智慧博物館部落格Google Analysis基本分析
目前許多網站、APP等平台為了更瞭解其觀看族群,會在後台安裝Google Analytics, GA,可用來瞭解訪客是透過哪些方式進入網站、網站的目標族群、訪客進入網站後的行為等。本次為更瞭解本部落格之讀者,使用後臺相關數據進行基本分析,使用2020年1月至9月之間的數據,以下分為「訪客基本組成」、「訪客行為分析」、「網頁瀏覽量分析」進行說明。
一、訪客基本組成
訪客基本組成包含「性別與年齡」、「國家/地區」、「語系」、「使用者類型」、「使用裝置」、「作業系統」、「行動裝置資訊」、「瀏覽器」。
1. 性別與年齡
在性別的部分以女性居多56.7%,年齡在25-34歲32.57%,以青年女性為主,與目前國內博物館觀眾調查的主要族群相符。
2. 國家/地區
訪客來自的國家/地區以「臺灣」83.60%為主,其次為「香港」6.69%、「美國」4.66%、「中國」1.03%。
3. 語系
訪客使用語系以「中文-臺灣」83.05%為主,其次為「英文-美國」9.69%、「中文-中國」2.12%、「英文-英國」1.55%。
4. 使用者類型
數據顯示87.53%的訪客為新訪客。GA是透過Cookie判斷使用者是否為新訪客或舊訪客,在某些情況下也可能導致GA無法正確判斷,如:訪客以不同裝置進入網站、使用不同瀏覽器進入網站、清除Cookie歷史紀錄後再次進入網站、使用無痕模式進入網站等。
5. 使用裝置
訪客主要使用裝置為桌上型電腦68.66%、手機30.32%。
(1) 電腦作業系統
訪客主要使用的作業系統為Windows 53.96%,其次iOS 18.70%。
(2) 行動裝置資訊
在行動裝置的部分,訪客主要使用的為Apple iPhone 48.38%,其次Apple iPad 2.53%、Apple iPhone XR 1.32%。
(3) 瀏覽器
在瀏覽器的部分,訪客主要使用的為Chrome 66.28%,其次Safari 15.95%。
二、訪客行為分析
訪客行為分析包含「來源/媒介」、「自然搜尋流量(organic)」、「直接或無媒介(direct/none)」、「社群網站(social)」、「推薦流量(referral)」、「熱門頁面」、「網站停留時間」
1. 來源/媒介
訪客來源/媒介的部分可發現藉由google 67.70%拜訪的居多,屬自然搜尋流量;其次則為直接或無媒介拜訪19.96%、Facebook 6.26%,屬推薦流量。
(1) 自然搜尋流量(organic)
本部落格在自然搜尋流量中,訪客使用搜尋平台以google為主99.40%。亦對應到訪客主要使用瀏覽器為google所屬之chrome。
(2) 直接或無媒介(direct/none)
在直接或無媒介中,一成的訪客是直接從首頁進入(9.85%),顯示可能有部分訪客已將本部落格儲存至瀏覽器書籤中。其他則是透過不同文章網址連結,可能與專案辦公室會發信提供博物館文章連結參考有關。
說明:直接拜訪即不透過任何媒介直接進入網站,包含幾種情形:輸入網站網址進站、點擊已儲存的瀏覽器書籤進站、掃描QRcode進站、從文件(如:pdf、word檔等)中的超連結進站、從通訊軟體如Line、e-mail等超連結進站。
(3) 社群網站(social)
從社群網站到訪的訪客主要使用社群為Facebook 97.28%,其次為Blogger 1.81%。顯示主要的社群擴散以Facebook最為有效。
(4) 推薦流量(referral)
在推薦流量的部分,63.33%的訪客是從中華民國博物館學會(www.cam.org.tw)之網站推薦而來。
2. 熱門頁面
在熱門頁面的部分則以首頁為最高16.50%,除了首頁之外,前三高熱門文章則為「LiFi、WiFi、Beacon是內定位技術比較」、「Covid-19疫情間博物館維繫觀眾三大對策觀察」、「Google Arts & Culture:跨越博物館的線上博物館」。
3. 網站停留時間
而在停留時間的部分,訪客平均停留時間為1分52秒
三、網頁瀏覽量分析
在網頁瀏覽量分析的部分,可看到今(2020)年有兩個高峰,分別落在4月27日及6月6日,比對發文主題後發現本部落格於4月27日時發布了「Covid-19疫情期間博物館觀眾三大對策觀察」,6月6日時發布了「動森熱潮:開拓博物館新觀眾」,可知此不少觀眾對此兩項主題感到有興趣。
小結:
透過GA基本分析可了解本部落格主要訪客為臺灣25-34歲之女性青年族群,使用語系為中文-臺灣,新訪客佔大宗。主要使用桌上型電腦,可能在工作時瀏覽本部落格文章,以自然搜尋到訪居多。
建議未來可針對此族群感興趣之主題進行文章內容發想,由於新訪客佔大多數,可利用如加入電子報名單等方式增加訪客再訪,提升本部落格之訪客黏著度。
文/許家瑋
參考資料:
曾瀚平、鄭江宇(2020)。Google Analytics疑難雜症大解惑,台北:五南。
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