优化谷歌分析：深入理解Client ID与新旧访客计算

为了更全面地了解谷歌分析的用户追踪机制，首先需要介绍一下所谓的客户ID（简称CID）。

当我们访问任何一个安装了谷歌分析的网站时，该网站的谷歌分析会在您的浏览器中放置一组Cookie，以便后续进行数据追踪。这组Cookie中包含了一个属于您独特的值，称为客户ID。换句话说，如果有一百个不同的浏览器访问同一个网站，谷歌分析将会分发一百组独特的客户ID（CID）。

您可以在浏览器的Cookie中找到属于您的客户ID（CID），如上图所示，这是我在我的网站上获得的客户ID。

谷歌分析通过这个CID来识别新旧用户。当用户访问我的网站时，谷歌分析首先会检查您的浏览器中是否存在这组Cookie和CID。如果谷歌分析发现您的浏览器中没有CID，它将立即为您分配一个独特的ID。

假设昨天您首次访问了我的网站，谷歌分析分配给您的ID是12345。当您今天再次访问我的网站时，谷歌分析会发现您的浏览器中已经有一个ID叫做“12345”，于是它就可以进行对比。如果谷歌分析发现昨天和今天产生的工作阶段的CID都是“12345”，那么谷歌分析就知道这两个工作阶段来自同一个“用户”。

也就是说，谷歌分析通过Cookie中这组独特的CID来区分用户。

除了谷歌分析，大多数其他分析工具也依赖相似的技术，即在您的浏览器中存储一个Cookie并分配一个独特的ID，以便识别用户。然而，这种技术可能会带来潜在问题：

如果用户清除了Cookie，谷歌分析将无法识别您为同一人。
如果用户使用多个不同设备，谷歌分析会将其视为多个人。

现代人普遍会在多个设备上浏览，比如在公司电脑、家里电脑和手机上访问同一个网站。由于Cookie存储在浏览器中，当您在不同设备上访问同一个网站时，谷歌分析可能会将您视为多个用户，而实际上您应该被计算为“一个用户”。

这种情况会让我们很难确定您网站上究竟有多少真实用户，例如，您在谷歌分析中看到的用户数为7861，但实际上真正使用您网站的人不到4000人。

在当前技术水平下，这是一个在网站分析中很难解决的问题。但作为一个关心数据并进行分析的市场营销人员，您必须了解这种情况，才能正确解读数据。

关于用户计算：

如果您将用户数按“每天”区分并相加，您会发现数字不一致。

举例来说，我选取了12月2日至12月3日两天的数据，12月2日的用户数为602，12月3日的用户数为927，602+927 = 1529，但谷歌分析上显示的用户总数却是1466，而不是1529。为什么会出现这样的情况？相加却不一致？我直接举个例子来解释，假设我们有三位用户分别是A、B、C三个人，他们访问我们网站的情况如下：

12月2日：

用户A访问一次
用户B访问一次

12月3日：

用户A访问一次
用户C访问一次

以上述情况来说：

在谷歌分析内，选择日期为12月2日，用户数将显示为2。

在谷歌分析内，选择日期为12月3日，用户数将显示为2。

在谷歌分析内，选择日期为12月2日~12月3日，用户数将显示为3。

但12月2日和12月3日的用户数相加，用户数是4。（用户A被重复计算）

简单来说，谷歌分析会根据您选择的时间，基于CID进行判断和计算，以确定该时间段内有多少用户。因此，如果您手动相加，可能会将同一用户重复计算。

跨域名导致的用户计算问题：

如果您的品牌下有多个域名，例如您的主要网站是www.example.com（简称域名A），而您的购物车系统放在www.shop.com（简称域名B）下，但您的两个网站都安装了相同的谷歌分析跟踪代码。这时当某位用户从域名A跳转到域名B时，由于不同的域名，谷歌分析会为这位用户分配两组Cookie和两组CID，因此您会看到这位用户被计算为两个用户，并产生两个工作阶段。