Warum die Besuchszeiten vor allem von Blogs wenig Aussagekraft haben

Für viele Webseitenbesitzer ist die Angabe der Besuchszeiten eine sehr wichtige statistische Kennzahl, so wird versucht so genau als möglich zu messen welcher User wie lang auf welcher Seite verweilt.
Anfänglich war dies ein schwieriges Unterfangen, doch mittlerweile gibt es eine Vielzahl an Softwaren auf dem Markt, die dies sehr einfach ermöglichen. Ein Beispiel für eine entsprechende Software ist die Applikation Google Analytics.
Die Frage ist nun, was ist eigentlich die durchschnittliche Besuchszeit genau? Auf den ersten Blick könnte man sich von dem Anschein täuschen lassen, dass die durchschnittliche Besuchszeit ist, die sich statistisch genauso einfach errechnen lässt wie die Anzahl der Besucher. Dies kann ein Trugschluss sein. Ein User, der sich auf die Seite begibt, wird mit einer Art Zeitstempel versehen. Jede getätigte Aktion auf der Seite, bis der User diese wieder verlässt oder den Webbrowser schließt, wird so abgestempelt. Das Analyse Programm errechnet aus den Zeitstempeln aller User eines gewissen Zeitraums (zum Beispiel einer Woche oder eines Monats) dann die durchschnittliche Zeit, die ein Besucher auf der Seite zubringt.
So weit gut. Das Analyse Tool kann aber keines Falls sagen, ob der User die errechnete Zeit auch wirklich auf der Seite zugebracht hat. Es kann beispielsweise sein, dass der vermeidliche Besucher mehrere Tabs oder mehrere Browser gleichzeitig offen hat und zwischen den Fenstern bzw. den Tabs hin und her springt und im Endeffekt womöglich von den 20 errechneten Minuten nur eine wirklich auf der Seite zugebracht hat.
Wie sieht das ganze nun bei Blogs aus? Noch schlechter, als bei „normalen“ Seiten. Denn bei Blogs spielt sich für gewöhnlich alles direkt auf der Startseite ab bzw. auf einer Unterseite. Viele User klicken sich aus diesem Grund gar nicht tiefer in die Struktur der Seite durch. Bleibt ein User nun nur auf der Startseite, werden keine Aktionen getätigt, die abgestempelt werden können. Hier kann dann der Anschein erweckt werden, dass die User im Schnitt viel mehr Zeit auf einer Seite verbringen, als das Analyseprogramm auszugeben vermag.
Man sieht also, dass man den Zahlen, die solche Programme liefern, nicht einfach blind vertrauen darf und dass im Gegenteil diese Tools meist noch nicht ganz ausgereift sind.