La frequenza di rimbalzo
Una delle metriche a cui bisogna prestare molta attenzione è la frequenza di rimbalzo. Quando gli utenti approdano a un sito web dopo aver fatto clic su un link o averlo scelto nelle SERP di un motore di ricerca, possono accadere due cose: questi decidono di proseguire la visita, e passano ad altre pagine del sito; oppure dopo aver visionato la prima pagina, abbandonano immediatamente il sito web.
Nel primo caso non c’è molto da aggiungere, se non che sicuramente il sito invogli gli utenti ad andare oltre la prima pagina trovata. Nel secondo caso però gli utenti “rimbalzano” letteralmente sul sito, giacché appunto dopo la prima pagina non proseguono la visita, e se ne vanno: una perdita di traffico potenziale notevole!
In questo caso si parla appunto di frequenza di rimbalzo: la percentuale di utenti che abbandona il sito web, dopo aver visitato solo una pagina. La frequenza di rimbalzo è una costante in qualunque sito; per quanto ci si adoperi al massimo nei contenuti, nel design, nell’usabilità, bisogna mettere in conto che un certo numero di utenti abbandoneranno il sito dopo la prima pagina visitata. Ovviamente questa è diversa da sito a sito e ogni singola pagina sortisce effetti diversi. Il fenomeno della frequenza di rimbalzo è dunque molto esteso, e i motivi per cui questo accade sono diversi.
Figura 1: schermata di analisi della frequenza di rimbalzo in Google Analytics
Frequenza di rimbalzo: i falsi positivi
Ridurre la frequenza di rimbalzo sulle pagine di un sito è assolutamente importante. È però pur vero che, per quanto ci si adoperi, una certa percentuale di utenti che abbandona un sito dopo aver visitato una singola pagina permane sempre.
Potrebbe dunque darsi che alcuni di questi siano, per così dire, coscienti e convinti del volersene andare, e quindi qualunque tecnica messa in campo potrebbe essere ininfluente. È il caso dei falsi positivi: rimbalzi che all’apparenza sembrano indicare un fattore negativo, ma che in realtà avvengono per un preciso motivo.
Per spiegare meglio questo fenomeno è utile ricordare che le visite a un sito web avvengono attraverso molti canali, come i motori di ricerca, i link da altri siti, ma anche le visite dirette, ovvero le visite da parte di utenti che ben conoscono una determinata URL, e anzi spesso l’hanno inserita tra i propri preferiti. Questi utenti fanno spesso visita a una pagina specifica di un sito senza per questo però proseguire nella visita. Magari quella pagina mostra news aggiornate, e queste sono le uniche informazioni che l’utente desidera carpire.
Ma come si fa a discernere a questo punto tra un rimbalzo vero (e quindi negativo) o più semplicemente una visita “spot” di un utente? In primo luogo Google Analytics offre la possibilità di diversificare i dati in base all’origine delle visite. Per cui, se un sito web riporta genericamente una frequenza di rimbalzo del 70%, andando a esaminare la stessa percentuale, divisa però per traffico diretto e traffico di ricerca, potrà emergere che la frequenza di rimbalzo per traffico diretto è più elevata di quella generata dal traffico di ricerca. Come dire che, chi già conosce il sito web, torna su una pagina specifica (traffico diretto) solo per vedere gli eventuali aggiornamenti, e poi va via.
Chi invece arriva da un motore di ricerca è più motivato a guardare anche il resto delle pagine. Questi dati vengono inizialmente mostrati aggregati nella bacheca di Google Analytics, ma osservandoli separatamente è più facile comprendere realmente come stanno le cose. Un altro elemento che però è determinante nella comprensione dei rimbalzi, è il tempo medio di permanenza degli utenti. Se un sito web ha un numero elevato di rimbalzi, e il tempo medio delle visite è bassissimo, siamo certamente di fronte a un problema da risolvere. Se però nonostante il sito web riporti un’elevata frequenza di rimbalzo, i tempi medi delle visite sono alti, è evidente che gli utenti vanno semplicemente a controllare con attenzione solo la pagine a cui sono interessati, e vi rimangono per il tempo necessario a carpire le novità.
Un esempio di ciò è rappresentato dal sito web della fotografa professionista Marianna Santoni, docente esperta nel settore del digital imaging a livello nazionale. Nel suo sito web, visibile in figura 2, è presente una pagina (news and events) che riporta tutta la sua attività di formazione e consulenza, con le date future di tutti i suoi interventi a seminari e corsi.
Figura 2: il sito di Marianna Santoni: la pagina delle news riceve molte visite dirette da parte di utenti che l’hanno inserita nei Preferiti, e dunque ha un elevata frequenza di rimbalzo
Osservando le statistiche, visibili in figura 3, si rileva che le visite dirette hanno una frequenza di rimbalzo medio alta, generalmente oltre il 60%, ma i tempi medi di permanenza sono molto elevati: sempre oltre i quattro minuti. Questo è chiaramente un falso positivo: questa pagina fa parte dei preferiti degli utenti, che la visitano con l’intento di documentarsi su tutti gli eventi, corsi di formazione, manifestazioni future, a cui possono prendere parte.
Figura 3: i dati mostrano un chiaro esempio di falso positivo: la frequenza di rimbalzo è medio alta, ma i tempi medi di permanenza sono molto elevati, oltre i quattro minuti
Conclusioni
In questo secondo articolo del nostro speciale sulla web analytics abbiamo visto cos'è la frequenza di rimbalzo e quali sono i segnali per individuare i falsi positivi. Nella prossima puntata vedremo come analizzare le pagine viste.
Il libro
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Gli autori
Davide Vasta, sviluppatore web, fa parte del team ufficiale Adobe Guru in qualità di esperto per Dreamweaver e Fireworks. Molto attivo nella comunità italiana dei blog legati al web design, nutre un forte interesse per la Rete, che lo ha portato a studiare le logiche e le particolarità che rendono i siti "appetibili" per i motori di ricerca, insieme alle metriche che stanno alla base della Web Analytics. Per Apogeo ha firmato SEO (collana Guida completa) e Dreamweaver ed eBay (collana Pocket).
Girolamo De Rada, autore dell'appendice sugli aspetti legali connessi alla Web Analytics, esercita la professione di avvocato dal 1994. È stato professore a contratto di Informatica Generale presso l'Università degli Studi di Pavia, ha partecipato in qualità di relatore a numerosi convegni e, oltre ad aver curato l'appendice giuridica di testi in materia di nuove tecnologie, è autore di oltre un centinaio di pubblicazioni su riviste giuridiche e di informatica. È ideatore di LexBook, social network per avvocati.
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