例如：一个电子商务网站，很多新访客可能会浏览“会员申请页”或“快递费用页”；而老访客就没必要再去查看这类页面，他们可能会更多关注“购买记录页”和“物流信息页”等。可以看出新访客对网站主要以探索性需求为主，而老访客大都明确知道来网站想要什么。

如何确认你的网站针对这两个不同群体，是否都提供了对应内容和便利功能呢？最好的办法就是清晰的划分出这两个群体，并分别对他们浏览的网页内容及转化行为等分析对比不同之处，并提出各自针对性优化方案。

  （一）真假 “新访客” 

通常网站分析工具通过cookie来识别访问者是否在以前到访过网站：一个访客来到网站后，网站分析工具找不到历史cookie记录，随即判断这个人是第一次来到网站，是个“新访客”；但是很多时候事实真的如此吗。。。？现在同时拥有台式机、笔记本、平板电脑、智能手机等等等等各种上网设备的不在少数吧，想必下面的场景大家经常经历：

（白天）：上班的午休时间，在公司电脑上网看上一个平板电脑促销广告，点击广告进入了www.pad.com，因为以前从没来过这个网站，所以你这时被视为一个新访客。

（晚上）：下班晚饭过后，想起来中午看过的广告，打开自己的笔记本电脑直接搜索了那个pad的型号重新进入www.pad.com，虽然是第二次到访网站，但因为你从没用你的笔记本电脑上过这个网站，所以这是你仍然被视为一个新访客。

像上面的场景中，对网站早已铭记在心的访客一般都是直接输入URL或者搜索品牌词再次进入，如何区分出这部分真正的老访客呢？可以尝试在高级细分中添加下面几个过滤条件：

（1）直接进入网站

（2）通过搜索品牌词进入网站

（3）通过一些会员营销活动进入网站

因为通常我们想要细分出的真正新访客应该是以前完全没有接触过你的品牌或网站，这样才有益于从这部分的行为数据中找到优化网站或营销渠道的关键问题。

这里有两个简单的Google Analytics高级细分配置样例，你只需要将其保存入自己的Google Analytics账号并修改其中对应的品牌关键词和营销活动名称。

真实新访客：

https://www.google.com/analytics/web/template?uid=JCn-ZN0sQ26Elwvjp5ZXeA

真实回访客：

https://www.google.com/analytics/web/template?uid=GphWMggZRpSNqL3m6BnxTQ

（二）新老访客的整体流量细分

在Google Analytics中创建按月的新老访客细分自定义报告：

（1）选择维度“月份”+“访问者类型”及基本分析指标组

（2）查看新老访客细分报告分析指标

（3）在报告展示类型中选择“百分比”查看新老访客占比

 （三）新老访客的访问来源细分

（1）访问来源的变化趋势及整体比例区别

维析Dashboard的访问来源细分报告-新访客部分：

         维析Dashboard的访问来源细分报告-老访客部分

（2）访问来源URL的新老访客细分

在Google Analytics中选择 “流量来源”  –> “来源”–> “引荐” 报告。

● 初次访问率（新访问次数百分比）排在前5的访问来源

从上面的访问来源分析数据中可以看出，初次访问率排在前5的访问来源大多数是购买过关键字广告的网站，可见广告在吸引潜在客户方面的确很有效果，但是盲目的去购买广告也不是什么好事。比如初次访问率排名第2的访问来源（news.mediaX.com）跳出率高达91%，可以说这种情况下花在这个媒体网站上的广告费几乎都打了水漂。 所以在购买广告的时候，最好多些预算花费在那些跳出率相对较低的来源页面上。

上面的网站数据分析报表中同时可以发现来自百度百科的流量跳出率明显较低，转化率也相对不错，可见这部分免费流量的质量并不比其他付费渠道逊色。这里的例子数据并不具有代表性，只是想借此提醒大家不要忽略一些意料之外的优质渠道。

  （四）新老访客的黄金比例

讨论网站分析话题时，经常会有人问及“新老访客的黄金比例到底是多少呢？”，如果有人立刻能给出“几比几”这样明确的答案也无可厚非，但实际上“根据网站类型或者当前网站经营目标的不同，该黄金比例也应该是不同的”。

当然我们都希望新访客初次访问网站就立刻完成转化（注册会员，申请资料，购买商品等等）。这样的话，我们只要集中精力去吸引更多的新访客就可以了。理想和现实终是有差距的，毕竟这种情况微乎其微：大部分访问者还是比较理智的，他们一般都是访问网站很多次后才决定行动。因此，在一味吸引新访客的同时，不要忘了采取一些必要措施以增加再次访问的次数。

转载自：数码林网站分析博客

网页内容分组方式：

网页内容的分组方式主要取决于网站分析时的业务需求：内容型网站通常以栏目内容作为分类依据，例如“体育类”、“娱乐类”、“财经类”等等；企业宣传站可以将“公司业务类”、“公司新闻类”、“售后支持类”等分别归类；这么说对于同一个网站只有一种内容分组方式吗？答案当然是否定了，以何种依据进行内容分组主要取决于你当前网站分析的业务目标以及报告对象，以图1中的一个电子商务网站为例，对销售部、设计部或者运营部等不同部门，分析时设计的网页分组方式也不尽相同：

既然复杂的业务决定了我们注定要面对各种网页分组模式，那如何在网站分析工具中操作组织网页来实现这些分组呢？

网站分析工具中对网页分组的实现方式一般主要分为两种：一是在工具内直接提供网页分组功能接口，方便非技术人员直接手动操作；另一种需要在网页的数据收集Tag代码中添加相应分组的标记代码或者在工具中为网页URL配置特殊过滤条件以变相实现分组合并。这两种实现方式各有利弊，选择哪种主要还是取决于现在正使用的网站分析工具以及实施人员的技术水平。

                                                       表1：网页分组方式利弊比较

接下来我们结合网站分析工具对常用的几种网页分组操作方式进行详细介绍：

（1）手动分组

对很多非技术者来说，能在分析工具中直接手动操作网页分组是再方便不过了，当然这需要分析工具的功能支持：在工具系统中可以直接设置添加网页分类，然后选择相关网页手动添加至对应分类。以本网站分析博客为例，我们想建立一个在互联网中被热门转载的文章分类，以方便了解这些文章被转载来源和热度持续时间等信息，在网站分析工具 – 维析中，可以先手动添加一个“热门转载文章”分类，然后选择相关文章网页（图2中以“广告效果分析的三个关键点”为例）将其添加至该分类，日后发现有新转载文章也可随时添加或编辑。

                                                        图2：维析手动编辑分组样例

（2）根据URL规律创建匹配规则

一些中大型网站的网页数量可以达到数以万计或者更多，如果还是手动对这些网页进行分类的话，操作者恐怕要崩溃了，通常这种情况会根据URL规律创建相关分类的匹配规则。例如一个在线销售手机的电子商务网站，我们想关注分析各个品牌（例如苹果、三星或HTC等）的浏览及销售情况，为了将各个品牌相关的网页汇总到各自分类中，我们先研究下该网站URL的结构特点：

http://www.domain.com/Apple-iphone-5-black.html
http://www.domain.com/Samsung-Galaxy-4-white.html
http://www.domain.com/HTC-One-black.html

可以发现每个网页的URL中都带有品牌标识，也就是说我们可以将URL中的品牌标识作为划分网页分类的依据，如果使用Google Analytics的话，先建立一个“内容分组”的配置文件（Profile），然后在该配置文件中创建如下自定义过滤器：

图3：Google Analytics的URL分组过滤设置

上面的自定义过滤器生效后，会将所有包含“Apple”的网站URI替换为“AppleGroup.html”，其它品牌的过滤设置都可参照此设置即可。

如果使用维析的话，可以先创建想要的内容分组，然后为该内容分组指定具体的URL匹配规则；以数码林网站分析博客为例，通过创建如图4中的匹配规则，可以将博客中几个主要系列连载文章（网站分析基础概念系列文章、或者本高级细分系列等）汇总分组，以方便整体横向对比分析。

图4：维析创建内容分组的URL匹配规则

（3）网页监测代码里指定

前面介绍了两种相对比较方便的网页内容分组方法，如果遇到一个网页数量巨大而且URL设计也毫无规律可循的网站时，该如何下手呢？如果大家对电子商务监测比较熟悉的话，解决这个问题就轻车熟路了；因为类似于电子商务监测，对网页内容分组一样可以通过网页监测代码的定制来解决。当然这需要网站的技术人员给予一定支持，在相同内容分组的所有网页监测代码中加入分组标识，这样在网站分析数据收集处理的同时，即完成了网页内容的分组。

以维析的监测代码为例，为了将所有苹果商品的详情页归为一个分组：“AppleDetailGroup”，可以在所有相关页的监测代码中添加“u1=AppleDetailGroup”的参数标识来识别该分组网页。下面为iphone5的商品详情页分组监测代码样例：

—————————————————————————————————-
<script type=”text/javascript” src=”http://trace.visionalist.cn/VL/Trace?c=99999&p=iphone5&u1=AppleDetailGroup”></script>
—————————————————————————————————-

通过上面几种分组方法定义并获取到内容分组数据后，还需要注意：

1）    一个内容分组可以只包含一个网页，它并不一定是一组网页

2）    如果一个内容分组包含了一组网页，那么该分组的一次“访问”意味着访问了该分组内的任意一个或多个网页。如果某次访问的网页浏览数为5，且这5个网页都在一个内容分组里，那么这个分组的访问次数为1，网页浏览数为5 。

网页内容分组细分方法：

网页内容分组细分的难点主要在于对分组依据的定位，以及对分组数据的收集实施，一旦找准分组定位并成功准确采集到想要的分组数据后，对相关分组的细分分析就比较简单了。很多支持内容分组的网站分析工具中，对待分组的操作处理方式和对待一个网页基本类似，例如在自定义报告中将网页内容分组作为二级维度使用；第一分析维度可以是一些常规的访问维度，例如新老访客、搜索关键字、访问来源域等。

图5：Google Analytics创建自定义报告

下面即是对一个电子商务网站的内容分组分析样例：

表2：电子商务网站的内容分组分析样例

像上面的分析数据那样，根据内容分组进行细分，通过对每段内容的各个指标值的分析，可以清晰的掌握访问者进入网站后首先浏览了哪些内容，哪些内容的指标值比较突出，哪些内容的指标值有待优化等等。但注意如果直接拿“网站首页”和“购物车页”这样两个完全不同类型的内容进行指标对比的话，很可能会将你带入误区；我们需要关注的是那些具有类似功能或目标的内容，例如“专题页”和“商品一览页”的目的都是引导访问者到达“商品详细页”，如果两者的指标表现差异很大时，就足以引起你的注意。

本篇连载主要讨论了网页内容分组的定义、实现，以及对分组数据的一些分析方法，大家对这些内容如果有什么意见或见解，欢迎加入到我们的网站分析QQ群（群号：229656963）中指教、讨论。这里也提前预告下本系列细分连载的最后一篇内容是关于转化细分，敬请期待！

via：数码林网站分析博客

例如：一个电子商务网站，很多新访客可能会浏览“会员申请页”或“快递费用页”；而老访客就没必要再去查看这类页面，他们可能会更多关注“购买记录页”和“物流信息页”等。可以看出新访客对网站主要以探索性需求为主，而老访客大都明确知道来网站想要什么。

如何确认你的网站针对这两个不同群体，是否都提供了对应内容和便利功能呢？最好的办法就是清晰的划分出这两个群体，并分别对他们浏览的网页内容及转化行为等分析对比不同之处，并提出各自针对性优化方案。

（一）真假 “新访客”

通常网站分析工具通过cookie来识别访问者是否在以前到访过网站：一个访客来到网站后，网站分析工具找不到历史cookie记录，随即判断这个人是第一次来到网站，是个“新访客”；但是很多时候事实真的如此吗。。。？现在同时拥有台式机、笔记本、平板电脑、智能手机等等等等各种上网设备的不在少数吧，想必下面的场景大家经常经历：

（白天）：上班的午休时间，在公司电脑上网看上一个平板电脑促销广告，点击广告进入了www.pad.com，因为以前从没来过这个网站，所以你这时被视为一个新访客。

（晚上）：下班晚饭过后，想起来中午看过的广告，打开自己的笔记本电脑直接搜索了那个pad的型号重新进入www.pad.com，虽然是第二次到访网站，但因为你从没用你的笔记本电脑上过这个网站，所以这是你仍然被视为一个新访客。

像上面的场景中，对网站早已铭记在心的访客一般都是直接输入URL或者搜索品牌词（关于搜索关键字有兴趣的话可以阅读：搜索关键字细分）再次进入，如何区分出这部分真正的老访客呢？可以尝试在高级细分中添加下面几个过滤条件：

（1）直接进入网站

（2）通过搜索品牌词进入网站

（3）通过一些会员营销活动进入网站

因为通常我们想要细分出的真正新访客应该是以前完全没有接触过你的品牌或网站，这样才有益于从这部分的行为数据中找到优化网站或营销渠道的关键问题。

这里有两个简单的Google Analytics高级细分配置样例，你只需要将其保存入自己的Google Analytics账号并修改其中对应的品牌关键词和营销活动名称。

真实新访客：

https://www.google.com/analytics/web/template?uid=JCn-ZN0sQ26Elwvjp5ZXeA

真实回访客：

https://www.google.com/analytics/web/template?uid=GphWMggZRpSNqL3m6BnxTQ

（二）新老访客的整体流量细分

在Google Analytics中创建按月的新老访客细分自定义报告：

（1）选择维度“月份”+“访问者类型”及基本分析指标组

（2）查看新老访客细分报告分析指标

（3）在报告展示类型中选择“百分比”查看新老访客占比

（三）新老访客的访问来源细分

（1）访问来源的变化趋势及整体比例区别

维析Dashboard的访问来源细分报告-新访客部分：

维析Dashboard的访问来源细分报告-老访客部分

（2）访问来源URL的新老访客细分

在Google Analytics中选择 “流量来源”  –> “来源”–> “引荐” 报告。

● 初次访问率（新访问次数百分比）排在前5的访问来源

从上面的访问来源分析数据中可以看出，初次访问率排在前5的访问来源大多数是购买过关键字广告的网站，可见广告在吸引潜在客户方面的确很有效果，但是盲目的去购买广告也不是什么好事。比如初次访问率排名第2的访问来源（news.mediaX.com）跳出率高达91%，可以说这种情况下花在这个媒体网站上的广告费几乎都打了水漂。 所以在购买广告的时候，最好多些预算花费在那些跳出率相对较低的来源页面上。

上面的网站数据分析报表中同时可以发现来自百度百科的流量跳出率明显较低，转化率也相对不错，可见这部分免费流量的质量并不比其他付费渠道逊色。这里的例子数据并不具有代表性，只是想借此提醒大家不要忽略一些意料之外的优质渠道。

（四）新老访客的黄金比例

讨论网站分析话题时，经常会有人问及“新老访客的黄金比例到底是多少呢？”，如果有人立刻能给出“几比几”这样明确的答案也无可厚非，但实际上“根据网站类型或者当前网站经营目标的不同，该黄金比例也应该是不同的”。

当然我们都希望新访客初次访问网站就立刻完成转化（注册会员，申请资料，购买商品等等）。这样的话，我们只要集中精力去吸引更多的新访客就可以了。理想和现实终是有差距的，毕竟这种情况微乎其微：大部分访问者还是比较理智的，他们一般都是访问网站很多次后才决定行动。因此，在一味吸引新访客的同时，不要忘了采取一些必要措施以增加再次访问的次数。

好了，关于新老访客的细分就讨论到这了，有什么疑惑或更好的idea吗？欢迎到加入到我们的网站分析QQ群（群号：229656963）中指教、讨论。

via：数码林网站分析博客

因此，根据入口页将网站的访问者进行分类，掌握进入数很高的网页并跟踪这些网页的跳出率，对网站的优化会有很大的帮助。如果存在进入数很高，跳出率也很高的入口页，必须马上寻找跳出的原因并加以优化。

通常访问者在入口页就发生跳出的种类以及原因如下：

●发现内容与意愿不符  <=>  广告与登陆页内容不匹配

●找到内容但不知如何行动  <=>  网站易用性有问题

●达到意愿后满意离开  <=>  没有揣摩用户更多需求

导致以上跳出发生的原因如下：

●保证登陆页FirstView区内容与广告内容相呼应

●改善登陆页的导航设计，将按钮、链接等清晰化

●考虑用户潜在需求，适当添加一些智能推荐内容

划分入口页的基本原则

入口页划分的基本原则和“搜索关键字划分的基本原则”一样，首先要了解进入排名“前10名入口页”的状况。

通常情况下，大多数网站排在前10名的入口页进入数占网站整体进入数的50%左右。如果能至少保证这些入口页质量的话，对提升网站的整体效果会有很大的帮助。

下图是某家具营销网站“前10名入口页”占整体进入数的比例（可以在Google Analytics的“内容” –> “目标网页”报告中查看此数据，数据展现类型选择“百分比”）。

●“前10名入口页”占整体进入数的比例

“前10名入口页”占整体进入数的比例接近60%（100%-42.22%＝57.78%）。

下表是“前10名入口页”的各个指标值。

●“前10名入口页”指标值

由上表中的网站分析数据中可以得知，进入页“椅子大全”的跳出率最高，虽然它的进入数排在第6名，但是75%以上的跳出率绝对是一个不能忽视的问题。因此我们需要尽快优化该入口页。

这里再次强调一下，入口页分类中最重要的参考指标值是“跳出率”。所以我们需要注意多分配资源去优化那些进入数很高，但跳出率也很高的入口页。

入口页的点击流向

接下来我们分析一下“没有跳出的访客都从入口页流向了哪些网页”。在看具体数据之前，我们事先想象一下“我们自己想要访问者在网站中怎么跳转”，接下来再和实际的数据去比较。

●“商品推荐页”的跳转情况（可以使用网站分析工具-维析的“路径分析”查看此报告：选择入口页作为路径分析的起始节点，分析由此网页流出的正向访问路径。）

如果上面的实际数据和想象的结果相差比较大的时候，是不是就需要调整网页结构设计了。

入口页的初次访问率

入口页分类的另一个关键指标值也需要我们加以重视：这就是“初次访问率”。

确认每一个入口页的“初次访问率”，特别是初次访问率很高的入口页，需要本着“让第一次到访的人也能够很容易的理解网页内容”的原则，检查一下网页的导航和排版设计是否存在问题。

以下表中几个入口页的分析数据为例，处在第3名的“/index.php?mod=1&ac=show&id=215”初次访问率很高；但是该入口页的跳出率明显高于平均值，我们可以初步推断可能是“初次访问的人不能容易的理解网页的内容”所造成的。因此，如何更牢固留住初次到访的人就是这个入口页优化的主要课题。

●每一个入口页的初次访问率

via：数码林网站分析博客

通常搜索关键字能够反映出网站访问者访问网站的目的；比如，在搜索关键字栏里输入“出租 公寓”的访问者，代表他们想搜索一些“公寓出租”的相关信息。如果把网站访问者的搜索关键字进行分类，并分析访问者的“访问次数”、“跳出率”、“转化数”等关键网站分析指标，对优化网站会有很大帮助。

如果网站的内容与访问者所期待的内容不相符，访问者很容易开网站，更谈不上促成转化。因此，可以得出以下的结论：

（1）当访问者在网站内长时间停留，转化数很高，说明该网站的内容与通过搜索关键字进入的访问者的目的相匹配。

（2）反之，当访问者在网站内的停留时间过短，跳出率很高，说明访问者的需求没有得到满足。这种情况下，我们就需要对网站进行优化，添加一些能够满足访问者需求的内容，增加一些能够提高转化的搜索关键字。

搜索关键字划分的基本原则：

第一步要筛选出作为分析对象的搜索关键字，并对访问次数排在前10名的关键字重点分析，然后再将分析对象范围扩大到前100名。

如果能够分析全部的搜索关键字固然很好，但是中等规模网站的搜索关键字一般都会有上万之多，大规模的网站甚至有十万、百万之多。逐一分析这些搜索关键字是不切实际的，也根本分析不过来。

实际分析关键字过程中，一般要重点分析的是“前10名关键字”和“前100名关键字”。也有时候根据信息量的多少，就网站的实际情况分析“前25名关键字”和“前50名关键字”，所以到底分析多少数量的关键字合适就需要具体的网站业务和历史的分析经验来判断了。

（1）“前10名关键字”的分析

首先需要掌握访问次数排在前10名的搜索关键字。在电子商务（EC）网站或营销型网站中，通过“前10名关键字”搜索进入网站的访问次数大概占全部访问次数和转化数的30％～50％。因此，分析这些关键字相当于对近一半的访问者的访问目的进行分析，对网站优化有很大的帮助。

下图是某饭店预订网站（例如网站名称“好再来”）的搜索关键字的进入比例和转化比例。从下图可以看出，排在前10名的关键字的进入数占全部进入数的50％以上，转化数占40％以上。

●饭店预订网站的搜索关键字的进入比例和转化比例：

接下来我们具体看一下这些搜索关键字和每一个关键字的相关指标值。

●某饭店预订网站的“前10名关键字”的相关指标：

根据上表中搜索关键字的特征以及各个指标值可以判断出哪些是“优秀关键字”，哪些是“一般关键字”。

（2）优秀关键字的代表：“品牌关键字” 的分析

典型的优秀关键字是“品牌关键字”（公司名•网站名•商品名•服务名）。上表中排名在第2名和第7名的品牌关键字“好再来”和“好再来 预约”的平均页面阅览数、平均停留时间、预订率（转化率）都要超过平均值。实际上很多网站都存在类似的情况。

上述情况是必然的结果，因为通过“品牌关键字”搜索的人中的大部分在搜索前对公司、网站的产品或者服务有一定的了解，很少会出现来到网站后发现“并不是我所需要的东西”的情况。很多人都是抱着明确的目的来访问网站的。

随着通过“品牌关键字”进入数的增加，转化数也会随之增加。因此，虽然扩大“品牌关键”字的知名度会花费一些时间和精力，但是确实是值得的。

针对上述情况采取以下措施一般比较奏效：

（1）使用容易理解、容易被记住的“品牌关键字”；

（2）制作能给人留下深刻印象的商标；

（3）网站的标题中加入“品牌关键字”；

（4）URL中加入“品牌关键字”。

另外，如果在预算充足的情况下，使用媒体来宣传虽然效果不错，但是这样的情况对于一般的网站来说不太现实。

通过“品牌关键字”的进入达到多少才算合理呢？这个问题没有准确答案，这需要根据网站的目的和公司的策略来决定。根据笔者的经验，如果“品牌关键字”的进入数占全部进入数的1/3，说明“该品牌已经被大家所熟知了”。

（3）“品牌关键字”以外排名靠前的关键字的分析

要想增加“品牌关键字”的进入是需要花费金钱和时间的。因此，为了提高整体转化数，也有必要分析一下“品牌关键字”以外的、排名比较靠前的关键字。

“品牌关键字”以外的排名比较靠前的关键字也包括“优秀关键字”和“一般关键字”两种。从网站分析指标来看，转化率低，跳出率高的搜索关键字是“一般关键字”。对于这类关键字我们要分析其“一般”的原因并加以优化。从上图的饭店预订网站可以看出“旅馆”、“温泉”、“观光”都属于“一般关键字”。

某些特殊关键字被认为是“一般关键字”的原因是“网站的内容和访问者的目的不相匹配”。比如，某个访问者想搜索“中国各地著名温泉场所”，但是网站仅仅记载了“温泉住宿信息”，一般情况下这样的访问者不会完成转化，甚至直接跳出网站。如果网站同时有“中国各地著名的温泉场所的地图”，就可以满足访问者的需求了。虽然这个内容与网站的转化并没有直接的关系，但是一旦引起了访问者的注意，可能下次访问者户需要预定住宿的时候就会再次访问网站并达成转化。

但是，并不是对每一个“一般关键字”都需要去优化。实际中有些情况根本无法优化。比如，访问者想去“海外旅行”，而该公司只办理“国内旅行”，这样就难以满足访问者的需求。即使该公司开始对应新的海外旅行业务，也不应该在这里讨论。

（4）排在前100的关键字的分析

分析排在前100名的关键字不是为了“发现现存问题”，而是为了挖掘可以持续使用的“潜力关键字”。“潜力关键字”指的是目前进入数和转化数都很少，但是转化率却很高的搜索关键字。平均阅览次数很高的搜索关键字也被可以做为“潜力关键字”。随着这类关键字进入的增加，转化数也会随之增加。我们需要提高这类搜索关键字的出现频率（SEO策略），通过包含相关关键字的电子杂志和营销活动进行宣传。

排在前100名的关键字的分析方法基本上与前面所说的“前10名关键字”分析方法相同。通过每一个搜索关键字的5个指标值（参见本细分系列连载第一脉中的网站分析细分常用分析指标），筛选出高于平均值的搜索关键字。如果增加一些能够满足访问者需求的内容，相信转化数也会有所增加。但是，没有必要去分析那些虽然处在前100名,但是进入数排在200以下的搜索关键字。如果整体的进入数很少的情况下，我们就通过延长统计期间来提高精度。

实际上，排在100名之外的搜索关键字中也会存在一些好的关键字。对于这些关键字我们可以使用“长尾理论”的分析手法进行筛选，本文不做讲解。

“关键字矩阵”分析法

最后再介绍一种搜索关键字划分的分析方法：“关键字矩阵”分析法。“关键字矩阵”是指使用“散布图”或“气泡图”来分析搜索关键字。

如图所示：X轴表示“跳出率”，Y轴表示“转化率”。 “平均跳出率”（竖线）和“平均转化率”（横线）的交点将“通过搜索引擎的进入”分为4个象限，我们以此来筛选关键字的特征，探究优化的方法。其中每个点代表一个搜索关键字。

●关键字矩阵图（排在前50名关键字）：

① 优秀关键字

上图中①象限的搜索关键字称为“优秀关键字”。这部分关键字的特点是转化率高，跳出率低，对促成网站的转化贡献很大。通常情况下，上面所介绍的“品牌关键字”都分布在这一部分。

同时我们还应该充分的利用这一象限的“品牌关键”字以外的搜索关键字。使用SEO策略来增加这些关键字在网站内的出现次数，在营销活动和电子杂志中也合理使用这类关键字。

② 诱导关键字

上图的②象限的搜索关键字称为“诱导关键字”。虽然跳出率很低，但却很少达成转化。我们可以大致推断出，通过这部分关键字进入的访问者大多数都是以单纯的营销型网站内容为目的的。要想使这些访问者短时间内达成转化有一定的难度，但是还是是可以优化的。比如，在比较有人气的文章内容的最后添加相关网页的链接，通过引导来提高转化数。

由于通过“诱导关键字”进入的访问者会在网站内继续浏览，所以优化登陆页(Landing Page)以外的网页也是很有必要的。站在访问者的立场上，设想访问者在网站内会进行怎样的迁移，将网站优化成一个能够引导访问者达成转化的网站。

③ 登陆页关键字

上图③象限的关键字称为“登陆页关键字”。虽然跳出率很高，但是另一方面转化率也很高，从中可以明确的分辨出“网站的内容符合访问者的需求”。这一部分的整体转化率都很高，一旦通过优化登陆页的内容以降低访问者的跳出率，网站的转化数一定会得到提升。

在优化登陆页时我们需要注意以下几点：

（1）追加一些能够满足访问者需求的内容

当访问者发现登陆页的内容与想搜索的内容不相匹配时，大部分访问者会直接跳出网站。如果增加一些能够满足访问者需求的信息会降低网站的跳出率，但是所增加的内容要在可行的范围内。

（2）导航设计简单清晰化

跳出的访问者中很多是因为“不知如何进行下一步的动作”才导致的跳出的，这样就太可惜了。即便是没有跳出的访问者中的大多数完成了转化，我们还是不能忽略‘导航难’这个问题。我们需要讨论一下登陆页的内容和排版是不是存在问题。关于登陆页的分析方法会在以后详细说明。对于网站的访问者来说登陆页就是网站的首页。因此，登陆页的导航应该和首页的导航一样简单易懂。一般情况下在文章的最下端设置“返回顶部”的链接，在导航下面设置痕迹导航效果比较明显。

④ 创意关键字

上图④象限的关键字称为“创意关键字”。这类关键字的特点是跳出率很高，转化率很低。

因为没有任何效果，我们应该及早对其进行优化。特别是在“Google的关键词竞价广告(Adwords)”、“百度推广”等收费广告上刊登含有这类关键字的文章的场合，我们必须修改文章的内容或其来源页（查看“访问来源细分”请点击这里。）。花钱刊登广告，虽然进入数增加了但是转化却没有变化就失去意义了。

●Adwords创意：

上图标题和下面的两行内容都可能需要修改。

“创意关键字”相关内容的优化需要花费金钱和时间，要优化所有的关键字不切实际，应该筛选出那些效果比较明显（进入数多）的关键字作为优化对象。根据个人经验，这个象限内的进入数在200以下的搜索关键字一般可以放弃。

※注：

（1）本文是以“跳出率”为X轴，“转化率”为Y轴做成的关键字矩阵图，也可以指定为其他指标值。根据笔者的经验“跳出率×转化率”、“跳出率×初次访问率”、“停留时间×转化率”的组合很有分析价值。

（2）如果想在关键字矩阵图上面分析“网页浏览数”或“访问次数”，建议您不要使用“散布图”而是使用“气泡图”，根据圆形大小来表示这些指标值来达到更好的分析效果。

via：数码林网站分析博客

我们拿一个饭店的网站进行分析，用户大致会出于以下几种原因访问网站：

访问饭店网站的目的

可以看出用户都是带着某些目的和想法访问网站的，如果把握每一个用户的特征，并针对这些特征对网站进行优化的话，【细分】是最好的选择。幸运的是Google Analytics或维析等网站分析工具都提供了便捷的数据细分功能，但如何灵活运用这些功能，常用的细分又有哪些呢？这个系列博文就常用的6种细分方法一一道来，希望这6种方法能犹如六脉神剑，剑剑击中网站问题要害。

● 细分数据时常用的网站分析指标

所谓的细分法是指将网站的访问者基于某些条件进行分类（细分），再分别进行分析的方法。网站分析数据细分时常用的分析指标如下：

● 细分第一脉：访问来源细分

用户会通过各种各样的途径访问网站，像有通过搜索引擎访问网站的，也有通过点击了博客上的链接访问网站的。

可以将网站的访问来源分为以下6种

■　搜索引擎进入

搜索引擎（百度和Google等）的进入可以分为【关键字广告】或是【自然搜索】，其中关键字广告的进入是收费的，自然搜索的进入是免费的。

百度访问来源区域划分图

网站分析工具一般通过对比检查访问来源页的URL来判断是否属于搜索引擎的进入，但很多分析工具中默认的搜索引擎列表都是有限的，因此即使是搜索引擎的进入但是该搜索引擎不在网站分析工具的默认列表中，也会被认为是【搜索引擎以外的访问来源】。

所以在Google Analytics的数据收集Tag里经常会见到类似下面的代码，目的就是为把国内常用的搜搜、有道等搜索引擎也添加到Google Analytics的默认搜索引擎列表（https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/gaTrackingTraffic?hl=zh_CN#searchEngine）里：

_gaq.push([‘_addOrganic’, ‘soso’, ‘w’]);

_gaq.push([‘_addOrganic’, ‘youdao’, ‘q’]);

_gaq.push([‘_addOrganic’, ‘sougou’, ‘query’]);

最近更新的Google Analytics也添加了直接在后台设置添加默认搜索引擎列表的接口：

如何识别区分收费来源和免费来源

通过分析来源页URL可以判断是否属于搜索引擎的进入，但是像上图百度访问来源区域划分中，由于收费区域和免费区域被显示在同一页面内，所以很难仅根据来源页URL来区分进入来自哪个区域。

因此为了区分出收费来源，需要为关键字广告特殊定制链接URL，即添加为了识别广告来源的特殊参数；不同的网站分析工具对这一参数定义也不同：

例如维析只需在广告链接URL中添加一个参数banner_id（此参数名也可自定义）即可，详细的广告信息可以在维析后台可视化编辑或直接上传数据文件：

图中banner_id=b0001即为识别广告来源用的特殊参数

相比较而言Google Analytics把广告的详细信息都直接记入链接参数中，由于参数较多，Google Analytics提供了URL生成工具（此工具一次只能生成一个广告URL）：

关于具体参数值，这里为了便于解释对照直接使用了汉字，为防止乱码尽量使用英文或拼音

■　搜索引擎以外网站进入和直接进入

搜索引擎之外网站（媒体型网站、博客、SNS等）的进入可分为【③横幅或文字等广告】或者是【④新闻或博客等友情链接】。收费和免费的区分方法与前面在【搜索引擎进入】中介绍的相同。

直接进入（没有来源）可分为【⑤邮件或电子杂志等广告】或者是【⑥收藏夹或直接输入URL】两种。当点击邮件或电子杂志中链接进入时，由于无法获得来源Referrer，同样可以通过在链接中添加特殊参数来识别不同来源。

直接进入（没有来源）可能的几种情况

■　Google Analytics访问来源细分报告

在Google Analytics中选择【来源】⇒【所有流量】然后按照以下的步骤进行操作：

（1）在默认细分中同时选择“所有访问次数”、“搜索流量”、“直接流量”和“引荐流量”。

（2）选择“网站使用情况”Tab确认基础指标值：

（3）选择“目标集1”Tab确认转化相关指标值：

■　案例分析

  （1）主要访问来源的细分分析

我们先看一下网站各主要访问来源的【访问次数】和【转化率】情况。

• 各访问来源的访问次数和转化率

网站细分分析报告1

从上表我们可以看出【搜索引擎】方式进入的访问次数占总体的60%以上。转化率虽然比平均值低，但转化数却占转化总数的一半以上，由此可以得知该网站主要依存于搜索引擎的进入。上表我们还可以得知【搜索引擎以外的来源】进入的转化率很高。

• 各访问来源的停留时间和跳出率

网站细分分析报告2

从上表中我们可以看出通过【搜索引擎】进入的访问者在网站内的停留时间最长，而且跳出率最低。相反通过【搜索引擎以外网站】进入的访问者在网站内的停留时间最短，跳出率最高。

结合上面两个报告，我发现一个问题：【搜索引擎以外网站】进入的访问者，在网站内的停留时间最短，跳出率最高，据此推断转化率应该很低；但其【1.75%】的转化率却高于平均转化率【1.12%】。究竟是什么原因导致这种现象呢？

（2）【搜索引擎以外网站】进入的细分分析

【搜索引擎以外网站】的细分分析数据可以在Google Analytics中【来源】→【引荐】中找到。

• 【搜索引擎以外网站】进入的细分数据

网站细分分析报告3

我们上面通过对主要访问来源的细分分析发现，尽管【搜索引擎以外网站】进入的停留时间很短，跳出率也很不理想，但是其转化率却非常高，这里我们来试着从进一步的细分数据中寻找原因。

上表我们可以看出【aaa.domain.com】的访问次数最多，尽管平均页面浏览次数少了些，但是停留时间长，转化率是比平均值（1.12%）的10倍还要多。这就是【搜索引擎以外网站】进入的转化率高的原因。让我们继续挖掘，为什么【aaa.domain.com】的进入转化率如此的高呢。

打开访问来源网站【aaa.domain.com】和分析对象网站的进入页后，会发现【aaa.domain.com】网页内容刊登有分析对象网站的赠送礼品活动，凡是申请注册为网站会员的访问者都会接收到一份来自分析对象网站寄出的礼物。这样谜底就揭开了：

1. 为了获得礼物而申请的访问者很多
2. 进入页直接被设置为会员申请的注册表单页，因此平均页面浏览次数较少
3. 由于需要填写（姓名，住址）等个人信息，所以在网站内的停留时间较长

我们再看一下其他访问来源的分析数据。第5位和第7位的【eee.domain.com】和【ggg.domain.com】相比其他访问来源网站内的停留时间较长，跳出率也在50%以下，转化率超过了1%，是两个不错的来源页，可以考虑是不是能从它们引入更多的流量。但访问次数排名第3位和第6位的【ccc.domain.com】 和【fff.domain.com】的跳出率都在75%以上，转化率甚至为0.00%。通过比较访问来源网站的说明和进入页的内容介绍后，可以推断是由于内容不合所造成，看来对内容的对应调整是必不可少了。

像这样持续的深入对访问来源进行数据细分，就会不断获得一些重要信息，相反如果只注重网站的整体数据是很难发现问题的。当我们从细分数据中找到影响转化率的关键因素时，不要忘了采取相应措施进行优化。

via：digitalforest