Intelligentes Scroll-Tracking mit Google Tag Manager

Wenn Sie Google Tag Manager (GTM) verwenden, kann das Scroll-Tracking mit dem in GTM integrierten Scroll-Tiefen-Trigger in wenigen schnellen Schritten durchgeführt werden, was dies zu einer wirklich einfachen Aufgabe macht. Nachdem wir dies in den letzten Jahren viele Male implementiert haben, haben wir festgestellt, dass der Out-of-the-Box-GTM-Trigger einige Einschränkungen hat. Aus diesem Grund werden wir einige Tricks teilen, die Sie beim Anpassen Ihres Scroll-Trackings nützlich finden könnten.

Unser Ansatz wird Ihnen mit Sicherheit genauere Scroll-Tracking-Daten liefern, es Ihnen ermöglichen, Ihre Metriken wie die Absprungrate in etwas viel Aussagekräftigeres umzuwandeln, und Sie werden in der Lage sein, die Qualität Ihrer Inhalte wirklich zu messen .

Die Idee dahinter

Unsere individuelle Lösung ist besonders interessant, wenn Sie eine inhaltsreiche Seite haben. Ein Problem mit dem standardmäßigen Scroll-Tiefen-Trigger besteht darin, dass es egal ist, ob die Seite lang oder kurz ist. Wenn Sie eine sehr kurze Seite haben, ist es möglich, dass beim Laden der Seite alle Schwellenwerte erreicht werden, was dazu führt, dass viele gtm.scrollDepth-Ereignisse in die Datenschicht übertragen werden und Ihre Tags auslösen, obwohl der Benutzer nie gescrollt hat . Abhängig von Ihren Interaktionstreffer-Einstellungen in GTM kann dies Ihre Absprungrate senken .

Da niemand seine Website manuell durchgehen und kurze und lange Seiten filtern möchte (und dann in Bereitschaft sein möchte, wenn neue Inhalte veröffentlicht werden), gibt es dafür eine einfachere Lösung: Wir verwenden eine benutzerdefinierte Javascript-Variable, die die Länge automatisch misst der Seite, entscheidet, ob sie für das Scroll-Tracking geeignet ist – also „lang genug“ – und aktiviert erst dann den Scroll-Tracking-Trigger für die Seite.

Schritt 1: Konfigurieren der benutzerdefinierten Scrolltiefen-Schwellenwertvariable und des Triggers

Um das Scroll-Tracking-Tag nur auf Seiten auszulösen, auf denen Schwellenwerte nicht automatisch erfasst werden, müssen wir eine Bedingung festlegen, damit der Trigger nur dann ausgelöst wird, wenn die Seite lang genug ist, um für Ihr Tracking sinnvoll zu sein.

Erstellen Sie in Ihrem GTM-Container eine benutzerdefinierte Javascript-Variable, die so aussehen sollte (Gutschrift geht an Simo Ahava ). Bearbeiten Sie die folgenden Variablen entsprechend Ihren Anforderungen:

• maximumRatio : Dies ist ein Wert zwischen 0 und 1 und spiegelt das Verhältnis zwischen der Höhe des Browser-Ansichtsfensters und der Seitenhöhe wider. Ein Wert von 0,25 bedeutet, dass maximal 25 % der Seite im Browser-Viewport sichtbar sind, der Rest nur durch weiter nach unten scrollen.
• VerticalScrollDepths : Dies sind die verschiedenen Schwellenwerte, die Sie für die Verfolgung Ihrer Seite festlegen können.
• fallbackDepths : Wir empfehlen, dies bei '101' zu belassen, was der Variablen einen Fallback-/Standardwert gibt, wenn das maximale Verhältnis überschritten wird.

Fügen Sie nun diese Variable {{Custom JS – Vertical Scroll Depths}} zum Prozentfeld „Vertical Scroll Depths“ in Ihrem Scroll Trigger hinzu und aktivieren Sie sie für „Window Load“ auf allen Seiten.

Schritt 2: Einstellen des Nicht-Interaktions-Treffers

Es gibt verschiedene Einstellungen für diesen Parameter, die sich darauf auswirken, wie Google Analytics den Ereignistreffer registriert:

• Auf false setzen : Wenn ein Benutzer ein Ereignis auf einer Seite auslöst, würde dies standardmäßig bedeuten, dass er mit der Seite interagiert und daher nicht als Bounce gezählt wird. In Verbindung mit Scroll-Tracking sollten Sie mit dieser Einstellung vorsichtig umgehen, da Ihre Absprungrate dadurch nahe Null gesetzt wird.
• Auf true setzen : Wenn Sie nicht möchten, dass Scroll-Ereignisse Ihre Absprungrate beeinflussen, dann ist dies die richtige Einstellung für Sie. Es verhindert aber auch tiefere Einblicke in das Nutzerverhalten.
• Benutzerdefinierte Einstellung: Wenn Sie eine inhaltsintensive Website mit längeren Seiten haben, möchten Sie möglicherweise zwischen „schnellen Blättern“ und engagierten Benutzern unterscheiden. Für einen realistischeren Ansatz empfehlen wir diese Lösung: Benutzer, die beispielsweise über 75% scrollen, gelten als sinnvoll. Scrolltiefen, die oft sofort erreicht werden (wie 25%), werden als nicht interaktive Events an Google Analytics gesendet. Dadurch kommen Sie Ihrer Absprungrate näher, die die wahre Absicht Ihrer Benutzer widerspiegelt. Dazu müssen Sie die Variable {{Custom JS – Scroll is Non-Interactive}} einrichten. Die Variable {{Scroll Depth Threshold}}in dieser Funktion ist eine integrierte Variable, die Sie aktivieren und auswählen können, indem Sie ihr Kästchen ankreuzen.

Schritt 3: Alles zusammenfügen

Der letzte Schritt besteht darin, das Google Analytics-Ereignis-Tag einzurichten, das unsere Scroll-Daten an Google Analytics sendet. Für eine Schritt-für-Schritt-Anleitung besuchen Sie bitte unseren vorherigen Blog-Beitrag , der dies detailliert beschreibt. Wichtig für diese Einrichtung ist, dass Sie die Variablen {{Scroll Depth Threshold}} und {{Custom JS – Scroll is Non-Interactive}} in den richtigen Feldern hinzufügen. Eine detaillierte Ansicht der Konfiguration finden Sie unten:

Sobald das Tag konfiguriert ist, verbinden Sie den Trigger aus Schritt 1 mit Ihrem Scroll Tracking Tag und Sie sind bereit zum Testen.

Hier sind unsere Testergebnisse

Wir haben die verschiedenen Non-Interaction Hit-Einstellungen (wie in Schritt 2 beschrieben) getestet und wie sie sich auf die Absprungrate auswirken.

Wie die obige Grafik zeigt, war unsere Absprungrate ziemlich niedrig, wenn der Parameter „Nicht-Interaktion“ auf „ false“ gesetzt war (August – September 2019). Diese Einstellung implizierte, dass jedes ausgelöste Schriftrollenereignis, einschließlich schneller und versehentlicher Schriftrollen, als Interaktion angesehen wurde. Daher interpretiert Google Analytics dies als interagierten Benutzer. Selbst wenn Benutzer sofort ohne weitere Klicks abprallten, wurden sie nicht als Bounce gewertet. Das Ergebnis war eine sehr niedrige Absprungrate von etwa 10 %. Sie wissen wahrscheinlich, dass dies ein bisschen „zu schön um wahr zu sein“ aussieht.

Im Oktober haben wir auf die entgegengesetzte Einstellung umgestellt und den Parameter non-interaction auf true gesetzt. Hier wurden die ausgelösten Scroll-Ereignisse, egal wie weit Benutzer gescrollt haben, in Analytics nicht als Interaktion gewertet. Das Setzen des Parameters auf true deaktiviert grundsätzlich die Interaktionserkennung. Dies könnte als die sichere, aber nicht perfekte Option angesehen werden. Das Ergebnis war eine viel höhere und wahrscheinlich realistischere Absprungrate von etwa 70 %. In diesem Fall haben wir nur Nutzer gemessen, die tatsächlich auf den Inhalt der Seite geklickt oder mit ihm interagiert haben. Wir hielten diesen Ansatz jedoch für zu extrem für uns. Der Inhalt unserer Website wird ständig aktualisiert und insbesondere unser Blog zieht ein großes Publikum an. Wir wollen messen, wie weit Nutzer tatsächlich scrollen und unsere inhaltsintensiven Abschnitte lesen.

Also haben wir im November auf eine maßgeschneiderte Lösung umgestellt, die unsere bevorzugte Einstellung ist. Wir zählen nur Benutzer, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten, als interagiert. Diejenigen Besucher, die nur ein paar Zeilen oder einen Absatz nach unten scrollen und gleich danach wieder gehen, gelten als Bounce. Für uns ist ein aktiver Nutzer derjenige, der über 75 % der Seitentiefe scrollt. Sie können Ihre Bildlauftiefe % auf einen beliebigen Wert einstellen, der Ihren Anforderungen entspricht.