基于GA的圖書館網站可用性分析

張奎

摘 要:為建設可用性更高的以“用戶為中心”的高校圖書館網站，本文對高校圖書館網站的可用性進行闡述，詳細介紹了GA工具的使用，為建設更具可用性的交互界面提供了數據支持。

關鍵詞:高校圖書館網站可用性GA

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X(2012)05(b)-0219-02

1 引言

Nielsen認為可用性應該包括“易學性；交互效率；易記性；出錯頻率和嚴重性；用戶滿意度”五個要素[1]。隨著互聯網在提供信息服務方面所體現出的強大的生命力，目前各大高校圖書館已將讀者服務從物理空間拓展到網絡平臺，因此對于如何做到“以用戶為中心”[2]的設計，成為目前需要解決的問題。本文通過介紹GA（Google Analytic）工具，以期為記錄和分析用戶訪問行為數據提供一條簡便的方法。

2 GA介紹及其工作流程

2.1 網站分析方法介紹

現有的網站分析方法中有兩種比較重要的方法，一是頁面標簽技術，另一種服務器日志分析技術。頁面標簽技術通過頁面標簽向遠端數據搜集服務器發送信息，而數據分析人員從遠端讀取報告；日志文件技術是網頁服務器將數據記錄在本地，數據分析人員從本地生成數據分析報告。從技術角度來講，頁面標簽技術更容易實現，并且由于采集的數據位于第三方服務器，存儲和處理都由第三方來實現，因此數據維護的成本也大大降低[3]。

2.2 GA(Google Analytic)分析介紹

GA (Google Analytic)是Google開發的一款用于分析網站數據流量的基于頁面標簽的企業級WEB站點分析工具，GA(Google Analytic)采用WEB2.0/Ajax技術構建報表，可以生成直觀的數據報告，Google還可以免費為用戶存儲25個月的數據信息，適用于大型商業網站和小型站點[4]，GA (Google Analytic)的工作流程如圖1所示。

GA (Google Analytic)通過頁面標簽，將用戶瀏覽信息，包括瀏覽器版本，屏幕分辨率，操作系統等信息發送至數據處理服務器，每小時服務器都會處理和更新數據報告，但由于海量數據的原因，報告會有一定延時，但一般不會超過24小時，而Google的隱私保護策略則會保護用戶的隱私不被侵犯。

3 實踐分析

3.1 數據獲取

我們利用GA對北航圖書館網站進行分析，選取2011年11月20日到2011年12月20日的數據作為分析對象。使用GA對網站進行分析，首先需要申請GATC（Google Analytics Tracking Code），將生成的GATC（Google Analytics Tracking Code）嵌入到自己的網頁中，這樣GATC（Google Analytics Tracking Code）就會自動向Google發送用戶信息，并生成報告。

北航圖書館網站的總體訪問情況如圖2所示，該界面是我們進入后的訪問者概覽頁面，該頁面包括近一個月的訪問情況，各類型訪問者的統計情況。

3.2 訪問者行為分析

在充分了解用戶信息后，我們需要對現有網站的訪問情況進行分析，我們可以通過內容分析和訪問者流分析來獲取并分析用戶行為，進而確定我們需要改進的地方。訪問者流是指根據我們設定的分類情況，描繪出由初始狀態到結束狀態，用戶訪問的路線，訪問者流如圖3所示：

從該圖中我們可以明確掌握用戶的訪問行為，并能根據不同需求，詳細深入的了解用戶的訪問行為，因此我們可以開始針對用戶需求對網站的可用性進行調整，并在調整中不斷監測改進的效果，并逐步建立起以“用戶為中心”的圖書館網站可用性建設工作。

當然GA（Google Analytic）的功能還遠不止這些，比如還可以查看用戶群體分布，用戶客戶端統計，或者更為高級的多維度視圖，更為詳細定制的監控變量等，需要根據各自需求去深入挖掘和分析。

4 結語

本文對現有的網站可用性理論和方法進行了闡述，利用現有的網站分析工具對目前高校圖書館網站的用戶行為進行分析，初步介紹了GA（Google Analytic）的使用方法和分析方法，并以北航圖書館網站為例，對北航圖書館網站目前的情況進行闡述和分析，以期能對高校圖書館建設“以用戶為中心”的信息資源中心有所啟示。

參考文獻

[1] 徐海霞.我國高校圖書館網站可用性分析研究與輔助分析系統設計-以西南地區10個高校圖書館網站為分析對象.西南大學計算機應用技術專業碩士論文，2006年5月.