優化網站資訊架構

最近突然想寫個專題類的文章，關於如何讓使用者更方便快捷地在網站上尋找到他們需要的資訊，當然不能脫離博客的主題——網站資料分析，所以這裡主要介紹的是如何通過網站分析來優化網站，實現使用者對資訊的快速獲取， 首先介紹的是網站的資訊架構。

關於資訊架構，網站設計的同學才是專家，我在這裡只是班門弄斧，根據大學裡面閱讀的資訊架構類文獻資料的一些殘存的記憶，再加上這幾天臨時抱佛腳的簡單溫習，在這裡表述一下我的一點拙見。

根據維琪百科的定義，資訊架構（Information Architecture，簡稱IA）是在資訊環境中，影響系統組織、導覽、及分類標籤的組合結構。 它是基於資訊架構方法論，並運用電腦技術管理和組織資訊的一個專門學科。 資訊架構並非一開始就應用於網站設計，其起源于情報科學，最初應該是用於圖書館等地方的資訊組織和資訊檢索的。

《使用者體驗的要素——以使用者為中心的WEB設計》這本書中對資訊架構的定義基於網站設計：資訊架構著重于設計組織分類和導航的結構，從而讓使用者可以提高效率、有效地流覽網站的內容。

具體的就不再多說的，可能各有各的理解，這裡直接來看一個實例——Wordpress的資訊架構模式：

當然，上面這個圖只能展示一個大體的網站資訊架構，中間的類目層也許不止一層，會有大類、子類、子子類...... 底層可以是文章也可能是頁面或者一些其他的具體內容。 而網站的內部關係也往往因為全域或局部導航、網站內鏈和內容關聯等功能的存在而複雜的多，圖上的箭頭也會密集很多，但我們無需羅列所有內容間的關係，關鍵是在理清基本的結構。

還是參考《使用者體驗的要素——以使用者為中心的WEB設計》中對資訊架構的幾個分類：

也叫樹形結構，是最常見的網站資訊架構模式，上面舉例的Wordpress的資訊架構就是典型的層次結構。 樹形結構中箭頭的方向不一定是自上而下的，也可能是自下而上或者是雙向的，而內容層之間也會因為一些關聯連結的存在而存在同層次間的指向箭頭。

矩陣結構比較注重「維」的概念，即從多維的角度來檢索資訊，如時間、地域、內容分類等，典型的應用就是內容管理系統（CMS）網站或者電子商務類網站，比如你流覽豆瓣的電影時可以篩選：2010年—美國—科幻，也許這個時候《鋼鐵俠2 》就呈現在你面前了。

看到線性結構也許你馬上會想到麵包屑，它將網站中最重要的一個資訊架構路線展現了出來，即使它無法為你提供你在網站上的平面座標，但至少它顯示了你現在正處於關鍵線路的哪個點上；當然，網站的一些關鍵路徑一般也是按照線性結構涉及的， 比如使用者註冊流程或電子商務網站的購買流程等。

根據網站業務模式的不同，可以選擇適合自己網站的資訊架構的模式，無論是上面的哪種資訊架構模式，只要設計和運用合理，使用者便能夠在你的網站上以最方便的形式、最快的速度找到他們需要的資訊。

但當我流覽某些網站時，有時真的會讓我感覺到「找不到北」，結果就是直接關閉該頁面，如果不希望讓已經進入了你的網站的使用者輕易地離開，網站資訊架構的好壞將直接影響網站的使用者體驗。 所以我們需要通過一些方法來檢驗網站的資訊架構是否滿足使用者的資訊檢索的需求。

這個是最簡單最直觀的方法，如果你的網站資訊架構足夠清晰，那麼畫出這樣的圖對你來說也絕非難事；而當網站的應用比較複雜、內容比較寬泛，那麼可能要整理出網站的整體資訊架構就會相對困難，但我相信一個設計優秀的網站只要稍加整理， 大體的資訊架構圖還是畫得出來的；而當你絞盡腦汁就是理不清你的網站的資訊架構的頭緒的時候，那麼說明你的網站需要優化了。

本文的副標題是「讓使用者更容易地找到需要的資訊」，所以我們需要分析使用者是否能夠在你的網站上方便快捷地找到他們需要的資訊，這裡推薦一種方法——尋找網站中的迷失使用者（Lost Visits）。

在一個合理的資訊架構下，大多數的使用者是不會在你的網站上迷路的；反之，混亂的資訊架構會導致大量的使用者迷失方向，就像是進入了一個巨大的迷宮。 那麼如何尋找這些迷失使用者？ 我們可以先分析下這類使用者的行為，最明顯特徵的就是：連續點擊好幾個頁面，每個頁面都只是初步流覽（因為沒有找到他們需要的資訊）就轉到另外的頁面或直接離開了。 所以我們可以借助網站分析中的兩個度量：

流覽頁面數（Depth of Visit）：一次訪問中使用者總的流覽頁面數；

頁面平均停留時間（Avg. Time on Page）：一次流覽中使用者在每個頁面的平均停留時間，即該次訪問總停留時間（Time on Site）/該次訪問頁面數（Depth of Visit）。

我們可以使用者細分的方法把那些流覽頁面數較多，但頁面平均停留時間較短的使用者流覽看作是迷失使用者，具體的數值可以根據網站自身的特點進行定義，比如我定義我的博客中流覽頁面數大於等於4， 而頁面平均停留時間小於等於15秒的Visits為迷失使用者的流覽行為，我們可以借助Google Analytics中的高級群組（Advanced Segment）來區分出這類使用者，關於如何使用Google Analytics的高級群組功能，可以參考藍鯨的文章——Google Analytics功能篇—高級群組，如下圖：

當然，你可能會說這種使用者區分的方法不准確，這類使用者不一定就是迷失使用者，也有可能他們確實找到並流覽了具體內容，但因為內容不夠吸引人或者其他原因而馬上離開了該頁面。 所以這裡用高級群組劃分出來的這類Visits的數量不能看作是迷失使用者的一個絕對數值，我們只能認為裡面的大部分Visits都是迷失使用者，而不排除存在某些另類。 所以更合理的方法是通過計算這類Visits占網站總Visits的比例情況來分析網站的資訊架構到底是否合理，我們可以在Google Analytics上面選取網站的All Visits和Lost Visits進行比例和趨勢的比較 ，如下圖：

網站中迷失使用者流覽的所占比例只需通過Lost Visits/All Visits就可以計算得到，但這個時候你還是無法根據這個計算結果來評判網站的資訊架構到底是好是壞，因為還缺少一個基準線（Benchmark）或者說是評判標準。 在Google Analytics上面的Visitors標籤下，提供了「Sites of similar size」的基準比較（Benchmarking），你可以選擇與你的網站相似類型的網站作為基準線進行資料比較， 這的確是個很好的參考，因為通過比較能夠更加明確你的網站在同類型網站中的優勢和劣勢，為網站優化指明方向。 GA借助其強大的資料平臺可以為我們提供基準線，但也許對於上面這個例子會顯得無能為力，這個時候需要我們理性地自己去選擇一個合適的基準線，比如我的博客目前類目和內容都還比較少， 那麼我可能會定義我的網站的迷失使用者比例應該控制在1%以下；但如果對於一個應用和內容比較複雜的網站，那麼基準線顯然會需要定得更高一點。 一旦某段時間的資料越過了基準線，就需要關注一下網站的資訊架構是不是在趨於混亂了，是不是該進行一下整理和優化了。

總之，一個好的資訊架構能夠説明使用者更容易地找到他們需要的資訊，從而有效地提升網站的使用者體驗，所以，嘗試著去優化下你的網站的資訊架構。 如果你有更好的方法能夠有效地檢驗網站的資訊架構的優劣，或者能夠明確地分析得到網站資訊架構的哪些細節上存在缺陷，希望能與我交流，我期待網站分析方法在優化網站資訊架構方面的更多的應用。