Masyadong matalinong billboard: Paano mangolekta ng data tungkol sa mga tao hindi lamang sa Internet. Malaking data: paano at bakit nangongolekta ang mga kumpanya ng impormasyon tungkol sa amin. Saan nagsisimula ang pagsusulat?

Sabihin nating kailangang maunawaan ng isang kumpanya o bangko kung sino ang kanilang mga customer at kung sino ang gumagamit ng kanilang mga produkto. Saan mo kukunin ang impormasyon?

Sa katunayan, mayroong maraming mga mapagkukunan na maaaring magsabi sa iyo ng isang bagay tungkol sa isang kliyente. Una, ang mga teksto sa mga pahina ng social network: humigit-kumulang dalawang daang salita na isinulat ng isang kliyente ay karaniwang sapat upang matukoy ang kanyang psychotype. Pangalawa, ang mga larawan na pino-post ng mga tao sa mga social network na Instagram, Facebook at ang mga caption sa kanila ay nagsasalita ng mga volume. Halimbawa, gusto ng mga extrovert ang maliwanag, dynamic na larawan at larawan ng mga tao. Ang mga introvert, sa kabaligtaran, ay tumatanggap ng mga larawan ng mga bagay, at sa kanilang disenyo ay gumagamit sila ng mas kalmadong scheme ng kulay.

Bilang karagdagan, ang anumang bangko o malaking kumpanya pag-aralan puna sa kanilang mga pagpapadala ng mensahe: maingat nilang sinusunod kung aling mga mensahe at kung paano ka tumugon, at kung alin ang hindi mo pinansin.

Ang isa pang pinagmumulan ay ang tinatawag na transactional behavior ng kliyente. Ano ang ginagastos niya sa kanyang pera? At saan? Ang mga introvert, halimbawa, ay bumibili ng marami sa mga tindahan ng hardin at tindahan ng libro, at hindi sila nagtitipid sa seguro. Mga extrovert mas maraming pera gumastos sa mga bar at restaurant, bumili ng mga tiket sa mga konsyerto.

Mahalaga rin kung ginagastos ng kliyente ang bawat sentimo ng kanyang pera o mas gustong mag-ipon. Gumagamit kami ng anumang impormasyon na maaaring makatulong sa anumang paraan.

Sinusuri namin ang kita at gastos ng kliyente sa loob ng humigit-kumulang anim na buwan - kadalasan ito ay sapat na upang lumikha ng kanyang profile

Paano kung walang transaksyon? Paano kung ang isang tao ay nag-withdraw ng lahat ng pera kaagad pagkatapos ng suweldo at pagkatapos ay nagbabayad ng cash?

Siyempre, may mga "mahirap" na kliyente. Ngunit maaari pa rin nating "kalkulahin" ang karamihan - 75-80%. Sa ating panahon mga bank card Halos lahat meron nito. At hindi lahat, tulad ng sinasabi mo, ay agad na nag-withdraw ng cash - karamihan ay mas gusto pa ring iimbak ito sa mga card at magbayad sa kanila.

Mas maginhawang bumili ng tiket sa eroplano online kaysa maghanap ng isang kinatawan ng airline sa lungsod. Mas komportable na bumili ng damit sa isang online na tindahan kaysa gumugol ng isang oras sa pagpunta shopping center, at pagkatapos ay gumugol ng isa pang kalahating araw sa pamimili upang makahanap ng damit na gusto mo. Sinusuri namin ang kita at gastusin ng isang kliyente sa loob ng humigit-kumulang anim na buwan - kadalasan ay sapat na ito para gawin ang kanyang profile.

At ang impormasyong ito ay nakakaimpluwensya rin kung ang bangko ay magbibigay ng utang o hindi, tama?

Oo, kasama ito.

Ngunit paano mo maipapaliwanag ang katotohanan na ang isa sa aking mga kaibigan, na hindi opisyal na nagtrabaho sa loob ng 4 na taon at tumatanggap ng mga bayad sa cash, ay patuloy na binibigyan ng maliliit na pautang ng bangko, habang ang isa pang kaibigan na may opisyal na kita na $1,000 ay tinanggihan ng pautang ng $5,000 ng bangko? Ano ang catch dito?

Hindi ko alam kung aling mga bangko ang sinasabi mo, kaya mahirap para sa akin na sabihin kung bakit.

Buuin natin ang tanong sa ibang paraan. Anong psychotype ng kliyente ang pinaka-kapaki-pakinabang sa bangko?

Ang lahat ay nakasalalay sa bangko at sa mga produktong inaalok nito. Sa iba't ibang tao kailangan natin ng iba't ibang libro, iba't ibang pagkain. At iba't ibang produkto ng pagbabangko. Halimbawa, ang mga extrovert ay nangangailangan ng travel insurance kapag naglalakbay sa ibang bansa dahil sila ay madalas na naglalakbay. Sa kabilang banda, gumagamit ang aming kumpanya ng mga teknolohiya na magbibigay inspirasyon sa mga introvert na isaalang-alang ang pagbili ng insurance.

Sa kumperensya sinabi mo na ang malaking data ay hindi nakakapinsala sa mga tao.

Hindi, maaari silang magdulot ng malubhang pinsala kung ginamit nang hindi tama. Ngunit ginagawa namin sa DataSine ang lahat upang matiyak na ang impormasyon ay ginagamit nang mahigpit para sa layunin nito. Kung ang isang kumpanya ng kliyente ay nagtaas ng anumang mga hinala sa amin, hindi kami makikipagtulungan dito o lilimitahan ang dami ng impormasyong ibinigay.

Nagsusumikap kami ng aking mga kasamahan upang matiyak na ang mga tao ay makakatanggap lamang ng mga email na nag-aalok ng mga produkto na talagang kailangan nila.

Sa totoo lang, bakit ako pumasok sa kumpanyang ito? Dahil pagod na akong makatanggap ng mga hindi personalized na mensahe sa pamamagitan ng e-mail, pagod na ako sa lahat ng spam na ito na nahulog sa kahon nang hindi isinasaalang-alang ang uri ng aking pagkatao, ang aking mga pangangailangan.

Ang aking mga kasamahan at ako ay nagsisikap na bawasan ang dami ng spam upang ang mga tao ay makatanggap lamang ng mga email na nag-aalok ng mga produkto na talagang kailangan nila o maaaring maging kapaki-pakinabang. Ginagamit namin ang lahat ng impormasyong natanggap para lamang sa layuning ito - sa anumang kaso na hindi makapinsala sa kliyente.

Sa pamamagitan ng paraan, ang European Union ay nagpasimula na ng isang regulasyon sa proteksyon ng personal na data. Sa tingin ko, kailangang sundin ng ibang mga gobyerno ang ating halimbawa.

Anong data, sa iyong opinyon, ang hindi dapat i-post sa Internet o isapubliko?

Ganap - medikal na data. Hindi sila dapat ibunyag kahit saan. Hindi sila mai-publish o mapagkakakitaan. Ang mga tao mismo ang dapat magpasya kung anong impormasyon ang dapat na pampubliko at kung ano ang hindi dapat.

Tungkol sa eksperto

Jorgan Callebaut- Miyembro ng British Psychological Society (BPS), pinuno ng sikolohiya sa DataSine, kung saan pinag-aaralan niya ang malaking data at ang epekto nito sa personalidad. Nakatayo sa pinagmulan ng paggamit malaking data upang i-personalize ang mga kampanya sa marketing ng mga bangko sa Europe, Great Britain at Russia.

"Pakiramdam ng mga marketer na parang mga tunay na detective. At upang "mag-isip na parang isang kriminal," sinusubukan nilang pag-aralan ang lahat ng posibleng mapagkukunan ng data: kinakapanayam nila ang mga kaibigan at kasamahan, sinusubukang "makapasok sa target na madla“, tinitingnan ng mga advanced na tao ang mga istatistika sa Yandex.Metrica at mga social network at mga query sa pag-aaral sa wordstat. Ngayon ay susuriin namin nang detalyado kung paano at saan kukuha ng lihim na impormasyon tungkol sa isang user, magbigay ng ilang mga script para sa pagkolekta ng 100% maaasahang data tungkol sa mga user at ipakita kung paano ilipat ang impormasyong ito sa mapa ng karakter.

Ang blog ng Convert Monster ay may ilang artikulo tungkol sa pagsasaliksik at paghahanda ng isang mapa ng character, ngunit mula sa karanasan ng dalawang stream ng kursong "", napagtanto namin na ang pinakamalaking kahirapan ay ang tumpak na pagkolekta ng impormasyon tungkol sa mga potensyal na kliyente. At kahit na ang ilang mga istatistika ay naipon at may mga tunay na pagsusuri, hindi palaging malinaw kung ano ang dapat bigyang pansin at kung anong mga tanong ang itatanong sa mga user.

5 Dapat Gamitin na Mga Pinagmumulan ng Data ng Target na Audience

Sa artikulong ito nakatuon kami sa pagsusuri ng umiiral na data, i.e. Magiging kapaki-pakinabang ang artikulo sa mga nakaipon ng hindi bababa sa mga pangunahing istatistika tungkol sa madla, may mga grupo sa mga social network at regular na "access sa katawan" ng mga kliyente na kinakatawan ng umiiral na departamento ng pagbebenta.

Nasa ibaba ang isang detalyadong pagsusuri ng 5 pinagmumulan ng data tungkol sa target na madla at paglilipat ng natanggap na impormasyon sa character map.

Core ng Character Map gumawa ng mga sagot sa mga sumusunod na punto:

Data ng demograpiko ng kasarian;
Emosyonal na estado/Mga Interes;
Layunin ng pagbili o problema;
Layunin ng pagbisita sa site;
Pangunahing mga kadahilanan ng paggawa ng desisyon;
Karagdagang mga kadahilanan ng desisyon;
Mga pagtutol;

kanin. 1. Template ng character map.

Paano suriin ang iyong kasalukuyang madla? Saan mangolekta ng impormasyon? Paano sasagutin ang mga tanong na ito? Hindi na kailangang muling likhain ang gulong - magsimula sa mga mapagkukunan na nasa kamay. Isaalang-alang natin ang ilang mga pamamaraan para sa pagsusuri ng mga pangangailangan ng kliyente:

Mga papasok na tawag

kanin. 2. Parang pagtukoy ng mga pangangailangan sa iyong koponan sa pagbebenta?

Ano ang dapat mong bigyang pansin kapag sinusuri ang mga papasok na tawag:

Anong mga problema ang madalas na tinatawag ng mga kliyente?
Paano niya binabalangkas ang mga ito?
Anong mga solusyon ang nasubukan mo na?
Bakit hindi ito nakatulong?
Mga pagtutol

Ang departamento ng pagbebenta at pag-record ng mga pag-uusap sa telepono ay makakatulong sa iyo sa pagkolekta ng impormasyong ito; bukod pa rito, ang mga tanong sa itaas ay mga karaniwang tanong upang matukoy ang mga pangangailangan, hindi mo kailangang gumawa ng anumang kriminal. Ang potensyal na kliyente ay hindi kahit na mapagtanto na ikaw ay nangongolekta ng impormasyon.

Ito ay nagkakahalaga ng pagsusuri sa mga pag-record ng tawag, pagbibigay pansin sa mga salita ng kliyente, mga pagtutol at kanyang karanasan bago ang pagbili, upang masubaybayan ang lohika ng desisyon.

Anong impormasyon ang maaaring makuha mula sa mga tawag sa telepono: problema/layunin sa pagbili, mga pangunahing salik ng pagpapasya at mangolekta ng listahan ng mga pagtutol na isasara mo sa landing page.

Pagkolekta ng feedback mula sa isang kasalukuyang kliyente

Tumawag ng 10 tunay na kliyente at hilingin sa kanila na sagutin ang 6 na maikling tanong:

Anong problema ang sinusubukang lutasin ng kliyente?
Anong mga solusyon ang nasubukan na niya?
Bakit hindi ito nakatulong?
Bakit ka nagpasya na makipag-ugnayan sa iyo?
Ano ang dahilan ng pagpapasya para sa iyong pagbili?
Anong resulta ang nakuha mo?

Upang gawing mas handang mag-iwan ng mga review ang mga kliyente, maaari kang gumawa ng post na kapaki-pakinabang sa isa't isa sa format ng kaso sa blog, kung saan ipo-post mo ang pagsusuri ng kliyente at maglagay ng link sa kanyang proyekto. Makakakuha ka ng +100 sa iyong reputasyon, at ang kliyente ay makakakuha ng mga karagdagang pag-click sa iyong website. Narito kung paano namin ito ipinatupad para sa proyekto.

Survey sa newsletter

Nangongolekta ka ba ng database ng email at regular mong pinapakain ito ng kapaki-pakinabang na nilalaman? Ang isang survey sa mailing list ay makakatulong sa iyong pumatay ng 2 ibon gamit ang isang bato:

i-segment ang iyong pag-mail ayon sa mga interes upang gawin itong mas naka-target at mapabuti ang pagganap;
at tumanggap ng feedback mula sa kliyente sa kalidad ng iyong newsletter at tungkol sa kumpanya sa kabuuan;

Paano gumawa ng survey? Mayroong ilang mga paraan:

Gamitin ang Google Forms at magsama ng link sa survey sa iyong email;
O gamitin ang built-in na functionality ng mga serbisyo sa pag-mail. Nag-aalok ang Getresponce na lumikha ng isang survey nang direkta sa loob ng serbisyo, nang hindi kinasasangkutan ng mga solusyon ng third-party.

Kumain pangkalahatang tuntunin na kailangang isaalang-alang kapag lumilikha ng isang survey: hindi hihigit sa 10 mga tanong (mas kaunti at mas tumpak na nabalangkas, mas mabuti), ang huling tanong ay maaaring iwanang bukas at mabigyan ng pagkakataong sumagot sa iyong sariling mga salita, ang mga pagpipilian sa sagot ay dapat ibigay nang maaga. Bilang kapalit ng pagkumpleto ng survey, mag-alok ng bonus at sabihin sa kanila kung bakit kailangan mo ang survey na ito ("upang ipadala sa iyo kung ano lang ang interesante sa iyo", atbp.).

Pagsusuri ng mga grupo sa mga social network

Anong data ang maaaring makuha mula sa mga social network? Sa iyong serbisyo ay isang kumpletong hanay ng impormasyon para sa pag-compile ng mind-map ng mga character, isang platform kung saan ka magtatanong at makakuha ng sagot. Sa madaling salita, direktang "access sa katawan" ng iyong mga potensyal na kliyente.

Sa pakikipag-ugnayan sa

Una sa lahat, dapat mong pag-aralan ang mga istatistika ng iyong grupo. Anong halatang data ang nakikita sa mga istatistika:

Kasarian/Edad;
Heograpiya (mga bansa at lungsod);
Mga Device (ang ratio sa pagitan ng mga view mula sa isang computer at isang mobile device);
Mga mapagkukunan ng referral;

Magiging kapaki-pakinabang din ang magsagawa ng semantic analysis (bunutin ang pinakasikat na mga keyword, halimbawa, gamit ang serbisyo ng Advego) at maunawaan ang mga interes ng madla. Para magawa ito, nilo-load namin ang mga naka-save na audience sa Cerebro o Targethunter sa “mga grupo kung saan naroon target na madla", itakda ang bilang ng mga kalahok (1000-50000), kopyahin ang mga pangalan ng mga pangkat, i-paste ang mga ito sa Advego at kumuha ng listahan ng mga key ng interes.

kanin. 3. Isang halimbawa ng interface ng serbisyo ng Cerebro Target.

Kaya, bilang karagdagan sa socio-demographic na data, mula sa VK maaari mong kunin ang mga interes ng madla, maunawaan ang mga pangunahing kadahilanan sa paggawa ng desisyon, alamin kung sino ang ginagabayan nila kapag pumipili (maaari mo ring makilala ang mga pinuno ng opinyon).

Facebook

Nag-aalok ang Facebook ng tool na Mga Pananaw ng Audience. Mula doon maaari kang makakuha ng nakatagong impormasyon, dahil... ang serbisyo ay kahit na nagpapakita ng mga interes na hindi tinukoy sa account (batay sa mga gusto).

Sequencing:

Piliin ang nais na madla: lahat ng gumagamit ng Facebook (malawak na interes at pagsasaliksik ng kakumpitensya), mga user na nauugnay sa iyong pahina (iyong kasalukuyang madla), pasadyang madla (i-upload ang iyong database ng email). Maaari mong tukuyin ang mga parameter ng audience: kasarian, edad, atbp.
Sa linya ng mga interes, maglagay ng mga partikular na pahina (mga sikat na lugar, pangalan, atbp.). Ipinapahiwatig namin ang nais na rehiyon.

Susunod, para sa napiling pangkat, magagawa nating suriin ang detalyadong demograpikong komposisyon ng madla, heograpiya, tingnan ang mga lugar ng aktibidad, ano ang mga pinakasikat na kategorya ng mga pahina, aktibidad ng user at mga device na ginamit.

kanin. 4. Screenshot mula sa serbisyo ng Audience Insights: maaari nating masuri ang komposisyon ng kasarian at edad ng audience at makita ang pinakasikat na segment.

Yandex.Metrica

Binibigyang-daan ka ng Yandex.Metrica na makakuha ng medyo kumpletong impormasyon tungkol sa target na madla ng site. Sa mga ulat ng Metrica makakahanap ka ng impormasyon tungkol sa heograpiya ng mga user, mga katangian ng kasarian at edad, mga pangmatagalang interes (nagbibigay-daan sa iyong makakita ng mga tipikal na query sa paghahanap at pag-uugali ng user sa network.), atbp.

kanin. 5. Interface ng Yandex.Metrica.

Ulat sa Standard Heograpiya

Mga Ulat > Mga Karaniwang Ulat > Mga Bisita > Heograpiya

Mga katangian ng kasarian at edad. Mga ulat sa Edad at Kasarian

Mga Ulat > Mga Karaniwang Ulat > Mga Bisita > Edad

Mga Ulat > Mga Karaniwang Ulat > Mga Bisita > Kasarian

Pangmatagalang pagganap

Mga Ulat > Mga Karaniwang Ulat > Mga Bisita > Mga Pangmatagalang Interes

Upang maunawaan kung aling segment ng audience ang pinakainteresado sa iyong produkto/serbisyo at gumawa ng sarili mong naka-customize na ulat, ginagamit namin ang tool na "Pagpapangkat" sa alinman sa mga ulat sa itaas. Nagbibigay-daan ito sa iyong makita ang: aktibidad ng madla at antas ng pakikilahok, mga conversion, mga pinagmumulan ng trapiko para sa bawat segment ng madla.

Konklusyon

Ang pinakakumpletong dami ng impormasyon tungkol sa user ay nagmumula live na komunikasyon:mga tawag, pagkolekta ng feedback at pagsusuri ng mga aktibidad sa mga social network. Doon tayo nakakarating Detalyadong impormasyon tungkol sa layunin ng pagbili (problema), tungkol sa susi at karagdagang mga salik sa paggawa ng desisyon at tukuyin ang mga pagtutol.

Mas mainam na mangolekta ng socio-demographic na data, mga katangian ng kasarian at edad, heograpiya, mga device na ginamit, mga interes sa pamamagitan ng mga serbisyo sa web (Yandex.Metrica, Google Analytics) at mga serbisyong nangongolekta ng mga istatistika sa mga social network(Cerebro, Targethunter, Audience Insights sa Facebook).

Sa susunod na artikulo, titingnan natin kung paano mangalap ng impormasyon kung wala ka pang tunay na madla, partikular na:

Paano gumana nang tama sa Wordstat at i-squeeze ang maximum na impormasyon tungkol sa iyong mga character mula dito;
Paano suriin ang mga blog, forum at post sa mga social network. At kung paano bumalangkas ng isang alok gamit ang isang masusing pagsusuri ng blogosphere at mga social network.
Paano magsagawa ng isang simpleng pagsusuri sa mapagkumpitensya at kung ano ang unang dapat bigyang pansin.

Kung mayroon kang anumang mga katanungan tungkol sa pagkolekta ng impormasyon tungkol sa target na madla ng iyong landing page - maligayang pagdating sa mga komento sa artikulo!
O mag-order ng isang landing page mula sa amin at gagawin namin ang lahat sa aming sarili!)

Minsan kapag bumubuo ng isang website o application mayroong pangangailangan na lumikha ng isang malawak na database mula sa mga direktoryo o site, ngunit ang pagkopya sa bawat entry mula sa isang libong pahina ay maaaring tumagal ng ilang linggo ng oras at hindi na ginagamit. Upang i-automate ang prosesong ito, maraming software sa pag-parse na nagsasagawa ng koleksyon sa loob lamang ng ilang minuto/oras. Ngunit ang paggamit ng naturang software para sa mga nagsisimula ay imposible lamang dahil sa pagkakaroon ng isang grupo ng mga setting sa kanila, kung saan walang mga normal na tagubilin, kaya susubukan kong sabihin sa iyo kung paano i-set up at gamitin ang pinaka-unibersal na parser ng site, na kung saan ay maging kapaki-pakinabang sa iyo para sa pagpuno ng mga site/application at pagkolekta ng iba pang data - mga address, numero ng telepono, atbp. (para sa marketing), at sa dulo ay makakahanap ka ng isang video na may lahat ng mga setting.

Para sa aking trabaho at paglikha ng mga application, matagal na akong naghahanap ng isang mahusay na parser, ngunit kadalasan ay iniayon ang mga ito para sa isang mapagkukunan lamang at para sa isang layunin, upang gawing simple ang gawain dito sa pamamagitan ng paglikha lamang ng isang "Gawin ang lahat para sa akin" na buton. Ngunit sa ngayon ay hindi pa ako nagkaroon ng pangangailangan na gamitin ang mga ito at mangolekta ng data mula sa VKontakte (mga komento sa mga post ng MDK) o mga talakayan sa mail.ru tungkol sa bagong jacket ni Justin Bieber. Samakatuwid, nang natagpuan ang ContentDownloader parser, walang limitasyon sa aking kaligayahan, dahil ito ay unibersal, iyon ay, sa pamamagitan ng pag-set up nito, nakakakuha ito ng data mula sa halos anumang mapagkukunan. Bilang karagdagan, mayroong isang bungkos ng (bayad) na mga plugin para dito, na na-configure upang mangolekta ng ilang partikular na impormasyon, mga numero ng telepono, mga email address, mga post sa blog, atbp., ngunit kung mayroon kang kakayahang i-configure ang application na ito, hindi mo na kakailanganin mga plugin.

Una, kailangan mong i-download mismo ang ContentDownloader mula sa opisyal na website (beta na bersyon o bumili ng lisensya), o maghanap ng lumang bersyon na may crack online (siyempre, para sa IMPORMASYONAL na layunin lamang).
Upang pag-aralan ang mga setting ng software na ito, nagpasya akong gumamit ng isang automotive website at mangolekta ng data sa mga umiiral na mga kotse sa merkado at ang kanilang mga presyo, sa pamamagitan ng paraan, sa dulo maaari kang makakuha ng isang mahusay na database para sa pagpili ng isang kotse o para sa pagsubaybay sa dynamics ng pagtaas ng presyo para sa kanila.

Hakbang 1.

Pagbubukas kinakailangang mapagkukunan at pumunta sa pahina para sa listahan ng mga elemento na aming i-parse, sa sa kasong ito ito ang pahina http://www.avtobazar.ru/. Sa pahinang ito dadalhin kami sa mismong site ng pagbebenta ng kotse, ngunit kailangan naming makarating sa pahina na may listahan ng mga kotse, kaya pupunta kami sa pahina ng paghahanap sa pamamagitan ng pag-click sa kaukulang pindutan sa site, ngunit nang hindi naglalagay ng anumang data upang maipakita ang lahat ng sasakyan, o maglalagay kami ng mga parameter ng paghahanap , halimbawa, taon ng isyu, upang makakuha ng listahan para lamang sa kinakailangang taon.
Mukhang ganito ang address ng page na may listahan: http://www.avtobazar.ru/autos/search/?f%5Bcity%5D=1&f%5Bmark%5D=&f%5
Bprice_from%5D=&f%5Bprice_to%5D=
&f%5Bcurrency%5D=RUR&f%5Byear_
from%5D=&f%5Byear_to%5D= at may kasamang maraming parameter, ngunit isa lang ang magiging mahalaga para sa amin - ang page number kung nasaan kami. Upang makita ang parameter na ito, pumunta sa pangalawang pahina http://www.avtobazar.ru/autos/search/?f=1&f=&f=&f
=&f=RUR&f=&f=&f =1 .
Hakbang 2.
Buksan ang ContentDownloader at kopyahin ang natagpuang address ng site sa patlang na ipinahiwatig sa ibaba, na dati nang pinalitan ang numero ng pahina ng parameter na ito (num) sa dulo ay makukuha natin ang sumusunod na link http://www.avtobazar.ru/autos/search/?f=1&f=&f=
&f=&f=RUR&f
=&f=&f=(num ) .
Ang parameter na ito ay kinakailangan upang ang parser ay palitan ang lahat ng mga numero ng pahina sa halip na ito at hindi kailangang kopyahin ang bawat link ng pahina nang hiwalay.

Hakbang 3.

Itinakda namin kung anong hanay ng mga pahina ang aming gagamitin sa pamamagitan ng pagtatakda ng simula, unang pahina (1) at huling pahina (90) sa naaangkop na mga field. Ang hakbang para sa pagbabago ng num parameter ay nakatakda sa 1. Sa ilang mga kaso, ang mga numero ng pahina ay nagbabago ng higit sa isa, halimbawa, ang numero ng pahina ay maaaring sumusunod na 0-5-10-15, atbp., kung saan ang ang hakbang ay magiging katumbas ng lima. Pagkatapos ay idinagdag namin ang buong tinukoy na hanay sa listahan. Bilang resulta, ang lahat ng mga link sa mga pahina mula sa paghahanap ay idaragdag sa ibaba ng screen.

Hakbang 4.
Well, mayroon kaming mga link sa mga pahina ng paghahanap, ngunit hindi kami interesado sa kanila, ngunit sa mga link sa mga pahina ng mga kotse mismo mula sa mga pahinang ito. Upang kolektahin ang mga ito, kailangan naming magtakda ng filter para sa mga pahinang ito. Upang gawin ito, buksan ang listahan ng mga link para sa alinman sa mga idinagdag na pahina sa pamamagitan ng pagpunta sa naaangkop na tab at pag-double click sa anumang idinagdag na pahina.

Sa dokumentong teksto na bubukas, makikita mo ang lahat ng mga link sa pahina ng paghahanap, ang mga pahina ng bawat kotse ay mukhang http://www.avtobazar.ru/autos/show/34177/. Sa kasong ito natatanging tampok para sa mga pahina ay ang bahagi http://www.avtobazar.ru/autos/show/. Kinopya namin ito at idinagdag ito sa filter, na tumutukoy na pumili lamang ng mga link na may bahaging ito.

Hakbang 5.
Ang susunod na hakbang ay ang pumili ng mga link sa mga partikular na sasakyan mula sa bawat pahina ng paghahanap sa pamamagitan ng pagpili ng naaangkop na item sa menu.

Sa window na bubukas, idagdag ang mga nahanap na pahina (1) at simulan ang pagkolekta ng mga link (2).

Hakbang 6.
Matapos makolekta ang lahat ng mga link, kailangan naming alisin ang lahat ng mga pahina ng paghahanap mula sa pangunahing window sa pamamagitan ng pag-right-click sa mga ito at pagpili sa item ng menu na "I-clear ang listahan" at i-paste ang mga natagpuang link mula sa window ng paghahanap ng link tulad ng ipinahiwatig sa ibaba.

Hakbang 7
Ngayon nakuha namin ang eksaktong kailangan namin, lalo na ang lahat ng mga link sa mga pahina ng kotse na nasa site. Ngayon, piliin natin nang eksakto kung anong data ang kailangan nating kolektahin mula sa mga pahinang ito. Upang gawin ito, bumalik sa unang tab ng pangunahing window (1 “content”) at i-click ang “set parsing boundaries” (2).

Hakbang 8
Sa window na bubukas, i-click ang button na may ellipsis sa tapat ng unang parameter.

Sa window na bubukas, kailangan nating hanapin ang lugar kung saan ipinahiwatig ang pangalan ng kotse at piliin ang mga natatanging tag ng html kung saan ito ay nakapaloob. Pagkatapos ay i-click ang "Tapos na". Upang itakda ang mga hangganan ng pangalawang parameter (presyo), nagsasagawa kami ng mga katulad na pagkilos.

Susunod, sa pamamagitan ng pag-click sa button na "I-customize ang template ng output" sa parehong window, iko-configure namin ang view kung saan matatanggap namin ang data. Itinakda namin ang dalawang halaga na kailangan namin, inirerekumenda kong paghiwalayin ang mga ito gamit ang sign na ";" , dahil sa hinaharap ay maaaring kailanganin ito upang i-import ang natanggap na data sa isang database, halimbawa isang Excel o SQL table.
Hakbang 9
Iyon lang, na-configure ang parser at ang kailangan lang nating gawin ay ipahiwatig ang lokasyon kung saan ise-save ang resulta (1) at patakbuhin ang parser (2). Pagkatapos ng programa, pumunta sa destination folder at tingnan ang natapos na resulta tulad ng:

Kia Cee"d II 1.6i (122Hp); 660000 RUR
Mazda Mazda 6 Sedan (GG,GY) 2.3 16V (166 Hp) ; 253000 RUR
Mazda Xedos 6 (CA) 2.0 V6 (144 Hp) ; 170000 RUR
Mercedes-Benz S-class (W221) S 500 Lang (388 Hp) ; 950000 RUR
Mercedes-Benz; 1925000 RUR
Mercedes-Benz C-class (W204) C 200 Kompressor (184 Hp) ; 720000 RUR
Mercedes-Benz; 1345000 RUR

Ang resultang data ay maaaring ma-import sa isang Excel spreadsheet para sa pag-uuri, pag-plot, atbp. na nagpapahiwatig ng page separator na itinakda namin ";".
Tulad ng nakikita mo, ang pamamaraang ito ay maaaring i-customize upang umangkop sa anumang mga pangangailangan, anumang dami ng data at mga uri ng site. Ang pagkakaroon ng naunawaan ang halimbawang ito at naunawaan ang lohika kung paano gumagana ang program na ito, magagawa mong kolektahin ang data na kailangan mo mula sa ganap na anumang site, maging ito upang punan ang iyong mga pag-unlad o para sa mga layunin ng marketing (fu-fu-fu, gaano kalala) .

- bagaman hindi natin masasabi na napagkasunduan na natin ito. Ang pagpapatibay ng GDRP ay nagpahirap sa buhay ng maraming kalahok sa merkado ng advertising, ngunit sa ngayon pangunahing manlalaro tulad ng Google lamang mula sa mga bagong kinakailangan. Ang iba't ibang mga kumpanya ay may kaduda-dudang mga kasanayan sa pagkolekta ng data, ngunit lahat sila ay nagkakaisa na nagsasabi na pinag-uusapan natin tungkol sa hindi nagpapakilalang impormasyon.

Gayunpaman, hindi lamang online na advertising ang may kakayahang subaybayan ang mga madla at makipag-ugnayan sa mga mamimili. Gumagana ang teknolohiya ng O2O sa parehong direksyon, sabi ni Igor Oganesyan sa Product Lead Mail.Ru Group. Ang Internet holding ay nagta-target ng advertising sa mga offline na bisita sa loob ng ilang taon. mga retail outlet at nakikipagtulungan sa mga kumpanyang dalubhasa sa Wi-Fi analytics.

Ginagawang posible ng mga sensor na naka-install malapit sa mga tindahan na makuha ang pinakatumpak na mga identifier at hindi malito ang isang user sa isa pa. Sinasabi ni Oganesyan na ang mga analyst ng Wi-Fi ay nangongolekta ng data ng eksklusibo sa pinagsama-samang anyo at ang pagkakakilanlan ng isang partikular na user ay hindi lumalabas kahit saan. Kasabay nito, ang mga supplier ay nagbabahagi ng impormasyon sa mga customer tungkol sa kung paano magagamit ang data na ito at humingi ng kanilang pahintulot.

Solusyon para sa hyperlocal na pag-target May advertising ang MaximaTelecom. Noong Mayo, ang pinakamalaking operator ng publiko sa Russia Mga Wi-Fi network opisyal na isang MT_BOX device na nangongolekta ng mga MAC address ng mga taong matatagpuan malapit sa isang lokasyon o sa loob ng isang bagay. Ang kailangan lang ng gadget ay naka-on ang Wi-Fi sa mobile device, ngunit hindi na kailangang kumonekta dito. Tinitiyak ng kumpanya na ang lahat ng data ng user ay depersonalized.

Ang supertargeting kapag naglalagay ng panlabas na advertising ay isang bagay sa malapit na hinaharap, oneFactor CEO Roman Postnikov. Ang panlabas na merkado ay hinihimok patungo sa digitalization at ang pagpapakilala ng karagdagang pag-andar sa pamamagitan ng pagtaas ng kumpetisyon. Ang oneFactor mismo ay bumubuo ng SmartIndex geotracking technology, na nagsasama ng higit sa 300 libong mga ibabaw ng advertising sa buong Russia. Ito ay batay sa pagsusuri ng pinagsama-samang data sa higit sa 210 milyong aktibong subscriber mga mobile na komunikasyon. Ang katumpakan ng geopositioning ay 50 metro, habang sinusukat ng teknolohiya ang bilang ng mga sasakyan at pedestrian, sinasala ang mga paggalaw sa metro, at isinasaalang-alang ang mga biyahe sa mga tren at bus.

Ang panlabas na advertising operator na Russ Outdoor ay isinasama ang teknolohiya ng Synaps Labs sa mga digital na istruktura nito, na nagbibigay-daan sa iyong i-target ang advertising sa target na madla. Kaya, para sa Vnukovo, ang Outlet Village ay inilunsad na may kakayahang kalkulahin ang conversion sa panlabas na advertising. Kinokolekta ng mga NPO Analytics Wi-Fi sensor ang mga MAC address mga mobile device sa mga dumadaan na kotse, pagkatapos nito ang napiling grupo ay ipinakita sa isang ad para sa Vnukovo Outlet Village sa Internet.

Ang PHD ay lumayo pa sa mga tuntunin ng pakikipag-ugnayan sa madla at "binili ang buong Moscow." Ito ay tiyak na reaksyon na ibinubunga ng kanilang pag-target sa advertising sa mga digital na screen. Natutunan ng ahensya na teknolohikal na kalkulahin kung gaano karaming mga tao ang nasa azimuth ng kalasag, kung anong uri ng mga tao sila at kung anong kita. Bilang resulta, ang isang kabataang lalaking madla na may partikular na antas ng kita ay nakakakita ng mensahe mula sa isang premium na tatak ng kotse, habang ang mga maybahay ay nakakakita ng isang produkto mula sa kategoryang FMCG.

Malapit nang makipag-ugnayan ang isang billboard potensyal na kliyente- halimbawa, magpadala sa kanya ng mga link sa mga website at iba pang mga notification. Ang teknolohiyang ito ay binuo sa Skolkovo. Tulad ng isinulat ng Cossa.ru, ang negosyanteng si Boris Kisko ay nag-patent ng teknolohiya ng SmartCom-Skolkovo, salamat sa kung saan pagbuo ng advertising ay magagawang personal na makipag-ugnayan sa isang tao sa loob ng radius na hanggang 150 metro.

Kasama sa system ang pag-install ng sniffer, o traffic analyzer, na nagpapakilala sa isang taong dumaraan at nakikipag-ugnayan sa kanya sa pamamagitan ng isang smartphone. Kakalkulahin ng teknolohiya ang bilis, motion vector at tagal ng mga potensyal na contact. Sa tulong ng SmartCom-Skolkovo, magagawa ng mga advertiser na mangolekta ng malaking data at pagsama-samahin ang audience sa labas ng advertising: matukoy ang kasarian, edad, kita, katayuan sa pag-aasawa, lugar ng paninirahan at trabaho.

Gagawin din ng teknolohiyang posible na i-link ang impersonal na profile ng isang user sa kanyang online na pag-uugali ng consumer at itala ang dynamics ng gawi sa pagbili. Bilang karagdagan, magagawa ng mga advertiser na i-target at i-retarget ang mga indibidwal na mensahe sa advertising at subaybayan ang mga pagbili na ginawa ng isang tao. Ang mga istrukturang konektado sa SmartCom-Skolkovo ay mamarkahan ng isang espesyal na icon. Ang koponan ng proyekto ay naglunsad ng mga pilot project na may hinaharap na kabisera ng 2022 FIFA World Cup Doha (Qatar), mga transport carrier ng Moscow at ang Medsi network.

Malapit nang maging interactive ang advertising sa press. Ang SmartComTooth device ay may kakayahang magpadala ng mga link sa mga artikulo o advertisement mula sa mga kliyente ng publikasyon sa smartphone ng isang tao sa loob ng radius na 10-15 metro mula sa naka-print na magazine. Sinusubukan na ng Forbes magazine ang isang espesyal na bookmark na may isang analyzer.

Kumusta, mahal na mga mambabasa ng blog site. Hindi nagtagal naglathala ako ng artikulong "". Doon kami nagkakilala nito libreng sistema mga analyst na parang mula sa loob, i.e. natutunan kung paano kinokolekta ang data, kung paano ito pinoproseso, iniimbak, at kung paano nabuo ang mga ulat na kailangan namin batay dito.

Ang kaalamang ito ay tiyak na magiging kapaki-pakinabang sa atin sa hinaharap. Well, ngayon gusto kong lumipat nang direkta sa pakikipag-usap tungkol sa analytics tulad nito. Para saan ito? Anong mga paraan ng pagsusuri sa website ang umiiral at kung anong pamantayan sa pagganap ang dapat subaybayan.

Titingnan din natin kung paano kinokolekta ang mga istatistika ng site, anong mga pamamaraan at tool ang madalas na ginagamit, at higit sa lahat, kung paano kinokolekta ang data na ito. Kaugnay nito, tatalakayin namin nang detalyado ang mga konsepto tulad ng bisita, session at hit, na siyang batayan ng lahat ng web analytics. Nang walang pag-unawa sa mga bagay na ito, magiging napakahirap para sa iyo na higit na maunawaan ang lahat ng mga intricacies ng pagtaas ng kahusayan ng iyong site, na pag-uusapan natin sa mga artikulo ng seksyong ito.

Ano ang susubaybayan at kung paano magtakda ng mga gawain para sa analytics?

Mula sa artikulo sa itaas, nalaman namin na, sa katunayan, ang Google Analytics system ay binubuo ng ilang mga bloke, na ang mga pangunahing ay maaaring isaalang-alang:

Tool sa Pagkolekta ng Data
Mga tool para sa pagsusuri, pagproseso at pagpapakita ng nakolektang istatistikal na data

Bakit maaaring kailanganin natin ang mga naturang analytics system?? Tingnan natin:

Ito ay sa pangkalahatan, ngunit sa pangkalahatan tumpak na kailangan ang analytics upang mapabuti ang sitwasyon sa iyong website(at negosyo). Dahil dito, masusukat mo ang isang bagay at masusubaybayan ang epekto ng mga pagbabagong gagawin mo sa ilang katangian na mahalaga sa iyo (pagdalo, conversion, atbp.). Ang hindi masusukat ay hindi rin mapapabuti nang may kabuluhan, kung kaya't ang lahat ng mga espesyalista sa SEO ay kamakailan lamang ay nagbigay ng labis na pansin sa pagkolekta ng mga istatistika, pagproseso at pagsusuri sa mga ito. Ito ay hindi isang simpleng bagay, ngunit ito ay napaka-promising.

gamit ang mga system tulad ng Google Analytics, ay depende sa uri ng iyong site. Sa prinsipyo, walang napakaraming mga pagpipilian, kaya ilista na lang natin ang mga ito:

Benta - may-katuturan para sa online commerce
Koleksyon ng mga lead - halimbawa, mga pagpaparehistro sa site, mga subscription sa news feed, pagsagot sa isang order form, atbp. Nauugnay para sa maraming uri ng mga mapagkukunan na nangongolekta ng mga koleksyon ng iba't ibang mga pagkilos ng user upang pagkakitaan ang mga ito sa isang paraan o iba pa.
Paglahok ng madla at trapiko ng mapagkukunan - nauugnay para sa impormasyon at mga mapagkukunan ng balita
Pagtulong sa mga user na makahanap ng impormasyon - may kaugnayan para sa mapagkukunan ng impormasyon tulad ng mga search engine, catalogue, encyclopedia, atbp.
Pagtaas ng kamalayan trademark, pati na rin ang katapatan ng audience dito - may kaugnayan kapag nagba-brand, i.e. promosyon ng tatak

Alinsunod dito, kakailanganin mong maunawaan kung anong uri ng proyekto ang iyong proyekto, at batay dito pipiliin mo ang mga tagapagpahiwatig ng pagiging epektibo nito na dapat subaybayan gamit ang isang analytics system (Google o Yandex - hindi mahalaga). Sa teorya, ang proseso ay mukhang medyo simple:

Ang pinaka-hindi kasiya-siyang bagay ay ang lahat ng inilarawan sa itaas, sa isang mapayapang paraan, ay kailangang pag-isipang mabuti bago ka pa lumikha ng isang website. Kadalasan ay napakahirap magdala ng isang yari at gumaganang proyekto sa Internet sa isang form na posibleng sukatin ang mga kinakailangang tagapagpahiwatig ng pagganap. Kung wala ang lahat ng ito, ang paggamit ng makapangyarihang mga sistema ng analytics tulad ng Google Analytics ay hindi magiging mas epektibo kaysa sa pagpukpok ng mga kuko gamit ang isang mikroskopyo.

Mga pangunahing opsyon para sa pagkolekta ng mga istatistika sa iyong site

Gayunpaman, i-abstract natin ito at ipagpalagay na mayroon kang mas marami o hindi gaanong makabuluhang mga sagot sa lahat ng mga punto sa itaas. Pagkatapos nito, ang tanong ay lumitaw - paano namin makolekta ang data na kailangan namin para sa pagsusuri. Tulad ng nabanggit ko na sa artikulo tungkol sa, teknikal Maaaring ipatupad ang pangongolekta ng data sa dalawang paraan:

Kolektahin ang mga ito nang direkta sa web server, kung saan matatagpuan ang iyong site, na nagre-record ng lahat ng kahilingan dito. Para dito, ginagamit ang data ng log at mga log ng server, pati na rin ang mga script na espesyal na idinisenyo para dito. Ang pamamaraang ito ay may mga kalamangan at kahinaan:
Sa mga tuntunin ng teknikal na pagpapatupad, ang pamamaraang ito ay isang programa na direktang naka-install sa server kung saan, sa katunayan, matatagpuan ang iyong website. Pinaka sikat mula sa mga sistema ng analytics ng server:
1. - napaka sikat na sistema, na kadalasang ini-install ng mga hoster sa mga server bilang default.
2. Ang Piwik ay isang napakalakas na tool na sa anumang paraan ay hindi mababa sa mga kakayahan sa, halimbawa, tulad ng isang tanyag na sistema ng koleksyon ng istatistika ng kliyente bilang Yandex Metrica (bagaman ang Piwik, siyempre, ay walang web viewer).
3. Ang Loganalyzer ay isang bahagyang mas advanced na analytics kaysa sa Awstat.
4. Ang Weblog Expert ay mahalagang katulad din sa Awstat.
Ngunit sa parehong oras, maaari mong direktang kolektahin ang kinakailangang data sa mga browser ng gumagamit na bumibisita sa iyong site. Mayroong isang client-oriented programming language na tinatawag na JavaScript, ang mga utos na maaaring isama sa HTML code ng isang web page. Sa prinsipyong ito gumagana ang karamihan sa bumibisita sa mga counter at analytics system tulad ng Google Analytics o Yandex Metrics.
Nagdagdag ka sa lahat ng pahina ng iyong site ng isang fragment ng code na inaalok sa iyo, na, kapag naisakatuparan, ay kokolekta ng lahat ng kinakailangang data mula sa mga browser ng mga bisita sa iyong site (at pagkatapos ay ipapadala ito sa mga server ng analytics system na iyong ginagamit ). Ang pamamaraang ito ay mayroon ding mga kalamangan at kahinaan:
1. Ang mga nakolektang data ay hindi magiging tumpak tulad ng sa kaso ng mga istatistika ng server. Ang antas ng kamalian na ito ay medyo mahirap matukoy, at ito ay nakasalalay sa parehong mga pamamaraan na ginamit at sa mga random na pangyayari (sa ilang mga browser ng mga gumagamit, ang pagpapatupad ng mga utos na nakasulat sa JavaScript ay maaaring puwersahang hindi pinagana, o nakalimutan mong i-embed ang script sa ilang indibidwal na mga pahina sa iyong website).
2. Ang lahat ng data ay kokolektahin at iimbak sa mga server ng isang third party (ang analytics system na iyong ginagamit). Totoo, sa kasong ito, ang kanilang panahon ng pag-iimbak ay magiging limitado, at ang iyong pag-access sa data sa mga pambihirang kaso (nawalang password, nilabag ang mga panuntunan sa paggamit, atbp.) ay maaaring limitado. Sa katunayan, ang mismong data na ito ay ang iyong pagbabayad para sa kalayaan ng karamihan sa mga serbisyong ito, na maaaring gumamit ng malaking istatistikal na base sa isang malaking bilang ng mga site para sa kanilang sariling mga layunin at ilipat, halimbawa, sa mga interesadong manlalaro sa merkado ng paghahanap para sa pera.
3. Ang katotohanan na ang mga array ng mga nakolektang data ay hindi kailangang itabi sa iyong server ay isa ring positibong punto, dahil hindi ito mangangailangan ng mga karagdagang gastos, tulad ng kaso sa mga istatistika ng server.
4. Ang mga kakayahan sa analytics ng mga system ng kliyente (yaong nangongolekta ng data sa mga browser ng mga user, ibig sabihin, mga kliyente), bilang panuntunan, ay seryosong nakahihigit sa kanilang mga katapat sa server.
Mga halimbawa ng mga sistema ng koleksyon ng istatistika ng kliyente maaaring magsilbi:
1. — ang mga mapagkukunang iyon na nagho-host ng counter na ito ay awtomatikong nahuhulog sa catalog ng rating na ito (medyo isang pinagkakatiwalaan).
2. — isa pang counter ng istatistika, batay sa kung saan itinayo ang rating ng mga pinakabinibisitang site sa paksa.
3. - ang pinakasikat na paraan sa RuNet upang mangolekta ng mga istatistika para sa iyong website.
4. - medyo sikat na rating site sa RuNet.
5. - isang bahagyang mas advanced na sistema ng koleksyon ng istatistika na may mga rating ng mga site na nag-install ng kanilang counter.
6. - isa na itong ganap na sistema para sa pagkolekta at pagsusuri ng data ng istatistika ng website, na may medyo mabigat na brilyante sa korona nito - isang web viewer.
7. ay ang pinaka-advanced na sistema ng analytics na magagamit nang libre. Sa pangkalahatan, medyo matagal na ang nakalipas, medyo naiiba ang tawag sa Analytics at isa itong bayad na sistema (ilang daang dolyar bawat buwan upang malaman ang trapiko at mga nauugnay na parameter), ngunit pagkatapos ay binili ito ng mahusay at kakila-kilabot na Google, pagkatapos nito ay ginawang magagamit sa lahat. Gayunpaman, ilang taon na ang nakalipas, lumitaw ang isang bayad na bersyon ng Analytics para sa malalaking site, na may advanced na functionality.
8. Ang Adobe SiteCatalyst ay ang pangunahing katunggali sa bayad na bersyon ng Google Analytics. Ang paketeng ito ay binabayaran din, at medyo sikat sa bourgeoisie.
9. Ang WebTrends ay isa ring medyo makapangyarihang tool, malawakang ginagamit sa burzhunet.
Sa pagpapatuloy ng seryeng ito ng mga artikulo, isasaalang-alang namin ang mga sistema ng koleksyon ng istatistika na nakabatay sa kliyente, kaya pag-uusapan natin ang mga ito nang mas detalyado.

Paano gumagana ang mga analytics system kapag nangongolekta ng mga istatistika ng site?

Kaya, sa pagsasagawa, ang mga istatistika ng site ay kinokolekta sa sistema ng kliyente sa pamamagitan ng pagpapakilala ng isang maliit na piraso ng code na nakasulat sa JavaScript sa lahat ng mga pahina nito. Bagaman, sa katunayan, hindi ito ang code mismo, ngunit ang paraan lamang ng pagtawag dito. Ang code ng koleksyon ng istatistika mismo ay napakalaki, at na-load ito nang sabay-sabay sa pag-load ng web page na ito mula sa mga server ng Google o Yandex (sa kaso ng paggamit ng Analytics at Metrics, ayon sa pagkakabanggit), maliban kung, siyempre, ito ay dati nang naka-cache sa browser ng gumagamit.

Isinasagawa ng browser ang code na ito sa pamamagitan ng pagpapatakbo nito sa JavaScript interpreter nito. Bilang resulta, ang iba't ibang data ay kinokolekta at ipinadala sa mga server ng Yandex o Google (kung ano ang pahina, kung saan nanggaling ang bisita, anong cookies ang nakaimbak para sa kanya sa browser, anong resolution ng screen ang mayroon siya, anong browser, anong OS at higit pa). At pagkatapos ay ang mga nakolektang istatistika ay naka-imbak sa database ng analytics system na napagpasyahan mong gamitin.

Ang data na ito ay na-access na ng analytics system kapag sinubukan naming tingnan ang ilang partikular na ulat sa aming website sa pamamagitan ng web interface nito. Batay sa mga ulat na ito, maaari na tayong magsagawa ng karagdagang pagsusuri. Iyon lang, napaka-simple. Kung pag-uusapan mga mobile application, pagkatapos, tulad ng nabanggit ko na sa artikulo tungkol sa, hindi ito gumagamit ng Javascript code para sa pagsubaybay, ngunit ang tinatawag na developer kit (SDK). Ang data ng istatistika na nakolekta sa mga mobile application ay hindi ipinapadala palagi, ngunit sa mga batch pagkatapos ng isang tiyak na tagal ng oras.

Lahat ng istatistikal na data na nakolekta ng tracking code at naproseso ay magiging available sa iyo sa anyo ng mga ulat sa web interface ng analytics system. Sa Google Analytics, ang lahat ng ulat ay batay sa mga kumbinasyon mga parameter (sukatan) at mga tagapagpahiwatig (mga sukat).

Gayunpaman, para makapagsalita tayo ng parehong wika sa hinaharap, kakailanganin nating tukuyin ang mga pangunahing konsepto (mga termino) na ating gagamitin. Sa pangkalahatan, pinag-usapan ko ang mga ito sa isang artikulo tungkol sa Google Analytics (tingnan ang link sa simula ng publikasyong ito), ngunit hindi masakit na ulitin ito.

Kapag sinusuri ang mga istatistika ng website, tatlong pangunahing konsepto ang ginagamit: mga hit, session at user. Ang lahat ng nakolektang istatistikal na data sa anumang analytics system ay nakaayos ayon sa hierarchy sa isang tatlong antas na sistema. Sa pinakaibaba ay ang mga hit, medyo mas mataas ang mga session, at sa pinakatuktok ay ang mga user.

Kaya, ang mga hit ay isang mahalagang bahagi ng session (isang hanay ng mga aksyon na ginawa sa panahon ng pagbisita ibinigay na gumagamit sa site), at ang hanay ng mga session ay nagpapakita ng gawi ng user sa site (ilang beses niya binisita ang site at kung gaano katagal ang kanyang mga pagbisita). Tingnan natin ang lahat ng ito nang mas detalyado at lubusan:

Tingnan natin nang mas malapitan cookies. Ito ay maliliit na piraso ng data sa format ng teksto na naka-imbak sa cache ng browser. Ang mga ito ay madalas na ginagamit bilang isang mekanismo upang matandaan ang bisita at ang kanyang mga kagustuhan - upang iimbak ang mga setting na ginawa niya sa site, mga parameter ng pahintulot at iba pa. Kapag binisita mong muli ang site na ito, binabasa ng browser ang cookies na nakaimbak para dito at dadalhin ang bisita sa interface na pamilyar sa kanya; hindi niya kailangang muling pahintulutan sa site na ito sa tuwing nire-refresh ang pahina.

Ang cookies ay maaaring nahahati sa dalawang uri - first-party (cookies ng site kung saan binisita ng bisita) at third-party (hindi sila nauugnay sa site na ito, ngunit naroroon sa bukas na pahina). Ang isang halimbawa ng pinagmumulan ng third-party na cookies ay isang banner na ipinapakita sa isang page, ngunit na-load mula sa isang third-party na server. Maaari mong hindi paganahin ang pagtanggap ng mga third-party na cookies sa iyong mga setting ng browser, na, sa katunayan, ay kung ano ang ginagawa ng maraming tao.

Gayunpaman, ang limitasyon na inilaan para sa isang artikulo ay naubos na, kaya't patuloy nating pag-uusapan ang tungkol sa cookies at lahat ng iba pa na magbibigay-daan sa amin na makabisado ang agham ng makabuluhang koleksyon ng mga istatistika ng site at nagtatrabaho sa mga ulat na binuo batay dito, sa mga susunod na publikasyon ng ang seksyon.

Good luck sa iyo! Magkita-kita tayo sa mga pahina ng blog site

Maaari kang manood ng higit pang mga video sa pamamagitan ng pagpunta sa

");">

Baka interesado ka

OpenStat - bisitahin ang counter at rating (dating SpyLog), pag-install at magtrabaho kasama ang mga istatistika
Yandex counter makikita sa site - set up ito at pag-install ng informer bagong aklat Tandaan: praktikal na gabay sa komprehensibong web analytics
HotLog - pagpaparehistro sa pagraranggo ng mga site at pagtanggap ng isang visit counter code
Trapiko ng site - kung paano suriin ang mga istatistika ng mga pagbisita sa iyong mapagkukunan o alamin ang mga pagbabasa ng metro ng site ng ibang tao
Paano gumagana ang Google Analytics at kung ano ang bago nito sa sistema ng Universal Analytics