Was ist die Ausstiegsrate?
Jeder Besuch auf deiner Website endet irgendwo. Die Ausstiegsrate beantwortet die Frage: Auf welcher Seite war für die Leute Schluss?
Google hat die Kennzahl in Universal Analytics so beschrieben: Von allen Aufrufen einer Seite ist die Ausstiegsrate der Anteil, der der letzte der Sitzung war. Es ist egal, ob jemand vorher eine oder zehn Seiten angesehen hat. Gezählt wird nur, wo er geht.
Damit ist die Ausstiegsrate immer eine Kennzahl für eine Seite (oder eine Gruppe von Seiten), nie für die ganze Website. Für die ganze Website wäre sie sinnlos — jede Sitzung hat genau einen Ausstieg.
Wie wird sie berechnet?
Formel
Ausstiegsrate = Ausstiege der Seite ÷ Aufrufe der Seite × 100
Beispiel: 1.000 Aufrufe deiner Preisseite, 250 davon waren der letzte Aufruf der Sitzung → Ausstiegsrate = 25 %
Im Nenner stehen die Aufrufe der Seite, nicht die Sitzungen. Ruft jemand dieselbe Seite zweimal auf, zählt sie zweimal.
So findest du die Ausstiege in GA4
Google Analytics 4 hat keine fertige Kennzahl „Ausstiegsrate“ mehr. Es gibt nur die Rohzahl „Ausstiege“. Google zählt einen Ausstieg dort, wo das letzte Ereignis einer Sitzung passiert ist. Einrichten musst du dafür nichts.
- In GA4 auf Explorieren gehen und ein freies Format anlegen.
- Als Dimension „Seitenpfad und Bildschirmklasse“ wählen.
- Als Messwerte „Aufrufe“ und „Ausstiege“ hinzufügen.
- Die Tabelle exportieren und die Rate in Google Sheets oder Excel ausrechnen.
Matomo weist die Ausstiegsrate dagegen fertig aus. Dort steht im Nenner aber die Zahl der Besuche mit dieser Seite, nicht aller Aufrufe. Matomo erklärt selbst, dass die Werte deshalb von Google abweichen.
Ausstiegsrate oder Absprungrate?
Die beiden werden ständig verwechselt. In Universal Analytics war der Unterschied klar: Die Absprungrate zählte nur Sitzungen, die auf der Seite begannen und dort auch endeten. Die Ausstiegsrate zählt jeden Abgang, egal wo die Sitzung anfing.
Google zeigt das mit einem Beispiel aus fünf Tagen und je einer Sitzung über die Seiten A, B und C:
Seite
Ausstieg
Absprung
A
33 %
0 %
B
50 %
33 %
C
50 %
100 %
Seite C hat eine Absprungrate von 100 %, weil die einzige Sitzung, die dort begann, auch dort endete. Ihre Ausstiegsrate liegt bei 50 %, denn zwei von vier Aufrufen waren der letzte der Sitzung.
In GA4 hat die Absprungrate mit Ausstiegen gar nichts mehr zu tun. Sie ist dort der Anteil der Sitzungen ohne Interaktion. Als Interaktion zählt, wer länger als 10 Sekunden bleibt, ein Schlüsselereignis auslöst oder mindestens zwei Seiten aufruft. Wer 15 Sekunden auf einer Seite liest und geht, ist in GA4 kein Absprung — aber ein Ausstieg.
Wann eine hohe Ausstiegsrate ein Problem ist
Lies die Zahl immer zusammen mit der Aufgabe der Seite. Drei typische Fälle:
- Danke-Seite, Kontaktseite, Blogartikel mit beantworteter Frage: Hohe Ausstiegsrate ist normal. Der Besucher hat bekommen, was er wollte.
- Kategorie- oder Produktseite: Hier soll es weitergehen. Steigt die Rate, lohnt ein Blick auf Navigation, Preise und Ladezeit.
- Checkout-Schritte: Jeder Ausstieg hier ist ein verlorener Kauf. Laut Baymard Institute brechen im Schnitt rund 70 % der Käufer ihren Warenkorb ab (Auswertung von 50 Studien, Stand September 2025).
Beim Checkout lohnt sich der Blick auf die Gründe. Bei US-Käufern, die nicht nur stöbern, nennt Baymard zu hohe Zusatzkosten wie Versand und Gebühren als häufigsten Grund: 40 % gaben ihn an. Dahinter folgen eine zu langsame Lieferung (20 %) und Misstrauen bei der Eingabe der Kartendaten (19 %).
Häufige Fehler
Fehler 1 · Jede hohe Rate als Alarm lesen
„Unsere Kontaktseite hat 80 % Ausstiege!“ — gut so. Bevor du an einer Seite schraubst, frag dich: Soll der Besuch hier enden oder nicht?
Fehler 2 · Nach festen Richtwerten suchen
Im Netz kursieren Tabellen mit „guten“ Ausstiegsraten je Seitentyp. Eine belastbare Datenbasis haben sie nicht, und sie widersprechen sich. Vergleich deine Seite lieber mit sich selbst: Wie hat sich die Rate seit dem letzten Quartal entwickelt?
Fehler 3 · Alte und neue Zahlen vergleichen
Universal Analytics zählte nach dem letzten Seitenaufruf, GA4 nach dem letzten Ereignis, Matomo teilt durch Besuche statt durch Aufrufe. Drei Tools, drei verschiedene Zahlen für denselben Vorgang. Vergleich nur innerhalb eines Tools.
Fehler 4 · Zu kurze Zeiträume auswerten
Bei wenigen Aufrufen springt die Rate von Woche zu Woche. Google weist außerdem darauf hin, dass Einstieg und Ausstieg auf verschiedene Tage fallen können. Schau dir deshalb Monate an, nicht einzelne Tage.
Was tun bei zu vielen Ausstiegen?
Die Ausstiegsrate sagt dir wo, aber nicht warum. Für das Warum brauchst du andere Werkzeuge:
- Pfade ansehen: Die Pfad- und Trichteranalyse in den GA4-Explorationen zeigt, woher die Leute kamen, bevor sie gingen.
- Verhalten beobachten: Eine Heatmap oder Sitzungsaufzeichnung, etwa mit Microsoft Clarity oder Hotjar, zeigt, wo Besucher hängen bleiben.
- Nächsten Schritt anbieten: Ein klarer Call to Action, passende interne Links, ein sichtbarer Weg zurück in die Navigation.
- Reibung im Checkout senken: Kosten früh zeigen, Gastbestellung erlauben, Formularfelder streichen.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Ausstiegsrate und Absprungrate?
Die Ausstiegsrate zählt jeden Abgang von einer Seite, egal wo die Sitzung begann. Die Absprungrate in Universal Analytics zählte nur Sitzungen, die auf der Seite begannen und sofort endeten. In GA4 ist die Absprungrate der Anteil der Sitzungen ohne Interaktion und hat mit Ausstiegen nichts mehr zu tun.
Wo finde ich die Ausstiegsrate in GA4?
Als fertige Kennzahl gar nicht. In den Explorationen bekommst du je Seite die Ausstiege und die Aufrufe. Die Rate rechnest du selbst aus: Ausstiege geteilt durch Aufrufe mal 100.
Was ist eine gute Ausstiegsrate?
Dafür gibt es keinen belastbaren Richtwert. Auf einer Danke-Seite sind sehr hohe Werte normal, auf einem Checkout-Schritt ist jeder Ausstieg einer zu viel. Vergleich die Rate einer Seite mit ihren eigenen Vormonaten.
Ist eine hohe Ausstiegsrate schlecht für SEO?
Google sagt nicht, dass die Ausstiegsrate ein Rankingfaktor ist. Wichtiger ist, ob deine Seite die Frage des Besuchers beantwortet. Ein Blogartikel, nach dem jemand zufrieden geht, hat eine hohe Ausstiegsrate und trotzdem seinen Job gemacht.
Warum passen Einstiege und Ausstiege in GA4 nicht zusammen?
Eine Sitzung kann vor Mitternacht beginnen und danach enden. Dann fällt der Einstieg auf einen Tag und der Ausstieg auf den nächsten. In kurzen Zeiträumen entstehen so Abweichungen, über einen Monat gleichen sie sich weitgehend aus.
