Web Analytics 2.0 学习笔记 （二）：8个关键网站指标

1. visits（访问）和visitors（访客）

• visits：会话数（Session），由这个会话中的第一次请求和最后一次请求决定。

• 独立访客（unique visitors，UV）：cookie数。UV很接近，但不完全是真实独立的人数。有些浏览器会禁用cookie，会导致UV受影响（第三方cookie被禁用的比率 10-30 % 大于第一方cookie 2-5%）。

   *基于从用户库（panel）的系统中得到的人数，通过监控软件来阮籍人数，
   对较小的用户样本组数据使用数学近似的方法来推断整体的访客数量。*
  

每日独立访客（daily unique visitors）：每日的UV相加（去重维度在天）
每周独立访客（weekly unique visitors）：每周的UV相加（去重维度在周）
每月独立访客（monthly unique visitors）：每月的UV相加（去重维度在月）
绝对唯一独立访客（Absolute Unique Visitors）：所有的UV（对所有去重）

当每日独立访客，每周独立访客>1天（周）的时候，数据与真实访客的数量不相等，因为存在重复。

	查看月度数据时，每日、每周独立访客数无用。

	网站分析系统关键的地方（底线）：访问、绝对唯一独立访客。

计算一段时间内的绝对唯一独立访客需要大量运算，成本高。只统计每日、每周、每月的数量，然后汇总，成本更低。

2. 停留时间——网页停留时间和网站停留时间（Time on Page and Time on Site）

**T^p **：在每个页面上所花费的时间
**T^s **：这次会话所花费的时间

	网站分析系统不知道访客在最后一页停留了多长时间。 
	解决方案：在页面添加额外代码，当页面关闭或不加载时能获得时间戳。

situation 1：只浏览了单个页面
Tp = 0 ，Ts = 0

situation 2：多标签浏览行为（ Tabbed Browsing ）
很少网站分析系统会在打开新标签时创建新会话，大多是收集此会话中所有页面请求的时间，将多标签的浏览方式进行标准化。

3. 跳出率（Bounce Rate）

跳出率：网站上单个页面访问所占的会话比例（有多少个会话只进行了打个页面访问），也就是。（还有一种越来越少用的计算方法——网站停留时间短于5秒的会话所占的比例）

跳出率是用来衡量访客行为的重要指标。

两个方面衡量网站的跳出率：

• 整个网站总体的跳出率 ——只浏览一个页面即离开的访问次数/进入网站的总次数

• 最热门的着陆页的跳出率（即热门着陆页报表，Top Entry Page report） ——从这个页面进入网站没有再点击其他页即离开的次数/所有进入这个页面的次数

    现在是搜索引擎决定网站的首页（访问的第一页）
  

此外：

• 衡量网站流量最大的反向链接（推介网站）的跳出率。我们需要的时候带来流量而且不会跳出的反向链接。
• 衡量搜索关键词的跳出率（自然搜索和付费搜索）

Exceptions and Excuses for Bounce Rate

Exceptions：
不要用跳出率来衡量博客的表现。博客的用户行为有十分特殊的情况：大部分人来博客是为了阅读最近的文章，看完了就会离开，跳出率必然是很高的。所以不能用总体的跳出率来衡量。
可以细分数据，看新访客的跳出率情况。

Excuses：
没有一个网站的成功是只需访客看一个页面就可以实现的，所以不能说不用关心跳出率。

4. 退出率（Exit Rate）

退出率：在某个页面有多少访客离开网站，即访客启动会话后是在哪个页面退出网站的。

问题：所有访客最终都会离开，从某个页面离开不意味着这个页面满足或没满足他们的需求。

Exception：标准流程（网站的某些区域或功能，访客必须按顺序浏览，那只有访客走访这个既定流程才是有价值的，eg.加入购物车-开始结账页面-填写支付配送信息-完成订单），在标准流程里，任何一个页面的退出率高都是不好的。在这种情况下，退出率又可以叫抛弃率，放弃率（Abandonment Rate）。用抛弃率来衡量订单提交流程、用户注册流程和其他固定化流程。

5.转化率（Conversion Rate）

非常重要的指标，我们在网站上不断投入，就是为了衡量其产出。

转化率: 用某种产出除以独立访客量或者访问量。（电子商务的网站，产出就是客户提交的订单）

选择UV还是Visits？

​ ——取决于对业务的理解：

• Visits：意味着将网站的每一次访问都看成是一次让其下单或是转化的机会。（适用场景：同一访客在某段较短的时间内（如一个礼拜）重复产生数次购买行为。
• UV： 认为一个人在发生购买前，多次访问网站是正常的。（这种行为是正常的，在买之前可能会先研究一下）（建议用这个，因为用户行为基本上都是多会话（会产生多次访问）形式的）

6.参与度（Engagement）

engaging：tending to draw favorable attention or interest

​ 定量的数据（网站分析）之所以不能很好地分析参与度是因为它只能衡量参与度的程度，而不能区分参与度的类别。

​ 参与度的程度（degree）：可以用网站停留时间、网站注册率、访客订阅RSS和提交新闻邮件的比率、提交评论或下载内容等。

​ 参与度的类别（kind）：正面或者负面的参与，不可能仅仅在网站分析系统就能区分。

​ 区分参与度类型的方法：

• 访问结束时进行调研，再发放小礼品，“请问您是否感觉融入了我们的网站？”
• 在调研中问一些间接问题，“是否愿意向亲友推荐？”
• 利用主流市场研究方法，上门或电话调研。
• 使用一些其他很好的指标代替：用户较长一段时间内的回访（非电子商务）或重复下单率（电子商务）。（好几个月的数据-线上线下两组维度-对线上人群进行细分）