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    頁面停留時間和網(wǎng)站停留時間對SEO的影響

    作者:數(shù)風(fēng)流人物 瀏覽:135 發(fā)布時間:2018-03-27
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    為什么客戶在打開網(wǎng)頁之后很快關(guān)閉了頁面?為什么我的網(wǎng)站停留時間這么低?為什么我的網(wǎng)站跳出率這么高?這可能是現(xiàn)在很多站長們都很煩惱的問題。一個用戶來到網(wǎng)站并停留的時間,會凸顯出網(wǎng)站的很多問題,包含關(guān)鍵詞和頁面相關(guān)性、用戶是否能快速找到自己想要的內(nèi)容,以及頁面的布局等。對于增加頁面的有效停留時間及減少跳出率,除了對網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化率有很大的提高之外,還對權(quán)重的提升有很大的幫助。


    一、頁面停留時間與網(wǎng)站停留時間的定義


    1、頁面停留時間(time on page):顯示訪問者在某個特定頁面或某組頁面上花費的時間。


    2、網(wǎng)站停留時間(time on site):訪問者在網(wǎng)站上花費的時間。


    3、跳出訪問(Bounce):指用戶只瀏覽了一個頁面就離開了。這種訪問同樣應(yīng)為沒有后續(xù)頁面的時間戳,所以無法計算出停留頁面的時間。


    4、跳出率:指在某個范圍內(nèi)跳出的值與總訪問次數(shù)(visits)的百分比。通常跳出率可以被用來衡量頁面質(zhì)量,高跳出率表示訪問者對登陸頁面不感興趣。


    5、退出率:指某個范圍內(nèi)退出的值與綜合瀏覽量(pv)的百分比。


    在此還要提醒大家一點:因為計算頁面停留時間不包含跳出頁面的時間,致使計算頁面停留時間是會少了最后一個頁面的時間,而計算網(wǎng)站停留時間卻計算上了最后一個頁面的時間,所以,頁面停留時間不等于網(wǎng)站停留時間之和。


    二、頁面停留時間與網(wǎng)站停留時間是如何計算出來的?


    假設(shè)用戶訪問了網(wǎng)站的主頁(Home)。分析工具將這個訪問者標記為一個Visit,接著這個訪問者又瀏覽了另外兩個頁面(Page2和Page3),然后他離開了你的網(wǎng)站。如下圖所示:


    我們想要知道的是:


    Tp = 花費在一個頁面上的時間


    Ts = 花費在這網(wǎng)站上的總時間


    假如這個用戶從10:00開始訪問網(wǎng)站:


    對于Page2而言,訪問時間是10:05-10:01,即4分鐘。


    接著訪問者來到了Page3頁面,他發(fā)現(xiàn)改頁面無法滿足他的需求或是他要找的內(nèi)容已在Page3頁面找到。那么接下來就是離開。


    那么,這個訪問者到底在Page3停留了多長時間呢?由于不知道用戶在Page3具體的離開時間,我們也就無法計算訪問者到底在Page3上停留了多長時間。因此,網(wǎng)站分析程序不知道訪問者花在網(wǎng)站最后一個頁面上的時間是多少。


    如下圖所示各個頁面網(wǎng)站分析工具統(tǒng)計的訪問時間:


    Tp (Home) = 1分鐘


    Tp (Page2) = 4分鐘


    Tp (Page3) = N/A


    Ts = 5分鐘


    從上面的數(shù)據(jù)中很容易的看出這樣的數(shù)據(jù)并不合理,因為你不知道訪問者花在最后一個頁面上的時間是多少,因此網(wǎng)站分析工具給你的時間統(tǒng)計一般都會少于用戶實際在網(wǎng)站上停留的時間。


    網(wǎng)站停留時間的準確性與跳出率和退出率有關(guān)。跳出率和退出率越大,平均停留時間越不準確。


    三、頁面停留時間和網(wǎng)站停留時間有什么作用?


    如果把頁面停留時間和網(wǎng)站停留時間單純的拿出來看,那么意義不是很大,主要原因有以下方面:


    1、這些指標是戰(zhàn)術(shù)層面的,我們無法認識到這些數(shù)據(jù)對公司的業(yè)績的影響。單純的頁面停留時間或網(wǎng)站停留時間并不能反映到具體的營收。


    2、這些指標需要很多的推斷,簡單的邏輯是這些數(shù)據(jù)越大越好,這些數(shù)據(jù)無法直接推斷出某夜頁面是好是壞。


    3、這些指標主要是短期數(shù)據(jù),隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,依照會話來度量指標現(xiàn)在遠遠不能滿足需求,長期的訪客行為,顧客生命周期等可能更加能反映問題。


    不同的停留時間需要用不同的邏輯去判斷。下面就以一個簡單的淘寶訪問時間為例:


    由上圖我們可以看出,之所以出現(xiàn)上述不同數(shù)據(jù)的主要原因有:淘寶就像超市,訪客沒有明確的目標,進了超市但是最終會買點什么,淘寶商城更像商場,去商場的用戶多半是帶著明確的目標去的,他們直奔目標,快速搜索,快速的購物,快速的離開。


    從用戶行為的維度看,淘寶的用戶在淘寶和淘寶商城有著不同的購物行為,就像相同的人在商城和超市的舉止言行肯定不同,所以淘寶商城的頁面風(fēng)格更加簡潔,服務(wù)更標準化,商家更優(yōu)質(zhì)化。


    同樣的,作為旅游預(yù)訂類網(wǎng)站,來到網(wǎng)站的用戶基本上都有很明確的預(yù)訂需求,我們需要做的是如何讓用戶在最短的時間內(nèi)找到適合的產(chǎn)品。


    總的來說,頁面停留時間和網(wǎng)站停留時間的作用可分為以下幾點:


    1、整個網(wǎng)站停留時間越長,搜索引擎對網(wǎng)站的評價更高(提高權(quán)重)!


    2、研究單個頁面停留時間,去了解用戶的訪問行為,并對頁面進行改進。(頁面停留時間是搜索引擎對于整個網(wǎng)站質(zhì)量的一個考察因素之一)


    3、頁面設(shè)計和內(nèi)容是否合理。這是用戶回訪率的體現(xiàn),發(fā)現(xiàn)有多少用戶第二次回來訪問,留住了多少用戶。用戶訪問深度就是看用戶在網(wǎng)站深入到哪一級頁面,可以看出網(wǎng)站對用戶的吸引力有多大。通過分析這些數(shù)據(jù),就可以很直觀的看到網(wǎng)站對用戶回訪存在哪些問題。


    四、如何應(yīng)用頁面停留時間和網(wǎng)站停留時間數(shù)據(jù)?


    1、判斷頁面用戶體驗


    從頁面停留時間的計算方法中我們知道不可能用戶在離開前在頁面上停留多長時間,即頁面停留時間是在有后續(xù)行為的情況下計算出來的,對已這部分數(shù)據(jù)先期可用的,就是把每套頁面的停留時間統(tǒng)計出來,判斷用戶停留高或者低的主要原因,比如:用戶在搜索結(jié)果頁停留時間長了,是不是搜索結(jié)果不能滿足用戶需求,用戶在列表頁停留時間長了,是不是我們的列表頁篩選做的還不夠人性化,在產(chǎn)品終頁停留長了是不是因為終頁內(nèi)容展示過多或者用戶沒有找到他想要的內(nèi)容等。


    2、對訪客進行二次營銷


    記錄網(wǎng)站停留時間較長,但是最后沒有下單的用戶,對這些用戶進行再營銷,由此產(chǎn)生的問題是,用戶只有在登錄的情況下我們才能獲取到用戶ID,記錄下用戶ID以后還需通過程序分析,需要給該用戶推薦什么樣的內(nèi)容。


    3、主動彈出客服彈出框或優(yōu)惠信息


    當用戶在特定頁面停留過長時,彈出客服框。主動與訪客接觸。解決訪客疑惑。促使訪客下單。但是此部分用戶體驗會不太好,可以學(xué)習(xí)下新浪微博的那種在頁面頂部的提示功能。


    4、當轉(zhuǎn)化目標來用


    在沒有下單流程的網(wǎng)站,可以使用頁面或者網(wǎng)站停留時間來作為完成一個目標,繼而計算目標轉(zhuǎn)化率,例如:哪些主要以電話作為目標的網(wǎng)站?如果有N多的人(比例要大)到達終頁沒有下單,直接打電話預(yù)訂,就可以使用停留時間來作為目標。


    五、如何增加頁面和網(wǎng)站的停留時間?


    1、做好內(nèi)容優(yōu)化、頁面設(shè)計,給用戶更好的體驗。


    2、做好站內(nèi)推薦,引導(dǎo)用戶深入訪問。


    3、真實模擬用戶訪問體驗,從用戶角度發(fā)現(xiàn)存在的問題。


    4、記錄來訪最多的頁面和搜索最多的關(guān)鍵詞。比如:哪一個頁面最受用戶的歡迎?哪一個關(guān)鍵詞熱度最高?通過這些可以找到今后內(nèi)容重點做什么?做什么才能滿足用戶搜索的需要。


    5、放出足夠吸引,絢麗的圖片,通常而言,用戶進入你的網(wǎng)站第一眼直觀便是標題和圖片,而好的,漂亮的圖片對于用戶絕對是用致命的吸引力,也省去用戶大量的選購時間。


    6、提高文章的原創(chuàng)性,可讀性以及吸引性,根據(jù)用戶的特點在標題處寫出用戶心中所想,直達用戶購買欲望,自然而然便能提高用戶頁面停留時間。


    8、內(nèi)容的豐富性:產(chǎn)品詳細介紹、多拍產(chǎn)品實物圖、評論、同類產(chǎn)品。建議最好是圖片與文字的相結(jié)合減少用戶的閱讀疲勞。


    9、文本內(nèi)容具備可讀性,字體的大小。


    10、擴展用戶的需求,給用戶驚喜。


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