您的 Web 分析数据对用户有什么误解

您网站的用户数据到底有多准确，您应该看什么才能获得准确的观察结果？

谷歌分析刚刚庆祝了它的 10 岁生日。 网络已经流行了大约二十年。 你会认为，到现在为止，营销人员会追踪这个东西，对吧？

当然，在 2015 年，营销人员甚至无法告诉您有多少人访问了一个网站。

很尴尬，真的。

要了解这种脱节以及它对您的网络分析数据意味着什么，有必要了解我们过去如何跟踪事物、我们现在如何跟踪事物以及您的所有工具可以为您提供可操作的数据。

预饼干

我们有一个时期，很早以前，访问网站基本上就像在 Memento 中与 Guy Pearce 交谈，或者在 50 First Dates 中与 Drew Barrymore 交谈。

这些网站无法形成新的记忆——你必须每 30 秒左右进行一次自我介绍。

这意味着，如果您在结帐过程中回击或关闭浏览器，那么您就不走运了。 你会重新开始——这些网站不记得你是谁或到目前为止你做了什么。

这基本上就是第一方 cookie 的用途。 网站开始放弃它们，因此几乎没有关于您的机器（相对于其他机器）以及您在其上采取的操作的提醒。

第一方饼干

Cookie 很好，但它们更像是星巴克的奖励卡，而不是您的社会保障卡。

跟踪不会跟随您。

你访问了一个站点，然后繁荣——你得到了那个特定站点的印章。 即使您在一个月内访问 3 次，该站点也可以将您的机器“记住”为一台独特的机器。 （用网络分析的说法，即 3 次访问和 1 次唯一访问者。）

第一方 cookie 的问题是，只有该站点可以记住您。

合作伙伴站点 B 不会知道您对站点 A 的访问。 为您的皮划艇之旅购买相机后，您将无法看到 GoPro 配件的再营销广告。

第三方 Cookie

很快，营销人员开始涉足第三方 cookie。

也就是说，网站丢弃了合作伙伴网络的 cookie——这仍然不像您的浏览器的通用 ID（这就像网络的社会保障卡），但它更接近。

现在，如果您使用相同的浏览器和相同的设备，在网络下合作的网站将能够检测到您去过其他网站之一。

因此，如果您在一个网站上购买了 GoPro，并且该零售商拥有合适的合作伙伴网络，您将在另一个零售网站上获得配件，或者在酒店和度假村的热门皮划艇和滑雪交易中获得折扣。

这再次假设如果您在笔记本电脑上使用 Chrome，那么当您访问合作伙伴网站或您的手机访问目标网站时，您并没有使用 Internet Explorer。

Cookie 和网络行为

那么，既然所有这些都已经到位，而且在网络流行 2 年后，为什么网站不知道每个月有多少用户？

假设您有一个名为 Jane 的用户。

本月，简在笔记本电脑上的 Chrome 上访问了 Smart Recipes 3 次。 这是简那个月的一个独特计数。

但她还在那台笔记本电脑上使用了 Internet Explorer 和 Firefox。 cookie 是针对每个浏览器的，所以现在这是她注册的 3 次唯一访问。 唯一计数已经不是很好，但仍然有用。

然而，简还在她的 iPhone 上使用 Safari 来检查另一个食谱，然后在同一设备上使用 Chrome 来检查其他东西。 这是 Jane 注册的 5 个唯一身份。

由于 Jane 的笔记本电脑会定期删除 cookie，因此笔记本电脑的 cookie 已在月中被删除。 因此，当 Jane 再次在笔记本电脑上使用 Chrome 和 IE 时，她注册了 7 次唯一访问。

现在，想象一下成千上万用户的场景。

独立访客的​​谬误

您的唯一访问者计数实际上并不是唯一访问者的计数——它是一个 cookie、每个浏览器、每个设备的任意组合。 您的 Janes 可能被跟踪为 1 个唯一身份访问者，或 7 个或 3 个，除非您让访问者登录，否则您无法分辨哪个是哪个。

那么您的用户统计数据应该是什么样的呢？

随着 Google 和 Facebook 的发展，我们最终可能会在浏览器和设备上实现始终登录的场景，然后我们将能够获得更好的唯一用户数。

在那之前，用户报告有很多需要考虑的地方：

• 唯一访问者是一个肮脏的统计数据：人数可能是黄金标准，但你不应该在没有警告管理层的情况下报告它，因为当前数据太不准确。
• 页面浏览量不能取代唯一身份访问者：页面浏览量要准确得多，但用处也少得多——不应将其作为衡量网站健康状况的指标，而不是唯一身份。 （用户可能会在困惑的情况下点击 10 页，这增加了页数，但实际上对网站体验不利。）
• 访问是唯一身份工作的一部分：访问既准确又有用——使用访问和任务进行报告，并在访问时限制使用唯一身份访问者。
• 某些事物的下载量可以代表顶级独特性：在您的销售漏斗顶部附近，您应该使用早期销售线索的下载量来监控“潜在客户”的增长。
• 潜在客户和转化非常重要：当然，您的漏斗底部充满了 CRM 和个人销售中的名称——这些名称与人相关，而且非常准确。

尼尔森的电视使用数据仅基于超过 1.16 亿电视家庭中的 5 万户。 数学有多好并不重要——那是非常脏的数据。 尽管如此，在 2013 年，这对于 780 亿美元的广告支出来说已经足够了。

相比之下，Web 数据要干净得多。

它不是完美的。

因此，作为一个社区，我们不应过度报告其准确性，尤其是在涉及人数时。

独特的人会很好，我们可能有一天会到达那里。 在此之前，访问、下载、潜在客户和转化的组合应该为我们所有人提供足够的工作空间，而无需将数据显示为有关唯一访问者的数据。