个 Google Analytics 跟

但如果这些数据有缺陷怎么办？如果您盲目依赖 Google Analytics（分析）中看到的数据，那么做出错误决策的风险很高。你知道这句话：垃圾进来，垃圾出去。本指南将通过修复以下错误来帮助您最大限度地减少数据倾斜因素： Google Analytics 代码缺失或重复交互事件设置不正确跟踪来自其他域的点击跟踪您自己的会话不使用机器人过滤跟踪垃圾邮件推荐 UTM 参数使用不当不排除查询参数不合并相同的来源和媒介不使用推荐排除列表追踪个人身份信息 (PII) 不触发单页应用程序 (SPA)

好消息是 Google Analytics内置了

缺失代码通知坏消息是它的速度很慢，并且可能需要几周的时间才能提醒您有关缺少代码的页乌克兰手机号码清单面。它也不会告诉您重复代码，这是另一个常见问题。因此，最好不要依赖 Google 的通知，而是使用允许自定义提取的工具来抓取您的网站以查找错误。以下是如何在 Screaming Frog 中设置自定义提取的抓取，

以抓取 Google 跟踪代码管理器和 Google Analytics 代码： 2 SF 正则表达式 1 最好导出爬网以检查数据。如果报告中有更多列，您可以轻松过滤缺失的代码或查看重复项，例如“查找 GTM 代码 1”和“查找 GTM 代码 2”。

3 缺少谷歌分析代码

1 2.交互事件设国家列表置不正确将购买、表单提交或视频播放等设置为交互事件是有意义的。它们对您的业务很重要，因此即使访问者只查看一页，它们也不会被计为跳出，这一点很好。但是，如果您使用交互事件来跟踪每个页面上自动触发的事件（例如滚动深度跟踪），则会导致整个网站的跳出率接近于零，这并不好。通过在 GA 中查找不切实际的低跳出率，您可以轻松发现这些问题。如果您怀疑交互事件是罪魁祸首，请在 Google 跟踪代码管理器中将该事件的“非交互命中”设置从 false 更改为 true。