来源|互联网er的早读课  ID:zaoduke

作者|Sidney Song 

在我的《数据驱动的互联网运营》的这几期课程中，大家最感兴趣的内容之一，是热图。

过去，很少有人真正使用热图。热图看起来很直观，但是使用起来却没那么容易——过去，数据显示的不准确是一个重要原因；现在，热图分析的对象——网页、APP的screen上的互动也日益变得更加复杂，所以绘制热图的技术难度又比过去困难太多。这使我一段时间以来都觉得热图甚至没有“next page summary”这样的报告好用。

好消息是，今天的数据工具也不是过去能比，今天的热图不仅仅只是“包你满意”，更重要的，是它开始作为一个重要的可实用的数据方法，帮助我们解决一些过去几乎无解的问题，从而帮助我们的互联网运营提升到一个新的高度。

在这个分为上线两部分的文章中（本来我以为一个文章能搞定的，结果没想到内容还真不少），我将详述今天的热图分析有哪些革命性的变化，又应该如何应用，以及（用案例说明）能产生哪些激动人心的效果。这篇文章的下篇在：运营优化的秘密武器：重新认识热图的力量！（下）。

一、热图相关的关键指标

首先要明确一点，热图不是一个工具，而是一个系统，它是多种发挥不同功能的工具的有机集合。如果你认为热图仅仅是看看哪里被点得多点得少的一个小工具，那你就太小看它了。

既然是一个系统，热图当然有自己相关关键指标。有些你知道，有些未必。

第一类关键指标是用来标示人们点击行为的。但是，由于人们的点击行为具有相当的随意性，所以点击又可以分为：链接点击、非链接交互点击、空白点击三类。链接点击，很简单，就是有一个实际存在的http link的点击。非链接交互点击，是指那些同样可以点击，但是却不是http link的，比如JavaScript的互动、flash互动之类。空白点击，是指点击行为发生在没有链接或互动的地方，即“点了白点”的点击。

与我们网站分析中常用的pageview不同，热图衡量的点击行为的度量就是点击次数。但是由于部分工具不直接监测鼠标的点击行为，因此，它们在热图中所标示出来的点击次数，实际上并不是真正的点击次数，而是点击这个链接之后打开的新的页面的pageview的数量。我们最常用的工具Google Analytics就是这样画热图的，所以这也是为什么使用它的热图相当不准确的原因。

好的热图工具应该衡量真实的点击次数，即不仅仅是链接点击的次数，同样要包括非链接交互点击和空白点击的次数。并且更不能用点击之后打开的新页面的pageview数量来代替点击数。

第二类关键指标是人们在页面上的浏览行为。由于网页通常不止一个屏（就是不能在一个显示器屏幕中就把网页全部显示出来），所以人们要向下滚动网页，以查看全部内容。热图系统应该记录页面被人们滚动的情况，这是浏览行为的重要一部分。此外，热图系统还应该展示网页的哪一个部分在屏幕中被显示的时间更久，从而帮助我们了解这个页面的哪个部分被人们更为细致的查看。

衡量页面被人们滚动情况的指标是“浏览线”，而衡量页面哪个部分在屏幕中被显示更久的指标是显示热度。如下图所示：

在上图中，大家可以注意到一些百分比数字，从上到下依次变小。这些数字是指有多少比例的浏览者滚动页面到了相应的位置。例如，上图中57%的那一条线（实线和虚线），指有57%的访客将页面滚动到了图中线条所示的位置。

同样，在上图中，大家还可以注意到整个页面被覆盖了蓝色绿色红色黄色的各种色带，它表示页面的相应位置在屏幕中停留时间的长短。颜色越偏暖（红色、橙色、黄色），停留时间越长，说明人们看这个部分的时间越长；颜色越偏冷（绿色、蓝色乃至无色），相应部分在屏幕中停留的时间越短，人们看这个部分的时间也越短。所以，这是第二类关键指标：浏览线和驻留时间。

第三类关键指标与前两类不同。前两类指标衡量的是人们的主动行为，即为了实现具体的目的而进行的行为，而第三类指标则衡量人们的间接行为。说起来拗口，理解起来并不困难。这一类行为就是我们常用的移动鼠标（但不点击）的行为。移动鼠标的目的是为了点击，但移动本身是比较随意的，为了点击一个点，不同的人的移动轨迹肯定不一样，每一次的移动也不同。衡量鼠标的移动并不是最为重要的事情，但是有的时候，却又比较重要，比如要查看页面上的用户行为是不是“真正的人”的行为的时候。值得注意的是，大部分热图工具可能都不包含鼠标移动的监测功能。对我而言，这个功能的需求不是特别频繁，这篇文章就不做太多介绍了。

理解上面的这些关键指标不困难，而且是一个非常好的开始，下面我们看看热图应该怎么用，能够如何畅快淋漓的解决我们的具体问题。

二、着陆页之困

有同学问我，着陆页最需要看的关键指标是什么。过去我会回答，可以看“跳出率”，今天我则不完全这么认为。看跳出率没有错，但跳出率却不完全可靠了。

原因在于，很多页面的技术设置发生了变化，这些页面上有很多非HTML的交互，比如点击之后弹出客服的窗口，比如跳转到其他网站（淘宝京东什么的），或者根本就是直接拿起电话拨打，或者访问者从前到后仔仔细细看了页面很久却没有更多行为，但页面内容确实触动了他——所有这些情况，都会造成跳出率“畸高”，并让我们产生着陆页非常糟糕的“幻觉”。

更何况，很多网站就是单页面网站，这些网站就是一个着陆页，所有的商业诉求，都在这个着陆页上就完成了！这种情况下，你会期待得到一个高于95%的跳出率！（至于为什么不是100%，原因在于这个页面可能会被用户刷新，页面刷新对于网站分析工具而言，就不再是一个跳出了）。例如，下面这个页面，所有可以点击的地方都是打开QQ进行对话。

上面的页面是典型的单页面的网站，因为网站的设计者根本就没想让您再去看其他页面。这些网站所有的链接都是链接到“企业QQ”或“乐语”之类的客服系统上去。所以，这一类的网站再去研究跳出率意义就不大了。这使优化着陆页陷入一个困境，即，使用我们传统的监测方法非常难以描述用户的行为（因为用户的行为一般工具无法侦测到），那么也就难以获得任何优化的依据！

三、优化着陆页，没有比热图更赞的工具

既然不能完全依靠跳出率，我们怎么能知道这些页面是否达到了我们的预期，又是否让用户也觉得满意呢？这就必须要使用热图，而且必须使用更完善的热图工具，如我在上一节讲第一类关键指标的时候，能够监测到所有鼠标点击行为的工具，即能够监测到链接点击、非链接点击和空白点击的热图工具。此外，我们还需要通过热图了解人们的注意力变化的情况，从而在没有更多交互数据的情况下，判断用户对页面的什么内容产生了兴趣。

我利用热图优化着陆页的思路通常是这样：

首先，查看着陆页是不是太长了。人们普遍有一些对于页面长短的个人偏好和误区。很多人相信，页面长短一定有一个定式，不应该太长（造成访问者厌倦），也不应该太短（导致意犹未尽，不明觉厉）。这个我相当不敢苟同。就像一本杂志，10页合适还是100页合适？这可真没有一个规定。若是杂志对你胃口（比如《花花公子》、《男人装》什么的），100页也嫌少呀，可是《朝阳群众》杂志，估计不需要太多页。

事实上，很多AB测试都表明一个规律，那就是页面的长短对商业目的的达成没有规律。所以，你必须要具体情况具体分析。而页面长短的分析，又非用热图工具不可，尤其是非用我前面讲的拥有“浏览线”不可（见上一节的第二类关键指标）。

浏览线的使用非常简单，你的页面有十几屏长，可是浏览线显示到了第四屏就只剩5%的人了，那有必要审视页面是否真的值得这么长，或者内容是否足够吸引人持续看下去。

其次，查看人们是不是点了不该点的位置，或者没有点击该点的位置。这个就不用多解释了，因为理解起来毫不费力。尽管如此，几乎所有的着陆页都会在这个地方犯错误。热图展现出来，用户的点击规律往往超出你的想象。这些超乎你的预期的行为其实极为有价值，我们会据此判断用户的意图，再用推测的用户意图修改当前的着陆页。

最后，修改之后的着陆页我们并不会立即上线，而是进行AB测试，不仅仅看看两个着陆页之间的CTR之间的比较，更继续看两个页面热图的区别，这是对我们在上一步所做的用户意图推测的验证。

这个方法对我屡试不爽，不用数据建模，不用大数据挖掘，就这么简单直接，但非常有效。

不信？我们看一个有名有姓的真实案例。

四、着陆页热图分析案例

这是中国最知名的企业通信解决方案企业之一：“信通网赢”的一个新产品的页面。

下面这个图是缩小的，想要看全图，点击它就好。

现在，我告诉你，这个页面的跳出率相当不俗，只有52.95%，你觉得它还有优化的必要吗？

对于这样的商业着陆页而言，几乎所有的流量都是来自百度SEM了，一个点击的价格你懂的，53%的跳出率虽好，可是哪怕只降低1个百分点，那也是真金白银的钱呀。更何况，现在百度只剩下寥寥几个竞价广告位，出价更加惨烈。

既然要分析，我把这个页面相关数据给大家。跳出率：52.95%；平均停留时间：1分40秒；退出率36.05%。请问你觉得要如何改进这个页面？

你会说：“宋老师，这没法分析，这些数据太宽泛了。”

几乎所有的时候，我们面对一个着陆页面也就是一点这样的数据。优化它？无从下手的赶脚。在大多数情况下，若是一个着陆页面拥有跟上面这个页面差不多的数据，则意味着这个页面不会被特别优化，因为，整体而言这个页面的表现还凑合嘛。

可是如果我们看看热图，你的想法会彻底改变。

下面的热图我利用PtMind公司提供的PtEngine监测工具的热图功能，这是我能找到的最实用且易用的热图工具，并且这个工具的定位很好，过去我们很少用热图的一个重要原因，就是热图数据太不准了，现在用这个工具则完全不担心这个问题。

上面那个页面的热图如下图所示，同样，点击下面这个小图看大图。

热图给我们的槽点很多，从热图中得到的非常重要的信息如下：

1. 第一屏中的五个“圆饼”，以及下方配的文字，都获得了相当多的点击量。可惜，这五个圆饼没有设置任何链接，不可以被点击。——不能点，放到着陆页的第一屏的这么醒目显要的位置上，这是成心跟用户体验过不去呀。

2. 圆饼下方的两个大通栏图，占有第一、第二屏非常大的空间，可惜，几乎没有人在那里点击。而且，查看右边的注意力停留热图，这个位置的用户驻留情况也非常不理想。——那干嘛还要把这两个通栏图放到这么好的位置上？

3. 顶部的导航，占有了大量的点击。问题是，这个页面的设计初衷，不是想把它作为导航过渡页吧。

4. 倒数第一二屏突然出现了大量点击，而且浏览的驻留情况也相当不错，说明这些内容是被用户极为关注的。可惜，滚屏到这里来的用户只剩下不到60%。

这些信息不是一个跳出率53%能够告诉我们的。但每一条都很重要！

看了上面四个信息，相信你知道应该怎么样调整这个页面了。具体的调整方案，上过我的《数据驱动的互联网营销》课程的同学们应该都清楚了，我就在这里打个伏笔了。当然，调整之后我们一定要做AB测试。AB测试的结果不出所料，跳出率在53%的基础上，降到37.5%。对于依赖竞价排名的企业而言，这个巨大的变化足以帮助他们建立起面向竞争对手的强大优势。

五、意外的积极副作用：简化的事件监测（Event Tracking）

读了上面的这个案例，细心的读者一定会发现更有意思的东西。如果热图能够忠实记录鼠标所有的点击动作，而无论这个地方是否真的可以点击，那么，过去一些非常难以记录的交互是否会因此变得简单？

这些难以记录的交互如我们前面讲的JavaScript、Flash、影音播放器插件、客服插件等等。过去，我们为了记录这些交互元素被点击的状况，不得不利用event tracking（事件监测）这个补丁。Event tracking是个好东西，但是有显著缺点，就是部署很麻烦（现在大家都把event tracking的部署叫做埋点了），容易出错。

高级热图功能的出现，其实很大程度能帮助一些不需要太强大event tracking功能的朋友。比如，我只是想看某个JavaScript交互数量的多少，现在热图就直接告诉你了，不用埋点，省去了很大的麻烦。

如果热图做的足够准确精细，再加上今天的分析工具早已经不是仅仅探知HTML交互那么简单（可以探知诸如DOM事件之类），那么甚至它能够延伸出完整的event tracking的功能。这其实也是所谓的“无埋点”事件监测的来源。尽管今天有些中国的工具供应商强调他们“首创了”无埋点的技术，但这个解决方案实际上三四年前就早已出现，大家可以参看我在2014年明天的数字营销分析工具（下）中介绍HeapAnalytics的内容。今天，很多工具供应商都能提供相应的功能。

在下图中，我的博客的“featured”栏目中的上下滚动的按钮完全不是HTML交互，甚至连JavaScript交互都不是，但监测工具可以轻松准确地标明这里被点击了多少次。点击下面的图看大图。

所以，这个功能几乎可以立即变为无埋点的“event tracking”的功能，你不需要做任何额外的设置，工具已经把所有能交互的不管三七二十一，也不管是不是HTML，全部都已经记录下来了。这跟过去完全是不同的体验，你会有一种强烈的工具变得如此智能的愉悦感。如下图所示（仍然点击小图看大图）：

事实上，我发现，热图做的准确，无埋点收集的数据也才能准确。无埋点并非天生就能做到准确，所以想看看无埋点做得好不好，看看这个工具热图做的是否准确（数值和定位点的准确性）就几乎可以验证。

六、内容分析也非常依赖热图

如果说着陆页非常依赖热图，那么内容分析则更加需要热图。内容分析是数据驱动运营的一个难点，但又是一个很核心的点，尤其是对SEO领域更是极为重要。关于内容分析与SEO的专门问题，我会在另外一篇文章《殊途同归：通过UEO实现SEO优化》中详细说明。

内容分析的难点在于，尽管你可以知道用户有没有到达你的内容，但你无法判断你的内容如何影响到了用户——是的，用户到达（打开）内容和看到内容其实是两回事。我们需要有方法去探知有多少用户真的阅读了你的内容，阅读的程度，以及他们在哪里放弃。内容分析跟着陆页分析非常类似的地方同样在于，利用跳出率的判断实际上很不准确，因为阅读可能并不需要点击任何链接，但访问者的内心却完全可能受到了内容的影响，这种情况下很多的跳出很有可能是“伪跳出”。

在下面的例子中，我自己的网站，很明显如果用跳出率来判断，有失公允。我的文章（尤其是近几年的文章），不怎么考虑SEO，所以也非常懒惰的不怎么加上内部链接了。因此，这些文章（例如红框内的两个文章）所体现出的跳出率往往相当惊人。但是一个跳出率高，一定是这个文章被读者“厌弃”了吗？

这两个加红框文章中的第一个——“/interne”这个，是我的文章：半小时读懂互联网广告新生态，我认为这是我最受欢迎的文章之一，曾经获得了极为疯狂的转发。但这个文章的跳出率是最高的，高到81%。同时，你可以看到这个文章的停留时间实际上也很长，接近6分半钟。这两个矛盾的指标，我显然更应该相信停留时间。

发现问题所在并不困难，这篇文章的一个特点，是全文没有任何一个链接——你看就好了，不需要点击了。这对SEO不利，且显然拉高了跳出率水平，但这篇文章却确确实实获得了很长的停留时间，表明了人们在阅读上所花费的精力。知道这些的确不错，但是，我更想知道这个文章到底获得了什么程度的阅读，以及更基本的——有多少人阅读了。表中的跳出率和停留时间都无法帮我解答这个问题。传统的热图也无法帮我解决这个问题。

借助新的热图功能，尤其是屏幕驻留和阅读线，我能看到很多过去看不到的西，例如，人们究竟多么“爱”这篇文章。

上图基本上展现了整篇文章的阅读情况，

上面的热图告诉了我很多信息——很多人对我这篇文章的喜爱是由衷的。即使是如此长的文章，仍然有接近40%的人看到了末尾。而且从屏幕主流的情况看，有效内容部分始终被较长时间的驻留。81%的跳出率又怎么样？跳出率在这里已经不重要，重要的是内容正在被人消费！

这样有读者认同的文章，再加上文章内适当的内链（这是我偷懒没加的地方），很容易获得搜索引擎的青睐。

这样的案例非常普遍，几乎所有的内容分析，我都需要用上热图。

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