如何利用`Google Analytics`来追踪`关键词`效果？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，我们开始。

利用 Google Analytics 追踪关键词效果：深度解析与实践指南

各位同学，大家好。今天我们来深入探讨如何利用 Google Analytics (GA) 追踪关键词的效果。关键词追踪对于理解用户行为、优化内容策略以及提升搜索引擎排名至关重要。这次讲座将从基础概念入手，逐步讲解如何在 GA 中设置和使用关键词追踪，并结合实际案例进行分析。

1. 关键词追踪的必要性

在开始之前，我们先明确为什么要追踪关键词。简单来说，关键词追踪能够帮助我们：

了解用户搜索意图： 通过分析用户使用的关键词，可以更好地理解他们的需求和目标。
评估内容相关性： 确定哪些关键词能够有效引导用户访问我们的网站，进而评估内容与用户搜索意图的匹配程度。
优化 SEO 策略： 基于关键词数据调整 SEO 策略，提高网站在搜索结果中的排名。
衡量营销活动效果： 追踪付费广告活动中的关键词效果，评估 ROI 并优化广告投放。
发现新的增长机会： 通过分析用户搜索的关键词，发现新的内容主题和市场机会。

2. Google Analytics 中的关键词追踪方法

GA 本身并不能直接追踪所有关键词，特别是自然搜索关键词。这是因为搜索引擎出于隐私保护的考虑，通常会屏蔽用户搜索的关键词信息。但我们仍然可以通过一些方法来间接追踪关键词效果：

Google Search Console 集成： GA 可以与 Google Search Console (GSC) 集成，从而获取自然搜索关键词数据。
UTM 参数： 通过在 URL 中添加 UTM 参数，可以追踪付费广告和其他营销活动中的关键词效果。
自定义维度： 创建自定义维度来追踪特定关键词或关键词组。
网站搜索追踪： 如果你的网站有内部搜索功能，可以追踪用户在网站上搜索的关键词。

下面我们分别详细介绍这些方法。

3. Google Search Console 集成

Google Search Console (GSC) 是 Google 提供的免费工具，可以帮助你了解网站在 Google 搜索中的表现。通过将 GA 与 GSC 集成，你可以直接在 GA 中查看自然搜索关键词数据。

步骤：

验证 GSC 权限： 确保你拥有网站的 GSC 管理员权限。
关联 GA 和 GSC：
- 登录 GA。
- 选择你的账户和网站媒体资源。
- 点击“管理”。
- 在“媒体资源设置”下，点击“Search Console 设置”。
- 点击“添加”。
- 选择你的网站，然后点击“保存”。

查看关键词数据：

集成完成后，你可以在 GA 的“流量获取” -> “Search Console” -> “查询”报告中查看自然搜索关键词数据。这个报告会显示用户通过哪些关键词搜索到你的网站，以及这些关键词带来的点击次数、展示次数、点击率 (CTR) 和平均排名。

4. UTM 参数

UTM (Urchin Tracking Module) 参数是一组添加到 URL 中的标签，用于追踪不同营销活动的效果。通过在 URL 中添加 UTM 参数，你可以追踪用户通过特定关键词访问你的网站，从而评估关键词效果。

UTM 参数类型：

utm_source: 标识流量来源，例如 "google", "facebook", "newsletter"。
utm_medium: 标识媒介，例如 "cpc", "organic", "email"。
utm_campaign: 标识营销活动，例如 "summer_sale", "product_launch"。
utm_term: 标识关键词（用于付费搜索广告）。
utm_content: 标识广告内容，例如 "banner_ad", "text_link"。

示例：

假设你正在投放一个 Google Ads 广告活动，目标关键词是 "running shoes"，你可以使用以下 URL：

https://www.example.com/running-shoes?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=running_shoes_campaign&utm_term=running+shoes&utm_content=text_ad

代码生成 UTM URL (Python):

from urllib.parse import urlencode, urlparse, urlunparse

def add_utm_params(url, params):
  """Adds UTM parameters to a URL.

  Args:
    url: The URL to add UTM parameters to.
    params: A dictionary of UTM parameters.

  Returns:
    The URL with UTM parameters added.
  """
  parsed_url = urlparse(url)
  query_params = dict(parse_qsl(parsed_url.query))
  query_params.update(params)
  new_query = urlencode(query_params)
  new_url = urlunparse(parsed_url._replace(query=new_query))
  return new_url

# Example usage:
url = "https://www.example.com/running-shoes"
utm_params = {
    "utm_source": "google",
    "utm_medium": "cpc",
    "utm_campaign": "running_shoes_campaign",
    "utm_term": "running shoes",
    "utm_content": "text_ad"
}

url_with_utm = add_utm_params(url, utm_params)
print(url_with_utm)
# Output: https://www.example.com/running-shoes?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=running_shoes_campaign&utm_term=running+shoes&utm_content=text_ad

在 GA 中查看 UTM 数据：

在 GA 中，你可以通过以下报告查看 UTM 数据：

“流量获取” -> “所有流量” -> “来源/媒介”
“流量获取” -> “广告系列” -> “所有广告系列”

这些报告会显示不同 UTM 参数带来的流量、转化率和其他指标。

5. 自定义维度

自定义维度允许你追踪 GA 中未默认提供的特定数据。你可以创建自定义维度来追踪特定关键词或关键词组，从而更深入地了解关键词效果。

步骤：

创建自定义维度：
- 登录 GA。
- 选择你的账户和网站媒体资源。
- 点击“管理”。
- 在“媒体资源”下，点击“自定义定义” -> “自定义维度”。
- 点击“+ 新建自定义维度”。
- 输入维度名称（例如 "Target Keyword"）。
- 选择范围（通常选择 "会话" 或 "命中"）。
- 点击“创建”。
配置 GA 代码：
你需要修改网站的 GA 代码，将关键词数据发送到自定义维度。具体来说，你需要使用 gtag() 函数将关键词值传递给自定义维度。

示例 (JavaScript):

gtag('config', 'GA_TRACKING_ID', {
  'custom_map': {
    'dimension1': 'target_keyword' // dimension1 是自定义维度的索引
  }
});

// 假设你有一个变量 keyword 存储了当前页面的目标关键词
var keyword = "running shoes";

gtag('event', 'page_view', {
  'target_keyword': keyword
});

说明：

GA_TRACKING_ID 是你的 GA 跟踪 ID。
dimension1 是你创建的自定义维度的索引。你需要根据实际情况修改这个值。
target_keyword 是你为自定义维度定义的参数名。
在页面加载时，你需要将关键词值发送到 GA。

在 GA 中查看自定义维度数据：

创建并配置自定义维度后，你可以在 GA 的自定义报告中使用该维度。你可以创建自定义报告，将自定义维度与标准指标（例如会话数、跳出率、转化率）进行组合，从而分析关键词效果。

6. 网站搜索追踪

如果你的网站有内部搜索功能，你可以追踪用户在网站上搜索的关键词。这可以帮助你了解用户在你的网站上寻找什么，以及哪些内容是用户感兴趣的。

步骤：

启用网站搜索追踪：
- 登录 GA。
- 选择你的账户和网站媒体资源。
- 点击“管理”。
- 在“媒体资源设置”下，点击“网站搜索设置”。
- 将“网站搜索跟踪”设置为“开启”。
- 在“查询参数”字段中输入你的网站搜索 URL 中的查询参数（例如 "q" 或 "s"）。
- 如果你的网站搜索结果页面会显示搜索结果数量，你可以启用“网站搜索类别”并输入类别参数。
- 点击“保存”。
查看网站搜索数据：

启用网站搜索追踪后，你可以在 GA 的“行为” -> “网站搜索” -> “搜索字词”报告中查看用户在网站上搜索的关键词。这个报告会显示用户搜索的关键词、搜索次数、搜索结果页面的浏览量以及网站搜索退出率。

7. 案例分析：电商网站关键词追踪

假设你经营一家电商网站，销售运动鞋。你希望追踪以下关键词的效果：

"running shoes"（跑步鞋）
"basketball shoes"（篮球鞋）
"training shoes"（训练鞋）

方法：

Google Search Console 集成： 集成 GA 和 GSC，查看自然搜索关键词数据。

UTM 参数： 在付费广告活动中使用 UTM 参数，追踪不同关键词带来的流量和转化。例如：

https://www.example.com/running-shoes?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=shoes_campaign&utm_term=running+shoes
https://www.example.com/basketball-shoes?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=shoes_campaign&utm_term=basketball+shoes
https://www.example.com/training-shoes?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=shoes_campaign&utm_term=training+shoes

自定义维度： 创建一个名为 "Target Keyword" 的自定义维度，并将关键词数据发送到 GA。

gtag('config', 'GA_TRACKING_ID', {
  'custom_map': {
    'dimension1': 'target_keyword'
  }
});

// 假设你有一个变量 keyword 存储了当前页面的目标关键词
var keyword = "running shoes";

gtag('event', 'page_view', {
  'target_keyword': keyword
});

网站搜索追踪： 启用网站搜索追踪，了解用户在网站上搜索的关键词。

分析：

通过以上方法，你可以收集到大量关于关键词的数据。接下来，你需要对这些数据进行分析，从而了解关键词效果。

自然搜索关键词： 分析 GSC 数据，了解哪些关键词能够有效引导用户访问你的网站，以及这些关键词带来的流量和转化。
付费广告关键词： 分析 UTM 数据，评估不同关键词的 ROI，并优化广告投放。
自定义维度： 分析自定义维度数据，了解特定关键词带来的用户行为，例如跳出率、浏览页面数、转化率。
网站搜索关键词： 分析网站搜索数据，了解用户在你的网站上寻找什么，并优化网站内容和导航。

表格示例：关键词效果分析

关键词	流量来源	会话数	跳出率	转化率	ROI
running shoes	Google (organic)	1000	40%	2%	N/A
running shoes	Google (cpc)	500	30%	4%	2.5:1
basketball shoes	Google (organic)	800	45%	1.5%	N/A
basketball shoes	Google (cpc)	400	35%	3%	2:1
training shoes	Google (organic)	600	50%	1%	N/A
training shoes	Google (cpc)	300	40%	2%	1.5:1

8. 注意事项

数据隐私： 在收集和使用关键词数据时，务必遵守相关的数据隐私法规。
数据准确性： 确保你的 GA 代码配置正确，以便收集准确的数据。
数据分析： 不要仅仅收集数据，更要对数据进行深入分析，从而了解关键词效果，并制定相应的优化策略。
持续优化： 关键词追踪是一个持续的过程，你需要定期分析数据，并根据分析结果调整你的 SEO 和营销策略。

9. 进阶技巧

使用 Google Tag Manager (GTM)： GTM 可以简化 GA 代码的部署和管理，从而更方便地追踪关键词数据。
创建高级细分： 使用高级细分功能，可以更精确地分析特定用户群体的关键词行为。
使用 API 自动化数据收集： GA 提供了 API，你可以使用 API 自动化数据收集和分析，例如使用 Python 脚本定期导出关键词数据并生成报告。

示例 (Python): 使用 Google Analytics API 导出关键词数据

from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2 import service_account

def get_ga_data(credentials_path, view_id, start_date, end_date, metrics, dimensions):
  """Retrieves data from Google Analytics API v4.

  Args:
    credentials_path: Path to the service account credentials JSON file.
    view_id: The Google Analytics view ID.
    start_date: The start date for the report (YYYY-MM-DD).
    end_date: The end date for the report (YYYY-MM-DD).
    metrics: A list of metrics to retrieve.
    dimensions: A list of dimensions to retrieve.

  Returns:
    A list of rows containing the requested data.
  """

  # Authenticate and construct service.
  SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly']
  credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(credentials_path, scopes=SCOPES)
  analytics = build('analytics', 'v4', credentials=credentials)

  # Build the report request.
  request = analytics.reports().batchGet(
      body={
          'reportRequests': [{
              'viewId': view_id,
              'dateRanges': [{'startDate': start_date, 'endDate': end_date}],
              'metrics': [{'expression': metric} for metric in metrics],
              'dimensions': [{'name': dimension} for dimension in dimensions]
          }]
      })

  # Execute the request and return the data.
  response = request.execute()

  data = []
  if 'reports' in response and response['reports'][0].get('data', {}).get('rows'):
    for row in response['reports'][0]['data']['rows']:
      data.append(row)

  return data

# Example Usage:
credentials_path = 'path/to/your/service_account_credentials.json' # Replace with your credentials file path
view_id = '123456789' # Replace with your Google Analytics view ID
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-01-31'
metrics = ['ga:sessions', 'ga:pageviews']
dimensions = ['ga:keyword']

data = get_ga_data(credentials_path, view_id, start_date, end_date, metrics, dimensions)

# Print the data
if data:
    for row in data:
        keyword = row['dimensions'][0]
        sessions = row['metrics'][0]['values'][0]
        pageviews = row['metrics'][0]['values'][1]
        print(f"Keyword: {keyword}, Sessions: {sessions}, Pageviews: {pageviews}")
else:
    print("No data found.")

10. 结论：掌握数据，优化策略

今天的讲座我们学习了如何利用 Google Analytics 追踪关键词效果。通过 GSC 集成、UTM 参数、自定义维度和网站搜索追踪，我们可以收集到丰富的关键词数据。关键在于如何分析这些数据，并将其应用于 SEO 和营销策略的优化中。希望大家在实际工作中灵活运用这些方法，提升网站的流量和转化率。

持续分析，不断提升

关键词追踪并非一劳永逸，需要持续地分析和调整。保持对数据的敏感，并根据变化的市场环境和用户行为不断优化关键词策略，才能取得最佳效果。

利用 Google Analytics 追踪关键词效果：深度解析与实践指南

发表回复 取消回复

发表回复取消回复