Besuchszeit Google AnalyticsViele Webseiteninhaber und fachkundige Firmeneigner legen sehr viel Wert auf die statistische Angabe der Besuchszeiten einzelner Webpages. Sie lieben diese Zahlen  und verlangen von ihren Admins und Webanalysten eine möglichst genaue Angabe, wie lange die Besucher im Durchschnitt auf der jeweiligen Webseiten verharren.
Vor einige Jahren gab es für diesen Zweck nur äußerst rudimentäre Softwarelösungen, welche die Admins mit sehr ungenauen und keineswegs allgemeingültigen Zahlen versorgten.  Im Laufe der Zeit jedoch verbesserte sich natürlich auch diese Softwarenische und die Technologie bezüglich der statistischen Analyse von Webseiten  wuchs heran und liefert seit geraumer Zeit “benutzerfreundlichere” Ergebnisse.

Was genau ist die durchschnittliche Besuchszeit?

Oberflächlich betrachtet ist die Besuchszeit auf Webseiten eine statistische Angabe, die anscheinend genauso einfach zu verstehen ist wie die Besucherzahlen einer Homepage. Vielleicht ist es gerade dies, warum Webseiteninhaber die Besuchszeitangaben so schätzen. Aber im Zuge dieser scheinbaren Trivialität übersehen viele “Admins” die versteckten Tücken und möglichen Fehlerquellen einer solchen statistischen “Datenerfassung”.
Gewöhnlicherweise loggen Webanalysetools, wie z.B. Google Analytics, sämtliche Benutzereingaben innerhalb der zu überprüfenden Webseite, wenn einzelne Besucher sich durch die Navigationselemente klicken. Die erfasste Zeitangabe beinhaltet demnach den gesamten Zeitraum in welchem sich der Benutzer auf der Homepage aufhält bis dieser die Webseite oder den Browser schließt. Sämtliche gemachten Benutzereingaben bzw. Aktionen werden hierbei protokolliert und mit einer Art Zeitstempel versehen. Diese Zeitstempel, welche für jeden einzelnen Besuch spezifisch erfasst werden, verrechnen anschließend die Analysetools zu einem Durchschnittswert, welcher der zuvor beschriebenen durchschnittlichen Besuchszeit einer Webseite entspricht. So weit, so gut.

Die Tücken von Google Analytics und Co.

Man sollte daher keineswegs überrascht sein, wenn z.B. ein Besucher sich durch 8 Unterseiten eines Webprojekts klickt und Google Analytics dessen Besuchszeit lediglich mit 2 Minuten  angibt. Dies ist jedoch alles, was wir heutzutage von solchen Analysetools erwarten können.

Wir werden nicht in Erfahrung bringen können, ob der einzelne Webseitenbesucher zwischendurch seinen Browser verlassen hat, ohne diesen jedoch zu schließen.  Auch werden wir es  nicht herausfinden können, ob ein anderer “Surfer” die Webseite verlassen hat, indem er einfach eine andere Ziel-URL in das Adressfeld eingegeben hat. Es kann also durchaus sein, dass ein Webseitenbesucher viel mehr Zeit auf einer Homepage verbringt, als diese durch einzelne Analysetools ala Google Analytics berechnet wird.

Aber wie verhält es sich, wenn die zu analysierende Seite ein Blog ist? Dann hat man noch mehr Pech! Meistens daher bedingt, dass sämtliche Aktionen auf ein und derselben Seite ablaufen und nur wenige Besucher wirklich Tief in die Blogstruktur “reinsurfen” und verschiedene Seiten aufrufen. Es mag  dem Besucher vielleicht eine gewisse Zeit kosten einen Kommentar zu verfassen, oder den letzten Artikel zu lesen, aber diese Funktionen sind nun einmal blogspezifisch alle auf der selben Seite untergebracht. Aus diesem Grund ist die Besuchszeitangabe der Analysetools bezüglich einzelner Blogs äußerst ungenau und kann nur sehr wage für eine Webseitenanalyse verwendet werden.

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