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bounce rate如果真的很不好

作者:北京财贸天阶投资顾问有限公司 来源:www.usasheng.com 发布时间:2018-10-23 11:30:59
 

宋星:跳出率不一定越低越好

超低跳出率的监测技术问题

不管怎么样,若是网站(或是某些主要landing page)的bounce rate低于5%甚至只是低于10%,都有可能蕴含着监测技术问题。有至少两种情况会造成bounce rate畸低。

其一,框架页面的父页面和子页面如果都加上了监测代码,那么大多数情况下,页面在浏览器端载入时,监测代码会在短时间内被运行两次。对于网站分析工具,例如Google Analytics,会记录有两个不同页面被打开(因为父页面和子页面的URL肯定是不同的),因此这种情况会显然被认为不是一个bounce,哪怕这个用户并没有点击这个页面的任何链接浏览其他页面。我所接触的例子中,这种情况下,bounce rate低于5%。

其二,如果不小心在同一个页面中添加了两个同样的监测代码,或是因为某种原因,让同一条监测代码运行了两次。那么当页面载入,对于Google Analytics而言,如同这个页面被刷新一次,因此GA不把这种情况计算为bounce。这种情况下的bounce rate甚至比第一种情况还要低。

当然,或许还有第三种情况,即流量作弊。在比较拙劣的作弊情况下,机器人统一按照某种预设的程序进行的网站访问,会很严重降低跳出率。这种情况毫无疑问不值得开心。

低跳出率的其他负面信息

若是bounce rate不合情理的极低,我们能够判断这种情况下出现了技术问题。但如果很低,又确实还没有达到极低的范围,是否我们就可以松一口气?

我并不敢轻易地下结论,某种意义上,bounce rate低或许也传达出一些其他负面的信息,最大的问题是,过低的bounce rate可能意味着新鲜流量的匮乏。

在网站分析中有一个约定俗成的规律,即对于商业网站而言,bounce rate的值往往和新访问比例有线性相关关系,有些甚至二者有近似1:1的关系,颇有趣味。可以认为,为了获取更多的新流量,我们的代价往往是牺牲了更好的bounce rate,这种牺牲完全可以理解。图1是近50个我曾经监测过的大小网站的bounce rate和新访问比例之间的对应关系,具有比较明显的线性相关性。这意味着某种我们不期待却又实际存在的“悖论”——如果期望bounce rate降低,那么应该尽力挽救老用户,但老用户比例过大,网站流量的形势恐怕又会不那么乐观。

当然,事情并非绝对,bounce rate并不只是由新访问比例决定。例如,在上图中我们也看到,左下角有一些明显偏离趋势线的点,表现了“更不美好”的一面——很低的新访问比例(10%),却仍然有近50%的bounce rate。而且,bounce rate和 新访问比例的整体趋势也显示出,当新访问比例处于低位时,bounce rate的表现非常离散。我们似乎可以得到这样的结论:新访问比例过高几乎肯定影响bounce rate,使其也倾向于偏高;但新访问比例处于低位时,bounce rate的高低则受到更多其他因素的影响。

Bounce rate低还意味着另外一种可能性,尤其在其忽然变低的情况下,我们相信是出现了不正常的引导或是诱惑所致。若这引导或者诱惑是有意为之,则无可非议,但若发生了意料之外的情况,则可能对网站经营者带来误导。我曾经遇到过的一个例子是,某个网站的bounce rate忽然在某天下降了约两成,这令人鼓舞。但认真查看数据,我们发现网站的销售量并未发生任何上升,这又不符合常理。我们进而发现,bounce rate下降的前一两周,该站艺术品售卖频道上线,我们更进一步发现,在bounce rate下降的当天,网站有很多流量来自于搜索关键词“人体艺术”或是“人体摄影”,而这些流量的landing page即是艺术品售卖频道。有趣的是,这个频道中确实有一些衣衫较少或全无的绘画或摄影作品,而且它们也的确获得了较好的点击。

从实际操作的角度看,bounce rate不高确实要比高让人更愉悦,但要小心,以确保我们的bounce rate反映了真实的情况,而不是虚假的繁荣。

跳出率畸高的原因排除

反过来看,bounce rate若真的高,也并不一定真是出了大问题,或者说,我们至少应该首先确保高bounce rate不是监测不到位造成的。

最主要的监测不到位容易发生在具有较多非HTML互动元素的页面上,例如一个有很多链接由Adobe Flash或是JavaScript构成的页面上。

无论是Google Analytics还是Adobe SiteCatalyst,对于非HTML互动元素,都需要额外的代码处理,例如利用GA的Event Tracking或是Virtual Page监测功能为这些元素进行标记,从而记录用户点击这些元素的行为,采集软件,否则,所有与这些元素相关的互动网站分析工具都无法感知到。例如在某一个页面中,所有画圈的按钮都是期待用户点击的按钮,但它们都是由Flash制作的,点击之后打开的新页面也不是自己的(而是跳转到别人的页面上,这意味着对点击之后打开的页面也无法监测)——也就是说,如果没有额外的监测设置,在这个页面作为landing page的情况下,即使每一个访问者来到这个页面都直接点击了这些按钮,这个页面的bounce rate也会非常高。这并不反映真实的情况。

我认为,bounce rate如果真的很不好,千万不要慌张,首先排除可能的监测问题。当你面对高达95%的bounce rate,你应该这么处理:第一步,确保所有的用户点击行为都能被监测到,尤其是对非HTML元素;第二步,查看页面(或是网站)的新访问比例是不是高达90%以上。如果这两步你都检查并且排除了,这时你才需要真的为高达95%的bounce rate担心了。

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