上一篇我們談到怎麼監控網站有沒有正常運作；更早之前，我們也用事件紀錄，還原過訪客在網站上卡住的過程。不過網站上線幾週之後，我們會開始想知道更大的問題：訪客進到網站之後，有沒有找到值得了解的品牌？他們在網站上的體驗好不好？這些事情又要怎麼量化成看得懂的數字？這篇會先從要記錄哪些事件開始，接著把事件整理成主要、次要與護欄指標，最後再把這些指標放進一張產品儀表板。

事件：記下使用者在網站上做了什麼

要知道訪客在網站上的體驗如何，第一步是先把他們做了什麼記錄下來，這些紀錄就叫做事件（event）。不過我們不需要一開始就把每一個按鈕都記下來，比較好的做法是先想像一次理想的造訪會經過哪些步驟，再從中挑出幾個關鍵的動作來記錄。

舉例來說，假設有一位訪客想找皮件送朋友，他在網站上搜尋「皮件」，從結果點進品牌 A 的頁面，翻了幾張作品照片，最後點進品牌官網。這一次造訪就可以拆成下面四個事件：

• 搜尋品牌：brand_search_executed
• 打開品牌頁：brand_detail_viewed
• 與頁面互動：brand_detail_engaged
• 前往品牌網站：external_link_clicked

你可能會問，為什麼我們需要特別記錄 brand_detail_engaged 呢？從互動的角度來說，單純打開頁面不代表訪客真的跟頁面有互動。打開兩秒就離開的造訪，和看完相簿才離開的造訪，在使用者體驗上有很大的差異，因此我們需要另外用一個事件來記錄。

這裡你可能會發現一個難題：我們得事先定義好所有的事件，確認前端程式碼能捕捉到這些事件，還要確認資料經過轉換後，能存進資料庫、變成可以運用的形式。很多時候，我們想分析某個使用者流程，才發現當初沒有收集到需要的事件，分析起來就很困難。目前有些分析工具，例如 PostHog，提供自動收集（autocapture）的功能，會自動記錄所有點擊，很適合剛上線時用來探索訪客都在點什麼，之後再根據這些紀錄，進一步定義出精確的事件。

指標：把事件變成可以追蹤的數字

當使用者點擊一個頁面我們的網站會紀錄一個「點擊」的事件，但這個事件資料本身很難被拿來應用，實務上我們會針對這些事件進行加總並定義出不同的指標，後續根據這些指標的變化來進行量化分析。

主要指標與次要指標：從網站的目標出發

在決定要追蹤哪些指標之前，我們得先想清楚一件事：這個網站存在的目的是什麼？以我們的選物網站來說，目的很單純，就是讓訪客發現值得認識的台灣品牌，再把他們帶到品牌自己的網站。訪客找到了喜歡的品牌，品牌也多了一位真的有興趣的客人，這才是網站真正創造出來的價值，所以我們挑的指標也要能反映這件事。

很多人第一個想到的會是瀏覽量或點擊數，畢竟這兩個數字最容易取得，看起來也最直觀。不過它們有個問題：只要流量變多，這兩個數字就會跟著往上，卻沒辦法告訴我們訪客在點出去之前，到底有沒有好好看過品牌頁。一個人點進來四秒就離開，跟一個人把介紹讀完才去官網，在點擊數上看起來是一模一樣的。

因此我們選了「有效導流的造訪」當作主要指標。只要訪客在同一次造訪裡，先和某個品牌的頁面有過互動，接著又前往這個品牌的網站，我們就把它算成一次有效導流；就算他在同一次造訪中對同一個品牌點了好幾次，也只算一次。除了看次數，我們也會看它在所有瀏覽過品牌的造訪中佔了多少比例。我們每週看一次最近 28 天的數字，計算時會先把測試帳號和正式上線前的資料排除掉。

不過主要指標只能告訴我們網站整體表現得好不好，當數字往下掉的時候，光看它並不知道問題出在哪裡。這時候就要靠次要指標，把主要指標拆成幾個我們實際可以動手改善的環節。以我們的網站來說，會看這三個：

• 品牌頁互動率：在打開品牌頁的造訪中，有多少比例和頁面有互動。如果這個比例變低，通常要先回頭檢查品牌頁的介紹和照片是不是不夠吸引人。
• 搜尋成功率：所有搜尋裡，有找到結果的比例。如果這個比例下降，可以先看看大家搜了哪些找不到結果的關鍵字，再判斷是網站本來就缺這類品牌，還是明明有，卻沒被搜尋找出來。
• 品牌覆蓋率：在所有上架的品牌中，最近 28 天至少帶過一位訪客到官網的品牌佔多少比例。如果比例偏低，代表大部分的品牌其實沒什麼人看到，這時候可能就要調整列表或推薦的方式。

簡單來說，主要指標讓我們知道網站整體表現得如何，次要指標則告訴我們下一步該從哪裡改起。所以平常在討論接下來要做什麼的時候，我們其實最常看的是次要指標。

護欄指標：別為了數字犧牲體驗

主要指標和次要指標看的，都是好的事情有沒有變多。但只盯著這些數字，很容易忽略另一面：在數字變好的同時，有沒有什麼正在變壞？護欄指標（guardrail metric）就是用來看這件事的。以訂閱制的服務或 App 來說，常見的護欄指標是退訂率、解除安裝率：就算新用戶增加了，退訂的人如果也跟著變多，就不能說產品變好了。

我們的網站沒有訂閱，也不用安裝，所以護欄指標看的是兩件事：導流的品質，以及使用體驗。導流品質的部分，是要避免有效導流的數字被灌水：

• 空轉導流：所有導流中，在品牌頁停留不到 15 秒就離開的比例。訪客還來不及判斷就離開，不能算是成功。
• 一次點出很多品牌：同一次造訪點出 3 個以上不同品牌的比例。這比較像訪客拿不定主意，不代表網站一次成功推薦了好幾個品牌。
• 每次導流前看了幾個品牌頁：這個數字上升，有效導流卻沒有增加，代表訪客要翻更多頁才找得到想要的品牌，品牌頁可能沒有回答他的問題。

使用體驗的部分，像是搜尋要等多久，以及有多少請求因為超過頻率限制（rate limiting，限制同一個來源在短時間內的請求次數）而被擋下來。頻率限制原本是為了擋掉惡意的大量請求，如果設得太嚴，一般訪客也會被擋在門外。這些數字上一篇的監控儀表板已經在看，產品儀表板只要挑一兩個最影響體驗的放進來。

看主要指標時，護欄指標要擺在旁邊一起看：主要指標上升，護欄指標卻變差，就不能算是進步。

產品儀表板：把指標放在同一個畫面

定義好指標之後，下一步就是把它們放到同一個畫面裡，方便我們定期查看。上一篇的監控儀表板，看的是網站有沒有正常運作；這裡要做的產品儀表板，看的則是網站的成效。剛開始不需要放太多張圖，我們覺得下面這五張就很夠用了：

• 主要指標：把有效導流的造訪畫成每週的趨勢圖，次數和比例放在一起看。
• 漏斗：漏斗（funnel）會把一連串的步驟排在一起，讓我們看出每一步還有多少人繼續往下走。在我們的網站上，這幾個步驟依序是瀏覽品牌、打開品牌頁、與頁面互動，最後前往品牌網站。
• 搜尋成功率：旁邊再附上最近搜不到結果的關鍵字，一眼就能看出網站還缺了什麼。
• 護欄指標：把空轉導流和一次點出很多品牌的比例放在主要指標旁邊，一起對照著看。
• 量測可信度：把流量分成真人、自動程式和我們自己測試的流量。我們就曾經遇過某個月的造訪量突然暴增，而且幾乎每次造訪都只看了一頁，比較像是自動程式，而不是真的有人來逛。如果沒有這張圖，我們很可能會誤以為網站突然爆紅了。

讀這張儀表板的時候，有幾件事要特別注意：

• 先看次數，再看比例：上一篇提到，樣本少的時候 p95 很容易大幅跳動，比例其實也一樣。假設真正的比例是 20%，如果只有 30 次造訪，算出來的結果可能會差到正負 14 個百分點；要累積到 250 次左右，誤差才會縮小到正負 5 個百分點。所以我們把大約 250 筆當作門檻，在那之前只看次數，不拿比例來做決定。
• 跟自己的過去比較：我們拿過去 8 週的中位數當作比較基準，而不是去跟網路上的產業平均比，因為很難找到同類型、算法也一致的網站數字來做比較。
• 把自己人排除掉：測試帳號、我們自己的操作，還有正式上線前的資料都要排除。不然上線前我們自己點來點去的紀錄混在裡面，會讓真正訪客的表現看起來像是大幅下滑。
• 每張圖都附上定義：在每張圖旁邊寫清楚這個數字是怎麼算的、時間範圍是多久，這樣過了幾週再回來看，才不會忘記它到底代表什麼。

我們是用 PostHog 來建這張儀表板的：趨勢圖和漏斗可以直接用事件來設定，條件比較複雜的主要指標，則是另外寫 SQL 查詢來計算。如果你用的是 Google Analytics 4（GA4），也一樣做得到，只要送出自訂的事件，再把「前往品牌網站」設成關鍵事件（key event）就可以了。這兩套工具選一套好好接起來就夠了，兩套同時裝，數字反而常常對不起來。

有了這張儀表板，我們每週只要花一點時間看一次，就能掌握網站的成效；數字有變化的時候，也知道該從哪一步開始查起。不過這些指標只看得到已經進到網站的人。下一篇我們就把視角拉到網站外面，看看搜尋引擎和 AI 答案系統是怎麼發現、又是怎麼理解網站上的品牌和文章的。