中國網(wǎng)站用戶訪問特征評估體系-2010年

2017-03-27

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網(wǎng)站用戶訪問特征評估體系 iResearch Website User Behavior E valuation System 2010年 ,網(wǎng)站用戶訪問特征評估體系

網(wǎng)站用戶訪問特征評估體系 iResearch Website User Behavior E valuation System 2010年

網(wǎng)站用戶訪問特征評估體系 2010年 i R e s e a r c h W e b s i t e U s e r B e h a v i o r E v a l u a t i o n S y s t e m

I. 評估體系簡介 ....................................................................................................................... 3

II. 評估體系指標定義 ............................................................................................................... 3

III. 評估體系詳細說明............................................................................................................... 4

1. 什么是好的評估指標體系 . ............................................................................................ 4

2. 4大基本評估指標，以及和其他日均指標間的關系 ...................................................... 5

3. 網(wǎng)民回訪模型和1個回訪評估參數(shù) .............................................................................. 7

4. 目標用戶集中度指數(shù)TGI . ...........................................................................................10

5. 完整的網(wǎng)站用戶訪問特征評估體系 ............................................................................12

5.1. 六大指標的統(tǒng)計和計算方法定義 .....................................................................12

5.2. 媒體類型評估實例 ...........................................................................................13

法律聲明 ................................................................................................................................14

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圖表目錄

圖2- 1 iResearch-艾瑞風向標媒體評估日均指標的因素關系 ................................................. 5

圖2- 2 iResearch-艾瑞風向標媒體評估日均指標的非因果關系 . ............................................. 6

圖3- 1 iResearch-艾瑞風向標媒體訪客累加模式圖 . ............................................................... 7

圖3- 2 iResearch-艾瑞風向標媒體訪客累加指數(shù)的數(shù)據(jù)驗證 ................................................. 8

圖5- 1 iResearch-艾瑞風向標媒體類別雷達圖 .....................................................................13

表3- 1 iUserTracker-2009年47周主要網(wǎng)站回訪比例 ............................................................ 9

表3- 2 iUserTracker-2009年47周主要網(wǎng)站目標用戶TGI . ...................................................10

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I. 評估體系簡介

如何衡量一個網(wǎng)站的用戶訪問特性，一直是行業(yè)內熱烈討論的問題，而由于指標眾多；媒體，代理商，各家用法不同，所以至今尚無一套完整的評估體系。本文將從第三方的角度，提出一套相對完整和科學的網(wǎng)站用戶訪問特征評估體系。上一期網(wǎng)民風向標中已經運用了一些標準話的評估指標，這里會將這套體系更加完善，全面化。

考慮到評估方法的科學和公正，該體系主要處理網(wǎng)站覆蓋人數(shù)，流量，停留時間等可由第三方樣本監(jiān)測得到，并且可以標準化，指標化的網(wǎng)站用戶訪問屬性。另外一些網(wǎng)站分析中使用的來源去向，路徑分析等數(shù)據(jù)和指標并不在該評估體系范圍內。

本文最后的結論是一個包含6個指標的網(wǎng)站特征評估指標體系。包括4個已有的基本指標，1個回訪模型參數(shù)，1個目標人群集中度參數(shù)。還有基于這個指標體系的應用。

II. 評估體系指標定義

日均覆蓋人數(shù)（Unique Visitors Per Day）

該月中，該網(wǎng)站平均每天的獨立訪問用戶數(shù)，用戶重復訪問不重復統(tǒng)計

日均覆蓋人數(shù)=當周每日的網(wǎng)站覆蓋人數(shù)的平均值

日均回訪比例 (Revisit rate)

該天訪客中，平均屬于本周老訪客的比例（也等與1-新訪客比例）

日均回訪比例=(7-周覆蓋人數(shù) / 日均覆蓋人數(shù)) / 6

人均單日訪問次數(shù)（Visits Per User Per Visiting Day）

平均每個用戶，平均每日訪問該網(wǎng)站日訪問該網(wǎng)站的次數(shù)

人均單日訪問次數(shù)=Average(該用戶該周訪問該網(wǎng)站的次數(shù)/該用戶該周訪問該網(wǎng)站的天數(shù))

人均單次瀏覽頁面數(shù)（PV Per User Per Visit）

平均每個用戶，平均每次訪問該網(wǎng)站的瀏覽頁面數(shù)量

人均單次瀏覽頁面數(shù)=Average(該用戶該周該網(wǎng)站瀏覽頁面數(shù)/該用戶該周訪問該網(wǎng)站的次數(shù))

人均單頁有效瀏覽時間（Effective Viewing Duration Per User Per page）

平均每個用戶在瀏覽該網(wǎng)站每個頁面時的有效瀏覽時間

人均單頁有效瀏覽時間=Average(該用戶某時間段內該網(wǎng)站總瀏覽時間/該用戶該時間段內該網(wǎng)站總瀏覽頁面數(shù))

注：單頁打開時間小于3秒不計，單頁停留5分鐘以上，則視為用戶脫機，不計其后的時間，直到新的網(wǎng)絡行為發(fā)生

目標受眾集中度（Target group index）

TGI = 某網(wǎng)站所有訪問者中目標用戶的比例 / 總體網(wǎng)民中目標用戶的比例

III. 評估體系詳細說明

1. 什么是好的評估指標體系

從數(shù)學的角度看，要用最少的參數(shù)，建立最準確有效的模型；從統(tǒng)計學的角度看，要用最少的變量，反映樣本最多的數(shù)據(jù)特征；所以這里，我們也將用最少的數(shù)據(jù)指標，準確和全面的反應網(wǎng)站的用戶訪問特征。通俗的將，就是定義各個網(wǎng)站的“德智體美勞”。

因此衍生出以下兩個具體原則需要遵守： 1. 體系中的各指標間不相關，或弱相關

2. 體系中的各指標組合，換算，可以得出現(xiàn)有常用體系中的所有指標

以上兩個原則和主成份分析，因子分析的原則是一致的。這些通用的統(tǒng)計方法，從純粹的數(shù)據(jù)角度出發(fā)，找出幾個不相關的統(tǒng)計指標，并以此來解釋原有數(shù)據(jù)。這種方法存在下述一些缺陷：

1. 2.

所以本文所屬的評估體系，并不是從數(shù)學解釋出發(fā)，而是從指標間的因果關系，和網(wǎng)民行為的內在模式出發(fā)。建立穩(wěn)定，準確的，有效的，反應網(wǎng)民訪問各個網(wǎng)站不同特征的指標體系。證明過程中用到的都是基本的統(tǒng)計學和數(shù)學知識，大家可以在標準的統(tǒng)計學教材內找到解釋，這里不另作標注。證明和舉例使用的都是iUserTracker 2009年47周，11月23日-11月29日的數(shù)據(jù)。

2. 4大基本評估指標，以及和其他日均指標間的關系

目前市場上常用指標的有月度指標、周度指標和日度指標。日度指標則用一段時間的日均指標來代替。作為基本的評估指標，首先選取4個日均和人均的網(wǎng)站訪問指標：

1. 2.

這4個基本指標和其他常用指標間存在因果關系，如下圖：

圖2- 1 iResearch-艾瑞風向標媒體評估日均指標的因素關系

如圖，一共有9個常用的日均和人均指標，其中選出的4個相對基本的指標用黃色圈表示。這4個指標間交叉相乘，恰能很好的得出其他的5個日均指標。而且這4個指標間互不相關。

1) 日均覆蓋 × 人均單日訪問次數(shù) => 日均訪問次數(shù) cor=1

2) 人均單次瀏覽頁面 × 日均訪問次數(shù) => 日均訪問頁面 cor=1

3) 人均單頁瀏覽時間 × 日均訪問頁面 => 日均瀏覽時間 cor=1

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以上3個推演的邏輯非常簡單，而且很多第三方網(wǎng)絡數(shù)據(jù)提供商實際就是根據(jù)這樣的公式來計算人均指標的，所以他們的相關系數(shù)都接近1。

4) 人均單日訪問次數(shù) × 人均單次瀏覽頁面 => 人均單日瀏覽頁面 cor=0.91

5) 人均單日瀏覽頁面 × 人均單頁瀏覽時間 => 人均單日瀏覽時間 cor=0.86

以上2個推演的邏輯也很簡單，且從極高的相關系數(shù)看，也可認為邏輯成立。如果將該模型作為事件背后的規(guī)律，那么我們來看一下這個規(guī)律在現(xiàn)實中如何表現(xiàn)

圖2- 2 iResearch-艾瑞風向標媒體評估日均指標的非因果關系

如圖，我們可以看到4個基本指標間（黃色的圈）高度不相關，而最下面的3個日均指標都高度相關。原因就是每個日均指標都嚴重受到日均覆蓋的影響。所以在評估媒體特征的時候，如果同時選擇了多個日均指標，將對結果沒有太大的意義。而只有選擇4個基本指標（黃色的圈），才能有效的區(qū)分出不同媒體的特性。

這里有興趣的讀者可以從累計方差的角度進一步驗證這4個指標。本文篇幅有限，且因為指標間的因果關系已經很明確，就不附加證明了。

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3. 網(wǎng)民回訪模型和1個回訪評估參數(shù)

上面的部分已經把日均和人均指標間的問題解決了，剩下的就是如何從日均指標推演出周度，月度指標。因為目前大多的媒體行為都以周為單位，所以這里主要解決周度數(shù)據(jù)的推演。關于月度數(shù)據(jù)，有興趣的讀者可以自行擴展。

圖3- 1 iResearch-艾瑞風向標媒體訪客累加模式圖

如圖3-1，是一周內網(wǎng)民連續(xù)訪問同一個網(wǎng)站的滾動模型。第一天訪問了該網(wǎng)站的網(wǎng)民中，有一部分第二天繼續(xù)回訪，也有一部分不再訪問。而第二天訪問該網(wǎng)站的網(wǎng)民中，有一部分來自第一天的老網(wǎng)民，也一部分是本周還沒來過的新網(wǎng)民。所以圖中用參數(shù)α表示后來的網(wǎng)站訪問中，本周老訪客的比例。

以一周7天計，且假設每天的用戶行為一致，設以下變量：

每一天的：網(wǎng)民覆蓋人數(shù)n ，人均訪問次數(shù)c ，人均瀏覽頁面p ，人均瀏覽時間t

每一周的：網(wǎng)民覆蓋人數(shù)N ，人均訪問次數(shù)C ，人均瀏覽頁面P ，人均瀏覽時間T

在圖中滾動比例α確定的情況下，經過7天的迭代，得到：

6) N = (7-6α)n

7) C = 7nc / N = 7c / (7-6α)

8) P = 7p / (7-6α)

9) T = 7t / (7-6α)

其中公式7）也等效為人均周訪問天數(shù)

我們將N/n，C/c，P/p，T/t稱為他們各自的周累加指數(shù)，即：

10) 單日的指標×周累加指數(shù)=周度指標

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可以看出，除了周覆蓋累加指數(shù)和其他的累加指數(shù)呈反比關系，其他各累加指數(shù)間都是線性關系。iUserTracker 的數(shù)據(jù)證明了這一現(xiàn)象，從而也證明了這個模型的有效性。見下圖：

圖3- 2 iResearch-艾瑞風向標媒體訪客累加指數(shù)的數(shù)據(jù)驗證

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在模型得以初步證明以后，我們可以根據(jù)公式6）-9）獲得4個滾動系數(shù)。經檢驗，這4種方法獲得系數(shù)基本一致。為了方便處理，我們以周覆蓋累加指數(shù)計算出的滾動系數(shù)α為準，得到以下數(shù)據(jù)表格：（其中日回訪比例就是模型中的滾動比例）

表中覆蓋人數(shù)最多的幾個大網(wǎng)站，他們的日回訪比例都呈現(xiàn)顯著的差異，所以這個日回訪比例（滾動比例）能夠有效的描述以前未被發(fā)現(xiàn)的一個網(wǎng)站特征。將這個根據(jù)周覆蓋累加指數(shù)計算的日回訪比例回代到其他的累加指數(shù)中，結果同樣非常準確。

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