[为了帮助分析站点的用户流,我用JavaScript编写了一个测试平台,创建了一个新的假跟踪器,并根据相当广泛的预期视图随机图,以1-2秒的间隔发送了一些假页面浏览量。然后,我在GA中设置了目标,其中包含某些页面的渠道。然后我让它运行了几个小时,积累了数百个假用户。
原始目标转化百分比看起来不错,页面内容流也不错,但是...当我查看目标流时,渠道中的某些连接没有意义。例如,我80%的虚假用户似乎从“大约”步骤直接转到“成功”步骤,跳过了“产品”和“付款”,而根据我的测试设置,这种情况永远不会发生。 (使用的步骤名称是与下面的代码匹配的示例。)
我想确切地看到这些特定用户采取的路径-有些页面没有注册,或者注册顺序不正确,或者是什么?有什么方法可以逐页查看GA中的RAW用户旅程?
对于那些感兴趣的人,测试代码基本上是这样的:
ga("create","UA-0000000-2", "auto", "testtracker", {
'cookieName':"_ga_test_"+Date.now(),
'cookieExpires':120,
'clientId': 'cid-'+Date.now(),
});
var spd=1500;
var delay=0;
function pageview(page) {
setTimeout(function() {
ga("testtracker.send","pageview",page);
console.log("Sending: "+page);
},delay+=spd);
}
pageview("start");
if (Math.random()<.60) pageview("about");
if (Math.random()<.30) {
pageview("product");
if (Math.random()<.20) {
pageview("payment");
if (Math.random()<.70) {
pageview("success");
}
}
}
解决方案是使用受众群体->用户资源管理器,并根据可疑的页面顺序定义一个非常具体的部分,这确实显示了与该模式匹配的单个用户。实际上,GA确实以某种方式为我记录了很多这样的奇数用户,也许是无法注册在太窄的时间间隔内访问的页面。
我将问题留给后代,也许对于那些认为我的代码段有用的人。