Analisi del Bounce Rate: lo Studio di un Blog

L’analisi del bounce rate è una delle possibili prime mosse da fare per iniziare a studiare il traffico di un sito. Questa percentuale indica gli utenti che hanno abbandonato il sito dopo aver visitato una sola pagina e (sulla base del contenuto analizzato) può rivelarsi utile a comprendere il traffico del sito in termini qualitativi.

Vi mostrerò che cosa sto rilevando per questo blog motivando i miei ragionamenti. Per l’analisi ho deciso di utilizzare la piattaforma Google Analytics – facendo riferimento ad un intervallo di tempo di cinque mesi – poichè a mio parere la migliore tra le piattaforme free (sulle piattaforme di web analytics professionali mi sono già espresso).

Le Fonti di Traffico

La domanda di partenza per iniziare a conoscere il proprio traffico e: da dove arrivano i visitatori del mio sito? Nel caso di questo blog, la situazione è quella illustrata nel grafico che segue.

Le fonti di traffico del sito francescogori.com

Come si puù notare, questo blog punta molto sul traffico dei motori di ricerca (57,57% del traffico totale) sostenuto dai siti referrer (32,77%). Il traffico diretto rappresenta invece una percentuale esigua di visite (9,66%).

E’ opportuno ora andare a verificare singolarmente la “qualità” del traffico apportato da ognuna di queste fonti per capire su quali investire tempo, su quali correzioni fare per eliminare il traffico fuori target e per iniziare a fare le prime ipotesi su cosa non va.

Analisi dei Bounce – Situazione generale

Secondo Google Analytics, questo blog ha un Bounce Rate del 67,91%, ovvero circa due terzi dei visitatori abbandonano il sito visitando una sola pagina.

Stabilire quanto questa percentuale sia più o meno corretta è una questione di esperienza rispetto al sito di analizzare: ogni progetto, ogni pagina, ogni contenuto ha i suoi propri obiettivi che in toto vanno ad influenzare significativamente il totale. Nel caso di un blog, ad esempio, si potrebbero verificare le seguenti situazioni (da prendere in considerazione):

  • Un utente arriva sulla home del blog, da un’occhiata ai primi post e poi clicca sul pulsante per iscriversi al feed rss. Vede solo una pagina (la home) ma è ormai un lettore acquisito = bounce ma obiettivo raggiunto.
  • Un utente approda su un post il cui obiettivo è indicare una risorsa particolare da visitare, clicca nel link proposto ed abbandona il sito vedendo una sola pagina. Bounce ma anche quì obiettivo raggiunto
  • Un utente cerca un recapito, un informazione precisa e la trova arrivando sulle nostre pagine… dopodichè chiude il browser. Bounce ma bisogno soddisfatto

In certi casi tuttavia – ovvero quelli che ci interessano maggiormente per l’analisi – gli utenti possono abbandonare il nostro sito perchè non trovano quello che cercano, perchè odiano la grafica, perchè la navigabilità è pessima ecc…

Vediamo la situazione generale dei bounce di questo blog, per fonti di traffico. Come mostra il grafico seguente, si è preso di riferimento come “obiettivo” una percentuale di bounce del 60%. Perchè?

Percentuali di bounce di francescogori.com per fonti di traffico

Prime Conclusioni

La scelta di tale percentuale è dettata dalle seguenti considerazioni:

  • Il traffico diretto (62,83%) (digitazione diretta dell’indirizzo) è un indicatore abbastanza “pulito” di qualità, soprattutto nel caso di un dominio costituito dal nome e cognome di una persona. Presto atto che questo è un blog (bounce più alto rispetto a siti normali) e calcolando una percentuale ristretta di visite alla ricerca di un altro Francesco Gori (quindi non di qualità) possiamo considerare il 60% un bounce rate accettabile come obiettivo, per questa fonte di traffico.
  • Anche i referrer (64,07%) hanno una percentuale che rientra nel valore stabilito in precedenza. Se si considera poi siti che hanno portato visite completamente fuori qualità (siti spam, referrer “ignoti”, piattaforme di statistica di chi viene cercare il link ricevuto
    …) ritengo si possa giustificare quel 4% circa in esubero.
  • Il traffico dai motori di ricerca (70,95%) sembra essere invece un po’ disallineato rispetto a quanto affermato sin’ora. Proprio per questo, al fine di verificare le ipotesi fatte fin’ora, il passo seguente sarà andare ad indagare tra i dati di questa fonte di traffico.

Ricapitolando, queste prime riflessioni portano a supporre, in generale, che il bounce rate sia perfezionabile. Il proseguire dell’analisi metterà chiarezza a queste intuizioni di partenza e sicuramente solleverà ulteriori spunti interessanti.

Ma questo è il prossimo post… 😀

P.S.: visto che la web analytics è un’attività che richiede una profonda conoscenza del web e tanta esperienza mi piacerebbe che tra gli “esperti” (perchè so che ce ne sono 😛 ) qualcuno si facesse sentire, anche per sviluppare discussione su questi micro-temi di web analytics – visto che in Italia non si parla quasi per niente…

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Commenti (12)

Francesco:

This is very good analysis, thank you for sharing it with all of us. You have hit the critical point that Bounce Rate has to be applied with the objective of the page in mind (or even the objective of the source of traffic in mind). Excellent point.

I also very much like the report that shows the bounce rate of the Top Landing Pages. Since search engines are so important and when people come from Search they land directly deep into the website, measuring bounce for those pages will help you know which pages you should focus your improvement efforts on.

For example I don’t like high bounce on my About or Speaking Engagements page. But a high bounce on my post about Bounce Rate is ok becuase you probably got what you were looking for.

Of course all of the above is different for ecommerce or other sites, there you don’t want anyone to bounce! : )

Thanks again for a good post.

-Avinash.

Nel terzo caso, quella dei visitatori arrivati mediante ricerca, andrebbero fatte due analisi.

La prima dovrebbe segmentare il traffico proveniente dai motori tra visitatori nuovi e visitatori di ritorno. Bounce alto tra i visitatori di ritorno, per esempio, può essere più accettabile, per un blog.

Un secondo schema di segmentazione dovrebbe essere fatto per chiave. Molto spesso arrivano al blog visitatori mediante chiavi che poco hanno a che fare e che sono arrivati solo per caso. Tali visitatori se se ne vanno, mi pare giusto e doveroso (anche se si fermassero, certo non ci spiacerebbe).

A questo punto, andrebbe valutato il traffico arrivato dai motori, ma solo per le chiavi evidentemente a tema. Questo bounce ovviamente sarebbe preferibile che restasse basso (anche se più volte ho precisato che il bounce in se vuol dir poco e che può essere alquanto sbagliato).

Interessante potrebbe essere una sfida. Andare a trovare quelle chiavi non attinenti, con buon traffico ed alto bounce. Individuare le pagine di arrivo e modificarle mettendo frasi che possano stimolare il visitatore arrivato con quelle chiavi e vedere se si riesce ad interessarlo al sito.

Interessante è anche andare a cercare quelle chiavi attinenti che abbiano un forte bounce, vedere le pagine di arrivo e tentare di capire quale sia il motivo dell’abbandono. Su Visualdream.it

ops, m’è scappato un invio. Proseguo…
sul quel sito, dicevo, stiamo facendo molte analisi di questo tipo. Oggi chiedo al responsabile della prova di indicarmi la pagina, che vi mostro cosa abbiamo fatto per portare il bounce da quasi 100% a circa 60% che direi essere un bel miglioramento.

@Avinash: …when in my article post scriptum I ask for a reply from “web analytics guru” (in italian “…mi piacerebbe che qualcuno tra gli esperti si facesse sentire…”) I can’t imagine the coming of your comment.

Thank you for sharing your point of view about Bounce Rate. I hope you read again my blog that in future will be more focus on Web Analytics.

Sorry for my bad English: “in reading” I completely understand your language, but “my writing” sometimes is frightful! 😀

@fradefra: la segmentazione delle chiavi è davvero un must! Non avevo assolutamente pensato alla prima a cui hai accennato (visite nuove/di ritorno) che in effetti può rivelarsi un ottimo dato per fare i primi controlli.

La segmentazione per chiave invece è il primo passo che faccio sempre, quando analizzo il traffico in arrivo dai motori. Per questo blog ho ragionato così (preambolo del prossimo post):

1. Ho diviso le chiavi “in entrata” in [chiavi in tema], [chiavi fuori tema] e [chiavi dubbie ma con un buon traffico].

2. Le chiavi in tema (visto che l’obiettivo è fare un buon re-styling) le utilizzo come input/indizi sulle aree tematiche da spingere, nuove categorie da lanciare e quindi vado a scoprire le pagine correlate a queste chiavi, analizzando fenomeni positivi e negativi.

3. Le chiavi fuori tema sono quelle che prenderò di mira nella pulizia del traffico, con i dovuti accorgimenti.

4. Le chiavi dubbie ma buone, ovvero chiavi che portano traffico ma riguardano argomenti non in tema al 100% con il blog, sono quelle su cui effettuerò test di studio del traffico.

Seguendo questi punti ho sempre ottenuto ulteriori informazioni sulla natura del traffico proveniente dalle key tramite l’analisi dei singoli bounce e inoltre mi creo il filo logico per procedere: dai bounce, all’efficacia di una pagina e poi chissà dove… 😀

Il prossimo post sarà su questo tema.

Ecco l’esempio pratico di cui parlavo prima.

Cercando 19ls4r su Google, si arriva alla pagina che vende il prodotto.

La pagina è questa.

La pagina, senza la frase arancione con link “CLICCA QUI PER VEDERE TUTTI I TELEVISORI LCD LG” faceva per quella chiave un bounce vicinissimo al 100%

Ci siamo chiesti quale fosse il problema e la nostra psicologa ci ha detto che poteva essere il fatto che il televisore risultatesse “In Arrivo” (come si vede, ad oggi) dal pulsante azzurro a destra. Si ipotizzava che tali visitatori non andassero neppure a visitare il resto, avendo cercato una chiave estremamente specifica.

Abbiamo inserito la frase con il link e il bounce rate è precipitato! Ottimo lavoro, in sostanza.

Questo per fare un esempio pratico di casi in cui il Bounce ha un significato. Qui è bastato inserire una frase.

Ciaoooo

Ciao Francesco,

innanzitutto complimenti per il post , molto dettagliato soprattutto su un tema molto delicato.
Il Bounce-Rate è un kpi molto critico, infatti difficilmente si riesce a confrontare il valore misurato su differenti progetti ed attività online, ci sono molte, troppe variabili che determinano un risultato, come giustamente ha detto fradefra, uno scienziato su queste tematiche .. 😉

Personalmente credo che il Bounce sia un valore da valutare molto attentamente su ogni sito in cui si va a fare la rilevazione ed in alcuni casi addirittura non è nemmeno da prendere in esame, mi riferisco a tutti quei progetti editoriali ed ovviamente anche ai blog.

Il problema sta nella tecnica in cui viene rilevato il Bounce che per la maggior parte delle piattaforme sia free che pay, viene calcolato andando a analizzare la sessione di un utente che nel caso del bounce avrà soltanto una pagina vista , quindi non avendo la seconda pagina non si potrà calcolare il tempo di permanenza.

Il tempo è proprio l’elemento critico su cui si deve andare a lavorare, infatti ad esempio se io accedo al tuo blog direttamente dai motori o da un link esterno e mi leggo tutto il post e poi me ne vado senza commentare o visitare un’altra pagina non posso considerarlo un bounce, perchè se trascorro un minuto sulla pagina a leggere tutto il contenuto ed i commenti ho fatto esattamente l’azione che tu desideravi, viceversa se dopo 5 secondi me ne esco subito , allora ok posso considerarlo bounce.

Il limite quindi è proprio la misurazione del tempo, infatti anche noi stiamo lavorando sul «cronometrizzare» il tempo di permanenza su una singola pagina senza avere il riferimento di quella successiva, oggi questo è possibile attraverso le nuove tecnologie a disposizione, l’obbiettivo è che ognuno possa definire il concetto di metrica del bounce non più sulla pagina, ma sul tempo di permanenza.

Alessio

Ciao Alessio,

grazie per aver apprezzato il mio post e soprattutto grazie per aver dedicato tempo nel contribuire alla discussione, visto che sulla web analytics ci sarebbe molto da parlare ma, in Italia, in pochi sembrano farlo seriamente e dettagliatamente.

Nel tuo commento, hai citato il tempo di permanenza sulla pagina come fattore in grado di “smascherare” in modo migliore i bounce. Se inizialmente ho afferrato e condiviso il concetto come possibile soluzione, riflettendo ho identificato queste possibili situazioni:

1) l’utente arriva dai motori sulla home del mio sito, legge i titoli dei post e trova il blog interessante, sottoscrive il feed e se ne va (operazione fattibile in 20 secondi, da un utente esperto);

2) l’utente arriva da un sito referrer (magari un sito di social news) dove, insieme al mio sito via tabs ha aperto altri 3-4 link, tiene il browser in attesa finchè legge il post, non lo trova interessante e se ne va (processo che può durare minuti!).

In entrambi i casi sia il tempo di permanenza, sia il conteggio visita/pagina singola, non sarebbero in grado di qualificare il bounce come buono o meno.

Questo a mio parere avviene perchè attualmente i tracciamenti sono possibili solo attraverso “input” quantitativi, quando invece – soprattutto nel caso dei bounce – sarebbero necessari degli indici qualitativi.

Per assurdo… pensa se ad ogni post che scrivo avessi la possibilità di impostare un obiettivo rispetto ai navigatori. In tal caso si potrebbero impostare singolarmente dei valori per definire la metrica di volta in volta e renderla sempre meglio tracciabile.

Chiaro che lo scenario è estremo, ma credo che valori rigidi nel caso di una metrica come il bounce ne ostacolino la corretta identificazione.

Questo è quello che ho pensato. Che dici… sto dando i numeri? 😀

Posso intromettermi? 😛
No, non stai dando i numeri! Però a volte sapere il tempo di permanenza consente almeno di escludere fenomeni tecnici, automatismi, browser, prefetch e schifezze simili.

In sostanza , il tempo di permanenza è un’idiozia, come altre nella web analytics, ma meglio conoscerlo che no 😛

Se tu imposti il bounce come permanenza sulla pagina di soli 5/10 secondi ad esempio, nel primo caso il feed non sarebbe un bounce.
Si è vero che il tempo di permanenza per il calcolo del bounce può non essere preciso ne caso in cui si apre più tab,però è quello che può darci un’idea più precisa del valore.

Quello che dico sempre e condivido con quanto dice fradefra , il problema è che la Web Analytics è una scienza imprecisa all’origine, addirittura già sull’acquisizione dell’acceso,del visitatore, visitatore unico, figuriamoci poi nella reportistica a seguire.

Quello che secondo me deve essere analizzato è lo spaccato , quindi il valore di riferimento e non il dato preciso alla virgola, perchè ancora purtroppo non ci siamo, ovviamente utilizzando tecniche che possano toglierci “più rumori di fondo” possibili. 😉

Ciao

Alessio

da quello che ho capito è che i tempi di permanenza secondo Francesco andrebbero pesati a seconda del contenuto, la cosa non è irrealizzabile, beninteso che il sistema di analisi andrebbe costruito ad hoc

Ciao Francesco,

ho trovato questo intervento simile ad un mio post di qualche mese fa in cui affrontevo lo stesso tema affascinante.

http://www.semperseo.it/seo/maledetto-bounce-rate.html

Credo che tu abbia letto il libro di Avinash, merita davvero.
A presto,

Andrea

Ciao Andrea,
grazie per aver letto il lungo post.

Purtroppo non ho avuto ancora modo di leggere il libro di Avinash, anche se mi sono imposto di acquistarlo non appena avrò un po’ più di tempo a disposizione: ne ho sentito parlare da tutti molto bene e ho intenzione di dedicargli un attento studio.

Corro a leggere il tuo post e spero di risentirti su queste pagine 😉

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