一、引言

大家好，我是一名博客作者，同时也是一个有着浏览量焦虑症的患者。每次发一篇新的博客文章，我总是不停地刷新页面，看看有多少人来访问、阅读和留言。当发现访问量不如自己预期时，我就会有一种被冷落、被忽视的感觉，弄得自己心情郁闷不已。

但是，我相信我并不是唯一一个有着浏览量焦虑的博客作者。事实上，这个问题很可能也折磨着你、我身边的许多博客作者。那么，我们该如何解决这个问题呢？

在这里，我想和大家分享一个看似高大上、实则简单易操作的解决方法——用R语言来做归因分析找出问题所在。通过这种方法，我们能够更加准确地了解访客的行为模式，深入挖掘他们的偏好和需要。进而，我们可以根据这些数据调整自己的写作策略，提高文章的阅读量和质量。

但在这之前，我们需要先理解归因分析的概念和作用，以及为什么R语言是一种很好的实现工具。所以接下来，我会围绕这些话题进行详细的阐述和分析，希望能给你带来一些启示和帮助。让我们一起来探索和解决这个让我们烦恼已久的问题吧！

二、什么是归因分析

归因分析是一种用于统计学上的方法，用来分析不同因素对于某个特定事件的影响和贡献度。它也是一种可以帮助博客作者解决浏览量焦虑问题的工具。通过对用户行为的深入分析，归因分析可以帮助博客作者更好地了解用户的观点、需求和兴趣点。

然后我们需要根据归因分析得出的数据结果进行创作策略上的调整。这种调整可以是在文章内容、标题、SEO优化等方面进行。只要根据数据结果进行针对性的批判性分析和创作调整，博客作者就可以更好地吸引访问者，提高文章质量和阅读量。

三、如何进行归因分析找出痛点

3.1 分析步骤和流程

1. 收集数据：使用数据分析工具收集访客数据，包括页面访问量、转化率、访客转化路径、来源渠道等等。
2. 确定目标：归因分析需要针对特定业务目标，如增加访问量、提高转化率、增加订阅等等。在确定目标之后，对于每个目标，选择一个关键性能指标（KPI）来衡量，例如对于增加访问量，KPI可以是:总访问量、平均会话时长等。
3. 确定归因模型：根据业务目标和数据类型选取一个合适的归因模型。目前常见的归因模型有： 最后点击模型（last click），最先点击模型（first click），时间衰减模型（time decay）, 线性模型（linear）, 基于位置的模型、基于目标的模型等等。每个模型都有其优点和局限性，选择合适的模型至关重要。
4. 进行归因分析：对收集到的数据进行分析，将每个渠道、广告或者其他营销策略的贡献或关联性分配到KPI上。可以使用图表和报告来显示每个渠道对于KPI的贡献大小。
5. 挖掘痛点：通过归因分析你能够看到哪些渠道或广告投入没有得到预期的回报，及时发现问题区域，指导下一步的优化方向，以达到最佳的ROI。

3.2 归因分析

library(ChannelAttribution)
library(ggplot2)

# 导入 PathData 数据框
data("PathData")
head(PathData)

result <- markov_model(Data, var_path="path", "total_conversions")

# 可视化归因结果
# 导入 result 数据框
result <- data.frame(
  channel_name = c("eta", "iota", "alpha", "beta", "theta", "lambda", "kappa", "zeta", "epsilon", "gamma", "delta", "mi"),
  total_conversions = c(3341.454197, 3867.969370, 5272.633296, 2588.621668, 1908.734402,
                        1351.357771, 287.105077, 405.874929, 594.784458, 159.918463, 4.675978, 1.870391)
)

# 定义每个渠道的颜色向量
colors <- c("darkorange", "dodgerblue", "green", "red", "blueviolet",
            "salmon", "deepskyblue", "orangered", "palegreen", "gold", 
            "pink", "lightseagreen")

# 创建直方图
ggplot(result, aes(x = channel_name, y = total_conversions, fill = channel_name)) + 
  geom_col() +
  # 手动调整比例尺
  scale_fill_manual(values = colors) +
  ggtitle("总转化数的直方图") + 
  xlab("渠道名称") + 
  ylab("总转化数") +
  # 调整横坐标标签旋转角度和字体大小
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 10))

3.3 解释方法和步骤

1. 根据总转化数对渠道进行排序，并查看前几个渠道的总转化数。这可以帮助您了解哪些渠道为业务的主要贡献者。
2. 分析每个渠道的归因结果，了解其在转化路径中的作用。您可以使用转化路径模型、数据驱动的归因模型或多通道漏斗模型等模型来完成这项工作。
3. 评估每个渠道的性能，例如转化率、ROI 等。这可以帮助您了解哪些渠道为业务创造了最高的价值，并确定您应该在哪些渠道上投入更多的资源。
4. 根据上述分析结果制定优化策略。您可以根据每个渠道的归因结果、性能和价值，制定相应的改进措施，以便提高其表现并获得更多的转化

这里不方便透露自己的数据，所以就是用了模拟数据。

四、如何通过结果提高浏览量

1. 分析不同类型和主题的文章的浏览量贡献率，并结合用户偏好、搜索热度等数据来调整创作策略，生产更能吸引用户的文章。例如，您可以注重针对用户阅读习惯和意图的切入点，创作更有价值的内容。
2. 分析在哪些渠道（例如社交媒体、搜索引擎、电子邮件等）上用户阅读文章的比例最高，并根据分析结果优化您的页面设计和布局以吸引更多的流量。例如，您可以先从使用友好的布局和清晰的结构开始，提供良好的阅读体验等措施。
3. 通过根据传播部门的定义来改善文章转换率和传播品质。您可以制定更加精细的受众定位策略，创建更加可靠的文章分享计划，提高社交媒体粉丝、邮件订阅者和受众数量等。在内部进行多元化的培训和支持，促进团队素质提升等。这些措施都可以提高文章的去路质量和增加转化率。

希望对大家有帮助！