基本介紹
- 中文名：網站分析
- 外文名：Web Analytics
- 定義：網站訪客行為的研究
- 用途：收集資料
訪客價值,推廣KPI,分析方法,改善設計,網站分析,技術手段,收集方法,日誌分析,網頁標記,方法比較,問題,基本度量,基本維度,進入頁,退出頁,引用頁,目標轉化頁,誤區,常用工具,
訪客價值
推廣KPI
上面提到，訪客價值的計算依賴於收益的計算，收益可以是有形的現金收入，也可以是無形的品牌價值。企業可以根據自身具體的情況制定相應的KPI 來明確網站分析指標。例如，對於深圳物流企業的網站設計而言，訪客的來電諮詢轉化率便可以作為KPI。
分析方法
從數據分析方法論的角度來看，對於網站流量分析，最合適的方法是通過用戶行為分析。網站用戶在網站的行為可分為認知、熟悉、試用、使用、忠誠五個階段，每一個階段都對應相應的分析指標。通過對這些分析指標的數據採集和分析，企業能夠很直觀的了解某個階段內訪客用戶行為的變化，從而為最終的KPI計算提供事實依據。
改善設計
通過了解KPI的變化，以及具體指標的變化原因，企業可以有針對性的對網站加以改善。例如，聯繫我們頁面電話諮詢轉化率的下降有可能是網站改版後訪客進入聯繫我們的頁面渠道數量增加了，或者是被其他頁面內容干擾增加了進入該頁面的複雜度。針對這種情況，應當適當的在相關頁面增加聯繫電話的提示，或者是不影響網頁設計美觀的情況下，增加線上即時通訊工具，以提升電話諮詢轉化率。
網站分析
大家要是想把自己的網站最佳化做的很出色，排名很好，那么首先要懂得如何去分析準備進行最佳化的網站，就算網站做好了，我們還需要把網站根據搜尋引擎的喜愛進行調整，要從各個方面下手去找出問題，對症下藥，再去解決問題，把問題全部解決了，我們才可以開始最佳化工作。分析網站有點類似於過去中醫就診時候的“望、聞、問、切”。
望
第一步首先就是要分析網站檢查網站的安全性如何，根據最佳化網站的類型是做什麼行業的，結合網站前台和後台嚴格測試檢查的安全係數，因為如果網站的資料庫沒有得到有效性的保護，安全係數很低，萬一遭到競爭對手的惡意攻擊，網站立馬就崩潰了，會導致給我們網站接下來後期最佳化工作帶來很多不便，對自己的損失也是可想而知的。
聞
拿到網站後要看看網站上的URL是靜態化還是偽靜態態化的。如果這些排除都沒有的話，那我們就需要找網站開發技術人員對其進行人工調整了。雖然後人說現在的靜態URL和動態URL兩者沒有什麼最大優勢，但是動態URL是無法同時帶動10個到30個參數的，這一點會大大影響到網站伺服器的承受能力，當打開一個頁面時就會浪費很長時間，降低了用戶體驗度。輕者會導致伺服器緩慢，重者會導致伺服器崩潰。動態URL在網站目錄下是沒有任何檔案的，它是根據用戶的請求，從資料庫中條用返回用戶請求的結果。如果當我們的網站流量很大的時候，那我們將使用其靜態化了。其實靜態URL還是比動態URL有優勢的。
問
其實這一個“問”是在問自己。我網站在調試的時候是否存在404頁面，robots.txt檔案(這是一個很重要的檔案)，看似很簡單的一個文本，雖然它只是一個提醒什麼網站頁面不存在或者是被刪除，頁面出錯等;但是在用戶體驗度上起到了很大的作用，同時還可以幫助搜尋引擎蜘蛛爬行工作;網站後台的各項功能是否可以正常使用，如：新聞添加，產品添加。並做好SEO構架設計;有效策劃目錄層級;對每個頁面的URL進行有效設計。
切
這一點其實就是幫助我們分析網站，從站內站外兩點出發。一般來說，一個網站有很好的排名，那么必須有很多大量的外鏈導向我們的網站，我們還可以通過分析外鏈同時找出目標關鍵字的最佳化。這些工作都是以後需要長期努力去做的。隨著市場搜尋引擎最佳化行業競爭越來越大，外鏈工作雖然不是網站最佳化提高排名的唯一方式，但它是最重要的一項工作，搜尋引擎首頁沒有一個網站部做外鏈的，缺他不可。而內鏈，如果做好的話，可以大大提高用戶粘度，降低跳出率，提高搜尋引擎的爬行索引效率，從而還可以提高網站的收錄和提升排名，提升網站的PR值。
技術手段
收集方法
主要有兩種收集網站分析資料的技術手段：
第一種為網站日誌分析，意即讀入網站伺服器日誌進行處理。
第二種為網頁標記法，利用插入一段Javascript語言的跟蹤代碼於每一頁來告知第三方的伺服器某頁被網頁瀏覽器所讀取及其互動行為。其原理是通過跟蹤代碼，獲取網民瀏覽網站頁面時的Cookies並將Cookies保存，並對Cookies加上規則，以Cookies身份來判斷用戶，並將單一Cookies身份在網站的行為路徑記錄下來。
日誌分析
網站日誌分析也被稱為網站伺服器日誌分析，市面上各家網頁伺服器自發展初隨時都會紀錄其所有的交易於一個日誌檔裡頭。這種特性不久就被網管意識到可以透過軟體讀取它，以提供網頁流行度的相關資料；從而造成網站日誌分析軟體的興起。
網站分析
網站分析90年代早期，網站統計資料僅是簡單的客戶端對網站伺服器請求 (或者訪問) 的記數值。一開始這是挺合理的方法，因為每個網站通常只有單一個 HTML 檔案。然而，隨著圖形進入HTML標準，以及網站擴增至多重 HTML 檔案，這種記數變得沒什麼幫助。最早真正的商用日誌分析器於1994年由 IPRO 發行。
網頁快取的廣泛使用也造成日誌分析上的問題。如果某人再度造訪某頁，第二次的讀取請求通常由網頁瀏覽器快取達成，因此網站伺服器端不會接受到此請求。這意味著該訪問者瀏覽過該站的“足跡”丟失。快取與否可於設定網站伺服器時克服，不過這可能導致降低該網站的效能。
網頁標記
由於對日誌檔案分析於快取存在下準確性的關注，以及渴望能實現把網站分析當作是種外包的服務，從而出現了第二種資料收集方法：網頁標記法，或稱網蟲(Webbug) 。
90年代中期，網頁計數器已經普及──這些計數器以包含在網頁中的圖像出現，顯示多少次該圖像被讀取過。而圖像內容就是顯示大約該頁被拜訪次數的數目。90年代晚期，這種做法延伸至包括一個微小不可見圖像，而非可見的。並且透過 JavaScript，圖像請求的某些關於網頁和訪客的訊息被傳遞到第三方伺服器方。這些資料隨後被網站分析公司處理並產生詳細的統計資料。
網站分析服務也代管指定cookie到使用者的過程。這種方式可以鑑別各個唯一訪客初次以及隨後的拜訪。
隨著Ajax為主解決方案普及，一種利用不可見圖像的替代方案實現了從讀取頁面“回電”伺服器的機制。在這個情況下，當某網頁被網頁瀏覽器讀取，該頁某部分Ajax 代碼將致電回伺服器並遞送有關用戶端的資訊，隨後被送到網站分析公司做匯整。這在某些方面還是有漏洞，因為某些瀏覽器限定哪種XmlHttpRequest物件可與伺服器聯繫。
方法比較
網站日誌分析與加網頁標籤的比較網站日誌分析與加網頁標籤兩者都已經很成熟可供有意公司進行網站分析。在許多情況下，同一家網站分析公司甚至同時提供這兩種方法，那問題便回到公司該選用哪種方法。其實兩種方法各有優缺：
網站日誌分析較加網頁標記法為優的主要有下列幾點：
網頁伺服器一般已經產生日誌檔案，故原始資料已經存在。而透過網頁標記法蒐集資料網站得做些改變。 網頁伺服器依靠每次網頁需求與回應的處理髮生。網頁標記法依靠訪客網頁瀏覽器幫助，而占某些比例的瀏覽器可能達不到（瀏覽器禁用 JavaScript 便是一例）。蒐集來的資料位於公司自己的伺服器，而且它是標準格式而不是某種私有格式。這使得該公司日後要更換其他分析軟體，或者與其他程式整合，以便分析過去歷史資料變得容易。網頁標記法可能遭服務商封鎖。網站日誌檔亦包括來自搜尋引擎蜘蛛的訪問資訊。雖然無法被歸為客戶行為的一部分，這些資料對搜尋引擎最佳化來說很重要。 網站日誌亦包括請求失敗的資訊，網頁標記法只紀錄該網頁成功被讀取時的事件。
加網頁標籤較網站日誌分析為優的主要有下列幾點：
每當網頁載入時 JavaScript 會自動執行。因此對快取顧慮較少。加入額外資訊到 JavsScript 比較容易。這些稍後可以被遠端伺服器蒐集。舉例來說，訪客的螢幕大小，或者購買的商品單價。而網站日誌分析，網站伺服器無法正常的蒐集到的資訊只可透過改變網址來蒐集到。網頁標記法可回報對網站伺服器不發生請求的事件，例如與Flash影片片段間的互動。網頁標記法管理了指定cookie給訪客的過程，至於網站日誌分析，伺服器得特別設定才能達成。網頁標記法能幫助沒有自己網站伺服器的某些中小公司。
問題
Cookie的問題
在歷史上，加網頁標籤分析解決方案供應商已經使用了第三方的Cookie，就是 Cookie 是由供應商網域送出而非點閱網站本身的網域。第三方的 cookie 可以處理越過公司內部多重無關網域的訪客，因為 cookie 總是由供應商伺服器處理。
然而，第三方 cookie 在原理上允許穿過不同公司網站追蹤個別使用者，這讓分析供應商能從某些客戶合法授權保留資料的網站活動萃取個人資訊，以幫助該用戶認為他是匿名瀏覽的其他網站做活動分析。雖然網站分析公司否認幹這檔事，其他公司像做網站廣告條幅公司已經這樣做了。對cookie隱私的關注因此導致顯著的少數派使用者屏閉或者刪除第三方的cookie。在2005年，許多報告指出約 28% 的網際網路使用者屏閉第三方 cookie ；並且 22% 刪除 cookie 每月至少一次。
加網頁標籤解決方案供應商現在轉移至提供至少使用第一方cookie (cookie由被訪問網站子網域指定) 的選擇方案。另一個問題是 cookie 刪除。當網站分析依靠 cookie 來鑑別唯一訪客，統計資料便依靠持續存在的 cookie 作為容納唯一使用者辨識碼的載體。當使用者刪除 cookie 時，他們通常同時刪除第一方與第三方的 cookie。如果這件事在與網站互動的時期發生，使用者將在他們下次互動點被視為首次訪客。沒有持續存在與唯一的訪客識別碼，轉換率、點擊流分析、以及其他隨時間依靠唯一訪客活動的變數系統，不可能正確。
Cookie 常用是因為 IP 地址對使用者而言並不一定是唯一的，並且它可能與很大的一群機器或者代理伺服器分享。其他識別唯一使用者的方法技術上具有挑戰性，並且可追蹤的觀眾有限，或者可視為不可靠的。Cookie 會被選上是因為，排除使用某些科技如間諜軟體之外，它有著門檻最低的共通來源。
於活動追蹤方面，唯一登入頁與引薦頁間的比較於大部分網站分析包里透過外部網站引薦的廣告關係產生活動數量的追蹤報告顯著的比利用登入頁面來得不準確。
引薦頁不可靠
引薦頁是不可靠的資訊來源其原因如下：
它們可能是或可能不是由網頁瀏覽器所提供。 它們可能是或可能不是由網頁伺服器所紀錄。 它們可能被網頁瀏覽器有意的擾亂過，以達成使用者希望匿名瀏覽的目標。 它們可能被重定向扭曲或者隱藏，不管有意或者無意。
基本度量
Page Views
頁面瀏覽量（PV）：頁面被打開（請求）的次數，是網站分析中最常見的度量。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。還需要注意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：也是常見度量之一，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。
Unique Visitors
獨立訪問者數量（UV）：被用於標識訪問網站的唯一用戶數，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。這個度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。所以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
網站停留時間：即每個Visits在網站的停留時間，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。
Bounce Rate
跳出率。關於跳出率有一句很形象的描述——“I came, I puked, I left.” ，進入網站什麼事都沒幹就直接離開了，即用戶該次訪問的瀏覽頁面數為1，或者用戶該次訪問的停留時間小於10秒或5秒。該值越大，說明網站著陸頁（Landing Page）的質量越糟糕。
Conversion Rate
轉化率。如果一個訪問沒有跳出，那么就可以跟蹤其訪問足跡統計轉化率，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最佳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著陸頁（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度量，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。
基本維度
進入頁
進入頁（Entry Page）是指在訪問一個網站時，瀏覽的第一個網頁。登入頁（Landing Page）是指用戶通過搜尋引擎的搜尋結果或在網站上點擊廣告後進入的網頁。
“登入頁”與“進入頁”的區別在於，如果用戶是通過搜尋引擎搜尋到的結果進入 登入頁 的，那么用戶所用到的搜尋關鍵字，一般是做過搜尋引擎最佳化的。如果用戶是通過網路行銷或數字行銷廣告連結的方式進入 登入頁 的，那么網頁的內容一般是和廣告內容直接相關的。 登入頁 一般會含有一定的商業目的（或者是為了推廣網站，或者是為了做某種宣傳活動等）。
相比之下，進入頁可以是網站中的任何一個網頁，其目的性和商業性不如 登入頁 。網站最佳化時，針對特定廣告製作特定的登入頁（登入頁最佳化-LPO：Landing Page Optimization）是網站分析師常用的網站最佳化手段。
退出頁
退出頁（Exit Page）是指在一次網站訪問過程中，離開網站時瀏覽的最後一個網頁，表明了此次訪問的結束。
引用頁
引用（Referrer），又稱訪問來源，是一個通用術語，用來描述一次訪問或到達一個網頁的流量來源。引用頁（Page Referrer），又稱訪問來源頁，是指到達某一個網頁的前一個網頁。
目標轉化頁
目標轉化也有很多別名，如：Goals，Outcomes或Success Events。在大多數網站分析工具中，都允許客戶自行設定目標轉化，而每一個目標轉化往往都代表著某種商業結果。當目標轉化的類型是計數度量時，表示“目標轉化數”，就是客戶達成自行設定目標的次數。您可能希望用戶購買了商品，就代表了目標轉化被達成。那么,您可以製作一個成功購買後的感謝網頁，並將此網頁設定成目標網頁，凡是到達此網頁的，就認為目標轉化被達成，“目標轉化數”就累加。
誤區
網站分析等同分析網站
這是一個同義反覆，本質上它並沒有什麼錯誤，但是它卻會讓人糊塗，而最終完全誤解網站分析的真正含義。
巨觀上的網站分析實際上分為兩類，一類被稱為網站內的網站分析（On-site web analytics，或稱基於網站自身的分析），簡單講，這種網站分析是衡量網站上用戶的訪問行為的，例如，哪一種用戶的登入頁面（landing page）更能夠促進訪問者進行購買，或是哪一種來源（例如搜尋引擎或是顯示廣告）的訪問者在網站上的訪問行為有什麼區別。對於用戶行為的網站內分析通常 都會和具體的商業環境相結合，也會以促進網站的商業效果為導向。
另外一類被稱為網站外的網站分析（Off-site web analytics），實際上是指在整個網際網路的環境中，對競爭對手網站的分析，以及對網際網路傳播和行銷效果的衡量和分析。前者即是對競爭對手的流量來 源、流量的質量、網站策略、用戶行為等方面的研究和對比。後者則包括對網際網路行銷潛在客群的定位、跟蹤和分析，以發現機會，也包括對傳播對象在網際網路上曝光已經客群認知情況的追蹤。當然，網友的口碑（Internet Word of Mouth，簡稱IWOM）監測與分析以及競爭分析也是這個領域要包括的內容。可以看到，off-site web analytics和on-site web anlytics是有明顯差異的，前者是衡量自身網站之外的整個網際網路，而後者則是分析自身網站。
即使是On-site web analytics從過程上看同樣不是“對網站進行分析”一句話那么簡單，事實上作為網站分析，它是一個持續的過程，起始於對網站的誕生，結束於網站的消失，貫穿整個網站生命周期。網站分析的具體內容具體包括：對網站目標的設定、對網站訪問數據的監測、對訪問者行為的追蹤、對網站訪問者意圖的分析、 對網站各種表現原因的總結、對網站最佳化提出的建議以及對最佳化建議所進行的測試。這個過程是周而復始的，如果用一個詞精確形容網站分析的過程，那就是“螺旋上升”。
網站分析等同SEO
網站分析和SEO有共同之處，那就是二者都是用於最佳化網站表現的。但是不同之處也很顯著，就是他們的目的和手段均不一樣。
網站分析是最佳化用戶在網站上的體驗，最終促成訪問者的轉化，最佳化的落腳點是訪問者本身；SEO是最佳化網站在搜尋引擎上的表現，最終促成更多的優質搜尋引擎訪問者轉化為網站的訪問者，最佳化的落腳點是搜尋引擎。可以從以下幾個角度發現區別：
1. 從流量本身的角度看：網站分析不直接幫助獲取更多的流量（儘管網站用戶體驗不斷提升，流量確實會不斷增加），而SEO是一種高質量的網站行銷方式，能夠幫助獲得針對性的有價值的流量。
2. 從最佳化方式上：網站分析對於網站的最佳化偏重於引導（甚至誘導）訪問者，以促使訪問者完成網站所有者所期望的行為；SEO對於網站的最佳化偏重於引導搜尋引擎，以促使搜尋引擎更全面、更深入、更準確的爬取網站內容（關鍵字），並為網站的內容設定更高關鍵字權重，以促使更多的搜尋引擎用戶進入網站。
3. 從實現的結果看：SEO幫助網站獲得高質量的相關性強的流量，網站分析幫助把網站的流量轉化成實實在在的用戶或購買者。
你可以認為，SEO更多是通過最佳化網站而獲得更好的流量（負責前端）；而網站分析是通過最佳化網站實現更多的商業轉化（負責後端）。總體看，更好 的流量能放大網站的商業價值（SEO的作用），而流量更好的轉化則更直接為網站創造價值（網站分析的作用）。
同時實現多個最佳化目標
另一個常見的網站分析的誤區在於，網站本身的最佳化目標有太多。網站通常只實現一個核心商業目的，但圍繞核心商業目的的實現，可能涉及到網站的很多方面。以電子商務網站為例，這類網站最終的目標是增加成交量，以帶來更多收入。但為了實現這一點，網站上需要下的功夫就很多了，例如要考慮增加網站流量，同時又要增加網站流量的質量，還要最佳化網站結構和頁面以提升用戶體驗，還要想方設法促進用戶的轉化等等。所有這些都是很有意義的，但是當這些事情同時被不加優先權的處理的時候，問題就會出現。
出現問題的症狀通常是忙亂和錯失真正的最佳化需求。儘管從表明上看，同時在各個方面進行最佳化是可能的，但是實際可操作性很小。網站最佳化的目標越多，KPI（關鍵績效指標法）越多，而這些KPI的表現經常是摁下了葫蘆起了瓢，它們不會同時晴或者同時雨，結果造成思維和執行的紊亂，並最終錯失真正需要關注的目標。
一個網站可能有很多問題，但是對業務表現（業績）影響最為顯著的，一般只有一個或者兩個問題。你需要做的是一定要找到這一兩個問題所在，然後關注一個或者兩個相應的KPI，其他數據和變數作為參考，否則我們會從沒有信息的煩惱一下子跨入信息過剩的痛苦，二者都不會為你帶來最有效的最佳化行動。
常用工具
百度統計
可以提供實時的數據報表，支持百度熱力圖，百度收錄查詢，推廣評估，並且界面簡潔易用，百度統計憑藉搜尋引擎提供商的獨特優勢，服務穩定性自然不用多說。
Google Analytics
在免費工具中提供了可以和收費工具媲美的功能，功能相當完備強大，尤其高級細分，定製性比較強大，所以在這塊大多時候是需要專業的團隊來配合完成，谷歌分析中國唯一合作夥伴truemetrics（觸脈）比較專業些，而弱點在於，現在大陸訪問的Google伺服器主要在香港，服務穩定性有時候會受到影響。
CNZZ
國內草根站長的熱愛，分析工具簡單易用，報告簡潔，部署簡易。
騰訊分析
第一款專用於社區的統計分析系統，尤其與Discuz結合更緊密。憑藉騰訊的技術和資金能力，服務比較穩定。
WebTrends
WebTrends主要針對大客戶，可以在分析網站伺服器端日誌的同時支持pagetag數據的採集。WebTrends的數據分析報告全面精確，日誌端數據收集方式比較受銀行等金融類客服青睞，但是收費比較高。
Omniture
現在隸屬於Adobe，涵蓋網站分析領域的各個方面，各類工具應有盡有，而且功能齊全，性能良好，但是同樣費用有點高，比較適合大型企業。
Ptmind
可視化點擊熱圖能夠直觀展示訪問者對頁面元素點擊情況與瀏覽特徵進行分析，包括互動元素與非互動元素，能夠有效減少用戶思考步驟是最佳化頁面元素可用性的利器。
