《網站分析白皮書》是百度統計產品團隊針對當前國內的互聯網環境，參考國內外互聯網專家的經驗，總結了先進的網站分析方法論，其中內容并不著眼于高大全的百科全書式說教，而是針對中國互聯網特殊環境，從流程、思路到分析手段介紹基礎網站分析方法論，輔以實戰案例說明，力求把這些來源于實戰的方法讓廣大網站運營分析者再應用到實際網站運營中去。該白皮書僅在百度文庫上傳了PDF版，為了便于傳播，百度站長平臺特意將WORD整理奉上。

第一部分：序言

中國互聯網用戶群已經成為世界最大的互聯網群體。與此同時，中國互聯網網站的發展也歷經了幾個階段，從單純的網絡媒體到現在的多元化運營，但是當前中國網站運營水平尚有很大提升空間，在DCCI最近發布的《2011中國站長調查暨互聯網生態報告》中提及：站長們最常使用的工具是流量統計分析類工具，廣大互聯網從業者也需要用網站分析方法來武裝自己：充分運用流量分析系統了解網站和訪客的現狀和趨勢，用數據驅動運營策略和推廣的調整，更有針對性地管理網站，逐步達到既定目標。

百度統計產品團隊針對當前國內的互聯網環境，參考國內外互聯網專家的經驗，總結了先進的網站分析方法論，其中內容并不著眼于高大全的百科全書式說教，而是針對中國互聯網的特殊環境，從流程、思路到分析手段介紹基礎網站分析方法論，輔以實戰案例說明，力求把這些來源于實戰的方法讓廣大網站運營者再應用到實際網站運營中去。

本白皮書在前期調研過程中聽取了大量站長和網站分析師的意見，但實事求是地說仍有較大提高空間，也歡迎大家多提建議。

第二部分：網站分析的概念和意義

網站分析是什么

網站分析是指在獲得網站訪問量等基本數據情況下，分析網站數據，從中發現訪客訪問網站的規律和特點，并將這些規律與網絡營銷策略等相結合，從而發現目前網絡營銷活動和運營中可能存在的問題和機遇，并為進一步修正或重新制定策略提供依據。

網站分析的意義

網站分析需要對站內站外一系列數據的對分、分析和驗證來指導網站監控流量、吸引流量、保留流量，并利用流量完成轉化等目標，帶來的實際收益主要包括以下幾點：

監控網站運營狀態

網站分析最基本的應用就是監控網站的運營狀態。收集網站日常產生的各類數據，包括瀏覽和訪客數據等，并通過統計這些數據生成網站分析報表，對網站的運營狀態進行系統地展現。從瀏覽數據的變化趨勢，到比較新老用戶比率等，數據幫助運營者從多角度觀察網站的狀況是否良好。

提升網站推廣效果

常見網站推廣方式主要包括SEO（SearchEngine Optimization，搜索引擎優化），SEM（Search Engine Marketing搜索引擎營銷）和廣告投放推廣。SEO分析主要是分析網站在各搜索引擎的搜索詞排名和點擊，以及網站在搜索引擎的收錄、排名和展現情況。SEM分析是通過了解從搜索引擎商業推廣結果頁導入的流量后續表現，進而調整網頁在搜索結果頁上排名，針對搜索引擎用戶展開營銷活動。另外，網站分析可以定制化地細分來源和訪客，從而進行有針對性的廣告推廣營銷。

優化網站結構和體驗

通過分析網站的轉化路徑，定位訪客流失環節，有針對地查漏補缺，后續通過熱力圖等工具有效地分析點擊分布和細分點擊屬性，摸清訪客的常規行為和人口學屬性，提升網站吸引力和易用性。

第三部分：流量分析原理

流量統計原理主要有兩種：傳統的基于日志文件統計和當前較為流行的基于腳本（JavaScript等）統計。

● 基于日志文件的統計

通過分析網站后臺的日志文件來統計訪客的瀏覽和點擊行為。這種方法的優點是簡單方便，無需修改網頁代碼，可以收集網絡爬蟲數據等。缺點是網站日志包含所有日志數據，需預處理來提升數據質量；而且無法統計到頁面緩存導致的緩存瀏覽數據。

● 基于腳本的統計

此方法需要在網站的html代碼中嵌入一段腳本（JavaScript等）用于統計訪客的瀏覽等行為。這種方法的優點是技術難度低，只需嵌入腳本代碼，無需配置服務器；能夠快速獲取點擊、響應等數據并方便展現；不需要擔心緩存帶來的影響，數據的準確度較高。缺點主要是無法統計網絡爬蟲的信息。當前主流的流量分析系統絕大部分采用此種方法收集數據，包括百度統計和谷歌分析等。以下為網站分析工具的JavaScript收集數據流程圖：

第四部分：如何對網站分析指標

網站分析中都用到哪些衡量指標？又如何分析這些指標呢？舉個例子來說明，如果把一個網站比作一家超市，運營網站就像打理超市的生意，那么目標就是讓訪客多停留、多購買、多辦幾張會員卡。為了達成這個目標，我們先要了解當前的情況，比如有多少人走進了超市、看了多少件產品、多少人辦理了會員卡；類似地，在網站分析中我們也要了解這些數據，并作為后續業務調整的依據：比如，多少人進入了網站、瀏覽了多少頁面、多少人辦理會員等，網站分析指標是數據化地呈現網站運營的狀況，幫助站長從各維度了解訪客，優化網站。常見指標為：瀏覽量（PV）、訪問次數、訪客數（UV）、新訪客數、新訪客比率、IP、跳出率、平均訪問時長、平均訪問頁數、轉化次數、轉化率?？梢愿艣r為3類，流量數量指標，流量質量指標，流量轉化指標。

流量數量指標

1.瀏覽量（PV）

定義：頁面瀏覽量即為PV(Page View)，用戶每打開一個頁面就被記錄1次。

技術說明：一個PV即電腦從網站下載一個頁面的一次請求。當頁面上的JS文件加載后，統計系統才會統計到這個頁面的瀏覽行為，有如下情況需注意：1.用戶多次打開同一頁面，瀏覽量值累計。2.如果客戶端已經有該緩沖的文檔，甚至無論是不是真的有這個頁面（比如JavaScript生成的一些腳本功能），都可能記錄為一個PV。但是如果利用網站后臺日志進行分析，因為緩存頁面可能直接顯示而不經過服務器請求，那么不會記錄為一個PV。

涵義：PV越多越說明該頁面被瀏覽的越多。PV之于網站，就像收視率之于電視，已成為評估網站表現的基本尺度。

2.訪問次數

定義：訪問次數即Visit，訪客在網站上的會話(Session)次數，一次會話過程中可能瀏覽多個頁面。

技術說明：如果訪客連續30分鐘內沒有重新打開和刷新網站的網頁，或者訪客關閉了瀏覽器，則當訪客下次訪問您的網站時，訪問次數加1。反之，訪客離開后半小時內再返回，則算同一個訪次，以上對訪客的判斷均以Cookie為準。

涵義：頁面瀏覽量（PV）是以頁面角度衡量加載次數的統計指標，而訪問次數（Visit）則是訪客角度衡量訪問的分析指標。如果網站的用戶黏性足夠好，同一用戶一天中多次登錄網站，那么訪問次數就會明顯大于訪客數。

3. 訪客數（UV）

定義：訪客數（UV）即唯一訪客數，一天之內網站的獨立訪客數(以Cookie為依據)，一天內同一訪客多次訪問網站只計算1個訪客。

技術說明：當客戶端第一次訪問某個網站服務器的時候，網站服務器會給這個客戶端的電腦發一個Cookie，記錄訪問服務器的信息。當下一次再訪問服務器的時候，服務器就可以直接找到上一次它放進去的這個Cookie，如果一段時間內，服務器發現兩個訪次對應的Cookie編號一樣，那么這些訪次一定就是來自一個UV了。

涵義：唯一訪客數（UV）是訪客維度看訪客到達網站的數量。

4. 新訪客數

定義：一天的獨立訪客中，歷史第一次訪問網站的訪客數。

涵義：新訪客數可以衡量營銷活動開發新用戶的效果。

5. 新訪客比率

定義：新訪客比率=新訪客數/訪客數。即一天中新訪客數占總訪客數的比例。

涵義：整體訪客數不斷增加，并且其中的新訪客比例較高，能表現網站運營在不斷進步。就像人體的血液循環一樣，有新鮮的血液不斷補充進來，充滿活力。

6. IP數

定義：一天之內，訪問網站的不同獨立IP個數加和。其中同一IP無論訪問了幾個頁面，獨立IP數均為1。

涵義：從IP數的角度衡量網站的流量。

流量質量指標

1. 跳出率

定義：只瀏覽了一個頁面便離開了網站的訪問次數占總的訪問次數的百分比，即只瀏覽了一個頁面的訪問次數 / 全部的訪問次數匯總。

涵義：跳出率是非常重要的訪客黏性指標，它顯示了訪客對網站的興趣程度：跳出率越低說明流量質量越好，訪客對網站的內容越感興趣，這些訪客越可能是網站的有效用戶、忠實用戶。該指標也可以衡量網絡營銷的效果，指出有多少訪客被網絡營銷吸引到宣傳產品頁或網站上之后，又流失掉了，可以說就是煮熟的鴨子飛了。比如，網站在某媒體上打廣告推廣，分析從這個推廣來源進入的訪客指標，其跳出率可以反映出選擇這個媒體是否合適，廣告語的撰寫是否優秀，以及網站入口頁的設計是否用戶體驗良好。

2. 平均訪問時長

定義：平均每次訪問在網站上的停留時長，即平均訪問時長等于總訪問時長與訪問次數的比值。

涵義：平均訪問時間越長則說明訪客停留在網頁上的時間越長：如果用戶對網站的內容不感興趣，則會較快關閉網頁，那么平均訪問時長就短；如果用戶對網站的內容很感興趣，在網站停留了很長時間，平均訪問時長就長。

3. 平均訪問頁數

定義：平均每次訪問瀏覽的頁面數量，平均訪問頁數=瀏覽量/訪問次數。

涵義：平均訪問頁數多說明訪客對網站興趣越大。而瀏覽信息多也使得訪客對網站更加了解，這對網站市場信息的傳遞，品牌印象的生成，以至于將來的銷售促進都是有好處的。一般來說，會將平均訪問頁數和平均訪問時長這兩個指標放在一起分析，進而衡量網站的用戶體驗情況。

流量轉化指標

1. 轉化次數

定義：訪客到達轉化目標頁面，或完成網站運營者期望其完成動作的次數。

涵義：轉化就是訪客做了任意一項網站管理者希望訪客做的事。與網站運營者期望達到的推廣目的和效果有關。

2. 轉化率

定義：轉化率=轉化次數/訪問次數。

涵義：轉化率即訪問轉化的效率，數值越高說明越多的訪次完成了網站運營者希望訪客進行的操作。

案例說明

如下圖是一個訪客進入網站的訪問行為記錄，可以統計到如下指標數據:

統計數據：

● 瀏覽量=4

● 訪客數=1

● 訪問次數=2

● 平均訪問時長=5分鐘 平均訪問頁數=2

● 跳出率=50%

● 如果C是設置的轉化目標頁面，則轉化次數為1，轉化率=50%

第五部分：網站分析流程

網站分析流程其實就是一個發現問題、分析問題和解決問題的過程。利用規范的分析流程會避免邏輯混亂，更加清晰和有效地優化網站。以下是總結出來的網站分析流程供大家參考：

明確目標 制定計劃

哲學上有三個問題：“我是誰？我從何處來？我要到哪里？”網站分析第一步也有三個問題需要好好思考：“網站的現狀如何？網站的是如何發展起來的？網站的發展目標是什么？”首先，對網站現狀必須有客觀的認識，有多少資源，達到了什么規模，訪客積累的程度如何等。其次，對網站的發展歷程總結，能更有針對性地規避風險，尋找機會。最后，也是最重要的，是要明晰網站未來發展的目標，一般來說網站的遠景目標有以下幾點：

1. 賺錢：直接增加網站的盈利能力，如京東等電子商務網站

2. 品牌：增加網站作為媒體的品牌影響力，如新浪網等網絡媒體

3. 合作：服務網民或者給其他網站導入流量，如一些小說導航網站等。

上述遠景目標為發展方向，還要將其明確成具體目標，比如電子商務網站需要關注提升銷售額和/或降低成本，網絡媒體關注提升用戶黏性和/或吸引更多的訪客來訪。在實際操作層面還需要進一步把具體目標落實到指標層面，這樣才可以量化評估，推進到實際操作中去。比如電子商務網站進一步關注的指標是“平均每個訂單的銷售額”和“廣告投放成本”，網絡媒體進一步關注的指標是“PV”、“UV”等。結合網站內外部情況，預計網站未來的發展，細分維度，制定合理的KPI（Key Performance Indicator），即上述關注指標到怎么的數值才算達到目標，所以KPI就像標桿一樣丈量網站進步的情況，是否達到預定目標參照到達KPI的標準，讓網站運營的方向更加明晰，讓網站更高效地達到目標。

選擇系統 部署網站

這個環節是網站數據分析實踐的開始，是收集和獲取數據的過程，需要選擇合適的網站分析系統來滿足分析計劃的需求，僅從滿足網站分析基礎需求角度舉出以下幾點供大家參考：

● 部署簡單

盡量選擇部署方便的網站分析系統，特別是中小網站技術人員不多的情況下，最好選用通用代碼安裝，即全站安裝代碼一樣，無須針對轉化跟蹤等功能調整代碼，也有益于提升后續實施復雜網站分析的可擴展性。

● 數據全面

雖然網站分析者最關注的就是根據網站目標推理出的KPI指標，但全面的指標更能幫助站長了解網站的情況，而且要關注該系統中指標是如何定義的，是不是自己想要的；另外，類似訪問次數（Visit）這樣重要的基礎指標是不是全部報告中都具備，不要后續因為某個或某幾個指標的缺失而更換流量分析系統。

● 功能完備

網站分析的對象主要包括流量來源、網站訪客和網站內容，針對這些對象，流量分析系統需要有相應的報告，方便快捷地提供數據。另外，高實時性非常有必要，即能實時地了解到幾分鐘甚至幾秒鐘之前流量和具體到訪客的變化，尤其是考慮中國互聯網環境的復雜特點，需要快速地掌握流量的突增和突降，迅速地找到問題并修正。最后，網站分析需要精確地了解訪客每個點擊行為從而更高效地分析訪客的意圖，熱力圖（Heat Map）和鏈接點擊圖（In-Page Analytics）這樣的圖形化分析報告解決該類問題的利器。

● 運行穩定

因為收集整理網站的歷史數據對今后的數據分析極其重要，在選擇時要慎重。所以建議選擇大型的流量分析系統提供商，他們會穩定長期地提供網站數據統計分析服務；另外，建議選擇服務器規模大而且地址在國內的服務商，否則在收集和傳輸過程中數據丟包會導致統計數據質量大大降低，參考價值有限。

如上部署即是做好收集數據的預處理工作，獲得完整、真實、準確的數據是后續分析工作的前提。另外，對于一些和網站業務緊密相關的分析工作需要提前在系統中進行設置，比如轉化目標跟蹤等，就需要明確訪客到達哪一個或者哪一些頁面是轉化成功。最后，任何流量分析系統都只是一種工具，還需要網站分析方法論的理論指導，正確地應用到實際工作中去。

測量指標 分析現象

搭建系統成功就能獲得完整、真實、準確的數據，接下來就是對統計數據進行分析，與流程第一步設定的KPI目標進行比較，找到問題。通常說的分析本質上是透過現象看本質，在網站分析中則是從字面上的數據中找到網站本質上的問題。所以，在分析過程中要注意思路和方法，思路包括細分和趨勢分析等，方法則更需有針對性，包括SEO分析等，這些方法論詳見后敘。另外，如果愛都不是幾滴眼淚幾封情書，那么分析結果也不是幾張數據表幾個趨勢圖——對數據的簡單統計描述還遠遠不夠，最后一定要歸納和總結問題。

改進業務 跟蹤問題

分析指標，發現問題之后，下一步解決方案也要梳理清楚：問題有沒有解決方案，有哪幾種，每個方案的優缺點都是什么，如何落實。此處是網站分析最關鍵的環節，一定要把分析落實。所有的解決方案可能未必都能立即實現，可以是性價比不合適，可以是沒必要，可以是風險太大，可以是收益不明確，不過一定至少要把原因搞清楚，等到時機成熟在啟動整改。另外，還要注意監控改進的結果：網站出問題了就像人生病了，現成的改進方案很可能只是在做手術，更重要的是手術后病情觀察和會診，甚至繼續再做幾次手術。比如網站的流量一直持續下跌，可以選擇馬上買來流量或者搞推廣活動吸引流量進來，不過這些大多只能短期提升，后續還需要不斷提升網站本身的內容質量和用戶體驗來長期保持訪客群體的數量和質量。

第六部分：網站分析思路

網站分析思路綜述

很多人開始進行網站分析時候都感覺沒有思路，不知道從那種角度看數據。以下將會先簡述總體分析思路，再較為詳盡地和大家介紹下最為常用的趨勢和細分分析思路?？傮w的網站分析思路可以總結為簡單八個字：“微觀監控、宏觀調控”：

微觀監控：

指對一些關鍵的實時更新數據監控要細致、全面，不能遺漏重要點，防微杜漸，比如剛剛購買了某個推廣渠道的流量，要特別關注這個渠道流量的變化，防止流量作弊；類似地，這種計劃外的流量變化監控要全面和及時，把運營風險降到最低。

宏觀調控：

指觀測網站的整體流量，結合內外部數據（本網站歷史數據和競爭對手情況）進行分析，從而制定出較為長期的改進方向，并在后續的操作中結合實際情況具體實施。

舉個例子，中央政府發現國家投資過旺，而消費不足（整體掌控），長久下去不利于GDP的健康增長，于是提出“擴大內需”的指導思想（結合數據分析）；雖然“擴大內需”不具有直接的操作性，也不是馬上就能操作的（長遠調整），但是地方政府領會之后會結合自身的特點，提出并執行適合當地情況的具體可行方案（結合實際情況具體落實）：比如四川發熊貓卡，讓大家去旅游；比如山東把家電超市搬到農村去賣等等；而中央政府也會把好的經驗進行總結，有推廣價值的會全國推廣，如此良性循環。換位網站分析的工作，我們可以先了解整個網站流量的變化，再細分分析多個子頻道的流量變化情況，由于每個子頻道的特點不盡相同，可以在綜合分析數據增長或者下降后，有針對性地提出推廣活動吸引流量或者美化頁面視覺效果等的整改方案，并在后續的操作中不斷調整。

因此，在所管理的網站數據范圍內（整個網站或某個子頻道），網站分析者就像公司的老板，網站分析系統就像是公司里的業務員，許許多多業務員將信息采集上來，做出一定的加工并呈現給老板，老板要做的就只有“微觀監控、宏觀調控”。

細分分析——從表象到本質

一，為什么要細分分析

網站分析的對象主要包括：流量來源、網站內容、網站訪客。

流量來源：流量是網站的重要資源，流量來源可以分為：直接訪問、搜索引擎、外部鏈接這基本的三個類，其中每個類別還可以繼續細分，如搜索引擎可以細分為百度、谷歌等。針對上述某類或者某個來源做細分分析，找到原因并改進或優化。

網站內容：

一般來說，網站可以分為幾個子頻道，每個子頻道又可以由許許多多頁面構成的，網站的子頻道和具體頁面承載的內容和針對的訪客都有所不同，站長分析網站流量就要更有針對性地選擇頁面進行分析。

網站訪客：

網站訪客的指標數據（UV、IP）背后都是活生生的互聯網使用者，他們有著不同的分析屬性（新/老訪客、地域）和人口學屬性（性別、年齡、學歷等）；帶著不同的目的，從不同的來源進入，訪問軌跡也不同，在分析中要細分符合市場定位的訪客，做定向的對比研究。如下圖即是訪問過網站的每個訪客的基本情況，包括地域、來源、上站時間和訪問頁數等。

以上這些都是網站分析要研究的，在數據中能發現問題和機遇的線索，而細分分析則可以幫助網站管理者有效地定位具體問題，確定了具體的方向才能有的放矢地解決問題。這個過程常常就像剝洋蔥皮一樣，一點點接近問題的本質，雖然可能要痛苦地流淚，但結果往往是很有價值的。

二，如何做細分分析

在了解網站運營狀況的前提下，對上述的來源、訪客、內容等進行細分，可以逐步地定位問題或者找到機會。例如，有一家小網站想要在北京地區做推廣工作，筆者對其按照以下步驟進行細分，這樣更好地了解該地區訪客的訪問習慣，讓工作更有針對性。如圖所示，在百度統計的【受訪頁面】報告中對網頁的訪問情況進行篩選：

1. 篩選地域，過濾出【省市自治區】（還可以過濾出全國、國外等）

2. 篩選省市自治區，過濾出【北京】（還可以過濾出上海、廣東等）

3. 篩選來源，過濾出【搜索引擎】（還可以過濾出直接訪問、外部鏈接等）

4. 篩選搜索引擎，過濾出【百度】（還可以過濾出谷歌、搜狗等）

當在過濾欄里精挑細選要關注的交叉維度后，系統在下方的【受訪頁面數據表】里就會提供頁面URL的各個指標，精確地把數據呈現出來方便分析。比如下圖所示，其中第一個鏈接是網站首頁，我們就可以了解到北京的訪客通過搜索引擎中的百度到達網站上的后續表現，用指標說明即：PV為50，平均停留時長為00:01:59，退出率為38%。

4.用戶群細分：

對于自身定義的用戶群等屬性的細分，我們推薦使用百度統計的js api,利用百度統計的自定義變量（_setCustomVar）可以做訪客、訪次和頁面級別的自定義用戶屬性。語法：_hmt.push(['_setCustomVar', index, name, value, opt_scope]); 如：_hmt.push(['_setCustomVar', 1, 'login', '1', 2]);其中opt_scope 可選自定義變量的作用范圍分為三種：1為訪客級別（對該訪客始終有效）、2為訪次級別（在當前訪次內生效）、3為頁面級別（僅在當前頁面生效），默認為3。

上述的每一個級別都對應了一個作用范圍，每一個自定義變量都是限制在某個范圍內的。

在需要對不同類別的訪客今后的一系列行為做區分篩選的時候建議使用訪客級別，比如“否是VIP會員”等標簽；在需要對本訪次的用戶行為或狀態做區分篩選的時候建議使用訪次級別，比如“是否登陸”等標簽；在需要對本訪次的訪問內容或訪問路徑做區分篩選的建議使用頁面級別，比如看了“體育頻道”還是“財經頻道”等標簽

趨勢分析——有比較才有進步

一，為什么要趨勢分析

如上文中談到的，網站的進步體現在指標提升，網站的問題體現在指標下降。流量分析系統常常將這些數據在時間維度上展現成趨勢。我們需要為關注的指標設定參考值，通過這些參照和比較來了解網站的目前運營情況以及同預期目標的距離。

二，如何做趨勢分析

當前所謂的趨勢分析，即是基于時間序列的數據趨勢分析，主要以同比、環比、定基比為具體的分析手段。為了能讓大家更好地理解后續的分析思路，現名詞解釋如下：

● 時間序列：指將某種現象某一個統計指標在不同時間上的各個數值，按時間先后順序排列而形成的序列。在流量分析系統中通?？梢赃x擇一段時間呈現指標數據的連續變化情況。

● 同比：為了消除數據周期性波動（季節等）的影響，將本周期內的數據與之前周期中相同時間點的數據進行比較。例如今年第n月與去年第n月比。

● 環比：指的是將本期的數據與前期的數據進行比較，反應的是數據連續變化的趨勢可以是日環比、月環比、周環比等，例如今年第n月與第n-1月或第n+1月比。

● 定基比：將所有的數據都與某個基準線的數據進行對比。通常這個基準線是公司或者產品發展里程碑，將之后的一段時期內的數據與這個基準線進行比較，從而反映公司在里程碑后這段時期的發展狀況。

以下舉例說明，在百度統計中登錄后的概況頁面就有便捷地同比和環比對比：

環比：上方數據表顯示的今天與昨天的各個指標數據對比

同比：下方的折線圖顯示的是今天每小時數據與上周的同一天的各個指標對比

另外，在【趨勢報告】等帶有時間控件的報告中可以選擇任意兩天的數據比較，依據網站實際業務指定基準線，劃定時間范圍，選擇觀察指標的變化情況。

最后，基于時間序列的趨勢分析方法還有很多，其中同比和環比是最簡單易用的，網站分析中大多數的常見數據分析均可以用如上思路快速觀察關鍵指標的變化情況，了解現狀，衡量達成目標的進度。

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