网站分析常用的指标之内容指标
作为网站编辑，你知道是什么吗?如何评价网站推广的好坏
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2021-08-16 05:16
作为网站编辑，你知道是什么吗?如何评价网站推广的好坏
网站推广效果评价指标
作为网站的编辑，你知道网站推广效果的评价指标是什么吗？从网站推广的整体结果来看，网站推广效果的评价指标主要包括：网站的搜索引擎可见度；其他相关网站链接的数量和质量； 网站访问量、注册用户数等，如何评价网站的推广，和yjbys小编一起来看看吧！
1网站搜索引擎可见性
网站的搜索引擎可见度是网站被主流搜索引擎收录和重要的关键词在搜索结果中的排名状态。
(1)网站各大搜索引擎收录的网页数量。收录的网页越多，被用户发现的机会就越大——这就是搜索引擎目标层级 第一层是增加网站搜索引擎的可见度。
（2)被搜索引擎收录的网页数量占所有网页的比例。理想情况下，网站所有网页都被搜索引擎收录搜索到，但实际上一些网站是因为网站栏目结构、链接层次、网页URL设计的问题，导致大量网页无法被搜索引擎收录搜索到，所以网站内网的价值资源无法通过搜索引擎推广展示。
（3)在搜索结果中的表现不错。在前两次评价的基础上，有必要评价一下网站在主流搜索引擎的搜索结果中的表现，尤其是使用网站什么是关键词results页面在搜索核心关键词时相比竞争对手的优势地位，因为搜索引擎推广在一定程度上可以理解为与竞争对手竞争有限的搜索结果推广资源。竞争对手可以吸引用户的注意力。
2获取其他网站链接的数量和质量
在常规的网站basic推广工作中，获取相关网站的链接是常用的推广方式之一，所以获取其他网站链接的数量和质量可以在一定程度上表明网站在推广工作中所做的努力，尤其能体现出网站其他网站在业内的关注程度。但是网站链接的数量和网站的访问次数之间没有严格的比例关系。一些相关的网站链接可能会带来大量的访问量，还有一些链接对网站的推广效果不佳。但是，考虑到网站链接在搜索引擎优化中的重要性，高质量的网站链接还是有价值的。
3网站访问量和注册用户数
网站访问量和网络营销效果的依据也在一定程度上反映了潜在的获客能力。作为网站推广效果的指标，常用的是网站访问量和注册用户数。做个评价。注册用户数反映了通过网站推广获得的网络营销资源。例如，注册用户信息是开展内部列表电子邮件营销的三大基础之一。 网站访问量指数直接反映了网站推广的直接效果。 网站访问数据的统计分析也是网络营销管理的基本方法和基本内容。
无论是企业信息的网络可见度，还是网站外链的数量等，最终都会体现在网站流量指标上，这也是最常用的量化分析方法。
【网站推广效果评价指标】相关文章：
1.网站推广效果的评价指标是什么？
2.网站Quality Determination网站Promotion Effect
3.如何评价网站推广的效果
4.网站如何提升推广效果
5.网站为什么推广没有效果
6.网站如何推广才有效
7.2017网站推广方式“效果不错”
8.网站网站推广期间遵循的运营数据指标 查看全部
作为网站编辑，你知道是什么吗?如何评价网站推广的好坏
网站推广效果评价指标
作为网站的编辑，你知道网站推广效果的评价指标是什么吗？从网站推广的整体结果来看，网站推广效果的评价指标主要包括：网站的搜索引擎可见度；其他相关网站链接的数量和质量； 网站访问量、注册用户数等，如何评价网站的推广，和yjbys小编一起来看看吧！
1网站搜索引擎可见性
网站的搜索引擎可见度是网站被主流搜索引擎收录和重要的关键词在搜索结果中的排名状态。
(1)网站各大搜索引擎收录的网页数量。收录的网页越多，被用户发现的机会就越大——这就是搜索引擎目标层级 第一层是增加网站搜索引擎的可见度。
（2)被搜索引擎收录的网页数量占所有网页的比例。理想情况下，网站所有网页都被搜索引擎收录搜索到，但实际上一些网站是因为网站栏目结构、链接层次、网页URL设计的问题，导致大量网页无法被搜索引擎收录搜索到，所以网站内网的价值资源无法通过搜索引擎推广展示。
（3)在搜索结果中的表现不错。在前两次评价的基础上，有必要评价一下网站在主流搜索引擎的搜索结果中的表现，尤其是使用网站什么是关键词results页面在搜索核心关键词时相比竞争对手的优势地位，因为搜索引擎推广在一定程度上可以理解为与竞争对手竞争有限的搜索结果推广资源。竞争对手可以吸引用户的注意力。
2获取其他网站链接的数量和质量
在常规的网站basic推广工作中，获取相关网站的链接是常用的推广方式之一，所以获取其他网站链接的数量和质量可以在一定程度上表明网站在推广工作中所做的努力，尤其能体现出网站其他网站在业内的关注程度。但是网站链接的数量和网站的访问次数之间没有严格的比例关系。一些相关的网站链接可能会带来大量的访问量，还有一些链接对网站的推广效果不佳。但是，考虑到网站链接在搜索引擎优化中的重要性，高质量的网站链接还是有价值的。
3网站访问量和注册用户数
网站访问量和网络营销效果的依据也在一定程度上反映了潜在的获客能力。作为网站推广效果的指标，常用的是网站访问量和注册用户数。做个评价。注册用户数反映了通过网站推广获得的网络营销资源。例如，注册用户信息是开展内部列表电子邮件营销的三大基础之一。 网站访问量指数直接反映了网站推广的直接效果。 网站访问数据的统计分析也是网络营销管理的基本方法和基本内容。
无论是企业信息的网络可见度，还是网站外链的数量等，最终都会体现在网站流量指标上，这也是最常用的量化分析方法。
【网站推广效果评价指标】相关文章：
1.网站推广效果的评价指标是什么？
2.网站Quality Determination网站Promotion Effect
3.如何评价网站推广的效果
4.网站如何提升推广效果
5.网站为什么推广没有效果
6.网站如何推广才有效
7.2017网站推广方式“效果不错”
8.网站网站推广期间遵循的运营数据指标
互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2021-08-16 05:12
互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
在前面说话
大家好，我是爱学习的小熊。
如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。
用户行为指标
用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。
具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。
用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。
用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。
用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。
用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：
除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。
产品类别指标
产品类别指标是互联网行业的特征。用户会在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。
产品分析常用指标如下：
注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。
最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。
内容索引
内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。
常见的内容指标如下：
通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容被转发，从而总结写文章的套路，增加内容传播的范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
活动指标
活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。
常见的活动指标如下：
通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。
某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。
不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。
商品类别指标
商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。
因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。
常用商品指标如下：
通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观地看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免产品积压/缺货库存。
请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。
因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。
以上就是今天的分享，喜欢的话可以转发+点赞+看三联，支持小熊妹。下次见到领导的时候，他说：“分析一下活跃的情况。”朋友们可以转发保存这篇文章，有需要的时候可以查看。
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蟒蛇
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<p style="font-family: -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;text-align: justify;margin-left: 8px;margin-right: 8px;line-height: 2em;">本篇文章内容，已整理成图片，关注【码工小熊】公众号，在该公众号会话栏回复“指标”即可领取完整高清大图噢！</p>
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互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
在前面说话
大家好，我是爱学习的小熊。
如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。
用户行为指标
用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。
具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。
用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。
用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。
用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。
用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：
除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。
产品类别指标
产品类别指标是互联网行业的特征。用户会在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。
产品分析常用指标如下：
注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。
最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。
内容索引
内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。
常见的内容指标如下：
通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容被转发，从而总结写文章的套路，增加内容传播的范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
活动指标
活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。
常见的活动指标如下：
通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。
某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。
不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。
商品类别指标
商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。
因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。
常用商品指标如下：
通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观地看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免产品积压/缺货库存。
请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。
因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。
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网站优化工作中常见的seo关键词优化考核指标有哪些？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2021-08-16 05:07
网站优化工作中常见的seo关键词优化考核指标有哪些？
网站优化工作中常见的seo关键词优化评价指标有哪些？
关键词ranking一、content 页面评价指标
在内容营销中，原创content 是不可或缺的元素。它是实现目标的基本手段。 SEO专家将利用内容矩阵进行有效的推广。其中，最重要的是对类长尾关键词的覆盖。
为此，您需要使用SEO数据监控软件定期跟踪关键词这部分，以确保关键词排名到达预期位置，获取原创基础流量。
seo关键词优化评价指标
二、原创Content 获取seo外链数量
我们常说最好的链接诱饵是高质量的内容。事实证明，在充分尊重版权的情况下，这样做是正确的。当然，仍然是外链转化率较高的渠道。
您需要定期监测全网每个文章获得的外链数量，从而确定相关行业每个人当前的内容偏好，为下一步的内容策略提供参考。
三、seo 带来的流量质量指标
1.跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。显示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
2.平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
3.平均访问页面
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，会综合分析平均访问页面数和平均访问时长两个指标来衡量网站的用户体验。
四、社交媒体影响
评价内容营销对社交媒体影响的指标主要包括：阅读量、转发量、评论量。您可以使用社交分析工具定期跟踪这些指标。它是测试内容营销的真正试金石，它会帮助你发现问题，什么是最流行的，你可以利用这些数据来确定为什么某些东西比其他东西表现得更好，然后做出合理的调整。
通常，您可以使用社交媒体平台的分析工具来监控这部分数据，例如新浪微博后台的数据分析。
五、查看竞争对手相关指标
有时在做内容营销时，除了检查自己的相关指标外，还需要对竞争对手的相关内容进行对标。对方数据指标在各个渠道的表现如何？你的内容策略正确吗？有一定的影响。如果不是，问题出在哪里，如何有效调整这部分内容。
六、流量转化指数
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
2.转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。
七、预期目标转化率
在做内容营销策略的时候，一定要有一个潜在的目标，比如：获得多少注册用户，吸引多少粉丝，预期网站PV是多少，这部分我们需要注意内容，检查内容营销每个环节的表现进一步提升了内容策略的效果。
评论：
很多做seo或者参加seo培训的朋友每天都在做网站optimization。让我疑惑的是，我不使用百度搜索资源平台或百度统计等seo关键词optimization 评估指标工具，我不了解自己。 网站会产生什么排名，会产生多少收入等等。反问：做seo的效率如何？通过使用基于数据的统计评估指标来验证seo工作的有效性是正确的seo技术。无论我们做seo工作，还是关键词带来的流量转化，都必须以数据分析为前提。未通过数据指标评估的 SEO 工作效率低下。一般来说，关键词优化评价指标有很多详细的，包括但不限于网站收录情况，所有关键词排名情况，网站外链建设情况，网站流量情况甚至更多核心网站访客转化情况等。
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网站优化工作中常见的seo关键词优化评价指标有哪些？
关键词ranking一、content 页面评价指标
在内容营销中，原创content 是不可或缺的元素。它是实现目标的基本手段。 SEO专家将利用内容矩阵进行有效的推广。其中，最重要的是对类长尾关键词的覆盖。
为此，您需要使用SEO数据监控软件定期跟踪关键词这部分，以确保关键词排名到达预期位置，获取原创基础流量。
seo关键词优化评价指标
二、原创Content 获取seo外链数量
我们常说最好的链接诱饵是高质量的内容。事实证明，在充分尊重版权的情况下，这样做是正确的。当然，仍然是外链转化率较高的渠道。
您需要定期监测全网每个文章获得的外链数量，从而确定相关行业每个人当前的内容偏好，为下一步的内容策略提供参考。
三、seo 带来的流量质量指标
1.跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。显示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
2.平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
3.平均访问页面
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，会综合分析平均访问页面数和平均访问时长两个指标来衡量网站的用户体验。
四、社交媒体影响
评价内容营销对社交媒体影响的指标主要包括：阅读量、转发量、评论量。您可以使用社交分析工具定期跟踪这些指标。它是测试内容营销的真正试金石，它会帮助你发现问题，什么是最流行的，你可以利用这些数据来确定为什么某些东西比其他东西表现得更好，然后做出合理的调整。
通常，您可以使用社交媒体平台的分析工具来监控这部分数据，例如新浪微博后台的数据分析。
五、查看竞争对手相关指标
有时在做内容营销时，除了检查自己的相关指标外，还需要对竞争对手的相关内容进行对标。对方数据指标在各个渠道的表现如何？你的内容策略正确吗？有一定的影响。如果不是，问题出在哪里，如何有效调整这部分内容。
六、流量转化指数
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
2.转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。
七、预期目标转化率
在做内容营销策略的时候，一定要有一个潜在的目标，比如：获得多少注册用户，吸引多少粉丝，预期网站PV是多少，这部分我们需要注意内容，检查内容营销每个环节的表现进一步提升了内容策略的效果。
评论：
很多做seo或者参加seo培训的朋友每天都在做网站optimization。让我疑惑的是，我不使用百度搜索资源平台或百度统计等seo关键词optimization 评估指标工具，我不了解自己。 网站会产生什么排名，会产生多少收入等等。反问：做seo的效率如何？通过使用基于数据的统计评估指标来验证seo工作的有效性是正确的seo技术。无论我们做seo工作，还是关键词带来的流量转化，都必须以数据分析为前提。未通过数据指标评估的 SEO 工作效率低下。一般来说，关键词优化评价指标有很多详细的，包括但不限于网站收录情况，所有关键词排名情况，网站外链建设情况，网站流量情况甚至更多核心网站访客转化情况等。
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在内容营销中，原创content 是不可或缺的元素。它是实现目标的基本手段。 SEO专家将利用内容矩阵进行有效的推广。其中，最重要的是对类长尾关键词的覆盖。
为此，您需要使用SEO数据监控软件定期跟踪关键词这部分，以确保关键词排名到达预期位置，获取原创基础流量。
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二、原创Content 获取seo外链数量
我们常说最好的链接诱饵是高质量的内容。事实证明，在充分尊重版权的情况下，这样做是正确的。当然，仍然是外链转化率较高的渠道。
您需要定期监测全网每个文章获得的外链数量，从而确定相关行业每个人当前的内容偏好，为下一步的内容策略提供参考。
三、seo 带来的流量质量指标
1.跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。显示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
2.平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
3.平均访问页面
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，会综合分析平均访问页面数和平均访问时长两个指标来衡量网站的用户体验。
四、社交媒体影响
评价内容营销对社交媒体影响的指标主要包括：阅读量、转发量、评论量。您可以使用社交分析工具定期跟踪这些指标。它是测试内容营销的真正试金石，它会帮助你发现问题，什么是最流行的，你可以利用这些数据来确定为什么某些东西比其他东西表现得更好，然后做出合理的调整。
通常，您可以使用社交媒体平台的分析工具来监控这部分数据，例如新浪微博后台的数据分析。
五、查看竞争对手相关指标
有时在做内容营销时，除了检查自己的相关指标外，还需要对竞争对手的相关内容进行对标。对方数据指标在各个渠道的表现如何？你的内容策略正确吗？有一定的影响。如果不是，问题出在哪里，如何有效调整这部分内容。
六、流量转化指数
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
2.转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。
七、预期目标转化率
在做内容营销策略的时候，一定要有一个潜在的目标，比如：获得多少注册用户，吸引多少粉丝，预期网站PV是多少，这部分我们需要注意内容，检查内容营销每个环节的表现进一步提升了内容策略的效果。
评论：
很多做seo或者参加seo培训的朋友每天都在做网站optimization。让我疑惑的是，我不使用百度搜索资源平台或百度统计等seo关键词optimization 评估指标工具，我不了解自己。 网站会产生什么排名，会产生多少收入等等。反问：做seo的效率如何？通过使用基于数据的统计评估指标来验证seo工作的有效性是正确的seo技术。无论我们做seo工作，还是关键词带来的流量转化，都必须以数据分析为前提。未通过数据指标评估的 SEO 工作效率低下。一般来说，关键词优化评价指标有很多详细的，包括但不限于网站收录情况，所有关键词排名情况，网站外链建设情况，网站流量情况甚至更多核心网站访客转化情况等。
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如何在流量越来越贵的2016，业绩保持持续增长？(组图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2021-08-15 00:08
如何在流量越来越贵的2016，业绩保持持续增长？(组图)
流量越来越贵的2016年如何保持持续增长？
网民增长放缓，获取流量的成本越来越高。这是互联网界公认的事实。更可怕的是，即使某些产品的流量不断增加，转化率仍然在下降。转化率的下降也带来了一系列的反应。首先是网络广告预算的减少，这意味着在流量越来越贵的今天，只能在有限的流量下努力，不断提高转化率才能维持。公司业绩增长。
在流量越来越贵的今天，我只能开始不断提高转化率。我尝试总结了10条信息流渠道投放的优化建议，分享给大家！希望对大家有帮助
1.信息流推广渠道的内容创作建议
[内容制作]
尝试为创意使用原生图片，而不是宣传海报。
信息流通渠道多为新闻资讯类APP，广告也需要与新闻资讯环境上下保持一致。原创图片比宣传海报更非暴力。经测试，原图的点击率和成本均优于海报。
【文案语气】
文案的制作应该更贴近用户的思维，而不仅仅是展示产品的卖点（好像广告氛围太浓了）
[采集信息]
方法一、上线前，注册一个新账号，几天专注于采集今日头条上同类产品的广告。我们每天都能看到的广告一定很棒。
方法二、选择一个5秒内能看到的清晰标题，按照标题套路进行分类。大量的展示说明后台展示的比较多，广告主愿意继续投票，也说明这个方案的转化效果不错。 这些文案套路值得借鉴。
2.信息流推广渠道的内容优化建议
[内容测试]
选择一个渠道，制作5-10套素材，选择“旋转模式”寻找转化率最好的素材：
1、在进行内容测试时，尽量减少变量。当文案和材料发生变化时，尽量不要设置受众和手机品牌等其他变量。您不能为不同的想法选择不同的着陆页。变量太多会导致后期数据分析工作很麻烦。
2、 测试频道内容时，不要今天上传2套，明天上传3套。计划运行量应在同一天同一时间激活。
3、每周至少采集一次数据，筛选报告中点击率前三的，把钱花在点击率最好的推广渠道上。
如果看不到图片，请点击图片放大，下同
3.信息流推广渠道落地页优化建议
[着陆页制作]
少屏短屏
APP信息流渠道的特点决定了用户不会在一个页面上花费太多时间。制作着陆页时尽量只选择一组人，这带来了独特的好处。
如果一个页面能解释清楚，不要放H5（品牌行为除外）
着陆页优化要求：
硬指标：
1. 页面不要太长。尽量保持在一屏到一屏半之间。消费者应在 3 秒内确定主题。作者做装修推广。一般落地页第一屏是品牌+标语+巨大的信息栏，后半屏是产品卖点展示。
2. 10秒内开通，咨询/报名箱随时开通。
选择指标：
3.跳出率高于92%，需要考虑继续优化，（85%可以，70%很厉害）
4.页面需要版本2或以上，且账号在线，一起测试。看下图装修报价的登陆页面，页面底部的下载浮动层，下载按钮和最重要的卖点都放在浮动层上。无论您如何滑动页面，它始终处于显着位置，通常是您用手机点击拇指最容易的位置。有兴趣的可以点击跳转立即下载。
4.信息流推广渠道的受众选择建议
[受众群体]
对比数据测试
关于观众席的设置，有2个点心
1、投放的初始设置不适合精细设置观众。信息流投放本来就是基于用户模型的，能收到广告的用户也不会太离谱。如果前期受众设置太窄，会导致优化周期。尤其是长期，即使是在其他渠道表现良好的人，在不同的媒体平台上的表现也是不同的。无法节省此初步测试的成本。后期账户稳定后，投资的ROI自然会大幅下降。
2、Bid 价格优化应该根据平台的实际数据进行调整，而不是体验，因为体验和媒体平台受众表现并不一致。积累一定的数据后，建议广告计划达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的广告计划，查看后台受众分析，调整受众群体相应的广告计划。
5.信息流推广渠道拓展建议与建议
[分销渠道选择]
1、先专门一个渠道，选择一个渠道进行测试（推荐：今日头条），在验证制作盈利能力的时候，拓展其他渠道，选择表现好的内容素材，在其他渠道上使用测试引流转化数据。
2、跟踪渠道流量质量，通过在投放环节部署GA检测代码，实现对网站流量的监控和流量质量分析（跳出率、归因、辅助转化、访问深度等） .
3、各种渠道数据对比分析。积累一定的数据后，建议广告方案达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的投放方案查看后端受众分析响应调整广告计划。
广告渠道投放策略明确，
已经超过了我 80% 的朋友！
如果想把剩下的20%加起来，赶紧进入GA网站data分析文章，
开始基于数据的调整！
六、网站数据分析
1.Data Recovery Tuning——启动时间段的选择
关于频道时间选择的设置，有3个点心。
1、平均投放还不如选择一个好的转化时间段来霸屏
2、时间段的选择需要根据一定的数据量（10000UV以上）
3、时间段的选择不能凭经验，需要在不同的渠道采集数据。不要太嚣张！
2.Data Recovery Tuning——登陆页面的选择
[选择登陆页面]
1、在投放广告的过程中，经常会遇到几个页面同时放置的情况。这时候就需要对渠道进行细分，恢复每个页面的转换数据
2、登陆页面的审核和调优，测试周期应该在2周以上
3.Data Recovery Tuning——启动页面的AB测试
[页面 AB 测试]
1、在页面AB测试中，需要注意的是页面必须在同一主题下才能产生微调。测试的结果是要知道哪些变化导致了不同的转化率，而不仅仅是知道哪个版本的页面能带来多大的性能（这是老板需要知道的，哪些变化可以产生不同的转化率） ，这是个人经验，这是你的核心竞争力。）
2、页AB测试至少要有一定的数据量，否则容易得出错误的结论
4.Data Recovery Tuning——流量/内容归因调查
[着陆页跳出率]
着陆页跳出率高的三个罪魁祸首：
1、糟糕的交通质量
2、bad 登陆页面
3、打开速度慢
排查流量质量/着陆页内容问题
结论：自然流量跳出率高，付费流量跳出率也高。页面问题的可能性比较高
结论：自然流量跳出率低，付费流量跳出率高，出现流量问题的可能性大
5.Data Recovery Tuning——通道效应对比分析（重点）
【渠道效应对比分析】
多渠道转化效果对比分析，可即时了解各渠道真实转化价值，为广告费用的分配和应用提供巨大帮助。
分享到此结束。我完全可以理解并执行它。渠道选择和优化已经超过90%的广告主——
内容制作-广告-数据恢复-调整优化
如果能补充对用户的调查和了解，其实已经形成了一个完整的循环，足以持续引导业务方向。 查看全部
流量越来越贵的2016年如何保持持续增长？
网民增长放缓，获取流量的成本越来越高。这是互联网界公认的事实。更可怕的是，即使某些产品的流量不断增加，转化率仍然在下降。转化率的下降也带来了一系列的反应。首先是网络广告预算的减少，这意味着在流量越来越贵的今天，只能在有限的流量下努力，不断提高转化率才能维持。公司业绩增长。
在流量越来越贵的今天，我只能开始不断提高转化率。我尝试总结了10条信息流渠道投放的优化建议，分享给大家！希望对大家有帮助
1.信息流推广渠道的内容创作建议
[内容制作]
尝试为创意使用原生图片，而不是宣传海报。
信息流通渠道多为新闻资讯类APP，广告也需要与新闻资讯环境上下保持一致。原创图片比宣传海报更非暴力。经测试，原图的点击率和成本均优于海报。
【文案语气】
文案的制作应该更贴近用户的思维，而不仅仅是展示产品的卖点（好像广告氛围太浓了）
[采集信息]
方法一、上线前，注册一个新账号，几天专注于采集今日头条上同类产品的广告。我们每天都能看到的广告一定很棒。
方法二、选择一个5秒内能看到的清晰标题，按照标题套路进行分类。大量的展示说明后台展示的比较多，广告主愿意继续投票，也说明这个方案的转化效果不错。 这些文案套路值得借鉴。
2.信息流推广渠道的内容优化建议
[内容测试]
选择一个渠道，制作5-10套素材，选择“旋转模式”寻找转化率最好的素材：
1、在进行内容测试时，尽量减少变量。当文案和材料发生变化时，尽量不要设置受众和手机品牌等其他变量。您不能为不同的想法选择不同的着陆页。变量太多会导致后期数据分析工作很麻烦。
2、 测试频道内容时，不要今天上传2套，明天上传3套。计划运行量应在同一天同一时间激活。
3、每周至少采集一次数据，筛选报告中点击率前三的，把钱花在点击率最好的推广渠道上。
如果看不到图片，请点击图片放大，下同
3.信息流推广渠道落地页优化建议
[着陆页制作]
少屏短屏
APP信息流渠道的特点决定了用户不会在一个页面上花费太多时间。制作着陆页时尽量只选择一组人，这带来了独特的好处。
如果一个页面能解释清楚，不要放H5（品牌行为除外）
着陆页优化要求：
硬指标：
1. 页面不要太长。尽量保持在一屏到一屏半之间。消费者应在 3 秒内确定主题。作者做装修推广。一般落地页第一屏是品牌+标语+巨大的信息栏，后半屏是产品卖点展示。
2. 10秒内开通，咨询/报名箱随时开通。
选择指标：
3.跳出率高于92%，需要考虑继续优化，（85%可以，70%很厉害）
4.页面需要版本2或以上，且账号在线，一起测试。看下图装修报价的登陆页面，页面底部的下载浮动层，下载按钮和最重要的卖点都放在浮动层上。无论您如何滑动页面，它始终处于显着位置，通常是您用手机点击拇指最容易的位置。有兴趣的可以点击跳转立即下载。
4.信息流推广渠道的受众选择建议
[受众群体]
对比数据测试
关于观众席的设置，有2个点心
1、投放的初始设置不适合精细设置观众。信息流投放本来就是基于用户模型的，能收到广告的用户也不会太离谱。如果前期受众设置太窄，会导致优化周期。尤其是长期，即使是在其他渠道表现良好的人，在不同的媒体平台上的表现也是不同的。无法节省此初步测试的成本。后期账户稳定后，投资的ROI自然会大幅下降。
2、Bid 价格优化应该根据平台的实际数据进行调整，而不是体验，因为体验和媒体平台受众表现并不一致。积累一定的数据后，建议广告计划达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的广告计划，查看后台受众分析，调整受众群体相应的广告计划。
5.信息流推广渠道拓展建议与建议
[分销渠道选择]
1、先专门一个渠道，选择一个渠道进行测试（推荐：今日头条），在验证制作盈利能力的时候，拓展其他渠道，选择表现好的内容素材，在其他渠道上使用测试引流转化数据。
2、跟踪渠道流量质量，通过在投放环节部署GA检测代码，实现对网站流量的监控和流量质量分析（跳出率、归因、辅助转化、访问深度等） .
3、各种渠道数据对比分析。积累一定的数据后，建议广告方案达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的投放方案查看后端受众分析响应调整广告计划。
广告渠道投放策略明确，
已经超过了我 80% 的朋友！
如果想把剩下的20%加起来，赶紧进入GA网站data分析文章，
开始基于数据的调整！
六、网站数据分析
1.Data Recovery Tuning——启动时间段的选择
关于频道时间选择的设置，有3个点心。
1、平均投放还不如选择一个好的转化时间段来霸屏
2、时间段的选择需要根据一定的数据量（10000UV以上）
3、时间段的选择不能凭经验，需要在不同的渠道采集数据。不要太嚣张！
2.Data Recovery Tuning——登陆页面的选择
[选择登陆页面]
1、在投放广告的过程中，经常会遇到几个页面同时放置的情况。这时候就需要对渠道进行细分，恢复每个页面的转换数据
2、登陆页面的审核和调优，测试周期应该在2周以上
3.Data Recovery Tuning——启动页面的AB测试
[页面 AB 测试]
1、在页面AB测试中，需要注意的是页面必须在同一主题下才能产生微调。测试的结果是要知道哪些变化导致了不同的转化率，而不仅仅是知道哪个版本的页面能带来多大的性能（这是老板需要知道的，哪些变化可以产生不同的转化率） ，这是个人经验，这是你的核心竞争力。）
2、页AB测试至少要有一定的数据量，否则容易得出错误的结论
4.Data Recovery Tuning——流量/内容归因调查
[着陆页跳出率]
着陆页跳出率高的三个罪魁祸首：
1、糟糕的交通质量
2、bad 登陆页面
3、打开速度慢
排查流量质量/着陆页内容问题
结论：自然流量跳出率高，付费流量跳出率也高。页面问题的可能性比较高
结论：自然流量跳出率低，付费流量跳出率高，出现流量问题的可能性大
5.Data Recovery Tuning——通道效应对比分析（重点）
【渠道效应对比分析】
多渠道转化效果对比分析，可即时了解各渠道真实转化价值，为广告费用的分配和应用提供巨大帮助。
分享到此结束。我完全可以理解并执行它。渠道选择和优化已经超过90%的广告主——
内容制作-广告-数据恢复-调整优化
如果能补充对用户的调查和了解，其实已经形成了一个完整的循环，足以持续引导业务方向。 查看全部
如何在流量越来越贵的2016，业绩保持持续增长？(组图)
流量越来越贵的2016年如何保持持续增长？
网民增长放缓，获取流量的成本越来越高。这是互联网界公认的事实。更可怕的是，即使某些产品的流量不断增加，转化率仍然在下降。转化率的下降也带来了一系列的反应。首先是网络广告预算的减少，这意味着在流量越来越贵的今天，只能在有限的流量下努力，不断提高转化率才能维持。公司业绩增长。
在流量越来越贵的今天，我只能开始不断提高转化率。我尝试总结了10条信息流渠道投放的优化建议，分享给大家！希望对大家有帮助
1.信息流推广渠道的内容创作建议
[内容制作]
尝试为创意使用原生图片，而不是宣传海报。
信息流通渠道多为新闻资讯类APP，广告也需要与新闻资讯环境上下保持一致。原创图片比宣传海报更非暴力。经测试，原图的点击率和成本均优于海报。
【文案语气】
文案的制作应该更贴近用户的思维，而不仅仅是展示产品的卖点（好像广告氛围太浓了）
[采集信息]
方法一、上线前，注册一个新账号，几天专注于采集今日头条上同类产品的广告。我们每天都能看到的广告一定很棒。
方法二、选择一个5秒内能看到的清晰标题，按照标题套路进行分类。大量的展示说明后台展示的比较多，广告主愿意继续投票，也说明这个方案的转化效果不错。 这些文案套路值得借鉴。
2.信息流推广渠道的内容优化建议
[内容测试]
选择一个渠道，制作5-10套素材，选择“旋转模式”寻找转化率最好的素材：
1、在进行内容测试时，尽量减少变量。当文案和材料发生变化时，尽量不要设置受众和手机品牌等其他变量。您不能为不同的想法选择不同的着陆页。变量太多会导致后期数据分析工作很麻烦。
2、 测试频道内容时，不要今天上传2套，明天上传3套。计划运行量应在同一天同一时间激活。
3、每周至少采集一次数据，筛选报告中点击率前三的，把钱花在点击率最好的推广渠道上。
如果看不到图片，请点击图片放大，下同
3.信息流推广渠道落地页优化建议
[着陆页制作]
少屏短屏
APP信息流渠道的特点决定了用户不会在一个页面上花费太多时间。制作着陆页时尽量只选择一组人，这带来了独特的好处。
如果一个页面能解释清楚，不要放H5（品牌行为除外）
着陆页优化要求：
硬指标：
1. 页面不要太长。尽量保持在一屏到一屏半之间。消费者应在 3 秒内确定主题。作者做装修推广。一般落地页第一屏是品牌+标语+巨大的信息栏，后半屏是产品卖点展示。
2. 10秒内开通，咨询/报名箱随时开通。
选择指标：
3.跳出率高于92%，需要考虑继续优化，（85%可以，70%很厉害）
4.页面需要版本2或以上，且账号在线，一起测试。看下图装修报价的登陆页面，页面底部的下载浮动层，下载按钮和最重要的卖点都放在浮动层上。无论您如何滑动页面，它始终处于显着位置，通常是您用手机点击拇指最容易的位置。有兴趣的可以点击跳转立即下载。
4.信息流推广渠道的受众选择建议
[受众群体]
对比数据测试
关于观众席的设置，有2个点心
1、投放的初始设置不适合精细设置观众。信息流投放本来就是基于用户模型的，能收到广告的用户也不会太离谱。如果前期受众设置太窄，会导致优化周期。尤其是长期，即使是在其他渠道表现良好的人，在不同的媒体平台上的表现也是不同的。无法节省此初步测试的成本。后期账户稳定后，投资的ROI自然会大幅下降。
2、Bid 价格优化应该根据平台的实际数据进行调整，而不是体验，因为体验和媒体平台受众表现并不一致。积累一定的数据后，建议广告计划达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的广告计划，查看后台受众分析，调整受众群体相应的广告计划。
5.信息流推广渠道拓展建议与建议
[分销渠道选择]
1、先专门一个渠道，选择一个渠道进行测试（推荐：今日头条），在验证制作盈利能力的时候，拓展其他渠道，选择表现好的内容素材，在其他渠道上使用测试引流转化数据。
2、跟踪渠道流量质量，通过在投放环节部署GA检测代码，实现对网站流量的监控和流量质量分析（跳出率、归因、辅助转化、访问深度等） .
3、各种渠道数据对比分析。积累一定的数据后，建议广告方案达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的投放方案查看后端受众分析响应调整广告计划。
广告渠道投放策略明确，
已经超过了我 80% 的朋友！
如果想把剩下的20%加起来，赶紧进入GA网站data分析文章，
开始基于数据的调整！
六、网站数据分析
1.Data Recovery Tuning——启动时间段的选择
关于频道时间选择的设置，有3个点心。
1、平均投放还不如选择一个好的转化时间段来霸屏
2、时间段的选择需要根据一定的数据量（10000UV以上）
3、时间段的选择不能凭经验，需要在不同的渠道采集数据。不要太嚣张！
2.Data Recovery Tuning——登陆页面的选择
[选择登陆页面]
1、在投放广告的过程中，经常会遇到几个页面同时放置的情况。这时候就需要对渠道进行细分，恢复每个页面的转换数据
2、登陆页面的审核和调优，测试周期应该在2周以上
3.Data Recovery Tuning——启动页面的AB测试
[页面 AB 测试]
1、在页面AB测试中，需要注意的是页面必须在同一主题下才能产生微调。测试的结果是要知道哪些变化导致了不同的转化率，而不仅仅是知道哪个版本的页面能带来多大的性能（这是老板需要知道的，哪些变化可以产生不同的转化率） ，这是个人经验，这是你的核心竞争力。）
2、页AB测试至少要有一定的数据量，否则容易得出错误的结论
4.Data Recovery Tuning——流量/内容归因调查
[着陆页跳出率]
着陆页跳出率高的三个罪魁祸首：
1、糟糕的交通质量
2、bad 登陆页面
3、打开速度慢
排查流量质量/着陆页内容问题
结论：自然流量跳出率高，付费流量跳出率也高。页面问题的可能性比较高
结论：自然流量跳出率低，付费流量跳出率高，出现流量问题的可能性大
5.Data Recovery Tuning——通道效应对比分析（重点）
【渠道效应对比分析】
多渠道转化效果对比分析，可即时了解各渠道真实转化价值，为广告费用的分配和应用提供巨大帮助。
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网站数据分析目录网站分析概述2统计工具与数据指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2021-08-14 23:22
网站数据分析目录网站分析概述2统计工具与数据指标
网站数据分析目录CONTENTS1网站分析概览2统计工具和数据指标3网站流分析4访问源分析07CHAPTER5访问页面分析6访问者属性分析71网站分析概览网站分析概览网站是最基本的之一互联网的组成部分。现阶段，微博、微信、公众平台、今日头条等各大主流平台，本质上都是以网站为基础，网站的运营对于企业来说是突出的。在自主性和稳定性方面，网站的第一个主要优势是自主性。现阶段各大新媒体平台都有不同的平台规则和使用方式，如图所示。因此，企业新媒体人员需要在平台规则的框架下。进行新媒体运营网站Analysis概览，与微博、微信等新媒体平台不同，企业新媒体人员可以完全确定网站的整体架构和运营方式、内容类别等，无需考虑平台限制网站的第二大优势是稳定性。新媒体是更新迭代快的领域之一。几乎每天都有新工具或新平台推出。同时，旧工具从货架上移走，旧平台关闭。常用网站数据分析概述72种统计工具和数据指标统计工具和数据指标现阶段大量企业网站后台没有自动统计分析功能，无法进行直观的统计分析后台分析类似微信公众号或今日头条。因此，有必要使用第三方统计工具来完成统计。常用的第三方统计工具平台包括百度统计、谷歌分析、友盟、腾讯分析等第三方统计工具。第三方统计工具的安装步骤如下。第二步显示的统计工具和数据指标添加站点。上述分析平台的后台通常有添加站点或添加网站等按钮。点击后可以在统计工具和数据指标中输入网站基本信息，如图。三步获取统计码 点击添加的网站进入网站analysis后台，可以找到获取统计码按钮，点击获取统计码，如图。第四步，安装统计代码，进入企业。官方网站后台将步骤3中得到的统计码复制粘贴到后台对应位置，如图。安装统计工具和数据指标统计代码后，可以重新进入分析平台后台启动网站数据Statistics的监控和监控，借助第三方统计工具，运营商可以数字化评估和分析网站。 网站分析常用的数据指标
包括独立访客数、访问深度、跳出率等，如表所示。常用网站analysis数据指标及其含义73网站流量分析当前在线分析趋势变化分析时间段对比分析无线流量分析网站流量分析网站流量指网站流量用于描述指标例如访问网站的用户数和用户浏览的网页数。 网站流分析其实就是从全局的角度看待网站。 @运营状况 对网站网站进行宏观判断分析@流量数据包括趋势变化数据 当前在线数据 独立访问者数 总浏览次数 平均浏览次数 浏览次数、文件下载次数等. 运营商经常使用的网站Traffic 分析主要是趋势变化分析。当前在线分析时间段对比分析和无线流量分析网站流分析 趋势变化分析是指网站流在指定时间段内的整体趋势变化。目前各大网站Analysis 平台都配备了流量趋势分析功能。可以选择特定日期直接查看流量变化趋势如图1 趋势变化分析网站流分析当新媒体团队策划完整的商业计划教育商业计划商业计划模板医药项目计划股权融资项目计划是在投放搜索引擎广告时监控和分析流量趋势的变化尤为重要。对于投放广告后流量有明显变化的时期，可以尝试加大广告投放力度，以获得更好的营销效果。当广告已经推送但没有流量时，您可以考虑暂停该时段的投放。例如，一家公司一天 24 小时都在投放搜索引擎广告。但从流量趋势来看，从每天2300人到次日700人的独立访问量，在一天的高峰期只有120人。因此，在此期间，可以考虑暂停投放集中资金和人力，以获得更有效的日常流量。 1 趋势变化分析网站流分析 当前在线数据，即短时间内的流量数据监控如图所示。 2 当前在线分析网站流分析 在进行时间段对比分析时，分析师先选择两个时间段，然后点击对比，及时得到网站Flow纵向对比报告。财务报表分析与分析。上市公司财务报表分析 企业财务报表财务报表分析案例分析网站的发展、流量变化等。例如某公司新媒体部门7月14-20日回复网站和7月7-13日 全周流量数据对比见图。 3时间段对比分析网站流分析3时间段对比分析网站流分析随着智能手机的普及和手机上网提速降费的加速，越来越多的网民使用手机。网上浏览网站，所以各大网站分析平台都是把手机端的无线流量作为
因为数据集中在平台类别的第一层，如图4 无线流量分析网站流分析 在进行无线流量分析时，需要关注流量的APP访问渠道为如图4 无线流量分析 74 访问源分析 搜索词分析 源分类分析 访问源分析 访问源分析是对所有进入网站的流量进行统计和分类，得到网站流量的来源分布，从而识别有效推广渠道，合理规划网站的推广矩阵。在访问来源时，需要重点关注两部分：来源分类和搜索词访问来源分析。进入第三方统计平台，点击来源分类或来源类型，直接获取不同渠道的访问来源分类数据，如图1 来源分类分析 访问来源分析 1 来源分类分析 访问来源分析网站访问来源分析一方面是为了方便评价目前的推广效果，另一方面是找到网站推广的盲点 1 来源分类分析 新媒体团队对网站的推广通常不局限于单一渠道，推广百度知乎微博豆瓣等多渠道布局各阶段效果可借助网站visit分析判断1评估当前推广效果访问源分析1源分类分析1评估当前分析访问源的推广效果 1 源分类分析 2 寻找网站推广的盲点网站时新媒体运营商通常制定推广计划并执行，但推广计划毕竟是基于运营商的过往经验。借助网站source分析出现推广盲点，可以尝试找出网站推广的盲点，作为后续推广方案改进的参考。例如，新媒体团队以外部推广作为网站推广的主要方式，并没有在任何搜索引擎中积极推广。经过一个阶段的推广，通过访问源发现，近期有近20次流量来自搜索引擎访问，如图7-15所示。因此，新媒体团队下一阶段可以尝试积极推广搜索引擎，继续放大搜索引擎流量。访问源分析 2 搜索词 分析搜索引擎是从互联网上采集信息并组织和处理信息，为用户提供检索服务的系统。目前常用的搜索引擎包括百度360搜索搜狗等搜索引擎。从搜索引擎访问的用户通常会主动搜索关键词 那些后来点击进入网站 的用户浏览目的更多，交易比例通常更大。因此，搜索引擎流量是网站流量的重要组成部分。搜索引擎流量分析的核心是进行搜索词分析，即了解用户使用了哪些。搜索频道
对于搜索动作，关键词进入用户搜索的网站，所以在第三方统计工具的后台，运营商可以直接查询一定时间段内来自搜索引擎的流量和具体搜索条款如图所示。访问来源分析 2搜索词分析 同时，您可以点击查看历史趋势，获取该时间段内单个搜索词的访问量。访问源分析 2 搜索词分析 访问源分析 2 搜索词分析 75 个访问页面分析 弹出访问持续时间分析 率分析。热图分析。访问页面的分析。受访页面分析主要是分析用户在网站内部页面的浏览和点击情况，了解每个页面对用户的友好程度。用户通常有兴趣访问该页面。在页面上停留更长时间。单击有吸引力的图片或标题。因此，对被采访页面的数据分析可以为后续网站内容创意网站Layout 的变化提供基于数据的建议。受访页面的主要分析项目是受访域名的跳出率、访问时长、热度图、用户观点、轨迹等。 最常用的应用是跳出分析率、访问时长分析、受访页面热度图分析。 1跳出率分析 1提高网页的吸引力。运营商降低跳出率的第一种方法是进行网站改版，以增加网页的吸引力。一般跳出率低于30的网页不需要修改。跳出率为 3080 的页面是可以的。保持静止，继续观察跳出率大于 80 的网页，如图所示。被采访的页面需要立即修改。分析1跳出率分析网站1小时的受访页面数据单独分析。部分页面的跳出率为0，如图，但跳出率为0的页面，用户只进入过一次。该条目直接影响页面的整体数据。受访页面分析 1 跳出率分析 2 提高推广准确率。为了降低跳出率，运营商可以采取的第二种方法是优化推广，调查推广渠道。提出不准确的推广渠道，提高推广的精准度。有些用户之所以跳出网站，并不是因为网站的吸引力程度不高，而是因为用户对网站内容没有需求。比如一个中老年网站如果吸引了大学生流量，因为大学生对中老年网站的需求量不大，通常直接关闭页面。这增加了网站 的跳出率。受访者第1页跳出率得分分析
分析2提高推广的准确率率的方法类似于通过改版提高页面的吸引力或通过渠道优化提高推广的准确率。我不会重复采访的页面分析。 3 热图分析。要标记和呈现的分析方法。标注的方法一般采用颜色的明暗点的密度和比例的表示，如图所示。访谈页面分析3热图分析热图包括点击热图和注意力热图两种一般的点击热图是采集分析根据光标的点击行为呈现的一种分析形式，而注意力热图是一种分析通过模拟人类视觉注意力产生。现阶段网站热图分析多指点击热图第一次使用热图，需要在第三方分析工具后台点击添加热图，填写页面URL页面名称和其他信息添加热图，如图所示。访谈页面分析 3 热点热点分析 地图分析的重点是评估其合理性。比如某某网站在首页右上角设置了一个广告位，在首页左侧设置文章阅读区，然后进行热图分析如图采访页面分析3热图分析分析本热图可以得出以下结论和建议。 1 右上角的蓝色广告位基本没有点击。有必要重新设计图片和文字，以提高广告位的吸引力。 2 顶部导航中的视频分享和IT聊天两栏没有任何点击。考虑替换列名或删除列导航。受访页面分析。 3 热图分析。通过这种热图分析，可以得到以下结论和建议。 3 顶部中间的空白区域有用户点击，但这里没有内容。可以考虑添加图片等，内容不浪费。区域4左侧第一篇文章的点击率最高。继续分析，发现点击来源全部来自天津。因此，在后续运营过程中，可以尝试将文章内容设置为更多本地干货和天津技能访问页面分析3热图分析76位访客属性分析终端详情分析区域运营商分析访客忠诚度分析访客属性分析访问者属性分析是对访问用户固定属性的解读，了解用户网站基本属性，运营提供用户数据，支持访问者属性和网站traffic访问
源访问页面与其他分析最大的区别在于，访问者属性的固定性通常在一个阶段不会发生太大变化，因此访问者属性分析不需要成为日常数据分析的主要项目。每周或每月分析就足够了。访客属性分析主要针对区域运营商终端明细的访客忠诚度三个维度进行数据统计和汇总分析。在第三方统计工具后台，可以直接点击相关按钮进行查询。点击第三方统计工具的区域运营商查看区域，运营商相关数据分析师可以直观的监控和分析阶段内用户所在省份的网络运营商。 1 区域运营商分析 区域分布分析通常用于监测广告效果，尤其是搜索引擎广告、百度360搜索等。平台投放广告时一般可以选择区域，广告效果可以在区域分布的结果。上网通常是通过不同的运营商接入互联网，因此运营商可以直接分析网站用户的网络运营商情况，如图。访问者属性分析 2 终端详情分析 终端详情是用户电脑的基本属性，包括操作系统、浏览器系统 成熟的网站需要全面适配主流终端，如语言互联网插件的解析@Developer进行网站版本优化以适应所有浏览器访问者属性分析2终端详情分析访问者属性分析3访问者忠诚度分析访问者忠诚度报告主要由新老访问者报告和访问深度报告组成，代表网站Content的持续吸引用户 1 新老访客报告 新老访客报告显示了新老访客访问网站时的流量差异和行为差异，如图所示。访问者属性分析 3 访问者忠诚度分析 2 访问深度报告 访问深度报告呈现用户在网站的浏览深度，从侧面展示网站的吸引力。用户访问越深入，职位描述的标准模板就越详细。点击网页上的链接继续浏览网站说明网站对用户更有吸引力，用户只访问一次，这通常意味着网站对用户没有吸引力或网站的设置是不合理，导致用户无法点击进入其他页面访问者属性分析3访问者忠诚度分析2访问深度报告访问者属性分析谢谢 查看全部
网站数据分析目录网站分析概述2统计工具与数据指标
网站数据分析目录CONTENTS1网站分析概览2统计工具和数据指标3网站流分析4访问源分析07CHAPTER5访问页面分析6访问者属性分析71网站分析概览网站分析概览网站是最基本的之一互联网的组成部分。现阶段，微博、微信、公众平台、今日头条等各大主流平台，本质上都是以网站为基础，网站的运营对于企业来说是突出的。在自主性和稳定性方面，网站的第一个主要优势是自主性。现阶段各大新媒体平台都有不同的平台规则和使用方式，如图所示。因此，企业新媒体人员需要在平台规则的框架下。进行新媒体运营网站Analysis概览，与微博、微信等新媒体平台不同，企业新媒体人员可以完全确定网站的整体架构和运营方式、内容类别等，无需考虑平台限制网站的第二大优势是稳定性。新媒体是更新迭代快的领域之一。几乎每天都有新工具或新平台推出。同时，旧工具从货架上移走，旧平台关闭。常用网站数据分析概述72种统计工具和数据指标统计工具和数据指标现阶段大量企业网站后台没有自动统计分析功能，无法进行直观的统计分析后台分析类似微信公众号或今日头条。因此，有必要使用第三方统计工具来完成统计。常用的第三方统计工具平台包括百度统计、谷歌分析、友盟、腾讯分析等第三方统计工具。第三方统计工具的安装步骤如下。第二步显示的统计工具和数据指标添加站点。上述分析平台的后台通常有添加站点或添加网站等按钮。点击后可以在统计工具和数据指标中输入网站基本信息，如图。三步获取统计码 点击添加的网站进入网站analysis后台，可以找到获取统计码按钮，点击获取统计码，如图。第四步，安装统计代码，进入企业。官方网站后台将步骤3中得到的统计码复制粘贴到后台对应位置，如图。安装统计工具和数据指标统计代码后，可以重新进入分析平台后台启动网站数据Statistics的监控和监控，借助第三方统计工具，运营商可以数字化评估和分析网站。 网站分析常用的数据指标
包括独立访客数、访问深度、跳出率等，如表所示。常用网站analysis数据指标及其含义73网站流量分析当前在线分析趋势变化分析时间段对比分析无线流量分析网站流量分析网站流量指网站流量用于描述指标例如访问网站的用户数和用户浏览的网页数。 网站流分析其实就是从全局的角度看待网站。 @运营状况 对网站网站进行宏观判断分析@流量数据包括趋势变化数据 当前在线数据 独立访问者数 总浏览次数 平均浏览次数 浏览次数、文件下载次数等. 运营商经常使用的网站Traffic 分析主要是趋势变化分析。当前在线分析时间段对比分析和无线流量分析网站流分析 趋势变化分析是指网站流在指定时间段内的整体趋势变化。目前各大网站Analysis 平台都配备了流量趋势分析功能。可以选择特定日期直接查看流量变化趋势如图1 趋势变化分析网站流分析当新媒体团队策划完整的商业计划教育商业计划商业计划模板医药项目计划股权融资项目计划是在投放搜索引擎广告时监控和分析流量趋势的变化尤为重要。对于投放广告后流量有明显变化的时期，可以尝试加大广告投放力度，以获得更好的营销效果。当广告已经推送但没有流量时，您可以考虑暂停该时段的投放。例如，一家公司一天 24 小时都在投放搜索引擎广告。但从流量趋势来看，从每天2300人到次日700人的独立访问量，在一天的高峰期只有120人。因此，在此期间，可以考虑暂停投放集中资金和人力，以获得更有效的日常流量。 1 趋势变化分析网站流分析 当前在线数据，即短时间内的流量数据监控如图所示。 2 当前在线分析网站流分析 在进行时间段对比分析时，分析师先选择两个时间段，然后点击对比，及时得到网站Flow纵向对比报告。财务报表分析与分析。上市公司财务报表分析 企业财务报表财务报表分析案例分析网站的发展、流量变化等。例如某公司新媒体部门7月14-20日回复网站和7月7-13日 全周流量数据对比见图。 3时间段对比分析网站流分析3时间段对比分析网站流分析随着智能手机的普及和手机上网提速降费的加速，越来越多的网民使用手机。网上浏览网站，所以各大网站分析平台都是把手机端的无线流量作为
因为数据集中在平台类别的第一层，如图4 无线流量分析网站流分析 在进行无线流量分析时，需要关注流量的APP访问渠道为如图4 无线流量分析 74 访问源分析 搜索词分析 源分类分析 访问源分析 访问源分析是对所有进入网站的流量进行统计和分类，得到网站流量的来源分布，从而识别有效推广渠道，合理规划网站的推广矩阵。在访问来源时，需要重点关注两部分：来源分类和搜索词访问来源分析。进入第三方统计平台，点击来源分类或来源类型，直接获取不同渠道的访问来源分类数据，如图1 来源分类分析 访问来源分析 1 来源分类分析 访问来源分析网站访问来源分析一方面是为了方便评价目前的推广效果，另一方面是找到网站推广的盲点 1 来源分类分析 新媒体团队对网站的推广通常不局限于单一渠道，推广百度知乎微博豆瓣等多渠道布局各阶段效果可借助网站visit分析判断1评估当前推广效果访问源分析1源分类分析1评估当前分析访问源的推广效果 1 源分类分析 2 寻找网站推广的盲点网站时新媒体运营商通常制定推广计划并执行，但推广计划毕竟是基于运营商的过往经验。借助网站source分析出现推广盲点，可以尝试找出网站推广的盲点，作为后续推广方案改进的参考。例如，新媒体团队以外部推广作为网站推广的主要方式，并没有在任何搜索引擎中积极推广。经过一个阶段的推广，通过访问源发现，近期有近20次流量来自搜索引擎访问，如图7-15所示。因此，新媒体团队下一阶段可以尝试积极推广搜索引擎，继续放大搜索引擎流量。访问源分析 2 搜索词 分析搜索引擎是从互联网上采集信息并组织和处理信息，为用户提供检索服务的系统。目前常用的搜索引擎包括百度360搜索搜狗等搜索引擎。从搜索引擎访问的用户通常会主动搜索关键词 那些后来点击进入网站 的用户浏览目的更多，交易比例通常更大。因此，搜索引擎流量是网站流量的重要组成部分。搜索引擎流量分析的核心是进行搜索词分析，即了解用户使用了哪些。搜索频道
对于搜索动作，关键词进入用户搜索的网站，所以在第三方统计工具的后台，运营商可以直接查询一定时间段内来自搜索引擎的流量和具体搜索条款如图所示。访问来源分析 2搜索词分析 同时，您可以点击查看历史趋势，获取该时间段内单个搜索词的访问量。访问源分析 2 搜索词分析 访问源分析 2 搜索词分析 75 个访问页面分析 弹出访问持续时间分析 率分析。热图分析。访问页面的分析。受访页面分析主要是分析用户在网站内部页面的浏览和点击情况，了解每个页面对用户的友好程度。用户通常有兴趣访问该页面。在页面上停留更长时间。单击有吸引力的图片或标题。因此，对被采访页面的数据分析可以为后续网站内容创意网站Layout 的变化提供基于数据的建议。受访页面的主要分析项目是受访域名的跳出率、访问时长、热度图、用户观点、轨迹等。 最常用的应用是跳出分析率、访问时长分析、受访页面热度图分析。 1跳出率分析 1提高网页的吸引力。运营商降低跳出率的第一种方法是进行网站改版，以增加网页的吸引力。一般跳出率低于30的网页不需要修改。跳出率为 3080 的页面是可以的。保持静止，继续观察跳出率大于 80 的网页，如图所示。被采访的页面需要立即修改。分析1跳出率分析网站1小时的受访页面数据单独分析。部分页面的跳出率为0，如图，但跳出率为0的页面，用户只进入过一次。该条目直接影响页面的整体数据。受访页面分析 1 跳出率分析 2 提高推广准确率。为了降低跳出率，运营商可以采取的第二种方法是优化推广，调查推广渠道。提出不准确的推广渠道，提高推广的精准度。有些用户之所以跳出网站，并不是因为网站的吸引力程度不高，而是因为用户对网站内容没有需求。比如一个中老年网站如果吸引了大学生流量，因为大学生对中老年网站的需求量不大，通常直接关闭页面。这增加了网站 的跳出率。受访者第1页跳出率得分分析
分析2提高推广的准确率率的方法类似于通过改版提高页面的吸引力或通过渠道优化提高推广的准确率。我不会重复采访的页面分析。 3 热图分析。要标记和呈现的分析方法。标注的方法一般采用颜色的明暗点的密度和比例的表示，如图所示。访谈页面分析3热图分析热图包括点击热图和注意力热图两种一般的点击热图是采集分析根据光标的点击行为呈现的一种分析形式，而注意力热图是一种分析通过模拟人类视觉注意力产生。现阶段网站热图分析多指点击热图第一次使用热图，需要在第三方分析工具后台点击添加热图，填写页面URL页面名称和其他信息添加热图，如图所示。访谈页面分析 3 热点热点分析 地图分析的重点是评估其合理性。比如某某网站在首页右上角设置了一个广告位，在首页左侧设置文章阅读区，然后进行热图分析如图采访页面分析3热图分析分析本热图可以得出以下结论和建议。 1 右上角的蓝色广告位基本没有点击。有必要重新设计图片和文字，以提高广告位的吸引力。 2 顶部导航中的视频分享和IT聊天两栏没有任何点击。考虑替换列名或删除列导航。受访页面分析。 3 热图分析。通过这种热图分析，可以得到以下结论和建议。 3 顶部中间的空白区域有用户点击，但这里没有内容。可以考虑添加图片等，内容不浪费。区域4左侧第一篇文章的点击率最高。继续分析，发现点击来源全部来自天津。因此，在后续运营过程中，可以尝试将文章内容设置为更多本地干货和天津技能访问页面分析3热图分析76位访客属性分析终端详情分析区域运营商分析访客忠诚度分析访客属性分析访问者属性分析是对访问用户固定属性的解读，了解用户网站基本属性，运营提供用户数据，支持访问者属性和网站traffic访问
源访问页面与其他分析最大的区别在于，访问者属性的固定性通常在一个阶段不会发生太大变化，因此访问者属性分析不需要成为日常数据分析的主要项目。每周或每月分析就足够了。访客属性分析主要针对区域运营商终端明细的访客忠诚度三个维度进行数据统计和汇总分析。在第三方统计工具后台，可以直接点击相关按钮进行查询。点击第三方统计工具的区域运营商查看区域，运营商相关数据分析师可以直观的监控和分析阶段内用户所在省份的网络运营商。 1 区域运营商分析 区域分布分析通常用于监测广告效果，尤其是搜索引擎广告、百度360搜索等。平台投放广告时一般可以选择区域，广告效果可以在区域分布的结果。上网通常是通过不同的运营商接入互联网，因此运营商可以直接分析网站用户的网络运营商情况，如图。访问者属性分析 2 终端详情分析 终端详情是用户电脑的基本属性，包括操作系统、浏览器系统 成熟的网站需要全面适配主流终端，如语言互联网插件的解析@Developer进行网站版本优化以适应所有浏览器访问者属性分析2终端详情分析访问者属性分析3访问者忠诚度分析访问者忠诚度报告主要由新老访问者报告和访问深度报告组成，代表网站Content的持续吸引用户 1 新老访客报告 新老访客报告显示了新老访客访问网站时的流量差异和行为差异，如图所示。访问者属性分析 3 访问者忠诚度分析 2 访问深度报告 访问深度报告呈现用户在网站的浏览深度，从侧面展示网站的吸引力。用户访问越深入，职位描述的标准模板就越详细。点击网页上的链接继续浏览网站说明网站对用户更有吸引力，用户只访问一次，这通常意味着网站对用户没有吸引力或网站的设置是不合理，导致用户无法点击进入其他页面访问者属性分析3访问者忠诚度分析2访问深度报告访问者属性分析谢谢
数据中的那些有趣的事情，你知道几个？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2021-08-14 18:26
数据中的那些有趣的事情，你知道几个？
数据的价值不仅仅体现在企业，个人也可以体验数据的魅力，用技术探索行为密码，让大数据帮助大家。欢迎关注我的公众号，一起讨论。数据中有趣的东西。
我的公众号是：livandata
本文主要分析了一些常用的指标，有的与上面有重叠，回顾一下是正确的，同时补充一些常用的指标：
1、Off-site 推广指标：从非现场交付媒体获得的指标，可用于评估非现场交付效果，相当于评估链下效果的指标
曝光：广告曝光是指广告在站外向用户展示的次数，也称为广告展示次数。
点击次数：用户点击站外广告的次数，每次点击记录一次。
广告点击率：点击率是指点击率=点击量/曝光量。
2、Traffic 指标：主要指网站上的非转化指标，主要指一些常见的访问行为。
1）到达率：衡量从站外到网站的点击次数。带有异地标识的链接到达站内后，用户触发站内跟踪码的次数，衡量站外流量达到网站的比例。
覆盖率 = 覆盖率/广告点击。
低到达率意味着这个频道的质量很差，也可能意味着页面加载时间过长，导致用户流失。
2）IP：记录地理位置，UV记录cookies。
如果IP主要分布在三四线城市，产品应该针对不同的IP进行设计。
3）PV/UV：UV有多种，小时UV、月UV、日UV等，主要记录一定时间段内的登录用户数。
5
电商网站比较高，可以鼓励用户浏览网站；
工具类的网站比较低，主要是为了方便客户查找，用户可以通过最短路径找到自己需要的产品。
UGC类的网站：用户生成的内容，用户原创content类的网站，PV/UV=10更合理。
4）visit：访问次数的定义与UV类似。一般定义为每个人在30分钟或一天内访问的次数，主要衡量访问次数，结合PV可以考虑访问的粘性。
5）新访问比例：新访问/总访问。
广告和活动可以发挥作用。
6）Visit Depth：PV/Visit数量，可用于一些场景：PV/UV，用户访问质量的一个指标，访问深度越大，粘性越高，但如果太深高，也会反映用户不会用你的网站。
7）逗留时间：
网站stay time=最后一次请求的时间戳-第一次请求的时间戳；
页面停留时间=下一页请求的时间戳-当前页面的时间戳；
经常发现时间的值为零，主要是因为用户访问这个页面后跳了，导致计算无法完成，所以时间为零。现在有了心跳技术，可以在30秒内爆出一个心跳，而且停留的时间不要越长越好。
8）跳出率：只需访问着陆页并跳开即可。
跳出率=跳出访问/着陆页访问。
如何防止高跳出率：
一个。主页不要设计的太大，否则会加载太慢；
B.流量的质量，是否是垃圾流量，来的用户是否不是我们网页的目标用户，跳出率可以作为判断我们的流量来源是否有效的指标。
c.页面的设计感
d。页面内容
e.页面是否有明显的转换按钮或链接。
主要用来衡量入口处花的钱是否合适。
9）退出率：用户离开网站而没有采取进一步行动的行为。
退出率=页面退出访问/总页面访问
10）实例数：用于衡量站点中自定义对象的触发次数。原理是每次触发校验码一次，实例数+1。通常用于统计站内的自定义对象。
主要用于AB测试。
3、Target 转化指标：
购物车的转化率需要根据行业来判断。一些低转化率可能还不错，比如保险，可能需要考虑很久。
销售指数：
付款转换率不包括货到付款。
适当的投资指标：
适当的投资在金融行业中用得不多。主要是公司将货物正确送到用户指定地址的一个指标。
商品运行指标：
SKU 是指产品的属性，指的是一个类别。比如裙子是棉的，就是SKU，可以理解为标签。
一个产品可以有多个 SKU。例如，如果一个产品有多种颜色，则有多个 SKU。
对于一个产品，当它的品牌、型号、配置、等级、颜色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他产品不同时，可以称为单一产品。
单个产品是一个 SKU。
多头与SKU的结合：
毛利主要是指销售的毛利。
京东中油毛利率增长：对于京东自营来说，毛利率增长非常重要。
店铺运营指标：
GMV 是指总交易量。更大的 GMV 有更大的现金流。
大众点评按月还款，GMV很大，如果现金流充足，估值会上升。
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数据的价值不仅仅体现在企业，个人也可以体验数据的魅力，用技术探索行为密码，让大数据帮助大家。欢迎关注我的公众号，一起讨论。数据中有趣的东西。
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本文主要分析了一些常用的指标，有的与上面有重叠，回顾一下是正确的，同时补充一些常用的指标：
1、Off-site 推广指标：从非现场交付媒体获得的指标，可用于评估非现场交付效果，相当于评估链下效果的指标
曝光：广告曝光是指广告在站外向用户展示的次数，也称为广告展示次数。
点击次数：用户点击站外广告的次数，每次点击记录一次。
广告点击率：点击率是指点击率=点击量/曝光量。
2、Traffic 指标：主要指网站上的非转化指标，主要指一些常见的访问行为。
1）到达率：衡量从站外到网站的点击次数。带有异地标识的链接到达站内后，用户触发站内跟踪码的次数，衡量站外流量达到网站的比例。
覆盖率 = 覆盖率/广告点击。
低到达率意味着这个频道的质量很差，也可能意味着页面加载时间过长，导致用户流失。
2）IP：记录地理位置，UV记录cookies。
如果IP主要分布在三四线城市，产品应该针对不同的IP进行设计。
3）PV/UV：UV有多种，小时UV、月UV、日UV等，主要记录一定时间段内的登录用户数。
5
电商网站比较高，可以鼓励用户浏览网站；
工具类的网站比较低，主要是为了方便客户查找，用户可以通过最短路径找到自己需要的产品。
UGC类的网站：用户生成的内容，用户原创content类的网站，PV/UV=10更合理。
4）visit：访问次数的定义与UV类似。一般定义为每个人在30分钟或一天内访问的次数，主要衡量访问次数，结合PV可以考虑访问的粘性。
5）新访问比例：新访问/总访问。
广告和活动可以发挥作用。
6）Visit Depth：PV/Visit数量，可用于一些场景：PV/UV，用户访问质量的一个指标，访问深度越大，粘性越高，但如果太深高，也会反映用户不会用你的网站。
7）逗留时间：
网站stay time=最后一次请求的时间戳-第一次请求的时间戳；
页面停留时间=下一页请求的时间戳-当前页面的时间戳；
经常发现时间的值为零，主要是因为用户访问这个页面后跳了，导致计算无法完成，所以时间为零。现在有了心跳技术，可以在30秒内爆出一个心跳，而且停留的时间不要越长越好。
8）跳出率：只需访问着陆页并跳开即可。
跳出率=跳出访问/着陆页访问。
如何防止高跳出率：
一个。主页不要设计的太大，否则会加载太慢；
B.流量的质量，是否是垃圾流量，来的用户是否不是我们网页的目标用户，跳出率可以作为判断我们的流量来源是否有效的指标。
c.页面的设计感
d。页面内容
e.页面是否有明显的转换按钮或链接。
主要用来衡量入口处花的钱是否合适。
9）退出率：用户离开网站而没有采取进一步行动的行为。
退出率=页面退出访问/总页面访问
10）实例数：用于衡量站点中自定义对象的触发次数。原理是每次触发校验码一次，实例数+1。通常用于统计站内的自定义对象。
主要用于AB测试。
3、Target 转化指标：
购物车的转化率需要根据行业来判断。一些低转化率可能还不错，比如保险，可能需要考虑很久。
销售指数：
付款转换率不包括货到付款。
适当的投资指标：
适当的投资在金融行业中用得不多。主要是公司将货物正确送到用户指定地址的一个指标。
商品运行指标：
SKU 是指产品的属性，指的是一个类别。比如裙子是棉的，就是SKU，可以理解为标签。
一个产品可以有多个 SKU。例如，如果一个产品有多种颜色，则有多个 SKU。
对于一个产品，当它的品牌、型号、配置、等级、颜色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他产品不同时，可以称为单一产品。
单个产品是一个 SKU。
多头与SKU的结合：
毛利主要是指销售的毛利。
京东中油毛利率增长：对于京东自营来说，毛利率增长非常重要。
店铺运营指标：
GMV 是指总交易量。更大的 GMV 有更大的现金流。
大众点评按月还款，GMV很大，如果现金流充足，估值会上升。
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1、Off-site 推广指标：从非现场交付媒体获得的指标，可用于评估非现场交付效果，相当于评估链下效果的指标
曝光：广告曝光是指广告在站外向用户展示的次数，也称为广告展示次数。
点击次数：用户点击站外广告的次数，每次点击记录一次。
广告点击率：点击率是指点击率=点击量/曝光量。
2、Traffic 指标：主要指网站上的非转化指标，主要指一些常见的访问行为。
1）到达率：衡量从站外到网站的点击次数。带有异地标识的链接到达站内后，用户触发站内跟踪码的次数，衡量站外流量达到网站的比例。
覆盖率 = 覆盖率/广告点击。
低到达率意味着这个频道的质量很差，也可能意味着页面加载时间过长，导致用户流失。
2）IP：记录地理位置，UV记录cookies。
如果IP主要分布在三四线城市，产品应该针对不同的IP进行设计。
3）PV/UV：UV有多种，小时UV、月UV、日UV等，主要记录一定时间段内的登录用户数。
5
电商网站比较高，可以鼓励用户浏览网站；
工具类的网站比较低，主要是为了方便客户查找，用户可以通过最短路径找到自己需要的产品。
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4）visit：访问次数的定义与UV类似。一般定义为每个人在30分钟或一天内访问的次数，主要衡量访问次数，结合PV可以考虑访问的粘性。
5）新访问比例：新访问/总访问。
广告和活动可以发挥作用。
6）Visit Depth：PV/Visit数量，可用于一些场景：PV/UV，用户访问质量的一个指标，访问深度越大，粘性越高，但如果太深高，也会反映用户不会用你的网站。
7）逗留时间：
网站stay time=最后一次请求的时间戳-第一次请求的时间戳；
页面停留时间=下一页请求的时间戳-当前页面的时间戳；
经常发现时间的值为零，主要是因为用户访问这个页面后跳了，导致计算无法完成，所以时间为零。现在有了心跳技术，可以在30秒内爆出一个心跳，而且停留的时间不要越长越好。
8）跳出率：只需访问着陆页并跳开即可。
跳出率=跳出访问/着陆页访问。
如何防止高跳出率：
一个。主页不要设计的太大，否则会加载太慢；
B.流量的质量，是否是垃圾流量，来的用户是否不是我们网页的目标用户，跳出率可以作为判断我们的流量来源是否有效的指标。
c.页面的设计感
d。页面内容
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退出率=页面退出访问/总页面访问
10）实例数：用于衡量站点中自定义对象的触发次数。原理是每次触发校验码一次，实例数+1。通常用于统计站内的自定义对象。
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3、Target 转化指标：
购物车的转化率需要根据行业来判断。一些低转化率可能还不错，比如保险，可能需要考虑很久。
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付款转换率不包括货到付款。
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商品运行指标：
SKU 是指产品的属性，指的是一个类别。比如裙子是棉的，就是SKU，可以理解为标签。
一个产品可以有多个 SKU。例如，如果一个产品有多种颜色，则有多个 SKU。
对于一个产品，当它的品牌、型号、配置、等级、颜色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他产品不同时，可以称为单一产品。
单个产品是一个 SKU。
多头与SKU的结合：
毛利主要是指销售的毛利。
京东中油毛利率增长：对于京东自营来说，毛利率增长非常重要。
店铺运营指标：
GMV 是指总交易量。更大的 GMV 有更大的现金流。
大众点评按月还款，GMV很大，如果现金流充足，估值会上升。
网站分析中都用到哪些衡量指标？又如何分析这些指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2021-08-12 04:08
网站分析中都用到哪些衡量指标？又如何分析这些指标
网站分析索引
网站分析中使用了哪些指标？如何分析这些指标？例如，如果将网站比作超市，经营网站就像经营超市业务，那么目标就是让游客多逗留，多买，多申请会员卡。为了实现这个目标，我们首先要了解目前的情况，比如有多少人走进超市，看到了多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，在网站分析中，我们也需要了解这些数据，并作为后续业务调整的依据：比如有多少人进入网站，浏览了多少页面，注册了多少人会员等。网站分析指标用于以数字化的方式呈现网站运营的状态，帮助站长全方位了解访客，优化网站。常用指标有：浏览量（PV）、访问次数、访问量（UV）、新访问者数、新访问者率、IP、跳出率、平均访问时长、平均访问页面数、转化次数、转化率速度。可以概括为流量数量指标、流量质量指标和流量转化指标3类。
流量指数浏览量（PV）
定义：页面浏览量是PV（Page View），用户每打开一个页面，记录一次。
技术说明：PV是对计算机从网站下载页面的请求。当页面上的 JS 文件被加载时，统计系统会统计这个页面的浏览行为。注意以下几种情况：1.用户多次打开同一个页面，浏览量值累计。 2.如果客户端已经有了缓存的文档，即使它是否真的有这个页面（比如一些JavaScript生成的脚本函数），也可能会被记录为一个PV。但是如果使用网站background 日志进行分析，由于缓存页面可能会直接显示，无需服务器请求，不会记录为PV。
含义：PV越多，页面浏览量越多。 PV之于网站，就像收视率之于电视，已经成为评价网站表现的基本标准。
访问
定义：访问次数为Visit，一个访问者在网站上的会话数，一个会话期间可能浏览多个页面。
技术说明：如果访问者在30分钟内没有重新打开和刷新网站的网页，或者访问者关闭了浏览器，访问者下次访问您的网站时访问次数将增加1。相反，如果访客在离开后半小时内返回，则视为同一次访问。以上对访问者的判断均以Cookie为依据。
含义：页面浏览量（PV）是从页面的角度衡量加载次数的统计指标，访问量（Visit）是从访问者的角度衡量访问量的分析指标。如果网站的用户粘性足够好，同一用户一天多次登录网站，访问量会明显大于访问量。
访客数量 (UV)
定义：访客数 (UV) 是独立访客的数量。 网站一天内的独立访客数（基于cookies）。同一位访客在一天内多次访问网站，且仅计为 1 位访客。
技术说明：当客户端第一次访问网站服务器时，网站服务器会向客户端的电脑发送一个cookie来记录服务器访问的信息。下次访问服务器时，服务器可以直接找到上次放入的cookie。如果服务器发现一段时间内两次访问对应的cookie号相同，那么这些访问一定来自一个UV。
含义：独立访客数（UV）是访客维度中到达网站的访客数。
新访客数量
定义：历史上第一次访问网站的一天中唯一身份访问者的数量。
含义：新访问者的数量可以衡量营销活动开发新用户的有效性。
新访客率
定义：新访客比例=新访客数/访客数。即新访问者占一天内访问者总数的比例。
含义：总体访问量在增加，新访问者占比较高，可以说明网站运营在不断提升。就像人体的血液循环一样，新鲜血液不断补充，充满活力。
IP 号码
定义：一天内访问网站的不同独立IP数量的总和。不管同一个IP访问多少个页面，独立IP的个数都是1个。
含义：从IP数量的角度衡量网站的流量。
流量质量指标的跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。展示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
平均访问页面数
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，将平均访问页面数和平均访问时长一起分析来衡量网站的用户体验。
流量转化指数转化
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。 查看全部
网站分析中都用到哪些衡量指标？又如何分析这些指标
网站分析索引
网站分析中使用了哪些指标？如何分析这些指标？例如，如果将网站比作超市，经营网站就像经营超市业务，那么目标就是让游客多逗留，多买，多申请会员卡。为了实现这个目标，我们首先要了解目前的情况，比如有多少人走进超市，看到了多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，在网站分析中，我们也需要了解这些数据，并作为后续业务调整的依据：比如有多少人进入网站，浏览了多少页面，注册了多少人会员等。网站分析指标用于以数字化的方式呈现网站运营的状态，帮助站长全方位了解访客，优化网站。常用指标有：浏览量（PV）、访问次数、访问量（UV）、新访问者数、新访问者率、IP、跳出率、平均访问时长、平均访问页面数、转化次数、转化率速度。可以概括为流量数量指标、流量质量指标和流量转化指标3类。
流量指数浏览量（PV）
定义：页面浏览量是PV（Page View），用户每打开一个页面，记录一次。
技术说明：PV是对计算机从网站下载页面的请求。当页面上的 JS 文件被加载时，统计系统会统计这个页面的浏览行为。注意以下几种情况：1.用户多次打开同一个页面，浏览量值累计。 2.如果客户端已经有了缓存的文档，即使它是否真的有这个页面（比如一些JavaScript生成的脚本函数），也可能会被记录为一个PV。但是如果使用网站background 日志进行分析，由于缓存页面可能会直接显示，无需服务器请求，不会记录为PV。
含义：PV越多，页面浏览量越多。 PV之于网站，就像收视率之于电视，已经成为评价网站表现的基本标准。
访问
定义：访问次数为Visit，一个访问者在网站上的会话数，一个会话期间可能浏览多个页面。
技术说明：如果访问者在30分钟内没有重新打开和刷新网站的网页，或者访问者关闭了浏览器，访问者下次访问您的网站时访问次数将增加1。相反，如果访客在离开后半小时内返回，则视为同一次访问。以上对访问者的判断均以Cookie为依据。
含义：页面浏览量（PV）是从页面的角度衡量加载次数的统计指标，访问量（Visit）是从访问者的角度衡量访问量的分析指标。如果网站的用户粘性足够好，同一用户一天多次登录网站，访问量会明显大于访问量。
访客数量 (UV)
定义：访客数 (UV) 是独立访客的数量。 网站一天内的独立访客数（基于cookies）。同一位访客在一天内多次访问网站，且仅计为 1 位访客。
技术说明：当客户端第一次访问网站服务器时，网站服务器会向客户端的电脑发送一个cookie来记录服务器访问的信息。下次访问服务器时，服务器可以直接找到上次放入的cookie。如果服务器发现一段时间内两次访问对应的cookie号相同，那么这些访问一定来自一个UV。
含义：独立访客数（UV）是访客维度中到达网站的访客数。
新访客数量
定义：历史上第一次访问网站的一天中唯一身份访问者的数量。
含义：新访问者的数量可以衡量营销活动开发新用户的有效性。
新访客率
定义：新访客比例=新访客数/访客数。即新访问者占一天内访问者总数的比例。
含义：总体访问量在增加，新访问者占比较高，可以说明网站运营在不断提升。就像人体的血液循环一样，新鲜血液不断补充，充满活力。
IP 号码
定义：一天内访问网站的不同独立IP数量的总和。不管同一个IP访问多少个页面，独立IP的个数都是1个。
含义：从IP数量的角度衡量网站的流量。
流量质量指标的跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。展示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
平均访问页面数
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，将平均访问页面数和平均访问时长一起分析来衡量网站的用户体验。
流量转化指数转化
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。
一下网站分析的内容指标和商业指标意义【一】
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2021-08-09 07:17
一下网站分析的内容指标和商业指标意义【一】
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
一、网站分析内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。 查看全部
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
一、网站分析内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。 查看全部
一下网站分析的内容指标和商业指标意义【一】
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
一、网站分析内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。
网站分析采用的内容指标可能有各种各样，也算作是自己复习
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2021-08-09 07:15
网站分析采用的内容指标可能有各种各样，也算作是自己复习
我最近开始学习网站analysis。在学习和写下重要内容的同时，也算是我自己的复习。 网站的分析中可能用到了各种指标。根据网站的目标和网站的客户不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果你的网站是基于内容的，你可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者 查看全部
我最近开始学习网站analysis。在学习和写下重要内容的同时，也算是我自己的复习。 网站的分析中可能用到了各种指标。根据网站的目标和网站的客户不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
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计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果你的网站是基于内容的，你可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者 查看全部
网站分析采用的内容指标可能有各种各样，也算作是自己复习
我最近开始学习网站analysis。在学习和写下重要内容的同时，也算是我自己的复习。 网站的分析中可能用到了各种指标。根据网站的目标和网站的客户不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
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计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
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计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果你的网站是基于内容的，你可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者
一下网站分析的内容指标和商业指标，你了解多少？
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一下网站分析的内容指标和商业指标，你了解多少？
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
网站分析的内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
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计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。 查看全部
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
网站分析的内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。 查看全部
一下网站分析的内容指标和商业指标，你了解多少？
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
网站分析的内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。
数据统计工具：百度统计思维移动数据平台介绍
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2021-08-09 06:48
数据统计工具：百度统计思维移动数据平台介绍
数据统计工具：百度统计
百度统计思维导图
百度统计是一款强大的网站数据统计分析工具，从六个维度进行分析——趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、优化分析，并帮助网站优化、用户定位、营销推广，开启网站与用户的完美匹配。
百度统计值价值维度
趋势分析，可以了解网站的基本状态和用户活跃度；
访问者分析和自定义变量可以了解网站访问者的构成和各种属性，帮助我们明确用户定位；
页面分析、转化路径、事件跟踪可以了解用户行为，帮助我们合理安排页面布局和页面层次，优化网站设计，提高转化率；
来源分析、优化分析、指定广告跟踪，可以了解网站的营销推广情况，监控各种网络媒体的推广效果，优化SEO。
网络数据统计工具：
海外：GA、Clicky、W3Counter、Woopra、W3Perl、Piwik、TraceWatch、Snoop、goup、JAWStats、Crazyegg
国内：百度统计、CNZZ、国双统计、51la、量子统计、小爱统计、科捷统计、iDigger、gostats
外部分析工具：Alexa、IUT、adplanner、quantcast
APP数据统计工具：
国外：Flurry、谷歌分析移动、Mixpanel
国内：友盟、吉峰统计、TalkingData、百度移动统计、CNZZ移动数据平台、imofan
开源：cobub
网站的后台还可以进行一些基本的统计，比如注册人数、会员人数、互动次数等。
常用的核心数据指标
除了上面思维导图中提到的数据指标外，还包括从思维导图中的数据指标扩展而来的活跃度、流失率、留存率等。
活动：
主要衡量产品的粘性、用户的稳定性和核心用户的规模，在线观察产品的周期性变化。
AU（Active Users）活跃用户：登录产品的用户计为一次登录
DAU（Daily Active Users）：每天登录的用户数，通常从后台抓取
WAU (Weekly Active Users) 周活跃用户数：7天内登录的用户数
MAU (Monthly Active Users) 月活跃用户数：30天内登录的用户数
AT（Daily Avg. Online Time）：活跃用户的平均每日在线时间
AT=每日总在线时间/DAU
DNU (Daily New Users) 每日注册和登录用户：只需从后台抓取
PCU（Peak Concurrent Users）最高并发用户数：统计期内同一时间点（通常精确到分钟）的最高在线用户数
ACU（Average Concurrent Users）平均在线用户数：统计周期内每个点的平均在线用户数（通常精确到分钟）
ACU=DAU * AT / 时间精度
EC（Engagement Count）用户登录频率：统计期内每个用户的平均登录总次数
根据不同的统计周期，通常每天的登录频率统计登录次数；每周和每月登录频率统计登录天数（每天多次登录按一次计算）
对于不同的产品，活跃度的标准是不同的，可以根据自己的需求细分定位——轻用户、中用户、重度用户、忠实用户等。
丢失，保留：
在流失前观察流失用户的状态和他们的行为，以确定产品可能存在的问题。
ULR（Users Leave Rate）用户流失率：统计当天登录产品但接下来N天未登录的用户数/统计日DAU
日流失率：统计当天登录产品的用户数，以及次日未登录的用户数/统计日DAU
每周流失率：统计当周登录产品但下周未登录的用户数/WAU
月流失率：统计当月登录产品、下个月未登录的用户数/MAU
OSUR (One Session User Rate) 一次会话的用户比例：新登录用户中只有一次会话的用户比例，主要衡量新用户的质量
DRR（Daily Retention Rate）日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及接下来N天至少登录一次的用户数/统计日DAU
WRR（Weekly Retention Rate）周留存率：统计当周登录过产品且下周至少登录过一次的用户数/WAU
MRR（Monthly Retention Rate）月留存率：统计当月登录产品的用户数和下个月至少登录一次的用户数/MAU
次日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及次日仍登录的用户数/统计日DAU
回归率：产品流失和重新登录的用户占流失用户的比例。
回访用户数：产品流失后重新登录的用户数
关闭用户池：过去一段时间内流失的用户数
回归率=回访用户/流失用户池
收入：
对产品盈利能力的综合评估。
PUR（Pay User Rate）付费率：统计期内付费账户数与活跃账户数之比，一般以自然月或自然周为单位计算
广度，更多人付费
PUR = APA / AU
APA（Active Payment Account）活跃支付账户用户数：统计期内成功支付账户的用户数
APA = AU * PUR
ARPU（Average Revenue Per User）平均每用户收入：统计期内活跃用户在产品上产生的平均收入
ARPU = 收入 / AU
ARPU = ARPPU * PUR
ARPPU（Average Revenue Per Paying User）每付费用户平均收入：统计期内，付费用户从产品中产生的平均收入
深度，多付钱
ARPPU = 收入/APA
LTV（Lift Time Value）生命周期价值：平均而言，一个新用户在其生命周期（第一次登录到最后一次登录），为产品创造的总收入
LTV_N：统计期间，一批新增用户在首次登录后N天内产生累计收入/NU（新用户）
用于衡量渠道导入用户的回收期，回收率=LTV_N/CPL（导入成本）
上述数据可根据需要进行拆解合并，如流失付费用户数、付费用户回访数、新增付费用户数、新增活跃用户数等。
同时，不同的产品类型有不同的需要关注的数据指标，一切都是天生的。
推荐：大数据工具导航()
通过：亲爱的 查看全部
数据统计工具：百度统计
百度统计思维导图
百度统计是一款强大的网站数据统计分析工具，从六个维度进行分析——趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、优化分析，并帮助网站优化、用户定位、营销推广，开启网站与用户的完美匹配。
百度统计值价值维度
趋势分析，可以了解网站的基本状态和用户活跃度；
访问者分析和自定义变量可以了解网站访问者的构成和各种属性，帮助我们明确用户定位；
页面分析、转化路径、事件跟踪可以了解用户行为，帮助我们合理安排页面布局和页面层次，优化网站设计，提高转化率；
来源分析、优化分析、指定广告跟踪，可以了解网站的营销推广情况，监控各种网络媒体的推广效果，优化SEO。
网络数据统计工具：
海外：GA、Clicky、W3Counter、Woopra、W3Perl、Piwik、TraceWatch、Snoop、goup、JAWStats、Crazyegg
国内：百度统计、CNZZ、国双统计、51la、量子统计、小爱统计、科捷统计、iDigger、gostats
外部分析工具：Alexa、IUT、adplanner、quantcast
APP数据统计工具：
国外：Flurry、谷歌分析移动、Mixpanel
国内：友盟、吉峰统计、TalkingData、百度移动统计、CNZZ移动数据平台、imofan
开源：cobub
网站的后台还可以进行一些基本的统计，比如注册人数、会员人数、互动次数等。
常用的核心数据指标
除了上面思维导图中提到的数据指标外，还包括从思维导图中的数据指标扩展而来的活跃度、流失率、留存率等。
活动：
主要衡量产品的粘性、用户的稳定性和核心用户的规模，在线观察产品的周期性变化。
AU（Active Users）活跃用户：登录产品的用户计为一次登录
DAU（Daily Active Users）：每天登录的用户数，通常从后台抓取
WAU (Weekly Active Users) 周活跃用户数：7天内登录的用户数
MAU (Monthly Active Users) 月活跃用户数：30天内登录的用户数
AT（Daily Avg. Online Time）：活跃用户的平均每日在线时间
AT=每日总在线时间/DAU
DNU (Daily New Users) 每日注册和登录用户：只需从后台抓取
PCU（Peak Concurrent Users）最高并发用户数：统计期内同一时间点（通常精确到分钟）的最高在线用户数
ACU（Average Concurrent Users）平均在线用户数：统计周期内每个点的平均在线用户数（通常精确到分钟）
ACU=DAU * AT / 时间精度
EC（Engagement Count）用户登录频率：统计期内每个用户的平均登录总次数
根据不同的统计周期，通常每天的登录频率统计登录次数；每周和每月登录频率统计登录天数（每天多次登录按一次计算）
对于不同的产品，活跃度的标准是不同的，可以根据自己的需求细分定位——轻用户、中用户、重度用户、忠实用户等。
丢失，保留：
在流失前观察流失用户的状态和他们的行为，以确定产品可能存在的问题。
ULR（Users Leave Rate）用户流失率：统计当天登录产品但接下来N天未登录的用户数/统计日DAU
日流失率：统计当天登录产品的用户数，以及次日未登录的用户数/统计日DAU
每周流失率：统计当周登录产品但下周未登录的用户数/WAU
月流失率：统计当月登录产品、下个月未登录的用户数/MAU
OSUR (One Session User Rate) 一次会话的用户比例：新登录用户中只有一次会话的用户比例，主要衡量新用户的质量
DRR（Daily Retention Rate）日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及接下来N天至少登录一次的用户数/统计日DAU
WRR（Weekly Retention Rate）周留存率：统计当周登录过产品且下周至少登录过一次的用户数/WAU
MRR（Monthly Retention Rate）月留存率：统计当月登录产品的用户数和下个月至少登录一次的用户数/MAU
次日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及次日仍登录的用户数/统计日DAU
回归率：产品流失和重新登录的用户占流失用户的比例。
回访用户数：产品流失后重新登录的用户数
关闭用户池：过去一段时间内流失的用户数
回归率=回访用户/流失用户池
收入：
对产品盈利能力的综合评估。
PUR（Pay User Rate）付费率：统计期内付费账户数与活跃账户数之比，一般以自然月或自然周为单位计算
广度，更多人付费
PUR = APA / AU
APA（Active Payment Account）活跃支付账户用户数：统计期内成功支付账户的用户数
APA = AU * PUR
ARPU（Average Revenue Per User）平均每用户收入：统计期内活跃用户在产品上产生的平均收入
ARPU = 收入 / AU
ARPU = ARPPU * PUR
ARPPU（Average Revenue Per Paying User）每付费用户平均收入：统计期内，付费用户从产品中产生的平均收入
深度，多付钱
ARPPU = 收入/APA
LTV（Lift Time Value）生命周期价值：平均而言，一个新用户在其生命周期（第一次登录到最后一次登录），为产品创造的总收入
LTV_N：统计期间，一批新增用户在首次登录后N天内产生累计收入/NU（新用户）
用于衡量渠道导入用户的回收期，回收率=LTV_N/CPL（导入成本）
上述数据可根据需要进行拆解合并，如流失付费用户数、付费用户回访数、新增付费用户数、新增活跃用户数等。
同时，不同的产品类型有不同的需要关注的数据指标，一切都是天生的。
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数据统计工具：百度统计思维移动数据平台介绍
数据统计工具：百度统计
百度统计思维导图
百度统计是一款强大的网站数据统计分析工具，从六个维度进行分析——趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、优化分析，并帮助网站优化、用户定位、营销推广，开启网站与用户的完美匹配。
百度统计值价值维度
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网络数据统计工具：
海外：GA、Clicky、W3Counter、Woopra、W3Perl、Piwik、TraceWatch、Snoop、goup、JAWStats、Crazyegg
国内：百度统计、CNZZ、国双统计、51la、量子统计、小爱统计、科捷统计、iDigger、gostats
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常用的核心数据指标
除了上面思维导图中提到的数据指标外，还包括从思维导图中的数据指标扩展而来的活跃度、流失率、留存率等。
活动：
主要衡量产品的粘性、用户的稳定性和核心用户的规模，在线观察产品的周期性变化。
AU（Active Users）活跃用户：登录产品的用户计为一次登录
DAU（Daily Active Users）：每天登录的用户数，通常从后台抓取
WAU (Weekly Active Users) 周活跃用户数：7天内登录的用户数
MAU (Monthly Active Users) 月活跃用户数：30天内登录的用户数
AT（Daily Avg. Online Time）：活跃用户的平均每日在线时间
AT=每日总在线时间/DAU
DNU (Daily New Users) 每日注册和登录用户：只需从后台抓取
PCU（Peak Concurrent Users）最高并发用户数：统计期内同一时间点（通常精确到分钟）的最高在线用户数
ACU（Average Concurrent Users）平均在线用户数：统计周期内每个点的平均在线用户数（通常精确到分钟）
ACU=DAU * AT / 时间精度
EC（Engagement Count）用户登录频率：统计期内每个用户的平均登录总次数
根据不同的统计周期，通常每天的登录频率统计登录次数；每周和每月登录频率统计登录天数（每天多次登录按一次计算）
对于不同的产品，活跃度的标准是不同的，可以根据自己的需求细分定位——轻用户、中用户、重度用户、忠实用户等。
丢失，保留：
在流失前观察流失用户的状态和他们的行为，以确定产品可能存在的问题。
ULR（Users Leave Rate）用户流失率：统计当天登录产品但接下来N天未登录的用户数/统计日DAU
日流失率：统计当天登录产品的用户数，以及次日未登录的用户数/统计日DAU
每周流失率：统计当周登录产品但下周未登录的用户数/WAU
月流失率：统计当月登录产品、下个月未登录的用户数/MAU
OSUR (One Session User Rate) 一次会话的用户比例：新登录用户中只有一次会话的用户比例，主要衡量新用户的质量
DRR（Daily Retention Rate）日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及接下来N天至少登录一次的用户数/统计日DAU
WRR（Weekly Retention Rate）周留存率：统计当周登录过产品且下周至少登录过一次的用户数/WAU
MRR（Monthly Retention Rate）月留存率：统计当月登录产品的用户数和下个月至少登录一次的用户数/MAU
次日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及次日仍登录的用户数/统计日DAU
回归率：产品流失和重新登录的用户占流失用户的比例。
回访用户数：产品流失后重新登录的用户数
关闭用户池：过去一段时间内流失的用户数
回归率=回访用户/流失用户池
收入：
对产品盈利能力的综合评估。
PUR（Pay User Rate）付费率：统计期内付费账户数与活跃账户数之比，一般以自然月或自然周为单位计算
广度，更多人付费
PUR = APA / AU
APA（Active Payment Account）活跃支付账户用户数：统计期内成功支付账户的用户数
APA = AU * PUR
ARPU（Average Revenue Per User）平均每用户收入：统计期内活跃用户在产品上产生的平均收入
ARPU = 收入 / AU
ARPU = ARPPU * PUR
ARPPU（Average Revenue Per Paying User）每付费用户平均收入：统计期内，付费用户从产品中产生的平均收入
深度，多付钱
ARPPU = 收入/APA
LTV（Lift Time Value）生命周期价值：平均而言，一个新用户在其生命周期（第一次登录到最后一次登录），为产品创造的总收入
LTV_N：统计期间，一批新增用户在首次登录后N天内产生累计收入/NU（新用户）
用于衡量渠道导入用户的回收期，回收率=LTV_N/CPL（导入成本）
上述数据可根据需要进行拆解合并，如流失付费用户数、付费用户回访数、新增付费用户数、新增活跃用户数等。
同时，不同的产品类型有不同的需要关注的数据指标，一切都是天生的。
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通过：亲爱的
Engagement是什么很久以前我写过一篇介绍Engagement的文章
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2021-08-09 06:44
Engagement是什么很久以前我写过一篇介绍Engagement的文章
[前言]
在上一期中，我们解释了衡量在线营销效果的两种最重要的方法——衡量人们内心的变化和衡量人们行为的变化。人类行为的变化按照对它的影响由浅到深的逻辑分为四个阶段：Traffic、Engagement、Conversion、Retention，并详细介绍了Traffic的情况。下面我们打算用文章两次，为大家详细讲解一下Engagement——这么大篇幅的Engagement讲解，真的是因为它很重要，涉及到很多方面。如果你能耐心阅读，你会有很多收获。
您将在本文中读到：1)什么是Engagement，2)Engagement一般收录哪些指标，这些指标的含义是什么，以及3)需要如何监控才能准确获取Engagement相关指标。
[文字]
什么是互动
很久以前写过一篇关于Engagement文章的文章：网站分析的最基本的度量（8）——Engagement，请参考。Engagement不是指具体的度量，而是一个series 衡量用户参与营销活动程度的指标集合，由于网站是营销活动的一部分，所以常使用engagement来衡量网站和网站内容和功能之间的用户互动程度。但是参与度不仅如此，还可以衡量用户与营销活动之间的其他互动方式，例如微博营销中用户的阅读、评论和转发，或者受众与富媒体广告之间的互动。参与度是一个有意义的指标，可以这样理解——用来衡量用户在产生流量之后，最终转化之前的行为和过程，特别是反映用户对营销活动的兴趣/网站，用来衡量影响最终转化的诸多因素。
所以我不能给订婚一个具体的定义。它是一个指标体系，而不是一个具体的指标，也不是像访问那样标准化的衡量标准。出于这个原因，美国人（Avinash Kaushik 和 Eric Peterson）自己也有不同的看法。一个人认为这是一个值得推广和标准化的指标，而另一个人则认为它不应该是一个指标，而且很难标准化它的应用。无论谁更有意义，在解决具体问题时，参与都有其非常明显的价值。因此，在我们的核心指标体系中，我一直认为参与度是其中最重要的部分。
Engagement可以分为两类，一类是可以标准化衡量用户行为的指标族，一类是可以根据不同情况按需定义的指标族。两类指标含义不同，功能相似，都非常重要。
标准化的参与度指标
标准化的参与度指标分为宏观层面和微观层面。宏指的是网站全站的参与情况，而微观指的是特定页面的参与情况。
宏观参与度指标主要是我们通常所说的旧的三跳率（bounce rate）、PV/Visit和Time on Site。这三个指标描述了三种不同类型的用户行为。
跳出率表示用户输入网站后是否对网站的内容感兴趣。如果没有，那么用户不会点击页面上的任何链接就离开，这样他实际上只能看到网站呈现给他的着陆页（landing page）。跳出率是一个随着技术进步没有太大变化的指标。有朋友问我，如果一个人进入着陆页，仔细阅读了着陆页上的内容几分钟，但没有点击以上任何链接查看其他页面，他是否被退回？这在大多数网站分析工具的跳出率定义中都有明确的说明，即跳出是否实际与用户在着陆页上的浏览时间有关，而只与他是否点击进入其他页面有关如果有点击进入其他页面，则不是反弹，否则是反弹，所以在上述情况下，无论访问者浏览了多久没有点击着陆页上的任何链接进入其他页面，这还是反弹。看来可能是跳出率的定义太严格了，和浏览页面的时间长短无关（时间问题后面会具体说明），似乎不合理。但是这个定义是技术简单，抓住大概率事件（浏览页面几分钟，没有点击页面上的任何链接，确实是小概率事件）的效率原则产生的“最佳解决方案”，所以一直在继续使用。
有趣的是，很久以前，Avinash 对bounce 的解释是页面/网站 的浏览时间不到10 秒（或者30 秒，我记不太清楚了）。但由于用户页面浏览时间不易准确监控（或准确监控降低了网站分析工具技术实现的简单性），而替代方案（目前对跳出率的定义）仍能相当准确地描述现实就跳出而言，大多数工具并没有以浏览时间作为定义跳出和跳出率的依据。
与Bounce Rate不同，PV/Visit（或PV/V在很多情况下缩写为PV/V）描述了用户与网站的另一种交互方式，即网站的浏览深度。用户在访问（visit）过程中查看的页面越多，用户对网站的兴趣就越大。所以一般来说，PV/V 越高越好。当然，兴趣可以分为主动兴趣和被动兴趣。被动兴趣是指因为在网站中找不到自己想要的东西而不断尝试寻找自己想要的东西的过程。 PV/V会比较大，但这不是一个好现象——但这种现象非常少见。
既然说到浏览深度，自然是对应浏览时长，也就是Time on Site，指的是访问网站的人的平均停留时间。比如一个网站有3次访问，一个停留2分钟，一个停留10分钟，一个停留0分钟，那么现场时间就是4分钟。和PV/Visit一样，一般来说，数值越大越好。
不过值得注意的是，网站分析工具统计的时间与实际用户在网站上停留的时间肯定不同。人们访问网站最后一页的时间不会被网站分析工具统计。原因很简单，因为一般的网站分析工具不会统计人们离开网站的准确时间，而只能记录他们访问这个网站倒数第二页的准确时间，这样最后一页被他造访过的逗留时间，竟然完全被忽略了。你可能会问为什么不计算在最后一页上花费的时间？ ——因为网站分析工具默认为用户关闭页面或从该页面的浏览器窗口跳转到其他网站行为，除非你做特殊设置。
如果没有进行额外的设置，这种安排意味着两点。首先，网站分析工具统计的网站browsing 时间总是小于网站在浏览器中打开的时间（虽然在浏览器中打开一个页面并不一定意味着你实际上每分钟都在看它和每一秒）；其次，所有反弹的访问（即只访问了一个页面的访问）在网站 上保持为 0。
确实有一些网站分析工具打破了这个胡言乱语，可以尝试记录下人们离开网站的瞬间。不过我个人觉得意义不是很大，除非每次访问的最后一页很有可能是那些特别需要人留下来仔细检查的页面。只要工具的统计方法一致，即使减少了最后一页的时间，依然可以做到一目了然，仍然可以帮助我们掌握用户的宏观参与情况。而且还降低了技术实现的难度，提高了监控的一致性，提高了监控的准确度（因为记录网站离开的确切时刻的方法其实并不完全可靠，只有一定的概率可以算起来，这会降低这些方法的实际可用性）。
不常用的宏观参与度指标之一是我们之前提到的访问量/UV 指标。用于衡量访客对网站的粘性。如果你喜欢某个网站，你会经常来，一个UV会带来多次访问。 Visit/UV 值越高，此网站 的用户忠诚度越高。
还有其他表示用户粘性的参与度指标，例如访问频率分布（制作图表）和访问间隔分布（制作图表）。这两个指标我用的不多。我觉得对他们最好的诠释就是不同网站的对比，和我自己心理预期的对比。
图：访问频率
图：采访时间间隔
我不想过多谈论微观层面的参与度指标。本质上，它们描述了用户在特定页面上的行为。更重要的是退出率。退出率是衡量一个页面在退出网站 之前被用户查看的最后一个页面的概率（与您查看的总查看次数相比）。比如某个页面的退出率为75%，这意味着访问该页面产生的所有PV中有四分之三是这些访问退出网站之前最后查看的页面。详细解释请看这个文章。
这里我想说的是，退出率是更微观的描述页面参与度衡量（之前宏观衡量整个网站参与度的衡量指标），它是衡量页面性能的指标，类似的指标包括Average Time on Page、Next Page Flow（以及它产生的热图）等相关的文章很多，就不详细介绍了。如果您有兴趣，请点击前面的链接。
按需定义的参与度指标
标准化的参与度指标描述了各种用户行为，但不足以涵盖更具体的衡量和分析需求。例如，一个网站有一些非常重要的特定用户操作（Action），例如注册或登录、申请试用机会、下载产品说明或将一定数量的商品加入购物车。对于这些具体的操作，标准化的参与度指标实际上并没有特别注意它们。
此时，我们需要自定义参与度指标来描述有价值的特定用户行为。这些行为有两种类型：
1.非规范行为：上述行为，如注册、登录、试用、下载、点击特殊位置或功能、加入购物车等，均属于此类。
2. 根据需求设置标准参与条件后，更有针对性的用户行为。例如，与访问相比，时长超过 3 分钟的访问是一种更具体的用户行为，或者一次访问超过 3 个页面的访问也是一种更具体的用户行为。此外，您还可以设置对特定页面的访问，这也是定义了条件的用户行为。这些根据你设置的标准不同，对应的度量值也不同。
您会发现这些指标相当“随心所欲”。是的，它们确实是根据您的需求自由定义的，这意味着其他人使用的参与度指标可能与您的完全不同。但是我们确实需要这些指标，否则我们无法完全描述用户行为的特征和价值，也无法进行针对性的分析和优化。
按需定义的参与度指标使网络营销分析能够真正匹配业务。否则，仅用访问或跳出率来衡量流量和用户行为过于粗略。
现在，你的问题可能会出现——因为这些指标是定制的，网站analysis工具肯定没有统一的标准报告来提供他们的数据。我们应该如何获取这些数据？
监控按需定义的参与度指标的实现
别担心，任何指标要成为指标的必要条件是它可以先被监控。如果不能被监控，它的存在价值就会丧失。这就是所谓的——不可测，即不存在。
必须能够监控自定义的参与度指标。 网站Analysis 工具实际上提供了一种非常全面的方法。分为以下几种情况：
1.点击链接后用户的Action打开一个新页面：
在这种情况下，我们其实不需要实现额外的监控工具，因为点击链接打开一个新页面会记录这个新打开页面的新PV。这样我们就可以统计这个新打开的页面的PV就知道用户点击链接的对应次数了。当然，点击次数和页面打开次数并不是100%对应，但是非常接近，完全不影响我们的分析。
用Excel下载数据，然后做一个过滤，记录下你认为属于Engagement的页面访问数据，宾果！
如果每次都点击同一个链接，打开的页面不是静态URL的页面，而是每次都有不同URL的动态页面。没关系，我们可以通过过滤设置（比如GA的过滤设置）将不同URL的动态页面统一到同一个URI中，这样GA在记录的时候就不会考虑很多页面，而是将它们记录为一个Page。但是这种方法必须有一个前提，就是动态页面的URL有一定的格式，也就是至少有一些共性，完全随机的URL是没有办法的。这个文章的具体实现方法，限于篇幅就不详述了。近期我会写一篇简单的介绍给大家，敬请期待。
2.用户的Action点击链接后不会打开新页面，而是打开了一些特定的功能：
这些功能包括：点击后打开JavaScript或Div浮动层，点击Flash，点击外部链接。在这些情况下，我们需要配置我们的 GA 监控代码。
1)点击的对象是JavaScript或者Div浮动层：
使用Event Tracking功能（官方文档，英文）或Virtual Page功能（官方说明，英文）的功能。该方法的原理是在点击动作本身的onClick事件中添加Event Tracking或Virtual Page的调用。例如：
Your content here
Event Tracking和Virtual Page的区别在于前者会在GA Event report中记录点击动作，而后者会将这个动作的激活作为页面记录处理并显示在Content report中。这两种方法都是GA学习中必须掌握的方法。 ——如果你需要，我会专门写一篇文章来介绍这两种方法。如果您需要，请在下方留言。
2)点击的对象是Flash：
思路和上面的情况差不多。也需要用到Event Tracking或者Virtual Page的功能，但是对应的方法要写到Flash中。有些很复杂，需要技术同事帮助解决。
3)点击的对象是出站链接：
官方的方法类似于监控JavaScript或Div的方法。它使用出站链接的点击行为（onClick 事件）作为事件跟踪或虚拟页面。这样就需要对每个出站链接的onClick事件做一个引用，并添加Event Tracking等方法。请看这里：（英文）。如果页面的出站链接很多，这种方法就相当麻烦。
一次性解决方案也存在，比如这个文章:。自己没试过，但是看代码，应该是可以实现的。
本章总结：
本章只做了三件事：解释了什么是Engagement，它收录哪些指标，以及如何监控Engagement的相关指标。值得记住的是，Engagement 包括标准指标和自定义指标。对于自定义指标，监控时可能需要重新处理工具代码。
本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星所有。如需转载，请联系作者 查看全部
[前言]
在上一期中，我们解释了衡量在线营销效果的两种最重要的方法——衡量人们内心的变化和衡量人们行为的变化。人类行为的变化按照对它的影响由浅到深的逻辑分为四个阶段：Traffic、Engagement、Conversion、Retention，并详细介绍了Traffic的情况。下面我们打算用文章两次，为大家详细讲解一下Engagement——这么大篇幅的Engagement讲解，真的是因为它很重要，涉及到很多方面。如果你能耐心阅读，你会有很多收获。
您将在本文中读到：1)什么是Engagement，2)Engagement一般收录哪些指标，这些指标的含义是什么，以及3)需要如何监控才能准确获取Engagement相关指标。
[文字]
什么是互动
很久以前写过一篇关于Engagement文章的文章：网站分析的最基本的度量（8）——Engagement，请参考。Engagement不是指具体的度量，而是一个series 衡量用户参与营销活动程度的指标集合，由于网站是营销活动的一部分，所以常使用engagement来衡量网站和网站内容和功能之间的用户互动程度。但是参与度不仅如此，还可以衡量用户与营销活动之间的其他互动方式，例如微博营销中用户的阅读、评论和转发，或者受众与富媒体广告之间的互动。参与度是一个有意义的指标，可以这样理解——用来衡量用户在产生流量之后，最终转化之前的行为和过程，特别是反映用户对营销活动的兴趣/网站，用来衡量影响最终转化的诸多因素。
所以我不能给订婚一个具体的定义。它是一个指标体系，而不是一个具体的指标，也不是像访问那样标准化的衡量标准。出于这个原因，美国人（Avinash Kaushik 和 Eric Peterson）自己也有不同的看法。一个人认为这是一个值得推广和标准化的指标，而另一个人则认为它不应该是一个指标，而且很难标准化它的应用。无论谁更有意义，在解决具体问题时，参与都有其非常明显的价值。因此，在我们的核心指标体系中，我一直认为参与度是其中最重要的部分。
Engagement可以分为两类，一类是可以标准化衡量用户行为的指标族，一类是可以根据不同情况按需定义的指标族。两类指标含义不同，功能相似，都非常重要。
标准化的参与度指标
标准化的参与度指标分为宏观层面和微观层面。宏指的是网站全站的参与情况，而微观指的是特定页面的参与情况。
宏观参与度指标主要是我们通常所说的旧的三跳率（bounce rate）、PV/Visit和Time on Site。这三个指标描述了三种不同类型的用户行为。
跳出率表示用户输入网站后是否对网站的内容感兴趣。如果没有，那么用户不会点击页面上的任何链接就离开，这样他实际上只能看到网站呈现给他的着陆页（landing page）。跳出率是一个随着技术进步没有太大变化的指标。有朋友问我，如果一个人进入着陆页，仔细阅读了着陆页上的内容几分钟，但没有点击以上任何链接查看其他页面，他是否被退回？这在大多数网站分析工具的跳出率定义中都有明确的说明，即跳出是否实际与用户在着陆页上的浏览时间有关，而只与他是否点击进入其他页面有关如果有点击进入其他页面，则不是反弹，否则是反弹，所以在上述情况下，无论访问者浏览了多久没有点击着陆页上的任何链接进入其他页面，这还是反弹。看来可能是跳出率的定义太严格了，和浏览页面的时间长短无关（时间问题后面会具体说明），似乎不合理。但是这个定义是技术简单，抓住大概率事件（浏览页面几分钟，没有点击页面上的任何链接，确实是小概率事件）的效率原则产生的“最佳解决方案”，所以一直在继续使用。
有趣的是，很久以前，Avinash 对bounce 的解释是页面/网站 的浏览时间不到10 秒（或者30 秒，我记不太清楚了）。但由于用户页面浏览时间不易准确监控（或准确监控降低了网站分析工具技术实现的简单性），而替代方案（目前对跳出率的定义）仍能相当准确地描述现实就跳出而言，大多数工具并没有以浏览时间作为定义跳出和跳出率的依据。
与Bounce Rate不同，PV/Visit（或PV/V在很多情况下缩写为PV/V）描述了用户与网站的另一种交互方式，即网站的浏览深度。用户在访问（visit）过程中查看的页面越多，用户对网站的兴趣就越大。所以一般来说，PV/V 越高越好。当然，兴趣可以分为主动兴趣和被动兴趣。被动兴趣是指因为在网站中找不到自己想要的东西而不断尝试寻找自己想要的东西的过程。 PV/V会比较大，但这不是一个好现象——但这种现象非常少见。
既然说到浏览深度，自然是对应浏览时长，也就是Time on Site，指的是访问网站的人的平均停留时间。比如一个网站有3次访问，一个停留2分钟，一个停留10分钟，一个停留0分钟，那么现场时间就是4分钟。和PV/Visit一样，一般来说，数值越大越好。
不过值得注意的是，网站分析工具统计的时间与实际用户在网站上停留的时间肯定不同。人们访问网站最后一页的时间不会被网站分析工具统计。原因很简单，因为一般的网站分析工具不会统计人们离开网站的准确时间，而只能记录他们访问这个网站倒数第二页的准确时间，这样最后一页被他造访过的逗留时间，竟然完全被忽略了。你可能会问为什么不计算在最后一页上花费的时间？ ——因为网站分析工具默认为用户关闭页面或从该页面的浏览器窗口跳转到其他网站行为，除非你做特殊设置。
如果没有进行额外的设置，这种安排意味着两点。首先，网站分析工具统计的网站browsing 时间总是小于网站在浏览器中打开的时间（虽然在浏览器中打开一个页面并不一定意味着你实际上每分钟都在看它和每一秒）；其次，所有反弹的访问（即只访问了一个页面的访问）在网站 上保持为 0。
确实有一些网站分析工具打破了这个胡言乱语，可以尝试记录下人们离开网站的瞬间。不过我个人觉得意义不是很大，除非每次访问的最后一页很有可能是那些特别需要人留下来仔细检查的页面。只要工具的统计方法一致，即使减少了最后一页的时间，依然可以做到一目了然，仍然可以帮助我们掌握用户的宏观参与情况。而且还降低了技术实现的难度，提高了监控的一致性，提高了监控的准确度（因为记录网站离开的确切时刻的方法其实并不完全可靠，只有一定的概率可以算起来，这会降低这些方法的实际可用性）。
不常用的宏观参与度指标之一是我们之前提到的访问量/UV 指标。用于衡量访客对网站的粘性。如果你喜欢某个网站，你会经常来，一个UV会带来多次访问。 Visit/UV 值越高，此网站 的用户忠诚度越高。
还有其他表示用户粘性的参与度指标，例如访问频率分布（制作图表）和访问间隔分布（制作图表）。这两个指标我用的不多。我觉得对他们最好的诠释就是不同网站的对比，和我自己心理预期的对比。
图：访问频率
图：采访时间间隔
我不想过多谈论微观层面的参与度指标。本质上，它们描述了用户在特定页面上的行为。更重要的是退出率。退出率是衡量一个页面在退出网站 之前被用户查看的最后一个页面的概率（与您查看的总查看次数相比）。比如某个页面的退出率为75%，这意味着访问该页面产生的所有PV中有四分之三是这些访问退出网站之前最后查看的页面。详细解释请看这个文章。
这里我想说的是，退出率是更微观的描述页面参与度衡量（之前宏观衡量整个网站参与度的衡量指标），它是衡量页面性能的指标，类似的指标包括Average Time on Page、Next Page Flow（以及它产生的热图）等相关的文章很多，就不详细介绍了。如果您有兴趣，请点击前面的链接。
按需定义的参与度指标
标准化的参与度指标描述了各种用户行为，但不足以涵盖更具体的衡量和分析需求。例如，一个网站有一些非常重要的特定用户操作（Action），例如注册或登录、申请试用机会、下载产品说明或将一定数量的商品加入购物车。对于这些具体的操作，标准化的参与度指标实际上并没有特别注意它们。
此时，我们需要自定义参与度指标来描述有价值的特定用户行为。这些行为有两种类型：
1.非规范行为：上述行为，如注册、登录、试用、下载、点击特殊位置或功能、加入购物车等，均属于此类。
2. 根据需求设置标准参与条件后，更有针对性的用户行为。例如，与访问相比，时长超过 3 分钟的访问是一种更具体的用户行为，或者一次访问超过 3 个页面的访问也是一种更具体的用户行为。此外，您还可以设置对特定页面的访问，这也是定义了条件的用户行为。这些根据你设置的标准不同，对应的度量值也不同。
您会发现这些指标相当“随心所欲”。是的，它们确实是根据您的需求自由定义的，这意味着其他人使用的参与度指标可能与您的完全不同。但是我们确实需要这些指标，否则我们无法完全描述用户行为的特征和价值，也无法进行针对性的分析和优化。
按需定义的参与度指标使网络营销分析能够真正匹配业务。否则，仅用访问或跳出率来衡量流量和用户行为过于粗略。
现在，你的问题可能会出现——因为这些指标是定制的，网站analysis工具肯定没有统一的标准报告来提供他们的数据。我们应该如何获取这些数据？
监控按需定义的参与度指标的实现
别担心，任何指标要成为指标的必要条件是它可以先被监控。如果不能被监控，它的存在价值就会丧失。这就是所谓的——不可测，即不存在。
必须能够监控自定义的参与度指标。 网站Analysis 工具实际上提供了一种非常全面的方法。分为以下几种情况：
1.点击链接后用户的Action打开一个新页面：
在这种情况下，我们其实不需要实现额外的监控工具，因为点击链接打开一个新页面会记录这个新打开页面的新PV。这样我们就可以统计这个新打开的页面的PV就知道用户点击链接的对应次数了。当然，点击次数和页面打开次数并不是100%对应，但是非常接近，完全不影响我们的分析。
用Excel下载数据，然后做一个过滤，记录下你认为属于Engagement的页面访问数据，宾果！
如果每次都点击同一个链接，打开的页面不是静态URL的页面，而是每次都有不同URL的动态页面。没关系，我们可以通过过滤设置（比如GA的过滤设置）将不同URL的动态页面统一到同一个URI中，这样GA在记录的时候就不会考虑很多页面，而是将它们记录为一个Page。但是这种方法必须有一个前提，就是动态页面的URL有一定的格式，也就是至少有一些共性，完全随机的URL是没有办法的。这个文章的具体实现方法，限于篇幅就不详述了。近期我会写一篇简单的介绍给大家，敬请期待。
2.用户的Action点击链接后不会打开新页面，而是打开了一些特定的功能：
这些功能包括：点击后打开JavaScript或Div浮动层，点击Flash，点击外部链接。在这些情况下，我们需要配置我们的 GA 监控代码。
1)点击的对象是JavaScript或者Div浮动层：
使用Event Tracking功能（官方文档，英文）或Virtual Page功能（官方说明，英文）的功能。该方法的原理是在点击动作本身的onClick事件中添加Event Tracking或Virtual Page的调用。例如：
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Event Tracking和Virtual Page的区别在于前者会在GA Event report中记录点击动作，而后者会将这个动作的激活作为页面记录处理并显示在Content report中。这两种方法都是GA学习中必须掌握的方法。 ——如果你需要，我会专门写一篇文章来介绍这两种方法。如果您需要，请在下方留言。
2)点击的对象是Flash：
思路和上面的情况差不多。也需要用到Event Tracking或者Virtual Page的功能，但是对应的方法要写到Flash中。有些很复杂，需要技术同事帮助解决。
3)点击的对象是出站链接：
官方的方法类似于监控JavaScript或Div的方法。它使用出站链接的点击行为（onClick 事件）作为事件跟踪或虚拟页面。这样就需要对每个出站链接的onClick事件做一个引用，并添加Event Tracking等方法。请看这里：（英文）。如果页面的出站链接很多，这种方法就相当麻烦。
一次性解决方案也存在，比如这个文章:。自己没试过，但是看代码，应该是可以实现的。
本章总结：
本章只做了三件事：解释了什么是Engagement，它收录哪些指标，以及如何监控Engagement的相关指标。值得记住的是，Engagement 包括标准指标和自定义指标。对于自定义指标，监控时可能需要重新处理工具代码。
本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星所有。如需转载，请联系作者 查看全部
Engagement是什么很久以前我写过一篇介绍Engagement的文章
[前言]
在上一期中，我们解释了衡量在线营销效果的两种最重要的方法——衡量人们内心的变化和衡量人们行为的变化。人类行为的变化按照对它的影响由浅到深的逻辑分为四个阶段：Traffic、Engagement、Conversion、Retention，并详细介绍了Traffic的情况。下面我们打算用文章两次，为大家详细讲解一下Engagement——这么大篇幅的Engagement讲解，真的是因为它很重要，涉及到很多方面。如果你能耐心阅读，你会有很多收获。
您将在本文中读到：1)什么是Engagement，2)Engagement一般收录哪些指标，这些指标的含义是什么，以及3)需要如何监控才能准确获取Engagement相关指标。
[文字]
什么是互动
很久以前写过一篇关于Engagement文章的文章：网站分析的最基本的度量（8）——Engagement，请参考。Engagement不是指具体的度量，而是一个series 衡量用户参与营销活动程度的指标集合，由于网站是营销活动的一部分，所以常使用engagement来衡量网站和网站内容和功能之间的用户互动程度。但是参与度不仅如此，还可以衡量用户与营销活动之间的其他互动方式，例如微博营销中用户的阅读、评论和转发，或者受众与富媒体广告之间的互动。参与度是一个有意义的指标，可以这样理解——用来衡量用户在产生流量之后，最终转化之前的行为和过程，特别是反映用户对营销活动的兴趣/网站，用来衡量影响最终转化的诸多因素。
所以我不能给订婚一个具体的定义。它是一个指标体系，而不是一个具体的指标，也不是像访问那样标准化的衡量标准。出于这个原因，美国人（Avinash Kaushik 和 Eric Peterson）自己也有不同的看法。一个人认为这是一个值得推广和标准化的指标，而另一个人则认为它不应该是一个指标，而且很难标准化它的应用。无论谁更有意义，在解决具体问题时，参与都有其非常明显的价值。因此，在我们的核心指标体系中，我一直认为参与度是其中最重要的部分。
Engagement可以分为两类，一类是可以标准化衡量用户行为的指标族，一类是可以根据不同情况按需定义的指标族。两类指标含义不同，功能相似，都非常重要。
标准化的参与度指标
标准化的参与度指标分为宏观层面和微观层面。宏指的是网站全站的参与情况，而微观指的是特定页面的参与情况。
宏观参与度指标主要是我们通常所说的旧的三跳率（bounce rate）、PV/Visit和Time on Site。这三个指标描述了三种不同类型的用户行为。
跳出率表示用户输入网站后是否对网站的内容感兴趣。如果没有，那么用户不会点击页面上的任何链接就离开，这样他实际上只能看到网站呈现给他的着陆页（landing page）。跳出率是一个随着技术进步没有太大变化的指标。有朋友问我，如果一个人进入着陆页，仔细阅读了着陆页上的内容几分钟，但没有点击以上任何链接查看其他页面，他是否被退回？这在大多数网站分析工具的跳出率定义中都有明确的说明，即跳出是否实际与用户在着陆页上的浏览时间有关，而只与他是否点击进入其他页面有关如果有点击进入其他页面，则不是反弹，否则是反弹，所以在上述情况下，无论访问者浏览了多久没有点击着陆页上的任何链接进入其他页面，这还是反弹。看来可能是跳出率的定义太严格了，和浏览页面的时间长短无关（时间问题后面会具体说明），似乎不合理。但是这个定义是技术简单，抓住大概率事件（浏览页面几分钟，没有点击页面上的任何链接，确实是小概率事件）的效率原则产生的“最佳解决方案”，所以一直在继续使用。
有趣的是，很久以前，Avinash 对bounce 的解释是页面/网站 的浏览时间不到10 秒（或者30 秒，我记不太清楚了）。但由于用户页面浏览时间不易准确监控（或准确监控降低了网站分析工具技术实现的简单性），而替代方案（目前对跳出率的定义）仍能相当准确地描述现实就跳出而言，大多数工具并没有以浏览时间作为定义跳出和跳出率的依据。
与Bounce Rate不同，PV/Visit（或PV/V在很多情况下缩写为PV/V）描述了用户与网站的另一种交互方式，即网站的浏览深度。用户在访问（visit）过程中查看的页面越多，用户对网站的兴趣就越大。所以一般来说，PV/V 越高越好。当然，兴趣可以分为主动兴趣和被动兴趣。被动兴趣是指因为在网站中找不到自己想要的东西而不断尝试寻找自己想要的东西的过程。 PV/V会比较大，但这不是一个好现象——但这种现象非常少见。
既然说到浏览深度，自然是对应浏览时长，也就是Time on Site，指的是访问网站的人的平均停留时间。比如一个网站有3次访问，一个停留2分钟，一个停留10分钟，一个停留0分钟，那么现场时间就是4分钟。和PV/Visit一样，一般来说，数值越大越好。
不过值得注意的是，网站分析工具统计的时间与实际用户在网站上停留的时间肯定不同。人们访问网站最后一页的时间不会被网站分析工具统计。原因很简单，因为一般的网站分析工具不会统计人们离开网站的准确时间，而只能记录他们访问这个网站倒数第二页的准确时间，这样最后一页被他造访过的逗留时间，竟然完全被忽略了。你可能会问为什么不计算在最后一页上花费的时间？ ——因为网站分析工具默认为用户关闭页面或从该页面的浏览器窗口跳转到其他网站行为，除非你做特殊设置。
如果没有进行额外的设置，这种安排意味着两点。首先，网站分析工具统计的网站browsing 时间总是小于网站在浏览器中打开的时间（虽然在浏览器中打开一个页面并不一定意味着你实际上每分钟都在看它和每一秒）；其次，所有反弹的访问（即只访问了一个页面的访问）在网站 上保持为 0。
确实有一些网站分析工具打破了这个胡言乱语，可以尝试记录下人们离开网站的瞬间。不过我个人觉得意义不是很大，除非每次访问的最后一页很有可能是那些特别需要人留下来仔细检查的页面。只要工具的统计方法一致，即使减少了最后一页的时间，依然可以做到一目了然，仍然可以帮助我们掌握用户的宏观参与情况。而且还降低了技术实现的难度，提高了监控的一致性，提高了监控的准确度（因为记录网站离开的确切时刻的方法其实并不完全可靠，只有一定的概率可以算起来，这会降低这些方法的实际可用性）。
不常用的宏观参与度指标之一是我们之前提到的访问量/UV 指标。用于衡量访客对网站的粘性。如果你喜欢某个网站，你会经常来，一个UV会带来多次访问。 Visit/UV 值越高，此网站 的用户忠诚度越高。
还有其他表示用户粘性的参与度指标，例如访问频率分布（制作图表）和访问间隔分布（制作图表）。这两个指标我用的不多。我觉得对他们最好的诠释就是不同网站的对比，和我自己心理预期的对比。
图：访问频率
图：采访时间间隔
我不想过多谈论微观层面的参与度指标。本质上，它们描述了用户在特定页面上的行为。更重要的是退出率。退出率是衡量一个页面在退出网站 之前被用户查看的最后一个页面的概率（与您查看的总查看次数相比）。比如某个页面的退出率为75%，这意味着访问该页面产生的所有PV中有四分之三是这些访问退出网站之前最后查看的页面。详细解释请看这个文章。
这里我想说的是，退出率是更微观的描述页面参与度衡量（之前宏观衡量整个网站参与度的衡量指标），它是衡量页面性能的指标，类似的指标包括Average Time on Page、Next Page Flow（以及它产生的热图）等相关的文章很多，就不详细介绍了。如果您有兴趣，请点击前面的链接。
按需定义的参与度指标
标准化的参与度指标描述了各种用户行为，但不足以涵盖更具体的衡量和分析需求。例如，一个网站有一些非常重要的特定用户操作（Action），例如注册或登录、申请试用机会、下载产品说明或将一定数量的商品加入购物车。对于这些具体的操作，标准化的参与度指标实际上并没有特别注意它们。
此时，我们需要自定义参与度指标来描述有价值的特定用户行为。这些行为有两种类型：
1.非规范行为：上述行为，如注册、登录、试用、下载、点击特殊位置或功能、加入购物车等，均属于此类。
2. 根据需求设置标准参与条件后，更有针对性的用户行为。例如，与访问相比，时长超过 3 分钟的访问是一种更具体的用户行为，或者一次访问超过 3 个页面的访问也是一种更具体的用户行为。此外，您还可以设置对特定页面的访问，这也是定义了条件的用户行为。这些根据你设置的标准不同，对应的度量值也不同。
您会发现这些指标相当“随心所欲”。是的，它们确实是根据您的需求自由定义的，这意味着其他人使用的参与度指标可能与您的完全不同。但是我们确实需要这些指标，否则我们无法完全描述用户行为的特征和价值，也无法进行针对性的分析和优化。
按需定义的参与度指标使网络营销分析能够真正匹配业务。否则，仅用访问或跳出率来衡量流量和用户行为过于粗略。
现在，你的问题可能会出现——因为这些指标是定制的，网站analysis工具肯定没有统一的标准报告来提供他们的数据。我们应该如何获取这些数据？
监控按需定义的参与度指标的实现
别担心，任何指标要成为指标的必要条件是它可以先被监控。如果不能被监控，它的存在价值就会丧失。这就是所谓的——不可测，即不存在。
必须能够监控自定义的参与度指标。 网站Analysis 工具实际上提供了一种非常全面的方法。分为以下几种情况：
1.点击链接后用户的Action打开一个新页面：
在这种情况下，我们其实不需要实现额外的监控工具，因为点击链接打开一个新页面会记录这个新打开页面的新PV。这样我们就可以统计这个新打开的页面的PV就知道用户点击链接的对应次数了。当然，点击次数和页面打开次数并不是100%对应，但是非常接近，完全不影响我们的分析。
用Excel下载数据，然后做一个过滤，记录下你认为属于Engagement的页面访问数据，宾果！
如果每次都点击同一个链接，打开的页面不是静态URL的页面，而是每次都有不同URL的动态页面。没关系，我们可以通过过滤设置（比如GA的过滤设置）将不同URL的动态页面统一到同一个URI中，这样GA在记录的时候就不会考虑很多页面，而是将它们记录为一个Page。但是这种方法必须有一个前提，就是动态页面的URL有一定的格式，也就是至少有一些共性，完全随机的URL是没有办法的。这个文章的具体实现方法，限于篇幅就不详述了。近期我会写一篇简单的介绍给大家，敬请期待。
2.用户的Action点击链接后不会打开新页面，而是打开了一些特定的功能：
这些功能包括：点击后打开JavaScript或Div浮动层，点击Flash，点击外部链接。在这些情况下，我们需要配置我们的 GA 监控代码。
1)点击的对象是JavaScript或者Div浮动层：
使用Event Tracking功能（官方文档，英文）或Virtual Page功能（官方说明，英文）的功能。该方法的原理是在点击动作本身的onClick事件中添加Event Tracking或Virtual Page的调用。例如：
Your content here
Event Tracking和Virtual Page的区别在于前者会在GA Event report中记录点击动作，而后者会将这个动作的激活作为页面记录处理并显示在Content report中。这两种方法都是GA学习中必须掌握的方法。 ——如果你需要，我会专门写一篇文章来介绍这两种方法。如果您需要，请在下方留言。
2)点击的对象是Flash：
思路和上面的情况差不多。也需要用到Event Tracking或者Virtual Page的功能，但是对应的方法要写到Flash中。有些很复杂，需要技术同事帮助解决。
3)点击的对象是出站链接：
官方的方法类似于监控JavaScript或Div的方法。它使用出站链接的点击行为（onClick 事件）作为事件跟踪或虚拟页面。这样就需要对每个出站链接的onClick事件做一个引用，并添加Event Tracking等方法。请看这里：（英文）。如果页面的出站链接很多，这种方法就相当麻烦。
一次性解决方案也存在，比如这个文章:。自己没试过，但是看代码，应该是可以实现的。
本章总结：
本章只做了三件事：解释了什么是Engagement，它收录哪些指标，以及如何监控Engagement的相关指标。值得记住的是，Engagement 包括标准指标和自定义指标。对于自定义指标，监控时可能需要重新处理工具代码。
本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星所有。如需转载，请联系作者
互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2021-08-08 20:28
互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
在前面说话
大家好，我是爱学习的小熊。
如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。
用户行为指标
用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。
具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。
用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。
用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。
用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。
用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：
除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。
产品类别指标
产品类别指标是互联网行业的特征。用户将在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。
产品分析常用指标如下：
注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。
最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。
内容索引
内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。
常见的内容指标如下：
通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容转发量大，从而总结出写文章和的套路扩大内容传播范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
活动指标
活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。
常见的活动指标如下：
通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。
某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。
不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。
商品类别指标
商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。
因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。
常用商品指标如下：
通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观的看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免商品积压/缺货.
请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。
因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。
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互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
在前面说话
大家好，我是爱学习的小熊。
如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。
用户行为指标
用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。
具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。
用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。
用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。
用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。
用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：
除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。
产品类别指标
产品类别指标是互联网行业的特征。用户将在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。
产品分析常用指标如下：
注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。
最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。
内容索引
内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。
常见的内容指标如下：
通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容转发量大，从而总结出写文章和的套路扩大内容传播范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
活动指标
活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。
常见的活动指标如下：
通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。
某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。
不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。
商品类别指标
商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。
因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。
常用商品指标如下：
通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观的看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免商品积压/缺货.
请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。
因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。
网站分析采用的指标可能有各种各样的，你知道吗？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2021-08-08 00:38
网站分析采用的指标可能有各种各样的，你知道吗？
网站 可能会使用各种指标进行分析。根据网站的目标以及网站的不同客户，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
一、网站运营数据分析的内容指标
网站Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：网站conversion rate =对应动作的访问量/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推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标用法：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。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
活跃访问者比例重度用户份额
计算公式：活跃用户比例=访问超过N页的用户/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
指标用法：根据你的网站的内容和大小，衡量N的大小。比如内容的网站通常定义在11~15页，电子商务网站，它可以在大约 7~10 页中定义。如果你的网站瞄准了正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：N也是由网站的类型和大小定义的。比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，很难体现其有效性。应该和其他网站运营的数据指标一起使用，比如转化率，但一般来说，访问时间越长，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，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=N分钟以上访问页面数/N分钟以上访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：该索引通过页面和时间对网站进行了更详细的区分。也许来访者刚去吃晚饭。如果该指数较低，则表示访问时间较长，但访问页面较低。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实访问者数=N分钟以上访问的页面数/访问的总页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标用法：网站通常依靠宣传和推广来吸引用户。该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，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访问者毫无价值，他们只是查看您的页面然后离开。这就是为什么你应该考虑你的推广和宣传方式是否有问题。
访客参与指数访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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，该指数将接近1，这意味着每个访问者都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；但是比如客服，尤其是像投诉或者网站这样的Pages希望这个指数尽可能接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
Metric 含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的，那么你需要导航或者Layout design在设计架构的时候要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该用它添加到跟踪目标中，比如促销广告等）。对于任何网站，我们可以想象，如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在策划上存在一些问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引 扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站越不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。
二、网站分析业务指标
平均订单金额 (AOA)
计算公式：平均订单金额=总销售额/总订单数
Metric 含义：用于衡量网站sales 状态的质量
指标用法：将网站访问者转化为买家当然很重要，鼓励买家每次访问购买更多产品也很重要。跟踪该指标可以找到更好的改进方法。
订单转化率 (CR)
计算公式：订单转化率=总订单数/总访问量
Metric 含义：这是一个比较重要的指标，衡量网站对每个访问者的销售额。
指标使用：通过这个指标，你可以看到即使是很小的变化也可能给网站的收入带来巨大的变化。如果你也能区分新老访客产生的订单，那么你就可以细化这个指标，对新老客户做单独统计。
每次访问销售额 (SPV)
计算公式：每位访客的销售额=总销售额/总访问量
指标含义：该指标也用于衡量网站的市场效率
指标用法：该指标类似于转化率，但形式不同。
单笔订单成本 (CPO)
计算公式：单笔订单成本=总营销费用/总订单数
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网站的利润和现金流非常关键。每个人对于营销成本的计算都有不同的标准。有些人将每年网站 的运营费用计入每月成本，有些则没有。关键取决于最适合他们的情况。如果可以在不增加营销成本的情况下提高转化率，则该指标应该会下降。
重复订单率 (ROR)
计算公式：再订货率=现有客户订单数/总订单数
指标含义：用于衡量网站对客户的吸引力
指标使用：这个指标的高低与客服有很大关系。只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
每次访问费用 (CPV)
计算公式：单次访问成本=营销费用/总访问次数
Metric 含义：用于衡量网站的流量成本
指标使用：该指标衡量您的市场效率。目标是降低该指标并增加 SPV。为此，必须降低无效营销费用，增加有效市场投入。
订单获取缺口 (OAG)
计算公式：订单获取差=每访问者成本（CPV）-每订单成本（CPO）
Metric 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的访问者之间的差异
指标用法：指标的值应该是负值，用来衡量从非访问者那里获取客户的成本。有两种方法可以减少这种差异。当你增加网站的销售能力时，CPO会降低，而这个差异会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同理，CPV是有可能的，当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差值也会缩小，说明网站吸引的流量转化率更高。这种情况通常发生在启用 PPC（按点击付费）计划时。
订单获取率 (OAR)
计算公式：订单获取率=单笔订单成本（CPO）/每位访客成本（CPV）
指标含义：用另一种形式反映市场效率
指标使用：比率的使用通常更容易被管理层理解，尤其是财务人员。
每个输出的每订单贡献 (CON)
计算公式：每单产出=（平均订单数X平均边际收益）-每单成本
指标含义：每笔订单给您带来的现金净值增加
指标用法：公司的财务总监总是对这个指标感兴趣，它代表你花了多少钱来赚钱。
投资回报率 (ROI)
计算公式：投资回报率=每产出（CON）/每单成本（CPO）
指标含义：用于衡量您的广告投资回报率
指标用法：比较广告的回报率。你应该把钱分配给回报率最高的广告，但这个回报率应该有时间段的限制，比如“25% RIO/周”和“25% RIO/年”差别很大。 查看全部
网站分析采用的指标可能有各种各样的，你知道吗？
网站 可能会使用各种指标进行分析。根据网站的目标以及网站的不同客户，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
一、网站运营数据分析的内容指标
网站Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：网站conversion rate =对应动作的访问量/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推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标用法：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。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
活跃访问者比例重度用户份额
计算公式：活跃用户比例=访问超过N页的用户/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
指标用法：根据你的网站的内容和大小，衡量N的大小。比如内容的网站通常定义在11~15页，电子商务网站，它可以在大约 7~10 页中定义。如果你的网站瞄准了正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：N也是由网站的类型和大小定义的。比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，很难体现其有效性。应该和其他网站运营的数据指标一起使用，比如转化率，但一般来说，访问时间越长，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，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=N分钟以上访问页面数/N分钟以上访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：该索引通过页面和时间对网站进行了更详细的区分。也许来访者刚去吃晚饭。如果该指数较低，则表示访问时间较长，但访问页面较低。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实访问者数=N分钟以上访问的页面数/访问的总页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标用法：网站通常依靠宣传和推广来吸引用户。该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，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访问者毫无价值，他们只是查看您的页面然后离开。这就是为什么你应该考虑你的推广和宣传方式是否有问题。
访客参与指数访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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，该指数将接近1，这意味着每个访问者都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；但是比如客服，尤其是像投诉或者网站这样的Pages希望这个指数尽可能接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
Metric 含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的，那么你需要导航或者Layout design在设计架构的时候要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该用它添加到跟踪目标中，比如促销广告等）。对于任何网站，我们可以想象，如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在策划上存在一些问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引 扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站越不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。
二、网站分析业务指标
平均订单金额 (AOA)
计算公式：平均订单金额=总销售额/总订单数
Metric 含义：用于衡量网站sales 状态的质量
指标用法：将网站访问者转化为买家当然很重要，鼓励买家每次访问购买更多产品也很重要。跟踪该指标可以找到更好的改进方法。
订单转化率 (CR)
计算公式：订单转化率=总订单数/总访问量
Metric 含义：这是一个比较重要的指标，衡量网站对每个访问者的销售额。
指标使用：通过这个指标，你可以看到即使是很小的变化也可能给网站的收入带来巨大的变化。如果你也能区分新老访客产生的订单，那么你就可以细化这个指标，对新老客户做单独统计。
每次访问销售额 (SPV)
计算公式：每位访客的销售额=总销售额/总访问量
指标含义：该指标也用于衡量网站的市场效率
指标用法：该指标类似于转化率，但形式不同。
单笔订单成本 (CPO)
计算公式：单笔订单成本=总营销费用/总订单数
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网站的利润和现金流非常关键。每个人对于营销成本的计算都有不同的标准。有些人将每年网站 的运营费用计入每月成本，有些则没有。关键取决于最适合他们的情况。如果可以在不增加营销成本的情况下提高转化率，则该指标应该会下降。
重复订单率 (ROR)
计算公式：再订货率=现有客户订单数/总订单数
指标含义：用于衡量网站对客户的吸引力
指标使用：这个指标的高低与客服有很大关系。只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
每次访问费用 (CPV)
计算公式：单次访问成本=营销费用/总访问次数
Metric 含义：用于衡量网站的流量成本
指标使用：该指标衡量您的市场效率。目标是降低该指标并增加 SPV。为此，必须降低无效营销费用，增加有效市场投入。
订单获取缺口 (OAG)
计算公式：订单获取差=每访问者成本（CPV）-每订单成本（CPO）
Metric 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的访问者之间的差异
指标用法：指标的值应该是负值，用来衡量从非访问者那里获取客户的成本。有两种方法可以减少这种差异。当你增加网站的销售能力时，CPO会降低，而这个差异会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同理，CPV是有可能的，当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差值也会缩小，说明网站吸引的流量转化率更高。这种情况通常发生在启用 PPC（按点击付费）计划时。
订单获取率 (OAR)
计算公式：订单获取率=单笔订单成本（CPO）/每位访客成本（CPV）
指标含义：用另一种形式反映市场效率
指标使用：比率的使用通常更容易被管理层理解，尤其是财务人员。
每个输出的每订单贡献 (CON)
计算公式：每单产出=（平均订单数X平均边际收益）-每单成本
指标含义：每笔订单给您带来的现金净值增加
指标用法：公司的财务总监总是对这个指标感兴趣，它代表你花了多少钱来赚钱。
投资回报率 (ROI)
计算公式：投资回报率=每产出（CON）/每单成本（CPO）
指标含义：用于衡量您的广告投资回报率
指标用法：比较广告的回报率。你应该把钱分配给回报率最高的广告，但这个回报率应该有时间段的限制，比如“25% RIO/周”和“25% RIO/年”差别很大。
身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-08-08 00:37
身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法
随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人才。那么作为数据分析师的你，如何做好数据分析工作呢？今天我们就来聊聊最常用的十大数据分析方法。希望你能从中得到启发，找到有用的分析框架和方法。
1、指数分析
指标可以理解为用来描述事物的数量。比如我们最常用的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了一个目标被转化的次数。用一句话来归类就是：谁，做了什么，结果如何。下图分别对应产品、运营、市场的常用指标。
明确关键指标后，可以更好的进行有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。
2、对比分析
比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。
例如：本周与前一周的对比是环比对比；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比。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。
3、比率分析
是指通过计算某一维度占总维度数的比例来分析部分与总数关系的方法。
公式：比率=某个维度的值/总量X 100%
例如下图是一组营销数据。通过计算，我们可以清楚地了解每个区域：
每个区域的成本是多少？每个地区的转化情况如何？
以北京为例。其转化率低于消费，说明整体转化率不佳。那么我们需要思考：转化不良有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？
在辽宁，转化率高于消费，证明这方面的转化率非常好。那么我们需要思考：该地区是否需要增加资金？
通过分析各个指标的占比，可以清楚的了解各个地区的情况。这就是比率分析法。这种方式更适合多产品、多区域的推广。
4、转化分析
转化分析是指在一个统计周期内完成的转化操作次数占促销信息总点击次数的比率。
计算公式为：转化率=（转化次数/点击量）×100%
例如：10 个用户看到某个搜索推广的结果，5 个用户点击某个推广结果并被重定向到目标 URL。之后，有2位用户有后续转化行为。那么，这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%。
常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映用户从起点到终点各个阶段的行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析等日常数据运营和数据分析，如流量监控、产品目标转化等。
漏斗分析需要注意的两点：
● 不仅仅是整体转化率，还有转化过程中每一步的转化率；
● 漏斗分析也需要多维拆解。拆解之后，你可能会发现不同维度下的转化率也有很大的不同。
比如某公司的注册流程使用邮箱，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析，发现主要损失在【提交验证码】环节。
了解后发现邮箱验证很容易出现无法收到注册邮箱的邮件的情况。原因包括阻止电子邮件代理、收录敏感词的电子邮件被归类为垃圾邮件邮箱以及电子邮件传递时间过长。这么多不可控因素影响注册转化率，改变验证方式。改用短信验证后，整体转化率提升到43%，增幅非常大。
5、留存分析
留存分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户将执行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。
衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存率，一是新用户留存率，二是产品功能留存率。
比如在电商行业，某公司开展了一个运营活动，比如春节期间的抢红包活动，那么春节过后，我们需要知道过年期间有多少用户通过抢红包活动。延长产品的使用时间？日常活动增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；
精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是让用户（使用产品）的生命周期与产品的生命周期保持一致，让产品健康发展。
6、分群分析
用户分组是指用户信息的标注。将具有相同属性的用户根据其历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，进行后续分析。
在日常数据工作中，经常会有这样的需求：我想关注一些满足一定条件的用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），但也想知道他们是什么人满足这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示。有时我想进一步检查某些人在使用某个功能时的具体操作行为。用户分组是用于满足这些需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探索指数背后的原因，探索实现用户增长的途径。
将普通用户分组有两种主要方式：
● 对用户画像进行分组，例如年龄、性别、地区、用户偏好等。画像构建的重点是对用户群体进行“标签”。标签通常是人为指定的高度精细的特征标识，最终将用户分组进行标签整合，可以勾勒出用户组的三维“画像”。肖像分组可以让我们真正了解用户的某些特征，这对业务推广有很大帮助。
● 对用户行为进行分组，根据用户注册渠道和活跃习惯制定不同的营销推广策略，并进行针对性优化。
7、交叉分析
交叉分析法，又称三维分析法，是一种基于纵向分析法和横向分析法的分析方法，从交叉和三维的角度出发，由浅到深，从低级到高级。当我们需要寻找变量之间的关系时使用，从而发现数据特征，发现异常数据。
简单的说，交叉分析就是在多种情况下对数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间，会有不同的数据表现形式。我们要澄清一个对象的具体情况。我们不能只考虑一个条件，而是综合多个条件进行分析。
例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量。两者结合形成一个交叉表，以确定不同城市的商品市场规模。但是，在实际情况下，往往有多个数据项。这时候分析师也可以用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。
8、分布分析
分布分析是根据特定维度的不同指标对用户进行分类展示。可以显示用户对产品的依赖程度。
分布分析的主要功能：
(1）查找用户分布规则
对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修改制定产品策略。
(2）提高客户回访率
多角度分布分析，帮助企业判断用户对产品的依赖程度。
(3）快速识别核心用户群
核心用户群体是对公司贡献最大，是公司最大利润来源的用户群体。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最低成本实现公司利润最大化。
应用场景：
（1）用户一个月内购买产品的支付次数分布。
(2）查看用户每月购买某产品的支付次数分省分布。
（3）用户一个月实际支付的订单总额分布。
比如我们想知道用户每个月支付订单的次数，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数量。就像下图一样简单：
这里显示的是按月份查看用户的支付订单数量。我们也可以改变维度，比如按省或节假日等，如下图所示：
同样，指标也可以更改，例如登录次数，或使用时长。
9、矩阵分析
在数学上，矩阵分析是用数学的形式来表达因素之间的相互关系，从而探索问题并得出解决问题的思路。它是一种多方思考和分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。
矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以指向不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策因为矩阵图的维度没有固定的维度，所以灵活，两个维度的不同组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
我们在进行客户调查、产品设计或其他各种选择，并做出决策时，往往需要确定几个要考虑的因素，然后我们必须权衡这些因素的重要性，并对其进行排队以获得权重。系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的需求。详情如下：
(1）市场调研数据分析。我们在进行客户调查、产品设计开发，或者其他各种选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法可以帮助我们通过对市场调查数据的分析计算，确定客户对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素、最合适的方案等。
（2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。
（3）复杂的质量评估。通过分析大量影响质量的数据，确定哪些因素是质量特征。
10、关联分析
关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项目集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在一定的规律性，则称为关联。关联可分为简单关联、时间关联和因果关联。
图片来自：ITPUB博客
关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户购物篮中不同商品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户同时经常购买哪些产品，发现这种相关性可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、商品促销、商品排放和基于购买模式的客户细分。
诸如“某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则可以从数据库中进行关联和分析。例如，“67% 的顾客在购买啤酒时也会购买尿布。”因此，“啤酒和纸尿裤”的合理货架摆放或捆绑可以提高超市的服务质量和效率。
以上是10种常用的数据分析方法，需要在日常数据工作中结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。
*本文内容来源于网络 查看全部
随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人才。那么作为数据分析师的你，如何做好数据分析工作呢？今天我们就来聊聊最常用的十大数据分析方法。希望你能从中得到启发，找到有用的分析框架和方法。
1、指数分析
指标可以理解为用来描述事物的数量。比如我们最常用的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了一个目标被转化的次数。用一句话来归类就是：谁，做了什么，结果如何。下图分别对应产品、运营、市场的常用指标。
明确关键指标后，可以更好的进行有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。
2、对比分析
比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。
例如：本周与前一周的对比是环比对比；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比。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。
3、比率分析
是指通过计算某一维度占总维度数的比例来分析部分与总数关系的方法。
公式：比率=某个维度的值/总量X 100%
例如下图是一组营销数据。通过计算，我们可以清楚地了解每个区域：
每个区域的成本是多少？每个地区的转化情况如何？
以北京为例。其转化率低于消费，说明整体转化率不佳。那么我们需要思考：转化不良有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？
在辽宁，转化率高于消费，证明这方面的转化率非常好。那么我们需要思考：该地区是否需要增加资金？
通过分析各个指标的占比，可以清楚的了解各个地区的情况。这就是比率分析法。这种方式更适合多产品、多区域的推广。
4、转化分析
转化分析是指在一个统计周期内完成的转化操作次数占促销信息总点击次数的比率。
计算公式为：转化率=（转化次数/点击量）×100%
例如：10 个用户看到某个搜索推广的结果，5 个用户点击某个推广结果并被重定向到目标 URL。之后，有2位用户有后续转化行为。那么，这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%。
常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映用户从起点到终点各个阶段的行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析等日常数据运营和数据分析，如流量监控、产品目标转化等。
漏斗分析需要注意的两点：
● 不仅仅是整体转化率，还有转化过程中每一步的转化率；
● 漏斗分析也需要多维拆解。拆解之后，你可能会发现不同维度下的转化率也有很大的不同。
比如某公司的注册流程使用邮箱，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析，发现主要损失在【提交验证码】环节。
了解后发现邮箱验证很容易出现无法收到注册邮箱的邮件的情况。原因包括阻止电子邮件代理、收录敏感词的电子邮件被归类为垃圾邮件邮箱以及电子邮件传递时间过长。这么多不可控因素影响注册转化率，改变验证方式。改用短信验证后，整体转化率提升到43%，增幅非常大。
5、留存分析
留存分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户将执行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。
衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存率，一是新用户留存率，二是产品功能留存率。
比如在电商行业，某公司开展了一个运营活动，比如春节期间的抢红包活动，那么春节过后，我们需要知道过年期间有多少用户通过抢红包活动。延长产品的使用时间？日常活动增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；
精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是让用户（使用产品）的生命周期与产品的生命周期保持一致，让产品健康发展。
6、分群分析
用户分组是指用户信息的标注。将具有相同属性的用户根据其历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，进行后续分析。
在日常数据工作中，经常会有这样的需求：我想关注一些满足一定条件的用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），但也想知道他们是什么人满足这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示。有时我想进一步检查某些人在使用某个功能时的具体操作行为。用户分组是用于满足这些需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探索指数背后的原因，探索实现用户增长的途径。
将普通用户分组有两种主要方式：
● 对用户画像进行分组，例如年龄、性别、地区、用户偏好等。画像构建的重点是对用户群体进行“标签”。标签通常是人为指定的高度精细的特征标识，最终将用户分组进行标签整合，可以勾勒出用户组的三维“画像”。肖像分组可以让我们真正了解用户的某些特征，这对业务推广有很大帮助。
● 对用户行为进行分组，根据用户注册渠道和活跃习惯制定不同的营销推广策略，并进行针对性优化。
7、交叉分析
交叉分析法，又称三维分析法，是一种基于纵向分析法和横向分析法的分析方法，从交叉和三维的角度出发，由浅到深，从低级到高级。当我们需要寻找变量之间的关系时使用，从而发现数据特征，发现异常数据。
简单的说，交叉分析就是在多种情况下对数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间，会有不同的数据表现形式。我们要澄清一个对象的具体情况。我们不能只考虑一个条件，而是综合多个条件进行分析。
例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量。两者结合形成一个交叉表，以确定不同城市的商品市场规模。但是，在实际情况下，往往有多个数据项。这时候分析师也可以用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。
8、分布分析
分布分析是根据特定维度的不同指标对用户进行分类展示。可以显示用户对产品的依赖程度。
分布分析的主要功能：
(1）查找用户分布规则
对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修改制定产品策略。
(2）提高客户回访率
多角度分布分析，帮助企业判断用户对产品的依赖程度。
(3）快速识别核心用户群
核心用户群体是对公司贡献最大，是公司最大利润来源的用户群体。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最低成本实现公司利润最大化。
应用场景：
（1）用户一个月内购买产品的支付次数分布。
(2）查看用户每月购买某产品的支付次数分省分布。
（3）用户一个月实际支付的订单总额分布。
比如我们想知道用户每个月支付订单的次数，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数量。就像下图一样简单：
这里显示的是按月份查看用户的支付订单数量。我们也可以改变维度，比如按省或节假日等，如下图所示：
同样，指标也可以更改，例如登录次数，或使用时长。
9、矩阵分析
在数学上，矩阵分析是用数学的形式来表达因素之间的相互关系，从而探索问题并得出解决问题的思路。它是一种多方思考和分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。
矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以指向不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策因为矩阵图的维度没有固定的维度，所以灵活，两个维度的不同组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
我们在进行客户调查、产品设计或其他各种选择，并做出决策时，往往需要确定几个要考虑的因素，然后我们必须权衡这些因素的重要性，并对其进行排队以获得权重。系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的需求。详情如下：
(1）市场调研数据分析。我们在进行客户调查、产品设计开发，或者其他各种选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法可以帮助我们通过对市场调查数据的分析计算，确定客户对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素、最合适的方案等。
（2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。
（3）复杂的质量评估。通过分析大量影响质量的数据，确定哪些因素是质量特征。
10、关联分析
关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项目集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在一定的规律性，则称为关联。关联可分为简单关联、时间关联和因果关联。
图片来自：ITPUB博客
关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户购物篮中不同商品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户同时经常购买哪些产品，发现这种相关性可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、商品促销、商品排放和基于购买模式的客户细分。
诸如“某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则可以从数据库中进行关联和分析。例如，“67% 的顾客在购买啤酒时也会购买尿布。”因此，“啤酒和纸尿裤”的合理货架摆放或捆绑可以提高超市的服务质量和效率。
以上是10种常用的数据分析方法，需要在日常数据工作中结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。
*本文内容来源于网络 查看全部
身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法
随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人才。那么作为数据分析师的你，如何做好数据分析工作呢？今天我们就来聊聊最常用的十大数据分析方法。希望你能从中得到启发，找到有用的分析框架和方法。
1、指数分析
指标可以理解为用来描述事物的数量。比如我们最常用的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了一个目标被转化的次数。用一句话来归类就是：谁，做了什么，结果如何。下图分别对应产品、运营、市场的常用指标。
明确关键指标后，可以更好的进行有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。
2、对比分析
比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。
例如：本周与前一周的对比是环比对比；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比。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。
3、比率分析
是指通过计算某一维度占总维度数的比例来分析部分与总数关系的方法。
公式：比率=某个维度的值/总量X 100%
例如下图是一组营销数据。通过计算，我们可以清楚地了解每个区域：
每个区域的成本是多少？每个地区的转化情况如何？
以北京为例。其转化率低于消费，说明整体转化率不佳。那么我们需要思考：转化不良有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？
在辽宁，转化率高于消费，证明这方面的转化率非常好。那么我们需要思考：该地区是否需要增加资金？
通过分析各个指标的占比，可以清楚的了解各个地区的情况。这就是比率分析法。这种方式更适合多产品、多区域的推广。
4、转化分析
转化分析是指在一个统计周期内完成的转化操作次数占促销信息总点击次数的比率。
计算公式为：转化率=（转化次数/点击量）×100%
例如：10 个用户看到某个搜索推广的结果，5 个用户点击某个推广结果并被重定向到目标 URL。之后，有2位用户有后续转化行为。那么，这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%。
常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映用户从起点到终点各个阶段的行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析等日常数据运营和数据分析，如流量监控、产品目标转化等。
漏斗分析需要注意的两点：
● 不仅仅是整体转化率，还有转化过程中每一步的转化率；
● 漏斗分析也需要多维拆解。拆解之后，你可能会发现不同维度下的转化率也有很大的不同。
比如某公司的注册流程使用邮箱，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析，发现主要损失在【提交验证码】环节。
了解后发现邮箱验证很容易出现无法收到注册邮箱的邮件的情况。原因包括阻止电子邮件代理、收录敏感词的电子邮件被归类为垃圾邮件邮箱以及电子邮件传递时间过长。这么多不可控因素影响注册转化率，改变验证方式。改用短信验证后，整体转化率提升到43%，增幅非常大。
5、留存分析
留存分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户将执行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。
衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存率，一是新用户留存率，二是产品功能留存率。
比如在电商行业，某公司开展了一个运营活动，比如春节期间的抢红包活动，那么春节过后，我们需要知道过年期间有多少用户通过抢红包活动。延长产品的使用时间？日常活动增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；
精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是让用户（使用产品）的生命周期与产品的生命周期保持一致，让产品健康发展。
6、分群分析
用户分组是指用户信息的标注。将具有相同属性的用户根据其历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，进行后续分析。
在日常数据工作中，经常会有这样的需求：我想关注一些满足一定条件的用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），但也想知道他们是什么人满足这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示。有时我想进一步检查某些人在使用某个功能时的具体操作行为。用户分组是用于满足这些需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探索指数背后的原因，探索实现用户增长的途径。
将普通用户分组有两种主要方式：
● 对用户画像进行分组，例如年龄、性别、地区、用户偏好等。画像构建的重点是对用户群体进行“标签”。标签通常是人为指定的高度精细的特征标识，最终将用户分组进行标签整合，可以勾勒出用户组的三维“画像”。肖像分组可以让我们真正了解用户的某些特征，这对业务推广有很大帮助。
● 对用户行为进行分组，根据用户注册渠道和活跃习惯制定不同的营销推广策略，并进行针对性优化。
7、交叉分析
交叉分析法，又称三维分析法，是一种基于纵向分析法和横向分析法的分析方法，从交叉和三维的角度出发，由浅到深，从低级到高级。当我们需要寻找变量之间的关系时使用，从而发现数据特征，发现异常数据。
简单的说，交叉分析就是在多种情况下对数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间，会有不同的数据表现形式。我们要澄清一个对象的具体情况。我们不能只考虑一个条件，而是综合多个条件进行分析。
例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量。两者结合形成一个交叉表，以确定不同城市的商品市场规模。但是，在实际情况下，往往有多个数据项。这时候分析师也可以用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。
8、分布分析
分布分析是根据特定维度的不同指标对用户进行分类展示。可以显示用户对产品的依赖程度。
分布分析的主要功能：
(1）查找用户分布规则
对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修改制定产品策略。
(2）提高客户回访率
多角度分布分析，帮助企业判断用户对产品的依赖程度。
(3）快速识别核心用户群
核心用户群体是对公司贡献最大，是公司最大利润来源的用户群体。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最低成本实现公司利润最大化。
应用场景：
（1）用户一个月内购买产品的支付次数分布。
(2）查看用户每月购买某产品的支付次数分省分布。
（3）用户一个月实际支付的订单总额分布。
比如我们想知道用户每个月支付订单的次数，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数量。就像下图一样简单：
这里显示的是按月份查看用户的支付订单数量。我们也可以改变维度，比如按省或节假日等，如下图所示：
同样，指标也可以更改，例如登录次数，或使用时长。
9、矩阵分析
在数学上，矩阵分析是用数学的形式来表达因素之间的相互关系，从而探索问题并得出解决问题的思路。它是一种多方思考和分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。
矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以指向不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策因为矩阵图的维度没有固定的维度，所以灵活，两个维度的不同组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
我们在进行客户调查、产品设计或其他各种选择，并做出决策时，往往需要确定几个要考虑的因素，然后我们必须权衡这些因素的重要性，并对其进行排队以获得权重。系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的需求。详情如下：
(1）市场调研数据分析。我们在进行客户调查、产品设计开发，或者其他各种选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法可以帮助我们通过对市场调查数据的分析计算，确定客户对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素、最合适的方案等。
（2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。
（3）复杂的质量评估。通过分析大量影响质量的数据，确定哪些因素是质量特征。
10、关联分析
关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项目集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在一定的规律性，则称为关联。关联可分为简单关联、时间关联和因果关联。
图片来自：ITPUB博客
关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户购物篮中不同商品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户同时经常购买哪些产品，发现这种相关性可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、商品促销、商品排放和基于购买模式的客户细分。
诸如“某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则可以从数据库中进行关联和分析。例如，“67% 的顾客在购买啤酒时也会购买尿布。”因此，“啤酒和纸尿裤”的合理货架摆放或捆绑可以提高超市的服务质量和效率。
以上是10种常用的数据分析方法，需要在日常数据工作中结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。
*本文内容来源于网络
分析前该如何对用户进行精细的研究？(一)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2021-08-07 21:30
分析前该如何对用户进行精细的研究？(一)
目前，产品和服务都是围绕用户开发的，用户的需求、反馈、满意度和体验越来越受到关注。因此，我们需要对用户进行详细的研究，才能推出更好、更有针对性的产品和服务，那么如何分析用户呢？分析前如何对用户进行分类？如何根据常用的用户指标和值得关注的用户指标，发现运营和产品中的诸多问题？本文将重点介绍这些。
一、用户分类
根据用户的行为，有访问用户、新老用户、流失用户、留存用户、回访用户、沉默用户、购买用户、忠实用户等，这么多指标如何系统地分类进行进一步分析？ 我们知道，用户细分的关键是用一个合理的系统将用户划分为几个类别，每个类别都能发挥其作用，没有繁琐和混乱。
通常，用户分为五个主要指标：访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数。那么最好推导出一些基本指标。我们来谈谈为什么要这样做以及每个指标的含义：
1）Visiting users：每日UV，主要体现在访问量上，可以直接反映网站的人气；
2）新用户数：第一次访问或刚注册的用户。新用户数可以用来计算产品的新用户比例，分析产品的开发速度和推广效果；
3）活跃用户数：一般会根据产品的性质设定一定的要求，满足要求即为活跃用户。活跃用户用于分析产品真正掌握的用户数量，因为只有真正的活跃用户才能为产品创造价值；
4）流失用户数：指一段时间未访问或登录的用户。这里我们还需要根据产品的性质来设定一个标准。如果满足条件，则为丢失用户。例如，对于微博，如果原产国一个月未登录，则可能被视为流失用户，而对于电商网站，如果3天未购买，则视为流失用户几个月或半年；
5）Revisited users：之前流失的用户现在重新访问的用户数。主要用于分析产品的用户挽回能力。
从上面我们可以知道，在知道了访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数之后，我们可以计算导数老用户数和留存用户数等指标，同时我们获得了新用户。比例、活跃用户比例、用户流失率、用户访问率等符合指标。这些指标其实已经足够我们分析用户行为了，这样分类就不会有重叠，避免了很多不必要的工作。
二、用户分析的三个关键指标
用自己的分析系统对用户进行分类后，哪些指标值得关注？上报指标和领导了解用户情况时，通常会询问活跃用户数、新用户比例、用户流失率。因此，这些指标是我们应该重点关注的指标，如图：
在分析用户时，新用户占比反映了产品的推广能力、渠道的铺设以及由此带来的变化。新用户比例不仅是评价营销部门业绩的关键指标，也反映了产品的发展情况。 .
但仅仅看新用户的比例显然是不够的。我们还需要将其与流失率一起查看。用户流失率反映了产品对用户的吸引力。所以，从新增用户比例来看，用户“进来”的情况，从流失率来看用户“离开”的情况，如图：
1）新用户比例大于流失率：产品处于发展壮大阶段；
2）新用户比例与流失率相同：相同处于成熟稳定阶段；
3）新用户占比低于流失率：产品处于衰退和衰退阶段。
活跃用户数反映了产品实际掌握的用户数。结合活跃用户数、新用户比例、流失率，就可以控制产品用户的全景，如图：
2.1 新用户比例
通过分析新用户的比例，我们可以知道有多少老用户。分析新老用户的目的是为了更好的留住老用户，发现新用户。老用户一般都是粘性高的产品的忠实用户，这是给产品带来价值的重要用户群。因此，老用户是产品生存的基础，新用户是产品开发的动力。产品在开发的同时，必须在保证老用户的基础上不断增加新用户。
在新用户不断上升的同时，新用户的转化率通常较低，老用户的转化率更有用，但结合起来，转化率会随着新用户的数量而降低，并且转化率是一个非常重要的业务指标，所以需要分别分析新用户和老用户的转化率。区分分析会帮助我们判断产品的整体转化率是否一定与推广、推广引入的流量质量有关，同时可以判断产品老用户的基础是否稳定.
例如如下图：
该图为1月前后产品新老用户转化率变化趋势。
看图知道：
1）从1月4日开始，整体转化率趋势明显下降，新用户占比明显上升，可能是产品推广了。
2）我们要分析的是，产品整体转化率的下降是否必然与推广有关，所以细分一下新老用户的比例，然后我们发现转化率老用户几乎没有变化，新用户的转化率在1月4日之后开始下降。因此，可以判断产品整体转化率的下降是由新用户带来的低转化率造成的本人推广，与产品本身运营无关。
2.2 活跃用户数
在留住老用户和挖掘新用户之后，我们还需要提升用户质量，所以需要关注活跃用户的数量。活跃用户可以为产品带来活力，创造持久价值，一旦用户活跃度下降，用户很可能会逐渐流失。
通过分析活跃用户，我们可以洞察产品当前的真实运行状态。活跃用户需要根据实际情况人为设置一些条件，即完成设定条件的用户为活跃用户。
比如社交类网站设置的注册完成指数为活跃用户，论坛社区设置查看帖子的页面达到两个页面为活跃用户。
2.3用户流失率 查看全部
目前，产品和服务都是围绕用户开发的，用户的需求、反馈、满意度和体验越来越受到关注。因此，我们需要对用户进行详细的研究，才能推出更好、更有针对性的产品和服务，那么如何分析用户呢？分析前如何对用户进行分类？如何根据常用的用户指标和值得关注的用户指标，发现运营和产品中的诸多问题？本文将重点介绍这些。
一、用户分类
根据用户的行为，有访问用户、新老用户、流失用户、留存用户、回访用户、沉默用户、购买用户、忠实用户等，这么多指标如何系统地分类进行进一步分析？ 我们知道，用户细分的关键是用一个合理的系统将用户划分为几个类别，每个类别都能发挥其作用，没有繁琐和混乱。
通常，用户分为五个主要指标：访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数。那么最好推导出一些基本指标。我们来谈谈为什么要这样做以及每个指标的含义：
1）Visiting users：每日UV，主要体现在访问量上，可以直接反映网站的人气；
2）新用户数：第一次访问或刚注册的用户。新用户数可以用来计算产品的新用户比例，分析产品的开发速度和推广效果；
3）活跃用户数：一般会根据产品的性质设定一定的要求，满足要求即为活跃用户。活跃用户用于分析产品真正掌握的用户数量，因为只有真正的活跃用户才能为产品创造价值；
4）流失用户数：指一段时间未访问或登录的用户。这里我们还需要根据产品的性质来设定一个标准。如果满足条件，则为丢失用户。例如，对于微博，如果原产国一个月未登录，则可能被视为流失用户，而对于电商网站，如果3天未购买，则视为流失用户几个月或半年；
5）Revisited users：之前流失的用户现在重新访问的用户数。主要用于分析产品的用户挽回能力。
从上面我们可以知道，在知道了访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数之后，我们可以计算导数老用户数和留存用户数等指标，同时我们获得了新用户。比例、活跃用户比例、用户流失率、用户访问率等符合指标。这些指标其实已经足够我们分析用户行为了，这样分类就不会有重叠，避免了很多不必要的工作。
二、用户分析的三个关键指标
用自己的分析系统对用户进行分类后，哪些指标值得关注？上报指标和领导了解用户情况时，通常会询问活跃用户数、新用户比例、用户流失率。因此，这些指标是我们应该重点关注的指标，如图：
在分析用户时，新用户占比反映了产品的推广能力、渠道的铺设以及由此带来的变化。新用户比例不仅是评价营销部门业绩的关键指标，也反映了产品的发展情况。 .
但仅仅看新用户的比例显然是不够的。我们还需要将其与流失率一起查看。用户流失率反映了产品对用户的吸引力。所以，从新增用户比例来看，用户“进来”的情况，从流失率来看用户“离开”的情况，如图：
1）新用户比例大于流失率：产品处于发展壮大阶段；
2）新用户比例与流失率相同：相同处于成熟稳定阶段；
3）新用户占比低于流失率：产品处于衰退和衰退阶段。
活跃用户数反映了产品实际掌握的用户数。结合活跃用户数、新用户比例、流失率，就可以控制产品用户的全景，如图：
2.1 新用户比例
通过分析新用户的比例，我们可以知道有多少老用户。分析新老用户的目的是为了更好的留住老用户，发现新用户。老用户一般都是粘性高的产品的忠实用户，这是给产品带来价值的重要用户群。因此，老用户是产品生存的基础，新用户是产品开发的动力。产品在开发的同时，必须在保证老用户的基础上不断增加新用户。
在新用户不断上升的同时，新用户的转化率通常较低，老用户的转化率更有用，但结合起来，转化率会随着新用户的数量而降低，并且转化率是一个非常重要的业务指标，所以需要分别分析新用户和老用户的转化率。区分分析会帮助我们判断产品的整体转化率是否一定与推广、推广引入的流量质量有关，同时可以判断产品老用户的基础是否稳定.
例如如下图：
该图为1月前后产品新老用户转化率变化趋势。
看图知道：
1）从1月4日开始，整体转化率趋势明显下降，新用户占比明显上升，可能是产品推广了。
2）我们要分析的是，产品整体转化率的下降是否必然与推广有关，所以细分一下新老用户的比例，然后我们发现转化率老用户几乎没有变化，新用户的转化率在1月4日之后开始下降。因此，可以判断产品整体转化率的下降是由新用户带来的低转化率造成的本人推广，与产品本身运营无关。
2.2 活跃用户数
在留住老用户和挖掘新用户之后，我们还需要提升用户质量，所以需要关注活跃用户的数量。活跃用户可以为产品带来活力，创造持久价值，一旦用户活跃度下降，用户很可能会逐渐流失。
通过分析活跃用户，我们可以洞察产品当前的真实运行状态。活跃用户需要根据实际情况人为设置一些条件，即完成设定条件的用户为活跃用户。
比如社交类网站设置的注册完成指数为活跃用户，论坛社区设置查看帖子的页面达到两个页面为活跃用户。
2.3用户流失率 查看全部
分析前该如何对用户进行精细的研究？(一)
目前，产品和服务都是围绕用户开发的，用户的需求、反馈、满意度和体验越来越受到关注。因此，我们需要对用户进行详细的研究，才能推出更好、更有针对性的产品和服务，那么如何分析用户呢？分析前如何对用户进行分类？如何根据常用的用户指标和值得关注的用户指标，发现运营和产品中的诸多问题？本文将重点介绍这些。
一、用户分类
根据用户的行为，有访问用户、新老用户、流失用户、留存用户、回访用户、沉默用户、购买用户、忠实用户等，这么多指标如何系统地分类进行进一步分析？ 我们知道，用户细分的关键是用一个合理的系统将用户划分为几个类别，每个类别都能发挥其作用，没有繁琐和混乱。
通常，用户分为五个主要指标：访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数。那么最好推导出一些基本指标。我们来谈谈为什么要这样做以及每个指标的含义：
1）Visiting users：每日UV，主要体现在访问量上，可以直接反映网站的人气；
2）新用户数：第一次访问或刚注册的用户。新用户数可以用来计算产品的新用户比例，分析产品的开发速度和推广效果；
3）活跃用户数：一般会根据产品的性质设定一定的要求，满足要求即为活跃用户。活跃用户用于分析产品真正掌握的用户数量，因为只有真正的活跃用户才能为产品创造价值；
4）流失用户数：指一段时间未访问或登录的用户。这里我们还需要根据产品的性质来设定一个标准。如果满足条件，则为丢失用户。例如，对于微博，如果原产国一个月未登录，则可能被视为流失用户，而对于电商网站，如果3天未购买，则视为流失用户几个月或半年；
5）Revisited users：之前流失的用户现在重新访问的用户数。主要用于分析产品的用户挽回能力。
从上面我们可以知道，在知道了访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数之后，我们可以计算导数老用户数和留存用户数等指标，同时我们获得了新用户。比例、活跃用户比例、用户流失率、用户访问率等符合指标。这些指标其实已经足够我们分析用户行为了，这样分类就不会有重叠，避免了很多不必要的工作。
二、用户分析的三个关键指标
用自己的分析系统对用户进行分类后，哪些指标值得关注？上报指标和领导了解用户情况时，通常会询问活跃用户数、新用户比例、用户流失率。因此，这些指标是我们应该重点关注的指标，如图：
在分析用户时，新用户占比反映了产品的推广能力、渠道的铺设以及由此带来的变化。新用户比例不仅是评价营销部门业绩的关键指标，也反映了产品的发展情况。 .
但仅仅看新用户的比例显然是不够的。我们还需要将其与流失率一起查看。用户流失率反映了产品对用户的吸引力。所以，从新增用户比例来看，用户“进来”的情况，从流失率来看用户“离开”的情况，如图：
1）新用户比例大于流失率：产品处于发展壮大阶段；
2）新用户比例与流失率相同：相同处于成熟稳定阶段；
3）新用户占比低于流失率：产品处于衰退和衰退阶段。
活跃用户数反映了产品实际掌握的用户数。结合活跃用户数、新用户比例、流失率，就可以控制产品用户的全景，如图：
2.1 新用户比例
通过分析新用户的比例，我们可以知道有多少老用户。分析新老用户的目的是为了更好的留住老用户，发现新用户。老用户一般都是粘性高的产品的忠实用户，这是给产品带来价值的重要用户群。因此，老用户是产品生存的基础，新用户是产品开发的动力。产品在开发的同时，必须在保证老用户的基础上不断增加新用户。
在新用户不断上升的同时，新用户的转化率通常较低，老用户的转化率更有用，但结合起来，转化率会随着新用户的数量而降低，并且转化率是一个非常重要的业务指标，所以需要分别分析新用户和老用户的转化率。区分分析会帮助我们判断产品的整体转化率是否一定与推广、推广引入的流量质量有关，同时可以判断产品老用户的基础是否稳定.
例如如下图：
该图为1月前后产品新老用户转化率变化趋势。
看图知道：
1）从1月4日开始，整体转化率趋势明显下降，新用户占比明显上升，可能是产品推广了。
2）我们要分析的是，产品整体转化率的下降是否必然与推广有关，所以细分一下新老用户的比例，然后我们发现转化率老用户几乎没有变化，新用户的转化率在1月4日之后开始下降。因此，可以判断产品整体转化率的下降是由新用户带来的低转化率造成的本人推广，与产品本身运营无关。
2.2 活跃用户数
在留住老用户和挖掘新用户之后，我们还需要提升用户质量，所以需要关注活跃用户的数量。活跃用户可以为产品带来活力，创造持久价值，一旦用户活跃度下降，用户很可能会逐渐流失。
通过分析活跃用户，我们可以洞察产品当前的真实运行状态。活跃用户需要根据实际情况人为设置一些条件，即完成设定条件的用户为活跃用户。
比如社交类网站设置的注册完成指数为活跃用户，论坛社区设置查看帖子的页面达到两个页面为活跃用户。
2.3用户流失率
网站分析的常见指标和分类指标，你了解多少？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2021-08-02 02:27
网站分析的常见指标和分类指标，你了解多少？
网站常用指标分析：
1：IP：网站一天访问的去重IP数
2：pageView PV对一个页面的访问算作一条记录
3：Unique pageView：UV基于cookies，网站访问的唯一用户数，这是我的网站一天访问的真实人数
基本指标分析：
1：访问次数基于session，一个session计为1次
2：网站停留时间最后一页的进入时间，减去第一页的进入时间，大致等于我们的网站停留时间
3：页面停留时间下一页的进入时间，减去上一页的进入时间就是我们的上一页停留时间
================================================ ================================================
1.1。流量分析的常见类别
Metrics是网站analysis的基础，用于记录和衡量网站自内访问者的各种行为。比如我们常说的流量是一个网站metric，用来衡量网站获得的访问次数。在进行流量分析之前，我们先了解一些常见的指标。
骨灰等级指数
IP：1天内访问网站的唯一IP地址数。一天内从同一个 IP 地址多次访问网站 只计算一次。过去，IP指标可以用来指示用户访问的身份，但现在更多地用于获取访问者的地理位置信息。
PageView views：一般来说PV值，用户每打开一个网站页面，记录1个PV。用户多次打开同一个页面，积累了多个PV。流行的解释是页面被加载的总次数。
Unique PageView：1天内访问网站的唯一用户数（基于浏览器cookies）。同一访客在一天内多次访问网站 只计算一次。
基本级别指标
访问次数：访问者从进入网站到离开网站的一系列活动记录为一次访问，也称为会话。一次访问（会话）可能收录多个 PV。
网站Stay Time：访问者在网站上花费的时间。
页面停留时间：访问者在特定页面或一组页面上花费的时间。
综合级指标
人均浏览页数：每个独立访问者产生的平均 PV。人均浏览页面数 = 浏览次数/唯一身份访问者。反映网站吸引游客的程度。
跳出率：指单页访问次数或一定范围内访问者占总访问次数的百分比。跳出是指单页访问或访问者的数量，即一次访问只访问一个页面后进入网站后离开的访问者数量。
退出率：指在一定范围内退出的访问者占总访问次数的百分比。退出是指访问者离开网站的次数，通常基于一定的范围。
有了上述指标，我们就可以结合业务进行多角度的分类分析，主要有以下几个方面：
基本分析（PV、IP、UV）
趋势分析：根据选择的时间段提供网站流量数据，流量趋势变化规律可以为您分析网站visitor的访问规则和网站发展状况提供参考。
对比分析：根据选取的两个对比时段，及时提供网站流量纵向对比报告，帮助您发现网站发展现状、发展规律、流量变化率等。
当前在线：提供网站当前时刻的访问量，以及最近15分钟的流量、来源、采访、访问者变化等信息，让用户及时了解当前网站交通状况。
访问详情：提供最近7天的访问者访问记录，可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示，并可以根据来源和搜索词等条件进行过滤。通过访问明细，用户可以了解更多网站流量的积累过程，为用户快速找出流量变化原因提供最原创、最准确的依据。
来源分析
来源分类：提供不同的来源形式（直接输入、搜索引擎、其他外部链接、网站来源），以及不同来源项引入的流量比例。通过精准的量化数据，帮助用户分析哪些类型的路线流量多、效果好，进而合理优化推广方案。
搜索引擎：提供每个搜索引擎和搜索引擎子产品引入的流量比例信息。
搜索词：提供访问者通过搜索引擎进入网站所使用的搜索词，以及每个搜索词引入的流量的特点和分布。帮助用户了解每个搜索词引入的流量质量，进而了解访问者的兴趣和关注度，网站与访问者兴趣的匹配程度，为SEO（搜索引擎优化）解决方案和SEM提供优化（搜索引擎营销）词建议 详细依据。
可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示最近7天访问者的搜索记录，并可以根据访问者类型和地区等条件进行过滤。为您的搜索引擎优化提供最详细的原创数据。
入站域名：提供特定入站域名引入的流量分布，可根据“社交媒体”、“搜索引擎”、“邮箱”等网站类型对源域名进行分类。帮助用户了解哪些类型的推广渠道流量大、效果好，进而合理优化网站推广方案。
<p>传入页面：提供特定传入页面引入的流量分布。特别是对于通过流量替换从其他网站引入流量的用户，包括广告位等，该功能可以方便清晰的展示广告引入的流量和效果，为优化推广方案提供依据。 查看全部
网站常用指标分析：
1：IP：网站一天访问的去重IP数
2：pageView PV对一个页面的访问算作一条记录
3：Unique pageView：UV基于cookies，网站访问的唯一用户数，这是我的网站一天访问的真实人数
基本指标分析：
1：访问次数基于session，一个session计为1次
2：网站停留时间最后一页的进入时间，减去第一页的进入时间，大致等于我们的网站停留时间
3：页面停留时间下一页的进入时间，减去上一页的进入时间就是我们的上一页停留时间
================================================ ================================================
1.1。流量分析的常见类别
Metrics是网站analysis的基础，用于记录和衡量网站自内访问者的各种行为。比如我们常说的流量是一个网站metric，用来衡量网站获得的访问次数。在进行流量分析之前，我们先了解一些常见的指标。
骨灰等级指数
IP：1天内访问网站的唯一IP地址数。一天内从同一个 IP 地址多次访问网站 只计算一次。过去，IP指标可以用来指示用户访问的身份，但现在更多地用于获取访问者的地理位置信息。
PageView views：一般来说PV值，用户每打开一个网站页面，记录1个PV。用户多次打开同一个页面，积累了多个PV。流行的解释是页面被加载的总次数。
Unique PageView：1天内访问网站的唯一用户数（基于浏览器cookies）。同一访客在一天内多次访问网站 只计算一次。
基本级别指标
访问次数：访问者从进入网站到离开网站的一系列活动记录为一次访问，也称为会话。一次访问（会话）可能收录多个 PV。
网站Stay Time：访问者在网站上花费的时间。
页面停留时间：访问者在特定页面或一组页面上花费的时间。
综合级指标
人均浏览页数：每个独立访问者产生的平均 PV。人均浏览页面数 = 浏览次数/唯一身份访问者。反映网站吸引游客的程度。
跳出率：指单页访问次数或一定范围内访问者占总访问次数的百分比。跳出是指单页访问或访问者的数量，即一次访问只访问一个页面后进入网站后离开的访问者数量。
退出率：指在一定范围内退出的访问者占总访问次数的百分比。退出是指访问者离开网站的次数，通常基于一定的范围。
有了上述指标，我们就可以结合业务进行多角度的分类分析，主要有以下几个方面：
基本分析（PV、IP、UV）
趋势分析：根据选择的时间段提供网站流量数据，流量趋势变化规律可以为您分析网站visitor的访问规则和网站发展状况提供参考。
对比分析：根据选取的两个对比时段，及时提供网站流量纵向对比报告，帮助您发现网站发展现状、发展规律、流量变化率等。
当前在线：提供网站当前时刻的访问量，以及最近15分钟的流量、来源、采访、访问者变化等信息，让用户及时了解当前网站交通状况。
访问详情：提供最近7天的访问者访问记录，可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示，并可以根据来源和搜索词等条件进行过滤。通过访问明细，用户可以了解更多网站流量的积累过程，为用户快速找出流量变化原因提供最原创、最准确的依据。
来源分析
来源分类：提供不同的来源形式（直接输入、搜索引擎、其他外部链接、网站来源），以及不同来源项引入的流量比例。通过精准的量化数据，帮助用户分析哪些类型的路线流量多、效果好，进而合理优化推广方案。
搜索引擎：提供每个搜索引擎和搜索引擎子产品引入的流量比例信息。
搜索词：提供访问者通过搜索引擎进入网站所使用的搜索词，以及每个搜索词引入的流量的特点和分布。帮助用户了解每个搜索词引入的流量质量，进而了解访问者的兴趣和关注度，网站与访问者兴趣的匹配程度，为SEO（搜索引擎优化）解决方案和SEM提供优化（搜索引擎营销）词建议 详细依据。
可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示最近7天访问者的搜索记录，并可以根据访问者类型和地区等条件进行过滤。为您的搜索引擎优化提供最详细的原创数据。
入站域名：提供特定入站域名引入的流量分布，可根据“社交媒体”、“搜索引擎”、“邮箱”等网站类型对源域名进行分类。帮助用户了解哪些类型的推广渠道流量大、效果好，进而合理优化网站推广方案。
<p>传入页面：提供特定传入页面引入的流量分布。特别是对于通过流量替换从其他网站引入流量的用户，包括广告位等，该功能可以方便清晰的展示广告引入的流量和效果，为优化推广方案提供依据。 查看全部
网站分析的常见指标和分类指标，你了解多少？
网站常用指标分析：
1：IP：网站一天访问的去重IP数
2：pageView PV对一个页面的访问算作一条记录
3：Unique pageView：UV基于cookies，网站访问的唯一用户数，这是我的网站一天访问的真实人数
基本指标分析：
1：访问次数基于session，一个session计为1次
2：网站停留时间最后一页的进入时间，减去第一页的进入时间，大致等于我们的网站停留时间
3：页面停留时间下一页的进入时间，减去上一页的进入时间就是我们的上一页停留时间
================================================ ================================================
1.1。流量分析的常见类别
Metrics是网站analysis的基础，用于记录和衡量网站自内访问者的各种行为。比如我们常说的流量是一个网站metric，用来衡量网站获得的访问次数。在进行流量分析之前，我们先了解一些常见的指标。
骨灰等级指数
IP：1天内访问网站的唯一IP地址数。一天内从同一个 IP 地址多次访问网站 只计算一次。过去，IP指标可以用来指示用户访问的身份，但现在更多地用于获取访问者的地理位置信息。
PageView views：一般来说PV值，用户每打开一个网站页面，记录1个PV。用户多次打开同一个页面，积累了多个PV。流行的解释是页面被加载的总次数。
Unique PageView：1天内访问网站的唯一用户数（基于浏览器cookies）。同一访客在一天内多次访问网站 只计算一次。
基本级别指标
访问次数：访问者从进入网站到离开网站的一系列活动记录为一次访问，也称为会话。一次访问（会话）可能收录多个 PV。
网站Stay Time：访问者在网站上花费的时间。
页面停留时间：访问者在特定页面或一组页面上花费的时间。
综合级指标
人均浏览页数：每个独立访问者产生的平均 PV。人均浏览页面数 = 浏览次数/唯一身份访问者。反映网站吸引游客的程度。
跳出率：指单页访问次数或一定范围内访问者占总访问次数的百分比。跳出是指单页访问或访问者的数量，即一次访问只访问一个页面后进入网站后离开的访问者数量。
退出率：指在一定范围内退出的访问者占总访问次数的百分比。退出是指访问者离开网站的次数，通常基于一定的范围。
有了上述指标，我们就可以结合业务进行多角度的分类分析，主要有以下几个方面：
基本分析（PV、IP、UV）
趋势分析：根据选择的时间段提供网站流量数据，流量趋势变化规律可以为您分析网站visitor的访问规则和网站发展状况提供参考。
对比分析：根据选取的两个对比时段，及时提供网站流量纵向对比报告，帮助您发现网站发展现状、发展规律、流量变化率等。
当前在线：提供网站当前时刻的访问量，以及最近15分钟的流量、来源、采访、访问者变化等信息，让用户及时了解当前网站交通状况。
访问详情：提供最近7天的访问者访问记录，可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示，并可以根据来源和搜索词等条件进行过滤。通过访问明细，用户可以了解更多网站流量的积累过程，为用户快速找出流量变化原因提供最原创、最准确的依据。
来源分析
来源分类：提供不同的来源形式（直接输入、搜索引擎、其他外部链接、网站来源），以及不同来源项引入的流量比例。通过精准的量化数据，帮助用户分析哪些类型的路线流量多、效果好，进而合理优化推广方案。
搜索引擎：提供每个搜索引擎和搜索引擎子产品引入的流量比例信息。
搜索词：提供访问者通过搜索引擎进入网站所使用的搜索词，以及每个搜索词引入的流量的特点和分布。帮助用户了解每个搜索词引入的流量质量，进而了解访问者的兴趣和关注度，网站与访问者兴趣的匹配程度，为SEO（搜索引擎优化）解决方案和SEM提供优化（搜索引擎营销）词建议 详细依据。
可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示最近7天访问者的搜索记录，并可以根据访问者类型和地区等条件进行过滤。为您的搜索引擎优化提供最详细的原创数据。
入站域名：提供特定入站域名引入的流量分布，可根据“社交媒体”、“搜索引擎”、“邮箱”等网站类型对源域名进行分类。帮助用户了解哪些类型的推广渠道流量大、效果好，进而合理优化网站推广方案。
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【X正式发布】网络营销专家社区您的社区激活码
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【X正式发布】网络营销专家社区您的社区激活码
X正式发布你的网络营销专家社区激活码：tomxclub社区加入地址：仅限前1000人，请抓紧加入网络营销专家社区。结识更多网络营销专家，获得咨询服务，分享和学习各种网络营销知识和案例。结识更多同行业的朋友，扩大您的人脉，获得各种商务合作和活动机会。现在加入，您可以获得200积分并兑换各种服务积分。 : 本社区为私人社区，必须输入激活码或好友邀请才能加入最近开始学习网站analysis，边学习边写重要内容，也算是自己复习了。 网站的分析中可能用到了各种指标。根据网站的目标和网站的客户不同，可以有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商业指标。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。 一、网站分析内容索引转化率（Take Rates onversionsRates）计算公式：转化率=对应动作的访问量/总访问量。意义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的宣传表现指标的使用情况：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、广告展示位置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看哪种方式可以保持转化率上升？如何增强访问者与网站内容的相关性？如果这个值上升，则意味着相关性增加了。相反，isitorShare 被削弱了。计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数指标含义：衡量网站内容对访客的吸引力和网站你的网站的有用性，是否有有趣的内容让访客回访再次给你的网站。
指标用法：根据访问时长的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。大多数网站都希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。活跃用户比例H eavy serShare计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/总访问次数。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：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。忠实访问者比例C om isitorShare 计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数 指标含义：与上一个指标含义相同，只是用停留时间代替了数量查看的页面数量，这取决于网站 对于目标，您可以使用两者之一或它们的组合。指标用法：访客持续时间是一个非常有争议的指标。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢留在你的网站，当然忠诚访问率高当然更好。
同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。忠实访问者指数C om isitorIndex 计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数指数含义：指每个长期访问者访问的平均页面数，这是一个重要的指标指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。如果修改网站并添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站并浏览内容，该指数将会上升。忠实访问者数计算公式C om：忠实访问者数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数指标意义：长期访问者访问的页面数占所有访问过的页面的数量。索引使用：对于一个由广告驱动的网站，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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客没有任何价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑是否对广告中的词有误解。 Visitor Engagement Index Visitor Engagement Index 计算公式：Visitor Engagement Index = Total Visits/Uniquevisits Number 意义：该指标为每个访问者的平均会话，代表部分访问者的访问次数。访问趋势。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。拒绝率（所有页面） 拒绝率/跳出率计算公式： 拒绝率（所有页面）=单页访问量/总访问量 指数含义：代表访问者唯一看到的一页。 ：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量就是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。拒绝率/跳出率计算公式：反弹 查看全部
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指标用法：根据访问时长的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。大多数网站都希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。活跃用户比例H eavy serShare计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/总访问次数。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：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。忠实访问者比例C om isitorShare 计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数 指标含义：与上一个指标含义相同，只是用停留时间代替了数量查看的页面数量，这取决于网站 对于目标，您可以使用两者之一或它们的组合。指标用法：访客持续时间是一个非常有争议的指标。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢留在你的网站，当然忠诚访问率高当然更好。
同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。忠实访问者指数C om isitorIndex 计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数指数含义：指每个长期访问者访问的平均页面数，这是一个重要的指标指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。如果修改网站并添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站并浏览内容，该指数将会上升。忠实访问者数计算公式C om：忠实访问者数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数指标意义：长期访问者访问的页面数占所有访问过的页面的数量。索引使用：对于一个由广告驱动的网站，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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客没有任何价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑是否对广告中的词有误解。 Visitor Engagement Index Visitor Engagement Index 计算公式：Visitor Engagement Index = Total Visits/Uniquevisits Number 意义：该指标为每个访问者的平均会话，代表部分访问者的访问次数。访问趋势。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。拒绝率（所有页面） 拒绝率/跳出率计算公式： 拒绝率（所有页面）=单页访问量/总访问量 指数含义：代表访问者唯一看到的一页。 ：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量就是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。拒绝率/跳出率计算公式：反弹 查看全部
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指标用法：根据访问时长的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。大多数网站都希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。活跃用户比例H eavy serShare计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/总访问次数。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：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。忠实访问者比例C om isitorShare 计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数 指标含义：与上一个指标含义相同，只是用停留时间代替了数量查看的页面数量，这取决于网站 对于目标，您可以使用两者之一或它们的组合。指标用法：访客持续时间是一个非常有争议的指标。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢留在你的网站，当然忠诚访问率高当然更好。
同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。忠实访问者指数C om isitorIndex 计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数指数含义：指每个长期访问者访问的平均页面数，这是一个重要的指标指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。如果修改网站并添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站并浏览内容，该指数将会上升。忠实访问者数计算公式C om：忠实访问者数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数指标意义：长期访问者访问的页面数占所有访问过的页面的数量。索引使用：对于一个由广告驱动的网站，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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客没有任何价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑是否对广告中的词有误解。 Visitor Engagement Index Visitor Engagement Index 计算公式：Visitor Engagement Index = Total Visits/Uniquevisits Number 意义：该指标为每个访问者的平均会话，代表部分访问者的访问次数。访问趋势。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。拒绝率（所有页面） 拒绝率/跳出率计算公式： 拒绝率（所有页面）=单页访问量/总访问量 指数含义：代表访问者唯一看到的一页。 ：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量就是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。拒绝率/跳出率计算公式：反弹
旅游论坛日志数据说明常用的聚合度量指标，你知道吗？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-08-01 19:31
旅游论坛日志数据说明常用的聚合度量指标，你知道吗？
一种常用的定量分析是问卷调查，它可以采集用户对产品的主观反馈。其结果受问卷影响，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哪些问题。 根据网站的量化分析，Web服务器的日志文件可以真实反映用户当前的体验，深入解释行为特征，更有效地改进产品。
网络日志可以帮助我们回答很多问题，比如用户什么时候浏览网站； 网站的哪些板块更感兴趣；他们是如何了解网站的；有多少用户会成为重复用户；在网站上寻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
可以理解为结合分析大量网站数据。下面结合旅游论坛的日志数据介绍常用的聚合指标。尤其是本论坛纯属虚构，数据也纯属虚构。
（1）网站 的浏览量。
比较同一时间段的浏览量，可以得到用户关注的趋势。图1为2008年6月至2010年12月某旅游论坛浏览量变化情况，浏览量在2009年6月前后急剧上升，2009年12月逐渐趋于平缓。曲线变化可能与论坛营销有关方法。 、设计等，以便您可以见证所采取措施的效果。
图 1 一个旅游论坛的视图
（2）一天中各个时间段的浏览量分布。
从图2可以判断，用户主要在休息时间浏览论坛，所以论坛应该突出休闲和轻松的内容。
图2 某旅游论坛一天中不同时间段的浏览量
(3）网站各版块浏览分布。
分析特定版块、单个页面和相似页面组的浏览分布，以确定用户的兴趣点。图 3 显示论坛用户主要对东南亚和日本感兴趣。
图3 外游版论坛浏览率
（4）操作系统和浏览器的比例。
方便网站更好的适应操作系统和浏览器。图4显示用户使用的操作系统主要是Windows；图 5 显示 IE 占浏览器的大多数，Firefox 和 Chrome 的用户数量也比较多。因此，在设计或修改版本时，要重点满足windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox、Chrome的兼容。
图 4 本论坛操作系统用户占比
图 5 本论坛浏览器用户占比
(5）referral link网站.
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，让您了解用户如何输入网站，了解使用上下文。以本论坛为例，近30%的用户通过搜索引擎输入网站，约60%的用户直接从采集夹或地址栏进入论坛。这说明用户忠诚度比较高，已经有比较稳定的用户群体。
（6）搜索引擎推荐和关键词。
如果推荐链接来自搜索引擎，其中收录的关键词可以帮助确定关键词的营销计划；如果是网站内搜的关键词，对用户推荐内容会更有帮助。例如，在旅游论坛内搜索到的热门关键词是“攻略”、“自驾”、“蜜月”、“海南”和“五一”。用户关心什么，你需要多提供这方面的参考。
2. 基于会话的统计
对话是指通过链接与网站进行信息交流。
（1）每次会话访问的平均页面数。
一个典型的对话可以说明用户访问网站 的广度。例如，搜索类别网站 的广度很小。用户的目的是寻找信息，达到目标即终止。因此，支持这个主要任务需要的页面更少，框架也很简单。但是如果是电商品类网站，使用的目的是浏览和完成交易，流程复杂，访问的页面自然也比较多，所以需要不同的指引来支持整个流程。
（2）会话的平均持续时间。
从时长长短，可以判断用户的兴趣点；还可以判断哪些是过渡页，哪些是内容页。图6是查询北京周边旅游景点的流程。小方框的内容就是这一步查看的页面和查看时间。从时间长短可以判断，listing页面和本地旅游版都属于过渡页，但也是过渡页，时间不同。这种现象可能是因为推荐的景点没有明显的入口，所以搜索时间较长。
图6查询北京周边旅游景点的流程
3. 基于用户的统计
主要是通过cookies（网站用户本地终端存储的数据）获取。
(1）Visits。
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更新的频率。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。第一版更新太慢了。可以通过访谈获取用户想要的信息，提高更新频率；第二版的更新与访问同步。发布的信息尽可能被用户接受；第三版更新太快了，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。
是某个时间段内返回的用户数占该时间段内用户总数的比值。时间段的长短需要根据网站自己的定位来确定。还是用旅游论坛说明，用户一般在出行前一个月内会查询旅游相关信息，所以可以考虑按月计算留存率。如图8所示，论坛保持用户能力稳定。
图8 2010年旅游论坛用户留存率
（5）转化率。
转化率等于进入下一页的用户与查看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，您可以向用户推荐有价值的帖子，并考虑增加回复奖励。
4.点击流分析
分析用户如何使用网站。
路径分析。论坛找景点指南的目的是为了快速了解目标景点的信息。当前流程可以简化为图9所示的关键路径。因此，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”等地也备受关注。因此，可以考虑直接在列表中呈现热点链接，省略旅游页面的过渡页。
图9查询景点指南的流程
上面提到的各项指标是单独呈现的，有时需要将多个指标结合起来综合考虑。例如，可以根据session统计中的平均时长和平均访问页面来分析用户的忠诚度，根据用户统计的访问次数和频率来分析用户的忠诚度，这里不再赘述。
网站log 分析主要可以弄清楚用户在网站上做了什么以及怎么做，但为什么还需要通过访谈、焦点小组和可用性测试来进一步了解。
以上是学习网站日志分析时整理的比较有用的资料，比较简单，比较深入的研究希望可以随时交流~
参考：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
一种常用的定量分析是问卷调查，它可以采集用户对产品的主观反馈。其结果受问卷影响，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哪些问题。 根据网站的量化分析，Web服务器的日志文件可以真实反映用户当前的体验，深入解释行为特征，更有效地改进产品。
网络日志可以帮助我们回答很多问题，比如用户什么时候浏览网站； 网站的哪些板块更感兴趣；他们是如何了解网站的；有多少用户会成为重复用户；在网站上寻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
可以理解为结合分析大量网站数据。下面结合旅游论坛的日志数据介绍常用的聚合指标。尤其是本论坛纯属虚构，数据也纯属虚构。
（1）网站 的浏览量。
比较同一时间段的浏览量，可以得到用户关注的趋势。图1为2008年6月至2010年12月某旅游论坛浏览量变化情况，浏览量在2009年6月前后急剧上升，2009年12月逐渐趋于平缓。曲线变化可能与论坛营销有关方法。 、设计等，以便您可以见证所采取措施的效果。
图 1 一个旅游论坛的视图
（2）一天中各个时间段的浏览量分布。
从图2可以判断，用户主要在休息时间浏览论坛，所以论坛应该突出休闲和轻松的内容。
图2 某旅游论坛一天中不同时间段的浏览量
(3）网站各版块浏览分布。
分析特定版块、单个页面和相似页面组的浏览分布，以确定用户的兴趣点。图 3 显示论坛用户主要对东南亚和日本感兴趣。
图3 外游版论坛浏览率
（4）操作系统和浏览器的比例。
方便网站更好的适应操作系统和浏览器。图4显示用户使用的操作系统主要是Windows；图 5 显示 IE 占浏览器的大多数，Firefox 和 Chrome 的用户数量也比较多。因此，在设计或修改版本时，要重点满足windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox、Chrome的兼容。
图 4 本论坛操作系统用户占比
图 5 本论坛浏览器用户占比
(5）referral link网站.
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，让您了解用户如何输入网站，了解使用上下文。以本论坛为例，近30%的用户通过搜索引擎输入网站，约60%的用户直接从采集夹或地址栏进入论坛。这说明用户忠诚度比较高，已经有比较稳定的用户群体。
（6）搜索引擎推荐和关键词。
如果推荐链接来自搜索引擎，其中收录的关键词可以帮助确定关键词的营销计划；如果是网站内搜的关键词，对用户推荐内容会更有帮助。例如，在旅游论坛内搜索到的热门关键词是“攻略”、“自驾”、“蜜月”、“海南”和“五一”。用户关心什么，你需要多提供这方面的参考。
2. 基于会话的统计
对话是指通过链接与网站进行信息交流。
（1）每次会话访问的平均页面数。
一个典型的对话可以说明用户访问网站 的广度。例如，搜索类别网站 的广度很小。用户的目的是寻找信息，达到目标即终止。因此，支持这个主要任务需要的页面更少，框架也很简单。但是如果是电商品类网站，使用的目的是浏览和完成交易，流程复杂，访问的页面自然也比较多，所以需要不同的指引来支持整个流程。
（2）会话的平均持续时间。
从时长长短，可以判断用户的兴趣点；还可以判断哪些是过渡页，哪些是内容页。图6是查询北京周边旅游景点的流程。小方框的内容就是这一步查看的页面和查看时间。从时间长短可以判断，listing页面和本地旅游版都属于过渡页，但也是过渡页，时间不同。这种现象可能是因为推荐的景点没有明显的入口，所以搜索时间较长。
图6查询北京周边旅游景点的流程
3. 基于用户的统计
主要是通过cookies（网站用户本地终端存储的数据）获取。
(1）Visits。
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更新的频率。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。第一版更新太慢了。可以通过访谈获取用户想要的信息，提高更新频率；第二版的更新与访问同步。发布的信息尽可能被用户接受；第三版更新太快了，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。
是某个时间段内返回的用户数占该时间段内用户总数的比值。时间段的长短需要根据网站自己的定位来确定。还是用旅游论坛说明，用户一般在出行前一个月内会查询旅游相关信息，所以可以考虑按月计算留存率。如图8所示，论坛保持用户能力稳定。
图8 2010年旅游论坛用户留存率
（5）转化率。
转化率等于进入下一页的用户与查看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，您可以向用户推荐有价值的帖子，并考虑增加回复奖励。
4.点击流分析
分析用户如何使用网站。
路径分析。论坛找景点指南的目的是为了快速了解目标景点的信息。当前流程可以简化为图9所示的关键路径。因此，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”等地也备受关注。因此，可以考虑直接在列表中呈现热点链接，省略旅游页面的过渡页。
图9查询景点指南的流程
上面提到的各项指标是单独呈现的，有时需要将多个指标结合起来综合考虑。例如，可以根据session统计中的平均时长和平均访问页面来分析用户的忠诚度，根据用户统计的访问次数和频率来分析用户的忠诚度，这里不再赘述。
网站log 分析主要可以弄清楚用户在网站上做了什么以及怎么做，但为什么还需要通过访谈、焦点小组和可用性测试来进一步了解。
以上是学习网站日志分析时整理的比较有用的资料，比较简单，比较深入的研究希望可以随时交流~
参考：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
旅游论坛日志数据说明常用的聚合度量指标，你知道吗？
一种常用的定量分析是问卷调查，它可以采集用户对产品的主观反馈。其结果受问卷影响，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哪些问题。 根据网站的量化分析，Web服务器的日志文件可以真实反映用户当前的体验，深入解释行为特征，更有效地改进产品。
网络日志可以帮助我们回答很多问题，比如用户什么时候浏览网站； 网站的哪些板块更感兴趣；他们是如何了解网站的；有多少用户会成为重复用户；在网站上寻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
可以理解为结合分析大量网站数据。下面结合旅游论坛的日志数据介绍常用的聚合指标。尤其是本论坛纯属虚构，数据也纯属虚构。
（1）网站 的浏览量。
比较同一时间段的浏览量，可以得到用户关注的趋势。图1为2008年6月至2010年12月某旅游论坛浏览量变化情况，浏览量在2009年6月前后急剧上升，2009年12月逐渐趋于平缓。曲线变化可能与论坛营销有关方法。 、设计等，以便您可以见证所采取措施的效果。
图 1 一个旅游论坛的视图
（2）一天中各个时间段的浏览量分布。
从图2可以判断，用户主要在休息时间浏览论坛，所以论坛应该突出休闲和轻松的内容。
图2 某旅游论坛一天中不同时间段的浏览量
(3）网站各版块浏览分布。
分析特定版块、单个页面和相似页面组的浏览分布，以确定用户的兴趣点。图 3 显示论坛用户主要对东南亚和日本感兴趣。
图3 外游版论坛浏览率
（4）操作系统和浏览器的比例。
方便网站更好的适应操作系统和浏览器。图4显示用户使用的操作系统主要是Windows；图 5 显示 IE 占浏览器的大多数，Firefox 和 Chrome 的用户数量也比较多。因此，在设计或修改版本时，要重点满足windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox、Chrome的兼容。
图 4 本论坛操作系统用户占比
图 5 本论坛浏览器用户占比
(5）referral link网站.
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，让您了解用户如何输入网站，了解使用上下文。以本论坛为例，近30%的用户通过搜索引擎输入网站，约60%的用户直接从采集夹或地址栏进入论坛。这说明用户忠诚度比较高，已经有比较稳定的用户群体。
（6）搜索引擎推荐和关键词。
如果推荐链接来自搜索引擎，其中收录的关键词可以帮助确定关键词的营销计划；如果是网站内搜的关键词，对用户推荐内容会更有帮助。例如，在旅游论坛内搜索到的热门关键词是“攻略”、“自驾”、“蜜月”、“海南”和“五一”。用户关心什么，你需要多提供这方面的参考。
2. 基于会话的统计
对话是指通过链接与网站进行信息交流。
（1）每次会话访问的平均页面数。
一个典型的对话可以说明用户访问网站 的广度。例如，搜索类别网站 的广度很小。用户的目的是寻找信息，达到目标即终止。因此，支持这个主要任务需要的页面更少，框架也很简单。但是如果是电商品类网站，使用的目的是浏览和完成交易，流程复杂，访问的页面自然也比较多，所以需要不同的指引来支持整个流程。
（2）会话的平均持续时间。
从时长长短，可以判断用户的兴趣点；还可以判断哪些是过渡页，哪些是内容页。图6是查询北京周边旅游景点的流程。小方框的内容就是这一步查看的页面和查看时间。从时间长短可以判断，listing页面和本地旅游版都属于过渡页，但也是过渡页，时间不同。这种现象可能是因为推荐的景点没有明显的入口，所以搜索时间较长。
图6查询北京周边旅游景点的流程
3. 基于用户的统计
主要是通过cookies（网站用户本地终端存储的数据）获取。
(1）Visits。
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更新的频率。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。第一版更新太慢了。可以通过访谈获取用户想要的信息，提高更新频率；第二版的更新与访问同步。发布的信息尽可能被用户接受；第三版更新太快了，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。
是某个时间段内返回的用户数占该时间段内用户总数的比值。时间段的长短需要根据网站自己的定位来确定。还是用旅游论坛说明，用户一般在出行前一个月内会查询旅游相关信息，所以可以考虑按月计算留存率。如图8所示，论坛保持用户能力稳定。
图8 2010年旅游论坛用户留存率
（5）转化率。
转化率等于进入下一页的用户与查看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，您可以向用户推荐有价值的帖子，并考虑增加回复奖励。
4.点击流分析
分析用户如何使用网站。
路径分析。论坛找景点指南的目的是为了快速了解目标景点的信息。当前流程可以简化为图9所示的关键路径。因此，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”等地也备受关注。因此，可以考虑直接在列表中呈现热点链接，省略旅游页面的过渡页。
图9查询景点指南的流程
上面提到的各项指标是单独呈现的，有时需要将多个指标结合起来综合考虑。例如，可以根据session统计中的平均时长和平均访问页面来分析用户的忠诚度，根据用户统计的访问次数和频率来分析用户的忠诚度，这里不再赘述。
网站log 分析主要可以弄清楚用户在网站上做了什么以及怎么做，但为什么还需要通过访谈、焦点小组和可用性测试来进一步了解。
以上是学习网站日志分析时整理的比较有用的资料，比较简单，比较深入的研究希望可以随时交流~
参考：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。
常用网站分析指标有内容指标和商业指标衡量活动指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2021-08-01 18:32
常用网站分析指标有内容指标和商业指标衡量活动指标
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
电商网站数据分析索引术语定义与分析
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力程度以及网站推广的有效性
指标使用：当您测试新闻订阅、下载链接或注册不同方的会员时，您可以使用它
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，看看哪种方式能让转化率持续上升？如何提升访客与网站内容的相关性？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，是否网站有令
对内容感兴趣的人会让访问者再次回到你网站。 查看全部
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
电商网站数据分析索引术语定义与分析
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力程度以及网站推广的有效性
指标使用：当您测试新闻订阅、下载链接或注册不同方的会员时，您可以使用它
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，看看哪种方式能让转化率持续上升？如何提升访客与网站内容的相关性？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，是否网站有令
对内容感兴趣的人会让访问者再次回到你网站。 查看全部
常用网站分析指标有内容指标和商业指标衡量活动指标
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
电商网站数据分析索引术语定义与分析
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力程度以及网站推广的有效性
指标使用：当您测试新闻订阅、下载链接或注册不同方的会员时，您可以使用它
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，看看哪种方式能让转化率持续上升？如何提升访客与网站内容的相关性？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，是否网站有令
对内容感兴趣的人会让访问者再次回到你网站。
作为网站编辑，你知道是什么吗?如何评价网站推广的好坏
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2021-08-16 05:16
作为网站编辑，你知道是什么吗?如何评价网站推广的好坏
网站推广效果评价指标
作为网站的编辑，你知道网站推广效果的评价指标是什么吗？从网站推广的整体结果来看，网站推广效果的评价指标主要包括：网站的搜索引擎可见度；其他相关网站链接的数量和质量； 网站访问量、注册用户数等，如何评价网站的推广，和yjbys小编一起来看看吧！
1网站搜索引擎可见性
网站的搜索引擎可见度是网站被主流搜索引擎收录和重要的关键词在搜索结果中的排名状态。
(1)网站各大搜索引擎收录的网页数量。收录的网页越多，被用户发现的机会就越大——这就是搜索引擎目标层级 第一层是增加网站搜索引擎的可见度。
（2)被搜索引擎收录的网页数量占所有网页的比例。理想情况下，网站所有网页都被搜索引擎收录搜索到，但实际上一些网站是因为网站栏目结构、链接层次、网页URL设计的问题，导致大量网页无法被搜索引擎收录搜索到，所以网站内网的价值资源无法通过搜索引擎推广展示。
（3)在搜索结果中的表现不错。在前两次评价的基础上，有必要评价一下网站在主流搜索引擎的搜索结果中的表现，尤其是使用网站什么是关键词results页面在搜索核心关键词时相比竞争对手的优势地位，因为搜索引擎推广在一定程度上可以理解为与竞争对手竞争有限的搜索结果推广资源。竞争对手可以吸引用户的注意力。
2获取其他网站链接的数量和质量
在常规的网站basic推广工作中，获取相关网站的链接是常用的推广方式之一，所以获取其他网站链接的数量和质量可以在一定程度上表明网站在推广工作中所做的努力，尤其能体现出网站其他网站在业内的关注程度。但是网站链接的数量和网站的访问次数之间没有严格的比例关系。一些相关的网站链接可能会带来大量的访问量，还有一些链接对网站的推广效果不佳。但是，考虑到网站链接在搜索引擎优化中的重要性，高质量的网站链接还是有价值的。
3网站访问量和注册用户数
网站访问量和网络营销效果的依据也在一定程度上反映了潜在的获客能力。作为网站推广效果的指标，常用的是网站访问量和注册用户数。做个评价。注册用户数反映了通过网站推广获得的网络营销资源。例如，注册用户信息是开展内部列表电子邮件营销的三大基础之一。 网站访问量指数直接反映了网站推广的直接效果。 网站访问数据的统计分析也是网络营销管理的基本方法和基本内容。
无论是企业信息的网络可见度，还是网站外链的数量等，最终都会体现在网站流量指标上，这也是最常用的量化分析方法。
【网站推广效果评价指标】相关文章：
1.网站推广效果的评价指标是什么？
2.网站Quality Determination网站Promotion Effect
3.如何评价网站推广的效果
4.网站如何提升推广效果
5.网站为什么推广没有效果
6.网站如何推广才有效
7.2017网站推广方式“效果不错”
8.网站网站推广期间遵循的运营数据指标 查看全部
作为网站编辑，你知道是什么吗?如何评价网站推广的好坏
网站推广效果评价指标
作为网站的编辑，你知道网站推广效果的评价指标是什么吗？从网站推广的整体结果来看，网站推广效果的评价指标主要包括：网站的搜索引擎可见度；其他相关网站链接的数量和质量； 网站访问量、注册用户数等，如何评价网站的推广，和yjbys小编一起来看看吧！
1网站搜索引擎可见性
网站的搜索引擎可见度是网站被主流搜索引擎收录和重要的关键词在搜索结果中的排名状态。
(1)网站各大搜索引擎收录的网页数量。收录的网页越多，被用户发现的机会就越大——这就是搜索引擎目标层级 第一层是增加网站搜索引擎的可见度。
（2)被搜索引擎收录的网页数量占所有网页的比例。理想情况下，网站所有网页都被搜索引擎收录搜索到，但实际上一些网站是因为网站栏目结构、链接层次、网页URL设计的问题，导致大量网页无法被搜索引擎收录搜索到，所以网站内网的价值资源无法通过搜索引擎推广展示。
（3)在搜索结果中的表现不错。在前两次评价的基础上，有必要评价一下网站在主流搜索引擎的搜索结果中的表现，尤其是使用网站什么是关键词results页面在搜索核心关键词时相比竞争对手的优势地位，因为搜索引擎推广在一定程度上可以理解为与竞争对手竞争有限的搜索结果推广资源。竞争对手可以吸引用户的注意力。
2获取其他网站链接的数量和质量
在常规的网站basic推广工作中，获取相关网站的链接是常用的推广方式之一，所以获取其他网站链接的数量和质量可以在一定程度上表明网站在推广工作中所做的努力，尤其能体现出网站其他网站在业内的关注程度。但是网站链接的数量和网站的访问次数之间没有严格的比例关系。一些相关的网站链接可能会带来大量的访问量，还有一些链接对网站的推广效果不佳。但是，考虑到网站链接在搜索引擎优化中的重要性，高质量的网站链接还是有价值的。
3网站访问量和注册用户数
网站访问量和网络营销效果的依据也在一定程度上反映了潜在的获客能力。作为网站推广效果的指标，常用的是网站访问量和注册用户数。做个评价。注册用户数反映了通过网站推广获得的网络营销资源。例如，注册用户信息是开展内部列表电子邮件营销的三大基础之一。 网站访问量指数直接反映了网站推广的直接效果。 网站访问数据的统计分析也是网络营销管理的基本方法和基本内容。
无论是企业信息的网络可见度，还是网站外链的数量等，最终都会体现在网站流量指标上，这也是最常用的量化分析方法。
【网站推广效果评价指标】相关文章：
1.网站推广效果的评价指标是什么？
2.网站Quality Determination网站Promotion Effect
3.如何评价网站推广的效果
4.网站如何提升推广效果
5.网站为什么推广没有效果
6.网站如何推广才有效
7.2017网站推广方式“效果不错”
8.网站网站推广期间遵循的运营数据指标
互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2021-08-16 05:12
互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
在前面说话
大家好，我是爱学习的小熊。
如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。
用户行为指标
用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。
具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。
用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。
用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。
用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。
用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：
除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。
产品类别指标
产品类别指标是互联网行业的特征。用户会在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。
产品分析常用指标如下：
注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。
最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。
内容索引
内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。
常见的内容指标如下：
通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容被转发，从而总结写文章的套路，增加内容传播的范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
活动指标
活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。
常见的活动指标如下：
通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。
某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。
不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。
商品类别指标
商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。
因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。
常用商品指标如下：
通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观地看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免产品积压/缺货库存。
请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。
因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。
以上就是今天的分享，喜欢的话可以转发+点赞+看三联，支持小熊妹。下次见到领导的时候，他说：“分析一下活跃的情况。”朋友们可以转发保存这篇文章，有需要的时候可以查看。
▼往期精彩回顾▼
蟒蛇
接收高清大图！
<p style="font-family: -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;text-align: justify;margin-left: 8px;margin-right: 8px;line-height: 2em;">本篇文章内容，已整理成图片，关注【码工小熊】公众号，在该公众号会话栏回复“指标”即可领取完整高清大图噢！</p>
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互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
在前面说话
大家好，我是爱学习的小熊。
如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。
用户行为指标
用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。
具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。
用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。
用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。
用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。
用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：
除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。
产品类别指标
产品类别指标是互联网行业的特征。用户会在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。
产品分析常用指标如下：
注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。
最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。
内容索引
内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。
常见的内容指标如下：
通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容被转发，从而总结写文章的套路，增加内容传播的范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
活动指标
活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。
常见的活动指标如下：
通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。
某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。
不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。
商品类别指标
商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。
因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。
常用商品指标如下：
通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观地看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免产品积压/缺货库存。
请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。
因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。
以上就是今天的分享，喜欢的话可以转发+点赞+看三联，支持小熊妹。下次见到领导的时候，他说：“分析一下活跃的情况。”朋友们可以转发保存这篇文章，有需要的时候可以查看。
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蟒蛇
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<p style="font-family: -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;text-align: justify;margin-left: 8px;margin-right: 8px;line-height: 2em;">本篇文章内容，已整理成图片，关注【码工小熊】公众号，在该公众号会话栏回复“指标”即可领取完整高清大图噢！</p>
网站优化工作中常见的seo关键词优化考核指标有哪些？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2021-08-16 05:07
网站优化工作中常见的seo关键词优化考核指标有哪些？
网站优化工作中常见的seo关键词优化评价指标有哪些？
关键词ranking一、content 页面评价指标
在内容营销中，原创content 是不可或缺的元素。它是实现目标的基本手段。 SEO专家将利用内容矩阵进行有效的推广。其中，最重要的是对类长尾关键词的覆盖。
为此，您需要使用SEO数据监控软件定期跟踪关键词这部分，以确保关键词排名到达预期位置，获取原创基础流量。
seo关键词优化评价指标
二、原创Content 获取seo外链数量
我们常说最好的链接诱饵是高质量的内容。事实证明，在充分尊重版权的情况下，这样做是正确的。当然，仍然是外链转化率较高的渠道。
您需要定期监测全网每个文章获得的外链数量，从而确定相关行业每个人当前的内容偏好，为下一步的内容策略提供参考。
三、seo 带来的流量质量指标
1.跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。显示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
2.平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
3.平均访问页面
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，会综合分析平均访问页面数和平均访问时长两个指标来衡量网站的用户体验。
四、社交媒体影响
评价内容营销对社交媒体影响的指标主要包括：阅读量、转发量、评论量。您可以使用社交分析工具定期跟踪这些指标。它是测试内容营销的真正试金石，它会帮助你发现问题，什么是最流行的，你可以利用这些数据来确定为什么某些东西比其他东西表现得更好，然后做出合理的调整。
通常，您可以使用社交媒体平台的分析工具来监控这部分数据，例如新浪微博后台的数据分析。
五、查看竞争对手相关指标
有时在做内容营销时，除了检查自己的相关指标外，还需要对竞争对手的相关内容进行对标。对方数据指标在各个渠道的表现如何？你的内容策略正确吗？有一定的影响。如果不是，问题出在哪里，如何有效调整这部分内容。
六、流量转化指数
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
2.转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。
七、预期目标转化率
在做内容营销策略的时候，一定要有一个潜在的目标，比如：获得多少注册用户，吸引多少粉丝，预期网站PV是多少，这部分我们需要注意内容，检查内容营销每个环节的表现进一步提升了内容策略的效果。
评论：
很多做seo或者参加seo培训的朋友每天都在做网站optimization。让我疑惑的是，我不使用百度搜索资源平台或百度统计等seo关键词optimization 评估指标工具，我不了解自己。 网站会产生什么排名，会产生多少收入等等。反问：做seo的效率如何？通过使用基于数据的统计评估指标来验证seo工作的有效性是正确的seo技术。无论我们做seo工作，还是关键词带来的流量转化，都必须以数据分析为前提。未通过数据指标评估的 SEO 工作效率低下。一般来说，关键词优化评价指标有很多详细的，包括但不限于网站收录情况，所有关键词排名情况，网站外链建设情况，网站流量情况甚至更多核心网站访客转化情况等。
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网站优化工作中常见的seo关键词优化评价指标有哪些？
关键词ranking一、content 页面评价指标
在内容营销中，原创content 是不可或缺的元素。它是实现目标的基本手段。 SEO专家将利用内容矩阵进行有效的推广。其中，最重要的是对类长尾关键词的覆盖。
为此，您需要使用SEO数据监控软件定期跟踪关键词这部分，以确保关键词排名到达预期位置，获取原创基础流量。
seo关键词优化评价指标
二、原创Content 获取seo外链数量
我们常说最好的链接诱饵是高质量的内容。事实证明，在充分尊重版权的情况下，这样做是正确的。当然，仍然是外链转化率较高的渠道。
您需要定期监测全网每个文章获得的外链数量，从而确定相关行业每个人当前的内容偏好，为下一步的内容策略提供参考。
三、seo 带来的流量质量指标
1.跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。显示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
2.平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
3.平均访问页面
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，会综合分析平均访问页面数和平均访问时长两个指标来衡量网站的用户体验。
四、社交媒体影响
评价内容营销对社交媒体影响的指标主要包括：阅读量、转发量、评论量。您可以使用社交分析工具定期跟踪这些指标。它是测试内容营销的真正试金石，它会帮助你发现问题，什么是最流行的，你可以利用这些数据来确定为什么某些东西比其他东西表现得更好，然后做出合理的调整。
通常，您可以使用社交媒体平台的分析工具来监控这部分数据，例如新浪微博后台的数据分析。
五、查看竞争对手相关指标
有时在做内容营销时，除了检查自己的相关指标外，还需要对竞争对手的相关内容进行对标。对方数据指标在各个渠道的表现如何？你的内容策略正确吗？有一定的影响。如果不是，问题出在哪里，如何有效调整这部分内容。
六、流量转化指数
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
2.转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。
七、预期目标转化率
在做内容营销策略的时候，一定要有一个潜在的目标，比如：获得多少注册用户，吸引多少粉丝，预期网站PV是多少，这部分我们需要注意内容，检查内容营销每个环节的表现进一步提升了内容策略的效果。
评论：
很多做seo或者参加seo培训的朋友每天都在做网站optimization。让我疑惑的是，我不使用百度搜索资源平台或百度统计等seo关键词optimization 评估指标工具，我不了解自己。 网站会产生什么排名，会产生多少收入等等。反问：做seo的效率如何？通过使用基于数据的统计评估指标来验证seo工作的有效性是正确的seo技术。无论我们做seo工作，还是关键词带来的流量转化，都必须以数据分析为前提。未通过数据指标评估的 SEO 工作效率低下。一般来说，关键词优化评价指标有很多详细的，包括但不限于网站收录情况，所有关键词排名情况，网站外链建设情况，网站流量情况甚至更多核心网站访客转化情况等。
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网站优化工作中常见的seo关键词优化考核指标有哪些？
网站优化工作中常见的seo关键词优化评价指标有哪些？
关键词ranking一、content 页面评价指标
在内容营销中，原创content 是不可或缺的元素。它是实现目标的基本手段。 SEO专家将利用内容矩阵进行有效的推广。其中，最重要的是对类长尾关键词的覆盖。
为此，您需要使用SEO数据监控软件定期跟踪关键词这部分，以确保关键词排名到达预期位置，获取原创基础流量。
seo关键词优化评价指标
二、原创Content 获取seo外链数量
我们常说最好的链接诱饵是高质量的内容。事实证明，在充分尊重版权的情况下，这样做是正确的。当然，仍然是外链转化率较高的渠道。
您需要定期监测全网每个文章获得的外链数量，从而确定相关行业每个人当前的内容偏好，为下一步的内容策略提供参考。
三、seo 带来的流量质量指标
1.跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。显示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
2.平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
3.平均访问页面
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，会综合分析平均访问页面数和平均访问时长两个指标来衡量网站的用户体验。
四、社交媒体影响
评价内容营销对社交媒体影响的指标主要包括：阅读量、转发量、评论量。您可以使用社交分析工具定期跟踪这些指标。它是测试内容营销的真正试金石，它会帮助你发现问题，什么是最流行的，你可以利用这些数据来确定为什么某些东西比其他东西表现得更好，然后做出合理的调整。
通常，您可以使用社交媒体平台的分析工具来监控这部分数据，例如新浪微博后台的数据分析。
五、查看竞争对手相关指标
有时在做内容营销时，除了检查自己的相关指标外，还需要对竞争对手的相关内容进行对标。对方数据指标在各个渠道的表现如何？你的内容策略正确吗？有一定的影响。如果不是，问题出在哪里，如何有效调整这部分内容。
六、流量转化指数
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
2.转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。
七、预期目标转化率
在做内容营销策略的时候，一定要有一个潜在的目标，比如：获得多少注册用户，吸引多少粉丝，预期网站PV是多少，这部分我们需要注意内容，检查内容营销每个环节的表现进一步提升了内容策略的效果。
评论：
很多做seo或者参加seo培训的朋友每天都在做网站optimization。让我疑惑的是，我不使用百度搜索资源平台或百度统计等seo关键词optimization 评估指标工具，我不了解自己。 网站会产生什么排名，会产生多少收入等等。反问：做seo的效率如何？通过使用基于数据的统计评估指标来验证seo工作的有效性是正确的seo技术。无论我们做seo工作，还是关键词带来的流量转化，都必须以数据分析为前提。未通过数据指标评估的 SEO 工作效率低下。一般来说，关键词优化评价指标有很多详细的，包括但不限于网站收录情况，所有关键词排名情况，网站外链建设情况，网站流量情况甚至更多核心网站访客转化情况等。
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如何在流量越来越贵的2016，业绩保持持续增长？(组图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2021-08-15 00:08
如何在流量越来越贵的2016，业绩保持持续增长？(组图)
流量越来越贵的2016年如何保持持续增长？
网民增长放缓，获取流量的成本越来越高。这是互联网界公认的事实。更可怕的是，即使某些产品的流量不断增加，转化率仍然在下降。转化率的下降也带来了一系列的反应。首先是网络广告预算的减少，这意味着在流量越来越贵的今天，只能在有限的流量下努力，不断提高转化率才能维持。公司业绩增长。
在流量越来越贵的今天，我只能开始不断提高转化率。我尝试总结了10条信息流渠道投放的优化建议，分享给大家！希望对大家有帮助
1.信息流推广渠道的内容创作建议
[内容制作]
尝试为创意使用原生图片，而不是宣传海报。
信息流通渠道多为新闻资讯类APP，广告也需要与新闻资讯环境上下保持一致。原创图片比宣传海报更非暴力。经测试，原图的点击率和成本均优于海报。
【文案语气】
文案的制作应该更贴近用户的思维，而不仅仅是展示产品的卖点（好像广告氛围太浓了）
[采集信息]
方法一、上线前，注册一个新账号，几天专注于采集今日头条上同类产品的广告。我们每天都能看到的广告一定很棒。
方法二、选择一个5秒内能看到的清晰标题，按照标题套路进行分类。大量的展示说明后台展示的比较多，广告主愿意继续投票，也说明这个方案的转化效果不错。 这些文案套路值得借鉴。
2.信息流推广渠道的内容优化建议
[内容测试]
选择一个渠道，制作5-10套素材，选择“旋转模式”寻找转化率最好的素材：
1、在进行内容测试时，尽量减少变量。当文案和材料发生变化时，尽量不要设置受众和手机品牌等其他变量。您不能为不同的想法选择不同的着陆页。变量太多会导致后期数据分析工作很麻烦。
2、 测试频道内容时，不要今天上传2套，明天上传3套。计划运行量应在同一天同一时间激活。
3、每周至少采集一次数据，筛选报告中点击率前三的，把钱花在点击率最好的推广渠道上。
如果看不到图片，请点击图片放大，下同
3.信息流推广渠道落地页优化建议
[着陆页制作]
少屏短屏
APP信息流渠道的特点决定了用户不会在一个页面上花费太多时间。制作着陆页时尽量只选择一组人，这带来了独特的好处。
如果一个页面能解释清楚，不要放H5（品牌行为除外）
着陆页优化要求：
硬指标：
1. 页面不要太长。尽量保持在一屏到一屏半之间。消费者应在 3 秒内确定主题。作者做装修推广。一般落地页第一屏是品牌+标语+巨大的信息栏，后半屏是产品卖点展示。
2. 10秒内开通，咨询/报名箱随时开通。
选择指标：
3.跳出率高于92%，需要考虑继续优化，（85%可以，70%很厉害）
4.页面需要版本2或以上，且账号在线，一起测试。看下图装修报价的登陆页面，页面底部的下载浮动层，下载按钮和最重要的卖点都放在浮动层上。无论您如何滑动页面，它始终处于显着位置，通常是您用手机点击拇指最容易的位置。有兴趣的可以点击跳转立即下载。
4.信息流推广渠道的受众选择建议
[受众群体]
对比数据测试
关于观众席的设置，有2个点心
1、投放的初始设置不适合精细设置观众。信息流投放本来就是基于用户模型的，能收到广告的用户也不会太离谱。如果前期受众设置太窄，会导致优化周期。尤其是长期，即使是在其他渠道表现良好的人，在不同的媒体平台上的表现也是不同的。无法节省此初步测试的成本。后期账户稳定后，投资的ROI自然会大幅下降。
2、Bid 价格优化应该根据平台的实际数据进行调整，而不是体验，因为体验和媒体平台受众表现并不一致。积累一定的数据后，建议广告计划达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的广告计划，查看后台受众分析，调整受众群体相应的广告计划。
5.信息流推广渠道拓展建议与建议
[分销渠道选择]
1、先专门一个渠道，选择一个渠道进行测试（推荐：今日头条），在验证制作盈利能力的时候，拓展其他渠道，选择表现好的内容素材，在其他渠道上使用测试引流转化数据。
2、跟踪渠道流量质量，通过在投放环节部署GA检测代码，实现对网站流量的监控和流量质量分析（跳出率、归因、辅助转化、访问深度等） .
3、各种渠道数据对比分析。积累一定的数据后，建议广告方案达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的投放方案查看后端受众分析响应调整广告计划。
广告渠道投放策略明确，
已经超过了我 80% 的朋友！
如果想把剩下的20%加起来，赶紧进入GA网站data分析文章，
开始基于数据的调整！
六、网站数据分析
1.Data Recovery Tuning——启动时间段的选择
关于频道时间选择的设置，有3个点心。
1、平均投放还不如选择一个好的转化时间段来霸屏
2、时间段的选择需要根据一定的数据量（10000UV以上）
3、时间段的选择不能凭经验，需要在不同的渠道采集数据。不要太嚣张！
2.Data Recovery Tuning——登陆页面的选择
[选择登陆页面]
1、在投放广告的过程中，经常会遇到几个页面同时放置的情况。这时候就需要对渠道进行细分，恢复每个页面的转换数据
2、登陆页面的审核和调优，测试周期应该在2周以上
3.Data Recovery Tuning——启动页面的AB测试
[页面 AB 测试]
1、在页面AB测试中，需要注意的是页面必须在同一主题下才能产生微调。测试的结果是要知道哪些变化导致了不同的转化率，而不仅仅是知道哪个版本的页面能带来多大的性能（这是老板需要知道的，哪些变化可以产生不同的转化率） ，这是个人经验，这是你的核心竞争力。）
2、页AB测试至少要有一定的数据量，否则容易得出错误的结论
4.Data Recovery Tuning——流量/内容归因调查
[着陆页跳出率]
着陆页跳出率高的三个罪魁祸首：
1、糟糕的交通质量
2、bad 登陆页面
3、打开速度慢
排查流量质量/着陆页内容问题
结论：自然流量跳出率高，付费流量跳出率也高。页面问题的可能性比较高
结论：自然流量跳出率低，付费流量跳出率高，出现流量问题的可能性大
5.Data Recovery Tuning——通道效应对比分析（重点）
【渠道效应对比分析】
多渠道转化效果对比分析，可即时了解各渠道真实转化价值，为广告费用的分配和应用提供巨大帮助。
分享到此结束。我完全可以理解并执行它。渠道选择和优化已经超过90%的广告主——
内容制作-广告-数据恢复-调整优化
如果能补充对用户的调查和了解，其实已经形成了一个完整的循环，足以持续引导业务方向。 查看全部
流量越来越贵的2016年如何保持持续增长？
网民增长放缓，获取流量的成本越来越高。这是互联网界公认的事实。更可怕的是，即使某些产品的流量不断增加，转化率仍然在下降。转化率的下降也带来了一系列的反应。首先是网络广告预算的减少，这意味着在流量越来越贵的今天，只能在有限的流量下努力，不断提高转化率才能维持。公司业绩增长。
在流量越来越贵的今天，我只能开始不断提高转化率。我尝试总结了10条信息流渠道投放的优化建议，分享给大家！希望对大家有帮助
1.信息流推广渠道的内容创作建议
[内容制作]
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【文案语气】
文案的制作应该更贴近用户的思维，而不仅仅是展示产品的卖点（好像广告氛围太浓了）
[采集信息]
方法一、上线前，注册一个新账号，几天专注于采集今日头条上同类产品的广告。我们每天都能看到的广告一定很棒。
方法二、选择一个5秒内能看到的清晰标题，按照标题套路进行分类。大量的展示说明后台展示的比较多，广告主愿意继续投票，也说明这个方案的转化效果不错。 这些文案套路值得借鉴。
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1、在进行内容测试时，尽量减少变量。当文案和材料发生变化时，尽量不要设置受众和手机品牌等其他变量。您不能为不同的想法选择不同的着陆页。变量太多会导致后期数据分析工作很麻烦。
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3、每周至少采集一次数据，筛选报告中点击率前三的，把钱花在点击率最好的推广渠道上。
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3.信息流推广渠道落地页优化建议
[着陆页制作]
少屏短屏
APP信息流渠道的特点决定了用户不会在一个页面上花费太多时间。制作着陆页时尽量只选择一组人，这带来了独特的好处。
如果一个页面能解释清楚，不要放H5（品牌行为除外）
着陆页优化要求：
硬指标：
1. 页面不要太长。尽量保持在一屏到一屏半之间。消费者应在 3 秒内确定主题。作者做装修推广。一般落地页第一屏是品牌+标语+巨大的信息栏，后半屏是产品卖点展示。
2. 10秒内开通，咨询/报名箱随时开通。
选择指标：
3.跳出率高于92%，需要考虑继续优化，（85%可以，70%很厉害）
4.页面需要版本2或以上，且账号在线，一起测试。看下图装修报价的登陆页面，页面底部的下载浮动层，下载按钮和最重要的卖点都放在浮动层上。无论您如何滑动页面，它始终处于显着位置，通常是您用手机点击拇指最容易的位置。有兴趣的可以点击跳转立即下载。
4.信息流推广渠道的受众选择建议
[受众群体]
对比数据测试
关于观众席的设置，有2个点心
1、投放的初始设置不适合精细设置观众。信息流投放本来就是基于用户模型的，能收到广告的用户也不会太离谱。如果前期受众设置太窄，会导致优化周期。尤其是长期，即使是在其他渠道表现良好的人，在不同的媒体平台上的表现也是不同的。无法节省此初步测试的成本。后期账户稳定后，投资的ROI自然会大幅下降。
2、Bid 价格优化应该根据平台的实际数据进行调整，而不是体验，因为体验和媒体平台受众表现并不一致。积累一定的数据后，建议广告计划达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的广告计划，查看后台受众分析，调整受众群体相应的广告计划。
5.信息流推广渠道拓展建议与建议
[分销渠道选择]
1、先专门一个渠道，选择一个渠道进行测试（推荐：今日头条），在验证制作盈利能力的时候，拓展其他渠道，选择表现好的内容素材，在其他渠道上使用测试引流转化数据。
2、跟踪渠道流量质量，通过在投放环节部署GA检测代码，实现对网站流量的监控和流量质量分析（跳出率、归因、辅助转化、访问深度等） .
3、各种渠道数据对比分析。积累一定的数据后，建议广告方案达到10000次点击（8000成本）点击，然后根据转化效果好的投放方案查看后端受众分析响应调整广告计划。
广告渠道投放策略明确，
已经超过了我 80% 的朋友！
如果想把剩下的20%加起来，赶紧进入GA网站data分析文章，
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六、网站数据分析
1.Data Recovery Tuning——启动时间段的选择
关于频道时间选择的设置，有3个点心。
1、平均投放还不如选择一个好的转化时间段来霸屏
2、时间段的选择需要根据一定的数据量（10000UV以上）
3、时间段的选择不能凭经验，需要在不同的渠道采集数据。不要太嚣张！
2.Data Recovery Tuning——登陆页面的选择
[选择登陆页面]
1、在投放广告的过程中，经常会遇到几个页面同时放置的情况。这时候就需要对渠道进行细分，恢复每个页面的转换数据
2、登陆页面的审核和调优，测试周期应该在2周以上
3.Data Recovery Tuning——启动页面的AB测试
[页面 AB 测试]
1、在页面AB测试中，需要注意的是页面必须在同一主题下才能产生微调。测试的结果是要知道哪些变化导致了不同的转化率，而不仅仅是知道哪个版本的页面能带来多大的性能（这是老板需要知道的，哪些变化可以产生不同的转化率） ，这是个人经验，这是你的核心竞争力。）
2、页AB测试至少要有一定的数据量，否则容易得出错误的结论
4.Data Recovery Tuning——流量/内容归因调查
[着陆页跳出率]
着陆页跳出率高的三个罪魁祸首：
1、糟糕的交通质量
2、bad 登陆页面
3、打开速度慢
排查流量质量/着陆页内容问题
结论：自然流量跳出率高，付费流量跳出率也高。页面问题的可能性比较高
结论：自然流量跳出率低，付费流量跳出率高，出现流量问题的可能性大
5.Data Recovery Tuning——通道效应对比分析（重点）
【渠道效应对比分析】
多渠道转化效果对比分析，可即时了解各渠道真实转化价值，为广告费用的分配和应用提供巨大帮助。
分享到此结束。我完全可以理解并执行它。渠道选择和优化已经超过90%的广告主——
内容制作-广告-数据恢复-调整优化
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流量越来越贵的2016年如何保持持续增长？
网民增长放缓，获取流量的成本越来越高。这是互联网界公认的事实。更可怕的是，即使某些产品的流量不断增加，转化率仍然在下降。转化率的下降也带来了一系列的反应。首先是网络广告预算的减少，这意味着在流量越来越贵的今天，只能在有限的流量下努力，不断提高转化率才能维持。公司业绩增长。
在流量越来越贵的今天，我只能开始不断提高转化率。我尝试总结了10条信息流渠道投放的优化建议，分享给大家！希望对大家有帮助
1.信息流推广渠道的内容创作建议
[内容制作]
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信息流通渠道多为新闻资讯类APP，广告也需要与新闻资讯环境上下保持一致。原创图片比宣传海报更非暴力。经测试，原图的点击率和成本均优于海报。
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文案的制作应该更贴近用户的思维，而不仅仅是展示产品的卖点（好像广告氛围太浓了）
[采集信息]
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2.信息流推广渠道的内容优化建议
[内容测试]
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3、每周至少采集一次数据，筛选报告中点击率前三的，把钱花在点击率最好的推广渠道上。
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[着陆页制作]
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APP信息流渠道的特点决定了用户不会在一个页面上花费太多时间。制作着陆页时尽量只选择一组人，这带来了独特的好处。
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1. 页面不要太长。尽量保持在一屏到一屏半之间。消费者应在 3 秒内确定主题。作者做装修推广。一般落地页第一屏是品牌+标语+巨大的信息栏，后半屏是产品卖点展示。
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[受众群体]
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1、投放的初始设置不适合精细设置观众。信息流投放本来就是基于用户模型的，能收到广告的用户也不会太离谱。如果前期受众设置太窄，会导致优化周期。尤其是长期，即使是在其他渠道表现良好的人，在不同的媒体平台上的表现也是不同的。无法节省此初步测试的成本。后期账户稳定后，投资的ROI自然会大幅下降。
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5.信息流推广渠道拓展建议与建议
[分销渠道选择]
1、先专门一个渠道，选择一个渠道进行测试（推荐：今日头条），在验证制作盈利能力的时候，拓展其他渠道，选择表现好的内容素材，在其他渠道上使用测试引流转化数据。
2、跟踪渠道流量质量，通过在投放环节部署GA检测代码，实现对网站流量的监控和流量质量分析（跳出率、归因、辅助转化、访问深度等） .
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六、网站数据分析
1.Data Recovery Tuning——启动时间段的选择
关于频道时间选择的设置，有3个点心。
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2.Data Recovery Tuning——登陆页面的选择
[选择登陆页面]
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2、登陆页面的审核和调优，测试周期应该在2周以上
3.Data Recovery Tuning——启动页面的AB测试
[页面 AB 测试]
1、在页面AB测试中，需要注意的是页面必须在同一主题下才能产生微调。测试的结果是要知道哪些变化导致了不同的转化率，而不仅仅是知道哪个版本的页面能带来多大的性能（这是老板需要知道的，哪些变化可以产生不同的转化率） ，这是个人经验，这是你的核心竞争力。）
2、页AB测试至少要有一定的数据量，否则容易得出错误的结论
4.Data Recovery Tuning——流量/内容归因调查
[着陆页跳出率]
着陆页跳出率高的三个罪魁祸首：
1、糟糕的交通质量
2、bad 登陆页面
3、打开速度慢
排查流量质量/着陆页内容问题
结论：自然流量跳出率高，付费流量跳出率也高。页面问题的可能性比较高
结论：自然流量跳出率低，付费流量跳出率高，出现流量问题的可能性大
5.Data Recovery Tuning——通道效应对比分析（重点）
【渠道效应对比分析】
多渠道转化效果对比分析，可即时了解各渠道真实转化价值，为广告费用的分配和应用提供巨大帮助。
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网站数据分析目录网站分析概述2统计工具与数据指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2021-08-14 23:22
网站数据分析目录网站分析概述2统计工具与数据指标
网站数据分析目录CONTENTS1网站分析概览2统计工具和数据指标3网站流分析4访问源分析07CHAPTER5访问页面分析6访问者属性分析71网站分析概览网站分析概览网站是最基本的之一互联网的组成部分。现阶段，微博、微信、公众平台、今日头条等各大主流平台，本质上都是以网站为基础，网站的运营对于企业来说是突出的。在自主性和稳定性方面，网站的第一个主要优势是自主性。现阶段各大新媒体平台都有不同的平台规则和使用方式，如图所示。因此，企业新媒体人员需要在平台规则的框架下。进行新媒体运营网站Analysis概览，与微博、微信等新媒体平台不同，企业新媒体人员可以完全确定网站的整体架构和运营方式、内容类别等，无需考虑平台限制网站的第二大优势是稳定性。新媒体是更新迭代快的领域之一。几乎每天都有新工具或新平台推出。同时，旧工具从货架上移走，旧平台关闭。常用网站数据分析概述72种统计工具和数据指标统计工具和数据指标现阶段大量企业网站后台没有自动统计分析功能，无法进行直观的统计分析后台分析类似微信公众号或今日头条。因此，有必要使用第三方统计工具来完成统计。常用的第三方统计工具平台包括百度统计、谷歌分析、友盟、腾讯分析等第三方统计工具。第三方统计工具的安装步骤如下。第二步显示的统计工具和数据指标添加站点。上述分析平台的后台通常有添加站点或添加网站等按钮。点击后可以在统计工具和数据指标中输入网站基本信息，如图。三步获取统计码 点击添加的网站进入网站analysis后台，可以找到获取统计码按钮，点击获取统计码，如图。第四步，安装统计代码，进入企业。官方网站后台将步骤3中得到的统计码复制粘贴到后台对应位置，如图。安装统计工具和数据指标统计代码后，可以重新进入分析平台后台启动网站数据Statistics的监控和监控，借助第三方统计工具，运营商可以数字化评估和分析网站。 网站分析常用的数据指标
包括独立访客数、访问深度、跳出率等，如表所示。常用网站analysis数据指标及其含义73网站流量分析当前在线分析趋势变化分析时间段对比分析无线流量分析网站流量分析网站流量指网站流量用于描述指标例如访问网站的用户数和用户浏览的网页数。 网站流分析其实就是从全局的角度看待网站。 @运营状况 对网站网站进行宏观判断分析@流量数据包括趋势变化数据 当前在线数据 独立访问者数 总浏览次数 平均浏览次数 浏览次数、文件下载次数等. 运营商经常使用的网站Traffic 分析主要是趋势变化分析。当前在线分析时间段对比分析和无线流量分析网站流分析 趋势变化分析是指网站流在指定时间段内的整体趋势变化。目前各大网站Analysis 平台都配备了流量趋势分析功能。可以选择特定日期直接查看流量变化趋势如图1 趋势变化分析网站流分析当新媒体团队策划完整的商业计划教育商业计划商业计划模板医药项目计划股权融资项目计划是在投放搜索引擎广告时监控和分析流量趋势的变化尤为重要。对于投放广告后流量有明显变化的时期，可以尝试加大广告投放力度，以获得更好的营销效果。当广告已经推送但没有流量时，您可以考虑暂停该时段的投放。例如，一家公司一天 24 小时都在投放搜索引擎广告。但从流量趋势来看，从每天2300人到次日700人的独立访问量，在一天的高峰期只有120人。因此，在此期间，可以考虑暂停投放集中资金和人力，以获得更有效的日常流量。 1 趋势变化分析网站流分析 当前在线数据，即短时间内的流量数据监控如图所示。 2 当前在线分析网站流分析 在进行时间段对比分析时，分析师先选择两个时间段，然后点击对比，及时得到网站Flow纵向对比报告。财务报表分析与分析。上市公司财务报表分析 企业财务报表财务报表分析案例分析网站的发展、流量变化等。例如某公司新媒体部门7月14-20日回复网站和7月7-13日 全周流量数据对比见图。 3时间段对比分析网站流分析3时间段对比分析网站流分析随着智能手机的普及和手机上网提速降费的加速，越来越多的网民使用手机。网上浏览网站，所以各大网站分析平台都是把手机端的无线流量作为
因为数据集中在平台类别的第一层，如图4 无线流量分析网站流分析 在进行无线流量分析时，需要关注流量的APP访问渠道为如图4 无线流量分析 74 访问源分析 搜索词分析 源分类分析 访问源分析 访问源分析是对所有进入网站的流量进行统计和分类，得到网站流量的来源分布，从而识别有效推广渠道，合理规划网站的推广矩阵。在访问来源时，需要重点关注两部分：来源分类和搜索词访问来源分析。进入第三方统计平台，点击来源分类或来源类型，直接获取不同渠道的访问来源分类数据，如图1 来源分类分析 访问来源分析 1 来源分类分析 访问来源分析网站访问来源分析一方面是为了方便评价目前的推广效果，另一方面是找到网站推广的盲点 1 来源分类分析 新媒体团队对网站的推广通常不局限于单一渠道，推广百度知乎微博豆瓣等多渠道布局各阶段效果可借助网站visit分析判断1评估当前推广效果访问源分析1源分类分析1评估当前分析访问源的推广效果 1 源分类分析 2 寻找网站推广的盲点网站时新媒体运营商通常制定推广计划并执行，但推广计划毕竟是基于运营商的过往经验。借助网站source分析出现推广盲点，可以尝试找出网站推广的盲点，作为后续推广方案改进的参考。例如，新媒体团队以外部推广作为网站推广的主要方式，并没有在任何搜索引擎中积极推广。经过一个阶段的推广，通过访问源发现，近期有近20次流量来自搜索引擎访问，如图7-15所示。因此，新媒体团队下一阶段可以尝试积极推广搜索引擎，继续放大搜索引擎流量。访问源分析 2 搜索词 分析搜索引擎是从互联网上采集信息并组织和处理信息，为用户提供检索服务的系统。目前常用的搜索引擎包括百度360搜索搜狗等搜索引擎。从搜索引擎访问的用户通常会主动搜索关键词 那些后来点击进入网站 的用户浏览目的更多，交易比例通常更大。因此，搜索引擎流量是网站流量的重要组成部分。搜索引擎流量分析的核心是进行搜索词分析，即了解用户使用了哪些。搜索频道
对于搜索动作，关键词进入用户搜索的网站，所以在第三方统计工具的后台，运营商可以直接查询一定时间段内来自搜索引擎的流量和具体搜索条款如图所示。访问来源分析 2搜索词分析 同时，您可以点击查看历史趋势，获取该时间段内单个搜索词的访问量。访问源分析 2 搜索词分析 访问源分析 2 搜索词分析 75 个访问页面分析 弹出访问持续时间分析 率分析。热图分析。访问页面的分析。受访页面分析主要是分析用户在网站内部页面的浏览和点击情况，了解每个页面对用户的友好程度。用户通常有兴趣访问该页面。在页面上停留更长时间。单击有吸引力的图片或标题。因此，对被采访页面的数据分析可以为后续网站内容创意网站Layout 的变化提供基于数据的建议。受访页面的主要分析项目是受访域名的跳出率、访问时长、热度图、用户观点、轨迹等。 最常用的应用是跳出分析率、访问时长分析、受访页面热度图分析。 1跳出率分析 1提高网页的吸引力。运营商降低跳出率的第一种方法是进行网站改版，以增加网页的吸引力。一般跳出率低于30的网页不需要修改。跳出率为 3080 的页面是可以的。保持静止，继续观察跳出率大于 80 的网页，如图所示。被采访的页面需要立即修改。分析1跳出率分析网站1小时的受访页面数据单独分析。部分页面的跳出率为0，如图，但跳出率为0的页面，用户只进入过一次。该条目直接影响页面的整体数据。受访页面分析 1 跳出率分析 2 提高推广准确率。为了降低跳出率，运营商可以采取的第二种方法是优化推广，调查推广渠道。提出不准确的推广渠道，提高推广的精准度。有些用户之所以跳出网站，并不是因为网站的吸引力程度不高，而是因为用户对网站内容没有需求。比如一个中老年网站如果吸引了大学生流量，因为大学生对中老年网站的需求量不大，通常直接关闭页面。这增加了网站 的跳出率。受访者第1页跳出率得分分析
分析2提高推广的准确率率的方法类似于通过改版提高页面的吸引力或通过渠道优化提高推广的准确率。我不会重复采访的页面分析。 3 热图分析。要标记和呈现的分析方法。标注的方法一般采用颜色的明暗点的密度和比例的表示，如图所示。访谈页面分析3热图分析热图包括点击热图和注意力热图两种一般的点击热图是采集分析根据光标的点击行为呈现的一种分析形式，而注意力热图是一种分析通过模拟人类视觉注意力产生。现阶段网站热图分析多指点击热图第一次使用热图，需要在第三方分析工具后台点击添加热图，填写页面URL页面名称和其他信息添加热图，如图所示。访谈页面分析 3 热点热点分析 地图分析的重点是评估其合理性。比如某某网站在首页右上角设置了一个广告位，在首页左侧设置文章阅读区，然后进行热图分析如图采访页面分析3热图分析分析本热图可以得出以下结论和建议。 1 右上角的蓝色广告位基本没有点击。有必要重新设计图片和文字，以提高广告位的吸引力。 2 顶部导航中的视频分享和IT聊天两栏没有任何点击。考虑替换列名或删除列导航。受访页面分析。 3 热图分析。通过这种热图分析，可以得到以下结论和建议。 3 顶部中间的空白区域有用户点击，但这里没有内容。可以考虑添加图片等，内容不浪费。区域4左侧第一篇文章的点击率最高。继续分析，发现点击来源全部来自天津。因此，在后续运营过程中，可以尝试将文章内容设置为更多本地干货和天津技能访问页面分析3热图分析76位访客属性分析终端详情分析区域运营商分析访客忠诚度分析访客属性分析访问者属性分析是对访问用户固定属性的解读，了解用户网站基本属性，运营提供用户数据，支持访问者属性和网站traffic访问
源访问页面与其他分析最大的区别在于，访问者属性的固定性通常在一个阶段不会发生太大变化，因此访问者属性分析不需要成为日常数据分析的主要项目。每周或每月分析就足够了。访客属性分析主要针对区域运营商终端明细的访客忠诚度三个维度进行数据统计和汇总分析。在第三方统计工具后台，可以直接点击相关按钮进行查询。点击第三方统计工具的区域运营商查看区域，运营商相关数据分析师可以直观的监控和分析阶段内用户所在省份的网络运营商。 1 区域运营商分析 区域分布分析通常用于监测广告效果，尤其是搜索引擎广告、百度360搜索等。平台投放广告时一般可以选择区域，广告效果可以在区域分布的结果。上网通常是通过不同的运营商接入互联网，因此运营商可以直接分析网站用户的网络运营商情况，如图。访问者属性分析 2 终端详情分析 终端详情是用户电脑的基本属性，包括操作系统、浏览器系统 成熟的网站需要全面适配主流终端，如语言互联网插件的解析@Developer进行网站版本优化以适应所有浏览器访问者属性分析2终端详情分析访问者属性分析3访问者忠诚度分析访问者忠诚度报告主要由新老访问者报告和访问深度报告组成，代表网站Content的持续吸引用户 1 新老访客报告 新老访客报告显示了新老访客访问网站时的流量差异和行为差异，如图所示。访问者属性分析 3 访问者忠诚度分析 2 访问深度报告 访问深度报告呈现用户在网站的浏览深度，从侧面展示网站的吸引力。用户访问越深入，职位描述的标准模板就越详细。点击网页上的链接继续浏览网站说明网站对用户更有吸引力，用户只访问一次，这通常意味着网站对用户没有吸引力或网站的设置是不合理，导致用户无法点击进入其他页面访问者属性分析3访问者忠诚度分析2访问深度报告访问者属性分析谢谢 查看全部
网站数据分析目录网站分析概述2统计工具与数据指标
网站数据分析目录CONTENTS1网站分析概览2统计工具和数据指标3网站流分析4访问源分析07CHAPTER5访问页面分析6访问者属性分析71网站分析概览网站分析概览网站是最基本的之一互联网的组成部分。现阶段，微博、微信、公众平台、今日头条等各大主流平台，本质上都是以网站为基础，网站的运营对于企业来说是突出的。在自主性和稳定性方面，网站的第一个主要优势是自主性。现阶段各大新媒体平台都有不同的平台规则和使用方式，如图所示。因此，企业新媒体人员需要在平台规则的框架下。进行新媒体运营网站Analysis概览，与微博、微信等新媒体平台不同，企业新媒体人员可以完全确定网站的整体架构和运营方式、内容类别等，无需考虑平台限制网站的第二大优势是稳定性。新媒体是更新迭代快的领域之一。几乎每天都有新工具或新平台推出。同时，旧工具从货架上移走，旧平台关闭。常用网站数据分析概述72种统计工具和数据指标统计工具和数据指标现阶段大量企业网站后台没有自动统计分析功能，无法进行直观的统计分析后台分析类似微信公众号或今日头条。因此，有必要使用第三方统计工具来完成统计。常用的第三方统计工具平台包括百度统计、谷歌分析、友盟、腾讯分析等第三方统计工具。第三方统计工具的安装步骤如下。第二步显示的统计工具和数据指标添加站点。上述分析平台的后台通常有添加站点或添加网站等按钮。点击后可以在统计工具和数据指标中输入网站基本信息，如图。三步获取统计码 点击添加的网站进入网站analysis后台，可以找到获取统计码按钮，点击获取统计码，如图。第四步，安装统计代码，进入企业。官方网站后台将步骤3中得到的统计码复制粘贴到后台对应位置，如图。安装统计工具和数据指标统计代码后，可以重新进入分析平台后台启动网站数据Statistics的监控和监控，借助第三方统计工具，运营商可以数字化评估和分析网站。 网站分析常用的数据指标
包括独立访客数、访问深度、跳出率等，如表所示。常用网站analysis数据指标及其含义73网站流量分析当前在线分析趋势变化分析时间段对比分析无线流量分析网站流量分析网站流量指网站流量用于描述指标例如访问网站的用户数和用户浏览的网页数。 网站流分析其实就是从全局的角度看待网站。 @运营状况 对网站网站进行宏观判断分析@流量数据包括趋势变化数据 当前在线数据 独立访问者数 总浏览次数 平均浏览次数 浏览次数、文件下载次数等. 运营商经常使用的网站Traffic 分析主要是趋势变化分析。当前在线分析时间段对比分析和无线流量分析网站流分析 趋势变化分析是指网站流在指定时间段内的整体趋势变化。目前各大网站Analysis 平台都配备了流量趋势分析功能。可以选择特定日期直接查看流量变化趋势如图1 趋势变化分析网站流分析当新媒体团队策划完整的商业计划教育商业计划商业计划模板医药项目计划股权融资项目计划是在投放搜索引擎广告时监控和分析流量趋势的变化尤为重要。对于投放广告后流量有明显变化的时期，可以尝试加大广告投放力度，以获得更好的营销效果。当广告已经推送但没有流量时，您可以考虑暂停该时段的投放。例如，一家公司一天 24 小时都在投放搜索引擎广告。但从流量趋势来看，从每天2300人到次日700人的独立访问量，在一天的高峰期只有120人。因此，在此期间，可以考虑暂停投放集中资金和人力，以获得更有效的日常流量。 1 趋势变化分析网站流分析 当前在线数据，即短时间内的流量数据监控如图所示。 2 当前在线分析网站流分析 在进行时间段对比分析时，分析师先选择两个时间段，然后点击对比，及时得到网站Flow纵向对比报告。财务报表分析与分析。上市公司财务报表分析 企业财务报表财务报表分析案例分析网站的发展、流量变化等。例如某公司新媒体部门7月14-20日回复网站和7月7-13日 全周流量数据对比见图。 3时间段对比分析网站流分析3时间段对比分析网站流分析随着智能手机的普及和手机上网提速降费的加速，越来越多的网民使用手机。网上浏览网站，所以各大网站分析平台都是把手机端的无线流量作为
因为数据集中在平台类别的第一层，如图4 无线流量分析网站流分析 在进行无线流量分析时，需要关注流量的APP访问渠道为如图4 无线流量分析 74 访问源分析 搜索词分析 源分类分析 访问源分析 访问源分析是对所有进入网站的流量进行统计和分类，得到网站流量的来源分布，从而识别有效推广渠道，合理规划网站的推广矩阵。在访问来源时，需要重点关注两部分：来源分类和搜索词访问来源分析。进入第三方统计平台，点击来源分类或来源类型，直接获取不同渠道的访问来源分类数据，如图1 来源分类分析 访问来源分析 1 来源分类分析 访问来源分析网站访问来源分析一方面是为了方便评价目前的推广效果，另一方面是找到网站推广的盲点 1 来源分类分析 新媒体团队对网站的推广通常不局限于单一渠道，推广百度知乎微博豆瓣等多渠道布局各阶段效果可借助网站visit分析判断1评估当前推广效果访问源分析1源分类分析1评估当前分析访问源的推广效果 1 源分类分析 2 寻找网站推广的盲点网站时新媒体运营商通常制定推广计划并执行，但推广计划毕竟是基于运营商的过往经验。借助网站source分析出现推广盲点，可以尝试找出网站推广的盲点，作为后续推广方案改进的参考。例如，新媒体团队以外部推广作为网站推广的主要方式，并没有在任何搜索引擎中积极推广。经过一个阶段的推广，通过访问源发现，近期有近20次流量来自搜索引擎访问，如图7-15所示。因此，新媒体团队下一阶段可以尝试积极推广搜索引擎，继续放大搜索引擎流量。访问源分析 2 搜索词 分析搜索引擎是从互联网上采集信息并组织和处理信息，为用户提供检索服务的系统。目前常用的搜索引擎包括百度360搜索搜狗等搜索引擎。从搜索引擎访问的用户通常会主动搜索关键词 那些后来点击进入网站 的用户浏览目的更多，交易比例通常更大。因此，搜索引擎流量是网站流量的重要组成部分。搜索引擎流量分析的核心是进行搜索词分析，即了解用户使用了哪些。搜索频道
对于搜索动作，关键词进入用户搜索的网站，所以在第三方统计工具的后台，运营商可以直接查询一定时间段内来自搜索引擎的流量和具体搜索条款如图所示。访问来源分析 2搜索词分析 同时，您可以点击查看历史趋势，获取该时间段内单个搜索词的访问量。访问源分析 2 搜索词分析 访问源分析 2 搜索词分析 75 个访问页面分析 弹出访问持续时间分析 率分析。热图分析。访问页面的分析。受访页面分析主要是分析用户在网站内部页面的浏览和点击情况，了解每个页面对用户的友好程度。用户通常有兴趣访问该页面。在页面上停留更长时间。单击有吸引力的图片或标题。因此，对被采访页面的数据分析可以为后续网站内容创意网站Layout 的变化提供基于数据的建议。受访页面的主要分析项目是受访域名的跳出率、访问时长、热度图、用户观点、轨迹等。 最常用的应用是跳出分析率、访问时长分析、受访页面热度图分析。 1跳出率分析 1提高网页的吸引力。运营商降低跳出率的第一种方法是进行网站改版，以增加网页的吸引力。一般跳出率低于30的网页不需要修改。跳出率为 3080 的页面是可以的。保持静止，继续观察跳出率大于 80 的网页，如图所示。被采访的页面需要立即修改。分析1跳出率分析网站1小时的受访页面数据单独分析。部分页面的跳出率为0，如图，但跳出率为0的页面，用户只进入过一次。该条目直接影响页面的整体数据。受访页面分析 1 跳出率分析 2 提高推广准确率。为了降低跳出率，运营商可以采取的第二种方法是优化推广，调查推广渠道。提出不准确的推广渠道，提高推广的精准度。有些用户之所以跳出网站，并不是因为网站的吸引力程度不高，而是因为用户对网站内容没有需求。比如一个中老年网站如果吸引了大学生流量，因为大学生对中老年网站的需求量不大，通常直接关闭页面。这增加了网站 的跳出率。受访者第1页跳出率得分分析
分析2提高推广的准确率率的方法类似于通过改版提高页面的吸引力或通过渠道优化提高推广的准确率。我不会重复采访的页面分析。 3 热图分析。要标记和呈现的分析方法。标注的方法一般采用颜色的明暗点的密度和比例的表示，如图所示。访谈页面分析3热图分析热图包括点击热图和注意力热图两种一般的点击热图是采集分析根据光标的点击行为呈现的一种分析形式，而注意力热图是一种分析通过模拟人类视觉注意力产生。现阶段网站热图分析多指点击热图第一次使用热图，需要在第三方分析工具后台点击添加热图，填写页面URL页面名称和其他信息添加热图，如图所示。访谈页面分析 3 热点热点分析 地图分析的重点是评估其合理性。比如某某网站在首页右上角设置了一个广告位，在首页左侧设置文章阅读区，然后进行热图分析如图采访页面分析3热图分析分析本热图可以得出以下结论和建议。 1 右上角的蓝色广告位基本没有点击。有必要重新设计图片和文字，以提高广告位的吸引力。 2 顶部导航中的视频分享和IT聊天两栏没有任何点击。考虑替换列名或删除列导航。受访页面分析。 3 热图分析。通过这种热图分析，可以得到以下结论和建议。 3 顶部中间的空白区域有用户点击，但这里没有内容。可以考虑添加图片等，内容不浪费。区域4左侧第一篇文章的点击率最高。继续分析，发现点击来源全部来自天津。因此，在后续运营过程中，可以尝试将文章内容设置为更多本地干货和天津技能访问页面分析3热图分析76位访客属性分析终端详情分析区域运营商分析访客忠诚度分析访客属性分析访问者属性分析是对访问用户固定属性的解读，了解用户网站基本属性，运营提供用户数据，支持访问者属性和网站traffic访问
源访问页面与其他分析最大的区别在于，访问者属性的固定性通常在一个阶段不会发生太大变化，因此访问者属性分析不需要成为日常数据分析的主要项目。每周或每月分析就足够了。访客属性分析主要针对区域运营商终端明细的访客忠诚度三个维度进行数据统计和汇总分析。在第三方统计工具后台，可以直接点击相关按钮进行查询。点击第三方统计工具的区域运营商查看区域，运营商相关数据分析师可以直观的监控和分析阶段内用户所在省份的网络运营商。 1 区域运营商分析 区域分布分析通常用于监测广告效果，尤其是搜索引擎广告、百度360搜索等。平台投放广告时一般可以选择区域，广告效果可以在区域分布的结果。上网通常是通过不同的运营商接入互联网，因此运营商可以直接分析网站用户的网络运营商情况，如图。访问者属性分析 2 终端详情分析 终端详情是用户电脑的基本属性，包括操作系统、浏览器系统 成熟的网站需要全面适配主流终端，如语言互联网插件的解析@Developer进行网站版本优化以适应所有浏览器访问者属性分析2终端详情分析访问者属性分析3访问者忠诚度分析访问者忠诚度报告主要由新老访问者报告和访问深度报告组成，代表网站Content的持续吸引用户 1 新老访客报告 新老访客报告显示了新老访客访问网站时的流量差异和行为差异，如图所示。访问者属性分析 3 访问者忠诚度分析 2 访问深度报告 访问深度报告呈现用户在网站的浏览深度，从侧面展示网站的吸引力。用户访问越深入，职位描述的标准模板就越详细。点击网页上的链接继续浏览网站说明网站对用户更有吸引力，用户只访问一次，这通常意味着网站对用户没有吸引力或网站的设置是不合理，导致用户无法点击进入其他页面访问者属性分析3访问者忠诚度分析2访问深度报告访问者属性分析谢谢
数据中的那些有趣的事情，你知道几个？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2021-08-14 18:26
数据中的那些有趣的事情，你知道几个？
数据的价值不仅仅体现在企业，个人也可以体验数据的魅力，用技术探索行为密码，让大数据帮助大家。欢迎关注我的公众号，一起讨论。数据中有趣的东西。
我的公众号是：livandata
本文主要分析了一些常用的指标，有的与上面有重叠，回顾一下是正确的，同时补充一些常用的指标：
1、Off-site 推广指标：从非现场交付媒体获得的指标，可用于评估非现场交付效果，相当于评估链下效果的指标
曝光：广告曝光是指广告在站外向用户展示的次数，也称为广告展示次数。
点击次数：用户点击站外广告的次数，每次点击记录一次。
广告点击率：点击率是指点击率=点击量/曝光量。
2、Traffic 指标：主要指网站上的非转化指标，主要指一些常见的访问行为。
1）到达率：衡量从站外到网站的点击次数。带有异地标识的链接到达站内后，用户触发站内跟踪码的次数，衡量站外流量达到网站的比例。
覆盖率 = 覆盖率/广告点击。
低到达率意味着这个频道的质量很差，也可能意味着页面加载时间过长，导致用户流失。
2）IP：记录地理位置，UV记录cookies。
如果IP主要分布在三四线城市，产品应该针对不同的IP进行设计。
3）PV/UV：UV有多种，小时UV、月UV、日UV等，主要记录一定时间段内的登录用户数。
5
电商网站比较高，可以鼓励用户浏览网站；
工具类的网站比较低，主要是为了方便客户查找，用户可以通过最短路径找到自己需要的产品。
UGC类的网站：用户生成的内容，用户原创content类的网站，PV/UV=10更合理。
4）visit：访问次数的定义与UV类似。一般定义为每个人在30分钟或一天内访问的次数，主要衡量访问次数，结合PV可以考虑访问的粘性。
5）新访问比例：新访问/总访问。
广告和活动可以发挥作用。
6）Visit Depth：PV/Visit数量，可用于一些场景：PV/UV，用户访问质量的一个指标，访问深度越大，粘性越高，但如果太深高，也会反映用户不会用你的网站。
7）逗留时间：
网站stay time=最后一次请求的时间戳-第一次请求的时间戳；
页面停留时间=下一页请求的时间戳-当前页面的时间戳；
经常发现时间的值为零，主要是因为用户访问这个页面后跳了，导致计算无法完成，所以时间为零。现在有了心跳技术，可以在30秒内爆出一个心跳，而且停留的时间不要越长越好。
8）跳出率：只需访问着陆页并跳开即可。
跳出率=跳出访问/着陆页访问。
如何防止高跳出率：
一个。主页不要设计的太大，否则会加载太慢；
B.流量的质量，是否是垃圾流量，来的用户是否不是我们网页的目标用户，跳出率可以作为判断我们的流量来源是否有效的指标。
c.页面的设计感
d。页面内容
e.页面是否有明显的转换按钮或链接。
主要用来衡量入口处花的钱是否合适。
9）退出率：用户离开网站而没有采取进一步行动的行为。
退出率=页面退出访问/总页面访问
10）实例数：用于衡量站点中自定义对象的触发次数。原理是每次触发校验码一次，实例数+1。通常用于统计站内的自定义对象。
主要用于AB测试。
3、Target 转化指标：
购物车的转化率需要根据行业来判断。一些低转化率可能还不错，比如保险，可能需要考虑很久。
销售指数：
付款转换率不包括货到付款。
适当的投资指标：
适当的投资在金融行业中用得不多。主要是公司将货物正确送到用户指定地址的一个指标。
商品运行指标：
SKU 是指产品的属性，指的是一个类别。比如裙子是棉的，就是SKU，可以理解为标签。
一个产品可以有多个 SKU。例如，如果一个产品有多种颜色，则有多个 SKU。
对于一个产品，当它的品牌、型号、配置、等级、颜色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他产品不同时，可以称为单一产品。
单个产品是一个 SKU。
多头与SKU的结合：
毛利主要是指销售的毛利。
京东中油毛利率增长：对于京东自营来说，毛利率增长非常重要。
店铺运营指标：
GMV 是指总交易量。更大的 GMV 有更大的现金流。
大众点评按月还款，GMV很大，如果现金流充足，估值会上升。
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本文主要分析了一些常用的指标，有的与上面有重叠，回顾一下是正确的，同时补充一些常用的指标：
1、Off-site 推广指标：从非现场交付媒体获得的指标，可用于评估非现场交付效果，相当于评估链下效果的指标
曝光：广告曝光是指广告在站外向用户展示的次数，也称为广告展示次数。
点击次数：用户点击站外广告的次数，每次点击记录一次。
广告点击率：点击率是指点击率=点击量/曝光量。
2、Traffic 指标：主要指网站上的非转化指标，主要指一些常见的访问行为。
1）到达率：衡量从站外到网站的点击次数。带有异地标识的链接到达站内后，用户触发站内跟踪码的次数，衡量站外流量达到网站的比例。
覆盖率 = 覆盖率/广告点击。
低到达率意味着这个频道的质量很差，也可能意味着页面加载时间过长，导致用户流失。
2）IP：记录地理位置，UV记录cookies。
如果IP主要分布在三四线城市，产品应该针对不同的IP进行设计。
3）PV/UV：UV有多种，小时UV、月UV、日UV等，主要记录一定时间段内的登录用户数。
5
电商网站比较高，可以鼓励用户浏览网站；
工具类的网站比较低，主要是为了方便客户查找，用户可以通过最短路径找到自己需要的产品。
UGC类的网站：用户生成的内容，用户原创content类的网站，PV/UV=10更合理。
4）visit：访问次数的定义与UV类似。一般定义为每个人在30分钟或一天内访问的次数，主要衡量访问次数，结合PV可以考虑访问的粘性。
5）新访问比例：新访问/总访问。
广告和活动可以发挥作用。
6）Visit Depth：PV/Visit数量，可用于一些场景：PV/UV，用户访问质量的一个指标，访问深度越大，粘性越高，但如果太深高，也会反映用户不会用你的网站。
7）逗留时间：
网站stay time=最后一次请求的时间戳-第一次请求的时间戳；
页面停留时间=下一页请求的时间戳-当前页面的时间戳；
经常发现时间的值为零，主要是因为用户访问这个页面后跳了，导致计算无法完成，所以时间为零。现在有了心跳技术，可以在30秒内爆出一个心跳，而且停留的时间不要越长越好。
8）跳出率：只需访问着陆页并跳开即可。
跳出率=跳出访问/着陆页访问。
如何防止高跳出率：
一个。主页不要设计的太大，否则会加载太慢；
B.流量的质量，是否是垃圾流量，来的用户是否不是我们网页的目标用户，跳出率可以作为判断我们的流量来源是否有效的指标。
c.页面的设计感
d。页面内容
e.页面是否有明显的转换按钮或链接。
主要用来衡量入口处花的钱是否合适。
9）退出率：用户离开网站而没有采取进一步行动的行为。
退出率=页面退出访问/总页面访问
10）实例数：用于衡量站点中自定义对象的触发次数。原理是每次触发校验码一次，实例数+1。通常用于统计站内的自定义对象。
主要用于AB测试。
3、Target 转化指标：
购物车的转化率需要根据行业来判断。一些低转化率可能还不错，比如保险，可能需要考虑很久。
销售指数：
付款转换率不包括货到付款。
适当的投资指标：
适当的投资在金融行业中用得不多。主要是公司将货物正确送到用户指定地址的一个指标。
商品运行指标：
SKU 是指产品的属性，指的是一个类别。比如裙子是棉的，就是SKU，可以理解为标签。
一个产品可以有多个 SKU。例如，如果一个产品有多种颜色，则有多个 SKU。
对于一个产品，当它的品牌、型号、配置、等级、颜色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他产品不同时，可以称为单一产品。
单个产品是一个 SKU。
多头与SKU的结合：
毛利主要是指销售的毛利。
京东中油毛利率增长：对于京东自营来说，毛利率增长非常重要。
店铺运营指标：
GMV 是指总交易量。更大的 GMV 有更大的现金流。
大众点评按月还款，GMV很大，如果现金流充足，估值会上升。
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数据中的那些有趣的事情，你知道几个？
数据的价值不仅仅体现在企业，个人也可以体验数据的魅力，用技术探索行为密码，让大数据帮助大家。欢迎关注我的公众号，一起讨论。数据中有趣的东西。
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本文主要分析了一些常用的指标，有的与上面有重叠，回顾一下是正确的，同时补充一些常用的指标：
1、Off-site 推广指标：从非现场交付媒体获得的指标，可用于评估非现场交付效果，相当于评估链下效果的指标
曝光：广告曝光是指广告在站外向用户展示的次数，也称为广告展示次数。
点击次数：用户点击站外广告的次数，每次点击记录一次。
广告点击率：点击率是指点击率=点击量/曝光量。
2、Traffic 指标：主要指网站上的非转化指标，主要指一些常见的访问行为。
1）到达率：衡量从站外到网站的点击次数。带有异地标识的链接到达站内后，用户触发站内跟踪码的次数，衡量站外流量达到网站的比例。
覆盖率 = 覆盖率/广告点击。
低到达率意味着这个频道的质量很差，也可能意味着页面加载时间过长，导致用户流失。
2）IP：记录地理位置，UV记录cookies。
如果IP主要分布在三四线城市，产品应该针对不同的IP进行设计。
3）PV/UV：UV有多种，小时UV、月UV、日UV等，主要记录一定时间段内的登录用户数。
5
电商网站比较高，可以鼓励用户浏览网站；
工具类的网站比较低，主要是为了方便客户查找，用户可以通过最短路径找到自己需要的产品。
UGC类的网站：用户生成的内容，用户原创content类的网站，PV/UV=10更合理。
4）visit：访问次数的定义与UV类似。一般定义为每个人在30分钟或一天内访问的次数，主要衡量访问次数，结合PV可以考虑访问的粘性。
5）新访问比例：新访问/总访问。
广告和活动可以发挥作用。
6）Visit Depth：PV/Visit数量，可用于一些场景：PV/UV，用户访问质量的一个指标，访问深度越大，粘性越高，但如果太深高，也会反映用户不会用你的网站。
7）逗留时间：
网站stay time=最后一次请求的时间戳-第一次请求的时间戳；
页面停留时间=下一页请求的时间戳-当前页面的时间戳；
经常发现时间的值为零，主要是因为用户访问这个页面后跳了，导致计算无法完成，所以时间为零。现在有了心跳技术，可以在30秒内爆出一个心跳，而且停留的时间不要越长越好。
8）跳出率：只需访问着陆页并跳开即可。
跳出率=跳出访问/着陆页访问。
如何防止高跳出率：
一个。主页不要设计的太大，否则会加载太慢；
B.流量的质量，是否是垃圾流量，来的用户是否不是我们网页的目标用户，跳出率可以作为判断我们的流量来源是否有效的指标。
c.页面的设计感
d。页面内容
e.页面是否有明显的转换按钮或链接。
主要用来衡量入口处花的钱是否合适。
9）退出率：用户离开网站而没有采取进一步行动的行为。
退出率=页面退出访问/总页面访问
10）实例数：用于衡量站点中自定义对象的触发次数。原理是每次触发校验码一次，实例数+1。通常用于统计站内的自定义对象。
主要用于AB测试。
3、Target 转化指标：
购物车的转化率需要根据行业来判断。一些低转化率可能还不错，比如保险，可能需要考虑很久。
销售指数：
付款转换率不包括货到付款。
适当的投资指标：
适当的投资在金融行业中用得不多。主要是公司将货物正确送到用户指定地址的一个指标。
商品运行指标：
SKU 是指产品的属性，指的是一个类别。比如裙子是棉的，就是SKU，可以理解为标签。
一个产品可以有多个 SKU。例如，如果一个产品有多种颜色，则有多个 SKU。
对于一个产品，当它的品牌、型号、配置、等级、颜色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他产品不同时，可以称为单一产品。
单个产品是一个 SKU。
多头与SKU的结合：
毛利主要是指销售的毛利。
京东中油毛利率增长：对于京东自营来说，毛利率增长非常重要。
店铺运营指标：
GMV 是指总交易量。更大的 GMV 有更大的现金流。
大众点评按月还款，GMV很大，如果现金流充足，估值会上升。
网站分析中都用到哪些衡量指标？又如何分析这些指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2021-08-12 04:08
网站分析中都用到哪些衡量指标？又如何分析这些指标
网站分析索引
网站分析中使用了哪些指标？如何分析这些指标？例如，如果将网站比作超市，经营网站就像经营超市业务，那么目标就是让游客多逗留，多买，多申请会员卡。为了实现这个目标，我们首先要了解目前的情况，比如有多少人走进超市，看到了多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，在网站分析中，我们也需要了解这些数据，并作为后续业务调整的依据：比如有多少人进入网站，浏览了多少页面，注册了多少人会员等。网站分析指标用于以数字化的方式呈现网站运营的状态，帮助站长全方位了解访客，优化网站。常用指标有：浏览量（PV）、访问次数、访问量（UV）、新访问者数、新访问者率、IP、跳出率、平均访问时长、平均访问页面数、转化次数、转化率速度。可以概括为流量数量指标、流量质量指标和流量转化指标3类。
流量指数浏览量（PV）
定义：页面浏览量是PV（Page View），用户每打开一个页面，记录一次。
技术说明：PV是对计算机从网站下载页面的请求。当页面上的 JS 文件被加载时，统计系统会统计这个页面的浏览行为。注意以下几种情况：1.用户多次打开同一个页面，浏览量值累计。 2.如果客户端已经有了缓存的文档，即使它是否真的有这个页面（比如一些JavaScript生成的脚本函数），也可能会被记录为一个PV。但是如果使用网站background 日志进行分析，由于缓存页面可能会直接显示，无需服务器请求，不会记录为PV。
含义：PV越多，页面浏览量越多。 PV之于网站，就像收视率之于电视，已经成为评价网站表现的基本标准。
访问
定义：访问次数为Visit，一个访问者在网站上的会话数，一个会话期间可能浏览多个页面。
技术说明：如果访问者在30分钟内没有重新打开和刷新网站的网页，或者访问者关闭了浏览器，访问者下次访问您的网站时访问次数将增加1。相反，如果访客在离开后半小时内返回，则视为同一次访问。以上对访问者的判断均以Cookie为依据。
含义：页面浏览量（PV）是从页面的角度衡量加载次数的统计指标，访问量（Visit）是从访问者的角度衡量访问量的分析指标。如果网站的用户粘性足够好，同一用户一天多次登录网站，访问量会明显大于访问量。
访客数量 (UV)
定义：访客数 (UV) 是独立访客的数量。 网站一天内的独立访客数（基于cookies）。同一位访客在一天内多次访问网站，且仅计为 1 位访客。
技术说明：当客户端第一次访问网站服务器时，网站服务器会向客户端的电脑发送一个cookie来记录服务器访问的信息。下次访问服务器时，服务器可以直接找到上次放入的cookie。如果服务器发现一段时间内两次访问对应的cookie号相同，那么这些访问一定来自一个UV。
含义：独立访客数（UV）是访客维度中到达网站的访客数。
新访客数量
定义：历史上第一次访问网站的一天中唯一身份访问者的数量。
含义：新访问者的数量可以衡量营销活动开发新用户的有效性。
新访客率
定义：新访客比例=新访客数/访客数。即新访问者占一天内访问者总数的比例。
含义：总体访问量在增加，新访问者占比较高，可以说明网站运营在不断提升。就像人体的血液循环一样，新鲜血液不断补充，充满活力。
IP 号码
定义：一天内访问网站的不同独立IP数量的总和。不管同一个IP访问多少个页面，独立IP的个数都是1个。
含义：从IP数量的角度衡量网站的流量。
流量质量指标的跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。展示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
平均访问页面数
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，将平均访问页面数和平均访问时长一起分析来衡量网站的用户体验。
流量转化指数转化
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。 查看全部
网站分析中都用到哪些衡量指标？又如何分析这些指标
网站分析索引
网站分析中使用了哪些指标？如何分析这些指标？例如，如果将网站比作超市，经营网站就像经营超市业务，那么目标就是让游客多逗留，多买，多申请会员卡。为了实现这个目标，我们首先要了解目前的情况，比如有多少人走进超市，看到了多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，在网站分析中，我们也需要了解这些数据，并作为后续业务调整的依据：比如有多少人进入网站，浏览了多少页面，注册了多少人会员等。网站分析指标用于以数字化的方式呈现网站运营的状态，帮助站长全方位了解访客，优化网站。常用指标有：浏览量（PV）、访问次数、访问量（UV）、新访问者数、新访问者率、IP、跳出率、平均访问时长、平均访问页面数、转化次数、转化率速度。可以概括为流量数量指标、流量质量指标和流量转化指标3类。
流量指数浏览量（PV）
定义：页面浏览量是PV（Page View），用户每打开一个页面，记录一次。
技术说明：PV是对计算机从网站下载页面的请求。当页面上的 JS 文件被加载时，统计系统会统计这个页面的浏览行为。注意以下几种情况：1.用户多次打开同一个页面，浏览量值累计。 2.如果客户端已经有了缓存的文档，即使它是否真的有这个页面（比如一些JavaScript生成的脚本函数），也可能会被记录为一个PV。但是如果使用网站background 日志进行分析，由于缓存页面可能会直接显示，无需服务器请求，不会记录为PV。
含义：PV越多，页面浏览量越多。 PV之于网站，就像收视率之于电视，已经成为评价网站表现的基本标准。
访问
定义：访问次数为Visit，一个访问者在网站上的会话数，一个会话期间可能浏览多个页面。
技术说明：如果访问者在30分钟内没有重新打开和刷新网站的网页，或者访问者关闭了浏览器，访问者下次访问您的网站时访问次数将增加1。相反，如果访客在离开后半小时内返回，则视为同一次访问。以上对访问者的判断均以Cookie为依据。
含义：页面浏览量（PV）是从页面的角度衡量加载次数的统计指标，访问量（Visit）是从访问者的角度衡量访问量的分析指标。如果网站的用户粘性足够好，同一用户一天多次登录网站，访问量会明显大于访问量。
访客数量 (UV)
定义：访客数 (UV) 是独立访客的数量。 网站一天内的独立访客数（基于cookies）。同一位访客在一天内多次访问网站，且仅计为 1 位访客。
技术说明：当客户端第一次访问网站服务器时，网站服务器会向客户端的电脑发送一个cookie来记录服务器访问的信息。下次访问服务器时，服务器可以直接找到上次放入的cookie。如果服务器发现一段时间内两次访问对应的cookie号相同，那么这些访问一定来自一个UV。
含义：独立访客数（UV）是访客维度中到达网站的访客数。
新访客数量
定义：历史上第一次访问网站的一天中唯一身份访问者的数量。
含义：新访问者的数量可以衡量营销活动开发新用户的有效性。
新访客率
定义：新访客比例=新访客数/访客数。即新访问者占一天内访问者总数的比例。
含义：总体访问量在增加，新访问者占比较高，可以说明网站运营在不断提升。就像人体的血液循环一样，新鲜血液不断补充，充满活力。
IP 号码
定义：一天内访问网站的不同独立IP数量的总和。不管同一个IP访问多少个页面，独立IP的个数都是1个。
含义：从IP数量的角度衡量网站的流量。
流量质量指标的跳出率
定义：只浏览一页就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比，即只浏览一页的访问次数/总访问次数。
含义：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。展示了访问者对网站的兴趣程度：跳出率越低，流量质量越好，访问者对网站的内容越感兴趣。这些访客更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。该指标还可以衡量网络营销的效果。它表示有多少访客被网络营销吸引到促销产品页面或网站，然后再次流失。可以说，煮熟的鸭子会飞。比如网站某媒体投放广告，分析该推广源的访客指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的文字是否优秀，以及@的设计网站入口页面用户体验是否好。
平均访问时间
定义：每次访问在网站上的平均停留时间，即平均访问时间等于总访问时间与访问次数的比值。
含义：平均访问时间越长，访问者在页面停留的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，页面会更早关闭，那么平均访问时间会更短; 网站的内容很有意思。长期在网站逗留后，平均访问时间较长。
平均访问页面数
定义：平均每次访问浏览的页面数，平均访问的页面数=浏览量/访问次数。
含义：访问的平均页面数越多表明访问者对网站越感兴趣。更多的浏览信息也让访问者更多地了解网站，有利于网站市场信息的传递，品牌印象的产生，以及未来的销售推广。一般来说，将平均访问页面数和平均访问时长一起分析来衡量网站的用户体验。
流量转化指数转化
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作员期望其完成操作的次数。
含义：转换是指访问者做任何网站管理者希望访问者做的事情。与网站运营商期望达到的推广目的和效果有关。
转化率
定义：转化率=转化次数/访问次数。
含义：转化率是指访问转化的效率。值越高，越多的访问者完成了网站operator 希望访问者执行的操作。
一下网站分析的内容指标和商业指标意义【一】
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2021-08-09 07:17
一下网站分析的内容指标和商业指标意义【一】
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
一、网站分析内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。 查看全部
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
一、网站分析内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。 查看全部
一下网站分析的内容指标和商业指标意义【一】
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
一、网站分析内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。
网站分析采用的内容指标可能有各种各样，也算作是自己复习
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2021-08-09 07:15
网站分析采用的内容指标可能有各种各样，也算作是自己复习
我最近开始学习网站analysis。在学习和写下重要内容的同时，也算是我自己的复习。 网站的分析中可能用到了各种指标。根据网站的目标和网站的客户不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果你的网站是基于内容的，你可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者 查看全部
我最近开始学习网站analysis。在学习和写下重要内容的同时，也算是我自己的复习。 网站的分析中可能用到了各种指标。根据网站的目标和网站的客户不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
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计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果你的网站是基于内容的，你可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者 查看全部
网站分析采用的内容指标可能有各种各样，也算作是自己复习
我最近开始学习网站analysis。在学习和写下重要内容的同时，也算是我自己的复习。 网站的分析中可能用到了各种指标。根据网站的目标和网站的客户不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
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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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
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计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
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一下网站分析的内容指标和商业指标，你了解多少？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2021-08-09 07:15
一下网站分析的内容指标和商业指标，你了解多少？
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
网站分析的内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
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指标含义：衡量有多少访问者对网站的内容高度感兴趣
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。 查看全部
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
网站分析的内容指标
Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。 查看全部
一下网站分析的内容指标和商业指标，你了解多少？
常用的网站分析指标包括内容指标和商业指标。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。这里主要说一下网站分析的内容指标。
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Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
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计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标使用情况：根据访问持续时间的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
大量用户分享
计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/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
指标使用：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：这个访问者持续时间的指标很有争议。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢停留在你的网站，忠诚访问率高当然更好。同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实用户数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标使用：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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客毫无价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑的广告词是否被误解。
访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
指标含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该把它添加到被跟踪的目标中）。对于任何网站，我们可以想象如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在某个方面有问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。
结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。
数据统计工具：百度统计思维移动数据平台介绍
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2021-08-09 06:48
数据统计工具：百度统计思维移动数据平台介绍
数据统计工具：百度统计
百度统计思维导图
百度统计是一款强大的网站数据统计分析工具，从六个维度进行分析——趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、优化分析，并帮助网站优化、用户定位、营销推广，开启网站与用户的完美匹配。
百度统计值价值维度
趋势分析，可以了解网站的基本状态和用户活跃度；
访问者分析和自定义变量可以了解网站访问者的构成和各种属性，帮助我们明确用户定位；
页面分析、转化路径、事件跟踪可以了解用户行为，帮助我们合理安排页面布局和页面层次，优化网站设计，提高转化率；
来源分析、优化分析、指定广告跟踪，可以了解网站的营销推广情况，监控各种网络媒体的推广效果，优化SEO。
网络数据统计工具：
海外：GA、Clicky、W3Counter、Woopra、W3Perl、Piwik、TraceWatch、Snoop、goup、JAWStats、Crazyegg
国内：百度统计、CNZZ、国双统计、51la、量子统计、小爱统计、科捷统计、iDigger、gostats
外部分析工具：Alexa、IUT、adplanner、quantcast
APP数据统计工具：
国外：Flurry、谷歌分析移动、Mixpanel
国内：友盟、吉峰统计、TalkingData、百度移动统计、CNZZ移动数据平台、imofan
开源：cobub
网站的后台还可以进行一些基本的统计，比如注册人数、会员人数、互动次数等。
常用的核心数据指标
除了上面思维导图中提到的数据指标外，还包括从思维导图中的数据指标扩展而来的活跃度、流失率、留存率等。
活动：
主要衡量产品的粘性、用户的稳定性和核心用户的规模，在线观察产品的周期性变化。
AU（Active Users）活跃用户：登录产品的用户计为一次登录
DAU（Daily Active Users）：每天登录的用户数，通常从后台抓取
WAU (Weekly Active Users) 周活跃用户数：7天内登录的用户数
MAU (Monthly Active Users) 月活跃用户数：30天内登录的用户数
AT（Daily Avg. Online Time）：活跃用户的平均每日在线时间
AT=每日总在线时间/DAU
DNU (Daily New Users) 每日注册和登录用户：只需从后台抓取
PCU（Peak Concurrent Users）最高并发用户数：统计期内同一时间点（通常精确到分钟）的最高在线用户数
ACU（Average Concurrent Users）平均在线用户数：统计周期内每个点的平均在线用户数（通常精确到分钟）
ACU=DAU * AT / 时间精度
EC（Engagement Count）用户登录频率：统计期内每个用户的平均登录总次数
根据不同的统计周期，通常每天的登录频率统计登录次数；每周和每月登录频率统计登录天数（每天多次登录按一次计算）
对于不同的产品，活跃度的标准是不同的，可以根据自己的需求细分定位——轻用户、中用户、重度用户、忠实用户等。
丢失，保留：
在流失前观察流失用户的状态和他们的行为，以确定产品可能存在的问题。
ULR（Users Leave Rate）用户流失率：统计当天登录产品但接下来N天未登录的用户数/统计日DAU
日流失率：统计当天登录产品的用户数，以及次日未登录的用户数/统计日DAU
每周流失率：统计当周登录产品但下周未登录的用户数/WAU
月流失率：统计当月登录产品、下个月未登录的用户数/MAU
OSUR (One Session User Rate) 一次会话的用户比例：新登录用户中只有一次会话的用户比例，主要衡量新用户的质量
DRR（Daily Retention Rate）日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及接下来N天至少登录一次的用户数/统计日DAU
WRR（Weekly Retention Rate）周留存率：统计当周登录过产品且下周至少登录过一次的用户数/WAU
MRR（Monthly Retention Rate）月留存率：统计当月登录产品的用户数和下个月至少登录一次的用户数/MAU
次日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及次日仍登录的用户数/统计日DAU
回归率：产品流失和重新登录的用户占流失用户的比例。
回访用户数：产品流失后重新登录的用户数
关闭用户池：过去一段时间内流失的用户数
回归率=回访用户/流失用户池
收入：
对产品盈利能力的综合评估。
PUR（Pay User Rate）付费率：统计期内付费账户数与活跃账户数之比，一般以自然月或自然周为单位计算
广度，更多人付费
PUR = APA / AU
APA（Active Payment Account）活跃支付账户用户数：统计期内成功支付账户的用户数
APA = AU * PUR
ARPU（Average Revenue Per User）平均每用户收入：统计期内活跃用户在产品上产生的平均收入
ARPU = 收入 / AU
ARPU = ARPPU * PUR
ARPPU（Average Revenue Per Paying User）每付费用户平均收入：统计期内，付费用户从产品中产生的平均收入
深度，多付钱
ARPPU = 收入/APA
LTV（Lift Time Value）生命周期价值：平均而言，一个新用户在其生命周期（第一次登录到最后一次登录），为产品创造的总收入
LTV_N：统计期间，一批新增用户在首次登录后N天内产生累计收入/NU（新用户）
用于衡量渠道导入用户的回收期，回收率=LTV_N/CPL（导入成本）
上述数据可根据需要进行拆解合并，如流失付费用户数、付费用户回访数、新增付费用户数、新增活跃用户数等。
同时，不同的产品类型有不同的需要关注的数据指标，一切都是天生的。
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数据统计工具：百度统计
百度统计思维导图
百度统计是一款强大的网站数据统计分析工具，从六个维度进行分析——趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、优化分析，并帮助网站优化、用户定位、营销推广，开启网站与用户的完美匹配。
百度统计值价值维度
趋势分析，可以了解网站的基本状态和用户活跃度；
访问者分析和自定义变量可以了解网站访问者的构成和各种属性，帮助我们明确用户定位；
页面分析、转化路径、事件跟踪可以了解用户行为，帮助我们合理安排页面布局和页面层次，优化网站设计，提高转化率；
来源分析、优化分析、指定广告跟踪，可以了解网站的营销推广情况，监控各种网络媒体的推广效果，优化SEO。
网络数据统计工具：
海外：GA、Clicky、W3Counter、Woopra、W3Perl、Piwik、TraceWatch、Snoop、goup、JAWStats、Crazyegg
国内：百度统计、CNZZ、国双统计、51la、量子统计、小爱统计、科捷统计、iDigger、gostats
外部分析工具：Alexa、IUT、adplanner、quantcast
APP数据统计工具：
国外：Flurry、谷歌分析移动、Mixpanel
国内：友盟、吉峰统计、TalkingData、百度移动统计、CNZZ移动数据平台、imofan
开源：cobub
网站的后台还可以进行一些基本的统计，比如注册人数、会员人数、互动次数等。
常用的核心数据指标
除了上面思维导图中提到的数据指标外，还包括从思维导图中的数据指标扩展而来的活跃度、流失率、留存率等。
活动：
主要衡量产品的粘性、用户的稳定性和核心用户的规模，在线观察产品的周期性变化。
AU（Active Users）活跃用户：登录产品的用户计为一次登录
DAU（Daily Active Users）：每天登录的用户数，通常从后台抓取
WAU (Weekly Active Users) 周活跃用户数：7天内登录的用户数
MAU (Monthly Active Users) 月活跃用户数：30天内登录的用户数
AT（Daily Avg. Online Time）：活跃用户的平均每日在线时间
AT=每日总在线时间/DAU
DNU (Daily New Users) 每日注册和登录用户：只需从后台抓取
PCU（Peak Concurrent Users）最高并发用户数：统计期内同一时间点（通常精确到分钟）的最高在线用户数
ACU（Average Concurrent Users）平均在线用户数：统计周期内每个点的平均在线用户数（通常精确到分钟）
ACU=DAU * AT / 时间精度
EC（Engagement Count）用户登录频率：统计期内每个用户的平均登录总次数
根据不同的统计周期，通常每天的登录频率统计登录次数；每周和每月登录频率统计登录天数（每天多次登录按一次计算）
对于不同的产品，活跃度的标准是不同的，可以根据自己的需求细分定位——轻用户、中用户、重度用户、忠实用户等。
丢失，保留：
在流失前观察流失用户的状态和他们的行为，以确定产品可能存在的问题。
ULR（Users Leave Rate）用户流失率：统计当天登录产品但接下来N天未登录的用户数/统计日DAU
日流失率：统计当天登录产品的用户数，以及次日未登录的用户数/统计日DAU
每周流失率：统计当周登录产品但下周未登录的用户数/WAU
月流失率：统计当月登录产品、下个月未登录的用户数/MAU
OSUR (One Session User Rate) 一次会话的用户比例：新登录用户中只有一次会话的用户比例，主要衡量新用户的质量
DRR（Daily Retention Rate）日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及接下来N天至少登录一次的用户数/统计日DAU
WRR（Weekly Retention Rate）周留存率：统计当周登录过产品且下周至少登录过一次的用户数/WAU
MRR（Monthly Retention Rate）月留存率：统计当月登录产品的用户数和下个月至少登录一次的用户数/MAU
次日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及次日仍登录的用户数/统计日DAU
回归率：产品流失和重新登录的用户占流失用户的比例。
回访用户数：产品流失后重新登录的用户数
关闭用户池：过去一段时间内流失的用户数
回归率=回访用户/流失用户池
收入：
对产品盈利能力的综合评估。
PUR（Pay User Rate）付费率：统计期内付费账户数与活跃账户数之比，一般以自然月或自然周为单位计算
广度，更多人付费
PUR = APA / AU
APA（Active Payment Account）活跃支付账户用户数：统计期内成功支付账户的用户数
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ARPU（Average Revenue Per User）平均每用户收入：统计期内活跃用户在产品上产生的平均收入
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百度统计是一款强大的网站数据统计分析工具，从六个维度进行分析——趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、优化分析，并帮助网站优化、用户定位、营销推广，开启网站与用户的完美匹配。
百度统计值价值维度
趋势分析，可以了解网站的基本状态和用户活跃度；
访问者分析和自定义变量可以了解网站访问者的构成和各种属性，帮助我们明确用户定位；
页面分析、转化路径、事件跟踪可以了解用户行为，帮助我们合理安排页面布局和页面层次，优化网站设计，提高转化率；
来源分析、优化分析、指定广告跟踪，可以了解网站的营销推广情况，监控各种网络媒体的推广效果，优化SEO。
网络数据统计工具：
海外：GA、Clicky、W3Counter、Woopra、W3Perl、Piwik、TraceWatch、Snoop、goup、JAWStats、Crazyegg
国内：百度统计、CNZZ、国双统计、51la、量子统计、小爱统计、科捷统计、iDigger、gostats
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国内：友盟、吉峰统计、TalkingData、百度移动统计、CNZZ移动数据平台、imofan
开源：cobub
网站的后台还可以进行一些基本的统计，比如注册人数、会员人数、互动次数等。
常用的核心数据指标
除了上面思维导图中提到的数据指标外，还包括从思维导图中的数据指标扩展而来的活跃度、流失率、留存率等。
活动：
主要衡量产品的粘性、用户的稳定性和核心用户的规模，在线观察产品的周期性变化。
AU（Active Users）活跃用户：登录产品的用户计为一次登录
DAU（Daily Active Users）：每天登录的用户数，通常从后台抓取
WAU (Weekly Active Users) 周活跃用户数：7天内登录的用户数
MAU (Monthly Active Users) 月活跃用户数：30天内登录的用户数
AT（Daily Avg. Online Time）：活跃用户的平均每日在线时间
AT=每日总在线时间/DAU
DNU (Daily New Users) 每日注册和登录用户：只需从后台抓取
PCU（Peak Concurrent Users）最高并发用户数：统计期内同一时间点（通常精确到分钟）的最高在线用户数
ACU（Average Concurrent Users）平均在线用户数：统计周期内每个点的平均在线用户数（通常精确到分钟）
ACU=DAU * AT / 时间精度
EC（Engagement Count）用户登录频率：统计期内每个用户的平均登录总次数
根据不同的统计周期，通常每天的登录频率统计登录次数；每周和每月登录频率统计登录天数（每天多次登录按一次计算）
对于不同的产品，活跃度的标准是不同的，可以根据自己的需求细分定位——轻用户、中用户、重度用户、忠实用户等。
丢失，保留：
在流失前观察流失用户的状态和他们的行为，以确定产品可能存在的问题。
ULR（Users Leave Rate）用户流失率：统计当天登录产品但接下来N天未登录的用户数/统计日DAU
日流失率：统计当天登录产品的用户数，以及次日未登录的用户数/统计日DAU
每周流失率：统计当周登录产品但下周未登录的用户数/WAU
月流失率：统计当月登录产品、下个月未登录的用户数/MAU
OSUR (One Session User Rate) 一次会话的用户比例：新登录用户中只有一次会话的用户比例，主要衡量新用户的质量
DRR（Daily Retention Rate）日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及接下来N天至少登录一次的用户数/统计日DAU
WRR（Weekly Retention Rate）周留存率：统计当周登录过产品且下周至少登录过一次的用户数/WAU
MRR（Monthly Retention Rate）月留存率：统计当月登录产品的用户数和下个月至少登录一次的用户数/MAU
次日留存率：统计当天登录产品的用户数，以及次日仍登录的用户数/统计日DAU
回归率：产品流失和重新登录的用户占流失用户的比例。
回访用户数：产品流失后重新登录的用户数
关闭用户池：过去一段时间内流失的用户数
回归率=回访用户/流失用户池
收入：
对产品盈利能力的综合评估。
PUR（Pay User Rate）付费率：统计期内付费账户数与活跃账户数之比，一般以自然月或自然周为单位计算
广度，更多人付费
PUR = APA / AU
APA（Active Payment Account）活跃支付账户用户数：统计期内成功支付账户的用户数
APA = AU * PUR
ARPU（Average Revenue Per User）平均每用户收入：统计期内活跃用户在产品上产生的平均收入
ARPU = 收入 / AU
ARPU = ARPPU * PUR
ARPPU（Average Revenue Per Paying User）每付费用户平均收入：统计期内，付费用户从产品中产生的平均收入
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ARPPU = 收入/APA
LTV（Lift Time Value）生命周期价值：平均而言，一个新用户在其生命周期（第一次登录到最后一次登录），为产品创造的总收入
LTV_N：统计期间，一批新增用户在首次登录后N天内产生累计收入/NU（新用户）
用于衡量渠道导入用户的回收期，回收率=LTV_N/CPL（导入成本）
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Engagement是什么很久以前我写过一篇介绍Engagement的文章
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2021-08-09 06:44
Engagement是什么很久以前我写过一篇介绍Engagement的文章
[前言]
在上一期中，我们解释了衡量在线营销效果的两种最重要的方法——衡量人们内心的变化和衡量人们行为的变化。人类行为的变化按照对它的影响由浅到深的逻辑分为四个阶段：Traffic、Engagement、Conversion、Retention，并详细介绍了Traffic的情况。下面我们打算用文章两次，为大家详细讲解一下Engagement——这么大篇幅的Engagement讲解，真的是因为它很重要，涉及到很多方面。如果你能耐心阅读，你会有很多收获。
您将在本文中读到：1)什么是Engagement，2)Engagement一般收录哪些指标，这些指标的含义是什么，以及3)需要如何监控才能准确获取Engagement相关指标。
[文字]
什么是互动
很久以前写过一篇关于Engagement文章的文章：网站分析的最基本的度量（8）——Engagement，请参考。Engagement不是指具体的度量，而是一个series 衡量用户参与营销活动程度的指标集合，由于网站是营销活动的一部分，所以常使用engagement来衡量网站和网站内容和功能之间的用户互动程度。但是参与度不仅如此，还可以衡量用户与营销活动之间的其他互动方式，例如微博营销中用户的阅读、评论和转发，或者受众与富媒体广告之间的互动。参与度是一个有意义的指标，可以这样理解——用来衡量用户在产生流量之后，最终转化之前的行为和过程，特别是反映用户对营销活动的兴趣/网站，用来衡量影响最终转化的诸多因素。
所以我不能给订婚一个具体的定义。它是一个指标体系，而不是一个具体的指标，也不是像访问那样标准化的衡量标准。出于这个原因，美国人（Avinash Kaushik 和 Eric Peterson）自己也有不同的看法。一个人认为这是一个值得推广和标准化的指标，而另一个人则认为它不应该是一个指标，而且很难标准化它的应用。无论谁更有意义，在解决具体问题时，参与都有其非常明显的价值。因此，在我们的核心指标体系中，我一直认为参与度是其中最重要的部分。
Engagement可以分为两类，一类是可以标准化衡量用户行为的指标族，一类是可以根据不同情况按需定义的指标族。两类指标含义不同，功能相似，都非常重要。
标准化的参与度指标
标准化的参与度指标分为宏观层面和微观层面。宏指的是网站全站的参与情况，而微观指的是特定页面的参与情况。
宏观参与度指标主要是我们通常所说的旧的三跳率（bounce rate）、PV/Visit和Time on Site。这三个指标描述了三种不同类型的用户行为。
跳出率表示用户输入网站后是否对网站的内容感兴趣。如果没有，那么用户不会点击页面上的任何链接就离开，这样他实际上只能看到网站呈现给他的着陆页（landing page）。跳出率是一个随着技术进步没有太大变化的指标。有朋友问我，如果一个人进入着陆页，仔细阅读了着陆页上的内容几分钟，但没有点击以上任何链接查看其他页面，他是否被退回？这在大多数网站分析工具的跳出率定义中都有明确的说明，即跳出是否实际与用户在着陆页上的浏览时间有关，而只与他是否点击进入其他页面有关如果有点击进入其他页面，则不是反弹，否则是反弹，所以在上述情况下，无论访问者浏览了多久没有点击着陆页上的任何链接进入其他页面，这还是反弹。看来可能是跳出率的定义太严格了，和浏览页面的时间长短无关（时间问题后面会具体说明），似乎不合理。但是这个定义是技术简单，抓住大概率事件（浏览页面几分钟，没有点击页面上的任何链接，确实是小概率事件）的效率原则产生的“最佳解决方案”，所以一直在继续使用。
有趣的是，很久以前，Avinash 对bounce 的解释是页面/网站 的浏览时间不到10 秒（或者30 秒，我记不太清楚了）。但由于用户页面浏览时间不易准确监控（或准确监控降低了网站分析工具技术实现的简单性），而替代方案（目前对跳出率的定义）仍能相当准确地描述现实就跳出而言，大多数工具并没有以浏览时间作为定义跳出和跳出率的依据。
与Bounce Rate不同，PV/Visit（或PV/V在很多情况下缩写为PV/V）描述了用户与网站的另一种交互方式，即网站的浏览深度。用户在访问（visit）过程中查看的页面越多，用户对网站的兴趣就越大。所以一般来说，PV/V 越高越好。当然，兴趣可以分为主动兴趣和被动兴趣。被动兴趣是指因为在网站中找不到自己想要的东西而不断尝试寻找自己想要的东西的过程。 PV/V会比较大，但这不是一个好现象——但这种现象非常少见。
既然说到浏览深度，自然是对应浏览时长，也就是Time on Site，指的是访问网站的人的平均停留时间。比如一个网站有3次访问，一个停留2分钟，一个停留10分钟，一个停留0分钟，那么现场时间就是4分钟。和PV/Visit一样，一般来说，数值越大越好。
不过值得注意的是，网站分析工具统计的时间与实际用户在网站上停留的时间肯定不同。人们访问网站最后一页的时间不会被网站分析工具统计。原因很简单，因为一般的网站分析工具不会统计人们离开网站的准确时间，而只能记录他们访问这个网站倒数第二页的准确时间，这样最后一页被他造访过的逗留时间，竟然完全被忽略了。你可能会问为什么不计算在最后一页上花费的时间？ ——因为网站分析工具默认为用户关闭页面或从该页面的浏览器窗口跳转到其他网站行为，除非你做特殊设置。
如果没有进行额外的设置，这种安排意味着两点。首先，网站分析工具统计的网站browsing 时间总是小于网站在浏览器中打开的时间（虽然在浏览器中打开一个页面并不一定意味着你实际上每分钟都在看它和每一秒）；其次，所有反弹的访问（即只访问了一个页面的访问）在网站 上保持为 0。
确实有一些网站分析工具打破了这个胡言乱语，可以尝试记录下人们离开网站的瞬间。不过我个人觉得意义不是很大，除非每次访问的最后一页很有可能是那些特别需要人留下来仔细检查的页面。只要工具的统计方法一致，即使减少了最后一页的时间，依然可以做到一目了然，仍然可以帮助我们掌握用户的宏观参与情况。而且还降低了技术实现的难度，提高了监控的一致性，提高了监控的准确度（因为记录网站离开的确切时刻的方法其实并不完全可靠，只有一定的概率可以算起来，这会降低这些方法的实际可用性）。
不常用的宏观参与度指标之一是我们之前提到的访问量/UV 指标。用于衡量访客对网站的粘性。如果你喜欢某个网站，你会经常来，一个UV会带来多次访问。 Visit/UV 值越高，此网站 的用户忠诚度越高。
还有其他表示用户粘性的参与度指标，例如访问频率分布（制作图表）和访问间隔分布（制作图表）。这两个指标我用的不多。我觉得对他们最好的诠释就是不同网站的对比，和我自己心理预期的对比。
图：访问频率
图：采访时间间隔
我不想过多谈论微观层面的参与度指标。本质上，它们描述了用户在特定页面上的行为。更重要的是退出率。退出率是衡量一个页面在退出网站 之前被用户查看的最后一个页面的概率（与您查看的总查看次数相比）。比如某个页面的退出率为75%，这意味着访问该页面产生的所有PV中有四分之三是这些访问退出网站之前最后查看的页面。详细解释请看这个文章。
这里我想说的是，退出率是更微观的描述页面参与度衡量（之前宏观衡量整个网站参与度的衡量指标），它是衡量页面性能的指标，类似的指标包括Average Time on Page、Next Page Flow（以及它产生的热图）等相关的文章很多，就不详细介绍了。如果您有兴趣，请点击前面的链接。
按需定义的参与度指标
标准化的参与度指标描述了各种用户行为，但不足以涵盖更具体的衡量和分析需求。例如，一个网站有一些非常重要的特定用户操作（Action），例如注册或登录、申请试用机会、下载产品说明或将一定数量的商品加入购物车。对于这些具体的操作，标准化的参与度指标实际上并没有特别注意它们。
此时，我们需要自定义参与度指标来描述有价值的特定用户行为。这些行为有两种类型：
1.非规范行为：上述行为，如注册、登录、试用、下载、点击特殊位置或功能、加入购物车等，均属于此类。
2. 根据需求设置标准参与条件后，更有针对性的用户行为。例如，与访问相比，时长超过 3 分钟的访问是一种更具体的用户行为，或者一次访问超过 3 个页面的访问也是一种更具体的用户行为。此外，您还可以设置对特定页面的访问，这也是定义了条件的用户行为。这些根据你设置的标准不同，对应的度量值也不同。
您会发现这些指标相当“随心所欲”。是的，它们确实是根据您的需求自由定义的，这意味着其他人使用的参与度指标可能与您的完全不同。但是我们确实需要这些指标，否则我们无法完全描述用户行为的特征和价值，也无法进行针对性的分析和优化。
按需定义的参与度指标使网络营销分析能够真正匹配业务。否则，仅用访问或跳出率来衡量流量和用户行为过于粗略。
现在，你的问题可能会出现——因为这些指标是定制的，网站analysis工具肯定没有统一的标准报告来提供他们的数据。我们应该如何获取这些数据？
监控按需定义的参与度指标的实现
别担心，任何指标要成为指标的必要条件是它可以先被监控。如果不能被监控，它的存在价值就会丧失。这就是所谓的——不可测，即不存在。
必须能够监控自定义的参与度指标。 网站Analysis 工具实际上提供了一种非常全面的方法。分为以下几种情况：
1.点击链接后用户的Action打开一个新页面：
在这种情况下，我们其实不需要实现额外的监控工具，因为点击链接打开一个新页面会记录这个新打开页面的新PV。这样我们就可以统计这个新打开的页面的PV就知道用户点击链接的对应次数了。当然，点击次数和页面打开次数并不是100%对应，但是非常接近，完全不影响我们的分析。
用Excel下载数据，然后做一个过滤，记录下你认为属于Engagement的页面访问数据，宾果！
如果每次都点击同一个链接，打开的页面不是静态URL的页面，而是每次都有不同URL的动态页面。没关系，我们可以通过过滤设置（比如GA的过滤设置）将不同URL的动态页面统一到同一个URI中，这样GA在记录的时候就不会考虑很多页面，而是将它们记录为一个Page。但是这种方法必须有一个前提，就是动态页面的URL有一定的格式，也就是至少有一些共性，完全随机的URL是没有办法的。这个文章的具体实现方法，限于篇幅就不详述了。近期我会写一篇简单的介绍给大家，敬请期待。
2.用户的Action点击链接后不会打开新页面，而是打开了一些特定的功能：
这些功能包括：点击后打开JavaScript或Div浮动层，点击Flash，点击外部链接。在这些情况下，我们需要配置我们的 GA 监控代码。
1)点击的对象是JavaScript或者Div浮动层：
使用Event Tracking功能（官方文档，英文）或Virtual Page功能（官方说明，英文）的功能。该方法的原理是在点击动作本身的onClick事件中添加Event Tracking或Virtual Page的调用。例如：
Your content here
Event Tracking和Virtual Page的区别在于前者会在GA Event report中记录点击动作，而后者会将这个动作的激活作为页面记录处理并显示在Content report中。这两种方法都是GA学习中必须掌握的方法。 ——如果你需要，我会专门写一篇文章来介绍这两种方法。如果您需要，请在下方留言。
2)点击的对象是Flash：
思路和上面的情况差不多。也需要用到Event Tracking或者Virtual Page的功能，但是对应的方法要写到Flash中。有些很复杂，需要技术同事帮助解决。
3)点击的对象是出站链接：
官方的方法类似于监控JavaScript或Div的方法。它使用出站链接的点击行为（onClick 事件）作为事件跟踪或虚拟页面。这样就需要对每个出站链接的onClick事件做一个引用，并添加Event Tracking等方法。请看这里：（英文）。如果页面的出站链接很多，这种方法就相当麻烦。
一次性解决方案也存在，比如这个文章:。自己没试过，但是看代码，应该是可以实现的。
本章总结：
本章只做了三件事：解释了什么是Engagement，它收录哪些指标，以及如何监控Engagement的相关指标。值得记住的是，Engagement 包括标准指标和自定义指标。对于自定义指标，监控时可能需要重新处理工具代码。
本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星所有。如需转载，请联系作者 查看全部
[前言]
在上一期中，我们解释了衡量在线营销效果的两种最重要的方法——衡量人们内心的变化和衡量人们行为的变化。人类行为的变化按照对它的影响由浅到深的逻辑分为四个阶段：Traffic、Engagement、Conversion、Retention，并详细介绍了Traffic的情况。下面我们打算用文章两次，为大家详细讲解一下Engagement——这么大篇幅的Engagement讲解，真的是因为它很重要，涉及到很多方面。如果你能耐心阅读，你会有很多收获。
您将在本文中读到：1)什么是Engagement，2)Engagement一般收录哪些指标，这些指标的含义是什么，以及3)需要如何监控才能准确获取Engagement相关指标。
[文字]
什么是互动
很久以前写过一篇关于Engagement文章的文章：网站分析的最基本的度量（8）——Engagement，请参考。Engagement不是指具体的度量，而是一个series 衡量用户参与营销活动程度的指标集合，由于网站是营销活动的一部分，所以常使用engagement来衡量网站和网站内容和功能之间的用户互动程度。但是参与度不仅如此，还可以衡量用户与营销活动之间的其他互动方式，例如微博营销中用户的阅读、评论和转发，或者受众与富媒体广告之间的互动。参与度是一个有意义的指标，可以这样理解——用来衡量用户在产生流量之后，最终转化之前的行为和过程，特别是反映用户对营销活动的兴趣/网站，用来衡量影响最终转化的诸多因素。
所以我不能给订婚一个具体的定义。它是一个指标体系，而不是一个具体的指标，也不是像访问那样标准化的衡量标准。出于这个原因，美国人（Avinash Kaushik 和 Eric Peterson）自己也有不同的看法。一个人认为这是一个值得推广和标准化的指标，而另一个人则认为它不应该是一个指标，而且很难标准化它的应用。无论谁更有意义，在解决具体问题时，参与都有其非常明显的价值。因此，在我们的核心指标体系中，我一直认为参与度是其中最重要的部分。
Engagement可以分为两类，一类是可以标准化衡量用户行为的指标族，一类是可以根据不同情况按需定义的指标族。两类指标含义不同，功能相似，都非常重要。
标准化的参与度指标
标准化的参与度指标分为宏观层面和微观层面。宏指的是网站全站的参与情况，而微观指的是特定页面的参与情况。
宏观参与度指标主要是我们通常所说的旧的三跳率（bounce rate）、PV/Visit和Time on Site。这三个指标描述了三种不同类型的用户行为。
跳出率表示用户输入网站后是否对网站的内容感兴趣。如果没有，那么用户不会点击页面上的任何链接就离开，这样他实际上只能看到网站呈现给他的着陆页（landing page）。跳出率是一个随着技术进步没有太大变化的指标。有朋友问我，如果一个人进入着陆页，仔细阅读了着陆页上的内容几分钟，但没有点击以上任何链接查看其他页面，他是否被退回？这在大多数网站分析工具的跳出率定义中都有明确的说明，即跳出是否实际与用户在着陆页上的浏览时间有关，而只与他是否点击进入其他页面有关如果有点击进入其他页面，则不是反弹，否则是反弹，所以在上述情况下，无论访问者浏览了多久没有点击着陆页上的任何链接进入其他页面，这还是反弹。看来可能是跳出率的定义太严格了，和浏览页面的时间长短无关（时间问题后面会具体说明），似乎不合理。但是这个定义是技术简单，抓住大概率事件（浏览页面几分钟，没有点击页面上的任何链接，确实是小概率事件）的效率原则产生的“最佳解决方案”，所以一直在继续使用。
有趣的是，很久以前，Avinash 对bounce 的解释是页面/网站 的浏览时间不到10 秒（或者30 秒，我记不太清楚了）。但由于用户页面浏览时间不易准确监控（或准确监控降低了网站分析工具技术实现的简单性），而替代方案（目前对跳出率的定义）仍能相当准确地描述现实就跳出而言，大多数工具并没有以浏览时间作为定义跳出和跳出率的依据。
与Bounce Rate不同，PV/Visit（或PV/V在很多情况下缩写为PV/V）描述了用户与网站的另一种交互方式，即网站的浏览深度。用户在访问（visit）过程中查看的页面越多，用户对网站的兴趣就越大。所以一般来说，PV/V 越高越好。当然，兴趣可以分为主动兴趣和被动兴趣。被动兴趣是指因为在网站中找不到自己想要的东西而不断尝试寻找自己想要的东西的过程。 PV/V会比较大，但这不是一个好现象——但这种现象非常少见。
既然说到浏览深度，自然是对应浏览时长，也就是Time on Site，指的是访问网站的人的平均停留时间。比如一个网站有3次访问，一个停留2分钟，一个停留10分钟，一个停留0分钟，那么现场时间就是4分钟。和PV/Visit一样，一般来说，数值越大越好。
不过值得注意的是，网站分析工具统计的时间与实际用户在网站上停留的时间肯定不同。人们访问网站最后一页的时间不会被网站分析工具统计。原因很简单，因为一般的网站分析工具不会统计人们离开网站的准确时间，而只能记录他们访问这个网站倒数第二页的准确时间，这样最后一页被他造访过的逗留时间，竟然完全被忽略了。你可能会问为什么不计算在最后一页上花费的时间？ ——因为网站分析工具默认为用户关闭页面或从该页面的浏览器窗口跳转到其他网站行为，除非你做特殊设置。
如果没有进行额外的设置，这种安排意味着两点。首先，网站分析工具统计的网站browsing 时间总是小于网站在浏览器中打开的时间（虽然在浏览器中打开一个页面并不一定意味着你实际上每分钟都在看它和每一秒）；其次，所有反弹的访问（即只访问了一个页面的访问）在网站 上保持为 0。
确实有一些网站分析工具打破了这个胡言乱语，可以尝试记录下人们离开网站的瞬间。不过我个人觉得意义不是很大，除非每次访问的最后一页很有可能是那些特别需要人留下来仔细检查的页面。只要工具的统计方法一致，即使减少了最后一页的时间，依然可以做到一目了然，仍然可以帮助我们掌握用户的宏观参与情况。而且还降低了技术实现的难度，提高了监控的一致性，提高了监控的准确度（因为记录网站离开的确切时刻的方法其实并不完全可靠，只有一定的概率可以算起来，这会降低这些方法的实际可用性）。
不常用的宏观参与度指标之一是我们之前提到的访问量/UV 指标。用于衡量访客对网站的粘性。如果你喜欢某个网站，你会经常来，一个UV会带来多次访问。 Visit/UV 值越高，此网站 的用户忠诚度越高。
还有其他表示用户粘性的参与度指标，例如访问频率分布（制作图表）和访问间隔分布（制作图表）。这两个指标我用的不多。我觉得对他们最好的诠释就是不同网站的对比，和我自己心理预期的对比。
图：访问频率
图：采访时间间隔
我不想过多谈论微观层面的参与度指标。本质上，它们描述了用户在特定页面上的行为。更重要的是退出率。退出率是衡量一个页面在退出网站 之前被用户查看的最后一个页面的概率（与您查看的总查看次数相比）。比如某个页面的退出率为75%，这意味着访问该页面产生的所有PV中有四分之三是这些访问退出网站之前最后查看的页面。详细解释请看这个文章。
这里我想说的是，退出率是更微观的描述页面参与度衡量（之前宏观衡量整个网站参与度的衡量指标），它是衡量页面性能的指标，类似的指标包括Average Time on Page、Next Page Flow（以及它产生的热图）等相关的文章很多，就不详细介绍了。如果您有兴趣，请点击前面的链接。
按需定义的参与度指标
标准化的参与度指标描述了各种用户行为，但不足以涵盖更具体的衡量和分析需求。例如，一个网站有一些非常重要的特定用户操作（Action），例如注册或登录、申请试用机会、下载产品说明或将一定数量的商品加入购物车。对于这些具体的操作，标准化的参与度指标实际上并没有特别注意它们。
此时，我们需要自定义参与度指标来描述有价值的特定用户行为。这些行为有两种类型：
1.非规范行为：上述行为，如注册、登录、试用、下载、点击特殊位置或功能、加入购物车等，均属于此类。
2. 根据需求设置标准参与条件后，更有针对性的用户行为。例如，与访问相比，时长超过 3 分钟的访问是一种更具体的用户行为，或者一次访问超过 3 个页面的访问也是一种更具体的用户行为。此外，您还可以设置对特定页面的访问，这也是定义了条件的用户行为。这些根据你设置的标准不同，对应的度量值也不同。
您会发现这些指标相当“随心所欲”。是的，它们确实是根据您的需求自由定义的，这意味着其他人使用的参与度指标可能与您的完全不同。但是我们确实需要这些指标，否则我们无法完全描述用户行为的特征和价值，也无法进行针对性的分析和优化。
按需定义的参与度指标使网络营销分析能够真正匹配业务。否则，仅用访问或跳出率来衡量流量和用户行为过于粗略。
现在，你的问题可能会出现——因为这些指标是定制的，网站analysis工具肯定没有统一的标准报告来提供他们的数据。我们应该如何获取这些数据？
监控按需定义的参与度指标的实现
别担心，任何指标要成为指标的必要条件是它可以先被监控。如果不能被监控，它的存在价值就会丧失。这就是所谓的——不可测，即不存在。
必须能够监控自定义的参与度指标。 网站Analysis 工具实际上提供了一种非常全面的方法。分为以下几种情况：
1.点击链接后用户的Action打开一个新页面：
在这种情况下，我们其实不需要实现额外的监控工具，因为点击链接打开一个新页面会记录这个新打开页面的新PV。这样我们就可以统计这个新打开的页面的PV就知道用户点击链接的对应次数了。当然，点击次数和页面打开次数并不是100%对应，但是非常接近，完全不影响我们的分析。
用Excel下载数据，然后做一个过滤，记录下你认为属于Engagement的页面访问数据，宾果！
如果每次都点击同一个链接，打开的页面不是静态URL的页面，而是每次都有不同URL的动态页面。没关系，我们可以通过过滤设置（比如GA的过滤设置）将不同URL的动态页面统一到同一个URI中，这样GA在记录的时候就不会考虑很多页面，而是将它们记录为一个Page。但是这种方法必须有一个前提，就是动态页面的URL有一定的格式，也就是至少有一些共性，完全随机的URL是没有办法的。这个文章的具体实现方法，限于篇幅就不详述了。近期我会写一篇简单的介绍给大家，敬请期待。
2.用户的Action点击链接后不会打开新页面，而是打开了一些特定的功能：
这些功能包括：点击后打开JavaScript或Div浮动层，点击Flash，点击外部链接。在这些情况下，我们需要配置我们的 GA 监控代码。
1)点击的对象是JavaScript或者Div浮动层：
使用Event Tracking功能（官方文档，英文）或Virtual Page功能（官方说明，英文）的功能。该方法的原理是在点击动作本身的onClick事件中添加Event Tracking或Virtual Page的调用。例如：
Your content here
Event Tracking和Virtual Page的区别在于前者会在GA Event report中记录点击动作，而后者会将这个动作的激活作为页面记录处理并显示在Content report中。这两种方法都是GA学习中必须掌握的方法。 ——如果你需要，我会专门写一篇文章来介绍这两种方法。如果您需要，请在下方留言。
2)点击的对象是Flash：
思路和上面的情况差不多。也需要用到Event Tracking或者Virtual Page的功能，但是对应的方法要写到Flash中。有些很复杂，需要技术同事帮助解决。
3)点击的对象是出站链接：
官方的方法类似于监控JavaScript或Div的方法。它使用出站链接的点击行为（onClick 事件）作为事件跟踪或虚拟页面。这样就需要对每个出站链接的onClick事件做一个引用，并添加Event Tracking等方法。请看这里：（英文）。如果页面的出站链接很多，这种方法就相当麻烦。
一次性解决方案也存在，比如这个文章:。自己没试过，但是看代码，应该是可以实现的。
本章总结：
本章只做了三件事：解释了什么是Engagement，它收录哪些指标，以及如何监控Engagement的相关指标。值得记住的是，Engagement 包括标准指标和自定义指标。对于自定义指标，监控时可能需要重新处理工具代码。
本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星所有。如需转载，请联系作者 查看全部
Engagement是什么很久以前我写过一篇介绍Engagement的文章
[前言]
在上一期中，我们解释了衡量在线营销效果的两种最重要的方法——衡量人们内心的变化和衡量人们行为的变化。人类行为的变化按照对它的影响由浅到深的逻辑分为四个阶段：Traffic、Engagement、Conversion、Retention，并详细介绍了Traffic的情况。下面我们打算用文章两次，为大家详细讲解一下Engagement——这么大篇幅的Engagement讲解，真的是因为它很重要，涉及到很多方面。如果你能耐心阅读，你会有很多收获。
您将在本文中读到：1)什么是Engagement，2)Engagement一般收录哪些指标，这些指标的含义是什么，以及3)需要如何监控才能准确获取Engagement相关指标。
[文字]
什么是互动
很久以前写过一篇关于Engagement文章的文章：网站分析的最基本的度量（8）——Engagement，请参考。Engagement不是指具体的度量，而是一个series 衡量用户参与营销活动程度的指标集合，由于网站是营销活动的一部分，所以常使用engagement来衡量网站和网站内容和功能之间的用户互动程度。但是参与度不仅如此，还可以衡量用户与营销活动之间的其他互动方式，例如微博营销中用户的阅读、评论和转发，或者受众与富媒体广告之间的互动。参与度是一个有意义的指标，可以这样理解——用来衡量用户在产生流量之后，最终转化之前的行为和过程，特别是反映用户对营销活动的兴趣/网站，用来衡量影响最终转化的诸多因素。
所以我不能给订婚一个具体的定义。它是一个指标体系，而不是一个具体的指标，也不是像访问那样标准化的衡量标准。出于这个原因，美国人（Avinash Kaushik 和 Eric Peterson）自己也有不同的看法。一个人认为这是一个值得推广和标准化的指标，而另一个人则认为它不应该是一个指标，而且很难标准化它的应用。无论谁更有意义，在解决具体问题时，参与都有其非常明显的价值。因此，在我们的核心指标体系中，我一直认为参与度是其中最重要的部分。
Engagement可以分为两类，一类是可以标准化衡量用户行为的指标族，一类是可以根据不同情况按需定义的指标族。两类指标含义不同，功能相似，都非常重要。
标准化的参与度指标
标准化的参与度指标分为宏观层面和微观层面。宏指的是网站全站的参与情况，而微观指的是特定页面的参与情况。
宏观参与度指标主要是我们通常所说的旧的三跳率（bounce rate）、PV/Visit和Time on Site。这三个指标描述了三种不同类型的用户行为。
跳出率表示用户输入网站后是否对网站的内容感兴趣。如果没有，那么用户不会点击页面上的任何链接就离开，这样他实际上只能看到网站呈现给他的着陆页（landing page）。跳出率是一个随着技术进步没有太大变化的指标。有朋友问我，如果一个人进入着陆页，仔细阅读了着陆页上的内容几分钟，但没有点击以上任何链接查看其他页面，他是否被退回？这在大多数网站分析工具的跳出率定义中都有明确的说明，即跳出是否实际与用户在着陆页上的浏览时间有关，而只与他是否点击进入其他页面有关如果有点击进入其他页面，则不是反弹，否则是反弹，所以在上述情况下，无论访问者浏览了多久没有点击着陆页上的任何链接进入其他页面，这还是反弹。看来可能是跳出率的定义太严格了，和浏览页面的时间长短无关（时间问题后面会具体说明），似乎不合理。但是这个定义是技术简单，抓住大概率事件（浏览页面几分钟，没有点击页面上的任何链接，确实是小概率事件）的效率原则产生的“最佳解决方案”，所以一直在继续使用。
有趣的是，很久以前，Avinash 对bounce 的解释是页面/网站 的浏览时间不到10 秒（或者30 秒，我记不太清楚了）。但由于用户页面浏览时间不易准确监控（或准确监控降低了网站分析工具技术实现的简单性），而替代方案（目前对跳出率的定义）仍能相当准确地描述现实就跳出而言，大多数工具并没有以浏览时间作为定义跳出和跳出率的依据。
与Bounce Rate不同，PV/Visit（或PV/V在很多情况下缩写为PV/V）描述了用户与网站的另一种交互方式，即网站的浏览深度。用户在访问（visit）过程中查看的页面越多，用户对网站的兴趣就越大。所以一般来说，PV/V 越高越好。当然，兴趣可以分为主动兴趣和被动兴趣。被动兴趣是指因为在网站中找不到自己想要的东西而不断尝试寻找自己想要的东西的过程。 PV/V会比较大，但这不是一个好现象——但这种现象非常少见。
既然说到浏览深度，自然是对应浏览时长，也就是Time on Site，指的是访问网站的人的平均停留时间。比如一个网站有3次访问，一个停留2分钟，一个停留10分钟，一个停留0分钟，那么现场时间就是4分钟。和PV/Visit一样，一般来说，数值越大越好。
不过值得注意的是，网站分析工具统计的时间与实际用户在网站上停留的时间肯定不同。人们访问网站最后一页的时间不会被网站分析工具统计。原因很简单，因为一般的网站分析工具不会统计人们离开网站的准确时间，而只能记录他们访问这个网站倒数第二页的准确时间，这样最后一页被他造访过的逗留时间，竟然完全被忽略了。你可能会问为什么不计算在最后一页上花费的时间？ ——因为网站分析工具默认为用户关闭页面或从该页面的浏览器窗口跳转到其他网站行为，除非你做特殊设置。
如果没有进行额外的设置，这种安排意味着两点。首先，网站分析工具统计的网站browsing 时间总是小于网站在浏览器中打开的时间（虽然在浏览器中打开一个页面并不一定意味着你实际上每分钟都在看它和每一秒）；其次，所有反弹的访问（即只访问了一个页面的访问）在网站 上保持为 0。
确实有一些网站分析工具打破了这个胡言乱语，可以尝试记录下人们离开网站的瞬间。不过我个人觉得意义不是很大，除非每次访问的最后一页很有可能是那些特别需要人留下来仔细检查的页面。只要工具的统计方法一致，即使减少了最后一页的时间，依然可以做到一目了然，仍然可以帮助我们掌握用户的宏观参与情况。而且还降低了技术实现的难度，提高了监控的一致性，提高了监控的准确度（因为记录网站离开的确切时刻的方法其实并不完全可靠，只有一定的概率可以算起来，这会降低这些方法的实际可用性）。
不常用的宏观参与度指标之一是我们之前提到的访问量/UV 指标。用于衡量访客对网站的粘性。如果你喜欢某个网站，你会经常来，一个UV会带来多次访问。 Visit/UV 值越高，此网站 的用户忠诚度越高。
还有其他表示用户粘性的参与度指标，例如访问频率分布（制作图表）和访问间隔分布（制作图表）。这两个指标我用的不多。我觉得对他们最好的诠释就是不同网站的对比，和我自己心理预期的对比。
图：访问频率
图：采访时间间隔
我不想过多谈论微观层面的参与度指标。本质上，它们描述了用户在特定页面上的行为。更重要的是退出率。退出率是衡量一个页面在退出网站 之前被用户查看的最后一个页面的概率（与您查看的总查看次数相比）。比如某个页面的退出率为75%，这意味着访问该页面产生的所有PV中有四分之三是这些访问退出网站之前最后查看的页面。详细解释请看这个文章。
这里我想说的是，退出率是更微观的描述页面参与度衡量（之前宏观衡量整个网站参与度的衡量指标），它是衡量页面性能的指标，类似的指标包括Average Time on Page、Next Page Flow（以及它产生的热图）等相关的文章很多，就不详细介绍了。如果您有兴趣，请点击前面的链接。
按需定义的参与度指标
标准化的参与度指标描述了各种用户行为，但不足以涵盖更具体的衡量和分析需求。例如，一个网站有一些非常重要的特定用户操作（Action），例如注册或登录、申请试用机会、下载产品说明或将一定数量的商品加入购物车。对于这些具体的操作，标准化的参与度指标实际上并没有特别注意它们。
此时，我们需要自定义参与度指标来描述有价值的特定用户行为。这些行为有两种类型：
1.非规范行为：上述行为，如注册、登录、试用、下载、点击特殊位置或功能、加入购物车等，均属于此类。
2. 根据需求设置标准参与条件后，更有针对性的用户行为。例如，与访问相比，时长超过 3 分钟的访问是一种更具体的用户行为，或者一次访问超过 3 个页面的访问也是一种更具体的用户行为。此外，您还可以设置对特定页面的访问，这也是定义了条件的用户行为。这些根据你设置的标准不同，对应的度量值也不同。
您会发现这些指标相当“随心所欲”。是的，它们确实是根据您的需求自由定义的，这意味着其他人使用的参与度指标可能与您的完全不同。但是我们确实需要这些指标，否则我们无法完全描述用户行为的特征和价值，也无法进行针对性的分析和优化。
按需定义的参与度指标使网络营销分析能够真正匹配业务。否则，仅用访问或跳出率来衡量流量和用户行为过于粗略。
现在，你的问题可能会出现——因为这些指标是定制的，网站analysis工具肯定没有统一的标准报告来提供他们的数据。我们应该如何获取这些数据？
监控按需定义的参与度指标的实现
别担心，任何指标要成为指标的必要条件是它可以先被监控。如果不能被监控，它的存在价值就会丧失。这就是所谓的——不可测，即不存在。
必须能够监控自定义的参与度指标。 网站Analysis 工具实际上提供了一种非常全面的方法。分为以下几种情况：
1.点击链接后用户的Action打开一个新页面：
在这种情况下，我们其实不需要实现额外的监控工具，因为点击链接打开一个新页面会记录这个新打开页面的新PV。这样我们就可以统计这个新打开的页面的PV就知道用户点击链接的对应次数了。当然，点击次数和页面打开次数并不是100%对应，但是非常接近，完全不影响我们的分析。
用Excel下载数据，然后做一个过滤，记录下你认为属于Engagement的页面访问数据，宾果！
如果每次都点击同一个链接，打开的页面不是静态URL的页面，而是每次都有不同URL的动态页面。没关系，我们可以通过过滤设置（比如GA的过滤设置）将不同URL的动态页面统一到同一个URI中，这样GA在记录的时候就不会考虑很多页面，而是将它们记录为一个Page。但是这种方法必须有一个前提，就是动态页面的URL有一定的格式，也就是至少有一些共性，完全随机的URL是没有办法的。这个文章的具体实现方法，限于篇幅就不详述了。近期我会写一篇简单的介绍给大家，敬请期待。
2.用户的Action点击链接后不会打开新页面，而是打开了一些特定的功能：
这些功能包括：点击后打开JavaScript或Div浮动层，点击Flash，点击外部链接。在这些情况下，我们需要配置我们的 GA 监控代码。
1)点击的对象是JavaScript或者Div浮动层：
使用Event Tracking功能（官方文档，英文）或Virtual Page功能（官方说明，英文）的功能。该方法的原理是在点击动作本身的onClick事件中添加Event Tracking或Virtual Page的调用。例如：
Your content here
Event Tracking和Virtual Page的区别在于前者会在GA Event report中记录点击动作，而后者会将这个动作的激活作为页面记录处理并显示在Content report中。这两种方法都是GA学习中必须掌握的方法。 ——如果你需要，我会专门写一篇文章来介绍这两种方法。如果您需要，请在下方留言。
2)点击的对象是Flash：
思路和上面的情况差不多。也需要用到Event Tracking或者Virtual Page的功能，但是对应的方法要写到Flash中。有些很复杂，需要技术同事帮助解决。
3)点击的对象是出站链接：
官方的方法类似于监控JavaScript或Div的方法。它使用出站链接的点击行为（onClick 事件）作为事件跟踪或虚拟页面。这样就需要对每个出站链接的onClick事件做一个引用，并添加Event Tracking等方法。请看这里：（英文）。如果页面的出站链接很多，这种方法就相当麻烦。
一次性解决方案也存在，比如这个文章:。自己没试过，但是看代码，应该是可以实现的。
本章总结：
本章只做了三件事：解释了什么是Engagement，它收录哪些指标，以及如何监控Engagement的相关指标。值得记住的是，Engagement 包括标准指标和自定义指标。对于自定义指标，监控时可能需要重新处理工具代码。
本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星所有。如需转载，请联系作者
互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2021-08-08 20:28
互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
在前面说话
大家好，我是爱学习的小熊。
如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。
用户行为指标
用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。
具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。
用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。
用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。
用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。
用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：
除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。
产品类别指标
产品类别指标是互联网行业的特征。用户将在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。
产品分析常用指标如下：
注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。
最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。
内容索引
内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。
常见的内容指标如下：
通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容转发量大，从而总结出写文章和的套路扩大内容传播范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
活动指标
活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。
常见的活动指标如下：
通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。
某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。
不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。
商品类别指标
商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。
因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。
常用商品指标如下：
通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观的看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免商品积压/缺货.
请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。
因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。
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互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？
在前面说话
大家好，我是爱学习的小熊。
如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。
理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。
用户行为指标
用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。
具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：
Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。
用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。
用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。
用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。
用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：
除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。
产品类别指标
产品类别指标是互联网行业的特征。用户将在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。
产品分析常用指标如下：
注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。
最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。
内容索引
内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。
常见的内容指标如下：
通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容转发量大，从而总结出写文章和的套路扩大内容传播范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。
活动指标
活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。
常见的活动指标如下：
通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。
某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。
不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。
商品类别指标
商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。
因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。
常用商品指标如下：
通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观的看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免商品积压/缺货.
请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。
因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。
网站分析采用的指标可能有各种各样的，你知道吗？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2021-08-08 00:38
网站分析采用的指标可能有各种各样的，你知道吗？
网站 可能会使用各种指标进行分析。根据网站的目标以及网站的不同客户，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
一、网站运营数据分析的内容指标
网站Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：网站conversion rate =对应动作的访问量/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推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标用法：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。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
活跃访问者比例重度用户份额
计算公式：活跃用户比例=访问超过N页的用户/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
指标用法：根据你的网站的内容和大小，衡量N的大小。比如内容的网站通常定义在11~15页，电子商务网站，它可以在大约 7~10 页中定义。如果你的网站瞄准了正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：N也是由网站的类型和大小定义的。比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，很难体现其有效性。应该和其他网站运营的数据指标一起使用，比如转化率，但一般来说，访问时间越长，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，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=N分钟以上访问页面数/N分钟以上访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：该索引通过页面和时间对网站进行了更详细的区分。也许来访者刚去吃晚饭。如果该指数较低，则表示访问时间较长，但访问页面较低。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实访问者数=N分钟以上访问的页面数/访问的总页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标用法：网站通常依靠宣传和推广来吸引用户。该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，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访问者毫无价值，他们只是查看您的页面然后离开。这就是为什么你应该考虑你的推广和宣传方式是否有问题。
访客参与指数访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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，该指数将接近1，这意味着每个访问者都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；但是比如客服，尤其是像投诉或者网站这样的Pages希望这个指数尽可能接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
Metric 含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的，那么你需要导航或者Layout design在设计架构的时候要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该用它添加到跟踪目标中，比如促销广告等）。对于任何网站，我们可以想象，如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在策划上存在一些问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引 扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站越不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。
二、网站分析业务指标
平均订单金额 (AOA)
计算公式：平均订单金额=总销售额/总订单数
Metric 含义：用于衡量网站sales 状态的质量
指标用法：将网站访问者转化为买家当然很重要，鼓励买家每次访问购买更多产品也很重要。跟踪该指标可以找到更好的改进方法。
订单转化率 (CR)
计算公式：订单转化率=总订单数/总访问量
Metric 含义：这是一个比较重要的指标，衡量网站对每个访问者的销售额。
指标使用：通过这个指标，你可以看到即使是很小的变化也可能给网站的收入带来巨大的变化。如果你也能区分新老访客产生的订单，那么你就可以细化这个指标，对新老客户做单独统计。
每次访问销售额 (SPV)
计算公式：每位访客的销售额=总销售额/总访问量
指标含义：该指标也用于衡量网站的市场效率
指标用法：该指标类似于转化率，但形式不同。
单笔订单成本 (CPO)
计算公式：单笔订单成本=总营销费用/总订单数
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网站的利润和现金流非常关键。每个人对于营销成本的计算都有不同的标准。有些人将每年网站 的运营费用计入每月成本，有些则没有。关键取决于最适合他们的情况。如果可以在不增加营销成本的情况下提高转化率，则该指标应该会下降。
重复订单率 (ROR)
计算公式：再订货率=现有客户订单数/总订单数
指标含义：用于衡量网站对客户的吸引力
指标使用：这个指标的高低与客服有很大关系。只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
每次访问费用 (CPV)
计算公式：单次访问成本=营销费用/总访问次数
Metric 含义：用于衡量网站的流量成本
指标使用：该指标衡量您的市场效率。目标是降低该指标并增加 SPV。为此，必须降低无效营销费用，增加有效市场投入。
订单获取缺口 (OAG)
计算公式：订单获取差=每访问者成本（CPV）-每订单成本（CPO）
Metric 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的访问者之间的差异
指标用法：指标的值应该是负值，用来衡量从非访问者那里获取客户的成本。有两种方法可以减少这种差异。当你增加网站的销售能力时，CPO会降低，而这个差异会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同理，CPV是有可能的，当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差值也会缩小，说明网站吸引的流量转化率更高。这种情况通常发生在启用 PPC（按点击付费）计划时。
订单获取率 (OAR)
计算公式：订单获取率=单笔订单成本（CPO）/每位访客成本（CPV）
指标含义：用另一种形式反映市场效率
指标使用：比率的使用通常更容易被管理层理解，尤其是财务人员。
每个输出的每订单贡献 (CON)
计算公式：每单产出=（平均订单数X平均边际收益）-每单成本
指标含义：每笔订单给您带来的现金净值增加
指标用法：公司的财务总监总是对这个指标感兴趣，它代表你花了多少钱来赚钱。
投资回报率 (ROI)
计算公式：投资回报率=每产出（CON）/每单成本（CPO）
指标含义：用于衡量您的广告投资回报率
指标用法：比较广告的回报率。你应该把钱分配给回报率最高的广告，但这个回报率应该有时间段的限制，比如“25% RIO/周”和“25% RIO/年”差别很大。 查看全部
网站分析采用的指标可能有各种各样的，你知道吗？
网站 可能会使用各种指标进行分析。根据网站的目标以及网站的不同客户，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
一、网站运营数据分析的内容指标
网站Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：网站conversion rate =对应动作的访问量/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推广效果
指标用法：在异地测试新闻订阅、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，看哪种方式能保持转化率上升吗？如何提升访客与网站内容的关联度？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，你的网站是否有有趣的内容让访问者再次回到你的网站。
指标用法：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。绝大多数网站希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。
活跃访问者比例重度用户份额
计算公式：活跃用户比例=访问超过N页的用户/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
指标用法：根据你的网站的内容和大小，衡量N的大小。比如内容的网站通常定义在11~15页，电子商务网站，它可以在大约 7~10 页中定义。如果你的网站瞄准了正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。
承诺的访客分享
计算公式：访问时间超过N分钟的用户数/总用户数
指标含义：与上一个指标含义相同，只是使用停留时间而不是浏览页数。这取决于网站 的目标。您可以使用两者之一或组合使用。
指标用法：N也是由网站的类型和大小定义的。比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，很难体现其有效性。应该和其他网站运营的数据指标一起使用，比如转化率，但一般来说，访问时间越长，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，也可以根据不同的需要设置访问的时长。
承诺访问者指数
计算公式：忠实访问者指数=N分钟以上访问页面数/N分钟以上访问者数
指标含义：指每个长期访问者平均访问的页面数。这是一个结合页数和时间的重要指标。
指标用法：该索引通过页面和时间对网站进行了更详细的区分。也许来访者刚去吃晚饭。如果该指数较低，则表示访问时间较长，但访问页面较低。通常，您希望看到此索引的更高值。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并浏览内容，这个指数将会上升。
承诺访问量
计算公式：忠实访问者数=N分钟以上访问的页面数/访问的总页面数
指标含义：长期访问者访问的页面数占访问页面总数
指标用法：网站通常依靠宣传和推广来吸引用户。该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，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访问者毫无价值，他们只是查看您的页面然后离开。这就是为什么你应该考虑你的推广和宣传方式是否有问题。
访客参与指数访客参与指数
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。
指标用法：与回访者比例不同，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，该指数将接近1，这意味着每个访问者都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；但是比如客服，尤其是像投诉或者网站这样的Pages希望这个指数尽可能接近1。
拒绝率/跳出率（所有页面）
计算公式：回弹率（所有页面）=单页访问次数/总访问次数
指标含义：代表访问者唯一看到的页面的比例
Metric 含义：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量是从这些页面产生的，那么你需要导航或者Layout design在设计架构的时候要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。
拒绝率/跳出率（主页）拒绝率/跳出率
计算公式：回弹率（首页）=只到首页的访问次数/从首页开始的所有访问
指标含义：该指标代表从首页开始的所有访问者中只看到首页的访问者的比例
指标含义：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入口的页面，那么你也应该用它添加到跟踪目标中，比如促销广告等）。对于任何网站，我们可以想象，如果访问者扫过首页或者最常见的入口页面，就说明网站在策划上存在一些问题。如果目标市场是正确的，则意味着访问者找不到他想要的东西，或者网页的设计（包括页面布局、网速、链接文字等）有问题；如果网站设计是可行且好用的，网站的内容很容易找到，那么问题可能出在访问者的质量上，也就是市场问题。
扫描访客分享
计算公式：浏览用户比例=1分钟以内的访问量/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。
指标用法：大多数网站希望访客停留时间超过一分钟。如果该指标值过高，则应考虑网页内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
扫描访客索引 扫描访客索引
计算公式：浏览用户指数=不到1分钟访问的页面数/不到1分钟访问者数
指标含义：访问者在一分钟内访问的平均页面数
指标用法：这个指数也接近1，说明访问者对网站越不感兴趣，看了一眼就离开了。这可能是导航问题。如果对导航系统进行重大改进，应该可以看到指数在上升；如果指数还在下跌，应该是网站的目标市场和功能有问题，你应该开始解决。结合浏览用户比例和浏览用户指数，可以看出用户是浏览有用信息还是无聊浏览。
扫描访客量
计算公式：浏览用户数=1分钟内浏览页面/所有浏览页面
指标含义：一分钟内完成的页面访问次数的比例
指标使用：根据网站的不同目标，对本指标的级别有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果你是一个广告驱动的网站，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广告吸引了很多访问者并产生了大量的页面，但访问者的质量却是不高，能带来的好处也会受到影响。
二、网站分析业务指标
平均订单金额 (AOA)
计算公式：平均订单金额=总销售额/总订单数
Metric 含义：用于衡量网站sales 状态的质量
指标用法：将网站访问者转化为买家当然很重要，鼓励买家每次访问购买更多产品也很重要。跟踪该指标可以找到更好的改进方法。
订单转化率 (CR)
计算公式：订单转化率=总订单数/总访问量
Metric 含义：这是一个比较重要的指标，衡量网站对每个访问者的销售额。
指标使用：通过这个指标，你可以看到即使是很小的变化也可能给网站的收入带来巨大的变化。如果你也能区分新老访客产生的订单，那么你就可以细化这个指标，对新老客户做单独统计。
每次访问销售额 (SPV)
计算公式：每位访客的销售额=总销售额/总访问量
指标含义：该指标也用于衡量网站的市场效率
指标用法：该指标类似于转化率，但形式不同。
单笔订单成本 (CPO)
计算公式：单笔订单成本=总营销费用/总订单数
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网站的利润和现金流非常关键。每个人对于营销成本的计算都有不同的标准。有些人将每年网站 的运营费用计入每月成本，有些则没有。关键取决于最适合他们的情况。如果可以在不增加营销成本的情况下提高转化率，则该指标应该会下降。
重复订单率 (ROR)
计算公式：再订货率=现有客户订单数/总订单数
指标含义：用于衡量网站对客户的吸引力
指标使用：这个指标的高低与客服有很大关系。只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
每次访问费用 (CPV)
计算公式：单次访问成本=营销费用/总访问次数
Metric 含义：用于衡量网站的流量成本
指标使用：该指标衡量您的市场效率。目标是降低该指标并增加 SPV。为此，必须降低无效营销费用，增加有效市场投入。
订单获取缺口 (OAG)
计算公式：订单获取差=每访问者成本（CPV）-每订单成本（CPO）
Metric 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的访问者之间的差异
指标用法：指标的值应该是负值，用来衡量从非访问者那里获取客户的成本。有两种方法可以减少这种差异。当你增加网站的销售能力时，CPO会降低，而这个差异会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同理，CPV是有可能的，当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差值也会缩小，说明网站吸引的流量转化率更高。这种情况通常发生在启用 PPC（按点击付费）计划时。
订单获取率 (OAR)
计算公式：订单获取率=单笔订单成本（CPO）/每位访客成本（CPV）
指标含义：用另一种形式反映市场效率
指标使用：比率的使用通常更容易被管理层理解，尤其是财务人员。
每个输出的每订单贡献 (CON)
计算公式：每单产出=（平均订单数X平均边际收益）-每单成本
指标含义：每笔订单给您带来的现金净值增加
指标用法：公司的财务总监总是对这个指标感兴趣，它代表你花了多少钱来赚钱。
投资回报率 (ROI)
计算公式：投资回报率=每产出（CON）/每单成本（CPO）
指标含义：用于衡量您的广告投资回报率
指标用法：比较广告的回报率。你应该把钱分配给回报率最高的广告，但这个回报率应该有时间段的限制，比如“25% RIO/周”和“25% RIO/年”差别很大。
身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-08-08 00:37
身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法
随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人才。那么作为数据分析师的你，如何做好数据分析工作呢？今天我们就来聊聊最常用的十大数据分析方法。希望你能从中得到启发，找到有用的分析框架和方法。
1、指数分析
指标可以理解为用来描述事物的数量。比如我们最常用的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了一个目标被转化的次数。用一句话来归类就是：谁，做了什么，结果如何。下图分别对应产品、运营、市场的常用指标。
明确关键指标后，可以更好的进行有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。
2、对比分析
比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。
例如：本周与前一周的对比是环比对比；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比。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。
3、比率分析
是指通过计算某一维度占总维度数的比例来分析部分与总数关系的方法。
公式：比率=某个维度的值/总量X 100%
例如下图是一组营销数据。通过计算，我们可以清楚地了解每个区域：
每个区域的成本是多少？每个地区的转化情况如何？
以北京为例。其转化率低于消费，说明整体转化率不佳。那么我们需要思考：转化不良有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？
在辽宁，转化率高于消费，证明这方面的转化率非常好。那么我们需要思考：该地区是否需要增加资金？
通过分析各个指标的占比，可以清楚的了解各个地区的情况。这就是比率分析法。这种方式更适合多产品、多区域的推广。
4、转化分析
转化分析是指在一个统计周期内完成的转化操作次数占促销信息总点击次数的比率。
计算公式为：转化率=（转化次数/点击量）×100%
例如：10 个用户看到某个搜索推广的结果，5 个用户点击某个推广结果并被重定向到目标 URL。之后，有2位用户有后续转化行为。那么，这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%。
常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映用户从起点到终点各个阶段的行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析等日常数据运营和数据分析，如流量监控、产品目标转化等。
漏斗分析需要注意的两点：
● 不仅仅是整体转化率，还有转化过程中每一步的转化率；
● 漏斗分析也需要多维拆解。拆解之后，你可能会发现不同维度下的转化率也有很大的不同。
比如某公司的注册流程使用邮箱，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析，发现主要损失在【提交验证码】环节。
了解后发现邮箱验证很容易出现无法收到注册邮箱的邮件的情况。原因包括阻止电子邮件代理、收录敏感词的电子邮件被归类为垃圾邮件邮箱以及电子邮件传递时间过长。这么多不可控因素影响注册转化率，改变验证方式。改用短信验证后，整体转化率提升到43%，增幅非常大。
5、留存分析
留存分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户将执行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。
衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存率，一是新用户留存率，二是产品功能留存率。
比如在电商行业，某公司开展了一个运营活动，比如春节期间的抢红包活动，那么春节过后，我们需要知道过年期间有多少用户通过抢红包活动。延长产品的使用时间？日常活动增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；
精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是让用户（使用产品）的生命周期与产品的生命周期保持一致，让产品健康发展。
6、分群分析
用户分组是指用户信息的标注。将具有相同属性的用户根据其历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，进行后续分析。
在日常数据工作中，经常会有这样的需求：我想关注一些满足一定条件的用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），但也想知道他们是什么人满足这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示。有时我想进一步检查某些人在使用某个功能时的具体操作行为。用户分组是用于满足这些需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探索指数背后的原因，探索实现用户增长的途径。
将普通用户分组有两种主要方式：
● 对用户画像进行分组，例如年龄、性别、地区、用户偏好等。画像构建的重点是对用户群体进行“标签”。标签通常是人为指定的高度精细的特征标识，最终将用户分组进行标签整合，可以勾勒出用户组的三维“画像”。肖像分组可以让我们真正了解用户的某些特征，这对业务推广有很大帮助。
● 对用户行为进行分组，根据用户注册渠道和活跃习惯制定不同的营销推广策略，并进行针对性优化。
7、交叉分析
交叉分析法，又称三维分析法，是一种基于纵向分析法和横向分析法的分析方法，从交叉和三维的角度出发，由浅到深，从低级到高级。当我们需要寻找变量之间的关系时使用，从而发现数据特征，发现异常数据。
简单的说，交叉分析就是在多种情况下对数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间，会有不同的数据表现形式。我们要澄清一个对象的具体情况。我们不能只考虑一个条件，而是综合多个条件进行分析。
例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量。两者结合形成一个交叉表，以确定不同城市的商品市场规模。但是，在实际情况下，往往有多个数据项。这时候分析师也可以用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。
8、分布分析
分布分析是根据特定维度的不同指标对用户进行分类展示。可以显示用户对产品的依赖程度。
分布分析的主要功能：
(1）查找用户分布规则
对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修改制定产品策略。
(2）提高客户回访率
多角度分布分析，帮助企业判断用户对产品的依赖程度。
(3）快速识别核心用户群
核心用户群体是对公司贡献最大，是公司最大利润来源的用户群体。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最低成本实现公司利润最大化。
应用场景：
（1）用户一个月内购买产品的支付次数分布。
(2）查看用户每月购买某产品的支付次数分省分布。
（3）用户一个月实际支付的订单总额分布。
比如我们想知道用户每个月支付订单的次数，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数量。就像下图一样简单：
这里显示的是按月份查看用户的支付订单数量。我们也可以改变维度，比如按省或节假日等，如下图所示：
同样，指标也可以更改，例如登录次数，或使用时长。
9、矩阵分析
在数学上，矩阵分析是用数学的形式来表达因素之间的相互关系，从而探索问题并得出解决问题的思路。它是一种多方思考和分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。
矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以指向不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策因为矩阵图的维度没有固定的维度，所以灵活，两个维度的不同组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
我们在进行客户调查、产品设计或其他各种选择，并做出决策时，往往需要确定几个要考虑的因素，然后我们必须权衡这些因素的重要性，并对其进行排队以获得权重。系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的需求。详情如下：
(1）市场调研数据分析。我们在进行客户调查、产品设计开发，或者其他各种选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法可以帮助我们通过对市场调查数据的分析计算，确定客户对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素、最合适的方案等。
（2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。
（3）复杂的质量评估。通过分析大量影响质量的数据，确定哪些因素是质量特征。
10、关联分析
关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项目集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在一定的规律性，则称为关联。关联可分为简单关联、时间关联和因果关联。
图片来自：ITPUB博客
关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户购物篮中不同商品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户同时经常购买哪些产品，发现这种相关性可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、商品促销、商品排放和基于购买模式的客户细分。
诸如“某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则可以从数据库中进行关联和分析。例如，“67% 的顾客在购买啤酒时也会购买尿布。”因此，“啤酒和纸尿裤”的合理货架摆放或捆绑可以提高超市的服务质量和效率。
以上是10种常用的数据分析方法，需要在日常数据工作中结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。
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随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人才。那么作为数据分析师的你，如何做好数据分析工作呢？今天我们就来聊聊最常用的十大数据分析方法。希望你能从中得到启发，找到有用的分析框架和方法。
1、指数分析
指标可以理解为用来描述事物的数量。比如我们最常用的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了一个目标被转化的次数。用一句话来归类就是：谁，做了什么，结果如何。下图分别对应产品、运营、市场的常用指标。
明确关键指标后，可以更好的进行有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。
2、对比分析
比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。
例如：本周与前一周的对比是环比对比；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比。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。
3、比率分析
是指通过计算某一维度占总维度数的比例来分析部分与总数关系的方法。
公式：比率=某个维度的值/总量X 100%
例如下图是一组营销数据。通过计算，我们可以清楚地了解每个区域：
每个区域的成本是多少？每个地区的转化情况如何？
以北京为例。其转化率低于消费，说明整体转化率不佳。那么我们需要思考：转化不良有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？
在辽宁，转化率高于消费，证明这方面的转化率非常好。那么我们需要思考：该地区是否需要增加资金？
通过分析各个指标的占比，可以清楚的了解各个地区的情况。这就是比率分析法。这种方式更适合多产品、多区域的推广。
4、转化分析
转化分析是指在一个统计周期内完成的转化操作次数占促销信息总点击次数的比率。
计算公式为：转化率=（转化次数/点击量）×100%
例如：10 个用户看到某个搜索推广的结果，5 个用户点击某个推广结果并被重定向到目标 URL。之后，有2位用户有后续转化行为。那么，这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%。
常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映用户从起点到终点各个阶段的行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析等日常数据运营和数据分析，如流量监控、产品目标转化等。
漏斗分析需要注意的两点：
● 不仅仅是整体转化率，还有转化过程中每一步的转化率；
● 漏斗分析也需要多维拆解。拆解之后，你可能会发现不同维度下的转化率也有很大的不同。
比如某公司的注册流程使用邮箱，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析，发现主要损失在【提交验证码】环节。
了解后发现邮箱验证很容易出现无法收到注册邮箱的邮件的情况。原因包括阻止电子邮件代理、收录敏感词的电子邮件被归类为垃圾邮件邮箱以及电子邮件传递时间过长。这么多不可控因素影响注册转化率，改变验证方式。改用短信验证后，整体转化率提升到43%，增幅非常大。
5、留存分析
留存分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户将执行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。
衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存率，一是新用户留存率，二是产品功能留存率。
比如在电商行业，某公司开展了一个运营活动，比如春节期间的抢红包活动，那么春节过后，我们需要知道过年期间有多少用户通过抢红包活动。延长产品的使用时间？日常活动增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；
精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是让用户（使用产品）的生命周期与产品的生命周期保持一致，让产品健康发展。
6、分群分析
用户分组是指用户信息的标注。将具有相同属性的用户根据其历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，进行后续分析。
在日常数据工作中，经常会有这样的需求：我想关注一些满足一定条件的用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），但也想知道他们是什么人满足这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示。有时我想进一步检查某些人在使用某个功能时的具体操作行为。用户分组是用于满足这些需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探索指数背后的原因，探索实现用户增长的途径。
将普通用户分组有两种主要方式：
● 对用户画像进行分组，例如年龄、性别、地区、用户偏好等。画像构建的重点是对用户群体进行“标签”。标签通常是人为指定的高度精细的特征标识，最终将用户分组进行标签整合，可以勾勒出用户组的三维“画像”。肖像分组可以让我们真正了解用户的某些特征，这对业务推广有很大帮助。
● 对用户行为进行分组，根据用户注册渠道和活跃习惯制定不同的营销推广策略，并进行针对性优化。
7、交叉分析
交叉分析法，又称三维分析法，是一种基于纵向分析法和横向分析法的分析方法，从交叉和三维的角度出发，由浅到深，从低级到高级。当我们需要寻找变量之间的关系时使用，从而发现数据特征，发现异常数据。
简单的说，交叉分析就是在多种情况下对数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间，会有不同的数据表现形式。我们要澄清一个对象的具体情况。我们不能只考虑一个条件，而是综合多个条件进行分析。
例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量。两者结合形成一个交叉表，以确定不同城市的商品市场规模。但是，在实际情况下，往往有多个数据项。这时候分析师也可以用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。
8、分布分析
分布分析是根据特定维度的不同指标对用户进行分类展示。可以显示用户对产品的依赖程度。
分布分析的主要功能：
(1）查找用户分布规则
对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修改制定产品策略。
(2）提高客户回访率
多角度分布分析，帮助企业判断用户对产品的依赖程度。
(3）快速识别核心用户群
核心用户群体是对公司贡献最大，是公司最大利润来源的用户群体。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最低成本实现公司利润最大化。
应用场景：
（1）用户一个月内购买产品的支付次数分布。
(2）查看用户每月购买某产品的支付次数分省分布。
（3）用户一个月实际支付的订单总额分布。
比如我们想知道用户每个月支付订单的次数，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数量。就像下图一样简单：
这里显示的是按月份查看用户的支付订单数量。我们也可以改变维度，比如按省或节假日等，如下图所示：
同样，指标也可以更改，例如登录次数，或使用时长。
9、矩阵分析
在数学上，矩阵分析是用数学的形式来表达因素之间的相互关系，从而探索问题并得出解决问题的思路。它是一种多方思考和分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。
矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以指向不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策因为矩阵图的维度没有固定的维度，所以灵活，两个维度的不同组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
我们在进行客户调查、产品设计或其他各种选择，并做出决策时，往往需要确定几个要考虑的因素，然后我们必须权衡这些因素的重要性，并对其进行排队以获得权重。系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的需求。详情如下：
(1）市场调研数据分析。我们在进行客户调查、产品设计开发，或者其他各种选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法可以帮助我们通过对市场调查数据的分析计算，确定客户对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素、最合适的方案等。
（2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。
（3）复杂的质量评估。通过分析大量影响质量的数据，确定哪些因素是质量特征。
10、关联分析
关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项目集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在一定的规律性，则称为关联。关联可分为简单关联、时间关联和因果关联。
图片来自：ITPUB博客
关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户购物篮中不同商品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户同时经常购买哪些产品，发现这种相关性可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、商品促销、商品排放和基于购买模式的客户细分。
诸如“某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则可以从数据库中进行关联和分析。例如，“67% 的顾客在购买啤酒时也会购买尿布。”因此，“啤酒和纸尿裤”的合理货架摆放或捆绑可以提高超市的服务质量和效率。
以上是10种常用的数据分析方法，需要在日常数据工作中结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。
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身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法
随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人才。那么作为数据分析师的你，如何做好数据分析工作呢？今天我们就来聊聊最常用的十大数据分析方法。希望你能从中得到启发，找到有用的分析框架和方法。
1、指数分析
指标可以理解为用来描述事物的数量。比如我们最常用的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了一个目标被转化的次数。用一句话来归类就是：谁，做了什么，结果如何。下图分别对应产品、运营、市场的常用指标。
明确关键指标后，可以更好的进行有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。
2、对比分析
比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。
例如：本周与前一周的对比是环比对比；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比。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。
3、比率分析
是指通过计算某一维度占总维度数的比例来分析部分与总数关系的方法。
公式：比率=某个维度的值/总量X 100%
例如下图是一组营销数据。通过计算，我们可以清楚地了解每个区域：
每个区域的成本是多少？每个地区的转化情况如何？
以北京为例。其转化率低于消费，说明整体转化率不佳。那么我们需要思考：转化不良有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？
在辽宁，转化率高于消费，证明这方面的转化率非常好。那么我们需要思考：该地区是否需要增加资金？
通过分析各个指标的占比，可以清楚的了解各个地区的情况。这就是比率分析法。这种方式更适合多产品、多区域的推广。
4、转化分析
转化分析是指在一个统计周期内完成的转化操作次数占促销信息总点击次数的比率。
计算公式为：转化率=（转化次数/点击量）×100%
例如：10 个用户看到某个搜索推广的结果，5 个用户点击某个推广结果并被重定向到目标 URL。之后，有2位用户有后续转化行为。那么，这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%。
常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映用户从起点到终点各个阶段的行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析等日常数据运营和数据分析，如流量监控、产品目标转化等。
漏斗分析需要注意的两点：
● 不仅仅是整体转化率，还有转化过程中每一步的转化率；
● 漏斗分析也需要多维拆解。拆解之后，你可能会发现不同维度下的转化率也有很大的不同。
比如某公司的注册流程使用邮箱，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析，发现主要损失在【提交验证码】环节。
了解后发现邮箱验证很容易出现无法收到注册邮箱的邮件的情况。原因包括阻止电子邮件代理、收录敏感词的电子邮件被归类为垃圾邮件邮箱以及电子邮件传递时间过长。这么多不可控因素影响注册转化率，改变验证方式。改用短信验证后，整体转化率提升到43%，增幅非常大。
5、留存分析
留存分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户将执行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。
衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存率，一是新用户留存率，二是产品功能留存率。
比如在电商行业，某公司开展了一个运营活动，比如春节期间的抢红包活动，那么春节过后，我们需要知道过年期间有多少用户通过抢红包活动。延长产品的使用时间？日常活动增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；
精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是让用户（使用产品）的生命周期与产品的生命周期保持一致，让产品健康发展。
6、分群分析
用户分组是指用户信息的标注。将具有相同属性的用户根据其历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，进行后续分析。
在日常数据工作中，经常会有这样的需求：我想关注一些满足一定条件的用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），但也想知道他们是什么人满足这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示。有时我想进一步检查某些人在使用某个功能时的具体操作行为。用户分组是用于满足这些需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探索指数背后的原因，探索实现用户增长的途径。
将普通用户分组有两种主要方式：
● 对用户画像进行分组，例如年龄、性别、地区、用户偏好等。画像构建的重点是对用户群体进行“标签”。标签通常是人为指定的高度精细的特征标识，最终将用户分组进行标签整合，可以勾勒出用户组的三维“画像”。肖像分组可以让我们真正了解用户的某些特征，这对业务推广有很大帮助。
● 对用户行为进行分组，根据用户注册渠道和活跃习惯制定不同的营销推广策略，并进行针对性优化。
7、交叉分析
交叉分析法，又称三维分析法，是一种基于纵向分析法和横向分析法的分析方法，从交叉和三维的角度出发，由浅到深，从低级到高级。当我们需要寻找变量之间的关系时使用，从而发现数据特征，发现异常数据。
简单的说，交叉分析就是在多种情况下对数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间，会有不同的数据表现形式。我们要澄清一个对象的具体情况。我们不能只考虑一个条件，而是综合多个条件进行分析。
例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量。两者结合形成一个交叉表，以确定不同城市的商品市场规模。但是，在实际情况下，往往有多个数据项。这时候分析师也可以用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。
8、分布分析
分布分析是根据特定维度的不同指标对用户进行分类展示。可以显示用户对产品的依赖程度。
分布分析的主要功能：
(1）查找用户分布规则
对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修改制定产品策略。
(2）提高客户回访率
多角度分布分析，帮助企业判断用户对产品的依赖程度。
(3）快速识别核心用户群
核心用户群体是对公司贡献最大，是公司最大利润来源的用户群体。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最低成本实现公司利润最大化。
应用场景：
（1）用户一个月内购买产品的支付次数分布。
(2）查看用户每月购买某产品的支付次数分省分布。
（3）用户一个月实际支付的订单总额分布。
比如我们想知道用户每个月支付订单的次数，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数量。就像下图一样简单：
这里显示的是按月份查看用户的支付订单数量。我们也可以改变维度，比如按省或节假日等，如下图所示：
同样，指标也可以更改，例如登录次数，或使用时长。
9、矩阵分析
在数学上，矩阵分析是用数学的形式来表达因素之间的相互关系，从而探索问题并得出解决问题的思路。它是一种多方思考和分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。
矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以指向不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策因为矩阵图的维度没有固定的维度，所以灵活，两个维度的不同组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
我们在进行客户调查、产品设计或其他各种选择，并做出决策时，往往需要确定几个要考虑的因素，然后我们必须权衡这些因素的重要性，并对其进行排队以获得权重。系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的需求。详情如下：
(1）市场调研数据分析。我们在进行客户调查、产品设计开发，或者其他各种选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法可以帮助我们通过对市场调查数据的分析计算，确定客户对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素、最合适的方案等。
（2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。
（3）复杂的质量评估。通过分析大量影响质量的数据，确定哪些因素是质量特征。
10、关联分析
关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项目集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在一定的规律性，则称为关联。关联可分为简单关联、时间关联和因果关联。
图片来自：ITPUB博客
关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户购物篮中不同商品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户同时经常购买哪些产品，发现这种相关性可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、商品促销、商品排放和基于购买模式的客户细分。
诸如“某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则可以从数据库中进行关联和分析。例如，“67% 的顾客在购买啤酒时也会购买尿布。”因此，“啤酒和纸尿裤”的合理货架摆放或捆绑可以提高超市的服务质量和效率。
以上是10种常用的数据分析方法，需要在日常数据工作中结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。
*本文内容来源于网络
分析前该如何对用户进行精细的研究？(一)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2021-08-07 21:30
分析前该如何对用户进行精细的研究？(一)
目前，产品和服务都是围绕用户开发的，用户的需求、反馈、满意度和体验越来越受到关注。因此，我们需要对用户进行详细的研究，才能推出更好、更有针对性的产品和服务，那么如何分析用户呢？分析前如何对用户进行分类？如何根据常用的用户指标和值得关注的用户指标，发现运营和产品中的诸多问题？本文将重点介绍这些。
一、用户分类
根据用户的行为，有访问用户、新老用户、流失用户、留存用户、回访用户、沉默用户、购买用户、忠实用户等，这么多指标如何系统地分类进行进一步分析？ 我们知道，用户细分的关键是用一个合理的系统将用户划分为几个类别，每个类别都能发挥其作用，没有繁琐和混乱。
通常，用户分为五个主要指标：访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数。那么最好推导出一些基本指标。我们来谈谈为什么要这样做以及每个指标的含义：
1）Visiting users：每日UV，主要体现在访问量上，可以直接反映网站的人气；
2）新用户数：第一次访问或刚注册的用户。新用户数可以用来计算产品的新用户比例，分析产品的开发速度和推广效果；
3）活跃用户数：一般会根据产品的性质设定一定的要求，满足要求即为活跃用户。活跃用户用于分析产品真正掌握的用户数量，因为只有真正的活跃用户才能为产品创造价值；
4）流失用户数：指一段时间未访问或登录的用户。这里我们还需要根据产品的性质来设定一个标准。如果满足条件，则为丢失用户。例如，对于微博，如果原产国一个月未登录，则可能被视为流失用户，而对于电商网站，如果3天未购买，则视为流失用户几个月或半年；
5）Revisited users：之前流失的用户现在重新访问的用户数。主要用于分析产品的用户挽回能力。
从上面我们可以知道，在知道了访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数之后，我们可以计算导数老用户数和留存用户数等指标，同时我们获得了新用户。比例、活跃用户比例、用户流失率、用户访问率等符合指标。这些指标其实已经足够我们分析用户行为了，这样分类就不会有重叠，避免了很多不必要的工作。
二、用户分析的三个关键指标
用自己的分析系统对用户进行分类后，哪些指标值得关注？上报指标和领导了解用户情况时，通常会询问活跃用户数、新用户比例、用户流失率。因此，这些指标是我们应该重点关注的指标，如图：
在分析用户时，新用户占比反映了产品的推广能力、渠道的铺设以及由此带来的变化。新用户比例不仅是评价营销部门业绩的关键指标，也反映了产品的发展情况。 .
但仅仅看新用户的比例显然是不够的。我们还需要将其与流失率一起查看。用户流失率反映了产品对用户的吸引力。所以，从新增用户比例来看，用户“进来”的情况，从流失率来看用户“离开”的情况，如图：
1）新用户比例大于流失率：产品处于发展壮大阶段；
2）新用户比例与流失率相同：相同处于成熟稳定阶段；
3）新用户占比低于流失率：产品处于衰退和衰退阶段。
活跃用户数反映了产品实际掌握的用户数。结合活跃用户数、新用户比例、流失率，就可以控制产品用户的全景，如图：
2.1 新用户比例
通过分析新用户的比例，我们可以知道有多少老用户。分析新老用户的目的是为了更好的留住老用户，发现新用户。老用户一般都是粘性高的产品的忠实用户，这是给产品带来价值的重要用户群。因此，老用户是产品生存的基础，新用户是产品开发的动力。产品在开发的同时，必须在保证老用户的基础上不断增加新用户。
在新用户不断上升的同时，新用户的转化率通常较低，老用户的转化率更有用，但结合起来，转化率会随着新用户的数量而降低，并且转化率是一个非常重要的业务指标，所以需要分别分析新用户和老用户的转化率。区分分析会帮助我们判断产品的整体转化率是否一定与推广、推广引入的流量质量有关，同时可以判断产品老用户的基础是否稳定.
例如如下图：
该图为1月前后产品新老用户转化率变化趋势。
看图知道：
1）从1月4日开始，整体转化率趋势明显下降，新用户占比明显上升，可能是产品推广了。
2）我们要分析的是，产品整体转化率的下降是否必然与推广有关，所以细分一下新老用户的比例，然后我们发现转化率老用户几乎没有变化，新用户的转化率在1月4日之后开始下降。因此，可以判断产品整体转化率的下降是由新用户带来的低转化率造成的本人推广，与产品本身运营无关。
2.2 活跃用户数
在留住老用户和挖掘新用户之后，我们还需要提升用户质量，所以需要关注活跃用户的数量。活跃用户可以为产品带来活力，创造持久价值，一旦用户活跃度下降，用户很可能会逐渐流失。
通过分析活跃用户，我们可以洞察产品当前的真实运行状态。活跃用户需要根据实际情况人为设置一些条件，即完成设定条件的用户为活跃用户。
比如社交类网站设置的注册完成指数为活跃用户，论坛社区设置查看帖子的页面达到两个页面为活跃用户。
2.3用户流失率 查看全部
目前，产品和服务都是围绕用户开发的，用户的需求、反馈、满意度和体验越来越受到关注。因此，我们需要对用户进行详细的研究，才能推出更好、更有针对性的产品和服务，那么如何分析用户呢？分析前如何对用户进行分类？如何根据常用的用户指标和值得关注的用户指标，发现运营和产品中的诸多问题？本文将重点介绍这些。
一、用户分类
根据用户的行为，有访问用户、新老用户、流失用户、留存用户、回访用户、沉默用户、购买用户、忠实用户等，这么多指标如何系统地分类进行进一步分析？ 我们知道，用户细分的关键是用一个合理的系统将用户划分为几个类别，每个类别都能发挥其作用，没有繁琐和混乱。
通常，用户分为五个主要指标：访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数。那么最好推导出一些基本指标。我们来谈谈为什么要这样做以及每个指标的含义：
1）Visiting users：每日UV，主要体现在访问量上，可以直接反映网站的人气；
2）新用户数：第一次访问或刚注册的用户。新用户数可以用来计算产品的新用户比例，分析产品的开发速度和推广效果；
3）活跃用户数：一般会根据产品的性质设定一定的要求，满足要求即为活跃用户。活跃用户用于分析产品真正掌握的用户数量，因为只有真正的活跃用户才能为产品创造价值；
4）流失用户数：指一段时间未访问或登录的用户。这里我们还需要根据产品的性质来设定一个标准。如果满足条件，则为丢失用户。例如，对于微博，如果原产国一个月未登录，则可能被视为流失用户，而对于电商网站，如果3天未购买，则视为流失用户几个月或半年；
5）Revisited users：之前流失的用户现在重新访问的用户数。主要用于分析产品的用户挽回能力。
从上面我们可以知道，在知道了访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数之后，我们可以计算导数老用户数和留存用户数等指标，同时我们获得了新用户。比例、活跃用户比例、用户流失率、用户访问率等符合指标。这些指标其实已经足够我们分析用户行为了，这样分类就不会有重叠，避免了很多不必要的工作。
二、用户分析的三个关键指标
用自己的分析系统对用户进行分类后，哪些指标值得关注？上报指标和领导了解用户情况时，通常会询问活跃用户数、新用户比例、用户流失率。因此，这些指标是我们应该重点关注的指标，如图：
在分析用户时，新用户占比反映了产品的推广能力、渠道的铺设以及由此带来的变化。新用户比例不仅是评价营销部门业绩的关键指标，也反映了产品的发展情况。 .
但仅仅看新用户的比例显然是不够的。我们还需要将其与流失率一起查看。用户流失率反映了产品对用户的吸引力。所以，从新增用户比例来看，用户“进来”的情况，从流失率来看用户“离开”的情况，如图：
1）新用户比例大于流失率：产品处于发展壮大阶段；
2）新用户比例与流失率相同：相同处于成熟稳定阶段；
3）新用户占比低于流失率：产品处于衰退和衰退阶段。
活跃用户数反映了产品实际掌握的用户数。结合活跃用户数、新用户比例、流失率，就可以控制产品用户的全景，如图：
2.1 新用户比例
通过分析新用户的比例，我们可以知道有多少老用户。分析新老用户的目的是为了更好的留住老用户，发现新用户。老用户一般都是粘性高的产品的忠实用户，这是给产品带来价值的重要用户群。因此，老用户是产品生存的基础，新用户是产品开发的动力。产品在开发的同时，必须在保证老用户的基础上不断增加新用户。
在新用户不断上升的同时，新用户的转化率通常较低，老用户的转化率更有用，但结合起来，转化率会随着新用户的数量而降低，并且转化率是一个非常重要的业务指标，所以需要分别分析新用户和老用户的转化率。区分分析会帮助我们判断产品的整体转化率是否一定与推广、推广引入的流量质量有关，同时可以判断产品老用户的基础是否稳定.
例如如下图：
该图为1月前后产品新老用户转化率变化趋势。
看图知道：
1）从1月4日开始，整体转化率趋势明显下降，新用户占比明显上升，可能是产品推广了。
2）我们要分析的是，产品整体转化率的下降是否必然与推广有关，所以细分一下新老用户的比例，然后我们发现转化率老用户几乎没有变化，新用户的转化率在1月4日之后开始下降。因此，可以判断产品整体转化率的下降是由新用户带来的低转化率造成的本人推广，与产品本身运营无关。
2.2 活跃用户数
在留住老用户和挖掘新用户之后，我们还需要提升用户质量，所以需要关注活跃用户的数量。活跃用户可以为产品带来活力，创造持久价值，一旦用户活跃度下降，用户很可能会逐渐流失。
通过分析活跃用户，我们可以洞察产品当前的真实运行状态。活跃用户需要根据实际情况人为设置一些条件，即完成设定条件的用户为活跃用户。
比如社交类网站设置的注册完成指数为活跃用户，论坛社区设置查看帖子的页面达到两个页面为活跃用户。
2.3用户流失率 查看全部
分析前该如何对用户进行精细的研究？(一)
目前，产品和服务都是围绕用户开发的，用户的需求、反馈、满意度和体验越来越受到关注。因此，我们需要对用户进行详细的研究，才能推出更好、更有针对性的产品和服务，那么如何分析用户呢？分析前如何对用户进行分类？如何根据常用的用户指标和值得关注的用户指标，发现运营和产品中的诸多问题？本文将重点介绍这些。
一、用户分类
根据用户的行为，有访问用户、新老用户、流失用户、留存用户、回访用户、沉默用户、购买用户、忠实用户等，这么多指标如何系统地分类进行进一步分析？ 我们知道，用户细分的关键是用一个合理的系统将用户划分为几个类别，每个类别都能发挥其作用，没有繁琐和混乱。
通常，用户分为五个主要指标：访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数。那么最好推导出一些基本指标。我们来谈谈为什么要这样做以及每个指标的含义：
1）Visiting users：每日UV，主要体现在访问量上，可以直接反映网站的人气；
2）新用户数：第一次访问或刚注册的用户。新用户数可以用来计算产品的新用户比例，分析产品的开发速度和推广效果；
3）活跃用户数：一般会根据产品的性质设定一定的要求，满足要求即为活跃用户。活跃用户用于分析产品真正掌握的用户数量，因为只有真正的活跃用户才能为产品创造价值；
4）流失用户数：指一段时间未访问或登录的用户。这里我们还需要根据产品的性质来设定一个标准。如果满足条件，则为丢失用户。例如，对于微博，如果原产国一个月未登录，则可能被视为流失用户，而对于电商网站，如果3天未购买，则视为流失用户几个月或半年；
5）Revisited users：之前流失的用户现在重新访问的用户数。主要用于分析产品的用户挽回能力。
从上面我们可以知道，在知道了访问用户数、新用户数、活跃用户数、流失用户数、回访用户数之后，我们可以计算导数老用户数和留存用户数等指标，同时我们获得了新用户。比例、活跃用户比例、用户流失率、用户访问率等符合指标。这些指标其实已经足够我们分析用户行为了，这样分类就不会有重叠，避免了很多不必要的工作。
二、用户分析的三个关键指标
用自己的分析系统对用户进行分类后，哪些指标值得关注？上报指标和领导了解用户情况时，通常会询问活跃用户数、新用户比例、用户流失率。因此，这些指标是我们应该重点关注的指标，如图：
在分析用户时，新用户占比反映了产品的推广能力、渠道的铺设以及由此带来的变化。新用户比例不仅是评价营销部门业绩的关键指标，也反映了产品的发展情况。 .
但仅仅看新用户的比例显然是不够的。我们还需要将其与流失率一起查看。用户流失率反映了产品对用户的吸引力。所以，从新增用户比例来看，用户“进来”的情况，从流失率来看用户“离开”的情况，如图：
1）新用户比例大于流失率：产品处于发展壮大阶段；
2）新用户比例与流失率相同：相同处于成熟稳定阶段；
3）新用户占比低于流失率：产品处于衰退和衰退阶段。
活跃用户数反映了产品实际掌握的用户数。结合活跃用户数、新用户比例、流失率，就可以控制产品用户的全景，如图：
2.1 新用户比例
通过分析新用户的比例，我们可以知道有多少老用户。分析新老用户的目的是为了更好的留住老用户，发现新用户。老用户一般都是粘性高的产品的忠实用户，这是给产品带来价值的重要用户群。因此，老用户是产品生存的基础，新用户是产品开发的动力。产品在开发的同时，必须在保证老用户的基础上不断增加新用户。
在新用户不断上升的同时，新用户的转化率通常较低，老用户的转化率更有用，但结合起来，转化率会随着新用户的数量而降低，并且转化率是一个非常重要的业务指标，所以需要分别分析新用户和老用户的转化率。区分分析会帮助我们判断产品的整体转化率是否一定与推广、推广引入的流量质量有关，同时可以判断产品老用户的基础是否稳定.
例如如下图：
该图为1月前后产品新老用户转化率变化趋势。
看图知道：
1）从1月4日开始，整体转化率趋势明显下降，新用户占比明显上升，可能是产品推广了。
2）我们要分析的是，产品整体转化率的下降是否必然与推广有关，所以细分一下新老用户的比例，然后我们发现转化率老用户几乎没有变化，新用户的转化率在1月4日之后开始下降。因此，可以判断产品整体转化率的下降是由新用户带来的低转化率造成的本人推广，与产品本身运营无关。
2.2 活跃用户数
在留住老用户和挖掘新用户之后，我们还需要提升用户质量，所以需要关注活跃用户的数量。活跃用户可以为产品带来活力，创造持久价值，一旦用户活跃度下降，用户很可能会逐渐流失。
通过分析活跃用户，我们可以洞察产品当前的真实运行状态。活跃用户需要根据实际情况人为设置一些条件，即完成设定条件的用户为活跃用户。
比如社交类网站设置的注册完成指数为活跃用户，论坛社区设置查看帖子的页面达到两个页面为活跃用户。
2.3用户流失率
网站分析的常见指标和分类指标，你了解多少？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2021-08-02 02:27
网站分析的常见指标和分类指标，你了解多少？
网站常用指标分析：
1：IP：网站一天访问的去重IP数
2：pageView PV对一个页面的访问算作一条记录
3：Unique pageView：UV基于cookies，网站访问的唯一用户数，这是我的网站一天访问的真实人数
基本指标分析：
1：访问次数基于session，一个session计为1次
2：网站停留时间最后一页的进入时间，减去第一页的进入时间，大致等于我们的网站停留时间
3：页面停留时间下一页的进入时间，减去上一页的进入时间就是我们的上一页停留时间
================================================ ================================================
1.1。流量分析的常见类别
Metrics是网站analysis的基础，用于记录和衡量网站自内访问者的各种行为。比如我们常说的流量是一个网站metric，用来衡量网站获得的访问次数。在进行流量分析之前，我们先了解一些常见的指标。
骨灰等级指数
IP：1天内访问网站的唯一IP地址数。一天内从同一个 IP 地址多次访问网站 只计算一次。过去，IP指标可以用来指示用户访问的身份，但现在更多地用于获取访问者的地理位置信息。
PageView views：一般来说PV值，用户每打开一个网站页面，记录1个PV。用户多次打开同一个页面，积累了多个PV。流行的解释是页面被加载的总次数。
Unique PageView：1天内访问网站的唯一用户数（基于浏览器cookies）。同一访客在一天内多次访问网站 只计算一次。
基本级别指标
访问次数：访问者从进入网站到离开网站的一系列活动记录为一次访问，也称为会话。一次访问（会话）可能收录多个 PV。
网站Stay Time：访问者在网站上花费的时间。
页面停留时间：访问者在特定页面或一组页面上花费的时间。
综合级指标
人均浏览页数：每个独立访问者产生的平均 PV。人均浏览页面数 = 浏览次数/唯一身份访问者。反映网站吸引游客的程度。
跳出率：指单页访问次数或一定范围内访问者占总访问次数的百分比。跳出是指单页访问或访问者的数量，即一次访问只访问一个页面后进入网站后离开的访问者数量。
退出率：指在一定范围内退出的访问者占总访问次数的百分比。退出是指访问者离开网站的次数，通常基于一定的范围。
有了上述指标，我们就可以结合业务进行多角度的分类分析，主要有以下几个方面：
基本分析（PV、IP、UV）
趋势分析：根据选择的时间段提供网站流量数据，流量趋势变化规律可以为您分析网站visitor的访问规则和网站发展状况提供参考。
对比分析：根据选取的两个对比时段，及时提供网站流量纵向对比报告，帮助您发现网站发展现状、发展规律、流量变化率等。
当前在线：提供网站当前时刻的访问量，以及最近15分钟的流量、来源、采访、访问者变化等信息，让用户及时了解当前网站交通状况。
访问详情：提供最近7天的访问者访问记录，可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示，并可以根据来源和搜索词等条件进行过滤。通过访问明细，用户可以了解更多网站流量的积累过程，为用户快速找出流量变化原因提供最原创、最准确的依据。
来源分析
来源分类：提供不同的来源形式（直接输入、搜索引擎、其他外部链接、网站来源），以及不同来源项引入的流量比例。通过精准的量化数据，帮助用户分析哪些类型的路线流量多、效果好，进而合理优化推广方案。
搜索引擎：提供每个搜索引擎和搜索引擎子产品引入的流量比例信息。
搜索词：提供访问者通过搜索引擎进入网站所使用的搜索词，以及每个搜索词引入的流量的特点和分布。帮助用户了解每个搜索词引入的流量质量，进而了解访问者的兴趣和关注度，网站与访问者兴趣的匹配程度，为SEO（搜索引擎优化）解决方案和SEM提供优化（搜索引擎营销）词建议 详细依据。
可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示最近7天访问者的搜索记录，并可以根据访问者类型和地区等条件进行过滤。为您的搜索引擎优化提供最详细的原创数据。
入站域名：提供特定入站域名引入的流量分布，可根据“社交媒体”、“搜索引擎”、“邮箱”等网站类型对源域名进行分类。帮助用户了解哪些类型的推广渠道流量大、效果好，进而合理优化网站推广方案。
<p>传入页面：提供特定传入页面引入的流量分布。特别是对于通过流量替换从其他网站引入流量的用户，包括广告位等，该功能可以方便清晰的展示广告引入的流量和效果，为优化推广方案提供依据。 查看全部
网站常用指标分析：
1：IP：网站一天访问的去重IP数
2：pageView PV对一个页面的访问算作一条记录
3：Unique pageView：UV基于cookies，网站访问的唯一用户数，这是我的网站一天访问的真实人数
基本指标分析：
1：访问次数基于session，一个session计为1次
2：网站停留时间最后一页的进入时间，减去第一页的进入时间，大致等于我们的网站停留时间
3：页面停留时间下一页的进入时间，减去上一页的进入时间就是我们的上一页停留时间
================================================ ================================================
1.1。流量分析的常见类别
Metrics是网站analysis的基础，用于记录和衡量网站自内访问者的各种行为。比如我们常说的流量是一个网站metric，用来衡量网站获得的访问次数。在进行流量分析之前，我们先了解一些常见的指标。
骨灰等级指数
IP：1天内访问网站的唯一IP地址数。一天内从同一个 IP 地址多次访问网站 只计算一次。过去，IP指标可以用来指示用户访问的身份，但现在更多地用于获取访问者的地理位置信息。
PageView views：一般来说PV值，用户每打开一个网站页面，记录1个PV。用户多次打开同一个页面，积累了多个PV。流行的解释是页面被加载的总次数。
Unique PageView：1天内访问网站的唯一用户数（基于浏览器cookies）。同一访客在一天内多次访问网站 只计算一次。
基本级别指标
访问次数：访问者从进入网站到离开网站的一系列活动记录为一次访问，也称为会话。一次访问（会话）可能收录多个 PV。
网站Stay Time：访问者在网站上花费的时间。
页面停留时间：访问者在特定页面或一组页面上花费的时间。
综合级指标
人均浏览页数：每个独立访问者产生的平均 PV。人均浏览页面数 = 浏览次数/唯一身份访问者。反映网站吸引游客的程度。
跳出率：指单页访问次数或一定范围内访问者占总访问次数的百分比。跳出是指单页访问或访问者的数量，即一次访问只访问一个页面后进入网站后离开的访问者数量。
退出率：指在一定范围内退出的访问者占总访问次数的百分比。退出是指访问者离开网站的次数，通常基于一定的范围。
有了上述指标，我们就可以结合业务进行多角度的分类分析，主要有以下几个方面：
基本分析（PV、IP、UV）
趋势分析：根据选择的时间段提供网站流量数据，流量趋势变化规律可以为您分析网站visitor的访问规则和网站发展状况提供参考。
对比分析：根据选取的两个对比时段，及时提供网站流量纵向对比报告，帮助您发现网站发展现状、发展规律、流量变化率等。
当前在线：提供网站当前时刻的访问量，以及最近15分钟的流量、来源、采访、访问者变化等信息，让用户及时了解当前网站交通状况。
访问详情：提供最近7天的访问者访问记录，可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示，并可以根据来源和搜索词等条件进行过滤。通过访问明细，用户可以了解更多网站流量的积累过程，为用户快速找出流量变化原因提供最原创、最准确的依据。
来源分析
来源分类：提供不同的来源形式（直接输入、搜索引擎、其他外部链接、网站来源），以及不同来源项引入的流量比例。通过精准的量化数据，帮助用户分析哪些类型的路线流量多、效果好，进而合理优化推广方案。
搜索引擎：提供每个搜索引擎和搜索引擎子产品引入的流量比例信息。
搜索词：提供访问者通过搜索引擎进入网站所使用的搜索词，以及每个搜索词引入的流量的特点和分布。帮助用户了解每个搜索词引入的流量质量，进而了解访问者的兴趣和关注度，网站与访问者兴趣的匹配程度，为SEO（搜索引擎优化）解决方案和SEM提供优化（搜索引擎营销）词建议 详细依据。
可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示最近7天访问者的搜索记录，并可以根据访问者类型和地区等条件进行过滤。为您的搜索引擎优化提供最详细的原创数据。
入站域名：提供特定入站域名引入的流量分布，可根据“社交媒体”、“搜索引擎”、“邮箱”等网站类型对源域名进行分类。帮助用户了解哪些类型的推广渠道流量大、效果好，进而合理优化网站推广方案。
<p>传入页面：提供特定传入页面引入的流量分布。特别是对于通过流量替换从其他网站引入流量的用户，包括广告位等，该功能可以方便清晰的展示广告引入的流量和效果，为优化推广方案提供依据。 查看全部
网站分析的常见指标和分类指标，你了解多少？
网站常用指标分析：
1：IP：网站一天访问的去重IP数
2：pageView PV对一个页面的访问算作一条记录
3：Unique pageView：UV基于cookies，网站访问的唯一用户数，这是我的网站一天访问的真实人数
基本指标分析：
1：访问次数基于session，一个session计为1次
2：网站停留时间最后一页的进入时间，减去第一页的进入时间，大致等于我们的网站停留时间
3：页面停留时间下一页的进入时间，减去上一页的进入时间就是我们的上一页停留时间
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1.1。流量分析的常见类别
Metrics是网站analysis的基础，用于记录和衡量网站自内访问者的各种行为。比如我们常说的流量是一个网站metric，用来衡量网站获得的访问次数。在进行流量分析之前，我们先了解一些常见的指标。
骨灰等级指数
IP：1天内访问网站的唯一IP地址数。一天内从同一个 IP 地址多次访问网站 只计算一次。过去，IP指标可以用来指示用户访问的身份，但现在更多地用于获取访问者的地理位置信息。
PageView views：一般来说PV值，用户每打开一个网站页面，记录1个PV。用户多次打开同一个页面，积累了多个PV。流行的解释是页面被加载的总次数。
Unique PageView：1天内访问网站的唯一用户数（基于浏览器cookies）。同一访客在一天内多次访问网站 只计算一次。
基本级别指标
访问次数：访问者从进入网站到离开网站的一系列活动记录为一次访问，也称为会话。一次访问（会话）可能收录多个 PV。
网站Stay Time：访问者在网站上花费的时间。
页面停留时间：访问者在特定页面或一组页面上花费的时间。
综合级指标
人均浏览页数：每个独立访问者产生的平均 PV。人均浏览页面数 = 浏览次数/唯一身份访问者。反映网站吸引游客的程度。
跳出率：指单页访问次数或一定范围内访问者占总访问次数的百分比。跳出是指单页访问或访问者的数量，即一次访问只访问一个页面后进入网站后离开的访问者数量。
退出率：指在一定范围内退出的访问者占总访问次数的百分比。退出是指访问者离开网站的次数，通常基于一定的范围。
有了上述指标，我们就可以结合业务进行多角度的分类分析，主要有以下几个方面：
基本分析（PV、IP、UV）
趋势分析：根据选择的时间段提供网站流量数据，流量趋势变化规律可以为您分析网站visitor的访问规则和网站发展状况提供参考。
对比分析：根据选取的两个对比时段，及时提供网站流量纵向对比报告，帮助您发现网站发展现状、发展规律、流量变化率等。
当前在线：提供网站当前时刻的访问量，以及最近15分钟的流量、来源、采访、访问者变化等信息，让用户及时了解当前网站交通状况。
访问详情：提供最近7天的访问者访问记录，可以根据每个PV或每个访问行为（每个访问者的会话）显示，并可以根据来源和搜索词等条件进行过滤。通过访问明细，用户可以了解更多网站流量的积累过程，为用户快速找出流量变化原因提供最原创、最准确的依据。
来源分析
来源分类：提供不同的来源形式（直接输入、搜索引擎、其他外部链接、网站来源），以及不同来源项引入的流量比例。通过精准的量化数据，帮助用户分析哪些类型的路线流量多、效果好，进而合理优化推广方案。
搜索引擎：提供每个搜索引擎和搜索引擎子产品引入的流量比例信息。
搜索词：提供访问者通过搜索引擎进入网站所使用的搜索词，以及每个搜索词引入的流量的特点和分布。帮助用户了解每个搜索词引入的流量质量，进而了解访问者的兴趣和关注度，网站与访问者兴趣的匹配程度，为SEO（搜索引擎优化）解决方案和SEM提供优化（搜索引擎营销）词建议 详细依据。
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【X正式发布】网络营销专家社区您的社区激活码
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2021-08-02 02:15
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X正式发布你的网络营销专家社区激活码：tomxclub社区加入地址：仅限前1000人，请抓紧加入网络营销专家社区。结识更多网络营销专家，获得咨询服务，分享和学习各种网络营销知识和案例。结识更多同行业的朋友，扩大您的人脉，获得各种商务合作和活动机会。现在加入，您可以获得200积分并兑换各种服务积分。 : 本社区为私人社区，必须输入激活码或好友邀请才能加入最近开始学习网站analysis，边学习边写重要内容，也算是自己复习了。 网站的分析中可能用到了各种指标。根据网站的目标和网站的客户不同，可以有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商业指标。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。 一、网站分析内容索引转化率（Take Rates onversionsRates）计算公式：转化率=对应动作的访问量/总访问量。意义：衡量网站内容对访问者的吸引力和网站的宣传表现指标的使用情况：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、广告展示位置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看哪种方式可以保持转化率上升？如何增强访问者与网站内容的相关性？如果这个值上升，则意味着相关性增加了。相反，isitorShare 被削弱了。计算公式：回访率=回访人数/独立访客人数指标含义：衡量网站内容对访客的吸引力和网站你的网站的有用性，是否有有趣的内容让访客回访再次给你的网站。
指标用法：根据访问时长的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。大多数网站都希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。活跃用户比例H eavy serShare计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/总访问次数。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：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。忠实访问者比例C om isitorShare 计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数 指标含义：与上一个指标含义相同，只是用停留时间代替了数量查看的页面数量，这取决于网站 对于目标，您可以使用两者之一或它们的组合。指标用法：访客持续时间是一个非常有争议的指标。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢留在你的网站，当然忠诚访问率高当然更好。
同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。忠实访问者指数C om isitorIndex 计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数指数含义：指每个长期访问者访问的平均页面数，这是一个重要的指标指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。如果修改网站并添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站并浏览内容，该指数将会上升。忠实访问者数计算公式C om：忠实访问者数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数指标意义：长期访问者访问的页面数占所有访问过的页面的数量。索引使用：对于一个由广告驱动的网站，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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客没有任何价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑是否对广告中的词有误解。 Visitor Engagement Index Visitor Engagement Index 计算公式：Visitor Engagement Index = Total Visits/Uniquevisits Number 意义：该指标为每个访问者的平均会话，代表部分访问者的访问次数。访问趋势。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。拒绝率（所有页面） 拒绝率/跳出率计算公式： 拒绝率（所有页面）=单页访问量/总访问量 指数含义：代表访问者唯一看到的一页。 ：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量就是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。拒绝率/跳出率计算公式：反弹 查看全部
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指标用法：根据访问时长的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。大多数网站都希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。活跃用户比例H eavy serShare计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/总访问次数。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：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。忠实访问者比例C om isitorShare 计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数 指标含义：与上一个指标含义相同，只是用停留时间代替了数量查看的页面数量，这取决于网站 对于目标，您可以使用两者之一或它们的组合。指标用法：访客持续时间是一个非常有争议的指标。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢留在你的网站，当然忠诚访问率高当然更好。
同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。忠实访问者指数C om isitorIndex 计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数指数含义：指每个长期访问者访问的平均页面数，这是一个重要的指标指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。如果修改网站并添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站并浏览内容，该指数将会上升。忠实访问者数计算公式C om：忠实访问者数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数指标意义：长期访问者访问的页面数占所有访问过的页面的数量。索引使用：对于一个由广告驱动的网站，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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客没有任何价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑是否对广告中的词有误解。 Visitor Engagement Index Visitor Engagement Index 计算公式：Visitor Engagement Index = Total Visits/Uniquevisits Number 意义：该指标为每个访问者的平均会话，代表部分访问者的访问次数。访问趋势。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。拒绝率（所有页面） 拒绝率/跳出率计算公式： 拒绝率（所有页面）=单页访问量/总访问量 指数含义：代表访问者唯一看到的一页。 ：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量就是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。拒绝率/跳出率计算公式：反弹 查看全部
【X正式发布】网络营销专家社区您的社区激活码
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指标用法：根据访问时长的设置和生成报告的时间段，该指标可能会有很大差异。大多数网站都希望访问者会回来，因此希望这个值会继续增加。如果这个值在下降，则说明网站的内容或产品质量没有得到提升。需要注意的是，一旦您选择了持续时间和时间段，您必须使用相同的参数来生成您的报告，否则将失去比较的意义。活跃用户比例H eavy serShare计算公式：活跃用户比例=访问超过11页的用户/总访问次数。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：如果你的网站针对正确的目标受众，并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该会继续上升。如果您的网站 是基于内容的，您可以针对不同类型的内容区分不同的活跃访问者。当然，您也可以定义超过 20 个页面的活跃访问者。忠实访问者比例C om isitorShare 计算公式：访问时间超过19分钟的用户数/总用户数 指标含义：与上一个指标含义相同，只是用停留时间代替了数量查看的页面数量，这取决于网站 对于目标，您可以使用两者之一或它们的组合。指标用法：访客持续时间是一个非常有争议的指标。这个指标应该和转化率等其他指标结合使用，但一般来说，访问时长越长，用户越喜欢留在你的网站，当然忠诚访问率高当然更好。
同样，也可以根据不同的需要设置访问的时长。忠实访问者指数C om isitorIndex 计算公式：忠实访问者指数=访问超过19分钟的页面数/访问超过19分钟的访问者数指数含义：指每个长期访问者访问的平均页面数，这是一个重要的指标指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果指数低，则表示访问时间较长，但访问页面较低（可能访问者刚吃完饭）。通常，您希望看到此索引的更高值。如果修改网站并添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站并浏览内容，该指数将会上升。忠实访问者数计算公式C om：忠实访问者数=19分钟以上访问页面数/总访问页面数指标意义：长期访问者访问的页面数占所有访问过的页面的数量。索引使用：对于一个由广告驱动的网站，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 1,000 个访问过的页面，但只有 1% 的忠实访问者率，这意味着您可能吸引了错误的访问者。这些访客没有任何价值。他们只是看看你的页面然后离开。这是您应该考虑是否对广告中的词有误解。 Visitor Engagement Index Visitor Engagement Index 计算公式：Visitor Engagement Index = Total Visits/Uniquevisits Number 意义：该指标为每个访问者的平均会话，代表部分访问者的访问次数。访问趋势。
指标用法：与回访者比例不同，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回访网站，这个指数会远高于1。如果没有回访者，这个指数会接近1，这意味着每个访客都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标。大多数基于内容和商业的网站希望每个访问者每周/每月有多个会话；客服特别是投诉分类页还是网站希望这个指数尽量接近1。拒绝率（所有页面） 拒绝率/跳出率计算公式： 拒绝率（所有页面）=单页访问量/总访问量 指数含义：代表访问者唯一看到的一页。 ：这个指标对于入口最高的页面非常重要，因为流量就是从这些页面产生的。调整网站的导航或者布局设计时要特别注意这个参数。简而言之，您希望这个比率不断下降。拒绝率/跳出率计算公式：反弹
旅游论坛日志数据说明常用的聚合度量指标，你知道吗？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-08-01 19:31
旅游论坛日志数据说明常用的聚合度量指标，你知道吗？
一种常用的定量分析是问卷调查，它可以采集用户对产品的主观反馈。其结果受问卷影响，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哪些问题。 根据网站的量化分析，Web服务器的日志文件可以真实反映用户当前的体验，深入解释行为特征，更有效地改进产品。
网络日志可以帮助我们回答很多问题，比如用户什么时候浏览网站； 网站的哪些板块更感兴趣；他们是如何了解网站的；有多少用户会成为重复用户；在网站上寻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
可以理解为结合分析大量网站数据。下面结合旅游论坛的日志数据介绍常用的聚合指标。尤其是本论坛纯属虚构，数据也纯属虚构。
（1）网站 的浏览量。
比较同一时间段的浏览量，可以得到用户关注的趋势。图1为2008年6月至2010年12月某旅游论坛浏览量变化情况，浏览量在2009年6月前后急剧上升，2009年12月逐渐趋于平缓。曲线变化可能与论坛营销有关方法。 、设计等，以便您可以见证所采取措施的效果。
图 1 一个旅游论坛的视图
（2）一天中各个时间段的浏览量分布。
从图2可以判断，用户主要在休息时间浏览论坛，所以论坛应该突出休闲和轻松的内容。
图2 某旅游论坛一天中不同时间段的浏览量
(3）网站各版块浏览分布。
分析特定版块、单个页面和相似页面组的浏览分布，以确定用户的兴趣点。图 3 显示论坛用户主要对东南亚和日本感兴趣。
图3 外游版论坛浏览率
（4）操作系统和浏览器的比例。
方便网站更好的适应操作系统和浏览器。图4显示用户使用的操作系统主要是Windows；图 5 显示 IE 占浏览器的大多数，Firefox 和 Chrome 的用户数量也比较多。因此，在设计或修改版本时，要重点满足windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox、Chrome的兼容。
图 4 本论坛操作系统用户占比
图 5 本论坛浏览器用户占比
(5）referral link网站.
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，让您了解用户如何输入网站，了解使用上下文。以本论坛为例，近30%的用户通过搜索引擎输入网站，约60%的用户直接从采集夹或地址栏进入论坛。这说明用户忠诚度比较高，已经有比较稳定的用户群体。
（6）搜索引擎推荐和关键词。
如果推荐链接来自搜索引擎，其中收录的关键词可以帮助确定关键词的营销计划；如果是网站内搜的关键词，对用户推荐内容会更有帮助。例如，在旅游论坛内搜索到的热门关键词是“攻略”、“自驾”、“蜜月”、“海南”和“五一”。用户关心什么，你需要多提供这方面的参考。
2. 基于会话的统计
对话是指通过链接与网站进行信息交流。
（1）每次会话访问的平均页面数。
一个典型的对话可以说明用户访问网站 的广度。例如，搜索类别网站 的广度很小。用户的目的是寻找信息，达到目标即终止。因此，支持这个主要任务需要的页面更少，框架也很简单。但是如果是电商品类网站，使用的目的是浏览和完成交易，流程复杂，访问的页面自然也比较多，所以需要不同的指引来支持整个流程。
（2）会话的平均持续时间。
从时长长短，可以判断用户的兴趣点；还可以判断哪些是过渡页，哪些是内容页。图6是查询北京周边旅游景点的流程。小方框的内容就是这一步查看的页面和查看时间。从时间长短可以判断，listing页面和本地旅游版都属于过渡页，但也是过渡页，时间不同。这种现象可能是因为推荐的景点没有明显的入口，所以搜索时间较长。
图6查询北京周边旅游景点的流程
3. 基于用户的统计
主要是通过cookies（网站用户本地终端存储的数据）获取。
(1）Visits。
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更新的频率。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。第一版更新太慢了。可以通过访谈获取用户想要的信息，提高更新频率；第二版的更新与访问同步。发布的信息尽可能被用户接受；第三版更新太快了，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。
是某个时间段内返回的用户数占该时间段内用户总数的比值。时间段的长短需要根据网站自己的定位来确定。还是用旅游论坛说明，用户一般在出行前一个月内会查询旅游相关信息，所以可以考虑按月计算留存率。如图8所示，论坛保持用户能力稳定。
图8 2010年旅游论坛用户留存率
（5）转化率。
转化率等于进入下一页的用户与查看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，您可以向用户推荐有价值的帖子，并考虑增加回复奖励。
4.点击流分析
分析用户如何使用网站。
路径分析。论坛找景点指南的目的是为了快速了解目标景点的信息。当前流程可以简化为图9所示的关键路径。因此，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”等地也备受关注。因此，可以考虑直接在列表中呈现热点链接，省略旅游页面的过渡页。
图9查询景点指南的流程
上面提到的各项指标是单独呈现的，有时需要将多个指标结合起来综合考虑。例如，可以根据session统计中的平均时长和平均访问页面来分析用户的忠诚度，根据用户统计的访问次数和频率来分析用户的忠诚度，这里不再赘述。
网站log 分析主要可以弄清楚用户在网站上做了什么以及怎么做，但为什么还需要通过访谈、焦点小组和可用性测试来进一步了解。
以上是学习网站日志分析时整理的比较有用的资料，比较简单，比较深入的研究希望可以随时交流~
参考：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
一种常用的定量分析是问卷调查，它可以采集用户对产品的主观反馈。其结果受问卷影响，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哪些问题。 根据网站的量化分析，Web服务器的日志文件可以真实反映用户当前的体验，深入解释行为特征，更有效地改进产品。
网络日志可以帮助我们回答很多问题，比如用户什么时候浏览网站； 网站的哪些板块更感兴趣；他们是如何了解网站的；有多少用户会成为重复用户；在网站上寻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
可以理解为结合分析大量网站数据。下面结合旅游论坛的日志数据介绍常用的聚合指标。尤其是本论坛纯属虚构，数据也纯属虚构。
（1）网站 的浏览量。
比较同一时间段的浏览量，可以得到用户关注的趋势。图1为2008年6月至2010年12月某旅游论坛浏览量变化情况，浏览量在2009年6月前后急剧上升，2009年12月逐渐趋于平缓。曲线变化可能与论坛营销有关方法。 、设计等，以便您可以见证所采取措施的效果。
图 1 一个旅游论坛的视图
（2）一天中各个时间段的浏览量分布。
从图2可以判断，用户主要在休息时间浏览论坛，所以论坛应该突出休闲和轻松的内容。
图2 某旅游论坛一天中不同时间段的浏览量
(3）网站各版块浏览分布。
分析特定版块、单个页面和相似页面组的浏览分布，以确定用户的兴趣点。图 3 显示论坛用户主要对东南亚和日本感兴趣。
图3 外游版论坛浏览率
（4）操作系统和浏览器的比例。
方便网站更好的适应操作系统和浏览器。图4显示用户使用的操作系统主要是Windows；图 5 显示 IE 占浏览器的大多数，Firefox 和 Chrome 的用户数量也比较多。因此，在设计或修改版本时，要重点满足windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox、Chrome的兼容。
图 4 本论坛操作系统用户占比
图 5 本论坛浏览器用户占比
(5）referral link网站.
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，让您了解用户如何输入网站，了解使用上下文。以本论坛为例，近30%的用户通过搜索引擎输入网站，约60%的用户直接从采集夹或地址栏进入论坛。这说明用户忠诚度比较高，已经有比较稳定的用户群体。
（6）搜索引擎推荐和关键词。
如果推荐链接来自搜索引擎，其中收录的关键词可以帮助确定关键词的营销计划；如果是网站内搜的关键词，对用户推荐内容会更有帮助。例如，在旅游论坛内搜索到的热门关键词是“攻略”、“自驾”、“蜜月”、“海南”和“五一”。用户关心什么，你需要多提供这方面的参考。
2. 基于会话的统计
对话是指通过链接与网站进行信息交流。
（1）每次会话访问的平均页面数。
一个典型的对话可以说明用户访问网站 的广度。例如，搜索类别网站 的广度很小。用户的目的是寻找信息，达到目标即终止。因此，支持这个主要任务需要的页面更少，框架也很简单。但是如果是电商品类网站，使用的目的是浏览和完成交易，流程复杂，访问的页面自然也比较多，所以需要不同的指引来支持整个流程。
（2）会话的平均持续时间。
从时长长短，可以判断用户的兴趣点；还可以判断哪些是过渡页，哪些是内容页。图6是查询北京周边旅游景点的流程。小方框的内容就是这一步查看的页面和查看时间。从时间长短可以判断，listing页面和本地旅游版都属于过渡页，但也是过渡页，时间不同。这种现象可能是因为推荐的景点没有明显的入口，所以搜索时间较长。
图6查询北京周边旅游景点的流程
3. 基于用户的统计
主要是通过cookies（网站用户本地终端存储的数据）获取。
(1）Visits。
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更新的频率。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。第一版更新太慢了。可以通过访谈获取用户想要的信息，提高更新频率；第二版的更新与访问同步。发布的信息尽可能被用户接受；第三版更新太快了，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。
是某个时间段内返回的用户数占该时间段内用户总数的比值。时间段的长短需要根据网站自己的定位来确定。还是用旅游论坛说明，用户一般在出行前一个月内会查询旅游相关信息，所以可以考虑按月计算留存率。如图8所示，论坛保持用户能力稳定。
图8 2010年旅游论坛用户留存率
（5）转化率。
转化率等于进入下一页的用户与查看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，您可以向用户推荐有价值的帖子，并考虑增加回复奖励。
4.点击流分析
分析用户如何使用网站。
路径分析。论坛找景点指南的目的是为了快速了解目标景点的信息。当前流程可以简化为图9所示的关键路径。因此，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”等地也备受关注。因此，可以考虑直接在列表中呈现热点链接，省略旅游页面的过渡页。
图9查询景点指南的流程
上面提到的各项指标是单独呈现的，有时需要将多个指标结合起来综合考虑。例如，可以根据session统计中的平均时长和平均访问页面来分析用户的忠诚度，根据用户统计的访问次数和频率来分析用户的忠诚度，这里不再赘述。
网站log 分析主要可以弄清楚用户在网站上做了什么以及怎么做，但为什么还需要通过访谈、焦点小组和可用性测试来进一步了解。
以上是学习网站日志分析时整理的比较有用的资料，比较简单，比较深入的研究希望可以随时交流~
参考：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
旅游论坛日志数据说明常用的聚合度量指标，你知道吗？
一种常用的定量分析是问卷调查，它可以采集用户对产品的主观反馈。其结果受问卷影响，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哪些问题。 根据网站的量化分析，Web服务器的日志文件可以真实反映用户当前的体验，深入解释行为特征，更有效地改进产品。
网络日志可以帮助我们回答很多问题，比如用户什么时候浏览网站； 网站的哪些板块更感兴趣；他们是如何了解网站的；有多少用户会成为重复用户；在网站上寻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
可以理解为结合分析大量网站数据。下面结合旅游论坛的日志数据介绍常用的聚合指标。尤其是本论坛纯属虚构，数据也纯属虚构。
（1）网站 的浏览量。
比较同一时间段的浏览量，可以得到用户关注的趋势。图1为2008年6月至2010年12月某旅游论坛浏览量变化情况，浏览量在2009年6月前后急剧上升，2009年12月逐渐趋于平缓。曲线变化可能与论坛营销有关方法。 、设计等，以便您可以见证所采取措施的效果。
图 1 一个旅游论坛的视图
（2）一天中各个时间段的浏览量分布。
从图2可以判断，用户主要在休息时间浏览论坛，所以论坛应该突出休闲和轻松的内容。
图2 某旅游论坛一天中不同时间段的浏览量
(3）网站各版块浏览分布。
分析特定版块、单个页面和相似页面组的浏览分布，以确定用户的兴趣点。图 3 显示论坛用户主要对东南亚和日本感兴趣。
图3 外游版论坛浏览率
（4）操作系统和浏览器的比例。
方便网站更好的适应操作系统和浏览器。图4显示用户使用的操作系统主要是Windows；图 5 显示 IE 占浏览器的大多数，Firefox 和 Chrome 的用户数量也比较多。因此，在设计或修改版本时，要重点满足windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox、Chrome的兼容。
图 4 本论坛操作系统用户占比
图 5 本论坛浏览器用户占比
(5）referral link网站.
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，让您了解用户如何输入网站，了解使用上下文。以本论坛为例，近30%的用户通过搜索引擎输入网站，约60%的用户直接从采集夹或地址栏进入论坛。这说明用户忠诚度比较高，已经有比较稳定的用户群体。
（6）搜索引擎推荐和关键词。
如果推荐链接来自搜索引擎，其中收录的关键词可以帮助确定关键词的营销计划；如果是网站内搜的关键词，对用户推荐内容会更有帮助。例如，在旅游论坛内搜索到的热门关键词是“攻略”、“自驾”、“蜜月”、“海南”和“五一”。用户关心什么，你需要多提供这方面的参考。
2. 基于会话的统计
对话是指通过链接与网站进行信息交流。
（1）每次会话访问的平均页面数。
一个典型的对话可以说明用户访问网站 的广度。例如，搜索类别网站 的广度很小。用户的目的是寻找信息，达到目标即终止。因此，支持这个主要任务需要的页面更少，框架也很简单。但是如果是电商品类网站，使用的目的是浏览和完成交易，流程复杂，访问的页面自然也比较多，所以需要不同的指引来支持整个流程。
（2）会话的平均持续时间。
从时长长短，可以判断用户的兴趣点；还可以判断哪些是过渡页，哪些是内容页。图6是查询北京周边旅游景点的流程。小方框的内容就是这一步查看的页面和查看时间。从时间长短可以判断，listing页面和本地旅游版都属于过渡页，但也是过渡页，时间不同。这种现象可能是因为推荐的景点没有明显的入口，所以搜索时间较长。
图6查询北京周边旅游景点的流程
3. 基于用户的统计
主要是通过cookies（网站用户本地终端存储的数据）获取。
(1）Visits。
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更新的频率。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。第一版更新太慢了。可以通过访谈获取用户想要的信息，提高更新频率；第二版的更新与访问同步。发布的信息尽可能被用户接受；第三版更新太快了，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。
是某个时间段内返回的用户数占该时间段内用户总数的比值。时间段的长短需要根据网站自己的定位来确定。还是用旅游论坛说明，用户一般在出行前一个月内会查询旅游相关信息，所以可以考虑按月计算留存率。如图8所示，论坛保持用户能力稳定。
图8 2010年旅游论坛用户留存率
（5）转化率。
转化率等于进入下一页的用户与查看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，您可以向用户推荐有价值的帖子，并考虑增加回复奖励。
4.点击流分析
分析用户如何使用网站。
路径分析。论坛找景点指南的目的是为了快速了解目标景点的信息。当前流程可以简化为图9所示的关键路径。因此，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”等地也备受关注。因此，可以考虑直接在列表中呈现热点链接，省略旅游页面的过渡页。
图9查询景点指南的流程
上面提到的各项指标是单独呈现的，有时需要将多个指标结合起来综合考虑。例如，可以根据session统计中的平均时长和平均访问页面来分析用户的忠诚度，根据用户统计的访问次数和频率来分析用户的忠诚度，这里不再赘述。
网站log 分析主要可以弄清楚用户在网站上做了什么以及怎么做，但为什么还需要通过访谈、焦点小组和可用性测试来进一步了解。
以上是学习网站日志分析时整理的比较有用的资料，比较简单，比较深入的研究希望可以随时交流~
参考：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。
常用网站分析指标有内容指标和商业指标衡量活动指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2021-08-01 18:32
常用网站分析指标有内容指标和商业指标衡量活动指标
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
电商网站数据分析索引术语定义与分析
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力程度以及网站推广的有效性
指标使用：当您测试新闻订阅、下载链接或注册不同方的会员时，您可以使用它
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，看看哪种方式能让转化率持续上升？如何提升访客与网站内容的相关性？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，是否网站有令
对内容感兴趣的人会让访问者再次回到你网站。 查看全部
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
电商网站数据分析索引术语定义与分析
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力程度以及网站推广的有效性
指标使用：当您测试新闻订阅、下载链接或注册不同方的会员时，您可以使用它
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，看看哪种方式能让转化率持续上升？如何提升访客与网站内容的相关性？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，是否网站有令
对内容感兴趣的人会让访问者再次回到你网站。 查看全部
常用网站分析指标有内容指标和商业指标衡量活动指标
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是衡量访客活动转化为商业利润的指标。
电商网站数据分析索引术语定义与分析
网站analysis 采用多种指标。根据网站goals 和网站 客户的不同，可以有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商业指标。内容指标是衡量访客活动的指标，商业指标是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
Conversion Rate Take Rates（转化率）
计算公式：转化率=对应动作的访问次数/总访问次数
指标含义：衡量网站内容对访问者的吸引力程度以及网站推广的有效性
指标使用：当您测试新闻订阅、下载链接或注册不同方的会员时，您可以使用它
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，看看哪种方式能让转化率持续上升？如何提升访客与网站内容的相关性？如果该值上升，则说明相关性增强，反之则减弱。
重复访问者分享
计算公式：回访人数比例=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，是否网站有令
对内容感兴趣的人会让访问者再次回到你网站。
