Google Analytics（以下簡稱GA）是行銷人用來分析網站很重要的工具，透過數據分析網站流量的來源、哪些網頁最多人瀏覽、訪客的輪廓…等等，更深入還可以依照數據優化網站、頁面或是行銷策略。而在使用GA之前必須先瞭解不同專有名詞的意思，才能看懂數據的意義，本篇文章將帶大家認識幾個常見的名詞，幫助剛開始觀看GA報表時更順利！
目錄
維度與指標
維度簡單來說就是你要觀測數據的項目，也可以理解成篩選條件；而指標就是這些對應這些項目可以量化的內容，一般來說維度與指標相互搭配才有參考價值，這麼解釋可能還是有點難理解，舉例來說，我想了解不同來源（google、facebook.com、EDM…等）的網站流量、跳出率，那麼維度就是來源，指標就是流量、跳出率；或者我想知道不同頁面的瀏覽量、平均網頁停留時間，那麼維度就是網頁，指標就是瀏覽量、平均網頁停留時間，下圖為一般GA報表維度與指標的呈現方式。
工作階段
訪客進入網站後一定時間內，就會被記錄1個工作階段，而Google預設一個工作階段為30分鐘，因此同一個訪客在30分鐘內瀏覽A頁面10次，瀏覽次數會被計算為10次，但工作階段只會計算1個。
而訪客如果連續 30 分鐘沒有與網站進行任何互動，工作階段就會結束，並開啟一個新的工作階段。但要是訪客與網站上的元素互動，例如完成事件或開啟新網頁，每次互動發生時，GA都會重設到期時間，也就是從互動發生時間開始往後推 30 分鐘。
以下有三種狀況，工作階段會被計算為2個：
- 小明對網站的內容非常有興趣，進入後在同一個頁面持續看了35分鐘沒有離開。
- 小明在23點50分進入網站後，一直到凌晨12點12分才離開，雖然停留時間不滿30分鐘，但只要橫跨23:59:59，新的一天就會再計算1個工作階段。
- 小明從Facebook進入網站3分鐘後，突然想上廁所先將網頁關閉，過了2分鐘上完廁所後，又馬上透過Google搜尋進入網站，30分鐘內透過不同來源或是更換裝置進站，都會重新計算工作階段。
平均工作階段時間長度
計算方式為：（所有工作階段的總時間長度/工作階段數），即是平均每個工作階段的長度。不過所有工作階段的總時間長度，不包含最後一個網頁、發生最後一次參與性點擊之後的時間。
假設小明進入A頁面後停留8分鐘，接著進入B頁面停留2分鐘，再進入C頁面停留12分鐘，隨後就離開網站，那他在C頁面停留的時間，不會被計入工作階段總時間長度，因為在C頁面之後沒有下一個動作，GA不會給這段時間一個「時間標記」，因此不會留下相關紀錄，這也就是為什麼，有時候會看見平均工作階段時間長度顯示為0秒，因為訪客進入網站後只瀏覽該頁面，沒有進行下一個動作，因此GA就無法紀錄他的停留時間。
單次工作階段頁數
也就是一個工作階段的平均瀏覽頁數，重複瀏覽同一個網頁也會計算在內。
使用者
在特定日期範圍區間，開始至少一個工作階段的使用者，相同使用者只會計一次，在不更換使用上網裝置及瀏覽器，或是不清除cookie的情況下，使用者人數是可以趨近真實訪客人數的。
新使用者
GA會根據cookie給每一位瀏覽者一個隨機識別ID（Client ID)），有效期限為兩年，新使用者即為新訪客，指在所選日期範圍內，第一次產生工作階段的使用者人數，若你清除cookie或是更換新裝置後瀏覽同一個網站，都會被再紀錄是一個新使用者。
來源/媒介
來源和媒介顧名思義就是訪客從什麼管道來，我們可以藉此判斷哪個渠道吸引到的訪客量最多、換算下來的投資報酬率最高，GA預設的來源有google、yahoo、bing、facebook.com …等，GA預設的媒介有cpc、organic、referral …等，我們也可以自行設定UTM參數來分辨網站流量來源和媒介。
離開率
訪客瀏覽網站時，無論在頁面中進行多少互動，只要在任何一頁面離開網站，就算是「離開」的行為，因此離開率是網站單一頁面的平均離開值，我們可以從離開率得知，訪看瀏覽到哪個頁面後比較容易產生離開的行為，但高離開率不見得代表該頁面致使訪客想離開，若是結帳頁面離開率高，同時也有產生轉換，可能代表訪客是完成購物行為後才離開。
跳出率
跳出率是指使用者進入網站瀏覽第一個頁面時，不繼續瀏覽下一個頁面就馬上跳離的話，就會算作1次跳出，而跳出率就是「訪客進入網站後直接離開的工作階段」/「訪客首次進入網站頁面的工作階段」的百分比。高跳出率可能代表訪客進站後看見的內容不符合期待，因此引導訪客進入網站的標題或圖片必須盡量符合頁面
瀏覽量
即頁面瀏覽次數pageview (PV)，同一個訪客在同一頁面按下重新整理，則瀏覽量就會再重新計算一次，假設小明進站後瀏覽A頁面1分鐘，再瀏覽B頁面2分鐘，再回到A頁面瀏覽3分鐘，那麼A頁面的瀏覽量就是2，B頁面則是1。
以上就是幾個比較常見的專有名詞，相信能對GA有更進一步的認識，搞懂每個名詞的定義以及正確的指標計算方式，才能精確判斷並理解訪客在網站的行為，並從中分析如何進行調整優化！而研究訪客在網站上的行為時，不要只觀測單一指標，因為不同指標切入的觀察點不同，透過多方角度去理解訪客行為，會對後續的決策更有幫助！GA還有很多本篇文章未提及的使用技巧，包含先前分享的歸因模式也能在這裡查看，未來會再與大家分享更多專業知識！
如果你喜歡我們的文章，歡迎在下方留下Email訂閱電子報，將不定期收到更多行銷和廣告知識！