所以你在HTML裡加入了Google Analytics（GA）的追蹤碼，登入GA之後出現了許多數據可以查看。非常好，那麼，下一步應該做甚麼？在茫茫數據海中，有哪些指標是最重要的？
一般來說，網站數據分析的目的可分為兩種：①確認每月的狀況並進行微調改善；②檢測改版或舉措的效果。其中第一種是相對容易，且建議定期進行的，也是本文將要探討的範圍。
對於入門者來說，建議先鎖定CV（Conversion，轉換數）與 UV（Unique Visitor，不重複造訪者）或PV（Page View，頁面瀏覽數）來長期觀察。如果僅是將各種網站數據列出，對於改善網站幾乎沒有任何用處，但是如果可以分析CV與PV數的變化和其原因，便可取得一些改善的線索。
例，我們發現這個月的PV突然升高，便可開始懷疑是「每人閱讀的頁面提升」、還是「整體造訪網站的人數增多」。依序查看了每人平均瀏覽頁與造訪人數的數據後，假設發現是造訪人數提升，便可進一步思考，是哪裡來的造訪人數提升？
一般來說造訪流量分成Direct、Referral、Search，若我們發現這段期間Search的人數沒有明顯變化，反而是透過Referral來的訪客數提升，接下來要做的便是進一步釐清：哪裡Refer來的訪客數提升？
這時候在Google Analytics中把主要的Referral來源都叫出來，觀察一下各個來源在這段期間的變化是否與PV的變化一致，便可做出判斷。
接著，就可以進一步思考，如何在其他Referral管道或其他造訪管道也有這樣的效果。
透過每月持續確認同一指標（CV、UV或PV），找出網站的問題，同時理解市場及使用者的變化，就像我們定期測量體重一樣。唯有一段時間的定期追蹤，才能對數據的「變化」有所反應，進而找出原因、做出改善。
更進一步，最好將每個月的觀察分析報告與線上線下的行銷活動結合，將行銷活動的時程注記於資料上，如下圖示意，來檢視行銷活動是否對CV、UV或PV的提升起到作用。
最後，若仍有資源與時間，可關注其他指標，包含：
- 跳出率（Bounce Rate）－指「第一頁」就脫離網站的機率。當使用者在進入網站的入口頁就脫離網站的幾率；如果跳出率高，有可能網站內容不符合造訪網站的使用者需求。
- 退出率（Exit Rate）－指在流覽中從「特定頁面」脫離網站的機率。該頁面在總流覽量中占作為最後脫離頁面的Visits數的比例；如果特定頁面的退出率比較於其他頁面特別的高，有可能表示該頁面的內容對使用者來說沒有吸引力。
- 入口頁－指使用者進入網站的入口頁。可以知道使用者進入網站的第一頁；如果從首頁以外的頁面進入的使用者比較多，應該要除了首頁以外在其他頁也考量導引方式並進行設計。
- 搜索關鍵字－理解搜索關鍵字可以知道使用者在造訪網站前使用的搜索關鍵字，網站分析常見的指標之一；從搜索關鍵字可以推測使用者造訪網站的目的或動機。
Lab Memo：列出各種資訊對於改善網站幾乎沒有任何用處，建議初期開始觀測網站數據者，持續並定期追蹤特定指標，若發現問題則進一步追溯原因並提出對應方案。
