3.停留时间和退出率

　　高校网站虽然不像商业网站那样强调对停留时间和退出率的数据分析，但这些数据仍对用户行为分析和高校站点优化有一定意义。GA提供了平均页面停留时间、退出率、退出百分比、退出网页等数据，可以从中了解哪些网页的停留时间较长，哪些网页的用户退出率较高，从而分析相应网页存在的价值和问题。

　　4.流量来源

　　高校网站的流量一方面来自于师生的直接访问，另一方面来自于引荐链接及搜索引擎。从GA的引荐数据中，我们可以得到引荐来源及其带来的相应流量，有助于判断各种友情链接的权重级别。GA的搜索引擎方面流量数据十分详尽，能够从关键字、匹配的搜索查询、来源等不同层面对流量进行分析。从搜索引擎来源数据可以分析得到各大引擎对网站的页面收录情况；从关键字的流量来源可以判断当前的搜索热点，以及各种关键字的流行程度；关键字和来自于网站内部搜索的搜索字词还可以互相关联。如访问者通过“师范”这一关键字进入华东师范大学网站，再执行“招生”这一内部搜索，则这两者信息可以关联在一起。通过分析这样的关联数据，在站点搜索引擎优化时可作出相应决策。

　　5.浏览器分布

　　GA的浏览器数据包含了所有访问者的浏览器与操作系统情况，从该数据中可以分析得到网站用户的网站浏览环境，通过该数据与退出率、停留时间等数据的关联，得到网站的兼容性报告。此外GA还提供了详细的移动设备访问数据。

　　6.访问速度

　　单纯的网络测速很难全面体现大量校园站点在不同环境下的访问速度。GA提供的网站访问速度数据包括了平均网页加载时间、平均重定向时间、平均域名查找时间、平均服务器连接时间等详细数据，并根据不同的浏览器、国家地区和页面内容，分析了网页平均加载时间。这对于服务器的网络环境及站点前后台页面代码的优化程度是重要的量化参考依据。

　　7.事件追踪与虚拟页面

　　在高校站点中下载数字资源时，资源文件的下载点击是非常重要的参考数据，但该行为在访问记录过程中通常被判断为一次页面的退出。GA提供的事件追踪能够对页面中的链接点击行为进行记录，并归并到相应事件，从而使得类似数字资源点击的数据分析成为可能。除此之外，栏目条切换、下拉菜单展开、滚动图片的点选等其他不造成页面刷新的点击数据，也能够在GA中得到忠实记录。对于一些纯Flash站点而言，可以通过给点击行为赋予相应虚拟路径，实现虚拟页面的访问数据记录。