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　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(數據所揭示的“關(guān)鍵行為”——一個(gè)問(wèn)答社區來(lái)說(shuō))
　　問(wèn)答社區的潛在關(guān)鍵行為包括：
　　1） 提出了 3 個(gè)問(wèn)題；
　　2）該問(wèn)題收到了多個(gè)答案；
　　3）回答了 1 個(gè)問(wèn)題；
　　4）關(guān)注了10個(gè)人；
　　5）關(guān)注了 5 個(gè)話(huà)題。
　　第二步，通過(guò)數據分析篩選關(guān)鍵行為
　　通過(guò)數據分析，找到與長(cháng)期用戶(hù)留存正相關(guān)最強的行為，而這個(gè)行為可能代表了用戶(hù)的“Aha moment”。具體分析可以通過(guò)比較不同行為組的留存曲線(xiàn)來(lái)進(jìn)行。例如，對于一個(gè)音樂(lè )播放應用，增長(cháng)團隊首先列出了以下可能的關(guān)鍵操作列表：
　　1）注冊完成；
　　2）播放一首歌；
　　3）搜索歌手；
　　4）讀取歌曲信息；
　　5）點(diǎn)擊“喜歡一首歌”。
　　然后他們比較有這些早期行為的新用戶(hù)和沒(méi)有這些早期行為的新用戶(hù)，留存曲線(xiàn)有什么不同。很快，他們專(zhuān)注于“喜歡一首歌”的行為。因為從數據中可以看出，與其他用戶(hù)相比，有這種行為的用戶(hù)第一天留存率高出近30%，第七天留存率高出近15%，留存率高出近5%第 30 天的價(jià)格。這說(shuō)明“點(diǎn)歌”行為與用戶(hù)的長(cháng)期留存有一定的正相關(guān)關(guān)系：有這種行為的新用戶(hù)留存率較高，而沒(méi)有這種行為的新用戶(hù)留存率較低。留存率差異越明顯，行為就越關(guān)鍵。
　　
　　第 3 步：通過(guò)定性用戶(hù)研究進(jìn)一步確定關(guān)鍵行為
　　因為數據只能揭示相關(guān)性，所以在通過(guò)數據分析過(guò)濾出最可能的關(guān)鍵行為后，還需要通過(guò)定性的用戶(hù)研究來(lái)回答任何問(wèn)題，以便進(jìn)一步研究和確認。
　　定性用戶(hù)研究包括普通用戶(hù)問(wèn)卷調查、用戶(hù)電話(huà)訪(fǎng)談和付費用戶(hù)研究。您還可以使用一些產(chǎn)品內研究軟件在用戶(hù)完成或取消關(guān)鍵操作時(shí)彈出調查問(wèn)卷。通過(guò)定性研究，用戶(hù)可以為您提供更多信息，幫助您了解數據揭示的“關(guān)鍵行為”背后的原因，從而幫助您進(jìn)一步識別關(guān)鍵行為。
　　例如，某企業(yè)的團隊協(xié)作軟件通過(guò)數據分析發(fā)現，使用“消息”功能和“日歷”功能的用戶(hù)具有更好的長(cháng)期留存率。但通過(guò)進(jìn)一步的用戶(hù)研究，他們發(fā)現新用戶(hù)激活最關(guān)鍵的行為不是“發(fā)送第一條消息”或“第一次使用日歷”，而是新用戶(hù)發(fā)現該軟件幫助他們協(xié)調團隊的時(shí)間形式，安排團隊會(huì )議并一鍵發(fā)送消息。因此，Aha Moment這款軟件的用戶(hù)成功安排了第一次團隊會(huì )議，而不是使用“消息”或“日歷”功能，但在安排會(huì )議的過(guò)程中，用戶(hù)需要使用“消息”和“日歷”
　　另一個(gè)例子是一個(gè)移動(dòng)應用的數據分析，它表明如果一個(gè)新用戶(hù)觀(guān)看了某個(gè)導覽視頻，那么長(cháng)時(shí)間保留它是好的。采訪(fǎng)用戶(hù)后發(fā)現，留存效果并不是看視頻本身的行為，而是視頻中的詳細介紹。某個(gè)按鍵功能的使用對于新用戶(hù)來(lái)說(shuō)尤其有價(jià)值。所以，激活的關(guān)鍵不是讓每個(gè)人都看這個(gè)視頻，而是設計一個(gè)好的入門(mén)流程，讓新用戶(hù)學(xué)會(huì )使用這個(gè)關(guān)鍵功能。
　　第 4 步，找到關(guān)鍵行為和 Aha Moments
　　經(jīng)過(guò)以上三個(gè)步驟，用戶(hù)的關(guān)鍵行為基本可以確定，用戶(hù)的Aha時(shí)刻就是該關(guān)鍵行為完成的時(shí)刻。在這個(gè)過(guò)程中，有一些細節需要注意：
　　首先，如果你發(fā)現多種行為與用戶(hù)留存有很強的正相關(guān)呢？對于新用戶(hù)，建議先關(guān)注一個(gè)行為，但不要因為其他關(guān)鍵行為而失去它。因為用戶(hù)引導是一個(gè)持續的過(guò)程，首先引導新用戶(hù)完成最重要的關(guān)鍵行為，然后通過(guò)各種機制讓用戶(hù)繼續完成更多的關(guān)鍵行為，從而加深用戶(hù)的參與度。
　　找到關(guān)鍵行為，有時(shí)需要定義一個(gè)新用戶(hù)會(huì )執行這個(gè)行為的次數，即所謂的“幻數”，以及用戶(hù)需要多快完成這么多行為，所謂的“ “時(shí)間窗口”。這些指標可以通過(guò)數據分析發(fā)現，但也應該認識到，這些指標并不是嚴格的科學(xué)，更多的是一種方向性的指導。一種簡(jiǎn)化的方法是畫(huà)出一次的次數分布圖。留存用戶(hù)在前期完成關(guān)鍵行為，看哪些時(shí)間是臨界點(diǎn)，即用戶(hù)做的次數后對留存率的邊際影響開(kāi)始下降，這個(gè)次數可以用。作為幻數的參考。時(shí)間窗口的選擇一般以首日、次日、首周為基準，可根據產(chǎn)品實(shí)際情況確定。
　　最后需要指出的是，上述方法發(fā)現的關(guān)鍵行為和Aha矩是相關(guān)的，不一定是因果關(guān)系。設計增長(cháng)實(shí)驗以推動(dòng)更多用戶(hù)關(guān)注關(guān)鍵行為并監控這些用戶(hù)的長(cháng)期保留以驗證因果關(guān)系。如果留存率提高，則因果關(guān)系得到驗證。
　　
　　衡量新用戶(hù)激活的常用指標和圖表指標1：激活率
　　激活率是指在一定時(shí)間內完成激活行為的新用戶(hù)的比例。這個(gè)定義有兩個(gè)維度：一個(gè)是完成激活行為的定義是什么，也就是我們上面提到的關(guān)鍵行為；另一個(gè)是這個(gè)“特定時(shí)間”有多長(cháng)，是第一天、第三天、第七天還是第三十天？激活時(shí)間的選擇與產(chǎn)品類(lèi)型有關(guān)，但一般情況下，根據產(chǎn)品不同，取第一天、第二天或第一周比較合適。例如：
　　激活指標的重要性在于以下三點(diǎn)：
　　指標 2：激活漏斗轉化率
　　用戶(hù)激活漏斗轉化率是指在跟蹤新用戶(hù)注冊和激活的全過(guò)程中，完成每個(gè)步驟的用戶(hù)占進(jìn)入該步驟的總人數的比例。
　　
　　從這個(gè)漏斗中可以清楚地看出，“注冊步驟 2”和“完成關(guān)鍵行為”這兩個(gè)步驟是用戶(hù)流失最明顯的地方。只有60%的用戶(hù)完成了從“第一步注冊”到“第二步注冊”的過(guò)程，40%的用戶(hù)流失；同樣，只有54%的用戶(hù)從“完成注冊”到“完成關(guān)鍵行為”用戶(hù)完成，而46%的用戶(hù)流失。因為這兩個(gè)步驟的轉化率是激活漏斗中最明顯的瓶頸，所以你應該仔細研究這兩個(gè)步驟的用戶(hù)心理、產(chǎn)品體驗、文案、交互設計等，看看哪里還有提升的空間。后續可以針對這些點(diǎn)設計實(shí)驗，通過(guò)A/B測試提高轉化率，
　　指標 3：新用戶(hù)保留指標
　　除了基本的激活指標和激活漏斗之外，一些高級增長(cháng)團隊還會(huì )監控新的用戶(hù)留存指標。這個(gè)指標一般是指新用戶(hù)在很長(cháng)一段時(shí)間（比如一個(gè)月）后是否仍然是產(chǎn)品的活躍用戶(hù)。例如，Pinterest 增長(cháng)團隊除了跟蹤第一周激活率的“Aha moment”外，還監測注冊 4 周后仍然是每周活躍用戶(hù)的用戶(hù)百分比，他們稱(chēng)之為“習慣時(shí)刻”；新的用戶(hù)留存指標。
　　一般來(lái)說(shuō)，新用戶(hù)留存指標和早期激活指標會(huì )有一定的相關(guān)性，但是分開(kāi)區分有兩個(gè)好處：一是早期激活指標一般只跟蹤用戶(hù)一周內的表現，而新用戶(hù)留存指標將這一監測期延長(cháng)至一個(gè)月甚至兩個(gè)月。通過(guò)同時(shí)監測兩個(gè)指標，可以觀(guān)察兩者是否存在差異；二是讓新用戶(hù)激活團隊有更長(cháng)的關(guān)注期，而不是只關(guān)注新用戶(hù)注冊。過(guò)程，但會(huì )在注冊后的一兩個(gè)月內擴展到整體新用戶(hù)體驗，指導團隊持續引入新用戶(hù)。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)量信息統計的基本分析網(wǎng)站流量與網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)策略關(guān)聯(lián))
　　網(wǎng)站統計分析指標Analysis.docEvaluationWarning:ThedocumentwascreatedwithSpire..—, 一般1 ? 概念網(wǎng)站流量統計是指網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)的相關(guān)指標的統計。網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)分析（有時(shí)也使用類(lèi)似的概念如“網(wǎng)站流量分析”、“網(wǎng)站流量統計分析”、“網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)統計分析”），是指在獲取網(wǎng)站流量統計的基礎數據之前對相關(guān)數據進(jìn)行統計分析，發(fā)現用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的規則，并將這些規則與網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)策略等相結合，從而找出當前網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中存在的問(wèn)題，為進(jìn)一步修改或重新制定網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)策略提供依據。2.意義?了解網(wǎng)站口頭投標人的特點(diǎn)，為生產(chǎn)設計提供重要依據?了解網(wǎng)站關(guān)注行業(yè)用戶(hù)數量的潛在規模?行業(yè)比較平均指標作為評估工具網(wǎng)站 @網(wǎng)站發(fā)展指標?分析網(wǎng)站用戶(hù)與競爭對手的重疊Z?分析自身網(wǎng)站內部列之間的用戶(hù)重疊3.分析報告< @k17@ > 統計分析通常是圍繞營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)以每日、每周、每月、每季度、每年或定期為基礎的一段時(shí)間的采集數據。當然，對 網(wǎng)站 訪(fǎng)問(wèn)量進(jìn)行簡(jiǎn)單的統計分析是不夠的。在分析報告中，
　　應該包括以下幾個(gè)方面： ?網(wǎng)站流量信息統計基礎分析?網(wǎng)站流量趨勢分析?有數據時(shí)與競爭對手的對比分析?用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為分析?網(wǎng)站流量與網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)策略相關(guān)性分析?網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)信息反映的網(wǎng)站和網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)策略問(wèn)題診斷?網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)策略相關(guān)建議二、關(guān)鍵績(jì)效指標（KPI） 1?常用指標 紅色標注的指標是最必要的KPI，對網(wǎng)站的統計分析具有重要意義和影響。1.網(wǎng)站流量KPI網(wǎng)站流量統計KPI常用于評估網(wǎng)站的效果，主要統計指標包括>訪(fǎng)問(wèn)量（PageView）：即頁(yè)面瀏覽量，用戶(hù)每次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，記錄一次。用戶(hù)多次訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)頁(yè)面，累計訪(fǎng)問(wèn)值。派生指標： 日均流量：指網(wǎng)站在相應時(shí)間范圍內的日均流量。>每日最大訪(fǎng)問(wèn)量：指網(wǎng)站在相應時(shí)間范圍內的某一天接待的訪(fǎng)問(wèn)者數量。>PV%：指所選時(shí)間范圍內某一類(lèi)別的PV占總PV的比例 o>獨立IP：指一天內（00:00?24:00)，訪(fǎng)問(wèn)< @網(wǎng)站 唯一IP數。同一個(gè)IP地址只統計一次。唯一訪(fǎng)問(wèn)者（UniqueVisitor）：
　　一天內對同一個(gè) cookie 的訪(fǎng)問(wèn)僅計為一次。派生指標： >UV%：指在選定的時(shí)間范圍內，某一類(lèi)別的UV占總UV的比例。重復訪(fǎng)問(wèn)者（RepeatVisitor）：一個(gè)cookie的重新訪(fǎng)問(wèn)被計為重復訪(fǎng)問(wèn)者，其數量就是重復訪(fǎng)問(wèn)者的數量。派生指標： > 重復訪(fǎng)問(wèn)者百分比：重復訪(fǎng)問(wèn)者占所有訪(fǎng)問(wèn)者的百分比。重復訪(fǎng)問(wèn)次數：指第一次訪(fǎng)問(wèn)Z后一個(gè)cookie訪(fǎng)問(wèn)你的網(wǎng)站的次數。 >人均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數：指訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的平均頁(yè)面數每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者在相應的時(shí)間范圍內。1.2.用戶(hù)行為KPI 用戶(hù)行為KPI主要反映用戶(hù)如何訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，在網(wǎng)站上停留了多長(cháng)時(shí)間，他們訪(fǎng)問(wèn)了哪些頁(yè)面等。統計指標包括： > 訪(fǎng)問(wèn)深度（DepthofVisit）：在一次完整的站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)期間，訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數量。訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面越多，深度越高。訪(fǎng)問(wèn)深度可以理解為平均頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)次數的另一種形式，也是網(wǎng)站粘度的一個(gè)指標。> 新訪(fǎng)問(wèn)者：第一次訪(fǎng)問(wèn) cookie 算作新訪(fǎng)問(wèn)者。最近訪(fǎng)問(wèn)者：最新訪(fǎng)問(wèn)者統計，上一時(shí)段（5分鐘內）訪(fǎng)問(wèn)您的網(wǎng)站的100個(gè)獨立訪(fǎng)問(wèn)者，按“進(jìn)入時(shí)間”倒序排列。> 同時(shí)在線(xiàn)人數：15分鐘內在線(xiàn)訪(fǎng)問(wèn)的UV數（時(shí)間范圍可自行確定）。[高峰時(shí)段在線(xiàn)用戶(hù)數：
　　分析網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者使用的搜索引擎訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站.>訪(fǎng)問(wèn)者使用的關(guān)鍵詞：分析哪些關(guān)鍵詞搜索帶來(lái)了網(wǎng)站流量，分析每個(gè)關(guān)鍵詞是由哪些搜索引擎帶來(lái)的。派生指標： > 最常見(jiàn)的關(guān)鍵字：使用最多的關(guān)鍵字的百分比。> 訪(fǎng)客停留時(shí)間（訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間）：網(wǎng)站 的訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間。派生指標： > 訪(fǎng)客平均停留時(shí)間：所有訪(fǎng)客的訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程，訪(fǎng)問(wèn) 分析網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者使用的搜索引擎訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站.>訪(fǎng)問(wèn)者使用的關(guān)鍵詞：分析哪些關(guān)鍵詞搜索帶來(lái)了網(wǎng)站流量，分析每個(gè)關(guān)鍵詞是由哪些搜索引擎帶來(lái)的。派生指標： > 最常見(jiàn)的關(guān)鍵字：使用最多的關(guān)鍵字的百分比。> 訪(fǎng)客停留時(shí)間（訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間）：網(wǎng)站 的訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間。派生指標： > 訪(fǎng)客平均停留時(shí)間：所有訪(fǎng)客的訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程，訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 的訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間。派生指標： > 訪(fǎng)客平均停留時(shí)間：所有訪(fǎng)客的訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程，訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 的訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間。派生指標： > 訪(fǎng)客平均停留時(shí)間：所有訪(fǎng)客的訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程，訪(fǎng)問(wèn) 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(電子商務(wù)網(wǎng)站數據分析常用指標-單仁網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)培訓網(wǎng)站分析采用的指標)
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<p>回訪(fǎng)率 回頭客占比 公式：回訪(fǎng)率=回訪(fǎng)人數/獨立訪(fǎng)客人數 指標含義：衡量網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站的實(shí)用性，你的 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(網(wǎng)站運營(yíng)數據分析之內容指標之)
　　網(wǎng)站運營(yíng)數據分析內容指標內容指標網(wǎng)站運營(yíng)數據分析? 作為網(wǎng)站運營(yíng)、產(chǎn)品經(jīng)理、交互設計師等崗位，往往需要對一些運營(yíng)數據進(jìn)行分析，這些公式是如何計算的，每一項都表示出來(lái)。那么這些公式是如何計算的，每個(gè)術(shù)語(yǔ)是什么意思呢？請看網(wǎng)站運營(yíng)數據分析的內容指標：? 網(wǎng)站轉化率Take Rates（轉化率）? 計算公式：網(wǎng)站轉化率=訪(fǎng)問(wèn)次數/對應總金額actions 流量 ? 指標含義：衡量網(wǎng)站 內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站 的宣傳效果 ? 指標含義：衡量網(wǎng)站 的吸引力 對訪(fǎng)問(wèn)者的內容及網(wǎng)站 宣傳效果? 指標使用：當你在不同地方測試新聞?dòng)嗛?、下載鏈接或注冊會(huì )員時(shí)，可以使用不同的鏈接名稱(chēng)、訂閱方式、廣告投放、付費搜索鏈接、付費廣告（ PPC）等等，有什么方法可以保持轉化率？如何提高我的客戶(hù)與 網(wǎng)站 內容的相關(guān)性？如果該值上升，則相關(guān)性增加，否則，相關(guān)性減弱。? 回頭客占比? 計算公式：回訪(fǎng)率=回訪(fǎng)人數/獨立訪(fǎng)客人數 ? 指標含義：衡量網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站的實(shí)用性，你的網(wǎng)站指標含義：衡量網(wǎng)站的吸引力
　　? 指標使用：該指標可能會(huì )根據訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間和生成報告的時(shí)間段而有很大差異。絕大多數 網(wǎng)站 都希望訪(fǎng)問(wèn)者返回，所以他們都希望這個(gè)值會(huì )繼續增加。如果這個(gè)值在下降，則表示網(wǎng)站的內容或產(chǎn)品的質(zhì)量沒(méi)有提高。需要注意的是，一旦您選擇了持續時(shí)間和時(shí)間段，請使用相同的參數來(lái)生成您的報告，否則比較將毫無(wú)意義。? 活躍訪(fǎng)問(wèn)者比率Heavy User Share? 計算公式：活躍用戶(hù)比率=訪(fǎng)問(wèn)N頁(yè)以上的用戶(hù)/總訪(fǎng)問(wèn)量? 指標含義：衡量有多少訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的內容高度感興趣? 指標意義：衡量有多少訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的內容高度感興趣?指標使用：根據你的網(wǎng)站的內容和大小，衡量N的大小，比如內容類(lèi)型網(wǎng)站通常定義在11~15頁(yè)左右，如果是電商類(lèi)網(wǎng)站，可以在7~10頁(yè)左右定義。如果您的 網(wǎng)站 定位正確的受眾并且 網(wǎng)站 易于使用，您可以看到該指標應該會(huì )繼續上升。? 承諾訪(fǎng)問(wèn)者分享? 計算公式：訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)N分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數@網(wǎng)站的目標，您可以使用其中一個(gè)或兩者的組合。? 指標使用大約需要 20 分鐘。@網(wǎng)站 一般定義在11~15頁(yè)左右，如果是電商類(lèi)網(wǎng)站，可以定義在7~10頁(yè)左右。如果您的 網(wǎng)站 定位正確的受眾并且 網(wǎng)站 易于使用，您可以看到該指標應該會(huì )繼續上升。? 承諾訪(fǎng)問(wèn)者分享? 計算公式：訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)N分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數@網(wǎng)站的目標，您可以使用其中一個(gè)或兩者的組合。? 指標使用大約需要 20 分鐘。@網(wǎng)站 一般定義在11~15頁(yè)左右，如果是電商類(lèi)網(wǎng)站，可以定義在7~10頁(yè)左右。如果您的 網(wǎng)站 定位正確的受眾并且 網(wǎng)站 易于使用，您可以看到該指標應該會(huì )繼續上升。? 承諾訪(fǎng)問(wèn)者分享? 計算公式：訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)N分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數@網(wǎng)站的目標，您可以使用其中一個(gè)或兩者的組合。? 指標使用大約需要 20 分鐘。訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)N分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數@網(wǎng)站的目標，你可以使用其中一個(gè)或兩者的組合。? 指標使用大約需要 20 分鐘。訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)N分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數@網(wǎng)站的目標，你可以使用其中一個(gè)或兩者的組合。? 指標使用大約需要 20 分鐘。
　　如果單獨使用這個(gè)訪(fǎng)客指標，很難體現其效用。應該和網(wǎng)站運營(yíng)的其他數據指標結合使用，比如轉化率，但一般來(lái)說(shuō)，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間越長(cháng)，用戶(hù)就喜歡和你在一起網(wǎng)站，忠誠訪(fǎng)問(wèn)率高當然更好。同樣，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)也可以根據不同的需要進(jìn)行設置。其中 N 也是由 網(wǎng)站 的類(lèi)型和大小定義的，例如 large 網(wǎng)站 通常位于? 指標用法：其中 N 也是由 網(wǎng)站 的類(lèi)型和大小定義的，例如as large網(wǎng)站通常定位在? 忠誠訪(fǎng)客指數? 計算公式：忠誠訪(fǎng)客指數=N分鐘內訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數/N分鐘以上的訪(fǎng)客數?指標含義：是指每個(gè)長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)的平均頁(yè)面數，一個(gè)結合了頁(yè)數和時(shí)間的重要指標。?指標使用：這個(gè)索引對網(wǎng)站按頁(yè)面和時(shí)間進(jìn)行了更精細的區分，也許訪(fǎng)問(wèn)者只是去吃晚飯。如果該指數較低，則意味著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間較長(cháng)，但訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面較少。通常希望看到該指數的值更高。如果修改網(wǎng)站，增加網(wǎng)站的功能和信息，吸引更多的忠實(shí)訪(fǎng)客留在網(wǎng)站和瀏覽內容，這個(gè)指數就上去了。忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者 CCommitted Visitor Volumeitt d Vi itV l?? 計算公式：忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者 = 訪(fǎng)問(wèn)超過(guò) N 分鐘的頁(yè)面/總訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面 ? 指標含義：長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn) 頁(yè)面占所有訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面的數量 網(wǎng)站通常通過(guò)宣傳和推廣來(lái)吸引用戶(hù)。這個(gè)指標的意義尤為重要，因為它代表了整體的頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)質(zhì)量。
　　如果您有 10,000 個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的頁(yè)面并且只有 1% 的忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者率，這意味著(zhù)您可能吸引了錯誤類(lèi)型的訪(fǎng)問(wèn)者，這些訪(fǎng)問(wèn)者沒(méi)有什么價(jià)值，只是看了一眼您的頁(yè)面就離開(kāi)了。這是你應該考慮的地方，你的推廣方法和宣傳方法是否有問(wèn)題。? 訪(fǎng)客參與指數? 計算公式：訪(fǎng)客參與指數 = 總訪(fǎng)問(wèn)次數/獨立訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)次數趨勢。? 度量含義：這個(gè)度量是每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的平均會(huì )話(huà)，代表回訪(fǎng)的一部分網(wǎng)站，這個(gè)指數會(huì )遠高于1；如果沒(méi)有回訪(fǎng)者，則索引將接近 1，這意味著(zhù)每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者都有一個(gè)新會(huì )話(huà)。該指數的高低取決于網(wǎng)站的目標，大部分內容和商業(yè)網(wǎng)站 期望每位訪(fǎng)客每周/每月有多個(gè)會(huì )話(huà)；客戶(hù)服務(wù)，尤其是諸如投訴或 網(wǎng)站 之類(lèi)的頁(yè)面希望此索引盡可能接近 1。? 回彈率（所有頁(yè)面）拒絕率/跳出率v? 計算公式：回彈率（所有頁(yè)面）=單頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數比率v?指標含義：該指標對最高條目意義重大頁(yè)面，因為流量是從這些頁(yè)面產(chǎn)生的，那么在網(wǎng)站規劃和網(wǎng)站規劃中，需要在網(wǎng)站的導航或布局設計時(shí)，特別注意這個(gè)參數。
　　一般來(lái)說(shuō)，你希望這個(gè)比率繼續下降。? 回彈率（首頁(yè)）Reject Rate/Bounce Rate? 計算公式：回彈率（首頁(yè)）=僅訪(fǎng)問(wèn)首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)次數/從首頁(yè)開(kāi)始的訪(fǎng)問(wèn)次數v? 指標含義：該指標代表所有從首頁(yè)開(kāi)始的訪(fǎng)問(wèn)量 只看首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)者的比例 ? 指標含義：這個(gè)指標是所有內容指標中最重要的，通常我們認為首頁(yè)是最高的入口頁(yè)面（當然，如果你的網(wǎng)站還有其他更多如果入口頁(yè)面高，那么也應該加入到跟蹤目標中，比如推廣廣告等）。對于任意一個(gè)網(wǎng)站，我們可以想象如果訪(fǎng)問(wèn)者經(jīng)過(guò)首頁(yè)或者最常見(jiàn)的入口頁(yè)面，說(shuō)明網(wǎng)站的規劃有問(wèn)題。如果目標市場(chǎng)正確，則說(shuō)明訪(fǎng)問(wèn)者找不到自己要找的東西，或者頁(yè)面設計有問(wèn)題（包括頁(yè)面布局、網(wǎng)速、鏈接文字等）；如果 網(wǎng)站 的設計可行且易于使用，網(wǎng)站 的內容很容易找到，那么問(wèn)題可能是訪(fǎng)問(wèn)者的質(zhì)量，也就是市場(chǎng)問(wèn)題。? 掃描訪(fǎng)問(wèn)者份額? 計算公式：瀏覽用戶(hù)比例= 1分鐘以?xún)仍L(fǎng)問(wèn)者數/總訪(fǎng)問(wèn)量? 指標含義：該指標在一定程度上衡量網(wǎng)頁(yè)的吸引力。? 指標使用：大多數網(wǎng)站 期望訪(fǎng)問(wèn)者停留超過(guò)一分鐘。如果這個(gè)指標的值太高，
　　? 掃描訪(fǎng)問(wèn)者指數? 計算公式：瀏覽用戶(hù)指數 = 1分鐘內訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數/1分鐘內訪(fǎng)問(wèn)者數index也接近1，說(shuō)明對網(wǎng)站感興趣的訪(fǎng)問(wèn)者越少，越是掃一眼就離開(kāi)。這可能是導航問(wèn)題。如果您對導航系統進(jìn)行了重大改進(jìn)，您應該看到該指數正在上升；如果指數還在下跌，應該是網(wǎng)站的目標市場(chǎng)和使用功能有問(wèn)題，應該開(kāi)始解決。結合瀏覽用戶(hù)比例和瀏覽用戶(hù)指數，可以看出用戶(hù)是在瀏覽有用信息還是無(wú)聊離開(kāi)。? 掃描訪(fǎng)問(wèn)量? 計算公式：瀏覽用戶(hù)數=1分鐘內瀏覽的頁(yè)面數/瀏覽過(guò)的所有頁(yè)面數完成訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數之比v?指標使用：根據網(wǎng)站的不同目標@>，這個(gè)指標的等級有不同的要求，大部分網(wǎng)站希望這個(gè)指標能降低。如果你是廣告驅動(dòng)的網(wǎng)站，這個(gè)指標對于你的長(cháng)期目標來(lái)說(shuō)太高了，因為這意味著(zhù)雖然你通過(guò)你的廣告吸引了大量的訪(fǎng)問(wèn)者，產(chǎn)生了很高的頁(yè)面數，但你的產(chǎn)品質(zhì)量不高，能帶來(lái)的收入就會(huì )受到影響。? END? 本PPT由洗衣機整理(benfangseo com) () 瀏覽用戶(hù)數=1分鐘內瀏覽的頁(yè)面數/瀏覽的所有頁(yè)面數完成訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數的比例?指標使用：根據網(wǎng)站的不同目標，該指標的等級有不同的要求，大部分網(wǎng)站希望這個(gè)指標能降低。如果你是廣告驅動(dòng)的網(wǎng)站，這個(gè)指標對于你的長(cháng)期目標來(lái)說(shuō)太高了，因為這意味著(zhù)雖然你通過(guò)你的廣告吸引了大量的訪(fǎng)問(wèn)者，產(chǎn)生了很高的頁(yè)面數，但你的產(chǎn)品質(zhì)量不高，能帶來(lái)的收入就會(huì )受到影響。? END? 本PPT由洗衣機整理(benfangseo com) () 瀏覽用戶(hù)數=1分鐘內瀏覽的頁(yè)面數/瀏覽的所有頁(yè)面數完成訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數的比例?指標使用：根據網(wǎng)站的不同目標，該指標的等級有不同的要求，大部分網(wǎng)站希望這個(gè)指標能降低。如果你是廣告驅動(dòng)的網(wǎng)站，這個(gè)指標對于你的長(cháng)期目標來(lái)說(shuō)太高了，因為這意味著(zhù)雖然你通過(guò)你的廣告吸引了大量的訪(fǎng)問(wèn)者，產(chǎn)生了很高的頁(yè)面數，但你的產(chǎn)品質(zhì)量不高，能帶來(lái)的收入就會(huì )受到影響。? END? 本PPT由洗衣機整理(benfangseo com) () 這個(gè)指標的等級有不同的要求，大部分網(wǎng)站希望這個(gè)指標能降低。如果你是廣告驅動(dòng)的網(wǎng)站，這個(gè)指標對于你的長(cháng)期目標來(lái)說(shuō)太高了，因為這意味著(zhù)雖然你通過(guò)你的廣告吸引了大量的訪(fǎng)問(wèn)者，產(chǎn)生了很高的頁(yè)面數，但你的產(chǎn)品質(zhì)量不高，能帶來(lái)的收入就會(huì )受到影響。? END? 本PPT由洗衣機整理(benfangseo com) () 這個(gè)指標的等級有不同的要求，大部分網(wǎng)站希望這個(gè)指標能降低。如果你是廣告驅動(dòng)的網(wǎng)站，這個(gè)指標對于你的長(cháng)期目標來(lái)說(shuō)太高了，因為這意味著(zhù)雖然你通過(guò)你的廣告吸引了大量的訪(fǎng)問(wèn)者，產(chǎn)生了很高的頁(yè)面數，但你的產(chǎn)品質(zhì)量不高，能帶來(lái)的收入就會(huì )受到影響。? END? 本PPT由洗衣機整理(benfangseo com) () 而它所能帶來(lái)的收入也會(huì )受到影響。? END? 本PPT由洗衣機整理(benfangseo com) () 而它所能帶來(lái)的收入也會(huì )受到影響。? END? 本PPT由洗衣機整理(benfangseo com) () 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(網(wǎng)站運營(yíng)數據分析之內容指標網(wǎng)站轉換率TakeRates(ConversionsRates))
　　資源說(shuō)明：
　　《網(wǎng)站運營(yíng)數據分析術(shù)語(yǔ)》由會(huì )員上傳分享，可在線(xiàn)免費閱讀。更多相關(guān)內容可參見(jiàn)工程信息-天天圖書(shū)館。
　　1、一、網(wǎng)站運營(yíng)數據分析內容指標網(wǎng)站Conversion RateTakeRates(ConversionsRates) 一些東西 計算公式：網(wǎng)站Conversion rate=采取了相應的動(dòng)作流量/總流量指標的含義：衡量網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站指標的宣傳效果用途：當你測試不同地方的新聞?dòng)嗛?、下載鏈接或注冊會(huì )員時(shí)，你可以使用不同的鏈接名稱(chēng)、訂閱方式、廣告位、付費搜索鏈接、付費廣告（PPC）等，看看哪種方式能夠保持轉化率？如何加強訪(fǎng)問(wèn)者與網(wǎng)站內容的相關(guān)性？如果該值上升，則表示相關(guān)性增加，否則，相關(guān)性減弱。
　　2、網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站的有用性，你的網(wǎng)站中有??沒(méi)有什么有趣的內容讓訪(fǎng)問(wèn)者回到你的網(wǎng)站。指標使用情況：此指標可能因訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間和生成報告的時(shí)間段而有很大差異。絕大多數 網(wǎng)站 都希望訪(fǎng)問(wèn)者返回，所以他們都希望這個(gè)值會(huì )繼續增加。如果這個(gè)值在下降，則表示網(wǎng)站的內容或產(chǎn)品的質(zhì)量沒(méi)有提高。需要注意的是，一旦您選擇了持續時(shí)間和時(shí)間段，請使用相同的參數來(lái)生成您的報告，否則比較將毫無(wú)意義。yixieshi 活躍訪(fǎng)問(wèn)者比例HeavyUserShare計算公式：
　　3、比如內容類(lèi)網(wǎng)站一般定義在11~15頁(yè)左右，如果是電商類(lèi)網(wǎng)站，可以定義在7~10頁(yè)左右頁(yè)。如果您的 網(wǎng)站 定位正確的受眾并且 網(wǎng)站 易于使用，您可以看到該指標應該會(huì )繼續上升。Internet Loyal visitor ratio CommittedVisitorShare 計算公式：訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)N分鐘的用戶(hù)數/用戶(hù)總數 yixieshin 指標含義：與上一個(gè)指標相同，只是用停留時(shí)間而不是查看的頁(yè)數，取決于 網(wǎng)站@ 的目標&gt;，您可以使用其中一個(gè)或兩者的組合。指標用法：N 也由 網(wǎng)站 的類(lèi)型和大小定義。例如，大 網(wǎng)站 通常定位在 20 分鐘左右。如果單獨使用這個(gè)訪(fǎng)客指標，很難體現其效用。應與網(wǎng)站操作的其他數據指標配合使用，如
　　4、轉化率，但一般來(lái)說(shuō)，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)越長(cháng)，用戶(hù)越喜歡留在你的網(wǎng)站，忠誠訪(fǎng)問(wèn)率高當然更好。同樣，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)也可以根據不同的需要進(jìn)行設置。Loyal Visitor Index CommittedVisitorIndex 互聯(lián)網(wǎng)的一些計算公式： Loyal Visitor Index = 大于N分鐘的訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數/大于N分鐘的訪(fǎng)客數 指標含義：指每個(gè)長(cháng)期訪(fǎng)客平均訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數，這是結合頁(yè)數和時(shí)間的重要指標。Internet 指示器的一些用法：該索引按頁(yè)面和時(shí)間對 網(wǎng)站 進(jìn)行了更精細的區分，也許訪(fǎng)問(wèn)者只是去吃晚飯。如果該指數較低，則意味著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間較長(cháng)，但訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面較少。通常您希望看到該索引的更高值。如果修改網(wǎng)站，添加網(wǎng)站的函數和數據，吸收
　　5、帶動(dòng)更多忠實(shí)訪(fǎng)客留在網(wǎng)站并瀏覽內容，指數就會(huì )上升。忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者數量 CommittedVisitorVolume 計算公式為：忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者數量 = 訪(fǎng)問(wèn)大于 N 分鐘的頁(yè)面數 / 總訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數 指標含義：長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數量of all mapped pages 指標用法：網(wǎng)站通常是靠宣傳推廣來(lái)吸引用戶(hù)，這個(gè)指標的意義尤為重要，因為它代表了頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)的整體質(zhì)量。如果您有 10,000 個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的頁(yè)面并且只有 1% 的忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者率，這意味著(zhù)您可能吸引了錯誤類(lèi)型的訪(fǎng)問(wèn)者，這些訪(fǎng)問(wèn)者沒(méi)有什么價(jià)值，只是看了一眼您的頁(yè)面就離開(kāi)了。這是你應該考慮的地方，你的推廣方法和宣傳方法是否有問(wèn)題。游客參與指數
　　6、計算公式：訪(fǎng)問(wèn)者參與指數=總訪(fǎng)問(wèn)量/獨立訪(fǎng)問(wèn)者數量互聯(lián)網(wǎng)上的一些東西指標意義：該指標是每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的平均會(huì )話(huà)，代表了部分訪(fǎng)問(wèn)者的多次訪(fǎng)問(wèn)趨勢。n指標的使用：與回訪(fǎng)率不同，這個(gè)指標代表回訪(fǎng)的強度。如果有一個(gè)非常正確的目標受眾不斷返回網(wǎng)站，這個(gè)指數會(huì )遠高于1；如果沒(méi)有回訪(fǎng)者，則索引將接近 1，這意味著(zhù)每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者都有一個(gè)新會(huì )話(huà)。該指數的水平取決于網(wǎng)站 的目標，大多數基于內容和商業(yè)的網(wǎng)站 期望每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者每周/每月有多個(gè)會(huì )話(huà)；然而，例如客戶(hù)服務(wù)，尤其是投訴或 網(wǎng)站 等頁(yè)面希望此索引盡可能接近 1。關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)反彈率（所有頁(yè)面）RejectRate/Bounc
　　7、eRate Internet的一些計算公式：反彈率（所有頁(yè)面）=單頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數指標含義：表示訪(fǎng)問(wèn)者只看到一頁(yè)的比例指標含義：這個(gè)指標是對于最高入口頁(yè)面非常重要，因為流量是從這些頁(yè)面產(chǎn)生的，那么在網(wǎng)站planning和網(wǎng)站planning的時(shí)候，需要網(wǎng)站的導航或者布局設計架構的時(shí)候，付費特別注意這個(gè)參數。一般來(lái)說(shuō)，你希望這個(gè)比率繼續下降?；貜椔剩ㄊ醉?yè)） RejectRate/BounceRate 計算公式：回彈率（首頁(yè)）=僅訪(fǎng)問(wèn)首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)次數/從首頁(yè)開(kāi)始的所有訪(fǎng)問(wèn)次數 指標含義：該指標代表所有從首頁(yè)開(kāi)始的訪(fǎng)問(wèn)者只看了首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)者比例指標含義： 該指標是所有內容指標中最重要的。通常我們認為首頁(yè)是最重要的。
　　8、更高的入口頁(yè)面（當然，如果你的網(wǎng)站還有其他更高的入口頁(yè)面，那么也應該添加到跟蹤目標中，例如促銷(xiāo)廣告等）。對于任何一個(gè)網(wǎng)站，我們可以想象，如果訪(fǎng)問(wèn)者經(jīng)過(guò)首頁(yè)或者最常見(jiàn)的入口頁(yè)面，就說(shuō)明網(wǎng)站的規劃有問(wèn)題。如果目標市場(chǎng)正確，則說(shuō)明訪(fǎng)問(wèn)者找不到自己要找的東西，或者頁(yè)面設計有問(wèn)題（包括頁(yè)面布局、網(wǎng)速、鏈接文字等）；如果 網(wǎng)站 的設計可行且易于使用，網(wǎng)站 的內容很容易找到，那么問(wèn)題可能是訪(fǎng)問(wèn)者的質(zhì)量，也就是市場(chǎng)問(wèn)題。瀏覽用戶(hù)比例 ScanningVisitorShare 計算公式：瀏覽用戶(hù)比例=1分鐘以?xún)鹊脑L(fǎng)問(wèn)者數/總訪(fǎng)問(wèn)量。指標含義：該指標在一定程度上衡量一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的吸引力。對于指標
　　9、方法：大多數網(wǎng)站希望訪(fǎng)客停留超過(guò)一分鐘。如果這個(gè)指標的值太高，那么應該考慮頁(yè)面內容是否過(guò)于簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的導航菜單是否需要改進(jìn)。n 瀏覽用戶(hù)指數 ScanningVisitorIndex 計算公式：瀏覽用戶(hù)指數=1分鐘內訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數/1分鐘內的訪(fǎng)問(wèn)者數指標含義：訪(fǎng)問(wèn)者一分鐘訪(fǎng)問(wèn)的平均頁(yè)面數互聯(lián)網(wǎng)指標使用情況：這個(gè)指標也接近1，說(shuō)明對網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)者越不感興趣，越是掃一眼就離開(kāi)了。這可能是導航問(wèn)題。如果您對導航系統進(jìn)行了重大改進(jìn)，你應該能夠看到指數在上升；如果指數還在下跌，應該是網(wǎng)站的目標市場(chǎng)和使用功能有問(wèn)題，應該開(kāi)始解決。結合瀏覽用戶(hù)比例和瀏覽用戶(hù)指數，可以看出用戶(hù)是
　　10、瀏覽有用的信息或感到無(wú)聊而離開(kāi)。瀏覽用戶(hù)數 ScanningVisitorVolume 計算公式：瀏覽用戶(hù)數=1分鐘內瀏覽的頁(yè)面數/互聯(lián)網(wǎng)瀏覽的頁(yè)面數 關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)的一些事情 含義：一分鐘內完成的訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數之比 指標用法：根據網(wǎng)站目標不一樣，這個(gè)指標的等級有不同的要求，大部分網(wǎng)站希望這個(gè)指標低一些。如果你是廣告驅動(dòng)的網(wǎng)站，這個(gè)指標對于你的長(cháng)期目標來(lái)說(shuō)太高了，因為這意味著(zhù)雖然你通過(guò)你的廣告吸引了大量的訪(fǎng)問(wèn)者，產(chǎn)生了很高的頁(yè)面數，但你的產(chǎn)品質(zhì)量不高，能帶來(lái)的收入就會(huì )受到影響。一些事情二、網(wǎng)站
　　11、平均訂單金額=總銷(xiāo)售額/總訂單指標含義：衡量網(wǎng)站銷(xiāo)售狀況的好壞指標用法：當然將網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)者轉化為買(mǎi)家激勵買(mǎi)家每次訪(fǎng)問(wèn)購買(mǎi)更多產(chǎn)品很重要，同樣重要。跟蹤這個(gè)指標可以帶來(lái)更好的改進(jìn)方法。有些東西訂單轉化率ConversionRate(CR)計算公式：訂單轉化率=總訂單數/總訪(fǎng)問(wèn)量指標含義：這是衡量網(wǎng)站每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者銷(xiāo)售額的一個(gè)比較重要的指標n 度量使用：通過(guò)這個(gè)指標，您可以看到即使是很小的變化也會(huì )對 網(wǎng)站 的收入產(chǎn)生巨大影響。如果還能區分新老訪(fǎng)客產(chǎn)生的訂單，然后可以細化這個(gè)指標，對新老客戶(hù)分別做統計。每位訪(fǎng)客的銷(xiāo)售額 SalesPerVisit (SPV)
　　12、計算公式：每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的銷(xiāo)售額=總銷(xiāo)售額/總訪(fǎng)問(wèn)次數指標含義：該指標也用于衡量網(wǎng)站yixieshi指標的市場(chǎng)效率用途：該指標類(lèi)似于換算率，只是形式不同。CostperOrder（CPO）計算公式：?jiǎn)喂P訂單成本=營(yíng)銷(xiāo)總支出/訂單總數指標含義：衡量平均訂單成本指標用法：每個(gè)訂單的營(yíng)銷(xiāo)成本對于網(wǎng)站的利潤和現金流量都很危急。不同的人對營(yíng)銷(xiāo)成本的計算有不同的標準。有些人將年度 網(wǎng)站 運營(yíng)費用計入每月成本，而其他人則沒(méi)有。關(guān)鍵是看什么最適合你。如果可以在不增加營(yíng)銷(xiāo)成本的情況下提高轉化率，這個(gè)指標應該下降。yixieshi 重新訂購率RepeatOrderR
　　13、ate(ROR) 一些東西計算公式：再訂購率=現有客戶(hù)訂單數/訂單總數 一些東西指標含義：用來(lái)衡量網(wǎng)站對客戶(hù)的吸引力 用法：等級該指標與客戶(hù)服務(wù)有很大關(guān)系。只有滿(mǎn)意的用戶(hù)產(chǎn)品體驗和服務(wù)才能提高這個(gè)指標。一些東西CostPerVisit(CPV)計算公式：每訪(fǎng)問(wèn)者成本=營(yíng)銷(xiāo)成本/總訪(fǎng)問(wèn)次數指標含義：用來(lái)衡量網(wǎng)站的流量成本指標用法：這個(gè)指標衡量你的市場(chǎng)效率，目標是減少這個(gè)指標，增加SPV，為此，我們應該減少無(wú)效的營(yíng)銷(xiāo)費用，增加有效的市場(chǎng)投入。
　　14、(CPV)-Cost per order (CPO)指標含義：這是衡量市場(chǎng)效率的指標，代表網(wǎng)站帶來(lái)的訪(fǎng)問(wèn)者與轉化訪(fǎng)問(wèn)者之間的差異。關(guān)于指標使用的一些事情：指標的值應該是負值，這是衡量從非訪(fǎng)客那里獲得客戶(hù)的成本。有兩種方法可以減少這種差異。當你增強網(wǎng)站的銷(xiāo)售能力時(shí)，CPO會(huì )下降，差距會(huì )縮小，說(shuō)明網(wǎng)站轉化現有流量的能力得到了加強；同樣是的，CPV可能會(huì )增加而CPO不變或減少，差異也會(huì )縮小，說(shuō)明網(wǎng)站吸引的流量轉化率更高，這通常在啟用 PPC (payperclick) 時(shí)發(fā)生。的計劃。有些東西的訂單獲取率OrderAcquisitionRatio (OAR) 有些東西的計算公式：訂單獲取率=單筆訂單成本(
　　15、CPO)/Cost per visitor (CPV)指標含義：用另一種形式來(lái)反映市場(chǎng)效率指標的使用：比率的形式往往更容易讓管理層，尤其是財務(wù)人員理解。網(wǎng)上有些東西每單產(chǎn)出ContributionperOrder(CON)計算公式：每單產(chǎn)出=（平均訂單數X平均邊際收益）-單單成本 yixieshi指標含義：每單給你帶來(lái)的現金凈增加指標 用法：一家公司的首席財務(wù)官總是對這個(gè)指標感興趣，它代表你花了多少錢(qián)來(lái)賺錢(qián)?；ヂ?lián)網(wǎng)投資回報率（ROI）計算公式：投資回報率=每產(chǎn)出產(chǎn)出（CON）/每訂單成本（CPO）指標含義：用來(lái)衡量你的廣告的投資回報率
　　16、指標使用：比較你的廣告的回報率，你應該把錢(qián)分配給回報率最高的廣告，但是這個(gè)回報率應該有一個(gè)時(shí)間段限制，比如“25% RIO /week”與“25% RIO/year”有很大不同 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(
用戶(hù)運營(yíng)常用數據分析指標做一個(gè)總結用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)指標：瀏覽量
)
　　
　　在運營(yíng)工作中，我們會(huì )接觸到各種不同的數據指標。這些指標往往已經(jīng)設定好了，我們需要根據這些指標來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。根據平臺的性質(zhì)和運營(yíng)優(yōu)先級的需要，最常用的數據指標是用戶(hù)指標。
　　在馬云號稱(chēng)的DT時(shí)代，作為產(chǎn)品人，日常與數據指標打交道已成為必不可少的核心技能。通常，無(wú)論是日常產(chǎn)品工作還是面試拿offer，都需要多儲備一點(diǎn)數據統計分析的基礎知識。
　　以下是用戶(hù)操作常用的數據分析指標總結
　　用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)指標：
　　頁(yè)面瀏覽量（PV）：所謂的頁(yè)面瀏覽量（PV），每次用戶(hù)打開(kāi)一個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面都會(huì )記錄一次。用戶(hù)多次打開(kāi)同一個(gè)頁(yè)面，累計瀏覽量。
　　點(diǎn)擊次數：促銷(xiāo)活動(dòng)在一段時(shí)間內被點(diǎn)擊的次數。
　　訪(fǎng)問(wèn)者UV數：您的網(wǎng)站一天內的獨立訪(fǎng)問(wèn)者數量（基于cookies），同一訪(fǎng)問(wèn)者在一天內多次訪(fǎng)問(wèn)您網(wǎng)站將僅計為一個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者。
　　新訪(fǎng)問(wèn)者數量：在通過(guò)此門(mén)戶(hù)進(jìn)入的唯一訪(fǎng)問(wèn)者中，歷史上第一次訪(fǎng)問(wèn)您的 網(wǎng)站 的訪(fǎng)問(wèn)者數量。
　　新訪(fǎng)客比率：考察從這個(gè)入口到達的訪(fǎng)客有多少是新訪(fǎng)客，比率越高，對這個(gè)入口的新訪(fǎng)客越感興趣。
　　頁(yè)面類(lèi)用戶(hù)指標：
　　登陸頁(yè)面：百度統計中的訪(fǎng)問(wèn)入口。登陸頁(yè)面是從外部進(jìn)入您的網(wǎng)站的第一個(gè)入口（訪(fǎng)問(wèn)者點(diǎn)擊您的站外廣告、搜索結果頁(yè)面鏈接或網(wǎng)站上的其他鏈接），即每次訪(fǎng)問(wèn)的第一個(gè)入口訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面。這意味著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)者第一次看到這個(gè)頁(yè)面的頻率更高。數字越高，頁(yè)面越是您的重要窗口。
　　跳出率：查看頁(yè)面后離開(kāi) 網(wǎng)站 的訪(fǎng)問(wèn)次數占總訪(fǎng)問(wèn)次數的百分比。
　　平均訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間：訪(fǎng)問(wèn)者在一次訪(fǎng)問(wèn)中打開(kāi) 網(wǎng)站 的平均時(shí)間。即在每次訪(fǎng)問(wèn)中，打開(kāi)第一頁(yè)到關(guān)閉最后一頁(yè)的平均值，并計算打開(kāi)一個(gè)頁(yè)面時(shí)打開(kāi)和關(guān)閉的時(shí)間差。
　　平均訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數：這是從該門(mén)戶(hù)進(jìn)入的訪(fǎng)問(wèn)者每次訪(fǎng)問(wèn)所查看的平均頁(yè)面數。平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數=頁(yè)面瀏覽次數/訪(fǎng)問(wèn)次數。頁(yè)數越高，他們關(guān)注的頁(yè)面就越多。
　　Contributed pageviews：指該頁(yè)面作為條目產(chǎn)生的總瀏覽量（PV）。
　　訪(fǎng)問(wèn)次數：從該門(mén)戶(hù)進(jìn)入的訪(fǎng)問(wèn)者在您的 網(wǎng)站 上的會(huì )話(huà)數
　　貢獻的下游瀏覽量：該頁(yè)面直接為站點(diǎn)上其他頁(yè)面帶來(lái)的瀏覽量。貢獻下游頁(yè)面瀏覽量將幫助您了解頁(yè)面對整個(gè)站點(diǎn)的 PV 的貢獻。頁(yè)面越高，其他頁(yè)面的PV輸血能力越強。
　　退出率=本頁(yè)退出數/本頁(yè)PV數
　　退出頁(yè)面：作為訪(fǎng)問(wèn)會(huì )話(huà)的最后一頁(yè)（即退出頁(yè)面）查看的頁(yè)面數。
　　訪(fǎng)問(wèn)深度：指在一次訪(fǎng)問(wèn)中瀏覽您網(wǎng)站不同頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)者數量，反映訪(fǎng)問(wèn)者對您的每個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面的關(guān)注程度。
　　訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數：指訪(fǎng)問(wèn)者在一次訪(fǎng)問(wèn)中瀏覽到您的網(wǎng)站的頁(yè)面總數。如果同一個(gè)頁(yè)面被多次瀏覽，訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面的數量也會(huì )被計算多次。訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數反映了訪(fǎng)問(wèn)者對你網(wǎng)站的整體關(guān)注度。
　　用戶(hù)業(yè)務(wù)核心指標：
　　轉化次數：訪(fǎng)問(wèn)者到達轉化目標頁(yè)面的次數，詞條越高，對網(wǎng)站轉化的貢獻越大。
　　轉化率=轉化次數/訪(fǎng)問(wèn)次數，轉化率越高，入口的轉化效率越高。
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　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(
數據治理的核心內容如下：數據質(zhì)量可分為監控管理、規則模塊庫和管理)
　　
　　
　　前言
　　我們已經(jīng)初步介紹了數據中心的背景以及為什么要建設數據中心。同時(shí)，我們還介紹了政財云數據中心的實(shí)現以及指標庫的背景和使用。那么今天，讓我們再深入一點(diǎn)大數據的海洋，談?wù)剶祿|(zhì)量在數據治理中的內容，以及數據質(zhì)量在當前政采云臺中的實(shí)施和作用。
　　數據治理的背景
　　隨著(zhù)業(yè)務(wù)的發(fā)展，大數據中存儲的數據量和在線(xiàn)操作量越來(lái)越大。在這些龐大的存儲和元數據信息中，存在著(zhù)大量的冗余數據，對于集群資源的維護和數據的開(kāi)發(fā)都具有重要意義。這是對資源和管理的巨大浪費。同時(shí)，由于冗余和無(wú)效數據和作業(yè)的存在可能影響核心作業(yè)的運營(yíng)產(chǎn)出，數據團隊成立時(shí)間越長(cháng)，數據治理越突出。重要性。
　　數據治理的核心內容如下：
　　本文重點(diǎn)介紹正財云數據中心平臺IData中的數據質(zhì)量以及數據質(zhì)量的實(shí)現和使用。
　　數據質(zhì)量的原因
　　數據質(zhì)量的原因有很多，具體概括也可以分為以下四類(lèi)：
　　數據質(zhì)量的常見(jiàn)指標
　　作為數據治理的重要組成部分，數據質(zhì)量包括多方面的內容。具體來(lái)說(shuō)，數據質(zhì)量的好壞可以通過(guò)以下五類(lèi)指標來(lái)衡量：
　　政財云數據中心的數據質(zhì)量也是基于以上指標設計和實(shí)現的。
　　IData 數據質(zhì)量
　　從系統設計的角度來(lái)看，目前的IData數據質(zhì)量可以細分為監控模塊和報警模塊。監控模塊也可以看作是大數據元數據基本信息的采集和存儲過(guò)程，用于監控大數據數據。數據的元數據信息，告警模塊根據監控配置告警規則，判斷是否需要數據質(zhì)量告警，通知數據開(kāi)發(fā)者處理有問(wèn)題的作業(yè)和數據。
　　
　　從功能模塊上看，目前IData數據質(zhì)量可分為監控管理、規則模塊庫和基線(xiàn)管理。下面從功能模塊開(kāi)始介紹。
　　數據質(zhì)量 - 監控管理
　　下面是數據質(zhì)量監控管理頁(yè)面，支持對已經(jīng)入庫的表進(jìn)行監控規則的配置和設置。
　　
　　我們認為監控和警報應該分開(kāi)而不是混合在一起。監測產(chǎn)生的數據質(zhì)量指標應作為大數據數據的元數據信息。數據質(zhì)量告警只是一個(gè)使用場(chǎng)景，但是這個(gè)數據質(zhì)量指標不僅可以用于數據質(zhì)量告警，還可以觀(guān)察數據輸出效率、數據輸出規模變化、元數據相關(guān)信息變化等。
　　監控告警規則配置
　　
　　監控報警日志
　　
　　數據質(zhì)量 - 規則模塊庫
　　規則模板庫中用于數據質(zhì)量監控告警的規則包括以往研究認為通用的監控告警規則和用戶(hù)自定義規則。
　　根據規則配置產(chǎn)生的數據質(zhì)量指標可分為完整性、準確性和有效性三類(lèi)。我們認為數據質(zhì)量的監控和告警規則都可以屬于這三類(lèi)。
　　內置規則
　　根據前人研究整理出9條內置規則，按指標類(lèi)型分類(lèi)如下：
　　正直
　　表行數波動(dòng)：表級規則，配置規則時(shí)可以指定表行數的波動(dòng)范圍。當最新輸出的數據行數與上一次數據輸出的行數的波動(dòng)范圍不在規定范圍內時(shí)，會(huì )觸發(fā)告警。
　　表行數減少：表級規則，無(wú)需額外配置項。當最新輸出的數據行數小于上一次數據輸出的行數時(shí)，觸發(fā)告警。
　　字段枚舉值內容：字段級規則，配置規則時(shí)，需要指定該字段只能收錄哪些枚舉值。數據生成時(shí)，根據獲取的字段枚舉值內容和配置的枚舉值范圍，如果在未配置的枚舉值范圍內有枚舉，則會(huì )觸發(fā)告警。
　　字段枚舉值個(gè)數：字段級規則，配置規則時(shí)需要指定該字段的枚舉值個(gè)數。數據生成時(shí)，將得到的字段枚舉值個(gè)數與配置規則時(shí)指定的枚舉值個(gè)數進(jìn)行比較。如果大于配置的數字，則觸發(fā)警報。
　　表不為空：表級規則，無(wú)需其他配置項。如果最新**數據輸出的行數為0**，則會(huì )觸發(fā)報警。
　　準確性
　　唯一表主鍵：表級規則，主鍵是指表的邏輯主鍵，邏輯主鍵數據來(lái)自IData的數據倉庫設計模塊。在ETL過(guò)程中，會(huì )根據數據倉庫設計中邏輯主鍵的配置規則對主鍵進(jìn)行唯一性驗證。如果**數據質(zhì)量指標輸出為假**，將觸發(fā)警報。
　　字段數據取值范圍：字段級規則，配置規則時(shí)可以指定字段的最大值和最小值。生成數據時(shí)，將得到的字段的最大值和最小值與配置的最大值和最小值進(jìn)行比較。如果任何數據不在規則范圍內，則會(huì )觸發(fā)警報。
　　字段值不為空：字段級規則，可配置字段值為空閾值。在 ETL 過(guò)程中，會(huì )查詢(xún)空字段（包括 null 和空字符串）的數量。如果獲取的空字段數大于配置的閾值，則會(huì )觸發(fā)告警。
　　時(shí)效性
　　表輸出時(shí)間：表級規則，可以配置表的預期輸出時(shí)間。在ETL過(guò)程中，調度系統調度的一些作業(yè)可能會(huì )卡住。如果核心作業(yè)卡住，會(huì )導致數據輸出嚴重延遲。因此，數據質(zhì)量模塊會(huì )輪詢(xún)查詢(xún)配置該規則的表的輸出時(shí)間。如果在配置的時(shí)間內沒(méi)有獲取到表格的輸出時(shí)間，則會(huì )觸發(fā)報警。
　　自定義規則
　　目前的IData數據質(zhì)量模塊支持自定義規則，即支持采集作業(yè)數據質(zhì)量指標自定義數據質(zhì)量執行sql，根據自定義sql配置監控報警規則。
　　
　　數據質(zhì)量 - 基線(xiàn)管理
　　當前IData數據質(zhì)量基線(xiàn)管理的工作是對當前大數據核心基礎表進(jìn)行統一管理，并配置統一的基準規則，適用于基線(xiàn)中的所有表。
　　
　　總結
　　數據治理是大數據系統的重要組成部分。隨著(zhù)公司的發(fā)展，數據量的增加和數據的海量使用必然會(huì )引發(fā)數據治理問(wèn)題。作為數據治理的重要組成部分，數據質(zhì)量在當前政采云數據中心中逐漸發(fā)揮了重要作用。但是，數據治理和數據質(zhì)量不僅僅是數據團隊需要關(guān)注和思考的問(wèn)題。任何產(chǎn)生數據的部門(mén)，無(wú)論是團隊還是團隊，都要控制和保證數據的準確性和有效性，數據源的治理可以進(jìn)一步保證數據治理的有效性。
　　目前，現有團隊依靠數據中心IData的數據質(zhì)量能力來(lái)檢查數據源的準確性。后續數據平臺團隊將進(jìn)一步拓展IData數據治理能力，包括但不限于數據安全、標準規范、研發(fā)效率和成本控制。等等，進(jìn)一步提高數據中心的能力。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(內容型產(chǎn)品常見(jiàn)的分析指標及分析方向（一）)
　　一、基于內容的產(chǎn)品框架
　　內容類(lèi)產(chǎn)品是一個(gè)標題，可以是視頻、音頻、直播等。區別在于內容的形式不同，通常分為幾類(lèi)，即信息類(lèi)、娛樂(lè )類(lèi)、工具類(lèi)，以知識為基礎，以社會(huì )為基礎。今天我們以信息化產(chǎn)品為例，談?wù)勥@類(lèi)產(chǎn)品的常見(jiàn)分析指標和分析方向。
　　此類(lèi)產(chǎn)品通?？梢苑纸鉃槿齻€(gè)維度，即作者-內容-用戶(hù)。作者——可以制作內容并與用戶(hù)互動(dòng)；內容——通過(guò)一系列過(guò)濾策略、內容分發(fā)、推薦策略，盡量展示給需要的用戶(hù)；用戶(hù)——可以消費內容并與作者或其他用戶(hù)交互。
　　框架：
　　
　　二、常用指標
　　2.1 筆者這邊常用指標
　　作者屬性：
　　語(yǔ)言、地區、發(fā)帖方式、作者評分、賬號類(lèi)型、頻道、合約狀態(tài)、創(chuàng )建時(shí)間、賬號id、年齡、性別、站內粉絲、站內關(guān)注者、平臺等；
　　常見(jiàn)的作者分析指標：
　　1、新老作者分布及占比
　　2、作者特征分布：評分、賬號類(lèi)型、合約狀態(tài)、作者狀態(tài)分布等。
　　3、關(guān)鍵作者特征分布：關(guān)鍵MCN、PGC、TOPN等分布。
　　4、作者基本屬性：年齡、性別、地域、語(yǔ)言分布等。
　　
　　2.2 內容端常用指標
　　內容漏斗：無(wú)論是任何渠道爬取、站點(diǎn)提取，還是平臺作者自發(fā)文章的內容，通常都需要逐層過(guò)濾。首先進(jìn)行一般的去重，然后通過(guò)某些機型的機器審核過(guò)濾掉一些不適合在平臺上展示的內容，如黑名單、低質(zhì)量?jì)热?、抄襲內容、內容不全、色情暴力等和人工審核。然后，根據內容分發(fā)和過(guò)濾時(shí)的一些規則，分發(fā)和過(guò)濾什么樣的內容可以分發(fā)給什么樣的用戶(hù)，比如用戶(hù)評分、垂直類(lèi)別等。在前端顯示方面，個(gè)性化推薦根據頻道主頁(yè)面的推薦位置進(jìn)行分配，并展示給用戶(hù)。最后一個(gè)內容顯示一定時(shí)間后，其時(shí)效性就會(huì )過(guò)期，不再顯示。
　　
　　常見(jiàn)的內容屬性數據包括：內容語(yǔ)言、地域、推薦狀態(tài)、展示狀態(tài)、內容類(lèi)別、內容分級、內容來(lái)源、內容關(guān)鍵詞、內容分類(lèi)（多級）、內容創(chuàng )建時(shí)間、發(fā)布時(shí)間、過(guò)期時(shí)間等待;
　　常用內容分析指標：1、文章內容評分分布、內容展示狀態(tài)分布、內容推薦、內容話(huà)題分布、內容垂直分布；2、詹文章內容評分分布、內容主題分布、內容垂直分布等；內容已過(guò)期
　　
　　2.3 作者 &amp; 內容 &amp; 用戶(hù)組合分析指標
　　作者和內容分析指標：
　　1、作者發(fā)表量分布（多特征）、新老作者發(fā)表量分布、不同渠道發(fā)表量（渠道評價(jià)）、活躍作者數、投稿量速度;
　　2、作者各類(lèi)文章分布、作者文章內容類(lèi)別分布、作者文章重復率、作者文章認可率等；
　　3、作者生命周期（轉化漏斗和異常監測）：新作者、留存（當天/多天）、發(fā)表留存（當天/多天）、流失、召回
　　內容和用戶(hù)分析指標：
　　每個(gè)用戶(hù)的用戶(hù)點(diǎn)擊率+內容維度，每個(gè)維度用戶(hù)的動(dòng)作+各種內容用戶(hù)（顯示/點(diǎn)擊/轉發(fā)/采集/評論...），每個(gè)維度用戶(hù)的動(dòng)作+每個(gè)頻道的內容用戶(hù)，每個(gè)頻道的熱門(mén)內容維度用戶(hù)/熱門(mén)類(lèi)別/熱門(mén)話(huà)題
　　作者 &amp; 內容 &amp; 用戶(hù)分析指標：
　　用戶(hù)在各個(gè)維度的消費行為for+各個(gè)內容維度+各個(gè)作者維度（展示/點(diǎn)擊/轉發(fā)/采集/評論……）
　　三、常用分析框架及對應指標
　　
　　構建作者內容分析指標體系，可以為產(chǎn)品提供與內容/作者/用戶(hù)相關(guān)的常規分析框架和數據基礎。分析的重點(diǎn)可以如下：
　　1、核心指標波動(dòng)歸因，通過(guò)洞察用戶(hù)留存變化-&gt;歸因于人均觀(guān)看內容數量變化-&gt;歸因于創(chuàng )作者和內容，為業(yè)務(wù)人員提供指導性的產(chǎn)品優(yōu)化。緊握;
　　2、對創(chuàng )作者來(lái)源進(jìn)行評估，為平臺開(kāi)發(fā)新的優(yōu)質(zhì)創(chuàng )作者，優(yōu)化創(chuàng )作者來(lái)源結構，合理分配新拉成本，為作者端渠道拉新投資回報提供分析依據;
　　3、從Entry-&gt;Review-&gt;Expansion-&gt;Expired全鏈接漏斗監控內容，監控各層機器審稿人審閱、分發(fā)等過(guò)濾策略是否正常合理，內容丟失程度在每個(gè)階段，優(yōu)化內容生命周期漏斗和各級策略；
　　4、監控創(chuàng )作者生命周期，衡量作者發(fā)帖-&gt;反饋機制是否合理可持續，監控作者整體新情況，登錄/留帖情況，優(yōu)質(zhì)作者是否獲得足夠的激勵；
　　5、監控熱點(diǎn)內容/話(huà)題的集中度，豐富產(chǎn)品內容的多樣性，評估各種內容的供需是否平衡，稀缺內容是否受到流量保護，為引入的內容提供優(yōu)化建議內容和生態(tài)平衡；
　　6、監控作者與用戶(hù)的關(guān)注者關(guān)系，分析作者與用戶(hù)互動(dòng)的健康度和深度；
　　7、本文文章指標未涵蓋的推薦算法效果評價(jià)，主要以次日瀏覽留存、vv、人均瀏覽時(shí)長(cháng)等指標衡量, 和 ctr; 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(
用戶(hù)運營(yíng)常用數據分析指標做一個(gè)的核心技能總結類(lèi)目)
　　
　　彩蛋：免費贈送產(chǎn)品/操作必備手冊，可以為你節省2小時(shí)的加班時(shí)間
　　在我們日常的產(chǎn)品或運營(yíng)工作中，我們會(huì )接觸到各種各樣的數據指標。這些指標往往已經(jīng)設定好了，我們需要根據這些指標來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。
　　尤其是今天，在連馬云都宣稱(chēng)的DT時(shí)代，作為產(chǎn)品人每天處理數據指標已經(jīng)成為必不可少的核心技能。通常，無(wú)論是日常產(chǎn)品工作還是面試拿offer，都需要多儲備一點(diǎn)數據統計分析的基礎知識。
　　以下是用戶(hù)操作常用的數據分析指標總結
　　類(lèi)別 1：用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)指標：
　　1.頁(yè)面瀏覽量（PV）：通常稱(chēng)為頁(yè)面瀏覽量（PV），每次用戶(hù)打開(kāi)一個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面都會(huì )記錄一次。用戶(hù)多次打開(kāi)同一個(gè)頁(yè)面，累計瀏覽量。
　　2.點(diǎn)擊次數：一段時(shí)間內某個(gè)促銷(xiāo)活動(dòng)的點(diǎn)擊次數。
　　3.Visitor UV：您的網(wǎng)站一天內的獨立訪(fǎng)問(wèn)者數量（基于cookies），同一訪(fǎng)問(wèn)者一天內多次訪(fǎng)問(wèn)您網(wǎng)站只算作一位訪(fǎng)客。
　　4.新訪(fǎng)問(wèn)者數量：在通過(guò)此門(mén)戶(hù)進(jìn)入的唯一訪(fǎng)問(wèn)者中，歷史上第一次訪(fǎng)問(wèn)您網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)者數量。
　　5.新訪(fǎng)客率：衡量從入口到達的訪(fǎng)客中有多少是新訪(fǎng)客。率越高，這個(gè)入口處的新訪(fǎng)客就越感興趣。
　　類(lèi)別 2：頁(yè)面用戶(hù)指標：
　　1.登陸頁(yè)面：百度統計中的訪(fǎng)問(wèn)入口。登陸頁(yè)面是從外部進(jìn)入您的網(wǎng)站的第一個(gè)入口（訪(fǎng)問(wèn)者點(diǎn)擊您的站外廣告、搜索結果頁(yè)面鏈接或網(wǎng)站上的其他鏈接），即每次訪(fǎng)問(wèn)的第一個(gè)入口訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面。這意味著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)者第一次看到這個(gè)頁(yè)面的頻率更高。數字越高，頁(yè)面越是您的重要窗口。
　　2.跳出率：僅查看一頁(yè)后離開(kāi)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)百分比。
　　3.平均訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間：訪(fǎng)問(wèn)者在訪(fǎng)問(wèn)中打開(kāi) 網(wǎng)站 所花費的平均時(shí)間。即在每次訪(fǎng)問(wèn)中，打開(kāi)第一頁(yè)到關(guān)閉最后一頁(yè)的平均值，并計算打開(kāi)一個(gè)頁(yè)面時(shí)打開(kāi)和關(guān)閉的時(shí)間差。
　　4.平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數：訪(fǎng)問(wèn)者每次訪(fǎng)問(wèn)從該門(mén)戶(hù)進(jìn)入的平均瀏覽頁(yè)面數。平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數=頁(yè)面瀏覽量/訪(fǎng)問(wèn)次數。數字越高，他們關(guān)注的頁(yè)面越多。
　　5.Contributed pageviews：指該頁(yè)面作為條目產(chǎn)生的總瀏覽量（PV）。
　　6.訪(fǎng)問(wèn)次數：從該門(mén)戶(hù)進(jìn)入的訪(fǎng)問(wèn)者在您的 網(wǎng)站 上的會(huì )話(huà)數
　　7.貢獻的下游瀏覽量：該頁(yè)面直接為網(wǎng)站其他頁(yè)面帶來(lái)的瀏覽量。貢獻下游頁(yè)面瀏覽量有助于您了解頁(yè)面對整個(gè)站點(diǎn)的 PV 的貢獻。頁(yè)面越高，其他頁(yè)面的PV輸血能力越強。
　　8.退出率：本頁(yè)退出次數/本頁(yè)PV數
　　9.退出頁(yè)面數：作為上次訪(fǎng)問(wèn)會(huì )話(huà)（即退出頁(yè)面）查看的頁(yè)面數。
　　10.訪(fǎng)問(wèn)深度：指在一次訪(fǎng)問(wèn)中瀏覽您的網(wǎng)站不同頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)者數量，反映了訪(fǎng)問(wèn)者對您的每個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面的關(guān)注程度。
　　11.訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面：指訪(fǎng)問(wèn)者在一次訪(fǎng)問(wèn)中瀏覽到您的網(wǎng)站的頁(yè)面總數。您的訪(fǎng)問(wèn)者對您的 網(wǎng)站 的總體興趣水平。
　　第三類(lèi)：用戶(hù)業(yè)務(wù)核心指標：
　　1.轉化次數：訪(fǎng)問(wèn)者到達轉化目標頁(yè)面的次數，入口越高，入口對轉化的貢獻越大網(wǎng)站。
　　2.轉化率：轉化次數/訪(fǎng)問(wèn)次數。轉化率越高，詞條的轉化效率越高。
　　文末大福利
　　寫(xiě)這篇文章的時(shí)候，瀏覽了網(wǎng)上寫(xiě)的相關(guān)數據指標文章，感覺(jué)數據指標不是很全面，不利于新手一站式查詢(xún)。產(chǎn)品更需要的是像百科全書(shū)一樣的查詢(xún)字典，不會(huì )被搜索到。
　　相信很多產(chǎn)品經(jīng)理都遇到過(guò)這些問(wèn)題：
　　“開(kāi)發(fā)一個(gè)新的手機APP需要統計哪些數據？”
　　“你這個(gè)季度的GMV達標了嗎？（內：GMV是什么？快點(diǎn)百度吧？）”
　　“每日活動(dòng)和每月活動(dòng)之間的統計差異是什么？”
　　請各位仔細想想，你們是否接受了運營(yíng)、發(fā)展、領(lǐng)導這樣的“靈魂拷問(wèn)三連冠”！
　　來(lái)來(lái)來(lái)，為了幫助你完善產(chǎn)品思路和產(chǎn)品數據細節，讓你挺直腰板復習，我為你準備了這份《產(chǎn)品數據V2.1》自查手冊！多維度檢漏灌裝，讓您的產(chǎn)品方案真正經(jīng)得起推敲！
　　手動(dòng)說(shuō)明：
　　第一彈：最貼心的數據名稱(chēng)分類(lèi)查詢(xún)
　　梳理了產(chǎn)品經(jīng)理日常常用的所有數據指標，并按終端分類(lèi)，全面涵蓋APP、網(wǎng)站數據分析，還為業(yè)務(wù)增加了業(yè)務(wù)數據分析。
　　使用時(shí)，只需要為自己的產(chǎn)品終端選擇對應的表單頁(yè)面即可。方便嗎？
　　
　　第二條：最全的數據指標集合，持續更新
　　本次V2.1版本所有指標均按日常使用頻率高，僅最常用收錄，至今收錄100多條常用數據，覆蓋更多超過(guò)93%的常用指標數據指標
　　目前的數據指標主要分類(lèi)如下：
　　
　　
　　說(shuō)明書(shū)部分截圖
　　遇到不明白的名字，不用再去百度，直接CTRL+F搜索關(guān)鍵詞即可。方便嗎？直接省去記憶的煩惱！
　　
　　同時(shí)，我們會(huì )根據大家的反饋繼續收錄，不斷迭代！
　　最后但并非最不重要的：
　　本手冊對所有人完全免費?。?！
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　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(數據分析業(yè)務(wù)指標與分析方法1電商數據常用指標，你了解多少？)
　　數據分析業(yè)務(wù)指標及分析方法 1 業(yè)務(wù)指標
　　業(yè)務(wù)指標是指衡量業(yè)務(wù)質(zhì)量的標準。
　　1.1 了解商業(yè)公司是做什么的，有什么產(chǎn)品、業(yè)務(wù)和服務(wù)對象；運行狀況，了解相關(guān)核心指標判斷運行狀況；業(yè)務(wù)流程，分析各個(gè)環(huán)節的數據，判斷哪些環(huán)節出現問(wèn)題。1.2 互聯(lián)網(wǎng)電商數據常用指標1.2.1 用戶(hù)數據
　　每日新增用戶(hù)數
　　產(chǎn)品的每日新用戶(hù)數。
　　每日新增用戶(hù)數反映了某款產(chǎn)品吸引新用戶(hù)的能力。
　　活躍用戶(hù)
　　經(jīng)常光顧網(wǎng)站 并為網(wǎng)站 帶來(lái)一些價(jià)值的用戶(hù)數。
　　活躍用戶(hù)數用于衡量網(wǎng)站的運行狀況。
　　分類(lèi)
　　每日活躍用戶(hù)（DAU：每日活躍用戶(hù)）
　　每周活躍用戶(hù)（WAU：Week Active User）
　　月活躍用戶(hù)（MAU：月活躍用戶(hù)）
　　活躍率=活躍用戶(hù)數/總用戶(hù)數
　　留存率 = 第 1 天訪(fǎng)問(wèn)該應用并在第 N 天仍訪(fǎng)問(wèn)該應用的用戶(hù)數 / 第 1 天訪(fǎng)問(wèn)該應用的用戶(hù)數
　　留存率反映了留住用戶(hù)的能力。
　　留存率按時(shí)間分為次日留存率、3天留存率、7天留存率、30天留存率。
　　對于次日留存率、7 天留存率和月留存率，有 40-20-10 規則，
　　次日留存率=40%，7天留存率=20%，月留存率=10%，
　　達到這一標準，標志著(zhù)公司的留存率達到了行業(yè)的基本標準。
　　單位獲客成本
　　在流量推廣過(guò)程中，廣告等活動(dòng)的成本與產(chǎn)生的獨立訪(fǎng)問(wèn)者數量的比值。
　　客戶(hù)價(jià)格
　　總訂單金額與訂單數量之比。應用場(chǎng)景主要是零售，包括電商平臺。
　　ARPU（每用戶(hù)平均收入）
　　ARPU = 總收入/總用戶(hù)
　　即每個(gè)用戶(hù)的平均收入，它反映了某個(gè)時(shí)間段內平均活躍用戶(hù)為應用所產(chǎn)生的收入。
　　ARPPU（每位付費用戶(hù)的平均收入）
　　ARPPU = 總收入/付費用戶(hù)數
　　即每個(gè)付費用戶(hù)的平均收入，它反映了每個(gè)付費用戶(hù)在一定時(shí)間內為應用程序產(chǎn)生的平均收入。
　　1.2.2 用戶(hù)行為數據
　　光伏
　　頁(yè)面瀏覽量，也稱(chēng)為頁(yè)面點(diǎn)擊量
　　也就是所謂的Page View（PV），用戶(hù)每次訪(fǎng)問(wèn)電商網(wǎng)站或者移動(dòng)應用中的一個(gè)頁(yè)面，都會(huì )被記錄訪(fǎng)問(wèn)一次，并且刷新同一個(gè)網(wǎng)頁(yè)也算作一次訪(fǎng)問(wèn)。
　　紫外線(xiàn)
　　唯一身份訪(fǎng)問(wèn)者
　　網(wǎng)站后臺的統計系統會(huì )標記每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的用戶(hù)的瀏覽器，并使用cookie來(lái)標記用戶(hù)。當不同用戶(hù)使用同一瀏覽器（cookies有效）在一定時(shí)間內多次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站時(shí)，將被網(wǎng)站后臺視為同一用戶(hù)，僅記錄一次。
　　知識產(chǎn)權
　　某IP地址的計算機訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的次數，如果在局域網(wǎng)中使用同一個(gè)IP，只記錄一次。
　　平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間
　　衡量 網(wǎng)站 用戶(hù)體驗的指標。在一次訪(fǎng)問(wèn)中，從打開(kāi)第一頁(yè)到關(guān)閉最后一頁(yè)的時(shí)間稱(chēng)為總訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間。
　　平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng) = 總訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng) / 訪(fǎng)問(wèn)次數
　　跳出率
　　跳出率是指訪(fǎng)問(wèn)者僅訪(fǎng)問(wèn)一頁(yè)后來(lái)到網(wǎng)站并離開(kāi)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)者占總訪(fǎng)問(wèn)次數的百分比。
　　跳出率 = 僅訪(fǎng)問(wèn)一頁(yè)后離開(kāi) 網(wǎng)站 的訪(fǎng)問(wèn)次數 / 總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　跳出率是網(wǎng)站流量質(zhì)量的重要指標。
　　轉化率
　　當用戶(hù)在 網(wǎng)站 上完成所需的操作時(shí)，稱(chēng)為轉換。
　　轉化率 = 轉化/訪(fǎng)問(wèn)
　　比如電商轉化率網(wǎng)站=網(wǎng)站下單數/網(wǎng)站總訪(fǎng)問(wèn)量
　　回購率
　　復購率=購買(mǎi)兩次以上的顧客數/購買(mǎi)的顧客總數
　　1.2.3 產(chǎn)品數據
　　GMV（總商品交易量）
　　總營(yíng)業(yè)額
　　指零售業(yè)的“流水”?？備N(xiāo)售額包括銷(xiāo)售額、取消訂單、拒絕訂單和退回訂單。
　　SKU（庫存單位）
　　庫存單位
　　出入庫計量單位、買(mǎi)家采購、商家采購、供應商備貨、工廠(chǎng)生產(chǎn)均以SKU為單位進(jìn)行。
　　SKU 是物理上不可分割的最小庫存單位。也就是說(shuō)，對于一個(gè)產(chǎn)品，可以根據SKU來(lái)確定商品的具體庫存。
　　SPU（標準產(chǎn)品單元）
　　標準化產(chǎn)品單元
　　SPU是商品信息聚合的最小單位。它是一組可重復使用且易于檢索的標準化信息，描述了產(chǎn)品的特性。
　　SPU由品牌+型號+關(guān)鍵屬性組成
　　通俗地說(shuō)，具有相同屬性值和特性的產(chǎn)品可以稱(chēng)為SPU。
　　比如iphone Xs就是一個(gè)SPU，與顏色、款式、配置等無(wú)關(guān)。
　　而具體配置為256G版、4G手機、金色的iPhone Xs就是一個(gè)SKU。
　　ROI（投資回報率）
　　投資回報率
　　是指應該通過(guò)投資回報的價(jià)值，即產(chǎn)生的交易量與活動(dòng)成本的比值。
　　2 分析方法2.1 邏輯樹(shù)分析方法
　　逐層列出一個(gè)指標的影響因素，逐層拆解復雜數據，用它來(lái)發(fā)現復雜數據中的問(wèn)題和機會(huì )。
　　
　　2.2 多維拆解分析方法
　　數據中收錄的信息是多種多樣的，各種類(lèi)型之間的數據量比較大。
　　多維分解分析用于分析不同類(lèi)型數據之間的差異，常與比較分析結合使用。
　　與邏輯樹(shù)分析法的區別：
　　多維拆解法屬于結構拆解，將各個(gè)部分的數據組合起來(lái)等于整體數據。
　　邏輯樹(shù)分析法屬于關(guān)系拆解，即拆解后的索引是原創(chuàng )索引的組成部分，不一定有計算關(guān)系。原創(chuàng )指標可能不是直接從拆解指標計算出來(lái)的，但有一定的關(guān)系。
　　示例：分析銷(xiāo)售額下降的原因
　　整體銷(xiāo)量下滑，根據產(chǎn)品拆解，是所有產(chǎn)品銷(xiāo)量都有下滑，還是個(gè)別產(chǎn)品的問(wèn)題；
　　假設某產(chǎn)品銷(xiāo)量下降，根據產(chǎn)品拆解，該產(chǎn)品下所有產(chǎn)品銷(xiāo)量均下降，還是個(gè)別產(chǎn)品的問(wèn)題。
　　共同維度
　　從指數構成拆解
　　例如：用戶(hù)數=新用戶(hù)數+老用戶(hù)數，某類(lèi)產(chǎn)品由多個(gè)子產(chǎn)品組成，一個(gè)事業(yè)部的銷(xiāo)售額由下屬多個(gè)部門(mén)的銷(xiāo)售額組成事業(yè)部
　　從業(yè)務(wù)流程中拆除
　　分析網(wǎng)站訂單轉化率
　　用戶(hù)前往 網(wǎng)站 =&gt; 瀏覽產(chǎn)品 =&gt; 加入購物車(chē) =&gt; 下單 =&gt; 付款
　　如果網(wǎng)站訂單轉化率低，需要分析各個(gè)流程的轉化率以及哪個(gè)環(huán)節有問(wèn)題。
　　2.3 對比分析
　　使用比較分析的方法來(lái)判斷某個(gè)數據的好壞，以及某些數據之間的差異。
　　比較主要內容
　　時(shí)間
　　同比、環(huán)比、趨勢
　　空間
　　不同的城市或地區，不同的產(chǎn)品
　　目標
　　年度或月度目標、活動(dòng)目標
　　用戶(hù)
　　新與舊，注冊與訪(fǎng)客
　　產(chǎn)品
　　渠道、特色、體驗和流程、促銷(xiāo)和收入
　　橫向比較：與其他事物同時(shí)比較，或同比，與去年同期比較。
　　縱向比較：在時(shí)間維度上和自己比較，或者和上一個(gè)時(shí)間段比較。
　　2.4 假設檢驗
　　對于某個(gè)問(wèn)題，提出一個(gè)由這個(gè)原因引起的假設，然后采集數據來(lái)證明你的假設，最后得出這個(gè)方法更適合于分析業(yè)務(wù)問(wèn)題的結論，也叫歸因分析。
　　過(guò)程：
　　做出假設 =&gt; 采集證據 =&gt; 得出結論
　　假設檢驗是針對某個(gè)問(wèn)題，根據一些因素大膽提出自己的假設，然后通過(guò)采集數據分析證明自己的假設。如果屬實(shí)，則可以得出相應的結論。
　　使用假設檢驗方法可以大大提高我們的邏輯推理能力，主要用于歸因分析。我們可以把每一個(gè)問(wèn)題都當作一個(gè)需要克服的案例，找到真正的罪魁禍首就是真正的目的（找到問(wèn)題的根源），不斷提出假設，不斷層層分析。
　　2.5 相關(guān)性分析
　　相關(guān)性分析常用于工作中，以確定哪些因素是造成某一現象的主要原因。當我們想研究?jì)蓚€(gè)或多個(gè)變量如何相關(guān)時(shí)，使用相關(guān)分析。
　　正相關(guān)：一個(gè)變量的增加導致另一個(gè)變量的增加
　　負相關(guān)：一個(gè)變量的增加導致另一個(gè)變量的減少
　　在統計學(xué)中，相關(guān)系數r用來(lái)衡量?jì)蓚€(gè)變量之間的相關(guān)程度。
　　相關(guān)系數r的取值范圍[-1,1]
　　r = 1 表示完全正相關(guān)
　　r = -1 表示完全負相關(guān)
　　|r|&gt;0.6 表示強相關(guān)
　　如果 A 和 B 相關(guān)，至少有五種可能性：
　　A 導致 B
　　B 導致 A
　　C 導致 A 和 B
　　A 和 B 互為因果
　　小樣本造成的巧合
　　為了避免誤解，相關(guān)性不一定是因果關(guān)系。因此，相關(guān)分析中除了看相關(guān)系數的大小外，還需要進(jìn)一步驗證在其他因素不變的情況下，該變量是否能引起另一個(gè)變量的相應變化。
　　3 分析模型3.1 RFM 分析模型
　　R：（Recency）上次消費到當前時(shí)間的時(shí)間間隔；
　　F：（頻率）最近一段時(shí)間的消費頻率；
　　M：（金錢(qián)）最近一段時(shí)間的消費金額。
　　RFM 簡(jiǎn)介
　　R 上次購買(mǎi)時(shí)間間隔
　　上次購物時(shí)間較短的用戶(hù)更有可能在不久的將來(lái)響應營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。如果用戶(hù)長(cháng)時(shí)間沒(méi)有購物行為，可能意味著(zhù)用戶(hù)已經(jīng)放棄使用APP，重振用戶(hù)的成本會(huì )更高。
　　F消費頻率
　　高消費頻率意味著(zhù)這部分用戶(hù)對產(chǎn)品的滿(mǎn)意度高，用戶(hù)粘性好，忠誠度高。
　　M消費金額
　　消費量是給公司帶來(lái)價(jià)值的最直接體現，消費量高的用戶(hù)在用戶(hù)總數中的用戶(hù)較少，但能夠創(chuàng )造更多的價(jià)值，是需要關(guān)注的對象。
　　RFM模型是目前衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)盈利能力的重要手段。該模型通過(guò)目標客戶(hù)近期交易行為、交易頻率和交易金額三個(gè)指標來(lái)描述目標客戶(hù)的價(jià)值。
　　
　　RFM 模型可以輕松回答有關(guān)您業(yè)務(wù)的這些問(wèn)題
　　誰(shuí)是我最好的客戶(hù)？
　　哪些客戶(hù)處于流失的邊緣？
　　誰(shuí)有潛力轉化為更有利可圖的客戶(hù)？
　　誰(shuí)是你不需要關(guān)注的毫無(wú)價(jià)值的客戶(hù)？
　　您必須保留哪些客戶(hù)？
　　誰(shuí)是你的忠實(shí)客戶(hù)？
　　哪些客戶(hù)最有可能響應當前的營(yíng)銷(xiāo)舉措？
　　3.2 漏斗分析模型
　　營(yíng)銷(xiāo)漏斗模型是指在營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中逐漸將非潛在客戶(hù)轉化為客戶(hù)的轉化量化模型。營(yíng)銷(xiāo)漏斗模型的價(jià)值在于量化營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中各個(gè)環(huán)節的效率，幫助發(fā)現薄弱環(huán)節。
　　漏斗分析模型是將一個(gè)總體按照一定的順序分解成不同的階段，對每個(gè)階段的數據進(jìn)行量化，根據計算結果分析發(fā)現問(wèn)題。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是在實(shí)現某個(gè)東西時(shí)的一系列操作，觀(guān)察每一步的轉換和損失。
　　
　　漏斗分析模型是將一個(gè)整體按照一定的順序分解成不同的階段，對每個(gè)階段的數據進(jìn)行量化，根據計算結果分析發(fā)現問(wèn)題。在電子商務(wù)中常用于分析用戶(hù)購物行為的轉化率。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(講講互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)中的十大數據分析方法，你知道嗎？)
　　道家強調四個(gè)字，即“道、法、術(shù)、器”。
　　層次差異：“工具”是指物品或工具，而在數據分析領(lǐng)域，則是指數據分析產(chǎn)品或工具。
　　“技術(shù)”是指操作技術(shù)，是技能和效率的水平，比如分析工具所使用的技術(shù)（比如用Excel進(jìn)行數據分析的水平）；
　　“法”是指選擇的方法，有“選擇重于努力”的說(shuō)法；
　　“道”是方向、指導思想、戰略。
　　在數據分析和產(chǎn)品運營(yíng)優(yōu)化方面，數據分析方法是核心，屬于“法”和“技術(shù)”兩個(gè)層面。
　　那么如何進(jìn)行數據分析呢，今天我們就來(lái)說(shuō)說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)中十大數據分析方法。
　　01 細分分析
　　細分分析是分析的基礎，單一維度下指標數據的信息價(jià)值很低。
　　細分的方法可以分為兩類(lèi)，一類(lèi)是分步分析，例如來(lái)北京的游客可以分為朝陽(yáng)、海淀等區；另一種是維度交集，如：付費SEM的新訪(fǎng)客。
　　分割用于解決所有問(wèn)題。
　　比如漏斗轉化，其實(shí)就是按照步驟對轉化過(guò)程進(jìn)行細分，而流量渠道的分析評估也需要很多細分的方法。
　　
　　02 對比分析
　　對比分析主要是指對兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的指標數據進(jìn)行比較，定量地展示和解釋研究對象的規模、水平、速度等相對值的相對值。業(yè)務(wù)不同階段的問(wèn)題。
　　常見(jiàn)的比較方法有：時(shí)間比較、空間比較、標準比較。
　　時(shí)間比較分為三種：同比、環(huán)比、定基比。
　　例如，本周和上周的比較是環(huán)比；本月第一周與上月第一周的比較為同比；所有數據與今年第一周的比較是固定基數。通過(guò)三種方式，可以分析業(yè)務(wù)增長(cháng)水平、速度等信息。
　　
　　03 漏斗分析
　　轉化漏斗分析是業(yè)務(wù)分析的基本模型。最常見(jiàn)的是將最終轉換設定為某種目的的實(shí)現，其中最典型的就是完成交易。但它也可以是任何其他目的的實(shí)現，例如一次使用應用程序超過(guò) 10 分鐘。
　　漏斗幫助我們解決兩個(gè)問(wèn)題：
　　過(guò)程中是否有泄漏，如果有泄漏，我們可以在漏斗中看到它，并且可以通過(guò)進(jìn)一步分析來(lái)堵塞泄漏。是否有其他進(jìn)程不應該出現在一個(gè)進(jìn)程中，導致主轉換進(jìn)程損壞。
　　
　　04 隊列分析
　　隊列分析在數據運營(yíng)領(lǐng)域非常重要，尤其是互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)需要仔細洞察留存。通過(guò)比較性質(zhì)完全相同的可比組的留存率，分析哪些因素會(huì )影響留存率。
　　隊列分析流行的一個(gè)重要原因是它簡(jiǎn)單而直觀(guān)。同類(lèi)群組僅使用一個(gè)簡(jiǎn)單的圖表來(lái)直接描述一段時(shí)間內（甚至整個(gè) LTV）內用戶(hù)留存或流失的變化。
　　過(guò)去，留存分析被定義為只要用戶(hù)有回訪(fǎng)就留存，這會(huì )導致人為的高留存指標。
　　
　　05 聚類(lèi)分析
　　聚類(lèi)分析具有簡(jiǎn)單直觀(guān)的特點(diǎn)。網(wǎng)站聚類(lèi)分析中主要分為：用戶(hù)、頁(yè)面或內容、來(lái)源。
　　用戶(hù)聚類(lèi)主要體現在用戶(hù)分組、用戶(hù)標注方法上；頁(yè)面聚類(lèi)主要是類(lèi)似的、相關(guān)的頁(yè)面分組方法；源聚類(lèi)主要包括頻道、關(guān)鍵詞等。
　　例如：在頁(yè)面分析中，經(jīng)常有一個(gè)band？參數頁(yè)面。例如：信息詳情頁(yè)面、產(chǎn)品頁(yè)面等，都屬于同一類(lèi)型的頁(yè)面。簡(jiǎn)單的分析很容易導致跳出率、退出率等指標不準確。通過(guò)聚類(lèi)分析，可以獲得相似頁(yè)面的準確數據，用于分析場(chǎng)景。
　　
　　06 AB測試
　　增長(cháng)黑客的主要思想之一不是做一件大而全面的事情，而是不斷做出可以快速驗證的小而精煉的事情?？焖衮炞C，如何驗證？主要方法是AB測試。
　　比如：你在漏斗轉化中間發(fā)現了一個(gè)漏洞，假設一定是產(chǎn)品價(jià)格問(wèn)題導致了流失，你看到了問(wèn)題——漏斗，想出了一個(gè)想法——改變定價(jià)。但想法是否正確取決于實(shí)際用戶(hù)的反應，因此使用了 AB 測試。一些用戶(hù)仍然看到舊價(jià)格，一些用戶(hù)看到新價(jià)格。如果您的想法確實(shí)有效，那么新價(jià)格應該會(huì )有更好的轉化率。如果是這樣的話(huà)，新的價(jià)格應該一次又一次地確定和優(yōu)化。
　　
　　07 埋點(diǎn)分析
　　只有采集有足夠的基礎數據，才能通過(guò)各種分析方法得到所需的分析結果。
　　通過(guò)分析用戶(hù)行為，細分為：瀏覽行為、輕交互、重交互、交易行為、瀏覽行為點(diǎn)擊按鈕、輕交互行為等。由于使用頻繁，數據簡(jiǎn)單，采用無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)。自助埋點(diǎn)的實(shí)現可以提高數據分析的有效性，需要的數據可以立即提取出來(lái)，可以大大減少技術(shù)人員的工作量，這需要采集行為更豐富的信息。
　　如：重度交互（注冊、邀請好友等）和交易事件（添加購物車(chē)、下單等）都是通過(guò)SDK批量嵌入的方式實(shí)現的。
　　
　　08 來(lái)源分析
　　流量紅利消失，我們非常重視獲客來(lái)源。如何有效地標注用戶(hù)來(lái)源非常重要。
　　傳統的分析工具，渠道分析只有一個(gè)維度。需要深入分析不同渠道在不同階段的作用。對SEM付費搜索等來(lái)源渠道和用戶(hù)所在地區進(jìn)行交叉分析，得到不同地區的詳細獲客信息。維度越細，分析結果越好。也更有價(jià)值。
　　
　　09 用戶(hù)分析
　　用戶(hù)分析是互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)的核心。常用的分析方法包括：主動(dòng)分析、留存分析、用戶(hù)分組、用戶(hù)畫(huà)像、用戶(hù)推敲。
　　用戶(hù)活動(dòng)可以細分為主動(dòng)瀏覽、主動(dòng)交互、主動(dòng)交易等，通過(guò)對主動(dòng)行為的細分，掌握關(guān)鍵行為指標；通過(guò)用戶(hù)行為事件序列，對用戶(hù)屬性進(jìn)行分組，觀(guān)察分組用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)、瀏覽、注冊情況。交互、交易等行為，真正把握不同用戶(hù)類(lèi)型的特點(diǎn)，提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)。
　　用戶(hù)畫(huà)像基于自動(dòng)標注系統，清晰地描述用戶(hù)的完整畫(huà)像，能夠更有力地支持運營(yíng)決策。
　　
　　10 形態(tài)分析
　　填寫(xiě)表格是每個(gè)平臺與用戶(hù)互動(dòng)的重要組成部分。優(yōu)秀的表單設計對提高轉化率起著(zhù)重要作用。
　　從用戶(hù)進(jìn)入表單頁(yè)面的那一刻起，就會(huì )創(chuàng )建一個(gè)微漏斗，從進(jìn)入的總人數到完成并成功提交表單的人數。填寫(xiě)表格會(huì )影響最終的轉換效果。
　　
　　以上是常用的數據分析方法，更多的應用方法需要根據業(yè)務(wù)場(chǎng)景靈活應用。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(網(wǎng)站設計要衡量用戶(hù)參的KPI入門(mén)攻略(圖)
)
　　網(wǎng)站介紹設計 KPI 以衡量用戶(hù)參與度
　　在網(wǎng)站設計中，網(wǎng)站參與度可以作為網(wǎng)站成功的指標，衡量?jì)?yōu)化結果很重要。內容參與度指標對于顯示內容策略如何與用戶(hù)、客戶(hù)參與度和整體盈利能力保持一致非常重要，以下是一些常見(jiàn)的用戶(hù)參與度指標。
　　瀏覽量、會(huì )話(huà)和用戶(hù)是用于 網(wǎng)站 優(yōu)化的常用指標，是所有用戶(hù)參與度指標中最基本的，用于衡量訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 的特定用戶(hù)的數量。測量頁(yè)面瀏覽量可以了解用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 的頻率，并且可以假設搜索引擎是 網(wǎng)站 流量的驅動(dòng)因素的更高指標。
　　
　　全站優(yōu)化可以在A(yíng)udience下找到pageview metrics并選擇相關(guān)的時(shí)間段，除了顯示給定時(shí)間段內訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的人數的pageview，可用的pageviewAnalysis來(lái)顯示網(wǎng)站 更改按預期執行。
　　內容上的時(shí)間已經(jīng)成為一個(gè)SEO優(yōu)化指標，有兩種查看時(shí)間的方式，微觀(guān)是在頁(yè)面上花費的時(shí)間，宏觀(guān)是平均會(huì )話(huà)時(shí)長(cháng)，用戶(hù)在網(wǎng)站@上花費的時(shí)間&gt; 在頁(yè)面上花費的時(shí)間，這是一個(gè)指示用戶(hù)興趣程度的指標。例如，普通人的閱讀速度約為每分鐘 200-250 個(gè)單詞。如果文章長(cháng)度為2000字，訪(fǎng)問(wèn)者在頁(yè)面上停留的時(shí)間只有10秒，可以判斷出對內容不是很感興趣。.
　　Average Session Duration 衡量特定時(shí)間段內的平均會(huì )話(huà)時(shí)長(cháng)除以特定時(shí)間段內的會(huì )話(huà)總數，一個(gè)會(huì )話(huà)是一組用戶(hù)與網(wǎng)站的交互，平均會(huì )話(huà)時(shí)長(cháng)為&lt; @網(wǎng)站 花費在 . 這與在頁(yè)面上花費的時(shí)間不同，后者跟蹤訪(fǎng)問(wèn)者在 網(wǎng)站 上完成的所有活動(dòng)。在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)中，發(fā)揮著(zhù)非常關(guān)鍵的作用，網(wǎng)站優(yōu)化有助于擴大受眾，改善關(guān)系和知名度，增加銷(xiāo)售額，您需要確保優(yōu)化的內容才能更好地實(shí)現您的目標。通過(guò) 關(guān)鍵詞 推動(dòng)活動(dòng)，適用于 關(guān)鍵詞 還確保使用 關(guān)鍵詞 工具來(lái)交叉檢查所使用的內容。需要保證相似詞組不被經(jīng)常搜索以幫助提升搜索引擎排名，需要保證關(guān)鍵詞的密度在內容的1%到3%左右。網(wǎng)站需要保證定期更新，尤其是在社交媒體上分享內容時(shí)，獲得盡可能多的點(diǎn)擊，在創(chuàng )作內容時(shí)，需要與其他網(wǎng)站競爭，創(chuàng )作出引人入勝的內容才能引起關(guān)注許多用戶(hù)。
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　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(網(wǎng)站數據統計分析工具的數據收集原理是怎樣的？-八維教育)
　　網(wǎng)站數據統計分析工具是網(wǎng)站站長(cháng)和運營(yíng)商經(jīng)常使用的工具。比較常用的工具包括谷歌分析、百度統計和騰訊分析。所有這些統計分析工具的第一步是采集網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)數據。目前主流的數據采集方式基本都是基于javascript的。本文將簡(jiǎn)要分析這種數據采集的原理，并一步一步實(shí)際構建一個(gè)實(shí)用的數據采集系統。
　　數據采集??原理分析
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站統計分析工具需要采集用戶(hù)瀏覽目標網(wǎng)站的行為（比如打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)、點(diǎn)擊按鈕、添加商品到購物車(chē)等）以及額外的行為數據（如以下單行產(chǎn)生的訂單金額等）。早期的網(wǎng)站統計往往只采集一種用戶(hù)行為：頁(yè)面打開(kāi)。那么就無(wú)法采集到用戶(hù)在頁(yè)面上的行為。這種采集策略可以滿(mǎn)足基本的流量分析、來(lái)源分析、內容分析和訪(fǎng)問(wèn)者屬性等常見(jiàn)的分析視角。但是，隨著(zhù)ajax技術(shù)的廣泛使用以及電子商務(wù)網(wǎng)站對電子商務(wù)目標統計分析的需求越來(lái)越大，這種傳統的采集策略已經(jīng)變得遙不可及。
　　后來(lái)，谷歌在其產(chǎn)品 Google Analytics 中創(chuàng )新性地引入了可定制的數據采集腳本。用戶(hù)可以通過(guò)谷歌分析定義的可擴展接口編寫(xiě)少量的javascript代碼來(lái)實(shí)現自定義事件和自定義指標。跟蹤和分析。目前，百度統計、搜狗分析等產(chǎn)品都復制了谷歌分析的模式。
　　其實(shí)這兩種數據采集方式的基本原理和流程是一樣的，只是后者通過(guò)javascript采集的信息更多。今天就來(lái)看看各種網(wǎng)站統計工具的數據采集基本原理。||| 經(jīng)過(guò)。進(jìn)來(lái)看看 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(Web分析指標如何使您受益，最好如何配置分析工具)
　　從事業(yè)務(wù)足夠長(cháng)的人經(jīng)常忘記這些指標對新手來(lái)說(shuō)聽(tīng)起來(lái)很荒謬，所以你必須原諒他們。要學(xué)習網(wǎng)絡(luò )分析并了解它如何使您受益，最好先了解您周?chē)某Ｓ眯g(shù)語(yǔ)。
　　在本文中，我們將介紹基本的 Web 分析指標以及一些關(guān)于如何使用它們來(lái)推動(dòng)洞察力的花絮。
　　1. 唯一身份訪(fǎng)問(wèn)者
　　唯一身份訪(fǎng)問(wèn)者是推斷訪(fǎng)問(wèn)您的 網(wǎng)站 的人數。推斷此關(guān)鍵字是因為它對經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 的真實(shí)人數（您和我）的準確性取決于您如何配置分析工具。Google Analytics 和 Adob??e Analytics 等工具的大多數開(kāi)箱即用配置都使用 cookie 來(lái)識別唯一身份訪(fǎng)問(wèn)者。此 cookie 的用途與存儲權限的 cookie 完全不同。通常網(wǎng)站跳出率是什么意思，cookie 用于在您的瀏覽器中存儲少量數據，包括識別您與 10 天前訪(fǎng)問(wèn)此網(wǎng)站的同一個(gè)人的方法。
　　如果您從筆記本電腦和手機瀏覽 網(wǎng)站 會(huì )發(fā)生什么？即使只有您，報告的唯一身份訪(fǎng)問(wèn)者數量也是兩個(gè)。如果您想清除瀏覽器 cookie 或以隱身模式訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站，也是如此。訪(fǎng)問(wèn)者在 網(wǎng)站 上通過(guò)身份驗證后，更高級的分析配置將傳遞用戶(hù) ID 以更準確地識別訪(fǎng)問(wèn)者。此選項可能并不適合所有人，因為它高度依賴(lài)于您正在運行的 網(wǎng)站 的類(lèi)型。
　　獎勵：考慮創(chuàng )建利用唯一訪(fǎng)問(wèn)者的補充指標，例如回訪(fǎng)者和一次性訪(fǎng)問(wèn)者。比較這兩個(gè)指標可能會(huì )產(chǎn)生一些有趣的驚喜。
　　2. 訪(fǎng)問(wèn)/會(huì )話(huà)
　　每個(gè)獨特的訪(fǎng)問(wèn)者在訪(fǎng)問(wèn)該站點(diǎn)時(shí)都會(huì )瀏覽。根據您使用的工具，此游覽稱(chēng)為訪(fǎng)問(wèn)或會(huì )話(huà)。
　　在現實(shí)生活中，一次實(shí)際的旅行可能只涉及一站或多站。您可能只是在途中去當地的一家咖啡店短途旅行，或者您可能正在下一次穿越落基山脈的大冒險。同樣，一次訪(fǎng)問(wèn)可以?xún)H收錄一次跟蹤的完整訪(fǎng)問(wèn)，也可以收錄許多活動(dòng)，例如多次頁(yè)面瀏覽和轉化事件。訪(fǎng)問(wèn)可以是短的也可以是長(cháng)的。這完全取決于訪(fǎng)問(wèn)者在訪(fǎng)問(wèn)期間的行為。
　　訪(fǎng)問(wèn)在一段時(shí)間沒(méi)有記錄活動(dòng)后結束。雖然典型的超時(shí)持續時(shí)間是 30 分鐘不活動(dòng)，但實(shí)際時(shí)間會(huì )因分析工具或配置而異。例如，如果我早上訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面并全天瀏覽此頁(yè)面和此站點(diǎn)上的其他頁(yè)面，我將有兩次訪(fǎng)問(wèn)與我的訪(fǎng)問(wèn)者資料相關(guān)聯(lián)。
　　獎勵：嘗試對您的 網(wǎng)站 訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)行最近的頻率分析。這可以幫助您回答諸如“轉換器是否不止一次訪(fǎng)問(wèn)此 網(wǎng)站？”之類(lèi)的問(wèn)題。和“人們要等多久才能退回我的 網(wǎng)站？”。
　　3. 頁(yè)面瀏覽量
　　
　　頁(yè)面瀏覽量是查看或加載特定頁(yè)面的次數。如果您還沒(méi)有注意到趨勢，我們一直在探索度量的概念，其中唯一身份訪(fǎng)問(wèn)者是最重要的一組活動(dòng)，訪(fǎng)問(wèn)與訪(fǎng)問(wèn)者相關(guān)聯(lián)，頁(yè)面瀏覽量與特定訪(fǎng)問(wèn)者的訪(fǎng)問(wèn)相關(guān)聯(lián)。
　　我們將使用以下示例來(lái)說(shuō)明這三者是如何相互連接的。
　　Bob 在國慶節訪(fǎng)問(wèn)了 Hitmetrics.io 登陸頁(yè)面。然后 Bob 繼續閱讀關(guān)于那個(gè) 網(wǎng)站 的兩個(gè)博客文章 并離開(kāi)了 網(wǎng)站。
　　在我們的網(wǎng)絡(luò )分析工具中，Bob 被視為具有 1 次訪(fǎng)問(wèn)和 3 次頁(yè)面查看的唯一訪(fǎng)問(wèn)者。
　　如果鮑勃決定第二天回來(lái)，即使他前一天晚上還沒(méi)有從慶?；顒?dòng)中醒來(lái)，會(huì )發(fā)生什么？由于宿醉，Bob 決定重新閱讀他上次訪(fǎng)問(wèn)該站點(diǎn)時(shí)添加的書(shū)簽。關(guān)于 Google Analytics 替代品的 文章 文章。Bob 只是想確保他在選擇分析工具時(shí)做出了明智的選擇。
　　Bob 現在將被視為具有 1 次訪(fǎng)問(wèn)和 1 次頁(yè)面查看的 1 位唯一身份訪(fǎng)問(wèn)者。事實(shí)上，如果 Bob 在 網(wǎng)站 上沒(méi)有做任何其他事情，他將被視為彈跳！. 如果我們要報告收錄這兩天的時(shí)間范圍，我們的數據將顯示我們有 1 位唯一身份訪(fǎng)問(wèn)者、2 次訪(fǎng)問(wèn)和 4 次頁(yè)面瀏覽量。
　　獎勵：每次訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面瀏覽量指標是確定 網(wǎng)站 內容受歡迎程度的好方法，它還可以指示用戶(hù)痛點(diǎn)。較高的比率意味著(zhù)在一次訪(fǎng)問(wèn)中查看更多頁(yè)面。
　　4. 跳出率
　　一些傳統營(yíng)銷(xiāo)人員要么喜歡或討厭跳出率指標。跳出率由訪(fǎng)問(wèn)期間的行為決定。用一行來(lái)描述它是 網(wǎng)站 上的頁(yè)面瀏覽量百分比。另一方面，跳出是只有一次頁(yè)面瀏覽量的訪(fǎng)問(wèn)。
　　如果 Bob 只是訪(fǎng)問(wèn)了我們的主頁(yè)，沒(méi)有做任何其他事情，那么 Bob 將被視為跳出，我們的 網(wǎng)站 跳出率將是 100%。從表面上看網(wǎng)站跳出率是什么意思，看起來(lái)很糟糕，有人可能會(huì )被這種看似糟糕的膚淺所困。但是，我會(huì )提醒任何使用此指標的人要知道跳出率因站點(diǎn)及其結構而異。一個(gè)完全由一個(gè)頁(yè)面組成的 網(wǎng)站 將有 100% 的跳出率，即使您的 網(wǎng)站 的每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者都從頭到尾閱讀了頁(yè)面內容。高跳出率不一定是壞事，只要它符合您的 網(wǎng)站 目標以及它如何影響您的業(yè)務(wù)底線(xiàn)。
　　獎勵：將跳出率分析與您的流量來(lái)源報告相結合，以確定哪些流量來(lái)源實(shí)際上正在享受您的內容。如果您的目標是讓用戶(hù)留在您的 網(wǎng)站 上，那么您現在知道應該關(guān)注哪些流量來(lái)源。
　　站長(cháng)推薦
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　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(
網(wǎng)站優(yōu)化需要分析的基本數據指標網(wǎng)站推廣需要哪些指標)
　　
　　網(wǎng)站優(yōu)化需要分析的基礎數據指標
　　網(wǎng)站推廣需要分析哪些指標，為什么要網(wǎng)站數據分析？
　　
　　電子商務(wù)網(wǎng)站數據分析指標
　　網(wǎng)站分析可能使用多種指標，其中許多指標可以根據 網(wǎng)站 的目標和 網(wǎng)站 的客戶(hù)來(lái)衡量。常用的網(wǎng)站分析指標包括內容指標和業(yè)務(wù)指標。內容指標是指衡量游客活動(dòng)的指標，商業(yè)指標是指衡量游客活動(dòng)轉化為商業(yè)利潤的指標。
　　
　　網(wǎng)站優(yōu)化需要分析的基礎數據指標
　　網(wǎng)站推廣需要分析哪些指標，為什么要網(wǎng)站數據分析？
　　
　　新手站長(cháng)知識：九大指標分析網(wǎng)站
　　對于一些剛建站的站長(cháng)來(lái)說(shuō)，如何分析網(wǎng)站的各項指標有時(shí)會(huì )比較困惑。這里大約有九個(gè)指標。這些指標的分析涉及到各個(gè)方面。然后我發(fā)現網(wǎng)站的分析不僅限于技術(shù)，還包括心理和行為分析。
　　
　　網(wǎng)站運行指標及衡量因素分析
　　我們需要哪些指標來(lái)衡量我們的頁(yè)面優(yōu)化質(zhì)量？那么今天筆者就和大家詳細分析一下，網(wǎng)站優(yōu)化頁(yè)面質(zhì)量的指標和衡量因素分析。
　　
　　網(wǎng)站優(yōu)化頁(yè)面質(zhì)量的指標和衡量因素分析
　　我們需要哪些指標來(lái)衡量我們的頁(yè)面優(yōu)化質(zhì)量？那么今天筆者就和大家詳細分析一下，網(wǎng)站優(yōu)化頁(yè)面質(zhì)量的指標和衡量因素分析。
　　
　　網(wǎng)站數據分析的基本指標和功能
　　我做SEO好幾年了，經(jīng)常涉及數據統計和分析。面對大量雜亂無(wú)章的數據，我們能從這些數據中看到什么？相信這也是很多朋友面臨的問(wèn)題。今天，我將介紹一些指標和術(shù)語(yǔ)。
　　
　　網(wǎng)站分析需要數據指標的支持
　　隨著(zhù)全球互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的網(wǎng)民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺獲取海量信息。數據的使用已經(jīng)成為未來(lái)競爭和增長(cháng)的基礎，網(wǎng)絡(luò )數據的關(guān)注度也逐年提高。隨著(zhù)用戶(hù)群體的擴大，只有通過(guò)數據分析，企業(yè)才能在競爭中生存下來(lái)，并通過(guò)數據分析驅動(dòng)決策。，以提高企業(yè)的綜合競爭力。那么，對于網(wǎng)站如何用數據驅動(dòng)決策？網(wǎng)站分析需要掌握哪些基礎數據？
　　
　　網(wǎng)站分析——談?wù)剶祿笜说挠绊懸蛩?br /> 　　之前，我介紹了“PV、UV、Visit等基本指標的基本定義”和“作為平均網(wǎng)站停留時(shí)間的指標需要注意的問(wèn)題”。事實(shí)上，所有這些指標和分析基本上都是建立在正確的數據記錄之上的。
　　
　　網(wǎng)站優(yōu)化指南：標簽優(yōu)化技巧分析
　　如今，所有主要的cms 和博客系統都添加了標簽。tag標簽的意思是將相關(guān)的關(guān)鍵詞聚合在一起?，F在網(wǎng)站管理員使用 Tag 標簽。標簽無(wú)非就是兩點(diǎn) 1：增強搜索引擎地收錄。2：有利于用戶(hù)體驗。
　　
　　如何分析網(wǎng)站SEO是否到位
　　網(wǎng)站 優(yōu)化是否到位，我們應該分析哪些方面？尤其是如果你想快速輕松地分析一個(gè)網(wǎng)站seo是否到位，會(huì )讓你很尷尬，那么Spinach會(huì )通過(guò)以下幾點(diǎn)來(lái)一步步教你分析網(wǎng)站seo是否到位到位。
　　
　　分析網(wǎng)站數據和統計指標在SEO中的演變
　　眾所周知網(wǎng)站數據分析是seo的重要組成部分。然而隨著(zhù)web技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)站統計數據指標也發(fā)生了翻天覆地的變化，經(jīng)歷了從Hit到PV到UV的過(guò)渡過(guò)程?？赡苡行┱鹃L(cháng)朋友不了解這個(gè)開(kāi)發(fā)流程。
　　
　　掌握四大指標，輕松搞定網(wǎng)站流量分析
　　掌握四大數據分析指標，再加上數據分析工具的輔助，數據分析小白可以輕松勝任數據分析工作。
　　
　　網(wǎng)站SEO 解決方案：競爭對手分析
　　要制定網(wǎng)站計劃，競爭對手的分析是必不可少的。了解自己和了解你的敵人永遠不會(huì )結束。那么在分析競爭對手時(shí)我們應該分析什么？我們應該關(guān)注哪些具體指標？
　　
　　SEO數據分析技巧三：網(wǎng)站外鏈質(zhì)量分析
　　至于SEO數據分析技巧，我們講了關(guān)鍵詞排名分析和內容質(zhì)量分析。SEO過(guò)程中網(wǎng)站外部鏈接的構建非常重要。我相信許多 SEO 網(wǎng)站都是如此。長(cháng)友們都非常重視，也在努力做自己的網(wǎng)站外鏈，但是想要做好外鏈SEO，除了要懂得外鏈的搭建，您還必須改進(jìn)自己的外部鏈接。質(zhì)量，實(shí)時(shí)反饋調整你的SEO策略，讓網(wǎng)站在外鏈上獲得更多權重支持。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(
如何增強來(lái)訪(fǎng)者和網(wǎng)站內容的相關(guān)性？的分析指標
)
　　
　　電子商務(wù)分析指標
　　
　　內容指標 - 轉化率
　　當你在不同地方測試新聞?dòng)嗛?、下載鏈接或注冊時(shí)，可以使用不同的鏈接名稱(chēng)、訂閱方式、廣告投放、付費搜索鏈接、付費廣告（PPC）等，看看哪種方式可以保留轉化率在上升？如何提高我的客戶(hù)與 網(wǎng)站 內容的相關(guān)性？如果該值上升，則相關(guān)性增加，否則，相關(guān)性減弱。
　　計算公式：已執行相應動(dòng)作的訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標意義：衡量網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站的宣傳效果
　　內容指標 - 回訪(fǎng)者比率
　　根據訪(fǎng)問(wèn)的持續時(shí)間和生成報告的時(shí)間段，該指標可能會(huì )有很大差異。絕大多數 網(wǎng)站 都希望訪(fǎng)問(wèn)者返回，所以他們都希望這個(gè)值會(huì )繼續增加。如果這個(gè)值在下降，則表示網(wǎng)站的內容或產(chǎn)品的質(zhì)量沒(méi)有提高。需要注意的是，一旦您選擇了持續時(shí)間和時(shí)間段，請使用相同的參數來(lái)生成您的報告，否則比較將毫無(wú)意義。
　　計算公式：回訪(fǎng)率=回訪(fǎng)人數/獨立訪(fǎng)客人數
　　指標含義：衡量網(wǎng)站 內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站 的有用性，您的網(wǎng)站 是否有趣以使訪(fǎng)問(wèn)者回到您的網(wǎng)站。
　　內容指標 - 活躍回訪(fǎng)者的比率
　　如果您的 網(wǎng)站 定位正確的受眾并且 網(wǎng)站 易于使用，您可以看到該指標應該會(huì )繼續上升。如果你的網(wǎng)站是基于內容的，你可以針對不同類(lèi)別的內容區分不同的活躍訪(fǎng)問(wèn)者，當然你也可以定義20頁(yè)以上的活躍訪(fǎng)問(wèn)者。
　　計算公式：訪(fǎng)問(wèn)11頁(yè)以上的用戶(hù)/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：衡量有多少訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的內容高度感興趣
　　內容指標 - 忠實(shí)訪(fǎng)客比率
　　計算公式：訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)19分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數
　　訪(fǎng)問(wèn)者時(shí)長(cháng)是一個(gè)有爭議的指標，應該與其他指標結合使用，比如轉化率，但一般來(lái)說(shuō)，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)越長(cháng)意味著(zhù)用戶(hù)喜歡留在你的網(wǎng)站，高忠誠訪(fǎng)問(wèn)率當然更好. 同樣，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)也可以根據不同的需要進(jìn)行設置。
　　計算公式 訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)19分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數
　　與上一個(gè)指標相同，只需使用花費的時(shí)間而不是查看的頁(yè)面，根據您的 網(wǎng)站 目標，您可以使用其中一個(gè)或兩者的組合。
　　指標含義：與上一個(gè)指標相同，除了使用停留時(shí)間而不是查看頁(yè)面，根據您的 網(wǎng)站 目標，您可以使用其中一個(gè)或兩者的組合。
　　內容指標 - 忠實(shí)訪(fǎng)客指數
　　如果該指數較低，則意味著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間較長(cháng)但訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面較少（可能訪(fǎng)問(wèn)者只是去吃晚飯）。通常希望看到該指數的值更高。如果修改網(wǎng)站，增加網(wǎng)站的功能和素材，吸引更多的忠實(shí)訪(fǎng)客留在網(wǎng)站和瀏覽內容，這個(gè)指數就會(huì )上升。
　　計算公式：19分鐘內訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數/19分鐘內的訪(fǎng)問(wèn)者數
　　指標含義：每位長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者平均訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數，一個(gè)結合了頁(yè)面數和訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間的重要指標。
　　內容指標 - 忠實(shí)訪(fǎng)客
　　對于廣告驅動(dòng)的 網(wǎng)站，這個(gè)指標特別值得注意，因為它代表了頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)的整體質(zhì)量。如果您有 10,000 個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的頁(yè)面并且只有 1% 的忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者率，這意味著(zhù)您可能吸引了錯誤類(lèi)型的訪(fǎng)問(wèn)者，這些訪(fǎng)問(wèn)者沒(méi)有什么價(jià)值，只是看了一眼您的頁(yè)面就離開(kāi)了。這是您應該考慮廣告詞是否具有誤導性的地方。
　　計算公式：19分鐘內訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數/總訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數
　　指標含義：長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數量占所有訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面的數量
　　內容指標 - 訪(fǎng)客參與度指數
　　與回訪(fǎng)率不同，該指標代表回訪(fǎng)者的強度。如果有一個(gè)非常正確的目標受眾不斷返回網(wǎng)站，這個(gè)指數會(huì )遠高于1；如果沒(méi)有回訪(fǎng)者，則索引將接近 1，這意味著(zhù)每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者都有一個(gè)新會(huì )話(huà)。該指數的高低取決于網(wǎng)站 的目標，大多數內容和商業(yè)網(wǎng)站 期望每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者每周/每月有多個(gè)會(huì )話(huà)；客戶(hù)服務(wù)特別是像投訴或 網(wǎng)站 這樣的頁(yè)面希望這個(gè)索引盡可能接近 1。
　　計算公式：訪(fǎng)客參與指數 = 總訪(fǎng)問(wèn)量 / 獨立訪(fǎng)客
　　指標含義：該指標是每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的平均會(huì )話(huà)數，代表部分訪(fǎng)問(wèn)者多次訪(fǎng)問(wèn)的趨勢。
　　內容指標 - 跳出率（所有頁(yè)面）
　　這個(gè)指標對于進(jìn)入率最高的頁(yè)面很重要，因為這些頁(yè)面是產(chǎn)生流量的頁(yè)面，在調整 網(wǎng)站 的導航或布局設計時(shí)，尤其要注意這個(gè)參數。一般來(lái)說(shuō)，你希望這個(gè)比率繼續下降。
　　計算公式：反彈率（所有頁(yè)面）=單頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：表示訪(fǎng)問(wèn)者只看到一頁(yè)的比率
　　內容指標 - 反彈率
　　該指標是所有基于內容的指標中最重要的。通常我們認為首頁(yè)是最高入口頁(yè)面（當然，如果你的網(wǎng)站還有其他更高的入口頁(yè)面，也應該加入到跟蹤目標中）。對于任何一個(gè)網(wǎng)站，我們可以想象，如果一個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者掃了一眼首頁(yè)或者最常見(jiàn)的入口頁(yè)面，就意味著(zhù)網(wǎng)站在某種程度上存在問(wèn)題。如果目標市場(chǎng)正確，則說(shuō)明訪(fǎng)問(wèn)者找不到自己要找的東西，或者頁(yè)面設計有問(wèn)題（包括頁(yè)面布局、網(wǎng)速、鏈接文字等）；如果 網(wǎng)站 的設計可行且易于使用，網(wǎng)站 的內容很容易找到，那么問(wèn)題可能是訪(fǎng)問(wèn)者的質(zhì)量，也就是市場(chǎng)問(wèn)題。
　　計算公式：回彈率（首頁(yè)）=僅訪(fǎng)問(wèn)首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)次數/從首頁(yè)開(kāi)始的訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：該指標代表所有從第一頁(yè)開(kāi)始的訪(fǎng)問(wèn)者中只看到第一頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)者的比例
　　內容指標 - 瀏覽用戶(hù)相關(guān)性
　　
　　業(yè)務(wù)指標 (一)
　　
　　業(yè)務(wù)指標 (二)
　　
　　業(yè)務(wù)指標 (三）
　　 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(旅游論壇日志數據說(shuō)明常用的聚合度量指標，你知道嗎？)
　　常用的定量分析是問(wèn)卷調查，可以采集用戶(hù)對產(chǎn)品的主觀(guān)反饋。其結果受問(wèn)卷問(wèn)題的影響，不能完全客觀(guān)地反映用戶(hù)如何使用產(chǎn)品以及在實(shí)際環(huán)境中遇到的問(wèn)題。對于網(wǎng)站的量化分析，web服務(wù)器的日志文件可以真實(shí)反映當前用戶(hù)體驗，解釋行為的深層特征，可以更有效地改進(jìn)產(chǎn)品。
　　網(wǎng)絡(luò )日志可以幫助我們回答很多問(wèn)題，比如用戶(hù)瀏覽網(wǎng)站；他們對 網(wǎng)站 的哪些部分感興趣；他們如何了解網(wǎng)站；有多少用戶(hù)轉化為 網(wǎng)站 重復用戶(hù)；在 網(wǎng)站 上查找興趣點(diǎn)的路徑是什么；如何優(yōu)化使用流程，提升用戶(hù)體驗等 系統分析日志，獲取有價(jià)值的用戶(hù)反饋，主要考慮四個(gè)方面：聚合指標、基于會(huì )話(huà)的統計、基于用戶(hù)的統計和點(diǎn)擊流分析。
　　1. 聚合指標
　　可以理解為對大量的網(wǎng)站數據進(jìn)行組合分析。以下是結合旅游論壇日志數據的常用聚合指標的描述。特別是這個(gè)論壇純屬虛構，數據也是虛構來(lái)說(shuō)明概念的。
　?。?）網(wǎng)站 瀏覽量。
　　通過(guò)比較同一時(shí)間段的瀏覽量，可以得到用戶(hù)關(guān)注度的變化趨勢。圖1顯示了2008年6月至2010年12月某旅游論壇的瀏覽量變化。瀏覽量在2009年6月左右突然上升，到2009年12月逐漸趨于平緩。曲線(xiàn)的變化可能與論壇的營(yíng)銷(xiāo)方式有關(guān)。、設計等，讓您見(jiàn)證所采取措施的效果。
　　
　　圖 1 旅游論壇的視圖
　　(2）一天內按時(shí)間段的瀏覽量分布。
　　從圖2可以看出，用戶(hù)主要是在休息時(shí)間瀏覽論壇，所以論壇應該突出休閑、輕松的內容。
　　
　　圖2 某旅游論壇一天內各時(shí)間段的瀏覽量
　?。?）網(wǎng)站瀏覽各個(gè)部分的分布。
　　您可以分析特定版塊、單個(gè)頁(yè)面和相似頁(yè)面組的瀏覽分布，確定用戶(hù)的興趣點(diǎn)。圖 3 顯示論壇用戶(hù)主要對東南亞和日本感興趣。
　　
　　圖3 論壇出國旅游版收視率
　?。?）操作系統和瀏覽器比率。
　　方便的網(wǎng)站，更好的適配操作系統和瀏覽器。圖4顯示用戶(hù)使用的操作系統主要是Windows；圖 5 顯示，IE 占瀏覽器的絕大部分，而 Firefox 和 Chrome 的用戶(hù)數量也比較多。因此，在設計或重新設計時(shí)，需要重點(diǎn)關(guān)注windows模式，顯示效果主要保證IE、Firefox和Chrome的兼容性。
　　
　　圖4 本論壇用戶(hù)使用操作系統的比例
　　
　　圖 5 本論壇使用瀏覽器的用戶(hù)比例
　?。?）推薦鏈接網(wǎng)站。
　　即用戶(hù)在打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)之前瀏覽的最后一個(gè)網(wǎng)頁(yè)。了解推薦鏈接網(wǎng)站，以便了解用戶(hù)如何進(jìn)入網(wǎng)站，了解使用上下文。以本論壇為例，近30%的用戶(hù)是從搜索引擎輸入網(wǎng)站的，約60%的用戶(hù)直接從采集夾或地址欄進(jìn)入論壇。穩定的用戶(hù)群。
　?。?）搜索引擎推薦和關(guān)鍵詞。
　　如果推薦鏈接來(lái)自搜索引擎，則其中收錄的關(guān)鍵詞可以幫助確定關(guān)鍵詞的營(yíng)銷(xiāo)計劃；如果是網(wǎng)站內部搜索的關(guān)鍵詞，對用戶(hù)推薦內容更有幫助。例如，這個(gè)旅游論壇中最受歡迎的 關(guān)鍵詞 搜索是“策略”、“自駕”、“蜜月”、“海南”和“5 月 1 日”。用戶(hù)需要在這方面提供更多的參考。
　　2. 基于會(huì )話(huà)的統計信息
　　會(huì )話(huà)是通過(guò)鏈接與 網(wǎng)站 交換信息。
　　(1）每個(gè)會(huì )話(huà)訪(fǎng)問(wèn)的平均頁(yè)面數。
　　一個(gè)典型的會(huì )話(huà)可以說(shuō)明用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 的廣度。比如搜索類(lèi)網(wǎng)站的廣度很小，用戶(hù)的目的是查找信息，達到目標就會(huì )終止，所以需要較少的頁(yè)面來(lái)支持這個(gè)主要任務(wù)，而框架很簡(jiǎn)單。但是，如果是電商類(lèi)型網(wǎng)站，使用目的是瀏覽和完成交易，流程復雜，訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面自然很多，所以需要不同的指引來(lái)支持整個(gè)過(guò)程。
　　(2）會(huì )話(huà)的平均持續時(shí)間。
　　從時(shí)長(cháng)可以判斷出用戶(hù)的興趣點(diǎn)；還可以判斷哪些是過(guò)渡頁(yè)，哪些是內容頁(yè)。圖 6 顯示了查詢(xún)北京周邊旅游景點(diǎn)的過(guò)程。小框的內容就是這一步查看的頁(yè)面和查看時(shí)間。從時(shí)長(cháng)可以判斷，列表頁(yè)和本地旅游版是過(guò)渡頁(yè)，但也是過(guò)渡頁(yè)，兩者消耗的時(shí)間不同。這種現象可能是因為沒(méi)有明顯的推薦景點(diǎn)入口，所以搜索時(shí)間較長(cháng)。
　　
　　圖6 北京周邊旅游景點(diǎn)查詢(xún)流程
　　3. 基于用戶(hù)的統計信息
　　主要是通過(guò)cookies（網(wǎng)站存儲在用戶(hù)本地終端的數據）獲取。
　?。?）訪(fǎng)問(wèn)。
　　主要用于衡量用戶(hù)對網(wǎng)站的忠誠度和信任度。相對而言，訪(fǎng)問(wèn)次數與兩者成正比。
　　(2）訪(fǎng)問(wèn)頻率。
　　可用于確定 網(wǎng)站 內容的更新頻率。圖 7 顯示了上述旅游論壇三個(gè)版塊的更新和訪(fǎng)問(wèn)頻率統計。第一個(gè)版本更新太慢，可以通過(guò)采訪(fǎng)獲得用戶(hù)想要的信息，提高更新頻率；第二版同步更新訪(fǎng)問(wèn)，發(fā)布的信息盡可能被用戶(hù)接受；第三版更新太快，很多內容都被埋沒(méi)了，吃力不討好。
　　
　　圖 7 旅游論壇三個(gè)板塊的更新和訪(fǎng)問(wèn)頻率
　　(4）留存率。
　　是某個(gè)時(shí)間段內的回訪(fǎng)用戶(hù)數與該時(shí)間段內用戶(hù)總數的比值。時(shí)間段的長(cháng)短需要根據網(wǎng)站本身的定位來(lái)確定?；蛘哂寐糜握搲忉屢幌?，用戶(hù)一般會(huì )在出行前一個(gè)月內查詢(xún)旅游相關(guān)信息，所以可以考慮每個(gè)月的留存率。如圖8所示，論壇留住用戶(hù)的能力是穩定的。
　　
　　圖8 2010年旅游論壇用戶(hù)留存率
　　(5）轉化率。
　　轉化率等于轉到下一頁(yè)的用戶(hù)與瀏覽當前頁(yè)面的用戶(hù)的比率。從下表可以看出，從旅游頁(yè)面列表中打開(kāi)帖子的用戶(hù)較少，回復帖子的比例也很低。因此，可以將有價(jià)值的帖子推薦給用戶(hù)，同時(shí)可以考慮回復帖子的激勵。
　　
　　4.點(diǎn)擊流分析
　　即分析用戶(hù)如何使用網(wǎng)站。
　　路徑分析。從論壇找景區攻略的目的是為了快速了解目標景區的信息。當前流程可以簡(jiǎn)化為圖9所示的關(guān)鍵路徑。因此可以考慮是否將圖6中的過(guò)渡頁(yè)面“首頁(yè)列表”設計為論壇的側邊欄。同時(shí)，“八達嶺”、“秦皇島”、“海河”等景點(diǎn)關(guān)注度高，可以考慮直接呈現列表中的熱點(diǎn)鏈接，省略旅游頁(yè)面的過(guò)渡頁(yè)面。
　　
　　圖9 景區查詢(xún)流程
　　上述各項指標單獨呈現，有時(shí)需要將多個(gè)指標組合起來(lái)綜合考慮。例如，可以使用基于會(huì )話(huà)統計的平均時(shí)長(cháng)、平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面、基于用戶(hù)統計的訪(fǎng)問(wèn)次數和訪(fǎng)問(wèn)頻率來(lái)分析用戶(hù)的忠誠度，在此不再贅述。
　　網(wǎng)站日志分析主要可以了解用戶(hù)在網(wǎng)站上做了什么，怎么做，但為什么要這樣做，還需要通過(guò)訪(fǎng)談、焦點(diǎn)小組、可用性測試等方式進(jìn)一步了解。
　　以上是研究網(wǎng)站的日志分析時(shí)整理的比較有用的資料，比較簡(jiǎn)單，希望隨時(shí)交流，進(jìn)行更深入的研究~
　　參考文獻：Kuniavsky, M. (2003)。觀(guān)察用戶(hù)體驗：用戶(hù)研究從業(yè)者指南。加利福尼亞州舊金山：Morgan Kaufmann。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(如何從中脫穎而出或在SEO階段取得更好的突破？|Tech)
　　在數字營(yíng)銷(xiāo)中，SEO與網(wǎng)站和用戶(hù)行為分析密不可分，成為一個(gè)整體分析優(yōu)化的系統，以更好地提高最終轉化率。
　　作為數字營(yíng)銷(xiāo)的重要渠道，自然搜索具有以下特點(diǎn)：
　　- 穩定且相對較高的轉化率
　　- 獲取潛在用戶(hù)的概率高
　　- 可以直接與競品競爭（涵蓋競品關(guān)鍵詞）
　　- 低噪音（人工流）
　　- 可以與網(wǎng)站內部搜索共享資源，分析用戶(hù)行為
　　- 可獲得強可持續性、有競爭力的產(chǎn)品和市場(chǎng)趨勢
　　結合自己的經(jīng)驗，寫(xiě)一些關(guān)于SEO，網(wǎng)站分析系統化，實(shí)戰化，項目化，有形的東西。比如，既然SEO的各種概念、步驟、工具幾乎都是人盡皆知，那么在實(shí)踐中，如何從中脫穎而出，或者在其中的一些方面做出更好的突破呢？哪些因素對SEO的影響更大？哪些指標更有意義？
　　過(guò)去幾年 SEO 涵蓋的一些網(wǎng)站包括：
　　- 獨特的行業(yè)、專(zhuān)業(yè)服務(wù)、內容類(lèi)別
　　- 非特定行業(yè)通用營(yíng)銷(xiāo)站
　　- 全球多語(yǔ)種
　　- 多個(gè)子域
　　- 0啟動(dòng)或百萬(wàn)、千萬(wàn)內容
　　- 基于位置
　　- 移動(dòng)版、桌面版
　　這一系列筆記可能與以下人物有關(guān)：
　　- 網(wǎng)站，營(yíng)銷(xiāo)團隊經(jīng)理：了解KPI的背景，例如：
　　o 為什么看起來(lái)不錯的 KPI 不能帶來(lái)轉化、需求和潛在客戶(hù)？
　　o 不能提及某些 KPI。團隊在做無(wú)用的工作嗎？
　　o 與這些 KPI 相關(guān)的 2 級 KPI 哪些實(shí)際上更值得關(guān)注和分配資源
　　o 一些 KPI 能否在短期內得到改善？長(cháng)期實(shí)施可以從哪里開(kāi)始？
　　- 網(wǎng)站，正在學(xué)習或做SEO的項目負責人
　　o 有這么多指標和定義，哪些更具有影響力？哪個(gè)會(huì )更快地顯示結果？
　　o 哪個(gè)技術(shù) SEO 和內容 SEO 先做？
　　o Rich Snippets / Schema Markup 真的有效嗎？
　　o 如何進(jìn)行國際搜索引擎優(yōu)化？基于位置的搜索引擎優(yōu)化？
　　o 為什么在執行SEO的過(guò)程中會(huì )遇到各種問(wèn)題？你應該緊張嗎？怎么解決？
　　o 如何跟蹤和展示SEO效果？
　　o 關(guān)于一些 SEO 定義、指標存在爭議，我的實(shí)際經(jīng)驗是什么？
　　o 如何使用第三方（免費、付費）工具進(jìn)行競爭對手分析
　　o 如何使用分析工具 (Power BI) 自定義高級分析
　　o 如何將網(wǎng)站分析與SEO結合，提高真實(shí)落地效果和最終轉化
　　- 網(wǎng)站分析師或網(wǎng)站開(kāi)發(fā)、內容維護團隊
　　o SEO 如何影響用戶(hù)行為、體驗和評級？
　　o 可以分析哪些維度，可以獲得哪些見(jiàn)解？
　　o 為什么網(wǎng)站架構和代碼會(huì )影響 SEO？
　　o 發(fā)布、修改或刪除內容時(shí)我應該注意什么？
　　o 如何使用免費的關(guān)鍵詞工具進(jìn)行 關(guān)鍵詞 分析和內容 SEO
　　o 為什么發(fā)布的內容不起作用？連收錄都不行？
　　海外網(wǎng)站，主流搜索引擎引流占比（2021）：用戶(hù)IP位置分類(lèi)
　　
　　注意，在本系列筆記中：
　　- 所指的SEO主要是海外網(wǎng)站為谷歌和必應；
　　- 涉及SEO的定義及影響因素，主要參考Google Search；
　　- 涉及流量和用戶(hù)分析的指標和方法由 Adob??e Analytics 定義，而不是 GA；
　　- 筆記中涉及的數據是匿名的，不是具體的站點(diǎn)數據，也不是全行業(yè)的綜合數據； 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(網(wǎng)站分析常用的內容之內容指標之跳轉率的一半/首頁(yè))
　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標一：頁(yè)面跳轉率內容指標：最小跳轉元素/首頁(yè)或網(wǎng)站整體頁(yè)面跳轉率的一半/首頁(yè)，每一次跳轉都會(huì )生成一個(gè)新頁(yè)面，跳轉率就是看這個(gè)頁(yè)面出現幾次，一次發(fā)生在什么網(wǎng)站，可以用一個(gè)跳轉的機會(huì )實(shí)現如果有幾十個(gè)頁(yè)面一起發(fā)生，跳轉率可以計算更高。bestpagehyperlink：從第一次跳轉到最后一次跳轉中間的頁(yè)面個(gè)數占這段時(shí)間頁(yè)面總個(gè)數的比率。
　　最短路徑：從一次跳轉到下一個(gè)跳轉中間最短的路徑。根據頁(yè)面路徑結構分析的比率。跳轉率=跳轉頁(yè)面數/首頁(yè)個(gè)數=首頁(yè)總數/網(wǎng)站總頁(yè)數=頁(yè)面總數/頁(yè)面內容長(cháng)度=頁(yè)面內容總長(cháng)度/首頁(yè)總數=頁(yè)面總數/首頁(yè)總數/最小跳轉元素數量常用技術(shù)：googleanalytics提供主頁(yè)的分析工具，建議用戶(hù)使用ga公司的方式，數據更加精準，速度快，現在企業(yè)很多用這個(gè)。
　　使用地址：：人均注冊次數內容指標：瀏覽器瀏覽到指定域名頁(yè)面后，打開(kāi)的次數在一定程度上，網(wǎng)站就是以一種打開(kāi)方式出現在用戶(hù)面前，它不斷地去告訴用戶(hù)，這個(gè)頁(yè)面是打開(kāi)過(guò)的。blink為每個(gè)頁(yè)面維持一個(gè)獨立的對象，每次頁(yè)面打開(kāi)后可以獲取更多的訪(fǎng)問(wèn)次數，blink將基于不同頁(yè)面瀏覽時(shí)進(jìn)行多次可視化分析，如評分機制，站內搜索效果（相關(guān)性），設備用戶(hù)互動(dòng)（應用分析）等等。
　　blink通過(guò)檢測最不常訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面來(lái)確定頁(yè)面的常規情況，然后分析頁(yè)面中哪些地方是用戶(hù)從來(lái)不常訪(fǎng)問(wèn)的，進(jìn)而分析該頁(yè)面以及其他頁(yè)面，并且通過(guò)移動(dòng)端的實(shí)際效果分析差異。內容指標：總會(huì )在某些頁(yè)面上獲取指定的訪(fǎng)問(wèn)次數或最大打開(kāi)次數，它們可以通過(guò)在檢測到檢測到是active狀態(tài)的頁(yè)面中獲取單次點(diǎn)擊實(shí)現，但是如果這個(gè)檢測到的頁(yè)面就只是在某些主要頁(yè)面上獲取了流量，則無(wú)法檢測到這些頁(yè)面。
　　如何讓blink把某些頁(yè)面從active狀態(tài)轉換成form_space，實(shí)現分析？利用acl規則，實(shí)現把某些頁(yè)面從active狀態(tài)轉換成form_space。在acl頁(yè)面中添加“flexible”或類(lèi)似功能的鏈接，從而以類(lèi)似form_space的方式從這些頁(yè)面獲取。blink每天可以從5000個(gè)關(guān)鍵字分析得到成千上萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站。
　　常用技術(shù)：推薦這樣去看，看上去網(wǎng)站就有很多頁(yè)面在訪(fǎng)問(wèn)?？粗?zhù)blink有動(dòng)畫(huà)功能。blink從來(lái)不同頁(yè)面中獲取點(diǎn)擊，是以這個(gè)頁(yè)面為對象，從對象中獲取數據blink僅在一次提取到更多的次數，而不是像其他分析工具基于該關(guān)鍵字提取更多次數。常用技術(shù)：推薦使用queryfuture做queryfuture?？梢試L試用queryfuture，用戶(hù)從關(guān)鍵字搜索到一個(gè)具體頁(yè)面，然后到下一個(gè)提取出來(lái)的關(guān)鍵字，從而實(shí)現分析。內容指標：把關(guān)鍵字提取出來(lái)之后，轉換成首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)次數，我們可以使用。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標(
內容型產(chǎn)品常見(jiàn)的分析指標及分析方向(組圖))
　　
　　一、基于內容的產(chǎn)品框架
　　內容類(lèi)產(chǎn)品是一個(gè)標題，可以是視頻、音頻、直播等。區別在于內容的形式不同，通常分為幾類(lèi)，即信息類(lèi)、娛樂(lè )類(lèi)、工具類(lèi)，以知識為基礎，以社會(huì )為基礎。
　　今天我們以信息化產(chǎn)品為例，談?wù)勥@類(lèi)產(chǎn)品的常見(jiàn)分析指標和分析方向。
　　此類(lèi)產(chǎn)品通?？梢圆鸾鉃槿齻€(gè)維度，即作者-內容-用戶(hù)：
　　框架：
　　
　　二、常用指標1.作者端常用指標
　　作者屬性：
　　語(yǔ)言、地區、發(fā)帖方式、作者評分、賬號類(lèi)型、頻道、合約狀態(tài)、創(chuàng )建時(shí)間、賬號id、年齡、性別、站內粉絲、站內關(guān)注者、平臺等。
　　常見(jiàn)的作者分析指標：
　　
　　2. 內容端常用指標
　　內容漏斗：無(wú)論是任何渠道爬取、站點(diǎn)提取，還是平臺作者自發(fā)文章的內容，通常都需要逐層過(guò)濾。
　　首先進(jìn)行一般的去重，然后通過(guò)某些機型的機器審核，過(guò)濾掉一些不適合在平臺上展示的內容，如黑名單、劣質(zhì)內容、抄襲內容、內容不完整、色情暴力等和人工審核。
　　然后，根據內容分發(fā)和過(guò)濾時(shí)的一些規則，分發(fā)和過(guò)濾什么樣的內容可以分發(fā)給什么樣的用戶(hù)，比如用戶(hù)評分、垂直類(lèi)別等。
　　在前端展示側，根據頻道主頁(yè)面的推薦位置分配個(gè)性化推薦，展示給用戶(hù)；最終內容展示一定時(shí)間后，其時(shí)效性失效，不再展示。
　　
　　常見(jiàn)的內容屬性數據包括：內容語(yǔ)言、地域、推薦狀態(tài)、展示狀態(tài)、內容類(lèi)別、內容分級、內容來(lái)源、內容關(guān)鍵詞、內容分類(lèi)（多級）、內容創(chuàng )建時(shí)間、發(fā)布時(shí)間、過(guò)期時(shí)間等待。
　　常見(jiàn)的內容分析指標：
　　
　　3. 作者 &amp; 內容 &amp; 用戶(hù)投資組合分析指標
　　作者和內容分析指標：
　　內容和用戶(hù)分析指標：
　　每個(gè)用戶(hù)的用戶(hù)點(diǎn)擊率+內容維度，每個(gè)維度用戶(hù)的動(dòng)作+各種內容用戶(hù)（顯示/點(diǎn)擊/轉發(fā)/采集/評論...），每個(gè)維度用戶(hù)的動(dòng)作+每個(gè)頻道的內容用戶(hù)，每個(gè)頻道的熱門(mén)內容維度用戶(hù)/熱門(mén)類(lèi)別/熱門(mén)話(huà)題。
　　作者 &amp; 內容 &amp; 用戶(hù)分析指標：
　　用戶(hù)在各個(gè)維度的消費行為for+各個(gè)內容維度+各個(gè)作者維度（展示/點(diǎn)擊/轉發(fā)/采集/評論...）。
　　三、常用分析框架及對應指標
　　
　　構建作者內容分析指標體系，可以為產(chǎn)品提供與內容/作者/用戶(hù)相關(guān)的常規分析框架和數據基礎。
　　分析的重點(diǎn)可以如下： 查看全部