网站数据统计分析可以帮助监控网站、系统运营状态,优化网站结构和体验,以及提升网站推广效果。不管是网站开发人员、产品人员、还是网站运营人员,都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。
一.数据分析的维度
网站数据分析主要从流量、来源、页面、访客四个维度进行分析。
1. 流量分析
流量是最基本也是最重要的网站数据分析维度,它反映了一个网站被访问的整体概况。
一般来说,流量分析包含两方面内容:流量趋势分析和当前实时流量。流量趋势分析,反映了网站最近一段时间流量变化趋势,常用的时间维度有当日,最近7日,最近30日,一般也支持自定义时间区间。趋势分析常用的指标有PV(页面浏览次数)、UV(独立访客数)、独立IP访问次数。当前实时流量,反映了网站当前被访问的情况,一般用最近15或30分钟的PV和UV构成的曲线表示。
2. 来源分析
来源分析是对网站流量的来源渠道进行统计分析,它可以反映访客是通过何种渠道访问网站的。
流量来源一般可以分为三大类,直接流量、推介流量和搜索引擎流量。直接流量是访客直接在浏览器输入网站地址产生的流量,这类用户往往已经非常熟悉该网站。推介流量又称外部链接流量,是访客通过其他网站的链接跳转到本网站产生的流量,可以通过分析推介流量,获知在第三方网站投放的推广链接的效果。搜索引擎流量,是访客通过在Google、百度等搜索引擎查询关键字时,搜索到本网站地址,进而访问本网站产生的流量。可以通过分析搜索引擎流量,优化网站的SEO。
3. 页面分析
页面分析是对访客访问网站各个页面的频次、时长等信息进行统计分析,从而找出高频使用的页面或功能,掌握访客兴趣和热点页面,另外,还可以通过分析页面的访问路径,获取访客的操作习惯。页面分析是优化页面内容和页面间逻辑流程的重要依据。
页面内热区也是页面分析的一个重要部分。有些第三方统计分析平台提供一些最基础的统计功能,如百度统计就有一个页面点击图的功能,统计访客在网页的鼠标点击情况,并通过不同颜色的区域展示出来,但它只支持http和https协议的url,不支持框架页面的监控。大部分的页面内统计,都是需要结合业务场景,手动调用第三方统计平台的打点接口,进行打点统计。
4. 访客分析
访客分析主要是对访客人数、访客所属区域、访客活跃度以及新老访客进行统计分析。网站应坚持“以用户为中心”的原则,访客分析结果就是这一原则落实效果的直观反映。一般来说,最值得关注的是独立用户数(UV)、新用户数、用户活跃度这几个指标。
二.核心统计指标说明
网站的数据统计分析指标种类繁多,数量庞大,不同的统计分析平台采用的指标也有一定差异性。但是,有一部分指标已经被广泛认可,且被各个统计平台所采纳。其中,最重要的指标有页面浏览量、独立访客数、平均访问时间、新增访客数。
1.页面浏览量(PV)
页面浏览量,又叫做PV,是一段时间内,网站页面被访问的次数总和。用户每访问一次页面,不管是刷新页面,还是跳转到网站的另一个新页面,PV都会增加1次。
2.独立访客数(UV)
独立访客数,又叫做UV,是一段时间内,访问网站的访客的总和。一个浏览器客户端被认为是一个独立访客,在统计时间段内,一个浏览器客户端多次访问网站,不会被重复统计。例如,计算当日UV时,在当天的0点到24点内,一个浏览器客户端不管访问了多少次网站,都被算作1次UV。
3.平均访问时长
所有访客访问网站持续时间的平均值,反映网站对访客的吸引力。
4.新增访客数
一段时间内,首次访问网站的访客总数。因为访客数是基于浏览器Cookie进行统计的,一旦浏览器的Cookie被清空,再次访问网站就会被认为是一个新的访客,所以新增访客数有可能存在一定偏差。基于同样的原因,UV也会存在一定偏差。
三.第三方统计分析平台
目前国内的网站统计分析平台中,使用最多的是百度统计和友盟统计(实际用的是CNZZ),国外是Google Analytics(GA)。推荐使用百度统计或GA。
百度统计和GA的比较:
功能上,GA的功能更加强大,百度统计功能虽然比GA少,但提供了一些本土化的指标,例如基于IP地址的统计。
使用上,网站接入的成本都很低,但后台的统计分析平台方面,因为百度统计的指标定义和分类更符合国人习惯,同时提供的功能更加简洁,所以使用起来更加简便。虽然百度统计的大部分指标GA都有,但因为在指标定义和分类上有一些不同,所以刚开始使用时,需要一些适应和思维转换时间。另外,GA的访问需要翻墙。
基本使用方法
网站接入百度统计和GA的步骤雷同,主要步骤:注册平台账户 -> 填写网站信息–> 生成嵌入的JS脚本–> 在网站的所有网页中引入生成的JS脚本。完成这4步,就可以使用平台的大部分功能,基本的流量分析、来源分析、页面分析和访问分析也已经覆盖,可以满足网站的绝大部分统计分析需求。
页面内功能分析
页面内功能指在一个页面内,热区(超链接或按钮)被点击情况的统计,或者是页面内一系列操作流程的统计,例如注册流程。实现页面内功能的统计,一般需要调用统计平台提供的事件跟踪API,手动打点统计。
百度统计的事件跟踪API:
_hmt.push([‘_trackEvent’, category, action, opt_label, opt_value])
参数说明:
· category:要监控的目标的类型名称,通常是同一组目标的名字,比如”视频”、”音乐”、”软件”、”游戏”等等。
· action:用户跟目标交互的行为,如”播放”、”暂停”、”下载”等等。
· opt_label:事件的一些额外信息,通常可以是歌曲的名称、软件的名称、链接的名称等等。
· opt_value:事件的一些数值信息,比如权重、时长、价格等等,在报表中可以看到其平均值等数据。
GA事件跟踪的API和百度统计类似,参数的含义和百度统计完全一致:
ga(‘send’, ‘event’, [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
例如,统计网页上一个视频被点击的次数,使用百度统计的调用方式为:
_hmt.push([‘_trackEvent’, ‘Videos’, ‘Play’, ‘Video1’])
使用GA的调用方式为:
ga(‘send’, ‘event’, ‘Videos’, ‘Play’, ‘Video1’)
四.关于单页面应用(SPA)
目前,很多应用采用单页面的方式开发Web应用(即SPA),这种情况下,因为Web应用只有一个页面入口,所以统计分析平台是无法对页面流量进行统计分析的。对于SPA,需要在发生路径跳转时,手动调用第三节中介绍的事件跟踪API,打点统计。但即使手动打点,也只能统计各个页面的访问时长和访问次数等最基本信息,难以分析出页面间的跳转流程和其他更复杂的页面流量信息。
此外,搜索引擎,尤其是国内的搜索引擎,对SPA的检索能力很差。因此,如果网站对数据统计分析和SEO有较高要求,建议采用多页面的方式开发网站。
发布时间:2019-08-29
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