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主题:数据分析与埋点

今日 2 条
10月4日周日
10月3日周六
  1. Neil Patel Blog34

    Neil Patel:为什么 AI 对营销的影响难以衡量?

    Similarweb 研究发现,被 ChatGPT 推荐的品牌在七天内获得网站访问的概率是其他品牌的 2.5 倍,即便没有来自 AI 平台的直接引荐。55.9% 受 AI 影响的访问经由搜索到达,高于无 AI 影响时的 40.4%,因此在分析中看起来与普通自然流量无异,末次点击归因会低估 AI 的作用。受 AI 影响的访客浏览页面数和停留时间约为其他访客的两倍。

10月2日周五
10月1日周四
9月30日周三
  1. Reddit r/webdev15

    Reddit 开发者发现 Databayou.com 来自中国的流量从兰州切换到香港

    独立开发者 No_Statement_3317 在 Reddit r/webdev 发帖称,其网站 Databayou.com 持续收到来自中国的流量,此前集中在一个特定城市兰州,如今突然切换为香港。他表示这些流量每天并非成千上万,因此怀疑不是机器人,而可能是中国真实访客,并询问是否有人遇到类似情况。

9月27日周日
9月26日周六
  1. Neil Patel Blog30

    Neil Patel:用原创数据提升 AEO/GEO 的 AI 引用率

    Search Engine Land 对 AI 引用情况的分析发现,原创数据能帮助品牌在 AI 生成的答案中获得可见度,但仅有独家信息还不够。信息出现在页面越靠前、格式越清晰易提取,被 AI 引用的可能性越高。NP Digital 建议把重要的原创统计数据放在教育类和商业类页面大约前三分之一的位置。

9月24日周四
9月19日周六
9月16日周三
  1. Plausible Analytics Blog22

    Plausible 解析:什么是直接流量,为什么它占比最高?

    Plausible 发文解释直接流量(Direct / None)指分析工具无法识别来源的访问,涵盖手动输入网址、未打标签的邮件链接、私聊推荐及丢失来源信息的跳转,因此可能超过搜索、社交等单一渠道。文章建议用 UTM 标签标记活动链接、用代理统计被拦截的访问并排除内部测试流量,同时提醒品牌熟悉度与流量来源是两回事。

9月11日周五
9月4日周五
8月28日周五
8月14日周五
  1. Backlinko38

    Backlinko 指南:如何用 Prompt Tracking 找出并修复 AI 可见度缺口

    Backlinko 发布 Prompt Tracking 指南,教品牌监测自己在 LLM 回答中的提及与引用情况,并附免费追踪表格。文中引用 Orbit Media 数据称 55% 美国网民把 AI 作为主要或常用研究工具,32% 用它获取产品推荐;G2 数据显示 71% 的 B2B 软件买家已用 AI 聊天机器人做产品调研,高于 2025 年的 60%。

8月12日周三
  1. HubSpot Marketing Blog22

    AI 搜索可见度 ROI 怎么衡量:三层框架与关键指标

    HubSpot 提出用可见度、互动、收入三层框架衡量 AI 搜索可见度 ROI:可见度看品牌在 AI 回答中的出现率与引用率,互动看品牌词搜索提升与直接流量,收入看 CRM 中的商机影响。文中提到 2026 年 1 月美国自然搜索流量同比下降 2.5%,同期 AI 引荐到零售网站的流量增长 693%,而 AI 搜索引擎很少共享引荐数据,导致归因困难。

  2. HubSpot Marketing Blog22

    AI 搜索时代该追踪哪些 KPI:HubSpot 拆解 AI 可见度、引用份额与转化归因

    HubSpot 发布 AI 搜索 KPI 指南,指出 AI 来源访客的转化率是普通自然流量的 4.4 倍(Semrush 数据),品牌即使流失 40% 流量仍可能在 AI 搜索中胜出。指南将指标分为直接指标(AI 可见度率、引用份额)、代理指标和业务结果指标三层,并提醒不要只看可见度而忽略引用份额与转化数据。

7月28日周二
  1. Plausible Analytics Blog22

    Plausible Analytics 指南:如何准确查看自己网站的流量

    Plausible Analytics 发布指南,说明只有在自己拥有的网站上安装分析工具,才能获得基于真实访问的第一方数据,外部流量查询工具只能估算。指南给出 8 步流程:安装分析、选择日期范围、查看访客/访问/页面浏览量、来源、页面、UTM 活动流量、转化与目标、诊断流量暴涨或下跌。Plausible 提供自动集成验证工具,日期选择器可对比上一周期、去年同期或自定义周期。

7月15日周三
6月11日周四
  1. Plausible Analytics Blog22

    Plausible Analytics:如何排查网站流量突然飙升?

    Plausible Analytics 发布指南,教你排查网站流量突然飙升的原因。先看互动指标(跳出率、停留时长、每次访问浏览量、滚动深度、转化)判断是否为机器人流量,再查地理位置、数据中心与垃圾流量特征,并按 Direct、自然搜索、AI 引荐、社交、外链、付费投放等来源逐项排查。

5月16日周六
2月11日周三
  1. Bing Webmaster Blog60

    Bing Webmaster Tools 推出 AI Performance 公开预览

    Bing Webmaster Tools 上线 AI Performance 公开预览,展示网站内容在 Microsoft Copilot、Bing 的 AI 生成摘要以及部分合作集成中被引用的情况。

    推荐理由:Bing 官方发布 AI Performance 面板,让站长首次看到自己内容在 Copilot 等 AI 答案中被引用的次数与页面。

12月29日周一
  1. PostHog Blog22

    PostHog 教你修复 App 引导流程的流失点

    PostHog 发布一份修复 App 引导流失的实操指南,约 30 分钟完成配置、需约 1 周数据积累。核心做法是先定义激活事件,再在 PostHog 的 Product Analytics 中搭建 3-5 步漏斗,设置 7 到 14 天的转化窗口,并配合会话回放与问卷定位摩擦点。缺少会话回放时可直接访谈用户,但依赖记忆、更慢也更不可靠。

11月19日周三
  1. ChartMogul Blog22

    为什么现在构建高精度 SaaS 归因模型比以往更容易也更便宜

    ChartMogul 指出,构建高精度 SaaS 归因模型从未像现在这样容易且低成本。随着第三方 Cookie 被浏览器封锁、同意横幅抑制脚本,归因的可靠性转向第一方数据:注册、登录和产品交互事件由团队自己掌控,Snowflake、BigQuery、Postgres 让集中管理 UTM、点击、激活与订阅收入变得简单便宜。

3月19日周三
10月10日周一
  1. PostHog Blog22

    PostHog 给营销团队的 5 个分析玩法

    PostHog 官方博客分享了营销团队用 PostHog 自助做分析的 5 个玩法:搭建 AARRR 海盗漏斗、用趋势洞察追踪 UTM 活动、用会话录制观察注册流程、用路径分析还原用户旅程,以及通过邮件或 Slack 订阅仪表盘定期获取报告。这些功能无需 SQL 或 BI 工具,营销团队可自行完成报表与临时分析。

9月28日周三
  1. PostHog Blog36

    PostHog 营销团队如何(以及为何)使用 PostHog

    PostHog 营销团队公开了内部用 PostHog 追踪营销网站的做法:2022 年 Q3 目标为每周平均 420 个新组织注册、自然搜索流量达每周 5,000 独立用户、G2 新增 20 条评价。团队用仪表盘监控核心 KPI 与转化率熔断指标,8 月新版定价页使“显示意图”用户从约 25% 跌至约 10%,后经 feature flags 与实验迭代恢复。

11月23日周二
  1. PostHog Blog22

    PostHog 如何衡量产品参与度:活跃用户、粘性与功能采用率

    PostHog 在官方博客中拆解产品参与度的衡量方法,指出参与度比收入更能预测留存,并可作为北极星指标。常用指标包括 DAU(日活跃用户)、粘性(DAU ÷ MAU)和功能采用率,其中 churn(流失率)至少需 30 天才能确认用户不再回来。PostHog 提供粘性工具和 feature flags 追踪这些指标。

9月6日周一
  1. Moz Blog30

    如何用 Google Analytics 计算你的 SEO ROI

    用 Google Analytics 计算 SEO ROI 需跟踪两类数据:KPIs 与当前 SEO 活动的成本,并按月复盘以优化策略。GA 的页面价值(Page Value)把一次会话中产生交易的页面平均分配金额,例如 Page B 单次浏览带来 $100 电商收入加 $10 目标价值即 $110,随数据增多会重算。

4月28日周五
  1. Google AdMob Blog22

    Google AdMob 如何测试激励视频广告

    Google AdMob 建议在应用内实现激励视频时做 A/B 测试,并给出四步流程:先设定单一假设与目标,再每次只测一个变量,然后随机向 50% 用户展示原版作为对照组、另 50% 展示新版本,最后依据数据决定是否采用。可测试的变量包括字体大小、广告尺寸、奖励设置和广告位置,需关注点击率、广告收入和退出率。