Bounce Rate: Die Absprungrate bei Einstieg

Definition

Ein Bounce ist ein Besuch auf einer Webseite mit nur einem einzelnen Seitenaufruf.

Ein Bounce wird auch häufig als 1-Klick Besuch (One Click Session) bezeichnet.
Die Bounce Rate ist der Anteil der Besuche mit Bounces an allen Besuchen.
Häufig wird auch der Begriff Bounce-Quote oder Absprungrate bei Einstieg verwendet.

Ein typischer Bounce sieht in etwa so aus:

  • ein Besucher öffnet Ihre Website im Browser, z.B. über einen Klick auf einen Link
  • der Besucher verlässt Ihre Website oder schließt den Webbrowser

Messung

Die Voraussetzung für die Bestimmung der Bounce Rate ist, dass Sie Besuche (Sessions) und Seitenaufrufe messen und diesen Zahlen vertrauen können.
Gelegentlich werden viele Bounces ausgewiesen, weil die Messung der Sessions über Cookies nicht funktioniert. Über die Bounces sagt das aber noch nichts aus. Die Messung ist schlecht, nicht die Bounce Rate.

Was bedeutet die Bounce Rate?

Wir sehen uns zunächst beide Größen, die in die Berechnung der Bounce Rate eingehen an:

  • Die Anzahl der Sessions (Besuche): Ein Maß für das Interesse Ihrer Besucher.
  • Die Anzahl der Seitenaufrufe: Ein Maß für die Interaktion mit Ihrer Website.

D.H. eine hohe Bounce Rate bedeutet: Es finden relativ viele Besuche ohne Interaktion statt. Eine niedrige Bounce Rate bedeutet: Es finden relativ viele Besuche mit Interaktion statt.

Welche Bounce Rate ist gut?

Je nachdem, wie Ihre Website funktioniert können Bounces absolut in Ordnung oder aber auch unerwünscht sein. Normale Werte liegen zwischen 15% und 95%. Man kann nicht ohne weiteres sagen was ein guter Wert ist. Das hängt sehr stark von der jeweiligen Website ab.

Beispiele

Blog:

Mein Blog bietet hauptsächlich Inhalte sehr grundlegender Art. Es wird zu den Inhalten kaum Meinungsverschiedenheiten geben. Ich provoziere nicht absichtlich und rechne daher auch nicht mit vielen Kommentaren. Mein durchschnittlicher Besucher sucht bei Google nach einem Thema, das in diesem Blog besprochen wird, findet meine Artikel, sieht seine Fragen beantwortet und verlässt die Seite wieder. Mission erfüllt!

Aus Sicht meines Blogs ist dieser Besuch ein Bounce. Und ich könnte dieses Blog sehr erfolgreich mit einer Bounce Rate von 90% betreiben.

Webshop:

Für einen Webshop, der den Großteil seines Web Traffics z.B. über Google Adwords oder andere Online-Marketing-Kanäle erzeugt, sind 90% Bounce Rate ein Alarmzeichen. Es ist klar, dass ein Einkauf im Shop nicht mit einem einzigen Seitenaufruf stattfinden kann. Auch Sekundärziele, wie die Registrierung für einen Newsletter können nicht mit einem einzigen Seitenaufruf erreicht werden.

Jeder Bounce im Web Shop weist darauf hin, dass primäre und sekundäre Ziele des Webshops, nämlich Umsatz, Kundenbindungung und Gewinn zu erzielen, nicht erreicht werden.

Wenn man für Traffic nicht bezahlt, mag das noch zu verschmerzen sein. Viele Shops kaufen Ihren Traffic ein. Jeder Bounce ist damit verlorener Gewinn. Bounces in Webshops kosten richtig Geld.

Interpretation

Zur Interpretation der einfachen Kennzahl Bounce Rate ist die Kenntnis der Hintergründe wichtig.

Stellen Sie sich folgende Fragen:

  • Was sind die primären und sekundären Ziele einer Website?
  • Woher kommt der Traffic meiner Website?
  • Wie sieht die Bounce Rate einzelner Marketingkanäle oder sogar einzelner Landingpages aus?

Wenn Sie für Traffic zahlen, dann stellen Sie sich zusätzlich die Frage: „Wie hoch darf meine Bounce Rate maximal sein, damit ich noch Gewinn machen kann?“

Wie immer hängt hier alles mit allem zusammen – die Art Ihres Angebotes, Ihre Pläne, Konversionsrate, Bounce Rate, Kosten für Traffic usw…

Deshalb kann ich Ihnen an dieser Stelle keine Patentrezepte nennen.

Optimierung der Bounce Rate

Wenn Sie aber zu dem Schluss kommen, dass Sie etwas an Ihrer Bounce Rate ändern müssen, dann werden Sie aktiv! Optimieren Sie Ihre Bounce Rate.

  • Prüfen Sie ob Sie den richtigen Traffic kaufen
  • Prüfen Sie ob Ihre Website das richtige Angebot für das angesprochene Publikum ist
  • Prüfen Sie ob Ihre Website evtl. keine Interaktion möglich macht
  • Prüfen Sie ob Ihre Website mit allen aktuellen Browsern bedienbar ist
  • Prüfen Sie ob Ihre Website auf Ihr Publikum evtl. abschreckend wirkt
  • gesunder Menschenverstand schadet selten

Wenn Sie Schwächen erkannt haben, dann beseitigen Sie diese Schrittweise. Kontrollieren nach jedem Optimierungsschritt Ihren Erfolg und steuern Sie nach.

Viel Erfolg beim Optimieren der Bounce Rate. Ich freue mich auf Ihre Erfolgsmeldungen und Kommentare.

Logfile Analyse – Hits, Files, Sites und Pages

Was sind Pages, Sites, Hits und Visits? – Das sind Ausdrücke aus der Webanalyse, genauer der Logfile Analyse.

Nach wie vor hat die Logfile Analyse Ihre Berechtigung. Analyzer wie z.B. „analog“ oder „webalizer“ sind sehr beliebt und in fast jedem Webhostingpaket enthalten.

Sehen wir uns die Zahlen, die diese Tools erzeugen etwas genauer an. Zahlen aus der Logfileanalyse sollten nicht mit den Zahlen, die mit moderneren Methoden erhoben werden, verglichen werden. Mehr dazu finden Sie im Artikel Logfile Analyse oder Tagging?

Logfile Analyse

Logfiles sind Protokolldateien (log), in den der Webserver festhält welche Anfragen er erhalten und beantwortet hat. Der Logfile Analyzer (ein kleines Programm) zählt nun alle Zeilen in diesen Dateien, das Auftreten bestimmter Worte oder Ausdrücke und erstellt Statistiken über die Ergebnisse dieser Logfileanalyse.

Hits

Jede Zeile im Logfile  repräsentiert eine Anfrage bzw. die zugehörige Antwort des Webservers. Der Webserver schreibt eine Zeile für jede Grafik, jede HTML-Seite und jedes .css File, das er ausliefert.

Die Kennzahl Hits (deutsch: Treffer) ist nichts anderes als die Anzahl der Zeilen im Logfile für einen Zeitraum.

Wenn ein Besucher ein Seite aufruft, dann werden normalerweise viele Dateien geladen. Oft sind das 30 oder mehr Dateien. Bei manchen Seiten können auch hunderte von Dateien geladen werden.

Für jede Seite kann die Anzahl der geladenen Datei unterschiedlich sein. Es ist deshalb sehr schwer aus den Hits die Anzahl der Pageviews zu bestimmen.

Zusätzlich finden Sie im Logfile auch Hits, die keine Dateien, sondern nur Statusinformationen beinhalten.

Pages

Um die Zahl der vom Server ausgelieferten Seiten (Pages) zu bestimmen, zählt ein Analyzer alle Zeilen, die Dateinamen mit bestimmten Endungen enthalten. Z.B.  „.html“, „.php“, „jsp“ …

Die Anzahl der vom Server ausgelieferten Seiten ist aber nicht identisch mit der Zahl der von Besuchern aufgerufenen Seiten. Viele Seiten, die ein Besucher sieht kommen nicht vom Webserver direkt, sondern von schnellen Zwischenspeichern (Proxies). Diese Aufrufe erreichen die Server nicht und sind deshalb auch in den Logfiles nicht enthalten.

Wenn Sie sich für die von Besuchern aufgerufenen Seiten interessieren, dann sollten Sie nicht in Logfiles nachsehen, sondern direkt im Browser des Besuchers messen.  (Tagging Methode)

Zudem sollten Sie daran denken, dass die Anzahl der ausgelieferten Seiten davon abhängig ist, in wie weit es  gelingt alle verwendeten Dateiendungen in Ihre Logfileanalyse Software einzutragen.

Wenn Sie z.B. nur Zeilen im Logfile zählen, die auf .html enden und es gibt einige Ihrer Seiten mit der Dateiendung .htm, dann werden Sie die Aufrufe dieser Seiten nicht messen können.

Files

Die Kennzahl Files (deutsch: Dateien) zählt alle Zeilen im Logfile, die nicht nur reine Statusinformationen enthalten.

Sites

Damit der Webserver Webseiten ausliefern kann benötigt er die IP Adresse des Besuchers einer Website. Im Logfile wird für jeden Request die IP Adresse des Besuchers festgehalten. Die Kennzahl ‚Sites‘ ist die Anzahl der unterschiedlichen IP Adressen im Logfile für einen bestimmten Zeitraum. Unterschiedlich heißt in diesem Zusammenhang: Jede IP Adresse wird nur einmal gezählt.

Visits

Für jede Zeile im Logfile wird der Zeitunterschied zum vorigen Request von der selben IP Adresse berechnet. Immer dann, wenn der Zeitunterschied größer als ein bestimmter Wert (meistens 30 Minuten) wird, dann wird ein neuer Besuch (Visit) gezählt. D.h. wenn ein Besucher mehr als 30 Minuten inaktiv ist, dann wird beim nächsten Seitenaufruf ein neuer Besuch gezählt.

Verwenden Sie Logfile-Analyse? Wenn ja, dann schreiben Sie doch einen Kommentar. Teilen Sie uns mit, wie Sie Ihre Analysen einsetzen.

 

Links:

webalizer – The Webalizer ist ein schneller und freie Logfileanalyseprogram

analog –  Der weltweit meistbenutzte Logfile Analyzer

Besuche,Visits und Sessions

Begriffsdefinition Besuche

Die Begriffe Besuch, Session und Visit bezeichnen in der Webanalyse dieselbe Kennzahl.

Definition der DAA

Ein Besuch (auch Visit oder Session) ist eine Interaktion einer Person, mit einer Website, die aus einem oder mehreren Aufrufen einer vom Analysten zu definierenden inhaltlichen Einheit (d.h. Seitenaufruf) besteht. Wenn eine Person innerhalb einer gewissen Zeitspanne keine weitere Aktion (in der Regel zusätzliche Page Views) auf der Website entfaltet, ist der Besuch beendet.

Ein Besuch ist mit anderen Worten ein zusammenhängender Aufenthalt. Wenn man für eine gewisse Zeit irgendwo hin geht, dann besucht man diesen Ort und wenn man von dort weg geht, dann ist der Besuch in aller Regel beendet.

Man bekommt ein ganz gutes Verständnis für die Anzahl der Besuche einer Website, wenn man sich zum Beispiel fragt: „Wie oft war ich heute auf www.zeit.de?“ – „Heute Morgen einmal und heute Abend einmal.“ Dabei haben Sie vermutlich jedes Mal eine oder mehrere Seiten auf www.zeit.de angesehen.

Ein weiteres Beispiel:
Wie in meinem Artikel über die Kennzahl Unique Visitors, stellen wir uns ein Hotel vor. Wir übernachten dort jedes Jahr im Urlaub. Wenn wir nun fragen: „Wie oft war ich in diesem Hotel?“ gibt uns die Antwort wieder die Anzahl unserer Besuche (oder auch Sessions bzw. Visits).

Das Ende des Urlaubs ist immer genau definiert, also wissen wir auch immer, wann ein Aufenthalt (Besuch) beendet ist.

Wenn wir uns jetzt einen Geschäftsreisenden vorstellen, der mehrfach im Monat oder sogar in der Woche in Hotels übernachtet, dann wird es schwieriger eine Aussage zu treffen.

Unser Reisender aus Karlsruhe übernachtet z.B. 2 Tage hintereinander in Frankfurt, reist danach für 3 Tage nach New York, ist das Wochenende wieder zu Hause, fährt nächste Woche wieder für einen Tag nach Frankfurt, übernachtet dort, fährt für eine Übernachtung nach Mannheim und danach wieder nach Frankfurt.

Stadt Anzahl der Tage
Frankfurt 2
New York 3
Frankfurt 1
Mannheim 1
Frankfurt 1

 

Wie oft war unser Reisender nun in Frankfurt? – Klar 3 Mal. Wie wäre es, wenn der Reisende nicht in Mannheim übernachtet hätte und dort für 16 Stunden gewesen wäre? Wenn er nun spät in der Nacht wieder in sein Hotel in Frankfurt kommt? Zählen wir das als neuen Besuch? Wahrscheinlich nicht, es war ja nur ein kurzer Abstecher nach Mannheim.

Beendet nun der Aufenthalt in Mannheim den Besuch in Frankfurt? – Das hängt wahrscheinlich davon ab, wie lange unser Reisender sich in Mannheim aufhält – oder wie lange er NICHT in Frankfurt ist.

Das Ende eines Besuches festzulegen ist der Kernpunkt bei der Zählung der Besuche.

Genau wie in unserem Beispiel mit dem Reisenden zählt man auch bei Webseiten dann einen neuen Besuch, wenn der Besucher für eine gewisse Zeit nicht mehr auf der jeweiligen Seite aktiv war.

Diese Zeitspanne wird auch Timeout genannt. Wenn der Besucher bis zum Timeout keine weitere Seite aufgerufen hat, dann beginnt beim nächsten Seitenaufruf ein neuer Besuch.

In der Praxis hat sich für Webseiten ein Timeout von 30 Minuten bewährt. Die meisten Anbieter von Web Analytics Lösungen verwenden einen Session Timeout von 30 Minuten.

In Webanalyse erfassen wir aber nicht nur das Verhalten eines einzelnen Besuchers, sondern wir erfassen das Verhalten vieler Besucher. Wir messen also viele Besuche von vielen Besuchern. Häufig werden beide Begriffe wegen der Ähnlichkeit verwechselt.

Technische Umsetzung

Die technische Umsetzung der Messung funktioniert ähnlich wie die Messung der Besucher, mit dem Unterschied, dass das für die Messung verwendete zusätzliche Cookie eine Laufzeit von 30 Minuten nach dem letzten Seitenaufruf erhält.

Wir speichern also eine Session ID in einem 30 Minuten gültigen Cookie im Browser unseres Besuchers. Wenn der Besucher innerhalb dieser 30 Minuten wieder eine Seite auf unserer Website aufruft, dann erkennen wir die Session wieder. Wenn nicht, dann wird beim nächsten Page View eine neue Session ID erzeugt und wieder für 30 Minuten im Browser unseres Besuchers gespeichert.

Zur Berechnung der Kennzahl Besuche (auch Sessions oder Visits) zählen wir später einfach nur die unterschiedlichen (unique) Session IDs der Besucher.

Achtung:
Manche Browser akzeptieren nur sogenannte „Browser Session Cookies“, das sind Cookies ohne Laufzeitbegrenzung, die gelöscht werden sobald der Browser geschlossen wird (das Ende der Browser Session). Damit ist aber nicht unser Cookie zur Zählung der Besuche gemeint, das nach 30 Minuten gelöscht wird. Es handelt sich nur um eine zufällige Namensgleichheit.
Dieses Verhalten mancher Browser bedeutet, dass das Cookie zur Zählung der Besuche nicht im Browser gespeichert werden kann, obwohl es evtl. sogar noch schneller gelöscht wird als die Cookies, die der Browser akzeptiert.(Browser Session Cookies) Dies wiederum hat zur Folge, dass uns der Browser beim nächsten Seitenaufruf kein Cookie mit unserer Session ID senden kann und daher ein neuer Besuch gezählt wird.

Was sagt uns diese Kennzahl Besuche in der Webanalyse?

Wir kennen bereits die Kennzahl Besucher (siehe Artikel: Unique Visitors). Jeder Besucher in unserer Statistik besucht mindestens einmal die Website, die wir analysieren.

Wenn die Anzahl der Besucher konstant bleibt und die Anzahl der Session steigt, dann können wir das so interpretieren, dass wir offensichtlich jemanden dazu veranlasst haben wieder zu kommen. Mit anderen Worten: Wir haben sein *Interesse* geweckt.

Wir haben damit eine höhere Bindung der Besucher an unsere Site erreicht. Das ist sehr positiv zu bewerten.

Anders herum, wenn wir immer weniger Besucher je Besucher zählen, dann wir unsere Seite zunehmend uninteressanter für unsere Besucher.

Unser Ziel sollte es also sein, die Anzahl der Visits je Besucher zu steigern oder auf hohem Niveau zu halten.

 

Web Analytics mit System – Vortrag

Web Analytics mit System Vortragsfolien (Slides)

Im Bereich Web Analytics werde ich immer wieder mit dem Umstand konfrontiert, dass hohes technisches Know How und Brachenwissen mit einer ganz erstaunlichen Orientierungslosigkeit in Bezug auf grundlegende Vorgehensweisen in der Webanalyse zusammen treffen.

Ein häufiges Symptom dafür ist, dass mit sehr hohem Aufwand gemessen wird und Charts erstellt werden, ohne dass jemals irgendjemand vor hätte aus der Analyse Schlüsse zu ziehen, die in Optimierungsmaßnahmen enden.

Sehr hohen Aufwand ohne wirklichen Nutzen zu betreiben ist evtl. eine Vorgehensweise, die man überdenken möchte. Unter Umständen wäre es also nützlich sich die grundlegenden Vorgehensweisen und Abläufe im Bereich Web Analytics zu vergegenwärtigen.

In den Slides, die ich hier vorstelle geht es um mein Grundverständnis der Aufgaben eines Webanalysten und des methodischen Ablaufes von Optimierungsprojekten.

Der Vorteil der hier vorgestellten Methode besteht darin, dass sie einfach, wiederholbar und ergebnisorientiert ist.

Sie benötigen keine Web Analytics Gurus sondern Sie gehen systematisch an die Webanalyse heran.

Aus dem Inhalt

Ich schlage normalerweise eine iterative Vorgehensweise mit 5 einfachen Schritten vor:

1.Messen!
2.Verstehen!
3.Visionen entwickeln!
4.Überzeugen!
5.Handeln!

 

Weitere Details entnehmen Sie bitte den Slides

 

Web Analytics mit System Vortragsfolien (Slides)

Web Analytics mit System Slide 3

 

Diese Präsentation besteht aus 12 Slides. Sie können die Slides gerne für eigene Veranstaltungen nutzen.

Web Analytics mit System (PDF)