2011年5月18日 星期三

seo Google Analytics 各種流量統計數據對部落格有什麼意義?

Google Analytics 各種流量統計數據對部落格有什麼意義?

有不少訪客問過我關於Google Analytics或一些網站流量統計的問題,尤其是對於一些流量統計數據到底代表什麼意思有著不少疑惑。當然,每一個專用的數據名詞背後都有一套運算規則和它的定義,但是如果要把這些數據關連到與「個人」部落格間的關係時,那麼我會說,這些數據就是拿來「自滿」用的。請注意我說的是「一個人」自己寫好玩、寫爽的部落格,再請注意我這邊的「自滿」一詞沒有任何的貶意(可參照本季最新日劇「未來老師」中對此詞的定義),因為部落格本來就是拿來自滿用的,所以再多個可以拿來自滿的東西,那確實還真的可以增加不少樂趣啊!
滿足站長個人成就感可是一件非常非常重要的事。當你開始決定要發表「網誌」時,就代表你願意用一種特別的方式來公開個人日記、獨門消息、或專業、業餘知識,這一條分享的道路需要耐心、毅力、興趣與成就感的支持才能夠走的久遠。對於這群刻苦耕耘的站長們來說,最強大的動力補給品就是部落格的讀者,而流量統計正是為默默經營的站長,提供讀者瀏覽足跡最好的工具
至於一個優秀流量統計服務所能展示的數字紀錄,絕對不只是瀏覽量的累積那麼簡單;一個有企圖心的站長,確實還是可以透過判讀這些數據來追蹤部落格成長因素、訪客行為變化,並規劃出某些未來發展的方向。所以下面我就以之前蒐集的資料、理解,配合Google Analytics本身的說明文件加上自己的經驗,以Google Analytics為主,來聊聊各種流量統計數據所代表的意義,說明時我會盡量避開專業的用語,而用比較形象化的方式來說明。

訪客 Vistors

流量統計最大的功能就是了解部落格讀者的習性。在訪客分析中我們可以了解訪客的真實地理位置、使用語言、電腦系統,這些資訊可以作為部落格版面設計的參考,因為友善的考慮到對讀者電腦系統的支援,才能夠留住更多訪客。
在訪客的訪問趨勢中,我們可以從訪問次數、新舊訪客比率、停留時間、退回率等資訊,來檢驗部落格的經營方針是否有達到預期的效果,這也是觀察部落格成長最有效的指標。
  • PageView
  • Google Analytics用語:網頁檢視
  • 其它可能用語:PV、瀏覽量、網頁瀏覽量、網頁展示次數、網頁點閱量
我們在講網站流量時,為了看起來數字比較大所以通常是在講PageView,又可簡稱為「PV」。PV代表站內網頁被檢索查看的總次數。這是什麼意思呢?就是說當一個讀者來到你的部落格後,看了首頁與兩篇文章,總共檢視了三個網頁,那麼你的部落格PV便會加上3。
假設部落格是一本書,那麼PV愈高,表示這本書被翻閱的頁數量愈大。而現在有許多流量分析服務會去針對部落格每個單篇文章(亦即單個網頁)來進行被瀏覽次數統計,例如我部落格右方的Spotplex,如此一來你和訪客就可以看到最常被瀏覽的熱門文章。
  • Visit
  • Google Analytics用語:造訪次數
  • 其它可能用語:到訪數、造訪數、Unique Visitor特定訪客(如Statcounter,可調整時限)、有時候可能也會被直接叫做Vistor訪客
除了PV基本上沒有爭議外,其它一些數據名詞在不同的流量統計可能有不同的算法、用法,而且同樣的用語可能在不同服務間有很大的歧異,所以必須看清楚你所使用統計服務的說明。我們這邊則以Google Analytics為主來做說明
「造訪次數」一般被認為是查看網站行銷效果與熱門度的基本指標,對於其他統合參數來說,「Visit」也常是必要的參考值,這是因為這項數據更具體的代表了「每一次實質的到訪行為」。例如有一個體來到你的部落格看了兩三個網頁,然後離開網站,或者在短時間內(Google Analytics預設為30分鐘)重複進出你的網站,那麼這整個瀏覽過程中這位個體只會被計算為一次的Visit。但是只要超過時限,「造訪次數」就不會管個體之間是否為同一個人,都會被計算為新的一次實質造訪行為。
所以Visit可以更準確的告訴你部落格「被看到」的次數。還是假設部落格是一本書,那麼「造訪次數」愈高,表示這本書的借閱率愈高,也就是越熱門。因為在PageView中可能會有特定的讀者一次就大量的翻閱你的文章內容,這時你看到的只是所有網頁被瀏覽數的總合,而如果是「Vist造訪次數」則可以更準確的告訴你,網站每天被點進來看的實質熱門程度。
  • Absolute Unique Visitor
  • Google Analytics用語:絕對特定訪客
這是Google Analytics比較特殊的一項設計,Absolute Unique Visitor(絕對特定訪客)是比Visit更嚴格的計算法。它的計算方式是:在一段特定時間內(這段時間依據你在Google Analytics上方圖表拉出的時間長度而定), 不管到訪網站幾次,只要是同一個體,都只會被計算為一位絕對特定訪客,也就是不重複的讀者數量
例如說你在Google Analytics拉出30天的檢視時間,你看到「絕對特定訪客」是10000人,「Visit造訪次數」有105000次;但是如果你把時間拉成只有一天,你卻可能看到單日的「絕對特定訪客」有3000人,而「Visit造訪次數」則有3500次。這是什麼道理呢?你把單月內每天的造訪次數加起來,會剛好等於一個月的造訪次數,但是「絕對特定訪客」卻不是這樣。這是因為「絕對特定訪客」會依據你拉出的「檢視時間」來調整,它指得是在「這段時間」裡面拜訪你部落格的「不重複訪客」數目,在某個意義上這亦代表著你「這段時間」真正的讀者數目。
以前面舉的數據為例,絕對特定訪客的意思就是說,在一個月內,你總共有10000個讀者來看過你的部落格,這些讀者有的可能只來一次,有的可能來四、五次,有的可能每天都來,但是這個月內你部落格所吸引的不重複讀者就是只有這10000個,而它們加起來的造訪次數則有十倍多的105000次。在另外一個例子中,則是說你部落格一天之內有3000個不重複的讀者。
如果繼續以部落格是一本書來舉例的話,「絕對特定訪客」就是指某段時間裡這本書被「多少個不同的人」借出去過
  • Vistor
  • Google Analytics用語:訪客
  • 其它可能用語: 無,因為這個用語在Google Analytics中是一個特殊用法,和其他統計服務的用法不盡相同。
當我們在Google Analytics中使用圖表上方的下拉選單,想要改變圖表的數據項目時,你會看到一個「Vistors 訪客」的項目,這個項目顯示的數值會比「Visit造訪次數」稍低,為什麼呢?因為這裡的「Vistors訪客」指得就是「每天的絕對特定訪客」,亦即「每日不重複訪客」數目。一般來說,Google Analytics預設會在它的圖表中優先顯示這個項目的數據。
googleanalytics-01
  • New Visitor
  • Google Analytics用語:New Visitor
  • 其它可能用語:新訪客
新訪客與舊訪客,在這裡的意思更正確的說是:新訪客的訪問次數、舊訪客的訪問次數,兩者相加後就是你部落格的總訪問次數。
當然,對一個部落格來說,能夠吸引新訪客來閱讀,是持續成長不可或缺的重要因素。
P.S.以上是Google和一般網站對這個數據的解說,但是我自己的使用經驗,覺得這裡的數據比較像是「在某段時間內只造訪你部落格一次」的訪客數量,這和「第一次來你部落格」的意義其實有微妙的不同。當然這有可能是統計上某些不可跨越的侷限所致,歡迎知道更詳細資料的朋友提供意見。
  • Returning Visitor
  • Google Analytics用語:Returning Visitor
  • 其它可能用語:舊訪客、回流訪客
如果到訪的讀者之前曾經來過你的部落格,那麼統計服務就會將其計算為「Returning Vistors」。
「回流訪客」其實就是你的老讀者,喜歡重複看你部落格的讀者同樣的很重要,因為他們可能是你推廣散布部落格中不可或缺的原動力。通常統計服務會把NewVistor和Returning Vistor配在一起看兩者的比例。
用借書來說的話,新舊訪客的意思就是,有多少人只借了一次書,又有多少人重複的在借閱同一本書
  • Average Pageview
  • Google Analytics用語:平均網頁檢視
  • 其它可能用語:平均訪問深度、Visit Depth
平均網頁檢視就是前面提到的「網頁檢視數」除以「造訪次數」,就可以得到在每次部落格上的實質訪問行為裡,平均會被瀏覽多少個網頁。
雖然這個數據拿書來比喻有點怪怪的,不過就是說,讀者借了書以後,平均翻了幾頁才還
  • Time on Site
  • Google Analytics用語:網站停留時間
  • 其它可能用語:Duration、Visit Length、平均訪問長度、平均造訪時間
網站停留時間就是字面上的意思:每一位訪客平均停留在你網站的時間。統計服務會記錄每一次「Visit造訪」的時間長度,,然後除以「總造訪次數」,就可以得到這個平均值。
不管是平均網頁檢視,或者是網站停留時間,愈長就表示讀者愈容易「留在你的網站中」,不過以部落格的日誌型態來說,這兩個數據通常不會很高,因為讀者很有可能看完你新的日誌就離開了。
以書為喻的話,就是讀者通常都借了這本書多久的時間才會還
  • Bounce Rate
  • Google Analytics用語:退回率
讀者只造訪一個網頁就離開網站的比率。基本的算法是「只看一個網頁的造訪次數」除以「總造訪次數」。對於部落格的日誌型態來說,讀者通常看完一篇文章後,不太會繼續看其他的文章,所以在部落格裡這個比率會比正常的入口網站要高。
如果你打算作入口網站的話,這個比率就非常重要,因為退回率太高,表示訪客看到第一頁後,對你的其他資料完全沒興趣,或者是找不到繼續轉換瀏覽的地方,這時候你就要從內容或網站介面上進行改進。
用書來比喻的話,就是說讀者只看了一頁,就想要還書了的比率
喘口氣:
上面講的大部分是總數或平均值,而下面四個數據,則是用數據分佈的方式,告訴你在各種區段裡的流量變化情形。

  • Visitor Loyalty
  • Google Analytics用語:忠誠度
在訪客忠誠度裡,會依據不同的重複造訪次數,來顯示每個區段在總體造訪次數中所佔的比例,也就是說你可以看到有多少訪問是忠誠的不斷到訪,又有多少訪問是隨機的臨時拜訪。例如你部落格可能有50%只造訪一次的Visit,而可能有5%是重複造訪50次以上的忠誠讀者。
  • Visitor Recency
  • Google Analytics用語:新近度
訪客新近度意即:訪客上一次來看你的部落格是多久以前?(也可以說是訪客們都隔多久來看一次你的部落格)你可以看到從0天、1天到365天等不同時間點所擁有的訪客比率。有些訪客可能已經一年都沒有再回到你的部落格,這其實也表示他們可能對你部落格不感興趣。另外因為「0天前」這個項目也包含了新訪客的數目在裡面,所以判讀上需要考慮這個額外因素。
  • Length of Visit
  • Google Analytics用語:造訪時間長度
在造訪時間長度中顯示:總造訪次數在不同的「停留時間區段」裡的分佈情形。例如有5000次造訪停留了600~1800秒,而有10000次造訪停留了10秒以內。
  • Depth of Visit
  • Google Analytics用語:造訪閱讀量
在造訪閱讀量中顯示:總造訪次數在不同的「閱讀頁數區段」裡的分佈情形。例如有1000次造訪閱讀了5頁,而有5000次造訪只閱讀了1頁。

流量來源 Traffic Sources

看完計算比較複雜的訪客類數據後,接下來就是比較好懂,在應用上其實也更直接的一些統計數據。
你知道讀者都是如何發現你的部落格嗎?這是很重要的資訊,這其中搜索引擎的來源應該要能夠佔據越高的比率越好,因為這表示你的部落格在搜索引擎的結果列表中容易被注意到,也表示你能夠吸引更多新的讀者。
而「關鍵字」則告訴你讀者大多是搜索哪些字詞來找到你的部落格,可以看出熱門的搜索趨勢。你可以透過撰寫類似主題的文章來吸引更多同類讀者,或是在文章中善用關鍵字來讓讀者更容易透過搜索引擎找到你的部落格。不過對於寫來自滿的部落格,其實我們也可以看看就好,完全不需要這麼辛苦的做SEO
  • Direct Traffic
  • Google Analytics用語:直接流量
有些讀者並非透過任何網站轉到你的部落格,他們可能是透過已經存在瀏覽器中的書籤、或直接在網址列輸入網址而來,這些都被稱為Direct Traffic。擁有直接流量對於一個部落格來說,是很值得慶賀的事,因為這表示已經有讀者把你的部落格視為「他們想看的目標」,所以他們才會儲存你的網址,才會想到要看時,直接連進你的部落格。
  • Referring Site
  • Google Analytics用語:推薦連結網站
這項服務告訴你,部落格的讀者都是透過哪些網站的推介而來到這裡(實際的計算情形是:你的網址連結出現在別的網站,其他人透過點擊這些連結而進入你的部落格的數目)。這是一個很重要的數據,因為個人部落格基本上是處在一個孤獨的狀態,除了讓別的網站來推薦你,並因此曝光而吸引新讀者外,否則要「招攬客源」還真的不是一件簡單的事。
而現在台灣網路界的兩大社交書籤、推文網站:「funP」和「黑米」,就是對台灣部落格來說最大的兩股流量來源,尤其我相信許多人的統計數據中,「funP」目前應該都是名列第一、第二的「推薦連結網站」。對於喜愛交流或想多增加流量的部落格來說,真的都應該好好感謝一下有「funP」和「黑米」這樣的交流平台。
另外,如果你寫出夠好的文章,並且能夠吸引到其他部落格引用,或是讓一些論壇,甚至是像Yahoo知識+拿去引用的話,它們也都會是很好的推薦連結網站來源。
  • Search Engines
  • Google Analytics用語:搜索引擎
顧名思義,這個數據就是告訴你,訪客都是透過哪些搜索引擎來找到你的部落格。以我自己來說,Google和Yahoo是兩個最大的流量來源。
在Google Analytics的統整分析中,有一個「流量來源總覽」的圓餅圖,它會告訴你上述三個數據在你流量來於中所佔的比率。如果說「搜索引擎」比率高,表示陌生人在搜索引擎檢索時,可能你的部落格都排名比較前面,所以他們容易找到你的部落格。如果「推薦連結網站」比率高,表示很多人欣賞你的網站,尤其是很多重量級的網站願意推薦你,所以幫你吸引了大量的流量。如果「直接流量」比率高,就表示你的老讀者朋友還不少,這些人會願意常常主動的來看你的部落格。
googleanalytics-02
三個數據怎麼分配比較好其實沒有定論,但若是想要讓部落格流量持續成長,那麼在「搜索引擎」這一塊占據高一點的比率是必要的,因為這表示你真的可以吸引到完全陌生的訪客進入你的部落格(就算是推薦連結網站也有群體範圍的限制)。
  • Keyword
  • Google Analytics用語:關鍵字
也可以說是「搜索引擎關鍵字」。這項數據的意義是說,你的讀者們都是透過在搜索引擎搜索哪些關鍵字而來到你的網站。例如有的人在搜索引擎查找了「comodo」而進入電腦玩物,那麼在我的關鍵字統計數據上就會給「comodo」記上一筆。
「關鍵字」是透過外部搜索而找到你,這個數據告訴你,原來你網站在目前有哪些可以吸引到新訪客進入的主題,如果你真的很想提高流量,仔細的在部落格中研究如何利用主題文章和關鍵字,也會是一種很重要的SEO方法。

內容 Content

每個部落格都是由一篇篇的文章構成的,其中有些文章可能切中了最多讀者感興趣的話題,所以獲得最多的瀏覽量。透過「內容」的分析,我們可以看到讀者大多是從哪幾篇文章進入部落格中,如果想要留住這些讀者,適度的強化該文章網頁的內容,或是繼續研究該文章的主題,或許可以吸引讀者繼續瀏覽其他篇文章,也可以使讀者下一次願意回來造訪,這都對部落格的成長有很大的幫助。
  • Top Content
  • Google Analytics用語:主要內容
  • 其他可能用語:popular page、熱門網頁
這個項目會列出你的部落格中最常被瀏覽的網頁網址,點擊特定網址後可以看到該網頁的獨立統計數據,例如專屬這個網頁的停留時間、退回率,和長時間的流量變化。
其實對於日誌型的部落格來說,寫的高興就好,不過如果你願意的話,特地去優化高流量的獨立網頁,或許可以展現出一些吸引讀者回流或轉換瀏覽的效果。
  • Content by Title
  • Google Analytics用語:標題內容
標題內容其實有點像文字化的主要內容,「主要內容」列表顯示的是每個獨立的網址的瀏覽量,而「標題內容」裡面顯示的是以文章標題為主的瀏覽量。有時候(不過機率不大),讀者可能用不同的網址在瀏覽你同一個標題下的文章,它們其實是同一個網頁,會這樣的原因之一,是有些人可能是透過網頁代理來瀏覽你的部落格,因此統計時看到的是不同的網址,這時候透過「同一個標題」,就可以把這些相關網址都集合在一起統計。
  • Content Drilldown
  • Google Analytics用語:內容深入
這個項目是把你部落格裡的網址分層檢索,然後讓你層層深入的去查看每一層級網址的流量。具體來說,以Blogger的部落格為例,我們可能先看到「/2007/」、「/2008/」兩個最初的網址階層,點進「/2007/」後,可以看到1~12月的網址流量,點進「/2007/08/」後,則可以看到2007年8月份文章網址的流量與統計數據。
依據每個部落格系統的不同,這個網址內容深入的探索結構也會不同。
  • Top Landing Pages
  • Google Analytics用語:主要到達網頁
  • 其他可能用語:Entry Page、進入網頁
這個資料可以告訴你訪客通常都從部落格中的哪幾篇文章(哪幾個網頁)進入你的網站。以部落格來說,這些網頁就是讀者們的「入口」。
「到達網頁」指得是你的訪客進入你部落格的入口網頁,而「主要內容」則是代表單個網頁被瀏覽的次數(但是它們可能是第2、第3次的轉換後才被瀏覽到),兩者有些不同。
  • Top Exits
  • Google Analytics用語:主要離開網頁
  • 其他可能用語:Exit Page、離開網頁
這個資料可以告訴你訪客通常都從部落格中的哪幾篇文章(哪幾個網頁)離開你的網站

結語:

還有一些像訪客地圖分佈等等的指標,應該會比較好懂,所以我也不多作解釋了。我還是想再強調一次,對於個人部落格來說,要透過這些統計數據來玩SEO,所花費的財力和精力可能是個人無法負擔的,而且既然是個人部落格,當然自己玩得開心最重要。
那我為什麼還要花時間來研究這些呢?因為他們確實好玩,也可以達成最前面我提到的「自滿」的感動,而部落格就像自己的孩子,了解自己孩子的成長動向,在某些時刻給予一些不打破部落格原味,而你自己又可以負擔的修正,其實也是很合理的。
另外這些統計數據都有其不準確性,以Google Analytics為例,它是利用cookie的方式來追蹤訪客動向,可是有的訪客可能會定期清理電腦並把cookie刪除,有的訪客更可能一開始就不允許cookie進入,總總複雜的原因都可能讓數據並非「真實」。也因此Google Analytics也建議使用者應該要看「趨勢變化」,而不是去追究單個數據的量。

沒有留言: