网站分析在中国——从基础到前沿 » 疑问求解 http://www.chinawebanalytics.cn Mon, 23 Jan 2012 13:23:05 +0000 en hourly 1 http://wordpress.org/?v=3.0.2 案例求助——如何设定KPI http://www.chinawebanalytics.cn/kpi-help/ http://www.chinawebanalytics.cn/kpi-help/#comments Sat, 01 Jan 2011 06:38:45 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=3259 【前言】

　　新的一年到来了，先祝读者朋友们在2011年平安幸福，心想事成！也祝愿在新的一年里我们能够共同进步！

　　很久没有写新的文章，最近有不少朋友问关于工具方面的问题，我将在近期写一篇关于工具的文章。今天的这篇短文，严格意义上是一篇“求助帖”，希望得到大家的帮助，集思广益。

image【案例】

　　我的朋友Karen Tang在去哪网（Qunar.com）负责酒店（http://hotel.qunar.com/）的用户评论产品。今天，用户评论作为一种重要的UGC（User Generated Content），对网站的作用非常重大。我能够想到的网站评论的作用至少包括：对其他访问者产生直接且强效的影响、增加产品信服力、增加网站内容并进而促进SEO效果、建立产品官方与消费者的直接联系等等。所以，电子商务网站对于用户评论都是极为重视的。

　　可是，重视归重视，如何评价你对用户评论改善所做出的努力呢？这是一个看起来容易但细想起来非常困难的问题。如果用户评论改善且直接帮助了网站，却无法通过具体的方法和数据指标衡量出来，这很杯具。问题在哪儿呢？

　　原来，用户评论的改善本身虽然可以用用户评论数量的增加来简单说明，但用户评论真正起到的效果却无法简单用评论数量的多寡来衡量。例如，用户评论对网站访客忠诚度有所增加吗？用户评论肯定能够帮助增加网站的收入，但反过来，收入增加是一个综合效果，很难定量剥离出用户评论对它产生的具体作用。在这个页面中：http://hotel.qunar.com/city/beijing_city/dt-2921/#from=qunarChoice_2，评论内容非常充实可靠，但怎么评价这些评论的作用呢？

　　这样，用户评论绩效评价要么被固定为单纯地定量统计，要么成为一种说不清的模糊感受，而负责评论产品的朋友，很难找到能够说明自己工作卓有成效的KPI指标。

　　现在，Karen需要跟老板定义她在2011年的工作的KPI，大家能够帮她提出衡量评论产品工作效果的KPI指标吗？谢谢！

]]> http://www.chinawebanalytics.cn/kpi-help/feed/ 28 趣味题目——你会怎么做？（1） http://www.chinawebanalytics.cn/small_quiz_1/ http://www.chinawebanalytics.cn/small_quiz_1/#comments Wed, 21 Jul 2010 22:18:16 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=2770 　　今天跟同事一起午饭，谈到了一个很有趣的网站分析相关的题目，分享给大家，听听大家怎么做。:)

　　题目如下：

　　你的公司的网站有5000多页，很庞杂，有很多内容是重复的，所以管理起来非常麻烦，结构也很不优化。有一天，你的老板彻底发怒了，他非常不喜欢网站目前的状态。

　　你是这个公司的网站总监，你被请去了老板的办公室，他开始对你抱怨网站页面太多，太乱，而且内容重复，你也深感赞同。于是，他命令你，在一个周之内把网站的页面数减至现在数量的10%，即精简到500页。

　　你觉得能实现这个目标吗？为了这个目标，你会怎么做？

　　小提示：

　　这是一个完全开放的问题。你当然需要运用网站分析的方法来解答，但是这里没有正确答案，只有更有道理的答案。另外，别忘了，网站分析最终的目的是什么。:)

　　试试看？

]]> http://www.chinawebanalytics.cn/small_quiz_1/feed/ 30 Google Analytics的Navigation Summary报告存在Bug http://www.chinawebanalytics.cn/bug-in-gas-navigationsummaryreport/ http://www.chinawebanalytics.cn/bug-in-gas-navigationsummaryreport/#comments Mon, 03 May 2010 13:00:46 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=2258 　　几个月来，有不少朋友问Navigation Summary报告到底是怎么了。我自己也觉得很疑惑。见下图：

　　这是我的博客的首页的Navigation Summary，奇怪的是Exit Rate是0.00%。但实际上我的博客首页的bounce rate大概有50%左右，因此Exit Rate绝对不可能是0了。比较一下一年前的数据，完全不一样对吗？

　　我认为是GA出现了Bug，但是不知道是不是每个朋友都有这样的情况。

　　我在Google上随便搜索了一下，国外也有一些朋友遇到了相关的问题：http://www.google.com/support/forum/p/Google+Analytics/thread?tid=167b14330fbb5606&hl=en，有一个貌似是GA内部的人站出来承认说是有bug。

　　GA的官方没有解释，但我想，Navigation Summary暂时恐怕只能用Entrance Paths报告凑合下用了。

　　大家的情况如何？

]]> http://www.chinawebanalytics.cn/bug-in-gas-navigationsummaryreport/feed/ 11 2010一月答亲爱的读者提问 http://www.chinawebanalytics.cn/2010%e4%b8%80%e6%9c%88%e7%ad%94%e4%ba%b2%e7%88%b1%e7%9a%84%e8%af%bb%e8%80%85%e6%8f%90%e9%97%ae/ http://www.chinawebanalytics.cn/2010%e4%b8%80%e6%9c%88%e7%ad%94%e4%ba%b2%e7%88%b1%e7%9a%84%e8%af%bb%e8%80%85%e6%8f%90%e9%97%ae/#comments Tue, 26 Jan 2010 15:11:26 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=1675 image 　　感谢朋友们的一直支持。很高兴看到我的文章引发了一些争论，这完全是我所希望的。我见过了太多的一言堂，我知道知识上没有权威，而且我也不是权威，我更不可能总是正确，我只是希望引发思考，让大家回味，然后能够继续分享出更多有意义和有乐趣的东西。是的，我是互联网自由主义的坚定拥趸，在这个互联网上，如果你不能自由的发表言论，你还能够在哪里发表呢？

　　一月份，我看到博客的流量在迅速上升，有些意外。也有更多的读者朋友们跟我联系，给我提出了很多很有价值的问题。我集中起来，一一解答。

 

No.1 Will Lin给我提出的一个非常好的问题：最近Google Analytics提供了新的异步跟踪模式（Asynchronous Tracking），据说速度更快，更稳定，数据更准确。考虑到现在是放在头部,很有可能数据量会更大，过去一些点击但没有来得及加载页面的用户会被统计进去，但没有实际验证过。你觉得呢?

　　异步跟踪模式的目的就是为了更好更快的执行GA的监测代码，有两个好处：

1. 更快：代码被放在<body>…</body>中的最头部或者放在<head>…</head>中，这意味着页面没有载入完成GA的代码就会开始执行。页面也会载入的更快，因为异步代码不会影响<body>后内容的载入速度。

2. 抗干扰：传统的代码放在<body>和</body>中的最尾部，GA监测代码之前的任何其他JavaScript如果出现执行错误，GA监测就会失效。而放在头部或者<head>…</head>中，不会有这个问题。

　　你需要做的，是把如下代码放入被监测页面的<body>…</body>中的最头部或者<head>和</head>中：

<script type="text/javascript">

  var _gaq = _gaq || [];
  _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
  _gaq.push(['_trackPageview']);

  (function() {
    var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
    ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
    (document.getElementsByTagName('head')[0] || document.getElementsByTagName('body')[0]).appendChild(ga);
  })();

</script>

　　上面的代码有几点要注意的

1. 把UA-XXXXX-X换成你的profile相应的识别码；

2. Google还是建议把这个代码放在<body>和</body>中，紧挨着<body>。放在<head>之后，部分浏览器可能会出现报错；

3. 如果你要尝试异步跟踪代码，请把你过去加入的传统GA代码和定制化代码统统移除。否则可能会引起故障。这也是我没有在我的博客尝试异步代码的原因；

4. 如果你要定制化异步代码，跟旧的代码定制的方式非常类似，具体的方法请见：Google Analytics Tracking API。

　　我没有实际验证过效果，如果新旧代码不相互干扰，我会尝试。有没有朋友做过实验？能看到多大的差异？另外大家也可以参见David Wu的文章，很有价值！

　　Will，干脆你做个实验吧！:)

 

No.2 我们公司每个月都要投放十几万的百度的关键词，百度的关键词的结构大家都清楚，自上而下分成了推广计划、推广单元和关键词。我习惯于用GA分析，但是GA又和百度关键词广告没有自动的关联，所以作分析的时候很棘手。我希望能用GA分析推广计划、推广单元和关键词的效果，能够做横向比较和分析就好了。

　　坦率说，每月十几万的百度关键词投放我没有做过，一定非常有意思。十几万关键词，再加上推广计划、单元的管理结构，确实是一个费时费事的事情。

　　但是，我觉得还是可以利用GA的Link Tag （UTM Tag）来进行监测。因为Link Tag本身就可以作为层级结构的分类。具体的Link Tag的使用方法请看我的这个帖子和Google的帮助。

　　你可以设定utm_campaign=你的客户的名字；设定utm_source=你的推广计划名；设定utm_medium=你的推广单元名；设定utm_term=实际的关键词。

　　十几万个数据，对于excel来说，尽管已经不轻省，但是还是能够应付的（让你的老板给你多加些内存吧！）。用excel编制一个表格，然后用“&”或者concatenate函数把他们连起来，就能做好每个关键词加了link tag的链出URL了。这个其实也不难。

　　一旦你这么做了，在GA的campaign报告中（注意不是在Search Engine报告中）就能得到你所要的了，你可以比较不同推广计划，不同推广单元的差别，非常容易。

　　不过，有一个问题现在还不能避免，那就是GA对于百度汉字的支持。百度没有用utf8，所以GA上还是会显示乱码。怎么办呢？

　　我采用的方法是，用一个小软件，把所有的汉语全部转变成拼音对应的英语，这样，不会有乱码了，而且也基本上不影响辨识。这个软件是：实用汉字转拼音V4.8 绿色版，用百度搜一下，有下的，很好用。如果你想把数据结果和实际的汉语一一对应，那么把数据从GA上导出为excel，然后用index+match函数或是vlookup就能把汉语拼音再全部“翻译”回来。

image

　　大家有没有更好的，关于这个问题的方法？

　　另外，感谢Ben Zeng（曾海银）给我关于这个问题提供的一些启发！

 

No.3 我发现在实际操作中，当站点规模变大而且页面不太“整齐”时(快速拓展业务中经常遇到的问题)，Google Analytics的Top Landing Page(最常见目标网页)的数据无法很好地使用，因为你会发现诸如我们站点的cookie time out时间可能大于1小时，涉及到支付时页面跳转到alipay等其他域名，然后Landing Page已经不是真实的用户进入站点的入口。这种问题你见过吗？如何改善？

　　不好意思，我不太明白这里的不太“整齐”是什么意思，不过，我想这不影响这个问题。visit的cookie time out时间是可以自己修改的，在GA的代码中可以自己加函数定义。

　　这个函数是.setSessionTimeout()，在空格中填入加了双引号的数字即可，数字代表的是秒。你把visit的time out定位10小时也没有问题。但是一般大家还是约定俗成用半小时。

　　具体的方法请见：http://services.google.com/analytics/breeze/en/additional_customizations/index.html

 

No.4 我们公司想要为客户提供网站开发之后的分析和优化服务，我该如何报价，我的服务又应该包括什么呢？

　　这个问题我很难回答你，尤其是在当前其实还没有很明确的市场规范的情况下。但这的确是个好问题，也是很多朋友都关心的问题。因为，如果能通过网站分析赚钱，这太好不过了！

　　对于网站分析的具体的收费模式，目前主要采用的方法有两种：

1. 按照网站的流量收费，比如10k PV收费1000元/月。对于这种收费方式，事先会约定提供服务的种类，然后你就盼着客户的网站流量不断增加吧。具体的收费怎么收，我也没有个标准值。可以参考WebTrends和Omniture的价格，或者，你按照自己所花费的人时成本估摸着收？;)

2. 按照提供的服务收费，这个相对复杂，但其实比较合理，双方较能接受。

　　我就第二点进行一下引申：

　　一般人们总觉得做网站分析，就是提供一个报告，这是非常狭隘的。而且Avinash做过一个实验，他把每周都发布给公司内其他部门的网站分析报告在进行了几个月后突然停掉，竟然在停掉的第一周没有一个人问他为什么这周没有报告。这种情况我们都经历过，大家最后都麻木了，未必会真正重视你的报告。

　　网站分析提供的服务是包含了生命周期的循环，一定要包括如下内容：

  • 网站监测的计划和实施；
  • 网站监测实施之后的质量检查，确保监测没有问题；
  • 网站数据的收集和分析；
  • 网站分析发现、结论和建议，并以报告的形式呈现；
  • 为建议建立测试环境，并进行测试；
  • 测试效果反馈报告，以及新的建议。

　　我觉得，报告本身还是一个工具，我已经反复强调过，最终你还是要通过报告提出建议，然后通过测试，这样才可能知道管不管用，才可能做到优化。报告本身不会产生任何优化，除非人们去执行，去测试。

　　每一项服务都是可以收费的哦！当然，你也可以最终出个打包价。

　　至于怎么收嘛，这个根据你付出的劳动和客户要求的深度，区别是很大的，当然，更你的商务拓展能力和谈判能力关系更大。总之，别让自己吃亏哦！

　　这个问题，如果大家觉得不够清楚，欢迎继续留言讨论！

 

No.5 最后，关于我们公司的招聘和面试

　　目前招聘的安排非常多，我也接收到了不少朋友们的简历。首先对大家的厚爱和支持表示诚挚的感谢！目前总的职位的需求情况是：

　　高级网站分析师/分析主管：3个，一个在上海，另外两个在北京；初级/网站分析师：2个，在上海。目前上海的招聘已经进行了一轮，但第二轮尚未开始，我会在这周末或者下周初通知大家第一轮的结果。北京的高级网站分析师/分析主管职位是刚刚增加的，机会很不错，值得尝试。

　　SEM专员：2个，都在北京。目前还没有开始面试，但是已经安排了部分朋友的面试，也希望有兴趣的朋友继续申请。

　　实习生：1个，在北京。另外可能有2到3个甚至更多在上海。所以上海的还没有毕业的同学完全可以先跟我联系，到时候肯定会有机会安排面试的。

　　注意，分析师/主管有超过一半的工作是做互联网广告的监测，另有百分之三四十左右是分析互联网营销活动的效果，其中包括我们最关心的网站分析。但是网站分析不是工作的全部。我不希望误导大家。

　　再介绍一下公司的情况，Omnicom Media Group（OMG）是世界上最大的媒介集团之一。主要是为世界上最大的这些企业提供媒介（就是广告）的计划和购买服务。所以OMG不仅仅只有互联网广告业务，实际上它会做全案，当然我只负责互联网这块。OMG下面有三家公司，其中两家在中国都设有机构，是兄弟公司，有不可分割的关系。一家是OMD，一家是PHD。上海的职位是PHD招聘，北京的职位是OMD招聘，不管是OMD还是PHD其实大同小异了。

　　如果大家还有什么疑问，请给我写信吧：sidney.song(at)omd.com！

　　祝大家好运！:)

]]> http://www.chinawebanalytics.cn/2010%e4%b8%80%e6%9c%88%e7%ad%94%e4%ba%b2%e7%88%b1%e7%9a%84%e8%af%bb%e8%80%85%e6%8f%90%e9%97%ae/feed/ 27 网站分析意义重大——答点石大会朋友提问（下） http://www.chinawebanalytics.cn/%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%e6%84%8f%e4%b9%89%e9%87%8d%e5%a4%a7%e2%80%94%e2%80%94%e7%ad%94%e7%82%b9%e7%9f%b3%e5%a4%a7%e4%bc%9a%e6%9c%8b%e5%8f%8b%e6%8f%90%e9%97%ae%ef%bc%88%e4%b8%8b%ef%bc%89/ http://www.chinawebanalytics.cn/%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%e6%84%8f%e4%b9%89%e9%87%8d%e5%a4%a7%e2%80%94%e2%80%94%e7%ad%94%e7%82%b9%e7%9f%b3%e5%a4%a7%e4%bc%9a%e6%9c%8b%e5%8f%8b%e6%8f%90%e9%97%ae%ef%bc%88%e4%b8%8b%ef%bc%89/#comments Sat, 12 Dec 2009 12:45:20 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=1430 　　上回我们讲了两个极具代表性的问题，对于上两个问题，我的总结是——“趋势、细分和转化”是网站分析的最基本的思维方式，任何能够实现上面需求的工具都是好工具。而下面的两个问题，有如递进的序曲，把我们引向更深远的领域。

  • 第三个问题：

　　这个问题是KK（沈维嘉）提出的。KK的公司是一家电子商务网站，这家网站在社交媒体（SNS）上做营销，用于传播自己公司的品牌和商品。通过SNS进行传播和营销活动在国内简直是一个崭新的领域，更不用说去监测效果了，应该如何监测效果呢？KK进一步问，除了SNS之外，其实很多营销活动是在网站之外的，如何衡量这些营销活动的效果呢？

　　这个问题涉及了很多前沿领域，是一个很难的题目，也是Avinash需要在《网站分析2.0》中解决的题目。这个问题本身其实已经可以专门开一个帖子仔细解读，而且非常需要朋友们一起讨论。这里我谈谈我的看法，抛砖引玉。

[版权归作者Sidney Song（宋星）所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

　　我们一般认为，网站分析是用来解决网站自己的事情的，实则不然。对于网站的分析，可以是自己的网站，当然也可以是自己网站之外的别人的网站。我们曾经有一个帖子“如何衡量陌生网站的流量”就是对这个领域的讨论。如果我们把网站按照“范围”和“功用”两个维度来进行区分的话，我们可以得到下面的图：

image

图：网站分析的监测对象

　　KK的这个问题属于上图中的左上角的范畴。这个范畴是目前中国互联网的“类星体”——能量极为强大，运动速度极快，却最令人困惑的部分。我们应该如何衡量它呢？我觉得，这个问题取决于你利用社会化营销的思维和态度，一般而言，大家有两种态度：

1. 利用社会化营销创造/促进转化

　　在左上角的范畴中除了SNS营销外，还有Twitter营销、社区营销、博客营销、口碑营销等等……这一类五花八门的数字营销方法纷繁芜杂，但目的并没有任何本质变化，那就是——通过扩大传播提升ROI。这一点对于电子商务网站尤其如此。因此，对它们的监测和分析，本质上还是可以回归到对流量来源及其转化的分析上。

[版权归作者Sidney Song（宋星）所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

　　而分析流量来源及其转化，这根本就是网站分析自诞生起就有的能力！

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　　你要做的，是把你所做的社会化营销，尽量做细分，然后分配给每一个细分营销一个独一无二的标签，这样你就能衡量它们的转化如何，而且能够做很多的横向的比较。

　　举个例子，你在新浪微博上所发起的话题上有链接能直通你的某个产品页面：（http://www.chinawebanalytics.cn/），你可以给它一个参数，如"?from=sinaweibo"，即把这个链接变为：http://www.chinawebanalytics.cn/?from=sinaweibo，网站分析工具就能辨识出哪些流量是来自新浪微博的了。当然如果你觉得细分的还不够，还想给你在新浪微博上每个发起的话题都加一个独一无二的参数，你也是可以做到的。具体的方法请见我之前的文章：Direct Traffic真的是直接流量吗？如何辨识真正流量来源？

　　一旦你标记了这些源头，再通过对你的网站的监测数据来研究它们的流量质量和转化，你就能发现这些营销到底好不好——这其实是最具有操作性的做法。而且，这些标记的一个巨大的好处在于：这些话题在传播的时候，标记也会随之传播，这样你能够知道归根结底是谁在做出贡献。例如，新浪微博上的这个话题被转到了开心网上，没关系，流量仍然会算作新浪微博的（不过，有时候这又是个麻烦，如果你希望被转帖到另外一个媒体的时候参数变成对应的社会化媒体，那就只能去掉这个参数然后听天由命了。大家有没有技术解决方法？）。

　　当然，不要忘了社会化营销的滞后性，多给它一点儿耐心是靠谱的。

　　但是，你肯定要说，这不是社会化营销的全部魅力。我们——某种程度上，其实更希望通过社会化媒体帮我们造势，帮我们宣传品牌，帮我们创造好感和口碑，而这些或许不直接能够通过它们带来的流量的转化体现出来。

　　如果你看到上面的这些描述之后提出斜体字的这个问题，我会说你真的了解互联网。当然，我相信每个朋友都会有这样的疑问，因为这就是你们对待社会化媒体的态度。这个疑问实际上可以简化为：我们如何衡量社会化营销的整体/综合效果？请继续阅读第2点。

2. 利用社会化媒体创造认知和偏好

　　image很多大的企业（国外）已经在很多年前意识到社会化媒体的巨大影响力。Dell go to Hell是个好案例，最近的“美联航摔坏了我的吉他”也是个好案例。因此，社会化媒体的真正价值在于它的综合效用，即帮助品牌/产品创造更好的用户认知，乃至形成用户偏好。当然，它也能在瞬间起到反效果。

　　这是一个模糊的，难以控制的，却异常重要的领域。我们怎么衡量效果？

　　下面我将要回答这个问题的，是我的亲身经验，我认为具有参考价值，但我不认为我足够聪明，我希望你看完这个部分后提出你的见解。

[版权归作者Sidney Song（宋星）所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

　　我的亲身经验是分两步走：

  • (1)衡量社会化媒体本身：

　　衡量社会化媒体不是没有办法，同样也不是没有工具。这两个帖子（一个是我的，一个是Avinash的）一定能够帮助你，我觉得值得仔细研读：Sidney的IWOM监测与分析：理解和实践，Social Media Analytics: Twitter: Quantitative & Qualitative Metrics。

　　但是，这些还不够，为了衡量效果，我们需要利用Control Group的方法。即，给社会化媒体的一部分人（曝光组）群进行营销活动，而故意不给另外一部分人（控制组）进行营销活动，然后通过对比来衡量营销活动到底有没有促进认知和偏好。

　　虽然社会化媒体的本身具有的传播性，但一般而言，由于传播的滞后性，曝光组的总体曝光量会比控制组显著的大，因此你有足够的空间衡量区别。这本质上就是我常常提起的A/B test。

　　如何分组和定向？——太容易了，因为你面对的是社会化媒体，里面有太全面的个人资料了。

  • (2)衡量外部互联网：

　　这个，你会觉得很难。但是，实际上并不是那么困难。我的客户K男，他就想到了一个绝妙的办法。

　　在做社会化营销的时候，你一定有一个跟别人独一无二的品牌、产品名称（或是产品昵称）或是代号什么的，它们都是被传播的对象。而通过搜索引擎的帮助（比如Google Search Insight）就能知道它们引发人们兴趣的情况到底如何。

　　还记得我翻译的Avinash的文章吗？Avinash：互联网品牌营销的监测和分析（上），Avinash：互联网品牌营销的监测和分析（下），这个时候真的可以派上用场哦！

　　除此之外，继续用IWOM监测外部互联网在谈些什么，这个会比间接的方法更为可靠。

　　当然，还有一个我最看重的方法，那就是做调研。我们大家都倾向于技术解决问题，而不是直接面对受众。但是我必须承认，所有间接的方法都不会比直接的方法更有效。调研很多时候其实不用花太多钱。把调研也放在SNS上传播吧，说不定会给你带来意想不到的收获。

　　说了很多，但是由于这个话题本身的复杂性和包容性，因此我相信大家仍会觉得言而未尽。我希望大家也能够有更多的输入，这个领域的确太新，却太重要了。

[版权归作者Sidney Song（宋星）所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

 

  • 第四个问题：

　　一个做某一类很细分产品在线销售的企业主问，他很困惑要如何选择媒体投放广告——由于他的产品的特殊性，他投放广告的媒体也是很细分的一些网站，这些网站的规模和名气都不大，而且他都不太了解这些网站，也不了解是否还有其他的网站值得投放广告。他的问题是：因为网站分析是滞后的，是事后的评判，而他很希望在事前就能选择正确的媒体投放，从而节省开支达到更好的效果。

　　这是一个典型的问题。我完全理解这一类的需求，而且我相信这一类的需求非常强烈。我们不喜欢交学费，我们希望在事情没有开始之前就能预计到结果。

　　但是这本身其实是理想化的，至少目前来看是这样。但我相信在几年之内应该会有一个好的服务商出现，满足这类要求。

　　我的同事们也遇到了跟提问的朋友类似的情况，因为他们是广告的计划者，他们需要做出优化的广告投放方案。目前他们能够用上的方法还是有一些的，关于这一点，我的这个文章能够有一部分的帮助：如何获知陌生网站的流量？（这也是我最喜欢的文章之一），他们实际上是按照我的这篇文章所提示的方法在操作。

　　除此之外，我还建议应该问问这个圈子里面的朋友，他们有没有什么推荐的好媒体。坦率说网站分析的确不是来帮忙从大海中捞针的，网站分析在这个领域的重大意义在于——给出方向。下面这个可行的方法就是一个典型的通过网站分析指出方向的例子。

[版权归作者Sidney Song（宋星）所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

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  • 一个可行的方法：

　　如果你的网站运行了比较长的时间，而且你有同事可以做一些网站的分析（无论是用Google Analytics还是用Log File）的话，那么实际上你并不是两眼一抹黑的。

　　因为你可以看到来到你的网站上的流量（或至少部分流量）都是从哪里来的。如果你把流量源头做细分，然后研究他们的行为的话，那么一定能够发现有一些源头带来的流量要比另外一些更有效（比如有更好的转化，或者更多的engagement）。这个时候你就能发现一些值得投放的媒体了。

　　这不能解决全部问题，但better than nothing。

  • 真正有意义的思维应该是什么？——持续优化！

　　不过，我真正想谈的不是上面的这个方法，而是这个问题本身所代表的一种误解——没有网络营销经验之前就洞悉一切，然后一击必中。理论上这也许做得到，但在实践中，所有的成功的网络营销的案例都是来自于此前所积累起来的经验，是一个不断从经验和教训中学习提升的过程，极少有人第一次网络营销就很成功，而且一直保持成功的。

　　网络营销真的是摸着石头过河呢！而且你真的需要自己亲自摸，只是，你可以找一个过过河的朋友当向导，这样你可以摸得快一点儿。

　　我觉得，如果希望做一个长期的生意的话，最初的投入即使并没有达到预期效果，也是值得的。我们真的需要一开始就毫发误差，百发百中吗？我的印象中，SEO需要不断地尝试，它的策略是一个动态的过程，SEM也是。我必须说，对网络营销，尤其是对于广告媒体的选择和对于广告推广本身的策略——也都需要尝试、投入、从不成功中发现成功，也是动态提升的过程。而在这个动态过程中，网站分析能够极好的帮助您了。因为你的尝试之后的效果评估、比较、从看似不是机会的情况中发现机会，都能通过网站分析带来。是的，狭义上的网站分析不能在“第一次”之前就告诉你答案，但是却可以在你的第二次、第三次……以及每一次新的尝试之前告诉你答案——什么可行，什么不可行，什么值得做新的尝试。

　　即使是你的“第一次”，也并不是让你去瞎碰，你会有你自己的想法，也有朋友的推荐，还有一些基本的尝试在帮助你。你肯定不是没有策略的，但千万别苛求自己“不能出一点儿偏差”。在你研究选定了几家投放媒体之后，就大胆地做一次的尝试吧！此后的工作，交给网站分析吧——她能够帮你发现这些媒体哪些是你真正需要的，哪些其实只是徒有虚名。

　　Tony Zhao（赵武阳）说过，互联网产品的一开始都是粗糙的，最后成功的都是坚持不断优化的。互联网产品如此，互联网营销亦如此。我觉得互联网经营的哲学其实只有一个——持续优化。如果你不是想要赚快钱的（我相信做电子商务的精英们都不是想赚快钱的），那么持续优化一定能够促你成功。

　　网站分析是保证你是真的在做“优化”而不是“劣化”的武器，而且她是通过科学的方法来加快“优化”的进程。这又一次让我坚信她是如此重要的原因。

[版权归作者Sidney Song（宋星）所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

　　最后，附上一个网站分析的逻辑图，做为这次点石活动最后的分享。这个图说明了我为什么如此坚定的喜爱网站分析，因为她帮我们优化，更帮我们持续优化！

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　　感谢点石，感谢上海的好朋友们，感谢所有来到我博客的朋友，感谢所有的互联网弄潮儿！

]]> http://www.chinawebanalytics.cn/%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%e6%84%8f%e4%b9%89%e9%87%8d%e5%a4%a7%e2%80%94%e2%80%94%e7%ad%94%e7%82%b9%e7%9f%b3%e5%a4%a7%e4%bc%9a%e6%9c%8b%e5%8f%8b%e6%8f%90%e9%97%ae%ef%bc%88%e4%b8%8b%ef%bc%89/feed/ 11 Dear Sidney——我们期待解答！（之GA篇） http://www.chinawebanalytics.cn/dear-sidney%e2%80%94%e2%80%94%e6%88%91%e4%bb%ac%e6%9c%9f%e5%be%85%e8%a7%a3%e7%ad%94%ef%bc%81%ef%bc%88%e4%b9%8bga%e7%af%87%ef%bc%89/ http://www.chinawebanalytics.cn/dear-sidney%e2%80%94%e2%80%94%e6%88%91%e4%bb%ac%e6%9c%9f%e5%be%85%e8%a7%a3%e7%ad%94%ef%bc%81%ef%bc%88%e4%b9%8bga%e7%af%87%ef%bc%89/#comments Wed, 09 Sep 2009 16:31:02 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=952 【导语】有很多朋友给我来信，提出了很多非常有价值的问题。但是，限于工作关系，我没有及时给你们回复。现在，我想把其中我觉得最具有代表性的问题跟大家分享。[版权归作者Sidney Song所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

  • 读者JonnyNG：如何保留访问者第一次访问我网站的Referral？

　　Dear Sidey，问一个跟GA有关的问题。我为我的网站投放了一些百度CPC，而且也用utm代码（也就是Link Tag）做了监测。但是我有一个问题，假如一个人先点击了某一个关键词来到我的网站，然后又点击了另一个关键词广告再来到我的网站，GA是否会记录两条？但我认为我的网站的访问其实是第一个关键词带来的，有办法知道哪些关键词是访问者第一次点击的关键词吗？

　　好问题！而且本来我想写一个帖子说这个问题的。看来不用专门开了。

　　首先，要明白一个问题，GA是如何记录流量来源的。请大家记住一个原理，GA记录流量来源依靠Cookie，如果Cookie刷新了，流量来源也会更新，否则不会。直观讲，有两种情况：

  • 如果一个访问者先从新浪网点击了一个链接到了你的网站，那么不出意外，这个visit的流量来源会记为新浪网。然后，第二天，同样访问者又从百度搜索关键词进入你的网站，那么，这个新的visit的流量来源会被记为这个搜索引擎。因为，第二次访问刷新了Cookie。大家做一个实验，用Httpwatch看看自己的网站是不是这样。注意查询字串是"utmr"。我的查询结果很清楚的显示：”utmr    http://www.baidu.com/s?wd=%CD%F8%D5%BE%B7%D6%CE%F6“
  • 如果一个访问者先从新浪网点击了一个链接到了你的网站，然后收藏了你的网址，第二天通过收藏夹访问了你的网站，那么第二次访问的流量来源是哪里呢？如果你告诉我仍然是“新浪”，那么恭喜你，你的基本功很棒。流量来源仍然是新浪的原因是，通过收藏夹、输入地址栏，以及在Email中打开你的网址的行为都不会更新Cookie中记录的流量来源。

　　这样，Dear Mr. NG先生，你的第一个问题就很容易回答，GA会记为两个流量来源，因为第二次访问会导致Cookie中流量来源记录的刷新。

[版权归作者Sidney Song所有，欢迎转载，但请事先告知作者并注明出处]

　　那么，第二个问题怎么办？我们如何可以把所有其他关键词的访问都归为第一个关键词的贡献呢？

　　这实际上是要解答：如果一个访问者从A关键词访问到你的网站，以后无论他从B关键词还是从C关键词，还是从其他来源进入你的网站，都会在traffic source中记为A关键词的流量。其实实现这一点，Google Analytics完全有办法。这个办法是nooverride=1参数。

  • 如果你的流量来源是Adwords，那么在gclid参数后，加上nooverride参数即可。例如：http://www.chinawebanalytics.cn/?gclid=123dfsa342IADF9&utm_nooverride=1，之后同一访问者所有的其他关键词的visit都会记为从这个关键词贡献，而不再记为之后其他关键词或者流量来源的visit。
  • 如果你用了GA的utm标签来监测流量来源，nooverride仍然可用，例如：http://www.chinawebanalytics.cn/?utm_campaign=wainchina&utm_medium=homepagepip&utm_source=waa&utm_nooverride=1。
  • 当然，如果你既没有自动的Adwords标记，也没有utm的link tag标记，你仍然可以用。例如在你的博客上写一条链接：http://www.chinawebanalytics.cn/?utm_nooverride=1，你在点击这个链接后，无论再通过任何其他入口进入我的博客，我的GAtraffic source报告中的referral domain都会记为你的博客的domain。

　　关于nooverride这个参数，有一个国外的博文很好，供参考：http://www.roirevolution.com/blog/2007/07/using_utm_nooverride_part_1_of_3_branding.html

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  • 读者曾亮、Susan：如何在GA中合并同一页面大小写造成数据分别统计？

　　Dear Sidney，我通过GA的content_drilldown发现GA对我的网站目录进行了大小写识别，例如 www.mysite.com/ABC www.mysite.com/abc 对我的网站来说是一个路径文件夹，作用，功能都是一样的，但是被GA认为是不一样的路径，因此识别成了两处，我不知道有什么办法能让它合并到一起。还请你不吝赐教！谢谢！

　　这是一个很典型的问题了，而且很多朋友好像都问过。其实大小写合并对于GA而言很容易，就是利用filter的功能。如下图所示：

　　对于你的问题，直接在Filter Field中选择Request URI就好了，然后GA会把所有大写的URI都转为小写的，这样在报告中就自动能够合并了。当然，Filter Type中选择Uppercase也行，这样所有的URI会变成大写的字母。

　　就这么简单。

　　多说一句，Google Analytics的Filter具有非常强大的功能，不仅仅只是简单的过滤。大家如果有兴趣请参看Justin Cutroni所著的Google Analytics O’reilly Short Cuts一书（请花钱支持正版），里面对GA的过滤功能有很详细的介绍。或者大家也可以参考Google Analytics Conversion University。

  • 读者chinarundreisen2008：如何设置GA的Funnel？

　　Dear Sidney: 我有一个页面：http://www.mysite.com/yantse/。但是实际上/yantse/这个目录并不存在，该页面的真实文件是\yantzecruise\index.asp，然后url重写映射成/yantse/的，然后我在ga目标设置的定义渠道（应该是转换funnel）那里步骤1设成了/yantse/，请问我这样设置步骤1有什么问题吗 ？

　　重定向问题是GA面临的一个比较麻烦的问题之一。我在上一个博文：Google Analytics的愁：跳转页面的监测和嵌套页面的监测中已经有所涉及。chinarundreisen2008的问题又是一个非常好的问题，因为这个问题涉及到如何设置Funnel的问题，而这个领域是在我的博客中尚未涉及的。

　　其实设置Funnel有一个诀窍，那就是把Top Content报告中的对应页面的URI抄过来，这样肯定不会出错了。比如，不管你的/yantse/是从定向为了\yantzecruise\index.asp，还是没有重定向，它的最终被GA记录下来URI只有一个。你把这个URI抄到你的Funnel设置的对应Step或者Goal中就行了。具体到你的情况，我认为GA会记录你的页面的URI为“\yantzecruise\index.asp”而不是“/yantse/”，因此你的设置应该是存在问题的。

　　试一试吧，成功与否，把结果告诉我？

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  •  读者Jonny：Entries是怎么计算的？

Dear Sidney，您好，
看了您的blog感觉收获很多，我想知道entry page visits这个数据是怎么收集的呢？比如一个visitor进入网站的一个网页，停留了30分钟，然后刷新了一下页面，是算两次entry page visits还是算一次呢？再者，如果一个visitor进入网站的一个网页A之后，通过网页A又进入另一个网页B，在网页B停留30分钟，然后继续通过网页B进入网页C，那么在这个过程中，该访客所带来的entry page visits是1次还是2次呢？如果在计算Bounce Rate时可不可以用single page visits/entry page visits来计算得出呢？

　　又是一个非常认真的同学，赞一个先。这个问题依据不同的监测工具，可能略有不同。我们以大家最常用的GA为例。

　　Visit这个度量是依靠session cookie来工作的。Session Cookie在GA中的有效时间是30分钟。如果访问者两次产生新的pageview之间的时间是30分钟，或更短，那么算一个session，也就是只算一个visit。如果访问者两次点击网站上链接的时间超过30分钟，第二次点击被记为一个新的session，也就是一个新的visit。

　　就你的问题，如果都是刚好停留了29分59秒（不超过30分钟），那么算1次visit。如果超过了30分钟，算两次。这样看来，你的从B页面到C页面的过程，如果间隔超过30分钟的话，visits应该算2次。

　　在网站级别上，entry page visits和visits是一个概念。在GA中，你会发现，visits和Top Landing Page报告中的Entries是完全相等的。计算网站级别的bounce rate用single page visits/entry page vists就等于single access/entries，没问题。而计算某个页面的bounce rate，则应该是这个页面entry visits中的单页面访问的visits除以这个页面作为landing page时的全部visits，即该page的entry visits。有点儿拗口，但很准确了。

　　请注意，很多度量是区分网站级还是页面级的。Bounce Rate是其中之一。

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  • 读者吴海燕：GA忠诚度是什么意思？

　　Dear Sidney，GA上的Visitor大目录下的Visitor Loyalty子报告中的Loyalty（忠诚度）的定义语焉不详，应该怎样理解？是指绝对唯一访问者的访问次数的人数，还是应该是绝对唯一访问者的访问次数的次数。比如在下面这个图中，2times对应的是650人，是指650个人访问了两次，还是一共有650次访问2次的行为？

　　哇，相当拗口啊。其实你的理解都不对。Loyalty是一个很有意思的度量，它用来衡量你的访问者是否会——回头再来。这里GA没有给大家一个清晰的时间概念，因此很容易理解错误。首先，我们看第一列，也就是“Count of visits from this visitor including current”这一列。每一个times当然指的是访问次数，而这个次数是多长时间内的访问次数呢？——是从加入代码开始用GA统计之日起到报告截止时间的次数。比如，图中的2 times，指的是从GA开始统计这个站点起，到你截取报告时间的截止日止，访问了两次的访问者。而我们的第二列，也就是“Visits that were the visitor’s nth visit”，指的是在我们选定的时间区间内，对应访问次数的访问者所访问的总visit。

　　因此，2 times对应的650是指：从我们用GA统计之日开始，到报告截取日期的截止日，一共访问了我们网站2次的访问者，在我们选定的时间区间内一共贡献了650次访问。而，最忠诚的那部分人（也就是201次访问以上的，我想恐怕是吴女士您自己:) ），在选定报告时间区间内一共访问了29次。

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　　搞清楚两个时间概念：times对应的是全部时间，而第二列visit对应的是报告选定时间，就容易理解Loyalty了。当然，Loyalty本身的作用是用来衡量你的网站最忠诚的那部分访问者——他们到底有多么忠诚的。这里罗嗦一句，你可以逐周/月记录最忠诚者的访问次数（比如高于15次的访问者的visit），然后做一个趋势图，来看看你的网站的读者是否变得越来越忠诚，或者越来越不忠诚。这样，能够帮你发现现象进而找到insight哦！

　　好了，轮到读者您了，有什么想法吗？赞成吗？或者有异议？欢迎在评论框中提出，或者给我写信。谢谢！

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　　在GA网站分析监测代码实施的时候，大家可能都遇到过跳转页面（redirect，或称重定向页面）和嵌套页面（frame or iframe）的情况，这两类监测如果稍有疏忽，就可能给我们带来一些意想不到的监测结果。我相信很多朋友们会有类似的经历——如果你也遇到了一些意想不到的情况，请在留言区跟我们一起分享。如果你有问题，也欢迎提出，朋友们的问题总是能启发我写一些新的博客文章。

  • 如何用GA监测跳转页面

 　　在很多情况下，我们要使用跳转页面，例如，我们在做某种产品的线下推广的时候，要在广告上放一个短域名：www.example.com/product，以帮助用户更容易的记住这个域名。然后让这个短域名跳转到真正的这个产品的长域名上（往往有很多个目录层级并且带有很多参数），实现对产品相关信息的访问。

　　页面的跳转分为两类，不同类别的跳转，GA的监测方法会有不同。这两类是：

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  • 网站服务器端的重定向，浏览器不下载（render）任何最终页面前的页面（以下称跳转前页面），例如301（永久）重定向或者非永久性的302跳转。
  • 第二种重定向/跳转时在浏览器端完成的，例如在跳转前页面中有一段javascript的代码负责让这个页面在一定时间内（通常是极短的时间内）跳转到下一个URL的页面上去。

　　1. 服务器端重定向的监测

　　对于第一种情况，由于这种重定向并不存在一个跳转前的页面，而是我们俗话说的“URL的跳转”，因此，从GA加入代码的角度看，我们只能把GA代码加入到跳转后的最终页面上去。例如，如果www.example.com/product自动301重定向到了www.example.com/product/aspirin/?sid=123abc，那么我们不可能加入任何代码到www.example.com/product之中，而只能够把代码加入到www.example.com/product/aspirin/?sid=123abc之中去。那么，我们怎么才能知道有多少流量是通过访问www.example.com/product来到了我们的产品介绍页面的呢？

　　对于这个问题，实际上我们不需要对GA的监测代码做任何的定制就能实现。因为，GA会认为www.example.com/product是你被监测的产品页面的referral。这样，你通过查看referral report （在traffic source目录下）就能找到www.example.com/product的被访问量。

　　如果你有多个渠道的在线推广，如同在我的这个博文中所谈到的情况，你可能会一次建立多个“短URL”，例如：www.wac.cn/1; www.wac.cn/2; www.wac.cn/3，你当然还是可以通过referral report来查看各个短URL分别带来的流量。或者，你可以做的更精确一些，利用我们前面提到的UTM Tags来标识不同的短URL。比如，你可以把www.wac.cn/1的跳转目标URL（也就是跳转后的最终页面的URL）后加上UTM Tags，这样，在content目录下的campaign报告中就会显示相应渠道带来的流量，具体的添加方法请参加我的这篇文章：用Google Analytics的Link Tag深入了解流量来源（广告）的质量。请注意，不要弄混淆了，UTM Tags不是在www.wac.cn/1上加，而是设置在www.wac.cn/1跳转的目标URL上。

　　总体而言，这种重定向的GA监测是最简单的，也不会产生太大的问题，我喜欢这种重定向 :) 。

　　2. 浏览器端重定向的监测

　　浏览器端的重定向容易给我们带来麻烦，麻烦的程度取决于你的监测需求。

　　如果你只需要监测重定向之后的最终页面，而不想了解任何关于跳转前页面的情况，那么只需要在最终页面加入代码即可。这个情况类似于服务器端的重定向，跳转前页面会被认为是referral而被记录在traffic source的referral报告中。

　　可是，如果你想要监测跳转前页面的情况，这就有点儿麻烦了。首先，让我们看看为了实现监测需要做些什么：

  • 在跳转前页面中加入GA代码，并且GA代码一定要在实现跳转的程序语句（例如实现跳转的JavaScript语句之前）；
  • 设定实现跳转的JavaScript语句延迟执行至少1秒钟，2秒钟更理想；
  • 同样，也要把GA监测代码加入到跳转后的最终页面中；
  • 如果最终页面跟跳转前页面有跨子域（span multi-subdomains）的关系，最好设置GA的跨子域监测。如果最终页面跟跳转前页面有跨域（span multi-domains）的关系，那么当然最好设置GA的跨域监测。

　　这样，我们就比较完善的监测到了跳转前页面和最终页面的情况了。

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　　那么，麻烦在哪儿呢？请大家考虑bounce rate。我们知道bounce rate的定义是single access / all entries，可是如果页面发生跳转，且跳转前后的页面访问都被监测下来，那么无论访问者是否点击了页面上的链接，这个用户的访问都不会再被计算为一个single access，也就没有可能会被计算为bounce。因此，通过这种方法监测跳转页面，bounce rate经常会低的惊人，也就不再具有指导意义了。同样，因为跳转，page view（一般我们都不认为跳转前页面算一个真正有效的页面访问），page view / visit，navigation summary以及time on site（time on site直接受bounce rate大小影响）都会因此而不再准确，这对我们最终分析数据带来了不大不小的一些麻烦。

　　如何解决这个问题？我想，如果没有必要，不监测跳转前页面就是最直接的办法。但是问题又来了，如果我们不监测跳转前页面，而一旦有不同的traffic先经由跳转前页面才访问最终页面的话，那么我们将无法在traffic source report中看到这些不同traffic的信息，因为它们首先访问的是跳转前页面，结果相关的traffic source / refferal信息都被记录成为跳转前页面了。——这是一个首尾难顾的局面。

　　还有别的解决方法吗？我们既想保留traffic source，又想准确记录bounce rate，page view，PV/V以及time on site等等metrics，我们能做到吗？我猜想GA的filter功能可以实现，但我没有亲自做实验，有朋友做过相关的实验吗？或者还有其他更好的方法？希望不吝赐教。

  • 如何监测嵌套页面？

　　监测嵌套页面是我认为最大的麻烦。这个麻烦并不是我们在监测实施上的，而是工具本身仍然需要改进，或者是我自己对这个工具的了解仍然有限。首先还是看看如何监测嵌套页面，再看看我遇到了什么问题。

　　嵌套页面分为frame和iframe两种，后者具有更大的灵活性，但我认为它们本质上其实是一样的。GA官方的对于嵌套页面的监测方法是：

  • 在嵌套的父页面（或称框架页面，frameset页面）的<head>…</head>中加入GA代码；
  • 如果你想要监测到嵌套的子页面（child frame页面），那么你需要在它的<body>…</body>中加入GA代码；
  • 如果嵌套页面跨域或者跨子域，当然，我会建议你做相关的跨域处理。

　　上面的方法可以看到，监测实施本身并不复杂。但是，监测数据会出现与浏览器端重定向的监测监测类似的问题，相信你已经看出来了。是的，没错，嵌套页面是在载入网站页面的时候，一下子打开两个或者更多个页面，这个时候，页面的PV和bounce rate立即受到影响。如果是一个父页面嵌套三个子页面的情况，那么打开这个页面，PV不是增加1，而是增加4，bounce rate也会非常低。受此影响，整个网站的大部分数据都会急剧变化，以至于我们不得不反复判断和筛查，到底哪些数据属于父页面，哪些属于子页面，整个网站的数据也需要重新计算（当然，这是不可能的任务）。这的确令人发愁。

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　　对于metrics因为嵌套页面而无法准确监测的问题，GA也在官方的帮助文档中有所阐述。

　　在我的工作中，我会强烈建议，除非万不得已，不要使用嵌套页面。而如果的确必须使用嵌套页面，我会建议选择重要的一个页面，父页面或者是某一个子页面进行监测，而不要试图监测整个嵌套结构。我曾经看到过我的客户因为极低的bounce rate而狂喜，最终当我告诉他我们因为嵌套而无法获得真正准确的bounce rate时，客户的失望之情溢于言表。

　　对于这两个领域，不知道大家有没有更好的办法，或者你们早已攻破难关——极度期盼大家能够畅所欲言，各抒己见。谢谢！

]]> http://www.chinawebanalytics.cn/google-analytics%e7%9a%84%e6%84%81%ef%bc%9a%e8%b7%b3%e8%bd%ac%e9%a1%b5%e9%9d%a2%e7%9a%84%e7%9b%91%e6%b5%8b%e5%92%8c%e5%b5%8c%e5%a5%97%e9%a1%b5%e9%9d%a2%e7%9a%84%e7%9b%91%e6%b5%8b/feed/ 9 【读者来信】网站分析报告实例——周末不是学习的好时机？ http://www.chinawebanalytics.cn/%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%e6%8a%a5%e5%91%8a%e5%ae%9e%e4%be%8b%e2%80%94%e2%80%94%e5%91%a8%e6%9c%ab%e4%b8%8d%e6%98%af%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%a5%bd%e6%97%b6%e6%9c%ba%ef%bc%9f/ http://www.chinawebanalytics.cn/%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%e6%8a%a5%e5%91%8a%e5%ae%9e%e4%be%8b%e2%80%94%e2%80%94%e5%91%a8%e6%9c%ab%e4%b8%8d%e6%98%af%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%a5%bd%e6%97%b6%e6%9c%ba%ef%bc%9f/#comments Thu, 30 Jul 2009 08:44:38 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=695 【导言】网站的分析报告并没有固定的格式，但有固定的逻辑。本文希望通过一个具体的小案例，来说明一个网站分析报告应该有什么样的逻辑。这里要声明的是，本文的内容是网站分析的分析部分(Analytics)的报告，而不是网站分析的测试部分(Test)的报告，二者是不同的。

读者Qiao：“Sidney Song，你好，冒昧地问一下，不知道您的blog中能否能多一些关于网站分析报告的介绍，比如，一个有效的分析报告一般包括哪几方面内容？报告一般面向的对象是谁？报告演讲中通常要注意的问题有哪些……我记得你翻译过《“可执行的网站分析报告精要”——跟糟糕的简要报告说再见吧》，那篇文章的启发就很大。多谢了。”

　　有读者问我该要如何组织网站分析的报告，我想可以先看看我的这两篇博客：如何进行一次全面的网站分析、“可执行的网站分析报告精要”——跟糟糕的简要报告说再见吧、从客户的角度看网站分析的实施。而在这个帖子中，我想举一个有趣的例子当沙盒，来说明如何组织你的网站分析报告报告。

　　观察了我的网站的文章流量趋势已经很久了，一直以来都发现一个有趣的现象。那就是，文章的阅读量到了周末（周六和周日），往往会出现一个很明显的下滑。如下图所示：

 

图：很多时候，周末的流量是很小的。（图中并没有显示更多的日期，不过，在4月份之前同样有这种规律，甚至更加明显。）

　　那么，针对这个现象，假如我们要写一个网站分析报告，我们该如何撰写呢？

1. 撰写网站分析报告的前提：目标（Objective）

　　很多朋友（其实也包括我）在一开始做报告的时候就会立即从发现现象开始入手，并且为发现了一些“新、奇、特”的现象而感到兴奋，但是有经验的分析师可能不会这么思维。因为，网站分析报告的起点不是从现象开始的，而是从网站的目标(objective)开始的。或者换句话说：任何现象都是有意义的，前提是你必须发现它和网站目标之间的关系。

　　那么，明确网站的目标当然是最最重要的。

　　对于我的博客而言，在目前阶段（是的，目标当然是有时效的）的目标只有一个：让我的网站文章有更多的读者——翻译成网站分析语言就是文章的UV要更多。我相信大多数网站的目标不应该超过1个，那些各种目标都应该归结为一个最终的最根本的目标。你会说，HP（惠普）网站的目标不止一个，它既要帮助消费者了解惠普，又需要给消费者提供产品信息服务，还需要服务于促销等等。别钻牛角尖，HP的网站是无数个小网站的组合，对于每一个小网站而言，目标仍然是非常单纯的。别说一个网站，就是一个国家亦是如此，就如同我们国家Ｇ·Ｏ·Ｖ所做的一样，目标只有一个——稳定（压倒一切）！如果你的老板强调网站既要做到这又要做到那的话，我相信你会很累，网页的易用性也可能大打折扣，而且最终的output很可能事与愿违。

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　　啰嗦一句，Objective要服从S.M.A.R.T的原则的。其中，我会比较强调目标是要能量化的。因此，我的网站的当前目标应该改为：“每天平均应该有100个（或者1,000个）读者阅读我的博客文章”，或者“在8月份提升文章读者数量15%”。

　　【实例】

　　因此，我会把报告第三页（第一页是报告标题，第二页是报告的目录）的标题定为：Website Objective，内容只有一个，就是对网站目标的阐述——网站在8月份提升访问量15%。而报告后面的内容，都要服务于这个objective。

2. 发现现象与目标之间的关系

　　发现网站出现的种种现象是大家都很擅长的，简单来讲，就是把网站现时（或是历史）表现的数据搜集起来，然后用合适的图、表呈现出来。例如我之前的一个文章比较全面的描述了如何分析网站页面的质量表现（这是一种现象）：5招全面扫描网站页面的质量。此外，我们上面那个图中的关于“周末的流量会减小”则是一个典型流量趋势的现象。

　　但是，发现现象与目标之间的关系就不是那么简单了。有些关系是很直接的——现象本身就和目标直接有因果关系，有些则需要深入的挖掘，还有些则要网站之外数据和信息的帮助。这部分是对网站分析师能力的第一个大考验。例如，一个网站的发现他们的商业目标——增加在线注册量在下滑，同时发现了一个网站表现的现象是——网友访问网站的浏览时间显著增长。那么这个现象和目标之间是否有关系，又有什么样的关系呢？这就不是那么简单了，而这也是体现网站分析工作的价值所在。

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　　对于那些和目标之间关系不明显的现象，你可以用下面的思维方式来明确它和目标之间的联系：

  • 现象本身是什么——事实的描述，要求越简洁越好：能够用10个字说明这个现象就不要用11个！
  • 假设现象背后的原因是什么——现象形成的驱动因素，要求想的越多越好：如果有3个原因，就不能仅仅只说明2个！现象背后的原因实在是最重要的部分之一，因此，大家最好不要天花乱坠的瞎猜，不妨按照下面的分类进行：
    • 网站本身的原因；
    • 网站访问者的原因；
    • 其他网络营销活动的影响；
    • 其他线下营销活动的影响；
    • 整个互联网环境甚至社会宏观环境（如特定社会事件）的影响；
  • 证实现象背后的真正的原因——去伪存真，分析现象背后的原因需要”大胆假设小心求证“的思维方式，这个我不需要多说了吧。这是我在【读者来信】新手该怎样学习网站分析？一文中所强调的类似于“福尔摩斯”的分析能力。此外，这个部分我们需要我们的逻辑思维之外，更需要我们去直接进行网站的实验测试，例如A/B Test。
  • 建立或否决现象发生原因与目标之间的联系——这是现象与目标之间关系的本质所在。
    • 关于这一点，需要举一个例子仔细说明。比如，我们的目标是提升网站流量（目标），而通过网站分析工具我们知道了网站bounce rate很大，而new visitors所占的比例在不断提高（现象）。接着我们通过进一步分析和研究了解到，这些现象背后的原因是首页设计不恰当造成用户误认为网站没有信息量，不是好网站（原因）。这样，我们就可能能够通过这个原因建立现象和目标之间的关系——网友觉得网站质量不佳，不值得再次访问，造成访问量下降。
    • 有时候，我们发现了现象，也找出了现象背后的所有可能原因，但发现这些原因与网站的目标之间并没有任何结合点。这个时候，我们需要果断的否决现象与目标之间的关系，然后转而去发现其他现象，寻找其他与目标相关的原因。

　　亲爱的朋友，我知道你们看到这里可能会有一些糊涂了，因为这些是理论，很抽象。Sidney，你能拿出你文章开头提出的例子吗？当然——见下。

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　　【实例】

　　我会在我的报告的第四页的标题写上“网站周初流量会增长，而周末会下降”，接着在这页的正文中画出上面的图，然后说明网站流量的趋势是如何在周初出现上涨而在周末下降的。

　　接着，我会大胆假设出所有跟周初流量增加而周末流量下降相关的原因：

  1. 我的文章总是在周末才有空写，所以周一大家能够看到新的文章，而新文章会刺激阅读量；（网站本身的原因）
  2. 周日我会安排很多的网络推广，周一会开始投放，这会刺激流量；（其他网络营销活动的影响）
  3. 我的读者中有很多是社会活动惊人的朋友，周末不会用于学习，而是更多花时间在社交上；（网站访问者的原因）
  4. 我的读者中有很多是“懒虫”，他们周末就爱睡懒觉；（网站访问者的原因）
  5. 我的读者中有很多在工作日都很闲，大家都利用上班的时间来学习，周末不需要再学了；（网站访问者的原因）
  6. 不仅是我的博客，所有互联网网站都遵循周末流量明显下降的规律，因为中国网民就是这样的特点；（整个互联网环境的影响）
  7. 等等等等……

　　接着，我会认真分析每一个假设是否成立。对于上面的这些假设，有些需要网站分析的数据支持（比如第1个），有些需要其他部门的同事的支持（比如第2个），有些需要外部报告的支持（比如第6个），还有些则需要我自己亲自做问卷调查了（比如第3、第4、第5个）。经过一番流汗的探索，我最后发现有两个原因（第1和第3个）是最主要的决定性因素，那么我会下一个结论：网站在周末流量降低的原因，是因为读者认为周末不是学习的好时机，以及在周末也没有更好的文章可读了。Weekend: Time to relax and sleep! :)

　　因此，在报告第五页，标题应该用“读者不认可周末适合学习影响了周末流量”，然后是对具体结论的阐述，包括多少比例读者周末没有学习习惯以及这部分读者会在周初贡献多少流量等。当然，别忘了在报告的附录中附上这部分的研究方法和数据来源。在报告的第六页，标题则是”周末没有新文章影响了读者阅读兴趣“，同样也应该较为详细的阐述。

　　可喜可贺！我们现在能够一眼就建立现象与目标之间的联系，那就是，提升网站流量，需要让读者在周末更爱学习，或者解决读者周末没有更好文章可读的问题。

　　这部分很长，最后我还想啰嗦几句：我的博客中其实已经有多个文章谈到如何研究现象与目标之间的关系，例如衡量广告效果的关键Post Click Metric——网络广告转化率（click to visit），Bounce Rate和Exit Rate——衡量页面质量的孪生兄弟、评测流量来源（Traffic Source）的策略等。Avinash的博客也有很多相关的内容，我认为这是他博客的魅力所在。不过，所有的博客文章都是理论，要记住，你的报告的这个部分能够有多么深入，能够具有何种非凡的逻辑性，取决于你在实践中对上面这些思维模式执行的用心程度。

3. 找到原因之后，该提出建议了！

　　我们找到了现象之后原因与网站目标的关系，那么应该一鼓作气地提出建议。你了解原因，你当然也就更可能提出针对性的建议。建议也应该符合S.M.A.R.T原则，包括：

  • S：Specific，建议应该具体；
  • M：Methodical，建议应该有条理，或者说是有步骤的；
  • A：Action-oriented，建议应该是行动导向的，建议的条目本身应该就是具体的行动；
  • R：Realistic：建议应该是现实的，不仅仅是要有合理的资源来支持建议所列的行动，还应该由正确的人来承担；
  • T：Timebound：建议是有时效的——这个是放之四海而皆准的。

　　对于我上面的例子，应该有什么样的建议呢？

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　　【实例】

　　对于第一个结论：“读者不认可周末适合学习影响了周末流量”，我的建议应该是改变读者周末不学习的想法。那么要具体做些什么呢？

  1. 对于周末看我博客文章并且留言的读者，奖励他们一些特殊的WA学习资料；
  2. 在周末放出一些仅在周末才会刊登的文章，在周末过后则把它们隐藏。
  3. 每个周写一篇关于周末有更高学习效率的文章，或者写一篇如何利用时间的文章，强调周末时间对于学习的重要性；

　　上面的内容将作为报告的第七页，标题为：”3招改变读者周末不学习的想法“。

　　对于第二个结论：”周末没有新文章影响了读者阅读兴趣“，这个建议就很明确了：在周三或者周四放出一两篇高质量的文章。这会作为第八页内容，标题为：”每周周中应该刊登新的文章“。

　　报告到这里，应该是可以收尾了。上面的例子是极端的简单的例子，犹如我们物理课上所说的——完全光滑的表面。因此，我们的报告可能包含很多个现象、现象背后的原因，以及它们跟目标之间关系的论述，也当然会包括多种的建议。但是，万变不离其宗，组织报告的逻辑跟我上面所说的，应该是类似的。

4. 有了建议，就该有执行！

　　不得不说的，还有最后的一个重要部分。这部分不属于报告本身，但是却是网站分析报告价值的体现。有了建议，就应该执行，有了执行才能知道我们的建议是否恰当，才能为以后更好的建议打下一个不断循环上升的基础。当然，很多情况下，如果能够很好地执行你的建议，你的组织也会因此获益——你，当然，需要找老板给你加薪。

　　可是，如果你的报告的建议没有被很好的执行或者执行之后效果不明显，那么可能有两个原因：

  1. 建议本身有问题，要么是因为并没有找到真正的原因，要么是因为不符合S.M.A.R.T原则；
  2. 你没有说服你的老板（Hippo），他们没有支持你。

　　对于第一点，你应该苦练内功。对于第二点，我想，如果是这样，你该做点儿什么了，而如果你无法解决，那么你该考虑卷铺盖换地方。哦，对了，如果你真有这样的想法，我们这里有招聘哦！

　　对于报告，大家还有什么想了解的？有什么更好的逻辑？有什么好点子？在留言板留言吧！

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]]> http://www.chinawebanalytics.cn/%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%e6%8a%a5%e5%91%8a%e5%ae%9e%e4%be%8b%e2%80%94%e2%80%94%e5%91%a8%e6%9c%ab%e4%b8%8d%e6%98%af%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%a5%bd%e6%97%b6%e6%9c%ba%ef%bc%9f/feed/ 57 【读者来信】新手该怎样学习网站分析？ http://www.chinawebanalytics.cn/%e3%80%90%e8%af%bb%e8%80%85%e6%9d%a5%e4%bf%a1%e3%80%91%e6%96%b0%e6%89%8b%e8%af%a5%e6%80%8e%e6%a0%b7%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%ef%bc%9f/ http://www.chinawebanalytics.cn/%e3%80%90%e8%af%bb%e8%80%85%e6%9d%a5%e4%bf%a1%e3%80%91%e6%96%b0%e6%89%8b%e8%af%a5%e6%80%8e%e6%a0%b7%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%ef%bc%9f/#comments Thu, 18 Jun 2009 15:31:06 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=519  Hello, Sidney, 

非常喜欢你的博客，介绍信息和分享经验的同时，还给了我继续努力的信心！ 基于你博文中说的“WA是不是一定要懂数理统计和网站编程，我会说——最好懂一些”。我有一个问题困扰了我很久，在这里向你请教。 在互联网行业其实很多人根本没学过Computer Science，比如我就是学英语的：（ 我是一个做marketing工作的行业新人，工作的时候，难免会经常的与Web端的代码接触，这让我非常苦恼。同时，做数据监控和分析的时候，又会接触到一些数据统计分析方面的事情，比如建模，完全没有概念。 总听见人说，要走tech和marketing结合的career path，自己也觉得应该学一些相关的技巧和知识，但不知道该学什么，从哪里开始学。 不知道你是否可以就你自身的经验提供一些建议呢？或者开一篇博文讲一讲？：） 非常感谢！

sincerely,

Hai

　　其实一直以来总是有朋友问我：我是新手，我很喜欢网站分析，但我没有经验，我必须具备什么样的基础，又该如何开始入手学习呢？

　　在回答这个问题之前，我想首先问下面的这个问题：网站分析最重要的是什么？

  • 网站分析最重要的是什么？

　　对于这个问题，Avinash就这个问题专门开了文章讨论，我跟他的感受是完全一样的。其实，这个问题还可以变为：“一切分析活动最重要的是什么？”显而易见的答案——是人。你可以说，技术很重要、工具很重要、数据很重要、模型很重要、经验很重要……但是，这一切都需要有聪明的头脑去组织去构造，然后才能利用合适的工具得到必要的数据，并采用合适的模型来分析这些数据，从而得到所谓的insight（见解或观点）。而工具、数据和模型不仅不可能直接给你insight，它们更不可能直接给你recommendation（建议）。不要跟我说什么Business Intelligence（商务智能）系统能做到，或者跟我说某个先进的模型能够洞悉一切——这些都是bullshit，没有人的大脑指挥它们，它们就会一钱不值。大家看了“少数派报告”吗？电影真相快要揭晓的时候大家恍然大悟——牛X的不是计算机，而是天赋异禀的人的大脑。同样，网站分析乃至一切分析真的也是这么回事。

　　所以，如果你是新人，心里胆怯，觉得自己不懂技术，不懂工具，不懂数据，不懂模型，不懂……，我要说，完全不懂这些当然不行，但这些都不是问题，这些都能很快的学会。唯独，有如福尔摩斯般对未知的探究欲望，以及探究过程中所利用的敏感的嗅觉、缜密的思维和他脑子里面存储的生活经验才是真正的问题。这就如同一个不世出的画家，不给他photoshop，illustrator，也不给他油画笔……他照样能够用粉笔在激情的催化下作出好的作品；但是如果你没有艺术的天赋，也缺乏艺术创造的锻炼，那么就是给你最好的画笔油彩和软件也不可能做出惊世骇俗的东西——WA完全一样。

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　　那么，你应该问问自己，你有探知未知的欲望吗？你对新鲜事物和异常的情状有敏锐的嗅觉吗？你是否有较为缜密的逻辑思维（既不是天马行空没有边界，又不会被某种现象束缚而死钻牛角尖，而是大胆假设小心求证）吗？以及，你有足够的生活和工作的积淀能让你充满分析的感觉吗？

　　如果是，那么请你继续看下面的内容，下面将更细节的探讨哪些是你应该掌握的知识和技能。可是，如果你觉得上面的某些领域并不是你的擅长，那么没关系，你可以有意识的培养和训练——没有人天生就是福尔摩斯，但人人都有机会和可能被训练成一个好的侦探。到那个时候你再看这篇文章后面的内容，可能会更有收获。

　　现在，我的侦探朋友们，松开你们警犬的项圈，让它们在寻找真相的路径上狂奔吧！

  • 1. 你需要了解互联网

　　网站分析的对象是网站，所以你需要了解互联网。了解互联网有两个方面，一个方面是技术上的，一个方面是商业上的。

　　技术上看，你要了解互联网是什么原理，它如何工作，以及它上面有些什么应用。例如，它怎么就能实现一个电脑和另一个电脑就能聊QQ，又怎么能够实现你输入www.chinawebanalytics.cn就能看到我的博客呢？另外，为什么你还能下载电影，又能够上传照片。也就是说，你要了解互联网信息存放和传递的机制。而在你了解互联网如何传递信息的过程中，你又会学习到一些更细致的东西，比如什么是HTTP协议，什么是URL，什么server和client end，以及什么是浏览器等等。如果你深入到知道了什么是“肉鸡”、“暴风影音”事件背后的技术原因以及它和“暴风影音”之间的联系的话，那么恭喜你——互联网常识课你毕业了。

　　这些技术，其实不应该叫做技术，而应该被称为常识。懂得常识的人就如同懂得因为万有引力才让苹果往地下掉而不是飞到天上去一样，但是要去探寻万有引力的成因就毫无必要了。学习WA也是如此。比如，你只要知道JPG格式是什么就好了，或者你可以进一步指出JPG和Flash区别，但是关于JPG的压缩算法就毫无必要了解。或者，你要知道Cookie是什么，有什么作用，但是如何利用程序生成和控制cookie，现在你是完全不需要了解的。一句话——什么都要懂一点，出来了不认识的名词应该搞清楚，但是至于要不要钻进去，那就见仁见智了。

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　　商业上看，你要了解互联网上的商业模式。如果说出SNS这个词如果都要想半天的话，那么说明你极度不了解互联网，这是不行的。要知道互联网上的几种最基本的盈利模式（开心网靠什么赚钱？百度怎么赚钱，阿里巴巴怎么赚钱，QQ又是怎么赚钱？——去深入的了解），要知道PPC和SEM，要知道电子商务有B2B，B2C和C2C，要知道有网站联盟这回事，也要知道互联网上有很多虚假甚至欺诈……你无须去创造什么互联网商业模式，但是你要看明白这些层出不穷的东西。还有，最好知道几个互联网名人和他们的观点，比如前段时间火爆的马云和最近火爆的程炳皓……这些东西或许不直接帮助你提升网站分析的技巧，但他们却是让你真正分析时少走弯路的重要知识积淀。另外，了解互联网商业模式的另一个重要意义在于，网站分析是为商务服务的，理解商业模式才能让你真正从Business的角度，而不是technology的角度去进行分析。我常常和我的同事说，想要成为网站分析的专家，首先你必须是一个网络营销的专家。

  • 2. 你需要知道一些网页技术的基本概念

　　再次强调，网站分析的对象是网站，具体则是一个个的网页，因此你要懂一些网页技术的基本概念，不需要太复杂的网页技术。

　　首先，你要知道HTML的一些最基本的概念和元素。相关的知识百度一下（不敢推荐谷歌中国了，又被新闻联播点名了）会有一大堆的内容。这里推荐硅谷动力所做的专题，很简明扼要。HTML如果比较了解了，不妨再了解一下XML，ASP和PHP等。不过并不是必须的。

　　然后，最好能知道一些脚本语言（比如Javascript）的基础。这个基础能够帮助你大概看懂一些页面元素的设计，从而能够正确实施监测代码。中长期来看，对有志于进一步深入学习网站分析的朋友而言，自己能够手工的修改代码以实现一些定制化的网站监测是美好的。不仅如此，如果有一天会进入互联网广告的监测领域，知道脚本语言能帮助你在广告的物料中准确的加入代码（ActionScript）。脚本语言（甚至面向对象的语言）都是类似的，了解了一个其他的也都差不多。当然，如果你在领导一个网站分析的团队，那么你的团队中必须要有一个精通网页编程技术的同事。

　　最后，你要知道Cookie，Cache等随HTTP协议而产生的帮助互联网网页信息更高效传输的一些信息存储和传送方式。了解他们的原因是它们可能对网站分析的监测产生很重大的影响。

  • 3. 你需要会用一些最基本的工具

　　进行网站分析当然要使用网站分析工具。所以你得至少知道Google Analytics，或者更好能知道Omniture，WebTrends之类。除了知道，你最好还要能会用其中的某一个。我建议新手从Google Analytics开始，免费工具，实施简单，而且界面也简单，非常适合入门级用户。

　　网站分析是与数据打交道的工作，因此你需要会一些处理数据的工具。谈到这里，朋友们会问我，网站分析需要使用一些高级的数据分析工具，比如SPSS或者SAS吗？答案取决于你用哪种方式进行网站分析。如果你直接分析网站日志文件，而且还不使用WebTrends等日志分析工具的话，那么，毫无疑问，你需要一个强大的数据分析工具和一台高级的电脑。而如果你是用添加监测代码的方法来获取网站分析数据的话，那么我认为使用SPSS和SAS的机会不多，因为最底层的大量的基础数据处理都已经被这些工具代劳了。而且，请注意，SPSS或者SAS并没有专门为网站日志数据定义模型，你需要自己建立；而网站分析工具则通过已经内置的数据模型为你直接输出分析结果。所以，我认为，SPSS和SAS等高级数据软件并不是WA必须的基本工具。

　　那么，什么是呢？当然是我们的伟大的Excel了。我建议使用新的Excel2007版本，它新增加的功能对网站分析很有用。另外网站分析需要大量输出图表以帮助客户理解，因此Excel是最适宜的工具。除了Excel外，如果你要面对客户做Presentation，那么熟练掌握PowerPoint是不可少的。

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　　除了Excel和PowerPoint，我还建议你使用另外一个工具：HTTPWatch。这个工具并不免费，但是在中国这不是问题，你可以到官方网站下载一个，然后在我们伟大的百度上搜刮出一个低速的破解方法。这个工具的作用如其名字，是用来获取网页信息传递过程中的所有数据包信息的。我们用它来检查网站监测代码是否正确添加。　　

  • 4. 你需要学习最基本的WA概念和定义

　　嗯。这个不用说了。你要知道什么是visit，什么是PV，什么是bounce rate，什么是time on site……。想要知道这些，可以看英文的Avinash的博客，具体内容零散在他的博客的很多文章中（你可以直接点击他博客的site map，不过他的site map更新比较慢，新文章可能还没有被列入）。如果你想知道一些国际通用的WA概念和定义，你可以去WAA（WA联合会，Web Analytics Association）这个民间协会组织看看，IAB（互动广告协会）也有相关内容。当然，多阅读是很重要的，Avinash有一些他推荐的博客，我认为都不错，其中也有我的博客（见笑），大家没事儿随便挑几个阅读，会有收获。

　　英语不好？没关系，你可以看我的博客，内容很翔实了（自夸下），而且我会经常翻译一些国外同行的好文章。

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　　有没有好书推荐？中文的书籍其实还没有太好的。Avinash的"Web Analytics One Hour A Day"是为数不多（也是我唯一知道）的翻译为汉语的书籍。因此我建议大家在互联网上寻找一些英文的书籍，比较推荐Google Analytics Short Cut（感谢Kurt的推荐），以及Web Analtyics Dumb Book。偷偷告诉大家，在电驴上搜索相关资源是一个很好的办法，不过请大家花钱支持正版哦！

  • 5. 你要有商业意识（Business Sense）

　　最重要的总是放在最后说。在我其他的文章中已经反复的强调过，网站分析不是目的，而是服务于商业活动的手段。因此，网站分析的前提是你要有商业意识。你的数据不仅仅是在描述网站本身，更是在描述网站所代表的商业行为。如果你的分析不是由实现某种清晰的商业目标所统领的话，那么你的分析最终是毫无意义，或者至少是价值大打折扣的。我做了很多类似的毫无价值的网站分析，我清楚的知道一个清晰的商业目标对于网站分析是多么的重要。你可能会告诉我，你的网站并不是一个从事商业活动的网站。我要说，网站可以不是服务于商业的，但是对于你网站的经营需要以商业化的标准和手段来进行。也就是说，尽管你的网站可能没有一个商业目标，但它的存在不会没有目的，理解这个目的并且更好的实现这个目的，当然是需要商业感觉的。

　　商业意识的另一个内容是你需要和业务部门以及市场部门的同事发生直接的联系。千万不要认为网站分析是一个闷在罐子（silo）中的工作，没有业务部门同事对于Business相关信息的输入，你不可能具有全面的商业理解，你也就无法把这些理解应用到你网站分析的过程中。结果可能是，你的分析结果很正确，但却成为正确的废话。Business部门的人既是你的客户又是你的帮手，你要了解他们的工作，并且倾听他们的需求，然后攫取他们的“精神财富”。

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　　好了，说了这些，你一定会发现其实网站分析的门槛其实并不是那么高。相信我在本文最前面说的，工具、模型乃至技术都不是决定网站分析能力的根本所在，最根本的还是在于你的头脑。你是否具有敏锐的商业感觉？你是否具备缜密的逻辑分析能力？你是否能够从现象中抽象出核心的问题所在？你能否会分清重点避免在一些无谓的问题上最牛角尖耗费精力？你是否能够既具有宏观的思维，又能在微观层面上进行有条理的分析挖掘？以及，你是否能把你所获得的见解和结论以最好的故事和讲法呈现出来？——这些，才真正决定了差异。而这些，也是区分一个网站分析爱好者和一个网站分析从业者之间的特质所在。

　　最后，用给我提这个问题的Hai给我的回信来做结尾：“

看到一部优秀的电影的时候，要知道这名导演除了艺术天才，还有着卓越的技术功底，比如情节构建、场景设计、剪辑技术、光影特效；但最重要的还是他的艺术天赋；

看到一名优秀的足球运动员的精湛表演，要知道他除了灵敏的嗅觉和意识之外，还有着艰辛的锻炼过程，高超娴熟的球技；但最重要的还是他的嗅觉和意识；

看到一部优秀的文学作品，要知道这位作家，除了深沉动人的哲思之外，还有着高深的笔力，比如人物表现的手法，故事结构的组织等；但最重要的还是他的思辨。”

　　觉得我说的对吗？有漏掉的吗？有想问的问题吗？给我留言吧！

 

 

 

 

 

 

]]> http://www.chinawebanalytics.cn/%e3%80%90%e8%af%bb%e8%80%85%e6%9d%a5%e4%bf%a1%e3%80%91%e6%96%b0%e6%89%8b%e8%af%a5%e6%80%8e%e6%a0%b7%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%bd%91%e7%ab%99%e5%88%86%e6%9e%90%ef%bc%9f/feed/ 80 那些虚无的网事——人工流量的8大怪现状（下） http://www.chinawebanalytics.cn/%e9%82%a3%e4%ba%9b%e8%99%9a%e6%97%a0%e7%9a%84%e7%bd%91%e4%ba%8b%e2%80%94%e2%80%94%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%b5%81%e9%87%8f%e7%9a%848%e5%a4%a7%e6%80%aa%e7%8e%b0%e7%8a%b6%ef%bc%88%e4%b8%8b%ef%bc%89/ http://www.chinawebanalytics.cn/%e9%82%a3%e4%ba%9b%e8%99%9a%e6%97%a0%e7%9a%84%e7%bd%91%e4%ba%8b%e2%80%94%e2%80%94%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%b5%81%e9%87%8f%e7%9a%848%e5%a4%a7%e6%80%aa%e7%8e%b0%e7%8a%b6%ef%bc%88%e4%b8%8b%ef%bc%89/#comments Sun, 14 Dec 2008 13:45:42 +0000 Sidney Song http://www.chinawebanalytics.cn/?p=242 　　在上一篇文章中，我列举了一些我认为有极度人工流量可能性的案例，现在接着跟朋友们分享。案例本身没有分类，而是想到了就写，因此如果你从一个案例迅速切换到另一个案例觉得有些突兀，我只能请您原谅。作为补救，请在留言区提出你任何觉得不太明了的地方，我愿一一解答。

　　由于我们的广告主越来越多的和国内知名的互联网平台合作建立一个小网站（被行内称为minisite或者microsite）推广自己的产品或服务，因此这些minisite实际上就成为了知名互联网平台为广告主提供广告服务的一种形式。随着这种形式越来越频繁的使用，广告主越来越希望在minisite上获得更多的流量（更多的流量意味着更多的广告受众），并且开始以流量的多寡来衡量与这些知名网站合作情况的好坏。这就使minisite成为人工流量的重灾区。除了在上篇中列举的一些minisite的怪异流量现象，我们在下篇中继续讨论这个领域的问题。

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  • 可疑的流量来源之一：奇怪的质量分布

　　我们一般用Time on Site和PV / V来综合评定流量的质量(quality)，当然也会看bounce rate和action rate之类的比例。在研究具体流量的质量前，我想请您先同意我的一个基本观点，那就是：如果不是非常特殊的网站（或网页），流量的Time on Site（或Time on Page）与PV / V应该是成正比的关系。当然，这个基本观点是基于逻辑的——以人的访问行为来看，访问两页page肯定比访问一页要花的时间长。因此，当我发现大量的流量忽然出现了时间越长，PV / V越小；或是PV / V越大，而时间越短的情况的时候，我就彻底的奇怪了。上个图先：

 

图1：至少，这个流量的质量分布是可疑的

 　　图中所示的是某个网站的流量来源的质量分布，圆饼（Bubble）的大小代表着Visit的多少，黄色的线代表这个站点平均的Time on Site和平均的PV / V。从图中我们可以看到，左下角的流量质量不高，而右上角的流量质量很高（有更长的时间和页面访问数）。令我比较惊奇的是右下角的三个流量源，它们挤在一起，坐拥30%以上的总体流量，且具有相同的访问行为特征——访问的页面数很多（6、7页之多！），却只有很短的页面停留时间（最高也不过40秒钟），令人啧啧称奇。再看看传统的高质量流量源——(direct)/(none)，大概也不过1、2页的访问。

　　当然，流量质量超过(direct)并不奇怪，但是PV/V超出它3、4倍，但访问时间却又短出30%且连平均值都超不过，这不能不让人倍感疑惑。如果是您，您会如何判断这种异常？如果再加上看看这几个流量源的bounce rate能低到百分之二三十，我想可能您也该有信心地下个结论了。

　　Avinash说，“没有细分就没有分析”，在这个细分流量源后发现问题的案例上甚为恰切。

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  • 可疑的流量来源之二：查查地理分布

　　可疑的流量来源有可能不通过研究质量分布就被你轻易的查出，这种情况出现在流量的地理分布过于集中的情况中。

　　例如，我的同事Edward告诉我，在他曾经做过的一个案子中，他所负责的minisite被host在某个知名下载网站（或是驱动网站？有些不太记得了）上。在事后的分析中发现，全部流量的90%以上来源于河南省的某个城市。这很可疑，因为我们的minisite从来没有专门聚焦于某个地域，从来都是全国范围的——因此我们当然不希望流量都来源于某一个省！

　　我相信这个知名网站做了一些超出我的同事预计的事情，而且做的并不高明，这实在是太太太明显了。这种情况我自己倒是从来都没有遇到过。你有遇到吗？

图2：这不是真正的GA的截图，不过如果您看到类似的图，应该看看自己的网站是不是被做了什么

  • 可疑的流量来源之三：主要流量来自未定义源头

　　在这个领域发现可疑流量的前提是，你的网站的流量源头都应该事先做好标记。Google Analytics（GA）和Omniture都提供了一套详细的在入口目标URL后附加参数的流量源头标记解决方案，其中GA利用的是UTM Tag，Omniture用的是CID Tag，二者所用的标记参数完全不同，原理却是毫无二致的。

　　现在，我们假设某个广告主的minisite的所有流量源头都被做了标记（当然，除了不能做标记的直接访问的流量来源以外），那么我们应该期望大部分的流量都来源于我们做了标记的入口。事实上我的期望大部分没有落空，在大多数我遇到的case中，没有意外的，绝大部分流量都来自于我们做了标记的入口，毕竟直接访问minisite的流量很难超过整体流量的5%，而通过搜素引擎等等其他一些渠道来的流量则微小的几乎可以忽略不计。

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　　正因如此，如果出现了一些我们没有标记的却又流量惊人的unidentified（未被鉴定的）的流量时，我就会格外警惕。下面的图显示的就是这样的一个特异案例：

图3：pceggs.com/referral其实就是一种变相的click fraud

　　如果您做过GA的UTM入口标记，那么您一定清楚，所有做过标记的流量源，都不会显示“referral”，而会显示你标记后的名称，比如上图中的“button”、“textlin”等。所以图中第一个流量源，同时也是最大的流量源pceggs.com/referral肯定不是我们预期的流量来源。再看看这个流量源的质量：PV/V只有1.05，Time on Site只有9秒，bounce rate高达95.21%，简直太糟糕了，如果你的个人网站的流量质量也是如此表现，那我建议还不如直接关掉网站另起炉灶。

　　然后，很自然的，你会问Sidney，这个pceggs.com/referral到底是什么？把www.pceggs.com直接输入浏览器，一切真相大白——你会马上明白为什么它带来的流量会比其他入口的流量大，也会明白为什么流量质量这么糟糕。这不是一种新的商业模式，只不过是买流量的一种方法罢了。如果你是广告主，你认为这些买来的流量有意义吗？从我的角度看，随着广告越来越能衡量后端效果，这种商业模式一定会淡出市场——虽然可能会需要很长的时间，尤其在中国。

  • 流量质量突变

 　　在我的工作中，常常会遇到比基因突变还可怕的流量质量突变，这种变化有时候真是惊天地泣鬼神，让你忽然明白，原来网站分析玩儿的也是心跳。看看下面的图吧！

图4：不是过山车，是bounce rate的玩笑

　　 我相信大多数朋友们没有遇到上面的情况，不过这是我真实遇到的，我相信在中国的互联网领域impossible is nothing。图中黄色的线条是visit，蓝色的线条是bounce rate。看看蓝色线条的变化趋势有多么牛X吧，仿佛不这样就不能让我们这些网站分析师们知道它的存在似的。这种图让我恶心，也让我明白一个道理——在WA世界中也许知道太多并不是好事。

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　　写到这里，我准备停笔了，但我的故事似乎不会停止。就在上个星期，我的团队又在处理一个棘手的富媒体广告（Richmedia广告）的监测——出了些状况，因为一般的富媒体广告内部有程序，有互动的action，而我们的这个富媒体广告则更加复杂，已经类似于一个flash的小网站。正是这种复杂性，我们对这个广告内的所有action都做了严格的定义，以期监测所有的广告内的互动情况。最终，我们的监测成功了，但我们的数据一塌糊涂，数据结果绝对不合逻辑。在我们确认没有任何监测方面的问题后，所有问题发生的原因都指向了广告所在的网站平台。最后，我们终于明白了，richmedia本身的复杂性，让网站平台们难以捉摸，因此给我们的数据当然乱七八糟了。等我们培训了每一个网站这个广告的内部结构和关联关系后，数据重回完美，世界清净不少。我能说什么？我在无语的同时，奉献给大家一个最苦最苦的微笑。:)

 　　最后，如果我的读者您是广告主，我将挖心窝子的对您说一声：“忘记流量吧，因为很多时候流量的多少和广告效果的好坏成反比。数字只是游戏，您永远需要关心数字背后的真正质量。”

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