sem流量异常波动的因素

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1、SEM流量异常波动的因素对于SEMer而言，流量波动的分析一定是不可少的，甚至是某些SEMer的主要常规工作。流量一旦发现异常，如何快速判断异常的原因，解决问题或调整产品及运营策略等至关重要。本文章是有关网站流量波动分析思路初步分享。一、确定异常指标值在开始排查之前，要先确定是什么指标的异常，大体上，对于网站指标，我们主要看PV、UV、新UV、访次、跳出、停留时长、留存和位置点击等，或是这几个指标的复合指标。但不同网站对KPI指标的设定也不同，所以异常的判断上也会有差异。比如我们一般很少看访次，重点会

2、看PV、UV及人均PV(PV/UV)这三个指标，一旦发现PV、UV、PV/UV任一指标出现异动，我们便开始着手分析了。所以每个网站都会有自己更关注且反映业务进展的指标，抓住核心指标进行分析，而不要任何指标变动都分析，会事半功倍很多。二、检查统计规则或代码部署等情况出现流量异常，英升科技建议要确定是不是由于统计异常引起的，统计异常主要包括两方面：代码部署异常或作弊流量出现。1、代码部署：目前主流网站的统计方式主要是通过在页面源代码里面部署JS统计代码来获取用户访问数据，在基础代码部署之上，我们会根据业务

3、需要对具体位置进行埋点或设置事件代码或其他自定义代码，在操作过程中，难免会出现基础代码部署不全，位置埋点或事件代码设置有误等问题。比如某页面没有及时覆盖基础代码，在整站上这块业务的流量就没有统计进来，当重新调整代码后，流量波动的原因也就找到了。所以确保代码部署正确非常重要，建立合理有效的部署机制，是一切数据检查的基础。2、流量作弊：这是大多数网站都会面对的问题，网站越大，受众用户越多,作弊行为就越多，而且方式层出不穷，排查脏流量的成本也就越高。有很多的流量异常波动，其实都是由于作弊流量导致的，但是在反

4、作弊机制还不是很健全的情况下，我们应该怎么判断是不是脏流量呢？有几个相对简单的判断方式：如果某一常规投放渠道流量突高，Hcookie几乎全是新种植的，跳出率接近100%,人均PV在1左右，landingpage在几类固定的页面或产品上，且访问时间比较集中或访问频率密集，而且常规渠道上，仅有新增的用户有这些表现，那我们可以大胆假设这些是脏流量了，不在我们常规流量的判断上(如果是新增渠道，就需要重新考虑这个渠道的价值了)。当然，有健全的反作弊机制是非常重要的，除了对爬虫等的常规过滤，英升科技认为建立合理有

5、效的判断条件和黑白名单也是重中之重，这需要网站分析人员和相关技术同事们共同推进并完善反作弊机制，这也是保证数据准确的基础。三、产品调整带来的流量波动互联网向來是唯快不破，所以产品或业务调整也是家常便饭，调整后流量是上升还是下降，结果是好还是不好，都需要网站分析人员做出分析和判断。在排除统计问题后，查看是否有产品或业务线的调整，如有调整会直接影响流量的变化，那如何评价产品调整带来流量变化的好坏呢，主要通过以下几个步骤来看：1、看波动趋势：不仅要看业务变动前后的流量变化，也要时刻关注业务调整过程中的流量情

6、况，以便我们及时发现问题进行调整，比如发现产品上线后具体页面出现流量下滑，需要我们检查是不是出现了404页面等等。2、看点击/导流：产品或业务调整后，我们也需要关注点击和导流情况，但要注意的是点击量不能决定好坏，需要具体问题具体分析，如填写表单页，填写步骤过多，点击效果看起來还不错，但转化率很低，需要我们简化流程，简化后看起来点击次数减少，但转化反而上升；再或者，比如调整网站或页面结构后，列表页的流量下降，但详情页的流量上升了，这种结果看起来并不坏不是吗？列表页的作用也是给详情页导流，整站看起来量上可

7、能变化不大，甚至可能减少，但最终落地页的效果更直接，相应的转化也就提升了。减少用户的访问步骤，即是减少转化的流失。3、看流失/回访：最好结合产品的属性和用户访谈，同时尝试关注第一步就流失的用户，这里不可避免的会有清cookie的问题，处理时要考虑进来。4、看历史：数据对比才有意义，和往期经验值对比，也有助于我们判断业务或产甜调整后应该可以呈现的预期和结果是什么。5、看测试：同时在产品层而，需要更多的利用可用性测试、AB测试、多变量测试等方法，更好的得出数据结论和调整的方向建议等。以上，英升科技提醒，有

8、的分析师喜欢把不同统计工具的结果拿来对比，这里不建议这样做，因为不同的统计工具可能存在统计规则不同、代码部署完成度不同、或数据丢包等等情况，是无法直接对比的，所以不用刻意追求绝对准确的数值，更重要的是前后规则一致，保证可以对比即可。四、渠道调整带来的流量波动在关注产品的同时，我们也需要及时了解渠道的投放情况，建议网站分析人员及时和渠道购买的同事建立常规机制，同步渠道购买的进展，有助于我们分析流量波动问题到底出现在哪里。如果是新上线的渠道，我们是不能完全笃