Google Analytics(GA)是Google提供的免費網絡數據分析工具，同時也是全球絕大多數公司首選的網絡數據分析工具。GA雖然功能很強大，但公司是否能正確理解報表數據的背後含義，會影響往後公司整個商業模式的走向跟營運策略。

今天，香港網頁集團將和大家討論GA中最令人煩惱的兩大數值：跳出率(Bounce rate)與離開率(Exit rate)的解讀方式，讓你更好地規劃公司運營的走向。

一、跳出率和離開率的差異

網站數據分析中，關於「跳出」與「離開」的最大差異，就是兩者在瀏覽網頁動作的不同。

跳出：訪客進入網站後，只瀏覽着陸頁面(Landing Page)，沒有繼續瀏覽其他頁面或與網站進行互動，就直接「離開」網站。

「跳出」情景：

訪客→進入網站(着陸頁面)→離開網站

離開：訪客進入網站後，瀏覽一個或多個頁面後，最後在所在頁面「離開」網站。

「離開」情景(分為兩種)：

A.訪客→進入網站(着陸頁面)→網站其他頁面(頁面A、頁面B、頁面C等)→離開網站

B.訪客→進入網站(着陸頁面)→離開網站

二、計算網站跳出率與離開率的公式

1.網站跳出率與離開率的計算公式

SEO優化規律

2.案例分析：網站跳出率與離開率的計算區別

看完公式之後是不是覺得有點混亂呢?不用怕，下面我將用案例跟大家作更詳細的分析。

案例：如下圖，假如今天某訪客進入網站四次，經歷四種不同的工作階段，那麼這時頁面A、頁面B和頁面C，它們的跳出率與離開率分別是多少呢?

SEO優化規律

答案：

①頁面A的跳出率與離開率都是50%。

詳解：a. 工作階段Ⅰ和Ⅱ，訪客第一個進入的頁面是頁面A，但只有一次是直接離開網站，所以頁面A跳出率為50%;b. 四個工作階段都有經過頁面A，但最後從頁面A離開網站的只有兩次，所以頁面A的離開率為50%。

②頁面B的跳出率與離開率都為0。

詳解：a. 工作階段Ⅲ和Ⅳ，訪客第一個進入的頁面是頁面B，但沒有一次是直接離開網站，所以頁面B的跳出率為0;工作階段Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ都經過頁面B，但沒有一次是從頁面B離開網站的，所以頁面B的離開率為0。

③ 頁面C的跳出率為0，離開率為100%。

詳解：a. 四個工作階段中，訪客一次都沒有從頁面C進入網站，因此跳出率為0;工作階段Ⅱ和Ⅲ都經過頁面C，並且兩次都是從頁面C離開網站的，所以頁面C的離開率為100%。

看到上述的介紹，各位應該都清楚跳出率和離開率是怎樣計算了吧!

三、關於跳出率和離開率的常見問題

1.網站跳出率的標準值是多少?

跳出率的解讀重點：使用者跟着陸頁面的互動情景。

① 網站不同，跳出率標準也不同

首先，我們需要明確一點，不同類型的網站(包括行業、商業模式等)，會有不同的跳出率。

以「Blog」為例，一般Blog的文章頁面跳出率會比電商網站產品頁高少少。這是因為Blog文章大多是傳遞豐富訊息和知識，很多訪客看完後直接關閉頁面，這是很正常的。當然，如果Blog的內部鏈接、側欄都做得不錯，或許訪客就會想瀏覽其他文章。

② 如何從Google Analytics中解讀網站的跳出率

a.判斷網站質量，不能單看跳出率

SEO優化規律

如上圖，單純留意該頁面的跳出率，可能很多人都會覺得該頁面並不受到訪客的青睞，但如果結合以下數據：

我們會發現雖然該頁的跳出率比較高，但停留時間比較長，這通常有兩種可能： 該頁面屬於知識型網頁，訪客需要做筆記或思考內容;

· 該頁面提供的語言可能不是大多數訪客的母語，導致訪客需要花一點時間閱讀等。

* 如果跳出率高，且停留時間段(30秒以內)，這好可能是着陸頁面的標題或內容，在Google搜索結果頁面中吸引訪客進入，但進入網站後發現不是他們想要的，而直接關閉網站。

b.如何確保網站數據的真實性?

想確保網站數據的真實性，你需要多加一個指標「不重複瀏覽量(樣本數)」。只有足夠多的樣本數，才能確保數據貼近用戶的真實情景。

你以為這樣就可以結束嗎?當然不是，因為我們還需要從其他數據入手分析，下面我們針對剛剛案例中的第2個網址(跳出率為91.48%的頁面)，分析該頁面不同時段的數據變化：

SEO優化規律

發現，雖然跳出率增加2.37%，但觀看人數增加一倍，停留時間增加5.61%。看完這個數據，你是不是覺得「跳出率高也不是什麼大事，只要持續優化該頁面的使用者情景跟互動(如：其他網站鏈接的擺放)，降低跳出率，該頁面不失為優質的頁面。」

2.網站離開率的標準值是多少?

離開率的解讀重點：網站設計能否讓訪客在你想要他離開的頁面離開。

例如：電商網站中「購物車」頁面和「結賬完成」頁面的離開率都很高，但它們兩者代表的意義是完成不同。作為商家，你當然希望訪客在「結賬完成」完成後才離開，因為訪客在「購物車」頁面離開，購物車商品的結局會出現兩種可能「買」或「不買」。

電商網站購買車頁面的離開率，又稱為購物車放棄率(Abandonment Rate)。電子商務研究機構(Baymard Institute)指出，全球平均的購物車頁面放棄率平均為69.89%，顯示出一般使用者在網站的購物流程從觀看商品、挑選到結帳的過程，可能有發生不好的體驗導致放棄結帳。

當然這也可能是訪客等待促銷活動時間，單純逛逛或網站購物流程太複雜等。不過電商網站不能只看流量多少和轉化率，優化網站的使用流程，減少購物車頁面離開率，才是最重要。

如何從Google Analytics中解讀網站的離開率

不同類型的頁面，其離開率都是不一樣的。如下圖：

SEO優化規律

從圖片我們看出，33.40%的離開率為首頁(通常首頁的離開率較低是正常的)，跳出率最高為87.86%，該頁面是知識型的文章頁，因此訪客從那邊離開很合理。

要分析網站SEO優化效果，但從數據是不足夠的，如果沒有將數據結合「使用者情景」或「商業情景」分析，我們是很難改善目前商業策略的不足，而那些數據也會成為一對沒有意義的數字。