怎麼做好分析網站

『壹』 如何做好網站數據分析並制定優化方案

第一步：數據准備：（70%時間）
· 獲取數據（爬蟲，數據倉庫）
· 驗證數據
· 數據清理（缺失值、孤立點、垃圾信息、規范化、重復記錄、特殊值、合並數據集）
· 使用python進行文件讀取csv或者txt便於操作數據文件（I/O和文件串的處理，逗號分隔）
· 抽樣（大數據時。關鍵是隨機）
· 存儲和歸檔
第二步：數據觀察（發現規律和隱藏的關聯）
· 單一變數：點圖、抖動圖；直方圖、核密度估計；累計分布函數
· 兩個變數：散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜
· 多個變數：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖
第三步：數據建模
· 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
· 縮放參數模型（縮放維度優化問題）
· 建立概率模型（二項、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對比）
第四步：數據挖掘
· 選擇合適的機器學習演算法（蒙特卡洛模擬，相似度計算，主成分分析）
· 大數據考慮用Map/Rece
· 得出結論，繪制最後圖表
循環到第二步到第四步，進行數據分析，根據圖表得出結論完成文章。

結合實際業務來做數據分析
「無尺度網路模型」的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為——人類93%的行為是可以預測的。數據作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發掘。但是首先你得明確自己的業務需求，數據才可能為你所用。
1.數據為王，業務是核心
· 了解整個產業鏈的結構
· 制定好業務的發展規劃
· 衡量的核心指標有哪些
有了數據必須和業務結合才有效果。首先你需要摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
· 熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀
· 對比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
· 拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
· 爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
發現規律不一定需要很高深的編程方法，或者復雜的統計公式，更重要的是培養一種感覺和意識。不能用你的感覺去揣測用戶的感覺，因為每個人的教育背景、生活環境都不一樣。很多數據元素之間的關系沒有明顯的顯示，需要使用直覺與觀察（數據可視化技術來呈現）。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。

sc-cpda 數據分析公眾交流平台

『貳』 如何進行一次全面的網站分析

一個全面的網站分析要解決什麼問題

我想分成3個層次說明一個全面的網站分析要解決的問題。

第一個層次，也是最高層次，當然是實現網路營銷(互聯網營銷)的商業目標，這里不多說了，無非是為了促銷(這里促銷是個大概念，包括增加銷售、增加用戶、增加關注、傳達信息等等)。

第二個層次，也是核心的層次，即在增加訪問流量的同時，提升用戶(訪問者)的網站使用體驗。相信這個層次是每一個做網站營銷的朋友都會關注的。如果第二個層次滿足了，第一個層次的滿足就是順理成章。

第三個層次，是那些需要我們通過具體操作解決的問題，也是跟網站分析直接聯系的部分，包括：(1)改善流量的質量;(2)改善網站的結構;(3)改善頁面的設計;(4)了解網站的訪問者。解決第二層次的那些問題依賴於這個第三層次，因為它是最基礎，最具可行性的部分，因此，進行一次全面的網站分析，歸根結底就是要解決上述三個問題。

1.你的流量有效嗎

對於一個網站而言，提升流量要比改善流量的質量容易，因為大家都知道，流量是可以花錢買的。可是，你買來的流量能不能起到效果，恐怕是很難事先預料的。但是，流量質量又非常重要，如果引來的流量質量不對，無論你的網站質量如何高，用戶體驗也不會得到改善——因為他們根本就對你的網站沒有興趣嘛!所以確保流量質量是網站分析要解決的相當關鍵的問題——遺憾的是，國內的很多網站似乎對此仍不以為意。

我們都知道，通過一個方法可以提升流量的質量，那就是盡量獲得「細分流量」。比如啤酒銷售商在選擇自己的網站入口(例如搜索引擎關鍵詞，或是Banner廣告)投放時，不會考慮教育類網站，而更傾向於美食類或體育類網站。但是現在的問題是，營銷經費總是有限的，我們不可能在每一個相關的網站上都投放入口，我們需要最精確地找出最有效的那個流量來源。這種精確不僅僅要精確到提供入口的網站(Referral)，還要精確到這個網站的具體頁面，乃至要精確到這個頁面上具體使用了哪個入口。即，如果我在「網路」搜索引擎、「新浪」和「搜狐」上投放自己網站的不同形式的入口，放在哪一個網站，哪一個頁面，以及使用哪一種入口形式會更有效果呢

使用GoogleAnalytics的TrafficSource(流量來源)報告;

使用LinkTag確保每一個入口都能夠被跟蹤到。

有這兩個工具，已經足夠我們對流量的質量進行相當深入的分析了。而具體所需要分析的度量包括：

BounceRate;

PV/V;

Timeonsite;

EngagementRate;

ROI度量：CPV，CPE，CPA。

如果你能通過上面的這些度量檢視被你跟蹤的流量入口，你就能判斷從什麼地方進入你網站的流量是最有效果的了。當然，如何利用上面的數據進行組合與分析，就是分析師的專職了——限於篇幅我不再做詳細的介紹，這里發揮你的想像力吧!

最好的情況下，你能發現那個質量相當不錯，且能夠帶來一定數量訪問流量的那個流量來源(TrafficSource)，不要猶豫，增加對它的投入吧!如果質量都不理想，或者理想質量的TrafficSource帶來的訪問量又太小，那麼，應該考慮再找找更好的入口了。

2.發現漏水的窟窿!

網站結構的好壞對於流程類網站，特別是對電子商務類或在線服務類網站具有重要的意義(因為這一類網站不太可能把所有的重要內容和功能都放在首頁)。對於這類網站而言，如果訪問者在進入最後一步之前就大量的離開網站而且再也不回來繼續他/她的訪問，那麼你即使花費大量投入把這些拉到你的網站上來，最終也意義不大。

是時候發現漏水的窟窿了!不，不是漏水，是漏錢!

怎麼解決漏水的問題(發現結構性的問題)呢

首先我要說，請撇開一切網站分析工具，然後請你自己和你的朋友自己走一遍流程，越多的人參與越好，然後大家把感受，特別是別扭的感受寫出來，最後歸納出幾條最主要的問題。這是Usability的實驗，這是網站分析中最重要的功課。我時常告訴自己，數據當然不會說謊，但有時候定性的東西更有力，如果這些定性的內容真實可靠的話。

做Usability不是取代數據分析，而是讓數據分析更加有的放矢。當然，如果沒有條件做深入的Usability分析，你可以直接從數據入手。要做的事情是：

TopExitPage分析

Funnel(漏斗)分析

KeyPageNavigation分析

對於這三個，大家比較熟悉的是ExitPage的分析，我的此前的帖子有比較全面的描述。後兩個大家可能比較陌生。

對於Funnel分析，用於流程性強的功能性網站非常有用，你要做的是把流程中每一步的訪問量記錄下來，然後縱觀所有步驟的訪問量情況。每一步肯定有所損失，損失情況最嚴重的，是你最需要改進的部分。如果某一步流失情況驚人，那麼有兩個情況，第一種情況，是這個網站的流程設計有問題，錯誤的流程方式讓用戶到了某一步即開始無所適從——這種情況的危害很大。我試用過某電信運營商的網站，功能是查詢你的手機話費詳情，功能很好，但是有需要你發簡訊，又需要你輸密碼，而且又要你注冊用戶，過程很凌亂，不連貫，我在2、3步後就放棄了嘗試。第二種情況，則是頁面的設計有問題，人們沒有按照你預定的方向流動，而是從這個頁面走到其他頁面或者退出了。如果是前者，你需要使用下面的KeyPageNavigation的方法。

對於KeyPageNavigation，是分析關鍵節點頁面的前一頁和後一頁都是什麼。這個能幫我們發現用戶都流到什麼地方去了。有助於我們分析用戶的行為習慣和心理，並做相應的調整。

進行上面的分析，GoogleAnalytics就能完全實現。分別用TopEixtPage報告，Content報告和PageNavigation報告即可。

3.頁面，你的生命線

說頁面是你的生命線毫不誇張，因為它是信息的載體，是功能的實現，也是在線廣告的終點。從廣告來到你網站的訪問者，對你具有重要的價值。

不管你是否認同，頁面質量的好壞決定著幾個事情：

訪問者能否停留而不是立即就走

網站流程順暢與否，訪問者能否走到最後一步

能否實現其他你希望這些訪問者去做的事情

甚至，比這還要多所以，我想我們在網站分析上花費力氣最大的，就是分析每個重要頁面的情況。

最重要的頁面，嗯，當然是LandingPage，然後重要的流程頁面，以及重要的信息頁面都是你要關注的。具體包括：

LandingPage是個大漏勺嗎

頁面最重要的內容獲得了最多的關注嗎

解決這些問題的方法相當多，包括：

BounceRate——分析LandingPage，工具是GoogleAnalytics以及所有的網站分析工具

ConversionRate——分析從廣告到LandingPage的轉化情況，工具是廣告的Click數和LandingPage的visit數

HeatMap，分析頁面被用戶關注的情況，工具是GoogleAnalytics或者CrazyEgg以及所有的網站分析工具

Engagement分析，分析頁面的用戶參與情況

CTA(CalltoAction)分析，工具是GoogleAnalytics的TopContent報告和Usability分析

A/BTest，用於分析相同作用的不同頁面內容或布局設計哪一個更有效

多變數測試(MultivariateTest)，用於設計頁面中相同位置置入不同內容(或設計後)哪一個更有效

把這些事情都做一遍，你對自己的頁面質量如何會瞭然於胸。

4.真的了解訪問者嗎

你雖然不能真的親眼見到你的網站訪問者，但是你完全可以通過分析他們的行為了解他們的情況和喜好。這部分的分析是最簡單的，包括：

訪問者的地理位置

訪問者的操作系統，瀏覽器，屏幕解析度，顯示支持的色深乃至Flash版本等軟體使用情況

是否新訪問者

訪問者的行為屬性，包括：訪問者停留時間，訪問者訪問的頁數，訪問者訪問的pageflow(頁面訪問流向)，以及同一個訪問者兩次訪問時間之間的長度(Receny)，還有回訪情況(Loyalty)等等，這部分是研究訪問者行為最重要的部分。

具體所用的工具只有一個就能解決問題：

GoogleAnalytics的Visitor報告。現在多嘗試嘗試吧!有一些你可能不常用，比如Receny和Loyalty，說實話，我也不常用，但是它們實際上非常有意義。例如Recency，如果大部分訪問都集中在0daysago，意味著你的訪問者很活躍，很積極的參與到你的網路中來——如果超過90%，恭喜你，你的網友很忠實於你的網站。:)

對於電子商務站點而言，訪問者的地理位置當然很重要，不過現在的問題是，由於判斷地理位置的方法主要還是依靠IP地址的地理位置，所以並不是那麼准確，只是在大量統計的基礎上近似准確。目前沒有更好的辦法，大家湊合用吧!

5.更重要的是拿出建議

感謝你讀到第五步，我知道我講的還是很抽象。關於具體怎麼樣做前面的分析，我想這篇帖子還是遠遠不夠的，因為Metrics(度量)雖然是死的，但是分析是靈活的，這就是為什麼我們這些分析師還能混口飯吃的原因。數據只是數據，關鍵是分析數據之間的聯系並且找到背後的原因。因此，你需要在分析度量數據的基礎上，找到背後的原因，並且拿出實際的建議。

只有建議才是真正有價值的東西，因為所有的Management都不會聽你的枯燥數字，他們需要的是一語中的的建議以及言簡意賅的說明提出這些建議的原因。

在進行一次全面的網站分析後，你應該至少拿出哪些方面的建議呢

選擇什麼樣的網站及網站上的什麼位置做推廣入口(或者說是流量來源)更為有效;

選擇什麼樣的入口形式(廣告或者網站入口鏈接)更為有效;

網站的結構是否需要修改，如何修改;

什麼頁面質量糟糕，需要做何種修改;

用戶是否需要細分，是否需要根據細分用戶的行為設計不同的網站模式;

用戶行為特徵，是否需要根據用戶特徵修正網路營銷辦法;

針對建議提出網站修改方案的測試計劃(Test)，並且總結建議是否有效(Learn)。

如果能做到上面這些，我想大致已經做好了一次較為全面的網站分析了。剩下的就是繼續進行網站的追蹤，看看你提出並實施的建議是否有效。我不認為這是非常復雜的過程，獲得數據遠遠比分析數據要簡單，因此復雜的不是軟體，不是工具，而是你的大腦、你的思想，以及你為你的網站投入的關注。

『叄』 如何高效的運用網站分析工具

很多人把工具生成的代碼往網站頁面上一貼，認為網站的跟蹤代碼配置就基本完成了。但事情並沒有那麼簡單，分析系統中生成的跟蹤代碼只能簡單的跟蹤頁面流的數據，比如訪問數、瀏覽量、流量來源等等，用戶與網站的交互行為比如表單提交、訂單達成是無法跟蹤得到的。

網站的跟蹤代碼應該要根據具體的網站業務需求來配置跟蹤方案。在添加跟蹤代碼前需要相關的業務人員聚在一起討論把數據跟蹤需求整理出來，根據需求形成一個完成的跟蹤方案，從而生成相應的跟蹤代碼並添加到網站中。

很多網站甚至是一部分電商網站都只是做到了這一步，但其實這遠遠沒有把網站跟蹤系統的功能發揮出來。

因為受限跟蹤配置的內容，系統只能收集到頁面流的數據，因此用戶也只能簡單地查看網站的訪問數、頁面的瀏覽量以及流量來源的相關數據，但用戶來到了網站有沒有一些非瀏覽量的交互行為，是否有產生訂單或產生了哪些產品的訂單，無從得知。因此也沒有明確的指標用於指導網站優化和外部推廣(僅有的跳出率是不夠的)。

2、工具使用第二重：配置了目標或電子商務跟蹤

有部分用戶在頁面流數據跟蹤的基礎上會增加目標與電子商務數據的跟蹤配置，這就進入我們所說的“網站分析第二重”。

目標與電子商務數據是衡量網站績效的重要指標。對於會員制的電商網站來說，一個非常重要的目標就是會員數據的增加，而電子商務銷售則是網站的終極目標。對這兩塊數據進行跟蹤，我們就可以很好地衡量網站與及流量來源的轉化情況。

把目標與電子商務的數據跟蹤起來後，我們就可以把轉化的數據與流量來源及頁面瀏覽行為相關聯，我們就可以很好地分析網站流量來源與頁面瀏覽行為的轉化情況。從而知道從哪些流量來源過來的流量質量最高，哪些產品或頁面的說服力更強可以吸引用戶完成訂單轉化，這樣我們就可以有針對性地增加那些轉化率高的流量來源的流量，並對一些轉化偏低的產品或頁面進行優化。

3、工具使用第三重：完善了訪問行為細節的跟蹤與分析

在這個分類下你會較為注重對於用戶行為細節的跟蹤，從而配置相應的自定義事件跟蹤。對於用戶在網站上的一些行為我們可以系統性地進行跟蹤，比如站內搜索、視頻播放、文件下載、表單提交、404錯誤頁面、導出鏈接的點擊、評論提交等等行為我們都可以跟蹤起來，從而更好地了解訪客的訪問行為以提升網站的訪問體驗和轉化率。

如第二重的內容所說的，你可能會把注冊成功作為網站的目標，除了跟蹤注冊提交成功的事件外，你還可以跟蹤注冊的方式(是否通過第三方工具帳號進行注冊)、注冊提交失敗的次數與及失敗的原因等等。

除了訂單產生的數量，購買流程中每一步的微轉化也是值得關注的，找出轉化流程中的弱項和問題，想辦法修復它，這對於銷售的提升效果將是非常明顯的。

對於電商網站來說，用戶是否有點擊站內廣告的行為，從而購買廣告推介的產品，我們要怎麼完善我們的產品推薦系統，這些都需要數據作支持。

我們還強烈建議可以對站內搜索與搜索零結果(搜索結果的條目數量)的情況進行跟蹤，從而衡量網站的產品或內容是否滿足用戶的搜索需求，從而增加相應的產品或內容以提升網站銷售。而對於一個客服系統來說，優化好這一步，這有可能會大幅減少客服人員的工作量。

4、工具使用第四重：基於數據的網站優化—數據驅動營銷

在前邊三部分其實也應該把網站優化的工作納入其中，但對於大多數公司來說，網站優化這一步大都做得不好或是做得不夠系統。而網站優化是網站運營過程中不可或缺的一個重要環節。

很多人做的網站分析報告僅僅是停留在報告的層面而沒有形成優化行動，這就失去了網站分析的意義。根據報告中提出的有效建議，可以考慮安排進行營銷活動或頁面內容的優化工作。

通過數據分析找出更優的推廣渠道;同時對內容特別是著陸頁面的內容進行A/B/N測試，找出最優的頁面版本，這將可以有效地提升網站的轉化率從而提升網站的銷售!這是網站分析對於提升網站業績的最直觀體現。

『肆』 做為一個SEO工作者如何去診斷一個網站與分析

一、網站結構診斷
這里結構指的網站邏輯結構，和SEO的地址物理結構沒關系的。網站結構診斷，就是分析網站的主要骨架，看是否清晰，是否具有良好的客戶體驗能否給客戶很好的地圖作用，不會迷路？是否能引導客戶按照自己的設想路徑去訪問網站， 網站結構診斷需要首先把網站結構抽象剝離出來，再分析。
二、網站視覺和布局診斷
網站視覺是一眼就能看出來，但是在分析網站視覺表現的時候，首先要從目標受眾的角度來審美。同時對於網站布局，要分析布局是否重點突出，把最核心的訴求、最能打動用戶的利益點展現在最重要的地方，網站是否按照F型的人類自然視覺瀏覽習慣來布局網站的導航、二級導航是否明確突出來了網站整體視覺協調性如何視覺沖擊力如何等。
三、網站內容診斷
網站產品展示是否足夠打動人，文案、編排設計、圖片，是否有FABE的展示邏輯網站品牌文案、公司文案是否詳細、吸引、具有品牌個性。網站資訊內容是否具有深度價值，能夠打動客戶網站是否有第三方公證的內容，提升網站的公信力
四、網站後台和程序診斷
網站後檯布局是否清晰明了？操作是否方便、迅速、快捷是開源的還是自行開發的安全性如何是否有多餘的功能
五、網站流量診斷分析
1、流量總分析
網站日IP、日PV多少網站日流量變化、周流量變化、月流量變化情況如何是否具有穩定的流量來源。流量變化的原因是什麼
2、流量來路統計分析
從網站流量來路可以分析出網站通過什麼渠道訪問網站，從而分析各種推廣形式的效果，為以後的推廣做積累。
3、流量訪問路徑軌跡分析
受眾登陸的頁面有哪些？離開跳出的頁面是哪些？為什麼跳出離開網站？受眾訪問網站的停留時間回頭率中間的訪問留下了什麼軌跡我們從中可以得到很多結論和啟發的。
4、搜索引擎與關鍵詞分析
分析通過各個搜索引擎所帶來的流量比例，並且可以分析出客流是通過搜索什麼關鍵詞來到網站的，這可以為SEO提供數據支撐，SEO關鍵詞策略是否需要調整？怎麼調整
5、網站咨詢量分析
網站每天有多少目標客戶咨詢咨詢占訪問比重如何咨詢結果如何有沒有成交（如果是網路零售）
我認為，網站數據診斷分析，主要就這些吧，當然還有訪問時間段、分布地區等等，都是很有作用的。另外，在具體的項目中總結了網站數據分析的基本原則：數據單一的看，毫無作用，一定要進行橫向對比、時間前後對比、訪問咨詢轉化縱深對比才有其價值。
六、網站搜索引擎優化情況分析
一般來說，SEO診斷分析是一個網站診斷的具體核心。
1、基本數據分析
比如各搜索引擎的收錄、外鏈、PR、ALEXA排名情況等基本數據的列表分析。是否登陸搜索引擎？
2、網站關鍵字排名分析
主要還是從一些核心關鍵字排名情況分析，同時需要比對主要競爭對手的關鍵字排名來分析。
3、網站SEO程序功能分析
網站的各種SEO基本功能是否具備網站代碼是否具有親搜索引擎的優化前端排版是否DIV？一些標簽是否合理利用後台的META標簽是否具有自定義功能網站地圖、RSS、地址靜態處理、URL地址優化、友情鏈接等諸多功能。
4、網站關鍵字策略及布局分析
網站是否具有明確的關鍵字策略分析和規劃，關鍵字是否在網站頁面合理布局編排網站的長尾關鍵字是否有表格形式總結是否結合內容做優化
5、網站內容和頁面優化分析
網站的內容更新如何客戶價值如何？內容的TAG標簽鏈接，文章內部鏈接是否優化頁面的HI、H2標簽如何處理
6、網站日誌的爬行分析
從網站日誌來分析搜索引擎的日爬行次數、爬行規律、抓取規律、是否有不當設置是否有報錯行為
7、網站外部鏈接診斷分析
網站外部連接數量、質量、健康度、廣泛度、形式分類豐富度、穩定度、錨文本鏈、超文本鏈、友情鏈接等綜合判斷外部鏈接建設情況。一般來說，外部鏈接診斷分析，也要比對競爭對手才更合理。
七、網站推廣診斷分析
網站採取了哪些推廣方式推廣策略和網站目標受眾匹配如何推廣執行度如何推廣的質量如何，起到了什麼作用
八、網站運營診斷
網站是否建立了完善的運營流程體系網站運營團隊的分工如何各崗位人員的素質如何運營管理考核監督執行體系完善情況如何
總而言之，言而總之，網站診斷分析是一個集策略分析、執行分析、運營分析的綜合體，而不是簡單的分析下網站的SEO表現情況就概而括之網站診斷。