(I). 웹사이트 분석의 10 오해

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오해 3: 웹사이트 분석 = 서구

웹 분석 및 검색 엔진 최적화는 공통점, 즉, 둘 다 사이트의 성능을 최적화 하는 데 사용 됩니다. 하지만 차이, 또한 놀라운 그들의 목적 및 의미는 다른.

때 한 친구가 내게 묻습니다, 때마다 나는 매우 간단한 설명:

궁극적으로 방문자의 변화를 촉진 하는 사이트에서 사용자 경험을 최적화 하는 웹사이트 분석, 대상의 최적화는 방문자.

SEO는 검색 엔진 성능, 사이트 최적화 및 궁극적으로 사이트 방문자에 게 더 높은-품질 검색 엔진 방문자를 홍보, 발판을 최적화 하는 검색 엔진;

몇 가지 각도에서 보면 차이:

1. 자체 흐름의 관점에서: 사이트 분석에 직접 더 많은 트래픽의 얻을 도움이 되지 않습니다 (비록 사이트 사용자 환경을 개선 하기 위해 계속 흐름 것입니다 실제로 계속 증가), SEO는 높은-품질의 웹 사이트 마케팅, 귀중 한 트래픽을 타겟으로 얻을 하는 데 도움이 수 있습니다.

2. 최적화 접근에서: 웹사이트 분석 사이트 소유자 예상 동작; 완료 하 방문자를 장려 하 지도 (또는 심지어 유도) 방문자가에 초점을 사이트의 최적화에 대 한 SEO 가이드 더 포괄적인, 깊이 증진 하기 위해 검색 엔진, 더 정확한 크롤링 사이트의 콘텐츠 (키워드), 및 더 많은 검색 엔진 사용자는 사이트를 입력 홍보 높은 키워드 무게를 설정 하는 사이트의 콘텐츠를 사이트의 최적화에 초점을 맞춥니다.

3.에서 결과의 실현: 강한 소통량의 높은-품질 관련성을 얻을, 실제 사용자 또는 구매자 사이트의 트래픽을 변환 하는 데 도움이 분석 웹 사이트 도움을 SEO.

SEO는 소통량을 얻는 더 나은 (프런트 엔드에 대 한 책임), 사이트를 최적화 하 여 더 많은 그리고 더 많은 비즈니스 변환 (백엔드에 대 한 책임)을 달성 하기 위해 사이트를 최적화 하는 웹 분석을 생각할 수 있습니다. 전반적으로, 더 나은 트래픽 비즈니스 가치 확대 수 있습니다의 사이트 (서구 역할), 더 나은 흐름 동안 변환 가치 (웹 분석의 역할)를 사이트에 대 한 직접적 이다.

오해 4: 여러 개의 최적화 목표를 달성 하기 위해 필요한 웹사이트 분석

웹 분석의 또 다른 일반적인 오해는 사이트 자체는 너무 많은 최적화 목표. 일반적으로 웹사이트는 핵심 사업 목적만 달성 하지만 핵심 비즈니스 목표 주위 구현 사이트의 여러 측면을 포함할 수 있습니다. 전자 상거래 사이트에서 예를 들어 이러한 사이트의 궁극적인 목표는 더 많은 수익을 생성 하는 회전율을 증가 하는. 하지만이 달성 하기 위해 사이트 사이트 트래픽을 늘리는 것이 좋습니다 대로 하지만 또한 사이트 트래픽의 품질을 증가 뿐만 아니라 사이트 구조와 사용자 경험을 향상 뿐만 아니라 사용자 변환에 홍보 하는 방법을 찾기 위해 페이지를 최적화 등의 많은 작업을 해야. 이 모든 말을, 하지만 이러한 것 들 우선 없이 처리 되 면 문제 발생.

문제의 증상은 종종 바쁜 고 진짜 최적화 요구를 놓치지. 쇼의 모든 측면을 최적화할 수 있지만, 실제 운용성 매우 작습니다. 웹 사이트 최적화 목표 더 많은, 더 많은 Kpi 및 이러한 Kpi는 종종 조롱 박 특 종의 성능, 그들은 잘 또는 되지 것입니다 같은 비, 사고 및 장애의 구현 결과로 시간과 궁극적으로 목표에 초점을 진짜 필요를 보고 싶어요.

사이트 수 있습니다 문제가 많은, 사업 실적 (실적), 일반적으로 단 하나 또는 두 가지 문제에 가장 큰 영향을 하지만, 당신이 할 필요가 하나 또는 두 개의 문제를 찾아서 다음 초점을 하나 또는 두 개의 해당 Kpi 및 다른 데이터와 변수를 참조로 하는 것입니다. 중국에서는 이것이 가능 하 고, 그렇지 않으면 우리는 정보 과부하의 통증으로 갑자기의 성가심에서 정보 없이 될 것입니다, 나도 당신이 가장 효과적인 최적화 작업을 나타납니다.

천천히, 웹 분석 하지 않을 것 이다 큰 뚱뚱한 한 입 먹고 있지만 그것은 강한 계속 이다.

사이트 분석 통계 지식 많이 필요

대답은 안 된다야. 사이트 분석 사이트 분석 통계도 그것을 복잡 한 데이터 마이닝은 때문에 너무 많은 통계 정보를 관리할 수 있습니다 필요 하지 않습니다.

당신은 놀 래는?

관객과 행동은 데이터, 하지만 더 중요 한 것은, 특성, 동작 속성, 시간 특성, 페이지/콘텐츠 특성, 인구 통계 학적 특성, 지리적 특성, 트래픽 소스 특성, 등와 관련 된 데이터의 성능 개체의 웹 사이트 분석 방문자 및 그들의 행동입니다. 자체 데이터 통계 (통계), 라는 특성으로 연결 되어 있는 경우 개체 분석 통계입니다. 이러한 통계에 대 한 흥미로운 것은 정말, 통계 작업을 많이 하지만 다행히도, 웹 분석 도구 미리 정해진된 모델 및 알고리즘,이 모든 것을 우리를 위해 할 그리고 다음 직접 출력을 우리에 게 우리가 필요로 하는 데이터. 따라서, 너무 많은 데이터 통계 이유는, 99% 데이터 통계 작업 웹사이트 분석 하고있다 웹사이트 분석 필요 하지 않습니다.

그러나, 그것은 웹 분석 통계 접근, 필요 하지 않습니다 그리고 그것은 A에 통계적 의미를 주의 하는 것이 중요 / b 및 복수 변수 테스트, 뿐만 아니라 일부 고급 비교 및 추세 분석, 통계적 방법 사용 되 고, 클러스터링 등 회귀 또한 할 수 있습니다. 하지만 온 통계 지식을 절대로 웹 분석 학습의 방법에 걸림돌.

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