오해 3: 웹사이트 분석 = SEO
웹 분석과 SEO에는 공통점이 있습니다. 즉, 둘 다 웹 사이트 성능을 최적화하는 데 사용됩니다. 그러나 그 차이도 매우 중요합니다. 즉, 목적과 수단이 다릅니다.
친구가 나에게 물을 때마다 나는 간단하게 설명한다.
웹사이트 분석은 웹사이트에서의 사용자 경험을 최적화하고 궁극적으로 방문자의 전환을 촉진하는 것입니다.
SEO는 검색 엔진에서 웹 사이트의 성능을 최적화하고 궁극적으로 더 많은 고품질 검색 엔진 방문자를 웹 사이트 방문자로 전환하는 것입니다.
여러 각도에서 차이점을 살펴보겠습니다.
1. 트래픽 자체의 관점에서 볼 때, 웹사이트 분석은 더 많은 트래픽을 얻는 데 직접적인 도움이 되지 않지만(웹사이트 사용자 경험이 지속적으로 개선되더라도 실제로 트래픽은 계속 증가할 것입니다), SEO는 트래픽을 늘리는 데 도움이 될 수 있는 고품질 웹사이트 마케팅 방법입니다. 성적인 가치가 있는 트래픽을 타겟팅합니다.
2. 최적화 방법 측면에서: 웹사이트 분석은 방문자가 웹사이트 소유자가 기대하는 행동을 완료하도록 안내(또는 유도)하는 데 중점을 둡니다. 웹사이트의 SEO 최적화는 검색 엔진을 안내하여 검색 결과를 홍보하는 데 중점을 둡니다. 엔진은 웹사이트 콘텐츠(키워드)를 보다 포괄적이고 깊고 정확하게 크롤링하고, 웹사이트 콘텐츠에 대한 키워드 가중치를 더 높게 설정하여 더 많은 검색 엔진 사용자가 웹사이트에 진입하도록 유도합니다.
3. 달성된 결과로 판단: SEO는 웹사이트가 고품질의 관련성이 높은 트래픽을 확보하도록 돕고, 웹사이트 분석은 웹사이트의 트래픽을 실제 사용자 또는 구매자로 전환하는 데 도움이 됩니다.
SEO는 웹사이트(프런트엔드 담당)를 최적화하여 더 나은 트래픽을 얻는 것에 더 가깝고, 웹사이트 분석은 웹사이트(백엔드 담당)를 최적화하여 더 많은 비즈니스 전환을 달성하는 것에 관한 것이라고 생각할 수 있습니다. 전반적으로, 더 나은 트래픽은 웹사이트의 상업적 가치를 증폭시킬 수 있으며(SEO의 역할), 더 나은 트래픽 전환은 웹사이트의 가치를 더 직접적으로 창출할 수 있습니다(웹사이트 분석의 역할).
오해 4: 웹사이트 분석은 다양한 최적화 목표를 달성해야 합니다.
또 다른 일반적인 웹사이트 분석 오해는 웹사이트 자체에 최적화 목표가 너무 많다는 것입니다. 웹사이트는 일반적으로 하나의 핵심 비즈니스 목적만을 달성하지만, 핵심 비즈니스 목적의 실현에는 웹사이트의 여러 측면이 포함될 수 있습니다. 전자상거래 웹사이트를 예로 들어보겠습니다. 이러한 웹사이트의 궁극적인 목표는 거래량을 늘려 더 많은 수익을 창출하는 것입니다. 그러나 이를 달성하기 위해서는 웹사이트에서 많은 작업이 이루어져야 하며, 예를 들어 웹사이트 트래픽을 늘리는 동시에 웹사이트 트래픽의 품질을 높이는 것도 필요합니다. 사용자 경험을 개선하고 사용자 참여를 촉진하는 방법을 찾기 위한 구조 및 페이지입니다. 이 모든 것이 의미가 있지만 이러한 사항이 우선순위 없이 동시에 처리되면 문제가 발생할 수 있습니다.
문제의 증상은 종종 번거롭고 최적화의 실제 필요성이 누락되는 경우가 있습니다. 동시에 모든 측면에서 최적화가 가능한 것처럼 보이지만 실제 타당성은 매우 낮습니다. 웹 사이트 최적화의 목표가 많을수록 KPI가 많아지고 이러한 KPI의 성과는 종종 맑음과 비가 동시에 발생하지 않아 사고와 실행에 혼란을 초래하고 궁극적으로 실제 내용을 놓치게 됩니다. 주의가 필요합니다.
웹사이트에는 많은 문제가 있을 수 있지만, 비즈니스 성과(성과)에 가장 큰 영향을 미치는 웹사이트는 일반적으로 한두 가지 문제만 가지고 있습니다. 이 두 가지 문제를 찾아내고 그에 해당하는 한두 가지 문제에 집중하면 됩니다. . KPI, 기타 데이터 및 변수를 참조로 사용합니다. 이는 중국에서 가능합니다. 그렇지 않으면 우리는 갑자기 정보가 없는 문제에서 과도한 정보의 고통으로 전환하게 될 것이며 어느 쪽도 가장 효과적인 최적화 조치를 가져올 수 없습니다.
시간을 갖고 웹사이트 분석을 하면 단번에 뚱뚱해지지는 않지만, 당신을 강하게 유지시켜 줄 것입니다.
오해 5: 웹사이트 분석에는 많은 통계 지식이 필요합니다
대답은 '아니요'입니다. 웹사이트 분석은 통계도 아니고 복잡한 데이터 마이닝도 아니기 때문에 많은 통계 지식을 습득할 필요는 없습니다.
놀랐나요?
웹사이트 분석의 목적은 방문자와 그들의 행동입니다. 방문자와 행동은 데이터로 표현되지만, 더 중요한 것은 이러한 데이터와 관련된 속성(예: 행위 속성, 시간 속성, 페이지/콘텐츠 속성, 인구통계학적 속성)입니다. 지역 속성, 트래픽 소스 속성 등 데이터 자체가 속성과 연결되면 이를 메트릭이라고 합니다. 분석 대상은 바로 각 메트릭입니다. 흥미롭게도 이러한 지표를 얻으려면 많은 통계 작업이 필요하지만 다행스럽게도 웹사이트 분석 도구는 미리 결정된 모델과 알고리즘에 따라 이 모든 작업을 수행한 다음 필요한 데이터를 직접 출력합니다. 따라서 웹사이트 분석에서 많은 통계가 필요하지 않은 이유는 데이터 통계 작업의 99%가 웹사이트 분석으로 이루어지기 때문입니다.
그러나 이것이 웹사이트 분석에 통계적 방법이 필요하지 않다는 의미는 아닙니다. A/B 테스트 및 다변량 테스트를 수행할 때 통계적 유의성에 주의하는 것이 중요합니다. 마찬가지로 일부 고급 비교 및 추세 분석을 수행할 때 통계적 방법도 필요할 수 있습니다. 클러스터링, 회귀 등을 사용합니다. 그러나 일반적으로 통계 지식은 웹사이트 분석을 배우는 데 있어 결코 걸림돌이 되지 않습니다.
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