当对特定数据集感兴趣时使用标签

ravode4851@jtho

通常，很少有人注意警报。使用警报时，重要的是要了解，如果他们每天向用户发送电子邮件和短信，那么随着时间的推移，他们将开始被发送到垃圾邮件。设置报告很重要。这节省了时间并提高了使用系统的效率。

Ivan Krasyuk 在结束演讲时指出，没有网络分析系统可以提供 100% 准确的数据。重要的是要始终关注这些动态以及与特定目标的关系。

造成差异的原因可能如下：

不同的系统使用不同类型的 cookie。
分析标签在页面上的位置。
所有页面上都存在跟踪代码。
cookie 的不同生命周期。
在其他网站上复制跟踪代码。故意盗窃或意外错误。
不同的数据采样模型。
其中一个系统中存在过滤器。
系统服务器上数据处理的频率。
时区设置不正确。
您还可以上传到GA：关于CRM实际支付/交付订单的信息；通过数据导 电话号码清单 入获得的广告活动成本数据；有关应用程序状态更改的信息；内容信息和内容分组；有关商品的其他信息；用户数据（评级、忠诚度、价值）；有关广告活动的信息等等。

WebEffector 的Artem Fomichev完成了第一天的演示：“来自 Effector 的大量统计数据 - PF、链接、放大 - 我们揭示了 2014 年的促销结果。得出你自己的结论。”



演讲者分享了通过现场分析收集到的独特统计数据。总共分析了 7000 多个项目、197000 多个请求，发现了大约 30 个优化错误。最常见的错误如下所示：



在下一阶段，我们推导出查询位置对优化错误数量的依赖性。事实证明，只要网站上出现一个严重错误，就有高达 40% 的机会进入顶级 Yandex 搜索结果。至于关于谷歌的统计数据，这里有相同错误的站点进入顶部的可能性略小。





在下一阶段，比较了两种推广策略：使用简单的租赁链接和租赁链接和行为因素。清理数据后，分析样本为20,000个请求。