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序言

文摘

《用眼动追踪提升网站可用性》是网站可用性领域的权威Jakob Nielson博士在Web可用性方面的最新著作。本书根据Web在近些年关于眼动追踪技术在网站可用性研究中应用的最新发展状况，并结合尼尔森-诺曼集团的大量研究成果，详细阐述了如何从可用性的角度来提高Web设计水平，从而使得用户能够更加满意和高效地使用网站来完成各种任务。

Jakob Nielsen 是尼尔森·诺曼集团(Nielsen Norman Group)的主要负责人之一。他是“简化可用性工程”运动的创始人，该运动强调采用快速的高效方法来提高用户界面质量。Nielsen被《美国新闻与世界报道》杂志誉为“Web可用性方面军的世界领军人物”，被《今日美国》杂志誉为“仅次于真正的时间机器的最伟大的预言家”。他也是畅销书Designing Web Usability的作者，该书共有22种语言版本，在全球的销售超过了25万册。

《精通Web Analytics 2.0:用户中心科学与在线统计艺术》主要内容：寻找解决方案来应用那些最艰巨的挑战，包括多渠道分析、多触点营销活动归因分析等、定量化网站的整体价值，如衡量电子商务、非电子商务、b2b网站的宏观与微观转化、从分析方法角度重新思考搜索的三个方面:站内搜索、付费搜索以及搜索引擎优化、通过定义组织中最相关的kpi，从而建立互动导向的企业仪表板、互联网最新领域的分析方案，如博客、移动互联网以及富媒体分析等、通过测试与试验来建立真正的以用户为导向的改进与创新、塑造数据驱动型的领导与组织，提出成为分析专家所需要的技能与知识。

作者：（美国）卡希克（Avinash Kaushik） 译者：郑海平 邓天卓

郑海平（DaveZheng），从2006年开始从事网站分析工作，并于2007年赴美工作，曾任美国Newegg.com网站分析负责人。
邓天卓（GeneDENG），曾任美国Newegg.com商业分析师，网站管理部（WM）数据运营产品经理。TR人。
卡希克（Avinash Kaushik），Google分析的布道者和Market Motive，Inc.公司的联合创建者。
Avinash帮助一些世界上最大的企业解决互联网营销和分析战略，帮助他们成为数据驱动和顾客中心导向的组织。最近，他还获得了美国统计协会颁发的“2009 Statistical Advocate oftheYear”奖项。
同时，他还经常出席美国和欧洲各大行业聚会的演讲，如Ad.Tech、Monaco Media Forum、iCitizen和JMP Innovator’S Summit等。另外还在斯坦福大学、弗吉尼亚大学和犹他大学等著名大学多次演讲。

第3章 点击流分析的精彩世界:指标
3.1 重温网站分析标准指标:8个关键网站指标
3.1.1 访问与访客
3.1.2 网页停留时间与网站停留时间
3.2 跳出率
3.3 退出率
3.4 转化率
3.5 参与度
3.6 网站分析指标揭秘
3.6.1 优秀指标的4个特性
3.6.2 优秀指标示例
3.6.3 avinash关于网站成功的3个教训
3.7 关键指标的战略性对策
3.7.1 确定网站指标表现的关键因素——转化
3.7.2 合理利用自定义报表
3.7.3 建立团队报表中心
3.7.4 从宏观上理解网站

第4章 点击流分析的精彩世界:实践操作
第5章 通往光荣之路:衡量绩效
第6章 解决“为什么”难题——利用定性数据
第7章 尽早预知成败:充分发挥测试和试验的力量
第8章 竞争情报分析
第9章 新兴分析:社交、移动和视频
第10章 隐藏的网站分析陷阱的最优解决方案
第11章 成为分析专家的入门指南
第12章 成为分析专家的进阶指南
第13章 网站分析职业生涯
第14章 公司高层、分析师和其他员工一起:创建数据驱动的企业文化

版权页：

插图：

作者：(英国)克利夫顿(Brian Clifton) 译者：钟镭

克利夫顿Brian Clifton博士，Google Analytics团队欧洲、中东、美洲区负责人，著名的网络分析、搜索引擎营销专家。在多个行业大会做过演讲，主题包括：SES（搜索引擎策略）、Emetrics峰会和Search Marketing Wodd等。作为网络计量学和Google Analytics（www.advanced-web-metrics.com）博客的维护者，他发布过很多权威报告。

第3章 Google Analytics适用范围 28
3.1 Google Analytics的特色功能 28
3.2 Google Analytics如何工作 32
3.3 Google Analytics与用户隐私 33
3.4 Urchin是什么 35
3.5 Google Analytics与Urchin 36
3.6 小结 38

第二部分 应用Google Analytics报告
第4章 Google Analytics应用界面 40
4.1 易于发现 40
4.2 报告覆盖图 41
4.3 选择日期区间进行比较 46
4.4 小时报表 48
4.5 定期导出数据 49
4.6 交叉分类 51
4.7 小结 52

第5章 最重要的10个报告说明 54
5.1 Dashboard(控制台)概览 54
5.2 最重要的10个报告 55
5.2.1 访客：Map Overlay(地图覆盖图) 56
5.2.2 电子商务：Overview(概述)报告 58
5.2.3 目标：Overview(概述)报告 58
5.2.4 目标：Funnel Visualization(渠道可视化)报告 60
5.2.5 流量来源：AdWords Reports 61
5.2.6 流量来源：Source(来源)and Medium(媒介)报告 63
5.2.7 内容：Top Content(热门内容)报告 65
5.2.8 内容：Site Overlay(网站覆盖图)报告 66
5.2.9 流量来源：AdWords Positions Report 68
5.2.10 站内搜索的使用 70
5.3 内容报告：$Index解释 71
5.4 小结 73

第三部分 部署Google Analytics
第6章 入门指南 76
6.1 建立Google Analytics账户 76
6.2 为网页添加标签 78
6.2.1 GATC 78
6.2.2 服务器端标签 80
6.3 为多个Google Analytics账号收集数据 80
6.4 备份：为数据保存本地备份 81
6.5 何时以及如何使用账号和配置文件 84
6.6 代理商和网站托管服务提供商：设置客户端账号 86
6.7 获取AdWords数据：绑定AdWords账号 87
6.8 常见部署问题答疑 90
6.9 小结 92

第7章 高级部署 94
7.1 _trackPageview(): Google Analytics的主要函数 94
7.1.1 利用虚拟页面浏览追踪动态URL 95
7.1.2 利用虚拟页面浏览追踪文件下载 97
7.1.3 利用虚拟页面浏览追踪部分已完成的表单 97
7.2 追踪电子商务 98
7.2.1 记录安全的电子商务交易 99
7.2.2 使用第三方支付系统 103
7.2.3 负交易 104
7.3 追踪在线营销活动 105
7.3.1 标记登录页面URL 106
7.3.2 标记广告条URL 108
7.3.3 标记电子邮件营销活动 108
7.3.4 标记付费关键词 110
7.3.5 标记电子文档中的链接 111
7.3.6 自定义营销活动相关的域 111
7.4 事件追踪 112
7.4.1 配置事件追踪 113
7.4.2 Flash事件 114
7.4.3 页面加载时间 116
7.4.4 广告条与外链 117
7.4.5 Mailto：点击 118
7.5 自定义GATC 119
7.5.1 子域名追踪 119
7.5.2 多域名追踪 121
7.5.3 对子目录限制cookie数据 123
7.5.4 控制超时 123
7.5.5 设置忽略关键词 125
7.5.6 控制采集抽样率 125
7.6 小结 126

第8章 最佳配置指引 127
8.1 初始化配置 127
8.1.1 设置默认页面 128
8.1.2 剔除无用参数 129
8.1.3 启用电子商务报告 129
8.1.4 启用站内搜索 129
8.2 目标与渠道 131
8.2.1 定义目标的重要性 131
8.2.2 渠道形状 133
8.2.3 目标的设立步骤 134
8.2.4 对拥有相同URL的步骤使用跟踪渠道 138
8.3 分类的重要性 139
8.4 过滤功能：细分访客 141
8.4.1 创建过滤 142
8.4.2 过滤区域反映了什么信息 144
8.4.3 6种最常用的过滤 145
8.4.4 指定过滤顺序 153
8.5 小结 153

第9章 定制Google Analytics 155
9.1 定制搜索引擎列表 155
9.1.1 区分不同区域的搜索引擎 157
9.1.2 记录Google Image搜索 158
9.2 标记和分类访客 160
9.3 追踪错误页面和损坏的链接 163
9.4 追踪按点击付费搜索词条和竞价词条 167
9.5 追踪点击付费网络中的推荐源URL 170
9.6 网站覆盖图：区分指向同一页面的链接 174
9.7 为交易匹配相应的关键词 175
9.8 追踪下载链接 178
9.9 改变转化的推荐源贡献值 179
9.9.1 追踪转化之前的推荐源 180
9.9.2 记录访客的第一个和最后一个推荐源 181
9.10 将广告活动参数导入到CRM系统中 184
9.11 小结 186

第四部分 利用访客数据改进网站
第10章 关注主要的网站性能指标 188
10.1 设定目标和关键结果(OKR) 188
10.2 选择和准备KPI 190
10.2.1 什么是KPI 190
10.2.2 准备KPI 191
10.3 表述KPI 194
10.3.1 分类陈述层次化KPI 196
10.3.2 基准考虑 198
10.4 不同职能KPI示例 199
10.4.1 电子商务经理KPI 200
10.4.2 营销人员KPI 206
10.4.3 内容提供者KPI 216
10.4.4 网站管理员KPI 225
10.4.5 KPI总结 235
10.5 在Web 2.0环境下使用KPI 237
10.6 小结 240

第11章 现实世界的任务 241
11.1 确定表现不佳的网页 241
11.1.1 使用$Index值 241
11.1.2 使用Top Landing Pages报告 245
11.1.3 使用渠道可视化 249
11.2 衡量站内搜索的质量 254
11.3 优化搜索引擎营销 259
11.3.1 关键词发现 260
11.3.2 营销优化(付费搜索) 262
11.3.3 登录页面优化和SEO(付费搜索与非付费搜索) 266
11.3.4 AdWords位置优化 270
11.3.5 AdWords day parting优化 275
11.3.6 AdWords广告版本优化 278
11.4 货币化非电子商务网站 280
11.4.1 方式1：赋以目标价值 281
11.4.2 方式2：打开非电子商务网站的电子商务报告功能 281
11.4.3 像追踪电子商务网站一样追踪非电子商务网站 282
11.5 追踪线下花销 286
11.5.1 使用虚拟URLs追踪离线访客 288
11.5.2 使用代号URLs追踪离线访客 289
11.5.3 结合搜索追踪离线访客 291
11.6 Website Optimizer介绍 292
11.6.1 AMAT：哪些地方适合使用测试 293
11.6.2 实现多变量测试 293
11.6.3 一个多变量案例分析 301
11.7 小结 304

插图：

随着网络应用的大规模扩展，人们对隐私也越来越关心。我认为，这是一个进步，这个行业需要一个关于隐私的公开讨论。到目前为止，这些讨论都是非常基本的，人们认为网络隐私是一个单一的实体，引用网站分析的一些例子来证明我们正在丧失隐私。例如，很多人抱怨说追踪他们对网页的浏览触犯了他们的隐私。然而，有两个关于隐私的问题是值得网络用户和网站管理员注意的。
非个人识别信息这是一种匿名的统计数据，这些数据不能被用来辨别或者推理出个人的信息。通过以下例子可以有更加清楚的认识。假设我们要统计学校附近的交通流量，以更好地预测交通状况和改善附近道路建设。我们可能会站在街角统计过往的车辆的数量、类型（轿车、卡车、公共汽车），通过校门所需的时间。这是一个非个人信息的例子，没有任何信息可以辨认出每个司机或者每辆汽车，甚至不能分辨出一辆车是否重复地从学校附近经过。
这是一个收集数据、改善所有相关人群生活而不干涉隐私的好方法。这个例子与使用网络非常类似。到目前为止，绝大部分受访的网络用户都表示他们乐意提供非个人识别信息用以改进网站的效率和提高他们的用户体验。