去哪兒網的Karen有一天問我，有這么一個名叫24htl的 網站（因本文涉及到網站的真實情況，因此為化名），如何能盡量準確地知道它的人氣？——這的確是一個我從前未曾深究的問題，畢竟我的大部分分析是通過添加監測代碼實現的，而在無法添加網站分析代碼的情況下，我們能夠獲知一個陌生網站的準確流量嗎？
　　問題的背后其實包含著十分重大的意義。在我們的 商業環境中，遇到評估一個陌生網站流量是經常的 事情。例如我的同事會考慮用什么樣的網站更適合投放客戶的廣告，他們會需要研究網站的流量。而在進行競爭情報分析的時候，競爭對手網站的流量也是非常有價值的參考 信息。所以，我相信，你也一定碰到了與Karen同樣的問題，而且你也曾經試著自己去解決它。
　　那么我們該要如何才能簡便易行的獲得盡量精確的陌生網站（指你無法直接進行監測的網站）的流量呢？我會在下面把我的辦法分享給大家。想請大家注意的是：除了我的這些辦法外，一定還有更多更好的辦法，希望有經驗的你不吝賜教，讓我們的 思路不斷拓寬。

Alexa和類似的流量工具

　　如果沒有網站分析工具，要想獲得網站的流量當然得依靠第三方。大家一定首先會想到Alexa，其實類似Alexa的工具還有WebSearch Ranking，Compete.com，QuantCast還有Ranking.com和Trafficestimate等等。這些工具的價值在于：

基本的流量數據完全免費；
能夠快速獲得網站的大概流量；
有些還能夠直接對比不同網站之間的流量大小。
　　不過，他們的問題在于三點：

數據肯定是非常“大概”的，有時候不精確到了無法接受的程度；
都是國外工具，所以對中國的coverage很不理想；
網站收錄數量有限，較小流量的網站無法查詢到。
　　所以，我認為在中國使用舶來的網站排名工具是不太適宜的，當然，我相信投行的朋友們還是會看重它——尤其是當你的網站排名能比新浪和 開心網還要靠前的時候。
　　嗯，不開玩笑了。想 強調的一點是，如果大家非用這類工具不可，我更推薦Compete而不是Alexa。Compete的數據樣本量比Alexa更大，數據來源也更綜合，所以數據會更準確。而且它能夠提供的數據維度更多，所以比Alexa要更實用。不過Compete沒有網站排名，而Alexa有——如果你一定堅持排名比數據本身更重要的話，那還是Alexa吧，不過我覺得排名只不過是娛樂罷了。

圖：Compete的界面


iResearch

　　既然不推薦Alexa等一票洋工具，那么，還是回歸本土的iResearch（艾瑞）吧。艾瑞是國內一家著名的互聯網研究機構，它的iUertracker通過在網友客戶端裝入上網行為監測軟件來抽樣各個網站的流量。由于樣本幾乎都在國內，因此iResearch能夠獲得比Alexa精確一些的數據。不過也有人詬病iResearch的樣本選擇和樣本總量，認為它在用戶互聯網訪問行為的數據上可能不具備代表性。另外，更關鍵的是，它的數據也不是免費的，因此它不太可能作為我們解決Karen問題的好工具——你總不能為了一年研究一兩個網站的流量而花上幾萬元吧。當然，即使你付費，iResearch也不是萬能的，小網站不在iResearch的收錄范圍內，因為它們的流量太小，有限的樣本可能完全不會包括它們。
　　優點：

比Alexa準確；
國內網站涵蓋多；
能夠按照網站的類別羅列某一類網站的數據，便于類別網站之間的比較；
除基本流量數據外，也提供諸如月度UV，停留時間之類的更深一層次的網站分析數據。
　　不足：

網站涵蓋仍然有限，小流量網站沒有收錄；
不免費，年費較高，一個賬號僅能限制在一臺電腦上使用。
　　我認為，iResearch在研究不知名網站、小流量網站上并不適合，但對大網站則不妨一用。理論上，越是網友經常訪問的網站，越有更大的樣本量，數據也就相對準確。除了iResearch，類似的工具還有Nielson和ComScore。Nielson在國內也提供相關的付費數據服務。

Google Trends for Websites

　　相信大家都用過Google Trends，百度也有類似的工具，但是對于Google Trends for Websites可能會有朋友并未注意到。這個工具最大的特點是能夠把網站長期的流量（Daily Unique Visitors）趨勢顯示在一個line chart（線圖）上，這樣可以從一個更廣的時間維度來研究一個網站。當然，如果你在搜索框內輸入多個網站的名字然后用逗號隔開的話，這個工具也能夠為你提供不同網站間流量的比較。如下圖所示：

　　除了提供全部的流量趨勢，它還能夠顯示出這個網站的訪問者的地理位置分布，例如下圖中左邊的Regions數據。如果你點擊China，會進一步顯示具體的城市信息。而"Also visited“那一欄數據則顯示了該網站的訪問者還常常訪問哪些其他的網站，如下圖中新浪的訪問者也最傾向于訪問qq.com和Baidu。另外，最右邊一列顯示了訪問新浪的訪問者會最多的使用哪些關鍵詞，不過似乎數據上有些滯后。

　　總體而言，這是一個很直觀而且很易用的工具，并且有一些數據是其他工具所沒有的，例如Also visited和Also serached for這兩類數據——畢竟Google在這些數據上占有先天的優勢。Google是如何獲得流量數據的呢？我認為可能是利用了Google Bar（瀏覽器上的Google工具條），以及其他一些Google客戶端工具，也可能是直接使用了Google Analytics的數據（Google Analytics數據的分享是opt on的）。具體怎么回事，Google官方給出了一些含混的回答。不管怎樣，Google本身已經具有的某種壟斷特質讓我相信他們的數據要比其他類似網站的數據準確得多，在中國也是一樣。
　　這個工具還不能讓人滿意的地方是：

小網站的數據收錄情況不佳；
細分數據只用一個bar（數據條）來顯示，而沒有具體的數據大小；
數據存在滯后。
　　盡管如此，Google Trends for Websites不失為一個進行競爭網站分析的好工具。

Google Ad Planner

　　Google Ad Planner是我在研究陌生網站流量上最喜歡的工具，倒不是因為它是為在線廣告媒介服務的，而是因為它有直接的數據，而且涵蓋了那些已經相當長尾的網站——例如我的這個網站:www.chinawebanalytics.cn。
　　利用Google Ad Planner來研究網站流量的方法非常簡單，你完全不需要用它的那些Ad Planning的工具，你需要的只是登出你的Google賬號，然后進入它的首頁面。如下圖所示：

　　在上面的輸入欄中輸入你想要研究的網站，就會得到如下的一個結果頁面，

　　現在大家知道我的網站的流量了:)。圖中的數據是月度的，看起來還不錯，但是實際上跟GA上監測的數值還是有一定差異的。不過沒關系，我們可以把它的數據當做原料，用它來進一步準確估計被研究網站的流量。相信你一定知道應該怎么做了！看看我的辦法吧！

輸入你能夠用網站分析工具監測的某個網站的網址（假設是A網站），例如你自己的博客，記錄下上面結果頁面的流量大小；
輸入你研究對象網站（假設是B網站）的流量大小，同樣記錄它在這個結果頁面中顯示的流量大小；
求出兩個網站流量的比值；
把這個比值和你實際能夠監測的A網站的網站分析工具中的流量數據相乘，得到的數據就是接近精確的B網站的流量了。
　　所以，曲線救國的方法真是各種研究方法的一句話精辟概括啊！
　　當然，這個方法也有一定的問題，同Google Trends for Websites一樣，數據的精確性取決于Google獲得數據的精確性。不過話說回來，百分之百精確的數據只是理論上的，只要能夠產生正確insight和recommendation，那么這個數據就是準確（當然，不是精確）的。
　　Google Ad Planner還有一些工具是極為強大的，例如能夠對訪問人群的Demographic（人口統計概貌）進行細分，可惜這個功能只針對美國人群進行統計，而不包括中國人。建議大家自己注冊一個隨便嘗試一下。
其他一些站長統計工具
　　除了上面的這些工具能夠幫助我們直接獲得網站的一些流量數據，我們還可以利用一些更為間接，但是有可能更為有效的方法來評價一個網站的人氣程度（畢竟流量本身也是衡量人氣程度的一種而已，我們完全可以放開思路用別的方法來衡量人氣）。
　　站長們喜歡用一些業界公認的指標來”炫耀“自己的網站。比如Google PR（Google Page Rank）——這是Google對網站重要性的評級，數字越大越好，最大值是10。我的網站是5，已經一年多了，到現在也沒有再往上上一位。這說明每一個級別之間的差異其實是很巨大的，需要付出更多的努力贏得更多的真實流量才能達到。如果你的網站PR是6，那么恭喜你，你的網站已經進入了知名網站的行列。
　　除了PR，我們有時候也利用”反向鏈接“（就是有多少網站鏈向你）來查看一個網站的人氣。當然，這個值也是越大越好，多多益善。你可以通過Google搜索引擎的高級功能來查詢。另外，你還可以查看這個網站被搜索引擎收錄的情況等等。這里介紹給大家一個網站：Tool.chinaz，其中有不少實用工具，其中就包含我說的這些站長統計工具哦！
網站UGC內容研究
　　我會用到的最后一招，是研究網站的UGC內容，包括這個網站提供的BBS，提供的留言、詢問、評價、打分等等功能，以及訪問者的上傳。這是一個網站是否hot的極好的風向標。畢竟，如果你的網站是一個電子商務網站，每天訪問量超過10萬，可是每天用戶產生的產品詢問不超過5個，那么我仍然會認為這個網站的人氣不足。畢竟一個網站能夠拉動訪問者留下自己的想法是人氣的直接體現。說到這里，想起來大學上課時候的情景，老師每天都點名記錄考勤，大家不敢逃課，可是他的課實在乏味，所以就出現了全員滿座卻毫無人氣的情況——因為大家全部在睡覺嘛……希望你的網站不要如同這個會催眠的老師。
　　用戶UGC數量和網站的流量一般是成正比關系的，但是這個比例的多少則根據網站的類型不同而定。比如銷售消費電子產品的B2C網站，可能對產品評價的比例是每10個購買產品的人，會有1~5個做出評價的，而每10個獨立訪問者又可能有1個人會購買商品，那么網站流量和UGC的比例大概是100：1到100：5，因此通過數UGC的數量能夠大概估量這個網站的流量。