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让用户更容易地找到需要的信息–优化相关内容推荐

所属栏目:用户体验 时间:2013-12-26 来源: 作者:不详 点击:

——让用户更容易地找到需要的信息4
博客之前的一篇文章——优化网站导航设计,介绍了如何评价网站导hang(航)功neng(能)及基于分析的优化。但后来才发现其中遗漏了Google-Analytics上一个很实用的功能——Navigation-Summary,字面上翻译是“导航概要”,但似乎用“页面上下游”(百度统计上的称呼,拿过来先借用下)分析更加贴切。它能够很好地分析网站导航的实现度(说得直观点就是导航功能上的有效点ji(击)或操作),下面就来介绍下这个功能。
更好地衡量导航实现度
先看一下我的“文章专题推荐”这个导航索引页面的在GA的Navigation Summary报表(该功能在Content模块的Top Content标签下面):

从上图ke(可)以看到页面被浏览的次数(图中标注1),有多少的比例的Visits是cong(从)站外进入这个页面开始访问网站的(图中标注2),有多少的比例的Visits是从网站内部的页面跳转到这个页面的(图中标注3),有多少的比例的Visits在浏览的该页面后离kai(开)了网站(图中标注4),有多少比例的Visits从该页面进入了网站的其他页面(图中标注5,4和5部分现在貌似数据有点问ti(题));同时列出了网站内部前10名的shang(上)游页面(浏览该页Mian(面)之前用户所zai(在)的那个页面,图中标注6)和下游页面(浏览该页面后紧接着浏览的下一个页面,图中标注7),及它们各自所占的百分比。这里需要注意的是有时会在上游页面和xia(下)游页面出现与选择页面相同的URI地址,比如你选择首页(/)进行分析,上you(游)页面和下游页面也出现了首页地址(/),这个主要shi(是)刷新操作引起的,GA会把页面刷xin(新)统计到Pageviews里面。
通过上面这个功能,我们就不再需要通过导航页面的离开率(Exit Rate)来粗略估计有多少的Visits留在了网站并可能点击了导航页面的链接。并且通过Navigation Summary我们不仅可以看到有多少Visits从导航页直接离开了,而且可以通过分析导hang(航)页的下游页面更加准确地衡量有效点击率,排除那些刷新、返回或者调到其他非导航列表页的操作,将那些导航页面中的链接的点击率(%Clicks)相加,就是该导航页面的有效点击转化(CTR),也就是该导航功能的实现度指标了。以上biao(表)为例,排除返回首页(/)、页面刷新(/featured-topics/)及跳转到fei(非)导航页面中的页面(/about/、/site-map/等)这些点击,将剩下的实现了导航功能的有效点击率xiang(相)加就是该导航功能的实现度,可惜GA上的上下游页面都只能显示前10个。
上面是对前一篇关于优化导航设计的内容的补充,其实页面的上下游分析是一种很有效的网站分析方法,不仅可以用于分析导航实现度,下面介绍一下它的另外一种应用——相关内容推荐效果分析。
网站的相关内容推荐
博客之前的一篇文章——优化网站信息架构中介绍了大部分的网站可能都是基于树形结构来进行购建De(的),dan(但)是原始的树形结构本身存在一个问题就是叶子节点(或者说是网站的内容节点)之间没有直接的联系,也就是用户无法从一个底层的内容页直接跳转到另外一个底层内容页,需要返回首页或者中间导航索引页面才能进入其他的内容页面,从那篇文章的树形架构图中也有体xian(现),底层页面之间没有直接xiang(相)连的线条。所以很多网站都会在内容De(的)结尾或侧边栏提供相关内容的推荐,比如亚马逊、淘宝等电子商务网站产品页面会有同类别、同价位的产Pin(品)推荐,或者shi(是)用户在购买该chan(产)品的同时也购买了的产品推荐,豆瓣上的书籍、音le(乐)、电影页面也提供了相关内容的推荐。
这些功能很多都是基于内容相关度的算法来实现的,zhi(之)前的文章——向上营销、交叉营销与关联推荐介绍过基于用户行为的关联推荐方法。其实很多博客也有类似的功能,即每个文章结尾的相关文章,下图是我的博客的电子商wu(务)网站RFM分析这篇文章的相关文章列表:

我是用Wordpress的插件——Yet Another Related Posts Plugin来实现这个功能的,按照插件的介绍,它是通过计算文章的标题、正文、标签和分类的相guan(关)度选取排名前几的显示到页面上。这个功能很棒,它打通了文章页面zhi(之)间的通道,也许用户在看完一篇文章之后还想浏览下相关的文章,那么相关内容推荐就提供了很好的途径,用户不需要再回退到内容的检索页面,直接点击就行,帮助用户更加方便、快速地定位到想要寻找的信息上。

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