【Introdução】
A análise de sites ainda é nova, portanto nossa compreensão dela pode ser tendenciosa de várias maneiras. Este artigo resume vários mal-entendidos comuns sobre análise de sites que encontrei em meu trabalho. Esta é a segunda parte, e esta parte entra em um território mais detalhado. Para a primeira parte, consulte: Os dez principais mal-entendidos e alternativas de análise de sites (1). Para a segunda parte, consulte: Os dez principais mal-entendidos e alternativas de análise de sites (2).
【texto】
Quando escrevi o último artigo desta série, ainda era 1º de maio, e agora é 1º de agosto. O tempo voa tão rápido, o que é emocionante.
Na verdade, nos dois primeiros episódios foram discutidos os dez principais mal-entendidos, e hoje só podemos falar dos alternativos. A razão pela qual são chamados de suplentes é que são todas áreas muito polêmicas. Sou membro da mesma família e ainda só me atrevo a fazer você rir. Mas não há substitutos para o conhecimento, e espero desencadear a discussão, e até mesmo o debate, a fim de obter uma verdadeira visão e verdade.
Mito alternativo 1: Existem benchmarks padrão para análise de sites
Este é um lugar onde existe um mal-entendido comum. Frequentemente discutimos a taxa de rejeição e o tempo no site, por isso muitos amigos perguntarão:
A taxa de rejeição do meu site é de 60%, isso é bom? Ou então, o tempo médio no local é de 5 minutos, ok?
Na verdade, essas são perguntas que não consigo responder, porque a análise de sites não possui um benchmark padrão para se referir a essas métricas principais. Tudo o que posso dizer é que a taxa de rejeição de 60% não é a pior nem a melhor que já vi. O mesmo vale para o tempo de 5 minutos no local. Porém, se é bom ou não, estes isolados. os dados por si só não podem responder à questão de.
A razão pela qual não existe um benchmark padrão para análise de sites é que a diferença entre os sites é muito grande. Em primeiro lugar, as fontes de audiência/tráfego do site são diferentes; em segundo lugar, as funções do site são diferentes; em terceiro lugar, o conteúdo do design do site também é diferente;
Portanto, não existe um benchmark padrão para análise de sites! Por exemplo, não podemos dizer que uma taxa de rejeição abaixo de 60% seja boa e que uma taxa de rejeição acima de 60% seja ruim.
Agora, você faria uma pergunta melhor:
Se eles estiverem no mesmo segmento da indústria ou tiverem sites com públicos muito sobrepostos, os indicadores básicos, como taxa de rejeição, tempo no site, PV/V, fidelidade do visitante, etc., podem ser comparados entre si? Por exemplo, Sina e Sohu, Tudou e Ku6, JD.com e Newegg, podem comparar estes indicadores entre si?
Acho que eles podem ser comparados entre si. Porém, não pense que o valor do indicador do seu site é pior que o dos outros, só porque o seu site não é bom. Se a taxa de rejeição de Sina for de 10% e a de Sohu for de 15%, o irmão Yang ficará louco? Não há necessidade, isso não significa necessariamente que Sohu seja pior que Sina. Por esse motivo, as páginas do Sina e do Sohu são na verdade muito diferentes. Embora ambos sejam portais e concorram muito, ainda são muito diferentes.
Da mesma forma, os sites da Nike e da Adidas, e os sites da Intel e da AMD, estão todos no mesmo nível (categoria), mas na verdade são muito diferentes. A dimensão destes indicadores não pode simplesmente significar que um website é melhor ou pior que outro website.
Por isso, sempre insisti: Mesmo para sites da mesma categoria, simples indicadores numéricos não conseguem explicar a qualidade do site.
Então você perguntará novamente:
Visto que a comparação não pode indicar bom ou mau, qual é o sentido da comparação? !
Sim claro! Se você conhece a situação numérica do seu concorrente, pode analisá-la, sabe que seu valor numérico não é tão bom quanto ele e pode se entender; Diz-se que você pode conhecer os ganhos e perdas aprendendo com as pessoas, e o mesmo acontece entre os sites.
Melhor, por favor, não crie outro mal-entendido, ou seja, como não existe um benchmark padrão, não importa qual seja o meu valor numérico, isso não significa se meu site é bom ou ruim, e posso sentar e relaxar.
Acredito que nenhum amigo pensaria assim.
Se seus valores forem muito exorbitantes e fora da faixa normal, isso ainda pode ser revelador. Por exemplo, se a taxa de rejeição geral do seu site for superior a 80% ou mesmo 90%, você ainda deve prestar atenção. A análise de sites adora essas anomalias.
Aqui estão alguns valores extremos da minha experiência (observe que esses valores são válidos apenas para análise usando o Google Analytics, outras ferramentas WA podem ter valores significativamente diferentes devido a diferentes definições e métodos de monitoramento). forem excedidos, pode indicar que o site Ocorreu um problema mais sério (mas não definitivamente!)
Por último, gostaria de lembrar mais uma vez a todos que, uma vez que cada website é único e os próprios indicadores não podem ser interpretados isoladamente, não existe uma referência padrão para a análise de websites.
Mito Alternativo 3: Analisar o comportamento individual é de grande importância
Já vi algumas ferramentas que registram a trajetória do mouse de cada visitante na página. Cada uma dessas ferramentas tem seus próprios pontos fortes e fracos, mas são muito poderosas. Normalmente, essas ferramentas são destinadas a designers de UED (UCD), mas elas têm implicações significativas para a análise de sites?
A análise do site geralmente usa todos (ou seja, nenhuma amostragem) ou dados de amostra grande para analisar alguns padrões de comportamento para os quais os visitantes do site convergem e otimizar a experiência de acesso dos grupos de visitantes mais importantes de acordo. A análise do site raramente é realizada através do estudo do comportamento individual dos visitantes. Neste ponto, a análise do site e a análise da usabilidade do site são bem diferentes.
Se você leu "Don't Make Me Think", você sabe que depois que o site for concluído, peça a algumas pessoas comuns que nunca usaram seu site para concluir algumas tarefas de acesso à rede que você especificou na sua frente e registre-as. o comportamento da visita é um método muito importante para testar e melhorar a usabilidade do site. No entanto, a análise do site raramente adota esse método, que consiste em analisar e otimizar os dados deixados por um visitante no site.
A razão é simples, porque a situação de acesso de um grande número de visitantes é consistente com a distribuição normal. É possível que os dados de acesso de alguns visitantes estejam distribuídos em áreas extremas. Se esses dados forem utilizados para análise, o desvio será grande. Por exemplo, o visitante A permaneceu no site por até 1 hora e visitou até 100 páginas. Isso não significa que todos os visitantes sejam assim, e analisar um único visitante pode facilmente levar ao perigo. Talvez você diga que posso analisar o comportamento de mais alguns visitantes, o que será mais confiável. No entanto, o problema é que, comparado com o número de milhões de visitantes, o número de indivíduos que você pode analisar é sempre limitado, e quanto mais indivíduos você analisar, mais difícil será para você.
Portanto, em meu trabalho real, raramente usarei algumas ferramentas muito específicas de monitoramento da trajetória do mouse, mas espero ter uma ferramenta de registro da trajetória do mouse que registre todos os comportamentos do mouse e use cores diferentes para representar a densidade do comportamento do mouse. muito útil para nós e será mais valioso do que o mapa de calor que fazemos atualmente. Mas parece que tal ferramenta não existe atualmente.
Mito alternativo 4: soluções de otimização são o resultado inevitável da análise
A análise de sites concentra-se na análise, sim, mas a análise não é toda a análise de sites. O objetivo principal da análise é encontrar problemas, mas a análise em si não é suficiente para ajudar a resolver problemas, ou pode resolver apenas parte dos problemas.
Por exemplo, ao estudar conversões, muitas vezes descubro que é óbvio que uma determinada página está perdendo um grande número de visitantes, mas por que o desempenho dessa página é tão ruim? Às vezes, com base na experiência, podemos pensar imediatamente no motivo e sugerir melhorias adequadas, mas às vezes não sabemos por que a página é tão ruim; Mesmo que possamos pensar numa causa baseada na experiência, esta não é necessariamente a causa real (ou fundamental).
Portanto, às vezes (na verdade, na maioria das vezes é mais preciso), a solução de otimização verdadeiramente confiável não pode ser obtida diretamente da análise, mas vem do teste depois de você fazer sugestões por meio da análise. O conselho em si é subjetivo, mas os resultados após o teste são objetivos (desde que você use métodos e processos científicos). O ciclo de análise de sites não termina com análise, mas com testes, e testar é o caminho a seguir.
Portanto, embora a imagem abaixo seja um clichê, é uma metodologia verdadeiramente importante.
Bem, este artigo finalmente terminou e esta série finalmente terminou (pode haver revisões e acréscimos posteriormente). Obrigado a todos os meus amigos pelo incentivo contínuo! Espero que todos tenham opiniões diferentes, sejam bem-vindos para discutir e sejam bem-vindos para discutir!
Fonte do artigo: http://www.chinawebanalytics.cn/top10-understanding-for-web-analytics-part3/
Autor: Song Xing