在上一回我們說明了網(wǎng)絡營銷效果衡量的兩個最主要方法——衡量人心的改變和衡量人行為的改變。人的行為的改變，按照對它的影響從淺到深的邏輯，我們分為四個階段：Traffic、Engagement、Conversion和Retention，并且詳細介紹了Traffic的情況，下面準備用兩次文章，為大家詳解Engagement——這么大的篇幅講解Engagement，實在是因為它很重要，涉及的方方面面也很多，大家如能耐心看完，定能有很多收獲。

本文您將讀到什么：1) 什么是Engagement，2) Engagement一般包含哪些度量，這些度量有什么含義，3) 需要如何監(jiān)測以準確獲得Engagement的相關度量值。

Engagement是什么

很久以前我寫過一篇介紹Engagement的文章：網(wǎng)站分析的最基本度量（8）——Engagement，請大家參考。Engagement并不是指一個具體的度量，而是一系列衡量用戶在營銷活動中參與程度的指標集合。由于網(wǎng)站是營銷活動的一部分，因此engagement很多時候用來衡量用戶在網(wǎng)站中與網(wǎng)站內(nèi)容與功能的交互程度。但engagement其實不僅如此，它也一樣可以衡量用戶與營銷活動的其他交互方式，例如微博營銷中用戶的閱讀、評論和轉(zhuǎn)發(fā)，或者受眾和富媒體廣告（richmedia）的交互情況。Engagement是一個含義豐富的指標，可以這么理解它——它用以衡量在流量產(chǎn)生之后和發(fā)生最終轉(zhuǎn)化之前的用戶行為和過程，尤其反映用戶對于營銷活動/網(wǎng)站的興趣程度以及衡量影響最終轉(zhuǎn)化的諸多因素。

所以我無法給Engagement下一個具體的定義，它是一個指標體系，而不是一個具體的指標，它也不是一個如visit一樣的一個標準化的度量。為此，美國人（Avinash Kaushik和Eric Peterson）自己也有不同的意見，一個覺得這是一個值得推廣開來成為標準化的度量，一個則認為它不應該成為一個度量，也難以標準化地應用。無論誰更有道理，在解決具體問題中，engagement有它十分明顯的價值，因此在我們的核心指標體系中，我一直認為engagement是其中最為重要的一塊。

Engagement可以分為兩大類，一類是可以標準化衡量用戶行為的指標族，另一類則是根據(jù)不同情況按需定義的指標族。兩類指標的含義不同，作用類似，都非常重要。

標準化Engagement指標

標準化的engagement指標分為宏觀級別的和微觀層面的。宏觀的指一個網(wǎng)站全站范圍的engagement情況，而微觀則指一個具體頁面上的engagement情況。

宏觀engagement指標主要是我們俗稱的老三樣——Bounce Rate（跳出率）、PV/Visit和Time on Site，這三個指標描述了三類不同的用戶行為。

Bounce Rate

Bounce Rate說明了用戶進入網(wǎng)站后是否對網(wǎng)站的內(nèi)容產(chǎn)生了興趣。如果沒有，那么這個用戶不點擊任何頁面上的鏈接就離開，這樣他其實就只看到了網(wǎng)站呈現(xiàn)給他的著陸頁面（登陸頁面）。Bounce Rate是一個隨著技術的進步卻沒有做太大改變的指標。有些朋友問我，如果一個人進入了著陸頁面，他仔仔細細看了著陸頁上的內(nèi)容好幾分鐘，但是卻沒有點擊任何上面的鏈接查看其他頁面，他算是bounce掉了嗎？這是大多數(shù)網(wǎng)站分析工具的bounce rate定義上明確標明的，即bounce與否其實與這個用戶在著陸頁上查看的時間無關，只與他是否點擊進入了其他頁面有關。如果有點擊進入其他頁面，那么就不算bounce，否則就算bounce，所以上面的情況無論這個訪問者看了著陸頁面多久，而沒有點擊任何其上的鏈接進入其他頁面，這仍然是一個bounce。這么看來也許bounce rate的定義過于嚴厲了，與瀏覽頁面的時間長短無關似乎也不合理（后面還會專門說明時間的問題）。但這個定義是技術簡明性以及抓住大概率事件（查看頁面好幾分鐘卻不點擊頁面上任何的鏈接確實算是小概率事件）共同作用下的效率原則產(chǎn)生的“最佳解決方案”，于是一直被沿用。

有意思的是，很早之前，Avinash對于bounce的解釋是在頁面/網(wǎng)站上瀏覽時間少于10秒鐘（或是30秒鐘，我記的不是很清楚了）的情況。不過，由于用戶頁面瀏覽時間不太容易準確監(jiān)測（或者說準確監(jiān)測降低了網(wǎng)站分析工具的技術實施簡單性），而且替代方案（就是現(xiàn)在的bounce rate的定義）仍然能夠相當準確地描述現(xiàn)實中的bounce的情況，因此大部分工具都并未采用瀏覽時間作為bounce和bounce rate的定義基礎。

關于Bounce Rate的詳細定義和解讀已經(jīng)很多了，如果之前沒有太多了解或者想要系統(tǒng)復習，請閱讀這些文章：《網(wǎng)站分析的最基本度量（5）——Bounce Rate》，《Bounce Rate —— 多少算好？》，《挑戰(zhàn)網(wǎng)站分析中的大眾智慧（1）——Bounce Rate》。

PV/V

與Bounce Rate不同，PV/Visit（或者很多時候簡寫為PV/V）描述另外一類用戶與網(wǎng)站的交互行為，即瀏覽網(wǎng)站的深度。用戶一次訪問過程中（visit）查看的頁面數(shù)越多，說明這個用戶對網(wǎng)站的興趣越濃厚。所以一般情況下PV/V越高越好。當然，興趣有主動興趣和被動興趣之分。被動興趣是指因為在網(wǎng)站中找不到你想要的內(nèi)容而不斷嘗試尋找的過程，PV/V也會比較大，但這就不是什么好現(xiàn)象了——不過這種現(xiàn)象非常罕見。

Time On Site

既然談到了瀏覽深度，那自然有瀏覽長度與之對應，即Time on Site，指人們訪問網(wǎng)站的平均停留的時間。例如一個網(wǎng)站有3個訪問，一個停留了2分鐘，一個停留了10分鐘，一個停留了0分鐘，那么time on site則是4分鐘。與PV/Visit一樣，一般而言，這個值是越大越好。

不過，值得注意的是，網(wǎng)站分析工具上統(tǒng)計的時間與實際用戶在網(wǎng)站上停留的時間肯定是不同的。人們訪問網(wǎng)站最后一個頁面的時間長短不會被網(wǎng)站分析工具統(tǒng)計到。原因很簡單，因為一般的網(wǎng)站分析工具不統(tǒng)計人們離開一個網(wǎng)站的精確時間，而只能記錄他訪問這個網(wǎng)站倒數(shù)第二頁的精確時間，這樣最后一個被他訪問的頁面的停留時間實際上被完全忽略掉了。你會問為什么不統(tǒng)計最后一個頁面上停留的時間呢？——因為網(wǎng)站分析工具默認對用戶關閉頁面的行為，或是從這個頁面瀏覽器窗口中跳轉(zhuǎn)到其他網(wǎng)站的行為不做統(tǒng)計，除非你進行專門的設置。

如果不做額外的設置，這種安排意味著兩點，第一，網(wǎng)站分析工具統(tǒng)計到的網(wǎng)站瀏覽時間總是小于網(wǎng)站被打開在瀏覽器中的時間（盡管瀏覽器打開頁面未必意味著你真的每分每秒都在看它）；第二，所有bounce掉的visit（即只訪問了一個頁面的visit）在網(wǎng)站上的停留時間計為0。

確實有一些網(wǎng)站分析工具打破了這個窠臼，能夠盡量記錄到人們離開網(wǎng)站的那一瞬間的時間。不過，我個人感覺，其實意義并不特別大，除非各個訪問的最后一個頁面有很大幾率是那些特別需要人們多做停留仔細查看的頁面。只要工具統(tǒng)計的方法保持一致性，那么就算少了最后一個頁面的停留時間，仍然可以實現(xiàn)apple to apple的比較，仍然可以幫助我們把握用戶宏觀的engagement情況。而且，還降低了技術實施的難度，并且提高了監(jiān)測的一致性從而提高了監(jiān)測精度（因為記錄離開網(wǎng)站準確時刻的方法實際上并不是完全可靠的，只有一定的幾率能夠統(tǒng)計到，這使這些方法實際上的可用性降低了）。

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