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通过数据分析如何减少网站跳出率

发布日期:2023-03-16  点击量:114

很长时间没有分享文章了,其实最近这段时间自己在实践和工作过程中,收获挺多的,但是没什么心情写文章了,主要由于本人懒惰了吧,也渐渐的没有初期那么强烈的分享的心情了,但是今天上博客看到一些朋友的留言,于是又想分享给大家一点自己的心得,于是乎就产生了现在这段话和这篇文章。小狼的动力还是需要大家的支持和鼓励的,希望大家一起成长!一起进步!

这个问题相信很多朋友都是比较敏感和纠结的,今天给大家分享下,该如何来分析跳出率产生的原因和该如何解决。当然在本文中只能够最大程度的举例,至于怎么大批量大范围的去分析和控制,还需要大家不断的进行思考和深入。首先我们得知道跳出率的概念是什么?跳出率是指仅仅访问了单个页面的用户占全部访问用户的百分比(如有10个人访问了xxx首页,而有5个人在访问了该页面后就关闭了页面,则跳出率=访问后关闭人数/总访问人数,那么5/10=50%),这点大家不管了解不了解,根据小狼文章的顺序再了解一次吧。请看表格1:(注:数据摘自Googleanalytics,数据对象是某网站的某目录)


通过这个表格所列出的数据,我们可以得到三个数据。就是被浏览的目录是/xxx/,目录/xxx/被浏览了8209次,8209次中的跳出率是78.58%。这个比例已经非常大了!我们可以算算,总共浏览是8209次,跳出是8209的78.58%,也就是8209×0.7858≈6451次,8209次浏览跳出了6451次,那么8209-6451=1758。总访问是8209,但是真正到达该目录首页后继续深入浏览的只有1758次浏览,这代表什么?这代表还有6451次几乎是流失的浏览量!什么叫流失?你可以把它当成浪费,你也可以把他当成有上升空间,你也可以……总之!这部分流失的浏览量你应该可以把它控制的更小,更少。

好,上面说了这么多数据,是想让大家明白这个跳出率达到78.58%对网站,对网页来说究竟是怎样一个性质。如果通过以上的数据论证,你还不能够明白78.58%的跳出对网页、网站的重要性和影响,那小狼也没有再多办法来给你深入讲解了,至少小狼还没能力让文字主动对你进行自我介绍。那到目前为止我们已经得到了更新的数据,那么先整理下,我们目前拥有的数据是哪些?首先是最基础的表格中的三个数据:/xxx/目录,8029总浏览数,78.58%跳出率。经过分析后的两组数据分别是:6451跳出次数(无效浏览),1758深入次数(有效浏览)。


那接下来问题又出来了,既然我知道了总浏览数是这么多,那这些浏览分别是从哪来的?流量统计后台里一般都有提供流量来源这项功能,一般分为三种:直接输入、关键词(SEO流量)、其它外部链接。我们网页/目录的流量都是由这三种来源所产生的,那么这时你应该知道,/xxx/目录的总浏览8029次分别是直接输入的x次,关键词(SEO流量)的y次再加上其它外部链接的z次而得到的。请看表格2(表格2的数据并不齐全,因某些部分数据量太大,故挑选其中单个数据作为例子):通过表格2我们不难看出,单个网页的浏览是各渠道的浏览的总合,而减少总跳出率则是减少各渠道跳出率。(这里需要提醒的是,总跳出率和各渠道单独的跳出率分别是独立的。多谢Catwell猫哥的提醒。)表格2中关键词和外部的数据只是随机挑选了一个来做例子,所以大家不要去纠结具体的数字,它只具有代表性,但是没有精确性。

我们接着思考,直接输入、关键词、外部这三种,他们的来源分别有什么特点?或者说是什么情况下的浏览才会影响这种来源数据的改变?按一般情况来讲,直接输入的一般都是回访客户,收藏客户,还有各种广告;关键词就是从搜索引擎输入搜索项点击目标网站的结果;外部就是除了以上两种方法所获得的流量。

用关键词(产品发布)这词来说明吧,因为它是三种来源中跳出率最低的一种。首先/xxx/目录是一个集合商家所发布的供应信息的页面,当然也提供发布供应信息的功能,而使用产品发布该搜索项进行搜索的用户,我们从词的意思来理解用户的真实需求,应该是能够知道用户是想发布产品,从而进行了这么一个搜索,最终通过结果的引导来到了某站的/xxx/目录,从以上简单的分析来看,某站的/xxx/应该是可以满足该用户的需求。但是实际上还有一些其它的因素存在,例如某站所拥有的产品分类是否与该用户需求的分类一致等这种问题。但是我们能够通过这种方式掌握某搜索项大部分用户的需求即可,不要求全面覆盖所有用户(虽然这并不可能),那也就足够了。

而关于直接流量和外部的,和关键词的方式大同小异。分析链接所在的环境(在什么网站上出现,该站什么性质,主题是什么),是否与本站主题、性质等相同或相似,越相似则该链接带来用户所产生跳出的可能越小,当然结果并不仅仅如此,还包含本站内容的质量,链接的相关性等。更深层次的就需要各位自己去挖掘了,小狼也期待各位的分享!如果大家看到这里对本文还是模糊状态,可以先去看看如何通过数据挖掘用户需求对网站进行修改,可能会对理解有帮助。

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