Stellen Sie sich vor: Sie investieren jeden Monat Tausende Euro in Google Ads, um gezielt Besuchende auf Ihre Website zu lenken. Jeder Klick kostet Geld, je nach Branche und Keyword kann das zwischen wenigen Cent und zweistelligen Euro-Beträgen variieren. Doch was passiert, wenn genau diese teuer eingekauften Besuchenden eine deutlich langsamere Seite erhalten als alle anderen?
Genau dieses Szenario erlebe ich in meiner täglichen Arbeit als Berater für Website-Ladezeiten immer wieder. Bei einem Kundenprojekt bin ich auf ein Problem gestoßen, das auf den ersten Blick unscheinbar wirkt, in der Praxis aber erhebliche wirtschaftliche Folgen hat: Seiten, die über Google Ads aufgerufen werden, wurden nicht aus dem Zwischenspeicher (Cache) ausgeliefert, obwohl für reguläre Besuchende längst eine schnelle, zwischengespeicherte Version bereitstand.
Der Grund: Die Tracking-Parameter, die Google Ads automatisch an die URL anhängt, sorgten dafür, dass der Server jede Anfrage als neue, unbekannte Seite behandelte. Statt die bereits fertig aufbereitete Version aus dem Zwischenspeicher zu liefern, wurde die Seite bei jedem Aufruf komplett neu zusammengebaut, was in spürbar längeren Ladezeiten als Ergebnis resultiert.
Das Paradoxe daran: Ausgerechnet die Besuchenden, für deren Aufmerksamkeit am meisten bezahlt wird, erhielten das schlechteste Nutzungserlebnis. Langsamere Seiten bedeuten höhere Absprünge, weniger abgeschlossene Aktionen und damit einen ineffizienten Einsatz des Werbebudgets. Oder anders ausgedrückt: Ein Teil des Budgets verpufft, bevor die Seite überhaupt vollständig geladen ist.
In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie dieses Problem entsteht, wie Sie es erkennen und welche Maßnahmen dafür sorgen, dass auch Ihr bezahlter Traffic von schnellen Ladezeiten profitiert.
Um zu verstehen, warum Werbe-Traffic auf langsame Seiten treffen kann, lohnt sich ein kurzer Blick darauf, wie zwei grundlegende Mechanismen im Web zusammenspielen und warum sie sich in bestimmten Konstellationen gegenseitig ausbremsen.
Auf der einen Seite steht das sogenannte Caching, also das Zwischenspeichern von Webseiten. Das Prinzip ist einfach: Wenn eine Seite zum ersten Mal aufgerufen wird, baut der Server sie komplett zusammen, er holt Inhalte aus der Datenbank, setzt das Layout zusammen und erzeugt die fertige Seite. Damit dieser aufwendige Prozess nicht bei jedem einzelnen Aufruf wiederholt werden muss, wird das Ergebnis zwischengespeichert. Beim nächsten Aufruf derselben Seite liefert der Server dann einfach die bereits fertige Version aus. Das spart Rechenzeit und sorgt für deutlich kürzere Ladezeiten.
Auf der anderen Seite stehen URL-Parameter. Das sind Zusatzinformationen, die an eine Webadresse angehängt werden und am Fragezeichen in der URL erkennbar sind. Wenn Sie beispielsweise auf eine Google-Anzeige klicken, hängt Google automatisch eine Reihe solcher Parameter an die Zieladresse an. Dazu gehören unter anderem die sogenannte gclid (eine eindeutige Klick-Kennung von Google Ads), utm_source, utm_medium und utm_campaign (Parameter, mit denen die Herkunft des Besuchs für die Webanalyse erfasst wird) sowie weitere Kennungen wie gad_source oder gbraid.
Aus einer schlichten Webadresse wie www.beispiel.de/produkt/ wird dann eine deutlich längere Zeichenkette wie www.beispiel.de/produkt/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=marke&gclid=abc123.... Für den menschlichen Betrachter ist es dieselbe Seite. Für den Server kann es jedoch eine völlig andere Anfrage sein.
Genau hier liegt das Problem: Viele Cache-Systeme identifizieren eine Seite anhand der vollständigen URL, einschließlich aller angehängten Parameter. Wenn der Zwischenspeicher die URL www.beispiel.de/produkt/ bereits kennt und eine fertige Version bereit hat, dann gilt das eben nur für exakt diese Adresse. Sobald auch nur ein einziger Parameter angehängt wird, erkennt das System die Seite nicht mehr als bereits zwischengespeichert.
Die Folge: Der Server behandelt den Aufruf so, als würde die Seite zum allerersten Mal angefragt. Er startet den gesamten Aufbauprozess von vorn – Datenbankanfragen, Template-Rendering, Zusammensetzen aller Inhalte. Das kostet Zeit. Und da jeder Google-Ads-Klick eine individuelle gclid erzeugt, ist praktisch jeder einzelne Werbe-Klick eine „neue“ URL, die der Cache nicht kennt.
In der Praxis bedeutet das: Während organische Besuchende, die über die Google-Suche kommen, oder Stammkundschaft, die die Adresse direkt eingibt, eine schnelle, zwischengespeicherte Seite erhalten, muss die Seite für bezahlten Traffic jedes Mal neu erzeugt werden. Der Zwischenspeicher ist eigentlich dafür gedacht, die Ladezeit für alle zu verkürzen, wird aber für den teuersten Traffic komplett ausgehebelt.
Besonders heikel wird es, wenn die betroffene Website gleichzeitig hohe Werbebudgets einsetzt. Dann treffen viele Besuchende gleichzeitig auf ungecachte Seiten, was die Serverlast zusätzlich erhöht und die Ladezeiten weiter verschlechtern kann. Ein Effekt, der sich unter Umständen sogar auf die Geschwindigkeit für alle anderen Besuchenden auswirkt.
Wie groß der Unterschied in der Praxis tatsächlich ausfällt, zeigt ein anonymisiertes Beispiel aus einem meiner Kundenprojekte. Ich habe dieselbe Seite in zwei Varianten getestet: einmal mit der regulären URL ohne Parameter und einmal mit den typischen Google-Ads-Tracking-Parametern. Beide Tests wurden unter identischen Bedingungen mit dem Analyse-Tool WebPageTest durchgeführt.
Die Ergebnisse beim ersten Seitenaufruf (First View) waren eindeutig:
| Kennzahl | Ohne Parameter | Mit Parametern | Differenz |
|---|---|---|---|
| Time to First Byte (TTFB) | 0,739 Sekunden | 1,747 Sekunden | + 136 % |
| Start Render | 3,300 Sekunden | 4,400 Sekunden | + 1,1 Sekunden |
| First Contentful Paint (FCP) | 3,327 Sekunden | 4,434 Sekunden | + 1,1 Sekunden |
| Largest Contentful Paint (LCP) | 3,527 Sekunden | 4,434 Sekunden | + 0,9 Sekunden |
| Speed Index | 4,188 Sekunden | 5,120 Sekunden | + 0,9 Sekunden |
Die Time to First Byte, die Zeitspanne, bis der Server überhaupt mit der Auslieferung beginnt, hat sich durch die Parameter mehr als verdoppelt. Das ist ein starkes Indiz dafür, dass die Seite ohne Parameter aus dem Zwischenspeicher kam, mit Parametern hingegen komplett neu aufgebaut werden musste.
Besonders aussagekräftig ist der Largest Contentful Paint. Dieser Wert misst, wann das größte sichtbare Element der Seite, meist ein Bild oder eine Überschrift, vollständig geladen ist. Google betrachtet den LCP als einen der drei zentralen Messwerte für die Nutzungsfreundlichkeit einer Website (die sogenannten Core Web Vitals). Der empfohlene Grenzwert liegt bei 2,5 Sekunden. Ohne Parameter lag der LCP bei 3,527 Sekunden bereits über dem Grenzwert. Mit Parametern stieg er auf 4,434 Sekunden. Damit bewegt sich die Seite für bezahlten Traffic tief im roten Bereich.
Diese Messwerte bestätigen die Vermutung: Der Zwischenspeicher greift für URLs mit Tracking-Parametern nicht. Und das betrifft nicht nur einzelne Seiten, sondern potenziell jede Zielseite, die über bezahlte Kampagnen angesteuert wird.
Die technischen Messwerte aus dem vorherigen Abschnitt mögen auf den ersten Blick abstrakt wirken. Doch hinter jeder zusätzlichen Sekunde Ladezeit stehen ganz konkrete wirtschaftliche Konsequenzen, vor allem dann, wenn es um bezahlten Traffic geht.
Zahlreiche Studien belegen den Zusammenhang zwischen Ladezeit und Absprungverhalten. Google selbst hat bereits 2017 in einer vielzitierten Untersuchung festgestellt: Steigt die Ladezeit einer mobilen Seite von einer auf drei Sekunden, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Absprungs um 32 Prozent. Bei fünf Sekunden liegt sie bereits bei 90 Prozent. Diese Zahlen sind nicht neu, aber sie werden in der Praxis erstaunlich oft ignoriert, gerade wenn es um die Verbindung zwischen Werbebudget und Seitengeschwindigkeit geht.
Im konkreten Fall bedeutet das: Wenn die Seite für Werbe-Traffic mit einem LCP von über vier Sekunden lädt statt mit rund 3,5 Sekunden wie für organischen Traffic, steigt die Absprungrate messbar an. Jeder dieser Absprünge ist ein bezahlter Klick, der zu keiner Interaktion, keinem Kauf und keiner Kontaktaufnahme geführt hat, das investierte Geld ist verloren.
Die Auswirkungen gehen über einzelne Absprünge hinaus. Wenn ein relevanter Anteil der Werbe-Besuchenden die Seite verlässt, bevor sie vollständig geladen ist, sinkt die Conversion-Rate, also der Anteil der Besuchenden, die eine gewünschte Aktion ausführen, etwa einen Kauf abschließen, ein Formular ausfüllen oder einen Termin buchen.
Rechnen wir das einmal vereinfacht durch: Angenommen, ein Unternehmen investiert monatlich 50.000 Euro in Google Ads und erzielt damit 100.000 Klicks bei einem durchschnittlichen Klickpreis von 0,50 Euro. Bei einer Conversion-Rate von zwei Prozent ergeben sich daraus 2.000 Conversions, die Kosten pro Conversion liegen bei 25 Euro.
Wenn nun durch die langsameren Ladezeiten zehn Prozent der Besuchenden zusätzlich abspringen, bevor sie die Seite überhaupt nutzen können, reduziert sich die effektive Besucherzahl auf 90.000. Bei gleichbleibender Conversion-Rate von zwei Prozent sinkt die Zahl der Conversions auf 1.800. Die Kosten pro Conversion steigen auf rund 27,78 Euro, ein Anstieg von über elf Prozent, ohne dass sich am Werbebudget oder an der Kampagnenstrategie irgendetwas geändert hat.
Bei höheren Klickpreisen, wie sie in umkämpften Branchen wie Versicherungen, Finanzen oder Recht üblich sind, verschärft sich dieser Effekt noch einmal erheblich. Dort können einzelne Klicks fünf, zehn oder sogar zwanzig Euro kosten. Jeder Absprung aufgrund einer langsamen Ladezeit wird dann zu einem spürbaren finanziellen Verlust.
Was dieses Problem besonders tückisch macht: In den gängigen Werbe- und Analyse-Berichten taucht es nicht auf. Die Kampagnenverantwortlichen sehen im Google-Ads-Konto die Klickzahlen, die Kosten und die Conversions, aber sie sehen in der Regel nicht, dass ein Teil der Besuchenden aufgrund langsamer Ladezeiten gar nicht erst die Chance hatte, zu konvertieren.
Die Ladezeit wird in der Kampagnenauswertung nicht als eigenständiger Faktor betrachtet. Stattdessen werden andere Ursachen gesucht: Die Anzeigentexte werden überarbeitet, die Zielgruppen angepasst, die Gebote erhöht. All das kann sinnvoll sein, doch wenn das eigentliche Problem eine ungecachte Zielseite ist, werden diese Maßnahmen keine nachhaltige Verbesserung bringen. Das Werbebudget wird weiter ineffizient eingesetzt, ohne dass die tatsächliche Ursache erkannt wird.
Google bewertet die Qualität von Anzeigen und Zielseiten unter anderem anhand der sogenannten Nutzungserfahrung mit der Zielseite (Landing Page Experience). Langsame Ladezeiten fließen hier negativ ein. Ein schlechterer Qualitätsfaktor führt dazu, dass Google für dieselbe Anzeigenposition einen höheren Klickpreis verlangt oder die Anzeige seltener ausspielt. Damit entsteht ein Teufelskreis: Die langsame Seite verteuert nicht nur den einzelnen Klick durch Absprünge, sondern kann langfristig auch dazu führen, dass die gesamten Kampagnenkosten steigen oder die Sichtbarkeit der Anzeigen sinkt.
Aus meiner Erfahrung ist dieser Zusammenhang vielen Werbetreibenden nicht bewusst. Die Optimierung der Anzeigenqualität wird häufig auf Textebene und Keyword-Ebene betrieben, während die technische Performance der Zielseite als gegeben hingenommen wird. Dabei ist sie ein Hebel, der direkt auf die Wirtschaftlichkeit der gesamten Kampagne einzahlt.
Die Auswirkungen reichen über die Google-Ads-Kampagnen hinaus. Denn die langsamen Seitenaufrufe durch Werbe-Traffic fließen in die sogenannten Felddaten ein, also in die realen Nutzungsdaten, die Google über den Chrome User Experience Report (CrUX) erhebt. Diese Felddaten bilden die Grundlage für die Core Web Vitals, die Google als Rankingfaktor in der organischen Suche heranzieht.
Das Problem: Google unterscheidet in den Felddaten nicht danach, ob jemand über eine Anzeige, über die organische Suche oder über einen direkten Aufruf auf die Seite gelangt ist. Alle Aufrufe fließen gemeinsam in die Berechnung der Kennzahlen ein. Wenn nun ein relevanter Anteil des Traffics über Google Ads kommt und diese Aufrufe aufgrund der fehlenden Cache-Auslieferung deutlich schlechtere Werte für Time to First Byte, First Contentful Paint und Largest Contentful Paint erzeugen, dann ziehen diese langsamen Aufrufe den Gesamtdurchschnitt nach unten.
Konkret bedeutet das: Die ungecachten Ads-Aufrufe verschlechtern nicht nur das Nutzungserlebnis für den bezahlten Traffic, sondern können auch dazu führen, dass die Website insgesamt schlechtere Core-Web-Vitals-Werte erhält. Da Google die Core Web Vitals als Rankingsignal verwendet, kann sich das wiederum negativ auf die organische Sichtbarkeit der betroffenen Seiten auswirken, ein Dominoeffekt, der weit über das Werbebudget hinausgeht.
Je höher der Anteil des bezahlten Traffics am Gesamttraffic einer Seite ist, desto stärker fällt dieser Effekt ins Gewicht. Bei Zielseiten, die primär über Werbeanzeigen angesteuert werden, wie spezielle Landingpages oder Aktionsseiten, können die Felddaten sogar überwiegend aus ungecachten Aufrufen bestehen. In solchen Fällen spiegeln die Core Web Vitals dieser Seiten fast ausschließlich die langsame, ungecachte Version wider, obwohl eine schnelle Version technisch längst verfügbar wäre.
Das macht die Cache-Problematik bei URL-Parametern zu einem echten Querschnittsthema: Sie betrifft nicht nur die Effizienz der Werbekampagnen, sondern potenziell auch die organische Auffindbarkeit der gesamten Website.
www.beispiel.de/produkt/ aufruft, soll die zwischengespeicherte Version ausgeliefert werden – unabhängig davon, ob an der URL noch Parameter wie ?utm_source=google&gclid=abc123 hängen oder nicht. Die Parameter bleiben in der URL erhalten und stehen der Webanalyse weiterhin vollständig zur Verfügung. Sie werden lediglich bei der Entscheidung, ob eine gecachte Version existiert, nicht mehr berücksichtigt. Die konkrete Umsetzung hängt davon ab, welches Cache-System auf der jeweiligen Website im Einsatz ist. Die grundsätzliche Logik ist jedoch bei allen Varianten dieselbe: Der Cache muss so konfiguriert werden, dass er bei der Zuordnung einer Anfrage zu einer gespeicherten Version nur den eigentlichen Seitenpfad berücksichtigt und die angehängten Parameter ausblendet.
In der Praxis gibt es dafür mehrere Ansatzpunkte, die je nach technischer Infrastruktur einzeln oder in Kombination relevant sein können:
Auf Ebene des Content Delivery Networks (CDN), das vorgelagerte Netzwerk, welches Inhalte weltweit zwischenspeichert und verteilt, bieten die meisten Anbieter die Möglichkeit, bestimmte Parameter aus dem sogenannten Cache Key auszuschließen. Der Cache Key ist die interne Kennung, anhand derer das System entscheidet, ob eine gespeicherte Version vorliegt. Wird der Cache Key so konfiguriert, dass er UTM-Parameter, die Google-Click-ID und ähnliche Tracking-Zusätze nicht enthält, erkennt das CDN die Seite auch mit Parametern als bereits zwischengespeichert und liefert die schnelle Version aus.
Auf Ebene des Webservers lässt sich häufig eine Regel einrichten, die eingehende Anfragen vor der Cache-Prüfung normalisiert. Das bedeutet: Der Server entfernt intern die bekannten Tracking-Parameter aus der URL, bevor er im Zwischenspeicher nach einer passenden Version sucht. Die ursprüngliche URL mit allen Parametern wird dabei nicht verändert, dadurch sehen die Besuchenden und das Tracking-System weiterhin die vollständige Adresse. Lediglich die interne Verarbeitung ändert sich.
Auf Ebene des Anwendungs-Caches, dem Zwischenspeicher, der das Content-Management-System oder die Shop-Software selbst verwaltet, existieren je nach eingesetzter Plattform Konfigurationsmöglichkeiten oder Erweiterungen, die URL-Parameter bei der Cache-Verwaltung ausklammern. In vielen Fällen ist hier allerdings der Standardzustand problematisch, weil das System ab Werk jeden Parameter als eigenständige Seitenvariante behandelt.
Wichtig ist bei allen drei Ansatzpunkten: Die Anpassung muss sorgfältig getestet werden. Es gibt Parameter, die tatsächlich unterschiedliche Seiteninhalte auslösen, etwa bei Filterfunktionen in Online-Shops oder bei sprachspezifischen Weiterleitungen. Diese Parameter dürfen selbstverständlich nicht ignoriert werden. Die Kunst liegt darin, sauber zwischen funktionalen Parametern, die den Seiteninhalt verändern, und analytischen Parametern, die ausschließlich dem Tracking dienen, zu unterscheiden.
Zu den Parametern, die in der Regel bedenkenlos ignoriert werden können, gehören unter anderem die gängigen UTM-Parameter (utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term, utm_content), die Google-Ads-spezifischen Kennungen (gclid, gad_source, gad_campaignid, gbraid, wbraid) sowie vergleichbare Parameter anderer Werbeplattformen wie fbclid (Meta), msclkid (Microsoft Advertising) oder ttclid (TikTok).
Ich empfehle meinen Kunden, eine vollständige Liste aller verwendeten Tracking-Parameter zu erstellen und diese systematisch als „Cache-neutral“ zu kennzeichnen. So entsteht eine klare Konfigurationsgrundlage, die auch bei künftigen Kampagnen oder neuen Werbeplattformen leicht aktualisiert werden kann.
In meiner Beratungspraxis stelle ich immer wieder fest, dass dieses Problem über Monate oder sogar Jahre unentdeckt bestehen kann, selbst bei Unternehmen mit professionellen Entwicklungsteams und etablierten Monitoring-Prozessen. Die Gründe dafür sind vielschichtig.
Zum einen liegt es an der Art, wie Website-Geschwindigkeit typischerweise gemessen wird. Die gängigen Testtools, ob Google PageSpeed Insights, Lighthouse oder auch WebPageTest, analysieren in der Regel die reine URL ohne Parameter. Wer also die Startseite oder eine Produktseite testet, erhält den Messwert für die gecachte Version und sieht ein vermeintlich gutes Ergebnis. Dass dieselbe Seite mit angehängten Werbe-Parametern deutlich langsamer lädt, fällt bei einem Standardtest schlicht nicht auf.
Zum anderen fehlt in vielen Unternehmen die Brücke zwischen den Abteilungen. Die Verantwortung für die Werbekampagnen liegt beim Marketing- oder Performance-Team, die Verantwortung für die technische Infrastruktur und das Caching beim Entwicklungsteam oder der IT-Abteilung. Das Marketing-Team beobachtet Klickraten, Conversion-Raten und Kosten pro Akquise, aber nicht die Ladezeit nach Traffic-Quelle. Das Entwicklungsteam überwacht die Serverleistung und die allgemeine Seitengeschwindigkeit, aber segmentiert selten nach der Herkunft des Traffics. So entsteht ein blinder Fleck genau an der Schnittstelle, an der das Problem auftritt.
Hinzu kommt, dass die Auswirkungen schleichend sind. Es gibt keinen plötzlichen Einbruch, keinen offensichtlichen Fehler, keine Fehlermeldung. Die Seite funktioniert, sie lädt lediglich langsamer. Die dadurch entstehenden Verluste an Conversions und die höheren Akquisekosten verteilen sich auf viele einzelne Klicks und fallen in der Gesamtbetrachtung nicht sofort auf. Erst wenn man gezielt den Vergleich anstellt, dieselbe Seite mit und ohne Parameter unter identischen Testbedingungen , wird das Ausmaß sichtbar.
Auch die Nutzungsdaten, die Google über den Chrome User Experience Report (CrUX) erhebt und die in die Core Web Vitals einfließen, helfen hier nur bedingt. Diese Daten werden in der Regel auf URL-Ebene aggregiert, ohne nach der Herkunft des Traffics zu unterscheiden. Wenn der überwiegende Teil der Besuchenden die Seite organisch aufruft und schnelle Ladezeiten erzielt, können die langsameren Werte der Werbe-Besuchenden im Durchschnitt untergehen.
Mein Rat lautet daher: Prüfen Sie aktiv und regelmäßig, ob Ihre Zielseiten auch mit den typischen Werbe-Parametern aus dem Zwischenspeicher ausgeliefert werden. Ein einfacher Test, derselbe Seitenaufruf einmal mit und einmal ohne Parameter, kann ausreichen, um das Problem aufzudecken. Wenn Sie dabei Unterschiede in der Time to First Byte feststellen, ist das ein deutliches Warnsignal.
URL-Parameter, die den Cache aushebeln, gehören zu den Problemen, die im Alltag leicht übersehen werden und die gleichzeitig erhebliche finanzielle Auswirkungen haben können. Die Mechanik ist simpel: Tracking-Parameter erzeugen aus Sicht des Servers vermeintlich neue Seiten, der Zwischenspeicher greift nicht, die Ladezeit steigt. Und da bezahlter Traffic nahezu immer mit solchen Parametern versehen ist, trifft es ausgerechnet die Besuchenden, für die am meisten bezahlt wird.
Die in diesem Artikel gezeigten Messwerte sprechen eine deutliche Sprache: Eine mehr als doppelt so hohe Time to First Byte und ein Largest Contentful Paint, der fast eine Sekunde über dem Wert der gecachten Version liegt, sind keine marginalen Abweichungen. Das sind Unterschiede, die sich direkt auf das Absprungverhalten, die Conversion-Rate und damit auf die Wirtschaftlichkeit jeder einzelnen Kampagne auswirken.
Das Tückische an diesem Problem ist seine Unsichtbarkeit. Es taucht weder in den Standardberichten der Werbeplattformen auf noch in den üblichen Performance-Tests, die fast immer mit parameterfreien URLs durchgeführt werden. Es liegt im toten Winkel zwischen Marketing und Technik , zwei Bereichen, die in vielen Unternehmen getrennt voneinander arbeiten und unterschiedliche Kennzahlen im Blick haben.
Die Lösung ist technisch überschaubar und erfordert keinen grundlegenden Umbau der Website. Es geht darum, dem Cache-System beizubringen, Tracking-Parameter bei der Zuordnung gespeicherter Seiten zu ignorieren. Einmal korrekt konfiguriert, profitieren alle Besuchenden von schnellen Ladezeiten, unabhängig davon, über welchen Kanal sie auf die Seite gelangen. Das Werbebudget arbeitet effizienter, die Nutzungserfahrung verbessert sich, und die Core Web Vitals profitieren ebenfalls.
Aus meiner Erfahrung mit zahlreichen Optimierungsprojekten weiß ich: Viele Unternehmen sind sich dieses Zusammenhangs schlicht nicht bewusst. Dabei reicht oft schon ein gezielter Test, um das Problem aufzudecken und die richtigen Maßnahmen lassen sich in der Regel innerhalb weniger Tage umsetzen.
Wenn Sie wissen möchten, ob auch Ihre Website von diesem Problem betroffen ist, unterstützen wir Sie bei digitalagenten gerne. Wir analysieren Ihre Zielseiten gezielt auf solche und ähnliche Schwachstellen, spezifizieren die notwendigen Maßnahmen und begleiten die Umsetzung gemeinsam mit Ihrem Entwicklungsteam. Vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgespräch – oft lässt sich bereits im ersten Termin einschätzen, wie groß das Optimierungspotenzial in Ihrem Fall ist.
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