走出网站“跳出率”指标的误区

用户到达页面上没发生任何互动就离开，被称为跳出。这个背后的计算逻辑是，只产生了一个页面浏览，也就是会话中只有一个PV。

当我们认为跳出率过高或者过低时，第一件事应该是确认监测代码的部署情况。

检查PV代码有没有重复触发；检查页面加载时是否有其他互动事件同时触发，比如我们上面提到的视频自动播放、比如电商的产品曝光、比如正常的交互事件是否被设置为“非互动事件”等。

确认不是因为代码部署问题导致跳出率异常后，就可以着手判断是否是流量质量的原因导致。

上文中提到的非互动事件是指，如果我们希望采用更严格的方式来计算跳出率，可以根据实际需求，将一些互动事件设置为非互动。比如产品曝光、视频自动播放等。

这样可以实现在计算跳出率时，不需要考虑用户产生的这些互动。也就是忽略指定事件，让它不参与跳出率的计算。

假设页面上有一个视频，可以自动播放，同时我们用一段事件代码去追踪它的播放：

ga('send','event','Videos','play','Fall Campaign')

视频每自动播放一次，就会发送一个事件请求。当用户到了页面，没有任何操作，也不会记为跳出，因为视频自动播放时还发送了一个事件，就相当于页面浏览(PV)和事件(event)，有两个请求，可用户实际上是跳出了。

如果将视频播放设置为非互动事件，则视频自动播放的互动请求则不会被纳入跳出率的计算。

非互动事件的设置示例为：

ga('send','event','Videos','play','Fall Campaign',{nonInteraction: true});

除了跳出率外，当你发现网站上任何数据指标有问题时，都应该先进行代码部署情况的确认，了解异常指标的含义、计数逻辑，再去分析有可能是什么原因导致的问题，应该如何优化。

分析的经验很重要，基础信息的确认更重要。

除了【着陆页】报告，还可以通过【渠道】、【来源/媒介】这些默认报告总览各个渠道或者各个来源的跳出率。

和跳出率指标相仿，容易被大家搞混的另一个指标是退出率：

大多数情况下，页面的退出率越低越好。但某些特殊的页面出现高退出率也属于正常情况。

比如某个帮助中心类页面，它的作用是用来解决用户的某个问题，而当用户需求得到满足，退出网站，属于正常情况。

我们通过一个示例来区分跳出率和退出率：

在某个时间段内产生了以下会话，且每个页面上只部署了基础代码、无任何事件代码和虚拟页面：

网页B：

网页C：

对于网站来说，如果用户从登录/注册页、购物车页、填写订单页发生了退出，显而易见是不太理想的。

换句话说，距离转化最近的页面，更应该减少退出的发生。

假设一个产品页的退出率超过50%，那就说明两次访问之中就有一个退出，那我们就要具体分析下退出率高的原因。

比如价格太高？页面详情过于简略？还是在某些情况下后续操作的按钮，比如“加入购物车”无法显示或者不能添加等。

跳出率高达90%，有可能是单页面造成，也有可能是虚假流量；

跳出率低于20%，不一定说明着陆页做的接近完美，也有可能如我们上文中指出的，页面上部署了一些会自动触发，比如屏幕滚动、虚拟页面等代码。

跳出率的高低并没有统一的判定标准，一切还要以网站、页面类型的实际情况为准。

非互动事件设置官方文档：

https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/events