Taxa de Rejeição é Fator de Ranqueamento?
Essa pergunta tem sido muito comum nos grupos de SEO. Inclusive existem pessoas que recomendam a instalação de plugins como Reduce Bounce Rate no WordPress para melhorar as posições nos Google. Estes plugins em geral executam eventos a cada X segundos que o usuário está no site, reduzindo a taxa de rejeição.
Mas porque isso acontece?
Primeiro precisamos entender o que é taxa de rejeição.
A taxa de rejeição é uma métrica do Google Analytics:
Uma rejeição é uma sessão de página única no seu site. No Google Analytics, a rejeição é calculada especificamente como uma sessão que aciona uma solicitação única ao servidor. Isso ocorre, por exemplo, quando um usuário abre uma única página do seu website e, em seguida, sai sem acionar outras solicitações ao servidor do Google Analytics durante essa sessão.
Essas solicitações ao servidor do Google Analytics é o que chamamos de Hits.
Uma interação que resulta no envio de dados ao Analytics. Os tipos comuns de hit incluem hits de: acompanhamento de página, acompanhamento de eventos e comércio eletrônico.
Isso significa que a taxa de rejeição é calculada com o envio destes hits, e com isso podem ser enviados dados a cada segundo, como no caso dos plugins mencioandos anteriormente.
Um cenário comum de altas taxas de rejeição são sites One Page, que possuem apenas uma página e não executam pageviews por padrão dentro do Google Analytics, ou ainda blogs com muito tráfego orgânico para os posts, onde o usuário apenas lê o post e abandona o site, sem ir para outras páginas.
No gráfico abaixo do Google Analytics são mostrados os resultados mensais de Taxa de rejeição e duração média da sessão:
Os dados acima são de um blog, onde a maioria do tráfego é orgânico e diretamente para as páginas dos posts, ou seja, o usuário fez a consulta e cai diretamente no post resolvendo aquela questão, logo abandona o site sem ir para outras páginas, gerando uma taxa de rejeição de 84%.
A partir do momento que foram configurados eventos de 30 em 30 segundos no site através do Google Tag Manager, a taxa de rejeição caiu para 19%. Além disso o tempo de sessão subiu de 1min para 3min.
Isso aconteceu por conta do fato que agora eram gerados mais hits para o Google Analytics, e com isso ele conseguia entender que mesmo sem outros pageviews, o usuário havia “interagido” com a página.
O tempo de sessão também depende da geração de hits para o Google Analytics para ser calculado:
Por exemplo:
- Página 1: primeiro hit: 10h
- Página 2: primeiro hit: 10h05
- Página 3: primeiro hit: 10h10
- 10h10 menos 10h00 = uma duração da sessão de dez minutos (600 segundos)
No entanto a taxa de rejeição tem uma correlação com o comportamento dos usuários no site, ou seja, se devidamente configurada dentro do site, ela indica se os usuários realmente estão interagindo com o conteúdo ou não. Ou seja, caso o seu site não esteja sendo útil para o usuário provavelmente ele vai ter uma taxa de rejeição alta (claro que se bem configurada e não houver investimento em mídia, por exemplo).
No entanto para diferenciar essa ideia de comportamento do usuário na página da taxa de rejeição, alguns SEOs criaram termos como Pogo Sticking e Dwell time.
O pogo sticking ocorre quando um usuário realiza uma pesquisa, clica em um resultado e volta na página de resultados da pesquisa e clica em um resultado diferente. Esse tipo de comportamento é um resultado direto da insatisfação imediata no resultado da pesquisa e, diferentemente da taxa de rejeição, o pogo-sticking é sempre uma coisa ruim.
Dwell time é o tempo entre o momento em que um usuário clica no resultado de pesquisa e quando e ele volta do site.
No entanto dentro do Google Analytics a métrica mais próxima destas é a taxa de rejeição, por isso ela acaba gerando esta “confusão”, uma vez que muitos analistas observam melhoras no ranking quando reduzem a taxa de rejeição dos sites sites melhorando o conteúdo e tempo de carregamento do site, por exemplo.
No entanto, neste mesmo site onde fiz os ajustes na taxa de rejeição, não houve melhoria no tráfego orgânico que eu pudesse atribuir diretamente a taxa de rejeição no GA:
No período foram feitos vários ajustes on-page, além disso a publicação frequente de posts favorecia uma taxa de crescimento constante mês a mês do tráfego orgânico. No caso deste projeto o período que vimos mais crescimento na taxa média de crescimento do tráfego orgânico foi na migração de servidor em janeiro de 2017.
Além disso várias vezes Matt Cutts e John Mueller afimaram que a taxa de rejeição ou dados do Google Analytics não são usados dentro do ranqueamento no Google.
Eu particularmente gosto de imaginar o seguinte cenário, se a taxa de rejeição do Google Analytics, realmente é um fator de ranqueamento, seria muito fácil de ser manipulada, Cutts inclusive diz o seguinte em uma das discussões anteriores:
… I’ll just say that bounce rates would be not only spammable but noisy. A search industry person recently sent me some questions about how bounce rate is done at Google and I was like “Dude, I have no idea about any things like bounce rate. Why don’t you talk to this nice Google Analytics evangelist who knows about things like bounce rate?” I just don’t even run into people talking about this in my day-to-day life.
Mais informações do SE Roundtable
Com isso, é possível chegar a conclusão de que, existe correlação entre reduzir a taxa de rejeição e melhorar a experiência do usuário no site, como melhorando o conteúdo ou o tempo de carregamento do site, o que pode favorecer o ranqueamento, mas não que a taxa de rejeição em si, seja um dos fatores usados pelo Google.
Abaixo algumas outras referências:
http://www.wordstream.com/blog/ws/2014/06/10/dwell-time
https://blogs.bing.com/webmaster/2011/08/02/how-to-build-quality-content
https://www.pedrodias.net/analytics/taxa-de-rejeicao
https://moz.com/blog/do-website-engagement-rates-impact-organic-rankings
Como adicionar o nome do domínio à URL no Google Analytics
Como simular buscas locais no Google
Consultor Freelancer de Analytics, SEO e Performance.