Die Absprungrate von Google Analytics

Die Absprungrate (Bounce Rate) kann ein wichtiger Indikator für einen Webaufritt sein. Dabei bedeutet eine hohe Absprungrate aber noch nicht automatisch dass die Seite schlecht ist. Zwar kann es ein Hinweis auf ein Problem der Seite sein wie: „Der Inhalt passt mit der Überschrift nicht zusammen“ genauso gut kann es aber auch bedeuten: „Der User findet in kurzer Zeit das, wonach er gesucht hat!“.

Wie man herausfindet zu welcher Kategorie eine bestimmte Seite gehört, gehen wir im Folgenden genauer ein.

Was ist die Absprungrate?

Um sich mit dem Thema genauer auseinander zu setzen ist es zunächst wichtig zu wissen, wie Google Analytics die Absprungrate überhaupt berechnet. Laut Google wird sie folgendermaßen definiert:

„Als Absprungrate wird der Prozentsatz der Besuche einer einzigen Seite bezeichnet (d. h. Sitzungen, in denen der Nutzer Ihre Website auf der Einstiegsseite ohne Interaktion mit der Seite verlassen hat).“

Es werden also alle Sessions als Absprung gewertet wo der Nutzer keine weitere Seite besucht (kurz gesagt: Ohne etwas anzuklicken), egal wie lange die Seite betrachtet wird.
Zusammengefasst ergibt sich die Absprungrate aus:

Bounce_RateRb …… Absprungrate
Sk …… Sessions mit Klick
So …… Sessions ohne Klick

Das diese Art der Berechnung ihre Schwächen hat lässt sich schnell einsehen.

Was ist eine gute Absprungrate?

Da Google alle Sitzungen die zu keinen weiteren Interaktionen führen als Absprung wertet, sollte die Absprungrate nicht unhinterfragt akzeptiert werden. Handelt es sich zum Beispiel um eine Webseite, die nur aus einer einzelnen Seite besteht (so genannte „Onepager“) wird natürlich ein Großteil der Besucher alle Informationen auf dieser Seite finden und keine weiteren Seiten besuchen. Die Folge ist eine hohe Absprungrate.
Ähnlich kann es sich auch bei einzelnen Blog Artikel verhalten, eine hohe Absprungrate heißt hier nicht automatisch dass der Artikel schlecht ist. Denn selbst wenn der Nutzer den Artikel komplett liest und erst dann die Seite verlässt, wird das als Absprung gewertet.

Diese Tatsache sollte bei der Interpretation der Google Analytics Daten immer im Hinterkopf behalten werden, um nicht unnötig Zeit in das verbessern einer bereits guten Seite zu investieren.

Die wahre Absprungrate messen

Dieses prinzipielle Problem bei der Berechnung der Absprungrate lässt sich am einfachsten über eine kleine Modifikation des Google Analytics Codes erreichen.

Mit der Funktion setTimeout(); wird eine Session nur dann als Absprung gewertet wenn der Nutzer kürzer als die vorgegebene Zeit auf der Seite verbringt. In unserem Beispiel Code sind das 50 Sekunden. Ist diese Zeit abgelaufen wird ein Signal an Google Analytics gesendet, genauso als wäre etwas angeklickt worden.

<script>
(function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*newdate();a=s.createElement(o),m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)})(window,document,'script','https://www.google-analytics.com/analytics.js','ga');
ga('create', 'UA-XXXXXXXX-X', 'auto');
ga('send', 'pageview');
setTimeout(ga('send', 'event', 'Kein Bounce', '50 Sekunden'), 50000);
</script>

Verbringt der Nutzer also mehr als 50 Sekunden auf der Seite wird dies als aktive Sitzung gewertet und nicht mehr als Absprung. Wodurch die angezeigte Absprungrate in Google Analytics näher an der Realität liegt.

Beeinflusst die Absprungrate mein Ranking bei Google?

Oft stellt sich einem natürlich auch die Frage ob eine hohe Absprungrate einem nicht auch ein schlechtes Ranking bei Google beschert.

Zur allgemeinen Beruhigung können wir sagen:

Nein, das macht es nicht!

Auch Google weiß, dass eine hohe Absprungrate nicht automatisch auf eine schlechte Webseite oder schlechten Content schließen lässt.

Was Google allerdings in das Ranking mit einbezieht ist die sogenannte „Bounce Back Rate“ (auch gerne „Pogo Sticking“ genannt). Dabei handelt es sich um einVerhaltensmuster bei der Google Suche.
Klickt ein User ein Suchergebnis an und klickt innerhalb weniger Sekunden wieder auf Zurück und gelangt so wieder zur Suchergebnissseite, wird dies als negativer Rankingfaktor gewertet.Pogo-Sticking
Google geht dann schlicht davon aus, dass die Seite nicht zur Suchanfrage passt. Pogo Sticking-User werden natürlich auch in der allgemeinen Absprungrate mitgezählt. Durch das messen der „wahren“ Absprungrate kann daher besser abgeschätzt werden, wie viele Nutzer durch das Pogo Sticking verloren gehen und eine Seite daraufhin verbessert werden.

2 replies
  1. Gerald says:

    Bei einem meiner Projekte ist die Absprungrate eigentlich kontinuierlich gestiegen. Beim vergleichen einzelner Zeiträume war das extrem deutlich. Zunächst dachte ich, dass mein Content nicht gut genug wäre, was aber falsch war. Ich habe nämlich stetig daran gearbeitet und wichtige Informationen weiter nach oben geschoben – folglich habe ich offensichtlich die Frage des Besuchers schon sehr früh geklärt. Ziemlich genau das, was ihr sehr schön im Artikel beschrieben habt! 🙂 Eine höhere Absprungrate ist also in der Tat kein schlechtes Zeichen und sollte immer im jeweiligen Kontext betrachtet werden!

    Viele Grüße,

    Gerald

    Reply
  2. Raphaela says:

    Hallo, sehr gelungener Beitrag zum Thema Absprungrate. Meist wird der “Erfolg” einer Website oft rein an dieser festgemacht, was ja ein reiner Irrglaube ist. Interessant finde ich auch die Integration des zusätzlichen Codes um die Besuchszeit in die Absprungraten-Rechnung mit rein zu nehmen. Für mich ist vor allem das eigene Dashboard wichtig, um meine eigenen Kennzahlen rasch analysieren und mir wöchentlich zuschicken zu lassen.. somit erspart man sich den Aufwand für´s Aufrufen von Google Analytics und bleibt trotzdem uptodate 🙂 Hier noch ein interessanter Beitrag zum Thema Dashboards einrichten: http://www.inseo.at/2016/09/23/step-by-step-webanalyse-mit-google-analytics/

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