流程中所擔任的角色,您將把轉換和電子商務交易歸功於錯誤的行銷管道,就像現在的情況一樣。

如果您再仔細看看,就會發現大多使用者使用自然搜尋造訪網站後,容易驅動接下來透過直接流量管道進入網站,導致轉換以及電子商務交易,可見自然搜尋扮演整個購物流程中的關鍵性角色。 要獲得這樣的洞察,您就需要了解和實施歸因模型進行推導,而沒有進行這些努力,就直觀的認為搜尋流量的重要性亞於直接流量,這是不正確的。

狀況2:

ppc-report

 

絕大多數的使用者不會點擊你的付費廣告後,就立即做出購買決策

在點擊您的廣告並進行購買之前,使用者他們通常會面對接觸多次的行銷管道道。有時後使用者可能會點擊您的廣告,但通過不同的行銷管道或媒介再進行購買。例如,某人可能會在工作時通過筆記型電腦點擊您的付費搜尋廣告,回家之後,再透過他們的桌上型電腦搜尋品牌字詞進行購買行為。
很多時候,您的付費搜索廣告在輔助轉換方面發揮更大的作用,而非直接完成轉換。上面這份 Google Adwords提供的“轉化次數”和“每次轉化費用”(cost / conv)報告,都是使用「最終AdWords 廣告點擊」歸屬模式(人們點擊廣促進購買),因此提供的分析報告價值其實是不高的。而當我試著暫停這些付費廣告活動時,我立馬看到整體營收下降。可見這些廣告活動是具有連帶影響力的,它們的輔助轉換價值也非常高。

 

狀況3:

my brand is the best

狀況3的報表與狀況1、狀況2相同,一樣沒有看到事情的全貌。

使用者並不會總是搜尋你的品牌字詞後,就立即做出購買決策

使用者通常會從一個非品牌和通用的關鍵詞開始進行搜尋,接著慢慢聚焦選用更明確的搜尋字詞,因為在這個過程中,使用者會逐步了解自己真正想尋找什麼。有時後使用者可能在搜尋後立即進行購買,但大多時後他們會考慮再三,最後才透過搜尋品牌字詞返回您的網站。

由於網站或品牌名稱在所有品牌搜尋字詞中最容易記住,所以Google Analytics報表中的大量轉換次數和交易才會都被歸在是品牌字詞的功勞,但這樣的結論仍然是不對的。

別傻了,你抓不住使用者,使用者在網站上的旅程是極度複雜的

使用者並不會總是按照您期望他們遵循的造訪路徑而瀏覽網站。他們會不斷切換行銷管道回來你的網站,所以使用者可能先通過付費搜尋廣告首次訪問您的網站,但經由搜索品牌字詞返回到您的網站做直接進行購買。所以你可能會務認為你的付費搜尋廣告沒有效,但實際上卻錯怪它了。

此外,使用者不會只用單一裝置重複造訪網站,他們可能會在工作時透過筆記型電腦瀏覽您的產品頁面,然後在家裡使用平板電腦瀏覽網站的其他部分,第二天可能會再藉由手機購買您的產品。 但對於Google Analytics來說,由於Cookie資訊不能跨裝置除儲存,所以等於有不同的三個人造訪網站,分析出來的結果就會變成:

  • 1號使用者透過筆記型電腦瀏覽產品頁面,但沒有購買。因此,你的付費AdWords廣告將不會獲得轉換功勞。
  • 2號使用者瀏覽網站上的很多頁面,但沒有購買。
  • 3號使用者藉由手機直接來到網站並進行購買。

好吧!最後就是直接流量又被糊里糊塗記功了一筆!

行銷管道是相互影響的

由於有多管道和多裝置的歸因交互影響,所以任何一個行銷管道的表現上升或下降都可能影響到其他行銷管道的績效,所以假如您草率的關閉點擊計費廣告的活動,您很可能會看到直接流量的下降。

自然搜尋流量也有很大的可能會影響點擊計費廣告的點擊率,因為當人們看到搜尋結果中出現付費和自然搜尋結果時,他們通常有很大的可能先點擊廣告。因此,自然搜尋流量的下降可能也會降低點擊計費廣告的流量。同樣的,透過付費搜尋才第一次接觸品牌的人,也可能會藉由搜尋品牌字或直接返回到網站。因此,擊計費廣告流量的任何下降都可能對品牌自然搜尋流量或直接流量造成負面影響。

在這複雜多變的管道和裝置的世界裡,靠著是不同的行銷管道和裝置共同創造用戶的體驗和達成轉換

最後,歸納出幾個重點:

  1. 網站分析報告不是“所見即所得”。由於資料是破碎的且不完整的,這時就需要人的篩選歸納後才能獲得有洞見的資訊,所以應該轉為這樣說“你所得到的在於你怎麼正確解釋它”。
  2. 預設的直接流量是被汙染且不盡正確的,所以一定要想辦法清理它,第一步使用Google Analytics URL builders先正確標記您的所有廣告系列網址。
  3. 絕大多數的使用者不會第一次訪問您的網站,然後立即進行購買。
  4. 絕大多數的使用者不會點擊你的付費廣告後,就立即做出購買決策。
  5. 使用者並不會總是搜尋你的品牌名後,就立即做出購買決策。
  6. 了解各種網站推薦,社交媒體,展示型廣告,電子郵件,付費/自然搜索等管道,在多管道程序報告中所扮演的角色,然後再放棄或特別關注那些沒有效的行銷管道。
  7. 了解不同的管道如何協同合作來達到最後的轉化和交易。
  8. 在這世界上沒有任一個行銷管道可以大聲說能全權幫助銷售的。
  9. 不要高估或低估其他行銷管道的影響。
  10. 了解當您更改某個行銷管道的預算時,很大可能會影響其他行銷管道的表現,在分析的世界中沒有非黑即白的道理。

本文為整理編譯Himanshu Sharma的文章《You are doing Google Analytics all wrong. Here is why

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