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Warum unterscheidet sich die Verweildauer auf der Website von der in Google Analytics?
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Warum unterscheidet sich die Verweildauer auf der Website von der in Google Analytics?

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Einführung
Google Analytics
Tipps und bewährte Verfahren

Einführung

Das Verständnis der Benutzerinteraktion auf Ihrer Website ist entscheidend, aber Abweichungen in den Metriken können zu Verwirrung führen. Dieser Artikel untersucht, warum die von Ezoic gemeldete "Verweildauer" häufig von den in Google Analytics angezeigten Daten abweicht. Indem wir in die von beiden Plattformen verwendeten Methoden eintauchen, möchten wir Klarheit darüber schaffen, wie jede die Benutzeraktivität misst. Sie erfahren mehr über die Einschränkungen der Verfolgung durch Google Analytics und wie Ezoic eine umfassendere Übersicht über die Verweildauer Ihrer Besucher bietet. Lassen Sie uns die Gründe für diese Unterschiede aufdecken und Ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen auf Basis präziser Daten zu treffen.

Google Analytics

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Google Analytics hat eine bekannte Einschränkung bei der Messung der "Verweildauer auf der Website", da es die Zeit, die auf der letzten von einem Nutzer angesehenen Seite verbracht wird, nicht berücksichtigt. Dies kann zu einer erheblichen Unterberichterstattung des Nutzerengagements führen. Zum Beispiel:

Beispiel 1:

  • Ein Nutzer landet auf Ihrer Website, klickt innerhalb von 5 Sekunden auf einen Link und verbringt dann 5 Minuten auf der nächsten Seite, bevor er über eine neue Browsersuche weg navigiert.

Google Analytics würde nur die Zeit auf der ersten Seite (5 Sekunden) melden und die 5 Minuten auf der zweiten Seite ignorieren. 

Ezoic hingegen misst die Verweildauer auf der Website genauer, indem es in 15-Sekunden-Intervallen trackt. Im ersten Beispiel würde Ezoic die gesamte Zeit auf beiden Seiten (5 Minuten und 5 Sekunden) zählen.

Beispiel 2:

  • Ein Nutzer landet auf Ihrer Website, findet die Seite, auf der er gelandet ist, genau das, wonach er sucht, und verbringt 5 Minuten damit, sie zu lesen.

Wenn der Nutzer mit der Zurück-Taste weg navigiert, würde Google Analytics die Dauer dieses Besuchs als 0 Sekunden melden.

Ezoic würde die Besuchsdauer als die tatsächlichen 5 Minuten melden.

Google beschreibt seinen eigenen fehlerhaften Ansatz hier: https://support.google.com/analytics/answer/1006253?hl=de

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Tipps und bewährte Verfahren

Hier sind einige bewährte Verfahren und Tipps, die Ihnen helfen, die Messung der Verweildauer auf der Website mithilfe von Analysetools zu optimieren:

  1. Verstehen Sie die Einschränkungen von Google Analytics: Beachten Sie, dass Google Analytics die Zeit, die auf der letzten von einem Benutzer angesehenen Seite verbracht wird, nicht berücksichtigt. Dies kann zu einer Untererfassung der tatsächlichen Verweildauer der Benutzer auf Ihrer Website führen. Machen Sie sich mit der Tracking-Methodik von Google vertraut, um diese Einschränkungen besser zu verstehen.
  2. Betrachten Sie alternative Analysetools: Tools wie Ezoic oder Clicky erfassen die Verweildauer auf der Website anders und können genauere Messungen liefern. Ezoic misst beispielsweise die Verweildauer in 15-Sekunden-Intervallen, wodurch auch die Zeit auf der letzten Seite mitgezählt wird. Dies kann Ihnen ein realistischeres Bild des Benutzerengagements vermitteln.
  3. Vergleichen Sie regelmäßig Analysedaten: Verwenden Sie, wenn möglich, mehrere Analysetools, um die Verweildauer zu verfolgen und die Daten zu vergleichen. Dies kann Ihnen helfen, Unstimmigkeiten zu identifizieren und ein umfassenderes Verständnis des Benutzerverhaltens zu erlangen.
  4. Optimieren Sie die Navigation Ihrer Website: Stellen Sie sicher, dass die Navigation Ihrer Website Benutzer dazu ermutigt, mehrere Seiten zu erkunden. Dies kann nicht nur das Benutzerengagement verbessern, sondern auch genauere Messungen der Verweildauer auf der Website ermöglichen, da die Benutzer weniger wahrscheinlich nach dem Ansehen nur einer Seite die Website verlassen.

Indem Sie diese bewährten Verfahren befolgen, können Sie das Benutzerverhalten auf Ihrer Website besser verstehen und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage genauer Daten treffen.

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