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跳出率，英文叫做“Bounce Rate”，是網(wǎng)站分析中基本且相對有效的指標。所謂跳出率顧名思義就是跳出的比率。怎樣定義一個(gè)跳出呢？

從概念上來(lái)說(shuō)這是無(wú)瑕的，也就是說(shuō)“用戶(hù)對你的內容、產(chǎn)品、服務(wù)不感興趣”。要么你真的展現了你糟糕的一面，要么他們要找的不是你所提供的內容、產(chǎn)品、服務(wù)。對于這個(gè)非黑即白的指標，在其背后實(shí)質(zhì)上水很深，值得單獨開(kāi)貼來(lái)講。本周，極詣就和你一同探討一下跳出率，以及計算跳出率更好的方法。

科學(xué)分析跳出率的理念

我們解釋下跳出率和離開(kāi)率（Exit Rate）的區別，跳出率是針對一個(gè)網(wǎng)站或者一個(gè)著(zhù)陸頁(yè)而言的，所謂“見(jiàn)光死”。而離開(kāi)率是針對每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上的訪(fǎng)客不再進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)離開(kāi)這個(gè)網(wǎng)站的比率。這個(gè)網(wǎng)頁(yè)可能是“感謝頁(yè)面”，用戶(hù)完成了一次交易自然關(guān)了這個(gè)頁(yè)面離開(kāi)這個(gè)網(wǎng)站。一次跳出是不可能存在兩個(gè)頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)的。

在“見(jiàn)光死”這個(gè)問(wèn)題上對數字營(yíng)銷(xiāo)而言可以反映很多問(wèn)題，可能是下面一條或多條：

• 網(wǎng)站廣告投放對象不符合你的用戶(hù)特征。
• 網(wǎng)站打開(kāi)太慢，訪(fǎng)客直接關(guān)了。
• 廣告發(fā)布商用彈窗、機器人、誘騙點(diǎn)擊等不正常手段給你推送流量。
• 網(wǎng)頁(yè)上沒(méi)什么好互動(dòng)的，極端情況下連一個(gè)鏈接都沒(méi)有。

在主流的網(wǎng)站分析工具中，通常我們是以統計PageView為主的，如果一次訪(fǎng)問(wèn)只有一次PageView那么這次訪(fǎng)問(wèn)就是一次跳出。PageView的統計在載入頁(yè)面時(shí)進(jìn)行。因此除了上述原因之外還有一些技術(shù)原因，訪(fǎng)客其實(shí)并沒(méi)有“見(jiàn)光死”，但是被計算成了彈出：

• 用戶(hù)觀(guān)賞視頻
• 用戶(hù)通過(guò)Ajax技術(shù)與你網(wǎng)站進(jìn)行互動(dòng)
• 用戶(hù)閱讀了你的文章內容

上面枚舉的是一些不存在第二個(gè)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面時(shí)的跳出。如果我們不好好研究處理這些問(wèn)題，我們非常容易對網(wǎng)站的運營(yíng)情況形成誤判。

• 訪(fǎng)客可能看完了整個(gè)視頻而且非常享受
• 訪(fǎng)客點(diǎn)了個(gè)贊，但并沒(méi)有離開(kāi)這個(gè)頁(yè)面
• 訪(fǎng)客可能閱讀完了文章的內容并決定非常有用

在這些情況下，我們就應該對網(wǎng)站分析工具的使用進(jìn)行優(yōu)化。極詣曾經(jīng)專(zhuān)門(mén)發(fā)布過(guò)如何通過(guò)事件跟蹤視頻的播放的教程。你也可以對按鈕添加事件來(lái)避免跳出。傳統的添加事件的方法在Google Analytics中是：
 

其中一個(gè)參數opt_noninteraction是問(wèn)你是不是“別把這個(gè)事件當做一個(gè)互動(dòng)”，這個(gè)參數默認是false，也就是說(shuō)只要觸發(fā)過(guò)一個(gè)事件，就不算跳出了。Universal Analytics里也差不多：

其中一個(gè)參數opt_noninteraction是問(wèn)你是不是“別把這個(gè)事件當做一個(gè)互動(dòng)”，這個(gè)參數默認是false，也就是說(shuō)只要觸發(fā)過(guò)一個(gè)事件，就不算跳出了。Universal Analytics里也差不多：

我們只要附在onClick消息后就可以避免跳出。

那么第三種情況呢？用訪(fǎng)客既沒(méi)有點(diǎn)擊，又沒(méi)有和跳出訪(fǎng)客有顯著(zhù)區別。實(shí)際上，還是有的。他們一通常會(huì )往下滾動(dòng)閱讀或者在觸摸屏上往下拖。對于這部分用戶(hù)如果我們處理得不好，那么我們的跳出率會(huì )受影響，平均瀏覽時(shí)間會(huì )受影響，頁(yè)面停留時(shí)間也會(huì )受影響（因為后兩者也是通過(guò)多個(gè)頁(yè)面載入時(shí)間間隔來(lái)計算的。）

科學(xué)分析跳出率的方法

對于媒體網(wǎng)站的跳出率，我們計算的時(shí)候要以用戶(hù)實(shí)際在頁(yè)面停留的時(shí)間和互動(dòng)為核心思想。具體有兩方面表現：

1. 訪(fǎng)客在頁(yè)面停留時(shí)間
2. 訪(fǎng)客是否有往下滾動(dòng)頁(yè)面的行為

在第一點(diǎn)，我們可以定義訪(fǎng)客在頁(yè)面停留30秒為一個(gè)界限。第二點(diǎn)我們可以定義訪(fǎng)客在頁(yè)面向下滾動(dòng)兩次為一個(gè)界限。具體的時(shí)間和滾動(dòng)次數會(huì )根據你的頁(yè)面內容、排版或其他因素自主確定。當滿(mǎn)足頁(yè)面停留時(shí)間大于30秒并且訪(fǎng)客滾動(dòng)超過(guò)兩次時(shí)，我們把這次單頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)記作非跳出訪(fǎng)問(wèn)。

實(shí)際操作時(shí)，你可以用js來(lái)判斷并推送事件給GA。我們本次介紹的是通過(guò)Google Tag Manager來(lái)實(shí)現。為了講述方便我們用新版本的GTM。但是新版本的GTM僅支持英語(yǔ)和法語(yǔ)，也請讀者包涵。

我們記錄一下用戶(hù)滾動(dòng)的次數，為此我們新建一個(gè)變量NumOfScroll，這個(gè)變量會(huì )在數據層同步一個(gè)叫nos的數據層變量。