Ⅰ 網頁數據分析如何做
看你怎麼採集網頁數據，一般來說自己後台可以進行原始數據的統計，即看日誌，然後開發出可視化的頁面。另外一種方式就是通過第三方插件進行統計，例如網路統計等。
採集完上述數據後，基本上最有效的就是pv、uv、停留時長等數據，對於這些數據有一些公式的演算法你需要進行分析，例如pv/uv、留存、tad等。
pv、uv、日留存、三日留存等數據可以做成按時、按日的線性趨勢圖，用來找到比例關系及冰點期、熱點期等。
上述的基本分析做完後，可根據子目錄、頁面轉化進行分析，即你想讓用戶從哪裡進入到哪裡，但實際的數據是否達到你的預期值等。這些基本性質的數據做完後，個人認為已經可以達到一般運營的需求了，更深層次的挖掘分析及機器學習在此處意義不大，因為操作起來復雜且波動性大會造成結論不準確。
Ⅱ 如何高效的運用網站分析工具
1、工具使用第一重：僅僅是頁面流數據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。
Ⅲ 分析很重要，可是網站怎麼去分析從哪幾個方面可以分析網站急
你好！很高興回答你的問題。
網站分析，包括受訪頁面、頁面點擊圖、子目錄、轉化路徑及頁面上下游分析。
1)網站受訪頁面分析。訪客對網站各個頁面的訪問情況。通過分析了解訪客最關心或最不關心網站中的哪些內容，從而有針對性地優化網站頁面以及推廣提詞方案。
2)網站頁面點擊圖分析。統計訪客在網頁的滑鼠點擊情況，並通過不同顏色的區域展示出來，通過分析，了解訪客關注點，優化網頁設計。
3)網站子目錄分析。查看網站設置的子目錄的流量數據分析。
4)網站轉化路徑分析。訪客在網站已設定的各個轉化路徑上的訪問情況。通過分析了解轉化路徑中哪個頁面的訪客流失率最大，從而有針對性地改善轉化路徑頁面以提升網站轉化率。
5)網站頁面上下游分析。網站在系統中所設置的特定頁面的流量來源及去向情況監控。通過分析特定頁面的流量來源及去向，從而優化網站頁面路徑以提升網站吸引力。
Ⅳ 如何分析一個網站
1.首先從網站整體的頁面設計來看，是否簡單明了，是否能夠很好的引導用戶，用戶進入自己的網站以後是否能夠快速找到自己想要的產品和想要的問題，如果用戶喜歡，那麼搜索引擎是絕對會喜歡的；
2.其次，檢查網站的內部結構，點入一個欄目以後，切不可放與欄目毫無相關的內容，這樣對用戶來說是非常不好的，另外結構層級盡量不要超過三層；
3.鏈接的規范化，網站的鏈接地址盡量是靜態鏈接，不要過長，短鏈接用戶方便記憶，搜索引擎也方便爬去；
4.最後就是網站外鏈方面，查是否有高質量的鏈接，數量是其次，質量是最重要的；
以上是我一些縮略介紹，希望對你有所幫助
Ⅳ 怎麼做網站分析
1、網站布局分析——分析網站什麼布局，布局優點是什麼，缺陷和不足是什麼
2、網站數據分析——訪客搜索關鍵詞分析、訪客進入頁面分析、訪客停留時間分析
3、網站內容分析——網站內容，是不是與網站主題有關、內容是不是符合用戶需求
4、網站改進分析——缺陷需要怎麼改進、內容需要怎麼完善等等
Ⅵ 網站常用的數據分析方法介紹
網站常用的數據分析方法介紹
本篇文章我們介紹4種網站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他們分別是細分分析，對比分析，對比分析，質與量分析。這些分析方法在實際工作中經常組合使用。我們先來看下細分分析。
1，細分分析單一的指標數據或大維度下的指標數據是沒有意義的，只有當指標與維度配合使用時才有意義。細分也叫下鑽，是網站分析中最常用的一種方法。原理就是通過對匯總數據進行多個維度對指標進行分解。逐步找到有問題的部分。在整個的Google Analytics報告的中，隨處都充滿了細分方法。
匯總數據是一個極其籠統的大維度數據。而平均數數據則可能會掩蓋很多問題。這里是一個平均數的計算方法：訪問者A瀏覽了10個頁面，訪問者B瀏覽了2個頁面。網站每次訪問頁面瀏覽量6個頁面。看似表現不錯的平均數據其實包含很很多問題。但我們僅從平均數中無法看到這些問題。細分的主要目的就是對匯總數據和平均值數據進行剖析，發現這些問題並加以改進。
1.1如何使用Google Analytics進行細分我們如何使用Google Analytics來對指標進行細分？Google Analytics報告本身的結構就是一個支持細分的結構。不用我們進行特別的設置就可以對指標進行細分。下面我們來看下如何使用Google Analytics報告中的這些簡單的默認細分功能和高級細分功能。
默認細分功能在Google Analytics的四類報告中，都提供了細分功能。展開每一類的報告，概述報告，而下面的各個子報告都是對概述報告的一個細分。
同時在子報告中，也提供了更進一步的細分。我們所要做的就是找到感興趣的維度，並且點進去進一步查看。
自定義細分功能除了Google Analytics的默認細分功能外，還有三種更靈活的自定義細分功能。他們分別是次級維度細分，高級細分和自定義細分。自定義細分與默認細分功能最大的差別在於，默認細分是在一個大的維度下逐級深入細分。例如，流量來源，搜索引擎，Google，自然搜索，關鍵詞。而自定義細分則可以完整更復雜的跨越多個維度的細分。例如：流量來源，搜索引擎，地理位置。
次級維度
第一個自定義細分功能是次級維度，在大部分Google Analytics報告中，都可以實現次級維度的細分。以下是次級維度的截圖。我們可以很容易的使用次級維度來查看同一個指標在兩個不同維度中的表現如何。例如：北京地區的Google搜索引擎。
高級細分
第二個自定義細分是自定義報告，使用自定義報告進行細分要比次級維度靈活的多。細分的層級也要深入的多。自定義報告的的實質是對指標和維度的重組。
自定義報告
第三個自定義細分是高級細分，與自定義報告相比，高級細分的主要優勢在於細分結果的廣度。當我們設置了一個自定義細分的維度後，這個維度將應用於整個Google Analytics報告中。
2，對比分析除了使用細分以外，我們還可以使用對比分析來觀察指標的變化趨勢，例如，本月的訪問量是300萬，那麼和上個月相比怎麼樣呢？和去年同一時期又如何呢？這就是我們介紹的第二個方法，對比分析。對比分析的設置很簡單，在時間里設置好要對比的時間段，報告會自動給出指標的變化結果。這里有一個需要注意的問題是，當使用Google Analytics自帶的與上一個時期進行對比時，時間段內周末的數量可能會不相同。而這也將直接影響指標的對比結果。
3 ，聚合分析第三種分析方法是聚合分析，聚合分析常用於對網站內容的分析上。網站有大量的頁面訪問數據，而每一個頁面又都擁有自己的指標數據。對於如此龐大和細碎內容數據，我們該如何下手呢？答案是使用聚合分析。
3.1應用場合聚合分析通常用來對網站的分類和導航系統進行分析。例如：關注A頻道的訪問者是否也瀏覽了B頻道的信息？他們如何在這兩類信息間流動。使用列表篩選的功能是否中途也會使用站內搜索？這些在基於頁面的數據中是很難發現的，因為數據的顆粒度太細小了。需要我們對網站中不同的內容進行聚合。
3.2內容組介紹聚合內容的方法很簡單，就是將內容相關，或者你關注的信息進行分類，我們稱為內容組。而分類的粒度取決於你分析的最終粒度。
聚合內容的維度也有很多種，完全看我們的分析需求。最簡單的方法，我們可以按網站的頻道劃分內容組，或者按網站的功能來劃分。例如首頁，站內搜索功能，列表篩選功能，產品展示功能，購物結算功能。注冊登錄功能。等等。
3.3路徑分析創建的內容組主要用於進行訪問者路徑分析。也就是Google Analytics的訪問者流報告，和導航摘要報告中。通過訪問者在各內容組間的路徑來驗證網站邏輯和不同產品間的設計是否合理。
4，質與量分析最後介紹的質與量的分析方法。質與量與細分一樣，也始終貫穿於Google Analytics的各個報告中。
在流量來源報告中，訪問次數是一個量的標，跳出率是一個質的指標。通過這兩個指標可以有效的衡量不同渠道流量與網站內容的匹配度。
在內容報告中，瀏覽量是一個量的指標，退出百分比是一個質的指標，通過這兩個指標可以衡量頁面的質量。
4.1什麼是量什麼是網站的量？通常來說，量是一個絕對值，用來衡量事物的多少。例如，網站來了多少人，訪問了多少次，看了多少個頁面，產生了多少訂單等等。這些絕對值數據都可以歸為網站的量指標。但也並不絕對。
4.2什麼是質什麼是網站的質？通常來說，質是一個比率。用來衡量效果。例如：跳出率，轉化率，平均停留時間，每次訪問瀏覽頁面數，平均訂單價值等等。這些比率都可以歸為網站的質指標。
4.3主要應用場景及報告質與量在網站分析中的應用比較廣泛，任何的流量，網站頁面及訪問者行為都可以通過質與量兩個維度進行有效的分析。例如，進入次數與跳出率，頁面瀏覽量與關鍵行為點擊率，等等等等。
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Ⅶ 怎樣分析網站數據
分析網站數據，需要藉助網站分析工具，免費的有GA，但是這個需要有專業的知識，付費系統和工具也比較多，我們正在用的就是99click旗下的siteflow系統，按流量收費，價格也合理，有專門的客戶服務，你可以試試。
Ⅷ 如何分析網站的優化情況
查看網站的途徑
是否做301重定向，是否有多種途徑存在，如靜態和動態途徑，如果網站同一支撐靜態和動態途徑，通過Robots屏蔽其中一種。
查看網站收錄情況
網站的收錄影響整個網站關鍵詞排名，直接上搜索引擎上面sist+網站域名，就會顯示網站具體收錄情況。
有無關鍵詞作弊
關鍵詞作弊是一種常見的作弊方法，比如關鍵詞堆砌、亂用錨文本、虛假關鍵詞、隱藏文本和鏈接。
關鍵詞
首先查看網站的title、keywords 和description三個標簽的內容可以看出網站的關鍵詞的選取情況和標簽的寫法是否規范和嚴密。
查看網站回來的鏈接
網站回來碼設置是否差錯，用一個差錯頁訪問網站，查看是否會回來404，域名改變，301永久重定向等。
查看網站標簽
H1一個頁面上只能運用一次，Hn可以運用多次。
關鍵詞布局
查看網站各個重要的地方有沒有關鍵詞存在，關鍵詞放置的地方是不是按照先後順序布局的，比如首頁的關鍵詞是放核心關鍵詞，導航放二次需求關鍵詞。
關於如何分析一個網站的優化情況，環球青藤小編就先和您分享到這里了。如若您對互聯網營銷有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於文案優化、廣告營銷文案寫作的方法及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅸ 如何進行電商網站數據分析
一般而言，電子商務網站數據分析包括了流量來源的分析及流量效率的分析，還有網站內部數據流的分析，用戶特徵分析這四個部分。
首先，電商網站若是想接到單子，肯定要保證流量。可是獲取流量是需要成本的，怎麼樣才能降低流量成本屬於電商網站運營最重要的一個部分，其中流量來源分析屬於重點，如在對電商網站進行數據分析的時候，要先明白用戶都是從哪裡點擊過來的，哪些網站可謂我們帶來更多的訂單，哪些流量來源是真實的，哪些屬於虛假的等等。弄清楚這些之後，才能穩定老客戶，發展新客戶，將網站推廣的更好。
其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在進行電商網站數據分析的時候流量效率指的是流量達到了網站是否屬於真實的流量。那麼，在具體分析的時候，要看下它的到達率，PV/IP比還有就是訂單轉化率等等。其中訂單轉化率是最重要的一方面，若沒有訂單轉換了一切都沒意義。
最後，怎樣進行電商網站數據分析也離不開站內數據流分析這個方面。這里所說的站內數據流的分析，主要是用於分析購物流程順暢程度及網站產品分布合理與否等等，然後再根據這些來分析頁面流量排名及場景轉化率分析，站內搜索分析及客戶為何離開頁面分析等問題的分析等等，查看問題所在，然後想辦法解決，才能讓網站產品得到更好的推廣。
Ⅹ 如何進行網站分析
分析步驟如下：
1、通過如站長工具分析網站的域名、總收錄、當天收錄、現有關鍵詞的排名、關鍵詞密度等表象信息；
2、meta信息，主要看title關鍵詞覆蓋是否合理；
3、nofollow+robots的使用，分析網站，哪些頁面的內容，是不想搜索引擎傳遞權重，哪些鏈接不想搜索引擎抓取的；
4、右鍵查看網站源代碼，代碼是否簡潔，層次是否清晰。標簽是否使用完整，alt、title；
5、網站的內容數量、產品的展示方法、以及網站主要展示的鏈接排名；
6、網站的外觀，圖片處理，flash圖片處理的是否清晰，亮度是否合適，一個網站的外觀也影響著這個網站的客戶體驗，進而影響這個網站的好壞。