京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Google Analytics中的页面参与度指标
本篇将介绍Google Analytics报告中的一个秘密而又特殊的指标:页面参与度指标。注意,是页面参与度,而不是用户参与度。页面参与度指标表示什么?有什么作用?我们该如何来使用这个指标?他又对我们的网站分析有那些指导呢?请继续往下看。
什么是页面参与度?
网站是由一个一个的页面组成的。一个网站中可能会包含很多种不同类别的页面。这些页面的质量如何?在网站中有什么作用?当我们需要对网站的页面进行评估时,该如何去衡量他们呢?这些都是页面参与度指标需要解决的问题。为了更好的理解页面参与度这个指标,下面我们先来看个例子。
在一个传统的商店或公司里,有很多的销售人员,这些销售人员的工作是负责将商品销售给顾客。使商店或公司获得收益。那么我该如何衡量这些销售人员呢?很显然,销售业绩是最重要的指标之一。一个优秀的销售人员可以说服顾客购买商品,同时为商店或公司创造更多的收益。
现在将传统的商店或公司替换为我们的网站,顾客替换为网站的访问者,而销售人员就是网站中的页面。当访问者到达网站后,页面负责将信息传递给访问者,并引导访问者完成网站的目标。那么,对于网站中的这些”销售人员”来说,该如何去衡量他们的表现呢?很显然,访问者在网站中的目标完成度是衡量网站页面最重要的指标之一,这个指标就是页面参与度。优秀的页面可以促进访问者在网站中完成转化,并最终完成网站的目标。有问题的页面会导致访问者的流失。
页面参与度的计算方法
前面介绍过了,页面参与度指标用来衡量网站不同页面对完成目标的贡献度。那么这个指标是如何计算出来的呢?毕竟很多非电子商务网站不是以收入作为目标的,并且即使是那些以收入作为目标的网站,又该如何分配每个页面对收入的贡献度呢?别急,我们将详细的说明页面参与度指标的计算方法。
页面参与度计算公式:
页面参与度=总目标价值 / 唯一身份综合浏览量(Unique Pageviews)
下面通过三个例子来详细说明每个页面页面参与度的计算方法,其中Visits=Session。
例1:访问者在一次访问(Visits)中,连续浏览了ABC三个页面后到达目标页。目标转化价值为10元。按照页面参与度计算公式来分别计算页面A,B,C的参与度指标。
目标价值=10
页面A唯一身份综合浏览量=1
页面B唯一身份综合浏览量=1
页面C唯一身份综合浏览量=1
页面A参与度指标=10
页面B参与度指标=10
页面C参与度指标=10
例2:访问者在一次访问(Visits)中,连续浏览了页面A,B,A三个页面后到达目标页。目标转化价值为10元。按照页面参与度计算公式来分别计算页面A,B的参与度指标。
目标价值=10
页面A唯一身份综合浏览量=1
页面B唯一身份综合浏览量=1
页面A参与度指标=10
页面B参与度指标=10
PS:页面A在这个Visits中被浏览了2次,pageviews=2,但因为都发生在一个Visits中,所以Unique Pageviews仍然=1
例3:在第一次访问(Visits)中,访问者连续浏览了页面A,B,A三个页面后到达目标页。在第二次访问(Visits)中,访问者连续浏览了页面A,B,D,A后离开网站。按照页面参与度计算公式来分别计算页面A,B,C,D的参与度指标。
目标价值=10
页面A唯一身份综合浏览量=2 (Visits1+Visits2)
页面B唯一身份综合浏览量=2 (Visits1+Visits2)
页面C唯一身份综合浏览量=1 (Visits1)
页面D唯一身份综合浏览量=1 (Visits2)
页面A参与度指标=5
页面B参与度指标=5
页面C参与度指标=10
页面D参与度指标=0
PS:
页面A在Visits2中没有完成目标,所以参与度指标= 10/2
页面B在Visits2中没有完成目标,所以参与度指标=10/2
Visits2中不包含页面C,页面C只出现在Visits1中,所以参与度指标=10/1
页面D没有完成目标,所以没有目标价值,参与度指标=0
计算参与度指标需要注意的问题
1 为参与度指数单独创建一个profile,在这个profile中不要启动电子商务功能,也不要加入事件追踪价值,只单独设置一个目标并为它设置目标价值,因为电子商务和事件追踪价值都会影响到目标价值的计算,同时,多个目标和价值也会影响页面参与度的计算。
2 计算页面参与度时使用的是Unique Pageviews,而不是Pageviews。所以,刷新页面并不会提高页面的参与度指标。
3 计算某个页面的页面参与度时使用的是目标价值与该页面所有Unique Pageviews值的比率,如果该值为0,表示此页面没有参与过目标转化,如果参与度指标等于目标值表示每个浏览过此页面的Visits都完成了目标转化。
如何设置页面参与度指标
前面说了一大堆页面参与度指标的功能和计算方法,那么如何设置这个指标呢?光说不练假把式。下面就开始设置页面参与度指标。其实,熟悉google analytics目标设置的朋友可能早就看出来了,这个页面参与度指标其实就是设置目标时的目标价值。没错,不过这里唯一的区别是,通常我们设置的目标价值是通过每次目标转化后网站所获得的实际收益值反推出来的每次转化目标价值,而在计算页面参与度指标的时候,并没有这个要求,我们只是对页面完成目标转化次数进行简单的计数。例如:页面每参与一次目标转化,我们就记录一次。所以,这里将目标价值设置为1即可。
查看页面参与度指标
页面参与度指标只在三个报告中可以看到,它们分别是热门内容,内容标题和内容细目报告中。这也是我开头说它是个秘密指标的原因。在这几个报告的最右侧,$index指标就是我们所说的页面参与度指标,这里允许我们按照参与度指标对页面进行排序,找出那些对网站目标转化至关重要的页面。同时,这里也可以通过报告级过滤器查看一类页面的页面参与度指标。
页面参与度指标的两个作用
页面参与度指标最重要的作用就是用来记录不同的页面在完成网站目标中所起的作用,所以根据这个指标我们可以发现两个对于网站分析最直接的作用。
1 页面与目标的相关性
只有当页面参与了网站的目标转化,才会有参与度指标。所以,没有页面参与度指标($index)的页面都没有参与目标转化。或者说,浏览这些页面的访问者最终可能都没有到达目标页。这究竟是路径的问题,流程的问题,还是页面本身的问题,需要我们逐个进行分析。
2页面对目标的促进度
页面每参加一次目标转化参与度指标都会增加,所以,页面参与度指标($index)值与Unique Pageviews值成正比的页面,转化能力越强,也越重要。而页面参与度指标($index)值与Unique Pageviews值成反比的页面就是存在问题需要优化的页面。数据分析培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23