《Google Analytics 筛选器》五项高级应用技巧，优化数据解读方法

▍《筛选器》对于 Google Analytics 网站分析的巨大价值

筛选器功能使您能够在 Google Analytics 中创建多个不同的数据视图，并在每个数据视图中应用特定规则，从而提升网站分析的准确性与质量。当然，筛选器还可以用于其他常见的目的，例如排除公司内部的IP及流量。以我Harris先生的网站为例，我分别创建了两个独立的数据视图，用于自然搜索和直接流量。通过在数据视图前进行详细规划并使用筛选器进行分类，我们能够更准确地观察数据。

如果您没有事先创建多个数据视图并进行数据视图的规划，那么您的数据将混杂在同一个数据视图中。在随后的分析过程中，您只能依赖区隔、次要维度、自定义报表等功能。然而，进阶区隔与筛选器各自有其优缺点，在不同情况下，我们需要采用不同的方法来保证分析工作的质量。

从上图可以看出，筛选器虽然没有进阶区隔那样的灵活性，但它可以帮助您避免数据取样的问题。而且一旦设定后，其效果将永久存在于该数据视图中。更重要的是，多通道程序报表和转换报表无法使用进阶区隔。如果您想观察特定条件下的转换细节以进行优化，您必须依赖筛选器。在本文中，我将逐步解释为什么要使用筛选器，并举几个例子来说明其重要性。

另外，值得一提的是，筛选器只有在设定后才会开始生效。它无法套用到历史数据上，因此您必须尽早规划并设定，以保证未来的观察更加有效。

在Google Analytics中，筛选器是提升数据准确性的得力工具。以下是五项高级技巧，帮助您最大化利用筛选器功能：

1. 排除内部IP/内部流量

首先，筛选器最常用于排除内部IP和流量。通过与公司网络管理员确认内部IP地址，您可以在筛选器中排除这些IP，确保准确排除内部流量。如果不排除内部流量，将会严重影响数据质量，尤其是互动指标（如跳出率、工作阶段停留时间）方面。

（接下来，可以添加一些额外说明或实例，以进一步解释如何执行此操作）

2. 按照流量渠道区分数据检视

当网站的流量庞大且数据繁多时，建议根据流量渠道逻辑创建多个数据检视，并分别设定相应的筛选器。例如：

为关键词广告的流量来源创建一个数据检视，设定两个筛选器，分别是媒介 -> cpc、来源 – >yahoo|google（因为关键词广告的来源/媒介通常是google/cpc、yahoo/cpc）。
为自然搜索的流量来源创建一个数据检视，筛选条件为媒介 -> organic。
为社群媒体创建一个数据检视，筛选条件为来源 – > facebook.com。
为直接流量创建一个数据检视，筛选条件为来源 – > direct。
根据实际流量情况细分其他流量渠道（例如line、referral等）。

同时，强烈建议保留一个未套用筛选器的数据检视，以便全面观察所有流量或特定流量来源的数据。

（在此可添加一些实例或案例，以便读者更好地理解）

为什么要这样做，用进阶区隔/次要维度不够吗？