Visitors、Visits、Views 有什麼不同？看懂 Umami 五個核心指標

Visitors 表示 Umami 識別到多少位不同訪客，Visits 表示這些訪客造訪了多少次，Views 則是記錄到的頁面瀏覽次數。同一個人可能在這三個數字中各被計入不只一次，因此它們回答的是不同問題。

本文以 Umami 3.4.1 的網站總覽為準，假設使用一般頁面瀏覽追蹤，且未套用篩選。事件報表、舊版本或自訂追蹤設定，可能採用不同的計算方式。

五個指標，回答五個問題

指標	回答的問題	無法直接告訴你的事
Visitors，訪客	記錄到多少位不同訪客？	跨裝置排除重複後的實際人數
Visits，造訪次數	記錄到多少次獨立造訪？	新來了多少人
Views，瀏覽量	記錄到多少次頁面瀏覽？	網站有多少個不同頁面，或按鈕被點了多少次
Bounce rate，跳出率	只有一次頁面瀏覽且沒有自訂事件的造訪，占全部造訪的多少？	每次只看一頁的造訪是否都沒有成效
Visit duration，平均造訪時間	每次造訪可測得的時間，平均有多長？	訪客實際閱讀或觀看了多久

判讀時，請使用相同的網站、日期範圍、時區和篩選條件。條件不一致，即使數字正確，也可能造成誤解。

Visitors：估算網站的受眾規模

Umami 會計算所選時段內不重複的訪客識別碼。匿名追蹤會使用網站、IP 位址、瀏覽器的 User-Agent 等資訊，搭配定期更換的鹽值來產生識別碼。這不需要儲存原始 IP 位址，但也不會為每個人建立永久身分。

同一個人改用其他裝置、瀏覽器或網路時，可能再次被計入。用於識別的資訊相同時，不同的人也可能被算成同一位訪客。這個版本預設每月更換鹽值，因此不能把長時間範圍的訪客總數，當成永遠不會重複計算的實際人數。

另一個常見誤區是：把每天的訪客數相加，當成每週訪客數。 同一位訪客可能在好幾天都出現。請直接選取完整的一週，讓 Umami 計算該時段內不重複的訪客數。

Visits：同一位訪客可以多次造訪

Umami 會用造訪識別碼，將記錄到的活動歸為一次造訪。訪客可能早上瀏覽網站，下午回來時又被記錄為另一次造訪。因此，即使沒有新增讀者，造訪次數仍可能多於訪客數。

造訪次數適合用來了解網站的使用頻率。每位訪客的造訪次數增加，可能表示有人反覆回來，但光憑這個比值，還不能確認是否真正留住訪客，或訪客是否滿意。如何劃分造訪，取決於 Umami 的版本與追蹤實作，不能直接套用其他分析工具的閒置逾時規則。

Views：計算頁面瀏覽，不是點擊次數

在這個版本的一般網站總覽中，Views 計算的是頁面瀏覽次數。重新整理頁面時，如果追蹤程式送出另一個頁面瀏覽請求，就可能多一次瀏覽。正確設定追蹤的前端路由切換，也可以產生頁面瀏覽。

自訂事件不會增加這個總覽中的頁面瀏覽次數。 記錄一次下載按鈕點擊，本身不會讓 Views 增加；效能量測也不計入。若要知道已設定追蹤的按鈕被點了多少次，請查看事件報表。

瀏覽量上升，可能是訪客變多、每個人瀏覽更多頁面，或有人重新整理頁面。先搭配 Visitors 和 Visits 一起看，再判斷原因。

跳出率：只看一頁，不一定代表失敗

在本文討論的未篩選總覽中，跳出是指只有一次頁面瀏覽，且沒有自訂事件的造訪。跳出率就是跳出的造訪次數，除以總造訪次數，再換算成百分比。

讀者打開一篇文章，找到答案後離開，仍可能被算作跳出。另一位讀者打開同一篇文章，並觸發已設定追蹤的下載點擊，即使沒有瀏覽其他頁面，也不符合這個跳出定義。

因此，新增事件追蹤可能讓跳出率下降，即使訪客的行為沒有改變。看到改善時，請先確認追蹤程式碼是否有變動。也不要直接與其他工具根據參與度計算的跳出率比較。

平均造訪時間：可測得的時間差，不是碼錶

總覽會計算每次造訪中，第一筆與最後一筆頁面瀏覽記錄之間的時間差，將這些時間差相加，再除以造訪次數。

只有一次頁面瀏覽時，可測得的時間差就是零。即使有人讀了十分鐘，也沒有第二筆頁面瀏覽記錄可以標記結束時間。最後一頁的停留時間，也不包含在這個計算方式中。自訂點擊事件可以改變該次造訪是否算作跳出，卻不會增加第二筆頁面瀏覽的時間記錄。

請將這個指標用來觀察趨勢，並留意量測限制，不要當成精確的閱讀時間。平均時間變長，可能代表訪客探索得更深入，也可能是他們一直找不到需要的內容。

計算範例：兩位訪客，三次造訪

以下是用來說明計算方式的範例，不是 Okayu 的流量資料。假設兩位訪客當天的識別碼都保持不變、所有請求皆成功送達、未套用篩選，而且 Umami 將下午的回訪記錄為另一次造訪。

記錄到的造訪	頁面瀏覽	自訂事件	可測得的時間
訪客 A，09:00 造訪	09:00 首頁、09:01 文章、09:02 價格頁	無	120 秒
訪客 B，10:00 造訪	10:00 文章	10:00:30 點擊下載	0 秒
訪客 A，15:00 回訪	15:00 文章	無	0 秒

此時，總覽會顯示：

• 訪客：2。 A 回來了一次，但在這個範例中仍是同一位訪客。
• 造訪次數：3。 A 造訪兩次，B 造訪一次。
• 瀏覽量：5。 三次加一次再加一次頁面瀏覽。下載點擊不是第六次瀏覽。
• 跳出率：約 33%。 只有 A 下午的造訪符合「一次頁面瀏覽且沒有自訂事件」：1 ÷ 3 × 100。
• 平均造訪時間：40 秒。 可測得的時間差合計為 120 秒：120 ÷ 3 = 40。這不代表每個人都閱讀了 40 秒。

那次下載點擊讓 B 的造訪不算跳出，但仍無法證明下載或安裝已完成。它只能證明，這次點擊有被記錄。

每天查看時，可以這樣做

1. 選定網站、日期範圍與時區，清除不再需要的篩選。
2. 先看 Visitors：量測到的受眾規模有變化嗎？
3. 搭配 Visits 和 Views 一起看：有人回訪，或瀏覽了更多頁面嗎？
4. 與可比較的時段對照跳出率和平均造訪時間。數字突然變動時，先確認追蹤設定是否有變更。
5. 依頁面、來源或裝置縮小範圍，進一步了解原因。把異常數字當成待查的問題，不要直接當成結論。

不要把尚未結束的一天與完整的一天比較，就把差異稱為成長。請比較相等的時段，也要記得：廣告阻擋工具、請求失敗，以及自行設定的流量排除規則，都會影響實際記錄到的資料。

在 iPhone 和 iPad 上查看相同指標

Okayu 會顯示所連接 Umami 伺服器的這五個指標，並提供趨勢、日期選擇、時區設定與週期比較。不在電腦前時，也能快速查看；但它不會替你安裝追蹤程式碼，也不取代 Umami 的網站管理後台。

比較 App 與網頁儀表板時，請使用相同的網站、日期範圍、時區與篩選條件。舊版伺服器可能採用不同的指標定義。若數字看起來不對，請先確認這些設定與上次重新整理的時間，不要直接認定兩個畫面計算的是不同受眾。