Google推出“流视觉化 Flow Visualization”功能已经有一段时间了。现在写篇博客来对这一功能做个简单介绍。

在以往,GA报表中只提供了“导航 ”和“进入路径”等简单的报表,功能和实用性都很有限。譬如,在顶级路径报表中,经常会出现几千种不同路径的转化。这对网站分析并无太多裨益。

多渠道路径的根基:节点

所有的“流视觉报表”都是基于节点的。每个节点可以看作是多个页面的组合,或是某项度量指标的分析维度。“流视觉报表”最令人振奋的功能是其智能算法来生成页面组合(节点)。例如,节点会把带有不同查询参数的同一个页面进行自动组合,对于现代几乎都是基于数据库的动态网站来说,就不会产生无穷尽的路径。

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此外,除了智能算法产生的组合,你也可以自定义自己的节点!!!下面,我做一个简单介绍。

在新的“流视觉报表”报表中,展示了访问者是如何顺着节点往下访问,以及在什么节点上离开访问流(flow,如离开网站)。对于转化分析来说,数据视觉化和视觉化的可操作性是非常重要的。如果你要分析特定问题或场景,你就会想在当前情景下能很容易的对数据进行向下钻取的分析操作。同时,这种数据可视化也支持个人特定目的的分析。

查看“目标流”报表

报表位于GA新版:标准报告 > 转化 > 目标 > 目标流

“目标流”报表对传统点击路径报表进行了耳目一新的革命。以往我们看点击路径,是从一个页面到另一个页面的跳转,现在则是节点与节点直接的点击流转。分析之旅从最左边的节点开始,你还可以选择特定访问细分,轻而易举的对访问流量进行维度细分,这样你就能轻而易举的回答,来自特定营销活动、流量来源、访问地区的用户是如何转化的!!!

蓝色的连接线是节点与节点直接的连接,表示前后两个节点的访问次数。红色的节点则是在转化流中,有多少访问中途离开了。通过这种可视化,让繁复的数据变得非常容易解读,简洁性就是“目标流”最强大最耀眼的特性。

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譬如,我们可只关注特定流量来源的数据,如“百度”。从“流量来源维度”中选择“流量”,然后点击“Baidu”方块,选择“突出显示途径此处的流量”。这样,即可看到来自该流量来源

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此外,还可以使用“连接”滑块来调整视图展示,更美观易读。

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这样,你就能了解网站访客都是来自何处,跟随他们的访问轨迹、跳出/退出率,评估网站的转化绩效和进行关键页面的优化。

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导航流报表

报表位于GA新版:标准报告 > 受众群体 > 访问者流

任意选择某个节点,你可以看到的前、后节点的访问情况。

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创建和编辑节点

点击顶部节点的齿轮按钮,可使用正则表达式,或其他基本过滤模式,来把特定页面进行组合成一个节点。

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譬如,某个跨国公司的网站可能会把来自美国的流量归到“美国”节点上。

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补充参考资料:

http://support.google.com/analytics/bin/answer.py?hl=zh-Hans&answer=1709397   Google Analytics官网的详细操作说明

 

案例:“大众点评网”使用的“微数据Microdata”,应用于站内连接、面包屑、餐厅点评和地址等信息,从而在搜索引擎结果展示页面上提供更用户友好的信息展示,从而提高搜索转化率。

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从上面的截图可以看到,“大众点评网”在Google的搜索结果页,具有良好的结构化呈现,并且信息丰富,满足搜索用户的多样化需要,从而提供了极佳的体验,对搜索结果展示转化成点击量,具有非常重要的提升作用。“大众点评网”是如何做到的呢?我碰到的一些所谓SEO业内人士(譬如预定酒店机票“X程”内部SEO经理)竟然说这是因为“大众点评网”跟Google的关系很好,所以有所优待……真能扯淡啊!

随便找一个“大众点评网”的搜索着陆页看看里面的html代码吧。

 

clip_image006

代码内标黄的部分,即可看出不同之处,是一个item申明标签还有一个链接 http://data-vocabulary.org/ ,其实这就是富文本摘要(Rich Snippets)的一种规范,还有几种可选规范(microdata, microformats, and RDFa)。可参考Google支持中心的介绍 http://www.google.com/support/webmasters/bin/answer.py?&answer=185417

注:有多种实施方案可选, 我个人推荐使用RDFa,相对语法更简洁明了。

针对一般的电子商务/订餐网站,可考虑部署内容:

  1. 面包屑
  2. 线下实体店/餐厅简介(本地化商业搜索)
  3. 产品/餐厅评论
  4. 菜谱

这只需要一个小的技术改造即可实现。当然,网站的产品或评论页面添加富文本摘要之后,也不会马上就在Google搜索结果页面展示,国外一些同行称需要1个月的时间才能更新上去。此外,Google似乎也会对这些富文本摘要进行比较严格的审核,不符合规范的话,也不能被展示。

 

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良好优化后的网页结构

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上周四Google宣布将对Google Analytics中的访问次数/访问进程(visit/ session)的定义进行改变 – 官方原文http://analytics.blogspot.com/2011/08/update-to-sessions-in-google-analytics.html。最关键的变化在于,新的定义中,无论何时,访问者从不同的来源重新访问网站,都会计算为一次访问。此前,只有访问者在30分钟没有网站访问动作后,才会计算成为一次新的访问。第二个变化是,浏览器关闭不会结束一次访问进程。

Google认为,这次改变影响不会很大,大部分GA用户只会看到大约1%左右的变化。然而,有一些却反映有超过10%的变化幅度。对GA数据来说,影响最明显的是比率指标,譬如转化率,弹出率和网站平均访问时长。

哪些指标会受到影响?

首先可以确定的是,绝对会受影响的指标是访问次数(visits)。对“唯一访问者 UV”、网页访问数量PV、转化率、网站停留时间等,应该是没有影响的。

随着访问次数(visits)增长,那些以访问次数为分母的比率指标都会下降,譬如每次访问的页面浏览数,转化率和网站平均停留时长。

对跳出率(bounce rate)来说,则有些特殊。如果访问者通过某个访问来源来到网站并点击了某个页面,然后她又跳到别的访问来源,譬如用搜索引擎重新进行搜索,在结果页面点击某个结果链接又回到了之前的网站,那GA就会针对第一个访问来源计算一次跳出。这样,对一些网站来说,跳出率就可能会增长。

另一个会受特别影响的指标是 %新访问者 。访问者重新进入网站,产生第二次访问,会被认为是 回访者(Return Visit)。因此 %新访问者 这个指标会下降。

对我的网站指标会造成哪些的影响?

新的定义会根据网站的不同类型而呈现不同程度的影响。这取决于访问者是否会通过多个访问来源来重新进入网站。有些网站可能并不会受影响。而某些是用Google提供的内部搜索服务或第三方聚合网站,则会受很大的影响,因为访问者使用这些功能时,总是被认为是重新进入网站。

具体的影响程度,可能需要一段时间的观察来进行判断。

Google Analytics的数据是否还可靠?

一个关键的问题是,定义的变化是否会影响我们对网站或商业绩效的理解,是否会影响我们用GA数据来改进绩效?从长期角度来看,一点儿也不会。

无论访问次数的定义是否精确,以往和现在的数据是否正确,都取决于所处时期的定义。现在的数据可能跟上几周不能直接进行比较,但过几周后,就不是问题了。毕竟,我们在评估绩效时,更多的是看当下的数据,这一变化并不会营销我们对绩效的理解。

某些人可能会面临的当前困境是,他们刚好前几天刚发起一场营销活动或推出网站新功能。那这些人就可能有点儿运气不太好,不过抗一抗也就过去了。

值得探讨的是,从这个指标的两种定义来看,我们是否能从中更好地理解商业绩效呢?

如何检查数据变化?

定义发生变化的时间是8月11号,但被影响数据的时间可能会根据不同时区而有所不同。建议:从每日的关键指标从抓取一些数据出来,然后比较它们的变化。如果你看到数据发生了变化,那这个数据会在11号或12号左右出现较大的变化,然后逐渐平缓下来。

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为什么Google要这么做呢?

可能Google想要让网站分析的数据更容易理解一些吧,尤其是针对线上营销者。现在,访问次数的定义更简单,每次某人进入网站,就是一次访问。Google公告也说了,希望能把不同渠道漏斗的数据进行对齐一致,这可能是一个关键的决策因素。

还有一个原因,可能是Google Analytics与AdWords在访问次数上定义的差异:访问者可能多次点击您的广告。如果一个人在同一会话中多次点击一个广告,AdWords 会记录多次点击,而 Analytics(分析)会将单独的综合浏览识别为一次访问。这是访问者在进行比较购物过程中的常见行为。(http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?answer=57164

 

在网上选购一件时装,跟买相机或手机是绝对不一样的购买体验,当然,线下购买也一样,不用多说你当然能体会到。

对于时装选购,评价和规格的重要性要远远弱于标准化的3C类产品。时装购买,在于发现在恰当时机满足你的品味和感觉的东西

Google公司在收购Like.com后,这些互联网技术呆子(Nerds)跟一群时尚达人(fashion nerds,Google员工的确开玩笑的用这个称谓来称呼这些时装设计师)走到一起,开创了一种全新方式来在网上浏览、发现和购买时装。这就是Boutiques.com:一个提供个性化购物体验、发现和探索时装产品的网站。你可以创建自我品味的精品店,或通过整合风尚先锋(名流、造型师、设计师或时装博客主)来满足你的时尚需求。精品店通过计算机视觉(computer vision)和机器学习技术来视觉化的分析你的品味,并进行匹配。

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在时尚世界中,存在在太多的搭配组合。所以,网站必须提供一种协作服务。

Google跟各式各样的风尚先锋合作。但并不是让这些风尚先锋去提供那么几十套他们所喜欢的单品,而是要让他们去教网站学习他们的品味和风格。时尚先锋们告诉这个网站他们所热爱和憎恶的颜色、图案、品牌和款型;参加网站调查问卷,让网站理解他们的风格类型:经典、波西米亚、前卫等。然后,Google的机器学习算法就利用这些信息,向用户提供一种全新的在线时尚购物体验。当然,有信心和个性的用户也可以创建自己独一无二的风格精品店。

 

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购物者可以借鉴时尚先锋们的选择来作为时装搭配的灵感来源。网站开发者们期望用户可以找到他们的“时装品味同好者” ,然后在这个专门定制化的精品店里畅快的购物。

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访问者可以浏览设计师、名流、时尚博客主和其他用户创建的精品店。图为Carey Mulligan的精品店。

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一位博客主为Seao of Shaoes 创建的精品店

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新访客可以填写一份问卷,然后Google的算法将提供更为有用的个性化结果。

Boutiques.com还提供了一系列搜索和发现商品的特性。

高级搜索过滤器:按性别、款型、图案、颜色家族和尺寸

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灵感图片(Inspiration photos) 搜索[黄色气垫鞋 yellow pumps],你将看到相匹配的服装组合点子。这些图片来自街头风格网站、拼贴画和时尚网站,在线服装模特将给你很多时装灵感。

完成搭配(Complete the Look)  如何搭配一身行头?时尚设计师提供了上百条风格规范,譬如“图案太花的手包不要跟图案太花的衣服搭配”之类。

视觉搜索(Visual search) 如果你喜欢某件单品,但不喜欢它的颜色,怎么办呢?网站会分析这件单品的图片,包括色彩、形状和图案,然后来帮助你找到视觉上像类似的其他单品。

平板电脑精品店 让你在平板电脑(iPad)上也能浏览和购物的应用。

 

概要:

Black Friday Online Spending Delivers Double Digit Growth in 2010

  • Consumer Spending Increases: Online sales were up a healthy 15.9 percent, with consumers pushing the average order value (AOV) up from $170.19 to $190.80  for an increase of 12.1 percent.
  • Luxury Goods Make a Comeback: Jewelry retailers reported a 17.6 percent increase in sales. These affluent shoppers appear very willing to open their wallets.
  • Surgical Shopping: Consumers know what they want and where to get it. People are viewing 18.0 percent fewer products on sites than they did last year, suggesting that they are shopping with a specific item in mind and quickly moving on.
  • Social Shopping: Consumers appear increasingly savvy about their favorite brands’ social presence, and are turning to their networks on social sites for information about deals and inventory levels. While the percentage of visitors arriving from social network sites is fairly small relative to all online visitors—nearly 1 percent—it is gaining momentum, with Facebook dominating the space.
  • Mobile Shopping: Consumers are also embracing mobile as a shopping tool. On Black Friday, 5.6 percent of people logged onto a retailer’s site using a mobile device, a jump of 26.7 percent compared to the prior Friday.

Cyber Monday 2010 Compared to Black Friday 2010

  • Consumer Spending Increases: Online sales were up 31.1 percent, with consumers pushing the average order value (AOV) up from $190.80 to $194.89 for an increase of 2.1 percent.
  • Luxury Goods Continue Comeback: Jewelry retailers reported a significant jump of 60.3 percent in sales.
  • Social Shopping: The growing trend of consumers using their networks on social sites for information about deals and inventory levels continued on Cyber Monday. While the percentage of visitors arriving from social network sites is fairly small relative to all online visitors—nearly 1 percent—it is gaining momentum, with Facebook dominating the space.
  • Mobile Shopping: Consumers continue to use mobile as a shopping tool. On Cyber Monday, 3.9 percent of people visited a retailer’s site using a mobile device.

个人关注最后两个指标:社会化购物,从社交网站带来的访问者流量还比较小,只有1%不到,但动能在加强;移动购物,则达到3.6%和5.6%,较社会化购物明显高出很多。

更详细数据参见:

http://www.coremetrics.com/downloads/benchmark-2010-black-friday.pdf

http://www.coremetrics.com/downloads/benchmark-2010-cyber-monday.pdf

在线零售的五大指标:http://www.coremetrics.com/downloads/bp-benchmark.pdf

 

尊敬的 Google 网站优化工具用户,您好!

谨在此通知您,Google 网站优化工具存在一项潜在安全问题。通过利用 Google 网站优化工具控制脚本的一个漏洞,攻击者可能会使用跨站脚本(Cross-Site Scripting,XSS)攻击的方式在您的网站上执行恶意代码。不过,只有在网站或浏览器已经受到其他独立攻击的威胁时,跨站脚本攻击才会发生。尽管直接遭受此类攻击的可能性不大,不过我们强烈建议您采取行动保护您的网站。

我们已经修复了这一错误,所有新实验都不会受到此类不良影响。不过,您需要更新您当前运行的所有实验,以修复您网站上的这一错误。另外,如果您已暂停或停止的实验是创建于 2010 年 12 月 3 日之前,您也需要删除或更新与其相关的所有 Google 网站优化工具脚本代码。

更新代码的方法有两种。您可以停止当前的实验,删除旧脚本,然后创建新实验;也可以直接在您的网站上更新代码。您最好创建新实验,因为这种方法比较简单。

创建新实验

  • 停止当前运行的所有 Google 网站优化工具实验
  • 从您的网站中删除所有 Google 网站优化工具脚本
  • 按照常规操作创建新实验,新实验不易受到攻击

直接更新 Google 网站优化工具控制脚本
在网站上找到控制脚本。此脚本如下所示:
A/B 测试控制脚本



function utmx_section(){}function utmx(){}
(function(){var k='XXXXXXXXXX',d=document,l=d.location,c=d.cookie;function f(n){
if(c){var i=c.indexOf(n+'=');if(i>-1){var j=c.indexOf(';',i);return c.substring(i+n.
length+1,j<0?c.length:j)}}}var x=f('__utmx'),xx=f('__utmxx'),h=l.hash;
d.write('')})();
utmx("url",'A/B');

多版本测试控制脚本



function utmx_section(){}function utmx(){}
(function(){var k='XXXXXXXXXX',d=document,l=d.location,c=d.cookie;function f(n){
if(c){var i=c.indexOf(n+'=');if(i>-1){var j=c.indexOf(';',i);return c.substring(i+n.
length+1,j<0?c.length:j)}}}var x=f('__utmx'),xx=f('__utmxx'),h=l.hash;
d.write('')})();


在控制脚本中找到 return c.substring(…
按照如下所示修改相应行:
修改前: return c.substring(i+n.length+1,j<0?c.length:j)
修改后: return escape(c.substring(i+n.length+1,j<0?c.length:j))
请不要忘记末尾的右圆括号 “)”
修复的 A/B 控制脚本



function utmx_section(){}function utmx(){} (function(){var k='XXXXXXXXXX',d=document,l=d.location,c=d.cookie;function f(n){ if(c){var i=c.indexOf(n+'=');if(i>-1){var j=c.indexOf(';',i);
return escape(c.substring(i+n.length+1,j<0?c.length:j))}}}
var x=f('__utmx'),xx=f('__utmxx'),h=l.hash; d.write('')})();
utmx("url",'A/B');


修复的多版本控制脚本



function utmx_section(){}function utmx(){}
(function(){var k='XXXXXXXXXX',d=document,l=d.location,c=d.cookie;function f(n){
if(c){var i=c.indexOf(n+'=');if(i>-1){var j=c.indexOf(';',i);
return escape(c.substring(i+n.length+1,j<0?c.length:j))}}}
var x=f('__utmx'),xx=f('__utmxx'),h=l.hash; d.write('')})();


请注意,以上控制脚本示例中的 k=XXXXXXXXX 行是占位符。

在进行上述更新后,您的实验将继续照常运行,您无需暂停或重新开始实验。

我们始终致力于保证 Google 网站优化工具的安全。对于这一安全问题,我们深表歉意。我们将一如既往地努力工作,防止日后再次出现漏洞。

此致
Trevor
Google 网站优化工具小组

 

内容策略(Content Strategy)对任何网站设计来说都是中心之中。Kristina Halvorson在2008年对这一学科进行了如下定义:

Content strategy plans for the creation, publication, and governance of useful, usable content.

Necessarily, the content strategist must work to define not only which content will be published, but why we’re publishing it in the first place.

内容策略对有用和易用的内容进行规划,包括内容的创作、发布和管理。

必然的,内容策略师必须不仅要定义哪些内容将被发布,还要给出在第一位置发布这一内容的原因。

这一定义指明了在一个网站项目中,要规划两个首要问题“什么内容What”和“为什么Why”。但这可能还不够,还存在一个问题:“如何How”?相比之下,这个问题可能会更重要:用户如何被这些内容所吸引(engage),并从中产生出价值?要回答这个问题,光做规划是明显不够的,你还需要去做。

Teehan+Lax 在这方面进行了一些实践。下面有一些例子:

情景地图Context Maps

对于重新设计网站的项目来说,通常一个明显的目标就是更好的对内容进行整合。这包括提升单向探索(lateral exploration)以及通过展示相关内容,并与情景相贴切的内容发现。

要实现这一点,我们必须清楚内容的主要组(major groupings of content),以及它们如何彼此编制(map)在一起。

在设计过程中,通过创建情景模式(contextual models)然后对网站进行组织,并与信息架构师一起协作。这里提供一个案例:

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这张图表表达了主要的内容组,并显示出它们是如何编织在一起的。这样,在设计网站时把内容整合进来就变得更容易一些了。情景区域(圆角矩阵)帮助定义网站的各个区块,而链接器(箭头路径)则定义了各区块不同的“相关资源”模块和导航原理。

要记住的是,内容策略和用户体验设计需要相互利用,在设计过程中能知己知彼。

内容流图表 Content Flow Diagrams(CFDs)

在过去,运营、技术和工作流对内容的考虑,被认为是交互设计的一个隐性副产品:“这个模块要能运作起来,你需要找人来管理,让用户去创作内容,或者利用一个系统来聚合,包括内容X,Y和Z。”

从内容策略的角度看,这种做法太过于天真和草率,毫无规划性:我们需要预先制定自己的内容管理和渠道发布策略。从内容创作、发布和管理的计划开始,然后围绕这个计划来设计用户体验。

这是迈出的重要一步。但对于更复杂、动态和社会化体验来说,这显然还不足够。再次,我们所需要的以内容为中心的学科,是要完全的嵌入设计流程。要做到这一点,需要工具、技巧来帮助我们在一个策略内容体系中对内容如何生存、流动和管理进行设计。

内容流图表即是这样的一个工具。这里提供一个在线客服支持策略的多层面CFD案例。注意,通过视觉化各个组成整体系统的的元素和流程,那么在确定工作流程和系统需求时将变得更容易一些,否则会变成一团乱麻把事情搞砸了。举例,负责跟社会媒体打交道的或者制作元数据(metadata)的团队,在这个模型里被清楚地确定下来。

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更多关于CFDs的介绍,可以看这篇博客文章

结论

情景地图和内容流图表,提供了内容策略与用户体验设计整合的两种方法。内容策略需要自己的设计思考(design thinking)和行动,来真正实现其目标,并且是用户体验设计过程中的一个关键部分。

 

I.Groupon Profile

•Background

•Business Model and Operation

•Additional Marketing Methods

•API

II.Study the business model of Collective Buying

•A Six Forces Analysis

 

两家咨询公司联合进行的一项社交网络用户的网络分析研究演示,通过免费开源工具NodeXL进行网络分析network analysis,考察在Twitter上提及United Airlines和Delta Airlines的用户,试图去捕捉在这些社交网站中高度活跃并具有很强影响力的客户,这些客户在SNS上是如何联接的。相比较简单的监控社会媒体Social Media上的品牌口碑或客户净推荐值NPS(Net Promoter Score),这种分析方式将会更直观和深入。

http://vimeo.com/moogaloop.swf?clip_id=10351736&server=vimeo.com&show_title=1&show_byline=1&show_portrait=0&color=&fullscreen=1

Travel Industry Social Media Analysis: United v Delta – How do airline twitter maps compare? from Marc Smith on Vimeo.

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