本站分享:大数据、数据分析师考试认证培训,包括:Python培训Excel培训Matlab培训SPSS培训SAS培训R语言培训Hadoop培训Amos培训Stata培训Eviews培训广告位

Google Analytics中的基本度量五 “跳出Bounces和退出Exits”_网站分析

网站分析 cdadata 544℃ 0评论

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。

跳出率是指在某个范围内跳出的值与总访问次数的百分比。而退出率是指在某个范围内退出的值与综合浏览量的百分比。这个范围可以是单一页面,某一组页面或是一个频道,也可以是一个关键词,一个流量来源。或是一个城市,一个日期等等。但在整个网站范围内只有跳出率的概念,而没有退出率的概念。因为所有的访问者最终都会离开网站的。

度量定义:

跳出:指单页访问或访问者的次数,即在一次访问中访问者进入网站后只访问了一个页面就离开的数量。

退出:指访问者离开网站的次数,通常是基于某个范围的。(因为所有用户最终都是会离开网站的)

跳出率:指某一范围内单页访问次数或访问者与总访问次数的百分比。

退出率:指某一范围内退出的访问者与综合访问量的百分比。

度量的计算方法:

跳出:访问者只访问一个页面后离开网站被记录为一次跳出。

跳出率:某一范围内跳出的数量/同一范围内总访问次数Visits *100%

退出:访问者离开网站被记录为一次退出。

退出率:某一范围内退出的数量/同一范围内综合访问量PV*100%

Google Analytics中的基本度量五 “跳出Bounces和退出Exits”_网站分析

通过上面我网站的报告数据可以证实Google对跳出率和退出率的计算方法。

最受欢迎页面总访问次数(Visits)342,综合浏览量(PV)1487,跳出(Bounces)154,退出(Exits)342

在最受欢迎的一组页面范围内:

跳出率45.03%=跳出154/总访问次数342*100%(实际数字是0.45029 Google四舍五入了。)

退出率23.00%=退出342/综合浏览量1487*100%(实际数字是0.22999)

而在单一页面(首页)范围内,算法也是一样的。

度量的意义:

跳出率可以被用来衡量流量和页面质量,高跳出率表示访问者对登录页面(landingpage)不感兴趣。没有继续访问更深入的页面。或者是登录页面(landingpage)设计存在问题,与目标用户不匹配。跳出率可以通过调整广告渠道,优化登录页面内容来降低。

退出率因页面不同意义也不同。 每个页面都有可能成为退出页面,但如果是网站关键流程中的页面退出率高,就说明该页面出现了问题。比如,在网站的注册流程中,如果是完善信息页面退出率高,就需要检查这个页面了。

跳出和退出不仅仅基于页面和内容,同样也可以基于流量来源,地区,时间以及访问者类别。通过跳出和退出可以比较网站不同来源,不同数据不同地区或是不同类别访问者的数据。

按流量来源

Google Analytics中的基本度量五 “跳出Bounces和退出Exits”_网站分析

按所在城市

Google Analytics中的基本度量五 “跳出Bounces和退出Exits”_网站分析

按日期时间

Google Analytics中的基本度量五 “跳出Bounces和退出Exits”_网站分析

也可以自定义和其他维度组合查看:

Google Analytics中的基本度量五 “跳出Bounces和退出Exits”_网站分析

可能产生影响的因素:

任何触发google追踪代码二次报告数据的行为都可能影响跳出率。(google默认在访问者访问页面时只报告一次数据。)比如:

1访问者虽然只访问了一个页面就离开了,但在访问中刷新了页面。

2对追踪代码进行了定制,比如增加了鼠标事件追踪或时间追踪,这些都会在一定条件下触发google追踪代码二次报告数据,进而影响跳出率的计算。

3框架页面:google为了准确追踪框架页面需要在两个页面内分别加入追踪代码,这就意味着访问者虽然只打开了一个页面,但实际上google的追踪代码已经报告了两次数据。

转载请注明:数据分析 » Google Analytics中的基本度量五 “跳出Bounces和退出Exits”_网站分析

喜欢 (0)or分享 (0)
发表我的评论
取消评论
表情

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址