Fünf häufig missverstandene Google Analytics-Metriken

Veröffentlicht: 2021-08-12

Einige Google Analytics-Metriken verwirren die Welt des Online-Marketings und werden oft falsch interpretiert. Dieser Artikel klärt diese und erklärt genau, wie die einzelnen Werte berechnet werden und wie sie zu interpretieren sind.

1. Durchschnittliche Verweildauer auf der Seite / Durchschnittliche Sitzungsdauer

Google Analytics berechnet die auf einer Seite verbrachte Zeit als Differenz zwischen dem Seitenaufbau einer Seite und dem Seitenaufbau der nächsten Seite. Aus diesem Grund kann Google Analytics die auf der letzten Seite einer Sitzung verbrachte Zeit nicht berechnen. Um dies auszugleichen, werden bei der Berechnung der durchschnittlichen Besuchszeit einer Seite alle Seitenladevorgänge ausgeschlossen, bei denen die vorherige Seite einer Sitzung angezeigt wird. Dadurch basiert die Berechnung der durchschnittlichen Sitzungsdauer einer Seite mit einer hohen Ausstiegsrate auf relativ wenigen Seiten.

Die Metrik „Durchschnittliche Sitzungsdauer“ hingegen berücksichtigt nicht die Zeit, die auf der letzten Seite einer Sitzung verbracht wird. Dabei wird die Gesamtzeit auf der Website bis zum Laden der vorherigen Seite verwendet und diese Gesamtzeit durch die Anzahl der Sitzungen geteilt. Aus diesem Grund wird die gemessene durchschnittliche Sitzungsdauer tendenziell niedriger angegeben, als sie tatsächlich ist.

Die folgenden beiden Beispiele zeigen die Berechnung der beiden Metriken:

Session 1

Zeit beim Seitenbesuch 1

Für diese Sitzung sehen die beiden Metriken „durchschnittliche Sitzungsdauer pro Seite“ und „durchschnittliche Sitzungsdauer“ wie folgt aus:

  • Zeit auf Seite A = 5 Min.
  • Zeit auf Seite B = 5 Min.
  • Zeit auf Seite C = Die Zeit auf Seite C kann nicht berechnet werden und wird daher von der Berechnung der durchschnittlichen Zeit auf Seite ausgeschlossen. (Wenn GA aus den verbleibenden Seitenaufrufen keine durchschnittliche Zeit auf Seite C berechnen kann, wird dies als 0 angezeigt).
  • Sitzungsdauer = 10 Min.

Sitzung 2

Diese Sitzung führt zu den folgenden Werten für die beiden Metriken:

  • Zeit auf Seite A = 2 Min.
  • Zeit auf Seite C = 2 Min.
  • Zeit auf Seite B = Die Zeit auf Seite B kann nicht berechnet werden und wird daher von der Berechnung der durchschnittlichen Zeit auf Seite ausgeschlossen. (Wenn GA aus den verbleibenden Seitenaufrufen keine durchschnittliche Zeit auf Seite B berechnen kann, wird dies als 0 angezeigt).
  • Sitzungsdauer = 4 Min.

Sitzung 3

Während Sie hier sind, würde die verbrachte Zeit so aussehen:

  • Verweildauer auf Seite A = Die Verweildauer auf Seite A kann nicht berechnet werden, diese wird daher von der durchschnittlichen Verweildauer auf der Seite ausgeschlossen. (Wenn GA aus den verbleibenden Seitenaufrufen keine durchschnittliche Zeit auf Seite A berechnen kann, wird dies als 0 angezeigt).
  • Sitzungsdauer = 0 Min.

Die durchschnittliche Verweildauer auf den verschiedenen Seiten und die durchschnittliche Verweildauer vor Ort für alle Besuche wäre somit:

  • Durchschnittliche Zeit auf Seite A = (5 Min. + 2 Min.)/2 = 3,5 Min.
  • Durchschnittliche Zeit auf Seite B = 5 Min.
  • Durchschnittliche Zeit auf Seite C = 2 Min.
  • Durchschnittliche Sitzungsdauer = (10 Min. + 4 Min. + 0 Min.)/3 = 4,67 Min.

Dies ist bei Websites und Seiten mit hohen Absprung- und Ausstiegsraten unbedingt zu beachten. In diesem Fall ist Google Analytics auf kleine Stichproben angewiesen, was zu irreführenden oder verzerrten Informationen führen kann.

2. Benutzer

Google Analytics verwendet Cookies, die im Browser gespeichert werden, um die Anzahl der Besucher zu messen. Aus diesem Grund sieht Google Analytics jeden Browser und jedes Gerät als neuen Besucher. Dadurch zählt Google Analytics einen Browser als eindeutigen Besucher, wenn zuvor Cookies gelöscht wurden.

Dadurch ist die Besucherzahl in Google Analytics fast immer höher als die effektive Besucherzahl Ihrer Website.

Die Grafik zeigt, wie einfach es für zwei verschiedene Personen ist, in Google Analytics als fünf einzelne Besucher aufgeführt zu werden.

Dieses Problem können Sie umgehen, wenn Sie mit User-IDs arbeiten. In diesem Fall haben Sie genauere Angaben, wie viele verschiedene Personen Ihre Webseite besuchen.

3. Direktverkehr

Beim ersten Kennenlernen der verschiedenen Traffic-Quellen wird vielen Menschen beigebracht, dass direkter Traffic das Ergebnis davon ist, dass jemand die URL direkt in den Browser eingibt oder auf ein Lesezeichen klickt. Obwohl beides zu direktem Verkehr führt, ist es wichtig zu beachten, dass der direkte Bucket auch viel mehr Verkehr auffängt. Die eigentliche Definition von direktem Datenverkehr ist jeder Datenverkehr, bei dem die erste Seite der Sitzung keinen Referrer in den Headern der HTTP-Anfrage enthält.

Dies kann mehrere Gründe haben:

  • Ein Verweis von https auf http enthält keine Verweisinformationen.
  • Bestimmte Apps geben keine Empfehlungsinformationen weiter.
  • Ungetaggte E-Mails und Links aus einem ungetaggten Werbe-PDF-, Excel- oder Word-Dokument enthalten keine Empfehlungsinformationen.
  • Sie erhalten auch Browsererweiterungen, die Referrer-Informationen ändern oder entfernen können.
  • Und schließlich maskieren oder entfernen einige Websites Verweisinformationen, wenn Besucher zu einer anderen Website weitergeleitet werden (aus Sicherheitsgründen).

Während das Anklicken eines Lesezeichens oder die direkte Eingabe der URL in die Adressleiste als direkter Traffic gezählt wird, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass viele andere Traffic-Quellen unter den direkten Traffic fallen. Dies liegt hauptsächlich daran, dass GA die meiste Zeit nicht weiß, woher dieser Traffic kommt.

4. Seitenaufrufe vs. einzigartige Seitenaufrufe

Google Analytics definiert den Begriff Seitenaufruf als eine Ansicht einer Webseite, die vom Analytics-Tracking-Code erfasst wird. Jedes Mal, wenn die Seite neu geladen wird, wird ein neuer Seitenaufruf gezählt. Wenn Sie sich in der Zwischenzeit andere Seiten ansehen und dann wieder auf die ursprüngliche Seite zurückkehren, wird die Seite wieder mit einem Seitenaufruf berechnet.

Eindeutige Seitenaufrufe werden auf Sitzungsebene registriert. Diese stellen eine Ansammlung von Seitenaufrufen dar, die von demselben Benutzer während derselben Sitzung generiert wurden. Wenn Sie diesen Blogbeitrag beispielsweise zehnmal besuchen, werden zehn Seitenaufrufe gezählt, aber nur ein eindeutiger Seitenaufruf. Aus diesem Grund sind die Seitenaufrufe immer höher als die eindeutigen Seitenaufrufe.

Seitenaufrufe zeigen Ihnen, wie Benutzer mit Ihrer Website interagieren. Da einzelne Seitenaufrufe Seitenaktualisierungen und mehrere Seitenaufrufe in einer einzigen Sitzung ignorieren, erhalten Sie einen genaueren Überblick über die Menge des Benutzerverkehrs. So können Sie leichter erkennen, welche der Seiten für Ihre Nutzer effektiv attraktiv sind. Sie können dann herausfinden, wie Sie Inhalte auf Ihrer Website am besten gestalten, um einzigartigere Seitenaufrufe zu generieren.

5. Absprungrate

Google Analytics definiert einen Bounce als eine Sitzung zu einer einzelnen Seite Ihrer Website. Die Bounce-Rate umfasst daher die Anzahl der Bounces geteilt durch die Anzahl der Sitzungen. Das Problem liegt hier bei der Absprungrate für einzelne Seiten. Hier wird die Bounce-Rate berechnet als die Anzahl der Bounces auf dieser Seite geteilt durch die Gesamtzahl der Sitzungen, bei denen diese Seite die Einstiegsseite ist.

Die Absprungrate auf Seitenebene wird oft mit der Austrittsrate verwechselt. Die Exit-Rate zeigt auch, wie oft eine Seite verlassen wurde, ähnlich der Absprungrate. Die Ausstiegsrate wird wie folgt berechnet: Wie oft die Seite die letzte Seite einer Sitzung ist geteilt durch die Anzahl der Seitenaufrufe.

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen diesen beiden Metriken zu verstehen. Das folgende Beispiel verdeutlicht den Unterschied etwas besser:

Stellen Sie sich vor, auf einer Webseite gibt es nur diese vier Sitzungen:

Session 1:

Sitzung 2:

Sitzung 3:

Sitzung 4:

Insgesamt zählen nur zwei Sessions als Bounces, Session 2 und Session 4. Somit beträgt die Website-Bounce-Rate 2/4 = 50%

  • Seite A hat drei Seitenaufrufe (Besuch 1, 2 und 3) und zwei Ausgänge (Besuch 2 und 3); dies entspricht einer Ausstiegsrate von 2 / 3 = 66,66%.
  • Seite A war auch zweimal die Zielseite (Besuch 1 und 2) und hat einen Bounce (Besuch 2); dies entspricht einer Absprungrate von 1 / 2 = 50%
  • Seite B hat auch zwei Seitenansichten (Besuch 2 und 3); es hat jedoch keine Exits, also eine Exit-Rate von 0%. Es war auch einmal die Zielseite (Sitzung 3), aber da dies kein Absprung war, hat es eine Absprungrate von 0 %.
  • Seite C hat drei Seitenaufrufe (Besuch 1, 3 und 4) und einen Ausstieg (Besuch 4), also eine Ausstiegsrate von 1 / 3 = 33,33 %
  • Seite C war jedoch nur einmal die Zielseite (Besuch 4), da dies auch ein Absprung war, hat Seite C eine Absprungrate von 100 %
  • Schließlich hatte Seite D nur einen Seitenaufruf (Besuch 1), wo es auch die Ausstiegsseite war, was zu einer Ausstiegsrate von 100 % führte. Da Seite D nie die Zielseite war, hatte sie keine Bounces und eine Bounce-Rate von 0 %.

Wie dieses Beispiel zeigt, können die Absprungrate der Website, die Absprungrate der einzelnen Seiten und die Ausstiegsrate der Seiten sehr unterschiedliche Ergebnisse erzielen und somit auch zusätzliche Erklärungen liefern. Entscheidend ist, dass die drei Metriken richtig interpretiert werden und die Ergebnisse entsprechend in die Bewertung der Website einfließen.

Wenn Sie Fragen zu diesen Metriken haben, können Sie sich gerne an uns wenden.