觸脈導讀：如果您發現您的網站在一段時間內，與網站其他頁面相比，其中某個頁面的瀏覽量一直居高不下，但是商品的成交量和交易金額並沒有出現同趨勢漲幅。作為網站運營人員，這時也許您要考慮這個頁面有如此大的瀏覽量，如果這部分用戶能夠繼續深入訪問，或許可以引導他們進入購買流程，以提升網站整體的訂單量。然而在深入分析流量以後，發現原來流量表現遠沒有監測工具中呈現的那樣簡單。
最近，小編在分析某奢侈品電商網站[xb21cn1] W時，發現在8.6-8.12號期間，網頁A的瀏覽量居於第一位，佔所有網頁瀏覽量的37.76%，訪問行為數據表現“正常”，平均頁面停留時長是15分鐘，跳出率低於網站平均跳出率，但網頁價值為0。小編的第一反應是，是什麼原因導致電商網站近四成的瀏覽量，帶來的網頁價值是0？如果能找到用戶大量訪問卻未轉化的原因，制定專門的營銷策略引導這部分用戶深入訪問網站，提升網站整體的成交量。
在深入上述問題之前，我們先回顧一下谷歌分析對網頁價值這個指標的定義。在以下兩個場景中，同一個用戶訪問了網站兩次，每次訪問瀏覽的頁面詳情見下圖。
用戶在第一次訪問中瀏覽了5個頁面，分別是A——B——C——D——E，其中網頁D被設置成目標網頁，目標價值是$10，網頁E是包含了交易金額是$100的訂單確認頁面。這個用戶在第二次訪問中瀏覽了5個頁面，分別是A——B——C——B——D。
請分別計算：1）在第一次來訪中，網頁B的價值；2）在第二次訪問結束後，網頁B的總體價值。
上述場景中還涉及GA常用的兩個知識點，目標設置和目標價值。如下圖所示，我們在GA中自定義目標時，目標的設置類型共有四種，分別是目標網址、時長、每次會話的瀏覽頁數(PC站/MO站)或屏幕數(APP)，其中網頁D就是採用第一種自定義目標的形式，即目標網址。
而單個目標價值是指同一個用戶在同一次訪問中，目標實現後產生的價值，也就是示例中的$10。
回到示例的問題，網頁B的價值=（電子商務收入+總目標價值）/網頁B的唯一身份瀏覽量，所以：
Session1中，網頁B的價值=($100+$10)/1=$110
兩次訪問結束後，網頁B的價值=($100+$10*2)/2=$60
那麼問題來了，在開篇提到的一個星期內，網站近4成的瀏覽量都發生在網頁A上，但網頁價值為0，如下截圖所示，也就是說瀏覽了A頁面的用戶並沒有參與到轉化路徑中。
第二步，小編添加次級維度第二頁，查看用戶在瀏覽網頁A後的下一步訪問意圖，結果96.44%的網頁流量是刷新網頁A而非去瀏覽其他網頁。經過檢查，網頁A上不存在點擊某個按鈕會造成當前頁面自動刷新的設置，且GA代碼部署沒有問題，所以排除了頁面設計和代碼重複發送的情況。
第三步，我們從流量入站形式來分析，網頁A的訪問是通過什麼渠道來的，是自然訪問，還是廣告流量。在查看來源/媒介之前，我們觀察到網頁A的URL攜帶了utm參數，如下所示，所以，可以確認的一點是，網頁A做過廣告著陸頁。
但不太幸運的是，下面URL中的utm參數添加的方式錯誤，每個參數之間應該使用“&”符號關聯而不是分號，導致我們想要沿著來源媒介去排查流量的思路不可行。
/landing/index.html?uid=XXXXXX;utm_source=bidding;utm_medium=display;utm_content=20180304_PC_AAMedia;utm_campaign=Membersday;utm_term=456378
(正確的站外流量跟蹤參數示例：
https://www.XXXX.com?utm_source=baidu&utm_medium=display&utm_campaign=AAA&utm_term=CCCC&utm_content=ABAB
這五個參數分別表示流量來源、媒介、廣告系列名稱、投放的關鍵字、廣告內容，且添加這幾個參數後，也只獲得流量的這些參數。)
由於這個奢侈品網站每波廣告活動投放都具有排期，我們從廣告主處得知，網頁A僅在一個渠道下投放過，但在今年3月底就結束了，至今這個網頁都沒有再用作著陸頁去投放廣告。然而，我們拉3月份-7月底這個範圍時，發現在4月1號以後該廣告投放並沒有結束，且該頁面的瀏覽量成倍增加，比廣告正常投放期間產生的PV量還多。
第四步，從網頁A的訪問時段進行分析。從下面網頁時段瀏覽分佈趨勢圖中可以看出，網頁A的高頻瀏覽時段集中在臨城7點之前，尤其是01點-07點，頁面瀏覽量逐漸攀升。相反在11點-18點，頁面瀏覽量逐漸減少。
我們瞭解到在8.6-8.12期間是該奢侈品品牌常規的營銷，而網頁A也沒有零點搶購、秒殺或者凌晨搶購的活動，但是凌晨4點、5點居然還有45萬多的頁面瀏覽發生，和白天用戶對網頁A的瀏覽量基本一致，這明顯不符合真實用戶的實際作息和訪問習慣。
在構建人物畫像、分析網站用戶特徵的時候，用戶使用的設備偏好也非常重要的一部分。這部分數據一則幫助我們瞭解目標用戶的設備品牌偏好，另一方面也能夠為我們未來制定廣告投放渠道提供參考依據。
在分析用戶瀏覽網頁A時的設備之前，小編髮現網頁A作為廣告的著陸頁只投放在PC設備上（在utm_content參數中標識），而根據GA的網頁報告顯示，網頁A的瀏覽量基本上來自移動設備，79.28%的網頁瀏覽量來自小米Note1LTE Redmi Note 4G，20.68%的瀏覽量來自小米HM NOTE 1S Redmi Note ，也就說網頁A幾乎所有的瀏覽量都是通過小米手機完成的訪問。
根據網站其他頁面瀏覽的移動設備分佈比例，由小米所有型號的手機完成的網頁瀏覽量佔比不足10%。
分析到這裡，小編髮現對網頁A的瀏覽量已經偏離了最初的使用預期，網頁A的網頁瀏覽及其相關指標存在一定的水分，即具備“異常流量”的特徵。
然而，小編有一個疑問，如果這個流量是虛假流量，為什麼上文截圖中網頁A的跳出率表現得很“正常”呢？可能我們認知中虛假流量或者異常以流量應該是像下圖所示，跳出率在99%以上，頁面訪問深度只有著陸頁一個頁面，平均會話時長不到1秒，這樣的流量我們僅憑藉幾個默認的指標就能判定它是有問題的。但是，這種判定方法並不適合本文的案例。
結合上文提供的用戶瀏覽網頁A後緊接著96.44%的瀏覽量是刷新當前頁面，小編想是否有可能是用戶在A頁面上發生了其他互動，比如點擊了下載按鈕或者打開了視頻按鈕，雖然並未跳轉，但點擊按鈕的同時又發送了一條pageview類型的hit呢？
小編利用GA的高級細分功能，如下截圖所示，在8.6-8.12號期間發生的1300多萬的
事件操作中，瀏覽過網頁A並與其互動的事件操作只有100多個，也就是說，網頁A的跳出率之所以沒有我們傳統認知的“刷量”那麼高，不是因為用戶著陸後沒有跳出，而是在一次來訪中反覆刷新網頁，多次向GA發送pageview匹配數據，造成單個hit的來訪減少，跳出率降低。
綜上，小編原本想通過分析瀏覽網頁A的用戶為什麼會在轉化路徑中流失，期望找到原因能夠制定策略引導用戶深入訪問網站，提升網站W轉化機會。然而，分析網頁價值指標為0的原因後，我們發現網頁A的超高瀏覽量並不是來自用戶實際訪問的流量，而是模擬某款移動設備帶來的虛假流量。也就是說，假如在沒有深入分析的情況下，就直接使用網頁A進行各項營銷分析，那麼得出的結論和策略依據有失偏頗，是不可信的。
為了方便日後做營銷活動覆盤，除了在廣告投放之前，廣告主需要明確廣告在什麼渠道、什麼網站、什麼展示位置、什麼設備、什麼時段、什麼地域投放廣告等信息外，小編建議要正確標記utm參數，可以在投放之前先做一下廣告鏈接測試，通過查看GA實時報告去驗證五個廣告跟蹤參數標記的正確性。
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