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<b>挑戰網站分析中的大眾智慧(1)——Bounce Rate</b>

作者: 來源:未知 2012-06-28 17:19:03 閱讀 我要評論 直達商品

  【前言】

  

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  本系列文章應NetConcepts的Allen特邀撰稿。同時,這也是第一篇在上下班地鐵上完成的文章。

 

  大眾的智慧一定是正確的智慧嗎?或許你也聽說了“多數人的暴·政”這個詞。無論在何領域,由于“大眾智慧”的影響,更高的智商并不總能確保我們做出更正確的決策,一如36kr的文章所說,聰明人有時候可能容易犯傻。所以,這一系列的文章是看一看網站分析領域中的哪些大眾智慧可能會讓你“誤入歧途”。第一篇文章,我們將聚焦于bounce rate。

  【正文】

  Bounce Rate,網站分析的基本度量之一,相信大家都不陌生。Bounce rate似乎代表著某種網站分析賦予我們的“神奇挑戰”,如果我們擁有制服或是支配它的力量,我們就似獲得了某項了不起的成就。

  于是人們相信bounce rate越低越好,但即如古語所言“過猶不及”,更低的bounce rate或許并不如我們預想的那般美好。

  超級低的bounce rate隱含著監測技術問題

  不管怎么樣,若是網站(或是某些主要landing page)的bounce rate低于5%甚至只是低于10%,都有可能蘊含著監測技術問題。有至少兩種情況會造成bounce rate畸低。

  其一,框架頁面(即頁面通過iframe或frame進行的嵌套)的父頁面和子頁面如果都加上了監測代碼,那么大多數情況下,頁面在瀏覽器端載入時,監測代碼會在短時間內被運行兩次。對于網站分析工具,例如Google Analytics,會記錄有兩個不同頁面被打開(因為父頁面和子頁面的URI肯定是不同的),因此這種情況會顯然被認為不是一個bounce,哪怕這個用戶并沒有點擊這個頁面的任何鏈接瀏覽其他頁面。我所看到的例子中,這種情況下,bounce rate低于5%。

  其二,如果不小心在同一個頁面中添加了兩個同樣的監測代碼,或是因為某種原因,讓同一條監測代碼運行了兩次。那么當頁面載入,對于Google Analytics而言,如同這個頁面被刷新一次,因此GA不把這種情況計算為bounce。這種情況下的bounce rate甚至比第一種情況的bounce rate還要低。不過對于Adobe SiteCatalyst,由于bounce rate定義的不同,這個問題不存在。

  當然,或許還有第三種情況,即流量作弊。在比較拙劣的作弊情況下,機器人(或是肉雞)統一按照某種預設的程序進行的網站訪問,會很嚴重的降低的bounce rate。這種情況毫無疑問不值得開心。

  Bounce rate低可能意味著的其他負面信息

  若是bounce rate不合情理的極低,我們能夠判斷這種情況下出現了技術問題。但如果很低,但又確實還沒有達到極低的范圍,是否我們就可以松一口氣?

  我并不敢輕易地下結論,某種意義上,bounce rate低或許也傳達出一些其他負面的信息,最大的問題是,過低的bounce rate可能意味著新鮮流量的匱乏。

  在網站分析中有一個約定俗成的規律,即對于商業網站而言,bounce rate的值往往和% new visitors有線性相關關系,有些甚至二者有近似1:1的關系,頗有趣味。可以認為,為了獲取更多的新流量,我們的代價往往是犧牲了更好的bounce rate,這種犧牲完全可以理解。下圖是近50個我曾經監測過的大小網站的bounce rate和新訪問比例之間的對應關系,具有比較明顯的線性相關性。這意味著某種我們不期待卻又實際存在的“悖論”——如果我期望bounce rate降低,那么我應該盡力挽救我的老用戶,但老用戶比例過大,網站流量的形勢恐怕又不會那么樂觀。

  

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  當然,事情并非絕對,bounce rate并不只是由新訪問比例決定。例如,在上圖中我們也看到,左下角有一些明顯偏離趨勢線的點,表現了“更不美好”的一面——很低的新訪問比例(10%),卻仍然有近50%的bounce rate。而且,bounce rate和% New Visits的整體趨勢也顯示出,當新訪問比例處于低位時,bounce rate的表現非常離散。我們似乎可以得到這樣的結論——新訪問比例過高幾乎肯定影響bounce rate,使其也傾向于偏高;但新訪問比例處于低位時,bounce rate的高低則受到更多其他因素的影響。我們后面會討論這些影響。

  Bounce rate低還意味著另外一種可能性,尤其在bounce rate忽然變低的情況下,我們相信是出現了不正常的引導或是誘惑所致。若這引導或者誘惑是有意為之,或無可非議,但若發生了意料之外的情況,則可能對網站經營者帶來誤導。我曾經遇到過的一個例子是,某個網站的bounce rate忽然在某天下降了約兩成,這令人鼓舞。但認真查看數據,我們發現網站的銷售量并未發生任何上升,這又不符合常理。我們進而發現,bounce rate下降的前一兩周,我們的某一個頻道(藝術品售賣頻道)上線,我們更進一步發現,在bounce rate下降的當天,網站有很多流量來自于搜索關鍵詞“人體藝術”或是“人體攝影”,而這些流量的landing page即是我們的藝術品售賣頻道。有趣的是,這個頻道中確實有一些衣衫較少或全無的繪畫或攝影作品,而且它們也的確獲得了較好的點擊。但不管怎樣,這不是我們所期待的。

  從實際操作的角度看。Bounce rate不高確實要比高讓人更愉悅,但要小心,我們也確實也需要排除一些非常原因,以確保我們的bounce rate反映了真實的效果,而不是虛假的繁榮。

  排除監測因素造成的Bounce rate畸高

  反過來看,bounce rate若真的高,也并不一定真是出了大問題,或者說,我們至少應該首先確保高bounce rate不是監測不到位造成的。

  最主要的監測不到位容易發生在具有較多非HTML互動元素的頁面上,例如一個有很多鏈接由Adobe Flash或是JavaScript構成的頁面上。

  無論是Google Analytics還是Adobe SiteCatalyst,對于非HTML互動元素,都需要額外的代碼處理,例如利用GA的Event Tracking或是Virtual Page監測功能為這些元素進行標記,從而記錄到用戶點擊這些元素的行為,否則,所有與這些元素的互動網站分析工具都無法感知到。例如在下面的頁面中,所有畫圈的按鈕都是這個頁面中期待用戶點擊的按鈕,但它們都是由Flash制作的,點擊之后打開的新頁面也不是自己的(而是跳轉到別人的頁面上,這意味著對點擊之后打開的頁面也無法監測)——也就是說,如果沒有額外的監測設置,在這個頁面作為landing page的情況下,即使每一個訪問者來到這個頁面都直接點擊了這些按鈕,這個頁面的bounce rate也會非常高。這并不反映真實的情況。

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