如何在Google Analytics（分析）中为喜欢，发推或固定的用户创建细分？

Question

堆栈溢出！

TL; DR版本

我正在使用他们的新“社交”准事件thingamajig将Facebook，Twitter和Pinterest事件发送给Google。 我可以看到Google Analytics（分析）中社交活动的原始计数 （太好了！），但是我一生都无法弄清楚如何衡量人们做社交活动的速度变化。 这很重要，因为我们的流量变化很大。

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我经营着一些名人新闻网站，向人们提供有关卡戴珊家族正在发生的事情的重要信息。我们得到的流量每天都在变化很大。

我正在使用最新的Google Analytics（分析）（analytics.js），并且最近对共享栏进行了一些更改。 以前，我使用股票Facebook和Tweet按钮，但现在我转向使用自己的链接，并且在JavaScript中订阅了这些链接。 例如，这是我的Facebook代码：

FB.Event.subscribe('edge.remove', function(targetUrl) {
  ga('send', 'social', 'facebook', 'unlike', targetUrl);
});

这一切似乎都有效-我可以在Google Analytics（分析）中查看社交活动的图表。 社会事件上升，而社会事件下降。 人们分享，他们发推文。 大！

但是我想知道的是，它们共享的东西比我进行更改时所共享的更多还是更少 ？ 做社交活动的人与没有社交活动的人的比例发生了什么变化？

是因为“共享”按钮位于最佳位置，所以“共享”在星期二上升，还是因为我们在星期二碰巧有六倍的用户数而上升？

为了弄清楚这一点，我想我想创建一个“用户在访问期间做过社交活动的用户”的细分。 因此，我可以说：“进行社交活动的用户比例上升了还是下降了？”

谁能提供我如何获得此信息的任何见解？ 我一直在寻找Google Analytics（分析）报告工具，以查找类似“创建细分：会话>>包含>>社交行为”之类的内容，但我没有看到类似的内容。

所有建议表示赞赏！

更新：到目前为止，我听说“很遗憾，我不认为社交活动可用于细分或目标达成。” 我预感这个答案是正确的。 有人可以从失败的defeat中夺取胜利吗？

Answer 1

不幸的是，我不认为社交活动可用于细分或目标达成。 我可以用标准GA事件跟踪来替换或补充现有的社交事件跟踪，例如

FB.Event.subscribe('edge.remove', function(targetUrl) {
  ga('send', 'social', 'facebook', 'unlike', targetUrl);
});

变

FB.Event.subscribe('edge.remove', function(targetUrl) {
  ga('send', 'social', 'facebook', 'unlike', targetUrl);
  ga('send', 'event', 'facebook', 'unlike', targetUrl);
});

一旦将这些社交活动作为标准事件进行跟踪，就会打开一个全新的世界。 您可以根据这些事件创建细分，或者（可能更有用） 将它们设置为目标 。 设置目标后，您可以在许多报告以及特定于目标的报告中看到围绕目标完成情况的各种指标（包括目标转化率）。

Answer 2

至于将检查共享按钮的位置是否有所不同的A / B测试，您可以通过更改事件“操作”的名称来使其有点脏。 这样，与会话数量相比，您可以细分哪个位置产生了更多事件。

因此，您可以执行以下操作，在页面上以50/50的比例投放。 假设您正在测试它在页面左侧还是右侧的效果是否更好：

ga('send', 'event', 'facebook', 'click (left side)', targetUrl);

ga('send', 'event', 'facebook', 'click (right side)', targetUrl);

然后在报告中查看其在特定页面上的效果）：

（注意：我在屏幕截图中犯了一个小错误。在您的信息中心中，您会在目标事件URL的“事件操作”（而非“事件标签”）下看到它）

请注意，我使用“点击”而不是“不同”。 由于您将社交网络用作事件类别，因此最好使用类似的事件操作，这样您对按钮位置所做的比较将不取决于事件类别。

然后，如果您设法以50/50的价格投放广告，请将其与特定页面上的点击量进行比较，那么您就会知道该位置产生了多少事件。 如果您在该页面上有500次访问，在“右侧”有50个事件，在“左侧”有90个事件，那么您就得出了结论。 您也可以在一组页面上执行此操作，并大致看到哪个页面效果更好。

还有其他方法可以做到这一点，例如使用GA实验，但是从您的帖子中我意识到这是不可行的。 我的建议是检查用于a / b微型测试的第三方工具，它们可能会帮助您找出哪个位置更合适（缺点是您可能不会在GA中看到它）。