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網(wǎng)站頁面分析（如何做網(wǎng)站網(wǎng)頁）

發(fā)布時間：2023-04-14 02:55:17 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 132

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于網(wǎng)站頁面分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、網(wǎng)頁的內(nèi)容分析怎么做？
2、網(wǎng)站流量統(tǒng)計分析的頁面瀏覽數(shù)分析
3、一步步教你分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)
4、從那幾個方面解讀自己做的網(wǎng)頁

網(wǎng)站頁面分析（如何做網(wǎng)站網(wǎng)頁）

一、網(wǎng)頁的內(nèi)容分析怎么做？

網(wǎng)頁內(nèi)容的分析包括頁面分析、事件分析和站內(nèi)搜索分析，其中頁面分析又包括對受訪頁、著陸頁、退出頁的分析，事件分析包括對類型、操作、標(biāo)簽的分析，站內(nèi)搜索分析又包括對搜索類別、搜索詞的分析，用TopBox，強大的數(shù)據(jù)分析挖掘能力，讓你對自己的網(wǎng)站情況一清二楚，更可以對你的網(wǎng)站的優(yōu)化及推廣提供有效的建議。

二、網(wǎng)站流量統(tǒng)計分析的頁面瀏覽數(shù)分析

在網(wǎng)站流量統(tǒng)計分析報告中，給出的網(wǎng)站的頁面瀏覽數(shù)一般是在一個統(tǒng)計時期內(nèi)的網(wǎng)頁瀏覽總數(shù)，以及每天平均網(wǎng)頁瀏覽數(shù)。這個數(shù)字表明了網(wǎng)站的訪問量情況，可以用作對網(wǎng)站推廣運營效果的評價指標(biāo)之一，但是僅從網(wǎng)頁瀏覽總數(shù)或者每天的平均網(wǎng)頁瀏覽數(shù)中實際上發(fā)現(xiàn)不了對網(wǎng)絡(luò)營銷分析有很大價值的信息。除了表明網(wǎng)絡(luò)營銷的效果之外，應(yīng)該如何將網(wǎng)頁瀏覽數(shù)與網(wǎng)絡(luò)營銷之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系呢？

根據(jù)分析網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)的經(jīng)驗，網(wǎng)頁瀏覽數(shù)對網(wǎng)絡(luò)營銷分析主要有下列4個方面的意義：

1、頁面瀏覽數(shù)量歷史數(shù)據(jù)及網(wǎng)站發(fā)展階段特征對比分析。

比如將3個月來網(wǎng)站每天的頁面瀏覽數(shù)進行分析，從中分析網(wǎng)站流量的發(fā)展趨勢，并且將這些數(shù)據(jù)與網(wǎng)站所處階段特點結(jié)合分析，對于新發(fā)布的網(wǎng)站，如果網(wǎng)站頁面瀏覽數(shù)處于明顯上升趨勢，那么與網(wǎng)站發(fā)展階段的特征是基本吻合的，否則就應(yīng)該進一步分析，為什么這期間網(wǎng)站訪問量沒有明顯上升。

類似的，如果網(wǎng)站處于穩(wěn)定階段，網(wǎng)頁瀏覽數(shù)應(yīng)該相對穩(wěn)定或有一定波動，但如果數(shù)據(jù)表明頁面瀏覽數(shù)在持續(xù)下滑，則很可能反映出網(wǎng)站出現(xiàn)了某種問題，比如網(wǎng)站內(nèi)容和服務(wù)方面存在某些問題，或者出現(xiàn)了新競爭者造成用戶轉(zhuǎn)移，或者在保持老客戶方面存在問題致使用戶流失現(xiàn)象比較明顯等。

2、分析網(wǎng)頁瀏覽數(shù)變化周期。

當(dāng)網(wǎng)站運營一段時間之后，網(wǎng)站處于相對穩(wěn)定階段，這期間網(wǎng)站訪問量會表現(xiàn)出一定周期性的規(guī)律，比如在每個星期一到星期四，訪問量明顯高于星期五到星期天，而在同一天中，上午10點和下午3點可能是網(wǎng)站訪問的高峰，掌握了這些規(guī)律之后，可以充分利用用戶的訪問特點，在訪問高峰到來之前推出最新的內(nèi)容，這樣便于最大可能提高網(wǎng)站信息傳遞的效果。

3、通過每個訪問者的頁面瀏覽數(shù)變化趨勢分析網(wǎng)站訪問量的實際增長。

每個用戶的頁面瀏覽數(shù)量反映了用戶從網(wǎng)站獲取信息的多少，一般來說是這個平均數(shù)越高，說明用戶獲取的信息量也越大（一個例外情況是，網(wǎng)站提供的信息對用戶有價值，但用戶獲得信息不方便而造成平均頁面瀏覽數(shù)過大，如需要多次點擊、查找信息不方便，每個頁面的信息量過小等）。

通過對每個訪問者的頁面瀏覽數(shù)變化趨勢分析，如果發(fā)現(xiàn)這一數(shù)據(jù)基本保持穩(wěn)定，那么當(dāng)與網(wǎng)站頁面瀏覽數(shù)進行對比分析時，頁面瀏覽數(shù)的變化趨勢就反映了網(wǎng)站總體訪問量的變化，如果平均頁面瀏覽數(shù)有較大變化，則需要對網(wǎng)站獨立用戶數(shù)、網(wǎng)頁瀏覽數(shù)等指標(biāo)進行比較分析才能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站訪問量變化的真正趨勢。

因為如果每個用戶平均頁面瀏覽數(shù)增加，即使獨立用戶數(shù)量沒有增長同樣會使得總的頁面瀏覽數(shù)增加，反之，如果獨立用戶數(shù)保持穩(wěn)定，但平均頁面瀏覽數(shù)下降了，也會造成網(wǎng)頁瀏覽數(shù)量的減少。

因此單純從網(wǎng)站頁面瀏覽數(shù)的變化情況還不足以說明網(wǎng)站的總體訪問量變化趨勢，需要與獨立用戶數(shù)、每個用戶的平均頁面瀏覽數(shù)量等進行比較分析。

4、通過各個欄目（頻道）頁面瀏覽數(shù)的比例分析重要信息是否被用戶關(guān)注。

在“Alexa網(wǎng)站統(tǒng)計信息在網(wǎng)絡(luò)營銷中的八項應(yīng)用”文中曾介紹過，通過ALEXA全球網(wǎng)站排名系統(tǒng)，可以看到一些網(wǎng)站各個欄目首頁訪問量占網(wǎng)站總訪問量的比例，這一信息對于選擇網(wǎng)絡(luò)廣告投放在哪個頻道具有一定的參考價值。

這種數(shù)據(jù)來自第三方的統(tǒng)計(如：GA 、siteflow）并且對于大多數(shù)訪問量較低的網(wǎng)站，信息的準(zhǔn)確性較差，不過這種分析思路可以推廣到任何一個網(wǎng)站，只是需要對自己網(wǎng)站各個欄目頁面訪問數(shù)量進行統(tǒng)計，在一般的網(wǎng)站流量統(tǒng)計分析軟件中都有這樣的功能。

通過對各個欄目頁面瀏覽數(shù)量比例分析，可以看出用戶對哪些信息比較關(guān)注，也可以獲得有多大比例的用戶會訪問網(wǎng)站首頁，這些數(shù)據(jù)對于各個重要網(wǎng)頁的重點推廣具有重要意義，例如，可根據(jù)自己的期望決定采用搜索引擎關(guān)鍵詞廣告推廣時應(yīng)該鏈接到哪些頁面、注冊快捷網(wǎng)址時直接到達哪些頁面等等。這一比例分析通常也會反映出一個重要實事：對于絕大多數(shù)網(wǎng)站來說，多數(shù)用戶通常并不是首先來到首頁，然后才根據(jù)首頁導(dǎo)航逐級進入其他頁面的。

網(wǎng)站頁面分析（如何做網(wǎng)站網(wǎng)頁）

三、一步步教你分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)

一步步教你分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)

可用性測試和數(shù)據(jù)分析是一對無敵好搭檔，它們讓我們更多地了解用戶，跟蹤我們的目標(biāo)，解決意外的問題。說到解決問題，數(shù)據(jù)分析告訴我們哪些頁面或者流程正在給用戶造成麻煩，哪些領(lǐng)域需要我們在可用性測試中重點關(guān)注。接下來，可用性測試會告訴我們?yōu)槭裁从脩魰憩F(xiàn)出某些特定的行為。在這兩者之上，我們可以為網(wǎng)站擁有者提供重點明確、針對用戶的建議。

在小紅（和許許多多與之相似的用戶體驗從業(yè)人員）的例子中，數(shù)據(jù)分析能揭露用戶到底是怎么訪問網(wǎng)站的。雖然小紅和客戶在用戶體驗或顧客方面的經(jīng)驗可能讓他們對于測試什么有了不錯的假設(shè)，但對于人們是如何訪問網(wǎng)站，數(shù)據(jù)分析展示給他們的是更為清晰、無偏見的方式。

對于任何希望通過學(xué)習(xí)一些簡單的工具來讀懂?dāng)?shù)據(jù)的人，數(shù)據(jù)分析可以幫助你：

識別網(wǎng)站上出問題的地方顯露網(wǎng)站對于用戶的吸引力測量設(shè)計上的改善帶來的結(jié)果

在這兩篇系列文章中，我將會解釋如何利用數(shù)據(jù)分析來識別用戶有問題的地方，以及網(wǎng)站的哪些地方會從可用性測試中受益最多。本篇文章的重點為——三個識別網(wǎng)站問題的參數(shù)：跳出和退出率(bounce and exit rate)，頁面平均時間(average time on page)和目標(biāo)價值(page value)。在第二部分，我們會進一步利用這些參數(shù)來識別drop off points，然后我們會深入到數(shù)據(jù)分段(segmentation)來獲取額外的細(xì)節(jié)信息。

辨認(rèn)問題網(wǎng)頁（組）

作為一名自由職業(yè)者和用戶體驗咨詢師，我與各種各樣不同領(lǐng)域的網(wǎng)站合作過，其過程非常一致，總是以數(shù)據(jù)分析為開端。最開始我會去辨認(rèn)每天有多少用戶訪問這個網(wǎng)站，哪個頁面最常用。這會給我一個大概的感覺，知道人們是如何訪問這個網(wǎng)站的。然后我會進行下一步：辨認(rèn)潛在的出問題的領(lǐng)域，繼而知道我的用戶體驗建議將會著重在哪一塊。

總體來說，我會觀察三種類型的參數(shù)來辨認(rèn)問題所在：

跳出和退出率(Bounce and exit rate)頁面平均時間(Average time on page)目標(biāo)價值(Page value)

跳出和退出率(Bounce and Exit Rate)

跳出率和退出率是兩個可能造成混淆的參數(shù)。跳出率是只訪問了網(wǎng)站的一個頁面的用戶的比例：在一個頁面登陸，但是沒有去訪問任何其他頁面就離開了網(wǎng)站。

【譯者注：谷歌官方解釋為“跳出率指單頁訪問次數(shù)（即訪問者從入口頁離開網(wǎng)站而未與網(wǎng)頁互動的訪問次數(shù)）所占的百分比”。】

退出率是從一個頁面離開了網(wǎng)站的用戶的比例（它包括了那些之前在該網(wǎng)站瀏覽了其他頁面的人）。

【譯者注：谷歌官方解釋為“退出百分比指從某個或某組特定網(wǎng)頁退出網(wǎng)站的次數(shù)所占的百分比”?！?/p>

如果我發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)站的一部分出現(xiàn)了一個很高的跳出或者退出率，我會做上筆記，以防某些頁面的什么東西造成了用戶的離開。一個有著高跳出率的頁面可能說明這個頁面上的內(nèi)容不是用戶來到這個頁面所期望看到的東西。一個高退出率的頁面可能說明這個網(wǎng)頁導(dǎo)致了用戶在他們想要的流程中半途而廢——從另一方面看，如果一個高退出率的頁面是流程的最后一頁，那么這個高退出率就不再是個問題了。

用谷歌分析（Google Analytics）中的“加權(quán)排序（weighted sort）”會讓跳出率更加有用。根據(jù)谷歌分析，“加權(quán)排序把百分比數(shù)據(jù)根據(jù)重要程度排列，而不是序號排列”。舉個例子，一個頁面雖然有著100%的跳出率，但在過去的一個月中，只有一個用戶訪問，然后離開了該頁面（另外一個更大的問題可能是沒有任何人訪問過這個頁面！）。如果一個頁面有80%的跳出率，但是是一個在流程中非常關(guān)鍵的起始頁面，那么這個網(wǎng)站可能因此流失了大量的生意。為了更好地為頁面可用性測試做準(zhǔn)備，我們必須辨認(rèn)出問題出現(xiàn)的原因：是因為沒有人訪問這個頁面，還是每個訪問的人都馬上離開了網(wǎng)站？

頁面平均時間(Average Time on Page)

“頁面平均時間”是指用戶瀏覽某個頁面所花費的平均時間。如果我發(fā)現(xiàn)有一個頁面的“頁面平均時間”很低，這可能意味著該頁面沒有引起用戶足夠的注意。從另一反面來看，如果用戶在一個結(jié)賬頁面停留很久，那么可能是因為該頁面過于復(fù)雜了。當(dāng)然，所有的參數(shù)都必須放在具體的情境下分析；如果一個博客文章有一個很高的“頁面平均時間”，那么總體來說是一個好的現(xiàn)象，因為這可能意味著用戶真的在閱讀整篇文章。

另外一個衡量頁面表現(xiàn)的非常好的方式是利用“與網(wǎng)站平均數(shù)比較”的選項。這個圖會顯示某些頁面在某個參數(shù)上是不是在很大程度上高于或者低于平均值。雖然這些頁面仍然需要一頁一頁地分析，因為不同的頁面有用不同的目標(biāo)，但是低于平均瀏覽時間的頁面總體來說可能會有問題，假設(shè)目標(biāo)是為了讓用戶繼續(xù)閱讀的話。下面的例子清晰地表現(xiàn)出“聯(lián)系（contact）”頁面相對來說有比平均值更低的瀏覽時間，然而“博客（blog）”頁面有高于平均值80%的時間。

再次強調(diào)下，情境是關(guān)鍵。用戶可能來到聯(lián)系頁面來尋找一個公司的地址，或者聯(lián)系電話。如果他們成功地找到了，那么他們就會離開該網(wǎng)站，因此較低的頁面瀏覽時間在這里是一個好的現(xiàn)象，說明頁面很有用。一個“博客”頁面是用來吸引用戶的注意的，因此一個高于平均值的時間可以被看做是一件好事。

頁面價值(Page value)

“頁面價值”是一個非常重要，但是很少被用到的參數(shù)，它可以用來發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)欠佳的頁面。目標(biāo)價值，就如它的名字所示，是一種賦予頁面直接的貨幣價值的方式。對于電子商務(wù)網(wǎng)站來說，它納入了各種各樣的交易收入總數(shù)和所有類型的網(wǎng)頁的目標(biāo)價值——這些參數(shù)都需要在谷歌分析中人工設(shè)置，才能計算出頁面價值。一個高價值的頁面往往顯示出它是一個重要的頁面，意味著該頁面值得被納入可用性測試中。

一個高價值但是展示出高退出率的頁面是值得重視和改進的。意味著這些頁面讓用戶在回話流程的關(guān)鍵位置離開了。在下面的的例子中（一個電子商務(wù)網(wǎng)站），我突出顯示了三個有著類似的頁面價值的品類。可以清楚地看到，“個性化化玩具（personalised-toys）”的產(chǎn)品頁面有一個相當(dāng)高的退出率。這說明這個高價值的頁面正在讓用戶“流失”，并且應(yīng)該在未來的用戶體驗設(shè)計工作中引起重視。

然而，單獨的某個頁面只能展示部分真相?！皟?nèi)容分組(content grouping)”這個功能很重要，我們可以利用它來觀察網(wǎng)站的某個部分表現(xiàn)如何。內(nèi)容分組可以把數(shù)據(jù)根據(jù)用戶訪問的頁面種類來進行分類，因此十分必要。我們可以用各種各樣的方式來分組。比如對于一個買衣服的網(wǎng)站來說，可以根據(jù)不同種類的服飾來分組，看看褲子是不是比襯衫的頁面價值要高。

一旦發(fā)現(xiàn)某個頁面或者某個組的頁面價值很低，下一步我們要做的就是：找出背后的原因。在上面的例子中，襯衫相對來說有比較低的價值。我采取的第一步行動是，根據(jù)我的經(jīng)驗和判斷力，看看在襯衫的頁面上有沒有任何明顯的用戶體驗或者技術(shù)方面的問題。做完這個之后，我會和真實的用戶一起來測試這些個頁面，來看看為什么會有這些問題——并且尋找那些暗含了修復(fù)方式的線索。

內(nèi)容分組是一個非常強大的工具，可以讓你看到網(wǎng)站的不同部分的真實表現(xiàn)。

在實踐中利用參數(shù)

這只是利用數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站問題的第一步。在本系列的第二部分中，我們會著眼于如何發(fā)現(xiàn)用戶流程中的流失點，以及如何把用戶分類來看到更多的細(xì)節(jié)信息。

與此同時，你嘗試著利用在本篇文章中學(xué)到的方法來發(fā)現(xiàn)可能存在的問題：

調(diào)出跳出率，找出那些用戶訪問并且馬上離開了的頁面。瀏覽所有頁面的退出率，找出在流程的哪些地方用戶離開了網(wǎng)站?？紤]到用戶在頁面平均停留時間的重要性——一個擁有著高跳出率的博客頁面，同時擁有著很長的平均頁面時間，這是一件好事！根據(jù)頁面價值排序，觀察頁面。頁面價值越高，那么就越值得被納入可用性測試，從而最終修復(fù)用戶在該頁面遇到的問題。

在上一個客戶的案例中，小紅利用數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)那些需要進行可用性測試的地方。然而目前為止，小紅只發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)站中值得測試的單獨的頁面和頁面組。她覺得她需要知道更多的關(guān)于最常見的用戶行程（user journey）的信息。她還想更加深入地理解用戶，看看不同類型的用戶如何訪問網(wǎng)站。為了能進行最佳的可用性測試，小紅真心想要知道人們事實上是如何使用網(wǎng)站的。

簡單來說，數(shù)據(jù)分析是一種用來發(fā)現(xiàn)可用性測試最佳測試頁面的極好的方法。在本系列文章的第一部分，我講解了如何利用數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的問題所在之處。這么做可以讓我們更好地理解目前的用戶行為，并且?guī)椭覀兗辛α吭趯⒁獪y試的任務(wù)上。

在如何利用數(shù)據(jù)分析來指導(dǎo)可用性測試的這一系列文章的總結(jié)部分，我將更仔細(xì)地探討如何通過識別用戶行程、將用戶分類來比較不同的用戶組的行為。

識別流失點

知道用戶是如何在整個網(wǎng)站中流轉(zhuǎn)的可以增加單個頁面狀態(tài)的情境（context）。比如，分析用戶行程中前一個頁面的數(shù)據(jù)可以幫助我們識別為什么某個特定頁面的退出率特別高。另外，找出最常見的用戶行程對于謀劃可用性測試很有好處?？捎眯詼y試可根據(jù)這些常見的用戶行程來設(shè)計，從而確保在測試中用戶的行為是和已經(jīng)存在的用戶行為是相符的。

谷歌分析嘗試通過用戶流程圖（user flow）和行為流程圖（behavior flow）報告來展示用戶行程。他們可能比較難閱讀，并且經(jīng)常因為把多個頁面組合在了一起而變得很麻煩。這意味著谷歌分析通常只能把最為普遍的幾個頁面單獨展示，而把其他的頁面組合在一起，顯示為“大于100個頁面”——這對我們一點幫助也沒有。下面的截圖顯示出這種非常局限的信息是如何讓分析變得困難的：只有幾個頁面在每個用戶行程的階段中是單獨被顯示的，剩下的頁面都被組合在了一起。

盡管頁面被組合造成了很多問題，花些時間分析這些報告仍然可以幫我們發(fā)現(xiàn)問題區(qū)域，根據(jù)的是流失率或意想不到的用戶行程（比如，我們本來期待的是這樣，但用戶卻走向了另一個方向？）。一旦我們發(fā)現(xiàn)了問題區(qū)域，我們就可以謀劃可用性測試，來看看用戶在整個行程中是如何思考的，了解他們?yōu)槭裁磿羞@些麻煩。

在谷歌分析的用戶流程和行為流程報告中，所有的頁面用了綠色的矩形來表示，灰色的連接線用來表示頁面之間的用戶行程。每個矩形還用紅色表示了流失率的百分比（也就是說用戶正離開網(wǎng)站）。它們可以說明常見的用戶行程，以及用戶在哪些地方離開了網(wǎng)站——也是另一種問題區(qū)域的跡象。

下面的例子來自于一個我曾經(jīng)工作過的旅行網(wǎng)站。它在主頁有一個特別明顯的搜索框。

在這個簡化了的并加上了筆記的圖中，我們可以看到一個可能的問題。用戶利用搜索框來找到某個旅行目的地，但之后又從搜索結(jié)果頁面回到了主頁（又名，彈簧跳（pogo sticking）），說明了搜索結(jié)果對用戶來說不夠滿意。這可能歸結(jié)于許多的理由：可能搜索功能經(jīng)常搜不出結(jié)果，搜到太多結(jié)果，或者太少結(jié)果。也可能這個問題和搜索結(jié)果本身無關(guān)，而是其他的理由，比如搜索結(jié)果里的酒店的價格太高了。

數(shù)據(jù)顯示最初的搜索是讓用戶不滿意的，這讓我決定針對搜索框來進行一些可用性測試。可用性測試的結(jié)果顯示，問題的原因在于搜索結(jié)果太多太泛了，用戶被大量的結(jié)果淹沒了。根據(jù)這個測試結(jié)果，我建議引入一個多面搜索系統(tǒng)（faceted search system）：在搜索結(jié)果頁面讓用戶可以根據(jù)一些標(biāo)準(zhǔn)來過濾搜索結(jié)果，而不用返回到主頁重新搜索。這個新的搜索系統(tǒng)讓用戶可以根據(jù)酒店提供的服務(wù)設(shè)施來過濾他們的搜索結(jié)果；比如是否有游泳池、健身房和其他的設(shè)施，這意味著用戶可以發(fā)現(xiàn)對他們自身有用的結(jié)果。這個設(shè)計方案讓搜索后又回到主頁的用戶數(shù)量大幅度下降，讓更多的用戶進入到他們行程的下一步。

上面的結(jié)果顯示的是多面搜索系統(tǒng)被引進一個月后的分析數(shù)據(jù)。圖中顯示出，主頁和搜索結(jié)果頁面之間的“彈簧跳”現(xiàn)象減少了。雖然仍然還有改進的空間，但這個變化產(chǎn)生的積極效應(yīng)是非常鼓舞人心的。

數(shù)據(jù)分段，更多的細(xì)節(jié)

數(shù)據(jù)分段為觀察不同用戶的不同行為提供了一個絕佳的方式。一個簡單的例子就是比較新用戶和回訪用戶。下面的圖來自于一個在線找工作網(wǎng)站，它顯示出新用戶的數(shù)量在該月幾乎是持平的，然而回訪用戶的數(shù)量卻跟隨了一個不同的模式：在周末的時候數(shù)量明顯下降。

這使我想知道更多的細(xì)節(jié)，關(guān)于新用戶和回訪用戶的不同點。其他關(guān)于這兩種不同用戶的數(shù)據(jù)顯示出，回訪用戶傾向于在網(wǎng)站上花費更多的時間，每段時間會瀏覽更多的頁面，并且更傾向于申請工作。

根據(jù)這個數(shù)據(jù)我可以做出假設(shè)：回訪用戶更可能是真正找工作的人，但新用戶訪問網(wǎng)站的時候更隨意。因此我推薦網(wǎng)站做一些個性化的設(shè)計——對待新用戶，展示更多的保證信息，說明該找工作的網(wǎng)站是合法的、值得信賴的，并且引導(dǎo)他們簡單快速地做出行動，比如注冊工作提醒。對待回訪用戶，展示更精確、細(xì)節(jié)的搜索工作的選項，并且提供信息鼓勵他們申請工作。

新用戶和回訪用戶不同的行為可以透露許多事情，取決于網(wǎng)站的類型。比如，對一個電子商務(wù)網(wǎng)站來說，它顯示回到這個網(wǎng)站的人更傾向于下單。如果這是真的話，那么我們可以把重點放到幫助第一次訪問網(wǎng)站的用戶下單。

這種數(shù)據(jù)分段分析還可以幫助可用性測試的招募。如果在新用戶和回訪用戶之間有明顯的行為區(qū)別，那么可能最好同時招募已有用戶和尚未訪問過該網(wǎng)站的用戶來進行測試。測試不同的用戶類型可以幫助解釋為什么他們在網(wǎng)站上有迥然不同的行為。

除了上說例子中的新用戶和回訪用戶，在谷歌分析上還有一些現(xiàn)成的數(shù)據(jù)分段方式來幫助我們分隔數(shù)據(jù)，包括：

不同的流量來源——可以用來發(fā)現(xiàn)那些通過搜索和鏈接來到網(wǎng)站的用戶的區(qū)別。使用不同設(shè)備類型的用戶——可以用來比較使用手機、平板和桌面電腦用戶的參數(shù)。

根據(jù)自己的需求來改造分段方式也是很好的方法，這可以使分段方式可以和整個網(wǎng)站重要的用戶及角色更好地相符合。通過這種方法，我們可以分析這些不同的用戶群所采取的不同的用戶行程，例如，比較已有用戶和第一次購買的用戶的行程。

數(shù)據(jù)分段可以被用來觀察使用不同設(shè)備的用戶的行程。根據(jù)手平板和桌面電腦來分段可以提供三個不同的行為流程供研究。這種方法對于發(fā)現(xiàn)使用不同設(shè)備的用戶可能存在的問題特別有幫助。手機用戶的行為流程圖可能會在用戶流程中顯示出一個重大的流失點，但在平板和桌面電腦中卻不是問題。這應(yīng)當(dāng)引出相應(yīng)的手機端的可用性測試，重點放在找出手機用戶在流程中的該點流失的原因。

現(xiàn)在該怎么辦？

在利用數(shù)據(jù)分析識別問題區(qū)域后，下一步就是找到為什么用戶會有這些問題。數(shù)據(jù)分析能夠提供一些關(guān)鍵的地方，需要我們在可用性測試中特別關(guān)注，或者拆分出特別的測試。作為用戶體驗的職業(yè)人，我們自然而然地想要和我們的用戶在一起，在可用性測試中從他們身上學(xué)到東西。數(shù)據(jù)分析只是幫助我們更好地進行測試。

嘗試一下——提取一些這里提到的方法，把它們應(yīng)用到某個項目中。你會驚奇地發(fā)現(xiàn)，我們竟然可以從數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)這么多東西。、

以上是小編為大家分享的關(guān)于一步步教你分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

四、從那幾個方面解讀自己做的網(wǎng)頁

一.從網(wǎng)頁整體結(jié)構(gòu)設(shè)計把握分析

訪問者可以快速查找到自己所要尋找的信息和內(nèi)容鏈接，理由是它的每個頁面都有獨立的標(biāo)題和版面特點，并且網(wǎng)頁標(biāo)題中含有有效的關(guān)鍵詞，每個網(wǎng)頁還有專門設(shè)計的META標(biāo)簽，而且圖形和文本層疊有序，框架結(jié)構(gòu)明顯。

二 .當(dāng)今網(wǎng)頁設(shè)計的流行趨勢

網(wǎng)頁設(shè)計是網(wǎng)絡(luò)技術(shù),美學(xué),心理學(xué)的結(jié)合，你可以從中研究一下是顏色如何引導(dǎo)用戶的注意力的?，F(xiàn)代審美的趨勢以及不同人群的審美觀念，都會在一定程度上影響網(wǎng)頁美感效果和體驗效果。采用的網(wǎng)頁技術(shù)的功能效果實現(xiàn)以及訪問效果還有在訪問時的心理感知都會影響網(wǎng)頁設(shè)計的結(jié)果和效果。

三.從頁面之間的互相關(guān)系來把握網(wǎng)站設(shè)計的好壞：

各組成部分在內(nèi)容上的內(nèi)在聯(lián)系和表現(xiàn)形式上的互相聯(lián)系以及脈絡(luò)要明確，并注意到整個頁面設(shè)計風(fēng)格的一致性，還要關(guān)注網(wǎng)頁主流訪客的搜索引擎的習(xí)慣，把一些重要并且新鮮度高的標(biāo)題放在網(wǎng)站左側(cè)。

四.從頁面和諧的角度來把握網(wǎng)站設(shè)計的好壞：

和諧是指整個頁面符合美的法則，渾然一體。如果一件設(shè)計作品僅僅是色彩、形狀、線條等的隨意混合，那么作品將不但沒有“生命感”，而且也根本無法實現(xiàn)視覺設(shè)計的傳達功能。和諧不僅要看結(jié)構(gòu)形式，而且要看作品所形成的視覺效果能否與人的視覺感受形成一種溝通，產(chǎn)生心靈的共鳴。這是設(shè)計能否成功的關(guān)鍵。主要有瀏覽視覺、顏色搭配合理、圖文配合合理等

五.熱點內(nèi)容的分部和banner等廣告條幅的設(shè)計是否醒目并且不使人有唐突感。最后就是一些軟指標(biāo)了，主要是網(wǎng)頁布局是否符合客戶要求，熱點推薦是否能讓人有點擊的沖動等等。

以上就是關(guān)于網(wǎng)站頁面分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。