作为数字迷，我们花费了大量的时间来为我们的网站带来流量。尽管网站访问的数量和质量极其重要，但我们的任务不应就此结束。我们努力吸引访问者访问该网站，但现在我们的任务是让他们留在网站上。
只有 1% 的访客以购买结束访问。
如果网站上的访问者没有执行所需的操作（例如购买产品），那么网站上的巨大流量对我们没有多大帮助。在这种情况下，我们在广告、网站优化、电子邮件营销等领域的所有努力（以及因此投入的资金）都将失效。没有意义。不幸的是，这往往正是发生的情况。统计数据显示，平均只有 1% 的访问者在结束访问网站时进行了购买
平均而言，只有 1% 的访问者以购买结束网站访问。
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然而，我们的战斗还没有失败！ Google Analytics 为我们提供了一些出色的报告和见解，帮助我们发现访问者离开我们网站的位置（以及购买流程）以及他们离开的原因。通过确定确切的下客地点并分析这些访客是谁、他们来自哪里以及他们的需求是什么，我们可以制定更好的策略来与访客互动（“参与”）。我们在参观过程中必须特别小心，尽快满足游客的需求。这样，我们将使访问者在网站上停留的时间更长，最重要的是，我们将确保他们进行购买。
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基本上，三个报告对于发现关键遗留站点非常重要：
单个页面访问率较高的页面（高跳出页面），
退出比例较高的页面（热门退出页面），
网站页面速度时间（页面加载时间）。
仔细检查它们并找出导致问题最多的页面。然后把自己想象成访客的角色，想想什么会困扰你。这些页面在技术上是否完美无缺？内容是否满足访问者的需求？根据您的观察提出改进建议，但不要忘记测试。
退出率与跳出率
从逻辑上讲，我们希望快速关注大多数访问者离开网站的页面。在我们开始查看报告之前，了解退出率和跳出率之间的差异非常重要。
跳出率表示访问期间仅查看一页的访问者的比例。跳出率报告向我们显示网站每个单 柬埔寨电报数据库 独页面通过该网站访问该网站然后立即离开该网站（未查看任何其他页面）的访问者的百分比。
另一方面，退出率显示了在某个页面上离开我们网站的访问者的比例，无论他们来到网站的哪个位置。
跳出率和跳出率之间的差异示例
跳出率和跳出率之间的差异示例
退出率：
A 面：33%（5 个会话中的 3 个包含 A 面；在 1 个会话中，A 面是最后一页）
B 面：50%（5 个会话中的 4 个包含 B 面；在 2 个会话中，B 面是最后一个面）
C 面：50%（5 个会话中的 4 个包含 C 面；在 2 个会话中，C 面是最后一个面）
跳出率：
页面 A：0%（1 个会话从页面 A 开始，在这种情况下用户还查看了其他页面）
页面 B：33%（跳出率 低于退出率，因为 3 个会话从页面 B 开始，但只有 1 个会话立即结束）
C 面：100%（1 个会话从 C 面开始并立即结束）
某一页面访问率较高的页面（高跳出页面）
在哪里可以找到报告：
行为 -> 网站内容 -> 所有页面
行为 -> 网站内容 -> 所有页面
基本报告向我们展示了我们网站上的所有页面，按浏览量（页面浏览量）排序。为了使显示更有用，我们按跳出率对页面进行排序，然后选择“加权”作为排序类型。平衡排序将根据统计显着性对数据进行排序。这可以确保我们确实在列表顶部看到最重要的页面（而不是跳出率 100% 且浏览量较少的页面）。
跳出率高的页面
在上面的示例中，我们可以看到某些页面的跳出率远高于平均水平。虽然我们通过这些页面吸引了大量访问者，但我们不知道如何正确吸引这些访问者，因此他们只查看一个页面，然后离开网站。我们当然不希望这样。我们能做什么？
一旦我们确定了跳出率最高的页面，我们就可以站在访问者的角度来分析它们。
该网站是否存在任何技术问题？网站加载速度有多快？所有链接都有效吗？图像和页面加载正确吗？
我们可以在网站上添加任何元素来鼓励访问者进一步探索我们的网站吗？
该网站在不同设备上的表现如何？
了解从不同来源到达页面的访问者在给定页面上的行为也很重要。不同的数字渠道吸引不同质量的网站访问者。重要的是要了解哪些渠道吸引了“最差”的访客。我们通过选择来源/媒介作为辅助属性来获得所需的报告。
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不同的流量来源给网站带来不同质量的访问者。
在上面的示例中，我们看到不同的流量来源为网站带来了不同质量的访问者。到目前为止，质量最好的访问来自 mall.googleplex.com 网站。与此同时，从 YouTube 和 Yandex 访问该网站的访问者的跳出率最高。这是什么原因呢？
顶部退出页面
在哪里可以找到报告：
行为 -> 网站内容 -> 退出页面
行为 -> 网站内容 -> 退出页面
该报告向我们显示了退出次数最多的页面列表（退出次数最多的页面位于顶部）。在这份报告中，要关注退出数量与退出比例之间的关系。退出次数多的页面不一定是坏页面，因为该页面的退出比例可能极低。这是根页面经常发生的情况。