Українська   English
ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

Задачача анализа поведения человека в интернете не нова, в современном мире досточно программ, технологий а так же сервисов. Самые известные из которых это «Яндекс.Метрика» — бесплатный интернет-сервис компании Яндекс, предназначенный для оценки посещаемости веб-сайтов и анализа поведения пользователей [1] и Google Analytics — бесплатный сервис, предоставляемый Google для создания детальной статистики посетителей веб-сайтов[2]. Так же существует множество подобных сервисов так как действительно размах возможностей в данной области огромен. Но тема не проста потому что требует довольно таки обширных знаний в сфере web-технологий и применять большое количество языков и связаных с ними систем. Именно по этому я и выбрал эту тему для выполнения выпускной работы. Так как даёт огромный импульс к проффесиональному развитию своих навыков.

Работа подобных сервисов основана на анализе поведения посетителей, по каким ссылкам переходят люди чаще всего, на что обращают своё внимание чаще, после каких страниц зачастую потенциальные клиенты переходят в раздел покупок, какие страницы снижают посещаемость, вся эта информация обрабатывается соотвествующими программами и отсылается владельцу сайта. Это значительно повышает шансы на успешный бизнесс в интернете. И как вывод можно сделать что эта сфера разработки очень востребована в современном мире который всё больше переходит в интернет пространство.

Многие знают: чаще всего недоверие к сайту останавливает пользователя осуществить покупку или заказать услугу.

Проведенные исследования позволяют сделать вывод, что потенциальные клиенты сначала досконально изучают сайты компаний, предлагающих необходимые им товары, а только потом 60 % из них оформляют заказ онлайн (остальные, ознакомившись с предложениями в Сети, по старинке, отправляются за покупкой в магазин).

Относительно заказа услуг наблюдается аналогичная картина: люди просматривают предложения, но потом все равно обращаются к знакомым за советом или интересуются их опытом общения с интернет-компаниями.

Это не значит, что посетителям не понравились ваши предложения, просто они убеждены, что их хотят обмануть, а значит, вы не вызвали их доверия, не смогли убедить. Следовательно, вам надо провести анализ ресурса и выяснить: что именно вызвало такую реакцию, что «оттолкнуло» потенциального клиента.

Айтрекинг, т.е. анализ поведения пользователей, заключается не только в просмотре счетчиков посетителей. Сегодня довольно сложно установить реальное количество людей, посетивших ресурс, так как почти 30 % населения России пользуется несколькими (двумя и более) устройствами для доступа к Интернету. Так что, вполне возможно, что один и тот же человек просматривает ваши страницы с разных гаджетов.

Важно, чтобы вы поняли: веб-статистика заключается не столько в выявлении числовых показателей, сколько в понимании поведения посетителей вашего ресурса.

1. Актуальность темы

Что касается практической ценностью данной выпускной работы, так это Система анализа поведения человека в веб-среде. Разработка личных методов и алгоритмов сбора данных из веб-среды, имеющие широкое применение в любой из веб-сфер. В данной работе делается упор на бизнес-решения и повышения качества сайтов в целом. Так же данную работу можно будет внедрить в любую CMS, а так же напрямую в сайт, что даёт возможность локально и гибко настраивать все параметры под себя и свои потребности исходя из тематики сайта. Таким образом решается сразу две проблемы:

  1. Отпадает потребность в использовании посторонних сервисов, как результат если у подобных будут возникать сбои, на работу Вашего сайта это не повлияет.
  2. Оптимизация быстродействия, так как можно будет устанавливать только самые необходимые параметры к обработке данных которые нужны Вам, без лишней воды и информации. Кратко и по делу.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Целью исследования является разработка и исследование моделей и методов анализа поведения посетителей вебсайта.

Основные задачи исследования:

  1. Проанализировать потребность в анализе поведения человека в сети Интернет.
  2. Разработать модель веб-среды и поведения человека.
  3. Выработать критерии оценки результатов анализа поведения посетителя веб-сайтов.
  4. Провести обзор готовых решений (Счетчики, Google Analytics, системы веб-аналитики CMS).
  5. Принять и обосновать решение по созданию системы анализа поведения.

Для экспериментальной оценки полученных теоретических результатов и формирования фундамента последующих исследований, в качестве практических результатов планируется разработка кроссплатформенной, настраиваемой и функциональной системы автоматизированного плагина для большинства существующих сайтов и систем.

3. Обзор исследований и разработок

Поскольку данное направление очень актуально в наше время, подобных разработок много и у всех есть свои достоинства и недостатки. Далее мы рассмотрим пожалуй две наиболее известные и используемые системы. В отношении международных источников возьмём за основу Google Analytics. Из национальных источников можно рассмотреть сервис Яндек.Метрика.

3.1 Обзор международных источников

Google Analytics (GA) — сервис от компании Google, предназначенный для вебмастеров и оптимизаторов, который позволяет анализировать поведение пользователей на сайте. Собранная информация размещается на удаленном сервере от Google. Всё, что требуется для подключения к системе – это установить на страницах сайта небольшой код JavaScript.

Сервис имеет как бесплатные, так и платные функции. Бесплатная версия GA способна проанализировать 5 млн страниц в месяц, что бывает недостаточно для получения общей картины о сайтах. Поэтому рано или поздно большинство всё же прибегают к использованию платной Premium-версии. В этом материале мы расскажем, что такое Google Analytics и возможностях сервиса, о принципах его работы и используемых им параметрах оценки.

Статистика собирается при помощи счётчика Гугл Аналитикс на сервере компании. На всех страницах веб-ресурса размещается так называемый код-счётчика JavaScript. Весь ход работы этого счётчика представлен следующим образом:

  1. На первом этапе пользователи переходят на веб-ресурс из рассылки, по ссылке из других сайтов, из выдачи поисковика по какому-либо запросу, по прямому переходу (когда пользователь набирает название сайта в адресной строке) или каким-то другим путем. После перехода они попадают на веб-сайт с кодом GA. Здесь информация о них и их действиях автоматически отслеживаются и записывается (к примеру, URL страницы, разрешающая способность дисплея пользовательского устройства, данные о времени сессии и т.д.). Затем генерируется перечень файлов кукис, который в дальнейшем позволит идентифицировать посетителя.
  2. Код счётчика Google Analytics не только следит за пользователем, но и отправляет данные о нем на серверы для дальнейшей обработки.
  3. Через определенный промежуток времени (для маленького сайта объемом до 50 тыс. страниц – это примерно 1 час) сервер обработает полученные данные и обновит отчёты пользователей в GA. Формирование отчетов занимает некоторое время (от 3 часов до 2 суток).

Сервис предоставляет внушительный арсенал инструментов для анализа разных параметров посещения. Рассмотрим основные возможности Аналитики.

  1. Мультиязычный интерфейс. GA может показывать отчеты и документацию на разных языках. В компании Google работают специалисты, которые занимаются поддержкой любого из распространенных языков, что даёт возможность пользователям без всяких проблем пользоваться мощным сервисом веб-аналитики без языкового барьера.
  2. Огромное пользовательское сообщество. Сервис Google Аналитик – это известный продукт для оценки посещаемости сайта. Его используют миллионы веб-мастеров в разных уголках мира. Неважно, сколько страниц содержит любой из анализируемых сайтов. Сервис одинаково эффективен при работе как с одностраничниками, так и с большими корпоративным порталами или блогами, посещаемость которых может превышать миллиард пользователей в сутки (например, YouTube). А если вы столкнетесь с проблемами в работе, скорее всего, они уже кем-то решены. Достаточно найти готовое решение через поисковик.
  3. Сервис используют как представители малого бизнеса, так и огромные корпорации. Google Analytics универсален, потому что каждый бизнес работает по одинаковым правилам. Не важно, стоят ли перед ним какие-то специфические цели, работает ли в компании очень большое или, напротив, очень маленькое число сотрудников, занимает ли он какую-то узкую нишу и т.д. Одними и теми же инструментами пользуется как веб-мастера маленькой фирмы, так и отдел специалистов по веб-аналитике большой корпорации. Гугл Аналитика поможет проанализировать посещаемость любого веб-ресурса.
  4. Визуализация последовательности перехода к цели. Последовательность перехода к цели – это весь путь, который преодолевает посетитель, чтобы решить какую-то задачу. Цели могут варьироваться: покупка информационного продукта на сайте (здесь демонстрируется процесс оформления заказа и оплаты), процесс заполнения формы подписки на статьи блога и т.д. Имея четкое представление о том, что такое Google Analytics, и владея инструментами сервиса, веб-мастер может узнать, что помешало посетителю достичь цели на странице. К примеру, дойти до кнопки «Купить» или формы подписки. Визуализация пути посетителя сайта позволяет оценить юзабилити страниц, проанализировать функциональность дизайна и т.д.
  5. Настройка панелей инструментов. Для удобного просмотра отчетов со статистикой, пользователи Гугл Аналитикс могут дать отчетам разный приоритет важности, убрав с экрана лишние и добавив значимые. Это позволит максимально быстро сделать анализ информации по посещаемости веб-ресурса, рассмотреть необходимые параметры продвижения и т.д.
  6. Перекрестная сегментация. Благодаря специальному функционалу сводной таблицы в программе Microsoft Excel, пользователь может получить различные данные. В Google Analytics такой же вариант сегментации данных. К примеру, на своём личном сайте Вы можете увидеть, какие ключевые запросы являются более популярными в поисковой системе Яндекс. Для этого сервис позволяет посмотреть на пересечение сегмента ключевых запросов и сегмента посетителей из Яндекса.
  7. Экспортирование данных и отправка отчетов по расписанию. Данные из отчетов можно трансформировать в документ нужного формата (XLS, CSV, PDF и т.д.). В дальнейшем это позволит собрать их части в информативные сборники отчетов для детального анализа. Эта возможность Google Analytics особенно полезна для веб-аналитиков и seo-специалистов, которые подготавливают отчеты для директоров фирм и заказчиков. При необходимости можно выстроить расписание для ВЫПУСКА любого отчета и его отправки по электронной почте. К примеру, отчёт о том, сколько посетителей из поисковых систем перешагнуло определённую цифру.[3]

3.2 Обзор национальных источников

Яндекс.Метрика — это сервис отслеживания и анализа посещаемости сайта от поисковой системы Яндекс. С его помощью можно получить подробные отчеты о действиях посетителей на сайте, информацию об источниках трафика и самостоятельно делать выводы об эффективности. Также он интегрируется с такими сервисами как Маркет и Директ.

Сервис аналитики от Яндекса используется как инструмент оценки посещаемости сайта и действий посетителей. Кроме того, Метрика может проверять работоспособность и доступность подключенного сайта, и, если возникают проблемы, владельцу приходит SMS.

Сервис позволяет:

  1. проводить подробный анализ трафика, приходящего на сайт из различных источников;
  2. находить технические ошибки в оптимизации;
  3. создавать индивидуальную аналитику (функция «Отчеты») на основе собранных системой данных;
  4. подробно анализировать действия пользователей на страницах сайта вплоть до просмотра видео отдельных посещений;
  5. оценивать результативность маркетинговых и рекламных кампаний;
  6. выделять различные характеристики целевой аудитории (ЦА) и многое другое.

Яндекс.Метрика в глобальном плане позволяет эффективно проводить работы по развитию и продвижению сайта, оптимизировать бюджет на рекламу и даже корректировать продукт на основании данных о поведении ЦА на сайте.

Для работы с данным инструментом аналитики от Яндекс необходимо установить счетчик на свой сайт, прописав сгенерированный сервисом ключ в коде страниц. Когда посетители совершают действия на страницах сайта, счетчик передает Яндекс.Метрике информацию о них. Таким образом в Метрике организуется хранилище данных, куда записывается информация о посещаемости и действиях на сайте с момента установки счетчика.[4]

4. Современное состояние Node.js и его фреймворка Express

Node.js это среда выполнения JavaScript, построенная на базе JS-движка V8, разработанного Google и применяемого в Google Chrome. Node.js использует неблокирующую модель ввода-вывода, управляемую событиями, которая делает эту платформу простой и эффективной.

В начале этого материала Node показан как прямо-таки кошмар программиста. Однако, эта платформа не случайно стала весьма популярной. Тут мы не станем опираться на голословные утверждения. Лучше взглянем на факты. А именно, свежее исследование Stack Overflow показывает, что Node.js — это, на сегодняшний момент, самая популярная среди разработчиков технология.

Node.js не только совершил революцию в серверной разработке, но благодаря ему сделан вклад и в производительность клиентских приложений, так как к развитию V8 были привлечены серьёзные силы. Кроме того, он играет заметную роль в расширении всей экосистемы JavaScript и в совершенствовании современных JS-фреймворков, таких, как Angular, React или Vue.[5]

Express.js, или просто Express, фреймворк web-приложений для Node.js, реализованный как свободное и открытое программное обеспечение под лицензией MIT. Он спроектирован для создания веб-приложений и API[2]. Де-факто является стандартным каркасом для Node.js. Автор фреймворка, TJ Holowaychuk, описывает его как созданный на основе написанного на языке Ruby каркаса Sinatra, подразумевая, что он минималистичен и включает большое число подключаемых плагинов. Express может являться backend'ом для программного стека MEAN, вместе с базой данных MongoDB и каркасом Vue.js, React[6] или AngularJS для frontend'а.[7]

Выводы

Результатом выполнения одной из составных частей магистерской работы является разработанный программный модуль счётчика посещений сайта и сортировка по популярности и посещаемости страниц, это фундамент от которого можно будет дальше развивать тему в любом из направлений описаных в целях к выпускной работе.

При написании данного реферата магистерская работа еще не завершена. Окончательное завершение: май 2020 года. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.

Список источников

  1. Яндекс.Метрика [электронный ресурс] // https://ru.wikipedia.org: [сайт]. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Яндекс.Метрика
  2. Google Analytics [электронный ресурс] // https://ru.wikipedia.org: [сайт]. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Google_Analytics
  3. Google Analytics [электронный ресурс] // https://gusarov-group.by: [сайт]. Режим доступа: https://gusarov-group.by/wiki-internet-marketologa/google-analytics/
  4. SEO Wiki / Яндекс.Метрика [электронный ресурс] // https://wiki.rookee.ru/: [сайт]. Режим доступа: https://wiki.rookee.ru/yandex-metrica/
  5. Node.js и JavaScript для серверной разработки [электронный ресурс] // https://habr.com: [сайт]. Режим доступа: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/345164/
  6. React [электронный ресурс] // https://reactjs.org/: [сайт]. Режим доступа: https://reactjs.org/
  7. Express.js [электронный ресурс] // https://ru.wikipedia.org: [сайт]. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Express.js