與網站優化推廣相比，競價推廣更注重網站流量分析，甚至有些苛刻，因為流量代表成本。如果不能充分精煉，成本消耗將非常巨大。那么當流量異常波動時，我們應該如何分析和解決這個問題呢？今天，西安網絡推廣小編將與大家分享

I.異常指標值的確定

在開始故障排除之前，首先要確定哪些指標異常。一般來說，對于網站指標，我們主要關注PV、UV、新UV、訪問、跳躍、停留時間、保留和位置點擊，或者這些指標的綜合指標

但是，不同的網站設置了不同的KPI指標，因此對例外情況的判斷會有所不同。例如，我們通常很少訪問，主要關注PV、UV和人均PV（PV/UV）三個指標。一旦我們發現PV、UV和PV/UV的任何指標有任何變化，我們就開始分析。因此，每個網站都會有自己的指標，更加關注和反映業務進展。掌握核心指標進行分析，而不是分析任何指標變化，會事半功倍。檢查統計規則或代碼部署

如果出現流量異常，必須首先確定是否由統計異常引起。統計異常主要包括兩個方面：代碼部署異?；蜃鞅?strong>流量

　　1.代碼部署：目前主流網站的統計方法主要是通過在頁面源代碼中部署JS統計代碼來獲取用戶訪問數據。在基本代碼部署的基礎上，我們會根據業務需要埋置具體位置或設置事件代碼或其他自定義代碼。在運營過程中，不可避免地會出現基本代碼部署不完整、嵌入點位置錯誤或事件代碼設置錯誤等問題，例如，如果一個頁面沒有及時覆蓋基本代碼，該業務在全站的流量將不予統計。當重新調整代碼時，將找到流量波動的原因。因此，確保正確的代碼部署非常重要。建立合理有效的部署機制是所有數據檢查的基礎

　　2.流量作弊：這是大多數網站都會面臨的問題。網站越大，受眾用戶越多，作弊行為越多，作弊方式層出不窮，檢查臟流量的成本也越高。流量有很多異常波動，這實際上是由作弊流量引起的，但當反作弊機制不是很健全時，我們應該如何判斷它是否是臟流量？有幾種相對簡單的判斷方法：如果傳統交付渠道的流量突然增加，并且幾乎所有的餅干都是新種植的，跳躍率接近100%，人均PV約為1，登錄頁面位于幾種固定頁面或產品上，訪問時間集中或訪問頻率密集，只有新用戶在常規信道中才有這些性能，我們可以大膽地假設這些是臟流量，而不是在我們的常規流量判斷中（如果是新信道，我們需要重新考慮該信道的價值）

當然，擁有一個健全的反作弊機制非常重要。除了傳統的爬蟲過濾之外，建立合理有效的判斷條件和黑白名單也是當務之急。這就需要網站分析員和相關技術同事共同推動和完善反作弊機制，這也是保證數據準確性的基礎

三、產品調整引起的流量波動

互聯網一直是唯一快速的東西，所以產品或業務調整也很常見。調整后流量是增加還是減少，結果是好是壞，網站分析員需要進行分析判斷

消除統計問題后，檢查產品或業務線是否有調整。如果任何調整都會直接影響流量的變化，如何評估產品調整引起的流量變化，主要通過以下步驟：　　1.看波動趨勢：我們不僅要看業務變化前后的流量變化，還要密切關注業務調整過程中的流量變化，以便發現問題，及時調整。例如，我們需要檢查產品發布后是否有404頁

　　2.關注點擊/分流：產品或業務調整后，我們也需要關注點擊和分流。然而，需要注意的是，點擊次數并不能決定它是好是壞。我們需要分析具體問題。例如，如果我們填寫表單頁面并填寫過多的步驟，點擊效果看起來不錯，但轉換率非常低。我們需要簡化這個過程。簡化后，點擊次數似乎減少了，但轉化率增加了；或者，例如，在調整網站或頁面結構后，列表頁面的流量減少，但詳細信息頁面的流量增加。這個結果看起來不錯吧？列表頁面的功能也是引導詳細信息頁面?？雌饋?，整個站點的數量可能不會有太大的變化甚至減少，但最終登錄頁面的效果更直接，相應的轉換也會得到改善。減少用戶的訪問步驟是為了減少轉換的損失

　　3.關注流失/跟進：最好結合產品屬性和用戶訪談，并在第一步嘗試關注流失的用戶。不可避免地會出現清除cookies的問題，在處理

　　4.回顧歷史：數據比較是有意義的。與之前的經驗值進行比較也將有助于我們判斷在業務或產品調整后應該呈現什么樣的預期和結果

　　5.看看測試：同時，在產品層面，我們需要更多地使用可用性測試、AB測試、多變量測試和其他方法，以便更好地得出數據結論和調整方向的建議

但是，需要注意的是，一些分析師喜歡比較不同統計工具的結果，這里不推薦，由于數據包的完整性或絕對性需要不同的統計規則，所以部署時可能不需要直接比較不同的數據包，也不需要有不同的統計規則。更重要的是，這些規則是一致的，以確保它們可以進行比較

四、渠道調整引起的流量波動

在關注產品的同時，我們還需要及時了解渠道的推出情況。建議網站分析員與及時購買渠道的同事建立定期機制，同步渠道購買進度，這將有助于我們分析流量波動問題發生在哪里

在作弊流量的上述部分，我們已經討論了在傳統渠道的流量突然上升后，如何判斷它是否是臟流量。然而，如果它是一個新的在線頻道，我們不能完全確定這些流量是骯臟的流量。我們需要檢查這個頻道的用戶質量是否低？除了從數據層面進行調查外，從業務線了解信息通常是更直接、更快速的方式。負責渠道采購的同事將對渠道情況有一個大致的了解。無論是來自合作伙伴還是競爭對手，這些信息也非常有助于我們判斷

V.注意環境的波動

會出現這種情況。我們已經找到了幾乎所有的原因，但仍然無法解釋流量的異常波動。然后我們會考慮市場是否是這樣的？競爭對手也是這樣嗎？這里有幾點需要注意：　　1.季節性因素：不同的行業會有自己的所謂的淡季和旺季，甚至有不同的產品或形式。工作日和周末的交通狀況有所不同。網站分析師需要考慮這種波動

　　2.競爭對手：同時，我們應該注意競爭對手在這個階段是否有任何重大的推廣或行動。部分垂直領域的市場格局或整體市場流動相對穩定。競爭產品的突然襲擊將直接影響我們自身的流量。一旦發現這個問題，我們通常需要快速響應或做出預測

　　3.行業熱點事件：在某些情況下，熱點事件也會對市場產生影響，導致流量異常波動。例如，在幾年前與日本的關系急劇下降之后，一些日本產品或信息網站的銷售受到了不同程度的影響。網站分析員應及時反饋對自己網站的影響并預測影響

因此，對于整體環境的影響，網站分析員不僅需要關注數據水平，還需要關注行業和競爭對手的情況，并根據不同情況及時調整自己的分析方法和策略

分享網絡推廣中網站流量波動分析的知識。一般來說，我們應該首先關注影響流量的指標值，然后分析它是否是代碼部署，從簡單到復雜，從小到大。這樣的思考可以迅速發現問題，并立即解決問題。