網(wǎng)站優(yōu)化運(yùn)營從時(shí)間上分析考慮

在網(wǎng)站運(yùn)營的過程中，往往都會(huì)對于各種數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)分析，同時(shí)可以看到，時(shí)間是最常見也是最不可或缺的維度之一，大部分情況下用于限定指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的范圍和粒度，同時(shí)時(shí)間因素也會(huì)對指標(biāo)的一些統(tǒng)計(jì)規(guī)則和細(xì)節(jié)造成影響，力洋網(wǎng)絡(luò)相信的是在某些數(shù)據(jù)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(dǎo)最終的結(jié)論。

對于時(shí)間上，我們要懂得在一個(gè)數(shù)據(jù)提取的需求中，網(wǎng)站每天會(huì)發(fā)布很多新的內(nèi)容，這些新的內(nèi)容需要進(jìn)行推薦，不然就會(huì)被埋沒，所以很多網(wǎng)站都會(huì)有“最新推薦”之類的模塊，而這個(gè)數(shù)據(jù)需求就是分析應(yīng)該推薦哪些新內(nèi)容？網(wǎng)站新發(fā)的內(nèi)容質(zhì)量參差不齊，而且數(shù)據(jù)積累較少，而推薦模塊需要放置那些有潛力的新內(nèi)容，以便潛力充分發(fā)掘后成長為熱門內(nèi)容，所以數(shù)據(jù)分析要做的就是去尋找那些有潛力的新發(fā)內(nèi)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(jù)新內(nèi)容的訪問量或者轉(zhuǎn)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(zhuǎn)化率需要注意的地方可以參考關(guān)鍵指標(biāo)背后的秘密這篇文章，這里主要討論如果以內(nèi)容的訪問量進(jìn)行排序，如果選擇近一周的匯總數(shù)據(jù)，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(nèi)容，是因?yàn)樾聝?nèi)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(dāng)前的時(shí)間間隔就是內(nèi)容的持續(xù)時(shí)間。內(nèi)容的持續(xù)時(shí)間越長就獲得越多的數(shù)據(jù)積累，相應(yīng)獲得高訪問量的機(jī)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(nèi)容在該周的總訪問量，那些就會(huì)掉入錯(cuò)位比較的陷阱。

對于上述我們可以形容是剛剛?cè)胛榈男卤媒?jīng)沙場的老將的決斗，雖然新兵不是完全沒有勝出的機(jī)會(huì)，也許那個(gè)新兵天生勇猛，或者有著一股初生牛犢不怕虎的沖勁，可以一舉擊敗經(jīng)驗(yàn)豐富的老將，但在大多數(shù)情況下這種可能性較小，這是一場不公平的決斗，而在數(shù)據(jù)分析中我們需要盡量去避免這類不公平的決斗。在我們?nèi)粘５木W(wǎng)站運(yùn)營過程中，可以看到總會(huì)發(fā)生一些普遍的錯(cuò)誤，對于那些新發(fā)內(nèi)容或者新上架產(chǎn)品頻率不高的網(wǎng)站，運(yùn)營人員可能比較清楚哪些是新內(nèi)容，所以通過一些人為的辨認(rèn)調(diào)節(jié)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(nèi)容的網(wǎng)站，這類錯(cuò)誤的發(fā)生很可能埋沒一些優(yōu)質(zhì)的新品。同時(shí)，需要找到一些辦法去規(guī)避這個(gè)時(shí)間因素對分析結(jié)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(xù)時(shí)長，比如我們比較新內(nèi)容的熱門度，統(tǒng)一選擇近一周的數(shù)據(jù)，對于較早發(fā)布的內(nèi)容摒棄之前的數(shù)據(jù)，而近一周內(nèi)剛發(fā)布的內(nèi)容則舍棄不參與這次比較，等到有了完整的一周數(shù)據(jù)之后再加入比較。在進(jìn)行用戶分析的時(shí)候，同樣需要注意時(shí)間因素，如用戶RFM分析、用戶忠誠度價(jià)值評分、用戶生命周期價(jià)值等，這些基于用戶在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)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(yùn)營不能忘了更多的時(shí)間上的分析。