網站資料統計分析相關入門

艾特老幹部發表於2017-07-22

網站資料統計分析可以幫助監控網站、系統運營狀態,優化網站結構和體驗,以及提升網站推廣效果。不管是網站開發人員、產品人員、還是網站運營人員,都應該掌握網站資料統計分析的基本方法和常用工具。恰巧最近在為公司整理這部分內容,因此將自己的部分總結分享出來,僅供大家入門參考。

一.資料分析的維度

網站資料分析主要從流量、來源、頁面、訪客四個維度進行分析。

1. 流量分析

流量是最基本也是最重要的網站資料分析維度,它反映了一個網站被訪問的整體概況。

一般來說,流量分析包含兩方面內容:流量趨勢分析和當前實時流量。流量趨勢分析,反映了網站最近一段時間流量變化趨勢,常用的時間維度有當日,最近7日,最近30日,一般也支援自定義時間區間。趨勢分析常用的指標有PV(頁面瀏覽次數)、UV(獨立訪客數)、獨立IP訪問次數。當前實時流量,反映了網站當前被訪問的情況,一般用最近15或30分鐘的PV和UV構成的曲線表示。

2. 來源分析

來源分析是對網站流量的來源渠道進行統計分析,它可以反映訪客是通過何種渠道訪問網站的。

流量來源一般可以分為三大類,直接流量、推介流量和搜尋引擎流量。直接流量是訪客直接在瀏覽器輸入網站地址產生的流量,這類使用者往往已經非常熟悉該網站。推介流量又稱外部連結流量,是訪客通過其他網站的連結跳轉到本網站產生的流量,可以通過分析推介流量,獲知在第三方網站投放的推廣連結的效果。搜尋引擎流量,是訪客通過在Google、百度等搜尋引擎查詢關鍵字時,搜尋到本網站地址,進而訪問本網站產生的流量。可以通過分析搜尋引擎流量,優化網站的SEO。

3. 頁面分析

頁面分析是對訪客訪問網站各個頁面的頻次、時長等資訊進行統計分析,從而找出高頻使用的頁面或功能,掌握訪客興趣和熱點頁面,另外,還可以通過分析頁面的訪問路徑,獲取訪客的操作習慣。頁面分析是優化頁面內容和頁面間邏輯流程的重要依據。

頁面內熱區也是頁面分析的一個重要部分。有些第三方統計分析平臺提供一些最基礎的統計功能,如百度統計就有一個頁面點選圖的功能,統計訪客在網頁的滑鼠點選情況,並通過不同顏色的區域展示出來,但它只支援http和https協議的url,不支援框架頁面的監控。大部分的頁面內統計,都是需要結合業務場景,手動呼叫第三方統計平臺的打點介面,進行打點統計。

4. 訪客分析

訪客分析主要是對訪客人數、訪客所屬區域、訪客活躍度以及新老訪客進行統計分析。網站應堅持“以使用者為中心”的原則,訪客分析結果就是這一原則落實效果的直觀反映。一般來說,最值得關注的是獨立使用者數(UV)、新使用者數、使用者活躍度這幾個指標。

二.核心統計指標說明

網站的資料統計分析指標種類繁多,數量龐大,不同的統計分析平臺採用的指標也有一定差異性。但是,有一部分指標已經被廣泛認可,且被各個統計平臺所採納。其中,最重要的指標有頁面瀏覽量、獨立訪客數、平均訪問時間、新增訪客數。

1.頁面瀏覽量(PV)

頁面瀏覽量,又叫做PV,是一段時間內,網站頁面被訪問的次數總和。使用者每訪問一次頁面,不管是重新整理頁面,還是跳轉到網站的另一個新頁面,PV都會增加1次。

2.獨立訪客數(UV)

獨立訪客數,又叫做UV,是一段時間內,訪問網站的訪客的總和。一個瀏覽器客戶端被認為是一個獨立訪客,在統計時間段內,一個瀏覽器客戶端多次訪問網站,不會被重複統計。例如,計算當日UV時,在當天的0點到24點內,一個瀏覽器客戶端不管訪問了多少次網站,都被算作1次UV。

3.平均訪問時長

所有訪客訪問網站持續時間的平均值,反映網站對訪客的吸引力。

4.新增訪客數

一段時間內,首次訪問網站的訪客總數。因為訪客數是基於瀏覽器Cookie進行統計的,一旦瀏覽器的Cookie被清空,再次訪問網站就會被認為是一個新的訪客,所以新增訪客數有可能存在一定偏差。基於同樣的原因,UV也會存在一定偏差。

三.第三方統計分析平臺

目前國內的網站統計分析平臺中,使用最多的是百度統計和友盟統計(實際用的是CNZZ),國外是Google Analytics(GA)。推薦使用百度統計或GA。

百度統計和GA的比較:

功能上,GA的功能更加強大,百度統計功能雖然比GA少,但提供了一些本土化的指標,例如基於IP地址的統計。

使用上,網站接入的成本都很低,但後臺的統計分析平臺方面,因為百度統計的指標定義和分類更符合國人習慣,同時提供的功能更加簡潔,所以使用起來更加簡便。雖然百度統計的大部分指標GA都有,但因為在指標定義和分類上有一些不同,所以剛開始使用時,需要一些適應和思維轉換時間。另外,GA的訪問需要翻牆。

基本使用方法

網站接入百度統計和GA的步驟雷同,主要步驟:註冊平臺賬戶 -> 填寫網站資訊–> 生成嵌入的JS指令碼–> 在網站的所有網頁中引入生成的JS指令碼。完成這4步,就可以使用平臺的大部分功能,基本的流量分析、來源分析、頁面分析和訪問分析也已經覆蓋,可以滿足網站的絕大部分統計分析需求。

頁面內功能分析

頁面內功能指在一個頁面內,熱區(超連結或按鈕)被點選情況的統計,或者是頁面內一系列操作流程的統計,例如註冊流程。實現頁面內功能的統計,一般需要呼叫統計平臺提供的事件跟蹤API,手動打點統計。

百度統計的事件跟蹤API:

_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
複製程式碼

引數說明: · category:要監控的目標的型別名稱,通常是同一組目標的名字,比如"視訊"、"音樂"、"軟體"、"遊戲"等等。 · action:使用者跟目標互動的行為,如"播放"、"暫停"、"下載"等等。 · opt_label:事件的一些額外資訊,通常可以是歌曲的名稱、軟體的名稱、連結的名稱等等。 · opt_value:事件的一些數值資訊,比如權重、時長、價格等等,在報表中可以看到其平均值等資料。

GA事件跟蹤的API和百度統計類似,引數的含義和百度統計完全一致:

ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
複製程式碼

例如,統計網頁上一個視訊被點選的次數,使用百度統計的呼叫方式為:

_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
複製程式碼

使用GA的呼叫方式為:

ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
複製程式碼

四.關於單頁面應用(SPA)

目前,很多應用採用單頁面的方式開發Web應用(即SPA),這種情況下,因為Web應用只有一個頁面入口,所以統計分析平臺是無法對頁面流量進行統計分析的。對於SPA,需要在發生路徑跳轉時,手動呼叫第三節中介紹的事件跟蹤API,打點統計。但即使手動打點,也只能統計各個頁面的訪問時長和訪問次數等最基本資訊,難以分析出頁面間的跳轉流程和其他更復雜的頁面流量資訊。

此外,搜尋引擎,尤其是國內的搜尋引擎,對SPA的檢索能力很差。因此,如果網站對資料統計分析和SEO有較高要求,建議採用多頁面的方式開發網站。


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