京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业网站后台统计分析我们主要分析那些模块
作为一个企业站点,我们更多的追求的是转化率,网站优化能否为企业带来真实的利益,很多时候必须借助网站数据分析,这些数据分析工具大家相比都比较清楚,常见的有百度统计、cnzz数据分析工具,51la等等,其实这些产品功能方面大同小异,我们主要通过分析那些方面来了解网站基础数据呢?好,咱们闲话短续,笔者通过一下几点和大家分享一下。
第一,网站的流量构成来源。我们必须明白网站流量的组成是什么?通过后台数据分析,点流量来源一般就会详细的列出我们网站的流量组成,比如搜索引擎、直接网址进入流量、其他推广流量等明白这些细节问题,我们就可以一目连然的对于网站流量构成有一个明确的了解,通过这个细节我们应该分析出流量主要构成有那些,那些渠道还可以继续进行优化增加导入流量,那些渠道是我们还没有注意但是是确实存在的,只有了解这些细节才能为网站优化推广策划、部署与之针对性较强的相关策略。
第二,搜索关键词分析。企业网站运维优化推广关键词分析占领者非常重要的比重,因为绝大多少有效的转化都是通过搜索引擎来的,搜索引擎优化无疑是影响转化非常重要的手段,分析的策略包括主关键词的排名和流量状况,网站长尾词转化的情况如何?那些针对性较强,我们重点部署的关键词是否稳定的获得了相关排名?一些潜在的长尾词我们要进行归类并通过相关的内页进行长尾词的优化和部署,可以说关键词分析是站长关注最多的一个模块,这块笔者就不在进行赘述了,以上几点是笔者在进行分析站点过程中最为关注的细节。
第三,网站的跳出率分析。网站跳出率是百度判断网站权重的一个重要细节,对于跳出率的分析也是站长必须细心认真去进行分析的基础细节,跳出率的计算方法是在某个时间段内,用户只浏览了一页即离开网站的访问次数占总访问次数的比例。对于某页面的跳出率算法: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。这句话可能理解起来有点绕,但是我们只需要明白一点以首页为例子,来了100个客户进入首页,但是50个没有继续打开内页或者其他页面继续访问而是直接退出网站,那这个时候入口网址的跳出率就是 50/100=50%.这个数值越高代表网站优化的质量越差,数值越低代表网站粘度越好,明白问题之后不断改进提升即可。
第四,客户在页面的逗留时间。逗留时间直接影响的是网站粘度,反映到网站上面就是我们的网站内容质量度,用户体验度方面。这个参数一旦数值较低,毫无疑问网站用户体验或者内容质量,或者网站的访问速度这些细节某些方面肯定存在问题,我们找到问题之后就要不断的通过刚才笔者介绍的三个细节来逐步改善网站细节问题,一般停留时间短就是这三个方面出现问题的可能性最大,适当进行调整即可。
第五,明白网站的受访页面。网站优化一定要做到全站平衡,我们不能单单将眼光聚集到网站首页,适当的时候网站内页和目录页也是我们值得关注的重点,作为一个企业网站很多时候我们的产品列表页是用户关注的重点,这个时候我们要进行重点优化,适当部署产品词,配以相关的产品图片,做好基础优化,而针对栏目页和内容页想要留住客户无疑还是要提供与栏目主题或者文章标题相互吻合的文章内容来优化,首先在相关度上一定要进行严格的把关,其次是内容质量度问题这个是笔者一再强调的问题,内容质量不能严格把关比如文不对题,内容错别字,语句错误百出无疑是让用户离开的导火索。明白那些页面是用户喜爱的,那些受访页面有流量但是跳出率高。我们都要进行针对性的处理和适当的调整。
最后,笔者总结一下,企业网站本身流量就比较单一,因为很多企业站优化的产品词竞争本身指数就低,在这种情况下如何牢牢把握每一个流量是我们必须考虑的关键,数据分析就是一、我们最为得力的帮手,是我们找出网站深层问题的利剑,合理的使用这把利器将会大大提升优化效率。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22