2012年-2016年使用統計概覽

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本部落格自 2012年1月11日起導入 Google Analytics ，迄今約60個月。在這段時間，我們整理當月份的熱門文章榜，也寫過以下文章分析各時期的統計數據：

 

2012年1月-2016年12月使用統計概覽

【整體性數據】

  • 文章數量：626篇文章
  • 造訪人次：1,365,505次 ，平均每天被造訪751.93次。
  • 不重複訪客：954,065人，平均每天525.37人造訪。
  • 瀏覽量：即點擊次數，共計2,479,075次，平均每天被點擊1365.13次。
  • 平均單次造訪頁數： 1.82頁。
  • 平均造訪停留時間： 2分38秒。

從「質」與「量」兩種角度，檢視過去60個月以來的數據變化。

就「量」的觀點而言，選擇「造訪」與「瀏覽量」兩個指標，從圖一發現雖有高低起伏，但基本上整體數據是上升的趨勢。低點的月份為寒假、農曆過年、暑假，符合本部落格屬於大學圖書館之特質。

2012-2016各月流量圖一：2012-2016年每月造訪與點擊次數

 

就「質」的觀點而言，選擇「平均造訪停留時間」與「單次造訪頁數」兩個指標，從圖二、圖三可發現 60個月以來漸趨下降。以「造訪停留時間」分析，全年平均造訪停留時間為 2分38秒，將近 38.75%的訪客只進站停留150秒 (1分半) 以內就離開。以「瀏覽頁數」分析，也有高達 77.00% 的訪客只點擊不到 2個頁面就離開。

2012-2016停留時間
圖二：2012-2016年每月訪客平均停留時間

2012-2016停留頁數
圖三：2012-2016年每月訪客平均停留頁數

 

【流量來源數據】

分為以下四種來源：

  1. 搜尋流量：透過搜尋引擎而來，佔所有造訪量的 70.74%。
  2. 推薦連結流量：透過其他網站的連結而來，佔所有造訪的量 18.60%。
  3. 直接流量：直接輸入網址，透過 mail 內連結，或透過我的最愛/書籤而來，佔所有造訪量的 9.97%。
  4. 廣告活動：透過 RSS 而來，佔所有造訪量的 0.66%。

 

【1. 搜尋流量】

搜尋流量的主要來源為「Google」，佔整體「搜尋流量」的 85.33%；其次為「百度」，佔整體「搜尋流量」的 7.00%；再者為「Yahoo」，佔整體「搜尋流量」的 4.87%。這三種搜尋引擎加總達到整體「搜尋流量」的 97.2%。

除了排名第二的百度 (Baido)，搜尋流量的排名第五至七位也都來自中國大陸── so.com、 搜狗 (sogou)、好搜 (haosou.com)，可見中國搜尋引擎的蓬勃發展，亦顯示本部落格的能見度不僅止於台灣，擴及對岸的華文世界。

 

【2. 推薦連結流量】

在「推薦連結流量」的部分，超過 6成來自「臺大圖書館」的相關網站，包含主網站、資料庫網頁、數位學習網、電子新聞等。有 2成則來自 Facebook 的電腦版及行動版網頁。另外，全部「推薦連結流量」的來源裡，有兩個值得注意的網站。例如：

【3. 直接流量】

共計 25 篇文章獲得了超過 1000 次以上的「直接流量」造訪。以下是「直接流量」獲得造訪量前 10 名的文章：

 

【文章與分類數據】

共計 319則文章被點擊 1000 次以上、 92則文章被點擊 5000 次以上、 45則文章被點擊 10000 次以上，下列是點擊次數超過 30000次的文章──

 

此外，被點擊次數最高的前 10 組分類 (Category) 如下，以EndNote為主──

被點擊次數最高的前 10 組標籤 (Tag) 如下，以書目管理軟體、Web of Science 系列學術評比資料庫為主──

 

除了量化的數據，本站亦透過部落格的留言功能、Google問卷調查、email，蒐集使用者的意見，列舉如下：

文章教學超級實用又清楚!!

超級棒的部落格!! 收穫良多!! 非常謝謝!!

感謝臺大圖書館參考服務部落格! 於論文撰寫期間受益良多!

非常感謝回答，解決了網路上搜尋好久甚至官網都無法解決的問題

贵博客让我学到很多东西，尤其是EndNote的文章更是受益匪浅。

很喜歡畢業專輯系列，謝謝館員~

太感謝了！非常實用～完全造福歷史系學生。

非常感謝館員熱心協助，讓我頭上烏雲頓時散去~~

很不错的内容，谢谢您，伟大的图书馆情报人员～

 

 

根據使用統計流量，得知本部落格文章長期著力於 EndNote 之操作技巧、學術評比資料庫之查詢、台大校外連線等網路障礙排除等內容，上述的資訊容易被使用者搜尋到並提供實質幫助。惟使用流量的成長幅度自2016年開始趨緩，使用者在本站停留的時間和頁數持續下降，此為本部落格未來應改善的方向。以上的數據，回顧過去5年以來本站的使用狀況，若有任何 Google Analytics 解讀錯誤或遺漏之處，敬請不吝指正。

 

by Chih-Lo Chen