Absprungrate-Rechner

Sind die Gesamtsitzungen null, ist der Quotient undefiniert, daher scheitert die Aufgabe mit invalid_input und wird nicht abgerechnet.

Was die Absprungrate misst und wie der Prozentsatz entsteht

Das Komplement ist ebenso nützlich: engaged_sessions ist die Gesamtsitzung minus der Einzelseiten-Sitzungen, und non_bounce_rate ist hundert minus bounce_rate, sodass beide Sätze stets hundert ergeben. Eine Absprungzählung von null ist ein legitimes Ergebnis — jede Sitzung erreichte mindestens eine zweite Seite — und liefert bounce_rate null statt eines Fehlers. Dieser Endpoint nimmt kein rohes Hit-Protokoll entgegen, klassifiziert Engagement nicht so, wie es ein späteres Analytics-Produkt täte (Verweildauer, Conversion-Ereignisse, Sitzungsdauerschwellen), und sampelt nicht.

Eingabevertrag, Antwortform und Fehlerverhalten

Sätze werden half-up auf sechs Nachkommastellen gerundet; Sitzungszählungen kommen als die endlichen Zahlen zurück, die Sie gesendet haben. Senden Sie per POST einen JSON-Körper mit zwei Pflicht-Endlichzahlen. single_page_sessions ist die Absprungzählung im Berichtsfenster; die Aliasse bounced_sessions, bounces und bounced zeigen auf dasselbe Feld, damit eine Warehouse-Spalte ihren Namen behalten kann. total_sessions ist jede Sitzung in demselben Fenster; die Aliasse sessions und total werden akzeptiert. Jedes Feld darf als JSON-Zahl oder als numerische Zeichenkette ankommen. Fehlende Felder, leere Zeichenketten und nicht endliche Werte scheitern mit invalid_input unter Nennung des Felds. Ist single_page_sessions negativ, scheitert die Anfrage. Ist single_page_sessions größer als total_sessions, scheitert die Anfrage, weil ein Absprung die Besuche, aus denen er stammt, nicht übersteigen kann. Diese Fehlschläge werden nicht abgerechnet. Bei Erfolg wiederholt der Körper single_page_sessions und total_sessions, meldet bounce_rate als Prozent, engaged_sessions als Komplementzählung, non_bounce_rate als hundert minus bounce_rate und eine formula-Zeichenkette, die die Identität wiederholt. Beispiel: zweihundertfünfzig Einzelseiten-Sitzungen und tausend Gesamtsitzungen ergeben bounce_rate fünfundzwanzig, engaged_sessions siebenhundertfünfzig und non_bounce_rate fünfundsiebzig. Koppeln Sie das JSON mit Ihrer eigenen Datumsgranularität, wenn Sie eine Wochenserie brauchen; dieser Endpoint berechnet ein Fenster nach dem anderen und gibt keine Diagramme aus.

Wo ein Absprungrate-Rechner seinen Nutzen verdient

Wachstums- und Produktteams greifen zu einem Absprungrate-Rechner, wenn einer Zielseite, einer Kampagne oder einer locale vorgeworfen wird, Traffic zu verlieren: sie haben Sitzungssummen schon in einem Blatt und brauchen denselben Prozentsatz, den ihr Analytics-Produkt drucken würde, ohne auf einen UI-Export zu warten. Ungültige Eingabe wird nicht abgerechnet. Agenturen rechnen die zwei Zählungen je Motiv und je Gerät neu, damit ein Wochendeck bounce_rate über Varianten mit einer gemeinsamen Rundungsregel vergleichen kann. Finanzpartner, die Paid-Media-Ausgaben nach Sitzungsqualität zuordnen, holen single_page_sessions und total_sessions aus dem Warehouse und pinnen bounce_rate in einem Modell, das keine proprietäre Analytics-API aufrufen darf. Das ist eine andere Suche und eine andere Aufgabe als Klickrate oder Conversion-Rate: jene Quotienten setzen Klicks oder Conversions in den Zähler, die Absprungrate setzt Einzelseiten-Sitzungen gegen alle Sitzungen. Weil die Implementierung reines parse der Stufe A ist, kostet jeder erfolgreiche Aufruf den veröffentlichten Grundpreis $0.002 ohne Modell-Tokens und ohne ausgehendes Netz. Halten Sie total_sessions streng positiv, die Absprungzählung innerhalb der Gesamtsitzungen, pinnen Sie den gerundeten Prozentsatz in Tests, und Sie erhalten eine reproduzierbare Website-Absprungrate für Dashboards, LMS-Plugins und Edge-Worker, ohne eine eigene Analytics-Engine aufzustellen.