分析

仪表板中的分析页面展示了您网站的访客数据、他们与助手的互动方式、他们的搜索内容以及他们的反馈。使用这些信息可以识别哪些页面对用户最有价值,并跟踪一段时间内的趋势。

分析数据存在短暂延迟，通常在交互发生后几分钟内更新。非常近期的事件可能不会立即显示。

分析页面的流量部分显示总访客数、页面浏览量、助手对话数、搜索数以及用户反馈消息数。

查看您的流量分析可以:

• 监控流量趋势:观察更新或发布新内容后人类访客和智能体访客流量的变化,以了解更改所带来的影响。
• 识别热门页面:通过排名靠前的页面了解哪些内容对用户最重要,从而确保这些内容保持最新且完整全面。
• 跟踪引荐来源:了解用户来自何处,帮助您针对合适的受众优化内容。

Mintlify 通过 IP 地址和用户代理来识别智能体访客。智能体访客计数近似地反映了不同的 AI 流量来源,而非单个智能体会话或对话。来自同一 IP 地址的多次请求计为一位访客。

使用智能体浏览量可以帮助确定:

• AI 智能体分布:查看哪些 AI 平台访问了您的文档,了解用户偏好使用哪些工具。
• 集成机会:确定优先针对哪些 AI 平台进行优化和测试。
• AI 流量模式:监控哪些智能体最活跃,以及它们的使用情况如何随时间变化。

分析页面的助手部分显示一段时间内的助手使用情况和聊天历史记录。

助手主题按主题和类别对对话进行分组。负面评价的主题显示哪些主题获得的用户点踩最多。正面评价的主题显示哪些主题获得的用户点赞最多。聊天历史记录显示所有助手对话的记录。

查看您的助手分析可以:

• 监控助手使用情况:观察助手使用情况的变化,以了解用户如何与您的内容互动。
• 识别高频主题:通过高频出现的主题和类别了解哪些话题对用户最重要。发现覆盖上的不足,并优先更新相关内容。
• 发现用户遇到困难之处:利用情感倾向查看哪些主题收到负面反馈,并优先改进这些内容。
• 查看聊天历史记录:通过查看用户与助手的聊天历史记录,获取有关用户如何看待您产品的高意图详细数据。看看他们使用什么术语、需要什么帮助以及试图完成哪些任务。

分析页面的搜索部分显示搜索量、无结果的查询以及点击率。

查看您的搜索分析可以:

• 监控搜索趋势:观察搜索查询的变化,以了解用户如何找到您的内容以及他们希望获取哪些主题的信息。
• 识别高频查询:通过高频查询了解哪些主题对用户最重要。发现覆盖上的不足,并优先更新相关内容。
• 识别低点击率:点击率(CTR)显示用户在输入查询后点击搜索结果的比例。低 CTR 可能表明搜索结果与用户查询不相关。如果您有高频且 CTR 较低的搜索词,请考虑通过添加关键词和更新内容来提升搜索结果的相关性。

分析页面的展示次数部分显示访客点击您的导航栏号召性用语按钮的频率。仅当您在 docs.json 中配置了 navbar.primary 按钮时,才会显示展示次数。

该部分显示号召性用语(CTA)点击量随时间变化的图表,以及按页面浏览量、点击量和 CTA 点击率排序的页面表格。

查看您的展示次数分析,可以:

• 识别高意向页面:CTA 点击率较高的页面通常表明访客已准备好进行下一步操作,例如注册您的产品或与您的销售团队沟通。
• 了解哪些内容对用户重要:查看高意向页面,了解哪些内容促使用户更深入地参与您的产品或服务。确保这些页面得到良好维护,并考虑在需要时添加更多相关内容。

反馈标签页显示一段时间内反馈情况的条形图以及具体的反馈条目。

请参阅反馈了解如何使用反馈数据改进您的内容的更多信息。

使用范围选择器调整显示数据的时间范围。

将分析类别导出为 CSV,以便进行更深入的分析、报告或归档。导出会遵循所选的时间范围。

1. 点击 Export to CSV(导出为 CSV)。
2. 选择要导出的类别:流量、引荐、助手对话、搜索或反馈。
3. 导出准备就绪后,Mintlify 会向您发送一封包含下载链接的电子邮件。

流量导出按访客类别细分页面浏览量,便于您了解流量中有多少来自人类,又有多少来自代理、搜索爬虫和其他机器人。

Mintlify 使用已知的 user-agent 模式对每次浏览进行分类,涵盖搜索爬虫、训练爬虫和 AI 助手。各类别相互排斥,因此每次浏览只会计入其中一列。

助手导出包含查询、响应、来源以及 resolutionStatus 列,该列指示助手是否成功回答了每个问题(answered 或 unanswered)。使用 resolutionStatus 列可以识别助手无法解答的问题所暴露出的文档缺口。

将分析事件近乎实时地流式传输到 Amazon S3。使用流式传输可将事件发送到数据仓库或下游分析管道,而无需等待 CSV 导出。

有权更新组织设置的成员可以添加多个目的地、选择要发送的事件类别,并选择要从哪些部署进行流式传输。分析流式传输采用包含模型:在你至少选择一个类别和至少一个部署之前,不会流式传输任何事件。相同的类别和部署选择会应用于所有目的地。

1. 前往仪表板中的 Streaming 页面。
2. 在 Analytics streaming 部分,选择 Configure。
3. 选择 Add destination。
4. 输入用于标识目的地的可选标签,然后提供 Amazon S3 连接详细信息:存储桶、AWS 区域、访问密钥 ID 和秘密访问密钥。可选择输入 Mintlify 将添加到每个对象键开头的前缀。
5. 选择 Add destination。

要停止向某个目的地流式传输,请打开流式传输配置,然后选择目的地旁的 删除图标。

1. 前往仪表板中的 Streaming 页面。

2. 在 Analytics streaming 部分,选择 Configure。

3. 在 Streamed categories 下,选择你想发送的类别。

   类别	示例
   Page views	页面和 Markdown 浏览事件。
   Navigation	导航项点击、导航 CTA 点击和版本更改。
   Search	搜索查询、结果点击、搜索关闭和搜索比较。
   Page components	可展开、手风琴、代码块和 API playground 的交互。
   Feedback	点赞、点踩和详细反馈提交。
   AI Assistant	助手对话、来源、建议、反馈和错误。
   Context menu & MCP	上下文菜单操作、MCP 链接复制、MCP 服务器安装和 MCP 工具调用。

   这些示例概述了每个类别。使用流式传输的 eventType 值来识别确切事件。

4. 选择 Save changes。

选择组织中哪些部署发送事件。每个部署按子域名列出。选择 All deployments 会选择保存配置时已存在的所有部署。如果你之后创建了其他部署,请返回流式传输配置并选择该部署。

1. 前往仪表板中的 Streaming 页面。
2. 在 Analytics streaming 部分,选择 Configure。
3. 在 Streamed deployments 下,选择你想从中发送事件的部署。
4. 选择 Save changes。

在至少选择一个类别和至少一个部署之前,不会流式传输任何事件。

Mintlify 会将换行符分隔的 JSON (.jsonl) 对象写入你的存储桶。对象名称根据 UTC 时间戳生成。如果配置了键前缀,Mintlify 会将对象写入该前缀下。

每一行都包含一个具有 eventType 和 payload 的事件信封。eventType 是事件名称,例如 docs.content.view。payload 包含 JSON 对象或 JSON 编码字符串形式的分析事件。如果 payload 是字符串,请先将其解析为 JSON,再加载到数据仓库中。

事件 payload 包含以下字段:

配置更改最多可能需要一分钟才能生效。