根據最新網站流量分析工具的市佔率統計，Google Analytics（GA）是近一年內唯一企業市佔率超過五成的數據分析工具， 大幅領先其他工具。不難發現越來越多企業的網路行銷部門和數據分析部門都有在使用GA作為企業營運的重要幫手之一，而是否都有正確地解讀報表中數據的背後含義攸關每家企業的整個商業模式走向跟營運策略。
所以今天我們就先來討論最惱人的兩個數值：跳出率（Bounce rate）與離開率（Exit rate）到底該如何解讀，並好好報告給你的主管或是老闆呢？
「跳出」與「離開」的差異：瀏覽網頁動作
首先，我們幫大家簡單介紹一下「跳出」與「離開」兩者在瀏覽網頁動作上的差異。
跳出
訪客經由自然搜尋、付費廣告、第三方（參照連結）或社交媒體進入到你網站，在第一頁（也稱為「著陸頁面」，Landing Page）沒有瀏覽第二頁或執行其他被設計為事件的動作來跟你的網站進行互動，就關掉分頁視窗、關掉整個瀏覽器或關機，「跳出」著陸頁面。
離開
訪客經由自然搜尋、付費廣告、第三方（參照連結）或社交媒體進入到你網站的任何一個頁面，不論是瀏覽很多頁或只有瀏覽一頁，只要在該頁面關掉分頁視窗、關掉整個瀏覽器或關機，都算「離開」你的網站。
跳出率與離開率的計算
跳出率、離開率公式
用公式來解讀跳出率、離開率或許會更清楚。
經過上述「跳出」與「離開」兩者的差異後，接下來我們讓大家了解一下那「跳出率」跟「離開率」究竟是如何計算的。
從下圖有四個工作階段，假如今天有一位訪客來到你的網站四次，經歷了四種不同的工作階段，這時候有頁面A、頁面B跟頁面C，它們的跳出率與離開率分別是多少呢？
解答：
頁面A：跳出率50% （工作階段I & II為訪客第一個拜訪的頁面，但只有一次跳出）
離開率50% （四個工作階段都有經過頁面A，但是最後離開的頁面有兩次是頁面A）
頁面B：跳出率0% （工作階段III & IV為訪客第一個拜訪的頁面，但沒有一次跳出）
離開率0% （工作階段II & III & IV都經過頁面B，但最後離開的頁面沒有一次是頁面B）
頁面C：跳出率0% （四個工作階段裡，頁面C沒有一次是訪客第一個拜訪的頁面）
離開率100% （工作階段II & III都經過頁面C，而且這兩次最後都在頁面C離開）
看到這邊應該有比較清楚兩者之間的差異了吧！
將跳出率與離開率帶入使用者情境（商業情境）
了解觀念後，接下來我們試著將跳出率與離開率帶入使用者情境（商業情境）中
在這邊先跟大家建立一個非常重要的觀念，解讀數據報表這件事情，沒有對或錯，只有分析問題的方式是否正確，並且進一步地改善數據背後的意義。因此，只看單一指標或數據的效果一定有限。
想像今天你的網站就像一個車廠直營店(總共有三個區域/頁面），而你是每天記錄客人進出的櫃檯。你的老闆今天一進來就問你，今天客人進來店面的狀況如何？結果你只回報今天有五位客人進來，四位客人沒有買車就離開了，聽起來離開率高達80%，老闆頓時覺得成效怎麼會這麼差！
上述對話很常發生在現實生活中，因此若能把其他數據跟指標也帶入帶入到使用者情境（商業情境）來一起解讀，勢必會讓大家更容易了解。
如上圖，回覆主管，今天早上來了五位客人（GA的不重複瀏覽量或樣本數），雖然有三位客人在看完車輛展示區就離開了（GA的跳出率60%)，有可能是目前展示車輛的款式或顏色不符合他們的需求（自己分析後的推測跟洞見），所以還在考慮中。
另外兩組客人都有完整經過我們直營店三個區域的介紹，一位客戶在業務洽談後還在猶豫是否要這個月購買因此離開；另外一位客戶就立刻結帳刷卡了（業務洽談區的離開率為50%）。
See，這樣的回答會不會讓老闆放心多了，因為只看「單一指標或數據」是無法讓其他人了解整個情境，還需要其他的指標跟數據，才能幫助各位了解數據背後的意義！這也就是區隔（Segmentaion）在數據分析這塊的重要。
跳出率、離開率常見問題
接下來我們來看許多人對於GA報表上這兩個指標常面對的實際問題。
一、跳出率是不是太高了？跳出率標準值是多少？
跳出率的解讀重點：「使用者跟著陸頁面的互動情境」
不同的產業、商業模式、網站或網頁，本來就會有不同的跳出率。回到問題的根本點是我們有沒有很清楚的定位我們的網站是屬於哪一種？甚至是每一個頁面到底要給訪客傳達什麼樣的訊息跟希望他們會有什麼行動？就像部落客的文章頁面「通常」跳出率會比電商產品頁的還要高一些，為什麼？因為部落格文章很多是傳遞訊息豐富的內容跟知識，很多訪客看完覺得有幫助到，就會關掉頁面，這很正常！當然，若部落格的內部連結、側欄也都做得跟電商網站一樣好，或許訪客也會想再看其他篇文章。
跳出率情境解讀與Google Analytics應用
若是要了解不同「流量來源」的跳出率可以從「客戶開發 ➡️ 所有流量 ➡️ 來源/媒介」來觀察；但若是要診斷哪一頁的跳出率偏高，我們可以從「行為 ➡️ 網站內容 ➡️ 所有網頁」來看整體網站的跳出率是多少，再看頁面跳出率偏高的例子來瞭解情況。
如上圖若「只看」91.48%的跳出率，一般都會覺得該頁面沒有受到使用者的親睞對吧，但若是再增加一個指標（平均網頁停留時間）呢？
比起其他頁面，訪客在該頁的停留時間相對比較長。這通常有兩種可能，一種是屬於知識型的內容，讓訪客需要做筆記或是思考的內容（就像是知識型部落格文章）；另外一種有可能是裡面提供的語言並不是大多數訪客的母語（例：全英文網站於亞洲地區）導致訪客需要花一點時間閱讀等。
相反地若停留時間是非常短暫的（30秒內），很有可能是你著陸頁面的標題或內容在Google搜尋結果頁面上（Search Engine Result Page, SERP）讓使用者有點興趣，但是點進來網站後發現不是他們要的，而關閉視窗。
同時我們如何確保數據的真實性？可以再多加一個指標：不重複瀏覽量（樣本數）。唯有夠多的樣本數，你的數據才會更貼近使用者的真實情境。那就這樣結束了嗎？我們還可以再做點什麼？
我們針對第2個網址「91.48%跳出率的那一頁」，做更細部的分析，比較不同時段的數據變化，可以發現雖然跳出率增加2.37%，但是觀看的人數增加了一倍，同時停留時間也增加了5.61%。這樣一起解讀，是不是比只看跳出率91.48%能得到更多的資訊。此外，你就不會想把這個頁面整個換掉，反而是持續優化該頁面的使用者情境跟互動（例如：其他文章或連結擺放的位置）。
二、離開率是不是太高了？離開率標準值是多少？
離開率的解讀重點：「使用者在整個網站的使用情形」
離開率代表著使用者最後瀏覽那一頁關掉視窗的比例，但重點不是在於離開率有多高，而是你的網站設計有沒有讓使用者在你要的頁面離開。比如今天經營的是一個電商網站，同樣是離開率高的數據，但是在「購物車」頁面或「結帳完成」頁面的意義完全不同。你覺得哪個會比較好？當然是後者對吧！多希望訪客是在結帳完成後才離開的。
另外，在電商網站購物車頁面的離開率又可稱為購物車放棄率（Abandonment Rate）。根據電子商務研究機構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。當然也有可能是還沒到特惠期間、單純逛逛或是購物流程太複雜的情境都有，因此不能只看流量的多寡跟轉換率，優化整個網站的使用者流程才是最重要的。
離開率情境解讀與Google Analytics應用
我們可以從「行為 ➡️ 網站內容 ➡️ 離開網頁」來看整個網站哪些頁面的跳出率分別是多少，可以點擊旁邊的連結去看該頁面是否為你希望使用者在哪一頁離開。從下圖可以看到33.40%的離開率為首頁（通常首頁的離開率較低是正常的），另外87.86%跟跳出率最高的哪一頁一樣是知識型的文章頁，因此訪客從那邊離開很合理。
解讀數據須結合使用者情境，才能提出正確的網站改善洞見
最後的最後，希望各位永遠記得一件事，唯有數據是不夠的，若沒有將正確的思維帶入到「使用者情境」或是「商業情境」來一起解讀，我們無法給出可以「改善商業策略的洞見」，那這些數據就是一堆沒有意義的數字。
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