- Поисковые системы
- Практика оптимизации
- Трафик для сайтов
- Монетизация сайтов
- Сайтостроение
- Социальный Маркетинг
- Общение профессионалов
- Биржа и продажа
- Финансовые объявления
- Работа на постоянной основе
- Сайты - покупка, продажа
- Соцсети: страницы, группы, приложения
- Сайты без доменов
- Трафик, тизерная и баннерная реклама
- Продажа, оценка, регистрация доменов
- Ссылки - обмен, покупка, продажа
- Программы и скрипты
- Размещение статей
- Инфопродукты
- Прочие цифровые товары
- Работа и услуги для вебмастера
- Оптимизация, продвижение и аудит
- Ведение рекламных кампаний
- Услуги в области SMM
- Программирование
- Администрирование серверов и сайтов
- Прокси, ВПН, анонимайзеры, IP
- Платное обучение, вебинары
- Регистрация в каталогах
- Копирайтинг, переводы
- Дизайн
- Usability: консультации и аудит
- Изготовление сайтов
- Наполнение сайтов
- Прочие услуги
- Не про работу
Как удалить плохие SEO-ссылки и очистить ссылочную массу сайта
Применяем отклонение ссылок
Сервис Rookee
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий
Допустим поступило несколько заказов в течении дня. Все в разное время. В яндекс метрике сводная статистика по источникам трафика. Можно узнать откуда пришли клиенты, но нельзя узнать какой клиент откуда конкретно пришел.
Задача стоит - собственно по времени заказа определить источник этого заказа.
Аналогичная задача для звонков. По времени звонка - примерно определить источник посетителя сайта, который сделал звонок.
с таким количеством трафика проще юзать серверные логи, bblone и т.п.
с таким количеством трафика проще юзать серверные логи, bblone и т.п.
серверные логи не использую к сожалению.
возможно ли вычислить пользуясь средствами яндекс метрики или гугл аналитик?
да, ставя пользовательскую переменную
к примеру, unix timestamp
Использую СпайЛог.
Он даёт полные логи сайта (а в моём случае сетки сайтов).
Если заказ через сайт, через форму - виден IP посетителя и номер сессии, все предыдущие его передвижения начиная с прихода на сайт наблюдаемы.
Если через письмо - смотрим IP, с которого пришло письмо, ищем его в логах. Если нету - смотрим, кто незадолго до времени отправки письма смотрел страницы, посвящённые тому, об чём письмо. И - предыстория так же видна...
Допустим поступило несколько заказов в течении дня. Все в разное время. В яндекс метрике сводная статистика по источникам трафика. Можно узнать откуда пришли клиенты, но нельзя узнать какой клиент откуда конкретно пришел.
Задача стоит - собственно по времени заказа определить источник этого заказа.
Аналогичная задача для звонков. По времени звонка - примерно определить источник посетителя сайта, который сделал звонок.
В отчёте "Источники трафика / сводка" нажмите на "редактировать отчёт" внизу. В появившемся конструкторе отчётов, добавьте самым первым атрибут "визит / дата и время визита". Так вы будете видеть источники трафика всех посещений, по времени.
(Также, в этом отчёте, лучше отсортировать по времени, убрать диаграмму, и выбрать табличный вид отчёта.)
Пример:
http://metrika.yandex.ru/stat/constructor/?counter_id=5265289&sort=VisitStartDateTime&per_page=1000&table_mode=plain&chart_type=&filter=week&date1=20110918&date2=20110924&key0=VisitStartDateTime&key1=TraficSourceID&aggregate_attribute0=PageViews&aggregate_function0=sum&aggregate_attribute1=DummyAttributeAggregate&aggregate_function1=count&aggregate_attribute2=BouncePrecise&aggregate_function2=avg&aggregate_attribute3=PageViews&aggregate_function3=avg&aggregate_attribute4=VisitTime&aggregate_function4=avg&condition_attribute0=&condition_relation0=&diagram_type=&submit_constructor=1&scroll=1
В отчёте "Источники трафика / сводка" нажмите на "редактировать отчёт" внизу. В появившемся конструкторе отчётов, добавьте самым первым атрибут "визит / дата и время визита". Так вы будете видеть источники трафика всех посещений, по времени.
(Также, в этом отчёте, лучше отсортировать по времени, убрать диаграмму, и выбрать табличный вид отчёта.)
Пример:
http://metrika.yandex.ru/stat/constructor/?counter_id=5265289&sort=VisitStartDateTime&per_page=1000&table_mode=plain&chart_type=&filter=week&date1=20110918&date2=20110924&key0=VisitStartDateTime&key1=TraficSourceID&aggregate_attribute0=PageViews&aggregate_function0=sum&aggregate_attribute1=DummyAttributeAggregate&aggregate_function1=count&aggregate_attribute2=BouncePrecise&aggregate_function2=avg&aggregate_attribute3=PageViews&aggregate_function3=avg&aggregate_attribute4=VisitTime&aggregate_function4=avg&condition_attribute0=&condition_relation0=&diagram_type=&submit_constructor=1&scroll=1
спасибо большое :)