网站流量分析报告包括哪些方面

① 流量统计主要指标包括哪三项

流量统计的主要指标包括网站访问量、唯一身份访问者数、浏览量。

1、网站访问量。

网站的访问量是指某一段时间内网站被访问的总人次，是网站流量的最重要指标，体现了网站推广的整体效果。

访问量的计算原则如下：进入网站的任何一个页面算访问开始。关掉浏览器，或直接关掉网站，算离开网站（一次访问结束）。如果一直没有关掉网站，访问网站的不同页面，算一次访问。一天内不同时间访问网站N次，算N次访问。

流量分析软件可以按时间，如按照每天、每星期或者每月，显示访问数，当然，大多软件也可以图形方式显示。

2、唯一身份访问者数。

指的是在某一段时间内来自不同计算机的人数，具体计算这个指标的规则如下：绝对唯一访问者是指某段时间用户用同一台计算机访问只算一次，计算的是访问网站的人数，而不是访问次数。从技术层面上讲，用Cookie来确定绝对唯一访问者，而不是IP。

办公室内N台电脑访问，虽然同一个IP，统计时，按N次算，同一个电脑访问，即使IP换了，但电脑没换，按一次算，相同用户在24小时内访问网站的所有次数均被计算为1次。

3、浏览量。

即页面浏览量或者页面访问数，指的是某一段时间内被访问或者说被打开的页面总数，不区别IP，一个IP点击几次，就按几次统计。

流量统计营销意义

1、及时掌握网站推广的效果，减少盲目性。

2、分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据。

3、通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等。

4、了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持。

5、作为网络营销效果评价的参考指标。

6、帮助了解网站的访问情况，提前应对系统负荷问题。

7、根据监测的到的访问客户端的信息来优化网站设计和功能。

② 网站数据分析：流量分析的四项指标

电子商务网站的流量分析与其他网站的主要区别在于效率转换以及用户特征，而流量的总数并不十分特别重要，因为只要把转化率提升了，获得流量的方法还芹配是很多的。

一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 

电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从哪些网站来的，哪些网站给你带来更多的订单、哪些网站的流量是真实的，哪些是虚假的等。

流量来源分析，一般有以下内容：

●  网站流量来源排名：哪些网站贡献的流量多，哪些贡献的少；

●  搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析，查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整；

●  网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大；

●  网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大，则有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。

●  推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。

流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下： ●  到达率：是指广告从点击到网站 landing page 的比例。一般，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。   

●  二跳率：这个也是为了分析流量的有效性。如果是有效流量的话，一般会有合理的二跳。如果是虚假点击的话，一般是没有二跳的。但也不排除有部分作假很厉害的网站能做出二跳，比如 PPLIVE，当年洪成浩做投放的时候，我们的广告直接纳罩连接到广告专题页，二跳是15%左右，但是 PPLIVE 居然有60%的二跳！最主要的是一个转化都没有。差点把我们的图片图服务器点瘫痪，这个就太过分了。

●  PV/IP比：一般，有效的流量网站内容比较好的话，一个独立IP大概能有3个以上的PV。如果PV/IP比能达到3以上的话，说明流量比较真实，网站内容也不错。但如果低于3的话，并不代表流量不真实，也可能是网站本身的问题。如果PV/IP过高的话，也可能有问题，比如人力重复刷新等，要谨慎对待。

●  订单转化率：这个是最最核心的数据了，没有订单转化率，其他一切都是免谈！某些牛B的B2C能做到4%的提袋率！某些却仅仅是0.1%，努力吧，众B2C们。

站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，主要分析指标如下：

●  页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。参照最终的销售比例，优胜劣汰，调整销售结构。

●  场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，数据流分析。比如，首页到达了10000用户，之后的数据分别是8000-5000-1000-50-5，购物车到订单提交页的相差比较大，大概就能看出来是购物车出了问题，需要改进。

●  频道流量排名：各个频道流量的排名，主要用来考虑嫌茄指产品组织的问题。

●  站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。

●  用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。突然的大比例的离开网站，往往预示这问题的存在。

●  用户停留时间：这个放在用户特征分析里有些牵强。而且目前监控用户停留时间的方式是：用户到达时间-用户离开时间，但是用户什么时候离开很难准确判 断，这种数据仅作参考，一般停留时间越长网站粘性越好。如果用户停留时间超过1个小时，基本就是假流量，或者用大打开网页忘记关了，呵呵。

●  新老用户比例：老用户比例越高，证明用户忠诚度不错。但是还要考虑绝对量，不能靠新用户越来越少来衬托老用户比例越来越高。

●  用户地域分析：用户地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。这个对于提升区域配送及服务比较有帮助。

电子商务网站的基本数据分析就是以上这些，作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题，进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度。

③ 如何分析网站流量状况

网站访问统计分析的作用可归纳为下列几个方面：
（1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性；
（2）分析各种网站运营手段的效果，为制定和修正网站运营策略提供依据；
（3）通过网站访问数据分析进行网站运营诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等；
（4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持；
（5）作为网站运营效果评价的参考指标。

统计分析指标
通常说的网站流量（traffic）是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。
网站访问统计分析的基础是获取网站流量的基本数据，根据网上营销新观察的相关文章，网站流量统计指标大致可以分为三类，每类包含若干数量的统计指标。
（1）网站流量指标
网站流量统计指标常用来对网站效果进行评价，主要指标包括：
独立访问者数量（unique visitors）；
重复访问者数量（repeat visitors）；
页面浏览数（page views）；
每个访问者的页面浏览数（Page Views per user）；
某些具体文件/页面的统计指标，如页面显示次数、文件下载次数等。
（2）用户行为指标
用户行为指标主要反映用户是如何来到网站的、在网站上停留了多长时间、访问了那些页面等，主要的统计指标包括：
用户在网站的停留时间；
用户来源网站（也叫“引导网站”）；
用户所使用的搜索引擎及其关键词；
在不同时段的用户访问量情况等。
（3）用户浏览网站的方式 时间 设备、浏览器名称和版本、操作系统
用户浏览网站的方式相关统计指标主要包括：
用户上网设备类型；
用户浏览器的名称和版本；
访问者电脑分辨率显示模式；
用户所使用的操作系统名称和版本；
用户所在地理区域分布状况等。
PHPStat的网站访问分析报告的基础是以上述网站流量基本指标，同时参考了其他第三方的统计数据，以便获得更深入的网站访问统计分析报告。

④ 网站访问流量包括哪些主要统计指标

网站访问统计分析的基础是获取网站流量的基本数据，这些数据大致可以分为三类，每类包含若干数量的统计指标。
（1）网站流量指标
网站流量统计指标常用来对网站效果进行评价，主要指标包括：
·独立访问者数量（unique
visitors）；
·重复访问者数量（repeat
visitors）
·页面浏览数（page
views）；
·每个访问者的页面浏览数（Page
Views
per
user）；
·某些具体文件/页面的统计指标，如页面显示次数、文件下载次数等。
（2）用户行为指标
用户行为指标主要反映用户是如何来到网站的、在网站上停留了多长时间、访问了那些页面等，主要的统计指标包括：
·用户在网站的停留时间；
·用户来源网站（也叫“引导网站”）；
·用户所使用的搜索引擎及其关键词；
·在不同时段的用户访问量情况等。
（3）用户浏览网站的方式
用户浏览网站的方式相关统计指标主要包括：
·用户上网设备类型；
·用户浏览器的名称和版本；
·访问者电脑分辨率显示模式；
·用户所使用的操作系统名称和版本；
·
用户所在地理区域分布状况等。
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⑤ 分析网站流量监测指标的主要内容

一.点击(Hits)

很多广告系统会提供点击数据。顾名思义，点击就是反映访问者点击了多少次广告。

为了统计方便，可以把广告链接到一个单独的页面，这样只用看这个页面在页面排行报表中的页面浏览就能知道点击数。如果是不方便链接到一个单独页面，比如为了seo，在textlink广告中往往直接链接到首页，这时可以查看来源URL报表，看从放置广告的URL过来的访问就能知道广告的流量。

二.访问(Visits)

如果访问者多次点击广告，并且相邻两次点击的间隔不超过半小时，那都会被统计为一次访问。投放网络广告就是为了吸引访问者，当访问者点击了一次广告后，多余的点击对广告投放者来说是缺乏价值友困档的。访问指标的统计有助于过滤这种多余的点击。

三.独立访问者(UniqueVisitors)

统计有多少人点击了广告，而不是点击或访问多少次。这个指标可以用IP或cookie来统计，用IP得到的就是独立IP数。统计广告的独立访问者，需要用访问过滤器(VisitFilter)，过滤掉其他流量，专门对来自广告的流量进行统计。

四.进入页面的跳出率(Bouncerateoflandingpage)

广告所链接的目标网站页面就是这个广告的进入页面，也称登录页面，英文叫entrypage或landingpage.如果访问者访问了进入页面后没有再访问下一个页面而是直接退出了，这称之为跳出（Bounced）。跳好乱出次数占这个广告的访问次数的比率，就是跳出率（Bouncerate）。跳出率在跳出页面报表和来源网站报表中都能看到，如果是GoogleAdwords广告，还能在搜索短语报表中看到每个搜索短语的跳出率。

跳出率越低越好，高的话表示存在问题，可能的问题如下：

?广告的投放对象有问题

假设目标网站主要是卖婴儿用品的，如果在GoogleAdwords购买“历史”这个关键词的广告，就属于驴唇不对马嘴。搜索“历史”的访问者很可能对婴儿用品缺乏兴趣。

?广告的内容有问题

广告中没有说清楚自己干什么，或者为了吸引访问，故意误导访问者，诱使他们点击。当他们访问到目标网站时，发现不是他们需要的，就会离开。

?进入页面的设计有问题

可能页面表达的信息不够清楚，购买链接没有放在显眼的位置，可能页面不够美观，等等很多种原因都可能造成弹出率过高，我们需要具体网页具体分析。进入页面的设计与优化是网站设计中非常重要的一部分，往往进入页面的好坏就决定了一个访问者对这个网站先入为主的整体印象，所以一定要特别重视进入页面的设计。

使用访问过滤器(Visitfilter)，能单独分析广告访问者的浏览特征，其中要特别关注的两点：

五.访问路径(Visitpath)

访问路径就是用户访问页面的次序，在访问路径报表能看到统计结果。研究访问路径时，要重点看访问者是否在按照你预先设想的流程访问网页，如果不是，那要看是为什么。访问者没有按照预想访问你的页面，可能是因为网站的设计问题，但也可能反映了访问者真正关心的和你的预想是不同的。

六.退出页面(Exitpage)

很多访问者没有到最后付款或注册就退出了，知道他们是在什么页面退出的很重要。访问者的退出位置在退出页面报表可以看到，报表中排位靠前的网页要仔细研究，看那些网页的设计是否有问题，还要看整个的流程设计是否有问题。

后面三个指标是网站流量分析报告里没有的，需要自己算。

七.访问者成本

用总的广告费用除以独立访问者数量，从而得出每个访问者的成本。这个指标很重要，经常是用来比较不同广告优劣的重要指标。

八.转换率(Conversationrate)

转换率就是从网络广告过来的访问者中最终成为付款客户的比率。这个指标主要针对以销售为目的的网站，如果你的网站并不是以销售为目的，可以变通一下，比如以访问者在你的网站注册帐号的比率为转换率，即注册率。

如果你的网站是线上销售，转换率是最好统计的。只要统计从广告过来的访问者中有多少人访问到了最后的交易完成页面即可（如果是注册率那就统计最后的注册完成页面）。如果是线下销售的，那就要通过电话或其他尺闷方式来调查客户是从什么渠道来的。

九.广告费用的投入产出比

以销售为目的的网站，一旦知道了转换率，就能计算出来了广告所产生的销售额，用这个销售额除以广告费用，就是广告的投入产出比。如果这个比值大于100%，那就表示这个广告是赚的。

对于在线销售网站来说，这个指标是最重要的指标，其他指标再好也没用，它是决定性的。并不以销售为目标的网站是没有这个指标的，评估最终的效果就要用其他指标来综合评估。

上面列出的9个指标是众多指标中比较常用的几个，大家在具体应用过程中，可以结合自己网站的特点，参考其他的指标。比如我在分析自己投放的网络广告效果时，还看页面平均停留时间和每个访问平均页面浏览这两个指标。因为这两个指标针对不同的网站和网页，往往有不同的含义，不能算是通用指标，所以就没推荐给大家。对一些广告投放量很大的网站，流量分析报告中的指标可能还不能满足需要，这就要定义一些针对性的指标，自己开发统计工具去分析了。