Web分析与信息架构

Web分析与信息架构

Hallie Wilfert 版权所有
2009年12月

译者：UCD小组，Stan
校审：Douis Li，Angela
原文地址：http://web.fumsi.com/go/article/manage/3460

信息架构始终关注网站对目标用户的易用度和使用频度。 对大部分的部门来说，很少会要求我们提供可用性或用户体验方面的数据，但我们经常会收到其他一些部门提出的这样的要求，“我需要知道今年我们网站的访问量，以及和竞争对手的对照数据。”

不是人们不在意网站的易用性，而是一般来说网站的报告数据模糊不清，尤其在站点可用性测试的实施上或目标群体接受方式上。更有力而易懂的方式是报告出站点的访问量在去年上升了百分之几：硬数据更加确凿，而且比其他业界公认的度量方式更优。

Web分析可以得到与用户行为有关的定量的结果，这被用来给站点表现建立基准点以及给管理层提供报告。但是，既然web分析数据显示出人们在网站上的行为，那么分析数据就应当用于产生并引导更多定性用户研究方法。比如焦点小组或可用性测试，它们能告诉我们用户行为的产生原因。更重要的是，你可以使用这些web指标对整体的商业行为提供更多的定性测量。

在我的工作中，我不停的想办法让我的客户们去关注人们在其网站上的行为，并鼓励他们“象用户一样思考”。在一个完美世界中，我会持续不断地与网站访客保持接触－他们会参与焦点小组和可用性测试，以便我们的每一步动作都能被网站的目标人群所认可。一厢情愿地想下去，我会知道...通过web分析，你可以实时观察用户在你网站上的行为，每天24小时，每周7天。即便不去亲自接触，一个公司也可以系统化地掌控网站访客们的需求和兴趣。

一个信息架构师应该关注web分析，因为这可以拓宽你研究的范围。举个例子，如果你想改进网站一个特定的部分，理想情况下，你会拜访你的目标用户做一些面谈，构建一个原型，并且让用户来测试它。即使你的研究预算很富裕，你也只能够观察到网站的一部分，和用户群中某几类用户。Web分析是基于整个用户群、整个网站的调查研究。通过分析，就有了识别问题和情况的方法，而这些问题和情况你可能从未听说或关注过。

在我的研究方法中，Web分析已经不再是一个工具而已。虽然我可能会通过焦点小组去获取所探讨的问题的处理意见，或者通过可用性测试去观察站点特定区域的性能表现，但我还会通过分析去发现那些可能被忽略的部分。研究的另一个功用就是分析报告中的发现能对网站的信息架构和内容策略产生影响，也能够为后续的研究铺平道路。

很多设计师对web分析都有畏惧感，是因为他们被这些数字和分析中存在的复杂性吓倒了。我想分享一点小秘密给你---不需要把自己当作一个统计专业人员去使用和理解web分析。你真正需要的，是成为一个好的描述者---可以说大多数的信息架构师就是这样子的---因为web分析告诉你的是网站在过去发生的故事。

故事情节包括了人们如何到达你的站点，他们在网站上寻找什么，看到了什么，没看到什么，以及这些是如何变化的。作为信息架构师，我们需要翻译并诠释那些分析数据所透露出来的故事，并与那些需要知道那些故事的人进行沟通。不需要专门讲述数据后面的故事，这是web分析被低估的原因之一。数据本身没什么意思，而是一旦你添加了背景，故事便变得鲜活起来。

把这些数据翻译成为故事，也就脱离了web统计不可避免的不确定性。在我的案例中，因为我不能够用cookies或者页面跟踪代码去跟踪用户，所以相对而言，我的数据精确度比我期望的要差，这是因为日志文件分析方法的造成的。即使是这些有限的数据，我依然能够讲述一个故事，从中看到一个大的场景和过去的趋势，帮助网站所有者明智地设计站点架构、内容战略和其他事情的优先顺序。

知道Web分析不能告诉我们什么，和知道它能告诉我们什么一样重要。第一，当你比较一个站点和另外一个站点的时候，统计是没什么用的。这是因为，大多数时候，没有一模一样的分析程序，没有方法保证他们使用相同的算法来分析日志和流量。第二，web分析数据能讲述在一个站点上人们在做什么，而不是为什么这样做，所以去应用分析数据去确认和指导更多的定性的用户研究方式显得尤为重要。

说到某个流量图形成的原因，客户常常会推测出一个完整的场景，这表明他已经把网站和数据紧密地联系起来了，尽管这很让人兴奋，但离开统计数据去主观臆断却是很危险的。为了帮助他们找出用户这样做的原因，你必须提醒客户要做额外的研究，去研究站点访问者的想法和动机。

我在这里所唠叨的只是如何开始使用web统计数据来指导你信息架构和网站设计的一些方法。

第一步：检查站点

就像任何项目一样，你应该做的第一件事情是检查你正在分析的站点。目的是当你看分析报告的时候，你需要对网站有一个初步的了解，这样你才能把握将来要着手改造的网站的背景。你应该问自己的一些问题，下面这些可能你已经看到过了：

• 谁是站点的目标用户？
• 从用户角度来看，网站上那些是关键页面？
• 从商业的角度来看，那些是关键页面？
• 网站的使命是什么？
• 网站的目标是什么？
• 从技术的角度来看，URL的结构是什么？页面是如何生产的？

第二步：检查统计报告的正确性性

如果站点使用了一个托管的分析方案，那么大部分事情都会帮你照顾到了。但是，当你无法使用托管的分析方案时，你要保证软件安装正确。你大可以自己来做这些事，但你必须对服务器日志和网站的配置有些技术性理解。

不确定的是，诸如非人工访问，应该排除在报告之外，确保数字的尽可能的正确。如果你有一个豪华阵容，搭建一个分析报告服务，并可以接触到负责生成报告的那个人，那么你能够控制这些事情。如果不能，你必须亲自检查报告确保没有问题。你所看到的那些数字有可能存在10％至70％的错误，就看你的报告有多么“干净”。

这些事情应该排除在报告之外：

• 搜索机器人，蜘蛛，和其他非人工访问者------如果你看站点访问量中最高的是”crawl-66-249-65-83.googlebot.com_Mozilla/5.0 (compatible;Googlebot/2.1; http://www.google.com/bot.html)”，那么你知道这些没有被排除。
• 注意：即使一个管理员已经从你的报告中排除了机器人和蜘蛛，这并不意味着从此就清洁一片。精确度是需要不断提高的，定期的保持报告的清洁度才是。
• 内部访问------内部访问者的IP地址应该被排除在外。举个例子，如果你正在看” ENERGY STAR”的统计，那么所有的从” ENERGY STAR”员工和客户发出的访问应该在排除在报告之外。

第三步：快速阅读报告

现在你熟悉了站点，并知道了报告的分析正确，通读分析报告，可以得到对报告内容和整体趋势的概览。基于你对站点的了解，访问页面排行和其他指标是你期望看到的么？

第四步：趋势环比

下一步，并列查看不同月份报告的一个数值，感知其趋势。有一些流量趋势是周期性的，比如，工作日的流量比周末的流量大，或者是夏天月份的流量比其他季节流量低。是有相同的页面一次又一次的出现么？有页面做的不错却没有被监测么？

第五步：让负责沟通、公关、推广的团队成为你新的最好的朋友

如果你还没有接触到负责为网站做沟通和推广的人，那么分析报告是一个好的理由督促你去接触他们。这些人能够告诉你关于推广活动的情况，这些可能会影