Und das Beste daran: Organische Suchergebnisse sind kostenlos!
Relevante Antworten in den organischen Suchergebnissen zu finden, ist ein wirkungsvoller Weg, um potenzielle Kunden im Marketing-Funnel zu erreichen. Und obwohl wir über soziale Medien und Native Advertising werben können, erreicht nichts die unmittelbare Relevanz starker organischer Suchergebnisse.
Deshalb ist es wichtig zu verstehen, wie Nutzer mit unseren Inhalten interagieren. Dieses Verständnis wird jedoch dadurch erschwert, wie Google Analytics typische Nutzungsmetriken darstellt, insbesondere in Bezug auf Absprungrate und Verweildauer auf der Seite.
In diesem Artikel untersuche ich die Schwächen der Engagement-Metriken in Google Analytics und zeige Ihnen, wie Sie bessere Daten erhalten. Denn letztendlich benötigen wir als moderne, datengetriebene Marketer verlässliche Daten, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Intelligente Entscheidungen brauchen intelligente Daten.
Die folgenden Beispiele beziehen sich auf den Besuch einer einzelnen Inhaltsseite Ihrer Website. Mein Hauptaugenmerk liegt auf der organischen Suche, aber der hier beschriebene Ansatz funktioniert genauso gut für Traffic aus sozialen Medien oder nativen Quellen. Folgendes passiert im Allgemeinen:
- Ein Benutzer sucht nach einem Thema.
- Der Nutzer klickt auf einen Artikel auf Ihrer Website.
- Der Nutzer verbringt ein paar Minuten auf Ihrer Website und liest den gesamten Artikel.
Das Problem liegt darin, wie Google diesen Besuch erfassen würde. Er würde als Absprung mit einer Verweildauer von null Sekunden angezeigt. Dieser engagierte Nutzer, der Ihren gesamten Artikel gelesen und die Seite dann verlassen hat, wird also als jemand gemeldet, der nur kurz da war und sie sofort wieder verlassen hat. Nicht gut!
Warum meldet Google Analytics einen Besuch als Absprung?
Absprungrate verstehen
Hier ist Googles Definition der Absprungrate:
A prallen Ein Absprung ist eine Sitzung, die nur eine einzelne Seite Ihrer Website öffnet. In Analytics wird ein Absprung speziell als eine Sitzung berechnet, die nur eine einzige Anfrage an den Analytics-Server auslöst, beispielsweise wenn ein Nutzer eine einzelne Seite auf Ihrer Website öffnet und diese dann verlässt, ohne während dieser Sitzung weitere Anfragen an den Analytics-Server zu senden.
Die Absprungrate ist die Anzahl der Sitzungen, die nur eine Seite aufgerufen haben, geteilt durch die Gesamtzahl der Sitzungen. Sie gibt den Prozentsatz aller Sitzungen auf Ihrer Website an, bei denen die Nutzer nur eine einzige Seite aufgerufen und nur eine einzige Anfrage an den Analytics-Server gesendet haben.
Diese einseitigen Sitzungen haben eine Sitzungsdauer von null Sekunden, da nach der ersten Seite keine weiteren Zugriffe erfolgen, anhand derer Analytics die Sitzungsdauer berechnen könnte. Weitere Informationen zur Berechnung der Sitzungsdauer finden Sie hier.
Dies bedeutet, dass alle folgenden Situationen als abgebrochener Besuch eingestuft werden:
- Wenn ein Benutzer auf die Zurück-Taste klickt.
- Wenn ein Benutzer das Browserfenster oder den Browsertab schließt.
- Wenn ein Benutzer manuell eine URL oder Suchanfrage in die Browserleiste eingibt.
- Wenn ein Benutzer auf einen externen Link klickt.
- Oder wenn die Sitzung nach 30 Minuten abläuft.
Bei einer Standardkonfiguration von Google Analytics bedeutet dies letztendlich, dass jeder einzelne Besuch als Absprung gewertet wird, wenn der Nutzer nicht auf eine zweite Seite wechselt.
Abbildung von Stone Temple Consulting
Zeit auf der Seite verstehen
Das Problem mit der Verweildauer auf einer Seite besteht darin, dass sie nicht für die Ausstiegsseite gilt. Wo also ein einzelner Seitenaufruf üblich ist, wie er im Content-Marketing vorkommt, haben wir nur eine einzige Einstiegs- und Ausstiegsseite.
Google definiert „Verweildauer auf der Seite“ wie folgt:
Die Verweildauer (in Sekunden) eines Nutzers auf einer bestimmten Seite wird berechnet, indem die anfängliche Aufrufzeit einer Seite von der anfänglichen Aufrufzeit einer nachfolgenden Seite subtrahiert wird. Diese Kennzahl gilt nicht für Ausstiegsseiten der Website. Die Verweildauer wird als Differenz zwischen dem Startzeitpunkt zweier aufeinanderfolgender Seitenaufrufe berechnet: Seitenaufruf 3 – Seitenaufruf 2 (14:31 – 14:02 = 00:29).
Bildquelle: Google Analytics-Unterstützung
Das bedeutet, dass Google für jede besuchte Seite die anfängliche Anzeigezeit erfasst. Die Verweildauer auf der Seite wird dann als Differenz zwischen dem ersten Seitenaufruf und dem Aufruf der neuen Seite berechnet. Dieses Verfahren gilt nicht für Ausstiegsseiten Ihrer Website.
Das Dilemma der Inhaltsanalyse
Wenn ein Nutzer Ihre Inhalte über eine Suchanfrage findet, sie innerhalb von fünf Minuten komplett liest und dann die Seite verlässt, wird dies als Absprung mit einer Dauer von null Sekunden gezählt. Wenn Sie verstehen möchten, welche Inhalte Ihre Leser fesseln, ist das ein großes Problem. Sehr groß.
Conversions sind im Allgemeinen unser aller Ziel, doch sie basieren auf Engagement, welches wiederum auf Bekanntheit aufbaut. Ohne aussagekräftige Engagement-Kennzahlen können wir Fehlentscheidungen treffen. Ohne die Grenzen der Standardberichte von Google Analytics für einzelne Besuche zu verstehen, könnten wir gravierende Fehler begehen.
Zum Glück ist noch nicht alles verloren. Und da wir wissen, dass wir ein Problem haben, können wir nach Möglichkeiten suchen, unser Reporting zu verbessern, um besser zu verstehen, wie unsere Nutzer mit unseren Content-Marketing-Maßnahmen interagieren.
Verbesserung der Berichterstattung über die Absprungrate
Es gibt einige Lösungen, um Ihre Berichterstattung zur Absprungrate zu verbessern. Wenn Sie den Standard-Universal-Google-Analytics-Code verwenden, können Sie die folgende Zeile zu Ihrem Tracking-Code hinzufügen:
setTimeout(“ga('send', 'event', 'nobounce', '30_sec')”, 30000);
Dadurch wird nach 30 Sekunden ein Ereignis ausgelöst, das diesen Besuch als nicht abgebrochen kennzeichnet.
Die genaue Zeitspanne, die Sie hier verwenden, hängt davon ab, was Sie als Absprungrate für Ihre Inhalte definieren möchten. Ich persönlich bevorzuge folgende grobe Kategorisierung:
- Hüpfen — Weniger als 15 Sekunden.
- Neugierig - 15 bis 30 Sekunden.
- Browser — 30 bis 60 Sekunden.
- Beschäftigt - Über 60 Sekunden.
Für unsere internen Berichte klassifizieren wir alles über einer Minute nicht als Absprung. Sie müssen dies an Ihre eigenen Inhalte anpassen und einfach die Werte „30_sec“ und „30000“ im obigen Beispiel entsprechend Ihrer Definition eines engagierten Nutzers ändern. Angenommen, Sie halten 60 Sekunden und 40000 für aussagekräftigere Metriken; der Code sähe dann folgendermaßen aus:
setTimeout(“ga('send', 'event', 'nobounce', '60_sec')”,40000);
Wenn Sie den Google Tag Manager verwenden (und das sollten Sie), sollten Sie Ihre Analytics-Daten mithilfe eines benutzerdefinierten HTML-Tags und nicht mithilfe des Standard-Analytics-Tags hinzufügen. Bearbeiten Sie dazu den Code wie oben beschrieben.
Verbesserung der Verweildauer auf Seiten
Wir können die Verweildauerberichte auf Seiten mit einem relativ einfachen Trigger im Google Tag Manager verbessern. Ich gehe davon aus, dass Sie Google Analytics und den Tag Manager installiert haben. Falls nicht, sollten Sie dies tun. Weitere Informationen finden Sie auf der Google-Supportseite.
1. Einen Auslöser erstellen
Der erste Schritt besteht darin, einen Auslöser zu erstellen. Dieser wird verwendet, um das Ereignis in Ihrem bevorzugten Zeitintervall zu senden.
- Füge einen Trigger hinzu. Wähle als Trigger den Timer-Typ aus (unten in der Liste: Sonstige > Timer).
- Trigger konfigurieren
Wir müssen nun die Parameter für unseren Trigger wie folgt festlegen:
Die Details für jedes Feld lauten wie folgt:
- Events: Sie können diese Einstellung beibehalten.
- Intervall: Dies ist der Intervallwert in Millisekunden. Ich verwende üblicherweise 15000 bzw. 30000 für 15 bzw. 30 Sekunden, aber passen Sie den Wert Ihren Bedürfnissen an.
- Grenze: Es ist sinnvoll, ein Limit festzulegen, da sonst künstlich aufgeblähte Werte auftreten können. Ich begrenze dies üblicherweise auf etwa fünf Minuten, sodass wir im obigen Bildbeispiel 20 Instanzen eines 15-Sekunden-Timers haben.
Die letzte Option legt fest, wann dieser Trigger ausgelöst wird. Sie können hier strategisch vorgehen und für verschiedene Seitentypen unterschiedliche Trigger verwenden. Um dies jedoch auf allen Seiten zu aktivieren, geben Sie einfach Folgendes ein:
Seiten-URL
Entspricht regulären Ausdrücken
.*
Hierbei wird der reguläre Ausdruck .* verwendet, um alle Seiten-URLs abzugleichen und sicherzustellen, dass unser Trigger auf jeder Seite ausgelöst wird.
Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf die Schaltfläche „Speichern“.
2. Erstellen Sie ein Timing-Ereignis-Tag.
Im nächsten Schritt erstellen wir ein benutzerdefiniertes Ereignis, um anzuzeigen, dass sich der Nutzer noch auf der Seite befindet. Dieses Ereignis muss korrekt gekennzeichnet werden, damit wir es in unseren Analyseberichten identifizieren können. Es wird durch unseren benutzerdefinierten Trigger ausgelöst.
- Erstelle ein Tag.
- Stellen Sie den Tag-Typ auf Universal Analytics ein (vorausgesetzt, Sie verwenden UA).
- Füllen Sie das Etikett wie folgt aus:
Hier gibt es einige Felder, die Sie konfigurieren müssen. Die Details hängen von Ihrem individuellen Tracking-Modell ab. Falls Sie diese Werte zum ersten Mal verwenden, hilft Ihnen Folgendes bei der Auswahl der einzugebenden Informationen.
Folgende Werte sind zu berücksichtigen:
Kategorie.
Aktion.
Etikett (optional, empfohlen).
Wert (optional).
Im obigen Beispiel können wir die folgenden Werte verwenden:
Kategorie: „Verlobung“.
Aktion: „Zeit auf der Seite.“
Bezeichnung: „x Sekunden“.
Die konkreten Werte bestimmen Sie selbst, aber die Idee ist, Ihren Berichten einen Mehrwert zu verleihen. Experimentieren Sie also und passen Sie die Werte nach und nach an.
3. Wählen Sie einen Auslöser aus.
Hier müssen Sie den zuvor erstellten Trigger auswählen.
4. Treffer ohne Interaktion
Mit dieser Einstellung können Sie festlegen, ob sich das Ereignis auf die Absprungrate auswirkt. Wenn Sie den Wert auf „False“ (Standardeinstellung) setzen, wird dies als Besuch ohne Absprung gewertet. (Bei dieser Konfiguration können Sie die obigen Anweisungen zur Absprungrate ignorieren.)
5. Veröffentlichen
Vergessen Sie nicht, die Änderungen zu veröffentlichen, und Sie sind auf dem besten Weg zu verbesserten Analyseergebnissen für Ihre organischen Content-Marketing-Aktivitäten.
Takeaways
Ein paar Dinge sollten hierbei beachtet werden:
- Die Standard-Absprungrate ist kein guter Leistungsindikator für Content-Marketing.
- Die Verweildauer auf der Website ist bei Besuchen einzelner Seiten oder Ausstiegsseiten kein verlässlicher Indikator.
Wenn Sie diese Anpassungen vornehmen, erhalten Sie ein besseres Bild davon, wie Besucher, die über die organische Suche (oder andere Marketingkanäle) auf Ihre Seite gelangen, mit Ihren Inhalten interagieren.
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by Marcus Miller
Quelle: Suchmaschinenland.com
