エンゲージメント(参画)が特別な尺度であり、Avinashエンゲージメントは、サイトの分析として措置すべきではない、それは探したいはありません以上のようなものだったで使用するための口実に測定サイトの真の尺度です。 彼はいくつかの欠陥の関与の有無を引用:
- 婚約が別のサイトによって異なりますが、それが均一尺度ではなく、統一的な基準を定義することは困難である。
- 婚約はよく定量化されていない行動に参加するためにビューの定性的な観点から多くのユーザーに、より多くの定義されている、それが正確に測定することが困難である。
- 最後にサイトのユーザー参加のない基準をどの程度である。
- 標準的な定義はありませんので、そこに固定されていないため、サイトの全体的なパフォーマンスを測定するために参照インデックスとして使用することはできません。
したがって、我々は、少なくともそれは、ユーザーの活動を測定する指標のサイトの独自の分析として使用することができ、おそらく婚約も全く役に立たない、婚約が非標準化された尺度であることを想定していますが、Avinashのそれら神話をバイパスすること言及することができます。
合理的に婚約を定義する方法
あなたがサイトのユーザーのアクティビティを測定するために婚約を使用して、傾向分析のための長期的指標として、それを使用する場合は、最初の婚約動作として分類されるものの定義を決定する必要があり、比較的短期間で修正され発生しません変更されました。 このようなフォーラムのように、 "ポスト"の動作と "スレッド"はユーザー参加するかどうかを識別するための基準として使用することができます一定の相互作用の振る舞いです。サイトまたはプロモーションリンクのアクティビティボタンは識別·エンゲージメントとして使用することはできません基準、一般的なプロモーション期間、婚約の行には、エンゲージメントの不安定につながる対応する減少し、(または、あなただけの分析の重要性を別々の分析のために失われることになりますので、ユーザー参加の促進、それはまた別の問題)である。
ここでeコマースのサイト定義エンゲージメントの例を示すには、2つの例を挙げます:
- ユーザーの行動;
- ショッピングカートや購買行動へのユーザー。
- ユーザの事前·事後の販売フィードバック挙動;
- 商品のユーザー評価。
そして、行動のエンゲージメントを定義することができるマイクロブロギングを見てみましょう。
- ユーザー登録行為。
- 新しいマイクロブロギングまたは前方マイクロブロギングをリリースしました。
- マイクロブロギングコメントの投稿。
- 新規ユーザーを懸念。
eコマースサイトやマイクロブログの定義の関与は、婚約は、サイトが自分の婚約の長所と短所の比較をできない理由の非標準的な尺度である理由である、非常に異なって見ることができます。 サイト内のエンゲージメントの分析指標ので、唯一のサイトユーザーにアクティブな傾向を測定するために使用される。
私もアクションを "お気に入りマイクロボー"を追加して定義されているマイクロブロギング·エンゲージメントことができるようように、私の提案は、定義の婚約のためであり、ウェブサイトが形成に関する冒頭べき、メソッドの異なる定義をも持っているウェブサイトの婚約であっても、サイトは大きな変化の性質は容易に定義、またはサイト自体としても評価を変更する必要がない場合は標準では、それはよく役割を果たすことはできません。
婚約だけのアクションや行動(アクション)ではなく、出力結果(アウトカム)のサイトの一連のユーザーであることに留意すべきである。 唯一のユーザーの活動の頻繁な測定に使用されるし、ユーザーのアクティビティの最近のレベルを分析し、サイトの効果を測定するために使用することはできませんことができます。
婚約索引の分析に基づいて
最初の詳解は、Web Analyticsのエリック·T·ピーターソンの記事をお勧め- 。?どのように関与を計算するか 、婚約を提供する非常に包括的かつ刺激的な分析である。
次のような動作で構成されています私は私のブログの婚約を定義する場合、最良の例の分析なので、ここでは、例えば、私のブログです。
- ユーザーのコメント。
- コレクションまたは私の記事を共有する。
- 私のブログや懸念私にサブスクライブ。
- 3分以上の滞留時間(サイト上の時間)。
最初のクリックストリームを介して、実際には、得られたデータに関連して+大多数のユーザーの行動を追跡するイベントがまだここに取得するために追跡することができ、もはや詳細に開始されません。
次のエンゲージメントを測定する方法です。 測定エンゲージメント指標が今、私たちは婚約が定義されていることを参加指数(エンゲージメント·インデックス)と呼ばれ、我々はいくつかの方法によって婚約のインデックスを計算することができます。 それは我々がコメントを投稿するには、おそらく、時間の特定の動作を正確に定量的な数字にすることはできませんので、はの数を計算することができ、単位として(または)に従事するかどうかを最初の訪問を訪問するのではなく、エンゲージ各訪問回数を計算するために、セッションと呼ばれることをお勧めします。行動のクラスのいずれかが訪問がかみ合っていることを発生しますが、滞在の長さを測定するために番号を使用することはできませんので、ここだけ訪問を判断する統一され、我々は説明するコードのいくつかの画像を使用することができます。
ブールisEngaged(訪問){ (| |株| |フィード| |続く| | time_on_site> = 3分のコメント)の場合 trueを返します。 他 falseを返す;}
上記の関数を呼び出すと、 "我々は、従事訪問が従事訪問エンゲージメントのインデックス値の合計数のうち、計算することができます。訪問何を得ることができます。 単にエンゲージメント指数は、我々は、ユーザーの参加率を介して(婚約レート)サイト全体の訪問数の割合で計算されますことができ、コントラストの値には思えない。
婚約·レート=従事訪問/すべての訪問数
また、従事訪問訪問の関係を比較するために次の図を使用することができます。
また、エンゲージメントの定義における行動の種類の比率を分析することができます。
両方のコメントやブログを購読する可能性もあり、この円グラフの訪問の合計は、エンゲージメント指数、訪問、上記で計算されていないですここで注意することは、この訪問は、動作の2種類の比にレコードを複製します。 記事の上に推奨される分析の情報源のエリック·T·ピーターソンの婚約の内訳は、非常に詳細に記載されている、興味のある友達が見ることができます。
あなたもまだ良い実際に、ユーザー参加ブログのユーザーに購読する人々やユーザーは、よりアクティブになるべきであるブログのコメントで、おそらく同様に重要ではないこと、および、あなたがこれらの行為に異なる重みを与えることができることを意図していると思われる場合は、シドニー-ブログの導入に関連したウェブ解析指標(8)の最も基本的な-婚約すると、重量がより客観的かつ正確である場合は、あなたが使用することができます階層分析プロセス(AHPを)私が持っていた前に各を計算するエンゲージメント指数の重量の動作は(E iは、W iのそれぞれの婚約挙動の重量の数は、各従事訪問で定義されている)に対応する重みである。
重要性の関与を分析する
時には我々は細分化する必要があり、時には我々は全体的なパフォーマンスを評価することが集計の指標である必要があります。 これは、各訪問エンゲージメント指数は、使用頻度で計算しようとしないことをお勧めします。サイトのデザイン(ページレイアウト、インタラクティブなボタン設計変更)、および(多様性を達成するために、行動の変化に起因する回数は、春にしたい場合あまりにを通して達成されるマイクロブログ)、さらに匹敵する測定するために婚約訪問の不安定な状態を示す、婚約のサイト全体を測定することが我々が唯一の総計で最も。
したがって、Webサイトのエンゲージメントは、最後に使用何ですか? そこに最近の電子商取引のウェブサイトの受注は大幅な変更がされていないときに単純な例では、ですが、ユーザーのアクティビティは、商品品質の問題、サイトへの多数のユーザーから、急激に増加していたサイトがユーザーのアクティブとのかかわりの分析によって監視されている場合のフィードバックや苦情は、その後、それはすぐに検出して対応することができます。 実際に、この例はまた、いくつかのサイトのエンゲージメントのためのサイトのより高いパフォーマンスが必ずしも良くはないことを示し、両者の間に直接のリンクはありません。
WEB2.0がより頻繁に対話し、ユーザーとWebサイト間、時代に入った、サイトがより多くのアクティブユーザーが独自の活力を高めるために必要とし、サイトとのサイトとユーザー間の情報交換を強化するためにユーザーの関与より詳細な情報をサイト用に作成すると同時に、ダイナミックで、その多くは、それ自体が無視されているサイトであるか、またはユーザーがこれらの "知恵"の注入がより多くの注意を喚起するためにサイトの疑いありませんが、貴重な情報を提供することはできません。
»この論文では、 BY-NC-SAの :契約、ソースを指定してください再現ウェブサイトのデータを見る » ユーザの活動"エンゲージメント"を測定する
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_at_ ヨーヨー :こんにちは、あなたは統計的手法に従事して訪問GAもユーザーの参加レベルでダウンして壊れたアドバンスセグメントのユーザーの行動データを用いて可能であると言う。 実際には、GAなどの運用データベースのデータの有無など、一部のデータの欠陥を、得るためには、コメント内の例として、おそらく他の方法があり、GAで得られたことができますが、データウェアハウスが実際にある場合の統計情報とセグメンテーションの種類は大きくなります便利、これは私は、ビューの時点と考えるものです。
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