Besucher, Besuche und Aufrufe: Umamis fünf Kernkennzahlen erklärt

Die Kennzahl „Besucher“ zeigt dir, wie viele unterschiedliche Besucheridentitäten Umami gezählt hat. „Besuche“ gibt an, wie viele Besuche diese Besucher gemacht haben. „Aufrufe“ zählt die erfassten Seitenaufrufe. Eine Person kann zu allen drei Zahlen mehrfach beitragen. Deshalb beantworten sie unterschiedliche Fragen.

Dieser Leitfaden beschreibt die Website-Übersicht in Umami 3.4.1, mit dem üblichen Seitenaufruf-Tracking und ohne Filter. Für Ereignisberichte, ältere Versionen und eigene Tracking-Lösungen können andere Zählregeln gelten.

Fünf Kennzahlen, fünf Fragen

Kennzahl	Welche Frage sie beantwortet	Was sie dir nicht sagt
Besucher (Visitors)	Wie viele unterschiedliche Besucher wurden gezählt?	Wie viele Menschen es über all ihre Geräte hinweg genau waren
Besuche (Visits)	Wie viele getrennte Besuche wurden erfasst?	Wie viele neue Menschen hinzugekommen sind
Aufrufe (Views)	Wie viele Seitenaufrufe wurden erfasst?	Wie viele unterschiedliche Seiten es gibt oder wie viele Schaltflächen angeklickt wurden
Absprungrate (Bounce rate)	Welcher Anteil der Besuche hatte einen Seitenaufruf und kein benutzerdefiniertes Ereignis?	Ob jeder Besuch mit nur einer Seite erfolglos war
Besuchsdauer (Visit duration)	Wie lang war ein Besuch im gemessenen Durchschnitt?	Wie lange Menschen aktiv gelesen oder Inhalte angesehen haben

Lies die Zahlen für dieselbe Website, denselben Datumsbereich, dieselbe Zeitzone und dieselben Filter. Sonst können selbst korrekte Zahlen zu einer falschen Interpretation führen.

Besucher (Visitors): eine Schätzung deiner Besucherzahl

Umami zählt unterschiedliche Besucherkennungen innerhalb des gewählten Zeitraums. Beim anonymen Tracking erzeugt es diese Kennungen unter anderem aus der Website, der IP-Adresse und dem User-Agent des Browsers sowie einem regelmäßig wechselnden Salt-Wert. Dafür muss die ursprüngliche IP-Adresse nicht gespeichert werden. Es entsteht aber auch keine dauerhafte Identität für eine Person.

Wer Gerät, Browser oder Netzwerk wechselt, kann erneut gezählt werden. Personen mit übereinstimmenden Identifizierungsdaten können dagegen zusammengefasst werden. In dieser Version wechselt der Salt-Wert standardmäßig monatlich. Betrachte die Besucherzahl über einen langen Zeitraum deshalb nicht als dauerhafte Zählung eindeutig unterscheidbarer Menschen.

Ein weiterer häufiger Fehler: Addiere nicht die täglichen Besucherzahlen, um die Besucherzahl einer Woche zu berechnen. Derselbe Besucher kann an mehreren Tagen vorkommen. Wähle die gesamte Woche aus und lass Umami die unterschiedlichen Besucher für diesen Zeitraum zählen.

Besuche (Visits): ein Besucher kann wiederkommen

Ein Besuch fasst erfasste Aktivitäten unter einer Besuchskennung zusammen. Jemand kann morgens auf deiner Website stöbern und am Nachmittag für einen getrennten Besuch zurückkommen. Du kannst also mehr Besuche als Besucher haben, ohne einen einzigen neuen Leser zu gewinnen.

Die Zahl der Besuche hilft dir zu verstehen, wie häufig deine Website genutzt wird. Mehr Besuche pro Besucher können auf wiederholte Nutzung hindeuten. Dieses Verhältnis allein belegt aber weder Nutzerbindung noch Zufriedenheit. Wann ein Besuch beginnt und endet, hängt von der Umami-Version und der Tracking-Implementierung ab. Gehe nicht davon aus, dass dieselbe Inaktivitätsregel wie bei einem anderen Analysewerkzeug gilt.

Aufrufe (Views): Seitenaufrufe zählen, nicht Klicks

In der üblichen Website-Übersicht dieser Version zählt die Kennzahl „Aufrufe“ die Seitenaufrufe. Wird eine Seite neu geladen, kann ein weiterer Aufruf hinzukommen, wenn der Tracker eine neue Anfrage für einen Seitenaufruf sendet. Ein korrekt erfasster Routenwechsel im Browser kann denselben Effekt haben.

Benutzerdefinierte Ereignisse zählen in dieser Übersicht nicht als zusätzliche Seitenaufrufe. Ein erfasster Klick auf eine Download-Schaltfläche erhöht den Wert von „Aufrufe“ nicht von selbst. Leistungsmessungen sind ebenfalls ausgeschlossen. Im Ereignisbericht siehst du, wie oft eine Schaltfläche mit Klick-Tracking angeklickt wurde.

Die Aufrufe können steigen, weil mehr Menschen kommen, weil sie mehr Seiten ansehen oder weil Seiten neu geladen werden. Lies „Besucher“ und „Besuche“ zusammen mit „Aufrufe“, bevor du dich für eine Erklärung entscheidest.

Absprungrate (Bounce rate): eine Seite ist nicht immer ein Misserfolg

In der hier beschriebenen ungefilterten Übersicht ist ein Absprung ein Besuch mit einem Seitenaufruf und keinem benutzerdefinierten Ereignis. Die Absprungrate ist die Zahl der Besuche mit Absprung geteilt durch die Zahl der Besuche, ausgedrückt als Prozentwert.

Ein Leser öffnet einen Artikel, findet die Antwort und geht wieder. Das kann trotzdem als Absprung zählen. Öffnet jemand denselben Artikel und löst einen erfassten Download-Klick aus, erfüllt der Besuch diese Definition nicht mehr, auch wenn keine weitere Seite geöffnet wird.

Wenn du Ereignis-Tracking hinzufügst, kann die Absprungrate also sinken, ohne dass sich das Verhalten der Menschen ändert. Bevor du dich über eine Verbesserung freust, prüfe deshalb, ob du den Tracking-Code geändert hast. Vergleiche diese Kennzahl nicht direkt mit der Absprungrate eines anderen Werkzeugs, das sie anhand von Interaktionen definiert.

Besuchsdauer (Visit duration): ein gemessenes Intervall, keine Stoppuhr

Die Übersicht misst die Zeit zwischen dem ersten und dem letzten erfassten Seitenaufruf jedes Besuchs. Sie addiert diese Intervalle und teilt die Summe durch die Zahl der Besuche.

Bei einem Besuch mit nur einem Seitenaufruf beträgt das gemessene Intervall null. Jemand könnte diese Seite zehn Minuten lang lesen, aber es gibt keinen zweiten Seitenaufruf, der das Ende markiert. Auch die Zeit auf der letzten Seite wird mit dieser Berechnung nicht gemessen. Ein Klick als benutzerdefiniertes Ereignis kann verhindern, dass der Besuch als Absprung zählt. Er fügt aber keinen Zeitstempel für einen zweiten Seitenaufruf hinzu.

Nutze die Besuchsdauer als Trend mit Messgrenzen, nicht als genaue Lesezeit. Ein längerer Durchschnitt kann bedeuten, dass Inhalte gründlicher erkundet wurden. Es kann aber auch sein, dass jemand die gesuchte Information nur schwer gefunden hat.

Ein Rechenbeispiel: zwei Besucher, drei Besuche

Das folgende Beispiel dient der Veranschaulichung und zeigt keine Besuchsdaten von Okayu. Wir nehmen an, dass beide Besucheridentitäten an diesem Tag stabil bleiben, alle Anfragen ankommen, keine Filter gelten und Umami die Rückkehr am Nachmittag als getrennten Besuch erfasst.

Erfasster Besuch	Seitenaufrufe	Benutzerdefiniertes Ereignis	Gemessene Dauer
Besucher A um 09:00	Startseite um 09:00, Artikel um 09:01, Preise um 09:02	Keines	120 Sekunden
Besucher B um 10:00	Artikel um 10:00	Download-Klick um 10:00:30	0 Sekunden
Besucher A kehrt um 15:00 zurück	Artikel um 15:00	Keines	0 Sekunden

Die Übersicht würde Folgendes anzeigen:

• Besucher: 2. A kommt zurück, ist in diesem Beispiel aber weiterhin derselbe Besucher.
• Besuche: 3. A hat zwei Besuche, B hat einen.
• Aufrufe: 5. Drei plus ein plus ein Seitenaufruf. Der Klick ist kein sechster Aufruf.
• Absprungrate: etwa 33 %. Nur As Besuch am Nachmittag hat einen Seitenaufruf und kein benutzerdefiniertes Ereignis: 1 ÷ 3 × 100.
• Durchschnittliche Besuchsdauer: 40 Sekunden. Die gemessenen Intervalle ergeben zusammen 120 Sekunden: 120 ÷ 3. Das bedeutet nicht, dass jede Person 40 Sekunden lang gelesen hat.

Dieser eine Download-Klick verhindert, dass Bs Besuch als Absprung zählt. Er beweist aber trotzdem nicht, dass ein Download oder eine Installation stattgefunden hat. Er belegt nur, dass der Klick erfasst wurde.

Ein sinnvoller täglicher Check

1. Wähle eine Website, einen Datumsbereich und eine Zeitzone. Entferne Filter, die du nicht mehr brauchst.
2. Beginne mit „Besucher“: Hat sich deine gemessene Besucherzahl verändert?
3. Lies „Besuche“ und „Aufrufe“ zusammen: Sind Menschen zurückgekommen oder haben sie mehr Seiten angesehen?
4. Vergleiche Absprungrate und Besuchsdauer mit einem passenden Vergleichszeitraum. Prüfe auf Änderungen am Tracking, bevor du einen Sprung interpretierst.
5. Grenze nach Seite, Quelle oder Gerät ein, um genauer nachzusehen. Verstehe eine ungewöhnliche Zahl als Frage, nicht als Schlussfolgerung.

Vergleiche nicht einen angebrochenen mit einem abgeschlossenen Tag und nenne den Unterschied Wachstum. Vergleiche gleichwertige Zeiträume. Denke daran, dass Werbeblocker, fehlgeschlagene Anfragen und der Ausschluss deines eigenen Traffics beeinflussen können, was erfasst wird.

Dieselben Kennzahlen auf iPhone und iPad lesen

Okayu zeigt diese fünf Kennzahlen von deinem verbundenen Umami-Server an, mit Trends, Datumsauswahl, Zeitzonen und Zeitraumvergleichen. Damit kannst du auch abseits deines Computers schnell nachsehen. Die App installiert keinen Tracking-Code und ersetzt nicht die Website-Verwaltung in Umami.

Nutze dieselbe Website, denselben Datumsbereich, dieselbe Zeitzone und dieselben Filter, wenn du die App mit dem Web-Dashboard vergleichst. Ältere Serverversionen können Kennzahlen anders definieren. Falls etwas nicht stimmt, prüfe zuerst diese Einstellungen und den Zeitpunkt der letzten Aktualisierung. Gehe nicht gleich davon aus, dass eine Ansicht eine andere Gruppe von Besuchern zählt.