Si vous faites attention à vos reports Analytics de votre site, vous aurez remarqué une vue concernant le Taux de Rebond. Tout d abord, nous allons voir en quoi ce Taux peut être important pour votre site, puis nous verrons comment corriger la pertinence de cette vue et enfin quelles sont les actions à faire pour le réduire.
C’est quoi le Taux de Rebond, ou Bounce Rate ?
En fait, c’est simple : ce n’est ni plus ni moins que la visite d’une page unique. Quand ce taux est élevé, Google Analytics parle d’une faible pertinence de la page par rapport au contenu que le visiteur souhaitait, tandis que Wikipédia nuance en évoquant la possibilité que le visiteur ait pu trouver son information rapidement car c’était clair et concis… Pour la définition, on retiendra celle de Scriptol :
C’est le pourcentage de visiteurs qui quittent le site après avoir consulté une page, donc qui ne désirent pas en consulter une autre. Ce paramètre est essentiel pour savoir ce que les visiteurs pensent de votre site.
[…] On interprète le taux de rebond en l’associant avec le temps passé:
Si le rebond est faible et le temps passé faible, cela signifierait que les visiteurs ne trouvent pas ce qu’ils cherchent et passent rapidement d’une page à l’autre.
Si le rebond est faible et le temps passé long, cela signifierait que les visiteurs sont intéressés par la page.
En bref, on peut résumer que les actions suivantes du visiteur lors de son arrivée sur le site résulteront en un rebond (ou bounce) dans Google Analytics :
- Il clique sur « Précédent »
- Il ferme son navigateur
- Il tape une nouvelle URL dans son navigateur
- Il clique sur un lien externe
- Il ne clique pas sur un lien interne avant 30 minutes
Il n’y a pas de standard universel sur le temps minimum ou maximum où le départ d’un visiteur est considéré comme un rebond. Le Taux de Rebond est donc une formule qui peut se construire ainsi, pour une page donnée :
où :
- Rb = Taux de Rebond
- Tv = Nombre total de visiteurs ne visualisant que la seule page
- Te = Nombre total de visiteurs arrivés sur la page (bounce et non-bounce confondus)
Pour résumer, il y a donc deux interprétations au Taux de Rebond, en mettant en exception le fait que le visiteur ait tout de suite trouvé son information sur la page :
Le visiteur n’a pas trouvé ce qu’il était venu chercher. | ou | La page web fut trop difficile à utiliser. |
Une moyenne du Taux différente selon le type de site
Vous vous dites sûrement, si vous avez un Blog par exemple, que votre Taux de Rebond entre 90 et 95% est digne d’un film d’horreur car cela signifierait que 95% de vos visiteurs ne sont pas intéressés par votre blog…
Et bien pas forcément !
Il y a deux conditions nécessaires pour correctement interpréter ce Taux de Rebond et bien exploiter son utilité. La première est de tout d’abord connaître la moyenne des Taux de chaque type de site. Car plus le type de site favorise le contenu en une seule page, plus le Taux de Rebond sera élevé.
Jauge bleue : minimum | Jauge orange : maximum (source détaillée)
La deuxième condition est de rendre plus pertinent ce Taux de Rebond affiché dans Google Analytics. Et oui, car si un visiteur visite votre blog (ou site) directement sur la page de l’article puis lit pendant 25 minutes votre fabuleux article sur le Taux de Rebond () puis s’en va tout heureux… et bien il sera compté comme un bounce. Alors que le but original du Taux de Rebond, c’est de détecter un problème de pertinence de contenu ou d’accès au site.
Rendre le Taux de Rebond plus pertinent
Selon Wikipédia, la formule pour un taux de rebond plus pertinent est de cette forme :
où :
- Rb = Taux
- Tv = Nombre total de visiteurs ne visualisant que la seule page
- Te = Nombre total de visiteurs arrivés sur la page (bounce et non-bounce confondus)
- Ps = Variable du temps de chargement moyen de la page
Nous allons voir comment rendre plus pertinent ce taux de rebond en partant de cette formule, à destination de Google Analytics seulement. Il existe deux méthodes sur la même notion. Quand quelqu’un arrive sur votre contenu, disons que ça lui prenne 5 à 15 secondes (et plus, selon votre site) pour comprendre si le contenu l’intéresse (si ce visiteur n’a pas eu de soucis d’accès au site aussi). Si cet internaute reste, on ne va pas la compter en bounce (ce qui est logique). Donc il faut dire à Google Analytics de ne pas compter en tant que bounce les visiteurs qui restent plus de 15 secondes sur le site.
1- Ajouter un « PUSH » d’engagement
C’est la méthode la plus simple. Elle permet d’ajouter dans Google Analytics la prise en compte du visiteur après 15 secondes sur la page et ne se compose que d’une simple ligne.
Si vous utilisez le code standard de Google Analytics – c’est-à-dire ga.js et _gaq.push()
:
setTimeout("_gaq.push(['_trackEvent', '15_seconds', 'read'])",15000);
Vous placez ce code à cet endroit :
Si vous utilisez le code Universel – c’est-à-dire analytics.js et ga()
:
setTimeout("ga('send', 'event', 'unbounce', '15_sec')", 15000);
Vous placez cette ligne à cet endroit :
Et une fois placée, vous devriez constater dès les 2-3 premiers jours une baisse importante (relative à votre type de site) de la mesure de votre Taux de Rebond.
2- Prendre en compte le scroll du visiteur
Nous avons mis en place un fire event quand le visiteur reste au moins 15 secondes sur la page. Mais nous pouvons améliorer ça et prendre en compte aussi si le visiteur scroll (évidemment, cette méthode est déconseillé aux sites fullscreen), pour rendre la valeur du taux de Rebond encore plus cohérente.
Pour les sites WordPress, utilisez donc directement le plugin Reduce Bounce Rate. Pour les sites non-WP, nous allons utiliser le code créé par Okoth1, le créateur du-dit plugin (il est donc à l’origine des codes suivants).
Si vous utilisez le code standard de Google Analytics – ga.js et _gaq.push() :
var trackScrolling=true;var stLogInterval=15*1000;var _gaq=_gaq||[];var stIntervalObj=null; function TrackingLogTime(tosArray){return tosArray[0]==50?(parseInt(tosArray[1])+1)+":00":(tosArray[1]||"0")+":"+(parseInt(tosArray[0])+10)} function startTrackScroll(){setTimeout(function(){window.onscroll=function(){window.onscroll=null;_gaq.push(["_trackEvent","Scroll",window.docTitle,"scrolled"])}},2000)} function startTimeTracking(tos){startTrackScroll();window.stIntervalObj=window.setInterval(function(){tos=TrackingLogTime(tos.split(":").reverse());_gaq.push(["_trackEvent","Time","Log",tos])},(window.stLogInterval))} jQuery(document).ready(function(){startTimeTracking("00")});
Si vous utilisez le code Universel – analytics.js et ga() :
var trackScrolling=true;var stLogInterval=15*1000;var _gaq=_gaq||[];var stIntervalObj=null; function TrackingLogTime(tosArray){return tosArray[0]==50?(parseInt(tosArray[1])+1)+":00":(tosArray[1]||"0")+":"+(parseInt(tosArray[0])+10)} function startTrackScroll(){setTimeout(function(){window.onscroll=function(){window.onscroll=null;ga("send","event","Scroll",window.docTitle,"scrolled")}},2000)} function startTimeTracking(tos){startTrackScroll();window.stIntervalObj=window.setInterval(function(){tos=TrackingLogTime(tos.split(":").reverse());ga("send","event","Time","Log",tos)},(window.stLogInterval))} jQuery(document).ready(function(){startTimeTracking("00")});
Ce code Javascript nécessite jQuery et doit être placé après la balise script
du code Analytics. La variable stLogInterval
en début de code vous permet de personnaliser la durée du setInterval
pour le push event. Ici, la valeur 15*1000
donne 15 secondes.
Pour résumer, ce code fait la même chose que le code précédent, à savoir notifier à Google que le visiteur qui reste plus de 15 secondes sur le site n’est pas un bounce, sauf qu’il y a aussi le scroll du visiteur qui est pris en compte pour indiquer que ce n’est pas un bounce.
Wah, ça bounce !
Sachez qu’avoir des données parfaites relatives au Taux de Rebond est une utopie : il peut y avoir de très nombreuses raisons pour qu’un visiteur quitte le site sans être satisfait du but de sa visite (et même le scroll peut en faire parti dans ce cas). On pourra toujours améliorer ce Taux de Rebond mais jamais avoir le Taux de Rebond véritable et réel du site (sauf si un jour Google Analytics nous implante des puces dans la tête).
Réduire le Taux de Rebond pour votre site
Vous avez rendu plus pertinent votre Taux de Rebond sur Google Analytics et c’est très bien. Mais ça ne fait pas forcément le café : ça ne masque pas le fait que vous avez peut-être des Taux de Rebond et qu’il faut améliorer votre site pour diminuer ce taux. En voici quelques exemples :
- Accélerer la vitesse et le temps de chargement du site (via Google PageSpeed Insights, GTMetrix…)
- Rendre votre site Responsive ! Plus que le support des appareils mobiles, c’est l’ergonomie de l’adaptabilité de la taille d’écran qui offrira un meilleur accueil au visiteur.
- Un contenu plus pertinent vis-à-vis des besoins et des envies des internautes
- Se positionner sur d’autres requêtes (si votre expression actuellement positionné ne correspond pas à vos produits ou services)
- Améliorer le ciblage des campagnes en lignes (Google Adwords…)
- Rendre le texte plus lisible (associé avec la partie Responsive) : plus de contraste, meilleure taille, titres grands et visibles, espaces, listes à puces, organisation ergonomique…
- Faire ouvrir vos liens dans de nouvelles fenêtres
- Modérer la publicité et éviter les grandes publicités envahissantes
En bref, pensez visiteur et expérience utilisateur !
Conclusion
Il est à noter que si l’ajout du code JS pour le code Google Analytics peut améliorer la perception du taux de rebond dans vos reports, cela rajoute au final un setInterval de 15 secondes, soit une exécution du script toutes les 15 secondes. Si vous avez un site déjà très lourd en javascript et en setInterval, cela peut (tout relativement) augmenter un peu le CPU de la page. Google a dans cet esprit délivré un message par rapport à ces optimisations :
We hope this small fix will allow you to track and understand the users’ behavior and quality of the traffic coming to your website more accurately, and make more informed decisions. One thing website owners should be vary of, though, that not only the function may slow down the users’ experience, even insignificantly, but will also increase the volume of hits your site sends to Google Analytics, which might bring your usage over the limit (currently set at 10 mln hits per month). As such, this fix should only be applied when necessary and justified by the concept of the website and the landing pages.
En bref, en plus de parler du CPU de la page, Google précise que cela augmentera le volume de données que vous transmettez à Google Analytics et qu’il faut faire attention à ne pas dépasser la limite (qui est actuellement de 10 millions de hits / mois). Je rajoute aussi qu’il ne faut pas tomber dans « l’hypocrisie » en mettant le setInterval à 1 seconde pour fausser les stats. Ce n’est pas éthique.
Je vous rassure, à ce taux-là c’est (presque) une utopie 😉
Profitez bien de votre nouveau taux de Rebond !
Source : Bounce Rate (wiki) / Blog Google Analytics / Morefromyourblog.com
Je crois pas qu’ouvrir les liens sortants dans une nouvelle fenêtre change quoi que ce soit, Google détecte une sortie de site et point barre.
Et pourtant ! En mettant le lien en ouverture dans une nouvelle fenêtre / onglet, et à moins de faire enregistrer via un event l’action du click sur le lien, GA n’interprétera pas ça comme un bounce. Voir ce post sur le forum Google Analytics :
https://productforums.google.com/forum/#!topic/analytics/aHII3K6glCo
Comme John Wedderburn l’indique, le visiteur sera de toutes façons considéré comme un bounce au bout de 30min d’inactivité.
Après, il ne faut pas abuser de l’ouverture en nouvelle fenêtre. Car si vous placez un lien externe sur votre site, c’est que vous pensez qu’il ait une valeur pour le visiteur. Faire déclarer un event lors du click sur un lien externe me semble une meilleure solution :
http://www.axllent.org/docs/view/track-outbound-links-with-analytics-js/
C’est super intéressant, mais est ce qu’en pratique on peut vraiment « influencer » le positionnement d’un site avec ces données, en reformulant ma question, est ce que du coup, en implémentant ce script (ou ces scripts) et en installant analytics ont peut envoyer des données comportementales positives à google ? ( ce qui signifiera dans ce cas que disposer d’analytics avantage les sites si les scripts fonctionnent…? )
On ne sait pas si Google prend en compte les données Analytics pour le positionnement (en toute logique, il ne devrait pas – mais c’est Google donc bon). Personnellement, je ne pense pas que ce soit pris en compte, puisqu’on peut manipuler comme on veut certaines données, comme le taux de rebond ici.
Très très bon recap qui résume egalement ma manière de penser le taux de rebond. Un kpi trop imprécis ne permettant pas de tirer des conclusions à lui seul !
Merci ! 🙂
Comme il est dit dans l’article, un rebond n’est pas synonyme de fuite parce que le visiteur n’a pas trouvé ce qu’il cherche. Les visiteurs peuvent en effet trouver l’information directement dès la première page. Après cela, ils n’ont aucun intérêt à poursuivre leurs visites. Il existe des moyens très simples pour réduire ce taux de rebonds. A part la notion de durée de visite et de scroll, on peut aussi placer des événements aux bons endroits. Par exemple sur un bouton qui permet d’afficher le numéros de téléphone (ou call tracking), sur le lien de téléchargement d’un livre blanc ou autres, sur un ou plusieurs liens sortant, sur un lien d’onglet de contenu restant sur la même page etc. Après tous ces événements en place, on aura un taux de rebonds qui sera plus proche de la réalité.
Oui tout à fait. En fait, dans l’idéal il faudrait faire un évènement pour chaque call-to-action, chaque bouton, chaque lien sortant, etc… ça fait pas mal de données après :p
Merci pour cet article.Les explications sont claires et concises.Je partage de ce pas!
Ah bah ça c’est sympa ! 😀
C’est bien la première fois que je lis un article aussi didactique et constructif sur le taux de rebond !
Merci ! \o/
Bonjour
Je découvre votre site/blog et apprécie le traitement exhaustif des sujets que vous abordez. C est une qualité rare.
Bien des bêtises se propagent à propos du taux de rebond et votre article va rester comme une bonne référence auprès de mes clients.
Vous devriez ajouter Google Plus à vos boutons de partage, je ne suis ni Facebook ni Twitter… Cela ne m empêchera pas de partager votre papier.
Attention, pour ce formulaire, votre bouton dit « envoter le commentaire » au lieu d’envoyer
Bonne journée
Bonjour kristof,
Merci beaucoup pour tes commentaires et ton jugement. 🙂
J’ai donc rajouté le bouton Google+ et corrigé la petite coquille sur le bouton de commentaire.
Merci encore !
PS : Ton blog a aussi du chouette contenu.
Super article ! Je dispose d’un blog et je m’inquiétais de voir un taux de rebond égal à 75% … Me voila un peu plus rassuré ! Enfin j’espère que c’est toujours d’actualité (les statistiques min et max par type de site internet) ? Je vais tester le plugin que tu nous propose pour voir si cela améliore mon taux 🙂
Merci Max pour cet astuce perso j’utilise le plugin wordpress pour réduire le taux de rebond et comme tu le dis il faut penser comme l’internaute. Et surtout réduire tout autre divertissement sur ses pages tout ce qui n’a pas lieu d’être doit partir 😉
Super article! Sympa la notion de « push » dans GA, je vais m’en servir! =)
Un taux de rebond de 10% et moins est le rêve de tous entrepreneurs web.
Super article mais je me pose une question :
Si je suis d’accord que pour la vision de (mes stats perso/stats de mes clients) mettre un fire au bout de 15 sec sur GA est pertinent, puisqu’on peut considérer que le client n’a pas « rebondi » , mais qu’en est-il pour le taux de rebond prix en compte par Google.
En effet, Google dit ne pas se baser sur les données GA pour son classement, pourtant la plupart des SEO s’accordent à dire que le bounce rate est un facteur pris en compte dans l’algo de GG. Le Bounce Rate pris en compte par GG est donc à priori calculé différemment. Il regarde qui clic sur un site et qui revient immédiatement à la SERP. Mais dans ce cas, pensez-vous que lui aussi prends en compte le temps passé entre le clic vers le site et le retour à la SERP ?
Je pense personnellement que oui, mais j’aimerais avoir aussi votre avis 🙂
Merci Guillaume !
Pour l’algorithme de Google, on ne peut que supposer 🙂
Il n’y a que deux possibilités pour le bounce rate lié à l’algorithme de Google :
– soit Google se sert de cette donnée dans GA quand il y a accès ;
– soit Google intègre son « propre GA » et analyse lui-même le bounce rate (il peut très bien le faire par exemple en comparant le temps que met une adresse IP qui va dans un site des SERP et celui que cette adresse IP met pour revenir dans les SERP, satisfaite ou non de sa demande).
Dans ce cas là, je pense également que Google se contente juste de savoir si l’utilisateur revient d’un site sur les SERP après un temps court (genre 10 secondes par ex.) et si beaucoup de visiteurs fait la même chose pour ce même site. Du coup, il doit se dire :
« Oulà ! (oui je pense que Google utilise le mot « Oulà ») Sur ce site, une majorité de visiteurs revient sur les SERP après un délai très court, il doit donc y avoir un soucis avec le temps de chargement, ou alors la demande ne convient pas aux mots-clés tapés. Je vais donc le baisser des résultats pour ce mot-clé. »
Ce n’est que mon avis, mais pour résumer, je pense que Google n’a pas besoin de savoir si le visiteur est resté 1 minute ou 20 minutes, seulement s’il part de suite ou non.