前天写了一篇关于初学者的文章,提到了一个unique visitor计算的问题,引起了大家的兴趣。今天忽然有一个想法,干嘛不把那些过去困扰我的,也困扰各位朋友们的容易出错的问题汇集起来呢?所以,就有了今天的这个帖子。这些题目有的非常细节,甚至可能钻牛角尖,大家莫怪,因为这个帖子纯粹属于端午节茶余饭后的娱乐活动,但是,如同今天凌晨朝鲜队带给我们的感动,谁说娱乐活动就一定是纯娱乐的呢?
闲话不多说,直接上题,有兴趣的朋友,在留言框内回复答案吧!都答对有神秘奖品哦!:)
也请大家提出自己的问题,然后其他的朋友一定也会帮助解答的!
- 如果一个visit跨了凌晨24点,那么这个visit会算在昨天还是算在今天?相应的Page View应该怎么计算? (这是一个博友提出的问题,这个问题实在是有够出其不意的)
- 通过服务器日志的方法来收集网站分析的数据,有什么优势和劣势?
- 如果3月31日和4月1日分别访问了我的网站,那么三月和四月一共的monthly unique visitor是多少?
- 设想你做了如下“无聊”的事情:你点击一个广告,进入到一个被GA监测的登陆页(Landing Page),然后5分钟内再点击这个广告,然后浏览器窗口原先的那个登陆页被刷新,然后你又过了26分钟,又点击了这个广告,浏览器中的登陆页再一次被刷新。这个过程很无聊,但是,广告的click数因此增加了多少,网站的visit数又因此增加了多少?
- 同样是上面的那个无聊的事情,你点击的行为和时间间隔都一样,只是这一次页面不是在原浏览器窗口被刷新,而是没点击一次广告都会让浏览器打开一个新的tab窗口显示同样的landing page。这种情况下网站的visit数又因此增加了多少?
- 为什么很多时候,我们都发现广告的点击计数要大于这些广告带给网站的流量(visit)的计数?
- 在Google Analytics中,如果一个访问(visit)只是刷新首页,而没有进入其他页面,最终离开了网站。这个访问会为这个网站增加一个bounce吗?这个visit的time on site是“0”吗?
- 在Omniture中,如果一个访问(visit)只是刷新页面,而没有进入其他页面,最终离开了网站。这个访问会为这个网站增加一个bounce吗?这个visit的time on site是“0”吗?
- 对于一个网站而言,entries=visits=exits,对吗?
- 屏蔽(禁用)cookie的客户端访问网站(被GA监测),会在Google Analytics中记录下page view,但不会被记录下来visit和visitor,对吗?
- 屏蔽(禁用)cookie的客户端访问网站(被Omniture SiteCatalyst监测),会在SiteCatalyst中记录下page view,但不会被记录下visit和visitor,对吗?
- 如果一个网站在GA上的bounce rate是50%,而这个网站的Average Time On Site是4分钟,那么没有bounce掉的visit的Average Time On Site是多少?
- 品牌宣传活动投放大量广告,您有两个landing page,A页面的Bounce Rate是80%,B页面的Bounce Rate是90%;Web Analytics显示,A页面最终产生了400个订单,B页面只有200个。我们认为A页面活动较为吸引人,或者页面设计较好,对么?
哈哈,其实题目说是“高考”完全是骗大家的眼球啦!其实不过只是一个小的Quiz而已。不过,看看这些题目,其实还是挺有意思的。不过,别担心,即使你不知道答案,也并不能说明你的网站分析水平不够。只是茶余饭后,世界杯期间的娱乐,仅此而已。
大胆说出你的答案和想法吧!也大胆提出你想提出的问题吧!
第一题:跨24小时算昨天的,脚本只管半小时visit 进入的那个时间点落在哪天算哪天的。PV正常计算,落在哪天算哪天的。监测脚本没有今天明天的概念 是我们看统计的时候需要今天昨天的概念而已。
第二题:服务器日志连搜索引擎爬虫的信息都有 但是部署和分析起来不方便,服务器日志太大太大了。
第三题: 1 结果应该是 1 但是不清楚UV是不是24小时算一个 额 基础概念不牢固。
哥,三天后悄悄给俺发个答案吧。 这两天我看看,想想
1、visit算昨天(以进为准),跨越时如果是一页浏览行为且被定义为有效PV的话,算今天(以出为准)。
2、优势是细致,想找的东西几乎都有办法挖出来;劣势是分析成本高。
3、2。
4、visit增加1,visit没有增加。
5、同上。
6、广告未必会成功打开以形成visit。
7、呃……阅读题……否、否。
8、是、否。
9、绝对值是,但实际上不是。
10、不对,只是不会记录visitor。
11、不对,都会记录。
12、也是4分钟。
13、两个效果一样。
以上貌似坚定的回答都是“蒙”的~~XD
高考一下
1 Visit 应该是从点击开始时间算
2 不熟啊
3 monthly visitor 都是1
4 click 3 visits 1
5 visits 1
6 重复点击+未加载跟踪代码的访问
7 GA下。多次刷新首页 不是跳出 时间也不是0
8 Omniture没机会用啊。
9 额。。跳出的entry 和 exit怎么算呢。。
10 没有小饼干GA就什么都没了
11 Omniture 。。。。
12 8分 bounce只做分母
13 2个页面产品相同的话还是考虑转化率,有不同产品就要看看哪个回报高了。
哥,我又一次知道了“理解”和“会”是两个不同的概念。我刚把你基础知识看完,大部分也都理解了,但是刚才看了你提的问题,大部分我不知道怎么回答。我再回头复习一下,过几天再过来回答。
1.按开始时间算起,在30以内算做一次,包括PV也是一样。超过30分钟以后按第二天算。以GOOGLE为例。
2.通过日志可得到更为准确的IP,劣势:不能获取更多用户行为分析。
3.monthly unique visitor=2
4.click=3,visit=1
5.visit数又因此增加了1
6.进行排重
7.是的增加一个跳出,停留时间按结束时间-开始时间
8.没用过不清楚。
9.错。
10.是的。
11.没用过不清楚。
12.Average Time On Site=4
13.A更容易提高转化率。
有意思的测试,有的题如同脑筋急转弯。。
1.这个要看具体算法,可以算做昨天的visit,相应的把该visit的所有pageview都算作昨天的;也可以按照时间把这个visit记作两次,昨天和今天都算一次,pageview也根据时间分配到两个visit
2.服务器日志应该指的是网站本身产生的日志吧,这样的话,
优势是不需要在网页上埋追踪代码,节省硬盘空间
劣势就比较明显了:服务器日志无法提供很多需要的信息,比如ajax方式实现的操作都不会产生服务器日志记录。
3.1
4.visit没有增加,自始自终都是1(默认访次过期时间为30分钟的情况下)
5.和4一样,visit没有增加
6.visit是一个访次的概念,不过点击广告多少次进入landingPage,在一个访次内,visit=1,不会累计。
7.不是bounce,相应的该visit的time on site不是0
8.omniture中,增加一个bounce,time on site =0
9.理论上应该是吧,排除掉时间的限制的话
10.是
11.不太清楚呢
12.4分钟
13.不能简单的这样说,起码还要看一下分别到达A/B两个页面的访次各有多少,才好比较400/200订单的意义
1、我觉得应该是visit算在昨天,pageview分开计算,发生在昨天的pageview算昨天的,发生在今天的那部分pageview算今天。(第一个问题很有意思,可惜折腾半天没整明白,猜了一个答案…)
2、服务器日志收集网站分析的数据
优点有:
a、数据原先就保存在自己的网站服务器上,通过服务器日志数据就不需要再另外添加JavaScript等代码;
b、服务器日志可以收集来自搜索引擎爬虫的信息,通过对这些搜索爬虫的分析能够对网站的搜索引擎优化起到帮助
缺点是:
a、如果是缓存网页,服务器日志就没法收集到这部分信息。
b、服务器日志没法收集到某些特殊事件,比如鼠标点击行为
3、答案为2
4、clicks增加了3次,visit增加了1次
5、clicks增加了3次,visit增加了3次
6、 a、访问者可能多次点击您的广告。如果一个人在同一会话中多次点击一个广告,AdWords 会记录多次点击,而 Analytics(分析)会将单独的综合浏览识别为一次访问。
b、访问者可能点击您的广告,但却没有让网页完全加载,而是转到了另一网页或按下了浏览器的"停止"按钮。在这种情况下,Analytics(分析)跟踪代码无法执行并发送跟踪数据至 Google 服务器。不过,AdWords 却仍记录为一次点击。
7、对于GA来说,Bounce Rate = Single PV Visits / Total Visits,所以没有产生bounce,不会为这个网站增加一个bounce,这个visit的time on site不为‘0’。
8、增加了1个bounce,time on site为“0”
9、不对。
10、对
11、对
12、4分钟
13、不对,要对用户族群进行细分(比如按照新/老客户进行细分)以后才能下结论。
终于答完了,虽然只有10几个问题,信息量却很大,想要全部回答正确真不容易啊,不知道我对了几个?
ps:除了第一个问题,其他问题都是可以从Sidney的博客或者Google上找到资料,正好通过Sidney的问题把一些基础知识复习了一下,谢谢Sidney。
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1. Pv不变,v各记一次
2. 及时,有效,缺点是太大了不容易分析
3. 跨越2个月 算2次
4. click:3 ; visit:1
5. visit:1 新tab还是算同一个session
6. 同一浏览器内,同一页面反复被刷新visit不增加。也存在点击后为真正达到登陆页,也可能是误点,照成跳失率增加
7. 不会增加bounce。 time on site不是0
8. 不了解ommiture 应该也不增加bounce
9. 对于一个网站来说entries=visits=exits
10. 不对
11. 不知道
12. 8分钟 假设A去了3个页面,访问了8分钟,B去了一个页面走了,造成跳失,没时间;C和A一样,去了3个页面访问了8分钟,D和B 一样跳失了。
所以Average Time On Site=(8+8)/4=4分钟;跳失率为2/4=50%,
去掉那B.D的对网站造成的跳失率,Average Time On Site=(8+8)/2=8分钟,即4/50%=8分钟
13. 对
ps:不知道理解的对不,求解~~ 看来理解和会真的是2个概念啊~~
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1. Pv不变,v各记一次
2. 及时,有效,缺点是太大了不容易分析
3. 跨越2个月 算2次
4. click:3 ; visit:1
5. visit:1 新tab还是算同一个session
6. 同一浏览器内,同一页面反复被刷新visit不增加。也存在点击后为真正达到登陆页,也可能是误点,照成跳失率增加
7. 不会增加bounce。 time on site不是0
8. 不了解ommiture 应该也不增加bounce
9. 对于一个网站来说entries=visits=exits
10. 不对
11. 没用过, 不知道额
12. 8分钟 假设A去了3个页面,访问了8分钟,B去了一个页面走了,造成跳失,没时间;C和A一样,去了3个页面访问了8分钟,D和B 一样跳失了。
所以Average Time On Site=(8+8)/4=4分钟;跳失率为2/4=50%,
去掉那B.D的对网站造成的跳失率,Average Time On Site=(8+8)/2=8分钟,即4/50%=8分钟
13. 对
ps: 不知道理解的对不对,看了文章不代表懂诶~~还望求解~~
1、visit算昨天的,pv看进入时间
2、不清楚
3、哥一个
4、click加1,visit不变
5、click加1,visit不变
6、点击不一定到达
7、看计算逻辑,应该会,time on site不是0
8、同上
9、entries和exits是什么?
10、没特殊处理的话会记录
11、同上
12、8分?跳出的没有停留时间
13、A页好
1、昨天;PV以点击时间计算
2、数据更详尽;无法跟踪Flash、Javascript、出站等“动作”
3、1
4、3;1
5、1
6、主要因为点击计数是每次点击加1
7、不会;不是
8、不了解Omniture
9、对
10、错
11、不了解Omniture
12、4分钟
13、不对,还要考虑Visit
非常看不懂,基本上都不知道咋回答…
期待答案
学习来了~
我感觉这些问题都是统计工具开发的时候考虑的,当时如何设定,那就决定了现在的监测结果。我们知道了之后去适应即可,毕竟我们只在趋势。
关键是到底如何设定才是最能精确体现用户行为的。
最后一个问题有点意思:如果visit一样,投放广告的媒介一样,吸引用户的入口一样,那显然B页面在bounce上略逊了一筹,设计上非常可能存在的是信息传达不致。
1 Visit算是昨天,page view算在今天
2 日志数据
3 monthly visitor 是2
4 click 3 visits 1
5 visits 3
6 页面载入未成功
7 不会增加bounce
8 不清楚
9 不对
10 不对
11 不对
12 8分钟
13 A