Недоразумение 3: анализ сайта = SEO
Веб-аналитика и SEO имеют что-то общее: они оба используются для оптимизации производительности веб-сайта. Но разница также весьма существенна, то есть их цели и средства различны.
Каждый раз, когда меня спрашивает друг, я объясняю просто:
Анализ веб-сайта призван оптимизировать взаимодействие с пользователем на веб-сайте и, в конечном итоге, способствовать конверсии посетителей. Целью оптимизации являются сами посетители;
SEO заключается в оптимизации производительности веб-сайта в поисковых системах и, в конечном итоге, в превращении более качественных посетителей поисковых систем в посетителей веб-сайта. Целью оптимизации являются поисковые системы;
Давайте посмотрим на различия с нескольких точек зрения:
1. С точки зрения самого трафика: анализ веб-сайта напрямую не помогает получить больше трафика (хотя пользовательский опыт веб-сайта продолжает улучшаться, трафик действительно будет продолжать расти), но SEO — это высококачественный метод маркетинга веб-сайта, который может помочь получить целевой трафик сексуального характера.
2. Что касается методов оптимизации: анализ веб-сайта направлен на то, чтобы направить (или даже побудить) посетителей сайта совершить действия, ожидаемые владельцем веб-сайта. SEO-оптимизация веб-сайта направлена на то, чтобы направить поисковые системы на продвижение результатов поиска. Engine сканирует содержимое веб-сайта (ключевые слова) более полно, глубоко и точно и устанавливает более высокий вес ключевых слов для содержимого веб-сайта, чтобы побудить больше пользователей поисковых систем зайти на веб-сайт.
3. Судя по достигнутым результатам: SEO помогает сайту получать качественный и высокорелевантный трафик, а анализ сайта помогает конвертировать трафик сайта в реальных пользователей или покупателей.
Вы можете подумать, что SEO больше направлен на увеличение трафика за счет оптимизации веб-сайта (отвечает за внешний интерфейс, в то время как анализ веб-сайта направлен на достижение большего количества бизнес-конверсий за счет оптимизации веб-сайта (отвечает за серверную часть). В целом, лучший трафик может повысить коммерческую ценность веб-сайта (роль SEO), в то время как лучшая конверсия трафика может более непосредственно создать ценность для веб-сайта (роль анализа веб-сайта).
Миф 4: Анализ веб-сайта должен достигать нескольких целей оптимизации
Еще одно распространенное заблуждение при анализе веб-сайтов заключается в том, что у самого веб-сайта слишком много целей оптимизации. Веб-сайты обычно достигают только одной основной бизнес-цели, но реализация основной бизнес-цели может включать в себя множество аспектов веб-сайта. Возьмем, к примеру, веб-сайты электронной коммерции. Конечная цель таких веб-сайтов — увеличить объем транзакций для получения большего дохода. Но для этого над веб-сайтом необходимо проделать большую работу. Например, необходимо рассмотреть вопрос об увеличении посещаемости веб-сайта и одновременном повышении его качества. Также необходимо оптимизировать веб-сайт. структуру и страницы для улучшения пользовательского опыта, а также для поиска способов повышения конверсии пользователей и так далее. Все это имеет смысл, но могут возникнуть проблемы, если эти вещи решаются одновременно без определения приоритетов.
Симптомами проблем часто являются суета и отсутствие реальной необходимости оптимизации. Хотя кажется, что можно оптимизировать все аспекты одновременно, практическая осуществимость очень мала. Чем больше целей оптимизации сайта, тем больше KPI, а производительность этих KPI часто бывает тыквой и половником. Они не будут одновременно солнечными и дождливыми, что приводит к путанице в мышлении и исполнении и в конечном итоге упускает то, что на самом деле. требует внимания.
Веб-сайт может иметь множество проблем, но те, которые оказывают наиболее существенное влияние на эффективность бизнеса (производительность), обычно имеют только одну или две проблемы. Вам нужно найти эти две проблемы, а затем сосредоточиться на одной или двух соответствующих проблемах. KPI, используя другие данные и переменные в качестве справочных. В Китае это осуществимо, иначе мы внезапно перейдем от проблемы отсутствия информации к боли избыточной информации, ни одна из которых не принесет вам наиболее эффективных действий по оптимизации.
Не торопитесь, анализ веб-сайта не сделает вас толстым за один раз, но он сделает вас сильными.
Миф 5: Анализ веб-сайта требует много статистических знаний
Ответ — нет. Анализ веб-сайтов не требует от вас больших статистических знаний, поскольку анализ веб-сайтов — это не статистика и не сложный анализ данных.
Вы удивлены?
Объектом анализа веб-сайта являются посетители и их поведение. Хотя посетители и поведение представлены данными, более важными являются атрибуты, связанные с этими данными, такие как атрибуты действия, атрибуты времени, атрибуты страницы/контента и демографические атрибуты. региональные атрибуты, атрибуты источника трафика и т. д. После того, как сами данные связаны с атрибутами, они называются метрикой. Объектом нашего анализа является именно каждая метрика. Интересно, что получение этих показателей требует большой статистической работы, но, к счастью, инструменты анализа веб-сайтов делают все это за нас в соответствии с заранее заданными моделями и алгоритмами, а затем напрямую выдают нам нужные нам данные. Таким образом, причина, по которой анализ веб-сайта не требует слишком большого количества статистики, заключается в том, что 99% работы по статистике данных выполняется анализом веб-сайта.
Однако это не означает, что анализ веб-сайта не требует статистических методов. При проведении A/B-тестирования и многомерного тестирования важно обращать внимание на статистическую значимость. Аналогичным образом, при выполнении некоторых расширенных сравнений и анализа тенденций также могут использоваться статистические методы. использовать такие методы, как кластеризация и регрессия. Но в целом статистические знания ни в коем случае не являются камнем преткновения на пути к изучению анализа веб-сайтов.
[Авторские права принадлежат Сидни Сонгу (Song Star). Перепечатка приветствуется, но просьба заранее сообщить автору и указать источник.]
Исходный адрес: http://www.chinawebanalytics.cn/?p=2130.