網站分析高級細分之網站新老訪客細分
對新老訪客的細分應該是在網站分析中最常用的分析方法了。新訪客與老訪客在訪問網站前，對網站的認知程度和訪問目的不同，因此這兩個不同訪客群體在網站內的行為和轉化完成度上會有很大差別。
例如:一個電子商務網站，很多新訪客可能會瀏覽“會員申請頁”或“快遞費用頁”；而老訪客就沒必要再去查看這類頁面，他們可能會更多關注“購買記錄頁”和“物流信息頁”等�？梢钥闯鲂略L客對網站主要以探索性需求為主，而老訪客大都明確知道來網站想要什么。
如何確認你的網站針對這兩個不同群體，是否都提供了對應內容和便利功能呢？最好的辦法就是清晰的劃分出這兩個群體，并分別對他們瀏覽的網頁內容及轉化行為等分析對比不同之處，并提出各自針對性優化方案。
�。ㄒ唬┱婕� “新訪客”
通常網站分析工具通過cookie來識別訪問者是否在以前到訪過網站:一個訪客來到網站后，網站分析工具找不到歷史cookie記錄，隨即判斷這個人是第一次來到網站，是個“新訪客”；但是很多時候事實真的如此嗎。。。？現在同時擁有臺式機、筆記本、平板電腦、智能手機等等等等各種上網設備的不在少數吧，想必下面的場景大家經常經歷:
�。ò滋欤�:上班的午休時間，在公司電腦上網看上一個平板電腦促銷廣告，點擊廣告進入了www.pad.com，因為以前從沒來過這個網站，所以你這時被視為一個新訪客。
�。ㄍ砩希�:下班晚飯過后，想起來中午看過的廣告，打開自己的筆記本電腦直接搜索了那個pad的型號重新進入www.pad.com，雖然是第二次到訪網站，但因為你從沒用你的筆記本電腦上過這個網站，所以這是你仍然被視為一個新訪客。
像上面的場景中，對網站早已銘記在心的訪客一般都是直接輸入URL或者搜索品牌詞再次進入，如何區分出這部分真正的老訪客呢？可以嘗試在高級細分中添加下面幾個過濾條件:
�。�1）直接進入網站
�。�2）通過搜索品牌詞進入網站
�。�3）通過一些會員營銷活動進入網站
因為通常我們想要細分出的真正新訪客應該是以前完全沒有接觸過你的品牌或網站，這樣才有益于從這部分的行為數據中找到優化網站或營銷渠道的關鍵問題。
這里有兩個簡單的Google Analytics高級細分配置樣例，你只需要將其保存入自己的Google Analytics賬號并修改其中對應的品牌關鍵詞和營銷活動名稱。
真實新訪客:
https://www.google.com/analytics/web/template?uid=JCn-ZN0sQ26Elwvjp5ZXeA
真實回訪客:
https://www.google.com/analytics/web/template?uid=GphWMggZRpSNqL3m6BnxTQ
�。ǘ┬吕显L客的整體流量細分
在Google Analytics中創建按月的新老訪客細分自定義報告:
�。�1）選擇維度“月份”+“訪問者類型”及基本分析指標組
從上面的訪問來源分析數據中可以看出，初次訪問率排在前5的訪問來源大多數是購買過關鍵字廣告的網站，可見廣告在吸引潛在客戶方面的確很有效果，但是盲目的去購買廣告也不是什么好事。比如初次訪問率排名第2的訪問來源（news.mediaX.com）跳出率高達91%，可以說這種情況下花在這個媒體網站上的廣告費幾乎都打了水漂。 所以在購買廣告的時候，最好多些預算花費在那些跳出率相對較低的來源頁面上。
上面的網站數據分析報表中同時可以發現來自百度百科的流量跳出率明顯較低，轉化率也相對不錯，可見這部分免費流量的質量并不比其他付費渠道遜色。這里的例子數據并不具有代表性，只是想借此提醒大家不要忽略一些意料之外的優質渠道。
�。ㄋ模┬吕显L客的黃金比例
討論網站分析話題時，經常會有人問及“新老訪客的黃金比例到底是多少呢？”，如果有人立刻能給出“幾比幾”這樣明確的答案也無可厚非，但實際上“根據網站類型或者當前網站經營目標的不同，該黃金比例也應該是不同的”。
當然我們都希望新訪客初次訪問網站就立刻完成轉化（注冊會員，申請資料，購買商品等等）。這樣的話，我們只要集中精力去吸引更多的新訪客就可以了。理想和現實終是有差距的，畢竟這種情況微乎其微:大部分訪問者還是比較理智的，他們一般都是訪問網站很多次后才決定行動。因此，在一味吸引新訪客的同時，不要忘了采取一些必要措施以增加再次訪問的次數。
網站分析高級細分之網站入口頁分析
網站的入口頁（Google Analytics中叫“目標頁面”，維析中叫“進入頁面”）給訪問者留下的第一印象非常重要。如果第一印象不好的話，即使網站的內容再豐富訪問者也可能毫不猶豫的跳出網站。
因此，根據入口頁將網站的訪問者進行分類，掌握進入數很高的網頁并跟蹤這些網頁的跳出率，對網站的優化會有很大的幫助。如果存在進入數很高，跳出率也很高的入口頁，必須馬上尋找跳出的原因并加以優化。
通常訪問者在入口頁就發生跳出的種類以及原因如下：
●發現內容與意愿不符 <=> 廣告與登陸頁內容不匹配
●找到內容但不知如何行動 <=> 網站易用性有問題
●達到意愿后滿意離開 <=> 沒有揣摩用戶更多需求
導致以上跳出發生的原因如下：
●保證登陸頁FirstView區內容與廣告內容相呼應
●改善登陸頁的導航設計，將按鈕、鏈接等清晰化
●考慮用戶潛在需求，適當添加一些智能推薦內容
劃分入口頁的基本原則
入口頁劃分的基本原則和“搜索關鍵字劃分的基本原則”一樣，首先要了解進入排名“前10名入口頁”的狀況。
通常情況下，大多數網站排在前10名的入口頁進入數占網站整體進入數的50%左右。如果能至少保證這些入口頁質量的話，對提升網站的整體效果會有很大的幫助。
下圖是某家具營銷網站“前10名入口頁”占整體進入數的比例（可以在Google Analytics的“內容” –》 “目標網頁”報告中查看此數據，數據展現類型選擇“百分比”）。
●“前10名入口頁”占整體進入數的比例
“前10名入口頁”占整體進入數的比例接近60%（100%-42.22%＝57.78%）。
下表是“前10名入口頁”的各個指標值。
●“前10名入口頁”指標值
由上表中的網站分析數據中可以得知，進入頁“椅子大全”的跳出率最高，雖然它的進入數排在第6名，但是75%以上的跳出率絕對是一個不能忽視的問題。因此我們需要盡快優化該入口頁。
這里再次強調一下，入口頁分類中最重要的參考指標值是“跳出率”。所以我們需要注意多分配資源去優化那些進入數很高，但跳出率也很高的入口頁。
入口頁的點擊流向
接下來我們分析一下“沒有跳出的訪客都從入口頁流向了哪些網頁”。在看具體數據之前，我們事先想象一下“我們自己想要訪問者在網站中怎么跳轉”，接下來再和實際的數據去比較。
●“商品推薦頁”的跳轉情況（可以使用網站分析工具-維析的“路徑分析”查看此報告：選擇入口頁作為路徑分析的起始節點，分析由此網頁流出的正向訪問路徑。）
如果上面的實際數據和想象的結果相差比較大的時候，是不是就需要調整網頁結構設計了。
入口頁的初次訪問率
入口頁分類的另一個關鍵指標值也需要我們加以重視：這就是“初次訪問率”。
確認每一個入口頁的“初次訪問率”，特別是初次訪問率很高的入口頁，需要本著“讓第一次到訪的人也能夠很容易的理解網頁內容”的原則，檢查一下網頁的導航和排版設計是否存在問題。
以下表中幾個入口頁的分析數據為例，處在第3名的“/index.php？mod=1&ac=show&id=215”初次訪問率很高；但是該入口頁的跳出率明顯高于平均值，我們可以初步推斷可能是“初次訪問的人不能容易的理解網頁的內容”所造成的。因此，如何更牢固留住初次到訪的人就是這個入口頁優化的主要課題。
●每一個入口頁的初次訪問率
網站分析高級細分之搜索關鍵字分析
通常搜索關鍵字能夠反映出網站訪問者訪問網站的目的；比如，在搜索關鍵字欄里輸入“出租公寓”的訪問者，代表他們想搜索一些“公寓出租”的相關信息。如果把網站訪問者的搜索關鍵字進行分類，并分析訪問者的“訪問次數”、“跳出率”、“轉化數”等關鍵網站分析指標，對優化網站會有很大幫助。
如果網站的內容與訪問者所期待的內容不相符，訪問者很容易開網站，更談不上促成轉化。因此，可以得出以下的結論：
�。�1）當訪問者在網站內長時間停留，轉化數很高，說明該網站的內容與通過搜索關鍵字進入的訪問者的目的相匹配。
�。�2）反之，當訪問者在網站內的停留時間過短，跳出率很高，說明訪問者的需求沒有得到滿足。這種情況下，我們就需要對網站進行優化，添加一些能夠滿足訪問者需求的內容，增加一些能夠提高轉化的搜索關鍵字。
搜索關鍵字劃分的基本原則：
第一步要篩選出作為分析對象的搜索關鍵字，并對訪問次數排在前10名的關鍵字重點分析，然后再將分析對象范圍擴大到前100名。
如果能夠分析全部的搜索關鍵字固然很好，但是中等規模網站的搜索關鍵字一般都會有上萬之多，大規模的網站甚至有十萬、百萬之多。逐一分析這些搜索關鍵字是不切實際的，也根本分析不過來。
實際分析關鍵字過程中，一般要重點分析的是“前10名關鍵字”和“前100名關鍵字”。也有時候根據信息量的多少，就網站的實際情況分析“前25名關鍵字”和“前50名關鍵字”，所以到底分析多少數量的關鍵字合適就需要具體的網站業務和歷史的分析經驗來判斷了。
�。�1）“前10名關鍵字”的分析
首先需要掌握訪問次數排在前10名的搜索關鍵字。在電子商務（EC）網站或營銷型網站中，通過“前10名關鍵字”搜索進入網站的訪問次數大概占全部訪問次數和轉化數的30％～50％。因此，分析這些關鍵字相當于對近一半的訪問者的訪問目的進行分析，對網站優化有很大的幫助。
下圖是某飯店預訂網站（例如網站名稱“好再來”）的搜索關鍵字的進入比例和轉化比例。從下圖可以看出，排在前10名的關鍵字的進入數占全部進入數的50％以上，轉化數占40％以上。
●飯店預訂網站的搜索關鍵字的進入比例和轉化比例：
接下來我們具體看一下這些搜索關鍵字和每一個關鍵字的相關指標值。
●某飯店預訂網站的“前10名關鍵字”的相關指標：
根據上表中搜索關鍵字的特征以及各個指標值可以判斷出哪些是“優秀關鍵字”，哪些是“一般關鍵字”。
�。�2）優秀關鍵字的代表：“品牌關鍵字” 的分析
典型的優秀關鍵字是“品牌關鍵字”（公司名？網站名？商品名？服務名）。上表中排名在第2名和第7名的品牌關鍵字“好再來”和“好再來預約”的平均頁面閱覽數、平均停留時間、預訂率（轉化率）都要超過平均值。實際上很多網站都存在類似的情況。
上述情況是必然的結果，因為通過“品牌關鍵字”搜索的人中的大部分在搜索前對公司、網站的產品或者服務有一定的了解，很少會出現來到網站后發現“并不是我所需要的東西”的情況。很多人都是抱著明確的目的來訪問網站的。
隨著通過“品牌關鍵字”進入數的增加，轉化數也會隨之增加。因此，雖然擴大“品牌關鍵”字的知名度會花費一些時間和精力，但是確實是值得的。
針對上述情況采取以下措施一般比較奏效：
�。�1）使用容易理解、容易被記住的“品牌關鍵字”；
�。�2）制作能給人留下深刻印象的商標；
�。�3）網站的標題中加入“品牌關鍵字”；
�。�4）URL中加入“品牌關鍵字”。
另外，如果在預算充足的情況下，使用媒體來宣傳雖然效果不錯，但是這樣的情況對于一般的網站來說不太現實。
通過“品牌關鍵字”的進入達到多少才算合理呢？這個問題沒有準確答案，這需要根據網站的目的和公司的策略來決定。根據筆者的經驗，如果“品牌關鍵字”的進入數占全部進入數的1/3，說明“該品牌已經被大家所熟知了”。
�。�3）“品牌關鍵字”以外排名靠前的關鍵字的分析
要想增加“品牌關鍵字”的進入是需要花費金錢和時間的。因此，為了提高整體轉化數，也有必要分析一下“品牌關鍵字”以外的、排名比較靠前的關鍵字。
“品牌關鍵字”以外的排名比較靠前的關鍵字也包括“優秀關鍵字”和“一般關鍵字”兩種。從網站分析指標來看，轉化率低，跳出率高的搜索關鍵字是“一般關鍵字”。對于這類關鍵字我們要分析其“一般”的原因并加以優化。從上圖的飯店預訂網站可以看出“旅館”、“溫泉”、“觀光”都屬于“一般關鍵字”。
某些特殊關鍵字被認為是“一般關鍵字”的原因是“網站的內容和訪問者的目的不相匹配”。比如，某個訪問者想搜索“中國各地著名溫泉場所”，但是網站僅僅記載了“溫泉住宿信息”，一般情況下這樣的訪問者不會完成轉化，甚至直接跳出網站。如果網站同時有“中國各地著名的溫泉場所的地圖”，就可以滿足訪問者的需求了。雖然這個內容與網站的轉化并沒有直接的關系，但是一旦引起了訪問者的注意，可能下次訪問者戶需要預定住宿的時候就會再次訪問網站并達成轉化。
但是，并不是對每一個“一般關鍵字”都需要去優化。實際中有些情況根本無法優化。比如，訪問者想去“海外旅行”，而該公司只辦理“國內旅行”，這樣就難以滿足訪問者的需求。即使該公司開始對應新的海外旅行業務，也不應該在這里討論。
�。�4）排在前100的關鍵字的分析
分析排在前100名的關鍵字不是為了“發現現存問題”，而是為了挖掘可以持續使用的“潛力關鍵字”�！皾摿﹃P鍵字”指的是目前進入數和轉化數都很少，但是轉化率卻很高的搜索關鍵字。平均閱覽次數很高的搜索關鍵字也被可以做為“潛力關鍵字”。隨著這類關鍵字進入的增加，轉化數也會隨之增加。我們需要提高這類搜索關鍵字的出現頻率（SEO策略），通過包含相關關鍵字的電子雜志和營銷活動進行宣傳。
排在前100名的關鍵字的分析方法基本上與前面所說的“前10名關鍵字”分析方法相同。通過每一個搜索關鍵字的5個指標值（參見本細分系列連載第一脈中的網站分析細分常用分析指標），篩選出高于平均值的搜索關鍵字。如果增加一些能夠滿足訪問者需求的內容，相信轉化數也會有所增加。但是，沒有必要去分析那些雖然處在前100名，但是進入數排在200以下的搜索關鍵字。如果整體的進入數很少的情況下，我們就通過延長統計期間來提高精度。
實際上，排在100名之外的搜索關鍵字中也會存在一些好的關鍵字。對于這些關鍵字我們可以使用“長尾理論”的分析手法進行篩選，本文不做講解。
“關鍵字矩陣”分析法
最后再介紹一種搜索關鍵字劃分的分析方法：“關鍵字矩陣”分析法�！瓣P鍵字矩陣”是指使用“散布圖”或“氣泡圖”來分析搜索關鍵字。
如圖所示：X軸表示“跳出率”，Y軸表示“轉化率”。 “平均跳出率”（豎線）和“平均轉化率”（橫線）的交點將“通過搜索引擎的進入”分為4個象限，我們以此來篩選關鍵字的特征，探究優化的方法。其中每個點代表一個搜索關鍵字。
●關鍵字矩陣圖（排在前50名關鍵字）：
�、� 優秀關鍵字
上圖中①象限的搜索關鍵字稱為“優秀關鍵字”。這部分關鍵字的特點是轉化率高，跳出率低，對促成網站的轉化貢獻很大。通常情況下，上面所介紹的“品牌關鍵字”都分布在這一部分。
同時我們還應該充分的利用這一象限的“品牌關鍵”字以外的搜索關鍵字。使用SEO策略來增加這些關鍵字在網站內的出現次數，在營銷活動和電子雜志中也合理使用這類關鍵字。
�、� 誘導關鍵字
上圖的②象限的搜索關鍵字稱為“誘導關鍵字”。雖然跳出率很低，但卻很少達成轉化。我們可以大致推斷出，通過這部分關鍵字進入的訪問者大多數都是以單純的營銷型網站內容為目的的。要想使這些訪問者短時間內達成轉化有一定的難度，但是還是是可以優化的。比如，在比較有人氣的文章內容的最后添加相關網頁的鏈接，通過引導來提高轉化數。
由于通過“誘導關鍵字”進入的訪問者會在網站內繼續瀏覽，所以優化登陸頁以外的網頁也是很有必要的。站在訪問者的立場上，設想訪問者在網站內會進行怎樣的遷移，將網站優化成一個能夠引導訪問者達成轉化的網站。
�、� 登陸頁關鍵字
上圖③象限的關鍵字稱為“登陸頁關鍵字”。雖然跳出率很高，但是另一方面轉化率也很高，從中可以明確的分辨出“網站的內容符合訪問者的需求”。這一部分的整體轉化率都很高，一旦通過優化登陸頁的內容以降低訪問者的跳出率，網站的轉化數一定會得到提升。
在優化登陸頁時我們需要注意以下幾點：
�。�1）追加一些能夠滿足訪問者需求的內容
當訪問者發現登陸頁的內容與想搜索的內容不相匹配時，大部分訪問者會直接跳出網站。如果增加一些能夠滿足訪問者需求的信息會降低網站的跳出率，但是所增加的內容要在可行的范圍內。
�。�2）導航設計簡單清晰化
跳出的訪問者中很多是因為“不知如何進行下一步的動作”才導致的跳出的，這樣就太可惜了。即便是沒有跳出的訪問者中的大多數完成了轉化，我們還是不能忽略‘導航難’這個問題。我們需要討論一下登陸頁的內容和排版是不是存在問題。關于登陸頁的分析方法會在以后詳細說明。對于網站的訪問者來說登陸頁就是網站的首頁。因此，登陸頁的導航應該和首頁的導航一樣簡單易懂。一般情況下在文章的最下端設置“返回頂部”的鏈接，在導航下面設置痕跡導航效果比較明顯。
�、� 創意關鍵字
上圖④象限的關鍵字稱為“創意關鍵字”。這類關鍵字的特點是跳出率很高，轉化率很低。
因為沒有任何效果，我們應該及早對其進行優化。特別是在“Google的關鍵詞競價廣告(Adwords)”、“百度推廣”等收費廣告上刊登含有這類關鍵字的文章的場合，我們必須修改文章的內容或其來源頁�；ㄥX刊登廣告，雖然進入數增加了但是轉化卻沒有變化就失去意義了。
●Adwords創意：
上圖標題和下面的兩行內容都可能需要修改。
“創意關鍵字”相關內容的優化需要花費金錢和時間，要優化所有的關鍵字不切實際，應該篩選出那些效果比較明顯（進入數多）的關鍵字作為優化對象。根據個人經驗，這個象限內的進入數在200以下的搜索關鍵字一般可以放棄。
※注：
�。�1）本文是以“跳出率”為X軸，“轉化率”為Y軸做成的關鍵字矩陣圖，也可以指定為其他指標值。根據筆者的經驗“跳出率×轉化率”、“跳出率×初次訪問率”、“停留時間×轉化率”的組合很有分析價值。
�。�2）如果想在關鍵字矩陣圖上面分析“網頁瀏覽數”或“訪問次數”，建議您不要使用“散布圖”而是使用“氣泡圖”，根據圓形大小來表示這些指標值來達到更好的分析效果。
網站分析高級細分之訪問來源
網站分析師們通常會把趨勢和細分掛在嘴邊，所謂趨勢分析是通過網站的數據變化去分析網站的現狀，但從數據變化趨勢中發現了網站異常該如何對問題進行分析診斷以及進一步優化呢？我們先來看個例子：
我們拿一個飯店的網站進行分析，用戶大致會出于以下幾種原因訪問網站：
訪問飯店網站的目的
可以看出用戶都是帶著某些目的和想法訪問網站的，如果把握每一個用戶的特征，并針對這些特征對網站進行優化的話，【細分】是最好的選擇。幸運的是Google Analytics或維析等網站分析工具都提供了便捷的數據細分功能，但如何靈活運用這些功能，常用的細分又有哪些呢？這個系列博文就常用的6種細分方法一一道來，希望這6種方法能猶如六脈神劍，劍劍擊中網站問題要害。
細分數據時常用的網站分析指標
所謂的細分法是指將網站的訪問者基于某些條件進行分類（細分），再分別進行分析的方法。網站分析數據細分時常用的分析指標如下：
細分第一脈：訪問來源細分
用戶會通過各種各樣的途徑訪問網站，像有通過搜索引擎訪問網站的，也有通過點擊了博客上的鏈接訪問網站的。
可以將網站的訪問來源分為以下6種
搜索引擎進入
搜索引擎（百度和Google等）的進入可以分為【關鍵字廣告】或是【自然搜索】，其中關鍵字廣告的進入是收費的，自然搜索的進入是免費的。
百度訪問來源區域劃分圖
網站分析工具一般通過對比檢查訪問來源頁的URL來判斷是否屬于搜索引擎的進入，但很多分析工具中默認的搜索引擎列表都是有限的，因此即使是搜索引擎的進入但是該搜索引擎不在網站分析工具的默認列表中，也會被認為是【搜索引擎以外的訪問來源】。
所以在Google Analytics的數據收集Tag里經常會見到類似下面的代碼，目的就是為把國內常用的搜搜、有道等搜索引擎也添加到Google Analytics的默認搜索引擎列表（https：//developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/gaTrackingTraffic？hl=zh_CN#searchEngine）里：
_gaq.push（［‘_addOrganic’， ‘soso’， ‘w’］）；
_gaq.push（［‘_addOrganic’， ‘youdao’， ‘q’］）；
_gaq.push（［‘_addOrganic’， ‘sougou’， ‘query’］）；
最近更新的Google Analytics也添加了直接在后臺設置添加默認搜索引擎列表的接口：
如何識別區分收費來源和免費來源
通過分析來源頁URL可以判斷是否屬于搜索引擎的進入，但是像上圖百度訪問來源區域劃分中，由于收費區域和免費區域被顯示在同一頁面內，所以很難僅根據來源頁URL來區分進入來自哪個區域。
因此為了區分出收費來源，需要為關鍵字廣告特殊定制鏈接URL，即添加為了識別廣告來源的特殊參數；不同的網站分析工具對這一參數定義也不同：
例如維析只需在廣告鏈接URL中添加一個參數banner_id（此參數名也可自定義）即可，詳細的廣告信息可以在維析后臺可視化編輯或直接上傳數據文件：
圖中banner_id=b0001即為識別廣告來源用的特殊參數
相比較而言Google Analytics把廣告的詳細信息都直接記入鏈接參數中，由于參數較多，Google Analytics提供了URL生成工具（此工具一次只能生成一個廣告URL）：
關于具體參數值，這里為了便于解釋對照直接使用了漢字，為防止亂碼盡量使用英文或拼音
搜索引擎以外網站進入和直接進入
搜索引擎之外網站（媒體型網站、博客、SNS等）的進入可分為【③橫幅或文字等廣告】或者是【④新聞或博客等友情鏈接】。收費和免費的區分方法與前面在【搜索引擎進入】中介紹的相同。
直接進入（沒有來源）可分為【⑤郵件或電子雜志等廣告】或者是【⑥收藏夾或直接輸入URL】兩種。當點擊郵件或電子雜志中鏈接進入時，由于無法獲得來源Referrer，同樣可以通過在鏈接中添加特殊參數來識別不同來源。
直接進入（沒有來源）可能的幾種情況
Google Analytics訪問來源細分報告
在Google Analytics中選擇【來源】？【所有流量】然后按照以下的步驟進行操作：
�。�1）在默認細分中同時選擇“所有訪問次數”、“搜索流量”、“直接流量”和“引薦流量”。
�。�2）選擇“網站使用情況”Tab確認基礎指標值：
�。�3）選擇“目標集1”Tab確認轉化相關指標值：
案例分析
�。�1）主要訪問來源的細分分析
我們先看一下網站各主要訪問來源的【訪問次數】和【轉化率】情況。
各訪問來源的訪問次數和轉化率
網站細分分析報告1
從上表我們可以看出【搜索引擎】方式進入的訪問次數占總體的60%以上。轉化率雖然比平均值低，但轉化數卻占轉化總數的一半以上，由此可以得知該網站主要依存于搜索引擎的進入。上表我們還可以得知【搜索引擎以外的來源】進入的轉化率很高。
各訪問來源的停留時間和跳出率
網站細分分析報告2
從上表中我們可以看出通過【搜索引擎】進入的訪問者在網站內的停留時間最長，而且跳出率最低。相反通過【搜索引擎以外網站】進入的訪問者在網站內的停留時間最短，跳出率最高。
結合上面兩個報告，我發現一個問題：【搜索引擎以外網站】進入的訪問者，在網站內的停留時間最短，跳出率最高，據此推斷轉化率應該很低；但其【1.75%】的轉化率卻高于平均轉化率【1.12%】。究竟是什么原因導致這種現象呢？
�。�2）【搜索引擎以外網站】進入的細分分析
【搜索引擎以外網站】的細分分析數據可以在Google Analytics中【來源】→【引薦】中找到。
【搜索引擎以外網站】進入的細分數據
網站細分分析報告3
我們上面通過對主要訪問來源的細分分析發現，盡管【搜索引擎以外網站】進入的停留時間很短，跳出率也很不理想，但是其轉化率卻非常高，這里我們來試著從進一步的細分數據中尋找原因。
上表我們可以看出【aaa.domain.com】的訪問次數最多，盡管平均頁面瀏覽次數少了些，但是停留時間長，轉化率是比平均值（1.12%）的10倍還要多。這就是【搜索引擎以外網站】進入的轉化率高的原因。讓我們繼續挖掘，為什么【aaa.domain.com】的進入轉化率如此的高呢。
打開訪問來源網站【aaa.domain.com】和分析對象網站的進入頁后，會發現【aaa.domain.com】網頁內容刊登有分析對象網站的贈送禮品活動，凡是申請注冊為網站會員的訪問者都會接收到一份來自分析對象網站寄出的禮物。這樣謎底就揭開了：
為了獲得禮物而申請的訪問者很多
進入頁直接被設置為會員申請的注冊表單頁，因此平均頁面瀏覽次數較少
由于需要填寫（姓名，住址）等個人信息，所以在網站內的停留時間較長
我們再看一下其他訪問來源的分析數據。第5位和第7位的【eee.domain.com】和【ggg.domain.com】相比其他訪問來源網站內的停留時間較長，跳出率也在50%以下，轉化率超過了1%，是兩個不錯的來源頁，可以考慮是不是能從它們引入更多的流量。但訪問次數排名第3位和第6位的【ccc.domain.com】 和【fff.domain.com】的跳出率都在75%以上，轉化率甚至為0.00%。通過比較訪問來源網站的說明和進入頁的內容介紹后，可以推斷是由于內容不合所造成，看來對內容的對應調整是必不可少了。
像這樣持續的深入對訪問來源進行數據細分，就會不斷獲得一些重要信息，相反如果只注重網站的整體數據是很難發現問題的。當我們從細分數據中找到影響轉化率的關鍵因素時，不要忘了采取相應措施進行優化。
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