这是一个迟到的每月创想贴子:) 过去几个月的每月创新贴子回顾如下:
一月创想: 中国克隆2.0 (China Clone 2.0)
创想简介:这个创想的构思是建立一个网站,这个网站的主要目的是译介传播国外的公益传播和社会公共事务活动,鼓励中国大陆的网络用户逐一克隆这些国外项目,同时提供协助这些项目成长的资源。二月创想:博物馆2.0工作组
创想简介:这个创想的构思是通过网络建立一个协作群体,这个群体的主要目标是分享、探讨如何运用社会化网络技术和工具来推动大陆博物馆领域的创新。这个群体的参与人员不仅仅包括技术人员,也包括设计、教育、营销、传媒等各个领域的专业人士。这些跨学科的专业人士,在业余时间参与博物馆2.0工作组的事务,通过网络来展开协作。三月创想:分享大问题,激发大智慧
这个创想的构思是建立一个社区网站,让人们在这个网站记录自己的“大问题”,使用标签tag来标注“大问题”,并通过标签来发现分享相似“大问题”的人,找到志同道合者。大问题不是普通的问题,而是一个人要花数年时间来认真思考,解答和实践的问题,关于自我,关于人生,关于世界。
◎ 四月闲话
四月的时候,Oliver收到了朋友寄自云南的明信片,很巧的是,她寄来的那张明信片是大理蝴蝶泉景色。这让Oliver想起05年的那次云南之旅。那次的旅程被打上“多样性之旅”的标签,记录在脑海里。
那次的旅程中遇到许多导游,大理这一站的导游特别让Oliver印象深刻。这个导游让大家称呼她杨金花——金花是大理当地人对女孩子的通称。就在游览了蝴蝶泉之后,在返回的路上,大家和这位杨金花聊天,她说起了当地导游的生活状态,也讲了她为什么要做导游这个工作。她说,因为每次带团,都会认识到来自不同地方的人,在和这些游客的交流中,她了解许多外部世界的事情,打开了她的眼界。每次她向游客讲解同样的景点和路线,可是,每次的游客都是不同的,他们给她带来不同的见闻和视野,让她学习不少东西。Oliver问她是否通过网络和外界联络,她说比较少。
这个小故事触发Oliver问了一个大问题:你是一座桥吗?!这个问题一直从05年问到06年,从06年问到07年,从07年问到08年,从08年到现在,或许今后也会一直问下去。
◎ 四月创想
四月的创想就和明信片有关。这个创想的目的是将明信片转化为一个公益营销传播平台,并鼓励人们在忙碌的现代生活中偶尔放慢节奏,使用一个传统的沟通方式,与不同地域的人们保持友情。
创想名称:十三亿明信片 (1.3 billion postcards)
创想简介:
这个创想的构思是建立一个以发行13亿张公益明信片为终级目标的第三方付费明信片平台。这个机构在机场,咖啡馆,博物馆,商场,酒吧,图书馆,写字楼等等公共场所派发免费的明信片,经过这些地方的民众可以抽取一张明信片,写了自己想写的话之后,就直接投递在现场的收集箱里。
创想漫谈:
随着网络科技的发展,人们逐渐很少使用传统的通信方式,也逐渐忘记了和通信不发达地区的朋友的联络。从一方面看,地球村让世界变平了,从另一方面看,不发达地区和发达地区之间的数字鸿沟也进一步扩大。
Oliver在收到朋友寄来的明信片时,同事说明信片就像Twitter一样,这句话让Oliver印象很深刻。的确两者有些相似之处:内容空间有限制,只能写简短的话语;话语都是公开的,周边朋友都看的到;明信片的反面是照片,而Twitter的个人profile可以设定个性化图片……
之所以人们不再像过去那么寄明信片,主要原因倒不是购买明信片的费用,也不是花钱购买邮票,而是邮寄明信片的麻烦。
如果我们能够克服这些困难,提供免费的明信片,就在人们经常出没的公共场所放置明信片,只剩下一件事让人们做:写明信片的内容。那么,我们就可以大大提高人们使用明信片的频率。
当然,提高明信片的使用频率并不是我们的终极目标,真正的目标是对于参与书写的人们来说,这是一个轻而易举参与社会关怀的方式,也是提醒人们放慢生活节奏的一个方式。
这个计划除了涉及参与书写明信片的这部分主体人群外,还涉及参与计划的公益组织、创作个体和公众服务场所三部分群体。
– 公益组织如何参与这个计划?
公益组织可以作为某个明信片营销活动的发起人之一,在某个时间段,某个公众服务场所,投放以公益组织所设计的主题的明信片。简单的话,可以仅仅是明信片上印上公益组织的LOGO和宣传语,除此之外,明信片可以和普通明信片一样;稍微复杂一点,可以由公益组织指定一些明信片的目标收件人,邀请人们给这些目标收件人写一些话语,至于如何鼓励和动员人们写,写哪些内容,则需要公益组织根据自己的情况来设计主题;再复杂一些的话,可以将明信片的图案设计成和公益组织所设计的主题有关,投放明信片的场所,也可以设计专门的展览。
– 创作个体如何参与这个计划?
明信片的背景图案这个阵地,可以发展成为创作个体发表作品的园地,让有才华的年轻人,在这里发表他们的艺术创作作品。让这些创作作品和公共服务和社会关怀关联起来。
– 公众服务场所如何参与这个计划?
书店,咖啡馆,图书馆,博物馆,飞机场,火车站,汽车站,酒店等等让人们静下来,或者动起来的地方,在这些地方人们有时候会多出一些无聊时间,场景往往和日常起居生活不同。这些地方正合适开展这个计划。
如果这个项目配合上一个网站的话,那么,参与计划的各方都可以通过网络平台实现永续性的沟通。人,地点,创作和社会行动几个方面都可以很好的融合在一起。
You might think major Internet companies have a latency, availability, and bandwidth advantage because they can afford expensive dedicated point-to-point private line networks between their data centers. And you would be right. It's a great advantage. Or it at least it was a great advantage. Cost is the great equalizer and companies are now scrambling for ways to cut costs. Many of the most recognizable Internet companies are moving to IP VPNs (Virtual Private Networks) as a much cheaper alternative to private lines. This is a strategy you can effectively use too.
This trend has historical precedent in the data center. In the same way leading edge companies moved early to virtualize their data centers, leading edge companies are now virtualizing their networks using IP VPNs to build inexpensive private networks over a shared public network. In kindergarten we learned sharing was polite, it turns out sharing can also save a lot of money in both the data center and on the network.
The line of reasoning for adopting IP VPNs goes something like this:
大家好,我是owen,主要从事 Online marketing 方面的工作,平时主要专注于 SEM 和 Web analytics。这次很荣幸能够应 Denis 之邀,在我爱水煮鱼抛砖引玉,发表 Web analytics 方面的文章,希望以后能够在这里,与大家多多交流这方面的知识。今天首先给大家简单谈谈豆瓣网怎么应用 Google Analytics。
豆瓣从今年开始也加入 Google Analytics 的统计阵营。让我们通过它加载的 Google Analytics 源码,简单分析一下它都是怎么应用的。
我们先从豆瓣的源码来看看它的Google Analytics统计代码
豆瓣 Google Analytics 代码
我们知道一般默认的 Google Analytics代码如下:
默认 Google Analytics 统计代码
两相对比,我们就会发现豆瓣加载 ga.js
的方式与默认的方式有些不太一样,由于豆瓣并没有采用 https 加密访问,所以撇弃了默认的ga.js加载方式。
默认的统计函数,pageTracker
也被豆瓣改成了 _ga
,这个只是名称定义上的区别,并没有什么实质的改变。豆瓣的主要应用是下面两个函数:
再来看豆瓣比默认 Google Analytics 代码增加的部分,那就是多了数个 _ga._addOrganic
,这是 Google Analytics 添加自定义搜索引擎的代码。尽管 Google Analytics 对于主流的搜索引擎都能自动识别,但毕竟能识别的是国外的主流搜索引擎,在国内,像搜狐的 Sogou,QQ 的 soso,网易的有道等搜索引擎,都不能被 Google Analytics 正确识别,而被当作推荐来源。这时候我们就可以利用_addOrganic
参数来识别这些非主流搜索引擎,如豆瓣的做法。
除了添加自定义搜索引擎,豆瓣在最后还添加了如下这些代码:
_ga._addIgnoredOrganic("豆瓣"); _ga._addIgnoredOrganic("douban"); _ga._addIgnoredOrganic("豆瓣网"); _ga._addIgnoredOrganic("www.douban.com");
这些代码用来把引号中的关键词从搜索引擎的关键词报告中排除,而当成直接点击量来源。
为什么要这么做?因为一个知名的大网站,来自这些品牌词的搜索流量都非常大,常常是排在前几位的搜索关键词来源,而这通常是因为搜索引擎养成现在的人都懒得记网址,直接搜索品牌名来记住域名。这些品牌词对于网站的关键词来源分析并没有很直接的帮助,所以在来自品牌词的流量很大的情况下,可以直接把这些关键词识别成直接点击量来源。
关于自定义 Google Analytics 搜索引擎和排除特定关键词为直接点击量来源的语法,可以参考 Google Code 上关于这方面的详细介绍。
当我们登录豆瓣后,再来分析豆瓣的源码,会发现多了一个ga._setVar(”xxxx”)
的 Google Analytics 参数。
豆瓣使用 Google Analytics 的._setVar参数来跟踪登录用户行为
_setVar()
函数是 Google Analytics 的用户定义函数,主要用于对特定来源的用户行为进行分类,例如可以对登录浏览的用户设置一个数值,然后在 Google Analytics 后台的访问者/用户定义 中查看其浏览属性。
Google Analytics 访问者/用户定义报告
分析豆瓣的源码可以知道,豆瓣对每一个登录后的用户,都赋以一个专门的 id 值,这样可以在用户定义报告里,看到整体的登录用户访问行为,乃至每个登录用户的浏览行为。通过这样设定后,豆瓣便可以轻易获取高忠诚度访问用户的访问行为。关于_setVar()的更多说明,请参阅 Google Analytics的技术文档
如何根据访问者在我的网站上访问的页面或在表单上做出的响应对其进行分类?在 Google Analytics 官方的帮助文件,也给出了另外一个应用案例
值得注意的是,原来在设置 _setVar()
函数的时候,整个网站的跳出率会出现重大的偏差,不过在最近的google analytics官方博客,指出该bug已经修正,客户在进行这方面设置的时候,还是要注意对比前后数据是否有重大偏差。
豆瓣上的书评,影评和乐评可以说是豆瓣网站的核心价值所在。一般评论的URL格式如下:
豆瓣上单条评论的URL
当我们查看该页面的网页源代码时,会发现有趣的现象:
豆瓣单条评论页的 Google Analytics 代码
我们知道,一般 Google Analytics 的_trackPageview()
括弧中的参数是留空的, Google Analytics 会自动捕获网址的 URL 参数,如果在 _trackPageview()
括弧中输入特定的数值,那么在 Google Analytics 的报表中,URL 将是我们指定的参数,而不再是我们在地址栏看到的 URL。
如上面的例子,我们在 Google Analytics 中看到的URL将是/book/review/1946018/,而不再是我们在浏览器地址栏看到的/review/1946018/
当所在频道是电影或者音乐时,_trackPageview()
中的参数将根据所在频道的属性,变为/movie/xxxxx 或者 /music/xxxxx的数值。
豆瓣通过对的参数进行重新指定,主要有以下的好处:
保证了用户和搜索引擎看到的 URL 比较简短,达到 URL 对用户友好和对搜索引擎友好的目的;而在 Google Analytics 报告中,通过 内容/内容细目/ 报告,又能了解到各个频道总的浏览情况。
在GA的内容细目报告中,将会多出 /book/ /music/ /movie/ 这样的文件夹来,总而获得各个频道的合计浏览数据。
而如果只是使用默认 _trackPageview()
,你将只能得到所有评论页面的浏览数据,而无法得到细分的各个频道的浏览数据。
关于_trackPageview()
的具体的使用方法可参照 Google Code 的说明
注意事项:使用 _trackPageview()
参数重新指定 URL 之后,网站覆盖图的数据将受到影响。可参阅 Google Analytics 的官方帮助文件
除了豆瓣使用 _trackPageview()
来对URL进行重写,大众点评网也采用了类似的做法(应该是比豆瓣更早采用。。。因为是我在点评网任职时候实验的做法;那时候豆瓣还没有使用 Google Analytis 统计代码,呵呵),有兴趣的同学可以自己去研究点评的 Google Analytis 代码。
作者:owen
原文链接:浅析豆瓣的 Google Analytics 应用
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