移动站和app区别(移动站点)

　　本文作者顾青老师，EBizcamp创始人，互联网数据分析及产品运营集训营负责人，Dtalk.org和网站分析星期三WAW联合创办人。

　　文中专门谈到了一些和流量获取和用户体验原理有关的事情，也举了一些网站的例子，可以帮助一些企业在移动站方案选择上提供一些建议，顾青老师会在第五期课程中详细教授移动端的数据整合及分析案例。

　　这几年我和许多不同行业的企业打过交道，主要集中在这些行业：

　　1）旅游行业，包括大型酒店连锁集团、航空公司和纯在线旅游企业等

　　2）电商行业，包括食品电商、母婴电商、全品类跨境电商等

　　3) 互联网金融，包括保险系、P2P等

　　4）媒体门户网站

　　如果从各行业的许多网站查看其运营数据，我们会发现其流量渠道的占比越来越多来自非传统PC网站的渠道。我假定企业的网站监测代码是正常部署，并且准确地获取了渠道来源的转化数据，大部分时间移动端访问流量应该已经占比超过50%，或者增长的趋势非常明显。

　　比如你的PC网站很可能在1年里的访问趋势是这样的：

　　这时你需要意识到应该通过移动端转化漏斗的优化来适应用户的变化，这包括：

　　1）优化移动端网站的体验和性能

　　2）优化移动端流量获取的技术手段（比如移动SEO和移动端渠道）

　　3）使用移动端的信息发送通道，网站可以通过短信，APP可以通过推送

　　4）对移动站建立完整的数据分析体系，来监测产品和运营的效果

　　市场上有大量的建站公司提供基于各种方案的网站开发服务，或者企业自己的IT团队也有很多历史积累的开发经验。我不想对到底是自己开发还是外包做出建议，也不会去讨论那种网站开发方案更好，今天只谈常见的有关设计和用户体验的一些关键问题。

　　我们如果通过从结果反推行动计划的思考策略，就应该这样想：

　　业务增长 —> 转化增长 —> 转化率／用户体验优化 —> 流量获取优化 —> 营销和技术方案？

　　所以流量获取和用户体验是一回事，都是通提高业务运营效率和增长的技术手段，无非是岗位分工不同，但服务同一个目标。

　　流量获取和用户体验优化如何同步实现？

　　首先我们需要了解任何流量渠道都是用户获取的工具，其次我们自己的网站和APP也是完成用户获取及业务目标的工具。

　　好比汽车和马路，都是我们用来完成从A点到B点的交通工具。有车无路或者有路无车，都不能完成迅速到达目的地的任务。汽车的轮胎和马路产生的摩擦力是客观存在的，也是产生动力的客观原理，理解了这一点才能知道如何有效完成行驶任务。

　　我们自己的网站作为一个工具，如果懂得如何去正确地配合另一个量级大得多的工具，就能有效完成自己的获客任务。

　　拿自适应设计这件事来解释一下原理的重要性

　　这几年行业内讲得很多的一种主流网站设计，叫自适应设计（Responsive Design），就是一个很好的例子。很多企业由于用户往移动端迁移的非常迅速，不得不考虑移动站的建设和APP的开发，也就顺势选择了Resonsive Design的策略。

　　那么如何理解这种策略的好坏呢？

　　先来看看谷歌的定义：

　　“Responsive web design is a technique to build web pages that alters how they look using CSS3 media queries. That is, there is one HTML code for the page regardless of the device accessing it, but its presentation changes using CSS media queries to specify which CSS rules apply for the browser displaying the page.”

　　“Using responsive web design has multiple advantages, including:

　　It keeps your desktop and mobile content on a single URL, which is easier for your users to interact with, share, and link to and for Google’s algorithms to assign the indexing properties to your content.”

　　“Google can discover your content more efficiently as we wouldn’t need to crawl a page with the different Googlebot user agents to retrieve and index all the content.”

　　原文见：https://googlewebmastercentral.blogspot.com/2012/06/recommendations-for-building-smartphone.html

　　我对自适应设计的观点：

　　本质上，自适应设计是保持一个URL策略的，也就是说所有的页面是通过Java来针对设备的变化来满足用户体验的需要，不会涉及任何后台代码的修改。

　　自适应方案的好处（同时思考一下坏处）：

　　* 你的网站可以马上实现用户与网站在任何设备上的交互

　　* 用户可以使用同样的URL用于拷贝粘贴等分享

　　* 搜索引擎的收录很简单，效率很高（取决你是否做了正确的技术处理）

　　* 开发团队只需要维护一套后台程序

　　* 不会因为其他方案需要应用动态HTTP头文件，而受到Cloaking和CDN这些因素的影响 （这些都会直接影响网页在搜素引擎里的评分）

　　那么不好的地方的呢？

　　在大中型网站项目里，这种方案：：

几乎很难针对特定类型的设备提供完全适合的体验设计

本质上是让你可以在移动设备上比较舒服地看PC站的内容

与独立设计开发的移动站不同，自适应设计的网站没有办法根据设备端来迅速调整页面元素，从而导致网站页面访问速度慢（考虑一下我们大部分时间在户外网络质量不好的时候）

　　对于不熟悉自适应设计技术原理的同学，这幅图可以帮助你了解Responsive网站和独立移动站的主要差别：

　　注明：自适应方案与其他方案的差别

　　再简单解释一下动态HTTP头文件（Vary HTTP header／VHH)的2个用途：

　　* VHH主要可以通知后台服务器是否根据User Agent的类型通过缓存向页面发送数据；如果没有Vary HTTP header，缓存的调取可能会错误地把PC页面数据发送给移动页面，或者反过来。

　　* VHH可以帮助搜索引擎爬虫，比如Googlebot，更快地去爬取移动端的内容（考虑到爬虫每天分配资源的效率，搜索需求量级越大的移动端，应该考虑优先被爬虫抓取）

　　注意：Vary HTTP Header不是一个Meta标签，而是包含在HTTP头部文件里（和301跳转一样）。

　　如我在文章开始提到的，如果你熟悉了一些原理，就可以比较顺利地配合各种流量渠道工具，获得有效的用户并同时对渠道用户实施最佳的用户体验方案，最终达到业务的健康增长，不过要时刻记住关注你的数据。

　　下次我们谈谈移动APP需要注意的一些事情。

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　　本文作者顾青老师，E-Bizcamp创始人，DTalk及网站分析星期三联合创办人

　　顾青老师曾在加拿大Sitesell和携程旅行网负责搜索及产品相关的管理工作，对互联网流量获取、搜索引擎、网站和APP产品、数据分析和数据技术有深入研究。顾青老师同时还担任Dtalk和网站分析星期三WAW的联合创办人。在进入互联网行业之前，他是中国最早的数字付费互动电视系统技术专家，也是中国最早一批在思科网络技术学院授课的老师之一。

　　顾青老师会在2017年4月22-23日的第五期互联网数据分析及运营实践培训课中联合讲授全新的数据分析课程。

　　新课程名称：互联网数据整合及分析基础：渠道、产品和运营 － 3小时 （含1小时练习研讨）

　　课程内容预览（部分）

　　第五期互联网数据分析及产品设计培训

　　第五期互联网数据分析及产品设计集训营，将在2017年4月22-23日在上海全季酒店新天地店继续开课。

　　第五期课程主要内容

　　顾青老师，E-Bizcamp创始人及CEO，网站分析星期三联合创办人

　　互联网数据整合及分析基础：渠道、产品和运营－ 3小时

　　纪杨老师，Teambition数据分析负责人

　　互联网数据分析师 - 从基础到提高－ 3小时

　　陈抒老师，上汽车享网UED总监 + 陈振华老师，上汽车享网交互设计负责人

　　课程名称：设计研究驱动产品的思路、实战方法和数据思维－ 6小时

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　　课程报名

　　需要报名的学员，请直接与我们联系。本次为2天封闭式培训课程，全价费用为人民币7,800元，4月17日前报名早鸟价5,800元，4月21日前报名优惠价6,800元。报名截止日期为4月22日。

　　联系我们：

　　课程总负责人，EBizcamp创始人顾青老师微信：richarddq（请联系时注明第五期数据课程报名）

　　课程报名孙老师微信：shz0208（请联系时注明第五期数据课程报名）

　　或者进入咨询群后询问我们课程相关的问题：

　　关于EBizcamp

　　我们长期关注网站分析、APP分析、搜索分析、数据挖掘、数据技术领域的实践经验和知识分享，如果你在数据分析、数据挖掘和数据产品领域有建树，欢迎给我们投稿，请（请注明：数据文章投稿），期待数据分析和数据产品爱好者的加入！