WerbungDie Bounce Rate, auch Absprungrate genannt, kennen sicher die meisten Leser.
Viele Statistik-Tools, unter anderem auch Google Analytics, geben die Absprungrate an.
Warum die Standard-Erfassung durch Google Analytics allerdings nicht wirklich realistisch ist und mit welchem Trick man dies ändern kann, erfahrt ihr in diesem Artikel.
Was ist die Bounce Rate?
Laut Definition misst die Bounce Rate den Anteil der Websitebesucher, die nach nur einem Seitenaufruf wieder gehen.
Anhand der Bounce Rate kann man Probleme einzelner Seiten erkennen (schlechte Usability, abschreckende Optik, nicht die erwarteten Inhalte etc.), gegensteuern und so z.B. die Conversion Rate steigern.
Allerdings hat der Analytics-Guru Avinash Kaushik dies insofern eingeschränkt, als dass er nur Besucher zur Bounce Rate zählt, die innerhalb von 5 bis 10 Sekunden gehen.
Was macht Google Analytics falsch?
Google Analytics macht zwar nichts wirklich falsch, allerdings richtet es sich nach der offiziellen Definition der Absprungrate und nicht nach der meiner Meinung nach viel realistischeren von Herrn Kaushik.
Das bedeutet, dass Google Analytics jeden Besucher zur Bounce Rate hinzurechnet, der nach nur einer Seite wieder geht.
Das Problem dabei ist, dass gerade Blogs sehr viele Stammleser haben, die z.B. über den RSS-Feed nur zu einem bestimmten Artikel kommen, diesen lesen und dann wieder gehen.
Aber auch über Twitter und Co. ruft man oft nur einen Artikel auf und geht dann wieder. Besonders dann, wenn man die Website/den Blog schon kennt und nicht weiterstöbern möchte.
Deshalb denke ich, dass die Standard-Messung der Bounce Rate einfach einen falschen Eindruck vermittelt.
Eigene Erfahrungen
Auf Selbstaendig-im-Netz.de lag die Absprungrate in der Vergangenheit immer so um die 60%. Das ist ein recht hoher Wert.
Natürlich gibt es immer Besucher, die über Links oder von Google kommen, und dann sehr schnell merken, dass es nicht das ist, was sie gesucht haben. Oder ihnen gefällt das Layout auf den ersten Blick nicht und sie gehen.
Doch 60% Bounce Rate ist einfach zu hoch, gerade für einen Blog. Denn ich möchte anhand der Bounce Rate ja Probleme erkennen. Also z.B. Seiten, die eine hohe Bounce Rate. Dann könnte man versuchen, diese Seiten zu optimieren.
Wenn jemand 5 Minuten einen meiner Artikel liest und dann meinen Blog wieder verlässt, gehört er einfach nicht in die Bounce Rate Statistik.
Die Lösung
Auf padicode.com habe ich die Lösung gefunden.
Dort findet sich folgendes Code-Stückchen für den neueren asynchronen Code von Google Analytics:
setTimeout('_gaq.push([\'_trackEvent\', \'NoBounce\', \'Over 10 seconds\'])',10000); |
Für den älteren Analytics-Code gilt folgendes Code-Stückchen:
setTimeout('pageTracker._trackEvent(\'NoBounce\', \'NoBounce\', \'Over 10 seconds\')',10000); |
Die Code-Zeile fügt man per Hand in den Google Analytics Code ein, am besten unter
pageTracker._trackPageview(); |
Von nun an rechnet Google nur noch Besucher der Bounce Rate hinzu, die nur 1 Seite angeschaut haben und diese innerhalb von 10 Sekunden verlassen haben.
Natürlich kann man den Wert 10000 auch z.B. durch 5000 ersetzen, was 5 Sekunden entsprechen würde.
Das nette an diesem Code ist, dass es keine Daten in Analytics beeinflusst, sondern nur ein zusätzlicher Filter für die Anzeige der Absprungrate ist. Und man muss noch nicht mal irgendwas in Google Analytics einstellen. Nach dem Einbau der Code-Zeile im Blog wird automatisch in den Auswertungen die „neue“ Absprungrate angezeigt.
Das Ergebnis
Ich habe diese Änderung am Analytics Code Anfang Juli vorgenommen und die Auswirkungen auf die Bounce Rate sind sehr deutlich.
Von über 60% ist die durchschnittliche Bounce Rate auf rund 20% gesunken, wie man an dem folgenden Chart gut sehen kann:
Das ist doch ein deutlich realistischer Wert. Mit 5 Sekunden wäre der Prozentwert sicher noch deutlich niedriger.
Die Bounce Rate nutzen
Wie man die Bounce Rate nun praktisch nutzen kann, um einzelne Seiten zu optimieren und welche Möglichkeiten es gibt, die Bounce Rate zu senken, erfahrt ihr in weiteren Artikel dieser kleinen Serie.
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Erstmal vielen Dank für diesen Hilfreichen Beitrag.
Nichtsdestotrotz sind die beiden Code-Zeilen schlicht und ergreifend falsch notiert! So ist’s richtig:
Für den asynchronen Code von Google Analytics:
setTimeout(„_gaq.push([‚_trackEvent‘, ‚NoBounce‘, ‚Over 10 seconds‘])“,10000);
Für den älteren Analytics-Code:
setTimeout(„pageTracker._trackEvent(‘NoBounce’, ‘NoBounce’, ‘Over 10 seconds’)“,10000);
@ Havelritter
danke für den Hinweis. Da hat es ein vorher genutztes Code-Plugin zerlegt und deshalb wurde der Code ohne Slashes angezeigt.
Nun wird der Code wieder richtig dargestellt.
Deine Variante mit doppelten Anführungszeichen geht aber natürlich auch.
Gerne geschehen und weitermachen! Die Problematik mit den Plugins kennen wir ja zur Genüge ;)
Gerade reine Affiliate Seiten sind stark von einer hohen Rate betroffen. Denn hier ist es meist besser in kurzen und knappen Worten oder Erklärungen den Kunden weiterzuleiten. Seit der letzten Updates im Jahre Mai 2012 (Panda etc.) Konnte ich festestellen, dass reine Affiliateseiten an Ranking verloren haben. Ob das mit der hohen Bouncerate zusammenhängt kann ich schlecht beantworten. Auf jeden Fall sind Preissuchmaschinen und die Seiten der Direktabieter auf der Gewinnerseite gewesen. Beide haben ja bekanntlicherweise eine niedrige Bouncerate und lange Besucherzeiten. Die ext. Links als _blank einzubetten bringt vielleicht weitere 5%. Den Tipp kann man sofort umsetzen.
Gute Sache. Nur frage ich mich, ob hier nicht etwa das Scroll Tracking ab in etwa 25% noch zuverlässiger wäre als eine reine Zeitgrenze. Denn damit weiss man garantiert, dass sich der Besucher mit der Seite etwas beschäftigt hat, wenn er Sie zu mindesten 25% runtergescrollt hat. Findest du nicht auch?