新手如何学习网站分析？

时间：2023-04-01 16:12:01 | 来源：电子商务

时间：2023-04-01 16:12:01 来源：电子商务

首先我觉得应该是先了解八个维度的度量，就不废话了，直接往下看

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网站分析的最基本度量（1）——Visit

Visit，汉语翻译过来是“访问”。一个网站(Web Site)就好像一个大厦，里面有很多个不同内容的房间(Page)。你若是进了这个大厦，就是一个来访者(Visitor)。你进来了，东瞅瞅，西瞧瞧，打开一个房间的门，又退出去到另外的房间，或者从一个房间的另外一个门到另一个房间，总之你转悠了好一会儿，然后终于走出大厦。对于大厦而言，你刚才的一系列行为，就是一次来访(Visit)。同样，你在一个网站里东点西看，然后最终关掉所有与这个网站有关的页面，你也是对这个网站的一次来访(Visit)。

Visit对于我们而言，很容易理解。但是对于我们进行网络分析时候必须依靠的重要武器——网络分析工具(Webanalytics Tool)而言，那就不那么容易了。为什么呢?我举个例子：你打开了人人都是产品经理，饶有兴致的看了10分钟，然后忽然你的女朋友给你电话了。于是你站起来接电话，兴致勃勃的聊了足足20分钟，再也没有动鼠标。终于，你心满意足的挂了电话，重新回到电脑旁边，继续在页面上点动起来。

OK!软件工具会怎么看待你的这一段时间的行动呢?记录1次Visit，还是记录2次Visit?

如果记录1次，那么似乎中间间隔了20分钟，而且你离开了电脑，没有看任何内容了;但是如果记录2次，又毕竟中间只间隔了20分钟。

这种情况的出现，就要看网络分析工具如何定义Visit了，不同的定义，会得到不同的结果。

如果这个工具定义1个Visit是一系列在你网站上的点动鼠标的动作，且两个点击你网站页面超链接的时间不能超过30分钟。那么没问题，你的这20分钟中断没有被这个工具计为下一次访问。因此它仍然记录1次Visit，即在这段时间内Visit = 1。

如果这个工具定义1个Visit是两次点击不能超过10分钟算一个Visit，那么，你的这次中断，就让我的网站多出了1个Visit，即Visit = 2。

是不是觉得太随意了?科学怎么能这样啊……

网络分析毫无疑问是门科学，虽然不同的分析工具定义可能不同，但是至少有着很严格清晰的定义。还有一点非常重要的是，Visit也有另外一个说法，叫做Session，意思是一系列的动作。两个词的意思是完全一样的，完全可以混用。不过我还从来没有见过有人用Session，真是孤陋寡闻啊!

怎么样?是不是有些清楚了?虽然这不是关于Visit所有的内容，但是已经能帮你理解它了。还有什么想知道的，别犹豫，告诉我吧!

哦，对了，现在你可能会问我，如果我打开页面点了一下，然后就关了页面，过了2分钟又重新打开它，再点我想看的内容，那么这又算几次Visit呢?1次，还是2次?

网站分析的最基本度量（2）——UV

UV，在网络分析里面是非常重要的一个Metric(Metric的意思是度量衡，例如一米两米的米就是一个Metric)，也是一个重要的KPI。(什么是KPI?KPI是Key Performance Indicator的缩写，意思就是最重要的参数)。UV是Unique Visitor的简称，意思是唯一的访问者。想要搞清楚这个KPI的意义。首先可以了解一下什么是Visitor。Visitor的汉语意思是访问者，就是访问网站的人。为什么不用“用户”(User)这个名词呢?User对应的是某个Application(应用)，或者是某种Service(服务)，但是访问网页的人，还是用Visitor更准确，而且也是约定熟成的咯。

访问网站的人很容易理解，但是前面加了一个Unique就有点儿费解了。——难道每个访问的人不是独一无二的吗?难道还有其他跟我一模一样的冒名顶替者?

不，不!不是这个意思，我们(人类)分辨一个一个的个体当然很容易，每个人都是独一无二的，没有两个Sidney Song，也没有两个你。可是，我们在进行网络分析的时候，都是要通过某种软件工具完成的，这些工具怎么能知道一段时间内访问网站的人，到底有多少呢?

举个例子：网络软件工具记录了访问人人都是产品经理的来访纪录一天有10次，那么，它可以简单的告诉你，有10个人访问了你的网站。

显然，这是不符合真实情况的，因为，很可能，你，我亲爱的读者，登上了网页，然后看了半个小时，又关闭了浏览器，干别的去了，过了1个小时再回来，又重新打开收藏夹，点出我的页面，又看了一会儿。

对于记录访问网站的软件工具而言，你相隔1个小时的两次访问被毫无疑义的记录为两次访问，但是如果同时也记录下了有两个访问者分别访问就不正确了。因为你虽然访问了两次，但两次都是你，而不是换了一个人访问了我的网站。换句话说，你是这些不同访问记录的唯一的访问者。

也就是说，软件工具应该记录：Visit = 2; Visitor =1，而不是Visit = 2; Visitor = 2。由于你是这些访问记录的唯一访问者，因此我们可以让软件工具这样记录：Visit = 2; Unique Visitor = 1，或者更简单：Visit = 2; UV = 1。

因此，我们前面假设的10次访问，很有可能不是来自于10个不同的访问者，而是来自于少于10个访问者，因为很有可能，某些访问者同您一样，一段时间内多次访问了我的网站。如果这10次访问是来自于9个访问者，那么我们可以确定一定有一个人访问了2次，而对这2次访问而言，这个人就是它们(2个Visits)的独一无二的访问者(UV)。当然，完全有可能出现1个人在一段时间内包办这所有10次访问的情况，那么这个人就是这10个Visits的UV。

绕口的说了这么多，我想你一定明白了，Unique Visitor，或称UV，是相对于访问(Visit)而言的，一个访问者可以产生多个Visits，这些Visits对应的只是这个独一无二的人，而没有其他人，因此就有了UV的概念。

同Visit有另外一个说法叫“Session”一样，Unique Visitor也有另外一个说法，叫“Reach”，不过后者因为意思不是很清晰，所以也用的很少。

现在的问题是，软件工具怎么知道哪些Visits是来自于某一个Visitor的呢?

网站分析的最基本度量（3）——网站分析工具如何辨别UV

在关于UV的上一个文章中（网站分析的最基本概念（2）——UV的概念），我们留了一个尾巴。那就是网站分析工具是如何能够知道哪些Visits是来自于同一个Unique Visitor的。现在就让我揭开这个谜底吧！

其实，非常简单。亲爱的读者朋友，可能你已经猜到了。

有两种方法。但在讲这两种方法之前，必须要清楚一个概念，那就是服务器和浏览器（B/S）的概念，如果你已经清楚的了解这个概念。

那么，网络分析软件有哪两种方法分辨出Unique Vistor呢？

方法一：让网站服务器分辨

道理很简单，网站服务器每时每刻都会接到很多的页面请求，每一个请求信息内都包含了你的（实际上是你的电脑的）一些信息。这些信息包括很多内 容，比如你的IP地址（呵呵，IP地址就不用我解释了吧，不知道就当它是你的计算机在互联网上的一个门牌号码吧！）、你发出请求的时间、你的浏览器的版 本、你的操作系统的版本，以及其他一些古古怪怪的信息（实际上都是有作用的哦，只是我们现在没必要弄清楚它们）。

网站服务器可以分析这些Request，如果这些Request满足一些共同的特征，比如来自同一个IP地址，且浏览器版本相同，或者再加上发 出请求的时间接近等，它就认为这一串的Request对应的一系列Visits是来自于同一个Visitor的，这个Visitor就成为这些 Visits的UV了。

当然，如何定义这些共同的特征是由网站服务器的设置决定的。一般而言，用IP地址+其他特征共同限定来定义的情况比较多，但是IP地址实际上并不准确，尤其在局域网内有共用IP地址的多台计算机的情况发生的时候。不过，聊胜于无了！

方法二：用Cookie分辨

另外一个方法使用Cookie的方法分辨。什么？什么是Cookie？不了解Cookie就查一下Google或者Baidu吧！我就不解释了，说起来话挺长的。

怎么分辨呢？当客户端第一次访问某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户端的电脑发一个Cookie，放到这个电脑的某个区域，一般是C 盘里。这个Cookie会分配给你一个独一无二的编号，还会记录一些你访问服务器的信息，例如访问时间，访问了什么网页，以及与你这次访问有关的其他一些 信息。当你下一次再访问这个服务器的时候，服务器就可以直接从你的电脑上找到上一次它放进去的这个Cookie，并且会对它进行一定的更新，但那个独一无 二的编号不会改变。如果一段时间内，服务器发现两个Visits的对应的Cookie实际上是一个编号，那么，服务器就知道，尽管在这段时间内有不少次 Visits，但都来自于一个客户端，那么一定就是一个Visitor了！

这个方法比上一个要更精确些。但是存在的问题是，有些客户端为了保证更高级别的安全，关闭了Cookie的功能，或者你经常删除Cookie，这个方法就不能奏效了。

因此，这样看来，两个方法都只能得到UV的近似值，但是不能得到精确值。什么？想要百分之百精确？那……除非进行一次100%准确的普查（这实际上也是不可能的），或者只有上帝知道了。

网站分析的最基本度量（4）——PV (Page View)

PV，嗯，看起来和UV有点儿像，而且只差一个字母。后面一个V一定都是指Visitor吧！

No！PV的意思是Page View，V是View的首字母，而不是指Visitor或Visit。

PV的汉语翻译过来是页面浏览，是可以被量化的（前面我们知道Visit和UV都是可以量化的，PV也一样）。1个PV是指从浏览器发出一个对网络服务器的Request（什么，不知道Request是什么？请看前面的文章吧！），网络服务器接到Request之后，会开始把该Request对应的一个Page（Page就是一个网页啦）发送到客户端的浏览器上，恭喜，这就是一个Page View了。是不是非常简单？

用严格的语言怎么描述呢？是这样的：A page view (PV) or page impression is a request to load a single page of an Internet site. 意思是，一个PV指的是一次从网站下载一个页面的请求。因此只要是发出了一个请求，无论你是否完全打开（下载）了这个页面，都计入一次PV。

还有一点差点忘了提，可能从上面的那句英语句子中你已经看到了，Page View还有一个说法Page Impression，呵呵，都一样哦！Page Impression还有一个简化说法，就是Impression，用的也是非常非常的多，看到它了不要装作不认识哦！

PV实际上很容易理解，不过，与PV有关的还有一些概念。他们同样非常非常非常重要，是网站分析的重要KPI。分别是：Bounce Rate（蹦失率），Exit Rate（离开率），以及Loss（丢失），尤其是Bounce Rate，我们几乎每天都要跟它打交道。

网站分析的最基本度量（5）——Bounce Rate

换成英语是：Bounce Rate = Single Page Visits / Total Visits。”

前面我们知道了一些最最基本的概念，现在要进入更重要的一些网站分析KPI了。怎么样？准备好了吗？

Bounce Rate，这个词很像NBA的某个跟篮板有关的名词哦，不过在网站分析里，它是什么意思呢？了解它之前，请回忆我们之前讲过的PV吧！

在你点击某一个网站（假定它叫网站A）网页（假定它叫A.htm）上的链接（Link，可以是一段文字的Link，叫Text Link，或是一个图片Link，叫Banner或Pic，或是一个Flash等等）后，客户端会向网络服务器发送一个Request，以请求发送这个链 接对应的页面，我们暂且将这个页面叫做“B.htm”，且B.htm是属于另外一个网站的，我们给这个网站起名叫B。那么，对于网站B而言，B.htm是 该访问者访问B网站的“进入页面”（英语叫Entry Page，也就是你访问某个网站时的第一个页面）。这个时候，如果一切顺利，B.htm会逐渐打开了。

为什么是逐渐呢？因为，传送数据需要时间，而且越是复杂的页面，需要传送的信息量越多，也就约需要花费时间，因此大多数的Web页面都是逐渐打开的。这个你一定会同意，不然我们也不用抱怨网络这么慢了。

如果这个页面B.htm在逐渐打开的过程中，隐约露出了一些信息，你一看，这网站讲的是什么东西嘛，一点儿都没意思，看来我点错了。于是你啪的一下关了它，甚至它还没有来得及完全传送到你的浏览器上呢。这种情况，对于网站B而言，它就多了一次Loss。 对于任何一个网站而言，Loss如果很多的话，那就说明它对Visitor的吸引力实在是很差很差哦！当然，Loss多也有另外一种情况，那就是很多误点 击进入该站——现在很多广告banner做的像Windows的窗口，就是吸引你误点击的，我觉得这种banner其实根本一点儿用也没有。

换一种情况，如果你并没有在B.htm还没有完全下载完之前关闭它，（真拗口，意思就是你让B.htm全部下载了，显示在你的浏览器中），这个 时候B网站应该庆幸了，因为它没有从你这里获得一次Loss，不用伤心了。不过B网站悬着的心还不能放下来，什么呢？就是我们在一开始提到的Bounce！

Bounce是指，你在下载完B.htm进入B网站后，却没有用鼠标点击B.htm上面的任何链接（Link），就关闭了它。这对B网站而言就 是一个Bounce。简单说，如果你成功进入一个网站，却没有点击它其上的任何链接，那么就为这个网站创造了一个Bounce。

那么Bounce Rate是指对某个网站的访问中，“Bounce掉”的访问占总访问数量的百分比。计算的方法一般使用Visit来计算。即：

Bounce Rate = 只浏览了一个页面的Visits / 全部的Visits；

换成英语是：Bounce Rate = Single Page Visits / Total Visits。这也是Omniture等工具计算Bounce Rate的方法。

这里要澄清另外一个Bounce Rate的计算方法：即 Bounce Rate = Single PVVisits / Total Visits，这是Google Analytics等工具的计算方法。

与前者的差异在于，这个是单一PV的访问，而前者则是单一页面的 访问。有什么区别呢？可以想一想，如果用户访问一个页面，没有点击这个页面上的任何一个链接，但是却用鼠标点击了浏览器的“Refresh”按钮，即刷新 （Reload，或者Refresh）了当前页面，这个时候，这个visit对这个页面的PV就不再是1，而是2。这时对于Bounce Rate = Single PV Visits / Total Visits的计算方法而言，这个visit就不再是Single PV Visit了，也就不再算作一个Bounce。Google Analytics就是这样计算的。但是对于Bounce = Single Page Visits / Total Visits的计算方法而言，用户仍然没有链接到其他页面，因此仍然还是一个Single Page Visits，此时仍然会算作一个Bounce，Omniture则是这样计算的。

因此，这说明Bounce Rate有两种理解（Single Page的理解和Single PV的理解）。我倾向于前者，也就是Omniture的计算方法，因为刷新页面对于网站所有者或者广告主而言，意义并不大。

Bounce Rate是非常重要的，它显示了某个网站对于Visitor而言，到底有没有兴趣，或者有没有起到预计的效果。如果Visitor只是看到了你的网站，但是你所希望他们点击的链接都落空了，这就说明你的网站出了问题！真可怕，不是吗？

Bounce Rate对于网络营销而言，是一个重要的指标（指针），它告诉你，即使你把Audience（网络营销的受众）都招来到了你宣传产品或品牌的网站上，也未必能获得你预期的效果，如果Visitor都Bounce掉了的话。

后面马上就会有一个文章专门探讨Bounce Rate，题目是“为什么Bounce Rate是网络营销里的最重要指标”（中文版 English Version），如果有兴趣，你可以看看这篇文章，当然，内容是比较advanced（高级）的哦！

哦，对了，还没有给Bounce Rate起一个中国名字，说实话，它还没有标准的中国名字呢！这倒是给了我机会，让我们叫它“蹦失率”吧！好像音和义都很恰切哦。:-)

网站分析的最基本概念（6）——Home Page和Landing Page

刚刚进入网站分析领域，一开始让我很糊涂的两个概念是Homepage（主页）和Landing Page（登陆页）。他们是什么？有什么不同？今天讲讲这两个东西。

一个网站，最终都是以页面（Page）的形式显示给页面的，即使这个网站背后有很大的数据库，以及极为复杂的程序，最终表现给Visitor的一定都是一个一个互相链接（Link）的Page。

对于Homepage，不难理解，大多数互联网的冲浪者都知道，那就是一个网站提纲挈领的“门面页”了，它的作用是彰显网站的定位，提示网站所有关键的内容分类，以及标明整个网站最重要的信息。因此Homepage有三个特点：

第一，它需要体现网站的类型，也就是这个网站是干什么的，它是门户（Portal），还是个电子商务网站（e-Commerce），还是个专题网站（如企业网站，专题内容网站等），还是个BBS等等。

第二，它需要体现网站传达的主旨，要根据自己的类型给自己的内容传达一个准确的定位，并标示网站所包含所有主要内容。

第三，它要标明一些网站中最重要的内容，比如最重要的新闻，最新的活动，以及最新发布的重量级产品等，以强调它们的重要性，而不需要用户非得进入后面的页面才能看到。

对于Landing Page，其实也很简单。如果说Homepage是对应于网站本身的一个页面概念，那么Landing Page就是对应于网络广告或者网上网站推广的一个概念。什么意思呢，假如你的网站有A、B、C三个页面，现在你要推广它，因此你做了2个可以链接的图片广告，一个是a，一个是b，分别放到搜狐和新浪上。其中，a的链接直接到你网站的A页面，b则直接连接到B页面。这样，A相对于广告banner a而言，就是它的Landing Page；同样，B是b的Landing Page。除了banner，对于花钱竞价的搜索引擎关键词也同样存在Landing Page，道理是完全一样的，只是这时候的Landing Page是对应于关键词的，而不是对应于Banner的。

对于网络营销（Online Campaign）而言，会投放很多的网络广告，有图片格式的，有Flash的，还有文字的视频的等等。但是归根结底都是要链接到某些页面上。而一般情况下，一次Campaign的所有广告都只会有一个链接的目标页面，以更聚焦的传递给消费者信息，因此这个时候，这个目标页面就是这次Campaign的Landing Page。

网站分析的最基本度量（7）——Impression，Click和CTR

终于又有时间写些什么了，这样的时间可不多，要倍加珍惜。

前面关于网站分析基本概念的5个文章，都是有关于站点本身的。但是，有一个概念要澄清的是，尽管网站分析的主要分析领域是网站本身，它也需要对网络营销活动进行一些相关分析。因为让visitor上网站是目的，而网络营销则是手段。只分析目的而不看手段，不可能达到分析的目的。

因此，今天，我们进入一个新的领域，即把流量（Traffic）带到网站上来的一个主要源头（Source）之一——Media。

Media是什么？汉语翻译是媒体，在网络营销中，往往就是承载你广告的网站。如果你在新浪上做了广告，那么新浪就是你的一个Media。

而衡量Media上广告效果的指标有两个是最为基本的，那就是我们今天标题提到的这两个——Impression和Click。

Impression的意思是“显示”，很简单，一个广告被显示了多少次，它就计数多少。比如，你打开新浪的一个页面，这上面的所有广告就被“显示”了一次，每个广告增加1个Impression；如果你刷新这个页面，所有的广告就显示了两次，每个广告总计增加2个Impression。没有歧义，非常简单。因此，在一个知名门户网站上的Impression通常极为巨大，几十万到几百万，到几千万，都有可能。

那么Click呢？Click是指互联网用户点击这个广告的次数。你可能误点击了一个广告，然后弹出一个新的页面，你甚至还没有让这个页面全部显示在你的屏幕中，就啪的一下关闭了它。这个时候，还算1个Click吗？答案是，算，当然算。Click就是Click，点一下算一下，而不管其后用户到底做了些什么。因此，Click也非常简单，简直有些“弱智”。

但是简单的代价，往往是价值也很低。Impression和Click很难作为单独的衡量指标告诉网络营销的效果到底如何，广告主也很难从中间获得什么见解。因此，现在已经很少单纯用它们做分析了。当然，它们仍然很重要，是很多更复杂分析的基础，CTR就是其中之一。

什么是CTR呢？接着看，也很简单。一般而言，Click比Impression要小很多。因为我们中的大多数，都只浏览网页不看广告，更不会去用鼠标点击它。有些时候，要100个Impression才能有1个Click。因此，我们把这个广告的实际被点击（Click）的数量除以它的Impression的数量，就是Click Through Rate，汉语名字是点击通过率，或简称点击率 （CTR），如果一个广告的Impression是100次，被点击了1次，那么CTR就是1个Click除以100个Impression，即CTR=1%。如果你的广告有1%的CTR，那么要恭喜你，你的广告情况好于大多数，一般中国的CTR，在千分之几的数目上徘徊，即1000个Impression才可能产生几个Click，而且其中还可能有误点击的。——做一次广告真不容易啊！！:(

网站分析的最基本度量（8）——Engagement

Engagement在英语里面是一个复杂的词，代表着多种含义，当然最让人愉悦的意义是“订婚”，所以当你在Google图片中搜索这个词的时候，出来的都是钻戒之类的东西。

不过，对于网站分析而言，Engagement就是一个让人捉摸不透的度量了。

首先，对它的翻译是很困难的，原因在于，在汉语中，找不到一个单纯的二字词能够代表它。不仅汉语没有，其他语言也很罕见。我在Avinash的 博客中看到一个西班牙的网站分析师抱怨道，Engagement真不是一个好的度量，因为西班牙语中找不到能跟它对应的表达。由于这个原因（实际上是原因 之一），不少网站分析师要求把Engagement从WA的度量中给去掉。

其次，Engagement是WA度量中唯一一个存在不确定性的。为什么这么说呢？还是让我们首先了解什么是Engagement吧！

由于没有人给Engagement一个普遍认同的汉语名词（如同Bounce Rate一样），因此我斗胆给它取一个中国名字——“交互度”。（CNNIC曾经给Engage做出过一个解释，叫做“交互操作”，但没有给Engagement解释，我起的这个名字外延了这个解释。）

顾名思义，“交互度”衡量的是访问者和网站的交互程度。什么算是交互呢，没有一个精确的定义，但是一般认为，访问者参与到网站的服务中做出某些相应的行为，会被认定是交互。交互的类型包括但不限于：

• 点击链接，访问下一个页面
• 播放视频/音频/动画
• 下载文件
• 提交留言/参与调查
• 上传文件
• 进入互动游戏（如Flash形式的游戏）

你会看到，所有上面的这些交互行为都有一个共性，那就是用户必须做点儿事情，参与到网站中来。不过，你可以发现，在上面的列表并没有页面浏览， 即PV（Page View）。的确，一般情况下，Engagement不会把页面浏览作为一种交互，而把Visit即访问作为一种交互行为。

当然，我相信，看到这里，你会很糊涂，你到底要讲什么？没错，这些都是网民的交互行为，但它们跟Engagement有什么关系啊！？

答案是，Engagement跟上面都有关系，它是上面这些行为的总称。而Engagement作为一个度量，就是用于衡量一个网站上所包括的所有交互类型中，从总体看（而不是分别衡量各个交互类型）用户到底参与了多少。

那么，怎样衡量Engagement呢？实际上，Engagement和Visit或者PV一样，都是用数量来衡量的。有一个名词专门代表 Engagement的量——Engagement Index，即“交互度指数”。这一点与Visit和PV是不同的，你可以说Visit = 15，但是你不能说Engagement = 10，而必须说，Engagement Index =10，或简写为EI = 10。

既然Engagement可以用数量衡量，那么，应该怎样衡量呢？我举一个例子：

这是一个视频网站的截图。我们需要计算这个网站这个页面的用户Engagement Index，从而发现用户在这个页面上的参与度究竟如何。具体过程如下：

1. 考虑这个页面的不同交互，哪些是你认为重要的，哪些是次重要的，哪些是不重要的。在这个例子中，我们假设存在一个在线营销活动，我们最希望用户点 击E区，访问“时尚迅驰”的活动页面；其次，我们希望用户尽量注册我们的网站，也就是C区，然后我们希望用户登陆，即B区；再次，我们希望用户至少能够访 问页面中的视频，即A区。最后，最低限度，我们觉得用户点击访问“精彩频道”（D区）也有点儿价值，只不过价值没有前述行为那么大。这样，我们就有了一个 图景：用户访问的价值从大到小依次是：E>C>B>A>D。
2. 为不同的价值互动区域赋以不同的权重（Weights）。既然，我们认为对E的访问是最有价值的，那么我们就为每个访问E区的Visit赋5分； 其次C：3分，再次B：2分；A：1.5分，D：1分。除了ABCDE外，其他还有可以点击访问的链接，但是我们认为它们对这次营销没有意义，因此不赋分 数。
3. 分别将ABCDE的Visit值与各自的权重相乘，然后再相加，得到总数即是Engagement Index。

如果Visit to A = 1,000，Visit to B = 2,500，Visit to C = 10,000，Visit to D = 200，Visit to E = 50。那么根据我们之前设定的权值，Engagement Index = 1000*1.5 + 2500*2 + 10000*3 + 200*1 + 50*5 = 36750。

这样，我们就知道，用户跟这个页面的交互度是36750，如果有其他的营销活动数据相比较，或者有历史数据，我们就能够知道这一次的网友参与情况究竟是好，还是不好了。

你可能会问，是不是赋权重值，完全是随意的？随意，并不是，因为要根据你认为的页面价值区域的不同，设定大小不同的权重。但的确，由于每一次网 络营销或者网站本身的不同，权重是根据情况变化的，因此Engagement作为一个度量，它非常特殊，第一，它是一个复合度量，即权重和访问的乘积，然 后求和；第二，它并不是放之四海而皆准的度量，根据不同的营销目的或网站，其内容一般都是不同的。

这样，就回到了我们前面所说的，Engagement是一个很难捉摸的度量。但是，这个度量却具有重要的意义，它能够告诉我们，网站的效果到底 有没有真正达到目的，因为仅仅衡量Visit或者UV或者PV，而没有权重，很可能相应的数据非常好看，但实际上用户没有访问到我们希望他们的地方，正所 谓收之桑榆，却失之东隅。

答案来源整理自：网站分析的最基本度量