Google Analytice在2014年末時發表了一篇報導，報導內容主要就是教導大家如何使用GA樹狀圖(Treemaps)來分析關鍵字廣告(Google Analytice)。首先先讓大家了解一下什麼是樹狀圖(Treemaps)，樹狀圖(Treemaps)是一種資料表示法，用一張圖及可將目前的整體狀況清楚明瞭的呈現出來；圖示大小取決於資料量的大小，並使用不同的色階且排列緊密的矩形來做比較。樹狀圖(Treemaps)的優點在於非常一目了然，使用者可立即得知資料的比較報告並知道該如何去做修正。
其中，樹狀圖(Treemaps)有兩個最重要的因素，分別是：「主要指標」和「次級指標」
主要指標(Primary metric)：代表矩形的面積，也就是數據的大小(成本及曝光量)。
次級指標(Secondary metric)：代表矩形的色階比較，與主要指標來做相對比較就會取得相對的色彩比較。
樹狀圖(Treemaps)特別採用瀏覽器路徑紀錄結構，這個結構可以追蹤每一個使用者的瀏覽紀錄，進而了解使用者最終是否有被引導至我們想要的目標與結果。
以下將用象限的方式說明點擊率(Clicks)及轉換率(Conversion Rate)在不同色階矩形所代表的意義：
當Ｘ軸為點擊率(Clicks)、Ｙ軸為轉換率(Conversion Rate)時…
第一象限：落在此區塊表示您的關鍵字廣告做的相當成功，轉換率及點擊率都極高，這也代表使用者對於你的關鍵字是感興趣的，有機會引發消費者購買進而提升業績，此時可以考慮是否可將此區域的關鍵字技術應用到其他較弱的區塊上。
第二象限：在此區塊代表雖然有高的轉換率，不過點擊率卻不盡理想，有可能是標題或文案無法觸動人心，建議可拓展關鍵字(Keywords Expansion)或修正成更吸引人的文案來提升點擊率。
第三象限：此區塊的點擊率及轉換率都偏低，代表您的關鍵字廣告可能需要重新評估再試一次；若是將注意力移至第一象限的關鍵字，或許能更事半功倍。
第四象限：雖然有不錯的點擊率，但顧客卻沒有因為您的廣告文案而心動，應重新檢視關鍵字廣告文案及廣告到達頁是否合適，否則使會浪費成本。
除了以上例子外，也有許多熱門例子使您使用的樹狀圖(Treemaps)立刻展現出相關數據比較，例如：
* 曝光量(Impression) VS 點閱率(CTR)
* 成本(Cost) VS 廣告投資報酬率(ROAs)
* 點閱率(CTR) VS %新工作階段(%New Sessions)
* 新用戶(New Users) VS 跳出率(Bounce Rate)
若是善用樹狀圖(Treemaps)即可利用更少的時間將數據提供出更客觀且清晰的見解，讀者不妨嘗試利用樹狀圖(Treemaps)來分析關鍵字廣告數據資料，或許會有意想不到的收穫。
文章及圖片來源：數位行銷實戰家