統計ツールを使用してデータを分析、最適化、マイニングする

多くのウェブマスターは、毎日ウェブサイトの統計情報（cnzz統計、Baidu統計、51la）を確認する必要があります。ほとんどの人は、ウェブサイトの「ページビュー数（PV）」、「ユニークビジター数（UV）」、「ソースドメイン名」、「検索語句」などのおおよそのデータのみを見ていると思います。これらは単なる表面的な概要です。データ統計には、これら以外にも多くのものが含まれます。詳細なデータマイニングを行うことで、Web サイトのプロモーション、SEO、その他の運用作業を行う Web マスターに役立ちます。ここで著者は cnzz を事例として、統計ツールを通じて何を発見し、利用できるかを分析します。

検索エンジン最適化SEOのためのウェブサイト検索ワードデータ

個人的には、検索エンジン最適化のために意味のない記事を大量に書くことにはうんざりしています。最適化のために最適化すると、トラフィックは増えてもユーザーは失われるかもしれません。検索エンジンの特性に合わせて、論理的な最適化を行う必要があります。データ統計ツールを使用すると、過去 1 か月間に主要な検索エンジンからもたらされたトラフィックと、毎日の検索用語の変化を確認できます。特定のキーワードによってもたらされるトラフィックが突然減少していることがわかった場合は、そのキーワードのランキングを確認し、そのキーワードを含む記事へのリンクを追加する必要があります。価値ある記事が書けたら、そのキーワードを中心にした特別なトピックを書くこともできます。

ウェブサイトのユーザーエクスペリエンス

リピーターは何人いますか?ウェブサイトの魅力、ユーザーはウェブサイトを一度だけ訪問しますか?読者は当社のウェブサイトにどのくらい滞在しますか?これらのデータは、読者の当社ウェブサイトへの注目度と忠誠度を間接的に反映します。ウェブサイトの平均訪問時間が 1 分を超えないことがよくある場合、ウェブマスターは本当に自分自身を振り返る必要があります。一般的に言えば、上記の 3 つの問題は正の相関関係にあります。リピーターが少ないということは、多くの人が一度だけ訪問して二度と戻ってこないということであり、読者が Web サイトに長く留まらないことも意味します。コレクションサイトや SEO に特化したウェブサイトの場合、これらのデータは無関係です。個人のブログサイトの場合、これらのデータは基本的にサイトの将来を決定します。

「クラウドバリュー」データの価値

「Crowd Value」は、少し前に開始された新しいコラムです。著者はこのデータが正確かどうかを判断することはできず、また統計学者がどのようにしてこのような詳細なデータを収集したかも知りません。別の観点から言えば、統計データを見ている以上、データの信憑性を信じなければなりません。このデータは一般的な生データとは異なり、クラウドコンピューティングのビッグデータを使用して掘り出されたディープデータである必要があります。 cnzz クラウド コンピューティングが非常に強力に進化していると仮定すると、「クラウド バリュー」のデータは多くのウェブマスターにとって朗報となるでしょう。ウェブサイトのユーザーグループを分析することで、ウェブマスターはさまざまなマーケティング活動を実行できます。トラフィックが良好であれば、「Taobao Affiliate」と組み合わせて収益を生み出すこともできます。このデータは、広告主を引き付け、広告の影響をより明確にするためにも使用できます。たとえば、Web サイトのユーザーのうち「デジタル エキスパート」の割合が非常に高い場合、Web マスターはデジタル カメラの販売業者に広告を掲載するよう促すことができます。

当社のウェブサイトはモバイルインターネットのペースに追いついていますか?

下の図を見ると、モバイルデバイスでのウェブサイトのアクセス状況が明確にわかります。モバイル トラフィックの 88.09% は、モバイル ブラウザーからの直接アクセスによるものです。直接アクセスには、1) URL を直接入力する、2) URL をお気に入りに追加する、という 2 つの種類があります。トラフィックの8.84%はモバイルとBaidu検索から来ており、その他はQQ 1.26%、WeChat 1.26%、Sogou検索0.18%となっています。QQトラフィックは通常QQスペースから来ています。QQに多くの片道友達がいる場合、QQスペースをウェブサイトのプロモーションに利用するのは良い方法です。また、東東や麦春など、QQ空間で直接プロモーションを行う有名なセルフメディア人もいます。 WeChatは現在、セルフメディアの主力となっています。著者はこの点であまりうまくやれておらず、WeChatからのトラフィックは比較的少ないです。 WeChatでウェブサイトを宣伝する場合、ほとんどの場合、トラフィックは記事の「原文を読む」セクションに誘導され、本文でウェブサイトが直接宣伝されることはほとんどありません。これは、WeChatファンの忠誠心にも関係しています。

ユーザーの電話モデルから何を学ぶことができますか?

おそらくほとんどのウェブマスターは、ユーザーの「モバイル デバイス」上のデータに注意を払ったことがないのでしょう。筆者はこのデータが隅に隠された宝物だと感じています。通常、私たちウェブマスターにとって、ウェブサイトのユーザーベースの消費能力、ユーザークラス、ユーザー価値、およびその他のデータを把握することは困難です。クラウドコンピューティングによって生成された非オリジナルデータである「クラウド価値」に依然として懐疑的であるとしても、「ユーザーの携帯電話モデル」の基本的なオリジナルデータには疑問の余地はありません。基本的に、モバイルデバイスのデータを通じてユーザー価値を判断できます。たとえば、モバイルユーザーのうち、Apple を使用する人は合計 17%、Xiaomi を使用する人は 2.63%、vivo を使用する人は 1.97%、oppo を使用する人は 1.32% です。 Appleユーザーが第1位となっており、これはある程度、ユーザーの購買力が強いことを示しています。 Xiaomi は 2 位にランクされています。これは、当社の Web サイトには多くの若い訪問者がいて、その多くが学生であることを示しています。 vivo と oppo は、ある程度女性ユーザーの数を反映しています。ユーザー クラスの分布は、Web サイトのユーザーをより深く理解し、どのユーザー グループに Web サイトが人気があるかを把握するのに役立ちます。これにより、ウェブマスターはユーザーのニーズに応え、ターゲット ユーザーにさらに重点を置いたり、まだ到達していないユーザー グループに拡大する方法を見つけたりできるようになります。

いまだに毎日、あるいは数時間おきに統計を見つめていて、一般的なデータだけを見て、詳細なデータを詳しく調べたことがないのであれば、習慣を変えるようにしてください。特にウェブサイトのトラフィックが増加しているときは、統計を詳しく調べることで予想外の利益が得られると信じています。

出典: Zhu Haitao 提供、著者の WeChat/QQ 番号: 81433982、オリジナルリンク。

元のタイトル: 統計ツールによるデータ分析、最適化、マイニング

キーワード: