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Guide de la signification du taux de rebond dans Analytics et optimisation du SEO

Il n’y a aucune métrique de site Web aussi mal comprise que le taux de rebond d’un site Web dans Google Analytics. Tant de mauvais conseils et autant de mauvaises décisions stratégiques, découlent de cette mesure méconnue.

Mettre l’accent sur le taux de rebond pour les mauvaises raisons (et sans contexte) peut tordre votre stratégie en ligne.

Il est également de plus en plus important de comprendre le taux de rebond en relation avec l’effet pogostick sur votre classement de recherche Google , ainsi que sur le taux de conversion de votre site Web .

La plupart des conseils que vous avez probablement lus en ce qui concerne le taux de rebond a été de savoir comment réduire le taux de rebond, soit en modifiant la structure de votre site Web, soit en manipulant votre méthode de suivi;

Peu de ces conseils parlent de comprendre pourquoi votre taux de rebond est ce qu’il est actuellement.

Cette publication est un guide qui vous aidera à comprendre la métrique du taux de rebond dans votre Google Analytics, ce que cela signifie et ne signifie pas, comment acquérir une profonde compréhension des rebondissements et utiliser cette information à votre avantage à des fins stratégiques.

L’arrière-plan du taux de rebond

Tel que défini par Google sur sa page de support Google Analytics :

Le taux de rebond correspond au pourcentage de visites renvoyées sur votre site. Un rebond est calculé comme une vue d’une seule page ou un déclencheur d’événement unique dans une session ou une visite.

Les situations suivantes sont qualifiées de rebonds:

Bien qu’il y ait des exceptions, la plupart des gens interprètent un rebond pour signifier que votre site n’a pas réussi à convertir le visiteur. Ils ont peut être utiliser un guide.C’est une hypothèse fausse.

Pourquoi les gens rebondissent-ils?

Bien que ce ne soit pas une liste définitive, certaines des raisons que nous supposons souvent comme causes de rebond sont:

Lorsque les gens parlent du taux de rebond comme d’une métrique à surveiller, et une indication d’un échec de la visite, ils disent essentiellement que le taux de rebond était l’une de ces raisons ci-dessus.

Comment un taux de rebond est-il enregistré? Est-il nécessaire d’utiliser un guide?

Un taux de rebond tel qu’il est initialement configuré dans Google Analytics ne correspond qu’à un facteur: le nombre d’événements envoyés par le code Google Analytics au suivi de Google.

Pour que vous compreniez comment cela fonctionne, nous devrons examiner une partie du code que vous avez ajouté à votre site Web lorsque vous avez installé Google Analytics:

Ga (‘send’, ‘pageview’);

L’analyse fonctionne en envoyant une « pageview » ou un autre événement chaque fois qu’une page de votre site Web est chargée ou qu’une action est configurée pour envoyer des données à Google Analytics.

Un rebond est enregistré lorsque la session d’un utilisateur a seulement un seul événement ayant été envoyé, la page vue lorsqu’elle a été chargée.

Si un autre événement a été envoyé en plus de cet événement, cela n’est pas enregistré comme un rebond.

Pourquoi le taux de rebond est-il trompeur?

Chaque site Web ne nécessite pas que ses visiteurs dépassent plus d’une seule page!

Par exemple, disons que vous possédez un site Web de restaurant. Un grand pourcentage de personnes qui viennent sur votre site recherchent probablement quelques éléments de contenu qui se trouvent sûrement sur votre page d’accueil: votre numéro de téléphone, votre adresse, un lien vers une carte (externe), vos heures d’ouverture.

Et une fois qu’ils ont rapidement trouvé cette information, ils n’ont pas besoin d’aller ailleurs dans votre site Web, alors ils le quittent.

Vous pourriez les avoir aidés dans un micro-moment.

Dans cet exemple, la session du visiteur s’inscrirait comme un rebond (mauvais!). Mais le site a rapidement et avec succès fourni les informations recherchées par le visiteur (bon!).

Quelle info était-ce? La session de visite était-elle réussie ou un échec?

Un autre exemple pourrait être un site Web avec un blog. Un visiteur pourrait venir sur l’article du blog, lire l’article entier, puis s’inscrire à la liste de diffusion en bas de la page.

Selon la manière dont la fonctionnalité de la liste de diffusion est configurée, elle pourrait lancer une nouvelle fenêtre avec une page du service d’abonnement, et abandonner la page d’origine. Dans ce scénario, le blog a obtenu un nouvel abonné (la conversion des objectifs, bon!) Mais enregistré un rebond (mauvais?).

Et un autre exemple est une page Web qui contient beaucoup de contenu interactif, comme des vidéos YouTube intégrées. Un visiteur vient à la page Web, visualise une ou plusieurs vidéos dans la page pendant plus de 30 minutes, puis poursuit son chemin dans le site et accomplit des actions.

Étant donné que la vue de la page a duré plus de 30 minutes sans passer à une autre page, cette session s’est terminée et un rebond a été enregistré; Une nouvelle session a été lancée lorsque l’utilisateur a cliqué sur la page dans une nouvelle page. Un visiteur très engagé (bon!) Mais un timeout rebondit (mauvais?).

Configuration des événements et du suivi de profondeur pour obtenir plus de détails

Comme l’ont indiqué les exemples précédents, nous avons besoin d’un moyen d’aller plus loin et de recueillir plus d’informations afin de différencier une visite réussie d’un rebond.

L’une des façons dont nous pouvons développer des connaissances supplémentaires dans nos pages est à travers des événements dans Google Analytics .

Les événements sont des extraits d’informations qui pouvent être déclenchés pour être envoyés à Google Analytics à l’aide de Javascript.

Vous pouvez déclencher un événement de nombreuses façons:

En attachant une fonction Javascript à l’une de ces actions, vous pouvez envoyer des données à Analytics qui peuvent être analysées ( vous donner une meilleure compréhension du comportement de l’utilisateur et une optimisation du SEO ), mais annule également ce rebond parce que l’utilisateur a effectivement fait quelque chose que vous vouliez faire faire.

Par exemple,

À l’aide de cela, vous pouvez commencer à différencier les vrais rebonds (rebonds où la personne a vraiment rebondi) par opposition aux rebonds où un événement s’est produit dans la page correspondant à une conversion d’objectif, mais serait autrement enregistré comme un rebond.

Par exemple, dans le bloc de code ci-dessous, nous utilisons JQuery / Javascript pour déclencher ga (‘send’) à chaque fois que l’élément téléphonique dans la page Web est cliqué.

Il envoie un événement avec l’étiquette « clickToCall » à Google Analytics.

$ (‘# Phone’). On (‘clic’, function () {
Ga (‘send’, ‘event’, ‘button’, ‘click’, ‘clickToCall’);
});

Cet événement annulera le rebond lorsqu’il sera cliqué, mais nous pouvons également définir notre Analytics pour rechercher cet événement et l’utiliser pour mesurer une conversion d’objectif « Appels téléphoniques ».

Comparaison des segments des rebonds et des non-rebonds

Les rebonds peuvent avoir un impact énorme sur les paramètres de votre site Web, surtout lorsqu’un grand zéro réduit vos moyennes.

Si vous avez 50% de vos visiteurs qui lisent 4 pages par session, et 50% de rebond, plutôt que de considérer 50% comme étant très engagés, la session de lecture de vos pages a une moyenne de 2 pages, ce qui est en fait peu inspirant.

Heureusement, il existe un moyen technique simple de séparer les rebonds des non-rebonds: vous pouvez créer des segments . Suivez le guide …

Les segments font partie de Google Analytics qui nous permet de ne voir (ou ne pas voir) que les données qui répondent à un critère ou à un ensemble de critères.

Cela pourrait être la première fois que les visiteurs, les visiteurs répétés, les visiteurs aux États-Unis, les visiteurs issus des médias sociaux … beaucoup de facteurs différents, y compris les rebonds ou les non-rebonds.

Que pouvons-nous apprendre des rebonds et des non-rebonds?

Lorsque vous créez une séparation et que vous ne pouvez visualiser que des sessions rebondies ou des sessions non rebondies, vous obtenez de plus amples informations sur les personnes qui ont séjourné sur le site ou celles qui sont immédiatement sorties.

Par exemple, vous pouvez enquêter sur des questions telles que:

Des sources de trafic spécifiques entraînent-elles un pourcentage élevé de rebondissements?

Vous pourriez avoir beaucoup de trafic entrant à partir d’une publication invitée que vous avez écrite, ou un lien d’affiliation que vous avez placé sur le site de quelqu’un d’autre, mais ce trafic pourrait être un gaspillage complet traduits sous forme de rebondissements.

Ou il se pourrait que votre compte Twitter partage un contenu qui ressemble plus à du linkbait, qui obtient beaucoup de clics, mais qui entraîne des rebonds importants.

Quelles sont les différences démographiques (le cas échéant) entre ceux qui rebondissent et ne rebondissent pas?

Une fois que vous avez limité le rebond ou le non-rebond, vous pouvez ensuite visiter certaines données démographiques telles que le mobile vs non mobile;

Vous pourriez découvrir que vos visiteurs mobiles sur une page rebondissent à un taux significativement plus élevé que vos visiteurs non mobiles.

Il se peut que votre site Web mobile ne soit pas conçu correctement et que ce soit en cas de problèmes d’utilisabilité, ou que les visiteurs sur mobile viennent pour des informations très spécifiques.

Quelles entrées de pages, avec rebondissements pris en compte, atteignent les taux de conversion et de conversion les plus recherchés?

Une situation qui a récemment été soulevée avec un site que nous connaissons, ils avaient reçu une quantité de trafic d’un lien de recommandation vers une publication de leur blog.

Bien que beaucoup de ces visites aient été «volantes», en les factorisant (les rebonds), nous avons pu évaluer ceux qui ont dépassé le rebond immédiat.

Nous pouvons alors avoir un meilleur sens du flux de comportement.

Vous avez des rebondissements, mais quand vous regardez les visiteurs répétés, ils se répètent tous!

Une des choses que vous pourriez découvrir est une nuance du comportement des visiteurs.

Par exemple, vous pourriez découvrir si vous avez un blog actif que vous avez une communauté dédiée de lecteurs qui viennent chaque fois que vous publiez un nouveau contenu, mais ils ne viennent que pour une nouvelle page de contenu. lecteurs dédiés mais rebondissant à chaque fois.

Le taux de rebond n’est pas un facteur de classement des moteurs de recherche

Cette partie va être un peu déroutante. Beaucoup de sites de conseils vous diront qu’un rebond et votre taux de rebond auront une incidence sur la position de votre site Web dans les classements de la page de résultats du moteur de recherche et que «l’abaissement de votre taux de rebond améliorera votre position dans Google SERP». Ce n’est pas tout à fait vrai.

Comme mentionné précédemment, il y a quelque chose qui s’appelle l’effet pogostick ou Long Click qui pourrait être un facteur de classement pour Google.

L’effet pogostick peut être défini comme

« Les aller retour entre une page de résultats du moteur de recherche (SERP) et les sites de destination des résultats proposés pour recherche individuelle. Le comportement peut indiquer des résultats de recherche médiocres puisque l’utilisateur n’a pas été satisfait par un ou plusieurs des résultats SERP »[ source ]

Ce comportement, qui peut souvent (mais pas toujours) être attribué à un rebond, peut avoir un effet négatif sur votre classement des moteurs de recherche pour des pages et des requêtes spécifiques, indiquant à l’algorithme que votre page n’était pas un bon résultat à montrer dans cette instance .

Même si ce n’est pas un rebond, mais un « clic long » vs un «clic court», il peut souvent fournir à Google des informations similaires.

En bref, ce que cela signifie, c’est que si une personne effectue une recherche Google, clique sur l’un des liens pour accéder à votre site Web, puis «rebondit» dans la page des résultats du moteur de recherche, que Google enregistre ce comportement «pogostick».

Votre devoir dans ces cas est de comprendre pourquoi les pages et les visiteurs arrivant d’une requête sur les moteurs de recherche ont des taux de rebond élevés ou bas, et se concentrer pour optimiser vos pages pour ce trafic entrant qui capte les requêtes de plus haute qualité dont nous discutons dans  » Intention, Capture et Conversions « .

Gardez à l’esprit: ce comportement de pogostick comme facteur de classement s’applique uniquement aux visites provenant des recherches des moteurs de recherche! Le trafic vers votre site Web qui ne provient pas d’une page de recherche et qui affecte le taux de rebond de votre site dans son trafic total n’est pas un facteur. Le trafic qui a potentiellement un effet sur votre classement des moteurs de recherche est le trafic issu d’une page de résultats du moteur de recherche.

Tout sur le rebond (Taux) – un tableau de bord Google Analytics

Êtes-vous intéressé à faire une plongée profonde dans votre taux de rebond? Ensuite, allez-y et cliquez pour installer ce tableau de bord Google Analytics que nous avons créé pour votre plaisir.

Avec ce tableau de bord lié, nous vous recommandons de l’installer, mais en utilisant différents segments comme moyen d’approfondissement.

Les segments recommandés peuvent inclure Nouveaux vs Revenants, Trafic local vs Tous, Mobile vs Desktop

Le taux de rebond n’est que le début

Si vous avez appris quelque chose dans ce guide, cela devrait être ceci: votre taux de rebond pour votre site ou tout élément de contenu ne devrait pas être le numéro important; Il devrait être le début d’une quête pour obtenir une meilleure compréhension.

C’est ce à quoi vous devriez commencer à regarder.

Un pourcentage des visiteurs du site va toujours rebondir, et les pages très réussies peuvent avoir des taux de rebond incroyablement élevés. Le taux de rebond de haut niveau n’est que le début des questions dont vous avez besoin pour demander vos paramètres et vos idées à acquérir.

Article original de David Kutcher de Confluent Forms traduit par nos soins.
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