這是蕾咪針對Google Analytics(GA)極簡單的小教學。:)
GA是非常好用的工具，不論是在分析網站或APP效益，現在是Big Data的時代，因此，要有判讀數據的能力。GA同樣也是許多部落客們，觀察部落格效益的依據；因此蕾咪一樣將它分類在《為了部落》這個分類喔！^^
此篇用Similar Web 簡單的舉些例子，使用http://www.similarweb.com/圖表。
通常，流量來源會有底下幾種分類，以及對應的策略。
(1) Direct ：熟人、死忠粉絲，直接Key-In網址或加到我的最愛。
策略 => 提高站台黏著度、站長個人魅力，或是提高文章的連貫性。
(2) Referrals ：推薦連結流量，從其他網站/部落格/App導進的流量。
策略 => 增加網址在其他平台曝光的比例。
(3) Search ：透過搜尋引擎進來的流量，通常呼應讀者需求。
策略 => 增加實用性內容，提高關鍵字SEO排行。
(4) Social ：社群媒體的分享流量，通常由粉絲頁或具有議題性而來。
策略 => 通常具備趣味性或話題性的較易在社群媒體帶入流量。
(5) Mail ：從信箱點擊而來，可能是RSS訂閱或電子報。
策略 => 發行電子報或鼓勵讀者訂閱，用電子書或訊息提供的形式提升。
(6) Display ：廣告流量，通常由點擊型Banner而來。
策略 => 下廣告XDDD
以上，簡易解說，有誤歡迎更正或補充喔！XDDD
相似名詞在Google Analytics上也都找的到，因此可以參考這裡的定義解說。
在客戶開發→所有流量→頻道的地方，但有些部分認定會不同，GA總共分為這五大預設頻道。
1. Organic Search (搜尋引擎來源)
2. Direct (直接網址或無法判斷來源的，Word檔連結、Line、Outlook等)
3. Social (Google認列的社群媒體，微博推特，以Facebook為大宗。)
4. Referral (其他網站、部落格、網路信箱點擊等。)
5. (Other) 付費廣告
Similar Web的Mail會根據來源不同，分類到GA的Direct或Referral，Display為GA的other，這裡是要注意的地方。
Case 1.
搜尋(Search)流量佔了主要來源，
通常是提供實用資訊內容的網站，如美食旅遊軟體等。
多數讀者透過搜尋引擎找到此站，主要依賴關鍵字SEO排行。
累積部份直接(Direct)流量，代表有部分粉絲將此站加入我的最愛。
Case 2.
社群(Social)流量佔了多數，次要為直接(Direct)流量。
代表此站擅長操作讀者喜愛在社群分享的話題。
次要為直接流量，代表累積黏著度高的粉絲群。
通常為具有精準TA的網站，具話題性又有許多粉絲，如電影時尚愛情等。
Case 3.
直接(Direct)流量佔最多數，
代表此站多數讀者是在網址列Key-In網址進入此站。
通常會實用性極高的主流大型入口網站，並有簡潔易記的網址。
Case 4.
多數流量為均衡發展，提供部分實用內容名人型網站。
通常由搜尋流量累積名氣，製造話題社群分享，留住粉絲。
個人影響力較高的內容網站，接近此類，如親子美妝瘦身等。
如果結合行銷學的AIDA銷售模型，來分析消費者行為的話，每一種流量處在不同的階段。
隨著時代的演進，許多傳統的知識，需要與時並進。
AIDA銷售模型，通常是用來判斷消費者行為所處的階段。
注意(Attention)：引起潛在顧客注意
興趣(Interest)：引起潛在顧客興趣
渴望(Desire)：激發購買欲望
行動(Action)：產生購買行為
在過去，當我們需要了解消費者行為時，我們需要做大量的問卷調查。
可是，現在，在網路上的任何一個點擊與瀏覽，都是精準的問卷調查。
這些流量觸及來源，不論是「消費轉換率」或「對讀者的影響力」都有程度上的差別。
這個圖片不一定是是絕對正確，只是一些簡單的的想法，歡迎討論。
搜尋流量通常直接反應需求，因此，從渴望接近行動，通常轉換率較高。
社群流量與轉址流量，可能是因為議題的帶動而產生的流量，因此比較接近興趣階段。
廣告流量因為不一定是精準受眾，瀏覽者通常被動接受，所以處於引起注意階段。
以上。
蕾咪一直想要學習關於GA分析與行銷決策的關聯性，但是坊間沒有太多資訊。
於是，決定用自己淺薄的理解，加上過去行銷知識的理論基礎，來重新整合自己的知識架構。
雖然，覺得自己做完功課不一定需要寫出來分享。XD
但是，記錄下來就是一種累積，希望也能跟大家彼此交流囉！
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