退出率計算機:網站參與度分析
衡量以該頁面瀏覽結束一次造訪的百分比、相對的參與率,以及持續瀏覽的次數。
從同一份分析報告及日期範圍輸入頁面瀏覽量與退出次數,評估訪客從何處離開網站。
退出率計算機:網站參與度分析
頁面退出與持續瀏覽分析
關於網站退出率計算機
退出率計算機衡量某次特定頁面瀏覽成為一次造訪最後一次頁面瀏覽的頻率。若分析報告記錄產品頁面有 20,000 次瀏覽,其中 6,000 次瀏覽結束工作階段,該頁面的退出率即為 30%。行銷人員、內容團隊、電商經理與網站分析師利用此指標找出訪客自然完成工作,或意外放棄瀏覽旅程的位置。
公式是頁面退出次數除以頁面瀏覽量,再乘以 100。計算機也會顯示 100% 減去退出率的參與度補數,並以瀏覽量扣除退出次數來顯示持續頁面瀏覽量。這個補數是簡單的頁面流向指標,不能取代分析平台官方的參與率定義。選填的期間欄位可記錄報告視窗,但不影響運算。
退出率不同於跳出率。訪客在瀏覽多個頁面後仍可能退出;跳出傳統上描述單頁工作階段,或在較新的分析系統中描述未達參與規則的工作階段。每次工作階段都有最後一頁,因此某些退出是預期的。確認畫面、聯絡頁面、長篇參考文章與外部連結目錄,可能因完全正常的理由有高退出率。購物車、註冊步驟或站內搜尋頁面有高退出率就較令人關切。
使用這項指標時,請比較同類資料:保持資源、頁面定義、日期範圍、裝置區隔與流量來源一致。先檢視頁面目的,再判斷其表現區間。計算機的質化區間只是廣泛的調查提示,並非通用標準。趨勢變化、同一漏斗中的同類頁面、轉換事件、捲動深度、載入速度與使用者研究,能提供判斷退出是完成還是摩擦所需的背景。
分析工具對瀏覽量、工作階段與參與度的定義可能不同,隱私控制或同意遺失也可能影響計數。頁面退出次數必須和頁面瀏覽量來自相同報告範圍。這項計算無法證明使用者離開的原因,也不應解讀為轉換率。請用它排定分析優先順序,然後在變更內容或設計前檢查漏斗路徑與相關事件。測試清楚的假設,比不分青紅皂白地減少退出更可靠。
網站退出率範例
每個範例均以單一報告範圍內的退出次數除以頁面瀏覽量,並依頁面脈絡解讀。
| 分析總計 | 退出分析 | 脈絡 |
|---|---|---|
| 30 天內產品頁 20,000 次瀏覽與 6,000 次退出 | 30.00% 退出率;70.00% 參與度補數 | 結果位於寬泛的良好區間,但是否可接受取決於結帳流程的推進情況。 |
| 30 天內部落格文章 12,000 次瀏覽與 3,600 次退出 | 30.00% 退出率;8,400 次持續瀏覽 | 讀者可能讀完文章後離開,因此站內點擊與轉換資料提供必要脈絡。 |
| 15,000 次頁面瀏覽與 12,000 次退出 | 80.00% 退出率;3,000 次持續瀏覽 | 若頁面應引導訪客進入漏斗下一步,這個嚴重區間值得檢討。 |
如何計算頁面退出率
- 開啟一份分析報告,選擇要分析的頁面與日期範圍。
- 輸入該相同報告範圍內的總頁面瀏覽量與頁面退出次數。
- 可選擇記錄期間,使情境保持可識別。
- 選取「計算退出率」,再將結果與相似頁面和先前期間比較。
- 作出最佳化決策前,先調查漏斗事件與頁面目的。
退出率計算機常見問題
退出率如何計算?
將頁面的退出次數除以該頁面的所有瀏覽量,再乘以 100。兩項計數必須使用相同的報告範圍、頁面定義和日期範圍。
退出率和跳出率一樣嗎?
不一樣。退出率可包含多頁造訪的最後一頁,跳出指標則描述不符合平台互動或參與條件的工作階段。
高退出率一定不好嗎?
不一定。在確認頁、聯絡頁或工作完成頁,這可能是預期的。在原本要將使用者帶往下一步的頁面上,則更令人關切。
多少退出率算好?
沒有通用基準。請比較目的、受眾、裝置組合和流量來源相同的頁面,並監測其隨時間的變化。
為什麼退出次數不能大於瀏覽量?
一次退出會歸因於一次頁面瀏覽,因此一致的頁面層級報告不可能在同一範圍內有多於總瀏覽量的退出次數。若退出次數超過瀏覽量,兩項指標可能來自不同篩選條件或資源。