예를 들어 분석: 사이트 4 포털 페이지 크기 최적화

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항목 페이지 사이트, 각 방문에 방문한 첫 페이지에 방문자에 대 한 첫 번째 항목입니다. 사이트 방문자의 첫 번째 페이지와 포털 페이지의 품질 볼 수 있습니다 직접 사이트 최적화 합리적인 인지. 오늘, 우리는 트래픽, 새로운 방문자, 매력 및 포털 페이지의 변환의 4 차원을 분석 합니다.

1 차원: 흐름 분석

트래픽 분석 사이트의 검색 볼륨, 방문자 IP의 숫자에 초점을 맞추고. 우리는 항목 페이지의 구성과 각 개별 항목 페이지를 웹 사이트의 기여는 물론 글로벌 데이터의 비율을 분석할 수 있습니다. 일반적으로, 우리는 그래서 우리는 이러한 페이지를 최적화에 초점을 안내, 방문자의 액세스 깊이 증가 하는 더 많은 것을 할 수 있습니다 대부분 항목 페이지와 어떤 페이지를 분석 하는 트래픽 데이터의 지난 30 일을 비교할 수 있습니다.

교통이 작품에 대 한, 물론, 우리는 더 높은 찾아볼 필요가, 방문자의 IP 번호와 또한 높은, 더 나은 아니라 주의 방문자 및 찾아보기 및 IP 비율, 일반적으로 1:3 보다 더 많은 수를 더 계산.

2 차원: 새로운 방문자 분석

새로운 방문자 분석 새로운 방문자와 해당 비율의 숫자에 초점을 맞추고. 분석 하 여 어떤 페이지를 볼 수 있습니다 각 항목 페이지에 게재 하는 신규 방문자 수 할 더 나은 (자연, 경쟁)와 페이지는 더 매력적. 새로운 방문자의 비율을 분석 하 여 페이지 오래 된 방문자, 유지 되지 않습니다 및 페이지 추가 지침 및 최적화 필요를 볼 수 있습니다.

신규 방문자에 대 한이 작품, 우리 희망 더 더 나은, 하지만 비율 60%에서 제어 되어야 합니다 ~ 70%, 우리는 또한 기본 페이지 액세스를 유지 하기 위해 오래 된 방문자가 필요 하기 때문에.

3 차원: 매력의 분석

매력 분석에 초점을 맞추고 기여 탐색, 반송 률, 방문, 그리고 평균 페이지 수의 평균 길이 방문 했다. 가장 중요 한 두 가지 지표는 반송 률, 방문의 평균 길이, 반송 률 페이지 사용자와 인기 인지, 방문의 평균 길이 사용자가이 페이지에서 제공 하는 콘텐츠를 받아들일 용의가 있는지 여부 나타냅니다 보여 줍니다. 페이지의 평균 수는 포털 페이지를 통해 사이트를 입력 한 후에 사용자가 전체 페이지의 평균.

이 측면의 매력은 물론, 브라우징, 낮은 반송 률은, 더, 더 나은 30에서 방문의 평균 길이 더 기여 ~ 90 년대 최고, 더 나은 방문 하는 페이지의 평균 수 주위.

4 차원: 변환 분석

변환 분석 변환 및 전환율의 수를 고려 하는 것입니다. 이 항목 페이지에서 대상 변환 페이지의 수와 모든 항목 페이지에 방문자의 비율을 의미합니다. 수 변환의 방문자의 지도를 입구 페이지 자체를 분석할 수 있습니다. 변환의 높이 항목 페이지에 너무 많은 간섭 요인 인지 분석을 사용할 수 있습니다.

이 양상, 시간 더 나은, 더 많은 변환의 변환에 대 한 더 높은 전환율이 낫다.

또한, 다양 한 종류의 항목을 페이지, 우리가 최종 결과 교통 개선, 변환, 향상 하는 것입니다 하지만 우리가 페이지 페이지 단지 정보를 제공 하는 높은 변환 필요 확인할 필요가 다른 최적화를 할 필요가. 참고, 하나로, 포괄적인 최적화의 수준에 모든 페이지 배치를 넣지 마십시오.

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