天猫网站内容架构分析，从访问流量、店铺销售情况、内容进行分析

　　天猫网站内容架构分析，从访问流量、店铺销售情况、内容进行分析

　　天猫网站内容架构分析，从访问流量、店铺销售情况、内容构架进行分析，为店铺做好整体运营决策。注：文章数据均采集自天猫网站（包括大品牌商家及中小品牌商家）。如有侵权，请联系我们删除。

　　个人根据自己的观察和分析，

　　1、网页浏览量，不能指定是每个页面，只是访问数量（根据注册时间或购买的产品等等分类），某些类目页面访问量非常高，淘宝甚至已经做到3k以上了，页面数量过于集中在一起，形成集中流量，系统通过智能过滤，相对活跃度不高。

　　2、页面跳出率，跳出率是指在网页上看到的一次退出到手机的次数占网页总退出次数的比率，通常情况下，一个用户从进入网站到离开网站的时间越短，跳出率越低，说明相对活跃用户占比越高。

　　3、页面停留时间和页面访问量、停留时间等相关联。

　　4、页面停留到点击的时间，通常用户在看到一定时间段无法点击则暂停，等待后台计算用户留存等情况。

　　5、销售数量，会根据类目来进行最终区分各个类目各个关键词。二：转化在售商品的数量/数量最多的前3个浏览量/活跃用户数量，再这3个商品等级中各个浏览量/活跃用户数量进行重定向，选择转化比较好的的关键词，访问量在20%-50%之间。三：购买转化率，这个数据主要作为某个重点类目的销售情况，在给定用户权重情况下，获取购买转化率，访问量在50%-75%之间，某些大品牌商家，在浏览量在70%，60%甚至80%以上。

　　再考虑前面一级域可以获取的用户浏览数量，通过权重过滤最终确定最高的值，综合这个平均值和整体平均值再与其他用户相加再按照三种情况计算出三种情况下的用户总体平均转化。这个数据大于商家的单个量化计算值。在未使用多维数据库和其他网络数据时，自然不能知道用户购买转化率，请选择性的用作数据统计使用。四：页面停留时间（购买转化）/跳出率（购买转化），这个通常可以作为访问人数多样化的时候（某种类目多样化情况下，某个品牌多样化情况下）侧重考虑，多样化之前，通常考虑“品牌/影响力/价格，”等综合用户因素。

　　以上是通过用户购买转化率及销售转化率进行统计分析，可以得出总体数据，其实还有更加多样化的数据（跳出率，访问速度，品牌规模等），计算方法非常复杂，通常按照商家不同情况每家卖家需要实现手机端或移动端的用户分流，各有差异，接下来开始谈技术问题。