网站分析常用的指标之内容指标(数据所揭示的“关键行为”——一个问答社区来说)
　　问答社区的潜在关键行为包括：
　　1） 提出了 3 个问题；
　　2）该问题收到了多个答案；
　　3）回答了 1 个问题；
　　4）关注了10个人；
　　5）关注了 5 个话题。
　　第二步，通过数据分析筛选关键行为
　　通过数据分析，找到与长期用户留存正相关最强的行为，而这个行为可能代表了用户的“Aha moment”。具体分析可以通过比较不同行为组的留存曲线来进行。例如，对于一个音乐播放应用，增长团队首先列出了以下可能的关键操作列表：
　　1）注册完成；
　　2）播放一首歌；
　　3）搜索歌手；
　　4）读取歌曲信息；
　　5）点击“喜欢一首歌”。
　　然后他们比较有这些早期行为的新用户和没有这些早期行为的新用户，留存曲线有什么不同。很快，他们专注于“喜欢一首歌”的行为。因为从数据中可以看出，与其他用户相比，有这种行为的用户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 天的价格。这说明“点歌”行为与用户的长期留存有一定的正相关关系：有这种行为的新用户留存率较高，而没有这种行为的新用户留存率较低。留存率差异越明显，行为就越关键。
　　
　　第 3 步：通过定性用户研究进一步确定关键行为
　　因为数据只能揭示相关性，所以在通过数据分析过滤出最可能的关键行为后，还需要通过定性的用户研究来回答任何问题，以便进一步研究和确认。
　　定性用户研究包括普通用户问卷调查、用户电话访谈和付费用户研究。您还可以使用一些产品内研究软件在用户完成或取消关键操作时弹出调查问卷。通过定性研究，用户可以为您提供更多信息，帮助您了解数据揭示的“关键行为”背后的原因，从而帮助您进一步识别关键行为。
　　例如，某企业的团队协作软件通过数据分析发现，使用“消息”功能和“日历”功能的用户具有更好的长期留存率。但通过进一步的用户研究，他们发现新用户激活最关键的行为不是“发送第一条消息”或“第一次使用日历”，而是新用户发现该软件帮助他们协调团队的时间形式，安排团队会议并一键发送消息。因此，Aha Moment这款软件的用户成功安排了第一次团队会议，而不是使用“消息”或“日历”功能，但在安排会议的过程中，用户需要使用“消息”和“日历”
　　另一个例子是一个移动应用的数据分析，它表明如果一个新用户观看了某个导览视频，那么长时间保留它是好的。采访用户后发现，留存效果并不是看视频本身的行为，而是视频中的详细介绍。某个按键功能的使用对于新用户来说尤其有价值。所以，激活的关键不是让每个人都看这个视频，而是设计一个好的入门流程，让新用户学会使用这个关键功能。
　　第 4 步，找到关键行为和 Aha Moments
　　经过以上三个步骤，用户的关键行为基本可以确定，用户的Aha时刻就是该关键行为完成的时刻。在这个过程中，有一些细节需要注意：
　　首先，如果你发现多种行为与用户留存有很强的正相关呢？对于新用户，建议先关注一个行为，但不要因为其他关键行为而失去它。因为用户引导是一个持续的过程，首先引导新用户完成最重要的关键行为，然后通过各种机制让用户继续完成更多的关键行为，从而加深用户的参与度。
　　找到关键行为，有时需要定义一个新用户会执行这个行为的次数，即所谓的“幻数”，以及用户需要多快完成这么多行为，所谓的“ “时间窗口”。这些指标可以通过数据分析发现，但也应该认识到，这些指标并不是严格的科学，更多的是一种方向性的指导。一种简化的方法是画出一次的次数分布图。留存用户在前期完成关键行为，看哪些时间是临界点，即用户做的次数后对留存率的边际影响开始下降，这个次数可以用。作为幻数的参考。时间窗口的选择一般以首日、次日、首周为基准，可根据产品实际情况确定。
　　最后需要指出的是，上述方法发现的关键行为和Aha矩是相关的，不一定是因果关系。设计增长实验以推动更多用户关注关键行为并监控这些用户的长期保留以验证因果关系。如果留存率提高，则因果关系得到验证。
　　
　　衡量新用户激活的常用指标和图表指标1：激活率
　　激活率是指在一定时间内完成激活行为的新用户的比例。这个定义有两个维度：一个是完成激活行为的定义是什么，也就是我们上面提到的关键行为；另一个是这个“特定时间”有多长，是第一天、第三天、第七天还是第三十天？激活时间的选择与产品类型有关，但一般情况下，根据产品不同，取第一天、第二天或第一周比较合适。例如：
　　激活指标的重要性在于以下三点：
　　指标 2：激活漏斗转化率
　　用户激活漏斗转化率是指在跟踪新用户注册和激活的全过程中，完成每个步骤的用户占进入该步骤的总人数的比例。
　　
　　从这个漏斗中可以清楚地看出，“注册步骤 2”和“完成关键行为”这两个步骤是用户流失最明显的地方。只有60%的用户完成了从“第一步注册”到“第二步注册”的过程，40%的用户流失；同样，只有54%的用户从“完成注册”到“完成关键行为”用户完成，而46%的用户流失。因为这两个步骤的转化率是激活漏斗中最明显的瓶颈，所以你应该仔细研究这两个步骤的用户心理、产品体验、文案、交互设计等，看看哪里还有提升的空间。后续可以针对这些点设计实验，通过A/B测试提高转化率，
　　指标 3：新用户保留指标
　　除了基本的激活指标和激活漏斗之外，一些高级增长团队还会监控新的用户留存指标。这个指标一般是指新用户在很长一段时间（比如一个月）后是否仍然是产品的活跃用户。例如，Pinterest 增长团队除了跟踪第一周激活率的“Aha moment”外，还监测注册 4 周后仍然是每周活跃用户的用户百分比，他们称之为“习惯时刻”；新的用户留存指标。
　　一般来说，新用户留存指标和早期激活指标会有一定的相关性，但是分开区分有两个好处：一是早期激活指标一般只跟踪用户一周内的表现，而新用户留存指标将这一监测期延长至一个月甚至两个月。通过同时监测两个指标，可以观察两者是否存在差异；二是让新用户激活团队有更长的关注期，而不是只关注新用户注册。过程，但会在注册后的一两个月内扩展到整体新用户体验，指导团队持续引入新用户。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站访问量信息统计的基本分析网站流量与网络营销策略关联)
　　网站统计分析指标Analysis.docEvaluationWarning:ThedocumentwascreatedwithSpire..—, 一般1 • 概念网站流量统计是指网站访问的相关指标的统计。网站访问分析（有时也使用类似的概念如“网站流量分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”），是指在获取网站流量统计的基础数据之前对相关数据进行统计分析，发现用户访问网站的规则，并将这些规则与网络营销策略等相结合，从而找出当前网络营销活动中存在的问题，为进一步修改或重新制定网络营销策略提供依据。2.意义•了解网站口头投标人的特点，为生产设计提供重要依据•了解网站关注行业用户数量的潜在规模•行业比较平均指标作为评估工具网站 @网站发展指标•分析网站用户与竞争对手的重叠Z•分析自身网站内部列之间的用户重叠3.分析报告< @k17@ > 统计分析通常是围绕营销活动以每日、每周、每月、每季度、每年或定期为基础的一段时间的采集数据。当然，对 网站 访问量进行简单的统计分析是不够的。在分析报告中，
　　应该包括以下几个方面： •网站流量信息统计基础分析•网站流量趋势分析•有数据时与竞争对手的对比分析•用户访问行为分析•网站流量与网络营销策略相关性分析•网站访问信息反映的网站和网站营销策略问题诊断•网络营销策略相关建议二、关键绩效指标（KPI） 1•常用指标 红色标注的指标是最必要的KPI，对网站的统计分析具有重要意义和影响。1.网站流量KPI网站流量统计KPI常用于评估网站的效果，主要统计指标包括>访问量（PageView）：即页面浏览量，用户每次访问网站，记录一次。用户多次访问同一个页面，累计访问值。派生指标： 日均流量：指网站在相应时间范围内的日均流量。>每日最大访问量：指网站在相应时间范围内的某一天接待的访问者数量。>PV%：指所选时间范围内某一类别的PV占总PV的比例 o>独立IP：指一天内（00:00・24:00)，访问< @网站 唯一IP数。同一个IP地址只统计一次。唯一访问者（UniqueVisitor）：
　　一天内对同一个 cookie 的访问仅计为一次。派生指标： >UV%：指在选定的时间范围内，某一类别的UV占总UV的比例。重复访问者（RepeatVisitor）：一个cookie的重新访问被计为重复访问者，其数量就是重复访问者的数量。派生指标： > 重复访问者百分比：重复访问者占所有访问者的百分比。重复访问次数：指第一次访问Z后一个cookie访问你的网站的次数。 >人均访问页面数：指访问网站的平均页面数每个访问者在相应的时间范围内。1.2.用户行为KPI 用户行为KPI主要反映用户如何访问网站，在网站上停留了多长时间，他们访问了哪些页面等。统计指标包括： > 访问深度（DepthofVisit）：在一次完整的站点访问期间，访问者访问的页面数量。访问的页面越多，深度越高。访问深度可以理解为平均页面访问次数的另一种形式，也是网站粘度的一个指标。> 新访问者：第一次访问 cookie 算作新访问者。最近访问者：最新访问者统计，上一时段（5分钟内）访问您的网站的100个独立访问者，按“进入时间”倒序排列。> 同时在线人数：15分钟内在线访问的UV数（时间范围可自行确定）。[高峰时段在线用户数：
　　分析网站访问者使用的搜索引擎访问网站.>访问者使用的关键词：分析哪些关键词搜索带来了网站流量，分析每个关键词是由哪些搜索引擎带来的。派生指标： > 最常见的关键字：使用最多的关键字的百分比。> 访客停留时间（访问持续时间）：网站 的访客访问持续时间。派生指标： > 访客平均停留时间：所有访客的访问过程，访问 分析网站访问者使用的搜索引擎访问网站.>访问者使用的关键词：分析哪些关键词搜索带来了网站流量，分析每个关键词是由哪些搜索引擎带来的。派生指标： > 最常见的关键字：使用最多的关键字的百分比。> 访客停留时间（访问持续时间）：网站 的访客访问持续时间。派生指标： > 访客平均停留时间：所有访客的访问过程，访问 网站 的访客访问持续时间。派生指标： > 访客平均停留时间：所有访客的访问过程，访问 网站 的访客访问持续时间。派生指标： > 访客平均停留时间：所有访客的访问过程，访问 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(电子商务网站数据分析常用指标-单仁网络营销培训网站分析采用的指标)
　　----------------------------优秀的word文档值得下载，值得拥有------------- -- ---------------------------------------------- -------- ------------ ---------优秀的word文档值得下载，值得拥有-------- --------------- ------------ 电子商务网站数据分析常用指标-山人网络营销培训网站那里可能是分析中用到的各种指标，根据网站的目标和网站的客户可以用很多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标包括内容指标和业务指标。内容指标是指衡量访客活动的指标，商业指标是指衡量访客活动转化为商业利润的指标。一、网站分析内容指标转化率Take Rates（转化率）计算公式：转化率=访问次数/执行了相应动作的总访问量指标含义：衡量内容网站对访问者的吸引力和网站对宣传绩效指标的使用：在不同地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、放置广告，付费搜索链接，付费广告（PPC）等，看看哪种方式可以保持转化率？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。分析内容指标转化率Take Rates（转化率）计算公式：转化率=访问次数/执行相应动作的总访问量指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和< @网站对宣传绩效指标的使用：在不同地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC )等，看看哪种方式可以保持转化率上去？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。分析内容指标转化率Take Rates（转化率）计算公式：转化率=访问次数/执行相应动作的总访问量指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和< @网站对宣传绩效指标的使用：在不同地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC )等，看看哪种方式可以保持转化率上去？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。转化率=访问次数/执行相应动作的总访问量指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的使用宣传绩效指标：当你测试新闻订阅、下载链接或注册会员在不同的地方，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，看看哪种方式可以保持转化率? 如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。转化率=访问次数/执行相应动作的总访问量指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的使用宣传绩效指标：当你测试新闻订阅、下载链接或注册会员在不同的地方，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，看看哪种方式可以保持转化率? 如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。对访问者的吸引力和网站对宣传绩效指标的使用：当您在不同地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，看看哪种方式可以保持转化率上去？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。对访问者的吸引力和网站对宣传绩效指标的使用：当您在不同地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，看看哪种方式可以保持转化率上去？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。看看哪种方式可以保持转化率？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。看看哪种方式可以保持转化率？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。
<p>回访率 回头客占比 公式：回访率=回访人数/独立访客人数 指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的实用性，你的 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站运营数据分析之内容指标之)
　　网站运营数据分析内容指标内容指标网站运营数据分析 作为网站运营、产品经理、交互设计师等岗位，往往需要对一些运营数据进行分析，这些公式是如何计算的，每一项都表示出来。那么这些公式是如何计算的，每个术语是什么意思呢？请看网站运营数据分析的内容指标： 网站转化率Take Rates（转化率） 计算公式：网站转化率=访问次数/对应总金额actions 流量  指标含义：衡量网站 内容对访问者的吸引力和网站 的宣传效果  指标含义：衡量网站 的吸引力 对访问者的内容及网站 宣传效果 指标使用：当你在不同地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（ PPC）等等，有什么方法可以保持转化率？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。 回头客占比 计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数  指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的实用性，你的网站指标含义：衡量网站的吸引力
　　 指标使用：该指标可能会根据访问持续时间和生成报告的时间段而有很大差异。绝大多数 网站 都希望访问者返回，所以他们都希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则表示网站的内容或产品的质量没有提高。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，请使用相同的参数来生成您的报告，否则比较将毫无意义。 活跃访问者比率Heavy User Share 计算公式：活跃用户比率=访问N页以上的用户/总访问量 指标含义：衡量有多少访问者对网站的内容高度感兴趣 指标意义：衡量有多少访问者对网站的内容高度感兴趣指标使用：根据你的网站的内容和大小，衡量N的大小，比如内容类型网站通常定义在11~15页左右，如果是电商类网站，可以在7~10页左右定义。如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该会继续上升。 承诺访问者分享 计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数@网站的目标，您可以使用其中一个或两者的组合。 指标使用大约需要 20 分钟。@网站 一般定义在11~15页左右，如果是电商类网站，可以定义在7~10页左右。如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该会继续上升。 承诺访问者分享 计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数@网站的目标，您可以使用其中一个或两者的组合。 指标使用大约需要 20 分钟。@网站 一般定义在11~15页左右，如果是电商类网站，可以定义在7~10页左右。如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该会继续上升。 承诺访问者分享 计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数@网站的目标，您可以使用其中一个或两者的组合。 指标使用大约需要 20 分钟。访问时间超过N分钟的用户数/总用户数@网站的目标，你可以使用其中一个或两者的组合。 指标使用大约需要 20 分钟。访问时间超过N分钟的用户数/总用户数@网站的目标，你可以使用其中一个或两者的组合。 指标使用大约需要 20 分钟。
　　如果单独使用这个访客指标，很难体现其效用。应该和网站运营的其他数据指标结合使用，比如转化率，但一般来说，访问时间越长，用户就喜欢和你在一起网站，忠诚访问率高当然更好。同样，访问时长也可以根据不同的需要进行设置。其中 N 也是由 网站 的类型和大小定义的，例如 large 网站 通常位于 指标用法：其中 N 也是由 网站 的类型和大小定义的，例如as large网站通常定位在 忠诚访客指数 计算公式：忠诚访客指数=N分钟内访问的页面数/N分钟以上的访客数指标含义：是指每个长期访问者访问的平均页面数，一个结合了页数和时间的重要指标。指标使用：这个索引对网站按页面和时间进行了更精细的区分，也许访问者只是去吃晚饭。如果该指数较低，则意味着访问时间较长，但访问的页面较少。通常希望看到该指数的值更高。如果修改网站，增加网站的功能和信息，吸引更多的忠实访客留在网站和浏览内容，这个指数就上去了。忠实访问者 CCommitted Visitor Volumeitt d Vi itV l 计算公式：忠实访问者 = 访问超过 N 分钟的页面/总访问页面  指标含义：长期访问者访问 页面占所有访问页面的数量 网站通常通过宣传和推广来吸引用户。这个指标的意义尤为重要，因为它代表了整体的页面访问质量。
　　如果您有 10,000 个访问过的页面并且只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误类型的访问者，这些访问者没有什么价值，只是看了一眼您的页面就离开了。这是你应该考虑的地方，你的推广方法和宣传方法是否有问题。 访客参与指数 计算公式：访客参与指数 = 总访问次数/独立访问者访问次数趋势。 度量含义：这个度量是每个访问者的平均会话，代表回访的一部分网站，这个指数会远高于1；如果没有回访者，则索引将接近 1，这意味着每个访问者都有一个新会话。该指数的高低取决于网站的目标，大部分内容和商业网站 期望每位访客每周/每月有多个会话；客户服务，尤其是诸如投诉或 网站 之类的页面希望此索引尽可能接近 1。 回弹率（所有页面）拒绝率/跳出率v 计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数比率v指标含义：该指标对最高条目意义重大页面，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站规划和网站规划中，需要在网站的导航或布局设计时，特别注意这个参数。
　　一般来说，你希望这个比率继续下降。 回弹率（首页）Reject Rate/Bounce Rate 计算公式：回弹率（首页）=仅访问首页的访问次数/从首页开始的访问次数v 指标含义：该指标代表所有从首页开始的访问量 只看首页的访问者的比例  指标含义：这个指标是所有内容指标中最重要的，通常我们认为首页是最高的入口页面（当然，如果你的网站还有其他更多如果入口页面高，那么也应该加入到跟踪目标中，比如推广广告等）。对于任意一个网站，我们可以想象如果访问者经过首页或者最常见的入口页面，说明网站的规划有问题。如果目标市场正确，则说明访问者找不到自己要找的东西，或者页面设计有问题（包括页面布局、网速、链接文字等）；如果 网站 的设计可行且易于使用，网站 的内容很容易找到，那么问题可能是访问者的质量，也就是市场问题。 扫描访问者份额 计算公式：浏览用户比例= 1分钟以内访问者数/总访问量 指标含义：该指标在一定程度上衡量网页的吸引力。 指标使用：大多数网站 期望访问者停留超过一分钟。如果这个指标的值太高，
　　 扫描访问者指数 计算公式：浏览用户指数 = 1分钟内访问页面数/1分钟内访问者数index也接近1，说明对网站感兴趣的访问者越少，越是扫一眼就离开。这可能是导航问题。如果您对导航系统进行了重大改进，您应该看到该指数正在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和使用功能有问题，应该开始解决。结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是在浏览有用信息还是无聊离开。 扫描访问量 计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览的页面数/浏览过的所有页面数完成访问的页面数之比v指标使用：根据网站的不同目标@>，这个指标的等级有不同的要求，大部分网站希望这个指标能降低。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于你的长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过你的广告吸引了大量的访问者，产生了很高的页面数，但你的产品质量不高，能带来的收入就会受到影响。 END 本PPT由洗衣机整理(benfangseo com) () 浏览用户数=1分钟内浏览的页面数/浏览的所有页面数完成访问页面数的比例指标使用：根据网站的不同目标，该指标的等级有不同的要求，大部分网站希望这个指标能降低。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于你的长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过你的广告吸引了大量的访问者，产生了很高的页面数，但你的产品质量不高，能带来的收入就会受到影响。 END 本PPT由洗衣机整理(benfangseo com) () 浏览用户数=1分钟内浏览的页面数/浏览的所有页面数完成访问页面数的比例指标使用：根据网站的不同目标，该指标的等级有不同的要求，大部分网站希望这个指标能降低。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于你的长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过你的广告吸引了大量的访问者，产生了很高的页面数，但你的产品质量不高，能带来的收入就会受到影响。 END 本PPT由洗衣机整理(benfangseo com) () 这个指标的等级有不同的要求，大部分网站希望这个指标能降低。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于你的长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过你的广告吸引了大量的访问者，产生了很高的页面数，但你的产品质量不高，能带来的收入就会受到影响。 END 本PPT由洗衣机整理(benfangseo com) () 这个指标的等级有不同的要求，大部分网站希望这个指标能降低。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于你的长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过你的广告吸引了大量的访问者，产生了很高的页面数，但你的产品质量不高，能带来的收入就会受到影响。 END 本PPT由洗衣机整理(benfangseo com) () 而它所能带来的收入也会受到影响。 END 本PPT由洗衣机整理(benfangseo com) () 而它所能带来的收入也会受到影响。 END 本PPT由洗衣机整理(benfangseo com) () 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站运营数据分析之内容指标网站转换率TakeRates(ConversionsRates))
　　资源说明：
　　《网站运营数据分析术语》由会员上传分享，可在线免费阅读。更多相关内容可参见工程信息-天天图书馆。
　　1、一、网站运营数据分析内容指标网站Conversion RateTakeRates(ConversionsRates) 一些东西 计算公式：网站Conversion rate=采取了相应的动作流量/总流量指标的含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站指标的宣传效果用途：当你测试不同地方的新闻订阅、下载链接或注册会员时，你可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告位、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，看看哪种方式能够保持转化率？如何加强访问者与网站内容的相关性？如果该值上升，则表示相关性增加，否则，相关性减弱。
　　2、网站内容对访问者的吸引力和网站的有用性，你的网站中有​​没有什么有趣的内容让访问者回到你的网站。指标使用情况：此指标可能因访问持续时间和生成报告的时间段而有很大差异。绝大多数 网站 都希望访问者返回，所以他们都希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则表示网站的内容或产品的质量没有提高。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，请使用相同的参数来生成您的报告，否则比较将毫无意义。yixieshi 活跃访问者比例HeavyUserShare计算公式：
　　3、比如内容类网站一般定义在11~15页左右，如果是电商类网站，可以定义在7~10页左右页。如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该会继续上升。Internet Loyal visitor ratio CommittedVisitorShare 计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/用户总数 yixieshin 指标含义：与上一个指标相同，只是用停留时间而不是查看的页数，取决于 网站@ 的目标&gt;，您可以使用其中一个或两者的组合。指标用法：N 也由 网站 的类型和大小定义。例如，大 网站 通常定位在 20 分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其效用。应与网站操作的其他数据指标配合使用，如
　　4、转化率，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，访问时长也可以根据不同的需要进行设置。Loyal Visitor Index CommittedVisitorIndex 互联网的一些计算公式： Loyal Visitor Index = 大于N分钟的访问页面数/大于N分钟的访客数 指标含义：指每个长期访客平均访问的页面数，这是结合页数和时间的重要指标。Internet 指示器的一些用法：该索引按页面和时间对 网站 进行了更精细的区分，也许访问者只是去吃晚饭。如果该指数较低，则意味着访问时间较长，但访问的页面较少。通常您希望看到该索引的更高值。如果修改网站，添加网站的函数和数据，吸收
　　5、带动更多忠实访客留在网站并浏览内容，指数就会上升。忠实访问者数量 CommittedVisitorVolume 计算公式为：忠实访问者数量 = 访问大于 N 分钟的页面数 / 总访问页面数 指标含义：长期访问者访问的页面数量of all mapped pages 指标用法：网站通常是靠宣传推广来吸引用户，这个指标的意义尤为重要，因为它代表了页面访问的整体质量。如果您有 10,000 个访问过的页面并且只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误类型的访问者，这些访问者没有什么价值，只是看了一眼您的页面就离开了。这是你应该考虑的地方，你的推广方法和宣传方法是否有问题。游客参与指数
　　6、计算公式：访问者参与指数=总访问量/独立访问者数量互联网上的一些东西指标意义：该指标是每个访问者的平均会话，代表了部分访问者的多次访问趋势。n指标的使用：与回访率不同，这个指标代表回访的强度。如果有一个非常正确的目标受众不断返回网站，这个指数会远高于1；如果没有回访者，则索引将接近 1，这意味着每个访问者都有一个新会话。该指数的水平取决于网站 的目标，大多数基于内容和商业的网站 期望每个访问者每周/每月有多个会话；然而，例如客户服务，尤其是投诉或 网站 等页面希望此索引尽可能接近 1。关于互联网反弹率（所有页面）RejectRate/Bounc
　　7、eRate Internet的一些计算公式：反弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数指标含义：表示访问者只看到一页的比例指标含义：这个指标是对于最高入口页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候，需要网站的导航或者布局设计架构的时候，付费特别注意这个参数。一般来说，你希望这个比率继续下降。回弹率（首页） RejectRate/BounceRate 计算公式：回弹率（首页）=仅访问首页的访问次数/从首页开始的所有访问次数 指标含义：该指标代表所有从首页开始的访问者只看了首页的访问者比例指标含义： 该指标是所有内容指标中最重要的。通常我们认为首页是最重要的。
　　8、更高的入口页面（当然，如果你的网站还有其他更高的入口页面，那么也应该添加到跟踪目标中，例如促销广告等）。对于任何一个网站，我们可以想象，如果访问者经过首页或者最常见的入口页面，就说明网站的规划有问题。如果目标市场正确，则说明访问者找不到自己要找的东西，或者页面设计有问题（包括页面布局、网速、链接文字等）；如果 网站 的设计可行且易于使用，网站 的内容很容易找到，那么问题可能是访问者的质量，也就是市场问题。浏览用户比例 ScanningVisitorShare 计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问者数/总访问量。指标含义：该指标在一定程度上衡量一个网页的吸引力。对于指标
　　9、方法：大多数网站希望访客停留超过一分钟。如果这个指标的值太高，那么应该考虑页面内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。n 浏览用户指数 ScanningVisitorIndex 计算公式：浏览用户指数=1分钟内访问的页面数/1分钟内的访问者数指标含义：访问者一分钟访问的平均页面数互联网指标使用情况：这个指标也接近1，说明对网站的访问者越不感兴趣，越是扫一眼就离开了。这可能是导航问题。如果您对导航系统进行了重大改进，你应该能够看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和使用功能有问题，应该开始解决。结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是
　　10、浏览有用的信息或感到无聊而离开。浏览用户数 ScanningVisitorVolume 计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览的页面数/互联网浏览的页面数 关于互联网的一些事情 含义：一分钟内完成的访问页面数之比 指标用法：根据网站目标不一样，这个指标的等级有不同的要求，大部分网站希望这个指标低一些。如果你是广告驱动的网站，这个指标对于你的长期目标来说太高了，因为这意味着虽然你通过你的广告吸引了大量的访问者，产生了很高的页面数，但你的产品质量不高，能带来的收入就会受到影响。一些事情二、网站
　　11、平均订单金额=总销售额/总订单指标含义：衡量网站销售状况的好坏指标用法：当然将网站的访问者转化为买家激励买家每次访问购买更多产品很重要，同样重要。跟踪这个指标可以带来更好的改进方法。有些东西订单转化率ConversionRate(CR)计算公式：订单转化率=总订单数/总访问量指标含义：这是衡量网站每个访问者销售额的一个比较重要的指标n 度量使用：通过这个指标，您可以看到即使是很小的变化也会对 网站 的收入产生巨大影响。如果还能区分新老访客产生的订单，然后可以细化这个指标，对新老客户分别做统计。每位访客的销售额 SalesPerVisit (SPV)
　　12、计算公式：每个访问者的销售额=总销售额/总访问次数指标含义：该指标也用于衡量网站yixieshi指标的市场效率用途：该指标类似于换算率，只是形式不同。CostperOrder（CPO）计算公式：单笔订单成本=营销总支出/订单总数指标含义：衡量平均订单成本指标用法：每个订单的营销成本对于网站的利润和现金流量都很危急。不同的人对营销成本的计算有不同的标准。有些人将年度 网站 运营费用计入每月成本，而其他人则没有。关键是看什么最适合你。如果可以在不增加营销成本的情况下提高转化率，这个指标应该下降。yixieshi 重新订购率RepeatOrderR
　　13、ate(ROR) 一些东西计算公式：再订购率=现有客户订单数/订单总数 一些东西指标含义：用来衡量网站对客户的吸引力 用法：等级该指标与客户服务有很大关系。只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。一些东西CostPerVisit(CPV)计算公式：每访问者成本=营销成本/总访问次数指标含义：用来衡量网站的流量成本指标用法：这个指标衡量你的市场效率，目标是减少这个指标，增加SPV，为此，我们应该减少无效的营销费用，增加有效的市场投入。
　　14、(CPV)-Cost per order (CPO)指标含义：这是衡量市场效率的指标，代表网站带来的访问者与转化访问者之间的差异。关于指标使用的一些事情：指标的值应该是负值，这是衡量从非访客那里获得客户的成本。有两种方法可以减少这种差异。当你增强网站的销售能力时，CPO会下降，差距会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样是的，CPV可能会增加而CPO不变或减少，差异也会缩小，说明网站吸引的流量转化率更高，这通常在启用 PPC (payperclick) 时发生。的计划。有些东西的订单获取率OrderAcquisitionRatio (OAR) 有些东西的计算公式：订单获取率=单笔订单成本(
　　15、CPO)/Cost per visitor (CPV)指标含义：用另一种形式来反映市场效率指标的使用：比率的形式往往更容易让管理层，尤其是财务人员理解。网上有些东西每单产出ContributionperOrder(CON)计算公式：每单产出=（平均订单数X平均边际收益）-单单成本 yixieshi指标含义：每单给你带来的现金净增加指标 用法：一家公司的首席财务官总是对这个指标感兴趣，它代表你花了多少钱来赚钱。互联网投资回报率（ROI）计算公式：投资回报率=每产出产出（CON）/每订单成本（CPO）指标含义：用来衡量你的广告的投资回报率
　　16、指标使用：比较你的广告的回报率，你应该把钱分配给回报率最高的广告，但是这个回报率应该有一个时间段限制，比如“25% RIO /week”与“25% RIO/year”有很大不同 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(
用户运营常用数据分析指标做一个总结用户访问指标：浏览量
)
　　
　　在运营工作中，我们会接触到各种不同的数据指标。这些指标往往已经设定好了，我们需要根据这些指标来推动业务发展。根据平台的性质和运营优先级的需要，最常用的数据指标是用户指标。
　　在马云号称的DT时代，作为产品人，日常与数据指标打交道已成为必不可少的核心技能。通常，无论是日常产品工作还是面试拿offer，都需要多储备一点数据统计分析的基础知识。
　　以下是用户操作常用的数据分析指标总结
　　用户访问指标：
　　页面浏览量（PV）：所谓的页面浏览量（PV），每次用户打开一个网站页面都会记录一次。用户多次打开同一个页面，累计浏览量。
　　点击次数：促销活动在一段时间内被点击的次数。
　　访问者UV数：您的网站一天内的独立访问者数量（基于cookies），同一访问者在一天内多次访问您网站将仅计为一个访问者。
　　新访问者数量：在通过此门户进入的唯一访问者中，历史上第一次访问您的 网站 的访问者数量。
　　新访客比率：考察从这个入口到达的访客有多少是新访客，比率越高，对这个入口的新访客越感兴趣。
　　页面类用户指标：
　　登陆页面：百度统计中的访问入口。登陆页面是从外部进入您的网站的第一个入口（访问者点击您的站外广告、搜索结果页面链接或网站上的其他链接），即每次访问的第一个入口访问的页面。这意味着访问者第一次看到这个页面的频率更高。数字越高，页面越是您的重要窗口。
　　跳出率：查看页面后离开 网站 的访问次数占总访问次数的百分比。
　　平均访问持续时间：访问者在一次访问中打开 网站 的平均时间。即在每次访问中，打开第一页到关闭最后一页的平均值，并计算打开一个页面时打开和关闭的时间差。
　　平均访问的页面数：这是从该门户进入的访问者每次访问所查看的平均页面数。平均访问页面数=页面浏览次数/访问次数。页数越高，他们关注的页面就越多。
　　Contributed pageviews：指该页面作为条目产生的总浏览量（PV）。
　　访问次数：从该门户进入的访问者在您的 网站 上的会话数
　　贡献的下游浏览量：该页面直接为站点上其他页面带来的浏览量。贡献下游页面浏览量将帮助您了解页面对整个站点的 PV 的贡献。页面越高，其他页面的PV输血能力越强。
　　退出率=本页退出数/本页PV数
　　退出页面：作为访问会话的最后一页（即退出页面）查看的页面数。
　　访问深度：指在一次访问中浏览您网站不同页面的访问者数量，反映访问者对您的每个网站页面的关注程度。
　　访问页面数：指访问者在一次访问中浏览到您的网站的页面总数。如果同一个页面被多次浏览，访问页面的数量也会被计算多次。访问页面数反映了访问者对你网站的整体关注度。
　　用户业务核心指标：
　　转化次数：访问者到达转化目标页面的次数，词条越高，对网站转化的贡献越大。
　　转化率=转化次数/访问次数，转化率越高，入口的转化效率越高。
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　　网站分析常用的指标之内容指标(
数据治理的核心内容如下：数据质量可分为监控管理、规则模块库和管理)
　　
　　
　　前言
　　我们已经初步介绍了数据中心的背景以及为什么要建设数据中心。同时，我们还介绍了政财云数据中心的实现以及指标库的背景和使用。那么今天，让我们再深入一点大数据的海洋，谈谈数据质量在数据治理中的内容，以及数据质量在当前政采云台中的实施和作用。
　　数据治理的背景
　　随着业务的发展，大数据中存储的数据量和在线操作量越来越大。在这些庞大的存储和元数据信息中，存在着大量的冗余数据，对于集群资源的维护和数据的开发都具有重要意义。这是对资源和管理的巨大浪费。同时，由于冗余和无效数据和作业的存在可能影响核心作业的运营产出，数据团队成立时间越长，数据治理越突出。重要性。
　　数据治理的核心内容如下：
　　本文重点介绍正财云数据中心平台IData中的数据质量以及数据质量的实现和使用。
　　数据质量的原因
　　数据质量的原因有很多，具体概括也可以分为以下四类：
　　数据质量的常见指标
　　作为数据治理的重要组成部分，数据质量包括多方面的内容。具体来说，数据质量的好坏可以通过以下五类指标来衡量：
　　政财云数据中心的数据质量也是基于以上指标设计和实现的。
　　IData 数据质量
　　从系统设计的角度来看，目前的IData数据质量可以细分为监控模块和报警模块。监控模块也可以看作是大数据元数据基本信息的采集和存储过程，用于监控大数据数据。数据的元数据信息，告警模块根据监控配置告警规则，判断是否需要数据质量告警，通知数据开发者处理有问题的作业和数据。
　　
　　从功能模块上看，目前IData数据质量可分为监控管理、规则模块库和基线管理。下面从功能模块开始介绍。
　　数据质量 - 监控管理
　　下面是数据质量监控管理页面，支持对已经入库的表进行监控规则的配置和设置。
　　
　　我们认为监控和警报应该分开而不是混合在一起。监测产生的数据质量指标应作为大数据数据的元数据信息。数据质量告警只是一个使用场景，但是这个数据质量指标不仅可以用于数据质量告警，还可以观察数据输出效率、数据输出规模变化、元数据相关信息变化等。
　　监控告警规则配置
　　
　　监控报警日志
　　
　　数据质量 - 规则模块库
　　规则模板库中用于数据质量监控告警的规则包括以往研究认为通用的监控告警规则和用户自定义规则。
　　根据规则配置产生的数据质量指标可分为完整性、准确性和有效性三类。我们认为数据质量的监控和告警规则都可以属于这三类。
　　内置规则
　　根据前人研究整理出9条内置规则，按指标类型分类如下：
　　正直
　　表行数波动：表级规则，配置规则时可以指定表行数的波动范围。当最新输出的数据行数与上一次数据输出的行数的波动范围不在规定范围内时，会触发告警。
　　表行数减少：表级规则，无需额外配置项。当最新输出的数据行数小于上一次数据输出的行数时，触发告警。
　　字段枚举值内容：字段级规则，配置规则时，需要指定该字段只能收录哪些枚举值。数据生成时，根据获取的字段枚举值内容和配置的枚举值范围，如果在未配置的枚举值范围内有枚举，则会触发告警。
　　字段枚举值个数：字段级规则，配置规则时需要指定该字段的枚举值个数。数据生成时，将得到的字段枚举值个数与配置规则时指定的枚举值个数进行比较。如果大于配置的数字，则触发警报。
　　表不为空：表级规则，无需其他配置项。如果最新**数据输出的行数为0**，则会触发报警。
　　准确性
　　唯一表主键：表级规则，主键是指表的逻辑主键，逻辑主键数据来自IData的数据仓库设计模块。在ETL过程中，会根据数据仓库设计中逻辑主键的配置规则对主键进行唯一性验证。如果**数据质量指标输出为假**，将触发警报。
　　字段数据取值范围：字段级规则，配置规则时可以指定字段的最大值和最小值。生成数据时，将得到的字段的最大值和最小值与配置的最大值和最小值进行比较。如果任何数据不在规则范围内，则会触发警报。
　　字段值不为空：字段级规则，可配置字段值为空阈值。在 ETL 过程中，会查询空字段（包括 null 和空字符串）的数量。如果获取的空字段数大于配置的阈值，则会触发告警。
　　时效性
　　表输出时间：表级规则，可以配置表的预期输出时间。在ETL过程中，调度系统调度的一些作业可能会卡住。如果核心作业卡住，会导致数据输出严重延迟。因此，数据质量模块会轮询查询配置该规则的表的输出时间。如果在配置的时间内没有获取到表格的输出时间，则会触发报警。
　　自定义规则
　　目前的IData数据质量模块支持自定义规则，即支持采集作业数据质量指标自定义数据质量执行sql，根据自定义sql配置监控报警规则。
　　
　　数据质量 - 基线管理
　　当前IData数据质量基线管理的工作是对当前大数据核心基础表进行统一管理，并配置统一的基准规则，适用于基线中的所有表。
　　
　　总结
　　数据治理是大数据系统的重要组成部分。随着公司的发展，数据量的增加和数据的海量使用必然会引发数据治理问题。作为数据治理的重要组成部分，数据质量在当前政采云数据中心中逐渐发挥了重要作用。但是，数据治理和数据质量不仅仅是数据团队需要关注和思考的问题。任何产生数据的部门，无论是团队还是团队，都要控制和保证数据的准确性和有效性，数据源的治理可以进一步保证数据治理的有效性。
　　目前，现有团队依靠数据中心IData的数据质量能力来检查数据源的准确性。后续数据平台团队将进一步拓展IData数据治理能力，包括但不限于数据安全、标准规范、研发效率和成本控制。等等，进一步提高数据中心的能力。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(内容型产品常见的分析指标及分析方向（一）)
　　一、基于内容的产品框架
　　内容类产品是一个标题，可以是视频、音频、直播等。区别在于内容的形式不同，通常分为几类，即信息类、娱乐类、工具类，以知识为基础，以社会为基础。今天我们以信息化产品为例，谈谈这类产品的常见分析指标和分析方向。
　　此类产品通常可以分解为三个维度，即作者-内容-用户。作者——可以制作内容并与用户互动；内容——通过一系列过滤策略、内容分发、推荐策略，尽量展示给需要的用户；用户——可以消费内容并与作者或其他用户交互。
　　框架：
　　
　　二、常用指标
　　2.1 笔者这边常用指标
　　作者属性：
　　语言、地区、发帖方式、作者评分、账号类型、频道、合约状态、创建时间、账号id、年龄、性别、站内粉丝、站内关注者、平台等；
　　常见的作者分析指标：
　　1、新老作者分布及占比
　　2、作者特征分布：评分、账号类型、合约状态、作者状态分布等。
　　3、关键作者特征分布：关键MCN、PGC、TOPN等分布。
　　4、作者基本属性：年龄、性别、地域、语言分布等。
　　
　　2.2 内容端常用指标
　　内容漏斗：无论是任何渠道爬取、站点提取，还是平台作者自发文章的内容，通常都需要逐层过滤。首先进行一般的去重，然后通过某些机型的机器审核过滤掉一些不适合在平台上展示的内容，如黑名单、低质量内容、抄袭内容、内容不全、色情暴力等和人工审核。然后，根据内容分发和过滤时的一些规则，分发和过滤什么样的内容可以分发给什么样的用户，比如用户评分、垂直类别等。在前端显示方面，个性化推荐根据频道主页面的推荐位置进行分配，并展示给用户。最后一个内容显示一定时间后，其时效性就会过期，不再显示。
　　
　　常见的内容属性数据包括：内容语言、地域、推荐状态、展示状态、内容类别、内容分级、内容来源、内容关键词、内容分类（多级）、内容创建时间、发布时间、过期时间等待;
　　常用内容分析指标：1、文章内容评分分布、内容展示状态分布、内容推荐、内容话题分布、内容垂直分布；2、詹文章内容评分分布、内容主题分布、内容垂直分布等；内容已过期
　　
　　2.3 作者 &amp; 内容 &amp; 用户组合分析指标
　　作者和内容分析指标：
　　1、作者发表量分布（多特征）、新老作者发表量分布、不同渠道发表量（渠道评价）、活跃作者数、投稿量速度;
　　2、作者各类文章分布、作者文章内容类别分布、作者文章重复率、作者文章认可率等；
　　3、作者生命周期（转化漏斗和异常监测）：新作者、留存（当天/多天）、发表留存（当天/多天）、流失、召回
　　内容和用户分析指标：
　　每个用户的用户点击率+内容维度，每个维度用户的动作+各种内容用户（显示/点击/转发/采集/评论...），每个维度用户的动作+每个频道的内容用户，每个频道的热门内容维度用户/热门类别/热门话题
　　作者 &amp; 内容 &amp; 用户分析指标：
　　用户在各个维度的消费行为for+各个内容维度+各个作者维度（展示/点击/转发/采集/评论……）
　　三、常用分析框架及对应指标
　　
　　构建作者内容分析指标体系，可以为产品提供与内容/作者/用户相关的常规分析框架和数据基础。分析的重点可以如下：
　　1、核心指标波动归因，通过洞察用户留存变化-&gt;归因于人均观看内容数量变化-&gt;归因于创作者和内容，为业务人员提供指导性的产品优化。紧握;
　　2、对创作者来源进行评估，为平台开发新的优质创作者，优化创作者来源结构，合理分配新拉成本，为作者端渠道拉新投资回报提供分析依据;
　　3、从Entry-&gt;Review-&gt;Expansion-&gt;Expired全链接漏斗监控内容，监控各层机器审稿人审阅、分发等过滤策略是否正常合理，内容丢失程度在每个阶段，优化内容生命周期漏斗和各级策略；
　　4、监控创作者生命周期，衡量作者发帖-&gt;反馈机制是否合理可持续，监控作者整体新情况，登录/留帖情况，优质作者是否获得足够的激励；
　　5、监控热点内容/话题的集中度，丰富产品内容的多样性，评估各种内容的供需是否平衡，稀缺内容是否受到流量保护，为引入的内容提供优化建议内容和生态平衡；
　　6、监控作者与用户的关注者关系，分析作者与用户互动的健康度和深度；
　　7、本文文章指标未涵盖的推荐算法效果评价，主要以次日浏览留存、vv、人均浏览时长等指标衡量, 和 ctr; 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(
用户运营常用数据分析指标做一个的核心技能总结类目)
　　
　　彩蛋：免费赠送产品/操作必备手册，可以为你节省2小时的加班时间
　　在我们日常的产品或运营工作中，我们会接触到各种各样的数据指标。这些指标往往已经设定好了，我们需要根据这些指标来推动业务发展。
　　尤其是今天，在连马云都宣称的DT时代，作为产品人每天处理数据指标已经成为必不可少的核心技能。通常，无论是日常产品工作还是面试拿offer，都需要多储备一点数据统计分析的基础知识。
　　以下是用户操作常用的数据分析指标总结
　　类别 1：用户访问指标：
　　1.页面浏览量（PV）：通常称为页面浏览量（PV），每次用户打开一个网站页面都会记录一次。用户多次打开同一个页面，累计浏览量。
　　2.点击次数：一段时间内某个促销活动的点击次数。
　　3.Visitor UV：您的网站一天内的独立访问者数量（基于cookies），同一访问者一天内多次访问您网站只算作一位访客。
　　4.新访问者数量：在通过此门户进入的唯一访问者中，历史上第一次访问您网站的访问者数量。
　　5.新访客率：衡量从入口到达的访客中有多少是新访客。率越高，这个入口处的新访客就越感兴趣。
　　类别 2：页面用户指标：
　　1.登陆页面：百度统计中的访问入口。登陆页面是从外部进入您的网站的第一个入口（访问者点击您的站外广告、搜索结果页面链接或网站上的其他链接），即每次访问的第一个入口访问的页面。这意味着访问者第一次看到这个页面的频率更高。数字越高，页面越是您的重要窗口。
　　2.跳出率：仅查看一页后离开网站的访问百分比。
　　3.平均访问持续时间：访问者在访问中打开 网站 所花费的平均时间。即在每次访问中，打开第一页到关闭最后一页的平均值，并计算打开一个页面时打开和关闭的时间差。
　　4.平均访问页面数：访问者每次访问从该门户进入的平均浏览页面数。平均访问页面数=页面浏览量/访问次数。数字越高，他们关注的页面越多。
　　5.Contributed pageviews：指该页面作为条目产生的总浏览量（PV）。
　　6.访问次数：从该门户进入的访问者在您的 网站 上的会话数
　　7.贡献的下游浏览量：该页面直接为网站其他页面带来的浏览量。贡献下游页面浏览量有助于您了解页面对整个站点的 PV 的贡献。页面越高，其他页面的PV输血能力越强。
　　8.退出率：本页退出次数/本页PV数
　　9.退出页面数：作为上次访问会话（即退出页面）查看的页面数。
　　10.访问深度：指在一次访问中浏览您的网站不同页面的访问者数量，反映了访问者对您的每个网站页面的关注程度。
　　11.访问页面：指访问者在一次访问中浏览到您的网站的页面总数。您的访问者对您的 网站 的总体兴趣水平。
　　第三类：用户业务核心指标：
　　1.转化次数：访问者到达转化目标页面的次数，入口越高，入口对转化的贡献越大网站。
　　2.转化率：转化次数/访问次数。转化率越高，词条的转化效率越高。
　　文末大福利
　　写这篇文章的时候，浏览了网上写的相关数据指标文章，感觉数据指标不是很全面，不利于新手一站式查询。产品更需要的是像百科全书一样的查询字典，不会被搜索到。
　　相信很多产品经理都遇到过这些问题：
　　“开发一个新的手机APP需要统计哪些数据？”
　　“你这个季度的GMV达标了吗？（内：GMV是什么？快点百度吧？）”
　　“每日活动和每月活动之间的统计差异是什么？”
　　请各位仔细想想，你们是否接受了运营、发展、领导这样的“灵魂拷问三连冠”！
　　来来来，为了帮助你完善产品思路和产品数据细节，让你挺直腰板复习，我为你准备了这份《产品数据V2.1》自查手册！多维度检漏灌装，让您的产品方案真正经得起推敲！
　　手动说明：
　　第一弹：最贴心的数据名称分类查询
　　梳理了产品经理日常常用的所有数据指标，并按终端分类，全面涵盖APP、网站数据分析，还为业务增加了业务数据分析。
　　使用时，只需要为自己的产品终端选择对应的表单页面即可。方便吗？
　　
　　第二条：最全的数据指标集合，持续更新
　　本次V2.1版本所有指标均按日常使用频率高，仅最常用收录，至今收录100多条常用数据，覆盖更多超过93%的常用指标数据指标
　　目前的数据指标主要分类如下：
　　
　　
　　说明书部分截图
　　遇到不明白的名字，不用再去百度，直接CTRL+F搜索关键词即可。方便吗？直接省去记忆的烦恼！
　　
　　同时，我们会根据大家的反馈继续收录，不断迭代！
　　最后但并非最不重要的：
　　本手册对所有人完全免费！！！
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　　网站分析常用的指标之内容指标(数据分析业务指标与分析方法1电商数据常用指标，你了解多少？)
　　数据分析业务指标及分析方法 1 业务指标
　　业务指标是指衡量业务质量的标准。
　　1.1 了解商业公司是做什么的，有什么产品、业务和服务对象；运行状况，了解相关核心指标判断运行状况；业务流程，分析各个环节的数据，判断哪些环节出现问题。1.2 互联网电商数据常用指标1.2.1 用户数据
　　每日新增用户数
　　产品的每日新用户数。
　　每日新增用户数反映了某款产品吸引新用户的能力。
　　活跃用户
　　经常光顾网站 并为网站 带来一些价值的用户数。
　　活跃用户数用于衡量网站的运行状况。
　　分类
　　每日活跃用户（DAU：每日活跃用户）
　　每周活跃用户（WAU：Week Active User）
　　月活跃用户（MAU：月活跃用户）
　　活跃率=活跃用户数/总用户数
　　留存率 = 第 1 天访问该应用并在第 N 天仍访问该应用的用户数 / 第 1 天访问该应用的用户数
　　留存率反映了留住用户的能力。
　　留存率按时间分为次日留存率、3天留存率、7天留存率、30天留存率。
　　对于次日留存率、7 天留存率和月留存率，有 40-20-10 规则，
　　次日留存率=40%，7天留存率=20%，月留存率=10%，
　　达到这一标准，标志着公司的留存率达到了行业的基本标准。
　　单位获客成本
　　在流量推广过程中，广告等活动的成本与产生的独立访问者数量的比值。
　　客户价格
　　总订单金额与订单数量之比。应用场景主要是零售，包括电商平台。
　　ARPU（每用户平均收入）
　　ARPU = 总收入/总用户
　　即每个用户的平均收入，它反映了某个时间段内平均活跃用户为应用所产生的收入。
　　ARPPU（每位付费用户的平均收入）
　　ARPPU = 总收入/付费用户数
　　即每个付费用户的平均收入，它反映了每个付费用户在一定时间内为应用程序产生的平均收入。
　　1.2.2 用户行为数据
　　光伏
　　页面浏览量，也称为页面点击量
　　也就是所谓的Page View（PV），用户每次访问电商网站或者移动应用中的一个页面，都会被记录访问一次，并且刷新同一个网页也算作一次访问。
　　紫外线
　　唯一身份访问者
　　网站后台的统计系统会标记每个访问网站的用户的浏览器，并使用cookie来标记用户。当不同用户使用同一浏览器（cookies有效）在一定时间内多次访问网站时，将被网站后台视为同一用户，仅记录一次。
　　知识产权
　　某IP地址的计算机访问网站的次数，如果在局域网中使用同一个IP，只记录一次。
　　平均访问时间
　　衡量 网站 用户体验的指标。在一次访问中，从打开第一页到关闭最后一页的时间称为总访问时间。
　　平均访问时长 = 总访问时长 / 访问次数
　　跳出率
　　跳出率是指访问者仅访问一页后来到网站并离开网站的访问者占总访问次数的百分比。
　　跳出率 = 仅访问一页后离开 网站 的访问次数 / 总访问次数
　　跳出率是网站流量质量的重要指标。
　　转化率
　　当用户在 网站 上完成所需的操作时，称为转换。
　　转化率 = 转化/访问
　　比如电商转化率网站=网站下单数/网站总访问量
　　回购率
　　复购率=购买两次以上的顾客数/购买的顾客总数
　　1.2.3 产品数据
　　GMV（总商品交易量）
　　总营业额
　　指零售业的“流水”。总销售额包括销售额、取消订单、拒绝订单和退回订单。
　　SKU（库存单位）
　　库存单位
　　出入库计量单位、买家采购、商家采购、供应商备货、工厂生产均以SKU为单位进行。
　　SKU 是物理上不可分割的最小库存单位。也就是说，对于一个产品，可以根据SKU来确定商品的具体库存。
　　SPU（标准产品单元）
　　标准化产品单元
　　SPU是商品信息聚合的最小单位。它是一组可重复使用且易于检索的标准化信息，描述了产品的特性。
　　SPU由品牌+型号+关键属性组成
　　通俗地说，具有相同属性值和特性的产品可以称为SPU。
　　比如iphone Xs就是一个SPU，与颜色、款式、配置等无关。
　　而具体配置为256G版、4G手机、金色的iPhone Xs就是一个SKU。
　　ROI（投资回报率）
　　投资回报率
　　是指应该通过投资回报的价值，即产生的交易量与活动成本的比值。
　　2 分析方法2.1 逻辑树分析方法
　　逐层列出一个指标的影响因素，逐层拆解复杂数据，用它来发现复杂数据中的问题和机会。
　　
　　2.2 多维拆解分析方法
　　数据中收录的信息是多种多样的，各种类型之间的数据量比较大。
　　多维分解分析用于分析不同类型数据之间的差异，常与比较分析结合使用。
　　与逻辑树分析法的区别：
　　多维拆解法属于结构拆解，将各个部分的数据组合起来等于整体数据。
　　逻辑树分析法属于关系拆解，即拆解后的索引是原创索引的组成部分，不一定有计算关系。原创指标可能不是直接从拆解指标计算出来的，但有一定的关系。
　　示例：分析销售额下降的原因
　　整体销量下滑，根据产品拆解，是所有产品销量都有下滑，还是个别产品的问题；
　　假设某产品销量下降，根据产品拆解，该产品下所有产品销量均下降，还是个别产品的问题。
　　共同维度
　　从指数构成拆解
　　例如：用户数=新用户数+老用户数，某类产品由多个子产品组成，一个事业部的销售额由下属多个部门的销售额组成事业部
　　从业务流程中拆除
　　分析网站订单转化率
　　用户前往 网站 =&gt; 浏览产品 =&gt; 加入购物车 =&gt; 下单 =&gt; 付款
　　如果网站订单转化率低，需要分析各个流程的转化率以及哪个环节有问题。
　　2.3 对比分析
　　使用比较分析的方法来判断某个数据的好坏，以及某些数据之间的差异。
　　比较主要内容
　　时间
　　同比、环比、趋势
　　空间
　　不同的城市或地区，不同的产品
　　目标
　　年度或月度目标、活动目标
　　用户
　　新与旧，注册与访客
　　产品
　　渠道、特色、体验和流程、促销和收入
　　横向比较：与其他事物同时比较，或同比，与去年同期比较。
　　纵向比较：在时间维度上和自己比较，或者和上一个时间段比较。
　　2.4 假设检验
　　对于某个问题，提出一个由这个原因引起的假设，然后采集数据来证明你的假设，最后得出这个方法更适合于分析业务问题的结论，也叫归因分析。
　　过程：
　　做出假设 =&gt; 采集证据 =&gt; 得出结论
　　假设检验是针对某个问题，根据一些因素大胆提出自己的假设，然后通过采集数据分析证明自己的假设。如果属实，则可以得出相应的结论。
　　使用假设检验方法可以大大提高我们的逻辑推理能力，主要用于归因分析。我们可以把每一个问题都当作一个需要克服的案例，找到真正的罪魁祸首就是真正的目的（找到问题的根源），不断提出假设，不断层层分析。
　　2.5 相关性分析
　　相关性分析常用于工作中，以确定哪些因素是造成某一现象的主要原因。当我们想研究两个或多个变量如何相关时，使用相关分析。
　　正相关：一个变量的增加导致另一个变量的增加
　　负相关：一个变量的增加导致另一个变量的减少
　　在统计学中，相关系数r用来衡量两个变量之间的相关程度。
　　相关系数r的取值范围[-1,1]
　　r = 1 表示完全正相关
　　r = -1 表示完全负相关
　　|r|&gt;0.6 表示强相关
　　如果 A 和 B 相关，至少有五种可能性：
　　A 导致 B
　　B 导致 A
　　C 导致 A 和 B
　　A 和 B 互为因果
　　小样本造成的巧合
　　为了避免误解，相关性不一定是因果关系。因此，相关分析中除了看相关系数的大小外，还需要进一步验证在其他因素不变的情况下，该变量是否能引起另一个变量的相应变化。
　　3 分析模型3.1 RFM 分析模型
　　R：（Recency）上次消费到当前时间的时间间隔；
　　F：（频率）最近一段时间的消费频率；
　　M：（金钱）最近一段时间的消费金额。
　　RFM 简介
　　R 上次购买时间间隔
　　上次购物时间较短的用户更有可能在不久的将来响应营销活动。如果用户长时间没有购物行为，可能意味着用户已经放弃使用APP，重振用户的成本会更高。
　　F消费频率
　　高消费频率意味着这部分用户对产品的满意度高，用户粘性好，忠诚度高。
　　M消费金额
　　消费量是给公司带来价值的最直接体现，消费量高的用户在用户总数中的用户较少，但能够创造更多的价值，是需要关注的对象。
　　RFM模型是目前衡量客户价值和客户盈利能力的重要手段。该模型通过目标客户近期交易行为、交易频率和交易金额三个指标来描述目标客户的价值。
　　
　　RFM 模型可以轻松回答有关您业务的这些问题
　　谁是我最好的客户？
　　哪些客户处于流失的边缘？
　　谁有潜力转化为更有利可图的客户？
　　谁是你不需要关注的毫无价值的客户？
　　您必须保留哪些客户？
　　谁是你的忠实客户？
　　哪些客户最有可能响应当前的营销举措？
　　3.2 漏斗分析模型
　　营销漏斗模型是指在营销过程中逐渐将非潜在客户转化为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化营销过程中各个环节的效率，帮助发现薄弱环节。
　　漏斗分析模型是将一个总体按照一定的顺序分解成不同的阶段，对每个阶段的数据进行量化，根据计算结果分析发现问题。简单来说，就是在实现某个东西时的一系列操作，观察每一步的转换和损失。
　　
　　漏斗分析模型是将一个整体按照一定的顺序分解成不同的阶段，对每个阶段的数据进行量化，根据计算结果分析发现问题。在电子商务中常用于分析用户购物行为的转化率。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(讲讲互联网运营中的十大数据分析方法，你知道吗？)
　　道家强调四个字，即“道、法、术、器”。
　　层次差异：“工具”是指物品或工具，而在数据分析领域，则是指数据分析产品或工具。
　　“技术”是指操作技术，是技能和效率的水平，比如分析工具所使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；
　　“法”是指选择的方法，有“选择重于努力”的说法；
　　“道”是方向、指导思想、战略。
　　在数据分析和产品运营优化方面，数据分析方法是核心，属于“法”和“技术”两个层面。
　　那么如何进行数据分析呢，今天我们就来说说互联网运营中十大数据分析方法。
　　01 细分分析
　　细分分析是分析的基础，单一维度下指标数据的信息价值很低。
　　细分的方法可以分为两类，一类是分步分析，例如来北京的游客可以分为朝阳、海淀等区；另一种是维度交集，如：付费SEM的新访客。
　　分割用于解决所有问题。
　　比如漏斗转化，其实就是按照步骤对转化过程进行细分，而流量渠道的分析评估也需要很多细分的方法。
　　
　　02 对比分析
　　对比分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，定量地展示和解释研究对象的规模、水平、速度等相对值的相对值。业务不同阶段的问题。
　　常见的比较方法有：时间比较、空间比较、标准比较。
　　时间比较分为三种：同比、环比、定基比。
　　例如，本周和上周的比较是环比；本月第一周与上月第一周的比较为同比；所有数据与今年第一周的比较是固定基数。通过三种方式，可以分析业务增长水平、速度等信息。
　　
　　03 漏斗分析
　　转化漏斗分析是业务分析的基本模型。最常见的是将最终转换设定为某种目的的实现，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实现，例如一次使用应用程序超过 10 分钟。
　　漏斗帮助我们解决两个问题：
　　过程中是否有泄漏，如果有泄漏，我们可以在漏斗中看到它，并且可以通过进一步分析来堵塞泄漏。是否有其他进程不应该出现在一个进程中，导致主转换进程损坏。
　　
　　04 队列分析
　　队列分析在数据运营领域非常重要，尤其是互联网运营需要仔细洞察留存。通过比较性质完全相同的可比组的留存率，分析哪些因素会影响留存率。
　　队列分析流行的一个重要原因是它简单而直观。同类群组仅使用一个简单的图表来直接描述一段时间内（甚至整个 LTV）内用户留存或流失的变化。
　　过去，留存分析被定义为只要用户有回访就留存，这会导致人为的高留存指标。
　　
　　05 聚类分析
　　聚类分析具有简单直观的特点。网站聚类分析中主要分为：用户、页面或内容、来源。
　　用户聚类主要体现在用户分组、用户标注方法上；页面聚类主要是类似的、相关的页面分组方法；源聚类主要包括频道、关键词等。
　　例如：在页面分析中，经常有一个band？参数页面。例如：信息详情页面、产品页面等，都属于同一类型的页面。简单的分析很容易导致跳出率、退出率等指标不准确。通过聚类分析，可以获得相似页面的准确数据，用于分析场景。
　　
　　06 AB测试
　　增长黑客的主要思想之一不是做一件大而全面的事情，而是不断做出可以快速验证的小而精炼的事情。快速验证，如何验证？主要方法是AB测试。
　　比如：你在漏斗转化中间发现了一个漏洞，假设一定是产品价格问题导致了流失，你看到了问题——漏斗，想出了一个想法——改变定价。但想法是否正确取决于实际用户的反应，因此使用了 AB 测试。一些用户仍然看到旧价格，一些用户看到新价格。如果您的想法确实有效，那么新价格应该会有更好的转化率。如果是这样的话，新的价格应该一次又一次地确定和优化。
　　
　　07 埋点分析
　　只有采集有足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到所需的分析结果。
　　通过分析用户行为，细分为：浏览行为、轻交互、重交互、交易行为、浏览行为点击按钮、轻交互行为等。由于使用频繁，数据简单，采用无埋点技术。自助埋点的实现可以提高数据分析的有效性，需要的数据可以立即提取出来，可以大大减少技术人员的工作量，这需要采集行为更丰富的信息。
　　如：重度交互（注册、邀请好友等）和交易事件（添加购物车、下单等）都是通过SDK批量嵌入的方式实现的。
　　
　　08 来源分析
　　流量红利消失，我们非常重视获客来源。如何有效地标注用户来源非常重要。
　　传统的分析工具，渠道分析只有一个维度。需要深入分析不同渠道在不同阶段的作用。对SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得到不同地区的详细获客信息。维度越细，分析结果越好。也更有价值。
　　
　　09 用户分析
　　用户分析是互联网运营的核心。常用的分析方法包括：主动分析、留存分析、用户分组、用户画像、用户推敲。
　　用户活动可以细分为主动浏览、主动交互、主动交易等，通过对主动行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，对用户属性进行分组，观察分组用户的访问、浏览、注册情况。交互、交易等行为，真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。
　　用户画像基于自动标注系统，清晰地描述用户的完整画像，能够更有力地支持运营决策。
　　
　　10 形态分析
　　填写表格是每个平台与用户互动的重要组成部分。优秀的表单设计对提高转化率起着重要作用。
　　从用户进入表单页面的那一刻起，就会创建一个微漏斗，从进入的总人数到完成并成功提交表单的人数。填写表格会影响最终的转换效果。
　　
　　以上是常用的数据分析方法，更多的应用方法需要根据业务场景灵活应用。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站设计要衡量用户参的KPI入门攻略(图)
)
　　网站介绍设计 KPI 以衡量用户参与度
　　在网站设计中，网站参与度可以作为网站成功的指标，衡量优化结果很重要。内容参与度指标对于显示内容策略如何与用户、客户参与度和整体盈利能力保持一致非常重要，以下是一些常见的用户参与度指标。
　　浏览量、会话和用户是用于 网站 优化的常用指标，是所有用户参与度指标中最基本的，用于衡量访问 网站 的特定用户的数量。测量页面浏览量可以了解用户访问 网站 的频率，并且可以假设搜索引擎是 网站 流量的驱动因素的更高指标。
　　
　　全站优化可以在Audience下找到pageview metrics并选择相关的时间段，除了显示给定时间段内访问网站的人数的pageview，可用的pageviewAnalysis来显示网站 更改按预期执行。
　　内容上的时间已经成为一个SEO优化指标，有两种查看时间的方式，微观是在页面上花费的时间，宏观是平均会话时长，用户在网站@上花费的时间&gt; 在页面上花费的时间，这是一个指示用户兴趣程度的指标。例如，普通人的阅读速度约为每分钟 200-250 个单词。如果文章长度为2000字，访问者在页面上停留的时间只有10秒，可以判断出对内容不是很感兴趣。.
　　Average Session Duration 衡量特定时间段内的平均会话时长除以特定时间段内的会话总数，一个会话是一组用户与网站的交互，平均会话时长为&lt; @网站 花费在 . 这与在页面上花费的时间不同，后者跟踪访问者在 网站 上完成的所有活动。在网络营销业务中，发挥着非常关键的作用，网站优化有助于扩大受众，改善关系和知名度，增加销售额，您需要确保优化的内容才能更好地实现您的目标。通过 关键词 推动活动，适用于 关键词 还确保使用 关键词 工具来交叉检查所使用的内容。需要保证相似词组不被经常搜索以帮助提升搜索引擎排名，需要保证关键词的密度在内容的1%到3%左右。网站需要保证定期更新，尤其是在社交媒体上分享内容时，获得尽可能多的点击，在创作内容时，需要与其他网站竞争，创作出引人入胜的内容才能引起关注许多用户。
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　　网站分析常用的指标之内容指标(网站数据统计分析工具的数据收集原理是怎样的？-八维教育)
　　网站数据统计分析工具是网站站长和运营商经常使用的工具。比较常用的工具包括谷歌分析、百度统计和腾讯分析。所有这些统计分析工具的第一步是采集网站访问数据。目前主流的数据采集方式基本都是基于javascript的。本文将简要分析这种数据采集的原理，并一步一步实际构建一个实用的数据采集系统。
　　数据采集​​原理分析
　　简单来说，网站统计分析工具需要采集用户浏览目标网站的行为（比如打开网页、点击按钮、添加商品到购物车等）以及额外的行为数据（如以下单行产生的订单金额等）。早期的网站统计往往只采集一种用户行为：页面打开。那么就无法采集到用户在页面上的行为。这种采集策略可以满足基本的流量分析、来源分析、内容分析和访问者属性等常见的分析视角。但是，随着ajax技术的广泛使用以及电子商务网站对电子商务目标统计分析的需求越来越大，这种传统的采集策略已经变得遥不可及。
　　后来，谷歌在其产品 Google Analytics 中创新性地引入了可定制的数据采集脚本。用户可以通过谷歌分析定义的可扩展接口编写少量的javascript代码来实现自定义事件和自定义指标。跟踪和分析。目前，百度统计、搜狗分析等产品都复制了谷歌分析的模式。
　　其实这两种数据采集方式的基本原理和流程是一样的，只是后者通过javascript采集的信息更多。今天就来看看各种网站统计工具的数据采集基本原理。||| 经过。进来看看 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(Web分析指标如何使您受益，最好如何配置分析工具)
　　从事业务足够长的人经常忘记这些指标对新手来说听起来很荒谬，所以你必须原谅他们。要学习网络分析并了解它如何使您受益，最好先了解您周围的常用术语。
　　在本文中，我们将介绍基本的 Web 分析指标以及一些关于如何使用它们来推动洞察力的花絮。
　　1. 唯一身份访问者
　　唯一身份访问者是推断访问您的 网站 的人数。推断此关键字是因为它对经常访问 网站 的真实人数（您和我）的准确性取决于您如何配置分析工具。Google Analytics 和 Adob​​e Analytics 等工具的大多数开箱即用配置都使用 cookie 来识别唯一身份访问者。此 cookie 的用途与存储权限的 cookie 完全不同。通常网站跳出率是什么意思，cookie 用于在您的浏览器中存储少量数据，包括识别您与 10 天前访问此网站的同一个人的方法。
　　如果您从笔记本电脑和手机浏览 网站 会发生什么？即使只有您，报告的唯一身份访问者数量也是两个。如果您想清除浏览器 cookie 或以隐身模式访问 网站，也是如此。访问者在 网站 上通过身份验证后，更高级的分析配置将传递用户 ID 以更准确地识别访问者。此选项可能并不适合所有人，因为它高度依赖于您正在运行的 网站 的类型。
　　奖励：考虑创建利用唯一访问者的补充指标，例如回访者和一次性访问者。比较这两个指标可能会产生一些有趣的惊喜。
　　2. 访问/会话
　　每个独特的访问者在访问该站点时都会浏览。根据您使用的工具，此游览称为访问或会话。
　　在现实生活中，一次实际的旅行可能只涉及一站或多站。您可能只是在途中去当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脉的大冒险。同样，一次访问可以仅收录一次跟踪的完整访问，也可以收录许多活动，例如多次页面浏览和转化事件。访问可以是短的也可以是长的。这完全取决于访问者在访问期间的行为。
　　访问在一段时间没有记录活动后结束。虽然典型的超时持续时间是 30 分钟不活动，但实际时间会因分析工具或配置而异。例如，如果我早上访问此页面并全天浏览此页面和此站点上的其他页面，我将有两次访问与我的访问者资料相关联。
　　奖励：尝试对您的 网站 访问进行最近的频率分析。这可以帮助您回答诸如“转换器是否不止一次访问此 网站？”之类的问题。和“人们要等多久才能退回我的 网站？”。
　　3. 页面浏览量
　　
　　页面浏览量是查看或加载特定页面的次数。如果您还没有注意到趋势，我们一直在探索度量的概念，其中唯一身份访问者是最重要的一组活动，访问与访问者相关联，页面浏览量与特定访问者的访问相关联。
　　我们将使用以下示例来说明这三者是如何相互连接的。
　　Bob 在国庆节访问了 Hitmetrics.io 登陆页面。然后 Bob 继续阅读关于那个 网站 的两个博客文章 并离开了 网站。
　　在我们的网络分析工具中，Bob 被视为具有 1 次访问和 3 次页面查看的唯一访问者。
　　如果鲍勃决定第二天回来，即使他前一天晚上还没有从庆祝活动中醒来，会发生什么？由于宿醉，Bob 决定重新阅读他上次访问该站点时添加的书签。关于 Google Analytics 替代品的 文章 文章。Bob 只是想确保他在选择分析工具时做出了明智的选择。
　　Bob 现在将被视为具有 1 次访问和 1 次页面查看的 1 位唯一身份访问者。事实上，如果 Bob 在 网站 上没有做任何其他事情，他将被视为弹跳！. 如果我们要报告收录这两天的时间范围，我们的数据将显示我们有 1 位唯一身份访问者、2 次访问和 4 次页面浏览量。
　　奖励：每次访问的页面浏览量指标是确定 网站 内容受欢迎程度的好方法，它还可以指示用户痛点。较高的比率意味着在一次访问中查看更多页面。
　　4. 跳出率
　　一些传统营销人员要么喜欢或讨厌跳出率指标。跳出率由访问期间的行为决定。用一行来描述它是 网站 上的页面浏览量百分比。另一方面，跳出是只有一次页面浏览量的访问。
　　如果 Bob 只是访问了我们的主页，没有做任何其他事情，那么 Bob 将被视为跳出，我们的 网站 跳出率将是 100%。从表面上看网站跳出率是什么意思，看起来很糟糕，有人可能会被这种看似糟糕的肤浅所困。但是，我会提醒任何使用此指标的人要知道跳出率因站点及其结构而异。一个完全由一个页面组成的 网站 将有 100% 的跳出率，即使您的 网站 的每个访问者都从头到尾阅读了页面内容。高跳出率不一定是坏事，只要它符合您的 网站 目标以及它如何影响您的业务底线。
　　奖励：将跳出率分析与您的流量来源报告相结合，以确定哪些流量来源实际上正在享受您的内容。如果您的目标是让用户留在您的 网站 上，那么您现在知道应该关注哪些流量来源。
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　　网站分析常用的指标之内容指标(
网站优化需要分析的基本数据指标网站推广需要哪些指标)
　　
　　网站优化需要分析的基础数据指标
　　网站推广需要分析哪些指标，为什么要网站数据分析？
　　
　　电子商务网站数据分析指标
　　网站分析可能使用多种指标，其中许多指标可以根据 网站 的目标和 网站 的客户来衡量。常用的网站分析指标包括内容指标和业务指标。内容指标是指衡量游客活动的指标，商业指标是指衡量游客活动转化为商业利润的指标。
　　
　　网站优化需要分析的基础数据指标
　　网站推广需要分析哪些指标，为什么要网站数据分析？
　　
　　新手站长知识：九大指标分析网站
　　对于一些刚建站的站长来说，如何分析网站的各项指标有时会比较困惑。这里大约有九个指标。这些指标的分析涉及到各个方面。然后我发现网站的分析不仅限于技术，还包括心理和行为分析。
　　
　　网站运行指标及衡量因素分析
　　我们需要哪些指标来衡量我们的页面优化质量？那么今天笔者就和大家详细分析一下，网站优化页面质量的指标和衡量因素分析。
　　
　　网站优化页面质量的指标和衡量因素分析
　　我们需要哪些指标来衡量我们的页面优化质量？那么今天笔者就和大家详细分析一下，网站优化页面质量的指标和衡量因素分析。
　　
　　网站数据分析的基本指标和功能
　　我做SEO好几年了，经常涉及数据统计和分析。面对大量杂乱无章的数据，我们能从这些数据中看到什么？相信这也是很多朋友面临的问题。今天，我将介绍一些指标和术语。
　　
　　网站分析需要数据指标的支持
　　随着全球互联网的快速发展，越来越多的网民通过互联网平台获取海量信息。数据的使用已经成为未来竞争和增长的基础，网络数据的关注度也逐年提高。随着用户群体的扩大，只有通过数据分析，企业才能在竞争中生存下来，并通过数据分析驱动决策。，以提高企业的综合竞争力。那么，对于网站如何用数据驱动决策？网站分析需要掌握哪些基础数据？
　　
　　网站分析——谈谈数据指标的影响因素
　　之前，我介绍了“PV、UV、Visit等基本指标的基本定义”和“作为平均网站停留时间的指标需要注意的问题”。事实上，所有这些指标和分析基本上都是建立在正确的数据记录之上的。
　　
　　网站优化指南：标签优化技巧分析
　　如今，所有主要的cms 和博客系统都添加了标签。tag标签的意思是将相关的关键词聚合在一起。现在网站管理员使用 Tag 标签。标签无非就是两点 1：增强搜索引擎地收录。2：有利于用户体验。
　　
　　如何分析网站SEO是否到位
　　网站 优化是否到位，我们应该分析哪些方面？尤其是如果你想快速轻松地分析一个网站seo是否到位，会让你很尴尬，那么Spinach会通过以下几点来一步步教你分析网站seo是否到位到位。
　　
　　分析网站数据和统计指标在SEO中的演变
　　众所周知网站数据分析是seo的重要组成部分。然而随着web技术的发展，网站统计数据指标也发生了翻天覆地的变化，经历了从Hit到PV到UV的过渡过程。可能有些站长朋友不了解这个开发流程。
　　
　　掌握四大指标，轻松搞定网站流量分析
　　掌握四大数据分析指标，再加上数据分析工具的辅助，数据分析小白可以轻松胜任数据分析工作。
　　
　　网站SEO 解决方案：竞争对手分析
　　要制定网站计划，竞争对手的分析是必不可少的。了解自己和了解你的敌人永远不会结束。那么在分析竞争对手时我们应该分析什么？我们应该关注哪些具体指标？
　　
　　SEO数据分析技巧三：网站外链质量分析
　　至于SEO数据分析技巧，我们讲了关键词排名分析和内容质量分析。SEO过程中网站外部链接的构建非常重要。我相信许多 SEO 网站都是如此。长友们都非常重视，也在努力做自己的网站外链，但是想要做好外链SEO，除了要懂得外链的搭建，您还必须改进自己的外部链接。质量，实时反馈调整你的SEO策略，让网站在外链上获得更多权重支持。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(
如何增强来访者和网站内容的相关性？的分析指标
)
　　
　　电子商务分析指标
　　
　　内容指标 - 转化率
　　当你在不同地方测试新闻订阅、下载链接或注册时，可以使用不同的链接名称、订阅方式、广告投放、付费搜索链接、付费广告（PPC）等，看看哪种方式可以保留转化率在上升？如何提高我的客户与 网站 内容的相关性？如果该值上升，则相关性增加，否则，相关性减弱。
　　计算公式：已执行相应动作的访问次数/总访问次数
　　指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的宣传效果
　　内容指标 - 回访者比率
　　根据访问的持续时间和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数 网站 都希望访问者返回，所以他们都希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则表示网站的内容或产品的质量没有提高。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，请使用相同的参数来生成您的报告，否则比较将毫无意义。
　　计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数
　　指标含义：衡量网站 内容对访问者的吸引力和网站 的有用性，您的网站 是否有趣以使访问者回到您的网站。
　　内容指标 - 活跃回访者的比率
　　如果您的 网站 定位正确的受众并且 网站 易于使用，您可以看到该指标应该会继续上升。如果你的网站是基于内容的，你可以针对不同类别的内容区分不同的活跃访问者，当然你也可以定义20页以上的活跃访问者。
　　计算公式：访问11页以上的用户/总访问次数
　　指标含义：衡量有多少访问者对网站的内容高度感兴趣
　　内容指标 - 忠实访客比率
　　计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
　　访问者时长是一个有争议的指标，应该与其他指标结合使用，比如转化率，但一般来说，访问时长越长意味着用户喜欢留在你的网站，高忠诚访问率当然更好. 同样，访问时长也可以根据不同的需要进行设置。
　　计算公式 访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
　　与上一个指标相同，只需使用花费的时间而不是查看的页面，根据您的 网站 目标，您可以使用其中一个或两者的组合。
　　指标含义：与上一个指标相同，除了使用停留时间而不是查看页面，根据您的 网站 目标，您可以使用其中一个或两者的组合。
　　内容指标 - 忠实访客指数
　　如果该指数较低，则意味着访问时间较长但访问页面较少（可能访问者只是去吃晚饭）。通常希望看到该指数的值更高。如果修改网站，增加网站的功能和素材，吸引更多的忠实访客留在网站和浏览内容，这个指数就会上升。
　　计算公式：19分钟内访问的页面数/19分钟内的访问者数
　　指标含义：每位长期访问者平均访问的页面数，一个结合了页面数和访问时间的重要指标。
　　内容指标 - 忠实访客
　　对于广告驱动的 网站，这个指标特别值得注意，因为它代表了页面访问的整体质量。如果您有 10,000 个访问过的页面并且只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误类型的访问者，这些访问者没有什么价值，只是看了一眼您的页面就离开了。这是您应该考虑广告词是否具有误导性的地方。
　　计算公式：19分钟内访问的页面数/总访问的页面数
　　指标含义：长期访问者访问的页面数量占所有访问页面的数量
　　内容指标 - 访客参与度指数
　　与回访率不同，该指标代表回访者的强度。如果有一个非常正确的目标受众不断返回网站，这个指数会远高于1；如果没有回访者，则索引将接近 1，这意味着每个访问者都有一个新会话。该指数的高低取决于网站 的目标，大多数内容和商业网站 期望每个访问者每周/每月有多个会话；客户服务特别是像投诉或 网站 这样的页面希望这个索引尽可能接近 1。
　　计算公式：访客参与指数 = 总访问量 / 独立访客
　　指标含义：该指标是每个访问者的平均会话数，代表部分访问者多次访问的趋势。
　　内容指标 - 跳出率（所有页面）
　　这个指标对于进入率最高的页面很重要，因为这些页面是产生流量的页面，在调整 网站 的导航或布局设计时，尤其要注意这个参数。一般来说，你希望这个比率继续下降。
　　计算公式：反弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
　　指标含义：表示访问者只看到一页的比率
　　内容指标 - 反弹率
　　该指标是所有基于内容的指标中最重要的。通常我们认为首页是最高入口页面（当然，如果你的网站还有其他更高的入口页面，也应该加入到跟踪目标中）。对于任何一个网站，我们可以想象，如果一个访问者扫了一眼首页或者最常见的入口页面，就意味着网站在某种程度上存在问题。如果目标市场正确，则说明访问者找不到自己要找的东西，或者页面设计有问题（包括页面布局、网速、链接文字等）；如果 网站 的设计可行且易于使用，网站 的内容很容易找到，那么问题可能是访问者的质量，也就是市场问题。
　　计算公式：回弹率（首页）=仅访问首页的访问次数/从首页开始的访问次数
　　指标含义：该指标代表所有从第一页开始的访问者中只看到第一页的访问者的比例
　　内容指标 - 浏览用户相关性
　　
　　业务指标 (一)
　　
　　业务指标 (二)
　　
　　业务指标 (三）
　　 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(旅游论坛日志数据说明常用的聚合度量指标，你知道吗？)
　　常用的定量分析是问卷调查，可以采集用户对产品的主观反馈。其结果受问卷问题的影响，不能完全客观地反映用户如何使用产品以及在实际环境中遇到的问题。对于网站的量化分析，web服务器的日志文件可以真实反映当前用户体验，解释行为的深层特征，可以更有效地改进产品。
　　网络日志可以帮助我们回答很多问题，比如用户浏览网站；他们对 网站 的哪些部分感兴趣；他们如何了解网站；有多少用户转化为 网站 重复用户；在 网站 上查找兴趣点的路径是什么；如何优化使用流程，提升用户体验等 系统分析日志，获取有价值的用户反馈，主要考虑四个方面：聚合指标、基于会话的统计、基于用户的统计和点击流分析。
　　1. 聚合指标
　　可以理解为对大量的网站数据进行组合分析。以下是结合旅游论坛日志数据的常用聚合指标的描述。特别是这个论坛纯属虚构，数据也是虚构来说明概念的。
　　（1）网站 浏览量。
　　通过比较同一时间段的浏览量，可以得到用户关注度的变化趋势。图1显示了2008年6月至2010年12月某旅游论坛的浏览量变化。浏览量在2009年6月左右突然上升，到2009年12月逐渐趋于平缓。曲线的变化可能与论坛的营销方式有关。、设计等，让您见证所采取措施的效果。
　　
　　图 1 旅游论坛的视图
　　(2）一天内按时间段的浏览量分布。
　　从图2可以看出，用户主要是在休息时间浏览论坛，所以论坛应该突出休闲、轻松的内容。
　　
　　图2 某旅游论坛一天内各时间段的浏览量
　　（3）网站浏览各个部分的分布。
　　您可以分析特定版块、单个页面和相似页面组的浏览分布，确定用户的兴趣点。图 3 显示论坛用户主要对东南亚和日本感兴趣。
　　
　　图3 论坛出国旅游版收视率
　　（4）操作系统和浏览器比率。
　　方便的网站，更好的适配操作系统和浏览器。图4显示用户使用的操作系统主要是Windows；图 5 显示，IE 占浏览器的绝大部分，而 Firefox 和 Chrome 的用户数量也比较多。因此，在设计或重新设计时，需要重点关注windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox和Chrome的兼容性。
　　
　　图4 本论坛用户使用操作系统的比例
　　
　　图 5 本论坛使用浏览器的用户比例
　　（5）推荐链接网站。
　　即用户在打开网页之前浏览的最后一个网页。了解推荐链接网站，以便了解用户如何进入网站，了解使用上下文。以本论坛为例，近30%的用户是从搜索引擎输入网站的，约60%的用户直接从采集夹或地址栏进入论坛。稳定的用户群。
　　（6）搜索引擎推荐和关键词。
　　如果推荐链接来自搜索引擎，则其中收录的关键词可以帮助确定关键词的营销计划；如果是网站内部搜索的关键词，对用户推荐内容更有帮助。例如，这个旅游论坛中最受欢迎的 关键词 搜索是“策略”、“自驾”、“蜜月”、“海南”和“5 月 1 日”。用户需要在这方面提供更多的参考。
　　2. 基于会话的统计信息
　　会话是通过链接与 网站 交换信息。
　　(1）每个会话访问的平均页面数。
　　一个典型的会话可以说明用户访问 网站 的广度。比如搜索类网站的广度很小，用户的目的是查找信息，达到目标就会终止，所以需要较少的页面来支持这个主要任务，而框架很简单。但是，如果是电商类型网站，使用目的是浏览和完成交易，流程复杂，访问的页面自然很多，所以需要不同的指引来支持整个过程。
　　(2）会话的平均持续时间。
　　从时长可以判断出用户的兴趣点；还可以判断哪些是过渡页，哪些是内容页。图 6 显示了查询北京周边旅游景点的过程。小框的内容就是这一步查看的页面和查看时间。从时长可以判断，列表页和本地旅游版是过渡页，但也是过渡页，两者消耗的时间不同。这种现象可能是因为没有明显的推荐景点入口，所以搜索时间较长。
　　
　　图6 北京周边旅游景点查询流程
　　3. 基于用户的统计信息
　　主要是通过cookies（网站存储在用户本地终端的数据）获取。
　　（1）访问。
　　主要用于衡量用户对网站的忠诚度和信任度。相对而言，访问次数与两者成正比。
　　(2）访问频率。
　　可用于确定 网站 内容的更新频率。图 7 显示了上述旅游论坛三个版块的更新和访问频率统计。第一个版本更新太慢，可以通过采访获得用户想要的信息，提高更新频率；第二版同步更新访问，发布的信息尽可能被用户接受；第三版更新太快，很多内容都被埋没了，吃力不讨好。
　　
　　图 7 旅游论坛三个板块的更新和访问频率
　　(4）留存率。
　　是某个时间段内的回访用户数与该时间段内用户总数的比值。时间段的长短需要根据网站本身的定位来确定。或者用旅游论坛解释一下，用户一般会在出行前一个月内查询旅游相关信息，所以可以考虑每个月的留存率。如图8所示，论坛留住用户的能力是稳定的。
　　
　　图8 2010年旅游论坛用户留存率
　　(5）转化率。
　　转化率等于转到下一页的用户与浏览当前页面的用户的比率。从下表可以看出，从旅游页面列表中打开帖子的用户较少，回复帖子的比例也很低。因此，可以将有价值的帖子推荐给用户，同时可以考虑回复帖子的激励。
　　
　　4.点击流分析
　　即分析用户如何使用网站。
　　路径分析。从论坛找景区攻略的目的是为了快速了解目标景区的信息。当前流程可以简化为图9所示的关键路径。因此可以考虑是否将图6中的过渡页面“首页列表”设计为论坛的侧边栏。同时，“八达岭”、“秦皇岛”、“海河”等景点关注度高，可以考虑直接呈现列表中的热点链接，省略旅游页面的过渡页面。
　　
　　图9 景区查询流程
　　上述各项指标单独呈现，有时需要将多个指标组合起来综合考虑。例如，可以使用基于会话统计的平均时长、平均访问页面、基于用户统计的访问次数和访问频率来分析用户的忠诚度，在此不再赘述。
　　网站日志分析主要可以了解用户在网站上做了什么，怎么做，但为什么要这样做，还需要通过访谈、焦点小组、可用性测试等方式进一步了解。
　　以上是研究网站的日志分析时整理的比较有用的资料，比较简单，希望随时交流，进行更深入的研究~
　　参考文献：Kuniavsky, M. (2003)。观察用户体验：用户研究从业者指南。加利福尼亚州旧金山：Morgan Kaufmann。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(如何从中脱颖而出或在SEO阶段取得更好的突破？|Tech)
　　在数字营销中，SEO与网站和用户行为分析密不可分，成为一个整体分析优化的系统，以更好地提高最终转化率。
　　作为数字营销的重要渠道，自然搜索具有以下特点：
　　- 稳定且相对较高的转化率
　　- 获取潜在用户的概率高
　　- 可以直接与竞品竞争（涵盖竞品关键词）
　　- 低噪音（人工流）
　　- 可以与网站内部搜索共享资源，分析用户行为
　　- 可获得强可持续性、有竞争力的产品和市场趋势
　　结合自己的经验，写一些关于SEO，网站分析系统化，实战化，项目化，有形的东西。比如，既然SEO的各种概念、步骤、工具几乎都是人尽皆知，那么在实践中，如何从中脱颖而出，或者在其中的一些方面做出更好的突破呢？哪些因素对SEO的影响更大？哪些指标更有意义？
　　过去几年 SEO 涵盖的一些网站包括：
　　- 独特的行业、专业服务、内容类别
　　- 非特定行业通用营销站
　　- 全球多语种
　　- 多个子域
　　- 0启动或百万、千万内容
　　- 基于位置
　　- 移动版、桌面版
　　这一系列笔记可能与以下人物有关：
　　- 网站，营销团队经理：了解KPI的背景，例如：
　　o 为什么看起来不错的 KPI 不能带来转化、需求和潜在客户？
　　o 不能提及某些 KPI。团队在做无用的工作吗？
　　o 与这些 KPI 相关的 2 级 KPI 哪些实际上更值得关注和分配资源
　　o 一些 KPI 能否在短期内得到改善？长期实施可以从哪里开始？
　　- 网站，正在学习或做SEO的项目负责人
　　o 有这么多指标和定义，哪些更具有影响力？哪个会更快地显示结果？
　　o 哪个技术 SEO 和内容 SEO 先做？
　　o Rich Snippets / Schema Markup 真的有效吗？
　　o 如何进行国际搜索引擎优化？基于位置的搜索引擎优化？
　　o 为什么在执行SEO的过程中会遇到各种问题？你应该紧张吗？怎么解决？
　　o 如何跟踪和展示SEO效果？
　　o 关于一些 SEO 定义、指标存在争议，我的实际经验是什么？
　　o 如何使用第三方（免费、付费）工具进行竞争对手分析
　　o 如何使用分析工具 (Power BI) 自定义高级分析
　　o 如何将网站分析与SEO结合，提高真实落地效果和最终转化
　　- 网站分析师或网站开发、内容维护团队
　　o SEO 如何影响用户行为、体验和评级？
　　o 可以分析哪些维度，可以获得哪些见解？
　　o 为什么网站架构和代码会影响 SEO？
　　o 发布、修改或删除内容时我应该注意什么？
　　o 如何使用免费的关键词工具进行 关键词 分析和内容 SEO
　　o 为什么发布的内容不起作用？连收录都不行？
　　海外网站，主流搜索引擎引流占比（2021）：用户IP位置分类
　　
　　注意，在本系列笔记中：
　　- 所指的SEO主要是海外网站为谷歌和必应；
　　- 涉及SEO的定义及影响因素，主要参考Google Search；
　　- 涉及流量和用户分析的指标和方法由 Adob​​e Analytics 定义，而不是 GA；
　　- 笔记中涉及的数据是匿名的，不是具体的站点数据，也不是全行业的综合数据； 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(网站分析常用的内容之内容指标之跳转率的一半/首页)
　　网站分析常用的指标之内容指标一：页面跳转率内容指标：最小跳转元素/首页或网站整体页面跳转率的一半/首页，每一次跳转都会生成一个新页面，跳转率就是看这个页面出现几次，一次发生在什么网站，可以用一个跳转的机会实现如果有几十个页面一起发生，跳转率可以计算更高。bestpagehyperlink：从第一次跳转到最后一次跳转中间的页面个数占这段时间页面总个数的比率。
　　最短路径：从一次跳转到下一个跳转中间最短的路径。根据页面路径结构分析的比率。跳转率=跳转页面数/首页个数=首页总数/网站总页数=页面总数/页面内容长度=页面内容总长度/首页总数=页面总数/首页总数/最小跳转元素数量常用技术：googleanalytics提供主页的分析工具，建议用户使用ga公司的方式，数据更加精准，速度快，现在企业很多用这个。
　　使用地址：：人均注册次数内容指标：浏览器浏览到指定域名页面后，打开的次数在一定程度上，网站就是以一种打开方式出现在用户面前，它不断地去告诉用户，这个页面是打开过的。blink为每个页面维持一个独立的对象，每次页面打开后可以获取更多的访问次数，blink将基于不同页面浏览时进行多次可视化分析，如评分机制，站内搜索效果（相关性），设备用户互动（应用分析）等等。
　　blink通过检测最不常访问的页面来确定页面的常规情况，然后分析页面中哪些地方是用户从来不常访问的，进而分析该页面以及其他页面，并且通过移动端的实际效果分析差异。内容指标：总会在某些页面上获取指定的访问次数或最大打开次数，它们可以通过在检测到检测到是active状态的页面中获取单次点击实现，但是如果这个检测到的页面就只是在某些主要页面上获取了流量，则无法检测到这些页面。
　　如何让blink把某些页面从active状态转换成form_space，实现分析？利用acl规则，实现把某些页面从active状态转换成form_space。在acl页面中添加“flexible”或类似功能的链接，从而以类似form_space的方式从这些页面获取。blink每天可以从5000个关键字分析得到成千上万个网站。
　　常用技术：推荐这样去看，看上去网站就有很多页面在访问。看着blink有动画功能。blink从来不同页面中获取点击，是以这个页面为对象，从对象中获取数据blink仅在一次提取到更多的次数，而不是像其他分析工具基于该关键字提取更多次数。常用技术：推荐使用queryfuture做queryfuture。可以尝试用queryfuture，用户从关键字搜索到一个具体页面，然后到下一个提取出来的关键字，从而实现分析。内容指标：把关键字提取出来之后，转换成首页的访问次数，我们可以使用。 查看全部

　　网站分析常用的指标之内容指标(
内容型产品常见的分析指标及分析方向(组图))
　　
　　一、基于内容的产品框架
　　内容类产品是一个标题，可以是视频、音频、直播等。区别在于内容的形式不同，通常分为几类，即信息类、娱乐类、工具类，以知识为基础，以社会为基础。
　　今天我们以信息化产品为例，谈谈这类产品的常见分析指标和分析方向。
　　此类产品通常可以拆解为三个维度，即作者-内容-用户：
　　框架：
　　
　　二、常用指标1.作者端常用指标
　　作者属性：
　　语言、地区、发帖方式、作者评分、账号类型、频道、合约状态、创建时间、账号id、年龄、性别、站内粉丝、站内关注者、平台等。
　　常见的作者分析指标：
　　
　　2. 内容端常用指标
　　内容漏斗：无论是任何渠道爬取、站点提取，还是平台作者自发文章的内容，通常都需要逐层过滤。
　　首先进行一般的去重，然后通过某些机型的机器审核，过滤掉一些不适合在平台上展示的内容，如黑名单、劣质内容、抄袭内容、内容不完整、色情暴力等和人工审核。
　　然后，根据内容分发和过滤时的一些规则，分发和过滤什么样的内容可以分发给什么样的用户，比如用户评分、垂直类别等。
　　在前端展示侧，根据频道主页面的推荐位置分配个性化推荐，展示给用户；最终内容展示一定时间后，其时效性失效，不再展示。
　　
　　常见的内容属性数据包括：内容语言、地域、推荐状态、展示状态、内容类别、内容分级、内容来源、内容关键词、内容分类（多级）、内容创建时间、发布时间、过期时间等待。
　　常见的内容分析指标：
　　
　　3. 作者 &amp; 内容 &amp; 用户投资组合分析指标
　　作者和内容分析指标：
　　内容和用户分析指标：
　　每个用户的用户点击率+内容维度，每个维度用户的动作+各种内容用户（显示/点击/转发/采集/评论...），每个维度用户的动作+每个频道的内容用户，每个频道的热门内容维度用户/热门类别/热门话题。
　　作者 &amp; 内容 &amp; 用户分析指标：
　　用户在各个维度的消费行为for+各个内容维度+各个作者维度（展示/点击/转发/采集/评论...）。
　　三、常用分析框架及对应指标
　　
　　构建作者内容分析指标体系，可以为产品提供与内容/作者/用户相关的常规分析框架和数据基础。
　　分析的重点可以如下： 查看全部