使用Google Website Optimizer做多变量测试
在《网站分析的步骤》中，有提到网站分析最终需要采取优化和改善的行动。在这个过程中，测试是必不可少的。通过测试，才能确认如何优化改善才更有效。Google Website Optimizer就是进行测试的不错工具。
前面已经介绍过使用Google Website Optimizer进行AB测试，这篇文章会介绍多变量测试。AB测试和多变量测试的更详细的话题，下一篇还会更多讨论。
进入Google Website Optimizer的后台，开始创建一个测试项目，首先需要选择进行A/B测试还是多变量测试。这里需要选择多变量测试。多变量测试是在某个页面上划分N个位置，每个位置对应M个素材，这个页面会随机展示N×M个版本，最后通过跟踪确定哪个版本更好。
网站分析中如何跟踪和衡量广告效果
对于网站运营，建立网站只是开始。如何吸引更多高质量的流量，是很重要的。对于流量来源，一般可以粗分为自然搜索的流量，直接流量和广告流量。通过搜索引擎优化（SEO）提升网站相关关键词在搜索引擎上的排名，可以带来更多的自然搜索的流量，这种流量一般是长期的稳定的，是属于基础性的流量，但受搜索引擎本身限制可控性差，前面一篇《让网站分析为SEO服务》已经探讨过网站分析能为SEO带来那些帮助。直接流量一般是老访客，已经产生了忠诚度。而广告活动可以在短时间内带来大量的流量，可控性高，带来的效果直接，很多网站都会花费不少预算来作这样的广告活动。
但是，对于广告活动来说，广告效果可谓参差不齐，同时还可能包含了水分。下面从如何跟踪广告的效果开始，简单介绍一下广告跟踪分析的流程。
网站分析如何进行（下）
第五步：理解报表
在部署完网站分析工具以后，我们马上就能得到网站分析的报表了。最基本的报表入下图：
这个例子是Google Analytics中页面报表。其中红框部分是维度（Dimension），除了本例中的页面以外，常见的维度还有：时间、访问来源、新访回访、访问者客户端信息、用户自定义维度等等。而绿框部分是度量（Metric），在《基本量度的讨论》中对常见度量有过介绍。中间的部分就是各个页面在各种度量下的数据了。
如果需要细化的分析，需要使用的分割的功能。比如在上面的例子中，如果希望了解不同来源的访问者浏览页面的情况，需要点“None”的下拉菜单，选中Source，就会生成下面的报表：
网站分析如何进行（中）
第三步：网站分析工具的选择
现在市面上有许多的网站分析工具，该如何选择确实是非常重要同时要谨慎斟酌的事情。
从技术实现上来讲，网站分析工具主要分为日志型和标签型两类。日志型网站分析工具是通过读取和分析网站服务器产生的访问日志，形成报表的，这类工具以Webtrends、Urchin、Awstats为代表。标签型网站分析工具是通过在页面中部署代码的方式，将搜集到的数据发送到数据采集服务器，并最终通过服务器的处理形成报表，这类工具包括Omniture、Google Analytics、Statcounter等。标签型网站分析工具的工作原理可以参看《脚本型网站分析工具工作原理》。这两类工具应该如何取舍呢？可以从以下几个方面来考虑：
网站分析如何进行（上）
第一步：准备阶段
网站分析能够监测网站上的用户的行为，监控网站广告活动的效果，能够帮助我们提出优化的见解。网站分析给网站运营带来价值的同时，它本身的部署和运用也需要一些资源。这些资源需要最好事先有一些准备，即使现在并不是准备充分，但至少也要心中有数。这些包括：
分析人员
分析人员是非常重要的。后续我们会谈到，即使网站分析工具部署得很成功，但是报表中得到的只是数据，而将数据转化为结论再以此为依据提出创造性的见解，这才是网站分析中最重要的环节。Avinash的《The 10 / 90 Rule for Magnificent Web Analytics Success》中的规则指出，在分析方面的投入和购买分析工具的投入应该是9比1的关系，可见其重要性。而这部分工作就需要分析人员来完成。分析岗位可以是一个专门的岗位，也可以是由市场部门的人员兼任。这个岗位除了需要通过分析发现数据背后的真相，还需要熟悉网站本身的业务，熟悉网站的推广和运营，这样才可能得出符合网站实际的分析报告。
网站分析的步骤
1、确定目标
网站分析不能为分析而分析，应该有一个目标。这个分析的目标，就是要明确希望了解哪些方面的情况，希望在哪些方面作出改善。比如，现在很多公司对网站进行分析，最主要的目的是希望了解推广活动（Campaign）的效果，那这就是分析的目标。可以说，这个目标是后续步骤的依据。网站的目标一般是由业务部门提出，体现的是商业的需求。要求分析人员对商务方面有一定了解，同时有较好的同内部和外部用户沟通的能力。
