上面提到，访客价值的计算依赖于收益的计算，收益可以是有形的现金收入，也可以是无形的品牌价值。企业可以根据自身具体的情况制定相应的KPI 来明确网站分析指标。例如，对于深圳物流企业的网站设计而言，访客的来电谘询转化率便可以作为KPI。

从数据分析方法论的角度来看，对于网站流量分析，最合适的方法是通过用户行为分析。网站用户在网站的行为可分为认知、熟悉、试用、使用、忠诚五个阶段，每一个阶段都对应相应的分析指标。通过对这些分析指标的数据採集和分析，企业能够很直观的了解某个阶段内访客用户行为的变化，从而为最终的KPI计算提供事实依据。

通过了解KPI的变化，以及具体指标的变化原因，企业可以有针对性的对网站加以改善。例如，联繫我们页面电话谘询转化率的下降有可能是网站改版后访客进入联繫我们的页面渠道数量增加了，或者是被其他页面内容干扰增加了进入该页面的複杂度。针对这种情况，应当适当的在相关页面增加联繫电话的提示，或者是不影响网页设计美观的情况下，增加线上即时通讯工具，以提升电话谘询转化率。

大家要是想把自己的网站最佳化做的很出色，排名很好，那幺首先要懂得如何去分析準备进行最佳化的网站，就算网站做好了，我们还需要把网站根据搜寻引擎的喜爱进行调整，要从各个方面下手去找出问题，对症下药，再去解决问题，把问题全部解决了，我们才可以开始最佳化工作。分析网站有点类似于过去中医就诊时候的“望、闻、问、切”。

望

第一步首先就是要分析网站检查网站的安全性如何，根据最佳化网站的类型是做什幺行业的，结合网站前台和后台严格测试检查的安全係数，因为如果网站的资料库没有得到有效性的保护，安全係数很低，万一遭到竞争对手的恶意攻击，网站立马就崩溃了，会导致给我们网站接下来后期最佳化工作带来很多不便，对自己的损失也是可想而知的。

闻

拿到网站后要看看网站上的URL是静态化还是伪静态态化的。如果这些排除都没有的话，那我们就需要找网站开发技术人员对其进行人工调整了。虽然后人说现在的静态URL和动态URL两者没有什幺最大优势，但是动态URL是无法同时带动10个到30个参数的，这一点会大大影响到网站伺服器的承受能力，当打开一个页面时就会浪费很长时间，降低了用户体验度。轻者会导致伺服器缓慢，重者会导致伺服器崩溃。动态URL在网站目录下是没有任何档案的，它是根据用户的请求，从资料库中条用返回用户请求的结果。如果当我们的网站流量很大的时候，那我们将使用其静态化了。其实静态URL还是比动态URL有优势的。

问

其实这一个“问”是在问自己。我网站在调试的时候是否存在404页面，robots.txt档案(这是一个很重要的档案)，看似很简单的一个文本，虽然它只是一个提醒什幺网站页面不存在或者是被删除，页面出错等;但是在用户体验度上起到了很大的作用，同时还可以帮助搜寻引擎蜘蛛爬行工作;网站后台的各项功能是否可以正常使用，如：新闻添加，产品添加。并做好SEO构架设计;有效策划目录层级;对每个页面的URL进行有效设计。

切

这一点其实就是帮助我们分析网站，从站内站外两点出发。一般来说，一个网站有很好的排名，那幺必须有很多大量的外链导向我们的网站，我们还可以通过分析外链同时找出目标关键字的最佳化。这些工作都是以后需要长期努力去做的。随着市场搜寻引擎最佳化行业竞争越来越大，外链工作虽然不是网站最佳化提高排名的唯一方式，但它是最重要的一项工作，搜寻引擎首页没有一个网站部做外链的，缺他不可。而内链，如果做好的话，可以大大提高用户粘度，降低跳出率，提高搜寻引擎的爬行索引效率，从而还可以提高网站的收录和提升排名，提升网站的PR值。

主要有两种收集网站分析资料的技术手段：

第一种为网站日誌分析，意即读入网站伺服器日誌进行处理。

第二种为网页标记法，利用插入一段Javascript语言的跟蹤代码于每一页来告知第三方的伺服器某页被网页浏览器所读取及其互动行为。其原理是通过跟蹤代码，获取网民浏览网站页面时的Cookies并将Cookies保存，并对Cookies加上规则，以Cookies身份来判断用户，并将单一Cookies身份在网站的行为路径记录下来。

网站日誌分析也被称为网站伺服器日誌分析，市面上各家网页伺服器自发展初随时都会纪录其所有的交易于一个日誌档里头。这种特性不久就被网管意识到可以透过软体读取它，以提供网页流行度的相关资料；从而造成网站日誌分析软体的兴起。

网站分析

90年代早期，网站统计资料仅是简单的客户端对网站伺服器请求 (或者访问) 的记数值。一开始这是挺合理的方法，因为每个网站通常只有单一个 HTML 档案。然而，随着图形进入HTML标準，以及网站扩增至多重 HTML 档案，这种记数变得没什幺帮助。最早真正的商用日誌分析器于1994年由 IPRO 发行。

90年代中期，两种计量单位被引入以更準确的估计人类于网站伺服器上的活动总数。它们是网页浏览量(Page Views) 以及访问量(Visits，或者Session)。一次的网页浏览量定义为客户端对伺服器提出某单一网页读取请求，恰好为对某一图形请求的相反；而一次的访问量则定义为来自于某一唯一已识别的客户端对伺服器一连串请求直到闲置一段时间──通常为30分钟──为止。网页点阅数与访问量仍旧在报告上十分常见，不过现今它们被当作是过于简单的量度。

90年代末期，随着网路蜘蛛与机器人问世，伴随着大型企业以及网际网路服务提供商使用代理伺服器与动态指定IP位址，鉴别某网站单一访客变得更困难。对此，日誌分析器以指定Cookie作为追蹤访问量的对策，并忽略已知的蜘蛛机器人的读取请求。

网页快取的广泛使用也造成日誌分析上的问题。如果某人再度造访某页，第二次的读取请求通常由网页浏览器快取达成，因此网站伺服器端不会接受到此请求。这意味着该访问者浏览过该站的“足迹”丢失。快取与否可于设定网站伺服器时克服，不过这可能导致降低该网站的效能。

原始日誌档案记录了网站伺服器上所有请求的详细访问历史，同时使用第三方开源分析软体，如AWStats、Webalizer，这些工具可以详细记录搜寻引擎蜘蛛在网站上的活动，这种分析是非常有价值的。

由于对日誌档案分析于快取存在下準确性的关注，以及渴望能实现把网站分析当作是种外包的服务，从而出现了第二种资料收集方法：网页标记法，或称网虫(Webbug) 。

90年代中期，网页计数器已经普及──这些计数器以包含在网页中的图像出现，显示多少次该图像被读取过。而图像内容就是显示大约该页被拜访次数的数目。90年代晚期，这种做法延伸至包括一个微小不可见图像，而非可见的。并且透过 JavaScript，图像请求的某些关于网页和访客的讯息被传递到第三方伺服器方。这些资料随后被网站分析公司处理并产生详细的统计资料。

网站分析服务也代管指定cookie到使用者的过程。这种方式可以鉴别各个唯一访客初次以及随后的拜访。

随着Ajax为主解决方案普及，一种利用不可见图像的替代方案实现了从读取页面“回电”伺服器的机制。在这个情况下，当某网页被网页浏览器读取，该页某部分Ajax 代码将致电回伺服器并递送有关用户端的资讯，随后被送到网站分析公司做汇整。这在某些方面还是有漏洞，因为某些浏览器限定哪种XmlHttpRequest物件可与伺服器联繫。

网站日誌分析与加网页标籤的比较网站日誌分析与加网页标籤两者都已经很成熟可供有意公司进行网站分析。在许多情况下，同一家网站分析公司甚至同时提供这两种方法，那问题便回到公司该选用哪种方法。其实两种方法各有优缺：

网页伺服器一般已经产生日誌档案，故原始资料已经存在。而透过网页标记法蒐集资料网站得做些改变。 网页伺服器依靠每次网页需求与回应的处理髮生。网页标记法依靠访客网页浏览器帮助，而占某些比例的浏览器可能达不到（浏览器禁用 JavaScript 便是一例）。蒐集来的资料位于公司自己的伺服器，而且它是标準格式而不是某种私有格式。这使得该公司日后要更换其他分析软体，或者与其他程式整合，以便分析过去历史资料变得容易。网页标记法可能遭服务商封锁。网站日誌档亦包括来自搜寻引擎蜘蛛的访问资讯。虽然无法被归为客户行为的一部分，这些资料对搜寻引擎最佳化来说很重要。 网站日誌亦包括请求失败的资讯，网页标记法只纪录该网页成功被读取时的事件。

每当网页载入时 JavaScript 会自动执行。因此对快取顾虑较少。加入额外资讯到 JavsScript 比较容易。这些稍后可以被远端伺服器蒐集。举例来说，访客的萤幕大小，或者购买的商品单价。而网站日誌分析，网站伺服器无法正常的蒐集到的资讯只可透过改变网址来蒐集到。网页标记法可回报对网站伺服器不发生请求的事件，例如与Flash影片片段间的互动。网页标记法管理了指定cookie给访客的过程，至于网站日誌分析，伺服器得特别设定才能达成。网页标记法能帮助没有自己网站伺服器的某些中小公司。

Cookie的问题

在历史上，加网页标籤分析解决方案供应商已经使用了第三方的Cookie，就是 Cookie 是由供应商网域送出而非点阅网站本身的网域。第三方的 cookie 可以处理越过公司内部多重无关网域的访客，因为 cookie 总是由供应商伺服器处理。

然而，第三方 cookie 在原理上允许穿过不同公司网站追蹤个别使用者，这让分析供应商能从某些客户合法授权保留资料的网站活动萃取个人资讯，以帮助该用户认为他是匿名浏览的其他网站做活动分析。虽然网站分析公司否认干这档事，其他公司像做网站广告条幅公司已经这样做了。对cookie隐私的关注因此导致显着的少数派使用者屏闭或者删除第三方的cookie。在2005年，许多报告指出约 28% 的网际网路使用者屏闭第三方 cookie ；并且 22% 删除 cookie 每月至少一次。

加网页标籤解决方案供应商现在转移至提供至少使用第一方cookie (cookie由被访问网站子网域指定) 的选择方案。另一个问题是 cookie 删除。当网站分析依靠 cookie 来鉴别唯一访客，统计资料便依靠持续存在的 cookie 作为容纳唯一使用者辨识码的载体。当使用者删除 cookie 时，他们通常同时删除第一方与第三方的 cookie。如果这件事在与网站互动的时期发生，使用者将在他们下次互动点被视为首次访客。没有持续存在与唯一的访客识别码，转换率、点击流分析、以及其他随时间依靠唯一访客活动的变数系统，不可能正确。

Cookie 常用是因为 IP 地址对使用者而言并不一定是唯一的，并且它可能与很大的一群机器或者代理伺服器分享。其他识别唯一使用者的方法技术上具有挑战性，并且可追蹤的观众有限，或者可视为不可靠的。Cookie 会被选上是因为，排除使用某些科技如间谍软体之外，它有着门槛最低的共通来源。

于活动追蹤方面，唯一登入页与引荐页间的比较于大部分网站分析包里透过外部网站引荐的广告关係产生活动数量的追蹤报告显着的比利用登入页面来得不準确。

引荐页不可靠

引荐页是不可靠的资讯来源其原因如下：

它们可能是或可能不是由网页浏览器所提供。 它们可能是或可能不是由网页伺服器所纪录。 它们可能被网页浏览器有意的扰乱过，以达成使用者希望匿名浏览的目标。 它们可能被重定向扭曲或者隐藏，不管有意或者无意。

Page Views

页面浏览量（PV）：页面被打开（请求）的次数，是网站分析中最常见的度量。注意Ajax架构或Flash下同一URL下可以浏览多个页面，进行多个操作，这些都无法在PV中体现。还需要注意Unique Page的定义，当一个页面被刷新多次时，其实用户浏览的始终是同一页面，所以这时的Unique Page Views还是1。

Visits

访问量：也是常见度量之一，用于衡量用户的一次访问（从打开进入网站到离开网站，其中可能浏览了多个页面（PV））的数量，也就是网站Session的个数。

Unique Visitors

独立访问者数量（UV）：被用于标识访问网站的唯一用户数，注意一个Unique Visitors可能会有多个Visits。

Time on Page

页面停留时间：即用户从打开页面到离开页面的时间间隔。这个度量一般只有当用户在你的网站中点击了下一个页面时才会有记录，否则是0，所以所有Visits的最后一个页面的Time on Page一般都为0。所以在计算页面平均停留时间（Avg. on Page）的时候一般会过滤Time on Page=0的记录。

Time on site

网站停留时间：即每个Visits在网站的停留时间，一个Session的开始到结束。跟Time on Page同样需要注意其计算中存在的误差，取平均的时候注意过滤长度为1的session。

Bounce Rate

跳出率。关于跳出率有一句很形象的描述——“I came, I puked, I left.” ，进入网站什幺事都没干就直接离开了，即用户该次访问的浏览页面数为1，或者用户该次访问的停留时间小于10秒或5秒。该值越大，说明网站着陆页（Landing Page）的质量越糟糕。

Conversion Rate

转化率。如果一个访问没有跳出，那幺就可以跟蹤其访问足迹统计转化率，即从上一步进入的访问率（Current Visits/ Previous Visits）。转化率对于某些网站的关键流程的最佳化可以起到重要作用，比如电子商务网站的购买流程等。

Entrances and Exit Rate

Entrances一般用户衡量网站首页或着陆页（Landing Page）的进入情况，指First Page of Visits。Exit Rate可以作为每个页面的基本度量，衡量从该页面离开的比率，即该页面是整个Visits的最后一个页面。

进入页（Entry Page）是指在访问一个网站时，浏览的第一个网页。登入页（Landing Page）是指用户通过搜寻引擎的搜寻结果或在网站上点击广告后进入的网页。

“登入页”与“进入页”的区别在于，如果用户是通过搜寻引擎搜寻到的结果进入 登入页 的，那幺用户所用到的搜寻关键字，一般是做过搜寻引擎最佳化的。如果用户是通过网路行销或数字行销广告连结的方式进入 登入页 的，那幺网页的内容一般是和广告内容直接相关的。 登入页 一般会含有一定的商业目的（或者是为了推广网站，或者是为了做某种宣传活动等）。

相比之下，进入页可以是网站中的任何一个网页，其目的性和商业性不如 登入页 。网站最佳化时，针对特定广告製作特定的登入页（登入页最佳化-LPO：Landing Page Optimization）是网站分析师常用的网站最佳化手段。

退出页（Exit Page）是指在一次网站访问过程中，离开网站时浏览的最后一个网页，表明了此次访问的结束。

引用（Referrer），又称访问来源，是一个通用术语，用来描述一次访问或到达一个网页的流量来源。引用页（Page Referrer），又称访问来源页，是指到达某一个网页的前一个网页。

目标转化也有很多别名，如：Goals，Outcomes或Success Events。在大多数网站分析工具中，都允许客户自行设定目标转化，而每一个目标转化往往都代表着某种商业结果。当目标转化的类型是计数度量时，表示“目标转化数”，就是客户达成自行设定目标的次数。您可能希望用户购买了商品，就代表了目标转化被达成。那幺,您可以製作一个成功购买后的感谢网页，并将此网页设定成目标网页，凡是到达此网页的，就认为目标转化被达成，“目标转化数”就累加。

网站分析等同分析网站

这是一个同义反覆，本质上它并没有什幺错误，但是它却会让人糊涂，而最终完全误解网站分析的真正含义。

巨观上的网站分析实际上分为两类，一类被称为网站内的网站分析（On-site web analytics，或称基于网站自身的分析），简单讲，这种网站分析是衡量网站上用户的访问行为的，例如，哪一种用户的登入页面（landing page）更能够促进访问者进行购买，或是哪一种来源（例如搜寻引擎或是显示广告）的访问者在网站上的访问行为有什幺区别。对于用户行为的网站内分析通常 都会和具体的商业环境相结合，也会以促进网站的商业效果为导向。

另外一类被称为网站外的网站分析（Off-site web analytics），实际上是指在整个网际网路的环境中，对竞争对手网站的分析，以及对网际网路传播和行销效果的衡量和分析。前者即是对竞争对手的流量来 源、流量的质量、网站策略、用户行为等方面的研究和对比。后者则包括对网际网路行销潜在客群的定位、跟蹤和分析，以发现机会，也包括对传播对象在网际网路上曝光已经客群认知情况的追蹤。当然，网友的口碑（Internet Word of Mouth，简称IWOM）监测与分析以及竞争分析也是这个领域要包括的内容。可以看到，off-site web analytics和on-site web anlytics是有明显差异的，前者是衡量自身网站之外的整个网际网路，而后者则是分析自身网站。

即使是On-site web analytics从过程上看同样不是“对网站进行分析”一句话那幺简单，事实上作为网站分析，它是一个持续的过程，起始于对网站的诞生，结束于网站的消失，贯穿整个网站生命周期。网站分析的具体内容具体包括：对网站目标的设定、对网站访问数据的监测、对访问者行为的追蹤、对网站访问者意图的分析、 对网站各种表现原因的总结、对网站最佳化提出的建议以及对最佳化建议所进行的测试。这个过程是周而复始的，如果用一个词精确形容网站分析的过程，那就是“螺旋上升”。

网站分析等同SEO

网站分析和SEO有共同之处，那就是二者都是用于最佳化网站表现的。但是不同之处也很显着，就是他们的目的和手段均不一样。

网站分析是最佳化用户在网站上的体验，最终促成访问者的转化，最佳化的落脚点是访问者本身；SEO是最佳化网站在搜寻引擎上的表现，最终促成更多的优质搜寻引擎访问者转化为网站的访问者，最佳化的落脚点是搜寻引擎。可以从以下几个角度发现区别：

1. 从流量本身的角度看：网站分析不直接帮助获取更多的流量（儘管网站用户体验不断提升，流量确实会不断增加），而SEO是一种高质量的网站行销方式，能够帮助获得针对性的有价值的流量。

2. 从最佳化方式上：网站分析对于网站的最佳化偏重于引导（甚至诱导）访问者，以促使访问者完成网站所有者所期望的行为；SEO对于网站的最佳化偏重于引导搜寻引擎，以促使搜寻引擎更全面、更深入、更準确的爬取网站内容（关键字），并为网站的内容设定更高关键字权重，以促使更多的搜寻引擎用户进入网站。

3. 从实现的结果看：SEO帮助网站获得高质量的相关性强的流量，网站分析帮助把网站的流量转化成实实在在的用户或购买者。

你可以认为，SEO更多是通过最佳化网站而获得更好的流量（负责前端）；而网站分析是通过最佳化网站实现更多的商业转化（负责后端）。总体看，更好 的流量能放大网站的商业价值（SEO的作用），而流量更好的转化则更直接为网站创造价值（网站分析的作用）。

同时实现多个最佳化目标

另一个常见的网站分析的误区在于，网站本身的最佳化目标有太多。网站通常只实现一个核心商业目的，但围绕核心商业目的的实现，可能涉及到网站的很多方面。以电子商务网站为例，这类网站最终的目标是增加成交量，以带来更多收入。但为了实现这一点，网站上需要下的功夫就很多了，例如要考虑增加网站流量，同时又要增加网站流量的质量，还要最佳化网站结构和页面以提升用户体验，还要想方设法促进用户的转化等等。所有这些都是很有意义的，但是当这些事情同时被不加优先权的处理的时候，问题就会出现。

出现问题的症状通常是忙乱和错失真正的最佳化需求。儘管从表明上看，同时在各个方面进行最佳化是可能的，但是实际可操作性很小。网站最佳化的目标越多，KPI（关键绩效指标法）越多，而这些KPI的表现经常是摁下了葫芦起了瓢，它们不会同时晴或者同时雨，结果造成思维和执行的紊乱，并最终错失真正需要关注的目标。

一个网站可能有很多问题，但是对业务表现（业绩）影响最为显着的，一般只有一个或者两个问题。你需要做的是一定要找到这一两个问题所在，然后关注一个或者两个相应的KPI，其他数据和变数作为参考，否则我们会从没有信息的烦恼一下子跨入信息过剩的痛苦，二者都不会为你带来最有效的最佳化行动。

百度统计

可以提供实时的数据报表，支持百度热力图，百度收录查询，推广评估，并且界面简洁易用，百度统计凭藉搜寻引擎提供商的独特优势，服务稳定性自然不用多说。

Google Analytics

在免费工具中提供了可以和收费工具媲美的功能，功能相当完备强大，尤其高级细分，定製性比较强大，所以在这块大多时候是需要专业的团队来配合完成，谷歌分析中国唯一合作伙伴truemetrics（触脉）比较专业些，而弱点在于，现在大陆访问的Google伺服器主要在香港，服务稳定性有时候会受到影响。

CNZZ

国内草根站长的热爱，分析工具简单易用，报告简洁，部署简易。

腾讯分析

第一款专用于社区的统计分析系统，尤其与Discuz结合更紧密。凭藉腾讯的技术和资金能力，服务比较稳定。

WebTrends

WebTrends主要针对大客户，可以在分析网站伺服器端日誌的同时支持pagetag数据的採集。WebTrends的数据分析报告全面精确，日誌端数据收集方式比较受银行等金融类客服青睐，但是收费比较高。

Omniture

现在隶属于Adobe，涵盖网站分析领域的各个方面，各类工具应有尽有，而且功能齐全，性能良好，但是同样费用有点高，比较适合大型企业。

Ptmind

可视化点击热图能够直观展示访问者对页面元素点击情况与浏览特徵进行分析，包括互动元素与非互动元素，能够有效减少用户思考步骤是最佳化页面元素可用性的利器。