以前一直在做交互还是用研上纠结，现在不用了，专心做用研了。

　　以前一直在用研的方向上纠结，现在不用了，专心做数据分析和数据挖掘了，尤其是在用户行为分析上。

　　现在微博流行，但是还是觉得需要些博客沉淀一些东西。

　　互联网的用户行为分析需要懂产品设计、商业逻辑、用户和技术。

　　基于竞争和保密的原因，最有价值的数据和方法，不要太指望在公开的分享里看到，能够分享的很多是经过包装的，或者是空洞的方法叙述，或者是零星的碎片要靠你自己拼图组合。

　　人们对于数据分析的结果往往最关心而且非常急功近利，但是很少有人为分析数据的过程提供支持和便利。留给数据分析的资源，通常都是让位于产品设计和开发资源。

　　经常发现有人提到数据的重要，但是真正懂得运用数据的人太少了。很多人以为互联网数据分析就是分析那些PV，UV或者是一些访问来源的报表。其实不然，这些数据有点像经过高度加工的点心，虽然卖相和口感好，但是没什么营养。而且很多问题你都不能从中找到答案。真正的金矿是日志数据，或者是经过整理的cookie或者session数据。简单来说就是用户这一步干了什么，下一步干了什么。

　　不要迷信线上A/B 测试（或者是小流量测试）的结果。 我总是听到一些产品经理跟我说，你们做用户访谈或者可用性测试的用户量太少了，而且在实验室里也不是用户真实的使用环境，用户的行为或者态度肯能有偏差，还是线上 A/B 测试更好，样本大，又是真实的用户数据。我只能说这些产品经理对调研方法的理解有误解。其实这两类方法，各有优缺点，能结合使用最好，而不是迷信一种方法可以解决所有问题。

　　记得一次收到某个产品经理发的A/B测试结果通报邮件：某图片广告长度拉长200个像素后，点击率提升100+%。后来，我查看邮件附件里的数据发现了一个非常大的问题：测试中，原有广告长度的广告内容和拉长后的广告内容完全不一样；原有广告长度的广告内容覆盖面比较广有几十种而拉长后的广告内容只有4-5种，而且是女装和旅游这类的比较符合大众口味的广告。换句话说，从实验设计的角度，这里影响图片广告点击率的主要因素有广告长度和广告内容，但是如果广告内容这个变量没有得到有效的控制，怎么能说提升100%+的点击率是仅仅由于广告长度拉长了200个像素？

　　其实我举这个例子不是说A/B 测试这个方法有问题，而是想说明A/B 测试如果仅仅因为它的样本量大就不考虑实验设计的因素，那么实验结果产生的偏差，可能远不如经过良好实验设计的访谈和可用性测试。

焦点小组现场成秀场 

　　某知名电台做焦点小组了解用户需求。主持人看见其中一个美女非常拘谨，为了缓解气氛，问了她一个简单的问题：“ 请问你经常听我们电台的哪些节目？”。 只见美女扮淑女状，沉思片刻说：“ 蓝调和散文。”这时，坐在观察室中的研究人员有些疑惑地问旁边的电台台长：“我们台播过蓝调和散文么？” 台长一本正经地回答：“我以人格担保，近一年没有。”与此同时，只见会场上另一名帅哥，身子前倾，眼睛直勾勾盯着主持人，呈现抢答状。主持人每向大家提出一个问题，此帅哥便立即第一个抢答，然后趁着其他人回答的时候，呈现如释重负状，休息片刻，准备下次“抢答”。

　　焦点小组在给参加的用户分组时，有一个小技巧。参加的用户如果年龄都在30岁以下，男女应该分成不同的组。因为人在30岁以下属于求偶期，在有异性在场的情况下，行为会产生偏差，出现上面图示中的反常行为就不奇怪了。

有效的在线问卷样本有多少

　　某知名网站举办了网友最喜欢的XXXX(类似选秀活动)。通过搜集网上的网友投票，决定最终结果。就像下面的示意图，所收集到的40万份投票中，经过仔细筛选有效样本只有3千。其中发现一些利益相关方，雇佣黑客制作“机器人“，每5秒钟填一份问卷，然后换IP再填，如此反复制造了大量作弊投票。

　　难于控制样本质量是在线问卷的缺点之一。尤其是在做一些可能产生很大利益的调研时，经常会有人会想办法造假。作弊者参与调研的积极性和活跃度，要远远高于普通的被调研用户。因此，在做此类调研的时候，一个比较保险的方式是购买Access Panel 中的用户资源。所谓Access Panel， 一般是由第三方调研公司维护的一个“高质量”用户库。它包含着各行各业的人，这些人在注册的时候，会填写非常详细的信息，而且还会有相关的工作人员予以验证。Access Panel 系统会定期根据每个注册人的信息，发给他对应的一些调研问卷，用户完成后系统会支付一定的报酬（钱或者礼品）。所以，来自有专业人员长期维护的Access Panel的调研样本，要比来自随便放在网上“裸奔”的问卷样本要更靠谱。

“神秘顾客”的杀手锏

　　“神秘顾客”（Mystery Customer）是餐饮、零售、酒店业常用的一种调研产品和服务质量的方法。通俗点说，就是让研究人员扮成普通用户或者消费者，体验并记录下整个服务流程，以此评估服务质量和发现问题。而且“神秘顾客”的评估通常会影响到相关服务人员和管理人员的绩效考评甚至升迁。因此，“神秘顾客”就好比悬在懈怠的服务服务人员利刃一样，让他们惴惴不安。

　　某研究人员曾做过某知名快餐店的“神秘顾客”。一天，他又来到这个快餐店吃饭（非工作原因）。他点了Pizza之后，服务员给了他一个很标准的承诺：“Pizza 十五分钟就好。”结果他等了一段时间，觉得Pizza该上了，但每次他催菜的时候，服务人员就敷衍他说：“快了，快了。”他不得已使出杀手锏，于是不慌不忙地指着手表说：“服务员，我的Pizza 已经等了14分30秒了，还差一分钟就到，15分30秒了。” 一般情况下，普通顾客催菜，只会抱怨说已经等了好久，怎么还不上菜之类的话。但是像这样精确到秒，而且知道Pizza 从下单到上菜的时间不能超过15分30秒（操作规范）的顾客肯定不是普通人。因此，听到这么专业的催菜，只见刚刚还慢条斯理的那个服务员，突然像打了鸡血一样，飞奔进厨房，一溜烟地把Pizza端到了研究人员的桌子上，同时，店长也跑过来让他多包涵。

　　虽然，我们在做所谓普通用户和消费者的时候，总是会遇到被敷衍了事的时候，不过，以上提到的“方法”还是慎用。：P

一、活在童话里，很傻很天真
　　白鸦说过，UED 要做的就是要没有UED ，让人人都是UED。但我觉得这只是个美好的幻想罢了。现在好了，每个部门都在喊用户需求，用户体验，貌似声势挺好大，就好像当一件事情的责任和大家都相关的时候，那就和大家都没关系了，因为找不到主要负责的人。我看到的多是把自己想要做的事情包装成用户需求。其实，和以前一样，各个部门还是干自己那摊事，各扫门前雪，只不过扫雪的时候说是为用户扫得，用户需求经常被“绑架”。

二、招不到人，团队无法建立
　　这个行业圈子很小，挖来挖去就那几号人。小公司没招牌，没人愿意去。大公司门槛高，招不到合适的人。国内高校里基本没有相关专业，就算有，也很难培养出企业需要的人才。

三、没有立项权，只是跑腿的
　　有些公司的UED，其实就是把以前网站的视觉设计部门改了个名字，没有立项目的权限，对产品或服务的设计和规划基本没有控制权。试想产品和服务的项目发起方是产品经理，UED 只不过是产品经理的资源方罢了。整天伺候那些产品经理的需求就忙得吐血了，还说什么替用户需求呐喊。自己天天给人家跑腿，就算事情做成了，功劳主要还是人家的。

四、没有掌握用户数据， 变成了近视眼
　　很多公司UED没有接触网站用户行为数据的权限，当然也没有专门用户研究人员， 就看了几本用户体验相关的书，就开始天天跟人家谈可用性了。而且还得了敏感症，一些不痛不痒的鸡肋问题，用户还没喊疼了，自己先喊疼了。不知道自己设计的东西用户是谁，每天各种页面和功能的使用量是怎么样的，用户有什么样子的特征和行为。自己坐在那里闭门造车，设计靠拍脑袋，和产品经理吵的时候，就钻可用性的牛角尖，却没有考虑问题的普遍性和优先级。

五、没有前端资源，就没有了手和脚
　　很多公司UED 没有专门前端工程师。导致UED连简单页面和功能的改进都无法独立完成，而公司技术资源一般都被大的商业项目或者产品线的产品经理把控。这样的UED就算给了立项的权利也没资源推动。而有的公司UED虽然有专门前端工程师,但是前端资源要不就被搞新产品的产品经理给瓜分了，要不就被一些日常运营的小需求消耗光了，导致本该UED主导的非商业型的产品改进项目也无法推进。

六、没有尚方宝剑，上面没人
　　很多公司的UED 数在企业里影响力都不大，缺乏上层的支持。 UED 总是把用户摆在首位， 却很少研究一下高权重的内部用户的需求，自然得不到应有的支持。我经常能看到下面的场景。UED的人一旦有机会和上层接触，就大吐苦水，什么网站可用性的问题没有解决之类呀。只见老板表面上满脸堆笑，连说：好，好，我回去考虑一些。心里暗骂：妈的，还用你说呀，我坐在上头看到的问题不比你少。哪个部门不找我吐苦水呀，市场部门说什么没钱做推广呀， 技术部门说要卖新服务器，产品经理说工程师资源不够要求特批，各个运营方为要首页的推广位争得头破血流的。这么多问题，我早就焦头烂额了，你还来烦我。换句话说，老板耳朵里不是没有问题，而是问题太多了。上头不想只听到问题，更想听到这个问题你可以帮他解决。如果你说的问题，你解决不了，那你就不用去烦他了。不要让老板觉得你只把用户挂在嘴边，从来不替他这个掌握生杀大权的内部用户着想。

用户行为数据的收集

　　用户一般的购物流程：搜索了什么，看了哪些产品的详细介绍，最终购买了什么产品,都会被亚马逊记录下来。其他用户历史购买行为也在这里派上了用处，成为有利相关推荐。因为用户做购物决策的时候，也想知道其他人都看了什么，买了什么。

　　除了用户购买行为数据外，亚马逊还会搞一些活动来“勾引”用户说出喜好和需求。比较典型的活动就是投票。例如下面关于是否喜欢情人节的投票。多数喜欢情人节的用户是热恋中的人，亚马逊可能会推荐各种礼物，如情侣装，戒指，鲜花等。失恋和单身的人一般不喜欢情人节，亚马逊推荐失恋疗伤的书籍，如游戏机之类自娱自乐的的商品。

　　当然如果，用户对于投票的热情不高，亚马逊甚至会砸钱来“勾引”用户说出自己的喜好。一旦用户投票了，其观点、倾向、或者兴趣爱好就暴露了。换句话说，这个用户就被亚马逊打上“标签”了。  

整合用户行为数据实现精准营销

　　光光收集用户行为数据还只是第一步，亚马逊强大之处在于它可以整合用户行为数据和喜好，并挖掘用户的潜在需求。对有相同特征的用户作定向、精准的营销。如果韩寒的新书上市了，亚马逊如何做一期推广EDM(邮件营销)呢？

　　首先，从用户购买行为数据中筛选出曾购买了韩寒写的书的用户。仅仅只有这些用户是我们的营销目标么？别忘亚马逊还收集了用户的一些非购买行为数据。对了，再加上在网站举行的关于“喜欢韩寒还是郭敬明”的投票中选择韩寒的用户。这样就行了么？当然不是，亚马逊还要分析这类有什么共同特征，从而为他们定制适合的促销方式。如果他们的购买行为数据显示，他们选择最便宜送货方式的比例要比整体的用户群体高。这说明这群用户对于运费价格比较敏感。好了，这次推广的目标人群和主题可以确立了。连邮件标题你都可以想出来了——韩寒新书（免运费）。

　　当然，这一切还没结束。目标用户收到邮件后，是否打开了邮件，是否点击了邮件中的链接到达了促销产品的Landing Page,这些行为都会被记录下来。整个促销推广活动而言，这样可以统计活动的效果，为下次评估类似促销的活动提供历史依据。就个体用户数据收集而言，还可以用来统计这个用户对于特定主题和特定促销方式的接受程度。这样的数据可以用来决定有类似的主题或者促销方式是否还发邮件给这个用户。因为失败的营销也会给用户带来不好的用户体验，从而让网站蒙受损失，生气的用户可能下次直接把亚马逊的邮件直接放到垃圾箱里。

　　　　　　　　慢500ms =Google用户访问量降低20%

　　　　　　　　慢400ms=Yahoo! 用户访问量降低5-9%

　　　　　　　　慢100ms=Amazon销售额降低1%

　　散会后,不禁想看看自己网站的性能如何。自从把网站搬家到国外，还真有点担心。通过Google网站管理员工具查看网站性能，不禁大吃一惊：您网站的平均网页载入时间为 20.2 秒。该站比99.7%的网站慢。

　　看来要动手优化一下了。先在自己的Firefox 浏览器里安装了网站性能检测工具Google Page Speed和Yslow。首先用YSlow来检测一下访问网站首页的大小。总共257.3KB。

　　再用Google Page Speed 看看有什么可以改进的。从发现的问题来看，还是有不少的可以优化的地方。

　　由于技术能力和时间都很有限，只能进行简单的优化。我做了以下一些优化工作：

一、压缩样式图片

 　　我并没有用什么高深的压缩工具，只是用Fireworks CS4批量处理了图片（没有改变文件类型），原来网站的主题的所有样式图片有195KB, 优化后就减少了54.94KB。而且优化后的图片，肉眼根本看不出区别（至少我是没看出来）。

二、启动gzip 压缩

　　由于我使用的虚拟主机，并没有配置服务器开启gzip的权限。我只能依靠Wordpress 的插件 GZIP Output。首页页面大小（Html/Text）减少了18.9KB。 

　　但是，GZIP Output 只能对于php 文件进行压缩，对于大部头的CSS、JS 文件都无法处理。我又下载安装了WP CSS 和WP JS 插件想分别对CSS 和 JS 文件进行压缩。不过，WP JS这个插件我没搞懂怎么用，WP CSS 倒是应用成功了。网站主题样式表文件从原来的23.5KB 变成了8.1KB,单就首页来说又减少了15.4KB。

三、减少不必要的页面元素 

　　从页面来看载入的js 来看，我有两个Js是用来做网站访问统计的。一个是google analytics,另一个是piwik。权衡利弊我去掉了piwik的统计代码，首页大小又减少了8.3KB。

　　另外，网站页脚的有个图片没什么作用。我干脆给去掉了，首页大小又减少5.66KB,。这样做不仅可以减少页面大小，还可以减少不必要的Http请求。

总结一下

　　真是不优化不知道，一优化吓一跳。优化后首页大小从原来的257.3KB变成了154.0KB, 总优化数值为103.3KB,比原来页面优化了40.15%。首页的Http请求从原来的25个变为22个。具体优化明细如下：

　　经过了这一番优化，到底会对页面载入时间产生什么效果呢。让我们使用Web Page Analyzer试试看，它可以模拟用户在不同网络情况下访问页面载入时间。对比一下优化前后的情况，效果还是相当不错的。主流带宽的用户首页载入时间，从20.37秒优化到只有不到3秒。

　　以上的优化工作其实不只会对首页有优化效果。因为整个网站用的是一个主题样式，其他页面也都得到了优化。至于整个网站的优化性能，我们还用文章开头用的Google网站管理员工具来检验一下。到了一月份再通过它查看网站性能，终于，得到了满意的结果。“您网站的平均网页载入时间为 2.6 秒（更新时间：2010-1-9）。 该网站比 57% 的网站快。”

一、你能收到足够多数量的问卷么？

　　一说到要做在线问卷，很多人直接就想到问题设计了，确实问题设计是门学问，但是往往没人分析在线问卷的可行性。说的直接点，你能在资源允许的情况下收到足够的问卷么？很多网站一些重要页面的位置都很抢手，要想放个问卷的入口，最好要自己心里有数。比如，问卷入口占地位置，大小，占用时间。如果资源方告诉你，我在页面的底部可以给你个放一个调研问卷的入口，只能给你放1个月的时间，你能预估一下能回收多少问卷么，预估问卷的数量是否足够让你分析出想要的数据呢？这时候你需要有一个重要的指标：页面每一个万个PV你能回收多少问卷。当然如果以前做过类似统计，相信你心里一定有谱。肯定有人会问了，如果我以前没在这个页面做过在线问卷，我怎么能预见到问卷的回收情况呀？在这里，我列举了一些调研的问卷回复情况，可以供大家参考一下。

　　就我个人的经验而言，一般情况下问卷的回收情况会在1-5个/万PV之间。当然网站类型不同，页面的功能不同，调研入口的样式和位置等因素的不同，都会影响问卷的回收情况。大家最好每次做完调研后都统计一下不同页面不同调研的回收情况，这样以后再做类似的调研可以很容易预估出问卷的回收情况：

 问卷回收数=每天页面PV ×投放天数×预估问卷回收情况（每一个万个PV能回收多少问卷）

二、你是否能有足够多的投放时间？

　　记得以前我们曾经做过一个在线问卷：问用户某项功能是否满足了他们的需求。结果出现了令人啼笑皆非的结果。在调研问题和入口基本不变的情况下，第一次的调研中，70%用户认为该功能满足了他们的需求，而第二次调研只有30%用户认为该功能满足了他们的需求。两次问卷的填写数量都有上万份，每次投放的时间在两周左右。这两个调研的时间间隔很近，网站整体的用户并没有发生变化。 因此，建议对于重要页面和功能的问卷要有一定时间积累，最好在一个月以上。不同网站的不同用户访问网站都有一定周期的，在投放问卷时最好考虑一下，确保你的问卷在目标用户人群中有足够量的曝光。

三、你是否细分了回答问卷的用户？

　　不同的用户对于同一问题的答案会有不同。比如，在询问某些功能是否满足用户的需求时，你不要忘了问那些填写问卷的用户是否使用过这个功能。无论是网站还是其他产品或者服务。总会有某些功能只有一部分用户使用，这些用户会认为该功能有用。但是，有些用户会对没有使用过的功能发表意见，而他们大多会认为那个功能没什么用。如果你的在线问卷恰恰由这些用户填写，而你又没有区分填写在线问卷的用户到底用过没有用这个功能。那么，你很可能会在分析错误的数据后，做出错误的决策，去掉或者弱化该功能。

四、别忘了我们还有cookie

　　利用cookie，我们不止可以防止“某些活跃用户”重复提交的问卷。我们还可以利用cookie自动记录下用户的相关信息，帮助你分析数据。例如，在调研网站的搜索功能时，记录会员ID，访问过的站内URL，搜索关键词等。如果发现某个用户给你网站的搜索功能留了个很低的评价，那么通过会员ID，你可以很容易知道，填写问卷的家伙是什么类型的用户。他访问过的URL和搜索关键词可以帮你还原用户使用搜索功能时遇到的抓狂情景： 也许用户看到的搜索结果和关键词不相关，或者搜索结果太少，甚至没有搜索结果。

五、别偷懒，每天跟踪数据

　　做在线的问卷调研，并不意味着把问卷放到网上就不用管了。最好在问卷里加上访问统计代码。然后，看看每天到底有多少用户打开了问卷，有多少用户提交了完整的问卷，有多少人没填写完，填写问卷的人都来自哪里。千万不要以为这是多此一举。因为通过这些数据的分析你可以提前发现很多问题。这种事情我就遇到过。记得有一次某个调研的在线问卷发布了，我第二天看数据发现，打开问卷的人寥寥可数，并且这次调研主要针对的是国外用户，结果发现访问问卷的用户ip都是来自国内。于是，我马上和相关的技术人员沟通，结果发现在部署在线问卷的时候，有两个美国的服务器没有部署上。汗，还是每天像照看菜园子一样照看一下你的问卷吧。

　　我经常能听到一个传说：说是有个某个购物网站因为改进用户购买流程，让用户不注册也能购买，为这个网站赢得了3亿美金的钱（这个故事的版本貌似很多，如有类似经历者，可以不去纠结于这个例子）。我也最近看到有网友（finger）写的《用户体验——真实的贡献还是洗脑运动？》中提到了这个例子。finger认为那个网站的用户数大，所以放大了改进的效果。我部分同意这个观点。因为事情还有另外一个方面。这个网站的庞大用户基数和规模，放大的不仅仅是用体验设计改进的效果，还放大了用户体验设计改进的成本。

　　不要以为上面提到的改进只是加一两个页面，几个按钮，若干文案的事情。网站大了自然工作流程和牵扯到的部门就多了。做这个改进可能有四个主要步骤：一、发现有这个问题，并知道问题的根源在哪里。二、把发现的问题和各个相关部门沟通，大家讨论呀、扯皮呀，在对问题的态度上取得一致（就是说大家一致或者是大多数觉得这个问题要解决）三、产品经理和设计师一起合作出各种解决方案，并最后有老板或者有权势的头拍板决定最终方案。四、最后，执行方案，开发，新改进的页面上线。这个改进要花多少钱？我们可以把项目相关各个工作人员的薪水乘以相应的工作时间求和估算出人力成本。而且开会要占用会议室，沟通要打电话，水电费（大家总要喝口水呀，沟通要写报告,ppt呀），厕所要清洁（抱歉有点扯远了）。。。。 这个改进总共要花的钱肯定不小。虽然这个改进的具体花费我不知道，不过有的公司的网站页面上要改个字体，预估仅仅人力成本就也要几千块。因此，我们可以发现网站大了用户多了，不仅放大了改进用户体验设计带来的收益，同时也放大改进用户体验设计付出的代价。一般情况下，我们在面对要改进的问题列表时，要考虑的是产出和投入比，并以此来判断改进问题的优先级。

    在我的记忆里，我总是听到那些提概念设计、传递情感的人，言必提苹果公司。确实苹果公司设计上的成功有目共睹。但是不知道，那些空谈概念设计和传递情感的人有没有读过苹果公司10多年前写得<<Macintosh Human Interface Guidelines>>。文档里说明了小到一个icon该怎么设计，设计的时候应该注意什么。没有在团队里确立一个相对统一的标准。团队里的设计师一个人一个风格，就连一个按钮的样式和文案都没统一，也没有专门的设计文档说明和记录设计思路，天天靠开会来沟通，上线了也没有人持续根据上线后的数据(就看上线后一周)。还空谈什么概念设计、传递情感……笑谈吧。

　　文章里是提到的问题是：计算样本人群的一个特征数值（百分比）和真实结果之间（百分比）的误差。具体的例子是，一个网站有200万注册用户，随机发给每个用户问卷，征询是否支持某项改进方案，结果收到1500份有效问卷，其中有52%的人支持改进。那么误差范围到底有多少呀？1500分有效的回答到底多大程度上可以代表200万注册用户呢？计算方法请看下面的图片。遇到具体的情况（如计算样本人群的平均值和真实结果平均之间的误差），要换具体的公式。由于最近比较忙先说到这里。

　　需要说明的是：我在文章里提到的误差，是由于每次采样不同，造成的样本和真实结果之间的误差，并不包括研究人员在设计或者执行研究实验时由于偏见或者失误的误差。

　　另外，补充两个计算置信区间的在线计算工具，它们在预估可用性测试数据的误差时是比较常用的。 

　　1. 计算用户完成任务时间的置信区间       2. 计算用户任务成功率的的置信区间

　　不同意楼上的关于，用户习惯在中国门户网站领域超越了用户体验的看法。

　　设计者考虑用户习惯本来就是设计用户体验环节的一个重要的部分。而且用户的习惯也不是金科玉律，一陈不变，或者老虎屁股摸不得。

　　以搜狐的首页为例,大家看看1999-2008年的搜狐首页 。1999的搜狐首页只有1屏，直到 2003年12月12日的五年中，它的首页也在3屏以内。而2004年-2008年，直至现在的2009年，搜狐的首页已经发展到7屏左右了，从历史数据我们可以知道，搜狐的首页不是第一天就变得那么肥大的。那么，是先有用户的习惯，然后再有网站首页的设计；还是先有网站的设计，再有用户去适应这种设计呢？我想，在中国，还是后者居多吧。肥大的首页，堆砌的内容，试问有谁天生有这个习惯了？退一步说，就算是老用户“天生”习惯了，难道每年新接触互联网的用户也有这习惯？还不是我们的设计培养的。

　　因此，搜狐首页越来越肥，真正的原因不是什么用户习惯，而是搜狐的设计理念造成的。我们从它首页的结构，和发展历是可以推断出，搜狐认为它的首页应该包括导航，站内搜索和各个板块（几乎是所有）的一些推荐内容的（当然还有广告）。我们都知道，随着搜狐的业务和板块的逐渐增加，根据这种对于首页的设计理念，搜狐首页越变越肥是理所当然的了。

　　有过在大型网站设计经验的人，应该会理解什么叫“做加法容易，做减法难”。你在首页添个东西，只要不影响先占位子的相关方，没人管你。好了，你想精简内容，从首页删掉一块儿，相关利益方，就来跟你理论了。“凭什么删掉我们呀，你们不考虑用户习惯么？”（奶奶的，你们占位置的时候，怎么不考虑用户习惯呀？现在又拿用户当挡箭牌）。国内大多人门户网站首页都是兵家必争之地，七姑八大姨都要站个位置。要没有，大家都没有；要上主页，大家都要上。这也是为什么主页减不了肥的因素之一。

　　还有，这么肥大，内容堆砌主页对用户真正有价值么？我们来看看Alexa的数据。从数据“Where people go on Sohu.com”我们可以看到，最多用户访问的搜狐频道是新闻，有22%左右。而包括新闻在内的热门频道如体育、娱乐、博客、女人，一起加起来可以占到50%以上。首页的访问人数撑死只有12%左右。这么肥大，内容堆砌主页对用户到底有多大价值？用户已经用“脚”投票了，我就不多说了。

　　有人可能会问了，访问首页的用户最多只有12%左右，那么其他的用户使怎么进入网站的？答案就是搜索引擎。像搜狐这样以内容为主的门户网站，会有相当多的用户从搜索引擎进入网站。即便那12%的用户访问主页，我敢说很多人也只是借道而过（利用全局导航呀，登录呀，站内搜索之类的）。到底有多少人会在搜狐主页停留并浏览那些堆砌的内容，我不确定，但我可以确定这类人一定不是大多数。记得有位跳槽来我们公司的原新浪的同事也提到：新浪的首页流量和网站的总流量相比并不高。

　　总之，像搜狐这样的门户网站，首页有这样肥大堆砌的设计，并不是什么中国用户的习惯，甚至连自己网站大多数用户的习惯都谈不上。即使有用户有这个习惯，也是网站设计本身强加给用户的。当然，国内的网站设计“借鉴”之风盛行，门户网站如此，别的小网站也争相效仿，到后来，渐渐地竟然变成了行业“标准”。唉，为什么好的东西不学……