Bounce Rate是网站剖析中一个比较有意思的衡量，也是Avinash Kaushik个人比较喜爱的一个衡量，目前网上对它的评论也比较多。个人比较喜爱Sidney的翻译——崩失率，音译和意译兼备。本来一向认为Bounce Rate的界说便是只阅读了单个页面的拜访量占总拜访量比率，不管是Google Analytics的“Single PV Visits/Total Visits”仍是Omniture的“Single Page Visits/Total Visits”，核算的办法都较为类似。但最近在翻Avinash Kaushik的《Web Analytics》时，发现Avinash Kaushik对Bounce Rate的界说引荐运用Time on Site，即拜访的停留时刻小于10秒或5秒的拜访量所占的比例，不知道是不是因为这本书出书已经有点时刻了的关系，不知道《Web Analytics 2.0》中对Bounce Rate的界说是怎么样的。

可是不管用Visits的页面数仍是Time on site来界说Bounce Rate，其实都存在圈套，都会引起Bounce Rate过高。

Bounce Rate中的圈套

先来说说为什么Avinash Kaushik引荐运用Time on Site，据《Web Analytics》中Bounce Rate相关内容章节中的介绍，Avinash Kaushik是依据实践的经历得出用户在网站的停留时刻小于10秒时，一般无法完结一次有用的交互（Engagement）。当然依据网站类型的不同，Bounce的Time on Site的能够在5-10秒这个区间里面挑选一个合适的值。

之所以运用停留时刻，而不用阅读的页面数，是因为用单页面的拜访来界说Bounce是不精确的。就像根据Wordpress的博客，或许许多用户只需要拜访主页就能够阅读最新发布的文章，也便是说虽然只拜访了一个页面但到达了期望的目的——阅读该博客最近发布的文章，根据RSS的订阅也是这种情况，那么咱们就不能认为这类拜访是Bounce的。再举个更直观的例子，Twitter上包括查看最近tweets或发布tweet，其实都是在同一URL——twitter.com下完结的，如果单纯运用单页面拜访来界说Bounce Rate，估量Twitter.com的Bounce Rate会到达98%以上，这样就无法真实体现Bounce Rate指标的含义了。

既然用Page或PV=1来衡量Bounce存在以上的坏处，那么为什么这么多的网站剖析工具仍是运用这一标准呢？首先咱们必须清楚Avinash Kaushik引荐运用Time on Site是根据必定的前提的，即网站的停留时刻能够进行精确的丈量，而现在停留时刻的普遍核算办法是存在缺点的，能够参考我之前的文章——WEB日志的作用和缺点中对停留时刻缺点的说明。当然也有一些特别的办法是能够获得用户脱离网站的时刻点的，如用户点击链接时的页面重定向，封闭阅读器时弹出隐藏窗口等，这些技能因为其实现方法在某些程度上会影响用户的运用，或让用户感觉不适，被认为是不雅的手法，所以一般不主张运用。

所以一般咱们是很难得到用户真实脱离网站的时刻点的，当前一些流行的剖析工具也是如此，这就会导致Time on Site无法得到精确的丈量，那成果便是一切单页面的Visits的Time on Site都是0，而那些0 
所以，对于Bounce Rate其实能够保持谨慎的达观，或许你的网站并没有剖析数据上显示的这么糟。那么Bounce Rate这个风趣的衡量有没有更加有用的界说办法呢？