Websiteoptimalisatie aan de hand van online zoek- en klikgedrag analyse

Websteoptmalsate aan de hand van onlne zoek- en klkgedrag analyse BWI Werkstuk Martjn Moest

Websteoptmalsate aan de hand van onlne zoek- en klkgedrag analyse BWI Werkstuk Auteur: Martjn Moest Begeleder: Sandja Bhula Vrje Unverstet Amsterdam Facultet der Exacte Wetenschappen De Boelelaan 08a 08 HV Amsterdam Me 00 3

4

Voorwoord Het BWI-werkstuk s onderdeel van de master opledng Busness Mathematcs and Informatcs aan de VU Amsterdam. Voor het BWI-werkstuk moet er zelfstandg een onderzoek worden utgevoerd naar aanledng van een praktsch probleem met wskundge, nformatca en bedrjfsgerchte aspecten. De resultaten van het onderzoek zjn vastgelegd n dt verslag. Het doel van dt verslag s om een ndruk te geven hoe belangrjk gebrukersdata kan zjn en wat er momenteel al op de markt gebeurd met deze data om een webste te optmalseren. Herbj bestudeer k ook of bj deze bestaande techneken er nog wat te verbeteren valt. Ik wl graag Sandja Bhula bedanken voor de erg enthousaste hulp en ondersteunng de hj mj heeft gegeven bj het utvoeren van het onderzoek en het schrjven van het verslag. Martjn Moest Me 00 5

6

Samenvattng Nu zowat elke bedrjf een webste heeft, betekent dt echter ook dat er veel concurrente s. Om mensen just naar jouw webste te lokken, wordt er veel geld aan marketng besteedt. Als ze er dan eenmaal zjn, dan s dat een goed begn, maar dan s het utendeljke doel nog net berekt. Als dt doel gekwantfceerd kan worden, dan kan herut afgeled worden hoe succesvol de webste daadwerkeljk s. Maar zelfs als de mate van succes bekend s, dan s de kenns er nog net om te kjken of en hoe het (nog) beter kan. In de zoektocht naar de optmale webste wordt n dt verslag beschreven hoe deze kenns vergaard kan worden. Herbj wordt n het specfek gekeken waar en hoe de bezoekers zoeken en klkken. Hoe mensen zoeken, op welke plekken op de webste er geklkt wordt en op welke gedeeltes van de webste de meeste aandacht wordt gevestgd, kan allemaal worden vastgelegd en dus ook onderzocht. De probleemstellng de herbj s onderzocht, s de volgende: Hoe kan aan de hand van gebrukersdata een webste worden geoptmalseerd? De brukbaarhed van zoek- en klkgedrag van mensen op het nternet, als nformatebron, s aangetoond door twee stuates te schetsen waar deze bron erg nuttge nformate levert. Het eerste voorbeeld toont nameljk aan dat door socale factoren, onderzoeken de gebrukmaken van enquêtes net een geheel objectef antwoord kunnen verwachten. Het tweede voorbeeld geeft goed aan dat bedrjven veel geld ms kunnen lopen door net te kjken wat de trends n zoekopdrachten zjn. Om thema s zoals de lay-out, de navgate, de selecte en de nteracte met een webste zo optmaal mogeljk te maken zjn er al verschllende techneken bedacht. Deze techneken hebben de naam desgn patterns en worden kort behandeld. Welke desgn patterns echter preces op welk moment gebrukt moeten worden s echter nog net helemaal dudeljk. Dt s dus ook voor het grootste deel afhankeljk van de webstedesgner en zjn ervarng. Er zjn twee soorten techneken de zch op de markt bevnden op het gebed van websteoptmalsate met betrekkng tot gebrukersdata. De eerste technek behelst de analysetool de verschllende statsteken verzamelen om te kjken hoe het met de webste gaat en welke mensen de webste aantrekt. Ook kan nu geanalyseerd worden hoe de webstebezoeker zch daadwerkeljk gedraagt op de webste. Deze analyse vndt plaats door de populartet van elk stukje webste n verschllende actvtetskaarten te bekjken. Her kunnen ook marketngtechneken op worden toegepast, aangezen de analysetools kunnen vertellen waar de bezoekers vandaan komen (met welke zoekterm kwamen de bezoekers of vanaf welke webste of reclame werden ze naar de webste gelnked). De andere technek s gecreëerd door Google Webste Optmzer en wordt gebrukt om verschllende hypotheses, van hoe een webste erut moet komen te zen, te testen. Dt kan door gebruk te maken van een A/B (/n) test, waar verschllende verses van de gehele webste kunnen worden getest en aan de andere kant, door het gebrukmaken van multvarate tests, waar verschllende componenten ut de webste worden gevareerd om de beste combnate te bepalen. Vooral een combnate van Google Webste Optmzer en de webstestatsteken valt aan te raden. Het kan nameljk erg handg zjn om de webstestatsteken als hulpmddel voor het opstellen van de hypotheses te gebruken. Deze statsteken geven nameljk aan welke gebeden de meeste en mnste aandacht krjgen en op bass daarvan kan weer een hypothese worden gegrond. Welke verse van de webste utendeljk moet worden gekozen moet bj Google Webste Optmzer ut een soms erg ondudeljke tabel afgelezen worden. Herbj s het net altjd dudeljk wanneer er gestopt moet worden met testen. Her bleek een wskundg model dat gebaseerd s op het multarmed bandt probleem de oplossng voor te zjn. Dt model kest automatsch de op het moment 7

best presterende testverse om aan de bezoeker te tonen. Het voordeel van dt model s het fet dat er net meer omgekeken hoeft te worden wanneer er gestopt moet worden met testen. De beste verse wordt nameljk altjd getoond. Waar n de vorge stuate een geljk aantal bezoekers naar elke verse werd gestuurd, worden de bezoekers nu alleen nog maar naar de meest wnstgevende verse gestuurd. Herdoor krjgen zo mn mogeljk bezoekers de slechtere verse(s) te zen. Dt kan dus een goede utbredng zjn op de toch al erg utgebrede tool van de Google Webste Optmzer. Utendeljk s er gebleken dat de gebrukersdata van mensen op nternet erg nuttg kan zjn en dat de conventonele webste optmalsatetechneken net afdoende zjn. De verschllende websteanalyse tools optmalseren de webste al een stuk beter door deze twee aspecten te combneren, maar zjn nog net perfect. Om weer een stukje dchterbj deze perfecte te komen s er een wskundg model gemaakt. 8

Inhoudsopgave Voorwoord... 5 Samenvattng... 7 Inhoudsopgave... 9 Inledng... Klk- & zoek gedrag op nternet... 3. Een utlaatklep voor opgekropte emote... 3. Het ontdekken van trends met de analyse van onlne zoekopdrachten... 4 3 Desgn patterns... 9 3. Lay-out... 9 3. Navgate... 9 3.3 Selecte... 0 3.4 Interacte... 0 3.5 Welke desgn patterns te gebruken?... 4 Optmalsate van een webste... 3 4. Webste statsteken... 3 4.. Een Google Analytcs analyse... 4 4.. Een Clcktale analyse... 6 4. Google Webste Optmzer... 8 4.. Welke verse moet k kezen?... 8 4.. Succesverhaal Google Webste Optmzer... 30 4..3 Moet k nu de Opmzer of de verschllende analysetools gebruken?... 3 5 Het selecteprobleem... 33 6 Concluses... 37 Lteratuurljst... 39 Bjlage A... 40 9

0

Inledng Het nternet s net meer weg te denken ut het hedendaagse leven. End december van het jaar 009 waren er over de hele wereld rond,8 mljard nternetgebrukers. In vergeljkng met het jaar 000 s dt een stjgng van bjna 400% [9]. Door deze enorme en steeds groter wordende populate, zen veel bedrjven de kans schoon om hervan te profteren. Vroeger had een bedrjf alleen een webste als ondersteunng. Deze bedrjven zjn er nog steeds, maar nu zjn er ook talloze bedrjven de de webste als hoofdngang van het bedrjf zen (Bol.com en Amazon.com). Nu zowat elke bedrjf een webste heeft, betekent dt echter ook, dat er veel concurrente s. Er mogen dan wel veel mensen op het nternet zjn, maar dat betekent nog net dat ze naar jouw webste gaan. Vandaar dat er veel geld aan marketng wordt besteedt, om deze mensen naar de webste te lokken. Als ze er dan eenmaal zjn dan s dat een goed begn, maar dan s het utendeljke doel nog net berekt. Dt doel s voor elke webste anders. Tussen de voorbeelden van hoofdngang en ondersteunng van een bedrjf, zt nog een groot gat. Webstes kunnen naast het verkopen van producten ook alleen nformatef of vermakend zjn. Webstes kunnen dus veel verschllende doelen hebben. Als deze doelen gekwantfceerd kunnen worden, dan kan herut afgeled worden hoe succesvol de webste daadwerkeljk s. Maar zelfs als de mate van succes bekend s, dan s de kenns er nog net om te kjken of en hoe het (nog) beter kan. In de zoektocht naar de optmale webste wordt n dt verslag beschreven hoe deze kenns vergaard kan worden. De beste maner om erachter te komen wat er verbeterd moet worden aan een webste, s door de gebrukers ervan te ondervragen. Gebrukers zjn echter net zo eenvoudg te traceren en doen net vaak welwllend mee aan een onderzoek. Een oplossng hervoor s het bekjken van het onlne gedrag van de bezoekers. Hoe mensen zoeken, op welke plekken op de webste er geklkt wordt en op welke gedeeltes van de webste de meeste aandacht wordt gevestgd, kan allemaal worden vastgelegd en dus ook onderzocht. De probleemstellng de ut het voorgaande kan worden opgemaakt s de volgende: Hoe kan aan de hand van gebrukersdata een webste worden geoptmalseerd? De bj deze probleemstellng horende deelvragen luden als volgt:. Is zoek- en klkgedrag van mensen op het nternet een brukbare nformatebron?. Welke techneken worden er gebrukt bj het optmalseren van een webste? 3. Wat s er op de markt al mogeljk op het gebed van websteoptmalsate met betrekkng tot gebrukersdata? 4. Is er nog ets toe te voegen aan de techneken de al op de markt aanwezg zjn? Het doel van dt verslag s om een ndruk te geven hoe belangrjk gebrukersdata kan zjn en wat er momenteel al op de markt gebeurt met deze data om een webste te optmalseren. Herbj bestuderen we ook of er bj deze bestaande techneken nog wat te verbeteren valt. Om dt doel te verwezenljken zal n hoofdstuk als eerst worden gekeken naar het zoek- en klkgedrag op nternet als handge nformatebron. In hoofdstuk 3 zullen de al bestaande conventonele webste-optmalsatetechneken worden besproken. Vervolgens zullen de bestaande optmalsatetechneken met betrekkng tot gebrukersdata worden besproken en tot slot zal een verbeterng van de hudge techneken aan de orde komen.

Klk- & zoek gedrag op nternet Als mensen tegenwoordg nformate nodg hebben, wordt al gauw het nternet gebrukt. Om te zoeken naar deze nformate, wordt gebruk gemaakt van zoekmachnes zoals Yahoo search, Google of Bng. Ook andere dngen n het dageljks leven, de eerst nog geregeld werden n de offlne wereld, worden nu va het nternet gedaan. Doordat het leven van veel mensen s verweven n de onlne wereld, s het msschen nteressant om te kjken of her nuttge nformate ut te halen valt. Het bedrjf Htwse had dtzelfde dee en heeft een database samengesteld waarn zch alle zoekopdrachten bevnden de zjn ngevoerd bj verschllende gebrukte zoekmachnes n de Verengde Staten. Deze grote dataset, van meer dan 0 mljoen (anoneme) nternetgebrukers, s recenteljk (rond 006-007) onderzocht door Bll Tancer. Hern heeft hj allerle trends en andere egenaardgheden ontdekt. Deze ontdekkngen zjn de ulteme maner om aan te tonen hoe waardevol klk- en zoekgedrag kunnen zjn. Daarom worden enkele voorbeelden n dt hoofdstuk beschreven. Het eerste voorbeeld llustreert hoe er met behulp van zoekresultaten op nternet, nformate over de mens beschkbaar komt de hj of zj n het openbaar msschen wel noot bekend had gemaakt. Herdoor kunnen er dus neuwe nzchten n bepaalde zaken kunnen ontstaan. Vervolgens zal aangetoond worden hoe bepaalde trends va zoekopdrachten worden voorspeld. Alle feten en voorbeelden de n dt hoofdstuk aan de orde komen, zjn ut het boek van Tancer genaamd Clck [].. Een utlaatklep voor opgekropte emote Vaak durven mensen net preces te vertellen wat ze echt van bepaalde zaken vnden. Dt kan bjvoorbeeld komen doordat ze zch schamen, net te veel persoonljke nformate vrj wllen geven of bang zjn voor de reacte van andere mensen. Als dt effect optreedt n het bjzjn van vrenden, kennssen en andere mensen, waarom zou het dan net optreden n een enquête? De Amercan Journal of Psychatry deed een enquête over de angsten van mensen. Heraan deden achtduzend mensen mee en vond plaats n de Verengde Staten. Ut deze enquête kwam een ljst van de top 9 angsten, de te zen zjn n de eerste kolom van tabel. In de tweede kolom van dezelfde tabel s ook te zen waar het meest naar gezocht s op nternet. Herbj zjn alle zoekopdrachten met het woord fear ern geselecteerd de te maken hadden met fobeën. Hermee zjn dus ledjes, flms of games met het woord fear ern butenbeschouwng gehouden. Het verschl tussen deze twee kolommen, n de eerste plaats, s dat er n de enquête drect s gevraagd naar de angsten en bj de nternet-zoektermen de populartet van de angst wordt gemeten. Dt zjn vooral angsten de we proberen te begrjpen, zonder dat vrenden, famle, of psychaters er over kunnen oordelen. Top 9 angsten ut de enquête Top 0 meest gezochte angsten op nternet. Insecten, muzen, slangen en vleermuzen. Hoogten 3. Water 4. Openbaar vervoer 5. Storm 6. Gesloten rumten 7. Tunnels en bruggen 8. Mengte 9. Spreken n het openbaar. Vlegen. Hoogten 3. Clowns (kan ook verwjzen naar de flm Fear of Clowns ) 4. Intmtet 5. Dood 6. Afwjzng 7. Mensen 8. Slangen 9. Succes 0. Autorjden 3

Tabel. De lnker kolom bevat de top 9 grootste angsten van de respondenten ut de enquête van de Amercan Journal of Psychatry en de rechter kolom bevat de top 0 grootste angsten waar naar gezocht s op nternet. Psychologen categorseren onze angsten n twee groepen: Socale en specfeke angsten. Herbj zjn socale angsten de angst voor succes, afwjzng, ntmtet of spreken n het openbaar (angsten met de omgang met mensen) en zjn specfeke angsten de angst voor vlegen, nsecten, water of hoogten. In de top 0 van de nternetgegevens valt vooral op dat de socale angsten meer voorkomen (4 van de 0) dan n de top 9 ut de enquête ( van de 9). Ut schattng bljkt dat 5 mljoen van de Amerkanen (6,8% van de populate) een socale fobe heeft, wat een verklarng zou kunnen zjn voor het verschl n utkomsten. De schattng s waarschjnljk ook aan de hand van een enquête gedaan, waardoor het percentage n werkeljkhed nog groter zou kunnen utvallen! Verder onderzoek naar de socale angsten zou zonder de echte anonmtet van het nternet moeljk gaan. Van de eerste honderd meest opgezochte angsten waren er twntg socale factoren. Als er echter gekeken wordt naar de eerste duzend meest opgezochte angsten dan heeft de meerderhed vooral te maken met de angst voor verbntens en eenzaamhed (socale factoren). Rare of net vaak voorkomende angsten zjn waarschjnljk nog een voorbeeld waarover mensen net snel over ut de school zullen klappen. Ook herbj zou bj onderzoek met een mondelnge of schrfteljke enquête net de onderste steen boven zjn gekomen. Rare angsten de aan het lcht zjn gekomen bj het nternetonderzoek zjn de volgende: - Aanrakng n de nek - Afwjkende lchaamsdelen - Haar - Tanden - Hud - Ellebogen - Andere culturen - Navels - Navel lnt (stof dat n de loop van de dag wordt verzameld n je navel) - Stof Just de angst voor het onbekende komt net vaak voor. Dt komt waarschjnljk doordat veel nformate te verkrjgen s op het nternet, waardoor er net veel onbekende onderwerpen meer zjn. Door socale factoren kunnen onderzoeken de gebrukmaken van enquêtes net een geheel objectef antwoord verwachten. Door het zoekgedrag van mensen op nternet te bekjken ontstaat er een objectever beeld. Op het nternet kunnen mensen nameljk n alle vrjhed zoeken naar wat ze wllen zonder er door andere mensen op aangekeken te worden. Her s het voorbeeld van angsten gebrukt, maar hetzelfde geldt natuurljk ook voor veel meer onderwerpen waar n meer of mndere mate een taboe op rust.. Het ontdekken van trends met de analyse van onlne zoekopdrachten Zaken de vroeger nog offlne werden afgehandeld, worden tegenwoordg geregeld va nternet. Breven zjn vervangen door e-mals, als een telefoonnummer moet worden opgezocht, dan gebeurt dt nu veel meer onlne, terwjl de paperen Gouden Gds n de kast bljft lggen en we boekt er 4

tegenwoordg nog een res zonder onlne onderzoek te doen? Deze tendens van offlne actvteten de naar onlne actvteten worden omgezet, geeft ook geljk de mogeljkhed om neuwe nzchten te krjgen n het dageljks leven van mensen. Dt kan veel verder gaan dan peken en dalen n zoektermen en kan ook een echt nzcht geven n de ntente achter de zoektermen. Hoe en wat er gezocht wordt op nternet kan veel over onszelf vertellen. Door enorme hoeveelheden data over ons onlne gedrag te bestuderen, kunnen er ook trends ontdekt worden de ogenschjnljk net overeenkomen met het gedrag n de offlne wereld. Een goed voorbeeld hervan s de aanschaf van galajurken ter gelegenhed van een echt Amerkaans feest aan het ende van het schooljaar genaamd de prom. Het endfeest begnt vanaf het mdden tot het ende van de maand me. Het was voor Tancer dan ook een rare gewaarwordng dat just een pek van het aantal zoektermen van Prom Dresses al plaatsvond aan het begn van de maand januar (ze fguur ). Ook wnkels de deze jurken verkopen bleken de verkoopcampagne te rchten op de perode van maart tot me. Hoe kan het dan komen dat er al vanaf het begn van januar (5 maanden van te voren) er onlne al erg actef naar galajurken wordt gezocht? Volume zoekopdrachten van Prom Dresses Fguur. Het percentage van het aantal keren dat gezocht s op de term prom dresses (n vergeljkng met alle zoektermen) afgezet tegen de maanden van 005 tot 007. Tancer heeft onderzoek gedaan naar het type mesje dat zch bezg zou houden met het kopen van een prom dress. Hj onderzocht dt door onlne-profelen van netwerkstes te doorzoeken op profelen de veel schreven of plaatjes plaatsten over de galajurk. Utendeljk typeerde hj twee typen mesjes. Aan de ene kant het mesje dat al lang van te voren bezg s met het endfeest en aan de andere kant het mesje dat het wat mnder nteresseert. Het eerste soort mesje karakterseert hj 5

als een popular cheerleadermesje, de veel vrenden heeft op haar profel en zch veel met mode bezghoudt. Dt mesje zet het endfeest als dé gebeurtens van het jaar. Het andere mesje s mnder popular en s egenljk preces het tegenovergestelde en zet dt feest meer als één van de vele feesten. Dt soort verschllen waren globaal al bekend maar door deze gedetalleerdere psychografsche segmentate gecombneerd met zoekopdrachten op nternet kunnen deze verschllende levensstjlen n detal worden onderzocht. Een zoektocht naar de verklarng van de pek n verkopen van galajurken n januar s her een voorbeeld van. De twee verschllende typen mesjes kunnen bjvoorbeeld worden onderschedden door verschllende zoektermen. Het verschl wordt her gemaakt doordat het populare mesje op zoek s naar de neuwste jurken (de hpste) en het andere mesje vooral de koopjes en goedkope jurken zoekt. Dt wordt geïllustreerd n fguur. Hern s te zen dat naar de hppe jurken vanaf januar tot me n constante mate wordt gezocht en dat de zoektocht naar goedkope jurken vooral pekt vlak voordat het feest begnt. Volume zoekopdrachten van 006 Prom Dresses en Cheap Prom Dresses Fguur. Het percentage van het aantal keren dat gezocht s op de termen 006 prom dresses en Cheap prom dresses (n vergeljkng met alle zoektermen) afgezet tegen de maanden rondom de prom van me 006. Het mystere rond de pek n januar voor zoekopdrachten van prom dresses heeft Tancer utendeljk opgelost doordat hj toevallg emand tegenkwam ut de modebladenndustre. Jaren geleden vond de marketng van prom dresses plaats tussen maart en me. Maar omdat prom het meest lucrateve marketng sezoen s, werd dt advertentesezoen verlengd. Op de maner begon de ndustre al met het publceren van prom-mode edtes vanaf december. Neuwe publcates van Cosmo Grl Prom en Seventeen Prom bleken nderdaad al vanaf het begn van het neuwe jaar n de wnkel te lggen. Over verloop van tjd werd herdoor het gedrag van de klant aangepast, waardoor mesjes al vanaf januar 6

naar galajurken gaan zoeken. Ook als er gekeken wordt waar de zoekende mesjes utendeljk door de zoekmachnes naar verwezen worden, dan s dat n het begn van het jaar voornameljk naar modestes en later n het jaar gaat het zoekverkeer meer naar onlne-verkoopwnkels. De grootte van deze markt s volgens de Internatonal Formal Assocaton (IFA) meer dan ver mljard per jaar. Volgens de IFA past de gemddelde prom-bezoeker gemddeld dreëndertg jurken n de aanloop naar het grote evenement. Het fet dat bj deze markt nog net bekend was dat er al veel eerder dan tot nu toe gedacht naar galajurken wordt gezocht, kan gebrukt worden om de hudge marketngperode van de jurken aan te passen. Dt voorbeeld geeft goed aan dat bedrjven veel geld ms kunnen lopen door net te kjken wat de trends n zoekopdrachten zjn. Net alleen de producten van de galajurken, maar ook de modebladen weten nu wanneer ze moeten begnnen met publceren van prom-gerelateerde artkelen. Het meest opvallende van dt voorbeeld s dat terwjl de meeste modebladen de trend al wsten, de wnkels de de jurken verkochten dat nog net wsten. Dt heeft gezorgd voor een neffcënte op de onlnemarkt. Als marketeers beter hadden gelet op de zoektrends hadden ze msschen de klanten voor een galajurk aan het begn van hun zoektocht opgemerkt en kunnen belagen met folders. 7

8

3 Desgn patterns Ut het vorge hoofdstuk s gebleken dat onlne zoekende mensen een erg goede nformatebron zjn. Een ander toepassngsgebed voor de nput de gegenereerd wordt door de gebrukers van het nternet, s het optmalseren van een webste. Er bestaan echter al heel wat oplossngen voor het optmalseren van een webste. Deze oplossngen kunnen betrekkng hebben op problemen de zch voordoen met de lay-out, de navgate, de selecte, de nteracte of de socale aspecten van een webste. Deze oplossngen heten desgn patterns en zjn ontstaan doordat veel voorkomende problemen door verschllende webstedesgners opgelost probeerde te worden, totdat op een gegeven moment een bepaalde oplossng steeds vaker werd gebrukt. Dt werd dan utendeljk gestandaardseerd tot een desgn pattern. Om een ndruk te geven hoe desgn patterns de optmalsate van een webste bevorderen, wordt er n dt hoofdstuk voor ver van de herboven genoemde thema s een voorbeeld gegeven. De socale aspecten zjn er buten gelaten, omdat deze patterns vooral voorkomen op socale netwerkwebstes en het gros van de webstes deze patterns net gebrukt. Alle nformate en plaatjes de gebrukt zjn bj het maken van dt hoofdstuk zjn afkomstg van de desgn patterns webste van Yahoo [8]. 3. Lay-out Op het moment dat een bezoeker verschllende webpagna s van de webste doorbladert en zet dat plaatsng van terugkerende elementen steeds op een andere plek staan, betekent dat elke webpagna herontdekt moet worden. Een lay-out met een standaard rooster (voorbeelden van een rooster zjn te zen n fguur 3) zorgt voor een consstente en transparante ervarng voor gebrukers, maakt de webste makkeljker te herkenen en geeft ook een voorspelbaarhed van navgate. Een ander bjkomend voordeel van de standaardserng van de lay-out s dat het voor de ontwkkelaars makkeljker wordt om stukjes code te herbruken. Dt draagt ook bj aan de consstente n veel gebrukte pagna elementen en codegebruk. Dt helpt dan weer bj het onderhouden van een eventuele grote hoeveelhed aan webpagna s en maakt het makkeljker om werk van anderen met elkaar samen te voegen. Hermee versnelt tevens de ontwkkelng en vergemakkeljkt het de eventuele updates van de webste. Fguur 3. Een aantal voorbeelden van een rooster de gebrukt kan worden bj de standaardsate van de lay-out van een webste [8]. 3. Navgate Een webste bevat vaak grote hoeveelheden data. Om verschllende gedeeltes snel en eenvoudg te vnden, s een goede maner van navgate essenteel. Verschllende patterns zjn specaal ontwkkeld voor het overzchteljk houden van deze grote hoeveelheden, waardoor de navgate door de webste een stuk eenvoudger wordt. Her kan het verschllen van het laten zen welke categoreën er zjn (Tabs) tot het laten zen hoe ver de bezoeker op het moment s doorgelnkt (Breadcrumbs) en hoeveel pagna s er nog doorgeklkt kan worden (Pagnaton). Deze en nog meer soorten van navgate zjn n fguur 4 te zen. 9

Fguur 4. Een aantal voorbeelden van verschllende maneren van navgate op een webste. Van lnks naar rechts en van boven naar beneden: Accordon, Alphanumerc Flter Lnks, Breadcrumbs, Navgaton Bar, Pagnaton en Tabs [8]. 3.3 Selecte Er zjn ook momenten waar bepaalde elementen moeten worden geselecteerd of moeten worden ngevuld, waarbj het belangrjk s dat het correct gebeurt. Het onthouden van alle e-maladressen van famle en vrenden s bjvoorbeeld erg moeljk, maar zelfs al met een verschl van één letter wordt de mal naar de verkeerde persoon verzonden. Ook datums kunnen op verschllende wjze worden ngevuld, waardoor ze net eenvoudg geconverteerd kunnen worden naar brukbare nformate. Verder s het ook nog mogeljk dat een aantal aan elkaar gerelateerde egenschappen moet worden ngevuld n een beperkte rumte. Dan s het net handg als de egenschappen verspred zjn over de hele pagna. Er zjn daarom verschllende patterns ontwkkeld de moeljke nvoer vergemakkeljken door woorden automatsch aan te vullen (Auto Complete), elementen hoeven alleen maar op een ljstje te worden aangeklkt (Calendar Pcker) of worden aan elkaar gerelateerde nvoervelden bj elkaar gegroepeerd n één tablet (Carousel). Hoe deze patterns er utzen, s te zen n fguur 5. Fguur 5. Een aantal voorbeelden van verschllende maneren van selecte op een webste. Van lnks naar rechts: Auto Complete, Calendar Pcker en Carousel [8]. 3.4 Interacte De bezoeker moet eenvoudg kunnen nteracteren met de nterface van de webste en moet ook eenvoudg kunnen herkennen waar de mogeljkheden hertoe lggen. Er moet dus ook snel te zen zjn wat er allemaal mogeljk s. Om zo eenvoudg mogeljk aan te geven dat er nteracte plaats kan vnden met een element op de webste, s het afspelen van een klene anmate als de bezoeker er met de cursor overheen zweeft erg effectef. Deze anmate verlcht dan bjvoorbeeld het element zelf en er verschjnt tegeljkertjd nadere nformate over het element of een klene mpresse van wat er zal gebeuren als erop geklkt wordt (Invtaton). Ook als er een erg groot overzcht s en er steeds meer detal kan worden getoond naarmate er meer ngezoomd wordt, s een goed voorbeeld van nteracte. Dt wordt onder andere gebrukt bj kaarten waar steeds deper ngezoomd kan worden (Expand Transton). Het drop and drag desgn pattern s ook een pattern de met nteracte te maken 0

heeft. Deze nteracte werkt heel nstnctef, aangezen de nformate herdoor eenvoudg gemanpuleerd kan worden en n dezelfde context bljft. Hoe dt er ongeveer ut kan zen s n fguur 6 geïllustreerd. Fguur 6. Een aantal voorbeelden van verschllende maneren van nteracte op een webste. Van lnks naar rechts: Drag and Drop, Invtaton en Expand Transton [8]. 3.5 Welke desgn patterns te gebruken? Er zjn verschllende desgn patterns de n dt hoofdstuk zjn besproken. Thema s varërend van layout, de navgate, de selecte en de nteracte met een webste hebben de revue gepasseerd. Welke desgn patterns preces op welk moment gebrukt moeten worden s echter nog net helemaal dudeljk. Dt kan erg verschllen en hangt volledg af van het type webste waar ze toegepast moeten worden. Dt s dus ook voor het grootste deel afhankeljk van de webstedesgner en zjn ervarng.

4 Optmalsate van een webste In hoofdstuk s aangetoond dat het erg handg kan zjn om mensen op het nternet te analyseren en n hoofdstuk 3 zjn verschllende desgn patterns beschreven de op verschllende plaatsen op een webste erg handg kunnen zjn. Welke combnate van desgn patterns er echter het optmale effect hebben, verschlt per webste. Dt hoofdstuk zal laten zen hoe deze twee thema s gecombneerd kunnen worden. Bedrjven kezen er nameljk steeds vaker voor om producten va het nternet aan te beden. Bj de webste de hervoor wordt gebrukt s het doel vaak zoveel mogeljk producten te verkopen. Om er achter te komen wat de deale webste s, zou het handg zjn om te weten welke elementen van de webste de verkoop bevordert of just vermndert. Ook als een webste alleen nformate verstrekt, s het handg om te weten wat er nu veel wordt gelezen en wat er wordt overgeslagen. Wat dus belangrjk s om te weten, s welke elementen veranderd moeten worden om het doel van de webste te optmalseren. Verschllende webstes denken her de oplossng voor te hebben gevonden. Google analytcs [4], ClckTale [3], Userfly [7], en Mouseflow [6] zjn webstes de deze optmalsate proberen te verwezenljken door het analyseren van klkgedrag dat gegenereerd wordt door de bezoekers van de desbetreffende webste. Google Webste Optmzer [5], gebrukt ook klkgedrag maar gebrukt de gegevens op een andere maner. Deze webste kan nameljk ut verschllende (van te voren opgegeven) verses de beste selecteren. Om een webste te optmalseren moet er moet ook een maatstaaf zjn om waar te nemen hoe goed of slecht het met de webste gaat. Dt valt te zen door te kjken of het doel van de webste vaak berekt wordt. Een webste heeft altjd wel een te kwantfceren doel voor ogen. Het doel kan bjvoorbeeld zjn, het kopen van een product, of een bezoeker een bepaalde button heeft aangeklkt of zorgen dat de bezoeker de eerste 5 mnuten van een flmpje bekjkt. Om dt doel vervolgens waar te nemen, kan er gekeken worden of een bezoeker een bepaald gedeelte van de webste heeft berekt of een bepaald stukje HTML-code heeft utgevoerd. Het percentage bezoekers, dat dt doel heeft berekt, heet de converserato. Het doel van alle hervoor genoemde tools s om deze rato zo hoog mogeljk te krjgen. In dt hoofdstuk worden de hervoor genoemde verschllende webstes nader onderzocht, met als doel te kjken hoe belangrjk klkgedrag kan zjn bj het optmalseren van een webste. Alle nformate de hervoor gebrukt s, komt van de webste van Google Analytcs [4], ClckTale [3] en Google Webste Optmzer [5]. 4. Webste statsteken Er zjn verschllende webstes de een aantal statsteken van een webste kunnen montoren. Dt zjn webstes zoals Google analytcs [4], ClckTale [3], Userfly [7], en Mouseflow [6]. Zj maken herbj gebruk van een stukje php-code dat tussen de broncode van de betreffende webste moet worden geplaatst. Alleen de pagna s de dt stukje code bevatten worden geanalyseerd. Een voorbeeld van hoe dt er ongeveer utzet s te zen n bjlage A. Als een webste eenmaal gemontord wordt, dan kan zowat alles wat een klant op een webste doet worden opgeslagen. Wat er preces allemaal mogeljk s, zal n deze paragraaf worden geïllustreerd door sommge functes van bovengenoemde webstes te beschrjven. 3

4.. Een Google Analytcs analyse Aan de hand Google Analytcs zullen er een aantal bjgehouden statsteken worden laten zen, de aantonen wat er zoal allemaal mogeljk s als het gedrag van de webstebezoekers wordt geanalyseerd. In fguur 7 s een overzcht te zen de elke beheerder van een account te zen krjg als hj zjn webste heeft aangesloten bj Google Analytcs. Herbj s het volgende te zen: - Vsts zjn het aantal bezoekers dat de webste heeft bezocht. Dt aantal wordt geïllustreerd n het bovenste gedeelte van het overzcht en s de meest elementare methode voor het meten van de populartet van de webste. - Pagevews zjn het aantal verschllende pagna s de bezocht zjn op de webste. - Pages/Vst s het gemddeld aantal pagna s dat wordt bezocht per bezoeker. Dt s een goede ndcate hoe aandachtg de webste wordt bekeken. Een hoog percentage geeft aan dat de bezoekers geïnteresseerd zjn n wat de webste te beden heeft. Een laag percentage betekent echter dat de webste net brengt wat de bezoeker verwacht had van de webste. - Bounce Rate s het percentage mensen, dat na het zen van de eerste pagna het voor gezen houden en meteen de webste verlaten tegenover de mensen de wel nteracte met de webste hebben. Als dt een hoog percentage s, kan het een mogeljkhed zjn om n de advertentes dudeljker te zjn waar de webste preces over gaat. - Avg. Tme on Webste s de gemddelde tjd dat een bezoeker besteed op de webste. Als dt getal hoog utvalt, kan dt een ndcate zjn dat de webste aandachtg wordt bekeken. Dt kan echter msledend zjn, omdat sommge bezoekers een webste open laten staan zonder er naar te kjken. - %New Vsts s het percentage neuwe bezoekers tegenover het aantal bezoekers dat de webste al vaker heeft bezocht. Een hoog percentage geeft aan dat de webste goed s n het aantrekken van neuwe bezoekers. Als het een laag percentage betreft dan kan het just een ndcate zjn dat de webste net nteressant genoeg s om naar terug te keren. 4

Fguur 7. Een voorbeeld van de statsteken van een webste de gepresenteerd worden op de tool van Google Analytcs. Er kan ook gekeken worden ut welke rego de bezoekers komen en welke taal ze spreken. De taal van een gebruker kan worden achterhaald aan de hand van welke taal op computer van de gebruker staat ngesteld en bj het bepalen van de rego kan tot stadsnveau worden ngezoomd. Als dan bljkt dat de webste vooral een bepaalde groep mensen aantrekt dan kunnen er bjvoorbeeld andere talen beschkbaar worden gesteld. Ook s n de lnkerhoek van fguur 7 nog te zen waar de bezoekers vandaan komen. Hern vallen de mensen de drect de URL hebben ngevoerd, va een zoekmachne bj de webste zjn gekomen of verwezen zjn door een andere webste, te Bron: http://evansmedagroup.fles.wordpress.com/00/0/google-analytcs-sample.jpg, 8/05/00. 5

onderscheden. De bekendhed van de webste zou her bjvoorbeeld utgehaald kunnen worden. Als mensen meteen de URL nvullen betekent dt dat ze al bekend waren met de webste. 4.. Een Clcktale analyse Van de andere webstes de n de ntroducte van deze paragraaf zjn genoemd, s Clcktale het utgebredst. Deze heeft net als Google Analytcs veel van de hervoor beschreven functes, maar gaat alleen nog ets verder. Enkele van deze utbredngen zullen nu beschreven worden: - Form analytc: Onlne moeten er soms formuleren n worden gevuld om nformate van een klant te weten te komen. Soms haken klanten echter al af voordat het formuler s ngevuld. Door deze analyse kan bjvoorbeeld gekeken worden bj welke stappen van het formuler de klanten gestopt zjn met nvullen. Er kan ook gekeken worden hoe lang de bezoekers er per vraag over doen, en welke velden noot worden ngevuld. Tot slot s het ook mogeljk te kjken naar de vragen de vaak opneuw ngevuld moeten worden, omdat ncorrecte nvoer s geconstateerd. - Clck heatmap: Met deze heatmap s te zen waar de bezoekers op de webste geklkt hebben. Als veel bezoekers dan bjvoorbeeld op een plaatje klkken dan verwachten ze msschen dat ze ergens naartoe gelnked worden. Een voorbeeld van een clck heatmap s lnksonder te zen n fguur 8. - Mouse move heatmap: Om gebrukersgemak te optmalseren s het handg om te weten waar de webstebezoekers hun aandacht op vestgen. Tot nu toe werd dat gedaan door oogbewegngen te traceren met een erg dure technek waar de oogbewegngen van een testpanel werden gevolgd. Apparatuur de op hun hoofd werd bevestgd zorgde hervoor. Naast dat deze technek erg duur s, zjn verdere nadelen dat het maar op een beperkt aantal mensen kan worden getest en dat de testpersonen msschen anders reageren omdat ze n een testomgevng ztten. Nu staat er op de webste van Clcktale dat er een onderzoek gedaan s naar het verband tussen de poste van de cursor en het aandachtsgebed van een webstebezoeker. Herut kwam dat de bewegngen van het oog en van de mus 84 tot 88% correleren. Dt betekent dat als de bewegngen van de mus worden opgeslagen de aandachtsgebeden op een webste ook dudeljk worden. Deze gegevens kunnen met de webste van Clcktale ook worden opgevraagd. Een voorbeeld hervan s te zen n het rechter plaatje van fguur 8. - Attenton heatmap: Deze heatmap s een verdere utbredng op de mouse move heatmap, maar s vooral van toepassng op langere stukken op de webste. Deze map geeft aan hoe ver naar beneden de webstebezoekers scrollen en bj welke gedeeltes van de webste het langst wordt stlgestaan. Of bezoekers de gehele webpagna bekjken kan hermee gecontroleerd worden. Als er wordt gekeken naar hoe lang mensen stlstaan bj een tekst, wordt er ook rekenng gehouden met bezoekers de nactef zjn. Door n te stellen hoe lang een bezoeker Meer nformate over deze technek s te lezen n het artkel Eye-Trackng studes- Usablty holy gral? van Frank Spllers: http://experencedynamcs.blogs.com/ste_search_usablty/004//eyetrackng_stu.html, 8-05-00 6

geen nteracte heeft met de webste, bljft de relevante van deze gegevens gewaarborgd. Een voorbeeld van hoe dt erut zet s te zen n het plaatje lnksboven van fguur 8. - Vstor recordng: Als laatste stap n de zoektocht naar het webstegedrag van bezoekers, kan ook de gehele webste-ervarng van de bezoeker bekeken worden. Herbj wordt van alle bezoekers opgenomen wat ze doen. Elke musklk, musbewegng, toetsaanslag en elke scroll de de bezoeker doet s te volgen. Al deze sesses worden als flmpjes bjgehouden en kunnen dan bekeken worden. In tegenstellng tot de handge overzchten van hervoor, moet er nu per ndvdu gekeken worden en kan dus erg veel en saa werk zjn. Het s de vraag of dt erg handg s, aangezen de meeste nformate ook al ut de andere heatmaps s op te maken. Het ljkt erop dat Clcktale dt alleen maar als functe heeft om te mponeren. Fguur 8. Her worden dre verschllende heatmaps getoond. Lnksboven geeft aan waar de meeste aandacht aan besteed s, lnksonder geeft aan waar geklkt s en het plaatje rechts geeft aan waar de mus over heen s gegaan.[3] Er zjn dus veel verschllende statsteken de beschkbaar zjn om te kjken hoe het met de webste gaat en welke mensen de webste aantrekt. Zjn er veel neuwe bezoekers? Hoe popular s mjn webste? Waar komen de bezoekers vandaan? Zjn ze geïnteresseerd n de webste?, zjn allemaal vragen de beantwoord kunnen worden door deze statsteken. Ook kan nu geanalyseerd worden hoe de webstebezoeker zch daadwerkeljk gedraagt op de webste. Deze analyse vndt plaats door de populartet van elk stukje webste n verschllende actvtetskaarten te bekjken. Hernaast kan per bezoeker elke acte de hj onderneemt worden vastgelegd op flm om te kjken hoe de webste gebrukt wordt en wat er eventueel verbeterd moet worden. 7

4. Google Webste Optmzer Het nadeel van de analysetools de zjn bespoken n de vorge paragraaf s dat de ontwerper van de webste wel weet waar het msgaat, maar nog altjd net weet wat er anders moet. Ook als het goed gaat met de webste, s het nog steeds net zeker of dt wel de beste samenstellng van componenten s. Ook wordt er bj de analysetools vaak alleen maar gekeken naar de gebruksvrendeljkhed van de webste. Terwjl een goede opmaak van de webste just veel klanten kan aantrekken. Google Webste Optmzer (GWO) heeft her een oplossng voor gevonden. Met de tool de daar aangeboden wordt, kunnen er nameljk verschllende verses van een webste tegeljk worden getest. Hermee wordt de optmalsate van de webste just door de klant wordt gedaan en net door de percepte van de webstebouwer. Hoe dt preces n zjn werk gaat wordt n volgende paragraaf besproken. 4.. Welke verse moet k kezen? Om verschllende verses van een webste te testen moeten er wel eerst verschllende hypotheses worden gemaakt van welke elementen msschen succesvol zullen zjn. Dt kunnen verschllende achtergronden of koppen zjn, een stukje tekst kan gevareerd worden of er kan gekeken worden of bepaalde desgn patterns wel goed presteren. Als deze verschllende verses eenmaal zjn gecreëerd dan kan er getest worden. Dt zou ook hebben gekund met de analyse van de vorge paragraaf, alleen zou dt testen dan sequenteel plaatsvnden. Dt heeft als nadeel dat externe factoren zoals negateve publctet rond het te verkopen product of sezoensschommelngen, de converserato naar boven of beneden haalt, waardoor het uterljk van de webste net op een eerljke maner kan worden getest. Als er tegeljkertjd wordt getest dan worden de verschllende webstes dus evenveel beïnvloed door de externe factoren en s er een eerljke testomgevng gecreëerd. Om verschllende webstes tegeljkertjd te testen, spltst GWO al het verkeer dat naar de webste komt. Net elke persoon krjgt dan dezelfde verse van de webste te zen, maar als een bezoeker eenmaal een verse heeft gezen dan krjgt deze persoon ook telkens deze verse te zen (converse kan ook na meerdere bezoeken plaatsvnden). Dt wordt bjgehouden door een cooke. Er zjn twee verschllende testen de mogeljk zjn: de A/B (/n) test en de multvarate test. Herbj s de A/B (/n) test een test waar hele verschllende soorten opmaak voor de webste worden getest. Een A/B test staat voor het vergeljken van twee verschllende webstes, maar het s ook mogeljk om meerdere verses n één keer te testen (/n). Trekt de webste weng bezoekers, een lage converserato of erg verschllende concepten, dan komt de A/B test n aanmerkng. Als klene varates worden aangepast en bjvoorbeeld 3 verschllende kleuren achtergrond of 4 verschllende plaatsjes worden getest, dan wordt dt een multvarate test genoemd. Deze test wordt vooral gebrukt als de webste veel bezoekers trekt, als er verschllende varabelen op elkaar afgestemd moeten worden of om de webste te perfectoneren. Bj een A/B (/n) test gaat het er meer om wat het beste concept s. Bj de multvarate test gaat het er vooral om dat alle componenten van dat concept geperfectoneerd worden. Deze test wordt over het algemeen ook alleen maar gebrukt om de converserato de laatste paar procentjes omhoog te helpen. De A/B (/n) test kan de converserato echter met veel grotere stappen verbeteren, aangezen her vaak een heel ander concept wordt vergeleken. Als de tests lang genoeg hebben gelopen dan kunnen de resultaten er bjvoorbeeld ut komen te zen als n fguur 9. Hern worden percentages gegeven de aangeven hoeveel kans een bepaalde verse heeft om beter te zjn dan het orgneel en beter te zjn dan de rest van de verschllende 8

websteverses. Ook zjn er n de fguur balkjes te zen de aangeven hoe goed het gaat met een bepaalde combnate. Herbj kunnen de volgende kleuren optreden: - Rood: Het s zeker dat deze combnate het net goed doet. - Geel: Deze combnate kan een beetje beter of slechter presteren dan het orgneel, maar het s momenteel nog net zeker. - Groen: Het s zeker dat deze combnate het goed doet - Grjs: Deze combnate presteert even goed als het orgneel. Fguur 9. Een voorbeeld van hoe de resultaten erut komen te zen als verschllende verses van een webste zjn getest. 3 Hoe groener het balkje s des te meer zekerhed er s dat de bepaalde combnate meer converses behaald dan het orgneel 4. De vraag s alleen wanneer er gestopt moet worden met testen. Op de webste van GWO zelf, wordt als ruwe schattng gegeven dat als er 00 converses per verschllende combnate zjn, dat er dan met redeljke zekerhed kan worden gesteld dat de resultaten nu net veel meer zullen veranderen als er nog langer wordt doorgegaan met testen. Herbj wordt er vanut gegaan dat er ongeveer twee weken s getest om de verschllen, de optreden door het fet dat het een andere dag n de week s, op te heffen. Er wordt dus net automatsch een verse van de webste gekozen. Ook het moment wanneer er gekozen moet worden s net altjd hetzelfde en moet ook zelf bepaald worden. Een oplossng voor dt probleem wordt n het volgende hoofdstuk gegeven. Voordat deze oplossng wordt besproken zal er eerst een voorbeeld worden getoond waarn te zen s tot welke veranderngen de GWO kan leden. 3 Bron: http://www.searchengneoptmzatoncompany.ca/mages/seo/googlewebsteoptmzerreport.jpg, 0-05-00 4 Er zjn verschllende tools de deze zekerhed aan de hand van het aantal converses en het aantal bezoeken van de webste kunnen berekenen. Op de volgende webste s her een voorbeeld van te vnden http://www.prusak.com/tools/converson-confdence-calculator/, -05-00. 9

4.. Succesverhaal Google Webste Optmzer Een voorbeeld van een webste de onderhanden s genomen door GWO s de webste van het fnancële bedrjf Mornngstar. Dt s een webste de veel verkeer genereert, waardoor er ook makkeljker getest kan worden. De converse wordt herbj berekt als een bezoeker zch aanmeldt voor een account. Het soort test dat wordt gebrukt s de multvarate test, aangezen verschllende componenten van de webste op elkaar moeten worden afgesteld. De oorspronkeljke webste zag er n het begn ut zoals n fguur 0 s weergegeven. Fguur 0. Dt s een afbeeldng van hoe de webste van Mornngstar erut zag voordat er enkele analyse op was utgevoerd. De eerste stap bj het gebruken van GWO s het bepalen welk gedeelte van de webste veranderd kan worden om her dan vervolgens een aantal verschllende alternateven bj te bedenken. Herbj s als eerst gekeken naar het belangrjkste gedeelte van de webste. In dt voorbeeld s dt het plaatje en de buttons de daarnaast zjn geplaatst. Dt s waar alle klanten meteen naar zullen kjken als ze op de webste terecht komen. Ook s er gekeken of een ttel boven het plaatje zou helpen en zjn er verschllende soorten achtergronden getest. De dre verschllende ttels de bjvoorbeeld zjn getest zjn de volgende: - Geen ttel. 30

- In-depth Investng Analyss & Trusted Opnons do you have Mornngstar on your sde? - See why CNN, Frobes, Barron s, the Wallstreet Journal and more look to Mornngstar for Investment Research. Het utendeljke resultaat van de webste s te zen n fguur. Her hebben het plaatje en de buttons lchtere kleuren gekregen, s er een pakkende ttel bovengezet en s er een achtergrond utgekozen waardoor het ljkt alsof de webste meer naar de voorgrond treedt. Fguur. Dt s een afbeeldng van hoe de webste van Mornngstar erut zag nadat er met de Google Webste Optmzer verschllende verse waren getest. Hoe veel succesvoller het n fguur getoonde plaatje n vergeljkng met de orgnele webste, daadwerkeljk s, s te zen n fguur. Hern s te zen dat de neuwe verse een kans van bjna honderd procent heeft dat hj beter presteert dan het orgneel en dat hj bjna vjftg procent meer converses bnnenhaalt. Dt s een score de net vaak voor zal komen, omdat het veel vaker om klenere verbeterngen gaat. Het s dan ook net voor nets een succesverhaal. Fguur.Her worden de prestates van de orgnele webste vergeleken met het utendeljke beste alternatef. 3

4..3 Moet k nu de Optmzer of de verschllende analysetools gebruken? Vooral een combnate van Google Webste Optmzer en tools zoals Google Analytcs en Clcktale valt aan te raden. Met GWO kunnen er verschllende hypotheses, van hoe een webste erut moet komen te zen, worden getest. Dt kan door gebruk te maken van een A/B test, waar verschllende verses van de gehele webste kunnen worden getest en aan de andere kant, door het gebrukmaken van multvarate tests, waar verschllende componenten ut de webste worden gevareerd om de beste combnate te bepalen. Een erg handg hulpmddel voor het opstellen van deze hypotheses zjn de analysetools. Hermee kan gezen worden waar de bezoekers de meeste en mnste aandacht op vestgen, de utgebred n kaart zjn gebracht door verschllende heatmaps. Hernaast zjn de analysetools ook een goed mddel om te montoren of het nog wel de goede kant op gaat met de webste. Het aantal neuwe en oude bezoekers of hoe lang de bezoeker op de webste bljft, kunnen nameljk over langere tjd worden geanalyseerd, waarmee dus een dalende of stjgende trend n populartet s waar te nemen. Ook kunnen her marketngtechneken op worden toegepast, aangezen de analysetools bjvoorbeeld vertellen waar de bezoekers vandaan komen (met welke zoekterm kwamen de bezoekers of vanaf welke webste of reclame werden ze naar de webste gelnked). 3

5 Het selecteprobleem De zoektocht naar de optmale webste heeft er n het tweede gedeelte van het vorge hoofdstuk toe geled, dat verschllende varates van een webste getest moesten worden. Als dan vervolgens het aantal converses van elke webstevarate vergeleken werd, dan kon herut de optmale webste bepaald worden. Een voorbeeld van een dergeljke utslag s te zen n fguur 9 van het vorge hoofdstuk. Hoe groener herbj het balkje s, des te meer zekerhed er s dat de bepaalde combnate meer converses behaald dan het orgneel. De vraag s alleen wanneer er gestopt moet worden met testen. Op de webste van Google Webste Optmzer wordt als ruwe schattng gegeven, dat als er 00 converses per verschllende combnate zjn, dat er dan met redeljke zekerhed kan worden gesteld dat de resultaten nu net veel meer zullen veranderen als er nog langer wordt doorgegaan met testen. Er herbj vanut gaande dat er ongeveer twee weken s getest om de verschllen, de optreden door het fet dat het een andere dag n de week s, op te heffen. Hoe lang het experment moet worden utgevoerd zou zomaar ook nog van een aantal andere factoren af kunnen hangen. Herbj zou het bjvoorbeeld kunnen gaan om de volgende factoren: - Het absolute aantal dat er per dag aan bezoekers s. - De hudge converserato. - De verwachtte verbeterng (s het doel om een verbeterng van twntg procent of slechts twee procent te realseren). Er wordt dus net automatsch een verse van de webste gekozen. Ook het moment wanneer er gekozen moet worden s net altjd hetzelfde en moet ook zelf bepaald worden. Een oplossng voor dt probleem wordt n dt hoofdstuk gegeven en s gebaseerd op een artkel van S. Bhula en G. Koole over de Bernoull bandts []. Het utendeljke doel s automatsch te kunnen bepalen welke verse van de verschllende webstevarates gekozen moet worden. Het probleem dat zch her voordoet s het mult-armed bandt probleem, waarbj elke arm een onendge rj aan Bernoull verdeelde belonngen genereert. De parameters van deze Bernoull verdelngen zjn onbekend en er wordt n het begn vanut gegaan dat ze een Beta verdelng hebben. Elke keer als een bandt s geselecteerd wordt deze Beta dstrbute geüpdate met neuwe nformate op een Bayesanse maner. Her s het doel dat de lange termjn verdsconteerde belonng wordt gemaxmalseerd. Herbj moet het verband tussen de benodgde nformate en de belonng worden onderzocht. Dt probleem kan dus ook toegepast worden op het bepalen welke verse van de webste het beste gekozen kan worden. Het startpunt s het moment dat er twee of meer varates van de webste getest moeten worden. Herbj heeft het probleem de volgende verdelng: θ Beta(, ). ~ Her staat voor het aantal converses (successen) van verse, waarbj het dus Beta, ) wordt als er één succes heeft plaatsgevonden. Preces het omgekeerde geldt ( voor. Deze staat nameljk voor het aantal keer dat er geen converse heeft plaatsgevonden (het aantal mslukkngen). Eén mslukkng resulteert n Beta(, ). De kans dat er succes 33

34 plaatsvndt (de verwachte waarde van θ ), s en de kans dat er een mslukkng plaatsvndt, s. Deze kansen zjn verwerkt n de volgende vergeljkng, waarbj V de maxmale verdsconteerde belonng s: )],,...,,,...,, ( )],,...,,,...,, ( [ [ ),,...,, ( max,..., n n n n n n n V V V γ γ = = In deze formule s ook aan te geven hoe snel er geleerd moet worden. Dt gebeurd door de leercurve γ (0 γ ). Hoe klener deze waarde, hoe sneller een resultaat kan worden verkregen en naarmate deze waarde groter wordt, zal er meer gekeken worden naar de beschkbare nformate. Om te laten zen hoe dt model moet worden toegepast, zal het model bj het kezen van de beste verse van een A/B test, behandeld worden. De formule van de maxmale belonng zet er dan als volgt ut: )],,, ( )],,, ( [ ),,,, ( )],,, ( [ max[ ),,, ( = γ γ γ γ V V V V V Dt model geeft telkens aan welk verse getoond wordt. Herbj wordt telkens gekeken welke verse het meest wnstgevend s. Mochten er vanaf het begn af aan telkens een converse bj verse plaatsvnden dan betekent dt, dat verse noot getoond wordt. Meer waarschjnljk s het, dat n het begn, het model bede verses redeljk vaak afwsselt totdat één verse de overhand krjgt en utendeljk wnt. Dt gebeurt als er een dudeljke schedng komt n de kansen van de verwachte θ. In het rechter gedeelte van fguur 3 s dt geïllustreerd. Her s er zowat geen overlappng tussen de twee curven. Dt betekent dat de kans, dat er wordt teruggeswtched erg klen s. Ook s de curve erg smal wat dudt op een klene standaard afwjkng, waardoor de kans van converse ook redeljk vast staat. Preces het tegenovergestelde s te zen aan de lnkerkant van fguur 3. Her wordt de begnfase getoond. Er zal dan nog net preces dudeljk zjn welke verse de betere s en zal er veel swtchen tussen de twee verses plaatsvnden, aangezen her ook de twee curves elkaar nog redeljk overlappen. Hoewel dt voorbeeld utgaat van een A/B test s het ook mogeljk om een multvarate test te doen (met meerdere θ ).