中国搜索引擎用户行为研究报告

搜索引擎报告搜索引擎报告是一种分析搜索引擎的工具，通过这种报告可以了解网站在搜索引擎上的排名、流量、关键词等数据，从而做出针对性的优化策略。

下面我们来看三个搜索引擎报告的案例。

1. 案例一：某电商网站的搜索引擎报告显示，他们的产品关键词在搜索引擎上的排名明显下降，同时网站的流量也有所减少。

经过分析，发现是由于网站的页面加载速度过慢，导致搜索引擎对其不友好。

为了解决这个问题，网站优化了页面加载速度，同时对产品关键词进行了重新优化，结果在搜索引擎上的排名和流量都得到了明显提升。

2. 案例二：某媒体网站的搜索引擎报告显示，他们的首页排名一直在前三位，但是整体流量却没有得到相应的提升。

通过分析发现，网站的流量虽然没有增加，但是点击率却有所提高，说明网站首页的关键词设置很有吸引力，但是网站的转化率较低，导致流量无法得到充分利用。

为了解决这个问题，网站开展了更加详细的用户画像分析，针对不同的用户推出了不同的内容，同时对首页的布局和导航进行了调整，最终使得网站的流量和转化率都得到了提高。

3. 案例三：某旅游网站的搜索引擎报告显示，他们在搜索引擎上排名比较靠前，但是流量维持在一个较低的水平。

经过分析发现，网站在搜索引擎上的关键词设置较为单一，没有覆盖到用户的多样化需求，导致用户无法在搜索引擎上找到他们的网站。

为了解决这个问题，网站扩展了关键词的范围，并且进行了针对性的内容优化，使得用户能够在搜索引擎上找到他们的网站，流量也随之得到了提高。

综上所述，搜索引擎报告是优化网站的重要工具之一，通过针对性的优化策略，可以提高网站的流量和转化率，从而为网站的发展带来更多的机会。

另外，搜索引擎报告还可以给网站提供更多的改进方向。

例如，通过对网站流量和关键词的分析，可以了解用户对网站的需求和偏好，从而更好地提升网站的用户体验和用户满意度。

同时，搜索引擎报告还可以发现网站存在的漏洞和问题，及时进行修补，提高网站的安全性。

除了以上的三个案例，搜索引擎报告还可以应用于其他方面。

用户行为特征分析及预测的研究与应用随着互联网技术的发展和普及，越来越多的人们开始通过互联网进行交流和信息获取。

互联网的发展也催生了大量的互联网产品和服务，如社交网络、电子商务网站、搜索引擎等。

而这些互联网产品和服务都需要深入了解用户的行为特征，以便更好地为用户提供个性化的服务和优化产品设计。

因此，用户行为特征分析及预测的研究与应用也成为了互联网领域的热门问题之一。

一、用户行为特征分析的意义和方法用户行为特征分析是指通过对用户的行为数据进行统计和分析，探索用户行为的规律和特点，以此对用户行为进行预测并优化产品和服务。

用户行为特征分析不仅可以帮助企业更好地了解用户需求和行为习惯，还可以提高产品和服务的用户体验和市场竞争能力。

用户行为特征分析的方法主要包括数据采集、数据预处理、数据挖掘、可视化等。

数据采集是指收集用户在产品和服务中产生的行为数据，例如搜索关键词、浏览行为、购买行为等。

数据预处理则是对收集到的数据进行清洗、转换和整合，以使数据更适合进行分析。

数据挖掘则是根据所需的分析目标，通过数据挖掘算法探索数据的规律和特点。

最后，通过可视化的方式呈现分析结果，帮助企业更好地理解用户行为数据。

二、用户行为特征分析的应用用户行为特征分析可用于各种互联网产品和服务，下面举几个例子。

1. 电子商务网站电子商务网站需要深入了解用户的购买习惯、偏好，以便更好地为用户推荐商品和优化页面设计。

通过用户行为数据的分析，可以发现用户的购买路径和购买力度，对商品进行分类和推荐。

2. 社交网络社交网络需要了解用户的社交行为和好友关系，以便提供更好的社交服务和推荐内容。

通过用户行为数据的分析，可以发现用户的社交网络、朋友圈和兴趣点，对推荐内容和社交卡片进行个性化推荐。

3. 搜索引擎搜索引擎需要了解用户的搜索需求和搜索习惯，以便更好地为用户提供搜索结果和优化搜索算法。

通过用户行为数据的分析，可以发现用户搜索关键词的频率、时间和地点，对搜索结果排序和精准度进行优化。

搜索研究报告搜索研究报告1. 引言搜索引擎是互联网时代的重要组成部分，为用户提供了快速、准确的信息检索功能。

本文旨在研究搜索引擎的发展历程、工作原理、关键技术和未来趋势，并分析搜索引擎在用户信息检索、商业利用以及社会影响等方面的重要性。

2. 搜索引擎的发展历程搜索引擎的发展可以追溯到20世纪90年代初的Web搜索引擎，最早的搜索引擎是基于人工编辑的目录式搜索引擎，例如Yahoo。

随着互联网的迅速发展，信息量的爆炸性增长使得手工编辑变得不再可行，搜索引擎需要解决海量信息的快速检索问题。

1994年，著名的搜索引擎AltaVista采用了全文索引和倒排索引等技术，实现了倒排索引以及相关性排序的机制，开创了现代搜索引擎的先河。

在21世纪的搜索引擎发展历程中，谷歌（Google）搜索引擎的诞生具有里程碑意义。

谷歌采用了PageRank算法，基于网页之间的链接关系进行排序，大大提高了搜索结果的准确性和相关性。

这一算法的出现，标志着搜索引擎进入了机器学习和人工智能的时代。

除了搜索网页内容，现代搜索引擎还可以搜索多媒体内容、社交媒体内容等。

此外，个性化搜索也成为搜索引擎的重要方向，根据用户的历史搜索记录和兴趣特点，为用户提供个性化的搜索结果。

3. 搜索引擎的工作原理搜索引擎的工作可以分为三个核心步骤：抓取（Crawling）、索引（Indexing）和检索（Retrieval）。

首先，搜索引擎使用网络爬虫（Web Crawler）从互联网上抓取网页内容。

爬虫按照一定规则遍历互联网上的链接，将网页内容下载到本地，并提取其中的文本、链接和其他相关信息。

接着，搜索引擎对抓取到的网页进行分析和处理，将文本内容进行分词、去除停用词和标点符号等处理，并构建倒排索引。

倒排索引是搜索引擎中的核心数据结构，用于快速定位包含某个词语的网页。

最后，当用户输入搜索关键词时，搜索引擎根据倒排索引快速定位到包含关键词的网页，并按照一定的排序算法计算网页的相关性得分，将相关性最高的网页返回给用户。

新媒体的数据分析与用户行为研究随着互联网的快速发展，新媒体已经成为人们获取信息和交流的重要渠道。

在这个数字化时代，大量的数据被产生和收集，这些数据对于新媒体的发展和用户行为的研究具有重要意义。

本文将探讨新媒体的数据分析与用户行为研究的相关内容。

一、新媒体的数据分析1. 数据的来源新媒体的数据来源主要包括用户行为数据、社交媒体数据、搜索引擎数据等。

用户行为数据包括用户在新媒体平台上的浏览、点击、评论等行为；社交媒体数据包括用户在社交媒体平台上的分享、点赞、转发等行为；搜索引擎数据包括用户在搜索引擎上的搜索关键词、点击链接等行为。

2. 数据的分析方法新媒体的数据分析方法主要包括数据挖掘、机器学习、文本分析等。

数据挖掘是通过挖掘数据中的隐藏模式和规律来发现有价值的信息；机器学习是通过训练模型来预测和分类数据；文本分析是通过对文本数据进行分析和处理来获取有用的信息。

3. 数据分析的应用新媒体的数据分析可以应用于多个领域，如市场营销、舆情监测、用户画像等。

在市场营销中，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的兴趣和需求，从而制定精准的营销策略；在舆情监测中，通过对社交媒体数据的分析，可以了解公众对某一事件或话题的态度和情感；在用户画像中，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的特征和行为习惯，从而提供个性化的服务。

二、用户行为研究1. 用户行为的定义用户行为是指用户在使用新媒体平台时所展现的行为和动作。

用户行为可以包括浏览、点击、评论、分享、点赞等行为。

2. 用户行为的影响因素用户行为受多种因素的影响，如个人特征、社会环境、平台设计等。

个人特征包括年龄、性别、教育程度等；社会环境包括文化背景、社交关系等；平台设计包括界面设计、功能设置等。

3. 用户行为的研究方法用户行为的研究方法主要包括问卷调查、实验研究、观察研究等。

问卷调查是通过向用户发放问卷来了解其行为和态度；实验研究是通过控制变量来观察用户的行为反应；观察研究是通过观察用户在实际环境中的行为来获取数据。

追踪信息搜索行为研究报告追踪信息搜索行为研究报告一、引言随着互联网的迅速发展，信息搜索已成为人们日常生活的常规操作之一。

无论是学术研究、工作学习，还是购物旅游，我们都依赖于网络搜索引擎获取所需的信息。

然而，信息搜索行为却不仅仅是简单地输入关键词然后获得结果。

我们在搜索信息的过程中会通过点击链接、浏览页面、更改关键词等手段不断筛选和更新搜索结果，以最终得到我们所需要的信息。

因此，追踪信息搜索行为的研究显得尤为重要。

本报告旨在通过对追踪信息搜索行为的研究，探讨用户在搜索过程中的行为特征和规律，为提高搜索引擎的效率和用户体验提供参考。

二、搜索行为的定义和分类搜索行为是指用户在信息搜索过程中的各种行为表现，包括搜索词选择、搜索结果点击、页面浏览以及搜索行为的持续时间等方面。

根据行为特征和表现不同，搜索行为可以分为以下几类：1.关键词选择行为：用户在进行信息搜索时，根据自身需求选择合适的关键词进行搜索。

有的用户会采用较广泛的关键词，获得更多的搜索结果，而有的用户则会采用较具体的关键词，以获得更精确的搜索结果。

2.搜索结果点击行为：用户根据搜索结果的标题、摘要等相关信息进行筛选和选择。

根据搜索引擎显示的排序结果，用户通常会点击排名较靠前的链接，以获取更相关的信息。

而点击次数较少的链接则可能被用户认为不相关或者不符合需求。

3.页面浏览行为：用户在进入某网页后，通常会将光标移动到感兴趣的内容上或者直接阅读网页的整体内容。

用户在浏览网页时，会注意到关键字、摘要、标题等信息，以判断该网页是否具备相关的信息。

若该网页内容不符合用户需求，则用户会返回搜索结果页面或继续点击其他链接。

4.搜索行为持续时间：搜索行为的持续时间可以反映用户对搜索结果的满意程度。

对于搜索结果满意的用户，持续时间较短；而对于不满意的用户，持续时间则会相应延长。

三、追踪信息搜索行为的研究方法为了深入研究追踪信息搜索行为，我们可以采用如下方法： 1.日志数据分析：通过分析搜索引擎的日志数据，可以获取用户搜索行为的各种信息。

网站网页用户体验及用户习惯的深度分析总结用户体验User Experience,简称UE是用户在使用产品过程中建立起来的一种纯主观感受.在基于Web的产品设计中,UE是一个相对较新的概念.Donald Norman博士提出了“用户体验”一词,他是一个认知科学的研究人员,首次提出了在互联网领域以用户为中心设计的重要性用户的需求决定产品如何设计.Donald Norman用户体验很重要,最大的理由是：它对你的用户很重要.◆最起码是要让产品有用,这个有用是指用户的需求.尊重用户价值+满足用户需求◆其次是能用,所有的流程都走得通,没有致命的BUG.尊重用户价值+满足用户需求◆然后是易用,操作起来很便利,这非常关键.注重用户体验◆设计的下一个方向就是友好,关注用户的情感需求.注重用户体验+关注创新以上四者都做好了,就融会贯通上升到品牌.品质：品味+质量→品牌用户的需求决定产品如何设计人的视觉通常不是先看中间,而是根据母语的读写习惯,经过大脑的指令,按照：从上到下,从左到右的路线进行查看,下图为用户浏览网站时视线注意力“F现象”研究：注：绿色、黄色、红色关注度以此升高,这说明人喜欢第一眼看左上角的内容,这告诉我们,重点要在左边偏上的部位出现.从左上角的至右下角优先比重逐级递减案例淘宝网商品搜索列表页谷歌的搜索结果出现“金三角”现象：谷歌搜索列表页对于google搜索结果的“金三角”现象也有很多前端设计师形象地描述为搜索结果的“F现象”.什么是google搜索结果的“金三角”现象这项用户对于搜索结果注意力的研究由搜索引擎营销公司Enquiro、Did-it以及专门研究人们眼睛运动行为的公司Eyetools联合完成,通过对用户观察google搜索结果页面时眼睛的运动来确定对搜索结果内容的关注程度.该调查结论是,位于google自然搜索结果“F”顶部的信息,获得了被调查者100％的注意该研究总共有50位被调查者,而位于最下面的信息则只获得了20％的注意力.以下是自然搜索结果排名前10位的信息受到被调查者关注的比例：·第1位– 100%·第2位– 100%·第3位– 100%·第4位– 85%·第5位– 60%·第6位– 50%·第7位– 50%·第8位– 30%·第9位– 30%·第10位– 20%对于google搜索结果右侧的赞助商链接内容即关键词广告,其受关注程度大约只有自然搜索结果的一半,即使位于第一位也只获得了50％的注意力.下面是被调查者对全部8个关键词广告信息的关注情况.·关键词广告第1位– 50%·关键词广告第2位– 40%·关键词广告第3位– 30%·关键词广告第4位– 20%·关键词广告第5位– 10%·关键词广告第6位– 10%·关键词广告第7位– 10%·关键词广告第8位– 10%google搜索结果金三角调查结论的分析－－Search Engine Watch文章“A New F-Word for Google Search Results”对上述调查结果的分析推论可总结为三点：1自然搜索结果的重要性远高于关键词广告至少对google是这样,为了使客户的利益最大化,谷歌随后在搜索列表页的最上面及最下面加入了3条付费广告；2用户对自然搜索结果的关注程度更高,除非搜索引擎关键词广告排名在最上端,否则很难获得用户的关注；3搜索引擎优化很重要,营销人员如果忽视这一事实,单纯依靠赞助商链接广告的搜索引擎营销方式很难取得最好的效果.调查结果发现,用户对于搜索结果页面的关注的范围呈现英文字母“F”的形状,也可以描述为“金三角”现象.这种现象证实了一个简单的问题：搜索结果中排名靠前的内容更容易受到用户的关注和点击.这个规律对于google搜索结果右侧的关键词广告同样是适用的,只是对两种内容的点击率有所不同.这正好和谋思副总裁张少华先生提到的“首屏理论”一致.网页板块规划——两栏设计研究两栏设计页面对于两栏设计,Jakbo Nielsen也曾对232位用户浏览几千个页面的过程中的眼动情况进行追踪,发现用户在不同站点上的浏览行为有明显的一致性.这种浏览行为有三个特征：1.用户首先会在内容区的上部进行横向浏览.2.用户视线下移一段距离后在小范围内再次横向浏览.3.最后用户会在内容区的左侧做快速的纵向浏览.显然,用户的浏览行为并非精确的包含这个三个过程,有时候,在这三个过程之后,还会在底部有横向浏览的热点,使得整个浏览热区图看上去更像E而不是 F.也有时候,用户浏览时只反应了上述的行为1和行为3,使得浏览热区图像一个倒写的L.但从所有数据整体上来看,用户的屏幕浏览热区图还是较一致地反应出了F图像.网页板块规划——三栏设计研究经过分析上面的纯理论性研究,我们再来看一个有趣的用户研究：中、美、韩用户浏览网页习惯.中韩两国研究者进行了一个认知风格cognitive style与网页感知webpage perception的跨文化研究,找来中美韩三国用户共27人进行了眼动测试,研究结果颇有意思.实验是让用户浏览不做任何点击以下这个仿照雅虎布局的测试页面根据用户的国籍使用相应语言版本的页面,眼动仪将做实时记录,测试过程为30秒.图1：测试页面研究者将页面分为9个兴趣区域AOI, AREA OF INTERESTS.图2：兴趣区域AOI从下图“前25秒用户访问的AOI总和”可以看出,韩国用户的眼睛一直在整个页面到处跳动.比起其他两个组别,他们更多地在各个区域中跳来跳去.在前15秒,中美两国用户的眼动比较相似：在前10秒,中国用户的AOI活动稍微高于美国用户,但很快就明显领先了.15秒之后,美国用户的AOI的增长率低于中国用户,说明美国人的眼睛活动开始稳定,并开始将注意力集中在页面的某一处.下图是“每AOI注意点时长总和”.注意点停留时长反映出该区域对用户的重要性.页头中部的区域2见图2是尤其重要的,它吸引了三国用户最长久的注意.总体来说,美国用户将注意力放在区域1、2、5的时间明显高于其他两组.中国用户则在区域2、5、6、8、9集中了更久的注意力.再来看看眼动结果由上至下依次为中、美、韩.绿色的点代表眼睛活动的开始,红色代表结束.中国用户眼动图美国用户眼动图韩国用户眼动图根据眼动结果,研究者从两个方面做出了分析：备注：◆ Sequential Reading: 眼睛随着区域块依次浏览.◆ Circular Scan: 眼睛扫描路径接近于顺时针画圆.◆ Back and Forth Scan: 眼睛在内容之间往返扫描,某个区域在短时间内被反复注视.◆ Only Scan: 用户只是扫描页面,并没有将焦点放在某个区域,也就是眼动很频密.◆ Focus on Title: 用户的注意力相对更多地放在标题上.◆ Navigation Reading: 用户的注意力更多放在导航条上,会花一定时间浏览导航内容导航的起源也在美国 .由此可见,中韩用户更倾向以扫描、打圈的方式阅读网页.同时,中韩用户更喜欢往返于各个内容区域,说明他们阅读时比较随意.相反地,美国用户比较关注细节,也很少这看一眼那看一眼.下图是从另一个角度来阐释眼动结果.◆“0” Shape: 眼动路径类似于画0.◆“5” Shape: 眼动路径类似于画5 也就是,眼睛以此访问: 2, 5, 6, 9, 8, 7区域.◆“N” Shape: 眼睛看完一列再看另一列.◆“Z” Shape: 眼睛依次扫过各行.◆“X” Shape: 眼睛以对角线的方式扫描,随意跳跃.可见,多数中国人和韩国人都采用0式浏览,而美国人更多是采用5式浏览.也就是说,中韩用户会整体去看一个页面,而多数美国人趋向于从中心向外围浏览.最后,研究者提出了一些设计建议.对于采用整体思维方式holistic thinkers的中韩用户来说,他们更倾向于扫描页面整体,而且以一种非线性的浏览方式,因此内容安排可以较为灵活.对于采用分析性思维方式analytic thinkers的美国用户来说,页面布局要非常清晰,每个信息区域都要有区别于其他区域的特点,导航部分也尤其重要.视觉焦点之几何圆的使用由于每个人受教育程度、知识面、习惯、及生活方式、对色彩的喜好等因素的影响,不同的人对同样的设计会有不同的理解和判断.例如“我不喜欢这个网页的设计”、“花花绿绿不喜欢”、“是不是用黄色比较好”、“喜庆的节日当然用红色啦”、“还是采用苹果的灰色比较好”、“左边栏再宽出10像素更好”…… 这些在工作中轰炸你头脑的“建议”每天都会发生.我们不可能满足每一个人对于色彩、页面设计的喜好,但是我们可以从另一个交互设计的角度来满足绝大多数的需求,这就是——视觉焦点.那么什么是视觉焦点呢视觉焦点就是在有限的视线范围内快速捕捉你自己认为吸引你的区域.反映在互联网产品设计中,就是指设计的页面上最吸引人注意的地方,视线上集中交汇的地方,这个位置就叫焦点.在日常生活中我们运用照相机对准人的脸部,那也是在获取一个焦点.在网页设计中,引导用户集中在你想让他关注的区域,那样会让你的设计有重心和亮点.视觉焦点的处理方式人们用视觉获取环境中的信息,对你注意的周围都会是模糊的,你视线集中的中心点是最清晰的.第一张,视觉上呈现这样的状态是：视线上没有集中,整体模糊,是成方形的视觉框架.第二张和第三张,图中的两朵花在图形中是最漂亮的亮点,漂亮的东西会引人注意,你会注意到上一朵或则下一朵,注意任何一朵花的时候,眼球集中点会以圆的形状向外逐渐模糊,最中心点就是焦点.圆形作为设计中的元素的时候,自然更加的适应视觉上的感知.视觉强弱美女其实可以独立成为一个视觉焦点,但当我们给美女加了圆形边框后,视觉焦点就转移到圆形边框包括到的美女上,最后将圆形填充,视觉焦点就转移到填充色的圆形的美女上.点对比图片图1 整体画面平平,人物排列没有层次,视觉上给人感觉很散.图2通过添加圆形背景框,会让你想表达的图形首先进入用户眼球.图3不仅添加圆形背景框,再区分人物大小,主次分明,焦点突出,画面活跃立体.几何的对比上图中我们可以看到,方形过度到圆形的变化,圆形是由极其细小的边角组成,在变化当中图形变得越来越有乐趣,比较下来圆形在几何图形中具有平滑流畅的边缘,圆形更让人感觉轻松,愉悦.设计需要增加乐趣的时候,我们可以多运用流畅线条的图形来让页面活跃起来.实例效果进行比较圆型设计在这个页面上圆形挑起了大梁,支撑整个页面,人物笑脸图片组合的圆形包围着瓶子,映射了这个饮料带给我们的快乐.圆形不仅加强了焦点,更加强了页面的层次感,让页面不会单薄、无力度.实例效果进行比较方型设计虽然同样用加框的形式来集中物体焦点,同圆形边框相比整体画面呆板,僵硬,缺失了活跃的感觉.圆形在广告位中的设计圆形对价格的标注,让用户对这诱惑的价格更加的感兴趣,很好的营造了商品的气氛.圆形元素和其它几何图形比较圆形具有圆滑的特点,让人感觉轻松,愉悦,合理的运用会提高页面的层次,让焦点更加突出,增强视觉感的同时也能够营造活跃的氛围.我们都在不断尝试如何让页面变的美观而生动,创造富有活力的页面,让网站给人的视觉感受富有好感,把握好设计中的焦点,使页面信息有效传达的前提下,运用有趣的圆形来设计页面是设计中很有效的方法.产品经理和交互设计师在页面设计中的应用罗里罗嗦谈了这么多,那么我们产品经理及交互设计师在原型图中如何来设计更好满足用户体验呢在做新产品原型时,需要考虑设计风格问题：符合目标客户的审美习惯,并具有一定的引导性.网站在设计之前,必须明确目标客户群体,并针对目标客户的审美喜好,进行分析,从而确定网站的总体设计风格.在页面布局方面要重点突出,主次分明,图文并茂.与你负责产品线目标相结合,将目标客户最感兴趣的,最重要的信息放置在焦点位置.你在和你的下一工序有的公司是美工、有的公司是用户体验师、有的是交互设计师时,需要将你的执导思想告诉给他们,不然他们不了解的话,会让你的产品偏差非常大,以至在产品开发之处你对产品的把握就已经失去了方向.1.对比图像,文字更具吸引力在浏览一个网站的时候,能够直接吸引用户目光的并不是图像.调查发现：大多数通过偶然点击进入网站的用户,他们是来寻觅的是信息而不是图像.因此,保证网站设计凸现出最重要的信息板块,这才是设计的首要原则.2.根据视觉锁定,一栏格式比多栏格式拥有更好的表现力大多数情况下,简洁更具力量.多栏内容容易被用户忽视,我们需要消除这些干扰,在砍掉板块影响不大的情况下,尽量去掉这些冗余信息.例如资讯搜索列表页.3.简短的段落相对于长段落来说有更好的表现力网页信息是为大多数强调快速浏览的互联网用户提供的.除非上下文的衔接要求,保持信息由简短的段落和句式组成.例如网站的产品介绍.4.人们大都只浏览网页的小部分内容如果在用户浏览的时候提供信息使他们尽快锁定目标,就可以把这一点发展成为你的优势.突出某些部分使网页信息容易找到和阅读.5.用户浏览网页时,首先观察网页的左上部和上层部分,之后再往下阅读,浏览右边.以前研究表明：读者常忽视大部分的横幅广告,视线往往只停留几分之一秒.因此需创新广告位,合理配置网站广告形式.读者在阅读文章的时候并不是逐字逐句,而会习惯跳跃扫视,因此,关键信息高亮显示出来更易于读者把握重要信息.标题的设置要精炼,且要传达足够的信息量.这是读者决定是否阅读这篇文章的关键.另还可增加副标题作为补充,如果副标题仍不够吸引,基本上他们就不会感兴趣去点击了,也就会出现了产品经理最不希望看到的信息——跳出率Bounce Rate.5.网站结构及页面设计微应用1页面导航方面：导航条清晰明了、突出,层级分明.2图片展示方面：比例协调、不变形,图片清晰.图片排列既不过于密集,也不会过于疏远.3图标使用方面：简洁、明了、易懂、准确,与页面整体风格统一.4广告位设计方面：避免干扰视线,广告图片符合整体风格,避免喧宾夺主. 5按钮设置方面：对于交互性的按钮必须清晰突出,以确保用户可以清楚地点击.6站内搜索方面：搜索提交后,显示清晰列表,并对该搜索结果中的相关字符以不同颜色加以区分.7栏目命名方面：与栏目内容准确相关,简洁清晰,不宜过于深奥.其实对一个网站做一次用户体验分析是很细很累的活,但是意义却很大,尤其对年销售额上千万级的电子商务网站而言,用户体验做好了,转化率能增加千分之一那就能促进数百上千万的销售额,必须引起足够重视.写在结尾事实上,互联网用户浏览网页的习惯和顾客浏览商店中物品的习惯没有多大差别.用户打开一个新的页面,扫视一些文字,并点击第一个引起他兴趣的链接. 在这过程中,页面上有大量的区域用户甚至完全没有看过.大部分用户在页面上寻找他感兴趣且可点击的内容,一旦发现目标,点击行为就会发生,但如果页面不符合期望,后退或关闭按钮也将马上被点击.1.大部分时候用户并非在阅读屏幕上的内容,而是在扫视.用户习惯扫视和快速寻找页面上一些能够引导他理解内容的关键点.2.不要考验用户的耐心当一个页面不能满足用户的期望时,离开就在所难免.希望通过添加相关内容来丰富页面和留住用户往往效果不佳甚至适得其反.一屏页面上承载的信息越多,认知的负担就会越重,就需要花费更多的时间去处理信息,如果这些信息中还有些不是用户期望的,那就还要花额外的精力将这些多于信息从注意力中剥离. Jakbo Nielsen的研究结论也表明：一个页面上的认识负担越重,导航和浏览就会越困难,用户离开并寻找其他替代品的可能性就越大.3. 用户并不做最佳选择用户并不是在搜寻找到最佳选项的最快途径,他们也并非用线性的方式来阅读屏幕上的内容有顺序地从一个模块到另一个模块.当用户找到第一个合理的选项,或者一旦找到了可能的目标内容,“立即点击”或“开始阅读”的可能性会非常大.其实,用户是在寻找能让他们觉得有用或者合适的内容,而非寻找最佳的选择,理由也很直观：我们不是用户的孩子,他不会关心我们的一切,他只是希望获取他想要的信息,然后走人.如何运用F形阅读行为进行设计：1. 用户并不会浏览页面上的所有内容F形之外的大片空白区2. 将最重要的信息放在头两段F热区中的两个横向热区3. 在后续的内容中,将关键词和信息放在段首,使用户在左侧纵向浏览时能更容易关注到.总结和启示1. 用户习惯扫视,而不是阅读2. 用户并不会关注到页面上的所有内容3. 不要考验用户的耐心,不要增加用户的认知负担4. 用户并不做最佳选择5. 用户在屏幕上的浏览热区整体上符合“F形”6. 针对F形浏览行为,将最重要的信息放在上部,将相关的关键内容和信息放在内容区左侧。

大学生搜索引擎使用情况调查报告摘要: 随着互联网时代的快速发展，获取信息变得方便快捷，而搜索引擎则成为人们获取信息的主要工具。

大学生作为网络时代的新生力量，对搜索引擎的依赖性和使用感悟远大于其他群体。

通过问卷调查分析发现大学生使用搜索引擎虽然频繁，但缺乏有效的搜索技巧，同时搜索引擎自身也存在着不足之处。

为此，高校应辅以专业课程培训，提高大学生的搜索技巧与信息素养。

同时，搜索引擎开发公司应以用户体验为本，针对用户需求不断改进和完善搜索功能，提供更好的用户体验。

关键词: 搜索引擎大学生使用行为检索能力自上个世纪以来，信息发展极速发展，伴随着互联网的不断进步，大量的信息涌现人们的生活，为人们提供的丰富的资源之余也带来了检索困难的麻烦。

此时，搜索引擎的出现解决了人们筛选信息、获取有用信息的需求。

如今，搜索引擎已经成为绝大多数用户获取信息的首选工具，逐渐成为人们日常生活中不可缺少的一部分。

各大搜索引擎公司也在激烈竞争中不断优化自身功能与服务，使得其能带给用户满意的用户体验。

搜索引擎作为互联网的基础应用，其用户规模随着网民总体规模的增长而不断增加。

在这些用户群体中，最具代表性的是大学生。

他们是中国最先接触和最先接受互联网的群体之一，从小便身处于互联网信息时代，信息化对大学生的影响不容小觑。

因此，本次研究选择大学生群体作为调查对象，旨在通过对大学生搜索引擎使用行为的分析，得出大学生使用搜索引擎的综合评估，从而推动大学生科学有效的使用搜索引擎以及对搜索引擎的优化建议。

一、研究内容与方法本次调研意在调查当代大学生网络搜索引擎使用的基本情况、使用目的以及使用技巧，了解大学生搜索引擎使用行为之间存在的相关性，掌握大学生对现有搜索引擎服务的评价。

本次调研采用问卷调查法，通过前期资料收集分析之后设计问卷，并通过初试发现问卷疏漏，根据反馈意见再次进行修改，最终确定了《大学生搜索引擎使用情况调查问卷》。

问卷通过网上发放的形式进行回收。

搜索引擎市场分析及人民搜索发展思考——对即刻搜索赢得搜索引擎市场竞争的分析和建议一、当前我国搜索引擎市场状况分析1．搜索引擎作为第二大网络应用，“新门户”趋势明显。

截至2012年6月底，中国网民数量达到5.38亿，手机网民规模达到3.88亿。

其中，搜索引擎用户规模达到4.29亿，半年增长率为5.2%，网民渗透率为79.7%，仍然是仅次于即时通讯（如QQ、MSN）第二大网络应用。

搜索引擎的网民使用率进入稳定发展阶段，用户规模会随着网民总体规模的增长而进一步提升。

2．搜索引擎竞争的市场规模潜力大、市场集中度高。

根据易观智库产业数据，2012年第2季度中国搜索引擎运营商市场规模为70.0亿，环比增长26.6%，同比增长62.0%。

从市场格局看，2012年第2季度我国搜索引擎市场集中度进一步提升。

百度营销收入占搜索引擎运营商市场份额78.6%；谷歌中国份额小幅下滑，达15.7%；搜狗凭借“云-端”商业模式实现流量入口及商业变现的梯级化产品业务布局，市场份额达 2.9%。

腾讯搜搜“大社区”战略布局也赢得广告主认可，保持 1.5%的市场份额；所有其他搜索引擎市场份额被压缩到0.3%。

3．搜索引擎竞争趋势为市场发展多元化和搜索终端多样化。

2012 年，国内搜索市场呈现多元化竞争格局，不断细分的搜索市场及发展的手持终端，在改变搜索用户行为习惯的同时影响着搜索市场的整体布局。

搜索市场发展多元化。

综合搜索引擎服务、垂直搜索引擎服务、专业网站站内搜索及社交媒体搜索同时影响网民的搜索行为：综合搜索引擎服务（如百度、谷歌、搜狗、搜搜等），作为网络信息检索的主要工具，大幅提高了人们获取信息的效率，成为人们从各种网络资源中获取信息的主要手段。

以一淘、去哪儿等为代表的垂直搜索网站、以淘宝为代表的购物网站、以优酷为代表的视频网站等站内搜索在各自领域内吸引了一定数量的用户，对综合搜索引擎产生分流；微博、SNS 等信息量巨大的社交媒体的兴起，使网站内社交搜索的作用及分量加大，对整体搜索市场产生影响。

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==用户日志研究篇一：基于移动互联网日志的搜索引擎用户行为研究基于移动互联网日志的搜索引擎用户行为研究摘要：随着移动互联网的迅速发展，移动搜索用户大规模增加，移动搜索引擎用户行为分析对改进搜索引擎性能，提高用户体验具有重要意义。

该文选取某移动搜索引擎201X年6月第一周的日志，对移动互联网用户搜索行为进行分析和研究。

我们从查询词分析、会话分析以及用户点击分析3个角度出发，对查询词长度和频度、问题式查询和网址查询比例、会话内查询个数、查询词修改方式以及用户点击位置进行研究，并与互联网搜索引擎相应指标进行对比。

相关分析结论对于移动搜索引擎算法改进与系统优化具有一定参考意义。

关键词：移动搜索引擎；搜索引擎日志；用户行为分析1引言随着通信技术的进步、终端设备硬件水平的提升以及三网融合政策的逐步推进，移动互联网得到迅速发展，网络应用内容进一步增加，用户应用体验不断提高，我国由此进入移动互联网的大时代。

据C N N IC第29次中国互联网络发展状况统计报告n]显示，截至201X年12月底，中国手机网民规模达到3．56亿，占整体网民比例的69．3，用户规模增速已超过宽带用户。

鉴于如此大规模的用户，互联网应用提供商纷纷布局移动互联网，主流应用提供商均推出了相应的W A P版本或客户端，为客户提供移动互联网服务，以移动搜索为代表的信息获取已发展为移动互联网的主流应用。

当前，移动搜索引擎用户数量众多，应用门槛较低，适用范围较广。

在未来竞争中，搜索结果的精确程度与个性化服务将会成为保持用户黏性的重要因素。

为提高搜索准确性，移动搜索服务提供商需要挖掘用户特点和行为习惯，预测用户潜在需求，以应对市场竞争。

移动互联网搜索服务提供商每天记录大量的用户搜索数据，比如访问者唯一标志符、检索词、点击页面、访问时间等，这些数据构成了搜索引擎日志。

基于用户兴趣的个性化搜索引擎的分析与研究的开题报告一、选题背景与研究意义随着互联网的普及与发展，搜索引擎逐渐成为人们获取信息的主要途径之一。

然而，传统搜索引擎采用的是基于关键词的搜索方式，难以深入了解用户的兴趣和需求，从而无法对搜索结果进行个性化推荐。

因此，在信息爆炸的今天，如何利用数据分析技术和机器学习算法，结合用户行为和偏好，开发出基于用户兴趣的个性化搜索引擎，已成为当前研究的热点和难点之一。

本研究旨在通过对用户行为数据和模式识别算法的分析与应用，构建出基于用户兴趣的个性化搜索引擎。

其主要意义体现在以下几个方面：1. 提高搜索效率：采用个性化推荐策略，可以大大减少用户需要翻阅的搜索结果，提高搜索效率。

2. 提高搜索质量：基于用户兴趣的搜索引擎可以根据用户的搜索历史、点击习惯等信息，进行精准的个性化推荐，提高搜索结果的质量。

3. 改善用户体验：通过基于用户需求的搜索结果推荐，可以提高用户满意度，改善用户体验。

二、研究内容和方法本研究将针对基于用户兴趣的个性化搜索引擎的实现和优化进行研究，研究内容和方法如下：1. 数据收集和预处理：通过爬取互联网的网页数据和用户行为数据，对数据进行清洗和处理，以构建出合适的用户行为数据库。

2. 用户行为分析：对用户行为数据进行分析，包括搜索行为、浏览行为、点击行为等，从中提取出用户的搜索偏好、兴趣等信息。

3. 模式识别算法：采用机器学习算法，如决策树、神经网络等，对用户的搜索行为和偏好进行建模，在与用户相关的搜索词汇、网站等方面进行个性化推荐。

4. 实现与优化：以实现基于用户兴趣的搜索引擎为目标，利用数据挖掘、算法优化等技术手段，对系统进行开发和优化。

三、研究进度和时间安排本研究计划于2021年6月开始，预计耗时一年左右。

研究进度和时间安排如下：1. 第一阶段(6月~9月)：完成相关文献资料的查阅和分析，确定研究方向和方法，完成数据收集和预处理。

2. 第二阶段(9月~12月)：基于收集到的数据进行用户行为分析，通过机器学习算法对用户行为和偏好进行建模。