我们知道,网站的主题不同,就会导致网站分析的模型和跟踪指标不一样,电子商务网站的行动按钮可能是购物车添加,B2B网站的也许就是联系商家,博客站点是订阅人数, 本文就来讨论网站内容的跟踪问题,还有一些分析的例子。这次,我们只讨论文字方面的资讯内容分析,针对典型Lead-Gen站点,网站有很多资讯内容,但不卖产品,只给商家提供Lead信息(在英文站点尤其多,不知道怎么把Lead翻译成一个中文的指标,简单理解就是收集用户的个人信息)。

曾经遇到一个项目,就是公司有5个域名专注在某一个垂直电商行业,而目标人群很少会在网站下单,这不是指转化差,而是网上购物流程很复杂很复杂,所以业务就是希望有意向购买的人群拨打客服中心的电话或者留下他们电话传到后台,让呼叫中心反打回去,并帮助在网站后台填单。故线上相对来说投入内容建设比购物体验优化来得多。网站的内容都是不断地发布优质的内容,文章,信息图,视频等广义的内容来吸引用户。而这部分内容,无非就是为了SEO流量,内容的只所以所有这个内容团队都是在提高SEO网站上的表现,那么问题就归结为:

网站发布新内容后,SEO免费流量如何评估呢?然后如何跟踪到后续的订单和货币呢?

背景信息是:网站从去年8月到12月底,每个域名都发布一些新的内容页面,同时在过去的几个月内容也带来了不少自然的流量,为了来评价这个项目5个域名流量的效果,我们定义两个指标:

1.新增流量效率=新增的流量/迄今为止发布的月份数/发布内容页面数

2.自然流量平均增加速率=(本月流量/发布后第一个月流量)开N次方,N=发布了几个月,对于这个例子来说就是12-8=4

对于第一个指标,我们关注上图,对于Domain 3平均每月每个页面可以新增加15.36的访问是最好的(不好意思,模拟的数字太小,还得省略小数点后两位),从业务上去回溯,这个域名的权威度还真是最好的,给内容团队分析的反馈就是,这个域名多发发力.

对于上图,我们可以显然地观察到有的域名的新流量提升得很快,我们会关心那个站点升值最快,由于站点的权威度不同,自然不同的域名给力就不一样,我们可以通过自然流量平均增加速率来评价,从统计学上,一组正数,a[1], a[2], … a[N] 是呈现递增的曲线关系,那么假设 a[2]=a[1] *q, a[3]=a[2] *q, …, a[N]=a[N-1] *q ,这样一来a[N]=a[1] *q^(N-1),这样就可以估算出q也就是平均增长的速率比值了。这么一来,分析的时候就可以有一个参考指标来评估那个域名来流量的速度更快

总的来说,上面的例子是在说关注哪些站点发布流量多之外,还需要考虑哪个站点流量来得快。当然,上面的例子最好是基于所有的5个站点同时发布相同个数并且相同主题的内容的情况下。

网站流量稳定后,有什么用户行为需要跟踪的?还有什么有趣的现象呢?

深入后续转化,内容页面的行为跟踪还可以关注以下问题:

1.访客是否真正读完的文章呢?热力图报表可以帮助你。 2.访客读完文章后会选择留下信息和评论? 3.访客要读几篇文章才会成为网站的用户,第几次看过内容引导后才会打电话?

特别提下问题3,有的网站要访客读完7篇文章内容,分不同的天数读之后才会成为网站的用户,进而购买产品,这个涉及到用户生命周期分析问题,暂时不考虑了。

深入维度分析,内容页面还可以做哪些细分?

1.有无视频的页面? 2.有无信息图的页面? 3.内容文章的字数统计? 4.是否含有lead form的页面? 5.页面作者是谁? 6.页面发布时间? 7.页面的主题是什么?子主题? 8.内容页面的好评数? 9.内容页面的评论数和评分?

对GA而言,可以利用Data Import的内容功能导入自定义数据,或者从GA导出也可以。然后你可以做任何的因素和子维度分析,比如是否越长的页面流量越好?内容的评论个数是否对流量起到正相关?那个作者的文章最引人关注?视频内容页面与无视频内容页面谁的转化好呢?

写在文末:

也要关注内容的ROI

很多网站创建的内容都是请外包的写手,不管是社交媒体还是公共软文还是站点文章,都是需要花费的,如果可以创建一份报表来货币化每个内容的产出和开销,这样会更好透明化地评估内容。不过这样的模型会复杂许多。

其实内容分析完全还可以引申到很复杂的模型里面,《网站数据分析》的博主就有几篇很不错的博客,特此推荐在下面。

网站内容评分模型

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