Berechnung der Verweildauer

Hallo zusammen,
ich habe folgendes Problem mit der durchschnittlichen Verweildauer.

Wenn ich in die Datenanalyse einsteige, ziehe ich mir immer Seiten heraus, die z.B. eine hohe Absprungrate haben und eine hohe Verweildauer. In dieses Muster fallen meistens Seiten, mit denen sich der Nutzer beschäftigt - aber ihn keine weiteren Themen mehr interessieren. Klassisch News-Artikel - Interesse - lesen - und weg.

Die durchschnittliche Veweildauer pro URL wird in Matomo aber anders berechnet als in Google Analytics. In Google Analytics werden die Absprünge nicht in den Durchschnitt einbezogen. Bei Abspüngen wird ja im Default die Verweildauer auf 00:00:00 gesetzt. Ich habe hier nun mal folgenden Screenshot:

Ich habe mir also Segmente angelegt und die Besucher gesplittet. Die Visits die abgesprungen sind (5 Einstiege), zeigen die 0 Sekunden an. Die Besucher die weiter navigiert oder halt durch navigiert sind, haben eine Dauer von 1:30 erzeugt (24 Aufrufe).
Gehe ich nun über alle Besucher, ist die durchschnittliche Dauer auch 1:30.
Sprich die Dauer der 24 Ansichten entspricht der Dauer der 29 Ansichten.

Matomo
Gleiches habe ich nun in Matomo durchgespielt.
Dazu habe ich mir eine Seite herausgepickt und im Besucherlog die Daten betrachtet.

Hier habe ich also in der Summe eine Verweildauer von 63 Sekunden
Diese wird nun durch 7 geteilt und es kommt ein Wert von 9 Sekunden heraus.
In der Berechnung werden also die Besucher die abgesprungen sind mit einkalkuliert.

Auf diesem Screenshot sieht man, dass bei den Seitenaufrufen mit Verweildauer im Schnitt 12 Sekunden vorhanden sind. Über alle Besucher habe ich nur 9.
Ich hätte eigentlich erwartet, dass diese beiden Werte gleich sind.
Das ist jetzt nur exemplarisch. Ich kann gerne noch andere Bespiele aufzeigen.

@Lukas @peterbo
Habe ich einen Denkfehler ?

Hi,

generell ist es schwierig unterschiedliche Seiten, die nicht mit dem selben System gemessen werden, zu vergleichen.

Bei einer Aussage muss ich dich aber korriegieren.

Die Besucher die weiter navigiert oder halt durch navigiert sind, haben eine Dauer von 1:30 erzeugt (24 Aufrufe).

Wenn ich es nun korrekt im Kopf habe ist man bei Matomo ein Bouncer wenn man weniger als eine Seite besucht hat.
So steht es auch in den Standard Bericht im Standard Dashboard als Annotation.

Das ist bei Google Analytics nicht der Fall.
Hier kannst du eine Seite besuchen, eine Interaktion wie ein Video abspielen starten.
Wenn das erfasst wird und man nonInteraction: false hat (was per default gesetzt ist), dann ist man schon kein Bouncer mehr.
Es wurde ein Hit an GA gesendet.
Dadurch hat GA schon einmal eine mindeste erste Verweildauer für diese Session.
In GA zählt jeder Hit.

Meine Frage ist nun auch.
Wie ist es eigentlich genau bei Matomo, vor allem wenn man den Heartbeat Timer gesetzt hat und ggf. auch Events über Interaktionen erfasst.

Hi Trackingninja,
Danke für die Antwort.
Mir geht es ja hauptsächlich darum, dass GA die Null-Werte nicht in den Durchschnitt einfließen läßt. Matomo leider schon. Das will ich mit den Screenshots zeigen.

Wenn Zeiten einer Seite da sind, passt das ja. Aber viele Seitenaufrufe ohne Verweildauer senken so den Durchschnitt. Das ist meines Erachtens nicht richtig.

GA macht das wie oben gezeigt anders. Unabhängig von Events oder Heartbeat Timern. Die erzeugen ja dann Zeiten.
Gerade GA Umsteiger verwirrt diese Berechnung. Das hatte ich jetzt schon einige Male.

Hi @Thomas_Zeithaml

Damit ich das richtig verstehe: Wenn wir die Durchschittliche Besuchszeit pro Seite berechnen, sollte der Durchschnitt nur für Seiten mit Besuchsdauer berechnet werden. Also “Gesamtsumme Besuchszeit aller Besuche geteilt durch die Seitenansichten mit Besuchsdauer”. Vs aktuell wird durch alle Seitenansichten geteilt. Verstehe ich das richtig? Das macht definitiv Sinn für mich.

Code-technisch müssten wir hier also durch nb_hits_with_time_spent teilen anstatt generall durch nb_hits: https://github.com/matomo-org/matomo/blob/4.0.0-b3/plugins/Actions/Columns/Metrics/AverageTimeOnPage.php#L37 (aktuell gibt es nb_hits_with_time_spent noch nicht. Dazu müsste der Archiver angepasst werden und es würde quasi nur für neue Reporte funktionieren es sei denn man würde alte invalidieren)

Verstehe ich das richtig?

Genau richtig verstanden :wink: In Google Analytics kann man die Berechnung gut nachvollziehen. Siehe Screenshot von oben.
Viele Umsteiger haben diese Logik bei mir immer bemängelt.

Für mich wäre halt V4 der perfekte Umstieg. Sprich da kann man das auch kommunizieren, das alte Berichte da anders gearbeitet haben.

@Thomas_Zeithaml ist das quast https://github.com/matomo-org/matomo/issues/9198 ?

Ja, das schaut für mich genau nach dem Thema aus.

Sehr gut trifft es dieser Kommentar:

  • In Count sind auch die Nuller drin
  • bei Sum() machen 0er Werte ja keinen Unterschied.

Das bedeutet ja nicht, dass wir die time_on_site falsch berechnen. Früher wurde da ja mal 10 Sekunden - per Default reingeschossen :wink: Aber eben die Summe.

Wenn man noch Events auf der Seite hat, könnte das noch die Verweildauer beeinflußen. In Google Analytics kann man noch steuern, aber die Zeit dann weiterläuft oder ob es ein neuer Hit / Seitenansicht ist. Aber die Time_on_site Berechnung würde ich hier mal außen vor lassen.

Mir geht es hier ja speziell um die “durchschnittliche Dauer” - also die Summe der einzelnen Werte

Also 5 Besucher
Besucher 1: 60 Sek
Besucher 2: 0 Sek
Besucher 3: 0 Sek
Besucher 4: 0 Sek
Besucher 5: 0 Sek

Wenn man aus der Google Welt kommt, erwartet man hier 1 Minute durchschnittliche Verweildauer, weil die anderen nicht erfasst werden konnten.
Matomo weist hier aber 12 Sekunden aus.