Gomez是一家美國公司，是業(yè)界領先的（互聯(lián)網(wǎng)/移動）網(wǎng)站用戶體驗管理服務商，能為用戶提供按需定制的技術(shù)平臺，以幫助測試和評價用戶使用網(wǎng)站的體驗（包括可用性和易用性等），并進而幫助用戶優(yōu)化網(wǎng)站，提升績效。

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)站服務器，獲取與訪問相關(guān)的數(shù)據(jù)。客戶端本身是可以配置的，因此完全可以根據(jù)測試的需要配置各種環(huán)境，例如不同的計算機硬件、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的終端用戶訪問情形。

【案例】

我接到客戶的任務，一個重要的任務，研究為什么客戶各個國家的站點中，同樣設計和內(nèi)容的頁面，只有中國站點的bounce rate最高？我們都知道bounce rate是最令人煩惱的度量之一，所以當我接下這個工作后，我并不覺得輕松。但是，最終，當結(jié)案的報告做出之后，我覺得充滿了收獲。這里，我想跟大家分享研究中利用Gomez服務的部分。

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

由于網(wǎng)站的服務器統(tǒng)一都安放在美國，而中國版本頁面的讀者又幾乎都是在中國境內(nèi)，這可能也會造成中國訪問者需要花費更多的下載時間。我們下面需要做的是，驗證這個想法。

【利用Gomez進行的測試】

我的驗證方法是，選取不同國家和不同城市，統(tǒng)計在這些地域的訪問者完全載入該頁面平均所花費的時間，然后跟各個地域的平均的bounce rate做比對（bounce rate的具體細分數(shù)據(jù)需要網(wǎng)站分析工具統(tǒng)計，網(wǎng)站分析工具對于地域的劃分并不完全準確，但仍然是很好的參考數(shù)據(jù)，作者注）�，F(xiàn)在，關(guān)于頁面下載速度，Gomez可以幫這個忙了。

廢話不說，直接上圖（因為客戶保密要求，下面的數(shù)據(jù)并非完全出自真實數(shù)據(jù)）。

圖：測試頁面在各個國家平均的響應時間（中國很紅）

從圖中看到，中國訪問者訪問這個頁面的速度明顯慢于其他國家，只有美國訪問者的訪問速度的1/2不到。然后，我們比對同樣頁面，這幾個國家之間的bounce rate：

圖：頁面載入時間和bounce rate之間的關(guān)系——按國家細分

從比對結(jié)果看，似乎bounce rate的確可能因為中國的load time更慢造成，但是結(jié)論不能下太早。德國（Germany）顯然是個特例。

 

 

國家之間的比對，顯然太粗放，我們還需要更細分。Gomez給我們提供了更進一步的數(shù)據(jù)，見下圖：

圖：測試頁面在各個城市平均的響應時間

現(xiàn)在，我們要做的，是進一步把pageload time和各個城市的bounce rate做一個比對。

圖：頁面載入時間和bounce rate之間的關(guān)系——按城市細分

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，提高頁面的下載速度有助于降低bounce rate。

但是，細心的你一定可以看到，我所說的是“初步的結(jié)論”，但這個結(jié)論其實已經(jīng)有些“過硬”了。但是，那些不正常的“例外”才是我們要進一步挖掘的真相，這個不是今天文章的主題，留到以后再說。而關(guān)于頁面下載速度對bounce rate的影響，我們其實還可以再繼續(xù)一步以獲得更準確的結(jié)論呢。

【利用A/B test進一步測試】

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一步驗證呢？當然是A/B test，這個無敵的武器，我的最愛。

Omniture和Google都提供A/B test的工具。我建議選擇Google，因為Omniture比較貴 。測試的方法很簡單，我們準備兩個“一模一樣”的頁面，但是其中一個圖片和flash文件稍微更大一點兒，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估bounce rate是否會受到影響。因為頁面的代碼先于整個flash頁面就會執(zhí)行，因此，速度一定會影響到最終bounce rate的情況。