网站流量分析 – 扫地老僧的Blog

饭否出来的流量初步研究

oldmonk — Sat, 04 Jul 2009 08:53:03 +0000

今晨看网站流量分析报告，发现7月2号流量暴涨。经仔细研究，原来是冉云飞在饭否上推荐了我写的一篇文章《国内的网站要挂的牌子真不少》。

冉云飞的推荐

这种和性八杆子打不着的文章，标题起的性感一点，立刻就吸引来不少的访问。7月2号开始的两天之内总共过来了339个访问，关注冉云飞饭否的人有6735人，也就是说5.03%冉云飞饭否的关注者点击了链接。访问来源URL分布如下：

有75个访问时直接来自冉云飞在饭否上的主页，占了从饭否过来的访问量的22.12%，这其中直接从冉云飞的第一页过来的流量有64，占直接来自冉云飞主页流量的85.3%，从冉云飞的第二页过来有9个，占12%，第三页2个，占2.7%。

剩下的访问，来自用户自己首页的有260个，另有4个来自其他页面。其中用户首页第一页过来的有142个，占总访问数的41.9%，占从用户首页过来流量的54.6%。第二页47个，占用户首页过来流量的18.1%，第三页22个，占8.5%，第四页14个，占5.4%，第五页9个，占3.5%，第六页7个，占2.7%。

从报表上看，居然有个人一直翻到了第33页。冉云飞7月2号在饭否发布了37条信息，每页20条，他这一天发的就有1.85页。

本来还根据上面的数据做了些大胆的猜想，去推算饭否每个人每天的平均信息数，一个信息发出后被看到的概率，甚至还想到微博客未来等等，但想来想去缺乏依据，不是太能站住脚，给删掉了。有兴趣做这种分析的欢迎私下讨论。

网站流量分析在中国的曙光

oldmonk — Wed, 11 Mar 2009 17:16:58 +0000

从开始做共享软件就做网站流量分析，但真正重视是从2002年开始的，狂热的时候每天分析几十次日志，变换着过滤器来回分析每个数据。当时还没有Google Analytics，免费的page tagging统计网站没有好用的，只好用日志分析软件，当时几乎把能找到的日志分析软件用了个遍，感觉现有工具都有些不能满足自己的需求，就一怒之下做了自己的日志分析工具。当时国外已经很重视web analytics，常上几个国外的日志分析论坛向老外们学习，但自己英文太烂，上去只有学习的份，和别人交流不来。很想在国内找人交流，但遇到的国内站长的web analytics水平仅限于pv，uv之类，他们更关心买卖流量，怎么卖广告，怎么做插件之类。和他们聊天，双方都感觉是在对牛弹琴，反倒是共享软件作者们对网站流量分析更重视些。

从对国内网站流量分析水平大失所望后，一直没怎么再关注国内这方面的发展，当时也缺乏这方面的消息来源。去年年底无意中网上认识了Sidney Song，看到了他的blog – 网站流量分析在中国，并参加了他发起的China WAW活动，才发现国内的网站流量分析水平已经得到了长足的发展。而这其中，Sidney Song发起的China WAW活动则为大家提供了一个非常好的交流平台。每个月的第一个周三，大家聚在一起听听讲座，分享一下经验，了解最新的分析技术，认识圈内的朋友们，让我每次参加都感觉所得非浅。而且China WAW也成了国内有关网站流量分析的消息发布平台， Omniture今天下午在北京组织了一个Online Business Optimization workshop，这个消息就是通过China WAW形成的圈子发布的，今天去听了听，有点大开眼界的感觉。

参加的每次China WAW活动坐满了人，不少人都要站着听。可能比起微软的PDC之类的大会要显得规模小了太多，但感受到的气氛却比参加过的PDC之类更热烈，waw的参会者身上能感受到强烈的求知欲。waw中不只是讲座能学到东西，从大家的提问中也能学到很多。参加了几次waw后，让我一扫对国内网站流量分析水平的错误认识，让我看到了网站流量分析在中国的曙光。

附：关于china waw活动的相关消息都发布在网站流量分析在中国

另：大家如果在活动中看到剃着秃头的矮胖子那十有八九就是我。

2007年全球网站统计

oldmonk — Tue, 22 Jan 2008 16:31:18 +0000

VisiStat是一个在线网站统计服务提供商，前一阵根据自己统计的网站发布了一个2007全球网站统计报告。经常有人问：“网页bounce rate平均是多少多少，算不算正常”，或者“访客的平均停留时间是多少多少，算长还是算短”。以后这种问题就不用问人了，可以直接参照这个报告，看和全球网站的平均值有啥差异。

报告其实很简单，只有一个页面。给我印象很深的是下面两个统计图：

从图上看Firefox在2007年已经占据全球浏览器26.1%的市场。分析自己站点的日志得出的值是24.85% ，在3年前这个值是5.09%。3年内成长了488%，年均成长169%，发展速度实在太惊人了。

从操作系统占有率统计上来看，Linux都没能单列出来，被归到Other里，而Other连0.6%都不到。Linux桌面喊了那么多年，可还是这个样子，应该说依然任重道远呢，还是可以宣判死刑了呢？也可能随着web应用的发展，大部分应用都搬到了浏览器里，操作系统之争永远不会再有那么大意义了吧。

文中的图截自：http://www.visistat.com/web-use-trends-2007.php

九个指标分析网络广告的效果

oldmonk — Wed, 16 Jan 2008 15:02:51 +0000

有人说过：“我的广告费中有一半是浪费掉的…….问题是我不知道浪费的是哪一半”。这种情况在传统广告中可能是普遍现象，因为传统的报纸，电视广告，效果确实比较难以统计。但网络广告不同，访问者的浏览行为可以被追踪统计，可就此分析出网络广告的效果。但网站流量统计报表里那么多参数和报表，到底应该看什么才能分析出广告的效果呢?

为了方便大家分析，下面从报表里挑出网络广告效果分析中最常用的九个指标介绍给大家。

一.点击(Hits)

很多广告系统会提供点击数据。顾名思义，点击就是反映访问者点击了多少次广告。

为了统计方便，可以把广告链接到一个单独的页面，这样只用看这个页面在页面排行报表中的页面浏览就能知道点击数。如果是不方便链接到一个单独页面，比如为了seo，在textlink广告中往往直接链接到首页，这时可以查看来源URL报表，看从放置广告的URL过来的访问就能知道广告的流量。

二.访问(Visits)

如果访问者多次点击广告，并且相邻两次点击的间隔不超过半小时，那都会被统计为一次访问。投放网络广告就是为了吸引访问者，当访问者点击了一次广告后，多余的点击对广告投放者来说是缺乏价值的。访问指标的统计有助于过滤这种多余的点击。

这个指标可在页面排行报表或来源URL报表中获得。

三.独立访问者(Unique Visitors)

统计有多少人点击了广告，而不是点击或访问多少次。这个指标可以用IP或cookie来统计，用IP得到的就是独立IP数。统计广告的独立访问者，需要用访问过滤器(Visit Filter)，过滤掉其他流量，专门对来自广告的流量进行统计。

四.进入页面的跳出率(Bounce rate of landing page)

广告所链接的目标网站页面就是这个广告的进入页面，也称登录页面，英文叫entry page或landing page. 如果访问者访问了进入页面后没有再访问下一个页面而是直接退出了，这称之为跳出（Bounced）。跳出次数占这个广告的访问次数的比率，就是跳出率（Bounce rate）。跳出率在跳出页面报表和来源网站报表中都能看到，如果是Google Adwords广告，还能在搜索短语报表中看到每个搜索短语的跳出率。

跳出率越低越好，高的话表示存在问题，可能的问题如下：

广告的投放对象有问题
假设目标网站主要是卖婴儿用品的，如果在Google Adwords购买“历史”这个关键词的广告，就属于驴唇不对马嘴。搜索“历史”的访问者很可能对婴儿用品缺乏兴趣。
广告的内容有问题
广告中没有说清楚自己干什么，或者为了吸引访问，故意误导访问者，诱使他们点击。当他们访问到目标网站时，发现不是他们需要的，就会离开。
进入页面的设计有问题
可能页面表达的信息不够清楚，购买链接没有放在显眼的位置，可能页面不够美观，等等很多种原因都可能造成弹出率过高，我们需要具体网页具体分析。进入页面的设计与优化是网站设计中非常重要的一部分，往往进入页面的好坏就决定了一个访问者对这个网站先入为主的整体印象，所以一定要特别重视进入页面的设计。

使用访问过滤器(Visit filter)，能单独分析广告访问者的浏览特征，其中要特别关注的两点：

五.访问路径(Visit path)

访问路径就是用户访问页面的次序，在访问路径报表能看到统计结果。研究访问路径时，要重点看访问者是否在按照你预先设想的流程访问网页，如果不是，那要看是为什么。访问者没有按照预想访问你的页面，可能是因为网站的设计问题，但也可能反映了访问者真正关心的和你的预想是不同的。

六.退出页面(Exit page)

很多访问者没有到最后付款或注册就退出了，知道他们是在什么页面退出的很重要。访问者的退出位置在退出页面报表可以看到，报表中排位靠前的网页要仔细研究，看那些网页的设计是否有问题，还要看整个的流程设计是否有问题。

后面三个指标是网站流量分析报告里没有的，需要自己算。

七.访问者成本

用总的广告费用除以独立访问者数量，从而得出每个访问者的成本。这个指标很重要，经常是用来比较不同广告优劣的重要指标。

八.转换率(Conversation rate)

转换率就是从网络广告过来的访问者中最终成为付款客户的比率。这个指标主要针对以销售为目的的网站，如果你的网站并不是以销售为目的，可以变通一下，比如以访问者在你的网站注册帐号的比率为转换率，即注册率。

如果你的网站是线上销售，转换率是最好统计的。只要统计从广告过来的访问者中有多少人访问到了最后的交易完成页面即可（如果是注册率那就统计最后的注册完成页面）。如果是线下销售的，那就要通过电话或其他方式来调查客户是从什么渠道来的。

九.广告费用的投入产出比

以销售为目的的网站，一旦知道了转换率，就能计算出来了广告所产生的销售额，用这个销售额除以广告费用，就是广告的投入产出比。如果这个比值大于100%，那就表示这个广告是赚的。

对于在线销售网站来说，这个指标是最重要的指标，其他指标再好也没用，它是决定性的。并不以销售为目标的网站是没有这个指标的，评估最终的效果就要用其他指标来综合评估。

上面列出的9个指标是众多指标中比较常用的几个，大家在具体应用过程中，可以结合自己网站的特点，参考其他的指标。比如我在分析自己投放的网络广告效果时，还看页面平均停留时间和每个访问平均页面浏览这两个指标。因为这两个指标针对不同的网站和网页，往往有不同的含义，不能算是通用指标，所以就没推荐给大家。对一些广告投放量很大的网站，流量分析报告中的指标可能还不能满足需要，这就要定义一些针对性的指标，自己开发统计工具去分析了。

文中用到的报表是用Nihuo Web Log Analyzer( http://www.loganalyzer.net/ ) 分析生成的。

页面停留时间为什么为0

oldmonk — Sat, 22 Dec 2007 08:08:58 +0000

最近遇到好几个人在问：为什么自己网站的流量分析报表中很多页面的停留时间为0？有些人据此怀疑使用的统计系统有问题，更多人没有理解这个统计数字背后所反映出的问题。在这里给统一解答一下这个问题。

解答这个问题首先要从页面停留时间的计算方法说起。下面我们以Google Analytic和Nihuo Web Log Analyzer(http://www.loganalyzer.net) 为例，介绍他们页面停留时间的计算方法。

Nihuo Web Log Analyzer当发现一个访问者进入一个网站访问了第一个页面时，会记录下他的访问时间。等到他访问第二个页面时，记录下第二个时间，用第二个时间和第一个时间的差值作为这个访问者在第一个页面的停留时间。以此类推，每个页面的停留时间就是用户访问下个页面时的时间减去他访问这个页面时的时间，并加入到这个页面总的停留时间中。这个方法在诸多统计方法里，是最简单的，也比较合理，并且计算量最小。但有个问题，就是用户访问的最后一个页面，它没有下一个页面，那么怎么计算它的停留时间呢？在Nihuo Web Log Analyzer中，用户访问的最后一个页面的停留时间被认为是0。

从Google Analytic的报表来看，它采用的统计方法应该是和上面提到的方法一模一样的。

由此可见，当页面的停留时间为0时，表明这个页面每次都是用户访问的最后一个页面，也就是说访问者到这个页面后都退出了对网站的访问。这有三个可能：

第一个可能：这个页面是某个流程的最后一个页面，比如确认购买页面，用户到了这个页面就没必要继续访问了
另一个可能是这个页面的设计有问题，访问者到了这个页面后就没有兴趣继续访问下去，或页面设计错误，用户不能再继续访问下去
当使用的统计系统是Google Analytic时，那么还有个可能，就是在这个页面链接的几个页面都没有加入Google Analytic代码，造成系统追踪不到用户后续的访问。

当发现自己的流量分析报表中有些页面有着较大访问量，但停留时间为0时，不妨对照上面的三个可能检查一下，如果存在后两个问题就需要及时修改网站页面了。

网站流量分析行业的薪资水平

oldmonk — Thu, 13 Dec 2007 14:57:00 +0000

前一阵webanalyticsdemystified.com做了一个网站流量分析行业工资水平的调查，调查结果昨天发布了。调查主要是在美国，调查出的平均年薪是$86，883（美元，税前，下同）。低于$50,000的是18%，还有10%是高于$150，000。有5年以上经验的，平均年薪是$102,544。从2005年2月3日到2007年9月27日，发布在indeed.com上要求具有网站流量分析技能的招聘广告已经有了近275%的增长 (在51job.com则一个都没搜索到)。

调查报告在 Web Analytics Salaries 2007: Insights and Observations (PDF 格式)

调查的数据可以在 Web Analytics Salary Data 查询。

等合适的时候也做做国内的网站流量分析行业的薪资水平调查。

如何用Google Analytics跟踪出站点击

oldmonk — Sat, 17 Nov 2007 07:04:44 +0000

有时候我们需要知道用户是点击了站点中哪个外部链接离开了你的站点。比如当你的购买链接是指向第三方的收费代理，这时候就很有必要知道有多少用户是点击了购买链接离开了你的站点. 单靠平常的在线统计或日志分析(Log Analysis)是不能跟踪的，因为很多时候外部站点不允许你插入统计代码，更不会给你看日志文件。这时候就需要我们动手加点东西来实现对出站点击的跟踪。

以前追踪出站点击的方法主要就是不直接链接到外部站点，而是链接到一个本地文件上，把用户的出站点击经这个文件中转一下。这样通过日志分析(Log Analysis)统计中转文件的访问，或直接由这个中转文件把统计结果写入数据库，以此来实现对出站点击的跟踪。

那么用Google Analytics如何跟踪出站点击呢？有人要说可以在中转文件中插入Google Analytics的代码，实际上有个更简单的办法。在普通网页统计插入的Google Analytics代码中，最后要调用不带参数的urchinTracker() 函数。其实这个函数是可以带参数的。查看http://www.google-analytics.com/urchin.js这个文件，你会发现这个参数名是page，再向下多看看你就很容易发现，这个page参数就是统计页面的url。利用这个函数就可以实现对出站点击的追踪了，将每个出站链接加入如下代码：

onClick=”javascript:urchinTracker(‘/outgoing/1‘);”>链接

这个链接中给出的参数’/outgoing/1‘ 是可以根据自己需要定制的，并不是站点中必须要有的文件。urchinTracker 这个函数你只要给他什么参数他就统计什么，实际是否存在并不关心。加入这段代码后，一旦用户点击，Google Analytics就会记录为一个对’/outgoing/1‘的访问。这样你只用每天看Top Content（最常见内容）报表中’/outgoing/1‘ 的访问数字就能知道点击这个外部链接的访问有多少了。你还可以把’/outgoing/1‘ 定义为一个目标(Goal)，在Google Analytics对目标的转化率Conversion Rate（转化率），Goal Path（目标访问路径）等进行分析。

注：

1.这种跟踪方法在不支持或禁止javascript的客户端是无效的
2.这种跟踪方法的前提是你必须在网页中安了Google Analytics统计代码

在线统计 vs 日志分析 ( Page Tagging vs Log Analysis )

oldmonk — Mon, 12 Nov 2007 14:17:14 +0000

网站流量分析(Web Analytics)的工具分为两大类，一类是以Google Analytics为代表的在线统计系统，英文称Page tagging。国内的武林榜，51yes，国外的Hitbox, Nielsen NetRatings, OneStat 都属于此类。这一类的重要特点是，分析时需要在里页面嵌入代码，这也是Page Tagging这个词的由来。另一类就是日志分析，英文称Log Analysis，特指web服务器的日志分析就是Web Log Analysis。 Nihuo Web Log Analyzer, awstats, analog 都属此类，这一类的特点是不用在页面嵌入代码，而是靠分析web 服务器产生的日志来生成统计报表。

经常有人问起这两种方法哪个更好，解释次数多了，自己都烦了，现在在这里统一回答一下。涉及到两类产品的比较时，就分别以Google Analytics( http://www.google.com/analytics/ )和Nihuo Web Log Analyzer( http://www.loganalyzer.net/ )为例了。

网站流量分析机制的差异

在线网站流量统计(Page tagging)的实现机制

Google Analytics需要在所有需要统计的页面中插入如下的Java Script统计代码，只有插入了代码的页面才能被统计，

这段Java script做的工作如下：

判断用户是不是第一次访问这个网站。它是通过cookie来判断，如果特定Cookie不存在它就会认为是新用户，它会种一个用户标识的cookie，并在cookie中记录下用户第一次访问时的Refrrer，即来源网站。如果是从搜索引擎过来的，它还会分离出用户搜索用的关键词并记录下来
判断用户是不是新的访问（New Visit)，并获取当前浏览的页面URL，标题，Referrer（来源网址），客户端信息（如屏幕分辨率，语言，flash版本，是否支持java ）
创建一个image对象，调用http://www.google-analytics.com/__utm.gif，把上面所有的信息作为图像文件的参数传回去。这个图像文件其实就是1个像素的gif文件，而且这个像素还是透明的，在页面中是看不到的。

其他的在线统计系统与Google Analytic有些细微的差别，比如Nielsen NetRatings要求嵌入的javascript代码中还包含有如下代码：

这确保了在javascript被禁止的客户端，用户的访问也能被统计。当然，这种情况下能统计的信息很有限了。关于这些在线系统实现方法上的一些细微差别做过专门研究，说起来就很长了，哪天有时间会单独写个文章讲这个话题。

日志分析(Web Log Analysis)的实现机制

Web服务器在工作时会把所有用户发过来的请求和相应情况记录在文件里，这个文件就是日志文件。下面就是从http://www.loganalyzer.net/log-analysis-tutorial/log-file-sample-explain.html 找到的一行日志：

111.111.111.111 – – [08/Oct/2007:11:17:55 -0400] “GET /support.html HTTP/1.1” 200 10801 “http://www.google.com/search?q=log+analyzer&ie=utf-8&oe=utf-8 &aq=t&rls=org.mozilla:en-US:official&client=firefox-a” “Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US; rv:1.8.1.7) Gecko/20070914 Firefox/2.0.0.7”

在这一行里包含了客户端IP（111.111.111.111），时间（[08/Oct/2007:11:17:55 -0400] ），请求方法（Get），请求文件（/support.html ），HTTP协议版本（HTTP/1.1），返回状态码（200，表示成功），文件大小（10801 ），Referrer信息（”http://www.google.com/search?q=log+analyzer&ie=utf-8&oe=utf-8 &aq=t&rls=org.mozilla:en-US:official&client=firefox-a”），Agent信息”Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US; rv:1.8.1.7) Gecko/20070914 Firefox/2.0.0.7″）。具体如何详细解读日志会另文阐述，在这里只是展示一下日志中都包含什么信息。

Nihuo Web Log Analyzer就是靠读入日志文件在本地进行统计计算而得出最终报表的。在大部分Web日志文件中，都是靠IP来判断访问者。Nihuo Web Log Analyzer也可以通过Cookie识别用户，但需要在日志中首先输出Cookie信息。

在线统计与日志分析的优缺点比较

上面费比较多的笔墨说两者的实现机制，就是为了大家能更好理解这一段，因为两种方法的优缺点都是由他们的实现机制决定的。

在线网站流量统计(Page tagging)的优点

通过Cookie识别访问者，比依靠IP识别要更准确。因为通过IP识别用户在遇到很多用户通过代理服务器（比如网吧）时就会不准确。而且当用户过几天后再访问时，通过Cookie能很好的识别这是已经来过的用户。而日志分析以IP识别用户时，因为用户每次上网拨号可能会被动态分配不同的IP，就会比较难准确判断返回用户。
能通过javascript搜集到一些通过日志不能搜集到的客户端信息，屏幕分辨率，语言，flash版本，是否支持java 等
使用方便，只要在所有页面插入了统计代码，以后每次直接看报表即可
可以做第三方统计，比如你在blogspot.com开了一个blog，而blogspot是不可能把他们的web日志提供给你的，这时候没有别的选择，只能是用在线统计系统。

在线网站流量统计(Page tagging)的缺点

当客户端禁止Javascript或禁止Cookie时，都会影响统计结果，要么是完全统计不到，要么是出现错误的统计
存在一定误差，因为在线统计是通过javascript把客户端信息搜集起来再传回服务器实现统计，有时因为网络的延迟，会出现没有统计到的情况。而且和页面的载入速度也有关系，把代码加在页面代码顶部或尾部统计结果都是会有差异的。
不能统计用户对图像，视频，音频等文件的访问，因为这些文件不能插入统计代码
不能统计带宽信息
统计信息被第三方掌握，有安全上的危险

日志分析(Web Log Analysis)的优点

没有网络延迟的问题，统计准确
可以统计网络蜘蛛（spider ,bot)的访问，这对于做SEO比较重要
能够统计非页面文件，如图像，flash文件等等
客户端禁止了Javascript和Cookie也不影响统计的结果
能够采用丰富的过滤器(Filter)进行数据挖掘（Data mining)，可以从多角度分析网站流量和用户的访问行为。一些在线统计也支持Filter, 比如Google Analytics，但是一旦应用过滤器最终数据就被改变，原始数据是找不回来的。
可以多域名的日志放在一起分析，在线统计系统对用户的标识是基于Cookie的，而Cookie是不能跨域名的，在这方面日志分析有天然的优势。
安全，分析数据是由你自己掌握的

日志分析(Web Log Analysis)的缺点

使用比较麻烦，每次要分析日志，而且有的还要配置web服务器以输出合适的日志。
用IP追踪用户不如Cookie准确。不过这个问题可以通过在Web服务器上添加插件或模块来解决。Apache需要添加mod_usertrack模块，并在日志中输出cookie信息。IIS可以装ISAPI的插件（自己用VC6写了一个，可以从http://www.doyj.com/downloads/cookiefilter.dll 下载，不过这个当时只是写来测试的，出了什么问题可别怪我）。也可通过javascript，php，asp等语言给客户端种植cookie，这讲起来就长了，大家可以google相关资料看看。
搜集的客户端信息不如Page Tagging丰富，象flash版本，是否安装java之类从日志是看不出来的
日志的存储管理也是挺头痛的事，尤其是当每天都产生几十G日志的时候。

经常有人问这两种方式哪个更好，应该选择哪种，这让我很难回答。因为这两种方式都各有所长各有所短，只用一种方法很难准确完整的了解网站流量的的全貌，我自己做分析时两种工具都使用的，两个报告互相参考着看，也推荐大家采用这个方式。

注：这篇文章借鉴了一些 http://www.kichus.in/2006/09/23/log-file-analysis-page-tagging/ 的内容

网站流量分析 (Web analytics) 水平分级

oldmonk — Wed, 07 Nov 2007 10:13:44 +0000

记得自己最早的网站流量分析（Web analytics) 是1997年左右的时候，当时网易开放40M免费个人网页空间的申请，自己也申请了一个，再去网上找了个免费的计数器挂上去。然后每天看着计数器的跳动激动不已，其实一大半是自己刷出来的。这就算是最早的网站流量分析了吧。

开发日志分析软件这些年来，接触了不少国内的网站，对国内网站的流量分析有个大致的了解。下面据此对网站流量分析的水平划分出几个等级，大家可以对照看看自己属于哪个等级。

菜鸟级的网站流量分析 (No web analytics)

这个水平的就是什么统计分析都不做，自己站点的访问量大约是什么数量级都不知道。对uv, pv, unique ip这些基础概念都一问三不知。一些个人站点这样还情有可原，可很多企业，政府网站居然也这样就说不过去了。

入门级的网站流量分析 (Junior web analytics)

到了这级已经知道了网站流量统计的基本概念，已经懂得在自己网页上插入武林榜( http://www.50bang.com ), 51yes ( http://count.51yes.com )之类的在线统计代码，或者隔三岔五看看虚拟主机用开源软件（比如awstat( http://awstats.sourceforge.net ), analog( http://www.analog.cx ), webalizer( http://www.mrunix.net/webalizer )) 分析出来的日志分析报表。这一级别的人知道光看pv不行，还要看uv和unique ip。懂得看Referrer(来源网站)报表，研究Search Phrase(搜索关键词）报表。他们能根据看到的报告，及时调整自己网站的内容及经营策略。比如发现uv少了，就加大推广力度；发现搜索引擎过来的人少了，就做SEO；看地域统计报告，发现广东过来人少了，就赶紧安排一些针对广东的弹窗广告之类。国内的网站大都是这个级别。

高手级的网站流量分析 (Master of web analytics)

这个级别和入门级最重要的差别在于，入门级的人关心有多少人到了自己的网站，而高手级的人还懂得关心，甚至更关心：人们到自己的网站都干了什么。也就是说他们懂得用户行为分析 (Visitor behavior analysis) 的重要性。使用的工具中，国内那些简单的在线统计网站早就被剔除了，使用的是Google Analytics( http://www.google.com/analytics/ )，及收费的Nielsen NetRatings( http://www.nielsen-netratings.com/ )等在线统计系统，同时还采用Nihuo Web Log Analyzer( http://www.loganalyzer.net/ )等专业的日志分析器，做到在线统计与日志分析相结合。他们分析的也不只是流量，而是包括网站内容，网站链接结构，SEO等多方面的数据；做的不再只是网站流量分析 (web traffic analytics) 而是进化成整体的网站分析 (web analytics)。他们关注用户的访问路径；关注每个关键词过来的流量在登录页面，Bounce rate（弹出率），停留时间，访问路径等等指标上的细微不同；对一些重要页面进行单独的Tracking（跟踪），关注这些页面的每个细节；他们还能熟练使用各种filter（过滤器），能在几M到上百G的日志中进行数据挖掘工作，从中挖掘出有价值的数据；他们能轻易判断报表上反映的问题是技术问题，还是网页设计问题，还是网站推广问题。他们的眼睛能透过报表上纷繁的数字，看到数字背后的真相。

专家级的网站流量分析 (Expert of web analytics)

专家级的人已经不满于现有的各种工具和指标，他们会针对自己的网站特点，提出一些很有针对性的新指标，他们会为自己的网站开发极有针对性的分析系统，甚至开发自己的日志系统。他们不只是看到数据背后的真相，而是会自己主动发掘新的数据，并把自己的网站变成数据驱动（Data Driven）型的网站。网站的每个设计，每个推广活动，每个决策，不是拍脑子想出的结果，不是开无聊会议的结果，而都是有强大的分析数据来支持。每个决策的效果又能及时统计分析，变成数据再反馈回来，让网站及时调整决策，乃至改进整个数据分析的流程和方法。

最高级 – 仙级的网站流量分析 (God of web analytics)

他们从专家级中走过来，从网站分析 (web analytics) 中看到的已不只是对过去的总结，还能从中能看到将来变化的趋势，并帮助网站提前把握这种趋势；他们不只是看自己网站的分析，还看竞争对手，同行业乃至整个互联网的情况，并根据掌握的这些情况对自己网站的流量做出更合理的分析解释，并做相应调整；他们有广博的知识，能把其他方面的知识应用到分析中来，了解社会及自然界发生的一些事情可能对网站流量的影响；他们对网站流量分析有着自己独到的见解；他们在公司里是传播分析思想与方法的中心人物；他们不只是对分析技术，而且对整个网站的机制和涉及到的技术都有深入的理解；他们是一个网站走向成功的重要保证。

国内这方面的水平还比较低。在国外很多公司在招专业的网站分析员（Web analyst），而在国内的51job( http://www.51job.com )找不到这个职位的招聘。国内很多网站把网站流量分析当作是网管附带的工作，不要说专职的部门，连专职的分析人员也没有。有时还不止是缺乏数据分析的问题，不少网站还热衷于制造数据，比如alexa( http://www.alexa.com )排名之类，对这些网站说重视数据分析，说从流量数据分析中挖掘出金矿无异于对牛弹琴。

但有理由对将来保持乐观，将来一个网站如果要成功，没有好的网站分析员是不可想象的。已经在国内见到有专家级甚至快成仙得道的大侠，见到过国内网站内部开发的超强统计分析系统，而且看到这样的大侠和这样有远见的网站有越来越多的趋势。国内将来不仅会有成批专职的网站分析员，而且这个职业可能成为下一个热门高薪职业。登陆Google Analytics( http://www.google.com/analytics/ )的时候会看到有Analytic Authorized Consultant的标志，全世界已经有了很多获得这个认证的分析顾问( http://www.google.com/analytics/support_partner_provided.html )，其中中国已经有了一家，相信会越来越多。

终于准确知道顾客是从哪里来的了

oldmonk — Mon, 05 Nov 2007 15:19:20 +0000

说顾客从哪里来，不是指顾客居住的地理位置，而是指顾客找到我的产品，我的网站的方式。最终付费的顾客是通过搜索引擎找到的，还是通过在哪个站点投放的广告，还是通过adwords。这是我一直最关心的问题，也用了各种方法去分析，比如网页里插入Google Analytic的统计代码，用web log analyzer 分析自己网站的日志，但因为自己的共享软件是通过regsoft, regnow等注册服务提供商来完成，当用户最终确认付款时，已经离开了我的软件站点页面，Google Analytic和日志都不能确认这个用户是否付款。很多时候把钱扔到各种推广方式上，但对每种推广方式能有什么具体效果则心里一点数也没有，只要月底一算账收入增长了，就觉得推广的方式还是有用。如果下降了，就不管有用没用，所有推广方式全给砍掉。

前天痛感这种状态不能再继续，于是自己修改了一下google analytic的代码来实现对顾客来源的跟踪。 Google Analytic会在客户端种植几个cookie，最有用的是__utmz，记录了用户的来源信息，通过搜索引擎过来的用户还能找出关键词。但有个问题是，不能区分正常搜索结果过来的用户和通过adwords广告过来的用户。这就需要自己做点工作了。

1.adwords广告的目标url设置特殊参数，我就设定为 /index.html?ref=adwords

2.在index.html加入如下javascript代码，种植_isadwords cookie

var _isadwords;

_isadwords= _uGC(document.cookie, ‘_isadwords=’, ‘;’);

//判断是否cookie中已经存在isadwords字段，如果不存在就设置此字段
if( !_isadwords|| _isadwords== “-” )
{

//判断是不是adwords过来的用户
if( window.location.href.indexOf( “/index.html?ref=adwords ” ) > 0 )
_isadwords= “1” ;
else
_isadwords= “0” ;

document.cookie=”_isadwords=”+_isadwords+ “; expires=” + _uNx()+”;”;
}

这其中 _uGC()和_uNx()都是google analytic 的 script中提供的函数。_uGC()是在第一个参数中寻找以第二个参数开头，第三个参数结尾的子串。 _uNx()则是返回当前时间一年以后的时间，用做cookie的过期时间。

种下了cookie，剩下的问题就是怎么读出来了。先下载http://www.doyj.com/images/a.gif, 上载到你的站点图像目录里。 a.gif是一个只有一个透明像素的gif图像文件。然后在产品购买页面嵌入如下代码：

var _urefgifpath=”http://www.doyj.com/images/a.gif”; //这里要换成你的图像链接

var zx = _uGC(document.cookie, ‘__utmz=’, ‘;’); //取出__utmz cookie
var _isadwords=_uGC(document.cookie, ‘_isadwords=’, ‘;’);

var i3=new Image(1,1);
i3.src=_urefgifpath+”?”+”utmz=” + zx + “_isadwords=” + _isadwords + “&utmn=”+_uu;
i3.onload=function() { _uVoid(); }

代码中的_uu是google analytic中生成的一个随机数，=Math.round(Math.random()*2147483647);，这是为了保证每次url都是不一样，客户端不会缓存对这个图像文件的访问。代码中的_uVoid()也是google analytic中的一个空函数。

这段代码其实就是new 出一个图像文件，把cookie信息做为这个图像的参数返回给服务器，这样在日志中就会留下用户的cookie信息。因为这个图像文件是一个透明像素，并且是在javascript中new出来的，所以在页面中是不可见的。

因为在订单中有用户的ip, 每收到一个订单，就可以去日志中去查找这个ip，再查找这个ip访问a.gif时留下的参数，就能知道这个用户从哪里过来的了。

后记：写在这里的方法已经比我当时采用的方法又改进了一些，当初想的方法，那是…………相当的蠢。改进后的方法依然不好，还要去看日志文件，很麻烦，但至少实现了追踪用户来源的功能。方法还有很多改进余地，我这是抛砖引玉，先提出这么个思路，欢迎大家指正。

购买流量总结

oldmonk — Tue, 09 Oct 2007 07:06:52 +0000

上个星期翻到一些帖子说起购买流量的事，就去google搜了几个站看了看，看着也花不了多少钱，就先找两个便宜的试了试，一个是 needhits.net, 一个是buyhitscheap.com。

这两天分析了一下从他们来的流量，虽然还没完全结束，但已然有些心得。国内这方面有经验的人应该不少，轮不到我来分享经验，不过看大牛们似乎很忙，很少有空分享，我这菜鸟就出来抛砖引玉了。
1. 买的都是专门针对美国的流量，这两边来的流量ip分布都比较广，分析出的结果绝大部分都是美国，这点还满意。

2. 在needhits购买流量时，可以指定只要从美国过来的特定种类人群的流量。当时购买了和自己产品密切相关的分类，可是从它那里过来的流量，一般只访问完首页就走了，首页的bounce rate达到99.73% ( 正常情况下首页的boun rate为30%左右），更奇怪的是剩下的那0.27%, 访问路径几乎一致，都没有查看订购或下载页面. 而且时间的访问分布曲线也非常奇怪，没有一般凌晨访问很少的情况，波动范围不大(如下图）。

3. Buyhitscheap过来的流量，首页的bounrate在46.28%，时间部分曲线看着貌似正常（如下图）：

但有意思的来了，从Buyhitscheap过来的流量，来回就访问三个页面文件，访问路径都特别相似，而且这三个文件都不是下载或购买页面。其中有个是sitemap页面，这在正常的访问中只有1.12%的人会去访问，但在Buyhitscheap过来流量中，居然有25.28%的人访问。

总结：从统计来看，这两处购买的流量都完全没有用，而且很有骗子的嫌疑。

不对之处请大牛们多指正，如有其他可信的流量购买，还请不吝相告。

另：损失了40美刀，简直五内俱焚，心痛莫名，正在努力工作争取早日挣回这40美刀。有谁要请吃烧烤别忘了叫上我，现正需要烤肉来抚慰我受伤的心灵。