第二章 文獻探討
本章將分析並整理國內外文獻，對Google Analytics網站分析進行研究 探討，以為研究設計與研究結果討論之依據。本章共分三節，第一節為大數 據與網站流量分析相關研究；第二節為Google Analytics網站分析相關研究；
第三節為Google Analytics網站分析於各產業之應用研究。
第一節 大數據與網站流量分析
Power, Daniel J.（2007）指出，IBM研究人員Hans Peter Luhn已開始使 用商業智能（Business Intelligence）這個辭彙，他將智能（Intelligence）定義 為「依據所獲事實呈現之相互關係，指導行動以實現目標之能力」，而Howard Dresner於1989年提出商業智能為「運用以事實為基礎的運算支援系統改善 商業決策的概念與方法」之總稱。Chen，Chiang與Storey（2012）整理商業 智能與分析（Business Intelligence and Analytics，BI&A）之演進，自BI&A 1.0之資料庫管理系統（Database Management System，DBMS）結構化內容、
BI&A 2.0的網頁式非結構化內容，至BI&A 3.0的行動內容及傳感器內容，其 應用遍及電子商務與市場智慧、E化政府與政策、科學與科技、健康智慧與 福祉、保全與公共安全等，並衍生大數據分析、文本分析、網頁分析、網路 分析、行動分析等新興研究。
Pakkala, H., Presser, K., & Christensen, T.（2007）指出：網站分析可以 定義為對於網路流量、網路交易、網路伺服器性能、可用性研究、使用者提 供的資訊和相關來源等各種數據的評估，旨在協助建立對在線使用者體驗 的廣泛性理解，而收集相關資訊的兩種主要方法為頁面標記（Page Tagging）
和網站伺服器日誌檔（Web Server Log Files）。
頁面標記需要在網頁中設置識別標籤，當使用該網頁時，頁面識別標籤 和使用者的相關資訊將傳送到通常位於網站外部的軟體，由該軟體收集資 訊，以供日後分析。該資訊能從簡單的網頁指標（如使用者數量）到監控使 用者的整個網站互動（Croll，Power，2009；Kaushik，2010）。
使用網站伺服器日誌檔能夠在不使用外部服務的條件下大量收集使用 者資訊，該資訊可依據資料性質、研究需求及網站開發者的技能加以客製 化。然而若網站流量龐大，這些日誌檔案亦可能隨之增加，將使分析變得複 雜而耗時（Jansen，2006；Peterson，2004）。
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第二節 Google Analytics
Google Analytics運用頁面標記的方式，提供一組通用的網站分析工具，
可進行站內式（On-site Analytics）與站外式（Off-site Analytics）的網路流 量分析，管理人員可依據自身的需求擇優使用或兩者併用，以獲取最適合的 分析數據。截至2014年，世界排名前五百大企業中，高達67%的企業採用 Google Analytics進行網路流量分析，而前一千大網站則有63.9%採用Google Analytics進行網路流量分析（鄭江宇與張佳榮，2014）。
由《掌握行銷新趨勢：你不可不知的網站流量分析Google Analytics》
（鄭江宇與張佳榮，2014）一書中列述的Google Analytics優點，擇要簡述如 下：
一、 免費的軟體工具：可節省的軟體支出成本，並降低學習成本。
二、 支援應用軟體介面（Application Interface，API）：Google Analytics 支持應用軟體介面，方便使用者於既有網頁程序碼中嵌入API函數 庫，輕鬆呈現各種功能及各式視覺化報表。Google Analytics提供三 種API，分別為收集API、管理API及資料匯出API，使用者可依需 求自行建立追踪程式碼，執行若干非預設功能，或協助粹取不同的 報表及數據。
三、 報表客制化：使用者可依需求揀選主要及次要維度，以製作專屬報 表，更由於介面操作簡便，同時滿足便利性與彈性。
四、 多查看功能：使用者可依不同的分析標的執行區隔分析，提升報表 可讀性。
五、 產品整合力：Google Analytics可有效整合許多Google推出的網站 經營產品，如SEO與AdWords等，並將資料匯整於報表中，提高網 站整體經營管理的便利性。
儘管Google Analytics仍然具有能夠再加強改善之處，但上述優點已足 以讓企業或網站經營者願意去嘗試使用，再加上Google Analytics網路流量 分析採用側錄方式運作，不干擾網站正常運作及使用者行為，又可從中瞭解 並評估網站經營成效，作為網站改善與優化的參考依據。
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第三節 Google Analytics 之網站分析應用
今日Google Analytics網路流量分析已被廣泛運用於各種產業，用以分 析各類網站數據及使用者行為，並為該網站及其企業或非營利組織提供相 關發展建議。Fang, W.（2007）運用Google Analytics分析網站流量及可使用 性，並表示Google Analytics是一款以使用者為中心的網站建構工具，提供友 善的使用者界面且易於了解的資訊。透過Google Analytics的報表能夠快速 釐清問題，並確定網站是否提供訪客需要之資訊。Pakkala, H., Presser, K., &
Christensen, T.（2007）運用Google Analytics量測並分析食物成分網站的使 用者，除了表示使用者導向為網站使用性的重要指標，並具體提出改善建 議。Hasan, L., Morris, A., & Probets, S.（2009, July）運用Google Analytics評 估電子商務網站的可使用性，該研究訂定了具體的網站指標，旨在為電子商 務網站上的潛在可用性問題區域提供快速、簡便且便宜的指示，並建議了可 用於概述網站持續可用性的13個指標。Plaza, B.（2009, September）運用 Google Analytics監控網站流量的有效性，該研究定義網站訪問的有效性為 回訪者的行為及訪問時間長度，研究發現回訪者是培養訪問時間長度的主 要動力，而且依據使用者來源分類，自直接訪問（Direct Visit）的使用者最 具有效性，其次為參照連結網址（In-link Entries）的使用者及透過搜索引擎
（Search Engine）的使用者。林信成及洪銘禪（2010）運用Google Analytics 分析數位典藏網站的網站流量，了解使用者的特性及網站使用狀況，並提出 相關改善建議。Plaza, B.（2011）運用Google Analytics測量網站效能，該研 究以旅遊網站為例，依據訪問來源以分析訪問有效性（訪問行為和訪問時間 長度），包括直接訪問（Direct Visit）、參照連結網址的訪問（In-link Entries，
例如en.wikipedia.org）和透過搜索引擎的訪問（Search Engine，例如Google）， 其依Google Analytics數據的時間序列進行分析，並對於旅遊網站提出優化 建議。
綜觀本章所列之研究，Google Analytics不僅具備許多優勢，許多企業及 產業亦已運用Google Analytics分析其網站流量及使用者行為，並依其數據 分析結果擬定相關改善策略，故本研究選定Google Analytics進行網站流量 分析工具。
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