Ausstiege und Ausstiegsrate in Google Analytics

Ausstiege zeichnen auf, wie oft Besuchende eine bestimmte Seite auf deiner Website verlassen. Wenn du die Ausstiegsrate dieser Seite berechnest, erfährst du, was sich hinter den Ausstiegszahlen verbirgt. Die Ausstiegsrate einer Seite gibt an, wie oft die Besuchenden die Seite verlassen, nachdem sie eine beliebige Anzahl von Seiten auf deiner Website besucht haben. Die Ausstiegsrate wird als Prozentsatz berechnet, der sich aus der Anzahl der Ausstiege / der Anzahl der Seitenaufrufe ergibt.

Beispiel: Eine Person landet auf der Startseite einer E-Commerce-Website, navigiert zu einer Kategorieseite, dann zu einer Produktseite und verlässt die Website. Das wird als Ausstieg auf der Produktseite gewertet (d. h. auf der zuletzt besuchten Seite). Die gesamte Ausstiegsrate für die Produktseite berechnet sich dann aus der Gesamtzahl der Ausstiege / Anzahl der Seitenaufrufe der Produktseite.

Um die Ausstiege in GA zu sehen, gehst du auf Explorative Datenanalyse → Leer (Neue explorative Datenanalyse erstellen) und gibst die spezifischen Variablen und Einstellungen ein, die du dir ansehen möchtest – in diesem Fall die Anzahl der Einstiege (Seitenaufrufe) und Ausstiege für jede Seite auf deiner Website.

Warum ist es wichtig, Google-Analytics-Ausstiege zu tracken?

Die Überwachung der Ausstiege hilft dir, die Performance bestimmter Webseiten und/oder Seitengruppen auf deiner Website zu verstehen. Wenn du weißt, welche Seite(n) am häufigsten und mit dem höchsten Prozentsatz verlassen werden (d. h. die Ausstiegsrate), dann weißt du, welche Seiten verbessert werden müssen.

Ist eine hohe Ausstiegsrate immer schlecht?

Natürlich müssen Menschen eine Website irgendwann verlassen, daher ist es wichtig, wo und wann das geschieht. Bei einer E-Commerce-Website ist eine hohe Ausstiegsrate auf einer Dankeseite kein Grund zur Sorge, denn die Besuchenden haben ihre Aktion erfolgreich abgeschlossen und es bleibt ihnen nichts anderes übrig, als zu gehen.

Eine hohe Ausstiegsrate im letzten Schritt des Bestellvorgangs (z. B. auf der Bezahlseite) kann jedoch ein Zeichen dafür sein, dass etwas nicht in Ordnung ist und untersucht werden muss.

Was ist der Unterschied zwischen Ausstiegsrate und Absprungrate in GA?

Als Messwerte geben Ausstiege und Ausstiegsrate Aufschluss darüber, ob jemand eine Seite verlässt. Zwei weitere wichtige Werte, die in GA gemessen werden sind Absprünge und Absprungrate. Sie zeigen auch an, ob Besuchende eine Seite verlassen – allerdings nur in einem bestimmten Szenario. Schauen wir uns die verschiedenen Messwerte an, die Ausstiegsrate vs. Absprungrate messen.

Zunächst eine Erinnerung: Ausstiege werden aufgezeichnet, wenn Personen eine Seite verlassen. Die Ausstiegsrate gibt an, wie oft Besuchende die Seite verlassen, nachdem sie eine beliebige Anzahl anderer Seiten auf der Website innerhalb derselben Sitzung besucht haben.

Wenn jemand zum Beispiel die Hotjar-Homepage → den Blog → einen bestimmten Blogbeitrag besucht und dann aussteigt, wird der Ausstieg auf der Seite des Blogbeitrags gezählt. Die Ausstiegsrate des Blogbeitrags wird dann als die Anzahl der Ausstiege / Anzahl der Seitenaufrufe auf der Seite berechnet.

Beim Messwert der Absprünge geht es hingegen um den Prozentsatz der Besuchenden, die die erste Seite, auf der sie landen, verlassen, ohne eine weitere Aktion auszuführen (z. B. ohne auf einen Link zu klicken oder zu einer zweiten Seite weiterzugehen).

Eine Person, die direkt auf einem Hotjar-Blogbeitrag landet, ihn liest und dann die Seite verlässt, zählt als Absprung. Die Absprungrate für die Seite wird dann als Prozentsatz berechnet: alle Sitzungen, die auf der Seite begonnen und beendet wurden / alle Sitzungen, die auf der Seite begonnen und zu weiteren Seiten fortgesetzt wurden. Genau wie bei der Ausstiegsrate ist eine hohe Absprungrate nicht zwangsläufig schlecht, vor allem wenn es sich um eine Single-Page-Website handelt (z. B. eine Landing Page für ein Ladengeschäft).

Technisch gesehen ist der Absprung vom Blogbeitrag auch ein Ausstieg, da die Person die Website verlassen hat. Da sie aber auf derselben Seite ausgestiegen ist, von der aus sie die Website betreten hat, ohne irgendwo anders hinzugehen, wird das von GA als Absprung aufgezeichnet.

Kurz gesagt: Alle Absprünge sind Ausstiege, aber nicht alle Ausstiege sind Absprünge.

💡Profi-Tipp: Finde heraus, wie du höhere Absprungraten auf deiner E-Commerce-Website mit unseren empfohlenen Tools und Tipps reduzieren kannst!

3 Wege, um hohe Ausstiege und Ausstiegsraten auf deiner Website zu untersuchen und zu reduzieren

Als traditionelles Webanalyse-Tool zeigt dir GA zwar, dass auf deiner Website etwas in Bezug auf die Ausstiegsrate passiert, aber es kann deine nächsten beiden Fragen nicht beantworten:

• Warum passiert das?

• Wie kann ich das Problem lösen?

Um beides zu beantworten, musst du zusätzliche Informationen und Zusammenhänge sammeln. Hier stellen wir dir drei Tools zur Nutzerverhaltens- und Feedback-Analyse vor, die dir bei der Untersuchung der Gründe für den Ausstieg und bei der Behebung von Problemen sofort weiterhelfen können: Heatmaps, Session-Aufnahmen und Onsite-Umfragen.

1. Heatmaps: Finde die problematischsten Bereiche auf deinen Seiten mit hohem Ausstieg

Was: Sobald du weißt, dass deine Besuchenden eine bestimmte Seite verlassen, solltest du herausfinden, was auf der Seite funktioniert oder nicht.

Wie: Wenn Leute die Seite besuchen und Daten gesammelt werden, verwende ein Heatmap-Tool, um die Verhaltensdatenpunkte visuell darzustellen. Mit Scroll-Heatmaps kannst du sehen, wie weit Besuchende auf der Seite nach unten scrollen. Klick-Heatmaps zeigen dir, mit welchen Elementen Besuchende auf der Seite interagieren:

Anhand der gesammelten Daten kannst du vielleicht schon Verhaltensmuster erkennen, die hohe Ausstiegsraten erklären: Vielleicht fehlen Informationen, die sich „below the fold“ auf der Seite befinden. Oder die Leute sind frustriert, weil sie auf nicht anklickbare Elemente gestoßen sind, z. B. ein inaktiver Call-to-Action-Button.

2. Session-Aufnahmen: Beobachte, wie Menschen mit einer Seite interagieren

Was: Um mehr über das User-Engagement zu erfahren, solltest du auch überprüfen, warum Nutzende abbrechen, während sie auf bestimmten Seiten sind.

Wie: Mit Session-Aufnahmen kannst du Nutzersitzungen, die auf Seiten mit hohem Ausstieg enden, aufzeichnen und ansehen, damit du ein besseres Gefühl dafür bekommst, ob die Besuchenden:

• den Inhalt der Website richtig sehen;

• durch aufdringliche Pop-ups, visuelle Elemente oder andere Inhalte abgelenkt werden;

• Bugs oder Problemen begegnen;

• Verhaltensweisen wie häufige U-turns oder Wutklicks zeigen.

3. Onsite-Umfragen: Frag deine Besuchenden, was auf einer Seite nicht funktioniert

Was: Mithilfe von Heatmaps und Recordings kannst du dir ein besseres Bild davon machen, was passiert, wenn jemand eine Seite verlässt. Aber anstatt Vermutungen darüber anzustellen, solltest du deine Besuchenden direkt fragen.

Wie: Platziere eine Onsite-Umfrage auf der Seite und stelle eine spezifische Frage, z. B.:

• Was fehlt auf dieser Seite?

• Was hindert dich daran, heute weiterzumachen?

• Wonach suchst du, das du nicht finden kannst?

Du kannst sowohl offene als auch geschlossene Fragen stellen, je nachdem, welche Informationen du brauchst. Nachdem du einige Antworten gesammelt hast, kannst du sie analysieren, um nach Mustern oder Insights zu suchen, die dich auf eine Lösung bringen.

Anmerkung der Redaktion: Im Oktober 2020 hat Google Google Analytics 4 eingeführt, das einige Änderungen bei den GA-Berichtsfunktionen beinhaltet. Sobald mehr Nutzende migrieren, werden wir diesen und andere Artikel bei Bedarf aktualisieren und Hinweise und Schritte zur Sammlung von Ergebnissen in GA4 veröffentlichen (am 1. Juli 2023 wird Google Universal Analytics auslaufen lassen). Dieser Artikel wurde am 9. Juni 2023 aktualisiert und enthält nun Informationen zu GA4.

Nachweis: Dieser Inhalt wurde ursprünglich mithilfe des Webanalyse- und CRO-Experten Rich Page erstellt, der von unserem Team interviewt wurde und im August 2019 mit uns über alles rund um GA gesprochen hat.