网站流量异常变动的8种常见原因

在网站分析中，最常见的工作之一是分析和解释流量的异常变化。今天，网站的流量越来越高，为什么后天网站的流量会减少，为什么这些变化会对网站产生什么影响，这些都是等待我们回答的问题。通常在这种情况下，我们会先进行定量分析，通过细分找出异常变化的具体流量。然后进行定性分析，找出这部分流量异常变化的具体原因。第一步相对简单，原因可以通过分析谷歌的细分功能来找到。第二步有点困难。因为数据本身只能解释发生了什么，但不能告诉我们为什么，所以我们需要找到真正的原因。坦白地说，并非每一次分析都能找出流量变化异常的真正原因(定性).很多时候，即使我们找到了原因，我们也会发现原因是如此简单和明显。但我们一直忽视它。本文总结了网站流量异常变化的七个最常见原因。在进行复杂的细分和假设之前，让我们先看看这七个原因，这可能会减少你的许多不必要的工作。如果排除这七个原因，那就开始你的大项目吧。原因1:节假日开始和结束时流量异常变化的第一个原因很简单，那就是一年中不同的节假日。通常在每个节假日的开始和结束时，网站的流量都会有明显的下降和上升趋势。这种变化很容易验证，观察流量变化的日期和持续时间。如果有历史数据，也可以与去年同期进行比较。节假日的流量变化是有规律的，会同时影响网站的所有流量来源。但通常对流量质量影响不大。建议:创建一个大表，记录明年所有节假日的时间。然后记录不同节假日流量的变化。这在第一次创建时可能没有多大用处，但当你完全记录了一年的流量时，它会变得非常有价值。原因2:不同行业的网站在淡季和旺季受到节假日的影响，开始时间也不同。例如，春节期间网站流量的大部分变化都是从国家统一节假日开始的，但对于旅游和销售机票，对于火车票网站来说，这段时间可能会提前更多。因为春节是这类网站销售的旺季。因此，一年中的销售旺季也会影响网站流量的变化。行业淡季和旺季的流量变化也相对有规律，这通常会影响网站的所有流量来源。建议：与网站或行业熟悉的业务人员沟通，了解行业销售旺季和淡季，并将这些时间段与之前创建的假日表进行整合。原因3:如果前两个是网站流量的自然原因，那么后面是人工操作对网站流量的影响。这里的主要原因之一是网站的营销活动。每个网站都需要推广来吸引流量。当一轮营销活动开始时，流量将显著增加。当这一轮市场活动结束时，流量将显著恢复。营销活动通常会影响特定渠道的流量，并可能降低该渠道的流量质量。建议：首先，确保您的网站分析工具能够记录所有流量的来源，并且可以区分付费和非付费流量。然后向营销人员提供详细的推广计划和时间表。当计划推广时间内发生流量变化时，首先根据表中的渠道检查流量变化。此外，此推广计划还需要集成到以前的表中。原因4:第四个原因是热点事件对网站流量的影响。热点事件分为两类，一个是活跃的，另一个是被动的。活跃的热点事件通常是营销活动的一部分，有明确的目标和指导。被动的热点事件是由他人自发或创造的。这些事件通常会影响三个渠道：SEO流量、直接流量和推广流量。通常，根据流量来源、搜索关键字和流量变化的时间，我们可以发现流量变化是否是由热点事件引起的。建议：主动热点事件应包含在营销时间表中，被动热点事件只能在发现后记录在表中。当然，你也可以通过谷歌通讯订阅一些与网站和行业相关的关键词，尽快发现舆论的变化。原因5:政策对行业的影响很多行业都会受到政策的影响，这些行业的网站也不例外。就像最近八个国家对房地产网站的影响一样。受政策影响的流量覆盖了网站的所有流量渠道。建议政策何时变化不在我们的计划和时间表中。因此，在相应的时间点记录变化是非常必要的。原因6:网站和页面调整前后的网站修改、增减频道、URL规则调整、页面优化、内容调整等可能会影响网站结构、内容和页面修改的流量。这部分的影响主要反映在搜索引擎优化渠道中，每个网站的调整和修改都可能影响搜索引擎对网站的排名，然后影响网站获得的流量。建议：与网站内容和产品部门确定网站调整计划和开始时间，与SEO部门确定影响范围和预期恢复时间。然后在我们的表格中记录这些修改。原因7:网站服务器状态影响网站流量的第七个原因是网站服务器的工作状态，这不仅仅是指服务器的停机，它还包括机房内其他网络设备的工作状态，如交换机、路由器、机房供电等不可抗拒的因素。这些因素可能会导致网站服务器的工作状态不稳定，从而影响网站的流量。通常，服务器产生的流量变化会影响所有渠道流量，并将发生在同一时间点。建议：如果您发现网站所有渠道的流量在同一时间点下降，建议您询问网站技术人员是否调整了网站。如果没有，您需要在此时间点检查服务器上的日志。原因8:网站分析工具调整影响网站流量的最后一个原因是网站分析工具本身，以谷歌Analytics为例，任何代码调整和过滤设置都会影响分析工具记录的流量数据。同时，当分析工具的工作状态出现问题时，也会影响报告中的数据。对于谷歌，您可以在这里检查工具的日常运行状态。建议：1记录每个网站分析工具的调整。2不要过于关注实时数据

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