面對一些網站用戶，我們總是在思考這些用戶的作用，他們能幫助我們什么，以及這些數據的作用。然而，對于創新互聯網絡的負責人來說，這些數據實際上是最常用的優化分析方法數據。某些用戶的瀏覽記錄可以反映人們對網站的不同責任感和網站訪問目的性。因此，這兩個不同的網站訪問組在網站的行為和轉換完成方面會有很大的差異。

首先，我們可以看到一些網站，，很多新個人用戶可能會瀏覽“建站案例”或“建站費用頁”;老個人用戶不需要查看這類頁面，他們可能會更加關注“建站后臺”等待。可以看出，新用戶主要需要探索網站，而大多數老用戶都清楚地知道他們想要什么。這兩組是否提供了相應的內容和方便的功能?最好的方法是準確地劃分這兩組，研究和比較他們瀏覽的網頁頁面和轉換行為，并提出他們自己的理想優化計劃。

但有時我們仍然很難從上述方法來判斷新舊網站，由于他們先前從未來過這個網站，我們可以看到一些新的網站訪問。但是，第二次訪問網站，但是因為你從來沒有用過你原來的電腦，所以你仍然被視為一個新的個人用戶。如何區分這些真正地老個人用戶?盡量在高級劃分中添加以下過濾條件，①立即點擊進入網站②通過查找品牌詞點擊進入網站③通過一些會員營銷活動點擊進入網站。有時候，因為我們通常想要細分的真正地新用戶應該是我們以前從未接觸過你的品牌或網站的重要問題，利于從這些行為數據中找到網頁優化或網絡營銷渠道的重要問題。

對于一些新老交替的游客整體化用戶流量劃分，可以有某些標準來挑選關鍵點“月份”+“用戶類型”在報告顯示類型中可以選擇基本度量指標組，或者查看新老交替個人用戶的劃分報告度量指標“百分比”檢查新老交替的游客比率;的游客來源也可以劃分。依照網站訪問來源的變化局勢整體比率的區別，網站訪問來源的比率可以劃分。URL新老交替游客等等。而不同相關數據，我們能夠分析互動百科的流量訪客數明顯較低，效率相對較好。可以看出，這些免費流量的質量并不比其他支付渠道差。在討論網站分析話題時，人們經常會問“新老交替的游客黃金比例是多少?”如果有人能馬上給出，“幾比幾”這樣一個明確的答案是可以理解的，但事實上，“依照網站類型或當前網站業務目標，黃金比例也應不同”。

根據不同的用戶數量優化他們的網站也是可行的。我們只需要專注于吸引更多的新個人用戶。理想和現實之間有差距，畢竟，這種情況很小：大多數用戶更理性，他們通常在多次訪問網站后決定采取行動。

名稱欄目：如何區分網絡優化分析方法的數據？
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