České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra počítačů Bakalářská práce Analýza struktury webu a její optimalizace Jan Koldinský Vedoucí práce: Ing. David Toth Studijní program: Elektrotechnika a informatika, strukturovaný, Bakalářský Obor: Výpočetní technika 30. června 2009
iv
v Poděkování Rád bych poděkoval vedoucímu své bakalářské práce, Ing. Davidu Tothovi, za věcné připomínky k práci a čas, který mi věnoval. Dále bych chtěl poděkovat své rodině a přátelům za pečlivé pročtení a korekturu.
vi
vii Prohlášení Prohlašuji, že jsem práci vypracoval samostatně a použil jsem pouze podklady uvedené v přiloženém seznamu. Nemám závažný důvod proti užití tohoto školního díla ve smyslu 60 Zákona č. 121/2000 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autorským a o změně některých zákonů (autorský zákon). Ve Veltrusích dne 30. 6. 2009.............................................................
viii
Abstract Bachelor s thesis deals with the analysis and design of new web structure scientific work CEG - Center of Experimental Geotechnics Faculty of Civil Engineering Czech Technical University in Prague. Analysis of the current structure is based not only from web metrics and statistics analyzer Google Analytics, but also their own, defined metrics associated with the parsed web structure. The final draft optimized structure is composed of two part. The optimized structure of the analysis and the requirements of CEG. The implementation is then chosen suitable webframework, which implements the final web structure. The result should be the implementation of such structures, which corresponds to findings from the analytical part. The rate of success and good proposal is verified by reverse analysis of new structures using their own metrics and web-based analyzer. Abstrakt Bakalářská práce se zabývá analýzou a návrhem nové webové struktury vědeckého pracoviště CEG Centrum experimentální geotechniky Fakulty stavební Českého vysokého učení technické v Praze. Analýza současné struktury vychází nejen z metrik a statistik webového analyzátoru Google Analytics, ale i z vlastních definovaných metrik souvisejících s analyzovanou webovou strukturou. Konečný návrh optimalizované struktury se skládá ze dvou částí. Z navržené struktury vycházející z analýzy a požadavků CEG. Pro implementaci je pak vybrán vhodný webový framework, pomocí kterého se konečný návrh implementuje. Výsledkem je implementace struktury, která odpovídá závěrům z analytické části práce. Míra úspěšnosti a správného návrhu je ověřena zpětnou analýzou nové struktury pomocí vlastních metrik a webového analyzátoru. ix
x
Obsah 1 Úvod 1 2 Základní pojmy analýzy webové struktury 3 2.1 Návrhový vzor................................... 3 2.2 Human Computer Interaction........................... 4 2.3 Web Modeling Language.............................. 4 2.4 Základní vlasnosti kvalitního webu........................ 4 2.4.1 Použitelnost webu............................. 5 2.4.2 Přístupnost webu.............................. 5 2.4.3 Optimalizace pro vyhledávače....................... 5 2.4.4 Návštěvnost a vyhledávače........................ 5 2.5 Role návštěvníka.................................. 5 2.5.1 Student................................... 6 2.5.2 Učitel.................................... 6 2.5.3 Odborná veřejnost............................. 6 2.5.4 Obyčejný návštěvník............................ 6 2.6 Metrika webu.................................... 6 2.6.1 Metriky Google Analytics......................... 7 2.6.2 Metrika HUI................................ 8 2.6.3 Metrika LNM................................ 8 2.6.4 Metrika MNC................................ 8 3 Analýza současné webové struktury 9 3.1 Hlavní stránka webu................................ 9 3.1.1 Metriky Google Analytics......................... 9 3.2 Česká sekce webové struktury........................... 10 3.2.1 Základní struktura............................. 10 3.2.2 Metriky Google Analytics......................... 11 3.2.3 Metrika HUI................................ 11 3.2.4 Metrika LNM................................ 12 3.2.5 Metrika MNC................................ 13 3.3 Celkové zhodnocení analýzy............................ 14 3.3.1 Hodnocené prvky.............................. 15 3.3.2 Závěr analýzy................................ 15 xi
xii OBSAH 4 Návrh optimalizace webové struktury 17 4.1 Vstupní stránka................................... 17 4.1.1 Analýza nové vstupní stránky....................... 17 4.2 Vnitřní struktura webu............................... 18 4.2.1 Navigační zkratky............................. 18 4.2.2 Analýza vnitřní struktury metrikou HUI................. 18 4.3 Použití metrik pro analýzu............................ 19 5 Syntéza návrhu s požadavky CEG 21 5.1 Požadavky CEG na obsahovou stránku webu.................. 21 5.2 Proces syntézy................................... 22 5.3 Výsledný návrh mapy portálu CEG........................ 23 5.4 Metriky finálního modelu struktury........................ 23 5.4.1 Vyhodnocení metriky HUI......................... 23 5.4.2 Vyhodnocení metriky LNM........................ 23 5.5 Závěr analýzy webové struktury.......................... 24 6 Implementace konečného návrhu 25 6.1 Framework CMS.................................. 25 6.2 Požadavky CEG na webový framework...................... 25 6.3 Výběr vhodného CMS frameworku........................ 25 6.3.1 Plone.................................... 26 6.3.2 Drupal.................................... 27 6.3.3 Joomla!................................... 28 6.3.4 WebGUI................................... 28 6.4 Porovnání základních vlastností CMS...................... 28 6.5 Testování jednotlivých CMS............................ 29 6.6 Konečná volba CMS................................ 30 6.7 Funkční bloky implementace............................ 31 6.7.1 Přístupná navigace webu......................... 31 6.7.2 Navigace navrhované struktury...................... 31 6.7.3 Přepínání jazykové verze webu...................... 31 6.7.4 Ukázka funkčních bloků.......................... 32 6.8 Nasazení frameworku a tvorba struktury..................... 32 6.8.1 Použitá verze Plone............................ 33 6.8.2 Tvorba struktury v Plone......................... 33 6.8.3 Screenshoty konečné implementace.................... 33 7 Závěr 35 7.1 Zpětná analýza pomocí Google Analytics.................... 35 7.1.1 Metrika MNC................................ 35 7.1.2 Bounce rate................................. 35 7.2 Celkové zhodnocení................................. 36 Literatura 39
OBSAH xiii A Seznam použitých zkratek 41 B Diagramy webové struktury 43 B.1 Návrh optimalizace struktury........................... 43 B.2 Proces syntézy finální struktury.......................... 43 C Instalační a uživatelská příručka 47 C.1 Požadavky na operační systém.......................... 47 C.2 Doporučené hardwarové prostředky........................ 47 C.3 Spuštění Plone pod Windows XP......................... 47 C.4 Spuštění Plone pod distribucí Linux Debian................... 48 C.4.1 Unified Installer.............................. 48 C.5 Vytváření struktury v Plone............................ 49 C.5.1 Vytvoření položky............................. 49 C.5.2 Vložení odkazů............................... 49 C.5.3 Zveřejnění stránky............................. 50 C.5.4 Nastavení navigace............................. 50 D Obsah přiloženého CD 51
xiv OBSAH
Seznam obrázků 3.1 Základní schéma hlavní stránky webu...................... 10 3.2 Metrika Zdroj provozu (Google Analytics).................... 11 3.3 Metrika podle typu prohlížeče (Google Analytics)................ 12 3.4 Graf metriky HUI pro hledané informace návštěvníkem............. 12 3.5 Stavový digram pro vyhledání informací ve struktuře.............. 13 3.6 Základní struktura a rozdělení podle sekcí.................... 14 3.7 Stavový diagram ohodnocení sekcí........................ 15 3.8 Graf metriky MNC pro jednotlivé sekce webu.................. 16 3.9 Statistika přístupů podle Google Analytics.................... 16 4.1 Diagram nové základní struktury vycházející ze vstupní stránky........ 17 4.2 Diagram vnitřní struktury s navigačními zkratkami............... 18 4.3 Graf metriky HUI pro novou strukturu...................... 19 5.1 Schéma procesu syntézy.............................. 22 5.2 Základní struktura finálního návrhu....................... 23 5.3 Graf metriky HUI pro finální model struktury.................. 24 6.1 Uložení dat v databázi Plone [8]......................... 26 6.2 MVC architektura systému Drupal [5]...................... 27 6.3 Ukázka funkčních bloků v konečné implementaci................ 32 6.4 Vstupní stránka do struktury webu........................ 34 6.5 Horizontální navigace s aktuální pozicí ve struktuře............... 34 7.1 Metrika MNC.................................... 36 7.2 Srovnání celkového bounce rate před a po optimalizaci............. 36 B.1 Návrh optimalizace struktury........................... 44 B.2 Proces syntézy finální struktury.......................... 45 C.1 Vytvoření položky................................. 49 C.2 Vložení interního linku............................... 50 xv
xvi SEZNAM OBRÁZKŮ
Seznam tabulek 3.1 Odchody z hlavní stránky webu.......................... 10 6.1 Srovnání vlastností vybraných CMS....................... 29 xvii
xviii SEZNAM TABULEK
Kapitola 1 Úvod Analýza struktury webu je důležitým procesem při vývoji, prezentaci a celkovém životním cyklu webového projektu a to v jakékoliv oblasti realizace. Tato práce se zabývá analýzou webové prezentace věděckého pracoviště CEG Fakulty stavební ČVUT. I pro tento web je proces analýzy a optimalizace důležitým prvkem. Jedná se zejména o oblast výzkumu a výuky tohoto pracoviště. Prezetance těchto dvou prvků musí být kvalitní a precizní. Práce se skládá z několika menších celků. Nejdříve se vypracuje celková analýza stávající webové struktury. Tato analýza bude částečně vycházet z údajů webového nástroje Google Analytics. Analyzuje se, jaká je současná dostupnost informací na webu, které potenciální návštěvník v roli studenta, učitele, odborníka či běžného návštěvníka vyhledává. Jednotlivé závislosti a struktury jsou vyjádřeny a zhodnoceny pomocí vhodně zadefinovaných vlastních metrik. Další část práce je věnována optimalizačnímu návrhu řešení, které vychází ze závěrů analýzy. V této části je popsána nová a optimální struktura webu. Před implementací nové struktury je tento návrh sjednocen s požadavky vědeckého pracoviště CEG na strukturu a systém. Po této syntéze je navržená struktura definitivní. Konečná struktura je následně implementována pomocí vhodně vybraného CMS webového frameworku. Cílem práce je vytvořit takový návrh řešení webové struktury, který bude vycházet z celému procesu analýzy. Důležitým aspektem je definování a použití vhodných webových metrik pro analýzu. Dalším důležitým prvkem je volba správného webového frameworku pro realizaci řešení. Závěrečnou zpětnou analýzou konečného návrhu a následné realizace řešení je ověřeno, do jaké míry je návrh struktury a volba frameworku správným řešením. 1
2 KAPITOLA 1. ÚVOD
Kapitola 2 Základní pojmy analýzy webové struktury V následující kapitule jsou definovány základní pojmy analýzy, s kterými se v dalších kapitolách práce bude pracovat. Jedná se zejména o správné návrhy a postupy tvorby kvalitního webu, vymezení pojmu role návštěvníka stránek či definice metrik, které se aplikují na strukturu webu při analýze. 2.1 Návrhový vzor V oblasti webového softwarového inženýrství existuje v dnešní době mnoho osvědčených metodik, které se promítají do standardizovaných postupů a nástrojů. Návrhové vzory mohou pomoci podstatným způsobem při vývoji aplikace, protože předávají především zkušenost s ověřeným řešením a jeho, do jisté míry, formalizovaný popis. Může se tím velmi urychlit proces návrhu, vývoje a zlepšit použitelnost, flexibilita a správa nějakého projektu. Návrhový vzor je proces softwarového inženýrství, který popisuje náčrt problému a popis jeho obecného řešení v konkrétních souvislostech. Návod řešení pak musí být natolik pružný, aby se vzor mohl aplikovat opakovaně. Může se jednat o popis či šablonu, jak řešit problém, který lze použít v mnoha různých situacích. Je důležité, aby skupina vzorů určená pro řešení účelově zaměřené skupiny problémů, byla popsána stejnou formou, strukturou, která zajišťuje jednotnou podobu jejich popisu. Snahou je, aby všechny části vzoru byly popsány stručně, výstižně a úplně [3]. Objektově orientované návrhové vzory vyjadřují obvykle souvislost mezi třídou a objektem. Počátky těchto vzorů nejsou v softwarovém inženýrství, ale v šedesátých letech byl tento termín použit v architektuře Christopherem Alexandrem. Každý návrhový vzor má přesný a pevně daný popis vazby a funkčnosti na další objekty či jiné vzory. Mezi základní typy návrhových vzorů patří Creational Patterns, Structural Patterns a Behavioral Patterns [3]. 3
4 KAPITOLA 2. ZÁKLADNÍ POJMY ANALÝZY WEBOVÉ STRUKTURY 2.2 Human Computer Interaction Interakce člověk-počítač je disciplína zabývající se návrhem, vyhodnocením a zaváděním interaktivních počítačových systémů pro lidské použití a studium jevů kolem nich. Jedná se o oblast metodiky a principů, která má své základy v době prvních osobních počítačů. V dnešní době je interakce počítače s člověkem nedílnou součástí našeho života. Z pohledu počítačové vědy je kladen důraz na interakci zejména mezi jedním nebo více lidmi a jedním nebo více výpočetními zařízeními. Klasická situace je taková, kdy osoba používá interaktivní grafiku programu na pracovní stanici. Rozhraní člověk-počítač může být popsáno jako okamžik komunikace mezi uživatelem a jeho počítačem. Tok informací je definován jako smyčka interakce. Smyčky interakce mají několik aspektů [12]: Pracovní prostředí - podmínky a cíle stanovené na uživatele, tj. prostředí, ve které je počítač interaguje s člověkem. Vstupní tok - uživatel má určité specifické úkoly, které vyžadují použití počítače. Zpětná vazba - vazba hodnotící procesy, které přecházejí z člověka prostřednictvím rozhraní k počítači a zpět. 2.3 Web Modeling Language Existuje mnoho metodik a principů, jak správně postupovat při tvorbě dobrého a kvalitního webového projektu. Jedna z nejnovějších webových metodik se nazývá WebML (Web Modeling Language), která vznikla poměrně nedávno. Vychází z konceptu UML (Unified Modeling Language), avšak definuje i kompletní proces návrhu internetových aplikací a podporuje celý životní cyklus produktu. WebML je tak speciálně navrženo pro tvorbu internetových aplikací [13]. Tato metodika je založena na dvou základních modelech konceptuálním a navigačním. Konceptuální model tvoří klasický E-R (relační) model nebo OO (Objektově Orientovaný) model a umožňuje tzv. pohledy nad daty pro návrh uživatelského rozhraní. Navigační model zachycuje pohyb uživatele mezi jednotlivými stránkami webu. WebML využívá klasických nástrojů pro vývoj jako jsou např. CASE diagramy v UML [13]. 2.4 Základní vlasnosti kvalitního webu Návrh správné webové struktury jakéhokoliv projektu je nesmírně důležitý. Web musí být rychlý, dynamický s kvalitní službou. Návštěvník se na tento webový portál bude rád vracet. Základní pilíře kvalitního webu tvoří Použitelnost a Přístupnost webu, Optimalizace pro vyhledávače a Návštěvnost stránek [4].
2.5. ROLE NÁVŠTĚVNÍKA 5 2.4.1 Použitelnost webu Správná navigace v celém projektu udrží návštěvníka na stránkách. Celý web by měl být přehledný, měl by obsahovat funkční dynamické menu pro správnou orientaci se zpětnými meziúrovňovými odkazy. Není-li návštěvník výjimečně trpělivý, nezdrží se na nevhodně vybudované webové struktuře příliš dlouho. 2.4.2 Přístupnost webu Přístupnost webu je soubor pravidel, které zajišťují, aby samotné stránky nebránily návštěvě webu. Každý nepoužívá stejný prohlížeč internetových stránek či rozlišení svého monitoru / LCD je jiné, musí tak být zajištěna nezávislost na zobrazovacím médiu. Stránky by měly mít i podporu a správné zobrazení v mobilním telefonu [4]. Člověk se specifickým zdravotním postižením by měl mít šanci se na určitý web podívat. Dnes jsou oblíbené RSS kanály, jejichž správná funkčnost závisí na správné struktuře jednotlivých stránek a dodržováním konvencí W3C pro tvorbu webu. Jedná se dodržování zápisu a správného použití specifických jazyků, prostředků či modelů. Mezi základní konvence W3C patří: XHTML, CSS, XML, DOM, SVG, PNG a další. Pokud jsou konvence dodrženy, je zaručeno správné zobrazení či zpětná kompatibilita v určitém prohlížeči [14]. 2.4.3 Optimalizace pro vyhledávače Při správně zvolené struktuře webových stránek (správné definování nadpisů a hlaviček v HTML kódu) má portál šanci být snáze vyhledán internetovým vyhledávačem s přední pozicí při hledání klíčových slov návštěvníkem. Tato optimalizace se nazývá SEO [4]. 2.4.4 Návštěvnost a vyhledávače Dobrý web si udrží daleko více návštěvníků, procento návratnosti může být také vysoké, tj. pokud si stránku návštěvník oblíbil, je možné, že se někdy na ni opět vrátí. Pokud má projekt dobrou marketingovou reklamu, dozví se o něm větší množství lidí mnohem rychleji. 2.5 Role návštěvníka Pro hodnocení struktury je vhodné určit jednotlivé skupiny návštěvníků, kteří vstupují na analyzovanou strukturu webu. Každý návštěvník webu vždy hledá určité specifické informace. Proto je vhodné návštěvníky rozdělit podle určitých rolí. Jelikož analyzovaným webem je výzkumné pracoviště vysoké školy, největší procento návštěvníků budou zřejmě studenti a učitelé, dále odborná veřejnost, vědci zabývající se podobnou problematikou. Samozřejmě na stránky může zamířit i obyčejný návštěvník, tj. bez příslušného vzdělání a odborných znalostí. Jednotlivé role návštěvníka se však prolínají. Pro analýzy budou brány v úvahu tyto 4 základní role: student, učitel, odborník, obyčejný návštěvník.
6 KAPITOLA 2. ZÁKLADNÍ POJMY ANALÝZY WEBOVÉ STRUKTURY 2.5.1 Student Nejvíce se bude zajímat o výuku předmětů, kontakty na učitele, materiály pro studium, teoretické pasáže problematiky. Pravděpodobně jeden z nejčastějších návštěvníků stránek. 2.5.2 Učitel Role učitele se prolíná s rolí studenta a odborné veřejnosti. Největší podíl návštěv s touto rolí bude zřejmě do sekce s výukou předmětů, publikační činností a informacemi k dané problematice. 2.5.3 Odborná veřejnost Lidé v oboru se budou nejvíce zajímat o informace z výzkumu, popis experimentů, teoretické odborné pasáže pro- blematiky, kterou studuje toto pracoviště. Oblasti okolo výzkumu bude také navštěvovat většina uživatelů tohoto webu z ciziny, proto jsou řazeny do této role. 2.5.4 Obyčejný návštěvník Laickou veřejnost budou nejvíce zajímat základní informace o pracovišti, úvod do problematiky a kontakty na příslušné osoby na tomto pracovišti. 2.6 Metrika webu Pojem metrika má v informatice velice široký význam. V teorii grafů lze metriku definovat jako funkci, která ke dvěma libovolným vrcholům v souvislém grafu dosadí nejkratší vzdálenost. Tato funkce se potom nazývá metrika grafu. Pro analýzy webových struktur lze tuto definici přijmout, pokud se bude brát v úvahu webová struktura jako graf. Metrikou grafu lze zjistit a analyzovat místo a způsob uložení informací ve webové struktuře [1]. V oblasti webových Business projektů je metrika ukazatelem hodnocení efektivnosti a výkonnosti, která se skládá z několika prvků: Použitelnost webu a vzory Uživatelem dodaná data Výkon stránek Transakce a finanční analýza Takto definované metriky lze rozdělit do dvou základních skupin. Measure to Control (MTC) jsou kvantitavní metriky, které sledují hodnotu návštěvníka či transakce ve struktuře, odpovídají na otázky typu jak často či kolik. Typickou MTC metrikou je například jednotlivá návštěvnost stránek, poměry odchodu a návratnosti dané stránky či doba strávená na určitém místě struktury. Druhou skupinou jsou metriky typu Measure to Analyze (MTA), které mohou být kvalitativní i kvantitavní. Používají se pro pochopení využití webu a sledování trendu či změn
2.6. METRIKA WEBU 7 MTC metrik. Tyto metriky odpovídají na otázky typu kde, kam, proč a kdo je aktuálně uživatelem. Jedná se například o ukazatele původu návštěvníka - odkud na stránky přišel a jak stránky našel, zachycují tak jeho pohyb ve struktuře [2]. 2.6.1 Metriky Google Analytics Tento webový analyzátor od společnosti Gogole obsahuje metriky MTC i MTA. Poskytuje statistiky a přehledy o jednotlivých stránkách či souborech stránek. Tento systém je implementován do jednotlivých stránek pomocí Google Analytics Tracking Code (GATC). Jedná se o skrytý fragment JavaScriptu vložený do stránky, který uživatel přidá ke každé stránce portálu. Tento kód slouží k shromažďování soukromých dat návštěvníka a následně je předává zpět na servery Google ke sběru dat pro zpracování. Zpracování dat probíhá v intervalu hodiny, i když to může být 3-4 hodiny zpětně v reálném čase. Kromě vysílání informací na serverech Google GATC nastavuje soubory cookie při každé návštěvě z daného počítače. To slouží k ukládání anonymních informací, jako např. zda byl návštěvník na daném místě již dřív (nový nebo vracející se návštěvník), jaký je čas současné návštěvy, z jakých odkazujících stránek nebo kampaní návštěvník přišel přes vyhledávač, příchod pomocí klíčových slov, banneru, e-mailu apod. Jednotlivé statistiky daných metrik lze rozdělit do 3 základních skupin [11]: Sledování návštěvníků - počty návštěv, unikátních návštěvníků a zobrazených stránek, demografické charakteristiky odkud jsou uživatelé, statistiky používaných prohlížečů, operačních systémů, rozlišení obrazovky, loajalita návštěvníků kolikrát se vracejí na stránky, za jak dlouhou dobu apod. Obsah a navigace po webu - jaké jsou nejnavštěvovanější stránky, jak se uživatelé po stránkách pohybují, kam přijdou, kudy odejdou, unikátní pohled, analýza používání interního vyhledávání. Zdrojů návštěvnosti - odkud uživatelé přicházejí, jaká klíčová slova hledají ve vyhledávačích, kolik uživatelů přichází z placených kampaní. Pomocí jednotlivých metrik Gogole Analytics se bude analyzovat daná struktura webu. Z těchto komplexních statistik budou použity jen některé relevantní informace potřebné k analýzám. Sběr dat těchto metrik probíhal v období od 1. října 2008 do 30.dubna 2009. Nejen tyto metriky jsou však použity pro komplexní analýzu webu. Je vhodné si definovat vlastní, které se týkají konkrétní analýzy a druhu webového portálu. Z výše uvedených definic metrik jsou pro další analýzy definovány tyto metriky: Metrika HUI Hloubka uložené informace (grafová metrika) Metrika LNM Logika navigačního menu (metrika typu MTA) Metrika MNC Metrika nejčastějších cest (metrika typu MTC)
8 KAPITOLA 2. ZÁKLADNÍ POJMY ANALÝZY WEBOVÉ STRUKTURY 2.6.2 Metrika HUI Touto metrikou lze vyjádřit míru dostupnosti informace v závislosti na místě uložení ve struktuře. Tj. do jaké úrovně webové struktury si návštěvník musí dojít pro požadovanou informaci. Celý web lze považovat za orientovaný graf, kde smyčky vyjadřují zkratky do vyšších úrovní struktury. V místě uzlu se nachází požadovaná informace hypertextová stránka [1]. Čím bude hodnota této metriky menší, tím relativně rychleji se k dané informaci návštěvník dostane. Tento fakt také závisí na správné navigační logice, tj. na výstižných odkazech v menu či zpětných odkazech do vyšší úrovně. Pokud je navigace nevhodná, uživatel stránek je zmaten, čas vyhledání informace je pak o to vyšší. Metrika HUI je vyjádřena číslem vyjadřujícím úroveň uložené informace. 2.6.3 Metrika LNM LNM metrika zkoumá logické rozložení navigace. Určuje, zda se návštěvník podle menu správně orientuje a jestli klíčové sekce struktury jsou logicky pojmenovány a nejsou zavádějící. Proto pro každou roli návštěvníka může, ale nemusí, hodnocení LNM metrikou vypadat jinak. Dobrá funkčnost navigační logiky zajistí návštěvníkovi rychlý a pohodlný přístup k informacím, které na webu hledá. Tato metrika je vyjádřena sémantickou akcí určující chování návštěvníka v jednotlivých rolích při průchodu struktury. 2.6.4 Metrika MNC Metrika nejčastějších cest ukazuje vytíženost cest do jednotlivých sekcí a podsekcí webu. Jednotlivé sekce se ohodnotí podle role návštěvníka. Metrika ukáže, které sekce mají velkou návštěvnost a které naopak ne. Výsledkem by mělo být ponechání sekce, rozdělení do více sekcí či sloučení více sekcí do jedné. V tomto případě není brána v úvahu navigační logika, předpokládá se, že se návštěvník za nějaký čas dostane na požadovanou stránku s hledanou informací. Jednotlivé ohodnocení spočívá v počtu přístupů od každé role. Při analýze struktury pomocí metriky MNC se vezme v úvahu určitý počet nejnavštěvovanějších stránek, jejich počet se rozdělí podle jednotlivých sekcí. Tento počet se poté vynásobí ohodnocením dané sekce, do které návštěvník směřoval pro informace. Oceněny jsou jednotlivé položky v navigační logice.
Kapitola 3 Analýza současné webové struktury Analýza současné struktury vychází z definic metrik popsaných v přechozí kapitole. V následujících odstavcích bude popsán současný stav webové struktury celkové rozvržení, statistiky přístupů a zhodnocení metrik pomocí webového analyzátoru Google Analytics a vlastních webových metrik. Tento způsob analýzy není však jediný, existují alternativní řešení. Jedno z řešení je zaplatit nemalý finanční obnos firmě zabývají se analýzou a optimalizací. Firma posléze veškeré analýzy udělá za nás. Další alternativou jsou komerční a free softwarové nástroje pro analýzu - např. ClickTracks, Google Analytics, WebTrends či NetTracker. V plné verzi těchto nástrojů je k dispozici mnoho různých statistik a webových přehledů. Základní webové statistiky nabízejí například webové servery toplist.cz či blueboard.cz. 3.1 Hlavní stránka webu Při zobrazení vstupní stránky struktury je k dispozici rozcestník pomocí obrázku, který směruje návštěvníka do jednotlivých částí webu. Zde se nachází také členění na českou a anglickou verzi projektu. Efekt obrázku je poměrně působivý, nicméně takto řešená a rozvržená vstupní stránka není příliš vhodná. Na hlavní stránce stránce by se mělo objevit základní menu se směrováním do jednotlivých struktur webu a základní informace o pracovišti. 3.1.1 Metriky Google Analytics Nejvíce odchodů z této stránky je na českou verzi stránek (cca 48%), 12% odchodů tvoří stránky FSV ČVUT. 32% tvoří tzv. ukončení stránky návštěvník stránku opustí. Na vstupní hlavní stránku je to poměrně vysoké procento. Kompletní statistika odchodů návštěníka z hlavní stránky je uvedena v tabulce 3.1. Jednotlivé přechody jsou zvýrazněny na obrázku 3.1. Čas strávený na této stránce je přibližně 52 sekund, což je na takto koncipovanou hlavní stránku poměrně hodně [11]. 9
10 KAPITOLA 3. ANALÝZA SOUČASNÉ WEBOVÉ STRUKTURY Sekce Odchody CZ 48% EN 4% FSV ČVUT 12% CZ/Mock-Up-CZ 2% EN/Mock-Up-CZ 2% Opuštění webu 32% Tabulka 3.1: Odchody z hlavní stránky webu Obrázek 3.1: Základní schéma hlavní stránky webu 3.2 Česká sekce webové struktury Na českou verzi projektu se dostaneme z hlavní stránky kliknutím na část obrázku. Stránka obsahuje vlevo navigační menu s odkazy na příslušné sekce, v dolní části stránky jsou přímé odkazy do jednotlivých sekcí. Na hlavní straně v české sekci je popis činnosti pracoviště. Celkové uspořádání působí trochu chaoticky. Menu v dolní části není přes celou obrazovku, návštěvník si jednotlivých odkazů nemusí všimnout. Základní pojmenování sekcí není úplně ideální, návštěvník musí hledat, než najde odkaz na požadované informace. V pravém horním rohu je k dispozici odkaz na přepnutí stránek do anglické verze. Ve struktuře je však návštěvník vrácen na hlavní stránku anglické verze. 3.2.1 Základní struktura Ačkoliv hlavní stránka působí dojmem rozsáhlého webu, díky velkému množství odkazů, je základní struktura rozložena do 5 sekcí: Úvodní statě - tato sekce obsahuje úvod do problematiky výzkumu, kterým se pracoviště zabývá - úložiště radioaktivního odpadu, bentonit a jeho vlastnosti a ložiska, informace o současných výzkumných projektech. Výzkum v CEG - podle názvu by se zde měly objevovat informace o výzkumu, ale tato sekce spíše popisuje základní vlastnosti materiálů a zemin, dále jsou obsahem teoretické pasáže o různých analýzách - mikroskopie, fyzikální a matematické modelování, atd.
3.2. ČESKÁ SEKCE WEBOVÉ STRUKTURY 11 Mock-Up-CZ - stránky popisující experiment pracoviště. Experiment 2002 - stránky popisující experiment pracoviště, v současné době v této sekci webu nic není.... o CEG - zde jsou základní informace o pracovišti, kontakty, popis činnosti, granty, publikační činnost a výuka předmětů. 3.2.2 Metriky Google Analytics Metrika Zdroj provozu na obrázku 3.2 říká, jakým způsobem se návštěvníci dostanou na analyzovaný web. Polovinu provozu webu tvoří vyhledávače, dle statistik se na prvních místech objevuje google.com a seznam.cz. Mezi odkazující weby patří hlavně česká Wikipedia a stránky FSV ČVUT [11]. Obrázek 3.2: Metrika Zdroj provozu (Google Analytics) Další obecnější metrikou je podíl jednotlivých prohlížečů. V prohlížečích jasně dominují Internet Explorer a Firefox, webové stránky a veškeré funkční jednotky by měly být optimalizovány hlavně pro tyto dva prohlížeče. Hodnoty zobrazeny na obrázku 3.3. Přístup na web je přibližně z jedné poloviny díky internetovým vyhledávačům, struktura stránek a hlavně samotný kód stránky musí být optimalizován, při vyhledávání určitých slov se dostanou pak na přední pozice výsledku hledání. V následující tabulce je přehled jednotlivých prohlížečů, bráno s ohledem na procentuální návštěvnost stránek. 3.2.3 Metrika HUI Na obrázku 3.4 je znázorněna metrika HUI pro 10 vybraných informací, pro které by si uživatel mohl do struktury přijít. Jednotlivé úrovně jsou ohodnoceny postupně čísly, hlavní stránka má číslo 1-1. úroveň. Toto značení se liší od klasické teorie grafů, kde kořen, tj. v našem případě hlavní stránka, má hloubku 0. Je zřejmé, že některé informace, které návštěvník hledá, by bylo výhodné posunout o úroveň výše, například pro roli studenta má Výuka předmětů HUI=4. Student návštěvník se musí do této úrovně z hlavní stránky nějakým způsobem dostat.