独立站网站数据分析(11) ——网站内容分析

在第9篇数据分析系列文章中，我介绍到网站分析落地到日常工作，主要分为流量分析、渠道分析、网站内容分析及和用户行为分析。对流量及渠道进行分析后，随着用户的访问，我们进入到了网站内部，也正是用户旅程的开始。

通过UJM用户旅程地图上，你会知道，用户发生在我们网站的各种行为都产生于各个页面之上。如果只是关注到行为，而忽视各个页面，你可能永远不知道是什么原因导致了跳出、放弃注册、放弃购买、终止会话等行为。因为用户行为是受到页面内容影响而做出的用户决策，它只是结果。想要知道为什么导致结果的发生，就需要我们对旅程中用户看到的这些页面进行分析。

这是数据分析的第11篇文章，让我们跟随用户的步伐，开始对网站内容分析。

内容好坏的分析

当用户第一次来到你的网站，他访问的第一个页面，我们通常叫做着陆页面（landing page），在这个页面上，用户要么就bounce掉，要么就会分流进入到其他页面。如果跳出率很高，怎么分析？

landingpage是流量与内容的分界线，两者都有可能导致跳出率的指标变差，所以在这里，我们需要先判断，是网站加载速度导致还是网站内容导致的。

为什么不提渠道的原因？ 因为不同渠道的流量质量不同，跳出率一定有所不同，而我们分析的不是渠道之间跳出率不同的原因，而是找到这条渠道内跳出率较高的原因。

因此留给我们的选项就只有2个。

那如何判断？我们想象一下，把自己当作用户。来到一个页面后，首先是等待加载，在加载的过程中，如果看到有兴趣的就开始点击，如果加载过长可能会导致用户流失；等到全部加载完毕后，如果内容吸引，就产生更多点击；随着看的更多，会更加明确自己是留下还是离开。

就产生了以下四种情况：

针对这4种情况，我们用趋势图来模拟用户在4种情况下的事件次数分布。横轴是页面加载时长，以秒为单位；纵轴为事件完成次数，事件一般包含3个：页面加载完成次数，用户点击次数和退出行为次数。

情况A：内容OK，加载正常

这就是理想状态嘛。

绿色折线： 当页面还没完全加载成功，只出现少量内容时，会产生一部分点击，受到用户本地网速的影响，全面加载甚至可能需要更长一点；

蓝色折线： 随着页面逐渐全部加载完毕，页面点击次数开始变多，而页面点击次数一定会和跳出次数成此消彼长的状态。

黄色折线：随着停留时间的加长，有的用户对内容并不感兴趣，所以选择退出。

情况B： 内容OK，页面加载慢

如果网页加载速度慢，页面内容正常，那么跳出者的停留时长会略长于加载时间，但跳出次数在时间上的分布会呈现出倒弧形的趋势。

情况C：内容没有吸引，加载时间正常

在加载完毕的同时就开始有大量跳出，跳出者的平均访问时长在4～6秒的加载时长内。

情况D： 内容没吸引力，加载慢

如果出现这种情况，运营人员真的要好好反思了。因为页面加载时长我们很容易用测速工具检查出来，比如google pagespeed

用工具排除掉页面加载时长这个因素后，其实就只需要判断页面内容质量了。首先你可以用GA4的自由报告筛选出指定页面下的各项纬度和数据

包括流量来源、会话数、用户数、跳出率、每次会话时长等指标，然后就得到下面的数据表，

很容易看出来，men’s unisex ｜apparel这个页面，无论在哪个流量渠道下，内容表现真不咋滴。

但是具体差在哪里呢？ 从报表上，men’s unisex｜apparel页面每次的会话时长都有一分钟以上，这么长的时间依旧有90%以上的跳出率，所以接下来就借助热力图工具来分析具体内容。

热力图分析

大部分网站目前使用的是基于鼠标行为的分析工具，借助这个工具，我们可以关注以下问题：

• 用户是否点击了我们希望互动的内容；
• 有没有重要按钮或元素被大量点击的，却被放到了不起眼的地方；
• 用户感兴趣的内容是否和我们预想的一样；
• 具体元素的点击数据如何？
• 未转化用户与转化用户之间的热图差异如何
• 从重要元素的点击来看，哪个渠道的质量更好
• 在介绍电商分析模型的时候，我们提到了热力图分析和基于鼠标行为的分析工具，在使用付费软件之前，你可以先使用微软的Clarity这个免费工具。

在Clarity后台的“热度地图”上，你可以看到页面上不同元素被点击的次数、以及呈现出的热力图。 ——> Clarity安装和使用教程

热图可以反映用户在页面位置上鼠标的点击、移动和停留偏好。产品经理、运营人员可以借助热图对用户的访问偏好有一定的了解。

而对于独立站云运营人员来说，带有数值的信息追踪会更加有帮助，，比如对不同内容、每一篇文章、每一个商品、每一张图片等的点击偏好，然后才能有的放矢地进行优化。

从热力图拿到相应的数据后，就可以按照以下思路来进行优化

• step 1: 最佳区域:找到访客在着陆页面中最容易聚焦的区域。
• step 2: 最优信息: 找到访客最容易聚焦的信息。
• step 3: 配合: 将最佳区域和最优信息二者巧妙结合，引导用户去点击你希望的地方
• Step 4: 辐射: 最佳和最优无法结合时巧妙利用辐射原理，让消费者看到更多网页信息。
• Step 5: 信息隐藏: 利用视觉规律隐藏不想让人看到的信息，。
• step 6: 设置休息区域: 利用热图提示，巧妙设计休息，降低浏览疲劳感。

热图分析让数据更加可视化，借助工具去不断的去优化网站首页、功能页面、活动页面。再多次优化迭代后，你甚至可以优化出活动页面模板，以便复用在下一次的网站活动页面设计上。

虽然也有些人会使用更复杂是方式去分析页面内容，比如页面参与度、页面价值、但是个人觉得，如果不是路径优化，只是针对某个页面做优化，那么热力图就已经够用了。

这是独立站数据分析系列文章的第11篇，下一批我们将开始数据分析篇的最后一个分析模块- 用户行为分析。