使用 Google Analytics 是必須的，因為它可以讓你有效衡量你的結果
但是你知道其實該平台也有騙你的時候嗎？這意味著你的數據其實可能完全錯誤
而且因為如此，便無法依靠它做出任何未來的行銷決策
如果你毫無疑問地作，就會付出代價高昂、無法修復的錯誤
即使擁有熟練的分析團隊，也很難讓事情回到正軌
幸運的是有辦法解決大多數謊言 ... 以下我也會幫各位列出所有你該知道的
謊言 1："暗黑流量" 持續增加
但是你知道其實該平台也有騙你的時候嗎？這意味著你的數據其實可能完全錯誤
而且因為如此，便無法依靠它做出任何未來的行銷決策
如果你毫無疑問地作，就會付出代價高昂、無法修復的錯誤
即使擁有熟練的分析團隊，也很難讓事情回到正軌
幸運的是有辦法解決大多數謊言 ... 以下我也會幫各位列出所有你該知道的
謊言 1："暗黑流量" 持續增加
它可以很容易地被認為是 "隱藏的流量" ... 你則需要快速照亮它
它被標記為 "直接" 流量，但實際上卻是電子郵件、社交、自然搜索等所有流量來源的總合
這樣的情況，可說是歪曲了你對流量統計信息的過往認知
它被標記為 "直接" 流量，但實際上卻是電子郵件、社交、自然搜索等所有流量來源的總合
這樣的情況，可說是歪曲了你對流量統計信息的過往認知
而之所以發生這樣的狀況，是因為 Google 的分析平台很難追蹤每種流量來源
對此，Dark Social：The Black Hole of Your Referral Traffic 便作了它們自己的分析，以確定它對品牌的影響 ... 它們發現至少有 21 ％的直接流量被歸類為 “暗黑社交” 流量
對此，Dark Social：The Black Hole of Your Referral Traffic 便作了它們自己的分析，以確定它對品牌的影響 ... 它們發現至少有 21 ％的直接流量被歸類為 “暗黑社交” 流量
從圖即可看出這是 "大到未獲得足以讓人信賴" 的比例，而且相信這也絕對發生在你身上
而且，當它扭曲了你對自然搜索流量的分析時，問題就顯得更加嚴重
好消息是你可以用 Campaign URL Builder — Google Analytics Demos & Tool 與參考 What Is a UTM Code？The Complete Guide Everyone Can Love 教學來阻止這個問題，而你要做的就是確保連結在上線前被設置、標記
但是這個解決方法並不能完全解決自然搜索流量的問題，黑暗流量首先會影響 "簡短的網址" - 就像你的首頁，此乃人們進到網站的第一選擇。而長 URL 會比首頁更受影響，因為它們可能沒有獲得大量的直接流量，因此使用 UTM Builder 至少可以幫助那些人
延伸閱讀：暗黑流量：讓你誤判 Google Analytics 網站流量的罪魁禍首
謊言 2：隱藏的社交轉介流量
可以說，它 "祕而不宣" 絕大多數來自社交平台的流量
Facebook 和 Google 以非常不同的方式來追蹤訪客，因此分析結果相當不可靠，很難知道要聽哪個平台的。如果你發現廣告分析報告 ( Ad Insights ) 收到的 Facebook 點擊次數與在 Google Analytics 上看到的數量間存在差異，你就知道我在說什麼
之所以造成這些的差異，主因是一旦點擊臉書廣告連結，就會將人們發送到應用程式內建的瀏覽器 ( In-App Browsers )，而就功能來說與傳統瀏覽器便大大不同，自然不會顯示為來自 Facebook.com 的轉介流量 ... 即使它在技術上亦是如此！
以下是可能失踪的幾種方式：
而 Redirect 的解決方法是盡可能消除社交媒體平台和內容間的 Redirect
另外共享社交亦很棘手 - 當有人在社交媒體平台上看到你的內容時，點擊進入查看後覺得喜歡就會直接分享連結 - 通過電子郵件、聊天，甚至在某些情況下甚至是它們自己的社交媒體頁面 - 該屬性都會丟失，Google Analytics 卻會視為直接流量
為解決這問題需參考 建立新區隔 建立 “直接流量” 的訪客，查看訪問網站上的特定內容
以下是步驟說明截圖
針對 Twitter、Pinterest、Instagram、LinkedIn 等社交媒體平台可用 Campaign URL Builder — Google Analytics Demos & Tools 和 UTM 代碼來解決這個問題。但對於 Facebook 請用 Google Analytics URL Builder，以便不必離開平台即可追蹤連結
提醒：使用 Google Analytics URL Builder 能幫你追蹤 Google Analytics 缺失的任何社交推介 - “流量遺失 ( Missing Traffic )” ... 這也是你為何該先放棄關注虛榮指標之因：不確實
謊言 3：強調虛榮指標
流量和瀏覽數是追蹤網站進度的簡單方法 ... 但它們 OK 嗎？
事實是它們皆未真正告訴你任何具體的事情 → 如果網站因瀏覽量較高而效果不錯，那麼即使瀏覽量很低，也很容易撒謊
例如，假設你有受歡迎的文章正在獲得大量訪問量 ... 好消息！
但是如果跳出率很高，那麼這些瀏覽量就代表著毫無任何價值可言
這也就是為什麼你不能在虛榮指標上放置巨大的重量 - 如果硬是要有的話，就用它們來衡量你的網站是否夠引起人們的注意 & 興趣即可
如果有太多人總是在 "彈跳"，就需參考 設定事件追蹤 來改善交互式頁面、獲得更好的目標，使得追蹤產生 “硬” 行為 ... 甚至還可用 Hotjar 或 Crazy Egg 來分析用戶行為、找出為何離開的原因，使其 獲得更好的目標
說到數字，你必須看清整個畫面 ... 這同樣適用於下述 5 的 "連結"
謊言 4：過少的內容
如同上述提到的 "跳出率" 來說，難到高就不是好事嗎？不見得，那需視你的網站類型而定
Google Analytics 雖然提供一堆數據，但內容其實卻仍過少，也就是說你必須更深入挖掘原因
根據 Good, Bad, Ugly, and Average Bounce Rates 統計：「大多數網站的跳出率在 26~70 ％ 間」；而依我自已的經驗來說，"內容行銷" 導向的網站約 60~70 ％ ... 這使得在流量的意義上顯得 "高深莫測"
其原因在於，像電子商務和其它商業型網站往往處於較低的範圍
→ 訪客會花特別多時間尋找特定 or 想多叉比較的東西 ... 但就是在此讓事情變得模糊的地方
假設你有個商業網站，你擔心跳出率高於平均水平
經深入挖掘，你會注意到一些頁面的跳出率非常高，此乃可能會人為抬高該網站的數量
在此情況下這是個壞跡象嗎？ 不對，其原因在於你應該不希望人們花 5 分鐘以上的時間消耗在該頁面上 ( 除非它是經特殊設定為求超長時間的 ) ... 你希望他們只做一件事：轉化買單！
如果這因此提高了 "令人誤導的" 跳出率，但誰又在乎？！
或者，如果高跳出率是由於完全不同，甚至從未想過的狀況呢？
而且根據 A Beginner's Guide to Website Speed Optimization 的統計顯示：「如果網頁在 5 秒內無法全數載入完成，近 3/4 導入的流量訪客會立即離開關閉視窗」
要是你的主機空間託管商速度較慢，也會讓你的網站速度會變慢
在此情況下無論網站程式碼如何簡潔、壓縮多少圖像，或使用什麼 CDN 都毫無意義
所以在結合上述 "虛榮指標" 的情況下，你會毫無理由地進入 in the doghouse 的窘狀
→ 試圖拋開正在發生的事情，以及為何發生在不知道或不夠關心的人身上
那麼該如何修復呢？要特別小心那些報告的數字：
如果你認為垃圾郵件只是在網站文章或電子郵件收件箱中擔心的問題，那麼你就錯了
事實上垃圾連結也可能會弄亂你的 Google Analytics 流量數據 → 之所以這樣說，是因為發送者從不訪問網站，但卻扮成偽裝後的分身，使站長看起來像它們有造訪過
一些不擇手段的 SEO 對手甚至會用來自其它網站的虛假引介流量來惹惱你的網站，希望你發佈的索引和 Google 自己的網站活動衡量標準能賦予它們一些額外的權重和排名推動力
雖然你可能不會受到處罰，但當你受到攻擊時，它會給你膨脹的流量數字
而且你也不會一直受到打擊，它總會出現尖峰持續幾天，然後回到穩定的水平線
只要其中一個尖峰與新的行銷活動相互吻合，就很容易得到錯誤的想法
面對這種情況，要解決它最簡單的方法就是檢查引介流量來源 ( 無論是上漲或穩步攀升 )，然後查找、清除已知的虛假 URL 或主機名稱的列表
你可以創建只允許使用良好域名的過濾器，但這樣做有可能會丟失尚未添加到批准的引介來源列表中的合法新流量。你也可以創建過濾器來阻擋它，但除非你是個這方面的專家 ( 或者有金錢僱用一個 )，否則識別和過濾將是件耗時且往往無效的雜事
在此引用 Google Analytics Spam：Common Questions and Concerns Answered 的截圖來介紹一下它的運作原因
發送者使用 Measurement Protocol 進入Google Analytics，這意味著它們可以將數據 ( 甚至是假的 ) 直接發送到 Google Analytics 服務器 ... 也由於訪問是假的，就讓你認為流量比實際得到的要多 ... 而這對轉換率當然不利
好消息是你可以識別它們，並用 Free Referral Ghost Spam Removal Tool by Loganix 進行篩選 ( 進入頁面填入你的 Email 確認訂閱它的信件後，便再收到它放上登入頁面 Ref Spam Setup - Loganix 與轉貼至 YouTube 影片教學 Referral (Ghost) Spam Tool How To Videor 與 Referral Spam Segment Google Analytics Shortcut 的來信 )( ★ 或是直接看下方教學 ★ )
按下 Addon Segment Now 後出現下面畫面，選擇 "任何資料檢視"，再按 "建立"
出現下方畫面後照預定的參數走不要動它們，按 "儲存"
但是這個解決方法並不能完全解決自然搜索流量的問題，黑暗流量首先會影響 "簡短的網址" - 就像你的首頁，此乃人們進到網站的第一選擇。而長 URL 會比首頁更受影響，因為它們可能沒有獲得大量的直接流量，因此使用 UTM Builder 至少可以幫助那些人
延伸閱讀：暗黑流量：讓你誤判 Google Analytics 網站流量的罪魁禍首
謊言 2：隱藏的社交轉介流量
可以說，它 "祕而不宣" 絕大多數來自社交平台的流量
Facebook 和 Google 以非常不同的方式來追蹤訪客，因此分析結果相當不可靠，很難知道要聽哪個平台的。如果你發現廣告分析報告 ( Ad Insights ) 收到的 Facebook 點擊次數與在 Google Analytics 上看到的數量間存在差異，你就知道我在說什麼
之所以造成這些的差異，主因是一旦點擊臉書廣告連結，就會將人們發送到應用程式內建的瀏覽器 ( In-App Browsers )，而就功能來說與傳統瀏覽器便大大不同，自然不會顯示為來自 Facebook.com 的轉介流量 ... 即使它在技術上亦是如此！
以下是可能失踪的幾種方式：
- 來自社交 APP / 移動網站點擊
- http-to-https / https-http Redirect
- 302 Redirect
- 點擊和內容間的任何其它 Redirect
- 來自共享社交 ( Share Social ) 的直接點擊
而 Redirect 的解決方法是盡可能消除社交媒體平台和內容間的 Redirect
另外共享社交亦很棘手 - 當有人在社交媒體平台上看到你的內容時，點擊進入查看後覺得喜歡就會直接分享連結 - 通過電子郵件、聊天，甚至在某些情況下甚至是它們自己的社交媒體頁面 - 該屬性都會丟失，Google Analytics 卻會視為直接流量
為解決這問題需參考 建立新區隔 建立 “直接流量” 的訪客，查看訪問網站上的特定內容
以下是步驟說明截圖
( 最終呈現出二者間的差異 )
針對 Twitter、Pinterest、Instagram、LinkedIn 等社交媒體平台可用 Campaign URL Builder — Google Analytics Demos & Tools 和 UTM 代碼來解決這個問題。但對於 Facebook 請用 Google Analytics URL Builder，以便不必離開平台即可追蹤連結
提醒：使用 Google Analytics URL Builder 能幫你追蹤 Google Analytics 缺失的任何社交推介 - “流量遺失 ( Missing Traffic )” ... 這也是你為何該先放棄關注虛榮指標之因：不確實
謊言 3：強調虛榮指標
流量和瀏覽數是追蹤網站進度的簡單方法 ... 但它們 OK 嗎？
事實是它們皆未真正告訴你任何具體的事情 → 如果網站因瀏覽量較高而效果不錯，那麼即使瀏覽量很低，也很容易撒謊
例如，假設你有受歡迎的文章正在獲得大量訪問量 ... 好消息！
但是如果跳出率很高，那麼這些瀏覽量就代表著毫無任何價值可言
這也就是為什麼你不能在虛榮指標上放置巨大的重量 - 如果硬是要有的話，就用它們來衡量你的網站是否夠引起人們的注意 & 興趣即可
如果有太多人總是在 "彈跳"，就需參考 設定事件追蹤 來改善交互式頁面、獲得更好的目標，使得追蹤產生 “硬” 行為 ... 甚至還可用 Hotjar 或 Crazy Egg 來分析用戶行為、找出為何離開的原因，使其 獲得更好的目標
說到數字，你必須看清整個畫面 ... 這同樣適用於下述 5 的 "連結"
謊言 4：過少的內容
如同上述提到的 "跳出率" 來說，難到高就不是好事嗎？不見得，那需視你的網站類型而定
Google Analytics 雖然提供一堆數據，但內容其實卻仍過少，也就是說你必須更深入挖掘原因
根據 Good, Bad, Ugly, and Average Bounce Rates 統計：「大多數網站的跳出率在 26~70 ％ 間」；而依我自已的經驗來說，"內容行銷" 導向的網站約 60~70 ％ ... 這使得在流量的意義上顯得 "高深莫測"
其原因在於，像電子商務和其它商業型網站往往處於較低的範圍
→ 訪客會花特別多時間尋找特定 or 想多叉比較的東西 ... 但就是在此讓事情變得模糊的地方
假設你有個商業網站，你擔心跳出率高於平均水平
經深入挖掘，你會注意到一些頁面的跳出率非常高，此乃可能會人為抬高該網站的數量
在此情況下這是個壞跡象嗎？ 不對，其原因在於你應該不希望人們花 5 分鐘以上的時間消耗在該頁面上 ( 除非它是經特殊設定為求超長時間的 ) ... 你希望他們只做一件事：轉化買單！
如果這因此提高了 "令人誤導的" 跳出率，但誰又在乎？！
或者，如果高跳出率是由於完全不同，甚至從未想過的狀況呢？
而且根據 A Beginner's Guide to Website Speed Optimization 的統計顯示：「如果網頁在 5 秒內無法全數載入完成，近 3/4 導入的流量訪客會立即離開關閉視窗」
要是你的主機空間託管商速度較慢，也會讓你的網站速度會變慢
在此情況下無論網站程式碼如何簡潔、壓縮多少圖像，或使用什麼 CDN 都毫無意義
所以在結合上述 "虛榮指標" 的情況下，你會毫無理由地進入 in the doghouse 的窘狀
→ 試圖拋開正在發生的事情，以及為何發生在不知道或不夠關心的人身上
那麼該如何修復呢？要特別小心那些報告的數字：
- 參考 How to Build the Right Traffic Metrics Dashboard for 2016 建立整套漏斗，好讓你看清整體前後發生的事
- 始終與前幾年進行比較，以了解趨勢如何隨時間而變化
如果你認為垃圾郵件只是在網站文章或電子郵件收件箱中擔心的問題，那麼你就錯了
事實上垃圾連結也可能會弄亂你的 Google Analytics 流量數據 → 之所以這樣說，是因為發送者從不訪問網站，但卻扮成偽裝後的分身，使站長看起來像它們有造訪過
一些不擇手段的 SEO 對手甚至會用來自其它網站的虛假引介流量來惹惱你的網站，希望你發佈的索引和 Google 自己的網站活動衡量標準能賦予它們一些額外的權重和排名推動力
雖然你可能不會受到處罰，但當你受到攻擊時，它會給你膨脹的流量數字
而且你也不會一直受到打擊，它總會出現尖峰持續幾天，然後回到穩定的水平線
只要其中一個尖峰與新的行銷活動相互吻合，就很容易得到錯誤的想法
面對這種情況，要解決它最簡單的方法就是檢查引介流量來源 ( 無論是上漲或穩步攀升 )，然後查找、清除已知的虛假 URL 或主機名稱的列表
你可以創建只允許使用良好域名的過濾器，但這樣做有可能會丟失尚未添加到批准的引介來源列表中的合法新流量。你也可以創建過濾器來阻擋它，但除非你是個這方面的專家 ( 或者有金錢僱用一個 )，否則識別和過濾將是件耗時且往往無效的雜事
在此引用 Google Analytics Spam：Common Questions and Concerns Answered 的截圖來介紹一下它的運作原因
發送者使用 Measurement Protocol 進入Google Analytics，這意味著它們可以將數據 ( 甚至是假的 ) 直接發送到 Google Analytics 服務器 ... 也由於訪問是假的，就讓你認為流量比實際得到的要多 ... 而這對轉換率當然不利
好消息是你可以識別它們，並用 Free Referral Ghost Spam Removal Tool by Loganix 進行篩選 ( 進入頁面填入你的 Email 確認訂閱它的信件後，便再收到它放上登入頁面 Ref Spam Setup - Loganix 與轉貼至 YouTube 影片教學 Referral (Ghost) Spam Tool How To Videor 與 Referral Spam Segment Google Analytics Shortcut 的來信 )( ★ 或是直接看下方教學 ★ )
按下 Addon Segment Now 後出現下面畫面，選擇 "任何資料檢視"，再按 "建立"
出現下方畫面後照預定的參數走不要動它們，按 "儲存"
OK 後就可在 "管理 > 資料檢視 > 個人工具與資產 > 區隔" 中看到新增的清單
接著將畫面來到 "目標對象 > 總覽" 中，按下右上方的 "新增區隔"
出現剛剛設定好的出現在列表中，要記住一點的是 "當滑鼠移動到上方時可能會出現一堆亂碼的情況"，此時必須 "快點點擊" 才能正常勾選 ... 當你勾選完後再按 "套用"
出現下方畫面，之所以未有任何差別是因為在剛剛的第三張圖時，因為採用預設參數才導致這樣的結果。如果你依自身想了解的狀況而設定，就會有不同的曲線跑出來
你可以通過查找三個因素來識別幽靈垃圾連結發送者：
- 流量來源是否已在垃圾連結來源列表中
- 無效的網站是否被包含在主機名中
- 未顯示的屏幕顏色或解析度規格可能表明該網站是假的 ( 它們可能看起來像下圖般 0 x 0,1 x 1 或 790 x 1 的數字跑出來 )
為避免這種狀況，請確保 "漫遊器篩選" 功能已打開
要進行檢查，請點擊 “管理 > 所有網站資料 > 查看設置” 按鈕
出現下方畫面，如果未照預設勾選的話，請記得勾選
一旦啟用此功能，來自大部份垃圾連結發送者的干擾將不會包含在你的分析中
也就是說，任何來自漫遊器或蜘蛛的訊息都會被過濾掉
但要阻止較小的未知發送者，請閱讀 How To Stop Referral Spam In Google Analytics，好停止轉介的垃圾連結
A/B Test 需要大量的努力，而且通常沒有很高的回報
成功機會非常渺茫在於，在看到任何重要結果前，你至少需要每月執行上百甚至上千次
其原因如同 Optimization Summer Games - Test Ideation 所言：「大多數人最多只是不斷重複交叉使用兩種不同的變數，導致轉換率低得許多」
面對這種情況，你必須測試至少五個變數才能看到真實的結果，這比你原來計劃運行的兩個還要費更多的努力
簡而言之，成功完成 A/B Test 的總 Total 所需時間可能不值得，並且誤導亦是常見的
例如，如果刪除表單區域，那麼顯然會看到更積極的結果
註冊時申請信用卡也適用同樣的事情：問的愈多，轉換率就降低；不要問，就自然上升
如果你讓更多的人通過網站進入大門，但是它們的質量卻較低 ( 不是那麼 100％ 精準 )，那麼即便正面、積極作 A/B Test 也無法確切說出實話 → 除非你從整體銷售漏斗的角度來觀看，否則無法真正了解是否取得成功，而且你追蹤的潛在客戶亦不像封閉式銷售那麼顯得重要
因此需提醒你的是，GA 內容實驗不是嚴格的 A/B Test，相反地它允許你比較不同的頁面變化，好查看哪些大的改變才會導致進步 ( 在 實驗的好處 中被稱為 A/B/N 模型 )
謊言 7：過分強調潛在客戶而非銷售
分析數據可以告訴你廣告活動帶來的名單數量，但問題是又有多少能接近達成銷售的目的？
例如，一個廣告活動帶來 70 個名單，而另一個則是 100 個
這些可以接近正式成交的客戶比過往已轉換成客戶的的老名單價值更高，這甚至不包括每個客戶的終身價值 ( LTV ) → LTV 是銷售和行銷一致性如此重要的一個重要原因 ... 而且，如同 Ultimate Marketing Automation statistics overview 的統計認為：「36 ％ 的行銷人員認為，調整這二者是組織的首當目標」
你也應該才是 ... 因為我知道我就是！
單一轉換率 ( 和購買 ) 不如終生價值重要，原因是後者更能帶給你的事業更長壽
因為諸多大眾商品早已進入紅海，這意味著更低的價格你是否能打得過？
以我蠻喜歡的 WordPress 佈景主題來說 ThemeForest 陳列了許多不同類別的項目可供選擇
即使網頁設計成本近年來下降，比起以往任何時候可說是更令人眼花瞭亂了吧？
這代表你不能像過去那樣為大多數服務或產品收費
因此，來自重複購買的客戶就是你將獲得最大利潤的地方
但是如果將行銷分析和銷售合併，就可成為賺取並追蹤回頭客的唯一方法
遇到這種狀況，你可以利用 ContactMonkey 它們的電子郵件追蹤功能，查看人們何時、何處以及如何與你的消息互動 ... 然後用這些跡象調整你的行銷策略
一旦你控制了謊言，你就會想避免虛假的轉換成本
謊言 8：虛假的轉換成本
用戶行為可能導致不正確的關鍵字統計信息、轉換成本等
例如，你可能已經開始用 Traffic Booster 等平台運行 AdWords PPC 廣告活動
而且，你可能已經花了很多時間更改 Google Analytics，但僅獲得少量的銷售額
有了這樣的情況，相信會很容易感到沮喪，並取消你的行銷活動
但是你需要查看整個圖片才能獲得準確的轉換結果和成本
有些看過廣告的用戶不會馬上點擊它們 ... 它們可能很忙、分心或匆忙
但它們會記住你，並在以後 Google 上搜索你的品牌名稱
如果它們決定從那裡購買，就不會被列為 "直接轉換" ... 儘管在技術上其實就是
那麼你要如何解決這個問題呢？ 答案是 ... 通過追蹤銷售
即使分析沒有改變，它們在活動開始後突然增加了嗎？那麼你該將這些訊號納入你的轉化率
謊言 9：最後接觸歸因偏差
此乃 Google 在確定轉換前，將任何給定轉換的所有功勞歸於最後一個接觸點
社交策略不是銷售推動因素 ... 自然和付費搜索，以及電子郵件都是
當人們輸入搜索查詢時，它們知道在找什麼，甚至準備購買
你的電子郵件名單中充滿了過去準備重複購買的客戶
但 Google Analytics 只會將銷售額的最後一次接觸歸因考慮在內
在此借用 Embracing the Reality of Multi-Touch Attribution 的圖表說明為何你不該忽視它
在有人實際進行購買前，它可能需要多達十幾次 “接觸”
而買家則可能會為了達成每次接觸，從一個設備換成另一個設備
因此，你便無法看到任何人與你的品牌、產品或服務進行互動
你不知道每個人最初到達網站的方式 - 如何找到你的、使它們相信你足以實現轉換
當涉及到最後一次歸因偏見時，你的所有努力，包含構建觀眾、宣傳內容以及產生潛在客戶都被忽視了
由於隱私問題 Google Analytics 不會讓你追蹤所有訊息，但你可以用 Cookies and User Identification 追蹤用戶 ID；只是它仍然不會給你姓名、電子郵件地址或任何其它特殊內容
根據 通用 Analytics (分析) 使用規範所言：「如果你使用此類訊息，你的 Google Analytics 帳戶可能會被終止，並且數據將被銷毀」
也就是說，只有在用戶 ID 允許的情況下你才能用它
由於永遠沒有辦法解決這個謊言，所以最好對分析結果採 "保留態度 ( Take with a grain of salt )"，如此才可避免犯了最後接觸歸因偏差的錯誤
而且，應當參照 Google's Customer Journey to Online Purchase Tool，好幫助徹底解決這個問題 - 選擇你的行業、地點和規模，然後它們會給你關於哪些頻道的 "協助" 轉換以及最後如何驅動的視覺插圖
在最左邊，社交平和廣告向人們介紹新產品；在中間，人們通過搜索引擎評估不同選項；最後則直接去網站購買
其訣竅在於從僅將 “最後一次" 的默認值切換到 "多步驟" 過程
對此，Google Analytics 於 歸屬模式總覽 陳述你可以嘗試的方式，而這全具體取決於你的商業模式 or 客戶的購買行為
延伸閱讀：Why 'Last Touch Attribution' is Lying Directly to Your Face
謊言 10：客戶並非藉由購買廣告的方式而來
廣告 A 獲得 10 個名單，廣告 B 僅 5 個 ... 得到這種結果，要是你會將所有資源投入那個？
不管是那個，都希望你不要為此被誤導！
因此，與其將 "轉換" 視為追蹤購買等 “宏觀” 視野，還不如把 "每個人" 都將當 “微觀” 來轉化
以下是事情可能的變化：
因此當需要比較廣告支出時，你鐵定沒辦法看出是否准確的地方
→ 為解決此問題，僅需為轉化添加貨幣價值，就可進入相互比較 ( 詳見 關於轉換價值 )
例如，如果平均客戶的終生價值為 1,000 元，並且你的歷史記錄為 25 ％ 轉化率，則可以安全地假設每個新的名單價值約 250 元。但若沒有歷史經驗，甚至沒有客戶平均價值數字的話，則將它與你的替代品相互比較
例如，啟動付費廣告活動查看產生潛在客戶需要多少成本，然後用 CPL 作為你的估算值
雖然這非完美，但它確可強迫 Google Analytics 說實話
謊言 11：影分身之術
為求查看網站狀態，你可能會時常作自我檢測
特別是對版面進行重新設計和系統更新期間，每天的訪問數可能會達到 N 次
或是整合新工具、添加新的社交媒體按鈕並作 SEO 為求獲得更多流量和轉化時，會是頻繁地 Refresh 你的網站，而這將導致你 “誤判” ... 似乎表示你的努力遠多於預期
如果你的每日 Page-View 值多到難以計量，就會看起來反正也不顯得突出，但對於不知情的其它人來說，就會引起巨大波動認為網站的 "規模經濟有多麼龐大"！
為解決這個問題，最簡單的解決方法是設置 IP 過濾器，好查看電腦訪問網站時 Google Analytics 的數據變化。如果你有團隊一塊幫忙管理，你也該一塊過濾它們的 IP 地址
謊言 12：直接流量沒你看到的那樣高
還記得所有遺失的社交媒體流量，最終於報告會為被視為直接流量？那麼，Google Analytics 會對其它任何流量無法提供的流量進行處理，這會使直接流量遠遠超出自然流量和你設置的其它任何渠道，但未正確標記和追蹤 ... 它也經常出於同樣的原因
點擊次數和內容間的 Redirect 是常見的罪魁禍首，剝離了 medium 標籤和其他歸因，因此導致 Google 沒有引介來源，變成電子郵件、付費廣告活動、自然搜索流量在 Google Analytics 後台顯示為直接流量
解決方式也是去除 Redirect，或確保每個你可以控制的渠道都通過推介
例如，MailChimp 和 Campaign Monitor 等大多數電子郵件平台都與 Google Analytics 整合成連結 - 除了 Integrate Google Analytics with MailChimp 外，其它平台也有類似的方法，或者可將 UTM 標籤參數添加到連結中好安插於信件中
Google Analytics 使用 5 種 UTM 標籤，你可以將它們添加到任何連結中，好幫助追蹤流量來源 - “medium” 和 “source” 標籤是必需的，並且還建議添加 “campaign” 標籤，以便將每個 inbound 訪客與特定的行銷活動聯繫起來。另外亦可添加 “content” 標籤，用於區分兩個內容版本 ( 當作 A/B Test ) 和一個 “term” 標籤，以便標記導致點擊的付費搜索字詞
一個典型的電子郵件標籤將只包含前三個標籤，如果你正在 A/B Test 同一電子郵件的兩個版本，則標籤會包含 “content” 標籤：
utm_source: CustomerList
utm_medium: email
utm_campaign: JulyNewsletter
最終的網址如下所示：
其訣竅在於從僅將 “最後一次" 的默認值切換到 "多步驟" 過程
對此，Google Analytics 於 歸屬模式總覽 陳述你可以嘗試的方式，而這全具體取決於你的商業模式 or 客戶的購買行為
延伸閱讀：Why 'Last Touch Attribution' is Lying Directly to Your Face
謊言 10：客戶並非藉由購買廣告的方式而來
廣告 A 獲得 10 個名單，廣告 B 僅 5 個 ... 得到這種結果，要是你會將所有資源投入那個？
不管是那個，都希望你不要為此被誤導！
因此，與其將 "轉換" 視為追蹤購買等 “宏觀” 視野，還不如把 "每個人" 都將當 “微觀” 來轉化
以下是事情可能的變化：
- 後者的廣告有能將名單轉換成實際購買的客戶。因此在一天結束時，你可能會從中獲得 2 個付費客戶，而第前者廣告僅 1 個
- 後者廣告的平均銷售價值或終生價值可能會更高。因此，如果兩者都產生一個付費客戶，那麼後者的 1000美元比前者 500 美元好
因此當需要比較廣告支出時，你鐵定沒辦法看出是否准確的地方
→ 為解決此問題，僅需為轉化添加貨幣價值，就可進入相互比較 ( 詳見 關於轉換價值 )
例如，如果平均客戶的終生價值為 1,000 元，並且你的歷史記錄為 25 ％ 轉化率，則可以安全地假設每個新的名單價值約 250 元。但若沒有歷史經驗，甚至沒有客戶平均價值數字的話，則將它與你的替代品相互比較
例如，啟動付費廣告活動查看產生潛在客戶需要多少成本，然後用 CPL 作為你的估算值
雖然這非完美，但它確可強迫 Google Analytics 說實話
謊言 11：影分身之術
為求查看網站狀態，你可能會時常作自我檢測
特別是對版面進行重新設計和系統更新期間，每天的訪問數可能會達到 N 次
或是整合新工具、添加新的社交媒體按鈕並作 SEO 為求獲得更多流量和轉化時，會是頻繁地 Refresh 你的網站，而這將導致你 “誤判” ... 似乎表示你的努力遠多於預期
如果你的每日 Page-View 值多到難以計量，就會看起來反正也不顯得突出，但對於不知情的其它人來說，就會引起巨大波動認為網站的 "規模經濟有多麼龐大"！
為解決這個問題，最簡單的解決方法是設置 IP 過濾器，好查看電腦訪問網站時 Google Analytics 的數據變化。如果你有團隊一塊幫忙管理，你也該一塊過濾它們的 IP 地址
謊言 12：直接流量沒你看到的那樣高
還記得所有遺失的社交媒體流量，最終於報告會為被視為直接流量？那麼，Google Analytics 會對其它任何流量無法提供的流量進行處理，這會使直接流量遠遠超出自然流量和你設置的其它任何渠道，但未正確標記和追蹤 ... 它也經常出於同樣的原因
點擊次數和內容間的 Redirect 是常見的罪魁禍首，剝離了 medium 標籤和其他歸因，因此導致 Google 沒有引介來源，變成電子郵件、付費廣告活動、自然搜索流量在 Google Analytics 後台顯示為直接流量
解決方式也是去除 Redirect，或確保每個你可以控制的渠道都通過推介
例如，MailChimp 和 Campaign Monitor 等大多數電子郵件平台都與 Google Analytics 整合成連結 - 除了 Integrate Google Analytics with MailChimp 外，其它平台也有類似的方法，或者可將 UTM 標籤參數添加到連結中好安插於信件中
Google Analytics 使用 5 種 UTM 標籤，你可以將它們添加到任何連結中，好幫助追蹤流量來源 - “medium” 和 “source” 標籤是必需的，並且還建議添加 “campaign” 標籤，以便將每個 inbound 訪客與特定的行銷活動聯繫起來。另外亦可添加 “content” 標籤，用於區分兩個內容版本 ( 當作 A/B Test ) 和一個 “term” 標籤，以便標記導致點擊的付費搜索字詞
一個典型的電子郵件標籤將只包含前三個標籤，如果你正在 A/B Test 同一電子郵件的兩個版本，則標籤會包含 “content” 標籤：
utm_source: CustomerList
utm_medium: email
utm_campaign: JulyNewsletter
最終的網址如下所示：
www.example.com/?utm_source=CustomerList&utm_medium=email&utm_campaign=JulyNewsletter
你也可以用 網址產生器 為你添加標籤，當然如果全部輸入會是令人討厭的。將 UTM 標籤的 URL 用於電子郵件中的連結，並且 Google Analytics 應在大多數電子郵件客戶端和任何最新的電子郵件營銷平台上追蹤這些標籤。然而，Mobile Email APP 仍然非常棘手，並且在保持來自各個來源的歸因方面始終存在障礙 ... 所以，你可以做什麼？ 更好的解釋！
這一切都是用批判的眼光來看待你的數據
你剛推出了新的付費廣告活動，並在該頻道看到了最小化的提升，但直接流量卻大幅增加？原因是你看到未歸因的付費廣告點擊；剛發出一封新郵件，未看到任何推介流量，但有很多新的直接點擊量？請檢查電子郵件平台，好確保正確處理歸因
謊言 13：令人誤導的關鍵字統計
你認為 Google 現在已掌握了搜索歸因，但它卻比你看它表面上那樣更難
一次搜索可能會導致另一次搜索，因為搜索者會繼續優化它們的查詢，而這只是最後一次搜索 - 實際上將它們引導至你的網站的搜索 - Google Analytics 記錄
Berlin street food → Berlin street food Turkish → Bistro Street Food → click to website
你有相當數量的流量可以作為自然搜索，但會被報告視為 “品牌” 搜索 - 其中包含姓名、網站、商家名稱。其中，搜索名字意味著從自然搜索中得知一些關於你的概念，並希望了解更多。這非常棒，但不好的是你不知道他們用什麼搜索詞彙或信息來源為何，所以你錯過了一些有價值的東西
而且你看到品牌搜索超過更實在的自然搜索，卻不包括你的名字 ... 這可能會令人擔憂
面對這種情況，那代表在關鍵字優化上你需做得很好
有很多像 Moz、Ahrefs 這樣的工具，可以很容易查看網站的新反向連結何時何地上升，以及連結返回給頁面的搜索條件。將此與關鍵字排名進行比較，將更清楚了解正在提升的無品牌自然搜索流量的數量，以及可以在哪方面提高 SERP 的結果
謊言 14：付費社交偽裝為付費搜索
Google Analytics 確保你看到每次點擊付費搜索廣告所獲得的點擊 - 這對它們來說無疑是賺來的金庫，而且它們希望你看到它的效果。它們還將付費搜索作為 預設管道，用於標記為 CPC 或 PPC 的任何連結，而這些連結大多數可能用於你在社交媒體上的 PPC 廣告
這不是你的錯 ... 你的社交廣告是按 PPC or PPV 付費，因此將其標記為有意義
但是，除非你用自定義渠道清除內容，否則 Google 會將這些點擊數用於付費搜索
Google Analytics 可以相對容易做出改變嗎？這似乎不錯的方式
但從商業角度來看，你可以看到它們為何想引導你相信付費搜索和付費社交是同樣的事
創建自定義頻道比聽起來容易。唯一棘手的是記住將所有未來付費的社交連結添加到該頻道，否則它們將完全溜走並被視為直接流量，否則它們會馬上回報為付費搜索成功報告
( "媒介、與規則運算式相符" & 自由挑選易於突顯的顏色 )
謊言 15：每次單位轉換費用沒你想的那樣高
就像用戶行為可能會導致誤導性的關鍵字統計數據一樣，它也會導致你的 Google Analytics 後台在 CPC 活動中顯示出高得離譜的每次轉化費用 - 花 500 美元卻僅看到 1~2 次轉化，而讓你深到不安
但是，當你的廣告支出上漲時，也是否看到其它來源的銷售額有所增長？
即使 Google 說沒有，也需要將這些轉化的至少一部分歸因於你的 CPC 活動中
以下告訴你發生了什麼事？
一群人看到了你的廣告，雖然它們沒有點擊，卻很感興趣。也許是做了一次搜索，或是到你的官網、在社交媒體平台上尋找你的消息，導致最後的消費 - 這一切都始於你的廣告，即便廣告沒當下以 "最直接的效用" 來呈現
也就是說，無法直接衡量這種付費廣告的成功與否。你必須查看來自其它來源的流量增加情況，而這些流量與新的廣告活動或增加的支出一致 - 要是看到相關性，就可能有因果關係
簡而言之，將 Google Analytics 保持在最佳狀態可以減少 Redirect，追蹤所有可用的訊息，並對此進行有根據的猜測
總結
Google Analytics 讓你可以簡單、輕鬆、快速地獲取所需數據 ... 但它的謊言真的很多！
如你所見它也是有缺陷的 - 如果你為此而墮落，其結果將會受到影響
而且在大多數情況下，除非你知道要去哪裡看，否則你永遠都不會知道
好消息是你已學會如何識別，就剩你手動、事後逐一修復它們
訣竅是知道挖掘出來並作出相應的反應
一些指標可以用來衡量價值，而另一些則需要額外的額外的修正
可以預見的是這需花點時間去作，相信這也令人不愉快，但也是讓你具有戰鬥機會的唯一方式，以便客戶或老闆們最終相信你的訊息是有用的
總之，來自 Google Analytics 的數據並不能正確告之你行銷工作的正確方針
也因此你必須習慣先把錯誤先抓出來，好結束長久以來一直對你的欺騙
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可以預見的是這需花點時間去作，相信這也令人不愉快，但也是讓你具有戰鬥機會的唯一方式，以便客戶或老闆們最終相信你的訊息是有用的
總之，來自 Google Analytics 的數據並不能正確告之你行銷工作的正確方針
也因此你必須習慣先把錯誤先抓出來，好結束長久以來一直對你的欺騙
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