Analytics

在 Mintlify 控制面板中跟踪文档分析数据，了解页面浏览量、访客趋势、搜索查询和内容效果。

控制台中的 Analytics 页面展示访问你文档的访客数据、他们如何与 AI 助手交互、他们搜索的内容以及他们的反馈。利用这些信息识别对用户最有价值的页面，并随时间跟踪趋势变化。

你也可以通过终端使用 mint analytics 命令访问分析数据。有关可用命令和选项，请参阅分析你的文档。

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按 AI 或人类访问者筛选

按流量来源筛选你的 Analytics 数据，以便将 AI 代理流量与人类访问者流量分开分析。

当你更改流量来源时，Analytics 页面只会显示与该流量来源相关的指标。对于 AI 流量，Analytics 页面会显示访问者和 MCP 搜索。对于人类流量，Analytics 页面会显示访问者、页面浏览量、助手使用情况、搜索和反馈。

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筛选时间范围

使用时间范围选择器来调整所显示数据的时间区间。

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访问者

“访问者”标签页会显示一张访问者随时间变化的柱状图、一份热门页面列表，以及引荐来源。

查看访问者 Analytics 数据可以帮助你：

• 监控流量趋势：在更新或发布新内容后观察流量变化，从而了解你的更改所带来的影响。
• 识别热门页面：通过热门页面了解哪些内容对用户最重要，以确保这些内容始终最新且完善。
• 跟踪流量来源：了解用户从哪里来到你的站点，以便你为正确的受众优化内容。

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热门代理

在查看 AI 流量时，“热门代理”会在访客标签页中替代“引荐来源”。“热门代理”显示有哪些 AI 代理正在访问你的文档。利用这些信息，你可以更好地判断：

• AI 代理分布：查看哪些 AI 平台正在访问你的文档，从而了解用户更偏好哪些工具。
• 集成机会：识别应优先进行优化和测试的 AI 平台。
• AI 流量模式：监控哪些代理最为活跃，以及它们的使用情况如何随时间变化。

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浏览量

“浏览量”标签页会显示一个页面浏览量随时间变化的柱状图，以及按浏览量排序的你的热门页面列表。

查看你的页面浏览量 Analytics，以便：

• 监控内容参与度：跟踪总页面浏览量，了解文档的整体使用情况并识别趋势。
• 识别热门页面：查看哪些页面获得了最多浏览量，以便确定更新优先级，并确保高流量页面保持准确。

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AI 助手

AI 助手标签页显示一张展示 AI 助手随时间使用情况的柱状图、类别列表以及聊天记录。

查看 AI 助手分析数据以：

• 监控 AI 助手使用情况：观察 AI 助手使用情况的变化，以了解用户如何与您的内容进行交互。
• 识别高频类别：利用高频出现的类别来理解哪些主题对您的用户最重要。识别覆盖空白并优先更新相关内容。
• 查看聊天记录：通过审查用户与 AI 助手的聊天记录，获取关于用户如何看待您的产品的高意向详细数据。了解他们使用的术语、需要帮助的内容以及尝试完成的任务。

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分类

“分类”标签页使用 LLM 来按主题或话题自动归类会话。

使用分类来识别常见主题、用户需求和行为模式，以及文档中可能需要扩充或澄清的部分。

点击某个分类行将其展开，并查看归入该分类的相关会话。

点击单个会话可查看完整聊天记录，包括用户的问题、AI 助手的回答，以及引用的所有来源。

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聊天记录

“聊天记录”标签页按时间顺序显示所有 AI 助手会话的记录。

点击任意消息即可查看完整的聊天对话，包括用户的问题、AI 助手的回复，以及引用的所有来源。

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导出查询

为了进行更深入的分析，可以导出包含查询、回答和来源的 CSV 文件。然后使用你常用的工具来分析导出的数据。

示例分析提示：

• 列出所有没有引用来源的查询。
• 找出未成功交互中的模式。

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搜索

Searches 指标仅在查看人类流量时可用。

Searches 标签页会展示一段时间内的搜索次数柱状图以及具体的搜索查询。

查看你的搜索分析数据可以帮助你：

• 监控搜索趋势：观察搜索查询的变化，以了解用户如何查找你的内容，以及他们想获取哪些主题的信息。
• 识别高频查询：利用高频查询了解哪些主题对用户最重要，找出内容覆盖的空白并优先更新相关内容。
• 发现点击率较低的情况：点击率 (CTR) 显示用户在输入查询后点击搜索结果的比例。较低的 CTR 可能表明搜索结果与用户的查询不够相关。如果有高频搜索词但 CTR 较低，可以考虑通过添加关键词和更新内容来提高搜索结果的相关性。

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MCP 搜索

仅在查看 AI 流量时，才会显示 MCP 搜索指标。

MCP 搜索标签页展示通过 Model Context Protocol (模型上下文协议，MCP) 进行的 AI 代理搜索交互。该指标显示 AI 代理如何发起查询并与您的文档进行交互。

查看 MCP 搜索分析数据以便：

• 监控 AI 搜索活动：跟踪 AI 代理搜索您的文档的频率，并识别由 AI 驱动的查询趋势。
• 识别常见 AI 查询：了解 AI 代理在查找哪些信息，从而针对 AI 使用场景优化您的内容。
• 提升 AI 可发现性：利用高频的 MCP 搜索查询来识别文档中的空白，即 AI 代理难以找到答案的部分。

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反馈

反馈标签页会显示随时间变化的反馈柱状图，以及具体的反馈条目。

参见 反馈，了解如何使用反馈数据改进你的内容。