通过按线性（从高到低）对 Analytics 中的模型比较工具进行排序，您可以找到在获得相同信用时表现最佳的渠道，而不管它们在渠道中的位置。 但这并不能让我们深入了解中间哪些渠道表现最好。相反，它告诉我们哪些渠道总体上贡献了最多的收入（这一点仍然很重要），而渠道的位置并不重要。在上面的例子中，对于 Distilled 来说，按顺序依次是直接、电子邮件、自然搜索和推荐。
我们需要在 Excel
（我最喜欢的工具）中做一些操作，以清 手机号数据库列表 除“热门转化路径”报告中的第一次和最后一次接触的互动。 您现在要做的是扩大 Analytics 中的行数，以尽可能多地涵盖您的路径。对于大多数网站来说，Analytics 中的 5,000 行限制就足够了。 将所有转化路径下载到 Excel 中。
您将获得一列包含完
整路径的数据，后面跟着以下列： 转换 通过用户生成的内容促进满意的客户 转换价值 为了将数据整理成我们需要的格式，我还添加了以下列： 转化路径中的步骤 第一次接触 所有中间 最后的接触 $/转化 如果您是一个视觉型的人，此屏幕截图可以帮助您了解工作表的设置方式： 较大版本 注意：这里最难的部分是确定转化金额的截止值。
例如，对于 Distilled
我删除了 30 美元以下的任何数据，因为 WhatsApp 号码 我们不会对该数据进行任何处理。我还为该渠道带来的转化次数选择了最低阈值。 在 Distilled 的案例中，5 似乎是恰当的，因为它足以让我们对每次转化的花费有一个大致的了解，同时也消除了我们无论如何都不会优化的非常长的（20+）转化路径。
但是，也请记住路
径的长度很重要。例如，Distilled 转化前的步骤中位数为 8。如果步骤少于 8，我们的平均每次转化率比漏斗中步骤超过 8 时高出 30%。 因此，为了清理数据，我删除了以下内容： 转换次数少于 5 的路径 转化价值 < 30 美元的路径 路径中包含 (unavailable) 的路径 路径中有超过 15 个台阶 清理数据后，它将被拉入我下面链接到的 Excel 工作簿中的“Common Middle”工作表。