コースの問題解決:

1. 主流のウェブサイト統計分析ツールを習得し、包括的なウェブサイト分析を実施する方法について指導を受けます。

2. Baidu 統計のルールとコンバージョン目標の設定テクニックを簡単に習得して、成果が測定できない問題を解決します。

3. ウェブサイトのあらゆる側面からのデータを包括的かつ詳細に分析できるように、ステップバイステップでガイドします。

4. ウェブサイトのデータ運用戦略の策定を段階的にご案内します。

5. デジタルマーケティング（フィード広告など）の統計分析およびマーケティング効果

6. さまざまな業界の実践的なケーススタディを組み合わせて、フルサイト ウェブサイト分析の手法を分析します。

7. 統計ツールを使用した一般的な問題の分析。

このコースは次の方に適しています:

1. SEM/DSP/SEO/SMMなどのデジタルマーケティング分野に携わる方

2. ウェブサイト分析スキルが弱い学生や、次のレベルに向上したい学生向け。

3. 主流のウェブサイト統計分析ツールをすぐに学習し習得したいクライアントとベンダー。

4. 包括的なマーケティングパフォーマンスデータの分析と最適化を学習し、データ分析分野でのスキルを迅速に向上させたい専門家。

5. インターネットマーケティングに熱意を持ち、この分野での長期的な発展を目指す同僚。

講師:李淮林

李華林氏は、愛奇学院のデータ分析専門家であり、有元オンラインの製品マーケティングおよびオペレーション専門家です。以前は、アリババママアライアンスでトラフィックオペレーション担当シニアオペレーションマネージャー、そして渭創時報で統合マーケティングディレクターを務めていました。

コース概要:

第1章：ウェブサイト分析の世界へ

1.1 ウェブサイト分析は広告主にとって重要ですか?

1.2 広告主はウェブサイト分析を利用して何ができるでしょうか?

1.3 広告主に役立つ、よく使われるウェブサイト分析ツールにはどのようなものがありますか?

1.4 一般的に使用されているウェブサイト分析ツール (GA、CNZZ、Baidu Analytics) の違いは何ですか?

1.5 主要なウェブサイト分析指標: 直帰率/到着率/ユニークビジター数/ページビュー数およびその他のデータ値の解釈

第2章：百度統計入門ガイド - 百度統計を理解する

2.1 広告主がBaidu Analyticsを正しく活用し、異なるカテゴリーを区別する方法

2.2 広告主がコードを入手し、正しくインストールして正常なデータ統計を確保する方法。

2.3 ウェブサイト情報の変更後にBaidu Analytics情報を更新するにはどうすればよいですか?

2.4 ドメイン名を変更するときにデータが失われないようにするにはどうすればよいですか?

2.5 Q&A: 統計コードのインストールに関する一般的な問題とリダイレクトの影響の分析

第3章：百度統計：初級から上級まで - 統計ルールの設定

3.1 広告主にはどのようなウェブサイト統計ルールが必要ですか?

3.2 広告主がウェブサイト統計ルールを設定する方法

3.3 広告主はどうすればサブディレクトリをより科学的かつ合理的に設定できるでしょうか?

3.4 Q&A: データ損失と異常に対するトラブルシューティングのアプローチ

第4章：百度統計中級入門 - コンバージョン目標の設定

4.1 広告主が一般的に設定しているコンバージョン目標は何ですか?

4.2 広告主のニーズに合わせてコンバージョン目標を設定するにはどうすればよいでしょうか?

4.3 広告主のウェブサイトのコンバージョン率を向上させるためにヒートマップを設定するにはどうすればよいですか?

4.4 システム管理設定テクニック

4.5 Q&A: コンバージョントラッキングとヒートマップに関する難しい問題の分析

第5章：百度統計中級から上級 - レポートデータを正確に取得する

5.1 広告主が統計レポートの精度を向上させる方法

5.2 サブディレクトリレポート

5.3 コンバージョンパスレポート

5.4 指定広告追跡レポート

5.5 レポートを包括的に解釈する方法

5.6 広告主が他のメディアからのマーケティングデータを分析する方法

5.7 広告主が除外キーワードを科学的に取得する方法と除外キーワードを追加する方法

5.8 広告主がトレンド分析のために過去のデータを効率的に活用する方法

5.9 Q&A：統計データとプロモーションデータに関する難問の分析（I）

第6章：百度アナリティクス中級・上級レベル - 訪問者の属性をより明確に理解する方法

6.1 地理的分布は広告主にどのような情報をもたらしますか?

6.2 システム環境は広告主にどのような貢献をしますか?

6.3 新規訪問者レポートとリピーターレポートは広告主にとってどのようなメリットがありますか?

6.4 訪問者属性が広告主のユーザーグループセグメント化にどのように役立つか

6.5 広告主にとってロイヤルティとは何を意味しますか?

第7章：百度統計の高度な入門 - データマイニングチャネル

7.1 広告主は、独自のウェブサイト分析、データマイニング、問題解決のスキルをどのように開発できるでしょうか?

7.2 ウェブサイトのトラフィック ソースを分析して効果を最大化するにはどうすればよいでしょうか?

7.3 広告主にとってページ分析の重要性は何ですか?

7.4 訪問者分析は広告主にどのようなメリットをもたらしますか?

7.5 Q&A: 混乱しやすい統計データ指標の分析

第8章 百度統計上級入門 - 運用戦略の参考要因

8.1 広告主がウェブサイトのトラフィックトレンド分析を必要とする理由

8.2 トラフィックの変化に影響を与える要因のうち、広告主が最も注意を払うべきものは何ですか?

8.3 広告主にとってリアルタイム訪問者レポートの重要性は何ですか?

8.4 リアルタイムの訪問者データが悪質なクリックの識別にどのように役立つか

第9章：百度統計の高度なテクニック - ページの分析方法（コンテンツの紹介のための実際のケーススタディの共有）

9.1 調査したページをより科学的かつ効率的に分析するにはどうすればよいでしょうか?

9.2 調査したドメイン名分析の有効性はどの程度ですか?

9.3 広告主がエントリーページレポートを効果的に活用する方法

9.4 ページのクリックスルー率はウェブサイトのコンバージョンにどのように役立ちますか?

9.5 広告主にとって、ページのアップストリーム リンクとダウンストリーム リンクはどのような意味を持ちますか?

9.6 Q&A: 統計データとプロモーションデータに関する難問の分析 II

第10章：百度統計上級レベル - オンラインマーケティング戦略の改善方法（コンテンツの紹介のための実例の共有）

10.1 プログラムを迅速かつ効率的に適用および促進する方法の概要

10.2 プロモーションページの分析方法

10.3 キーワード分析の方法は何ですか?

10.4 広告主にとって検索語分析のメリットは何ですか?

10.5 創造的分析の重要性と、それがどのように役立つのか?

10.6 URL 分析を推進するメリットは何ですか?

10.7 Q&A: 検索語レポートに関するよくある質問の解説

第11章：百度統計上級レベル - 情報フローマーケティングソリューションの強化

11.1 フィード広告を最適化および改善するための重要なポイントは何ですか?

11.2 なぜインフィード広告が大企業にとって重要な焦点になりつつあるのでしょうか?

11.3 情報ストリームの配置を科学的に分析する方法

11.4 情報フロークリエイティブ最適化分析の重要なポイントは何ですか?

第12章：百度統計事例研究の包括的分析

12.1 電子商取引業界のウェブサイト分析の事例研究

12.2 グループ購入業界のウェブサイト分析のケーススタディ

12.3 金融業界におけるウェブサイト分析の事例研究