Самый прямой способ проанализировать успех веб-сайта — это, естественно, проанализировать статистические данные на веб-сайте. Но анализ данных, очевидно, является головной болью для всех веб-мастеров. Ведь анализ данных — очень скучная работа. Многие веб-мастера предпочитают делать больше внешних ссылок, чем иметь дело с скучными данными. Однако невозможно узнать подробности о веб-сайте без анализа данных вашего собственного веб-сайта, поэтому вы не будете иметь ни малейшего представления о том, как оптимизировать и продвигать веб-сайт. Поэтому, каким бы скучным ни был анализ данных, вебмастера должны освоить навыки анализа данных, чтобы всегда иметь возможность контролировать эффективность оптимизации и продвижения. Сегодня автор кратко расскажет о нескольких анализах данных, которые веб-мастерам необходимо провести хорошо.
1. Анализ источников трафика
Веб-мастера проверяют статистические инструменты один раз в день, но многие веб-мастера смотрят только на трафик и значение PV статистического инструмента, а затем отключают его. Многие веб-мастера оценивают качество трафика веб-сайта просто на основе соотношения трафика и значения PV. На самом деле это очень плохо. Особенно, когда вы хотите проанализировать детали веб-сайта, неточно просто смотреть на трафик и значение PV, давайте просто посмотрим на трафик. Простой взгляд на этот показатель трафика даст вам только представление о том, сколько трафика происходит каждый день, не более того. Но, проанализировав источник трафика, вы можете узнать, какие ключевые слова пользователи используют для доступа к сайту и какие каналы пользователи используют для входа на сайт, будь то поисковые системы, саморекламируемые ссылки или закладки. Поэтому при анализе данных веб-сайта недостаточно просто посмотреть на количество трафика. Углубленный анализ пути источника, места источника и исходного канала этого количества является наиболее точным анализом данных источника трафика. и это также используется в качестве статистики. В анализе данных нет места неряшливости.
2. Анализ посещаемых страниц сайта.
Этот этап анализа данных очень важен. Если веб-мастер хочет знать, какие страницы его сайта наиболее популярны среди пользователей, он, естественно, должен проанализировать, какие страницы посещают пользователи. Это также может послужить веб-мастерам руководством по обновлению контента, который нравится пользователям. Затем, когда веб-мастер выполняет анализ данных, он может легко узнать, какие страницы посещают пользователи его сайта, анализируя, какие страницы посещает больше всего пользователей, на каких страницах остается большинство пользователей и т. д. Естественно, при обновлении контента контент становится более интересным. , мы можем сосредоточиться на этом аспекте обновления контента, а затем направлять пользователей на другие страницы с помощью горячей и холодной стимуляции. Поэтому анализ посещенных страниц веб-сайта очень важен для определения того, как обновлять содержимое веб-сайта, какой контент обновлять, какие страницы веб-сайта предпочитают просматривать пользователи и т. д.
3. Анализ общей стоимости PV веб-сайта и стоимости PV на душу населения.
Значение PV всегда было основным эталонным фактором для оценки качества взаимодействия с пользователем веб-сайта. Независимо от типа веб-сайта, чем выше значение PV, тем лучше взаимодействие с пользователем. Это значение по умолчанию для всех веб-мастеров. . Конечно, если вы посмотрите только на общее значение PV, трудно проанализировать, насколько хорош веб-сайт для пользователей. Статистический инструмент подсчитывает только страницы, просмотренные всеми пользователями, которые посещают веб-сайт. Для анализа пользовательского опыта. вам следует сосредоточиться на значении PV на душу населения. Например, если два пользователя посещают веб-сайт одновременно, один посещает десять, а другой посещает две, то в среднем каждый человек посещает шесть страниц. сайта нехорошо. Это может означать только то, что сайт не предоставил второму пользователю необходимую ему информацию. Таким образом, уровень значения PV очень важен для оценки качества пользовательского опыта, и поисковая система определяет качество пользовательского опыта не по общему значению PV, а по значению PV на душу населения. В конце концов, общее значение PV. можно исключить, и труднее увеличить значение PV на душу населения. Поэтому, когда веб-мастера проводят анализ данных, они должны не только смотреть на общую стоимость PV и игнорировать данные о стоимости PV на душу населения.
4. Анализ коэффициента возврата пользователей
Анализируя, имеет ли веб-сайт большое количество постоянных клиентов, веб-мастер на самом деле анализирует, популярен ли веб-сайт. Успешные веб-сайты имеют большое количество постоянных клиентов, так как же определить, есть ли на вашем сайте постоянные клиенты? Мы можем проанализировать уровень возврата пользователей с помощью статистического инструмента. Из анализа уровня возврата пользователей мы можем получить два данных. это веб-сайт. Наличие большого количества постоянных клиентов показывает, что веб-сайт имеет очень высокую ценность, а рейтинг и вес веб-сайта среди постоянных клиентов будут неплохими. Во-вторых, у веб-сайта большое количество постоянных клиентов, что показывает, что пользование веб-сайтом очень хорошее, что, естественно, очень полезно для повышения рейтинга и популярности веб-сайта. Таким образом, при анализе данных веб-мастера должны уметь анализировать, велик ли уровень возврата пользователей на веб-сайт. С этого момента мы можем знать, привлекателен ли наш веб-сайт для пользователей и может ли контент предоставить пользователям необходимую им информацию. Таким образом, мы определяем методы и цели, как оптимизировать и продвигать себя в будущем.
5. Анализ регионального распределения посетителей.
Анализируя области распределения посетителей в статистике сайта, мы можем использовать эти данные, чтобы определить, где сконцентрированы пользователи нашего сайта, а затем сосредоточиться на продвижении этих областей при продвижении. Например, если пользователи вашего веб-сайта в основном сосредоточены в Гуандуне, Шанхае, Шэньчжэне и Гуанси, это даст вам очень четкое представление о месте вашего продвижения. При продвижении вы можете искать форумы и блоги, связанные с этими местами. , секретная информация пропагандируется более эффективно. Таким образом, хорошо проведя анализ данных о региональном распределении посетителей, вы сможете узнать, как более эффективно продвигать веб-сайт, и это будет более способствовать обнаружению потенциальных пользователей веб-сайта.
Все то же предложение: анализ данных — скучная работа, но она также очень важна. Потому что, если вы хотите понять детали веб-сайта, вам, естественно, необходимо полагаться на данные статистических инструментов. Тогда веб-мастер может уточнить свои собственные методы оптимизации, методы продвижения и ряд методов оптимизации, анализируя статистические данные. даже если анализа данных больше нет. Как бы это ни было скучно, вебмастер должен успокоиться и сделать этот шаг хорошо. Эта статья предоставлена исключительно http://www.bengou.cc Bengou Cinema. Пожалуйста, укажите при перепечатке, спасибо!
Ответственный редактор: Чэнь Лун Личное пространство автора Никогда-Незнайки