- ユーザーがより簡単に必要な情報を見つけることができます
前にブログの記事- する Web サイトナビゲーションの設計を最適化解析に基づいてサイトナビゲーションと最適化を評価する方法。 しかし、その後行方不明、Google Analyticsでは、非常に便利な機能ですが見つかりました- ナビゲーションの概要、直訳では"ナビゲーションの概要"ですが、それは（Baiduの統計、借りる第一引き継ぐ）ページの"下流"で呼び出すように見える分析は、より適切です。 それはここでは、この機能を導入することだ（直接ビューにそれを置くために有効なクリックまたはオペレーティングシステム用のナビゲーション機能があることです）のサイトナビゲーションの良い分析することができます。
度を達成するためのナビゲーション優れた測定
（この機能は、以下のコンテンツモジュール内の上位のコンテンツ]タブです）GAナビゲーションサマリーレポートのナビゲーションインデックスページをお勧め私の記事のトピックを見てみましょう。
チャートからは、ページが（図でマーク）表示された回数を見ることができ、訪問数の割合は、サイトへの訪問（図2）から、訪問のどのくらいの割合を始めた駅の外からこのページへのアクセスにマークされているこのページへのラベルにジャンプするには、ページ内のサイトからの訪問（図3）、（図4）マークされたサイトを閲覧するページの後に残すための訪問数の割合は、ページの何パーセントのサイトを入力する他のページ（図は現在、一見データが問題であるの5,4および5をマーク）、サイトの内部ページ（ユーザーがページを表示する前に、ページ、図6にマークされている）の上流にトップ10をリストアップストリームおよびダウンストリーム間のページ次のページ（図7で示され、ページを表示した直後に見て）、それぞれの割合。 それは時々ページとページの下流の上流に表示され、ページとページのホームアドレス（/）の下流の上流を分析するためのホーム·ページ（/）を選択するような、URIアドレスと同じページを選択することに留意すべきである、これはメインリフレッシュです。操作、GAはページビューに統計情報をページが更新されている。
上記の関数は、私たちはもはやほぼウェブサイトに滞在する訪問者数を推定するために、ナビゲーション·ページへのリンクをクリックすることがあります（退出率）ナビゲーション·ページの離脱による必要はありません。 そして、我々は唯一のナビゲーションの概要がすぐにナビゲーション·ページからの訪問数を残してください、およびナビゲーション·ページページの下流に分析することで、より正確に効果的なCTRを測定し、リフレッシュを除く、他の非ナビゲーション·リスト·ページに戻り、または転送できません。操作は、クリックスルー率（％のクリック）インデックスのナビゲーション機能であるナビゲーションページ]をクリックして変換（CTR）であり、これらのナビゲーション·ページのリンクを追加します。 上記の表は、例えば、ホーム（/）、ページのリフレッシュ（/機能·トピック/）を除外すると、これらのクリックに対する非ナビゲーション·ページ（/について/ /サイトマップ/など）、残りのページにジャンプナビゲーション関数の和に効果的なCTRのナビゲーション機能は、残念なことに、ページ上のGAの上流と下流では唯一のトップ10を示している。
ナビゲーション設計の最適化の前のコンテンツの上に、実際には、下流の分析上のページだけではなく、それ以下で説明する程度を達成するためのナビゲーションを分析するために使用することができ、非常に効果的なサイトの分析方法であるアプリケーションは別の種類です - - コンテンツ推薦の効果。
お勧めサイトのコンテンツに関連する
前のブログ記事- 最適化されたウェブサイトの情報アーキテクチャは、 サイトのほとんどで説明されては、取得または建設にツリー構造に基づいていますが、問題がある、元のツリー構造は、リーフノード（またはサイトでされている可能性がありノードの内容の間には直接リンク）はありません、ユーザーがコンテンツページの下部から別の低レベルのコンテンツページに直接ジャンプすることはできませんが、記事から他のコンテンツページを入力するには、家庭やセンターのナビゲーション·インデックスページに戻る必要があるツリーチャートも直接回線に接続されていないページの下部に反映されています。 多くのサイトがこのような商品として、コンテンツへまたはサイドバーの最後に関連性の高いコンテンツの推薦を提供されていますので、淘宝網のe-コマースウェブサイトの製品ページには、推奨される製品の価格と同じクラスを持つか、あるいは、ユーザーが製品を購入しただけでなく、製品の推奨を購入し、書籍、音楽、映画、ページ上のクレソンにも関連するコンテンツの推薦を提供しています。
-これらの機能の多くは、前回の記事で実現するためのアルゴリズムの内容に基づいて、最大のマーケティング、クロスマーケティングに関連する推奨事項と推奨される方法に関連付けられたユーザーの動作に基づいて。 実際には、多くのブログは、以下の各記事の末尾の関連記事は電子商取引サイトの記事RFM分析のリストは私のブログについては、この資料ですと同様の機能を持っています：
-私はWordpressのプラグインを使用しているもう一つの関連記事プラグインは、この機能を実装するために、プラグインの導入によれば、テキスト、記事のタイトルの計算を介してタグを、と分類は、ページの一番上のいくつかのショーを選択します。 この機能は素晴らしいですが、それは、記事のページの間のチャネルを開いたかもしれない記事を読んだ後、ユーザーは関連記事を参照したい場合は、関連するコンテンツが良い方法を提供することが推奨され、ユーザーは引退する戻ってする必要はありません。検索ページへのコンテンツは、単純に、迅速に検索する情報に移動し、より簡単にユーザーを助けるために、行をクリックします。
内容は、効果分析を書く
サイトはいくつかのレベルでは、アルゴリズムが長所と短所が存在しますので、機能は自動的にマシンのアルゴリズムを介して生成された提案し、我々はアルゴリズムの効果を達成するために機能を評価するための分析を必要とする最適化することができます。 、ブラウジングビヘイビアをユーザーに基づいて分析がするので、サイトの分析を評価関数の結果を達成するための最も効果的な方法であり、無用があった、Google Analyticsのaboveにナビゲーションの概要は、推奨内容を分析するために使用するツールの効果のために非常に適している。 私はこのプラグインを使用する方法の効果、最終的に確認する例として、記事ページの分析の上流と下流のまたはeコマースウェブサイトのRFM分析：
あなたができるように、ページ·リストの上流と下流からのコンテンツページからそれらの割合は、他のコンテンツページを移動し、そのうちのページのランキング一覧を推奨しているの流入と流出の割合が最も高いと、そのサイトで比較する効果を達成するための機能をテストするために、反応サイトの機能の相関の目には、ユーザーとの相関は、同じです。
最適化されて実際に調整するアルゴリズムで推奨されているコンテンツを測定する変換比を調整するアルゴリズムは、また、上流と下流のページを調整するためのテストアルゴリズムの前と後にこのメソッドを使用することができます。 コンテンツサイトのコンテンツランキングと合意に達するようにしようとする内容期待される相関が推奨するアルゴリズムの継続的な最適化を介して、我々は、これはユーザーがコンテンツを検索したいページに表示されませんユーザーのニーズを満たすことができます。
いくつかの問題に注意を払う必要があります。
- 多分推薦モジュール以上になるか、またはGAのレポートで提供されている他のコンテンツページへの多数のリンクが存在しますコンテンツページは、すべての流入と流出の和であるので、もし推薦モジュールの評価エフェクトはモジュール内のリンクを区別する必要がある、かもしれないURLパラメータが解になるに追加します。
- データの時間間隔、およびウェブサイトの内容の変更は、関連する内容で推奨される変更によってもたらされることに注意してください。 あなたが推奨される影響の分析と比較、サイトのコンテンツ更新内容ことに注意して行うための適切な間隔を選択することができます前に、Google Analyticsでは、デフォルトの時間間隔は1ヶ月です。
- 推奨される一部のコンテンツは、耳栓のページを購入するなど、MP3耳栓を購入するページで推奨されているように、双方向ではないMP3をお勧めしないかもしれませんが、それは時々ページの上流と下流のページを分離する必要があり、変換に注意を払う方向。
上記の2つの例は、私はGoogle Analyticsのナビゲーション集計関数を考えて、あなたはまた、より多くのアプリケーションを考えるあなたの視点を共有することが歓迎されていません。
»この論文では、 BY-NC-SAの契約、ソースを指定してください再現： ウェブサイトのデータ分析を見る » 最適化は、 "推奨
関連記事：
良い書き込み···頻繁に知識を学ぶためにあなたのサイトに来て··
良いGuizhanをランク付けしました！ サポート！
十分に良い、非常に良い。 ページには、この問題を検討するための検索エンジンですが、また、SEOの問題。 アイデア良い。
あなたのサイトが更新された場合は方法に応じてテキストの内容が正確ではないことをお勧め裁判官によって推奨されるコンテンツに影響を与えます。 それはクリックせず、代わりに推奨されるコンテンツのちょうどライン上で記事の内容を勧告することができる。原因
現在の記事に先立って公開された記事のためにのみ推奨されるオプションがありますもう一つの関連記事。 のみ以前の記事を表示する
_at_ ヨーヨー ：これは重要ですが、コンテンツパブリッシングの時間差は、相関分析データに影響を与える可能性があり、それが適切な時間間隔を選択する必要があり、必ずしもそのような1週間分のデータを選択すると、以前にリリースされたコンテンツを選択する必要はありませんし、今週の分析に関わるすべてのは、すでに結果が有効であることをして、存在しています。
Joegh ：私が読んだすべての記事があなたに理にかなっては...サイトの分析でより多くの統計情報と鉱業を楽しみにして、たくさんのことを学んだ。 ありがとうございました！
それは理解することができ、Google Analyticsは、データ·ウェアハウスの基礎となるデータと同等であり、記事の2つのインスタンスは、データ·アプリケーションと同等ですか？
_at_ tjdyw ：非接触データウェアハウスのアーキテクチャを維持している場合はGoogle Analyticsは、データウェアハウスの基礎となるデータとして理解されるべきではありません、GAは、データには、show platformは、データマート（データマート）の範囲に属している必要があります。
次のページはいくつかの指標であるナビゲーションの概要の入り口前のページには、達成する方法であるのだろうか？ 私は実験データを行うには、GAレポートはこれらの指標を表示しますので、非常に誠実にについてお聞きしますが、また啓発に見える
Anran ：こんにちは、非常に、この関数の、データの実験ナビゲーションの概要"の意味を理解していない、私はGAの古いバージョンと新しいバージョンは、コンテンツモジュールのページの統計では、持っている必要がありました。
_at_ joegh ：ありがとうございます、発見した。 あなたのブログは非常によく、非常に慎重に書かれており、より多くのものを共有し続けることが期待されてい
@ joeghこんにちは、この関数はページの上流と下流の分析のためにである場合は、ウェブサイトのコンテンツページの膨大な量でも、下流の分析上のページの内容のいくつかのサンプルですか？ もしそうなら、良いか悪いか、コンテンツを判断できるようにするにはどうやって？
@ アマウリ ：推奨されるアルゴリズムは比較的固定されている推奨されるウェブサイトのコンテンツモジュールは、分析のために頻繁に自動リフレッシュサンプルしないサンプルの内容に基づいて、最高のも見て人工的な1、もちろん、下流のページの統計は、コンテンツの確率または割合である。 より効果的なアプローチは、特定のパラメータを追加する推薦モジュールのリンクは、これは簡単に区別することができます。