[转载]评测流量来源（Traffic Source）的策略
转自：http://webanalytics.blog.sohu.com/84677651.html
翻译自Tips on Visually Measuring Your Traffic Sources，原作者: Mike Sukmanowsky
衡量你网站最大数量或者质量最好的流量从何而来，是一个网站分析师能做的最基本最重要（也是最简单）的事情。但是，很多情况是，许多网站分析师的网站流量来源报告（traffic sources report）常常看上去是下面的样子：
如果你足够老练，你可能会用饼图做出一个图形化的报告：
对于这两种呈现数据的方法，我都毫无疑义，它们都能很好的总结数据。但是，我还是发现了一个问题：
我能从中获得什么样的见解？
观察上面的表和图，我能获得下面的信息：
- 似乎有相当多的流量来自于其他的网站（Some other site）
- 有一些人直接从浏览器登陆了我们的网站
- 没有多少流量来自于搜索引擎
但是还是有些问题无法解答：
- 他们从这些流量源头（Sources）来了之后又做了些什么？
- 付费搜索和自然搜索（指非付费搜索）的对比情况如何？
- 从RSS提交/e-Mail/以及其他网络渠道（affiliates）来的流量情况如何？我能否把它们区分开，看各自的表现如何？
- 除此之外，还可以列举更多!
关键是，上面展现的信息产生的问题比能够解答的问题多得多。但是，实际上这些问题能够得到解决！
下面是一些我认为能够从流量来源报告中获取一些深度见解的点子：
1. 决定网站流量的来源
你的组织中很可能有多种营销手段共存的复杂情况。你可能拥有e-newsletter（电子邮件）营销，e-blast营销，Facebook应用营销，RSS提交以及等等等等！所有的这些努力都可能为你的网站带来可观的流量，但你未必清楚。
与你组织中的人聊聊（最好从市场部门开始），试着从他们中搞到现在正在进行的可能为你的站点带来潜在流量的营销手段的清单。试着把他们分成7-8个主要的类别。一开始不要分得太细，否则会让你“只见树木，不见森林”，不利于你的分析。
下面是一个例子：
-
直接流量（Direct Traffic，指在浏览器中输入网址，或者从收藏夹，历史记录中进入的流量，译者注）
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E-mail（包括新闻邮件即Newsletter，以及eBlasts）
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RSS / Atom Feeds
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付费的联盟站点（aka内容联盟）
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非付费的联盟站点（所有有你网站的链接，而你不需要付费的站点）
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付费搜索
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自然搜索（即非付费搜索）
确保你所定义的每一组都是恰当的，以保证每一个都能被恰如其分的归类。
2. 为你定义的来源建立追踪（Tracking）
既然你已经知道该测量些什么了，你就应该再做一点而努力，把你需要测量的东西都建立追踪标签。
对于大多数网站分析工具而言，独立的追踪各个流量源是很简单的，只需要在这些流量源的每一个连接上加上标签即可，这样分析工具就能辨识他们。
例如，在我的RSS 提交链接中，我就加上了Google Analytics的追踪代码：
图中链接中下划线的部分就是告诉Google Analytics，“嗨！这是一个从RSS提交（RSS Feed）中来的访问者，所以你把它归类到RSS组中吧！”
你必须跟你的分析工具提供商协作，以找出那些属于这个工具的参数，但是不同工具的方法是完全相同的。
3. 做报告并找到真知灼见！
既然你已从熟知的分析工具中获得了所有的令人欣慰的数据，那么你需要一个精确的方式做出报告，并且得出令所有人惊叫的真知灼见。
以我愚见，这里有一些极为重要的关键点。都是基于过去的经验，经过一段时间人们把我的报告丢到垃圾桶之后，我发现了如何让我的报告对他们产生效果！
让我们先看看这个报告的结构。你能看到两个大标题，这两个标题所指的内容，是唯一利用这个简明报表（Dashboard）持续追踪的。它们分别是：
-
流量的数量情况以及
- 流量的质量
我想知道的最基本的东西是：
- 如果我获得了流量，那么哪个流量的来源是我最该感谢的？
- 在我提高网站流量的方式中，哪一个是最能为我带来效益的？
有了这样的一个“大图景”，让我们再深挖它，通过其他几个图表来获得上面问题的答案。
如果我获得了流量，那么哪个流量的来源是我最该感谢的？
我很喜欢这些堆栈图，它们就如同包含时间序列的饼图一样。我能很快辨别一个月相对于另一个月流量是增加还是减少，以及流量的变化最应该归因于谁。
已经相当不错了。但是，我还不知道这些不同来源的流量各自质量如何。他们转化为有效的访问了吗？他们蹦失（Bounce）了吗？他们看到网页后“吐”了吗？;)
在我提高网站流量的方式中，哪一个是最能为我带来效益的？
上面是我最喜欢的图表（这是一个气泡图，在Excel中就能很好的生成，译者注）了。从中我可以看到：
- 横轴是Pageviews/Visit（即PV/Visit）
- 纵轴是蹦失率（Bounce rate）以及
- 气泡大小代表着Visit的多少
在这儿我们选择了PV/Visit以及蹦失率是因为这三个量度为流量质量提供了最好的指标。如果你负责一个电子商务或销售网站，你可以把蹦失率作为纵轴，把转化率（Conversion Rate）作为横轴。
一般而言，我喜欢将气泡与流量的数量保持相关，例如与Visits或者Unique Visitors（UV）保持相关。这种方法能够简单的避免这样一种情况——你花费大量时间去优化一个高质量的流量源，但这个流量源却只给你带来了流量总量的1%。
上面这张图可能需要多一点解释，因为优化流量来源的目的是为了创造更好的ROI（Return on investment，即投入产出，译者注）。
为了理解ROI，我们需要知道不同流量源的每个Visit的成本（Cost per visit，或CPV，译者注）。如果要了解如何计算不同网站的CPV或者每个Visit的销售额（revenue per visit），又需要一个完整的博客帖子了。
在这个文章里，我给出一个简单的等式：
Revenue per Visit = （PV/V * Ads per Pageview) / 1000 x CPM
CPV = $0! (上表中的成本只是为了说明它应该是什么样子，也不是实际的真实数据 :)）
当我谈到网站度量（eMetrics）的时候，很多人问我，他们怎样才能与老板或者高级管理层疏通好关于网站分析的事项。如果你真的想要他们跟你同心协力，那么停止谈什么网站分析吧！你应该谈谈他们心里所想的事情——收入和成本！
4.去找老板给你升职吧！
既然你已经把如何合理分配预算以帮助实现利润最大化的工具交给了市场营销团队和企业组织，那你应该径直奔向你最喜欢的HIPPO（给你实际发薪水的人），找他给你升职！
说说你的想法吧！你对Dashboard（简明报表）该如何去做有什么想法吗？我还漏掉了什么吗？
