續談 “Ranking Factors 2014” 網頁載入速度、推薦連結網站網址與次要維度研究



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說到續談 “Google Ranking Factors 2014” ..

如同我們上週 “從 GA 來看 “Google Ranking Factors 2014” 中幾個首度被重視的指標” 文章中所提到的介紹,其實我們可以直接從 Google Analytics 中檢視在今年首度成為 Google Ranking Factors 的 “點擊率” 、 “跳出率” 以及 “網頁停留時間” 並在文中也提到了一些可以改善這些表現的一點建議。

而今天將延續上週對 “Google Ranking Factors 2014” 所進行的研究與分享,將再與各位介紹的是同樣可以從 Google Analytics 進行檢視的 “網頁載入時間(速度建議)” 與 “Back Links(所有參照連結網址) 的數量、到達網頁與來源國家” ,就再請打開 Google Analytics 並與我們一起進行研究吧。

題外話:
剛剛有稍微提到的 “所有參照連結網址” 其實就是之前的 “推薦連結流量” 。而這 “所有參照連結網址” 簡單來說就是確實幫我們帶來訪客的其他網站網址清單,我們可以在這報表中看看有哪些網站願意在自己的網頁上放上我們某一網頁的網址,也可以進而比較從不同網站帶來的訪客行為與價值。

Earn Quality Backlinks.png

行為 > 網站速度 > 速度建議(網頁停留時間)

那現在要如何檢視我們網站中每一頁的載入時間呢,其實就請直接到 Google Analytics > 行為 > 網站速度 > 速度建議 報表頁面如下圖後,就會看到每一個頁面的”平均網頁載入時間” 了。而在這報表中除了讓我們可以快速檢視網站中每一個頁面的平均載入時間外,最重要的應該就是在每一個平均載入時間右邊的 “Page Speed 建議” 。

而這 “Page Speed 建議” 其實就是透過 Google 的一個線上工具 “PageSpeed Insights” 如下方第二張圖示所產生的建議,在分析結果中會指出我們網頁中有那些可以改善的項目,若能一一改善就能大幅改善網頁的載入時間了。

題外話:
但若說到這載入時間到底是正常還是過久,在 “Google Ranking Factors 2014” 有提到前三十名的網頁平均載入時間是 1.27 秒,但這個載入時間若拿來跟我們自己的網站做比較,似乎都離這標準都還相當遠 ~”~ 初步判斷除了網頁技術外,跟國內頻寬速度應該也有些關係。故建議還是用相對值來比較與盡力改善就好。
或者,若有任何不同的看法或建議都再請儘管提出嘍。

網頁載入平均需時報表.png
PageSpeed Insights.png

攬客 > 所有參照連結網址(推薦連結來源)

也如 “Google Ranking Factors 2014” 上所提到的, “Back Links 的數量” 、 “是否連到網站首頁” 以及 “是否來至於同一個國家” 都是相當重要的 Ranking Factors, 所以,現在若要檢視上述的網站表現,就要再請到 攬客 > 所有參照連網址中進行查看。

進入 “所有參照連結網址” 報表後,畫面最右下角的 xx 頁其實就是目前共透過 xx 個其他網站幫我們帶來訪客,知道了共有多少個網站為我們帶來訪客後,就再請利用我們過去常常提到的 “次要維度” 新增 “國家/地區/領域” 如下圖或是直接在這個頁面將 “主要維度” 換成 “到達網頁” ,就可以一口氣直接檢視到底有哪些國家為我們帶來訪客,以及到底從其他網站來的訪客,到達頁面到底是不是首頁嘍。

題外話:
1. 若對 “次要維度” 還不是很熟悉,或打算一次了解到底有多少 “次要維度” 的朋友,就可參考我們過去在 “次要維度選項大全(中英文對照) – Google Analytics 最大分析可能” 、 “進階區隔 + 主要維度 + 次要維度 – 直接或點擊網址的訪客背景研究” 所提到的研究與應用嘍。2. 上述提到 xx 頁就是 xx 個網站,是因為就算報表上假設顯示 25 頁也不代表共有 25 * 10 個網站,而是翻譯上有些錯誤。若不是很確定以上是在說什麼朋友,其實也請直接換頁看看應該就知道是什麼意思嘍。

3. 有關 “到達網頁” 的概念因為實在是太重要,所以若還不是拿~麼熟悉的朋友,就再請盡量抽空到 “到達網頁 ga 研究中,其實還有很多鐵一般的證據” 、 “到達網頁 – 故事… 通常都是從這兒開始的…” 加深我們對於 “到達網頁” 的了解與感覺嘍~~~

推薦連結流量來源所屬國家研究.png

在今天的 “網頁速度” 與 “所有參照連結網址” 之後…

先補充一下,在進行 “所有參照連結網址” 報表研究時,還請善加利用我們在 “ga報表搜尋/進階篩選器 – 目標數據分類與遴選” 曾提過的篩選器將某些對我們特別有幫助的資料進行分類,將可以幫助我們更快速地進行比較喔如下圖。

再者就是如以上與過去都有不斷提到,建議別對 Google Analytics 中某一天或是某一維度、指標過於敏感與重視,而應該是要不斷利用 “趨勢變化” 或是 “單一變數” 上的比較才可以知道自己網站到底是節節退敗還是確實有在成長與改善喔!!

篩選器圖示.png



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蔡先生

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目前主職 awoo MarTech 技術 nununi 推廣暨服務顧問,且深耕 SEO & Google Analytics 技術多年,曾有幸擔任國內各大知名企業、品牌與協會技術交流講師,且除了盡力看見數據外更盡可能抽空看見臺北各大特色咖啡館/優質廠商於 www.triplew.tw。

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