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2017-03-21 – 12:06 上午

  与过去五年甚至仅仅只是跟过去三年相比,今天的中国互联网已经是翻天覆地的变化。

  各位朋友能够随便举出很多很多的变化,可是我却很想看到这些变化背后更为本质的一些驱动力、一些大家并不特别关注的推手。这些推手虽然“暗中使劲”,却必然会外显出一些或明或暗的变化,从而让我们有机会能够一窥究竟。

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挑战网站分析中的大众智慧(2)——热图

提交 2012-07-30 – 4:20 下午 15 点评

【每期一句】所有人都沉浸在时间之中,并被流逝的岁月卷走。人终其一生不过是在与时间抗争。我们很想抓住一次恋爱,一场友情,但是这些情感只能依附于人才能得以留存,而每个人自己,随着时间的流逝 ,也在不断地解体和沉没——或是死去,或是溜出我们的生活之外,或是我们自己已然改变。——普鲁斯特

【前言】上期我们详细讨论了bounce rate中的一些大众智慧,为大家说明了“过犹不及”的道理,bounce rate过低并非好事,bounce rate过高也可能只是技术原因。这一期,我们看看朋友们特别喜欢的另外一个工具——热图。看看热图中的大众智慧有什么“小误区”。

【正文】

  “一图胜千言”,在网站分析中也完全如此。我们喜欢热图的原因,是这张图非常明确地告诉我们用户对一个页面上的什么部分感兴趣,而且非常直观。我曾经有客户告诉我:我什么都不需要,你就给我热图就好了。我想,他一定是因为热图易读好懂,且满含信息,所以才对它青睐有加。

  于是,众多的工具也有意无意强调了热图的重要性,大家热衷创造比“别人”更好的热图功能,从而获取更多的用户好感。

本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星,欲转载,请联系作者

此热图非彼热图

  热图可能不像大家想象的那么简单。最早的热图思想来自于研究用户浏览图像行为的那些专家们,其实热图不仅仅只是给网站网页分析用的,热图自一开始,就是一种用于研究人的视觉认知的严肃科学方法。

  所以热图并非我们在网站分析工具上看到的热图(点击密度图),而是指用户的视觉注意力图。下面这张著名的Google热图的红蓝渐变就是描绘用户眼球注意力的。

image  据说Google用这个图来决定广告位置的价格,左边的价格高于右边,显然是因为左边获得的用户注意力远远高于右边。

  所以,如果我们只是说“热图”,我们应该想到的是人眼镜的注意力热图,而非点击的热图。而在英语中,视觉热图常用eye tracking heat maps,点击热图则用click heat maps表示,是不一样的。

  对于UE设计师,网站UI等负责页面视觉和交互的朋友而言,人眼注意力的热图十分好用。一旦你知道你做出来的东西,人的眼睛是如何进行观察的,你就可以知道你的东西是不是真的“抓住了眼球”,还是仅仅只是让人们“视而不见”。

  下面这张图是Facebook改版前后的用户注意力热图。一言两语似乎没法表述这次改版到底是成功还是失败,但在某一个方面,Facebook很成功的让用户的注意力产生了“左右对称”,而摆脱了“Google页面的浏览模式”。

image

  人眼的注意力热图是怎样获得的呢?有两种方法。

image  第一种方法是利用“眼动仪”,据说这是一种成本很高的方法。人们坐在一个屏幕面前,旁边放上眼动仪记录人的眼球运动轨迹。这种方法很精确,但采集样本比较有限,操作难度也比较大。

  第二种方法不需要利用眼动仪,看起来很神奇。它仅仅只需要带有摄像头的笔记本电脑即可。在做测试的时候,摄像头启动,拍录下用户眼球的运动,然后结合被测内容做出用户的眼动热图。这种方法有一个非常大的好处,并非仅在于其成本的低廉,而是由于不需要专门的设备,能够获得较大的样本,甚至能够不受地域的限制。关于这种方法,在国外有服务提供商,名字叫做eyetrackshop,大家可以看看它的视频介绍。

本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星,欲转载,请联系作者

  谈了不少注意力热图,该说说点击热图了。关于点击热图,事实上在专门的网站分析工具出现也已经出现了,而并非是Google Analytics或Omniture的专利。依据每个点击带来的效果的不同,点击图其实又可以分为鼠标点击的热图,描述每个链接发生转化数量的热图以及描述每个链接最终产生的销售的热图。我们最为常用的是鼠标点击的热图。

  下面我们看看点击热图中有哪些常见的大众智慧,其中又有哪些误区。

点击热图无法做到的

  我们拿点击热图衡量用户的兴趣,这很恰当,点击多的表明用户兴趣大。但反过来则不一定成立,即点击少的地方不一定用户的兴趣就少,或者说,人们的注意力被吸引的程度和鼠标点击的次数并不总是保持一致的。道理很简单,人们眼光注意到的地方未必是能够被点击的区域,或者虽然对用户产生了吸引力让人情不自禁地多看了两眼,却缺乏足够的说服力让用户点击链接(请注意有吸引力的东西未必就有说服力);反过来,在另外一些地方,也许一开始用户根本就没有给予更多的注意,但部分用户多看两眼后发现了它并且认可这个区域的价值,因此这里也许能获得了不少的点击,但却不是注意力的焦点。因此,点击热图肯定不能完全用来描述页面吸引人们注意力的情况,也不能完全满足我们在设计页面时的一个重要需求,即让页面中最能抓住人们注意力的地方放入最为重要的内容,从而保证用户注意力和兴趣的一致性。

  下面这个例子说明了这种情况。左图是这个页面的点击热图,右图是这个页面的注意力热图,二者有一个很明显的差异。

click-vision

  对UE(User Experience)或者UI(User Interface)而言,比较二者(注意力热图和点击热图)的差异具有非常重要的价值。如果某个区域吸引了很多目光,那么干嘛我们不把最重要的内容放在这里呢?反过来,如果某个区域获得了很多点击,而且这个区域是非常重要的,那么我们就需要把它放置在人们目光最集中的地方。可是,如果我们没有注意力热图,那么我们就只能揣测人们的目光会按照我们所希望的方式停留。

本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星,欲转载,请联系作者

  点击热图另外一个无法实现的功能是人们注意力移动的轨迹。有一些负责网站分析工具产品的朋友告诉我,我们可以把鼠标移动的轨迹当作用户注意力的轨迹。我不是特别赞同。以我自己的习惯而言,浏览网页的时候,我的眼睛是先行移动的,并且不断快速扫视,直到发现某个我感兴趣的内容,我的鼠标才会相应移动。这就如同我们在驾驶过程中的变线或转向,我们并不会转动方向盘,除非我们首先观察后视镜并且确定旁边没有其他车辆或干扰。

  注意力热图可以实现人们注意力轨迹的跟踪,如下图所示:

image  在这个图中,注意力热图告诉我们,首先吸引人们眼光的是后脑勺,然后才是这个网站的logo。这与我们通常认为的从左上到右下扫视的规律是不同的。

  注意力轨迹又给了我们分析一个页面的新线索——页面布局和所用图像的不同,会显著影响用户的注意力。若再与AB测试相结合,又能给我们很多有意思的故事。对UI同事会有很多帮助。

  如果我们没有注意力轨迹图,那么鼠标移动的情况可以近似代替。可是麻烦在于,我见过的工具只能给我每一个用户单独的鼠标移动情况,但无法给我总体的移动概况。我们在之后的系列文章中,会强调概况数据的意义,而单独用户数据的意义就要小太多了。

  所以,如果有条件,能够把注意力热图和点击热图结合起来,那就太棒了。你观察世界的角度将立即发生变化。毕竟,awareness(意识到)才会有action(点击),二者是单独的两个事物,应该单独衡量。

点击热图的监测技术问题

  前面我们了解了点击热图并不能够完全反映兴趣(注意力),下面我们看看在一般工具(Google Analytics或者是Omniture的SiteCatalyst)中点击图可能存在的监测技术问题。

  第一个问题是面对一个页面中具有同样URL的多个links无能为力。image

  如果你足够细心,你会发现曾经在Google Analytics中有一些热图的点击百分比例的标注是实线格,有一些则是虚线格。虚线格的意思是,存在一个或者多个完全一样URL的链接,标注的这个link只是其中之一,并且标注的百分比并非是这个link的点击量,而是所有具有这个URL的links的总点击量。现在Google Analytics采用了更好的方法,即直接标注出这个URL有多少个相同的链接(如右图所示)。因为多个链接共享同一个URL的原因,解释了为什么有一些朋友认真的把Google Analytics页面点击热图的所有百分比加总起来不会得到100%,而是远高于100%的原因。

本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星,欲转载,请联系作者

  类似的问题在Omniture技术支持的SiteCatalyst中也一样。

  事实上,上面这段话中“点击量”三个字也是不准确的。原因在于,Google Analytics或者SiteCatalyst,它们记录的并非是这个link真实被点击的数量,而是记录了这个link被点击之后打开的相应页面的PV。例如某个link被点击了100次,这个link对应的页面被打开了85次(我们确信有一些点击实际上没有打开页面或者没有被网站分析工具记录到打开页面是完全可能的,也是正常的),那么工具实际上记录了85,而非100。

  由于这问题的影响,我们产生了第二个问题——如果我们不做额外的配置(virtual page监测或者外链监测),我们就不能知道一些不能打开新页面的链接,比如JavaScript弹窗,或是链接到别人网站的外链(outbound link)被点击的数量。

  所以,一般工具的点击热图并不会告诉你真正的点击量是多少。不过,也有其他一些热图工具它们记录鼠标的动作,而不是记录链接被点击后打开新页面的情况,所以,它们会比较准确的记录实际的网页上的点击量,甚至是鼠标轨迹。但这么做似乎又牺牲了另外一些功能,例如在普通的Google Analytics热图中,可以记录每个link点击之后产生的转化的数量,并且做出一张“转化”热图,销售金额的热图也不成问题,但鼠标动作和轨迹监测工具则难有这样的能力,毕竟它们不知网站的转化情况。

  第三个问题是面对页面中的诸如“轮播焦点图”之类的链接比较令人困扰。在这些地方,Google Analytics的热图工具给出了几个并列的若隐若现的数据,并不太容易辨别到底是那个轮播图产生的点击。而且,当你鼠标要放在标签上仔细查看的时候,这个标签又“调皮”地跑开了。总之,不太好用,让人费解。

本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星,欲转载,请联系作者

  事实上,Google Analytics或者其他工具直接提供的点击热图,我很少直接使用,除非运营同事特别心急,我更乐意自己根据一些方法自己做给他们,只是为了更准确的说明点击情况。做法是?——看下一节。Smile

自己做的点击热图更可靠

  为了做好一张准确的点击热图,我们需要请前端工程师同学帮我们做一些前期的事情,这些事情至关重要。

1. 帮助我们加上Google Analytics外链监测和Virtual Page监测。有同学说,我已经利用event tracking,而不是virtual page监测这些JavaScript或者Flash互动,那么event tracking监测到的互动能显示在点击热图上吗?答案很遗憾,是不行的。这就是为什么有时候我还是不得已要回头利用virtual page的原因。关于外链监测,可以参考官方的一篇文章:http://support.google.com/googleanalytics/bin/answer.py?hl=en&topic=11014&answer=55527

2. 帮助我们为具有相同URL的不同链接做好记号。有两种方法。第一种方法,就是在相同URL的后面,加上不同的参数。例如,有两个链接都链接到:http://www.chinawebanalytics.cn/about_author/,技术同事可以帮我们改为:http://www.chinawebanalytics.cn/about_author/?from=navbarhttp://www.chinawebanalytics.cn/about_author/?from=footage,以表明一个是在导航栏中的链接,一个是在底部的链接,尽管它们链接地址都是http://www.chinawebanalytics.cn/about_author/,但Google Analytics还是会记录两个不同的页面。第二种方法看起来先进一些,是一个老外提出的方法,他编写了一段程序,你只需要定制一下,然后放在页面中就可以了。一旦这个程序正常运转,GA在捕获这些具有相同URL的链接时,就会把数据放入Events报告中,并且自动加一个尾巴。如下面的图所示(点击看大图):

  这篇文章有详细介绍:http://www.savio.no/blogg/a/102/how-to-track-multiple-links-to-the-same-url-automatically-in-google-analytics

  上面两件事情做好了之后,自己做热图就很容易了。基本的报告是用Content –> Site Content –> All Pages –> Navigation Summary。这个报告我总觉得有一点遗憾,就是似乎不是特别准确,似乎利用了采样数据。如果你选择了上面2中的第二个方法,你还需要参考Events报告。如果你用Omniture的Next Page报告,那么自己做热图就更准确了。

image

  有时候我们并不需要具体到某个点击,而是给出区域的点击图,如上图所示。有时候我们还会根据人群细分点击图,以获得不同人群的行为特征——毕竟人们在网页上最基本的行为就是点击了。

本文版权归“网站分析在中国CWA”及其作者宋星,欲转载,请联系作者

  最后,一个bonus:创造一个点击热图工具似乎没有我们想象的那么复杂,如果你想要自己做一个点击热图的工具,请看这里:http://css-tricks.com/tracking-clicks-building-a-clickmap-with-php-and-jquery/

  好了,第二集就写到这里。如果你觉得有什么不明白的,有什么意犹未尽的,觉得我有什么写的不准确的,请在下面留言告诉我!非常感谢!

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15 点评 »

  • Jeinna说道:

    很高兴能够拜读此文,受益匪浅。宋老师一开始就强调点击热图不能反映用户兴趣,原因就是用户注意力跟鼠标点击是不一致,但我觉得像hao123,淘宝首页等等导航网站,点击热图还是能够准确衡量用户兴趣的,不知道您认同不?
    另外,想确认下,Omniture的工具可以创建热点图吗,在哪里实现啊?(因为近期在接触insight工具,非常好奇,望不吝赐教)

  • 一身劲说道:

    先谢谢宋老师写的这篇热图文章,很好的解决了热图的一些疑问。
    我们公司用的是CNZZ的热图,CNZZ的热图是点击热图,做的还挺不错,只是其中有些小的细节还是有疑惑的,不知道宋老师有没有接触过CNZZ的热图?想把有疑惑的地方发宋老师邮箱帮解惑下,呵呵。

  • Leslie说道:

    回楼上Jeinna:
    Omniture有个工具叫ClickMap,登陆SC后可以找到,根据提示安装浏览器插件后就可以使用。
    另外你也同样可以参考本文人工定制的思路来实现。

  • Burning说道:

    宋老师提到利用 Navigation Summary 来制作热力图,数据不准确。应该可以通过提高<a href="http://www.semgames.com/archives/ga-report-data-sampling/&quot; title="GA数据采样">GA报告采样精度</a>来提高一下数据的准确性吧?另外,自己制作热力图感觉还是比较费力气,偶尔做一下还可以。还是使用GA自带的In-Page Analytics比较方便。宋老师能够分享一些关于此报告的分析角度及实战经验?

  • jyc说道:

    关于“例如某个link被点击了100次,这个link对应的页面被打开了85次(我们确信有一些点击实际上没有打开页面或者没有被网站分析工具记录到打开页面是完全可能的,也是正常的),那么工具实际上记录了85,而非100。”—JYC统计得到就是实际的点击100,而不是记录85.
      “由于这问题的影响,我们产生了第二个问题——如果我们不做额外的配置(virtual page监测或者外链监测),我们就不能知道一些不能打开新页面的链接,比如JavaScript弹窗,或是链接到别人网站的外链(outbound link)被点击的数量。
    ”—JYC统计就可以无需额外设置实现外链的监测。

  • jyc说道:

    "注意力热图"采集要靠摄像头,试想有多少人在看网页的时候会打开摄像头呢?呵呵。我不会,相信宋兄也不会吧。

  • 无线固话说道:

    宋老板,您什么时候来广州有关于网站分析和统计的交流会呢?要不要等到我当爷爷之后才有这样的机会呢??您的文章都写得很好,很值得学习!什么时候能出一本《GA的应用N百例》呢?等我去买一本看看也好。

  • Salmon说道:

    谢谢宋老师的分享,受益匪浅~~

  • 尘风说道:

    宋老师的文章让我学到了很多东西,非常感激!

  • 曾鹏辉SEM博客说道:

    有点雾里看花的感觉。我还处于初级阶段,看看百度统计和GA的热力图。

  • 徐小样snowbaby说道:

    tobii眼动仪器在可视化数据方面除了热点图,视觉轨迹之外,也会记录和显示鼠标的点击数据,但是眼动的缺陷就是小样本,高成本。因此很有必要将眼动仪提供的视觉热点图和网站自己记录的大样本的点击热点图相结合去分析用户的注意力和关注点。但值得注意的是,注意从来都不是一种心理状态,因此以眼动提供的视觉注意热点图来说,至少有两种解释,一种是真的感兴趣,一种是感到疑惑不解,甚至可能是无意注意,具体到底是怎么想的,那就要问问用户自己了。

  • baidu说道:

    不错不错,有点意思!

  • ian说道:

    “Google Analytics或者SiteCatalyst,它们记录的并非是这个link真实被点击的数量,而是记录了这个link被点击之后打开的相应页面的PV。”
    对于SiteCatalyst来说,这个说法并不正确。SiteCatalyst的热图记录方式是这样的:SiteCatalyst统计代码会监控链接的点击操作。如果是站外链接点击,就会发一个img请求来记录这次点击。如果是站内链接,会把当前的页面和点击的链接保存的cookie里面,统计下一页面请求的时候再把这些数据一起记录起来(只会记录一次,页面刷新不会重新记录)。

  • titulng说道:

    宋大师你好,关注你博客有些时日了,现在正处于入门时期,很多东西都似懂非懂其实不懂。

    我发现像新浪微博、安居客等很多网站的url后面也添加了“?from=”这样的标记,淘宝是“?spm=”,当当“#ref=”等等如出一辙,然而京东却用了click?跳转的方式;

    我想请教一下这两种标记方式有什么区别?哪个更有利于的数据统计分析?

    另外就是做这样的统计分析时,这些数据的时候是否已有可用的工具,还是需要自己开发一套东西来?

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