jQueryを使って外部リンクをGoogle Analyticsで自動計測する方法 :: 「清水 誠」公式サイト
jQueryのフィルタ機能を使って、HTML中に書かれた全てのリンクを下記の条件で検索し、 リンク先URLにドメイン(hostname)が記述されている 現在閲覧中のドメインと異なるドメインへのリンクである onClick時にGoogle Analyticsの計測用の関数(_trackPageview)を自動実行するイベントをセットしています。 jQueryのfilter機能を使ったこの書き方だと、特定のドメインへのリンクのみ、指定したclassやidの中のリンクのみ、などと他の条件を指定できるのでオススメです。 また、body内のタグをすべてロードし終わってから（＝HTMLが確定してから）この処理を実行しないと、リンクを検知できない場合があるのでご注意。 関連記事 Google Analyticsのクロスドメイン対応を自動化 解析タグを一元管理する「ulTracker」とは
06.Google Analyticsのクロスドメイン対応を自動化 :: 「清水 誠」公式サイト
2010年11月20日 00:30 サンクトガーレンのサイトは、複数のドメインで構成されています。 本サイト (www.sanktgallenbrewery.com) 旧ショップ (tsst.securesites.net) 新ショップ (sanktgallen.shop-pro.jp) ブログ (sweetsbeer.cocolog-nifty.com) Google Analyticsは、それぞれのドメインに対してのみ情報を保存できる1stパーティCookieを使って、ユーザー（ブラウザ）ごとに値が異なるランダムなIDを保存しています。そのため、ドメインが複数あるサイトの場合、ドメインごとに異なるユーザーとして認識されてしまい、ページ間の移動も途切れてしまいます。リンク元のサイトを表すリファラーや、Googleで検索したキーワードと、購入回数が結び付かなくなります。 この問題を解決する
Google Analyticsで離脱リンクを自動計測する方法 :: 実践CMS*IA
サイト内の閲覧や遷移だけでなく、サイト外へのリンク(exit link＝離脱リンク)のクリック数も計測したくなりました。ページの離脱率が高いのは、内容がつまらないために去っているのではなく、より興味を深めるために外部サイトへのリンクをクリックしているかもしれません。また、掲載したリンクが役立っているかも知りたいところです。タイトルや紹介文はニーズに合致しているのか？リンクの数は適切だったのか？ イマイチなonClick方式 ...Google Analyticsを普通に導入した状態では、この離脱リンクを解析できません（Yahoo Web AnalyticsやWoopra、Clickyの有料版は可能）。Googleで調べると、離脱リンクのAタグにonClickを記述する方式が見つかりますが、いちいち全てのリンクを書き換えるのは面倒なだけでなく、忘れたり、間違えても目視確認できないので気付きに
GAのクッキー情報を手軽にJS変数として使う「ga.utils.js」 - Web Analytics Latte
GAのクッキーって結構複雑で扱いにくいんですが、それをJSから簡単に取得できるようにしてみました。GAを使っているサイトのユーザーで、GAのクッキーを持っていればだいたい使えます。 ga.utils.jsです。 これは何 以下の情報を取得できます： ・ユーザーがリピーターか否か ・何回目の訪問か(セッション数) ・前回の訪問から何日経ったか ・今回のセッションで何ページ閲覧しているか ・cookie内のトラフィックキャンペーン ・cookie内のトラフィックメディア ・cookie内のトラフィックソース 使い方 使い方は簡単です。上記リンクからJSをダウンロードして、サイトで読み込んでください(headでもbodyでも)。その後、取得したい情報に応じてJSを呼び出します。 <script type="text/javascript"src="ga.utils.js" charset="ut
cyano: Google Analyticsで高度なトラッキングをする方法
ユーザーがページをロード開始してから閲覧できるようになるまでのロード時間はユーザーが自分のページを快適に閲覧できているかどうかを示す重要なファクターです。Google Analyticsのイベントという機能を使用することで、ユーザーの実際の体感速度を可視化することができます。 たとえば、このブログのある期間における体感速度のグラフはGoogle Analytics上で以下のように出ています。 44.84%のユーザーは100〜499msでロードできており、1秒未満でロード完了しているユーザーは合わせて73.49%であるとわかります。また、3秒以上かかっているユーザーも7.42%居ることも分かります。3秒以上ロードにかかるようだと離脱率も高くなるので、7.42%のユーザーに対して何かの施策が必要であるということも分かります。 このように、ユーザーが実際感じている体感速度を可視化することで、この
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