《网站解析白皮书》是百度统计产品团队针对当前内地的互联网环境，参考内地外互联网专家的经历，结算了先进的网站解析想法论，其中内容并不着眼于高大全的百科全书式说教，而是针对中国互联网不同凡响环境，从流程、思路到解析策略介绍底层网站解析想法论，辅以实战案例说明，力求把这些起源于实战的想法让宽泛网站运营解析者再利用到实际网站运营中去。该白皮书仅在百度文库上传了PDF版，为了便于流传，百度站长平台特地将WORD收拾奉上。

第一部门：序言

中国互联网用户群已经成为世界最大的互联网群体。与此同时，中国互联网网站的发展也历经了几个阶段，从单纯的网络媒体到现在的多元化运营，但是当前中国网站运营程度尚有很大提升空间，在DCCI最近发布的《2011中国站长查访暨互联网生态报告》中提及：站长们最常采用的工具是流量统计解析类工具，宽泛互联网从业者也需要用网站解析想法来武装自己：充裕运用流量解析系统了解网站和访客的现状和趋势，用数据驱动运营手段和推销的调换，更有针对性地控制网站，逐步到达既定目的。

百度统计产品团队针对当前内地的互联网环境，参考内地外互联网专家的经历，结算了先进的网站解析想法论，其中内容并不着眼于高大全的百科全书式说教，而是针对中国互联网的不同凡响环境，从流程、思路到解析策略介绍底层网站解析想法论，辅以实战案例说明，力求把这些起源于实战的想法让宽泛网站运营者再利用到实际网站运营中去。

本白皮书在前期调研过程中聆听了大批站长和网站解析师的意见，但实事求是地说仍有较大提高空间，也欢迎大家多提建议。

第二部门：网站解析的概念和意义

网站解析是什么

网站解析是指在牟取网站拜访量等根本数据场合下，解析网站数据，从中发明访客拜访网站的规律和特色，并将这些规律与网络营销手段等相交融，从而发明目前网络营销活动和运营中可能存在的疑问和机遇，并为进一步改正或重新制定手段提供根据。

网站解析的意义

网站解析需要对站内站外一系列数据的对分、解析和验证来开导网站监控流量、吸引流量、保存流量，并应用流量完成转化等目的，带来的实际收益主要包括以下几点：

监控网站运营状态

网站解析最根本的利用就是监控网站的运营状态。收集网站日常发生的各类数据，包括阅读和访客数据等，并通过统计这些数据生成网站解析报表，对网站的运营状态进行系统地显现。从阅读数据的变化趋势，到对照新老用户比率等，数据辅助运营者从多角度观测网站的局势是否良好。

提升网站推销功效

常见网站推销方式主要包括SEO（SearchEngine Optimization，搜索引擎优化），SEM（Search Engine Marketing搜索引擎营销）和广告投放推销。SEO解析主要是解析网站在各搜索引擎的搜索词排名和点击，以及网站在搜索引擎的收录、排名和显现场合。SEM解析是通过了解从搜索引擎商务推销结局页导入的流量后续表现，进而调换网页在搜索结局页上排名，针对搜索引擎用户展开营销活动。另外，网站解析可以定制化地细分起源和访客，从而进行有针对性的广告推销营销。

优化网站组织和体会

通过解析网站的转化路径，定位访客流失环节，有针对地查漏补缺，后续通过热力图等工具有效地解析点击分布和细分点击属性，摸清访客的常规行为和人口学属性，提升网站吸引力和易用性。

第三部门：流量解析原理

流量统计原理主要有两种：传统的基于日志文件统计和当前较为流行的基于脚本（JavaScript等）统计。

●基于日志文件的统计

通过解析网站后台的日志文件来统计访客的阅读和点击行为。这种想法的好处是简朴便捷，无需改动网页代码，可以收集网络爬虫数据等。瑕疵是网站日志涵盖所有日志数据，需预处置来提升数据质量；而且无法统计到页面缓存导致的缓存阅读数据。

●基于脚本的统计

此想法需要在网站的代码中嵌入一段脚本（JavaScript等）用于统计访客的阅读等行为。这种想法的好处是专业难度低，只需嵌入脚本代码，无需配置服务器；能够快速获取点击、响应等数据并便捷显现；不需要担心缓存带来的阴碍，数据的精确度较高。瑕疵主要是无法统计网络爬虫的信息。当前主流的流量解析系统绝大部门使用此种想法收集数据，包括百度统计和谷歌解析等。以下为网站解析工具的JavaScript收集数据流程图：

第四部门：如何对网站解析指标

网站解析中都用到哪些衡量指标？又如何解析这些指标呢？举个范例来说明，假如把一个网站比作一家超市，运营网站就像打理超市的生意，那么目的就是让访客多停留、多买入、多办几张会员卡。为了达成这个目的，我们先要了解当前的场合，比如有多少人走进了超市、看了多少件产品、多少人办理了会员卡；相似地，在网站解析中我们也要了解这些数据，并作为后续业务调换的根据：比如，多少人进入了网站、阅读了多少页面、多少人办理会员等，网站解析指标是数据化地展示网站运营的局势，辅助站长从各维度了解访客，优化网站。常见指标为：阅读量（PV）、拜访次数、访客数（UV）、新访客数、新访客比率、IP、跳出率、平均拜访时长、平均拜访页数、转化次数、转化率。可以概况为3类，流量数目指标，流量质量指标，流量转化指标。

流量数目指标

1阅读量（PV）

定义：页面阅读量即为PV(Page Vie)，用户每打开一个页面就被纪实1次。

专业说明：一个PV即电脑从网站下载一个页面的一次请愿。当页面上的JS文件加载后，统计系统才会统计到这个页面的阅读行为，有如下场合需留心：1用户多次打开同一页面，阅读量值累计。2假如客户端已经有该缓冲的文档，甚至无论是不是真的有这个页面（比如JavaScript生成的一些脚本性能），都可能纪实为一个PV。但是假如应用网站后台日志进行解析，由于缓存页面可能直接显示而不途经服务器请愿，那么不会纪实为一个PV。

涵义：PV越多越说明该页面被阅读的越多。PV之于网站，就像收视率之于电视，已成为考核网站表现的根本标准。

2拜访次数

定义：拜访次数即Visit，访客在网站上的会话(Session)次数，一次会话过程中可能阅读多个页面。

专业说明：假如访客持续30分钟内没有重新打开和刷新网站的网页，或者访客关闭了阅读器，则当访客下次拜访您的网站时，拜访次数加1。反之，访客离去后半小时内再返回，则算同一个访次，以上对访客的判断均以Cookie为准。

涵义：页面阅读量（PV）是以页面角度衡量加载次数的统计指标，而拜访次数（Visit）则是访客角度衡量拜访的解析指标。假如网站的用户黏性充足好，同一用户一天中多次登录网站，那么拜访次数就会显著大于访客数。

3 访客数（UV）

定义：访客数（UV）即唯一访客数，一天之内网站的独立访客数(以Cookie为根据)，一天内同一访客多次拜访网站只计算1个访客。

专业说明：当客户端第一次拜访某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户端的电脑发一个Cookie，纪实拜访服务器的信息。当下一次再拜访服务器的时候，服务器就可以直接找到上一次它放进去的这个Cookie，假如一段时间内，服务器发明两个访次对应的Cookie编号一样，那么这些访次一定就是来自一个UV了。

涵义：唯一访客数（UV）是访客维度看访客达到网站的数目。

4 新访客数

定义：一天的独立访客中，历史第一次拜访网站的访客数。

涵义：新访客数可以衡量营销活动开发新用户的功效。

5 新访客比率

定义：新访客比率=新访客数访客数。即一天中新访客数占总访客数的比例。

涵义：整体访客数不断增加，并且其中的新访客比例较高，能表现网站运营在不断上进。就像人体的血液轮回一样，有新鲜的血液不断增补进来，充实活力。

6 IP数

定义：一天之内，拜访网站的差异独立IP个数加和。其中同一IP无论拜访了几个页面，独立IP数均为1。

涵义：从IP数的角度衡量网站的流量。

流量质量指标

1 跳出率

定义：只阅读了一个页面便离去了网站的拜访次数占总的拜访次数的百分比，即只阅读了一个页面的拜访次数 全体的拜访次数汇总。

涵义：跳出率是非常重要的访客黏性指标，它显示了访客对网站的嗜好水平：跳出率越低说明流量质量越好，访客对网站的内容越感嗜好，这些访客越可能是网站的有效用户、忠适用户。该指标也可以衡量网络营销的功效，指出有多少访客被网络营销吸引到宣传产品页或网站上之后，又流失掉了，可以说就是煮熟的鸭子飞了。比如，网站在某媒体上打广告推销，解析从这个推销起源进入的访客指标，其跳出率可以反应出抉择这个媒体是否适合，广告语的撰写是否优秀，以及网站进口页的设计是否用户体会良好。

2 平均拜访时长

定义：平均每次拜访在网站上的停留时长，即平均拜访时长等于总拜访时长与拜访次数的比值。

涵义：平均拜访时间越长则说明访客停留在网页上的时间越长：假如用户对网站的内容不感嗜好，则会较快关闭网页，那么平均拜访时长就短；假如用户对网站的内容很感嗜好，在网站停留了很长时间，平均拜访时长就长。

3 平均拜访页数

定义：平均每次拜访阅读的页面数目，平均拜访页数=阅读量拜访次数。

涵义：平均拜访页数多说明访客对网站嗜好越大。而阅读信息多也使得访客对网站更加了解，这对网站市场信息的传递，品牌印象的生成，以至于将来的销售促进都是有优点的。一般来说，会将平均拜访页数和谐均拜访时长这两个指标放在一起解析，进而衡量网站的用户体会场合。

流量转化指标

1 转化次数

定义：访客达到转化目的页面，或完成网站运营者期望其完成动作的次数。

涵义：转化就是访客做了任意一项网站控制者但愿访客做的事。与网站运营者期望到达的推销目标和功效有关。

2 转化率

定义：转化率=转化次数拜访次数。

涵义：转化率即拜访转化的效率，数值越高说明越多的访次完成了网站运营者但愿访客进行的操纵。

案例说明

如下图是一个访客进入网站的拜访行为纪实，可以统计到如下指标数据

统计数据：

● 阅读量=4

● 访客数=1

● 拜访次数=2

● 平均拜访时长=5分钟 平均拜访页数=2

● 跳出率=50

● 假如C是设置的转化目的页面，则转化次数为1，转化率=50

第五部门：网站解析流程

网站解析流程其实就是一个发明疑问、解析疑问和解决疑问的过程。应用规范的解析流程会避免逻辑杂乱，更加清楚和有效地优化网站。以下是结算出来的网站解析流程供大家参考：

领会目的 制定计划

哲学上有三个疑问：“我是谁？我从何处来？我要到哪里？”网站解析第一步也有三个疑问需要好好思索：“网站的现状如何？网站的是如何发展起来的？网站的发展目的是什么？”首先，对网站现状必要有客观的熟悉，有多少资源，到达了什么规模，访客积累的水平如何等。其次，对网站的发展历程结算，能更有针对性地规避风险，寻找时机。最后，也是最重要的，是要明晰网站未来发展的目的，一般来说网站的远景目的有以下几点：

1 赚钱：直接增加网站的盈利才干，如京东等电子商业网站

2 品牌：增加网站作为媒体的品牌阴碍力，如新浪网等网络媒体

3 合作：服务网民或者给其他网站导入流量，如一些小说导航网站等。

上述远景目的为发展方向，还要将其领会成具体目的，比如电子商业网站需要关注提升销售额和或降低成本，网络媒体关注提升用户黏性和或吸引更多的访客来访。在实际操纵层面还需要进一步把具体目的落实到指标层面，这样才可以量化考核，推动到实际操纵中去。比如电子商业网站进一步关注的指标是“平均每个订单的销售额”和“广告投放成本”，网络媒体进一步关注的指标是“PV”、“UV”等。交融网站内外部场合，预测网站未来的发展，细分维度，制定合乎逻辑的KPI（Key Performance Indicator），即上述关注指标到怎么的数值才算到达目的，所以KPI就像标杆一样测量网站上进的场合，是否到达预定目的参照达到KPI的尺度，让网站运营的方向更加明晰，让网站更高效地到达目的。

抉择系统 部署网站

这个环节是网站数据解析实践的开端，是收集和获取数据的过程，需要抉择适合的网站解析系统来知足解析计划的需求，仅从知足网站解析底层需求角度举出以下几点供大家参考：

● 部署简朴

尽量抉择部署便捷的网站解析系统，特别是中小网站专业人员不多的场合下，最好选用通用代码安装，即全站安装代码一样，无须针对转化跟踪等性能调换代码，也有益于提升后续实施复杂网站解析的可开拓性。

● 数据全面

固然网站解析者最关注的就是依据网站目的推理出的KPI指标，但全面的指标更能辅助站长了解网站的场合，而且要关注该系统中指标是如何定义的，是不是自己想要的；另外，相似拜访次数（Visit）这样重要的底层指标是不是全体报告中都具备，不要后续由于某个或某几个指标的缺失而更改流量解析系统。

● 性能完备

网站解析的对象主要包括流量起源、网站访客和网站内容，针对这些对象，流量解析系统需要有相应的报告，便捷快捷地提供数据。另外，高实时性非常有必须，即能实时地了解到几分钟甚至几秒钟之前流量和具体到访客的变化，尤其是斟酌中国互联网环境的复杂特色，需要快速地把握流量的突增和突降，赶快地找到疑问并改正。最后，网站解析需要准确地了解访客每个点击行为从而更高效地解析访客的意图，热力图（Heat Map）和链接点击图（In-Page Analytics）这样的图形化解析报告解决该类疑问的利器。

● 运行不乱

由于收集收拾网站的历史数据对今后的数据解析极其重要，在抉择时要稳重。所以建议抉择大型的流量解析系统提供商，他们会不乱长期地提供网站数据统计解析服务；另外，建议抉择服务器规模大而且地址在内地的服务商，否则在收集和传输过程中数据丢包会导致统计数据质量大大降低，参考价值有限。

如上部署即是做好收集数据的预处置任务，牟取完整、真实、精确的数据是后续解析任务的前提。另外，对于一些和网站业务亲密相关的解析任务需要提前在系统中进行设置，比如转化目的跟踪等，就需要领会访客达到哪一个或者哪一些页面是转化胜利。最后，任何流量解析系统都只是一种工具，还需要网站解析想法论的理论开导，正确地利用到实际任务中去。

丈量指标 解析现象

搭建系统胜利就能牟取完整、真实、精确的数据，接下来就是对统计数据进行解析，与流程第一步设定的KPI目的进行对照，找到疑问。通常说的解析本性上是透过现象看本性，在网站解析中则是从字面上的数据中找到网站本性上的疑问。所以，在解析过程中要留心思路和想法，思路包括细分和趋势解析等，想法则更需有针对性，包括SEO解析等，这些想法论详见后叙。另外，假如爱都不是几滴眼泪几封情书，那么解析结局也不是几张数据表几个趋势图——对数据的简朴统计描述还远远不够，最后一定要归纳和结算疑问。

改进业务 跟踪疑问

解析指标，发明疑问之后，下一步解决方案也要梳理清晰：疑问有没有解决方案，有哪几种，每个方案的优瑕疵都是什么，如何落实。此处是网站解析最关键的环节，一定要把解析落实。所有的解决方案可能未必都能当即实现，可以是性价比不适合，可以是没必须，可以是风险太大，可以是收益不领会，不过一定至少要把原因搞清晰，等到机会成熟在启动整改。另外，还要留心监控改进的结局：网站出疑问了就像人生病了，现成的改进方案很可能只是在做手术，更重要的是手术后病情观测和会诊，甚至继续再做几回手术。比如网站的流量一直连续下跌，可以抉择立刻买来流量或者搞推销活动吸引流量进来，不过这些大多只能短期提升，后续还需要不断提升网站本身的内容质量和用户体会来长期维持访客群体的数目和质量。

第六部门：网站解析思路

网站解析思路综述

许多人开端进行网站解析时候都感到没有思路，不知道从那种角度看数据。以下将会先简述总体解析思路，再较为详尽地和大家介绍下最为常用的趋势和细分解析思路。总体的网站解析思路可以结算为简朴八个字：“微观监控、宏观调控”：

微观监控：

指对一些关键的实时更新数据监控要细致、全面，不能遗漏重精华，防微杜渐，比如刚刚买入了某个推销渠道的流量，要特别关注这个渠道流量的变化，防范流量作弊；相似地，这种计划外的流量变化监控要全面和及时，把运营风险降到最低。

宏观调控：

指观察网站的整体流量，交融内外部数据（本网站历史数据和竞争对手场合）进行解析，从而制定出较为长期的改进方向，并在后续的操纵中交融实际场合具体实施。

举个范例，中心政府发明国家投资过旺，而花费缺陷（整体支配），持久下去不利于GDP的健康增长，于是提出“扩张内需”的开导思想（交融数据解析）；固然“扩张内需”不具有直接的操纵性，也不是立刻就能操纵的（长远调换），但是场所政府明确之后会交融自身的特色，提出并执行合适当地场合的具体可行方案（交融实际场合具体落实）：比如四川发熊猫卡，让大家去旅游；比如山东把家电超市搬到农村去卖等等；而中心政府也会把好的经历进行结算，有推销价值的会全国推销，如此良性轮回。换位网站解析的任务，我们可以先了解整个网站流量的变化，再细分解析多个子频道的流量变化场合，因为每个子频道的特色不尽雷同，可以在综合解析数据增长或者降落后，有针对性地提出推销活动吸引流量或者美化页面视觉功效等的整改方案，并在后续的操纵中不断调换。

因此，在所控制的网站数据范畴内（整个网站或某个子频道），网站解析者就像公司的老板，网站解析系统就像是公司里的业务员，许很多多业务员将信息采集上来，做出一定的加工并展示给老板，老板要做的就只有“微观监控、宏观调控”。

细分解析——从表象到本性

一，为什么要细分解析

网站解析的对象主要包括：流量起源、网站内容、网站访客。

流量起源：流量是网站的重要资源，流量起源可以分为：直接拜访、搜索引擎、外部链接这根本的三个类，其中每个种别还可以继续细分，如搜索引擎可以细分为百度、谷歌等。针对上述某类或者某个起源做细分解析，找到原因并改进或优化。

网站内容：

一般来说，网站可以分为几个子频道，每个子频道又可以由许很多多页面构成的，网站的子频道和具体页面承载的内容和针对的访客都有所差异，站长解析网站流量就要更有针对性地抉择页面进行解析。

网站访客：

网站访客的指标数据（UV、IP）背后都是活生生的互联网采用者，他们有着差异的解析属性（新老访客、地区）和人口学属性（性别、年纪、学历等）；带着差异的目标，从差异的起源进入，拜访轨迹也差异，在解析中要细分符合市场定位的访客，做定向的对比研究。如下图即是拜访过网站的每个访客的根本场合，包括地区、起源、上站时间和拜访页数等。

以上这些都是网站解析要研究的，在数据中能发明疑问和机遇的线索，而细分解析则可以辅助网站控制者有效地定位具体疑问，确认了具体的方向才能有的放矢地解决疑问。这个过程经常就像剥洋葱皮一样，一点点接近疑问的本性，固然可能要苦恼地流泪，但结局往往是很有价值的。

二，如何做细分解析

在了解网站运营局势的前提下，对上述的起源、访客、内容等进行细分，可以逐步地定位疑问或者找到时机。例如，有一家小网站想要在北京地域做推销任务，笔者对其依照以下步骤进行细分，这样更好地了解该地域访客的拜访习惯，让任务更有针对性。如图所示，在百度统计的【受访页面】报告中对网页的拜访场合进行筛选：

1 筛选地区，过滤出【省市自治区】（还可以过滤出全国、国外等）

2 筛选省市自治区，过滤出【北京】（还可以过滤出上海、广东等）

3 筛选起源，过滤出【搜索引擎】（还可以过滤出直接拜访、外部链接等）

4 筛选搜索引擎，过滤出【百度】（还可以过滤出谷歌、搜狗等）

当在过滤栏里精挑细选要关注的交叉维度后，系统在下方的【受访页面数据表】里就会提供页面URL的各个指标，准确地把数据展示出来便捷解析。比如下图所示，其中第一个链接是网站首页，我们就可以了解到北京的访客通过搜索引擎中的百度达到网站上的后续表现，用指标说明即：PV为50，平均停留时长为000159，退出率为38。

4用户群细分：

对于自身定义的用户群等属性的细分，我们提名采用百度统计的js api,应用百度统计的自定义变量（_setCustomVar）可以做访客、访次和页面级别的自定义用户属性。语法：_hmtpush([_setCustomVar, index, name, value, opt_scope]); 如：_hmtpush([_setCustomVar, 1, login, 1, 2]);其中opt_scope 可选自定义变量的作用范畴分为三种：1为访客级别（对该访客始终有效）、2为访次级别（在当前访次内生效）、3为页面级别（仅在当前页面生效），默以为3。

上述的每一个级别都对应了一个作用范畴，每一个自定义变量都是限制在某个范畴内的。

在需要对差异种别的访客今后的一系列行为做分辨筛选的时候建议采用访客级别，比如“否是VIP会员”等标签；在需要对本访次的用户行为或状态做分辨筛选的时候建议采用访次级别，比如“是否登陆”等标签；在需要对本访次的拜访内容或拜访路径做分辨筛选的建议采用页面级别，比如看了“体育频道”还是“财经频道”等标签

趋势解析——有对照才有上进

一，为什么要趋势解析

如上文中谈到的，网站的上进体现在指标提升，网站的疑问体现在指标降落。流量解析系统经常将这些数据在时间维度上显现成趋势。我们需要为关注的指标设定参考值，通过这些参照和对照来了解网站的目前运营场合以及同预期目的的间隔。

二，如何做趋势解析

当前所谓的趋势解析，即是基于时间序列的数据趋势解析，主要以同比、环比、定基比为具体的解析策略。为了能让大家更好地懂得后续的解析思路，现名词辩白如下：

● 时间序列：指将某种现象某一个统计指标在差异时间上的各个数值，按期间先后次序排列而形成的序列。在流量解析系统中通常可以抉择一段时间展示指标数据的持续变化场合。

● 同比：为了打消数据周期性波动（季节等）的阴碍，将本周期内的数据与之前周期中雷同时间点的数据进行对照。例如今年第n月与去年第n月比。

● 环比：指的是将本期的数据与前期的数据进行对照，反映的是数据持续变化的趋势可以是日环比、月环比、周环比等，例如今年第n月与第n-1月或第n+1月比。

● 定基比：将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。通常这个基准线是公司或者产品发展里程碑，将之后的一段时期内的数据与这个基准线进行对照，从而反应公司在里程碑后这段时期的发展局势。

以下举例说明，在百度统计中登录后的概况页面就有方便地同比和环比对比：

环比：上方数据表显示的今日与昨天的各个指标数据对比

同比：下方的折线图显示的是今日每小时数据与上周的同一天的各个指标对比

另外，在【趋势报告】等带有时间控件的报告中可以抉择任意两天的数据对照，根据网站实际业务指定基准线，划定时间范畴，抉择观测指标的变化场合。

最后，基于时间序列的趋势解析想法还有许多，其中同比和环比是最简朴易用的，网站解析中大多数的常见数据解析均可以用如上思路快速观测关键指标的变化场合，了解现状，衡量达成目的的进度。