Digital Marketing

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Messen des Leser-Engagements (2) - der Heart Beat Timer

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Was hat es mit der Metapher des Herzschlagmessers auf sich? Ein Besucher, der über eine Suchmaschine direkt auf eine Seite gelangt, die sein Interesse findet und seine Neugier befriedigt, wird diese Seite wieder verlassen, nachdem er gelesen hat, was ihn interessierte. Die Besuchsstatistiken von Blogs, Verlagsseiten, Informationsportalen usw. werden was Engagement und Besuchszeit, verzerrt. Der Heartbeat-Timer schafft hier ein wenig Transparenz hinsichtlich des Besucherverhaltens.

Der Heartbeat-Timer besteht aus einer Codezeile, die in den Trackingcode von Matomo bzw. Google Analytics eingefügt wird. Er löst jeweils nach Ablauf einer definierten Zeit, die eingestellt werden kann, ein Ereignis aus. Die Besuchszeit ergibt sich aus der Zahl der ausgelösten Intervalle und der Absprung ist auf 0 gesetzt. Die Intervallzeit kann dabei beliebig gewählt werden. Die Frage ist nur: Welche Zeit soll ich einstellen? Ein zu langes Zeitintervall verbessert die Performanz nicht wesentlich, ein zu kurzes täuscht ggf. eine Qualität der Landingpage vor, die nicht gegeben ist. Denn je kürzer das Intervall, desto niedriger die Absprungrate. Bei einem Inhouseseminar zu Matomo hatte ich mich gewundert, dass die Absprungrate durchweg 0 % betrug. Kein Wunder: Der integrierte Heartbeat -Timer hatte den Wert 0.

Um es kurz zu machen: Jede Werteinstellung ist ein Kompromiss. Ich rate dazu, bei den Contentseiten, auf die es ankommt, zu prüfen, zu welchem Zeitpunkt die wesentlichen Informationen erfasst sind. Content sollte nach dem Prinzip der umgekehrten Pyramide strukturiert werden (das Wichtigste zuerst). Also messe ich, wie lange ich benötige, um Headline, Teaser und den Textanfang informativ zu erfassen. In der Regel werde ich hier bei 15 bis 30 Sekunden liegen. Bei überwiegend mobilen Besuchern, setze ich den Wert etwas niedriger an.

Selbstverständlich ist damit nur etwas über die Zeit der Sichtbarkeit gesagt, nichts darüber, ob der Besucher überhaupt liest oder schon längst in einem anderen Browsertab unterwegs ist. Außerdem hat es beim selbstgehosteten Trackingtool Matomo den Nachteil, dass je nach Besucheraufkommen die Serverlast durch ständiges Auslösen der Ereignisse zunimmt. (Je nach Matomo-Konfiguration kann das schon einmal den Server in die Knie zwingen, wie ich es selbst in einem Inhouse-Seminar erlebt habe.)

Codebeispiele für Matomo und Google Analytics finden sich auf: https://cofima.de/2020/07/14/heartbeat-bei-matomo-und-google-analytics-korrektur-der-absprungraten/

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