我们在进行谷歌分析的时候，除了能看到流量相关的数据，我们还会看到页面的平均停留时间，跳出率，退出百分比，以及行为流中的drop-offs数据，这几个数据维度都能大致反映页面质量高低，平均停留时间不用说了，这个是指用户在我们页面上的停留时间，停留时间越长，说明这个页面对于用户来说越有用，那么谷歌也会认为这是一个内容质量相对比较高的页面。Bounce Rate（跳出率），% Exit（退出百分比）和drop-offs（离开）这三个数据维度看上去很相似，他们之间有什么不同，它们的表现又反应了页面的什么问题呢，我们接下来的内容会一一讲解。
什么是Bounce Rate（跳出率）
跳出率（Bounce Rate）是GA网页分析中的一个指标，指的是用户进入网站，只访问了一个页面就离开网站的比率。即在进入网站后不浏览其他页面，在这期间没有触发Analytics的任何其他请求就直接离开网站，这类访问次数与总访问次数的比率就是跳出率。
跳出率=单页会话/所有会话数。
如何在GA中查看到网站的跳出率数据（以UA为例）
1.GA的受众群体>概览模块
GA的受众群体>受众概览模块可以看到网站的整体跳出率，选择时间维度，可以检查到不同时间段的跳出率情况。
2.流量获取模块>所有流量>渠道
在流量渠道这里，我们可以看到不同渠道的跳出率情况。
3.流量获取模块>所有流量>来源/媒介
在这里我们可以看到不同流量来源的跳出率
4.行为>网站内容>所有页面
这里我们可以看到网站上所有页面的一个跳出率情况。
通常，跳出率高的网站说明网站内容或用户体验存在问题，或者网站的流量质量不佳，访问者可能没有找到他们需要的信息或对内容感到不满意，从而跳出网站。
因此，我们通过检查跳出率这个数据，可以分析到网站页面可能存在的问题，然后通过优化内容和用户体验来减少跳出率，从而提高网站的转化率和用户留存率。
如果我们某段时间的整体跳出率很高，那么我们可以检查一下是否是只有一个或几个渠道、来源/媒体的跳出率很高。如果只有几个页面有问题，检查这些页面的内容是否符合用户的搜索意图，以及这些页面是否有让用户继续浏览或者做出其他行动的号召用语。
如果是特定渠道的跳出率很高，那么我们需要检查针对特定渠道的营销工作：例如，如果通过展示广告过来的用户跳出很高，那么要检查我们的广告关键词，文案和对应着陆页面的主题是否高度相关。
如果跳出率高得很离谱，可以检查我们的跟踪代码，确保所有必要的页面都已标记并且标记正确。
一般来说，跳出率控制在20%以下是比较好的。
什么是% Exit（退出百分比）
退出百分比指用户从某个特定网页退出网站的次数占所有会话的百分比。
与跳出率不同，跳出率指的是用户从一个页面进来后没有再做其他动作直接从这个页面退出的百分比。而退出百分比是指用户进来网站后，最后从这个页面退出的比例，那么用户从这个页面退出有两种情况：
1.用户可能浏览了多个页面，最后从这个页面退出。
2.用户只浏览了这个页面，然后从这个页面退出。
其实也就是跳出率的那个行为也算在退出百分比的这个行为里面。
举例说明跳出率和退出率的计算方法
第一天用户行为：页面B -页面A -页面C-退出
第二天用户行为：页面B -退出
第三天用户行为：页面A-页面C -页面B -退出
第四天用户行为：页面C-退出
第五天用户行为：页面B -页面C-页面A -退出
退出百分比和跳出率的计算：
退出率计算：
页面A：33%（3个会话包含页面A，1个会话从页面A退出）
页面B：50%（4个会话包含页面B，2个会话退出页面B）
页面C：50%（4个会话包括页面C，2个会话从页面C退出）
跳出率计算：
页面A：0%（1个会话从页面A开始，但没有直接从A跳出，因此没有跳出率）
页面B：33%（3个会话从页面B开始，其中1个导致跳出）
页面C：100%（1个会话从页面C开始，并导致跳出）
如何在GA中查看到网站的退出百分比数据（以UA为例）
在行为>网站内容>所有页面这里可以看到所有页面的退出百分比
为什么要关注页面的退出百分比
通常用户退出网站的原因可能有：
(1)没有找到他们想要的答案或者产品
(2)加载速度太慢，用户（尤其是手机用户）大约3秒后就会放弃
(3)页面干扰元素太多，例如视频、弹出窗口等可能会导致用户退出
(4)糟糕的页面设计和网站结构，让用户不喜欢，不信任，从而退出页面
(5)导航路径不清晰或缺少内部链接，用户不方便继续浏览，从而退出页面
如果用户从某个页面退出的比例很高，我们就需要优化该页面，尽量留住用户。优化的要点可以从上面用户可能退出页面的原因入手，例如提高加载速度，提高页面内容质量，给用户提供有价值的内容和产品，减少页面干扰元素，重新优化网站结构和网页设计等等。
什么是drop-offs（离开）
在Google Analytics中，“drop-offs”指的是用户在访问网站时中途离开的情况。其实就是，如果一个用户访问了网站的某个页面，但在该页面上没有进一步的交互行为，而是直接离开了网站，那么这就被称为“drop-off”。
在哪里可以看到drop-offs数据
在GA的行为>行为流这里可以看到不同页面的drop-offs数据
通常情况下，drop-off指标被用来衡量页面用户的流失率，即用户在访问网站时中途离开的概率。
通过对drop-offs的跟踪和分析，我们可以了解哪些页面存在着高的流失率，进而采取相应的措施来优化这些页面，提高用户的留存率和转化率。
如果我们想要更好地利用“drop-offs”指标，那么我们需要在网站中设置一些事件。通过设置事件，我们可以更全面地跟踪用户在网站上的交互行为，从而更精确地确定哪些页面存在着高的流失率。
例如，我们可以设置“点击按钮”、“订阅”、“表单提交”等事件，以了解用户在页面上进行了哪些具体的交互行为，从而确定哪些页面存在着高的流失率。我们也可以通过设置事件，将用户的行为分成不同的类别或阶段，从而更好地理解用户在访问网站时的行为和意图。
例如，我们可以将用户的行为分成“浏览产品”、“加入购物车”、“信息填写”、“完成支付”等不同的阶段，这样可以了解用户在这些不同阶段的转化率和流失率，并针对性地优化网站的设计和内容，以提高用户的留存率和转化率。
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