网站分析

　　（1）网站分析

　　网站分析(WebAnalytics)是种网站访客行为的研究。于商务应用背景来说，网站分析特别指的是来自某网站搜集来的资料之使用，以决定网站布局是否符合商业目标；例如，哪个登陆页面(landingpage)比较容易刺激顾客购买欲。这些搜集来的资料几乎总是包括网站流量报告，也可能包括电子邮件回应率、直接邮件活动资料、销售与客户资料、使用者效能资料如点击热点地图、或者其他自订需求资讯。这些资料通常与关键绩效指标比较以得效能资讯，可用于改善网站或行销活动里观众反映情况。

　　网站分析重要性：

　　网站分析是否重要，一方面取决于你对网站的态度，另一方面则在于网站分析到底能够实现什么。从态度上讲，如果网站在你的企业经营与营销组合中的地位并不显著，那么网站分析也并无意义；但是如果你倚赖网站为你带来更多的销售额或者更多的关注，那么网站分析就极其重要。

　　但对于互联网企业，通过网站分析，能优化你的网站使之更好地实现商业目的，这就是网站分析的终极价值。具体则包括优化网站结构和页面质量、优化流量来源、增强用户体验和满意度，以及提升最终转化。

　　网站分析的价值：

　　1.网站分析实现了一种完全透明的观察用户的环境；用户访问网站的行为通过网站分析能够全部被记录并被原样重现（复刻），这就如同银行中的监控摄像头，一览无余，一清二楚。

　　2.网站分析实现了通过定量手段来研究定性问题，这使通过模型来分析网站访问者的行为和意图成为可能，并为进行各种有价值的测试创造了可能性。

　　3.网站分析是基于细分流量的，因此，网站分析能够实现对网站各种流量的深度评估，并通过评估结果优化网站的流量获取方式。

　　一句话，如果你希望网站按照你的希望赢得（搞定）访问者，那么你需要蓝蝶网络提供的基于网站分析的整套网络营销服务。

　　（2）网站分析方法

　　目前有两种主要收集网站分析资料的技术手段。第一种方法，即所谓日志档分析──意即读入服务器纪录其所有交易的日志档进行处理。第二种方法，加网页标签──利用插入Javascript于每一页来告知第三方的服务器某页被网页浏览器所读取。

　　网站服务器日志档分析

　　市面上各家网页服务器自发展初随时都会纪录其所有的交易于一个日志档里头。

　　这种特性不久就被网管意识到可以透过软件读取它，以提供网页流行度的相关资料；从而造成网站日志分析软件的兴起。

　　90年代早期，网站统计资料仅是简单的客户端对网站服务器请求(或者访问)的记数值。一开始这是挺合理的方法，因为每个网站通常只有单一个HTML档案。然而，随着图形进入HTML标准，以及网站扩增至多重HTML档案，这种记数变得没什么帮助。最早真正的商用日志分析器于1994年由IPRO发行。

　　90年代中期，两种计量单位被引入以更准确的估计人类于网站服务器上的活动总数。它们是网页点阅数(PageViews)以及访问量(Visits，或者节区(Session))。一次的网页点阅数定义为客户端对服务器提出某单一网页读取请求，恰好为对某一图形请求的相反；而一次的访问量则定义为来自于某一唯一已识别的客户端对服务器一连串请求直到闲置一段时间──通常为30分钟──为止。网页点阅数与访问量仍旧在报告上十分常见，不过现今它们被当作是过于简单的量度。

　　90年代末期，随着网络蜘蛛与机器人问世，伴随着大型企业以及互联网服务提供商使用代理服务器与动态指定IP地址，鉴别某网站单一访客变得更困难。对此，日志分析器以指定Cookie作为追踪访问量的对策，并忽略已知的蜘蛛机器人的读取请求。

　　网页快取的广泛使用也造成日志分析上的问题。如果某人再度造访某页，第二次的读取请求通常由网页浏览器快取达成，因此网站服务器端不会接受到此请求。这意味着该访问者浏览过该站的“足迹”丢失。快取与否可于设定网站服务器时克服，不过这可能导致降低该网站的效能。

　　加网页标签

　　由于对日志档案分析于快取存在下准确性的关注，以及渴望能实现把网站分析当作是种外包的服务，导致第二种资料收集方法：加网页标签，或网虫(Webbug)出现。

　　90年代中期，网页计数器已经普及──这些计数器以包含在网页中的图像出现，显示多少次该图像被读取过。而图像内容就是显示大约该页被拜访次数的数目。90年代晚期，这种做法延伸至包括一个微小不可见图像，而非可见的。并且，透过JavaScript，图像请求的某些关于网页和访客的讯息被传递到第三方服务器方。这些资料随后被网站分析公司处理并产生详细的统计资料。

　　网站分析服务也代管指定cookie到使用者的过程。这种方式可以鉴别各个唯一访客初次以及随后的拜访。

　　随着Ajax为主解决方案普及，一种利用不可见图像的替代方案实现了从读取页面“回电”服务器的机制。在这个情况下，当某网页被网页浏览器读取，该页某部分Ajax代码将致电回服务器并递送有关用户端的资讯，随后被送到网站分析公司做汇整。这在某些方面还是有漏洞，因为某些浏览器限定哪种XmlHttpRequest物件可与服务器联系。

　　（3）网站分析方法选择

　　网站日志分析与加网页标签的比较网站日志分析与加网页标签两者都已经很成熟可供有意公司进行网站分析。在许多情况下，同一家网站分析公司甚至同时提供这两种方法。那问题便回到公司该选用哪种方法，两种方法各有优缺：

　　网站日志分析优点

　　网站日志分析较加网页标签为优的主要有下列几点：

　　网页服务器一般已经产生日志档案，故原始资料已经存在。而透过加网页标签方式搜集资料网站得做些改变。网页服务器依靠每次网页需求与回应的处理发生。加网页标签依靠访客网页浏览器帮助。而占某些比例的浏览器可能达不到(浏览器禁用JavaScript便是一例)。搜集来的资料位于公司自己的服务器，而且它是标准格式，而不是某种私有格式。这使得该公司日后要换它种分析程式，或者与其他程式整合，以分析过去历史资料变得容易。加网页标签方案可能遭服务商封锁。日志档亦包括来自搜寻引擎蜘蛛的访问资讯。虽然无法被归为客户行为的一部分，这些资料对搜寻引擎最佳化来说很重要。日志档亦包括请求失败的资讯；加网页标签只有纪录该网页成功被读取时的事件。

　　加网页标签优点

　　加网页标签较网站日志分析为优的主要有下列几点：

　　每当网页加载时JavaScript会自动执行。因此对快取顾虑较少。加入额外资讯到JavsScript比较容易。这些稍后可以被远端服务器搜集。举例来说，访客的屏幕大小，或者购买的商品单价。而网站日志分析，网站服务器无法正常的搜集到的资讯只可透过改变网址来搜集到。加网页标签可回报对网站服务器不发生请求的事件，例如与Flash影片片段间的互动。加网页标签服务管理了指定cookie给访客的过程；至于日志分析，服务器得特别设定才能达成。加网页标签能帮助没有自己网站服务器的某些中小公司。

　　Cookie的问题

　　在历史上，加网页标签分析解决方案供应商已经使用了第三方的Cookie，就是Cookie是由供应商网域送出而非点阅网站本身的网域。第三方的cookie可以处理越过公司内部多重无关网域的访客，因为cookie总是由供应商服务器处理。

　　然而，第三方cookie在原理上允许穿过不同公司网站追踪个别使用者，这让分析供应商能从某些客户合法授权保留资料的网站活动萃取个人资讯，以帮助该用户认为他是匿名浏览的其他网站做活动分析。虽然网站分析公司否认干这档事，其他公司像做网站广告条幅公司已经这样做了。对cookie隐私的关注因此导致显著的少数派使用者屏闭或者删除第三方的cookie。在2005年，许多报告指出约28%的互联网使用者屏闭第三方cookie；并且22%删除cookie每月至少一次。

　　大部分加网页标签解决方案供应商现在转移至提供至少使用第一方cookie(cookie由被访问网站子网域指定)的选择方案。另一个问题是cookie删除。当网站分析依靠cookie来鉴别唯一访客，统计资料便依靠持续存在的cookie作为容纳唯一使用者辨识码的载体。当使用者删除cookie时，他们通常同时删除第一方与第三方的cookie。如果这件事在与网站互动的时期发生，使用者将在他们下次互动点被视为首次访客。没有持续存在与唯一的访客识别码，转换率、点击流分析、以及其他随时间依靠唯一访客活动的变量系统，不可能正确。

　　Cookie常用是因为IP地址对使用者而言并不一定是唯一的，并且它可能与很大的一群机器或者代理服务器分享。其他识别唯一使用者的方法技术上具有挑战性，并且可追踪的观众有限，或者可视为不可靠的。Cookie会被选上是因为，排除使用某些科技如间谍软件之外，它有着门槛最低的共通来源。

　　活动追踪方面，唯一登陆页与引荐页间的比较于大部分网站分析包里透过外部网站引荐的广告关系产生活动数量的追踪报告显著的比利用登陆页面来得不准确。

　　引荐页不可靠的原因

　　引荐页是不可靠的资讯来源其原因如下：它们可能是或可能不是由网页浏览器所提供。它们可能是或可能不是由网页服务器所纪录。它们可能被网页浏览器有意的扰乱过，以达成使用者希望匿名浏览的目标。它们可能被重定向扭曲或者隐藏，不管有意或者无意。

　　（4）网站分析注意因素

　　误区一：网站分析就是对网站进行的分析

　　这是一个同义反复，本质上它并没有什么错误，但是它却会让人糊涂，而最终完全误解网站分析的真正含义。这是一个最需要被澄清的领域，你想要研究人类的爱情，那么你该先把爱情定义清楚，以及，她跟友情有什么不同。你喜欢网站分析，那么你也应该搞清楚网站分析到底是什么。

　　宏观上的网站分析实际上分为两类，一类被称为网站内的网站分析（On-sitewebanalytics，或称基于网站自身的分析），简单讲，这种网站分析是衡量网站上用户的访问行为的，例如，哪一种用户的登陆页面（landingpage）更能够促进访问者进行购买，或是哪一种来源（例如搜索引擎或是显示广告）的访问者在网站上的访问行为有什么区别。对于用户行为的网站内分析通常都会和具体的商业环境相结合，也会以促进网站的商业效果为导向。

　　另外一类被称为网站外的网站分析（Off-sitewebanalytics），实际上是指在整个互联网的环境中，对竞争对手网站的分析，以及对互联网传播和营销效果的衡量和分析。前者即是对竞争对手的流量来源、流量的质量、网站策略、用户行为等方面的研究和对比。后者则包括对互联网营销潜在受众的定位、跟踪和分析，以发现机会；也包括对传播对象在互联网上曝光已经受众认知情况的追踪。当然，网友的口碑（InternetWordofMouth，简称IWOM）监测与分析以及竞争分析也是这个领域要包括的内容。可以看到，off-sitewebanalytics和on-sitewebanlytics是有明显差异的，前者是衡量自身网站之外的整个互联网，而后者则是分析自身网站。

　　即使是On-sitewebanalytics从过程上看同样不是“对网站进行分析”一句话那么简单，事实上，作为网站分析是一个持续的过程，它起始于对网站的诞生，结束于网站的消失，贯穿整个网站生命周期的始终。网站分析的具体内容具体包括：对网站目标的设定、对网站访问数据的监测、对访问者行为的追踪、对网站访问者意图的分析、对网站各种表现原因的总结、对网站优化提出的建议以及对优化建议所进行的测试。这个过程是周而复始的，如果要用一个烂俗却精确的表达来形容网站分析，那么“螺旋上升”是最贴切的。

　　误区二：网站分析=SEO

　　网站分析和SEO有共同之处，那就是二者都是用于优化网站表现的。但是不同之处也很显著，就是他们的目的和手段均不一样。

　　网站分析是优化用户在网站上的体验，最终促成访问者的转化，优化的落脚点是访问者本身；SEO是优化网站在搜索引擎上的表现，最终促成更多的优质搜索引擎访问者转化为网站的访问者，优化的落脚点是搜索引擎；

　　可以从几个角度我们来看看区别：

　　1.从流量本身的角度看：网站分析不直接帮助获取更多的流量（尽管网站用户体验不断提升，流量确实会不断增加），而SEO是一种高质量的网站营销方式，能够帮助获得针对性的有价值的流量。

　　2.从优化方式上：网站分析对于网站的优化偏重于引导（甚至诱导）访问者，以促使访问者完成网站所有者所期望的行为；SEO对于网站的优化偏重于引导搜索引擎，以促使搜索引擎更全面、更深入、更准确的爬取网站内容（关键词），并为网站的内容设置更高关键词权重，以促使更多的搜索引擎用户进入网站。

　　3.从实现的结果看：SEO帮助网站获得高质量的相关性强的流量，网站分析帮助把网站的流量转化成实实在在的用户或购买者。

　　可以认为，SEO更多是通过优化网站而获得更好的流量（负责前端）；而网站分析是通过优化网站实现更多的商业转化（负责后端）。总体上而言，更好的流量能放大网站的商业价值（SEO的作用），而流量更好的转化则更直接为网站创造价值（网站分析的作用）。

　　误区三：网站分析需要实现多个优化目标

　　另一个常见的网站分析的误区在于，网站本身的优化目标有太多。网站通常只实现一个核心商业目的，但是，围绕核心商业目的的实现，可能涉及到网站的很多方面。以电子商务网站为例，这类网站最终的目标是增加成交量，以带来更多收入。但为了实现这一点，网站上需要下的功夫就很多了，例如要考虑增加网站流量，同时又要增加网站流量的质量，还要优化网站结构和页面以提升用户体验，还要想方设法促进用户的转化等等。所有这些都是很有意义的，但是当这些事情同时被不加优先级的处理的时候，问题就会出现。

　　出现问题的症状通常是忙乱和错失真正的优化需求。尽管从表明上看，同时在各个方面进行优化是可能的，但是实际可操作性很小。网站优化的目标越多，KPI越多，而这些KPI表现经常是摁下了葫芦起了瓢，它们不会同时晴或者同时雨，结果造成思维和执行的紊乱，并最终错失真正需要关注的目标。

　　一个网站可能有很多问题，但对业务表现（业绩）影响最为显著的，一般只有一个或者两个问题，你需要做的是一定要找到这一两个问题所在，然后关注一个或者两个相应的KPI，而把其他数据和变量作为参考。在中国这是可行的，否则我们会从没有信息的烦恼一下子跨入信息过剩的痛苦，二者都不会为你带来最有效优化行动。

　　误区四：网站分析需要大量的统计学知识

　　网站分析不需要太多的统计学知识，因为网站分析不是统计，也不是复杂的数据挖掘。网站分析的对象是访问者及其行为，尽管访问者和行为是用数据来表现的，但是更重要的是这些数据所关联的属性，例如动作属性、时间属性、页面/内容属性、人口学属性、地域属性、流量来源属性等等。数据本身被关联上了属性后，被称为metric（度量），我们分析的对象正是一个个的metric。获得这些metric，有趣的是，确实是需要做大量的统计学工作的，可是幸运的是，网站分析工具按照预定的模型和算法为我们做了这一切，然后直接输出给我们我们需要的数据。因此，网站分析不需要太多数据统计的原因在于，99%的数据统计工作网站分析都代劳了。

　　不过，并不是说网站分析并不需要统计学的方法，在A/B测试和多变量测试的时候，关注统计学意义就会很重要，同样，在进行一些高级的对比和趋势分析的时候，统计学的方法可能也需要采用，例如聚类和回归。但总体而言，统计学知识绝不是挡在网站分析学习之路上的绊脚石。