如果您使用Google Analytics，您可能已经体会到它在帮助您了解购物者及其与网站的互动方式方面的价值，但还有更深层次的理解可以获取。如果开始通过“标记”URL来调整输入到Google Analytics的数据，您就可以生成关于广告活动和流量来源的报告，从而获得更有意义的见解。
了解并不神秘的查询字符串
查询字符串是附加在 URL 问号符号末尾的字符集合。以下是一个示例：
http://hwmwebshop.com/hemp-towels?rID=902&prodID=20643
在上述示例中，http://hwmwebshop.com/hemp-towels 是主 URL。而在 ? 之后还有两个额外的信息片段，即参数：rID 设置为 902，prodID 设置为值 20643。许多 Web 应用程序被设计为查找特定参数，并根据传递的值采取相应操作。
Google 的预定义标签
您不希望随意更改 Web 应用程序正在使用的特定参数，但 Google Analytics 有一组用于数据跟踪的默认 URL 参数。将这些参数添加到您的 URL 中，您可以告知 Google Analytics 指向您网站的链接来源。这些是 Google 的默认 URL 标签：
utm_campaign：这是您活动的名称，有助于整理结果。您可以使用任何名称，但应保持简短且具有描述性，以便日后查看数据时能明白其含义。
utm_source：这是访客的来源，即他们来自的具体网站。
utm_medium：这是该特定来源的媒介，例如横幅广告、电子邮件或按点击付费（PPC）活动。您可能拥有五个不同的横幅广告，它们具有相同的媒介但来源不同。
utm_term：这是您在关键词广告活动中使用的关键词。（可选）
utm_content：使用此参数来区分在同一网站上共享相同活动、来源和媒介的广告或链接。
构建您的 URL
让我们通过一个例子来说明这些标签如何工作。假设您创建了一个推广超绿大麻毛巾的横幅广告，并希望评估其为您的网站带来的流量效果。该横幅广告旨在直接链接到超绿大麻毛巾的产品页面。
您的产品页面 URL 可能如下所示：
http://www.hwmwebshop.com/hemp-towels/supergreen.html
您可以构建一个更丰富的 URL，以跟踪该特定的横幅广告，如下所示：
http://www.hwmwebshop.com/hemp-towels/supergreen.html?utm_campaign=BannerAdSupergreen&utm_source=SupergreenBannerAd&utm_medium=BannerAd
这个URL看起来可能有点复杂，但实际上你只是在网页地址中附加了额外信息，每个Google参数之间用&符号分隔。
当创建如上所示的URL似乎令人生畏时，Google确实提供了一个方便的URL构建器工具来为您提供助力。
在Google Analytics中跟踪查询字符串
一旦你的横幅广告运行了几周，你就会开始积累一些数据。你可以登录Google Analytics，然后进入“流量来源 > 活动”。
如果你使用了上面提供的示例来构建你的URL，你会看到一个名为“BannerAdSupergreen”的活动，这将允许你深入分析并衡量所有通过你的横幅广告活动的流量表现。“维度”菜单将允许你进一步细化报告。
选择“来源”以根据你定义的资源对活动进行排序。
选择“着陆页”以显示与你的活动相关的你最受欢迎的着陆页。在这种情况下，只有一个着陆页，即supergreen大麻毛巾页面。
有价值的活动标记示例
经过一点练习，你就可以开始对你发送到网站的流量应用URL标记。这里只是一些例子。
按点击付费活动：Google Analytics无缝跟踪您的AdWord活动，但您可能希望使用URL标记来跟踪来自其他来源的按点击付费活动。
横幅广告：横幅广告非常适合标记。除了上面的示例外，您可能还想利用utm_content标记来区分广告版本并测试其有效性。
电子邮件营销：许多电子邮件营销程序（如Constant Contact）内置了自己的活动跟踪功能，但通过标记您的入站URL，您可以在Google Analytics中集中分析。
社交媒体：如果您在Twitter/Facebook链接中嵌入完全标记的URL，就可以直接在Google Analytics中跟踪您的社交媒体营销活动。使用网络上可用的多种URL缩短服务（例如Bit.ly和Tiny URL）将使这些长URL对用户透明。请确保您使用的URL缩短服务能正确重定向流量并将引荐归因于正确的来源。
线下广告：要跟踪线下广告（如印刷广告），您可能需要了解如何设置虚拟URL以将流量重定向回包含完全标记URL的着陆页。
结论
为你的URL添加标记可以在Google Analytics中创建强大的数据分析可能性。经过一点练习，你就可以对所有营销活动进行深入的活动分析。