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:
#picasaweb.google.com
203.208.39.104 picadaweb.google.com
203.208.39.104 lh1.ggpht.com
203.208.39.104 lh2.ggpht.com
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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。
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
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):
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。
pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", "Dir", 33)
pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", "Dir")
pageTracker._trackEvent("ABC", "cc")
pageTracker._trackEvent("ABC", "cc", "", 33)
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。
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。
| Tools |
Loading |
Loading |
Loading |
Average |
| Baidu Tongji | 0.403 | 0.128 | 0.059 | 0.20 |
| Google Analytics | 1.498 | 1.111 | 0.585 | 1.06 |
|
Tools |
Js File |
Loading |
Functionality |
Loading |
| 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。
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:
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:
*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!
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。
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)