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网站流量分析 (Web analytics) 水平分级

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

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

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)。
image

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):

image

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。