Google Analytics

为什么使用从Analytics(分析)导入到Google Ads的转换实际上没有意义

By |2020-03-09T12:20:43+00:00三月 9th, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , , , |

除了设置Google Ads转化跟踪之外,您还可以从Google Analytics(分析)导入转化(例如目标或交易),然后将其用于优化谷歌广告系列。这不是一项新功能,广告客户使用它是一种常见的做法。最近,它变得越来越流行,因为智能购物广告系列需要使用交易特定值进行转化跟踪。如果没有适当的Google Ads转化价值跟踪功能,则导入Google Analytics(分析)交易可能是满足此要求的最简单方法。 如何导入工作?但是,您需要了解一件事。这不是使用Google Analytics(分析)代码进行Google广告转化跟踪。它是从Google Analytics(分析)到Google Ads 的 数据导入,并且给定的转化只有在Google Analytics(分析)的最终点击 模型中归因于Google Ads时,才导入到Google Ads 。 由于直接访问不是Google Analytics(分析)术语中的点击,因此Google Analytics(分析)中的“ 最终点击” 实际上是指 最终非直接点击。这意味着,例如,如果Google Ads点击之后是来自Facebook的访问,然后用户进行了转换,则该转换将不会导入到Google Ads中。 所以呢?您可能会说:可以。您对使用Facebook流量进行重复数据删除感到满意。但是,如果在点击Google Ads并随后通过Google搜索您的品牌进行自然访问该怎么办?如果是由于缺少或未触发Google Analytics(分析)代码而导致您网站的自我推荐,该怎么办?如果是实时聊天,Web推送消息或市场营销自动化软件的引荐,该怎么办?来自Webmail页面的访问,因为用户必须恢复密码?从付款网关访问?您网站上的横幅广告,因为有人将UTM标签添加到内部链接?在上述所有情况下,Google Ads都不会从Google Analytics(分析)导入此转化。这种转换的原始来源Google Ads被其他互动覆盖。但是,这些互动实际上并不是流量来源。结果,Google Ads流量的报告价值下降。 Google Ads归因呢? 是的,您可以将Google Ads转换设置中的归因模型更改为例如线性,基于位置或数据驱动的模型。但是,除了最后一次非直接点击模型中的Google Analytics(分析)归因于Google Ads的转化路径之外,Google Ads仍然不会考虑其转化路径。谷歌广告根本看不到这些点击是在导入转化的路径上。在Google Ads中更改归因模型不会改变它。为什么使用从Analytics(分析)导入到Google Ads的转换实际上没有意义对于Google Analytics(分析)导入的转化,Google Ads中的归因建模是一种奇怪的构造。 您在Google Ads上花费相同的广告而获得的转换次数减少了吗?您的广告可能会出现点击欺诈行为。检查是否需要保护广告免受竞争对手和漫游器的侵害。设置简单。立即开始免费检查。例如,如果您在Google Ads中使用线性 模型,则它将转化均等地归因于其路径上的所有Google Ads搜索点击-但是仅当Google Ads搜索点击是转化之前的最后(非直接)点击时谷歌分析。如果Google Analytics(分析)中的最终点击不是Google Ads点击,则转化根本不会归因于Google Ads。 有问题的显示 这是值得大家注意的是,在谷歌广告的归因模型比其他的最后一次点击的工作只为谷歌搜索广告的点击。这是因为当前,Google Ads归因建模仅适用于对google.com上的搜索网络和购物广告的点击。它不适用于搜索合作伙伴带来的点击。它也不适用于与展示广告或视频广告进行互动。因此,只有在最终点击 模型中,展示广告的点击才能在Google

信息图:历代以来的Google Ads广告

By |2020-02-24T20:12:27+00:00二月 26th, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , , |

该信息图表从2007年到2019年分12个步骤显示了Google结果页中广告显示的演变过程。值得注意的是,赞助商链接与自然结果之间的界线越来越难以辨认了解... 我们的星期五信息图由Search Engine Land今天提供,并提供了12幅SERP中Google广告(Google Adwords然后是Google Ads)的屏幕截图,从2007年到2013年的粉彩,到白色背景以及当前英语(Ad)中几乎看不见的提及(在法国,提及“公告”的表现更好)。 可以肯定的是:多年来,在这些自然结果中看到广告和自然结果之间的区别变得越来越困难,而且,由于在页面顶部发布了4个赞助商链接,因此越来越难。在最大的范围内欺骗用户的是什么。所有这些都不是很“公平竞争”……… 但是,我们可以遗憾的是,信息图表的图形质量在每个搜索结果的可视化方面都不是最重要的。在此级别上,质量更高的信息图表仍有待完成(为什么不使用法语?) 您也可以单击图像以获得放大的版本:

各州称Google在被告知欺诈性捕鱼许可证广告后几个月就将其关闭

By |2020-02-24T19:31:39+00:00二月 24th, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , , , |

纽约州(CNN Business)那些州告诉CNN Business,尽管多个州机构多次向公司抱怨广告,但Google仍未能阻止掠夺性网站网络购买广告来向全国人民推广“骗局”捕鱼许可证。与CNN Business联系后,Google进行了内部调查,并确认确实收到了两个州机构的报告。该公司现在正在调查为何在这些报告之后没有将广告从其平台中删除。 CNN Business 在14个州 发现了至少31个可疑 网站,这些网站针对 希望购买钓鱼许可证的人:加利福尼亚,科罗拉多州,佛罗里达州,乔治亚州,密歇根州,明尼苏达州,北卡罗来纳州,纽约州,俄亥俄州,宾夕法尼亚州,田纳西州,德克萨斯州,弗吉尼亚州和威斯康星州。 来自多个州(包括田纳西州,加利福尼亚州和纽约州)的代理商将CNN Business的网站称为“骗局”或“欺诈性”。各州表示,他们不知道这些网站背后的人是谁,或者是从受害者那里收集机密和敏感信息(身份证号码,社会安全号码甚至物理属性)的手段。一些地点收取的实际捕鱼许可证费用是该州出售的两倍或三倍。 在测试中,CNN Business在Google (GOOGL)上找到了针对11个州的人群的广告,这使这些网站在捕鱼许可证的搜索结果中排在首位,从而有可能 极大地扩大其范围。德克萨斯州,宾夕法尼亚州和纽约州这三个州曾向CNN Business投诉,他们在某些情况下曾多次向Google投诉广告,最早可追溯至2019年中,但该公司从未对这些警告采取任何行动。 得克萨斯州的一个州说,谷歌对自己的第一份投诉做出了回应,认为它 认为针对德克萨斯人的网站不属于欺诈行为。 “不幸的是,谷歌不同意我们的请求,并允许其继续在搜索结果中显示为付费广告,以获取有关德克萨斯州捕鱼许可证的信息,”德克萨斯公园和野生动物传播总监乔什·哈文斯告诉美国有线电视新闻网。 谷歌发言人在一份声明中告诉美国有线电视新闻网:“我们对广告提出严格的政策,以暗示与政府机构有从属关系而误导用户。” “我们已经删除了违规广告,并对帐户采取了适当的措施。我们正在继续调查此事,并寻求与州机构更好地合作以实时解决这些问题的方法。” 美国有线电视新闻网(CNN Business)向该公司发表评论后,Google撤消了广告。目前尚不清楚有多少人是所谓的骗局的受害者,甚至是暴露在其中。Google拒绝分享查看或点击广告的人数。 这些网站对Google广告的长期使用以及对Google广告的批评,突显了大型科技公司在发现并阻止不良行为者利用其惊人的规模来利用其平台方面所面临的挑战,数十亿用户和要监视的内容。不仅如此,它还显示了无能为力的有关个人在试图引起大型科技公司的关注并寻求解决办法时的感受,即使他们是国家机构的执法人员。 谷歌发言人表示,这些广告已被删除,因为该公司认为这些网站使用的是不诚实的商业行为。Google还永久停用了两个单独的Google Advertising帐户,这些帐户为某些网站购买了广告。

在Data Studio中引入BigQuery参数

By |2020-02-18T20:54:06+00:00二月 14th, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , , , , |

如果您是为BigQuery编写自定义查询的许多Data Studio用户之一,则现在可以运行参数化查询。这为用户提供了更好的自定义和交互选项,同时使您的报告更快。从Data Studio连接到BigQuery时,您可以使用特殊的日期参数或在自定义查询中定义自己的命名参数。自定义查询中的参数具有两个主要优点:可以从报表中动态更新查询-无需创建新数据源;即使报表用户没有对数据源的编辑访问权限,此方法也有效。由于将较少的数据从BigQuery传递到Data Studio进行参数化查询,因此您可以优化查询成本并提高仪表板性能。 创建参数化的自定义查询 假设您有兴趣按语料库分析莎士比亚作品集的单词用法。以下BigQuery公共数据集bigquery-public-data.samples.shakespeare可用于执行此分析: BQ公开数据集 为了允许报表编辑者从莎士比亚的作品中选择要分析的语料库,您可以使用Data Studio中BigQuery连接器的“自定义查询”界面将语料库定义为参数作为过滤器的一部分。您可以为参数定义UI元素的类型(例如,文本输入,单选,复选框等)并提供默认值。 在以下示例中,语料库参数已定义为单选下拉列表,其中“哈姆雷特”(Hamlet)作为默认值,以及其他作品(如“奥赛罗”,“金李尔”等)的默认值。 真正酷的是,一旦定义了配置,报表编辑器便可以使用报表属性面板的“参数”部分中的下拉列表来选择要分析的特定语料库:在日期参数之前,针对日期分片或分区表的自定义查询不能限于基于报表的日期控件的日期范围。相反,您的自定义查询将必须获取所有日期的所有行,而让Data Studio进行针对报表用户所选日期范围的过滤工作。结果是报告速度较慢且效率较低。 使用日期参数,可以将保留的开始日期和结束日期参数用作自定义查询的一部分。当报表用户选择一个日期范围进行分析时,所选日期将自动包含在您的自定义查询中,从而使查询效率更高,并且仅获取请求的日期范围所需的行。下面的示例自定义查询使用@DS_START_DATE和@DS_END_DATE参数作为表的创建日期列上过滤器的一部分。查询产生的记录将被限制在报表用户选择的日期范围内,从而减少了返回的记录数,从而加快了查询速度: BQ自定义查询 使用开始日期和结束日期参数的BigQuery自定义查询 标准的Data Studio 日期设置和控件将确定您的自定义查询的日期值。报表编辑器可以设置默认日期或向报表添加日期控件,查询的开始和结束日期将根据报表日期控件而改变。 在这两种情况下,命名和日期参数都提供了一种更有效的方式来从单个BigQuery数据源检索数据,同时为报表用户提供了灵活的选项来分析不同的数据。

将Data Studio社区可视化引入为图表交互过滤器

By |2020-02-12T19:53:22+00:00二月 12th, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , , , |

社区可视化作为图表过滤器 在2019年初,谷歌在Data Studio中引入了更丰富的交互性,使图表可以用作过滤器,从而促进了更多的交互式数据探索和更快的洞察力。如果您一直在关注社区可视化工具开发人员预览,则可能已经注意到社区可视化工具尚未支持图表交互过滤器。 现在,谷歌为开发人员添加了将过滤器交互功能添加到社区可视化中的功能。与支持过滤器交互的社区可视化进行交互时,您与社区可视化的交互可以过滤仪表板的其余部分。 例如:以下是充当图表交互筛选器的社区可视化热图。 Data Studio社区可视化 温度热图社区可视化。每个单元格都是可选的,并且可以过滤下面的表格。实时查看报告。 充当图表过滤器的社区可视化文件使您的报告中甚至可以使用更多自定义的交互式图表。您可以创建日历热图,在其中可以单击并拖动以选择日期范围,也可以创建时间序列图,以进行过滤,沿着图表拖动滚动​​窗口。您甚至可以创建组织结构图数据的树状图,然后选择不同的节点以按每个节点上代表的人员来过滤仪表板。 报表编辑器可以为每个可视化启用过滤器交互,并使用它们来过滤仪表板上的其他组件,就像Data Studio内置图表一样。 谷歌将继续添加功能,以使社区可视化功能更强大且更易于使用。通过查看我们的开发人员文档,了解如何将过滤器交互功能添加到您的社区可视化中,并注册以跟上最新的Data Studio开发人员功能。

谷歌海外推广广告之外,如何进行转化的优化

By |2020-02-08T15:59:25+00:00二月 9th, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , , |

如今,使用数据来驱动业务决策已成为大多数公司的惯例,许多公司拥有专门的分析团队来检查谷歌推广和市场营销投资的影响,投资渠道和效果。但是,这些活动大部分都集中在观众点击广告之前优化参数。问题是:您是否在网站设计中采用相同的数据驱动方法? 如果您不使用数据来优化站点的用户体验,那么您将面临转换率低和收入损失的风险。精心设计的用户界面可以将您的网站的转化率提高多达200%,而更好的UX设计可以使网站的转化率达到400%。 现在获取您的收入,检查您的转化率,并计算出如果转化率增加+ 200%将会是什么。正确的数字是,为什么将来会蓬勃发展的公司将成为那些以数据为驱动力,并尽可能关注用户旅程中关键时刻(无论广告前后)的公司。 解决方案 建立这种优势的关键在于在转换优化中使用研究方法,并逐步进行A / B测试,以测试您的客户喜欢使用的网站。 这是有关入门的三个步骤: 在网站上找到薄弱环节。结合使用Google Analytics(分析)中的定量研究,定性研究(例如用户测试)(在Optimize Resource Hub中可以找到简单的说明)和最佳实践的启发。Optimize Resource Hub为您提供Google的最佳实践建议以及其他公司的测试结果库。 确定最有影响力的测试的优先级。根据您认为它会产生的提升,为每个测试构想评分1到10分,并根据测试所需的努力减去1到10分。 开始测试。您可以立即设置Google Optimize(该工具充分利用Google Analytics(分析)的功能)来开始使用。提供了免费版本,因此您可以在几分钟内进行测试并开始运行。 有关转换优化过程的更多深入知识,请查看“优化资源中心”中的CRO技巧。 我们将以一系列新文章的形式为您提供更多服务,这些新文章将在博客上发布:Optimize CRO Series-专家分享他们的秘密。在本系列中,来自世界各地的CRO专家将针对以下主题提供最佳建议: 研究方法 优先测试 最喜欢的网站分析框架 如何进行A / B测试的质量检查(质量保证) 专家的最佳测试 从失败的测试中学习 渴望了解更多?确保通过适合您的频道开始关注Google Analytics(分析)产品或者关注谷歌代理商风靡科技的博客,以获取即将推出的指南。

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