網(wǎng)站優(yōu)化運營(yíng)從時(shí)間上分析考慮

在網(wǎng)站運營(yíng)的過(guò)程中，往往都會(huì )對于各種數據進(jìn)行一個(gè)分析，同時(shí)可以看到，時(shí)間是最常見(jiàn)也是最不可或缺的維度之一，大部分情況下用于限定指標統計的范圍和粒度，同時(shí)時(shí)間因素也會(huì )對指標的一些統計規則和細節造成影響，力洋網(wǎng)絡(luò )相信的是在某些數據分析中我們很容易忽略時(shí)間因素的影響，這些影響可能誤導最終的結論。

對于時(shí)間上，我們要懂得在一個(gè)數據提取的需求中，網(wǎng)站每天會(huì )發(fā)布很多新的內容，這些新的內容需要進(jìn)行推薦，不然就會(huì )被埋沒(méi)，所以很多網(wǎng)站都會(huì )有“最新推薦”之類(lèi)的模塊，而這個(gè)數據需求就是分析應該推薦哪些新內容？網(wǎng)站新發(fā)的內容質(zhì)量參差不齊，而且數據積累較少，而推薦模塊需要放置那些有潛力的新內容，以便潛力充分發(fā)掘后成長(cháng)為熱門(mén)內容，所以數據分析要做的就是去尋找那些有潛力的新發(fā)內容。一個(gè)網(wǎng)站如果是成為了前十推薦網(wǎng)站，我們就可以根據新內容的訪(fǎng)問(wèn)量或者轉化率進(jìn)行排序選前十，但其中有很多值得注意的地方，關(guān)于轉化率需要注意的地方可以參考關(guān)鍵指標背后的秘密這篇文章，這里主要討論如果以?xún)热莸脑L(fǎng)問(wèn)量進(jìn)行排序，如果選擇近一周的匯總數據，我們需要注意什么？也許你已經(jīng)想到了，之所以這里舉例新內容，是因為新內容有一個(gè)發(fā)布時(shí)間，就像一個(gè)人的出生日期，而從發(fā)布時(shí)間到當前的時(shí)間間隔就是內容的持續時(shí)間。內容的持續時(shí)間越長(cháng)就獲得越多的數據積累，相應獲得高訪(fǎng)問(wèn)量的機會(huì )就越大，如果我們比較一周中在不同時(shí)間發(fā)布的內容在該周的總訪(fǎng)問(wèn)量，那些就會(huì )掉入錯位比較的陷阱。

對于上述我們可以形容是剛剛入伍的新兵跟久經(jīng)沙場(chǎng)的老將的決斗，雖然新兵不是完全沒(méi)有勝出的機會(huì )，也許那個(gè)新兵天生勇猛，或者有著(zhù)一股初生牛犢不怕虎的沖勁，可以一舉擊敗經(jīng)驗豐富的老將，但在大多數情況下這種可能性較小，這是一場(chǎng)不公平的決斗，而在數據分析中我們需要盡量去避免這類(lèi)不公平的決斗。在我們日常的網(wǎng)站運營(yíng)過(guò)程中，可以看到總會(huì )發(fā)生一些普遍的錯誤，對于那些新發(fā)內容或者新上架產(chǎn)品頻率不高的網(wǎng)站，運營(yíng)人員可能比較清楚哪些是新內容，所以通過(guò)一些人為的辨認調節在分析的時(shí)候不易掉入陷阱，但對于每周有上百個(gè)新發(fā)內容的網(wǎng)站，這類(lèi)錯誤的發(fā)生很可能埋沒(méi)一些優(yōu)質(zhì)的新品。同時(shí)，需要找到一些辦法去規避這個(gè)時(shí)間因素對分析結果的影響，通常我們在選擇比較對象的時(shí)候需要控制所有的比較對象具備相同的持續時(shí)長(cháng)，比如我們比較新內容的熱門(mén)度，統一選擇近一周的數據，對于較早發(fā)布的內容摒棄之前的數據，而近一周內剛發(fā)布的內容則舍棄不參與這次比較，等到有了完整的一周數據之后再加入比較。在進(jìn)行用戶(hù)分析的時(shí)候，同樣需要注意時(shí)間因素，如用戶(hù)RFM分析、用戶(hù)忠誠度價(jià)值評分、用戶(hù)生命周期價(jià)值等，這些基于用戶(hù)在一段時(shí)間內持續性行為分析的模型都易掉入時(shí)間的陷阱。要做好網(wǎng)站的運營(yíng)不能忘了更多的時(shí)間上的分析。