Réduire le taux de rebond de votre blog

Le taux de rebond sur votre blog est élevé? Voici comment le réduire rapidement et calculer le taux de rebond réel de vos utilisateurs.

Un même taux de rebond ne doit pas être analysé en soi, mais toujours en fonction de la catégorie de votre site. Un site de e-commerce verra les utilisateurs mécaniquement les utilisateurs naviguer entre les produits – et se verra associer un taux de rebond de 35% à 40%.

Un site destiné à la lecture comme un blog, pourra parfaitement avoir un taux de rebond supérieur à 70%: cela ne constitue pas un problème dans la mesure où l’utilisateur aura passé parfois plusieurs minutes à lire la publication. L’internaute aura trouvé ce qu’il recherchait et partira sans avoir pour autant navigué dans le site.

Une fois la lecture achevée et l’information trouvée, l’utilisateur va cliquer sur le bouton back  et revenir aux résultats de la page de recherche. L’information aura pourtant été trouvée. Un site comme wikipédia compensera un taux de rebond élevé par un temps passé également élevé – et l’introduction d’un maillage de liens internes relativement dense permettra aux utilisateurs de naviguer, et générera au passage plusieurs pages vues, facteur de diminution du taux de rebond.

Si avoir un taux de rebond élevé vous dérange et que vous souhaitez connaître votre taux de lecture Voici une astuce donnée il y a un moment déjà directement sur le blog officiel de Google – en 2012 – permettant d’affiner cette mesure statistique. Il s’agit de l’adjusted bounce rate. 

Par défaut, Google analytics calcule le bounce rate et le temps passé par page de la manière suivante:

  1. l’utilisateur arrive sur votre base et se voit attribuer un timestamp
  2. l’utilisateur voit une deuxième page: à nouveau un nouveau timestamp
  3. pour calculer le temps passé et flagger l’utilisateur comme not a bouncer, Google Analytics va calculer la différence de temps entre les 2 timestamp.

Google analytics se base donc sur la deuxième page vue pour calculer le temps passé sur la première page vue. Pas de 2ème action signifie pas de deuxième timestamp pour calculer le bounce et le temps passé et donc un bounce rate à 100% et un temps passé à 00:00:00. Pas très cool surtout si l’utilisateur a en fait passé du temps à lire l’article et qu’il a obtenu ce qu’il voulait.

Vous pourriez en conclure que l’article n’intéresse pas, que personne ne prend le temps de le lire et en tirer de mauvaises actions pour votre site internet. La preuve en est avec le célèbre Moz pour qui par défaut le bounce rate est de … 77%!

Il s’agit d’envoyer un événement de tracking sur le lecteur vient de passer plus de 15 secondes à lire l’article. Concrètement, le bout de code à écrire tient en une ligne de javascript:

  setTimeout("_gaq.push(['_trackEvent', '15_seconds', 'read'])",15000);

Ce qui donnera un code ressemblant à celui-ci, une fois intégré sur votre site internet:

  var _gaq = _gaq || [];
  _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXXXX-1']);
  _gaq.push(['_trackPageview']);
  setTimeout("_gaq.push(['_trackEvent', '15_seconds', 'read'])",15000);
  (function() {
    var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
    ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
    var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
  })();

Pourquoi utiliser ce petit ‘hack’ pour réduire votre taux de rebond?

Ce bout de javascript va vous permettre de mesurer l’engagement de vos utilisateurs en considérant que si l’internaute ne voit qu’une page mais reste plus de 15 secondes sur votre site (donc pas de bouton back immédiat), votre objectif sera atteint. Car obtenir d’un internaute qu’il lise un article : tel est l’objectif de base de votre blog.

Cela permettra de définir le bounce rate du coup par « le pourcentage d’utilisateurs n’ayant vu qu’une seule page immédiatement après leur arrivée sur le site et qui sont repartis en moins de 15 secondes » – donc pas de lecture.

Le principal intérêt est de mesurer l’impact d’un changement de design sur le site, l’introduction d’une pop-up, un changement dans la police d’écriture ou encore l’impact d’une variation dans le temps de chargement des pages et ainsi de suite, soit tous les facteurs qui pourraient empêcher l’internaute de même commencer la lecture. Vous pourrez mesurer l’engagement réel sur votre site.

Le temps moyen passé sur le site en sera affecté: toutes les sessions précédemment flaggées 00:00:00 seront maintenant au moins avec 15 secondes, ce qui mine de rien va affecter le calcul du temps moyen passé sur votre site.

Car ne nous trompons pas: Google possède une telle compréhension des sites que les recherches sont très souvent pertinentes:  l’internaute trouve rapidement la bonne destination. Google fait ressortir plusieurs pages complémentaires sur un sujet et l’ensemble des pages listées répond souvent à la question de l’internaute. En considérant que la page de destination est bonne sur un sujet donné, l’internaute n’a pas forcément intérêt dans l’immédiat de naviguer plus en profondeur sur le site pour trouver son bonheur – du coup une seule page vue suffira.