在Google Analytics（分析）中，有一些关键数据可以显示出网站跟踪错误，或者一些更为严重的问题。
因此，我们应该时不时的去检查这些有价值的指标，因为它们可能会表明数据不可靠甚至无用。
以下一一的进行讲解：
每个会话的平均页面浏览量少于1
小于1的值肯定是不正确的，因为网站的每个访问者都至少有一个浏览。
这通常是由于跟踪错误所致。
第三方工具可能是造成这种情况的原因。因为第三方工具通常将事件和综合浏览量等数据直接发送到Google Analytics（分析），从而影响用户和会话数据的收集。
为了弄清楚这个问题，首先建议找到有关这些“命中”来源的更多信息，可以按照下面几个角度来思考确定问题：
·看看访客在会话期间查看了哪些页面。在Google Analytics（分析）的“网站内容”下，借助“所有页面”和“着陆页”报告进行分析。
·检查所有事件是不是都有触发页面。还有使用Google Analytics的“热门事件”报告进行检查，然后选择次级维度“页面”进一步了解更多信息。
·iframe的跟踪配置不正确以及与合作伙伴网站进行跟踪集成，通常会导致数据收集不正确。在这种情况下，可以仔细查看iframe的跟踪或第三方工具中的Google Analytics（分析）设置。
·通过相应地调整跟踪来纠正问题。还可以在相应工具中更改配置，以排除通过过滤器的某些匹配。
大部分流量来源为“直接”
如果大多数访问者都是回头客，例如，每天通过书签或直接通过URL来访问网站，那么直接访问的比例很高就是合理的。
但是，如果没有合理的解释，则很可能就存在问题。这可能会意味着Google Analytics（分析）无法正确识别来自某些渠道的流量，因此将其分配给“直接”渠道（例如新闻通讯）。
此外，还应该考虑下渠道是否被错误的跟踪或特定的Google Analytics（分析）设置所覆盖。
为了解决这个问题，可以考虑下面的几个点：
·仔细研究直接点击量，以及与这些访问相关的着陆页。使用次级维度以获得更多信息。
·从总体看一下渠道，其余的渠道显示的数据是否真实？有渠道丢失吗？如果出现问题，建议分析“来源/媒介”维度。此外，可以检查“默认渠道分组”设置。错误或丢失的配置可能会导致数据出错。
可以进行操作如下：转到Google Analytics（分析）中的“管理员”，选择数据视图，然后单击“频道设置”和“频道分组”。
·检查网站并确保没有“异常情况”。
·在Google Analytics（分析）的属性设置中检查“引荐排除列表”。
自己的域名是主要引荐来源
理想情况下，自己的域绝不应该出现在引荐流量下。如果在单独的子域（第三级域）上具有不同的产品或站点，则可能会发生例外，例如product1.yourdomain.com，product2.yourdomain.com。
其他可能的原因：
·跨域跟踪设置是否正确？
·会话是否可能由于手动修改的会话超时而中断？
跳出率非常低（<10％）
跳出率极低应该始终是一个危险信号，因为这意味着几乎所有网站访问者都与其内容进行了交互。通常，跳出率应高于30％的阈值，具体取决于所在行业的基准。如果单独查看营销渠道，则该值很有可能会更高：例如，展示广告流量的跳出率通常在50-90％之间。
以下列出了几种可能导致跳出率偏低的情况：
·错误的跟踪通常是不易察觉的。例如，Google跟踪代码管理器可以启动自动事件，这些事件可以模拟/触发互动并对跳出率产生不利影响。
·网页本身也可能包含会更改的自动元素，从而触发Google Analytics（分析）跟踪事件。
·自动重定向会导致改变（例如，使用元标记或JavaScript）
建议一个一个地检查可能的原因，并尽快修复错误。
转化率经常出现明显的偏差
如果总转化率波动很大，那么必须有一个合理的解释。是否启动了新的营销活动，来吸引更多游客进行转化？这些变化可以归因于特定渠道吗？
如果找不到合理的原因，试着继续研究：
·可能存在潜在的跟踪错误吗？
·最近对网站进行过哪些更改可能会影响跟踪吗？比如可能是对页面的设计，文案，表格进行了调整或页面重命名，这些都有可能会影响在Google跟踪代码管理器中的触发器。如果此类触发器不再正确触发，则可能也不会捕获任何链接的转化。
为了进一步找到问题，可以考虑从下面几点出发：
·首先，检查相关指标是否与差异相关（例如，与目标操作相关的会话数和综合浏览量。是否有事件作为转化的基础进行跟踪，并且它们显示出相似的变化吗？）。
·然后检查是否正确激活了Google Analytics（分析）转化触发器。可以用Google跟踪代码管理器中的预览和调试模式进行跟踪测试。
·确保正确设置了Google Analytics（分析）中的过滤器。
当发现错误并进行更正后，记得在发布之前对更改后的跟踪进行测试。
结论
关键指标发生变化并不一定总是意味着有错误，很可能是因为某个合理的原因造成的。
但是，如果没有发现，并且发生了很大的差异，那么就需要进行调查并找到最终原因。
可以借助Google Analytics（分析）中的自定义通知，通过当KPI超过或低于特定阈值时自动发出的警报，及时掌握变化情况。
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