EPMVでの要求時間の影響を確認するにはどうすればよいですか。

EPMVでの要求時間の影響を確認するにはどうすればよいですか。


ユーザーがサイトに費やす時間は、リソースの品質の重要な指標です。

Webサイトが検索結果で高くランク付けされるには、迅速に変化するトレンドとユーザーの好みに応じてそのコンテンツを適応させる必要があります。サイト上の訪問者が費やした時間は、検索エンジンの「目の中の」リソースの権限に影響します。

Page要求時刻によるビッグデータ分析と統計

セッション期間または訪問時間は、ユーザーがページに費やす平均の時間です。

このパラメータは、訪問者が公開されているコンテンツの勉強にどのような訪問者がどのように勉強されているかを示しています。

サイトに費やされた時間は、ユーザーの要求との関連性の素晴らしい指標です。

現場での時間は、文字通り、ユーザーがサイトで費やした時間です。滞在が長ければ長いほど、訪問者のサイトがより興味深いほど、コンテンツがより良く、より有益であると考えられています。

ユーザーがサイトにできるだけ多くの時間を費やし、たとえば Ezoicの平均RPMを増やすように動機付けるには、リソースの所有者が興味深いコンテンツとサイトの使いやすさを処理する必要があります。

サイトに費やされた時間は、サイトページに公開されている情報がターゲットの視聴者に役立つかどうかを示します。

このインジケータには3つの可能な値があります。

  • 2秒 - ユーザーは必要な情報を見つけられず、ほとんど関連性の高いコンテンツを見つけるためにほぼ即座にSERPに返されました。
  • 2分 - 訪問者は記事を読み取るか、ビデオを見て、情報を見つけたので、彼はページを勉強した時間を費やしました。
  • 15分 - ユーザーは自分の時間を慎重に勉強していました。

滞日時間を長くするために、あなたはかなり簡単な規則をたどることができます。

1.品質の内容のみを追加します。

聴衆のための識字的で便利な記事を使ってあなたのサイトを補充することによって、あなたはページに十分な時間を過ごすために訪問者を強制的に費やすことによってページへの興味を高めることができます。

2.キーワードを慎重に選択してください。

記事の意味と内容をできるだけ正確に伝える要求を選択する必要があります。

正しく選択されたキーは、本当にコンテンツを必要とするユーザーを引き付けるのに役立ちます、そして、それらはページ上で十分な時間を費やします。

3.コンピテント内部リンクを設定します。

有能な内部連結はあなたがサイト上で費やされた時間を増やすことを可能にするでしょう。

新しいウィンドウで開くサイト上の他の記事へのリンクを追加することで、Webサイトの所有者はセッション期間を増やし、エンゲージメントレートを増やします。

4.ページローディング時間を短縮します。

ウェブサイトのローディングスピードは最近の重要な要素です。

Lionのユーザーのシェアは携帯電話からインターネットを閲覧するので、ページが早く読み込まれます。

このパラメータを含む統計を見ることを便利にするために、Ezoicはビッグデータ分析と呼ばれる製品をリリースしました。この製品の助けを借りて、サイトの所有者は、epmv上の要求時間の影響をどのように見るかを含む、彼のリソースに関する分析情報を見つけることができます。

そのような統計を見るためには、次の手順を実行する必要があります。

  • あなたのEzoicアカウントにログインします。
  • 個人的なアカウントに一度、左側のメニューで「サイトスピード」項目を選択する必要があります。
  • ドロップダウンの追加メニューで、[要求時間]オプションを選択します。

分析ページに一度、サイトの所有者は彼の前にグラフを見て、その下に、グラフよりも詳細で完全なデータを含むテーブルを表示します。

グラフとデータテーブルの概要

レビューを開始する前に、この記事に記載されるデータが1つのサイトしか有効であることが注目に値します。同じデータや他のデータを見つけたい場合は、Ezoicシステムに登録する必要があります。

表には、次のパラメータに関するデータが含まれます。

  1. 分析またはページ
  2. ページビュー;
  3. 最初の訪問の平均時間。
  4. 答えの終わりまでの平均時間。
  5. 平均対話時間
  6. コンテンツの平均荷重時間。
  7. 平均荷重時間
  8. rpm(ミルあたりの収入)。

この表は4日間のデータを示していますが、それらをより詳細に考慮します。

2021年9月30日、木曜日

その日のページビューは平均 - 12,317で、総ページビューの0.60%です。平均的な最初の訪問時間は1,546ミリ秒でしたが、全日の合計は1,826.80 msでした。特定の日の反応終了までの平均時間は1,617ミリ秒であったが、全日の合計は1,940.33ミリ秒であった。

特定の日の平均相互作用時間は2,607ミリ秒ですが、表全体の合計は2,845.18 msです。コンテンツの平均ダウンロード時間は3,796ミリ秒で、このパラメータの全体的な値は4,083.97 msです。 2021年9月30日の平均荷重時間は7,699ミリ秒でしたが、テーブル全体のこのパラメータの合計は7,848.69 msです。

この日のRPMは非常に良いです - 7.58ドル、テーブルの平均値は6.69ドルです。

2021年9月29日水曜日

その日のページビューは9月30日 - 12,644、または合計の0.62%を超えていました。平均的な最初の訪問時間は1,567ミリ秒で、9月30日よりも優れています。特定の日の応答の終わりまでの平均時間は1,678ミリ秒です。

特定の日の平均相互作用時間は2,618ミリ秒ですが、表全体の合計は2,845.18 msです。コンテンツの平均ダウンロード時間は3,797msでした。これは9月30日とほぼ同じです。 2021年9月29日の平均ダウンロード時間は7.646ミリ秒でした。

与えられた日のRPMも非常に良いです - 7.31ドル。

2021年9月28日火曜日

この日のページビューも、全体のビュー数の0.62%である12 693です。平均的な最初の訪問時間は1,514ミリ秒でしたが、テーブル全体の合計は1,826.80 msでした。特定の日の対応終了までの平均時間は1,625ミリ秒です。

特定の日の平均相互作用時間は2,547ミリ秒です。コンテンツの平均ダウンロード時間は3,698 msで、このインジケータのデータは表に示されているすべての日にほぼ同じです。 2021年9月28日の平均荷重時間は7,539ミリ秒であり、これらのパラメータは分析に提示された日にもほぼ同じです。

与えられた日のRPMも非常に良いです - 7.31ドル。

2021年9月27日、月曜日

この日のページビューもかなり良い - 12,598で、総ビュー数の0.62%です。平均的な最初の訪問時間は1,606ミリ秒でしたが、テーブル全体の合計は1,826.80 msでした。特定の日の応答の終わりまでの平均時間は1,721ミリ秒です。

特定の日の平均相互作用時間は2,656ミリ秒ですが、このスコアの合計は4,083.97 msです。コンテンツの平均ダウンロード時間は3,869ミリ秒で、この表に示すすべての日にほぼ同じです。 2021年9月27日の平均荷重時間は7,724ミリ秒であり、これらのパラメータは分析に提示された日にもほぼ同じです。

与えられた日のRPMも悪くありません - 7.43ドル。

Ezoicからのビッグデータ分析*

Big Data AnalyticsはEzoicからの比較的新製品です。

Analyticsの助けを借りて、サイト全体としての全体として、そして一部の別の必要なページの両方に、全く異なる基準に関する膨大なデータを得ることができます。この商品では、一定の時間にサイトがお金を稼ごうとしているのはどれだけ見ることもできます、それは非常に明確に見えます。

サイトの所有者が受信するすべてのデータは非常に良いデザインを持っています。明確にするために、データはグラフまたはカラフルなダイアグラムに作成され、利便性と理解のために、それらの下でデータ復号化を備えたテーブルが常にあります。

Big Data Analyticsは、短期間でリソースに関する大量の情報を見つけることができるので、非常に使いやすい製品です。このデータすべてを使って。このシステムを操作してWebサイトに関連するデータを取得するためには、登録する必要があります。

よくある質問

サイトで費やす時間を増やすための最良の方法は何ですか?
サイトで費やす時間を増やすには、高品質のコンテンツのみを追加し、コンテンツのキーワードを慎重に選択し、内部リンクを適切に設定し、ページの読み込み時間を短縮する必要があります。
サイトで費やした時間を追跡することは重要ですか?
現場で費やした時間は、サイトでのユーザーのクエリに関連する優れた指標です。現場での時間は、文字通り、ユーザーがサイトに費やした時間です。滞在が長ければ長いほど、訪問者のサイトがより興味深いほど、コンテンツがより良く、より有益であると考えられています。
出版社は、EPMVに対するリクエスト時間(ページの読み込みを開始するのにかかる時間)の影響をどのように評価できますか?
出版社は、Web分析とパフォーマンス監視ツールを使用して、EPMV統計とともにリクエスト時間データを分析できます。これらのメトリックを比較することにより、リクエスト時間の変動がEPMVにどのように影響するかを評価し、ユーザーエクスペリエンスと潜在的な収益の最適化に関する洞察を提供することができます。




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