SEO基礎：跳出率和退出率分析

SEO基礎：跳出率和退出率分析
相信我們大多數的站長都在注意著每日的IP流量的情況，往往沒有分析跳出率和退出率。現在很多的資料統計都是會有這麼一項指標，這裡映射出的是網站的粘性，訪客對網站的信賴程度的一個衡量。周圍的反射率影響網站排名的提示。這是相當合乎邏輯認為一個網站，使用者經常反彈的品質比1以下是可以保留使用者。 跳出率是指瀏覽單頁即退出的次數/訪問次數=single access/entry visits 索跳出率和退出率其實這個也是考察一個網站的使用者體驗好與壞的一個標準，跳出率高了，那麼說明有很多使用者來，看了一頁就離開了，就中被自己網站欺騙的感覺，要想降低跳出率，那麼就在最佳化網站的時候再關鍵詞密度上等多多下功夫吧，要不關鍵詞疊加了必然沒有好的使用者體驗；退出率低了，說明新老客戶都點擊很多頁才離開，往往新鮮可靠的內容才能為訪客喜歡，並加大了回訪率。     跳出率是網站留下您的網站從該網頁的使用者數量。例如，如果使用者發現 有一些網頁，有關的高退出率是自然的。畢竟，你的使用者必須離開您的網站一段時間。公司資訊頁面和'聯絡我們'網頁自然是好的退出頁面，並註明您的使用者發現他們都在自己的網站的需要。他們還表明，使用者是有興趣在您的企業充分瞭解，才離開。 跳出率演算法公式：    （訪問該站一頁就離開的訪客數）÷（進入的訪客總數）= 跳出率舉個例子今天有100個訪客通過本串連找到廈門SEO,其中有8人沒有閱讀其他文章就離開本站，則本頁跳出率為8%。    退出率演算法公式：        （訪客離開網站的次數）÷（訪客進入網站的次數）=  退出率舉個例子，本站首頁綜合瀏覽量是1000次，從這個頁面離開本站的次數是50次，則首頁的退出率是 5%。 計算a頁面的於Bounce Rate和Exit Rate 分別就是（5/10) *100% 和 (5+2/10+2 )*100%再次提醒這是Google analytics裡面的退出率的計算 在Omniture是算exit/visit，也就意味著這個值是(5+2)/10*100%另外換個條件 從b頁面返還a頁面的2個訪問 一個訪問去d頁面 一個訪問去f 頁面 然後一訪問從d頁面返還a頁面並最終離開這個時候計算a頁面的Bounce Rate和Exit Rate 分別就是(5/10)*100% 和 ( 5+2+1/10+2+1)*100%在這個例子裡面我所有的條件都是用訪問而沒有直接用訪客，是因為ga在計算跳出率是算visist的而不是uv(絕對唯一訪客），而退出率的分子分母是pv.為了證明結論 再貼一副圖做為來證實結論   澳門永利酒店網址：http://www.yongli-jiudian.com澳門永利奢華度假酒店娛樂場  這幅圖說明幾個問題 ，一直來很多概念在度量跳出率都是用進入，可能部分讀者還是不能明白所謂進入是指什麼，這裡可以看到所謂進入其實就是訪問數visit.這個實驗的網站全站我們驗證跳出率 ，跳出數259，進入訪問數visit等於451。於是跳出率略等於259/451≈0.574279 忽略小數點就是圖中的57.43%。退出率,退出數是 451，綜合瀏覽量pv是975，計算退出率就是451/975≈0.46256,忽略小數點就是46.26% 二 退出率和跳出率說明什麼跳出率    跳出率只能衡量該頁作為使用者的landing page的頁面品質，不能衡量其他。    一般來說，如果你做的是從其他媒體引入的流量，說明你的媒體渠道選擇失誤，搜尋引擎付費關鍵字定位不準、客戶群定位不準確，還是landing page的call to action可能不夠吸引人.澳門銀河酒店網址：http://www.aomenyinhejiudian.com        當然對於不同頁面和不同類型的網站的跳出率需要區別對待，很多網站的性質決定使用者甚至只要瀏覽首頁，需求就可能得到滿足。比如wordpress的部落格，可能一些老訪問者，訪問部落格只是看有沒有更新，沒有更新，跳出很正常。這種情況如果簡單的說網站品質很差是值得商権的。退出率     退出率高也要分情況討論並不能一概而論，如果你已經規劃好你網站的使用者訪問流程，但是你發現你網站的某個退出頁面成為去其他某個很重要的頁面的絆腳石（阻礙），那麼你應該關心的你的這個退出頁面的內容了。     退出率不能用來分析網站所有的頁面，只能用來分析特定流程中的某些頁面能不能滿足使用者的需求（互動）的問題。一般認為退出率高需求沒有得到滿足，但在特定頁面不能用退出率衡量使用者需求問題。足球比分直播   www.133bifen.com 足球比分直播     如果客戶需要得到滿足直退出，退出率高是很正常的，如電子商務網站的支付成功頁面，其他網站的客戶服務（eg:聯絡我們，關於我們）此類頁面，退出率一般肯定很高。使用者結算支付完需求得到滿足，使用者知道連絡方式需求得到滿足。這個時候需要藉助其他分析了,例如電子商務可以用轉化漏鬥分析。但是在同樣的類似流程中，註冊頁面、支付頁面和填寫收貨地址頁面卻又是可以用退出率來衡量頁面品質的，如果退出率高，那麼反映你的註冊流程頁面、支付流程頁面和物流流程頁面存在問題了，比如不支援貨到付款，需要填寫項過多，介面不友好等等。     退出率還反映在頁面內容的吸引性，call to action能不能激勵使用者。另外從網站技術角度來說，頁面太大不能被完全載入，頁面沒有返回任何其他頁面的連結入口，也是造成退出率過高的問題。三 面對跳出和退出，我們如何最佳化？     跳出率可以用在外部流量渠道分析和付費關鍵字廣告的分析上面，對於那些跳出率過高的渠道，一方面我們要分析，是不是渠道客戶群和網站定義客戶群有偏差，另外一方面是鑒別虛假流量上，大部分的虛假流量的跳出率一般都是很高的。