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GA網站分析的基本測量方法

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GA網站分析的基本測量方法

FlipWeb數位資產仲介在使用各種網站分析工具的時候,會看到很多不同的測量指標,每個不同的工具會有不同的命名和定義,這裡我們列舉一些常見的測量指標與名詞,簡單說明一下它們是如何計算得到的。下面的測量都是來源於網站點擊流數據,但根據點擊流數據獲取方式的不同得到的測量也會有差異,某些測量只有通過特定的方式才能獲得。

即用戶瀏覽網站時發起的請求數,包括頁面請求,也包括圖片、CSS、Flash等,所以一般打開一個頁面會發送多個請求,根據網頁設計的差異Hits會是PV(Page Views,下面會有介紹)的N倍,比如我的Blog的AWStats統計中Hits數一般是PV的3-5倍。

Page Views
即PV,頁面瀏覽數,頁面被打開(請求)的次數,是網站分析中最常見的測量。注意Ajax架構或Flash下同一URL下可以瀏覽多個頁面,進行多個操作,這些都無法在PV中體現。還需要註意Unique Page的定義,當一個頁面被刷新多次時,其實用戶瀏覽的始終是同一頁面,所以這時的Unique Page Views還是1。

Visits
訪問量,也是常見測量之一,用於衡量用戶的一次訪問(從打開進入網站到離開網站,其中可能瀏覽了多個頁面(PV))的數量,也就是網站Session的個數(關於Session,可以參考我的這篇文章——Session和Cookie的辨析)。

Unique Visitors
UV,被用於標識訪問網站的唯一用戶數,關於如何識別用戶,請參考這篇文章——網站用戶的識別。注意一個Unique Visitors可能會有多個Visits。

Time on Page
頁面停留時間,即用戶從打開頁面到離開頁面的時間間隔,這個測量一般只有當用戶在你的網站中點擊了下一個頁面時才會有記錄,否則是0,所以所有Visits的最後一個頁面的Time on Page一般都為0,具體參見WEB日誌的作用和缺陷中關於停留時間的說明。所以我們在計算頁面平均停留時間(Avg. on Page)的時候一般會過濾Time on Page=0的記錄。

Time on site
即每個Visits的停留時間,一個Session的開始到結束。跟Time on Page同樣需要注意其計算中存在的誤差,取平均的時候注意過濾長度為1的session。

Bandwidth
這個測量也一般只能從原始日誌中獲取,Bandwidth是AWStats中的命名,統計網站的流量,需要將所有請求的傳輸字節數相加得到結果。一般用於衡量網站的流量情況,服務器IO負荷,及某些限制了月流量最大值的虛擬主機流量使用情況。

Bounce Rate and Conversion Rate
關於Bounce Rate ,有一句很形象的描述——“I came, I puked, I left.” 即進入你的網站,什麼事都沒幹就直接離開了。關於Bounce Rate的註意點,請參考這篇文章——關於Bounce Rate定義的疑問。如果一個訪問沒有Bounce,那麼我們就可以跟蹤其訪問足跡統計Conversion Rate,即從上一步進入的訪問率(Current Visits/ Previous Visits)。轉化率對於某些網站的關鍵流程的優化可以起到重要作用,比如電子商務網站的購買流程等。

Entrances and Exit Rate
Entrances一般用戶衡量網站首頁或Landing Page的進入情況,指First Page of Visits。Exit Rate可以作為每個頁面的基本測量,衡量從該頁面離開的比率,即該頁面是整個Visits的最後一個頁面。

Sources and Search Key Phrase
來源於referrers的統計,Sources即網站的來源(搜索引擎、廣告或其它),用於廣告投放效果分析、SEM等。Search Key Phrase是基於來源是搜索引擎referrer的解析,統計來源的搜索關鍵詞,Avinash Kaushik建議我們使用Key Phrase而非KeyWords。有助於SEO和發現用戶需求。

Engagement
參與度對於不同網站來說定義不一,可以是電子商務網站的購買、反饋行為,也可以是論壇的發帖、跟帖行為,還有視頻網站的觀看視頻、遊戲網站的線上遊戲等。每個訪問的參與度可以用Engagement Rate = Engagement Index / visits來計算,即參與度 = 參與標識/訪問量。

Destinations
即點擊站外鏈接,一般通過JS代碼來監控站外鏈接的點擊,對於一些廣告、宣傳、推薦等點擊情況跟蹤比較有用,可以衡量網站對資源推廣的能力和價值。

上面列舉的都是網站分析中一些比較基本的指標和測量,我們在網站分析過程中可以基於這些測量通過求和、比例、平均等方式獲得更多我們希望得到的數據,進而為我們的分析結果提供更充分的依據。

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