7月初，Google推廣停止在點擊的HTTP請求的Referer字段中提供word/wd值。這就意味著你的第三方網站分析工具，如Google Analytics已無法獲取用戶的檢索詞訊息。這本不是新聞，因為5月底Google就已經通知到各廣告主。但是最近有HubSpot One的讀者小伙伴問起，因此本篇就用來說明一下影響和對策。

為什麼不再提供檢索詞訊息，到底發生了什麼？

HubSpot One在2015年就率先發現了Google取消提供自然搜索中的檢索詞訊息（有興趣的可以去考古）。當時在牆內的SEO界引起了巨震，這一變化意味著你通過第三方的網站統計工具無法獲得用戶檢索詞訊息，也無法分析哪些檢索詞給你帶來了最終轉化。

這一變化後要想獲得自然搜索的檢索詞訊息只有兩個方法：

1. 使用Google統計，第二方的工具自然會整合。
2. 使用Google搜索Referer API解析eqid，必須使用Google雲服務器而且調用也是氪金的。

而今年的更改是把這一變化蔓延到了Google推廣。 7月7日開始你將無法從Google付費搜索點擊中直接獲得用戶檢索詞訊息。

如何從技術上看這個更改

上圖來自Google的官方文檔。圖中的“%e9%b2%9c%e8%8a%b1”即是漢字“鮮花”。當點擊了Google廣告後一連串HTTP請求中，不管是302還是200都會帶上這個字段（除非主動選擇不傳遞）。於是當用戶到達我們的落地頁時我們便能夠看到用戶最終是檢索那個詞進行的搜索。

更新之後word=或wd=的值將為空，這樣我們就無法從Google Analytics這樣的網站分析工具得知用戶檢索的是什麼詞了。

為此，Google給了一個“安慰性”的彌補方式。那就是在點擊發生後15-30分鐘Google會通過其服務器給廣告主指定的地址發送一些訊息。之所以說“安慰性”是因為你無法將檢索詞和轉化連接起來。

目前Google僅僅開放了四個字段，分別是

• uid={userid}，推廣賬戶ID
• query={query}，檢索詞
• ip={ip}，IP地址
• time={time}，時間戳

由於落地頁網站和客戶監測服務器是無法完全將這兩個數據碎片整合起來的所謂“數據加工&統計”也就是空談了。

這是Google的Parallel Tracking（並行跟踪）嗎？

如果你是HubSpot One的忠實讀者，你應該記得HubSpot One在2018年9月介紹了谷歌的Parallel Tracking功能。當時谷歌是為了應對Safari的ITP而推出退讓方案。本次Google推廣的更改與穀歌的並行跟踪異曲同工，Google的解釋是“為保護客戶推廣權益和流量隱私”。

因此我們要知道這個和用戶的隱私沒有關係，保護的不是用戶的隱私。首先作為廣告主你當然有權知道檢索詞，其次你的技術服務商會被你“授權”知道。當HTTP請求頭的referer中包含word/wd值時該請求路徑中的各個跳轉服務器會知道，落地頁上的第三方腳本會知道。這些都基於你選擇了這些第三方跟踪服務器和腳本。除此之外，如果該請求為安全請求，中間路由並不能嗅探到這些訊息。

我們可以斷定這個和用戶隱私沒有任何關係的另一個證據是HTTP請求頭的referer字段中依然會保留oq這個參數的值。什麼是oq？這個參數代表用戶上一次檢索的檢索詞。既然referer中依然保留了oq，那就說明這和用戶隱私無關，要隱藏也該隱藏所有檢索歷史不是嗎？

另外，新採用的通過URL加參數的方法還不如用HTTP請求頭來得安全，因此坦率來講HubSpot One不是很明白Google推廣這一更新到底是什麼操作。

關於應對方法

首先我們要問自己我們是否需要去應對這一變化。對PPC來說，分析檢索詞到轉化的路徑雖然可以給我們更多細節但是並不能給我們更多洞察。大部分時候在關鍵字的層面我們就已經可以非常有效地且有效率地對推廣進行優化了。

因此HubSpot One認為，大部分推廣廣告主並不需要應對這一改版開發一套工具整合檢索詞到網站分析平台中去。

那麼，如果你認為你不是大部分廣告主且滿足下面兩個條件呢？

1. 對數據採集有極大興趣，
2. 能夠忍受數據不完整。

那麼你可以考慮整合檢索詞的數據，假定你要整合到GA，HubSpot One也在這裡提供一個思路。你甚至不需要有足夠資源開發數據接收處理的程序。分下面幾個步驟：

1. 在GA中新建自定義維度，將訪客IP地址和精確到小時的訪問時間字符串連接後Hash並存放到該自定義維度中。你可以通過GTM方便地完成這一操作
2. 再新建一個自定義維度放檢索詞
3. 獲取Google服務器回傳的數據並整理
   1. 提供一個空網頁給Google
   2. 通過服務器的access.log獲得回傳數據
   3. 用一個Excel整理回傳的數據獲得IP和時間戳
   4. 將IP和精確到小時的時間字符串連接後Hash並作為Key
   5. 得到包含Key和檢索詞兩欄的csv文件
4. 在GA中上傳csv數據

為什麼我們要精確到小時呢？因為訪問時間和點擊時間並不對應。為什麼不能光使用IP呢？因為IP不唯一。為什麼不用GA的Management API而要去界面上傳呢？因為免費版本的GA每天都有限額，而且一定不夠用。

當然，Google依然有可能還在改進這個新特性。您可以等等看看短期是否會有新的解決方案。

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谷歌在本月發布了Chrome 80以及包括Edge和Opera等Chromium內核瀏覽器的新特性Link To Text Fragment 。為什麼這是個大新聞？因為這波騷操作我們足足盼了二十年不止。HubSpot One數字行銷將在本篇為你介紹什麼是Link To Text Fragment以及為什麼它具有歷史意義。

片段標識符Fragment Identifier

這要從鏈接說起。當我們分享網頁的時候我們會復制整個網頁地址。比如HubSpot One那篇廣為流傳的《數字行銷術語詞彙表》，它的網址是https://hubspot.one/digital101-digital-ads-search-marketing/。但是問題是當你分享的時候或許只是讓你的小伙伴去了解其中某個術語，碰巧這篇文章有很長，那怎麼辦呢？傳統的做法是在某個HTML標籤中添加一個id屬性，然後給它賦一個值。第二步就是在鏈接後面加上#井號和這個id的值。

在這個例子中，假設你需要分享的是PageRank這個術語，那麼我們找到id=”attachment_2950″的元素，然後把#attachment_2950加在網址後面。於是鏈接就變成了https://hubspot.one/digital101-digital-ads-search-marketing/#attachment_2950 讀者可以自行用上面鏈接試一下。

上面的例子中#後的部分就是我們說的片段標識符（Fragment Identifier） ，傳統的文章內鏈接都是這麼做的。不僅如此#還被用於其他文件類型，比如CSV，MP4，PDF文件內表示位置。當然#還被用作Ajax的參數傳遞。讀者可以參考Wikipedia了解具體用法。

片段標識符雖然可以解決我們的問題但是它太麻煩了，因為需要id我們碼字的時候還要告訴編輯或者前端工程師去埋碼。這非常不方便，容易造成大面積996。於是谷歌在Chromium中進行了改進。

Link To Text Fragment

新的方法非常簡單，你先找到你想要的目標內容，比如PageRank。然後在原來的頁面代碼中插入#:~:text=[關鍵字] 。於是你得到了：https://hubspot.one/digital101-digital-ads-search-marketing/ #:~:text=PageRank 。試試看，你將得到下面的結果。

你可以看到頁面不單自動滾動到了第一個PageRank部分而且該關鍵字還高亮了。也就是說你不用再去擔心id這個屬性，直接可以達成原來的效果甚至更好。另外，大小寫不敏感，而且你不必擔心關鍵字在兩個不同的HTML標籤中，只要連續就可以使用。比如這樣：https://hubspot.one/digital101-digital-ads-search-marketing/#:~:text=PageRank一說。

這個新特性在所有Chromium80以上版本中皆可使用，安卓手機版和Webview也適用。上面的截屏就是在Edge中的效果。但是在Safari和FireFox中還不適用。

Link To Text Fragment插件

6月18日，谷歌發布了Link To Text Fragment插件，諳熟科學上網的你已經可以在插件商店免費下載了。

這個插件的用法也很簡單。你只要在網頁上選定一段文字，然後在右鍵菜單中選擇Copy Link to Selected Text即可。如下圖：

至此，我們不單解決了定位問題，還解決了獲取定位的問題。

為什麼這很重要？

最後我們講一下這個新特性的重要意義。我們知道Web是由一個個網頁構成的，它們是內容的主要載體。在大段文本中尋找你所關心的相關內容相當困難，通常的做法是打開網頁後使用Ctrl+F來查找文本，這相當不方便。尤其是一些場景，比如搜索引擎或者站內搜索，當你打開結果鏈接後還需要花不少時間來定位文字段。 Link to Text Fragment很好地解決了這一點，這也是作為瀏覽器一哥Chromium的擔當。

事實上谷歌已經開始使用這一特性在它的搜索結果中，早先SEL就已經報導過谷歌在精選摘要（Featured Snippet）中使用該特性。這對我們找訊息的用戶來說節省了不少時間。

未來Web中會越來越多這樣的鏈接以內鍊或外鏈出現，其他搜索引擎如何處理這些鏈接，如何判斷相關性併計算權重將會是另外的考驗。

這一特性的應用其實還提醒了某些妄圖殺死Web端的互聯網科技公司盡快回歸到以用戶價值為首位的價值觀中。

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HubSpot One挺久沒有探討Google Analytics的內容了，一是工具本身並沒有重大的更新，二是以往的文章已經把一些重點講透了。筆者長期使用GA，也指導許多小同學使用GA，這過程中我發現學習的最難的一點恰恰是我們老生常談的一點，即維度和指標的三個層級——Hit、Session、User。

作為入門級的GA用戶，要牢記的一條規則是GA雖然默認在折線圖中以User顯示，但是大多數的指標是以Session層級來分類（Segmentation）的。

我們舉個例子，來看一個GA Demo賬戶中的標準視圖。

我們看到過去三十天一共有17個Google Ads的轉化。總轉化數為99，總金額是$906.55。

這意味著你的Google Ads廣告僅給你帶來了17個轉化嗎？當然不是，這只是廣告點擊產生的Session中完成轉化的次數。為了驗證，我們可以再次從下面視圖中驗證：

Paid Search共17個轉化，金額與上面相同，$906.55。總金額為$5,419.71。

這裡的Channels（渠道）是以流量來源來分類的，轉化數以轉化的瞬間所處的Session的渠道來計算。

本來這種計算方式沒什麼問題，Web Analytics誕生開始就是以Session進行統計分析的。但是Media Analytics不是，它使用的是一種“貪婪”算法，也就是說只要該轉化發生前30天內該客戶端點擊過相關廣告，那麼該轉化就歸功於最後點擊的那個廣告。

我們在GA中也可以看到Media Analytics的計算方法。

你可以發現原來的17個轉化，到了這裡變成了21個，價值也超過了$1,000。這是因為我們使用了Last Google Ads Click，即便轉化的那次流量的來源不是廣告也沒關係，總能追溯到30天之內的廣告點擊。

上圖的最右邊我們放了Last Interaction，對應了我們之前Google Ads報告中的17。

講到這裡，你至少可以發現與廣告相關的轉化數比轉化點擊直接轉化數要多。這就是我們說的Media Analytics要更加貪婪。另一個原因是Media Analytics的指標默認以User級別進行分類。

在GA這個Web Analytics工具中出現Media Analytics特性必定會給用戶造成困惑，更何況是實際數據都匹配不上。細心的讀者可能已經發現了，16≠17啊！而且總的Conversion Value加起來為$5,159.71比原來也少了$260，總轉化數97比99少2，再有Last Interaction的Organic、Direct、Social等也和我們之前的數據不匹配。遺憾的是關於這點，筆者也無法解釋。懷疑是使用了不同的數據源。

既然是不同數據源，我們就選擇默認數據源吧，比較更容易定制報表。我們也可以在標準報表中使用User級別查看轉化數。

應用後得到22個轉化數。 Paid Search轉化數17，金額$906.55，與最開始數值一致。我們發現多出來的轉化在點了廣告後從自然搜索Organic Search以及Other渠道最終轉化。

由此，轉化數水落石出。

最後分享下自定義模型Last PPC Click的設置。

這樣就可以適用於其他打了utm_medium=cpc的點擊了，可以是來自Bing或者Google等。這樣說明白了嗎？

關於GA演示賬號，請科學上網後搜索Google Analytics Demo Account獲取。

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關於GA數據不一致的問題，HubSpot One在這些年先後探討過兩次。 2018年《當1+1≠2，Google Analytics出Bug了？讀懂用戶、會話、交互層級》中，我們介紹了維度不同造成的指標差異，在2019年《99%的Google Analytics用戶不知道轉化到底有多少》中，我們進一步對數據差異進行了討論。但是，即便我們深刻理解了不同層級的維度和指標，GA的數據依舊會出現不匹配，這種不匹配甚至會影響到我們A/B測試的結果！這是為什麼呢？本篇將從數據採樣的角度揭示GA數據的底層邏輯。

在閱讀本文之前，筆者假定讀者已經

1. 能夠正確為報表設定維度和指標
2. 正確理解User、Session和Hit
3. 了解GA的Session會在當地時間凌晨進行切割
4. 理解GA為了報表製作效率採用了抽樣方法

那麼我們開始吧。

GA的抽樣報告

當為生成一份報告而收集的會話數超過50 萬次（對於Google Analytics 360，則為1 億次）時，系統就會自動對這些會話進行抽樣。從報表名稱旁的小綠盾（黃盾）你可以看出是否是100%的數據，還是經過了採樣。

如果不為100%，則顯示為小黃盾。想要避免小黃盾的方法是減少數據量。方法可以是縮短日期範圍或者減少不必要的維度降低複雜性。當你以為小綠盾100% of sessions就萬事大吉了，我只想模仿學長說“圖樣圖森破”，這遠沒有你想得那麼簡單。因為你拿到的數據可能依舊是經過抽樣的！

關閉在報告中啟用用戶指標Enable Users Metric in Reporting

GA的幫助文檔說得很清楚：

2017 年初，Google Analytics（分析）開始更新“用戶數”和“活躍用戶數”指標的計算方法，以期更高效地計算用戶數，從而獲得準確度較高且錯誤率較低（通常低於2％）的結果。

2%是谷歌使用的HyperLogLog（HLL）算法快速採樣後的導致的系統誤差，谷歌使用的準確性參數為14。這就意味著68%的估算誤差範圍在±0.41%；95%的估算誤差範圍在±0.81%；99%的估算值誤差範圍在±1.22%。這可謂相當精確的。

要想避免這個2%的誤差就必須關掉在“報告中啟用用戶指標”

當你關掉以後，你的小綠盾才真正意味著100%。請注意，這個開關只是切換計算方法，切換計算方法只是更改利用報告中原始數據來計算指標的方式，而不會更改基礎數據。

那麼你可能要問了，為什麼非要切換回Session呢？一般的A/B測試不都是以User來進行的嗎？其實你真的低估了2%誤差的影響力。

2%看上去有多嚴重？

2%聽上去問題不大，看上去也不大，比如說下面這組圖：

看上去沒那麼大區別是不是？我們假設做A/B測試，Control組和Test組各有相同用戶。我們可以看到下表：

上表顯示了使用估算數在不同用戶級下的實際P值。HubSpot One曾經介紹過A/B測試的基本統計原理，P值的意義是有多大可能實驗要證明的命題為假。 P=0.05或5%則意味著，5%的可能該論斷為假，而95%的可能該論斷為真，即95%的置信。當我們使用各兩萬名用戶來進行實驗，並使用估算數據得出Test組效果更好時，此時真實的P值為5.79%，我們用估算值實驗相對於用確數變得不准確，兩者相差16%。這個時候我們不能說95%的情況下Test組比Control組好，因為它只達到了94.21%​。​

當我們使用500萬每組時，使用估算數據達標時，實際的P值為71.04%，也就是說更有可能Control組比Test組更好。當我們要求越嚴苛，使用估算數據和真實數據之間的差距就越大。如果我們對P的要求提升到P=0.001，那麼各兩萬名用戶的結果精度就會直接相差70%

上圖中的HLL為使用HyperLogLog估算值得出的結果。 Impl.為採納，Reject為駁回。

避免估算值造成的影響

通過上面的介紹我們可以看到，即便是2%的誤差也可能“四兩撥千斤”給我們造成麻煩。那麼如何才能使用實際數據進行A/B測試呢？

如果你使用的是付費版的GA，那麼你可以導出非抽樣的報告，也可以通過BigQuery來獲得非抽樣數據。如果你使用的是免費版GA，首先我們要關掉User Metric，然後建立一個Custom Report。如下圖：

至此，我們詳細講述了GA的抽樣和克服誤差嚴謹進行A/B測試的方法。值得一提的是GA4中尚未提供User Metric的開關，Custom Report也未啟用。這將留待我們之後探索。

本文大量參考並引用了Georgi Georgiev的《The Perils of Using Google Analytics User Counts in A/B Testing》。

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2019年，HubSpot One在Google Tag Manager剛推出Template特性時介紹過如何製作GTM的標籤模板，同時用Google統計代碼模板作為例子讓讀者感知了GTM模板的便利性。截至今日，已經有許多開發者在GTM社區中貢獻了各種第三方的GTM標籤和變量模板。本篇我們將介紹幾個我們非常有可能會用到的GTM模板。

Cookie Creator

在訪客瀏覽器中寫入Cookie是我們時常需要的操作。 Cookie Creator為我們提供了便利。

你只要輸入Cookie名稱、值、有效生存期三個參數便可以輕鬆寫入Cookie。

值得注意的是，這種方法是使用JavaScript寫入的第一方Cookie，相當於document.cookie的方法。它的生存期在ITP下會受到限制，縮減為1至7天。為了克服這種限制，業內有著Domain Cloaking的方式（用CNAME的方式進行轉化）將這種第一方JS生成的Cookie轉為HTTP生成的Cookie。但是ITP 2.4開始對這種方式進行了打擊。感興趣的讀者可以關注cookiesaver.io（它也提供了GTM的Template）。

如果Cookie不是HttpOnly的話，GTM就可以讀取它的值。方法是直接使用變量1st Party Cookie 。

IP Geolocation API

這是Simo Ahava利用ipgeolocation.io的API建立的GTM模板，你可以使用這個API獲得訪客當前的地理位置從而個性化地提供內容。HubSpot One在2019年曾經介紹過多種方法獲取訪客地理位置，包括前端和後端的。這個模板提供的方式也十分簡單，你需要註冊app.ipgeolocation.io並獲得一個API Key。免費版每天有一千配額，對小網站還是不錯的。使用的時候勾選Enable Session Storage就可以不用每個PageView都調用一次，省著點用。

上圖可以看到我測試的IP在東京品川地區，你是不是要給我推薦周圍的門店呢？

dataLayer Builder + Ecommerce

GA有兩種跟踪電商的模式，標準和增強。你可以在管理員界面的視圖中開啟。然後部署GA的Ecommerce是相當複雜繁瑣讓人頭痛的事。 WPromote的Michael Ulrich開發了一組GTM模板很好地解決了這些問題。你可以從GTM的標籤Gallery中找到他製作的這兩個模板，見下圖：

但不要以為用這個模板就萬事大吉了，我們依舊需要把商品訊息對象推送到頁面中。然後我們需要再使用配套的GA – Product Array Builder將這些對象訊息轉化為產品隊列。

其他有用的GTM變量模板

實際上還有好多非常有用的GTM變量模板我們限於篇幅未能介紹，HubSpot One選取了其中一些供各位讀者繼續深入探究：

1. Schema.org Structured Data – SEO最熟悉的結構化數據，你可以輕鬆部署JSON-LD格式的Schema.org結構化數據。
2. URL 2.0 – 可以對URL進行各種複雜操作的瑞士軍刀般的變量模板。
3. EEC dataLayer Builder for GA4 – 將Universal Analytics版本的增強電商數據層實踐轉換為GA4版本。
4. RegExp Extract – 對文本應用正則表達式。
5. Root Domain – 獲得根域名，也就是eTLD+1。
6. Time Converter – 時間轉換實用工具。

以上就是本篇介紹的一些實用的GTM模板。 Happy Tagging!

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如果問起和數字分析的精神領袖和福音導師Avinash Kaushik的集大成的數字行銷理論是什麼，那就是他獨創的STDC（See – Think – Do – Care）模型。

See – Think – Do- Care框架模型

STDC模型涵蓋了數字行銷要關注的各個階段的對象。

• See：指的是品牌所期望曝光的對象，這個對象並不是指人口統計上或者喜好偏愛上的對象。而是指可能具有此類傾向的對象。假定你是一家服裝公司，那See就是所有穿衣服的人🙂
• Think：指的是具有意圖想要了解你的品牌的對象。延續剛才的例子，指的就是想要添一些衣物的人。
• Do：指的是準備把那些想法付諸於行動的對象。他們近期就有強烈願望想要添一些衣物。
• Care：指的是已經購買或已經多次購買的對象。他們是你的顧客，其中一部分是你的忠實顧客。

STDC模型的優勢是檢驗你的行銷模型是否覆蓋到了足夠的人群，同時檢驗你所傳遞的行銷訊息是否對處在每一階段的人群進行了優化。

我們傳統行銷的對象，有97.296%只是針對Do這個階段的人的。現實情況是，我們對See和Think兩個階段所花費的時間相當缺乏。這可能源於我們長久以來的“Spray and Pray”（廣種薄收，靠天吃飯）的媒體投放方式。在研究早期人群See人群和對他們的獲取上我們做得非常不足。一廂情願地希望潛在客戶掉進銷售過程（Sales Funnel）中。當我們擁有互聯網這個平台以後，我們可以在商務交易以外的其他場景下與這些對像對話，會產生許多數據來幫助我的進行決策。 Kaushik把See的對象稱為LAQA（largest addressable qualified audience），這裡重要的是Q，即具有一定質量的，他們或多或少表現出來一種至少極弱的意圖。這些極弱的意圖可能表現為對一段文字點贊，瀏覽了某個話題的文章，不管怎麼樣，我們必須通過一種合理的手段來發現這些將要參加“海選”的人。

這裡我們多次談到了“意圖”，而“意圖”就是那個讓你跳出思維限制增加你的想像力的關鍵因素。只要你跳出人口統計和喜好偏愛，取而代之用“意圖”來圈定你的初始研究對象，你就可以理解為什麼你可以把衛生巾賣給男人，把嬰兒沐浴露賣給老人，把剃須刀賣給女人，等等等等。

在實踐STDC模型框架的時候，我們可以用的最簡單的方法便是CMM模型。

CMM模型

HubSpot One曾經和許多想要在數字行銷領域有所突破的企業家、創業者進行過交流。他們中的大部分對數字行銷（digital Marketing）有非常強烈的需求並且有很多投入了巨大的精力。他們中的一小部分對數字比較敏感，對效果分析（Measurement）也相當重視。但是對內容生成（Content）有深刻認識的卻鳳毛麟角。

Kaushik提出了CMM模型，他認為一個完美的數字行銷體系應該具備這三者，即： Content – Marketing – Measurement 。

• 沒有Content和Measurement，光有Marketing的公司是可悲的，他們年復一年做著同樣的事情，或許每年增加3%的預算。用我們剛才介紹的STDC框架來解釋的話，這部分公司僅僅解決了Do的部分。他們沒有更努力地去開拓See – Think階段的人群，更不關心Care部分產生的利潤。
• 光有Content的公司呢，同樣是可悲的。雖然互聯網會給內容的創造者一定的回報（比如SEO）但是沒有行銷就缺少了放大的機會，可謂杯水車薪。互聯網上偏偏有許多“無私”地為他人提供內容的公司，他們甘願做“自媒體”的夢想白白浪費了許多成長的機會。
• 只有Measurement的公司很少見。這算是很奇葩的公司了。連數據都沒有真不知道請一波一波的分析師來做什麼。

那如果三者居其二呢？

• 假設有很好的內容，也有足夠的行銷投入。那你面臨的問題就會是不能好好進行分析來調整內容迎合不斷發展的需要已經不能優化行銷策略提高轉化率。你需要數據來支撐你的內容創造和行銷行為。
• 如果缺的是行銷的話會好一點，因為你至少懂得利用數據來創造最好的內容。最好的內容即使沒有行銷的助推也可以產生亮點。可是既然你有那麼優秀的內容，為什麼你要放棄你的擴音器呢？
• 我們看到的更多的是沒有內容。就舉個司空見慣的例子，人才市場上形形色色的數字行銷職位中基本看不到對內容創作的要求。你有一個好的產品或者有一項好的服務，但是你沒有良好的載體無法吸引那些See和Think的人群，Do Wrong People:-)就是必然的結果。

如果你實在沒有資源，寧可放棄後兩者也必須要保全Content，那是你最大的財富，是你可以隨時東山再起的資產。

在實踐中，最理想的是Content – Marketing – Measurement三管齊下。結合上面的STDC模型我們可以得到：

內容行銷的內容的產生者只有你自己！ Kaushik在最新的博文中對此進行了詳細的介紹並給出了針對STDC框架的分析方法。

STDC分析方法

上圖可以一目了然地看到我們在各階段應用的各個指標。這些指標HubSpot One曾經在過去多次提到，比如結賬遺棄率（購物車拋棄率），再如客戶生命週期價值。現在我們可以更具有層次地進行分析了。

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NPS並不是“泥菩薩”的縮寫，而是“Net Promoter Score”的首字母縮寫，意為“淨推薦值”。由貝恩諮詢的Fred Reichheld於2003年提出。如今，NPS已經是全球頭部企業衡量產品和服務的主要指標之一。對數字行銷者而言，對此概念的充分理解有它的意義。比如，

• NPS體現了你的產品和服務的行銷潛力。它是否在被“推一把”之後能不迅速失速。
• NPS體現了你的品牌文化內容被主動傳播的能力。是否會有消費者主動推薦形成自然增長。
• NPS體現了你的品牌的口碑和客戶滿意度。它揭示著你的增長內幕，是否是“一邊在建，一邊在拆”。
• NPS還可以參與到預測模型中，從側面評估用戶忠誠度和現有用戶的流失風險。

NPS怎麼計算？

你是否經常看到網站或者APP問你類似這樣的問題——“你是否會把我們推薦給他人？”通常會給你從0到10的11個選項，0代表“絕對不會”，10代表“絕對會”。在大量收集該問題的回答後，我們便可以計算NPS的值。

1. 將回答分為三類——0~6為批判者（Detractors），7和8為中立者（Passives），9和10為推薦者（Promotors）。
2. 將推薦者的人數減去批判者的人數得到的差除以總問卷數後獲得的百分比即是NPS的值。

對於不同產品和服務，一刀切地用“推薦”來問問題可能不是很合適。你也可以用其他方式來問，比如“我們的服務是否讓你有好心情？”，“您下一次是否還會購買使用我們的產品？”

在HubSpot One看來，NPS的“高明之處”在於避免了我們將評分結果簡單粗暴地進行“平均”。因此光看某部電影平均幾顆星，不如看看該電影的NPS值，這將從另一角度讓我們了解電影的反饋情況。

我們在上表可以看到剛剛擠入8.0的豆瓣高分電影和8.8分的電影之間NPS相差近40分，遠沒有8.8來得“舒適”。

怎樣的NPS才是好的NPS？

既然我們可以更容易地反映客戶“滿意度”或“忠誠度”那麼NPS為多少才能反映出好的滿意度或忠誠度呢？從上面豆瓣的例子我們可以看到，如果你有可靠的第三方數據，你首先要和同類目的“競品”相比。

一些機構，如Retently也會發布分行業的NPS基準報告。

我們看到保險行業的NPS竟然高達70。這是令人難以置信的，因為這意味著平均分要在9/10以上。因此HubSpot One建議讀者不要盲信基準報告，（也不要盲信諮詢公司的佈道者）。對你來說重要的是和過去的自己相比。

NPS的絕對值也沒有借鑒的價值可言，NPS等於0就很糟糕嗎？至少你大約還有平均分7/10的水平。

正確使用NPS

要正確使用NPS就必須了解NPS的缺陷。我們上文已經提到一些。

1. 首先NPS是一個差值，其減數跨越了0~6。換句話說，你獲得了一個0和獲得一個6是沒有差別的。在一些情況下（如惡意刷差評）這的確有用，但在更多時候會讓你忽略了一些問題帶來的極端的反饋。你還真的需要去了解為什麼你會拿到差評。
2. 其次NPS並不是唯一的衡量滿意度或忠誠度的指標。 NPS既不是萬金油也不是萬能藥，它並不能取代平均分、中位數。正如BusinessesOverBroadway所言，你去衡量兩組人的身高哪組高會用超過一米八的人數減去不到一米七的人數嗎？這個差值是不必要的。
3. 第三是推薦對人這樣複雜的個體來說很難一刀切。 Christina Stahlkopf在哈佛商業評論中寫道：“在許多時候我們向一些人勸阻使用某一產品的同時又會向另一群人推薦這一產品。另一些時候，我們向同一對象勸阻使用某一產品的同時，又會推薦同品牌的另一產品給相同的對象。”
4. 最後NPS會讓我們對兩級分化現象產生誤判。 Craig Stoss在《NPS isn’t Perfect…but here’s why it’s still useful for your business》一文中給出一個生動的例子，描述了這一現象。

NPS是一個過度簡化的指標。在簡化帶來美感的同時，它很難成為一個KPI來指導我們的工作，而僅僅能作為一個參考性的指標。它無法代替其他重要指標來詮釋忠誠度和滿意度。僅就忠誠度來說就有下面三種：

• 保留忠誠度：是客戶保持客戶和/或不使用競爭對手並導致長期客戶更容易服務的程度。
  – 您切換到其他提供商的可能性有多大？
  – 您有多大可能續簽服務合同？
• 倡導忠誠度：是客戶宣傳您的產品和/或品牌並吸引新客戶的程度。
  – 您向您的朋友/同事推薦我們的可能性有多大？
  – 總體而言，您對我們的表現滿意嗎？
• 購買忠誠度：是客戶增加購買行為並導致每位客戶平均收入增加的程度。
  – 您將來有多大可能向我們購買不同的解決方案？
  – 您有多大可能在整個公司範圍內擴大我們產品的使用範圍？

我們可以看到NPS的計算範圍和問卷方式可以有差異。參與問卷的如果是你的粉絲群那麼結果會很不一樣，長期用戶和近期打過交道的用戶可以區別開來。而有時我們也會去調查一下競爭對手陣營對我們的看法。為此貝恩公司也定義了三種不同的NPS，見下圖。

現在，讓我們總結一下

HubSpot One為讀者總結了以下四點：

1. NPS是一個簡單的反映增長潛力的指標，它可以給我們快速參考。
2. NPS需要結合其他的指標才能客觀地反映增長的健康情況。
3. NPS的使用中，我們可以採用細分的方法控制問卷範圍和提問方式獲得不同洞察。
4. NPS的基準指標需要充分了解數據產生過程才能正確使用。和歷史表現相比更加有效。

如果你對NPS有自己的獨到見解，歡迎通過HubSpot One微信公眾號（digital-marketer）評論。

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自從村里通了寬帶，不用再掛著modem上網之後我們看到的網頁中出現了越來越多的幻燈片（Slider，Carousel，Rotating Headers）。一時間幻燈片彷彿是網站首頁的標配，你看阿里雲、騰訊雲、Google雲哪一家的首頁不是有一個大大的幻燈片輪播。

可是你知不知道，幻燈片這樣喜聞樂見的頁面推廣重頭元素卻是CRO界一致認為的轉化率殺手？而稍微有些CRO意識的數字行銷者都會勸誡不要碰幻燈片。本篇我將和HubSpot One的讀者一同探討幻燈片的是非功過。如果你著急的話，這裡有TL;DR——shouldiuseacarousel.com

雅虎：怪我咯？

比較常見觀點認為幻燈片的普遍採用起源於2009年的雅虎。它在首頁引入了幻燈片輪播位用於推廣。從此幻燈片就被各大網站效仿。

幻燈片由於在網頁中產生動態效果，而且每一張片子都可以去到不同目的地，（這點有別於gif動圖），不單抓眼球，而且很實用。人眼從遠古開始就對運動的物體會投入更多注意力，這是無法迴避的生物特點。利用了這一特點的幻燈片順理成章地獲得了許多網站首屏的主角。根據Conversion Sciences在2018年的統計，有6成電商網站的首頁用上了幻燈片。

幻燈片被廣泛應用的另一個重要原因是大型組織內部往往有各種不可調和的聲音，A部門要賣a產品，B部門要賣b產品，C部門要賣c產品……於是最粗暴的讓所有人都站到c位的方法就是用幻燈片循環播放了。說大型組織還算是比較客氣的說法，只要是目標有差異就會有各種小九九，就會有幻燈片。幻燈片簡直就是上天賜予的防掐神器。

所以我們都要上幻燈片？

沒問題。只要你清楚地了解幻燈片能帶來的“益處”。

1. 低至1%的點擊率。雖然佔了這麼大首屏的面積，幻燈片總點擊率才1%。而且九成的點擊發生在第一張幻燈片，這才是名副其實的c位。

2. Banner-blindness 。不好意思，只是這幻燈片太像廣告了。雖然人們先天對運動的物體感興趣，但是後天練就了自動忽略長得像廣告的一切頁面元素。
3. 糟糕的瀏覽體驗。幻燈片在絕大多數情況下會成為CWV中LCP的L，它會拖慢頁面加載。同時許多未經優化的幻燈片會造成頁面佈局大幅變動讓CLS變差。

4. 閱讀困難製造者。且不說許多在後面出現的片子訪客很有可能不會看到，就連在前面的片子訪客都很有可能沒時間讀完並理解意思。
5. 推波助“彈”的大塊頭。由於將大量寶貴的首屏資源讓位於幻燈片，更多有價值的內容被相應地“下推”，此時頁面的跳出率也明顯地提升。
6. 都是重點=沒有重點。當訪客來到你的首頁時，大多數情況下其訪問意圖還處在相對模糊的階段。幻燈片極有可能“硬塞”入大量不相關的訊息。

所以我們要避免使用幻燈片？

無腦採用幻燈片無異於主動降智，好比人家用Top1，Top2，Top3這樣的Chinglish你也要跟風使用。只要稍微用一下頭腦，你完全可以避免使用幻燈片這樣有百害而無一利的頁面元素。

那麼問題來了，“我老闆就是喜歡幻燈片，一定要用幻燈片，虧錢也要用幻燈片”怎麼辦呢？千金難買我樂意啊！ ？

如果非要使用幻燈片，HubSpot One為你總結了下面這些緩解幻燈片負面影響的舉措：

1. 優化圖片大小。合理地使用jpg和png以及其他新圖片格式來優化圖片大小，加速加載。對於手機版本的圖片可以使用<picture>元素區別加載。
2. 優化圖片尺寸。滿屏或者大尺寸的幻燈片會讓你有更多機會流失訪客對其他內容的關注。參考阿里雲和騰訊雲的幻燈片，這比Google雲要好。
3. 預設幻燈片位置。為了避免幻燈片載入時發生佈局錯誤（Layout Shift）我們在頁面文檔讀取階段就要做好預留位置給幻燈片元素。
4. 延長停留時間。把幻燈片當作靜態圖片來使用。單幀停留10秒以上，保證訪客有充分的時間閱讀理解並進行操作。把最重要的訊息放第一幀。
5. 取消自動播放。當訪客發生與幻燈片互動的行為後停止自動播放輪換。這點參考騰訊雲，這比阿里雲和Google雲的幻燈片要好。
6. 附加額外訊息。對每一張幻燈片添加內容標題，這樣可以讓排在後面的幻燈片獲得更多展示的機會。這點可參考SEJ的首頁幻燈片。

如果你能做好以上六點，那麼首頁幻燈片依然“可以有”，至少危害已經大大降低了。再加上積極的A/B測試，至少不會太糟。

總結一下

本篇HubSpot One和讀者探討了網頁幻燈片的六大危害和減少危害的六大舉措。即便如此，筆者還是“奉勸各位耗子尾汁”，避免使用幻燈片。下面，HubSpot One還整理了一些相關資料供擴展閱讀。

• 《Conversion Optimization Examples: Homepage Carousel vs None》- Keith Hagan
• 《Sliders suck and should be banned from your website》- Thijs de Valk
• 《Homepage Sliders: Bad For SEO, Bad For Usability》- Harrison Jones

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影片是最能夠幫助行銷者說好故事的工具。許多研究都表明，影片可以極大地提升轉化率。

62％的消費者在購買商品之前會觀看產品評論影片。
在接受調查的消費者中，有84％的人說服他們觀看了品牌的影片後便購買了產品或服務。
97％的影片行銷者報告說，影片增強了用戶對產品或服務的理解，而76％的影片報告者稱影片幫助他們增加了銷售額。
在目標網頁上添加影片可以將轉化次數提高80％以上。
56％的消費者認為公司應在其網站上提供影片內容。

Business2Community

作為行銷者，十八般武藝自然是必須的。你可以不懂How，但是要知道What和Why，其中也包括影片的應用。那麼如果今天你要策劃一個含有影片的落地頁，應該考慮哪些呢？

優化影片格式

影片的清晰度和文件大小直接相關。而影片編碼和影片格式會直接影響文件大小。目前市面上主流的瀏覽器都支持mp4格式，因此mp4影片格式會是你的首選。不過除了蘋果的Safari v14版本以下瀏覽器都支持更加高級的WebM格式，這是文件更小的影片格式，方便播放下載。在Chrome支持WebM十一年之後，Safari 14瀏覽器終於能夠播放WebM文件。

在HTML5標準中，我們可以通過在<video>標籤中嵌套<source>標籤來指定多個影片文件格式。

<video controls > <source src="maxket.webm" type="video/webm"> <source src="maxket.mp4" type="video/mp4"> <p>Your browser cannot play the provided video file.</p> </video>

瀏覽器會自上而下查看第一個它所支持的格式進行播放。在上述代碼中，瀏覽器會先查看webm文件是否能播放，其次再嘗試mp4文件。如果均無法播放則會顯示“你的瀏覽器無法播放”。代碼中的controls屬性表示網頁中的播放器將顯示播放控件。

為影片添加字幕並默認靜音

影片字幕是影片必選的配置，因為你無法想像觀眾是否能夠“聽”到你訴說的故事。許多影片製作的時候將字幕直接放入影片，這樣做在多語言分發時會增加製作成本。正確的做法是為同一個影片分配多個字幕文件。 W3支持主流的WebVTT格式作為字幕文件，文件名後綴為vtt。市面上也有不少WebVTT的生成和編輯軟件。製作完vtt文件後你可以放入HTML的代碼塊中。

<video controls muted > <source src="maxket.webm" type="video/webm"> <source src="maxket.mp4" type="video/mp4"> <track src="subtitles-en.vtt" label="English captions" kind="captions" srclang="en" default /> <track src="subtitles-zh.vtt" label="中文字幕" kind="captions" srclang="en"/> <p>This browser does not support the video element.</p> </video>

上面的例子中，我們為影片附上了兩個語言的字幕，default屬性表示默認字幕。用戶可以在影片控件菜單上進行切換。

在這裡的例子中，我們還加入了默認靜音的muted屬性。當用戶點擊播放後會存在打擾周圍人的尷尬，此時可能直接關掉你的頁面。畢竟你的著陸頁和影片APP還是有很大區別的，當用戶使用影片APP時本身就已經處在接受音頻的場景中，為此非常有必要默認靜音。

為影片選擇封面

用戶點不點影片取決於他們對影片所承載內容的預期，一個好的影片封面會讓人有點的衝動。在影片網站上許多影片UP主都會想方設法讓自己的封面更吸引人。如果你沒有設定影片封面，那麼播放器會默認用影片的第一幀來代替。此時效果往往十分不理想。

<video poster="poster.jpg" ...> … </video>

為影片添加封面你只要在video標籤中添加poster屬性即可。上面的代碼範例中的poster.jpg便是影片封面的圖片地址。許多人也開始用gif圖片來展示影片中的精彩瞬間。

當所有的影片格式都不被瀏覽器支持時，瀏覽器會默認顯示影片封面。為影片添加封面還可以提升你的SEO效果，當你的影片被收錄後，搜索引擎可能會用你的封面圖片生成縮略圖用於搜索引擎結果頁面。

影片開始的時間戳

有時候同一個落地頁會服務多個不同興趣點，而多個興趣點可以用一段影片來表現。此時你就可以找到各個興趣點的時間戳並用此來設定影片開始播放的時間。

具體的做法是在影片文件後面加上參數#t=[start_time],[end_time]。

<source src="maxket.webm#t=5,20" type="video/webm">

上面的代碼表示影片開始播放時僅播放第5到第20秒。此時用戶不用下載多餘的影片內容。如果用戶想要看其他部分，依然可以用拖拽功能實現。

你也可以使用時間戳格式實現#t=00:01:05表示從一分五秒開始播放，#t=,00:01:00表示從開頭播放到第一分鐘。

自動播放和預加載

你可能知道<video>標籤有一個autoplay的屬性用於自動播放。然而即便聲明了autoplay由於瀏覽器不同和用戶設定以及互動歷史不同並不能每次都實現。 Chrome，Safari，Firefox的策略各不相同。

和autoplay類似preload也可以對用戶播放體驗造成影響。 preload為預加載屬性，它具有三個值：

1. none，不預加載
2. metadata，預加載基本訊息，如時長，2D/3D，字幕文件等
3. auto或者不設值，根據網絡狀況和不同瀏覽器有不同表現

由於各瀏覽器普遍對於autoplay和preload本身就有很強的約束，比如影片在頁面不可見的時候一定不會autoplay，HubSpot One還是建議在落地頁中開啟這兩個屬性，凡是能用總說明不會對體驗有太多的負面影響。

iPhone中的內嵌播放

記得在<video>標籤中使用playsinline屬性，該屬性可以讓iPhone用戶播放影片時不再自動彈出全屏播放，而可以像gif文件一樣內嵌在網頁中播放。這個屬性加上循環播放的loop屬性還可以幫我們成功替代gif這樣性價比較低的格式。

<video autoplay loop muted playsinline > <source src="image.mp4"> <source src="image.webm" onerror="fallback(parentNode)"> <img src="image.gif"> </video>

function fallback(video) { var img = video.querySelector('img'); if (img) video.parentNode.replaceChild(img, video); }

在上面的例子中，瀏覽器會嘗試播放影片，而當最後一個播放源無法播放時則會用<img>來替換整個<video>標籤。

使用影片還有哪些要注意的？

對影片的使用還需要注意

• 不要對影片進行扭曲拉伸，這會影響播放體驗。
• 要注意影片寬度，不要溢出也不要浪費移動設備上有限的空間。
• 為多種網絡環境準備，提供標清選項。
• 為影片尋找可靠的託管空間並用CDN進行加速。

一圖胜千言，一片胜千圖。希望你能用對影片，用好影片，有效提高行銷的效果。

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作為一個行銷者，你的梯子爬到頭是CMO。 CMO是企業C-Suite中主管行銷的一把手，她和CTO/CIO，CFO，CPO相互合作推動企業發展，也是企業數字轉型的關鍵角色之一。

現代數字行銷逐漸佔據整個行銷藍圖的大多數的局面下，對每個數字行銷者來說，不管你是在基層還是在中層，了解CMO的工作重心不但可以更好地Manage Up，還可以為未來成為這個角色做好準備。

CMO的主要工作是製定企業行銷戰略，行銷的戰略層面和戰術層面上不同，它更多要考慮方向上的把握。我們在去年專門介紹過《數字行銷戰略和戰術的區別》，因此我們在此不再贅述展開。 CMO應該是那個打通銷售策略、行銷策略、商務策略的“大魔王”。

HubSpot One認為CMO的工作重心主要集中在這幾個方面：品牌訊息、消費者觸達、效率增強、效果放大、未來投資。這五個方面是CMO在一般企業高級領導人之外要重點花時間的。因此我們並沒有把P&L管理、人才培養、團隊管理這些內容放在其中。以下我們分別講講這五個重心。

品牌訊息傳遞

CMO要完善品牌定位，並敲定品牌要傳遞的訊息。這就需要從產品和服務出發，結合消費者需求，加以競爭對手動態來確定品牌的價值主張。她需要商業智能（Business intelligence）模塊來幫助自己決策。

在這個過程中，我們通常所說的那些品牌格調、品牌人格化、品牌調性、品牌老化問題、品牌形象和主創意都將確定下來。

消費者觸達

許多CMO的職責實際上局限於此。實際上這只是CMO工作的一部分。在消費者觸達方面，CMO在當前形勢下應該關心新的廣告形式、新的平台和渠道（包括新的社交平台和電商平台），以及如何觸達已有和新的消費者。

在此之外，我們從傳播上也不能忽略傳統線下傳播和PR活動能起到的作用。這對一些特定行業，如B2B將有更重要的意義。

行銷效率增強

提到行銷效率增強，你可能馬上想到人工智能，或者行銷自動化，又或者是Dashboard。實際上CMO需要好幾件“稱手的兵器”。其中就包括了MAT（行銷自動化軟件）、CRM（客戶管理系統）、HubSpot（客戶數據平台）、BI（商務智能平台）、CMP（創意管理平台）。當然，市面上也有一些覆蓋多個需求功能的“行銷雲”（Marketing Cloud）。

CMO在決策是否需要這些軟件時，要考慮短期和長期成本、上線部署週期、整合難度、產品成熟度和適用性。

行銷效果放大

在CMO的層面並不需要關心每一次AB測試的結果，也不需要關注每個渠道的ROI。 CMO需要關心的是企業的內容策略是否確定並正常執行、跨渠道歸因（MMM：Media Mix Modeling）和優化（Media Mix Optimization）是否建立、創意構思是否和品牌價值主張一致、廣告投放是否經過真實性驗證和品牌安全驗證、以及行銷轉化率優化職能是否被強調並部署。

在追求效果的時候，不少CMO會進入片面地降低成本的誤區以保證整體ROI。這種思路的結局是快速喪失市場份額，格局越做越小。這時不妨推翻固有的思維定式，重新思考新的投入點並和產品部門一同及時調整產品和服務本身的吸引力和競爭力。

為未來投資

上面在講到行銷效率增強的時候我們提到了CMO可以有幾件“稱手的兵器”，能有這些或許已經是許多CMO夢寐以求的了。不過，我並不建議CMO的想像力終結於此。即使我們沒有這些軟件、系統，我們依舊可以對未來佈局投資。

從個人觀點來看，我認為CMO需要在以下幾個方面投資：

• 首先是數字轉型，轉型是一個過程。因此“船小好掉頭”，小企業買不起Enterprise級別的行銷套件，但是這並不意味著他們的數字轉型更落後。他們甚至是“無需轉型”的。
• 其次是客戶體驗，體驗是品牌的靈魂。客戶滿意度、口碑是由最差的那個環節決定的。時刻留意這些短板並及時改進會大幅減少未來的隱患。
• 第三是數據資產，數據是行銷的血液。 CMO要注重並推動第一方數據的採集。在一個充斥著圍牆花園的割裂的行銷生態中，沒有高質量的第一方數據無異於寄生在各個平台上並任人宰割。

以上幾點誠然不是CMO獨占話語權的，但是作為企業收入前線的CMO能夠享受到最多的回報。因此，推動這些方面的進步CMO當仁不讓。

Last but not least

我們講了CMO的五個工作重心，但或許這些實錘了許多人心中“市場部就是花錢的部門”的想法。有這些看法的小伙伴還是沒有理解價值的傳播與價值本身同等重要。當然，CMO不應該僅僅是“買買買的吞金獸”，更應該是帶領行銷創新的“矛頭”。無論什麼時候，“人無我有，人有我優”都應該是每個CMO的追求。

The post CMO們都在忙些啥？ appeared first on Hubspot.one - Martech 與廣告行銷知識庫.