Fiktives Beispiel: 35 % Absprungrate
Im selben Umfang werden 200 Sitzungen gemessen, davon 130 mit und 70 ohne Interaktion. Die Interaktionsrate beträgt 130 / 200 = 65 %, die Absprungrate 70 / 200 = 35 %. Beide ergeben 100 % und beschreiben dieselbe Sitzungspopulation.
| Fiktive Messgröße | Wert | Rechnung oder Definition |
|---|---|---|
| Sitzungen | 200 | Gleicher Zeitraum und Umfang. |
| Sitzungen mit Interaktion | 130 | Geltende GA4-Kriterien. |
| Sitzungen ohne Interaktion | 70 | 200 − 130. |
| Interaktionsrate | 65 % | 130 / 200 × 100. |
| Absprungrate | 35 % | 70 / 200 × 100. |
Vor Vergleichen die Kriterien prüfen
- Eine Sitzung mit Interaktion überschreitet den geltenden Zeitschwellenwert, enthält ein Schlüsselereignis oder mindestens zwei Seiten- oder Bildschirmaufrufe. Der Web-Standardwert von 10 Sekunden ist anpassbar.
- Dokumentieren Sie Schwelle, Schlüsselereignisse, Filter, Zeitraum und Erfassungsumfang. Eine Konfigurationsänderung kann die Rate ohne bessere Nutzung verändern.
- Vergleichen Sie ähnliche Seiten und Absichten. Eine schnell gefundene Antwort kann Erfolg sein; ein ungeeignetes Schlüsselereignis kann den Wert beschönigen.
Das beabsichtigte Ergebnis prüfen
Suchen Sie reproduzierbare Schwierigkeiten und vergleichen Sie Rate, Aufgabenerfolg, Fehler und Rückmeldungen. Erzeugen Sie keine nutzlosen Ereignisse zur Senkung der Absprungrate. Eine Änderung belegt weder Ursache noch Geschäftserfolg.
Primärquellen
- Google Analytics — Engagement rate and bounce rate [EN]
- Google Analytics — Sessions and settings [EN]
Die Absprungrate in GA4 hängt von der Definition der aktiven Sitzung ab.
In GA4 ist die Absprungrate der Anteil nicht aktiver Sitzungen und ergänzt die Engagement-Rate. Ein Scroll-Ereignis qualifiziert nicht automatisch eine Sitzung. Dokumentieren Sie Konfiguration, Zeitraum und Einheit vor dem Vergleich, insbesondere nach Änderungen an Schlüsselereignissen oder der Datenerfassung.
- Überprüfen Sie die anwendbare Dauer, Schlüsselereignisse und Seiten- oder Bildschirmaufrufe.
- Vergleichen Sie dieselben Berichte und Populationen.
- Trennen Sie das gemessene Engagement vom Erfolg der Nutzeraufgabe.
Bedeutet eine hohe Absprungrate eine schlechte Seite?
Nein. Eine kurze Antwort kann ein Bedürfnis schnell befriedigen. Untersuchen Sie Aufgabe, Inhalt und Datenerfassung, anstatt die Absprungrate durch das Hinzufügen künstlicher Ereignisse zu reduzieren.
Primärquelle: Google Analytics — Engagement and bounce rate. Verwandte Methode: den praktischen Leitfaden lesen.
Engagement: erst Anzahlen, dann Quoten addieren
Bei veränderter Absprungrate die Engagementdefinition prüfen.
Fiktiver Lehrfall: Die Zahlen beschreiben weder CIE noch Kunden.
Fiktives Beispiel mit gleicher Property, Periode und Engagementdefinition. Die Zeilen sind vollständig und überschneiden sich nicht.
- Gesamtquote
- 54 %540 / 1000
- Falscher einfacher Mittelwert
- 45 %(60 + 30) / 2
- Gesamte Absprungrate
- 46 %100 − 54
| Gerät | Sitzungen / mit Engagement | Quote |
|---|---|---|
| Desktop | 800 / 480 | 60 % |
| Mobil | 200 / 60 | 30 % |
| Gesamt | 1000 / 540 | 54 % |
- Desktop60 %
- Mobil30 %
- Gesamt54 %
Prüfungen vor der Einordnung
- 480 + 60 durch 800 + 200 teilen.
- Zeitzone, Filter und Erhebungsänderungen prüfen; fehlende Daten sind nicht null.
Verwandte Methode: den praktischen Leitfaden lesen.