對于網絡營銷效果的衡量指標，本來用來衡量流量多少的獨立IP或者UV是非常重要的，但在其他很多時候，人們又并非十分關心上述這兩個指標。
　　事實上，核心指標的設置完全取決于目標。在這個意義上，任何指標都可以是核心指標，任何指標也都可能不是核心指標。一個營銷活動的目的是讓廣大人民群眾知道你的存在，讓你的品牌得以“路人皆知”；另一個營銷活動是為了在雙十一這樣特殊的日子里讓你的產品大量銷售。這兩個營銷活動的核心指標肯定會存在相當大的差異。
　　另一方面，在不同的行業領域中，一定存在各自行業的核心指標。例如電商和教育行業，這兩個行業的核心指標可能完全不一樣。即使是電商行業內部，企業發展階段不同，可能核心指標也不同。
　　那么，就最普遍的意義而言，衡量網絡營銷效果的核心指標是什么呢？解決這個問題首先需要一個邏輯，如果我們跳入具體的一個一個業務去尋找相關的衡量指標，很容易陷入迷亂，我們需要一個真正的指南針，確保我們無論走到什么地步，都知道下一步應該如何進行。
　　這個指南針是“人”。任何營銷活動需要影響和改變的對象都是人，衡量營銷效果的好壞，在于衡量對人的心理（心態）和行為改變的狀態和結果，顯然，越深層次的改變，意味著越強大的效果。這個指南針是人——能夠準確體察人的變化，即能夠準確把握營銷的方向和結果。
　　心理和心態的改變
　　心理和心態的改變并非網絡營銷所獨有。互聯網營銷對人心理和心態的改變與其他營銷方法并無二致，心理上，人們意識到你的存在——Awareness，心態上，人們喜歡你的存在——Preference。衡量Awareness和Preference的指標可以算是核心指標。不過，很遺憾，這兩者用具體的指標去衡量有相當的難度，人心所向很難捕捉，模糊而善變。
　　另一個研究心理和心態比較有效的方法是IWOM。這個方法我喜歡，不過真心難，主要是對于語言的解讀缺乏有效的技術解決方案，只能人工進行。IWOM本身有一套衡量指標，如果你用這個方法，那么這些指標就相當核心。
　　在互聯網營銷中，衡量Awareness和Preference有時候用兩個最常用的指標——Impression和Click，即通過用戶對你的廣告的反應來衡量。Impression本意是用來說明多少人對這個廣告產生了印象。但可惜，這個度量有些沒勁，因為人們是否對廣告產生了反應是無論如何無法用機器去了解的，所以只能用廣告在客戶端被展現的次數來間接表示，這就讓這個度量作為“核心”的可能性大打折扣，而更多作為一個輔助指標。
　　對于互聯網營銷而言，對心理和心態這兩者直接的量度十分有限，也就缺乏核心的可操作性的指標。但對于這兩者的研究和探索卻是幾個世紀以來從未停止的，社會科學尤其是心理學的研究方法為這個領域帶來了很多積累，并應用于廣告推廣效果的研究中。
　　行為的改變
　　辨識人的行動及其帶來的結果是營銷進入互聯網領域以來最大的進化。理論上，人們在互聯網上所有的行為我們都可以通過技術方法捕捉到，并為我們判斷營銷對人行為的改變創造了巨大的可能性。
　　我們對于互聯網營銷效果最直接的衡量就是通過對人行為的改變完成的。人們做出某一個舉動，例如點擊你的廣告，或是購買你的商品，本質上都是從一個行為狀態改變為另外一個行為狀態。狀態的改變是否符合你的預期可以直接顯示出營銷目的的達成與否。
　　如果按照行為的改變來辨識營銷效果，那么一切就會變得簡單得多。與內向的心理行動不同，行為是外顯的，而且行為改變有淺層次和深層次之分。例如，上面的例子中，一般而言點擊廣告是“淺層次”的，而購買商品是“深層次”的。正因如此，我認為，網絡營銷效果衡量的核心指標一方面需要直接而且簡明地描述人們的行為改變，另一方面也正好可以體現出這些行為的深淺之別。我把這些深淺之別分為四層來描述：Traffic（流量）、Engagement（參與程度）、Conversion（轉化）以及Retention（留存/維系）。
　　Traffic
　　流量的指標很容易成為核心指標，不過可能因為營銷的目的不同，對核心二字的理解也有很大差異。一方面，對于大部分做網站流量分析的朋友而言，流量表現為網站上訪問的人數；但另一方面，對于那些從事廣告業務的朋友而言，流量可能更多體現在廣告受歡迎程度本身。
　　兩種情況都是合理的。流量的真相在于“流”字上，本身它是一個過程，因此指標也因這個過程中的不同階段而有所不同。
　　Engagement是一個含義豐富的指標，它用以衡量在流量產生之后和發生最終轉化之前的用戶行為和過程，尤其反映用戶對于營銷活動/網站的興趣程度以及衡量影響最終轉化的諸多因素。
　　文/天下網商特邀作者、網站分析在中國創始人 宋星
　　在上一期我們說明了網絡營銷效果衡量的兩個最主要方法——衡量人心的改變和衡量人行為的改變。人的行為的改變，按照影響從淺到深的邏輯，我們分為四個階段：Traffic、Engagement、Conversion和Retention，并且詳細介紹了Traffic的情況，下面為大家詳解Engagement。
　　Engagement是什么
　　Engagement并不是指一個具體的度量，而是一系列衡量用戶在營銷活動中參與程度的指標集合。由于網站是營銷活動的一部分，因此Engagement很多時候用來衡量用戶在網站中與網站內容及功能的交互程度。但Engagement其實不僅如此，它也可以衡量用戶在營銷活動中的其他交互方式，例如微博營銷中用戶的閱讀、評論和轉發，或者受眾和富媒體廣告的交互情況。Engagement是一個含義豐富的指標，可以這么理解它——它用以衡量在流量產生之后和發生最終轉化之前的用戶行為和過程，尤其反映用戶對于營銷活動/網站的興趣程度以及衡量影響最終轉化的諸多因素。
　　所以，Engagement不是一個如Visit一樣的標準化的度量。對此，美國人（Avinash Kaushik和Eric Peterson）也有不同的意見，一個覺得這是一個值得推廣開來成為標準化的度量，一個則認為它不應該成為一個度量，也難以標準化地應用。無論誰更有道理，在解決具體問題中，Engagement有十分明顯的價值，因此在我們的核心指標體系中，我一直認為Engagement是其中最為重要的一塊。
　　Engagement可以分為兩大類，一類是可以標準化衡量用戶行為的指標族，另一類則是根據不同情況按需定義的指標族。兩類指標的含義不同，作用類似，都非常重要。
　　標準化Engagement指標
　　標準化的Engagement指標分為宏觀級別的和微觀層面的。宏觀的指一個網站全站范圍的Engagement情況，而微觀的則指一個具體頁面上的Engagement情況。
　　宏觀Engagement指標主要是我們俗稱的“老三樣”——Bounce Rate（跳出率）、PV/Visit和Time on Site，這三個指標描述了三類不同的用戶行為。
　　Bounce Rate
　　Bounce Rate說明了用戶進入網站后是否對網站的內容產生了興趣。如果沒有，那么這個用戶不點擊任何頁面上的鏈接就離開，這樣他其實就只看到了網站呈現給他的著陸頁面（登陸頁面）。Bounce Rate是一個隨著技術的進步卻沒有做太大改變的指標。有些朋友問我，如果一個人進入了著陸頁面，他仔仔細細看了著陸頁上的內容好幾分鐘，但是卻沒有點擊任何上面的鏈接查看其他頁面，他算是Bounce掉了嗎？這是大多數網站分析工具的Bounce Rate定義上明確標明的，即Bounce與否其實與這個用戶在著陸頁上查看的時間無關，只與他是否點擊進入了其他頁面有關。如果有點擊進入其他頁面，那么就不算跳出，否則就算跳出。所以上面的情況無論這個訪問者看了著陸頁面多久，只要沒有點擊任何其上的鏈接進入其他頁面，就仍然是一個Bounce。這么看來也許Bounce Rate的定義過于嚴厲了，與瀏覽頁面的時間長短無關似乎也不合理（后面還會專門說明時間的問題）。但這個定義是技術簡明性以及抓住大概率事件（查看頁面好幾分鐘卻不點擊頁面上任何的鏈接確實算是小概率事件）共同作用下的效率原則產生的“最佳解決方案”，于是一直被沿用。
　　有意思的是，很早之前，Avinash對于Bounce的解釋是在頁面/網站上瀏覽時間少于10秒鐘（或是30秒鐘，我記得不是很清楚了）的情況。不過，由于用戶頁面瀏覽時間不太容易準確監測（或者說準確監測降低了網站分析工具的技術實施簡單性），而且替代方案（就是現在的Bounce rate的定義）仍然能夠相當準確地描述現實中跳出的情況，因此大部分工具都并未采用瀏覽時間作為跳出和Bounce Rate的定義基礎。
　　PV/V
　　與Bounce Rate不同，PV/Visit（常簡寫為PV/V）描述另外一類用戶與網站的交互行為，即瀏覽網站的深度。用戶一次訪問過程中（Visit）查看的頁面數越多，說明這個用戶對網站的興趣越濃厚。所以，一般情況下PV/V越高越好。當然，興趣有主動興趣和被動興趣之分。被動興趣是指因為在網站中找不到想要的內容而不斷嘗試尋找，PV/V也會比較大，但這就不是什么好現象了。
　　Time On Site
　　既然談到了瀏覽深度，那自然有瀏覽長度與之對應，即Time on Site，指人們訪問網站的平均停留時間。例如一個網站有3個訪問，一個停留了2分鐘，一個停留了10分鐘，一個停留了0分鐘，那么Time on Site就是4分鐘。與PV/Visit一樣，一般而言，這個值是越大越好。
　　不過，值得注意的是，網站分析工具上統計的時間與用戶在網站上停留的實際時間肯定是不同的。人們訪問網站最后一個頁面的時間長短不會被網站分析工具統計到。原因很簡單，因為一般的網站分析工具不統計人們離開一個網站的精確時間，而只能記錄他訪問這個網站倒數第二頁的精確時間，這樣最后一個被他訪問的頁面的停留時間實際上被完全忽略掉了。你會問為什么不統計最后一個頁面上停留的時間呢？因為網站分析工具默認對用戶關閉頁面的行為，或是從這個頁面瀏覽器窗口跳轉到其他網站的行為不做統計，除非你進行專門的設置。
　　如果不做額外的設置，這種安排意味著兩點：第一，網站分析工具統計到的網站瀏覽時間總是小于網站在瀏覽器中被打開的時間（盡管瀏覽器打開頁面未必意味著你真的每分每秒都在看它）；第二，所有Bounce掉的Visit（即只訪問了一個頁面的Visit）在網站上的停留時間計為0。

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