谷歌分析是全球范围内使用最多的流量分析工具，它有许多阴暗面。 要查阅以前的文章，请单击此处。 海森堡的不确定性原理在数字营销领域似乎也有效：我们对现象的分析越深入，我们自己的分析和我们使用的工具对现象本身的影响就越大，从而 特殊数据库 扭 曲结果，有时会给我们留下一个数字开放问题的数量大于收到的答案。 在使用 Google Analytics 时也会发生这种情况，这就是为什么了解一些可能具有误导性的元素很重要的原因，这可能也是由于 特殊数据库 这些 术语的意大利语翻译： - 谷歌分析中的“用户”一词已经取代了之前的“唯一用户”概念，因为浏览器越来越多的跨设备行为使得
重复数据删除变得更加困难。为此，需要使用 Universal Analytics 并通过 User-ID 参数跟踪注册用户； - 公共报告>行为>频率中的“会话次数”为我们提供了不应讨论的信息：该报告显示了观察期间第一次会话发生的次数（实际上这个数字与新用户的数量 特殊数据库 第二个会话，第三个会话。 - 不同屏幕中的“跳出率”并不意味着用户一旦登陆页面就立即离开，而是他们离开后没有继续浏览其他页面； - 报告> 转化中的“多渠道漏斗”帮助我们了解不同的流量来源 特殊数据库 以及它们的重叠 - 观察到用户的流逝并继续产生转化； - 由于各个连接提供商传输的信息，报告中的位置> 公共> 地理数据具有很大的不确定性，可以通过“未设置”指标观察到； - “退出率”仅出现在“报告”>“公共”>“行为”中，因为它表
明页面在多大程度上代表了网站内用户的“退出门”； - 报告> 转化中的“归因模型”是非常有用的工具，因为它们会根据每个流量来源对您查看它 特殊数据库 们的目标的影响（例如第一次互动、最后一次互动、 - 报告有时——特别是当他们超过 250,000 次访问时——不是基于详尽的信息，而是完全抽样，事实上，这一方面已通过说明计算该预测的基础的规范 特殊数据库 来说明；它是一个必不可少的工具，即使是在其自动形式中，也可以标记链接并帮助 Google Analytics 唯一地识别来自不同流量来源的访问并跟踪它们的路径：如果没有此类标记，此类访问将更加困难和详尽分析； - 在管理面板中
