Веб-аналитика

редактировать

измерение, сбор, анализ и отчетность веб-данных

Веб-аналитика - это измерение, сбор, анализ и составление отчетов по веб с целью понимания и оптимизации использования Интернета. Веб-аналитика - это не просто процесс измерения веб-трафика, но ее можно использовать в качестве инструмента для бизнеса и исследования рынка, а также для оценки и повышения эффективностивеб- сайта.. Приложения веб-аналитики также могут помочь измерить результаты печатных вещательных рекламных кампаний. Его можно использовать для оценки изменений посещаемости веб-сайта после запуска новой рекламной кампании. Веб-аналитика предоставляет информацию о количестве посетителей веб-сайта и количество просмотров страниц. Он помогает следить за движением и рынком, что полезно для исследования рынка.

Содержание

1 Основные этапы процесса веб-аналитики
- 1.1Технологии веб-аналитики
- 1.2 Источники данных веб-аналитики
- 1.3 Анализ журнала файла веб-сервера
- 1.4 Разметка страниц
- 1.5 Файл журнала анализа и теги страницы
  - 1.5.1 Преимущества файлов журнала
  - 1.5.2 Преимущества тегов тегов тегов страниц
  - 1.5.3 Экономические факторы факторов фактора
- 1.6 Гибридные методы
- 1.7 Геолокация посетителей
- 1.8 Нажмите кнопку
- 1.9 Аналитика жизненного цикла клиента
- 1.10 Другие методы
2 Внутренняя веб-аналитика- определения
3 Внешняя веб-аналитика
4 Общие источники путаницы в веб-аналитике
- 4.1 проблема отеля
5 Методы веб-аналитики
- 5.1 Проблемы с файлами cookie
6 Безопасные методы аналитики (измерения)
7 См. также
8 Ссылки
9 Библиография

Основные шаги в Интернете процесс-аналитики

Основные этапы процесса веб-аналитики

Большинство процессов веб-аналитики сводятся к четырем основным этапам или этапам, а именно:

Сбор данных: этот этапявляется сбором об основных, элементарных данных. Обычно эти данные представляют собой подсчет вещей. Целью этого этапа является сбор данных.
Обработка данных в информации: на этом этапе обычно производятся подсчеты и устанавливаются некоторые соотношения, хотя подсчеты все же могут быть. Цель этого этапа состоит в том, чтобы взять данные и преобразовать их в информацию, в частности в метрики.
Разработка KPI: на этом этапе уделяется использование коэффициентов (и подсчетов) иих объединение с бизнес-стратегиями, называемыми ключевыми показателями эффективности (KPI). Часто KPI связаны с конверсиями, но не всегда. Это зависит от организации.
Формулирование онлайн-стратегии: этот этап касается онлайн-целей, задач и стандартов для организации или бизнеса. Эти стратегии обычно связаны с созданием денег.

Другая функция, разработанная аналитиками для экспериментов по оптимизации веб-сайтов, используются

Эксперименты и тесты: A /B-тестирование - это управляемый эксперимент с двумя вариантами в онлайн-настройках, например веб-разработка.

Целью A / B-тестирования является выявление и предложение изменений веб-страниц, которые увеличивают или максимизируют эффект статистически протестированного результата результатса.

Каждая ступень влияет или может воздействовать (т. Е. Приводить в движение) ступень, предшествующую или следующую за ней. Таким образом, иногда данные доступны для сбора, наонлайн-стратегию. В других случаях онлайн-стратегия влияет на собираемые данные.

Технологии веб-аналитики

Существует как минимум две категории веб-аналитики: внешняя и локальная веб-аналитика.

Внешняя веб-аналитика относится к измерению и анализу веб-сайтов независимо от того, кто является владельцем его веб-сайта или поддерживает его. Он включает в себя возможность потенциальной аудитории веб-сайта (), 2 голоса (видимость) и шума (комментариев), происходящего вИнтернете в целом.
Веб-аналитика на сайте, более распространенная из двух - один раз измерить поведение пользователя на вашем сайте. Сюда входят его драйверы и преобразования; например, степень, в которой различные целевые страницы связаны с онлайн-покупками. Веб-аналитика на сайте измеряет эффективность вашего сайта в коммерческом контексте. Эти данные обычно сравниваются с ключевыми показателями эффективности на предмет эффективности и используются для улучшенияреакции аудитории на веб-сайт или маркетинговую кампанию. Google Analytics и Adobe Analytics - наиболее широко используемые службы веб-аналитики на сайте; Хотя появляются новые инструменты, используются дополнительные уровни информации, включая тепловые карты и повтор сеанса.

Исторически веб-аналитика используется для использования на веб-сайтах. Поставщики производят инструменты, охватывающие обе категории. Многие поставщики предоставляют на месте программное обеспечение для веб-аналитики и услуги. Есть два основных метода сбора данных. Первый и общий метод, анализ файла журнала сервера, считывает файлы журнала, в которых веб-сервер записывает запросы файлов браузерами. Второй метод, тегирование страницы, использует JavaScript, встроенный в веб-страницу, для отправки запросов изображений на сторонний специализированный сервер аналитики всякий раз, когда веб-страница отображается на веб- стр. браузер или, при желании, при щелчке мышью. Оба собирают данные, которые можно обработать для создания отчетов о веб-трафике.

Источники данных веб-аналитики

Основной целью веб-аналитики является сбор и анализ данных, связанных с веб-трафиком и моделями использования. Данные в основном поступают из четырех источников:

Данные прямого HTTP-запроса: напрямую поступают из сообщений HTTP-запроса (заголовки HTTP-запроса).
Уровень сети и данные, генерируемыйсервером, связанный с HTTP-запросом: не является частью HTTP-запроса, но он необходим для успешной передачи запроса - например, IP-адрес запрашивающей стороны.
Данные уровня приложения, отправленные с запросами HTTP: генерируются и обрабатываются программы уровня приложения (такие как JavaScript, PHP и ASP.Net), включая сеансы и рефералы. Обычно они фиксируются внутренними журналами, не общедоступными службами веб-аналитики.
Внешние данные: могут быть объединены с данными насайте, чтобы помочь расширить данные о поведении веб-сайта, описанные выше, и интерпретировать использование Интернета. Например, IP-адреса обычно связаны с географическими открытыми данными и поставщиками интернет-услуг.

Файл журнала веб-сервера анализ

Веб-серверы записывают некоторые из своих транзакций в файле журнала. Вскоре стало понятно, что эти файлы журналов могут быть прочитаны программой для предоставления данных о веб-сайтах. Так возникло программное обеспечение дляанализа веб-журналов.

В начале 1990-х годов статистика веб-сайтов состоялась в основном из количества клиентских запросов (или обращений) к веб-серверу. Первоначально это был разумный метод, поскольку каждый веб-сайт часто состоял из одного файла HTML. Однако с появлением изображений в HTML и веб-сайтов, охватывающих несколько файлов HTML, этот счетчик стал менее полезным. Первый коммерческий анализатор журналов был выпущен IPRO в 1994 году.

Две единицы измерения были введены всередине 1990-х годов для более точного измерения активности на веб-серверах. Это были просмотры страниц и посещения (или сеансы). просмотр страницы был определен как запрос к веб-серверу для страницы, в отличие от графического изображения, в то время как посещение было определено как последовательность запросов от однозначно идентифицированного клиента, срок действия которых истек после определенного количества бездействия, обычно 30 минут.

Появление пауков систем поиска и роботов в конце 1990-х, а также веб-прокси и динамически назначаемых IP-адресов для крупных компаний и Интернет-провайдеры затруднили идентификацию уникальных посетителей веб-сайта. Анализаторы журналов отреагировали отслеживанием посещений куки и игнорированием запросов от известных пауков.

Широкое использование веб-кешей также представило проблему для анализа файла журнала. Если человек повторно посещает страницу, второй запросчасто будет извлекаться из кеша, поэтому веб-сервер не получает никаких запросов. Это означает, что путь человека по сайту теряется. Увеличение производительности для увеличения нагрузки на сервер.

Тегирование страниц

Обеспокоенность по поводу точности анализа журнала в отношении наличия кэширования и желание иметь возможность выполнять веб-аналитику в качестве услуги сторонней организации обеспечивает второму методу сбора данных, тегирование страниц или «веб-ошибкам ».

В середине 1990-х годов обычно были замечены веб-счетчики - это были изображения, включенные в веб-страницу, которые показывали, сколько раз запрашивалось изображение, что являлось оценкой посещений этой страницы. В конце 1990-х концепция эволюционировала, чтобы включить небольшое невидимое изображение вместо видимого и используя эту передачу JavaScript, вместе с запросом изображения определенную информацию на странице пользователя. Затем эта информация может обрабатыватьсяудаленно компанией веб-аналитики и генерироваться обширная статистика.

Служба веб-аналитики также управляет процессом назначения файла cookie, который может однозначно идентифицировать его во время их посещения и при посещениях. Показатели принятия файлов cookie значительно различаются между веб-сайтами и могут повлиять качество собираемых и сообщаемых данных.

Сбор данных веб-сайта с помощью стороннего сервера сбора данных (или даже внутреннего сервера сбора данных) требуетдополнительного DNS поиска на компьютере пользователя для определения IP-адреса сервер сбора. Иногда происходит задержка в завершенных успешных или неудачных поисков DNS.

С опытными решениями на основе Ajax альтернативного использования невидимого изображения обратного вызова на сервере с отображаемой страницы. В этой странице, когда отображается в веб-браузере, часть кода Ajax будет обращаться к серверу информации о клиенте, которая может быть объединена компаниейвеб-аналитики. В некоторой степени это связано с ограничениями на сервере, с помощью которого можно связаться с помощью объектов XmlHttpRequest. Кроме того, этот вызов может привести к нескольким низкому сообщаемому вызову трафику, поскольку этот вызов может быть выполнен через Ajax.

Анализ файлов журналов и теги страниц

И программы анализа файлов журналов, и решения для тегов страниц легко доступны компаниям, которые хотят выполнять веб-аналитику. В некоторых случаяходна и та же компания веб-аналитики предложит оба подхода. Тогда возникает вопрос, какой метод следует выбрать компанию. У каждого подхода есть свои преимущества и недостатки.

Преимущества анализа файла журнала

Основные преимущества анализа по сравнению с тегированием страниц:

Обычно веб-сервер уже создает файлы журнала., поэтому необработанные данные уже доступны. Никаких изменений на сайте не требуется.
Данные хранятся на собственных серверах компании и имеютстандартный, а не частный формат. Это позволяет компании легко переключать программы позже, использовать несколько разных программ и анализировать исторические данные с помощью новой программы.
Файлы журналов содержат информацию о посещениях поисковых роботов, которые обычно включают аналитики с использованием тегов JavaScript. (Некоторые поисковые системы могут даже не выполнять JavaScript на странице.) Хотя об этом не следует сообщать как о деятельности человека, это полезнаяинформация для поисковой оптимизации.
Файлы журнала не требуют дополнительных DNS поиска или медленный запуск TCP. Таким образом, отсутствуют внешние вызовы сервера, которые могут вызвать скорость загрузки страницы или к несчетному количеству страниц.
Веб-сервер надежно записывает каждую совершаемую транзакцию, например, обслуживание PDF-документов и программ, созданных с помощью сценариев, и не зависит от взаимодействия браузеров посетителей.

Преимуществатегирования страниц

Основные преимущества тегирования страниц по сравнению с анализом файла журнала:

Подсчет активируется при открытии (при условии, что веб-клиент запускает сценарии тегов), а не при запросе ее с сервера. Если страница кэшируется, она не будет отслеживаться серверным анализом журнала. Кэшированные страницы могут быть включены до одной трети всех просмотров.
Данные собираются с помощью компонента («тега») на странице, обычно написанного на JavaScript,хотя также можно использовать Java или Flash. Ajax также можно использовать на основе языка сервера (например, PHP ) для управления и (обычно) хранения его в базе данных, что в основном позволяет полностью контролировать способ представления данных.
Сценарий может иметь доступ к дополнительной информации о веб-клиенте или о пользователе, не отправляем в запросе, такой как размеры экрана посетителей и цена приобретенных ими товаров.
Теги страниц могут сообщить особытиях, не связанных с запросом к веб-серверу, например о взаимодействии в Flash фильмах, частичном завершении, событиях мыши, таких как onClick, onMouseOver, onFocus, onBlur и т. д.
Служба тегов страниц управляет процессом назначения файлов cookie посетителям; при анализе файла журнала сервер должен быть настроен для этого.
Теги доступны компаниям, у которых нет доступа к своему собственному веб-серверу.
В последнее время тегирование страниц сталостандартным веб-аналитики.

Экономические факторы

Анализ файлов журнала почти всегда выполняется собственными силами. Пометка может быть собственными силами, но чаще она предоставляется как сторонняя услуга. Экономическая разница между этими двумя моделями также может быть поводом для принятия решения о покупке.

Анализ файла журнала обычно предполагает разовую покупку программного обеспечения; однако некоторые поставщики объема потребления в год, что требует затрат надополнительную информацию. Помимо коммерческих предложений, несколько инструментов анализа файлов журнала с открытым исходным кодом доступны бесплатно.
Для анализа файлов журнала данные должны храниться и архивироваться, что часто быстро увеличивается. Хотя стоимость оборудования для этого минимальна, накладные расходы ИТ-отдела могут быть значительными.
Для анализа файлов журнала необходимо поддерживать программное обеспечение, включая обновления и исправлениябезопасности.
Сложная страница поставщики тегов взимают ежемесячную плату в зависимости от объема то есть количества собранных просмотров в месяц.

Какое решение дешевле реализовать, зависит от объема и тип запрашиваемой информации, а также отдельных веб-сайтов, требующихся.

Независимо от решения поставщика или используемого метода сбора данных, следует также анализ стоимости и интерпретации веб-посетителей. То есть стоимость превращения необработанных данных в полезнуюинформацию. Это может быть использование сторонних консультантов, найм опытного веб-аналитика или обучение подходящего штатного специалиста. Затем можно выполнить анализ затрат и выгод. Например, какой доход или экономию средств можно получить, анализируя данные посетителя Интернета?

Гибридные методы

Некоторые компании производят решения, которые собирают данные как с помощью файлов журнала, так и с помощью тегов страниц и могут анализировать оба вида. Используягибридный метод, они стремятся получить более точную статистику, чем любой метод по отдельной статистике. Раннее гибридное решение было разработано в 1998 году Руфусом Эвисоном.

Геолокация посетителей

С помощью IP-геолокации можно определить местоположение посетителей. Используя базу данных IP-геолокации или API, посетители могут быть привязаны к уровню города, региона или страны.

IP Intelligence или Internet Protocol (IP) Intelligence - эта технология, котораяотображает Интернет и классифицирует IP-адреса по таким параметрам, как в качестве географического местоположения (страна, регион, штат, город и почтовый индекс), типа подключения, поставщика услуг Интернета (ISP), информации о прокси-сервере и т. д. Первое поколение IP Intelligence включается как технология геотаргетинга или геолокации. Эта информация используется предприятиями для сегментации онлайн-аудитории в таких приложениях, как интернет-реклама, поведенческий таргетинг, локализация контента (или локализация веб-сайтов ), цифровые права управление, персонализация, обнаружение онлайн-мошенничества, локализованный поиск, расширенная аналитика, глобальное управление трафиком и распространение контента.

Аналитика кликов

Анализ пути кликов со ссылочными страницами слева и стрелками и прямоугольниками, различающимися по толщине и ширине для обозначения количества перемещений.

Аналитика кликов - это особый тип веб-аналитики, который дает особое внимание к кликам.

Обычно аналитика кликов сосредотачивается на аналитике на месте. Редактор веб-сайта использует аналитикуков, чтобы определить эффективность своего клика в отношении того, куда нажимают пользователи сайта.

Кроме того, аналитика кликов может быть в реальном времени или «нереально», в зависимости от типа запрашиваемой информации. Как правило, редактируют страницы в режиме реальноговремени, чтобы оптимизировать контент. Редакторы, дизайнеры или другие заинтересованные стороны могут анализировать клики за более длительный период времени, чтобы помочь им оценить эффективность авторов, элементов дизайна или рекламы и т. Д.

Данные о кликах можно собирать как минимум двумя способами. В идеале щелчок «регистрируется», когда он происходит, и для этого метода требуются некоторые функции, которые собирают соответствующие данные при возникновении событий. В качествеальтернативы может быть введен результат, введенный щелчком, и, следовательно, зарегистрировать смоделированный щелчок который, привел к просмотру этой страницы.

Аналитика жизненного цикла клиента

Аналитика жизненного цикла клиента - это ориентированный на посетителей подход к измерению, который подпадает под действие маркетинга жизненного цикла. Просмотры страниц, клики и другие события (такие как вызовы API, доступ к сторонним сервисам и т. Д.) Привязаны к отдельномупосетителю, а не хранятся в виде отдельных точек данных. Аналитика жизненного цикла клиента помогает соединить все точки данных в маркетинговую воронку, которая может предложить понимание поведения посетителей и оптимизацию поведения посетителей.

Другие методы

Другие методы сбора данных: иногда используется. При сниффинге пакетов данных передаются посредством сниффинга сетевого трафика, проходящего между веб-сервером и внешним миром. При сниффинге пакетов непроисходит изменений веб-страниц или веб-серверов. Также возможна интеграция веб-аналитики в само программное обеспечение веб-сервера. Эти методы показывают, что обеспечивают более качественные данные оба реального времени, чем другие методы.

Локальная веб-аналитика - определения

В рамках веб-аналитики нет согласованных на глобальном уровне определений, поскольку отраслевые органы уже некоторое время пытаются согласовать определения, которые являются полезными иокончательными. Основными организациями, внесшими свой вклад в эту область, были IAB (Бюро интерактивной рекламы), JICWEBS (Объединенный отраслевой комитет по веб-стандартам в Великобритании и Ирландии) и DAA (Ассоциация цифровой аналитики)., официально известная как WAA (Ассоциация веб-аналитики, США). Однако используются термины одинаково в разных инструментах аналитики.

Показатель отказов - Процент посещений, которые также включают посещения одной страницы и безкаких-либо. других взаимодействий (кликов) на этой странице. Другими словами, одиночный щелчок в конкретном сеансе называется отскоком.
Путь перехода - хронологическая последовательность просмотров в рамках посещения или сеанса.
Нажатие - Запрос файла с веб-сервера. Доступно только при анализе журнала. Количество получаемых веб-сайтомов, часто указывается, чтобы подтвердить его популярность, но это число крайне редко вводит в заблуждение и резко переоцениваетпопулярность. Одна веб-страница обычно состоит из нескольких (десятков) отдельных файлов, каждый из которых засчитывается как попадание при загрузке страницы, поэтому количество обращений на самом деле является произвольным числом, более отражающей сложностью страниц на отдельных веб-сайтах, чем его фактическая популярность. Общее количество просмотров или просмотров дает более реалистичную и точную оценку посещений.
Просмотр страницы - запрос файла иногда событие, такое как щелчокмышью, это как страница настройки инструмента веб-аналитики. Вхождение скрипта, выполняемого в тегах страницы. При анализе журнала одной страницы может генерироваться несколько обращений, поскольку все ресурсы, необходимые для просмотра страницы (изображения, файлы.js и.css), также запрашиваются с веб-сервера.
Посетитель / Уникальный посетитель / Уникальный пользователь - однозначно идентифицированный клиент, который генерирует просмотры страниц или обращений в течениеопределенного периода времени (например, дня, недели или месяца). Однозначно идентифицированный клиент обычно представляет собой комбинацию машины (например, настольный компьютер на работе) и браузера (Firefox на этой машине). Идентификация обычно осуществляется с помощью постоянного файла cookie, который размещается на компьютере кодом страницы сайта. Более старый метод, используемый при анализе файлов журнала, представляет собой уникальную комбинацию IP-адреса компьютера и информации агентапользователя (браузера), предоставляемой браузером веб-серверу. Важно понимать, что «Посетитель» - это не то же самое, что человек, сидящий за компьютером во время посещения, поскольку отдельный человек может использовать разные компьютеры или, на одном компьютере, могут использовать разные браузеры, и будет восприниматься как отдельный посетитель в зависимости от обстоятельств. Все чаще, но все же несколько редко, посетители однозначно идентифицируются с помощью Flash LSO (Local SharedObject ), которые менее подвержены обеспечению конфиденциальности.
Посещение / сеанс - посещение или сеанс определяется как серия запросов страницы или, в случае тегов, запросов изображений от одного и того же однозначно идентифицированного клиента. Уникальный клиент обычно идентифицируется по IP-адресу или уникальному идентификатору, который помещается в файл cookie браузера. Посещение считается завершенным, если в течение некоторого количества прошедших минут не былозарегистрировано ни одного запроса. 30-минутный лимит («тайм-аут») используется многими инструментами аналитики, но в некоторых инструментах (например, в Google Analytics) его можно изменить на другое количество минут. Сборщики данных аналитики и инструменты анализа не имеют надежного способа узнать, просматривал ли посетитель другие сайты между просмотрами страниц; посещение считается одним посещением, если события (просмотры страниц, клики и т. д.) находятся на 30 или менее минут ближе друг кдругу. Обратите внимание, что посещение может состоять из просмотра одной страницы или тысяч. Сеанс уникального посещения также может быть продлен, если время между загрузками страницы указывает на то, что посетитель просматривал страницы непрерывно.
Активное время / время взаимодействия - Среднее количество времени, которое посетители фактически проводят, взаимодействуя с контентом на веб-страница, основанная на движениях мыши, щелчках, наведениях и прокрутках. В отличие отпродолжительности сеанса и продолжительности просмотра страницы / времени на странице, этот показатель может точно измерить продолжительность взаимодействия при последнем просмотре страницы, но он недоступен во многих инструментах аналитики или методах сбора данных.
Средняя глубина страницы / количество просмотров страницы за средний сеанс - глубина страницы - это приблизительный «размер» среднего посещения, рассчитанный путем деления общего количества просмотров страницы наобщее количество посещений.
Средняя продолжительность просмотра страницы - Среднее количество времени, которое посетители проводят на средней странице сайта.
Щелчок - «относится к одному экземпляру пользователя, переходящего по гиперссылке с одной страницы сайта на другую».
Событие - дискретное действие или класс действий, которые происходят на веб-сайте. Просмотр страницы - это тип события. События также инкапсулируют клики, отправку форм, события нажатия клавиши другие действия пользователя на стороне клиента.
Частота выходов /% выходов - статистика, применяемая к отдельной странице, а не к веб-сайту. Процент посещений, просматривающих страницу, на которой эта страница является последней страницей, просмотренной за посещение.
Первое посещение / Первый сеанс - (также называемый «Абсолютно уникальный посетитель» в некоторых инструментах) Посещение уникально идентифицированного клиента который теоретически ранее не посещал. Посколькуединственный способ узнать, был ли ранее на сайте однозначно идентифицированный клиент - это наличие постоянного файла cookie или цифровой отпечаток пальца, который был получен во время предыдущего посещения, метка «Первое посещение» не является надежной. если файлы cookie сайта были удалены с момента их предыдущего посещения.
Частота / сеанс на одно уникальное - частота измеряет, как часто посетители заходят на сайт в определенный период времени. Он рассчитывается путемделения общего количества сеансов (или посещений) на общее количество уникальных посетителей за определенный период времени, например месяц или год. Иногда он используется как взаимозаменяемый с термином «лояльность».
Впечатление - Наиболее распространенное определение «Впечатление» - это случай появления рекламы на просматриваемой странице. Обратите внимание, что реклама может отображаться на просматриваемой странице под областью, фактически отображаемой на экране, поэтому большинствопоказателей количества показов не обязательно означает, что реклама была доступна для просмотра.
Новый посетитель - посетитель, который не посещал ранее. Это определение создает определенную путаницу (см. Распространенные заблуждения ниже) и иногда заменяется анализом первых посещений.
Время просмотра страницы / Время видимости страницы / Продолжительность просмотра страницы - время, в течение которого одна страница (или блог, рекламный баннер...) на экране, измеряемая какрассчитанная разница между временем запроса этой страницы и временем следующего записанного запроса. Если следующего записанного запроса нет, то время просмотра этого экземпляра этой страницы не включается в отчеты.
Повторный посетитель - посетитель, который совершил хотя бы один предыдущий визит. Период между последним и текущим посещением называется давностью посещения и измеряется в днях.
Вернувшийся посетитель - Уникальный посетитель, активность которого состоит впосещении сайта в течение отчетного периода, и где Уникальный посетитель посетил сайт до отчетного периода. Отдельное лицо учитывается только один раз в течение отчетного периода.
Продолжительность сеанса / Продолжительность посещения - Среднее количество времени, которое посетители проводят на сайте каждый раз, когда они посещают. Рассчитывается как общая продолжительность всех посещений. количество сеансов, разделенное на общее количество сеансов. Этот показатель может быть усложнентем фактом, что программы аналитики не могут измерить продолжительность последнего просмотра страницы.
Посещение одной страницы / одиночный просмотр - посещение, при котором просматривается только одна страница (это не bounce ').
Наложение сайта - это метод отчета, при котором статистика (клики) или горячие точки накладываются по физическому местоположению на визуальный снимок веб-страницы.
CTR - это соотношение пользователей, которые нажимают на определеннуюссылку, к общему количеству пользователей, просматривающих страницу, электронную почту или рекламу. Он обычно используется для измерения успеха рекламной кампании в Интернете для определенного веб-сайта, а также эффективности кампаний по электронной почте.

Внешняя веб-аналитика

Внешняя веб-аналитика основана на открытых данных анализ, социальные сети исследование, доля участия в веб-ресурсах. Обычно он используется, чтобы понять, как продвигать сайт на рынке, определяяключевые слова, помеченные для этого сайта, либо из социальных сетей, либо с других веб-сайтов.

Используя HTTP Referer, владельцы веб-страниц смогут отслеживать, какие сайты-рефереры помогают привлечь трафик на их собственный сайт.

Общие источники путаницы в веб-аналитике

Проблема с гостиницей

Проблема с гостиницей обычно является первой проблемой, с которой сталкивается пользователь веб-аналитики. Проблема в том, что количество уникальных посетителейкаждого дня месяца не дает той же суммы, что и количество уникальных посетителей этого месяца. Неопытному пользователю это кажется проблемой для любого аналитического программного обеспечения, которое он использует. На самом деле это простое свойство определений метрики.

Чтобы представить себе ситуацию, представьте себе отель. В отеле два номера (номер A и номер B).

	День 01	День 02	День 03	Всего
Комната A	Джон	Джон	Отметить	2 уникальных пользователя
Комната B	Отметить	Anne	Anne	2 Уникальных пользователя
Итого	2	2	2	?

Как видно из таблицы, у отеля два уникальных пользователя каждый день в течение трех дней. Таким образом, сумма итогов по дням равна шести.

В течение периода у каждой комнаты было два уникальных пользователя. Таким образом, общая сумма по комнатам равна четырем.

Фактически за этот период в отеле побывало всего три человека.Проблема в том, что человек, который остается в номере на две ночи, будет засчитан дважды, если вы будете считать их один раз в день, но будет засчитан только один раз, если вы посмотрите на общую сумму за период. Любое программное обеспечение для веб-аналитики будет правильно суммировать их за выбранный период времени, что приводит к проблеме, когда пользователь пытается сравнить итоги.

Методы веб-аналитики

Проблемы с файлами cookie

Исторически, поставщики аналитическихрешений с тегами страниц использовали сторонние файлы cookie, отправленные из домена поставщика. вместо домена просматриваемого веб-сайта. Сторонние файлы cookie могут обрабатывать посетителей, которые пересекают несколько несвязанных доменов на сайте компании, поскольку файлы cookie всегда обрабатываются серверами поставщика.

Однако сторонние файлы cookie в принципе позволяют отслеживать отдельного пользователя на сайтах разных компаний, позволяя поставщику аналитическихуслуг сопоставлять действия пользователя на сайтах, где он предоставил личную информацию, с его действиями на других сайтах, где он думал, что он анонимный. Хотя компании, занимающиеся веб-аналитикой, отрицают это, другие компании, такие как компании, поставляющие баннерную рекламу, сделали это. Проблемы конфиденциальности в отношении файлов cookie привели к тому, что заметное меньшинство пользователей заблокировало или удалило сторонние файлы cookie. In 2005, some reports sh При этом около 28% интернет-пользователей блокировали сторонние файлы cookie, а 22% удаляли их не реже одного раза в месяц. Большинство поставщиков решений для тегирования страниц теперь перешли к предоставлению как минимум возможности использования собственных файлов cookie (файлов cookie, назначенных из клиентского поддомена).

Еще одна проблема - удаление файлов cookie. Когда веб-аналитика зависит от файлов cookie для идентификации уникальных посетителей, статистика зависит от постоянного файла cookie для хранения уникального идентификатора посетителя. Когда пользователи удаляют файлы cookie, Обычно они удаляют как основные, так и сторонние файлы cookie. Если это будет сделано между взаимодействиями с сайтом, пользователь будет отображаться как первый посетитель в следующей точке взаимодействия. Без постоянного и уникального идентификатора посетителя конверсии, анализ потока кликов и другие показатели, зависящие от действий уникального посетителя с течением времени, не могут быть точными.

Файлы cookie используются, поскольку IP-адреса не всегда уникальны для пользователей и могут использоваться большими группами или прокси-серверами. В сомах В некоторых случаях IP-адрес объединяется с пользовательским агентом, чтобы более точно идентифицировать посетителя, если файлы cookie недоступны. Однако это решает проблему лишь частично, потому что часто пользователи за прокси-сервером имеют один и тот же пользовательский агент. Другие методы однозначной идентификации пользователя - это технически сложным и ограничивающим отслеживаемую аудиторию или будет считаться подозрительным. Файлы cookie достигают наименьшего общего знаменателя без использования технологий. как шпионское ПО.

Методы безопасной аналитики (измерения)

Может быть полезно знать, что сторонний сбор информации подлежит любым сетевым ограничениям и безопасность применена. Страны, поставщики услуг и частные сети могут предотвратить передачу данных о посещениях сайта третьим лицам. Все методы, описанные выше (и некоторые другие методы, не упомянутые здесь, например, выборка), имеют центральную проблему - уязвимость для манипуляций (как инфляции, так и дефляции). Этоозначает, что эти методы неточны и небезопасны (в любой разумной модели безопасности). Этот вопрос рассматривался в ряде статей, но на сегодняшний день решения, предложенные в этих документах, остаются теоретическими, возможно, из-за отсутствия интереса со стороны инженерного сообщества или из-за финансовой выгоды, которую текущая ситуация дает владельцам крупных веб-сайтов.. Для получения более подробной информации обратитесь к вышеупомянутым статьям.

См. Также

Ссылки

Библиография

Клифтон, Брайан (2010) Advanced Web Metrics with Google Analytics, 2-е издание, Sybex (Мягкая обложка.)
Кошик, Авинаш (2009) Веб-аналитика 2.0 - Искусство онлайн-отчетности и наука о клиенте. Sybex, Wiley.
Мортенсен, Деннис Р. (2009) Yahoo! Веб-аналитика. Sybex.
Фаррис, П., Бендл, Н.Т., Пфайфер, П.Е. Рейбштейн,Д.Дж. (2009) Ключевые маркетинговые метрики Более 50 показателей, которые должен знать каждый менеджер, Prentice Hall, Лондон.
Plaza, B (2009) Мониторинг эффективности источников веб-трафика с помощью Google Analytics: эксперимент с временными рядами. ASLIB Proceedings, 61 (5): 474–482.
Арикан, Акин (2008) Многоканальный маркетинг. Метрики и методы для успеха в сети и вне ее. Sybex.
Таллис, Том и Альберт, Билл (2008) Измерение пользовательского опыта. Сбор,анализ и представление показателей удобства использования. Морган Кауфманн, Эльзевьер, Берлингтон, Массачусетс.
Кошик, Авинаш (2007) Веб-аналитика: час в день, Sybex, Уайли.
Брэдли Н. (2007) Маркетинговые исследования. Инструменты и методы. Oxford University Press, Oxford.
Состре, Педро и Леклер, Дженнифер (2007) Веб-аналитика для чайников. Уайли.
Берби, Джейсон и Атчисон, Шейн (2007) Веб-аналитика с практическимидействиями: использование данных для принятия разумных бизнес-решений.
Дэвис, Дж. (2006) «Маркетинговые показатели: как создать подотчетную Маркетинговые планы, которые действительно работают »John Wiley Sons (Азия).
Петерсон Эрик Т. (2005) Хаки для измерения веб-сайтов. O'Reilly ebook.
Петерсон Эрик Т. (2004) Демистификация веб-аналитики: руководство для маркетологов по пониманию того, как ваш веб-сайт влияет на ваш бизнес. Celilo Group Media
Ленсколд, Дж. (2003) «Маркетинговая рентабельность инвестиций: как планировать, измерять и оптимизировать стратегии для получения прибыли» Лондон: McGraw Hill Contemporary
Sterne, J. (2002) Веб-метрики, Проверенные методы измерения успеха веб-сайтов, Лондон: John Wiley Sons.
Сринивасан, Дж. (2001) Метрики, модели и примеры электронной торговли, Лондон: Prentice Hall.
Чжэн, Дж. Г. и Пельцвергер, С. (2015) Обзор веб-аналитики, В книге:Энциклопедия информационных наук и технологий, третье издание, издатель: IGI Global, редакторы: Мехди Хосров-Пур