요약 및 기사 탐색
이 문서에서는 다음 사항에 대한 토론과 정의를 찾을 수 있습니다:
- 웹 메트릭 및 전자 메트릭
- 웹 분석
- 웹 사이트 통계
- 오픈래커 측정값
에 대한 정보도 찾을 수 있습니다.:
- 웹 통계의 기능
- 통계가 웹 성능을 향상시키는 데 도움이되는 방법
- 웹 통계가&에게 알려 주어야 할 사항
- 이 정보를 적용하는 방법
- 사과&주황색:비교 값
- 다양한 측정 유형
- 통계 측정 미세 조정
- 샘플링 데이터는 덜 정확
- 인간 기관:통계 생성 방법
통계로 사이트를 개선하는 방법에 대한 정보를 찾고 있다면 통계 작업을 만드는 기사를 참조하십시오.
그들은 무엇이며 왜 측정합니까?
웹 사이트 통계를 기록하고 해석하는 과학을 설명하는 데 사용되는 다양한 용어가 있습니다. 웹 메트릭,웹 분석,웹 통계 및 사이트 통계가 예입니다. ‘전자 메트릭’은 전자 비즈니스 분석을 의미합니다.
웹 메트릭
웹 메트릭의’메트릭’은 측정,웹 사이트를 측정하는 과학을 의미합니다. 특히 웹 사이트 이벤트를 측정하고 추세를 추출합니다. 오픈 트래커의 경우,그 이벤트는 인간의 클릭입니다.
웹 분석
웹 분석은 기록 된 통계 내에서 범주를 구별하고 패턴을 분석하는 행위입니다. 분석 과정은 문자 그대로 구성 요소를 연구하기 위해 모든 것을 분해하는 것을 의미합니다.
웹사이트 통계
통계는 과학적인 응용 프로그램입니다. 목표는 기록 된 데이터를 기반으로 웹 사이트 콘텐츠 관리와 같은 작업을 형성하는 것입니다.
추측을 줄이기 위해 통계를 적용합니다. 간단한 질문에 대답 할 수 있습니다(예:매우 기본적인 것).; 지난 주보다 이번 주에 귀하의 사이트에 오는 사람들이 더 많거나 적습니까? 귀하의 사이트가 이번 주에 더 좋거나 나쁘고 있습니까?
당신의 통계는 당신에게 무엇을 말해야합니까? 그들은 너의 소통량의 수많은 양상에 관하여 너를 알릴 것이다;방문자가 너의 페이지를 통해서 파도타기를 하는 까 라고(돌려보내는)방문자의 수,그리고. 이 정보는 사이트의 콘텐츠 및 방문자가 사이트를 사용하는 방법에 대해 알려줍니다. 너의 소통량 통계는 웹사이트 성과의 지시자 이다. 따라서 적용되는 통계를 효과적으로 사용하여 업데이트 할 수 있습니다.
서로 다른 측정 유형을 비교하는 것은 매우 유용합니다
서로 다른 측정 유형을 비교할 때”사과와 오렌지의 차이”라는 고전적인 시나리오가 종종 발생합니다. 같은 방식으로 다른 웹 사이트 통계 프로그램에는 페이지 뷰,순 방문자 및 방문과 같은 중요한 변수를 측정하는 고유 한 방법이 있습니다.
따라서 하나의 사이트를 추적하기 위해 두 개의 통계 프로그램에 의해 생성 된 결과를 비교하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 프로세스 자체는 결과의 차이를 통해 생각하고 실제로 측정되는 것을 결정하는 측면에서 매우 유용 할 수 있습니다. 예를 들어 추적 서비스와 로그 분석을 결합하는 등 수많은 프로그램을 사용하는 것이 좋습니다.
측정 방법이 시간 경과에 따라 동일하게 유지되면 결과는 비교 목적에 적합합니다. 따라서 측정 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 과학적으로 말하면 실험 중에 측정 방법을 변경하면 프로세스가 무효화됩니다.
당신이 측정의 두 가지 유형의 결과를 비교하면 숫자의 차이를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 페이지 뷰 대 순 방문자 또는 전체 사이트 대 특정 페이지를 측정합니다. 시간이 지남에 따라 동일한 통계를 비교하면 측정 방법이 변경되지 않습니다. 이 기록 통계의 가장 정확한 방법입니다. 이렇게 하면 예를 들어 트래픽이 증가 하거나 감소 하는 경우 패턴 및 확실 한 답변을 찾을 수 있습니다. “새로운 리드 생성”캠페인이 작동합니까,방문자가 시간이 지남에 따라 돌아 옵니까? 클릭당 지불 캠페인을 통해 타겟된 트래픽을 전환으로 이어질 귀하의 노력을 합니까? 돌아 오는 방문자는 처음 방문자보다 더 많은 수익을 창출합니까?
통계 및 측정 할 내용 결정
모든 통계적 노력에서 첫 번째 단계는 측정되는 것을 정의하는 것입니다. 웹 사이트 쿠키 추적에서 공통 분모는 페이지 뷰로 정의되는 웹 사이트를 클릭하는 인간 이벤트입니다.
구체적으로,여기서 논의된 통계는 원시 데이터,클릭 및 서버-브라우저 대화에서 패턴을 식별할 수 있는 사용자 인터페이스로 변환하는 것이다. 웹 메트릭의 목표는 무슨 일이 일어나고 있는지 알려주는 패턴을 추출하는 것입니다. 다음 단계는 작업,즉 트래픽 패턴에 대해 할 일을 만드는 것입니다.
웹 메트릭 및 분석은 현재 많은 패턴을 찾지 못하기 때문에 흥미로운 분야입니다. 예를 들어’처음 방문자에 대한 이탈률’과’반환 방문자에 대한 이탈률’을 비교할 수 있습니다.이 비율은 분석의 표준이되지 않았습니다(총 이탈률 통계는 사이트 방문자가 클릭하는 거리를 알려줍니다).
실시간 통계 사용 방법:진행중인 미세 조정
실용적인 가이드는 통계가 작동하는 기사를 참조하십시오.
참고:100%정확도로 측정 할 수있는 것은 없습니다. 이 기술은 100%정확도에 도달 할 수 없음에도 불구하고 측정을 유용하게 유지하려고 노력하는 데 있습니다. 통계의 과학적 규율 내에서 허용 가능한 부정확성 마진은 5%입니다. 그것은 세상을 불확실한 곳으로 만들지 않습니다-그것은 당신이 중요한 것을 아는 데 구체적이어야한다는 것을 의미합니다. 예를 들어,추세는 시간이 지남에 따라 상승 또는 감소하고 있습니까?
측정할 대상을 결정하는 과정은 정의의 생성을 포함한다. 항상 과소 또는 과다 측정되는 요소가 있습니다. 이 시스템은 사람들이 정말 차례로 측정해야 무엇을 결정하는,알고 싶은 측면에서,일정한 교정을 필요로하는 이유입니다. 보기는 검색 엔진을 창설하는 무엇이 질문”이을텐데?”옐로우 페이지와 화이트 페이지가 포함되어야 하는가? 매일 나타나는 새로운 검색 엔진&포털이 있습니다. 검색 엔진을 분류하는 데 어떤 기준을 사용해야합니까? 포럼에 위치한 공식적으로 인정 된 검색 엔진 목록 목록은 지속적인 교정이 필요합니다.
마케팅 전략:가장 중요한 변수에 초점을 맞추고 이러한 측정을 명확한 형식으로 제공하는 응용 프로그램을 찾는 것이 중요합니다. 예를 들어 클릭당 지불 캠페인에 대해 구매하는 특정 키워드의 실적을 측정합니다.
통계적 요구 사항은 사이트 크기에 따라 다릅니다. 그러므로 그것은 다른 치수가 재진 위치의 웹마스터를 위해 유용한 방법에 있는 통계를 선물하는 통계 프로그램까지 이다.
예를 들어 대형 사이트는 트렌드에 더 관심이 있습니다. 더 큰 사이트는 더 많은 양의 데이터를 생성합니다.이 데이터에서는 유용성이 향상되지 않는 한 클릭 스트림이 매우 흥미롭지 않을 수 있습니다. 클릭 스트림이 너무 많기 때문에(예: 하루에 수천 명의 방문자를받는 사이트),대형 사이트의 경우 종종 집계가 더 도움이되지만 작은 사이트는 신중한 데이터에 관심이 있습니다.
경향은 집계 통계입니다. 예를 들어 사이트의 이탈률은 집계 통계입니다. 반송 률은 통계 내에서 숨겨진 패턴을 식별하기 위해 설계된 통계입니다.
클릭스트림과 같은 신중한 통계는 귀하의 사이트에서 개별 사용자가 무엇을 하는지 알려줍니다. 비밀스러운 통계는 집계되지 않습니다,당신은 실제로 데이터가 무엇을보고로”내장”의.
이러한 유형의 정보(클릭 스트림 분석)는 개발 목적 및 사용자 반응(일명 유용성)을 이해하는 데 매우 유용합니다. 새 사이트를 디자인하는 경우 처음 방문자가 탐색하는 방법을 알면 사이트가 얼마나 성공적인지,변경해야 할 사항을 결정하는 데 도움이됩니다.
오픈래커 및 통계적 정확도
오픈래커는 동급 최고의 솔루션입니다. 당사는 고유 방문자를 측정하기 위해 쿠키를 사용하기 때문에 높은 수준의 통계적 정확성을 제공합니다. 인간 이벤트,페이지 뷰의 형태로,우리가 제시 통계를 생성하는 데 사용됩니다. 한 번의 클릭은 한 페이지보기,일대일 상관 관계와 같습니다.
우리는 샘플링하거나 추정하지 않습니다:우리는 순 방문자를 계산
구글 애널리틱스에 제시된 웹 사이트 트래픽 데이터가 샘플링됩니다.
계산 및 측정과 관련된 몇 가지 어려움을 설명하기 위해 선거에서 얼마나 많은 사람들이 투표했는지 알려주는 통계를 고려하십시오. 투표를 세는 것은 어려운 과정이며 재 카운트는 종종 수행되며 매번 다른 합계에 도달하는 것은 드문 일이 아닙니다.
여론 조사가 발표 될 때,제시된 숫자는 전화로 연락을 취하거나 그들이 투표 한 사람을 위해 문 앞에 묻는 사람들의 비율을 기반으로 한 외삽 법입니다.
오픈래커는 실제 클릭에서 파생된 트렌드를 제시합니다. 이것이 우리가 오류의 마진을 좁히는 방법입니다. 당사는 쿠키 및 방문자를 기반으로 한 최적화 기술을 사용하여 정확성을 향상시킵니다.
제시된 추세가 실제 클릭에서 파생되면 오류 마진이 좁아집니다. 쿠키를 기반으로 한 트래픽 측정 기술은 정확성을 향상시킵니다.
우리의 요점은 데이터입니다. 통계)는 사람들이 만든 숫자입니다. 따라서 이러한 숫자가 어떻게 정의되고 생성되는지 이해하는 것이 중요합니다.
쿠키로 수집 된 데이터는 시간이 지남에 따라 사이트 방문자에 대한 통찰력을 제공하고 트래픽은 고유 방문자로부터 추론되며 방문자의’이중 계산’이 최소화됩니다. 우리는 종종 오픈래커의 트래픽 수가 로그 파일로 기록된 트래픽 수보다 낮은 이유를 물었습니다.
우리는 오픈 트래커가 현재 사용 가능한 표준 웹 추적 및 통계 솔루션보다 30%이상(그리고 아마도 훨씬 더 높음)더 정확하다고 생각합니다.
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