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In diesem Artikel, der unsere Serie zur Interpretation von Webanalysen fortsetzt, wird untersucht, wie Faktoren wie unendliches Scrollen die Absprungrate beeinflussen und wie es möglich ist, eigene Analysen zu verzerren, um bessere, "freundlichere" Ergebnisse zu erzielen.
"Dies passiert, wenn Verlage in lange Geschichten investieren", erklärte die Co.Labs bereits 2013 mit einem Diagramm, das einen dramatischen Rückgang der Absprungrate zeigt:
Wow sieht aus wie es von 75% auf 20% gesunken ist! Aus unserer Definition der Absprungrate (dem Prozentsatz der Besuche, der nur eine Seite dauerte) wissen wir, dass dies bedeutet, dass vor dem Abtauchen etwa 75% der Besuche nur eine Seite lang waren. Nach dem Tauchgang waren 20% der Besuche nur eine Seite lang.
Oder anders gesagt: Vor dem Abtauchen haben nur 25% der Besuche mehr als eine Seite angesehen. 80% der Besuche schauten sich mehr als eine Seite an.
Hinweis: Seit der Veröffentlichung hat der Autor @chrisdannen einige Korrekturen angefügt, von denen ein Teil Fehler in der ursprünglichen Datensammlung behebt. Dies ist für unsere Beispiele kein Problem, da die Daten immer noch unseren Punkten dienen.
Ein wenig weiter unten im Artikel wird dieses Diagramm geteilt:
Die hellblaue Linie zeigt die durchschnittliche Anzahl von Seiten, die ein Besucher bei einem einzelnen Besuch betrachtet, und hat sich kaum verändert. Aber warten Sie, wenn die Anzahl der Besucher, die mehr als eine Seite betrachten, von 25% auf 80% gestiegen ist, hätte diese Zeile sicherlich auch zugenommen?
Um zu verstehen, warum dies nicht der Fall ist, nehmen wir zunächst einen kleinen Umweg.
Nehmen wir an, Sie gehen zu einer der Envato Tuts + -Homepage, scrollen nach unten und klicken auf den Link für Seite 2. Beim Laden von Seite 2 zählt Ihr Besuch nicht als Absprung für die Titelseite oder Seite 2.
Stellen Sie sich nun vor, wir hätten das unendliche Bildlauf auf Websites wie Twitter und Facebook implementiert: Wenn Sie zum letzten Beitrag in der Liste blättern, werden die nächsten zehn Beiträge automatisch geladen. Sie haben praktisch dasselbe wie oben gemacht. Da Sie jedoch nicht auf einen Link geklickt haben, um eine separate Seite zu laden, zählt dies nicht zum Besuch von zwei Seiten. Wenn Sie die Website verlassen, wird dies dennoch als Absprung betrachtet.
Dies scheint eine ziemlich willkürliche Unterscheidung zu sein. Glücklicherweise bietet Google Analytics einen Ausweg: In dem Code, der besagt, dass "die nächsten zehn Posts greifen und sie der Liste hinzufügen" können, können wir auch sagen: "Oh, und Google Analytics mitteilen, dass dies nicht als Absprung gilt ”.
Ich denke, Sie können es vernünftigerweise rechtfertigen, einen Absprung in diesem Beispiel manuell zu ignorieren, aber viele Websites verwenden diese Funktion, um Absprünge in allen möglichen anderen Situationen manuell zu ignorieren.
“Mehr als dreißig Sekunden auf der Seite geblieben? Sagen Sie Google Analytics, dass dies nicht als Sprungkraft gilt! “„ Über die Falz gescrollt? Sagen Sie Google Analytics, dass dies nicht als Sprungkraft gilt! "
Ich persönlich bin nicht begeistert davon, weil dadurch die Definition eines Abpralls verwirrt wird, was zu unnötiger Verwirrung führen kann.
Und dies scheint genau das zu sein, was bei Co.Labs passiert ist. Sobald Sie einige Pixel auf der Seite nach unten scrollen, wird Ihr Besuch nicht mehr als Absprung gezählt. Es ist möglich, dass die Redakteure, die in lange Geschichten investieren, dazu geführt haben, dass die Besucher mehr scrollen, aber ich vermute, dass das Scroll-Tracking etwa zur gleichen Zeit implementiert wurde, als die Redakteure der Co.Labs ihr Experiment begannen.
Die Lektion ist wiederum, dass der Kontext wichtig ist: Die Absprungrate ist keine magische Zahl, die wir anstreben sollten, um in einem gewissen Bereich zu bleiben; Es ist wichtig zu wissen, was es eigentlich darstellt.
Sie haben vielleicht bemerkt, dass sich die durchschnittliche Zeit auf der Seite zwar geändert hat, obwohl sich der durchschnittliche Seiten- / Besuchsstand im zweiten Diagramm nicht wesentlich geändert hat. Das ist ein gutes Ergebnis, richtig? Na ja… vielleicht nicht. Ich erkläre warum in meinem nächsten Post.
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