晨星行銷|網路流量操盤手

辦公室櫃檯前,女老闆舉著寫有1.8%→3.2%的上升報表、另一手按著詢問紀錄本,皺眉張嘴發問;男顧問在便條紙上畫了一條分數線、底下是問號,正看著她解釋;左上氣泡寫「轉換率變高了,詢問怎麼沒變多?」,右上氣泡寫「先把轉換率算對」,後方有戴耳機講電話的櫃檯人員。

轉換率優化先把數字算對:轉換率計算、漏斗拆解與小網站的測試法

作者|晨星行銷 陳俊鳴執行長(網路流量操盤手・企業行銷顧問)

月底開會,代理商的報表寫著「網站轉換率從 1.8% 提升到 3.2%」。數字很漂亮,但業務那邊說,這個月的詢問電話跟上個月差不多。

兩邊都沒說謊。問題通常出在一個很少人問的地方:這個 3.2% 到底是拿什麼除以什麼算出來的。分母從「所有來訪」換成「看過服務頁的人」,轉換率就會變高;把「滑到頁面底部」也算成轉換,轉換率也會變高——但生意不會因此多一筆。

所以這篇講的轉換率優化,第一步不是改按鈕顏色,而是先把轉換率算對,再找出漏在哪一段、先改哪一頁、改完怎麼驗證。網站有流量卻沒詢問時常見的漏水點(CTA 不明顯、表單太長、信任元素不夠),站上〈網站流量卡住怎麼辦〉已經整理過,這裡不重講,專心談轉換率這個數字本身。

轉換率優化的第一步:先決定哪一個動作算轉換

轉換率的分子是「完成轉換的數量」,可是什麼叫轉換,是你自己決定的。Google Analytics 的說明寫得很清楚:重要事件是用來評估「對自家業務重要的動作」的事件——哪個動作重要,系統不會替你判斷,是你要先講清楚。

一般網站常見的轉換有三類:成交(下單付款)、留下聯絡方式(送出表單、加 LINE、撥電話),以及比較前面的小動作(看了價格頁、點了預約按鈕)。三者都可以追蹤,但不能混在一起當成「轉換率」報給老闆看。

主要轉換與微轉換怎麼分

美國使用者研究機構 Nielsen Norman Group 把這兩種分得很清楚:主要轉換是直接貢獻商業目標的動作;微轉換跟業績只有間接關係,但發生得更頻繁,可以更早看出小改動有沒有效果,也能看出使用者在哪一步離開。

網站類型主要轉換(拿來算轉換率)微轉換(拿來找漏洞)
電商網站完成訂單加入購物車、開始結帳
服務業官網(診所、法律、顧問)送出詢問表單、點擊撥號、加 LINE看了服務頁、看了收費說明、點了預約按鈕
課程與教育完成報名或付款看了課程大綱、下載簡章

一個常見的誤會,是把所有看得到的動作都設成轉換。Google Analytics 自己舉的例子就是「捲動到頁面 90%」與「送出名單表單」:前者可以觀察讀者有沒有看完,真正代表有人想跟你接觸的是後者。如果把捲動也算進轉換率,數字會很好看,卻跟營收沒有關係。

實際的做法:一個網站只挑一到兩個主要轉換來算轉換率,其他動作都當微轉換,用來找問題,不拿來報成績。

一條走道上有三塊踏腳石,依序標著「看了服務頁」「看了收費說明」「點了預約按鈕」,下方括號寫「微轉換:拿來找漏洞」;走道盡頭是一扇珊瑚色的門,一位女性把表單投進信箱口,門上寫「送出詢問表單」,下方標「主要轉換:拿來算轉換率」;左下角一張捲到底的網頁蓋著「不算進轉換率」的紅章,標題「捲動到頁面90%」;底部寫「微轉換找問題,不拿來報成績」。
一路上的小動作用來看人卡在哪一步,真正拿來算轉換率的只有最後那一個。

LINE 和電話的詢問,要分兩段記

對很多台灣的服務業來說,最重要的詢問不是發生在網站表單上,而是客人按了「加 LINE」或「撥打電話」之後,在網站外面談完的。網站只看得到「他按了」,看不到「有沒有談成」。

所以這類轉換要分兩段記:網站這一端,把「點擊加 LINE」「點擊撥號」設成重要事件;接詢問的那一端,在 LINE 或電話紀錄旁邊多記一筆「這位客人從哪裡來、最後有沒有成交」。只記前一段,你會知道有多少人按了按鈕,卻永遠不知道網站帶來多少生意。

畫面用一條虛線分成左右兩半:左邊「第1段:網站這一端」是一支手機,畫面上有「加LINE」與「撥打電話」兩個按鈕,下方標「點擊設成重要事件」;虛線上掛著「網站只看得到他按了」的牌子;右邊「第2段:接詢問這一端」是一位講電話的店員,在一張欄位為「從哪裡來」「有沒有成交」的紀錄表上打勾;底部寫「只記前一段,不知道網站帶來多少生意」。
網站記得到客人按了按鈕,談成沒有要靠接詢問的人另外記一筆。

轉換率計算公式:分母選工作階段、使用者還是廣告點擊,結果差很多

轉換率的公式只有一行:

轉換率=完成轉換的數量 ÷ 分母 × 100%

難的不是除法,是分母。常見的分母有三種,同一個網站拿三種分母去算,會得到三個不同的轉換率。

先用一個假設的網站算一次:這個月有 6,000 次來訪(工作階段)、4,000 位不同的人(使用者),其中 200 次來訪有人送出表單,送出表單的人是 180 位。

  • 以工作階段當分母:200 ÷ 6,000 ≈ 3.3%
  • 以使用者當分母:180 ÷ 4,000 = 4.5%

同一個網站、同一個月、同一批表單,轉換率可以是 3.3%,也可以是 4.5%。兩個都沒算錯,只是在回答不同的問題:前者問「每來一次有多少機會成交」,後者問「每來一個人有多少機會成交」。

左右兩張卡片。左邊「以工作階段算」畫一疊來訪票券,標「6,000次來訪」「其中200次送出表單」,算式「200 ÷ 6,000 ≈ 3.3%」,小標「每來一次的機會」;右邊「以使用者算」畫一群人,標「4,000位使用者」「其中180位送出表單」,算式「180 ÷ 4,000 = 4.5%」,小標「每來一個人的機會」;底部寫「兩個都沒算錯,報表要寫明分母」。
同一個月、同一批表單,換一個分母就是另一個轉換率,數字為文中的假設例子。
分母回答的問題誰在用適合看什麼
工作階段(來訪次數)每一次來訪,有多少比例完成轉換GA4「工作階段重要事件發生率」、Shopify 轉換率網站整體表現、頁面改版前後
使用者(不同的人)每一個人,有多少比例最後完成轉換GA4「使用者重要事件發生率」高單價、要來好幾次才決定的生意
廣告互動(點擊)每一次廣告點擊,帶來多少轉換Google Ads 轉換率廣告成效,不適合跟網站整體比

給老闆的建議:網站整體先固定看「工作階段」這一種,報表上一定要寫明分母是什麼;如果你做的是診所、法律、顧問這類客人要來回看好幾次才會詢問的生意,再加看一個「使用者」版本。最怕的不是選錯分母,是這個月用一種、下個月換一種,數字的漲跌就沒有意義了。

GA4 的轉換率在哪裡看:2024 年起改叫「重要事件」

很多老闆打開 GA4 找不到「轉換」,不是你找錯地方。根據產業媒體 MarTech 當時的報導,Google 從 2024 年 3 月下旬開始,陸續把 GA4 的「轉換」改名,繁體中文說明中心的譯名是「重要事件」(英文 key events,部分中文文章譯成「關鍵事件」)。改名的原因是 Google Analytics 跟 Google Ads 過去對轉換的算法不一樣,兩邊的數字常常對不上;現在「轉換」只用來指跟 Google Ads 共用的那些動作。

左半邊一位男職員站在梯子上,把寫著「轉換」的舊招牌換成「重要事件」的新招牌,箭頭旁標「2024年起陸續改名」,下方註記「部分文章譯成關鍵事件」;右半邊標題「為什麼改名」,GA4與Google Ads兩塊計分板之間畫著不等號,寫「以前兩邊算法不同」,往下箭頭指向「現在的轉換,只指跟Google Ads共用的動作」;底部寫「網站整體看:工作階段重要事件發生率」。
在 GA4 找不到「轉換」不是找錯地方,它在繁中介面已經改叫重要事件。

對應的兩個指標,Google 的指標說明這樣定義:

  • 工作階段重要事件發生率=發生重要事件的工作階段數量 ÷ 工作階段總數
  • 使用者重要事件發生率=已進行重要事件動作的使用者人數 ÷ 使用者總人數

「工作階段」可以想成「進店一次」:使用者打開你的網站就算開始,預設閒置 30 分鐘就算結束。同一個人早上看一次、晚上再看一次,就是兩次工作階段、一位使用者。

同一位穿青綠外套的女性一天內兩次走進同一間店:左邊太陽圖示旁標「早上看一次」,右邊月亮圖示旁標「晚上再看一次」,中間是關上的店門與時鐘,標「閒置30分鐘就算結束」;上方括號把兩次連起來標「同一個人」;底部寫「同一個人來兩次:2次工作階段、1位使用者」。
工作階段算的是進店幾次,使用者算的是來了幾個人。

電商轉換率要拆成三個比率看

電商平台的轉換率多半以工作階段為分母。以 Shopify 的開發者文件為例,轉換率是「完成結帳的工作階段 ÷ 所有工作階段」,另外還有三個比率:

  • 加入購物車率=有加入購物車的工作階段 ÷ 所有工作階段
  • 到達結帳率=有進到結帳頁的工作階段 ÷ 所有工作階段
  • 結帳轉換率=完成結帳的工作階段 ÷ 進到結帳頁的工作階段

只看一個電商轉換率,你知道生意不好,卻不知道是商品頁留不住人、還是結帳頁把人嚇跑;拆成三個比率,才看得出卡在哪一段。台灣常用的開店平台後台各有自己的報表與名稱,比較之前先看該平台的說明,確認它的分母是工作階段還是人。電商頁面與結帳流程本身怎麼設計,同一批另有一篇購物網站設計的專文處理。

標題下方深藍橫條寫「整體轉換率=完成結帳÷所有工作階段」;中間一排四格購物場景,依序標「所有工作階段」「加入購物車」「進到結帳頁」「完成結帳」;下方三張卡片:「加入購物車率 ÷所有工作階段」「到達結帳率 ÷所有工作階段」,以及加星號的珊瑚色卡片「結帳轉換率 ÷進到結帳頁的」;底部寫「拆開看,才分得出卡在商品頁還是結帳頁」。
三個比率裡只有結帳轉換率換了分母,只看已經進到結帳頁的人。

Google Ads 的轉換率是「轉換次數 ÷ 廣告互動次數」,例如 1,000 次點擊帶來 50 次轉換,就是 5%。說明裡還有一句很多人沒注意到:追蹤多個轉換動作,或選擇每次都計算時,轉換率可能超過 100%,因為一次點擊可以算出好幾次轉換。

廣告後台的轉換率跟 GA4 的工作階段重要事件發生率,本來就不是同一把尺,數字對不上是正常的,不要拿來互相比較誰比較準。

上方深藍框寫「Google Ads的轉換率」「轉換次數 ÷ 廣告互動次數」「1,000次點擊、50次轉換=5%」;下方一隻手點了一則廣告,連到一位男性,他接著做了「送出表單」「撥打電話」「加LINE」三件事,每件旁邊各有一個「+1」,紅色標註寫「1次點擊可以算出好幾次轉換」;底部寫「跟GA4本來就不是同一把尺」。
廣告轉換率的分母是點擊次數,一次點擊算出好幾次轉換,比率就可能超過 100%。

網站轉換率多少算正常:國外平均值不能直接拿來比

老闆最常問的問題是「我的轉換率 2%,算高還算低?」直接的回答是:拿別人的平均值來比,多半是在比兩種不同的東西。

舉一個常被引用的數字。登陸頁工具商 Unbounce 的2024 年轉換基準報告分析了 41,000 多個登陸頁,所有產業的轉換率中位數是 6.6%。這份資料是工具商的研究,量很大,但要看清楚它量的是什麼:分母是進到「專門為一個活動做的單一頁面」的訪客,這類頁面通常只要求訪客做一件事。你的網站如果是把首頁、部落格文章、公司介紹頁全部算進分母,轉換率本來就會低很多——就像拿結帳櫃檯前排隊的人有多少會結帳,去跟整條街走過去的人比。

標題「國外平均6.6%,量的是什麼」,下方小標「Unbounce 2024:41,000多個登陸頁」;左邊「登陸頁」畫一個結帳櫃檯前排好隊的客人,寫「只要求訪客做一件事」與「中位數6.6%」;右邊「整個網站」畫一條人潮來來往往的商店街,寫「首頁、文章、公司介紹都算進分母」與「轉換率本來就低很多」;底部寫「拿別人的平均來比,多半在比兩種東西」。
常被引用的 6.6% 量的是單一活動頁,跟把整個網站都算進分母的轉換率不是同一件事。

平均值不能直接拿來比,通常有四個原因:

  1. 分子不同:有的算下單,有的算填表,有的連訂閱電子報都算。
  2. 分母不同:工作階段、使用者、廣告點擊,前面已經算給你看了。
  3. 流量組成不同:廣告帶來的人本來就是衝著某個優惠來的,部落格文章帶來的人很多只是想查資料。
  4. 生意性質不同:客單價越高、決策越久,轉換率通常越低,這不代表網站做得差。
四格卡片:1「分子不同」畫天平上的包裹與表單,寫「有的算下單、有的算填表」;2「分母不同」畫票券、人群與滑鼠游標,寫「來訪次數、人數、點擊」;3「流量組成不同」畫拿折價券的人與拿放大鏡的人,寫「廣告來的人衝著優惠、文章來的人只想查資料」;4「生意性質不同」畫價格標籤與看著月曆思考的人,寫「客單價越高、決策越久,轉換率通常越低」;底部寫「跟自己的過去比,算法要一樣」。
別人的平均值在分子、分母、流量來源與生意型態上都跟你不同,比較有意義的是跟自己過去比。

台灣的部分,目前查不到公開、方法透明的台灣網站轉換率產業平均。公開的官方統計多半是電商交易金額或網購比例,不是網站轉換率,所以本篇不列任何「台灣平均」的數字;國外數字只能當參考方向,不能當成台灣現況。

比較實際的做法是跟自己的過去比,目標怎麼設,站上〈數位行銷KPI怎麼設〉有完整的說明。這裡只補一個常被忽略的前提:跟自己比的時候,前後的計算方式必須一樣。追蹤設定改過、轉換動作換過,前後兩段數字就不能直接比。

轉換追蹤先檢查:算錯的數字比偏低的數字更危險

轉換率偏低,你會想辦法改;轉換率算錯,你可能會改錯地方,或是以為不用改。所以動手優化之前,先確認這個數字是可信的。

最常見的幾種算錯,各自的後果也不一樣:

  • 同一個人重複送出被算成很多次:GA4 的重要事件有兩種計算方式,Google 建議的預設值是「每次事件都算」,同一個工作階段完成 5 次就算 5 次;另一種是「每個工作階段只算一次」。如果你看的是重要事件的「次數」,重複送出會把數字灌大;看「工作階段重要事件發生率」則不受影響。
  • 計算方式改了,舊資料不會跟著改:Google 說明裡寫明,變更計算方式只套用到之後的資料。改設定的那個月前後,數字不能直接比。
  • 表單送出了,信卻沒寄到:系統記錄了一次轉換,客人卻以為你沒回應。這種錯最傷,因為報表看起來完全正常。
  • 網站改版後追蹤碼掉了:轉換率突然變成零,或突然少一大截,很多時候不是生意變差,是追蹤沒接上。
  • 自己人也被算進去:員工測試表單、自己反覆點進網站看,都會混進數字裡。GA4 可以依公司的 IP 位址篩除內部流量;要注意的是,篩選器一旦設成「有效」,被排除的資料就不會再處理、也救不回來,所以先用「測試」狀態跑幾天,確認排除的真的是自己人。
五列,每列左邊一個圖示加綠色標籤、箭頭指向紅色後果:「重複送出算成很多次→次數被灌大」「計算方式改了→舊資料不會跟著改」「表單送出,信沒寄到→客人以為你沒回應」「改版後追蹤碼掉了→轉換突然變零或少一截」「自己人也被算進去→依IP篩除,先用測試狀態」;底部警示條寫「算錯的數字比偏低的數字更危險」。
動手優化之前,先確認轉換數字沒有被這五種狀況算歪。

⚠️ 注意

最簡單的檢查方法:每個月拿 GA4 記錄的表單數,跟信箱、LINE、電話實際收到的詢問數對一次。兩邊差太多,先修追蹤,再談優化。

這個習慣其實就是「數字要能讓人自己對得起來」。陳俊鳴交付 SEO 代操成果時的做法,是直接把 Google Search Console 後台開給客戶看;轉換率也是同樣的道理——報表上的轉換數,應該要能跟你實際收到的詢問對得上,對不上的數字,再漂亮也不能拿來做決定。

一位拿著夾板的女性站在一座天平旁:左盤放著分析報表,標「GA4記錄的表單數」;右盤放著信封、對話泡泡與電話,標「實際收到的詢問數」;下方兩個結果標籤,綠色「對得上:數字可信」、紅色「差太多:先修追蹤,再談優化」;底部寫「對不上的數字,再漂亮也不能拿來做決定」。
每個月拿 GA4 的表單數跟信箱、LINE、電話實際收到的詢問對一次。

漏斗拆解:總轉換率是每一關通過率相乘

一個總轉換率只告訴你「最後有多少人走到終點」,看不出人是在哪裡掉的。把它拆開,會發現總轉換率其實是每一關通過率相乘的結果。

用夜市攤位來想:走過攤位的人裡,有一部分會停下來看,停下來的人裡有一部分會問價錢,問價錢的人裡有一部分會掏錢。最後掏錢的比例,就是這三個比例乘起來。

假設一個服務業官網一個月有 10,000 次來訪:

關卡通過率(假設)走到這一關的來訪
進站—10,000
看了服務頁30%3,000
點了預約按鈕10%300
送出表單40%120
總轉換率30% × 10% × 40%1.2%
一個由上而下變窄的玻璃漏斗,人潮從上方流入,依序標「進站 10,000」、通過率「30%」、「看了服務頁 3,000」、「10%」(這一段最窄、標成珊瑚色)、「點了預約按鈕 300」、「40%」、「送出表單 120」;右邊卡片寫「總轉換率」「30% × 10% × 40% = 1.2%」;標題下註「服務業官網一個月(假設)」;底部寫「最窄的那一關,會拖住全部」。
總轉換率是各關通過率乘起來的,數字為文中的假設例子。

這張表最值得看的是第二關。如果只把「點了預約按鈕」從 10% 提高到 15%,其他都不動,總轉換率就從 1.2% 變成 1.8%——因為是相乘,任何一關提升多少比例,最後就跟著提升多少比例。反過來說,最窄的那一關會拖住全部。

左右兩組相同的水管。左邊「現在」中間的閥門幾乎關著,標「點了預約按鈕10%」,水桶旁寫「總轉換率1.2%」;右邊「只把這一關提高」一位水電師傅用扳手把中間閥門轉大,標「點了預約按鈕15%」,水桶旁寫「總轉換率1.8%」;中間箭頭標「其他關卡都不動」;底部寫「任何一關提升幾成,最後就跟著提升幾成」。
只把點預約按鈕的比例從 10% 提高到 15%,總轉換率就從 1.2% 變成 1.8%。

工具上,GA4 有一個「漏斗探索」報表可以做這件事:最多可以設定 10 個步驟,看每一步有多少人繼續、多少人離開。它有兩種模式,「封閉式」規定一定要從第一步進來才算(適合看走正門的人),「開放式」從任何一步進來都算(適合看從文章直接跳到預約頁的人)。

左右兩條走廊,各有編號1、2、3的三扇門。左邊「封閉式」寫「一定要從第1步進來」,一位男性從1號門進去打勾,一位女性想直接從3號門進去被打叉、標「不算」,下方寫「適合看走正門的人」;右邊「開放式」寫「從任何一步進來都算」,一位女性從一張文章頁走出來直接進3號門、標「也算」,下方寫「適合看從文章跳進來的人」;底部寫「最多可以設定10個步驟」。
封閉式只算從第一步走進來的人,開放式從哪一步進來都算。

也要有一個心理準備:不是每一段流失都修得掉。電商研究機構 Baymard Institute 彙整 50 份研究,算出購物車的平均放棄率約 70%,而且它特別說明,其中很大一部分只是使用者的正常行為——先放購物車比價、只是看看、還沒準備好。漏斗的目標因此不是讓流失歸零,是找出「比正常多掉很多」的那一關。

找到卡住的關卡之後,那一關常見的原因與改法,站上〈Landing Page 是什麼?用途、架構、轉換率與 SEO 差異大全集〉有一份排查清單可以對照。

優化頁面的先後順序:用改善空間、重要性、難易度打分數

知道卡在哪一關之後,下一個問題是:同一關可能有十幾頁(十幾個服務頁、幾十個商品頁),要先改哪一頁?至於「先處理被找到、留得住還是完成動作哪一關」,站上〈網站優化先做哪一項〉已經講過,這裡談的是同一關裡的順序。

國外做轉換率優化的團隊常用一個叫 PIE 的方法。提出者 Chris Goward 在 2013 年的專文裡,用三個問題替每一頁打分數:

  • 改善空間(Potential):這一頁還能進步多少?表現越差的頁面,分數越高。
  • 重要性(Importance):流到這一頁的流量有多值錢?流量越多、取得成本越高(例如是花錢買來的廣告流量),分數越高。
  • 難易度(Ease):改起來有多難?不只是技術,也包括要不要等人點頭、要不要跟合作夥伴協調。
候選頁面改善空間重要性難易度平均
廣告導過去的服務頁(點預約比例最低)8978.0
首頁5845.7
一篇流量很少的舊文章7296.0

(分數為示意,1 到 10 分,實際由你自己依數據填。)

這張表的用法不是追求精準,是逼自己在動手前先看過數據:沒有查轉換率,填不出改善空間;沒有查流量,填不出重要性。

上方三個色塊:青綠「改善空間:還能進步多少」、靛藍「重要性:流量有多值錢」、橘色「難易度:改起來有多難」;下方三張頁面卡片各有三顆對應顏色的分數:加星號的「廣告導過去的服務頁」8、9、7,平均8.0;「流量很少的舊文章」7、2、9,平均6.0;「首頁」5、8、4,平均5.7;右下註記「分數為示意,1到10分」;底部寫「重點不是精準,是逼自己先看數據」。
用改善空間、重要性、難易度替同一關的頁面打分,分數為文中的示意。

排好頁面之後,同一頁裡面改什麼,建議照讀者心裡的順序走:先確認「這是不是我要的」,再確認「這家可不可信」,最後才是「麻不麻煩」。訊息對不上的頁面,把表單從六欄改成三欄也救不回來;先讓讀者在第一眼看到他要的答案,再處理信任,最後才減少步驟。至於按鈕顏色這類細節,排在最後。行銷心理學原則怎麼用才不踩到台灣法規,站上〈行銷心理學六原則〉有專文。

一位拿手機的女性爬上三級台階:第1階青綠色「這是不是我要的:第一眼看到他要的答案」,第2階靛藍色「這家可不可信:再處理信任」,第3階橘色「麻不麻煩:最後才減少步驟」;台階旁一個灰色小牌寫「按鈕顏色這類細節,排最後」;她的表情從疑惑變成放心;底部寫「訊息對不上,表單改短也救不回來」。
同一頁要改的東西,照讀者心裡的先後順序排。

流量小的網站做 A/B 測試:先試算樣本數,再選替代做法

A/B 測試的意思是同時讓一半的人看舊版、一半的人看新版,比較哪一版轉換率高。這是最可靠的驗證方法,只是有一個很現實的門檻:樣本要夠多。

站上〈響應式網站設計做得好不好〉已經提醒過,流量太小的網站硬做 A/B 測試容易被隨機波動誤導。這裡把「多小算太小」實際算一次。

A/B 測試要決定三件事:現在的轉換率(基準)、你想抓到多小的變化、你要多有把握。測試工具商 Optimizely 的樣本數計算器就是問這三個問題,「多有把握」一般用 95%。用一般常用的統計公式(把握程度 95%,另外設定 80% 的機率能抓到真實差異)試算,基準轉換率 2% 的網站:

想確認的變化每個版本需要的來訪兩個版本合計每月 3,000 次來訪要跑多久
2% → 2.4%(提升兩成)約 21,000約 42,000約 14 個月
2% → 3%(提升五成)約 3,800約 7,600約 2.5 個月
2% → 4%(翻倍)約 1,100約 2,300不到 1 個月

(數字為依常用公式試算的約數,實際依工具設定略有不同。)

這張表要說的是:流量小的網站不是不能測,是只測得出很大的改動。測按鈕顏色這種可能只差一兩成的東西,要跑一年多;換掉整個開頭的說法、把表單流程整個重做,差距夠大,才有機會在幾個月內看出結果。還有一個常見的錯:跑到一半看到新版領先就喊停。樣本數要在開始前先決定,跑滿了再看結論,不然很容易把一時的運氣當成實力。

標題下標示「基準轉換率2%、每月3,000次來訪」;三列等候長度圖,每列用一排月曆頁表示要跑幾個月:「2%→2.4%(提升兩成)」一長排月曆加沙漏,「合計約42,000次來訪」「約14個月」;「2%→3%(提升五成)」兩頁半月曆,「合計約7,600次來訪」「約2.5個月」;「2%→4%(翻倍)」不到一頁,「合計約2,300次來訪」「不到1個月」;右下註「依常用公式試算的約數」;底部寫「樣本數開始前先決定,跑滿再看結論」。
想抓的變化越小,要等的來訪就越多,數字是依常用公式試算的約數。

另外一個現實是工具。Google 自家免費的 A/B 測試工具 Google Optimize 已經在 2023 年 9 月 30 日停止服務,現在要做 A/B 測試,多半得另外找第三方工具,而且多數要付費。對一個月只有幾千次來訪的網站,花錢買工具、再等一年拿答案,通常不划算。

流量不夠時,可以改用這幾種做法:

做法需要的流量能回答什麼不能回答什麼
找 5 位目標客人實際操作幾乎不用他們卡在哪裡、看不懂什麼改完轉換率會提升幾 %
改看微轉換少改動有沒有讓更多人往下走最後的成交有沒有變多
一次改大的、改完看前後中大方向對不對是不是剛好遇到旺季
問第一線的業務、客服不用客人最常問什麼、最常卡在哪網站上有多少人默默離開
標題「流量不夠時的替代做法」附「1/2」;左卡「找5位目標客人實際操作」畫一位女性邊用筆電邊說話、男性在旁記錄,列出需要流量「幾乎不用」、能回答「他們卡在哪裡、看不懂什麼」、不能回答「改完轉換率會提升幾%」;右卡「改看微轉換」畫一位女性沿著踏腳石走得更遠,列出需要流量「少」、能回答「改動有沒有讓更多人往下走」、不能回答「最後的成交有沒有變多」;底部寫「微轉換變好,要回頭確認主要轉換」。
流量不夠做 A/B 測試時的前兩種做法,各自能回答與不能回答的問題。
標題「流量不夠時的替代做法」附「2/2」;左卡「一次改大的、改完看前後」畫新舊網頁對照與掛著燈籠的月曆,列出需要流量「中」、能回答「大方向對不對」、不能回答「是不是剛好遇到旺季」;右卡「問第一線的業務、客服」畫戴耳機的業務一邊數手指一邊說、顧問在旁記錄,列出需要流量「不用」、能回答「客人最常問什麼、最常卡在哪」、不能回答「網站上有多少人默默離開」;底部寫「一次只改一個大方向」。
後兩種做法:一次做方向明確的大改動,以及直接問每天接觸客人的人。

第一種的依據是 Nielsen Norman Group 共同創辦人 Jakob Nielsen 的研究:一輪找 5 位使用者,大約可以找出 85% 的使用性問題,他建議與其一次找 15 人,不如分 3 輪、每輪 5 人,改完再測。做法也不難,Nielsen 稱它為放聲思考法:給對方一個任務(例如「你想預約初診,請在這個網站完成」),請他一邊操作一邊把心裡想的說出來,你坐在旁邊記,不提示、不解釋。Nielsen 的說法是這個方法不需要特殊設備,坐在使用者旁邊記錄就可以。

左邊一大群灰色的人,標「與其一次找15人」,箭頭指向右邊三組各5人圍著筆電的小組,依序標「第1輪」「第2輪」「第3輪」,組與組之間有扳手圖示代表先修改;上方紅色標籤寫「一輪5位,約可找出85%的使用性問題」,下方寫「不如分3輪、每輪5人」;底部寫「幾乎不用流量,就找得出問題」。
依 Nielsen 的研究,與其一次找 15 人,不如分 3 輪、每輪 5 人,改完再測。

它的限制也要知道:五人測試找得出問題,證明不了轉換率提升多少;你的客人如果分成差異很大的幾群(例如企業採購跟個人消費者),每一群都要各找幾位。改看微轉換也有同樣的提醒:微轉換變好,只代表更多人往下走了一步,要回頭確認主要轉換有沒有跟著變多,不然只是把人送到下一關去卡住。

左邊一位女性皺眉看著筆電、自言自語,對話泡泡只有「……?」,桌上立著「任務:在這個網站預約初診」的卡片,旁邊一位男性安靜做筆記,角落標「不需要特殊設備」;右邊三張步驟卡:「1 給他一個任務」「2 請他邊操作邊說出心裡想的」「3 坐旁邊記,不提示、不解釋」;底部寫「找得出問題,證明不了轉換率提升多少」。
給一個任務、請對方邊做邊說、在旁邊記下來,不提示也不解釋。

前後比較的做法與注意事項,前面提到的那篇有寫;這裡只提醒一件事:一次只改一個大方向,不然改完變好了,你也不知道是哪一個改動有用。

轉換率提高、業績沒動:名單品質與成交率要一起看

回到開頭那份報表。轉換率真的提高了,業績卻沒動,除了算法的問題,還有兩種情況很常見。

第一種是轉換變多了,但變多的是不會成交的那一種。有些企業會為了提升轉換率把表單欄位大幅刪減,或加上「免費索取」這類誘因。送出的人確實變多了,可是業務打過去,發現很多聯絡不上、或根本不是目標客群。網站的轉換率好看了,業務的時間卻被吃掉了。

所以轉換率要跟後面兩個數字一起看。用一個假設算一筆帳:

  • 每位訪客帶來的營收=轉換率 × 名單成交率 × 平均客單價

假設轉換率 2%、名單成交率 25%、客單價 4 萬元,每位訪客大約帶來 200 元。轉換率衝到 3%,但名單成交率掉到 15%,每位訪客就只剩 180 元——轉換率漲了五成,生意反而變少。

上方深藍橫條寫「每位訪客帶來的營收」「轉換率 × 名單成交率 × 平均客單價」,旁註「假設數字」;左邊「原本」一位業務拿著打勾的表單微笑,寫「2% × 25% × 4萬元」「每位訪客200元」;右邊「轉換率衝高之後」同一位業務面對一大疊打叉的表單、邊講電話邊抓頭,寫「3% × 15% × 4萬元」「每位訪客180元」與「很多聯絡不上、不是目標客群」;底部寫「轉換率漲了五成,生意反而變少」。
轉換率衝高、名單成交率卻掉下來時,每位訪客帶來的營收反而變少,數字為文中的假設。

第二種更不容易發現:分母變小,轉換率就會自己變高。轉換率是比例,只要來訪少了、詢問數不變,比例就會往上跳。假設網站原本每月 10,000 次來訪、120 筆詢問,轉換率 1.2%;後來有 3,000 次只是來查資料的來訪不見了(例如讀者在搜尋結果就得到答案,不必點進來),詢問一樣 120 筆,轉換率就變成約 1.7%。報表上轉換率「進步」了,詢問卻一筆都沒多。看轉換率時,一定要同時看轉換的實際數量。

左右兩格同一個攤位。左邊「原本」人潮擁擠,標「10,000次來訪」「120筆詢問」「轉換率1.2%」;右邊「後來」人變少,一群人低頭看手機直接走開,標「3,000次查資料的來訪不見了」,櫃檯上一樣一疊表單,標「詢問一樣120筆」,結果「轉換率約1.7%」配上升箭頭;下方青綠標籤「所以要同時看詢問的實際數量」;底部寫「轉換率進步了,詢問一筆都沒多」。
只是查資料的來訪少了、詢問數沒變,轉換率也會自己往上跳。

這件事連廣告平台都承認。Google Ads 提供一個叫「強化轉換—待開發客戶」的功能,讓廣告主把後來真的成交的名單匯回去,讓系統知道哪些填表的人最後變成客戶。連平台都知道填表不等於成交,老闆更不能只看轉換率。

最簡單的做法,是在接詢問的表格或客戶管理系統裡多記一欄:這筆詢問從哪裡來、最後有沒有成交。不用買系統,一張試算表就能開始。

GA4 不必老闆親自操作,但有三個問題要能問得出口:這個轉換率的分子是哪個動作?分母是什麼?跟上次比,算法有沒有改過?你可以不是頂尖,但不能沒有這個常識——問得出這三題,就沒有人能用一個漂亮的百分比帶過你。

老闆最該做的,是把自己的專業做深、做透,那是公司裡真正無法被取代的東西。轉換追蹤怎麼設、漏斗怎麼拆、測試怎麼排,是另一門要靠大量實作才會準的功夫;老闆真要一頭栽進去,多半不是學不會,而是在自己最重要的位置上分了心。把力氣花在刀口上,這一段,交給我們這些以此為專業的人。

常見問題

轉換率=完成轉換的數量 ÷ 分母 × 100%,分母可以是工作階段(來訪次數)或使用者(不同的人),同一個網站用兩種分母會算出兩個不同的數字;看網站整體表現建議固定用工作階段,客人要來回好幾次才決定的高單價生意再加看使用者,而且報表上一定要寫明用的是哪一種。

GA4 從 2024 年起把「轉換」陸續改名,繁體中文說明中心的譯名是「重要事件」,網站整體的轉換率看「工作階段重要事件發生率」,以人為單位則看「使用者重要事件發生率」;前提是你已經把表單送出這類動作標記為重要事件,沒有標記就不會有數字。

電商轉換率是完成結帳的工作階段除以所有工作階段,加入購物車率與到達結帳率用同一個分母、看的是比較前面的步驟,結帳轉換率則只看已經進到結帳頁的人有多少完成付款;三個一起看,才分得出問題在商品頁還是結帳頁。

不能只看這個數字判斷,因為國外常被引用的平均值,分子、分母與流量組成都跟你的網站不同,台灣目前也查不到公開、方法透明的產業平均;比較有意義的是跟自己過去、用同一種算法相比,看趨勢往哪個方向走。

Google Ads 的轉換率以廣告互動次數當分母,GA4 的工作階段重要事件發生率以來訪次數當分母,兩者本來就是不同的尺;Google Ads 追蹤多個轉換動作時,轉換率甚至可能超過 100%,所以兩邊數字對不上是正常的。

需要,只是方法要跟流量相稱:流量小的網站只測得出很大的改動,與其做 A/B 測試等一年,不如先找 5 位目標客人實際操作、問第一線業務客人最常卡在哪,再一次做方向明確的大改動,改完用同一種算法比較前後。

最快的通常不是改設計,而是先確認轉換數字跟實際收到的詢問對得上,再用漏斗找出通過率最低的那一關,從流量最大、改起來最容易的那一頁開始改;追蹤是壞的時候,任何優化都看不出效果。

要看流量大小與改動幅度:微轉換通常幾週內就看得出方向,主要轉換要累積足夠的數量才準,基準 2% 的網站想確認提升兩成,每個版本大約要兩萬多次來訪,每月只有幾千次來訪的網站就要以月甚至以季計算,所以小網站更適合先做方向明確的大改動。

參考資料

ℹ️ 關於本文

本文引用的 Google Analytics、Google Ads、Shopify 官方文件與各機構研究,以查閱當日(2026 年 10 月 29 日)版本為準,平台的指標名稱、預設值與功能可能更新,實際請以各官方說明的最新版本為準;國外研究與基準數字代表的是各自的樣本與地區,不代表台灣市場現況。文中的試算與分數皆為示意,對轉換率優化做法的判斷屬一般性經驗說明,實際效果因產業、流量來源與商品服務而有明顯差異,不構成任何成效的保證。

陳俊鳴

陳俊鳴

網路流量操盤手.企業行銷顧問

操盤SEO與網路行銷實戰逾15年,2013年創辦晨星事業有限公司(晨星行銷),從SEO網站架設、關鍵字策略到銷售漏斗與變現模式一手包辦。現為智信科技、瞻新資訊等多家企業的常年行銷顧問,也獲頒過亞洲十大卓越名師金像獎,把每一次流量成長都當成自己的事業在打。曾是馬來西亞象棋、圍棋國手,拿過亞洲盃第二名。