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影響跳出率的因素分析
來源: | 作者:webgotoo | 發布時間 :2019-06-12 | 6164 次瀏覽(lan): | 分(fen)享到(dao):
今天爆老師和大家分享一下“影響網站跳出率的因素”:主要分為三種,進入流量渠道,綜合瀏覽速度和內容質量。以下觀點是爆老師個人觀點,院長分享給大家一起學習!

今天爆老師和大家分享一下“影響網站跳出率的因素”:主要分為三種,進入流量渠道,綜合瀏覽速度和內容質量。

以(yi)下(xia)觀(guan)點是爆老(lao)師個(ge)人觀(guan)點,院長分享給大家一起學習!

流量渠道(20%):


流量來源天生決定用戶訪問質量,從廣告進來的流量通常用戶抱著隨意看看的心態,所以并不會給與網站一個更持久的耐心。越是自然的渠道入口,流量質量會相對越好,比如SEO流量,網址輸入流量,參與活動流量等。要想提升跳出率首先可以考慮加大自然渠道的投入這是最最基本地把握來源質量的做法。你可以在百度統計里全部來源中去分析這些來源跳出率情況。

瀏覽速度(30%):

從點擊發生那一秒開始,用戶進入一種評判網站體驗的階段。此時,頁面跳轉時間首先決定登錄頁被請求的時間,如果這個時間過于漫長,用戶在沒看到任何內容前就跳走了。比如百度結果,各個渠道短鏈接,各種網站跳轉等都處于這個狀態。所以要優化或是避免這些環節;其次是整頁加載速度,登錄頁第一次訪問會相對比較慢,因此要考慮代碼異步加載的技術,沒有必要的功能可以不在核心登錄頁加載,圖片需要做CDN加速,移(yi)動(dong)端頁面盡量減少字節數;最后是導航(hang)引導時間,新用戶(hu)并不清楚網(wang)站(zhan)如何使(shi)用內容在哪里,所以對(dui)導航(hang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)第(di)一次嘗試感覺(jue)決定他是否再愿意停留研(yan)究你,所以導航(hang)應該(gai)符合大部分正常用戶(hu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)平時習慣,位置(zhi)和形式應該(gai)都是有(you)固定認知的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。移(yi)動(dong)端的(de)(de)(de)(de)(de)(de)導航(hang)尤其要(yao)注意,應該(gai)多研(yan)究對(dui)手的(de)(de)(de)(de)(de)(de)體驗和用戶(hu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)反饋(kui)及時調整導航(hang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)設置(zhi)。


可以使用百度站長工具中的【網站體驗】來了解網站整體體驗分數。也可以使用【抓取診斷】大致了解頁面被抓取速度。

內容質量(50%):

最后就是(shi)(shi)(shi)內(nei)容(rong)(rong)質量的(de)(de)核心問(wen)題了(沒(mei)有一招鮮),首先(xian)搜索(suo)詞意向一定要(yao)和登錄頁(ye)首屏內(nei)容(rong)(rong)絕(jue)對(dui)匹(pi)配,比(bi)如有其關(guan)(guan)鍵詞出(chu)現(xian)或是(shi)(shi)(shi)相關(guan)(guan)圖片(pian)出(chu)現(xian),這樣用(yong)戶才會覺(jue)得此頁(ye)面內(nei)容(rong)(rong)應該(gai)值(zhi)得瀏覽(lan)下去。不應該(gai)出(chu)現(xian)相關(guan)(guan)性(xing)不大或是(shi)(shi)(shi)影響內(nei)容(rong)(rong)對(dui)稱的(de)(de)廣告或是(shi)(shi)(shi)功能(neng);其次(ci)就是(shi)(shi)(shi)內(nei)容(rong)(rong)表達(da)形(xing)(xing)式,用(yong)戶是(shi)(shi)(shi)很(hen)費力才能(neng)看懂,還是(shi)(shi)(shi)一眼就能(neng)明白這很(hen)重要(yao),需要(yao)對(dui)視覺(jue)表達(da)做足(zu)充(chong)分的(de)(de)優(you)化。也應該(gai)考(kao)慮多種內(nei)容(rong)(rong)表現(xian)形(xing)(xing)式的(de)(de)優(you)劣處進行數據對(dui)比(bi),并不是(shi)(shi)(shi)越簡單(dan)或是(shi)(shi)(shi)越酷炫就是(shi)(shi)(shi)好內(nei)容(rong)(rong),都是(shi)(shi)(shi)因人而異(yi)的(de)(de)。


可以通過百度統計中的【頁面點擊圖】來分析特定頁面瀏覽熱點區塊,了解頁面內容是否被人喜愛。

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