Munkamenet (webes elemzés)

Az oldal jelenlegi verzióját még nem ellenőrizték tapasztalt közreműködők, és jelentősen eltérhet a 2021. június 17-én felülvizsgált verziótól ; az ellenőrzések 4 szerkesztést igényelnek .

A "session" ( angolul  Session ), vagy "HTTP session" definíciója változó, különösen a keresőmotorokkal kapcsolatban [1] . Általában egy munkamenet alatt „a végkliens (webböngésző, alkalmazás, bejáró stb.) által egy adott gazdagép meglátogatása során végrehajtott kérések sorozatát kell érteni” [2] . A keresőmotorok kontextusában a "session" vagy "query session" kifejezésnek legalább két meghatározása van [1] . A szó tágabb értelmében ezek mind olyan kérések, amelyeket a felhasználó adott időn belül [3] . Szűk értelemben a webelemzésben a "munkamenet" olyan kérések vagy átmenetek sorozata, amelyek következetes felhasználói igényekkel rendelkeznek.

A Google Analytics a " web session " [4] fogalmát használja . A Yandex.Metrica a " munkamenet " vagy a " látogatás " kifejezést használja [5] .

Leírás

A munkamenet az alapvető heurisztika a HTTP protokollon keresztüli kliens és gazdagép interakciók történetének meghatározásához. A munkamenetek és munkamenetek mechanizmusait magasabb szintű heurisztika felépítésében használják, mint például a felhasználó stb.

A munkamenet a gazdagéphez (kiszolgálóhoz) intézett első kérésre jön létre. Amikor egy ügyfél hozzáfér a gazdagéphez, létrehoz egy munkamenet-azonosítót, amelyet az ügyfél minden alkalommal használ, amikor kapcsolatba lép a gazdagéppel, amíg a munkamenet fennáll. A gazdagép oldalon különféle munkamenet-lezárási logikákat lehet megvalósítani: például munkamenet hosszú időre történő mentése, munkamenet törlése a munkamenet végén, új munkamenet megnyitása minden áttéréssel új forrásból, új munkamenet megnyitása azonosításkor (bejelentkezés), egy munkamenet törlése bizonyos idő elteltével stb. Ha egy kliens egy inaktív (pl. törölt vagy inaktívként megjelölt, elavult) munkamenet-azonosítóval ér el egy gazdagépet, akkor új munkamenet jön létre. Az ügyféloldalon a HTTP-munkamenet megszakítása általában a munkamenet-azonosító eltávolításával valósul meg. Ez a különböző ügyfeleknél eltérő módon valósul meg. A webböngészőkben ez elsősorban a cookie-k frissítésével vagy törlésével történik.

Egyes webelemző rendszerekben a munkamenet akkor ér véget, ha a felhasználó egy bizonyos ideig nem hajt végre új műveleteket, például a Google Analytics és a Yandex.Metrica esetében az alapértelmezett 30 perc.

Az organikus munkamenetek számítása a webhelyen és a hirdetésekben eltérő. Minden hirdetésre leadott kattintás, függetlenül attól, hogy a felhasználó az oldalon tartózkodik, új látogatásnak minősül [6] . Ezenkívül a Google.Analytics mindig befejezettnek tekinti a munkamenetet, ha éjfél van, és éjfél után a folyamatban lévő munkamenetet újnak tekinti [7] .

Alkalmazás

A munkamenetek webelemzési jelentésekhez használhatók a felhasználók webhelyeken való viselkedésének tanulmányozására [8] . A vizsgált mutatók közé tartozik a munkamenet időtartama [9] és a felhasználói műveletek munkamenetenként [10] . A munkamenet időtartamát az oldalmegtekintések számának pontosabb alternatívájának tekintik [11] [12] .

Az oldalon áthaladt munkamenetek a teljes felhasználói forgalom mérésére is szolgálnak, beleértve a Wikipédia létrehozására fordított munkaórák számát [13] . A munkameneteket működési elemzésre, adatok anonimizálására, hálózati anomáliák észlelésére és mesterséges terhelés generálására is használják mesterséges forgalommal rendelkező szerverek tesztelésére [14] [15] .

A munkamenetek adatokat tárolnak a webhelyről abban az időpontban, amikor a felhasználó a böngészőn keresztül interakcióba lép a webes erőforrással a megfelelő kulcs [16] használatával .

Az oldal forgalmának értékelésével meghatározható az ügyfelek bevonása, ehhez figyelembe kell venni az oldal látogatásának időtartamát és gyakoriságát, az ismételt látogatások százalékos arányát, a látogatás időtartamát, a látogatás szélességét (azok százalékos aránya, akik meglátogatta az oldalt), valamint értékesítési statisztikák az oldalon keresztül [17] .

Munkamenet rekonstrukció

A webelemzők tanulmányozzák a munkameneteket, hogy megszerezzék a szükséges információkat az oldallal kapcsolatban, és a munkamenetek azonosításának képessége fontos szerepet játszik itt. A felhasználói munkamenet rekonstrukciójának képességét „munkamenet-helyreállításnak” is nevezik. A munkamenet-rekonstrukciós megközelítések két fő kategóriába sorolhatók: időorientált és navigációorientált [18] .

Az időalapú megközelítés a felhasználói inaktivitás egy bizonyos időszakát mutatja, amelyet "inaktivitási küszöbnek" neveznek. Ha pedig a felhasználó inaktivitása következik be, akkor azt feltételezzük, hogy elhagyta a webhelyet, vagy teljesen abbahagyta a böngésző használatát, és a munkamenet véget ért. Az ugyanattól a felhasználótól érkező további kérések második munkamenetnek minősülnek. A felhasználói inaktivitási küszöb általános értéke 30 perc [19] [20] . Egyesek azt állítják, hogy a 30 perces munkamenet műtermékeket hoz létre a természetesen hosszú ülések körül, és más időszakokkal kísérleteznek [21] [22] . Mások azzal érvelnek, hogy "nincs hatékony időküszöb a munkamenetek észlelésére" [23] , van egy alternatíva a 30 perces "inaktivitási küszöb" helyett, amely az egyéni tartózkodási időszakok használata az oldalon [24] [25] .

A második megközelítés, amelyet a felhasználói munkamenet tanulmányozására használnak, a navigáció-központú megközelítés . Ebben az esetben az elemzők kihasználják a webhelyek szerkezetét, különösen a hiperhivatkozások jelenlétét és azt a tendenciát, hogy a felhasználók ugyanazon webhely oldalai között úgy navigálnak, hogy rákattintnak anélkül, hogy beírnák a teljes URL-t a böngészőjükbe [26] . A munkamenetek azonosításának egyik módja ezekből az adatokból egy webhelytérkép létrehozása: ha a látogatás első oldala meghatározható, a munkamenet addig folytatódik, amíg a felhasználó egy olyan oldalra nem kerül, amely nem érhető el egyik korábban megtekintett oldalról sem. Ez figyelembe veszi a visszalépést, amikor a felhasználó áttekinti a lépéseit, mielőtt új oldalt nyitna [27] . Egy egyszerűbb változat, amely nem veszi figyelembe a visszalépést, ha az egyes kérések HTTP-hivatkozója egy olyan oldal, amely már a munkamenetben volt [28] . Ha nem, a munkamenet újként kezeli. Ez a módszer "nagyon gyenge teljesítményt mutat" azokon a webhelyeken, amelyek keretkészleteket tartalmaznak [29] .

Lásd még

Jegyzetek

  1. ↑ 1 2 Gayo-Avello, Daniel. Felmérés a munkamenet-észlelési módszerekről a lekérdezési naplókban és javaslat a jövőbeni értékelésre // Információtudomány. - 2009. - 179. szám (12) . – S. 1822–1843 . — ISSN 0020-0255 . - doi : 10.1016/j.ins.2009.01.026 .
  2. ↑ Arlitt, Martin. Webes felhasználói munkamenetek jellemzése  // SIGMETRICS teljesítményértékelési áttekintés. - 2000. - 28. szám (2) . – S. 50–63 . - doi : 10.1145/362883.362920 . Archiválva : 2021. május 15.
  3. ↑ Donato, Debora; Bonchi, Francesco; Chi, Tom. Jegyzeteket szeretne készíteni?: kutatási küldetések azonosítása a Yahoo! keresőpad // Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web. – 2010.
  4. ↑ Webes munkamenet meghatározása a Google Analytics szolgáltatásban - Google Analytics Súgó . support.google.com. Letöltve: 2020. február 18. Az eredetiből archiválva : 2020. március 17.
  5. ↑ Kifejezések és meghatározások - Metrika. Segítség . yandex.ru. Letöltve: 2020. február 18. Az eredetiből archiválva : 2020. február 18..
  6. ↑ 2. lecke: Alapfogalmak: nézetek, látogatások, látogatók . yandex.ru. Letöltve: 2020. március 5. Az eredetiből archiválva : 2019. október 24.
  7. ↑ Webes munkamenet meghatározása a Google Analytics szolgáltatásban - Google Analytics Súgó . support.google.com. Letöltve: 2020. március 5. Az eredetiből archiválva : 2020. március 17.
  8. ↑ Weischdel, Birgit; Huizingh, Eelko KRE Weboldal-optimalizálás webes mérőszámokkal: esettanulmány . — Az elektronikus kereskedelemről szóló 8. nemzetközi konferencia anyaga. - 2006. - 463 p. — ISBN 978-1595933928 . - doi : 10.1145/1151454.1151525 . Archiválva : 2016. március 4. a Wayback Machine -nál
  9. ↑ Jansen, Bernard J.; Spink, Amanda. Hogyan keresünk a világhálón? Kilenc keresőmotor tranzakciós naplójának összehasonlítása // Információfeldolgozás és -kezelés. - 2006. - 42. szám (1) . – S. 248–263 . — ISSN 0306-4573 . - doi : 10.1016/j.ipm.2004.10.007 .
  10. ↑ Jansen, Bernard J.; Spink, Amanda; Saracevic, Tefko. Valós élet, valós felhasználók és valós igények: felhasználói lekérdezések tanulmányozása és elemzése a weben // Információfeldolgozás és -kezelés. - 2000. - 36. szám (2) . – S. 207–227 . — ISSN 0306-4573 . - doi : 10.1016/S0306-4573(99)00056-4 .
  11. ↑ Khoo, Michael; Pagano, Joe; Washington, Anne L.; Recker, Mimi; Palmer, Bart; Donahue, Robert A. Web-metrikák használata digitális könyvtárak elemzésére. — A digitális könyvtárakkal foglalkozó 8. ACM/IEEE-CS közös konferencia anyaga. – ACM, 2008.
  12. ↑ Catledge, L.; Pitkow, J. Characterizing böngészési stratégiák a világhálón" (PDF) // Technológiáról, Eszközökről és Alkalmazásokról szóló Harmadik Nemzetközi Világháló Konferencia előadásai. - 1995. - No. 27 (6) . - P. 1065 -1073 - doi : 10.1016/0169-7552(95)00043-7 .
  13. ↑ Geiger, R.S.; Halfaker, A. Edit Sessions to Measure Participation in Wikipedia // A 2013-as ACM konferencia előadásai a számítógéppel támogatott együttműködési munkáról. - ACM, 2014. - S. 861 . — ISSN 9781450313315 . - doi : 10.1145/2441776.2441873 .
  14. ↑ Meiss, Mark; Duncan, John; Gonçalves, Bruno; Ramasco, José J.; Menczer, Filippo. Mi van egy szekcióban: Egyéni viselkedés nyomon követése a weben  // A 20. ACM-konferencia előadásai a hipertextről és a hipermédiáról. - ACM, 2009. Az eredetiből archiválva : 2021. május 8.
  15. ↑ Arlitt, Martin. Webes felhasználói munkamenetek jellemzése (PDF) // SIGMETRICS teljesítményértékelési áttekintés. - 2000. - 28. szám (2) . – S. 50–63 . - doi : 10.1145/362883.362920 .
  16. ↑ Kézikönyv 7. rész: Munkamenetek . MDN webes dokumentáció. Letöltve: 2020. február 18. Az eredetiből archiválva : 2020. február 18..
  17. ↑ Okolnishnikova I.Yu. Hogyan mérhető a vásárlók bevonása a márkába? // Orosz vállalkozás. – 2011.
  18. ↑ Spiliopoulou, Myra; Mobasher, Bamshad; Berendt, Bettina; Nakagawa, Miki. Keretrendszer a munkamenet-rekonstrukciós heurisztikák kiértékeléséhez a webhasználat-elemzésben // INFORMS Journal on Computing. - 2003. - 15. szám (2) . – S. 171–190 . — ISSN 1526-5528 . - doi : 10.1287/ijoc.15.2.171.14445 .
  19. ↑ Ortega, JL; Aguillo, I. Különbségek a webes munkamenetek között látogatásuk eredete szerint // Journal of Informetrics. - 2010. - 4. szám (3) . – S. 331–337 . — ISSN 1751-157 . - doi : 10.1016/j.joi.2010.02.001 .
  20. ↑ Eickhoff, Carsten; Teevan, Jaime; White, Ryan; Dumais, Susan. Az utazás tanulságai: A munkameneten belüli tanulás lekérdezési naplóelemzése. – A Webes keresésről és a webes adatbányászatról szóló hetedik nemzetközi konferencia anyaga. - ACM, 2014. - S. 223-232. — ISBN 9781450323512 . - doi : 10.1145/2556195.2556217 .
  21. ↑ Mehrzadi, David; Feitelson, Dror G. A munkamenetadatok kinyeréséről a tevékenységnaplókból  // SYSTOR '12. ACM. - 2012. - ISSN 978-1-4503-1448-0 . doi : 10.1145 / 2367589.2367592 . Az eredetiből archiválva : 2019. szeptember 20.
  22. ↑ Ő, Daqing; Goker, Ayse; Harper, David J. Bizonyítékok kombinálása az automatikus webes munkamenet azonosításhoz // Information Processing and Management. - 2002. - 38. szám (5) . – S. 727–742 . — ISSN 0306-4573 . - doi : 10.1016/S0306-4573(01)00060-7 .
  23. ↑ Jones, Rosie; Klinkner, Kristina Lisa. Beyond the Session Timeout: A keresési témák automatikus hierarchikus szegmentálása a lekérdezési naplókban doi. — ACM. - 2008. - 699 p. — ISBN 9781595939913 . - doi : 10.1145/1458082.1458176 .
  24. ↑ Murray, G. Craig; Lin, Jimmy; Chowdhury, Abdur. Felhasználói munkamenetek azonosítása hierarchikus agglomeratív klaszterezéssel  // Proceedings of the American Society for Information Science and Technology. - 2006. - 43. szám (1) . – S. 1–9 . - doi : 10.1002/meet.14504301312 . Archiválva az eredetiből 2019. szeptember 21-én.
  25. ↑ Mehrzadi, David; Feitelson, Dror G. A munkamenetadatok kinyeréséről a tevékenységnaplókból (PDF)  // SYSTOR '12. ACM.. - 2012. - ISBN 978-1-4503-1448-0 . doi : 10.1145 / 2367589.2367592 . Az eredetiből archiválva : 2019. szeptember 20.
  26. ↑ Spiliopoulou, Myra; Mobasher, Bamshad; Berendt, Bettina; Nakagawa, Miki. Keretrendszer a munkamenet-rekonstrukciós heurisztikák kiértékeléséhez a webhasználat-elemzésben // INFORMS Journal on Computing. - 2003. - 15. szám (2) . – S. 171–190 . — ISSN 1526-5528 . - doi : 10.1287/ijoc.15.2.171.14445 .
  27. ↑ Cooley, Robert; Mobasher, Bamshad; Srivastava, Jaideep. Adat-előkészítés a világháló böngészési mintáinak bányászatához // Tudás és információs rendszerek. - 1999. - 1. szám (1) . - S. 19 . — ISSN 0219-3116 . - doi : 10.1007/BF03325089 .
  28. ↑ Cooley, Robert; Mobasher, Bamshad; Srivastava, Jaideep. Adat-előkészítés a világhálós böngészési minták bányászatához (PDF) // Tudás és információs rendszerek. - 1999. - 1 (1). – S. 5–32 . — ISSN 0219-3116 . - doi : 10.1007/BF03325089 .
  29. ↑ Berendt, Bettina; Mobasher, Bamshad; Nakagawa, Miki; Spiliopoulou, Myra. A webhelyszerkezet és a felhasználói környezet hatása a munkamenet-rekonstrukcióra a webhasználati elemzésben (PDF) // WEBKDD 2002 – Webes adatok bányászata használati minták és profilok felfedezéséhez. WEBKDD. Springer.. - 2003. - ISBN 978-3-540-39663-5 . - doi : 10.1007/978-3-540-39663-5_10 .