不同的网站不同的分析工具
这世界上的工具，能够做出来，且有一定的用户基础的，都不会是“不好”的工具，如果觉得它不好用，八成不是它本身不够好，而是一开始就把它的定位给弄错了。
没有清楚自己的需求，不要问工具好坏。
需求和工具的对应
现在大家的问题可能是，如果我清楚了我的需求，我该如何选择网站分析工具？别急，让我慢慢来。由于需求的复杂性，我这里将帮助大家梳理几种常见的网站和其需求，然后看看对应什么样的网站分析工具。
类型一：小型电子商务网站
我认为，从网站分析的角度看，小型电子商务网站的定义不应该按照营业额的大小，而应该按照商品品类的数量。相对而言，品类越多，网站分析的复杂程度也就越高。超不过50个品类的电子商务网站，应该算小型电子商务网站。
可是，如果一个小型电子商务网站问我，我应该用什么网站分析工具。我仍然会说，其实跟大型电子商务网站该用的工具不应该有区别，即，如果有可能，应该用商用付费的网站分析工具。
电子商务网站强调几种关键需求：转化路径分析，营销效果分析（其中也包括大家熟悉的来路分析），关键页面分析，商品品类分析，交叉销售分析以及客户细分。在测试阶段则强调A/B测试。这些都不是免费的工具能够做到的。
不过，你会说，毕竟我的网站规模还小，我们可以入门慢慢来。我赞同，如果完全没有网站分析经验，小型电子商务网站使用基本的免费分析工具开始其实也不妨。网站分析的基本逻辑是，先把最低垂的果子摘下来。如果要摘那些容易摘取的果实，并不一定要非常牛X的网站分析工具。所谓那些最低垂的果实，既是指那些最明显的问题，比如糟糕的landing page，低劣的端到端转化（暂时不考虑过程），销售和访问不成比例的商品等。我觉得其中有些甚至不需要网站分析工具就可以做出。网站分析的另一个基本逻辑是，千万不要只见树木不见森林。从端到端开始，从大画面开始——这些不需要太牛X的工具就行，然后再细分到细节——这才需要更牛的工具。
小型电子商务网站选择网站分析工具应该先问自己几个问题。
- 我对网站分析一窍不通吗？如果是，而且你也没有空来学，那么别选免费工具了，找懂的人来做，找工具供应商的服务人员给你做讲解。
- 我有专门的网站分析人员吗？如果有，且他熟悉商用工具，那么试试商用工具没问题。否则，如果要用商用工具，一定要找一个给力的顾问——让他帮你分析一个正在运行的活案例，然后告诉你他是如何使用这个工具完成分析的。这种方法是最快能学会网站分析的捷径。
- 我对网站和的流量目前存在的问题有清晰的认识吗？如果没有这个认识，先用好的免费工具吧发现网站的问题吧。毫无疑问，我推荐Google Analytics。
- 免费分析工具不能获得的数据可以通过其他方法获得吗？例如商品销售量和金额，例如添加到购物车最后并没有完成销售的数量等。这些数据用Google Analytics之类的网站分析工具的确很难获得，但是毕竟网站是你的，如果你能有办法弄到这些数据，那么实际上就延伸了Google Analytics的效果。
- 是否存在这样的状态？——我已经知道了存在问题，例如我知道填入购物信息的表单页面肯定有问题，但我不知道具体问题在哪里。这个时候，你可能需要更深入的分析（细分），这种情况下，免费的工具可能就不行了，你应该用付费的商业工具，而且还要跟他们具体说明你的问题所在，让他们提供技术方案解决这个确定的问题。
我的感觉是，小型电子商务网站不要试图一口吃个大胖子。掌握阶段和节奏很重要。什么都不知道的时候，从免费工具入门，了解一些网站分析的基本常识，了解对流量的定义和分类；接着，利用免费工具发现一些网站明显存在的问题，定义一些跟业绩相关的关键指标；然后，开始发现越来越多的问题，并到了需要深度挖掘才能发现真相，才能更细致解决这些问题的时候，再上付费工具。如果，觉得免费工具发现的问题已经很明确，或者发现的问题根本已经超出了当前资源能够去解决的可能性，那么，暂时还是用免费工具吧。
我推荐的小型电子商务网站网站分析工具有两个（严格意义上是三个）：Google Analytics（网站分析入门的不二之选，免费工具）和Adobe SiteCatalyst+Discover（电子商务网站分析的解决方案较全面且灵活，付费工具）。我怕我有偏见，其他工具如果大家觉着用得好，也请提出来。
关于电子商务网站网站的哪些关键分析需求，各种工具是否能够满足，满足的程度如何，我将在后面关于大型电子商务网站的工具分析中为大家详解。
类型二：大中型电子商务网
我觉得，大中型电子商务网站的网站分析需求分为两类。一类是：不不不类，另外一类是：我一切都要类。
不不不类的电子商务网站要么不需要网站分析，要么不需要额外的工具来做网站分析。我常常听到：“网站分析是什么？我不需要。我最需要的是流量流量流量！”确实，这些网站自己有log file可供分析，但是总体上讲，进行网站分析对这些网站而言并不迫切。即使网站并不完美，但是它已经照这样运行了很多年，也没看出它的表现有什么不好。而且修改网站会影响我SEO的效果，各个执行部门的人也会很不happy增加了工作量和多了一些衡量他们的条条框框。
对于这种理念我很难置评，毕竟电子商务在中国还是正处于一个粗放竞争的年代。电子商务是微利甚至是负利的，但是没关系，我有规模就好了，有规模就有投资，有投资就能继续扩大规模，这使电子商务在中国的玩儿法变得不需要那么精耕细作，抢资源才是硬道理。除了电子商务网站，团购网站更强烈地显现出这种特征。我绝对不敢嘲笑这种做法，什么样的商业环境就有什么样的商业规则，什么样的商业规则就会产生什么样的商业策略，在中国这片神奇的土地上，不这么做才显得不正常。
但我坚信到了某一个时点，这一切都会快速地发生改变。
另外一种流派是我一切都要类，就是希望网站分析能够解决所有的网站问题。这种希望并不是很具体，但能够传达出明确的我要网站得到的欲求。这种想法不能说不对，但网站分析不是万能油，不解决网站所有的问题。网站分析的落脚点在于用户行为，如果这个网站没有什么用户，而且用户也不活跃，那么这个网站可以施展网站分析的领域就不多。同样，如果希望网站的SEO排名能够依靠网站分析而得到迅速提升，这也是没有用对工具。
好了，闲话就不多说了。对于大中型电子商务网站而言，网站分析施展本领的真正领域如下：
- 定位购物转化过程中网站结构和页面的问题；提供可能的优化方案；测试并固话优化方案。
- 流量的定位、细分和分析；提供细分基础上的流量效果比较。
- 除了直接从端到端的ROI（投资收益）角度分析流量效果之外，还能够提供Engagement（即流量参与网站各种行为和程度）角度的效果分析；或者换句话说，就是不仅能看到流量的输入和输出，还能看到流量输入输出之间在网站上的点点滴滴的过程。能看到过程，才能有机会优化。
- 商品品类分析：哪些品类有好的转化，哪些没有，可能的原因是什么。
- 商品分析：哪些商品有好的转化，需要新增哪些商品（消费者有需求却没有提供的商品）。
- 访客分析：细分访客，例如按照网站访问次数的多少细分为新访客、重复访客和忠诚访客，或者按照客户购买商品的情况细分（如，新顾客，回头客和忠诚顾客）；或者按照地域细分以及其他规则细分访客并对它们表现出的不同行为和转化模式进行细分等等。
大家可以看到，上面的这些分析和优化内容，单单靠免费的网站分析工具已经勉为其难了。上篇文章中朋友们提到的CNZZ等工具，在流量的监测上没有什么问题，但是到了与业务结合的细分层面，就无法提供解决方案了。毕竟是免费流量工具，不能要求太多。所以，有朋友留言说得好“网站分析 注意不仅仅是 流量分析”，的确是这样。这是需求的不同，如果只是看看流量的变化，不做更深入分析的话，那么CNZZ和51la是足够了，用更复杂的工具是浪费。但是做网站分析，尤其是做大中型电子商务网站的分析，好的工具就很重要了。
大中型电子商务网站需要什么样的网站分析工具？
前面说了，工具不存在好坏，满足需求的工具就好。大中型电子商务网站选择网站分析工具的时候，需要问工具提供商如下的功能需求：
- 流量定位和监测
这个功能Omniture SiteCatalyst最早实现，即通过SAINT Classification的方法，可以实现对流量来源的无限标记。这种方法后来被Google Analytics简化为UTM的外链形式，流量的细分属性被限制为不超过6个，但也够用。关于这个功能，大家参考这篇文章：用Google Analytics的Link Tag深入了解流量来源（广告）的质量。这个功能对于细分流量来源非常强大。
- 全路径和自定路径
在Google Analytics的能与不能提到过，Google Analytics其实没有全路径分析和后自定义路径分析功能，只有预定义路径和转化分析，相对而言对于路径和转化分析很复杂的大中型电子商务网站而言，就很不给力了。Omniture SiteCatalyst在这个地方很强大，路径分析是它的看家本领。其他商用工具在这块应该也不赖。
- 灵活的细分能力
灵活的细分指预定义的细分和自定义的细分都要强大。Google Analytics的预定义细分很牛，是我见过的工具中最好的，没有之一。自定义方面，Omniture SiteCatalyst可以实现无限制自定义细分，但需要在实施工具前就想好，然后在工具部署的时候定义进去。如果漏掉希望细分的地方，也可以未来随时升级工具补上。所以，我常常跟朋友说，Omniture的工具不定制直接用绝对是浪费。虽然预先的定制需要策略性思考和实施工作量，但未来这工具就是针对你的业务专用的，的确值得。不过，目前能够通过默认预定义功能就能实现所有分析需求的工具还不存在。我想，由于每个业务自身的独特性，这样的工具可能永远也不会存在，除非——一种能够监听和解读网页上所有变量，并把这些变量的启动和数据变化全部记录下来并按逻辑进行分隔的工具出现（够拗口的，够复杂的，我想这种工具是难以出来了）。
- 与业务动态结合
这个，比较难，但商用工具应该做得到，否则你有理由不选择它。所谓与业务动态结合，指网站分析工具不仅是从流量的角度监测数据（流量过程监测），而且从流量在网站内流动过程中所引发的业务流动的角度来提供数据的监测（业务过程监测）。比较抽象，举个例子。例如，你在京东商城选购商品的时候，你在各个页面的访问都被网站分析记录下来，这是流量的流动过程，是以页面为载体的。如果你完成了一个商品的购买，这个流动的过程又可以被记录为：“查看商品信息”->“添加到购物车”->“填入收货信息”->“确定购买”->“支付”->“支付成功”，这是一个动态的业务流程（如下图所示）。商用工具不仅仅从流量角度描述这个过程，也从业务的角度描述这个过程。流量过程和业务过程的区别是，流量过程是以页面为载体，由于不同商品页面的URL或者页面名称的不同，因此用流量过程描述整体的业务的过程过于复杂。而直接定义业务过程，则能够很便利地实现业务流分析。免费的工具都是流量过程监测，付费的商用工具有些具有业务过程监测。这也是为什么Omniture SiteCatalyst要区分Traffic props和conversion evars+successful events的原因，因为前者是流量过程，后者则描述业务过程（关于这点，没有用过Omniture的朋友们无需深究）。
- 商品标记、细分和转化跟踪
商品本身的属性很复杂，品名，类型，SKU，价格，库存状态……，有些电子商务网站的商品属性多达30种。免费工具太难记录这些东西了。无法较好的记录，也就无法较好的细分。另外，商品的转化跟踪属于业务过程，而不仅仅只是流量过程。
- 顾客细分
免费工具一般只提供新旧访问者的细分，商用工具从业务过程的角度考虑，把访问者中的顾客（已经购买商品的访问者）抽取出来，并且按照新顾客（只够买一次商品的），回头客（购买两次商品的）以及忠诚顾客（三次或者以上购买次数的）区分开来。另外，对于访问者的一些其他属性，例如是否注册客户，是否银卡、金卡、钻石卡客户，以及客户注册或者购物时所填写的个人属性，利用这个网站分析工具，都应该通过增加监测变量实现监测。国内好像还很少有通过网站分析工具做这么细致做顾客角度的网站分析的，但是用网站分析工具，把顾客细分后按照流量过程和业务过程结合起来分析，对顾客的分析和挖掘绝对给力。其他对顾客细分如地域细分、浏览器版本、操作系统版本，javascript支持等等，这些基本的就不用说了。
这些是服务于大中型电子商务网站的网站分析工具所必需的一些功能。
此外，即使某些工具能够实现上面的功能，你也要注意一些其他的（可能让你未来蛋疼的）地方。
注意避免未来会让你蛋疼的地方
由于商用工具必需照顾业务流程，因此它要么是具有很强的可定制化能力，要么就是提供针对某一个领域的细分定制方案（比如我们之前提到的小艾统计）。后者我们就不多看了，并不是针对大中型电子商务网站的解决方案。而对于前者，定制化能力可能是一把双刃剑。
毫不夸张的说，好的定制需要花费心血。一方面，对自己网站的业务和过程要非常了解。另一方面，对自己网站结果，URL结构，SEO结构要极为清晰了解。除此之外的另另一方面，还要对自己的监测期望有极为极为清晰地了解。三者缺一不可。
如果你不想花费这个心血，而让外人越俎代庖，最后绝对会把强大的工具应用地不伦不类。这种杯具其实是常见的。
我认为，网站分析工具的选择，功能只是一个方面。功能强大，而分析团队没有或者十分孱弱，那么工具越强大，事情反而可能越糟糕，还不如免费工具来得快活。我有这样的经验，用我的Pentax单反相机能照出相当不错的照片，但是交给一个女孩子，出的东西反而不如她手上的卡片好。这不是歧视女生，这是强大的工具需要强大的能力去匹配，所谓好马配好鞍。
不扯远了，天色已晚。如果开始不注意，未来会让你蛋疼的地方包括：
- 页面的定义太随意，例如忘记对一个品类的所有页面做一个统一的标识，或者忘记为页面过程附加业务过程。
- 细分需求定义不全——需要工具提供的一些重要细分数据需求忘记提交，后面的分析肯定打折扣。
- 初期实施追求监测的大而全，结果造成实施的困难重重。未来拿到的数据报告过多，极大增加分析难度。——这一点和上一点说明，掌握初期需求和细分的度是非常必要的。
- 流量标识和商品标识不认真做，结果最后分析的时候不得不重头来，或者没有得到数据。
一旦使用了商用工具，大家如果怕未来难受，可以跟我先聊聊，我这里有不少曾经让人非常郁闷的经验，但若注意到了别人的失败，自己至少就能够少走点弯路。
服务
大中型电子商务网站分析如果使用了付费工具，那么肯定是要特别看重服务的。因为这些工具用起来都不是那么容易。我建议先工具厂商购买或者索取三类服务。
第一类：使用帮助。不一定需要人在场，但是搞不定的时候一定要有官方的人帮忙。
第二类：让官方的人帮助一起做一次分析，并且把分析结果所使用的具体工具、方法再现出来。这是一个非常快的掌握工具的好办法。
第三类：完整的知识库。大半夜的时候实在搞不定了，还能看看文章自己摸索下。
没有任何服务的工具不要选，原因就不说了。
类型二：大中型电子商务网站（续）
除了第二篇中提到的需求，大中型电子商务网站还有一个非常重要的需求——测试。谈到测试，就不能不谈谈人们通常对于网站分析的一个误解。
很多朋友或者公司跟我咨询他们的网站，让我帮他们分析网站的状态和营销的效果。当我指出他们网站存在的各种情况的时候，他们总是会问我——“为什么会出现这种状况？”对于这个问题，我往往有五五开的回答。50%的可能性是，根据经验我能解释网站问题背后的原因；但另外50%的可能性是，仅仅使用Google Analytics、SiteCatalyst或者WebTrends无法为您回答为什么。
这就是Avinash所说的，狭义的网站分析工具是帮助找出What的工具，即帮助发现网站问题的工具，但难以帮我们精确说明问题背后的原因。网站分析工具的对象是人的行为，看到了人的行为之后，能够发现访问者行为和网站设计预期之间的差异。而正是这些差异，成为我们需要解决或是需要解释的问题。发现问题（即What），就是所谓的Web Analytics 1.0阶段，说明问题背后的为什么（即Why），则是Web Analytics 2.0阶段。人的天性，不愿意只是看到了事情的表面，还想知道事情背后的事情。
所以为了解决我那五五开中后一个50%的麻烦，我们需要引入一些新的工具。这些工具不仅对大中型电子商务网站很有价值，实际上对所有的网站都是有价值的。但大中型电子商务网站更值得使用它们，因为因此产生的效果直接带来了金钱。
帮助我们了解Why的工具有很多，我在之前的很多文章也都提到过，例如survey（调研），例如现场pannel，例如查看访问者的buzz（留言等）。但对于网站分析而言，最重要而且最直接解决问题的是测试（testing）。
测试的意义在于发现网站分析阶段提出的建议是否真的能够影响网站的表现，尽管不似调研，测试其实也不直接回答为什么，但却直接解决了如何优化网站的问题。毕竟，了解为什么之后，我们想要的最终目的是优化网站。
最知名的测试方法是A/B测试，原理超级简单，我准备在下一个文章中暂停网站分析工具的叙述，而转到说一说A/B测试。这篇文章先提A/B测试要用的工具。
A/B测试的工具，有多种方法。一种常用的方法，是网站的美工和前端工程师设计出一个问题页面的另一个版本页面，然后由工程师进行技术设置，让流量自动分类到两个页面上。这个没用额外工具，只是自己DIM就好了。这种方法其实没什么大问题，但多少增加了前端工程师的工作量，而且也不够灵活。因此利用现成的工具成为人们常用选择。
A/B测试的工具，如果你用Google Analytics做监测，那么就用Google Website Optimizer（GWO）即可。二者是配合的。GWO同样是免费工具，所以当然无法实现太多自定义的功能，例如对于不同版本页面效果的对比就是仅仅定义一个共同的转化目标页面而已——可是，很多情况下，这种转化的设置已经足够，而且你手中有GA这个武器能够分析不同A/B测试页面，因此GWO能够帮你实现对流量的自动分流（流量自动随机流入不同版本的A/B测试页面中）已经足够。所以，没有什么特殊需求，做一次基本的A/B测试，用GWO是一个不错的选择。
不过，如果大中型电子商务网站对测试的灵活度要求较高，利用付费的测试工具才能满足需求。这类需求通常集中于如下几点：
- 不仅仅是A/B测试，而是页面局部模块变更的多变量测试；
- 不仅仅是单一转化效果，而是多种转化和行为的效果比较；
- 不仅仅只是测试某一个版本对于总体的表现谁更好，而是直接将不同版本定位于不同喜好的个人。
对于第三点我稍作解释。由于人的喜好各不不同，GWO之类的免费工具，只能找出一个对于整体访问者而言转化率更高的页面版本，而好的工具，则能够实现动态页面，即显示给不同喜好的人他们所乐见的页面，以从更细致的个体角度上优化网站转化率。
Adobe公司的Test&Target就是这样的工具。当然强大，而且相对并不复杂，有机会朋友们值得试试。这个工具实际的效果，大家可以参看Sony的美国网站。您第一次访问Sony网站的时候首页展示的商品可能跟您的兴趣无关，但如果你访问几次PSP或者PS3的页面，第二天再回来，您就会看到网站的首页发生了明显的变化。是的，这个变化只针对您和像您一样的访问者。而且，其他每一个兴趣不同的访问者，都有自己“独享”的一个Sony.com首页的版本。
所以，Adobe Online Marketing Suite（原Omniture）不仅提供了SiteCatalyst（与Google Analytics对应），还提供了很多其他的工具（如上图所示），这些工具很大程度是为了解决Why，以及帮助最终确定网站优化的实际方案。
类型三：品牌广告主网站
品牌广告主的网站是一类特殊的网站。这一类的网站跟电子商务网站略有一丝重叠，即这些网站之上可能也会售卖一些自己品牌的产品。但宣传，而非商品销售，才是这一类网站更为重要的目的。
英特尔的网站是典型的品牌广告主网站，Apple的也是。当然，Apple的网站更类似于品牌广告主网站+电子商务网站，但相对而言，电子商务网站部分的监测和优化复杂程度要比那些包含众多产品品类的大型电子商务网站低得多。所以，在这个部分中我们不再讨论品牌广告主网站的电子商务问题（请参看这个系列的第一和第二篇文章），而专门讲讲网站作为宣传工具部分的作用。
网站如果聚焦在让顾客了解、认识乃至喜欢上公司的品牌或者商品，那么分析需求就会和电子商务很不一样。电子商务的分析需求强调流程，但品牌网站则强调内容消费。电子商务注重转化，品牌网站也注重转化，但转化对二者的内涵不同——电子商务网站强调结果（发生交易），而品牌网站则强调开端（对商品产生兴趣和购买意愿）。
品牌网站的监测需求通常如下：
- 访问者都是何许人也，从哪儿来，是不是品牌的目标打击对象；
- 访问者进入网站的第一感觉——是见光死，还是一见钟情，还是印象不深；
- 针对性的内容是否被针对性的访问者看到？
- 哪些内容访问者更感兴趣？
- 访问者愿意参与网站上的一些事件和活动吗？参与程度如何？
- 新颖的媒体形式（例如绚丽的Flash动画）或展示方式（例如滚动图或者视频）是否对访问者带来正面影响？
- 网站的导航是否易用？也就是说，访问者是否能够通过网站的导航系统方便地找到他们想找到的内容？
- 关键页面的布局和内容是否合理？
- 内部搜索是否合理、易用？
- 帮助系统是否合理、易用且能解决访问者的问题？
- 有多少访问者有可能转化为客户？
等等等等诸如此类的问题无非聚焦于几个核心。其一，访问者是不是靠谱的人群；其二，网站内容是否具有针对性和打击力度；其三，网站是否让访问者便于浏览；其四，网站是否能够忽悠访问者做一些互动活动。
因此，坦率说，品牌广告主的网站监测难度比电子商务网站要低，而监测工具的选择，则取决于网站具体采用的技术和其上所附着的业务。
技术观点
网站如果以静态页面为主，少有Flash、JavaScript、动态页面生成以及视频等，使用免费工具足矣。Google Analytics是不错的选择。其他估计百度统计，CNZZ或者51la，也不会让你觉得难受。
网站如果包含少量Flash，JavaScript等，用Google Analytics的Event Tracking解决方案也没问题。加代码的时候小心点，问题不大。
网站如果宝航有大量复杂的Flash，JavaScript以及动态页面的生成和调用，其实Google Analytics也行，就是费点劲儿，实施的时候比较麻烦。如果再加上有跨域或者跨子域之类的事情，对GA的实施要求比较高，但获取监测数据本身不存在理论上的障碍。用Adobe SiteCatalyst（原Omniture SiteCatalyst）会让这个过程变得略微容易，因为有专业服务人士的指导。
如果网站有较多的视频，而且对视频播放情况数据需要监测，那么需要对视频播放器进行定制。Google Analytics等免费工具会力不从心（因为没有提供相应的针对性的解决方案而使监测实施变得很难，虽然并非不可以做到，但涉及大量的体力活），而Adobe SiteCatalyst（原Omniture SiteCatalyst）则会容易一些，但需要付费。
业务观点
如果网站以静态展示为主，需要访问者做的事情是阅读，那么，选一众免费工具吧。花钱没必要。
如果网站包含少量的用户互动，比如让用户下载说明书，优惠券什么的，用GA的Event Tracking或者类似工具就能搞定。
如果网站包含少量的具有流程的用户互动，比如填写一个购买意向单，那么根据你的监测需求，可以用GA，也可以用SiteCatalyst。如果你只想知道有多少人提交了意向单进入了下一步，GA完全可以满足，如果你想知道用户填写意向单时候在表单中填写和放弃的情况，那么你只能用SiteCatalyst，因为它包含对表单监测的插件。
如果网站让用户参与的互动比较多，例如提交意向，参与调查，参与抽奖，参与评论以及参与分享等内容时，监测工具的选用取决于您是否愿意从一个业务流的角度监测这些活动，以及对这些活动监测粒度（细腻程度）的需要。您当然可以选择GA等免费工具，以一个流量流的角度看待这些活动，代价是从一个网站整体的角度来衡量整体的网站参与度需要作比较多的人工计算，相对比较麻烦，而且更细分的活动监测做不到。如果选用付费工具例如Omniture SiteCatalyst，当然能解决所有的问题，但全面监测的代价是分析的难度显然增加。不过利用Adobe Omniture的数据接口引擎Genesis，可以把这些业务层面的数据直接导入企业的BI系统，这就使数据直接转化为信息，工作难度极大降低。在我离开OMG时，Intel一直都在采取这种方法。
如果网站不仅仅让用户参与，甚至提供SNS功能给客户，那么采用什么工具就变得复杂。我会放在如何选择SNS网站监测工具的文章中详细说明。