提升网站转化率的关键指标，网站优化处理方案

伴随着越来越多的网站建立，各种用来评估的网页指标的出现，每个人都想在各种网页指标中找到最有价值的那个指标。但同时，许多公司却忽略了这些指标所呈现出数据的整体性，只是将视线集中在销量和网站的引导作用上。也就是说，如果一个网页没有创造效益或者收集到潜在客户联系信息的话，那么一定是有什么地方出了问题,导致无法将流量转化为客户。

何为转化率？转化率是指访问某一网站访客中，转化的访客占全部访客的比例。

在网站转化率的提升过程中，哪3个指标能发挥关键作用呢？毋庸置疑，3个指标分别为：搜索引擎排名、用户忠诚度以及跳转率和持续访问时间。如果能够在这些指标上面做文章，就能做出一个更成功的网站，进而运营一家更成功的公司。

1.搜索引擎排名

搜索引擎蜘蛛从数据库中已知的网页开始出发，就像正常用户的浏览器一样访问这些网页并抓取文件。对搜索词进行处理后，搜索引擎排序程序开始工作，从索引数据库中找出所有包含搜索词的网页，并根据排名算法计算出哪些网页应该排在前面，然后按一定的格式返回“搜索”页面，然后进行排序过程只须一两秒之内就能完成并返回用户所要的搜索结果。

而搜索引擎优化，指的是在符合用户友好性及搜索引擎算法的基础上，使用网站内或者网站外的优化手段，使网站在搜索引擎的关键词排名提高，从而获得目标搜索流量，进而建立直接销售或建立网络品牌。搜索引擎的排名基本上分为四个步骤：爬行和抓取、索引、搜索词处理、排序

2.用户忠诚度

该指标是针对重复访问你的网站的访客。在你的总访客人数当中，仅访问一次的访客数量占的百分比越少，那么就说明你的访客的忠诚度越高。或者说用户忠诚度是指由于质量、价格、服务等诸多因素的影响，使顾客对某一企业的产品或服务产生感情，形成偏爱并长期重复访问，甚至是购买企业产品或服务的程度。

3.跳转率和持续访问时间

跳转率指的是用户访问了网页但随即离开的数量，占总访客人数的比率；访问持续时间则指的是每次访问、浏览子页面的数量和在网站上面停留的时间。低跳转率和高访问持续时间证明你的网站对于网友来说是有用也具有价值的。

从根本上讲，提高整体转化率，是任何营销策略里最重要的一方面。转化率提上去了，用户访问或者咨询购买的次数就多了，促成成交的机会也多了几成，因此，提升网站转化率是衡量网站综合运营实力的重要因素。怎么去提升网站转化率呢？

提升网站转化率的四步优化方案：调查、研究、优化、评估

1、调查：通过网络数据分析来获取高层的支持。

  数据采集：通过数据说话找准症结所在，在GoogleAnalytics里设置不同的渠道和标签，确保收集的用户数据是完整的，在这个步骤中，你应该能发现不少实际的错误、丢失的数据或者缺少标记的页面等。

  数据过滤：一旦你已经完成了最初的数据采集工作，为了使数据更具可读性，以及深度的分析，就需要对数据进行处理和过滤。从GoogleAnalytics的数据里过滤掉噪音数据，有许多不同的实现方法，建议最先要过滤重复数据（例如在报告中重复的URL）、过滤内部IP地址，自动抓取或蜘蛛程序的访问，机器人和已知的蜘蛛，自动调用的网址等

2、研究：要搞清楚网站的目标是什么，可以帮助我们达到怎样的预期效果，要确定我们所期望的业务目标。

   网站的关键绩效指标法(网站KPI)：一旦确定了目标义，就到了确认网站目标的成功或失败的具体的评价标准。数据分析和挖掘：经过熟悉了网站目的、目标和关键绩效指标。对数据结构也非常熟悉并过滤了有效数据，从而进行更深一层的数据挖掘和数据分析，细分受众群体，寻找用户痛点和机会，以提高关键绩效指标。

3、优化：基于数据分析所得结果，对网站进行优化修改。

   整合测试：优化过程是从整合测试开始，某些对网站的修改可能会（希望）会导致积极的结果，这是我们所期望的结果，但有些可能不是。不要混淆这些测试数据的结果，这些测试只是基于数据分析得到的结果，它只是优化过程的一个起点。

   制定优化方案：根据你的设定，开始建立了优化方案。需要注意的是，你要把原有的数据和设置进行备份，然后观察执行优化后具体的变化结果。

执行：现在，在网站上把所有的想法都付诸于行动。

整个步骤需要的时间和精力会根据你的营销优化软件的易用性和可用性而定。当设置好了以后，记得对于网站不同的内容和目标要配置不同的变量，并且，如果网站使用了个性化软件，个性化内容也要进行配置。

4、评估：得到足够的数据样本，对数据结果进行深入分析，并作出结论。

  报告分析：查看优化报告，找到里面明显的变化。确定区别变化的原因，以及方法是否有缺陷，看看是够优化成功。不要害怕看到失败的数据，这些数据也会帮你了解你的目标用户的想法。

  优化调整：如果有必要，针对不同的目标来修改优化措施。务必仔细检查自己和优化结果，以避免任何错误。耐心地调整，根据持续一段时间的访问流量，来获得更可靠的数据。

最后的思考:转化的优化不是一个线性的过程，而是一个循环的过程。它包括研究、测试和分析。

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