为什么这节课重要？
如果你不分离流量来源，你就会得出错误的结论。有时候下载量的增长不是来自元数据，而是来自广告投放或外部推荐。没有正确的解读，你就会试图修复错误的领域。
核心理念
同一个商店页面，来自不同来源的用户会表现出不同的行为。通过搜索来的用户与通过浏览来的用户有不同的意图，而通过链接来的用户又不同。因此你必须分别看待每种来源。
实战案例
同一款冥想应用在不同来源的转化率不同
一款冥想应用从搜索获得中等转化，从网红推荐获得强转化，从浏览获得弱转化。页面对每种流量类型的说服力并不相同。
这个例子为什么重要？
流量来源改变用户意图，因此相同的转化率在每个渠道中从不意味着相同的事情。
深入探讨
为什么不应该把所有流量混在一起？
搜索用户通常更清楚他们在找什么。浏览用户以较少的注意力和更多的比较来导航。推荐用户可能是因为看到了某个内容、广告或推荐。因此，同样的转化率在每种来源上意味着不同的东西。
例如，你的商店页面转化率可能上升了。但原因可能不是应用名称的改变，而是这周启动的一个广告活动。如果你不分离来源，你就会把过多的意义归因于商店页面。
搜索流量：更清晰的意图，更高的期望。
浏览流量：更快的决策，更表面的第一印象。
推荐流量：外部建立的信任或好奇心。
你如何自己解读这些数据？
首先在分析中分离哪种来源在增长。然后对每种来源分别查看产品页面访问量和下载率。这样你就能更清楚地看到是元数据结构在起作用，还是外部流量在撑起结果。
这里的目标不是创建完美的报告。目标是不给自己讲错误的故事。如果你只看总下载量，你就无法理解什么真正有效。
首先按来源分离数据。
然后为每种来源分别评估转化率。
最后将商店页面变更和流量来源变化一起解读。
分步指南
将过去30天的流量分为搜索、浏览、推荐和付费。
为每种来源写下产品页面访问量和下载率。
记录同一时期的商店页面变更。
判断增长真正来自哪种来源。
立即实践
创建一个包含四列的小表格，记录过去30天的数据：搜索、浏览、推荐、付费。在每列中写下访问量、产品页面浏览量和下载量。