Die Absprungrate basiert also nur auf Sitzungen, die auf der jeweiligen Seite A beginnen. Möchtest du also die Absprungrate der Seite A berechnen, musst du alle Sitzungen betrachten, die mit der Seite A begonnen haben.
Ein Beispiel: Die Seite A wird in einem Monat 735 mal als Einstiegsseite aufgerufen, 657 Website-Besucher verließen die Seite A ohne weitere Seitenaufrufe. Die Absprungrate beträgt demnach 89,39%.
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Bewertung der Absprungrate
Für die genaue Bewertung der Absprungrate reicht nicht einfach die Betrachtung des prozentualen Wertes aus.
Betreibst du z. B. eine Website, die über Öffnungszeiten deines stationären Ladens informiert, so kann die Absprungrate dieser Seite durchaus hoch sein. Das ist nicht gleich ein schlechtes Zeichen, da die Website-Besucher exakt das finden, wofür die Seite gedacht ist und diese dann wieder verlassen. In diesem Fall ist die Absprungrate hoch, aber kein Indikator für Optimierungsbedarf, d. h. eine hohe Absprungrate kann auch positiv sein.
Mal angenommen du bist Blogger für einen Online Shop, mit dem Ziel, potentielle Kunden über Blogartikel auf bestimmte Produktdetailseiten weiterzuleiten. Nach der Veröffentlichung eines Blogartikels stellst du fest, dass dieser eine hohe Absprungrate hat. Du könntest jetzt annehmen, der Website-Besucher hat die Informationen erhalten, die er benötigt und hat die Seite anschließend verlassen. Das ist hier aber nicht der Fall, denn das Ziel war die Weiterleitung auf eine Produktdetailseite. Demnach ist die hohe Absprungrate im Bezug auf das gesetzte Ziel ein Indikator für Optimierungsbedarf.
Eine Studie von Customedialabs, die sich mit den durchschnittlichen Absprungraten, bezogen auf unterschiedliche Arten von Webseiten, auseinandergesetzt hat, kam zu folgenden Prozentspannen, nach Website-Arten:
- 20 % – 45 % für Online Shops
- 25 % – 55 % für B2B-Webseiten
- 30 % – 55 % für Webseiten zur Leadgenerierung
- 35 % – 60 % für Content-Webseiten
- 60 % – 90 % für Landing Pages
- 65 % – 90 % für Online-Wörterbücher, Blogs, News- und Event-Seiten
Wenn du aber ganz genau wissen möchtest, wie du deine Absprungrate bewerten sollst, dann musst du die jeweilige Seite, wie oben beschrieben, in den Kontext setzen. Nur dann erhältst du ein valides Ergebnis.
Gründe für hohe Absprungraten im Online Shop
Wie die Studie gezeigt hat, kann die Absprungrate bei Online Shops im Durchschnitt bis zu 45% betragen. Nachfolgend beschreiben wir mögliche Gründe für eine hohe Absprungrate in deinem Online Shop und geben dir Tipps, wie du diese senken kannst:
Produkteingrenzung nicht möglich
Ein Online Shopper gelangt über eine Suchanfrage in Google auf eine Kategorieseite deines Online Shops, die z. B. verschiedene T-Shirts bereit hält. Dein Online Shopper beginnt das für ihn passende T-Shirt zu suchen. Wenn er das passende Modell nicht gleich findet, kann die Suche deinen Online Shopper ermüden und er springt ab.
Tipp: Eine gut strukturierte Facettennavigation kann deinen Online Shoppern helfen, Produkte nach verschiedenen Merkmalen einzugrenzen. Dadurch gelangen sie schnell und einfach zum passenden Artikel und springen nicht gleich wieder ab.
Anzeige und Landing Page stimmen nicht überein
Dein Online Shopper hat eine Google Ad zu reduzierten iMacs gesehen. Er klickt auf die Anzeige und gelangt auf eine Landing Page zu reduzierten Laptops, verschiedener PC-Marken. Die Landing Page bietet hier nicht die Relevanz, die von der Anzeige versprochen wird. Der Online Shopper verlässt die Seite deshalb zügig.
Tipp: Achte auf die Übereinstimmung zwischen Anzeige und Landing Page. In diesem Fall wäre es hilfreich gewesen, wenn die Landing Page nur reduzierte iMacs angezeigt hätte.
Suchergebnismengen sind nicht optimal
Suchergebnismengen können von Google indexiert werden, sofern bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind, wie z. B. individuelle/sprechende URLs der Suchergebnismenge und die Möglichkeit Metadaten zu definieren. Sucht jemand nach einem bestimmten Produkt z. B. „mac book air 15 zoll“ und gelangt auf deinen Online Shop mit der Suchergebnismenge zu verschiedenen Laptop-Marken in 15 zoll, dann ist die Wahrscheinlichkeit einer hohen Absprungrate gegeben.
Tipp: Setze eine intelligente Suche ein, die es ermöglicht Ergebnismengen präzise zu optimieren. Wir empfehlen dir hierzu unseren Blogartikel: „Ergebnismanagement: Wie du Ergebnismengen jetzt noch präziser optimieren kannst“.
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Ein Online Shopper schaut sich Neuigkeiten in seinem Facebook Account an. Dabei wird ihm ein Ski-Helm angezeigt, welchen er für seinen bevorstehenden Winterurlaub benötigt. Er klickt auf den Link und gelangt auf die Produktdetailseite, weil er mehr Informationen zum Produkt haben möchte. Leider findet er kaum Informationen zum Helm und verlässt die Seite wieder.
Tipp: Nimm dir für deine Produktdetailseiten Zeit. Lies hierzu unseren Blogartikel: Wie du die Produktdetailseite als Conversionhebel nutzen kannst und erfahre, welche Optimierungsmöglichkeiten du hast.
Trust-Symbole sind nicht vorhanden
Ein Online Shopper findet über Google Shopping eine Halskette, die im höheren Preissegment liegt. Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist im Online Shop X optimal. Trotzdem entscheidet sich der Online Shopper für den Kauf in Online Shop Y, obwohl der Preis höher ist. Der Grund dafür ist fehlendes Vertrauen. Besonders in höheren Preissegmenten möchte man das Risiko nicht eingehen, betrogen zu werden.
Tipp: Füge Trust-Symbole auf deiner Produktdetailseite ein, um die Unsicherheit von deinen Online Shopper zu nehmen und den Bestellprozess weiterlaufen zu lassen, wie z. B. das Gütesiegel von Trusted Shops.
Wie bewertest du deine Absprungrate? Und welche Möglichkeiten nutzt du, um sie zu verbessern? Lass uns gerne an deinen Erfahrungen teilhaben!
Fazit: Die Absprungrate ist eine wichtige KPI
Die Absprungrate ist eine wichtige KPI, um Landing Pages zu optimieren und so die Besucher bis zur Conversion zu navigieren. Dabei ist es wichtig, die Absprungrate richtig zu bewerten. Denn je nach Kontext der Seite, kann eine hohe Absprungrate auch positiv sein. Deshalb solltest du stetig einen Blick auf die Absprungrate deiner Landing Pages haben, um potentielle Kunden nicht zu verlieren.
Quellen: Google Analytics-Hilfe, Sistrix
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