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工作階段是一般 Google Analytics 裡大家所熟知的流量指標,但事實上卻很少人真正熟悉工作階段的運作模式,以至於後續在分析數據時有了錯誤的解讀,最近閱讀了 Tom Capper 寫的 工作階段如何在 Google Analytics 運作,內容相當實用,Steven 也幫各位翻譯並統整一些重要概念,如果你也熱愛做網站分析與數位行銷,相信會對你很有幫助。

 

工作階段在 Google Analytics 裡的定義

工作階段是一個可以真實衡量訪客與網站互動的指標,一個工作階段代表一個訪客與網站的一組互動,這組互動可能包含網頁瀏覽、按鈕點擊、完成交易等等,所有的這些互動在工作階段逾時前(預設是30分鐘)都會被記錄為一個工作階段。

工作階段在 Google Analytics 的運作原理

當訪客進入到有安裝 Google Analytics 追蹤碼的網站時,Google Analytics 就會拿到一個訪客發送的網頁瀏覽數據(Page View ➪ 下圖簡寫 P),所以當訪客重新加載頁面或是進到下一個網站頁面時就會再拿到一個網頁瀏覽,當然也可能會接收到事件(Event ➪ 下圖簡寫 E)或是交易(Transactions ➪ 下圖簡寫T)

資料來源:Steven的行銷觀察

Google Analytics 的工作就是將這些訪客發送的互動行為或稱為 Hit Data(匹配數據 ➪ 指的是訪客跟網站的互動、包含瀏覽、點擊…等),組合成一個工作階段,因此你可以看到一個工作階段可以由多個互動行為組成,而一個訪客也可以產生多組的工作階段。

 

用實體商店來理解工作階段

我們先看看真實世界裡的例子,想像一下假設今天是週五,下班後想買點啤酒到朋友家聚聚,因此我從大賣場的入口處進入,接著走到酒櫃上拿了幾瓶啤酒,最後走到收銀台結帳,很顯然從下圖可以看出這是由好幾個互動組成的工作階段。

資料來源:Steven的行銷觀察

在網路的世界裡也是如此,因此在網路上我們才會把商城拆分為分類頁面、商品頁面、結帳頁面,這個道理是一樣的。

資料來源:Steven的行銷觀察

但在網路的世界裡情況又變得複雜一些,因為當進到某個商品頁面中間有可能離開螢幕,所以 Google Analytics 在計算工作階段時跟實體商店就會有一些不同的地方,例如:在瀏覽 A 商品頁面時可能臨時想到衣服還沒曬,就離開螢幕一陣子,後來過了半小時後才回來,因此在某些特殊情況下,Google Analytics 的工作階段會有所謂逾時的情況發生,但為什麼實體商店沒有呢,因為你進到商店後到走出來會有完整時間,但網路上沒有辦法完整知道你實際互動的確切時間,為了讓數據更為精確就出現了逾時功能。

 

三個造成工作階段逾時的原因

  • 午夜 12 點逾時
    Google Analytics 的工作階段不允許跨日,因此在進到午夜 12 點原有的工作階段就會逾時,進入一個新的工作階段,因此當你在 23:55 分時在網站上進行 10 分鐘的瀏覽行為就會被計算為兩個工作階段。
  • 半小時的時間逾時
    如果訪客在半小時內都沒有和網站產生互動,Google Analytics 預設就會將這次的工作階段結束,等到下一次訪客跟網站互動就算成下一個新的工作階段,反過來說如果你瀏覽 10 分鐘網站後,離開了電腦 10 分鐘,又回到電腦桌前繼續瀏覽,那麼並沒有超過系統預設的 30 分鐘,就會只計算為一個工作階段哦!
  • 從新的管道再次進入
    當訪客原先是透過 A 管道進入瀏覽五分鐘,又透過 B 管道再進入,舊的工作階段就會逾時,重新計算為一個新的工作階段。舉例來說:我一開始透過 Google 關鍵字廣告進入商城瀏覽五分鐘,看一看打開 Facebook 看到商城粉專點擊粉專網址再進站,當我從新的管道再次進入時工作階段就重新計算,也就是我造成了兩個工作階段。

 

工作階段與直接來源

最後有一個比較特殊的,是假設你一開始透過 Google 自然搜尋進到網站瀏覽 10 分鐘後,接著你把網站加入到書籤後離開 5 分鐘,然後又透過書籤再回訪時理論上工作階段應該是記錄到一個 Google Organic 跟一個 Direct,聽起來沒錯,對吧?但實際上 Google Analytics 大部分的報表都是採用最終非直接來源點擊歸屬也就是會忽略直接來源而記錄在前一個來源上、因此 Google 自然搜尋會記錄到兩個工作階段,但如果你透過 Google 自然搜尋進入網站後,中途離開超過 30 分鐘又透過書籤回訪,這時候上一個工作階段已經逾時,因此 Google Organic、Direct 各自會記錄到一個工作階段哦!

 

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以上文章轉自 Steven Chen,如果喜歡他的思考模式,歡迎透過連結關注他。

 

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熱愛從學習、思考到實踐的過程,相信人生跟工作一樣都要不停的優化。