搜索流量和網站分析：知之易 行之難

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有位頗受歡迎的演講家，由於時間緊迫，所以叫她助手統計一下聽眾群的基本資訊。 她根據這些資料來準備講座的內容，以使大多數的聽眾能夠明白。

她看了助手提供給她的基本資料，詢問了聽眾的平均年齡、收入狀況以及他們的文化程度。

受眾的平均年齡在36歲。 收入狀況為3萬美金一年，遠遠少於她的預期，也遠遠少於以前聽過她講座的大部分人的水準。 文化程度也比預想的低，聽眾的受教育程度僅僅為高中水準。

所以她必須重新調整她的演講內容，來更好的適應她的聽眾群。 不過到了做演講的那天，她不得不面對這樣一個尷尬的局面： 來聽講座的是一群退休的CEO和他們的孫子。

那些退休的企業高管，有著驕人的學歷，銀行裡的儲蓄金和外面的投資也夠他們生活的了，而他們的孫子大多數都還在讀小學2、3年級。

這則故事的寓意很明確。 聯繫到搜索流量方面的資料統計，我們也應該謹慎對待，深入分析資料背後的內容，力求對其有個充分全面的瞭解。 與其把時間花在驗證或反駁自己的直覺上，還不如花時間好好修改自己所深信不疑的資料。

警惕平均數

就像上面的那則小故事提到的，不要過分相信平均數。 搜索流量的資料統計種類繁多；一些圖表（比如說搜尋引擎的反向連結和一天當中的訪問時段）會是正態分佈，呈一個鐘型；另一些圖表（比如說熱門搜索詞彙）前面會有個大大的頭，後面是條長長的尾巴。 我在以前工作過的公司，還看到過一些U字型或者是像駱駝雙峰型的統計圖表。

上面的一些圖表，如果你用平均數來代表整體情況的話，無疑會產生錯誤。 所以，一般而言，當你要估算資料的整體情況時，不妨先把它用圖表表示出來。

你能分辨清楚真實的反向連結嗎？

由於每個網站的資料分析軟體都不盡相同，有些軟體也許能明銳識別出幾大主流搜尋引擎提供的服務，有些則不行。 大多數的統計軟體是能分清楚哪些流量來自PPC（付費點擊業務），哪些來自自然排名的。 不過在來自自然搜索的流量中，你有的時候看到的流量會是下面幾個服務（Goolge，Yahoo，MSN都有這些功能）的流量總和：

1.常規的搜索業務

2.Blog搜索

3.郵件

4.新聞搜索

5.小組（Groups）

所以，你需要仔細研讀分析軟體的統計報告，根據這些資料，來策劃合適的廣告宣傳方式。

成也PV，敗也PV

公司的運營者會不自覺地依據某個標準來衡量投放的線上廣告成功與否。 點擊轉化率最終成為了這一重要指標。 當然，還有其他一些指標也會引起注意。 Page View長久以來就是網站最可信的參考指標之一。 不過由於AJAX、Flash以及RSS等技術的普遍應用，網站在搜尋引擎上的表現比以前更加優秀，使用者在網站上花費的時間也較以前增加了不少，但是Page View並不能反映這些變化。 Page View依靠的是Web1.0 傳統的點擊-回應模式。 在 「Pageviews are Obsolete」這篇文章中，Evan Williams就明白無誤地闡述了這一觀點：

那麼哪些是更好的衡量標準？ 這是個好問題。 就像其他許多優秀的問題一樣，答案就是「視具體情況而定」。 如果想知道什麼是網站最重要的東西，首先你得盡力確定網站成功的首要標準是什麼？ 對於每個網站來說，它可能是使用者的訂閱數、付費使用者的數量、收入或者是檔的上傳率，以及其他你認為重要的東西。 甚至可以是pageviews.

依靠高的搜索排名盈利的網站需要憑藉page views給未來的潛在使用者展示網站的使用者體驗。 如果對於網站的影響不再僅僅是所花費的時間，而是加入了AJAX應用程式之間的基於該腳本的點擊數，或者別的什麼因素，那麼用多種指標對網站進行評估對於網站的盈利來說將顯得越發重要。

客觀看待離開率

不管相信與否，你網站的離開率（bounce rate：使用者在一定時間內訪問該頁面又離開該頁面的使用者占總訪問人數的比例）其實是100%的。 無論是由搜尋引擎排名導入的訪問使用者、PPC帶來的使用者或者是來自「我的最愛」的訪客，最終都是要離開的。 所以當你拿到exit page（exit page指的是使用者在結束訪問前流覽的最後一個頁面）的分析報告，看到大量的連結轉到別處的URL位址時，也不需要沮喪。

一些需要分析的重要問題：

1.有哪部分使用者離開了某一個頁面，原因是什麼？

2.他們找到他們想要的東西了嗎？

3.他們完成了一次購買行為嗎？

4.他們是失望離開的嗎？

如果不同的反向連結導入的流量產生不同的bounce rate，你可以比較由搜尋引擎排名帶入的使用者關注網站的哪些內容，付費點擊業務和E-mail業務的訪客又會關注哪方面的內容。 我們很多人都習慣于參考轉化率、PPC以及其他類型的資料，但很少有人會注意到與反向連結相關的離開率。

如果很多人在訪問到某一個網頁後就離開了，你就需要花時間找出這其中的原因，並設法改變它。 不過如果他們離開這個頁面是因為要去搜索其他詞彙，那麼他們很可能在這張頁面上找到了滿意的內容。 剩下的問題就是你是否對訪客的快速離開感到滿意，當然這需要根據你網站的盈利模式來具體判斷了。

大導演Billy Wilder曾如此描繪過使用者的回饋：「一個觀眾可能是錯誤的。 個別人的看法也許是愚蠢的，不過當上千個蠢人都這樣認為的時候——他們的看法則是正確的」。

我的意思可不是讓你把你的使用者當成傻瓜。 毫無疑問，Billy Wilder的這番話也適用于網站的資料分析。 有人笑，那是否能確定每個人都覺得好笑，亦或者只是兩個嗓門大的傢伙站在大廳的兩頭髮出的聲音？

有些時候很多事情聽上去都一樣，但其實並非如此。