結合用戶體驗制定一份完整的seo優化數據分析建議

互聯網比線下的很大優勢是可以跟蹤用戶行為,通過分析優化用戶體驗,創造一個領域——網站的分析,在2008年之前一直是理論方法與實踐,系統,和相關產品也很豐富。

除了傳統線下的很終交易結果數據外，很難收集和保留之前的流程。它是一個黑盒子，為什么用戶要做交易，為什么不做交易的用戶要離開。

現在，越來越多的離線鏈接是面向互聯網和數據的。利用數據改善線下流程是可能的，很多網站分析的概念也布滿了生命力。

網站分析也從單純的在線分析轉變為線上線下數據的結合。筆者進行了長期的研究和實踐，并總結了一些經驗。作者不會具體介紹具體的概念(很多網站都可以參考，如“中國統計網”、“中國網站分析”等)，而是提取一些應用方法，并嘗試寫得更簡單，希望能幫助更多的人。

一、網站分析從哪里開始

一個完整的網站分析應用過程是這樣的:分析目標是插入代碼分析動作，但實際上大多數人都無法參與插入代碼這個環節，所以對數據的理解不夠深入，分析簡單產生偏差。為便于理解，簡要介紹了現場分析的原理。

主流網站分析工具基本上采用頁面標記方法,也就是說,嵌入一個小段代碼執行的(比如JavaScript)由瀏覽器在頁面前端相當于頁面上安裝一個攝像頭,記錄用戶的頁面上的每一個動作,然后傳輸到后端服務器。

我們必須清楚的是，在網站分析中沒有正確的數據這一悲劇性的事實，這可能是由于沒有時間加載采集代碼、網絡傳輸等原因。此外，究竟所收集的是終端行為，以及它背后的真實的人的具體情況是什么，他們是瀏覽過還是上過廁所又回來了，我們無從得知。

數據采集是網站分析的起點,也是一個非常乏味的工作,尤其是在開始的頁面,沒有規范的推廣,只能收集自定義代碼,很麻煩,甚至做出了規范,操作,開發,經常匆忙,太忙,人員的流動也影響的執行規范,通常通過數據發現,沒有良好的部署。

方法有:將采集規范固化為CMS、推廣流程、采集數據異常監測等。

二、網站分析建議

進入主題，如何運用網站數據進行分析，關鍵是要把握十個關鍵詞:轉型，趨勢，細分，對比，可追溯性，網站分析要看什么，只看兩個:轉型，趨勢，如何看?只有三個詞:分割，比較，可追溯性!這些話不是我發明的，而是我的前輩們總結出來的。

1、流量轉化

有多少人來到商店，有多少人購買，這就是“轉型”。當我們操作的時候，我們一般會設計一些用戶的行為路徑，比如我們希望用戶訪問訪問寶貝頁面進入購買流程填寫數據確認付款或者掃描代碼進入活動頁面參與活動等等。

我們希望看到用戶在每個鏈接,是否符合我們的預期,與此同時,那些不符合我們的預期“轉換”(指標“周轉率”,“跳出率”,“速度”,“退出率”,假如看著這些概念,將會有很多不同的,這里不是傳播),我們想知道用戶損失去哪里,是什么原因。

“轉型”兩個字，是運營的很終目標，也是網站分析的核心。所有的分析都圍繞著“轉型”這個詞展開(損失、跳出、退出等都可以被認為是不好的“轉型”)。做好變換分析的關鍵是正確把握變換的關鍵環節，針對不同的場景設計不同的路徑，形成變換漏斗圖。

2、關鍵詞趨勢

前面所提到的,網絡分析數據是不正確的,但是為什么它仍然有意義,因為數據的精度是穩定的(雖然不正確,但一直使用相同的監控方法,誤差,誤差的偏離方向都是一樣的),雖然價值不是絕對正確的,但是能夠正確把握趨勢的操作。

對于運營來說，比目前更重要的是，是否在正確的路徑上，網站流量、轉化率是否良好，重要的鏈接、路徑、頁面體驗是否繼續改善，運營是否觸頂等等。把握這一趨勢，知道自己是處于初始階段、上升階段、成熟階段還是發展瓶頸。在不同的趨勢下應采取不同的經營策略。

3、網站細分規則

有句老話說得好:“不細分，給我死”。假設你的網站訪問量增加了10%這是怎么呢您可以對頁面進行細分，發現大多數流量都是相同的，但是一個活動頁面的流量增加了200%。或者通過對流量源的細分，發現一個推廣源增加了很多，所以很明顯，這只是一個簡單的例子。

沒有細分，就有無真相。選擇合適的細分維數和細分維數是非常重要的。一般來說，細分維度的劃分應遵循以下原則:確定哪些是穩定的，哪些是不穩定的，并尋找不穩定的。

對于整個網站，一般直接訪問，SEO源在短時間內比較穩定，推廣不穩定;對于購買轉化率，可以從流量源、購買路徑、產品等維度進行細分，因為不同來源的不同用戶擁有不同的轉化率、不同的購買路徑、不同的產品規格。

有時，一些相對穩定的細分有較大的波動，有必要仔細分析，可能是網站有重大問題或整個互聯網習慣發生了變化。

4、數據對比

當你發現問題時，從比較開始。而自己的過去比、水平比、行業基準比、目標值比、以及自己的腦數據比較、細分和比較只有通過對比，我們才能找到問題，只有通過對比，我們才能找到改進的方向。

例如，對于一個全站的轉化率數據，只知道比過去高出10%，而b知道已經接近行業很高水平，所以他不需要在這里努力工作。每個人的大腦存儲著不同的經驗數據，這些數據可以與不同的數據進行比較，得出的結論也分為深度。

5、發展淵源

有時候無論怎么細分，對比都不能發現問題，怎么辦?有必要回到源頭，重新審閱原始的數據記錄，反思用戶的行為和數據收集的過程。此外，有必要與行動人員進行深入的溝通，他們的一些行動可能沒有正確地恢復。

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