直帰率を下げるには？ ユーザーが直帰する４つの理由 | ウェブ力学
自分のサイトの直帰率が気になって、直帰率を下げたいと考えている人は多いのではないでしょうか？ そこで直帰率を下げる方法を単刀直入に説明したいところですが、その前にまずユーザーが直帰する理由を知る必要があります。直帰率と一口に言っても直帰する理由はユーザーごとに異なり、対応策もその理由によって異なるからです。極端な話、直帰率が高くても問題が無いケースだってあります。 ここでは、ユーザーが直帰する理由を４つに分類して対応策をまとめてみました。あなたのサイトの直帰率が高い原因はどれに当てはまるかチェックしてみてください。 反射的に「違う！」と判断される そのページを訪れたユーザーが内容をほとんど見ずに、反射的に直帰してしまうことがあります。こういった滞在時間の短い直帰はコンテンツの内容以前の問題であり、早急に改善する必要があります。 原因としては、「デザインが極端に稚拙」、「レイアウトがブラウザ
textsearch_senna
N-gram を使用した、組み込み型の日本語全文検索です。 ダウンロード : ソースコードのほか、Windows 用バイナリもダウンロードできます。 バグレポート メーリングリスト への参加 概要 インストール テキスト検索機能 %% 演算子 @@ 演算子 インデックス (senna) インデックス・オプション (WITH) インデックスのメンテナンス senna.drop_index() senna.reindex_index() 不要ファイルの調査 TODO 概要 日本語テキストの全文検索を行います。 形態素解析ベースである textsearch-ja とは異なり、textsearch_senna では N-gram ベースの全文検索を行います。 検索には、全文検索エンジン Senna を使用しています。 利点として、文字すべてをインデックス化するため LIKE 中間一致検索に近い結果
textsearch-ja: Project Home Page
形態素解析を使用した、組み込み型の日本語全文検索です。 この textsearch-ja プロジェクトは PostgreSQL コミュニティによる pgFoundry の中のプロジェクトです。 ダウンロード : ソースコードのほか、Windows 用バイナリもダウンロードできます。 バグレポート メーリングリスト への参加 概要 日本語テキストの全文検索を行います。 PostgreSQL 8.3 で追加された組み込みテキスト検索を拡張するため、 英語文書の検索と同様の方法で、日本語文書を検索することができます。 検索は形態素解析を利用した単語単位で行われます。 形態素解析には MeCab を使用しています。 利点として、GIN または GiST インデックスをベースにしているため、全文検索用のインデックスがリカバリ可能であることが挙げられます。 また、既に tsea
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