【Introducción】
El análisis de sitios web aún es nuevo, por lo que nuestra comprensión del mismo puede estar sesgada de varias maneras. Este artículo resume varios malentendidos comunes sobre el análisis de sitios web que encontré en mi trabajo. Esta es la segunda parte, y esta parte entra en un territorio más detallado. Para la primera parte, consulte: Los diez principales malentendidos y alternativas del análisis de sitios web (1). Para la segunda parte, consulte: Los diez principales malentendidos y alternativas del análisis de sitios web (2).
【texto】
Cuando escribí el último artículo de esta serie, todavía era el 1 de mayo y ahora es el 1 de agosto. El tiempo vuela muy rápido, lo cual es emotivo.
De hecho, en los dos primeros episodios se han comentado los diez principales malentendidos, y hoy sólo podemos hablar de los alternativos. La razón por la que se llaman suplentes es que todas son áreas muy controvertidas. Soy miembro de la misma familia y todavía solo me atrevo a hacerte reír. Pero no hay sustitutos para el conocimiento, y espero generar discusión, incluso debate, para obtener una percepción y una verdad reales.
Mito alternativo 1: existen puntos de referencia estándar para el análisis de sitios web
Este es un lugar donde hay un malentendido común. A menudo hablamos sobre la tasa de rebote y el tiempo en el sitio, por lo que muchos amigos preguntarán:
La tasa de rebote de mi sitio web es del 60%, ¿es bueno? O el tiempo promedio en el sitio es de 5 minutos, ¿vale?
En realidad, estas son preguntas que no puedo responder, porque el análisis de sitios web no tiene un punto de referencia estándar al que recurrir para estas métricas clave. Todo lo que puedo decir es que la tasa de rebote del 60% no es la peor ni la mejor que he visto. Lo mismo ocurre con el tiempo de 5 minutos en el sitio. Sin embargo, en cuanto a si es bueno o no, estos están aislados. los datos por sí solos no pueden responder a la pregunta de.
La razón por la que no existe un punto de referencia estándar para el análisis de sitios web es que la diferencia entre sitios web es demasiado grande. En primer lugar, la audiencia/fuentes de tráfico del sitio web son diferentes; en segundo lugar, las funciones del sitio web son diferentes; en tercer lugar, el contenido del diseño del sitio web también es diferente; y finalmente, la novedad del sitio web también es diferente...
Por lo tanto, ¡no existe un punto de referencia estándar para el análisis de sitios web! Por ejemplo, no podemos decir que una tasa de rebote inferior al 60% sea buena y una tasa de rebote superior al 60% sea mala.
Ahora, harías una mejor pregunta:
Si están en el mismo segmento industrial o tienen sitios web con audiencias muy superpuestas, ¿se pueden comparar entre sí indicadores básicos como tasa de rebote, tiempo en el sitio, PV/V, lealtad de los visitantes, etc.? Por ejemplo, Sina y Sohu, Tudou y Ku6, JD.com y Newegg, ¿pueden comparar estos indicadores entre sí?
Creo que se pueden comparar entre sí. Sin embargo, no crea que el valor del indicador de su sitio web es peor que el de otros, sólo porque su sitio web no es bueno. Si la tasa de rebote de Sina es del 10% y la de Sohu es del 15%, ¿se volverá loco el hermano Yang? No es necesario, esto no significa necesariamente que Sohu sea peor que Sina. Por esa razón, las páginas de Sina y Sohu en realidad son muy diferentes. Aunque ambos son portales y compiten duro, siguen siendo muy diferentes.
De manera similar, los sitios web de Nike y Adidas, y los sitios web de Intel y AMD, están todos en el mismo nivel (categoría), pero en realidad son muy diferentes. El tamaño de estos indicadores no puede significar simplemente que un sitio web es mejor o peor que otro.
Por eso siempre he insistido: incluso en sitios web de la misma categoría, simples indicadores numéricos no pueden explicar la calidad del sitio web.
Luego, volverás a preguntar:
Dado que la comparación no puede indicar lo bueno o lo malo, ¿cuál es el punto de comparación? !
¡Sí, claro! Si conoce la situación numérica de su competidor, puede analizarla; sabrá que su valor numérico no es tan bueno y podrá entenderse a sí mismo. Se dice que se pueden conocer las ganancias y las pérdidas aprendiendo de las personas, y lo mismo ocurre entre los sitios web.
Mejor, no genere otro malentendido, es decir, dado que no existe un punto de referencia estándar, no importa cuál sea mi valor numérico, eso no significa si mi sitio web es bueno o malo, y puedo sentarme y relajarme.
Creo que ningún amigo pensaría eso.
Si sus valores son demasiado escandalosos y están fuera del rango normal, eso aún puede ser revelador. Por ejemplo, si la tasa de rebote general de su sitio web es superior al 80% o incluso al 90%, aún así debe prestar atención. A los análisis de sitios web les encantan estas anomalías.
Aquí hay algunos valores extremos de mi experiencia (tenga en cuenta que estos valores solo son válidos para el análisis utilizando Google Analytics, otras herramientas WA pueden tener valores significativamente diferentes debido a diferentes definiciones y métodos de monitoreo). se superan, puede indicar que el sitio web ha ocurrido un problema más grave (¡pero no definitivamente!)
Por último, me gustaría recordarles a todos una vez más que, dado que cada sitio web es único y los indicadores en sí no pueden interpretarse de forma aislada, no existe un punto de referencia estándar para el análisis de sitios web.
Mito alternativo 3: analizar el comportamiento individual es de gran importancia
He visto algunas herramientas que registran la trayectoria del mouse de cada visitante en la página. Cada una de estas herramientas tiene sus propias fortalezas y debilidades, pero son todopoderosas. Normalmente, estas herramientas están destinadas a diseñadores de UED (UCD), pero ¿tienen implicaciones significativas para el análisis de sitios web?
El análisis de sitios web generalmente utiliza todos (es decir, ningún muestreo) o datos de muestra de gran tamaño para analizar algunos patrones de comportamiento en los que convergen los visitantes del sitio web y optimizar la experiencia de acceso de los grupos de visitantes más importantes en consecuencia. Los análisis de sitios web rara vez se realizan estudiando el comportamiento de visitas individuales. En este punto, el análisis de un sitio web y el análisis de usabilidad del sitio web son bastante diferentes.
Si ha leído "No me hagas pensar", sabrá que una vez que se complete el sitio web, pida a algunas personas comunes que nunca han usado su sitio web que completen algunas tareas de acceso a la red que especificó frente a usted y regístrelas Determinando su El comportamiento de visita es un método muy importante para probar y mejorar la usabilidad del sitio web. Sin embargo, el análisis del sitio web rara vez adopta este método, que consiste en analizar y optimizar los datos dejados por un visitante en el sitio web.
La razón es simple, porque la situación de acceso de un gran número de visitantes coincide con la distribución normal. Es posible que los datos de acceso de algunos visitantes estén distribuidos en áreas extremas. Si estos datos se utilizan para el análisis, la desviación será grande. Por ejemplo, el visitante A permaneció en el sitio web hasta 1 hora y visitó hasta 100 páginas. Esto no significa que todos los visitantes sean así, y analizar un solo visitante puede generar peligro fácilmente. Tal vez dirás que puedo analizar el comportamiento de algunos visitantes más, lo que será más confiable. Sin embargo, el problema es que, en comparación con la cantidad de millones de visitantes, la cantidad de personas que puede analizar siempre es limitada, y cuantas más personas analice, más difícil le resultará.
Por lo tanto, en mi trabajo real, rara vez usaré algunas herramientas de monitoreo de trayectoria del mouse muy específicas, pero espero tener una herramienta de registro de trayectoria del mouse que registre todos los comportamientos del mouse y use diferentes colores para representar la densidad de los comportamientos del mouse. muy útil para nosotros y será más valioso que el mapa de calor que hacemos actualmente. Pero parece que actualmente no existe tal herramienta.
Mito alternativo 4: Las soluciones de optimización son el resultado inevitable del análisis
El análisis de sitios web se centra en el análisis, sí, pero el análisis no es todo el análisis de sitios web. El objetivo principal del análisis es encontrar problemas, pero el análisis en sí no es suficiente para ayudar a resolver los problemas, o solo puede resolver algunos de los problemas.
Por ejemplo, cuando estudio las conversiones, a menudo encuentro que es obvio que una determinada página está perdiendo una gran cantidad de visitantes, pero ¿por qué esta página tiene un rendimiento tan pobre? A veces, según la experiencia, podemos pensar inmediatamente en el motivo y sugerir mejoras en consecuencia, pero a veces, en realidad no sabemos por qué la página es tan mala; Incluso si podemos pensar en una causa basada en la experiencia, ésta no es necesariamente la causa real (o fundamental).
Por lo tanto, a veces (de hecho, la mayoría de las veces es más preciso), la solución de optimización verdaderamente confiable no se puede obtener directamente del análisis, sino que proviene de las pruebas después de hacer sugerencias a través del análisis. El consejo en sí es subjetivo, pero los resultados después de las pruebas son objetivos (siempre que se utilicen métodos y procesos científicos). El ciclo del análisis de un sitio web no termina con el análisis, sino con las pruebas, y las pruebas son el camino a seguir.
Por tanto, aunque la imagen siguiente sea un cliché, es una metodología realmente importante.
Bueno, este artículo finalmente terminó y esta serie finalmente terminó (puede haber revisiones y adiciones más adelante). ¡Gracias a todos mis amigos por vuestro continuo aliento! Espero que todos tengan opiniones diferentes, bienvenidos a discutir y bienvenidos a discutir.
Fuente del artículo: http://www.chinawebanalytics.cn/top10-misunderstanding-for-web-analytics-part3/
Autor: Song Xing