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Was sagen Sitzung, Sitzungsdauer und Absprungrate eigentlich aus?

Kontext ist King! Warum man sich bei der Beurteilung von Kennzahlen wie "Sitzungsdauer" und "Absprungrate" nicht auf die nackten Zahlen verlassen sollte.

Isabell Weiß
Isabell Weiß

Mär 28, 2017

Was sagen Sitzung, Sitzungsdauer und Absprungrate eigentlich aus?

So gut wie jeder Anwender von Google Analytics dürfte in seinem Leben schon mal über die Kennzahlen Durchschnittliche Sitzungsdauer, Sitzung oder Absprungrate gestolpert sein und sich den Kopf zerbrochen haben, wieso die Besucher die Website immer so schnell verlassen. Wenn man genauer hinsieht, sind diese Werte jedoch häufig extrem ungenau und können sehr leicht zu falschen Annahmen verführen.

Eine der herausragenden Stärken des Online Marketing ist seine Messbarkeit. Anders als bei anderen Marketing- oder Werbeaktionen kann der Erfolg einer Maßnahme mit mindestens einer konkreten Zahl belegt werden.

Leider kann diese Konkretheit sehr schnell zu Fehlschlüssen oder Missverständnissen führen. Da sie zwar eine sehr eindeutige Aussage suggerieren, bei genauerem Hinsehen jedoch dermaßen viel Interpretationsspielraum bieten, dass man sich fragt, was das einem überhaupt sagen soll.

Was ist eine Sitzung?

Zunächst einmal sollte man sich noch einmal vergegenwärtigen, wie der Begriff Sitzung in Google Analytics definiert ist.

Grob ausgedrückt, umfasst eine Sitzung den Aufenthalt eines Benutzers auf einer Website ohne dass er die Seite verlässt oder eine gewisse Zeit inaktiv war.

Ein Beispiel: Ein Besucher findet Ihre Website in den Suchergebnissen und ruft Ihre Startseite auf. Er ist interessiert und sieht sich ein wenig auf Ihrer Seite um. Er klickt sich durch die einzelnen Menüpunkte, überfliegt grob die Inhalte, verlässt irgendwann wieder die Website und widmet sich anderen Dingen.

Dieses Ereignis würde in Google Analytics als eine Sitzung gezählt werden – zumindest in den meisten Fällen.

Inaktivität

Angenommen, dieser Nutzer würde während seinem Besuch auf der Seite von seinem Kollegen gefragt werden, ob er mit in die Kantine gehen möchte. Unser Besucher macht also Mittagspause und lässt währenddessen sein Browserfenster geöffnet. Nach 35 Minuten kommt er zurück, sieht sich noch ein paar Mitarbeitfotos an und bereitet anschließend das nächste Meeting vor.

In diesem Beispiel hätte Google Analytics zwei Sitzungen aufgezeichnet.

Wäre die Mittagspause jedoch nur 29 Minuten lang gewesen, würde nur eine Sitzung gezählt und zudem eine sehr hohe Sitzungsdauer produziert werden – aber dazu kommen wir noch.

Eine Sitzung wird also zunächst mal durch einen Einstieg auf der Seite gestartet. Innerhalb der Sitzungen können mehrere Seitenaufrufe produziert werden. Beendet wird die Sitzung durch das Verlassen der Seite oder durch 30 Minuten ohne Interaktion mit der Seite.

Quelle des Seiteneinstiegs

Der Einstieg (also der Start einer Sitzung) wird dabei häufig über einen Link mit Tag-Kennzeichnung (also ein Suchergebnis, ein Link in sozialen Netzwerken, einer AdWords-Anzeige oder einem Newsletter) gestartet. Alternativ ist es auch möglich, dass die Quelle nicht zugeordnet werden kann, oder die URL händisch eingegeben wurde – der sogenannte "Direct Traffic".

Daraus ergibt sich das nächste Phänomen:

Klickt ein Besucher zunächst einen Link zu Ihrer Seite auf Facebook an, verlässt anschließend die Seite wieder, überlegt es sich jedoch wieder anders, googelt nach Ihrer Firma und betritt die Seite diesmal über einen Link in den Suchergebnissen, haben wir wegen der unterschiedlichen "Herkunftsorte" zwei Sitzungen.

Gibt er jedoch Ihre URL ein, verlässt die Seite und gibt die URL danach erneut ein, handelt es sich diesmal um eine Sitzung. Natürlich nur, wenn das alles innerhalb der oben genannten Zeitspanne passiert.

Allerdings kommt es auch ein bisschen auf die Uhrzeit an, da eine Sitzung automatisch um 0:00 Uhr beendet wird und im Zweifelsfall eine neue gestartet wird.

Aus diesen Beispielen sollte Folgendes deutlich geworden sein: Obwohl das Prinzip hinter einer Sitzung eigentlich relativ leicht zu verstehen ist, gibt es allein hier schon sehr viele Variablen, die das letztendliche Rechenergebnis für Google Analytics deutlich beeinflussen können – obwohl sich in der Realität aus Sicht des Nutzers und seiner Interaktion mit der Website eigentlich relativ wenig ändert.

Wie wird die durchschnittliche Sitzungsdauer berechnet?

Nachdem wir uns jetzt mit dem Begriff Sitzung beschäftigt haben, wollen wir uns nun dem Thema der durchschnittlichen Sitzungsdauer widmen.

Die Berechnungsformel lautet:

Gesamtdauer aller Sitzungen in Sekunden / Anzahl der Sitzungen

Das klingt zunächst mal eigentlich recht einleuchtend. Der Teufel steckt leider im Detail – bzw. in der Berechnung der Sitzungsdauer in Google Analytics. Man sollte meinen, dass es sich dabei um den Zeitraum vom Betreten bis zum Verlassen der Website handelt.

Dem ist aber nicht so!

Das Tracking von Google Analytics vermerkt nämlich lediglich Interaktionen des Nutzers mit einer Website – also beispielsweise das Anklicken eines Links. Das Verlassen einer Website oder das Schließen eines Browsertabs gehört jedoch nicht dazu.

Weshalb das problematisch ist, zeigt folgendes Beispiel:

Unser Besucher von vorhin klickt um 11:45 Uhr ein Suchergebnis an und landet auf unserer Website. Er sieht sich während dieser Sitzung drei Seiten an. Die dritte Seite ist ein für ihn relevanter Blogpost, den er komplett liest und zufrieden die Seite verlässt. 

  • Homepage: 11:45 - 11:47 Uhr => 120 Sekunden
  • Produktseite: 11:47 - 11:50 Uhr => 180 Sekunden
  • Blogpost: 11:50 - 12:00 Uhr => 600 Sekunden

Die reale Aufenthaltszeit des Nutzers auf der Website beträgt demnach 900 Sekunden.

Für Google Analytics ergibt sich jedoch folgendes Bild:

  • erste Interaktion / Start der Sitzung durch Aufruf der Homepage: 11:45 Uhr
  • zweite Interaktion durch Klick auf den Menüpunkt "Produkt X": 11:47 Uhr
  • dritte Interaktion durch Aufruf des Blogposts: 11:50 Uhr

Da innerhalb des Blogposts keine weitere Interaktion mit der Seite stattfindet, misst Google Analytics nur bis zum Einstieg in den Artikel um 11:50 Uhr. Die Sitzungsdauer in Google Analytics beträgt demnach nur 300 Sekunden. 

Das bedeutet im Klartext, dass Google Analytics die Zeit auf der Ausstiegsseite in den meisten Fällen gar nicht berücksichtigt. Wenn Sie sich also wundern, dass bei Ihnen dieser Wert bei einem Großteil der Seiten bei 0 oder nur ein paar Sekunden liegt, heißt das noch lange nicht, dass niemand Ihre Artikel liest, oder es sich um Fake-Besucher handelt – ja auch die gibt es.

Ist eine kurze Sitzungsdauer per se negativ?

Selbst wenn man die Ungenauigkeit der Sitzungsdauer einmal außer Acht lässt: Nicht immer ist es zwingend schlecht, wenn jemand nur kurz auf Ihrer Seite ist.

Manche Besucher kommen nämlich auf Ihre Website, weil Sie eine ganz bestimmte Information herausfinden wollen. 

Beispiel: Jemand kennt Ihr Unternehmen bereits und möchte die Telefonnummer eines Ansprechpartners herausfinden. Hierbei würde es sich um eine sogenannte navigationale Suchintention handeln. (Vgl. dazu auch Die Suchintention – das A und O der Keywordrecherche).

Ja es wäre schön, wenn sich ein Besucher stundenlang mit der Website beschäftigt. Aber in diesem konkreten Fall, liegt es ganz einfach nicht in seinem Interesse, weil er Sie direkt anrufen möchte. Je schneller er hier zur gewünschten Information (Ihre Telefonnummer) kommt, desto besser. 

Ist eine hohe Absprungrate immer schlecht?

Dieser Interpretationsspielraum ist übrigens auch im Zusammenhang mit der Absprungrate wichtig.

Zur Erklärung: Die Absprungrate stellt das Verhältnis zwischen Sitzungen, die nur aus einem einzigen Seitenaufruf ohne weitere Interaktion mit der Website bestehen, zur Summe aller Sitzungen dar.

Im Normalfall, möchte man die Besucher so lange wie möglich auf der eigenen Website halten. Eine hohe Absprungrate ist in diesem Zusammenhang natürlich eher negativ.

Sitzungen, die nur aus einem einzigen Seitenaufruf bestehen, können großen Einfluss auf die Gesamtperformance einer Website haben (oder genauer ausgedrückt: auf die Kennzahlen). Sie haben quasi grundsätzlich eine Sitzungsdauer von 0 Sekunden und drücken dadurch den Durchschnitt. Sie verschlechtern auch den Wert Seiten/Sitzung und erhöhen wie erwähnt die generelle Absprungrate.

Sind diese Sitzungen deswegen per se ein Zeichen von schlechten Inhalten? Nicht immer.

Angenommen Sie beschreiben in einem Artikel die Lösung zu einem ganz bestimmten Problem – z.B.  die optimale Größe für Bilder in sozialen Netzwerken. Ein Besucher der genau diese Antwort sucht, weil er beispielsweise genau in diesem Moment ein Banner für eine Facebook-Seite erstellen muss, stößt in den Suchergebnissen auf Ihren Artikel, findet die Lösung zu seinem Problem, verlässt die Seite wieder und kann sich nun an die Arbeit machen.

Dieser Besucher ist bestimmt nicht unglücklich mit Ihrem Artikel, trotzdem treibt er die Absprungrate in die Höhe und die Sitzungsdauer in den Keller.

Fazit: Kontext ist King

Wenn es um die Interpretation eines Werts geht, kommt es also immer auch auf den Zusammenhang, beziehungsweise die Funktion der jeweiligen Unterseite an, wenn man die richtigen Schlüsse ziehen möchte. Eine hohe Absprungrate auf Kontaktseite mit Ansprechpartnern ist nicht unbedingt tragisch – auf einer Landing Page, auf der eine Konversion erzielt werden soll, dagegen meistens schon. 

(vgl. dazu Landing Page Optimierung: SEO vs. Konversion »)

Es ist ein bisschen wie mit dem Wetter: 15 Grad im August sind eher mau – im Februar dagegen super. Außer man betreibt einen Skilift.

Zahlen sind häufig trügerisch, da sie eine gewisse Absolutheit suggerieren. Statistiken können jedoch immer nur ein verzerrtes Bild der Realität wiedergeben. Sind sie deswegen wertlos? Ganz bestimmt nicht, da Sie extrem komplexen Sachverhalten auf messbare Größen reduzieren.

Dennoch ist es wichtig zu wissen, was die jeweiligen Zahlen eigentlich darstellen und wie sie erhoben werden, um überhaupt vernünftige Schlüsse ziehen zu könnnen.

Eine Empfehlung, die im Übrigen nicht nur für das Thema Online Marketing gültig ist.

Isabell Weiß

Isabell war Inbound Marketing & Sales Consultant bei TRIALTA.

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