前言：

網站分析，不可或缺的其中一項數據就是「跳出率」，若你想了解網頁的品質，還可以參考「離開率」。

老實說，剛開始接觸Google Analytics時，我一直搞混跳出率及離開率，到現在總算是懂了！所以，想讓跟我一樣有搞混的朋友們也了解這兩樣的差別。如果文字敘述不夠好，請留言，會盡快回覆！

離開率與跳出率差在哪？

根據之前介紹的跳出率，我們可以知道跳出率簡單來說：訪客來到網站上後只［瀏覽了當下那一個網頁］就離開的百分比。

離開率則是：訪客在網站上所有的瀏覽過程中，在某一頁結束瀏覽、離開網站的比例。換句話說，訪客在一次完整的造訪過程中，最後離開網站的網頁的比例。

以上的解釋很粗糙、也很籠統，我們來看看Google Analytics 說明中心的舉例與說明：

要瞭解對於網站中的特定網頁，離開率和跳出率的差異在哪裡，必須記得三點：

1. 在網頁的所有瀏覽量中，離開率是工作階段中的「最後一個」百分比值。
2. 對由這個網頁開始的所有工作階段來說，跳出率是工作階段中「唯一」的百分比值。
3. 任何網頁的跳出率，都僅以由該網頁開始的造訪計算。

我們可以用一個簡單的例子來說明最後一點。假設您的網站有網頁 A 到 C，每天只有一個工作階段，而且網頁瀏覽的順序如下：

• 星期一：網頁 A > 網頁 B > 網頁 C
• 星期二：網頁 B > 網頁 A > 網頁 C
• 星期三：網頁 A > 離開

在網頁 A 的內容報表中，瀏覽量會顯示為 3，跳出率為 50%。

甚麼！為什麼跳出率不是33%？

為什麼不是33%呢？根據第3點所敘述的：任何網頁的跳出率，都僅以由該網頁開始的造訪計算。因為網頁 A在 星期二的瀏覽中並不是起始網頁，所以並沒有計算在跳出率的分母中。

當初一直以為跳出率就是計算從到達頁面進入後就離開網站的整體比率，沒想到，分母數與是不是以該頁開始也有關。

接著，我們延伸這個範例，探討網站上每天都只有單一工作階段的連續幾天內，「離開率」和「跳出率」指標的意義。

• 星期一：網頁 B > 網頁 A > 網頁 C
• 星期二：網頁 B > 離開
• 星期三：網頁 A > 網頁 C > 網頁 B
• 星期四：網頁 C > 離開
• 星期五：網頁 B > 網頁 C > 網頁 A

先來看「跳出率」怎麼計算：

• 網頁 A：0% (雖然在星期五時從網頁 A 離開、但不是從網頁 A 開始，所以沒有跳出率)
• 網頁 B：33% (有 3 個工作階段由網頁 B 開始， 有1 個從網頁B離開，所以網頁B的離開率會高於跳出率)
• 網頁 C：100% (有 1 個工作階段由網頁 C 開始，並且發生 1 次從網頁C來開，所以跳出率100%)

那「離開率」怎麼算呢：

• 網頁 A：33% (這五個工作階段中，有三個工作階段有瀏覽到網頁 A ，其中有一天是在網頁 A 離開)
• 網頁 B：50%(這五個工作階段中，有四個工作階段有瀏覽到網頁 B ，其中有兩天是在網頁 B 離開)
• 網頁 C：50% (這五個工作階段中，有四個工作階段有瀏覽到網頁 C ，其中有兩天是在網頁 C 離開)

透過上述Google Analytics 說明中心的舉例與說明，應該可以了解「離開率」與「跳出率」的差別了吧。

這時，或許你會問：「離開率」多少才算正常，「跳出率」多少才算好。其實，這些指標數據都沒有絕對，或是一個標準來訂定成效，而是要搭配其他的相關數據資料以及網站本身的狀況才能了解「離開率」或「跳出率」是否過高。

我們應該要參考的是「相對」。網站裡有很多的頁面，在相同性質的頁面裡找出「相對」離開率較高的頁面，再搭配其他相關數據資料，來判斷訪客離開率高的原因；或者，找出「相對」離開率較低的頁面，推論判斷讓訪客能夠繼續瀏覽其他頁面的原因。

如果想要更精準地的「跳出率」，可以參考這篇〔修改Google Analytics程式碼，讓你的跳出率更精準〕。

以上，就是「跳出率」與「離開率」差別的說明，感謝您的收看，我們下次再見！