谷歌优化分析指标和nbspdebunked误用

在网页上的平均时间

在网页上的平均时间应该是一个很有用的指标，特别是如果你的网站内容都是单页的，你需要了解网页上时间谷歌分析计算：

网页时间浏览量,所有从页面上的时间参与，或者之间的最后参与网站和网站所留有一个缺口，假设没有进一步的时间都花在了网站，下面是对20秒页面直观的一些场景，和谷歌分析时间在网页上：

谷歌不想退出的平均时间在网页上的影响，因为场景像以上第三例，其中有0秒的时间（页源）。为了避免这种情况，他们用以下公式（记住，时间在网页上是一个总的）：

在页面的平均时间：（时间在网页上）/（浏览量-出口）

然而，在第二个例子，这个假设并不总是持有。第二例流入的平均时间在网页上派的上半部分，但不是底部的一半：

例2的平均时间在网页上：（20S + 10 + 0）/（3-2）= 30

这里存在两个问题：

1.高估

不包括从平均时间下半年退出Page方程没有取得预期的效果，当页面0秒钟没注意时间，30比任何单独的访问时间。这就是为什么在网页上的平均时间往往比平均访问持续时间较长。尽管如此，30秒似乎不在上述情景太远了（直观的平均是二十几岁），但在现实世界中的许多页退出率比这个例子中的67%更高，和/或较少参与活动页面。

2.忽略访问

只考虑游客退出没有订婚的打击，无论这些游客停留2秒，10分钟或介于它们之间的任何内容，也不影响平均时间在网页上的一点点。在很多网站，一个无相互作用的单页10分钟的视图（如博客）会被认为是成功的，但它不会影响这个度量。

解决方案不幸的是，这并不是一个容易的解决这个问题。如果你想在网页上使用的平均时间，你只需要记住如何计算。你也可以考虑设置更多的参与活动页面上（像一个滚动的事件没有“不”参数）-解决问题# 2以上，但可能恶化的问题# 1。

网站的速度

如果你在谷歌分析在过去使用的网站速度报告，你可能会注意到，数字有时是很难相信。这是因为，网站速度跟踪的方式极为容易受到异常值从1%样你的用户，然后以每个指标的简单平均数。这意味着少数极端值（例如，偶尔的用户与恶意软件肆虐的计算机或可疑的WiFi连接）可以创建您的数据非常大的摆动。

一个普通的使用作为一个度量本身并不是坏事，但在这样一个地区容易发生异常和这样一个小样本的工作，它可以导致问题的结果。

幸运的是，你可以增加采样率一直到100%（或每天10000打帽）。根据你的站点的大小，这可能还只是上层的数据是有用的。例如，如果你的网站获得1000000次每天和你在一个新的网页，接收100次每天的表现的兴趣，谷歌分析会扼杀你的采样回10000次每天CAP-1 %。这样，你就只能看着每天1打那页样本。

解决方案把采样率。如果你收到超过10000次/天，保持采样率时心中挖掘较少访问的网页。你也可以考虑外部工具和测试，如Pingdom或webpagetest

转化率（通道）

显然，转化率本身并不是一个坏的度量，但它能在一定的报道而误导，如果你不知道，默认情况下，转换是由于使用最后一个非直接点击归因模型。

从谷歌分析帮助：

“如果一个人从……点击Google.com网站，然后返回为“直接”的交通转换，谷歌分析报告“google.com /有机”在所有的交通转换1。”

这意味着，当你看着你的收购报告转换的数字，很可能，每一个不同于你所期望的在最后点击每个频道除了直接共有包括在直接会话发生转换，直接本身具有转换数字不包括在直接会发生一些转换。

解决方案这只是一些需要注意的。如果你真的想知道你最后的点击数，总是有多通道漏斗与归因报告来帮助你。

退出率

不像我在这里讨论的其他指标，计算在退出率很直观——“所有页面到页面，退出率的百分比，在会议的最后一个。“退出率的问题是经常采用的一种消极的度量：“这页已经退出率高？他们与我们的网站的问题！”有时这可能是真的：也许，例如，如果这些页面在一个结账漏斗中。

通常，然而，用户将退出一个网站时，他们已经找到了他们想要的东西。这不仅仅意味着高的退出率是好的信息页面，博客或网页也可能是产品页面和其他页面的一个高度集中的意图真正转换。即使在电子商务网站，并不是所有人都有意向转换。他们可能是研究对以后的在线购买，甚至打算拜访你的实体店。如果你的网站排名以及长尾查询或参考其他地方尤其是这样。在这种情况下，退出可能是一个迹象，他们发现他们想要的信息准备购买他们一旦有了钱，需要在手，或下一次他们路过你的店的正确的设备。

解决方案当判断一个页面优化过的退出率，考虑各种可能的用户意图，它可以把一段游客退出某一页有用的（在新段菜单高级选项卡），探讨用户流量报告他们的旅程，或登陆页面和数据采集。

讨论

如果你知道任何其他同样谷歌优化分析被误解的，你有任何问题或者你有谷歌优化分析，推我我们留下你的评论。

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