Madame Lelica

Většina web analytics procesy přijít až na čtyři základní etapy nebo kroků, které jsou:

• Sběr dat: Tato etapa je kolekce basic, základní údaje. Obvykle jsou tyto údaje počty věcí. Cílem této fáze je shromáždit data.
• zpracování dat do informací: tato fáze obvykle počítá a činí je poměry, i když stále mohou existovat některé počty., Cílem této fáze je vzít data a přizpůsobit je informacím, konkrétně metrikám.
• vývoj KPI: tato fáze se zaměřuje na použití poměrů (a počtů) a jejich infuzí obchodními strategiemi označovanými jako klíčové ukazatele výkonnosti (KPI). KPI se mnohokrát zabývají aspekty konverze, ale ne vždy. Záleží na organizaci.
• formulování online strategie: tato fáze se zabývá online cíli, cíli a standardy pro organizaci nebo podnikání., Tyto strategie obvykle souvisejí s vyděláváním peněz, úsporou peněz nebo zvýšením marketshare.

Další zásadní funkce vyvinut analytici pro optimalizaci webových stránek jsou experimenty,

• Experimenty a testování: A/B testování je kontrolovaný experiment se dvěma variantami, v online nastavení, jako je vývoj webových aplikací.

cílem testování A / B je identifikovat a navrhnout změny webových stránek, které zvyšují nebo maximalizují účinek statisticky testovaného výsledku zájmu.

každá fáze ovlivňuje nebo může ovlivnit (tj.,, pohony) fáze před nebo po ní. Někdy tedy data, která jsou k dispozici pro sběr, ovlivňují online strategii. Jindy online strategie ovlivňuje shromážděná data.

web analytics technologiesEdit

existují alespoň dvě kategorie webové analytiky, off-site a on-site Web analytics.

• off-site web analytics odkazuje na web měření a analýzy bez ohledu na to, zda osoba vlastní nebo udržuje webové stránky., Zahrnuje měření potenciálního publika webové stránky (příležitost), podíl hlasu (viditelnost) a bzučení (komentáře), které se děje na internetu jako celku.
• on-site web analytics, běžnější ze dvou, změřte chování návštěvníka jednou na konkrétní webové stránce. To zahrnuje jeho ovladače a konverze; například, do jaké míry jsou různé vstupní stránky spojeny s online nákupy. On-site Web analytics měří výkon konkrétní webové stránky v komerčním kontextu., Tato data jsou obvykle porovnávána s klíčovými ukazateli výkonu a používají se ke zlepšení reakce publika na webové stránky nebo marketingové kampaně. Google Analytics a Adobe Analytics jsou nejrozšířenější službou webové analytiky na místě; přestože se objevují nové nástroje, které poskytují další vrstvy informací, včetně tepelných map a přehrávání relací.

historicky byla webová analytika použita k označení měření návštěvníků na místě. Tento význam se však stal rozmazaným, hlavně proto, že prodejci vyrábějí nástroje, které pokrývají obě kategorie., Mnoho různých dodavatelů poskytuje software a služby webové analytiky na místě. Existují dva hlavní technické způsoby sběru dat. První a tradiční metoda, analýza souborů protokolu serveru, čte logfiles, ve kterých webový server zaznamenává požadavky na soubory prohlížečů. Druhá metoda, page tagging, používá JavaScript vložené do webové stránky, aby se obrázek požaduje, aby třetí strany analytics-vyhrazený server, vždy, když webové stránky je vykreslen pomocí webového prohlížeče, nebo, pokud je to žádoucí, když myši se vyskytuje. Oba shromažďují data, která mohou být zpracována za účelem vytváření zpráv o webovém provozu.,

webové analytické zdroje datedit

základním cílem webové analytiky je shromažďovat a analyzovat data související s webovým provozem a vzory použití. Data pocházejí hlavně ze čtyř zdrojů:

1. direct HTTP request data: přímo pochází ze zpráv HTTP request (záhlaví požadavků HTTP).
2. síťová úroveň a server generovaná data spojená s požadavky HTTP: není součástí požadavku HTTP, ale je vyžadována pro úspěšné přenosy požadavků – například IP adresa žadatele.,
3. data na úrovni aplikace odeslaná s požadavky HTTP: generovaná a zpracovaná programy na úrovni aplikací (jako je JavaScript, PHP a ASP.Net), včetně relací a doporučení. Ty jsou obvykle zachyceny spíše interními protokoly než veřejnými webovými analytickými službami.
4. externí data: lze kombinovat s daty na místě, které vám pomohou rozšířit údaje o chování webových stránek popsané výše a interpretovat využití webu., Například, IP adresy jsou obvykle spojena s Zeměpisné oblasti a poskytovatele služeb internetu, e-mailu, otevřít a klepněte na tlačítko-prostřednictvím sazby, direct mailové kampaně, data, prodeje a vést historii, nebo jiné datové typy, jak je potřeba.

webový server log file analysisEdit

webové servery zaznamenávají některé své transakce do souboru protokolu. Brzy bylo zjištěno, že tyto soubory protokolu mohou být čteny programem, který poskytuje údaje o popularitě webu. Tak vznikl software pro analýzu webového protokolu.,

na počátku 90. let spočívala statistika webových stránek především v počítání počtu požadavků klientů (nebo zásahů) provedených na webovém serveru. To byla zpočátku rozumná metoda, protože každá webová stránka často sestávala z jediného souboru HTML. Se zavedením obrázků v HTML a webových stránek, které překlenuly více souborů HTML, se však tento počet stal méně užitečným. První skutečný komerční Log Analyzer byl propuštěn IPRO v roce 1994.

Dvě jednotky opatření byly zavedeny v polovině-1990, aby zjistily, přesněji množství lidské činnosti na webových serverech., Jednalo se o zobrazení stránek a návštěvy (nebo relace). Zobrazení stránky byla definována jako požadavek na web server pro stránky, nikoli na obrázek, zatímco návštěva byla definována jako sekvence žádosti jednoznačně identifikovat klienta, který skončil po určité množství nečinnosti, obvykle 30 minut.

vznik vyhledávačů a roboty v pozdní 1990, spolu s web proxy a dynamicky přidělené IP adresy pro velké společnosti a Isp, dělal to více obtížné určit jedinečné lidské návštěvníky na webové stránky., Analyzátory Log reagovaly sledováním návštěv cookies a ignorováním požadavků známých pavouků.

rozsáhlé používání webových mezipaměti také představovalo problém pro analýzu souborů protokolu. Pokud osoba stránku znovu navštíví, druhý požadavek bude často načten z mezipaměti prohlížeče, a proto webový server neobdrží žádný požadavek. To znamená, že cesta osoby přes web je ztracena. Ukládání do mezipaměti lze porazit konfigurací webového serveru, ale to může mít za následek zhoršený výkon pro návštěvníka a větší zatížení serverů.,

Stránka taggingEdit

Obavy o přesnost analýzu souboru protokolu v přítomnosti ukládání do mezipaměti, a touha, aby bylo možné provést analýzu webu jako outsourcovaná služba, vedl k druhé metody sběru dat, strana značkování nebo Web bugs.

V polovině-1990, Web pulty byly běžně k vidění — to byly obrázky obsažené na webové stránce, která ukázala, kolikrát obrazu bylo požadováno, což byl odhad počtu návštěv na stránce., V pozdní 1990, tento koncept se vyvinul, aby patří malý neviditelný obrázek, místo viditelné, a, pomocí Javascriptu, předat spolu s obrázkem požadovat určité informace o stránce a návštěvník. Tyto informace pak mohou být vzdáleně zpracovány webovou analytickou společností a generovány rozsáhlé statistiky.

služba web analytics také řídí proces přiřazení souboru cookie uživateli, který je může jednoznačně identifikovat během jejich návštěvy a při následných návštěvách., Míra přijetí souborů Cookie se mezi webovými stránkami výrazně liší a může ovlivnit kvalitu shromážděných a nahlášených údajů.

sběr dat z webových stránek pomocí serveru pro sběr dat třetích stran (nebo dokonce interního serveru pro sběr dat) vyžaduje další vyhledávání DNS počítačem uživatele k určení IP adresy sběrného serveru. Příležitostně mohou zpoždění při dokončení úspěšného nebo neúspěšného vyhledávání DNS vést k tomu, že data nebudou shromažďována.,

s rostoucí popularitou řešení založených na AJAXu je alternativou k použití neviditelného obrazu implementovat volání zpět na server z vykreslené stránky. V takovém případě, když je stránka vykreslena ve webovém prohlížeči, kus kódu Ajax zavolá zpět na server a předá informace o klientovi, který pak může agregovat webová analytická společnost. To je v některých ohledech vadné omezeními prohlížeče na serverech, které lze kontaktovat s objekty XMLHttpRequest., Tato metoda může také vést k mírně nižším hlášeným úrovním provozu, protože návštěvník může zastavit načítání stránky v polovině odpovědi před uskutečněním hovoru Ajax.

logfile analysis vs page taggingEdit

oba programy pro analýzu logfile a řešení pro označování stránek jsou snadno dostupné společnostem, které chtějí provádět webovou analýzu. V některých případech bude stejná webová analytická společnost nabízet oba přístupy. Pak vyvstává otázka, jakou metodu by si společnost měla vybrat. Každý přístup má své výhody a nevýhody.,

Přednosti logfile analysisEdit

mezi hlavní výhody analýzu souboru protokolu na straně značkování jsou následující:

• webový server již běžně vytváří soubory protokolu, takže raw dat je již k dispozici. Žádné změny na webových stránkách nejsou nutné.
• data jsou na vlastních serverech společnosti a jsou ve standardním, spíše než proprietárním formátu. To usnadňuje společnosti později přepínat programy, používat několik různých programů a analyzovat historická data pomocí nového programu.,
• Logfiles obsahují informace o návštěvách pavouků vyhledávačů, které jsou obecně vyloučeny z analytických nástrojů pomocí tagování JavaScriptu. (Některé vyhledávače nemusí ani spustit JavaScript na stránce.) I když by neměly být hlášeny jako součást lidské činnosti, jsou to užitečné informace pro optimalizaci vyhledávače.
• Logfiles nevyžadují žádné další vyhledávání DNS nebo pomalé spouštění TCP. Neexistují tedy žádné externí serverové hovory, které by mohly zpomalit rychlost načítání stránky nebo vést k nezapočítaným zobrazením stránky.
• webový server spolehlivě zaznamenává každou transakci, kterou provede, e.,g. poskytování dokumentů PDF a obsahu generovaného skripty a nespoléhá na spolupráci prohlížečů návštěvníků.

Přednosti stránka taggingEdit

mezi hlavní výhody page tagging přes analýzu souboru protokolu jsou následující:

• Počítání se aktivuje při otevření stránky (vzhledem k tomu, že webový klient se spouští tag, skripty), není žádostí ze serveru. Pokud je stránka uložena do mezipaměti, nebude se počítat analýzou protokolu založeného na serveru. Stránky uložené v mezipaměti mohou představovat až jednu třetinu všech zobrazení stránek, což může negativně ovlivnit mnoho metrik webu.,
• Data se shromažďují prostřednictvím komponenty („tag“) na stránce, obvykle psané v JavaScriptu, i když lze použít i Java nebo Flash. Ajax může být také použit ve spojení s server-side skriptovacího jazyka (například PHP) manipulovat a (obvykle) uložit je do databáze, v podstatě umožňuje kompletní kontrolu nad tím, jak data jsou reprezentována.
• skript může mít přístup k dalším informacím o webovém klientovi nebo o uživateli, které nejsou zaslány v dotazu, jako jsou velikosti obrazovky návštěvníků a cena zboží, které zakoupili.,
• tagování stránek může hlásit události, které nezahrnují požadavek na webový server,jako jsou interakce v Flash filmech, částečné vyplnění formuláře, události myši, jako je onClick, onMouseOver, onFocus, onBlur atd.
• služba označování stránek řídí proces přiřazování souborů cookie návštěvníkům; při analýze souboru protokolu musí být server nakonfigurován.
• značkování stránek je k dispozici společnostem, které nemají přístup k vlastním webovým serverům.
• v poslední době se tagování stránek stalo standardem ve webové analytice.,

ekonomické faktoryedit

logfile analýza se provádí téměř vždy In-house. Označování stránek lze provádět interně, ale je častěji poskytováno jako služba třetí strany. Ekonomický rozdíl mezi těmito dvěma modely může být také úvahou pro společnost, která rozhoduje o koupi.

• analýza Logfile obvykle zahrnuje jednorázový nákup softwaru; někteří prodejci však zavádějí maximální roční zobrazení stránek s dodatečnými náklady na zpracování dalších informací., Kromě komerčních nabídek je zdarma k dispozici několik nástrojů pro analýzu logfile s otevřeným zdrojovým kódem.
• pro analýzu Logfile musí být data uložena a archivována, což často rychle roste. Přestože náklady na hardware k tomu jsou minimální, režie pro IT oddělení může být značná.
• pro software pro analýzu Logfile je třeba udržovat, včetně aktualizací a bezpečnostních záplat.
• komplexní prodejci označování stránek účtují měsíční poplatek na základě objemu, tj. počtu shromážděných zobrazení stránek za měsíc.,

, Které řešení je levnější realizovat, závisí na množství odborných znalostí v rámci společnosti, dodavatel vybrán, množství aktivit, které viděl na webové stránky, hloubka a druh požadovaných informací, a počet různých webových stránek, kteří potřebují statistiky.

bez ohledu na použité řešení dodavatele nebo metodu sběru dat by měly být zahrnuty také náklady na analýzu a interpretaci webových návštěvníků. To znamená, že náklady na přeměnu surových dat na žalovatelné informace., Může to být z použití konzultantů třetích stran, najímání zkušeného webového analytika nebo školení vhodné interní osoby. Poté lze provést analýzu nákladů a přínosů. Například, jaké zvýšení příjmů nebo úspory nákladů lze získat analýzou údajů o návštěvnících webu?

hybridní metodyedit

některé společnosti vyrábějí řešení, která shromažďují data prostřednictvím log-souborů i tagování stránek a mohou analyzovat oba druhy. Pomocí hybridní metody se snaží vytvářet přesnější statistiky než každá metoda sama o sobě., Rané hybridní řešení bylo vyrobeno v roce 1998 Rufusem Evisonem.

geolokace návštěvníkůedit

s IP geolokací je možné sledovat umístění návštěvníků. Pomocí IP geolokační databáze nebo API mohou být návštěvníci geolokováni na úroveň města, regionu nebo země.

IP Inteligence, nebo Internet Protocol (IP) Inteligence, je technologie, která mapuje Internetu a rozděluje IP adresy pomocí parametrů, jako jsou geografické umístění (země, region, stát, město a psč), typ připojení, Internet Service Provider (ISP), informace o serveru proxy, a další., První generace IP inteligence byla označována jako geotargeting nebo geolokační technologie. Tato informace je používán podniky pro on-line publikum segmentace v aplikacích, jako je on-line reklama, behaviorální cílení, obsah lokalizace (nebo lokalizace webových stránek), správa digitálních práv, personalizace, online odhalování podvodů, lokalizované vyhledávání, vylepšené analytics, globální řízení dopravy a distribuce obsahu.,

Klikněte analyticsEdit

click analytics je speciální typ webové analytiky, který věnuje zvláštní pozornost kliknutí.

click analytics se obvykle zaměřuje na analýzu na webu. Editor webových stránek používá click analytics k určení výkonu svého konkrétního webu, pokud jde o to, kde uživatelé webu klikají.,

také, Klepněte na tlačítko analytics se může stát v reálném čase nebo „unreal“ – time, v závislosti na typu požadovaných informací. Redaktoři předních stránek na zpravodajských médiích s vysokým provozem obvykle budou chtít sledovat své stránky v reálném čase, aby optimalizovali obsah. Redaktoři, návrháři nebo jiné typy zúčastněných stran může analyzovat kliknutí na širší časový rámec, aby jim pomohla posoudit výkon spisovatelů, design prvků nebo reklamy atd.

data o kliknutí mohou být shromažďována alespoň dvěma způsoby., V ideálním případě je kliknutí „zaznamenáno“, když k němu dojde, a tato metoda vyžaduje některé funkce, které zachytí relevantní informace, když k události dojde. Alternativně lze předpokládat, že zobrazení stránky je výsledkem kliknutí, a proto přihlásit simulované kliknutí, které vedlo k tomuto zobrazení stránky.

customer lifecycle analyticsEdit

customer lifecycle analytics je návštěvnický přístup k měření, který spadá pod záštitu marketingu životního cyklu. Zobrazení stránek, kliknutí a další události(například volání API, přístup ke službám třetích stran atd.,) jsou všechny vázány na jednotlivého návštěvníka místo toho, aby byly uloženy jako samostatné datové body. Analýza životního cyklu zákazníků se pokouší propojit všechny datové body do marketingového trychtýře, který může nabídnout vhled do chování návštěvníků a optimalizace webových stránek.

jiné metodyedit

někdy se používají jiné metody sběru dat. Paket sniffing shromažďuje data čicháním síťového provozu procházejícího mezi webovým serverem a vnějším světem. Paket sniffing zahrnuje žádné změny na webových stránkách nebo webových serverech., Integrace webové analytiky do softwaru webového serveru je také možná. Obě tyto metody tvrdí, že poskytují lepší data v reálném čase než jiné metody.