【原创】使用R和Google优化优化您的博客

作为一个博客作者，迟早你都会对自己的作品进行衡量并试着从某些指标或角度上加以改晒。

拿我自己做例子：我已经用Google Analytics对用户的行为（访问者，回头率，页面查看等等）进行了超过一年的跟踪统计。尽管某些帖子比其他帖子看上去更”成功“，我的本意也不是通过修改标题和引言以吸引更多的点击。相反的，我比较关注的一个指标是，用户发现帖子很有用并开始阅读往期的帖子。为了测试一下我是否能对这个指标加以影响，在过去的两个月间，我做了一个小小的A-B测试。

50%的访问者将看到一个新的首页，这个首页上帖子标题后面的摘要是隐藏的。下图显示了两者的区别。

你怎么看这个问题呢？测试版本是不是能够从Pageview角度超过默认设置呢？

由于我用的是很常见的jekyll博客主题，我可以假设主题作者在关于可用性以及读者”粘度“问题上比我懂得更多。

所以，我们直接用数据说话。googleAnalyticsR-package 这个包能让我们很方便的把分析数据加载到R系统里面来。

library(googleAnalyticsR) googleAnalyticsR::ga_auth() account_list <- google_analytics_account_list() ga_id <- 119848123 dff <- google_analytics_4(ga_id, date_range = c("2017-02-19","2017-04-14"), metrics = c("users","sessions","bounceRate", "avgSessionDuration", "pageviews", "pageviewsPerSession"), dimensions = c("date","experimentVariant"), anti_sample = TRUE)

使用这些下载下来的数据，我使用较新的 weighted.summarySE 函数来比较两种页面布局下的这两个关键指标： 回头率和单一会话中的页面浏览数。

dff$Test <- ifelse(dff$experimentVariant == 0, "Baseline", "Experiment \n Setting") mm <- melt(dff[, c("Test", "sessions", "bounceRate", "pageviewsPerSession")], id.vars = c("Test", "sessions")) dfc <- weighted.summarySE(mm, measurevar="value", groupvars=c("Test", "variable"), weights = "sessions",na.rm=T) p1<-ggplot(dfc, aes(Test, value))   geom_point()   geom_errorbar(aes(ymin=value-se, ymax=value se), width=.1) p1   theme_economist(base_size = 16)   xlab("")   ylab("")   facet_wrap(~variable, scales="free_y", ncol = 1)

哇，好大的区别，两个指标都改善了大概25%的样子，我被这种小改动导致的巨大效果吓到了。尽管之前我也测试过用户界面的改动对用户行为的改变的效果（我的论文中的其他部分），这些改动的效果仍然是令人惊讶的。

昨天，我不再做试验了，而是直接把这些博客布局的改变设为了永久性的，比原来更紧凑，但却比原来更”成功“了25%。

原文链接：https://www.r-bloggers.com/optimising-your-blog-with-r-and-google-optimize/

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