网站分析工具 Wappalyzer 使用教程

前不久有写过一篇文章详细介绍了 BuiltWith 这个网站分析工具,今天这篇文章再来介绍一个类似的网站分析工具,叫做 Wappalyzer。

文章内容如下:

  • Wappalyzer 简介
  • Wappalyzer 价格
  • Wappalyzer 免费账号注册
  • Wappalyzer 几个产品及用法介绍
  • Wappalyzer 的 Chrome 插件

Ready?Let’s go~~~

【 Wappalyzer 简介 】

Wappalyzer 是由 Elbert Alias 于2008年创立的一家 Technology Profiler 技术分析器 和 Lead Data 数据提供商,跟 BuiltWith(成立于2007年) 一样,Wappalyzer 也位于澳大利亚。

正如 Wappalyzer 网站 Title 写道的那样:

Find out what websites are built with

了解网站是用什么构建的

Wappalyzer 通过检查网站的源代码、HTTP头文件、Cookie、JavaScript 变量等其他技术方法,在数百万个网站上追踪了上千种网络技术,并使用他们的内部爬虫进行深入分析。

通过 Wappalyzer ,您可以:

  • 网站分析:了解网站是用什么构建的,使用到的技术有哪些;
  • 潜在客户开发:寻找潜在客户;
  • 市场研究:比较市场份额和技术趋势;
  • 竞争对手研究:了解谁在使用竞争对手的软件;
  • 数据富集:查看网站技术、公司信息和联系方式;
  • 自定义报告:创建自定义网站列表数据;
  • 网站监控:监测网站技术的变化;
  • 浏览器扩展:直接在访问的当前网站上查看所使用的技术;
  • 电子邮件验证:验证电子邮件有效性,改善 EDM 策略效果及提高邮件列表质量;
  • API访问:自动化技术查找,即时技术查询和网站实时抓取分析,快速查看结果;
  • 安全侦察:揭示 Web 技术和版本号。

【 Wappalyzer 价格 】

Wappalyzer 可免费注册使用,但功能有限,Wappalyzer 付费版有3个不同套餐可供选择,年付可优惠2个月。相较于免费版,只有开通付费套餐,才可以解锁 Pro 功能,所谓的 Pro ,就是解锁更多功能,能够查看所有数据产品(例如技术查找,浏览器扩展等)中的公司信息和联系信息,社交媒体信息等其他元数据,以及其他的一些数据点,还可以导出自定义报告的完整网站数据列表(Lead List)等其他高级功能。

另外,付费账号的 Credits 也明显比免费账号多,Credits 可以理解为积分,每次使用 Wappalyzer (例如输入一个网站进行技术分析等)都需要耗费一定积分的,积分用完也就意味着暂时无法再使用 Wappalyzer,除非再次充值购买一定的 Credits。积分 Credits 的耗费标准及购买价格如下所示,

简单来说,选择的付费套餐越高级,能解锁的功能就越多,查看的结果数据越丰富。

【 Wappalyzer 免费账号注册 】

只有注册一个账号才可以访问 Wappalyzer 所有产品。Wappalyzer 账号可以免费注册,此时默认选择对应的是免费计划(Free Plan),每月可以获得50积分 Credits,能够在 Wappalyzer 任意产品上使用。另外,需要注意的是,任何 Plan 中的积分在60天后到期,直接购买的积分在365天后失效,过期的积分不能再使用。

注册一个 Wappalyzer 免费账号很简单,只需一个电子邮箱即可,

直接在 Wappalyzer 网站首页右上角找到 ”Sign up free“,然后点击开始注册,输入邮箱地址,设置密码,勾选通过人机身份验证后,点击”Sign up”,

然后在邮箱中找到验证电子邮件,输入验证码,点击 “Verify” 验证后即可完成注册。

【 Wappalyzer 几个产品及用法介绍 】

Technology lookup了解网站是用什么构建的。即时显示任何网站的技术堆栈,如CMS,电子商务平台或支付处理器,以及公司和联系方式的详细信息。

可以直接在首页输入网站网址查看追踪结果,另外,首页这里还可以按技术类别(如支付技术 Paypal),关键字(如 Fashion)以及电子邮件地址来查看追踪结果数据,或者,直接来到 Products 下的 Technology lookup 模块,

在这里,有两种方式查看网站使用的技术,第一种是直接在 “Look up a website” 下的输入框输入一个网站网址进行分析,第二种是选择下面的 “Upload you list”,

即您上传一个网站列表,然后 Wappalyzer 会追踪并报告他们所发现的这些网站使用到的所有技术以及元数据(包括公司及联系信息等,但这部分数据必须开通 Pro 功能才可以查看)。

一般来说,比较常用的都是直接输入一个网站网址,然后查看分析结果数据,

追踪结果分为两大部分,分别是 Technology stack 技术堆栈以及 Website profile 网站配置文件。

在 Technology stack 技术堆栈中可查看网站用到的建站程序,UI框架,支付服务提供商,小部件,标签管理器,再营销,JavaScript 库,CDN,邮件营销服务提供商,Analytics 分析工具等等,

这部分追踪到的具体技术都可以点击深入了解,

在Website profile 网站配置文件中可查看与网站相关的其他一些基本信息,包括联系信息(地址邮件),网站月平均技术花费等,但如前面所说,这部分信息免费账号是看不到的,

只有开通 Pro 功能后才可以查看,或者单独升级到 Plus ,

如下所示,Plus 套餐每个月5美金,但只能用于单个技术查找,浏览器扩展和Wappalyzer 的Android Apps,也就是说,开通 Plus 后,在使用上面所说的工具时就可以看到这部分网站相关信息。

Lead lists创建自定义报告,可以从选择一个或多个技术或关键字开始,还可以有选择地添加过滤器例如通过关键词、公司行业和规模、网站流量、IP国家、顶级域名和语言进行过滤,以获得您所需要的网站列表数据。

例如现在我想创建一个”使用 PayPal 的包含 Fashion 关键词的位于美国的 Shopify 网站“自定义报告网站列表,那么具体操作如下,

点击 “Creat list” 开始创建,这需要一点时间,

结果生成后,便可在当前页面查看,

可以看到的数据包括这些目标网站的流量排名,公司名称,公司地址,行业类型,人员规模,成立时间,邮箱地址,联系电话,社交媒体账号链接(Pinterest,Instagram,Facebook等),使用到的某技术的技术ID(如谷歌分析的账号ID)等信息,但有一点需要注意的是这里的电子邮件地址和电话号码都是从网站的联系页面获取的,Wappalyzer 是未对其有效性经过验证的。

免费版账号只看查看10个结果数据,您也可以选择点击 Download 将这10个网站列表数据下载下来,

只有开通 PRO 功能才可以查看及下载完整网站列表数据。

类似的,您也可以查看:

  • 在美国使用 Shopify 的网站
  • 在美国使用 WordPress 的网站
  • 使用 Shopify 的高流量网站
  • 在英国使用 Shopify 的高流量网站
  • 网站使用到 Fashion 相关关键词
  • 网站使用到 Shopify 和 Paypal
  • 网站使用 Paypal 而没有使用 Stripe

等等等等,这里您可以根据自己的需要按条件查找筛选想要的网站列表。

Email verification电子邮件验证。验证电子邮件地址以防止反弹(无法发送到邮件服务器),垃圾邮件报告和虚假网站注册。Wappalyzer 对邮件服务器的连接性、收件箱的可用性等进行了大量的实时检查,而无需向该地址发送电子邮件。免费账号每个月可验证50个邮箱地址。

同样的,电子邮件验证也有两种方式可选,一种是直接输入一个邮箱地址,另一种是通过上传一个电子邮件地址列表来批量验证,

Keyword search关键字搜索,找到使用特定关键词的网站,比如品牌、产品、专业或行业等。

直接输入关键字,下面便是符合结果的网站列表,可以继续点击下方的”Create a lead list” 创建一个当前结果的自定义报告,

或者按右侧条件添加过滤器进一步过滤筛选结果,

点击结果列表中的任意一个网站,都可以跳转查看 technology lookup 的追踪分析结果,

但这个关键字搜索工具貌似只能通过一些大词进行查看,通过一些比较长尾或者比较细分的词是查不了的。

Website alerts网站提醒,监控竞争对手的网站。添加您想要监控的网站,然后 Wappalyzer 会经常查看它们,当网站的技术堆栈发生变化时例如当竞争对手使用了新的CMS,电子商务平台或任何其他技术时会当天收到 Wappalyzer 发送的电子邮件通知。

点击 ”Creat alert“ 开始添加想要监控的网站,

每个月需花费5个积分且免费账户最多只可监控5个网站(因为我这里免费账户的积分用完了所以只能创建4个了~)。

Technologies技术,查看按技术或类别分类的网站列表,Wappalyzer 目前为止共追踪了跨越90个类别的3,126个网络技术(会不断更新)。

上方列出了当前一些热门的技术,如 Shopify, Wordpress, WooCommerce等,可直接点击某个具体技术查看,这里我想查看下 Shopify 的分析数据,那么在结果页面可以看到,首先 Wappalyzer 会对当前技术做一个简要介绍,

Shopify是一个基于订阅的软件,允许任何人建立一个在线商店并销售他们的产品。Shopify店主也可以使用Shopify POS在实体店销售,这是一个销售点应用程序和配套硬件。

然后下面是 Wappalyzer 追踪到的使用 Shopify 的网站数量,点击 “Creat a lead list” 可为当前结果数据创建一个自定义报告列表;

再往下,可以看到 Wappalyzer 推荐的一些关于 Shopify 报告列表,例如:

  • 位于美国的 Shopify 网站
  • 位于英国的 Shopify 网站
  • Shopify 客户的电子邮件地址和电话
  • 使用顶级域名 .com 的 Shopify 网站
  • 最常访问的 Shopify 网站 Top 5,000

等等,点击某个具体链接,即可创建满足当前条件的自定义报告,当然,您也可以点击下面的 ”Create a custom Shopify report“ ,重新开始创建一个关于 Shopify 网站列表数据的自定义报告,

接下来是关于 Shopify 在当前统计时间段以来的使用趋势分析以及按照国家和语言划分的统计分析,

最后是关于 Shopify 的一些竞争对手,例如 WooCommerce, Magento等,

点击右侧有一个对比数据,例如 Shopify vs. WooCommerce,那么便会对 Shopify 以及 WooCommerce 进行一个对比分析。

分析结果共分为三大部分,首先是对 Shopify 以及 WooCommerce 这两种技术的一个简要介绍以及 Wappalyzer 追踪到的应用这两种技术的各自的网站数量,

接下来,是两种技术的使用趋势比较,

最后,是两种技术的市场份额比较(分别从安装基础和网站流量两个指标进行分析比较),

同样的,您也可以查看下 Shopoify 跟 Magento,BigCommerce,OpernCart,Wix 等的对比数据。

另外,除了上面推荐的一些热门技术,您也可以直接在 Technologies 的搜索框输入查找想要了解的某个技术,

或者,选择输入两种技术,查看对比分析数据,

另外,再往下拉,这里还可以直接按类别查找,例如网站分析 Analytics,市场营销 Marketing,销售 Sales 等等,

比方说我想查看下销售类别 Sales 中的电子商务 Ecommerce,那么直接点击便可查看详细技术分析,

首先是对该类别的一个简要介绍,当前,Ecommerce 技术类别下共有281种具体技术(如 Shopify, WooCommerce, Wix等),Wappalyzer 追踪到共有 3,734,000 个网站应用了 Ecommerce 电子商务技术,

接下来,是 Ecommerce 类别下具体技术的市场份额占比情况,可以看到,市场份额占比前 3 位分别是:WooCommerce(42.2%),Shopify(31.5%),Wix eCommerce(5.7%),

最后,是一些推荐的相关自定义报告列表,点击便可创建对应的网站列表。

【 Wappalyzer 的 Chrome 插件 】

直接在 Chrome 的网上应用商店搜索便可找到 Wappalyzer 插件,点击安装即可,

Wappalyzer 插件的主要功能就是显示一个网站使用的技术 ,通过检查HTML源代码,scripts 脚本,cookie,网络请求及页面证书等,能够找到当前网站使用的CMS,电子商务平台,编程语言,JavaScript 框架,标签管理器,Web 框架,Web 服务器,用户界面(UI)框架等信息。

但貌似目前用该插件来检测一些用国内的 SAAS建站程序如 Shoppy 来搭建的网站的话,是无法检测到告诉你这个网站是用 Shoppy来搭建的。

另外,Wappalyzer 插件还有一个 MORE INFO 模块的信息,可显示当前网站的一些公司信息,电子邮箱地址,电话号码,社交媒体信息及其他一些元数据,但这部分信息如前面所说的那样,要给钱才能看到的,

开通付费套餐后就可以在插件中看到这部分的信息了。

好了,以上便是对 Wappalyzer 这个网站分析工具的用法介绍,除了上面说到的功能外,Wappalyzer 还有其他一些强大功能例如 CRM集成,API自动化技术查找等,但这些需要涉及到一些代码的知识,如果对这方面感兴趣的话可以自己去折腾了解下。

就这样,下次再见~~~

未经允许不得转载:Onexiaobai » 网站分析工具 Wappalyzer 使用教程

赞 (0)
点击从 NameSilo 购买域名

点击从 NameSilo 购买域名

评论

8+6=
error: