5招全面掃瞄網站頁面的質量

頁面質量是每個網頁創造者所關心的問題，我亦如是。我很想知道我的哪些文章最受讀者歡迎，而哪些不受青睞，此外，我還想知道這些文章受到青睞或被忽視的深層次原因，這些原因對於改善讀者體驗意義重大。一個網站的成敗，歸根結底還是取決於一個個的單個頁面是否能抓住用戶，因此，千萬不要告訴我你不關心頁面的質量——除非，這個網站不是你的。
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　　但是，衡量網站頁面的質量並加以改進絕對不是簡單之舉，或者說，衡量質量已經不易，更何況找到「痛點」拔除病根？不過，這正是網站分析（Web Analytics）需要解決的問題。在這個帖子中，我將把精力集中在第一個問題，即衡量頁面質量上；而在下一個帖子中，我將努力探討如何發現頁面質量表現不佳的深層次原因。
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　　通常，我們通過5個辦法衡量一個頁面的質量，分別是：Exit Rate（或是Bounce Rate，對於Landing Page即登陸頁而言），Time on page，Engagement Rate（以及Engagement Index），Heat Map以及Qualitative Metrics（如4Q survey，投票和留言回復等）。
: `/ t; M8 }, G' D  M9 M: ?- Q1. Exit Rate（/Bounce Rate）
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　　Exit Rate（以及Bounce Rate）已經是我們的老朋友了，這二者通俗理解，就是頁面留不住訪問者的比例。我們知道，Exit Rate可以用來衡量所有頁面的質量，而Bounce Rate則衡量此頁面作為Landing Page（即登陸頁）時的質量，這兩者的特點都是——數值越大說明頁面的質量越糟糕。
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　　如果是Landing Page，我認為首當其衝應該利用Bounce Rate。不過這裡需要提醒的是，如果網站分析工具統計某個頁面的Bounce Rate為0%，可能並不是說明這個頁面是一個完美的Landing Page，實際的情況時，這說明這個頁面不是Landing Page，因為，還沒有哪個真正意義上的Landing Page能做到0%的Bounce Rate。下圖中藍色框內的頁面，都不是Landing Page，它們還不是讀者訪問我網站的第一站。
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　　一般而言，如果一個頁面的Exit Rate>50%，就值得關注了，尤其是這個頁面已經積累了相當的PV（Page View）的時候。下圖中有一個頁面（紅框內）已經向我報警了：一方面它的訪問量實際上排名第一（它前面的兩個頁面都是網站的首頁）；另一方面，它的Exit Rate最高。
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　我想細心的朋友們已經注意到：Bounce Rate往往要大於Exit Rate，這是正常的，因為相較於Exit Rate，Bounce Rate更多由第一次訪問你網站的訪客（即New visitor）所貢獻。
2. Time on Page
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　　Time on Page我們也已經不再陌生，訪問者停留在一個頁面上的時間越長，說明他/她越被文章的內容所吸引，因此這個度量的值越大越好。在之前的文章中我們已經知道，如果一個頁面作為Exit Page（即退出網站頁面）的機會越多，那麼它的Time on page也會受影響而變小，原因是網站分析工具無法統計訪問者最後一次點擊之後又瀏覽了頁面多久。即，高的Exit Rate通常會帶來小的Time on Page。
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你也許認為，僅僅依靠Exit Rate和Time on page已經足夠說明問題了，但是，更多情況下，我們的頁面不是僅僅讓訪問者多呆一會兒，或是隨便點點某些鏈接，而是——希望用戶參與到我們希望他們參與的內容上來。這樣，僅僅衡量Time on page或是Exit Rate就不夠了。因為，頁面上的鏈接的價值是不同的，有些鏈接的價值要遠遠大於另一些，比如我Blog的左上角的「訂閱」鏈接，以及電子商務網站的「購買」button。如果發生了這樣的情況：用戶在頁面停留的時間不短，Exit Rate也不高，可惜就是轉化率很低，Time on Page和Exit Rate對這種情況的掃瞄是無能為力的。這時候我們就需要兩個新的工具：Engagement Rate（Engagement Index）和Heat Map。
3. Engagement Rate (/ Engagement Index)
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　　Engagement Index是對頁面上不同鏈接附上不同的權值，越重要的鏈接當然權值越高，然後跟各鏈接對應的Visit值相乘，總和就是Engagement Index了。lol，是不是還是不明就裡？看看這個帖子吧！

　　很多情況下，尤其是我們做A/B Test的時候，可能兩個頁面有相近的PV，但很可能Engagement Index不一樣，而通常Engagement Index明顯高出的那個具有更好的質量或效果。

　　Engagement Rate則是試圖屏蔽掉不同頁面的Visit不同而對Engagement Index造成的影響，以使比較Visit不同頁面之間的Engagement成為可能。事實上一個網站很難有很多PV值相近的頁面，因此我們更多的時候是查看Engagement Rate，而不適Engagement Index本身。
+ q# [& _  U& W　Engagement Rate的計算方法是用Engagement Index除以該頁面的Visit，即比較頁面之間單Visit的平均Engagement Index。
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　　我很喜歡Engagement Rate這個度量，因為它開始深入到頁面的內容，同時，它還可以用作「上下文」度量，即可以用於不同頁面甚至是不同營銷活動（Campaign）的比較。
4. Heat Map

　　Heat Map有兩種，一種我們擁有網站分析工具就可以做（甚至很多網站分析工具本來就提供），即Click Map，表明一個頁面上每個鏈接被點擊數量所佔所有鏈接總體被點擊數量的百分比。如下圖：

　這個圖很直觀的說明了，哪些內容是訪問者最感興趣的——是不是點擊到了你希望他們點擊的鏈接上呢？——一目瞭然。
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　　另一種Heat Map則是Eye track的Heat Map，做起來就不那麼容易了，需要專門的設備跟蹤參與調查的訪問者的眼球停留軌跡。這種圖直接顯示了用戶的視覺體驗——他們在頁面的哪些區域停留的時間更長。Eye Track的Heat Map對於頁面的設計具有重要意義，不過，我還從來沒有在自己的網站上試驗過，我想一般人不會有這個條件。

  p, X' |9 S( S% ~% A9 U　因此，在這裡我強調Click Map的重要性，它製作起來非常簡單，例如用Google Analytics，你可以用它自帶的site overlap工具，但更可以使用Content報表，然後自己找到每個鏈接的訪問量來手工製作。通過手工製作更為準確，我不認為Google Analytics以及其他的工具自動生成的Click Map是精確的——不知道為什麼，它們總和真實的情況相差甚遠。還是自己動手可靠
5. Qualitative Metrics

- m+ q- _/ V; M5 z　　定性的度量來衡量網站是最直接的方法，但是也是最珍貴的，因為獲得訪問者的直接主觀感受比搜集數據要困難的多，而且也很難進行標準的量化。
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/ T1 \9 J* o/ V9 u　　定性的度量包括4Q survey，投票和留言回復。4Q survey是Avinash提出的一種調研方法，主要用在網站的用戶滿意度挖掘上。投票比留言回復相對容易獲得，但信息量較少。回復對於Blog網站而言，意義第一重大。
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) t) x! i  V& s& _4 x　　定性的獲取用戶的反饋是第一手資料，是用戶和你的直接對話，他們對你不吝讚揚或是發洩不滿，你可以從中知道很多，因為我們總是相信個體往往能夠代表相當部分的群體。不是每個頁面都能設置投票和留言，尤其是哪些不以內容誘人的頁面和大部分的商業頁面，因此，我強烈建議使用4Q的方法。
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　　可能你有一個問題，即誰會無償的幫我答覆問卷呢？——天知道。如果你的訪問量足夠大，相信總有熱心腸和好奇者幫你回答。在中國有一句商業笑話——再爛的商品到了中國也能有買家，同樣的道理，「再爛的網站到了中國也會有訪問者」。因此，嘗試下吧，或許有意想不到的收穫，而且至少能夠為你帶來如何進行網頁調研的經驗。
[總結陳詞]

　　5種衡量頁面質量的方法都介紹完了，但實際上還是欠了大家很多內容，例如How To用這些方法進行實際的分析。我知道，應用是最難的，我希望在下一次跟大家分享如何運用這些工具發現頁面質量好或是不好的深層次原因。最近腸胃一直在跟自己作對，每天覺得很疲憊，不得不放在下一次跟大家聊聊。

# V# g5 u4 n  h1 B　　當然，儘管已經深夜，這個帖子還有些內容沒有吐盡。我們在實際的操作中，會遇到一些矛盾的情況。最常見的是Exit Rate很高，而Time on page卻也很高。我們知道，一般情況下，Exit Rate和Time on page是成反比的，這種情況說明了什麼？還有，Time on page很低，但Engagement Rate很高，這又說明了什麼？最後一種情況，Engagement Rate很高，Exit Rate也很高，這……？

　　先回答最後一種矛盾情況吧，Engagement Rate很高，Exit Rate也很高是不太可能出現的——查看一下自己的計算是否正確？如果真出現了這種情況，或許說明了，有不少真正死忠的而且是狂熱的Fans黏在你的頁面上，他們人數不多，但貢獻了大量的點擊——這真是奇怪的現象，至少我沒有見過。
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　　那另外兩個矛盾呢？知無不言，言無不盡，不過真的無法再囉嗦下去了，下回，下回吧！
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