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如何对PV、UV、IP、跳出率和平均访问时长进行有效的数据分析

PV、UV、IP、跳出率和平均访问时长这几个通过统计工具体现出来的数据对于seo优化来说是至关重要的,今天小凯seo博客和朋友们分享一下如何对PV、UV、IP、跳出率和平均访问时长进行有效的数据分析,从而可以更加准确的定位好网站的seo优化方案。

如何对PV、UV、IP、跳出率和平均访问时长的数据分析技巧解析

通过百度统计工具可以看出PV、UV、IP是具有一定关联性的,PV是用户浏览的页面数、UV是访问的用户数(即有多少台机器访问网站)、UV是真实的用户浏览量、IP则是访问的IP段的数量。然后跳出率和平均访问时长也是具备着一定的关联性,只有平均访问时长的数据越大,才可以证明网站的跳出率越低。

PV、UV、IP、跳出率和平均访问时长的具体分析应该是怎样的呢?

通常情况下uv要大于ip,如果出现uv远远小于ip有可能网站被刷或者是内容被采集。pv是uv的倍数关系,如果pv跟uv的倍数接近于1,说明大部分用户只浏览一个页面就走了,这种情况下的网站跳出率也非常高。

而pv:uv多少合适呢?要看同行业的平均数据,比如羊羊吧是一个论坛,pv:uv的比例接近10:1,而如果是企业站,可能3:1或者4:1。

跳出率越高说明网站内容质量越差,跳出率的合理值跟行业有关,社区或交流类、图片、视频、小说、笑话类的网站跳出率相对更低(羊羊吧跳出率在40%以下)。跳出率的突然升高和降低跟网站最近更新内容或者竞价页面的调整有关系。(比如:研究中心论坛一片娱乐帖子引来大量流量,同时跳出率非常高),降低跳出率的方法是提升内容质量和布局内链系统。

平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。访问时长跟跳出率一样跟行业和网站类型有关系。美食、旅游、技术、图片、小说、视频、动画这些行业访问时长会更长,而企业类的产品站、服务类站点访问时长会更短。

一般来讲,PV、UV、IP、跳出率和平均访问时长等数据体现出的是在网站优化到一定时间之后,所反映出的之前一段时间内对网站的优化效果如何。也就是说,通过这些数据可以看出网站是否真的可以满足用户需求,以及符合用户体验的要求。通过这些数据的分析,进行有效的seo优化策略的更新和调整才可以真正的达到对症下药的效果,让网站走出一定优化时间之后的瓶颈期。

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