Markus Baersch

Software · Beratung · Lösungen

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09.01.2012

Inspiriert durch die Ausgabe 23 von Web Analytics TV habe ich mich endlich aufgerafft, ein generelles Problem vieler Blog-Sites anzugehen: Hohe Absprungrate, geringe "Time On Site". Denn allzu oft landet ein Besucher mit einer sehr konkreten Anfrage auf einer Seite, die eine sehr konkrete Antwort gibt. Im Idealfall ist die Frage damit geklärt und der Besucher verlässt die Site... vermutlich durchaus zufrieden. Was er dabei aber in der Webanalyse hinterlässt, ist die gleiche Spur wie die eines "echten Bouncers", der kam, sah (dass er falsch war) und direkt wieder verschwand. Eine Seite, Null Sekunden, Weg.

Die Lösung kann in diesem Fall die Messung einer Interaktion sein, die man durchaus als "Engagement" betrachten darf: Scollen der Seite. Denn wird der Beitrag wirklich gelesen (und ist er länger als nur ein paar Sätze bzw. enthält Ressourcen wie Bilder, Tabellen o. Ä.), wird der komplette Inhalt kaum auf die erste Bildschirmseite passen. Es ist also im Sinne der Webanalyse, wenn man durch die Messung einer solchen Interaktion die Qualität der Daten verbessert. Gibt man GA die Möglichkeit durch virtuelle Pageviews (wer sich gern extra dick in die Tasche lügt) oder besser Events mitzubekommen, wenn weiter nach unten gescrollt wird, dann bedeutet dies sowohl eine bessere Messung der Verweildauer auf der Seite als auch eine gerechtere Bestimmung der Absprungrate. Denn sobald ein solches Event ausgelöst wird, gibt es ein Ereignis nach dem Betreten der Seite, so dass diese nicht mehr in den Übersichten der besuchten Seiten wie eine "Problemseite" erscheint, ohne es wirklich zu sein.

Ich habe bei der Suche nach bestehenden Lösungen zwei unterschiedliche Ansätze gefunden, an denen man sich bei der Umsetzung orientieren kann. Die erste, einfachere Variante fängt "nur" die Tatsache ein, dass gescrollt wurde und gibt sich damit zufrieden, andere Lösungen ermitteln auch die "Scrolltiefe" und löst dazu ggf. mehr als ein Event aus, wenn weiter nach unten gescrollt wird. Und obschon die zweite Lösung eigentlich mehr Daten liefert und auch bei der Verweildauer auf einer einzelnen Seite genauere Werte liefert, habe ich mich mit einer leicht angepassten Variante nach dem ersten Vorbild entschieden. Erstens, weil es mir primär um eine bessere Betrachtung des Absprungverhaltens ging und weil ich (bei meinen meistens recht langen Beiträgen) eine "Eventüberschwemmung" befürchte, die mir die Auswertung anderer Events, die hier auch genutzt werden, nicht gerade vereinfachen würde.

Wie auch immer man sich entscheidet und wie "genau" man es wissen will: Schon nach kurzer Zeit sieht man den Erfolg der Anpassung in "realitätsnäheren" (und idealerweise an der richtigen Stelle gestiegenen bzw. gesunkenen) Kennzahlen. Hier am Beispiel dieses Blogs seit der Implementierung zum Jahreswechsel:

Statistik in Google Analytics

Das Diagramm zeigt schon nach wenigen Tagen den gewünschten Trend: Gesunkene Absprungrate, mehr Time On Site. Auch die absoluten Kennzahlen sind signifikant unterschiedlich für die Tage vor und nach der Implementierung:

Statistik in Google Analytics

Wer sich bei den o. A. Beispielen bedienen und eine eigene Implementierung vornehmen will, kann die dortigen Fassungen eigentlich unverändert übernehmen. Bitte aber daran denken, die Syntax des Eventtracking-Aufrufs für den jeweils verwendeten Google-Analytics-Trackingcode anpassen, also entweder nach der alten Variante mit dem pageTracker, wie es im ersten Beispiel der Fall ist oder asynchron wie im zweiten Beispiel mit der mehrfachen Messung.

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