Bounce Rate und Verweildauer: Contentbezogene Daten und ihr Tracking in Google Analytics optimieren (Teil 2)
Im ersten Teil unserer Reihe zu Content und Nutzerverhalten hatten wir uns mit der Frage beschäftigt, welche Aussagekraft Google Analytics-Daten in diesem Zusammenhang haben und warum es bei diesen Zahlen fast immer zu fehlerhaften Interpretationen kommt. Nun wollen wir den Kern des Problems angehen und zeigen, wie Sie Ihr Tracking anpassen, um zukünftig vor solchen Fehleinschätzungen gefeit zu sein. Die Methoden dafür: User Timing, Scroll-Tracking und Bounce Optimization.
User Timing
Es gibt mehrere Möglichkeiten, um das User-Timing über Google Analytics besser zu erfassen. Wir empfehlen die Verwendung des Google Tagmanagers mit dem gtm.timer. Nun kann dieser Timer so eingestellt werden, dass er automatisch immer weiter hochzählt. Der Nachteil an dieser Methode ist jedoch, dass die Anzahl der auf Ihrer Website gemessenen Events in Google Analytics geradezu explodieren wird, was letztendlich zu Verwirrung führt und sich sogar negativ auf die Ladezeit der Webseite ausüben kann. Erfassen Sie am besten nur die für Sie relevanten Timing-Meilensteine, und zwar manuell. Dafür benötigen Sie auch wirklich nur den Tagmanager und keine Scripts.
Und so geht’s:
1.Tagmanager
Öffnen Sie den Tagmanager und legen Sie einen neuen Trigger an. Benennen Sie ihn gleich in „gtm.timer 15“:
2.Timer
Wählen Sie den „Timer“ aus:
3.Intervall
Wählen Sie nun ein Intervall von 15 000 Millisekunden (15 Sekunden) und ein Limit von „1“. Anschließend müssen Sie noch bestimmen, wann der Trigger ausgelöst wird. Hierzu „Trigger aktivieren“ auf „URL“ einstellen. Anschließend „stimmt mit regulärem Ausdruck überein“ auswählen und „.*“ (Punkt Stern) eintragen, um den Trigger auf allen Seiten auszulösen. Bei Bedarf können beliebige Seiten, Events, etc. als Auslöser ausgewählt werden.
Diese Schritte wiederholen Sie nun für die Intervalle
- 30 Sekunden,
- 60 Sekunden,
- 120 Sekunden,
- 240 Sekunden und
- 360 Sekunden.
Das Maximum ist hier stark von der Art der Webseite abhängig. Seiten mit sehr langen Texten sollten evtl. auch noch
- 600 Sekunden und
- 900 Sekunden
erfassen.
Völlig andere Intervalle sind natürlich auch möglich. Wählen Sie einfach die Intervalle, die zu Ihrer Webseite passen.
4. Events
Als nächstes müssen Events angelegt werden, die über den Timer gestartet werden. Erstellen Sie dazu ein neues Tag und nennen es „15s Timing“:
Als Tag-Typ wählen Sie „Universal Analytics“ und tragen die entsprechende Google Analytics Tracking-ID ein. Die ID ist in Analytics unter Account -> Verwaltung -> Property Einstellungen -> ganz oben unter Tracking ID zu finden.
Wählen Sie nun den Tracking-Typ „Ereignis“ aus und tragen Sie folgende Parameter ein:
- Kategorie: Timer
- Aktion: 15s
- Label: {{URL}}
- Wert frei lassen
Setzen Sie die Variable „Treffer ohne Interaktion“ auf „wahr“, damit Google Analytics das Event nicht als Aktion bewertet – um eine Anpassung der Bounce-Rate zu vermeiden. Das Auslösen des Timings ist somit keine Interaktion.
Jetzt anonymisieren Sie die Übertragung: Gehen Sie zu „Weitere Einstellungen“ -> „Festzulegende Felder“ -> Feldname: anonymizeIp & wert: true. Wählen Sie den Trigger, in diesem Beispiel „gtm.timer 15“.
Diesen letzten Schritt müssen Sie nun noch für die weiteren Intervalle wiederholen und dabei jeweils nur den Wert für „Aktion“, „Label“ und den Trigger entsprechend austauschen.
Jetzt lassen sich die Usertimings auf Seitenebene sinnvoller auswerten! Dazu Analytics aufrufen und unter Verhalten -> Ereignisse -> Seiten die gewünschte Seite auswählen und die neu angelegte Ereigniskategorie öffnen. (Diese erscheint jedoch erst, wenn auch Daten erhoben wurden.)
Scroll Tracking
Eine sehr gute Lösung für das Scroll-Tracking mit Google Analytics bietet Rob Flaherty mit seinem Projekt.
Wir verwenden den für den Google Tagmanager angepassten Code, der auf dem Blog von Andy Gibson, den Sie hier finden.
1.Trigger anlegen
Erst einmal sollte wieder ein Trigger angelegt werden. Dafür im Tagmanager folgende Schritte bzw. Klicks vollziehen: Trigger -> Neu -> Umbennen in „gtm.dom“ und als Triggertyp „Seitenaufruf – DOM ist bereit“ setzen.
Dann legen Sie einen zweiten Trigger für das Scroll-Tracking an: Trigger -> Neu -> Triggertyp = „Benutzerdefiniertes Ereignis“ -> Ereignisname = „ScrollDistance“ -> Trigger auslösen bei „alle benutzerdefinierten Ereignisse“.
2.Jetzt das Tag für den Script anlegen.
Sie benötigen dieses Script. Im Tagmanager Tags öffnen -> Neu -> Umbennen in „Scroll Tracking – JS“ -> Tag-Typ „Benutzerdefiniertes HTML“ -> Tragen Sie den Script in das leere HTML-Feld ein und setzen als Trigger den eben erstellen „gtm.dom“ ein.
3.Event Variablen.
Gleich haben Sie es geschafft: Jetzt noch die Event-Variablen anlegen.
- Event Category = {{eventCategory}}
- Event Action = {{eventAction}}
- Event Label = {{eventLabel}}
- Event Value = {{eventValue}}
Gehen Sie dazu auf Variablen -> Neu -> benennen die Variable für einen besseren Überblick jeweils so, wie auch die Datenschicht heißt -> wählen den Variablentyp „Datenschichtvariable“ -> und fügen den jeweiligen Datenschicht-Namen ein.
Dieser Vorgang muss für alle vier Datenschicht-Variablen durchgeführt werden.
4.Event Tracking.
Zuletzt: Das Google Analytics Event-Tracking einrichten.
Dafür legen Sie einen neuen Tag an:
Tags -> Neu -> Universal Analytics -> UA eintragen -> Tracking-Typ „Ereignis“ wählen -> die im vorherigen Schritt angelegten Variablen eintragen, „Kategorie“ = {{eventCategory}}, Aktion = {{eventAction}}; Label = {{eventLabel}} & Wert = {{eventValue}} -> Treffer ohne Interaktion = „Wahr“ -> Weitere Einstellungen -> Festzulegende Felder -> „anonymizeIp“ „true“.
Als Trigger sollten Sie den am Anfang angelegten Trigger „Event equals ScrollDistance“ auswählen:
Die Änderungen prüfen & veröffentlichen.
Fertig.
Jetzt lässt sich die Scrolltiefe auf Seitenebene auswerten. Dazu Analytics aufrufen und unter Verhalten -> Ereignisse -> Seiten die gewünschte Seite auswählen und die neu angelegte Ereigniskategorie öffnen.
Bounce Optimization – Adjusted Bounce Rate
Wie in Teil 1 schon eingeleitet, lässt sich durch Google Analytics-Ereignisse die Bounce Rate nach eigenen Kriterien anpassen. Dazu kann man beliebige Ereignisse wählen. Ein paar Beispiele:
- Page Scroll to x%
- Time on Site >= x Sekunden
- Video gestartet
- Zusatzinfos aufgeklappt
- auf eine Telefonnummer geklickt
- etc.
In diesem Beispiel sollte ein „no bounce“ für alle Nutzer gesetzt werden, die sich für mindestens 60 Sekunden auf Ihrer Webseite aufhalten.
1.Dazu starten wir den Tagmanager von Google.
Achtung: Keinen zweiten gleichen Trigger anlegen, wenn der Trigger oben als „User Timing“ bereits angelegt wurde.
Trigger -> Neu -> Umbenennen in „gtm.timer 60“ (Wie bereits ganz oben unter „User Timings“ erklärt). -> Triggertyp „Timer“ -> Ereignisname = „gtm.timer“ -> Intervall = „60000“ -> Limit = „1“.
Nun wieder „Trigger aktivieren“ auf „URL“ einstellen. „Stimmt mit regulärem Ausdruck überein“ auswählen und „.*“ (Punkt Stern) eintragen.
2.Ein Timer Event anlegen
Bestehendes Event verwenden: Um ein bestehendes Event zur Bounce-Rate Optimierung zu verwenden, reicht es aus, den Wert von „Treffer ohne Interaktion“ von „Wahr“ in „Falsch“ zu ändern.
Einen neuen Tag anlegen: Ist noch kein passender Tag angelegt, müssen Sie einen erstellen.
Tags -> Neu -> Umbenennen in z.B. „60s Timing“ -> Tag-Typ „Universal Analytics“ -> Tracking Id eintragen -> Trackign-Typ „Ereignis“ -> Kategorie „Timer“ -> Aktion „60s“ -> Label {{url}} -> Treffer ohne Interaktion = „Falsch“ -> Festzulegende Felder sind „anonymizeIp“ „true“.
Der Wert von „Treffer ohne Interaktion“ = „Falsch“ meldet Google Analytics, dass eine Interaktion stattgefunden hat, wodurch der Nutzer dann nicht mehr als Bounce gezählt wird, auch wenn er keine weitere Seite besucht.
Die Änderungen prüfen und veröffentlichen.
Fertig.
Ab dem Zeitpunkt der Änderung werden User, die mehr als 60 Sekunden auf Ihrer Webseite verbringen, nicht mehr als Bounce gerechnet.
Die dafür nötigen Ressourcen, noch mal zusammengefasst:
Im bald folgenden dritten Teil unserer Serie zeigen wir Ihnen, wie Sie die auf den Content bezogenen Daten in Google Analytics nun korrekt auswerten und das Userverhalten positiv beeinflussen. Dranbleiben!
Wie Sie das Userverhalten auswerten, erfahren Sie im 3. Teil „Bounce Rate und Verweildauer: Das Userverhalten positiv beeinflussen“.
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