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在網頁上的平均時間
在網頁上的平均時間應該是一個很有用的指標，特別是如果你的網站內容都是單頁的，你需要了解網頁上時間谷歌分析計算：
網頁時間瀏覽量,所有從頁面上的時間參與，或者之間的最后參與網站和網站所留有一個缺口，假設沒有進一步的時間都花在了網站，下面是對20秒頁面直觀的一些場景，和谷歌分析時間在網頁上：
谷歌不想退出的平均時間在網頁上的影響，因為場景像以上第三例，其中有0秒的時間（頁源）。為了避免這種情況，他們用以下公式（記住，時間在網頁上是一個總的）：
在頁面的平均時間：（時間在網頁上）/（瀏覽量-出口）
然而，在第二個例子，這個假設并不總是持有。第二例流入的平均時間在網頁上派的上半部分，但不是底部的一半：
例2的平均時間在網頁上：（20S + 10 + 0）/（3-2）= 30
這里存在兩個問題：
1.高估
不包括從平均時間下半年退出Page方程沒有取得預期的效果，當頁面0秒鐘沒注意時間，30比任何單獨的訪問時間。這就是為什么在網頁上的平均時間往往比平均訪問持續時間較長。盡管如此，30秒似乎不在上述情景太遠了（直觀的平均是二十幾歲），但在現實世界中的許多頁退出率比這個例子中的67%更高，和/或較少參與活動頁面。
2.忽略訪問
只考慮游客退出沒有訂婚的打擊，無論這些游客停留2秒，10分鐘或介于它們之間的任何內容，也不影響平均時間在網頁上的一點點。在很多網站，一個無相互作用的單頁10分鐘的視圖（如博客）會被認為是成功的，但它不會影響這個度量。
解決方案不幸的是，這并不是一個容易的解決這個問題。如果你想在網頁上使用的平均時間，你只需要記住如何計算。你也可以考慮設置更多的參與活動頁面上（像一個滾動的事件沒有“不”參數）-解決問題# 2以上，但可能惡化的問題# 1。
網站的速度
如果你在谷歌分析在過去使用的網站速度報告，你可能會注意到，數字有時是很難相信。這是因為，網站速度跟蹤的方式極為容易受到異常值從1%樣你的用戶，然后以每個指標的簡單平均數。這意味著少數極端值（例如，偶爾的用戶與惡意軟件肆虐的計算機或可疑的WiFi連接）可以創建您的數據非常大的擺動。
一個普通的使用作為一個度量本身并不是壞事，但在這樣一個地區容易發生異常和這樣一個小樣本的工作，它可以導致問題的結果。
幸運的是，你可以增加采樣率一直到100%（或每天10000打帽）。根據你的站點的大小，這可能還只是上層的數據是有用的。例如，如果你的網站獲得1000000次每天和你在一個新的網頁，接收100次每天的表現的興趣，谷歌分析會扼殺你的采樣回10000次每天CAP-1 %。這樣，你就只能看著每天1打那頁樣本。
解決方案把采樣率。如果你收到超過10000次/天，保持采樣率時心中挖掘較少訪問的網頁。你也可以考慮外部工具和測試，如Pingdom或webpagetest
轉化率（通道）
顯然，轉化率本身并不是一個壞的度量，但它能在一定的報道而誤導，如果你不知道，默認情況下，轉換是由于使用最后一個非直接點擊歸因模型。
從谷歌分析幫助：
“如果一個人從……點擊Google.com網站，然后返回為“直接”的交通轉換，谷歌分析報告“google.com /有機”在所有的交通轉換1。”
這意味著，當你看著你的收購報告轉換的數字，很可能，每一個不同于你所期望的在最后點擊每個頻道除了直接共有包括在直接會話發生轉換，直接本身具有轉換數字不包括在直接會發生一些轉換。
解決方案這只是一些需要注意的。如果你真的想知道你最后的點擊數，總是有多通道漏斗與歸因報告來幫助你。
退出率
不像我在這里討論的其他指標，計算在退出率很直觀——“所有頁面到頁面，退出率的百分比，在會議的最后一個。“退出率的問題是經常采用的一種消極的度量：“這頁已經退出率最高？他們與我們的網站的問題！”有時這可能是真的：也許，例如，如果這些頁面在一個結賬漏斗中。
通常，然而，用戶將退出一個網站時，他們已經找到了他們想要的東西。這不僅僅意味著高的退出率是好的信息頁面，博客或網頁也可能是產品頁面和其他頁面的一個高度集中的意圖真正轉換。即使在電子商務網站，并不是所有人都有意向轉換。他們可能是研究對以后的在線購買，甚至打算拜訪你的實體店。如果你的網站排名以及長尾查詢或參考其他地方尤其是這樣。在這種情況下，退出可能是一個跡象，他們發現他們想要的信息準備購買他們一旦有了錢，需要在手，或下一次他們路過你的店的正確的設備。
解決方案當判斷一個頁面優化過的退出率，考慮各種可能的用戶意圖，它可以把一段游客退出某一頁有用的（在新段菜單高級選項卡），探討用戶流量報告他們的旅程，或登陸頁面和數據采集。
討論
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