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구글 애널리틱스

구글 애널리틱스

(웹 로그 분석의 시작과 끝, 개정판)

브라이언 클리프튼 (지은이), 이세현, 박종채 (옮긴이)
에이콘출판
40,000원

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구글 애널리틱스
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 구글 애널리틱스 (웹 로그 분석의 시작과 끝, 개정판)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 개발/방법론 > 웹 서비스/웹 프로그래밍
· ISBN : 9788960774148
· 쪽수 : 640쪽
· 출판일 : 2013-03-29

책 소개

가장 대표적인 웹 로그 분석도구인 구글 애널리틱스(Google Anayltics)를 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 프랙티컬 가이드이다. 기본 개념과 설정 및 운영방안에 대해 소개하고 있으며 이론뿐 아니라 실제 적용 사례까지 제시한다.

목차

1부 웹사이트 성공 측정하기

___1장 웹 트래픽 정보의 중요성
______웹 사이트 측정이 필요한 이유
______웹 로그 분석이 제공하는 정보
______웹 로그 분석 시작
______웹 로그 분석으로 가능한 의사결정
______웹 로그 분석의 ROI
_________웹 로그 분석에 얼마의 시간을 소요해야 하는가?
______웹 로그 분석을 통한 웹 트래픽 파악
______웹 로그 분석이 적합한 분야
______참고 자료
_________구글에서 제공하는 리소스(무료)
_________비 구글 리소스(무료)
_________구글 애널리틱스 공인 파트너(유료)
______요약

___2장 다양한 웹 로그 분석 방법론
______페이지 태그와 로그 파일
______웹 로그 분석에서 쿠키의 역할
______웹 로그 분석 데이터의 정확성
_________로그 파일에서 방문자 데이터에 영향을 미치는 요인
_________페이지 태그에서 방문자 데이터에 영향을 미치는 요인
_________쿠키를 사용할 때 방문자 데이터에 영향을 미치는 요인
_________벤더 사이의 데이터 비교
_________클릭당 지불 벤더의 수치와 웹 로그 분석 리포트가 일치하지 않는 이유
_________데이터 해석 오류: 거짓말과 통계
______웹 로그 분석 데이터의 정확성 향상
______웹 로그 분석에서 개인정보 보호에 대한 고찰
______요약

___3장 구글 애널리틱스 특성, 효과, 한계
______구글 애널리틱스의 핵심 특성과 역량
_________기본 특성
_________고급 특성
_________그 밖의 특성
______구글 애널리틱스 동작 방식
______구글 애널리틱스로 할 수 없는 것
_________데이터 재처리
_________입찰 관리
_________비실시간 리포팅
_________제3자 비용 데이터 불러오기
_________(구글 정책에 위배되는) 방문자별 추적
______구글 애널리틱스의 개인정보 보호
_________일반적인 개인정보 보호 질문
______구글 애널리틱스의 차별화된 특성
_________IT 개발부서가 아닌 디지털 마케터에 타겟팅
______얼친 소프트웨어 소개
_________구글 애널리틱스와 얼친의 차이점 비교
_________구글 애널리틱스와 얼친 중에서 분석 툴을 선택하는 기준
______요약

2부 구글 애널리틱스 리포트 활용

___4장 구글 애널리틱스 인터페이스 활용법
______탐색 용이성과 초기 리포트 접속
______리포트 레이아웃 살펴보기
_________차원과 지표
_________조회 기간 선택
_________그래프 간격 설정
_________표 보기 변경
_________데이터를 통한 이동
_________표 필터
_________리포트 탭 메뉴
_________세그먼트 보기
_________차트 옵션
_________데이터 내보내기와 이메일 특성
_________차트와 주석
_________두 번째 칼럼
_________표 정렬
______요약

___5장 주요 리포트 10가지
______대시보드
______주요 리포트 10가지
_________지능형 리포트
_________방문자: 지도 중첩
_________전자상거래: 개요 리포트
_________모션 차트
_________벤치마킹 리포트
_________목표와 유입 경로 리포트
_________트래픽 소스: 애드워즈
_________트래픽 소스: 애드워즈 키워드 리포트
_________트래픽 소스: 애드워즈 키워드 게재위치 리포트
_________콘텐츠: 인기 페이지 리포트
_________콘텐츠: 사이트 중첩 리포트
_________사이트 검색: 사용 리포트
______콘텐츠 리포트: $인덱스 계산 방법
______데이터 샘플링
______요약

3부 구글 애널리틱스 적용

___6장 구글 애널리틱스 시작하기
______구글 애널리틱스 계정 생성하기
______페이지 태깅
_________구글 애널리틱스 추적 코드의 이해
_________GATC 배포
______백업: 데이터를 로컬에 복사하기
______계정과 프로필 사용법
_________롤업 리포트
_________롤업 리포트와 다중 프로필의 선택 기준
______에이전시와 호스팅 업체: 클라이언트 계정 생성
______애드워즈 데이터 가져오기: 애드워즈 계정 연결
_________자동 태깅 활성화 후 테스트
______애드센스 데이터 가져오기: 애드센스 계정 연결
______자주하는 질문과 대답
______요약

___7장 구글 애널리틱스 고급 구현
_______구글 애널리틱스의 메인 함수: trackPageview( )
_________동적 URL을 추적하기 위한 가상 페이지뷰
_________파일 다운로드를 추적하기 위한 가상 페이지뷰
_________부분적으로 작성이 완료된 양식을 추적하는 가상 페이지뷰
_________가상 페이지뷰와 대비 이벤트 추적의 비교
______전자상거래 추적
_________보안 전자상거래 추적하기
_________제3자 지불중계기관 사용
_________반품 트랜잭션
______캠페인 추적
_________방문 페이지 URL 태깅하기
_________배너 광고 URL 태깅하기
_________이메일 마케팅 캠페인 태깅하기
_________유료 키워드 태깅하기
_________전자 문서 내에 내장된 링크 태깅하기
_________사용자 정의 캠페인 필드
______이벤트 추적
_________이벤트 추적을 위한 셋업
_________플래시 이벤트 추적
_________로딩 타임 이벤트 추적
_________배너와 기타 발신 링크를 이벤트로 추적
_________Mailto: Clicks를 이벤트로 추적하기
______GATC 커스터마이징
_________하위 도메인 추적
_________복수 도메인 추적
_________서브도메인과 복수도메인에서의 방문자 추적
_________쿠키 데이터를 서브디렉터리로 한정하기
_________타임아웃 제어
_________키워드 무시 설정
_________데이터 수집을 위한 샘플링 비율 제어
______요약

___8장 베스트 프랙티스 환경설정 가이드
______초기 환경설정
_________기본 페이지 설정
_________불필요 매개변수 제외
_________전자상거래 리포트 활성화
_________사이트 검색 활성화
_________데이터 공유 설정 구성
______목표와 유입 경로
_________목표 설정의 중요성
_________유입 경로의 형태별 특징 이해하기
_________목표와 유입 경로 설정 프로세스
_________모든 단계의 URL이 동일한 유입 경로 유입 경로 추적하기
______세그먼테이션이 중요한 이유
______고급 세그먼트와 프로필 필터 선택
______필터링: 필터를 사용한 방문자 세그먼트
_________필터 생성
_________맞춤형 필터: 사용 가능한 항목
_________가장 널리 사용되는 5가지 필터
_________필터 순서 정하기
______보고서 세그먼트: 고급 세그먼트를 사용한 방문자 구분
_________고급 세그먼트 생성
_________맞춤 세그먼트의 예
______요약

___9장 구글 애널리틱스 조작법(Hack)
______조작이 필요한 이유
______구글 애널리틱스에서 인식할 수 있는 검색엔진 목록 커스터마이징
_________신규 검색엔진 추가하기
_________검색엔진 리스트 재작성하기
_________구글 이미지 검색 추적하기
______방문자, 세션 및 페이지 라벨링
_________맞춤 변수 구현
______에러 페이지 및 깨진 링크 추적하기
______클릭당 지불 네트워크로부터 리퍼럴 URL 추적하기
______사이트 중첩: 동일 페이지로의 링크 구분하는 방법
______특정 트랜잭션을 특정 키워드로 매칭하기
______다이렉트 다운로드 링크 추적하기
______전환이 발생한 리퍼러 변경하기
_________전환이 발생한 이전 리퍼러 추적하기
_________방문자의 처음과 마지막 리퍼러 추적하기
______롤업 리포팅
_________롤업 거래 추적
_________롤업 기법의 파장
_________개선 팁: 페이지뷰 롤업으로 단순화하기
______요약

4부 방문자 데이터를 이용한 웹사이트의 개선

___10장 핵심 성과 지표(KPI)
______목표와 핵심 결과 설정
______KPI 선택 및 준비
_________KPI
_________KPI 준비하기
______KPI 표현하기
_________세그먼트를 사용해 계층적 KPI 보여주기
_________벤치마크 고려사항
______직무 역할별 KPI 예제
_________전자상거래 매니저를 위한 KPI 예제
_________마케터 KPI 예제
_________콘텐츠 제작자 KPI 예제
_________웹마스터 KPI 예제
______웹 2.0 환경에 적합한 KPI
_________웹2.0에 관심을 갖는 이유
______요약

___11장 웹 로그 분석 실무
______수행 빈도가 낮은 웹페이지 식별 및 최적화
_________$인덱스
_________상위 방문 페이지 활용(이탈률)
_________유입 경로 시각화 사례연구
______사이트 검색의 성공여부 측정
______검색엔진 마케팅 최적화
_________키워드 식별
_________캠페인 최적화(지불 검색)
_________방문 페이지 최적화와 SEO
_________애드워즈의 광고 위치 최적화
_________애드워즈의 시간대별 입찰 최적화
_________애드워즈 광고 버전 최적화
______비전자상거래 웹사이트의 화폐화
_________방법 1. 목표에 값 할당하기
_________방법 2. 전자상거래 리포트 활성화하기
______오프라인 마케팅 추적
_________오프라인 방문자 추적에 베니티 URL 사용하기
_________오프라인 방문자 추적에 코드형 URL 사용하기
_________오프라인 방문자를 추적하기 위한 검색 조합하기
_________요약 및 사례연구
______웹사이트 옵티마이저 도구 소개
_________AMAT: 적합한 실험 방법
_________테스트 유형 선택
_________시작하기: 다변량 테스트 구현
_________캘릭스 플라워: 다변량테스트 사례
_________유튜브: 콘텐츠 제공 사이트의 다변량 테스트 사례
______요약

___12장 구글 애널리틱스와 서드파티 애플리케이션의 통합
______구글 애널리틱스 정보 추출
_________자바스크립트를 이용해 CRM에 데이터 가져오기
_________PHP를 이용해 CRM에 데이터 가져오기
______구글 애널리틱스 내보내기 API 활용
_________내보내기 API 사용하기 - 기본
_________API 애플리케이션 예시
_________API 적용 사례
______구글 애널리틱스로 전화 수신 추적하기
_________CallTrackID 사용법
_________CallTrackID 동작 방식
______웹사이트 옵티마이저에 구글 애널리틱스 연동하기
_________연동 방법
______요약

부록 A 정규식 맛보기
부록 B 유용한 도구
부록 C 더 읽을거리

저자소개

브라이언 클리프튼 (지은이)    정보 더보기
브라이언 클리프튼 박사는 유럽, 중동 및 아프리카의 구글 웹사이트 분석팀을 이끌고 있다. Search Engine Strategies, Emetrics Summit, Search Marketing World 같은 산업 무역 박람회에서 강연을 도맡아 담당하는 웹사이트 분석과 검색엔진 마케팅 분야의 전문가로 잘 알려져 있으며, 웹 지표와 구글 애널리틱스에 관한 블로그(www.advanced-web-metrics.com)를 운영하고, 다수의 백서를 기술했다.
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이세현 (옮긴이)    정보 더보기
덕성여자대학교 통계학과를 졸업하고, 쌍용정보통신, 팬택&큐리텔, NHN에서 SW 개발방법론, SW 프로세스 개선 및 품질관리, SW 엔지니어링, Quality Practice(품질지표) 적용 및 데이터 분석 관련 업무를 담당하였고, 현재는 NHN에서 설립한 일반사용자용 소프트웨어 분야의 인재 양성을 위한 교육기관인 NHN NEXT(http://nhnnext.org)에서 교수학습센터 소속으로 학사 업무를 담당하고 있다. 데이터를 기반으로 의미 있는 정보를 도출하는 일에 관심이 많으며, 최근에는 '자기주도 학습'에 대해 관심을 기울이고 있다.
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박종채 (옮긴이)    정보 더보기
경북대학교를 졸업하고 쌍용정보통신, CJ 시스템즈에서 IT 서비스의 품질관리 분야에서 근무했으며 현재는 NHN에서 프로세스 개선 및 개발, 테스트 업무에 대한 정량적 분석업무를 수행 중이다. 소프트웨어 및 웹서비스에 대한 정량적 품질관리와 프로세스 개선에 관심이 많으며, 보이지 않는 개발활동이나 웹사이트 운영활동을 분석하고 정량화 및 수치화해서 비즈니스에 도움을 주는 일에도 관심이 많다.
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