下面这个例子说明了这种情况。左图是这个页面的点击热图，右图是这个页面的注意力热图，二者有一个很明显的差别。

对UE（User Experience）或UI（User Interface）而言，比较二者（注意力热图和点击热图）的差别具有很是重要的价值。如果某个区域吸引了很多目光，那么干吗我们不把最重要的内容放在这里呢？反过来，如果某个区域取得了很多点击，并且这个区域是很是重要的，那么我们就需要把它放置在人们目光最集中的处所。可是，如果我们没有注意力热图，那么我们就只能测度人们的目光会依照我们所希望的体例停留。

点击热图别的一个无法实现的功能是人们注意力移动的轨迹。有一些负责网站阐发东西产品的朋友奉告我，我们可以把鼠标移动的轨迹当作用户注意力的轨迹。我不是特别赞同。以我自己的习惯而言，阅读网页的时候，我的眼睛是先行移动的，并且不竭快速扫视，直到发现某个我感兴趣的内容，我的鼠标才会相应移动。这就如同我们在驾驶过程中的变线或转向，我们其实不会转动标的目的盘，除非我们首先不雅察后视镜并且确定旁边没有其他车辆或干扰。

注意力热图可以实现人们注意力轨迹的跟踪，如下图所示：

在这个图中，注意力热图奉告我们，首先吸引人们眼光的是后脑勺，然后才是这个网站的logo。这与我们通常认为的从左上到右下扫视的规律是不合的。

注意力轨迹又给了我们阐发一个页面的新线索——页面布局和所用图像的不合，会显著影响用户的注意力。若再与AB测试相连络，又能给我们很多有意思的故事。对UI同事会有很多帮忙。

如果我们没有注意力轨迹图，那么鼠标移动的情况可以近似取代。可是麻烦在于，我见过的东西只能给我每一个用户伶仃的鼠标移动情况，但无法给我总体的移动概况。我们在之后的系列文章中，会强调概况数据的意义，而伶仃用户数据的意义就要小太多了。

所以，如果有条件，能够把注意力热图和点击热图连络起来，那就太棒了。你不雅察世界的角度将当即产生转变。事实成果，awareness（意识到）才会有action（点击），二者是伶仃的两个事物，应该伶仃权衡。

点击热图的监测手艺问题

前面我们体会了点击热图其实不克不及够完全反应兴趣（注意力），下面我们看看在一般东西（谷歌 Analytics或是Omniture的SiteCatalyst）中点击图可能存在的监测手艺问题。

第一个问题是面对一个页面中具有同样URL的多个links无能为力。

如果你足够细心，你会发现曾经在谷歌 Analytics中有一些热图的点击百分比例的标注是实线格，有一些则是虚线格。虚线格的意思是，存在一个或多个完全一样URL的链接，标注的这个link只是其中之一，并且标注的百分比并不是是这个link的点击量，而是所有具有这个URL的links的总点击量。现在谷歌 Analytics采取了更好的体例，即直接标注出这个URL有多少个相同的链接（如右图所示）。因为多个链接同享同一个URL的原因，诠释了为什么有一些朋友认真的把谷歌 Analytics页面点击热图的所有百分比加总起来不会取得100%，而是远高于100%的原因。

近似的问题在Omniture手艺支持的SiteCatalyst中也一样。

事实上，上面这段话中"点击量"三个字也是不准确的。原因在于，谷歌 Analytics或SiteCatalyst，它们记实的并不是是这个link真实被点击的数量，而是记实了这个link被点击之后打开的相应页面的PV。例如某个link被点击了100次，这个link对应的页面被打开了85次（我们确信有一些点击实际上没有打开页面或没有被网站阐发东西记实到打开页面是完全可能的，也是正常的），那么东西实际上记实了85，而非100。

由于这问题的影响，我们产生了第二个问题——如果我们不做额外的配置（virtual page监测或外链监测），我们就不克不及知道一些不克不及打开新页面的链接，比如JavaScript弹窗，或是链接到他人网站的外链（outbound link）被点击的数量。

所以，一般东西的点击热图其实不会奉告你真正的点击量是多少。不过，也有其他一些热图东西它们记实鼠标的动作，而不是记实链接被点击后打开新页面的情况，所以，它们会比较准确的记实实际的网页上的点击量，甚至是鼠标轨迹。但这么做似乎又牺牲了别的一些功能，例如在普通的谷歌 Analytics热图中，可以记实每个link点击之后产生的转化的数量，并且做出一张"转化"热图，销售金额的热图也不成问题，但鼠标动作和轨迹监测东西则难有这样的能力，事实成果它们不知网站的转化情况。