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電子商務 個體策略實作篇

行為科技+網路科技數位分析的行動方案
TxES and Digital Analytics

策略目標:個體所提供的:產品、服務、資訊等關鍵字,在搜尋引擎-如Google 排行榜上名列前茅。

網路科技/數位分析
行為科技:第3類知識

如何提升Google 關鍵字排行榜SEO/SERP /SEO Boosters

如何提升Google 關鍵字排行榜數位/流量分析工具

如何提升Google 關鍵字排行榜Universal Analytics, G-Trends

如何提升Google 關鍵字排行榜Google Webmaster Tools  

如何提升Google 關鍵字排行榜TxES 行為科技平臺 (創意內容意涵+數位美學結構+潛移默化行為)

如何提升Google 關鍵字排行榜第3類計量思想與方法

如何提升Google 關鍵字排行榜非等機率預測:接龍實驗

如何提升Google 關鍵字排行榜取用模型:+電子商務+選舉

TxES策略分析,不僅是SEO/什麼是SEO?什麼是SEO?

統雄老師的電子商務策略分析(TxES, TX's E-commerce Strategy)不僅是網站優化/搜尋引擎最佳化 (SEO, Search Engine Optimization)。

SEO是以機器人的思考(即搜尋引擎演算法)為基礎;而 TxES是以使用者的行為分析為基礎。

SEO是「唯架站技術論」;TxES 則強調「網路科技(SEO+數位/流量分析)與行為科技(第3類知識與計量方法+有機社群」的互動與成長策略。

同時,TxES 並反對部分業者的黑心SEO技術。

就本網群的實證績效而言,TxES似乎遠優於SEO。

策略目標:個體所提供的:產品、服務、資訊等關鍵字,在搜尋引擎-如Google 排行榜上名列前茅。

網路科技/數位分析
行為科技:第3類知識

如何提升Google 關鍵字排行榜SEO/SERP /SEO Boosters

如何提升Google 關鍵字排行榜數位/流量分析工具

如何提升Google 關鍵字排行榜Universal Analytics, G-Trends

如何提升Google 關鍵字排行榜Google Webmaster Tools  

如何提升Google 關鍵字排行榜TxES 行為科技平臺 (創意內容意涵+數位美學結構+潛移默化行為)

如何提升Google 關鍵字排行榜第3類計量思想與方法

如何提升Google 關鍵字排行榜非等機率預測:接龍實驗

如何提升Google 關鍵字排行榜取用模型:+電子商務+選舉

TxES策略分析,不僅是SEO/什麼是SEO?什麼是SEO?

統雄老師的電子商務策略分析(TxES, TX's E-commerce Strategy)不僅是網站優化/搜尋引擎最佳化 (SEO, Search Engine Optimization)。

SEO是以機器人的思考(即搜尋引擎演算法)為基礎;而 TxES是以使用者的行為分析為基礎。

SEO是「唯架站技術論」;TxES 則強調「網路科技(SEO+數位/流量分析)與行為科技(第3類知識與計量方法+有機社群」的互動與成長策略。

同時,TxES 並反對部分業者的黑心SEO技術。

就本網群的實證績效而言,TxES似乎遠優於SEO。

電子商務 個體策略目錄
電子商務個體策略
TxES策略分析模式
什麼是數位分析
SERP關鍵字排行榜
SEO-網頁網站優化
黑心SEO/SEO老鼠會
SEO Boosters 增強器
內容農場行銷
  網站內容行銷
  谷歌貓熊內容評鑑
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TxES數位分析程序
  先要知己知彼
  尊重市場導向
  滿足需求與興趣
TxES數量分析架構
  基準參數調整
  網站存活指標
TxES品質分析架構
  調整架站技術與內容
  網站規畫、社群經營
  定位與重建
  整合應用
  關鍵字排行榜分析
  策略改善效益
重點實作與應用篇
進階實作與應用篇
如何改善之範例
策略效果驗證篇
參考文獻與連結

重點實作與應用

Google Analytics 資料量太大,全部瀏覽要4小時以上,作為每日工具太耗時,故統雄老師建議重點應用優先序如下,並以標題字型區隔:

第一優先

第二優先

第三優先

還有一些項目沒有列入,就是可以暫緩討論。

Dashboard 摘要

>Time frame list 分析期間

預設:1個月

短期:1周內、甚至1天內期間,在新活動、新增頁、新版本…後作。如有每日盤點必要者,可天天作。

長期:從加入Google Analytics 開始,可視網站活動率,每月、或適當期間作一次。 

>Compare to past 前期比較

如有策略變更、新活動、新增頁、新版本…則作。

Intelligence 商業智慧

目前是測試版,主要是提供預警(Alerts),在TxES進階篇中再討論。

其中包括集計資料,看以下分類資料也可以知道概況。

Visitors 訪客分析

Benchmarking 基準指標

>Open category list

預設是以網站規模分,宜再加網站類別分,較有比較意義。

本網站之目標為「電子商務市場策略」,所以選:

>Internet & Telecom

>Search Engine Optimization & Marketing

Map Overlay 訪客地圖分析

本項有視覺效果。對國際化網站很重要,如係純地區網站,可省略。

可以點選放大,觀察更仔細的分佈。

Visitor Trending

這也是集計資料,看後續分類資料也可以知道概況,在TxES進階篇中再討論。

Traffic Sources 來源分析

Referring Sites 推薦站分析

本項分析具特殊性,在TxES進階篇中再討論。

Keywords 關鍵字分析

這是「市場導向」策略最重要的基礎。

>Visit

預設為量的分析。

加作二個質的分析:

>Ave. Time on Site

>Pages/Visit

>Second factor

>Country/Territories

Content 內容分析

Top Content 熱門內容

這是按照檔案名稱排序,優點是容易按照目錄(實體或虛擬)過濾分類。缺點是如果採用簡化檔名,在檔案很多時,可能忘記是那一頁;而在實體與虛擬目錄並存時,同一檔案會被分開記錄與分析。

>Pageviews

預設為量的分析。

加作質的分析:

>Ave. Time on Site

在分析項目列,第一個項目是 Page(檔案名稱),第二個是下拉式自訂項目,預設為 None(無)。

>>Pull  down menu

第二個可加作國家地區

>>Country/Territories

>Filter Page

提供對同類網頁、個別網頁的深入分析。

點〈〉左上箭頭,可瀏覽該頁。

個別網頁分析

點選個別網頁,會到達 Content Detail (內容細節)分析頁面。

有2個下拉式自訂項目,第一個是分析項目,第二個是網頁列表。

分析項目有5個,全部都值得檢視:

>>Content Detail (內容細節,預設)

>>Navigation Summary(瀏覽前頁與後頁)

>>Entrance Paths(瀏覽追蹤)

>>Entrance Sources(流量來源)

>>Entrance Keywords(關鍵字)

Content by Title 按標題排序

單一檔案最準確的分析數字。不過,標題,即:<title></title>如未系統化、完整設計,結果會很亂。

>Pageviews

預設為量的分析。

加作質的分析:

>Ave. Time on Site

在分析項目列,第一個項目是 Page(網頁標題),第二個是下拉式自訂項目,預設為 None(無)。

>>Pull  down menu

第二個可加作國家地區

>>Country/Territories

>Filter Page

提供使用「標題關鍵字」對同類網頁、個別網頁的深入分析。

個別網頁分析

點選個別網頁,在分析項目列,最前面有2個下拉式自訂項目。第一個預設為 Page(網頁標題),第二個預設為 None(無)。

可應用下拉式自訂選項,加作「關鍵字」和「流量來源」。

>>Pull  down menu

>>Keyword

>>Source

In-Page Analytics

目前是測試版,在TxES進階篇中再討論。

Site Search

如果網頁上有提供站內搜尋,可分析其使用行為。在TxES進階篇中再討論。

Goal 目標分析

在TxES進階篇中再討論。

總體策略分析

Google Analytics 雖然對個體策略制訂最有幫助,但也可能觀察到總體策略。

譬如,純就衝人氣、擴大使用者群而言,從Top Content/Referring Sites交叉分析,可知參加既成blog,可能比經營自創品牌的網站,來得有效。

操作手冊連結

Start http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=en&answer=66983

Adcanced http://code.google.com/intl/zh-TW/apis/analytics/docs/gdata/gdataReferenceDataFeed.html

Test http://www.google.com/support/conversionuniversity/bin/static.py?hl=en&page=iq_learning_center.cs&rd=1

Lessons http://www.cumbrowski.com/carstenc/pdf/Google-Analytics-Conversion-University.pdf

參考文獻與連結

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