网站分析从哪几个方面分析（数据分析报告分析思路）

网站怎么做分析？你需要掌握这10条分析方法

一、whois信息：

简单来说，whois就是一个用来查询域名是否已经被注册，以及注册域名的详细信息的数据库(如域名所有人、域名注册商、域名注册日期和过期日期等)。通过whois来实现对域名信息的查询。判断对手网站域名注册时间以及相关的域名的历史，我想大家都知道一个老的域名，一次注册几年的网站在搜索引擎中会有一个相对较高的权重这个道理吧！具体查询地址：whois.webmasterhome.cn/

二、PageRank：

虽然网上越来越多的声音是pr对排名的作用在减小，PR已经不重要了，虽然现在通过301、url转发等手段可以劫持网站的pr值以获得较高的pr值，网页级别高有时候也同样不能说明你的网页与关键词相关，甚至有时候并不代表你的网页有多重要。pr虽然不是万能的，但是没pr万万不能，所以pr我们还是要做为一个参考标准的，也仅仅是参考pr查询地址：pagerank.webmasterhome.cn/

三、各个搜索引擎上的收录情况：

查询竞争对手网站在搜素引擎中的收录页面，和你网站定位相关的关键字词排名情况，以及具体网站的更新频率，包括网页更新时间，网站内容文章是否保持更新。记住如果你的竞争对手是个勤快的家伙，那么它是可怕的，为此必须要比他勤快20%，才有可能超越他，所以分析网站的收录问题尤为重要。至少可以知道对手网站有没有干过坏事，被搜索引擎强奸过。

四、竞争对手网站的内链和外链：

搜索引擎面前排名算法机制中，链接可以比喻为投票。外部链接就是网站之间的互相投票，而内部链接则代表了网站内的各页面互相投票。我们都知道外部链接可以提高网站权威、排名靠前，而内部链接主要是看网站的内部链接的结构是否合理，内部链接优化，就是在用户友好的基础上，不断往页面添加文字链接。

一个好的网站应该是网站的权重四通八达的传递，这样页面之间的内部链接互相投票、互相传递权威度。外链的话主要是看数量和质量是否优质，再加上适当的导出链接即可。

五、网站分析：

分析对手的网站的整体结构框架，页面设计是否符合用户体验，目录的深浅，网站各栏目内容相关性，图片有无加ALT标签，代码是否精简，栏目结构是否清晰，网站url是否静态化处理。关于url静态化谁都是知道目前的搜索引擎对html页面抓取速度较之asp和php等其他语言快~还有网站的域名是否易于品牌识别，空间是否稳定，打开速度快与否等网站基础原因~

六、网站内容的原创性：

查看竞争对手的文章是否原创，基本就是复制文章的标题去百度查看是否抄袭。网站文章内容原创性在各大搜索引擎中对排名的影响越来越重要。

七、keywords、Title，description的写法：

首先是关键词布局：一个网站的关键词布局得好的话，在排名上具有很大的优势，关键词布局包括keywords在各个页面的分布，keywords出现频率，keywords竞争难易度等因素，分析对手的标题的是否具有竞争优势，呵呵简单点说如果他的网站标题只是简单的一个公司名字的话，那恭喜你~你成功了一半了~最起码的标题和描述写法至少要组织得有意义，顺带融进一到两个主要关键词为佳！

八、用户体验：

何谓用户体验，简单点说就是让大多数访问你网站的群体在最短的时间内找到他们想要的东西，并接受它。八股文一点大概也就可以分为四点：1.品牌(branding)2.易用性(usability)3.功能性(functionality)4.内容(content)。

通常最直接的做法就是简单的查看竞争对手网站是否有产品搜索，站内搜索，在线客服，留言系统，资质荣誉证书，权威认证。网络使所有东西商品化，要赢得客户关键不是产品，而是用户体验，而用户体验从用户进入网站开始，就要布局好，给访客以信任权威的感觉~这些都是基本的企业seo用户体验的要求，其他多的就不多说了

九、网站的口碑：

初步了解一下你的竞争对手在业界的口碑，基础实力，网络营销的力度！

十、制定SEO实施计划：

结合以上调研的结果，制定出一份针对竞争对手的小红书笔记优化项目计划~并在最短的时间内付诸实行~当然计划是死的~要随时保持机动性。

掌握这10个分析思路，数据分析就稳了

道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。其层次区别是这样的：

• “器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”

• “术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）

• “法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”

• “道”是指方向，是指导思想，是战略

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的10大数据分析方法。

细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类：

• 逐步分析。比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区

• 维度交叉。比如：来自付费SEM的新访客

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比

时间对比有三种：同比，环比，定基比

例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

• 在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

• 在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

• 用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法

• 页面聚类则主要是相似，相关页面分组法

• 来源聚类主要包括渠道，关键词等

例如：在页面分析中，经常存在带？参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

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