网站分析常用的指标之内容指标(网站分析数据指标及维度的一些知识，希望你能掌握)

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站分析数据指标及维度的一些知识，希望你能掌握)

　　写在前面

　　很多同学经常问喵操作，网站怎么分析？网站分析什么？我想看什么数据？等待这样的问题，我在回答的过程中发现了一个常见的问题。大多数人不知道分析指标和分析维度的概念，甚至将它们混为一谈，导致分析数据时毫无头绪。所以今天爱奇SEM特为大家整理了一些网站分析数据指标和维度的知识，希望大家能够掌握。

　　特别是本文摘自王艳平、吴胜峰主编的《网站分析与实践》。这本书出版的比较早，但是这篇文章中的知识一点也不过时。

　　在三轴分析中，最后一种分析方法是分段分析。分割可以说是网站分析中最常用的方法之一。与趋势分析和比较分析不同，细分必须借助专业的网站分析工具来完成。

　　细分只是维度和指标的组合。那么什么是维度？什么是指标？在介绍分割之前，我们先来了解一下这两个基本概念。在 Google Analytics（分析）中，维度和指标是构成数据报告的两个最基本元素。如图 1 所示，每个报告至少收录一对维度和指标。下面我们来看看指标和维度的定义和详细解释。

　　图 1 指标和维度构成 Google 分析报告

　　一、什么是指标？

　　指标是用于记录访问者行为的数字。

　　可分为基本指标和综合指标。在 Google Analytics 中，最常见的指标包括访问次数、浏览量、访问深度、跳出率、平均 网站 停留时间和新访问百分比，如图 2 所示。访问量和浏览量是基本指标，是对访问者某些行为的简单记录和积累。

　　例如，每次访问者在 网站 中查看新页面时，页面浏览量都会增加 1。访问深度、跳出率、平均网站停留时间和新访问百分比是综合指标。综合指标比基本指标复杂，通常通过指标之间的简单计算得到。表达式的含义也比基本指标丰富。

　　图2 网站分析常用指标

　　例如，访问深度是用访问次数除以页面浏览次数得到的，表示访问者在每次访问中浏览的页面数。对于内容类型网站，访问深度越高越好。跳出率是用跳出访问次数除以访问次数得到的，表示目标页面内容与访问者的匹配程度。内容匹配度越高，跳出率越低。

　　谷歌分析为我们提供了很多这样的指标，用来记录访问者在浏览网站时的不同行为。这些指标显示在不同类别的报告中。除了这些默认指标，我们还可以根据网站自己的业务需求，创建一些自定义指标。例如，当您需要记录访问者点击网页上的按钮的行为时，您可以创建一个名为“Button Clicks”的自定义指标。

　　提示：自定义指标的设置方式多种多样，没有具体的规则。即使是两个业务完全相同的网站，也可能有不同的自定义指标。评价自定义指标的标准是能否反映关键业务点的变化。

　　二、什么是维度？

　　维度是观察访问者行为的角度。

　　与指标不同，维度单独是没有意义的，只有当它们与指标结合时。在 Google Analytics 中，常见的维度类别包括访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度，如图 3 所示。

　　图3 网站分析常用尺寸

　　每个大维度类别下都收录更多子类别维度。例如，访问者维度包括新用户和回访用户；时间维度包括年、月、日和小时；流量来源维度包括搜索引擎、推荐网站；地理维度包括国家、地区和语言；内容维度包括页面内容、页面属性；系统维度包括浏览器类型、操作系统类型、访问方式、屏幕分辨率等。

　　Google Analytics 提供了许多维度。和指标一样，我们也可以根据自己的需要创建一些自定义指标或者组合指标。

　　我们可以创建访客的性别维度，例如男性或女性访客；一天中的时间维度，例如工作时间、休息时间；内容的组合维度，例如新产品内容页面和促销内容页面；尺寸、位置、创意维度等。或者将不同的维度组合在一起创建一个复合维度，例如 Google 付费广告品牌关键词 维度。

　　提示：自定义维度用于辅助指标分析。它可以是现有维度的聚合、现有维度的细分，甚至是全新的维度。创建哪些自定义维度取决于业务需求和度量分析的深度。

　　三、为什么要使用分段？

　　分割的最大价值在于它可以让我们看到问题出在哪里。

　　通常我们在报告中得到的数据是 网站 的聚合。比如网站的总访问量、总停留时间、总销售额等。如图4所示，这些数据是通过结合用户生成的不同页面类型、不同内容、不同属性，例如 网站 的总体轮廓。虽然它显示了 网站 的整体性能，但它也隐藏了问题和机会。而我们的网站通常有多个频道，不同的访问者在不同的频道表现不同。

　　例如，访问者可能会在 文章 频道上停留的时间更长，但浏览量会更低。另一方面，在下载渠道中花费的时间可能会更短，但浏览量会更高。即使使用最简单的结构 网站，新老访问者的行为也会有所不同。

　　所有这些差异都无法通过聚合数据发现，因此我们需要获取更详细的数据，才能对不同属性的流量做出正确判断。获取详细数据的方法是对网站的流量进行细分，所以无论是从用户角度还是网站的角度，流量细分都非常重要。

　　图 4 使用分段打破平均指标

　　让我们首先列出细分可以带来的好处。

　　好处 1：避免生成采样数据

　　Google Analytics 中有一个数据采样机制，如图5。在您选择的报告时间范围内，如果网站被访问超过500,000 次，Google 会对其进行采样并显示在报告样本数据中。估计值显示在抽样数据表中，当数据不足时，无法生成准确的估计值。

　　图5 触发采样数据提示

　　虽然不能通过细分网站的流量来完全避免采样数据的问题，但是可以大大减少采样数据，提高上报数据的准确性。因为与整个站点的聚合数据相比，分段报告在同一时间范围的报告中只会显示单个组（单个用户组或单个渠道）的流量。例如，当访问者分为注册用户和非注册用户时，查看注册用户报告时，非注册用户的访问将不被计算在内。

　　好处2：避免平均陷阱

　　报告中提供的综合指标通常是整个 网站 的平均值，例如平均 网站 停留时间、平均浏览量、跳出率等。这些平均值往往收录一些未知的陷阱，而且很容易只看这些平均值就会犯错误。

　　一个简单的例子来说明这些平均值是如何计算的：

　　注册用户A在网站停留了19秒；

　　非注册用户B在网站停留1秒；

　　网站平均停留时间为 10 秒。

　　只看平均网站停留时间就可以了，但如果我们分别看两组用户，我们可以看到两组数据有很大的不同，我们被平均值弄糊涂了。图 6 显示了按流量划分的同一 网站 的平均 网站 停留时间和跳出率数据，每一行代表不同的用户或频道。很明显，第一行的数据表现较好，而第三行的数据表现较差，看整个网站数据是找不到的。

　　图 6 平均停留时间和跳出率报告

　　好处三：增加细分目标

　　在对流量进行细分之后，我们还可以针对不同的流量分别设定目标。例如，可以将注册行为设置为非注册用户的目标，将发布的信息设置为注册用户的目标。频道内的用户也可以针对不同的频道内容。例如，将上传和下载数据设置为资源通道的目标。在讨论组中将发帖和回复作为目标。这样做的好处是我们的目标转化率更准确，不会受到其他渠道流量的影响。

　　用一个例子来说明：

　　目标转化率 = 目标完成次数 / 总访问次数

　　假设网站在通道A上有一个目标，而网站有两个通道，A和B，当没有流量分割时，总访问次数（分母）就是总访问次数A+B此时B渠道访问量的增减都会对目标转化率的计算产生影响。细分流量后，总访问量就变成了A频道的访问次数。还有一个问题是B频道的访问者可能根本就不会访问A频道，不能转化是正常的。

　　好处 4：深入的数据洞察

　　分段数据提供了对网站不同区域的更深入了解。看看 网站 内容报告，它几乎总是在最受欢迎的页面报告的顶部。这是什么意思？其他页面不如这些页面吗？当我们分解流量以查看每个频道中最受欢迎的页面时，它们是各自频道中表现最好的页面，但它们被整个 网站 范围所淹没。

　　好了，以上就是本期分享的网站实战解析的知识和技巧。再次感谢本文作者王艳平和吴胜峰先生编辑出版《网站实战分析》一书。