1.看新访客站内搜索的比例和搜索的关头字。

不管是电子商务，仍是SNS社区，或内答应站点，都少不了站内搜索功能，经由过程站内搜索，用户可以快捷的找到他关心的内容，某些情形下，站内搜索的比例会高于按分类查找内容，如：亚马逊，豆瓣念书等。

此外还要垂青要关头字天天搜索次数的转变情形，这样可以找出热点的关头字，如跟着苹不美观新款iPhone的发布，iPhone这个关头字会热点起来。

我们需要知道站内搜索的比例，如不美观比例低，可以看站内搜索文本框的位置是否不够较着。

Google Analytics官方辅佐

以电子商务型站点为例，我们看一下根基的剖析思绪和体例。

然后经由过程细分，看做了站内搜索的访谒的平均PV，平均勾留时刻，以及采办转化率是否高于全站的平均指标，如不美观站内搜索的次数少，但转化率高，则值得进一步的优化。

2 用户年夜哪里起头站内搜索？

用户习惯于在首页就瞥绶搜索，仍是在商品内页，或者是促销专题页。

3 用户站内搜索时的分类与选项？

这个无疑是最主要的数据了，相当于免费的用户发芽拜访，用户自动告诉你，我关注这个，我关注阿谁。

用户是默认全数门类就直接搜索，仍是先选了分类再做搜索？

4 用户搜索时用的关头字？

对于关头字，需要看，关头字的分布，长短，如：用户是喜欢搜索：硬盘，仍是具体的：希捷硬盘，或空格分隔的词语组合：2T IDE硬盘。

1 有若干好多访谒做了站点搜索，占全站访谒数的比例是若干好多？

优化网站内部搜索 

如不美观关头字多为词语组合或短句子，则开发人员就要忙了，得措置好中文分词啥的。

5 用户搜索的关头字能否找到内容？

需要记拭魅找不到内容的关头字，实时发送给运营编纂人员。还可以考虑在找不到内容的结不美观页，让用户留下联系体例，奉告添加了相关商品时，会实时和他联系，这样也可以很好的改良用户体验。

6 用户搜索后的行为特点？

参考：

这个相对复杂一些，关注点也会有所分歧，一般会看以下数据：

1.有若干好多访谒，搜索后，直接分开？退出的比例，我们称之为：搜索退出百分比，这个比例相当于用户在用脚投票，如不美观比例很高，则暗示搜索结不美观对用户贫窭吸引力，或用户老是找不到结不美观。

3.看搜索结不美观中商品的展示次数和点击次数，由此找出点击率高的热点商品，这个需要定制，我会在后面的文章声名。

2.有若干好多访谒，做了搜索后，紧接着做了下一次搜索？我们称之为：搜索优化百分比，这个呈此刻：找不到内容，搜索的内容太多，太少的情形，用户考试考试换一个关头字搜索，如：先搜索：索尼，这时出来了索尼电脑，索尼录音笔，索尼随身听，于是用户缩小规模，搜索：索尼录音笔，此次找到了关注的商品。

3.用户搜索后的，平均看了若干好多页面，以及平均勾留时刻，经由过程这个数据我们可以剖析搜索结不美观，是否对用户起到指导与辅佐。

如不美观发现年夜部门人都是对全数门类搜索，则不如去失踪复杂的搜索选项，然后在搜索结不美观里做好分类和排序。在搜索结不美观页，还可以不雅察磕暌姑户的排序习惯，是喜欢按价钱，仍是按热点来排序。

小结

还可以磕暌姑户在分歧页面搜索时的关注点，如：在计较机图书分类页，搜索了哪些关头字？

2.看搜索引擎过来的用户的搜索习惯，如：用户可能在百度搜索：卡西欧，来到你的站点后，站内搜索：电子辞书。

4.做了站内搜索的采办转化率，这个很主要，可以看哪些关头字更轻易发生采办，如不美观在GA里开启了电子商务陈述，还可以看到关头字与采办的商品的对应关系。

如不美观关头字分布斗劲集中，集中在少数关头字，则可以考虑手工优化搜索结不美观，把主要的，热点的商品放在前面，以及放上相关的举荐等。

站内搜索的剖析和优化是一件需要持久进行和持续优化的工作，还可以连系分歧时代的关注点，剖析分歧的内容，如：

这儿提到的年夜部门内容，在Google Analytics的站内搜索报表中都有对应的内容，不才一篇：《Google Analytics站内搜索剖析思绪与体例 – 操作篇》，我会和巨匠介绍具体的操作。

淘宝站内搜索的优化

Google Analytics功能篇—站内搜索 

Kick Butt With Internal Site Search Analytics

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