Gomez是一家美國(guó)公司，是業(yè)界領(lǐng)先的（互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)）網(wǎng)站用戶體驗(yàn)管理服務(wù)商，能為用戶提供按需定制的技術(shù)平臺(tái)，以幫助測(cè)試和評(píng)價(jià)用戶使用網(wǎng)站的體驗(yàn)（包括可用性和易用性等），并進(jìn)而幫助用戶優(yōu)化網(wǎng)站，提升績(jī)效。

Gomez的方法是從客戶端模擬用戶環(huán)境，通過分布在世界各地的為數(shù)眾多的客戶端訪問網(wǎng)站服務(wù)器，獲取與訪問相關(guān)的數(shù)據(jù)�？蛻舳吮旧硎强梢耘渲玫模�因此完全可以根��(jù)測(cè)試的需要配置各種環(huán)境，例如不同的計(jì)算機(jī)硬件、不同的操作系統(tǒng)、不同的瀏覽器等等，以完全模擬各種真實(shí)的終端用戶訪問情形。

【案例】

我接到客戶的任務(wù)，一個(gè)重要的任務(wù)，研究為什么客戶各個(gè)國(guó)家的站點(diǎn)中，同樣設(shè)計(jì)和內(nèi)容的頁(yè)面，只有中國(guó)站點(diǎn)的bounce rate最高？我們都知道bounce rate是最令人煩惱的度量之一，所以當(dāng)我接下這個(gè)工作后，我并不覺得輕松。但是，最終，當(dāng)結(jié)案的報(bào)告做出之后，我覺得充滿了收獲。這里，我想跟大家分享研究中利用Gomez服務(wù)的部分。

對(duì)于網(wǎng)站分析而言，網(wǎng)站的可用性和易用性，我們其實(shí)可以通過網(wǎng)站分析的數(shù)據(jù)來間接獲得。比如，如果一個(gè)頁(yè)面上，我們希望用戶點(diǎn)擊“注冊(cè)”，可是大量用戶沒有點(diǎn)擊，而是點(diǎn)擊了頁(yè)面上的其他鏈接，那么我們實(shí)際已經(jīng)可以知道頁(yè)面的可用性或者易用性出了問題。但是，當(dāng)我分析bounce rate為什么居高不下的原因的時(shí)候，我不能僅僅把它歸咎為頁(yè)面設(shè)計(jì)的不好或者內(nèi)容糟糕，我需要把頁(yè)面在客戶端下載的速度也考慮進(jìn)去，尤其是，當(dāng)這個(gè)頁(yè)面是完全由flash元素構(gòu)成的時(shí)候——網(wǎng)站監(jiān)測(cè)的代碼已經(jīng)在html頁(yè)面下載的同時(shí)就執(zhí)行了，但是flash可能需要10秒鐘左右才能出現(xiàn)，這種長(zhǎng)時(shí)間的等待完全可能讓一部分訪問者放棄。

由于網(wǎng)站的服務(wù)器統(tǒng)一都安放在美國(guó)，而中國(guó)版本頁(yè)面的讀者又幾乎都是在中國(guó)境內(nèi)，這可能也會(huì)造成中國(guó)訪問者需要花費(fèi)更多的下載時(shí)間。我們下面需要做的是，驗(yàn)證這個(gè)想法。

【利用Gomez進(jìn)行的測(cè)試】

我的驗(yàn)證方法是，選取不同國(guó)家和不同城市，統(tǒng)計(jì)在這些地域的訪問者完全載入該頁(yè)面平均所花費(fèi)的時(shí)間，然后跟各個(gè)地域的平均的bounce rate做比對(duì)（bounce rate的具體細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)需要網(wǎng)站分析工具統(tǒng)計(jì)，網(wǎng)站分析工具對(duì)于地域的劃分并不完全準(zhǔn)確，但仍然是很好的參考數(shù)據(jù)，作者注）。現(xiàn)在，關(guān)于頁(yè)面下載速度，Gomez可以幫這個(gè)忙了。

廢話不說，直接上圖（因?yàn)榭蛻舯Ｃ芤���，下面的�?shù)據(jù)并非完全出自真實(shí)數(shù)據(jù)）。

圖：測(cè)試頁(yè)面在各個(gè)國(guó)家平均的響應(yīng)時(shí)間（中國(guó)很紅）

從圖中看到，中國(guó)訪問者訪問這個(gè)頁(yè)面的速度明顯慢于其他國(guó)家，只有美國(guó)訪問者的訪問速度的1/2不到。然后，我們比對(duì)同樣頁(yè)面，這幾個(gè)國(guó)家之間的bounce rate：

圖：頁(yè)面載入時(shí)間和bounce rate之間的關(guān)系——按國(guó)家細(xì)分

從比對(duì)結(jié)果看，似乎bounce rate的確可能因?yàn)橹袊?guó)的load time更慢造成，但是結(jié)論不能下太早。德國(guó)（Germany）顯然是個(gè)特例。

 

 

國(guó)家之間的比對(duì)，顯然太粗放，我們還需要更細(xì)分。Gomez給我們提供了更進(jìn)一步的數(shù)據(jù)，見下圖：

圖：測(cè)試頁(yè)面在各個(gè)城市平均的響應(yīng)時(shí)間

現(xiàn)在，我們要做的，是進(jìn)一步把pageload time和各個(gè)城市的bounce rate做一個(gè)比對(duì)。

圖：頁(yè)面載入時(shí)間和bounce rate之間的關(guān)系——按城市細(xì)分

從數(shù)據(jù)看，大部分城市的確呈現(xiàn)更快下載速度，更低bounce rate的情況，但是北京和法蘭克福（Frankfurt）則又是例外。

又到了我們從現(xiàn)象找結(jié)論的課程了。能夠從上面的現(xiàn)象中得出什么樣的結(jié)論呢？

整體看，bounce rate的確和網(wǎng)站下載的速度有關(guān)聯(lián)。但是我們知道，網(wǎng)站的下載速度只是影響bounce rate的重要原因之一。我們可以得出的初步結(jié)論是，提高頁(yè)面的下載速度有助于降低bounce rate。

但是，細(xì)心的你一定可以看到，我所說的是“初步的結(jié)論”，但這個(gè)結(jié)論其實(shí)已經(jīng)有些“過硬”了。但是，那些不正常的“例外”才是我們要進(jìn)一步挖掘的真相，這個(gè)不是今天文章的主題，留到以后再說。而關(guān)于頁(yè)面下載速度對(duì)bounce rate的影響，我們其實(shí)還可以再繼續(xù)一步以獲得更準(zhǔn)確的結(jié)論呢。

【利用A/B test進(jìn)一步測(cè)試】

通過Gomez的幫助，我們已經(jīng)了解到了網(wǎng)站分析載入速度和bounce rate之間的關(guān)系。那么，我們?nèi)绾芜M(jìn)一步驗(yàn)證呢？當(dāng)然是A/B test，這個(gè)無敵的武器，我的最愛。

Omniture和Google都提供A/B test的工具。我建議選擇Google，因?yàn)镺mniture比較貴 。測(cè)試的方法很簡(jiǎn)單，我們準(zhǔn)備兩個(gè)“一模一樣”的頁(yè)面，但是其中一個(gè)圖片和flash文件稍微更大一點(diǎn)兒，這樣就需要多1~5秒鐘才能被瀏覽器下載。剩下的，就交給A/B test工具嚕。

圖：A/B test

最后羅嗦一句，A/B test的結(jié)果還沒有出來，但是我們可以從理論上預(yù)估bounce rate是否會(huì)受到影響。因?yàn)轫?yè)面的代碼先于整個(gè)flash頁(yè)面就會(huì)執(zhí)行，因此，速度一定會(huì)影響到最終bounce rate的情況。