您可以访问 Google Search Console 来检查您的网站是否适合移动设备。从菜单中选择“移动可用性报告”并查看报告。如果尚未响应，请使其响应。响应性意味着网站设计经过优化，可以
适应不同的屏幕尺寸
此外，为了提高可用性，将类别 whatsapp 号码 划分为更小的类别、装饰文本以及将按钮做成三维形式以使其更容易看到等措施也是有效的。
有关响应式设计的更多信息，请参阅“着陆页是否需要响应式设计？ ”
考虑设置内部链接和路径来创建导航系统
通过正确设置内部链接和导航，您的目标是创建一个允许用户自然导航的网站。但这并不意味着您应该随意放置链接。如果您提供的链接太多，就会显得太过强势，并可能导致访问者放弃您的网站。预计用户还会对跳转到哪个页面感到困惑。
删除不必要的外部链接，对于内部链接，包括 CTA（行动号召）并包含相关文章的文本链接。
重新考虑您的页面设计和内容
审查您的设计和内容，并设计一个易于用户使用的 UI。在每个屏幕上创建一个易于移动和桌面用户使用的 UI 非常重要。令人困惑、陈旧和破旧的设计会增加您的跳出率。
即使页面包含用户正在寻找的答案，但如果难以看清或导航不清楚，也不会导致转化率的提高。从用户的角度进行改进，例如设置目录并使文本和按钮更易于阅读。
以下每个页面（联系页面、针对转化的页面、热门页面和类别页面以及页面浏览量的页面）的改进方向如下：
页面类型 目的
联系页面 防止客户在未完成最后一步的 汤加营销 情况下放弃购物车并离开
针对简历的页面 允许用户导航到登录页面或联系页面
首页和分类页面 提示用户导航至其他页面
带有 PV 的页面 增加其他文章的流量
计算辍学率时的注意事项
计算辍学率时需要记住一些事项。下面解释两点需要注意的事项。
高辍学率并不一定是坏事
仅仅因为辍学率高并不意味着你应该推动各方面的进步。根据页面的用途，高跳出率可能不是一个问题。
不需要改进的页面示例包括：
公司简介
用于请求信息的表单输入屏幕
链接到另一个网站上的广告活动
另一方面，采取措施时应优先考虑登陆页面、主页、联系表单和直接导致转化的页面。
没有平均值或基准可以用来判断辍学率是高还是低。
跳出率没有明确的标准值，因为它包含了内容、用户行为模式等无法用数字明确表达的因素。由于无法确定某事物是高于还是低于基准值，因此说“将辍学率保持在平均值以下”或“如果超过基准值则进行改进”之类的话是不正确的。
概括
在 GA4 中，辍学率指标已被删除
因此，要计算跳出率，请使用以下公式：跳出次数/页面浏览量。您可以通过浏览、页面和屏幕来检查跳出率和页面浏览量。跳出率高可能的原因包括页面加载速度慢和可用性差。找出辍学率高的原因并努力加以改善。
“ AI Analyst ”是一款利用人工智能自动进行访问分析并告诉您重要改进领域的工具。 WACUL Inc. 利用改进约 40,000 个网站所获得的专业技术来分析大量网站数据并提供数据支持的改进点以提高结果。只需将其连接到 Google Analytics 即可使用它，设置只需 2 分钟。请先试用免费版本。你好。我们是《AI分析师》写作团队。 GA4 的探索报告是用户可以自定义来分析他们想要找出的数据的功能。 GA4 的勘探报告可以进行更深入的分析。
在本文中，我们将讲解使用 GA4 探索报告的优缺点，以及想要掌握 GA4 探索报告功能的网络营销人员的基本步骤。我们还会介绍如何使用探索报告的示例，请参考。
目录
GA4的“探索报告”是什么？
使用 GA4 勘探报告的优点和缺点
7 种 GA4 勘探报告模板
GA4勘探报告基本步骤
在这种情况下你应该做什么？使用 GA4 发现报告的示例
如何分享 GA4 探索报告
关于 GA4 发现报告的 6 点注意事项
概括
GA4的“探索报告”是什么？
GA4 的“探索报告”是一项允许用户根据自己的喜好和需求自由创建报告的功能。此功能类似于 UA 的自定义报告、GA4 的前身以及 Looker Studio（以前称为 Google Data Portal）。探索报告允许您自定义字段并使用细分来进一步细分您的客户群并了解用户行为以进行深入分析。
当您想要关注特定主题并收集和分析信息时，探索性报告是合适的。另一方面，如果您想要全面了解网站的整体数据，请使用基本报告。
本文详细解释了基本报告和探索报告之间的区别。
GA4 的基本报告和探索报告是什么？解释其优势、功能和注意事项
GA4的勘探报告既有优点，也有缺点。这里我们将对每一个进行解释。
优点
基本上不需要复杂的设置
数据收集期限没有时间限制
缺点
无法进行详细条件分析
使用 GA4 探 侯约翰尼 创办人兼首席执行官 索报告的好处
使用 GA4 探索报告的好处是，
使用 GA4 探索报告的缺点
虽然它提供了高度的自由并允许进行深入分析，但创建探索性报告需要基本的营销知识和经验。由于其自由度较高，您可能会发现很难掌握它。进一步的分析需要足够的数据。如果数据不足，可能无法获得准确的结果，也无法将其用于营销。