如何使用事件跟踪降低跳出率

降低跳出率

我们之前写过的一个问题是,Google网站分析中网站的跳出率并不一致。问题是它需要与页面进行两次交互才能将站点访问记录为反弹以外的任何其他内容。访问您网站,阅读您的内容,满意,并且离开不会进行第二次互动的用户,因此被视为反弹而不是满意的用户。

这通常意味着您的跳出率高于实际值。如果您找到一种方法来记录与页面的其他交互,除了加载新页面之外,您还可以记录有关在博客帖子上点击但不转移到其他页面的用户的会话信息。

只要他们是特定的互动,Google就可以记录与您网页的其他互动。它被称为事件跟踪。根据您使用的是现代analytics.js还是旧的已弃用的ga.js版Google Analytics,有不同的事件跟踪实现。我会检查它们两个,但我从旧版本开始。如果你已经更新了 – 你应该 – 随意跳过第一部分,然后继续第二部分。

Legacy GA.JS事件跟踪
事件跟踪的工作原理是将可跟踪的代码段分配给您网站上的各种媒体,这些媒体通常不会被视为互动,因此不会被Google跟踪。一些例子包括:

AJAX页面元素,允许交互而不需要页面加载。
在Adobe Flash中开发的任何内容,包括网站导航或基于Flash的电影播放器​​。*
任何特殊的基于脚本的页面小工具或小部件。
直接在页面上下载文件,例如登录页面上的电子书,当填写选择加入表单时不会重定向。
*我强烈建议远离Flash。Flash是一个高度利用的插件,可以将大多数Web浏览器打开到安全漏洞。它是通过广告分发恶意软件最常见的传播媒介之一。它很容易崩溃,需要重新启动浏览器。它不适用于某些移动设备。Chrome和Firefox已经开始默认阻止它,需要用户交互来播放Flash媒体,这对于基于Flash的导航来说可能是个杀手。使用HTML5可以更好地完成视频播放。而且,如果这还不够,Adobe计划在2020年底之前停止支持Flash 。

只要您可以将特定跟踪代码附加到要跟踪的特定事件操作,您就可以实际跟踪所需内容。但是,您需要确保它是仅在使用时才会被跟踪的事件。除了谷歌已经跟踪的内容之外,跟踪页面加载的内容并不好; 它不会添加任何数据。

Google Analytics事件
直接来自Google的一个提示是,在开始实施事件跟踪之前,要仔细考虑您的网站并实施良好的报告结构。您不希望添加要跟踪的事件,并发现它与其他数据不能很好地匹配。全面了解您将来可能想要跟踪的各种行为可能会很好。

此外,请确保在跟踪事件时,将该事件命名为清楚。您不想发现自己想知道EventA1和EventB1之间究竟有什么区别,以及它们与EventAB或Event1的关系。拥有像NavButtonHome和VideoPause这样的事件要好得多。

要设置事件跟踪,您需要做的第一件事是在您的网站上设置常规跟踪。如果您到目前为止已经使用过Google Analytics,那么您已经拥有此功能。如果你没有,你需要做全贴码,验证所有权繁琐程序,你需要设置谷歌分析。

跟踪代码安装
假设您已设置GA,则需要修改要作为事件跟踪的任何内容的代码。您需要在代码中添加_trackEvent()方法作为调用。如果您不知道这意味着什么,请告诉您的开发人员。

_trackEvent()方法具有特定格式或签名。它看起来像这样:_trackEvent(category,action,opt_label,opt_value,opt_noninteraction)。

这是什么意思呢?

类别是要跟踪的一组对象的名称。例如,如果您正在跟踪视频播放器上的播放/暂停,音量控制,时间跳过和播放下一个按钮,则整个类别将类似于VideoInteractions。这是必需的。
Action是正在使用的特定操作的唯一标识符。上面的每个视频交互都有自己的Action标签,如PlayPause,Volume,Skip和Next。这是必需的。
Opt_label是一个可选字符串,可以提供有关Google Analytics中特定互动的更多信息,为您提供可在以后对报告进行排序的其他尺寸。
Opt_value是另一个可选值,这次是一个整数,它可以提供有关您正在跟踪的事件的数字数据。谷歌如何使用它的例子是跟踪视频在播放动作发生时和视频实际开始播放之间的加载时间。
Opt_noninteraction是另一个可选值,这次是布尔值true / false。通常,这可以忽略或设置为False。如果设置为True,则不会以跳出率计算此互动。您可能希望将交互设置为False的示例是您的目标网页上是否有自动播放视频。初始暂停交互并不表示用户没有反弹; 这只是一个标志,他们想阻止视频分散注意力。
应该注意,可以在不同类别中将动作命名为相同。您可以在两个不同的类别中进行两种不同的Play操作。但是,当您稍后查看Google Analytics时,如果您希望查看各个操作指标,那么这些指标将被视为相同的操作,除非您还按类别分隔。值得为每个类别和每个动作赋予一个独特的名称。

跟踪事件示例
标签可用于区分不同对象上相同类别中的相同操作。例如,假设您有一个页面上有三个视频,每个视频都是星球大战电影的预告片。所有这些都将具有视频类别,并且所有这些都将具有按下播放按钮的动作Play。那么你如何区分每个视频呢?这就是标签的所在。所以你有三个条目:

类别:“视频”,动作:“播放”,标签:“第1集”
类别:“视频”,动作:“播放”,标签:“第2集”
类别:“视频”,动作:“播放”,标签:“第3集”
谨慎。立即向Google Analytics发送了10次活动点击限制。一旦这10个用户启动,Google Analytics每秒最多只能接受一次事件。例如,如果你有一个视频发送了每个播放的新事件,那么这将耗尽你的配额并覆盖你可能想要跟踪的其他操作。如果您正在跟踪多个同步操作,请尝试确保在此之前没有跟踪很多其他操作。

移民。Google已将所有Google Analytics媒体资源转移到其新的通用分析中。我知道有些人并不打算全面更新他们的网站,或者因为他们喜欢的某些功能不再可用而拒绝。我强烈建议不管更新。随着时间的推移,遗留代码会遇到越来越多的问题。要充分利用事件跟踪,请迁移到Analytics.JS并按以下方式实施跟踪。

Analytics.JS事件跟踪
如果您阅读上述所有内容,尽管它不适用于您,我会提前为我第二次报道的任何内容道歉,例如关于Flash为什么不好的警告。

使用现代分析代码进行事件跟踪的方式与使用旧代码的方式相同; 它附加了一段可跟踪的代码,该代码在用户触发相关事件时运行,然后将该事件作为交互添加到Google Analytics。以上例子仍然适用; AJAX元素,Flash元素,脚本,小部件,下载。

值得一提的是,如果可能的话,应该从您的网站上删除Flash。它的索引很差,如果它被编入索引,它会受到性能损失和加载时间的影响,而且Adobe将在短短几年内自行放弃它。

Analytics.JS事件以不同的方式工作。他们依靠新的Google Analytics方式将事件解析为匹配类型。您可以阅读这里的热门类型。从本质上讲,不同的匹配类型会记录为Analytics中的不同事件。Modern Analytics自身支持几种不同的匹配类型,例如综合浏览量和各种信息类型。

通用分析
与GA.JS版本一样,您可以调用特定格式的事件命令。这个格式为:

ga(’send’,’event’,[eventCategory],[eventAction],[eventLabel],[eventValue],[fieldsObject]);

EventCategory是与之交互的对象的类别,如视频交互的“视频”。它与上一节中的类别相同,而且是必需的。
EventAction是对对象采取的操作,就像上面的操作一样。例如,“播放”将是“视频”类别中的动作。这也是必需的。
EventLabel是发生行动的标签。这是一种在上下文中指定事件类型的方法。Google使用示例“秋季广告系列”来帮助您在不同时段区分同一事件。
EventValue是一个与事件关联的整数,一个数值。再次,与上面相同。
使用事件的一种有用方法是设置一个事件来监控网站外的点击次数。当用户单击从您的站点到另一个页面的外部链接时,通常不会将其视为交互,因此不会继续用户的会话。它记录为反弹,即使它根本不是反弹。您可以使用事件跟踪来监控出站点击次数。只是不要为内部链接执行此操作,因为您将加倍出站点击和内部网页浏览。

如果要将事件排除在计入非弹跳用户之外,您仍然可以将非交互属性添加到事件标记中。在这种情况下,您只需要将“nonInteraction:true”行添加到上面有“fieldsObject”的位置。这会将事件标记为非交互式事件,以防止将其不恰当地记录为用户交互。

我在这里没有真正介绍它,但新的分析还有其他方法来跟踪用户交互,因此当有预先制定的解决方案时,您不一定需要放置特定的事件跟踪代码。

社交互动。Google Analytics(分析)具有专门针对社交互动设置的特定事件跟踪版本。它的工作方式相同,除了发送事件,它是发送社交。然后,您可以指定社交网络,用户执行的操作以及社交互动的目标,无论是您的网页还是社交帐户。您可以在此处详细了解具体实施。
应用和屏幕跟踪。这是跟踪您可以在访问您的网站的应用程序内进行的操作,如Facebook的应用程序或Reddit应用程序。如果您有一个站点应用程序,这可以让您跟踪那些对您来说更不透明的流量。您可以传递屏幕名称,应用程序名称,应用程序ID,版本和其他显着详细信息。更多信息在这里。
在所有这三个中,你应该很容易减少跳出率。当然,你的实际跳出率并没有下降。你只是获得了关于你认为被反弹的人的更准确的数据,但是谁真的没有。