运营优化的秘密武器:重新认识热图的力量!(上)

在这个分为上下两部分的文章中,我将详述今天的热图分析有哪些革命性的变化,又应该如何应用,以及(用案例说明)能产生哪些激动人心的效果。

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过去,很少有人真正使用热图。热图看起来很直观,但是使用起来却没那么容易——过去,数据显示的不准确是一个重要原因;现在,热图分析的对象——网页、APP的screen上的互动也日益变得更加复杂,所以绘制热图的技术难度又比过去困难太多。这使我一段时间以来都觉得热图甚至没有“next page summary”这样的报告好用。

好消息是,今天的数据工具也不是过去能比。今天的热图不仅仅只是“包你满意”,更重要的是它开始作为一个重要的可实用的数据方法,帮助我们解决一些过去几乎无解的问题,从而帮助我们的互联网运营提升到一个新的高度。

热图相关的关键指标

首先要明确一点,热图不是一个工具,而是一个系统,它是多种发挥不同功能的工具的有机集合。如果你认为热图仅仅是看看哪里被点得多点得少的一个小工具,那你就太小看它了。

既然是一个系统,热图当然有自己相关关键指标。有些你知道,有些未必。

第一类关键指标是用来标示人们点击行为的

但是,由于人们的点击行为具有相当的随意性,所以点击又可以分为:链接点击、非链接交互点击、空白点击三类。链接点击,很简单,就是有一个实际存在的http link的点击。非链接交互点击,是指那些同样可以点击,但是却不是http link的,比如JavaScript的互动、flash互动之类。空白点击,是指点击行为发生在没有链接或互动的地方,即“点了白点”的点击。

与我们网站分析中常用的pageview不同,热图衡量的点击行为的度量就是点击次数。但是由于部分工具不直接监测鼠标的点击行为,因此,它们在热图中所标示出来的点击次数,实际上并不是真正的点击次数,而是点击这个链接之后打开的新的页面的pageview的数量。我们最常用的工具Google Analytics就是这样画热图的,所以这也是为什么使用它的热图相当不准确的原因。

好的热图工具应该衡量真实的点击次数,即不仅仅是链接点击的次数,同样要包括非链接交互点击和空白点击的次数。并且更不能用点击之后打开的新页面的pageview数量来代替点击数。

第二类关键指标是人们在页面上的浏览行为

由于网页通常不止一个屏(就是不能在一个显示器屏幕中就把网页全部显示出来),所以人们要向下滚动网页,以查看全部内容。热图系统应该记录页面被人们滚动的情况,这是浏览行为的重要一部分。此外,热图系统还应该展示网页的哪一个部分在屏幕中被显示的时间更久,从而帮助我们了解这个页面的哪个部分被人们更为细致的查看。

衡量页面被人们滚动情况的指标是“浏览线”,而衡量页面哪个部分在屏幕中被显示更久的指标是显示热度。如下图所示:

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在上图中,大家可以注意到一些百分比数字,从上到下依次变小。这些数字是指有多少比例的浏览者滚动页面到了相应的位置。例如,上图中57%的那一条线(实线和虚线),指有57%的访客将页面滚动到了图中线条所示的位置。

同样,在上图中,大家还可以注意到整个页面被覆盖了蓝色绿色红色黄色的各种色带,它表示页面的相应位置在屏幕中停留时间的长短。颜色越偏暖(红色、橙色、黄色),停留时间越长,说明人们看这个部分的时间越长;颜色越偏冷(绿色、蓝色乃至无色),相应部分在屏幕中停留的时间越短,人们看这个部分的时间也越短。所以,这是第二类关键指标:浏览线和驻留时间。

第三类关键指标与前两类不同

前两类指标衡量的是人们的主动行为,即为了实现具体的目的而进行的行为,而第三类指标则衡量人们的间接行为。说起来拗口,理解起来并不困难。这一类行为就是我们常用的移动鼠标(但不点击)的行为。移动鼠标的目的是为了点击,但移动本身是比较随意的,为了点击一个点,不同的人的移动轨迹肯定不一样,每一次的移动也不同。衡量鼠标的移动并不是最为重要的事情,但是有的时候,却又比较重要,比如要查看页面上的用户行为是不是“真正的人”的行为的时候。值得注意的是,大部分热图工具可能都不包含鼠标移动的监测功能。对我而言,这个功能的需求不是特别频繁,这篇文章就不做太多介绍了。

理解上面的这些关键指标不困难,而且是一个非常好的开始,下面我们看看热图应该怎么用,能够如何畅快淋漓的解决我们的具体问题。

着陆页之困

有同学问我,着陆页最需要看的关键指标是什么。过去我会回答,可以看“跳出率”,今天我则不完全这么认为。看跳出率没有错,但跳出率却不完全可靠了。

原因在于,很多页面的技术设置发生了变化,这些页面上有很多非HTML的交互,比如点击之后弹出客服的窗口,比如跳转到其他网站(淘宝京东什么的),或者根本就是直接拿起电话拨打,或者访问者从前到后仔仔细细看了页面很久却没有更多行为,但页面内容确实触动了他——所有这些情况,都会造成跳出率“畸高”,并让我们产生着陆页非常糟糕的“幻觉”。

更何况,很多网站就是单页面网站,这些网站就是一个着陆页,所有的商业诉求,都在这个着陆页上就完成了!这种情况下,你会期待得到一个高于95%的跳出率!(至于为什么不是100%,原因在于这个页面可能会被用户刷新,页面刷新对于网站分析工具而言,就不再是一个跳出了)。例如,下面这个页面,所有可以点击的地方都是打开QQ进行对话。

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上面的页面是典型的单页面的网站,因为网站的设计者根本就没想让您再去看其他页面。这些网站所有的链接都是链接到“企业QQ”或“乐语”之类的客服系统上去。所以,这一类的网站再去研究跳出率意义就不大了。这使优化着陆页陷入一个困境,即,使用我们传统的监测方法非常难以描述用户的行为(因为用户的行为一般工具无法侦测到),那么也就难以获得任何优化的依据!

优化着陆页,没有比热图更赞的工具

既然不能完全依靠跳出率,我们怎么能知道这些页面是否达到了我们的预期,又是否让用户也觉得满意呢?这就必须要使用热图,而且必须使用更完善的热图工具,如我在上一节讲第一类关键指标的时候,能够监测到所有鼠标点击行为的工具,即能够监测到链接点击、非链接点击和空白点击的热图工具。此外,我们还需要通过热图了解人们的注意力变化的情况,从而在没有更多交互数据的情况下,判断用户对页面的什么内容产生了兴趣。

我利用热图优化着陆页的思路通常是这样:

首先,查看着陆页是不是太长了。人们普遍有一些对于页面长短的个人偏好和误区。很多人相信,页面长短一定有一个定式,不应该太长(造成访问者厌倦),也不应该太短(导致意犹未尽,不明觉厉)。这个我相当不敢苟同。就像一本杂志,10页合适还是100页合适?这可真没有一个规定。若是杂志对你胃口(比如《花花公子》、《男人装》什么的),100页也嫌少呀,可是《朝阳群众》杂志,估计不需要太多页。

事实上,很多AB测试都表明一个规律,那就是页面的长短对商业目的的达成没有规律。所以,你必须要具体情况具体分析。而页面长短的分析,又非用热图工具不可,尤其是非用我前面讲的拥有“浏览线”不可(见上一节的第二类关键指标)。

浏览线的使用非常简单,你的页面有十几屏长,可是浏览线显示到了第四屏就只剩5%的人了,那有必要审视页面是否真的值得这么长,或者内容是否足够吸引人持续看下去。

其次,查看人们是不是点了不该点的位置,或者没有点击该点的位置。这个就不用多解释了,因为理解起来毫不费力。尽管如此,几乎所有的着陆页都会在这个地方犯错误。热图展现出来,用户的点击规律往往超出你的想象。这些超乎你的预期的行为其实极为有价值,我们会据此判断用户的意图,再用推测的用户意图修改当前的着陆页。

最后,修改之后的着陆页我们并不会立即上线,而是进行AB测试,不仅仅看看两个着陆页之间的CTR之间的比较,更继续看两个页面热图的区别,这是对我们在上一步所做的用户意图推测的验证。

这个方法对我屡试不爽,不用数据建模,不用大数据挖掘,就这么简单直接,但非常有效。

不信?我们看一个有名有姓的真实案例。

着陆页热图分析案例

这是中国最知名的企业通信解决方案企业之一:“信通网赢”的一个新产品的页面。

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现在,我告诉你,这个页面的跳出率相当不俗,只有52.95%,你觉得它还有优化的必要吗?

对于这样的商业着陆页而言,几乎所有的流量都是来自百度SEM了,一个点击的价格你懂的,53%的跳出率虽好,可是哪怕只降低1个百分点,那也是真金白银的钱呀。更何况,现在百度只剩下寥寥几个竞价广告位,出价更加惨烈。

既然要分析,我把这个页面相关数据给大家。

  • 跳出率:52.95%;
  • 平均停留时间:1分40秒;
  • 退出率36.05%。

请问你觉得要如何改进这个页面?

你会说:“宋老师,这没法分析,这些数据太宽泛了。”

几乎所有的时候,我们面对一个着陆页面也就是一点这样的数据。优化它?无从下手的赶脚。在大多数情况下,若是一个着陆页面拥有跟上面这个页面差不多的数据,则意味着这个页面不会被特别优化,因为,整体而言这个页面的表现还凑合嘛。

可是如果我们看看热图,你的想法会彻底改变。

下面的热图我利用PtMind公司提供的PtEngine监测工具的热图功能,这是我能找到的最实用且易用的热图工具,并且这个工具的定位很好,过去我们很少用热图的一个重要原因,就是热图数据太不准了,现在用这个工具则完全不担心这个问题。

上面那个页面的热图如下图所示,同样,点击下面这个小图看大图

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热图给我们的槽点很多,从热图中得到的非常重要的信息如下:

  1. 第一屏中的五个“圆饼”,以及下方配的文字,都获得了相当多的点击量。可惜,这五个圆饼没有设置任何链接,不可以被点击。——不能点,放到着陆页的第一屏的这么醒目显要的位置上,这是成心跟用户体验过不去。
  2. 圆饼下方的两个大通栏图,占有第一、第二屏非常大的空间,可惜,几乎没有人在那里点击。而且,查看右边的注意力停留热图,这个位置的用户驻留情况也非常不理想。——那干嘛还要把这两个通栏图放到这么好的位置上?
  3. 顶部的导航,占有了大量的点击。问题是,这个页面的设计初衷,不是想把它作为导航过渡页吧。
  4. 倒数第一二屏突然出现了大量点击,而且浏览的驻留情况也相当不错,说明这些内容是被用户极为关注的。可惜,滚屏到这里来的用户只剩下不到60%。

这些信息不是一个跳出率53%能够告诉我们的。但每一条都很重要!

看了上面四个信息,相信你知道应该怎么样调整这个页面了。当然,调整之后我们一定要做AB测试。AB测试的结果不出所料,跳出率在53%的基础上,降到37.5%。对于依赖竞价排名的企业而言,这个巨大的变化足以帮助他们建立起面向竞争对手的强大优势。

意外的积极副作用:简化的事件监测(Event Tracking)

读了上面的这个案例,细心的读者一定会发现更有意思的东西。如果热图能够忠实记录鼠标所有的点击动作,而无论这个地方是否真的可以点击,那么,过去一些非常难以记录的交互是否会因此变得简单?

这些难以记录的交互如我们前面讲的JavaScript、Flash、影音播放器插件、客服插件等等。过去,我们为了记录这些交互元素被点击的状况,不得不利用event tracking(事件监测)这个补丁。Event tracking是个好东西,但是有显著缺点,就是部署很麻烦(现在大家都把event tracking的部署叫做埋点了),容易出错。

高级热图功能的出现,其实很大程度能帮助一些不需要太强大event tracking功能的朋友。比如,我只是想看某个JavaScript交互数量的多少,现在热图就直接告诉你了,不用埋点,省去了很大的麻烦。

如果热图做的足够准确精细,再加上今天的分析工具早已经不是仅仅探知HTML交互那么简单(可以探知诸如DOM事件之类),那么甚至它能够延伸出完整的event tracking的功能。这其实也是所谓的“无埋点”事件监测的来源。尽管今天有些中国的工具供应商强调他们“首创了”无埋点的技术,但这个解决方案实际上三四年前就早已出现。今天,很多工具供应商都能提供相应的功能。

在下图中,我的博客的“featured”栏目中的上下滚动的按钮完全不是HTML交互,甚至连JavaScript交互都不是,但监测工具可以轻松准确地标明这里被点击了多少次。

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所以,这个功能几乎可以立即变为无埋点的“event tracking”的功能,你不需要做任何额外的设置,工具已经把所有能交互的不管三七二十一,也不管是不是HTML,全部都已经记录下来了。这跟过去完全是不同的体验,你会有一种强烈的工具变得如此智能的愉悦感。如下图所示:

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事实上,我发现,热图做得准确,无埋点收集的数据才能准确。无埋点并非天生就能做到准确,所以想看看无埋点做得好不好,看看这个工具热图做的是否准确(数值和定位点的准确性)就几乎可以验证。

内容分析也非常依赖热图

如果说着陆页非常依赖热图,那么内容分析则更加需要热图。内容分析是数据驱动运营的一个难点,但又是一个很核心的点,尤其是对SEO领域更是极为重要。

内容分析的难点在于,尽管你可以知道用户有没有到达你的内容,但你无法判断你的内容如何影响到了用户——是的,用户到达(打开)内容和看到内容其实是两回事。我们需要有方法去探知有多少用户真的阅读了你的内容,阅读的程度,以及他们在哪里放弃。内容分析跟着陆页分析非常类似的地方同样在于,利用跳出率的判断实际上很不准确,因为阅读可能并不需要点击任何链接,但访问者的内心却完全可能受到了内容的影响,这种情况下很多的跳出很有可能是“伪跳出”。

在下面的例子中,我自己的网站,很明显如果用跳出率来判断,有失公允。我的文章(尤其是近几年的文章),不怎么考虑SEO,所以也非常懒惰的不怎么加上内部链接了。因此,这些文章(例如红框内的两个文章)所体现出的跳出率往往相当惊人。但是一个跳出率高,一定是这个文章被读者“厌弃”了吗?

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这两个加红框文章中的第一个——“/interne”这个,我认为这是我最受欢迎的文章之一,曾经获得了极为疯狂的转发。但这个文章的跳出率是最高的,高到81%。同时,你可以看到这个文章的停留时间实际上也很长,接近6分半钟。这两个矛盾的指标,我显然更应该相信停留时间。

发现问题所在并不困难,这篇文章的一个特点,是全文没有任何一个链接——你看就好了,不需要点击了。这对SEO不利,且显然拉高了跳出率水平,但这篇文章却确确实实获得了很长的停留时间,表明了人们在阅读上所花费的精力。知道这些的确不错,但是,我更想知道这个文章到底获得了什么程度的阅读,以及更基本的——有多少人阅读了。表中的跳出率和停留时间都无法帮我解答这个问题。传统的热图也无法帮我解决这个问题。

借助新的热图功能,尤其是屏幕驻留和阅读线,我能看到很多过去看不到的东西,例如,人们究竟多么“爱”这篇文章。

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上图基本上展现了整篇文章的阅读情况。

上面的热图告诉了我很多信息——很多人对我这篇文章的喜爱是由衷的。即使是如此长的文章,仍然有接近40%的人看到了末尾。而且从屏幕主流的情况看,有效内容部分始终被较长时间的驻留。81%的跳出率又怎么样?跳出率在这里已经不重要,重要的是内容正在被人消费!

这样有读者认同的文章,再加上文章内适当的内链(这是我偷懒没加的地方),很容易获得搜索引擎的青睐。

这样的案例非常普遍,几乎所有的内容分析,我都需要用上热图。

好,上半部分就讲到这里。下半部分还要讨论几个很重要的内容:热图如何帮助优化转化、热图如何解决一些共用模板但数量极为庞大的页面的集群性分析、热图如何适应新的网站页面技术、如何在app上使用热图,以及如何将细分和热图相结合,创造更赞的分析!

 

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