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每个页面上最多可以放多少个Google AdSense广告?
揭秘网站数据分析(Web Analytics)
网站数据分析(Web Analytics)在互联网发展至今的中国越来越受到重视,到底网站分析(Web Analysis,以下简称WA)是什么,有什么用,有没有必要做投入,投入多少,回报如何,诸如此类;每次我都要废老大的口水解释半天,今天终于有点小空,还是写一篇“科普文章”,给朋友们一个较为综合的参考吧。(如果您是老板,请先看最后一部分:实战-运营优化的WA重点)
首先,我不是Web Analyst,但是我有很多朋友是资深的Web Analyst;其次,除了早期,我几乎不再自己动手部署监控代码,但是我是资深的“WA消费者”,无论是过去还是现在,我已经习惯依赖WA的分析结果来做决策。所以,我想,我应该能够把WA说的相对简单易懂,呵呵。
“科普文章”嘛,都会有个小目录,我也先加一个:
一,Web Analysis的前世今生与方法论
二,Web Analysis的监控原理与实现工具
三,实战:电商运营优化的WA重点
一,Web Analysis的前世今生与方法论
1, 虽然网站分析是一个新词,但是WA的内容却是由来已久:从最早的所谓网站统计(PV/UV),到后来的互联网广告定向投放,再到如今的网站访问内容/访问流程优化(营销活动,购物流程等);虽然筐里装的东西越来越多,但仍脱不出两条主要的发展脉络:
A, 从简单的统计分析向过程解析演进:很显然,大家都已经不再满足于得到一个简单的报表,列举一些数字,更多希望了解,这些数字是如何产生的。
B,从基于网站自身的分析,转向“以人为本”的分析:大家都发现,访客的行为强烈的受到其自身特征(年龄,性别,职业,地域等)的影响,要想转化率更高,必须大规模的定位访问者(使用cookies或者flash cookies),从而使得商业活动的执行更有针对性,性价比更高。
2, 抛开历史旧账不谈,如今网站分析在两大领域中运用最为广泛:互联网广告定向投放与电子商务运营优化。原因简单,WA在这两者中的运用,能够非常直接的提升业绩:无论是前者成本的降低还是后者收入的增加。(小小的感慨一下:商业的力量真强大,好东西总能先用上)
A-1,互联网广告定向投放,在国外最著名的公司是double click,可惜后来被google收购,失去了独立第三方的身份;国内最早的试水者是1998年成立的好耶,最早想走技术路线卖软件,结果媒体只愿意用广告付费,被迫变成了Agency;被分众收购之后,变的什么都做,又失去了第三方的身份,影响力大不如前。倒是后起之秀的AdChina,专心致志,成长惊人,无论是从技术层面还是销售额,确实值得期待。WA界大家熟知的Sydney Song(宋星),正是就职于类似的一家北京公司。
A-2, 无论是好耶还是AdChina,基础方法论都是一样的:通过cookies来识别和记录访客的访问行为;然后细分客户族群,把消费者感兴趣的互联网广告推送给TA看。随着广告投放数量的不断增加和cookies数目的不断积累,客户访问数据会被“清洗”的越来越精确,覆盖面会越来越广,最终达到广告主希望什么人群看,就只有这些特定的人能看到,“不错过,也不放过”。
A-3, 我和AdChina负责广告网络运营的同学聊过,他们的精确投放技术真的很有意思:如果我的习惯是看到2-3次广告banner才会点击进去,我到sina看到了2次,到sohu又看到了1次才点击进去;如果广告投放期内我又访问sina和sohu的同一位置,就再也看不到这个广告了,广告主因此则节约了大量重复或无效的付费曝光;此外,如果您是广告主,预算有限,又想投门户,传统的买位置投放就不行,因为可能一小时就把预算消耗掉了;AdChina则提供了一个所谓平均投放的技术,保证页面刷新N次才出现1次广告,这样可以保证页面曝光比较均匀,有限的预算可以支撑广告持续较长的时间,降低了品牌网络广告的门槛。此外,还有些常规的按地域,时段,人群投放,创意轮播,前问卷后问卷之类的技术,就不多说了。有点预算(一个月几万块)的同学可以尝试投放一下,毕竟打品牌还是要靠硬广的。
B-1,与互联网定向广告相比,电子商务运营优化要复杂的多,门槛也高的多;我个人印象中,电子商务界最早大规模采用WA的公司应该是Ebay,可惜的是,外部的同学只能下载到一些for seller的统计结果,关于网站访问的渠道,内容等分析则无从得知。在中国,WA则是一个brand-new的行当,新到许多业界的同学都不知道WA为何物。阿里系也是从2007年之后才开始正式组建类似的部门,还从我上家公司挖了一个很NB的DA。说起来,新蛋在中国的WA部门算是国内最前沿的,我自己的DA也是从那里挖的。(可惜,我挖不起新蛋的前首席Dave Zheng同学,这里算帮他打个小广告了,呵呵)
B-2,与定向广告相比,电子商务运营优化的方法论要复杂的多,而且国内外差异颇大,细细盘下来,大致的逻辑如下:
Ø 识别虚假流量,剔除那些绝非人类产生的访问行为(Avinash大神肯定没干过这个,呵呵)
Ø 使用不同维度(按来源渠道,按老客户新客户,按访问次数,按不同的campaign,按是否具备某种自然特征如地理分布/性别)把总流量划分成各个子流量
Ø 从2个不同的角度(统计概率分布和特定目标完成)去观察用户的访问行为,并在不同的子流量之间横向对比
Ø 通过上述对比,得出两个结论:
1, 宏观上,各子流量所代表的客群有哪些访问特征,如何利用这些特征把网站的UE做的更好,吸引到更多的目标客群,从而实现商业目标。
2, 微观上,具体到一个特定的商业目标,如何调整网站的定位(主要是商品策略),功能,界面,设计,提升目标转化率,改进返单率,提升客单价与销售额。
值得注意的是,无论是哪个领域,网站分析一切的一切必须基于一个宏观的商业目标,自顶向下,逐步分解的;如果目标不明,WA人员是无法开展真正有价值的工作的;这也是一小部分同学始终坚称WA无用的深层次原因:其实TA们自己都没想好建这个网站到底要干嘛。
二, Web Analysis的实现工具和监控原理
俗话说,工欲善其事,必先利其器,WA也不例外。不过这里的“器”,除了分析软件,还有自身对WA工作原理的一些基础了解。(Web Trends之类的服务器端分析机制就不介绍了,国内用的人很少,我自己也只懂个皮毛,就不误导大家了)
目前最主流的网站分析工具采用的都是Page Tag;基本原理都一样,在HTML页面的头部或尾部嵌入一段js代码,浏览器读到这段代码,触发远程服务器的程序,自动记录用户的访问行为。WA人员则使用客户端软件,通过一些标准的和自定义的模型,来展现和分析这些数据。比较NB的公司,也有自己开发类似系统的,如AdChina的AdServer定向广告投放系统,让人不佩服都不行。
目前比较主流的WA工具,除了收费不菲的Omniture和免费的Google Analytics(前身是WA四大之一的Urchin,以下简称GA),还有一大堆如Crazy Egg之类的免费软件(大家有空可以上网搜)。对国内绝大部分的电子商务平台来说,Omniture实在是太贵了,每年至少30万以上;更郁闷的是,设置非常复杂,不是专业人员根本搞不定,一不小心数据就跑不出来。当然如果您一年市场预算几千万,那么花个50万买一套,再花个50万请2个资深的WA,肯定能值回票价。(插播一个小广告;购买Omniture,请找八叉乐的卫峰同学,呵呵。)
对于绝大多数同学,我的建议是,用GA吧;虽然GA每隔2,3个月总会抽几个小时的筋,好歹免费的不是,另外基础配置也简单,稍微懂点js和html的人都能弄。更难得的是,GA的升级速度很快,总能看到一些新的模型和界面,有些非常有帮助。关于GA的具体功能,就不多说了,网上已经有很多文章了,搜来看看,上手很容易。
不过需要提醒大家的是,所有的WA工具,能够实现的,不过是Metrics的排列组合,最多把模型弄得复杂点,对于基础Metrics的定义,都是统一而无法修改的(比方说old client的定义是cookies未被清空的情况下,只要访问过的都算;如果你想把访问过3次以上的定义为old client,是办不到的)。考虑到中美业界差异和国内奇形怪状的电商模式,工具不一定能够很好的满足您的要求。我自己最近就很纠结,是不是要下定决心,组织开发力量做一套WA工具出来;因为很可能在12个月甚至更短的时间内,GA就将无法满足我的分析需求了。
三,实战:电商运营优化的WA重点
1, 首先,我个人觉得,电商公司都应该设置WA的职位,甭管现在招的人水平好坏,能看看GA,做做最简单的定性分析就成,不能总是拍脑袋;我常和同事说,从无到有是一个飞跃;从有到好是另外一个飞跃。您的WA team其实也一样的。
2, 为了让您的WA人员不致于沦为花瓶或者背黑锅的,您自己得知道,您的WA人员是来干嘛的,千万别看这人家闲着就总想打发人干点啥;在我看来,WA和架构师是一个类型的position,思考多于动手。TA的具体工作,无非如下几项:
Ø 把业务层的需求转化为一整套的Metrics(度量指标)体系
Ø 与技术人员沟通确保这些Metrics能够被有效的获得,并且系统性误差在可接受范围内
Ø 把这些Metrics以易于理解/传播的展现形式(如各种自定义图表界面)传递给相关方(sales,ops等等)
3, 电商网站上线初期(1年内),小规模高频次的做定性分析,不求体系完整,但求能发现问题(甚至不一定要求解决问题);上了量之后,再做大规模少频次的定量分析,制定运营的Kpi体系。
4, 用一句套话,last but not least,千万不要瞎指挥WA;就我个人观察,互联网出身的电商公司还好,一般还能在一个频道上对话;传统行业出身的,很容易瞎折腾,最后的结果很可能是:为了数据而数据,WA人员被迫提供一些不知所云或者虚无缥缈的报告,害人害己。
如果还有哪些地方大家觉得需要补充,我就加上去,欢迎WA的朋友们指正。
最后,推荐两位资深WA同学的博客:
宋星的“网站分析在中国”
任鑫的“Mars Opinion”
我个人的建议是:寻找insights,先看宋星的,再看Mars的;如果是互联网广告投放的,看宋星的;电子商务优化的,看Mars。
Alexa工具条使用注意事项
一、在自己电脑的IE或者FireFox浏览器上上安装Alexa工具条访问自己的网站,对网站排名的作用
安装alexa工具条访问你自己的网站,就可以大大提高你的网站的世界排名,当然,这种方法仅在你的网站排名从几百万向几十万提高时有效,再住上的提高这个方法的效果就微乎其微了。所以如果想让你的网站排名提高,唯一的方法就是获得巨大的用户群。
二、安装Alexa工具条需要调整杀毒软件,因为国内很多杀毒软件和其它安全工具都认为它是病毒或广告程序,但这款外国出品的工具条绝无病毒和木马,大家可以放心安装。
IE浏览器下安装Alexa:
1.Alexa下载:Alexa官方最新版下载地址:http://client.alexa.com/install/AlexaInstaller.exe
2.关闭浏览器,防火墙,杀毒软件(360安全卫士、卡巴斯基、木马克星、瑞星、金山毒霸、江民、诺顿等等)和其他一切暂时不用的程序。
3.运行下载下来的软件。
4.什么也不需要修改,下一步,直到完成。
5. 重启电脑(避免重启电脑的办法是安装前,关掉所有浏览器)。
FireFox浏览器下安装Alexa:
1.下载并安装FireFox后,可以通过点击“工具”-“添加组件”方法,获取添加组件;
2.自动进入Alexa官方网站FireFox插件安装页面,输入“Alexa Sparky”搜索,即可找到Alexa工具条插件并在线进行安装。另外,您也可以登录Alexa官方网站(http://www.alexa.com/site/download?show=ff),下载最新FireFox版本的Alexa工具条插件安装至您的FireFox浏览器中。
如何判断安装成功?
1.对于IE浏览器:浏览器地址栏的下方出现蓝色Alexa的工具栏则表示安装成功。如果没有出现或者出现空白,则可能是被杀毒软件屏障,您可以设置杀毒软件。在IE7和IE8下,当第一次使用时还需要允许这些activex。
2.对于FireFox浏览器:浏览器菜单栏最右侧会新增一个“Related Links”的菜单,即表示安装成功。如果没有,请重启电脑再次安装。注意:FireFox浏览器下的Alexa的工具条插件,杀毒软件不会误报,大可放心使用。
三、国外网站为何流量比中文网站低而排名却高的原因
Alexa Toolbar的采用率在全球各地有所差异,受用户的语言、地域、文化等各方面的影响。因此英文网站相对于其它语言的网站,访问量数据更容易被充分地统计。最主要的是国外用户安装Alexa工具条用户较多,而国内目前安装Alexa工具条用户较少,主要是一些从事互联网的专业人士安装。
Alexa于2009年推出的中文排名往往更准确反映中文网站间的对比情况。
什么是信息产业?
信息产业特指将信息转变为商品的行业,它不但包括软件、数据库、各种无线通信服务和在线信息服务,还包括了传统的报纸、书刊、电影和音像产品的出版,而计算机和通信设备等的生产将不再包括在内,被划为制造业下的一个分支。
计算机和通讯设备行业为主体的IT产业,我们通常称之为信息产业,又称为第四产业。
重新定义的信息产业是指那些将信息转变成商品的行业。它包括三种类型:
(1)生产和分发信息及文化产品的行业;
(2)提供传递或分发这些产品以及数据或通信方法的行业;
(3)处理数据的行业。
信息产业又分四个行业:出版业、电影和录音业、广播电视和通信行业、信息服务和数据处理服务行业。
信息产业的提出以及国际上关于界定信息产业范围的几种观点:
今天的信息产业的概念,是在知识产业研究的基础上产生和发展起来的。最早提出与信息产业相类似概念的是美国经济学家普斯顿大学弗里兹•马克卢普(F. Machlup)教授。他在1962年出版的《美国的知识和分配》一书,首次提出了完整的知识产业(Knowledge Industry)的概念,分析了知识生产和分配的经济特征及经济规律,阐明了知识产品对社会经济发展的重要作用。尽管马克卢普没有明确使用信息产业一词,并且在所界定的范围上与现行的信息产业有所出入,但不可否认它基本上反映了信息产业的主要特征。
随后,1977年,美国斯坦福大学的经济学博士马克•波拉特(M. U. Porat),在马克卢普对信息产业研究的基础上,出版了题为《信息经济:定义与测算》(The Information Economy)的9卷本内部报告,把知识产业引申为信息产业,并首创了四分法,为信息产业结构方面的研究提供了一套可操作的方法。他把社会经济划分为农业、工业、服务业、信息业四大类,并将信息产业划分为所谓的一级信息部门和二级信息部门。
信息产业作为一个新兴的产业部门,其内涵和外延都会随着该产业的不断扩大和成熟而扩大与变动。自弗里兹•马克卢普首次提出知识产业的概念以来,各国学者都先后对信息产业的概念和范围等问题进行了广泛的理论探讨。但是由于人们处于不同的研究目的和角度,关于信息产业的概念问题目前仍然是众说纷纭。目前国际上关于界定信息产业范围的几种观点有:
美国商务部按照该国1987年《标准产业分类》,在其发布的《数字经济2000年》中给出的信息技术产业的定义是:信息产业应该由硬件业、软件业和服务业、通讯设备制造业以及通讯服务业四部分内容组成。美国信息产业协会(AIIA)给信息产业的定义是:信息产业是依靠新的信息技术和信息处理的创新手段,制造和提供信息产品、信息服务的生产活动的组合。北美自由贸易区(美国、加拿大、墨西哥三国)在他们于1997年联合制定的《北美产业分类体系》(简称NAICS)中,首次将信息产业作为一个独立的产业部门规定下来。该体系规定,信息产业作为一个独立而完整的部门应该包括以下单位:生产与发布信息和文化产品的单位;提供方法和手段,传输与发布这些产品的单位;信息服务和数据处理的单位。具体包括出版业、电影和音像业、广播电视和电讯业、信息和数据处理服务业等四种行业。
欧洲信息提供者协会(EURIPA)给信息产业的定义是:信息产业是提供信息产品和信息服务的电子信息工业。
日本的科学技术与经济协会认为:信息产业是提高人类信息处理能力,促进社会循环而形成的由信息技术产业和信息商品化产业构成的产业群,包括信息技术产业及信息产品化。信息产业的内容比较集中,主要包括软件产业、数据库业、通讯产业和相应的信息服务业。
我国信息产业发展的时间不长,对于信息产业的定义和划分,由于分析的角度、标准不同和统计的口径不同,也形成了许多不同的观点。
我国数量经济学家和信息经济学家乌家培教授认为:信息产业是为产业服务的产业,是从事信息产品和服务的生产、信息系统的建设、信息技术装备的制造等活动的企事业单位和有关内部机构的总称。同时,他认为信息产业有广义和狭义之分,狭义的信息产业是指直接或者间接与电子计算机有关的生产部门;广义的信息产业是指一切与收集、存贮、检索、组织加工、传递信息有关的生产部门。
我国学者曲维枝认为:信息产业是社会经济生活中专门从事信息技术开发、设备、产品的研制生产以及提供信息服务的产业部门的总称,是一个包括信息采集、生产、检测、转换、存储、传递、处理、分配、应用等门类众多的产业群。基本上主要包括信息工业(包括计算机设备制造业、通信与网络设备以及其他信息设备制造业)、信息服务业、信息开发业(包括软件产业、数据库开发产业、电子出版业、其他内容服务业)。
尽管有各种不同的观点,但是概括起来大致有广义、狭义和持中间学派三种不同的观点。广义的观点是在马克卢普和波拉特等人理论的影响下,认为信息产业是指一切与信息生产;流通、利用有关的产业,包括信息服务和信息技术及科研、教育、出版、新闻等部门。狭义的观点是受日本信息产业结构划分的影响,认为信息产业是指从事信息技术研究、开发与应用、信息设备与器件的制造以及为经济发展和公共社会需求提供信息服务的综合性生产活动和基础机构。并把信息产业结构分为两大部分:一是信息技术和设备制造业,二是信息服务业。还有的学者认为信息产业就是信息服务业,它是由以数据和信息作为生产处理、传递和服务为内容的活动构成,包括数据处理业、信息提供业、软件业、系统集成业、咨询业和其他等。
为人们的需求服务与创造人们的需求
几年前在易趣开了个店铺玩,上了几个东西在上面卖,当时我知道上面收费,也是抱着玩的心态。没想到几个月下去,东西没卖出去,易趣开始向我要钱了,所谓的物品展示费。当时也在淘宝上注册了卖东西了。
易趣的那些费用我是懒得给,说句实话,我东西没卖出去,你丫的向我收费,这部扯淡嘛。
而且中国网民是从低端用户发展到高端用户,看看淘宝多聪明,一开始就深谙其道,为网民真正的需求和利用出发。
服务行业或者说互联网,是一个服务,服务行业最大的特点是,为人们的需求服务,淘宝是为需求服务,易趣则是创造人们的需求。