在過去的十年，跳出率都幾乎是網(wǎng)站優(yōu)化分析的首席指標。分析師對網(wǎng)站好壞的第一印象，幾乎是建立在跳出率高低的基礎上。當一個網(wǎng)站以高于90%的跳出率出現(xiàn)在你的面前的時候，你心里幾乎會想，這個網(wǎng)站“完蛋”了。但今天，這個慣性思維必須被顛覆掉，因為跳出率也有很多“力有不逮”的時候。我們需要用新的工具和新的方法。

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大家都知道跳出率是什么。通俗來講，這是用來衡量一個網(wǎng)站或者一個著陸頁對用戶第一印象好壞的一個指標。跳出率如果高，通常意味著哪里出現(xiàn)了嚴重問題。

很多時候，我們也花巨大的力氣在跳出率優(yōu)化上，以確保我們的鮮血（花費巨大的假錢購買的流量）不會白流。

這確實是網(wǎng)站優(yōu)化的一個永恒的話題，尤其是對于一些商業(yè)網(wǎng)站而言。但問題是，這絕對不是全部，跳出率有很多“不一定靠譜”的時候，會把我們拉向歧途。

我注意到很多的著陸頁，這類著陸頁幾乎我每天都會碰到，因此是再普遍不過的，但是這類著陸頁又非常特殊，它們的跳出率總是幾乎接近100%！

這類頁面你肯定也幾乎天天見，就是那些介紹自己的商品或者服務的單頁，在頁面上有大量對產(chǎn)品或者服務的介紹，然后是很多很多的按鈕，但是這些按鈕都“不約而同”的指向“客服商務通”、“樂語”，或是“企業(yè)QQ”，或者根本就沒有按鈕，而只是留下電話之類。這樣的頁面，不需要鏈接到任何其他頁面去，而是希望訪問者在這個頁面就被“搞定”，走向直接與人在真實世界中交流。

優(yōu)化著陸頁，新的方法和新的工具

既然不能完全依靠跳出率，我們怎么能知道這些頁面是否達到了我們的預期，又是否讓用戶也覺得滿意呢？我們的優(yōu)化必須基于對用戶在著陸頁上的行為才能進行，但現(xiàn)在，高跳出率告訴我們：“用戶在這些頁面上沒有行為！”——這顯然是不對的。

我們必須使用新的方法，要能夠準確探知用戶在這一類特殊著陸頁上的行為，這個新的方法和新的工具是——熱圖。

熱圖不是一個新工具，但是Google Analytics熱圖的功能過去基本上被我摒棄掉?；蛘吒鼫蚀_說，過去我利用熱圖，都得自己畫，而Google Analytics自帶的熱圖，基本上無法使用——實在是太亂太不準了！而對于上面的這類頁面，GA的熱圖則什么也不會顯示出來，因為對于GA而言，這個頁面根本就沒有鏈接?。ㄆ髽I(yè)QQ的鏈接GA無法探知到。）

我們必須要使用更好更完善的熱圖工具。這個工具必須能夠至少監(jiān)測到如下三個指標中的前兩個：

第一類關鍵指標是用來標示人們點擊行為的。但是，由于人們的點擊行為具有相當?shù)碾S意性，所以點擊又可以分為：鏈接點擊、非鏈接交互點擊、空白點擊三類。鏈接點擊，很簡單，就是有一個實際存在的http link的點擊。非鏈接交互點擊，是指那些同樣可以點擊，但是卻不是http link的，比如JavaScript的互動、flash互動之類?？瞻c擊，是指點擊行為發(fā)生在沒有鏈接或互動的地方，即“點了白點”的點擊。

與我們網(wǎng)站分析中常用的pageview不同，熱圖衡量的點擊行為的度量就是點擊次數(shù)。但是由于部分工具不直接監(jiān)測鼠標的點擊行為，因此，它們在熱圖中所標示出來的點擊次數(shù)，實際上并不是真正的點擊次數(shù)，而是點擊這個鏈接之后打開的新的頁面的pageview的數(shù)量。我們最常用的工具Google Analytics就是這樣畫熱圖的，所以這也是為什么使用它的熱圖相當不準確的原因。

好的熱圖工具應該衡量真實的點擊次數(shù)，即不僅僅是鏈接點擊的次數(shù)，同樣要包括非鏈接交互點擊和空白點擊的次數(shù)。并且更不能用點擊之后打開的新頁面的pageview數(shù)量來代替點擊數(shù)。

第二類關鍵指標是人們在頁面上的瀏覽行為。由于網(wǎng)頁通常不止一個屏（就是不能在一個顯示器屏幕中就把網(wǎng)頁全部顯示出來），所以人們要向下滾動網(wǎng)頁，以查看全部內(nèi)容。熱圖系統(tǒng)應該記錄頁面被人們滾動的情況，這是瀏覽行為的重要一部分。此外，熱圖系統(tǒng)還應該展示網(wǎng)頁的哪一個部分在屏幕中被顯示的時間更久，從而幫助我們了解這個頁面的哪個部分被人們更為細致的查看。

標題名稱：解決SEM推廣著陸頁跳出率過高的正確方法
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