分析基礎指標

在這篇教學中，我們將帶你了解什麼是「基本指標」，以及它為何是數位分析的基石。
從網站訪客到最終成交，所有重要決策都離不開這些簡單但關鍵的數據。

基本指標到底是什麼？

基本指標（Basic Metrics）是衡量網站或 App 表現最直觀、最常用的數值，通常可以直接從分析工具拿到，且不需要複雜計算。它們像是「健康報告卡」，告訴你目前狀況好不好。

常見的基本指標類型

• 流量指標：訪客數、頁面瀏覽量（PV）、獨立訪客（UV）等
• 互動指標：點擊率（CTR）、跳出率、平均停留時間等
• 轉換指標：註冊次數、購買數、表單送出數，最終可轉化為收入的 KPI。

為什麼它們重要？

1. 快速檢測問題：若跳出率升高，可能是因為內容不夠吸引人或頁面載入慢。<br>2. 決策依據：投放廣告前先看 CTR，確定文案是否有效。<br>3. 績效比較：不同月份、不同渠道的 UV/PV 可以直接對比，看哪個策略最奏效。

如何閱讀這些數字？

• 訪客數（UV）：代表有多少人進入網站。若 UV 突增，可能是因為新內容或宣傳活動成功。<br>- 頁面瀏覽量（PV）：每個訪客平均看了幾頁？ PV / UV = 平均頁數，可判斷使用者參與度。

具體範例：計算平均停留時間

假設你有兩筆資料，分別為 120 秒和 180 秒

visits = [120, 180]
avg_time = sum(visits) / len(visits)
print(avg_time) # 150.0
這個 150 秒，就是平均每位訪客在網頁上停留的時間。

常用公式速查

• 跳出率 (Bounce Rate) = (單頁離開數 ÷ 總瀏覽量) × 100%<br>- CTR = (點擊次數 ÷ 展示次數) × 100%

小結

基本指標不需要太多技術門檻，卻能讓你迅速掌握網站的健康狀況。未來在進階分析前，一定要先確保這些基礎數據正確且清晰。

參考資料

• Google Analytics 官方說明：https://analytics.google.com/analytics/web/
• Mixpanel 指標概念：https://mixpanel.com/docs

PV（Page View）代表網頁瀏覽量，指使用者每一次點擊或載入網頁都算一次。這個數字能幫你了解整體流量的熱度，也能衡量熱門內容。
UV（Unique Visitor）則是獨立訪客數，表示有多少不同的人造訪了你的網站。它可以告訴你實際觸及到的人口規模。

PV、UV 與 DAU 的差別

什麼是 PV？

• 定義：每一次網頁載入都算一次，即使同一人重複瀏覽相同頁面。
• 計算方式：網站後端會在每個 HTTP 請求時累加。
• 典型應用：衡量熱門文章、廣告曝光次數，或是流量高峰時間。

什麼是 UV？

• 定義：以 Cookie 或登入資訊為基礎，統計在一定期間內訪問網站的人數。
• 計算方式：每個使用者只算一次，即使同一天重複進入多次也不會重複計數。
• 典型應用：評估品牌曝光、行銷活動成效，或是新功能吸引力。

什麼是 DAU？

• 定義：每日活躍使用者數，指在一天內至少登入一次的獨立使用者。
• 計算方式：可透過後台統計工具或行為追蹤 SDK 記錄。
• 典型應用：衡量產品黏著度、留存率，以及每日流量波動。

為何三者不一樣？

指標	代表意義	計算重點
PV	總瀏覽次數	每一次頁面載入都統計
UV	不同訪客數	同一天只算一次
DAU	日活躍使用者	有登入或行為觸發的獨立人數

小提醒：UV 與 DAU 的關係就像「總人口」與「今天上班的人」。一個人可能有多天活躍，但在 UV 統計中只算一次。

實際案例比較表

使用情境	需要的指標	為什麼選擇
評估廣告曝光量	PV	想知道每則廣告被載入多少次
測試新功能吸引度	UV	想看有多少人第一次嘗試此功能
追蹤日活躍度	DAU	確保使用者每天都回來使用 App

如何正確解讀這些數字？

1. 先觀察 PV：高 PV 並不代表有新訪客，可能是同一人重複瀏覽。若 PV 低但 UV 高，表示內容吸引不同的人來看。
2. 再看 DAU：DAU 與 UV 的比例能顯示留存率。例如 DAU / UV > 0.5 表示大部分新訪客都會再次回來。
3. 結合指標做最佳化：若 PV 高但 DAU 低，可能是內容太多而無法保持黏著度；此時可針對熱門頁面優化 CTA 或提升互動性。

常見誤區

• 把 PV 視為「人氣」：PV 高代表瀏覽次數高，但不一定有新使用者。
• 忽略 UV 的波動：UV 下降可能是流量來源變少，或網站被封鎖。
• 只看 DAU 忽視留存：DAU 可能穩定，但如果回訪率低則意味著用戶未留下來。

總結

PV、UV 與 DAU 各自衡量不同面向的流量。了解三者差別，才能針對性地調整行銷策略或產品設計，提升使用者體驗與業務成效。

在網路行銷的世界裡，點擊率（CTR）與跳出率（Bounce Rate）是兩個核心指標。它們不只是數字，而是能告訴你使用者對於內容、設計以及呼叫動作（CTA）的反應。掌握這些指標，你就能快速找出哪裡需要改進，讓網站更具吸引力與轉換力。
例如：當一則廣告的 CTR 很低，而跳出率卻很高，就可能代表著關鍵字不符合目標受眾或是落地頁設計不夠友善。

點擊率（CTR）: 為何它重要？

• 衡量曝光與興趣：使用者對廣告或連結感到好奇，願意進一步了解。
• 成本效益指標：在付費搜尋或社群廣告中，CTR 直接影響每次點擊的成本（CPC）。

常見計算方式

CTR = (點擊數 ÷ 曝光數) × 100%

• 實例：曝光 1,000 次，點擊 50 次 → CTR = (50/1,000)×100% = 5%。

跳出率（Bounce Rate）: 為什麼它值得關注？

• 評估第一印象：跳出率高代表使用者進入頁面後未再互動，說明內容或設計不吸引。
• SEO 影響：搜尋引擎會考量跳出率作為品質指標之一，直接關係到排名。

常見計算方式

Bounce Rate = (單一頁面訪問 ÷ 總訪問數) × 100%

• 實例：總共 200 次訪問，其中 120 次是單一頁面離開 → 跳出率 = (120/200)×100% = 60%。

CTR 與跳出率的交互關係

• 若 CTR 高但跳出率也高，可能是內容不符預期：使用者點擊後發現與廣告描述不同。
• 若 CTR 低且跳出率高，則要檢查曝光對象是否正確 或設計過於繁瑣。

如何優化

• 改善廣告文案：使用更貼近目標受眾的語言，例如「即時優惠」而非「特價」。
• 簡化落地頁：移除不必要的欄位，確保 CTA 顯眼且易於操作。
• A/B 測試：對不同版本的廣告與落地頁做測試，找出最佳組合。

小結

點擊率與跳出率不只是單純的數值，它們是使用者旅程中兩個關鍵節點。透過持續觀察、分析並優化，你可以將網站從「被看到」轉變為「被體驗」，最終提升整體業務成效。

進一步閱讀

• Google Analytics 官方教學
• Facebook 廣告最佳實踐

在數位行銷與網站分析中，圖表是最快速瞭解資料變化的方法之一。這篇教學將帶你從觀察趨勢到判斷關鍵轉折點，讓你能在幾秒內抓住重點。
不論你是新手還是老手，掌握圖表閱讀的基本技巧都能提升決策效率。接下來，我們會一起拆解常見圖表類型、關鍵指標與實際案例，並示範如何用簡單步驟快速判斷趨勢走向。

如何看圖表快速判斷趨勢

圖表類型速覽

• 折線圖：最常見，用於顯示時間序列的變化。
• 柱狀圖：適合比較不同區塊或週期之間的差異。
• 堆疊圖：能看出各部份在整體中的佔比及其變動。
• 熱力圖：顯示資料密度，幫你找出高低頻點。

觀察線形走向：升跌與波動

1. 先確認時間軸是單調遞增的，否則趨勢會被扭曲。<br>2. 看看整體線條是否呈現上漲（斜率 > 0）或下跌（斜率 < 0）。<br>3. 注意短期波動：若波幅大於平均水平，可能是市場噪音；若持續放大，則可能預示趨勢轉變。

找出關鍵支撐/阻力點

• 支撐：價格或數值不易跌破的低位。<br>- 阻力：價格或數值不易突破的高位。<br>在圖表上標註這些點，能快速判斷是否有突破訊號。

利用平均值或指標平滑化訊號

• 簡單移動平均 (SMA)：將一定期間內的數值取平均，消除短期波動。<br>- 指數移動平均 (EMA)：對近期變化給予更高權重，更敏感於最新趨勢。
  在折線圖上疊加 SMA 或 EMA，可以直觀看到「長期」與「短期」之間的交叉，通常被視為買進或賣出的訊號。

實戰範例：網站流量趨勢圖

1. 打開 Google Analytics 的「使用者數量」折線圖。<br>2. 設定時間區段為近 90 天，觀察整體走向。<br>3. 加入 30 天 SMA，看看是否與原始曲線交叉。<br>4. 若 30 天 SMA 往上突破原始線，表示近期流量有提升趨勢；若跌破則可能即將下滑。

透過上述步驟，你就能在短時間內判斷圖表背後的趨勢走向。多加練習並結合實際商務目標，即可快速掌握資料背後的故事。

留言率是衡量用戶互動度的關鍵指標之一。它顯示在所有可能留下評論的情況下，實際有人發表留言的比例。

透過計算這個數值，品牌或內容創作者能快速判斷貼文是否引起共鳴，以及哪些主題更容易激發討論。

留言率是什麼？

留言率（Comment Rate）指的是在所有可見貼文或影片中，實際有人留下文字回應的比例。簡單來說，就是「有幾個人真的想要發表意見」跟「看到這篇內容的人數」之間的比值。

如何計算留言率

公式：

(留言總數 ÷ 觸及人數) × 100%

• 留言總數：所有貼文或影片收到的留言總和。
• 觸及人數：實際看到該內容的獨立使用者數。

範例

假設某張照片在 Instagram 上共有 500 次觸及，並收到了 25 則留言，那麼留言率為 (25 ÷ 500) × 100% = 5%。

留言率的意義與價值

• 衡量互動質量：高留言率通常代表內容能激發觀眾思考或討論。
• 洞察受眾情感：留言裡常帶有正面、負面或中立的語氣，幫助你判斷品牌形象。
• 優化貼文策略：若某類型貼文留言率低，可以調整主題、用詞或排程時間。

提升留言率的小技巧

1. 直接提問：在文字說明最後加上「你怎麼看？」或「想不到的地方在哪？」，讓粉絲更願意回應。
2. 使用貼紙或表情符號：視覺化引導，降低回覆門檻。
3. 快速互動：在留言後 1~2 小時內回覆一句話，能鼓勵更多人繼續對話。
4. 舉辦小型投票或挑戰：讓粉絲參與決策，例如「選擇下週主題」。
5. 避免過度廣告語：太直接的推銷往往會被忽略，改用故事式分享更易引發共鳴。

留言率常見誤解

• 認為留言數多就一定好——其實質量同樣重要。
• 只看整體平均值而不分平台或內容類型，容易掩蓋細節。
• 忽略「觸及人數」的波動，尤其是新帳號剛起步時，留言率可能因為基數小而被高估。

實際應用範例：Instagram、YouTube、Facebook

平台	建議留言率目標	提升方法
Instagram	3%~5%	限時貼文 + 互動式問題
YouTube	1%~2%	結尾提問 + 回覆觀眾評論
Facebook	4%~6%	啟用投票功能 + 與粉絲對話

小結

留言率不只是數字，它是你與受眾之間溝通的橋樑。透過正確計算、分析原因並採取具體行動，你就能把單純的曝光轉化為真實、有深度的互動，進而提升品牌黏著度和口碑。

在這篇文章中，我們將深入探討「分享」這個看似簡單的行為，背後隱藏的數字故事。透過實際案例與分析指標，你會發現每一次點擊分享都可能帶來潛在流量、品牌曝光和轉換機會。
本篇不僅說明分享的重要性，更提供具體工具與步驟，協助你把數字變成可操作的洞見，讓行銷策略更有根據、更能達到預期目標。

分享活動背後的數字故事

"分享"不只是一個社群媒體上的按鈕，更是一次資訊、情感與價值的傳遞機會。當用戶將內容轉發到自己的網路圈子，實際上就完成了以下幾件事：

• 擴大曝光範圍：每一次分享都可能觸及 50‑200 個新觀眾。
• 建立信任度：朋友的推薦比廣告更具說服力。
• 產生流量與轉換：不少研究顯示，來自分享鏈結的訪客平均停留時間較長、轉化率也會提升。

主要指標拆解

• 分享數（Shares）：整體曝光度的直觀指標。
• 獨立分享者（Unique Sharers）：衡量內容在不同人群中的擴散力。
• 參考流量（Referral Traffic）：從社群平台回到網站或 App 的訪問數。
• 轉換提升（Conversion Lift）：比較分享前後的註冊、購買等 KPI 變化。

實戰案例表格

活動	分享數	獨立分享者	參考流量	轉換率(%)	成本/轉換 (NT$)
新品上市	1,240	950	3,500	4.2	350
會員招募	780	600	2,200	5.6	250

用 Python 估算分享效益

import pandas as pd

data = {
'shares': [1240, 780],
'unique_sharers': [950, 600],
'referral_traffic': [3500, 2200],
'conversion_rate': [4.2, 5.6]
}
df = pd.DataFrame(data)

分享佔總流量的比例

share_ratio = df['shares'] / df['referral_traffic']
print('分享佔參考流量比例:', share_ratio)

讀懂指標背後的意義

• 高分享數但低轉換率：表示內容被廣泛傳播，但沒有足夠誘因讓人行動。可考慮在分享鏈結加入明確 CTA 或限時優惠。
• 高獨立分享者且參考流量大：代表觸及了多元受眾，品牌曝光度良好。此時可以針對不同族群進行後續再行銷。

提升分享率的小技巧

• 設計易於轉發的內容：加入可直接複製文字、圖片或影片；保持訊息簡潔、情感共鳴。
• 利用社群工具：「貼上連結 + 內嵌分享按鈕」讓用戶只需點一下即可完成操作。
• 提供即時回饋：在分享後送出小禮物或折扣碼，鼓勵更多人參與。

補充資源

• Google Analytics 4 分享追蹤教學
• Facebook 專業分享分析工具

「收藏對留存的影響」這篇文章，將帶你了解為何使用者會把內容加入收藏，以及收藏行為如何提升後續回訪率。

什麼是『收藏』？

收藏的定義

• 以「收藏」功能，使用者將影片、文章等內容標記為喜愛，以便未來快速找到。

為什麼會收藏？

• 方便重溫重要資訊
• 將內容儲存於個人資料庫

為何收藏能提升留存？

行為動機與心理學

• 收藏代表使用者已對內容產生『價值感』，更容易回到平台。

數據說明

• 以某平台統計，平均每增加一次收藏，次日回訪率提高 12%。

範例：影片平台 A 的數據

階段	活動	留存率
第一天	觀看影片	70%
第三天	收藏影片	78%
第七天	再次回訪	65%

如何提升收藏量？

設計『收藏』按鈕

• 按鈕位置：畫面底部、右上角，易於點擊。
• 顏色對比：使用鮮明顏色提醒。

推薦系統搭配

示範：根據觀看紀錄推薦收藏影片

def recommend(user_history):
popular = get_popular_videos()
return [v for v in popular if v not in user_history]

內容品質最佳化

• 視訊剪輯長度 3–5 分鐘，易於消費。

小結

收藏不只是『保存』，更是使用者對平台黏著度的加分項。透過精心設計收藏功能與推薦機制，可有效提升留存率。

在網路行銷與內容創作的世界裡，停留時間常被視為衡量影片吸引力的關鍵指標。然而，把所有注意力都放在秒數上，其實只是冰山一角。這篇文章會帶你深入了解為什麼「停留時間」不只是一個簡單的秒數，以及如何用更精準、貼近使用者行為的方式來衡量互動度。
透過實際案例與常見工具，我們將示範不同層級的停留分析方法，並提供可落地的計算公式和追蹤技巧。無論你是影片製作者、社群經營者或資料分析師，都能從中找到提升內容質量與使用者體驗的靈感。

停留時間：不只是秒數

在傳統觀點裡，影片被看了多少秒就代表它成功或失敗。但如果只看「平均停留時間」，你可能會錯過關鍵訊號。因為不同長度的片段、不同類型的互動都會改變這個數字。

為什麼單純的秒數不夠？

• 觀看者行為差異：有人在前30秒就已經決定要離開，另一些人則可能只看了最後10秒。把這兩種情況混成一個平均值，就會失真。
• 內容長度的影響：短影片（<1 分鐘）和長影片（>5 分鐘）的停留比例不一樣，單純比較「秒數」可能讓長片看起來更好，但實際上用戶可能只看了前半段。

轉換為「完整觀看比例」與「互動次數」

• 完整觀看比例：% 完整觀看 = (完整觀看次數 / 總播放次數) × 100%。這個指標能告訴你到底有多少人真的看完了。
• 互動次數：留言、分享、收藏的累計數量。停留時間與互動往往正相關，但也要注意「高停留 + 無互動」可能代表內容雖好但缺乏行動召喚。

如何計算更精準的停留指標

1. 平均停留時間 vs. 完整觀看比例

-- 假設你有 100 次播放，完整觀看 30 次，平均停留 45 秒
-- 完整觀看比例 = 30%，而不是單純把 45 秒當作「好」的標準。

2. 分段停留分析

• 把影片切成 0‑30s、31‑60s、61‑90s 等區間，計算每個區間的平均停留。若某一段落持續低於平均值，可能是內容卡頓或不夠吸睛。

實際案例：YouTube 與 IG 影片

• YouTube：觀眾通常會在前 15 秒決定是否繼續看。若停留率在 30‑60 秒時下降，考慮加快節奏或插入互動式 CTA。
• IG Reels：由於內容短小精悍，平均停留往往只有 5‑10 秒，但如果「完整觀看比例」高於 80%，代表每秒鐘都在抓住觀眾。

工具與方法

Google Analytics / Mixpanel / Amplitude

• 事件追蹤：在影片播放開始、30 秒、60 秒等時間點送出事件，並紀錄「停留時間」欄位。
  // JavaScript 片段示範（以 GA4 為例）
  gtag('event', 'video_progress', {
  progress_time: 30,
  video_id: abc123
  });
• 自訂報表：建立「平均停留時間」+「完整觀看比例」的複合指標，並以滑動條過濾不同影片長度。

使用事件追蹤範例（伺服器端）

POST /api/track_event
{
  user_id: u001,
  event_type: video_view_end,
  duration_seconds: 125,
  video_length: 180
}

小結

停留時間雖然是個直觀的指標，但若不加以分層與互動度結合，往往會產生誤判。建議你先把「完整觀看比例」和「互動次數」納入分析，並利用事件追蹤將停留時間細化到每段落或關鍵 CTA 時間點。這樣不僅能更準確掌握觀眾行為，也能幫助內容製作團隊調整節奏、提升互動率。

實務提醒：在設定追蹤事件時，先從最重要的三個時間點（開始、中間、結束）做起，再逐步擴充到 30 秒、60 秒等。過多事件會造成資料噪聲，影響分析品質。

---

祝你在影片創作與行銷上，停留時間不再只是秒數，而是能洞察觀眾真正想看的關鍵指標！

註冊轉換率是衡量網站或 App 中從瀏覽者到完成註冊的比例，通常用來評估使用者對產品的興趣與入口頁面的吸引力。
了解其計算方式後，你就能針對實際數據做優化，例如改善表單設計、調整 CTA 文本等，讓更多訪客轉成註冊帳號。

註冊轉換率是什麼？

註冊轉換率用來衡量訪客完成註冊的比例，能快速告訴你入口頁面與註冊流程是否順暢。它不只是單純的數字，更是一個洞察使用者行為、潛在痛點的起點。

如何計算註冊轉換率

公式：

(完成註冊人數 ÷ 總訪客人數) × 100%

• 完成註冊人數：成功提交表單並確認帳號的使用者。
• 總訪客人數：在統計期間內進入你網站或 App 的獨立 IP 或裝置。

範例
週一至週日共計 5,000 位訪客，其中 350 位完成註冊。
計算方式為 (350 ÷ 5000) × 100% = 7%。

實務中常見的變形

變形	說明
時間區間	只計算工作日、週末或特定活動期間的訪客。
重複 IP 過濾	去除同一裝置多次進入造成的高估。

如何提升註冊轉換率

• 簡化表單：只要求必要資訊，例如電子郵件與密碼。
• 引人注目的 CTA：使用動詞開頭、顏色對比度明確。
• 社群登入選項：允許 Facebook / Google 直接註冊，減少步驟。
• A/B 測試：試驗不同標題與按鈕位置，找出最佳表現。

測試前	註轉率	測試後	註轉率
5%	6%	7.2%	9%

小結

註冊轉換率是最基礎的使用者成長指標之一。透過正確的公式計算，配合實務上的調整，你就能逐步把「訪客」變成「註冊使用者」，為後續的購買與留存奠定堅實基礎。

以下將帶你深入了解加購行為背後的數據，並說明其在轉換漏斗中的重要位置。

這篇文章聚焦於從註冊、瀏覽到最終加購的全流程，以實務範例說明如何利用資料衡量與優化每一步。

加購行為背後的數據

在電商或 SaaS 服務中，註冊到完成加購往往是一條漫長的路。這裡我們會把「加購」定義成使用者在瀏覽商品或服務後，將其加入購物車並最終確認付款。

為什麼要關注加購？

• 加購率直接影響營收；
• 能幫你判斷產品頁面、價格策略與促銷活動的有效性；
• 透過數據可預測客戶生命周期價值。

常見的加購指標

指標	說明	計算方式
加購率 (Add‑to‑Cart Rate)	使用者加入購物車佔瀏覽商品的比例	(加入數 / 瀏覽數) × 100%
檢查率 (Checkout Abandonment)	完成付款佔加購數量的比例	(完成付款數 / 加購數) × 100%

| 平均加購價值 | 每位加購使用者平均消費金額 | (總銷售額 / 加購使用者數)。

如何收集與分析？

1. 前端事件追蹤：利用 GA4 或 Mixpanel 在「加入購物車」按鈕上觸發事件。
2. 後台資料庫：將加購紀錄寫入 orders 表，並標記為 status='cart'。在完成付款時更新為 status='paid'。
3. 數據可視化：用 Tableau 或 Power BI 畫出加購漏斗圖，觀察從瀏覽到加購、再至結帳的跳失率。

範例程式碼

下面示範如何在 Python 讀取 MySQL 資料庫，計算每個商品的加購率：

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='pw', db='shop')
cursor = conn.cursor()

每件商品的瀏覽數

cursor.execute('SELECT product_id, COUNT(*) FROM page_views WHERE event=\'view\' GROUP BY product_id')
views = {row[0]: row[1] for row in cursor.fetchall()}

加購數

cursor.execute('SELECT product_id, COUNT(*) FROM cart_events GROUP BY product_id')
carts = {row[0]: row[1] for row in cursor.fetchall()}

for pid in views:
rate = carts.get(pid, 0) / views[pid]
print('Product {} add‑to‑cart rate: {:.2%}'.format(pid, rate))

小結

• 加購行為是衡量使用者興趣的重要指標；
• 透過事件追蹤與後台資料庫，能快速掌握加購漏斗的瓶頸；
• 定期檢視加購率、檢查率及平均加購價值，可協助優化商品頁面與行銷策略。

結帳流程是線上商店最容易失手的環節，許多消費者在最後一步就決定放棄。這篇文章將帶你剖析常見原因，並提供實際可落地的優化建議。
透過數據洞察與簡易操作，你能夠把「結帳放棄」變成一個可控、可改進的流程。

結帳放棄原因大揭露

在網路購物的流程中，結帳階段是最關鍵也最容易失手的環節。這篇文章將帶你一探究竟，從實際數據到可落地的優化建議，讓你不再被「放棄」所困擾。

常見的放棄原因

• 價格突增：結帳頁面顯示額外手續費、運費或稅金，消費者會立刻考慮放棄。
• 缺乏信任感：網站安全標示不明顯、客服聯絡方式隱蔽，容易讓人懷疑交易風險。
• 結帳流程繁瑣：需要輸入太多資訊或跳轉頁面過多，使用者體驗下降。
• 時間壓力：限時優惠未到期的提醒突然消失，造成「錯過」心理。
• 技術問題：網路斷線、表單提交失敗等錯誤訊息會讓人立刻離開。

如何從數據洞察放棄行為

1. 設置事件追蹤：在結帳流程的每一個步驟都加入 GA4 事件，例如「開始結帳」、「輸入付款資訊」等。
2. 漏斗分析：觀察各階段轉化率，找出最易流失點。
3. 熱圖工具：使用 Hotjar 或 Lucky Orange 看使用者在頁面上停留的位置。

行動建議：一步步縮減放棄率

• 即時顯示總價：在結帳前就把商品價格、運費、稅金等一次性呈現，避免驚喜式負擔。
• 加強安全標誌：HTTPS、支付卡安全標識、第三方付款平台圖示都能提升信任感。
• 簡化輸入欄位：盡量預填或使用自動完成功能，必要時只保留「信用卡號碼」與「到期日」。
• 提供多種支付方式：Apple Pay、Google Pay、行動支付等可提升便利性。
• 加上倒數計時器：若是限時優惠，顯示剩餘時間並提醒消費者快速決定。

小結

結帳放棄不是偶發事件，而是一連串設計與信任的累積問題。透過精準追蹤、簡化流程和增強安全感，你可以把「放棄」的機率降到最低，讓購買轉換更順暢。

本篇文章將說明如何計算每位使用者帶來的收入，並探討這個指標在行銷與產品決策中的重要性。
透過實際範例，我們會一步步示範從註冊到購買的完整流程，幫你快速掌握此指標的計算方法。

什麼是「每位使用者帶來多少收入」？

這個指標通常稱為 ARPU（Average Revenue Per User），衡量在特定時期內，每一名註冊或活躍的使用者平均產生了多少營收。

定義與公式

ARPU 的計算方式非常簡單：
ARPU = 總營收 ÷ 活躍使用者數
其中，總營收可以是月度、季度或年度；活躍使用者數則以「註冊」或「日/月活躍使用者（DAU/MAU）」為準。

數據來源

1️⃣ 註冊表單：捕捉新用戶的基本資訊與付款紀錄。
2️⃣ 交易系統：記錄每一筆購買的金額、時間與產品類別。
3️⃣ 使用者行為分析工具：提供 DAU/MAU 或付費使用者數量。

實際計算範例

假設某電商平台在 2024 年第三季共產生營收新台幣 3,000 萬元，同時有 50,000 名付費使用者，那麼 ARPU 為：
ARPU = 30,000,000 ÷ 50,000 = 600 元
若你想追蹤「從註冊到購買」的整體效益，可將「活躍使用者數」改為「總註冊人數」，例如：
ARPU (註冊) = 30,000,000 ÷ 200,000 ≈ 150 元

常見陷阱與解決方法

• 漏算非付費行為：若只統計付款紀錄，而忽略免費試用或折扣銷售，會低估實際營收。
• 時間範圍不一致：營收統計期與使用者活躍期必須同步，否則 ARPU 會失真。
• 分群比較不當：把所有使用者混在一起計算，可能掩蓋高價值客戶的實際貢獻。
  解決方法：使用細分指標（如 MAU、付費 DAU）或搭配 LTV 共同分析。

小結

ARPU 是快速檢視使用者價值的工具，但單一數值並不能代表所有情況。建議與 CAC、LTV 等指標一起，綜合評估產品成長與行銷投入。

直訪流量是指使用者直接輸入網址、點擊收藏夾或從其他已儲存來源進入網站的行為。這種流量通常代表著較高忠誠度與品牌認知。
在本篇教學中，我們將探討直訪流量的主要特質、常見指標，以及如何透過數據洞察提升使用者體驗。

直訪流量的核心特質

1️⃣ 品牌忠誠度高：直訪通常是已知網站的重複造訪，顯示使用者對內容或服務已有一定信任。

2️⃣ 跳出率較低：因為使用者已預期進入某個頁面，往往會停留更久、瀏覽多頁。

3️⃣ 轉換機會高：直接進入購物車或訂閱表單的比例較其他流量來源顯著提升。

直訪常見指標

• 總數（Sessions）：衡量直訪次數，能反映品牌曝光度。

• 平均停留時間：若此值高於全站平均值，說明使用者對內容有深入閱讀。

• 每次會話的頁面數：多頁瀏覽通常代表較深層互動。

• 跳出率（Bounce Rate）：理想直訪跳出率應低於整體平均值，否則可能需優化入口頁。

典型案例分析

假設某電商平台在 GA 上觀察到：「直訪會話」為 12,000 次，而「新造訪」僅有 4,500 次。此時可推斷：

• 大部分流量來自於已註冊會員或過往顧客，品牌忠誠度較高。
• 若直訪平均停留時間為 5 分鐘，而全站平均僅 2 分鐘，可說明內容質量良好，使用者黏著度強。

如何優化直訪體驗

1️⃣ 加速頁面載入：即使是熟悉的使用者，也會因載入慢而離開。可透過壓縮圖片、啟用瀏覽器快取等方式提升速度。

2️⃣ 個人化內容推薦：根據使用者歷史紀錄，自動顯示相關產品或文章，增加互動機會。

3️⃣ 簡化轉換流程：若直訪的主要目標是購買，可將結帳步驟縮減至 2 步，以降低棄單率。

示範：GA 進階報表語法

以下為 Google Analytics 4 的探索報表篩選條件，專門抓取直訪流量：

事件名稱,來源類別
page_view,direct

此範例可直接貼至 GA 進階分析功能，快速查看直訪數據。

自然搜尋是網站流量的核心來源之一，了解關鍵指標可以幫助你把握 SEO 成效。
本文將帶你從直觀數據到深度分析，說明哪些指標值得你特別留意，以及如何透過工具與實務操作，把握搜尋成效。

自然搜尋的關鍵指標

自然搜尋（Organic Search）是使用者在搜尋引擎輸入關鍵字後點擊非廣告連結而進入網站的流量來源，能反映你站台對目標受眾的吸引力與內容品質。

1. 點擊率（CTR）

CTR = (點擊數 ÷ 顯示次數) × 100% ，是衡量搜尋結果中展示機會被使用者選擇的比例。高 CTR 通常意味著標題、描述或網址都足夠吸引人。

• 實例：你在 Google 搜尋「咖啡豆」時，看到三個網站，每個都有 1,000 次顯示，其中某一站點得到 100 次點擊，CTR = 10%。
• 如何改善：撰寫更具說服力的標題、使用關鍵字在描述中自然出現，並確保網址清晰易讀。

2. 平均停留時間（Avg. Session Duration）

此指標顯示訪客在你網站平均停留多長時間。長時間通常表示內容有價值、引人入勝；短時間可能代表頁面不符合預期。

• 實例：某部落格的搜尋流量平均停留 2 分鐘，說明內容能保持注意力；若只有 15 秒，則需要檢視內容結構或加上互動元素。
• 如何改善：加入多媒體素材、分段標題、相關連結，讓讀者更易於閱讀與延伸探索。

3. 跳出率（Bounce Rate）

跳出率是指訪客在進入網站後，只瀏覽一個頁面就離開的比例。高跳出率可能暗示著入口頁不符合使用者需求或載入速度慢。

• 實例：搜尋「手機保護殼」時，你的產品頁跳出率 70%，代表許多人在看到圖片後直接離開，可能需要更清晰的 CTA 或改善載入時間。
• 如何改善：確保入口頁與關鍵字高度相關、使用者可快速找到所需資訊；同時優化圖片大小與伺服器效能。

4. 搜尋頁面轉換率（Search Conversion Rate）

這是指從搜尋流量中完成目標行動（訂閱、下載、購買）的比例。它直接衡量 SEO 與商業目標之間的聯繫。

• 實例：在「線上課程」關鍵字下，網站有 1,000 次搜尋流入，其中 50 人報名，轉換率 = 5%。
• 如何改善：提供明確的 CTA、限時優惠或社群證言，讓使用者更願意採取行動。

工具與實務操作

• Google Search Console：查看關鍵字排名、CTR 與點擊數；可下載 CSV 進一步分析。
• GA4 (Google Analytics 4)：設定「搜尋流量」為來源，觀察停留時間與跳出率。

範例：計算 CTR 的 Excel 表格

關鍵字	顯示次數	點擊數	CTR

| 咖啡豆 | 1000 | 150 | =C2/B2*100%

範例：設定 GA4 搜尋流量篩選器

// 在 GA4 中，建立自訂報表並加入「來源」過濾條件為 "google" 且「媒體」為 "organic"

在這篇文章中，我們將探討社群媒體如何有效推動網站訪客，並了解其帶來的流量來源與轉換機會。
透過實際案例、數據分析與操作建議，你將學會利用社群平台提升品牌曝光及用戶互動，以增加直訪與搜尋之外的新客源。

為什麼選擇社群媒體？

社群平台不只是聊天工具，它們是數位時代的門面，能迅速把訊息傳遞給特定族群。

目標設定與關鍵指標

• 訪客來源：確認有多少流量來自社群、直訪或搜尋。
• 留存率：追蹤新進訪客在網站停留的時間與頁面數。
• 轉換事件：訂閱電子報、下載資源或完成購買等動作。

常見社群平台類型

• Facebook：適合長篇貼文與活動宣傳，粉絲互動率高。
• Instagram：以視覺內容為主，短影片（Reels）能快速抓住注意力。
• TikTok：年輕族群聚集地，挑戰式影片可迅速擴散。
• LinkedIn：專業受眾，適合 B2B 產品或服務的深度文章。

推廣策略與實作範例

• 標籤運用：在貼文中加入熱門關鍵字，例如 #台北小吃 或 #旅遊攻略，以提升曝光。
• UTM 參數設定：將社群連結加上追蹤碼，方便 Google Analytics 分析。

#### UTM 範例
https://www.example.com/?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=summer_sale

• 內容格式：圖片 + 短影片 + 說明文字，每段控制在 100 字以內，避免讀者流失。
• 發佈頻率：建議每週至少兩篇貼文，並根據互動數據調整最佳發佈時間。

跟蹤與分析

• Google Analytics：查看「來源/媒體」報表，確認社群帶來的會話量、跳出率。
• Facebook Insights / Instagram Insights：觀察貼文觸及人數、點擊率與互動比例。
• 轉換追蹤：設定目標事件（例如加入購物車）並檢視每條社群連結的貢獻。

案例分享

• 小吃店案例：在 Instagram 上每日發布限定餐點影片，三天內新增 200 名網站訪客。
• 科技公司案例：利用 LinkedIn 發布行業研究報告，成功將瀏覽量提升 150%，並驅動多筆商談。

小結與實務建議

• 定期回顧指標，調整貼文內容與發佈時間。
• 與品牌其他部門協同，例如行銷團隊可提供影片素材給社群負責人。
• 不斷測試不同的呼籲語句（CTA），找出最能促進點擊的版本。

參考資源

• Google Analytics 官方教學：https://analytics.google.com/
• 社群媒體最佳化指南：https://www.socialmediaexaminer.com/

外部連結（Backlink）是其他網站指向你網頁的連結，對於提升流量、SEO 以及品牌曝光都有重要作用。
本文將帶領你了解外部連結所帶來的效益、如何衡量，以及實際操作時需要注意的要點。

外部連結帶來的效益

什麼是外部連結？

外部連結就是從另一個網站跳轉到你站內某一頁面的連結，像是朋友推薦文章時貼上的網址。

為何重要？

• 信任度提升：搜尋引擎會把來自權威網站的連結視為對內容可信度的肯定。
• 流量來源：直接從其他站點跳進你的頁面，能帶來高質量訪客。
• 排名加速：多樣化且相關性高的外部連結能幫助搜尋引擎更快地爬蟲抓取並評分。
• 品牌曝光：在業界或社群網站被提及，能讓更多人認識你的品牌。

效益一覽表

主要效益	具體影響	實際案例
搜尋排名	進入前十頁	以「健康飲食」關鍵字，獲得 5 個來自知名部落格的連結後，從第 23 排升至第 9 排。
訪客品質	高黏著度	來自論壇的推薦連結帶來平均停留時間 3 分鐘。
社群討論	提高互動率	某社群貼文附上你網站連結，觸發 200 次點擊並產生 50 筆留言。

如何衡量外部連結效益？

1. 使用「Google Search Console」的 "Links" 報表查看引用來源。
2. 用 Ahrefs、SEMrush 等工具抓取外部連結數與質量。
3. 設定 GA 目標，追蹤從外部連結進來的轉換率。

實務技巧：打造高品質外部連結

• 內容優質：寫出真正有價值、具備獨到見解的文章，才能自然吸引他人引用。
• 目標定位：選擇與你主題高度相關且權重高的網站做連結合作。
• 避免過度交易：搜尋引擎對交換連結持保留態度，最好保持自然流量來源。
• 定期審核：用 Screaming Frog 或 Sitebulb 定時抓取站外連結，清除失效或惡意連結。

範例程式碼：使用 Google Search Console API 取得引用來源（Python）

import requests, json

假設已經設定好 OAuth2 token

url = 'https://searchconsole.googleapis.com/v1/urlTestingInsights:inspect'
headers = {'Authorization': f'Bearer {access_token}', 'Content-Type': 'application/json'}
payload = json.dumps({'inspectionUrl': 'https://example.com/page', 'languageCode': 'zh-TW'})

這裡僅示範呼叫，實際需處理認證流程與分頁

response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)

print(response.json())

小結

外部連結不只是 SEO 的「加分項」，更是帶來實際流量、品牌曝光與使用者黏著度的關鍵。透過適當工具衡量並持續優化，你就能把它轉化為網站成長的重要資產。

多渠道歸因模型幫你弄清楚，哪一個行銷管道真的在推動轉換。這篇文章會帶領你從基礎概念、常見模型，到實際怎麼算出每個觸點的貢獻度。
我們會舉許多實際例子，像是第一次接觸跟最後一次接觸的差異，還有怎樣把多次互動分配到不同的廣告平台。

多渠道歸因模型簡介

為什麼要用多渠道歸因？

在現代行銷裡，顧客往往會同時接觸到網站、社群、搜尋廣告等多個管道。若只看最後一次點擊，就可能低估前面幾次互動的價值。

常見的歸因模型

• 第一接觸：所有點數給最早一次，適合想知道哪裡開始引起興趣。
• 最後接觸：只看最後一次點擊，常用於簡易報表。
• 線性分配：把總價值平均分給每個觸點，平衡各方貢獻。
• 時間衰減：越靠近轉換的觸點得到越多點數，反映最後沖刺的重要性。
• 位置式分配：前後兩個觸點各佔 40%，中間分 20%。

模型比較表

模型	特色	優缺點
第一接觸	最早一次獲得全部貢獻	忽略最後衝刺
最後接觸	最後一次獲得全部貢獻	忽略前置關係
線性分配	平均分配	可能過度簡化
時間衰減	接近轉換越重要	參數設定較複雜
位置式	前後佔大比例	中間點被低估

實際計算範例（JavaScript）

// 線性分配示例：假設有三個觸點，總價值 300 元
function linearAttribution(totalValue, touchPoints) {
const credit = totalValue / touchPoints.length;
return touchPoints.map(tp => ({
channel: tp.channel,
credit: credit.toFixed(2)
}));
}

// 使用範例
const touches = [
{ channel: '搜尋' },
{ channel: '社群' },
{ channel: '直訪' }
];

console.log(linearAttribution(300, touches));

如何選擇合適模型？

• 業務目標：若想知道哪個管道最能啟發興趣，選第一接觸。若重視成交點，則最後接觸。
• 資料量：線性分配不需要太多參數，適合資料較少的情況。
• 分析深度：時間衰減和位置式更能捕捉行為細節，但設定與維護成本高。

進一步學習

想了解更多可參考以下資源：

• Google Analytics 多渠道歸因說明
• Facebook 廣告平台歸因模型