假設我們手上沒那麼多行銷預算，每月只有 10,000 元可以使用，這時心裡一定會猶豫：該花嗎？花了會不會像小石頭丟進海裡，激起漣漪但一點浪花都沒有。

相信很多人很常遇到這樣的問題，我的建議是：絕對要花！而且有幾個操作方向值得思考。

當行銷預算有限時，我們只能從行銷漏斗的底端開始往上做。底端的操作通常具有花費少、效益好的特性，缺點是受眾數量比較少。不過，對於 10,000 元的預算來說，受眾少本來就是正常的。我們的目標是要把這 10,000 元花到極致。

再行銷

行銷漏斗的底端首選就是再行銷。不管使用什麼廣告平台，我們的設定都是針對某群購買意願極高的受眾，比如：

• 加入購物車但未結帳的人

• 重複瀏覽某個商品但未購買的人

在各個可以接觸到他們的管道對他們投放廣告，讓他們回來完成購買。

這群人數量肯定不多，但他們已經用行動表達出購買意願了，所以針對他們投放廣告，效益絕對不會太低。

Google Ads 關鍵字廣告

除了再行銷，關鍵字廣告也是另一個行銷漏斗底端的好選擇。當用戶在搜尋引擎搜尋某關鍵字時，其實就是表達出強烈的購買意圖，這群人跟再行銷的受眾一樣，只差臨門一腳。這時如果我們投放相關的關鍵字廣告，就可以在用戶的購買路徑上攔截他們。

當關鍵字操作得當，比如針對「LCD 螢幕 飛利浦」投放廣告，這群人的數量肯定比整個「LCD 螢幕」的搜尋量少，但他們明確表達出想買飛利浦 LCD 螢幕的意圖，這時關鍵字廣告的費用就真的花在刀口上啦。

再加上關鍵字廣告通常是以點擊計費（CPC），有點擊才計價，理論上花費會比較有效益（當然，亂設定導致 CPC 太高的情況就不說了）。

綜合再行銷跟 Google Ads 關鍵字廣告，以一個點擊 5 ~ 10 元來說，每個月 10,000 元約可以收到 1,000 ~ 2,000 個點擊。再行銷或搜尋廣告帶來的客戶購買意圖比一般廣告高，以進站購買轉換率 3% 計算，這 10,000 元每月可換得 30 ~ 60 張訂單，你就可以評估划不划算了。

了解客群輪廓

除了廣告直接帶來的收益外，另一個值得花錢的原因是：可以用少少的廣告費來了解你的客群。

傳統上我們想像中的受眾輪廓都是 XX 歲到 XX 歲、上班族、愛好 3C、男性等顯性標籤。如果要再更深入、更廣泛地了解商品的客群就不容易了。做問卷、電話抽訪是一些常見的方式，但現在有更有效率的方法，那就是廣告！

有兩種方式可以透過廣告了解你的客群：

1. 在下廣告時切不同興趣的受眾，用同一組素材打給這些受眾，觀察各自的點擊表現、購買表現、ROAS 等。表現好的廣告組合明顯就是更符合你商品的受眾輪廓。

2. 如果是 Google Ads 搜尋廣告，也可以在廣告後台看到搜尋相關關鍵字用戶的年齡、性別、家庭收入等客層報表。

透過廣告花費，進一步利用廣告平台的特性，你就能更了解你的客群。

了解受眾喜歡的切角

不管是不是廣告，我們的商品或服務終究要跟消費者溝通，而溝通時的角度很重要。到底是訴求價值、還是訴求價格的效果好？是講使用情境、還是講商品特色才會吸引人注意？這些問題，透過廣告很容易得知答案。

把不同角度的訴求，轉換成一篇篇的廣告貼文、文案，同時做 A/B 測試，透過廣告數據可以得知消費者對哪一種訴求是有感的。後續不管是調整 Landing Page、或是商品文案、商品圖的拍攝風格，只要是跟消費者溝通的管道，都可以用測試出來的切角來溝通，效益絕對會提升不少。

結語

總的來說，即使每月只有 10,000 元的廣告預算，也絕對值得投資。透過精準的再行銷和關鍵字廣告，不僅能帶來直接的銷售轉換，還能更了解你的目標客群和他們的偏好。這些寶貴的洞察將有助於優化整體的行銷策略，讓每一分錢都發揮最大效益。

很多人會有疑問，在 Google Ads 內投放搜尋關鍵字廣告，該買品牌字嗎？所謂的品牌字指的是自己品牌的名稱，例如 Samsung 的品牌字是＂Samsung＂或＂三星＂，當用戶搜尋這些字時，如果出現 Samsung 的廣告，那就代表投放搜尋關鍵字廣告時有買品牌字。

有人會覺得品牌字成本很低，該買。有人會覺得自然搜尋第一名通常就是品牌官網本身，再買品牌字的意義不大。我自己認為有以下五個原因該買

呈現消費者想看的訊息

搜尋品牌字，搜尋結果第一名通常是官網本身，但自然搜尋結果上出現的官網連結，是搜尋引擎摘錄出來的標題跟描述，不一定是最新、最吸引人的訊息。但廣告不一樣，廣告可以完全控制呈現的內容，可以顯示近期活動、顯示吸引人的文案、可以有更多不同的呈現樣式，增加用戶點擊進站的機率！

當網站舉辦活動時，可以把特定的活動頁面拿去打品牌字廣告。大部分看過活動的消費者都不會當下行動，等到想起來時也忘記當初在哪裡看到活動，這時用戶通常會搜尋品牌字。因此在品牌字廣告上放活動連結，可以讓這些用戶更輕鬆找到活動頁、提高消費欲望，減少顧客找不到活動頁的問題！

確保品牌出現在消費者面前

就算你的官網在品牌字搜尋上排名第一，但如果消費者搜尋時搭配其他關鍵字，比如加上「產品名稱」、「評價」、「心得」、「折價券」等，甚至拿你跟競爭對手的品牌名一起比較，你的官網可能就不在第一名了。

這時如果搭配品牌字廣告，就能確保消費者不管怎麼搜尋，第一眼就看到你的連結。甚至，還可以針對不同的關鍵字組合呈現不同的廣告內容。

避免消費者被攔截

想像一下，你的競爭對手買了你的品牌字，然後消費者搜尋你的品牌，第一個看到的是對手的網站連結，有可能你的消費者就這樣被攔截了。但如果你也買了自己的品牌字，由於你的廣告更貼近你的品牌，所以通常會排在更前面，消費者被攔截的機率低很多。

提高競爭對手門檻

即使競爭對手有買你的品牌字跟你競價，但因為你的品牌字跟你的網站關聯性較高，廣告成本會比較低，排名也會比競爭對手好。如果競爭對手想要跟你搶這個品牌字、吃你豆腐，他們就得付出更多，無形中提高競爭對手搶你消費者的門檻。

降低廣告成本

每個 Google Ads 的帳號都有個看不到的「質量分數」，帳號內整體廣告表現越好，帳號的「質量分數」越高，廣告出價成本會越低。簡單說就是你表現越好，Google 越會給你出頭的機會。（一般廣告平台都是這樣的策略，鼓勵大家製作吸引人、成效好的廣告）

品牌字廣告的表現不管是在點擊率、廣告關聯性通常都會非常好，有助於拉抬整個帳號的平均分數，一旦質量分數上升，廣告的出價成本就會降低，所以品牌字廣告操作的好，不只是影響廣告本身的效益，還可以幫助到整個廣告帳號。

結語

從以上五個角度來看，購買品牌字搜尋廣告是一個投資回報率高的策略。它不僅能讓你更靈活地控制與消費者的互動，還能有效地保護你的品牌和消費者，甚至還能間接地提高競爭對手的成本、降低自己的成本。所以，如果你還在猶豫是否應該購買品牌字，現在是時候採取行動了。

最近頗受好評的訪談，乾貨滿滿，整理一些 takeaway 當筆記。

流氓地推

美團曾經找流氓進行地推，因為這些人最了解當地情況。在台灣，這樣的做法可能相當於找村里長。雖然這種方法可能讓人覺得 low，甚至有些土炮，但卻非常有效。許多公司都採取這種地推方式，有時甚至會引發衝突，登上社會新聞。不過有趣的是，他們可能會先講好互相打架鬧事，以便向上級要更多費用。因此，打架作為行銷手段，在 Elon Musk 和 Mark Zuckerberg 之前的 10 年前就已經有人做過了。

小紅書的 DAU

Nick加入小紅書的第一天，DAU只有70萬，這個數字在當時的中國互聯網甚至排不上 App Store 前 100 名！然而，四年四個月後，當他離開時，DAU 已經增長到 1800 多萬，中間高峰時甚至達到 2000 萬。

選秀節目的影響

其中，DAU 暴漲的一個原因是中國第一代的選秀節目：《創造101》和《偶像練習生》。開拍之前，大家看了 trailer 覺得這誰要看啊，但結果卻意外走紅。選手入駐小紅書，小紅書獨家冠名，當時的 server 甚至被打爆，DAU 在一個月內翻了三倍。

電商的轉變

小紅書早期做電商時，老闆不知道賣不賣得動。和許多新創公司一樣，他們先讓工程師製作了簡單的頁面，將貨物送到公司辦公室，有訂單再寄出。結果大賣。但轉折點是阿里巴巴的介入，天貓直接做海淘，天貓有數不完的商家關係，於是跟商家說你去小紅書上架就別想在天貓上架，二選一的方式讓所有品牌官方旗艦都在他們手上。

投資人的思考

當電商被天貓碾壓後，GMV YOY 僅有 20%、30%，在當時的中國這是一個很低的數字。然而，社群仍在穩健成長。一般人可能會考慮放棄電商，專心做社群。但小紅書的 CEO 認為，站在投資人的角度，必須給出一個完整的 picture。只做電商會被拿來跟淘寶對標，只做社群則會拿去跟微博相比。結合電商和社群，沒有可比較的對象，更具想像空間。

平台的差異

抖音、快手、小紅書、微博等平台的內容都很像，不是圖文就是影片，但真正決定平台差異化的是其中的人、所生產的內容，以及社區的氛圍。例如，快手裡常聽到「老鐵 666」、「雙擊點讚 666」等Call To Action，但在小紅書裡，這些都會被降低流量。每個平台的載體和演算法會決定社區的成長方向和氛圍。

演算法與價值觀

做演算法不難，但最困難的是價值觀，所謂的價值觀就是你要給用戶看的東西。所有的平台裡面都會有擦邊球的內容，例如，對女性來說，美瘦白之類的商品介紹，或是男性喜歡看穿著性感的女性，只要把這些內容放上平台，數據會比較好，但卻不利於長期發展。相較於抖音，最終小紅書把這些都取捨掉了，小紅書的成功在於價值體系的把握。

快速成長的陷阱

許多公司都在找方式複製、超越小紅書，但只要一講到 “快速” 就會死。例如找廠商進來做抽獎活動，可以快速帶來 DAU 和流量，但這樣會影響到認真創作的創作者。這些人是社群的核心，他們投入時間和努力創作內容，但抽獎活動只要給贈品，卻可以輕鬆吸引大量用戶的注意。這樣會導致創作者感到不公平，他們的努力被輕易取代。整個社群的價值觀會被扭曲，變成大家都注重短期刺激。

Threads 的問題

其中也談到 Threads 的問題。社群平台的結構與一個國家體系相似，但 Threads 因為瞬間導入用戶，導致缺乏中產階級，整體結構不穩定。流量高度集中在頭部 KOL 身上，使普通創作者難以成長，但又不敢把 KOL 趕走，怕數據會掉，久了缺乏普通創作者，整體流量不會成長，頭部 KOL 因為流量沒成長也不會留在這，惡性循環。小紅書也經歷過這階段，但小紅書選擇打壓頭部 KOL 流量，讓其他人可以出頭。

小紅書在台灣

小紅書曾評估過台灣市場。台灣 2300 萬人口扣掉小孩老人後，剩下的人口不到一個上海市。雖然台灣市場 ARPU 比較高，但相對來說還要 hire 台灣經營團隊，加上台灣法令對大陸不友善，被認為不值得經營。但小紅書曾經投過便宜但 ROI 超高的渠道，付錢給盜版影片的字幕組，在字幕上加上「請上小紅書」之類的口白，透過這些方式拉來了大部分的台灣用戶。

業績管理

在公司不斷成長的過程中，有來自許多大公司的管理階層加入。有一次上線新版的搜尋演算法，CTR 成長了 10%，但新來的主管想要這 10% 的成長拆到三個季度去，作為某種業績管理。對早期員工來說，如果覺得改動對用戶有益，就應該要立即上線，而不是為了業績管理而拖延。

什麼是 cookie？當使用者瀏覽網站時，該網站會在使用者的瀏覽器上留下一些資訊，這些資料就是 cookie。使用者下次進到網站時，網站能透過 cookie 抓到上次留下的資訊，因此 Cookie 常被用來記錄可以追蹤使用者行為的資訊，或是儲存使用者先前輸入的資料。

有在做行銷的人很常聽到 cookie，也知道 cookie 有分為第一方 cookie（First-Party Cookie） 或第三方 cookie（Third-Party Cookie），應該還知道第三方 cookie 預計於 2024 年被 Chrome 停用，很大程度的影響廣告業。

但對於怎麼區分第一方 cookie 或第三方 cookie，大家可能就不是那麼清楚了，沒關係，你不懂阿嬤懂。

第一方 cookie

有一天，阿嬤帶孫子去糖果店（網站），老闆給了孫子一個特殊的手環（cookie）。這個手環上記錄著孫子最愛吃的糖果，所以下次來的時候，老闆就可以直接給孫子最愛的糖果。這就是第一方 cookie，也就是由你直接訪問的那個網站發給你的。

第三方 cookie

阿嬤帶孫子去的這個糖果店（網站）裡還有一個玩具櫃（第三方公司），孫子也喜歡玩裡面的玩具。這個玩具櫃也給孫子一個手環（cookie），並記錄孫子喜歡的玩具。所以不僅糖果店（網站）知道孫子的喜好，玩具櫃也知道（第三方公司）。

改天，阿嬤帶孫子去一家雜貨店（網站），那家雜貨店剛好也有同一款玩具櫃（第三方公司），玩具櫃可以根據手環知道孫子喜歡的玩具。這就是第三方 cookie，由其他公司透過你訪問的網站發給你的。

所以，第一方 cookie 和第三方 cookie 的主要區別在於，它們是由誰發出和管理的。第一方 cookie 由你直接訪問的網站發出，第三方 cookie 則由其他公司透過你訪問的網站發出。

第三方 cookie 退場又有什麼影響

阿嬤覺得，只要帶孫子去有玩具櫃的地方，玩具櫃都知道孫子喜歡什麼玩具，孫子會一直吵阿嬤要買玩具，阿嬤不勝其擾，覺得玩具櫃知道太多了，最後決定，2024 下半年開始不讓孫子帶玩具櫃給的手環（cookie）。可以猜想，2024 下半年之後，玩具櫃因為不知道小孩過去喜歡的玩具，生意一定會大受影響。

廣告業因為無法透過第三方 cookie 知道消費者的喜好，變得不準確，廣告主不想投廣告，廣告業績會大受影響。

另一方面，第一方 cookie 是不受影響的，總不能你去某個網站，網站主都不能記錄你的行為。因此第三方 cookie 被停用對網站主影響不大，有影響的是網站主去投廣告也會變得不準，但不影響網站本身的經營。

最後

瞭解 cookie 的工作原理和它如何被用於追蹤使用者行為對於行銷人員是非常重要的。在 Chrome 2024 年停用第三方 cookie 的情況下，我們可以預見到數位廣告業將會有一些變化（玩具櫃生意會變差），而網站主會需要尋找新的方式瞄準他們的用戶。

但是，記住，無論孫子有沒有帶手環，阿嬤終究還是會買玩具給孫子的。

就在剛過去的 2023/6/30，Google Analytics Universal（俗稱的 GA3）已經停止更新了。現在大家只能快速適應或是立馬上手新的 GA4。轉移到 GA4 之後，最讓人頭痛的問題莫過於在 GA4 的報表中，一些常見的 User、Session 數據與 GA3 相比，掉了非常多。

有人說 GA4 的數據只剩 GA3 的七成、六成，甚至更低。看到這樣的結果，你可能會想，GA4 的資料到底準不準，我該不該相信呢？

官方說法

在官方文件中 [UA→GA4] 比較指標：Google Analytics (分析) 4 與通用 Analytics (分析)，非常詳細的說明 GA3 vs GA4 各項指標的差異，總的來看，GA4 的大部分指標都趨於嚴謹，所以數字掉是很正常的事。不同的統計分析平台對於同樣的指標，有各自的定義，有差異應該是大家能理解的。（GA3 跟 GA4 的差異，的確可以用兩個平台來看）

撇除各平台的差異後，另一個可以再確認的地方是，到底 GA4 的 code 有沒有埋對、有沒有漏埋，不然怎麼會掉那麼多。關於這個，有下列三點可以抓出來比較。

方法一：比較 Google Tag Manager 的代碼涵蓋範圍

埋 code 最怕的就是某幾頁漏埋，要查哪幾頁有埋 code 比較簡單，但要查漏埋真的很麻煩。

現在埋 GA4，大部分人都是透過 Google Tag Manager（簡稱 GTM） 埋 GA4 代碼，GTM 的介面內，「管理」內有「代碼涵蓋範圍」，裡面可以看到「已包含的網頁」、「未加入代碼」的網頁，從這裡可以得知有多少頁面漏埋 GTM 代碼。

方法二：比較 Page View

Session、User 的定義在 GA3 跟 GA4 有差異，但 Page View 就沒這問題，Page View 很單純，有看過就是有看過，在兩平台的定義是相同的，因此我們可以把這當作比較基準，在轉移後不應該有太大的落差。

當出現落差時也很好追蹤，匯出 GA3 跟 GA4 每一個網址的 Page View 來比較，很快就可以得知那些頁面有問題。

但要留意一個地方，如果你的 GA4 有整合 App 的數據，在比較時記得要排除 App 只留下 Web 作比較（在拉報表時過濾出「平台」=「web」）。

方法三：比較 purchase 事件數、事件值

跟 Page View 一樣，事件的發生是網站主自己定義的，沒有差異性的問題存在。也因為事件是手動一個一個埋的，在轉移過程非常容易漏掉，比對事件數的差異可以很快知道有沒有漏埋 code。

如果你的網站有金流，那就要更留意 purchase 事件，purchase 事件是所有事件中最重要的，除了有事件的數量、事件值（營業額）可比較，更可以匯出含有「交易 ID」的交易報表，跟自己的後台一筆一筆比對，找出問題點。（「交易 ID」是在「探索」內自訂報表時才會出現的維度）

結語

用過 GA4 的人通常都對 GA4 非常的不習慣，所以確保 GA4 的 code 埋對只是第一步，後續還有更多適應的問題等著大家，現在已經過了 2023/7/1，大家也只能認命接受，努力適應新的變化！

如果是電商網站，KPI 通常是營業額，那在 Google Analyticcs 內不外乎看流量來源、轉換率、營業額之類的報表。

但如果是內容網站，一般直覺會想到的 KPI 通常是 PV (Page View)、UU (Unique User)，但除了這些外，還有什麼是經營內容網站該關心的嗎？

看看 Google 新推出的課程

之前在分享考證照的文章 Google Analytics 小教室 #3 – Google Analytics(GAIQ) 認證就要這樣準備 內有提到，Google 為了幫助大家準備 Google Analytics 的認證，提供了基礎知識、進階概念 這兩大課程。

而在今年(2018年)八月，Google Analytics 更推出新的第三大課程 Google Analytics for Power Users (到目前為止，只有英文版)。

以前的兩大課程比較像是學科考試，針對 Google Analytics 現有的內容去介紹該怎麼使用這些功能。

而今年剛推出的新課程則比較偏實際應用，從另一個角度切入，以真實網站營運時會遇到的問題反回去看 Google Analytics 能幫到什麼忙。

內容網站還要注意什麼 KPI

在這新的第三大課程內，有一個章節裡提到 What KPIs should you use for your content site? 裡面是 Google Analytics 針對內容網站提出的 KPI 建議。

這些建議的 KPI 解答了一開始的問題，內容網站除了 UU & PV 外，還有那些 KPI 是值得追求的。在追求這些 KPI 時，該從 Google Analytics 的那些報表來觀察成效。

我將 Google 建議的 KPI 重新整理如下

使用者行為 KPI

• Pages per session - 用戶每次上線的平均瀏覽頁數

• Pages per user - 平均每個用戶瀏覽的總頁數

• Repeated Users - 重複造訪的用戶數

• Scroll Depth - 瀏覽頁面的百分比

• Average Time On Page - 平均每頁停留時間
  

• Bounce Rate - 跳出率

仔細看上述 KPI 可以了解，除了 PV/UU 外，Google 更建議內容網站去關心使用者進到網站後的行為。

在流量越來越貴的今天，使用者進到網站後如果不能讓他留下、或是讓他多對網站提供貢獻，都是種浪費。

老話一句

新的課程內也有提到，該怎麼利用 Google Analytics 來幫你找出最適合發 EDM 的時間、如何驅動用戶下單、如何知道各商品的成效等。

第三大課程：Google Analytics for Power Users

https://analytics.google.com/analytics/academy/course/9

就我大略翻過第三大新課程後的感想，新課程不只給考證照的人看，其實也很適合單純關心網站成效的人。

通常我都是平日去設計師那，平日上完班，趕去設計師那，弄完通常都快晚上九點了。晚上九點再走路到捷運站，坐兩站後出捷運，再走回家，這事對我來說，很難也很懶。

於是我就以每週一次的頻率開始坐 Uber。坐 Uber 的原因不外乎，下班都很累了，回家路上只想安安靜靜，很怕會遇到政治狂熱的司機。同樣各車隊都挑過司機，但 Uber 就是比較不會踩到雷。

因為是常客，收到 Uber 的優惠券 Email 也不是甚麼特別的事。也因為個人喜好關係，都會特別注意別人是怎麼做行銷活動的，特別是行銷活動的細節。

原本以為 Uber 的優惠券 EDM 跟一般電商收到的沒兩樣，都是大量發送，能回收多少是多少，但使用過後，讓我有了不一樣的感受。

原本以為很一般的 Uber 優惠券 Email

我收到的 Email 如下圖，其實很一般，沒甚麼特別。

但當我照著下圖 Email 信中的連結，點下「輸入優惠序號搭車去」按鈕，這時，影響成效高低的差異點出現了。

一般這樣的 Email，我們心底都會有個刻板印象。要先手動複製優惠券序號，再點下連結按鈕，這時會打開 APP 或網頁，找到要輸入優惠券的地方，貼上優惠券序號、送出。

但這封 EDM 的流程不太一樣

這封 EDM 的流程做得非常順手。

不用複製優惠券序號，只要點下連結按鈕，直接打開 Uber 的 App。

因為我手機有裝 Uber App，直接打開 App 其實是正常不過的，但 Uber 不只幫我打開 App，還直接切換到輸入優惠券序號的頁面。不只切到輸入頁面，並且直接幫我帶上信中的優惠券序號 (如下圖)。

等於我在 EDM 中點下連結後，只要在 APP 內按下送出，就可以把優惠券直接加入我的帳號內。

大大提高優惠券的輸入機率

大部分人都收過優惠券 Email，想想看曾經經歷過的操作流程。再看看現在 Uber 做到的，只要打開 Email，點擊按鈕，接下來自動打開 APP、自動跳到輸入優惠券的頁面、自動填上序號，只等待你按下送出。是不是流暢很多？

光是這流程的簡化，不只用戶的體驗變好，整個優惠券使用的轉換率也一定比一般要用戶自己複製貼上的好上非常多。

但，如果只有這樣，就太不 Uber 了。

不只提高優惠券的輸入機率，還提高使用率

輸入之後，事情就結束了嗎？沒，發優惠券的目的是要讓用戶使用，因此 Uber 的 App 繼續優化 "使用" 優惠券這件事。

當我有了可以使用的優惠券後，只要在優惠券的有效期間，打開 Uber App 的第一畫面都會看到提醒字樣。

就像下圖綠色橫條，提醒我「下一趟行程可折抵 NT$100」，而且還告訴我，只剩 6 天可以使用。是你，看到這樣的提醒，會不會很想把他用掉？

 還有下一步

當我挑選好地點後，原本顯示價錢的地方變了，顯示的價錢不是原價，是折扣後的價錢，讓你很明確知道這趟搭車是有折抵的。刷卡處也顯示「您省下了$100」。

處處都在誘引用戶消費，處處都在想辦法提高優惠券的使用機率。

大家一定也有過這種經驗，明明在網頁或 APP 內使用優惠券，但在付款結帳前，畫面上沒辦法很確定是否有使用成功，因此在最後一步退卻了。

因此，越早讓用戶知道有折扣、越明確的提醒折扣這件事，絕對是提高轉換率的關鍵。

這篇不強迫大家按讚了

上篇文章 (文章標題：你看到的是優點還是缺點)請大家按讚，最後收到 40 個讚。

我老婆在塗鴉牆曬個我跟小孩的合照，就收到快破百個讚。

不公平啦～

在用過濾器之前

要撈數據，就要有個範例，這裡以之前提過，Google 線上商城 背後的 GA 示範帳戶 Demo Account 為例，來撈出我們想要的頁面數據。

不知道怎麼加入 GA 官方示範帳戶 Demo Account？看這

Google Analytics 小教室 – 透過官方示範帳戶 Demo Account，向 Google 線上商城學 GA

觀察網址關鍵字

首先，假設我們想分析 Google 線上商城 上，「服飾類」商品的所有流量。

打開 Google 線上商城 服飾類商品網頁，觀察一下網址，可以歸納出服飾類的網址規則長得像下面這樣
https://shop.googlemerchandisestore.com/Google+Redesign/Apparel/*

再來進到 Google Analytics 「行為」→「網站內容」→「所有網頁」內，首先映入眼簾的會像下圖，預設會呈現整個網站的流量。那要怎麼撈出服飾類流量呢？

第一招：過濾框打入網址關鍵字

前面有提到，服飾類商品的網址長得像這樣
https://shop.googlemerchandisestore.com/Google+Redesign/Apparel/*

我們可以抓出服飾類網址都包含「Apparel」這個關鍵字，因此在「過濾框」輸入「Apparel」，就可以過濾出服飾類網頁的相關數據。

這是最簡單、最直覺的方式，直接輸入要過濾的網址的關鍵字，過濾出要的網頁數據。

第二招：進階過濾器

現在我們更進一步過濾出我們想看的數據，假設現在我們一樣想了解服飾類商品的流量狀況，但是僅限於黑色系列，這時該怎麼做？

跟之前一樣，觀察一下黑色服飾的網址，會發現除了「Apparel」關鍵字外，黑色服飾的網址都有「black」出現。

如下圖點選「過濾框」旁邊的「進階」，彈出的面板內可以看到更多進階選項。

照下圖「新增維度或指標」→「網頁」→「包含」，新增一個過濾框，在新增的過濾框中輸入「black」，套用後就可以撈出黑色服飾類商品的流量。

如果你要看非黑色的服飾的流量，只要照下圖把「包含」改成「排除」就可以了。這樣就是網址內含有「Apparel」但是不包含「black」的流量數據。

要再更進階一點，像下圖把「包含」選單拉下來，可以看到「完全比對」、「與規則運算相符」、「開頭為」、「結尾為」、「包含」可使用。

第三招：想要這個或者是那個過濾器

剛剛的例子都是針對單一網址關鍵字，過濾出想要的報表。但一般實際應用上，常常會遇到要撈多組關鍵字，混在一起看數據的情況。例如我們想撈出黑色跟白色相關商品的流量混在一起看，這時該怎麼做？

從前面學到的，要撈出黑色商品流量只要在過濾器輸入「black」、要撈出白色商品流量只要在過濾器輸入「white」，如果要混在一起撈出來呢？

很簡單，只要輸入「black|white」就可以了，兩個關鍵字中間放一根直立線符號「|」。這個「|」直立線符號是 「或」的意思，輸入後撈出來的報表，就混有黑色跟白色的流量。

更多的過濾器招式

以上都是比較常使用到過濾器的情況，其實過濾器可以使用規則運算式 (Regular Expression)，做到更強大的篩選規則。

上面提到的直立線符號「|」，就是規則運算式的其中一種，但規則運算式對一般人來說其實是有難度的，不建議一般使用者硬學。

一般情況下過濾報表，其實也用不到太複雜的運算式，只要記得以上幾招常用的，應該就可以解決 8 成以上的應用。

如果要了解更多規則運算式，可參考官方說明如下

規則運算式 - Analytics (分析)說明

或是說已有正在運作的 Google Analytics 帳戶，但想確認某些代碼是否埋的沒問題、某些報表是否數值正常時，往往都找不到標準的 Google Analytics 帳號可供參考。因為...不太會有人把自己的帳號開放給其他人存取。

這樣的困擾，Google 知道。

Google 知道大家對於學習 Google Analytics 的困擾，因此開放了一個示範帳戶 (Demo Account) 讓大家可以直接觀看數據報表，實際動手操作、練習。

什麼是 Google Analytics 示範帳戶 (Demo Account)

示範帳戶說穿了，其實也就是一個一般的 Google Analytics 的帳號，不同的是開放出來讓一般人可以加入各自的 Google Analytics 帳戶內，直接讀取。

除此之外，這個示範帳戶大有來頭，裡面的資料可不是隨便兜出來的。這個示範帳戶是 Google Merchandise Store 背後正在使用的 Google Analytics 帳戶，是活的、真實在運作的帳戶，非常有參考價值。

示範帳戶說明

https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=zh-Hant

Google Merchandise Store 是什麼網站？

Google Merchandise Store 是個電子商務網站，專門販售 Google 的品牌商品。接收全世界的訂單，服務全世界的客戶。

Google 直接把這樣全世界級的網站，且是線上正在運作的商城背後的 Google Analytics 放出來當示範帳戶，讓大家可以自行加入、看到第一手的資料（連營業額都看到），內容是活的、會隨著時間改變，有這樣的帳戶可參考，可遇不可求。

誰應該加入示範帳戶

前面有說過，當新手要練習 Google Analytics 時，找不到適合的 Google Anaytics 帳戶，可以使用這個示範帳戶。但我強烈建議，不管新手、老手，都應該加入這個示範帳戶。

這個示範帳戶背後是個電子商務網站，很多 Google Analytics 的用戶都是電商從業人員，Google Analytics 裡面有個電商模組，這個模組如果好好的安裝、使用，會帶給企業營運上很多 Insight。

但事情總是一體兩面，有好就有壞，功能強大的背後缺點是，這電商模組很不好整合進網站內，即使整合了，也很容易弄錯。弄錯了，那收集到的數據就沒太大的參考價值。

這個示範網站，很全面的整合幾乎所有的 Google Analytics 功能，當然也包含了非常複雜的電商模組。

負責埋代碼的工程師會需要示範帳戶

如果你是負責要埋 Google Analytics 代碼到自家網站的工程師，那 Google 線上商城是非常好的範例，透過 Google Analytics Debugger，可以知道在什麼時間點、該埋什麼代碼、送什麼資料。

延伸閱讀：

Google Analytics 小教室 – 讓 Google Analytics Debugger 告訴你代碼有沒有埋好 以及別人網站埋了什麼代碼

看報表的人也需要示範帳戶

如果你是負責看 Google Analytics 報表的人，這個示範帳戶內有非常完整的報表可供參考。特別是電商的部分，幾乎所有的 Google Analytics 電商報表這裡面都有。

即使是對 Google Analytics 電商報表熟悉的人，透過這個示範帳戶，也可以用來比較看看自家網站，有沒有漏埋了那些代碼，以致於某些報表沒資料。

要怎麼加入

要把示範帳戶加入自己的 Google Analytics 帳號下很簡單，進入 Google Analytics 的示範帳戶說明頁面，點擊「存取示範帳戶」就可以了

Google Analytics 的示範帳戶說明頁面

加入之後，進入自己的 Google Analytics 帳戶，左上角帳戶下拉，可以拉到新增進來的 Demo Account，就可以存取示範帳戶內的所有資訊了。

先加入再說

如果你不知道以後會不會用到 Google Analytics 示範帳戶，反正加入免費，先加入再說。會看到這篇文章最後一段的人，應該都有很大的機率會用得到。

信件的預覽文字通常是擷取信件內文前幾個字出來顯示，一般遇到這狀況最直覺的解決方法是直接調整信件內文。

但她不想調整信件內文，因為真的會有用戶無法正常閱讀，需要透過說明文字導引到網頁上觀看 EDM 內容。難道沒兩全其美的方法？

不只美觀，還影響開信率

雖然我同事是為了美觀來問我，但 EDM 的預覽文字除了美觀外，更重要的是會影響開信率。

有在發 EDM 的行銷人員，通常會想辦法讓開信率提高，最直接影響開信率的變因是信件標題。

除了標題外，很多收信軟體都會顯示信件內容預覽，內容預覽通常是抓信件內文的前幾個字出來顯示，但你知道，透過調整 EDM 的預覽文字也可以大幅提高開信率嗎？

A/B Test 結果，提高 33.3% 開信率

Yesware - 一家美國 EDM Service 公司的研究發現，調整 EDM 的預覽文字確實有助於提升開信率，而且是短一點的預覽文字更有用。根據他們測試，最多可增加 33.3% 的開信率。

他們做了三次 A/B Test(如下三張圖)，縮短 EDM 的預覽文字，少則提高 16.5%、多則提高 33.3% 的開信率。

目前各企業使用的狀況如何

根據 Litmus (一家美國 EDM 發送服務的公司) 2018 年 6 月的統計，1008 家企業中有高達 65.4% 的企業不知道可以優化 EDM 的預覽文字。

剩下 34.6% 的企業表示知道這方法，但這些知道的企業中，也只有一半左右的公司有真的使用過這項技巧來優化開信率。也就是說，如果懂得使用這項技巧，開信率很有可能超越 8 成企業。

我翻了我的個人信箱稍微統計一下，在台灣有 9 成以上的公司都尚未使用這項技巧。如果你使用了，就有 9 成機會比其他公司發的 EDM 更容易吸引使用者的目光。

要怎麼設定 EDM 預覽文字呢？

一般 Email 軟體的預覽文字，都是抓信件內文的前幾個字出來顯示，要達到客製化 EDM 的預覽文字，但又不出現在內文內，需要一點技巧。

市面上發送 EDM 的軟體或服務，在編輯信件時都可以切換到 Html 模式，直接編輯信件的 Html 原始碼。切換到 Html 模式後，在信件內文的最前方，插入下列語法，然後將 EDM 的預覽文字調整成想要的語句就可以了。

<div style="display: none; max-height: 0px; overflow: hidden;">
(EDM 預覽文字放這裡)
</div>

<!-- 下面這段的作用 -->
<!-- 在 EDM 預覽文字後插入一些空白，讓 Email 軟體不會直接顯示內文 -->
<div style="display: none; max-height: 0px; overflow: hidden;">
&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;&zwnj;&nbsp;
</div>

兩全其美的方法

這算是很完美的兩全其美解決方法，既能增加開信率、也能讓信件的預覽文字不再顯示信件的第一行內容，使用方式也算簡單。

不過，老生常談，這些技巧都是錦上添花。最基本的，把 EDM 內容做好，讓用戶喜歡看你的 EDM 才是最重要的事。

參考資料來源

The Little-Known Preview Text Hack You May Want to Use in Every Email

11 Data Findings from A/B Testing & Growth Marketing for a SaaS Product

子網域 (sub domain) 撈報表會遇到什麼問題

假設今天有一家公司，申請的網域是 website.com
主站網址是 https://www.website.com/
購物首頁網址是 https://shop.webiste.com/
部落格首頁放在 https://blog.website.com/

如下圖，進入 Google Analytics 最常看的報表之一 ：「行為」→「網站內容」→「所有網頁」，這時就會發生一個常見的問題。

「網頁」中的 "/" 是 www.website.com、shop.website.com、blog.website.com 的混合數據，無法區分開各網域的數據。

那麼，有什麼方法解決這個問題呢？

解決方法一：次要維度

要分辨 "/" 是哪一個網域的首頁，最快的方式就是如下圖，在「次要維度」中選「主機名稱」

選好後就會出現下圖報表，報表中的 "/" 依照不同的網域被區分開了，很明確的知道每個網域的首頁數據。

解決方法一的優缺點

這方式的優點是不用先設定，只要會拉「次要維度」，就找得出相關數據。你的 Google Analytics 資料有多久，就可以撈到多久以前的資料。

但這方式也有兩個缺點

1. 用次要維度拉出「主機名稱」，對很多不熟悉 Google Analytics 報表的人來說不直覺、也不友善。

2. Google Analytics 內建的報表只能有「主維度」跟「次要維度」，很多時候報表已經有用到「次要維度」，這時就不可能拉出第三個維度來放「主機名稱」。

解決方法二：新增資料檢視，單一欄位顯示完整網址

另一個比較直覺的方式是讓 Google Analytics 的「網頁」欄位如下圖直接呈現完整網址

這樣是不是直覺多了，而且整合在「網頁」欄位內，要撈、要查詢、要過濾都很方便，這要怎麼做呢？這時要動用「資料檢視」中的「篩選器」。

怎麼新增「完整網址」的「網頁」欄位

為了避免影響到現在正在用的 Google Analytics，建議先新增「資料檢視」，然後到該「資料檢視」下的「篩選器」→「新增篩選器」。

「篩選器名稱」隨便取，這裡我們取 Show Full Domain Setting
「篩選器類型」選「自訂」→「進階」，「進階」的內容照下圖設定

「欄位 A -> 擷取 A」，選「主機名稱」，設定內容填入「(.*)」
「欄位 B -> 擷取 B」，選「請求 URI」，設定內容填入「(.*)」
「輸出至 -> 建構函式」，選「請求 URI」，設定內容填入「$A1$B1」
勾選「必須填寫欄位 A」
勾選「覆寫輸出欄位」

解決方法二的優缺點

方法二的優點是呈現的報表很直覺，只要設定好，一般單純看 Google Analytics 報表的人都可以看的懂，不需要學會額外的操作。

但缺點就是，因為是透過「資料檢視」的「篩選器」關係，只有設定完成後，「網頁」欄位才會開始出現完整網址，之前「網頁」欄位內的資料不會被改變，依然存在。

所以建議用一個全新的「資料檢視」來存放包含「完整路徑」的「網頁」欄位。不影響現在使用的數據，要看完整的路徑，只要切到新的「資料檢視」就可以看到。

建議，先設定「資料檢視」再說

因為方法二的「資料檢視」特性是，設定了之後才會開始累積資料，因此越早設定越好，設定好即使不用也沒差，就放著讓他累積資料。

通常這是 Google Analytics 帳號必備的「資料檢視」之一 (還有一個常見的必備資料檢視是排除公司 IP)。 所以不管是要用方法一或方法二，建議先按照方法二的方式，把新的「資料檢視」設定好。

現在即使用不到，未來的某一天說不定會用到。

常常有人會問我留存率怎麼調整？對還沒調整過留存率的 App 來說，下面這個例子就是一個非常快速且普遍有效的方法。

看 Calm 怎麼提高 3 倍 留存率(Retention Rate)

Calm 是國外非常知名的放鬆冥想 App，不管 App Store 或 Google Play 上都有破 10 萬則評價、平均 4.6~4.8 顆星，這樣的好 App 也曾經遇過留存率不佳的情況。

Calm 裡面有一個功能是提醒用戶該進行每日例行性冥想，根據他們統計，只有不到 1% 的用戶曾經使用過此功能，但這些少量用戶的留存率卻是其他沒使用過此功能的 3 倍。

他們看到這數據一則以喜、一則以憂，喜的是他們很明確的找到了一群留存率很好的用戶。憂的是這群用戶會不會本來就是重度使用者，因為提醒功能在 App 內埋得很深，要找到不是那麼容易，能找到並且使用的用戶很可能本來就是質量比較好的用戶群。

測試是最好的解答

在作數據分析時常常會遇到這種叉路，前方有兩條看起來都差不多的路，該走那一條好？測試是面對這種情況最好的解答。

Calm 對他們的部分新用戶進行了一項實驗：讓提醒功能更明顯。用戶完成第一次冥想後，會跳出提示畫面，鼓勵他們設置每日提醒。

實驗後分析發現，在新的提示畫面中有 40% 的用戶設置了提醒，而這群用戶跟以前自然發現提醒功能的用戶對比，留存率同樣提升了 3 倍。

這表示不是重度使用者的關係，而是提醒功能對所有用戶來說，的確能提高留存率。

留存率真的很難調整

有調過留存率的人一定會有同樣的感覺，留存率超難調。主要是影響用戶留存的因素太多，調整的成本太高，花費的時間太長。

即使下定決心要調整

1. 第一步先找到疑似可以提高留存的因素

2. 有可能這因素沒有收集到數據，因此要先埋 Code 收集數據

3. 上線收集數據

4. 針對收集到的數據分析後，確定當初的假設正確，再來針對當初的假設 調整 App

5. 調整後再上線收集數據

6. 如果這次的調整最後的成效不如預期，那就從 1 再來一次

整個 Round 花費的資源、時間、成本非常巨大，且不能保證做完就會有效果。

其實提高留存率有 SOP

回到文章開頭很多人問我提高留存率的問題，我一直在想有沒有一個比較簡單且花費成本小的方式，或甚至是個 SOP，大家照著作就可以提高留存率，Calm 的方式其實就是標準 SOP。

自己的 App 自己一定很清楚，什麼功能是最有可能黏住用戶的。

【提高留存率 SOP】 找到可以增加留存率的功能，強化這功能讓所有新用戶可以馬上感受到，留存率自然會增加

舉例來說

以 Dropbox 來說，最可能黏住用戶的方式是讓新用戶馬上上傳檔案分享出去給其他人下載，讓用戶立即感受到 Dropbox 的方便性。

以通訊軟體來說，最可能黏住用戶的方式是讓新用戶馬上加入好友，開始通訊，這樣用戶離開的機率會大幅降低。

以新聞 App 來說，有些用戶喜歡看體育，那就問他喜歡看那一隊伍。有些喜歡政治，那就問他喜歡的政黨或政治人物，針對用戶的選擇，優先出現用戶喜歡看的內容，而不是傳統的新聞首頁，用戶留下來的機率自然變高。

以氣象 App 來說，讓用戶可以設定某個地區下雨前主動通知。以公車 App 來說，讓用戶可以設定某條路線在早上時段會主動通知還有多久到站。

這些都是針對用戶會使用到的功能加以強化，讓新用戶可以馬上感受到，進而提高留存率。

提高留存率沒那麼難

撇除 App 設計的不美觀、不直覺難操作、有 BUG、強迫登入等這些基本影響留存率的因素外。

留存率數字背後代表的意義，是用戶認為 App 之後會用到，所以先把 App 留下來不刪除，之後有需求時再打開來使用。

所以提高留存 SOP 的重點在於讓用戶認為之後會用到此 App、後續再讓用戶回來 App，其實思路不難、很簡單。

來源: How Calm Increased Retention 3X With Amplitude

一般的作法是埋好代碼之後，瀏覽幾次頁面，讓 Google Analtyics 抓到流量送回去。等幾個小時後，再進 Google Analytics 看報表，確認是否有流量進來。

這樣的方式雖然很保險，但也很費時，一有錯誤就要等上幾個小時才能再確認。現在有更快速的方式，代碼埋好後馬上可以用 Google Analytics Debugger 先確認。

什麼是 Google Analytics Debugger

Google Analytics Debugger 是 Google 官方推出的 Chrome 瀏覽器的外掛程式，專門針對 Google Analytics 偵錯用。

裝好後可以在 Chrome 的「開發人員工具」中看到類似下圖，確認 Google Analytics 是否有裝好。

也可以用來觀察別人網站

有使用 Google Analytics 的人通常也會好奇，其他有埋 Google Analytics 代碼的網站除了基本的代碼外，是否有額外收集了什麼事件，如果是電商網站，是否有使用 Enhanced Ecommerce。

Google Analytics Debugger 可以幫你作到這點，除了觀察自己的網站外，還可以觀察其他的人網站，知道其他人的網站埋了哪些代碼。

Google Analytics Debugger 安裝方式

使用 Chrome 瀏覽器到 Google Analytics Debugger 的安裝網址安裝。

裝好後，確認 Chrome 工具列出現 GA Debug 圖示就算完成。

使用方式

開啟 Chrome 瀏覽器，瀏覽到需要被確認代碼是否有埋好的頁面，打開「開發人員工具」，切換到「Console」頁籤。

點擊工具列上的 GA Debug 圖示，這時圖示會出現 ON，頁面會自動 Refresh。

在Console 頁籤內有看到 Google Analytics 字樣就代表網站的代碼有安裝成功。

進階用法

前面說到，除了觀察自家網站有沒有埋好 Google Analytics 代碼外，也可以用 Google Analytics Debugger 來觀察網站透過 Google Analytics 收集了什麼資料。

因為 Google Analytics 是以 JavaScript 的方式收集資料送回 Server，所以不會有埋了代碼卻觀察不到的情況發生。不管是自家或其他網站，只要是有埋 Google Analytics 代碼的網站，都可以觀察到。

以東森新聞首頁來說，透過 Google Analytics Debugger 可以看到下圖

Running command: ga("create", "UA-69544097-1", "auto")

上述代碼表示建立一個編號是 UA-69544097-1 的 Google Analytics 的追蹤代碼，看到這個，通常表示 Google Analytics 代碼有埋好，也可以知道用的是那一組的 Google Analytics 的代碼。

如果是自己網站，可以用來確認想要埋的代碼跟真正埋的代碼是不是同一組。

Running command: ga("send", "pageview")

上述代碼表示通知 Google Analytics Server，現在網站有 PageView 產生，讓 Google Analytics 紀錄並統計分析。

除了單純通知 PageView 外，在通知當下也會帶有許多跟這次 PageView 相關的參數，讓 Google Analytics 一併紀錄。在上圖的 PV 相關參數內，是這次 PageView 一起送回 Google Analytics Server 的相關參數。

參數中的 referrer (&dr) https://www.google.com.tw/

上述參數表示用戶的前一頁是在 Google 搜尋，因此在 Google Analytics 的「客戶開發→所有流量→來源/媒介」報表中，此次 PageView 就會被歸類為 google / organic，表示是從 Google 搜尋來的流量 。

再來看一個例子

一樣是東森新聞首頁，剛剛看完 PageView，繼續往下看，會看到下圖的 Google Analytics 事件。

Running command: ga("send", "event", "DataAPI", "Load", "首頁分類新聞-分類id:recomm")

上述代碼表示通知 Google Analytics 一個事件的發生。Google Analytics 的事件，一次最多可以同時回報四個值，分別是「事件類別」、「事件動作」、「活動標籤」、「價值」。

看「事件相關參數」中可以知道

eventCategory (&ec) DataAPI：表示事件類別是 "DataAPI" eventAction (&ea) Load：事件動作是 "Load" eventLabel (&el) 首頁分類新聞-分類id:recomm：活動標籤是 "首頁分類新聞-分類id:recomm"

從事件字面上來看，當用戶瀏覽東森新聞首頁時，會將 Data API load 資料的動作透過 Google Analytics 事件紀錄下來。但到底這事件背後代表的真正意義是什麼，也只有東森新聞自己才知道。

使用心得

以我自己為例，使用 Google Analytics Debugger 通常是為了檢查自己設定的 Google Analytics 代碼有沒有問題。最常發生在 Google Analytics 事件設定好之後，透過 Google Analytics Debugger 來檢查事件的參數帶的對不對。

之前還在作 EC 網站時，Google Analytics 的 Enhanced Ecommerce 使用說明寫的不是很好，要埋 EC 代碼時有時候會不清楚怎麼埋比較好，這時候透過 Google Analytics Debugger 去觀察 Google 官方的 EC Demo 網站，是個學習埋代碼的好方法。

如果您想要吸引客戶的注意力，請先說出他們的名字。

做為行銷人員，有跟程式、網頁設計人員溝通的困擾嗎？有時只想修改網頁的一些小地方卻又被拒絕時，會不會有一種乾脆自己去學網頁設計的想法。

當你有這些衝動時，可以先試試 Unbounce ，Unbounce 是讓行銷人員可以自己製作登陸頁 (landing page) 的線上服務。

不僅如此，還可以 AB測試每個活動的 landing page，在後台記錄並計算轉換率。

但今天要介紹的不是 Unbounce 這個服務，是 Unbounce 如何利用設計電子報，提高自家服務的購買轉換率。

Unbounce 做了什麼事

2017 年 3 月，Unbounce 推出新定價，他們知道更改定價對客戶來說是很敏感的，於是透過 Email 跟客戶溝通，希望傳達新的定價將提供更多價值的訊息讓他們的客戶知道。

於是他們利用以下四招，在 Email 中加入了許多個人化的內容，不僅達到溝通的目的，更讓付費的轉換率從 2% 躍升至 10%。

1.將收件人的名字加到 Email 主旨中

如下圖，Unbunce 將收件人的名字加到 Email 的主旨跟內文中。

信件主旨 I made you a video, Alexa，除了加上收件者名字外，還用比較口語的方式，像是寄給朋友般，增加開信率。

一句好的主旨、站在用戶本身著想的主旨，更能在廣告信氾濫的現在，從一堆信中脫穎而出，獲得收件人的目光。

2.將收件人的名字加到 Email 內文第一行

Email 內文的第一行最好附上收件者名字，因為某些收件軟體會預覽信件內容，顯示信件內文第一行 (像 Email)。

把收件者姓名放在第一行，讓收件者在預覽時可以看到自己的名字，也能增加開信率。

例如下圖，就是我很欣賞的講師，他很懂這些，每次寄出來的信第一行都會包含收件人的名字。當我看到我的名字在信件上時，是不是會更想點開。

這是他的網站：BestPop棒棒棠創意行銷

這是他的 FB：BestPop 棒棒棠創意行銷

不追可惜

3.將收件人的名字加到影片預覽圖中

如了主旨跟內文外，Unbounce 還把收件者的名字加到影片預覽圖中，如下圖。

這是一個少見但效果奇佳的方式。一般信件中如果有影片預覽圖，已經夠讓人有想要點擊的欲望了，更何況是預覽圖上還有收件人的名字。

這招會引起收件人的好奇，好奇心的驅動力很強，會大大增加信件點擊的機率。

在他們測試中，一般的影片預覽圖有 9.5% 的點擊率，加了收件人名字後點擊率來到 14.6%，足足增加了 52%，非常有效。

要怎麼動態的作到這件事呢？可以利用 Cloudinary 這個網路服務的 Adding text captions 功能。

4.將收件人的名字添加到 Landing Page 上

點擊 Email 內的 Call-To-Action 按鈕後，前往的 Landing Page 上，順勢顯示收件者的名字，讓收件者有種整封信都是專門為他寄送的錯覺，而不是死板板的廣告信。

這種專屬的優惠，更增加購買的衝動，當然有助於提高轉換。

5 倍的轉換率

經過這一系列收件者個人化的優化後，Unbounce 發出的 Email 整體的購買轉換率從 2% 提高到 10%，整整 5 倍的提昇。

其實這些手法不難，很多非技術人也可以作到，只是看執行時夠不夠細心來操作這件事。

1300 字，打完收工～

或是登入 Google Analytics 時有看到如下圖般，上方跳出的通知訊息。

這是要告訴你，Google Analytics 的資料保留政策調整了！

為什麼資料保留政策(Data retention)要調整

一向注重人權的歐盟，訂立了歐洲隱私權法律，一般資料保護規定 (General Data Protection Regulation，簡稱 GDPR)，預定於 2018/5/25 生效。

Google Analytics 為了歐洲客戶，需遵守 GDPR，因此更改了收集的用戶資料保存時間。

簡單的說，現在 Google Analytics 收集的資料中跟個資較相關的，可以讓管理者設定該在 Google Analytics 上保留多久。

對我有影響嗎？

只要你有使用 Google Analytics，不管你是不是管理者，這就跟你有關。

因為現在資料保留規則的修改，過了 2018/5/25，很有可能查不到 26 個月前的資料。

根據 Google Analytics 預設，如果一個使用者從現在開始都不再上線，那麼他曾經在你網站活動，進而保留在 Google Analytics 的某些資料，在 26 個月後會從伺服器中自動被刪除。

什麼資料會受影響

受影響的資料包括下列跟使用者層級、事件層級相關的資料，例如 Cookie、使用者識別碼 (例如使用者 ID) 和廣告識別碼 (例如 DoubleClick Cookie、Android 廣告 ID、Apple 廣告客戶識別碼)。

但是，根據上述資料匯整過後的資料則不受影響。

表面上定義的很清楚，但實際在使用 Google Analytics 時，我們很難分辨哪份報表有沒有受影響。

因此強烈建議，花個幾分種修改設定，往後不需再提心吊膽。

要怎麼調整

照著下圖，進到管理員 → 選取要調整的資源 → 追蹤資訊 → 資料保留 → 使用者和事件資料保留，把預設的 26 個月調整為不會自動過期，儲存即可。

為什麼要這樣調整

我們沒有辦法很清楚的辨識什麼報表會受影響，加上我們也不是歐盟國，因此把使用者和資料保留改成不會自動過期，對往後查閱歷史資料來說，是比較保險的作法。

總結

現在馬上花三分鐘調整，讓自己管理的 Google Analytics 不用再擔心往後會有查詢不到資料的問題。

如果你不是 Google Analytics 的管理者，也應該讓管理者知道 Google Analytics 在 2018/5/25 後對於資料保留的變化，進而調整相關設定。

官方對於資料保留的說明：資料保留 - Analytics (分析)說明

今天要介紹的案例不是利用免運費提高客單價，而是單單只調整免運費的顯示方式，就可以提高交易量。

案例的主角 Sport Chek

Sport Chek 是加拿大最大的體育用品、鞋類和服裝零售商。他們的使命是讓每個加拿大人都有健康、積極的生活方式。

他們原本的購物車頁面如下，跟大多數電商網站一樣，在結帳金額下方顯示 "滿 25 美元享有免運費" 的優惠訊息。

優化購物車頁面

Sport Chek 想在購物車頁面上優化免運費這件事，他們想，如果加強 "免運費" 的視覺效果，是不是有可能提高用戶的購買動機、增加更多訂單轉換？

於是他們針對購物滿額享有免運費的用戶顯示，"恭喜，您享有免費送貨的資格！"，而不是單純告知滿多少免運費。

對於未達免運費門檻的用戶則採取另一方式，幫用戶計算還要多少才能達到免運門檻，例如 "只需再 17.45 美元即可獲得免運服務"。

購物車優化結果

測試的​​結果證實了當初的假設，用戶更有動力完成交易，這個改變提高了 7.3% 的交易量。

對於像 Sport Chek 這樣每週有數千筆網站交易量的公司來說，這是一個非常好的優化結果。

那商品頁呢？

鑑於購物車頁面的成功，Sport Chek 也希望在商品頁上強調 "免運費"，希望可以如法泡製增加轉換率。

在原本的商品頁面上，免運費的訊息就像下圖，它只出現在網站上方的橫 Bar 中，放在這裡，用戶是不太會注意到的。

優化商品頁

這次的優化有兩個重點，第一個重點在於減少頁面上會令用戶分心的元素，並讓 "添加到購物車" 按鈕更醒目、更大、更好點選。

另一重點在於價錢上方顯示 "訂單滿$ 50免運費" 的文案，讓用戶更容易注意到。

商品頁的實驗結果

有了購物車的優化結果，大家都對商品頁的測試有很高的期望，但結果不盡理想，只提高了 2.49% 轉換率。稱不上差，但也不算好的結果。

仔細查看下圖的數據後發現，在整個實驗中，測試組一直比原本的對照組提高 6% 的轉換率，但到某一個時間點後，這結果卻瞬間往下掉。

原來真相是

Sport Chek 繼續往下挖數據後發現，在掉落的時間點的前後，網站的 "免運費" 門檻從 "滿 50 美元免運費" 被提高到 "滿 75 美元免運費"。

免運費門檻提高前，測試組的確提高了 6.56% 的訂單轉換率，但當免運門檻提高到 75 美金後，訂單轉換率瞬間掉了 15%。

原來，在低免運門檻時，需要盡量強調免運費。但高免運門檻時，要避免過份強調這件事，高免運門檻是會嚇跑客戶的。

這告訴我們

即使同樣的手法，在不同的場景也不見得完全適用，還是得要測試、測試、再測試。

同樣的手法，在不同的環境下(免運費門檻從 $50 → $75)，結果截然不同。優化這件事不是做完就好，還是得要時時回去關心。

一家美國的主機商 Cloudways 在用戶即將離開網站前，跳出對話框讓 4% 的用戶轉而註冊成試用會員，看看他們是怎麼辦到的。

Cloudways 的背景

Cloudways 是家雲端主機服務商，在 Amazon Web Service、Google Cloud 等基礎雲端主機架構上，客製出特別的功能，提供給其他廠商使用。

Cloudways 想提高免費試用的客戶數，於是他們針對要離開網站的用戶，跳出提示對話框，希望用戶能留下 Email，或是把用戶直接導引到試用的頁面。他們採用第三方服務 OptinMonster 來完成這件事。

OptinMonster 是作什麼的

OptinMonster 是專注在提高網站的轉換率的網站工具服務公司，其中有一項工具是讓網站主可以透過簡單的設定，快速的幫助網站建立離開提示對話框機制。

當用戶滑鼠指標在網站移動時，這工具會偵測用戶是否有離開意圖，進而觸發彈出對話框。

大多數的網站主都不希望用戶進到網站後離開，因此可以看到有越來越多的網站使用類似的機制，讓用戶在離開前有機會把用戶留下。

離開提示對話框初試啼聲

一開始 Cloudways 透過 OptinMonster 建立了下方的離開對話框，但效果不佳，只有 0.21% 的人看到後申請為免費試用會員。

效果很差可想而知，因為透過收集 Email 再轉往註冊的方式已行之有年，一般用戶不陌生。

雖然 Cloudways 感到有點失望，但他們還是繼續優化此功能，於是他們又推出了另一對話框。

下列這個改版後的對話框轉換率大幅增加，有 3.80% 的人看到這個對話框後申請了免費試用。

對話框內容再優化

於是他們再接再厲，在每個節日都推出活動，藉由離開提示對話框來挽留離開網站的用戶。

下列美國獨立紀念日的活動，有 2.09% 的即將離開的用戶，最終留下了 Email 成為免費試用會員。

下列萬聖節的活動，轉換了 3.77% 的用戶註冊試用帳號。

下列聖誕節的活動，即將離開網站的用戶中，有 2.88% 的人被導引申請試用帳號。

下列這個慶祝 Cloudways 生日的活動，讓 2.18% 即將離開網站的用戶，變成試用會員。

離開提示對話框的效果

從 Cloudways 的案例中可發現，在用戶即將離開前，跳出對話框攔截用戶是有效果的。

透過特殊活動的 Banner 宣傳，導引用戶去註冊，至少都可以提高 2% 以上的轉換率。

以一般這類網站基本的轉換率 2~5% 來說，離開提示對話框可以再增加原有 50% 到 100% 的效果，效果非常好。

而效果這麼好，其中有 3 點關鍵的原因值得大家參考。

1. 特殊節日活動效果好

Cloudways 在每個特殊節日都舉辦了不同的活動，這類活動效期短、用戶會預期節日結束後該項優惠會跟著結束，因此迫使用戶很快採取行動。

而每一個特殊節日的活動都使用了特定於該節日的圖片及折扣，這些新元素會讓用戶感到是一個新的活動，新的活動自然能吸引新的目光，或多或少也會提高整體的轉換率。

再加上離開提示對話框對用戶的攔截，才能有這麼好的效果。

2. Yes/No 對話框幫大忙

這些離開提示對話框有兩種形式，一種是單純填 Email 導引去註冊試用會員，另一種是讓用戶選擇 Yes/No。

從這些案例可知，Yes/No 形式比起單純填 Email 的對話框，效果要好上一截。

表面上 Yes/No 形式的對話框本來就會比填 Email 效果還要好，因為選擇 Yes/No 對用戶來說是簡單的、填 Email 對用戶來說是複雜的，讓用戶作越少事效果本來就會越好。

但除了 Yes/No 讓用戶簡單選這因素外，對話框上的按鈕文案才是關鍵所在。

3. No 按鈕上的文案才是關鍵

如果你仔細觀察 No 按鈕上的文案

No, I AM Happy With My Slow Website. No, I AM Happy To Pay More.

Cloudways 不是單純的寫 Yes/No，而是在按鈕上寫下選擇的後果。

一般用戶看到對話框有活動 Banner，加上 Yes/No 的按鈕選擇，通常下意識知道這是廣告，急著找尋 No 按鈕關掉。

但這時 No 按鈕上寫著，你可以選擇 No 沒問題，但選擇後你的網站還是跟以前一樣慢，或是選擇後會讓你付更多錢。這時用戶在按之前就會有所猶豫，自然會停下來看看整個對話框，轉換率當然會提高。

埋陷阱再補獵

個人認為這是 Growth Hack 很高的境界，跳出離開提示對話框只是預先埋好的陷阱，這陷阱逼迫用戶去尋找 No 按鈕。

用戶找到 No 按鈕後赫然發現按鈕上有一些字，字面是警告用戶選擇 No 的後果。Bingo！用戶被補獵了，因為他看到你要傳達的訊息，目的達到了。

最終效果

經過這一系列的優化後，Cloudways 在獲得用戶 Email 方面有著 229% 的成長、免費試用用戶增加了 120%。

看完 Cloudways 的案例後，對於挽回離開網站的用戶有新的想法了嗎？

在使用「自訂維度」前 先想想要看到什麼

我們想要看的報表無外乎如下，可以顯示各種會員層級在網站上活動的相關數據。

這張報表中，會員層級不是 Google Analytics 內建的欄位，不會自動抓取送回 Google Analytics 去紀錄。

因此，網頁必須要能夠把瀏覽網站的會員層級資訊，額外送資料給 Google Analytics，這樣 Google Analytics 才有辦法紀錄下來、整理成報表。

而在 Google Analytics 中，可以額外上傳資料的有兩種，自訂維度、自訂指標。

什麼是自訂維度、自訂指標？

一開始接觸 Google Analytics 的人很容易被這兩個名詞搞混，其實要區分一點也不難。

在區分自訂維度跟自訂指標前，我們先來分辨什麼是維度、什麼是指標。

最簡單的方式，在 Google Analytics 的標準報表中，最左邊的那一欄是維度、其他欄位是指標。

維度是資料的屬性，舉例來說，瀏覽的「網頁」是維度、使用者所在的「城市」是維度、瀏覽網站時使用的「裝置」也是維度。

指標是可量化的數值，比方說，「瀏覽量」、「停留時間」、「瀏覽頁數」、「跳出率」等都是指標。很簡單的記憶方式是，可以被計算、被平均、被累積的數值通常是指標。

以會員層級來說，非會員、一般會員、試用會員、付費會員、VIP 會員等都是使用者的屬性，無法被量化，所以是自訂維度。

步驟一：設定自訂維度

要如何開始呢？首先，先到管理員→資源→自訂定義→自訂維度→新增自訂維度

照下圖新增自訂維度，這樣就設定完成了。

接下來要去修改網頁，讓網頁通知 Google Analytics 現在瀏覽網頁的會員層級。

步驟二：修改網頁 增加代碼

自訂維度設定好了之後，馬上可以看到 Google Analytics 告訴你，要如何在網頁上加上代碼。

這邊就要請網頁工程師來處理了，按照網頁訪客的會員層級，把 dimensionValue 填上自己定義的名稱，例如非會員、一般會員、試用會員、付費會員、VIP 會員等，再把這些加到網頁上。

網頁代碼埋好之後，等待一段時間讓 Google Analytics 收集用戶資料。

接著就可以使用自訂維度，使用的方式有三種：區隔、次要維度、自訂報表。

在區隔中使用自訂維度

在新增區隔中的進階→條件→自訂維度，可利用設定好的會員層級當作區隔條件。(延伸閱讀：透過區隔(SEGMENT)區分桌機、手機行動版流量)

在次要維度中使用自訂維度

Google Analytics 中的各項標準報表中，都可以拉次要維度，把數據作更詳細的分析。

我們設定好的自訂維度也可以當作次要維度來使用。

在自訂報表中使用自訂維度

如果要做出文章中最一開始的報表，那就得靠自訂報表了。

在自訂報表中按照下圖設定，就可以會員層級為主，跑出不同會員層級的各項數據。

使用自訂維度前要注意

每個 Google Analytics 的資源只有 20 個自訂維度，用完就用完了，除非升級到 Google Analytics 360。

Google Analytics 360 有 200 項自訂維度可用，但 Google Aanlytics 360 的價格不是你會想嘗試的 (每年 15 萬美金)。

自訂維度一旦設定上去就不可以刪除，但可以修改自訂維度的名稱、範圍或是取消不接收資料，不過，你也不會想去修改。

假設你想修改「會員層級」這個自訂維度，把他的名稱改成「會員性別」挪作他用，然後修改網頁，讓網頁上針對「會員性別」這個自訂維度改送出會員性別，這樣似乎可行。

但這個自訂維度中就會存在之前「會員層級」的資料，加上新的「會員性別」的資料。

當你使用新的「會員性別」自訂維度時，在報表中你會看到非會員、一般會員、試用會員、付費會員、VIP 會員、男、女的各別數據，想必這是你不樂見的。

因此在使用自訂維度前，先規劃好再設定上去，是比較保險的作法。

他們想了一些辦法，不只提高客戶對他們的評價，還讓客戶願意上網評價他們，也順帶提高客戶的回購率。

共享經濟 GreenPal 的創辦過程

GreenPal 的創辦人之一 Gene Caballero，16 歲就成立景觀設計公司，那時的他注意到，很多客戶常常打給他們，要他們幫忙處理一些芝麻蒜皮小事。雖然 Gene Caballero 後來離開了他的公司，但這件事他一直記在心裡。

2013 年，當時共享經濟炒得火熱，像 Airbnb & Uber 這類的服務大量冒出，Gene Caballero 想起了年輕時開公司，屋主常常有這些小需求。他想，如果這些需求可以讓附近有空、有閒、有能力的鄰居幫忙解決，那不是很好嗎？

於是 GreenPal 成立了，專門媒合有除草需求的屋主跟除草工人。而成立的地點 - 美國田納西州，田納西州是美國中南部的畜牧大洲，洲內有 82,000 個農場，在這個地方開始他們的除草媒合服務，是再適合不過了。

發現關鍵點 專注 Yelp 上的評價

就像一般商店或服務一樣，客戶在使用前也會上網先搜尋評價、再下決定。GreenPal 發現他們的客戶大多從 Yelp 來，先看了 Yelp 上的評價後才決定使用他們的除草媒合服務。

因為這樣，GreenPal 想要客戶在 Yelp 上留下好評價，讓他們可以在眾多除草服務中脫穎而出。但他們也很清楚，讓客戶看評論很簡單，但要他們去投票或寫下評論是一件很困難的事。

GreenPal 知道不能像其他公司一樣，只是想辦法灌評價，尤其是 Yelp 的評價。因為 Yelp 的用戶越來越多，所以 Yelp 對於評價的審核越來越嚴，因此 GreenPal 需要的是客戶的真實評價。

他們沒有炒任何短線，他們只知道要多去接觸他們的客戶。在一些腦力激盪後，他們找到了可以讓用戶寫下真實評價的方法，而且不太花錢。

用寵物零食獲得好感、增加評價

他們知道哪些客戶家裡有養寵物，於是 Gene Caballero 花了 $100 買了一些貓狗零食，在完成服務後寄出實體感謝信時，信中夾帶一個寵物零食，再提供 Yelp 的評論連結給用戶。

這招果然打動客戶，客戶很感謝他們額外做的這些舉動(寵物零食)，當然那個評論的連結也發揮功用。

之後，他們在 Yelp 的評論扶搖直上，一年半的時間，評論的數量成長了 50%~60%。更棒的是，這些花費比起傳統的線上廣告簡直少的可以，一次買 100 根寵物零食，每根也才 $0.35 美元。

對於那些沒寵物的客戶呢？他們會選擇送 T-shirt，但不管是送寵物零食或 T-Shirt，他們的信中都夾帶著一張感謝卡，這張卡片更是增加回購率的關鍵。

更厲害的是氣味行銷

他們找到了一家製造香水的公司，這公司有一款特殊的香水，聞起來像草剛割完的新鮮草味。於是他們在每張卡片都灑上這個味道。當客戶收到卡片時，潛意識裡自然會把這份感謝跟新鮮草味連結在一起。

因為味道的記憶比眼睛看的、耳朵聽的還來得深，因此之後客戶如果還有除草需求，就會想起那個新鮮草味、想起那張手寫卡片、想起那件 T-Shirt、想起那根寵物零食，最後，想起這家公司 - GreenPal。

2016 年，GreenPal 預計營業額成長到 100 萬美金，且已成為美國東南部除草服務的領導廠商。但 GreenPal 在廣告和營銷方面的支出相對少，靠的就是 Yelp 上的口碑效應跟感謝卡片帶來的回購。

這招真的很厲害

送小禮物提高客戶好感這件事還算常見，但要送到客戶心坎裡就要花點心思了。而用卡片上的氣味勾起客戶美好的回憶這件事，就真的是高招中的高招。

人有五覺：視覺、聽覺、觸覺、味覺及嗅覺，視覺是最常用也最常被想到的，但沒想到還有嗅覺這招，至於其他三覺，有讓你想起什麼新點子嗎？

原始出處：GreenPal Case Study: How This Entrepreneur Boosted Business by 60%

在了解區隔(Segment)前

我們先來了解 Google Analytics 內建區分桌機、手機行動版流量的方式。

打開 Google Analytics，左選單的目標對象→行動裝置→總覽 可以看到 Google Analytics 事先準備好，關於 mobile、desktop、tablet 的相關數據。

有使用者(Unique User)、工作階段(Session)、跳出率(Bounce Rate)、單次工作階段頁數、平均工作階段長度、轉換等數據供參考。

除了這些外，通常我們還會想要看到更多數據，這個方式就力有未逮了。

用區隔(Segment)是最推薦的方式

如果要在 Google Analytics 的其他報表，看到桌機、手機的流量，用區隔(Segment)是最方便的，應用也最廣。只要可以用區隔的報表就有辦法區分出桌機、手機行動版的流量，Google Analytics 內的報表八成以上都可以用區隔，因此用這個方式幾乎沒有限制。

什麼是區隔(Segment) Google Analytics 的定義：運用區隔來劃分出一小部分的資料並進行分析，您就能找出特定業務要素的趨勢並適時回應。

怎麼判斷報表可不可以使用區隔呢？只要報表上方有下列新增區隔字樣，就可以使用區隔

打開新增區隔後，勾選平板電腦和桌上型電腦流量、行動裝置流量，就可在報表中分別看到各自的流量。

以頁面為例，區分桌機、手機流量

如果要看每個頁面分別在桌機、手機行動版的流量，進入到行為→所有網頁後，按照剛剛的方式勾選平板電腦和桌上型電腦流量、行動裝置流量，套用後很簡單就區分出桌機、手機行動版流量。

如果要看各流量來源是桌機還是手機

如果要看各流量來源是桌機還是手機，進入客戶開發→來源/媒介，一樣用區隔的方式，各流量來源是桌機還是手機一目了然。

新增桌機流量區隔

眼尖的人應該有注意到，Google Analytics 內預設的桌機流量區隔，只有平板電腦和桌上型電腦流量，這個區隔包含了桌機跟平板的流量，如果要單純區分出桌機流量(也就是不包含平板)，得自行增加區隔。

要怎麼作呢？先到管理員的資料檢視下找到區隔，進入後新增區隔。

進入區隔設定後，照下列設定，在技術→裝置類別輸入 desktop，建立出桌機區隔。

之後在查詢時，照著之前的方式，勾選新建立的桌機區隔跟原先的行動裝置流量，就可以單純區分出桌機跟手機的流量了。

區隔(Segment)是好物

在 Google Analytics 內，一開始除了認識各報表的作用外，第二步最應該學習的就是區隔。

一開始接觸 Google Analytics 時，都是看整體流量的行為，隨著越來越熟悉各報表後，慢慢的會感受到報表切分的不夠細。

利用區隔可以有效的解決這個問題，把流量切出我們想要觀察的部份，針對這部份再去各報表觀察用戶的行為模式。這篇介紹的就是把用戶切成桌機跟手機行動版網頁，分別加以觀察。