十月份注定是谷歌的月份, 10月1日发布了新产品Google Tag Manager, 这款工具可谓是强大和便利之极。对于真正做Online Marketing的人来说绝对是个非常好的辅助工具。我这里所说做Online Marketing的至少要满足Track你网站的各种转换，利用A/B测试优化英文网站的转换率, 以及对网站进行数据分析。如果不做这些步骤，还谈不上Online Marketing，对这个工具的需求度也大大降低，因为这款Tag Manager就是用来管理你实现上面步骤所需要的Javascript代码。
对于谷歌还是非常的敬佩，总是给我们提供那么多免费又强大的工具，要知道专门做Tag Manager的公司有很多，而且费用都不低。虽然Tag Manager不像当年谷歌收购Urchin之后进行加工后推出免费的Google Analytics那种需求火爆 (当年好像还需要邀请码才能使用）,但是这还是一款实实在在提高我们工作效率的好工具。最关键的一点, 这些产品越来越趋向简单，简单到不需要太多Coding基础的人都可以用, 对于绝大多数没有什么技术团队的外贸公司来说，操作上将来会是越来越简单，无论是建站，推广还是营销都要相匹配的产品推出。
什么是Tag ?
要弄明白这个工具到底能给我们带来什么，首先就要搞清楚什么是Tag ? 这里所说的Tag往往是一段Javascript的代码用来放在你英文网站页面的源代码中，最常见的就是大家使用的谷歌数据分析或者百度数据分析的代码，一旦有用户打开你网站的页面，这段代码就会接受到相应的信息，从而执行数据收集的工作。这些源数据再被传送到谷歌数据分析工具，再进行一些加工之后呈现在我们的面前。
除了谷歌数据分析工具Google Analytics需要通过Tag来完成工作之外，还有其他的第三方工具也都有相对应的Tag来实现他们的功能，比如说adwords转换追踪, 热力图工具, Remarketing营销, A/B测试等都是需要通过Tag来实现收集数据。甚至更复杂一点对于特殊的要求或者特定的页面执行不同规则，这些如果通过人工去操作还是比较麻烦的，并且容易出错，这也就是Tag Manager能够解决的问题。
什么是Tag Manager?
顾名思义Tag Manager就是用来管理各种各样的Tag，如果在我们英文网站的源代码中充斥着各种各样的Tag Code，对网站的读取速度是有一定的影响, 而我们都知道网站的速度也是影响着SEO的重要因素之一, Google Tag Manager就和Google Analytics一样采用Asynchronous Tracking技术，这种技术完全避免了Tag过多对网站的速度上影响，简单的打个比方，如果不是Asynchronous，在loading一个页面的时候, 不但要load网站里文字,图片甚至Flash等, 还要load各种Javascript的tag, 这会导致什么结果？ 1 网站读取速度过慢 2 获取数据不准确，为什么说数据不准确呢？因为用户可能在这个页面的Tag还没有读取的时候就进入了下一个页面, 所以你的网站数据就会很不准确。那么Asynchronous Tracking基本就解决了这个问题，你可以理解为他是双规运行的，网站部分是网站，代码是代码。是完全独立的，不相干。所以在使用了Tag Manager之后自然而然你所有的Tag都打包在一起，我们叫做Container.
什么是Container, Rules, Macros and Versions?
前面我们终于理解了什么是Tag以及什么是Tag Manager, 同时又多抛出了一个新词叫Container，除此之外还有三个关键的词分别是Rules , Macros和Versions。 整个Goolge Tag Manager就是由这四部分组成。他们的功能分别是：
Container: 你可以理解为你的Tags都会集中在这个Container里，用来集中管理。
Rules: 你可以给这些Tag制定规则Rules，比如说是否把某个Tag安装在每个页面（网站数据分析往往需要安装在每个页面）又或是只有用户到达某个特定的页面时候，这个Tag才会被激活
Macros：这个很有意思，玩个摄影的都知道在我们手动对焦的时候可以微调一下，这个Macros的功能也差不多, 他可以针对url, referrer和events进行微调，比如只有当用户购买金额超过了100美金，我们才激活一个再营销的Tag。
Versions：当设置好上面的步骤后，你需要发布才算激活，这就是Versions了，每次发布的记录都可以看到。
实际操作视频
Google Tag Manager的操作相对还是比较容易的，所以我就不浪费时间去写，去截图了，那个真心太累。索性把谷歌官方的视频发布给有兴趣的朋友观看一下，结合上面对关键名词和概念的解释应该是很容易看懂的。
最后总结
工具越来越多了，也越来越智能了。但有了好工具不代表能解决问题，关键还在使用工具背后的那个人，是否能结合好工具做出分析以及制定解决方案，让工具变成我们的生产工具，而不是摆设可能才是关键。
