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Gomez--從時間的維度解析網站訪問速度_免費建站資源

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Gomez是一家美國公司,是業界領先的(互聯網/移動)網站用戶體驗管理服務商,能為用戶提供按需定制的技術平臺,以幫助測試和評價用戶使用網站的體驗(包括可用性和易用性等),并進而幫助用戶優化網站,提升績效。

Gomez的方法是從客戶端模擬用戶環境,通過分布在世界各地的為數眾多的客戶端訪問網站服務器,獲取與訪問相關的數據。客戶端本身是可以配置的,因此完全可以根據測試的需要配置各種環境,例如不同的計算機硬件、不同的操作系統、不同的瀏覽器等等,以完全模擬各種真實的終端用戶訪問情形。

【案例】

我接到客戶的任務,一個重要的任務,研究為什么客戶各個國家的站點中,同樣設計和內容的頁面,只有中國站點的bounce rate最高?我們都知道bounce rate是最令人煩惱的度量之一,所以當我接下這個工作后,我并不覺得輕松。但是,最終,當結案的報告做出之后,我覺得充滿了收獲。這里,我想跟大家分享研究中利用Gomez服務的部分。

對于網站分析而言,網站的可用性和易用性,我們其實可以通過網站分析的數據來間接獲得。比如,如果一個頁面上,我們希望用戶點擊“注冊”,可是大量用戶沒有點擊,而是點擊了頁面上的其他鏈接,那么我們實際已經可以知道頁面的可用性或者易用性出了問題。但是,當我分析bounce rate為什么居高不下的原因的時候,我不能僅僅把它歸咎為頁面設計的不好或者內容糟糕,我需要把頁面在客戶端下載的速度也考慮進去,尤其是,當這個頁面是完全由flash元素構成的時候——網站監測的代碼已經在html頁面下載的同時就執行了,但是flash可能需要10秒鐘左右才能出現,這種長時間的等待完全可能讓一部分訪問者放棄。

由于網站的服務器統一都安放在美國,而中國版本頁面的讀者又幾乎都是在中國境內,這可能也會造成中國訪問者需要花費更多的下載時間。我們下面需要做的是,驗證這個想法。

【利用Gomez進行的測試】

我的驗證方法是,選取不同國家和不同城市,統計在這些地域的訪問者完全載入該頁面平均所花費的時間,然后跟各個地域的平均的bounce rate做比對(bounce rate的具體細分數據需要網站分析工具統計,網站分析工具對于地域的劃分并不完全準確,但仍然是很好的參考數據,作者注),F在,關于頁面下載速度,Gomez可以幫這個忙了。

廢話不說,直接上圖(因為客戶保密要求,下面的數據并非完全出自真實數據)。

web-speed_country

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webspeedtable_country

圖:測試頁面在各個國家平均的響應時間(中國很紅)

從圖中看到,中國訪問者訪問這個頁面的速度明顯慢于其他國家,只有美國訪問者的訪問速度的1/2不到。然后,我們比對同樣頁面,這幾個國家之間的bounce rate:

bounce-speed

圖:頁面載入時間和bounce rate之間的關系——按國家細分

從比對結果看,似乎bounce rate的確可能因為中國的load time更慢造成,但是結論不能下太早。德國(Germany)顯然是個特例。

 

 

國家之間的比對,顯然太粗放,我們還需要更細分。Gomez給我們提供了更進一步的數據,見下圖:

web-speed_city

webspeedtablecity

圖:測試頁面在各個城市平均的響應時間

現在,我們要做的,是進一步把pageload time和各個城市的bounce rate做一個比對。

bounce-speed_city

圖:頁面載入時間和bounce rate之間的關系——按城市細分

從數據看,大部分城市的確呈現更快下載速度,更低bounce rate的情況,但是北京和法蘭克福(Frankfurt)則又是例外。

又到了我們從現象找結論的課程了。能夠從上面的現象中得出什么樣的結論呢?

整體看,bounce rate的確和網站下載的速度有關聯。但是我們知道,網站的下載速度只是影響bounce rate的重要原因之一。我們可以得出的初步結論是,提高頁面的下載速度有助于降低bounce rate。

但是,細心的你一定可以看到,我所說的是“初步的結論”,但這個結論其實已經有些“過硬”了。但是,那些不正常的“例外”才是我們要進一步挖掘的真相,這個不是今天文章的主題,留到以后再說。而關于頁面下載速度對bounce rate的影響,我們其實還可以再繼續一步以獲得更準確的結論呢。

【利用A/B test進一步測試】

通過Gomez的幫助,我們已經了解到了網站分析載入速度和bounce rate之間的關系。那么,我們如何進一步驗證呢?當然是A/B test,這個無敵的武器,我的最愛。

Omniture和Google都提供A/B test的工具。我建議選擇Google,因為Omniture比較貴 。測試的方法很簡單,我們準備兩個“一模一樣”的頁面,但是其中一個圖片和flash文件稍微更大一點兒,這樣就需要多1~5秒鐘才能被瀏覽器下載。剩下的,就交給A/B test工具嚕。

ab-test

圖:A/B test

最后羅嗦一句,A/B test的結果還沒有出來,但是我們可以從理論上預估bounce rate是否會受到影響。因為頁面的代碼先于整個flash頁面就會執行,因此,速度一定會影響到最終bounce rate的情況。

 

來源:模板無憂//所屬分類:免費建站資源/更新時間:2009-10-29
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