常見問題集
您可以搭配「行動裝置類型」維度使用流量視覺效果。
- 登入 Adobe Analytics 並建立新的空白工作區專案。
- 按一下左側的「視覺效果」標籤,然後將「流量」視覺效果拖曳至右側的畫布上。
- 按一下左側的「元件」索引標籤,然後將「行動裝置類型」維度拖曳至標示為「維度或項目」的中央位置。
- 此流量報表為互動式。按一下任何值,即可將流量展開至接續或先前的頁面。 使用右鍵功能表來展開或收合欄。 同一流量報表中也可使用不同的維度。
CDA 的跨裝置拚接會發生在兩個並行處理程序中。
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第一個處理程序稱為「即時拚接」,此程序發生在資料流入 Adobe Analytics 時。在即時拚接期間,CDA 會盡其所能在人員層級上重述資料。然而,如果在即時拚接時不知道人員是誰,則 CDA 會退回代表該人的訪客 ID。
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第二個處理程序稱為「重播」。在重播期間,CDA 會在時間點上往後,並且盡可能在指定的回顧期間重述歷史資料。根據您要求設定 CDA 的方式,此回顧期間為 1 天或 7 天。在重播期間,CDA 會嘗試重述先前不知道該人員處的點擊。
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如果使用裝置圖表,Adobe 會持續進行裝置圖表對應約 6 個月的時間。系統會移除圖形中超過六個月無活動的 ECID。CDA 中已連結的資料不會受影響;但該 ECID 的後續點擊會視為一個新人。
visitorID
變數仍用於來源報表套裝中。但如果使用者驗證,CDA 會忽略虛擬報表套裝中的 visitorID
變數。在某些情況下,可能有多人從同一部裝置登入。例如家中的共用裝置、資料庫中的共用 PC 或零售門市的資訊站。
- 如果使用裝置圖表,處理共用裝置的能力有限。裝置圖表會使用演算法來判斷「叢集」的所有權,且每次發佈叢集時都可以變更。共用裝置的使用者受限於所屬叢集。
- 如果使用依欄位拼接,您選擇用來協助識別登入使用者的 prop 或 eVar 會覆蓋其他識別碼。共用裝置會視為是個別人員,即使來自相同裝置亦然。
在某些情況下,個別使用者可與大量 ECID 建立關聯。如果個人使用許多瀏覽器或應用程式,就可能發生這種情況,如果他們經常清除 Cookie 或使用瀏覽器的私人或無痕瀏覽模式,更會加劇此情形。
- 如果使用裝置圖表,CDA 將綁定一個特定使用者 ID 的 ECID 數量上限設為 50。如果使用者 ID 與太多 ECID 建立關聯,裝置圖表就會假設該使用者 ID 無效,並刪除與該使用者 ID 相關聯的叢集。接著,使用者 ID 會新增至封鎖清單中,以防止該 ID 在日後新增至叢集中。報表中的結果為使用者 ID 不會跨裝置拚接。
- 如果使用依欄位拚接,裝置數量與您選擇用來識別登入使用者的 prop/eVar 無關。單一使用者可屬於任意數量裝置,不會影響 CDA 跨裝置拚接的能力。
這兩個量度大致相同。這兩個量度在以下情況下會出現差異:
- 共用裝置對應至到多位使用者。在這種情況下,計入 1 個不重複訪客的同時會計入多個不重複裝置。
- 裝置具有來自同一訪客的非拼接和拼接流量。例如,瀏覽器產生已識別的拼接流量+未拼接的歷史匿名流量。在這種情況下,計入 1 個不重複訪客的同時會計入 2 個不重複裝置。
請參閱「不重複裝置」以取得有關其運作方式的更多範例和詳細資訊。
是。Analysis Workspace 使用 2.0 API 向 Adobe 伺服器要求資料,您可以檢視 Adobe 使用的 API 呼叫來建立您自己的報表:
- 登入 Analysis Workspace 時,請前往「說明 > 啟用除錯工具」。
- 按一下所需面板中的除錯圖示,然後選取所需的視覺效果和要求的時間。
- 找出可用於向 Adobe 傳送 API 呼叫的 JSON 要求。
- 如果使用裝置圖表,根據叢集的自訂 ID 是主要識別碼。
- 如果使用依欄位拚接,根據所選 prop/eVar 的自訂 ID 是主要識別碼。
這兩個識別碼由 Adobe 在執行報表時計算,也稱為「報表時間處理」功能。由於「報表時間處理」的性質,表示其與 Data Warehouse、資料摘要或 Adobe 提供的其他匯出功能並不相容。
7 天重播回顧視窗的優點在於 CDA 能夠回到某個時間點,以嘗試將先前匿名的事件與之後在這 7 天內登入的同一個人建立關聯。 7 天回顧視窗的缺點如下:1) 每週只能執行重播一次,以及 2) 最近 7 天可能會有變動。
使用 1 天重播回顧視窗的優點如下:1) 每天都可執行重播,以及 2) 只有昨天才可能有變動。 1 天回顧視窗的缺點在於 CDA 只能回到過去 1 天,並嘗試將先前匿名的事件與昨天登入的人建立關聯。
如果識別碼 prop/eVar 值遇到「雜湊衝突」,「已識別的使用者」數量可能會稍微增加。
對於欄位式拼接,需注意識別碼自訂變數的大小寫。如果識別碼的值大小寫不符,則「已識別的使用者」量度的數字可能會顯著增加。例如,如果將 bob
和 Bob
送出並預期為同一個使用者,CDA 會將其解譯為兩個相異的值。