Tenly 的互联网哲学

如何进行流量造假？How to cheat in Traffic?

Tenly — Sat, 07 Nov 2009 10:10:56 +0000

Note A: 这是一个诱人的标题，不管你是正义的还是邪恶的，都欢迎你来阅读。因为正义与邪恶的共存，促进了事物的发展。
Note B: In order to enlarge my english vocabulary, i will also put some english words on my posts.

俗话说，道高一尺，魔高一丈(While the priest climbs a post, the devil climbs ten)。没错，“道(Priest)”永远是慢“魔(Devil)”一拍。流量造假已寄生于网络营销的整个过程。

本文将“陈列”时下常见的流量造假方式，并努力将其剖析得“体无完肤”（Critics pulled traffic fraud to pieces）。

如果你想尝试开始流量造假，可以参考右边的价格列表。

Level One: “原始社会（primitive communes）”

Case A：在Cookie与IP不变的情况下，反复地点广告。

造成 Ads 的 Click 增加，如果造假者愿意（等点击后的页面打开），还能造成 Landing Page 的 Pageview 增加。

Case B：在 Cookie 与IP不变的情况下，反复地刷新页面。

从 Ads 的角度，会造成 Impression 增加；从 Site 的角度，会造成 Impression 增加。

总结

在这个阶段的流量造假，是非常简单粗暴的，基本上所有的专业监测工具都能发现这种愚昧的行为。尽管如此低级，这种流量造假的组织或者个人还是乐此不疲（Always enjoy it）。因为这种方式效率高且技术含量低，编程容易实现。有时连自然人也会参与，他们与流量有着直接的利益关系。
危险提示：请勿对自己 Google Adsense 广告进行尝试，否则保证一周内收到 Google Adsense 协议中止邮件。

Level Two: “奴隶社会（slave society）”

Case A：一定频率地清除 Cookie。

反复地清除 Cookie，对于程序来说非常容易实现。很多监测工具的监测是基于 Cookie 的。Cookie 的清除，意味着每一次的访问都是一个新的 Visitors。

Case B：召唤肉鸡，或者购买流量。

有钱能使磨推鬼（Money makes the mare to go）。有些组织或者个人，会花10块钱购买流量进来，然后卖出的广告资源却能赚100块。如果没有分析师去监控网络营销的效果，在中国基本上50%以上的钱都会打水漂（当然剩下50%中按照基本的广告原理又浪费了一半）。

总结

这是时下最普及的造假方式，造假者不仅追求流量的增涨，还开始了海量化，并且具有基本的反侦查能力。然而这种造假还是较容易被发现。前提是你必须使用第三方监测！这里有两条建议：

1.选择专业的第三方监测工具。

一个专业的监测工具，能帮助收集足够的信息，而这些信息是打击造假的重要证据。

比如广告监测工具，可以监测到广告点击者的 IP 与 Cookie。那么在监测工具中生成的 Report 中，就很清楚地看得出：Case A的情况同一个 IP 的人在变化 Cookie 在进行点击。

2.从Engagement Level去分析。

不要仅仅停留在Impression、Click、Pageview、Visits这种“Volume”式的度量上，更多的还需要考虑 Bounce Rate，Converions Rate，Action Rate 这种“Engagement”式的度量上。买来的流量，或者不相关的流量，自然地 Engagement 就会很低。

Level Three: “工业革命（Industrial Revolution）”

Case A：一定频率地更换IP，甚至连Cookie也一起清除。

这种方法能让一台PC造成上成千上万个独立访问。不过变化IP地址实现起来较为复杂，变化IP地址段更为难实现。最简单的更换IP方法就是通过不固定IP的宽带拨号上网，但IP段一般不会有大的变化。

所以如果有组织能采取这种方式作弊，说明已具体较强的技术实力与网络资源，基本上广告端的监测工具就开始捉襟见肘（have too many difficulties to cope with）了。

Case B：剥离监测代码，到处乱放，或者软件虚拟执行。

广告的监测代码不是绑定的也不是加密的，可以随意的剥离，到处使用。比如广告主A的广告代码可以加到广告主B的广告素材中。这样广告主B的广告显示了，广告主A也被统计了。这种作弊，我是屡见不鲜了。

另外还有是软件虚拟执行，这是唯一一种我未验证的造假方式，但这种方式被许多人所假设。事实上，我曾规划过的程序上的实现机制，从理论上这是完全可行的。只需要一台服务器，一个程序与一些访问者。

Case C：引入流量，并点击指定页面链接。

前面我谈过从 Engagement Level 进行分析可以很大程度上发现流量造假。可是如果流量访问后，再进行点击怎么办呢？这时 Engagement Level 的分析方法就开始受到挑战了，可能会行不通。

这是非常高级的流量造假，已经深入到Engagement Level。这种情况下，Bounce Rate 可以优化得非常的完美（50%-70%），甚至是极度不可思议（低于40%）。

专业的“造假师”（虚构职位），可以让访问者分散地点击页面中的关键内容，并控制 Bounce Rate 在70%左右。这样，你会发现，自己的 Landing Page 惊人的好，而且用户的点击分布也非常的合理。

总结

这个层次的流量造假已经开始兴起，并且承结合之势（即Case A B C相互结合）。这时候普通的监测工具已经是完全失效了，这时需要的是专业的分析师（事实求是，我没在做广告）。分析师可以从数据结构、流量漏斗（Traffic Flow）、自定义监测、创新度量多个角度来结合分析。就像破案，再悬疑的奇案，好侦探也能破案。

——————————华丽的分割线———————————

总的来说，流量造假离不开三个元素：IP、Cookie、Browser，通过对三个元素的控制与变化，让监测工具表现上难分虚实。

流量造假已经是互联网的一个产业，是一个潜规则，是许多网站赖以生存并持续发展的兴奋剂（exhilarate）。我不过是皇帝的新衣（Emperors New Clothes）中的小男孩，说几句话实话而已。不管在中国乃至世界流量造假现象如何猖獗，假的始终是假的！它们都有蛛丝马迹能被分析师发现他们的虚假性。

当然我不排除有组织或者个人能够制造中与正常流量几乎一致的假流量。但我相信与其制造这种高质量的假流
量，还不如真真实实地把自己的网站做好，吸引网友来得划算。

最后对于网站所有者，希望踏踏实实地（down-to-earth ）建站；对于广告主，希望小心翼翼（meticulous）地花钱。

Omnicom OMD M&A Team 招实习生

Tenly — Thu, 05 Nov 2009 13:42:20 +0000

如果你是在校的本科或者研究生，且1年内即将毕业，请看这个空缺的职位：

在这里，可以和中国专业的媒体监测与分析，网站站监测与分析的团队一起学习工作。服务世界500强的客户，接触前沿的网络营销的知识。请自行搜索以下线索：网站分析、OMD、Omnicom、监测部署

我们一直困扰找不到这样的人：

优秀的个人素质。

自学能力。可以迅速学习新东西。
逻辑思维能力。可以从杂乱的事物联系中，理清结构。
沟通表达能力。可以轻松组织语言，准确系统地表达。
流利的英语能力。包括说和写。

能满足10个以上的条件。

□ 我经常查看网页的源代码。
□ 我每周都会使用RSS阅读器阅读。
□ 各种新奇网站我都有注册帐号试用。
□ Dreamweaver，Flash，Fireworks，Photoshop，至少用过一个。
□ 我有自己的网站、博客。
□ 我对Html，CSS比较熟悉。
□ CPC，CPM，CTR我知道什么意思。
□ 我听过Doubleclick，Google Analytics，Omniture，百度统计。
□ 我知道SEM，SEO，Web Analytics是什么。
□ 网上购物，协同工作，Web2.0，云计算我都理解。
□ 我经常帮助别人解决电脑的软件问题。
□ 我遇到问题都是借助互联网帮我解答。
□ 我用过Google Analytics，Google adsense，Google Adwords，百度统计中的一个。
□ 我听过Google Wave，并对它有认识。
□ Word，Excel，Powerpoint对于我来说是小儿科。

如果你觉得自己OK，欢迎给我们邮件：tenly.wu(华丽的a)omd.com

地点：北京朝阳华贸中心。

工作时间：每周至少三天。全职更好。

监测部署成功案例-"赛跑全人类"

Tenly — Sun, 25 Oct 2009 11:19:30 +0000

小声明：本文提及的Nike为注册商标，本案例与本人有着“八辈子打不着”的关系，该创意制作公司我也没听说过，纯粹是发现案例后凭借个人专业的“人肉搜索”水平“人肉”出来的。

在浏览QQ首页新闻时，我发现了醒目的Nike广告，这是一个1/2轮播的广告位。目标地址是：http://www.nike.com.cn/humanrace2009/?utm_source=QQ_hp_column2&utm_medium=Celebration&utm_content=714×90&utm_campaign=humanrace2。

从URL，可以知道或推测到：

目标活动页面，是由Google Analytics在监测。
监测部署做得相当严谨，一般只需要定义三个量，Source，Medium，Campaign，这个还定义多一个Content。
这个项目正处在第二阶段，Campaign名字为HumanRace2.

于是我怀着“异动”的心情点击广告，来到了这个活动页面：

这是一个静态页面，页面后缀为Html。页面中包含的元素有：JS\CSS\Flash\图片。通过查看代码（我把源代码新建一个页面http://www.ectend.com/nike-case-page-source/），可以了解页面组成。并有多个发现：

GA的监测代码加在。
GA的监测代码有暂多的定制化。
多帐户分筛，实现一个页面多处调用，不同监测。

function createTracker(){
var account = window.location.toString().indexOf("www.nike.com.cn") > -1 ? "UA-10263217-1" : "UA-10263402-1";
try{
pageTracker = _gat._getTracker(account);
} catch(err) {}
}

我们知道常规的GA代码有这样一句：var pageTracker = _gat._getTracker("UA-5431245-31");定义了监测代码监测的数据归属于GA的哪个Account下的哪个Profile。

这个案例的这个写法很创新，通过判断地址栏的URL是否归属于“www.nike.com.cn”来分类记入不同的Profile。为什么要这么做呢？页面的URL不是固定的么？为什么要进行判断呢？原因是：同一个页面，如图中橙黄色页面，可以通过两个域（Nike域，QQ域）访问到。而在QQ.com域下，是使用iframe嵌套。采用这种判断后，QQ域的访问监测数据会归入ProfileB，区分于Nike域的ProfileA，方便数据分析。

实践意义：这种方法非常的创新，可以延伸。如创意公司为活动制作好一个专题页面，然后通过iframe嵌入整合到多个媒体的活动专区去。通过case多条件判断语句，实现更多域的监测，从而分析出同一个页面，在不同的媒体的活动专区中哪个用户互动效果更好。

对来源进行归类。

这段语句的作用：如果访问者是点击广告进来的，那么分析URL中的utm_campaign的值，如果有值（例如：humanrace2)，那么就记PV入“/landing/humanrace2”再记PV入“/landing”。如果不是点广告进来的，即URL中不带UTM属性，那么就只记PV入“/landing”。

这样的作用是为什么呢，不是有Traffic Source功能么？我不知道他们的分析师怎么想的，仅从页面上的信息无法总结出这样做的目的。

实践意义：通过这段语句，可以实现对URL的属性进行判断，然后根据判断结果进行操作。如：判断如果QQ的来源用户，页面显示QQ用户相关的内容。判断如果是点击创意A的用户，页面显示与A创意和谐的内容。
Flash加入了GA监测代码。这个比较简单，用HTTPwatch就可以看到，添加方法也很容易。感兴趣的朋友也可以把那个Flash下载下来，用action script view看一下。

时间与篇幅的关系，这个案例就研究到这，其实这个项目很大，涉及很多个页面，有兴趣的朋友可以根据文章中的链接自行研究。最后，我通过人肉搜索，得知这是由一个叫razorfish的agency在操作。

最后节选头部代码在尾部，有兴趣的朋友可以留言延伸交流。

风险提示：由于我只能从用户角度掌握信息，本文对这个大项目中的一个局部进行分析，也许有偏差或者不客观的地方。

监测部署在4A

Tenly — Sun, 25 Oct 2009 06:17:26 +0000

监测部署很重要

网站分析的前提是“完美的监测部署”。为什么我个人一直主张“完美的”的形容词，因为监测部署不允许出现任何的差错，小小的差错或者不完美，都会导致数据收集的偏差，最终导致网站分析的结论完全失效。在我们的长期实践中，也曾因为一个小小的URL选择问题导致了彻底的监测失败，最终到了网站分析“无数可分”的窘境。

这是博客中不常提到过的议题，但这个议题非常重要，因为完美的监测部署：

保证了监测工具的基本功能正常运行。
保证了自定义的数据监测。
保证了网站分析工具与其它商业分析工具的整合。

在一般的单一网站分析过程中虽然复杂，但不容易出错。如新蛋，卓越这些单一的电子商务网站，因为网站会有专业的网站建设团队，他们懂技术监测；也有专业的分析团队，他们会组织监测部署的工作。因为网站分析是这些网站运营的重要组成部分，受到了各部门的重视。

但是监测部署在4A中却显得更加的麻烦与复杂。

管理的网站很多。一个客户每个月都有几个项目上线，如果多个客户的话，同期需要管理的网站可能有上20个。
合作的职能部门不懂。网站分析在4A领域还是比较新的，从媒介计划到创意设计都没有听过网站分析。
涉及的职能部门很多。要实现监测部署需要沟通很多部门，有时甚至还需要直接与媒体，甚至是客户沟通。
监测部署并不受重视。因为广告的目的是“外在传播表现”，如果广告外在传播与监测部署同时出现问题，问题处理起来的优先级不言而喻。

于是，有了这样的背景，监测部署在4A就是一个很“丰富”的主题。本文主要谈谈现状，跟进文章还会说一些4A公司监测部署的成功与失败案例。

网站分析在4A

网站分析不仅仅存在于大中小型的网站本身运营过程中，其实在Agency广告圈的大型4A中已经开始普及。广告公司为什么要做网站分析？因为他们需要回答客户几个问题：

哪种推广渠道或媒介更好？
哪种创意广告形式更好？
哪种页面设计更好？
哪个推广项目效果更好？

一般的广告公司其实并不懂这些，他们通常的作法是报一些媒体提供的数字，或者用一些主观的词汇，或者对现象主观的分析结论告诉客户，这个项目的情况。比如：

媒体汇报说这个项目有1000人参加，得到多少个页面PV。
然后广告公司就会对这个项目进行评估，然后把这些媒体提供的数据进行语言包装转达给客户。

后来客户的问题越来越难回答：

这个项目的第二阶段比第一阶段好，好多少？好在哪些方面？
我们花了这么多钱做了这么多TCV广告，哪个广告更吸引人？
这次预算这么多买了几十个媒体，哪个媒体效果更好？这个媒体的哪个频道更好？
这个页面为什么要这么布局？我不相信“见人见智”的理论，在商业上永远会有一个最优化。

于是网站分析就开始成为广告公司从第三方客观角度，从可量化角度，从专业角度为客户提供支持的主要工具。

但是，当网站分析工具渐渐成为广告公司必不可少的工具的时候，问题出现了：4A的人不懂网站分析。

媒介计划的人不知网站分析。他们只顾把排期的CPM，CPC最优化，把流量导进要推广的网站。
创意设计的人不会网站分析。他们只顾把最新颖创意广告给媒体投放，把最炫的网站做好来迎接即将到来的流量。
项目管理的人不会网站分析。他们只顾游走于客户与广告公司各个职能部门之间，保证项目“表面”上的正常运转。

于是4A公司就开始着手寻找懂网站分析，懂媒介分析的人，而这些人他们熟悉4A的工作方式，更重要的是他们懂网站分析。

监测部署在4A

为了保证“完美的监测部署”，这些人开始游走于客户、媒体、创意设计、媒介计划、合作伙伴之间。

于是他们发现监测部署真的很难，特别是自定义程度高的监测部署更是难以想象的难。

本文旨在建立起读者对“监测部署在4A”的观念：“难”。从而衬托出4A在监测部署上的成功案例来之不易。

下面请继续阅读：监测部署成功案例——Nike“赛跑全人类”

未来的Omniture Logo

Tenly — Sat, 24 Oct 2009 17:04:03 +0000

睡前来了点小灵感。做了两个小图标娱乐一下：

Omniture CS4

Adobe之网站分析

2009年，你在用什么软硬件？

Tenly — Sat, 24 Oct 2009 14:57:47 +0000

此文作用有二：1，与大家分享，希望大家也把自己用的硬件说说，一起开阔视野。我经常喜欢购买新鲜科技产品。2，科技不断进步，本文希望明年或者更远的将来回顾时可以发表感慨，并争取一年更新一些软硬件，与时俱进。

硬件(点击查看图片）

笔记本：Lenovo Thinkpad X61

台式机：DIY组装即将淘汰机，AMD Athlon64×2（双核速龙）5200盒装CPU

显示器：AOC 19宽屏 193SW

手机：HTC G2 Magic

Mp3/MP4/Mp5： ipod shuffle 3

游戏机：Wii

相机：佳能 A470

投影机：FPS projector

软件

操作系统：Windows 7 + Android 1.5

浏览器：Chrome dev 4.0 + IE 8

办公软件：Office 2007

图片处理：Fireworks CS4

网页处理：Dreamweaver CS4

动画处理：Flash CS4

视频处理：没装

邮件：Gmail + HTC Exchange

主要IM：Google Talk

杀毒软件：360安全卫士

输入法：搜狗五笔

下载：迅雷 + Emule

Flash Cookie也在收集WA数据

Tenly — Sat, 24 Oct 2009 09:44:44 +0000

也许你不知道除了我们常说的浏览器Cookie之外，还有一个叫做Flash Cookie。在中国由于安装Flash的客户端达到了98%+以上，所以Flash的Cookie的可用客户端与浏览器Cookie差不多。

但是Flash Cookie相对低调不出名，相比之下知道它的人会少，所以Flash Cookie是一个很好的收集“信息”的渠道。

不记得从哪个版本开始（7还是8？）Flash标准的本地共享对象本地共享对象允许在用户电脑上的本地Flash实例中存储数据。

本地共享对象是作为一些单独的文件来存储的，它们的文件扩展名为.SOL。默认时，它们的尺寸为不超过100kB，并且不会过期——这一点与传统的HTTP Cookie不同。

有很多工具可以帮我们找到这种SOL文件，如操作系统自带的搜索功能，或者360安全卫士的垃圾清理功能等等。

它们一般分布在两处位置，分别是%user profile%\Application Data\Macromedia\Flash Player 和 %user profile%\Application Data\Macromedia\Flash Player\#SharedObjects\\，这里的%user profile%表示用户文件夹目录，在XP 系统上一般为C:\Documents and Settings\\ 。对于Vista系统来说，可能还有留意%user profile%目录下的Roaming文件夹。

本地共享对象并不是基于浏览器的，所以普通的用户不容易删除它们。如果要删掉它们的话，首先要知道这些文件所在的具体位置。这使得本地共享对象能够长时间的保留在本地系统上。

我还在抽时间研究Flash Cookie的控制在Flash ActionScript编程上的实现，暂时还在初级阶段，欢迎大家一起研究交流学习资源。

EC生活，二维码(QR Code)应用实例

Tenly — Wed, 07 Oct 2009 17:28:00 +0000

Nokia说，科技以人为本。Intel说，科技改变生活。

研究新的科技很有意思。我们要多多尝试新的服务与产品。今天从二维码开始讲讲如何改变。

二维码如何帮助我们快速地记录刚认识的朋友与合作伙伴？下面四步可以简单地实现：

1，找一个在线的网站生成一个vCard内容的二维码。

你自己可以上网搜索。我找到一个：http://www.quickmark.cn/En/diy/?qrVCard。然后录入自己的名片信息，点击生成。

于是就可以得到你的二维码图片了。你可以“肆意”传播它：打印到你的名片上，设置为你的头像，挂到你的博客上，当成你的邮件签名，等等等。

当然二维码可以存储其它形式的信息，在左边就可以选择更多进行生成。

2，安装手机中的扫描软件。

如果你是Symbian，如果你是Windows Mobile，如果你是Android，如果你是iPhone，都没有问题，二维码的扫描软件非常容易找。如：For Symbian 和 Windows Mobile：QuickMark（就是上面提到的生成二维码的网站）；For iPhone：iMatrix；For Android：自己到“菜市场”搜索 Barcode Scanner。

3，启动软件扫描。

打开软件，扫描二维码。把识别二维码放进的框框内。

4，添加为联系人，保持联系。

识别成功，二维码的内容就出来了。然后根据识别软件的不同可以有一系列的操作。比如拨打电话，写邮件，添加为联系人等。

数字化我们的生活，有点像“物联网”概念。

Flickr 恢复使用

Tenly — Tue, 06 Oct 2009 09:08:11 +0000

This is a test post from , a fancy photo sharing thing.

在国庆期间，一直在研究GFW对Android的影响。以此为主题，衍生地发现了些一问题与结论：

GFW的定律：
1. 只要是 “用户产生内容”(User-generated content, UGC) 的国外网站都会被和谐。
2. 只要是被和谐的网站，国内一定会有个克隆版。
3. 没有被和谐的网站一定不是同类竞争者中最出色的。
05年就开始用Flickr，后来由于GFW的影响，陆续换过巴巴变，Yupoo，Picasa。现在Flickr终于可以正常使用了。而且能够与Android系统，HTC开发的软件同步。大家可以加我Flickr好友：tenlywu。
Picasa网络相册可以通过修改HOST文件进行访问：

用记事本打开hosts文件，hosts文件位于：c:\windows\system32\drivers\etc\hosts
在hosts文件中加入下面这些内容：

#picasaweb.google.com
203.208.39.104 picadaweb.google.com
203.208.39.104 lh1.ggpht.com
203.208.39.104 lh2.ggpht.com
203.208.39.104 lh3.ggpht.com
203.208.39.104 lh4.ggpht.com
203.208.39.104 lh5.ggpht.com
203.208.39.104 lh6.ggpht.com
保存。

关于GAIQ认证

Tenly — Sun, 04 Oct 2009 14:52:00 +0000

开出租车的人哪能没有驾使证？

年初至今陆续有朋友都考了GAIQ，一直盘算着费时费力还要费钱考个认证有没有意义，特别是在中国这个“证书价值”贬值的国度。

在宋星的一再激励下，在9月中旬至国庆期间抽空看了一遍Conversion University中的教程。今天通过了GAIQ，分数96%。

说实话证书并不是关键，关键是准备考试的这个过程。Google的产品团队很用心地准备了这一套由PPT转换成Adobe Presenter的教程。教程不管是内容，界面，功能都非常的出色，可谓产品帮助教程领域的经典之作。

对于不熟悉GA的人来说，读完这套教程，加上一定的实践完全可以步入GA的中级水平。
对于经常使用GA的人来说，这套教程能让你有眼前一亮的感觉，原来你还有很多绝妙的功能你从来没有使用过。
对于精通GA的人来说，这套教程能够夯实你的GA理论基础，还能查漏补缺。

比如说，我自己就重新修正了几个之前的错误认识。即便如此，我还是错了三题，估计问题出现在对Auto-Tagging的理解上。

不管你觉得自己多么精通GA，还是有必要考考GAIQ。这是一个实用性很强的考试，和中国教育制度的考试卷不是同一个层次的东西。

准备好一张信用卡，掏出50美金，赶快把这个认证拿到手吧 –> http://google.starttest.com/

更新：现在可以提供URL查询页面：https://googlerecords.starttest.com?code=I007EEF5FFC660668FF75E867FC62ED352234

Google Analytics的时间观与自定义报告

Tenly — Sat, 26 Sep 2009 06:14:11 +0000

前言

在Google Analytics中，有很多个时间度量：

Time on Page，∑ Time on Page，Avg. Time on Page；

Time on Site，∑ Time on Site，Avg. Time on Site。(Avg.是Average的缩写）

在WA的过程中，基本度量非常重要，原理一定需要百分之百清楚。我以前想当然地以为自己理解了，但事实并不是这样。下面就严谨地详细地与大家分享一下（有些枯燥）：

说明与定义：

为标准化度量名称，本文相关度量均用英文表示；
文中的“本站”，指添加了同一UA ID Google Analytics监测代码的所有页面集合；
“站外”，指未添加Google Analytics监测代码或“本站”UA ID不一致的页面集合。
“站外”与“本站”的关系：本站 ∩ 站外 = 0，本站 ∪ 站外 = ∞（即整个互联网）。
监测部署是以标准的Google Analytics监测代码为准，不考虑使用虚拟 Pageview Tracker 或 Event Tracker 等定制化监测情况。

基于页面的时间度量

Time on Page and ∑ Time on Page：

访问者停留在某个页面的时间，所有访问者在一批页面的停留时间总和。对于跳出到站外的访问， Google Analytics将无法统计最后一个访问页面的停留时间。英文详细标准定义如下：

This field indicates how long a visitor spent on a particular page or set of pages. It is calculated by subtracting the initial view time for a particular page from the initial view time for a subsequent page. Thus, this metric does not apply to exit pages for your site.

Avg. Time on Page：

一个特定页面的平均停留时间等于所有访问者在该页面的停留时间之和，除以该页面的 Pageview 与 Exit（或Entrance）之差。

公式：Avg. Time on Page = ∑ Time on Page / (Pageviews– Exits)

需要说明的是：如果访问者只访问该页面一次，且这该页面是离开本站前的最后一个页面，那么他的停留在该页面时间为零。

基于网站（页面的集合）的时间度量

Time on Site：一个访问者在本站所停留的时间，即停留在本站所有页面的时间之和。如上图一个访问者，Time on Site = Time on Page A + Time on Page B + Time on Page C = 2:25。尽管 Time on Page C = 0，但它也会参与到Time on Site的求和计算过程中。下方是官方英文标准定义：

The time a visitor spends on your site.

∑ Time on Site：一类访问者在本站所停留的时间之和。

Avg. Time on Site：访问者在本站平均停留时间。公式为：

Avg. Time on Site = ∑ Time on Site / Visits

对于本站而言，Visits 的值等于所有的登陆页的 Entrances 之和。

这里的除数是包括了Bounce部分，意味着，有些Entrance并未造成停留时间增加。因为一个 Visit Entrance到登陆页，什么都没干 Bounce 走了，虽然 Entrance + 1，Pageview + 1，Visit + 1，但这个访问 Time 为 0 。而他们要在公式中与其它 Visits 分享 Time on Site。

利用自定义报告理解度量间关系

在Google Analytics的自定义报告中，左边有许多的 Dimensions 和 Metrics 供你选择，大家不妨拖拽着玩玩，了解主体与度量之间的关系。比如说：

当你选择 Dimensions 为 Landing Page， Exit Page 的时候，Time on Site 与 Avg. Time on Site 就会变灰（无法选择）。因为作为特定的功能页主体，是无法具有 Time on Site 这种属性度量的。
但是当你选择 Dimensions 为 Source， City 的时候， Time on Site 与 Avg. Time on Site 就能选择。因访问者类型作为主体时，就能使用 Time on Site 这种属性度量。
更奇怪的是，当你选择 Dimensions 为 Page 的时候， Time on Site 与 Unique Pageviews 两种分别为 Site Usage 和 Content 类的度量只能二选一。

最后，跑一个Dimensions 为 Landing Page 的自定义报告，大家可研究一下度量间的关系，结论公式如下：

Time on Page / Avg. Time on Page + Entrances or Exits = Pageviews

思考题

最后留一个问题让大家思考，帮助大家自己研究体会，欢迎大家留言交流解答（正确答案将在国庆节公布）：

如果再跑一个Dimensions 为 Page 的自定义报告，大家会发现，同样的 Page 01，02 的各个页面，Time on Page、Avg. Time on Page、 Exits、Pageviews、 Unique Pageviews 度量的数据都不同了。为什么呢？

使用pageTracker._trackEvent法则

Tenly — Thu, 10 Sep 2009 05:27:36 +0000

今天遇到 pageTracker._trackEvent 的奇怪问题，经过一系列的研究最终找到了原因。写遍短文总结一下：

pageTracker._trackEvent 的函数公式：

_trackEvent(category, action, optional_label, optional_value)

category, action, optional_label,三个是需要用引号定义字符（单双引号都行）， optional_value是变量或者数字常量。

正确情况：

pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", "Dir", 33)

pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", "Dir")

pageTracker._trackEvent("ABC", "cc")

pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", "", 33)

错误情况：

pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", 33)

监测失效原因：第三个参数缺失。

pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", "Dir", "33")

监测失效原因：第四个参数不能加引号。

pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", Dir, 33)

监测失效原因：第三个参数没加引号。

监测函数不需要放在GA监测代码后面。可放在标签内任何地方，或者object(flash，JAVA等）内部。

HTML内添加方式下面举几个例子：

Play

Go

Go

至于Flash监测代码添加说明与Flash插件可以到官方下载：http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/analytics/docs/tracking/flashTrackingIntro.html
更多标准说明，官方说明：http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/analytics/docs/tracking/eventTrackerGuide.html

Google Analytics与百度统计间的抉择

Tenly — Sat, 05 Sep 2009 18:35:17 +0000

百度统计，犹抱琵琶半遮面。

近期我将用一系列文章与大家分享我的研究，包括功能规划与用户体验方面的文章，也将会有代码层面的提要分析。目的只有一个，让网站分析领域的朋友们间又有一个新的谈资。

朋友问我，既然熟悉且研究GA这么久，为什么不用GA监测？今天先分享我的选择过程。

我的博客www.ectend.com刚重建，流量不大，不需要太深入的分析。
百度统计是新事物，一定要认真学习研究。而且我2年前的百度联盟ID还能用。（短期内只有百度推广与联盟的用户才能注册百度统计）。
博客主题“一字千金”，文字一切从简，言简意赅；在代码层面也要优化页面内容，可去的内容绝不保留。这样符合个人的审美习惯与代码洁瘾。
为了验证使用百度统计加载速度比Google Analytics更快，我做了一系列的研究分析:
- 加载时间。工具：Httpwatch。
  粗糙方法论：建立2个最简单的html空白页面，分别插入标准的百度统计与GA监测代码。清空缓存与cookie各访问两个页面3次；不清空缓存再各访问两个页面3次。统计平均的加载完时间。
  精确方法论：建立1个最简单的html空白页面，同时插入标准的百度统计与GA监测代码，不分先后。定义控制函数，声明JS随机整数变量，返回奇数时调用百度统计代码，偶数时调用GA代码。测试访问20次以上，求各样本平均时间。
- 统计功能Js文件。工具：IE，记事本
  方法论：通过查看源文件找到URL，下载ga.js。百度统计h.js不能直接下载（因为需要带变量参数），于是我打开IE缓存目录找到它。
- 功能主观试用体验。从功能强大程度上，百度统计与GA还有一定的差距，我从功能上（Functionality）上来说，百度统计得4分，GA得10分。

Tools	Loading Test A	Loading Test B	Loading Test N	Average
Baidu Tongji	0.403	0.128	0.059	0.20
Google Analytics	1.498	1.111	0.585	1.06

Tools	Js File Size	Loading Time	Functionality Points	Loading Speed
Baidu Tongji	5.8KB	0.2 Seconds	4 Points	29 K/S
Google Analytics	31.1KB	1.06 Seconds	10 Points	29 K/S

综合研究结果，我不需要太多的功能，但需要快速的加载速度，所以毫无疑问用百度统计了。

右图是根据数据做了个漂亮的泡泡图片。

网站分析从业者的职业习惯

Tenly — Sat, 05 Sep 2009 18:33:19 +0000

有位细心朋友问我，为什么不用Google Analytics监测呢？

这个引子展开，我讲两点：1、网站分析从业者的职业习惯；2、我的Google Analytics与百度统计间的抉择。

网站分析从业者的职业习惯：
我喜欢浏览网页时多个心眼。这个心眼需要观察许多元素，每个元素都能提供信息。孤立的一个元素不重要，但是多个元素组成的信息，往往能获得有价值的判断。那么从这些元素说起：

永远不忽略URL

URL是一个重要的信息，职业敏感让分析师绝对不会忽略URL地址的特点。URL反映出网站的蛛丝马迹，直接以例子说话:

$ URL地址所在的域名

很多人在网上被骗，很大原因就是从来不关注URL所在的域名。

比如：http://www.taobao.ipx32.com/about.html，看似弱智的骗术却让很多网友误以为是淘宝的网站而落入圈套。这是ipx32域的网站，而不是taobao的网站。
在浏览的过程中，时刻关注页面的URL域名，可以知道点击链接是否离开本站，而关注新到的站点域名有何特征。在许多大客户的营销过程中，跨域的链接是很常见的，不同的域意味着站长或广告主的监测工具与策略也会有所不同。
比如：在IT门户中常有Intel，华硕，HP等硬件厂商的专题页面（可能会添加Google Analytics或Nielsen的监测代码），这些页面中会有链接将访问者导入新的域名，如intel.com.cn，或者hp.com.cn（可能会添加Omniture、HBX或Webtrends的监测代码）。这种跨域的URL是显而易见的。

$ URL地址所包含的参数

URL中包含参数是再常见不过了，但每个参数都有含义，关注它们能够全面掌握网站的功能特点。比如：

http://www.chinawebanalytics.cn/?p=917 这是Sidney的新博客的地址，可以分析这个博客运营了挺长的一段时间了，ID号都排到917了。
http://adsclick.qq.com/adsclick?oid=1112901&loc=QQ_SX_JY_Test6&url=http://www.52-abc.com/ 这是QQ首页的右侧广告链接，里面丰富的参数告诉了我们对这些广告位的名称定义，以及跳转的目标地址。
http://www.soso.com/q?sp=S&sc=web&cid=w.q.in.sb.web&ty=1&bn=&op=entry&kw=&w=WA 这是腾讯搜搜的“WA”结果页，告诉我们搜索关键词参数是用W变量。还有一些别的参数，也许一下子看不懂，如果有需要可再多次试验研究，就可以确定。

总之，对URL的参数关注是分析师的基本功。

$ URL地址所指向的文件类型

URL中会包括文件类型的信息。

HTML/HTM：这说明这种网站的页面是经过静态化处理的，以方便搜索引擎抓取。现在大部分门户与CMS系统都会有静态化处理功能。再有一些简单的个人网页也会使用html文件名。
JSP/PHP/ASPX/ASP：这说明这是一种动态页面，网页源文件是存在服务器端，这些文件的特性可自行搜索了解。
无类型：有些地址，http://www.ectend.com，这是属于服务器自定义了主页，效果其实是http://www.ectend.com/index.php
.do：http://www.ems.com.cn/qcgzOutQueryAction.do?reqCode=gotoSearch 这种情况是jsp开发的网站。其实不需要完全知道，能辅助即可。这种网站一般有一定的技术含量，但技术实力不强，不够先进，常见于一些国资背景企业的功能型网页，或者网站的后台。因为时下好的网站，在前端页面都能将URL隐藏得很好，不会出现.do这种情况。
另外：还有一些开源项目的网站URL地址比较特别，如Wordpress：http://www.ectend.com/index.php/excellent-analytics/；或 Wikipedia：http://zh.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:首页。

$ URL地址命名的特征

从URL的命名也能发现蹊跷或有趣的事，比如：

淘宝的URL特征就很有意思，是通过base64编码的。（感谢money的指点，修正原来错误，很有收获，再次说明URL里有乾坤），很多“-”。我推测“–”之间代表着变量，如果中间没有值，就代表这个变量没有定义。
http://list.taobao.com/browse/50018957-50018960/n-1-1---------------------0---------yes---------------------2-------b--40--commend-0-all-50018960.htm?ssid=r18?ad_id=&am_id=&cm_id=&pm_id=
凡客诚品的URL也很有特色：
http://www.vancl.com/Product_1E10000/RuanNiuPiXiDaiXiuXianXie+HeiSe.html，产品拼音+颜色。
另外还能找出他们员工粗心之处：我们知道中文括号（）与英文括号()不同，URL地址中只能出现英文括号，中文括号会翻译成编码。可见Vancl的员工在产品录入时没有统一标准：
http://www.vancl.com/CategoryList-1440-1--1/GaoJiMianTangQuanMianChenShan%EF%BC%88ZunGuiKuan%EF%BC%89.html
http://www.vancl.com/CategoryList-1324-1--1/ShangWuXiuXianKu(BiaoZhunKuan).html

网页源文件

对于好奇的网页，一定要查看网页源文件。通过源文件的快速浏览能够确定网站的技术实力、设计人员的素质，监测工具与监测方法的部署情况。一般关注以下四点：

代码是否干净还是冗烦
部署了哪些监测工具
监测工具的代码部署的位置与顺序
是否加入了可疑代码

用Excel看Google Analytics报告

Tenly — Mon, 31 Aug 2009 09:38:26 +0000

如何使用Excel查看 Google Analytics(分析) 的报告？

Excellent Analytics 是一个简单而神奇的Excel插件，它能够帮助您从 Google Analytics(分析) 中获取数据，并展示在 Excel 的数据表中。Excellent Analytics 是一个免费的开源项目，任何个人与商业机构都可以下载使用。

Excellent Analytics 功能特性：

插件截图

*支持 Google Analytics(分析) 全部度量与维度的查询。
*支持自定义规则进行高级查询。
*所有查询结果都保存在数据表中。

使用 Excel 对 Google Analytics(分析) 数据进行分析的便利：

* 少用一个工具
* 熟悉的操作界面
* 整合不同数据源的数据
* 能用公式，图表，数据透视表功能
* 自定义主要成功指标(KPI)。
* 建立自己特有的概述页。
* 与Excel其它用户共享

从 Google Analytics(分析) 导入的数据可以自由排序、操作或分发给其它使用Excel的用户。

有了Excellent Analytics插件，轻松整合分析Google Analytics(分析) 数据与其它数据成为可能！

为什么两个监测工具报告中的数据不同

Tenly — Sun, 30 Aug 2009 09:55:03 +0000

经常有客户对数据特别较真，总要问分析师这种问题：

同样的时间区间，为什么两种监测工具报告中的数据不同？

这个问题我从来不会回避，因为认真地回答这个问题不仅可以体现分析师的专业性，而且能巩固监测工具在客户心目中的“公正客观”的地位。

但话说回来，这却是一个很难回答的问题，要回答得全面而且通俗并不容易。

因为技术日新月异，影响数据差异的因素会越来越多，使得无法全面。
因为有些因素需要详细的技术说明，使得很难说得通俗。

本文，希望用全面而通俗的文字回答这个问题，希望成为网站分析领域回答这个问题的标准范本。（媒介监测领域也有该问题，在此文不作说明）

监测工具原理(Tracking Tools Methodology)不同。
- 数据获取方式不同。
  
  服务器日志分析工具，是通过解析服务器日志进行网站访问数据获取。如AWStats，扫地老僧做的Nihuo；
  代码嵌入分析工具，是通过在网页中加入Javascript代码，运行后向监测工具服务器发送带请求，服务器从而获取访问数据。如Google Analytics，Omniture。
  后者现在业界更为常见，两者的数据获取方式不同会造成统计数据的差异。比如：
  
  访问者输入www.g.cn发送访问请求，会经过一系列步骤：
  ①DNS解析 –>② 获得服务器IP –>③ 向服务器发送请求 –> ④服务器返回认证 –> ⑤开始下载页面数据 –> ⑤下载中和浏览器解析中 –> ⑤数据下载结束。
  
  服务器在获得“③用户发送请求”后，就会生成一条日志，日志分析工具就是对海量的日志记录进行分析。不同的服务器系统日志格式不同。常见的IIS记录，形如：
  
  2009-04-17 02:04:52 W3SVC9218140 61.191.191.183 GET /default.asp – 80 – 203.208.60.19 Mozilla/5.0+(compatible;+Googlebot/2.1;++http://www.google.com/bot.html) 200 0 0
  
  后者监测工具是直到“⑤下载中和浏览器解析中”阶段才开始生效。JavaScript有的是请求1×1象素Gif图片，如Google Analytics；有的是请求htm页面，如国产老牌统计软件CNZZ是请求http://219.232.241.164/stat.htm。共同之处是，请求都带有了访问者的各种参数，监测服务器通过截取参数获取数据。形如：
  
  http://www.google-analytics.com/__utm.gif?utmwv=1&utmn=970846480
  &utmcs=utf-8&utmsr=1680×1050&utmsc=32-bit&utmul=en-us&utmje=1
  &utmfl=9.0&utmcn=1&utmhn=www.gmodules.com&utmr=http://ectend.com/
  &utmp=/translate_my_page_gadget&utmac=UA-10000-1&utmcc=__utma
  %3D123692957.37202895.1245037832.1251034440.1251471692.21%3B%2B
  __utmb%3D123692957%3B%2B__utmc%3D123692957%3B%2B__utmz
  %3D123692957.1251471692.21.21.utmccn%3D(referral)%7Cutmcs
  r%3Dectend.com%7Cutmcct%3D%2F%7Cutmcmd%3Dreferral%3B%2B
  
  即使同样是代码嵌入分析工具，也会有很多因素造成数据差异，下面还有更多说明。
- 用户端缓存机制不同。
  
  某个访问是新访还是回访？这需要将用户的信息“唯一化”地写入Cookie文件中，缓存在用户端浏览器指定目录。
  这里存在有第一方Cookie与第三方Cookie之分。虽然市面上绝大部分监测工作都是使用第一方Cookie，但不排除仍有些小型公司产品使用第三方Cookie。第三方Cookie容易被用户浏览器屏蔽，获取的数据不够准确，且保密性差。
  有人会好奇地问，Cookie里到底写了什么？那我就贴个内容简单的第一方Cookie示例，满足你的好奇心。这是百度统计的Cookie内容，文件名administrator@hm.baidu（不要问我内容代表什么，我也不知道，要看百度开发人员对ID号的定义）：
  
  HMACCOUNT
  D3020343DB851C59
  hm.baidu.com/
  2147484672
  2350186496
  32111674
  1314491424
  30025681
  *
- 监测工具分析方式不同
  
  监测工具获取了大量访问的行为数据后，就开始一系列的统计分析。
  - 度量定义不同在网站分析领域中涉及到很多度量，如Unique Visitor，Visit，Pageview，Time on Site，Bounce Rate等等。由于行业暂时还不是非常成熟，有些度量虽然有Web Analytics Association(WAA)、IAB等专业机构的定义，但仍未被标准化地广泛使用。在国内还涉及一些中文翻译标准化的问题，有造成对度量定义混淆的情况。
    从我个人的经验，迄今为止，国内外最无定义分歧的度量就是Pageview(PV)。至于Visit（Session，或访问，或访问数），是有分歧的：有的认为Visit的有效期为30分钟，有的认为1小时。更别提复杂的度量Bounce Rate的定义之争呢。
  - IP校验数据库不同访问者的IP是被监测工具获取了，但IP对应的实际地理位置数据库却不是全球通用的。IP地址数据库是时刻变化的，无权威发布机构，所以不同工具的统计报告中，地理区域划分数据也会有一定的差异。
  - 过滤与限制功能我们知道Google Analytics有丰富的过滤功能，如过滤某个IP段，过滤操作系统为Linux的访问。不同的监测工具也有类似的功能。这些功能一旦开启，设置的不同也会造成数据的差异。
监测代码部署(Tracking Code Implementation)方式不同。
- 监测代码部署的位置。
  
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  上面示例了一个页面的结构，监测代码可以部署在第3-12行之间的任何位置。但是放置的越前，监测代码越早被运行，监测的数据越多；放置的越后，监测的数据越少，有时甚至还会因为页面中的JavaScript出错，而导致监测代码失效。
- 监测代码的冲突。
  
  有时由于同一页面中两种监测代码间，或者监测代码与页面本身的JavaScript之间，有函数名、变量名等的冲突，会造成监测代码的失效，或者监测不准。
- 监测代码的正确性与完整性。
  
  专业的网站分析过程中对监测代码进行定制是必不可少的，代码的定制会造成统计结果的个性化，但同时也会有定制出错的风险。这些情况的发生，会造成监测数据的差异。
用户端设置(Client – End Settings)不同。
- 浏览器功能设置
  
  浏览器种类很多，功能也不尽相同。但都具有基本的Cookie屏蔽功能，有的还支持图片、Flash、JavaScript的屏蔽功能，甚至还有的能对网页代码的关键字进行屏蔽。这些屏蔽技术的应用，会造成监测数据的差异。比如，屏蔽网页代码中的关键字“ga.js”，那么就会造成对Google Analytics的屏蔽。又比如，某浏览器禁止运行网页中的JavaScript，那么代码嵌入式监测工具将会全部失效。
- 网络访问类型
  
  现在上网方式多样化，除了电脑上网外，用户还可以用Wii上网，可以用手机或其它手持终端上网。这些访问形式多种多样，可能是基于WAP的，可能是不支持Cookie的浏览器……不同的监测工具，对这些多种多样访问形式的支持是不尽相同。现阶段，个人观点认为Omniture在这方面最为先进，支持的访问形式最多。
  
  另外，搜索引擎的蜘蛛，或者一些特别网站发起的请求也会造成对页面的访问。一般的监测工具都会忽略掉这一块的流量。
- 网络传输影响
  
  最后，我能想到的另外一种可能是网络传输过程中的差错，如网络丢包。还有一种情况，URL太长导致参数被截断的情况也并不少见。微软的权威解释，IE的url最大长度是2083个字节，可以用于GET传递数据的长度是2048个字节。

有我没有考虑的情况么？我写错或理解错误了哪个地方么？欢迎留言，或者邮件给我讨论完善此文：tenlywu邮标gmail.com。

另外发个广告，我又重操旧业，写写博客了www.ectend.com。由于宋星的博客有专业定位，文章主题统一，且读者对技术层面的讨论相对较少，非网站分析主题的文章和网站分析偏技术研究的文章就只在自己的博客上发表了（因为网站分析只是我染指的其中一个领域）。毕竟自己的博客写起来比较随意，给宋星写博客对文章质量要求特别高，很累的。

我所使用的Google服务

Tenly — Wed, 26 Aug 2009 07:34:35 +0000

打开我的Google Account 设置里，发现使用30+ Google服务，你比多么？你比我多，我拜你为师。

Adwords，用于购买与管理Google的付费搜索广告。
Analytics，用于监测、分析和管理自己的网站，与Adwords整合。
Base，用于在线存放的文件库，20MB单文件限制，能统计文件被别人查看的次数。
Blogger，BSP系统，用于发布博客。已被和谐。
Bookmarks，在线保存网页书签。
Book Search，搜索书籍，绝大部分书都能预览，有的甚至可以直接在线观看。看英文书必选工具。
Calendar，在线日历。
Code，一些软件项目，开发者会在此拖管项目。此处便用协同开发，协同撰写开发文档，能与用户轻松交流。
DART for Advertisers，Doubleclick的一个给广告主用的监测统计系统。
Docs，在线Office文件撰写与协同管理。
Doubleclick Customer Resource Center，Doubleclick的用户帮助中心。
Gmail，这个我就不废话了，如果这个你没听过，你可以直接去撞墙了。
Google Friend Connect，一个可以嵌入到个人网站的工作，Google的注册用户可以在你们网站上进行聊天留言沟通。
Google in Your Language，帮助Google翻译它的产品的功能，有点像应征翻译志愿者。
Google Latitude，用于定位你的物理位置的服务。
Google Translator Toolkit，在线翻译工具，大大提高翻译外文的效率，且能协同工翻译。
Groups，Google的论坛服务。

我使用的Google服务

iGoogle，个性化Google主页，能添加很多挂件，让一个页面显示一套个性化的信息。
Mobile，可以获取的丰富Google手机端程序。
Notebook，在线的记事本。
orkut，比Facebook更早的社会化网络社区。
Page Creator，在线网页编辑器。
Picasa Web Albums，用于在线存储的在线图册。
Reader，在线RSS订阅器。
Sites，可以用它在线快速建立一个自己的网站。
Talk，聊天工具。
Video，与Youtube功能类似，后来做得没有Youtube好。
Web History，搜索记录。
Webmaster Tools，帮助个人网站进行SEO，让Google更懂你的个人网站。
Youtube，在线视频分享网站，已被和谐。
Adsense，现在升级为Google Ad Manager了，用于出售、投放、管理本站的广告位。
Alerts，Google的邮件提醒服务，能够把搜索结果的变化，订阅成邮件。

绝大部分服务都是免费的，而且是在线的，容易协同管理。如果你使用了Google的服务超过20个，其实你已经开始比较了解互联网了。

Windows 7 使用技巧 – 持续更新

Tenly — Tue, 18 Aug 2009 15:35:02 +0000

拖动窗口到屏幕顶部，窗口会放大。
拖动窗口到左边或右边，窗口会变成一半屏幕大。
点击按住一个窗口摇摆，其它的窗口就会最小化，重复则还原。
用IE 8把鼠标悬停到任务栏 IE 图标上，标签页会以缩略图的形式全显示出来。
旧用户习惯关闭一些当前并不使用窗口或应用以提高速度，但在 Windows 7 上没有必要这么做，只有可以看见的窗口和应用才会使用显存。

你可能不知的Google Analytics的事

Tenly — Mon, 17 Aug 2009 05:46:13 +0000

GA使用的是第一方Cookie，区别于第三方。
如果页面中的JS出错，且这些JS在GA前面，那么GA也会失效。
搜索引擎的访问不会被GA统计，因为机器人蜘蛛是不支持Cookie的。
你不一定需要访问GA才能获取报告，你可以使用GA的API，http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/analytics/docs/
- 可以使用VBA调用访问。
- 可以开发客户端。
- 可以开始第三方页面或网站。Wordrpess就有这样的插件，直接在WP后台看GA的监测报告。
GA的Filter功能非常强大，不仅仅局限于过滤某种流量。
GA很多地方需要正则表达式，如果要高端地使用GA，需要详细学习：http://unibetter.com/deerchao/zhengzhe-biaodashi-jiaocheng-se.htm

下方引用国外的VBA调用GA代码编写：原文

Public Function getGAauthenticationToken(email As String, password As String)
'
'Fetches GA authentication token, which can then be used to fetch data with the getGAdata function
'
If email = "" Then
getGAauthenticationToken = ""
Exit Function
End If
If password = "" Then
getGAauthenticationToken = "Input password"
Exit Function
End If
On Error GoTo errhandler
Set objhttp = CreateObject("MSXML2.ServerXMLHTTP")
URL = "https://www.google.com/accounts/ClientLogin"
objhttp.Open "POST", URL, False
objhttp.setRequestHeader "Content-type", "application/x-www-form-urlencoded"
objhttp.send ("accountType=GOOGLE&Email=" & email & "&Passwd=" & password & "&service=analytics&Source=Mikael Thuneberg-GA Excel tool-1.0")
Dim authResponse As String
Dim authTokenStart As Integer
authResponse = objhttp.responseText
If InStr(1, authResponse, "BadAuthentication") = 0 Then
authTokenStart = InStr(1, authResponse, "Auth=") + 4
authToken = Right(authResponse, Len(authResponse) - authTokenStart)
getGAauthenticationToken = authToken
Else
getGAauthenticationToken = "Authentication failed"
End If
Exit Function
errhandler:
getGAauthenticationToken = "Authentication failed"
End Function

Windows 7 开始使用

Tenly — Fri, 14 Aug 2009 20:25:37 +0000

Win7：

小锋Ghost RTM Win7，未激活，但能在网上找到工具轻松激活。
Win7与Vista相近，与XP区别较大。需要理解与接受一些新的概念，比如权限，库，家庭与公用网络等。延伸阅读：30个Windows 7新特性揭秘

软件：

Win7与Thinkpad X61硬件兼容，招行专业版兼容，并与大量常用软件兼容。Chrome支持Win 7的jump list功能。

Tenly 的互联网哲学

如何进行流量造假？How to cheat in Traffic?

Level One: “原始社会（primitive communes）”

Case A：在Cookie与IP不变的情况下，反复地点广告。

Case B：在 Cookie 与IP不变的情况下，反复地刷新页面。

总结

Level Two: “奴隶社会（slave society）”

Case A：一定频率地清除 Cookie。

Case B：召唤肉鸡，或者购买流量。

总结

Level Three: “工业革命（Industrial Revolution）”

Case A：一定频率地更换IP，甚至连Cookie也一起清除。

Case B：剥离监测代码，到处乱放，或者软件虚拟执行。

Case C：引入流量，并点击指定页面链接。

总结

Omnicom OMD M&A Team 招实习生

监测部署成功案例-"赛跑全人类"

监测部署在4A

监测部署很重要

网站分析在4A

监测部署在4A

未来的Omniture Logo

2009年，你在用什么软硬件？

硬件(点击查看图片）

软件

Flash Cookie也在收集WA数据

EC生活，二维码(QR Code)应用实例

1，找一个在线的网站生成一个vCard内容的二维码。

2，安装手机中的扫描软件。

3，启动软件扫描。

4，添加为联系人，保持联系。

Flickr 恢复使用

关于GAIQ认证

Google Analytics的时间观与自定义报告

前言

说明与定义：

基于页面的时间度量

基于网站（页面的集合）的时间度量

利用自定义报告理解度量间关系

思考题

使用pageTracker._trackEvent法则

正确情况：

错误情况：

Google Analytics与百度统计间的抉择

网站分析从业者的职业习惯

永远不忽略URL

$ URL地址所在的域名

$ URL地址所包含的参数

$ URL地址所指向的文件类型

$ URL地址命名的特征

网页源文件

用Excel看Google Analytics报告

为什么两个监测工具报告中的数据不同

监测工具原理(Tracking Tools Methodology)不同。

数据获取方式不同。

用户端缓存机制不同。

监测工具分析方式不同

监测代码部署(Tracking Code Implementation)方式不同。

监测代码部署的位置。

监测代码的冲突。

监测代码的正确性与完整性。

用户端设置(Client – End Settings)不同。

浏览器功能设置

网络访问类型

网络传输影响

我所使用的Google服务

Windows 7 使用技巧 – 持续更新

你可能不知的Google Analytics的事

Windows 7 开始使用

Win7：

软件：