【前言】
本系列文章應(yīng)NetConcepts的Allen特邀撰稿。同時，這也是第一篇在上下班地鐵上完成的文章。
大眾的智慧一定是正確的智慧嗎?或許你也聽說了“多數(shù)人的暴·政”這個詞。無論在何領(lǐng)域，由于“大眾智慧”的影響，更高的智商并不總能確保我們做出更正確的決策，一如36kr的文章所說，聰明人有時候可能容易犯傻。所以，這一系列的文章是看一看網(wǎng)站分析領(lǐng)域中的哪些大眾智慧可能會讓你“誤入歧途”。第一篇文章，我們將聚焦于bounce rate。
【正文】
Bounce Rate，網(wǎng)站分析的基本度量之一，相信大家都不陌生。Bounce rate似乎代表著某種網(wǎng)站分析賦予我們的“神奇挑戰(zhàn)”，如果我們擁有制服或是支配它的力量，我們就似獲得了某項了不起的成就。
于是人們相信bounce rate越低越好，但即如古語所言“過猶不及”，更低的bounce rate或許并不如我們預(yù)想的那般美好。
超級低的bounce rate隱含著監(jiān)測技術(shù)問題
不管怎么樣，若是網(wǎng)站(或是某些主要landing page)的bounce rate低于5%甚至只是低于10%，都有可能蘊含著監(jiān)測技術(shù)問題。有至少兩種情況會造成bounce rate畸低。
其一，框架頁面(即頁面通過iframe或frame進行的嵌套)的父頁面和子頁面如果都加上了監(jiān)測代碼，那么大多數(shù)情況下，頁面在瀏覽器端載入時，監(jiān)測代碼會在短時間內(nèi)被運行兩次。對于網(wǎng)站分析工具，例如Google Analytics，會記錄有兩個不同頁面被打開(因為父頁面和子頁面的URI肯定是不同的)，因此這種情況會顯然被認為不是一個bounce，哪怕這個用戶并沒有點擊這個頁面的任何鏈接瀏覽其他頁面。我所看到的例子中，這種情況下，bounce rate低于5%。
其二，如果不小心在同一個頁面中添加了兩個同樣的監(jiān)測代碼，或是因為某種原因，讓同一條監(jiān)測代碼運行了兩次。那么當頁面載入，對于Google Analytics而言，如同這個頁面被刷新一次，因此GA不把這種情況計算為bounce。這種情況下的bounce rate甚至比第一種情況的bounce rate還要低。不過對于Adobe SiteCatalyst，由于bounce rate定義的不同，這個問題不存在。
當然，或許還有第三種情況，即流量作弊。在比較拙劣的作弊情況下，機器人(或是肉雞)統(tǒng)一按照某種預(yù)設(shè)的程序進行的網(wǎng)站訪問，會很嚴重的降低的bounce rate。這種情況毫無疑問不值得開心。
Bounce rate低可能意味著的其他負面信息
若是bounce rate不合情理的極低，我們能夠判斷這種情況下出現(xiàn)了技術(shù)問題。但如果很低，但又確實還沒有達到極低的范圍，是否我們就可以松一口氣?
我并不敢輕易地下結(jié)論，某種意義上，bounce rate低或許也傳達出一些其他負面的信息，最大的問題是，過低的bounce rate可能意味著新鮮流量的匱乏。
在網(wǎng)站分析中有一個約定俗成的規(guī)律，即對于商業(yè)網(wǎng)站而言，bounce rate的值往往和% new visitors有線性相關(guān)關(guān)系，有些甚至二者有近似1:1的關(guān)系，頗有趣味。可以認為，為了獲取更多的新流量，我們的代價往往是犧牲了更好的bounce rate，這種犧牲完全可以理解。下圖是近50個我曾經(jīng)監(jiān)測過的大小網(wǎng)站的bounce rate和新訪問比例之間的對應(yīng)關(guān)系，具有比較明顯的線性相關(guān)性。這意味著某種我們不期待卻又實際存在的“悖論”——如果我期望bounce rate降低，那么我應(yīng)該盡力挽救我的老用戶，但老用戶比例過大，網(wǎng)站流量的形勢恐怕又不會那么樂觀。
當然，事情并非絕對，bounce rate并不只是由新訪問比例決定。例如，在上圖中我們也看到，左下角有一些明顯偏離趨勢線的點，表現(xiàn)了“更不美好”的一面——很低的新訪問比例(10%)，卻仍然有近50%的bounce rate。而且，bounce rate和% New Visits的整體趨勢也顯示出，當新訪問比例處于低位時，bounce rate的表現(xiàn)非常離散。我們似乎可以得到這樣的結(jié)論——新訪問比例過高幾乎肯定影響bounce rate，使其也傾向于偏高;但新訪問比例處于低位時，bounce rate的高低則受到更多其他因素的影響。我們后面會討論這些影響。
Bounce rate低還意味著另外一種可能性，尤其在bounce rate忽然變低的情況下，我們相信是出現(xiàn)了不正常的引導(dǎo)或是誘惑所致。若這引導(dǎo)或者誘惑是有意為之，或無可非議，但若發(fā)生了意料之外的情況，則可能對網(wǎng)站經(jīng)營者帶來誤導(dǎo)。我曾經(jīng)遇到過的一個例子是，某個網(wǎng)站的bounce rate忽然在某天下降了約兩成，這令人鼓舞。但認真查看數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的銷售量并未發(fā)生任何上升，這又不符合常理。我們進而發(fā)現(xiàn)，bounce rate下降的前一兩周，我們的某一個頻道(藝術(shù)品售賣頻道)上線，我們更進一步發(fā)現(xiàn)，在bounce rate下降的當天，網(wǎng)站有很多流量來自于搜索關(guān)鍵詞“人體藝術(shù)”或是“人體攝影”，而這些流量的landing page即是我們的藝術(shù)品售賣頻道。有趣的是，這個頻道中確實有一些衣衫較少或全無的繪畫或攝影作品，而且它們也的確獲得了較好的點擊。但不管怎樣，這不是我們所期待的。
從實際操作的角度看。Bounce rate不高確實要比高讓人更愉悅，但要小心，我們也確實也需要排除一些非常原因，以確保我們的bounce rate反映了真實的效果，而不是虛假的繁榮。
排除監(jiān)測因素造成的Bounce rate畸高
反過來看，bounce rate若真的高，也并不一定真是出了大問題，或者說，我們至少應(yīng)該首先確保高bounce rate不是監(jiān)測不到位造成的。
最主要的監(jiān)測不到位容易發(fā)生在具有較多非HTML互動元素的頁面上，例如一個有很多鏈接由Adobe Flash或是JavaScript構(gòu)成的頁面上。
無論是Google Analytics還是Adobe SiteCatalyst，對于非HTML互動元素，都需要額外的代碼處理，例如利用GA的Event Tracking或是Virtual Page監(jiān)測功能為這些元素進行標記，從而記錄到用戶點擊這些元素的行為，否則，所有與這些元素的互動網(wǎng)站分析工具都無法感知到。例如在下面的頁面中，所有畫圈的按鈕都是這個頁面中期待用戶點擊的按鈕，但它們都是由Flash制作的，點擊之后打開的新頁面也不是自己的(而是跳轉(zhuǎn)到別人的頁面上，這意味著對點擊之后打開的頁面也無法監(jiān)測)——也就是說，如果沒有額外的監(jiān)測設(shè)置，在這個頁面作為landing page的情況下，即使每一個訪問者來到這個頁面都直接點擊了這些按鈕，這個頁面的bounce rate也會非常高。這并不反映真實的情況。
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本文標題：<b>挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧（1）——Bounce Rate</b>
地址：http://www.brh9h.cn/a/22/20120628/71476.html
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