了解网站页面的点击情况（续）（锦集8篇）由网友“hongyingtao”投稿提供，以下是小编为大家整理后的了解网站页面的点击情况（续），欢迎阅读与收藏。
篇1：了解网站页面的点击情况（续）
前几天一个朋友让我试用了他们自己开发的记录和统计页面链接点击的工具，实现的功能类似于我上一篇文章——了解网站页面的点击情况介绍的Google Analytics上面的In-Page Analytics的功能，并且弥补了In-Page中的一些缺陷，因为这个功能无论是实现方式还是一些面向应用的设计都非常棒，所以忍不住开一个续篇来介绍一下，
非常感谢@jasseyyang能够让我体验和试用他们自己开发的工具，跟我交流分享了工具实现过程中对一些功能的设计和考量，很多功能点都是 jasseyyang根据自身应用的需要设计添加的，所以整个工具最后的实用性非常好，与他设计阶段细致的考虑是分不开的，工具的设计和实现 jasseyyang已经在他的博客中进行了介绍——页面点击分析工具设计与实现。
部署和使用
首先不得不说下这个工具的部署和使用，因为很好地诠释了易用性和方便高效的数据查看体验，对于所有产品而言，易用性和使用体验都尤其重要，数据分析工具也同样如此，所以我们往往会借助图表和一些可视化方法来展现数据，但所有的数据可视化都不宜“喧宾夺主”，这里的“主”当然是数据所要表达的观点(Insight)。合理使用数据可视化可以帮助我们更高效地理解数据。
跟很多网站分析工具一样，这个工具也使用了嵌入JS页面标记的方法，在需要监控的页面中加入一行短短的JS代码就可以，其实就是加载了一个.js文件，所有功能都包含在这个文件里面了。
然后就是如何查看数据，只要在页面的URL后面加上#hotlink，比如我的博客首页当使用 “webdataanalysis.net/#hotlink”时页面就会显示出各链接的点击数据，与In-Page Analytics的展现形式一样，使用了顶部的悬浮导航条和黄色小气泡，看下我的博客的截图效果：
悬浮导航条上面的一些选项可以对数据做一些细分和筛选，下面会介绍，页面的每个链接的旁边都会出现一个黄色小气泡显示在导航条指定条件下的点击数。当然数据的显示有权限控制，只有具有权限的用户在使用#hotlink之后才会显示数据。这个方法确实非常方便，其实很多工具都可以学习借鉴。而且点击数据的统计和显示基本都是实时的，当前产生的点击马上就会被累加显示。
数据的筛选和细分
GA的In-Page Analytics功能没有提供直接的数据筛选和过滤功能，但我们可以通过高级群组和高级过滤器等进行数据筛选，而这个工具直接在悬浮导航栏中提供了一些基础的数据筛选和细分，包括日期和时间段、来源、新老用户：
如上图，导航栏最左侧直接可以选择查看今日和昨日的数据，同时也支持时间区间的选择，如这里我选择了5月18日至5月20日的所有页面点击数据。
来源的细分也做得非常好，不但可以查看来源网站的域名(左侧的下拉框)，同时支持来源网站的进一步细分，比如这里选择的是百度，因此来源被当做了搜索引擎，点击来源下拉框旁边的“来路详细”之后就会在右侧显示搜索关键词即每个搜索关键词带来的点击数;如果来源非搜索引擎，而是普通的外部链接网站，那么显示的“来路详细”就是该网站中链过来的具体页面URL，使用来源细分我们可以进一步明确各来源页面带来的点击，各搜索关键词带来的点击，及这些点击发生在页面何处，如何分布，这些在分析网站的推广效果的时候格外有用，
最后就是位于中间的“新老访客”细分，根据jasseyyang的介绍，新老访客的识别不是根据全站的访问，而是根据每个页面的点击情况进行记录，如果用户在一个页面产生了点击，那么当用户第二天重新进入这个页面时，用户就算是该页面的老用户。这个定义考虑了具体的业务应用，因为如果用户没有访问过一个页面，即使该用户进入过你的网站，该页面对该用户而言也是陌生的，相应的产生的点击也应该是用户首次浏览该页面时感兴趣的链接。
实际的应用
GA的In-Page Analytics功能虽然同样提供了页面的点击数据，但因为其本身统计方式上的缺陷，导致在使用中会遇到一些麻烦，造成了应用的一些局限性，而这个工具很好地解决了这些问题。
解决的第一个问题是对外部链接的监控，如右图所示，我的博客友情推荐了另外一个朋友的一个数据监控工具，图片链接指向该工具的介绍页，像这类网站外部的链接的点击数据在GA的In-Page Analytics是不显示的，只有通过配置事件监控等方法才可以监控统计;再有就是基本每个博客中都有的友情链接表，比如我的博客会跟一些同行业朋友的博客交换链接，相互推荐，这些链接也都是站外链接;再如网站里面投放广告或者链到其他域名下的推广链接，对这些点击数的统计就可以评估广告投放的效果，其实CTR就是CPC类广告一个非常重要的考核指标。
工具解决的另外一个问题是GA的In-Page Analytics对同一页面中相同的链接是不区分的，这样我们就无法知道点击到底来源于哪个链接，如我的博客首页展现的每一篇文章的区块其实都有3个地方可以进入该文章的详情页：
文章的标题、文章的缩略图和阅读更多……都可以点击进入文章页面，所以我们有的时候从用户体验设计的角度会考虑内容的曝光到底是使用文字链还是使用图片抑或是文字链结合图片的效果更佳?使用这个工具就能够有效地完成这个评估。其实这个问题在之前分析手机端的应用产品时遇到过，因为手机的屏幕有限，所以每次可以曝光的内容就会受限，而我们知道尤其是首页第一屏的内容展现又尤为重要，如果我们使用图片结合简单文字说明，那么一屏可能只能曝光2-3个内容，而如果换成纯文字链接，那么可以曝光的内容可能可以增加一倍，但有时精美的图片可以有效提升用户的兴趣，进而吸引用户的点击和浏览，所以这个时候我们就需要权衡，而结合数据分析的方法可以给我们更科学和有说服力的答案。
当然，这个工具是他们内部使用的，所以肯定还可以做很多定制性的东西，比如定制网站的目标，跟GA的In-Page Analytics一样既可以监控点击同时可以监控目标到达的情况;或者可以对某些特殊的链接做标记，以便对一些链接做特殊的细分等等。我想如果市场上有这样的工具，应该很多网站也会尝试去使用的。
篇2：网站单页面如何优化
首页优化站长们都很关注，于是大量的工作都在为提升网站首页权重而努力，当然这样也不是没有好处，因为首页作为网站的重要单页面，大力优化是很有必要的，不过站长在注重首页优化时也不要忽略了内页优化，毕竟网站整体权重的提升是靠多个页面共同努力而成的，
注重标题和描述的编写
页面标题是凸显页面重点内容的最佳场所，一个网站页面里的栏目肯定会比较多，有一个统一概括性的标题或更加有利于用户了解网站，而且在搜索引擎里，页面的标题对用户是否点击网站有较大影响。如果标题合乎人意，展现了要优化的内容，那有此需求的用户肯定会情不自禁点击。对于描述，站长也要格外关注，毕竟描述对引导站长进入网站也有一定作用，如小编在搜索引擎查询信息，就会参考其网站描述然后再想是否打开网站，而且搜索一个关键词下面肯定会出现好多类似的网站，那么描述是否具有震慑力，就是网站是否能吸引用户的关键一步了。
关键词密度不要刻意布局
网络上对页面的关键词密度的布局可谓是众说纷纭，什么样的都有，笔者建议与其把时间浪费在密度的纠结上，不如好好的随心优化，
因为关键词插入要自然，否则就会对用户阅读造成不利的影响。刻意布局不一定就能体现出自然性，而且站长在撰写文章的时候有时也不能为了迎合关键词而降低文章的阅读价值，因此，还是随性比较好，总之不能过密也不能过稀。也许这时有的站长就要说了，那不可以布局，那优化关键词还有效果吗，笔者的答案是当然有效果了，不刻意过多的布局，不代表其就不会出现，在撰写文章的时候往往是很自然的插入的。
锚文本 链接不单指首页
在文章中插入锚文本链接能很好的提升页面的权重。相信很多站长都喜欢把其指向网站首页，因为这样能增加搜索蜘蛛爬行首页的机率，进而就能提升首页的优化效果。可是笔者要说的是，文章中的锚文本链接不要单指向首页，也应向多指向其他内页，这样联系的页面越多，网页间的权重就能更好的传递。而且文章中的锚文本也不止一个，指向同一个页面也会有优化过度的嫌疑，指向不同页面反而更能得到搜索引擎的欢迎，因此，要格外注意锚文本链接的指向问题。
篇3：网站首页点击分布分析
当一个访问者浏览网站首页时，通常会出现两种情况：
情况1 访问者在浏览完首页后直接离开。
情况2 访问者在浏览完首页后继续点击其中的链接访问下一个页面。
对这两种情况再进行细分后，我们又会得出五种最基本的情况：
情况1 访问者在浏览完首页后直接离开。
情况1.1 当首页为本次访问的landingpage时，离开为跳出。
情况1.2当首页非本次访问的landingpage时，离开为退出。
情况2 访问者在浏览完首页后继续点击其中的链接访问下一个页面。
情况2.1 访问者在首页刷新页面，或点击本页链接（如网站LOGO，首页导航）。
情况2.2 访问者在首页点击出站链接（指向其他网站的链接或广告等）。
情况2.3 访问者在首页点击指向站内其他页面的链接。
在上面的5类最基本的情况虽然都能从不同的维度来衡量首页的质量，如情况1.1的跳出访问可以衡量页面内容与访问者目的的匹配性。情况2.1可以衡量页面的加载情况等等。但对于点击分布我们主要针对情况2.3进行分析。这与我们的分析目的有关。
篇4：网站首页点击分布分析
如果你在没有目的的打开页面点击分布报告，那么基本上你什么都不会发现。里面可能只显示了一些有意思链接点击数据。一些链接获得了很多点击量，而另外一些链接则相对较少。可能你也会零散的发现一些有意思的细节，比如图片链接获得的点击好像普遍要比文字链接获得的点击高一些。页面首屏获得的点击比例要高于页面底部获得的点击。但是，这又能说明什么呢？图片和页面顶部更受访问者欢迎？好像这个发现大家都知道，不需要分析。 能带给我们什么行动建议呢？把网站首页所有重要链接都改成图片，都放在页面顶部吗？这个做法明显不现实，也不会被接受。甚至显得有点傻乎乎的。
要确保分析成功，我们就需要有明确的目的。对于首页的点击分析分析，我们的目的是要通过点击数据检验首页中不同的导航功能是否有效，哪些导航功能工作良好，而哪些导航功能表现欠佳，需要进一步分析和优化改进。在这个明确的目的下，我们将通过分析页面中不同链接的点击量数据获得洞察和改进的建议。
篇5：网站首页点击分布分析
在开始分析数据之前，我们先要了解一下数据是如何产生并且被计算出来的。否则，你可能很容易就会在分析中产生错误的结论。数据和指标永远都是分析的基础。
在Google Analytics中，首页中链接的点击量数据是访问者通过点击首页中的链接而引发的下一个页面的显示次数来计算的。简单的说就是由首页链接而引发的下一页面的综合浏览量。这个数据并不非常准确。以下几种原因都会影响数据的记录，并进而影响首页链接点击量的数据记录。
下一页加载失败。
下一页中的追踪代码加载失败
访问者拒绝第一方Cookies。
其他原因。
除此之外，在Google Analytics中还不能区分同一个页面中指向相同下一页的URL。Google Analytics将记录到的下一页综合浏览量统一归属到上一页中相同的URL中。
页面点击量数据可能因为各种原因被影响，但好在我们可以通过之前的检查来避免这些情况，保证数据的相对准确性，另外，即使是不能避免的情况在整个网站中发现的几率也相同。不会影响我们对趋势的判断。
篇6：网站首页点击分布分析
在了解了页面点击量数据的计算方法后，我们可以开始对首页的点击分布数据进行分析了。通常情况下，我们会按照两种方法对首页的点击数据进行分析，
方法一：将两个单个链接获得的点击量进行对比。例如A链接获得了1000次点击，B链接获得了600次点击。
方法二：将首页中的链接点击量进行汇总，并对不同区域获得的总点击量进行对比。最常见的情况例如：首屏获得了50,000次点击。二屏获得了30,00次点击。
以上两种分析方法都存在严重的误区。并且可能导致分析结果的错误。方法一中对两个单个链接的点击量对比在某种情况下是可以的，比如这两个链接同属于某一小类的导航功能。但在大多数情况下这种单个链接的点击量对比是没有意义的。方法二的这种按区域的对比也是没有意义的。为什么呢？下面我们逐一来说明这两个两种分析方法存在的问题。
1，网站中无论是首页还是其他页面中，不同链接的功能和重要性是不一样的。页面中的链接天生就是不平等的，比如添加购物车链接和导航链接以及帮助链接等等。这些链接在在页面中的位置，显示形式，以及功能和重要度都完全不一样。将这些链接获得的点击量进行对比没有任何意义。如果要进行对比的话，我们必须要将相同功能和重要性的一组链接进行对比。比如全局导航中不同频道的链接或者是分类导航或标签导航中的不同链接。这些链接同属一个功能区，有相同的功能，在相同的位置，展现形式也类似。这种情况下我们才能将他们进行对比。
2，在不同的网站的首页点击量分布中，首屏都会获得最高的点击量。所以将首页点击量按这种方法进行汇总和对比基本没什么意义。为什么这么说呢？因为大部分网站的页面布局方式都是一样的或者说是近似的。举例来说，你会在设计首页时将全局导航或者热门内容放到页底吗？我想肯定不会的。首页中首屏的设计模式就决定了首屏一定会获得最多的点击量。
在这种情况下，将首页按屏幕显示范围进行区域划分，并对比点击量数据就没有意义了。如果需要对首页不同区域进行对比，我们要按功能对链接的点击量进行汇总。而不同功能区域的点击量基本上也不能简单的进行横向对比。
前面说了一堆错误和误区，那么我们究竟该如何对首页点击分布进行分析呢? 别急，下面我们来介绍正确的首页点击分布分析方法。
篇7：网站首页点击分布分析
正确的首页点击分布分析需要三个步骤，第一步对首页内容进行合理的划分。我们知道首页是网站的导航页面，并不提供实际的内容和产品购买功能。唯一的目的是将访问者引导到他们感兴趣的页面或内容中，并帮助他们完成目标。第二步，对首页中不同的导航功能进行质量分析，找出与最初设计不符和存在异常的区域重点分析。第三步，通过对存在问题的导航区域进行细分，找出具体的问题原因，并进行建议和优化工作。下面我们逐一来介绍。
1， 按功能对首页链接点击量进行汇总
对于大部分网站的首页来说，通常可以分为以下几个主要的导航功能区域。
全局导航区域，如网站顶部的导航条。
类别导航区域，如网站两侧的分类导航。
搜索导航区域，如网站顶部的站内搜索条。
推荐导航区域，如首页的产品推荐，新品推荐，促销活动等。
按以上分类将每一个分类中链接获得的点击量进行汇总，获得不同导航类别获得的点击量数据。这时，我们可以发现首页中哪些导航功能最受访问者欢迎。但这还不能说明什么问题。我们需要继续对不同导航功能的效率进行分析。
2， 对首页的导航功能效率进行分析
对不同导航功能区域进行转化率数据汇总，这个功能你可以在Google Analytics的内容分析中找到（Google Analytics—内容报告—网站内容—网页—网页内）。并将不同导航功能区域的点击量数据与转化率数据转化为占比数据进行对比。例如：
全局导航区域，点击占比：35% 转化占比：20%
类别导航区域，点击占比：30% 转化占比：25%
搜索导航区域，点击占比：20% 转化占比：8%
推介导航区域，点击占比：10% 转化占比：15%
在上面的示例数据中，首页的全局导航，类别导航和搜索导航区域转化占比低于点击占比，这三类导航功量高质低，虽然获得了点击，但在后续的转化过程中出现问题，例如站内搜索准确度较差，或者列表页筛选或排序功能存在问题等等。导致转化占比低于点击占比，需要进一步分析和优化。而推介导航转化占比高于点击占比，转化效率较高。
3， 对导航功能点击量进行细分
对于上一步中发现的量高质低的导航区域，我们需要进行进一步分析，细分并对比导航功能中的每一个链接获得的点击和转化量。找出问题具体的原因。如果该导航功能中所有链接转化都较差，则需要对整个功能进行全面优化。如果某一两个链接入口较差，则考虑对入口的形式和内容进行优化。
篇8：网站首页点击分布分析
首页，是网站中最重要的一个页面，通常也是被浏览次数最多的页面，我相信在大部分网站的Google Analytics内容报告中，首页在综合浏览量指标中都是排在第一位的。同时，首页也是网站中最特殊的一个页面，他相当于整个网站的一个目录，为访问者提供了网站中最有价值的内容简介和入口链接，通过首页访问者可以到达网站的大部分区域。
那么对于如此重要且特殊的页面，我们该如何进行分析呢?答案很简单，看页面的分流情况。也就是说看到达这个页面的访问者随后去了哪里。这个方法适合于检验网站中的大部分页面质量，对于网站首页当然也不例外。那么究竟什么是页面分流呢?我们又应该关注页面的哪部分分流数据来衡量和分析页面的质量呢?下面让我们来具体的看一下。
一，网站首页点击及分流情况细分
当一个访问者浏览网站首页时，通常会出现两种情况：
情况1 访问者在浏览完首页后直接离开。
情况2 访问者在浏览完首页后继续点击其中的链接访问下一个页面。
对这两种情况再进行细分后，我们又会得出五种最基本的情况：
情况1 访问者在浏览完首页后直接离开。
情况1.1 当首页为本次访问的landingpage时，离开为跳出。
情况1.2当首页非本次访问的landingpage时，离开为退出。
情况2 访问者在浏览完首页后继续点击其中的链接访问下一个页面。
情况2.1 访问者在首页刷新页面，或点击本页链接(如网站LOGO，首页导航)。
情况2.2 访问者在首页点击出站链接(指向其他网站的链接或广告等)。
情况2.3 访问者在首页点击指向站内其他页面的链接。
在上面的5类最基本的情况虽然都能从不同的维度来衡量首页的质量，如情况1.1的跳出访问可以衡量页面内容与访问者目的的匹配性。情况2.1可以衡量页面的加载情况等等。但对于点击分布我们主要针对情况2.3进行分析。这与我们的分析目的有关。
二，首页点击分布的分析目的
如果你在没有目的的打开页面点击分布报告，那么基本上你什么都不会发现。里面可能只显示了一些有意思链接点击数据。一些链接获得了很多点击量，而另外一些链接则相对较少。可能你也会零散的发现一些有意思的细节，比如图片链接获得的点击好像普遍要比文字链接获得的点击高一些。页面首屏获得的点击比例要高于页面底部获得的点击。但是，这又能说明什么呢?图片和页面顶部更受访问者欢迎?好像这个发现大家都知道，不需要分析。 能带给我们什么行动建议呢?把网站首页所有重要链接都改成图片，都放在页面顶部吗?这个做法明显不现实，也不会被接受。甚至显得有点傻乎乎的。
要确保分析成功，我们就需要有明确的目的。对于首页的点击分析分析，我们的目的是要通过点击数据检验首页中不同的导航功能是否有效，哪些导航功能工作良好，而哪些导航功能表现欠佳，需要进一步分析和优化改进。在这个明确的目的下，我们将通过分析页面中不同链接的点击量数据获得洞察和改进的建议。
三，点击数据如何统计和计算
在开始分析数据之前，我们先要了解一下数据是如何产生并且被计算出来的。否则，你可能很容易就会在分析中产生错误的结论。数据和指标永远都是分析的基础。
在Google Analytics中，首页中链接的点击量数据是访问者通过点击首页中的链接而引发的下一个页面的显示次数来计算的。简单的说就是由首页链接而引发的下一页面的综合浏览量。这个数据并不非常准确。以下几种原因都会影响数据的记录，并进而影响首页链接点击量的数据记录。
1.下一页加载失败。
2.下一页中的追踪代码加载失败
3.访问者拒绝第一方Cookies。
4.其他原因。
除此之外，在Google Analytics中还不能区分同一个页面中指向相同下一页的URL。Google Analytics将记录到的下一页综合浏览量统一归属到上一页中相同的URL中。
页面点击量数据可能因为各种原因被影响，但好在我们可以通过之前的检查来避免这些情况，保证数据的相对准确性，另外，即使是不能避免的情况在整个网站中发现的几率也相同。不会影响我们对趋势的判断。
四，点击分别数据的分析误区
在了解了页面点击量数据的计算方法后，我们可以开始对首页的点击分布数据进行分析了。通常情况下，我们会按照两种方法对首页的点击数据进行分析，
方法一： 将两个单个链接获得的点击量进行对比。例如A链接获得了1000次点击，B链接获得了600次点击。
方法二：将首页中的链接点击量进行汇总，并对不同区域获得的总点击量进行对比。最常见的情况例如：首屏获得了50，000次点击。二屏获得了30，00次点击。
以上两种分析方法都存在严重的误区。并且可能导致分析结果的错误。方法一中对两个单个链接的点击量对比在某种情况下是可以的，比如这两个链接同属于某一小类的导航功能。但在大多数情况下这种单个链接的点击量对比是没有意义的。方法二的这种按区域的对比也是没有意义的。为什么呢?下面我们逐一来说明这两个两种分析方法存在的问题。
1，网站中无论是首页还是其他页面中，不同链接的功能和重要性是不一样的。页面中的链接天生就是不平等的，比如添加购物车链接和导航链接以及帮助链接等等。这些链接在在页面中的位置，显示形式，以及功能和重要度都完全不一样。将这些链接获得的点击量进行对比没有任何意义。如果要进行对比的话，我们必须要将相同功能和重要性的一组链接进行对比。比如全局导航中不同频道的链接或者是分类导航或标签导航中的不同链接。这些链接同属一个功能区，有相同的功能，在相同的位置，展现形式也类似。这种情况下我们才能将他们进行对比。
2，在不同的网站的首页点击量分布中，首屏都会获得最高的点击量。所以将首页点击量按这种方法进行汇总和对比基本没什么意义。为什么这么说呢?因为大部分网站的页面布局方式都是一样的或者说是近似的。举例来说，你会在设计首页时将全局导航或者热门内容放到页底吗?我想肯定不会的。首页中首屏的设计模式就决定了首屏一定会获得最多的点击量。
在这种情况下，将首页按屏幕显示范围进行区域划分，并对比点击量数据就没有意义了。如果需要对首页不同区域进行对比，我们要按功能对链接的点击量进行汇总。而不同功能区域的点击量基本上也不能简单的进行横向对比。
前面说了一堆错误和误区，那么我们究竟该如何对首页点击分布进行分析呢? 别急，下面我们来介绍正确的首页点击分布分析方法。
五，正确的首页点击分布分析方法
正确的首页点击分布分析需要三个步骤，第一步对首页内容进行合理的划分。我们知道首页是网站的导航页面，并不提供实际的内容和产品购买功能。唯一的目的是将访问者引导到他们感兴趣的页面或内容中，并帮助他们完成目标。第二步，对首页中不同的导航功能进行质量分析，找出与最初设计不符和存在异常的区域重点分析。第三步，通过对存在问题的导航区域进行细分，找出具体的问题原因，并进行建议和优化工作。下面我们逐一来介绍。
1， 按功能对首页链接点击量进行汇总
对于大部分网站的首页来说，通常可以分为以下几个主要的导航功能区域。
全局导航区域，如网站顶部的导航条。
类别导航区域，如网站两侧的分类导航。
搜索导航区域，如网站顶部的站内搜索条。
推荐导航区域，如首页的产品推荐，新品推荐，促销活动等。
按以上分类将每一个分类中链接获得的点击量进行汇总，获得不同导航类别获得的点击量数据。这时，我们可以发现首页中哪些导航功能最受访问者欢迎。但这还不能说明什么问题。我们需要继续对不同导航功能的效率进行分析。
2， 对首页的导航功能效率进行分析
对不同导航功能区域进行转化率数据汇总，这个功能你可以在Google Analytics的内容分析中找到(Google Analytics—内容报告—网站内容—网页—网页内)。并将不同导航功能区域的点击量数据与转化率数据转化为占比数据进行对比。例如：
全局导航区域，点击占比：35% 转化占比：20%
类别导航区域，点击占比：30% 转化占比：25%
搜索导航区域，点击占比：20% 转化占比：8%
推介导航区域，点击占比：10% 转化占比：15%
在上面的示例数据中，首页的全局导航，类别导航和搜索导航区域转化占比低于点击占比，这三类导航功量高质低，虽然获得了点击，但在后续的转化过程中出现问题，例如站内搜索准确度较差，或者列表页筛选或排序功能存在问题等等。导致转化占比低于点击占比，需要进一步分析和优化。而推介导航转化占比高于点击占比，转化效率较高。
3， 对导航功能点击量进行细分
对于上一步中发现的量高质低的导航区域，我们需要进行进一步分析，细分并对比导航功能中的每一个链接获得的点击和转化量。找出问题具体的原因。如果该导航功能中所有链接转化都较差，则需要对整个功能进行全面优化。如果某一两个链接入口较差，则考虑对入口的形式和内容进行优化。
作者：王彦平
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