挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧（2）——熱圖
來源:網(wǎng)站推廣 2012-09-06
【每期一句】所有人都沉浸在時間之中,并被流逝的歲月卷走。人終其一生不過是在與時間抗爭。我們很想抓住一次戀愛,一場友情,但是這些情感只能依附于人才能得以留存,而每個人自己,隨著時間的流逝 ,也在不斷地解體和沉沒——或是死去,或是溜出我們的生活之外,或是我們自己已然改變。——普魯斯特
【前言】上期我們詳細討論了bounce rate中的一些大眾智慧,為大家說明了“過猶不及”的道理,bounce rate過低并非好事,bounce rate過高也可能只是技術原因。這一期,我們看看朋友們特別喜歡的另外一個工具——熱圖�？纯礋釄D中的大眾智慧有什么“小誤區(qū)”。
【正文】
“一圖勝千言”,在網(wǎng)站分析中也完全如此。我們喜歡熱圖的原因,是這張圖非常明確地告訴我們用戶對一個頁面上的什么部分感興趣,而且非常直觀。我曾經(jīng)有客戶告訴我:我什么都不需要,你就給我熱圖就好了。我想,他一定是因為熱圖易讀好懂,且滿含信息,所以才對它青睞有加。
于是,眾多的工具也有意無意強調了熱圖的重要性,大家熱衷創(chuàng)造比“別人”更好的熱圖功能,從而獲取更多的用戶好感。
此熱圖非彼熱圖
熱圖可能不像大家想象的那么簡單。最早的熱圖思想來自于研究用戶瀏覽圖像行為的那些專家們,其實熱圖不僅僅只是給網(wǎng)站網(wǎng)頁分析用的,熱圖自一開始,就是一種用于研究人的視覺認知的嚴肅科學方法。
所以熱圖并非我們在網(wǎng)站分析工具上看到的熱圖(點擊密度圖),而是指用戶的視覺注意力圖。下面這張著名的Google熱圖的紅藍漸變就是描繪用戶眼球注意力的。
據(jù)說Google用這個圖來決定廣告位置的價格,左邊的價格高于右邊,顯然是因為左邊獲得的用戶注意力遠遠高于右邊。
所以,如果我們只是說“熱圖”,我們應該想到的是人眼鏡的注意力熱圖,而非點擊的熱圖。而在英語中,視覺熱圖常用eye tracking heat maps,點擊熱圖則用click heat maps表示,是不一樣的。
對于UE設計師,網(wǎng)站UI等負責頁面視覺和交互的朋友而言,人眼注意力的熱圖十分好用。一旦你知道你做出來的東西,人的眼睛是如何進行觀察的,你就可以知道你的東西是不是真的“抓住了眼球”,還是僅僅只是讓人們“視而不見”。
下面這張圖是Facebook改版前后的用戶注意力熱圖。一言兩語似乎沒法表述這次改版到底是成功還是失敗,但在某一個方面,Facebook很成功的讓用戶的注意力產(chǎn)生了“左右對稱”,而擺脫了“Google頁面的瀏覽模式”。
人眼的注意力熱圖是怎樣獲得的呢?有兩種方法。
第一種方法是利用“眼動儀”,據(jù)說這是一種成本很高的方法。人們坐在一個屏幕面前,旁邊放上眼動儀記錄人的眼球運動軌跡。這種方法很精確,但采集樣本比較有限,操作難度也比較大。
第二種方法不需要利用眼動儀,看起來很神奇。它僅僅只需要帶有攝像頭的筆記本電腦即可。在做測試的時候,攝像頭啟動,拍錄下用戶眼球的運動,然后結合被測內(nèi)容做出用戶的眼動熱圖。這種方法有一個非常大的好處,并非僅在于其成本的低廉,而是由于不需要專門的設備,能夠獲得較大的樣本,甚至能夠不受地域的限制。關于這種方法,在國外有服務提供商,名字叫做eyetrackshop,大家可以看看它的視頻介紹。
談了不少注意力熱圖,該說說點擊熱圖了。關于點擊熱圖,事實上在專門的網(wǎng)站分析工具出現(xiàn)也已經(jīng)出現(xiàn)了,而并非是Google Analytics或Omniture的專利。依據(jù)每個點擊帶來的效果的不同,點擊圖其實又可以分為鼠標點擊的熱圖,描述每個鏈接發(fā)生轉化數(shù)量的熱圖以及描述每個鏈接最終產(chǎn)生的銷售的熱圖。我們最為常用的是鼠標點擊的熱圖。
下面我們看看點擊熱圖中有哪些常見的大眾智慧,其中又有哪些誤區(qū)。
點擊熱圖無法做到的
我們拿點擊熱圖衡量用戶的興趣,這很恰當,點擊多的表明用戶興趣大。但反過來則不一定成立,即點擊少的地方不一定用戶的興趣就少,或者說,人們的注意力被吸引的程度和鼠標點擊的次數(shù)并不總是保持一致的。道理很簡單,人們眼光注意到的地方未必是能夠被點擊的區(qū)域,或者雖然對用戶產(chǎn)生了吸引力讓人情不自禁地多看了兩眼,卻缺乏足夠的說服力讓用戶點擊鏈接(請注意有吸引力的東西未必就有說服力);反過來,在另外一些地方,也許一開始用戶根本就沒有給予更多的注意,但部分用戶多看兩眼后發(fā)現(xiàn)了它并且認可這個區(qū)域的價值,因此這里也許能獲得了不少的點擊,但卻不是注意力的焦點。因此,點擊熱圖肯定不能完全用來描述頁面吸引人們注意力的情況,也不能完全滿足我們在設計頁面時的一個重要需求,即讓頁面中最能抓住人們注意力的地方放入最為重要的內(nèi)容,從而保證用戶注意力和興趣的一致性。
下面這個例子說明了這種情況。左圖是這個頁面的點擊熱圖,右圖是這個頁面的注意力熱圖,二者有一個很明顯的差異。
對UE(User Experience)或者UI(User Interface)而言,比較二者(注意力熱圖和點擊熱圖)的差異具有非常重要的價值。如果某個區(qū)域吸引了很多目光,那么干嘛我們不把最重要的內(nèi)容放在這里呢?反過來,如果某個區(qū)域獲得了很多點擊,而且這個區(qū)域是非常重要的,那么我們就需要把它放置在人們目光最集中的地方�？墒�,如果我們沒有注意力熱圖,那么我們就只能揣測人們的目光會按照我們所希望的方式停留。
點擊熱圖另外一個無法實現(xiàn)的功能是人們注意力移動的軌跡。有一些負責網(wǎng)站分析工具產(chǎn)品的朋友告訴我,我們可以把鼠標移動的軌跡當作用戶注意力的軌跡。我不是特別贊同。以我自己的習慣而言,瀏覽網(wǎng)頁的時候,我的眼睛是先行移動的,并且不斷快速掃視,直到發(fā)現(xiàn)某個我感興趣的內(nèi)容,我的鼠標才會相應移動。這就如同我們在駕駛過程中的變線或轉向,我們并不會轉動方向盤,除非我們首先觀察后視鏡并且確定旁邊沒有其他車輛或干擾。
注意力熱圖可以實現(xiàn)人們注意力軌跡的跟蹤,如下圖所示:
在這個圖中,注意力熱圖告訴我們,首先吸引人們眼光的是后腦勺,然后才是這個網(wǎng)站的logo。這與我們通常認為的從左上到右下掃視的規(guī)律是不同的。
注意力軌跡又給了我們分析一個頁面的新線索——頁面布局和所用圖像的不同,會顯著影響用戶的注意力。若再與AB測試相結合,又能給我們很多有意思的故事。對UI同事會有很多幫助。
如果我們沒有注意力軌跡圖,那么鼠標移動的情況可以近似代替�？墒锹闊┰谟�,我見過的工具只能給我每一個用戶單獨的鼠標移動情況,但無法給我總體的移動概況。我們在之后的系列文章中,會強調概況數(shù)據(jù)的意義,而單獨用戶數(shù)據(jù)的意義就要小太多了。
所以,如果有條件,能夠把注意力熱圖和點擊熱圖結合起來,那就太棒了。你觀察世界的角度將立即發(fā)生變化。畢竟,awareness(意識到)才會有action(點擊),二者是單獨的兩個事物,應該單獨衡量。
點擊熱圖的監(jiān)測技術問題
前面我們了解了點擊熱圖并不能夠完全反映興趣(注意力),下面我們看看在一般工具(Google Analytics或者是Omniture的SiteCatalyst)中點擊圖可能存在的監(jiān)測技術問題。
第一個問題是面對一個頁面中具有同樣URL的多個links無能為力。
如果你足夠細心,你會發(fā)現(xiàn)曾經(jīng)在Google Analytics中有一些熱圖的點擊百分比例的標注是實線格,有一些則是虛線格。虛線格的意思是,存在一個或者多個完全一樣URL的鏈接,標注的這個link只是其中之一,并且標注的百分比并非是這個link的點擊量,而是所有具有這個URL的links的總點擊量�，F(xiàn)在Google Analytics采用了更好的方法,即直接標注出這個URL有多少個相同的鏈接(如右圖所示)。因為多個鏈接共享同一個URL的原因,解釋了為什么有一些朋友認真的把Google Analytics頁面點擊熱圖的所有百分比加總起來不會得到100%,而是遠高于100%的原因。
類似的問題在Omniture技術支持的SiteCatalyst中也一樣。
事實上,上面這段話中“點擊量”三個字也是不準確的。原因在于,Google Analytics或者SiteCatalyst,它們記錄的并非是這個link真實被點擊的數(shù)量,而是記錄了這個link被點擊之后打開的相應頁面的PV。例如某個link被點擊了100次,這個link對應的頁面被打開了85次(我們確信有一些點擊實際上沒有打開頁面或者沒有被網(wǎng)站分析工具記錄到打開頁面是完全可能的,也是正常的),那么工具實際上記錄了85,而非100。
由于這問題的影響,我們產(chǎn)生了第二個問題——如果我們不做額外的配置(virtual page監(jiān)測或者外鏈監(jiān)測),我們就不能知道一些不能打開新頁面的鏈接,比如JavaScript彈窗,或是鏈接到別人網(wǎng)站的外鏈(outbound link)被點擊的數(shù)量。
所以,一般工具的點擊熱圖并不會告訴你真正的點擊量是多少。不過,也有其他一些熱圖工具它們記錄鼠標的動作,而不是記錄鏈接被點擊后打開新頁面的情況,所以,它們會比較準確的記錄實際的網(wǎng)頁上的點擊量,甚至是鼠標軌跡。但這么做似乎又犧牲了另外一些功能,例如在普通的Google Analytics熱圖中,可以記錄每個link點擊之后產(chǎn)生的轉化的數(shù)量,并且做出一張“轉化”熱圖,銷售金額的熱圖也不成問題,但鼠標動作和軌跡監(jiān)測工具則難有這樣的能力,畢竟它們不知網(wǎng)站的轉化情況。
第三個問題是面對頁面中的諸如“輪播焦點圖”之類的鏈接比較令人困擾。在這些地方,Google Analytics的熱圖工具給出了幾個并列的若隱若現(xiàn)的數(shù)據(jù),并不太容易辨別到底是那個輪播圖產(chǎn)生的點擊。而且,當你鼠標要放在標簽上仔細查看的時候,這個標簽又“調皮”地跑開了�？傊�,不太好用,讓人費解。
事實上,Google Analytics或者其他工具直接提供的點擊熱圖,我很少直接使用,除非運營同事特別心急,我更樂意自己根據(jù)一些方法自己做給他們,只是為了更準確的說明點擊情況。做法是?——看下一節(jié)。
自己做的點擊熱圖更可靠
為了做好一張準確的點擊熱圖,我們需要請前端工程師同學幫我們做一些前期的事情,這些事情至關重要。
1. 幫助我們加上Google Analytics外鏈監(jiān)測和Virtual Page監(jiān)測。有同學說,我已經(jīng)利用event tracking,而不是virtual page監(jiān)測這些JavaScript或者Flash互動,那么event tracking監(jiān)測到的互動能顯示在點擊熱圖上嗎?答案很遺憾,是不行的。這就是為什么有時候我還是不得已要回頭利用virtual page的原因。關于外鏈監(jiān)測,可以參考官方的一篇文章:support.google.com/googleanalytics/bin/answer.py?hl=en&topic=11014&answer=55527
2. 幫助我們?yōu)榫哂邢嗤琔RL的不同鏈接做好記號。有兩種方法。第一種方法,就是在相同URL的后面,加上不同的參數(shù)。例如,有兩個鏈接都鏈接到:-and-jquery/。
好了,第二集就寫到這里。如果你覺得有什么不明白的,有什么意猶未盡的,覺得我有什么寫的不準確的,請在下面留言告訴我!非常感謝!
本文版權歸“網(wǎng)站分析在中國CWA”及其作者宋星
文章編輯: 365webcall免費在線客服(www.365webcall.com)
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