十大着陆页关键指标追踪

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如果网站是商店,那么落地页就是顾客首先看到的商品展示。就像商店橱窗会影响顾客是否走进店门或继续前行,落地页也会影响访客是否与品牌互动或直接离开。

为什么?因为这是用户访问网站时看到的第一个页面,如果他们因任何原因不喜欢它,这可能是他们最后一次访问你的网站。

如果这还不够,数字营销人员通常会花费大量资金通过广告活动和SEO努力将访客引导至不同的落地页。

这使得了解用户在这些页面上的行为以及如何衡量这些落地页的性能变得至关重要,以便您能充分利用它们。

因此,本文将探讨无论使用何种着陆页分析工具,您都需要跟踪的十大关键指标。

  1. 流量来源
  2. 转化率
  3. 跳出率
  4. 平均页面停留时间
  5. 表单放弃率
  6. 每次转化成本
  7. 退出率
  8. 滚动深度
  9. 点击率(CTR)
  10. 新访客与回访访客

让我们深入探讨!

  1. 流量来源

流量来源本身并非指标,但在深入探讨指标及其应用前,有必要先了解流量来源。

当您跟踪着陆页的各项指标时,分析流量来源能为您提供大量关于不同来源对着陆页表现影响的信息。

例如,如果付费搜索在[插入指标]上的表现不佳,但与付费社交相比,您在付费搜索上的支出更高,这表明您应将预算和资源重新分配到付费社交。

同时,这表明您的付费搜索活动存在问题,您可以深入分析并优化这些活动。

当然,这是一个简单的例子,但当您使用流量来源分析不同指标时,会发现许多有价值的洞察。

  1. 转化率

着陆页的核心目标是显著提升用户转化率,即让用户更容易完成预期操作(如提交表单、完成购买等)。

转化率(CR)通过以下公式计算:

总转化数 / 总访问量 * 100

这可以针对特定的转化事件,也可以针对通过或在着陆页上发生的全部转化事件。

了解哪些着陆页的转化效果更好,可以帮助您决定将预算和/或资源投入到哪里。

您还可以深入分析,找出导致某些着陆页表现优于其他页面的原因,例如是否与流量来源、设备类型、信息传递、视觉设计等因素相关。

建议参考行业平均转化率并进行对比分析。

但需注意,您的转化率可能因业务特有的细微差异而有所不同,甚至受业务所在地区等多种因素影响。

您还可以通过将上述公式中的“总访客数”替换为“新访客”或“回访客”来分析新访客与回访客的转化率。

例如,假设您想了解新访客的转化情况。如果您的产品/服务价格较高,用户需要经过思考(或货比三家)后才做出决策,那么转化率可能会有所不同。

如果您使用的是 GA4 作为主要分析工具,可以在其中找到会话和用户转化率(即关键事件转化率)。

转化率 1
转化率 1
  1. 跳出率

既然我们已经讨论过这个话题,让我们进一步探讨。跳出率有助于理解用户参与度(或缺乏参与度)。

跳出率是指在同一会话中进入并离开同一页面的用户比例。它通过以下公式计算:

单页会话数 / 总会话数 * 100

您还可以利用它发现问题,例如,当某个页面的跳出率达到100%或0%且会话数至少为100时,这可能表明您的着陆页存在潜在问题。

但最重要的是,您需要找到用户过早跳出的着陆页,因为这有助于理解以下问题:

  • 相关性:内容是否与流量来源不匹配?或者广告是否未针对相关人群投放?
  • 设计/功能问题:访客难以找到所需内容,或CTA未按预期工作。
  • 缺乏清晰度:信息是否过于技术性,或未回答用户问题?

这些只是几个例子,但它们为优化用户体验打开了讨论空间。目标是将跳出率降到尽可能低。

如果参考行业平均水平,根据Hubspot的数据,跳出率应在26%至70%之间。

显然,这一数值会因行业、商业模式(B2C、B2B)、设备类型甚至页面类型而异。例如,博客页面的跳出率通常较高,约为65%。

因此,这一点非常重要。如果你的跳出率低于20%,你可能需要检查你的跟踪设置,看看是否存在问题。

如果你在GA4中难以找到相关数据,可以尝试使用探索功能,因为大多数指标都可以在那里找到。

跳出率 2
跳出率 2
  1. 页面停留时间

该指标有助于了解访客在落地页上的停留时长。该指标的好坏取决于您的业务类型和/或落地页的性质。

例如,如果您销售高价值产品/服务,访客会花较长时间尝试理解所获得的价值。

另一方面,如果页面主要通过长篇内容向访客传递信息,则预期访客会花费更多时间。

在这些情况下,如果访客停留时间过短,可能表明存在问题,如内容不够有趣、布局混乱或信息过载。

如果着陆页内容简短且包含少量表单字段,则平均停留时间会较低。

如果时间过长,则可能意味着用户难以找到所需信息,或者CTA或表单功能存在问题。

因此,在使用这一指标时,需注意这些细微差别。若使用GA4,可通过工具中的“平均参与时长”指标进行分析。

页面平均停留时间 3
页面平均停留时间 3
  1. 单放弃率

此指标适用于包含表单的落地页,可帮助您了解用户是否认为表单过长、过于复杂,或在填写表单过程中遇到其他阻碍。

了解这些信息可帮助您优化表单设计和/或用户体验,从而提升表单完成率。

计算公式如下:

单开始填写用户数 – 单完成填写用户数 / 单开始填写用户数 * 100

例如,600名用户开始填写表单,但仅240名完成。计算放弃率如下:

600 – 240 / 600 * 100 = 60%

因此,60%的用户放弃了表单。您还可以通过另一种方式计算:

1 – 单完成率

完成率 = 单完成数(240) / 单启动数(600) * 100 = 40%

放弃率 = 1 – 40% = 60%

您可以使用任何公式,只要获得正确数据即可。如果您使用表单专用分析工具,该指标应已包含其中。

然而,如果您使用的是GA4等工具,您可以添加自定义指标来计算放弃率并分析着陆页性能,前提是您已经设置了表单跟踪。

  1. 每次转化成本

着陆页通常通过付费营销活动获得流量,例如搜索广告、付费广告、展示广告、影响者营销等。

如果您投入大量资金吸引流量并转化用户,那么您需要密切关注成本,特别是每次转化所需的成本。

这将帮助您了解着陆页是否在获取转化方面成本过高,或是否达到行业特定的转化率。

您可以使用以下公式计算每次转化成本:

营销成本($) / 转化次数

例如,如果您花费 $2,500 获得 121 次转化,那么每次转化的成本为:

$2,500 / 121 = $20.67

理想情况下,每次转化的成本应低于转化本身的价值。否则,您获得的收益并不高。

  1. 跳出率

您可能在想——这不就是跳出率吗?其实您并非完全错误,因为两者容易混淆,但它们之间仍有重要区别。

跳出率关注单页会话,即用户进入页面后仅与单一页面互动后离开。而退出率关注用户与多个页面互动后结束的会话。

这意味着,如果一个页面有跳出,它会被计为退出,但如果退出发生在浏览两页或更多页面之后,跳出不会被计入。

退出率可以使用以下公式计算:

退出次数 / 总页面浏览量 * 100

该指标在Universal Analytics中可直接获取。但在GA4中,仅能找到“退出”作为指标。若需计算比率,可创建自定义指标。

退出率 4
退出率 4

如果您不希望采用这种方法,可以使用外部工具(如 Google 表格或 Looker Studio)进行计算。

在分析着陆页的跳出率时,如果您希望访客在同一页面上采取行动,则应立即关注较高的跳出率。

但如果着陆页的目的是引导用户访问其他页面,则应计算最终页面(即访客可以采取预期行动的页面)的跳出率。

这样做是为了判断着陆页是否有效引导了访客。然而,不能完全归咎于着陆页,因为流程中还涉及其他页面。

因此,您需要查看整个流程中的所有页面,评估它们在引导访客完成预期操作时的相关性。

如果您想了解更多,可以查看我们的文章《什么是退出页面(+示例)》。

  1. 动深度

这是一个广为人知的指标,主要衡量访客在页面上滚动到的深度,通常指垂直滚动。滚动深度通常以百分比形式表示,例如10%、25%、50%、75%或100%。

着陆页很少出现水平滚动。但如果你有比较表格等元素,你可能想知道用户是否滚动到最后。

这个参与度指标非常有用,尤其是当你拥有重要元素(如CTA、安全徽章、社交证明或重要信息)时,你想确定访客是否滚动得足够深以看到这些内容。

核心思路是将这些元素放置在访客能快速看到并互动的位置,尤其是重要元素。

该指标主要适用于内容较多且访客必须滚动浏览才能完整查看的落地页。

在GA4中,该指标以维度形式提供,因为它代表不同类别值而非连续数值测量。

滚动深度 5
滚动深度 5
  1. 击率(CTR

CTR 通常用于计算用户可以点击跳转到其他页面或打开模态窗口/弹出窗口的元素(如按钮、链接等)。

CTR 的计算公式如下:

总点击数 / 总展示数 * 100

展示次数通常指元素被访客看到的次数。例如,如果您的CTA被展示了2,340次并获得了147次点击,则CTR为:

CTR = 107 / 2,340 * 100 = 4.55%

如果您着陆页通过按钮或链接引导用户点击后跳转至其他页面,则应跟踪此指标。

高CTR表明您的文案、设计和CTA在鼓励用户点击方面表现良好。

另一方面,低CTR可能意味着用户认为文案不相关、对页面设计缺乏信任,或CTA不够吸引人。

CTR的突然下降也可能表明按钮或链接无法正常工作。

  1. 访客与回访访客

分析新访客与回访访客的数据可能有所帮助。但仅凭这些数据可能无法解释太多问题,因此建议结合其他指标(如转化率、跳出率等)分析这些访客的行为。

例如,如果新访客的跳出率过高,则表明存在问题或内容不够清晰,导致他们迅速离开。

如果回访用户的跳出率较低,则应进一步了解原因。

可能是他们在第二次访问时找到了所需内容?还是他们滚动页面更深处找到了?可以看到,我们这里也结合了其他指标进行分析。

通过滚动地图、热力图和/或会话录屏等定性分析工具,可以进一步挖掘数据背后的原因,从而采取针对性措施。

这两项指标均可在GA4中获取。

新访客与回头客 6
新访客与回头客 6
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