比较不同页面的访问表现,不是只看谁的总浏览量高,而是把每个页面放在相同时间窗口、相同流量来源和相同统计口径下,比较“进入人数、停留质量、后续动作、趋势变化”四项。时间和人手有限时,先处理那些进入人数不少、但停留或后续动作明显偏低的页面,因为它们更可能存在内容与读者预期不匹配的问题。
要查的是统计工具里的时间范围、流量来源筛选和页面路径归类是否一致。做法是固定最近一个完整周期,例如最近28天,并只选自然搜索或只选站内推荐,不要把所有来源混在一起。结果说明:如果同一页面在自然搜索里停留尚可,在社交来源里跳出很高,问题可能出在来源人群与内容定位不符,而不是页面本身写得差。适用条件是各页面获得的来源结构接近;如果某页几乎只来自一种渠道,就要单独标注,避免误判。
要查的是每个页面的进入次数、平均停留或互动时长、后续动作率、以及与前一个周期相比的变化。怎么查:从页面报告导出这几列,按进入次数从高到低排序,再分别计算“进入次数占比”和“后续动作率”。结果说明:进入次数高但后续动作率低于同类页面中位水平的,优先处理;进入次数低但后续动作率高的,可以考虑增加内链或推荐位,而不是重写。这里的“后续动作”按网站目标定义,可以是点击下一页、提交表单、复制联系方式或播放视频,不同网站不必相同。
假设甲页进入1000次、后续动作率1%,乙页进入300次、后续动作率4%,同类页面后续动作率中位数为3%。甲页虽然总量大,但低于中位水平,应先检查甲页首屏与标题承诺是否一致;乙页高于中位水平,应优先加内链。这个例子只用于说明比较方法,不代表任何真实网站的数据。适用条件是两页面对应的读者意图相近;如果一页是工具页、一页是长文,就不能直接比较停留时长。
先做一张四列表:页面、进入次数、后续动作率、周期变化。只填进入次数排前20%的页面,再从中挑出后续动作率低于同类中位的三到五个页面,逐个检查首屏、标题和小标题。每次只改一个变量,改完至少等一个完整周期再比较。若数据波动大或样本太小,先积累更长时间的数据,不要急着下结论。下一步就是打开你的页面报告,按上述四列建表,标出第一批要处理的页面。