Bounce Rate 跳出率 / Exit Rate 離開率差異、GA4跳出率分享！
Welly SEO 編輯部
2024-01-04更新
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Bounce rate是什麼？Bounce rate越低越好嗎？GA4跳出率怎麼看？Bounce rate中文意思是跳出率，本文將比較跳出率與離開率（Exit rate），並分享降低跳出率3大方法。
Bounce rate（跳出率）定義為何？跳出率 離開率比較！
面對GA4（Google Analytics）2023年7月將正式啟用，許多GA數據報表上的專有名詞又引起了討論，其中「跳出率」和「離開率」2項名詞的釐清和應用最受營銷人注目。
而所謂Bounce rate中文是直接翻譯而來的，稱為「跳出率」，究竟在定義上跳出率是什麼？跳出率和離開率的差異為何？以下將詳細為你解惑！
（一）Bounce rate跳出率是什麼？告訴你詳細的Bounce rate定義！
跳出率英文為Bounce rate，以Google官方的Bounce rate意思是你網站上的單頁工作階段。
簡而言之，就是用戶透過某網頁進入你的網站後，沒有任何行動或是執行事件，就直接從進入的頁面離開你的網站。
舉例來說，A用戶透過你的首頁進入網站後，但因為某些原因，沒有執行任何動作或是進到下一頁觀看，就直接從首頁離開，這樣的行為軌跡就算是1次跳出。
在沒有執行任何動作或事件的情況下，同一頁面的進入與離開，就稱為「跳出」。
（二）跳出率 離開率差異為何？離開率（Exit rate）定義解析！
離開率（Exit rate）是用戶「最後離開」頁面所計算出來的數據比例，所謂「最後離開」定義是用戶最後瀏覽的頁面，並從此頁面離開你的網站。
透過以下舉例的方式幫助你快速了解跳出率和離開率的差異，假設現在有A、B、C、D共4位使用者：
| 使用者 | 網頁瀏覽路徑 | 跳出／離開 |
|---|---|---|
| 1 | A→B→C→D | 從D頁面離開1次 |
| 2 | C→C | 從C頁面跳出1次 |
| 3 | C→A→B→C | 從C頁面離開1次 |
✨Google官方資料：https://support.google.com/analytics/answer/2525491?hl=zh-Hant
由此可見，「跳出」和「離開」在乍看之下意思相似，但其實定義有天淵之別。
Bounce rate跳出率怎麼算？1分鐘學會跳出率計算、離開率計算
上述內容根據跳出率和離開率的名詞進行詳細的定義解釋，但在實務應用上，數碼營銷人員還必須知道這些數據該怎麼計算出來。
以下將快速帶大家學會離開率與跳出率Bounce rate計算公式。
（一）跳出率Bounce rate公式和離開率Exit rate計算教學
在正式進入計算公式教學之前，我們必須先了解Google Analytics「工作階段」指標的意思：
- 工作階段（Session）：訪客從進入網站，到離開網站期間的互動過程。而在新版GA4上預設值是閒置30分鐘會重新計算一次工作階段。
而在GA4中，一次跳出代表使用者在工作階段中只向GA4提出一項要求（例如只造訪Landing Page），並沒有提出任何其他要求就離開網站。
以下是跳出率與離開率的公式：
📌跳出率公式
跳出率公式＝跳出該頁面的總數／該網頁所有工作階段 x 100%
舉例來就，有100人進到網站的Landing Page，但其中90人只看了Landing Page一頁就離開網站，並沒有做任何其他動作，這個狀況下Bounce Rate的計算公式就是：
Bounce Rate跳出率＝90／100 x 100% = 90%（非常高）
一般來說，如果網頁的跳出率這麼高，可能代表著網頁設計不良、內容不夠吸引訪客繼續點閱，因此需要進行優化以改善狀況，本篇文章的後半部也將分享優化跳出率的技巧。
📌離開率公式
離開率公式＝離開該網頁的總數／該網頁所有工作階段 x 100%
GA4跳出率怎麼看？參與率介紹、GA4 Bounce rate查看教學！
網路上有許多追蹤跳出率的數據工具（Bounce rate Checker），例如第三方工具Hotjar等，包括Google官方也有提供網站數據分析工具，就是我們常常聽到的Google Analytics（GA）。
而許多數據上的專有名詞皆從GA而來，對於營銷人員來說，除了要了解GA如何操作之外，更需要清楚知道各個數據指標的定義。
2023年新版GA（GA4）強勢登場，代表著通用版GA3已走進歷史，此次的大改版對於許多數碼營銷人員來說，都要重新學習GA的介面操作與報表數據指標。
以下將一步一步帶你學會GA4怎麼看跳出率，並解釋GA4新的數據指標定義。
（一）GA4參與度是什麼？跳出率vs參與度
在GA4的改版中，除了將APP納入追蹤項目之外，在主要的數據指標上也改用正向的名詞，像是跳出率改成參與度，換句話說，是將營銷人員 「降低跳出率」的概念轉換成「提高參與度」。
📌究竟參與度GA4與原先跳出率GA3的差異為何呢？
參與度＝1－跳出率
也就是說，跳出率與參與度兩者是相反的指標關係。
📌補充：GA4數據指標定義
以下額外補充一些常用的新版GA4指標，像是沒有所謂「GA4停留時間」，已改成平均參與時間GA4指標：
- GA4活躍使用者：在指定「時間區間」內活動的使用者，分為1天、7天、14天、28天。
- GA4平均參與時間：指定時間範圍內每位活躍使用者的平均參與時間。
- GA4互動工作階段：有3個互動條件「與頁面互動時間達10秒以上」、「送出1個轉換事件」、「送出2個以上網頁瀏覽或畫面瀏覽事件」，只要3個互動至少達成1個，就判定為互動工作階段。
✨詳細的新版Google Analytics（GA4）介紹，建議你務必閱讀此篇文章：GA4教學｜2023 Google Analytics 4 安裝／串接全攻略
（二）Bounce rate跳出率在GA4怎麼看？4步驟任意報表教學！
- STEP1：打開你的GA4後台，並點選左側欄位中的「探索」。
- STEP2：選擇「任意報表」。
- STEP3：點擊變數當中的指標「＋」，在搜尋「跳出率」後，選取並匯入，此時變數的指標欄位中就會出現跳出率。
- STEP4：最後，將「跳出率」拖拉至右側分頁設定的「值」，右邊報表就會自動將跳出率放進報表中。
Google Analytics中的跳出率代表什麼？GA跳出率查看教學
如果你想透過知道GA4的前身通用版Google Analytics（GA3）跳出率怎麼看，進而了解版本更動後的差異，以下將帶你重新走過GA3網站跳出率（Website Bounce rate）查看步驟！
（一）GA Bounce rate跳出率查看2步驟教學
想要在通用版GA看網頁跳出率，只要透過行為總覽就能輕鬆查詢Google Analytics跳出率：
- STEP1：打開你的GA3後台，並點選「行為」報表。
- STEP2：選擇「總覽」，即可看到「跳出率」及「離開百分比」。
Bounce rate常見問題＆優化跳出率3大方法分享！
了解完所有跳出率知識後，營銷人員最終都會在為如何「降低跳出率（Lower Bounce rate）」而苦惱。
因此在著手認識優化跳出率的3大方法前，我們可以先透過Bounce rate常見問題來了解跳出率的高低如何判斷。
（一）跳出率多少正常？跳出率越低越好嗎？Bounce rate 4大常見問題解析！
1️⃣Bounce rate越低越好嗎？
跳出率數據的高低並沒有固定的判斷依據，跳出率100%或是0%都不是正常的現象，建議依據3大比較原則找到自己的跳出率判斷依據：
- 比同業：比較同產業間的跳出率高低，進而判斷自己的網站狀況。
- 比過去：比較自己網站過去的跳出率數據，來判斷現狀數據的好壞。
- 比網頁：比較自己網站內各個網頁間的跳出率高低，進而找出跳出率相對高的網頁進行優化。
2️⃣跳出率多少正常？
如上述，跳出率的高低沒有一定的判斷標準，但我們可以透過各行各業的統計數據去判別，以下分享10個常見行業的平均跳出率：
| 產業 | 平均跳出率 |
|---|---|
| 餐飲業 | 65.52% |
| 科學業 | 62.24% |
| 寵物／動物業 | 57.93% |
| 新聞業 | 56.52% |
| 美容健身業 | 55.73% |
| 金融業 | 51.71% |
| 旅遊業 | 50.65% |
| 教育業 | 49.34% |
| 購物／電商 | 45.68% |
| 房地產業 | 44.5% |
此外，不同網站流量管道的跳出率也會略有差異，例如從社交媒體Facebook進來網站的通常跳出率會較高，因為大部分的使用者會想跳回到Facebook上繼續瀏覽自己的社交媒體動態。
同時，Blog的跳出率偏高也屬於正常。因為很多時候Blog訪客都是從其他社交媒體點進來的，因此光看跳出率並不能判斷Blog文章成功與否，我們還需要看該頁的瀏覽時間（Time Spent）。
即便你的Blog文章跳出率偏高，如果Time Spent正常（閱讀一篇文章約數分鐘），那證明訪客們對你的文章是滿意的，只是可能對其他分頁沒有興趣。
以下以表格的方式整理各種網站流量的平均跳出率：
| 網站流量管道 | 平均跳出率 |
|---|---|
| Display（多媒體） | 56.5% |
| Social（社交媒體） | 54% |
| Direct（直接流量） | 49.9% |
| Paid Search（付費流量） | 44.1% |
| Organic Search（自然流量） | 43.6% |
| Referral（參照連結／推薦網址） | 37.5% |
| Email（電子郵件流量） | 35.2% |
參考資料：CXL《Bounce Rate Benchmarks: What’s a Good Bounce Rate, Anyway?》
3️⃣跳出率高的原因有哪些？
可以將常見造成跳出率高的原因整理成以下7大點：
- 網站載入速度慢： 絕大多數的用戶並沒有耐心等待網頁載入太久，如果你的網站速度過慢不但影響用戶體驗，相對地也會造成你的網頁跳出率較高。
- 內容問題：文不對題、標題誤導性高、內容價值不高等，都可能造成用戶跳出網頁。
- 網站技術錯誤：轉址（URL Redirection）錯誤、404網頁過多、對於行動裝置不友善等網站技術問題，將可能提高跳出率。
- 錯誤的外部連結：外部連結連到你的網站卻發現文不對題，或是網址錯誤，都有可能導致用戶找不到想看的內容而跳出。
- 一頁式網站：如果你的網站屬於一頁式，並沒有提供其他的頁面讓用戶造訪，那麼跳出率勢必會較一般多頁型網站高。
- 用戶體驗不良：包含UI/UX設計、行動呼籲（Call to Action, CTA）等設置不良，可能造成用戶在瀏覽網站時因沒有準確的引導而不知所措，進而跳出網頁。
- 要求用戶太多：希望用戶執行的動作過於繁複，例如填表單的項目過多、獲得資料的步驟太複雜等，都可能造成用戶一看到就放棄行動而跳出。
4️⃣SEO Bounce rate的關係為何？
大家時常會有個誤解，覺得跳出率勢必會影響SEO排名，但其實這個說法並沒有被證實，Google官方也從來沒有表示過相關的言論，因此不管是「跳出率」還是「停留時間」的數據，都不是影響Google SEO排名的因素。
我們應該回歸Google搜尋引擎的核心原則「用戶體驗與搜尋意圖」去衡量，當你網站跳出率較高的背後原因是用戶體驗不佳、網站技術錯誤、內容營銷問題等，那麼這就是搜尋引擎不樂見的網站，Google便較不會推薦你的網站給用戶。
因此歸根究底，好好經營並優化網站，使其擁有優質的用戶體驗且符合搜尋意圖，才是提升SEO排名的不二法門！
✨想要了解詳細的SEO執行方法與介紹，推薦你閱讀此篇文章：
（二）如何降低網站跳出率？告訴你3大降低跳出率核心方向！
想要有效降低跳出率，網站營運者只要遵循以下這3大核心優化方向，勢必可以降低跳出率，讓用戶願意多在網站內看更多優質的內容：
1. 網站速度與技術優化
- 提升網站速度
- 優化網站UI/UX設計與排版
- 優化行動裝置使用體驗
2. 產出有價值且優質的內容
- 內容設置目錄和CTA
- 內容符合用戶的搜尋意圖
- 優化內部連結佈局
3. 一切以用戶體驗出發並持續優化
- 利用AB Test找到 用戶喜歡的內容或網頁設計
- 根據Google Search Console、Google Analytics收集到的數據進行優化
（三）幫助你降低跳出率的2大SEO進階技巧：GA、GTM設定
📍Google Analytics跳出率調整逾時設定
只要在GA代碼中加入下方這串程式代碼，並在「'20_seconds',」處更改自己想要延遲的時間，如此一來，GA在抓取資料時就會解讀成「使用者在網頁上停留超過20秒後離開，就不算跳出」。
setTimeout("_gaq.push(['_trackEvent', '20_seconds', 'read'])",15000);
以博客來舉例，通常文章停留個2至3分鐘的閱讀時間都算是正常，這時候就可以設定120秒左右，用調整逾時來優化跳出率。
📍Google Tag Manager（GTM）埋設滾軸事件
透過GTM自訂義事件的設定，當事件被觸發後就可以被視為1次互動，而不被計入跳出率。
設定步驟如下：
- STEP1：進入GTM後台，點擊左側欄位的「變數」，並在下方「使用者定義的變數」右側點擊「新增」
- STEP2：變數類型選擇「自訂Javascript」。
- STEP3：填入下方的程式代碼。
- STEP4：在GTM新增滾輪事件。
- STEP5：在「非互動匹配」欄位，新增自訂變數「 {{Scroll Depth Threshold}} < 50」
「50」代表的意思是滾輪滑動的比例，當使用者滾動頁面的深度達到50%，便會觸發事件，不計入跳出率。
function() {return {{Scroll Depth Threshold}} < 50;}
另外，需特別注意在非互動匹配設定時，有 以下2種狀況：
- 是：表示不要匹配互動，所以使用者會被視為沒有互動而認定跳出。
- 否：表示匹配互動事件，當使用者滿足條件就會視為有互動而不算跳出
因此應調整為「否」，才算是設定成功噢！
最後，在網站優化中，跳出率是一個重要的指標，它反映了網站訪客與網頁互動的情況，因此我們需要關注並優化網站內容和使用者體驗，以利降低跳出率。
以上就是Bounce rate跳出率的介紹，如果您想要了解更多SEO資訊，或者想要獲取免費的SEO網站檢測，都可以透過下方黃色按鈕與Welly團隊聯繫！
