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2023-03-17 14:43
圖片來源：圖蟲創意
我們在進行谷歌分析的時候，除了能看到流量相關的數據，我們還會看到頁面的平均停留時間，跳出率，退出百分比，以及行為流中的drop-offs數據，這幾個數據維度都能大致反映頁面質量高低，平均停留時間不用說了，這個是指用戶在我們頁面上的停留時間，停留時間越長，說明這個頁面對于用戶來說越有用，那么谷歌也會認為這是一個內容質量相對比較高的頁面。Bounce Rate（跳出率），% Exit（退出百分比）和drop-offs（離開）這三個數據維度看上去很相似，他們之間有什么不同，它們的表現又反應了頁面的什么問題呢，我們接下來的內容會一一講解。
跳出率（Bounce Rate）是GA網頁分析中的一個指標，指的是用戶進入網站，只訪問了一個頁面就離開網站的比率。即在進入網站后不瀏覽其他頁面，在這期間沒有觸發Analytics的任何其他請求就直接離開網站，這類訪問次數與總訪問次數的比率就是跳出率。跳出率=單頁會話/所有會話數。
1.GA的受眾群體>概覽模塊
GA的受眾群體>受眾概覽模塊可以看到網站的整體跳出率，選擇時間維度，可以檢查到不同時間段的跳出率情況。
圖片來源：GA網頁截圖
2.流量獲取模塊>所有流量>渠道
在流量渠道這里，我們可以看到不同渠道的跳出率情況。
圖片來源：GA網頁截圖
3.流量獲取模塊>所有流量>來源/媒介
在這里我們可以看到不同流量來源的跳出率
圖片來源：GA網頁截圖
4.行為>網站內容>所有頁面
這里我們可以看到網站上所有頁面的一個跳出率情況。
圖片來源：GA網頁截圖
通常，跳出率高的網站說明網站內容或用戶體驗存在問題，或者網站的流量質量不佳，訪問者可能沒有找到他們需要的信息或對內容感到不滿意，從而跳出網站。
因此，我們通過檢查跳出率這個數據，可以分析到網站頁面可能存在的問題，然后通過優化內容和用戶體驗來減少跳出率，從而提高網站的轉化率和用戶留存率。
如果我們某段時間的整體跳出率很高，那么我們可以檢查一下是否是只有一個或幾個渠道、來源/媒體的跳出率很高。如果只有幾個頁面有問題，檢查這些頁面的內容是否符合用戶的搜索意圖，以及這些頁面是否有讓用戶繼續瀏覽或者做出其他行動的號召用語。
如果是特定渠道的跳出率很高，那么我們需要檢查針對特定渠道的營銷工作：例如，如果通過展示廣告過來的用戶跳出很高，那么要檢查我們的廣告關鍵詞，文案和對應著陸頁面的主題是否高度相關。
如果跳出率高得很離譜，可以檢查我們的跟蹤代碼，確保所有必要的頁面都已標記并且標記正確。
一般來說，跳出率控制在20%以下是比較好的。
退出百分比指用戶從某個特定網頁退出網站的次數占所有會話的百分比。
與跳出率不同，跳出率指的是用戶從一個頁面進來后沒有再做其他動作直接從這個頁面退出的百分比。而退出百分比是指用戶進來網站后，最后從這個頁面退出的比例，那么用戶從這個頁面退出有兩種情況：
1.用戶可能瀏覽了多個頁面，最后從這個頁面退出。
2.用戶只瀏覽了這個頁面，然后從這個頁面退出。
其實也就是跳出率的那個行為也算在退出百分比的這個行為里面。
第一天用戶行為：頁面B -頁面A -頁面C-退出第二天用戶行為：頁面B -退出第三天用戶行為：頁面A-頁面C -頁面B -退出第四天用戶行為：頁面C-退出第五天用戶行為：頁面B -頁面C-頁面A -退出
退出百分比和跳出率的計算：
退出率計算：
頁面A：33%（3個會話包含頁面A，1個會話從頁面A退出）頁面B：50%（4個會話包含頁面B，2個會話退出頁面B）頁面C：50%（4個會話包括頁面C，2個會話從頁面C退出）
跳出率計算：
頁面A：0%（1個會話從頁面A開始，但沒有直接從A跳出，因此沒有跳出率）頁面B：33%（3個會話從頁面B開始，其中1個導致跳出）頁面C：100%（1個會話從頁面C開始，并導致跳出）
如何在GA中查看到網站的退出百分比數據（以UA為例）
在行為>網站內容>所有頁面這里可以看到所有頁面的退出百分比
圖片來源：GA網頁截圖
通常用戶退出網站的原因可能有：
(1)沒有找到他們想要的答案或者產品
(2)加載速度太慢，用戶（尤其是手機用戶）大約3秒后就會放棄
(3)頁面干擾元素太多，例如視頻、彈出窗口等可能會導致用戶退出
(4)糟糕的頁面設計和網站結構，讓用戶不喜歡，不信任，從而退出頁面
(5)導航路徑不清晰或缺少內部鏈接，用戶不方便繼續瀏覽，從而退出頁面
如果用戶從某個頁面退出的比例很高，我們就需要優化該頁面，盡量留住用戶。優化的要點可以從上面用戶可能退出頁面的原因入手，例如提高加載速度，提高頁面內容質量，給用戶提供有價值的內容和產品，減少頁面干擾元素，重新優化網站結構和網頁設計等等。
在Google Analytics中，“drop-offs”指的是用戶在訪問網站時中途離開的情況。其實就是，如果一個用戶訪問了網站的某個頁面，但在該頁面上沒有進一步的交互行為，而是直接離開了網站，那么這就被稱為“drop-off”。
在哪里可以看到drop-offs數據
在GA的行為>行為流這里可以看到不同頁面的drop-offs數據
圖片來源：GA網頁截圖
通常情況下，drop-off指標被用來衡量頁面用戶的流失率，即用戶在訪問網站時中途離開的概率。
通過對drop-offs的跟蹤和分析，我們可以了解哪些頁面存在著高的流失率，進而采取相應的措施來優化這些頁面，提高用戶的留存率和轉化率。
如果我們想要更好地利用“drop-offs”指標，那么我們需要在網站中設置一些事件。通過設置事件，我們可以更全面地跟蹤用戶在網站上的交互行為，從而更精確地確定哪些頁面存在著高的流失率。
例如，我們可以設置“點擊按鈕”、“訂閱”、“表單提交”等事件，以了解用戶在頁面上進行了哪些具體的交互行為，從而確定哪些頁面存在著高的流失率。我們也可以通過設置事件，將用戶的行為分成不同的類別或階段，從而更好地理解用戶在訪問網站時的行為和意圖。
例如，我們可以將用戶的行為分成“瀏覽產品”、“加入購物車”、“信息填寫”、“完成支付”等不同的階段，這樣可以了解用戶在這些不同階段的轉化率和流失率，并針對性地優化網站的設計和內容，以提高用戶的留存率和轉化率。
文章來源公眾號： SEO 喵喵
（來源：Google SEO 喵喵）
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