智能摘要
一项AI自动分析热力图数据并呈现页面主要见解的功能。即使没有热力图分析的专业知识，您也可以快速掌握页面的状况。
关于此功能
在传统热力图分析中，需要在多种热力图类型之间切换，逐一查看每个区块的指标，然后自己推导出见解。
智能摘要将这个分析过程自动化。它从3个视角分析页面数据，并呈现主要发现和行动方向。
通过使用智能摘要，您可以了解到：
页面上用户关注/离脱的要点摘要
按广告渠道的性能对比
按访问者细分的行为趋势
使用方法
在热力图工具栏中进入 "智能摘要" tab，AI分析结果将显示在右侧面板中。
右侧面板有以下3 个子 tab。
3个分析模块
用户行为分析
按区块单位分析页面上的用户行为。
可以了解什么
主要洞察：页面整体分析结论（例："首屏有36%离脱，价值主张的具体性可能不足"）
阶段别行动分析：将页面分为心理学上的4个阶段，说明用户在每个阶段如何行动
关注点：用户关注度高的位置及其原因
离脱点：用户容易离脱的位置及其可能原因
页面类型的自动识别
进行用户行为分析时，Smart Heatmap首先自动识别页面类型。由于不同页面类型的用户访问目的和浏览模式不同，分析框架也会根据页面类型进行优化。
广告LP
无导航、单一CTA、长文本构成
文章LP
编辑风格布局、教育性内容、软性CTA
产品详情页（PDP）
购买框、用户评价、产品库
首页
全导航、Hero Banner、品牌故事
活动页
事件驱动、优惠券/倒计时、限时促销
其他
登录页、联系页等
4阶段心理模型
基于识别的页面类型，将每个区块的内容分类为4个心理阶段进行分析。4阶段基础框架如下。
Phase 1
"这与我相关吗？"
建立相关性、形成第一印象
Phase 2
"你理解我的问题吗？"
培养共鸣、降低理解成本
Phase 3
"为什么我应该购买这个？"
提供依据和证据、建立信任
Phase 4
"这真的安全吗？"
降低风险、促进行动
按页面类型的阶段名称
即使是同一Phase 1，PDP上的用户在验证"购买决策所需的信息是否完整"，而文章LP上的用户在判断"是否值得继续阅读"。因此，每种页面类型的阶段名称都经过了优化。
广告LP
接收第一印象
培养共鸣
提供购买理由
消除不安
文章LP
建立阅读信任
强化对问题的共鸣
用解决方案说服
降低行动门槛
产品详情页
完善购买决策要素
传达产品价值
展示信任依据
推动购买行动
首页
明确品牌和目标受众
引导到下一流程
加强信任和理由
连接持续关系
活动页
专注活动价值
说明参与规则
按类别快速选择产品
推动到订单完成
Phase 1-4的编号是所有页面类型通用的对齐密钥。阶段名称是根据页面类型的展示名，分析报告中使用对应页面类型的名称。
这种分类不是简单地从上到下依次划分页面，而是基于每个区块的内容所发挥的心理作用自动判定的。由于应用了针对页面类型的专用分类逻辑，即使是同一个"评价"区块，在PDP上被分类为Phase 3（展示信任依据），在广告LP上被分类为Phase 3（提供购买理由），都是根据文脉进行的分类。
使用的主要指标
区块平均停留时间
判断用户关注度
区块离脱率
识别离脱点
展示率
确认区块的到达情况
区块转化率
补充判断内容的CV贡献度
广告效果分析
对流入页面的广告渠道的性能进行对比分析。
关于转化率的计算基准：本分析的转化率仅以转化设定画面中**排在最上面的转化（主要转化）**为基准。即使设定了多个转化目标，这里只会引用主要转化。想更换分析主轴时，请在转化设定画面把目标转化拖拽到第 1 位。详见 区块·元素设定方法 — 转化设定。
可以了解什么
主要洞察：最有效的广告渠道与最低效的广告渠道的对比（例："Google搜索的转化率为2.1%最有效，Instagram广告为0.3%需要改进"）
整体概况：流量构成和主要广告渠道的性能概要
分析机制
在广告效果分析中，各个广告渠道在会话数和转化率两个轴上进行评估。
多
高
有效渠道
维持·强化，将成功因素横向推广到其他渠道
少
高
潜力渠道
谨慎扩大配送量
多
低
风险渠道
确认着陆页的一致性，如无改进则缩小
少
低
验证中渠道
继续小规模测试，明确效果
当特定渠道占流量的95%以上时，在对比分析中而不是整体概况中处理。
使用的主要指标
会话数（访问次数）
流量规模
转化率
渠道质量评估
直接跳出率
着陆页的一致性
点击率
页面内的参与度
CTA点击率
行动意愿指标
平均停留时间
内容参与度
受众分析
按访问者细分（地域、设备、访问者类型等）分析行为趋势。
关于转化率的计算基准：本分析的转化率同样仅以主要转化（转化设定画面排在最上面的那一个）为基准，与广告效果分析采用同一规则。
可以了解什么
主要洞察：质量最高的访问者细分与需要改进的细分的对比（例："回访用户的转化率是新访用户的3倍。可以考虑强化针对回访用户的措施"）
整体概况：访问者构成和主要细分的性能概要
分析机制
在受众分析中，也使用与广告效果分析相同的会话数 × 转化率两轴来评估每个细分。
可分析的细分示例：
访问者类型
新访用户、回访用户
设备
Mobile、PC、Tablet
地域
国家、省份
流入渠道
自然搜索、活动、直接访问
直接跳出/非直接跳出
直接跳出访问、非直接跳出访问
使用的主要指标
受众分析使用与广告效果分析相同的指标集（除CTA点击率外）。
分析提示
将智能摘要作为分析的起点
智能摘要是分析的起点。基于AI提示的洞察，在其他热力图 tab 中深入确认想详细了解的地方。
注意事项
AI的分析结果是"可能性的示唆"，而非确定的因果关系
访问数较少的细分的分析结果仅供参考
定期检查可以把握时间序列上的变化
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