搜索引擎排名的因素有很多，做SEO就是要把每个因素都做到最好，我们就来探讨一下网站响应速度对搜索引擎排名的影响。
做个内心阳光的人，不忧伤，不心急，坚强，向上，靠近阳光，成为更好的自己。你不需要别人过多的称赞，因为你自己知道自己有多好。内心的强大，永远胜过外表的浮华。 今天给大家讲解下一个页面该如何进行SEO优化，一个页面优化该注意哪些细节，以及有什么样的操作手法。 — — 及时当勉励，岁月不待人。 页面搜索引擎优化 时本文总计约 2200 个字左右，需要花 6 分钟以上仔细阅读。 1 使用搜索引擎友好的URL 对于谷歌优化来说，谷歌已经表示，网址中的前3-5个字是更重要的。那么对应中文搜索引擎来说，百度、好搜等等搜
各位好，近期会推出系列篇分享的数据采集相关内容（含观看时长采集、行为打点采集、渠道采集etc）,敬请期待。今天主要跟大家讨论一下web页面停留时长采集方案。
在使用一段时间GA，如果您足够细心，您会发现，GA有些页面会来源有用户访问，但是时间是0，如图2-25所示，比如平均会话时长，页面平均时长这些字段都有是0：
页面停留时间（Time on Page）简称 Tp，是网站分析中很常见的一个指标，用于反映用户在某些页面上停留时间的长短，传统的Tp统计方法会存在一定的统计盲区，比如无法监控单页应用，没有考虑用户切换Tab、最小化窗口等操作场景。 基于上述背景，重新调研和实现了精确统计页面停留时长的方案，需要 兼容单页应用和多页应用，并且不耦合或入侵业务代码。
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 用户忠诚度（Loyalty），指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。对于网站来说，用户忠诚度则是用户出于对网站的功能或偏好而经常访问该网站的行为。根据客户忠诚理论，忠诚度可以由以下4个指标来度量： 重复购买意向（Repurchase I
image.png 之前的项目经验主要是集中在移动应用这一块，但是最近在进行的项目在网站方面也需要进行一些很深入的分析，所以自然也就开始了学习网站分析的历程。对于网站来说可能最重要的数据有这么八个： 访问 访客 网页停留时间 网站停留时间 跳出率 退出率 转化率 参与度 下面让我们一个个来解释这些指标。 注：以下图片都来自 Google Analytics。 访问 在我们的统计后台里看到的一次访问，指的是一个用户来到你的网站，做了一些事情然后离开你的网站的过程。从技术的角度来说，一次访问就是一个 Ses
年轻就该多努力挣钱，心情不好就拿钱撒气，买包买鞋买衣服买冰淇淋吃小龙虾，想干啥干啥！就算被人抛弃，各种糟心的事儿一齐撞上，起码还可以安慰自己，至少我还有钱！
1、加载 加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。 2、高峰期 中午12点左右和晚上10点左右是页面访问高峰期。 3、页面热度 通过用户口碑扩散的移动页面，其访问热度往往持续两天左右。 4、操作习惯 大多数用户习惯滑动切换，放置在左边的按钮点击率低。 5、流失率 用户随着页面层级的加深而不断流失，流失率在前几页最高。 6、流失率 输入行为或者复杂交互行为会导致用户流失。 7、转化率 由H5页面引导去下载APP的转化率平均值为11.3%，最高值为36.6%。 由H5页面引导去打开APP
本文长度为3170字，预估阅读时间9分钟。 引言：本文分享了6个须在整个渠道中衡量的Engagement指标。 翻译 | 张雨新 审校 | 陈明艳 编辑 | 华子 Engagement（参与度）一词
我们在使用各种网站分析工具的时候，会看到很多不同的度量指标，可能不同的工具会有不同的命名和定义，这里列举一些常见的度量，简单说明一下它们是如何计算得到的。 下面的度量都是来源于网站点击流数据，但根据点
FrontJS 是面向产品部门，运营部门，以及开发部门工作人员的网站性能及异常信息收集工具。
从搜索引擎获取流量，是每家企业的共识，但怎样能够获得更多更高质量更持久的免费流量呢？答案是搜索引擎优化，即SEO。
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，数据分析是必然的。 据统计，在今天
因为有时候跳出率会失灵，如长页面/H5的时候，重要的是传递给用户的信息和用户在页面的交互，跳出率就没那么重要了。
得物的服务端监控是比较全面和有效的，除了上报原始日志数据，还通过数据分析制定线上告警机制，调用链路分析，而针对前端项目这一块，还是不够全面的。对前端线上问题感应不及时，靠人肉发现，没有告警机制等问题，所以就有个前端监控这个项目。前端监控也确实很有必要，我们需要对线上的页面有个全面的把控，而至于怎么做监控，做数据上报，以及数据分析，如何针对监控数据分析出有用的核心链路的告警等也能有个全面的认识。本文主要是介绍得物针对监控做了哪些事情以及对前端底层监控手段做个总结。
电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。 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。 我们先来说说流量来源分析。 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
在过去我们介绍的推荐方法中，特别是电商领域的推荐，其考虑的只是用户的**宏观交互行为(macro interaction)，如用户购买了xx物品，点击了xx物品。今天看到一篇不错的文章，将用户的微观行为如浏览商品的时间、对商品详情和评论的阅读等、渠道等等微观行为(micro behaviors)考虑进来，并取得了不错的实验效果。咱们来一探究竟。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。
页面埋点的作用，其实就是用于流量分析。而流量的意思，包含了很多：页面浏览数(PV)、独立访问者数量(UV)、IP、页面停留时间、页面操作时间、页面访问次数、按钮点击次数、文件下载次数等。而流量分析又有什么用处：
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍
做SEO应该关注每一个细节问题，一个细小的问题就会具有蝴蝶效应，对于网站SEO来说，并不是不可能的，一些seoer百思不得其解，到底网站是哪里做错了，导致的排名下降，通常只是一些小细节导致的严重后果，比如不同的页面长短对不同的网站排名影响也是不同的。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。 1 看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人 被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办
应用系统分层架构，为了加速数据访问，会把最常访问的数据，放在缓存(cache)里，避免每次都去访问数据库。 操作系统，会有缓冲池(buffer pool)机制，避免每次访问磁盘，以加速数据的访问。 MySQL作为一个存储系统，同样具有缓冲池(buffer pool)机制，以避免每次查询数据都进行磁盘IO。 今天，和大家聊一聊InnoDB的缓冲池。 InnoDB的缓冲池缓存什么？有什么用？ 缓存表数据与索引数据，把磁盘上的数据加载到缓冲池，避免每次访问都进行磁盘IO，起到加速访问的作用。 速度快，那为啥不把
大多数现有的新闻推荐方法都依赖于隐式反馈，如点击来推断用户兴趣和模型训练。然而，点击行为通常包含大量噪音(误点击)，无法帮助推断出复杂的用户兴趣，例如不喜欢。仅针对点击行为训练的feed推荐模型无法优化其他目标，例如用户参与度。
背景 如今的数字营销圈有个共识：流量红利几乎消耗殆尽！我们先从这个观点本身入手，看看这个观点到底是怎么来的，追本溯源找到问题之所在。 笔者制作了下图，方便大家理解要表达的东西。 在上图中
引言：本文此可视说明将帮助您了解GoogleAnalytics用来组织数据的基本术语。
几乎有90%以上的搜索引擎优化师可能会告诉你我们以获得网站目标流量为己任，仔细思考一下这句话，难道有问题吗？
译者：Nic 朱玉雪 本文长度为2920字，预估阅读时间3分钟。 关键词：谷歌、自然、评分系统。 Google会依据自然搜索结果的质量来打分？让我们先假定这个说法成立，并假设它是基于点击数据和互动指标，并依照与Google AdWords质量得分类似的原理来工作。 可这个评分体系背后是基于哪些考虑因素，又有没有办法通过优化帮助提高评分呢？ 虽然并未有确凿的证据，但相当一段时间以来，自然质量评分已然是SEO工作者的一个热门话题。 今天的白板星期五，Rand会从内而外的剖析这个理论，然后就如何提高评分提出一些
###手机H5页面 ###文字滚动 使用li标签，通过改变margin-top实现向上滚动。 代码： js: carousel: function() { var items = $('.roll').find('li'); console.log(items); var $itemOne = items.eq(0); var margin_top = 0; var margin_top_height = $itemOne.height(); var
SEO 本期主题，利用好HTML代码让网站优化更上一层楼， 很多人认为网站优化和代码没有什么关系，其实不然，代码和优化也有着千丝万缕的关系。如果代码这一步不弄好也会影响后期的优化。尤其是最后一个还多网站都没做这一步 一、title、keywords、description这三大标签都是必不可少的，我就不在多说了 标题 二、H标签 网站上一个页面只能有一个H1标签，而H1标签所包含的内容一定要是这个网页的主题，比如一个文章详情页，那么这篇文章的标题就可以用H1标签；H2、H3标签可以多次使用，但也不要用的
踏足行业几年了，始终游离于中小型项目，由于项目用户较少，所以前端监控方面非常生疏，最近开始接收大流量项目，却对埋点，监控一无所知，深感惭愧，于是苦学几日，心得如下：
传统上，药物-靶点复合物形成和解离的速度，不被认为是影响药物在体内作用或持续时间的主要因素。2006 年引入了药物-靶点停留时间的概念后，这种传统的观点受到了挑战。
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。 一个网站要发展的更快，走的更远，它离不开日常的一个数据分析，就如携程旅行网页搜索营销部孙波在《首届百度站长交流会》上所言，其利用数据模型对频道改版后，网页索引量从原来的十几万，上升到今年的500多万的索引量。由此可见，数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析，在这里强调下，我需要用到两个工具：Excel和光年日志分析工具。可能也
1.浏览数Page Views：网页(含文件及动态网页)被访客浏览的次数。Page View的计算范围包括了所有格式的网页，例如：.htm、.html、.asp、.cfm、 asa、cdx、htmls、shtm、shtml、txt等等，可以由用户根据实际情况自己设定。 2.访问数Visits：也称为登陆数，一个登陆是指客户开始访问网站到离开网站的过程。其中：相邻两次点击页面时间间隔在30分钟以内（系统默认30分钟，用户可以修改默认值）为一次登陆，大于30分钟为两次登陆。 3.用户数Unique Visito
作为客服域访问量最大的页面之一，订单详情页在客服的日常工作中被用来查阅用户的订单信息，以此为进线的买卖家用户提供更好的购买服务，进而提升用户的满意度。无论是一二线客服还是客服管理者，都能在日常使用的系统中直接访问到详情页，因此客服订单详情页的入口也比较多，目前已经超过了10处。
“维度”是指数据的属性。举例来说，“城市”维度表示的是发起会话的城市，例如“巴黎”或“纽约”。“网页”维度表示的是用户浏览过的网页的网址。
基准化服务是一项可选的 Google Analytics（分析）服务，该服务会显示您网站的统计信息与其他垂直行业的比较情况。 在此服务的测试版中，您可以将您网站的下列数据与来自各种类别（包含其他参与网站）的基准数据进行比较：访问次数、综合浏览量、每次访问页数、跳出率、平均网站停留时间以及新访问次数。 使用基准数据，可以掌握您的网站在大环境中的状况，从而发现更多可以改善网站各项指标的机会。 可以在报告》访问者》基准化，页面中选择垂直行业类别，之后就可以看到自己的网站同本行业其他网站的综合基准数据之间的差距。
前面我们谈到了漂浮磁力线/鼠标吸铁石特效你也可以实现，现在来聊聊点击鼠标出现漂浮字体("自信", "自强", "坚持"...)效果的实现，这两个小技巧的小心机都是吸引访客在页面的停留时间，感兴趣的朋友可以试试，这个特效只需要复制 JS 代码就可以。代码如下：
PV(访问量)： 即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客)： 即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。
译者：陈明艳 审校：李晓艳 本文长度为2752字，预估阅读时间10分钟。 摘要：作者通过实例演示，如何根基情景基准设定KPI。 作为一个数字营销人员，我深究数据。不做分析的时候，我会向客户或者初级同事解释数据的重要性，或者与客户或资深同事争论数据的重要性。 但在我们多次关于跳出率、停留时间、 移动转化率和按钮的颜色（最后一个有我们的设计师的参与）的重要性的争辩之后，我们对于重要性的认同还是没有达成一致过。 我们的行业正在数据中畅游（感谢Google Analytics），但有时我们会淹没其中。 没有语
随着个人手机终端的普及，手机移动网络也基本实现了城乡空间区域的全覆盖。根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况，将手机用户时间序列的手机定位数据，映射至现实的地理空间位置，即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘得到人口空间分布与活动联系的特征信息。
2020 年下旬，Google Analytics 发布了 v4，数据收集接口迁移为向 analytics.google.com 发送 POST 请求，导致中国大陆不可用。于是因此就计划着开发了 Aofuji Analytics，作为一个超轻量级的自搭建数据收集工具，用于 GA 的简单替代。
身为一名互联网人（没错特指程序员），在工作中经常会听到一些非技术方面的专业术语。而作为一个没怎么接触过运营的小白，对一些运营相关东西更是一窍不通，每当听到如 「CPM」、「eCPM」 和 「ARPU」 之类的术语的时候都是一头雾水一脸懵逼只能够一声不吭一言不发...
想要网站排名长期稳定靠前，外链是重中之重，seo就是这么简单，成，外链；败，，外链。
1、Query 这是一切搜索或者类似产品的质量提升源泉没有之一 //至少我是这么认为的。 看了Query你才能知道用户真的在你这里干什么，于是就会理解了“访谈里都是骗人的……”。 举个栗子，访谈用户十个里面9.9个会义正言辞的告诉你，自己使用翻译的时候是多么正经的看论文啦学英语，跟外国友人交流啦看美剧。看看query你就会发现各种杂七杂八少儿不宜的都冒出来了。 Query最简单的一个使用方法就是选取query=>分析用户目的=>评价结果质量，然后针对质量问题进行进一步分析，之后给出解决方案。解决方案后的事情
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