- 사용자가보다 쉽게​​ 필요한 정보를 찾을 수 있도록 허용

전에 블로그에 기사 -하는 웹 사이트 네비게이션 설계를 최적화 분석을 바탕으로 사이트 탐색 및 최적화를 평가하는 방법. 그러나 나중에 누락 발견하면 Google Analytics에서 매우 유용한 기능입니다 - 탐색 요약, 직역 '탐색 요약'이지만, 페이지 (Baidu 통계, 빌려 첫번째 인수 인계)에 '하류'를 부를 것 분석은 더 적절할 것입니다. 그것은 여기에이 기능을 소개하고있어 (직접보기 끼어야 유효 클릭이나 운영에 대한 탐색 기능이있다는 것입니다) 사이트 탐색의 좋은 분석이 될 수 있습니다.

의 정도를 달성하기위한 탐색의 더 나은 측정

제 기사 주제 봐 GA 탐색 요약 보고서 (이 기능은 아래 내용 모듈에서 내용 탭을 상단입니다)에서 탐색 색인 페이지를 권장합니다 :

차트에서 해당 페이지가 (그림 표시) 조회되었습니다 횟수를 볼 수 방문수의 비율은 사이트 방문 (그림 2)에서 방문 중 얼마나 많은 비율을 시작한 역 밖에서이 페이지에 대한 액세스에 표시됩니다 페이지 사이트 (그림 4)로 표시된 탐색 후이 페이지로 레이블을 이동하는 페이지 내에서 사이트 (그림 3)에서 방문은 방문 횟수의 비율 떠나고, 페이지의 어떤 비율 사이트를 입력하는 방법 다른 페이지 (그림은 현재 보이는 데이터의 5,4와 5 문제로 표시), 상위 사이트의 내부 페이지 (그림 6에 표시된 페이지를 사용자에게보고하기 전에 페이지)의 상류 10, 하류를 나열하면서 페이지 다음 페이지 (그림 7에 표시된 각 페이지를보고 나서 바로 조회) 및 각각의 비율입니다. 그것은 때로는 페이지와 페이지의 하류의 상류에 표시하고 페이지와 페이지 홈 주소 (/)의 하류의 상류를 분석하기 위해 홈 페이지 (/)를 선택 등, URI 주소와 동일한 페이지를 선택 것을인지해야합니다, 이것은 메인 새로 고침입니다 운영, GA는 페이지뷰 통계가 페이지를 새로 고쳐야됩니다.

위의 함수는, 우리는 더 이상 대략 웹사이트에 머물 방문의 수를 추정하고 탐색 페이지에 대한 링크를 클릭할 수 있습니다 탐색 페이지 (종료 율)의 출발에 의해 필요가 없습니다. 그리고 우리는 탐색 요약 즉시 탐색 페이지의 방문수를 떠나보고, 탐색 페이지 페이지의 하류 분석하여보다 정확하게 효과적으로 클릭률 (CTR)를 측정, 새롭게 제외하고, 기타 이외의 탐색 목록 페이지에 반환하거나 전송할 수 없습니다 작업 속도 클릭 -을 통해 (클릭수 비율 (%))는 인덱스의 네비게이션 기능입니다 탐색 페이지를 클릭 전환율 (CTR)은 이러한 탐색 페이지 링크를 추가합니다. 위의 표에 예를 들어, 홈 (/), 페이지의 새로고침을 (/ 특집 - 주제 /) 배제하고 비 탐색 페이지에서 페이지로 이동합니다 이러한 클릭에 대한 (/ 약 / / 사이트 맵 / 등), 나머지 네비게이션 기능의 합계 효과 클릭률의 탐색 기능은, 불행하게도, 페이지 조지아의 업스트림 및 다운 스트림은 상위 10를 보여줍니다.

네비게이션 설계의 최적화에 관한 이전의 내용보다도 사실 하류 분석의 페이지뿐만 아니라이 정도는 응용 프로그램의 다른 종류는 그 아래에 설명된 달성하기 위해 탐색을 분석하는 데 사용할 수있는, 매우 효과적인 사이트 분석 방법입니다 - - 콘텐츠 추천 효과.

추천 사이트의 콘텐츠와 관련

이전 블로그 기사 - 최적화된 웹사이트 정보 아키텍처는 사이트의 대부분은 인수 또는 건설에 대한 트리 구조를 기반되었을 수도에 설명되어 있지만, 문제가 원래의 트리 구조는 리프 노드 (또는 사이트입니다 노드의 내용 사이에는 직접 링크)가없는 사용자가 콘텐츠 페이지의 하단에서 다른 낮은 수준의 컨텐츠 페이지로 직접 이동할 수 없다, 당신은 문서에서 다른 콘텐츠 페이지를 입력하도록 가정 또는 중앙 탐색 인덱스 페이지로 돌아갑니다해야 트리 차트도 직접 라인에 연결되지 않은 페이지 하단에 반영됩니다. 너무 많은 사이트가 내용이나 사이드바 같은 아마존과 같은 관련 콘텐츠의 추천서의 끝부분에 제공되며, Taobao 전자 상거래 웹사이트 제품 페이지에 권장 제품의 가격과 같은 클래스가, 아니면 사용자가 제품을 구입뿐만 아니라 제품 추천을 구입, 책, 음악, 영화 페이지에서 물냉 또한 관련 내용의 추천서를 제공합니다.

- 이러한 기능의 대부분은 이전의 기사 달성하기위한 알고리즘의 내용을 기반으로 관련 권장 함께 마케팅, 크로스 마케팅을 권장하는 방법과 관련된 사용자 행동을 기반으로. 실제로 많은 블로그가 다음 각 기사의 끝부분의 관련 기사는 전자 상거래 사이트의 기사 RFM 분석의 목록 내 블로그에이 기사가되어 유사한 기능을 가지고 있습니다 :

제가 워드 프레스 플러그인을 사용하고 - 또 다른 관련 게시물 플러그인 이 기능을 구현하기 위해 플러그인의 도입에 따르면, 그것은 기사 제목의 계산, 텍스트, 태그 및 분류가 페이지에서 상단 몇몇 프로그램을 선택합니다 통해서입니다. 이 기능은 잘, 그것은 기사 페이지 사이의 채널을 열어 아마도 기사를 읽은 후, 사용자가 관련 기사를 검색하고 싶습니다, 관련 콘텐츠가 좋은 방법을 제공하는 것이 좋습니다 사용자는 은퇴에 돌아올 필요는 없다 검색 페이지에 대한 내용은, 단순히 사용자가 더 쉽게, 빠르게 찾고자하는 정보로 이동할 수 있도록, 라인을 클릭합니다.

콘텐츠 효과 분석을 추천

사이트가 어떤 수준에서, 알고리즘은 장단점이 존재하는 것이다, 그래서 기능이 자동으로 컴퓨터 알고리즘을 통해 생성되는 제안, 우리는 알고리즘의 효과를 달성하기 위해 기능을 평가하기 위해 분석이 필요 최적화할 수. 사용자의 브라우징 행동을 바탕으로 분석 평가 기능의 결과를 달성하기위한 가장 효과적인 방법이며, 사이트 분석 있도록 쓸모가있다, Google Analytics는 위에서 설명한 탐색 요약 권장 내용을 분석하는 데 사용되는 도구의 효과 매우 적합합니다 . :의 상류와 나는 효과 플러그인에서 이것을 사용하는 방법 마지막에 볼 예제와 같은 기사 페이지 분석 하류 또는 전자 상거래 웹사이트 RFM 분석

, 상류 및 페이지 목록 콘텐츠 페이지에서 이들의 비율 하류 후 가장 높은 페이지 순위 목록을 권장 그중 inflows과 outflows의 비율, 그리고 사이트 비교하는 중에 다른 콘텐츠 페이지를 이동 그래서 앞으로 당신은 할 수 반응 사이트 기능의 상관 관계의 눈을에서 사용자와 상호 관계가 효과를 얻을 수있는 기능을 테스트하기 위해, 동일합니다.

최적 진짜 조정 알고리즘에 권장 내용을 측정 전환 비율을 조정하는 알고리즘, 당신은 또한 업스트림 및 다운 스트림 페이지를 조정하기 위해 테스트 알고리즘 전후에는이 방법을 사용할 수 있습니다. 그리고 우리가 합의에 도달하려고 콘텐츠 사이트 컨텐츠 순위와 내용 예상 상관 관계에서 권장하는 알고리즘의 지속적인 최적화를 통해이다 않는, 이것은 사용자가 내용을 찾기 위해 원하는 페이지에 표시됩니다 사용자의 요구를 충족합니다.

몇 가지 문제에 대한 관심을 지불할 필요가 :

1. 아마도 추천 모듈보다 더 될 것이다, 또는 GA의 보고서에서 제공하는 다른 콘텐츠 페이지에 많은 링크가있을 것입 콘텐츠 페이지는 모든 inflows과 outflows의 합계입니다 그렇다면 추천 모듈의 평가 효과는 모듈의 링크를 구분할 필요가, 아마도 URL 매개 변수가 해결책이 될 것입 추가합니다.
2. 데이터 시간 간격, 및 웹사이트 컨텐츠 변경 관련 콘텐츠에서 권장하는 변화에 대해 가져온 점에주의하십시오. 당신이 추천 미치는 영향 분석 및 비교, 메모 해당 사이트의 콘텐츠 업데이트 내용을 수행하기 위해 적당한 간격을 선택하기 전에 Google Analytics는, 기본 시간 간격은 한달입니다.
3. 일부 콘텐츠 등, MP3 귀마개를 구입 귀마개 페이지가 MP3를 추천하지 않을 수 있습니다 구매 페이지에서 권장하는 등 양방향이 아니라는 권장, 그것이 때로는 페이지와 하류 페이지의 상류를 분리하는 데 필요한, ​​전환에주의 방향.

위의 두 예제, 나는 Google Analytics의 탐색 요약 기능을 생각하면 더 많은 애플 리케이션을 생각하여 시각을 공유하실 수 없습니다.

»이 종이에는 BY-NC-SA의 계약 소스를 지정하십시오 복제 : 웹사이트 데이터 분석 » 최적화 "는 것이 좋습니다

관련 기사 :

1. URL은 분석을 위해 더 적합
2. 최적화 웹 사이트 내비게이션 디자인
3. 내부 검색을 최적화
4. 사이트 페이지의 측정 및 재분화
5. 고객 만족도 향상

• 이전 : 사용자 활동을 측정하기위한 참여
• 다음 : 사용자의 작업 분석을 완료하는