‘壹’ 网站后台重要数据分析攻略
网站后台重要数据分析攻略
网站后台的数据分析应该说是最最重要的，也是一个网站数据分析的核心部分，这里的数据分析主要包括IP，PV，时段分析，关键词流量，关键词入口分析，浏览深度分析，回头客分析，访问者信息分析等，这些数据能直观的反映出用户是从哪里来的，来做什么，停留在哪里，从哪里离开的，去了哪里。掌握了这些数据，站长们才能够有的放矢，做出相应的改进。有几个比较重要的数据是每天都必须要关注的：
一、网站基本流量（IP、PV）;
每天监测网站的流量是必须的，我们的最终目的也是让这个数据直线上升。一般网站基本流量状况有IP访问量，页面浏览量（PV），独立客户端，新客户端，人均浏览量。
攻略：流量上升说明网站的关键词很有可能排名也上升了，你可以利用工具查询这些词的排名。如果你的IP突然降了很多，则表示网站可能降权。查看网站收录，关键词排名就可以找到原因。一个网站所发生的很多状况都可以直接反映在数据中。工具统计出的IP都是独立IP，防止被刷出来的IP混淆视听。
二、关键词及关键词入口分析;
使用统计工具查看内容分析时，最先关注的一定是关键词。
攻略：因为关键词的排名一向是站长们所重视的，从关键词数据中可以很清楚了解到哪些词排名不错，网络带来的流量越多，说明该关键词排名越好。之后再用工具去查询这些关键词的排名，可以挖掘出更值得推的词。除了关键词之外，大家都知道通过查看每天的搜索引挚来路、来路域名、关键词来源可以大致看出时入网站的用户都是通过哪些途径进入网站的，这样一来就可以使自己推广时更加有针对性。来路是对网站的潜在用户挖掘、网站关键词排名一个总结的功能。
三、网站跳出率分析;
有些站长工具现在并没有这一项查询功能的，导致部分站长忽略了跳出率数据。跳出率通常用来衡量访客参与度，它是指那些进了登陆页面后就离开的访客的数量百分比，这些访客登录后没有查看其他的页面就“跳出”了。
攻略：倘若你的网站跳出率过高，直接表明这个页面对用户的吸引力不够，无法让用户深度浏览。你就需要在页面内容上下点功夫，以减少跳出率。网上有很多文章有介绍过这方面，你可以去看看。
网站后台的数据有很多，笔者认为最主要的是以上3个，数据是网站情况最直观的反映，根据数据有优化网站是十分有效果的。
以上是小编为大家分享的关于网站后台重要数据分析攻略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
‘贰’ 网站数据分析应该怎么做
第一、分析ip、pv、uv的比例
从真实性说来uv是真正的用户，而ip只是一个地址段。首先要看的是uv跟ip的比例，uv大于ip是正常的，但是如果ip大于uv并且这个数据经常是这样就需要引起注意了，很有可能是在被采集或者有假蜘蛛的来访。其次就是看uv跟pv的比例，如果uv跟pv之间的比例接近于1:1，那么说明网站的质量是非常差的。怎么看我们这个行业uv：pv的正常值呢？可以多问下同行的后台的比值然后去平均值，如果我们的比值在平均数以下说明质量非常糟糕，如果远远大于平均值，要么就是质量非常好，要么就是内容里面有其他的内容影响用户的点击。通常uv：pv的比值也跟网站跳出率等同，比值越小，跳出率越大，越说明网站内容差。这时候可能需要考虑改版或者重新做一个站点。
第二、来源搜索引擎比例
在网络统计的来源分析里面有一个栏目是搜索引擎，这一栏的比例可以告诉我们网站的用户通过哪些搜索引擎来的。当然绝大多数网站的用户来源是网络，但是有些行业的一半用户是来自360以及其他的搜索引擎，特别是用户群体偏向于高龄用户的。而现在医疗药品网站的用户甚至大部分是来自360和搜狗，如果是这种现象那么我们在做优化的时候就要针对其他小类搜素引擎优化，比如360和搜狗。当我们在不了解一个行业时来源搜索引擎的比例能帮助我们了解网站用户人群的组成比例，然后根据这个比例调整网站以及投放广告的模式。
第三、搜索关键词来源
搜索关键词来源是统计用户通过哪些关键词搜索进入我们的网站的，然后根据关键词调整首页和内页的关键词布局。比如埋刮板输送机和刮板输送机代表同一个机器，我们的网站设置的关键词是埋刮板输送机，但是进入网站的用户大多数是通过刮板输送机进入网站的，那么我们可以将标题里面的埋刮板输送机改为刮板输送机。这样修改的好处是使得刮板输送机的排名更加好，那么更多的用户通过这个词搜索进入我们的网站。通过搜索关键词来源来可以挖掘一大批长尾关键词布局以及删除那些没有必要的页面。比如网站是做机械的，但是前面的SEO更新那一篇文章是关于足球的并且排名不错引来了一批流量。这样的流量对于我们的网站是没有任何帮助的，通过关键词来源找到这个页面然后删除内容，去掉多余的流量也能帮助网站做更好的内容。
第四、入口页面
入口页面是指用户通过其他方式直接进入的网站的某一个页面，包括首页和内页。比如我们在某个网站上做的某一个内页的外链被用户点击进来了，那么这个页面就是一个入口页面。入口页面主要通过搜索和外链进入，搜索关键词进入首页或者搜索一个长尾词进入内有人，或者通过外链。这个数据的统计能帮助我们知道网站的哪一些页面有排名并且排名如何，如果排名在第一名但是带来的ip非常少，那么很有可能是标题的设置有问题，不够吸引用户。如果带来大量的ip，但是这个页面的跳出率非常高，要么就是这个页面的质量差，要么是这个页面的内链设置有问题，就要去修改内链。
第五、受访页面
受访页面是指网站哪一些页面被用户访问比较多。导致页面访问比较多的因素有2个：一个是首页推荐、第二就是内页推荐。如果在发现一个页面在我们的内链中推荐并不多，但是受访的次数比较高，出去外链的引导外就要考虑标题的作用，那么可以考虑将这个页面更好的推荐。但是当发现一个页面受访的次数非常高，在这个页面的停留时间比较低那就是页面的质量需要提高。如果跳出率非常高说明内链设置非常差，或者说明这个页面的内容根本不符合网站的内容。
‘叁’ 网站后台数据分析工作怎么做
上网搜索“表单大师”，注册一个账号，将后台的数据录入表单，然后使用它的报表功能就可以进行数据分析了
‘肆’ 如何有效分析站点后台重要数据
然而，优化离不开数据分析，只有掌握了数据分析的能力才能了解到我们站点所存在的问题。因此，即使数据再怎么冷冰冰，既然吃定了优化这一碗饭，你就注定需要学会数据的分析。那么对于数据的分析我们需要重点掌握那几个主要的数据呢?笔者今天就以cnzz的数据统计为例分享自己几个日常主要分析的数据。 分析一：站点的流量来源分析 流量是每一个站点所追求的，很多的站长每天查看的数据都会首先查看后台的流量及PV数据情况，然后就直接通过流量数据的高低评价工作的进展。其实这种观点并不完全是对的。我们还应该着重分析站点的其他数据，尤其是站点的流量来源。我们可以通过流量来源分析最近的流量是从哪一个入口进来的，然后根据这一趋势制定更好的外链建设的策略。 比如笔者之前发现，后台流量来源中有出现从搜索问答进来的流量，原因就是因为早前在搜搜问问你留下一个链接，寻根究底，笔者发现笔者的站点如果以问答平台的形式做外链的话会得到不错的效果，于是就开始在搜搜问答、网络知道做起外链，果然功夫不负有心人，在这几个通道进来的流量有不断提升的趋势，所以笔者认为分析流量的来源也是站点外链建设重要的一环。 分析二：站点的受访页面的数据 访客喜欢什么内容，这点一直是每一个优化人员在构建内容的时候问自己问的最多的问题。的确我们在构建内容的时候要站在用户的角度上进行分析。那么我们如何知道访客喜欢什么内容呢?我们可以通过分析受访页面的数据。通过受访页面的数据分析，我们可以直观的看出在哪一个页面访客访问的次数、停留的时间、跳出率等等。这些对于我们构建用户喜欢的内容都有很大的帮助。 分析三：站点的PV数据分析 PV数据可以从侧面很好的表现出站点的用户体验度是否友好。我们可以不客气的说，如果PV值越高，那么你的站点的用户友好体验度就越好。当然这只是其中的一个影响因素。当然搜索引擎也不是以pv值来恒定用户的友好体验度，因为众所周知pv的数据是可以通过不正规的手段刷的。 分析四：访客回头率数据 访客的回头率可以很好的体现出站点的用户粘度是否够“粘”。一个成功的站点并不能只是靠一个高排名，更重要的是要发展处一批忠诚的访客。对此我们可以从后台数据中的用户回头率分析站点的粘度。一个高的回头率就可以反映出站点有一个好的粘度可以继续吸引到访客，这样才能有一个稳定的流量。 分析五：访客的地区分析 每一个站点在访客地区的分布都会有所不同，特别搜索引擎越来越本地化，在不同地区搜素同一个关键词，搜索结果可能是不同的。那么我们就需要通过后台数据中的访客地区分布数据来分析访客的主要来路地区，然后你就可以根据具体的地区在一些地区性较强的博客论坛上推广，比如从上图的数据图片中我们可以发现，笔者的站点在用户有90%属于福建省内的，而在广东、北京和江苏都有一定的用户群，笔者就可以针对这点，在一些有地区兴致的博客、论坛等进行推广。
‘伍’ 企业网站后台统计分析我们主要分析那些模块
企业网站后台统计分析我们主要分析那些模块
作为一个企业站点，我们更多的追求的是转化率，网站优化能否为企业带来真实的利益，很多时候必须借助网站数据分析，这些数据分析工具大家相比都比较清楚，常见的有网络统计、cnzz数据分析工具，51la等等，其实这些产品功能方面大同小异，我们主要通过分析那些方面来了解网站基础数据呢?好，咱们闲话短续，笔者通过一下几点和大家分享一下。
第一，网站的流量构成来源。我们必须明白网站流量的组成是什么?通过后台数据分析，点流量来源一般就会详细的列出我们网站的流量组成，比如搜索引擎、直接网址进入流量、其他推广流量等明白这些细节问题，我们就可以一目连然的对于网站流量构成有一个明确的了解，通过这个细节我们应该分析出流量主要构成有那些，那些渠道还可以继续进行优化增加导入流量，那些渠道是我们还没有注意但是是确实存在的，只有了解这些细节才能为网站优化推广策划、部署与之针对性较强的相关策略。
第二，搜索关键词分析。企业网站运维优化推广关键词分析占领者非常重要的比重，因为绝大多少有效的转化都是通过搜索引擎来的，搜索引擎优化无疑是影响转化非常重要的手段，分析的策略包括主关键词的排名和流量状况，网站长尾词转化的情况如何?那些针对性较强，我们重点部署的关键词是否稳定的获得了相关排名?一些潜在的长尾词我们要进行归类并通过相关的内页进行长尾词的优化和部署，可以说关键词分析是站长关注最多的一个模块，这块笔者就不在进行赘述了，以上几点是笔者在进行分析站点过程中最为关注的细节。
第三，网站的跳出率分析。网站跳出率是网络判断网站权重的一个重要细节，对于跳出率的分析也是站长必须细心认真去进行分析的基础细节，跳出率的计算方法是在某个时间段内，用户只浏览了一页即离开网站的访问次数占总访问次数的比例。对于某页面的跳出率算法：从这个页面进入网站没有再点击其他页即离开的次数/所有进入这个页面的次数。这句话可能理解起来有点绕，但是我们只需要明白一点以首页为例子，来了100个客户进入首页，但是50个没有继续打开内页或者其他页面继续访问而是直接退出网站，那这个时候入口网址的跳出率就是 50/100=50%.这个数值越高代表网站优化的质量越差，数值越低代表网站粘度越好，明白问题之后不断改进提升即可。
第四，客户在页面的逗留时间。逗留时间直接影响的是网站粘度，反映到网站上面就是我们的网站内容质量度，用户体验度方面。这个参数一旦数值较低，毫无疑问网站用户体验或者内容质量，或者网站的访问速度这些细节某些方面肯定存在问题，我们找到问题之后就要不断的通过刚才笔者介绍的三个细节来逐步改善网站细节问题，一般停留时间短就是这三个方面出现问题的可能性最大，适当进行调整即可。
第五，明白网站的受访页面。网站优化一定要做到全站平衡，我们不能单单将眼光聚集到网站首页，适当的时候网站内页和目录页也是我们值得关注的重点，作为一个企业网站很多时候我们的产品列表页是用户关注的重点，这个时候我们要进行重点优化，适当部署产品词，配以相关的产品图片，做好基础优化，而针对栏目页和内容页想要留住客户无疑还是要提供与栏目主题或者文章标题相互吻合的文章内容来优化，首先在相关度上一定要进行严格的把关，其次是内容质量度问题这个是笔者一再强调的问题，内容质量不能严格把关比如文不对题，内容错别字，语句错误百出无疑是让用户离开的导火索。明白那些页面是用户喜爱的，那些受访页面有流量但是跳出率高。我们都要进行针对性的处理和适当的调整。
最后，笔者总结一下，企业网站本身流量就比较单一，因为很多企业站优化的产品词竞争本身指数就低，在这种情况下如何牢牢把握每一个流量是我们必须考虑的关键，数据分析就是一、我们最为得力的帮手，是我们找出网站深层问题的利剑，合理的使用这把利器将会大大提升优化效率。
‘陆’ 怎样分析网站数据
分析网站数据，需要借助网站分析工具，免费的有GA，但是这个需要有专业的知识，付费系统和工具也比较多，我们正在用的就是99click旗下的siteflow系统，按流量收费，价格也合理，有专门的客户服务，你可以试试。
‘柒’ 怎么分析一个网站的后台统计数据大神们请进
网站后台数据经常看就明白了。主要还是看日志的。还有就是一些跳出率，着陆页面，来路，搜索词之类的多看看慢慢就熟悉了
‘捌’ 网站数据分析，从哪些方面进行分析
一、网站流量分析
1、网站流量来源；
2、网站关键词分析；
3、网站流量的趋势；
4、网站流量的真实性。
二、网站流量效率分析
1、到达网站率；
2、网站跳出率。
三、网站内部分析
四、网站用户特征分析
1、用户停留于时间；老渔哥
2、新老用户比例；
3、用户地域分析。
‘玖’ 网站后台数据怎么分析
这个要看网站的功能；
后台收集了哪些数据；
然后可以根据不同数据的质量和数量来进行统计分析。
‘拾’ 网站建设之数据分析要分析哪些
网站建设之数据分析具体如下：
1.用户忠诚度
了解用户在应用内做了什么之后，就应该问一下用户是否喜欢你的应用，这是一个应用保持生命力的根本。开发者可以从留存用户、使用时长、使用频率、访问深度等维度评价用户粘度。
2.转化率
应用内的转化率至关重要，用户付费的转化率更加直接关系到开发者的收入。
通过漏斗模型进一步分析关键节点的转化率，以不断提高付费转化，增加收入。
3.用户属性
产品吸引到用户下载和使用之后，首先要知道的就是用户是谁。最好尽可能详尽地了解到用户的设备型号、网络及运营商、地域、用户性别等宏观的用户特征。这些数据可以在产品改进、应用推广和运营策略的制定上提供非常好的方向性依据。
4.用户来源
在国内，获取用户的渠道是非常多的，如微博、新闻稿、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。看一个应用的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难题。开发者应该从多个维度的数据来对比不同渠道的效果。