本篇文章主要讨论造成页面高跳出率的几个常见原因。什么是跳出率？什么是跳出？这个看我想已经不用再解释了，跳出率一直以来都是一个非常热门的指标。它用来衡量流量与网站内容的匹配程度。用AK的话说，我来到你的网站，看到第一个页面后我吐了，然后我走了。这就是一次跳出访问。当有太多的访问者在看到你网站的第一个页面后就离开时，你就会看到较高的跳出率。

跳出率时一个负面指标，既然跳出率用来衡量流量与页面的匹配程度，那么，当我们看到网站中某个页面有高跳出率时，就应该马上检查流量质量或者优化页面来降低跳出率吗？不是的。实际情况中流量与页面不匹配只是造成跳出访问的一种原因。因为网站分析工具在跳出率的计算方法和追踪代码实施等原因，很多其他因素也都会造成网站页面有较高跳出率。这些原因在我们分析和优化跳出率时需要分别对待，对症下药。下面，我们就来讨论最常见的5个造成跳出访问的原因，以及解决方法。

1 访问者的单页访问

第一个原因也是最常见的原因，就是我们在文章开头提到过的访问者单页访问。所谓单页访问就是说，访问者在访问你的网站时，只浏览了一个页面就离开了，而这个页面也是访问者进入网站的第一个页面。这种情况主要说明两个问题：

1页面中的内容不是访问者要找的内容，也许访问者是被炫目的广告骗过来的，也许根本就是虚假流量。

2，页面中的内容就是访问者要找的内容，但页面设计存在问题，访问者无法继续操作。

跳出率的主要功能是对这类的访问进行记录。并提示分析人员对页面或流量进行检查和优化，降低跳出访问。

解决方法：

如果是因为第一个原因造成的高跳出率，解决的方法就是通过细分找到高跳出率的那个页面或流量渠道。并针对问题页面或流量进行优化。如果是页面问题，可以进行A/B测试或多变量测试。如果是流量问题，可以更改广告内容或描述。如果发现是虚假流量，直接拿掉就好了。

2 访问者的跨域访问

第二个原因是跨域访问。跨域访问与其说是造成高跳出率的原因，不如说是追踪代码实施中的一个问题。很多网站都会有二级域名，并按不同的二级域名对内容进行分类。而此时，如果未对网站分析工具进行设置，分析工具就会将不同的子域默认为一个个不同的网站。而当访问者从一个子域访问到另一个子域，分析工具就会认为访问者从一个网站到了另一个网站。通常，这个问题都会发生在网站的首页。因为首页既是访问者最频繁的入口页面，也是流量的分流页面。

解决方法：

以Google Analytics为例，解决的方法是对追踪代码进行跨域设置。Google Analytics以cookie中的哈希值来判断和区分网站或子域。使用以下代码可以关闭哈希值可以让cookie值在不同的子域间传递，也就保证了Google Analytics不会将不同的子域默认为不同的网站。

代码示例：

3 访问者点击出站链接

第三个原因是出站链接。每个网站都会有一些指向站外的链接。如果访问者点击了这些链接通常情况下网站分析工具是无法再继续追踪的。以我的网站分析库页面为例，这个页面是一个网站分析的导航页面，但所有链接都指向了站外。当访问者来到这个页面，无论点击其中的哪个链接都会被记录为一次跳出访问。

解决方法：

解决出站链接造成的跳出访问有两种方法：

1，对所有的出站链接点击进行追踪，这个方法并不复杂，只要编写一段简单的JS就可以实现对所有出站链接的追踪。

2，对这类有较多站外链接的页面进行单独标记或过滤，避免对整站的真实跳出率变化产生影响。

4、下载，订阅或非页面浏览操作

第四个原因是那些未产生新页面浏览的行为，例如下载，订阅，在线视频，等等。这些行为不会触发新的页面加载，同时网站分析工具在默认情况下也不会自动追踪这些行为。所以，当访问者访问页面时，即使已经完成了任务（下载或订阅）并离开网站。依然会被记录为一次跳出访问。虽然这明显是不正确的，但因为网站分析工具追踪和计算跳出率的方法。我们还无法精确的避免这类情况。

解决方法：

解决未产生新页面浏览造成跳出访问的方法与前面相似，可以对下载，订阅等关键行为进行追踪和记录。以Google Analytics工具为例，可用的方法有虚拟页面和事件追踪。

代码示例：

5 追踪代码实施错误

第五个原因，也是最后一个原因是追踪代码实施错误。网站分析工具依靠追踪代码来识别网站。举例来说，如果你只为网站的首页添加了追踪代码，那么分析工具就会认为这个网站只有一页。并且只记录这一个页面的指标。所以，如果网站中存在漏加代码的页面，那么当访问者从登陆页面来到这些页面时，也会被记录为一次跳出。因为后面的这个页面没有追踪代码，分析工具当然也不知道后面的这个页面也是网站的一部分。

解决方法：

解决追踪代码漏加的方法是对整站的代码进行检查。这里并不要求每个页面逐一检查。方法有两种：

1追踪代码通常会统一加在页头或页底模板中，所以，检查这些模板就可以对全站代码进行检查。

2如果你使用的是Google Analytics，可以使用SiteScan工具对代码进行检查。

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