数据分析教程:跳出率bounce rate越低越好吗？

　　人们相信bounce rate越低越好，但即如古语所言“过犹不及”，更低的bounce rate或许并不如我们预想的那般美好。

　　文/ 宋星

　　Bounce Rate，网站分析的基本度量之一，相信大家都不陌生。Bounce rate似乎代表着某种网站分析赋予我们的“神奇挑战”，如果我们拥有制服或是支配它的力量，我们就似获得了某项了不起的成就。

　　所以，大部分人相信bounce rate越低越好，但正如古语所言“过犹不及”，超低的bounce rate或许并不如我们预想的那般美好。

　　超低跳出率的监测技术问题

　　不管怎么样，若是网站(或是某些主要landing page)的bounce rate低于5%甚至只是低于10%，都有可能蕴含着监测技术问题。有至少两种情况会造成bounce rate畸低。

　　其一，框架页面的父页面和子页面如果都加上了监测代码，那么大多数情况下，页面在浏览器端载入时，监测代码会在短时间内被运行两次。对于网站分析工具，例如Google Analytics，会记录有两个不同页面被打开(因为父页面和子页面的URL肯定是不同的)，因此这种情况会显然被认为不是一个bounce，哪怕这个用户并没有点击这个页面的任何链接浏览其他页面。我所接触的例子中，这种情况下，bounce rate低于5%。

　　其二，如果不小心在同一个页面中添加了两个同样的监测代码，或是因为某种原因，让同一条监测代码运行了两次。那么当页面载入，对于Google Analytics而言，如同这个页面被刷新一次，因此GA不把这种情况计算为bounce。这种情况下的bounce rate甚至比第一种情况还要低。

　　当然，或许还有第三种情况，即流量作弊。在比较拙劣的作弊情况下，机器人统一按照某种预设的程序进行的网站访问，会很严重降低跳出率。这种情况毫无疑问不值得开心。

　　低跳出率的其他负面信息

　　若是bounce rate不合情理的极低，我们能够判断这种情况下出现了技术问题。但如果很低，又确实还没有达到极低的范围，是否我们就可以松一口气?

　　我并不敢轻易地下结论，某种意义上，bounce rate低或许也传达出一些其他负面的信息，最大的问题是，过低的bounce rate可能意味着新鲜流量的匮乏。

　　在网站分析中有一个约定俗成的规律，即对于商业网站而言，bounce rate的值往往和新访问比例有线性相关关系，有些甚至二者有近似1:1的关系，颇有趣味。可以认为，为了获取更多的新流量，我们的代价往往是牺牲了更好的bounce rate，这种牺牲完全可以理解。图1是近50个我曾经监测过的大小网站的bounce rate和新访问比例之间的对应关系，具有比较明显的线性相关性。这意味着某种我们不期待却又实际存在的“悖论”——如果期望bounce rate降低，那么应该尽力挽救老用户，但老用户比例过大，网站流量的形势恐怕又会不那么乐观。

　　当然，事情并非绝对，bounce rate并不只是由新访问比例决定。例如，在上图中我们也看到，左下角有一些明显偏离趋势线的点，表现了“更不美好”的一面——很低的新访问比例(10%)，却仍然有近50%的bounce rate。而且，bounce rate和 新访问比例的整体趋势也显示出，当新访问比例处于低位时，bounce rate的表现非常离散。我们似乎可以得到这样的结论：新访问比例过高几乎肯定影响bounce rate，使其也倾向于偏高;但新访问比例处于低位时，bounce rate的高低则受到更多其他因素的影响。

　　Bounce rate低还意味着另外一种可能性，尤其在其忽然变低的情况下，我们相信是出现了不正常的引导或是诱惑所致。若这引导或者诱惑是有意为之，则无可非议，但若发生了意料之外的情况，则可能对网站经营者带来误导。我曾经遇到过的一个例子是，某个网站的bounce rate忽然在某天下降了约两成，这令人鼓舞。但认真查看数据，我们发现网站的销售量并未发生任何上升，这又不符合常理。我们进而发现，bounce rate下降的前一两周，该站艺术品售卖频道上线，我们更进一步发现，在bounce rate下降的当天，网站有很多流量来自于搜索关键词“人体艺术”或是“人体摄影”，而这些流量的landing page即是艺术品售卖频道。有趣的是，这个频道中确实有一些衣衫较少或全无的绘画或摄影作品，而且它们也的确获得了较好的点击。

　　从实际操作的角度看，bounce rate不高确实要比高让人更愉悦，但要小心，以确保我们的bounce rate反映了真实的情况，而不是虚假的繁荣。

　　跳出率畸高的原因排除

　　反过来看，bounce rate若真的高，也并不一定真是出了大问题，或者说，我们至少应该首先确保高bounce rate不是监测不到位造成的。

　　最主要的监测不到位容易发生在具有较多非HTML互动元素的页面上，例如一个有很多链接由Adobe Flash或是JavaScript构成的页面上。

　　无论是Google Analytics还是Adobe SiteCatalyst，对于非HTML互动元素，都需要额外的代码处理，例如利用GA的Event Tracking或是Virtual Page监测功能为这些元素进行标记，从而记录用户点击这些元素的行为，否则，所有与这些元素相关的互动网站分析工具都无法感知到。例如在某一个页面中，所有画圈的按钮都是期待用户点击的按钮，但它们都是由Flash制作的，点击之后打开的新页面也不是自己的(而是跳转到别人的页面上，这意味着对点击之后打开的页面也无法监测)——也就是说，如果没有额外的监测设置，在这个页面作为landing page的情况下，即使每一个访问者来到这个页面都直接点击了这些按钮，这个页面的bounce rate也会非常高。这并不反映真实的情况。

　　我认为，bounce rate如果真的很不好，千万不要慌张，首先排除可能的监测问题。当你面对高达95%的bounce rate，你应该这么处理：第一步，确保所有的用户点击行为都能被监测到，尤其是对非HTML元素;第二步，查看页面(或是网站)的新访问比例是不是高达90%以上。如果这两步你都检查并且排除了，这时你才需要真的为高达95%的bounce rate担心了。

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