Wann die Leser abspringen
Eine der klassischen Fragen über Matomo ist die Frage nach der Bedeutung der Absprungrate, im englischen Bounce Rate genannt – Sie wissen: der Bouncer ist englischen Sprachraum der Türsteher…
Was misst die Bounce Rate/Absprungrate
Mit der Bounce Rate also ist es so eine Sache: eigentlich sollte die Bounce Rate (Absprungrate) aussagen, dass die Leute unter 10 Sekunden auf der Seite sind. Das kann (darf) unser Matomo aber nicht messen, deshalb: die Bouncer sind alle die, die nur eine Seite angeschaut haben, egal wie lange.
Wenn die Seite also besonders lang ist – eine Blogseite oder eine mobiloptimierte Seite – dann können die Leute ewig auf der Seite bleiben und viel lesen, ohne dass wir das messen können. Sie können z.B. bei Spiegel Online alle Überschriften und Zusammenfassungen gelesen haben, ohne einen Klick zu tun. Deshalb haben solche langen Seiten auch immer eine hohe Absprungrate. Was eben nicht heißt, dass die Seite schlecht ist und die Besucher sie nach maximal 10 Sekunden verlassen haben, diese Ansicht ist veraltet.
Wie werden dann Durchschnitte berechnet
Was aber ein Problem in der Durchschnittsberechnung ist: da uns die Dauer fehlt, können wir keinen Durchschnitt berechnen. Erst mit einem zweiten Klick wüssten wir, wie lange die Person auf unserer Seite war. In der Konsequenz wird der Durchschnitt eines Besuchs mit nur einer Seite als 0 Sekunden ausgewiesen. Das kann manchmal zu Verwirrungen führen, da in verschiedenen Zählweisen verschiedene Werte genommen werden.
Messen der Absprungrate sinnvoll?
Die Absprungrate ist also erst dann spannend, wenn wir Vergleiche heranziehen:
- Vor und nach den Redesign der Webseite
- Vergleich mit der Konkurrenz (wenn wir die Daten bekommen)
- Vergleich mit anderen Seiten, die die gleiche Funktion haben
- Vergleich mit der gleichen Seite mit einer anderen Zeitperiode
Durch den Vergleich können wir also sagen, ob sich etwas zum Positiven oder Negativen entwickelt hat.
Absprungrate vs. Ausstiegsrate
Im Deutschen aufgrund der „A“s am Anfang gerne durcheinander gebracht: die Absprungrate betrachtet ja alle Besucher, die eine Seite besucht haben. Die Ausstiegsrate rechnet mit allen Besuchern, die mindestens 2 Seiten besucht haben. Dann wird auf einer konkreten Seite geschaut: wie viele Besucher haben auf dieser Seite unsere Webpräsenz verlassen, sind also ausgestiegen. Das zeigt uns dann, welche Seiten unsere End-of-Journey-Seiten sind. Wenn das die „Vielen-Dank-für-Ihren-Einkauf“-Seite ist, ist alles gut. Wenn das die Seite „Jetzt bezahlen“ ist, dann eher schlecht 😉
Fazit: Absprungrate ist ein komplizierter Wert
Gerade aus der historischen Perspektive ergeben sich durch den Begriff einige Verständnisprobleme, aber auch die Interpretation ist ja eine Herausforderung. Wenn wir datenschutzproblematische Programme wie CookieJar einsetzen dürften, könnten wir uns das Problem sparen, da dieses Tracking-Programm schaut, wo genau Sie mit Ihrer Maus waren. Das ist nach der DSGVO und auch moralisch gesehen aber nicht erlaubt. Insofern tappen wir immer ein wenig im Dunkeln und müssen interpretieren.
Oder, wie der Analytics-Evangelist Avinash Kaushik auf seinem hervorragendem Blog Occams Razor es macht, viele Klicks einführen. Auf seiner Webseite müssen Sie ständig klicken, um weiterzulesen. Das führt und verführt natürlich dazu, den zweiten Klick zu machen – und damit ist der Besucher wieder besser messbar.
Wenn Sie also mehr Analytics-Futter haben wollen: führen Sie „Weiterlesen“- und andere Buttons ein, damit die Besucher den zweiten Klick machen.
Viel Spaß beim Analysieren,
Dietmar Fischer