内容简介
这是一本真正能让网站分析的数据结果产生商业价值的著作。很多人都知道网站分析中的指标，但很少有人知道它们使用的场景。很多人都知道网站分析工具能提供数据，但很少有人知道为什么需要这些数据。很多人都知道数据对网站很重要，但很少有人知道数据究竟能带来什么价值。输入的是垃圾，输出的也是垃圾，单纯的数据对企业来说没有价值。
本书从分析师的视角系统、深入地讲解了如何理解网站和解读数据。首先，通过讲解网站的信息架构和工作原理，不仅系统介绍有哪些分析指标，而且会详细介绍每一个指标的使用场景；不仅会分析每个指标数据的作用和局限性，而且还会介绍这些数据如何与业务结合才能产生价值。其次，通过讲解以业务为中心的代码设计、Tag Manager高级代码实施、Google Analytics跨屏追踪、网站流量分类原理及逻辑，详细讲解了如何分析数据、选择数据、使用数据才能确保分析结果的价值，最终为网站的运营提供决策依据。
作者蓝鲸在网站分析领域浸淫多年，不仅积累了丰富的经验，而且为网站数据分析知识的传播做出了很大的贡献，在业界有非常好的口碑和影响力。本书是继其译作《流量的秘密》和著作《网站分析实战》后的第3本著作，内容更加丰富，视角更加独特。本书得到了国际公认网站分析专家Brian Clifton（《流量的秘密》作者，Google欧洲、中东和非洲区的前网站分析负责人）等10位来自全球和中国的网站分析专家联袂推荐。
《流量的秘密》作者、Google分析个人资格认证(GAIQ)发起者、Web Analytics业界领袖Brian Clifton博士推荐阅读
基于场景的网站分析指标使用指南
从网站分析师的视角理解你的网站
以业务为中心的代码设计及实施流程Tag Manager高级代码实施方法
Google Analytics跨屏追踪
网站流量分类原理及处理逻辑
A great introduction to the art and science of web analytics. This book covers the fundamentals that often get forgotten about when having to deal with masses of data, yet are so important to get right form the beginning.
—— Brian Clifton 世界顶级网站分析专家/《流量的秘密》作者
数据的价值在于不断地提升网站的使用体验，对于“链家网”来说就是通过数据为客户创造一段完美的找房之旅。本书作为一本以数据驱动网站体验的教程，不仅详细讲解了网站分析中的各种基础知识，更结合了信息架构方面的知识，以GIGO原则(Garbage In Garbage Out)为基础实现以业务需要定制数据，并最终通过数据解决业务问题，提升网站体验的分析闭环，带领读者快速从数据中发现价值。
—— 彭永东 链家网CEO
互联网的核心是“数据”，而如何用好“数据”决定企业能走多远。本书通过蓝鲸多年的实战经验总结，醍醐灌顶般将堆积如山的知识深入浅出地阐述给我们，即使数据分析的门外汉也能借助本书解决问题。
—— 海云飞 艾瑞学院总监
网站数据分析作为大数据的一个分支，是目前最炙手可热的行业。从多年的互联网广告从业经验来看，数据是在市场营销中所有企业最关注的内容，也是帮助企业提升营销效果的利器。本书从最基本的网站分析定义入手，介绍了从事这个行业所应该和必须了解的方方面面的知识，包括最基础的数据指标，数据采集原理和常用的分析方法等。与其他同类书籍不同的是在本书的结尾作者还给出了完整的网站分析框架。如果你立志成为一名网站分析师，那么这本书将是你很好的起点。
—— 滕懿麟 前线网络创始人
作者简介
王彦平（蓝鲸）
资深网站数据分析专家，“蓝鲸的网站分析笔记”（http://bluewhale.cc）博主，8年网站数据分析工作经验，尤其擅长使用Google Analytics等网站分析工具，在国内网站分析领域颇有影响力和知名度。
此外，他还是畅销书《流量的秘密（第2版）》的译者及《网站分析实战》的作者，Web Analytics Association会员、DMOZ Open Directory Project志愿者及艾瑞专家团成员。
内容简介
这是一本真正能让网站分析的数据结果产生商业价值的著作。很多人都知道网站分析中的指标，但很少有人知道它们使用的场景。很多人都知道网站分析工具能提供数据，但很少有人知道为什么需要这些数据。很多人都知道数据对网站很重要，但很少有人知道数据究竟能带来什么价值。输入的是垃圾，输出的也是垃圾，单纯的数据对企业来说没有价值。
本书从分析师的视角系统、深入地讲解了如何理解网站和解读数据。首先，通过讲解网站的信息架构和工作原理，不仅系统介绍有哪些分析指标，而且会详细介绍每一个指标的使用场景；不仅会分析每个指标数据的作用和局限性，而且还会介绍这些数据如何与业务结合才能产生价值。其次，通过讲解以业务为中心的代码设计、Tag Manager高级代码实施、Google Analytics跨屏追踪、网站流量分类原理及逻辑，详细讲解了如何分析数据、选择数据、使用数据才能确保分析结果的价值，最终为网站的运营提供决策依据。
作者蓝鲸在网站分析领域浸淫多年，不仅积累了丰富的经验，而且为网站数据分析知识的传播做出了很大的贡献，在业界有非常好的口碑和影响力。本书是继其译作《流量的秘密》和著作《网站分析实战》后的第3部著作，内容更加丰富，视角更加独特。本书得到了国际公认网站分析专家Brian Clifton（《流量的秘密》作者，Google欧洲、中东和非洲区的前网站分析负责人）等10余位来自全球和中国的网站分析专家联袂推荐。
为什么写这本书
有朋友问我为什么网名叫“蓝鲸”，这源自我2009年时对网站数据的理解。网站数据对于我来说无比浩瀚，而作为网站数据分析师，则必须避免迷失在这浩瀚的数据海洋中。
与传统行业相比，网站获取访问者数据的方法更加简单、快速。而如何从海量数据中获得价值是很多网站分析师面临的问题。很多人都知道网站分析的指标，但很少有人知道它们的使用场景。我曾看到过很多堆积指标的分析报告，这种报告对阅读者来说没有任何价值。很多人都知道网站分析工具能提供数据，但很少有人知道为什么需要这些数据。很多分析师每天面对着网站分析工具提供的“标准化数据”，使用各种模型和分析方法祈祷可以从中获得洞察。但他们却忘了重要的GIGO原则（Garbage In Garbage Out），输入的是垃圾，输出的也是垃圾。数据必须和业务紧密结合才能产生价值。这些都是造成数据缺少价值的原因，也是本书要解决的问题。
在本书中我们首先将通过分解网站分析定义来明确数据的作用及价值，通过网站信息架构和不同功能的工作原理来说明指标的使用场景及数据的局限性，通过监测代码的设计过程来说明如何预先选择数据以确保分析结果有价值。同时本书也是一本面对初学者的网站分析教程，以结构化的知识帮助新人快速了解网站分析,掌握常用的分析方法。
读者对象
本书适合从事网站数据分析相关工作的初、中级读者，具体包括：
网站运营人员
搜索引擎优化(SEO)人员
搜索引擎营销(SEM)人员
网站产品经理
个人网站站长
大专院校相关专业的学生
如何阅读本书
这是一本介绍网站分析基础知识，方法及思路，并帮助梳理网站分析知识体系及框架的工具书。本书共8章可分为5大部分。以下既是本书内容的整理，也是学习网站分析的方法和框架。
第一部分（第1、2章）：网站分析定义及工具概述
什么是网站分析
网站分析工具
网站分析是什么？我们该如何理解网站分析的定义？如何挑选网站分析工具？不同工具间有哪些差异？这些问题都将在这部分给出答案。在本部分中我们将详细介绍网站分析的定义，并对定义进行分解，还会对网站分析的目的、价值及所使用的工具进行说明，并且会对网站分析工具进行对比。
第二部分（第3章）：从网站分析师的角度理解网站
从“网站分析”这个名称中就可以发现理解网站是进行数据分析的前提和关键。那么作为一名网站分析师，我们应该如何来看待网站？需要关注网站中的哪些内容和维度呢？本部分将带你从分析师的视角来了解在开始网站分析之前你需要关注和理解的内容，让你从网站分析师的角度来理解网站。
第三部分（第4、5章）：网站分析的基础指标及工作原理
理解实战中的网站分析指标
广告数据及网站数据的监测原理
网站分析中最基本的知识是指标和工具的工作原理，理解这两部分是学习网站分析的基础。本部分将详细介绍这两部分内容，但不会仅停留在理论阶段，还会以分析师工作中的实例来说明在实际操作中可能出现的各种复杂情况，以帮助你更好地理解实际工作中的数据和指标。
第四部分（第6章）：以业务为中心的监测代码设计与实施
很多网站分析师在熟练掌握了基础知识、分析工具及各种分析模型和方法以后，依然无法让数据变得有价值，也无法从数据中获得任何洞察。这是因为他们忽略了一条重要的原则:GIGO原则。本部分将先介绍在整个网站分析过程开始前需要思考和注意的问题，随后展开代码实施的过程。学习完这部分后你会发现，80%的网站分析师在进行数据分析时，其实从一开始就做错了，这也是直接导致数据没意义，分析结果没价值的原因。
第五部分（第7、8章）：网站分析的方法和架构
网站分析常用方法
网站分析框架及报告解读
最后，我们将介绍网站分析中最实用的几种分析方法，并说明每种分析方法的使用场景和可以解决的问题。同时我们将以Google Analytics为例对网站分析工具的报告进行分类解读，提供每一类报告中需要关注的关键指标。在本书的最后，我们将给出一个完整的网站分析基本架构。
如果你是一位初学者，请先从第1章网站分析的定义开始阅读。如果你已经是一位分析师，正在被无价值的数据所困扰，请直接从第6章网站分析开始前的准备与思考开始阅读。如果你已经掌握了网站分析的相关知识，希望对自己的知识体系进行梳理，可先从第8章网站分析框架及报告解读开始阅读，然后再根据需要阅读前面的章节。
勘误和支持
由于作者的水平有限，加之编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正，我会及时更正。如果你有更多的宝贵意见，也欢迎发送邮件至邮箱cliff1980@gmail.com，或者在我的博客（bluewhale.cc）中留言，期待能够得到你们的真挚反馈。
致谢
首先感谢Google提供了免费的Google Analytics工具,让我们的学习成本近乎为零。
感谢为本书撰写推荐的朋友们: Brian Clifton、彭永东、滕懿麟、海云飞、吴盛峰、宫鑫、张姝、Cindy Wang、邱南奇、Bruce，感谢你们的支持及专业的建议。
感谢机械工业出版社华章分社的杨福川老师及姜影老师，在这一年多的时间中始终支持我的写作，他们的鼓励和帮助引导我顺利完成全部书稿。
谨以此书献给我最亲爱的家人！
王彦平
2014年10月于北京
正确解读数据是进行数据分析和决策的前提。如何获得及计算指标？流量来源的分类逻辑是什么？如何解读分析工具提供的报告？这些问题你都可以从本书中找到答案。无论是刚入行的新人，还是希望进一步理解数据背后原理和机制的朋友，本书都是一本理想读物。
任鑫
网站分析是每一个互联网从业人员，不管是产品经理、开发工程师、市场/运营经理，甚至是公司CEO，都应该掌握的基本技能，因为通过用户数据来进行决策是互联网模式成功的一个核心要素。我在2014年和蓝鲸在一个互联网创业项目上有过合作，他在网站分析上有很深的专业积累，而且他也擅长于把复杂的问题用平白的语言解释得很清楚。非常期待这书的出版！
黄海旻 互联网连续创业者 摩点众筹网CTO
2012年跟蓝鲸有过合作，蓝鲸是个做事务实、注重细节的人，这种性格也体现在本书的写作中。书结构严谨，讲解循序渐进，深入每个具体的细节。Google Analytics作为网站分析的不二神器，是系统地学习和实践网站分析必须要了解的工具。蓝鲸在Google Analytics上有着丰富的应用经验，同时结合了之前几个作品的写作经验，对本书内容的掌控更加娴熟。整本书图文并茂，非常适合初学者从入门到精通地学习，也适合对Google Analytics和网站分析有了一定了解的朋友更加深入地进行研究和提升。
吴盛峰 《网站分析实战》合著者
这是一本全面介绍网站分析目的、工具及方法的诚意之作，书中不仅包含网站分析的基础知识，同时涵盖了从业者需要掌握的技术及架构方面的内容，同时还揭示了一直被我们所遗忘的GIGO原则在网站分析过程中的关键作用。值得每一位网站分析从业者认真研读。
宋星 阳狮锐奇（Public Groupe VivaKi）数据解决方案总经理
在互联网时代，数据变得越来越重要，也越来越直观。它可以帮助我们掌握每一个用户的基本情况，了解这些用户可能是谁、从什么地方来、喜欢浏览什么、访问轨迹是什么……，从而改善网站，使内容更加丰富、广告更加精准、盈利难度也大幅降低。本书从基础理论到工具服务，从思维到新角度去解读数据分析，帮助你看懂数据、用好数据。本书值得每一位数据分析领域工作的从业者阅读。
邱南奇 京东搜索经理
这是蓝鲸的第三本技术分享图书，依然延续了他一贯的写书风格：语义严谨、层次清晰和行文流畅。这本书是写给刚刚入行的新同学的。蓝鲸作为一位在网站分析领域浸淫多年的专家，愿意拿出这么多的时间，写一本高质量的入门书帮助新人，值得我们所有人学习和敬仰。
宫鑫 射手学院创始人
通过数据进行决策在欧洲的互联网及广告行业已经是通行做法，Webtrekk在其中扮演了重要的角色。在中国，这个过程则刚刚开始，数据的力量正在逐渐显现。本书作者以多年的经验累积深入浅出地对网站数据分析进行讲解，其中尤以第6章的GIGO原则最为精彩。相信一定会给还在被数据困扰的网站分析师们一个“答案”。
张姝 Webtrekk中国总监
本书作者王彦平是中国网站分析领域的权威专家之一，他对国际和国内各种分析工具都非常了解，对网站数据的分析有独到的见解和极深的洞察力。他的博客“蓝鲸网站分析笔记”是网站分析师们的必修之课。
本书汇集了作者多年的实践经验，深入浅出地介绍了多种实用的网站分析方法、分析技巧及分析工具。作为业界的技术领先者，作者在本书中介绍了国际上各种最先进的网站分析工具，同时结合实用性强的案例进行分析。本书是快速提高网站分析能力，了解最新数据分析方法的理想读物。
Cindy Wang, Co-Founder of SkyGlue
计算机\程序设计
A great introduction to the art and science of web analytics. This book covers the fundamentals that often get forgotten about when having to deal with masses of data, yet are so important to get right form the beginning.
——Brian Clifton 世界顶级网站分析专家/《流量的秘密》作者
数据的价值在于不断的提升网站的使用体验，对于“链家网”来说就是通过数据为客户创造一段完美的找房之旅。本书作为一本以数据驱动网站体验的教程，不仅详细讲解了网站分析中的各种基础知识，更结合了信息架构方面的知识，以GIGO原则(Garbage In Garbage Out)为基础实现以业务需要定制数据，并最终通过数据解决业务问题，提升网站体验的分析闭环。带领读者快速从数据中发现价值。
——彭永东 链家网CEO
互联网的核心是“数据”，而如何用好“数据”决定企业走多远。本书通过蓝鲸多年的实战经验总结，醍醐灌顶般将堆积如山的知识深入浅出的阐述给我们，即使数据分析的门外汉也能借助本书解决问题。
——海云飞 艾瑞学院总监
网站数据分析作为大数据的一个分支，是目前最为炙手可热的行业。从多年的互联网广告从业经验来看，数据是在市场营销中所有企业最关注的内容，也是帮助企业提升营销效果的利器。本书从最基本的网站分析定义入手，介绍了从事这个行业所应该和必须了解的方方面面的知识。包括最基础的数据指标，数据采集原理和常用的分析方法等等。与其他同类书籍不同的是在本书的结尾作者还给出了完整的网站分析框架。如果你励志成为一名网站分析师，那么这本书将是你很好的起点。
——滕懿麟 前线网络创始人
王彦平 著：王彦平（蓝鲸） 资深网站分析专家，国内网站分析领域的领军人物，他的博客“蓝鲸的网站分析笔记”与宋星的“网站分析在中国”齐名，在国内网站分析领域应该无人不知。翻译过经典著作《流量的秘密》，撰写了专著《站分析实战：如何以数据驱动决策，提升网站价值》。
本书赞誉
前 言
第1章 什么是网站分析 1
1.1 网站分析的定义 2
1.1.1 网站分析定义及关键信息的概述 2
1.1.2 关键信息解读 3
1.1.3 网站分析定义的总结 8
1.2 网站分析的作用 9
1.2.1 网站的眼睛 9
1.2.2 网站的神经系统 10
1.2.3 网站的大脑 11
1.3 学习网站分析的5个阶段 11
第2章 网站分析工具 14
2.1 网站分析的3个阶段及其工具 15
2.1.1 服务器日志和计数器阶段 15
2.1.2 网站数据统计阶段 17
2.1.3 网站数据分析阶段 17
2.2 服务器日志和JavaScript日志对比 18
2.2.1 网站服务器日志的特点 18
2.2.2 JavaScript日志的特点 19
2.2.3 数据差异和准确性对比 20
2.2.4 数据全面性对比 22
2.3 如何选择适合的网站分析工具 25
2.3.1 有逻辑地展现网站中各项指标 25
2.3.2 可定制并与网站的商业目标结合 26
2.3.3 发现数据中的问题 26
2.3.4 使用通俗易懂的指标及描述 26
2.3.5 专业及完善的服务和技术支持 27
2.4 Webtrekk工具 27
2.4.1 功能套件及扩展工具 28
2.4.2 Webtrekk Q3特色功能 33
2.5 个性化网站分析工具推荐 41
2.5.1 Clicktale 42
2.5.2 Crazyegg 43
2.5.3 SkyGlue 43
2.6 SkyGlue工具 44
2.6.1 实施过程 44
2.6.2 工作原理 44
2.6.3 追踪每一位独立访问者 45
2.6.4 追踪独立访问者的每一次点击 46
2.6.5 跨渠道与跨地域追踪访问者 47
2.6.6 对事件进行追踪 48
2.6.7 SkyGlue工具测试总结 49
2.7 用户调研工具 49
2.8 竞争分析工具 51
2.8.1 Alexa 51
2.8.2 Google Ad Planner 51
第3章 从网站分析师的角度理解网站 53
3.1 理解网站的目的和不同阶段的目标 54
3.1.1 网站存在的目的 54
3.1.2 网站不同阶段的目标 54
3.2 理解网站的流量策略 56
3.3 理解网站的信息架构 60
3.3.1 什么是元数据 61
3.3.2 元数据的作用和使用者 62
3.4 理解网站的页面分类 65
3.4.1 网站中的三类页面 66
3.4.2 页面的关注点和衡量指标 66
3.5 理解网站的流程结构 67
3.6 理解网站URL中的关键信息 69
3.7 理解站内搜索的工作原理 71
3.8 理解网站的成功及微转化 76
第4章 指标的使用场景及计算方法 78
4.1 6种最常见的指标场景 79
4.1.1 计数指标和复合指标 79
4.1.2 货币指标与非货币指标 80
4.1.3 正向指标与负面指标 81
4.1.4 广告指标与网站指标 82
4.1.5 用户行为指标与网站性能指标 82
4.1.6 驱动指标与绩效指标 83
4.2 指标及计算方法 84
4.2.1 广告端基本计数指标 84
4.2.2 广告端扩展指标 85
4.2.3 网站端基本计数指标 87
4.2.4 网站端扩展指标 89
第5章 广告数据及网站数据的监测原理 94
5.1 Cookie的作用及分类 95
5.1.1 第一方和第三方Cookie 95
5.1.2 永久和临时Cookie 96
5.2 广告数据监测原理 97
5.2.1 广告点击监测 97
5.2.2 搜索引擎排名监测 102
5.2.3 EDM广告监测 104
5.2.4 分析工具识别及处理流量的逻辑 106
5.3 网站数据监测原理 118
5.3.1 PageView日志示例 119
5.3.2 常见的5种日志类型 120
5.4 数据准确性及数据差异问题 121
5.4.1 数据准确性问题 122
5.4.2 数据差异问题 122
第6章 监测代码设计、实施和检查 125
6.1 用户隐私保护 126
6.2 网站监测的GIGO原则及实施流程 129
6.2.1 为什么无法从数据中获得洞察 129
6.2.2 以业务为中心的代码实施流程 131
6.3 广告及网站的监测代码设计 132
6.3.1 广告端代码设计 132
6.3.2 网站端代码设计 133
6.3.3 14个需要考虑的代码设计问题 136
6.4 监测代码实施方法 137
6.4.1 基础代码实施方法 137
6.4.2 高级代码实施方法 141
6.5 监测代码检查 156
6.5.1 页面源代码检查 156
6.5.2 Cookie值检查 157
6.5.3 使用工具检查 160
6.5.4 实时报告及最终报告检查 161
第7章 网站分析的5种常用方法及使用场景 163
7.1 细分分析法 164
7.1.1 使用场景 164
7.1.2 如何在Google Analytics中完成细分 165
7.2 对比分析法 170
7.2.1 使用场景 171
7.2.2 如何在Google Analytics中完成对比分析 171
7.3 聚类分析法 172
7.3.1 使用场景 173
7.3.2 如何在Google Analytics中完成聚类分析 174
7.4 质与量分析法 177
7.4.1 使用场景 177
7.4.2 如何在Google Analytics中完成质与量分析 178
7.5 转化及漏斗分析法 179
7.5.1 使用场景 179
7.5.2 如何在Google Analytics中完成转化分析 179
第8章 网站分析框架及报告解读 190
8.1 Google Analytics简介 191
8.1.1 谁在使用Google Analytics 191
8.1.2 Google Analytics特点 192
8.2 解读报告的基础知识：指标和维度 193
8.2.1 什么是指标 194
8.2.2 什么是维度 194
8.2.3 快速区分指标与维度 195
8.3 解读Google Analytics报告的技巧 196
8.3.1 第一步：明确阅读报告的目的 197
8.3.2 第二步：时间范围及颗粒度选择 198
8.3.3 第三步：多指标的趋势变化及对比 199
8.3.4 第四步：查看报告中的细分数据 199
8.3.5 小技巧：高级筛选及加权排序 202
8.4 网站分析框架及Google Analytics报告解读 204
8.4.1 实时报告解读 204
8.4.2 受众群体报告解读 207
8.4.3 流量获取报告解读 210
8.4.4 行为报告解读 214
8.4.5 转化报告解读 221
8.5 回顾网站分析模型 224
附录 本书介绍的数据分析工具 226
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