如今，数据驱动文化，即基于硬数据做出决策的能力，已经进入许多小型、中型和大型公司的屋顶。一方面，它带来稳定的收入增长和产品开发，另一方面，它可以让您更好地了解为什么您的业务没有按预期发展。所有这一切在一个条件下是可能的：结论和决策的来源是正确且高质量的数据。那么如何提高网络分析中的数据质量呢？ 1对分析工具进行审核 想象一下这样一种情况，您去看专家并随身携带……而不是您的测试结果。显然一切都是正确的：实验室的打印输出格式正确，它涉及您订购的测试，您可以从中读取某些值，但它们不适用于您。听起来很荒谬，对吧？不幸的是，许多旨在收集有关您网站上用户活动的数据的工具和服务不完整或配置不正确。在您决定禁用 Facebook 营销活动或完全重新设计您的网站之前，请从基础开始 – 检查您的网站跟踪代码是否已正确安装以及是否正在将数据发送到您正在使用的工具。对于 Google 系列和服务（例如 Analytics、跟踪代码管理器或广告），名为 Tag Assistant（由 Google 提供）的 Google Chrome 浏览器扩展程序（插件）将会很有用。地址栏旁边的这个不起眼的小图标隐藏了许多日常有用的功能。借助Tag Assistant，您可以从网站访问者的级别检查网站上安装了哪些跟踪代码以及它们是否正常工作。该插件还允许您注册会话期间触发的标签，因此通过模拟用户的路径，您可以检查后续子页面之间的跟踪是否正确进行，是否所有事件都发送到服务以及数据中存储了哪些值显示卡或交易执行时的层。如何提高数据质量 跟踪代码审核期间来自 Google Tag Assistant 和 Pixel Helper 的示例数据 如果您的工作更接近马克·扎克伯格创建的生态系统，您会在名为 Facebook Pixel Helper 的扩展中找到类似的功能。与 Tag Assistant 类似，Pixel Helper 允许您检查网站上像素安装、页面浏览期间发送的事件以及发送到 Facebook 分析工具的数据和值（例如有关产品或交易的信息）的正确性。根据 W3Techs Web 技术调查报告，2020 年 2 月，55% 的网站使用 Google Analytics（在分析工具类别中处于领先地位，市场份额为 85%） – 因此我们可以假设您的审核将重点关注这个首先。如果跟踪代码已正确安装，则需要查看帐户和服务配置 […]
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