页面高跳出率的5个常见原因及解决方法

本篇文章主要讨论造成页面高跳出率的几个常见原因。什么是跳出率?什么是跳出?这个看我想已经不用再解释了,跳出率一直以来都是一个非常热门的指标。它用来衡量流量与网站内容的匹配程度。用AK的话说,我来到你的网站,看到第一个页面后我吐了,然后我走了。这就是一次跳出访问。

Google Analytics中的基本度量五 “跳出Bounces和退出Exits”

跳出Bounces和退出Exits在Google Analytics中是一对比较相似的度量,都可以被用来表示离开网站的访问者数量。但两个度量的计算方法和针对的页面及用户是完全不一样的。跳出针对的是访问者来到网站后访问的第一个页面,即访问者的登录页面(landingpage)。并且访问者跳出的动作只有在这个页面上才会出现(从第二个页面开始算做退出)。而退出在网站的所有页面上都可以出现,只要访问者离开网站,就算做一次退出,而他最后访问的那个页面就是退出页面。所以,网站上的每个页面都有可能成为访问者的退出页面。

简单的Landingpage时间分析模型

狭义的说,Landingpage就是网络营销的生死线。这里的Landingpage指的是网络营销中针对推广活动和内容所做的页面。在营销活动中,Landingpage是用户点击广告后访问的第一个页面,并且在这里分成两部分。一部分用户继续点击链接,进入更深的页面。第二部分用户关掉页面离开。假设,在一次营销活动中,Landingpage上共有10000个用户访问,其中6000个用户点击链接进入了更深的页面,4000个用户离开了。那么这个页面的Bounce rate是40%。如果从时间维度来分析,我们会发现即使是同样40%的Bounce rate也有很多种不一样的情况和产生原因。

使用JS和_trackPageview函数从时间维度监测页面表现

为什么要从时间维度对页面进行监测?
网站分析中有一个重要的指标:Bounce rate。定义是当用户在进入你网站的第一个页面后没有点击任何链接就离开了。假设两个用户同时进入网站的第一个页面后,一个什么都没有看就马上离开了,而另一个在阅读了页面上的内容并在Action按钮上忧郁了半天,最后离开了。那么这两个用户在Bounce rate里看起来没有区别。而实际上第二个用户比第一个用户更有可能被转化。而如果两个用户来自不同的渠道,那么第二个渠道相对第一个渠道更有一些价值。
在 GA的报告中目前只提供两个时间维度:平均页面停留时间和平均网站停留时间。使用JS事件与_trackPageview函数相配合,我们可以看到网页在时间维度上的表现,并获得更多详细的用户与网站互动的时间数据(被计算在Bounce rate内的非点击行为数据)。