概念
ISO 9241-210標準中對用戶體驗的定義有如下補充說明：用戶體驗，即用戶在使用一個產品或系統之前、使用期間和使用之後的全部感受，包括情感、信仰、喜好、認知印象、生理和心理反應、行為和成就等各個方面。該說明還列出三個影響用戶體驗的因素：系統，用戶和使用環境。用戶體驗分析即採用各種技術、方法與手段對這些“主觀感受”及其影響因素進行研究、定性或定量分析，以更好地改進產品或服務，提升用戶體驗。
內容
從內容上來看，用戶體驗分析主要包括以下幾個方面：
用戶需求分析：即前期的用戶研究，分析用戶的使用習慣、情感和體驗需求；
產品可用及易用性分析：通過開展用戶測試，觀察用戶使用產品的情況，評估產品可用性；
用戶使用反饋分析：記錄、收集用戶對產品的使用反饋並進行分析，為提升用戶體驗提供依據。
類型（方法）
從方法上來看，現在的用戶體驗分析可以分為以下幾種類型：
個人體驗式分析
這種類型的用戶體驗分析，主要是用戶體驗相關從業人員，從個人角度，結合個人使用經驗，運用用戶體驗設計相關的原理及方法對產品或服務進行分析，所以也可以稱為經驗型分析。這種類型的分析常以文章或部落格的形式出現，主要表達個人觀點。
研究型分析（用戶研究、可用性測試）
主要指用戶體驗團隊對產品的用戶體驗進行的系統研究。這種分析相較於個人體驗式分析更為正規與科學，通常會包括用戶研究與可用性測試。用戶研究，會採用定量或定性的研究方法，對產品的用戶群特徵、產品功能架構、用戶任務模型和心理模型、用戶角色進行分析，主要在於提煉用戶需求，指出產品導向。可用性測試，讓一群有代表性的用戶嘗試對產品進行典型操作，研究人員在一旁觀察、聆聽與記錄，根據測試結果來改進產品或設計直至達到所要求的可用性目標。
數據分析
此處的數據分析，主要指網站借用數據統計及分析工具對網站的用戶體驗進行分析。主要包括數據的記錄與收集、數據匯總、數據的提煉加工與分析三個階段。目前常見的分析工具有：百度統計、Google Analytics、YouTube客群分析工具--Insights for Audience、Omniture、 SiteFlow等。
近日國內又發布了兩款數據分析工具。一款為騰訊公司發布的騰訊分析（Tencent Analysis），簡稱TA，是一款專用於社區的統計分析系統；一款為黑石礁（北京）科技有限公司發布的黑石礁用戶體驗分析（Heroitte Analytics），簡稱HA，這款分析工具主要對產品和服務使用者的主觀感受（也就是用戶的反饋）進行收集、分析，並轉化為具體、可測量的數據，是一種有別於網頁分析的用戶體驗分析工具。
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如何提高用戶體驗
1、空間伺服器穩定
SEO中伺服器的穩定尤為重要，這不僅是搜尋引擎抓取頁面的方面，更重要的是直接影響到用戶瀏覽你的網站。試想一個三天兩頭打不開的站，有誰會喜歡，如果打開速度如蝸牛，或有多少的用戶離開，會帶來多高的跳出率。所以說空間的穩定性影響到用戶好搜尋引擎的青睞，因此一個好的伺服器顯得必不可少，大家不要為了吝嗇幾百塊而影響了網站的發展，有可能的話儘量選擇獨立IP，這在最佳化過程中也是一個優勢。
2、網站頁面的美觀度
這一點跟搜尋引擎沒什麼關係，但是卻會因為用戶的事關體驗而間接的影響SEO。用戶在打開網站的第一眼是網站的頁面美觀不美觀，美觀的頁面將會給用戶第一次的好感度，這對網站的跳出率和回頭客都是有直接的影響，從而關係到搜尋引擎的青睞度。因此一個美觀的頁面是必須的。
3、網站標題與描述
曾經可以通過刷關鍵字的方法提高排名，現如今漏洞已經沒了，但是如今的百度臨門一腳也是有人聽說。通過這兩個例子我們會分析出一些問題來，那就是在排名都比較靠前的時候，如果大家搜尋某個關鍵字，大多數人都去打開一個站，那么這個站的排名會適當的被搜尋一起放在前面，而這也就涉及到了用戶體驗的問題。那么自然情況下怎么讓大家會去打開你的站，而不是其他附近的站呢，我們就在標題和描述上面下手，一個有新意、有特點的標題和描述會帶來更多朋友的青睞。
4、儘量減小跳出率
上面也提到了這一點，跳出率高說明用戶體驗做的不好，百度統計中也明確的有跳出率這一項指標，所以其重要性不必多說，那么關鍵的問題是如何減小跳出率。最基本的就是給用戶提供有價值的東西，選擇用戶喜歡的，不管是首頁還是內頁，適當的內鏈建設，吸引用戶的點擊增加瀏覽深度，提供一些好的服務增加用戶的回頭率，培養一些長期的訪客，這樣很有好處，對於第一次來訪的用戶，儘量讓他們停留的時間長點，瀏覽深度深點，做好這些就很不錯了。
5、增加站長與用戶的互動
如今不管是大到資訊門戶站，小到獨立部落格站，在文章後面都會有評論處，在用戶看完文章後，無論是同意還是否定，或者有何見解，都可以直接留言給站長，站長再回復其留言評論，這樣的增加互動是提高用戶體驗的好方式。
