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【干货】数据分析的目的是什么？（一）
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 251 次浏览 • 2021-07-08 03:11
【干货】数据分析的目的是什么？（一）
什么是数据分析？
数据分析是指对采集到的大量数据进行适当的统计分析，提取有用信息并形成结论，并对数据进行详细研究和总结的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断以采取适当的行动。
数据分析的目的是什么？
数据分析的目的是集中、提取和提炼隐藏在大量看似混乱的数据中的信息，以发现研究对象的内在规律。
在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析是有目的地组织采集数据、分析数据并将其转化为信息的过程。在产品的整个生命周期中，包括从市场调研到售后服务再到最终处置的各个过程，都需要适当利用数据分析流程来提高有效性。
在企业中，数据分析可以帮助我们了解企业的经营状况、产品销量、用户特征、产品粘性等。
数据分析的步骤？
数据分析步骤
1.先说明分析的思路和目的：
数据分析必须有一定的商业目的。可能是新产品上线后跟踪用户的使用情况；也可能是观察用户一定时间的留存，也可能是运营某种优惠券。带着一定的目的，确定从哪些角度进行分析。然后找到可以解释目的的指标。
例如，您要验证最近一批的优惠券是否有效。我们可以分析优惠券的领取情况和优惠券的使用情况。优惠券领取指标可细化为领取率；使用情况可以细化为：使用率、客户单价等
2.数据采集：
确定本次数据分析的核心指标后，必须对数据指标进行数据采集。
有些公司的数据准备非常充分，数据仓库和数据集市也很早就搭建好了。有些公司在数据分析上落后，所以前期需要做大量的数据采集。例如，使用一些自己公司或第三方的数据分析工具来埋点并获取日志。或者使用数据库中已有的数据，例如订单数据、用户基本信息等。
3.数据处理：
数据提取完成后，应将脏数据去除（清洗），然后再进行数据转换。经过最基本的数据聚合和聚合，我们就可以得到一个比较简单的数据范围表，字段比较丰富。
4.数据分析：
数据分析是利用适当的分析方法和工具对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
一般企业需要观察的数据大致分为以下几类：
业务数据：付费金额、付费用户数、每位客户付费率
运营数据：新用户数、日活跃、周活跃、月活跃（AARRR模型）
产品数据：关键页面的pv和uv（漏斗模型）
用户数据：用户生命周期、用户留存率、每位客户的用户价格、用户类型（RFM 模型...）
商品数据：商品销量、毛利分析...
随着数据的重要性日益凸显，越来越多的企业意识到数据对于企业运营的重要性。因此，大多数企业都有专门的BI部门对数据进行初步的处理和分析，并以周报的形式汇总供管理，作为日常数据和企业决策使用。
这里主要介绍两种简单的数据分析模型：AARRR模型：
获取、激活、保留、收入、推荐（传播）
AARRR 模型
1.Acquisition（收购）
如何获取用户？在线通过网站通过SEO、SEM、app通过上市、ASO等方式。还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。通过地面推文和传单让用户离线。
2.Activation（激活）
用户来了之后，可以通过运营价格折扣和编辑内容来增加活跃度。更多的内容、更多的产品和优惠的价格，但在成本优先的情况下仍有增长空间。这样的用户最有价值。
在产品策略上，除了提供运营模块和内容集约化。开展产品会员激励机制成长体系，激活用户。不仅是价格优惠的产品，还有VIP等有标识的ICON，针对较长的业务流程，实行流程激励制度，产品策略更加多元化。
3.提高留存率（Retention）
那些增加活跃度、拥有忠实用户并开始慢慢安定下来的人。在运营方面，利用内容、互信等社区用户共同构建UCG，摆脱最初的PCG模式。电子商务通过产品质量提高留存率，通过优质服务提高 O2O。这些都是要保留的业务级别的改进。
在产品模型中，通过会员机制的签到和奖励机制来提高留存率。包括应用推送和短信激活方式是激活用户和提高留存率的产品方式。
使用日留存率、周留存率、月留存率等指标监测应用用户流失情况，并在用户流失前采取相应措施鼓励这些用户继续使用应用。
4.获取收入（Revenue）
获取收益其实是应用运营的核心。即使是免费应用，也应该有盈利模式。
收入的主要来源有三个：付费应用、应用内支付和广告。付费应用在中国的接受度非常低，包括在中国只推送免费应用的 Google Play 商店。在中国，广告是大多数开发者的收入来源，应用内支付目前在游戏行业应用更为广泛。
上述活动的增加和保留率的增加是赚取收入的必要基础。当用户基数大时，可以增加收入。
5.自传（参考）
之前的运营模式在第四层结束，但社交网络的兴起又增加了一个运营方面，即基于社交网络的病毒式传播，成为一种新的获客方式。这种方法成本很低，效果可能很好；唯一的前提是产品本身够好，口碑好。
从自我传播到再次获取新用户，应用运营形成了一条螺旋式的轨迹。而那些优秀的应用就很好地利用了这条赛道，不断扩大自己的用户群。
漏斗模型：
用户访问的路径
漏斗模型
漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据操作。之所以称为漏斗，是因为用户（或流量）从某个功能点进入（可以根据业务需要设置），可以通过产品本身设置的流程完成操作。
按照流程操作的用户监控每个转化等级，寻找每个等级的优化点；为不遵循流程的用户绘制他们的转化路径，以找到可以改善用户体验并缩短路径的空间。
使用漏斗模型的一个典型案例是电商网站的转化。用户在购买商品时，必然会按照预先设计好的购买流程下单，最终完成支付。
需要说明的是：单漏斗模型对分析毫无意义。我们无法仅从漏斗模型来评估关键流程中每个步骤的网站转化率，因此必须通过趋势、比较和细分方法来分析流程中每个步骤的转化率：
Trend：分析时间轴上的变化，适用于监测改进或优化某个流程或某个步骤的效果；
比较：通过比较同类产品或服务之间购买或使用过程的转化率，我们可以发现某些产品或应用中存在的问题；
Segment：对不同客户类型的来源或转化率表现进行细分，找到一些优质的来源或客户，通常用于分析网站的广告或促销的效果和投资回报率。
5.数据展示：
数据可视化-基础图表
数据可视化是对数据的可视化表示的科学技术研究。其中，这些数据的可视化表示被定义为以某种概括形式提取的一种信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。
图表是一种常用的“数据可视化”方法，其中最常用的是基本图表——柱状图、折线图、饼图等。
数据可视化图表
有些人觉得基础图表太简单、太原创、不高端、不大气，所以追求更复杂的图表。然而，图表越简单越容易理解，快速、轻松地理解数据难道不是“数据可视化”最重要的目的和最高追求吗？
所以，请不要低估这些基本图表。因为用户最熟悉，只要适用，就应该优先考虑。
一、柱状图（条形图）
直方图是最常见的图表，也是最容易解释的。
直方图
它的适用场合是二维数据集（每个数据点收录两个值x和y），但只需要比较一个维度。年销售额是二维数据，“年”和“销售额”是它的两个维度，但只需要比较“销售额”的一个维度。
直方图使用列的高度来反映数据的差异。肉眼对高度差异非常敏感，识别效果非常好。直方图的局限性在于它只适用于中小型数据集。
一般来说，直方图的X轴是时间维度，用户习惯认为有时间趋势。如果遇到X轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每一列，改变用户对时间趋势的关注。
直方图
上图为某年英格兰足球联赛各球队的胜场数。 X轴代表不同队伍，Y轴代表胜场数。
二、折线图数据
折线图适用于二维大数据集，尤其是趋势比单个数据点更重要的数据集。
折线图
也适用于多个二维数据集的比较。
折线图
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度和平均地表温度）的折线图。
三、pie chart（饼图）
饼图是一种应避免使用的图表，因为肉眼对区域的大小不敏感。
饼图
直方图
上图中，左边饼图中五个色块的面积是排序的，不容易看出来。切换到直方图要容易得多。
通常，应始终使用条形图而不是饼图。但有一个例外，它反映了某一部分占整体的比例，例如贫困人口占总人口的百分比。
饼图
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但只有其中两个需要比较。
散点图
上图显示了各国的医疗支出和预期寿命。这三个维度是国家、医疗支出和预期寿命。只需要比较后两个维度。
为了识别第三维，您可以为每个点添加文本标记或不同的颜色。
散点图
五、气泡图
气泡图是散点图的变体，通过每个点的面积来反映三维度。
气泡图
上图显示了卡特里娜飓风的路径。三个维度是经度、纬度和强度。点的面积越大，强度越大。由于用户不善于判断面积的大小，气泡图只适用于不需要准确识别三维的场合。
如果给气泡添加不同的颜色（或文本标签），气泡图可以用来表示四维数据。例如下图用颜色表示每个点的风力等级。
气泡图
六、Radar Chart（雷达图）
雷达图适用于多维数据（四维以上），每个维度必须是可排序的（国籍不能排序）。但是，它有一个限制，即最多有6个数据点，否则无法区分，因此适用场合有限。
以下是迈阿密热火队首发的五名篮球运动员的数据。除了名称之外，每个数据点还有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断和盖帽。
雷达图
将其绘制为雷达图，如下所示。
雷达图
数据点越大，就越重要。很明显，勒布朗詹姆斯（红区）是热火队最重要的球员。
需要注意时，用户对雷达图不熟悉，难以解读。使用时尽量加说明，减少解释负担。
七、Summary
Activity box2.0——马映宇，大数据驱动的自动化营销平台。依托SaaS实现全链条营销自动化，提升品牌营销效率，量化营销ROI，扩大销售收益。应用场景支持：PC、手机网站、APP、微信公众号、小程序、会员推广、二维码通道、企业第三方平台。立即体验系统： 查看全部
什么是数据分析？
数据分析是指对采集到的大量数据进行适当的统计分析，提取有用信息并形成结论，并对数据进行详细研究和总结的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断以采取适当的行动。
数据分析的目的是什么？
数据分析的目的是集中、提取和提炼隐藏在大量看似混乱的数据中的信息，以发现研究对象的内在规律。
在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析是有目的地组织采集数据、分析数据并将其转化为信息的过程。在产品的整个生命周期中，包括从市场调研到售后服务再到最终处置的各个过程，都需要适当利用数据分析流程来提高有效性。
在企业中，数据分析可以帮助我们了解企业的经营状况、产品销量、用户特征、产品粘性等。
数据分析的步骤？
数据分析步骤
1.先说明分析的思路和目的：
数据分析必须有一定的商业目的。可能是新产品上线后跟踪用户的使用情况；也可能是观察用户一定时间的留存，也可能是运营某种优惠券。带着一定的目的，确定从哪些角度进行分析。然后找到可以解释目的的指标。
例如，您要验证最近一批的优惠券是否有效。我们可以分析优惠券的领取情况和优惠券的使用情况。优惠券领取指标可细化为领取率；使用情况可以细化为：使用率、客户单价等
2.数据采集：
确定本次数据分析的核心指标后，必须对数据指标进行数据采集。
有些公司的数据准备非常充分，数据仓库和数据集市也很早就搭建好了。有些公司在数据分析上落后，所以前期需要做大量的数据采集。例如，使用一些自己公司或第三方的数据分析工具来埋点并获取日志。或者使用数据库中已有的数据，例如订单数据、用户基本信息等。
3.数据处理：
数据提取完成后，应将脏数据去除（清洗），然后再进行数据转换。经过最基本的数据聚合和聚合，我们就可以得到一个比较简单的数据范围表，字段比较丰富。
4.数据分析：
数据分析是利用适当的分析方法和工具对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
一般企业需要观察的数据大致分为以下几类：
业务数据：付费金额、付费用户数、每位客户付费率
运营数据：新用户数、日活跃、周活跃、月活跃（AARRR模型）
产品数据：关键页面的pv和uv（漏斗模型）
用户数据：用户生命周期、用户留存率、每位客户的用户价格、用户类型（RFM 模型...）
商品数据：商品销量、毛利分析...
随着数据的重要性日益凸显，越来越多的企业意识到数据对于企业运营的重要性。因此，大多数企业都有专门的BI部门对数据进行初步的处理和分析，并以周报的形式汇总供管理，作为日常数据和企业决策使用。
这里主要介绍两种简单的数据分析模型：AARRR模型：
获取、激活、保留、收入、推荐（传播）
AARRR 模型
1.Acquisition（收购）
如何获取用户？在线通过网站通过SEO、SEM、app通过上市、ASO等方式。还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。通过地面推文和传单让用户离线。
2.Activation（激活）
用户来了之后，可以通过运营价格折扣和编辑内容来增加活跃度。更多的内容、更多的产品和优惠的价格，但在成本优先的情况下仍有增长空间。这样的用户最有价值。
在产品策略上，除了提供运营模块和内容集约化。开展产品会员激励机制成长体系，激活用户。不仅是价格优惠的产品，还有VIP等有标识的ICON，针对较长的业务流程，实行流程激励制度，产品策略更加多元化。
3.提高留存率（Retention）
那些增加活跃度、拥有忠实用户并开始慢慢安定下来的人。在运营方面，利用内容、互信等社区用户共同构建UCG，摆脱最初的PCG模式。电子商务通过产品质量提高留存率，通过优质服务提高 O2O。这些都是要保留的业务级别的改进。
在产品模型中，通过会员机制的签到和奖励机制来提高留存率。包括应用推送和短信激活方式是激活用户和提高留存率的产品方式。
使用日留存率、周留存率、月留存率等指标监测应用用户流失情况，并在用户流失前采取相应措施鼓励这些用户继续使用应用。
4.获取收入（Revenue）
获取收益其实是应用运营的核心。即使是免费应用，也应该有盈利模式。
收入的主要来源有三个：付费应用、应用内支付和广告。付费应用在中国的接受度非常低，包括在中国只推送免费应用的 Google Play 商店。在中国，广告是大多数开发者的收入来源，应用内支付目前在游戏行业应用更为广泛。
上述活动的增加和保留率的增加是赚取收入的必要基础。当用户基数大时，可以增加收入。
5.自传（参考）
之前的运营模式在第四层结束，但社交网络的兴起又增加了一个运营方面，即基于社交网络的病毒式传播，成为一种新的获客方式。这种方法成本很低，效果可能很好；唯一的前提是产品本身够好，口碑好。
从自我传播到再次获取新用户，应用运营形成了一条螺旋式的轨迹。而那些优秀的应用就很好地利用了这条赛道，不断扩大自己的用户群。
漏斗模型：
用户访问的路径
漏斗模型
漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据操作。之所以称为漏斗，是因为用户（或流量）从某个功能点进入（可以根据业务需要设置），可以通过产品本身设置的流程完成操作。
按照流程操作的用户监控每个转化等级，寻找每个等级的优化点；为不遵循流程的用户绘制他们的转化路径，以找到可以改善用户体验并缩短路径的空间。
使用漏斗模型的一个典型案例是电商网站的转化。用户在购买商品时，必然会按照预先设计好的购买流程下单，最终完成支付。
需要说明的是：单漏斗模型对分析毫无意义。我们无法仅从漏斗模型来评估关键流程中每个步骤的网站转化率，因此必须通过趋势、比较和细分方法来分析流程中每个步骤的转化率：
Trend：分析时间轴上的变化，适用于监测改进或优化某个流程或某个步骤的效果；
比较：通过比较同类产品或服务之间购买或使用过程的转化率，我们可以发现某些产品或应用中存在的问题；
Segment：对不同客户类型的来源或转化率表现进行细分，找到一些优质的来源或客户，通常用于分析网站的广告或促销的效果和投资回报率。
5.数据展示：
数据可视化-基础图表
数据可视化是对数据的可视化表示的科学技术研究。其中，这些数据的可视化表示被定义为以某种概括形式提取的一种信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。
图表是一种常用的“数据可视化”方法，其中最常用的是基本图表——柱状图、折线图、饼图等。
数据可视化图表
有些人觉得基础图表太简单、太原创、不高端、不大气，所以追求更复杂的图表。然而，图表越简单越容易理解，快速、轻松地理解数据难道不是“数据可视化”最重要的目的和最高追求吗？
所以，请不要低估这些基本图表。因为用户最熟悉，只要适用，就应该优先考虑。
一、柱状图（条形图）
直方图是最常见的图表，也是最容易解释的。
直方图
它的适用场合是二维数据集（每个数据点收录两个值x和y），但只需要比较一个维度。年销售额是二维数据，“年”和“销售额”是它的两个维度，但只需要比较“销售额”的一个维度。
直方图使用列的高度来反映数据的差异。肉眼对高度差异非常敏感，识别效果非常好。直方图的局限性在于它只适用于中小型数据集。
一般来说，直方图的X轴是时间维度，用户习惯认为有时间趋势。如果遇到X轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每一列，改变用户对时间趋势的关注。
直方图
上图为某年英格兰足球联赛各球队的胜场数。 X轴代表不同队伍，Y轴代表胜场数。
二、折线图数据
折线图适用于二维大数据集，尤其是趋势比单个数据点更重要的数据集。
折线图
也适用于多个二维数据集的比较。
折线图
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度和平均地表温度）的折线图。
三、pie chart（饼图）
饼图是一种应避免使用的图表，因为肉眼对区域的大小不敏感。
饼图
直方图
上图中，左边饼图中五个色块的面积是排序的，不容易看出来。切换到直方图要容易得多。
通常，应始终使用条形图而不是饼图。但有一个例外，它反映了某一部分占整体的比例，例如贫困人口占总人口的百分比。
饼图
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但只有其中两个需要比较。
散点图
上图显示了各国的医疗支出和预期寿命。这三个维度是国家、医疗支出和预期寿命。只需要比较后两个维度。
为了识别第三维，您可以为每个点添加文本标记或不同的颜色。
散点图
五、气泡图
气泡图是散点图的变体，通过每个点的面积来反映三维度。
气泡图
上图显示了卡特里娜飓风的路径。三个维度是经度、纬度和强度。点的面积越大，强度越大。由于用户不善于判断面积的大小，气泡图只适用于不需要准确识别三维的场合。
如果给气泡添加不同的颜色（或文本标签），气泡图可以用来表示四维数据。例如下图用颜色表示每个点的风力等级。
气泡图
六、Radar Chart（雷达图）
雷达图适用于多维数据（四维以上），每个维度必须是可排序的（国籍不能排序）。但是，它有一个限制，即最多有6个数据点，否则无法区分，因此适用场合有限。
以下是迈阿密热火队首发的五名篮球运动员的数据。除了名称之外，每个数据点还有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断和盖帽。
雷达图
将其绘制为雷达图，如下所示。
雷达图
数据点越大，就越重要。很明显，勒布朗詹姆斯（红区）是热火队最重要的球员。
需要注意时，用户对雷达图不熟悉，难以解读。使用时尽量加说明，减少解释负担。
七、Summary
Activity box2.0——马映宇，大数据驱动的自动化营销平台。依托SaaS实现全链条营销自动化，提升品牌营销效率，量化营销ROI，扩大销售收益。应用场景支持：PC、手机网站、APP、微信公众号、小程序、会员推广、二维码通道、企业第三方平台。立即体验系统： 查看全部
【干货】数据分析的目的是什么？（一）
什么是数据分析？
数据分析是指对采集到的大量数据进行适当的统计分析，提取有用信息并形成结论，并对数据进行详细研究和总结的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断以采取适当的行动。
数据分析的目的是什么？
数据分析的目的是集中、提取和提炼隐藏在大量看似混乱的数据中的信息，以发现研究对象的内在规律。
在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析是有目的地组织采集数据、分析数据并将其转化为信息的过程。在产品的整个生命周期中，包括从市场调研到售后服务再到最终处置的各个过程，都需要适当利用数据分析流程来提高有效性。
在企业中，数据分析可以帮助我们了解企业的经营状况、产品销量、用户特征、产品粘性等。
数据分析的步骤？
数据分析步骤
1.先说明分析的思路和目的：
数据分析必须有一定的商业目的。可能是新产品上线后跟踪用户的使用情况；也可能是观察用户一定时间的留存，也可能是运营某种优惠券。带着一定的目的，确定从哪些角度进行分析。然后找到可以解释目的的指标。
例如，您要验证最近一批的优惠券是否有效。我们可以分析优惠券的领取情况和优惠券的使用情况。优惠券领取指标可细化为领取率；使用情况可以细化为：使用率、客户单价等
2.数据采集：
确定本次数据分析的核心指标后，必须对数据指标进行数据采集。
有些公司的数据准备非常充分，数据仓库和数据集市也很早就搭建好了。有些公司在数据分析上落后，所以前期需要做大量的数据采集。例如，使用一些自己公司或第三方的数据分析工具来埋点并获取日志。或者使用数据库中已有的数据，例如订单数据、用户基本信息等。
3.数据处理：
数据提取完成后，应将脏数据去除（清洗），然后再进行数据转换。经过最基本的数据聚合和聚合，我们就可以得到一个比较简单的数据范围表，字段比较丰富。
4.数据分析：
数据分析是利用适当的分析方法和工具对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
一般企业需要观察的数据大致分为以下几类：
业务数据：付费金额、付费用户数、每位客户付费率
运营数据：新用户数、日活跃、周活跃、月活跃（AARRR模型）
产品数据：关键页面的pv和uv（漏斗模型）
用户数据：用户生命周期、用户留存率、每位客户的用户价格、用户类型（RFM 模型...）
商品数据：商品销量、毛利分析...
随着数据的重要性日益凸显，越来越多的企业意识到数据对于企业运营的重要性。因此，大多数企业都有专门的BI部门对数据进行初步的处理和分析，并以周报的形式汇总供管理，作为日常数据和企业决策使用。
这里主要介绍两种简单的数据分析模型：AARRR模型：
获取、激活、保留、收入、推荐（传播）
AARRR 模型
1.Acquisition（收购）
如何获取用户？在线通过网站通过SEO、SEM、app通过上市、ASO等方式。还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。通过地面推文和传单让用户离线。
2.Activation（激活）
用户来了之后，可以通过运营价格折扣和编辑内容来增加活跃度。更多的内容、更多的产品和优惠的价格，但在成本优先的情况下仍有增长空间。这样的用户最有价值。
在产品策略上，除了提供运营模块和内容集约化。开展产品会员激励机制成长体系，激活用户。不仅是价格优惠的产品，还有VIP等有标识的ICON，针对较长的业务流程，实行流程激励制度，产品策略更加多元化。
3.提高留存率（Retention）
那些增加活跃度、拥有忠实用户并开始慢慢安定下来的人。在运营方面，利用内容、互信等社区用户共同构建UCG，摆脱最初的PCG模式。电子商务通过产品质量提高留存率，通过优质服务提高 O2O。这些都是要保留的业务级别的改进。
在产品模型中，通过会员机制的签到和奖励机制来提高留存率。包括应用推送和短信激活方式是激活用户和提高留存率的产品方式。
使用日留存率、周留存率、月留存率等指标监测应用用户流失情况，并在用户流失前采取相应措施鼓励这些用户继续使用应用。
4.获取收入（Revenue）
获取收益其实是应用运营的核心。即使是免费应用，也应该有盈利模式。
收入的主要来源有三个：付费应用、应用内支付和广告。付费应用在中国的接受度非常低，包括在中国只推送免费应用的 Google Play 商店。在中国，广告是大多数开发者的收入来源，应用内支付目前在游戏行业应用更为广泛。
上述活动的增加和保留率的增加是赚取收入的必要基础。当用户基数大时，可以增加收入。
5.自传（参考）
之前的运营模式在第四层结束，但社交网络的兴起又增加了一个运营方面，即基于社交网络的病毒式传播，成为一种新的获客方式。这种方法成本很低，效果可能很好；唯一的前提是产品本身够好，口碑好。
从自我传播到再次获取新用户，应用运营形成了一条螺旋式的轨迹。而那些优秀的应用就很好地利用了这条赛道，不断扩大自己的用户群。
漏斗模型：
用户访问的路径
漏斗模型
漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据操作。之所以称为漏斗，是因为用户（或流量）从某个功能点进入（可以根据业务需要设置），可以通过产品本身设置的流程完成操作。
按照流程操作的用户监控每个转化等级，寻找每个等级的优化点；为不遵循流程的用户绘制他们的转化路径，以找到可以改善用户体验并缩短路径的空间。
使用漏斗模型的一个典型案例是电商网站的转化。用户在购买商品时，必然会按照预先设计好的购买流程下单，最终完成支付。
需要说明的是：单漏斗模型对分析毫无意义。我们无法仅从漏斗模型来评估关键流程中每个步骤的网站转化率，因此必须通过趋势、比较和细分方法来分析流程中每个步骤的转化率：
Trend：分析时间轴上的变化，适用于监测改进或优化某个流程或某个步骤的效果；
比较：通过比较同类产品或服务之间购买或使用过程的转化率，我们可以发现某些产品或应用中存在的问题；
Segment：对不同客户类型的来源或转化率表现进行细分，找到一些优质的来源或客户，通常用于分析网站的广告或促销的效果和投资回报率。
5.数据展示：
数据可视化-基础图表
数据可视化是对数据的可视化表示的科学技术研究。其中，这些数据的可视化表示被定义为以某种概括形式提取的一种信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。
图表是一种常用的“数据可视化”方法，其中最常用的是基本图表——柱状图、折线图、饼图等。
数据可视化图表
有些人觉得基础图表太简单、太原创、不高端、不大气，所以追求更复杂的图表。然而，图表越简单越容易理解，快速、轻松地理解数据难道不是“数据可视化”最重要的目的和最高追求吗？
所以，请不要低估这些基本图表。因为用户最熟悉，只要适用，就应该优先考虑。
一、柱状图（条形图）
直方图是最常见的图表，也是最容易解释的。
直方图
它的适用场合是二维数据集（每个数据点收录两个值x和y），但只需要比较一个维度。年销售额是二维数据，“年”和“销售额”是它的两个维度，但只需要比较“销售额”的一个维度。
直方图使用列的高度来反映数据的差异。肉眼对高度差异非常敏感，识别效果非常好。直方图的局限性在于它只适用于中小型数据集。
一般来说，直方图的X轴是时间维度，用户习惯认为有时间趋势。如果遇到X轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每一列，改变用户对时间趋势的关注。
直方图
上图为某年英格兰足球联赛各球队的胜场数。 X轴代表不同队伍，Y轴代表胜场数。
二、折线图数据
折线图适用于二维大数据集，尤其是趋势比单个数据点更重要的数据集。
折线图
也适用于多个二维数据集的比较。
折线图
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度和平均地表温度）的折线图。
三、pie chart（饼图）
饼图是一种应避免使用的图表，因为肉眼对区域的大小不敏感。
饼图
直方图
上图中，左边饼图中五个色块的面积是排序的，不容易看出来。切换到直方图要容易得多。
通常，应始终使用条形图而不是饼图。但有一个例外，它反映了某一部分占整体的比例，例如贫困人口占总人口的百分比。
饼图
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但只有其中两个需要比较。
散点图
上图显示了各国的医疗支出和预期寿命。这三个维度是国家、医疗支出和预期寿命。只需要比较后两个维度。
为了识别第三维，您可以为每个点添加文本标记或不同的颜色。
散点图
五、气泡图
气泡图是散点图的变体，通过每个点的面积来反映三维度。
气泡图
上图显示了卡特里娜飓风的路径。三个维度是经度、纬度和强度。点的面积越大，强度越大。由于用户不善于判断面积的大小，气泡图只适用于不需要准确识别三维的场合。
如果给气泡添加不同的颜色（或文本标签），气泡图可以用来表示四维数据。例如下图用颜色表示每个点的风力等级。
气泡图
六、Radar Chart（雷达图）
雷达图适用于多维数据（四维以上），每个维度必须是可排序的（国籍不能排序）。但是，它有一个限制，即最多有6个数据点，否则无法区分，因此适用场合有限。
以下是迈阿密热火队首发的五名篮球运动员的数据。除了名称之外，每个数据点还有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断和盖帽。
雷达图
将其绘制为雷达图，如下所示。
雷达图
数据点越大，就越重要。很明显，勒布朗詹姆斯（红区）是热火队最重要的球员。
需要注意时，用户对雷达图不熟悉，难以解读。使用时尽量加说明，减少解释负担。
七、Summary
Activity box2.0——马映宇，大数据驱动的自动化营销平台。依托SaaS实现全链条营销自动化，提升品牌营销效率，量化营销ROI，扩大销售收益。应用场景支持：PC、手机网站、APP、微信公众号、小程序、会员推广、二维码通道、企业第三方平台。立即体验系统：
聚焦网站的核心指标能够帮助我们找到网站运营过程中的关键
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2021-07-07 01:27
聚焦网站的核心指标能够帮助我们找到网站运营过程中的关键
关注网站的核心指标，可以帮助我们找到网站运行中的关键点，从而准确理解网站，更好地优化网站。
我们在分析网站的时候，通常会一步步分解网站的目标进行分析。每次分解的目标都是为了更好地理解网站。那么，哪些目标属于第一级呢？哪些属于第二层？哪些目标与网站goals 的完成最密切相关？所有分解后的子目标放在一起，如何查看分解后的目标和网站target的关系？这里重要的一点是，我们需要明确网站的核心目标，即我们需要专注于网站目标。
1、focus网站核心目标
关注网站goals就是找出最能影响网站目标完成的分解目标，如下图：
当然，这并不是说其他层次的分解目标就不需要关心了。因为每个分解目标和上层目标之间存在收录关系。下一层分解目标的完成度影响上一层分解目标的完成度，与网站target关联的分解目标最终影响网站target的完成度。
这就像网站 中的一个虚拟漏斗。您可以使用漏斗分析和转化率来考虑这些不同层次的分解目标。
1.1按照每个细分网站target
由于每个网站中的分解目标不同，即使是两个网站从事同一业务，目标相同，因为这些分解目标的层次和数量取决于@k14的设计结构@和函数，所以需要注意网站中各个分解目标的完成情况。
例如：
网站A 的分解目标是网站 内容、网站搜索和在线广告。对于这些分解目标，需要注意以下网站内容：
1）网站Content:
网站中的重要页面是最受欢迎的吗？
网站中的重要页面是否促进了网站核心目标的完成？
访问者访问重要页面的常用路径是什么？
有多少访问者在网站的重要页面结束了访问？
2）网站搜索
访问者在网站搜索中最常用的词是什么？
访问者最常开始使用哪些页面进行现场搜索？
哪些搜索关键词 促使访问者完成网站 目标？
哪些搜索关键词导致访问者直接离开网站？
搜索失败了多少次？它发生在哪些页面上？
3）在线广告，外部
哪个广告带来的访问者最多？
广告带来的访问者质量如何？
广告最大程度上推动了网站的目标？
可以看出，这个分析包括正面和负面的内容。这些问题的答案决定了每个分解目标能否成功，也是我们要分析和优化的对象。
1.2 测量每个分解目标的指标
在分析这些分解目标之前，我们需要首先将问题转化为可衡量的指标。比如设定target的正面指标是可以促进网站target完成的指标，设定负面target的指标可以减少网站Target是完成机会的指标。如下图所示：
关注网站goals，为子目标创建指标，可以提高分析效率，事半功倍。同时，它也让我们清楚地知道每一个目标的实现情况，这样我们才能清楚地知道。 查看全部
关注网站的核心指标，可以帮助我们找到网站运行中的关键点，从而准确理解网站，更好地优化网站。
我们在分析网站的时候，通常会一步步分解网站的目标进行分析。每次分解的目标都是为了更好地理解网站。那么，哪些目标属于第一级呢？哪些属于第二层？哪些目标与网站goals 的完成最密切相关？所有分解后的子目标放在一起，如何查看分解后的目标和网站target的关系？这里重要的一点是，我们需要明确网站的核心目标，即我们需要专注于网站目标。
1、focus网站核心目标
关注网站goals就是找出最能影响网站目标完成的分解目标，如下图：
当然，这并不是说其他层次的分解目标就不需要关心了。因为每个分解目标和上层目标之间存在收录关系。下一层分解目标的完成度影响上一层分解目标的完成度，与网站target关联的分解目标最终影响网站target的完成度。
这就像网站 中的一个虚拟漏斗。您可以使用漏斗分析和转化率来考虑这些不同层次的分解目标。
1.1按照每个细分网站target
由于每个网站中的分解目标不同，即使是两个网站从事同一业务，目标相同，因为这些分解目标的层次和数量取决于@k14的设计结构@和函数，所以需要注意网站中各个分解目标的完成情况。
例如：
网站A 的分解目标是网站 内容、网站搜索和在线广告。对于这些分解目标，需要注意以下网站内容：
1）网站Content:
网站中的重要页面是最受欢迎的吗？
网站中的重要页面是否促进了网站核心目标的完成？
访问者访问重要页面的常用路径是什么？
有多少访问者在网站的重要页面结束了访问？
2）网站搜索
访问者在网站搜索中最常用的词是什么？
访问者最常开始使用哪些页面进行现场搜索？
哪些搜索关键词 促使访问者完成网站 目标？
哪些搜索关键词导致访问者直接离开网站？
搜索失败了多少次？它发生在哪些页面上？
3）在线广告，外部
哪个广告带来的访问者最多？
广告带来的访问者质量如何？
广告最大程度上推动了网站的目标？
可以看出，这个分析包括正面和负面的内容。这些问题的答案决定了每个分解目标能否成功，也是我们要分析和优化的对象。
1.2 测量每个分解目标的指标
在分析这些分解目标之前，我们需要首先将问题转化为可衡量的指标。比如设定target的正面指标是可以促进网站target完成的指标，设定负面target的指标可以减少网站Target是完成机会的指标。如下图所示：
关注网站goals，为子目标创建指标，可以提高分析效率，事半功倍。同时，它也让我们清楚地知道每一个目标的实现情况，这样我们才能清楚地知道。 查看全部
聚焦网站的核心指标能够帮助我们找到网站运营过程中的关键
关注网站的核心指标，可以帮助我们找到网站运行中的关键点，从而准确理解网站，更好地优化网站。
我们在分析网站的时候，通常会一步步分解网站的目标进行分析。每次分解的目标都是为了更好地理解网站。那么，哪些目标属于第一级呢？哪些属于第二层？哪些目标与网站goals 的完成最密切相关？所有分解后的子目标放在一起，如何查看分解后的目标和网站target的关系？这里重要的一点是，我们需要明确网站的核心目标，即我们需要专注于网站目标。
1、focus网站核心目标
关注网站goals就是找出最能影响网站目标完成的分解目标，如下图：
当然，这并不是说其他层次的分解目标就不需要关心了。因为每个分解目标和上层目标之间存在收录关系。下一层分解目标的完成度影响上一层分解目标的完成度，与网站target关联的分解目标最终影响网站target的完成度。
这就像网站 中的一个虚拟漏斗。您可以使用漏斗分析和转化率来考虑这些不同层次的分解目标。
1.1按照每个细分网站target
由于每个网站中的分解目标不同，即使是两个网站从事同一业务，目标相同，因为这些分解目标的层次和数量取决于@k14的设计结构@和函数，所以需要注意网站中各个分解目标的完成情况。
例如：
网站A 的分解目标是网站 内容、网站搜索和在线广告。对于这些分解目标，需要注意以下网站内容：
1）网站Content:
网站中的重要页面是最受欢迎的吗？
网站中的重要页面是否促进了网站核心目标的完成？
访问者访问重要页面的常用路径是什么？
有多少访问者在网站的重要页面结束了访问？
2）网站搜索
访问者在网站搜索中最常用的词是什么？
访问者最常开始使用哪些页面进行现场搜索？
哪些搜索关键词 促使访问者完成网站 目标？
哪些搜索关键词导致访问者直接离开网站？
搜索失败了多少次？它发生在哪些页面上？
3）在线广告，外部
哪个广告带来的访问者最多？
广告带来的访问者质量如何？
广告最大程度上推动了网站的目标？
可以看出，这个分析包括正面和负面的内容。这些问题的答案决定了每个分解目标能否成功，也是我们要分析和优化的对象。
1.2 测量每个分解目标的指标
在分析这些分解目标之前，我们需要首先将问题转化为可衡量的指标。比如设定target的正面指标是可以促进网站target完成的指标，设定负面target的指标可以减少网站Target是完成机会的指标。如下图所示：
关注网站goals，为子目标创建指标，可以提高分析效率，事半功倍。同时，它也让我们清楚地知道每一个目标的实现情况，这样我们才能清楚地知道。
网站分析常用的指标之内容指标个10个数据结构
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2021-07-05 05:01
网站分析常用的指标之内容指标个10个数据结构
网站分析常用的指标之内容指标x1x2x3x4x55个x15个10个数据结构一般网站的网页、logo、infographic列表、新闻、个人简介、文章列表、企业介绍、网站指南等列表中的每一列定义一个内容指标。x1：日期从什么时间开始是关键，日期一般定义时间，如：2011年3月22日。x2：你每个网页内容的多少，根据每个内容定义一个内容指标。
x3：infographic列表中列出过去1个月里所有内容指标数据x4：每个网页的有多少篇文章，根据每篇文章定义一个内容指标。x5：总内容指标，包括前几页总有多少内容等。x10：每个网页内容指标与总内容指标的数值比=2。例如x1000+x2000=8000内容指标细分到页面内容：使用在dom里定义的单独的一个标记（indexed_dom）或者多个标记（indexed_data）以描述每个页面，可以认为是一个标记。
这个标记（indexed_dom）可以把列表中的indexed_dom放到一起，形成一个有顺序的列表。这样每个页面中内容的一些关键属性（attribute）就会匹配在一起，从而可以把所有关键属性设置成一个内容指标。但是如果在多个页面中也会出现一些指标，那么如何设置标记不够集中，那么用js可以实现的集中一个指标的操作。
x10不在cookie里有indexed_dom，但在http请求里indexed_dom（同一页面中）使用访问列表中所有内容指标：每个内容页都用到一个指标x10在用在用http请求列表中的url形成一个指标x11放在cookie里面1个内容指标x11在用在浏览器url中获取1页内容内容指标取值：“all”指所有所有列表页面关联的内容；“other”不同列表页中列表页所有关联内容，one这个列表页没有关联内容。
网站开发过程中发现dom越来越庞大（包括logo、网页总量等）和网页量越来越多，所以有必要结合js实现数据集中。all一个页面上所有的内容；other不是列表页面，不能被操作。网站定位不同：一般新闻类是最基础的内容站点，企业类最关心，老用户活跃度高网站关键字：服务词、长尾词。 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标x1x2x3x4x55个x15个10个数据结构一般网站的网页、logo、infographic列表、新闻、个人简介、文章列表、企业介绍、网站指南等列表中的每一列定义一个内容指标。x1：日期从什么时间开始是关键，日期一般定义时间，如：2011年3月22日。x2：你每个网页内容的多少，根据每个内容定义一个内容指标。
x3：infographic列表中列出过去1个月里所有内容指标数据x4：每个网页的有多少篇文章，根据每篇文章定义一个内容指标。x5：总内容指标，包括前几页总有多少内容等。x10：每个网页内容指标与总内容指标的数值比=2。例如x1000+x2000=8000内容指标细分到页面内容：使用在dom里定义的单独的一个标记（indexed_dom）或者多个标记（indexed_data）以描述每个页面，可以认为是一个标记。
这个标记（indexed_dom）可以把列表中的indexed_dom放到一起，形成一个有顺序的列表。这样每个页面中内容的一些关键属性（attribute）就会匹配在一起，从而可以把所有关键属性设置成一个内容指标。但是如果在多个页面中也会出现一些指标，那么如何设置标记不够集中，那么用js可以实现的集中一个指标的操作。
x10不在cookie里有indexed_dom，但在http请求里indexed_dom（同一页面中）使用访问列表中所有内容指标：每个内容页都用到一个指标x10在用在用http请求列表中的url形成一个指标x11放在cookie里面1个内容指标x11在用在浏览器url中获取1页内容内容指标取值：“all”指所有所有列表页面关联的内容；“other”不同列表页中列表页所有关联内容，one这个列表页没有关联内容。
网站开发过程中发现dom越来越庞大（包括logo、网页总量等）和网页量越来越多，所以有必要结合js实现数据集中。all一个页面上所有的内容；other不是列表页面，不能被操作。网站定位不同：一般新闻类是最基础的内容站点，企业类最关心，老用户活跃度高网站关键字：服务词、长尾词。 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标个10个数据结构
网站分析常用的指标之内容指标x1x2x3x4x55个x15个10个数据结构一般网站的网页、logo、infographic列表、新闻、个人简介、文章列表、企业介绍、网站指南等列表中的每一列定义一个内容指标。x1：日期从什么时间开始是关键，日期一般定义时间，如：2011年3月22日。x2：你每个网页内容的多少，根据每个内容定义一个内容指标。
x3：infographic列表中列出过去1个月里所有内容指标数据x4：每个网页的有多少篇文章，根据每篇文章定义一个内容指标。x5：总内容指标，包括前几页总有多少内容等。x10：每个网页内容指标与总内容指标的数值比=2。例如x1000+x2000=8000内容指标细分到页面内容：使用在dom里定义的单独的一个标记（indexed_dom）或者多个标记（indexed_data）以描述每个页面，可以认为是一个标记。
这个标记（indexed_dom）可以把列表中的indexed_dom放到一起，形成一个有顺序的列表。这样每个页面中内容的一些关键属性（attribute）就会匹配在一起，从而可以把所有关键属性设置成一个内容指标。但是如果在多个页面中也会出现一些指标，那么如何设置标记不够集中，那么用js可以实现的集中一个指标的操作。
x10不在cookie里有indexed_dom，但在http请求里indexed_dom（同一页面中）使用访问列表中所有内容指标：每个内容页都用到一个指标x10在用在用http请求列表中的url形成一个指标x11放在cookie里面1个内容指标x11在用在浏览器url中获取1页内容内容指标取值：“all”指所有所有列表页面关联的内容；“other”不同列表页中列表页所有关联内容，one这个列表页没有关联内容。
网站开发过程中发现dom越来越庞大（包括logo、网页总量等）和网页量越来越多，所以有必要结合js实现数据集中。all一个页面上所有的内容；other不是列表页面，不能被操作。网站定位不同：一般新闻类是最基础的内容站点，企业类最关心，老用户活跃度高网站关键字：服务词、长尾词。
盘点数据分析师常用的7个常见的维度分析问题
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 85 次浏览 • 2021-07-03 22:18
盘点数据分析师常用的7个常见的维度分析问题
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴都不知道怎么做数据分析。完全没有头绪，今天就盘点一下数据分析师常用的数据分析方法。希望看过这篇文章的朋友对数据分析有一个清晰的思考。
方法论和方法有什么区别？
Methodology 是一个从宏观角度和从管理和业务角度提出的分析框架，用来指导我们进行具体分析的方向。方法是一个微观的概念，指的是我们在具体的分析过程中所使用的方法。
数据分析方法
数据分析的方法有很多种。这里我将介绍一些常用的框架。
1、PEST 分析方法
PEST 是企业的宏观环境分析模型。从政治、经济、社会、技术四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
四大因素也被称为“害虫害虫”。 PEST 要求高级管理人员具备相关能力和素质。 PEST分析与外部整体环境因素相结合，可以总结出SWOT分析中的机会和威胁。 PEST/PESTLE、SWOT 和 SLEPT 可作为企业和环境分析的基本工具。
2、SWOT 分析方法
从优势、劣势、机会、威胁四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
SWOT 分析是一种科学的分析方法，用于确定公司自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而使公司战略与公司内部资源和外部环境有机结合。利用该方法，可以对研究对象所在的情况进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、规划和对策。
3、5W2H 分析方法
从 7 个常见维度分析问题：为什么、何时、何地、什么、谁、如何、多少。广泛用于企业管理和技术活动，对决策和执行活动和措施也很有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
4、4P 理论
经典营销理论认为产品、价格、地点和促销是影响市场的重要因素。
5、AARRR
增长黑客的海盗法则，一种以用户为中心的漏斗型数据采集测量模型，关注转化率，从获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、收入（Revenue）和Referral的增长5 个链接。
AARRR 需要关注应用推广和运营的各个层面（各个阶段）的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标有着非常重要的地位，很多指标的影响跨越多个层次。及时准确地获取这些指标的具体数据对于应用程序的成功运行至关重要。
数据分析的方法很多，这里不能一一列举；没有最好的方法，只有最合适的。
从数据分析的方法论上，我们也可以知道，数据分析的意义在于将混乱的数据转化为清晰可见的视图，从而做出准确的决策。大数据时代的“技术和分析哪个更重要”一文也说明了分析的重要性。
数据分析的七种方法
1、趋势分析
趋势分析是最简单、最基本、最常用的数据监控和数据分析方法。通常我们在数据分析产品中创建数据指标的折线图或直方图，然后继续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们必须选择第一个关键指标（OMTM，One Metric That Metter），不要被虚荣指标（Vanity Metrics）所迷惑。
以社交应用为例。如果我们把下载量作为第一关键指标，我们可能会出错；因为用户下载了应用并不意味着他使用了你的产品。在这种情况下，建议使用DAU（Daily Active Users）作为第一关键指标，并且只有开始和执行某项操作的用户才能被统计；这样的指标是有实际意义的，运营商必须把核心重点放在这样的指标上。
2、多维分解
多维分解是指根据业务需求从多个维度分离指标；这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等。
为什么要进行多维拆解？有时候，一个非常笼统的指标或者最终的指标你看不出任何问题，但是拆分之后，就会出现很多细节问题。
比如一个网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时间是0.55分钟。如果你想增加用户参与度，显然这样的数据会让你无从下手；但是拆开这些指标，你会发现很多想法。
3、USER分群
用户分组主要有两种方式：维度和行为组合。
第一个分组是根据用户的维度，比如从区域维度来看，有北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台到群组，有PC用户、平板用户和手机用户。
第二种是基于用户行为组合的分组。比如社区每周签到3次的用户和每周签到不到3次的用户的区别。我将在未来的留存分析中对此进行分析。简介。
4、用户详细检查
如前所述，用户行为数据也是一种数据。观察用户在你的产品中的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分组的基础上，一般选取3-5个用户进行详细调查，可以涵盖分组用户的大部分行为模式。
大多数产品或多或少都有反人类的设计或 BUG。通过用户调查，及时发现和解决产品中的问题。
5、hopper 分析
漏斗分析是一套过程数据分析，能够科学反映用户行为状态，是用户转化率从起点到终点的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析等日常数据运营和数据分析，流量监控、产品目标转化等APP用户行为分析。
漏斗分析需要注意的两点：
第一：不仅要看整体转化率，还要关注转化过程中每一步的转化率；
第二：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。
6、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。
留存分析有助于回答以下问题：
7、A/B 测试和 A/A 测试
A/B 测试是为了实现一个目标。采用两组方案，一组用户采用方案A，一组用户采用方案B。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的质量。在A/B测试方面，谷歌不遗余力地尝试；针对搜索结果的展示，谷歌会开发多种不同的解决方案（包括文案标题、字体大小、颜色等），不断优化搜索结果中广告的点击率。
这里需要注意的一点是，最好在 A/B 测试之前进行 A/A 测试或类似的准备工作。什么是 A/A 测试？ A/A 测试评估两个实验组是否处于同一水平，因此 A/B 测试是有意义的。其实这与学校的控制变量法、实验组与对照组、双盲实验基本相同。 查看全部
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴都不知道怎么做数据分析。完全没有头绪，今天就盘点一下数据分析师常用的数据分析方法。希望看过这篇文章的朋友对数据分析有一个清晰的思考。
方法论和方法有什么区别？
Methodology 是一个从宏观角度和从管理和业务角度提出的分析框架，用来指导我们进行具体分析的方向。方法是一个微观的概念，指的是我们在具体的分析过程中所使用的方法。
数据分析方法
数据分析的方法有很多种。这里我将介绍一些常用的框架。
1、PEST 分析方法
PEST 是企业的宏观环境分析模型。从政治、经济、社会、技术四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
四大因素也被称为“害虫害虫”。 PEST 要求高级管理人员具备相关能力和素质。 PEST分析与外部整体环境因素相结合，可以总结出SWOT分析中的机会和威胁。 PEST/PESTLE、SWOT 和 SLEPT 可作为企业和环境分析的基本工具。
2、SWOT 分析方法
从优势、劣势、机会、威胁四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
SWOT 分析是一种科学的分析方法，用于确定公司自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而使公司战略与公司内部资源和外部环境有机结合。利用该方法，可以对研究对象所在的情况进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、规划和对策。
3、5W2H 分析方法
从 7 个常见维度分析问题：为什么、何时、何地、什么、谁、如何、多少。广泛用于企业管理和技术活动，对决策和执行活动和措施也很有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
4、4P 理论
经典营销理论认为产品、价格、地点和促销是影响市场的重要因素。
5、AARRR
增长黑客的海盗法则，一种以用户为中心的漏斗型数据采集测量模型，关注转化率，从获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、收入（Revenue）和Referral的增长5 个链接。
AARRR 需要关注应用推广和运营的各个层面（各个阶段）的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标有着非常重要的地位，很多指标的影响跨越多个层次。及时准确地获取这些指标的具体数据对于应用程序的成功运行至关重要。
数据分析的方法很多，这里不能一一列举；没有最好的方法，只有最合适的。
从数据分析的方法论上，我们也可以知道，数据分析的意义在于将混乱的数据转化为清晰可见的视图，从而做出准确的决策。大数据时代的“技术和分析哪个更重要”一文也说明了分析的重要性。
数据分析的七种方法
1、趋势分析
趋势分析是最简单、最基本、最常用的数据监控和数据分析方法。通常我们在数据分析产品中创建数据指标的折线图或直方图，然后继续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们必须选择第一个关键指标（OMTM，One Metric That Metter），不要被虚荣指标（Vanity Metrics）所迷惑。
以社交应用为例。如果我们把下载量作为第一关键指标，我们可能会出错；因为用户下载了应用并不意味着他使用了你的产品。在这种情况下，建议使用DAU（Daily Active Users）作为第一关键指标，并且只有开始和执行某项操作的用户才能被统计；这样的指标是有实际意义的，运营商必须把核心重点放在这样的指标上。
2、多维分解
多维分解是指根据业务需求从多个维度分离指标；这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等。
为什么要进行多维拆解？有时候，一个非常笼统的指标或者最终的指标你看不出任何问题，但是拆分之后，就会出现很多细节问题。
比如一个网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时间是0.55分钟。如果你想增加用户参与度，显然这样的数据会让你无从下手；但是拆开这些指标，你会发现很多想法。
3、USER分群
用户分组主要有两种方式：维度和行为组合。
第一个分组是根据用户的维度，比如从区域维度来看，有北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台到群组，有PC用户、平板用户和手机用户。
第二种是基于用户行为组合的分组。比如社区每周签到3次的用户和每周签到不到3次的用户的区别。我将在未来的留存分析中对此进行分析。简介。
4、用户详细检查
如前所述，用户行为数据也是一种数据。观察用户在你的产品中的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分组的基础上，一般选取3-5个用户进行详细调查，可以涵盖分组用户的大部分行为模式。
大多数产品或多或少都有反人类的设计或 BUG。通过用户调查，及时发现和解决产品中的问题。
5、hopper 分析
漏斗分析是一套过程数据分析，能够科学反映用户行为状态，是用户转化率从起点到终点的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析等日常数据运营和数据分析，流量监控、产品目标转化等APP用户行为分析。
漏斗分析需要注意的两点：
第一：不仅要看整体转化率，还要关注转化过程中每一步的转化率；
第二：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。
6、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。
留存分析有助于回答以下问题：
7、A/B 测试和 A/A 测试
A/B 测试是为了实现一个目标。采用两组方案，一组用户采用方案A，一组用户采用方案B。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的质量。在A/B测试方面，谷歌不遗余力地尝试；针对搜索结果的展示，谷歌会开发多种不同的解决方案（包括文案标题、字体大小、颜色等），不断优化搜索结果中广告的点击率。
这里需要注意的一点是，最好在 A/B 测试之前进行 A/A 测试或类似的准备工作。什么是 A/A 测试？ A/A 测试评估两个实验组是否处于同一水平，因此 A/B 测试是有意义的。其实这与学校的控制变量法、实验组与对照组、双盲实验基本相同。 查看全部
盘点数据分析师常用的7个常见的维度分析问题
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴都不知道怎么做数据分析。完全没有头绪，今天就盘点一下数据分析师常用的数据分析方法。希望看过这篇文章的朋友对数据分析有一个清晰的思考。
方法论和方法有什么区别？
Methodology 是一个从宏观角度和从管理和业务角度提出的分析框架，用来指导我们进行具体分析的方向。方法是一个微观的概念，指的是我们在具体的分析过程中所使用的方法。
数据分析方法
数据分析的方法有很多种。这里我将介绍一些常用的框架。
1、PEST 分析方法
PEST 是企业的宏观环境分析模型。从政治、经济、社会、技术四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
四大因素也被称为“害虫害虫”。 PEST 要求高级管理人员具备相关能力和素质。 PEST分析与外部整体环境因素相结合，可以总结出SWOT分析中的机会和威胁。 PEST/PESTLE、SWOT 和 SLEPT 可作为企业和环境分析的基本工具。
2、SWOT 分析方法
从优势、劣势、机会、威胁四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
SWOT 分析是一种科学的分析方法，用于确定公司自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而使公司战略与公司内部资源和外部环境有机结合。利用该方法，可以对研究对象所在的情况进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、规划和对策。
3、5W2H 分析方法
从 7 个常见维度分析问题：为什么、何时、何地、什么、谁、如何、多少。广泛用于企业管理和技术活动，对决策和执行活动和措施也很有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
4、4P 理论
经典营销理论认为产品、价格、地点和促销是影响市场的重要因素。
5、AARRR
增长黑客的海盗法则，一种以用户为中心的漏斗型数据采集测量模型，关注转化率，从获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、收入（Revenue）和Referral的增长5 个链接。
AARRR 需要关注应用推广和运营的各个层面（各个阶段）的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标有着非常重要的地位，很多指标的影响跨越多个层次。及时准确地获取这些指标的具体数据对于应用程序的成功运行至关重要。
数据分析的方法很多，这里不能一一列举；没有最好的方法，只有最合适的。
从数据分析的方法论上，我们也可以知道，数据分析的意义在于将混乱的数据转化为清晰可见的视图，从而做出准确的决策。大数据时代的“技术和分析哪个更重要”一文也说明了分析的重要性。
数据分析的七种方法
1、趋势分析
趋势分析是最简单、最基本、最常用的数据监控和数据分析方法。通常我们在数据分析产品中创建数据指标的折线图或直方图，然后继续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们必须选择第一个关键指标（OMTM，One Metric That Metter），不要被虚荣指标（Vanity Metrics）所迷惑。
以社交应用为例。如果我们把下载量作为第一关键指标，我们可能会出错；因为用户下载了应用并不意味着他使用了你的产品。在这种情况下，建议使用DAU（Daily Active Users）作为第一关键指标，并且只有开始和执行某项操作的用户才能被统计；这样的指标是有实际意义的，运营商必须把核心重点放在这样的指标上。
2、多维分解
多维分解是指根据业务需求从多个维度分离指标；这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等。
为什么要进行多维拆解？有时候，一个非常笼统的指标或者最终的指标你看不出任何问题，但是拆分之后，就会出现很多细节问题。
比如一个网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时间是0.55分钟。如果你想增加用户参与度，显然这样的数据会让你无从下手；但是拆开这些指标，你会发现很多想法。
3、USER分群
用户分组主要有两种方式：维度和行为组合。
第一个分组是根据用户的维度，比如从区域维度来看，有北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台到群组，有PC用户、平板用户和手机用户。
第二种是基于用户行为组合的分组。比如社区每周签到3次的用户和每周签到不到3次的用户的区别。我将在未来的留存分析中对此进行分析。简介。
4、用户详细检查
如前所述，用户行为数据也是一种数据。观察用户在你的产品中的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分组的基础上，一般选取3-5个用户进行详细调查，可以涵盖分组用户的大部分行为模式。
大多数产品或多或少都有反人类的设计或 BUG。通过用户调查，及时发现和解决产品中的问题。
5、hopper 分析
漏斗分析是一套过程数据分析，能够科学反映用户行为状态，是用户转化率从起点到终点的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析等日常数据运营和数据分析，流量监控、产品目标转化等APP用户行为分析。
漏斗分析需要注意的两点：
第一：不仅要看整体转化率，还要关注转化过程中每一步的转化率；
第二：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。
6、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。
留存分析有助于回答以下问题：
7、A/B 测试和 A/A 测试
A/B 测试是为了实现一个目标。采用两组方案，一组用户采用方案A，一组用户采用方案B。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的质量。在A/B测试方面，谷歌不遗余力地尝试；针对搜索结果的展示，谷歌会开发多种不同的解决方案（包括文案标题、字体大小、颜色等），不断优化搜索结果中广告的点击率。
这里需要注意的一点是，最好在 A/B 测试之前进行 A/A 测试或类似的准备工作。什么是 A/A 测试？ A/A 测试评估两个实验组是否处于同一水平，因此 A/B 测试是有意义的。其实这与学校的控制变量法、实验组与对照组、双盲实验基本相同。
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式：回访者比率
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2021-07-03 22:14
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式：回访者比率
网站 可能会使用多种指标进行分析。根据网站的目标和网站的客户，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？如何增强访问者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，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，所以他们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，一旦你选择了持续时间和时间段，你必须使用相同的参数来生成你的报告，否则就会失去比较的意义。
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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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。例如大网站通常定位在20分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其有效性。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，添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站浏览内容，该指数将会上升。
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候，需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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，那么问题可能是访问者的素质，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使用功能有问题，应该解决。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，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果是广告驱动的网站，这个指标对于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，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：这是衡量网站对每个访问者的销售额的一个比较重要的指标
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
指标意义：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。有些人将年度网站 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，这个差距会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样，CPV可能当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差异也会缩小，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 可能会使用多种指标进行分析。根据网站的目标和网站的客户，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？如何增强访问者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，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，所以他们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，一旦你选择了持续时间和时间段，你必须使用相同的参数来生成你的报告，否则就会失去比较的意义。
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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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。例如大网站通常定位在20分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其有效性。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，添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站浏览内容，该指数将会上升。
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候，需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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，那么问题可能是访问者的素质，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使用功能有问题，应该解决。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，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果是广告驱动的网站，这个指标对于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，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：这是衡量网站对每个访问者的销售额的一个比较重要的指标
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
指标意义：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。有些人将年度网站 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，这个差距会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样，CPV可能当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差异也会缩小，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
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式：回访者比率
网站 可能会使用多种指标进行分析。根据网站的目标和网站的客户，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？如何增强访问者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，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，所以他们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，一旦你选择了持续时间和时间段，你必须使用相同的参数来生成你的报告，否则就会失去比较的意义。
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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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。例如大网站通常定位在20分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其有效性。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，添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站浏览内容，该指数将会上升。
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候，需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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，那么问题可能是访问者的素质，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使用功能有问题，应该解决。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，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果是广告驱动的网站，这个指标对于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，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：这是衡量网站对每个访问者的销售额的一个比较重要的指标
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
指标意义：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。有些人将年度网站 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，这个差距会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样，CPV可能当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差异也会缩小，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。
网站优化人员所做的全部工作都要落地到数据统计上面
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2021-07-02 21:23
网站优化人员所做的全部工作都要落地到数据统计上面
《网站Analysis 白皮书（站长版）》系列一解读
网站optimization 人员所做的所有工作都应落实到数据统计上，并进行网站seo 数据分析，以确保最佳的投入产出比。
《网站Analysis白皮书（站长版）》共分八章，分别是前言、网站seo数据分析的概念和意义、流量分析原理、网站analysis索引、网站分析流程，网站分析思路，网站分析方法，百度统计。本文解释了网站analysis的前言、概念和意义、流量分析的原理以及网站analysis指标的四个方面。
《网站Analysis 白皮书》是百度统计产品团队基于当前国内互联网环境，参考国内外互联网专家的经验，对先进的网站analysis 方法论的总结。内容不集中在高大全。全书宣讲，但针对中国互联网的特殊环境，从流程、思路到分析方法，介绍了基本的网站分析方法论，并辅以实战案例，力求将这些从实战中衍生出来的方法运用到大多数网站操作分析者。适用于实际的网站 操作。此前，该白皮书仅以 PDF 版本在百度文库中上传。为方便传播，百度站长平台特地整理并提供了WORD。
“网站Analysis 白皮书（网站管理员版）”-前言。
中国的互联网用户群体已经成为全球最大的互联网群体。同时，中国互联网网站的发展经历了几个阶段，从纯网络媒体到现在的多元化经营，但中国互联网网站目前的水平还有很大的提升空间。根据DCCI近期发布的《2011年中国站长调查及互联网生态报告》，站长最常用的工具是流量统计分析工具，广大互联网从业者也需要使用网站analysis的方法来分析武装自己：充分利用流量分析系统了解网站和访客的现状和趋势，用数据驱动运营策略和推广的调整，更具体地管理网站，逐步实现既定目标。
针对目前国内互联网环境，百度统计产品团队根据国内外互联网专家的经验总结了先进的网站分析方法论。内容不围绕高大全的百科式讲道，而是针对中国互联网的特殊环境，从流程、思路到分析方法介绍基本的网站分析方法论，辅以实战案例，力求应用这些实战派生的方法给网站操作员在实际网站操作中使用。
本白皮书在前期调研过程中听取了大量站长和网站analysts的意见，但现实的说还有很大的提升空间，欢迎多提建议.
《网站Analysis 白皮书（站长版）》---网站analysis 的概念和意义。
网站什么是分析？
网站analysis是指在获取网站访问等基础数据的情况下，对网站数据进行分析，发现访问者访问网站的规则和特征，并将这些规则与网络营销策略等结合起来，发现当前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机会，为进一步修订或重新制定策略提供依据。
网站分析的意义
网站Analysis 需要对一系列站内和站外数据进行二分、分析和验证，以指导网站监控流量、吸引流量、留住流量、利用流量完成转化。实际的好处主要包括以下几点：
监控网站operation 状态
网站analysis最基本的应用就是监控网站的运行状态。每天采集网站产生的各类数据，包括浏览和访客数据，通过统计这些数据生成网站分析报告，系统地展示网站的运行状态。从浏览数据趋势到新老用户占比对比，数据帮助运营商从多个角度观察网站是否状态良好。
提升网站推广效果
常见的网站推广方式主要有SEO（搜索引擎优化）、SEM（搜索引擎营销）和广告推广。 SEO分析主要是分析网站在各种搜索引擎中的搜索词排名和点击量，以及网站在搜索引擎中的收录、排名和展示情况。 SEM分析是了解从搜索引擎商业推广结果页导入的流量的后续表现，进而调整网页在搜索结果页上的排名，针对搜索引擎用户展开营销活动。此外，网站analysis可定制，细分来源和访问者，从而进行有针对性的广告推广和营销。
优化网站结构和体验
通过分析网站的转化路径，定位访客流失链接，有针对性地寻找缺失和填补空缺，随后利用热图等工具有效分析点击分布和细分点击属性，找出访问者的一般行为和人口统计属性，增强网站 的吸引力和易用性。
《网站Analysis 白皮书（站长版）》---流量分析原理。
流量分析原理
流量统计有两个主要原则：传统的基于日志文件的统计和目前比较流行的基于脚本（Java等）的统计。
● 基于日志文件的统计
通过分析网站backstage的日志文件来统计访客的浏览和点击行为。这种方法的优点是简单方便，无需修改网页代码，可以采集网络爬虫数据等。缺点是网站log 收录所有日志数据，需要进行预处理以提高数据质量；并且无法统计页面缓存导致的缓存浏览数据。
● 基于脚本的统计数据
该方法需要在网站的html代码中嵌入一个脚本（Java等）来统计访问者的浏览行为。这种方法的优点是技术难度低，只需要嵌入脚本代码，不需要配置服务器；可快速获取点击、回复等数据，方便展示；不用担心缓存的影响，数据准确率高。主要缺点是无法统计网络爬虫的信息。目前主流的流量分析系统大多采用这种方式来采集数据，包括百度统计和谷歌分析。下面
程途：
“网站Analysis 白皮书（站长版）”---网站Analysis 索引。
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。为了达到这个目标，首先要了解目前的情况，比如有多少人走进了超市，看到了多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，我们也需要了解网站analysis中的这些数据，并作为后续业务调整的依据：例如，有多少人进入网站，浏览了多少页面，有多少人注册了网站分析指标是网站运营状态的数据化呈现，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。
典型示例：
seo教程自学网站：关注seo优化教程，关注搜索引擎最新动态！
交通量指标
1.Views (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 是请求计算机从网站 下载页面。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。请注意以下情况：1.用户多次打开同一个页面，页面浏览量累积。 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Java生成的一些脚本函数），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。
2.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，而访问次数（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，那么访问量会明显大于访问量。
3.访客数（UV）
定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一天多次访问网站将仅计为 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。
4.新访客数量
定义：一天内独立访问者中，历史上第一次访问网站的访问者数。
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。
5.新访客比例
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：总体访问量不断增加，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。
6.IP数
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。
交通质量指数
1.跳出率
定义：只浏览一页后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。它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。访问者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，指出有多少访问者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，分析该推广源的访问量指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的撰写是否优秀，以及@的设计k14@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。长期在网站停留后，平均访问时间较长。
3.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放在一起分析来衡量网站的用户体验。
流量转化指标
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作符预期操作的次数。
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，完成网站operator 希望访问者执行的操作的访问次数越多。
案例描述
下图为访问者进入网站的访问行为记录，可统计如下指标数据：
统计：
● 浏览量=4
● 访问者数量=1
● 访问次数 = 2
● 平均访问时间=5 分钟平均访问页面数=2
● 跳出率=50% 查看全部
网站优化人员所做的全部工作都要落地到数据统计上面
《网站Analysis 白皮书（站长版）》系列一解读
网站optimization 人员所做的所有工作都应落实到数据统计上，并进行网站seo 数据分析，以确保最佳的投入产出比。
《网站Analysis白皮书（站长版）》共分八章，分别是前言、网站seo数据分析的概念和意义、流量分析原理、网站analysis索引、网站分析流程，网站分析思路，网站分析方法，百度统计。本文解释了网站analysis的前言、概念和意义、流量分析的原理以及网站analysis指标的四个方面。
《网站Analysis 白皮书》是百度统计产品团队基于当前国内互联网环境，参考国内外互联网专家的经验，对先进的网站analysis 方法论的总结。内容不集中在高大全。全书宣讲，但针对中国互联网的特殊环境，从流程、思路到分析方法，介绍了基本的网站分析方法论，并辅以实战案例，力求将这些从实战中衍生出来的方法运用到大多数网站操作分析者。适用于实际的网站 操作。此前，该白皮书仅以 PDF 版本在百度文库中上传。为方便传播，百度站长平台特地整理并提供了WORD。
“网站Analysis 白皮书（网站管理员版）”-前言。
中国的互联网用户群体已经成为全球最大的互联网群体。同时，中国互联网网站的发展经历了几个阶段，从纯网络媒体到现在的多元化经营，但中国互联网网站目前的水平还有很大的提升空间。根据DCCI近期发布的《2011年中国站长调查及互联网生态报告》，站长最常用的工具是流量统计分析工具，广大互联网从业者也需要使用网站analysis的方法来分析武装自己：充分利用流量分析系统了解网站和访客的现状和趋势，用数据驱动运营策略和推广的调整，更具体地管理网站，逐步实现既定目标。
针对目前国内互联网环境，百度统计产品团队根据国内外互联网专家的经验总结了先进的网站分析方法论。内容不围绕高大全的百科式讲道，而是针对中国互联网的特殊环境，从流程、思路到分析方法介绍基本的网站分析方法论，辅以实战案例，力求应用这些实战派生的方法给网站操作员在实际网站操作中使用。
本白皮书在前期调研过程中听取了大量站长和网站analysts的意见，但现实的说还有很大的提升空间，欢迎多提建议.
《网站Analysis 白皮书（站长版）》---网站analysis 的概念和意义。
网站什么是分析？
网站analysis是指在获取网站访问等基础数据的情况下，对网站数据进行分析，发现访问者访问网站的规则和特征，并将这些规则与网络营销策略等结合起来，发现当前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机会，为进一步修订或重新制定策略提供依据。
网站分析的意义
网站Analysis 需要对一系列站内和站外数据进行二分、分析和验证，以指导网站监控流量、吸引流量、留住流量、利用流量完成转化。实际的好处主要包括以下几点：
监控网站operation 状态
网站analysis最基本的应用就是监控网站的运行状态。每天采集网站产生的各类数据，包括浏览和访客数据，通过统计这些数据生成网站分析报告，系统地展示网站的运行状态。从浏览数据趋势到新老用户占比对比，数据帮助运营商从多个角度观察网站是否状态良好。
提升网站推广效果
常见的网站推广方式主要有SEO（搜索引擎优化）、SEM（搜索引擎营销）和广告推广。 SEO分析主要是分析网站在各种搜索引擎中的搜索词排名和点击量，以及网站在搜索引擎中的收录、排名和展示情况。 SEM分析是了解从搜索引擎商业推广结果页导入的流量的后续表现，进而调整网页在搜索结果页上的排名，针对搜索引擎用户展开营销活动。此外，网站analysis可定制，细分来源和访问者，从而进行有针对性的广告推广和营销。
优化网站结构和体验
通过分析网站的转化路径，定位访客流失链接，有针对性地寻找缺失和填补空缺，随后利用热图等工具有效分析点击分布和细分点击属性，找出访问者的一般行为和人口统计属性，增强网站 的吸引力和易用性。
《网站Analysis 白皮书（站长版）》---流量分析原理。
流量分析原理
流量统计有两个主要原则：传统的基于日志文件的统计和目前比较流行的基于脚本（Java等）的统计。
● 基于日志文件的统计
通过分析网站backstage的日志文件来统计访客的浏览和点击行为。这种方法的优点是简单方便，无需修改网页代码，可以采集网络爬虫数据等。缺点是网站log 收录所有日志数据，需要进行预处理以提高数据质量；并且无法统计页面缓存导致的缓存浏览数据。
● 基于脚本的统计数据
该方法需要在网站的html代码中嵌入一个脚本（Java等）来统计访问者的浏览行为。这种方法的优点是技术难度低，只需要嵌入脚本代码，不需要配置服务器；可快速获取点击、回复等数据，方便展示；不用担心缓存的影响，数据准确率高。主要缺点是无法统计网络爬虫的信息。目前主流的流量分析系统大多采用这种方式来采集数据，包括百度统计和谷歌分析。下面
程途：
“网站Analysis 白皮书（站长版）”---网站Analysis 索引。
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。为了达到这个目标，首先要了解目前的情况，比如有多少人走进了超市，看到了多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，我们也需要了解网站analysis中的这些数据，并作为后续业务调整的依据：例如，有多少人进入网站，浏览了多少页面，有多少人注册了网站分析指标是网站运营状态的数据化呈现，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。
典型示例：
seo教程自学网站：关注seo优化教程，关注搜索引擎最新动态！
交通量指标
1.Views (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 是请求计算机从网站 下载页面。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。请注意以下情况：1.用户多次打开同一个页面，页面浏览量累积。 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Java生成的一些脚本函数），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。
2.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，而访问次数（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，那么访问量会明显大于访问量。
3.访客数（UV）
定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一天多次访问网站将仅计为 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。
4.新访客数量
定义：一天内独立访问者中，历史上第一次访问网站的访问者数。
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。
5.新访客比例
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：总体访问量不断增加，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。
6.IP数
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。
交通质量指数
1.跳出率
定义：只浏览一页后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。它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。访问者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，指出有多少访问者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，分析该推广源的访问量指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的撰写是否优秀，以及@的设计k14@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。长期在网站停留后，平均访问时间较长。
3.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放在一起分析来衡量网站的用户体验。
流量转化指标
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作符预期操作的次数。
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，完成网站operator 希望访问者执行的操作的访问次数越多。
案例描述
下图为访问者进入网站的访问行为记录，可统计如下指标数据：
统计：
● 浏览量=4
● 访问者数量=1
● 访问次数 = 2
● 平均访问时间=5 分钟平均访问页面数=2
● 跳出率=50%
外链建设系统分析，我们需要参考哪几个指标？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2021-07-02 21:21
外链建设系统分析，我们需要参考哪几个指标？
作为SEO人员，定期查看外链是我们的工作之一，直接影响下一步外链建设的规划。在很多SEO教程中，我们总会找到各种建立外链的方法。但是很少提到我们应该如何回顾外链资源，蝙蝠侠IT，特地总结了一些相关内容供大家讨论学习。
那么，外链建设系统分析需要参考哪些指标呢？ 1、外链的形态
目前采集整理中，可建立的外链类型包括：论坛、博客、图片、视频、音乐、网盘、电子书、百科、新闻外链等。
定期做外链统计的时候，首先要区分外链的种类，然后统计相关的数字。
2、外链结构形式
所谓外链结构：我们所说的外链从主域名、子域名、目录、内容页面的统计。它反映了目标站点的影响力和相关版块页面的专业性。 .
值得注意的是，需要增加主域的广度，尽量减少非专业域名下过多的链接，避免不必要的麻烦。当然，如果你的外链大部分来自行业领袖、行业专家的博客，你就不需要过多关注外链的数量。最好的办法是统计一下占外链总数的比例，并尽量提高这个比例。
3、外链链接形式
外链建设的前提是保证链接的“有效访问”。这里的有效访问指的是搜索蜘蛛可以爬行爬行顺利，可以传递权重的外链。为此，您需要：
①统计nofollow注解的数量，并尽量减少此类链接。
②统计类似JS、frames、短网址跳转、flash等链接，避免此类外链过多。
4、外链关键词的形式
我们在做外链审核的时候，需要统计外链关键词的数量，以及同一个链接的关键词是否太单一。为此，我们需要计算：
①外部链接关键词是否收录索引关键词，以及关键词的排名。
②同一个链接，外部链接关键词是否多样化，替换为同义词。
③每个关键词为外链总数。
5、垃圾外链数量
一般来说，我们外链的目的是为了提高相关页面的排名，从而促进网站整体权重的增加，但是如果您的外链收录大量垃圾外链，搜索引擎会自动拦截这些链接 计票，就失去意义了。
总结：外链的建设不仅仅是为了建立更多的外链，而是为了建立更有效的外链。有时，它需要一个详细的计划。 查看全部
作为SEO人员，定期查看外链是我们的工作之一，直接影响下一步外链建设的规划。在很多SEO教程中，我们总会找到各种建立外链的方法。但是很少提到我们应该如何回顾外链资源，蝙蝠侠IT，特地总结了一些相关内容供大家讨论学习。
那么，外链建设系统分析需要参考哪些指标呢？ 1、外链的形态
目前采集整理中，可建立的外链类型包括：论坛、博客、图片、视频、音乐、网盘、电子书、百科、新闻外链等。
定期做外链统计的时候，首先要区分外链的种类，然后统计相关的数字。
2、外链结构形式
所谓外链结构：我们所说的外链从主域名、子域名、目录、内容页面的统计。它反映了目标站点的影响力和相关版块页面的专业性。 .
值得注意的是，需要增加主域的广度，尽量减少非专业域名下过多的链接，避免不必要的麻烦。当然，如果你的外链大部分来自行业领袖、行业专家的博客，你就不需要过多关注外链的数量。最好的办法是统计一下占外链总数的比例，并尽量提高这个比例。
3、外链链接形式
外链建设的前提是保证链接的“有效访问”。这里的有效访问指的是搜索蜘蛛可以爬行爬行顺利，可以传递权重的外链。为此，您需要：
①统计nofollow注解的数量，并尽量减少此类链接。
②统计类似JS、frames、短网址跳转、flash等链接，避免此类外链过多。
4、外链关键词的形式
我们在做外链审核的时候，需要统计外链关键词的数量，以及同一个链接的关键词是否太单一。为此，我们需要计算：
①外部链接关键词是否收录索引关键词，以及关键词的排名。
②同一个链接，外部链接关键词是否多样化，替换为同义词。
③每个关键词为外链总数。
5、垃圾外链数量
一般来说，我们外链的目的是为了提高相关页面的排名，从而促进网站整体权重的增加，但是如果您的外链收录大量垃圾外链，搜索引擎会自动拦截这些链接 计票，就失去意义了。
总结：外链的建设不仅仅是为了建立更多的外链，而是为了建立更有效的外链。有时，它需要一个详细的计划。 查看全部
外链建设系统分析，我们需要参考哪几个指标？
作为SEO人员，定期查看外链是我们的工作之一，直接影响下一步外链建设的规划。在很多SEO教程中，我们总会找到各种建立外链的方法。但是很少提到我们应该如何回顾外链资源，蝙蝠侠IT，特地总结了一些相关内容供大家讨论学习。
那么，外链建设系统分析需要参考哪些指标呢？ 1、外链的形态
目前采集整理中，可建立的外链类型包括：论坛、博客、图片、视频、音乐、网盘、电子书、百科、新闻外链等。
定期做外链统计的时候，首先要区分外链的种类，然后统计相关的数字。
2、外链结构形式
所谓外链结构：我们所说的外链从主域名、子域名、目录、内容页面的统计。它反映了目标站点的影响力和相关版块页面的专业性。 .
值得注意的是，需要增加主域的广度，尽量减少非专业域名下过多的链接，避免不必要的麻烦。当然，如果你的外链大部分来自行业领袖、行业专家的博客，你就不需要过多关注外链的数量。最好的办法是统计一下占外链总数的比例，并尽量提高这个比例。
3、外链链接形式
外链建设的前提是保证链接的“有效访问”。这里的有效访问指的是搜索蜘蛛可以爬行爬行顺利，可以传递权重的外链。为此，您需要：
①统计nofollow注解的数量，并尽量减少此类链接。
②统计类似JS、frames、短网址跳转、flash等链接，避免此类外链过多。
4、外链关键词的形式
我们在做外链审核的时候，需要统计外链关键词的数量，以及同一个链接的关键词是否太单一。为此，我们需要计算：
①外部链接关键词是否收录索引关键词，以及关键词的排名。
②同一个链接，外部链接关键词是否多样化，替换为同义词。
③每个关键词为外链总数。
5、垃圾外链数量
一般来说，我们外链的目的是为了提高相关页面的排名，从而促进网站整体权重的增加，但是如果您的外链收录大量垃圾外链，搜索引擎会自动拦截这些链接 计票，就失去意义了。
总结：外链的建设不仅仅是为了建立更多的外链，而是为了建立更有效的外链。有时，它需要一个详细的计划。
MySQL几点重要的性能指标计算和优化方法总结(组图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2021-07-02 21:17
MySQL几点重要的性能指标计算和优化方法总结(组图)
下面小编为大家带来MySQL几个重要的性能指标计算和优化方法的总结。我觉得还不错，现在分享给大家，给大家参考。下面跟着小编来看看基于MyISAM引擎的1 QPS计算（每秒查询次数）DBMySQL> show GLOBAL status like'questions';+---------------+ - -----------+|变量名 |值|+---------------+------------+|问题 | 2009191409 |+---------------+------------+1
1. MySQL 几个重要的性能指标计算及优化方法代码总结
简介：下面小编为大家带来MySQL几个重要的性能指标计算和优化方法的总结。我觉得还不错，现在分享给大家，给大家参考。跟着小编一起来看看
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9.zabbix 监控 oracle 数据库
介绍：一、Introduction Orabbix 是一个专门为zabbix监控Oracle数据库的插件。它提供多级监控，包括可用性和服务器性能指标。它为来自多个 Oracle 实例采集 的数据提供了有效的机制，然后提供了对这些信息的监控和性能指标。然后就可以使用zabbix的report功能把所有的
10. 数据库管理员工作职责
简介：数据库管理员的工作职责、目标、职责分类（一）职责分类（二）保证数据库安全稳定运行1.database日常运维管理1.1日常数据库健康检查1.2数据库性能趋势分析，关键性能指标统计。1.3数据库重要SQL变化跟踪，趋势分析。1.4定期（每周，
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以上是关于性能指标的10个推荐内容的详细内容。更多详情请关注Gxl网站其他相关文章！ 查看全部
下面小编为大家带来MySQL几个重要的性能指标计算和优化方法的总结。我觉得还不错，现在分享给大家，给大家参考。下面跟着小编来看看基于MyISAM引擎的1 QPS计算（每秒查询次数）DBMySQL> show GLOBAL status like'questions';+---------------+ - -----------+|变量名 |值|+---------------+------------+|问题 | 2009191409 |+---------------+------------+1
1. MySQL 几个重要的性能指标计算及优化方法代码总结
简介：下面小编为大家带来MySQL几个重要的性能指标计算和优化方法的总结。我觉得还不错，现在分享给大家，给大家参考。跟着小编一起来看看
2.详细介绍C#服务器性能监控的性能计数器代码示例
简介：打开管理工具-->性能，我们可以立即看到服务器的CPU、进程运行时间、磁盘容量等性能参数趋势。但是，不仅是这些项目，我们还可以通过添加技术查看其他性能指标：
3.Nginx源码解析-Nginx进程模型nginx apache nginx php nginx重写
介绍：nginx：Nginx源码分析-Nginx进程模型：一、Nginx 功能介绍 Nginx（“EngineX”），业界使用率非常高的轻量级高性能HTTP和反向代理服务器，它还提供IMAP/POP3/SMTP等代理服务器功能。近年来，随着Nginx专业团队不断提升稳定性和各项服务性能指标，已经在很多方面超越了著名的Apache服务器。由于Nginx是开源的，越来越多的网站在中国使用它作为网络服务器，包括新浪博客、新浪播客、网易新闻等门户网站
4.通用MySQL数据库连接代码_PHP教程
简介：一般mysql数据库连接代码。通用mysql教程数据库教程连接代码数据库连接是一种有限且昂贵的资源，数据库连接影响程序的性能指标。数据库连接池就是为了这个
5.通用MySQL数据库连接代码
简介：一般mysql数据库连接代码。通用mysql教程数据库教程连接代码数据库连接是一种有限且昂贵的资源，数据库连接影响程序的性能指标。数据库连接池就是为了这个
6.了解DB2中数据访问的频率和变化
简介：针对不同温区的数据管理解决方案是指将频繁访问的数据存储在快速内存（热数据）中，而访问频率相对较低的数据存储在相对较慢的内存中（温度数据），很少有数据访问将存储在企业最慢的存储（冷数据）中。该解决方案的开发需要一组关键性能指标
7. Oracle 数据库查询性能优化问题
简介：查询、添加、修改、删除数据库等操作是影响Web应用性能指标的主要因素。以下常见建议可以改善查询性能问题。
8.影响数据库访问速度的一些原因分析
简介：数据库性能优化主要是提高数据访问速度，即提高数据库响应速度的性能指标。性能优化主要分为主观因素优化和客观因素优化。这里主要针对影响性能的客观因素进行优化。没有索引或未使用索引。数据库索引就像一本书中的目录，允许用户访问数据库数据
9.zabbix 监控 oracle 数据库
介绍：一、Introduction Orabbix 是一个专门为zabbix监控Oracle数据库的插件。它提供多级监控，包括可用性和服务器性能指标。它为来自多个 Oracle 实例采集 的数据提供了有效的机制，然后提供了对这些信息的监控和性能指标。然后就可以使用zabbix的report功能把所有的
10. 数据库管理员工作职责
简介：数据库管理员的工作职责、目标、职责分类（一）职责分类（二）保证数据库安全稳定运行1.database日常运维管理1.1日常数据库健康检查1.2数据库性能趋势分析，关键性能指标统计。1.3数据库重要SQL变化跟踪，趋势分析。1.4定期（每周，
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Objective-c-iOS 如何在没有导入类的情况下挂钩方法？
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MySQL几点重要的性能指标计算和优化方法总结(组图)
下面小编为大家带来MySQL几个重要的性能指标计算和优化方法的总结。我觉得还不错，现在分享给大家，给大家参考。下面跟着小编来看看基于MyISAM引擎的1 QPS计算（每秒查询次数）DBMySQL> show GLOBAL status like'questions';+---------------+ - -----------+|变量名 |值|+---------------+------------+|问题 | 2009191409 |+---------------+------------+1
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简介：下面小编为大家带来MySQL几个重要的性能指标计算和优化方法的总结。我觉得还不错，现在分享给大家，给大家参考。跟着小编一起来看看
2.详细介绍C#服务器性能监控的性能计数器代码示例
简介：打开管理工具-->性能，我们可以立即看到服务器的CPU、进程运行时间、磁盘容量等性能参数趋势。但是，不仅是这些项目，我们还可以通过添加技术查看其他性能指标：
3.Nginx源码解析-Nginx进程模型nginx apache nginx php nginx重写
介绍：nginx：Nginx源码分析-Nginx进程模型：一、Nginx 功能介绍 Nginx（“EngineX”），业界使用率非常高的轻量级高性能HTTP和反向代理服务器，它还提供IMAP/POP3/SMTP等代理服务器功能。近年来，随着Nginx专业团队不断提升稳定性和各项服务性能指标，已经在很多方面超越了著名的Apache服务器。由于Nginx是开源的，越来越多的网站在中国使用它作为网络服务器，包括新浪博客、新浪播客、网易新闻等门户网站
4.通用MySQL数据库连接代码_PHP教程
简介：一般mysql数据库连接代码。通用mysql教程数据库教程连接代码数据库连接是一种有限且昂贵的资源，数据库连接影响程序的性能指标。数据库连接池就是为了这个
5.通用MySQL数据库连接代码
简介：一般mysql数据库连接代码。通用mysql教程数据库教程连接代码数据库连接是一种有限且昂贵的资源，数据库连接影响程序的性能指标。数据库连接池就是为了这个
6.了解DB2中数据访问的频率和变化
简介：针对不同温区的数据管理解决方案是指将频繁访问的数据存储在快速内存（热数据）中，而访问频率相对较低的数据存储在相对较慢的内存中（温度数据），很少有数据访问将存储在企业最慢的存储（冷数据）中。该解决方案的开发需要一组关键性能指标
7. Oracle 数据库查询性能优化问题
简介：查询、添加、修改、删除数据库等操作是影响Web应用性能指标的主要因素。以下常见建议可以改善查询性能问题。
8.影响数据库访问速度的一些原因分析
简介：数据库性能优化主要是提高数据访问速度，即提高数据库响应速度的性能指标。性能优化主要分为主观因素优化和客观因素优化。这里主要针对影响性能的客观因素进行优化。没有索引或未使用索引。数据库索引就像一本书中的目录，允许用户访问数据库数据
9.zabbix 监控 oracle 数据库
介绍：一、Introduction Orabbix 是一个专门为zabbix监控Oracle数据库的插件。它提供多级监控，包括可用性和服务器性能指标。它为来自多个 Oracle 实例采集 的数据提供了有效的机制，然后提供了对这些信息的监控和性能指标。然后就可以使用zabbix的report功能把所有的
10. 数据库管理员工作职责
简介：数据库管理员的工作职责、目标、职责分类（一）职责分类（二）保证数据库安全稳定运行1.database日常运维管理1.1日常数据库健康检查1.2数据库性能趋势分析，关键性能指标统计。1.3数据库重要SQL变化跟踪，趋势分析。1.4定期（每周，
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作为运营商，应该分析哪些数据和指标？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 314 次浏览 • 2021-07-01 19:58
作为运营商，应该分析哪些数据和指标？
一家公司的运营和推广人员通常会使用数据来评估他们的工作成果并进行优化和改进。负责新媒体运营的同学会关注粉丝数、阅读量、转发量等，负责SEO的同学可能会关注收录、排名、权重等。分类，无论是新媒体运营、SEO、SEM等，都统一归入网络营销的范畴。
下面的十进制数将从0到1，对目前主要网络营销方式的评价指标进行分析总结，建立一个简单的网络营销效果评价模型，希望能帮助经营者量化效果他们的工作。
网络营销方式的分类
网络营销方式根据网民从搜索、感兴趣到购买、分享的行为过程进行划分，包括但不限于：搜索引擎营销、新闻营销（PR）、微博营销、微信营销、社交媒体营销（知乎，今日头条）等
在实际工作中，评价企业营销效果的方法是多种多样的：有的企业直接使用相关的评价指标来评价营销效果，有的企业使用与网络营销相关的支付工具。对于整体评估，大公司有专门的网络营销效果评估部门。一般这类部门会建立适合自己公司的相关模型，代之以所有数据进行专业评估或大数据分析。
本文总结分析了企业常用的营销方式及其对应的指标。
各主流网络营销方式评价指标汇总
SEO评价指标
SEM评价指标
微博评价指数
微信评价指数
新闻营销评价指标
今日头条效应评价指标
以上6个表格列出了目前主流的一些网络营销方式的评价指标。细心的朋友发现，我们除了对各个指标进行了说明外，还标出了一些指标的绝对值和相对值。这是为以后的数据筛选和分类做准备。
根据公司需求，分类甄选赋能
每家公司因其不同的发展阶段和产品线生命周期，对在线营销方式的选择和相应的关键指标的选择都有不同的要求。因此，企业可以根据自己的需要添加或删除营销方式或指标。
Delphi 方法用于筛选。经过筛选，形成适合企业的指标清单。本文中的示例均基于相对值，如下图所示：
▲决赛桌示例（部分）
过滤后的指标分为层次模型结构，如下图所示：
▲分层模型（示例）
接下来，为了形成一个完整的评价模型，还需要根据各个指标的重要性来分配权重。加权过程涉及到一些运筹学的方法，需要构建一个判断矩阵。原理示例如下图所示：
这一步完成后，可以形成矩阵运算，进行一致性验证。
本文重点介绍思路，计算过程这里不再赘述。以上内容筛选和赋能的具体操作方法有兴趣，可以直接留言联系小数。
数据替换的最终示例模型（example）如下：
根据确定的权重数据并代入实际值，公司将得到营销效果的最终值。
通过观察这个最终值的变化，我们可以观察到公司在不同时期的营销效果，并根据具体情况做出相应的调整。 查看全部
一家公司的运营和推广人员通常会使用数据来评估他们的工作成果并进行优化和改进。负责新媒体运营的同学会关注粉丝数、阅读量、转发量等，负责SEO的同学可能会关注收录、排名、权重等。分类，无论是新媒体运营、SEO、SEM等，都统一归入网络营销的范畴。
下面的十进制数将从0到1，对目前主要网络营销方式的评价指标进行分析总结，建立一个简单的网络营销效果评价模型，希望能帮助经营者量化效果他们的工作。
网络营销方式的分类
网络营销方式根据网民从搜索、感兴趣到购买、分享的行为过程进行划分，包括但不限于：搜索引擎营销、新闻营销（PR）、微博营销、微信营销、社交媒体营销（知乎，今日头条）等
在实际工作中，评价企业营销效果的方法是多种多样的：有的企业直接使用相关的评价指标来评价营销效果，有的企业使用与网络营销相关的支付工具。对于整体评估，大公司有专门的网络营销效果评估部门。一般这类部门会建立适合自己公司的相关模型，代之以所有数据进行专业评估或大数据分析。
本文总结分析了企业常用的营销方式及其对应的指标。
各主流网络营销方式评价指标汇总
SEO评价指标
SEM评价指标
微博评价指数
微信评价指数
新闻营销评价指标
今日头条效应评价指标
以上6个表格列出了目前主流的一些网络营销方式的评价指标。细心的朋友发现，我们除了对各个指标进行了说明外，还标出了一些指标的绝对值和相对值。这是为以后的数据筛选和分类做准备。
根据公司需求，分类甄选赋能
每家公司因其不同的发展阶段和产品线生命周期，对在线营销方式的选择和相应的关键指标的选择都有不同的要求。因此，企业可以根据自己的需要添加或删除营销方式或指标。
Delphi 方法用于筛选。经过筛选，形成适合企业的指标清单。本文中的示例均基于相对值，如下图所示：
▲决赛桌示例（部分）
过滤后的指标分为层次模型结构，如下图所示：
▲分层模型（示例）
接下来，为了形成一个完整的评价模型，还需要根据各个指标的重要性来分配权重。加权过程涉及到一些运筹学的方法，需要构建一个判断矩阵。原理示例如下图所示：
这一步完成后，可以形成矩阵运算，进行一致性验证。
本文重点介绍思路，计算过程这里不再赘述。以上内容筛选和赋能的具体操作方法有兴趣，可以直接留言联系小数。
数据替换的最终示例模型（example）如下：
根据确定的权重数据并代入实际值，公司将得到营销效果的最终值。
通过观察这个最终值的变化，我们可以观察到公司在不同时期的营销效果，并根据具体情况做出相应的调整。 查看全部
作为运营商，应该分析哪些数据和指标？
一家公司的运营和推广人员通常会使用数据来评估他们的工作成果并进行优化和改进。负责新媒体运营的同学会关注粉丝数、阅读量、转发量等，负责SEO的同学可能会关注收录、排名、权重等。分类，无论是新媒体运营、SEO、SEM等，都统一归入网络营销的范畴。
下面的十进制数将从0到1，对目前主要网络营销方式的评价指标进行分析总结，建立一个简单的网络营销效果评价模型，希望能帮助经营者量化效果他们的工作。
网络营销方式的分类
网络营销方式根据网民从搜索、感兴趣到购买、分享的行为过程进行划分，包括但不限于：搜索引擎营销、新闻营销（PR）、微博营销、微信营销、社交媒体营销（知乎，今日头条）等
在实际工作中，评价企业营销效果的方法是多种多样的：有的企业直接使用相关的评价指标来评价营销效果，有的企业使用与网络营销相关的支付工具。对于整体评估，大公司有专门的网络营销效果评估部门。一般这类部门会建立适合自己公司的相关模型，代之以所有数据进行专业评估或大数据分析。
本文总结分析了企业常用的营销方式及其对应的指标。
各主流网络营销方式评价指标汇总
SEO评价指标
SEM评价指标
微博评价指数
微信评价指数
新闻营销评价指标
今日头条效应评价指标
以上6个表格列出了目前主流的一些网络营销方式的评价指标。细心的朋友发现，我们除了对各个指标进行了说明外，还标出了一些指标的绝对值和相对值。这是为以后的数据筛选和分类做准备。
根据公司需求，分类甄选赋能
每家公司因其不同的发展阶段和产品线生命周期，对在线营销方式的选择和相应的关键指标的选择都有不同的要求。因此，企业可以根据自己的需要添加或删除营销方式或指标。
Delphi 方法用于筛选。经过筛选，形成适合企业的指标清单。本文中的示例均基于相对值，如下图所示：
▲决赛桌示例（部分）
过滤后的指标分为层次模型结构，如下图所示：
▲分层模型（示例）
接下来，为了形成一个完整的评价模型，还需要根据各个指标的重要性来分配权重。加权过程涉及到一些运筹学的方法，需要构建一个判断矩阵。原理示例如下图所示：
这一步完成后，可以形成矩阵运算，进行一致性验证。
本文重点介绍思路，计算过程这里不再赘述。以上内容筛选和赋能的具体操作方法有兴趣，可以直接留言联系小数。
数据替换的最终示例模型（example）如下：
根据确定的权重数据并代入实际值，公司将得到营销效果的最终值。
通过观察这个最终值的变化，我们可以观察到公司在不同时期的营销效果，并根据具体情况做出相应的调整。
GoogleAnalytics：网站分析中最常用的4种分析方法
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2021-07-01 04:36
GoogleAnalytics：网站分析中最常用的4种分析方法
本文文章我们介绍了网站分析中最常用、最有效的4种分析方法。它们是细分分析、比较分析、比较分析、质量和数量分析。这些分析方法在实际工作中经常结合使用。我们先来看细分分析。
1 细分分析
单一的指标数据或大维度的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度结合使用时才有意义。 Segmentation也叫drill down，是网站分析中最常用的方法。其原理是通过汇总数据的多个维度对指标进行分解。一步一步找出有问题的部分。在整个 Google Analytics（分析）报告中，细分方法无处不在。
汇总数据是一种极其通用的大维数据。平均数据可能隐藏很多问题。这里是一个平均计算方法：访问者 A 浏览了 10 个页面，访问者 B 浏览了 2 个页面。 网站 每次访问有 6 次页面浏览。看似表现良好的平均数据实际上收录很多问题。但我们不能仅从平均值中看出这些问题。切分的主要目的是分析汇总数据和平均数据，发现这些问题并进行改进。
1.1 如何使用 Google Analytics 进行细分
我们如何使用 Google Analytics 来细分指标？ Google Analytics 报告本身的结构是一种支持细分的结构。指标可以细分，无需我们进行特殊设置。我们来看看如何在 Google Analytics（分析）报告中使用这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
在 Google Analytics 的四种类型的报告中，都提供了细分功能。展开各类报表，汇总报表，以下子报表是汇总报表的细分。
同时，在子报告中，还提供了进一步细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度并点击进去进一步查看。
除了 Google Analytics 的默认细分功能外，还有三个更灵活的自定义细分功能。它们是二级维度分割、高级分割和自定义分割。自定义切分和默认切分最大的区别在于默认切分是大维度的深度切分。比如流量来源，搜索引擎，谷歌，有机搜索，关键词。自定义切分可以完成跨越多个维度的更复杂的切分。例如：流量来源、搜索引擎、地理位置。
次要维度
第一个自定义细分功能是二级维度。在大多数 Google Analytics 报告中，次级维度是可以细分的。下面是二次元的截图。我们可以轻松地使用二级维度来查看同一指标在两个不同维度上的表现。例如：北京地区的谷歌搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告。使用自定义报告进行细分比次级维度灵活得多。细分的层次要深得多。自定义报表的本质是指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分。与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置自定义细分维度时，该维度将应用于整个 Google Analytics（分析）报告。
2 对比分析
除了使用细分，我们还可以通过对比分析来观察指标的变化趋势。比如这个月的访问量是300万，与上个月相比如何？与去年同期相比如何？这是我们介绍的第二种方法，对比分析。对比分析的设置非常简单。在时间里设置要比较的时间段，报表会自动给出指标变化的结果。这里有一个问题需要注意的是，在使用内置的Google Analytics时，与之前的时间段相比，该时间段内的周末数量可能会有所不同。这也会直接影响指标的比较结果。
3 聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，常用于分析网站内容。 网站有大量的页面访问数据，每个页面都有自己的指标数据。对于如此庞大、碎片化的内容数据，我们应该如何下手？答案是使用聚合分析。
3.1 应用场合
聚合分析通常用于分析网站的分类导航系统。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？它们如何在这两种类型的信息之间流动。使用列表过滤的功能是否也使用了中间的站点搜索？这些在基于页面的数据中很难找到，因为数据的粒度太细了。我们需要聚合网站中的不同内容。
3.2内容群介绍 查看全部
本文文章我们介绍了网站分析中最常用、最有效的4种分析方法。它们是细分分析、比较分析、比较分析、质量和数量分析。这些分析方法在实际工作中经常结合使用。我们先来看细分分析。
1 细分分析
单一的指标数据或大维度的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度结合使用时才有意义。 Segmentation也叫drill down，是网站分析中最常用的方法。其原理是通过汇总数据的多个维度对指标进行分解。一步一步找出有问题的部分。在整个 Google Analytics（分析）报告中，细分方法无处不在。
汇总数据是一种极其通用的大维数据。平均数据可能隐藏很多问题。这里是一个平均计算方法：访问者 A 浏览了 10 个页面，访问者 B 浏览了 2 个页面。 网站 每次访问有 6 次页面浏览。看似表现良好的平均数据实际上收录很多问题。但我们不能仅从平均值中看出这些问题。切分的主要目的是分析汇总数据和平均数据，发现这些问题并进行改进。
1.1 如何使用 Google Analytics 进行细分
我们如何使用 Google Analytics 来细分指标？ Google Analytics 报告本身的结构是一种支持细分的结构。指标可以细分，无需我们进行特殊设置。我们来看看如何在 Google Analytics（分析）报告中使用这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
在 Google Analytics 的四种类型的报告中，都提供了细分功能。展开各类报表，汇总报表，以下子报表是汇总报表的细分。
同时，在子报告中，还提供了进一步细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度并点击进去进一步查看。
除了 Google Analytics 的默认细分功能外，还有三个更灵活的自定义细分功能。它们是二级维度分割、高级分割和自定义分割。自定义切分和默认切分最大的区别在于默认切分是大维度的深度切分。比如流量来源，搜索引擎，谷歌，有机搜索，关键词。自定义切分可以完成跨越多个维度的更复杂的切分。例如：流量来源、搜索引擎、地理位置。
次要维度
第一个自定义细分功能是二级维度。在大多数 Google Analytics 报告中，次级维度是可以细分的。下面是二次元的截图。我们可以轻松地使用二级维度来查看同一指标在两个不同维度上的表现。例如：北京地区的谷歌搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告。使用自定义报告进行细分比次级维度灵活得多。细分的层次要深得多。自定义报表的本质是指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分。与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置自定义细分维度时，该维度将应用于整个 Google Analytics（分析）报告。
2 对比分析
除了使用细分，我们还可以通过对比分析来观察指标的变化趋势。比如这个月的访问量是300万，与上个月相比如何？与去年同期相比如何？这是我们介绍的第二种方法，对比分析。对比分析的设置非常简单。在时间里设置要比较的时间段，报表会自动给出指标变化的结果。这里有一个问题需要注意的是，在使用内置的Google Analytics时，与之前的时间段相比，该时间段内的周末数量可能会有所不同。这也会直接影响指标的比较结果。
3 聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，常用于分析网站内容。 网站有大量的页面访问数据，每个页面都有自己的指标数据。对于如此庞大、碎片化的内容数据，我们应该如何下手？答案是使用聚合分析。
3.1 应用场合
聚合分析通常用于分析网站的分类导航系统。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？它们如何在这两种类型的信息之间流动。使用列表过滤的功能是否也使用了中间的站点搜索？这些在基于页面的数据中很难找到，因为数据的粒度太细了。我们需要聚合网站中的不同内容。
3.2内容群介绍 查看全部
GoogleAnalytics：网站分析中最常用的4种分析方法
本文文章我们介绍了网站分析中最常用、最有效的4种分析方法。它们是细分分析、比较分析、比较分析、质量和数量分析。这些分析方法在实际工作中经常结合使用。我们先来看细分分析。
1 细分分析
单一的指标数据或大维度的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度结合使用时才有意义。 Segmentation也叫drill down，是网站分析中最常用的方法。其原理是通过汇总数据的多个维度对指标进行分解。一步一步找出有问题的部分。在整个 Google Analytics（分析）报告中，细分方法无处不在。
汇总数据是一种极其通用的大维数据。平均数据可能隐藏很多问题。这里是一个平均计算方法：访问者 A 浏览了 10 个页面，访问者 B 浏览了 2 个页面。 网站 每次访问有 6 次页面浏览。看似表现良好的平均数据实际上收录很多问题。但我们不能仅从平均值中看出这些问题。切分的主要目的是分析汇总数据和平均数据，发现这些问题并进行改进。
1.1 如何使用 Google Analytics 进行细分
我们如何使用 Google Analytics 来细分指标？ Google Analytics 报告本身的结构是一种支持细分的结构。指标可以细分，无需我们进行特殊设置。我们来看看如何在 Google Analytics（分析）报告中使用这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
在 Google Analytics 的四种类型的报告中，都提供了细分功能。展开各类报表，汇总报表，以下子报表是汇总报表的细分。
同时，在子报告中，还提供了进一步细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度并点击进去进一步查看。
除了 Google Analytics 的默认细分功能外，还有三个更灵活的自定义细分功能。它们是二级维度分割、高级分割和自定义分割。自定义切分和默认切分最大的区别在于默认切分是大维度的深度切分。比如流量来源，搜索引擎，谷歌，有机搜索，关键词。自定义切分可以完成跨越多个维度的更复杂的切分。例如：流量来源、搜索引擎、地理位置。
次要维度
第一个自定义细分功能是二级维度。在大多数 Google Analytics 报告中，次级维度是可以细分的。下面是二次元的截图。我们可以轻松地使用二级维度来查看同一指标在两个不同维度上的表现。例如：北京地区的谷歌搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告。使用自定义报告进行细分比次级维度灵活得多。细分的层次要深得多。自定义报表的本质是指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分。与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置自定义细分维度时，该维度将应用于整个 Google Analytics（分析）报告。
2 对比分析
除了使用细分，我们还可以通过对比分析来观察指标的变化趋势。比如这个月的访问量是300万，与上个月相比如何？与去年同期相比如何？这是我们介绍的第二种方法，对比分析。对比分析的设置非常简单。在时间里设置要比较的时间段，报表会自动给出指标变化的结果。这里有一个问题需要注意的是，在使用内置的Google Analytics时，与之前的时间段相比，该时间段内的周末数量可能会有所不同。这也会直接影响指标的比较结果。
3 聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，常用于分析网站内容。 网站有大量的页面访问数据，每个页面都有自己的指标数据。对于如此庞大、碎片化的内容数据，我们应该如何下手？答案是使用聚合分析。
3.1 应用场合
聚合分析通常用于分析网站的分类导航系统。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？它们如何在这两种类型的信息之间流动。使用列表过滤的功能是否也使用了中间的站点搜索？这些在基于页面的数据中很难找到，因为数据的粒度太细了。我们需要聚合网站中的不同内容。
3.2内容群介绍
车补标准分为9个档次百度搜索引擎评价网站内容质量的基本指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 114 次浏览 • 2021-06-26 19:20
车补标准分为9个档次百度搜索引擎评价网站内容质量的基本指标
汽车补货标准分为9个等级为SEOER。除了持续为用户服务，我们应该非常清楚我们想要优化的搜索引擎的偏好。作为中国最大的搜索引擎，百度是中国用户最多的搜索引擎。所以，对于站长来说，我们必须了解我们的搜索引擎和百度优化流程。
车辆补充标准分为9个等级。首先，百度搜索引擎对网站内容质量的基础指标进行评估。我们知道百度搜索引擎在定位网站时会考虑文章的很多细节。我们必须在以下细节上做出足够的努力。首先，成本因素是成本因素。成本是内容制作和投资的努力。这个很容易理解，抄文章或者自己的原创或者自己的原创并举个例子。其成功【敏感词屏蔽】的价值不言而喻，内容完整【敏感词屏蔽】完整【敏感词筛选】主要体现在一个文章能否顺利表达文章的主题并且清楚；真实有效的信息是指文章中的信息是随意创造的，是用心创造的，还是专业的突出的。
汽车补充标准分为9个等级。二是网络内容体验和浏览体验分析的评价指标。不同的网页质量，搜索引擎对网页的评价也大不相同，百度搜索引擎，对于一些广告量大的网页，网页存在很多安全隐患，比如携带木马病【敏感词汇屏蔽】，搜索引擎无情目前，百度搜索引擎主要从内容布局、广告影响力、访问速度等方面来判断网页内容的好坏。内容布局是一个网页最基本的元素，主要体现在文字大小、段落层次、段落对齐等方面。 广告的影响主要体现在一些网站【敏感词汇屏蔽】是否超出- 窗口和自收录广告影响用户的阅读行为。访问速度主要是指网站空间服务器的访问速度，让用户停留不超过5秒，否则用户很有可能离开我们的网站。
车辆补充标准分为9个等级
车辆补充标准分为9个等级。三、网络内容新鲜度评价——网络信息的有效【敏感词汇屏蔽】分析。随着互联网的发展，信息充斥着整个网络，但现在搜索引擎和用户都对信息的有效性[敏感词汇屏蔽]非常敏感。无论是企业网站还是信息网站，信息的有效【敏感词汇屏蔽】是我们网站内容吸引用户的法宝。就企业网站而言，产品信息和公司新闻信息非常重要，可以作为网站内容的素材。这些信息资源也是我们网站内容新鲜度的一个非常重要的指标。
汽车补充标准分为9个等级。最后得出结论，在网站优化的过程中，作者一直以百度的要求和规则作为优化指南。就内容而言，他从不只是为了更新内容而更新网站。内容是他对产品或公司新闻的看法。他认为这个文章可以为用户带来价值，提升公司形象和价值。这个时候他会考虑发布，内容优化没有太多高深的东西，脚踏实地服务用户。我认为这是一个很好的优化方法。 查看全部
汽车补货标准分为9个等级为SEOER。除了持续为用户服务，我们应该非常清楚我们想要优化的搜索引擎的偏好。作为中国最大的搜索引擎，百度是中国用户最多的搜索引擎。所以，对于站长来说，我们必须了解我们的搜索引擎和百度优化流程。
车辆补充标准分为9个等级。首先，百度搜索引擎对网站内容质量的基础指标进行评估。我们知道百度搜索引擎在定位网站时会考虑文章的很多细节。我们必须在以下细节上做出足够的努力。首先，成本因素是成本因素。成本是内容制作和投资的努力。这个很容易理解，抄文章或者自己的原创或者自己的原创并举个例子。其成功【敏感词屏蔽】的价值不言而喻，内容完整【敏感词屏蔽】完整【敏感词筛选】主要体现在一个文章能否顺利表达文章的主题并且清楚；真实有效的信息是指文章中的信息是随意创造的，是用心创造的，还是专业的突出的。
汽车补充标准分为9个等级。二是网络内容体验和浏览体验分析的评价指标。不同的网页质量，搜索引擎对网页的评价也大不相同，百度搜索引擎，对于一些广告量大的网页，网页存在很多安全隐患，比如携带木马病【敏感词汇屏蔽】，搜索引擎无情目前，百度搜索引擎主要从内容布局、广告影响力、访问速度等方面来判断网页内容的好坏。内容布局是一个网页最基本的元素，主要体现在文字大小、段落层次、段落对齐等方面。 广告的影响主要体现在一些网站【敏感词汇屏蔽】是否超出- 窗口和自收录广告影响用户的阅读行为。访问速度主要是指网站空间服务器的访问速度，让用户停留不超过5秒，否则用户很有可能离开我们的网站。
车辆补充标准分为9个等级
车辆补充标准分为9个等级。三、网络内容新鲜度评价——网络信息的有效【敏感词汇屏蔽】分析。随着互联网的发展，信息充斥着整个网络，但现在搜索引擎和用户都对信息的有效性[敏感词汇屏蔽]非常敏感。无论是企业网站还是信息网站，信息的有效【敏感词汇屏蔽】是我们网站内容吸引用户的法宝。就企业网站而言，产品信息和公司新闻信息非常重要，可以作为网站内容的素材。这些信息资源也是我们网站内容新鲜度的一个非常重要的指标。
汽车补充标准分为9个等级。最后得出结论，在网站优化的过程中，作者一直以百度的要求和规则作为优化指南。就内容而言，他从不只是为了更新内容而更新网站。内容是他对产品或公司新闻的看法。他认为这个文章可以为用户带来价值，提升公司形象和价值。这个时候他会考虑发布，内容优化没有太多高深的东西，脚踏实地服务用户。我认为这是一个很好的优化方法。 查看全部
车补标准分为9个档次百度搜索引擎评价网站内容质量的基本指标
汽车补货标准分为9个等级为SEOER。除了持续为用户服务，我们应该非常清楚我们想要优化的搜索引擎的偏好。作为中国最大的搜索引擎，百度是中国用户最多的搜索引擎。所以，对于站长来说，我们必须了解我们的搜索引擎和百度优化流程。
车辆补充标准分为9个等级。首先，百度搜索引擎对网站内容质量的基础指标进行评估。我们知道百度搜索引擎在定位网站时会考虑文章的很多细节。我们必须在以下细节上做出足够的努力。首先，成本因素是成本因素。成本是内容制作和投资的努力。这个很容易理解，抄文章或者自己的原创或者自己的原创并举个例子。其成功【敏感词屏蔽】的价值不言而喻，内容完整【敏感词屏蔽】完整【敏感词筛选】主要体现在一个文章能否顺利表达文章的主题并且清楚；真实有效的信息是指文章中的信息是随意创造的，是用心创造的，还是专业的突出的。
汽车补充标准分为9个等级。二是网络内容体验和浏览体验分析的评价指标。不同的网页质量，搜索引擎对网页的评价也大不相同，百度搜索引擎，对于一些广告量大的网页，网页存在很多安全隐患，比如携带木马病【敏感词汇屏蔽】，搜索引擎无情目前，百度搜索引擎主要从内容布局、广告影响力、访问速度等方面来判断网页内容的好坏。内容布局是一个网页最基本的元素，主要体现在文字大小、段落层次、段落对齐等方面。 广告的影响主要体现在一些网站【敏感词汇屏蔽】是否超出- 窗口和自收录广告影响用户的阅读行为。访问速度主要是指网站空间服务器的访问速度，让用户停留不超过5秒，否则用户很有可能离开我们的网站。
车辆补充标准分为9个等级
车辆补充标准分为9个等级。三、网络内容新鲜度评价——网络信息的有效【敏感词汇屏蔽】分析。随着互联网的发展，信息充斥着整个网络，但现在搜索引擎和用户都对信息的有效性[敏感词汇屏蔽]非常敏感。无论是企业网站还是信息网站，信息的有效【敏感词汇屏蔽】是我们网站内容吸引用户的法宝。就企业网站而言，产品信息和公司新闻信息非常重要，可以作为网站内容的素材。这些信息资源也是我们网站内容新鲜度的一个非常重要的指标。
汽车补充标准分为9个等级。最后得出结论，在网站优化的过程中，作者一直以百度的要求和规则作为优化指南。就内容而言，他从不只是为了更新内容而更新网站。内容是他对产品或公司新闻的看法。他认为这个文章可以为用户带来价值，提升公司形象和价值。这个时候他会考虑发布，内容优化没有太多高深的东西，脚踏实地服务用户。我认为这是一个很好的优化方法。
网站标题的不可重复性；关键词堆砌图12004
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2021-06-25 06:04
网站标题的不可重复性；关键词堆砌图12004
网站 标题不可重复；标题阅读流畅；标题的吸引力；标题和内容相关性；百度分词原理； 网站title 字数控制； 关键词比赛级别； 关键词堆栈堆
图片 12004-1：
网站title 是什么？ title 是浏览器标题栏中显示的内容。这个标签只能出现在head标签中。标题中的内容告诉搜索引擎该页面内容的主题，可以方便搜索引擎索引页面并显示在搜索引擎结果中，以告诉用户获得用户的网站访问。这个大家都知道，就不用过多介绍了，操作上应该注意什么？我总结了以下8点与大家分享。
1、网站标题的不可重复性
这种情况之前网站很多公司都出现过，现在也是这种情况，因为很多公司不招专业的SEO专家，他们做了网站最找的网站建筑公司，但是这些网站公司在网站优化上也有很多不清楚的地方，所以网站构建时没有设置标题的独立性。
2、标题阅读流畅
标题设置不能重复。我们需要为此设置更多关键词。阅读非常重要。我们都知道，进入百度前20后，点击原理至今仍然有效 是的，如果你的标题乱七八糟，用户看你的标题不知道你在说什么，用户就会放弃点击你网站，点击你竞争对手的网站，你的排名就停在第2页或第3页。 那么如果你的标题设置得好，你就可以理解通顺用户搜索时的含义关键词，这正是他所需要的，这样用户就会快速点击你的网站标题，让它流起来。
3、标题的吸引力
网站解决了标题不重复的问题，提高了可读性。如果没有用户点击它，会不会很尴尬？所以我们必须制作一个非常有吸引力的标题。说到有吸引力的头条新闻，你被哪些头条党深深伤害了？虽然我们要做的标题不像贴吧那种大神取标题的样子：____方法很少有人知道，你应该____的5个理由等等，如果我的文章标题也写成：很@很少有人知道的k14@快速排名方法，相信会比我现在的好很多！
4、标题和内容的相关性：
标题的吸引力告诉我们，计划的标题必须与我们的内容有关。我们不是标题党。当标题是产品价格时，人们进来了解产品价格。 , 但是你告诉别人产品的使用情况，你认为他们会对你的内容感兴趣吗？
5、百度分词原理：
一个标题也组装了很多次。百度爬取后也会对标题进行分词处理，所以在排版的时候一定要注意分词的原则写标题。相关信息可查看：SEOer，你对百度分词技术了解多少？
6、网站title 字数控制：
很多人都在说标题的重要性，那么我们应该把所有的内容都写在标题中吗？当然不是。如果标题太长，用户搜索关键词。您有排名，但显示不完整。用户不知道你在说什么。正如我们上面所说，标题很流畅。百度搜索引擎结果显示的标题为72个字符，即36个汉字。写标题的时候，30个汉字以内就够了。
7、关键词比赛级别：
关键词的竞争程度在布局上也很重要。我们经常听到的F视觉体验是从左到右，越重要关键词我们的布局在左边，竞争越小关键词We布局在右边，但我们要考虑的是关键词Your布局网站位置，哪个是主页？部分页面？内容页？每个页面的受众不一样，所以在布局关键词的时候也要根据难易程度来操作
8、关键词stacked：
关键词Stacking 这个错误现在已经比较少见了，但是还是有人在犯，所以注意一下。
示例：网站Title 应分为：根据当前页面主题布局：
网站列标题：列标题title_网站name 如：XX价格-中国XX网站
详细页面标题：页面标题content_column title_网站name，如：国内XX价格_XX价格-中国XX网站，
现在为了在一个内容页中获得更多的长尾关键词，内容页的标题在写的时候也做了一些改动，没有添加栏目标题，比如：南方国内XX价格-中国XX网
最后一句话：
网站Title 是您可以直接获取搜索引擎投票分数的地方。标题的合理设置可以进一步提高搜索引擎对网页相关性的肯定，从而获得比较好的分数，直接影响网站的排名。
其次，网站的标题完整且匹配度高，可以直接吸引用户点击，特别是对于进入点击算法的前20名网站来说，这无疑是突破瓶颈，跨界前行排名。最好的方法。
最后网站的标题是公司最好的品牌推广位置。当你的品牌出现在你的标题中，无疑是后期销售过程中巨大的无形资产优势。 查看全部
网站 标题不可重复；标题阅读流畅；标题的吸引力；标题和内容相关性；百度分词原理； 网站title 字数控制； 关键词比赛级别； 关键词堆栈堆
图片 12004-1：
网站title 是什么？ title 是浏览器标题栏中显示的内容。这个标签只能出现在head标签中。标题中的内容告诉搜索引擎该页面内容的主题，可以方便搜索引擎索引页面并显示在搜索引擎结果中，以告诉用户获得用户的网站访问。这个大家都知道，就不用过多介绍了，操作上应该注意什么？我总结了以下8点与大家分享。
1、网站标题的不可重复性
这种情况之前网站很多公司都出现过，现在也是这种情况，因为很多公司不招专业的SEO专家，他们做了网站最找的网站建筑公司，但是这些网站公司在网站优化上也有很多不清楚的地方，所以网站构建时没有设置标题的独立性。
2、标题阅读流畅
标题设置不能重复。我们需要为此设置更多关键词。阅读非常重要。我们都知道，进入百度前20后，点击原理至今仍然有效 是的，如果你的标题乱七八糟，用户看你的标题不知道你在说什么，用户就会放弃点击你网站，点击你竞争对手的网站，你的排名就停在第2页或第3页。 那么如果你的标题设置得好，你就可以理解通顺用户搜索时的含义关键词，这正是他所需要的，这样用户就会快速点击你的网站标题，让它流起来。
3、标题的吸引力
网站解决了标题不重复的问题，提高了可读性。如果没有用户点击它，会不会很尴尬？所以我们必须制作一个非常有吸引力的标题。说到有吸引力的头条新闻，你被哪些头条党深深伤害了？虽然我们要做的标题不像贴吧那种大神取标题的样子：____方法很少有人知道，你应该____的5个理由等等，如果我的文章标题也写成：很@很少有人知道的k14@快速排名方法，相信会比我现在的好很多！
4、标题和内容的相关性：
标题的吸引力告诉我们，计划的标题必须与我们的内容有关。我们不是标题党。当标题是产品价格时，人们进来了解产品价格。 , 但是你告诉别人产品的使用情况，你认为他们会对你的内容感兴趣吗？
5、百度分词原理：
一个标题也组装了很多次。百度爬取后也会对标题进行分词处理，所以在排版的时候一定要注意分词的原则写标题。相关信息可查看：SEOer，你对百度分词技术了解多少？
6、网站title 字数控制：
很多人都在说标题的重要性，那么我们应该把所有的内容都写在标题中吗？当然不是。如果标题太长，用户搜索关键词。您有排名，但显示不完整。用户不知道你在说什么。正如我们上面所说，标题很流畅。百度搜索引擎结果显示的标题为72个字符，即36个汉字。写标题的时候，30个汉字以内就够了。
7、关键词比赛级别：
关键词的竞争程度在布局上也很重要。我们经常听到的F视觉体验是从左到右，越重要关键词我们的布局在左边，竞争越小关键词We布局在右边，但我们要考虑的是关键词Your布局网站位置，哪个是主页？部分页面？内容页？每个页面的受众不一样，所以在布局关键词的时候也要根据难易程度来操作
8、关键词stacked：
关键词Stacking 这个错误现在已经比较少见了，但是还是有人在犯，所以注意一下。
示例：网站Title 应分为：根据当前页面主题布局：
网站列标题：列标题title_网站name 如：XX价格-中国XX网站
详细页面标题：页面标题content_column title_网站name，如：国内XX价格_XX价格-中国XX网站，
现在为了在一个内容页中获得更多的长尾关键词，内容页的标题在写的时候也做了一些改动，没有添加栏目标题，比如：南方国内XX价格-中国XX网
最后一句话：
网站Title 是您可以直接获取搜索引擎投票分数的地方。标题的合理设置可以进一步提高搜索引擎对网页相关性的肯定，从而获得比较好的分数，直接影响网站的排名。
其次，网站的标题完整且匹配度高，可以直接吸引用户点击，特别是对于进入点击算法的前20名网站来说，这无疑是突破瓶颈，跨界前行排名。最好的方法。
最后网站的标题是公司最好的品牌推广位置。当你的品牌出现在你的标题中，无疑是后期销售过程中巨大的无形资产优势。 查看全部
网站标题的不可重复性；关键词堆砌图12004
网站 标题不可重复；标题阅读流畅；标题的吸引力；标题和内容相关性；百度分词原理； 网站title 字数控制； 关键词比赛级别； 关键词堆栈堆
图片 12004-1：
网站title 是什么？ title 是浏览器标题栏中显示的内容。这个标签只能出现在head标签中。标题中的内容告诉搜索引擎该页面内容的主题，可以方便搜索引擎索引页面并显示在搜索引擎结果中，以告诉用户获得用户的网站访问。这个大家都知道，就不用过多介绍了，操作上应该注意什么？我总结了以下8点与大家分享。
1、网站标题的不可重复性
这种情况之前网站很多公司都出现过，现在也是这种情况，因为很多公司不招专业的SEO专家，他们做了网站最找的网站建筑公司，但是这些网站公司在网站优化上也有很多不清楚的地方，所以网站构建时没有设置标题的独立性。
2、标题阅读流畅
标题设置不能重复。我们需要为此设置更多关键词。阅读非常重要。我们都知道，进入百度前20后，点击原理至今仍然有效 是的，如果你的标题乱七八糟，用户看你的标题不知道你在说什么，用户就会放弃点击你网站，点击你竞争对手的网站，你的排名就停在第2页或第3页。 那么如果你的标题设置得好，你就可以理解通顺用户搜索时的含义关键词，这正是他所需要的，这样用户就会快速点击你的网站标题，让它流起来。
3、标题的吸引力
网站解决了标题不重复的问题，提高了可读性。如果没有用户点击它，会不会很尴尬？所以我们必须制作一个非常有吸引力的标题。说到有吸引力的头条新闻，你被哪些头条党深深伤害了？虽然我们要做的标题不像贴吧那种大神取标题的样子：____方法很少有人知道，你应该____的5个理由等等，如果我的文章标题也写成：很@很少有人知道的k14@快速排名方法，相信会比我现在的好很多！
4、标题和内容的相关性：
标题的吸引力告诉我们，计划的标题必须与我们的内容有关。我们不是标题党。当标题是产品价格时，人们进来了解产品价格。 , 但是你告诉别人产品的使用情况，你认为他们会对你的内容感兴趣吗？
5、百度分词原理：
一个标题也组装了很多次。百度爬取后也会对标题进行分词处理，所以在排版的时候一定要注意分词的原则写标题。相关信息可查看：SEOer，你对百度分词技术了解多少？
6、网站title 字数控制：
很多人都在说标题的重要性，那么我们应该把所有的内容都写在标题中吗？当然不是。如果标题太长，用户搜索关键词。您有排名，但显示不完整。用户不知道你在说什么。正如我们上面所说，标题很流畅。百度搜索引擎结果显示的标题为72个字符，即36个汉字。写标题的时候，30个汉字以内就够了。
7、关键词比赛级别：
关键词的竞争程度在布局上也很重要。我们经常听到的F视觉体验是从左到右，越重要关键词我们的布局在左边，竞争越小关键词We布局在右边，但我们要考虑的是关键词Your布局网站位置，哪个是主页？部分页面？内容页？每个页面的受众不一样，所以在布局关键词的时候也要根据难易程度来操作
8、关键词stacked：
关键词Stacking 这个错误现在已经比较少见了，但是还是有人在犯，所以注意一下。
示例：网站Title 应分为：根据当前页面主题布局：
网站列标题：列标题title_网站name 如：XX价格-中国XX网站
详细页面标题：页面标题content_column title_网站name，如：国内XX价格_XX价格-中国XX网站，
现在为了在一个内容页中获得更多的长尾关键词，内容页的标题在写的时候也做了一些改动，没有添加栏目标题，比如：南方国内XX价格-中国XX网
最后一句话：
网站Title 是您可以直接获取搜索引擎投票分数的地方。标题的合理设置可以进一步提高搜索引擎对网页相关性的肯定，从而获得比较好的分数，直接影响网站的排名。
其次，网站的标题完整且匹配度高，可以直接吸引用户点击，特别是对于进入点击算法的前20名网站来说，这无疑是突破瓶颈，跨界前行排名。最好的方法。
最后网站的标题是公司最好的品牌推广位置。当你的品牌出现在你的标题中，无疑是后期销售过程中巨大的无形资产优势。
谷歌分析中，维度和指标是数据报告的两个要素
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2021-06-24 01:47
谷歌分析中，维度和指标是数据报告的两个要素
在网络分析的三个轴中，最后的分析方法是分段分析。分割可以说是网页分析中最常用的方法之一。与趋势分析和比较分析不同，细分必须借助专业的网络分析工具。
细分是维度和指标的简单组合。那么什么是维度呢？指标是什么？在介绍分割之前，我们先来看看这两个基本概念。在 Google Analytics 中，维度和指标是数据报告的两个最基本的元素。如图 1 所示，每个报表至少收录一对维度和索引组合。下面分别看一下指标和维度的定义和详细说明。
图 1 指标和维度构成 Google Analytics（分析）报告
1.什么是指标？
指标是用于记录访问者行为的数字。
分为基础指标和综合指标。在Google Analytics中，最常见的指标包括访问次数、综合页面浏览量、访问深度、跳出率、平均网站停留时间、新访问比例，如图2所示。这些指标中，访问量浏览量是基本指标，基本指标是访问者某些行为的简单记录和积累。
例如，访问者每浏览一个网站的新页面，综合页面浏览量就会增加一次。访问深度、跳转率、平均网站停留时间和新访问率是综合指标。综合指数比基础指数复杂，基础指数通常是通过指数之间的简单计算得到的。表达的含义也比基本指标更丰富。
图2 网络分析常用指标
例如，访问深度是用访问次数除以综合页面浏览次数得到的，它表示访问者每次访问访问的页面数。对于基于内容的网站，访问深度越高越好。跳出率是通过访问次数除以访问次数得到的，它表示着陆页的内容与访问者的匹配程度。内容匹配度越高，跳出率越低。
Google Analytics 为我们提供了许多这样的指标来记录访问者在浏览网站 时的不同行为。这些指标根据不同的类别显示在报告中。除了这些默认指标，我们还可以根据网站自身的业务需求，创建一些自定义指标。例如，当您需要记录访问者点击网页上某个按钮的行为时，您可以创建一个名为“按钮点击次数”的自定义指标。
提醒：自定义指标的设置方法有很多，没有具体的规则。即使是同一业务的两个网站 也可能有不同的自定义指标。评价自定义指标的标准是能否反映关键业务点的变化。
第二，什么是维度？
维度是观察游客行为的视角。与指标不同，单个维度本身没有意义，只有维度和指标一起才有意义。在 Google Analytics 中，常见的维度类别包括访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度，如图 3 所示。
图 3 网络分析的常用维度
每个大维度类别收录更多子类别维度。例如，访客维度包括新访客和回访用户；时间维度包括年、月、日和小时。流量来源维度包括搜索引擎和推荐网站。地理维度包括国家、地区和语言。内容维度包括页面内容和页面属性。系统维度包括浏览器类型、操作系统类型、访问方式、屏幕分辨率等
Google Analytics（分析）提供了许多维度。和指标一样，我们也可以根据需要创建一些自定义指标或复合指标。
我们可以创建访客的性别维度，例如男性访客或女性访客；一天中的时间维度，例如工作时间和休息时间；内容组合维度，如新品内容页、促销内容页；广告的尺寸、位置和创意维度 或者将不同维度组合起来创建一个组合维度，比如谷歌付费广告品牌关键词Dimension。
提醒：用户自定义维度用于辅助指标分析。它可以是现有维度的聚合、现有维度的细分，甚至是一个全新的维度。创建什么样的自定义维度取决于业务需求和指标分析的深度。
三、为什么要使用分段？
切分的最大价值在于我们可以看清问题。
通常我们在报告中得到的数据是网站的综合情况。比如总访问量、总停留时间、总销售额等。 如图4所示，这些数据向我们报告了不同页面类型、不同内容、不同属性的用户生成数据，就像@k14的整体轮廓@。虽然展示了网站的整体表现，但也隐藏了问题和机遇。我们的网站通常有多个频道，不同的访问者在不同的频道中表现不同。
例如，访问者在文章 频道上停留的时间可能更长，但整体页面浏览量会降低。虽然在下载频道上花费的时间可能会缩短，但总页面浏览量会增加。即使是最简单的网站，新访客和老访客的行为也是不同的。
通过汇总数据无法发现这些差异。需要更详细的数据来正确判断不同属性的流量。获取详细数据的方式是细分网站的流量，所以细分来自用户和网站的流量非常重要。图 4 用分段打破平均指数
让我们列举细分的好处。
好处一：避免产生抽样数据
Google Analytics中有数据采样机制，如图5所示。如果网站在您选择的报告时间范围内被访问超过500,000次，Google将采样并在报告中显示采样数据。抽样数据表显示的是估计值，但当数据量不足时，无法生成准确的估计值。
图5 触发采样数据提示
细分网站traffic虽然不能完全避免采样数据的问题，但是可以大大减少采样数据，提高上报数据的准确性。与全站的汇总数据相比，在同一时间段的报表中，细分报表只显示了单个组（单个用户组或单个渠道）的流量。例如，访问者细分为注册用户和非注册用户后，查看注册用户报表时，不统计非注册用户的访问次数。
好处 2：避免常见陷阱
报告中提供的综合指标通常是整个网站的平均值，比如平均网站停留时间、平均综合页面浏览量、跳出率等。这些平均值通常收录一些未知的陷阱，它如果只看这些平均值，很容易出错。
举一个简单的例子来说明这些平均值的计算方法：
注册用户A在网站停留19秒；
非注册用户B在网站停留1秒；
网站平均停留时间为10秒。
看网站的平均停留时间是可以的，但是如果把这两组用户分开看，你会发现两组数据差别很大，我们被平均值搞糊涂了。图 6 显示了相同 网站 流量分段后的平均 网站 停留时间和跳出率数据。每行代表一个不同的用户或频道。很明显，第一行的数据表现良好，第三行的数据表现不佳，但我们无法找到整个网站数据。
图 6 平均停留时间和跳出率报告
好处 3：提高细分目标
在对流量进行细分之后，我们还可以为不同的流量设定目标。例如，可以将注册行为设置为非注册用户的目标，将发布信息设置为注册用户的目标。频道内的用户还可以针对不同的频道内容。例如，将上传和下载数据设置为资源通道的目标。在讨论组中将帖子和回复设置为目标。这样做的好处是我们的目标转化率更准确，不会受到其他渠道流量的影响。
举个例子来说明：
目标转化率=目标完成时间/总访问时间
假设网站在通道A上有一个目标，网站有两个通道A和B。不进行流量分割，总流量（分母）就是A和B的总流量。这个增减在渠道B的访问次数会影响目标转化率的计算。但是，将流量细分后，总的流量就变成了Channel A的流量。另外一个问题是Channel B的访问者可能根本没有到过Channel A，无法切换也是正常的。好处四：深入理解数据
详细的数据可以帮助我们更多地了解网站的不同领域。看看网站 内容报告。在最流行的页面的报告中，几乎总是在顶部。这是什么意思？其他页面不如这些页面好？当我们对流量进行细分时，我们可以看到每个渠道最受欢迎的页面。他们在自己的频道里表现最好，却被整个网站淹没了。 查看全部
在网络分析的三个轴中，最后的分析方法是分段分析。分割可以说是网页分析中最常用的方法之一。与趋势分析和比较分析不同，细分必须借助专业的网络分析工具。
细分是维度和指标的简单组合。那么什么是维度呢？指标是什么？在介绍分割之前，我们先来看看这两个基本概念。在 Google Analytics 中，维度和指标是数据报告的两个最基本的元素。如图 1 所示，每个报表至少收录一对维度和索引组合。下面分别看一下指标和维度的定义和详细说明。
图 1 指标和维度构成 Google Analytics（分析）报告
1.什么是指标？
指标是用于记录访问者行为的数字。
分为基础指标和综合指标。在Google Analytics中，最常见的指标包括访问次数、综合页面浏览量、访问深度、跳出率、平均网站停留时间、新访问比例，如图2所示。这些指标中，访问量浏览量是基本指标，基本指标是访问者某些行为的简单记录和积累。
例如，访问者每浏览一个网站的新页面，综合页面浏览量就会增加一次。访问深度、跳转率、平均网站停留时间和新访问率是综合指标。综合指数比基础指数复杂，基础指数通常是通过指数之间的简单计算得到的。表达的含义也比基本指标更丰富。
图2 网络分析常用指标
例如，访问深度是用访问次数除以综合页面浏览次数得到的，它表示访问者每次访问访问的页面数。对于基于内容的网站，访问深度越高越好。跳出率是通过访问次数除以访问次数得到的，它表示着陆页的内容与访问者的匹配程度。内容匹配度越高，跳出率越低。
Google Analytics 为我们提供了许多这样的指标来记录访问者在浏览网站 时的不同行为。这些指标根据不同的类别显示在报告中。除了这些默认指标，我们还可以根据网站自身的业务需求，创建一些自定义指标。例如，当您需要记录访问者点击网页上某个按钮的行为时，您可以创建一个名为“按钮点击次数”的自定义指标。
提醒：自定义指标的设置方法有很多，没有具体的规则。即使是同一业务的两个网站 也可能有不同的自定义指标。评价自定义指标的标准是能否反映关键业务点的变化。
第二，什么是维度？
维度是观察游客行为的视角。与指标不同，单个维度本身没有意义，只有维度和指标一起才有意义。在 Google Analytics 中，常见的维度类别包括访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度，如图 3 所示。
图 3 网络分析的常用维度
每个大维度类别收录更多子类别维度。例如，访客维度包括新访客和回访用户；时间维度包括年、月、日和小时。流量来源维度包括搜索引擎和推荐网站。地理维度包括国家、地区和语言。内容维度包括页面内容和页面属性。系统维度包括浏览器类型、操作系统类型、访问方式、屏幕分辨率等
Google Analytics（分析）提供了许多维度。和指标一样，我们也可以根据需要创建一些自定义指标或复合指标。
我们可以创建访客的性别维度，例如男性访客或女性访客；一天中的时间维度，例如工作时间和休息时间；内容组合维度，如新品内容页、促销内容页；广告的尺寸、位置和创意维度 或者将不同维度组合起来创建一个组合维度，比如谷歌付费广告品牌关键词Dimension。
提醒：用户自定义维度用于辅助指标分析。它可以是现有维度的聚合、现有维度的细分，甚至是一个全新的维度。创建什么样的自定义维度取决于业务需求和指标分析的深度。
三、为什么要使用分段？
切分的最大价值在于我们可以看清问题。
通常我们在报告中得到的数据是网站的综合情况。比如总访问量、总停留时间、总销售额等。 如图4所示，这些数据向我们报告了不同页面类型、不同内容、不同属性的用户生成数据，就像@k14的整体轮廓@。虽然展示了网站的整体表现，但也隐藏了问题和机遇。我们的网站通常有多个频道，不同的访问者在不同的频道中表现不同。
例如，访问者在文章 频道上停留的时间可能更长，但整体页面浏览量会降低。虽然在下载频道上花费的时间可能会缩短，但总页面浏览量会增加。即使是最简单的网站，新访客和老访客的行为也是不同的。
通过汇总数据无法发现这些差异。需要更详细的数据来正确判断不同属性的流量。获取详细数据的方式是细分网站的流量，所以细分来自用户和网站的流量非常重要。图 4 用分段打破平均指数
让我们列举细分的好处。
好处一：避免产生抽样数据
Google Analytics中有数据采样机制，如图5所示。如果网站在您选择的报告时间范围内被访问超过500,000次，Google将采样并在报告中显示采样数据。抽样数据表显示的是估计值，但当数据量不足时，无法生成准确的估计值。
图5 触发采样数据提示
细分网站traffic虽然不能完全避免采样数据的问题，但是可以大大减少采样数据，提高上报数据的准确性。与全站的汇总数据相比，在同一时间段的报表中，细分报表只显示了单个组（单个用户组或单个渠道）的流量。例如，访问者细分为注册用户和非注册用户后，查看注册用户报表时，不统计非注册用户的访问次数。
好处 2：避免常见陷阱
报告中提供的综合指标通常是整个网站的平均值，比如平均网站停留时间、平均综合页面浏览量、跳出率等。这些平均值通常收录一些未知的陷阱，它如果只看这些平均值，很容易出错。
举一个简单的例子来说明这些平均值的计算方法：
注册用户A在网站停留19秒；
非注册用户B在网站停留1秒；
网站平均停留时间为10秒。
看网站的平均停留时间是可以的，但是如果把这两组用户分开看，你会发现两组数据差别很大，我们被平均值搞糊涂了。图 6 显示了相同 网站 流量分段后的平均 网站 停留时间和跳出率数据。每行代表一个不同的用户或频道。很明显，第一行的数据表现良好，第三行的数据表现不佳，但我们无法找到整个网站数据。
图 6 平均停留时间和跳出率报告
好处 3：提高细分目标
在对流量进行细分之后，我们还可以为不同的流量设定目标。例如，可以将注册行为设置为非注册用户的目标，将发布信息设置为注册用户的目标。频道内的用户还可以针对不同的频道内容。例如，将上传和下载数据设置为资源通道的目标。在讨论组中将帖子和回复设置为目标。这样做的好处是我们的目标转化率更准确，不会受到其他渠道流量的影响。
举个例子来说明：
目标转化率=目标完成时间/总访问时间
假设网站在通道A上有一个目标，网站有两个通道A和B。不进行流量分割，总流量（分母）就是A和B的总流量。这个增减在渠道B的访问次数会影响目标转化率的计算。但是，将流量细分后，总的流量就变成了Channel A的流量。另外一个问题是Channel B的访问者可能根本没有到过Channel A，无法切换也是正常的。好处四：深入理解数据
详细的数据可以帮助我们更多地了解网站的不同领域。看看网站 内容报告。在最流行的页面的报告中，几乎总是在顶部。这是什么意思？其他页面不如这些页面好？当我们对流量进行细分时，我们可以看到每个渠道最受欢迎的页面。他们在自己的频道里表现最好，却被整个网站淹没了。 查看全部
谷歌分析中，维度和指标是数据报告的两个要素
在网络分析的三个轴中，最后的分析方法是分段分析。分割可以说是网页分析中最常用的方法之一。与趋势分析和比较分析不同，细分必须借助专业的网络分析工具。
细分是维度和指标的简单组合。那么什么是维度呢？指标是什么？在介绍分割之前，我们先来看看这两个基本概念。在 Google Analytics 中，维度和指标是数据报告的两个最基本的元素。如图 1 所示，每个报表至少收录一对维度和索引组合。下面分别看一下指标和维度的定义和详细说明。
图 1 指标和维度构成 Google Analytics（分析）报告
1.什么是指标？
指标是用于记录访问者行为的数字。
分为基础指标和综合指标。在Google Analytics中，最常见的指标包括访问次数、综合页面浏览量、访问深度、跳出率、平均网站停留时间、新访问比例，如图2所示。这些指标中，访问量浏览量是基本指标，基本指标是访问者某些行为的简单记录和积累。
例如，访问者每浏览一个网站的新页面，综合页面浏览量就会增加一次。访问深度、跳转率、平均网站停留时间和新访问率是综合指标。综合指数比基础指数复杂，基础指数通常是通过指数之间的简单计算得到的。表达的含义也比基本指标更丰富。
图2 网络分析常用指标
例如，访问深度是用访问次数除以综合页面浏览次数得到的，它表示访问者每次访问访问的页面数。对于基于内容的网站，访问深度越高越好。跳出率是通过访问次数除以访问次数得到的，它表示着陆页的内容与访问者的匹配程度。内容匹配度越高，跳出率越低。
Google Analytics 为我们提供了许多这样的指标来记录访问者在浏览网站 时的不同行为。这些指标根据不同的类别显示在报告中。除了这些默认指标，我们还可以根据网站自身的业务需求，创建一些自定义指标。例如，当您需要记录访问者点击网页上某个按钮的行为时，您可以创建一个名为“按钮点击次数”的自定义指标。
提醒：自定义指标的设置方法有很多，没有具体的规则。即使是同一业务的两个网站 也可能有不同的自定义指标。评价自定义指标的标准是能否反映关键业务点的变化。
第二，什么是维度？
维度是观察游客行为的视角。与指标不同，单个维度本身没有意义，只有维度和指标一起才有意义。在 Google Analytics 中，常见的维度类别包括访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度，如图 3 所示。
图 3 网络分析的常用维度
每个大维度类别收录更多子类别维度。例如，访客维度包括新访客和回访用户；时间维度包括年、月、日和小时。流量来源维度包括搜索引擎和推荐网站。地理维度包括国家、地区和语言。内容维度包括页面内容和页面属性。系统维度包括浏览器类型、操作系统类型、访问方式、屏幕分辨率等
Google Analytics（分析）提供了许多维度。和指标一样，我们也可以根据需要创建一些自定义指标或复合指标。
我们可以创建访客的性别维度，例如男性访客或女性访客；一天中的时间维度，例如工作时间和休息时间；内容组合维度，如新品内容页、促销内容页；广告的尺寸、位置和创意维度 或者将不同维度组合起来创建一个组合维度，比如谷歌付费广告品牌关键词Dimension。
提醒：用户自定义维度用于辅助指标分析。它可以是现有维度的聚合、现有维度的细分，甚至是一个全新的维度。创建什么样的自定义维度取决于业务需求和指标分析的深度。
三、为什么要使用分段？
切分的最大价值在于我们可以看清问题。
通常我们在报告中得到的数据是网站的综合情况。比如总访问量、总停留时间、总销售额等。 如图4所示，这些数据向我们报告了不同页面类型、不同内容、不同属性的用户生成数据，就像@k14的整体轮廓@。虽然展示了网站的整体表现，但也隐藏了问题和机遇。我们的网站通常有多个频道，不同的访问者在不同的频道中表现不同。
例如，访问者在文章 频道上停留的时间可能更长，但整体页面浏览量会降低。虽然在下载频道上花费的时间可能会缩短，但总页面浏览量会增加。即使是最简单的网站，新访客和老访客的行为也是不同的。
通过汇总数据无法发现这些差异。需要更详细的数据来正确判断不同属性的流量。获取详细数据的方式是细分网站的流量，所以细分来自用户和网站的流量非常重要。图 4 用分段打破平均指数
让我们列举细分的好处。
好处一：避免产生抽样数据
Google Analytics中有数据采样机制，如图5所示。如果网站在您选择的报告时间范围内被访问超过500,000次，Google将采样并在报告中显示采样数据。抽样数据表显示的是估计值，但当数据量不足时，无法生成准确的估计值。
图5 触发采样数据提示
细分网站traffic虽然不能完全避免采样数据的问题，但是可以大大减少采样数据，提高上报数据的准确性。与全站的汇总数据相比，在同一时间段的报表中，细分报表只显示了单个组（单个用户组或单个渠道）的流量。例如，访问者细分为注册用户和非注册用户后，查看注册用户报表时，不统计非注册用户的访问次数。
好处 2：避免常见陷阱
报告中提供的综合指标通常是整个网站的平均值，比如平均网站停留时间、平均综合页面浏览量、跳出率等。这些平均值通常收录一些未知的陷阱，它如果只看这些平均值，很容易出错。
举一个简单的例子来说明这些平均值的计算方法：
注册用户A在网站停留19秒；
非注册用户B在网站停留1秒；
网站平均停留时间为10秒。
看网站的平均停留时间是可以的，但是如果把这两组用户分开看，你会发现两组数据差别很大，我们被平均值搞糊涂了。图 6 显示了相同 网站 流量分段后的平均 网站 停留时间和跳出率数据。每行代表一个不同的用户或频道。很明显，第一行的数据表现良好，第三行的数据表现不佳，但我们无法找到整个网站数据。
图 6 平均停留时间和跳出率报告
好处 3：提高细分目标
在对流量进行细分之后，我们还可以为不同的流量设定目标。例如，可以将注册行为设置为非注册用户的目标，将发布信息设置为注册用户的目标。频道内的用户还可以针对不同的频道内容。例如，将上传和下载数据设置为资源通道的目标。在讨论组中将帖子和回复设置为目标。这样做的好处是我们的目标转化率更准确，不会受到其他渠道流量的影响。
举个例子来说明：
目标转化率=目标完成时间/总访问时间
假设网站在通道A上有一个目标，网站有两个通道A和B。不进行流量分割，总流量（分母）就是A和B的总流量。这个增减在渠道B的访问次数会影响目标转化率的计算。但是，将流量细分后，总的流量就变成了Channel A的流量。另外一个问题是Channel B的访问者可能根本没有到过Channel A，无法切换也是正常的。好处四：深入理解数据
详细的数据可以帮助我们更多地了解网站的不同领域。看看网站 内容报告。在最流行的页面的报告中，几乎总是在顶部。这是什么意思？其他页面不如这些页面好？当我们对流量进行细分时，我们可以看到每个渠道最受欢迎的页面。他们在自己的频道里表现最好，却被整个网站淹没了。
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式是如何计算的
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 90 次浏览 • 2021-06-22 04:30
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式是如何计算的
作为网站operations、产品经理、交互设计师等职位，我经常需要分析网站的一些操作数据，那么这些公式是如何计算的，每个术语是什么意思？
请看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？如何增强访问者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，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，所以他们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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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结合使用，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。
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 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
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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易于使用的，那么网站的内容很容易被找到，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：大多数网站希望访问者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。 查看全部
作为网站operations、产品经理、交互设计师等职位，我经常需要分析网站的一些操作数据，那么这些公式是如何计算的，每个术语是什么意思？
请看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？如何增强访问者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。
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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，所以他们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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，并且网站易于使用，你可以看到这个指标应该会继续上升。
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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结合使用，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。
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 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
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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易于使用的，那么网站的内容很容易被找到，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：大多数网站希望访问者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。 查看全部
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式是如何计算的
作为网站operations、产品经理、交互设计师等职位，我经常需要分析网站的一些操作数据，那么这些公式是如何计算的，每个术语是什么意思？
请看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？如何增强访问者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，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，所以他们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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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结合使用，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。
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 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
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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易于使用的，那么网站的内容很容易被找到，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：大多数网站希望访问者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。
网站分析常用的指标之内容指标在正式进入分析之前
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 101 次浏览 • 2021-06-21 07:04
网站分析常用的指标之内容指标在正式进入分析之前
网站分析常用的指标之内容指标作为网站运营最基础的数据，是运营人员所必须考虑的数据，它直接反映网站所营销的产品、品牌和服务。通过分析内容指标，可以了解网站的内容和用户关注哪些内容，即网站的内容策略。内容指标主要有这么几个：内容库存(title，seoquery，meta)、内容创造(matrixcontentdynamics，engagement)、内容质量(quality，contentquality)和内容运营(matrixoperationaldynamics，contentdevelopment)内容指标使网站分析工具指标化，更加能够帮助分析人员高效率地完成任务。这篇文章主要介绍内容指标。了解内容指标在正式进入内容指标分析之前，先介绍一下几个概念。
1、内容产出内容产出指的是网站从整体上来观察内容创作，结构化的内容产出，包括ugc内容产出和pgc内容产出ugc：用户发布的有意义的内容，它也有一个叫法是usergeneratedcontent。query：关键词，google中，关键词和query都可以叫query。而用户是根据关键词搜索网站内容的，他们使用关键词搜索同样的内容，对于网站来说，这是重复的同样的内容，那对于用户来说，他们认为“虽然网站上的内容数量很多，但是网站并没有提供重复的内容”，所以重复内容就被划分为一个query。
每个query都有label，查询label会被放在搜索搜索网页的顶部或者底部。engagement：参与活动。就像可以参与拍卖和众筹一样，有用户，有内容，有产出。查询label也可以是任何东西，有些用户是查询“ugc内容的产出”，还有些是查询“ugc内容的产出”。这是网站内容产出指标。
2、内容相关性网站上的每个ugc都是由query(关键词)产生的，是否查询query是内容质量的一个重要指标。
3、内容质量内容质量包括：搜索性(tremendous，常见query有关键词、queryelement、userprofile）、检索性(internationally，常见query有queryelement和querycontent)、创造性(numerically，常见的是搜索引擎数据挖掘里的users特征）内容质量可以用于统计网站上发布的内容之间的相关性，并作为决策的依据。
4、内容创作内容创作主要包括：
1）提升ugc的质量(quality，
2）搜索引擎检索并索引用户创造的内容（pagerank)来源tompda6
3、内容质量和内容相关性等指标的关系：内容创作的指标来源主要可以分为两大类：
1）内容创作指标来源(topkinfluencers、whitenoteinfluencers、sequenceinfluencers等)创作者创造内容的数量或者质量高低，相应创作者创造的内容的权重等。如：搜索引擎pagerank从创作者方面来看内容的竞争力， 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标作为网站运营最基础的数据，是运营人员所必须考虑的数据，它直接反映网站所营销的产品、品牌和服务。通过分析内容指标，可以了解网站的内容和用户关注哪些内容，即网站的内容策略。内容指标主要有这么几个：内容库存(title，seoquery，meta)、内容创造(matrixcontentdynamics，engagement)、内容质量(quality，contentquality)和内容运营(matrixoperationaldynamics，contentdevelopment)内容指标使网站分析工具指标化，更加能够帮助分析人员高效率地完成任务。这篇文章主要介绍内容指标。了解内容指标在正式进入内容指标分析之前，先介绍一下几个概念。
1、内容产出内容产出指的是网站从整体上来观察内容创作，结构化的内容产出，包括ugc内容产出和pgc内容产出ugc：用户发布的有意义的内容，它也有一个叫法是usergeneratedcontent。query：关键词，google中，关键词和query都可以叫query。而用户是根据关键词搜索网站内容的，他们使用关键词搜索同样的内容，对于网站来说，这是重复的同样的内容，那对于用户来说，他们认为“虽然网站上的内容数量很多，但是网站并没有提供重复的内容”，所以重复内容就被划分为一个query。
每个query都有label，查询label会被放在搜索搜索网页的顶部或者底部。engagement：参与活动。就像可以参与拍卖和众筹一样，有用户，有内容，有产出。查询label也可以是任何东西，有些用户是查询“ugc内容的产出”，还有些是查询“ugc内容的产出”。这是网站内容产出指标。
2、内容相关性网站上的每个ugc都是由query(关键词)产生的，是否查询query是内容质量的一个重要指标。
3、内容质量内容质量包括：搜索性(tremendous，常见query有关键词、queryelement、userprofile）、检索性(internationally，常见query有queryelement和querycontent)、创造性(numerically，常见的是搜索引擎数据挖掘里的users特征）内容质量可以用于统计网站上发布的内容之间的相关性，并作为决策的依据。
4、内容创作内容创作主要包括：
1）提升ugc的质量(quality，
2）搜索引擎检索并索引用户创造的内容（pagerank)来源tompda6
3、内容质量和内容相关性等指标的关系：内容创作的指标来源主要可以分为两大类：
1）内容创作指标来源(topkinfluencers、whitenoteinfluencers、sequenceinfluencers等)创作者创造内容的数量或者质量高低，相应创作者创造的内容的权重等。如：搜索引擎pagerank从创作者方面来看内容的竞争力， 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标在正式进入分析之前
网站分析常用的指标之内容指标作为网站运营最基础的数据，是运营人员所必须考虑的数据，它直接反映网站所营销的产品、品牌和服务。通过分析内容指标，可以了解网站的内容和用户关注哪些内容，即网站的内容策略。内容指标主要有这么几个：内容库存(title，seoquery，meta)、内容创造(matrixcontentdynamics，engagement)、内容质量(quality，contentquality)和内容运营(matrixoperationaldynamics，contentdevelopment)内容指标使网站分析工具指标化，更加能够帮助分析人员高效率地完成任务。这篇文章主要介绍内容指标。了解内容指标在正式进入内容指标分析之前，先介绍一下几个概念。
1、内容产出内容产出指的是网站从整体上来观察内容创作，结构化的内容产出，包括ugc内容产出和pgc内容产出ugc：用户发布的有意义的内容，它也有一个叫法是usergeneratedcontent。query：关键词，google中，关键词和query都可以叫query。而用户是根据关键词搜索网站内容的，他们使用关键词搜索同样的内容，对于网站来说，这是重复的同样的内容，那对于用户来说，他们认为“虽然网站上的内容数量很多，但是网站并没有提供重复的内容”，所以重复内容就被划分为一个query。
每个query都有label，查询label会被放在搜索搜索网页的顶部或者底部。engagement：参与活动。就像可以参与拍卖和众筹一样，有用户，有内容，有产出。查询label也可以是任何东西，有些用户是查询“ugc内容的产出”，还有些是查询“ugc内容的产出”。这是网站内容产出指标。
2、内容相关性网站上的每个ugc都是由query(关键词)产生的，是否查询query是内容质量的一个重要指标。
3、内容质量内容质量包括：搜索性(tremendous，常见query有关键词、queryelement、userprofile）、检索性(internationally，常见query有queryelement和querycontent)、创造性(numerically，常见的是搜索引擎数据挖掘里的users特征）内容质量可以用于统计网站上发布的内容之间的相关性，并作为决策的依据。
4、内容创作内容创作主要包括：
1）提升ugc的质量(quality，
2）搜索引擎检索并索引用户创造的内容（pagerank)来源tompda6
3、内容质量和内容相关性等指标的关系：内容创作的指标来源主要可以分为两大类：
1）内容创作指标来源(topkinfluencers、whitenoteinfluencers、sequenceinfluencers等)创作者创造内容的数量或者质量高低，相应创作者创造的内容的权重等。如：搜索引擎pagerank从创作者方面来看内容的竞争力，
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2021-06-21 02:01
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标:网站的信息一般分为三种,一种是对行内关联性高的内容过滤,一种是存在于整个页面中存在于pc端的内容过滤,还有一种就是关联性,而产生了其他的目的或者不同的需求,比如说导航栏的内容,营销信息的转发页面,同一页面的内容是要重复或者不同的,这些信息网站的过滤器过滤掉,是不同来源的内容不再和同一页面的内容重复内容指标过滤器过滤指标:网站主要存在的功能,或者网站可以基于某个功能或者目的进行功能的指定内容过滤,比如说可以进行消息网,xx条消息的分发一页,xx内容对应xx页面等,这些关联性信息也是过滤器指标方面的指标广告指标过滤指标:我们去调查竞争对手或者行业方面发布内容都必须进行真实准确的营销信息考虑,那么这部分的内容就属于竞争对手发布的,那么就必须要过滤掉,比如说某个功能性页面的消息推送,可能是竞争对手的内容同行内部发布的,那么这个链接请求必须要过滤,否则就违反了竞争关系方面的内容指标过滤指标:在网站中发布某个功能或者某个信息,已经影响到用户的现实利益,对其他人的生活造成了很大的干扰,那么这个功能信息也是可以过滤掉的内容指标过滤指标:类似于第一种,我们进行调查以后,只需要真实准确的客观的透明的进行网站信息调查,由于网站信息量的众多,经常会导致我们过滤的效率,导致我们工作量很大,那么就要考虑的第二种,减少可过滤信息的数量,我们可以大力的广告投放或者我们进行优化搜索引擎结果页面的点击率,可过滤多少内容指标过滤指标:网站虽然是这么多信息,但是我们不是都是必须要读,有时候可以对我们帮助很大,但是有时候我们也可以过滤的比较简单,一条评论也可以,一张图片也可以,只要是网站的内容是我们想过滤掉的,但是我们没有办法,那么就可以考虑一些交互式的内容,使信息过滤简单合理,没有过滤功能,合理的利用已有的网站资源。 查看全部
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网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标
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网站分析常用的指标之内容指标//内容/指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2021-06-19 20:33
网站分析常用的指标之内容指标//内容/指标
任何正常运行的网站都有数据。在互联网时代，一个成功的网站运营商在掌握网站操作方法的同时，一定要善于总结，总结一个重要的来源是网站各种数据的统计。
很多人都知道数据对网站的意义。大多数网站 会安装数据代码。通常情况下，强大的数据代码会误导操作员。你为什么这么说？因为网站Data统计的很多，为了分析网站运营商的数据，他们会统计网站的所有数据。比如分析客户类型，一个网站用户可以包括新用户、访问3次以上但未注册的用户、会员、公司员工等。不同类型的用户访问网站的目的不同，他们停留的时间也不同，访问的网页也大不相同。
此外，我们正在根据访问流量的来源进行统计。大多数网站关注搜索引擎的流量，也就是我们所说的自然流量。在移动互联网时代，我们完全依赖自然流量。很久以前，一个成熟的网站运营，拥有多渠道多元化的流量来源。这些渠道类型主要分为：付费和自然流量、付费媒体和免费媒体、内部和外部广告、联盟。如果要通过数据分析哪种渠道运营方式有效，如果分析错误，会影响网站的整体运营，甚至增加网站的运营成本。
<p> 查看全部
任何正常运行的网站都有数据。在互联网时代，一个成功的网站运营商在掌握网站操作方法的同时，一定要善于总结，总结一个重要的来源是网站各种数据的统计。
很多人都知道数据对网站的意义。大多数网站 会安装数据代码。通常情况下，强大的数据代码会误导操作员。你为什么这么说？因为网站Data统计的很多，为了分析网站运营商的数据，他们会统计网站的所有数据。比如分析客户类型，一个网站用户可以包括新用户、访问3次以上但未注册的用户、会员、公司员工等。不同类型的用户访问网站的目的不同，他们停留的时间也不同，访问的网页也大不相同。
此外，我们正在根据访问流量的来源进行统计。大多数网站关注搜索引擎的流量，也就是我们所说的自然流量。在移动互联网时代，我们完全依赖自然流量。很久以前，一个成熟的网站运营，拥有多渠道多元化的流量来源。这些渠道类型主要分为：付费和自然流量、付费媒体和免费媒体、内部和外部广告、联盟。如果要通过数据分析哪种渠道运营方式有效，如果分析错误，会影响网站的整体运营，甚至增加网站的运营成本。
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网站分析常用的指标之内容指标//内容/指标
任何正常运行的网站都有数据。在互联网时代，一个成功的网站运营商在掌握网站操作方法的同时，一定要善于总结，总结一个重要的来源是网站各种数据的统计。
很多人都知道数据对网站的意义。大多数网站 会安装数据代码。通常情况下，强大的数据代码会误导操作员。你为什么这么说？因为网站Data统计的很多，为了分析网站运营商的数据，他们会统计网站的所有数据。比如分析客户类型，一个网站用户可以包括新用户、访问3次以上但未注册的用户、会员、公司员工等。不同类型的用户访问网站的目的不同，他们停留的时间也不同，访问的网页也大不相同。
此外，我们正在根据访问流量的来源进行统计。大多数网站关注搜索引擎的流量，也就是我们所说的自然流量。在移动互联网时代，我们完全依赖自然流量。很久以前，一个成熟的网站运营，拥有多渠道多元化的流量来源。这些渠道类型主要分为：付费和自然流量、付费媒体和免费媒体、内部和外部广告、联盟。如果要通过数据分析哪种渠道运营方式有效，如果分析错误，会影响网站的整体运营，甚至增加网站的运营成本。
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网站分析重要的技术指标，只要浏览量、IP就够了吗
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-06-19 20:28
网站分析重要的技术指标，只要浏览量、IP就够了吗
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作为网站，尤其是电商网站，分析所有运营数据，想办法持续增加流量，提高转化率，提升品牌知名度。那么，网站analysis需要哪些技术指标呢？页面浏览量和 IP 是否足够？还有哪些数据可以帮助增加网站 流量？今天Q猪跟大家分享的是网站分析有哪些重要的技术指标。
特别是由于百度在国内搜索市场的优势地位，文章中提到的统计工具自然是基于百度的统计数据。
Metrics1、view volume PV
定义：页面浏览量是PV（Page View），指的是所有用户浏览的页面总数。独立用户每打开一个页面，记录一次。
分析：网站总浏览量可以评估用户对网站的兴趣，就像对电视剧的收视率一样。但是对于网站运营商来说，更重要的是每列下的页面浏览量。从搜索引擎输入网站后，哪个页面对网站的浏览量贡献最大，百度提供的统计工具中，可以清晰的看到搜索词，网站有多少页面通过搜索词被浏览过，占总浏览量的比例。
从这张表中，我们可以很好的判断关键词对网站的贡献，结合关键词的排名，我们可以清晰的判断出用户对网站的兴趣。通过调整网站标题设置，结合用户访问、关键词排名等因素，可以一目了然关键词用户对哪个长尾用户更感兴趣，更有点击欲望。
Metric 2、Visitors UV（包括新访客数和新访客比例）
定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一次多次访问网站一天将仅计为 1 位访客。
分析：在统计工具中，我们经常可以看到独立访问者的数据和IP数量不同，独立访问者的数量比IP数量多。这是因为，在同一个IP 地址下，可能会同时使用多台计算机。我相信这种情况非常普遍。
另一种情况是，在同一台电脑上，用户清除缓存，使用360等工具删除cookie。一段时间后，用户重新使用电脑，输入网站，这样访问次数UV也重新打开加一。
虽然是这样，但访问量也可以在一定程度上表明有多少用户进入了网站，结合总浏览量，我们可以计算出每个用户访问的平均页面。
当然，对于网站的统计，另一个需要关注的访问量指标就是新访问者的数量。可以测量新的访问者数据。 网站通过推广活动获得的用户数。新访问者占总访问者的比例可以从网站吸引新鲜血液的能力以及如何留住现有用户中看出。
Index3、IP 号
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。
分析：这是我们最熟悉的一个概念。不管有多少台电脑或其他用户在同一个IP上，从某种程度上来说，独立IP的数量是衡量网站推广活动好坏的最直接的衡量标准。数据。
指标4、跳出率
定义：只浏览一页后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。
分析：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。它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。访问者更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。
该指标还可以衡量在线营销的效果。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，分析该推广源的访问量指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的撰写是否优秀，以及@的设计k14@入口页面用户体验是否好。
在下一章中，Q Pig将从网站自己的角度描述如何降低网站跳出率。由于搜索引擎的在线推广，无论是付费的还是自然的SEO营销，都需要一定的价格，所以当流量和独立IP数量增加时，如何降低跳出率，增加网站的浏览量是非常重要。
Metrics5、平均访问时长/访问页面数
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。
分析：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。长期在网站停留后，平均访问时间较长。
指标6、转化率（转化次数）
定义：转化率 = 转化次数/访问次数。
分析：转化率就是访问转化的效率。值越高，完成网站operator 希望访问者执行的操作的访问次数越多。
网站所有推广的最终目标是增加转化次数。绝对IP数和访问者数固然可以提高转化次数，但在同等资源下如何提高转化率呢？变得更加重要。
目前，大型电商网站牢牢占据食物链顶端。小规模的电商企业要想获得一席之地，只能不断提升用户体验，不断提升转化率，获得更高的回报才能实现长远发展。本文由Q猪文学站()原创发布，转载请注明出处。
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定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一次多次访问网站一天将仅计为 1 位访客。
分析：在统计工具中，我们经常可以看到独立访问者的数据和IP数量不同，独立访问者的数量比IP数量多。这是因为，在同一个IP 地址下，可能会同时使用多台计算机。我相信这种情况非常普遍。
另一种情况是，在同一台电脑上，用户清除缓存，使用360等工具删除cookie。一段时间后，用户重新使用电脑，输入网站，这样访问次数UV也重新打开加一。
虽然是这样，但访问量也可以在一定程度上表明有多少用户进入了网站，结合总浏览量，我们可以计算出每个用户访问的平均页面。
当然，对于网站的统计，另一个需要关注的访问量指标就是新访问者的数量。可以测量新的访问者数据。 网站通过推广活动获得的用户数。新访问者占总访问者的比例可以从网站吸引新鲜血液的能力以及如何留住现有用户中看出。
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网站数据统计分析的基本方法和常用工具有哪些？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2021-06-18 06:29
网站数据统计分析的基本方法和常用工具有哪些？
网站数据统计分析有助于监控网站、系统运行状态，优化网站结构和体验，提升网站推广效果。无论是网站开发人员、产品人员，还是网站运维人员，都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。刚好最近在为公司整理这部分内容，所以分享一下我的部分总结，仅供大家参考。
一个。数据分析维度
网站数据分析主要从流量、来源、页面、访问者四个维度进行分析。
1.流量分析
流量是网站数据分析最基本也是最重要的维度。它反映了被访问的网站 的整体概览。
一般来说，流量分析包括流量趋势分析和当前实时流量两个方面。流量趋势分析反映了网站最近一段时间的流量变化趋势。常用的时间维度包括当天、最近 7 天和最近 30 天。通常，还支持自定义时间间隔。趋势分析常用的指标有PV（页面浏览量）、UV（独立访问者数量）和独立IP访问数量。当前实时流量反映了网站当前的访问情况，一般用最近15或30分钟的PV和UV组成的曲线表示。
2.源码分析
来源分析是对网站流量来源渠道的统计分析，可以反映访问者访问网站的渠道。
流量来源一般可以分为三类，直接流量、引荐流量和搜索引擎流量。直接流量是访问者在浏览器中直接输入网站地址产生的流量。这些用户通常对网站 非常熟悉。引荐流量，也称外链流量，是访问者通过其他网站链接跳转到这个网站所产生的流量。第三方网站上放置的推广链接的有效性可以通过分析推荐流量来了解。搜索引擎流量是指访问者在谷歌、百度等搜索引擎上搜索关键词时，搜索这个网站地址，然后访问这个网站所产生的流量。可以通过分析搜索引擎流量来优化网站的SEO。
3.页面分析
页面分析是对网站每个页面的访问频率和访问时长进行统计分析，从而找出经常使用的页面或功能，掌握访问者的兴趣和热点页面。此外，您还可以分析页面的访问路径，获取访问者的操作习惯。页面分析是优化页面内容和页面间逻辑流程的重要依据。
页面上的热区也是页面分析的重要部分。一些第三方统计分析平台提供了一些最基本的统计功能。比如百度统计就有页面点击地图功能，统计访问者在网页上的鼠标点击次数，并以不同颜色的区域显示，但只支持http和https协议的url，不支持监控框架页。大部分页内统计需要结合业务场景，手动调用第三方统计平台的管理接口进行管理统计。
4.访客分析
访客分析主要是对访客人数、访客所属区域、访客活跃度、新老访客等进行统计分析。 网站 应该坚持“以用户为中心”的原则。访客分析的结果是对这一原则实施效果的直观反映。一般来说，最值得关注的指标是独立用户数（UV）、新用户数和用户活跃度。
两个。核心统计指标说明
网站数据统计分析指标种类繁多，数量庞大，不同统计分析平台使用的指标也存在一定差异。但是，一些指标已被各种统计平台广泛认可和采用。其中，最重要的指标是页面浏览量、独立访问者数量、平均访问时间和新访问者数量。
1.页面浏览量（PV）
页面浏览量，也称为PV，是一段时间内网站页面被访问的总次数。用户每访问一个页面，无论是刷新页面还是跳转到网站的另一个新页面，PV都会增加1倍。
2.独立访客数（UV）
独立访客数，也称为UV，是一段时间内访问网站的访客总数。浏览器客户端被视为独立访问者。统计时间段内，如果浏览器客户端多次访问网站，则不会重复统计。比如计算当天的UV时，无论浏览器客户端访问网站多少次，在0点到24点这段时间内都会算作1个UV。
3.平均访问时间
所有访问者访问网站的平均时长，反映网站对访问者的吸引力。
4.新访客数量
一段时间内第一次访问网站的访问者总数。因为访问量是基于浏览器cookies统计的，一旦浏览器cookies被清除，再次访问网站网站将被视为新访问者，所以新访问者数量可能会有一定的偏差同理，UV也会有一定的偏差。
三个。第三方统计分析平台
目前国内的网站统计分析平台中，国内使用最多的是百度统计和友盟统计（实际使用的是CNZZ），国外使用的是Google Analytics（GA）。建议使用百度统计或GA。
百度统计与GA的比较：
在功能上，GA更强大。百度的统计功能虽然不及GA，但提供了一些本地化的指标，比如基于IP地址的统计。
在使用方面，网站访问成本很低，但在后台统计分析平台方面，因为百度的统计指标定义和分类更符合中国人的习惯，提供的功能也更简洁，它更容易使用。百度统计中的指标GA虽然大部分都可以使用，但是在指标的定义和分类上存在一定的差异，所以第一次使用时需要一定的适应和思维转换。另外，GA访问需要翻墙。
基本使用方法
网站访问百度统计和GA的步骤是一样的，主要步骤是：注册平台账号->填写网站信息->生成嵌入式JS脚本->在所有网页中引入生成的JS 网站 脚本。完成这4个步骤后，就可以使用平台的大部分功能了。基础的流量分析、来源分析、页面分析和访问分析也已经涵盖，可以满足网站的大部分统计分析需求。
页面内功能分析
页面功能是指对页面内热点区域（超链接或按钮）点击的统计，或对页面上一系列操作过程的统计，例如注册过程。实现页面中功能的统计，一般需要调用统计平台提供的事件追踪API，手动管理统计。
百度统计事件追踪API：
_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
参数说明：
·category：要监控的目标类型的名称，通常是同一组目标的名称，如“视频”、“音乐”、“软件”、“游戏”等。
· action：用户与目标交互的行为，如“播放”、“暂停”、“下载”等。
· opt_label：关于事件的一些附加信息，通常是歌曲名称、软件名称、链接名称等。
· opt_value：事件的一些数值信息，如权重、持续时间、价格等，可以在报表中看到平均值等数据。
GA事件追踪API与百度统计类似，参数含义与百度统计完全一致：
ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
比如统计一个网页上某个视频的点击次数，使用百度统计的调用方法是：
_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
使用 GA 的调用方法是：
ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
四个。关于单页应用程序 (SPA)
目前，许多应用程序使用单页方法开发 Web 应用程序（即 SPA）。在这种情况下，由于Web应用只有一个页面入口，统计分析平台无法对页面流量进行统计分析。对于SPA，需要在发生路径跳转时手动调用第3节介绍的事件跟踪API进行统计。但即使手动进行，也只能统计每个页面的时长、访问次数等最基本的信息，难以分析页面之间的跳转过程以及其他更复杂的页面流量信息。
另外，搜索引擎，尤其是国内搜索引擎，对于SPA的搜索能力非常差。所以如果网站对统计分析和SEO有更高的要求，建议多页开发网站。 查看全部
网站数据统计分析有助于监控网站、系统运行状态，优化网站结构和体验，提升网站推广效果。无论是网站开发人员、产品人员，还是网站运维人员，都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。刚好最近在为公司整理这部分内容，所以分享一下我的部分总结，仅供大家参考。
一个。数据分析维度
网站数据分析主要从流量、来源、页面、访问者四个维度进行分析。
1.流量分析
流量是网站数据分析最基本也是最重要的维度。它反映了被访问的网站 的整体概览。
一般来说，流量分析包括流量趋势分析和当前实时流量两个方面。流量趋势分析反映了网站最近一段时间的流量变化趋势。常用的时间维度包括当天、最近 7 天和最近 30 天。通常，还支持自定义时间间隔。趋势分析常用的指标有PV（页面浏览量）、UV（独立访问者数量）和独立IP访问数量。当前实时流量反映了网站当前的访问情况，一般用最近15或30分钟的PV和UV组成的曲线表示。
2.源码分析
来源分析是对网站流量来源渠道的统计分析，可以反映访问者访问网站的渠道。
流量来源一般可以分为三类，直接流量、引荐流量和搜索引擎流量。直接流量是访问者在浏览器中直接输入网站地址产生的流量。这些用户通常对网站 非常熟悉。引荐流量，也称外链流量，是访问者通过其他网站链接跳转到这个网站所产生的流量。第三方网站上放置的推广链接的有效性可以通过分析推荐流量来了解。搜索引擎流量是指访问者在谷歌、百度等搜索引擎上搜索关键词时，搜索这个网站地址，然后访问这个网站所产生的流量。可以通过分析搜索引擎流量来优化网站的SEO。
3.页面分析
页面分析是对网站每个页面的访问频率和访问时长进行统计分析，从而找出经常使用的页面或功能，掌握访问者的兴趣和热点页面。此外，您还可以分析页面的访问路径，获取访问者的操作习惯。页面分析是优化页面内容和页面间逻辑流程的重要依据。
页面上的热区也是页面分析的重要部分。一些第三方统计分析平台提供了一些最基本的统计功能。比如百度统计就有页面点击地图功能，统计访问者在网页上的鼠标点击次数，并以不同颜色的区域显示，但只支持http和https协议的url，不支持监控框架页。大部分页内统计需要结合业务场景，手动调用第三方统计平台的管理接口进行管理统计。
4.访客分析
访客分析主要是对访客人数、访客所属区域、访客活跃度、新老访客等进行统计分析。 网站 应该坚持“以用户为中心”的原则。访客分析的结果是对这一原则实施效果的直观反映。一般来说，最值得关注的指标是独立用户数（UV）、新用户数和用户活跃度。
两个。核心统计指标说明
网站数据统计分析指标种类繁多，数量庞大，不同统计分析平台使用的指标也存在一定差异。但是，一些指标已被各种统计平台广泛认可和采用。其中，最重要的指标是页面浏览量、独立访问者数量、平均访问时间和新访问者数量。
1.页面浏览量（PV）
页面浏览量，也称为PV，是一段时间内网站页面被访问的总次数。用户每访问一个页面，无论是刷新页面还是跳转到网站的另一个新页面，PV都会增加1倍。
2.独立访客数（UV）
独立访客数，也称为UV，是一段时间内访问网站的访客总数。浏览器客户端被视为独立访问者。统计时间段内，如果浏览器客户端多次访问网站，则不会重复统计。比如计算当天的UV时，无论浏览器客户端访问网站多少次，在0点到24点这段时间内都会算作1个UV。
3.平均访问时间
所有访问者访问网站的平均时长，反映网站对访问者的吸引力。
4.新访客数量
一段时间内第一次访问网站的访问者总数。因为访问量是基于浏览器cookies统计的，一旦浏览器cookies被清除，再次访问网站网站将被视为新访问者，所以新访问者数量可能会有一定的偏差同理，UV也会有一定的偏差。
三个。第三方统计分析平台
目前国内的网站统计分析平台中，国内使用最多的是百度统计和友盟统计（实际使用的是CNZZ），国外使用的是Google Analytics（GA）。建议使用百度统计或GA。
百度统计与GA的比较：
在功能上，GA更强大。百度的统计功能虽然不及GA，但提供了一些本地化的指标，比如基于IP地址的统计。
在使用方面，网站访问成本很低，但在后台统计分析平台方面，因为百度的统计指标定义和分类更符合中国人的习惯，提供的功能也更简洁，它更容易使用。百度统计中的指标GA虽然大部分都可以使用，但是在指标的定义和分类上存在一定的差异，所以第一次使用时需要一定的适应和思维转换。另外，GA访问需要翻墙。
基本使用方法
网站访问百度统计和GA的步骤是一样的，主要步骤是：注册平台账号->填写网站信息->生成嵌入式JS脚本->在所有网页中引入生成的JS 网站 脚本。完成这4个步骤后，就可以使用平台的大部分功能了。基础的流量分析、来源分析、页面分析和访问分析也已经涵盖，可以满足网站的大部分统计分析需求。
页面内功能分析
页面功能是指对页面内热点区域（超链接或按钮）点击的统计，或对页面上一系列操作过程的统计，例如注册过程。实现页面中功能的统计，一般需要调用统计平台提供的事件追踪API，手动管理统计。
百度统计事件追踪API：
_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
参数说明：
·category：要监控的目标类型的名称，通常是同一组目标的名称，如“视频”、“音乐”、“软件”、“游戏”等。
· action：用户与目标交互的行为，如“播放”、“暂停”、“下载”等。
· opt_label：关于事件的一些附加信息，通常是歌曲名称、软件名称、链接名称等。
· opt_value：事件的一些数值信息，如权重、持续时间、价格等，可以在报表中看到平均值等数据。
GA事件追踪API与百度统计类似，参数含义与百度统计完全一致：
ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
比如统计一个网页上某个视频的点击次数，使用百度统计的调用方法是：
_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
使用 GA 的调用方法是：
ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
四个。关于单页应用程序 (SPA)
目前，许多应用程序使用单页方法开发 Web 应用程序（即 SPA）。在这种情况下，由于Web应用只有一个页面入口，统计分析平台无法对页面流量进行统计分析。对于SPA，需要在发生路径跳转时手动调用第3节介绍的事件跟踪API进行统计。但即使手动进行，也只能统计每个页面的时长、访问次数等最基本的信息，难以分析页面之间的跳转过程以及其他更复杂的页面流量信息。
另外，搜索引擎，尤其是国内搜索引擎，对于SPA的搜索能力非常差。所以如果网站对统计分析和SEO有更高的要求，建议多页开发网站。 查看全部
网站数据统计分析的基本方法和常用工具有哪些？
网站数据统计分析有助于监控网站、系统运行状态，优化网站结构和体验，提升网站推广效果。无论是网站开发人员、产品人员，还是网站运维人员，都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。刚好最近在为公司整理这部分内容，所以分享一下我的部分总结，仅供大家参考。
一个。数据分析维度
网站数据分析主要从流量、来源、页面、访问者四个维度进行分析。
1.流量分析
流量是网站数据分析最基本也是最重要的维度。它反映了被访问的网站 的整体概览。
一般来说，流量分析包括流量趋势分析和当前实时流量两个方面。流量趋势分析反映了网站最近一段时间的流量变化趋势。常用的时间维度包括当天、最近 7 天和最近 30 天。通常，还支持自定义时间间隔。趋势分析常用的指标有PV（页面浏览量）、UV（独立访问者数量）和独立IP访问数量。当前实时流量反映了网站当前的访问情况，一般用最近15或30分钟的PV和UV组成的曲线表示。
2.源码分析
来源分析是对网站流量来源渠道的统计分析，可以反映访问者访问网站的渠道。
流量来源一般可以分为三类，直接流量、引荐流量和搜索引擎流量。直接流量是访问者在浏览器中直接输入网站地址产生的流量。这些用户通常对网站 非常熟悉。引荐流量，也称外链流量，是访问者通过其他网站链接跳转到这个网站所产生的流量。第三方网站上放置的推广链接的有效性可以通过分析推荐流量来了解。搜索引擎流量是指访问者在谷歌、百度等搜索引擎上搜索关键词时，搜索这个网站地址，然后访问这个网站所产生的流量。可以通过分析搜索引擎流量来优化网站的SEO。
3.页面分析
页面分析是对网站每个页面的访问频率和访问时长进行统计分析，从而找出经常使用的页面或功能，掌握访问者的兴趣和热点页面。此外，您还可以分析页面的访问路径，获取访问者的操作习惯。页面分析是优化页面内容和页面间逻辑流程的重要依据。
页面上的热区也是页面分析的重要部分。一些第三方统计分析平台提供了一些最基本的统计功能。比如百度统计就有页面点击地图功能，统计访问者在网页上的鼠标点击次数，并以不同颜色的区域显示，但只支持http和https协议的url，不支持监控框架页。大部分页内统计需要结合业务场景，手动调用第三方统计平台的管理接口进行管理统计。
4.访客分析
访客分析主要是对访客人数、访客所属区域、访客活跃度、新老访客等进行统计分析。 网站 应该坚持“以用户为中心”的原则。访客分析的结果是对这一原则实施效果的直观反映。一般来说，最值得关注的指标是独立用户数（UV）、新用户数和用户活跃度。
两个。核心统计指标说明
网站数据统计分析指标种类繁多，数量庞大，不同统计分析平台使用的指标也存在一定差异。但是，一些指标已被各种统计平台广泛认可和采用。其中，最重要的指标是页面浏览量、独立访问者数量、平均访问时间和新访问者数量。
1.页面浏览量（PV）
页面浏览量，也称为PV，是一段时间内网站页面被访问的总次数。用户每访问一个页面，无论是刷新页面还是跳转到网站的另一个新页面，PV都会增加1倍。
2.独立访客数（UV）
独立访客数，也称为UV，是一段时间内访问网站的访客总数。浏览器客户端被视为独立访问者。统计时间段内，如果浏览器客户端多次访问网站，则不会重复统计。比如计算当天的UV时，无论浏览器客户端访问网站多少次，在0点到24点这段时间内都会算作1个UV。
3.平均访问时间
所有访问者访问网站的平均时长，反映网站对访问者的吸引力。
4.新访客数量
一段时间内第一次访问网站的访问者总数。因为访问量是基于浏览器cookies统计的，一旦浏览器cookies被清除，再次访问网站网站将被视为新访问者，所以新访问者数量可能会有一定的偏差同理，UV也会有一定的偏差。
三个。第三方统计分析平台
目前国内的网站统计分析平台中，国内使用最多的是百度统计和友盟统计（实际使用的是CNZZ），国外使用的是Google Analytics（GA）。建议使用百度统计或GA。
百度统计与GA的比较：
在功能上，GA更强大。百度的统计功能虽然不及GA，但提供了一些本地化的指标，比如基于IP地址的统计。
在使用方面，网站访问成本很低，但在后台统计分析平台方面，因为百度的统计指标定义和分类更符合中国人的习惯，提供的功能也更简洁，它更容易使用。百度统计中的指标GA虽然大部分都可以使用，但是在指标的定义和分类上存在一定的差异，所以第一次使用时需要一定的适应和思维转换。另外，GA访问需要翻墙。
基本使用方法
网站访问百度统计和GA的步骤是一样的，主要步骤是：注册平台账号->填写网站信息->生成嵌入式JS脚本->在所有网页中引入生成的JS 网站 脚本。完成这4个步骤后，就可以使用平台的大部分功能了。基础的流量分析、来源分析、页面分析和访问分析也已经涵盖，可以满足网站的大部分统计分析需求。
页面内功能分析
页面功能是指对页面内热点区域（超链接或按钮）点击的统计，或对页面上一系列操作过程的统计，例如注册过程。实现页面中功能的统计，一般需要调用统计平台提供的事件追踪API，手动管理统计。
百度统计事件追踪API：
_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
参数说明：
·category：要监控的目标类型的名称，通常是同一组目标的名称，如“视频”、“音乐”、“软件”、“游戏”等。
· action：用户与目标交互的行为，如“播放”、“暂停”、“下载”等。
· opt_label：关于事件的一些附加信息，通常是歌曲名称、软件名称、链接名称等。
· opt_value：事件的一些数值信息，如权重、持续时间、价格等，可以在报表中看到平均值等数据。
GA事件追踪API与百度统计类似，参数含义与百度统计完全一致：
ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
比如统计一个网页上某个视频的点击次数，使用百度统计的调用方法是：
_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
使用 GA 的调用方法是：
ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
四个。关于单页应用程序 (SPA)
目前，许多应用程序使用单页方法开发 Web 应用程序（即 SPA）。在这种情况下，由于Web应用只有一个页面入口，统计分析平台无法对页面流量进行统计分析。对于SPA，需要在发生路径跳转时手动调用第3节介绍的事件跟踪API进行统计。但即使手动进行，也只能统计每个页面的时长、访问次数等最基本的信息，难以分析页面之间的跳转过程以及其他更复杂的页面流量信息。
另外，搜索引擎，尤其是国内搜索引擎，对于SPA的搜索能力非常差。所以如果网站对统计分析和SEO有更高的要求，建议多页开发网站。
网站分析师的三板斧——结合实例解剖(组图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2021-06-16 20:28
网站分析师的三板斧——结合实例解剖(组图)
网站Analysis 是一个全新的行业。 网站的数据越来越被重视。每个人都试图从数据中找到有价值的结论。 网站Analysis 这个行业注定会继续向前发展，并得到更多公司和管理者的认可。
目前，越来越多的公司正试图通过数据推动业务发展。在国外，近些年网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能还是针对某个应用领域；同时，很多网站分析相关的书籍也在逐渐丰富，让我们能够更加系统的接受各种知识。与国外相比，国内网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士正在开展各种实践和探索，以推动网站分析行业的发展。作为网站analysis的粉丝，我们将把我们在这个行业所掌握的知识、日常工作中遇到的问题、积累的经验进行整理总结，并在本书中与大家分享。如果本书的内容能给您带来一些收获，解决您工作中的一两个问题，将是我们最大的荣幸。
第一章解密神奇的网站analysis——网站analysis的目的、过程和价值。详细解释网站analysis如何帮助网站完成业务目标和实现价值，以及网站analysis的基本流程。
第二章从这里开始学习网站analysis——网站analysis中的基本指标解释。重点讲解网站分析工具获取数据的方法和原理，详细讲解了可能影响指标的分类、计算方法和因素。
第三章网站Analyst 的三轴——网站Analysis 常用方法。结合实例剖析网站分析师常用的3种分析方法：趋势分析、比较分析和细分分析。
第4章网站Flow那些事-网站Flow分析。回答常见的流量分类问题，提供多种识别虚假流量的方法，让我们在日常营销过程中更好地了解流量。
第五章你的网站是不是偷懒了——网站内容效率分析。提供了页面价值、热图分析等多种方法来分析判断页面内容的价值，让我们更好地理解和使用网站内容。
第六章谁在使用我的网站——网站用户分析。如何通过数据分析了解网站用户的不同形态，通过分析用户行为来评估用户忠诚度和价值。
第 7 章我们的目标是什么-网站goals 和 KPI。对于网站运营人员来说，建立科学的KPI无疑意义重大。本章具体讲解网站analysis KPI的创建和KPI标准的选择。
第 8 章深入跟踪网站visitors-path 和转化分析。无论是网站营销、产品设计，还是运营人员，转化率和收入都需要直接挂钩，网站分析中的漏斗模型和基于内容组的访问者路径分析方法可以提供最直接的帮助.
第9章从新手到专家-网站Analyze 高级应用。本章讲解网站analytics工具GoogleAnalytics的高级应用，以及如何通过数据分析和数据挖掘的方法有效推荐内容，为个性化推荐应用提供必要的支持。 查看全部
网站Analysis 是一个全新的行业。 网站的数据越来越被重视。每个人都试图从数据中找到有价值的结论。 网站Analysis 这个行业注定会继续向前发展，并得到更多公司和管理者的认可。
目前，越来越多的公司正试图通过数据推动业务发展。在国外，近些年网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能还是针对某个应用领域；同时，很多网站分析相关的书籍也在逐渐丰富，让我们能够更加系统的接受各种知识。与国外相比，国内网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士正在开展各种实践和探索，以推动网站分析行业的发展。作为网站analysis的粉丝，我们将把我们在这个行业所掌握的知识、日常工作中遇到的问题、积累的经验进行整理总结，并在本书中与大家分享。如果本书的内容能给您带来一些收获，解决您工作中的一两个问题，将是我们最大的荣幸。
第一章解密神奇的网站analysis——网站analysis的目的、过程和价值。详细解释网站analysis如何帮助网站完成业务目标和实现价值，以及网站analysis的基本流程。
第二章从这里开始学习网站analysis——网站analysis中的基本指标解释。重点讲解网站分析工具获取数据的方法和原理，详细讲解了可能影响指标的分类、计算方法和因素。
第三章网站Analyst 的三轴——网站Analysis 常用方法。结合实例剖析网站分析师常用的3种分析方法：趋势分析、比较分析和细分分析。
第4章网站Flow那些事-网站Flow分析。回答常见的流量分类问题，提供多种识别虚假流量的方法，让我们在日常营销过程中更好地了解流量。
第五章你的网站是不是偷懒了——网站内容效率分析。提供了页面价值、热图分析等多种方法来分析判断页面内容的价值，让我们更好地理解和使用网站内容。
第六章谁在使用我的网站——网站用户分析。如何通过数据分析了解网站用户的不同形态，通过分析用户行为来评估用户忠诚度和价值。
第 7 章我们的目标是什么-网站goals 和 KPI。对于网站运营人员来说，建立科学的KPI无疑意义重大。本章具体讲解网站analysis KPI的创建和KPI标准的选择。
第 8 章深入跟踪网站visitors-path 和转化分析。无论是网站营销、产品设计，还是运营人员，转化率和收入都需要直接挂钩，网站分析中的漏斗模型和基于内容组的访问者路径分析方法可以提供最直接的帮助.
第9章从新手到专家-网站Analyze 高级应用。本章讲解网站analytics工具GoogleAnalytics的高级应用，以及如何通过数据分析和数据挖掘的方法有效推荐内容，为个性化推荐应用提供必要的支持。 查看全部
网站分析师的三板斧——结合实例解剖(组图)
网站Analysis 是一个全新的行业。 网站的数据越来越被重视。每个人都试图从数据中找到有价值的结论。 网站Analysis 这个行业注定会继续向前发展，并得到更多公司和管理者的认可。
目前，越来越多的公司正试图通过数据推动业务发展。在国外，近些年网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能还是针对某个应用领域；同时，很多网站分析相关的书籍也在逐渐丰富，让我们能够更加系统的接受各种知识。与国外相比，国内网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士正在开展各种实践和探索，以推动网站分析行业的发展。作为网站analysis的粉丝，我们将把我们在这个行业所掌握的知识、日常工作中遇到的问题、积累的经验进行整理总结，并在本书中与大家分享。如果本书的内容能给您带来一些收获，解决您工作中的一两个问题，将是我们最大的荣幸。
第一章解密神奇的网站analysis——网站analysis的目的、过程和价值。详细解释网站analysis如何帮助网站完成业务目标和实现价值，以及网站analysis的基本流程。
第二章从这里开始学习网站analysis——网站analysis中的基本指标解释。重点讲解网站分析工具获取数据的方法和原理，详细讲解了可能影响指标的分类、计算方法和因素。
第三章网站Analyst 的三轴——网站Analysis 常用方法。结合实例剖析网站分析师常用的3种分析方法：趋势分析、比较分析和细分分析。
第4章网站Flow那些事-网站Flow分析。回答常见的流量分类问题，提供多种识别虚假流量的方法，让我们在日常营销过程中更好地了解流量。
第五章你的网站是不是偷懒了——网站内容效率分析。提供了页面价值、热图分析等多种方法来分析判断页面内容的价值，让我们更好地理解和使用网站内容。
第六章谁在使用我的网站——网站用户分析。如何通过数据分析了解网站用户的不同形态，通过分析用户行为来评估用户忠诚度和价值。
第 7 章我们的目标是什么-网站goals 和 KPI。对于网站运营人员来说，建立科学的KPI无疑意义重大。本章具体讲解网站analysis KPI的创建和KPI标准的选择。
第 8 章深入跟踪网站visitors-path 和转化分析。无论是网站营销、产品设计，还是运营人员，转化率和收入都需要直接挂钩，网站分析中的漏斗模型和基于内容组的访问者路径分析方法可以提供最直接的帮助.
第9章从新手到专家-网站Analyze 高级应用。本章讲解网站analytics工具GoogleAnalytics的高级应用，以及如何通过数据分析和数据挖掘的方法有效推荐内容，为个性化推荐应用提供必要的支持。
【干货】数据分析的目的是什么？（一）
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 251 次浏览 • 2021-07-08 03:11
【干货】数据分析的目的是什么？（一）
什么是数据分析？
数据分析是指对采集到的大量数据进行适当的统计分析，提取有用信息并形成结论，并对数据进行详细研究和总结的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断以采取适当的行动。
数据分析的目的是什么？
数据分析的目的是集中、提取和提炼隐藏在大量看似混乱的数据中的信息，以发现研究对象的内在规律。
在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析是有目的地组织采集数据、分析数据并将其转化为信息的过程。在产品的整个生命周期中，包括从市场调研到售后服务再到最终处置的各个过程，都需要适当利用数据分析流程来提高有效性。
在企业中，数据分析可以帮助我们了解企业的经营状况、产品销量、用户特征、产品粘性等。
数据分析的步骤？
数据分析步骤
1.先说明分析的思路和目的：
数据分析必须有一定的商业目的。可能是新产品上线后跟踪用户的使用情况；也可能是观察用户一定时间的留存，也可能是运营某种优惠券。带着一定的目的，确定从哪些角度进行分析。然后找到可以解释目的的指标。
例如，您要验证最近一批的优惠券是否有效。我们可以分析优惠券的领取情况和优惠券的使用情况。优惠券领取指标可细化为领取率；使用情况可以细化为：使用率、客户单价等
2.数据采集：
确定本次数据分析的核心指标后，必须对数据指标进行数据采集。
有些公司的数据准备非常充分，数据仓库和数据集市也很早就搭建好了。有些公司在数据分析上落后，所以前期需要做大量的数据采集。例如，使用一些自己公司或第三方的数据分析工具来埋点并获取日志。或者使用数据库中已有的数据，例如订单数据、用户基本信息等。
3.数据处理：
数据提取完成后，应将脏数据去除（清洗），然后再进行数据转换。经过最基本的数据聚合和聚合，我们就可以得到一个比较简单的数据范围表，字段比较丰富。
4.数据分析：
数据分析是利用适当的分析方法和工具对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
一般企业需要观察的数据大致分为以下几类：
业务数据：付费金额、付费用户数、每位客户付费率
运营数据：新用户数、日活跃、周活跃、月活跃（AARRR模型）
产品数据：关键页面的pv和uv（漏斗模型）
用户数据：用户生命周期、用户留存率、每位客户的用户价格、用户类型（RFM 模型...）
商品数据：商品销量、毛利分析...
随着数据的重要性日益凸显，越来越多的企业意识到数据对于企业运营的重要性。因此，大多数企业都有专门的BI部门对数据进行初步的处理和分析，并以周报的形式汇总供管理，作为日常数据和企业决策使用。
这里主要介绍两种简单的数据分析模型：AARRR模型：
获取、激活、保留、收入、推荐（传播）
AARRR 模型
1.Acquisition（收购）
如何获取用户？在线通过网站通过SEO、SEM、app通过上市、ASO等方式。还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。通过地面推文和传单让用户离线。
2.Activation（激活）
用户来了之后，可以通过运营价格折扣和编辑内容来增加活跃度。更多的内容、更多的产品和优惠的价格，但在成本优先的情况下仍有增长空间。这样的用户最有价值。
在产品策略上，除了提供运营模块和内容集约化。开展产品会员激励机制成长体系，激活用户。不仅是价格优惠的产品，还有VIP等有标识的ICON，针对较长的业务流程，实行流程激励制度，产品策略更加多元化。
3.提高留存率（Retention）
那些增加活跃度、拥有忠实用户并开始慢慢安定下来的人。在运营方面，利用内容、互信等社区用户共同构建UCG，摆脱最初的PCG模式。电子商务通过产品质量提高留存率，通过优质服务提高 O2O。这些都是要保留的业务级别的改进。
在产品模型中，通过会员机制的签到和奖励机制来提高留存率。包括应用推送和短信激活方式是激活用户和提高留存率的产品方式。
使用日留存率、周留存率、月留存率等指标监测应用用户流失情况，并在用户流失前采取相应措施鼓励这些用户继续使用应用。
4.获取收入（Revenue）
获取收益其实是应用运营的核心。即使是免费应用，也应该有盈利模式。
收入的主要来源有三个：付费应用、应用内支付和广告。付费应用在中国的接受度非常低，包括在中国只推送免费应用的 Google Play 商店。在中国，广告是大多数开发者的收入来源，应用内支付目前在游戏行业应用更为广泛。
上述活动的增加和保留率的增加是赚取收入的必要基础。当用户基数大时，可以增加收入。
5.自传（参考）
之前的运营模式在第四层结束，但社交网络的兴起又增加了一个运营方面，即基于社交网络的病毒式传播，成为一种新的获客方式。这种方法成本很低，效果可能很好；唯一的前提是产品本身够好，口碑好。
从自我传播到再次获取新用户，应用运营形成了一条螺旋式的轨迹。而那些优秀的应用就很好地利用了这条赛道，不断扩大自己的用户群。
漏斗模型：
用户访问的路径
漏斗模型
漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据操作。之所以称为漏斗，是因为用户（或流量）从某个功能点进入（可以根据业务需要设置），可以通过产品本身设置的流程完成操作。
按照流程操作的用户监控每个转化等级，寻找每个等级的优化点；为不遵循流程的用户绘制他们的转化路径，以找到可以改善用户体验并缩短路径的空间。
使用漏斗模型的一个典型案例是电商网站的转化。用户在购买商品时，必然会按照预先设计好的购买流程下单，最终完成支付。
需要说明的是：单漏斗模型对分析毫无意义。我们无法仅从漏斗模型来评估关键流程中每个步骤的网站转化率，因此必须通过趋势、比较和细分方法来分析流程中每个步骤的转化率：
Trend：分析时间轴上的变化，适用于监测改进或优化某个流程或某个步骤的效果；
比较：通过比较同类产品或服务之间购买或使用过程的转化率，我们可以发现某些产品或应用中存在的问题；
Segment：对不同客户类型的来源或转化率表现进行细分，找到一些优质的来源或客户，通常用于分析网站的广告或促销的效果和投资回报率。
5.数据展示：
数据可视化-基础图表
数据可视化是对数据的可视化表示的科学技术研究。其中，这些数据的可视化表示被定义为以某种概括形式提取的一种信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。
图表是一种常用的“数据可视化”方法，其中最常用的是基本图表——柱状图、折线图、饼图等。
数据可视化图表
有些人觉得基础图表太简单、太原创、不高端、不大气，所以追求更复杂的图表。然而，图表越简单越容易理解，快速、轻松地理解数据难道不是“数据可视化”最重要的目的和最高追求吗？
所以，请不要低估这些基本图表。因为用户最熟悉，只要适用，就应该优先考虑。
一、柱状图（条形图）
直方图是最常见的图表，也是最容易解释的。
直方图
它的适用场合是二维数据集（每个数据点收录两个值x和y），但只需要比较一个维度。年销售额是二维数据，“年”和“销售额”是它的两个维度，但只需要比较“销售额”的一个维度。
直方图使用列的高度来反映数据的差异。肉眼对高度差异非常敏感，识别效果非常好。直方图的局限性在于它只适用于中小型数据集。
一般来说，直方图的X轴是时间维度，用户习惯认为有时间趋势。如果遇到X轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每一列，改变用户对时间趋势的关注。
直方图
上图为某年英格兰足球联赛各球队的胜场数。 X轴代表不同队伍，Y轴代表胜场数。
二、折线图数据
折线图适用于二维大数据集，尤其是趋势比单个数据点更重要的数据集。
折线图
也适用于多个二维数据集的比较。
折线图
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度和平均地表温度）的折线图。
三、pie chart（饼图）
饼图是一种应避免使用的图表，因为肉眼对区域的大小不敏感。
饼图
直方图
上图中，左边饼图中五个色块的面积是排序的，不容易看出来。切换到直方图要容易得多。
通常，应始终使用条形图而不是饼图。但有一个例外，它反映了某一部分占整体的比例，例如贫困人口占总人口的百分比。
饼图
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但只有其中两个需要比较。
散点图
上图显示了各国的医疗支出和预期寿命。这三个维度是国家、医疗支出和预期寿命。只需要比较后两个维度。
为了识别第三维，您可以为每个点添加文本标记或不同的颜色。
散点图
五、气泡图
气泡图是散点图的变体，通过每个点的面积来反映三维度。
气泡图
上图显示了卡特里娜飓风的路径。三个维度是经度、纬度和强度。点的面积越大，强度越大。由于用户不善于判断面积的大小，气泡图只适用于不需要准确识别三维的场合。
如果给气泡添加不同的颜色（或文本标签），气泡图可以用来表示四维数据。例如下图用颜色表示每个点的风力等级。
气泡图
六、Radar Chart（雷达图）
雷达图适用于多维数据（四维以上），每个维度必须是可排序的（国籍不能排序）。但是，它有一个限制，即最多有6个数据点，否则无法区分，因此适用场合有限。
以下是迈阿密热火队首发的五名篮球运动员的数据。除了名称之外，每个数据点还有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断和盖帽。
雷达图
将其绘制为雷达图，如下所示。
雷达图
数据点越大，就越重要。很明显，勒布朗詹姆斯（红区）是热火队最重要的球员。
需要注意时，用户对雷达图不熟悉，难以解读。使用时尽量加说明，减少解释负担。
七、Summary
Activity box2.0——马映宇，大数据驱动的自动化营销平台。依托SaaS实现全链条营销自动化，提升品牌营销效率，量化营销ROI，扩大销售收益。应用场景支持：PC、手机网站、APP、微信公众号、小程序、会员推广、二维码通道、企业第三方平台。立即体验系统： 查看全部
什么是数据分析？
数据分析是指对采集到的大量数据进行适当的统计分析，提取有用信息并形成结论，并对数据进行详细研究和总结的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断以采取适当的行动。
数据分析的目的是什么？
数据分析的目的是集中、提取和提炼隐藏在大量看似混乱的数据中的信息，以发现研究对象的内在规律。
在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析是有目的地组织采集数据、分析数据并将其转化为信息的过程。在产品的整个生命周期中，包括从市场调研到售后服务再到最终处置的各个过程，都需要适当利用数据分析流程来提高有效性。
在企业中，数据分析可以帮助我们了解企业的经营状况、产品销量、用户特征、产品粘性等。
数据分析的步骤？
数据分析步骤
1.先说明分析的思路和目的：
数据分析必须有一定的商业目的。可能是新产品上线后跟踪用户的使用情况；也可能是观察用户一定时间的留存，也可能是运营某种优惠券。带着一定的目的，确定从哪些角度进行分析。然后找到可以解释目的的指标。
例如，您要验证最近一批的优惠券是否有效。我们可以分析优惠券的领取情况和优惠券的使用情况。优惠券领取指标可细化为领取率；使用情况可以细化为：使用率、客户单价等
2.数据采集：
确定本次数据分析的核心指标后，必须对数据指标进行数据采集。
有些公司的数据准备非常充分，数据仓库和数据集市也很早就搭建好了。有些公司在数据分析上落后，所以前期需要做大量的数据采集。例如，使用一些自己公司或第三方的数据分析工具来埋点并获取日志。或者使用数据库中已有的数据，例如订单数据、用户基本信息等。
3.数据处理：
数据提取完成后，应将脏数据去除（清洗），然后再进行数据转换。经过最基本的数据聚合和聚合，我们就可以得到一个比较简单的数据范围表，字段比较丰富。
4.数据分析：
数据分析是利用适当的分析方法和工具对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
一般企业需要观察的数据大致分为以下几类：
业务数据：付费金额、付费用户数、每位客户付费率
运营数据：新用户数、日活跃、周活跃、月活跃（AARRR模型）
产品数据：关键页面的pv和uv（漏斗模型）
用户数据：用户生命周期、用户留存率、每位客户的用户价格、用户类型（RFM 模型...）
商品数据：商品销量、毛利分析...
随着数据的重要性日益凸显，越来越多的企业意识到数据对于企业运营的重要性。因此，大多数企业都有专门的BI部门对数据进行初步的处理和分析，并以周报的形式汇总供管理，作为日常数据和企业决策使用。
这里主要介绍两种简单的数据分析模型：AARRR模型：
获取、激活、保留、收入、推荐（传播）
AARRR 模型
1.Acquisition（收购）
如何获取用户？在线通过网站通过SEO、SEM、app通过上市、ASO等方式。还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。通过地面推文和传单让用户离线。
2.Activation（激活）
用户来了之后，可以通过运营价格折扣和编辑内容来增加活跃度。更多的内容、更多的产品和优惠的价格，但在成本优先的情况下仍有增长空间。这样的用户最有价值。
在产品策略上，除了提供运营模块和内容集约化。开展产品会员激励机制成长体系，激活用户。不仅是价格优惠的产品，还有VIP等有标识的ICON，针对较长的业务流程，实行流程激励制度，产品策略更加多元化。
3.提高留存率（Retention）
那些增加活跃度、拥有忠实用户并开始慢慢安定下来的人。在运营方面，利用内容、互信等社区用户共同构建UCG，摆脱最初的PCG模式。电子商务通过产品质量提高留存率，通过优质服务提高 O2O。这些都是要保留的业务级别的改进。
在产品模型中，通过会员机制的签到和奖励机制来提高留存率。包括应用推送和短信激活方式是激活用户和提高留存率的产品方式。
使用日留存率、周留存率、月留存率等指标监测应用用户流失情况，并在用户流失前采取相应措施鼓励这些用户继续使用应用。
4.获取收入（Revenue）
获取收益其实是应用运营的核心。即使是免费应用，也应该有盈利模式。
收入的主要来源有三个：付费应用、应用内支付和广告。付费应用在中国的接受度非常低，包括在中国只推送免费应用的 Google Play 商店。在中国，广告是大多数开发者的收入来源，应用内支付目前在游戏行业应用更为广泛。
上述活动的增加和保留率的增加是赚取收入的必要基础。当用户基数大时，可以增加收入。
5.自传（参考）
之前的运营模式在第四层结束，但社交网络的兴起又增加了一个运营方面，即基于社交网络的病毒式传播，成为一种新的获客方式。这种方法成本很低，效果可能很好；唯一的前提是产品本身够好，口碑好。
从自我传播到再次获取新用户，应用运营形成了一条螺旋式的轨迹。而那些优秀的应用就很好地利用了这条赛道，不断扩大自己的用户群。
漏斗模型：
用户访问的路径
漏斗模型
漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据操作。之所以称为漏斗，是因为用户（或流量）从某个功能点进入（可以根据业务需要设置），可以通过产品本身设置的流程完成操作。
按照流程操作的用户监控每个转化等级，寻找每个等级的优化点；为不遵循流程的用户绘制他们的转化路径，以找到可以改善用户体验并缩短路径的空间。
使用漏斗模型的一个典型案例是电商网站的转化。用户在购买商品时，必然会按照预先设计好的购买流程下单，最终完成支付。
需要说明的是：单漏斗模型对分析毫无意义。我们无法仅从漏斗模型来评估关键流程中每个步骤的网站转化率，因此必须通过趋势、比较和细分方法来分析流程中每个步骤的转化率：
Trend：分析时间轴上的变化，适用于监测改进或优化某个流程或某个步骤的效果；
比较：通过比较同类产品或服务之间购买或使用过程的转化率，我们可以发现某些产品或应用中存在的问题；
Segment：对不同客户类型的来源或转化率表现进行细分，找到一些优质的来源或客户，通常用于分析网站的广告或促销的效果和投资回报率。
5.数据展示：
数据可视化-基础图表
数据可视化是对数据的可视化表示的科学技术研究。其中，这些数据的可视化表示被定义为以某种概括形式提取的一种信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。
图表是一种常用的“数据可视化”方法，其中最常用的是基本图表——柱状图、折线图、饼图等。
数据可视化图表
有些人觉得基础图表太简单、太原创、不高端、不大气，所以追求更复杂的图表。然而，图表越简单越容易理解，快速、轻松地理解数据难道不是“数据可视化”最重要的目的和最高追求吗？
所以，请不要低估这些基本图表。因为用户最熟悉，只要适用，就应该优先考虑。
一、柱状图（条形图）
直方图是最常见的图表，也是最容易解释的。
直方图
它的适用场合是二维数据集（每个数据点收录两个值x和y），但只需要比较一个维度。年销售额是二维数据，“年”和“销售额”是它的两个维度，但只需要比较“销售额”的一个维度。
直方图使用列的高度来反映数据的差异。肉眼对高度差异非常敏感，识别效果非常好。直方图的局限性在于它只适用于中小型数据集。
一般来说，直方图的X轴是时间维度，用户习惯认为有时间趋势。如果遇到X轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每一列，改变用户对时间趋势的关注。
直方图
上图为某年英格兰足球联赛各球队的胜场数。 X轴代表不同队伍，Y轴代表胜场数。
二、折线图数据
折线图适用于二维大数据集，尤其是趋势比单个数据点更重要的数据集。
折线图
也适用于多个二维数据集的比较。
折线图
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度和平均地表温度）的折线图。
三、pie chart（饼图）
饼图是一种应避免使用的图表，因为肉眼对区域的大小不敏感。
饼图
直方图
上图中，左边饼图中五个色块的面积是排序的，不容易看出来。切换到直方图要容易得多。
通常，应始终使用条形图而不是饼图。但有一个例外，它反映了某一部分占整体的比例，例如贫困人口占总人口的百分比。
饼图
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但只有其中两个需要比较。
散点图
上图显示了各国的医疗支出和预期寿命。这三个维度是国家、医疗支出和预期寿命。只需要比较后两个维度。
为了识别第三维，您可以为每个点添加文本标记或不同的颜色。
散点图
五、气泡图
气泡图是散点图的变体，通过每个点的面积来反映三维度。
气泡图
上图显示了卡特里娜飓风的路径。三个维度是经度、纬度和强度。点的面积越大，强度越大。由于用户不善于判断面积的大小，气泡图只适用于不需要准确识别三维的场合。
如果给气泡添加不同的颜色（或文本标签），气泡图可以用来表示四维数据。例如下图用颜色表示每个点的风力等级。
气泡图
六、Radar Chart（雷达图）
雷达图适用于多维数据（四维以上），每个维度必须是可排序的（国籍不能排序）。但是，它有一个限制，即最多有6个数据点，否则无法区分，因此适用场合有限。
以下是迈阿密热火队首发的五名篮球运动员的数据。除了名称之外，每个数据点还有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断和盖帽。
雷达图
将其绘制为雷达图，如下所示。
雷达图
数据点越大，就越重要。很明显，勒布朗詹姆斯（红区）是热火队最重要的球员。
需要注意时，用户对雷达图不熟悉，难以解读。使用时尽量加说明，减少解释负担。
七、Summary
Activity box2.0——马映宇，大数据驱动的自动化营销平台。依托SaaS实现全链条营销自动化，提升品牌营销效率，量化营销ROI，扩大销售收益。应用场景支持：PC、手机网站、APP、微信公众号、小程序、会员推广、二维码通道、企业第三方平台。立即体验系统： 查看全部
【干货】数据分析的目的是什么？（一）
什么是数据分析？
数据分析是指对采集到的大量数据进行适当的统计分析，提取有用信息并形成结论，并对数据进行详细研究和总结的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断以采取适当的行动。
数据分析的目的是什么？
数据分析的目的是集中、提取和提炼隐藏在大量看似混乱的数据中的信息，以发现研究对象的内在规律。
在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析是有目的地组织采集数据、分析数据并将其转化为信息的过程。在产品的整个生命周期中，包括从市场调研到售后服务再到最终处置的各个过程，都需要适当利用数据分析流程来提高有效性。
在企业中，数据分析可以帮助我们了解企业的经营状况、产品销量、用户特征、产品粘性等。
数据分析的步骤？
数据分析步骤
1.先说明分析的思路和目的：
数据分析必须有一定的商业目的。可能是新产品上线后跟踪用户的使用情况；也可能是观察用户一定时间的留存，也可能是运营某种优惠券。带着一定的目的，确定从哪些角度进行分析。然后找到可以解释目的的指标。
例如，您要验证最近一批的优惠券是否有效。我们可以分析优惠券的领取情况和优惠券的使用情况。优惠券领取指标可细化为领取率；使用情况可以细化为：使用率、客户单价等
2.数据采集：
确定本次数据分析的核心指标后，必须对数据指标进行数据采集。
有些公司的数据准备非常充分，数据仓库和数据集市也很早就搭建好了。有些公司在数据分析上落后，所以前期需要做大量的数据采集。例如，使用一些自己公司或第三方的数据分析工具来埋点并获取日志。或者使用数据库中已有的数据，例如订单数据、用户基本信息等。
3.数据处理：
数据提取完成后，应将脏数据去除（清洗），然后再进行数据转换。经过最基本的数据聚合和聚合，我们就可以得到一个比较简单的数据范围表，字段比较丰富。
4.数据分析：
数据分析是利用适当的分析方法和工具对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
一般企业需要观察的数据大致分为以下几类：
业务数据：付费金额、付费用户数、每位客户付费率
运营数据：新用户数、日活跃、周活跃、月活跃（AARRR模型）
产品数据：关键页面的pv和uv（漏斗模型）
用户数据：用户生命周期、用户留存率、每位客户的用户价格、用户类型（RFM 模型...）
商品数据：商品销量、毛利分析...
随着数据的重要性日益凸显，越来越多的企业意识到数据对于企业运营的重要性。因此，大多数企业都有专门的BI部门对数据进行初步的处理和分析，并以周报的形式汇总供管理，作为日常数据和企业决策使用。
这里主要介绍两种简单的数据分析模型：AARRR模型：
获取、激活、保留、收入、推荐（传播）
AARRR 模型
1.Acquisition（收购）
如何获取用户？在线通过网站通过SEO、SEM、app通过上市、ASO等方式。还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。通过地面推文和传单让用户离线。
2.Activation（激活）
用户来了之后，可以通过运营价格折扣和编辑内容来增加活跃度。更多的内容、更多的产品和优惠的价格，但在成本优先的情况下仍有增长空间。这样的用户最有价值。
在产品策略上，除了提供运营模块和内容集约化。开展产品会员激励机制成长体系，激活用户。不仅是价格优惠的产品，还有VIP等有标识的ICON，针对较长的业务流程，实行流程激励制度，产品策略更加多元化。
3.提高留存率（Retention）
那些增加活跃度、拥有忠实用户并开始慢慢安定下来的人。在运营方面，利用内容、互信等社区用户共同构建UCG，摆脱最初的PCG模式。电子商务通过产品质量提高留存率，通过优质服务提高 O2O。这些都是要保留的业务级别的改进。
在产品模型中，通过会员机制的签到和奖励机制来提高留存率。包括应用推送和短信激活方式是激活用户和提高留存率的产品方式。
使用日留存率、周留存率、月留存率等指标监测应用用户流失情况，并在用户流失前采取相应措施鼓励这些用户继续使用应用。
4.获取收入（Revenue）
获取收益其实是应用运营的核心。即使是免费应用，也应该有盈利模式。
收入的主要来源有三个：付费应用、应用内支付和广告。付费应用在中国的接受度非常低，包括在中国只推送免费应用的 Google Play 商店。在中国，广告是大多数开发者的收入来源，应用内支付目前在游戏行业应用更为广泛。
上述活动的增加和保留率的增加是赚取收入的必要基础。当用户基数大时，可以增加收入。
5.自传（参考）
之前的运营模式在第四层结束，但社交网络的兴起又增加了一个运营方面，即基于社交网络的病毒式传播，成为一种新的获客方式。这种方法成本很低，效果可能很好；唯一的前提是产品本身够好，口碑好。
从自我传播到再次获取新用户，应用运营形成了一条螺旋式的轨迹。而那些优秀的应用就很好地利用了这条赛道，不断扩大自己的用户群。
漏斗模型：
用户访问的路径
漏斗模型
漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据操作。之所以称为漏斗，是因为用户（或流量）从某个功能点进入（可以根据业务需要设置），可以通过产品本身设置的流程完成操作。
按照流程操作的用户监控每个转化等级，寻找每个等级的优化点；为不遵循流程的用户绘制他们的转化路径，以找到可以改善用户体验并缩短路径的空间。
使用漏斗模型的一个典型案例是电商网站的转化。用户在购买商品时，必然会按照预先设计好的购买流程下单，最终完成支付。
需要说明的是：单漏斗模型对分析毫无意义。我们无法仅从漏斗模型来评估关键流程中每个步骤的网站转化率，因此必须通过趋势、比较和细分方法来分析流程中每个步骤的转化率：
Trend：分析时间轴上的变化，适用于监测改进或优化某个流程或某个步骤的效果；
比较：通过比较同类产品或服务之间购买或使用过程的转化率，我们可以发现某些产品或应用中存在的问题；
Segment：对不同客户类型的来源或转化率表现进行细分，找到一些优质的来源或客户，通常用于分析网站的广告或促销的效果和投资回报率。
5.数据展示：
数据可视化-基础图表
数据可视化是对数据的可视化表示的科学技术研究。其中，这些数据的可视化表示被定义为以某种概括形式提取的一种信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。
图表是一种常用的“数据可视化”方法，其中最常用的是基本图表——柱状图、折线图、饼图等。
数据可视化图表
有些人觉得基础图表太简单、太原创、不高端、不大气，所以追求更复杂的图表。然而，图表越简单越容易理解，快速、轻松地理解数据难道不是“数据可视化”最重要的目的和最高追求吗？
所以，请不要低估这些基本图表。因为用户最熟悉，只要适用，就应该优先考虑。
一、柱状图（条形图）
直方图是最常见的图表，也是最容易解释的。
直方图
它的适用场合是二维数据集（每个数据点收录两个值x和y），但只需要比较一个维度。年销售额是二维数据，“年”和“销售额”是它的两个维度，但只需要比较“销售额”的一个维度。
直方图使用列的高度来反映数据的差异。肉眼对高度差异非常敏感，识别效果非常好。直方图的局限性在于它只适用于中小型数据集。
一般来说，直方图的X轴是时间维度，用户习惯认为有时间趋势。如果遇到X轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每一列，改变用户对时间趋势的关注。
直方图
上图为某年英格兰足球联赛各球队的胜场数。 X轴代表不同队伍，Y轴代表胜场数。
二、折线图数据
折线图适用于二维大数据集，尤其是趋势比单个数据点更重要的数据集。
折线图
也适用于多个二维数据集的比较。
折线图
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度和平均地表温度）的折线图。
三、pie chart（饼图）
饼图是一种应避免使用的图表，因为肉眼对区域的大小不敏感。
饼图
直方图
上图中，左边饼图中五个色块的面积是排序的，不容易看出来。切换到直方图要容易得多。
通常，应始终使用条形图而不是饼图。但有一个例外，它反映了某一部分占整体的比例，例如贫困人口占总人口的百分比。
饼图
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但只有其中两个需要比较。
散点图
上图显示了各国的医疗支出和预期寿命。这三个维度是国家、医疗支出和预期寿命。只需要比较后两个维度。
为了识别第三维，您可以为每个点添加文本标记或不同的颜色。
散点图
五、气泡图
气泡图是散点图的变体，通过每个点的面积来反映三维度。
气泡图
上图显示了卡特里娜飓风的路径。三个维度是经度、纬度和强度。点的面积越大，强度越大。由于用户不善于判断面积的大小，气泡图只适用于不需要准确识别三维的场合。
如果给气泡添加不同的颜色（或文本标签），气泡图可以用来表示四维数据。例如下图用颜色表示每个点的风力等级。
气泡图
六、Radar Chart（雷达图）
雷达图适用于多维数据（四维以上），每个维度必须是可排序的（国籍不能排序）。但是，它有一个限制，即最多有6个数据点，否则无法区分，因此适用场合有限。
以下是迈阿密热火队首发的五名篮球运动员的数据。除了名称之外，每个数据点还有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断和盖帽。
雷达图
将其绘制为雷达图，如下所示。
雷达图
数据点越大，就越重要。很明显，勒布朗詹姆斯（红区）是热火队最重要的球员。
需要注意时，用户对雷达图不熟悉，难以解读。使用时尽量加说明，减少解释负担。
七、Summary
Activity box2.0——马映宇，大数据驱动的自动化营销平台。依托SaaS实现全链条营销自动化，提升品牌营销效率，量化营销ROI，扩大销售收益。应用场景支持：PC、手机网站、APP、微信公众号、小程序、会员推广、二维码通道、企业第三方平台。立即体验系统：
聚焦网站的核心指标能够帮助我们找到网站运营过程中的关键
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2021-07-07 01:27
聚焦网站的核心指标能够帮助我们找到网站运营过程中的关键
关注网站的核心指标，可以帮助我们找到网站运行中的关键点，从而准确理解网站，更好地优化网站。
我们在分析网站的时候，通常会一步步分解网站的目标进行分析。每次分解的目标都是为了更好地理解网站。那么，哪些目标属于第一级呢？哪些属于第二层？哪些目标与网站goals 的完成最密切相关？所有分解后的子目标放在一起，如何查看分解后的目标和网站target的关系？这里重要的一点是，我们需要明确网站的核心目标，即我们需要专注于网站目标。
1、focus网站核心目标
关注网站goals就是找出最能影响网站目标完成的分解目标，如下图：
当然，这并不是说其他层次的分解目标就不需要关心了。因为每个分解目标和上层目标之间存在收录关系。下一层分解目标的完成度影响上一层分解目标的完成度，与网站target关联的分解目标最终影响网站target的完成度。
这就像网站 中的一个虚拟漏斗。您可以使用漏斗分析和转化率来考虑这些不同层次的分解目标。
1.1按照每个细分网站target
由于每个网站中的分解目标不同，即使是两个网站从事同一业务，目标相同，因为这些分解目标的层次和数量取决于@k14的设计结构@和函数，所以需要注意网站中各个分解目标的完成情况。
例如：
网站A 的分解目标是网站 内容、网站搜索和在线广告。对于这些分解目标，需要注意以下网站内容：
1）网站Content:
网站中的重要页面是最受欢迎的吗？
网站中的重要页面是否促进了网站核心目标的完成？
访问者访问重要页面的常用路径是什么？
有多少访问者在网站的重要页面结束了访问？
2）网站搜索
访问者在网站搜索中最常用的词是什么？
访问者最常开始使用哪些页面进行现场搜索？
哪些搜索关键词 促使访问者完成网站 目标？
哪些搜索关键词导致访问者直接离开网站？
搜索失败了多少次？它发生在哪些页面上？
3）在线广告，外部
哪个广告带来的访问者最多？
广告带来的访问者质量如何？
广告最大程度上推动了网站的目标？
可以看出，这个分析包括正面和负面的内容。这些问题的答案决定了每个分解目标能否成功，也是我们要分析和优化的对象。
1.2 测量每个分解目标的指标
在分析这些分解目标之前，我们需要首先将问题转化为可衡量的指标。比如设定target的正面指标是可以促进网站target完成的指标，设定负面target的指标可以减少网站Target是完成机会的指标。如下图所示：
关注网站goals，为子目标创建指标，可以提高分析效率，事半功倍。同时，它也让我们清楚地知道每一个目标的实现情况，这样我们才能清楚地知道。 查看全部
关注网站的核心指标，可以帮助我们找到网站运行中的关键点，从而准确理解网站，更好地优化网站。
我们在分析网站的时候，通常会一步步分解网站的目标进行分析。每次分解的目标都是为了更好地理解网站。那么，哪些目标属于第一级呢？哪些属于第二层？哪些目标与网站goals 的完成最密切相关？所有分解后的子目标放在一起，如何查看分解后的目标和网站target的关系？这里重要的一点是，我们需要明确网站的核心目标，即我们需要专注于网站目标。
1、focus网站核心目标
关注网站goals就是找出最能影响网站目标完成的分解目标，如下图：
当然，这并不是说其他层次的分解目标就不需要关心了。因为每个分解目标和上层目标之间存在收录关系。下一层分解目标的完成度影响上一层分解目标的完成度，与网站target关联的分解目标最终影响网站target的完成度。
这就像网站 中的一个虚拟漏斗。您可以使用漏斗分析和转化率来考虑这些不同层次的分解目标。
1.1按照每个细分网站target
由于每个网站中的分解目标不同，即使是两个网站从事同一业务，目标相同，因为这些分解目标的层次和数量取决于@k14的设计结构@和函数，所以需要注意网站中各个分解目标的完成情况。
例如：
网站A 的分解目标是网站 内容、网站搜索和在线广告。对于这些分解目标，需要注意以下网站内容：
1）网站Content:
网站中的重要页面是最受欢迎的吗？
网站中的重要页面是否促进了网站核心目标的完成？
访问者访问重要页面的常用路径是什么？
有多少访问者在网站的重要页面结束了访问？
2）网站搜索
访问者在网站搜索中最常用的词是什么？
访问者最常开始使用哪些页面进行现场搜索？
哪些搜索关键词 促使访问者完成网站 目标？
哪些搜索关键词导致访问者直接离开网站？
搜索失败了多少次？它发生在哪些页面上？
3）在线广告，外部
哪个广告带来的访问者最多？
广告带来的访问者质量如何？
广告最大程度上推动了网站的目标？
可以看出，这个分析包括正面和负面的内容。这些问题的答案决定了每个分解目标能否成功，也是我们要分析和优化的对象。
1.2 测量每个分解目标的指标
在分析这些分解目标之前，我们需要首先将问题转化为可衡量的指标。比如设定target的正面指标是可以促进网站target完成的指标，设定负面target的指标可以减少网站Target是完成机会的指标。如下图所示：
关注网站goals，为子目标创建指标，可以提高分析效率，事半功倍。同时，它也让我们清楚地知道每一个目标的实现情况，这样我们才能清楚地知道。 查看全部
聚焦网站的核心指标能够帮助我们找到网站运营过程中的关键
关注网站的核心指标，可以帮助我们找到网站运行中的关键点，从而准确理解网站，更好地优化网站。
我们在分析网站的时候，通常会一步步分解网站的目标进行分析。每次分解的目标都是为了更好地理解网站。那么，哪些目标属于第一级呢？哪些属于第二层？哪些目标与网站goals 的完成最密切相关？所有分解后的子目标放在一起，如何查看分解后的目标和网站target的关系？这里重要的一点是，我们需要明确网站的核心目标，即我们需要专注于网站目标。
1、focus网站核心目标
关注网站goals就是找出最能影响网站目标完成的分解目标，如下图：
当然，这并不是说其他层次的分解目标就不需要关心了。因为每个分解目标和上层目标之间存在收录关系。下一层分解目标的完成度影响上一层分解目标的完成度，与网站target关联的分解目标最终影响网站target的完成度。
这就像网站 中的一个虚拟漏斗。您可以使用漏斗分析和转化率来考虑这些不同层次的分解目标。
1.1按照每个细分网站target
由于每个网站中的分解目标不同，即使是两个网站从事同一业务，目标相同，因为这些分解目标的层次和数量取决于@k14的设计结构@和函数，所以需要注意网站中各个分解目标的完成情况。
例如：
网站A 的分解目标是网站 内容、网站搜索和在线广告。对于这些分解目标，需要注意以下网站内容：
1）网站Content:
网站中的重要页面是最受欢迎的吗？
网站中的重要页面是否促进了网站核心目标的完成？
访问者访问重要页面的常用路径是什么？
有多少访问者在网站的重要页面结束了访问？
2）网站搜索
访问者在网站搜索中最常用的词是什么？
访问者最常开始使用哪些页面进行现场搜索？
哪些搜索关键词 促使访问者完成网站 目标？
哪些搜索关键词导致访问者直接离开网站？
搜索失败了多少次？它发生在哪些页面上？
3）在线广告，外部
哪个广告带来的访问者最多？
广告带来的访问者质量如何？
广告最大程度上推动了网站的目标？
可以看出，这个分析包括正面和负面的内容。这些问题的答案决定了每个分解目标能否成功，也是我们要分析和优化的对象。
1.2 测量每个分解目标的指标
在分析这些分解目标之前，我们需要首先将问题转化为可衡量的指标。比如设定target的正面指标是可以促进网站target完成的指标，设定负面target的指标可以减少网站Target是完成机会的指标。如下图所示：
关注网站goals，为子目标创建指标，可以提高分析效率，事半功倍。同时，它也让我们清楚地知道每一个目标的实现情况，这样我们才能清楚地知道。
网站分析常用的指标之内容指标个10个数据结构
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2021-07-05 05:01
网站分析常用的指标之内容指标个10个数据结构
网站分析常用的指标之内容指标x1x2x3x4x55个x15个10个数据结构一般网站的网页、logo、infographic列表、新闻、个人简介、文章列表、企业介绍、网站指南等列表中的每一列定义一个内容指标。x1：日期从什么时间开始是关键，日期一般定义时间，如：2011年3月22日。x2：你每个网页内容的多少，根据每个内容定义一个内容指标。
x3：infographic列表中列出过去1个月里所有内容指标数据x4：每个网页的有多少篇文章，根据每篇文章定义一个内容指标。x5：总内容指标，包括前几页总有多少内容等。x10：每个网页内容指标与总内容指标的数值比=2。例如x1000+x2000=8000内容指标细分到页面内容：使用在dom里定义的单独的一个标记（indexed_dom）或者多个标记（indexed_data）以描述每个页面，可以认为是一个标记。
这个标记（indexed_dom）可以把列表中的indexed_dom放到一起，形成一个有顺序的列表。这样每个页面中内容的一些关键属性（attribute）就会匹配在一起，从而可以把所有关键属性设置成一个内容指标。但是如果在多个页面中也会出现一些指标，那么如何设置标记不够集中，那么用js可以实现的集中一个指标的操作。
x10不在cookie里有indexed_dom，但在http请求里indexed_dom（同一页面中）使用访问列表中所有内容指标：每个内容页都用到一个指标x10在用在用http请求列表中的url形成一个指标x11放在cookie里面1个内容指标x11在用在浏览器url中获取1页内容内容指标取值：“all”指所有所有列表页面关联的内容；“other”不同列表页中列表页所有关联内容，one这个列表页没有关联内容。
网站开发过程中发现dom越来越庞大（包括logo、网页总量等）和网页量越来越多，所以有必要结合js实现数据集中。all一个页面上所有的内容；other不是列表页面，不能被操作。网站定位不同：一般新闻类是最基础的内容站点，企业类最关心，老用户活跃度高网站关键字：服务词、长尾词。 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标x1x2x3x4x55个x15个10个数据结构一般网站的网页、logo、infographic列表、新闻、个人简介、文章列表、企业介绍、网站指南等列表中的每一列定义一个内容指标。x1：日期从什么时间开始是关键，日期一般定义时间，如：2011年3月22日。x2：你每个网页内容的多少，根据每个内容定义一个内容指标。
x3：infographic列表中列出过去1个月里所有内容指标数据x4：每个网页的有多少篇文章，根据每篇文章定义一个内容指标。x5：总内容指标，包括前几页总有多少内容等。x10：每个网页内容指标与总内容指标的数值比=2。例如x1000+x2000=8000内容指标细分到页面内容：使用在dom里定义的单独的一个标记（indexed_dom）或者多个标记（indexed_data）以描述每个页面，可以认为是一个标记。
这个标记（indexed_dom）可以把列表中的indexed_dom放到一起，形成一个有顺序的列表。这样每个页面中内容的一些关键属性（attribute）就会匹配在一起，从而可以把所有关键属性设置成一个内容指标。但是如果在多个页面中也会出现一些指标，那么如何设置标记不够集中，那么用js可以实现的集中一个指标的操作。
x10不在cookie里有indexed_dom，但在http请求里indexed_dom（同一页面中）使用访问列表中所有内容指标：每个内容页都用到一个指标x10在用在用http请求列表中的url形成一个指标x11放在cookie里面1个内容指标x11在用在浏览器url中获取1页内容内容指标取值：“all”指所有所有列表页面关联的内容；“other”不同列表页中列表页所有关联内容，one这个列表页没有关联内容。
网站开发过程中发现dom越来越庞大（包括logo、网页总量等）和网页量越来越多，所以有必要结合js实现数据集中。all一个页面上所有的内容；other不是列表页面，不能被操作。网站定位不同：一般新闻类是最基础的内容站点，企业类最关心，老用户活跃度高网站关键字：服务词、长尾词。 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标个10个数据结构
网站分析常用的指标之内容指标x1x2x3x4x55个x15个10个数据结构一般网站的网页、logo、infographic列表、新闻、个人简介、文章列表、企业介绍、网站指南等列表中的每一列定义一个内容指标。x1：日期从什么时间开始是关键，日期一般定义时间，如：2011年3月22日。x2：你每个网页内容的多少，根据每个内容定义一个内容指标。
x3：infographic列表中列出过去1个月里所有内容指标数据x4：每个网页的有多少篇文章，根据每篇文章定义一个内容指标。x5：总内容指标，包括前几页总有多少内容等。x10：每个网页内容指标与总内容指标的数值比=2。例如x1000+x2000=8000内容指标细分到页面内容：使用在dom里定义的单独的一个标记（indexed_dom）或者多个标记（indexed_data）以描述每个页面，可以认为是一个标记。
这个标记（indexed_dom）可以把列表中的indexed_dom放到一起，形成一个有顺序的列表。这样每个页面中内容的一些关键属性（attribute）就会匹配在一起，从而可以把所有关键属性设置成一个内容指标。但是如果在多个页面中也会出现一些指标，那么如何设置标记不够集中，那么用js可以实现的集中一个指标的操作。
x10不在cookie里有indexed_dom，但在http请求里indexed_dom（同一页面中）使用访问列表中所有内容指标：每个内容页都用到一个指标x10在用在用http请求列表中的url形成一个指标x11放在cookie里面1个内容指标x11在用在浏览器url中获取1页内容内容指标取值：“all”指所有所有列表页面关联的内容；“other”不同列表页中列表页所有关联内容，one这个列表页没有关联内容。
网站开发过程中发现dom越来越庞大（包括logo、网页总量等）和网页量越来越多，所以有必要结合js实现数据集中。all一个页面上所有的内容；other不是列表页面，不能被操作。网站定位不同：一般新闻类是最基础的内容站点，企业类最关心，老用户活跃度高网站关键字：服务词、长尾词。
盘点数据分析师常用的7个常见的维度分析问题
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 85 次浏览 • 2021-07-03 22:18
盘点数据分析师常用的7个常见的维度分析问题
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴都不知道怎么做数据分析。完全没有头绪，今天就盘点一下数据分析师常用的数据分析方法。希望看过这篇文章的朋友对数据分析有一个清晰的思考。
方法论和方法有什么区别？
Methodology 是一个从宏观角度和从管理和业务角度提出的分析框架，用来指导我们进行具体分析的方向。方法是一个微观的概念，指的是我们在具体的分析过程中所使用的方法。
数据分析方法
数据分析的方法有很多种。这里我将介绍一些常用的框架。
1、PEST 分析方法
PEST 是企业的宏观环境分析模型。从政治、经济、社会、技术四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
四大因素也被称为“害虫害虫”。 PEST 要求高级管理人员具备相关能力和素质。 PEST分析与外部整体环境因素相结合，可以总结出SWOT分析中的机会和威胁。 PEST/PESTLE、SWOT 和 SLEPT 可作为企业和环境分析的基本工具。
2、SWOT 分析方法
从优势、劣势、机会、威胁四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
SWOT 分析是一种科学的分析方法，用于确定公司自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而使公司战略与公司内部资源和外部环境有机结合。利用该方法，可以对研究对象所在的情况进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、规划和对策。
3、5W2H 分析方法
从 7 个常见维度分析问题：为什么、何时、何地、什么、谁、如何、多少。广泛用于企业管理和技术活动，对决策和执行活动和措施也很有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
4、4P 理论
经典营销理论认为产品、价格、地点和促销是影响市场的重要因素。
5、AARRR
增长黑客的海盗法则，一种以用户为中心的漏斗型数据采集测量模型，关注转化率，从获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、收入（Revenue）和Referral的增长5 个链接。
AARRR 需要关注应用推广和运营的各个层面（各个阶段）的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标有着非常重要的地位，很多指标的影响跨越多个层次。及时准确地获取这些指标的具体数据对于应用程序的成功运行至关重要。
数据分析的方法很多，这里不能一一列举；没有最好的方法，只有最合适的。
从数据分析的方法论上，我们也可以知道，数据分析的意义在于将混乱的数据转化为清晰可见的视图，从而做出准确的决策。大数据时代的“技术和分析哪个更重要”一文也说明了分析的重要性。
数据分析的七种方法
1、趋势分析
趋势分析是最简单、最基本、最常用的数据监控和数据分析方法。通常我们在数据分析产品中创建数据指标的折线图或直方图，然后继续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们必须选择第一个关键指标（OMTM，One Metric That Metter），不要被虚荣指标（Vanity Metrics）所迷惑。
以社交应用为例。如果我们把下载量作为第一关键指标，我们可能会出错；因为用户下载了应用并不意味着他使用了你的产品。在这种情况下，建议使用DAU（Daily Active Users）作为第一关键指标，并且只有开始和执行某项操作的用户才能被统计；这样的指标是有实际意义的，运营商必须把核心重点放在这样的指标上。
2、多维分解
多维分解是指根据业务需求从多个维度分离指标；这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等。
为什么要进行多维拆解？有时候，一个非常笼统的指标或者最终的指标你看不出任何问题，但是拆分之后，就会出现很多细节问题。
比如一个网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时间是0.55分钟。如果你想增加用户参与度，显然这样的数据会让你无从下手；但是拆开这些指标，你会发现很多想法。
3、USER分群
用户分组主要有两种方式：维度和行为组合。
第一个分组是根据用户的维度，比如从区域维度来看，有北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台到群组，有PC用户、平板用户和手机用户。
第二种是基于用户行为组合的分组。比如社区每周签到3次的用户和每周签到不到3次的用户的区别。我将在未来的留存分析中对此进行分析。简介。
4、用户详细检查
如前所述，用户行为数据也是一种数据。观察用户在你的产品中的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分组的基础上，一般选取3-5个用户进行详细调查，可以涵盖分组用户的大部分行为模式。
大多数产品或多或少都有反人类的设计或 BUG。通过用户调查，及时发现和解决产品中的问题。
5、hopper 分析
漏斗分析是一套过程数据分析，能够科学反映用户行为状态，是用户转化率从起点到终点的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析等日常数据运营和数据分析，流量监控、产品目标转化等APP用户行为分析。
漏斗分析需要注意的两点：
第一：不仅要看整体转化率，还要关注转化过程中每一步的转化率；
第二：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。
6、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。
留存分析有助于回答以下问题：
7、A/B 测试和 A/A 测试
A/B 测试是为了实现一个目标。采用两组方案，一组用户采用方案A，一组用户采用方案B。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的质量。在A/B测试方面，谷歌不遗余力地尝试；针对搜索结果的展示，谷歌会开发多种不同的解决方案（包括文案标题、字体大小、颜色等），不断优化搜索结果中广告的点击率。
这里需要注意的一点是，最好在 A/B 测试之前进行 A/A 测试或类似的准备工作。什么是 A/A 测试？ A/A 测试评估两个实验组是否处于同一水平，因此 A/B 测试是有意义的。其实这与学校的控制变量法、实验组与对照组、双盲实验基本相同。 查看全部
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴都不知道怎么做数据分析。完全没有头绪，今天就盘点一下数据分析师常用的数据分析方法。希望看过这篇文章的朋友对数据分析有一个清晰的思考。
方法论和方法有什么区别？
Methodology 是一个从宏观角度和从管理和业务角度提出的分析框架，用来指导我们进行具体分析的方向。方法是一个微观的概念，指的是我们在具体的分析过程中所使用的方法。
数据分析方法
数据分析的方法有很多种。这里我将介绍一些常用的框架。
1、PEST 分析方法
PEST 是企业的宏观环境分析模型。从政治、经济、社会、技术四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
四大因素也被称为“害虫害虫”。 PEST 要求高级管理人员具备相关能力和素质。 PEST分析与外部整体环境因素相结合，可以总结出SWOT分析中的机会和威胁。 PEST/PESTLE、SWOT 和 SLEPT 可作为企业和环境分析的基本工具。
2、SWOT 分析方法
从优势、劣势、机会、威胁四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
SWOT 分析是一种科学的分析方法，用于确定公司自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而使公司战略与公司内部资源和外部环境有机结合。利用该方法，可以对研究对象所在的情况进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、规划和对策。
3、5W2H 分析方法
从 7 个常见维度分析问题：为什么、何时、何地、什么、谁、如何、多少。广泛用于企业管理和技术活动，对决策和执行活动和措施也很有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
4、4P 理论
经典营销理论认为产品、价格、地点和促销是影响市场的重要因素。
5、AARRR
增长黑客的海盗法则，一种以用户为中心的漏斗型数据采集测量模型，关注转化率，从获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、收入（Revenue）和Referral的增长5 个链接。
AARRR 需要关注应用推广和运营的各个层面（各个阶段）的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标有着非常重要的地位，很多指标的影响跨越多个层次。及时准确地获取这些指标的具体数据对于应用程序的成功运行至关重要。
数据分析的方法很多，这里不能一一列举；没有最好的方法，只有最合适的。
从数据分析的方法论上，我们也可以知道，数据分析的意义在于将混乱的数据转化为清晰可见的视图，从而做出准确的决策。大数据时代的“技术和分析哪个更重要”一文也说明了分析的重要性。
数据分析的七种方法
1、趋势分析
趋势分析是最简单、最基本、最常用的数据监控和数据分析方法。通常我们在数据分析产品中创建数据指标的折线图或直方图，然后继续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们必须选择第一个关键指标（OMTM，One Metric That Metter），不要被虚荣指标（Vanity Metrics）所迷惑。
以社交应用为例。如果我们把下载量作为第一关键指标，我们可能会出错；因为用户下载了应用并不意味着他使用了你的产品。在这种情况下，建议使用DAU（Daily Active Users）作为第一关键指标，并且只有开始和执行某项操作的用户才能被统计；这样的指标是有实际意义的，运营商必须把核心重点放在这样的指标上。
2、多维分解
多维分解是指根据业务需求从多个维度分离指标；这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等。
为什么要进行多维拆解？有时候，一个非常笼统的指标或者最终的指标你看不出任何问题，但是拆分之后，就会出现很多细节问题。
比如一个网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时间是0.55分钟。如果你想增加用户参与度，显然这样的数据会让你无从下手；但是拆开这些指标，你会发现很多想法。
3、USER分群
用户分组主要有两种方式：维度和行为组合。
第一个分组是根据用户的维度，比如从区域维度来看，有北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台到群组，有PC用户、平板用户和手机用户。
第二种是基于用户行为组合的分组。比如社区每周签到3次的用户和每周签到不到3次的用户的区别。我将在未来的留存分析中对此进行分析。简介。
4、用户详细检查
如前所述，用户行为数据也是一种数据。观察用户在你的产品中的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分组的基础上，一般选取3-5个用户进行详细调查，可以涵盖分组用户的大部分行为模式。
大多数产品或多或少都有反人类的设计或 BUG。通过用户调查，及时发现和解决产品中的问题。
5、hopper 分析
漏斗分析是一套过程数据分析，能够科学反映用户行为状态，是用户转化率从起点到终点的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析等日常数据运营和数据分析，流量监控、产品目标转化等APP用户行为分析。
漏斗分析需要注意的两点：
第一：不仅要看整体转化率，还要关注转化过程中每一步的转化率；
第二：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。
6、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。
留存分析有助于回答以下问题：
7、A/B 测试和 A/A 测试
A/B 测试是为了实现一个目标。采用两组方案，一组用户采用方案A，一组用户采用方案B。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的质量。在A/B测试方面，谷歌不遗余力地尝试；针对搜索结果的展示，谷歌会开发多种不同的解决方案（包括文案标题、字体大小、颜色等），不断优化搜索结果中广告的点击率。
这里需要注意的一点是，最好在 A/B 测试之前进行 A/A 测试或类似的准备工作。什么是 A/A 测试？ A/A 测试评估两个实验组是否处于同一水平，因此 A/B 测试是有意义的。其实这与学校的控制变量法、实验组与对照组、双盲实验基本相同。 查看全部
盘点数据分析师常用的7个常见的维度分析问题
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴都不知道怎么做数据分析。完全没有头绪，今天就盘点一下数据分析师常用的数据分析方法。希望看过这篇文章的朋友对数据分析有一个清晰的思考。
方法论和方法有什么区别？
Methodology 是一个从宏观角度和从管理和业务角度提出的分析框架，用来指导我们进行具体分析的方向。方法是一个微观的概念，指的是我们在具体的分析过程中所使用的方法。
数据分析方法
数据分析的方法有很多种。这里我将介绍一些常用的框架。
1、PEST 分析方法
PEST 是企业的宏观环境分析模型。从政治、经济、社会、技术四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
四大因素也被称为“害虫害虫”。 PEST 要求高级管理人员具备相关能力和素质。 PEST分析与外部整体环境因素相结合，可以总结出SWOT分析中的机会和威胁。 PEST/PESTLE、SWOT 和 SLEPT 可作为企业和环境分析的基本工具。
2、SWOT 分析方法
从优势、劣势、机会、威胁四个方面分析内外部环境，适合宏观分析。
SWOT 分析是一种科学的分析方法，用于确定公司自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而使公司战略与公司内部资源和外部环境有机结合。利用该方法，可以对研究对象所在的情况进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、规划和对策。
3、5W2H 分析方法
从 7 个常见维度分析问题：为什么、何时、何地、什么、谁、如何、多少。广泛用于企业管理和技术活动，对决策和执行活动和措施也很有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
4、4P 理论
经典营销理论认为产品、价格、地点和促销是影响市场的重要因素。
5、AARRR
增长黑客的海盗法则，一种以用户为中心的漏斗型数据采集测量模型，关注转化率，从获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、收入（Revenue）和Referral的增长5 个链接。
AARRR 需要关注应用推广和运营的各个层面（各个阶段）的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标有着非常重要的地位，很多指标的影响跨越多个层次。及时准确地获取这些指标的具体数据对于应用程序的成功运行至关重要。
数据分析的方法很多，这里不能一一列举；没有最好的方法，只有最合适的。
从数据分析的方法论上，我们也可以知道，数据分析的意义在于将混乱的数据转化为清晰可见的视图，从而做出准确的决策。大数据时代的“技术和分析哪个更重要”一文也说明了分析的重要性。
数据分析的七种方法
1、趋势分析
趋势分析是最简单、最基本、最常用的数据监控和数据分析方法。通常我们在数据分析产品中创建数据指标的折线图或直方图，然后继续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们必须选择第一个关键指标（OMTM，One Metric That Metter），不要被虚荣指标（Vanity Metrics）所迷惑。
以社交应用为例。如果我们把下载量作为第一关键指标，我们可能会出错；因为用户下载了应用并不意味着他使用了你的产品。在这种情况下，建议使用DAU（Daily Active Users）作为第一关键指标，并且只有开始和执行某项操作的用户才能被统计；这样的指标是有实际意义的，运营商必须把核心重点放在这样的指标上。
2、多维分解
多维分解是指根据业务需求从多个维度分离指标；这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等。
为什么要进行多维拆解？有时候，一个非常笼统的指标或者最终的指标你看不出任何问题，但是拆分之后，就会出现很多细节问题。
比如一个网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时间是0.55分钟。如果你想增加用户参与度，显然这样的数据会让你无从下手；但是拆开这些指标，你会发现很多想法。
3、USER分群
用户分组主要有两种方式：维度和行为组合。
第一个分组是根据用户的维度，比如从区域维度来看，有北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台到群组，有PC用户、平板用户和手机用户。
第二种是基于用户行为组合的分组。比如社区每周签到3次的用户和每周签到不到3次的用户的区别。我将在未来的留存分析中对此进行分析。简介。
4、用户详细检查
如前所述，用户行为数据也是一种数据。观察用户在你的产品中的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分组的基础上，一般选取3-5个用户进行详细调查，可以涵盖分组用户的大部分行为模式。
大多数产品或多或少都有反人类的设计或 BUG。通过用户调查，及时发现和解决产品中的问题。
5、hopper 分析
漏斗分析是一套过程数据分析，能够科学反映用户行为状态，是用户转化率从起点到终点的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析等日常数据运营和数据分析，流量监控、产品目标转化等APP用户行为分析。
漏斗分析需要注意的两点：
第一：不仅要看整体转化率，还要关注转化过程中每一步的转化率；
第二：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。
6、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。
留存分析有助于回答以下问题：
7、A/B 测试和 A/A 测试
A/B 测试是为了实现一个目标。采用两组方案，一组用户采用方案A，一组用户采用方案B。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的质量。在A/B测试方面，谷歌不遗余力地尝试；针对搜索结果的展示，谷歌会开发多种不同的解决方案（包括文案标题、字体大小、颜色等），不断优化搜索结果中广告的点击率。
这里需要注意的一点是，最好在 A/B 测试之前进行 A/A 测试或类似的准备工作。什么是 A/A 测试？ A/A 测试评估两个实验组是否处于同一水平，因此 A/B 测试是有意义的。其实这与学校的控制变量法、实验组与对照组、双盲实验基本相同。
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式：回访者比率
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2021-07-03 22:14
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式：回访者比率
网站 可能会使用多种指标进行分析。根据网站的目标和网站的客户，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？如何增强访问者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，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，所以他们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，一旦你选择了持续时间和时间段，你必须使用相同的参数来生成你的报告，否则就会失去比较的意义。
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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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。例如大网站通常定位在20分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其有效性。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，添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站浏览内容，该指数将会上升。
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候，需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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，那么问题可能是访问者的素质，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使用功能有问题，应该解决。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，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果是广告驱动的网站，这个指标对于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，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：这是衡量网站对每个访问者的销售额的一个比较重要的指标
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
指标意义：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。有些人将年度网站 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，这个差距会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样，CPV可能当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差异也会缩小，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 可能会使用多种指标进行分析。根据网站的目标和网站的客户，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？如何增强访问者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，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，所以他们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，一旦你选择了持续时间和时间段，你必须使用相同的参数来生成你的报告，否则就会失去比较的意义。
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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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。例如大网站通常定位在20分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其有效性。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，添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站浏览内容，该指数将会上升。
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候，需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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，那么问题可能是访问者的素质，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使用功能有问题，应该解决。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，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果是广告驱动的网站，这个指标对于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，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：这是衡量网站对每个访问者的销售额的一个比较重要的指标
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
指标意义：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。有些人将年度网站 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，这个差距会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样，CPV可能当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差异也会缩小，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
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式：回访者比率
网站 可能会使用多种指标进行分析。根据网站的目标和网站的客户，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？如何增强访问者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，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，所以他们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，一旦你选择了持续时间和时间段，你必须使用相同的参数来生成你的报告，否则就会失去比较的意义。
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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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。例如大网站通常定位在20分钟左右。如果单独使用这个访客指标，很难体现其有效性。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，添加网站功能和信息，吸引更多忠实访客留在网站浏览内容，该指数将会上升。
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候，需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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，那么问题可能是访问者的素质，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使用功能有问题，应该解决。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，对该指标的等级有不同的要求。大多数网站希望这个指标会降低。如果是广告驱动的网站，这个指标对于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，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：这是衡量网站对每个访问者的销售额的一个比较重要的指标
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
指标意义：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。有些人将年度网站 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，这个差距会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样，CPV可能当CPO增加而CPO保持不变或减少时，差异也会缩小，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。
网站优化人员所做的全部工作都要落地到数据统计上面
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2021-07-02 21:23
网站优化人员所做的全部工作都要落地到数据统计上面
《网站Analysis 白皮书（站长版）》系列一解读
网站optimization 人员所做的所有工作都应落实到数据统计上，并进行网站seo 数据分析，以确保最佳的投入产出比。
《网站Analysis白皮书（站长版）》共分八章，分别是前言、网站seo数据分析的概念和意义、流量分析原理、网站analysis索引、网站分析流程，网站分析思路，网站分析方法，百度统计。本文解释了网站analysis的前言、概念和意义、流量分析的原理以及网站analysis指标的四个方面。
《网站Analysis 白皮书》是百度统计产品团队基于当前国内互联网环境，参考国内外互联网专家的经验，对先进的网站analysis 方法论的总结。内容不集中在高大全。全书宣讲，但针对中国互联网的特殊环境，从流程、思路到分析方法，介绍了基本的网站分析方法论，并辅以实战案例，力求将这些从实战中衍生出来的方法运用到大多数网站操作分析者。适用于实际的网站 操作。此前，该白皮书仅以 PDF 版本在百度文库中上传。为方便传播，百度站长平台特地整理并提供了WORD。
“网站Analysis 白皮书（网站管理员版）”-前言。
中国的互联网用户群体已经成为全球最大的互联网群体。同时，中国互联网网站的发展经历了几个阶段，从纯网络媒体到现在的多元化经营，但中国互联网网站目前的水平还有很大的提升空间。根据DCCI近期发布的《2011年中国站长调查及互联网生态报告》，站长最常用的工具是流量统计分析工具，广大互联网从业者也需要使用网站analysis的方法来分析武装自己：充分利用流量分析系统了解网站和访客的现状和趋势，用数据驱动运营策略和推广的调整，更具体地管理网站，逐步实现既定目标。
针对目前国内互联网环境，百度统计产品团队根据国内外互联网专家的经验总结了先进的网站分析方法论。内容不围绕高大全的百科式讲道，而是针对中国互联网的特殊环境，从流程、思路到分析方法介绍基本的网站分析方法论，辅以实战案例，力求应用这些实战派生的方法给网站操作员在实际网站操作中使用。
本白皮书在前期调研过程中听取了大量站长和网站analysts的意见，但现实的说还有很大的提升空间，欢迎多提建议.
《网站Analysis 白皮书（站长版）》---网站analysis 的概念和意义。
网站什么是分析？
网站analysis是指在获取网站访问等基础数据的情况下，对网站数据进行分析，发现访问者访问网站的规则和特征，并将这些规则与网络营销策略等结合起来，发现当前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机会，为进一步修订或重新制定策略提供依据。
网站分析的意义
网站Analysis 需要对一系列站内和站外数据进行二分、分析和验证，以指导网站监控流量、吸引流量、留住流量、利用流量完成转化。实际的好处主要包括以下几点：
监控网站operation 状态
网站analysis最基本的应用就是监控网站的运行状态。每天采集网站产生的各类数据，包括浏览和访客数据，通过统计这些数据生成网站分析报告，系统地展示网站的运行状态。从浏览数据趋势到新老用户占比对比，数据帮助运营商从多个角度观察网站是否状态良好。
提升网站推广效果
常见的网站推广方式主要有SEO（搜索引擎优化）、SEM（搜索引擎营销）和广告推广。 SEO分析主要是分析网站在各种搜索引擎中的搜索词排名和点击量，以及网站在搜索引擎中的收录、排名和展示情况。 SEM分析是了解从搜索引擎商业推广结果页导入的流量的后续表现，进而调整网页在搜索结果页上的排名，针对搜索引擎用户展开营销活动。此外，网站analysis可定制，细分来源和访问者，从而进行有针对性的广告推广和营销。
优化网站结构和体验
通过分析网站的转化路径，定位访客流失链接，有针对性地寻找缺失和填补空缺，随后利用热图等工具有效分析点击分布和细分点击属性，找出访问者的一般行为和人口统计属性，增强网站 的吸引力和易用性。
《网站Analysis 白皮书（站长版）》---流量分析原理。
流量分析原理
流量统计有两个主要原则：传统的基于日志文件的统计和目前比较流行的基于脚本（Java等）的统计。
● 基于日志文件的统计
通过分析网站backstage的日志文件来统计访客的浏览和点击行为。这种方法的优点是简单方便，无需修改网页代码，可以采集网络爬虫数据等。缺点是网站log 收录所有日志数据，需要进行预处理以提高数据质量；并且无法统计页面缓存导致的缓存浏览数据。
● 基于脚本的统计数据
该方法需要在网站的html代码中嵌入一个脚本（Java等）来统计访问者的浏览行为。这种方法的优点是技术难度低，只需要嵌入脚本代码，不需要配置服务器；可快速获取点击、回复等数据，方便展示；不用担心缓存的影响，数据准确率高。主要缺点是无法统计网络爬虫的信息。目前主流的流量分析系统大多采用这种方式来采集数据，包括百度统计和谷歌分析。下面
程途：
“网站Analysis 白皮书（站长版）”---网站Analysis 索引。
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。为了达到这个目标，首先要了解目前的情况，比如有多少人走进了超市，看到了多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，我们也需要了解网站analysis中的这些数据，并作为后续业务调整的依据：例如，有多少人进入网站，浏览了多少页面，有多少人注册了网站分析指标是网站运营状态的数据化呈现，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。
典型示例：
seo教程自学网站：关注seo优化教程，关注搜索引擎最新动态！
交通量指标
1.Views (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 是请求计算机从网站 下载页面。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。请注意以下情况：1.用户多次打开同一个页面，页面浏览量累积。 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Java生成的一些脚本函数），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。
2.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，而访问次数（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，那么访问量会明显大于访问量。
3.访客数（UV）
定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一天多次访问网站将仅计为 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。
4.新访客数量
定义：一天内独立访问者中，历史上第一次访问网站的访问者数。
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。
5.新访客比例
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：总体访问量不断增加，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。
6.IP数
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。
交通质量指数
1.跳出率
定义：只浏览一页后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。它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。访问者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，指出有多少访问者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，分析该推广源的访问量指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的撰写是否优秀，以及@的设计k14@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。长期在网站停留后，平均访问时间较长。
3.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放在一起分析来衡量网站的用户体验。
流量转化指标
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作符预期操作的次数。
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，完成网站operator 希望访问者执行的操作的访问次数越多。
案例描述
下图为访问者进入网站的访问行为记录，可统计如下指标数据：
统计：
● 浏览量=4
● 访问者数量=1
● 访问次数 = 2
● 平均访问时间=5 分钟平均访问页面数=2
● 跳出率=50% 查看全部
网站优化人员所做的全部工作都要落地到数据统计上面
《网站Analysis 白皮书（站长版）》系列一解读
网站optimization 人员所做的所有工作都应落实到数据统计上，并进行网站seo 数据分析，以确保最佳的投入产出比。
《网站Analysis白皮书（站长版）》共分八章，分别是前言、网站seo数据分析的概念和意义、流量分析原理、网站analysis索引、网站分析流程，网站分析思路，网站分析方法，百度统计。本文解释了网站analysis的前言、概念和意义、流量分析的原理以及网站analysis指标的四个方面。
《网站Analysis 白皮书》是百度统计产品团队基于当前国内互联网环境，参考国内外互联网专家的经验，对先进的网站analysis 方法论的总结。内容不集中在高大全。全书宣讲，但针对中国互联网的特殊环境，从流程、思路到分析方法，介绍了基本的网站分析方法论，并辅以实战案例，力求将这些从实战中衍生出来的方法运用到大多数网站操作分析者。适用于实际的网站 操作。此前，该白皮书仅以 PDF 版本在百度文库中上传。为方便传播，百度站长平台特地整理并提供了WORD。
“网站Analysis 白皮书（网站管理员版）”-前言。
中国的互联网用户群体已经成为全球最大的互联网群体。同时，中国互联网网站的发展经历了几个阶段，从纯网络媒体到现在的多元化经营，但中国互联网网站目前的水平还有很大的提升空间。根据DCCI近期发布的《2011年中国站长调查及互联网生态报告》，站长最常用的工具是流量统计分析工具，广大互联网从业者也需要使用网站analysis的方法来分析武装自己：充分利用流量分析系统了解网站和访客的现状和趋势，用数据驱动运营策略和推广的调整，更具体地管理网站，逐步实现既定目标。
针对目前国内互联网环境，百度统计产品团队根据国内外互联网专家的经验总结了先进的网站分析方法论。内容不围绕高大全的百科式讲道，而是针对中国互联网的特殊环境，从流程、思路到分析方法介绍基本的网站分析方法论，辅以实战案例，力求应用这些实战派生的方法给网站操作员在实际网站操作中使用。
本白皮书在前期调研过程中听取了大量站长和网站analysts的意见，但现实的说还有很大的提升空间，欢迎多提建议.
《网站Analysis 白皮书（站长版）》---网站analysis 的概念和意义。
网站什么是分析？
网站analysis是指在获取网站访问等基础数据的情况下，对网站数据进行分析，发现访问者访问网站的规则和特征，并将这些规则与网络营销策略等结合起来，发现当前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机会，为进一步修订或重新制定策略提供依据。
网站分析的意义
网站Analysis 需要对一系列站内和站外数据进行二分、分析和验证，以指导网站监控流量、吸引流量、留住流量、利用流量完成转化。实际的好处主要包括以下几点：
监控网站operation 状态
网站analysis最基本的应用就是监控网站的运行状态。每天采集网站产生的各类数据，包括浏览和访客数据，通过统计这些数据生成网站分析报告，系统地展示网站的运行状态。从浏览数据趋势到新老用户占比对比，数据帮助运营商从多个角度观察网站是否状态良好。
提升网站推广效果
常见的网站推广方式主要有SEO（搜索引擎优化）、SEM（搜索引擎营销）和广告推广。 SEO分析主要是分析网站在各种搜索引擎中的搜索词排名和点击量，以及网站在搜索引擎中的收录、排名和展示情况。 SEM分析是了解从搜索引擎商业推广结果页导入的流量的后续表现，进而调整网页在搜索结果页上的排名，针对搜索引擎用户展开营销活动。此外，网站analysis可定制，细分来源和访问者，从而进行有针对性的广告推广和营销。
优化网站结构和体验
通过分析网站的转化路径，定位访客流失链接，有针对性地寻找缺失和填补空缺，随后利用热图等工具有效分析点击分布和细分点击属性，找出访问者的一般行为和人口统计属性，增强网站 的吸引力和易用性。
《网站Analysis 白皮书（站长版）》---流量分析原理。
流量分析原理
流量统计有两个主要原则：传统的基于日志文件的统计和目前比较流行的基于脚本（Java等）的统计。
● 基于日志文件的统计
通过分析网站backstage的日志文件来统计访客的浏览和点击行为。这种方法的优点是简单方便，无需修改网页代码，可以采集网络爬虫数据等。缺点是网站log 收录所有日志数据，需要进行预处理以提高数据质量；并且无法统计页面缓存导致的缓存浏览数据。
● 基于脚本的统计数据
该方法需要在网站的html代码中嵌入一个脚本（Java等）来统计访问者的浏览行为。这种方法的优点是技术难度低，只需要嵌入脚本代码，不需要配置服务器；可快速获取点击、回复等数据，方便展示；不用担心缓存的影响，数据准确率高。主要缺点是无法统计网络爬虫的信息。目前主流的流量分析系统大多采用这种方式来采集数据，包括百度统计和谷歌分析。下面
程途：
“网站Analysis 白皮书（站长版）”---网站Analysis 索引。
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。为了达到这个目标，首先要了解目前的情况，比如有多少人走进了超市，看到了多少产品，有多少人申请了会员卡；同样，我们也需要了解网站analysis中的这些数据，并作为后续业务调整的依据：例如，有多少人进入网站，浏览了多少页面，有多少人注册了网站分析指标是网站运营状态的数据化呈现，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。
典型示例：
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交通量指标
1.Views (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 是请求计算机从网站 下载页面。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。请注意以下情况：1.用户多次打开同一个页面，页面浏览量累积。 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Java生成的一些脚本函数），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。
2.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，而访问次数（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，那么访问量会明显大于访问量。
3.访客数（UV）
定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一天多次访问网站将仅计为 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。
4.新访客数量
定义：一天内独立访问者中，历史上第一次访问网站的访问者数。
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。
5.新访客比例
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：总体访问量不断增加，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。
6.IP数
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。
交通质量指数
1.跳出率
定义：只浏览一页后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。它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。访问者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，指出有多少访问者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，分析该推广源的访问量指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的撰写是否优秀，以及@的设计k14@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。长期在网站停留后，平均访问时间较长。
3.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放在一起分析来衡量网站的用户体验。
流量转化指标
1.Conversions
定义：访问者到达转化目标页面或完成网站操作符预期操作的次数。
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，完成网站operator 希望访问者执行的操作的访问次数越多。
案例描述
下图为访问者进入网站的访问行为记录，可统计如下指标数据：
统计：
● 浏览量=4
● 访问者数量=1
● 访问次数 = 2
● 平均访问时间=5 分钟平均访问页面数=2
● 跳出率=50%
外链建设系统分析，我们需要参考哪几个指标？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2021-07-02 21:21
外链建设系统分析，我们需要参考哪几个指标？
作为SEO人员，定期查看外链是我们的工作之一，直接影响下一步外链建设的规划。在很多SEO教程中，我们总会找到各种建立外链的方法。但是很少提到我们应该如何回顾外链资源，蝙蝠侠IT，特地总结了一些相关内容供大家讨论学习。
那么，外链建设系统分析需要参考哪些指标呢？ 1、外链的形态
目前采集整理中，可建立的外链类型包括：论坛、博客、图片、视频、音乐、网盘、电子书、百科、新闻外链等。
定期做外链统计的时候，首先要区分外链的种类，然后统计相关的数字。
2、外链结构形式
所谓外链结构：我们所说的外链从主域名、子域名、目录、内容页面的统计。它反映了目标站点的影响力和相关版块页面的专业性。 .
值得注意的是，需要增加主域的广度，尽量减少非专业域名下过多的链接，避免不必要的麻烦。当然，如果你的外链大部分来自行业领袖、行业专家的博客，你就不需要过多关注外链的数量。最好的办法是统计一下占外链总数的比例，并尽量提高这个比例。
3、外链链接形式
外链建设的前提是保证链接的“有效访问”。这里的有效访问指的是搜索蜘蛛可以爬行爬行顺利，可以传递权重的外链。为此，您需要：
①统计nofollow注解的数量，并尽量减少此类链接。
②统计类似JS、frames、短网址跳转、flash等链接，避免此类外链过多。
4、外链关键词的形式
我们在做外链审核的时候，需要统计外链关键词的数量，以及同一个链接的关键词是否太单一。为此，我们需要计算：
①外部链接关键词是否收录索引关键词，以及关键词的排名。
②同一个链接，外部链接关键词是否多样化，替换为同义词。
③每个关键词为外链总数。
5、垃圾外链数量
一般来说，我们外链的目的是为了提高相关页面的排名，从而促进网站整体权重的增加，但是如果您的外链收录大量垃圾外链，搜索引擎会自动拦截这些链接 计票，就失去意义了。
总结：外链的建设不仅仅是为了建立更多的外链，而是为了建立更有效的外链。有时，它需要一个详细的计划。 查看全部
作为SEO人员，定期查看外链是我们的工作之一，直接影响下一步外链建设的规划。在很多SEO教程中，我们总会找到各种建立外链的方法。但是很少提到我们应该如何回顾外链资源，蝙蝠侠IT，特地总结了一些相关内容供大家讨论学习。
那么，外链建设系统分析需要参考哪些指标呢？ 1、外链的形态
目前采集整理中，可建立的外链类型包括：论坛、博客、图片、视频、音乐、网盘、电子书、百科、新闻外链等。
定期做外链统计的时候，首先要区分外链的种类，然后统计相关的数字。
2、外链结构形式
所谓外链结构：我们所说的外链从主域名、子域名、目录、内容页面的统计。它反映了目标站点的影响力和相关版块页面的专业性。 .
值得注意的是，需要增加主域的广度，尽量减少非专业域名下过多的链接，避免不必要的麻烦。当然，如果你的外链大部分来自行业领袖、行业专家的博客，你就不需要过多关注外链的数量。最好的办法是统计一下占外链总数的比例，并尽量提高这个比例。
3、外链链接形式
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③每个关键词为外链总数。
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外链建设系统分析，我们需要参考哪几个指标？
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那么，外链建设系统分析需要参考哪些指标呢？ 1、外链的形态
目前采集整理中，可建立的外链类型包括：论坛、博客、图片、视频、音乐、网盘、电子书、百科、新闻外链等。
定期做外链统计的时候，首先要区分外链的种类，然后统计相关的数字。
2、外链结构形式
所谓外链结构：我们所说的外链从主域名、子域名、目录、内容页面的统计。它反映了目标站点的影响力和相关版块页面的专业性。 .
值得注意的是，需要增加主域的广度，尽量减少非专业域名下过多的链接，避免不必要的麻烦。当然，如果你的外链大部分来自行业领袖、行业专家的博客，你就不需要过多关注外链的数量。最好的办法是统计一下占外链总数的比例，并尽量提高这个比例。
3、外链链接形式
外链建设的前提是保证链接的“有效访问”。这里的有效访问指的是搜索蜘蛛可以爬行爬行顺利，可以传递权重的外链。为此，您需要：
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②统计类似JS、frames、短网址跳转、flash等链接，避免此类外链过多。
4、外链关键词的形式
我们在做外链审核的时候，需要统计外链关键词的数量，以及同一个链接的关键词是否太单一。为此，我们需要计算：
①外部链接关键词是否收录索引关键词，以及关键词的排名。
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③每个关键词为外链总数。
5、垃圾外链数量
一般来说，我们外链的目的是为了提高相关页面的排名，从而促进网站整体权重的增加，但是如果您的外链收录大量垃圾外链，搜索引擎会自动拦截这些链接 计票，就失去意义了。
总结：外链的建设不仅仅是为了建立更多的外链，而是为了建立更有效的外链。有时，它需要一个详细的计划。
MySQL几点重要的性能指标计算和优化方法总结(组图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2021-07-02 21:17
MySQL几点重要的性能指标计算和优化方法总结(组图)
下面小编为大家带来MySQL几个重要的性能指标计算和优化方法的总结。我觉得还不错，现在分享给大家，给大家参考。下面跟着小编来看看基于MyISAM引擎的1 QPS计算（每秒查询次数）DBMySQL> show GLOBAL status like'questions';+---------------+ - -----------+|变量名 |值|+---------------+------------+|问题 | 2009191409 |+---------------+------------+1
1. MySQL 几个重要的性能指标计算及优化方法代码总结
简介：下面小编为大家带来MySQL几个重要的性能指标计算和优化方法的总结。我觉得还不错，现在分享给大家，给大家参考。跟着小编一起来看看
2.详细介绍C#服务器性能监控的性能计数器代码示例
简介：打开管理工具-->性能，我们可以立即看到服务器的CPU、进程运行时间、磁盘容量等性能参数趋势。但是，不仅是这些项目，我们还可以通过添加技术查看其他性能指标：
3.Nginx源码解析-Nginx进程模型nginx apache nginx php nginx重写
介绍：nginx：Nginx源码分析-Nginx进程模型：一、Nginx 功能介绍 Nginx（“EngineX”），业界使用率非常高的轻量级高性能HTTP和反向代理服务器，它还提供IMAP/POP3/SMTP等代理服务器功能。近年来，随着Nginx专业团队不断提升稳定性和各项服务性能指标，已经在很多方面超越了著名的Apache服务器。由于Nginx是开源的，越来越多的网站在中国使用它作为网络服务器，包括新浪博客、新浪播客、网易新闻等门户网站
4.通用MySQL数据库连接代码_PHP教程
简介：一般mysql数据库连接代码。通用mysql教程数据库教程连接代码数据库连接是一种有限且昂贵的资源，数据库连接影响程序的性能指标。数据库连接池就是为了这个
5.通用MySQL数据库连接代码
简介：一般mysql数据库连接代码。通用mysql教程数据库教程连接代码数据库连接是一种有限且昂贵的资源，数据库连接影响程序的性能指标。数据库连接池就是为了这个
6.了解DB2中数据访问的频率和变化
简介：针对不同温区的数据管理解决方案是指将频繁访问的数据存储在快速内存（热数据）中，而访问频率相对较低的数据存储在相对较慢的内存中（温度数据），很少有数据访问将存储在企业最慢的存储（冷数据）中。该解决方案的开发需要一组关键性能指标
7. Oracle 数据库查询性能优化问题
简介：查询、添加、修改、删除数据库等操作是影响Web应用性能指标的主要因素。以下常见建议可以改善查询性能问题。
8.影响数据库访问速度的一些原因分析
简介：数据库性能优化主要是提高数据访问速度，即提高数据库响应速度的性能指标。性能优化主要分为主观因素优化和客观因素优化。这里主要针对影响性能的客观因素进行优化。没有索引或未使用索引。数据库索引就像一本书中的目录，允许用户访问数据库数据
9.zabbix 监控 oracle 数据库
介绍：一、Introduction Orabbix 是一个专门为zabbix监控Oracle数据库的插件。它提供多级监控，包括可用性和服务器性能指标。它为来自多个 Oracle 实例采集 的数据提供了有效的机制，然后提供了对这些信息的监控和性能指标。然后就可以使用zabbix的report功能把所有的
10. 数据库管理员工作职责
简介：数据库管理员的工作职责、目标、职责分类（一）职责分类（二）保证数据库安全稳定运行1.database日常运维管理1.1日常数据库健康检查1.2数据库性能趋势分析，关键性能指标统计。1.3数据库重要SQL变化跟踪，趋势分析。1.4定期（每周，
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Objective-c-iOS 如何在没有导入类的情况下挂钩方法？
MySQL的性能指标在什么情况下是正常的？
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MySQL的性能指标在什么情况下是正常的？
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9.zabbix 监控 oracle 数据库
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10. 数据库管理员工作职责
简介：数据库管理员的工作职责、目标、职责分类（一）职责分类（二）保证数据库安全稳定运行1.database日常运维管理1.1日常数据库健康检查1.2数据库性能趋势分析，关键性能指标统计。1.3数据库重要SQL变化跟踪，趋势分析。1.4定期（每周，
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作为运营商，应该分析哪些数据和指标？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 314 次浏览 • 2021-07-01 19:58
作为运营商，应该分析哪些数据和指标？
一家公司的运营和推广人员通常会使用数据来评估他们的工作成果并进行优化和改进。负责新媒体运营的同学会关注粉丝数、阅读量、转发量等，负责SEO的同学可能会关注收录、排名、权重等。分类，无论是新媒体运营、SEO、SEM等，都统一归入网络营销的范畴。
下面的十进制数将从0到1，对目前主要网络营销方式的评价指标进行分析总结，建立一个简单的网络营销效果评价模型，希望能帮助经营者量化效果他们的工作。
网络营销方式的分类
网络营销方式根据网民从搜索、感兴趣到购买、分享的行为过程进行划分，包括但不限于：搜索引擎营销、新闻营销（PR）、微博营销、微信营销、社交媒体营销（知乎，今日头条）等
在实际工作中，评价企业营销效果的方法是多种多样的：有的企业直接使用相关的评价指标来评价营销效果，有的企业使用与网络营销相关的支付工具。对于整体评估，大公司有专门的网络营销效果评估部门。一般这类部门会建立适合自己公司的相关模型，代之以所有数据进行专业评估或大数据分析。
本文总结分析了企业常用的营销方式及其对应的指标。
各主流网络营销方式评价指标汇总
SEO评价指标
SEM评价指标
微博评价指数
微信评价指数
新闻营销评价指标
今日头条效应评价指标
以上6个表格列出了目前主流的一些网络营销方式的评价指标。细心的朋友发现，我们除了对各个指标进行了说明外，还标出了一些指标的绝对值和相对值。这是为以后的数据筛选和分类做准备。
根据公司需求，分类甄选赋能
每家公司因其不同的发展阶段和产品线生命周期，对在线营销方式的选择和相应的关键指标的选择都有不同的要求。因此，企业可以根据自己的需要添加或删除营销方式或指标。
Delphi 方法用于筛选。经过筛选，形成适合企业的指标清单。本文中的示例均基于相对值，如下图所示：
▲决赛桌示例（部分）
过滤后的指标分为层次模型结构，如下图所示：
▲分层模型（示例）
接下来，为了形成一个完整的评价模型，还需要根据各个指标的重要性来分配权重。加权过程涉及到一些运筹学的方法，需要构建一个判断矩阵。原理示例如下图所示：
这一步完成后，可以形成矩阵运算，进行一致性验证。
本文重点介绍思路，计算过程这里不再赘述。以上内容筛选和赋能的具体操作方法有兴趣，可以直接留言联系小数。
数据替换的最终示例模型（example）如下：
根据确定的权重数据并代入实际值，公司将得到营销效果的最终值。
通过观察这个最终值的变化，我们可以观察到公司在不同时期的营销效果，并根据具体情况做出相应的调整。 查看全部
一家公司的运营和推广人员通常会使用数据来评估他们的工作成果并进行优化和改进。负责新媒体运营的同学会关注粉丝数、阅读量、转发量等，负责SEO的同学可能会关注收录、排名、权重等。分类，无论是新媒体运营、SEO、SEM等，都统一归入网络营销的范畴。
下面的十进制数将从0到1，对目前主要网络营销方式的评价指标进行分析总结，建立一个简单的网络营销效果评价模型，希望能帮助经营者量化效果他们的工作。
网络营销方式的分类
网络营销方式根据网民从搜索、感兴趣到购买、分享的行为过程进行划分，包括但不限于：搜索引擎营销、新闻营销（PR）、微博营销、微信营销、社交媒体营销（知乎，今日头条）等
在实际工作中，评价企业营销效果的方法是多种多样的：有的企业直接使用相关的评价指标来评价营销效果，有的企业使用与网络营销相关的支付工具。对于整体评估，大公司有专门的网络营销效果评估部门。一般这类部门会建立适合自己公司的相关模型，代之以所有数据进行专业评估或大数据分析。
本文总结分析了企业常用的营销方式及其对应的指标。
各主流网络营销方式评价指标汇总
SEO评价指标
SEM评价指标
微博评价指数
微信评价指数
新闻营销评价指标
今日头条效应评价指标
以上6个表格列出了目前主流的一些网络营销方式的评价指标。细心的朋友发现，我们除了对各个指标进行了说明外，还标出了一些指标的绝对值和相对值。这是为以后的数据筛选和分类做准备。
根据公司需求，分类甄选赋能
每家公司因其不同的发展阶段和产品线生命周期，对在线营销方式的选择和相应的关键指标的选择都有不同的要求。因此，企业可以根据自己的需要添加或删除营销方式或指标。
Delphi 方法用于筛选。经过筛选，形成适合企业的指标清单。本文中的示例均基于相对值，如下图所示：
▲决赛桌示例（部分）
过滤后的指标分为层次模型结构，如下图所示：
▲分层模型（示例）
接下来，为了形成一个完整的评价模型，还需要根据各个指标的重要性来分配权重。加权过程涉及到一些运筹学的方法，需要构建一个判断矩阵。原理示例如下图所示：
这一步完成后，可以形成矩阵运算，进行一致性验证。
本文重点介绍思路，计算过程这里不再赘述。以上内容筛选和赋能的具体操作方法有兴趣，可以直接留言联系小数。
数据替换的最终示例模型（example）如下：
根据确定的权重数据并代入实际值，公司将得到营销效果的最终值。
通过观察这个最终值的变化，我们可以观察到公司在不同时期的营销效果，并根据具体情况做出相应的调整。 查看全部
作为运营商，应该分析哪些数据和指标？
一家公司的运营和推广人员通常会使用数据来评估他们的工作成果并进行优化和改进。负责新媒体运营的同学会关注粉丝数、阅读量、转发量等，负责SEO的同学可能会关注收录、排名、权重等。分类，无论是新媒体运营、SEO、SEM等，都统一归入网络营销的范畴。
下面的十进制数将从0到1，对目前主要网络营销方式的评价指标进行分析总结，建立一个简单的网络营销效果评价模型，希望能帮助经营者量化效果他们的工作。
网络营销方式的分类
网络营销方式根据网民从搜索、感兴趣到购买、分享的行为过程进行划分，包括但不限于：搜索引擎营销、新闻营销（PR）、微博营销、微信营销、社交媒体营销（知乎，今日头条）等
在实际工作中，评价企业营销效果的方法是多种多样的：有的企业直接使用相关的评价指标来评价营销效果，有的企业使用与网络营销相关的支付工具。对于整体评估，大公司有专门的网络营销效果评估部门。一般这类部门会建立适合自己公司的相关模型，代之以所有数据进行专业评估或大数据分析。
本文总结分析了企业常用的营销方式及其对应的指标。
各主流网络营销方式评价指标汇总
SEO评价指标
SEM评价指标
微博评价指数
微信评价指数
新闻营销评价指标
今日头条效应评价指标
以上6个表格列出了目前主流的一些网络营销方式的评价指标。细心的朋友发现，我们除了对各个指标进行了说明外，还标出了一些指标的绝对值和相对值。这是为以后的数据筛选和分类做准备。
根据公司需求，分类甄选赋能
每家公司因其不同的发展阶段和产品线生命周期，对在线营销方式的选择和相应的关键指标的选择都有不同的要求。因此，企业可以根据自己的需要添加或删除营销方式或指标。
Delphi 方法用于筛选。经过筛选，形成适合企业的指标清单。本文中的示例均基于相对值，如下图所示：
▲决赛桌示例（部分）
过滤后的指标分为层次模型结构，如下图所示：
▲分层模型（示例）
接下来，为了形成一个完整的评价模型，还需要根据各个指标的重要性来分配权重。加权过程涉及到一些运筹学的方法，需要构建一个判断矩阵。原理示例如下图所示：
这一步完成后，可以形成矩阵运算，进行一致性验证。
本文重点介绍思路，计算过程这里不再赘述。以上内容筛选和赋能的具体操作方法有兴趣，可以直接留言联系小数。
数据替换的最终示例模型（example）如下：
根据确定的权重数据并代入实际值，公司将得到营销效果的最终值。
通过观察这个最终值的变化，我们可以观察到公司在不同时期的营销效果，并根据具体情况做出相应的调整。
GoogleAnalytics：网站分析中最常用的4种分析方法
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2021-07-01 04:36
GoogleAnalytics：网站分析中最常用的4种分析方法
本文文章我们介绍了网站分析中最常用、最有效的4种分析方法。它们是细分分析、比较分析、比较分析、质量和数量分析。这些分析方法在实际工作中经常结合使用。我们先来看细分分析。
1 细分分析
单一的指标数据或大维度的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度结合使用时才有意义。 Segmentation也叫drill down，是网站分析中最常用的方法。其原理是通过汇总数据的多个维度对指标进行分解。一步一步找出有问题的部分。在整个 Google Analytics（分析）报告中，细分方法无处不在。
汇总数据是一种极其通用的大维数据。平均数据可能隐藏很多问题。这里是一个平均计算方法：访问者 A 浏览了 10 个页面，访问者 B 浏览了 2 个页面。 网站 每次访问有 6 次页面浏览。看似表现良好的平均数据实际上收录很多问题。但我们不能仅从平均值中看出这些问题。切分的主要目的是分析汇总数据和平均数据，发现这些问题并进行改进。
1.1 如何使用 Google Analytics 进行细分
我们如何使用 Google Analytics 来细分指标？ Google Analytics 报告本身的结构是一种支持细分的结构。指标可以细分，无需我们进行特殊设置。我们来看看如何在 Google Analytics（分析）报告中使用这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
在 Google Analytics 的四种类型的报告中，都提供了细分功能。展开各类报表，汇总报表，以下子报表是汇总报表的细分。
同时，在子报告中，还提供了进一步细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度并点击进去进一步查看。
除了 Google Analytics 的默认细分功能外，还有三个更灵活的自定义细分功能。它们是二级维度分割、高级分割和自定义分割。自定义切分和默认切分最大的区别在于默认切分是大维度的深度切分。比如流量来源，搜索引擎，谷歌，有机搜索，关键词。自定义切分可以完成跨越多个维度的更复杂的切分。例如：流量来源、搜索引擎、地理位置。
次要维度
第一个自定义细分功能是二级维度。在大多数 Google Analytics 报告中，次级维度是可以细分的。下面是二次元的截图。我们可以轻松地使用二级维度来查看同一指标在两个不同维度上的表现。例如：北京地区的谷歌搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告。使用自定义报告进行细分比次级维度灵活得多。细分的层次要深得多。自定义报表的本质是指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分。与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置自定义细分维度时，该维度将应用于整个 Google Analytics（分析）报告。
2 对比分析
除了使用细分，我们还可以通过对比分析来观察指标的变化趋势。比如这个月的访问量是300万，与上个月相比如何？与去年同期相比如何？这是我们介绍的第二种方法，对比分析。对比分析的设置非常简单。在时间里设置要比较的时间段，报表会自动给出指标变化的结果。这里有一个问题需要注意的是，在使用内置的Google Analytics时，与之前的时间段相比，该时间段内的周末数量可能会有所不同。这也会直接影响指标的比较结果。
3 聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，常用于分析网站内容。 网站有大量的页面访问数据，每个页面都有自己的指标数据。对于如此庞大、碎片化的内容数据，我们应该如何下手？答案是使用聚合分析。
3.1 应用场合
聚合分析通常用于分析网站的分类导航系统。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？它们如何在这两种类型的信息之间流动。使用列表过滤的功能是否也使用了中间的站点搜索？这些在基于页面的数据中很难找到，因为数据的粒度太细了。我们需要聚合网站中的不同内容。
3.2内容群介绍 查看全部
本文文章我们介绍了网站分析中最常用、最有效的4种分析方法。它们是细分分析、比较分析、比较分析、质量和数量分析。这些分析方法在实际工作中经常结合使用。我们先来看细分分析。
1 细分分析
单一的指标数据或大维度的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度结合使用时才有意义。 Segmentation也叫drill down，是网站分析中最常用的方法。其原理是通过汇总数据的多个维度对指标进行分解。一步一步找出有问题的部分。在整个 Google Analytics（分析）报告中，细分方法无处不在。
汇总数据是一种极其通用的大维数据。平均数据可能隐藏很多问题。这里是一个平均计算方法：访问者 A 浏览了 10 个页面，访问者 B 浏览了 2 个页面。 网站 每次访问有 6 次页面浏览。看似表现良好的平均数据实际上收录很多问题。但我们不能仅从平均值中看出这些问题。切分的主要目的是分析汇总数据和平均数据，发现这些问题并进行改进。
1.1 如何使用 Google Analytics 进行细分
我们如何使用 Google Analytics 来细分指标？ Google Analytics 报告本身的结构是一种支持细分的结构。指标可以细分，无需我们进行特殊设置。我们来看看如何在 Google Analytics（分析）报告中使用这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
在 Google Analytics 的四种类型的报告中，都提供了细分功能。展开各类报表，汇总报表，以下子报表是汇总报表的细分。
同时，在子报告中，还提供了进一步细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度并点击进去进一步查看。
除了 Google Analytics 的默认细分功能外，还有三个更灵活的自定义细分功能。它们是二级维度分割、高级分割和自定义分割。自定义切分和默认切分最大的区别在于默认切分是大维度的深度切分。比如流量来源，搜索引擎，谷歌，有机搜索，关键词。自定义切分可以完成跨越多个维度的更复杂的切分。例如：流量来源、搜索引擎、地理位置。
次要维度
第一个自定义细分功能是二级维度。在大多数 Google Analytics 报告中，次级维度是可以细分的。下面是二次元的截图。我们可以轻松地使用二级维度来查看同一指标在两个不同维度上的表现。例如：北京地区的谷歌搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告。使用自定义报告进行细分比次级维度灵活得多。细分的层次要深得多。自定义报表的本质是指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分。与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置自定义细分维度时，该维度将应用于整个 Google Analytics（分析）报告。
2 对比分析
除了使用细分，我们还可以通过对比分析来观察指标的变化趋势。比如这个月的访问量是300万，与上个月相比如何？与去年同期相比如何？这是我们介绍的第二种方法，对比分析。对比分析的设置非常简单。在时间里设置要比较的时间段，报表会自动给出指标变化的结果。这里有一个问题需要注意的是，在使用内置的Google Analytics时，与之前的时间段相比，该时间段内的周末数量可能会有所不同。这也会直接影响指标的比较结果。
3 聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，常用于分析网站内容。 网站有大量的页面访问数据，每个页面都有自己的指标数据。对于如此庞大、碎片化的内容数据，我们应该如何下手？答案是使用聚合分析。
3.1 应用场合
聚合分析通常用于分析网站的分类导航系统。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？它们如何在这两种类型的信息之间流动。使用列表过滤的功能是否也使用了中间的站点搜索？这些在基于页面的数据中很难找到，因为数据的粒度太细了。我们需要聚合网站中的不同内容。
3.2内容群介绍 查看全部
GoogleAnalytics：网站分析中最常用的4种分析方法
本文文章我们介绍了网站分析中最常用、最有效的4种分析方法。它们是细分分析、比较分析、比较分析、质量和数量分析。这些分析方法在实际工作中经常结合使用。我们先来看细分分析。
1 细分分析
单一的指标数据或大维度的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度结合使用时才有意义。 Segmentation也叫drill down，是网站分析中最常用的方法。其原理是通过汇总数据的多个维度对指标进行分解。一步一步找出有问题的部分。在整个 Google Analytics（分析）报告中，细分方法无处不在。
汇总数据是一种极其通用的大维数据。平均数据可能隐藏很多问题。这里是一个平均计算方法：访问者 A 浏览了 10 个页面，访问者 B 浏览了 2 个页面。 网站 每次访问有 6 次页面浏览。看似表现良好的平均数据实际上收录很多问题。但我们不能仅从平均值中看出这些问题。切分的主要目的是分析汇总数据和平均数据，发现这些问题并进行改进。
1.1 如何使用 Google Analytics 进行细分
我们如何使用 Google Analytics 来细分指标？ Google Analytics 报告本身的结构是一种支持细分的结构。指标可以细分，无需我们进行特殊设置。我们来看看如何在 Google Analytics（分析）报告中使用这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
在 Google Analytics 的四种类型的报告中，都提供了细分功能。展开各类报表，汇总报表，以下子报表是汇总报表的细分。
同时，在子报告中，还提供了进一步细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度并点击进去进一步查看。
除了 Google Analytics 的默认细分功能外，还有三个更灵活的自定义细分功能。它们是二级维度分割、高级分割和自定义分割。自定义切分和默认切分最大的区别在于默认切分是大维度的深度切分。比如流量来源，搜索引擎，谷歌，有机搜索，关键词。自定义切分可以完成跨越多个维度的更复杂的切分。例如：流量来源、搜索引擎、地理位置。
次要维度
第一个自定义细分功能是二级维度。在大多数 Google Analytics 报告中，次级维度是可以细分的。下面是二次元的截图。我们可以轻松地使用二级维度来查看同一指标在两个不同维度上的表现。例如：北京地区的谷歌搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告。使用自定义报告进行细分比次级维度灵活得多。细分的层次要深得多。自定义报表的本质是指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分。与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置自定义细分维度时，该维度将应用于整个 Google Analytics（分析）报告。
2 对比分析
除了使用细分，我们还可以通过对比分析来观察指标的变化趋势。比如这个月的访问量是300万，与上个月相比如何？与去年同期相比如何？这是我们介绍的第二种方法，对比分析。对比分析的设置非常简单。在时间里设置要比较的时间段，报表会自动给出指标变化的结果。这里有一个问题需要注意的是，在使用内置的Google Analytics时，与之前的时间段相比，该时间段内的周末数量可能会有所不同。这也会直接影响指标的比较结果。
3 聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，常用于分析网站内容。 网站有大量的页面访问数据，每个页面都有自己的指标数据。对于如此庞大、碎片化的内容数据，我们应该如何下手？答案是使用聚合分析。
3.1 应用场合
聚合分析通常用于分析网站的分类导航系统。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？它们如何在这两种类型的信息之间流动。使用列表过滤的功能是否也使用了中间的站点搜索？这些在基于页面的数据中很难找到，因为数据的粒度太细了。我们需要聚合网站中的不同内容。
3.2内容群介绍
车补标准分为9个档次百度搜索引擎评价网站内容质量的基本指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 114 次浏览 • 2021-06-26 19:20
车补标准分为9个档次百度搜索引擎评价网站内容质量的基本指标
汽车补货标准分为9个等级为SEOER。除了持续为用户服务，我们应该非常清楚我们想要优化的搜索引擎的偏好。作为中国最大的搜索引擎，百度是中国用户最多的搜索引擎。所以，对于站长来说，我们必须了解我们的搜索引擎和百度优化流程。
车辆补充标准分为9个等级。首先，百度搜索引擎对网站内容质量的基础指标进行评估。我们知道百度搜索引擎在定位网站时会考虑文章的很多细节。我们必须在以下细节上做出足够的努力。首先，成本因素是成本因素。成本是内容制作和投资的努力。这个很容易理解，抄文章或者自己的原创或者自己的原创并举个例子。其成功【敏感词屏蔽】的价值不言而喻，内容完整【敏感词屏蔽】完整【敏感词筛选】主要体现在一个文章能否顺利表达文章的主题并且清楚；真实有效的信息是指文章中的信息是随意创造的，是用心创造的，还是专业的突出的。
汽车补充标准分为9个等级。二是网络内容体验和浏览体验分析的评价指标。不同的网页质量，搜索引擎对网页的评价也大不相同，百度搜索引擎，对于一些广告量大的网页，网页存在很多安全隐患，比如携带木马病【敏感词汇屏蔽】，搜索引擎无情目前，百度搜索引擎主要从内容布局、广告影响力、访问速度等方面来判断网页内容的好坏。内容布局是一个网页最基本的元素，主要体现在文字大小、段落层次、段落对齐等方面。 广告的影响主要体现在一些网站【敏感词汇屏蔽】是否超出- 窗口和自收录广告影响用户的阅读行为。访问速度主要是指网站空间服务器的访问速度，让用户停留不超过5秒，否则用户很有可能离开我们的网站。
车辆补充标准分为9个等级
车辆补充标准分为9个等级。三、网络内容新鲜度评价——网络信息的有效【敏感词汇屏蔽】分析。随着互联网的发展，信息充斥着整个网络，但现在搜索引擎和用户都对信息的有效性[敏感词汇屏蔽]非常敏感。无论是企业网站还是信息网站，信息的有效【敏感词汇屏蔽】是我们网站内容吸引用户的法宝。就企业网站而言，产品信息和公司新闻信息非常重要，可以作为网站内容的素材。这些信息资源也是我们网站内容新鲜度的一个非常重要的指标。
汽车补充标准分为9个等级。最后得出结论，在网站优化的过程中，作者一直以百度的要求和规则作为优化指南。就内容而言，他从不只是为了更新内容而更新网站。内容是他对产品或公司新闻的看法。他认为这个文章可以为用户带来价值，提升公司形象和价值。这个时候他会考虑发布，内容优化没有太多高深的东西，脚踏实地服务用户。我认为这是一个很好的优化方法。 查看全部
汽车补货标准分为9个等级为SEOER。除了持续为用户服务，我们应该非常清楚我们想要优化的搜索引擎的偏好。作为中国最大的搜索引擎，百度是中国用户最多的搜索引擎。所以，对于站长来说，我们必须了解我们的搜索引擎和百度优化流程。
车辆补充标准分为9个等级。首先，百度搜索引擎对网站内容质量的基础指标进行评估。我们知道百度搜索引擎在定位网站时会考虑文章的很多细节。我们必须在以下细节上做出足够的努力。首先，成本因素是成本因素。成本是内容制作和投资的努力。这个很容易理解，抄文章或者自己的原创或者自己的原创并举个例子。其成功【敏感词屏蔽】的价值不言而喻，内容完整【敏感词屏蔽】完整【敏感词筛选】主要体现在一个文章能否顺利表达文章的主题并且清楚；真实有效的信息是指文章中的信息是随意创造的，是用心创造的，还是专业的突出的。
汽车补充标准分为9个等级。二是网络内容体验和浏览体验分析的评价指标。不同的网页质量，搜索引擎对网页的评价也大不相同，百度搜索引擎，对于一些广告量大的网页，网页存在很多安全隐患，比如携带木马病【敏感词汇屏蔽】，搜索引擎无情目前，百度搜索引擎主要从内容布局、广告影响力、访问速度等方面来判断网页内容的好坏。内容布局是一个网页最基本的元素，主要体现在文字大小、段落层次、段落对齐等方面。 广告的影响主要体现在一些网站【敏感词汇屏蔽】是否超出- 窗口和自收录广告影响用户的阅读行为。访问速度主要是指网站空间服务器的访问速度，让用户停留不超过5秒，否则用户很有可能离开我们的网站。
车辆补充标准分为9个等级
车辆补充标准分为9个等级。三、网络内容新鲜度评价——网络信息的有效【敏感词汇屏蔽】分析。随着互联网的发展，信息充斥着整个网络，但现在搜索引擎和用户都对信息的有效性[敏感词汇屏蔽]非常敏感。无论是企业网站还是信息网站，信息的有效【敏感词汇屏蔽】是我们网站内容吸引用户的法宝。就企业网站而言，产品信息和公司新闻信息非常重要，可以作为网站内容的素材。这些信息资源也是我们网站内容新鲜度的一个非常重要的指标。
汽车补充标准分为9个等级。最后得出结论，在网站优化的过程中，作者一直以百度的要求和规则作为优化指南。就内容而言，他从不只是为了更新内容而更新网站。内容是他对产品或公司新闻的看法。他认为这个文章可以为用户带来价值，提升公司形象和价值。这个时候他会考虑发布，内容优化没有太多高深的东西，脚踏实地服务用户。我认为这是一个很好的优化方法。 查看全部
车补标准分为9个档次百度搜索引擎评价网站内容质量的基本指标
汽车补货标准分为9个等级为SEOER。除了持续为用户服务，我们应该非常清楚我们想要优化的搜索引擎的偏好。作为中国最大的搜索引擎，百度是中国用户最多的搜索引擎。所以，对于站长来说，我们必须了解我们的搜索引擎和百度优化流程。
车辆补充标准分为9个等级。首先，百度搜索引擎对网站内容质量的基础指标进行评估。我们知道百度搜索引擎在定位网站时会考虑文章的很多细节。我们必须在以下细节上做出足够的努力。首先，成本因素是成本因素。成本是内容制作和投资的努力。这个很容易理解，抄文章或者自己的原创或者自己的原创并举个例子。其成功【敏感词屏蔽】的价值不言而喻，内容完整【敏感词屏蔽】完整【敏感词筛选】主要体现在一个文章能否顺利表达文章的主题并且清楚；真实有效的信息是指文章中的信息是随意创造的，是用心创造的，还是专业的突出的。
汽车补充标准分为9个等级。二是网络内容体验和浏览体验分析的评价指标。不同的网页质量，搜索引擎对网页的评价也大不相同，百度搜索引擎，对于一些广告量大的网页，网页存在很多安全隐患，比如携带木马病【敏感词汇屏蔽】，搜索引擎无情目前，百度搜索引擎主要从内容布局、广告影响力、访问速度等方面来判断网页内容的好坏。内容布局是一个网页最基本的元素，主要体现在文字大小、段落层次、段落对齐等方面。 广告的影响主要体现在一些网站【敏感词汇屏蔽】是否超出- 窗口和自收录广告影响用户的阅读行为。访问速度主要是指网站空间服务器的访问速度，让用户停留不超过5秒，否则用户很有可能离开我们的网站。
车辆补充标准分为9个等级
车辆补充标准分为9个等级。三、网络内容新鲜度评价——网络信息的有效【敏感词汇屏蔽】分析。随着互联网的发展，信息充斥着整个网络，但现在搜索引擎和用户都对信息的有效性[敏感词汇屏蔽]非常敏感。无论是企业网站还是信息网站，信息的有效【敏感词汇屏蔽】是我们网站内容吸引用户的法宝。就企业网站而言，产品信息和公司新闻信息非常重要，可以作为网站内容的素材。这些信息资源也是我们网站内容新鲜度的一个非常重要的指标。
汽车补充标准分为9个等级。最后得出结论，在网站优化的过程中，作者一直以百度的要求和规则作为优化指南。就内容而言，他从不只是为了更新内容而更新网站。内容是他对产品或公司新闻的看法。他认为这个文章可以为用户带来价值，提升公司形象和价值。这个时候他会考虑发布，内容优化没有太多高深的东西，脚踏实地服务用户。我认为这是一个很好的优化方法。
网站标题的不可重复性；关键词堆砌图12004
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2021-06-25 06:04
网站标题的不可重复性；关键词堆砌图12004
网站 标题不可重复；标题阅读流畅；标题的吸引力；标题和内容相关性；百度分词原理； 网站title 字数控制； 关键词比赛级别； 关键词堆栈堆
图片 12004-1：
网站title 是什么？ title 是浏览器标题栏中显示的内容。这个标签只能出现在head标签中。标题中的内容告诉搜索引擎该页面内容的主题，可以方便搜索引擎索引页面并显示在搜索引擎结果中，以告诉用户获得用户的网站访问。这个大家都知道，就不用过多介绍了，操作上应该注意什么？我总结了以下8点与大家分享。
1、网站标题的不可重复性
这种情况之前网站很多公司都出现过，现在也是这种情况，因为很多公司不招专业的SEO专家，他们做了网站最找的网站建筑公司，但是这些网站公司在网站优化上也有很多不清楚的地方，所以网站构建时没有设置标题的独立性。
2、标题阅读流畅
标题设置不能重复。我们需要为此设置更多关键词。阅读非常重要。我们都知道，进入百度前20后，点击原理至今仍然有效 是的，如果你的标题乱七八糟，用户看你的标题不知道你在说什么，用户就会放弃点击你网站，点击你竞争对手的网站，你的排名就停在第2页或第3页。 那么如果你的标题设置得好，你就可以理解通顺用户搜索时的含义关键词，这正是他所需要的，这样用户就会快速点击你的网站标题，让它流起来。
3、标题的吸引力
网站解决了标题不重复的问题，提高了可读性。如果没有用户点击它，会不会很尴尬？所以我们必须制作一个非常有吸引力的标题。说到有吸引力的头条新闻，你被哪些头条党深深伤害了？虽然我们要做的标题不像贴吧那种大神取标题的样子：____方法很少有人知道，你应该____的5个理由等等，如果我的文章标题也写成：很@很少有人知道的k14@快速排名方法，相信会比我现在的好很多！
4、标题和内容的相关性：
标题的吸引力告诉我们，计划的标题必须与我们的内容有关。我们不是标题党。当标题是产品价格时，人们进来了解产品价格。 , 但是你告诉别人产品的使用情况，你认为他们会对你的内容感兴趣吗？
5、百度分词原理：
一个标题也组装了很多次。百度爬取后也会对标题进行分词处理，所以在排版的时候一定要注意分词的原则写标题。相关信息可查看：SEOer，你对百度分词技术了解多少？
6、网站title 字数控制：
很多人都在说标题的重要性，那么我们应该把所有的内容都写在标题中吗？当然不是。如果标题太长，用户搜索关键词。您有排名，但显示不完整。用户不知道你在说什么。正如我们上面所说，标题很流畅。百度搜索引擎结果显示的标题为72个字符，即36个汉字。写标题的时候，30个汉字以内就够了。
7、关键词比赛级别：
关键词的竞争程度在布局上也很重要。我们经常听到的F视觉体验是从左到右，越重要关键词我们的布局在左边，竞争越小关键词We布局在右边，但我们要考虑的是关键词Your布局网站位置，哪个是主页？部分页面？内容页？每个页面的受众不一样，所以在布局关键词的时候也要根据难易程度来操作
8、关键词stacked：
关键词Stacking 这个错误现在已经比较少见了，但是还是有人在犯，所以注意一下。
示例：网站Title 应分为：根据当前页面主题布局：
网站列标题：列标题title_网站name 如：XX价格-中国XX网站
详细页面标题：页面标题content_column title_网站name，如：国内XX价格_XX价格-中国XX网站，
现在为了在一个内容页中获得更多的长尾关键词，内容页的标题在写的时候也做了一些改动，没有添加栏目标题，比如：南方国内XX价格-中国XX网
最后一句话：
网站Title 是您可以直接获取搜索引擎投票分数的地方。标题的合理设置可以进一步提高搜索引擎对网页相关性的肯定，从而获得比较好的分数，直接影响网站的排名。
其次，网站的标题完整且匹配度高，可以直接吸引用户点击，特别是对于进入点击算法的前20名网站来说，这无疑是突破瓶颈，跨界前行排名。最好的方法。
最后网站的标题是公司最好的品牌推广位置。当你的品牌出现在你的标题中，无疑是后期销售过程中巨大的无形资产优势。 查看全部
网站 标题不可重复；标题阅读流畅；标题的吸引力；标题和内容相关性；百度分词原理； 网站title 字数控制； 关键词比赛级别； 关键词堆栈堆
图片 12004-1：
网站title 是什么？ title 是浏览器标题栏中显示的内容。这个标签只能出现在head标签中。标题中的内容告诉搜索引擎该页面内容的主题，可以方便搜索引擎索引页面并显示在搜索引擎结果中，以告诉用户获得用户的网站访问。这个大家都知道，就不用过多介绍了，操作上应该注意什么？我总结了以下8点与大家分享。
1、网站标题的不可重复性
这种情况之前网站很多公司都出现过，现在也是这种情况，因为很多公司不招专业的SEO专家，他们做了网站最找的网站建筑公司，但是这些网站公司在网站优化上也有很多不清楚的地方，所以网站构建时没有设置标题的独立性。
2、标题阅读流畅
标题设置不能重复。我们需要为此设置更多关键词。阅读非常重要。我们都知道，进入百度前20后，点击原理至今仍然有效 是的，如果你的标题乱七八糟，用户看你的标题不知道你在说什么，用户就会放弃点击你网站，点击你竞争对手的网站，你的排名就停在第2页或第3页。 那么如果你的标题设置得好，你就可以理解通顺用户搜索时的含义关键词，这正是他所需要的，这样用户就会快速点击你的网站标题，让它流起来。
3、标题的吸引力
网站解决了标题不重复的问题，提高了可读性。如果没有用户点击它，会不会很尴尬？所以我们必须制作一个非常有吸引力的标题。说到有吸引力的头条新闻，你被哪些头条党深深伤害了？虽然我们要做的标题不像贴吧那种大神取标题的样子：____方法很少有人知道，你应该____的5个理由等等，如果我的文章标题也写成：很@很少有人知道的k14@快速排名方法，相信会比我现在的好很多！
4、标题和内容的相关性：
标题的吸引力告诉我们，计划的标题必须与我们的内容有关。我们不是标题党。当标题是产品价格时，人们进来了解产品价格。 , 但是你告诉别人产品的使用情况，你认为他们会对你的内容感兴趣吗？
5、百度分词原理：
一个标题也组装了很多次。百度爬取后也会对标题进行分词处理，所以在排版的时候一定要注意分词的原则写标题。相关信息可查看：SEOer，你对百度分词技术了解多少？
6、网站title 字数控制：
很多人都在说标题的重要性，那么我们应该把所有的内容都写在标题中吗？当然不是。如果标题太长，用户搜索关键词。您有排名，但显示不完整。用户不知道你在说什么。正如我们上面所说，标题很流畅。百度搜索引擎结果显示的标题为72个字符，即36个汉字。写标题的时候，30个汉字以内就够了。
7、关键词比赛级别：
关键词的竞争程度在布局上也很重要。我们经常听到的F视觉体验是从左到右，越重要关键词我们的布局在左边，竞争越小关键词We布局在右边，但我们要考虑的是关键词Your布局网站位置，哪个是主页？部分页面？内容页？每个页面的受众不一样，所以在布局关键词的时候也要根据难易程度来操作
8、关键词stacked：
关键词Stacking 这个错误现在已经比较少见了，但是还是有人在犯，所以注意一下。
示例：网站Title 应分为：根据当前页面主题布局：
网站列标题：列标题title_网站name 如：XX价格-中国XX网站
详细页面标题：页面标题content_column title_网站name，如：国内XX价格_XX价格-中国XX网站，
现在为了在一个内容页中获得更多的长尾关键词，内容页的标题在写的时候也做了一些改动，没有添加栏目标题，比如：南方国内XX价格-中国XX网
最后一句话：
网站Title 是您可以直接获取搜索引擎投票分数的地方。标题的合理设置可以进一步提高搜索引擎对网页相关性的肯定，从而获得比较好的分数，直接影响网站的排名。
其次，网站的标题完整且匹配度高，可以直接吸引用户点击，特别是对于进入点击算法的前20名网站来说，这无疑是突破瓶颈，跨界前行排名。最好的方法。
最后网站的标题是公司最好的品牌推广位置。当你的品牌出现在你的标题中，无疑是后期销售过程中巨大的无形资产优势。 查看全部
网站标题的不可重复性；关键词堆砌图12004
网站 标题不可重复；标题阅读流畅；标题的吸引力；标题和内容相关性；百度分词原理； 网站title 字数控制； 关键词比赛级别； 关键词堆栈堆
图片 12004-1：
网站title 是什么？ title 是浏览器标题栏中显示的内容。这个标签只能出现在head标签中。标题中的内容告诉搜索引擎该页面内容的主题，可以方便搜索引擎索引页面并显示在搜索引擎结果中，以告诉用户获得用户的网站访问。这个大家都知道，就不用过多介绍了，操作上应该注意什么？我总结了以下8点与大家分享。
1、网站标题的不可重复性
这种情况之前网站很多公司都出现过，现在也是这种情况，因为很多公司不招专业的SEO专家，他们做了网站最找的网站建筑公司，但是这些网站公司在网站优化上也有很多不清楚的地方，所以网站构建时没有设置标题的独立性。
2、标题阅读流畅
标题设置不能重复。我们需要为此设置更多关键词。阅读非常重要。我们都知道，进入百度前20后，点击原理至今仍然有效 是的，如果你的标题乱七八糟，用户看你的标题不知道你在说什么，用户就会放弃点击你网站，点击你竞争对手的网站，你的排名就停在第2页或第3页。 那么如果你的标题设置得好，你就可以理解通顺用户搜索时的含义关键词，这正是他所需要的，这样用户就会快速点击你的网站标题，让它流起来。
3、标题的吸引力
网站解决了标题不重复的问题，提高了可读性。如果没有用户点击它，会不会很尴尬？所以我们必须制作一个非常有吸引力的标题。说到有吸引力的头条新闻，你被哪些头条党深深伤害了？虽然我们要做的标题不像贴吧那种大神取标题的样子：____方法很少有人知道，你应该____的5个理由等等，如果我的文章标题也写成：很@很少有人知道的k14@快速排名方法，相信会比我现在的好很多！
4、标题和内容的相关性：
标题的吸引力告诉我们，计划的标题必须与我们的内容有关。我们不是标题党。当标题是产品价格时，人们进来了解产品价格。 , 但是你告诉别人产品的使用情况，你认为他们会对你的内容感兴趣吗？
5、百度分词原理：
一个标题也组装了很多次。百度爬取后也会对标题进行分词处理，所以在排版的时候一定要注意分词的原则写标题。相关信息可查看：SEOer，你对百度分词技术了解多少？
6、网站title 字数控制：
很多人都在说标题的重要性，那么我们应该把所有的内容都写在标题中吗？当然不是。如果标题太长，用户搜索关键词。您有排名，但显示不完整。用户不知道你在说什么。正如我们上面所说，标题很流畅。百度搜索引擎结果显示的标题为72个字符，即36个汉字。写标题的时候，30个汉字以内就够了。
7、关键词比赛级别：
关键词的竞争程度在布局上也很重要。我们经常听到的F视觉体验是从左到右，越重要关键词我们的布局在左边，竞争越小关键词We布局在右边，但我们要考虑的是关键词Your布局网站位置，哪个是主页？部分页面？内容页？每个页面的受众不一样，所以在布局关键词的时候也要根据难易程度来操作
8、关键词stacked：
关键词Stacking 这个错误现在已经比较少见了，但是还是有人在犯，所以注意一下。
示例：网站Title 应分为：根据当前页面主题布局：
网站列标题：列标题title_网站name 如：XX价格-中国XX网站
详细页面标题：页面标题content_column title_网站name，如：国内XX价格_XX价格-中国XX网站，
现在为了在一个内容页中获得更多的长尾关键词，内容页的标题在写的时候也做了一些改动，没有添加栏目标题，比如：南方国内XX价格-中国XX网
最后一句话：
网站Title 是您可以直接获取搜索引擎投票分数的地方。标题的合理设置可以进一步提高搜索引擎对网页相关性的肯定，从而获得比较好的分数，直接影响网站的排名。
其次，网站的标题完整且匹配度高，可以直接吸引用户点击，特别是对于进入点击算法的前20名网站来说，这无疑是突破瓶颈，跨界前行排名。最好的方法。
最后网站的标题是公司最好的品牌推广位置。当你的品牌出现在你的标题中，无疑是后期销售过程中巨大的无形资产优势。
谷歌分析中，维度和指标是数据报告的两个要素
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2021-06-24 01:47
谷歌分析中，维度和指标是数据报告的两个要素
在网络分析的三个轴中，最后的分析方法是分段分析。分割可以说是网页分析中最常用的方法之一。与趋势分析和比较分析不同，细分必须借助专业的网络分析工具。
细分是维度和指标的简单组合。那么什么是维度呢？指标是什么？在介绍分割之前，我们先来看看这两个基本概念。在 Google Analytics 中，维度和指标是数据报告的两个最基本的元素。如图 1 所示，每个报表至少收录一对维度和索引组合。下面分别看一下指标和维度的定义和详细说明。
图 1 指标和维度构成 Google Analytics（分析）报告
1.什么是指标？
指标是用于记录访问者行为的数字。
分为基础指标和综合指标。在Google Analytics中，最常见的指标包括访问次数、综合页面浏览量、访问深度、跳出率、平均网站停留时间、新访问比例，如图2所示。这些指标中，访问量浏览量是基本指标，基本指标是访问者某些行为的简单记录和积累。
例如，访问者每浏览一个网站的新页面，综合页面浏览量就会增加一次。访问深度、跳转率、平均网站停留时间和新访问率是综合指标。综合指数比基础指数复杂，基础指数通常是通过指数之间的简单计算得到的。表达的含义也比基本指标更丰富。
图2 网络分析常用指标
例如，访问深度是用访问次数除以综合页面浏览次数得到的，它表示访问者每次访问访问的页面数。对于基于内容的网站，访问深度越高越好。跳出率是通过访问次数除以访问次数得到的，它表示着陆页的内容与访问者的匹配程度。内容匹配度越高，跳出率越低。
Google Analytics 为我们提供了许多这样的指标来记录访问者在浏览网站 时的不同行为。这些指标根据不同的类别显示在报告中。除了这些默认指标，我们还可以根据网站自身的业务需求，创建一些自定义指标。例如，当您需要记录访问者点击网页上某个按钮的行为时，您可以创建一个名为“按钮点击次数”的自定义指标。
提醒：自定义指标的设置方法有很多，没有具体的规则。即使是同一业务的两个网站 也可能有不同的自定义指标。评价自定义指标的标准是能否反映关键业务点的变化。
第二，什么是维度？
维度是观察游客行为的视角。与指标不同，单个维度本身没有意义，只有维度和指标一起才有意义。在 Google Analytics 中，常见的维度类别包括访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度，如图 3 所示。
图 3 网络分析的常用维度
每个大维度类别收录更多子类别维度。例如，访客维度包括新访客和回访用户；时间维度包括年、月、日和小时。流量来源维度包括搜索引擎和推荐网站。地理维度包括国家、地区和语言。内容维度包括页面内容和页面属性。系统维度包括浏览器类型、操作系统类型、访问方式、屏幕分辨率等
Google Analytics（分析）提供了许多维度。和指标一样，我们也可以根据需要创建一些自定义指标或复合指标。
我们可以创建访客的性别维度，例如男性访客或女性访客；一天中的时间维度，例如工作时间和休息时间；内容组合维度，如新品内容页、促销内容页；广告的尺寸、位置和创意维度 或者将不同维度组合起来创建一个组合维度，比如谷歌付费广告品牌关键词Dimension。
提醒：用户自定义维度用于辅助指标分析。它可以是现有维度的聚合、现有维度的细分，甚至是一个全新的维度。创建什么样的自定义维度取决于业务需求和指标分析的深度。
三、为什么要使用分段？
切分的最大价值在于我们可以看清问题。
通常我们在报告中得到的数据是网站的综合情况。比如总访问量、总停留时间、总销售额等。 如图4所示，这些数据向我们报告了不同页面类型、不同内容、不同属性的用户生成数据，就像@k14的整体轮廓@。虽然展示了网站的整体表现，但也隐藏了问题和机遇。我们的网站通常有多个频道，不同的访问者在不同的频道中表现不同。
例如，访问者在文章 频道上停留的时间可能更长，但整体页面浏览量会降低。虽然在下载频道上花费的时间可能会缩短，但总页面浏览量会增加。即使是最简单的网站，新访客和老访客的行为也是不同的。
通过汇总数据无法发现这些差异。需要更详细的数据来正确判断不同属性的流量。获取详细数据的方式是细分网站的流量，所以细分来自用户和网站的流量非常重要。图 4 用分段打破平均指数
让我们列举细分的好处。
好处一：避免产生抽样数据
Google Analytics中有数据采样机制，如图5所示。如果网站在您选择的报告时间范围内被访问超过500,000次，Google将采样并在报告中显示采样数据。抽样数据表显示的是估计值，但当数据量不足时，无法生成准确的估计值。
图5 触发采样数据提示
细分网站traffic虽然不能完全避免采样数据的问题，但是可以大大减少采样数据，提高上报数据的准确性。与全站的汇总数据相比，在同一时间段的报表中，细分报表只显示了单个组（单个用户组或单个渠道）的流量。例如，访问者细分为注册用户和非注册用户后，查看注册用户报表时，不统计非注册用户的访问次数。
好处 2：避免常见陷阱
报告中提供的综合指标通常是整个网站的平均值，比如平均网站停留时间、平均综合页面浏览量、跳出率等。这些平均值通常收录一些未知的陷阱，它如果只看这些平均值，很容易出错。
举一个简单的例子来说明这些平均值的计算方法：
注册用户A在网站停留19秒；
非注册用户B在网站停留1秒；
网站平均停留时间为10秒。
看网站的平均停留时间是可以的，但是如果把这两组用户分开看，你会发现两组数据差别很大，我们被平均值搞糊涂了。图 6 显示了相同 网站 流量分段后的平均 网站 停留时间和跳出率数据。每行代表一个不同的用户或频道。很明显，第一行的数据表现良好，第三行的数据表现不佳，但我们无法找到整个网站数据。
图 6 平均停留时间和跳出率报告
好处 3：提高细分目标
在对流量进行细分之后，我们还可以为不同的流量设定目标。例如，可以将注册行为设置为非注册用户的目标，将发布信息设置为注册用户的目标。频道内的用户还可以针对不同的频道内容。例如，将上传和下载数据设置为资源通道的目标。在讨论组中将帖子和回复设置为目标。这样做的好处是我们的目标转化率更准确，不会受到其他渠道流量的影响。
举个例子来说明：
目标转化率=目标完成时间/总访问时间
假设网站在通道A上有一个目标，网站有两个通道A和B。不进行流量分割，总流量（分母）就是A和B的总流量。这个增减在渠道B的访问次数会影响目标转化率的计算。但是，将流量细分后，总的流量就变成了Channel A的流量。另外一个问题是Channel B的访问者可能根本没有到过Channel A，无法切换也是正常的。好处四：深入理解数据
详细的数据可以帮助我们更多地了解网站的不同领域。看看网站 内容报告。在最流行的页面的报告中，几乎总是在顶部。这是什么意思？其他页面不如这些页面好？当我们对流量进行细分时，我们可以看到每个渠道最受欢迎的页面。他们在自己的频道里表现最好，却被整个网站淹没了。 查看全部
在网络分析的三个轴中，最后的分析方法是分段分析。分割可以说是网页分析中最常用的方法之一。与趋势分析和比较分析不同，细分必须借助专业的网络分析工具。
细分是维度和指标的简单组合。那么什么是维度呢？指标是什么？在介绍分割之前，我们先来看看这两个基本概念。在 Google Analytics 中，维度和指标是数据报告的两个最基本的元素。如图 1 所示，每个报表至少收录一对维度和索引组合。下面分别看一下指标和维度的定义和详细说明。
图 1 指标和维度构成 Google Analytics（分析）报告
1.什么是指标？
指标是用于记录访问者行为的数字。
分为基础指标和综合指标。在Google Analytics中，最常见的指标包括访问次数、综合页面浏览量、访问深度、跳出率、平均网站停留时间、新访问比例，如图2所示。这些指标中，访问量浏览量是基本指标，基本指标是访问者某些行为的简单记录和积累。
例如，访问者每浏览一个网站的新页面，综合页面浏览量就会增加一次。访问深度、跳转率、平均网站停留时间和新访问率是综合指标。综合指数比基础指数复杂，基础指数通常是通过指数之间的简单计算得到的。表达的含义也比基本指标更丰富。
图2 网络分析常用指标
例如，访问深度是用访问次数除以综合页面浏览次数得到的，它表示访问者每次访问访问的页面数。对于基于内容的网站，访问深度越高越好。跳出率是通过访问次数除以访问次数得到的，它表示着陆页的内容与访问者的匹配程度。内容匹配度越高，跳出率越低。
Google Analytics 为我们提供了许多这样的指标来记录访问者在浏览网站 时的不同行为。这些指标根据不同的类别显示在报告中。除了这些默认指标，我们还可以根据网站自身的业务需求，创建一些自定义指标。例如，当您需要记录访问者点击网页上某个按钮的行为时，您可以创建一个名为“按钮点击次数”的自定义指标。
提醒：自定义指标的设置方法有很多，没有具体的规则。即使是同一业务的两个网站 也可能有不同的自定义指标。评价自定义指标的标准是能否反映关键业务点的变化。
第二，什么是维度？
维度是观察游客行为的视角。与指标不同，单个维度本身没有意义，只有维度和指标一起才有意义。在 Google Analytics 中，常见的维度类别包括访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度，如图 3 所示。
图 3 网络分析的常用维度
每个大维度类别收录更多子类别维度。例如，访客维度包括新访客和回访用户；时间维度包括年、月、日和小时。流量来源维度包括搜索引擎和推荐网站。地理维度包括国家、地区和语言。内容维度包括页面内容和页面属性。系统维度包括浏览器类型、操作系统类型、访问方式、屏幕分辨率等
Google Analytics（分析）提供了许多维度。和指标一样，我们也可以根据需要创建一些自定义指标或复合指标。
我们可以创建访客的性别维度，例如男性访客或女性访客；一天中的时间维度，例如工作时间和休息时间；内容组合维度，如新品内容页、促销内容页；广告的尺寸、位置和创意维度 或者将不同维度组合起来创建一个组合维度，比如谷歌付费广告品牌关键词Dimension。
提醒：用户自定义维度用于辅助指标分析。它可以是现有维度的聚合、现有维度的细分，甚至是一个全新的维度。创建什么样的自定义维度取决于业务需求和指标分析的深度。
三、为什么要使用分段？
切分的最大价值在于我们可以看清问题。
通常我们在报告中得到的数据是网站的综合情况。比如总访问量、总停留时间、总销售额等。 如图4所示，这些数据向我们报告了不同页面类型、不同内容、不同属性的用户生成数据，就像@k14的整体轮廓@。虽然展示了网站的整体表现，但也隐藏了问题和机遇。我们的网站通常有多个频道，不同的访问者在不同的频道中表现不同。
例如，访问者在文章 频道上停留的时间可能更长，但整体页面浏览量会降低。虽然在下载频道上花费的时间可能会缩短，但总页面浏览量会增加。即使是最简单的网站，新访客和老访客的行为也是不同的。
通过汇总数据无法发现这些差异。需要更详细的数据来正确判断不同属性的流量。获取详细数据的方式是细分网站的流量，所以细分来自用户和网站的流量非常重要。图 4 用分段打破平均指数
让我们列举细分的好处。
好处一：避免产生抽样数据
Google Analytics中有数据采样机制，如图5所示。如果网站在您选择的报告时间范围内被访问超过500,000次，Google将采样并在报告中显示采样数据。抽样数据表显示的是估计值，但当数据量不足时，无法生成准确的估计值。
图5 触发采样数据提示
细分网站traffic虽然不能完全避免采样数据的问题，但是可以大大减少采样数据，提高上报数据的准确性。与全站的汇总数据相比，在同一时间段的报表中，细分报表只显示了单个组（单个用户组或单个渠道）的流量。例如，访问者细分为注册用户和非注册用户后，查看注册用户报表时，不统计非注册用户的访问次数。
好处 2：避免常见陷阱
报告中提供的综合指标通常是整个网站的平均值，比如平均网站停留时间、平均综合页面浏览量、跳出率等。这些平均值通常收录一些未知的陷阱，它如果只看这些平均值，很容易出错。
举一个简单的例子来说明这些平均值的计算方法：
注册用户A在网站停留19秒；
非注册用户B在网站停留1秒；
网站平均停留时间为10秒。
看网站的平均停留时间是可以的，但是如果把这两组用户分开看，你会发现两组数据差别很大，我们被平均值搞糊涂了。图 6 显示了相同 网站 流量分段后的平均 网站 停留时间和跳出率数据。每行代表一个不同的用户或频道。很明显，第一行的数据表现良好，第三行的数据表现不佳，但我们无法找到整个网站数据。
图 6 平均停留时间和跳出率报告
好处 3：提高细分目标
在对流量进行细分之后，我们还可以为不同的流量设定目标。例如，可以将注册行为设置为非注册用户的目标，将发布信息设置为注册用户的目标。频道内的用户还可以针对不同的频道内容。例如，将上传和下载数据设置为资源通道的目标。在讨论组中将帖子和回复设置为目标。这样做的好处是我们的目标转化率更准确，不会受到其他渠道流量的影响。
举个例子来说明：
目标转化率=目标完成时间/总访问时间
假设网站在通道A上有一个目标，网站有两个通道A和B。不进行流量分割，总流量（分母）就是A和B的总流量。这个增减在渠道B的访问次数会影响目标转化率的计算。但是，将流量细分后，总的流量就变成了Channel A的流量。另外一个问题是Channel B的访问者可能根本没有到过Channel A，无法切换也是正常的。好处四：深入理解数据
详细的数据可以帮助我们更多地了解网站的不同领域。看看网站 内容报告。在最流行的页面的报告中，几乎总是在顶部。这是什么意思？其他页面不如这些页面好？当我们对流量进行细分时，我们可以看到每个渠道最受欢迎的页面。他们在自己的频道里表现最好，却被整个网站淹没了。 查看全部
谷歌分析中，维度和指标是数据报告的两个要素
在网络分析的三个轴中，最后的分析方法是分段分析。分割可以说是网页分析中最常用的方法之一。与趋势分析和比较分析不同，细分必须借助专业的网络分析工具。
细分是维度和指标的简单组合。那么什么是维度呢？指标是什么？在介绍分割之前，我们先来看看这两个基本概念。在 Google Analytics 中，维度和指标是数据报告的两个最基本的元素。如图 1 所示，每个报表至少收录一对维度和索引组合。下面分别看一下指标和维度的定义和详细说明。
图 1 指标和维度构成 Google Analytics（分析）报告
1.什么是指标？
指标是用于记录访问者行为的数字。
分为基础指标和综合指标。在Google Analytics中，最常见的指标包括访问次数、综合页面浏览量、访问深度、跳出率、平均网站停留时间、新访问比例，如图2所示。这些指标中，访问量浏览量是基本指标，基本指标是访问者某些行为的简单记录和积累。
例如，访问者每浏览一个网站的新页面，综合页面浏览量就会增加一次。访问深度、跳转率、平均网站停留时间和新访问率是综合指标。综合指数比基础指数复杂，基础指数通常是通过指数之间的简单计算得到的。表达的含义也比基本指标更丰富。
图2 网络分析常用指标
例如，访问深度是用访问次数除以综合页面浏览次数得到的，它表示访问者每次访问访问的页面数。对于基于内容的网站，访问深度越高越好。跳出率是通过访问次数除以访问次数得到的，它表示着陆页的内容与访问者的匹配程度。内容匹配度越高，跳出率越低。
Google Analytics 为我们提供了许多这样的指标来记录访问者在浏览网站 时的不同行为。这些指标根据不同的类别显示在报告中。除了这些默认指标，我们还可以根据网站自身的业务需求，创建一些自定义指标。例如，当您需要记录访问者点击网页上某个按钮的行为时，您可以创建一个名为“按钮点击次数”的自定义指标。
提醒：自定义指标的设置方法有很多，没有具体的规则。即使是同一业务的两个网站 也可能有不同的自定义指标。评价自定义指标的标准是能否反映关键业务点的变化。
第二，什么是维度？
维度是观察游客行为的视角。与指标不同，单个维度本身没有意义，只有维度和指标一起才有意义。在 Google Analytics 中，常见的维度类别包括访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度，如图 3 所示。
图 3 网络分析的常用维度
每个大维度类别收录更多子类别维度。例如，访客维度包括新访客和回访用户；时间维度包括年、月、日和小时。流量来源维度包括搜索引擎和推荐网站。地理维度包括国家、地区和语言。内容维度包括页面内容和页面属性。系统维度包括浏览器类型、操作系统类型、访问方式、屏幕分辨率等
Google Analytics（分析）提供了许多维度。和指标一样，我们也可以根据需要创建一些自定义指标或复合指标。
我们可以创建访客的性别维度，例如男性访客或女性访客；一天中的时间维度，例如工作时间和休息时间；内容组合维度，如新品内容页、促销内容页；广告的尺寸、位置和创意维度 或者将不同维度组合起来创建一个组合维度，比如谷歌付费广告品牌关键词Dimension。
提醒：用户自定义维度用于辅助指标分析。它可以是现有维度的聚合、现有维度的细分，甚至是一个全新的维度。创建什么样的自定义维度取决于业务需求和指标分析的深度。
三、为什么要使用分段？
切分的最大价值在于我们可以看清问题。
通常我们在报告中得到的数据是网站的综合情况。比如总访问量、总停留时间、总销售额等。 如图4所示，这些数据向我们报告了不同页面类型、不同内容、不同属性的用户生成数据，就像@k14的整体轮廓@。虽然展示了网站的整体表现，但也隐藏了问题和机遇。我们的网站通常有多个频道，不同的访问者在不同的频道中表现不同。
例如，访问者在文章 频道上停留的时间可能更长，但整体页面浏览量会降低。虽然在下载频道上花费的时间可能会缩短，但总页面浏览量会增加。即使是最简单的网站，新访客和老访客的行为也是不同的。
通过汇总数据无法发现这些差异。需要更详细的数据来正确判断不同属性的流量。获取详细数据的方式是细分网站的流量，所以细分来自用户和网站的流量非常重要。图 4 用分段打破平均指数
让我们列举细分的好处。
好处一：避免产生抽样数据
Google Analytics中有数据采样机制，如图5所示。如果网站在您选择的报告时间范围内被访问超过500,000次，Google将采样并在报告中显示采样数据。抽样数据表显示的是估计值，但当数据量不足时，无法生成准确的估计值。
图5 触发采样数据提示
细分网站traffic虽然不能完全避免采样数据的问题，但是可以大大减少采样数据，提高上报数据的准确性。与全站的汇总数据相比，在同一时间段的报表中，细分报表只显示了单个组（单个用户组或单个渠道）的流量。例如，访问者细分为注册用户和非注册用户后，查看注册用户报表时，不统计非注册用户的访问次数。
好处 2：避免常见陷阱
报告中提供的综合指标通常是整个网站的平均值，比如平均网站停留时间、平均综合页面浏览量、跳出率等。这些平均值通常收录一些未知的陷阱，它如果只看这些平均值，很容易出错。
举一个简单的例子来说明这些平均值的计算方法：
注册用户A在网站停留19秒；
非注册用户B在网站停留1秒；
网站平均停留时间为10秒。
看网站的平均停留时间是可以的，但是如果把这两组用户分开看，你会发现两组数据差别很大，我们被平均值搞糊涂了。图 6 显示了相同 网站 流量分段后的平均 网站 停留时间和跳出率数据。每行代表一个不同的用户或频道。很明显，第一行的数据表现良好，第三行的数据表现不佳，但我们无法找到整个网站数据。
图 6 平均停留时间和跳出率报告
好处 3：提高细分目标
在对流量进行细分之后，我们还可以为不同的流量设定目标。例如，可以将注册行为设置为非注册用户的目标，将发布信息设置为注册用户的目标。频道内的用户还可以针对不同的频道内容。例如，将上传和下载数据设置为资源通道的目标。在讨论组中将帖子和回复设置为目标。这样做的好处是我们的目标转化率更准确，不会受到其他渠道流量的影响。
举个例子来说明：
目标转化率=目标完成时间/总访问时间
假设网站在通道A上有一个目标，网站有两个通道A和B。不进行流量分割，总流量（分母）就是A和B的总流量。这个增减在渠道B的访问次数会影响目标转化率的计算。但是，将流量细分后，总的流量就变成了Channel A的流量。另外一个问题是Channel B的访问者可能根本没有到过Channel A，无法切换也是正常的。好处四：深入理解数据
详细的数据可以帮助我们更多地了解网站的不同领域。看看网站 内容报告。在最流行的页面的报告中，几乎总是在顶部。这是什么意思？其他页面不如这些页面好？当我们对流量进行细分时，我们可以看到每个渠道最受欢迎的页面。他们在自己的频道里表现最好，却被整个网站淹没了。
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式是如何计算的
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 90 次浏览 • 2021-06-22 04:30
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式是如何计算的
作为网站operations、产品经理、交互设计师等职位，我经常需要分析网站的一些操作数据，那么这些公式是如何计算的，每个术语是什么意思？
请看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？如何增强访问者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，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，所以他们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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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结合使用，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。
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 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
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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易于使用的，那么网站的内容很容易被找到，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：大多数网站希望访问者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。 查看全部
作为网站operations、产品经理、交互设计师等职位，我经常需要分析网站的一些操作数据，那么这些公式是如何计算的，每个术语是什么意思？
请看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？如何增强访问者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，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，所以他们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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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结合使用，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。
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 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
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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易于使用的，那么网站的内容很容易被找到，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：大多数网站希望访问者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。 查看全部
网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式是如何计算的
作为网站operations、产品经理、交互设计师等职位，我经常需要分析网站的一些操作数据，那么这些公式是如何计算的，每个术语是什么意思？
请看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？如何增强访问者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，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，所以他们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，如果是电商网站 , 可以在 7~10 页左右定义。如果你的网站针对的是正确的目标受众，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结合使用，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。
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 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
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；但是比如客服特别是投诉或者网站之类的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很重要，因为流量是从这些页面产生的，那么在网站planning和网站planning的时候需要导航到网站或者Layout design在设计架构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，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易于使用的，那么网站的内容很容易被找到，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：大多数网站希望访问者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。
网站分析常用的指标之内容指标在正式进入分析之前
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 101 次浏览 • 2021-06-21 07:04
网站分析常用的指标之内容指标在正式进入分析之前
网站分析常用的指标之内容指标作为网站运营最基础的数据，是运营人员所必须考虑的数据，它直接反映网站所营销的产品、品牌和服务。通过分析内容指标，可以了解网站的内容和用户关注哪些内容，即网站的内容策略。内容指标主要有这么几个：内容库存(title，seoquery，meta)、内容创造(matrixcontentdynamics，engagement)、内容质量(quality，contentquality)和内容运营(matrixoperationaldynamics，contentdevelopment)内容指标使网站分析工具指标化，更加能够帮助分析人员高效率地完成任务。这篇文章主要介绍内容指标。了解内容指标在正式进入内容指标分析之前，先介绍一下几个概念。
1、内容产出内容产出指的是网站从整体上来观察内容创作，结构化的内容产出，包括ugc内容产出和pgc内容产出ugc：用户发布的有意义的内容，它也有一个叫法是usergeneratedcontent。query：关键词，google中，关键词和query都可以叫query。而用户是根据关键词搜索网站内容的，他们使用关键词搜索同样的内容，对于网站来说，这是重复的同样的内容，那对于用户来说，他们认为“虽然网站上的内容数量很多，但是网站并没有提供重复的内容”，所以重复内容就被划分为一个query。
每个query都有label，查询label会被放在搜索搜索网页的顶部或者底部。engagement：参与活动。就像可以参与拍卖和众筹一样，有用户，有内容，有产出。查询label也可以是任何东西，有些用户是查询“ugc内容的产出”，还有些是查询“ugc内容的产出”。这是网站内容产出指标。
2、内容相关性网站上的每个ugc都是由query(关键词)产生的，是否查询query是内容质量的一个重要指标。
3、内容质量内容质量包括：搜索性(tremendous，常见query有关键词、queryelement、userprofile）、检索性(internationally，常见query有queryelement和querycontent)、创造性(numerically，常见的是搜索引擎数据挖掘里的users特征）内容质量可以用于统计网站上发布的内容之间的相关性，并作为决策的依据。
4、内容创作内容创作主要包括：
1）提升ugc的质量(quality，
2）搜索引擎检索并索引用户创造的内容（pagerank)来源tompda6
3、内容质量和内容相关性等指标的关系：内容创作的指标来源主要可以分为两大类：
1）内容创作指标来源(topkinfluencers、whitenoteinfluencers、sequenceinfluencers等)创作者创造内容的数量或者质量高低，相应创作者创造的内容的权重等。如：搜索引擎pagerank从创作者方面来看内容的竞争力， 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标作为网站运营最基础的数据，是运营人员所必须考虑的数据，它直接反映网站所营销的产品、品牌和服务。通过分析内容指标，可以了解网站的内容和用户关注哪些内容，即网站的内容策略。内容指标主要有这么几个：内容库存(title，seoquery，meta)、内容创造(matrixcontentdynamics，engagement)、内容质量(quality，contentquality)和内容运营(matrixoperationaldynamics，contentdevelopment)内容指标使网站分析工具指标化，更加能够帮助分析人员高效率地完成任务。这篇文章主要介绍内容指标。了解内容指标在正式进入内容指标分析之前，先介绍一下几个概念。
1、内容产出内容产出指的是网站从整体上来观察内容创作，结构化的内容产出，包括ugc内容产出和pgc内容产出ugc：用户发布的有意义的内容，它也有一个叫法是usergeneratedcontent。query：关键词，google中，关键词和query都可以叫query。而用户是根据关键词搜索网站内容的，他们使用关键词搜索同样的内容，对于网站来说，这是重复的同样的内容，那对于用户来说，他们认为“虽然网站上的内容数量很多，但是网站并没有提供重复的内容”，所以重复内容就被划分为一个query。
每个query都有label，查询label会被放在搜索搜索网页的顶部或者底部。engagement：参与活动。就像可以参与拍卖和众筹一样，有用户，有内容，有产出。查询label也可以是任何东西，有些用户是查询“ugc内容的产出”，还有些是查询“ugc内容的产出”。这是网站内容产出指标。
2、内容相关性网站上的每个ugc都是由query(关键词)产生的，是否查询query是内容质量的一个重要指标。
3、内容质量内容质量包括：搜索性(tremendous，常见query有关键词、queryelement、userprofile）、检索性(internationally，常见query有queryelement和querycontent)、创造性(numerically，常见的是搜索引擎数据挖掘里的users特征）内容质量可以用于统计网站上发布的内容之间的相关性，并作为决策的依据。
4、内容创作内容创作主要包括：
1）提升ugc的质量(quality，
2）搜索引擎检索并索引用户创造的内容（pagerank)来源tompda6
3、内容质量和内容相关性等指标的关系：内容创作的指标来源主要可以分为两大类：
1）内容创作指标来源(topkinfluencers、whitenoteinfluencers、sequenceinfluencers等)创作者创造内容的数量或者质量高低，相应创作者创造的内容的权重等。如：搜索引擎pagerank从创作者方面来看内容的竞争力， 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标在正式进入分析之前
网站分析常用的指标之内容指标作为网站运营最基础的数据，是运营人员所必须考虑的数据，它直接反映网站所营销的产品、品牌和服务。通过分析内容指标，可以了解网站的内容和用户关注哪些内容，即网站的内容策略。内容指标主要有这么几个：内容库存(title，seoquery，meta)、内容创造(matrixcontentdynamics，engagement)、内容质量(quality，contentquality)和内容运营(matrixoperationaldynamics，contentdevelopment)内容指标使网站分析工具指标化，更加能够帮助分析人员高效率地完成任务。这篇文章主要介绍内容指标。了解内容指标在正式进入内容指标分析之前，先介绍一下几个概念。
1、内容产出内容产出指的是网站从整体上来观察内容创作，结构化的内容产出，包括ugc内容产出和pgc内容产出ugc：用户发布的有意义的内容，它也有一个叫法是usergeneratedcontent。query：关键词，google中，关键词和query都可以叫query。而用户是根据关键词搜索网站内容的，他们使用关键词搜索同样的内容，对于网站来说，这是重复的同样的内容，那对于用户来说，他们认为“虽然网站上的内容数量很多，但是网站并没有提供重复的内容”，所以重复内容就被划分为一个query。
每个query都有label，查询label会被放在搜索搜索网页的顶部或者底部。engagement：参与活动。就像可以参与拍卖和众筹一样，有用户，有内容，有产出。查询label也可以是任何东西，有些用户是查询“ugc内容的产出”，还有些是查询“ugc内容的产出”。这是网站内容产出指标。
2、内容相关性网站上的每个ugc都是由query(关键词)产生的，是否查询query是内容质量的一个重要指标。
3、内容质量内容质量包括：搜索性(tremendous，常见query有关键词、queryelement、userprofile）、检索性(internationally，常见query有queryelement和querycontent)、创造性(numerically，常见的是搜索引擎数据挖掘里的users特征）内容质量可以用于统计网站上发布的内容之间的相关性，并作为决策的依据。
4、内容创作内容创作主要包括：
1）提升ugc的质量(quality，
2）搜索引擎检索并索引用户创造的内容（pagerank)来源tompda6
3、内容质量和内容相关性等指标的关系：内容创作的指标来源主要可以分为两大类：
1）内容创作指标来源(topkinfluencers、whitenoteinfluencers、sequenceinfluencers等)创作者创造内容的数量或者质量高低，相应创作者创造的内容的权重等。如：搜索引擎pagerank从创作者方面来看内容的竞争力，
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2021-06-21 02:01
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标:网站的信息一般分为三种,一种是对行内关联性高的内容过滤,一种是存在于整个页面中存在于pc端的内容过滤,还有一种就是关联性,而产生了其他的目的或者不同的需求,比如说导航栏的内容,营销信息的转发页面,同一页面的内容是要重复或者不同的,这些信息网站的过滤器过滤掉,是不同来源的内容不再和同一页面的内容重复内容指标过滤器过滤指标:网站主要存在的功能,或者网站可以基于某个功能或者目的进行功能的指定内容过滤,比如说可以进行消息网,xx条消息的分发一页,xx内容对应xx页面等,这些关联性信息也是过滤器指标方面的指标广告指标过滤指标:我们去调查竞争对手或者行业方面发布内容都必须进行真实准确的营销信息考虑,那么这部分的内容就属于竞争对手发布的,那么就必须要过滤掉,比如说某个功能性页面的消息推送,可能是竞争对手的内容同行内部发布的,那么这个链接请求必须要过滤,否则就违反了竞争关系方面的内容指标过滤指标:在网站中发布某个功能或者某个信息,已经影响到用户的现实利益,对其他人的生活造成了很大的干扰,那么这个功能信息也是可以过滤掉的内容指标过滤指标:类似于第一种,我们进行调查以后,只需要真实准确的客观的透明的进行网站信息调查,由于网站信息量的众多,经常会导致我们过滤的效率,导致我们工作量很大,那么就要考虑的第二种,减少可过滤信息的数量,我们可以大力的广告投放或者我们进行优化搜索引擎结果页面的点击率,可过滤多少内容指标过滤指标:网站虽然是这么多信息,但是我们不是都是必须要读,有时候可以对我们帮助很大,但是有时候我们也可以过滤的比较简单,一条评论也可以,一张图片也可以,只要是网站的内容是我们想过滤掉的,但是我们没有办法,那么就可以考虑一些交互式的内容,使信息过滤简单合理,没有过滤功能,合理的利用已有的网站资源。 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标:网站的信息一般分为三种,一种是对行内关联性高的内容过滤,一种是存在于整个页面中存在于pc端的内容过滤,还有一种就是关联性,而产生了其他的目的或者不同的需求,比如说导航栏的内容,营销信息的转发页面,同一页面的内容是要重复或者不同的,这些信息网站的过滤器过滤掉,是不同来源的内容不再和同一页面的内容重复内容指标过滤器过滤指标:网站主要存在的功能,或者网站可以基于某个功能或者目的进行功能的指定内容过滤,比如说可以进行消息网,xx条消息的分发一页,xx内容对应xx页面等,这些关联性信息也是过滤器指标方面的指标广告指标过滤指标:我们去调查竞争对手或者行业方面发布内容都必须进行真实准确的营销信息考虑,那么这部分的内容就属于竞争对手发布的,那么就必须要过滤掉,比如说某个功能性页面的消息推送,可能是竞争对手的内容同行内部发布的,那么这个链接请求必须要过滤,否则就违反了竞争关系方面的内容指标过滤指标:在网站中发布某个功能或者某个信息,已经影响到用户的现实利益,对其他人的生活造成了很大的干扰,那么这个功能信息也是可以过滤掉的内容指标过滤指标:类似于第一种,我们进行调查以后,只需要真实准确的客观的透明的进行网站信息调查,由于网站信息量的众多,经常会导致我们过滤的效率,导致我们工作量很大,那么就要考虑的第二种,减少可过滤信息的数量,我们可以大力的广告投放或者我们进行优化搜索引擎结果页面的点击率,可过滤多少内容指标过滤指标:网站虽然是这么多信息,但是我们不是都是必须要读,有时候可以对我们帮助很大,但是有时候我们也可以过滤的比较简单,一条评论也可以,一张图片也可以,只要是网站的内容是我们想过滤掉的,但是我们没有办法,那么就可以考虑一些交互式的内容,使信息过滤简单合理,没有过滤功能,合理的利用已有的网站资源。 查看全部
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标
网站分析常用的指标之内容指标内容过滤器过滤指标:网站的信息一般分为三种,一种是对行内关联性高的内容过滤,一种是存在于整个页面中存在于pc端的内容过滤,还有一种就是关联性,而产生了其他的目的或者不同的需求,比如说导航栏的内容,营销信息的转发页面,同一页面的内容是要重复或者不同的,这些信息网站的过滤器过滤掉,是不同来源的内容不再和同一页面的内容重复内容指标过滤器过滤指标:网站主要存在的功能,或者网站可以基于某个功能或者目的进行功能的指定内容过滤,比如说可以进行消息网,xx条消息的分发一页,xx内容对应xx页面等,这些关联性信息也是过滤器指标方面的指标广告指标过滤指标:我们去调查竞争对手或者行业方面发布内容都必须进行真实准确的营销信息考虑,那么这部分的内容就属于竞争对手发布的,那么就必须要过滤掉,比如说某个功能性页面的消息推送,可能是竞争对手的内容同行内部发布的,那么这个链接请求必须要过滤,否则就违反了竞争关系方面的内容指标过滤指标:在网站中发布某个功能或者某个信息,已经影响到用户的现实利益,对其他人的生活造成了很大的干扰,那么这个功能信息也是可以过滤掉的内容指标过滤指标:类似于第一种,我们进行调查以后,只需要真实准确的客观的透明的进行网站信息调查,由于网站信息量的众多,经常会导致我们过滤的效率,导致我们工作量很大,那么就要考虑的第二种,减少可过滤信息的数量,我们可以大力的广告投放或者我们进行优化搜索引擎结果页面的点击率,可过滤多少内容指标过滤指标:网站虽然是这么多信息,但是我们不是都是必须要读,有时候可以对我们帮助很大,但是有时候我们也可以过滤的比较简单,一条评论也可以,一张图片也可以,只要是网站的内容是我们想过滤掉的,但是我们没有办法,那么就可以考虑一些交互式的内容,使信息过滤简单合理,没有过滤功能,合理的利用已有的网站资源。
网站分析常用的指标之内容指标//内容/指标
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2021-06-19 20:33
网站分析常用的指标之内容指标//内容/指标
任何正常运行的网站都有数据。在互联网时代，一个成功的网站运营商在掌握网站操作方法的同时，一定要善于总结，总结一个重要的来源是网站各种数据的统计。
很多人都知道数据对网站的意义。大多数网站 会安装数据代码。通常情况下，强大的数据代码会误导操作员。你为什么这么说？因为网站Data统计的很多，为了分析网站运营商的数据，他们会统计网站的所有数据。比如分析客户类型，一个网站用户可以包括新用户、访问3次以上但未注册的用户、会员、公司员工等。不同类型的用户访问网站的目的不同，他们停留的时间也不同，访问的网页也大不相同。
此外，我们正在根据访问流量的来源进行统计。大多数网站关注搜索引擎的流量，也就是我们所说的自然流量。在移动互联网时代，我们完全依赖自然流量。很久以前，一个成熟的网站运营，拥有多渠道多元化的流量来源。这些渠道类型主要分为：付费和自然流量、付费媒体和免费媒体、内部和外部广告、联盟。如果要通过数据分析哪种渠道运营方式有效，如果分析错误，会影响网站的整体运营，甚至增加网站的运营成本。
<p> 查看全部
任何正常运行的网站都有数据。在互联网时代，一个成功的网站运营商在掌握网站操作方法的同时，一定要善于总结，总结一个重要的来源是网站各种数据的统计。
很多人都知道数据对网站的意义。大多数网站 会安装数据代码。通常情况下，强大的数据代码会误导操作员。你为什么这么说？因为网站Data统计的很多，为了分析网站运营商的数据，他们会统计网站的所有数据。比如分析客户类型，一个网站用户可以包括新用户、访问3次以上但未注册的用户、会员、公司员工等。不同类型的用户访问网站的目的不同，他们停留的时间也不同，访问的网页也大不相同。
此外，我们正在根据访问流量的来源进行统计。大多数网站关注搜索引擎的流量，也就是我们所说的自然流量。在移动互联网时代，我们完全依赖自然流量。很久以前，一个成熟的网站运营，拥有多渠道多元化的流量来源。这些渠道类型主要分为：付费和自然流量、付费媒体和免费媒体、内部和外部广告、联盟。如果要通过数据分析哪种渠道运营方式有效，如果分析错误，会影响网站的整体运营，甚至增加网站的运营成本。
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网站分析常用的指标之内容指标//内容/指标
任何正常运行的网站都有数据。在互联网时代，一个成功的网站运营商在掌握网站操作方法的同时，一定要善于总结，总结一个重要的来源是网站各种数据的统计。
很多人都知道数据对网站的意义。大多数网站 会安装数据代码。通常情况下，强大的数据代码会误导操作员。你为什么这么说？因为网站Data统计的很多，为了分析网站运营商的数据，他们会统计网站的所有数据。比如分析客户类型，一个网站用户可以包括新用户、访问3次以上但未注册的用户、会员、公司员工等。不同类型的用户访问网站的目的不同，他们停留的时间也不同，访问的网页也大不相同。
此外，我们正在根据访问流量的来源进行统计。大多数网站关注搜索引擎的流量，也就是我们所说的自然流量。在移动互联网时代，我们完全依赖自然流量。很久以前，一个成熟的网站运营，拥有多渠道多元化的流量来源。这些渠道类型主要分为：付费和自然流量、付费媒体和免费媒体、内部和外部广告、联盟。如果要通过数据分析哪种渠道运营方式有效，如果分析错误，会影响网站的整体运营，甚至增加网站的运营成本。
<p>
网站分析重要的技术指标，只要浏览量、IP就够了吗
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-06-19 20:28
网站分析重要的技术指标，只要浏览量、IP就够了吗
项目招商找A5快速获取精准代理商名单
作为网站，尤其是电商网站，分析所有运营数据，想办法持续增加流量，提高转化率，提升品牌知名度。那么，网站analysis需要哪些技术指标呢？页面浏览量和 IP 是否足够？还有哪些数据可以帮助增加网站 流量？今天Q猪跟大家分享的是网站分析有哪些重要的技术指标。
特别是由于百度在国内搜索市场的优势地位，文章中提到的统计工具自然是基于百度的统计数据。
Metrics1、view volume PV
定义：页面浏览量是PV（Page View），指的是所有用户浏览的页面总数。独立用户每打开一个页面，记录一次。
分析：网站总浏览量可以评估用户对网站的兴趣，就像对电视剧的收视率一样。但是对于网站运营商来说，更重要的是每列下的页面浏览量。从搜索引擎输入网站后，哪个页面对网站的浏览量贡献最大，百度提供的统计工具中，可以清晰的看到搜索词，网站有多少页面通过搜索词被浏览过，占总浏览量的比例。
从这张表中，我们可以很好的判断关键词对网站的贡献，结合关键词的排名，我们可以清晰的判断出用户对网站的兴趣。通过调整网站标题设置，结合用户访问、关键词排名等因素，可以一目了然关键词用户对哪个长尾用户更感兴趣，更有点击欲望。
Metric 2、Visitors UV（包括新访客数和新访客比例）
定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一次多次访问网站一天将仅计为 1 位访客。
分析：在统计工具中，我们经常可以看到独立访问者的数据和IP数量不同，独立访问者的数量比IP数量多。这是因为，在同一个IP 地址下，可能会同时使用多台计算机。我相信这种情况非常普遍。
另一种情况是，在同一台电脑上，用户清除缓存，使用360等工具删除cookie。一段时间后，用户重新使用电脑，输入网站，这样访问次数UV也重新打开加一。
虽然是这样，但访问量也可以在一定程度上表明有多少用户进入了网站，结合总浏览量，我们可以计算出每个用户访问的平均页面。
当然，对于网站的统计，另一个需要关注的访问量指标就是新访问者的数量。可以测量新的访问者数据。 网站通过推广活动获得的用户数。新访问者占总访问者的比例可以从网站吸引新鲜血液的能力以及如何留住现有用户中看出。
Index3、IP 号
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。
分析：这是我们最熟悉的一个概念。不管有多少台电脑或其他用户在同一个IP上，从某种程度上来说，独立IP的数量是衡量网站推广活动好坏的最直接的衡量标准。数据。
指标4、跳出率
定义：只浏览一页后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。
分析：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。它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。访问者更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。
该指标还可以衡量在线营销的效果。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，分析该推广源的访问量指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的撰写是否优秀，以及@的设计k14@入口页面用户体验是否好。
在下一章中，Q Pig将从网站自己的角度描述如何降低网站跳出率。由于搜索引擎的在线推广，无论是付费的还是自然的SEO营销，都需要一定的价格，所以当流量和独立IP数量增加时，如何降低跳出率，增加网站的浏览量是非常重要。
Metrics5、平均访问时长/访问页面数
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。
分析：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。长期在网站停留后，平均访问时间较长。
指标6、转化率（转化次数）
定义：转化率 = 转化次数/访问次数。
分析：转化率就是访问转化的效率。值越高，完成网站operator 希望访问者执行的操作的访问次数越多。
网站所有推广的最终目标是增加转化次数。绝对IP数和访问者数固然可以提高转化次数，但在同等资源下如何提高转化率呢？变得更加重要。
目前，大型电商网站牢牢占据食物链顶端。小规模的电商企业要想获得一席之地，只能不断提升用户体验，不断提升转化率，获得更高的回报才能实现长远发展。本文由Q猪文学站()原创发布，转载请注明出处。
申请创业报告，分享创业好点子。点击此处，共同探讨新的创业机会！ 查看全部
项目招商找A5快速获取精准代理商名单
作为网站，尤其是电商网站，分析所有运营数据，想办法持续增加流量，提高转化率，提升品牌知名度。那么，网站analysis需要哪些技术指标呢？页面浏览量和 IP 是否足够？还有哪些数据可以帮助增加网站 流量？今天Q猪跟大家分享的是网站分析有哪些重要的技术指标。
特别是由于百度在国内搜索市场的优势地位，文章中提到的统计工具自然是基于百度的统计数据。
Metrics1、view volume PV
定义：页面浏览量是PV（Page View），指的是所有用户浏览的页面总数。独立用户每打开一个页面，记录一次。
分析：网站总浏览量可以评估用户对网站的兴趣，就像对电视剧的收视率一样。但是对于网站运营商来说，更重要的是每列下的页面浏览量。从搜索引擎输入网站后，哪个页面对网站的浏览量贡献最大，百度提供的统计工具中，可以清晰的看到搜索词，网站有多少页面通过搜索词被浏览过，占总浏览量的比例。
从这张表中，我们可以很好的判断关键词对网站的贡献，结合关键词的排名，我们可以清晰的判断出用户对网站的兴趣。通过调整网站标题设置，结合用户访问、关键词排名等因素，可以一目了然关键词用户对哪个长尾用户更感兴趣，更有点击欲望。
Metric 2、Visitors UV（包括新访客数和新访客比例）
定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一次多次访问网站一天将仅计为 1 位访客。
分析：在统计工具中，我们经常可以看到独立访问者的数据和IP数量不同，独立访问者的数量比IP数量多。这是因为，在同一个IP 地址下，可能会同时使用多台计算机。我相信这种情况非常普遍。
另一种情况是，在同一台电脑上，用户清除缓存，使用360等工具删除cookie。一段时间后，用户重新使用电脑，输入网站，这样访问次数UV也重新打开加一。
虽然是这样，但访问量也可以在一定程度上表明有多少用户进入了网站，结合总浏览量，我们可以计算出每个用户访问的平均页面。
当然，对于网站的统计，另一个需要关注的访问量指标就是新访问者的数量。可以测量新的访问者数据。 网站通过推广活动获得的用户数。新访问者占总访问者的比例可以从网站吸引新鲜血液的能力以及如何留住现有用户中看出。
Index3、IP 号
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。
分析：这是我们最熟悉的一个概念。不管有多少台电脑或其他用户在同一个IP上，从某种程度上来说，独立IP的数量是衡量网站推广活动好坏的最直接的衡量标准。数据。
指标4、跳出率
定义：只浏览一页后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。
分析：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。它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。访问者更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。
该指标还可以衡量在线营销的效果。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，分析该推广源的访问量指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的撰写是否优秀，以及@的设计k14@入口页面用户体验是否好。
在下一章中，Q Pig将从网站自己的角度描述如何降低网站跳出率。由于搜索引擎的在线推广，无论是付费的还是自然的SEO营销，都需要一定的价格，所以当流量和独立IP数量增加时，如何降低跳出率，增加网站的浏览量是非常重要。
Metrics5、平均访问时长/访问页面数
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。
分析：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。长期在网站停留后，平均访问时间较长。
指标6、转化率（转化次数）
定义：转化率 = 转化次数/访问次数。
分析：转化率就是访问转化的效率。值越高，完成网站operator 希望访问者执行的操作的访问次数越多。
网站所有推广的最终目标是增加转化次数。绝对IP数和访问者数固然可以提高转化次数，但在同等资源下如何提高转化率呢？变得更加重要。
目前，大型电商网站牢牢占据食物链顶端。小规模的电商企业要想获得一席之地，只能不断提升用户体验，不断提升转化率，获得更高的回报才能实现长远发展。本文由Q猪文学站()原创发布，转载请注明出处。
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网站分析重要的技术指标，只要浏览量、IP就够了吗
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作为网站，尤其是电商网站，分析所有运营数据，想办法持续增加流量，提高转化率，提升品牌知名度。那么，网站analysis需要哪些技术指标呢？页面浏览量和 IP 是否足够？还有哪些数据可以帮助增加网站 流量？今天Q猪跟大家分享的是网站分析有哪些重要的技术指标。
特别是由于百度在国内搜索市场的优势地位，文章中提到的统计工具自然是基于百度的统计数据。
Metrics1、view volume PV
定义：页面浏览量是PV（Page View），指的是所有用户浏览的页面总数。独立用户每打开一个页面，记录一次。
分析：网站总浏览量可以评估用户对网站的兴趣，就像对电视剧的收视率一样。但是对于网站运营商来说，更重要的是每列下的页面浏览量。从搜索引擎输入网站后，哪个页面对网站的浏览量贡献最大，百度提供的统计工具中，可以清晰的看到搜索词，网站有多少页面通过搜索词被浏览过，占总浏览量的比例。
从这张表中，我们可以很好的判断关键词对网站的贡献，结合关键词的排名，我们可以清晰的判断出用户对网站的兴趣。通过调整网站标题设置，结合用户访问、关键词排名等因素，可以一目了然关键词用户对哪个长尾用户更感兴趣，更有点击欲望。
Metric 2、Visitors UV（包括新访客数和新访客比例）
定义：访客数（UV）是独立访客数、网站一天的独立访客数（基于cookie）、同一访客一次多次访问网站一天将仅计为 1 位访客。
分析：在统计工具中，我们经常可以看到独立访问者的数据和IP数量不同，独立访问者的数量比IP数量多。这是因为，在同一个IP 地址下，可能会同时使用多台计算机。我相信这种情况非常普遍。
另一种情况是，在同一台电脑上，用户清除缓存，使用360等工具删除cookie。一段时间后，用户重新使用电脑，输入网站，这样访问次数UV也重新打开加一。
虽然是这样，但访问量也可以在一定程度上表明有多少用户进入了网站，结合总浏览量，我们可以计算出每个用户访问的平均页面。
当然，对于网站的统计，另一个需要关注的访问量指标就是新访问者的数量。可以测量新的访问者数据。 网站通过推广活动获得的用户数。新访问者占总访问者的比例可以从网站吸引新鲜血液的能力以及如何留住现有用户中看出。
Index3、IP 号
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。
分析：这是我们最熟悉的一个概念。不管有多少台电脑或其他用户在同一个IP上，从某种程度上来说，独立IP的数量是衡量网站推广活动好坏的最直接的衡量标准。数据。
指标4、跳出率
定义：只浏览一页后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。
分析：跳出率是访客粘性的一个非常重要的指标。它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。访问者更有可能成为网站的有效用户和忠实用户。
该指标还可以衡量在线营销的效果。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，分析该推广源的访问量指标，其跳出率可以反映该媒体是否适合选择，slogan的撰写是否优秀，以及@的设计k14@入口页面用户体验是否好。
在下一章中，Q Pig将从网站自己的角度描述如何降低网站跳出率。由于搜索引擎的在线推广，无论是付费的还是自然的SEO营销，都需要一定的价格，所以当流量和独立IP数量增加时，如何降低跳出率，增加网站的浏览量是非常重要。
Metrics5、平均访问时长/访问页面数
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。
分析：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。长期在网站停留后，平均访问时间较长。
指标6、转化率（转化次数）
定义：转化率 = 转化次数/访问次数。
分析：转化率就是访问转化的效率。值越高，完成网站operator 希望访问者执行的操作的访问次数越多。
网站所有推广的最终目标是增加转化次数。绝对IP数和访问者数固然可以提高转化次数，但在同等资源下如何提高转化率呢？变得更加重要。
目前，大型电商网站牢牢占据食物链顶端。小规模的电商企业要想获得一席之地，只能不断提升用户体验，不断提升转化率，获得更高的回报才能实现长远发展。本文由Q猪文学站()原创发布，转载请注明出处。
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网站数据统计分析的基本方法和常用工具有哪些？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2021-06-18 06:29
网站数据统计分析的基本方法和常用工具有哪些？
网站数据统计分析有助于监控网站、系统运行状态，优化网站结构和体验，提升网站推广效果。无论是网站开发人员、产品人员，还是网站运维人员，都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。刚好最近在为公司整理这部分内容，所以分享一下我的部分总结，仅供大家参考。
一个。数据分析维度
网站数据分析主要从流量、来源、页面、访问者四个维度进行分析。
1.流量分析
流量是网站数据分析最基本也是最重要的维度。它反映了被访问的网站 的整体概览。
一般来说，流量分析包括流量趋势分析和当前实时流量两个方面。流量趋势分析反映了网站最近一段时间的流量变化趋势。常用的时间维度包括当天、最近 7 天和最近 30 天。通常，还支持自定义时间间隔。趋势分析常用的指标有PV（页面浏览量）、UV（独立访问者数量）和独立IP访问数量。当前实时流量反映了网站当前的访问情况，一般用最近15或30分钟的PV和UV组成的曲线表示。
2.源码分析
来源分析是对网站流量来源渠道的统计分析，可以反映访问者访问网站的渠道。
流量来源一般可以分为三类，直接流量、引荐流量和搜索引擎流量。直接流量是访问者在浏览器中直接输入网站地址产生的流量。这些用户通常对网站 非常熟悉。引荐流量，也称外链流量，是访问者通过其他网站链接跳转到这个网站所产生的流量。第三方网站上放置的推广链接的有效性可以通过分析推荐流量来了解。搜索引擎流量是指访问者在谷歌、百度等搜索引擎上搜索关键词时，搜索这个网站地址，然后访问这个网站所产生的流量。可以通过分析搜索引擎流量来优化网站的SEO。
3.页面分析
页面分析是对网站每个页面的访问频率和访问时长进行统计分析，从而找出经常使用的页面或功能，掌握访问者的兴趣和热点页面。此外，您还可以分析页面的访问路径，获取访问者的操作习惯。页面分析是优化页面内容和页面间逻辑流程的重要依据。
页面上的热区也是页面分析的重要部分。一些第三方统计分析平台提供了一些最基本的统计功能。比如百度统计就有页面点击地图功能，统计访问者在网页上的鼠标点击次数，并以不同颜色的区域显示，但只支持http和https协议的url，不支持监控框架页。大部分页内统计需要结合业务场景，手动调用第三方统计平台的管理接口进行管理统计。
4.访客分析
访客分析主要是对访客人数、访客所属区域、访客活跃度、新老访客等进行统计分析。 网站 应该坚持“以用户为中心”的原则。访客分析的结果是对这一原则实施效果的直观反映。一般来说，最值得关注的指标是独立用户数（UV）、新用户数和用户活跃度。
两个。核心统计指标说明
网站数据统计分析指标种类繁多，数量庞大，不同统计分析平台使用的指标也存在一定差异。但是，一些指标已被各种统计平台广泛认可和采用。其中，最重要的指标是页面浏览量、独立访问者数量、平均访问时间和新访问者数量。
1.页面浏览量（PV）
页面浏览量，也称为PV，是一段时间内网站页面被访问的总次数。用户每访问一个页面，无论是刷新页面还是跳转到网站的另一个新页面，PV都会增加1倍。
2.独立访客数（UV）
独立访客数，也称为UV，是一段时间内访问网站的访客总数。浏览器客户端被视为独立访问者。统计时间段内，如果浏览器客户端多次访问网站，则不会重复统计。比如计算当天的UV时，无论浏览器客户端访问网站多少次，在0点到24点这段时间内都会算作1个UV。
3.平均访问时间
所有访问者访问网站的平均时长，反映网站对访问者的吸引力。
4.新访客数量
一段时间内第一次访问网站的访问者总数。因为访问量是基于浏览器cookies统计的，一旦浏览器cookies被清除，再次访问网站网站将被视为新访问者，所以新访问者数量可能会有一定的偏差同理，UV也会有一定的偏差。
三个。第三方统计分析平台
目前国内的网站统计分析平台中，国内使用最多的是百度统计和友盟统计（实际使用的是CNZZ），国外使用的是Google Analytics（GA）。建议使用百度统计或GA。
百度统计与GA的比较：
在功能上，GA更强大。百度的统计功能虽然不及GA，但提供了一些本地化的指标，比如基于IP地址的统计。
在使用方面，网站访问成本很低，但在后台统计分析平台方面，因为百度的统计指标定义和分类更符合中国人的习惯，提供的功能也更简洁，它更容易使用。百度统计中的指标GA虽然大部分都可以使用，但是在指标的定义和分类上存在一定的差异，所以第一次使用时需要一定的适应和思维转换。另外，GA访问需要翻墙。
基本使用方法
网站访问百度统计和GA的步骤是一样的，主要步骤是：注册平台账号->填写网站信息->生成嵌入式JS脚本->在所有网页中引入生成的JS 网站 脚本。完成这4个步骤后，就可以使用平台的大部分功能了。基础的流量分析、来源分析、页面分析和访问分析也已经涵盖，可以满足网站的大部分统计分析需求。
页面内功能分析
页面功能是指对页面内热点区域（超链接或按钮）点击的统计，或对页面上一系列操作过程的统计，例如注册过程。实现页面中功能的统计，一般需要调用统计平台提供的事件追踪API，手动管理统计。
百度统计事件追踪API：
_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
参数说明：
·category：要监控的目标类型的名称，通常是同一组目标的名称，如“视频”、“音乐”、“软件”、“游戏”等。
· action：用户与目标交互的行为，如“播放”、“暂停”、“下载”等。
· opt_label：关于事件的一些附加信息，通常是歌曲名称、软件名称、链接名称等。
· opt_value：事件的一些数值信息，如权重、持续时间、价格等，可以在报表中看到平均值等数据。
GA事件追踪API与百度统计类似，参数含义与百度统计完全一致：
ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
比如统计一个网页上某个视频的点击次数，使用百度统计的调用方法是：
_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
使用 GA 的调用方法是：
ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
四个。关于单页应用程序 (SPA)
目前，许多应用程序使用单页方法开发 Web 应用程序（即 SPA）。在这种情况下，由于Web应用只有一个页面入口，统计分析平台无法对页面流量进行统计分析。对于SPA，需要在发生路径跳转时手动调用第3节介绍的事件跟踪API进行统计。但即使手动进行，也只能统计每个页面的时长、访问次数等最基本的信息，难以分析页面之间的跳转过程以及其他更复杂的页面流量信息。
另外，搜索引擎，尤其是国内搜索引擎，对于SPA的搜索能力非常差。所以如果网站对统计分析和SEO有更高的要求，建议多页开发网站。 查看全部
网站数据统计分析有助于监控网站、系统运行状态，优化网站结构和体验，提升网站推广效果。无论是网站开发人员、产品人员，还是网站运维人员，都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。刚好最近在为公司整理这部分内容，所以分享一下我的部分总结，仅供大家参考。
一个。数据分析维度
网站数据分析主要从流量、来源、页面、访问者四个维度进行分析。
1.流量分析
流量是网站数据分析最基本也是最重要的维度。它反映了被访问的网站 的整体概览。
一般来说，流量分析包括流量趋势分析和当前实时流量两个方面。流量趋势分析反映了网站最近一段时间的流量变化趋势。常用的时间维度包括当天、最近 7 天和最近 30 天。通常，还支持自定义时间间隔。趋势分析常用的指标有PV（页面浏览量）、UV（独立访问者数量）和独立IP访问数量。当前实时流量反映了网站当前的访问情况，一般用最近15或30分钟的PV和UV组成的曲线表示。
2.源码分析
来源分析是对网站流量来源渠道的统计分析，可以反映访问者访问网站的渠道。
流量来源一般可以分为三类，直接流量、引荐流量和搜索引擎流量。直接流量是访问者在浏览器中直接输入网站地址产生的流量。这些用户通常对网站 非常熟悉。引荐流量，也称外链流量，是访问者通过其他网站链接跳转到这个网站所产生的流量。第三方网站上放置的推广链接的有效性可以通过分析推荐流量来了解。搜索引擎流量是指访问者在谷歌、百度等搜索引擎上搜索关键词时，搜索这个网站地址，然后访问这个网站所产生的流量。可以通过分析搜索引擎流量来优化网站的SEO。
3.页面分析
页面分析是对网站每个页面的访问频率和访问时长进行统计分析，从而找出经常使用的页面或功能，掌握访问者的兴趣和热点页面。此外，您还可以分析页面的访问路径，获取访问者的操作习惯。页面分析是优化页面内容和页面间逻辑流程的重要依据。
页面上的热区也是页面分析的重要部分。一些第三方统计分析平台提供了一些最基本的统计功能。比如百度统计就有页面点击地图功能，统计访问者在网页上的鼠标点击次数，并以不同颜色的区域显示，但只支持http和https协议的url，不支持监控框架页。大部分页内统计需要结合业务场景，手动调用第三方统计平台的管理接口进行管理统计。
4.访客分析
访客分析主要是对访客人数、访客所属区域、访客活跃度、新老访客等进行统计分析。 网站 应该坚持“以用户为中心”的原则。访客分析的结果是对这一原则实施效果的直观反映。一般来说，最值得关注的指标是独立用户数（UV）、新用户数和用户活跃度。
两个。核心统计指标说明
网站数据统计分析指标种类繁多，数量庞大，不同统计分析平台使用的指标也存在一定差异。但是，一些指标已被各种统计平台广泛认可和采用。其中，最重要的指标是页面浏览量、独立访问者数量、平均访问时间和新访问者数量。
1.页面浏览量（PV）
页面浏览量，也称为PV，是一段时间内网站页面被访问的总次数。用户每访问一个页面，无论是刷新页面还是跳转到网站的另一个新页面，PV都会增加1倍。
2.独立访客数（UV）
独立访客数，也称为UV，是一段时间内访问网站的访客总数。浏览器客户端被视为独立访问者。统计时间段内，如果浏览器客户端多次访问网站，则不会重复统计。比如计算当天的UV时，无论浏览器客户端访问网站多少次，在0点到24点这段时间内都会算作1个UV。
3.平均访问时间
所有访问者访问网站的平均时长，反映网站对访问者的吸引力。
4.新访客数量
一段时间内第一次访问网站的访问者总数。因为访问量是基于浏览器cookies统计的，一旦浏览器cookies被清除，再次访问网站网站将被视为新访问者，所以新访问者数量可能会有一定的偏差同理，UV也会有一定的偏差。
三个。第三方统计分析平台
目前国内的网站统计分析平台中，国内使用最多的是百度统计和友盟统计（实际使用的是CNZZ），国外使用的是Google Analytics（GA）。建议使用百度统计或GA。
百度统计与GA的比较：
在功能上，GA更强大。百度的统计功能虽然不及GA，但提供了一些本地化的指标，比如基于IP地址的统计。
在使用方面，网站访问成本很低，但在后台统计分析平台方面，因为百度的统计指标定义和分类更符合中国人的习惯，提供的功能也更简洁，它更容易使用。百度统计中的指标GA虽然大部分都可以使用，但是在指标的定义和分类上存在一定的差异，所以第一次使用时需要一定的适应和思维转换。另外，GA访问需要翻墙。
基本使用方法
网站访问百度统计和GA的步骤是一样的，主要步骤是：注册平台账号->填写网站信息->生成嵌入式JS脚本->在所有网页中引入生成的JS 网站 脚本。完成这4个步骤后，就可以使用平台的大部分功能了。基础的流量分析、来源分析、页面分析和访问分析也已经涵盖，可以满足网站的大部分统计分析需求。
页面内功能分析
页面功能是指对页面内热点区域（超链接或按钮）点击的统计，或对页面上一系列操作过程的统计，例如注册过程。实现页面中功能的统计，一般需要调用统计平台提供的事件追踪API，手动管理统计。
百度统计事件追踪API：
_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
参数说明：
·category：要监控的目标类型的名称，通常是同一组目标的名称，如“视频”、“音乐”、“软件”、“游戏”等。
· action：用户与目标交互的行为，如“播放”、“暂停”、“下载”等。
· opt_label：关于事件的一些附加信息，通常是歌曲名称、软件名称、链接名称等。
· opt_value：事件的一些数值信息，如权重、持续时间、价格等，可以在报表中看到平均值等数据。
GA事件追踪API与百度统计类似，参数含义与百度统计完全一致：
ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
比如统计一个网页上某个视频的点击次数，使用百度统计的调用方法是：
_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
使用 GA 的调用方法是：
ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
四个。关于单页应用程序 (SPA)
目前，许多应用程序使用单页方法开发 Web 应用程序（即 SPA）。在这种情况下，由于Web应用只有一个页面入口，统计分析平台无法对页面流量进行统计分析。对于SPA，需要在发生路径跳转时手动调用第3节介绍的事件跟踪API进行统计。但即使手动进行，也只能统计每个页面的时长、访问次数等最基本的信息，难以分析页面之间的跳转过程以及其他更复杂的页面流量信息。
另外，搜索引擎，尤其是国内搜索引擎，对于SPA的搜索能力非常差。所以如果网站对统计分析和SEO有更高的要求，建议多页开发网站。 查看全部
网站数据统计分析的基本方法和常用工具有哪些？
网站数据统计分析有助于监控网站、系统运行状态，优化网站结构和体验，提升网站推广效果。无论是网站开发人员、产品人员，还是网站运维人员，都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。刚好最近在为公司整理这部分内容，所以分享一下我的部分总结，仅供大家参考。
一个。数据分析维度
网站数据分析主要从流量、来源、页面、访问者四个维度进行分析。
1.流量分析
流量是网站数据分析最基本也是最重要的维度。它反映了被访问的网站 的整体概览。
一般来说，流量分析包括流量趋势分析和当前实时流量两个方面。流量趋势分析反映了网站最近一段时间的流量变化趋势。常用的时间维度包括当天、最近 7 天和最近 30 天。通常，还支持自定义时间间隔。趋势分析常用的指标有PV（页面浏览量）、UV（独立访问者数量）和独立IP访问数量。当前实时流量反映了网站当前的访问情况，一般用最近15或30分钟的PV和UV组成的曲线表示。
2.源码分析
来源分析是对网站流量来源渠道的统计分析，可以反映访问者访问网站的渠道。
流量来源一般可以分为三类，直接流量、引荐流量和搜索引擎流量。直接流量是访问者在浏览器中直接输入网站地址产生的流量。这些用户通常对网站 非常熟悉。引荐流量，也称外链流量，是访问者通过其他网站链接跳转到这个网站所产生的流量。第三方网站上放置的推广链接的有效性可以通过分析推荐流量来了解。搜索引擎流量是指访问者在谷歌、百度等搜索引擎上搜索关键词时，搜索这个网站地址，然后访问这个网站所产生的流量。可以通过分析搜索引擎流量来优化网站的SEO。
3.页面分析
页面分析是对网站每个页面的访问频率和访问时长进行统计分析，从而找出经常使用的页面或功能，掌握访问者的兴趣和热点页面。此外，您还可以分析页面的访问路径，获取访问者的操作习惯。页面分析是优化页面内容和页面间逻辑流程的重要依据。
页面上的热区也是页面分析的重要部分。一些第三方统计分析平台提供了一些最基本的统计功能。比如百度统计就有页面点击地图功能，统计访问者在网页上的鼠标点击次数，并以不同颜色的区域显示，但只支持http和https协议的url，不支持监控框架页。大部分页内统计需要结合业务场景，手动调用第三方统计平台的管理接口进行管理统计。
4.访客分析
访客分析主要是对访客人数、访客所属区域、访客活跃度、新老访客等进行统计分析。 网站 应该坚持“以用户为中心”的原则。访客分析的结果是对这一原则实施效果的直观反映。一般来说，最值得关注的指标是独立用户数（UV）、新用户数和用户活跃度。
两个。核心统计指标说明
网站数据统计分析指标种类繁多，数量庞大，不同统计分析平台使用的指标也存在一定差异。但是，一些指标已被各种统计平台广泛认可和采用。其中，最重要的指标是页面浏览量、独立访问者数量、平均访问时间和新访问者数量。
1.页面浏览量（PV）
页面浏览量，也称为PV，是一段时间内网站页面被访问的总次数。用户每访问一个页面，无论是刷新页面还是跳转到网站的另一个新页面，PV都会增加1倍。
2.独立访客数（UV）
独立访客数，也称为UV，是一段时间内访问网站的访客总数。浏览器客户端被视为独立访问者。统计时间段内，如果浏览器客户端多次访问网站，则不会重复统计。比如计算当天的UV时，无论浏览器客户端访问网站多少次，在0点到24点这段时间内都会算作1个UV。
3.平均访问时间
所有访问者访问网站的平均时长，反映网站对访问者的吸引力。
4.新访客数量
一段时间内第一次访问网站的访问者总数。因为访问量是基于浏览器cookies统计的，一旦浏览器cookies被清除，再次访问网站网站将被视为新访问者，所以新访问者数量可能会有一定的偏差同理，UV也会有一定的偏差。
三个。第三方统计分析平台
目前国内的网站统计分析平台中，国内使用最多的是百度统计和友盟统计（实际使用的是CNZZ），国外使用的是Google Analytics（GA）。建议使用百度统计或GA。
百度统计与GA的比较：
在功能上，GA更强大。百度的统计功能虽然不及GA，但提供了一些本地化的指标，比如基于IP地址的统计。
在使用方面，网站访问成本很低，但在后台统计分析平台方面，因为百度的统计指标定义和分类更符合中国人的习惯，提供的功能也更简洁，它更容易使用。百度统计中的指标GA虽然大部分都可以使用，但是在指标的定义和分类上存在一定的差异，所以第一次使用时需要一定的适应和思维转换。另外，GA访问需要翻墙。
基本使用方法
网站访问百度统计和GA的步骤是一样的，主要步骤是：注册平台账号->填写网站信息->生成嵌入式JS脚本->在所有网页中引入生成的JS 网站 脚本。完成这4个步骤后，就可以使用平台的大部分功能了。基础的流量分析、来源分析、页面分析和访问分析也已经涵盖，可以满足网站的大部分统计分析需求。
页面内功能分析
页面功能是指对页面内热点区域（超链接或按钮）点击的统计，或对页面上一系列操作过程的统计，例如注册过程。实现页面中功能的统计，一般需要调用统计平台提供的事件追踪API，手动管理统计。
百度统计事件追踪API：
_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
参数说明：
·category：要监控的目标类型的名称，通常是同一组目标的名称，如“视频”、“音乐”、“软件”、“游戏”等。
· action：用户与目标交互的行为，如“播放”、“暂停”、“下载”等。
· opt_label：关于事件的一些附加信息，通常是歌曲名称、软件名称、链接名称等。
· opt_value：事件的一些数值信息，如权重、持续时间、价格等，可以在报表中看到平均值等数据。
GA事件追踪API与百度统计类似，参数含义与百度统计完全一致：
ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
比如统计一个网页上某个视频的点击次数，使用百度统计的调用方法是：
_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
使用 GA 的调用方法是：
ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
四个。关于单页应用程序 (SPA)
目前，许多应用程序使用单页方法开发 Web 应用程序（即 SPA）。在这种情况下，由于Web应用只有一个页面入口，统计分析平台无法对页面流量进行统计分析。对于SPA，需要在发生路径跳转时手动调用第3节介绍的事件跟踪API进行统计。但即使手动进行，也只能统计每个页面的时长、访问次数等最基本的信息，难以分析页面之间的跳转过程以及其他更复杂的页面流量信息。
另外，搜索引擎，尤其是国内搜索引擎，对于SPA的搜索能力非常差。所以如果网站对统计分析和SEO有更高的要求，建议多页开发网站。
网站分析师的三板斧——结合实例解剖(组图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2021-06-16 20:28
网站分析师的三板斧——结合实例解剖(组图)
网站Analysis 是一个全新的行业。 网站的数据越来越被重视。每个人都试图从数据中找到有价值的结论。 网站Analysis 这个行业注定会继续向前发展，并得到更多公司和管理者的认可。
目前，越来越多的公司正试图通过数据推动业务发展。在国外，近些年网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能还是针对某个应用领域；同时，很多网站分析相关的书籍也在逐渐丰富，让我们能够更加系统的接受各种知识。与国外相比，国内网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士正在开展各种实践和探索，以推动网站分析行业的发展。作为网站analysis的粉丝，我们将把我们在这个行业所掌握的知识、日常工作中遇到的问题、积累的经验进行整理总结，并在本书中与大家分享。如果本书的内容能给您带来一些收获，解决您工作中的一两个问题，将是我们最大的荣幸。
第一章解密神奇的网站analysis——网站analysis的目的、过程和价值。详细解释网站analysis如何帮助网站完成业务目标和实现价值，以及网站analysis的基本流程。
第二章从这里开始学习网站analysis——网站analysis中的基本指标解释。重点讲解网站分析工具获取数据的方法和原理，详细讲解了可能影响指标的分类、计算方法和因素。
第三章网站Analyst 的三轴——网站Analysis 常用方法。结合实例剖析网站分析师常用的3种分析方法：趋势分析、比较分析和细分分析。
第4章网站Flow那些事-网站Flow分析。回答常见的流量分类问题，提供多种识别虚假流量的方法，让我们在日常营销过程中更好地了解流量。
第五章你的网站是不是偷懒了——网站内容效率分析。提供了页面价值、热图分析等多种方法来分析判断页面内容的价值，让我们更好地理解和使用网站内容。
第六章谁在使用我的网站——网站用户分析。如何通过数据分析了解网站用户的不同形态，通过分析用户行为来评估用户忠诚度和价值。
第 7 章我们的目标是什么-网站goals 和 KPI。对于网站运营人员来说，建立科学的KPI无疑意义重大。本章具体讲解网站analysis KPI的创建和KPI标准的选择。
第 8 章深入跟踪网站visitors-path 和转化分析。无论是网站营销、产品设计，还是运营人员，转化率和收入都需要直接挂钩，网站分析中的漏斗模型和基于内容组的访问者路径分析方法可以提供最直接的帮助.
第9章从新手到专家-网站Analyze 高级应用。本章讲解网站analytics工具GoogleAnalytics的高级应用，以及如何通过数据分析和数据挖掘的方法有效推荐内容，为个性化推荐应用提供必要的支持。 查看全部
网站Analysis 是一个全新的行业。 网站的数据越来越被重视。每个人都试图从数据中找到有价值的结论。 网站Analysis 这个行业注定会继续向前发展，并得到更多公司和管理者的认可。
目前，越来越多的公司正试图通过数据推动业务发展。在国外，近些年网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能还是针对某个应用领域；同时，很多网站分析相关的书籍也在逐渐丰富，让我们能够更加系统的接受各种知识。与国外相比，国内网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士正在开展各种实践和探索，以推动网站分析行业的发展。作为网站analysis的粉丝，我们将把我们在这个行业所掌握的知识、日常工作中遇到的问题、积累的经验进行整理总结，并在本书中与大家分享。如果本书的内容能给您带来一些收获，解决您工作中的一两个问题，将是我们最大的荣幸。
第一章解密神奇的网站analysis——网站analysis的目的、过程和价值。详细解释网站analysis如何帮助网站完成业务目标和实现价值，以及网站analysis的基本流程。
第二章从这里开始学习网站analysis——网站analysis中的基本指标解释。重点讲解网站分析工具获取数据的方法和原理，详细讲解了可能影响指标的分类、计算方法和因素。
第三章网站Analyst 的三轴——网站Analysis 常用方法。结合实例剖析网站分析师常用的3种分析方法：趋势分析、比较分析和细分分析。
第4章网站Flow那些事-网站Flow分析。回答常见的流量分类问题，提供多种识别虚假流量的方法，让我们在日常营销过程中更好地了解流量。
第五章你的网站是不是偷懒了——网站内容效率分析。提供了页面价值、热图分析等多种方法来分析判断页面内容的价值，让我们更好地理解和使用网站内容。
第六章谁在使用我的网站——网站用户分析。如何通过数据分析了解网站用户的不同形态，通过分析用户行为来评估用户忠诚度和价值。
第 7 章我们的目标是什么-网站goals 和 KPI。对于网站运营人员来说，建立科学的KPI无疑意义重大。本章具体讲解网站analysis KPI的创建和KPI标准的选择。
第 8 章深入跟踪网站visitors-path 和转化分析。无论是网站营销、产品设计，还是运营人员，转化率和收入都需要直接挂钩，网站分析中的漏斗模型和基于内容组的访问者路径分析方法可以提供最直接的帮助.
第9章从新手到专家-网站Analyze 高级应用。本章讲解网站analytics工具GoogleAnalytics的高级应用，以及如何通过数据分析和数据挖掘的方法有效推荐内容，为个性化推荐应用提供必要的支持。 查看全部
网站分析师的三板斧——结合实例解剖(组图)
网站Analysis 是一个全新的行业。 网站的数据越来越被重视。每个人都试图从数据中找到有价值的结论。 网站Analysis 这个行业注定会继续向前发展，并得到更多公司和管理者的认可。
目前，越来越多的公司正试图通过数据推动业务发展。在国外，近些年网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能还是针对某个应用领域；同时，很多网站分析相关的书籍也在逐渐丰富，让我们能够更加系统的接受各种知识。与国外相比，国内网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士正在开展各种实践和探索，以推动网站分析行业的发展。作为网站analysis的粉丝，我们将把我们在这个行业所掌握的知识、日常工作中遇到的问题、积累的经验进行整理总结，并在本书中与大家分享。如果本书的内容能给您带来一些收获，解决您工作中的一两个问题，将是我们最大的荣幸。
第一章解密神奇的网站analysis——网站analysis的目的、过程和价值。详细解释网站analysis如何帮助网站完成业务目标和实现价值，以及网站analysis的基本流程。
第二章从这里开始学习网站analysis——网站analysis中的基本指标解释。重点讲解网站分析工具获取数据的方法和原理，详细讲解了可能影响指标的分类、计算方法和因素。
第三章网站Analyst 的三轴——网站Analysis 常用方法。结合实例剖析网站分析师常用的3种分析方法：趋势分析、比较分析和细分分析。
第4章网站Flow那些事-网站Flow分析。回答常见的流量分类问题，提供多种识别虚假流量的方法，让我们在日常营销过程中更好地了解流量。
第五章你的网站是不是偷懒了——网站内容效率分析。提供了页面价值、热图分析等多种方法来分析判断页面内容的价值，让我们更好地理解和使用网站内容。
第六章谁在使用我的网站——网站用户分析。如何通过数据分析了解网站用户的不同形态，通过分析用户行为来评估用户忠诚度和价值。
第 7 章我们的目标是什么-网站goals 和 KPI。对于网站运营人员来说，建立科学的KPI无疑意义重大。本章具体讲解网站analysis KPI的创建和KPI标准的选择。
第 8 章深入跟踪网站visitors-path 和转化分析。无论是网站营销、产品设计，还是运营人员，转化率和收入都需要直接挂钩，网站分析中的漏斗模型和基于内容组的访问者路径分析方法可以提供最直接的帮助.
第9章从新手到专家-网站Analyze 高级应用。本章讲解网站analytics工具GoogleAnalytics的高级应用，以及如何通过数据分析和数据挖掘的方法有效推荐内容，为个性化推荐应用提供必要的支持。
