網絡營銷外包公司說怎樣衡量網絡營銷效果

      網絡營銷外包公司資深營銷師說，網絡營銷效果衡量的兩個最主要方法――衡量人心的改變和衡量人行為的改變。人的行為的改變，按照影響從淺到深的邏輯，我們分為四個階段：Traffic、Engagement、Conversion和Retention，并且詳細介紹了Traffic的情況，下面為大家詳解Engagement。

Engagement是什么

Engagement并不是指一個具體的度量，而是一系列衡量用戶在營銷活動中參與程度的指標集合。由于網站是營銷活動的一部分，因此Engagement很多時候用來衡量用戶在網站中與網站內容及功能的交互程度。但Engagement其實不僅如此，它也可以衡量用戶在營銷活動中的其他交互方式，例如微博營銷中用戶的閱讀、評論和轉發，或者受眾和富媒體廣告的交互情況。Engagement是一個含義豐富的指標，可以這么理解它――它用以衡量在流量產生之后和發生最終轉化之前的用戶行為和過程，尤其反映用戶對于營銷活動/網站的興趣程度以及衡量影響最終轉化的諸多因素。

所以，Engagement不是一個如Visit一樣的標準化的度量。對此，美國人(Avinash Kaushik和Eric Peterson)也有不同的意見，一個覺得這是一個值得推廣開來成為標準化的度量，一個則認為它不應該成為一個度量，也難以標準化地應用。無論誰更有道理，在解決具體問題中，Engagement有十分明顯的價值，因此在我們的核心指標體系中，我一直認為Engagement是其中最為重要的一塊。

Engagement可以分為兩大類，一類是可以標準化衡量用戶行為的指標族，另一類則是根據不同情況按需定義的指標族。兩類指標的含義不同，作用類似，都非常重要。

標準化Engagement指標

標準化的Engagement指標分為宏觀級別的和微觀層面的。宏觀的指一個網站全站范圍的Engagement情況，而微觀的則指一個具體頁面上的Engagement情況。

宏觀Engagement指標主要是我們俗稱的“老三樣”――Bounce Rate(跳出率)、PV/Visit和Time on Site，這三個指標描述了三類不同的用戶行為。

網絡營銷效果衡量的核心指標(二)

Bounce Rate

Bounce Rate說明了用戶進入網站后是否對網站的內容產生了興趣。如果沒有，那么這個用戶不點擊任何頁面上的鏈接就離開，這樣他其實就只看到了網站呈現給他的著陸頁面(登陸頁面)。Bounce Rate是一個隨著技術的進步卻沒有做太大改變的指標。有些朋友問我，如果一個人進入了著陸頁面，他仔仔細細看了著陸頁上的內容好幾分鐘，但是卻沒有點擊任何上面的鏈接查看其他頁面，他算是Bounce掉了嗎?這是大多數網站分析工具的Bounce Rate定義上明確標明的，即Bounce與否其實與這個用戶在著陸頁上查看的時間無關，只與他是否點擊進入了其他頁面有關。如果有點擊進入其他頁面，那么就不算跳出，否則就算跳出。所以上面的情況無論這個訪問者看了著陸頁面多久，只要沒有點擊任何其上的鏈接進入其他頁面，就仍然是一個Bounce。這么看來也許Bounce Rate的定義過于嚴厲了，與瀏覽頁面的時間長短無關似乎也不合理(后面還會專門說明時間的問題)。但這個定義是技術簡明性以及抓住大概率事件(查看頁面好幾分鐘卻不點擊頁面上任何的鏈接確實算是小概率事件)共同作用下的效率原則產生的“{zj0}解決方案”，于是一直被沿用。

有意思的是，很早之前，Avinash對于Bounce的解釋是在頁面/網站上瀏覽時間少于10秒鐘(或是30秒鐘，我記得不是很清楚了)的情況。不過，由于用戶頁面瀏覽時間不太容易準確監測(或者說準確監測降低了網站分析工具的技術實施簡單性)，而且替代方案(就是現在的Bounce rate的定義)仍然能夠相當準確地描述現實中跳出的情況，因此大部分工具都并未采用瀏覽時間作為跳出和Bounce Rate的定義基礎。

PV/V

與Bounce Rate不同，PV/Visit(常簡寫為PV/V)描述另外一類用戶與網站的交互行為，即瀏覽網站的深度。用戶一次訪問過程中(Visit)查看的頁面數越多，說明這個用戶對網站的興趣越濃厚。所以，一般情況下PV/V越高越好。當然，興趣有主動興趣和被動興趣之分。被動興趣是指因為在網站中找不到想要的內容而不斷嘗試尋找，PV/V也會比較大，但這就不是什么好現象了。

Time On Site

既然談到了瀏覽深度，那自然有瀏覽長度與之對應，即Time on Site，指人們訪問網站的平均停留時間。例如一個網站有3個訪問，一個停留了2分鐘，一個停留了10分鐘，一個停留了0分鐘，那么Time on Site就是4分鐘。與PV/Visit一樣，一般而言，這個值是越大越好。

不過，值得注意的是，網站分析工具上統計的時間與用戶在網站上停留的實際時間肯定是不同的。人們訪問網站{zh1}一個頁面的時間長短不會被網站分析工具統計到。原因很簡單，因為一般的網站分析工具不統計人們離開一個網站的jq時間，而只能記錄他訪問這個網站倒數第二頁的jq時間，這樣{zh1}一個被他訪問的頁面的停留時間實際上被wq忽略掉了。你會問為什么不統計{zh1}一個頁面上停留的時間呢?因為網站分析工具默認對用戶關閉頁面的行為，或是從這個頁面瀏覽器窗口跳轉到其他網站的行為不做統計，除非你進行專門的設置。

如果不做額外的設置，這種安排意味著兩點：{dy}，網站分析工具統計到的網站瀏覽時間總是小于網站在瀏覽器中被打開的時間(盡管瀏覽器打開頁面未必意味著你真的每分每秒都在看它);第二，所有Bounce掉的Visit(即只訪問了一個頁面的Visit)在網站上的停留時間計為0。

確實有一些網站分析工具打破了這個窠臼，能夠盡量記錄到人們離開網站那一瞬間的時間。不過我個人感覺，其實意義并不特別大，除非各個訪問的{zh1}一個頁面有很大幾率是那些特別需要人們多作停留仔細查看的頁面。只要工具統計的方法保持一致性，那么就算少了{zh1}一個頁面的停留時間，仍然可以實現Apple to Apple的比較，仍然可以幫助我們把握用戶宏觀的Engagement情況。而且，降低了技術實施的難度，提高了監測的一致性，從而提高了監測精度。(因為記錄離開網站準確時刻的方法實際上并不是wq可靠的，只有一定的幾率能夠統計到，這使這些方法實際上的可用性降低了。)

Visit/UV及其他用戶黏性Engagement指標

宏觀Engagement指標中還有一個大家不常用的，就是我們前面提到的Visit/UV這個度量。它用來衡量訪問者訪問網站的黏性。如果你喜歡某個網站，你就會經常來，一個UV就會帶去多個Visit。Visit/UV的數值越高，意味著這個網站的用戶忠誠度越高。

其他還有一些表明用戶黏性的Engagement指標，例如訪問頻次分布、訪問間隔時間分布。我一直沒有特別多地使用這兩個指標，我認為對它們{zh0}的解讀是不同網站間的對比，以及與自己心理預期的對比。

微觀級Engagement指標

微觀級Engagement指標本質上就是描述用戶在具體頁面上的行為，比較重要的一個是Exit Rate(退出率)。Exit Rate是衡量頁面作為用戶退出網站前{zh1}一個瀏覽頁面的幾率(與其總體被瀏覽次數相比)。例如某個頁面的退出率是75%，那么就意味著訪問這個頁面產生的所有PV中，有四分之三的PV是這些訪問退出網站前的{zh1}瀏覽頁面。

這里我想說的是，Exit Rate能更微觀地說明頁面Engagement度量(前面都是衡量整站Engagement的宏觀度量)，它是衡量頁面表現的度量，類似的度量還有Average Time on Page，Next Page Flow等。

按需定義的Engagement指標

標準化的Engagement指標描述了多種用戶行為，但還不足以涵蓋更為具體的衡量和分析需求。比如，一個網站有一些很重要的特定用戶行為(Action)，例如注冊或登錄，申請一個試用的機會，下載一個產品說明，或是把某一個商品添加到購物車。對于這些特定的用戶行為，標準化的Engagement指標對它們其實沒有任何額外的考量。

這個時候我們需要自定義的Engagement指標，用于描述那些有價值的特定的用戶行為。這些行為有兩類：

1. 非標準化的行為：上面提到的那些Action，比如注冊、登錄、試用、下載、點擊某個特殊位置或功能、添加到購物車等等，均屬于這一類。

2. 根據需要對標準Engagement自行設定條件后的更具針對性的用戶行為。例如，與一次Visit相對，Visit時間長度超過3分鐘就是一個更為具體的用戶行為，或者Visit中瀏覽頁面數超過3個的Visit也是更為具體的用戶行為。另外，還可以設定訪問了某一個特定頁面的Visit，也屬于定義了條件的用戶行為。這些按照你設定的標準不同，得到對應度量的值也是不一樣的。

你會發現這些指標相當“隨心所欲”。沒錯，它們確實是根據你的需要而自由定義的，這意味著別人所使用的Engagement指標可能wq跟你的不一樣。但我們確實需要這些指標，否則我們無法全面描述用戶行為的特點和價值，也就無法進行針對性的分析與優化。

按需定義的Engagement指標的存在，讓網絡營銷分析能夠真正與業務相匹配。否則，僅僅只是用Visit或是Bounce Rate來衡量流量和用戶的行為，實在太過粗略。

現在，你的問題可能出現了――這些指標既然是自定義的，那么網站分析工具上一定沒有一個統一的標準報告提供它們的數據，我們應該怎么獲得這些數據呢?

按需定義的Engagement指標的監測實現

別擔心，任何一個指標能夠成為指標的必要條件是首先它是能夠被監測的。如果不能被監測，它存在的價值就沒有了，這就是所謂的――無法衡量即不存在。

自定義的Engagement指標必須能夠被監測到。網站分析工具其實提供了非常全面的方法，分如下幾種情況：

1. 用戶的Action是點擊鏈接后打開一個新的頁面

這種情況實際上不需要我們實施額外的監測工具，因為點擊鏈接打開一個新的頁面，即會記錄這個新打開頁面的新的PV。這樣我們統計這個新打開頁面的PV就能夠知道用戶相應的點擊鏈接的次數。當然，點擊次數和頁面打開的次數并不是{bfb}對應的，但已經非常接近了，wq不影響我們分析。

把數據用Excel下載下來，然后做一個篩選，把你認為屬于Engagement的頁面訪問數據記錄下來。

如果每次點擊同樣的鏈接，打開的頁面并非是靜態URL的頁面，而是每次URL都不一樣的動態頁面，這也沒有關系，我們可以通過過濾設置(如GA的過濾設置)來把URL不一樣的動態頁面統一成同樣的URI，這樣GA在記錄的時候就不會認為是很多頁面，而會記錄成一個頁面了。不過，這個方法必須有一個前提條件，那就是動態頁面的URL是有一定格式的，即至少有一些共性，wq隨機的URL就沒有辦法了。

2. 用戶的Action是點擊鏈接后不打開新的頁面，但打開一些具體的功能

這些功能包括：點擊之后打開的是ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ或者Div浮層、點擊的是Flash、點擊之后是外鏈等各種情況。這些情況下需要配置我們的GA監測代碼。

(1) 點擊的對象是ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ或Div浮層。

利用Event Tracking功能(官方文檔，英文)或者Virtual Page功能(官方說明，英文)的功能。這個方法的原理是在點擊動作本身的ｏｎｃｌｉｃｋ事件上加上Event Tracking或者Virtual Page的調用。例如：

style=”cursor: pointer;”> Your content here

Event Tracking和Virtual Page的區別是，前者會把點擊動作的記錄放在GA的Event報告中，后者把這個動作的jh當作一個頁面(Page)記錄，并在Content報告中顯示。這兩個方法是GA學習必須掌握的方法。

(2) 點擊的對象是Flash。

思路與上面的情況是類似的，也需要利用Event Tracking或者Virtual Page的功能，但要把相應的方法寫入Flash中，有些復雜，需要技術部門同事幫忙解決。

(3) 點擊的對象是出站鏈接。

官方的方法與監測ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ或者Div的方法很類似，就是把出站鏈接(Outbound Links)的點擊行為(ｏｎｃｌｉｃｋ事件)做Event Tracking或者Virtual Page。這樣需要對每一個出站鏈接都做ｏｎｃｌｉｃｋ事件的引用，并加入Event Tracking等方法。   

 
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