Google Analytics: Implementieren. Interpretieren. Profitieren.
Date: 2012-09-06T00:00:00+00:00
Keywords: Recht; Sondergebiete; Online-Marketing; IT-Ausbildung & -Berufe; EDV- & Medienrecht; Programmierung & Webdesign; Business & Karriere; Fachbücher; Computer & Internet; Marketing & Verkauf; Webdesign; E-Business; Zivilrecht; Marketing allgemein
Description: - Optimieren Sie Ihre Website mit Google Analytics, dem kostenlosen Marktführer unter den Web-Analyse-Tools. - Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über alle Funktionen von Google Analytics und lernen Sie, sie richtig einzusetzen. - Profitieren Sie von den Erfahrungen eines Google-Insiders. - Die dritte Auflage wurde durchgehend aktualisiert und um 254 Seiten erweitert. - EXTRA: E-Book inside - Aktuelle Informationen zu Web-Analyse und Google Analytics finden Sie auf der Autorenwebsite. Sicher haben Sie von Google Analytics schon gehört oder nutzen es bereits. Aber kennen Sie auch
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG

Timo Aden

Google Analytics

Implementieren. Interpretieren. Profitieren.

3., aktualisierte und erweiterte Auflage

Der Autor:

Dipl.-Kfm. (FH) Timo Aden, www.timoaden.de

Geschäftsführer der Trakken Web Services GmbH, Hamburg

Kontakt: analyticsbuch@googlemail.com und www.twitter.com/timoaden

Alle in diesem Buch enthaltenen Informationen, Verfahren und Darstellungen wurden nach bestem Wissen zusammengestellt und mit Sorgfalt getestet. Dennoch sind Fehler nicht ganz auszuschließen. Aus diesem Grund sind die im vorliegenden Buch enthaltenen Informationen mit keiner Verpflichtung oder Garantie irgendeiner Art verbunden. Autor und Verlag übernehmen infolgedessen keine juristische Verantwortung und werden keine daraus folgende oder sonstige Haftung übernehmen, die auf irgendeine Art aus der Benutzung dieser Informationen – oder Teilen davon – entsteht.

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© 2012 Carl Hanser Verlag München, www.hanser.de

Lektorat: Brigitte Bauer-Schiewek

Herstellung: Irene Weilhart

Copy editing: Petra Kienle, Fürstenfeldbruck

Umschlagdesign: Marc Müller-Bremer, www.rebranding.de, München

Umschlagrealisation: Stephan Rönigk

Gesamtherstellung: Kösel, Krugzell

Ausstattung patentrechtlich geschützt. Kösel FD 351, Patent-Nr. 0748702

Datenkonvertierung: le-tex publishing services GmbH, Leipzig

ISBN (E-Book): 978-3-446-43282-6

ISBN (Buch): 978-3-446-43225-3

Inhalt

Teil I: Google Analytics

1 Google Analytics

1.1 Google Analytics im Marktumfeld

1.2 Google Analytics und Google

1.3 Google Analytics und seine Geschichte

1.4 Warum kostenlos?

1.5 Warum kostenpflichtig?

2 Web-Analyse und Online-Marketing

2.1 Was ist Web-Analyse?

2.2 Ein schmaler Grat ...

2.2.1 Search Engine Optimization (SEO)

2.2.2 Search Engine Advertising (SEA)

2.2.3 Search Engine Marketing (SEM)

2.2.4 Affiliate

2.2.5 Display-Ads

2.2.6 Newsletter

2.2.7 Twitter, Facebook, Google+

2.2.8 Usability

2.2.9 Online-Umfragen

3 Technische Hintergründe

3.1 Unterschiedliche Datenerhebungsmethoden

3.2 Log Files vs. Page Tagging

3.2.1 Log Files

3.2.2 Page Tagging

3.3 Cookies

3.3.1 __utma – der Wiedererkennungs-Cookie

3.3.2 __utmb / __utmc – die Sessioncookies

3.3.3 __utmv – der Segmentierungs-Cookie

3.3.4 __utmz – der Kampagnen-Cookie

4 Begriffserklärungen

4.1 Begriffe und Definitionen

4.1.1 URL

4.1.2 URI

4.1.3 IP-Adresse

4.1.4 JavaScript

4.1.5 HTML

4.1.6 Referrer

4.2 Metriken vs. Dimensionen

4.2.1 Metriken (Messwert)

Teil II: Anmelden und Einstellungen

5 Anmelden

5.1 Anmeldung

5.1.1 Google-Konto

5.1.2 Stand-Alone

5.1.3 Google AdWords

5.2 Datenschutz

5.2.1 Legale Verwendung von Google Analytics

6 Google-Analytics-Tracking-Code

6.1 Der Google-Analytics-Tracking-Code (GATC)

6.2 Umbenennung der URLs

6.3 Tracking von Subdomains

6.4 Tracking verschiedener Domains (Cross-Domain-Tracking)

6.5 Tracking von Domains und Sub-Directories

6.6 Tracking von iFrames

6.7 Hinzufügen weiterer Suchmaschinen

6.8 Ereignis-Tracking

6.8.1. Nutzung von Events

6.9 Social Tracking

6.10 Seiten-/Gruppenansicht

6.11 Session-Länge verändern

6.12 Änderung der Conversion-Timeout-Länge

6.13 Änderung der Laufzeit des Wiedererkennungs-Cookies

6.14 E-Commerce-Transaktionen

6.14.1 _addTrans

6.14.2 _addItem

6.14.3 _trackTrans

6.15 Segmentierung von Besuchern

6.15.1 Benutzerdefinierte Variablen

6.16 Tracking in verschiedene Google-Analytics-Konten

6.17 Datenmengen beeinflussen

6.18 Keywords bzw. Referrer ignorieren

6.19 Cookies einem Subdirectory zuordnen

6.20 Änderungen von Kampagneneinstellungen

6.21 Kampagnen-Tagging

6.21.1 utm_source

6.21.2 utm_medium

6.21.3 utm_content

6.21.4 utm_campaign

6.21.5 utm_term

6.22 Kampagnenattribuierung

6.23 Erlauben des Gittersymbols (#) als Kampagnenseparator

6.24 Nutzer-Timings

6.25 Weitere Einstellungsmöglichkeiten

6.26 AdSense Analytics

6.27 Gadget-Tracking/Widget-Tracking

6.28 Tracking mobiler Websites

6.29 Tracking mobiler Applikationen

6.29.1 Tracking von iOS-Apps

6.30 Feedburner-Integration

6.31 Picasa-Integration

7 Konto, Property und Profile

7.1 Aufbau eines Google Analytics Kontos

7.1.1 Tracking verschiedener Domains

7.1.2 Tracking unterschiedlicher Daten einer Domain

7.2 Einstellungen

7.3 Profileinstellungen

7.3.1 Profilname, Profil-ID, Website-URL

7.3.2 Land oder Gebiet der Zeitzone

7.3.3 Standardseite

7.3.4 URL-Suchparameter ausschließen

7.3.5 Währung angezeigt als

7.3.6 Kostenquellen übernehmen

7.3.7 Site-Search

7.3.8 Profil löschen

7.4 Ziele

7.4.1 Conversion-Ziele

7.4.2 Zieltrichter

7.5 Filter

7.5.1 Vordefinierter Filter

7.5.2 Benutzerdefinierte Filter

7.5.3 Die wichtigsten Filter

7.6 Nutzer

Teil III: Arbeiten mit der Benutzeroberfläche

8 Benutzeroberfläche

8.1 Grundlagen der Benutzeroberfläche

8.2 Kalender

8.3 Erweiterte Segmente

8.4 Seiten-/Gruppenansicht

8.5 Anpassen

8.6 E-Mail

8.7 Export

8.8 Zum Dashboard hinzufügen

8.9 Verschiedene Graphdarstellungen

8.10 Trendgraphänderung

8.11 Visualisierung

8.12 Annotationen

8.13 Zeilen darstellen

8.14 Sekundäre Dimensionen

8.15 Filter on the fly (Ad-hoc-Filter)

8.16 Erweiterte Filter

8.17 Darstellungsvarianten

8.17.1 Kuchenchart

8.17.2 Balkenansicht

8.17.3 Verhältnisansicht

8.17.4 Wolkendarstellung

8.17.5 Pivot-Tabelle

8.18 Sortieren

8.19 Sortierungsart

8.20 Mehrere Zeilen anzeigen

8.21 Bericht aktualisieren

8.22 Veränderung der Berichte-Datenbasis

Teil IV: Gang durch die Berichte

9 Startseite

9.1 Dashboard

9.1.1 Erstellung eines Messwert-Widget

9.1.2 Erstellen eines Kreisdiagramm-Widget

9.1.3 Verlauf-Widget hinzufügen

9.1.4 Erstellen eines Tabellen-Widget

9.1.5 Arbeiten mit Dashboards

9.2 Visualisierung des Besucherflusses

9.2.1 Besuchsprozessfluss

9.2.2 Navigationsfluss

9.2.3 Ereignisfluss

9.3 Radar-Ereignisse

9.3.1 Übersicht

9.3.2 Tägliche, wöchentliche, monatliche Ereignisse

9.4 Echtzeit

9.4.1 Übersicht

9.4.2 Standorte

9.4.3 Besucherquellen

9.4.4 Content

10 Besucherberichte

10.1 Übersicht

10.2 Demografische Merkmale: Sprache

10.3 Demografische Merkmale: Standort

10.4 Verhalten: Neu und wiederkehrend

10.5 Verhalten: Häufigkeit und Aktualität

10.5.1 Anzahl der Besuche

10.5.2 Tage seit dem letzten Besuch

10.6 Verhalten: Interesse

10.6.1 Besuchsdauer

10.6.2 Seitentiefe

10.7 Technologie: Browser und Betriebssystem

10.7.1 Browser

10.7.2 Betriebssystem

10.7.3 Seitenauflösung

10.7.4 Bildschirmfarben

10.7.5 Flash-Versionen

10.7.6 Java-Unterstützung (Support)

10.8 Technologie: Anbieter

10.8.1 Internetanbieter

10.8.2 Hostname

10.9 Mobil: Übersicht

10.10 Mobil: Geräte

10.10.1 Mobilgeräte-Informationen

10.10.2 Mobilgerätemarke

10.10.3 Internetanbieter

10.10.4 Eingabemethode

10.10.5 Betriebssystem

10.10.6 Seitenauflösung

10.11 Benutzerdefiniert: Benutzerdefinierte Variablen

10.12 Benutzerdefiniert: Benutzerdefiniert

11 Werbung

11.1 AdWords-Kampagnen

11.2 Keywords

11.3 Passende Suchanfrage

11.4 Tagesabschnitte

11.5 Ziel-URLs

11.6 Placements

11.7 Keyword-Positionen

12 Besucherquellenberichte

12.1 Übersicht

12.2 Alle Zugriffe

12.3 Direkte Besuche

12.4 Verweis

12.5 Suche

12.5.1 Übersicht

12.5.2 Organisch

12.5.3 Bezahlt

12.6 Kampagnen

12.7 Suchmaschinenoptimierung

12.7.1 Suchanfragen

12.7.2 Zielseiten

12.7.3 Geografische Zusammenfassung

12.8 Soziale Netzwerke

12.8.1 Übersicht

12.8.2 Quellen

12.8.3 Seiten

12.8.4 Conversions

12.8.5 Plug-ins für soziale Netzwerke

12.8.6 Fluss sozialer Besucher

13 Content

13.1 Übersicht

13.2 Website-Content

13.2.1 Alle Seiten

13.2.2 Aufschlüsselung nach Content

13.2.3 Zielseiten

13.2.4 Ausstiegsseiten

13.3 Website-Geschwindigkeit

13.3.1 Übersicht

13.3.2 Seiten-Timings

13.3.3 Nutzer-Timings

13.4 Site Search

13.4.1 Übersicht

13.4.2 Nutzung

13.4.3 Suchbegriffe

13.4.4 Seiten

13.5 Ereignisse

13.5.1 Übersicht

13.5.2 Häufigste Ereignisse

15.5.3 Ereignisse: Seiten

13.5.4 Ereignisfluss

13.6 AdSense

13.6.1 Übersicht

13.6.2 AdSense-Seiten

13.6.3 AdSense-Verweis-URLs

13.7 Tests

13.7.1 Testseiten auswählen

13.7.2 Testoptionen festlegen

13.7.3 Testcode hinzufügen und überprüfen

13.7.4 Test überprüfen

13.7.5 Testauswertung

14 Conversions

14.1 Ziele

14.1.1 Übersicht

14.1.2 Ziel-URLs

14.1.3 Zielpfade umkehren

14.1.4 Trichtervisualisierung

14.1.5 Zielprozessfluss

14.2 E-Commerce

14.2.1 Übersicht

14.2.2 Produktleistung

14.2.3 Verkaufsleistung

14.2.4 Transaktionen

14.2.5 Zeit bis zum Kauf

14.3 Multi-Channel-Trichter

14.3.1 Übersicht

14.3.2 Vorbereitete Conversions

14.3.3 Top-Conversion-Pfade

14.3.4 Zeitintervall

14.3.5 Pfadlänge

15 Benutzerdefinierte Berichte

16 Google Analytics Premium

16.1 Features, Vorteile und Preise

16.2 Zuordnungsmodellierungs-Tool (Attribution)

Teil V: Google Analytics im Einsatz

17 Google Analytics im Einsatz

17.1 Arbeiten mit Analytics

17.2 KPIs

17.3 Dashboards

17.4 Web-Analyst

17.5 Interne Positionierung der Web-Analyse in Unternehmen

17.6 Wer nicht fragt, bleibt dumm

17.7 Stufen der Web-Analyse-Entwicklung

17.8 Google Analytics Individual Qualification

Teil VI: Hilfe, Fragen und mehr

18 Frequently Asked Questions

19 Google-Analytics-Limitierungen

20 Glossar

21 Hilfreiche Tools

Geleitwort von Ossi Urchs

Seit Beginn der kommerziellen Nutzung des Internets, Mitte der 90er Jahre des vorigen Jahrhunderts, hatten beide der dafür wesentlichen Bereiche – Online Marketing und E-Commerce – ein schwerwiegendes Problem: die damit erzielten (Umsatz-)Ergebnisse waren nicht ohne weiteres messbar. Also auch nicht mit anderen Aktivitäten des Unternehmens vergleichbar. Der eigentliche Vorteil jeder Aktion in einer digitalen, vernetzten Umgebung, eben ihre prinzipielle Berechenbarkeit, aus der sich eigentlich die Möglichkeit, zu messen und zu vergleichen ergibt, schien sich also in ihr Gegenteil gewandelt zu haben: mit erheblichen, negativen Folgen für die Akzeptanz solcher unternehmerischen Aktivitäten im damals noch neuen Web.

Techniker wollten diesen scheinbaren Makel des neuen Mediums natürlich nicht gelten lassen, und verwiesen in diesem Zusammenhang gern auf die so genannten „Logfiles“: Riesige Dateien, die in unübersichtlichen und oftmals kryptischen Zahlenfolgen Auskunft über jede Aktivität auf dem Rechner, der die Website des Unternehmens beherbergte, Auskunft geben konnten. Und die „Laien“, also die im Unternehmen für die wesentlichen Entscheidungen verantwortlichen Manager sahen sich mit einem Dilemma à la „Radio Eriwan“ konfrontiert: Im Prinzip ließ sich alles messen. Nur tendierte die Aussagekraft der Ergebnisse in der Praxis gegen Null.

Es fehlte also an den richtigen, das heißt auch praktisch nutzbaren „Tools“, den zeitgemäßen Messwerkzeugen, genauso wie an den zu ihrem sinnvollen Einsatz dringend notwendigen „Zielen“, die Erfolg und Misserfolg eindeutig definieren konnten, an den Fragestellungen und Vergleichswerten, die den Ergebnissen Signifikanz verleihen würden.

Dieses Defizit, der gleich in mehrfacher Hinsicht, insbesondere aber für den wirtschaftlich erfolgreichen Einsatz des Webs kritische Mangel, markierte die Geburtsstunde der Web Analyse. Denn sie ist, laut der Definition des weltweiten Verbandes Web Analytics Association nichts anderes als „die Messung, Sammlung, Analyse und Auswertung von Internet-Daten zum Zweck des Verständnisses und der Optimierung der Web-Nutzung“.

Die Web Analyse ist also eigentlich kein einzelnes Werkzeug, sondern eher ein ganzer Werkzeugkasten, der auch noch die Bedienungsanleitungen, Verfahrensregeln und Messtechniken beinhaltet. Nutzbar für alle, die professionell, insbesondere in wirtschaftlich relevanten Zusammenhängen mit dem Web umgehen (müssen). Dort sollte also jeder Marketing- oder Vertriebsleiter, jeder E-Commerce- und Kundendienst-Verantwortliche, aber auch jeder Personalleiter und jeder Einkäufer finden, was er heute braucht, um das Web in seinem Bereich sinnvoll einsetzen und gewinnbringend nutzen zu können. Die Web-Analyse ist also keineswegs nur etwas für Spezialisten (obwohl die heute in jedem Unternehmen dringend gebraucht werden!), kein Thema für die Online- oder gar die IT-Abteilung, sondern Grundlage und Voraussetzung für das erfolgreiche Management jedes Unternehmens im Internet-Zeitalter.

Und wie jedes andere Werkzeug, zumal wie jede Werkzeug-Sammlung, ist auch die Web Analyse an sich, weder „gut“ noch „schlecht“. Auch bei einem Hammer kommt es immer darauf an wie und wozu man ihn benutzt. Der (Web-)Handwerker steht also immer vor der Herausforderung, entscheiden zu müssen, ob das gewählte Werkzeug seinen Zweck erfüllt, und zwar ohne andere, wesentliche und erfolgskritische Bestandteile des bearbeiteten Systems (z. B: die Interessen und Wünsche der Nutzer und Kunden!) zu beeinträchtigen. Solche Entscheidungen immer wieder zu ermöglichen und zu vereinfachen ist Sinn und Ziel des vorliegenden Buches.

Der Autor Timo Aden erreicht dieses Ziel, indem er auch komplexe Zusammenhänge sachlich erklärt und anschaulich beschreibt, wobei er auf den modischen Gebrauch eines esoterischen „Tech-Slangs“ verzichtet. Genau das macht das vorliegende Buch so wertvoll – nicht nur für diejenigen Leser, die beruflich mit der Web Analyse zu tun haben und darauf angewiesen sind. Sondern für alle Leser, die das Web und viele seiner technischen Grundlagen nicht nur oberflächlich erleben, sondern verstehen wollen. Genau damit leistet Aden auch einen hervorragenden Beitrag zur aktuellen Debatte um Web Analyse und Datenschutz, um Nutzerrechte und nicht zuletzt um Google: Indem er „Transparenz“ nicht nur einfordert und beschwört, sondern herstellt, trägt er zu tieferem Verständnis und zur Versachlichung der Diskussion entscheidend bei.

So weicht der ehemalige Google-Mitarbeiter Aden auch nicht vor einer Diskussion um die angebliche „Datenkrake“ Google und den für jeden Nutzer unverzichtbaren Schutz seiner persönlichen Daten im Web zurück. Dabei zeigt er auf, dass jeder Website-Betreiber und Google-Analytics-Nutzer selbst entscheiden kann (und muss!), ob er die mit der Analyse generierten Daten mit Google teilen will oder nicht. Darüber hinaus stellt Aden ebenso sachlich wie kompetent dar, dass diese Daten keineswegs benutzt werden, um sie „personalisieren“, also auf bestimmte, individuelle Nutzer und Kunden zurückführen zu können, sondern um sie allgemein gültig, also eben nicht personalisiert, analysieren und interpretieren zu können.

Vertrauen war schon immer die wichtigste „Währung“ im Internet – und die Grundlage aller auch von Google entwickelten Geschäftsmodelle im Web. Aber Vertrauen sollte niemals „blind“ sein, sondern immer auf Wissen und Kompetenz beruhen. Auch dazu leistet Timo Aden mit dem vorliegenden Buch seinen Beitrag – weit über alle kenntnisreich behandelten Details der Web Analyse im allgemeinen, und von Google Analytics im besondern hinaus. Deswegen ist dieses Buch nicht nur für Fachleute, Web-Analytiker wie Website-Betreiber wichtig, sondern auch für jeden „Laien“, Datenschützer wie Web-Nutzer, der wissen will, was sich wirklich hinter der Web Analyse verbirgt. Deswegen wünsche ich diesem Buch so viel Erfolg wie nur möglich.

Ossi Urchs

F.F.T. MedienAgentur

Vorwort

Anfang 2011 wurde die zweite Auflage dieses Buchs veröffentlicht – seitdem ist für Online-Verhältnisse viel Zeit vergangen und es ist entsprechend viel passiert. Demzufolge war es an der Zeit, dieses Buch komplett zu überarbeiten und zu aktualisieren. Google Analytics hat zahlreiche neue Features und Möglichkeiten bekommen, die alle in diesem Buch berücksichtigt werden. Hier eine kurze Auflistung der Neuigkeiten:

- Komplett neue Version von Google Analytics mit neuem Interface und vielfältigen Möglichkeiten

- Benutzerdefinierte Dashboards
- Ereignis-Ziele
- Individuellere benutzerdefinierte Berichte
- Erweiterte Filterfunktionen
- Ladegeschwindigkeit-Messung
- Nutzer-Timings
- Integration Google-Webmaster-Tools
- Ausführlicheres Tracking mobilen Traffics

- Verknüpfung mit Google+ und Launch Analytics Data-Hub

- Vielfältigere Analysemöglichkeiten hinsichtlich sozialer Netzwerke

- Multi-Channel-Funnel

- Google Analytics Premium mit Attributionsmodellen

- Real-Time-Tracking

- Besucherflussanalysen

- Integration des Google Website Optimizer in Google Analytics

Sie sehen schon – eine ganze Menge Gründe, eine neue Auflage zu schreiben. Es sind also viele komplett neue Kapitel dazugekommen. Zudem habe ich sämtliche vorhandenen Kapitel komplett überarbeitet und aktualisiert. Alle Screenshots und Abbildungen wurden neu erstellt und neu gestaltet, ebenso wurden viele Praxistipps und Hinweise für die tägliche Arbeit mit Google Analytics hinzugefügt. Den fünften und sechsten Teil des Buchs habe ich ebenfalls komplett überarbeitet und erweitert, so dass nun deutlich mehr Informationen zu KPIs, Dashboards und organisatorischen Themen vorhanden sind.

Diese dritte Auflage hat folglich deutlich mehr Inhalt und Informationen als die vorigen Auflagen – dies macht sie umfangreicher, dicker und dadurch auch etwas teurer.

Natürlich ist es schwierig, ein Buch permanent auf dem neuesten Stand zu halten – ich bitte Sie deswegen schon an dieser Stelle um Entschuldigung, wenn die eine oder andere Information nicht mehr ganz aktuell ist, wenn Sie dieses Buch in den Händen halten. Mit ein klein wenig Transferleistung sind kleinere Änderungen im Interface sicherlich gut hinzubekommen. Sämtliche Informationen zu weiteren Änderungen, Neuigkeiten und Anpassungen finden Sie auf meinem Blog (www.timoaden.de) auf der Trakken-Website (www.trakken.de) oder wenn Sie mir bei Twitter oder Google+ folgen (jeweils zu finden unter timoaden).

Doch was befähigt mich eigentlich zum Schreiben dieses Buchs? Als ehemaliger Google-Mitarbeiter und Verantwortlicher für Google Analytics in Deutschland, Österreich, Schweiz und Skandinavien habe ich die Entwicklung von Google Analytics von Anfang an mitverfolgt. In vielen Gesprächen mit Kunden, auf Konferenzen, Messen und anderen Veranstaltungen habe ich die Erfahrung gemacht, dass viele Fragen und Probleme immer wiederkehren. Um der Allgemeinheit einen neutralen Ort zu bieten, an dem häufige Fragen, Erkenntnisse und Produkt-Updates dargestellt werden, startete ich im Jahr 2007 einen Blog – Web Analytics Inside (www.timoaden.de). Die Rückmeldungen hierauf waren durchweg positiv und die Zahl der Besucher und RSS-Abonnenten hat sich in der Folgezeit regelmäßig erhöht (auch wenn die Frequenz der Postings mitunter schwankt). Des Öfteren wurde ich darauf angesprochen, ob ich die Inhalte des Blogs und meine Google-Analytics-Kenntnisse nicht in einem Buch zusammenfassen wolle. Dies habe ich getan und so kam im Jahr 2009 die erste Auflage des ersten deutschsprachigen Google-Analytics-Buchs im Hanser Verlag heraus. Bereits im Folgejahr (2010) erschien die zweite Auflage. Dass es mittlerweile die dritte Auflage dieses Buchs gibt, hätte ich niemals gedacht – dies zeigt aber sehr deutlich, dass sich das Thema Web-Analyse in den vergangenen Jahren – vielleicht auch mit Hilfe dieses Buchs – aus einer Nische herausbewegt hat und mittlerweile bei allen angekommen ist und als essenzielles Thema wahrgenommen wird. Ohne Web-Analyse ist eine erfolgreiche Existenz im Markt nur schwer möglich!

Ziel des Buchs war es von Anfang an, Ihnen einen Begleiter, ein regelmäßiges Nachschlagewerk bei der täglichen Arbeit mit Google Analytics zu bieten. Anschaulich werden hier von Grund auf alle wichtigen Informationen zur Web-Analyse und insbesondere Google Analytics gegeben. Informationen und Innenansichten werden für jedermann verständlich dargestellt – vom Anfänger bis zum fortgeschrittenen Web-Analytics-Nutzer.

Aufgeteilt ist das Buch in sechs Teile:

- Teil I
Hier werden die Grundlagen gelegt, die als Basiswissen für das weitere Verständnis des Buchs hilfreich sind. Dies betrifft die bisherige Entwicklung und Historie von Google Analytics, die Abgrenzung der Web-Analyse vom Online-Marketing mit seinen unterschiedlichen Disziplinen, die Erläuterung der wichtigsten technischen Grundlagen und begrifflicher Erklärungen.

- Teil II
In diesem Teil dreht sich alles um die Anmeldung und die Individualisierungs- und Einstellungsmöglichkeiten von Google Analytics. Die Durchführung der Verknüpfung mit anderen Google-Produkten wird hier genauso besprochen wie sämtliche Anpassungsmöglichkeiten des Tracking-Codes. Das Konzept der Properties, Profile und Filter wird detailliert erläutert und anschaulich mit vielen Beispielen dargestellt. Nachdem Sie diesen Teil durchgearbeitet haben, sollte Ihr Google-Analytics-Konto individuell eingestellt sein.

- Teil III
Teil III legt die Grundlage für das effektive Arbeiten mit Google Analytics. Sämtliche Möglichkeiten der Nutzung innerhalb der Benutzeroberfläche werden hier beschrieben und mit Hilfe von Screenshots anschaulich dargestellt. Hier finden Sie sicherlich noch einige Ihnen bisher unbekannte Nutzungsmöglichkeiten …

- Teil IV
Dieser Teil des Buchs enthält die umfangreichsten Informationen. Jeder einzelne verfügbare Bericht in Google Analytics wird hier dargestellt und erklärt. Wertvolle Hintergrundinformationen und Anwendungsbeispiele geben jedem Google-Analytics-Nutzer die Möglichkeit, mehr aus dem Tool und den einzelnen Berichten herauszuholen. Des Weiteren wird in diesem Abschnitt auch Google Analytics Premium ausführlich vorgestellt.

- Teil V
Teil V beschreibt den Umgang mit einem Web-Analyse-Tool wie Google Analytics innerhalb von Unternehmen. Das effektive Arbeiten mit Google Analytics und die Gestaltung der internen Prozesse werden hier dargestellt. Ziel ist es, das Unternehmen durch transparente, zahlenbasierte Entscheidungen und Verbesserungen erfolgreicher zu machen.

- Teil VI
Viele wiederkehrendeFragen, die innerhalb des Buchs beantwortet wurden, werden hier nochmals aufgelistet und in aller Kürze beantwortet. Zudem gibt es eine Übersicht sämtlicher Google-Analytics-Limitierungen und damit die Antwort auf die Frage, welche Grenzen Google Analytics hat. Ein ausführliches Glossar, welches sämtliche in Google Analytics vorkommenden Fachbegriffe kurz erklärt und beschreibt, gibt es in diesem Abschnitt ebenso wie eine Vorstellung ausgewählter Tools, die die tägliche Arbeit mit Google Analytics vereinfachen oder ergänzen.

Zu guter Letzt möchte ich mich bei allen bedanken, die mich in der Zeit des Schreibens begleitet haben. Ich habe sicher viele und vieles vernachlässigt. Vielen Dank!

Zudem möchte ich mich bei allen bedanken, die in irgendeiner Weise Anteil an diesem Buch hatten. Dies sind sämtliche Menschen, mit denen ich in den vergangenen Jahren über Online-Marketing und insbesondere Web-Analyse gesprochen und diskutiert habe. Ebenso haben auch sämtliche Kunden von Trakken dazu beigetragen, dass es immer wieder neuen Input und neue Herausforderungen gab. Natürlich hat auch Google einen entscheidenden Anteil an diesem Buch – ohne Google gäbe es das Buch nicht! Bei Google gibt es viele tolle Menschen, denen mein Dank gilt: zum einen mein damaliges Google-Analytics-Team, des Weiteren Moritz, Timo, Clancy und alle GACPs und irgendwie an diesem Produkt oder den Partnerschaften Involvierten.

Ebenso möchte ich dem gesamten Trakken-Team danken – ihr seid wirklich super! Ihr alle habt euren Anteil an diesem Buch. Anastasia für die tollen Grafiken und Evelyne, Tim, Kristian, Michael und allen anderen für den Input und die Feedbacks. Dank geht ebenso an Lennart, der mich unter anderem ursprünglich motiviert hatte, überhaupt dieses Buch zu schreiben.

Ein ganz besonderer Dank und Gruß geht an meine Familie und mein Patenkind Matilda und ihre Schwester Elisa.

Wie in meinen Blog-Posts und auch in den letzten Auflagen dieses Buchs fordere ich Sie auch dieses Mal wieder auf, mir Ihre Kommentare, Feedbacks, Anmerkungen und Ideen zukommen zu lassen. Sie können mich jederzeit per E-Mail (analyticsbuch@gmail.com), über Twitter (@timoaden) oder Google+ (timoaden) kontaktieren. Ich freue mich auf anregende weiterführende Gespräche und wünsche Ihnen viel Spaß beim Lesen!

Timo Aden

Teil I: Google Analytics

Der erste Teil dieses Buchs beschäftigt sich mit den Grundlagen von Google Analytics. Wie ist Analytics im Marktumfeld positioniert? Warum wird es kostenlos angeboten?

Zudem vermittle ich Basiswissen zum Thema Online-Marketing. Die unterschiedlichen Disziplinen werden kurz erläutert, weil sämtliche Online-Marketing-Maßnahmen direkten Einfluss auf die Daten innerhalb von Analytics haben können.

Ich stelle auch die technischen Hintergründe dar, sofern von Belang, und definiere einige wichtige Begriffe.

Dieser Teil bietet die Grundlage für ein tieferes Verständnis der Web-Analyse. Hier erweitert der Leser sein Wissen hinsichtlich der Auswertung und Interpretation der Daten in den diversen Berichten, das als Voraussetzung für die weitere Arbeit mit Analytics dient.

Unter anderem werden hier folgende Fragestellungen beantwortet:

- Warum gibt es Google Analytics überhaupt?

- Was ist Web-Analyse?

- Welche Bereiche des Online-Marketings werden tangiert?

- Wie funktioniert Google Analytics technisch?

- Welche Begrifflichkeiten sind für das weitere Verständnis notwendig?

- Warum gibt es zusätzlich Google Analytics Premium?

1 Google Analytics

1.1 Google Analytics im Marktumfeld

Der Web-Analytics-Markt hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert. Bewegten sich die vielen unterschiedlichen Anbieter von Web-Analytics-Produkten vor wenigen Jahren eher in einem Nischenmarkt, hat die Einführung von Google Analytics Ende 2005 das Umfeld erheblich aufgewühlt. Insbesondere in den USA gab und gibt es eine Vielzahl verschiedener (meist kostenpflichtiger) Anbieter, die sich um Marktanteile streiten.

Der Name Google rückte die Web-Analytics-Branche aus einer Nische in den Interessensfokus vieler Marketer und Entscheider. Das Bewusstsein für die Notwendigkeit der Anwendung einer Web-Analytics-Software in Unternehmen wurde geschaffen.

Natürlich gab es Zweifler, insbesondere Wettbewerber, die sich angesichts der offensichtlichen Ausbreitung von Google Analytics bedroht sahen. Dies hatte Folgen für die Marktstruktur. Unternehmen wurden übernommen oder fusionierten, die Programme in noch kürzerer Zeit weiterentwickelt, neue Features erstellt und die Navigation vereinfacht. Kurzum: Der Markt stellte sich den Herausforderungen.

Aus zahlreichen Gesprächen mit Marktteilnehmern erfuhr ich, dass letztendlich viele von der Einführung von Google Analytics profitierten. „The flood lifts all boats“ ist eine der Aussagen, die das Marktumfeld aus meiner Sicht gut beschreibt. Durch das mediale Interesse an Google Analytics profitierten auch die meisten anderen Produktanbieter. Google Analytics sorgte dafür, dass der Web-Analytics-Markt seine Nische verließ und in der Welt des Online-Marketings ankam. Das kommt sowohl den Unternehmen, die Web Analytics bereits professionell einsetzen, zugute als auch jenen, die mit der Web-Analyse beginnen wollen. Der Einstieg in die Nutzung eines Web-Analyse-Tools wurde deutlich vereinfacht, so dass der Verbreitungsgrad von Web-Analyse-Tools auf allen Arten von Websites im Laufe der Jahre deutlich zugenommen hat.

Mehr Wettbewerb unter den Tool-Anbietern sorgt für bessere Qualität und vor allem für mehr Innovation. Einfachere Bedienbarkeit, schnelleres Erkennen von Trends und damit verbundenes Ableiten von Aktionen sowie vereinfachte Distribution von Berichten und Kennzahlen innerhalb des Unternehmens sind nur einige der Vorteile, von denen Unternehmen profitieren können.

Mittlerweile sieben Jahre Google Analytics haben auch dafür gesorgt, dass die Anforderungen der Tool-Nutzer im Laufe der Zeit deutlich gestiegen sind. So hat sich Google Analytics ebenso wie die meisten anderen Web-Analyse-Tool-Anbieter deutlich verbessert und weiterentwickelt. Die Version, die noch in der ersten Auflage dieses Buchs beschrieben wurde, hat mittlerweile nicht mehr viel gemein mit der jetzigen aktuellen Version.

Letztlich profitieren aber vor allem die Kunden, User und Internetnutzer von verbesserten Web-Analyse-Tools und deren professionelleren Anwendung. Leichter zu bedienende Webseiten, besser ausgesteuerte Kampagnen und optimierte, passendere Angebote sorgen für mehr Komfort bei der Nutzung von Webangeboten.

Web Analytics ist mit der Einführung von Google Analytics ein großer Sprung nach vorn gelungen.

In der Zwischenzeit haben auch die anderen großen Suchmaschinenbetreiber Yahoo! und Microsoft (Bing) nachgezogen und den Web-Analytics-Markt betreten. Microsoft hat sein Engagement mittlerweile allerdings schnell wieder rückgängig gemacht. Unter dem Namen Microsoft Analytics (auch bekannt als Gatineau) hatte Microsoft eine Eigenentwicklung begonnen, die dann allerdings nach recht kurzer Zeit und ohne größeren Erfolg wieder eingestellt wurde. Yahoo! vollzog mit der Übernahme des ungarischen Web-Analytics-Unternehmens Indextools hingegen einen interessanten Schritt und veröffentlichte im Herbst 2008 „Yahoo! Web Analytics“, das aus der Integration von Indextools mit Yahoo! hervorging. Es steht allen Yahoo!-Werbekunden und Yahoo!-Small-Businesses kostenlos zur Verfügung. Hierdurch ist der Verbreitungsgrad nicht vergleichbar mit dem von Google Analytics. Nicht jeder wirbt bei Yahoo! und verfügt dort über einen festen Ansprechpartner (was Voraussetzung für die kostenlose Nutzung von Yahoo! Web Analytics ist) oder ist Kunde der gehosteten E-Commerce-Lösung von Yahoo!. Es bleibt daher weiterhin abzuwarten, welche Strategie Yahoo! mit dem Web-Analyse-Tool verfolgt und ob es vielleicht doch noch der Allgemeinheit kostenlos zur Verfügung gestellt wird. Nach mittlerweile vier Jahren ist jedoch wohl nicht mehr davon auszugehen, dass Yahoo! diesen Schritt gehen wird.

Diese Entwicklungen zeigen das Potenzial und die Wichtigkeit von Web-Analytics-Lösungen, deren Pionier bei den kostenlosen Angeboten Google Analytics ist, aber auch die Schwierigkeiten, die mit der Veröffentlichung eines kostenlosen Web-Analyse-Tools entstehen: Der zeitliche Vorsprung sowie die weitere Verbreitung und der stetige Innovationsstrom machen es anderen Gratis-Anbietern nicht leicht, Marktanteile zu erobern. Die für die Verarbeitung derartiger Datenmengen erforderlichen Ressourcen und Kapazitäten sind enorm und daher nicht von jedermann zu bewerkstelligen. Hinzu kommt, dass ein Web-Analyse-Tool, ist es einmal ordentlich implementiert, auch nicht sehr oft ausgetauscht wird.

Doch lässt sich Google Analytics nicht nur mit anderen kostenlosen Web-Analytics-Programmen vergleichen. In den meisten Fällen hält es durchaus einem Vergleich mit einer Vielzahl teurer Anbieter stand. Demzufolge hat Google Ende 2010 eine Bezahlversion Google Analytics Premium auf den Markt gebracht, zunächst nur in einigen Ländern, dann aber auch in weiteren. Entscheidend sind nicht unbedingt nur die Features eines Tools, sondern vielmehr die jeweiligen Bedürfnisse und Anforderungen eines Unternehmens. Natürlich gibt es Anforderungen in Unternehmen, die man mit Google Analytics nicht abbilden kann – dies gilt genauso allerdings auch für sämtliche anderen Web-Analyse-Tools, die einige Dinge schlichtweg nicht oder nur auf Umwegen können. In der letzten Zeit hat sich bei Analytics sehr viel getan, was zur Individualisierung des Tools beiträgt – denn genau dieser Punkt, dass das Tool zu wenig individualisierbar sei, wurde Analytics in der Vergangenheit des Öfteren vorgeworfen. Hier hat Google deutlich aufgeholt. Dennoch werden teurere Tools extrem kundenspezifischen Anforderungen mitunter besser gerecht.

Auch in der Kategorie der Bezahltools hat sich in den letzten Jahren sehr viel getan. Am aktivsten und auffälligsten war wohl Omniture mit ihrem Kernprodukt Site Catalyst. Nachdem Omniture zunächst viele „kleinere“ Web-Analyse-Tools aufgekauft hatte (beispielsweise Instadia aus Dänemark), wurde es im Jahre 2009 seinerseits geschluckt – und zwar überraschenderweise von Adobe. Damit hatte wohl kaum einer gerechnet. Durch die vielen Aufkäufe hat sich Omniture eine Report Suite zusammengestellt, die neben der Web-Analyse weitere Tools bereithält. Nach der Übernahme durch Adobe darf man gespannt sein, in welche Richtung sich Omniture entwickelt. Hier gibt es bislang viele Fragezeichen und lediglich Mutmaßungen. Es bleibt also abzuwarten, welchen Nutzen die Kunden und User der Omniture-Produkte von der Übernahme haben werden. Bislang sind noch keine wirklich gravierenden Neuigkeiten verkündet worden, so dass davon auszugehen ist, dass es auch hier einen längeren Integrationsprozess geben und man sehen wird, welchen Einfluss dies auf die weitere Entwicklungsgeschwindigkeit der Omniture-Produkte hat.

Neben Omniture gibt es natürlich noch viele weitere Bezahlprodukte, die sich auf dem deutschen Markt tummeln. So hat sich neben Adobe/Omniture IBM als neuer großer Player etabliert. Denn nachdem sich IBM vor vielen Jahren von der eigenen Web-Analyse-Lösung getrennt hatte, gab es eine Rolle rückwärts und es wurden gezielt relevante Tool-Anbieter übernommen. In 2010 wurde zunächst Coremetrics (kein Preis bekannt) und kurz darauf Unica (für 480 Millionen US-Dollar) aufgekauft. Im Sommer 2011 entstand dann daraus ein neues Tool mit dem etwas holprigen Namen IBM Coremetrics Web Analytics und Digital Marketing Optimization Suite.

Ebenfalls in 2010 wurde der niederländische Anbieter Nedstat für 36,7 Millionen US-Dollar von ComScore übernommen. Und so lichten sich die Reihen der weiterhin unabhängig agierenden Web-Analyse-Tools, zu denen unter vielen anderen vor allem die folgenden gehören: AT Internet, Webtrends, eTracker oder Econda sind sicher Namen, auf die man immer wieder stößt, wenn man sich mit der Web-Analyse beschäftigt. In diesem Buch gehe ich allerdings auf diese Produkte nicht weiter ein, sondern ich fokussiere mich auf Google Analytics.

In den Jahren 2010 und 2011 hat Analytics viele weitere große Schritte nach vorn gemacht, so dass vielerlei individuelle Anpassungen sowie die weitere Verarbeitung der Daten nun auch möglich sind. Mehr dazu im weiteren Verlauf dieses Buchs. Im Grunde ist es unerheblich, welches Web-Analytics-Tool man nutzt – Hauptsache, man gewinnt Erkenntnisse, die zu Optimierungen führen. Ich habe zahlreiche Unternehmen erlebt, die viel Geld in sehr teure Software investierten, deren Möglichkeiten aber bei Weitem nicht ausschöpften.

Das erinnert ein wenig an Microsofts Excel. Der durchschnittliche User bezahlt ein Tabellenkalkulationsprogramm mit umfangreichen Möglichkeiten und nutzt vielleicht 10 % der verfügbaren Features.

Je nach Anforderung ist ein vergleichbares Produkt mit weniger Features, das kostenlos angeboten wird und sich individuellen Bedürfnissen anpassen lässt, unter Umständen attraktiver – eine pauschale Aussage, welches das richtige Tool für ein Unternehmen ist, gibt es nicht.

Die Kunst besteht in den meisten Fällen nicht im Einbau eines Web-Analytics-Programms, sondern in der Ableitung entsprechender Aktionen – der Optimierung der Website, der Optimierung der Kampagnen. Dies ist der eigentliche Nutzen von Web Analytics. Allerdings werden diese Interpretationen von keinem der zurzeit verfügbaren Web-Analytics-Tools übernommen. Nur Anwender, die sich mit dem Tool beschäftigen, sind in der Lage, entsprechende Optimierungsvorschläge aus den Zahlen herauszuarbeiten. Avinash Kaushik spricht in diesem Zusammenhang von der 10/90-Regel: Maximal 10 % des Budgets sollten in ein Web-Analytics-Tool gesteckt werden, 90 % hingegen in die mit diesem Tool arbeitenden Menschen.

Ziel ist es, einen größtmöglichen Nutzen aus der Verwendung eines Web-Analytics-Tools zu ziehen. Dies kann ein gesteigerter Umsatz sein, aber auch ein intensiveres Engagement der User, die vermehrt wiederkehren, eine Entlastung des eigenen Call Centers, mehr Seitenaufrufe pro Besuch oder ein beliebiges anderes Ziel. Jede Website und jedes damit verbundene Unternehmen verfolgen in der Regel mindestens ein Ziel mit ihrem Online-Auftritt. Idealerweise sind Sie in der Lage, Ihre Ziele permanent zu steigern.

Die meisten Web-Analytics-Tools sind sich im Grunde recht ähnlich. Viele Reports, viele Zahlen, viele Darstellungsarten unterscheiden sich kaum. Jedes Tool ist in einem Leistungsbereich besser und hat seine Stärken und Schwächen. 60 bis 80 % der meistgenutzten Reports sind nahezu identisch. Alle Tools stellen Zahlen dar – Fragestellungen, Ableitungen und Optimierungen muss der User, basierend auf der Analyse der dargestellten Zahlen, allerdings selbst vornehmen.

Nun haben Sie sich beispielsweise ein Web-Analytics-Tool für 100000 Euro jährlich angeschafft. Was haben Sie damit gewonnen? Wer interpretiert die Daten? Wer arbeitet mit dem Tool? Welche Fragestellungen sollen beantwortet, welche Ziele verfolgt werden? Wie sehen die internen Prozesse für die Optimierungen aus? All diese Fragen bleiben mit der bloßen Investition in ein Web-Analytics-Tool unbeantwortet. In der Regel gewinnen Sie keinen Zusatznutzen durch die Anschaffung eines Tools. Im Gegenteil: Sie bekommen zu den ohnehin viel zu zahlreichen, intern verfügbaren Zahlen und Reports noch mehr Zahlen und Reports hinzu. Diese können eher verwirren oder weitere Fragen aufwerfen, da sie mit den intern verfügbaren Daten möglicherweise nicht übereinstimmen und daher nicht wirklich nutzenstiftend sind. Stellen Sie sich vor, Sie verwenden ein leistungsstarkes, kostenloses Web-Analytics-Tool, reinvestieren die 100000 Euro aber in einen neuen Mitarbeiter (einen Web-Analysten), der den ganzen Tag nichts anderes tut, als die generierten Daten zu analysieren, Handlungsempfehlungen abzugeben, Optimierungen durchzuführen, und damit in der Konsequenz für mehr Umsatz sorgt. Dann haben Sie gewonnen und schaffen einen deutlichen Mehrwert für Ihr Unternehmen.

Wie lässt sich die 10/90-Regel aber auf ein kostenloses Tool anwenden? Der individuelle Einbau auch eines kostenlosen Programms kann Geld kosten. So werden häufig externe Partner gebucht, die die Implementierung vorbereiten und dafür sorgen, dass die Funktionen von Analytics optimal ausgereizt werden. Diese Partner kosten Geld. Genauso wie auch die IT-Abteilung Geld kostet, die ein wenig Zeit damit verbringen wird, den Tracking Code auf den Seiten zu integrieren. Auch wenn die Nutzung des eigentlichen Tools kostenlos ist, muss also dennoch ein wenig Geld in die Hand genommen werden – vor allem dann, wenn das Tool optimal genutzt werden soll.

Doch auch kostenlose Tools haben ihre Limitationen – welche dies bei Google Analytics sind, werde ich in Abschnitt 1.4 aufzeigen. Wenn diese Limits überschritten werden und die Anforderungen dennoch höher sind, kann die Anschaffung einer kostenpflichtigen Alternative die einzige Lösung sein – einfach, um die Datenmengen verarbeiten zu können. Ob dies notwendig ist, muss jedoch der Einzelfall entscheiden.

1.2 Google Analytics und Google

Google Analytics ist seit November 2005 ein wichtiges Produkt in der Google-Produktfamilie. Zwar stehen Google AdWords und Google AdSense, aber auch Google+, Google Maps und Googlemail mehr im Vordergrund – dennoch ist Google Analytics von immenser Wichtigkeit für das Unternehmen. Ex-Google-CEO Eric Schmidt (mittlerweile im Aufsichtsrat mit gewichtigem Wort) sagte bereits im Jahr 2006, dass Google Analytics innerhalb der Google-Welt zu den zwanzig wichtigsten Produkten zähle (mittlerweile gibt es insgesamt deutlich über 80 Google-Produkte). Und gerade in den letzten Jahren hat sich diese Ankündigung bewahrheitet – es wurde deutlich, dass Google Analytics ein essentielles Tool für Google ist, welches stetig weiterentwickelt und mit anderen Tools verknüpft wird.

Insbesondere durch die enge Verknüpfung des Google-Hauptumsatzbringers Google AdWords mit Google Analytics ist Google Analytics „allgegenwärtig“.

1.3 Google Analytics und seine Geschichte

Google Analytics entstand aus der Übernahme der Firma Urchin durch Google im März 2005. Urchin wurde bereits 1995 in San Diego, Kalifornien, gegründet und ist somit ironischerweise einige Jahre älter als Google. Urchin brachte 1997 seine erste Web-Analytics-Software auf den Markt. Damals war dies ein Logfile Analyzer für Webserver (mehr zum Thema Logfiles in Kapitel 3). Ziel war bereits, eine einfach zu handhabende, skalierbare und effiziente Lösung zu finden, die webbasiert in allen gängigen Browsern darstellbar sein sollte.

2001 stellte Urchin dann eine Page-Tagging-Lösung vor (Urchin v.3), die auf einem JavaScript-Code basierte. Hierdurch konnten viele Nachteile der bisherigen Logfile-Analyse behoben und weitere Daten für eine wirkungsvolle Web-Analyse generiert werden.

Urchin v.5 wurde im Jahre 2003 veröffentlicht und beinhaltete Features, die auch heute noch zum Teil aktuell sind. So wurden mit dieser Version beispielsweise das E-Commerce-Modul und das Kampagnen-Tracking-Modul eingeführt und es gab die Möglichkeit, ein (!) Ziel festzulegen. Urchin v.5 wurde ausschließlich als Softwarelösung vertrieben, d. h., sämtliche entstehenden Daten wurden auf den Servern des Website-Betreibers gespeichert. Dies änderte sich erst mit der nächsten Version v.6 im Jahr 2004.

V.6. war der Weg eines Web-Analytics-Tools der ersten Generation zur ausgereiften Software der zweiten. Urchin war mittlerweile auf über 40 Mitarbeiter angewachsen und veröffentlichte die Urchin-on-Demand-(UOD-)Lösung. Diese Version stellte neben der beim Kunden gelagerten Softwarelösung eine rein internetbasierte Variante dar. Als Application-Service-Provider-(ASP-)Lösung (auch „Software as a Service“ (SaaS)) wurden sämtliche anfallenden Daten auf Urchin-eigenen Servern gespeichert. Dies reduzierte die IT-Kosten der Urchin-Kunden dramatisch, da

- keine Kapazitäten mehr bereitgehalten,
- keine Daten mehr verwaltet und
- keine Daten aufbereitet werden mussten.

IT-Overhead- und IT-Support-Kosten konnten hierdurch eingespart werden. Mittlerweile hat sich Web Analytics mittels ASP-Lösung weltweit durchgesetzt.

Die sechste Version brachte viele weitere Neuerungen mit sich. So wurde im Vergleich zur Logfile-Analyse nun nicht mehr jeder Hit pro Seite gezählt, sondern jeder Seitenaufruf. Das Zählen eines Seitenaufrufs entspricht mehr den Anforderungen von Unternehmen und Webanalytikern als das Messen jedes einzelnen Elements einer Seite bei der Hit-Zählung. Zudem sind Seitenaufrufe besser vergleichbar mit anderen Websites – diese Zählweise hat sich bis heute als offizielle „Währung“ des Internets gehalten (auch wenn sie seit geraumer Zeit an Bedeutung verliert und durch andere, beispielsweise Besuche, verdrängt wird). Weitere Features der Version 6:

- Verbessertes Kampagnen-Tracking-Modul

- Erweiterung der zu definierenden Ziele von eins auf vier

- Einführung der Karten- und Site-Overlay-Module

- Erkennung der Verbindungsgeschwindigkeit der Besucher

- Segmentierungsfunktion, um verschiedene Datenbestände miteinander zu verknüpfen

Diese Version hat sich im nordamerikanischen Markt ansehnlich etabliert; vor allem, weil die Implementierung und die Navigation innerhalb des Tools sich als sehr einfach herausstellten. Zudem hatte Urchin seine Infrastruktur von Beginn an auf Skalierbarkeit ausgelegt, was ein schnelles Wachstum ermöglichte.

Diese Entwicklung blieb auch Google nicht verborgen, so dass es zur Übernahme der Firma Urchin im April 2005 kam. Sämtliche Mitarbeiter siedelten von San Diego nach Mountain View, der Konzernzentrale von Google, um und wurden somit Google-Mitarbeiter. Der Großteil der damaligen Urchin-Mitarbeiter und Urchin-Gründer arbeitet auch heute noch bei Google und entwickelt das Tool stetig weiter. Im Anschluss daran folgte die Integrationsphase. Die Urchin-Infrastruktur wurde der Google-Infrastruktur und vor allem den (Sicherheits-)Standards des Marktführers angepasst. Die erste große Synergie der Akquisition bestand aus der Integration mit AdWords.

Dieser Integrationsprozess, der natürlich auch die Integration der Mitarbeiter und den Aufbau von Strukturen beinhaltete, dauerte etwa sechs Monate. In dieser Zeit wurde das Tool von Google bereits deutlich im Preis gesenkt (von $ 499 auf $ 199 monatlich) und als „Urchin from Google“ verkauft. Am 14. November 2005 verschwand der Name Urchin on Demand dann endgültig vom Markt und wurde als Google Analytics relauncht. Doch gab es nicht nur ein Rebranding. Von diesem Zeitpunkt an war das Produkt in 16 Sprachen mit entsprechendem multilingualem Support – und vor allem: für jedermann kostenlos – erhältlich.

Jedes Unternehmen, jeder Blogbetreiber, jede private Homepage, jeder Online-Shop- und jeder Website-Betreiber durfte fortan Google Analytics als kostenloses Web-Analytics-Tool nutzen – weltweit. Diese Meldung sorgte für einen enormen Ansturm. Sprichwörtlich jeder wollte die kostenlose ASP-Lösung nutzen oder zumindest ausprobieren.

Mit diesem Ansturm hatte selbst Google nicht gerechnet. Die Konsequenz war, dass die Serverkapazitäten des Unternehmens nicht ausreichten, um dem Ansturm Herr zu werden. So wurde der Zugang für Interessenten nach ungefähr drei Tagen vorerst wieder gesperrt. Zunächst sollten die bereits registrierten Kunden das Tool vernünftig nutzen können, andere Interessenten mussten sich hingegen registrieren und auf einen Einladungscode warten. Diesen Code erhielt man eine gewisse Zeit später (ich selbst habe damals bei Google noch Listen gepflegt und die sogenannten Invitation Codes an Kunden für die Nutzung von Google Analytics herausgegeben).

In der Zwischenzeit erhöhte man googleseitig die Serverkapazitäten erheblich, um die Vielzahl der Google-Analytics-Zugänge und die damit verbundene Menge der einlaufenden Daten bewältigen zu können. Die Wartezeiten verkürzten sich ständig und ein knappes Jahr später, im Herbst 2006, wurde Google Analytics, wie ursprünglich geplant, freigegeben. Keine Einladungscodes mehr, keine Wartezeiten, keine Verzögerungen, keine Kosten.

Der Belastungstest im operativen Betrieb war nun erfolgreich bestanden, das Produkt konnte weiterentwickelt werden. Im Laufe der Zeit gab es natürlich Unmengen an Feedbacks, (Verbesserungs-)Vorschlägen, Ideen und Nachfragen.

Im Februar 2006 übernahm Google das von der Softwarefirma Adaptive Path entwickelte Measure Map – ein Blog-Statistik-System, das Blogbetreibern die wichtigsten Kennziffern in simpler Form vermittelte. Die einfache grafische Darstellung komplexer Zusammenhänge galt bislang als die Stärke von Google Analytics, doch Measure Map konnte neue Akzente setzen.

Also taten sich die Entwickler beider Unternehmen zusammen, evaluierten die gesammelten Feedbacks und bastelten an einer neuen Version. Das Ergebnis war die im Mai 2007 veröffentlichte neue Version von Google Analytics. Mit ihr ist Google wieder ein großer Sprung nach vorn gelungen. Die Navigation wurde erneut deutlich vereinfacht und vor allem intuitiver. Zudem gab man weitere Features bekannt, wie beispielsweise

- individuell erstellbare Dashboards,
- erweiterte Download-Funktionen,
- automatisierte E-Mail-Reports,

- eine umfangreichere Darstellung der geografischen Herkunft der User.

Nach und nach wurden weitere Verbesserungen durchgeführt, so dass die bisherige Version im Juli 2007 abgeschaltet werden konnte. Im Oktober 2007 veröffentlichte man einen Ausblick auf die weiteren Entwicklungen, die man in den Monaten darauf umzusetzen gedachte.

So wurden Site Search integriert – eine tiefgehende Analyse der internen Suche –, der Tracking Code modifiziert und die Verarbeitungsgeschwindigkeit beschleunigt. Event-Tracking berücksichtigt die Veränderung von Websites hinsichtlich Web 2.0 und neuer Applikationen wie Videos, Ajax etc. Verbesserungen an der grafischen Darstellung vereinfachen die Analyse der Daten.

Im Jahre 2008 setzte sich die Entwicklung von Google Analytics in immer kürzeren Zyklen fort: Einführung eines Benchmarking-Berichts, der auf dem Prinzip der Datenfreigabe basiert (mehr dazu in Kapitel 11.2.1); Überarbeitung der Trendgraphen und eine deutliche Verkürzung der Update-Zeiten der Berichte. Neu ist außerdem das (Single-)Login. Viele Berichte erhielten eine stündliche Ansicht und zahlreiche weitere kleinere Änderungen wurden vorgenommen.

Im März 2007 übernahm Google die bis dato von der Firma GapMinder entwickelte Visualisierungssoftware Trendalyzer. Diese Software hat mittlerweile Eingang in Google Analytics gefunden – verschiedene Berichte bieten fünfdimensionale Visualisierungsmöglichkeiten.

Im Jahr 2009 erlebte Analytics einen weiteren großen Sprung nach vorne, als es viele Enterprise Features spendiert bekam. Ein Großteil dieser Features stand schon lange auf meiner Wunschliste und sie hielten nun endlich Einzug. Dies sind relevante Features wie

- Pivot-Tabellen,
- doppelte Dimensionierung,
- benutzerdefinierte Berichte,
- erweiterte Segmente und Ziele,

- Analytics-Intelligenz (heißt mittlerweile Radar),

- Custom Alerts

- und vieles mehr.

Mit vielen dieser Features hat Analytics zu den etablierten „Bezahltools“ aufgeschlossen.

Im Jahre 2010 ist im Vergleich zu den Vorjahren (und dem Folgejahr) eher wenig Sichtbares passiert. Deutlich erweiterte AdWords-Auswertungsmöglichkeiten wurden ebenso veröffentlicht wie die Google-Analytics-API-Schnittstelle. Ersteres bedeutet eine noch engere Verzahnung von AdWords und Analytics, Letzteres eine in der Form nicht dagewesene Offenheit von Daten. Die API-Schnittstelle steht jedermann zur Verfügung, so dass eine Vielzahl externer Entwickler teilweise sehr sinnvolle Tools entwickeln konnten, die Google-Analytics-Nutzern die Möglichkeit eröffneten, mit ihren Daten weitere Berechnungen oder Ähnliches durchzuführen. Hierdurch etablierte sich ein Google-Analytics-App-Marktplatz und damit ein ganz neues Entwicklerumfeld. Des Weiteren wurden benutzerdefinierte Variablen eingeführt – deren Fehlen in den Jahren zuvor oftmals bemängelt wurde.

Erst 2011 wird klar, was im Vorjahr wirklich passiert ist. Denn 2010 wurden entscheidende Grundlagen gelegt, die als Basis für Features und Entwicklungen dienten, die auf der alten Plattform so nicht möglich gewesen wären.

Eine komplett neue Version von Google Analytics wurde vorgestellt. Hier wurde nicht nur die komplette Oberfläche von Grund auf neu überarbeitet, sondern es wurden auch eine Vielzahl neuer Möglichkeiten eingeführt, um weitere Lücken zu anderen Bezahltools zu schließen. Mit dieser Version wurden beispielsweise

- benutzerdefinierte Dashboards,
- Event Goals,
- individuellere benutzerdefinierte Reports

eingeführt. Dafür verschwinden allerdings die Berichte Benchmarking und Verbindungsgeschwindigkeit.

Des Weiteren werden in 2011 noch weitere Reporting-Möglichkeiten gelauncht. Die Messung der Ladegeschwindigkeit der eigenen Webseiten und die detailliertere Auswertung des mobilen Traffic sind nur einige davon. Denn insbesondere mit dem Launch des eigenen sozialen Netzwerks Google+ werden Berichte hinsichtlich der Nutzung interaktiver sozialer Elemente auf der eigenen Website eingeführt. Zudem werden aber auch Daten aus den Google Webmaster Tools in Analytics integriert. Im Herbst 2011 gibt es dann ein wahres Feuerwerk an Neuigkeiten – die Auswertung von Traffic-Quellen vor einer eigentlichen Conversion wird mit dem Multi-Channel-Trichter möglich, Navigationspfade der User innerhalb der eigenen Website können mit verschiedenen Besucherflussdarstellungen ausgewertet werden, sowohl Android als auch iOS Apps können deutlich besser und umfangreicher analysiert werden und viele wichtige Kennziffern der eigenen Website können nun erstmals in Echtzeit, also wirklich live, dargestellt werden. Insbesondere die Echtzeit-Darstellung ist in Anbetracht der permanent von Google zu verarbeitenden Datenmengen ein echtes Highlight.

Ein insbesondere für Deutschland herausstechendes Highlight war sicher auch das in 2011 endlich final gelöste Datenschutzthema, welches immer wieder in Verbindung mit Google Analytics aufgebracht wurde. Hierauf gehe ich im weiteren Verlauf dieses Buchs noch ein.

International sorgte folgende Neuigkeit für die größte Aufmerksamkeit. Nachdem Google Analytics in den vergangenen Jahren vornehmlich damit beschäftigt war, Lücken hinsichtlich fehlender Features zu schließen (aus Usability-Sicht war Google Analytics sicherlich schon immer Vorreiter), begab es sich nun auf neues Terrain und brachte zusätzlich zur kostenlosen Variante eine kostenpflichtige Version heraus – Google Analytics Premium. Hiermit stellt sich Google direkt dem Wettbewerb der schon vorher aufgeführten Web-Analyse-Tools. Ob der Hintergrund dieser Entscheidung allerdings jedoch ein umsatzgetriebener oder ein anderer war, erläutere ich in Kapitel 1.5.

Im Jahr 2012 ging es mit ähnlicher Geschwindigkeit weiter. Es wurden Nutzer-Timings veröffentlicht, um Ladezeiten bestimmter Ereignisse seitens des Users zu erfassen. Die Social Reports wurden deutlich erweitert und mit Hilfe des Analytics Social Hubs können vielfältige Informationen vieler sozialer Netzwerke in Analytics dargestellt und ausgewertet werden. Zudem wurde der Google Website Optimizer vom Markt genommen und (zumindest in Teilen) in Google Analytics integriert, so dass ab sofort innerhalb von Google Analytics A/B-Tests durchgeführt werden können.

Nach wie vor erfolgen laufend Updates, Änderungen und Optimierungen im Vier- bis Sechs-Wochen-Rhythmus – sowohl im nicht sichtbaren Backend-Bereich als auch direkt in der Benutzeroberfläche. Viele neue Funktionen sowie Verbesserungen von bestehenden sind zu erwarten.

Mittlerweile gibt es deutlich über 25 Millionen eröffnete Google-Analytics-Accounts – damit ist Google Analytics das mit großem Abstand am weitesten verbreitete Web-Analytics-Tool. In Deutschland erreicht Google Analytics gemäß einer Studie von Ideal Observer einen Marktanteil von über 48 % der Top-100-Websites, die ein erkennbares Web-Analyse-Tool nutzen (.de-Domains). Bei den Top 50000 deutschen Top-Level-Domains ist es sogar ein Anteil von 72 %, der bei den internationalen Domains sogar auf deutlich über 80 % steigt. Die Benutzeroberfläche ist mittlerweile in 40 Sprachen verfügbar und die Weiterentwicklung schreitet so schnell voran, dass ständig neue Sprachen und Features hinzukommen.

1.4 Warum kostenlos?

Oft taucht die (berechtigte) Frage auf, warum Google ein so mächtiges, umfangreiches und wichtiges Analysewerkzeug kostenlos anbietet. Hierfür gibt es mehrere Gründe. Ein wenig Hintergrundwissen hilft bei der Beantwortung.

Eines der wichtigsten Google-Produkte neben der eigentlichen Suchtechnologie ist AdWords. Damit verdient Google jährlich viele Milliarden US-Dollar. Das Prinzip von AdWords besteht darin, dass Werbekunden kleine (Text-)Anzeigen schalten können, die dem User suchbegriffspezifisch neben den eigentlichen Suchergebnissen angezeigt werden. Durch die stark kontextbezogene Werbung kann die Werbung für den User einen Mehrwert darstellen und wird nicht als störende oder gar blinkende (Unterbrecher-)Anzeige wahrgenommen.

Durch dieses System gelangt eine Vielzahl von interessierten Usern auf die Seiten der Werbetreibenden, d. h., AdWords sorgt für enormen Traffic, für den die Werbetreibenden viel Geld bezahlen. Ein Werbetreibender hat natürlich immer ein Interesse daran, möglichst viele Nutzer zum Kauf seiner Produkte oder Dienstleistungen bzw. zur Zielerfüllung zu bewegen. Je mehr ankommende User das jeweilige Ziel der Website erfüllen, umso besser. Nun kam es immer öfter zu Rückmeldungen von Unternehmen, die für AdWords-Werbung viel Geld ausgegeben hatten, denen zufolge Google zwar viele Besucher auf ihre Website lenke, aber die Conversions bzw. Umsätze dennoch stagnierten. Darauf hat Google keinen direkten Einfluss. Zwar kann das Unternehmen den Besucher auf die Website des Werbetreibenden bringen, aber nicht beeinflussen, wie er sich dort zurechtfindet. Die Gestaltung der Website und möglicher Bestellprozesse obliegt dem Seitenbetreiber. Ist der Bestellprozess unverständlich oder irreführend, kann es dazu kommen, dass mögliche Interessenten nicht an ihr Ziel gelangen. Eine Bestellung hat dann nicht stattgefunden und der Umsatz bleibt aus.

Darüber hinaus gibt es User, die Google als präferierte Suchmaschine nutzen. Auch hier gab es Feedbacks, wonach zwar alles gefunden wird, die weiterführenden Seiten dann allerdings so schlecht in der Navigation sind, dass sich das Ziel nicht erreichen lässt. Dieser Zustand kann rückwirkend mit einer negativen Sucherfahrung der User in Bezug auf Google einhergehen.

Mit Google Analytics stellte der Marktführer allen Website-Betreibern eine Möglichkeit zur Verfügung, für mehr Transparenz zu sorgen, da nur Transparenz und die Erkenntnisse hinsichtlich des Nutzerverhaltens auf der eigenen Website zu Optimierungen innerhalb der eigenen Website führen können. Optimierungen der eigenen Website können wiederum zu einer besseren bzw. einfacheren Navigation führen, von der der User profitiert. Was in der Konsequenz die Wahrscheinlichkeit höherer Conversions, von mehr Umsatz, mehr Erfolg und letztendlich einem größeren ROI steigert. Diese Erkenntnis lässt sich auf die einfache Formel reduzieren:

Bild 1.1 Mehr Transparenz – mehr Umsatz

Mehr Transparenz sorgt nicht nur durch die Verbesserung der Website-Struktur und Navigation für mehr Umsatz. Auch Kampagnen lassen sich mithilfe tiefergehender Informationen deutlich optimieren. Dies führt zu besser ausgesteuerten und zielgerichteten Kampagnen, die vorhandene Werbebudgets effektiver ausnutzen. Im Endeffekt resultiert daraus ein größerer Return on Investment (ROI):

Bild 1.2 Mehr Transparenz – mehr ROI

Doch auch die User profitieren. Dank besserer Websites sind sie zufriedenere Kunden bei einer größeren Wahrscheinlichkeit des Wiederholungskaufs. Zudem haben sie eine bessere Sucherfahrung mit Google hinter sich. Die Chance, Google weiterhin als präferierte Suchmaschine zu nutzen und dies auch weiterzuerzählen, ist relativ groß. Wenn damit außerdem die positive Erfahrung eines AdWords-Anzeigen-Klicks verbunden ist, wird der User mit großer Wahrscheinlichkeit wieder auf eine AdWords-Anzeige klicken. Dies beschert Google weitere Umsätze und lässt sich auf folgende Formel reduzieren:

Bild 1.3 Zufriedene User – mehr Umsatz

Letztendlich lassen sich die beiden Formeln miteinander kombinieren, weil die Inhalte sich gegenseitig bedingen. Eine verbesserte Website sorgt für zufriedenere User, zufriedene User bedeuten mehr Umsatz.

Hieraus lässt sich ableiten, dass Google natürlich die Zufriedenheit der Nutzer durch Einblenden möglichst relevanter Anzeigen im Blick hat – nicht ohne dabei an die AdWords-Werbekunden zu denken, die mit Hilfe von Google Analytics ihre Umsätze relevant steigern können. Wenn diese Werbekunden aufgrund gesteigerter Umsätze und erhöhtem ROI mehr Geld zur Verfügung haben, ist die Chance relativ groß, dass zumindest ein kleiner Teil dieser zusätzlich generierten Umsätze an Google zurückfließt.

Hierdurch ergibt sich sozusagen eine Win-Win-Win-Situation:

Bild 1.4 Vorteile von mehr Transparenz

Es gewinnen die User dank verbesserter, nutzerfreundlicherer Websites und relevanterer Anzeigen, die Website-Betreiber gewinnen durch steigende Umsätze und einen erhöhten ROI und Google gewinnt – am meisten: in Form zufriedener User, gestiegener Relevanz in der Werbeindustrie und der großen Chance steigender Umsätze von Kunden, die Optimierungen entsprechend der Transparenz von Analytics vorgenommen haben.

Natürlich will ich auch kritische Stimmen nicht vernachlässigen. Schlagworte wie Datenschutz, Datenkrake Google oder die Frage, ob die Nutzung von Google Analytics überhaupt legal ist, machen immer wieder die Runde. Auf diese Themen gehe ich in Abschnitt 11.2.1 und 11.2.2 ein, wenn es um Datenfreigabe, Datenschutz und Cookies geht.

1.5 Warum kostenpflichtig?

So oft die Frage auftauchte, warum Google Analytics eigentlich kostenlos ist, wurde gefragt, warum Google dafür kein Geld nimmt. Google hatte nie die Philosophie, mit Google Analytics in den monetären Wettbewerb zu anderen Bezahltools zu treten – der Grund, weshalb Ende 2011 nun doch eine kostenpflichtige Version – Google Analytics Premium – angeboten wurde, ist ein recht naheliegender.

Da Google Analytics kostenlos ist, gab es eine Vielzahl von internationalen Websites, die Google Analytics nutzen. Sehr große nationale Websites wie beispielsweise Bild.de nutzen Google Analytics, genauso aber auch internationale Traffic-Schwergewichte wie beispielsweise youporn.com (diese Seite kennt zwar keiner, überraschenderweise ist sie dennoch extrem groß).

Diese Schwergewichte sorgen bei Google wenig überraschend für eine besonders große Serverlast, da deren Daten mit der gleichen Priorität be- und verarbeitet werden wie die Daten meines Blogs (der unwesentlich kleiner ist als die eben genannten Sites). Durch diese unvorstellbaren Datenmengen, die hier permanent von Google bearbeitet werden müssen, kam es in der Vergangenheit hin und wieder zu verzögerter Datendarstellung (recht selten), vor allem aber führte diese schiere Menge zu einem nicht mehr sinnvollen Verhältnis von groß und klein.

Wenn man hier nun das Pareto-Optimum zugrunde legt, dass 20 % der Websites, die Analytics nutzen, für 80 % der Serverlast der Google Analytics Server sorgen, macht dies die Entscheidung, eine Bezahlversion einzuführen, deutlicher. Denn, warum sollen alle (auch ich als kleiner Blog-Betreiber) darunter leiden, dass es nur einige Websites gibt, die das System ausreizen und fortlaufend gigantische Datenmengen produzieren.

Unter diesem Aspekt ist es durchaus nachvollziehbar, dass Google Analytics Premium eingeführt wurde – mit der klaren Ansage, dass diese Bezahlversion eher für sehr wenige, dafür aber sehr große Websites gedacht ist, also die, die es sich auch leisten können sollten. Die große Mehrheit der anderen Websites sind hiervon nicht betroffen und können nach wie vor die kostenlose Variante nutzen. Sie profitieren eher davon, da die Verarbeitungsgeschwindigkeit wieder steigt.

Es gibt aber auch noch einen weiteren Grund. Google Analytics kam bei einigen Großkonzernen mitunter nicht in die engere Auswahl. Der Grund war nicht das Tool selber, sondern die Bezugsbedingungen, die in einigen Einkaufsabteilungen nicht abbildbar waren. So gab es keinen Vertrag zwischen der Website und Google hinsichtlich der Nutzung von Google Analytics. Es mussten lediglich Nutzungsbedingungen von Google Analytics akzeptiert werden – wurden diese von einem Unternehmen nicht akzeptiert, konnte Google Analytics dort nicht eingesetzt werden (viele Webmaster haben sich hier aber oftmals locker drüber hinweggesetzt). Die kostenpflichtige Version von Google Analytics bietet nun konkrete Verträge an.

Zudem bot Google keine SLA (Service Level Agreement) an. Einige Großkonzerne, Einkaufs- oder IT-Abteilungen verlangen jedoch strikte SLA für den Einbau externer Tools auf der eigenen Website. Da es bei der kostenlosen Variante keine SLA gab und gibt, fiel Google Analytics mitunter aus dem Auswahlprozess. Google Analytics Premium bietet nun diese SLA und manifestiert damit strikte Zusagen und das Einhalten hinsichtlich bestimmter Datenverarbeitungsprozesse.

Ein weiteres Argument, welches oftmals in Verbindung mit Google Analytics angebracht wurde, war der angeblich fehlende Support. Google selber hat für Google Analytics keinerlei aktiven Support angeboten. Ein ausführliches Hilfe-Center, einige Videos und Materialien gab es – weitere Hilfestellungen von Google selber eher nicht. Allerdings hat Google ein aktives Umfeld mit einer aktiven Community gestaltet. Hier können sich Analytics-Nutzer gegenseitig helfen. Diese Community wird eher von kleineren und mittleren Unternehmen genutzt. Größere Unternehmen oder Firmen, die direkt auf eine umfangreiche Expertise zurückgreifen möchten, konnten auf von Google zertifizierte Partnerunternehmen zurückgreifen. Hier gibt es ein internationales Netzwerk einiger, unter strengsten Kriterien ausgewählter, offizieller Google-Analytics-Partner – Google Analytics Certified Partner (GACP). Dieses Netzwerk verfügt nicht nur über Informationen, die im Rest des Markts nicht unbedingt bekannt sind, sondern es gibt auch einen direkten Draht zu Google. Diese zertifizierten Partner können somit einen sehr professionellen Support geben hinsichtlich Implementierung, Training, Durchführung der Web-Analyse etc. Hier bieten die jeweiligen Partner unterschiedliche Leistungen an. Die Qualität dieses Netzwerks ist sicherlich einzigartig im Support von Softwareprodukten.

In den meisten Ländern werden der Support und der Verkauf für Google Analytics Premium durch einige ausgewählte Partner aus dem GACP-Netzwerk durchgeführt – wenn Sie Interesse haben, kontaktieren Sie mich bitte unter info@trakken.de.

Um neben dem Argument des Datenvolumens, der Verträge, der SLA und des Supports noch weitere Gründe zu haben, auf die Premiumvariante zu wechseln, hat Google der kostenpflichtigen Version noch ein paar zusätzliche Features spendiert, um die Investition zu rechtfertigen. So gibt es bei Google Analytics Enterprise ein Kampagnen-Attribuierungs-Modell, mit dem Conversions auf unterschiedliche vorgelagerten Traffic-Quellen aufgeteilt und nach verschiedenen Modellen berechnet werden können (mehr dazu in Kapitel 16). Ebenso besteht die Möglichkeit, Daten auch ungesampelt zu exportieren – diese Option gibt es bei der kostenlosen Variante nicht. Außerdem verfügt Premium über 50 benutzerdefinierte Variablen statt der kostenlosen fünf und eine deutliche Anhebung einiger Datenbank-Limits und somit mehr Flexibilität.

In den USA wird Google Analytics Premium mit einem fixen Preis von 150000 Dollar angeboten. Fast unabhängig von der Größe der Website (Server Calls) gibt es nur diesen einen festen Preis – dies ist ein deutlicher Unterschied zu den anderen Bezahltools, die in der Regel ein Server-Call-basiertes Abrechnungsmodell haben. Das heißt, je größer eine Website ist oder wird, desto mehr muss sie bezahlen. Diese Unterscheidung entfällt bei Google Analytics Premium. Ein Preis für alle – keine Verhandlungen gemäß dem Motto: Take it or leave it.

2 Web-Analyse und Online-Marketing

2.1 Was ist Web-Analyse?

Die Digital Analytics Association (DAA – www.digitalanalyticsassociation.org – ehemals WAA, Web Analytics Association) ist eine Organisation, in der sich Web-Analytiker, Tool-Anbieter und Web-Analytics-Interessenten zusammengeschlossen haben. Sie hat eine allgemeine Definition von Web Analytics vorgegeben:

Web Analytics ist die Messung, Sammlung, Analyse und Auswertung von Internet-Daten zum Zweck des Verständnisses und der Optimierung der Web-Nutzung.

Web Analytics stellt eine Disziplin innerhalb einer Organisation dar, die sich mit der Auswertung und Analyse der in einem Web-Analytics-Tool anfallenden Daten auseinandersetzt. Der Begriff Web Analytics ist im deutschsprachigen Raum ein Synonym für Web-Analyse, Web Controlling, Web Tracking oder Web Measurement. Letztgenannte Begriffe unterscheiden sich voneinander: Web Measurement und Web Tracking beinhalten in den meisten Fällen lediglich das Aufbereiten von Daten in Form von Berichten. Web Analytics geht darüber hinaus und ist deutlich umfassender als das reine Bereitstellen von Daten.

Aus meiner Sicht betrifft Web Analytics jeden Mitarbeiter innerhalb eines Unternehmens. Im Grunde sollte sich jeder Mitarbeiter, egal, ob er im Online-Marketing, im Ein- oder Verkauf oder aber in der Personalabteilung tätig ist, für Web Analytics interessieren. Kaum ein Unternehmen kann es sich leisten, keine Website zu betreiben und diese professionell zu pflegen, um hierüber Business zu betreiben – im Gegenteil: In vielen Unternehmen wird ein beträchtlicher Teil des Umsatzes, wenn nicht gar der gesamte, über das Internet generiert. Folglich sollte auch jedermann an der Entwicklung der Website interessiert sein. Als interessierter Mitarbeiter möchte ich wissen, was in meinem Unternehmen passiert, und kann diese Informationen zielgerichtet über ein Web-Analytics-Tool abfragen oder automatisiert in regelmäßigen Abständen erhalten.

Die Disziplin Web Analytics beinhaltet nicht nur die Auswahl eines entsprechenden Tools oder den Umgang damit, sondern insbesondere die Analyse der Daten – sowohl die Auswertung wie das Reporting, aber auch die Interpretation und Ableitung möglicher Aktionen. Aktionen können Folgendes beinhalten:

- Verbesserung der Navigation

- Optimierung der Online-Marketing-Kampagnen

- Indirekte Erfolgsmessung von Offline-Kampagnen

- Verbesserung von Bestell- oder Registrierungsprozessen

- Erkennen von Problemfeldern innerhalb der Website

- Vorbereitung möglicher Testszenarien

- Anpassung der Website an die technische Ausstattung der User

Der eigentliche Mehrwert von Web Analytics wird nicht aus der Implementierung eines Tools gewonnen, sondern aus der Ableitung von Aktionen und deren konsequenter Umsetzung.

Wo ist Web-Analyse idealerweise innerhalb einer Unternehmensstruktur angesiedelt?

Web-Analyse gehörte in der Vergangenheit oftmals zur IT-Abteilung. Hintergrund war die meist komplexe Implementierung und auch die komplizierte Nutzung eines Tools, welche aufgrund dieser Einschränkungen meist technisch versierten Nutzern vorbehalten war. Dort fristete das Tool oftmals ein Schattendasein, da es keine Verbindung mit den anderen Abteilungen, insbesondere der Marketing-Abteilung gab, wo ein Web-Analytics-Tool jedoch besser aufgehoben ist. Die Marketing-Abteilung ist immerhin mitverantwortlich für die Gestaltung, vor allem aber für den finanziellen Erfolg der Website. Hier werden Kampagnen kreiert und gesteuert, Erkenntnisse über Kunden und Interessenten gesammelt und Marktforschung betrieben. Letztendlich ist die IT-Abteilung als „Umsetzer“ zu betrachten. Entsprechend den Vorgaben des Marketings werden die Ideen und Vorschläge technisch umgesetzt. Eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Marketing ist daher wünschenswert und förderlich. Umsetzungsgeschwindigkeit und Flexibilität sind essenzielle Voraussetzungen für eine erfolgreiche Website. Die Frage der organisatorischen Position der Web-Analyse sollte sich jedoch jedes Unternehmen individuell stellen – allgemeine Aussagen können an dieser Stelle nicht getroffen werden. So gibt es beispielsweise auch Unternehmen, insbesondere bei Großunternehmen oder Konzernen, bei denen eine Positionierung als Stabsstelle, ähnlich der Controlling-Abteilung, sinnvoll ist.

Neben der Positionierung der Web-Analyse ist es wichtig, die Web-Analyse organisatorisch im Unternehmen zu verankern. Hierbei gibt es bestimmte prozessuale Vorgänge, die dabei berücksichtigt werden sollten – hierzu mehr im Abschnitt Google Analytics im Einsatz (Kapitel 17). Wichtig ist vielmehr zu erkennen, dass die Web-Analyse kein einmaliger Vorgang ist, sondern ein sich permanent wiederholender Kreislauf, der eine fortlaufende Optimierung der Website und der Kampagnen zum Ziel hat.

Ehe man sich mit der Auswahl eines geeigneten Web-Analyse-Tools beschäftigt, sollte die Frage gestellt werden, welche Ziele mit der Website verfolgt werden und mit Hilfe welcher Kennziffern diese dargestellt werden können. Dieser Schritt ist essenziell, ehe man sich für Google Analytics, Site Catalyst oder Webtrekk entscheidet. Sofern entsprechende Key-Performance-Indikatoren (KPI – siehe auch Kapitel 17.2) entwickelt wurden und eindeutig klar ist, welche Kennziffern geschäftsentscheidend sind, stellt sich die Tool-Frage.

Die Auswahl eines Web-Analyse-Tools kann wissenschaftlich fundiert erfolgen, indem man ausgiebige Vergleichstabellen pflegt, verschiedene Testimplementierungen durchführt und tiefgehende Evaluierungen durchführt. Alternativ ist die Auswahl aber auch oftmals schon vorab für ein Tool getroffen worden, weil beispielsweise innerhalb eines Konzerns bereits ein Rahmenvertrag mit einem Anbieter besteht, der zu günstigen Konditionen mitgenutzt werden kann. Gelegentlich werden bestimmte Tools aufgrund von persönlichen Gründen „durchgedrückt“ oder das Budget für die Web-Analyse ist sehr gering, so dass von vornherein feststeht, dass nur ein kostenloses Tool eingesetzt werden kann.

Am Ende sind es neben allen wissenschaftlichen und betriebswirtschaftlichen Überlegungen auch persönliche Gründe, die für oder gegen ein Tool sprechen. Ich möchte hier auch keine Anleitung zur Tool-Auswahl geben. Denn zu einem gewissen Prozentsatz ähneln sich die meisten Tools – viele dargestellte Metriken sind darüber hinaus identisch. Wichtig ist vielmehr, dass mit den Daten gearbeitet wird. Sie sollten analysiert und interpretiert werden, es sollten Hypothesen aufgestellt und aufgrund der Erkenntnisse Aktionen durchgeführt werden, die beispielsweise die Website besser machen. Erst dann lohnt sich die Web-Analyse – erst hierdurch unterscheidet sie sich auch vom Reporting. Welche weiteren Merkmale es für die Differenzierung von Web-Analyse und Reporting gibt, stelle ich in Kapitel 17 dar.

Der Kreislauf der Web-Analyse kann durch folgende Grafik dargestellt werden (Bild 2.1). Hierbei wird deutlich, dass das Web-Analyse-Tool nur ein kleiner Baustein innerhalb des gesamten Prozesses ist, der lediglich unterstützende Wirkung hat.

Bild 2.1 Kreislauf der Web Analyse

2.2 Ein schmaler Grat ...

Wie in Kapitel 2.1 bereits erwähnt, betrifft Web-Analyse das gesamte Unternehmen. Viele unterschiedliche Daten fließen in ein Web-Analytics-Tool ein. Die gesamte Palette des Online-Marketings sollte idealerweise in einem Web-Analytics-Tool abgebildet werden und auswertbar sein. Der große Vorteil des Online-Marketings ist die direkte und zeitnahe Messung des Erfolgs des jeweiligen Kanals.

Die Arbeit mit einem Web-Analytics-Tool führt schnell zu sämtlichen Feldern des Online-Marketings. Schließlich sieht ein Web-Analyst den Erfolg der durchgeführten Maßnahmen sehr schnell. Es ist ein großer Vorteil, wenn man zumindest Grundkenntnisse in den jeweiligen Bereichen besitzt. Schließlich muss man die Hintergründe und Eigenarten der jeweiligen Kanäle kennen. Search Engine Marketing (SEM), bestehend aus Search Engine Optimization (SEO) und Search Engine Advertising (SEA), Affiliate-Marketing, Display Ads, Usability, Conversion Optimierung und Newsletter sollten für einen Web-Analysten keine unbekannten Begriffe sein. Aber auch die Nutzung und die Erfolge sämtlicher neuer Kommunikationsmöglichkeiten wie Twitter, Facebook, Google+ oder die Nutzung von Apps, Widgets oder Gadgets können in einem Web-Analyse-Tool dargestellt werden. Gleiches gilt für den stark wachsenden Anteil der User, die über mobile Endgeräte online gehen. Auch diese Aktivitäten sollten erfasst und beurteilt werden können.

Bei Web Analytics bewegt man sich auf einem schmalen Grat: Sobald man sich mit den im entsprechenden Tool dargestellten Daten näher beschäftigt, kommt man mit den soeben genannten Online-Marketing-Disziplinen in Berührung.

Im Folgenden also ein kurzer Abriss der jeweiligen Bereiche.

2.2.1 Search Engine Optimization (SEO)

Search Engine Optimization hat zum Ziel, eine Website im Ranking der nichtbezahlten Suchergebnisse einer Suchmaschine (wie beispielsweise Google, Bing oder Yahoo!) bei bestimmten Suchbegriffen möglichst weit oben zu platzieren.

Je weiter oben in den Suchergebnissen eine Website platziert ist, desto mehr User kommen über diesen Kanal. Ist die Website bei wichtigen und relevanten Suchbegriffen permanent unter den ersten zehn Ergebnissen, wird ein stetiger User-Fluss auf die Website gelangen – kostenlos.

Die Platzierung innerhalb der ersten Suchergebnisse ist allerdings sehr komplex, da Suchmaschinen wie Google alles erdenklich Mögliche dafür tun, eine Manipulation durch die Seitenbetreiber zu verhindern. Schließlich ist es oberstes Ziel von Google, relevante Suchergebnisse zu liefern, die die Suchanfragen der User so gut und so schnell wie möglich beantworten. Eine einfache Manipulation würde dieses Ziel erschweren. Die Suchmaschinen haben daher sehr komplexe Algorithmen entwickelt, die die Websites, deren Inhalte und Link-Strukturen permanent untersuchen, analysieren, bewerten und dementsprechend gewichten und ranken. Dieser Algorithmus wird stetig aktualisiert und angepasst.

Die Darstellung der Suchergebnisse von Google basieren auf einer Vielzahl von Faktoren, von denen nur einige bekannt sind oder von denen man vermutet, dass sie das Ranking beeinflussen könnten. Man spricht von deutlich über 200 Faktoren, die den Suchalgorithmus beeinflussen – angeblich kennt sogar kein Google-Mitarbeiter sämtliche Kriterien, lediglich Teile davon. Google hütet das Geheimnis seiner Algorithmen ebenso wie Coca Cola das Rezept der schwarzen Brause.

Dennoch gibt es einige Faktoren, die man mittlerweile offen kommuniziert und die beachtet werden sollten, um zumindest die Grundlagen für eine gute Ausgangsposition zu schaffen. Letztendlich beziehen sie sich auf zwei Themenfelder, die in dieser Form auch für die Disziplin Search Engine Optimization relevant sind:

- On Site/Page Optimization

- Link Building

On-Page-Optimierung beinhaltet die Gestaltung und Programmierung der Website und ist die handwerkliche Grundvoraussetzung für ein optimiertes Ranking. Folgende Aspekte sind hierbei zu bedenken (Auflistung unvollständig):

- Relevanter Inhalt
- Suchbegriffrelevanter Inhalt
- Übersichtliche Struktur der Website
- Gute interne Verlinkungsstruktur
- Keine reinen Flash-/Bilder-/AJAX-Seiten

- Gute Gliederung mit unterschiedlichen Überschriften

- Schriftliche Benennung von Bildern (Alt-Text)

- Relevante Seitentitel
- Übersichtliche Anzahl relevanter Meta-Tags
- Schnelle Ladegeschwindigkeit der Seiten
- uvm.

Hat man diese Basis geschaffen, ist für die Suchmaschinen die Verlinkung von Websites untereinander wichtig:

- Wie viele fremde Websites verlinken auf Ihr Webangebot?

- Sind es themenähnliche Websites, die auf Sie verlinken?

- Verlinken relevante Websites auf Sie?

- Handelt es sich um eine große Zahl relevanter Websites mit thematisch ähnlichen Inhalten wie Ihre Site, auf die in großer Zahl und in relevanter Weise wiederum verlinkt wird?

- Befinden sich unter den eingehenden Links auch Universitäten?

- Wo auf den fremden Websites sind die Links auf Sie platziert?

- Und wie?

- Wie viele Links sind auf den fremden Websites insgesamt platziert?

- Wie viele Links verweisen von einer fremden Website auf Sie?

- Welchen Page Rank bzw. welchen Trust hat die auf Sie verweisende Website?

- Welche Historie hat die auf Sie verweisende Website?

- Wie werden die URLs dargestellt?

- uvm.

Die manuelle Beeinflussung eines oder mehrerer dieser Faktoren nennt man Link Building. Hier wird versucht, die Menge und die Qualität der eingehenden Links zu beeinflussen, um in Kombination mit der On-Page-Optimierung eine verbesserte Bewertung einer Suchmaschine zu erhalten und somit ein besseres Ranking in den nicht bezahlten Suchergebnissen.

SEO ist ein ständiges Katz-und-Maus-Spiel. Die Suchmaschinen versuchen, durch ständiges Optimieren ihrer Algorithmen den SEOlern das Leben möglichst schwer zu machen. Diese wiederum versuchen, durch Ausfindigmachen eventueller Schwachstellen eigene Websites weit oben zu positionieren. Die Suchmaschinen schließen dann etwaige Lücken und die SEOler müssen weitersuchen.

Dennoch gibt es Grundsätze, die eingehalten werden sollten, um langfristig eine gute Platzierung zu erreichen. Das Erlangen dieser Positionen ist in der Regel ein langwieriger Prozess. Die Suchmaschinenalgorithmen werden unregelmäßig geändert und auch deren Updates finden nicht regelmäßig statt. Änderungen der eigenen Website haben also nicht unbedingt direkten Einfluss auf das Ranking, sondern wirken sich in den meisten Fällen erst nachgelagert positiv (oder auch negativ) aus.

Sollten Sie eine externe SEO-Beratung oder einen internen SEO-Mitarbeiter beschäftigen, können Sie deren Qualität also nur längerfristig beurteilen. Mit einem Web-Analytics-Tool sehen Sie im Zeitverlauf hingegen sehr genau, wie sich der Traffic für einzelne Keywords über die einzelnen Suchmaschinen verändert. Arbeitet Ihr SEO gut, können Sie feststellen, ob über für Sie relevante Suchbegriffe mehr Nutzer Ihre Website besuchen und wie diese dort interagieren.

Praxistipp:

Eine inoffizielle Liste vieler möglicher Parameter mit Einfluss auf den Google-Index finden Sie unter folgendem Link:

http://goo.gl/ZM9gU

Diese ist mit Sicherheit unvollständig, vermittelt aber einige gute Hinweise, die es zu beachten gilt. Es schadet aus SEO-Sicht sicherlich nicht, wenn einige der dort genannten Punkte im Sinne von Google umgesetzt oder optimiert werden.

2.2.2 Search Engine Advertising (SEA)

Im Gegensatz zu den eher schwer und langwierig zu beeinflussenden, nicht bezahlten Suchergebnissen bieten die meisten Suchmaschinen auch suchbegriffsbezogene Anzeigenschaltung an. Die Anzeigen erscheinen meist oberhalb der Suchergebnisse oder auf der rechten Seite der Suchergebnisseite wie in folgendem Beispiel von Google.

Die Buchung dieser Anzeigenplätze erfolgt über das Programm Google AdWords, bei Yahoo! über Yahoo! Search Marketing und bei Microsoft über die AdCenter-Benutzeroberfläche. SEM ist mittlerweile zu einer umfangreichen und komplexen Wissenschaft herangereift, denn die Reihenfolge der Textanzeigen basiert bei den drei relevanten Suchmaschinen auf einem Aktionsmodell, welches anhand diverser Faktoren Berechnungen durchführt. Hier einige Aspekte, die die Position der bezahlten Anzeige beeinflussen können:

- Gebotener Mindestpreis
- Eingestelltes Tagesbudget
- Gebuchter Suchbegriff
- Wettbewerb um den gewünschten Suchbegriff
- Gestaltung des Anzeigentexts
- Gestaltung der Anzeigenüberschrift
- Gestaltung der Ziel-URL
- Gestaltung und Inhalt der Zielseite
- Ladegeschwindigkeit der Zielseite
- Quality Score (bei Google)
- uvm.

Bild 2.2 Googles Suchergebnisseite

Je nachdem, in welchem Bereich Sie Ihre Website betreiben, kann es unter Umständen eine große Anzahl von für Sie relevanten Suchbegriffen geben. Das Management und vor allem die Beobachtung, Auswertung und Erfolgsanalyse all dieser Suchbegriffe sind Aufgabe einer SEM-Agentur oder aber auch der bei Ihnen beschäftigten In-House-Spezialisten.

Neben der Anzeige in der Suchergebnisseite kann über AdWords auch das sogenannte Content-Netzwerk mitgebucht werden. Dieses beinhaltet mehrere Tausend externe, von Google unabhängige Websites, die einen Code auf ihren Seiten eingebunden haben, über den Google kontextbezogene Anzeigen ausliefern kann. Google scannt den Inhalt der jeweiligen Seite und blendet daraufhin passende Anzeigen ein – die auf denselben Suchbegriffen basieren, die für die Anzeigen auf der Suchergebnisseite gelten. Hierüber besteht für den jeweiligen Website-Betreiber die Möglichkeit, zusätzliche Einnahmen zu generieren, da für jeden Besucher, der auf eine der Anzeigen klickt, ein gewisser Geldbetrag ausgezahlt wird. Dieser richtet sich nach der Wertigkeit des jeweiligen Suchbegriffs. Dem Website-Betreiber werden regelmäßig die angefallenen Geldbeträge ausgezahlt. Dieses Modell der kontextbezogenen Anzeigen auf externen Partnerseiten nennt Google AdSense. In Analytics besteht die Möglichkeit einer Verknüpfung von Google Analytics mit Google AdSense.

Ihr Web-Analytics-Tool sollte in der Lage sein, diese Auswertung zu unterstützen bzw. sogar zu optimieren. Innerhalb von Google AdWords, Yahoo! Search Marketing oder Microsoft AdCenter erhalten Sie bereits umfangreiche Statistiken. Diese beziehen sich allerdings meist auf die Auslieferung der Werbemittel und der daraus resultierenden Kennzahlen wie:

- Anzahl der Anzeigenauslieferungen ((Ad-)Impressions)

- Anzahl der User, die auf eine Anzeige geklickt haben (Clicks)

- Verhältnis Impressions zu Clicks (Klickrate – CTR, Click through Rate)

- Kosten pro Klick (CPC, Cost per Click)

- Durchschnittliche Position der Anzeige

Diese Kennzahlen betrachten ausschließlich die Zeit bis zum Klick je Suchbegriff. Optimierungen finden oftmals anhand der Klickrate statt, indem man annimmt, dass eine bessere Klickrate ein Indiz für eine gute Anzeige ist. In der Realität ist dies allerdings nur die halbe Wahrheit. Denn wirklich wichtig ist, wie die User, die auf eine Anzeige geklickt haben, auf Ihrer Website navigieren. Wenn viele User über Ihre Anzeige auf Ihre Seite kommen, diese aber alle direkt wieder verlassen, ist dies kein Anzeichen für eine erfolgreiche Kampagne. Im Gegenteil – Sie schmeißen Ihr Geld zum Fenster hinaus bzw. schenken es den Suchmaschinenbetreibern.

Ein umfassenderes Bild erhalten Sie mit Web Analytics. In Ihrem Web-Analytics-Tool sehen Sie nicht nur, über welche von Ihnen gebuchten Suchbegriffe wie viele User auf Ihrer Seite gelandet sind, sondern auch, über welche von Ihnen gebuchten Suchbegriffe wie viele Kunden auf Ihre Website kamen. Sie haben die Möglichkeit, die Qualität der Besucher zu analysieren und nicht nur die Quantität.

Dies ist ungefähr so, wie wenn Sie einen Supermarkt betreiben und lediglich wissen, wie viele Menschen an die Eingangstür anklopfen, nicht aber,

- wie viele wirklich hereinkommen;

- wie viele sich länger in Ihrem Laden aufhalten;

- wie viele mögliche Kunden sich erkundigen, wo sich ein bestimmtes Produkt befindet;

- wie viele Besucher Ihren Laden entnervt verlassen, weil sie sich nicht zurechtfinden;

- wie viele Besucher tatsächlich etwas kaufen;

- wie viel Geld die Besucher für den Einkauf ausgeben;

- usw.

So würden Sie Ihren Supermarkt nicht führen – und nur für das Anklopfen an die Ladentür würden Sie sicher kein Geld bezahlen. Genau dies tun Sie aber, wenn Sie zwar SEM betreiben, aber kein professionelles Web Analytics durchführen. Sie tappen im Nebel, ohne genau zu wissen, wie erfolgreich welche Suchbegriffe sind oder wie groß Ihr Return on Investment (ROI) ausgefallen ist.

2.2.3 Search Engine Marketing (SEM)

Der Begriff Search Engine Marketing wurde eigentlich jahrelang für die oben beschriebene Disziplin der Organisation der bezahlten Suchbegriffe verwendet. Seit geraumer Zeit hingegen dient die Bezeichnung Search Engine Marketing als Oberbegriff, der die Suchmaschinen-Optimierung (SEO) und die Steuerung der bezahlten Suchbegriffe (SEA) zusammenfasst.

Hintergrund hierfür ist, dass sich im Laufe der Zeit SEO als seriöse Disziplin innerhalb des Online-Marketing-Umfelds etabliert hat, nachdem es einige Zeit eher von einer kleinen Expertengruppe vorangetrieben wurde. In der Zwischenzeit ist jedoch auch SEO erwachsen geworden, so dass sich zu Recht fast sämtliche Unternehmen mit diesem Thema beschäftigen.

Search Engine Advertising hingegen wurde insbesondere durch Google und deren Mitarbeiter von vornherein in den Markt getrieben, so dass hier von Beginn an ein sehr seriöses, auch lukratives, Business entstand.

Da beiden Disziplinen ein wichtiger Stellenwert innerhalb des Online-Marketings einzuräumen ist und beide auch mit entsprechenden Budgets ausgestattet und mit Aufgaben versehen sind, werden sie unter dem Begriff Search Engine Marketing (SEM) zusammengefasst. Dennoch findet man sehr oft den Begriff SEM als Synonym für die Platzierung bezahlter Suchbegriffe.

2.2.4 Affiliate

Affiliate-Marketing ist im Grunde genommen keine neue Disziplin. Letztendlich überträgt sie das Prinzip von Einzelhändlern der Offline-Welt auf das Internet. Groß geworden ist das Affiliate-Prinzip durch Amazon. Auf einer Vielzahl unterschiedlicher, doch meist thematisch passender Websites werden Bücher und CDs in Form diverser Werbemittel präsentiert. Klickt ein Interessent auf eines von ihnen, wird er direkt in den Bestellprozess von Amazon geleitet und hat dort die Möglichkeit, das Produkt zu erwerben.

Das Affiliate-Business hat sich zu einem großen und wichtigen Bestandteil des Online-Marketings entwickelt. In Deutschland gibt es einige große Affiliate-Netzwerke:

- Zanox
- Affilinet
- Belboon (adbutler)
- Commission Junction
- TradeDoubler
- Affiliwelt
- Webgains
- Superclix
- Vitrado
- Adcell

Viele Tausend Websites haben sich diesen Netzwerken angeschlossen, um dort über eine große Auswahl unterschiedlicher Werbekunden zu verfügen. Betreibt man eine Website und möchte an einem Affiliate-Programm teilnehmen, bewirbt man sich in der Regel bei einem Werbekunden, der dort seine Konditionen preisgibt. Akzeptiert der Werbekunde die Bewerbung, bindet man ein zur Verfügung gestelltes Werbemittel in die eigene Website ein.

Die Konditionen des Werbekunden sind in den meisten Fällen Performance-orientiert. Das heißt, der Werbekunde bezahlt die Website, auf der das Werbemittel platziert ist, erst dann, wenn das vom Werbekunden vorgegebene Ziel erreicht ist. Dies kann beispielsweise ein Klick auf das Werbemittel sein, in der Regel sind es aber Ziele wie die Anmeldung oder Registrierung eines Users oder der Kauf eines Produkts. Übliche Abrechnungsmodelle sind beim Affiliate-Marketing:

- Pay per Click (oder auch CPC)
- Pay per Lead (oder auch CPL)
- Pay per Sale (oder auch CPO oder CPA)

- Darüber hinaus gibt es noch weitere Modelle:

- Tausender Kontakt Preis (TKP)
- Pay per Clickout
- Pay per View
- Pay per Install
- etc.

Klickt ein User beispielsweise ein auf meiner Seite befindliches Werbemittel an und kauft dort ein Buch, bezahlt Amazon eine Provision. Diese Provisionen fallen ebenfalls unterschiedlich aus. So werden sowohl fixe als auch umsatzabhängige Beträge gezahlt. Der Seitenbetreiber entscheidet letztendlich, für welches Programm er sich bewirbt, welche Produkte thematisch am besten zu den Inhalten der Website passen und mit welchen Werbemitteln er am meisten Geld verdienen kann.

Letztendlich gibt es im Affiliate-Marketing immer drei Parteien:

a) Den Affiliate-Anbieter bzw. den Affiliate-System-Betreiber, der die technische Plattform zur Abwicklung zur Verfügung stellt.

b) Den Händler (Merchant oder auch Advertiser), der die Angebote der Dienstleistungen auf der Plattform zur Verfügung stellt und vorab festgelegte Provisionen zahlt, wenn ein definiertes Ziel erreicht wurde.

c) Den Vertriebspartner (Affiliate oder auch Publisher), der Werbeplätze auf seiner Website für die Vermarktung der vom Händler angebotenen Produkte oder Leistungen zur Verfügung stellt und bei Abschluss hierfür Geld erhält.

Affiliate-Marketing lässt sich grafisch recht einfach wie in Bild 2.3 darstellen:

Bild 2.3 Prinzip des Affiliate-Marketings

Die folgenden Kriterien dienen als Grundlage für ein erfolgreiches Affiliate-Marketing:

- Qualitativ hochwertige Partner
Idealerweise schaffen Partner einen Mehrwert für den Werbetreibenden durch thematisch passende Inhalte, ergänzende Produkte oder die richtige Zielgruppe.

- Faire Konditionen
Werbetreibende sollten attraktive Konditionen bieten, um den hochwertigen Partnern beispielsweise einen Anreiz zu geben, die Werbemittel an prominenter Position einzubinden. Affiliate-Marketing beruht auf einem partnerschaftlichen Ansatz und einem Win-Win-Verhältnis.

- Werbemittelauswahl
Um als Werbetreibender möglichst viele qualitativ hochwertige Websites als Partner zu gewinnen, ist es sinnvoll, viele unterschiedliche Werbemittel anzubieten. Idealerweise gehen diese über standardisierte Banner und Textlinks hinaus bis hin zu fertigen Modulen, integrierbaren Shops oder dynamischen Modulen, die sich den Bedürfnissen der jeweiligen Website anpassen lassen.

- Partnermanagement
Website-Betreiber, die Werbemittel des Werbetreibenden eingesetzt haben, sollten in gewissen Abständen mit neuen Werbemitteln, neuen Angeboten oder auch neuen Konditionen versorgt werden. Da Top-Partner mitunter für einen nicht unbeträchtlichen Teil des Umsatzes sorgen, sollten diese entsprechend behandelt und gefördert werden – so wie ein Außendienstmitarbeiter eines Produktherstellers seine größten Distributoren regelmäßig besucht.

Ihr Web-Analytics-Tool sollte in der Lage sein, den Erfolg des Kanals Affiliate-Marketing darzustellen sowie – vor allem – mit den anderen Kanälen vergleichbar zu machen. Natürlich stellt jeder Affiliate-Dienstleister bereits diverse Statistiken zur Verfügung. Aufgrund der meist rein erfolgsorientierten Vergütung sind sie oft recht aussagekräftig. Dennoch erfassen Zanox, Affilinet und Co. nicht sämtliche Daten. Es werden Kennziffern dargestellt wie:

- Anzahl der Auslieferungen der Anzeigen (Views oder Adimpressions)

- Anzahl der Klicks auf die Werbemittel

- Anzahl der generierten Leads (Registrierungen/Anmeldungen) bzw. Sales (Verkäufe)

- Die daraus resultierende Provision

Diese losgelöste Betrachtungsweise stellt nur einen Ausschnitt des Bilds dar. Meist betreibt man neben Affiliate-Marketing weitere Online-Marketing-Maßnahmen. Nun ist es natürlich interessant zu sehen, wie sich denn das Affiliate-Marketing im Vergleich zum beispielsweise Search Engine Marketing entwickelt. Hierfür sind weitere vom Web-Analytics-Tool bereitgestellte Kennzahlen notwendig, die für eine Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Kanäle sorgen. Dies ist ein wichtiger Schritt von der Betrachtung einzelner Insellösungen hin zu einer 360-Grad-Betrachtung unterschiedlicher Marketing-Kampagnen. Wichtig hierbei ist der Vergleich von Daten innerhalb eines Tools und nicht der Vergleich der Daten unterschiedlicher Anbieter. Verschiedene Anbieter interpretieren die Daten mitunter unterschiedlich bzw. haben eigene Definitionen von Kennzahlen. In Ihrem Web-Analytics-Tool können Sie bezogen auf Ihre Affiliate-Kampagnen beispielsweise Folgendes analysieren:

- Welcher Affiliate-Dienstleister ist am erfolgreichsten?

- Welche Werbemittel bringen den meisten Umsatz?

- Welche Landing-Pages sind am erfolgreichsten?

- Wie performen Affiliate-Kampagnen im Vergleich zu anderen Maßnahmen?

- Wie entwickeln sich die Affiliate-Kampagnen im Zeitverlauf?

Dementsprechend können Sie Ihre Budgets besser verteilen, Ihre Affiliate-Dienstleister besser überprüfen und die dort platzierten Maßnahmen optimieren.

2.2.5 Display-Ads

Display-Ads sind wohl das älteste Werbemittel des Internets; sie umfassen sämtliche grafischen Werbemittel – wie beispielsweise:

- Fullsizebanner
- Superbanner (oder auch Leaderboard)
- Skyscanner
- Wide Skyscanner
- Rectangle
- Medium Rectangle
- Pop Up
- Pop Under
- Layer Ads
- Wallpaper

Innerhalb dieser verschiedenen Formate gibt es unterschiedliche Techniken und Darstellungsformen. Statisch oder dynamisch, Flash oder HTML sind nur einige der in diesem Zusammenhang genannten Begriffe – auf die ich jedoch nicht zu detailliert eingehen werde, denn für die Web-Analyse sind sie weitgehend unerheblich. Wichtig ist allein die Messbarkeit des Erfolgs der unterschiedlichen Werbemittel.

Display-Ads haben nach wie vor eine sehr hohe Verbreitung und den größten Anteil an den Gesamtumsätzen des Online-Werbemarkts. Die Platzierung der Werbemittel aus Werbekundensicht erfolgt über verschiedene Wege. Den des Affiliate-Marketings habe ich im vorigen Kapitel beschrieben (dort geht es ja vermehrt um Performance). In den meisten Fällen außerhalb des Affiliate-Marketings werden Display-Ads platziert, um Markenbildung zu betreiben bzw. Branding-Effekte zu generieren.

Diese Werbemittel können direkt auf einzelnen Seiten platziert werden, nachdem mit den Seitenbetreibern über die Konditionen verhandelt wurde. Dies sind dann meist große Portale oder sehr zielgruppenaffine Seiten. Auf der anderen Seite gibt es eine große Anzahl von Online-Vermarktern, die diverse Aufgaben für den Werbekunden übernehmen. Vermarkter verfügen über ein Portfolio an Partnerseiten, auf deren Werbeplätze sie Zugriff haben. Mit den Partnerseiten wurden die Konditionen bereits im Vorfeld abgestimmt und vertraglich vereinbart. Der Vermarkter verfügt also über einen großen Pool an Werbeflächen auf unterschiedlichen, oftmals thematisch passenden Websites. Die Aufgabe besteht nun darin, diese Werbeflächen möglichst zu 100 % mit Kampagnen auszufüllen. Der Vermarkter beschäftigt daher Verkäufer, die Kunden akquirieren, Kontakte zu Agenturen und Kunden halten und die zur Verfügung stehenden Werbeplätze verkaufen.

Zudem verfügt der Online-Vermarkter meist über Technologien in Form eines AdServers, der die Auslieferung und Aussteuerung der Kampagnen und Werbemittel auf den unterschiedlichen Seiten übernimmt. Diese Aufgaben werden von Ad-Managern, Traffic-Managern oder Distribuenten übernommen.

Die Websites, auf denen die Werbemittel ausgeliefert werden, erhalten zumeist in regelmäßigen Abständen einen Anteil des Umsatzes, den der Vermarkter mit der Website erzielt hat.

Vorteile dieses Systems:

- Ein Ansprechpartner für den Werbekunden

- Platzierung auf vielen Websites

- Übernahme sämtlicher Abrechnungsmodalitäten mit den Websites

- Technische Umsetzung der Kampagnenplatzierung

- Auslagerung der Verkaufsaktivitäten von der Website an einen Vermarkter

- Relevanzsteigerung von Websites durch Einbindung in ein großes Netzwerk

Die Platzierung von Werbemitteln und vor allem die Messung des Erfolgs von Werbemitteln und Kampagnen mit einem Web-Analytics-Tool sind wiederum sehr wichtig. Hier stellen die Adserver der Vermarkter bereits umfangreiche Statistiken zur Verfügung. Ebenso wie in den vorangegangenen Abschnitten werden hier meist sämtliche Kennzahlen aufgeführt, die bis zum Klick passieren. Der Adserver weiß in den meisten Fällen nicht, wie die User, die auf ein Werbemittel geklickt haben, nach dem Klick agieren. So gibt es auch hier lediglich die Optimierung der Kampagnen anhand folgender Kennziffern:

- Anzahl der Anzeigenauslieferungen ((Ad-)Impressions)

- Anzahl der User, die auf eine Anzeige geklickt haben (Klicks)

- Verhältnis Impressions zu Clicks (Klickrate = CTR – Click through Rate)

- Kosten pro tausend Einblendungen (TKP – Tausender Kontakt Preis – bzw. CPM – Cost per Mille)

- Kosten pro Klick (CPC – Cost per Click)

Einige Adserver können weitere Daten wie Conversions, Post-View-Conversions etc. generieren.

Die für die Auslieferung der Kampagnen zuständigen Adserver verfügen über technische Eigenarten und Vor- und Nachteile, auf die ich im weiteren Verlauf dieses Buchs noch eingehen werde. Für den Werbetreibenden ist es interessant zu sehen, wie die verschiedenen Werbemittel bei diversen Vermarktern und Portalen performen. Hierzu sollten diese Daten in ein Web-Analytics-Tool einfließen.

Um nicht manuell sämtliche Daten von Vermarktern, Portalen und anderen Online-Marketing-Maßnahmen zusammentragen zu müssen, bietet es sich an, sämtliche Daten in einem Tool vergleichbar zu machen. Wie Sie diese Daten in Google Analytics einfließen lassen und dort analysierbar machen, beschreibe ich im Kapitel „Kampagnen“ (siehe Abschnitt 6.21). Grundsätzlich gibt es einen entscheidenden Unterschied bei der Platzierung von Display-Ads. Entweder Sie wissen genau, auf welchen Seiten welche Werbemittel und Kampagnen laufen, und können diese Platzierungen individuell ansteuern, oder Ihre Werbemittel und Kampagnen laufen in einem Netzwerk, auf das Sie vielleicht bis zu einem gewissen Grad Einfluss haben, wo Sie aber keine genaue Aussteuerung vornehmen können. Diese Art von Platzierung, Run on Network (RON) genannt, erschwert das Tracking und die Optimierung der Kampagnen, da sich vorab nicht festlegen lässt, wie und vor allem wo die Kampagnen genau platziert werden. Eine Analyse und ein Vergleich können in diesem Fall nur auf Netzwerkebene durchgeführt werden – wie erfolgreich ist das Netzwerk des Vermarkters A gegenüber dem Netzwerk des Vermarkters B im Vergleich mit dem Portal C im Vergleich mit SEM, SEO und Affiliate?

Wichtig ist, dass die Kampagnen überhaupt mit einem Web-Analytics-Tool getrackt werden, um sie dort mit allen anderen durchgeführten Maßnahmen vergleichen und optimieren zu können.

In den letzten Jahren hat sich dem herkömmlichen, traditionellen und eher manuellen Vermarktungsgeschäft ein weiteres Feld hinzugesellt – die Vermarktung von Werbeflächen über Real Time Bidding. Dieses System läuft weitestgehend automatisiert und ähnlich wie an einer Börse ab. Seitenbetreiber stellen Werbeflächen zur Verfügung, diese werden in der Regel über bestimmte Plattformen aggregiert, die Supply-Side-Plattformen (SSP) genannt werden. Die Werbetreibenden hingegen platzieren ihre Angebote über die Demand-Side-Plattform (DSP). Wie auf einem Marktplatz werden nun die Angebote mit den Geboten abgeglichen und innerhalb nur weniger Millisekunden dann die am besten passenden Werbemittel auf den passenden Platzierungen ausgeliefert.

Zusätzlich gib es Anbieter, die nicht nur die umsatzoptimierte Aussteuerung der Werbemittel automatisiert vornehmen, sondern diese noch zusätzlich mit Profildaten der User anreichern – hierdurch können Werbemittel noch individueller und passender, und damit mit weniger Streuverlust, platziert werden.

2.2.6 Newsletter

Das Versenden von Newslettern an Interessenten und Kunden ist mittlerweile ebenfalls Standard. Bei der Planung, Gestaltung, Versendung und Erfolgsmessung gibt es diverse Faktoren, die zu bedenken sind.

Angefangen bei der Planung, sollte sich der Versender über die Ziele klar sein, denn Newsletter können unterschiedliche Ziele erfüllen:

- Kundenbindung
- Handlungsaufforderung
- Kundenakquise
- Informationsübermittlung
- Verkauf von Waren oder Dienstleistungen

Diese unvollständige Liste lässt sich je nach Business lange weiterführen. Als Berater hatte ich oft mit Unternehmen zu tun, die eine Vielzahl unterschiedlicher Newsletter und E-Mails an Kunden oder Interessenten senden. In einigen Fällen war intern nicht bekannt, wie viele Newsletter wann an wen mit welchem Erfolg versendet wurden. Daraus lässt sich leicht ableiten, dass vorab wahrscheinlich keine konkreten Ziele definiert wurden.

Die Gestaltung von Newslettern überlasse ich besser den Designern, die davon mehr verstehen als ich. Lediglich einen essenziellen gestalterischen Unterschied möchte ich kurz diskutieren, da es grundsätzlich zwei Arten von Newslettern gibt: Text oder HTML. Ein reiner Text-Newsletter enthält keine Bilder, keine umfangreichen gestalterischen Elemente, sondern lediglich Text. Diese Art der Formatierung kann jeder Browser und jedes E-Mail-Programm problemlos darstellen. Allerdings gibt es nur wenige Möglichkeiten, an der Optik des Newsletters zu feilen. Die Auswahl unterschiedlicher Designs ist sehr beschränkt. Die einzige Möglichkeit der Interaktion besteht über die Darstellung klickbarer Links innerhalb des Newsletters.

HTML-Newsletter sehen hingegen wie „kleine Websites“ aus. Sie verfügen über Bilder, grafische Elemente, unterschiedliche Schriften, dynamische Module. Der gestalterischen Freiheit des Designers sind kaum Grenzen gesetzt und das Branding des versendenden Unternehmens kann gut eingebunden werden. Ein großer Nachteil von HTML-Newslettern ist neben der längeren Ladedauer aufgrund der enthaltenen Grafiken die unterschiedliche Darstellung in Browsern und Mail-Programmen. Viele E-Mail-Anbieter zeigen die im Newsletter enthaltenen Bilder nicht direkt mit an. Erst auf Aufforderung des Users werden die Bilder und Grafiken nachträglich geladen und angezeigt. Auf diese Weise können grafische Effekte natürlich verloren gehen.

Es gibt eine Vielzahl von E-Mail-Marketing-Dienstleistern, die die Planung, Gestaltung und vor allem die Aussendung und Erfolgsmessung von Newslettern durchführen. Bei der Aussendung Letzterer bieten sich weitere Kennziffern im Vergleich mit den bisher aufgeführten an:

- Anzahl ausgesendeter Mails

- Soft Bounces (Postfach des Empfängers ist voll oder temporär nicht erreichbar)

- Hard Bounces (Mail-Adresse nicht mehr verfügbar – Zustellung nicht möglich)

- Anzahl der geöffneten Mails

- Öffnungsrate (Verhältnis ausgesendeter zu geöffneten E-Mails)

Zusätzlich zu diesen Basiskennziffern bieten einige Dienstleister auch die Messung von Conversions oder die Darstellung von Overlays an, doch auch hier führt die Messung des Erfolgs von Newslettern zu einer Insellösung – Sie bekommen die Daten des Dienstleisters und müssen diese manuell mit den Daten anderer Dienstleister und anderer Marketing-Maßnahmen vergleichbar machen.

Idealerweise sollte der Erfolg Ihrer Newsletter-Kampagnen und E-Mail-Marketing-Maßnahmen in einem Web-Analytics-Tool dargestellt werden. Hierüber können Sie diesen Kanal vergleichbar machen mit sämtlichen anderen Online-Marketing-Aktivitäten – und zwar, indem Sie mit einer Währung die Zahlen der verschiedenen Maßnahmen vergleichen.

Allerdings gibt es bei der Erfolgsmessung von Newslettern einige Probleme. Soft Bounces, Hard Bounces und auch Öffnungsraten sind schwer messbare Kennzahlen. Ein Grund ist der Unterschied zwischen Text- und HTML-Newslettern, ein anderer ist technischer Natur, auf den ich im weiteren Verlauf des Buchs eingehen werde. Im Prinzip ist die einfachste Messvariante die, den User abzufangen, wenn er über einen Newsletter auf Ihrer Seite gelandet ist, d. h., ein Newsletter-Empfänger interessiert sich für Ihr Angebot, klickt auf den im Newsletter enthaltenen Link und landet auf Ihrer Seite, um dort das von Ihnen gewünschte Ziel zu erreichen (beispielsweise einen Kauf durchzuführen). In einem Web-Analytics-Tool kann dieser Vorgang recht einfach dargestellt werden. Sie sehen, über welchen Newsletter bzw. über welchen der im Newsletter enthaltenen Links die User auf Ihre Seite kamen, was sie dort gemacht haben und wie erfolgreich sie waren. Letztendlich beginnt ein Web-Analytics-Tool erst mit der Messung, wenn der User über den Link auf Ihrer Seite gelandet ist. Auf die Darstellung von Aussendungen, Soft oder Hard Bounces müssen Sie in den meisten Fällen verzichten. Es sei denn, Sie nutzen hier Tools zur Darstellung von Daten aus unterschiedlichen Tools – sozusagen eine Meta-Visualisierung.

2.2.7 Twitter, Facebook, Google+

Twitter ist ein Microblogging-Dienst, der es angemeldeten Nutzern ermöglicht, mit einer maximalen Anzahl von 140 Zeichen Nachrichten zu verfassen und zu veröffentlichen. Über diesen Kanal kann man Kurznachrichten veröffentlichen, die dann sogenannte „Follower“ lesen – Leute, die an den Nachrichten des Schreibers interessiert sind und deswegen seine Kurznachrichten abonniert haben. Als angemeldeter Nutzer kann man diversen anderen Nutzern „followen“, um deren Nachrichten zu lesen.

Dieser noch recht neue Kanal – Twitter wurde erst 2006 gegründet – hat seitdem auch in Deutschland an Popularität gewonnen. Hinsichtlich der Anzahl der Twitter-Accounts gibt es widersprüchliche Angaben. So kann es durchaus sein, dass es mehrere Millionen registrierte Accounts gibt, wichtig hingegen ist die aktive Nutzung. Hier werden aktuell ca. 500000 aktive Twitter Nutzer in Deutschland genannt. Zwar wurde Twitter in den vergangenen Monaten immer öfter in der Presse erwähnt, jedoch hat Twitter insbesondere im Vergleich zu beispielsweise Facebook den Durchbruch in Deutschland nie wirklich geschafft. In Japan beispielsweise wird Twitter aktiver als Facebook genutzt. Die Gründe für den ausbleibenden Durchbruch mögen vielschichtig sein – trotz allem ist Twitter ein wichtiger und relevanter Kanal innerhalb des Social-Media-Bereichs.

Viele Unternehmen haben diesen Kanal mittlerweile als Kommunikationsplattform entdeckt und twittern dort aktuelle Nachrichten, Angebote oder andere Informationen. Sind diese interessant, können die Leser dieser Nachrichten den Tweet retweeten. Hierdurch wird die Nachricht einer weiteren Gruppe von Lesern zugänglich. Durch weiteres Retweeten kann man Informationen sehr vielen Leuten zugänglich machen. Hierdurch ist ein „viraler“ Marketing-Effekt erreichbar, allerdings nur, wenn die getwitterten Informationen so relevant sind, dass es sich für andere lohnt, sie ihren Lesern zur Verfügung zu stellen.

Innerhalb der Kurznachrichten lassen sich auch Links auf eigene oder fremde Seiten integrieren. Dies geschieht in der Regel durch sogenannte Kurz-URLs. Es gibt diverse Kurz-URL-Dienste, mit denen es möglich ist, lange Links zu verkürzen. Bekannte Dienste sind:

- Tinyurl.com
- Goo.gl
- Bit.ly
- Tr.im
- Redir.ec

Sämtliche Kurz-URLs leiten die User auf die dahinterliegende Zielseite weiter. Entsprechende Referrer-Informationen werden weitergegeben, da es sich um einen 301 Redirect handelt. Klickt also ein User auf einen verkürzten Link in einer Twitter-Nachricht und landet auf der entsprechenden Zielseite, wird Twitter als Verweis (Referrer) im Web-Analyse-Tool der Zielseite ausgegeben. Hier lässt sich jedoch noch einiges optimieren. Die Links innerhalb der Tweets können als Kampagnen angesehen und dementsprechend vertagged werden. Wie dies im Detail funktioniert, erläutert Kapitel 6.21.

Information:

Ich würde mich freuen, wenn Sie mir auf Twitter folgen würden. Mein Twitter-Name ist @timoaden – dort schreibe ich regelmäßig über aktuelle Änderungen und Anpassungen bezüglich Google Analytics.

Facebook verhält sich ähnlich wie Twitter. Auch hier gibt es die Möglichkeit, Nachrichten zu schreiben, die von den akzeptierten Freunden gelesen werden können. Allerdings besteht hier keine Beschränkung auf 140 Zeichen.

Facebook ist ein soziales Netzwerk, in dem man Kontakt zu Freunden pflegen kann. Nach eigenen Angaben und zum Börsengang im Mai 2012 hatte Facebook über 900 Millionen Mitglieder weltweit und es wird geschätzt, dass es nicht mehr lange dauern wird, bis 1 Milliarde User auf Facebook registriert sind. In Deutschland nutzen über 22 Millionen Menschen Facebook – Tendenz stark steigend (in der letzten Auflage dieses Buchs habe ich noch von 6 Millionen deutschen Nutzern geschrieben). Auch dieser Kanal wird von Unternehmen genutzt, um Werbebotschaften zu übermitteln oder um den direkten Kontakt zu Nutzern und Kunden der eigenen Produkte oder Dienstleistungen herzustellen und zu pflegen.

Facebook vollzog mittlerweile den Börsengang und war bei Börsenstart gemäß diversen Berechnungen und Ankündigungen bereits jetzt mehr wert als Daimler, Adidas und die Metro zusammen (deutlich über 100 Mrd. Dollar Unternehmenswert). Unfassbare Dimensionen – obgleich die realisierten Umsätze von Facebook auch bei bereits über 1 Milliarde US-Dollar liegen und die Gewinnmarge mit ca. einem Drittel recht hoch ist. Es bleibt auf jeden Fall spannend, wie sich Facebook entwickeln wird und welche Größe es noch annehmen wird.

Als weiteren neueren Player auf dem Markt der Social Networks ist seit Mitte 2011 Google mit dem Produkt Google+ vertreten. Google+ ist im Grunde ein Facebook-ähnliches Netzwerk, welches verschiedene Funktionalitäten bietet. Freunde werden hier in Form von Kreisen verwaltet und zugeordnet, es können Videochats durchgeführt werden (Hangouts) und ebenso Nachrichten verbreitet werden. Innerhalb kürzester Zeit hat Google+ sehr viele Mitglieder und User generieren können, so dass Ende 2011 bereits ca. 100 Millionen angemeldete Nutzer verzeichnet waren. Durch die enge Verknüpfung von Google+ mit weiteren Google-Produkten, wie auch der Google-Suche, wird sich das Wachstum sicherlich noch weiter fortsetzen. Es bleibt abzuwarten, wie sich Google+ gegenüber Facebook behauptet. Google+ wird in Zukunft sicherlich deutlich mehr als in der Vergangenheit auch an Relevanz für Unternehmen gewinnen, so dass hierüber auch vergütete Botschaften an User kommuniziert werden können und Google+ damit zu einem Umsatzbringer für Google werden wird.

Um den Erfolg dieser Kanäle messen zu können, gibt es zahlreiche neuartige Kennziffern, die in Betracht gezogen werden können. Per Default werden, wie oben bereits erwähnt, die Besuche über diese Kanäle automatisch vom Web-Analyse-Tool erkannt und als Verweis dem entsprechenden Bericht zugeordnet. Um auch detaillierte Auswertungen durchführen zu können, sollte man die einzelnen Nachrichten individuell mit weiteren Kampagnenparametern versehen. Hierzu mehr in Kapitel 6.21.

2.2.8 Usability

Hier handelt es sich um eine Disziplin innerhalb des Online-Marketings, die in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen hat. Zwar ist das Thema nicht neu, doch wurde es eine ganze Weile sträflich vernachlässigt. Worum geht es eigentlich?

Usability bezeichnet die einfache bzw. intuitive Bedienbarkeit einer Website. Dies beinhaltet zum einen die Erlernbarkeit der zielführenden Schritte und zum anderen die Effizienz – wie lange dauert die Zielerreichung und wie viele Schritte umfasst sie?

Das Ziel einer guten Usability besteht darin, die eine Website erreichenden User über eine einfache, gut strukturierte Navigation zum Ziel zu führen. Diese eigentlich banale Aussage wird in der Realität oftmals nicht wirklich befolgt. Als aufmerksamer Internetnutzer oder Online-Einkäufer besucht man doch immer wieder Websites, auf denen man sich partout nicht zurechtfindet – obwohl man eigentlich gewillt ist, das Ziel der jeweiligen Seite zu erfüllen und beispielsweise einen Kauf durchzuführen. Ich persönlich bin schon des Öfteren an Kaufprozessen gescheitert, weil ich entweder nicht die richtigen Produkte oder Produktausführungen fand, obwohl ich wusste, dass es sie gab, oder – was noch öfter vorkam – zwar recht schnell und einfach Produkte in den Warenkorb legen konnte, dann aber die Kasse nicht entdeckte bzw. an einem unzumutbaren Bestellprozess gescheitert bin. Ich vermute, dass jeder von Ihnen ähnliche Erlebnisse hatte.

Tipp:

Google hat ein lustiges (englischsprachiges) Video produziert, in dem der mitunter wirklich schwierige Online-Einkaufsprozess dargestellt und mit einem Einkauf in einem Offline-Supermarkt in Verbindung gebracht wird. (http://goo.gl/rU6HD)

Natürlich werden Sie es nie schaffen, jeden Besucher Ihrer Seite zu einem Zielerfüller zu machen. Aber Sie sollten zumindest versuchen, den Besuchern keine Steine in den Weg zu legen. Stellen Sie sich vor, die Besucher eines realen Supermarkts würden mit ihren Einkaufswagen umherirren, aber die Kasse nicht finden. Oder potenzielle Kunden sehen in der Fußgängerzone lauter Schaufenster, deren Waren sie ansprechend finden, kommen aber nicht in die Läden, weil sie den Eingang nicht finden. Oder sie finden sich im Laden nicht zurecht. Natürlich gibt es solche Beispiele auch in der Offline-Welt – dort sind diese Dinge allerdings viel schwerer mess- und analysierbar. Der große Vorteil von Websites und der dortigen Prozesse ist die Messbarkeit. Diesen Vorteil sollten Sie nutzen und gegenüber der Offline-Welt ausspielen.

Zudem haben reale Läden im Laufe der Jahrzehnte die Usability optimiert. Warum sehen Supermärkte wohl immer gleich aus? Am Eingang das frische, bunte Obst, die frische Milch in der hintersten Ecke und süße Kleinigkeiten im Kassenbereich für den Spontankauf – zudem die teuersten Produkte in der Mitte der Regale im Sichtbereich, preiswertere dagegen sind meist unten oder ganz weit oben platziert. Diese Supermarktregeln haben sich im Laufe vieler Jahre entwickelt, indem man immer wieder testete, welche Anordnung der Regale und Waren, welche Besucherströme den größten Effekt auf den Umsatz hatten.

Genauso verhält es sich auch online, nur deutlich schneller und einfacher messbar. Nutzen Sie diesen Vorteil. Doch wie können Sie diese Messungen durchführen? Wo gibt es die Informationen?

Usability entstammt oft der herkömmlichen Marktforschung, d. h., es werden (repräsentative) Stichproben ausgewählt – die Zielgruppe der Website. Diese realen Probanden werden entweder zu Gruppendiskussionen eingeladen oder aber auch zu Einzel- oder Tiefeninterviews oder Tests – hier müssen sie dann vorgegebene Aufgaben innerhalb der Website erledigen. So muss beispielsweise ein blauer Bademantel der Größe XXL eines bestimmten Herstellers gekauft werden. In der Regel finden die Tests in einem Labor statt – daher auch der Name Lab-Test. In diesem Labor kann der Kunde, also der Betreiber der Website, durch eine Spiegelwand die Antworten und Reaktionen der Probanden direkt verfolgen, ohne dabei selbst gesehen zu werden. Diese Usability-Tests werden meist auf Video aufgenommen, um dem Kunden retrospektiv die interessantesten Szenen zusammengefasst vorspielen zu können.

Die Vorteile dieser Methodik:

- Darstellung der Mimik der Probanden

- Darstellung spontaner Reaktionen der Probanden

- Auswahl repräsentativer Zielgruppen

Es gibt jedoch auch Nachteile:

- Relativ aufwändiges Auswahlverfahren der Probanden

- Ungewohnte Umgebung der Probanden – evtl. anderes Verhalten als in der gewohnten Umgebung

- Beeinflussung der Ergebnisse durch den Fragesteller

- Nur relativ geringe Fallzahl möglich

Neben den Lab-Tests bieten einige Dienstleister auch sogenannte Remote-Tests an. Diese befördern den Test an den PC in heimischer Umgebung. Die User haben dann eine spezielle Software auf ihrem Computer, über die sie, während sie die gestellte Aufgabe bearbeiten (Bademantelkauf), Feedback geben können. Dieses Feedback wird dann aggregiert, aufbereitet und präsentiert. Idealerweise ergeben sich hieraus Erkenntnisse bezüglich der Problemzonen der Website und konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung.

Weitere Methoden der Usability sind klassischerweise die Markt- und Wettbewerbsanalyse, indem Best-Practice-Methoden herausgefunden werden und man sich am Markt bzw. den direkten Wettbewerbern orientiert.

Web Analytics hat den großen Vorteil der Skalierbarkeit. Sämtliche genannten Usability-Methoden basieren meist auf einer relativ geringen Fallzahl. Das Betreiben eines Labors, die Auswahl der Probanden und die Durchführung der Tests kosten eine Menge Geld. Durch die Navigationsanalyse innerhalb Ihres Web-Analytics-Tools können Sie ebenso sehen, wo die User Probleme haben, wo sie aussteigen und wo Optimierungsbedarf besteht. Dies allerdings aggregiert auf die Gesamtzahl Ihrer User. Die Zahlen sind bereits alle vorhanden – Sie müssen nur noch die richtigen Schlüsse daraus ziehen.

Es gibt jedoch auch weitere Möglichkeiten skalierbarer Usability-Methoden. Letztendlich geht es immer darum, Erkenntnisse über das Verhalten der User auf der Website zu sammeln. Mousetracking ist beispielsweise eine solche Methode. Es gibt unterschiedliche Tools wie zum Beispiel Clicktale, M-Pathy oder TrakkMouse, welche einen kleinen Code-Schnipsel zur Verfügung stellen, der auf den Seiten, auf denen man die Mausbewegungen der User aufzeichnen möchte, eingebaut werden muss. Dieser Code sammelt dann sämtliche Bewegungsdaten der User auf dieser Seite und führt diese entweder zu einer aggregierten Heatmap zusammen (Bild 2.4) oder aber es besteht die Möglichkeit, die Bewegungen der User als „Film“ anzuschauen. Idealerweise sind diese „Filme“ segmentierbar, so dass man nur eine kleine Gruppe spezifischer Nutzer, die bestimmte Bedingungen erfüllen, analysieren kann.

Bild 2.4 Maustracking Heatmap

Des Weiteren gibt es Tools, die anhand von Statistiken, Algorithmen und berechneten Methoden Vorhersagen machen, welche Bereiche auf einer Internetseite für die User am auffälligsten sind. Hier sind beispielsweise die Unternehmen Eyequant oder Attention Wizard zu nennen. Hier bekommt man Vorhersagen angezeigt, welche Bereiche innerhalb der eigenen Seite vermutlich am stärksten von den Usern wahrgenommen werden. Inwiefern das am Ende der Realität entspricht und ob die User sich letztendlich auch so verhalten, wie es die Tools vorhergesagt haben, ist eine andere Frage – dennoch können diese Produkte wertvolle Erkenntnisse über mögliches Verhalten der User auf der Website bringen.

2.2.9 Online-Umfragen

An den genannten Beispielen lässt sich ermessen, dass Web Analytics ein weites Feld umfasst und schnell angrenzende Bereiche berührt. Ein gewisser Kenntnisstand der verschiedenen Disziplinen ist für einen guten Web-Analysten daher sinnvoll und hilfreich. Mehr dazu in Kapitel 17 (Google Analytics im Einsatz).

Ein weiterer angrenzender Bereich sind Umfragen. Jeder wird hin und wieder in der Fußgängerzone angesprochen, um an einer Umfrage teilzunehmen. Als Belohnung gibt es Süßigkeiten, ein bisschen Geld oder das jeweilige Produkt. Auch diese Methode ist relativ aufwändig, teuer und die Fallzahl ist recht gering. Es liegt daher nahe, Umfragen online durchzuführen. Dabei gilt es allerdings einiges zu beachten:

- Nie den User verärgern
Der User besucht Ihre Seite, weil er ein offensichtliches Interesse an den Produkten/Dienstleistungen/Inhalten hat, die Sie anbieten. Wollen Sie ihn wirklich verschrecken, indem Sie beim Betreten der Website ein Pop-up-Fenster aufklappen mit der Aufforderung, an einem Test teilzunehmen? Stellen Sie sich das mal offline vor. Sie betreten einen Laden, jemand hält Ihnen ein Schild mit einer Umfrageaufforderung vor die Nase und Sie können den Laden nur betreten, wenn Sie entweder an der Umfrage teilnehmen oder das Schild aktiv beiseiteschieben. Kein schönes Shopping-Erlebnis, weder offline noch online.

- Nicht zu viele Fragen
Insbesondere Marketing-Kollegen haben die Tendenz, zu viele Informationen abzufragen: „Wenn schon mal eine Umfrage gestartet wird, sollten wir auch noch dies und jenes fragen.“ Das ist meist keine gute Vorgehensweise. Je mehr der User ausfüllen muss, umso größer ist die Chance, dass er nicht beginnt bzw. die Befragung nicht vollständig durchführt. Weniger ist mehr!

- Incentivieren oder nicht?
Diese Frage ist schwer zu beantworten. Natürlich fördert eine Incentivierung die Teilnahme an einer Umfrage. Unter Umständen verfälscht sie aber auch das Ergebnis. Verlose ich eine Karibikkreuzfahrt, werden einige User sich mehrmals an der Umfrage beteiligen – allerdings nur mit dem Ziel, die Kreuzfahrt zu gewinnen und die Fragen eventuell nicht mehr wahrheitsgemäß oder aufmerksam zu beantworten. Keine Incentivierung hingegen kann dazu führen, dass die User nicht motiviert sind, die Fragen zu beantworten. Meist wird eine kleine Incentivierung ausgegeben, die beide Welten vereint.

- Weniger ist mehr!
Weniger ist mehr! Weniger ist mehr! Weniger ist mehr! Weniger ist mehr! Das ist der wichtigste Punkt, daher wiederhole ich ihn. In der Regel reichen drei bis vier Fragen aus. Sie wollen doch lediglich die Meinung Ihrer Kunden/Interessenten erfahren – wozu brauchen Sie dann deren E-Mail-Adresse, Telefonnummer, Interessen, Familienstand oder gar Einkommen? In 95 % der Umfragefälle sind diese Informationen absolut unnötig – und verhindern im Zweifel den Erfolg der Umfrage.

- Pop-Up am Ende
User sollen nicht verärgert werden, wenn sie die Seite betreten – Pop-Ups oder Pop-Unders sind allgemein alles andere als userfreundlich. Einzige, gerade noch akzeptable Einschränkung ist ein Pop-Up beim Verlassen der Seite. In dem Moment, in dem der User den Besuch auf der Seite beenden will, besteht die Möglichkeit, nachzuhaken:

- Sind Sie zufrieden mit Ihrem Besuch?

- Warum verlassen Sie diese Seite?

- Haben Sie gefunden, was Sie suchten?

- Was können wir besser machen?

Diese Informationen sollten ausreichen, um aussagekräftige Informationen zu erhalten – persönliche Daten, komplexe psychologische Gutachten für die Erstellung der Fragebögen sollten für eine Online-Umfrage nicht benutzt werden. Kurz, schnell und wenig ist der wahrscheinlich erfolgreichere Weg zu nutzbaren Daten.

Die Verknüpfung von Web-Analyse-Daten mit denen von Online-Umfragen kann sehr interessant sein, um weitere Erkenntnisse zu gewinnen.

Praxistipp:

Eines von vielen Produkten für Online-Umfragen ist Kampyle (www.kampyle.com). Dieses kostenpflichtige Produkt lässt eine Verbindung mit Google Analytics zu, d. h., über die bei Kampyle durchgeführten Umfragen können Sie Daten generieren, die dann in verschiedene Berichte bei Google Analytics einlaufen. Voraussetzung hierfür ist jedoch eine Lizenz von Kampyle (Silver: ab 249 US-Dollar monatlich) und die Installation einer Firefox-Erweiterung (Greasemonkey). Ohne diese Erweiterung funktioniert die Verknüpfung nicht.

Beim intensiven Umgang mit Web Analytics ergeben sich allerdings zwangsläufig Fragen, die kein Web-Analytics-Tool dieser Welt beantworten kann. Irgendwann erwartet man vom Anwender direkte Feedbacks oder entsprechende Antworten.

Feedback und Antworten bekommt man schnell und einfach über eine Online-Umfrage. Vergessen Sie aber auch nicht Ihre Kollegen, Freunde, Familie, Nachbarn. Fragen Sie sie. Sie haben alle eine Meinung und können ein wertvolles Feedback zu Ihrer Website geben. Je weniger internetaffin, desto besser. Befragen Sie fünf bis sechs Menschen aus Ihrem Umfeld und schon haben Sie einige aussagekräftige Antworten. Je mehr Leute Sie befragen, desto mehr flacht die Erkenntniskurve ab. Die größten Problemzonen innerhalb Ihrer Website finden Sie durch Umfeldtests recht einfach heraus. Probieren Sie es!

3 Technische Hintergründe

3.1 Unterschiedliche Datenerhebungsmethoden

Zum besseren Verständnis von Web Analytics und Google Analytics ist ein wenig Hintergrundwissen der technischen Funktionsweisen hilfreich. So fallen immer wieder Begriffe, die im Zusammenhang mit der Auswertung und Interpretation der Daten stehen. Das Internet ist komplex und technisch kompliziert – Web-Analytics-Tools versuchen, diese Komplexität in möglichst einfacher Form darzustellen. Dies ist kein einfaches Unterfangen und bedarf einiger Erläuterungen. So gibt es beispielsweise verschiedene technische Möglichkeiten, Daten für die Web-Analyse zu erheben. Ich gehe hier explizit nur auf die beiden gängigsten Methoden ein: Page Tagging und Log Files. Andere zurzeit verfügbare Techniken – beispielsweise Packet Sniffer und Web Beacons – sollen der Vollständigkeit halber genannt, aber nicht weiter ausgeführt werden, da es sich hier bisher um Nischenprodukte und -technologien handelt.

3.2 Log Files vs. Page Tagging

3.2.1 Log Files

In den Anfangsjahren von Web Analytics gab es ausschließlich die Log-File-Analyse. Dies hatte einen einfachen Grund: Log Files wurden und werden nach wie vor von jedem Webserver automatisch mitgeschrieben. (Fast) Jede Seite, die ein User im Internet abruft und betrachtet, wird von einem Webserver geladen, d. h., verschiedene Webserver verwalten mehrere – verschiedene – Websites, die unterschiedliche User auf ihren Computern darstellen können.

Diese Websites zu verwalten, heißt, dass der Webserver die unterschiedlichen Fragmente, aus denen eine Internetseite besteht, in Einzelteilen zur Verfügung stellt, bis sich im Browser des Users das vollständige Bild der Website zusammensetzt. Wenn man nun eine Seite abruft, protokolliert der Webserver diese Aktivität. Er schreibt genau mit, wann diese Seite abgerufen wurde, welche IP-Adresse sie angefragt hat und welche inhaltlichen Elemente genau übertragen wurden. Doch damit nicht genug. Es werden weitere Daten automatisch gespeichert, wann immer eine Seite im Web aufgerufen wird:

- Welche IP-Adresse hat die Seite angefordert?
Die IP-Adresse ist so etwas wie die Nummer der Verbindung des User-Browsers mit dem Internet. Diese kann immer identisch sein (feste IP) oder bei jeder Einwahl ins Internet wechseln (dynamische IP).

- Wann genau wurde der Aufruf gestartet?
Bei jeder übertragenen Aktion wird ein Zeitstempel vergeben, der die genaue Uhrzeit definiert.

- Was wurde abgerufen? Bilder? Text? Grafiken?
Eine Website besteht aus vielen Einzelteilen (Hits), die eine Webseite ergeben. Jeder Abruf eines Einzelteils wird protokolliert.

- Wurde die Seite komplett übertragen?
Es wird festgehalten, ob alle Einzelteile einer Seite übertragen oder der Ladevorgang evtl. abgebrochen wurde.

- Wie viel wurde übertragen?
Die Größe der Übertragung der gesamten Einzelteile (Anzahl Byte) wird aufgezeichnet.

- Von woher wurde diese Seite angefordert? Von welcher Internetseite also?
Es wird festgestellt, von welcher Internetseite und sogar von welchem Link der Abruf kam.

- Welcher Browser hat die Seite abgerufen?
Der Browser des Users teilt dem Webserver einige Daten mit und identifiziert sich beispielsweise als Firefox-12.0-Browser. Dies ist sinnvoll, weil sich die Darstellungsweisen in verschiedenen Browsern unterscheiden können und der Webserver daher wissen muss, wie er die Daten für eine vernünftige Darstellung übermittelt.

- Welches Betriebssystem hat die Seite abgerufen?
Das Betriebssystem wird bei einem Seitenabruf ebenfalls an den Webserver übergeben. Der Webserver protokolliert also, ob etwa ein Mac die Seite abgerufen hat oder ein Windows-Rechner mit Windows Vista.

Und so kann eine Log-File-Datei aussehen:

Listing 3.1 Log-File-Datei

183.121.143.32 - - [18/Mar/2003:08:04:22 +0200] "GET /images/logo.jpg HTTP/1.1"

200 512 "http://www.wikipedia.org/" Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; de-DE; rv:1.7.5)

183.121.143.32 - - [18/Mar/2003:08:05:03 +0200] "GET /images/bild.png HTTP/1.1"

200 805 "http://www.google.org/"

All diese Daten werden stetig und fortlaufend von jedem Webserver mitgeschrieben. Ihre Analyse vermittelt bereits höchst aufschlussreiche Erkenntnisse über den Erfolg von Websites und es gibt Website-Betreiber, die auf Log-File-Analysen schwören. Diverse teils kostenlose, teils kostenpflichtige Tools stehen Webmastern zur Verfügung.

Hier eine Auswahl kostenloser Log-Files-Programme:

- AWStats
- RRDtool
- W3Perl
- Webalizer
- uvm.

Unter den professionellen Web-Analytics-Anbietern haben sich mittlerweile fast alle von der reinen Log-File-Analyse entfernt und der Page-Tagging-Lösung zugewandt. Dennoch gibt es einige Vorteile, die die Auswertung von Log Files mit sich bringt. Hier eine kurze Auflistung:

- Historische Daten können einfach „reprocessed“ werden
Weil der Webserver die Log Files fortlaufend mitschreibt, lassen sich diese extrahieren und immer wieder neu anordnen und auswerten. Will man also historische, bereits erhobene Daten neu zusammenstellen, ist es recht unproblematisch, diese neu oder anders anzuordnen. Dadurch ergibt sich eine gewisse Flexibilität der Auswertungsmöglichkeiten historischer Daten.

- Keine Firewall-Problematik
Viele Unternehmen schützen ihre IT-Infrastruktur und firmeninternen Netzwerke, indem sie eine sogenannte Firewall zwischen Internet und Firmennetz errichten. Dies ist eine Sicherheitsmaßnahme und bedeutet, dass jeder Rechner einer Firma, der innerhalb dieser Firewall ist und Internetseiten aufrufen möchte, durch diese Firewall muss. Die Firewall überwacht den Datenverkehr anhand entsprechender Regeln. Wenn nun eine Internetseite von einem Webserver abgerufen wird, geschieht dies wie bei jedem anderen Rechner außerhalb der Firewall – der Webserver stellt die Einzelteile der Webseite zur Verfügung. Alles, was danach passiert, ist dem Webserver schlichtweg egal. Daher gibt es keine Probleme bei der Messung von Log Files bei Firewalls.

- Abgeschlossene Downloads können gemessen werden
Der Webserver stellt sämtliche Daten zur Verfügung, die man zur kompletten Darstellung einer Website benötigt. Dazu gehören auch Dokumente, die sich der User herunterladen kann, wie beispielsweise PDF-Dokumente, MP3s, Videos oder sonstige Scripte oder Dateien. Diese werden auf dem Webserver vorgehalten und bei Abruf durch einen User ausgeliefert. Die Log Files schreiben exakt mit, wann der Download begonnen und ob er abgeschlossen wurde. Besonders bei größeren Dateien oder Videos ist es interessant zu wissen, ob der User das Dokument vollständig heruntergeladen oder aufgrund der durch die Größe des Dokuments bedingten Ladedauer oder anderer technischer Probleme den Vorgang abgebrochen hat. Log Files verfügen über diese Informationen.

- Suchmaschinen-Bots/-Spider werden automatisch protokolliert
Suchmaschinen wie Google, Yahoo! oder Live indizieren viele Millionen Seiten des Internets – Tag und Nacht. Automatisiert „hangeln“ sich diese Robots (kurz: Bots) von Link zu Link und von Seite zu Seite, um zu protokollieren, welche Inhalte dargestellt sind, ob und was sich geändert hat, welche Links wohin führen usw. Vielfältige Informationen werden über diese Bots generiert, aufbereitet und als Suchergebnisse in den entsprechenden Suchmaschinen dargestellt. Die Bots rufen – technisch gesehen – Seiteninhalte des Webservers ab. Dies muss nicht die komplette Seite sein, doch werden zumindest mehrere Einzelteile fortlaufend von unterschiedlichen Bots abgerufen, was Traffic auf dem Webserver verursacht, den die Log Files darstellen. Es kann interessant sein herauszufinden, welche Bots wann die eigenen Seiten „gescannt“ haben, und diese Informationen auszuwerten. Hieraus kann man evtl. Rückschlüsse auf die Beliebtheit seiner Seite bei den großen Suchmaschinen ziehen.

- Die Abrufe mobiler Endgeräte werden automatisch getrackt
Mobile Endgeräte – oder auch Handys – verfügen zunehmend über Applikationen, mit denen sich Internetseiten aufrufen lassen. Das iPhone ist ein schönes Beispiel dafür, wie das Surfen im Internet Spaß machen kann und die Seiten vernünftig dargestellt werden. Der Trend zur mobilen Internetkommunikation – seit langem angekündigt – verstärkt sich zusehends. Von einem Handy aufgerufene Internetseiten müssen ebenfalls von einem Webserver ausgeliefert werden, wie wenn die Seite von einem Desktop-Computer oder Notebook aus aufgerufen wird. Da auch Browser- und Betriebssystemdaten an den Webserver übertragen werden, kann in den Log Files abgelesen werden, welche Handy-Typen welche Internetseiten aufgerufen haben. Hierdurch lässt sich im Zeitverlauf die Wichtigkeit dieser Endgeräte analysieren und darstellen.

Doch hat die Log-File-Analyse auch ihre Nachteile – die für die Vormachtstellung der Page-Tagging-Lösung sorgten:

- Proxy und Caching-Probleme
Die wahrscheinlich am meisten genutzte Funktion eines Browsers ist die „Zurücktaste“ links oben: Die zuletzt betrachtete Seite wird dem User erneut dargestellt. Die Kapazität der Internetleitungen ist begrenzt und so versucht man, die Datenströme so gering wie möglich zu halten. Daher speichert der Browser in seiner Standardkonfiguration Inhalte der zuvor betrachteten Seite im sogenannten Cache-Speicher auf dem Computer des Users. Betätigt man dann die „Zurücktaste“, wird die Seite nicht vom Webserver, auf dem sie liegt, abgerufen, sondern aus dem Cache – also lokal, vom Computer des Nutzers. Der User speichert sozusagen einige Seiten lokal auf seinem Rechner – eine Verbindung zum Internet ist für den Aufruf der dort gespeicherten Seiten nicht notwendig. Dies ist auch von Vorteil, wenn der User über eine langsame Internetverbindung verfügt, weil er die Inhalte der vorher betrachteten Seiten nicht neu abrufen muss.

Proxy-Server übernehmen eine ähnliche Funktion wie der Cache-Speicher einzelner User. Nur sind Proxy-Server größer und kommen vornehmlich in Firmen zum Einsatz. Sämtliche Mitarbeiter eines großen Firmenstandorts gehen beispielsweise über einen gemeinsamen Proxy-Server in das Internet. Dieser speichert für eine gewisse Zeit die aus dem Firmennetz besuchten Webseiten der angehängten Computer und gibt diese bei erneutem Aufruf aus dem eigenen Proxy-Cache wieder. So muss der Proxy-Server keine neue Verbindung zum Webserver, auf dem die Seite liegt, aufbauen.

Client-Caches und serverseitige Proxy-Caches haben für die Log-File-Analyse einen entscheidenden Nachteil: Weil die Seite nicht vom Webserver aufgerufen wird, können auch keine Log-File-Daten protokolliert werden. Für den Webserver findet kein Aufruf statt. Dies ist vor allem deswegen ein großer Nachteil, weil die Zurücktaste des Browsers sehr häufig genutzt wird (achten Sie mal auf Ihr eigenes Surfverhalten) und auch Proxy-Server sehr weit verbreitet sind. Eine akkurate Messung der wirklichen Traffic-Zahlen kann so nicht stattfinden.

- Kein Event Tracking möglich
In den letzten Jahren hat sich das Web 2.0 immer weiter verbreitet. Web-2.0-Elemente sind neben User Generated Content (die Inhalte werden nicht mehr zwangsläufig vom Seitenbetreiber zur Verfügung gestellt, sondern von der Masse der Nutzer selbst erstellt und den anderen Nutzern zugänglich gemacht) auch Applikationen wie Ajax, Video oder Widgets. Mit Ajax beispielsweise können mehrere Aktionen des Users innerhalb einer Website durchgeführt werden, ohne dass ein neuer Seitenaufruf generiert wird, d. h., der User interagiert mit der Seite – Serverabrufe im herkömmlichen Sinne finden allerdings nicht statt und somit auch keine Eintragungen in die Log Files. Durch diese neuen Technologien gibt es keine herkömmlichen Seitenaufrufe mehr, was die Darstellbarkeit und Vergleichbarkeit des Erfolgs von Internetseiten erschwert.

- Datenspeicherung und Datenhandling obliegen dem Site-Betreiber
Log Files werden automatisiert vom Webserver, auf dem die Website gespeichert ist, mitgeschrieben. Die anfallenden Daten können bei großem Traffic-Volumen beträchtliche Speicherkapazitäten in Anspruch nehmen. Schließlich generiert jeder Seitenaufruf (egal, ob von realen Usern oder von Suchmaschinen-Bots) zu speichernde Daten. Diese Speicherkapazitäten müssen vom Webserver-Betreiber vorgehalten und ggf. ausgebaut werden. D. h.: Je erfolgreicher der Internetauftritt wird, desto mehr Kapazitäten müssen bereitgehalten werden, um die entstehenden Log Files speichern zu können. Neben dem Speichern müssen die Daten auch noch aufbereitet werden. Wie am Beispiel der Log Files (siehe Listing 3.1) dargestellt, sind die Daten in der Rohversion recht unleserlich. Um sie in Grafiken – Balkendiagrammen, Kuchencharts – oder anschaulichen Tabellen darstellbar zu machen, müssen die Daten aufbereitet bzw. neu angeordnet werden. Diese Arbeit übernimmt in der Regel eine Software, doch gilt es die Daten einzupflegen, was einen zusätzlichen Aufwand für den Betreiber von Internetseiten bzw. Webservern bedeutet.

- Updates müssen selbst durchgeführt werden
Weil die protokollierten Log Files bei dem Webserver-Betreiber gespeichert und unter Umständen weiterverarbeitet werden, muss man eventuelle Updates selbst durchführen. Dies beinhaltet sowohl die datenverarbeitende Software als auch die Updates des Webservers selbst. Dem Webserver-Betreiber obliegt die Verantwortung vernünftig handhabbarer und analysierbarer Daten, was regelmäßige Updates sicherstellen müssen.

All diese Nachteile sind eklatant und können die Vorteile nicht aufwiegen. Der Traffic soll möglichst realistisch dargestellt werden, was unter den gegebenen Umständen nicht möglich ist, da es meist zu einer zu niedrigen Zählung kommt. Diese Probleme können unter Umständen mit einigen Tricks umgangen werden. Dennoch bleiben viele Nachteile, die dazu geführt haben, dass sich das Page Tagging bis heute weitestgehend im Web-Analytics-Umfeld durchgesetzt hat.

3.2.2 Page Tagging

Die Page-Tagging-Lösung hat als Grundlage den Einbau eines (meist) JavaScript-Codes auf jeder einzelnen Seite des zu messenden Webauftritts. Bei Google Analytics sieht dieser Code beispielsweise folgendermaßen aus:

Listing 3.2 Google-Analytics-Tracking-Code

<script type="text/javascript">

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-xxxxx-yy']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Wenn dieser Code im Quelltext der Seiten eingebaut ist, wird er jedes Mal aufgerufen, sobald die Seite geladen wird. Besucht also ein User diese Seite, wird der JavaScript-Befehl ausgeführt. Dies führt zu einer Kommunikation zwischen dem eingebauten Code und dem Anbieter dieses Codes. In der Regel ist der Anbieter ein sogenannter Application Service Provider (ASP), d. h., der Website-Betreiber implementiert den Code auf seinen Seiten – gespeichert werden die erhobenen Daten allerdings extern beim Tool-Anbieter. Es muss also eine Verbindung zwischen Code und Anbieter hergestellt werden.

Bild 3.1 ASP-Modell

Wie funktioniert dies nun bei Google Analytics?

Wird der Google-Analytics-Tracking-Code (GATC) ausgeführt, weil ein User eine Webseite besucht, auf der der GATC korrekt eingebunden ist, werden Cookies auf dem Computer des Besuchers gespeichert (mehr dazu in Kapitel 3.3). Der GATC wird initialisiert und erhebt Daten über die Domain, auf der der Code eingebunden ist – Informationen, die sich in den gesetzten Cookies befinden – und protokolliert die Eigenschaften des verwendeten Browsers, die Referrer, Seiteninformationen etc. Sobald dieser Schritt ausgeführt ist, fragt der GATC ein 1 x 1 großes Pixelbild von den Google-Analytics-Servern ab, das sogenannte __utm.gif (namentlich ein Relikt aus alten Zeiten: utm steht für Urchin Tracking Monitor und beinhaltet den Namen des von Google übernommenen Unternehmens Urchin). An diese Anfrage werden die verschiedenen erhobenen Daten angehängt und an die Google-Analytics-Server übertragen. Hier werden diese Anfragen mitsamt den angehängten Parametern gesammelt und entsprechend den individuellen Google-Analytics-IDs zugeordnet, aufbereitet und so verarbeitet, dass sie sich in den Berichten darstellen lassen.

Die __utm.gif-Anfrage kann beispielsweise folgendermaßen aussehen:

Listing 3.3 utm GIF Request
http://www.google-analytics.com/__utm.gif?utmwv=4.3&utmn=825952579&utmhn=www.timoaden.de&utmcs=UTF-8&utmsr=
1680x1050&utmsc=32-bit&utmul=de&utmje=1&utmfl=10.0%20r12&utmhid=262309566&utmr=-&utmp=/&utmac=UA-31169-20&utmcc=__utma%3D155225790.474210293868038300.1224142494.1230247239.1230487040.159%3B%2B__utmz%3D155225790.1229868889.141.8.utmcsr%3Dgoogle%7Cutmccn%3D(organic)%7Cutmcmd%3Dorganic%7Cutmctr%3Dweb%2520analytics%2520inside%2520jahresr%25C3%25BCckblick%3B%2B__utmv%3D155225790.utmcsr%253Dgoogle%257Cutmccn%253D(organic)%257Cutmcmd%253Dorganic%257Cutmctr%253Dweb%253B%3B

GET /__utm.gif?utmwv=4.3&utmn=825952579&utmhn=www.timoaden.de&utmcs=UTF-8&utmsr=
1680x1050&utmsc=32-bit&utmul=de&utmje=

1&utmfl=10.0%20r12&utmhid=262309566&utmr=-&utmp=/&utmac=UA-31169-20&utmcc=__utma%3D155225790.474210293868038300.1224142494.1230247239.1230487040.159%3B%2B__utmz%3D155225790.1229868889.141.8.utmcsr%3Dgoogle%7Cutmccn%3D(organic)%7Cutmcmd%3Dorganic%7Cutmctr%3Dweb%2520analytics%2520inside%2520jahresr%25C3%25BCckblick%3B%2B__utmv%3D155225790.utmcsr%253Dgoogle%257Cutmccn%253D(organic)%257Cutmcmd%253Dorganic%257Cutmctr%253Dweb%253B%3B HTTP/1.1

Host: www.google-analytics.com

User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.0; de; rv:1.9.0.5) Gecko/2008120122 Firefox/3.0.5

Accept: image/png,image/*;q=0.8,*/*;q=0.5

Accept-Language: de-de,de;q=0.8,en-us;q=0.5,en;q=0.3

Accept-Encoding: gzip,deflate

Accept-Charset: ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.7

Keep-Alive: 300

Connection: keep-alive

Referer: http://www.timoaden.de/

HTTP/1.x 200 OK

Pragma: no-cache

Cache-Control: private, no-cache, no-cache="Set-Cookie", proxy-revalidate

Expires: Fri, 04 Aug 1978 12:00:00 GMT

Content-Type: image/gif

Last-Modified: Fri, 02 Nov 2007 00:36:01 GMT

Date: Sun, 28 Dec 2008 17:58:57 GMT

Server: ucfe

Content-Length: 35

Diese Daten werden mit der Anfrage übergeben:

- Eigenschaften des Browsers und Rechners des Besuchers
Beispielsweise Firefox, Internet Explorer, Chrome, Windows, iOS

- Informationen über den Besucher
Beispielsweise Herkunft aus Deutschland, zweiter Besuch auf der Seite

- Kampagneninformationen
Beispielsweise: User kam über einen Suchbegriff bei Google.

- Seiteninformationen
Beispielsweise URL der aufgerufenen Seite, Page Title der aufgerufenen Seite

- E-Commerce-Informationen
Beispielsweise gekaufte Produkte, Produktpreis, Anzahl der gekauften Produkte

Eine vollständige Auflistung der übergebenen Informationen und der entsprechenden Variablen finden Sie in Tabelle 3.1 – viele der hier aufgeführten Abkürzungen finden Sie in dem Listing 3.3, der Darstellung eines utm GIF Requests wieder.

Tabelle 3.1 GIF Request Parameter

Variable

Beschreibung

Utmac

Analytics Konto-ID

Utmcc

Dieser Parameter sendet die von der Seite angeforderten Cookies.

Utmcn

Startet eine neue Kampagnen-Session. Es existiert entweder utmcn oder utmcr. Kampagnen-Tracking-Daten werden verändert, es wird aber keine neue Session angefangen.

Utmcr

Zählt einen neuen Besuch über eine Kampagne, wirkt in Verknüpfung mit utmcc.

Utme

Ereignis-Tracking-Parameter

Utmcs

Spracheinstellung des Browsers

Utmdt

Seitentitel

Utmfl

Flash-Version

Utmhn

Hostname

Utmipc

ProduktID (SKU)

Utmipn

Produktname

Utmipr

Produktpreis

Utmiqt

Anzahl der Produkte

Utmiva

Produktvariationen

Utmje

Java-Akzeptanz

Utmn

Einzigartige ID pro GIF Request

Utmp

Seitenabruf (URI)

Utmr

URL

Utmsc

Bildschirmfarben

Utmsr

Bildschirmauflösung

Utmt

Variable für Ereignisse, Transaktionen, Items und benutzerdefinierte Variablen

Utmci

Stadt der Rechnungsanschrift

Utmco

Land der Rechnungsanschrift

Utmtid

OrderID

Utmtrg

Region der Rechnungsanschrift

Utmtsp

Frachtkosten

Utmtst

Affiliation

Utmtto

Total-Preis

Utmttx

Steuern

Utmul

Browser-Spracheinstellung

Utmwv

Tracking-Code-Version

aip

Wenn aip=1, dann ist die IP-Adressen-Anonymisierung aktiviert

Im Grunde funktionieren die meisten gängigen Web-Analytics-Tools ähnlich. Die Page-Tagging-Lösung hat sich mittlerweile durchgesetzt und bietet viele Vorteile (die weitestgehend den Nachteilen der Log-File-Analyse entsprechen):

- Caching- und Proxy-Probleme werden ignoriert
Bei der Navigation über die Zurücktaste des Browsers wird der Tracking-Code jedes Mal erneut ausgeführt, d. h., es findet jedes Mal eine Kommunikation mit den Servern des Tool-Anbieters statt, was zur Folge hat, dass Daten erhoben werden können. Eine Ausführung des Codes wird sozusagen mit jedem Seitenaufruf erzwungen. Daher stellen Caches oder auch Proxys für die Page-Tagging-Lösung kein Problem dar, was zur Folge hat, dass die erhobenen Daten akkurater als Log Files sind.

- Event Tracking möglich
Weil der Tracking-Code in den Quelltext der jeweiligen Seite eingebaut wird, besteht die Möglichkeit, auch Events zu messen, die ausschließlich im Browser des Users stattfinden. So können die bereits beschriebenen Web-2.0-Methoden sowie Flash- und Ajax-Applikationen mit der Page-Tagging-Lösung erhoben werden.

- E-Commerce-Datenübermittlung möglich
Durch den Pixelaufruf lassen sich auch E-Commerce-Daten an die Web-Analytics-Server übergeben. Demnach kann man die wirklichen Käufe eines Users messen, in aggregierter, anonymisierter Form darstellen und mit anderen erhobenen Daten in Verbindung bringen.

- Erhebung der Daten (nahezu) in Echtzeit
Die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Daten hängt unter anderem von den Serverkapazitäten des Tool-Anbieters ab. Theoretisch können die Daten nahezu in realer Geschwindigkeit erhoben, verarbeitet und in den Berichten präsentiert werden. Die Darstellung der Daten in Google Analytics erfolgt in der Regel in deutlich weniger als einer Stunde. Die Berichte innerhalb der Live-Reports sind hingegen sogar in Real-Time.

- Automatisierte Updates
Weil der eingebaute Tracking-Code mit den Servern des Tool-Anbieters kommuniziert und der Pixel von dort gesendet wird, können Updates automatisch erfolgen. Ist der Code also einmal eingebaut, kann der Tool-Anbieter sein Programm ohne Anpassungen durch den Website-Betreiber optimieren.

- Automatisierte Datenspeicherung
Die erhobenen Daten werden an die Server des Tool-Anbieters übermittelt und dort aufbereitet und gespeichert. Der Tool-Anbieter hat dafür zu sorgen, dass genügend Serverkapazitäten zur Verfügung stehen. Der Website-Betreiber selbst muss keine Serverleistungen zur Verfügung stellen und sich nicht um das Handling der Daten kümmern. Dies geschieht alles auf Seiten des Tool-Anbieters.

Doch auch die Page-Tagging-Methode ist nicht perfekt und hat Nachteile, die im Wesentlichen den Vorteilen der Log-File-Analyse entsprechen:

- Firewalls
Firewalls können unter Umständen dafür sorgen, dass Fehlermeldungen erscheinen, wenn der Tracking-Code ausgeführt werden soll. Unter Umständen kann der Code auch gar nicht ausgeführt werden, so dass sich diese Daten dann nicht erheben lassen.

- Abgeschlossene Downloads können nicht erhoben werden
Es ist zwar möglich zu messen, wie viele User den Download eines Dokuments angefragt haben, doch ist es nicht möglich darzustellen, ob dieser auch beendet oder der Prozess vorzeitig abgebrochen wurde. Lediglich der Download-Request kann gezählt werden, nicht jedoch der Download-Prozess.

- Suchmaschinenbots-Anfragen werden nicht erhoben
Die Bots der Suchmaschinen können in den meisten Fällen die JavaScript-Tracking-Codes nicht ausführen, d. h., sie werden ignoriert. Dieser Nachteil kann auch ein Vorteil sein. So werden ausschließlich richtige User (bzw. Browser) protokolliert und keine automatisierten Maschinen. Es muss auch keine Trennung zwischen automatisiertem und wirklichem Traffic stattfinden.

- Implementierungsfehler führen zu falschen Daten
Ein Web-Analytics-Tool, das auf der Page-Tagging-Lösung basiert, kann lediglich die über den eingebauten Tracking-Code erhobenen Daten darstellen. Wurde der Code nicht auf allen Seiten oder nicht korrekt eingebaut, werden die Daten von vornherein falsch protokolliert und aufbereitet (trash in – trash out). Ist dies der Fall, lassen sich die falschen Daten nicht mehr ändern. Einmal falsch erhobene Daten kann man im Nachhinein nicht mehr verändern. Ein von Anfang an korrekter Einbau ist daher sinnvoll.

Ein weiterer Nachteil kann ein geringfügig verlangsamter Seitenaufbau sein. Dadurch, dass zusätzliche Code-Zeilen dem Quelltext der Seite hinzugefügt werden, wird dieser länger und damit auch „schwerer“. Jede Zeile zusätzlicher Text verlangsamt den Seitenaufbau – so auch der Web-Analyse-Code. Da die Geschwindigkeit des Seitenaufbaus wie bereits beschrieben ein Ranking-Faktor für die Google-Suchergebnisseite ist, hat Google Analytics vor einiger Zeit den Tracking-Code aktualisiert. Der asynchrone Tracking-Code ist mittlerweile der einzig verfügbare Code, dessen Funktionsweise im Kapitel 6.1 noch näher beschrieben wird.

3.3 Cookies

Im vorigen Kapitel wurden Cookies bereits kurz erwähnt. Cookies (oder auch HTTP-Cookie) sind kleine Dateien, die auf dem Computer des Users gespeichert werden. Diese Dateien gehören zum genutzten Browser (Firefox, Internet Explorer, Google Chrome etc.) und können von bestimmten Webservern abgerufen und ausgelesen werden. Cookies haben in der Öffentlichkeit nicht immer ein gutes Image. Aus der Web-Analyse sind sie zurzeit allerdings nicht wegzudenken, denn viele der aus den erhobenen Daten erstellten Berichte basieren auf Daten, die sich nur mit Hilfe von Cookies darstellen lassen. Cookies bieten folgende Vorteile:

- Erkennung unterschiedlicher Besucher

- Zusammenführung von mehreren Seitenaufrufen zu einem Besuch eines Besuchers

- Wiedererkennung von Besuchern

- Verknüpfung bestehender Daten voriger Besuche mit folgenden Besuchen eines Besuchers

Entgegen der Meinung vieler identifizieren Cookies keine Menschen. Cookies definieren sich über eine Kombination aus Browser, Computer und Web-Analytics-Konto-ID und identifizieren daher eher Rechner bzw. sogar nur Browser als Individuen.

Beispiel:

Ein User besucht während der Arbeitszeit mit seinem Firmencomputer eine Reiseseite, um sich über eine Reise nach Mallorca zu informieren. Der Firmenrechner erhält die entsprechenden Cookies und kennzeichnet den Besucher. Später am Abend bucht derselbe User, nach Rücksprache mit seiner Familie, die Reise auf dem Familiencomputer. Angenommen, der User war mit dem Familiencomputer vorher noch nie auf der Seite, dann wird er aus Sicht eines Web-Analytics-Tools als erstmaliger Besucher wahrgenommen – obwohl er mit einem anderen Rechner bereits die Seite besuchte. Benutzt der User auf einem Computer zwei unterschiedliche Browser, wird er gleichzeitig als zwei unterschiedliche Besucher in einem Web-Analytics-Tool gezählt.

Ähnlich verhält es sich, wenn der Familiencomputer von mehreren Familienmitgliedern genutzt wird. Dann lässt sich dieser Rechner nur als ein Rechner identifizieren – die Cookies können nicht feststellen, welches Familienmitglied gerade vor dem Bildschirm sitzt.

Werden nun innerhalb der Familie unterschiedliche Browser genutzt, ist eine Identifizierung einzelner Menschen nahezu unmöglich.

Ich will allerdings nicht verschweigen, dass der Gebrauch von Cookies auch fragwürdig sein kann und in der Vergangenheit sicher auch personenbezogene Daten erhoben wurden (professionelle Web-Analytics-Tools schließe ich hier allerdings aus).

Üblicherweise akzeptieren Browser ein Minimum von 300 Cookies insgesamt, wobei 20 Cookies per Domain mindestens zugelassen sind.

Information:

Ebenso wie das Thema Datenschutz wird auch über Cookies gern diskutiert. Ende 2009 wurde von der EU eine neue Richtlinie herausgegeben, die sich mit der Cookie-Thematik beschäftigt. Diese Richtlinie ist für Nicht-Juristen wieder mal nicht leicht verständlich und vielfältig interpretierbar. Hier ein Absatz aus der Richtlinie:

Ausnahmen von der Informationspflicht und der Einräumung des Rechts auf Ablehnung sollten auf jene Situationen beschränkt sein, in denen die technische Speicherung oder der Zugriff unverzichtbar sind, um die Nutzung eines vom Teilnehmer oder Nutzer ausdrücklich angeforderten Dienstes zu ermöglichen.

Hierdurch lässt sich, je nachdem, mit wem man diskutiert, in verschiedene Richtungen argumentieren, und richtig schlau wird man am Ende doch nicht. Welche Bedeutung hat dieser Absatz aber nun für die Web-Analyse? Für die Beantwortung dieser Frage ist ein Absatz in dieser Richtlinie zuständig:

Wenn es technisch durchführbar und wirksam ist, kann die Einwilligung des Nutzers zur Verarbeitung im Einklang mit den entsprechenden Bestimmungen der Richtlinie 95/46/EG über die Handhabung der entsprechenden Einstellungen eines Browsers oder einer anderen Anwendung ausgedrückt werden.

Dies kann so interpretiert werden, dass die Browsereinstellungen dafür Sorge tragen, ob man als User Cookies akzeptiert oder eben nicht. Es reicht also aus, seinen Browser entsprechend zu konfigurieren, und man überlässt damit dem User die Wahl, wie er mit Cookies umgehen will. Wenn dies die richtige Interpretation ist, bedeutet es, dass sich Web-Analyse-Tool-Anbieter wie auch Website-Betreiber zunächst keine Sorgen um die weitere Verwendung von Cookies machen müssen.

Die EU-Cookie-Richtlinie oder auch E-Privacy-Direktive sollte eigentlich innerhalb Europas bis zum Mai 2011 umgesetzt worden sein. Bislang hat jedoch kein Land eine entsprechende Umsetzung durchgeführt – auch in Deutschland wird nach wie vor darüber verhandelt bzw. debattiert. England war kurz davor die Richtlinie in eigene Gesetze umzusetzen, im letzten Moment konnte dies jedoch verhindert werden. Da davon auszugehen ist, dass diese Thematik immer mal wieder aufkocht, werden auch die Diskussionen um Cookies und deren Anwendungen im Zusammenhang mit Web-Analyse nicht verstummen.

Dieser Absatz ist juristisch nicht geprüft und stellt lediglich meine Meinung dar.

Es gibt zwei unterschiedliche Ausführungen von Cookies (auf weitere Cookie-Arten wie beispielsweise Flash-Cookies gehe ich hier nicht weiter ein):

- 1st Party Cookies

- 3rd Party Cookies

1st Party Cookies werden von der Domain auf dem Rechner des Users gesetzt, die er gerade besucht.

Beispiel 1st Party Cookie:

Ein User besucht die Seite www.domainA.de (Bild 3.2, Nummer 1) und schaut sich anschließend die vorhandenen Cookies in seinem Browser an. Er wird (mindestens) einen Cookie finden, den www.domainA.de setzte (Bild 3.2, Nummer 2).

Bild 3.2 First-Party-Cookie-Darstellung

3rd Party Cookies werden von einer anderen Domain als der soeben besuchten auf den Rechner des Users gesetzt.

Beispiel 3rd Party Cookie:

Ein User besucht die Seite www.domainA.de(Bild 3.3, Nummer 1) und schaut sich hinterher die vorhandenen Cookies in seinem Browser an. Er sieht (mindestens) einen Cookie, der nicht (!) von www.domainA.de, sondern von www.domainB.de (Bild 3.3 Nummer 2) stammt, den beispielsweise ein Werbenetzwerk-Adserver-Anbieter wie Doubleclick, Mediaplex oder Adtech gesetzt hat.

Bild 3.3 Third-Party-Cookie-Darstellung

Im zweiten Beispiel wird sich der User eventuell über den „fremden“ www.domainB.de-Cookie wundern. Schließlich war er noch nie auf www.domainB.de – dennoch sind Cookies auf dem Rechner gespeichert. Es besteht nun die Chance, dass der User diesen „fremden“ Cookie löscht oder seine Browsereinstellungen so ändert, dass 3rd Party Cookies von vornherein nicht akzeptiert werden.

1st Party Cookies genießen ein höheres Vertrauen und werden deutlich seltener von Usern geblockt. Zudem funktionieren einige Seiten und Funktionalitäten im Internet nicht richtig, wenn keine 1st Party Cookies akzeptiert werden. So kann eine persönliche Begrüßung ohne 1st Party Cookies nicht stattfinden und in manchen Fällen kann es auch beim Online Banking ohne die Akzeptanz von 1st Party Cookies zu Problemen kommen.

Cookies können nur von der Domain ausgelesen werden, die sie auch auf dem Rechner des Users gesetzt hat. Daher benutzen Werbenetzwerke Adserver, die 3rd Party Cookies auf dem Rechner der User platzieren. Über diese Cookies können User über verschiedene Domains hinweg nachverfolgt, Profile erstellt und Behavioural Targeting durchgeführt werden.

1st Party Cookies sind domaingebunden, was zu Schwierigkeiten führen kann, wenn sich die eigene Website über verschiedene Domains erstreckt (beispielsweise einen ausgelagerten Bezahlprozess auf einer anderen Domain).

Google Analytics benutzt 1st Party Cookies für die Erhebung der Daten. Es werden zwar durch die Benutzung von Google Analytics verschiedene Cookies auf dem Rechner des Users gesetzt, doch sind diese als 1st Party Cookie der besuchten Seite gekennzeichnet, d. h., kein anderer Anbieter kann die gesetzten Cookies auslesen.

Google Analytics erhebt keine personenbezogenen Daten – und entsprechend der Nutzungsbedingungen von Google Analytics ist es auch nicht erlaubt, personenbezogene Daten mit Google Analytics zu erheben bzw. diese mit Hilfe von Google Analytics zu verknüpfen.

Durch die Nutzung von Google Analytics werden mehrere Cookies mit unterschiedlichen Aufgaben gesetzt.

3.3.1 __utma – der Wiedererkennungs-Cookie

Der __utma-Cookie identifiziert absolut eindeutige Besucher. Sobald ein User eine Seite aufruft, auf der er noch nie zuvor war, und dort Google Analytics implementiert ist, wird der __utma-Cookie gesetzt. Dieser enthält eine einzigartige ID, die ihn bei Folgebesuchen wiedererkennt. Bei jedem weiteren Seitenaufruf wird der Cookie aktualisiert. Die Laufzeit des __utma-Cookies beträgt zwei Jahre – diese Laufzeit beginnt von Neuem, sobald ein Update erfolgt, er also erneut die Seite betritt. Das heißt, ein User kann zwei Jahre lang als wiederkehrender Besucher erkannt werden. Die Wiedererkennung kann natürlich nur erfolgen, sofern der Cookie zwischendurch nicht gelöscht wurde.

In Bild 3.4 sehen Sie, wie der __utma-Cookie aussieht, nachdem ich meinen Blog besucht habe:

Bild 3.4 utma-Cookie

Der Inhalt stellt die individuelle ID dar, Domain kennzeichnet die Domain, die den Cookie gesetzt hat (in diesem Falle mein Blog), und die Laufzeit des Cookies beträgt zwei Jahre.

Der __utma-Cookie wird auch als persistenter Cookie bezeichnet, da er wie gesagt über eine Laufzeit von zwei Jahren gültig ist.

Doch was heißen nun die ganzen Zahlen innerhalb des Cookies?

utma=155225790.3816962641340848600.1233925692.1234455366.

1234478974.13

Werden die Zahlen entschlüsselt und als Text dargestellt, ergibt sich folgendes Bild:

utma= DomainHash.BesucherID.ersterBesuch.letzterBesuch.

aktuellerBesuch.AznahlBesuche

Dabei haben die einzelnen Bestandsteile des Cookies ganz bestimmte Aufgaben:

- DomainHash
Diese Nummer ist abhängig von der jeweiligen Domain und sorgt dafür, dass der Cookie, und damit auch der entsprechende Besuch nur dieser dazugehörigen Domain zugeordnet werden kann. Die Default-Einstellungen innerhalb von Google Analytics sorgen dafür, dass jede Domain einen individuellen Besuch erhält – auch dann, wenn diese Domains thematisch eigentlich zusammengehören. Durch eine Individualisierung des Tracking-Codes kann die DomainHash-Funktion aufgehoben werden und Besuche können auch domainübergreifend getrackt werden.

- BesucherID
Dies ist eine Zufallszahl, die vergeben wird, um den Besucher eindeutig zu kennzeichnen.

- Erster Besuch
Hinter dieser Zahl verbirgt sich der Unix-Zeitstempel (eine „Computerzeit“) für den ersten Besuch auf der Website. Es gibt für den Unix-Zeitstempel entsprechende Converter. So ist mein Geburtstag im Jahr 2013 unter folgendem Unix-Zeitstempel codiert: 1357387500

- Letzter Besuch
Diese Nummer stellt den Zeitpunkt des vorangegangenen Besuchs auf der Website dar – ebenfalls als Unix-Zeitstempel.

- Aktueller Besuch
Die Zeit des aktuellen Besuchs wird ebenfalls in dem utma-Cookie festgehalten. Hieraus kann errechnet werden, wie viel Zeit seit dem letzten Besuch vergangen ist.

- Anzahl Besuche
Ist ein Besuch auf der Website beendet und wird die gleiche Seite später erneut aufgerufen und damit ein weiterer Besuch gestartet, wird diese Zahl um eins hochgezählt. Im obigen Beispiel bin ich demnach zum dreizehnten Mal auf der Website.

3.3.2 __utmb / __utmc – die Sessioncookies

Diese beiden Cookies arbeiten zusammen und stellen die Dauer eines Besuchs fest. Per Default endet die Zählung eines Besuchs bei Google Analytics nach 30 Minuten Inaktivität oder wenn das Browserfenster oder der Browser geschlossen wird.

Der __utmb-Cookie wird gesetzt, sobald ein User eine Seite betritt, auf der der GATC eingebaut ist. Von diesem Moment an „zählt der Cookie“ einen 30-Minuten-Countdown und löscht sich danach selbstständig. Navigiert der Besucher allerdings innerhalb der 30 Minuten auf eine neue Seite des Angebots, wird der Cookie aktualisiert und die Zeitzählung beginnt erneut (ein Cookie ist nur eine Textdatei – in der Realität wird ein Timestamp gesetzt, der in Verknüpfung mit Google Analytics die Zählung übernimmt). So ergibt sich ein Besuch aus dem „Herunterzählen“ mehrerer 30-Minuten-Intervalle.

__utmc ist der Partner von __utmb, denn __utmc stellt fest, ob ein neuer Besuch innerhalb von 30 Minuten erfolgt ist oder nicht, und erlischt automatisch, sobald der User das Browserfenster schließt.

Beispiel:

Kommt ein User auf Ihre Seite, fängt der __utmb an, 30 Minuten rückwärts zu zählen, __utmc wird ebenfalls gesetzt. Nun schließt der User den Browser nach 5 Minuten, er ist allerdings 10 Minuten später schon wieder da. __utmb zählt dann immer noch die 30 Minuten rückwärts – schließlich löscht er sich erst nach 30 Minuten automatisch und hat also noch 15 Minuten übrig. Dennoch muss der zweite Besuch des Besuchers als zweiter Besuch gewertet werden (er war ja zwischendurch weg). Genau hierfür sorgt __utmc. Der erste __utmc-Cookie ist ja nicht mehr vorhanden, weil das Browserfenster geschlossen wurde. Beim zweiten Besuch des Users checkt __utmb, ob sein Partner __utmc noch da ist. Ist dies nicht der Fall, wird ein neuer Besuch registriert und _utmb beginnt erneut den 30-Minuten-Countdown.

Sowohl __utmb als auch __utmc werden als temporäre Cookies bezeichnet, weil sie sich nach kurzer Zeit selbstständig löschen.

Der __utmb-Cookie während eines Besuchs auf meinem Blog sieht wie in Bild 3.5 aus.

Bild 3.5 utmb-Cookie

Die Dauer eines Besuchs beträgt per Default 30 Minuten. Dies kann allerdings bei Bedarf angepasst werden (siehe Kapitel 6.11).

3.3.3 __utmv – der Segmentierungs-Cookie

Google Analytics kann User in einem Segment kennzeichnen. So ist beispielsweise denkbar, dass alle User, die sich registriert haben, nach ihrer Registrierung als „registrierte User“ erkannt werden – wie wenn jeder Kunde eines Supermarkts ein Schild um den Hals gehängt bekommt, auf dem „ich habe hier gekauft“ steht. Mit diesem virtuellen Schild navigieren die Kunden durch das Angebot und können daher sehr einfach von den Kunden unterschieden werden, die noch nicht gekauft haben (mehr dazu in Kapitel 6.15).

Diese Kennzeichnung der User erfolgt über den __utmv-Cookie. Allerdings wird der __utmv-Cookie nur dann gesetzt, wenn eine Kennzeichnung der User aktiviert ist. Ist dies nicht der Fall, wird kein __utmv-Cookie erstellt.

Bild 3.6 utmv-Cookie

Die Laufzeit des __utmv-Cookies beträgt zwei Jahre, so dass beispielsweise ein registrierter User zwei Jahre lang erkannt werden kann (es sei denn, er bekommt in der Zwischenzeit ein neues/anderes Schild umgehängt, nutzt einen neuen Browser oder erneuert sein Betriebssystem oder gar den kompletten Rechner), und ist somit persistent.

Zu beachten ist ferner, dass sich der __utmv-Cookie überschreibt, sobald der User eine neue Schwelle erreicht, an der man ihm ein anderes Schild um den Hals hängt. Es ist also nicht sinnvoll, diese Methode zu oft anzuwenden bzw. dieselbe benutzerdefinierte Variable auf Besucherebene mit derselben Identifikationsnummer, weil dann die Aussagekraft leiden würde. Idealerweise wird dieser Cookie in möglichst wenigen eindeutigen und sinnvollen Schritten vergeben.

3.3.4 __utmz – der Kampagnen-Cookie

Der __utmz-Cookie speichert Kampagnendaten. Kommt ein User über eine Suchmaschine, einen externen Link, eine Werbeanzeige, einen Link in einem Newsletter oder per Direkteingabe der URL oder Bookmark auf Ihre Seite, werden diese Informationen übergeben und im __utmz-Cookie gespeichert.

Mit jedem neuen Seitenaufruf wird der Kampagnen-Cookie aktualisiert. Die Laufzeit beträgt per Default sechs Monate (dies ist änderbar, siehe Kapitel 6.8), d. h., sechs Monate lang „trägt“ der User Kampagnendaten mit sich herum, die immer die letzte Quelle seines Besuchs beinhalten. Damit ist der __utmz-Cookie ebenfalls persistent.

In der folgenden Abbildung ist ein Kampagnen-Cookie dargestellt, der erzeugt wird, wenn ein User über einen Suchbegriff bei Google auf meiner Seite landet:

Bild 3.7 utmz-Cookie

Ebenso wie der utma-Cookie besteht auch der utmz-Cookies aus mehreren Variablen, die folgende Inhalte haben:

utmz=DomainHash.Zeitstempel.AnzahlSession.AnzahlKampagne.utmcsr.utmccn.utmcmd.utmctr

Hier die Bedeutung der jeweiligen Variablen im Einzelnen:

- Domain Hash
Diese Zahl ist identisch mit dem Domain Hash des utma-Cookies und kennzeichnet die entsprechende Domain.

- Zeitstempel
Diese Nummer ist ebenfalls ähnlich wie bei dem utma-Cookie ein Unix-Zeitstempel, der das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit darstellt.

- Anzahl Sessions
Hier wird die Anzahl der Sessions auf dieser Domain gezählt – diese Zahl entspricht der Anzahl aus dem utma-Cookie.

- Anzahl Kampagne
Diese Zahl wird immer dann hochgezählt, wenn der User über eine unterschiedliche Quelle auf die Website kam. Im obigen Beispiel habe ich die gleiche Domain (mein Blog) über drei unterschiedliche Quellen aufgerufen, war aber insgesamt 13 Mal auf der Website.

- Utmcsr
Diese Variable benennt die Quelle des Besuchs – in obigem Fall also Google.

- Utmccn
Diese Variable überträgt den Kampagnennamen – in diesem Falle organic.

- Umcmd
Über diese Variable wird das Medium gekennzeichnet – so handelt es sich wie hier beispielsweise um organic, in anderen Fällen um cpc, mail oder Ähnliches.

- Utmctr
Dies ist der Suchbegriff, über den der Besuch von einer Suchmaschine auf die Website gelangte.

Google Analytics nutzt mehrere Cookies, die unterschiedliche Aufgaben erfüllen und unterschiedliche Laufzeiten haben. Viele dieser Default-Einstellungen sind individuell anpassbar – wie dies funktioniert, wird in Kapitel 6 näher beschrieben.

Praxistipp:

Wenn Sie sich Ihre Cookies ansehen, stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie neben den hier aufgeführten utm-Cookies einen weiteren Cookie finden: den _utmx-Cookie. In diesem Fall sind Sie in einen Test geraten. Sie haben (ohne es zu wissen) eine Seite betreten, auf der ein durchgeführt wurde. Das frühere Tool Google-Website-Optimizer wurde mittlerweile eingestellt und in Google Analytics integriert. Die Testing-Funktionalität innerhalb von Google Analytics nutzt utmx-Cookies, um die User wiederzuerkennen, damit diese nicht permanent unterschiedliche Landing Pages angezeigt bekommen. Die gleiche Benennung (utm) ergibt sich daraus, dass der Website Optimizer auf der gleichen Technologie wie Google Analytics basiert. Daher tauchen hier viele Namen wieder auf, die Sie aus Google Analytics kennen.

4 Begriffserklärungen

4.1 Begriffe und Definitionen

Für ein grundlegendes Verständnis von Web Analytics bedarf es einiger Begriffserklärungen. Bei meiner Darstellung gehe ich nicht zu sehr in technische Details, sondern ich vermittle lediglich kurze Erklärungen zu gängigen Begriffen.

4.1.1 URL

URL steht für Uniform Resource Locator und beschreibt umgangssprachlich die Internetadresse. Letztendlich ist die URL das, was in der Adresszeile des Browsers steht, wenn man eine Webseite besucht.

Die URL setzt sich aus mehreren Bestandteilen zusammen:

Bild 4.1 Aufschlüsselung einer URL

Das Protokoll wird nach http, https oder ftp unterschieden. In der Web-Analyse sind meist nur http und https relevant. https steht für die sichere Übertragung von Daten im Internet (s = secure) und wird beim Online-Banking oder der Übertragung von Daten aus Formularen verwendet. Google setzte in der letzten Zeit verstärkt die sichere https-Variante ein. So wird mittlerweile eine Suche bei Google beispielsweise dann als https durchgeführt, sofern ein User mit seinem Google-Account eingeloggt ist. In nicht eingeloggtem Zustand wird die Suche wie bisher in http durchgeführt. Diese Unterscheidung hat Konsequenzen für die Übertragung von Referrer-Daten. Hierzu jedoch später weitere Details.

Der Hostname wird auch als Alias bezeichnet und besteht in den meisten Fällen aus den drei Buchstaben www.

Im Anschluss an den Hostname folgt die Domain, die sich aus Second-Level-Domain und Top-Level-Domain zusammensetzt. Second-Level-Domain ist der eigentliche Name der Seite, wie beispielsweise ebay, google oder amazon. Näher spezifiziert wird dieser durch die Top-Level-Domain, die in den meisten Fällen das Land kennzeichnet (auch wenn es mittlerweile viele andere Top-Level-Domains gibt und geben wird). Die bekanntesten Top-Level-Domains sind .com, .de, .org, .tv, .net.

Anstelle des Hostnamens, der Second-Level- und der Top-Level-Domain kann (in vielen Fällen) alternativ auch eine IP-Adresse stehen. In der Regel ist die Eingabe einer Domain allerdings einfacher und sie prägt sich vor allem besser ein.

Der Pfad innerhalb einer URL gibt die Verzeichnisstruktur an, in der das abgerufene Dokument auf dem Webserver liegt. Dies lässt sich mit einer Ordnerstruktur innerhalb des Explorers von Microsofts Betriebssystemen vergleichen. Am Ende des Pfads steht dann der Name des Dokuments oder der aktuell dargestellten Datei.

Im Anschluss an den Pfad und das Dokument gibt es oft weitere Parameter, die zusätzliche Informationen übertragen. Diese sogenannten Query-Parameter werden mit einem Fragezeichen von Domain, Pfad und Dokument getrennt. Gut sichtbar sind Query-Parameter meist bei Internetseiten, auf denen Funktionen oder Transaktionen ausgeführt werden können, wie etwa bei Reiseportalen, Autovermietungen etc. Hier werden die vom User ausgewählten Eingaben häufig mit Query-Parametern in der URL übertragen (http GET-Methode). Query-Parameter können URLs stark individualisieren und kryptisch aussehen lassen.

Der Anker ist vom Rest der URL durch ein Gittersymbol (#) getrennt. Des Öfteren besteht eine einzelne Webseite aus Text, der in verschiedene Abschnitte gegliedert ist. Wenn bereits am Anfang der Seite zu einem Textabschnitt weiter unten gesprungen werden kann, ohne dass die Seite neu geladen wird, geschieht dies durch einen Anker. Letztere sind sozusagen Referenzpunkte innerhalb eines Textes auf einer Seite, mit denen man z. B. ausuferndes Scrollen vermeiden kann. Alternativ lässt sich das Gittersymbol als Trennsymbol zwischen Stem- und Query-Parametern verwenden – und zwar dann, wenn das Fragezeichen, das sonst als Trennsymbol dient, umgangen werden soll.

Praxistipp:

In der Regel sollten Sie versuchen, einfach strukturierte URLs – selbst erklärende URLs – zu generieren. Hierfür gibt es zwei Hauptgründe:

- Search Engine Optimization (siehe Kapitel 2.2.1)

- und Usability (siehe Kapitel 2.2.8)

Suchmaschinen orientieren sich unter anderem an der URL. Dort nehmen sie jeden enthaltenen Begriff auf und lassen ihn in die Bewertung einer Website einfließen, die dann das Ranking in den Suchergebnissen bestimmt. Geriet der Suchmaschinenbot nun an eine ausgesprochen kryptische URL mit vielen dynamischen Parametern, Abkürzungen und internen IDs, ist es nicht leicht, diese Daten vernünftig zu nutzen.

Beispiel: Mit der URL www.beispiel.de/file3/cat878/ushcd.html können Sie weniger anfangen als mit www.beispiel.de/pauschalreise/mallorca/palma.html

Genauso verhält es sich mit der Usability. Den durchschnittlichen User kann eine kryptische URL unter Umständen verwirren. Eine gut strukturierte, selbst erklärende URL gibt ihm auf fremden Seiten Halt, Vertrauen und ein Gefühl von Sicherheit und Kontrolle.

Selbst erklärende URLs können einen großen Einfluss auf den Erfolg Ihrer Website haben. Es gibt verschiedene Methoden, kryptische URLs umzuschreiben – wenden Sie sich an Ihren Webmaster!

Google Analytics orientiert sich per Default an der URL. Eine gute Struktur der URL erleichtert in der Regel die Web-Analyse. Im Grunde lässt sich daraus eine Regel ableiten:

Ist eine Seite gut für SEO und Usability optimiert, ist man auch für die Web-Analyse gut vorbereitet!

4.1.2 URI

URI steht für Uniform Resource Identifier und ist jener Teil der URL, der nach der Domain angezeigt wird und den Pfad, das Dokument sowie sämtliche Query-Parameter beinhaltet (Bild 4.1).

Google Analytics stellt in den Berichten per Default ausschließlich die URI dar. Dies hat folgenden Grund: Angenommen, es soll die Domain www.timoaden.de getrackt werden. Dahinter liegen diverse URIs – jeder geschriebene Artikel hat natürlich einen individuellen Pfad und Dateinamen, der die unterschiedlichen URIs ergibt. Für die Web-Analyse ist die Domain www.timoaden.de nicht relevant, weil sie immer identisch ist. Es reicht also vollkommen aus, nur die URI darzustellen.

Sollen allerdings verschiedene Domains bzw. Subdomains getrackt werden, ist eine Darstellung inklusive Domains – also der kompletten URL – natürlich sinnvoll. Dies ist in Google Analytics einfach einstellbar und wird in Kapitel 7.5.3.2 beschrieben.

4.1.3 IP-Adresse

Die gesamte Kommunikation im Internet basiert auf IP-Adressen. Wann immer ein Webbrowser eine Seite im Internet aufruft, wird diese von einem Webserver geladen. Der Abruf erfolgt mit einer dem Webserver zugeordneten IP-Adresse, die sich wie eine Telefonnummer verhält. Der Webserver besitzt eine eigene IP-Adresse, die den Webserver identifiziert. Der Webbrowser ruft diese Nummer an und fordert die gewünschten Datenpakete an, die anschließend innerhalb des Webbrowsers zusammengestellt werden und optisch als Webseite sichtbar sind (der Einfachheit halber blende ich Domain Name Server (DNS) an dieser Stelle aus, denn jeder Browseraufruf geht noch über einen DNS, ehe er auf die korrekte IP-Adresse weitergeroutet wird).

Hinter jeder Domain liegt eine IP-Adresse. Anstelle des Domainnamens kann der User in vielen Fällen auch die entsprechende IP-Adresse in die Adresszeile des Browsers eingeben, sofern ihm diese bekannt ist. Die Seite würde genauso dargestellt werden (dies funktioniert nicht immer, da der DNS noch Änderungen vornimmt, die ich hier aber unberücksichtigt lasse).

Genauso hat auch der Rechner eine IP-Adresse, sobald er sich ins Internet einwählt. Diese IP-Adresse kann immer die gleiche (feste IP-Adresse) oder dynamisch sein. Dynamische IP-Adressen ändern sich bei jeder Einwahl in das Internet.

Eine IP-Adresse hat folgendes Format:

77.189.154.172

Webbrowser und Webserver „unterhalten“ sich sozusagen über ihre IP-Adressen, wie man sich über zwei Telefone mit unterschiedlichen Rufnummern unterhält.

Die IP-Adresse, die ein Rechner bei der Einwahl in das Internet zugewiesen bekommt, richtet sich nach seinem Einwahlknotenpunkt. Sitzt ein User beispielsweise in Hamburg und startet seinen Webbrowser, bekommt er eine IP-Adresse zugewiesen – wahrscheinlich von einem Einwahlknotenpunkt in Hamburg (bzw. über den Umweg seines Internet Service Providers (ISP)). Dieser Einwahlknotenpunkt in Hamburg verfügt über eine lange Liste von IP-Adressen. Bei der Einwahl ins Internet wird den unterschiedlichen Webbrowsern eine IP-Adresse zugewiesen. Die Liste der IP-Adressen ist bekannt – daher lässt sich mit Hilfe einer IP-Adresse ein geografischer Bezug herstellen – denn die IP-Adresse wird beim Aufruf einer Website mit übergeben und kann von einem Web Analytics Tool ausgelesen werden. Verfügt das Web Analytics Tool über die Listen der IP-Adressen der jeweiligen Einwahlknotenpunkte, kann eine Verknüpfung von Webbrowser zu beispielsweise der Stadt des Browsers hergestellt werden.

Google Analytics verfügt über diese Kenntnisse und kann daher die Herkunft der Browser und somit die der User bestimmen (mehr dazu in Kapitel 10.3).

4.1.4 JavaScript

JavaScript ist eine clientseitige Programmiersprache, die im Internet häufig Anwendung findet. Mithilfe von JavaScript können beispielsweise Elemente auf einer Webseite durch Interaktion des Users verändert dargestellt werden. Es gibt unzählige Beispiele; hier eine Liste ausgewählter Funktionen:

- Mouse-over-Effekte

- Plausibilitätsprüfungen bei der Eingabe von Daten in Formulare

- Laufschriften

- Auslieferung von Pop-Ups

- Automatische Veränderung der Browserfenstergröße

Die Tracking-Codes der meisten Web-Analytics-Tools basieren auf der JavaScript-Sprache – so auch Google Analytics. Es gibt verschiedene Versionen von JavaScript, zurzeit ist gerade die Version 1.8 aktuell. JavaScript kann bei Bedarf innerhalb der Browsereinstellungen abgeschaltet werden. Dies ist in den meisten Fällen jedoch nicht zu empfehlen, da eine Abschaltung des Öfteren die Nutzbarkeit von Websites einschränkt. Einige Internetseiten oder Web-basierte Anwendungen sind ohne die Aktivierung von JavaScript nicht nutzbar. JavaScript ist per Default in den meisten Browsern bereits aktiviert.

4.1.5 HTML

HTML (Hypertext Markup Language) steht für eine Formatierungssprache, die als Grundlage der Darstellung von Websites dient. Webbrowser können von Webservern abgerufene HTML-Dokumente darstellen. Der Aufbau von Internetseiten entspricht im Wesentlichen immer der gleichen Struktur (vereinfacht):

- HTML-Head

- HTML-Body

Der Head-Bereich enthält technische und inhaltliche Dokumentationen, die allerdings im Webbrowser des Nutzers nicht dargestellt werden (sie sind dennoch sichtbar, wenn man sich den Quelltext der Webseite anzeigen lässt).

Der Body-Bereich enthält hingegen alle Informationen und Inhalte, die der Webbrowser anzeigt. Der eigentliche, sichtbare Inhalt einer Website steht also im Body-Bereich.

Listing 4.1 Basis-Website-HTML-Struktur

<html>

<head>

<  title>

Titel der Webseite

</title>

<!-- Evtl. weitere Kopfinformationen -->

</head>

<body>

Inhalt der Webseite

</body>

</html>

Befehle sind immer von < bzw. > umrahmt. Sobald ein Befehl oder ein Bereich beendet ist, wird Letzterer mit einem Schrägstrich dargestellt (beispielsweise </html>) – der End-Tag. Dieses Prinzip ist das gleiche bei der Erstellung von Links in HTML. Ein HTML-Link innerhalb einer Webseite sieht in den meisten Fällen folgendermaßen aus:

<a href='http://www.timoaden.de/2008/10/google-analytics-business-web-
analytics.html'>Google Analytics - Business Web Analytics Features</a>

Die URL verweist auf das Ziel, zu dem der Link führt. Am Ende steht der im Browser angezeigte Text, hinter dem die URL liegt.

4.1.6 Referrer

Ein Referrer (oder auch Verweis) ist die Internetadresse der Website, von der ein User per Klick auf einen Link und die aktuell betrachtete Internetseite gekommen ist. Sozusagen die zuvor betrachtete Seite.

Wird vom Webbrowser eine Anfrage an einen Webserver geschickt, weil der User eine neue Seite aufruft, werden bestimmte Referrer-Informationen mit übergeben.

Praxistipp:

Ein User gelangt nach der Eingabe des Suchbegriffs „Web Analytics“ bei Google auf www.timoaden.de. Dies sind die mit dem Abrufen der www.timoaden.de-Seite übergebenen Informationen:

http://www.google.de/search?hl=de&q=web+analytics&btnG=Suche&meta=

Diese Informationen werden bei jedem Seitenaufruf automatisch mit übergeben und sind daher für eine Auswertung verfügbar. Im obigen Fall ist die verweisende Domain ersichtlich, aber auch weitere Informationen wie die Spracheinstellung (hl=de, also deutsch) und sogar der eingegebene Suchbegriff, über den der User auf die Website kam (q=web+analytics).

Referrer vermitteln also wertvolle Informationen über die Navigation der User. Nur mit Hilfe dieser Erkenntnisse lassen sich in einem Web-Analytics-Tool Navigationspfade vernünftig darstellen, da jeder Schritt eines Users Referrer-Informationen übergibt.

Der Referrer für Suchen bei Google kann unter Umständen auch anders aussehen. Google nutzt einen kleinen Teil des gesamten Traffic permanent für Tests. So sehen die Referrer bei Anfragen über Google in Firefox folgendermaßen aus:

http://www.google.de/url?sa=t&source=web&ct=res&cd=1&ved=0CA0QFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.timoaden.de%2F&rct=j&q=timo+
aden&ei=q9I3S_fEOoOH_Aars5T4CA&usg=AFQjCNEwvtzDPF5eeFxmIO_TLfL1juMuyQ

Hier sind deutlich mehr Informationen enthalten als in dem obigen kürzeren Referrer. So wird die Google-Quelle angezeigt (source=web). Dies bedeutet, dass es sich um eine „normale“ Websuche handelte und um keine Bildersuche, Google News oder Ähnliches. Interessant wird es danach, denn die Variable cd= gibt die Position des Suchergebnisses an – in diesem Fall die erste Position des Suchergebnisses. Die Auswertung dieser Variable ist insbesondere für SEO-Aktivitäten sehr interessant. Per Default wird diese Kennziffer nicht in Google Analytics dargestellt. Durch spezielle Filter kann sie dennoch aus dem Referrer herausgelesen und in Analytics entsprechend dargestellt werden. Doch Vorsicht: Google kann die Referrer und die Parameter jederzeit wieder ändern – sämtliche Einstellungen wären dann hinfällig. In Kapitel 7.5 (Filter) zeige ich einen Filter, um den neuen Referrer und vor allem die Suchposition mit Analytics auszuwerten – eine große Hilfe für alle Suchmaschinenoptimierer!

4.2 Metriken vs. Dimensionen

Die meisten Web-Analyse-Berichte bestehen aus Metriken und Dimensionen. Der Unterschied ist verhältnismäßig einfach:

Dimensionen werden in der Regel innerhalb der Zeilen dargestellt, Metriken innerhalb von Spalten. So wird im Verlauf dieses Buchs noch des Öfteren von primären und sekundären Dimensionen gesprochen, dies bezieht sich immer auf die dargestellten Zeilen. Dies sind beispielsweise geografische Informationen, Traffic-Quellen, Suchbegriffe, Browserinformationen, verkaufte Produkte, angesehene Seiten etc. Die Metriken hingegen spezifizieren für die jeweils angezeigte Dimension die Anzahl und die Menge – also eine Zahl. Metriken sind beispielsweise Besuche, Seitenaufrufe etc.

Dimensionen sind ohne das Hinzufügen von Metriken verhältnismäßig wenig aussagekräftig. Wenn Sie wissen, welche Seiten aufgerufen wurden, ist das nicht besonders interessant – dies wird es erst, wenn Sie wissen, wie viele es waren. Die Verknüpfung aus Dimensionen mit Metriken sorgt also für den eigentlichen Mehrwert und erst dafür, dass vorhandene Daten interessant werden. Metriken hingegen können auch ohne die Verknüpfung mit einer Dimension wertvolle Informationen liefern – allerdings sind diese dann eher auf aggregierter Ebene. Wirkliche Erkenntnisse erlangt man am Ende doch nur mit einer Verbindung mit der passenden Dimension.

4.2.1 Metriken (Messwert)

Es gibt eine Vielzahl an Metriken, die in einigen Berichten auch Messwerte genannt werden. Im Folgenden werden einige aufgelistet, die immer wiederkehren und als Basiswissen wichtig sind. Zudem wird erklärt, wie sich diese Metriken berechnen – dieses Wissen unterstützt bei der späteren Analyse und Interpretation der Daten.

4.2.1.1 Besuche

Die Metrik „Besuche“ (synonym für Zugriffe, Visits oder Sessions) ist wohl die am meisten verbreitete. Ein Besuch findet statt, sobald ein User die Seite betritt, unabhängig davon, wie viele Seiten im Folgenden betrachtet werden. Ein einzelner User kann dieselbe Website mehrmals in einem Zeitraum betreten und generiert dabei mehrere Besuche. Letztendlich ist dies ähnlich zu verstehen wie ein Besuch im Supermarkt. Innerhalb eines Monats besuche ich den Supermarkt bei mir um die Ecke mehrmals – diese Besuche könnte der Filialleiter jedes Mal erfassen und hätte damit die Metrik „Besuche“ abgedeckt.

Wie in Kapitel 3.3 (Cookies) beschrieben, ist ein Besuch bei Analytics nach 30 Minuten Inaktivität beendet. Angenommen, ein User betritt die Site, erhält einen Anruf, telefoniert 25 Minuten lang und surft dann weiter. In diesem Fall wird der gleiche Besuch fortgesetzt und es handelt sich um keinen neuen Besuch. Telefoniert der User allerdings 35 Minuten lang, ehe er sich die nächste Seite ansieht, beginnt eine neue Session und somit auch ein weiterer (gezählter) Besuch. Am Beispiel des Supermarkts würde ich Letzteren verlassen, merke aber auf dem Weg nach Hause, dass ich etwas vergessen habe, und kehre um. Durch wiederholtes Betreten des Supermarkts generiere ich einen neuen Besuch.

4.2.1.2 Eindeutige Besucher

Eindeutige Besucher (Unique Users) sind im Gegensatz zu den Besuchen wirklich unterscheidbare User. „Eindeutige Besucher“ bedeutet in diesem Zusammenhang, dass sich anhand der Cookies erkennen lässt, ob es sich um denselben User handelt, der die Site besucht.

Um das Supermarkt-Beispiel fortzusetzen: Bei meiner Rückkehr zum Supermarkt würde der Filialleiter mich bei seiner Zählung wiedererkennen, freundlich begrüßen, mich aber nicht als neuen Besucher zählen, da er für diesen Bericht nur wissen will, wie viele unterschiedliche Besucher in seinen Markt kommen.

Genauso verhält es sich beim Bericht „Eindeutige Besucher“. Eine oftmals falsch verstandene Thematik gibt es bei der Addition von „Eindeutigen Besuchern“. Stellen Sie sich den Zeitraum einer Woche vor, in der ein identifizierbarer eindeutiger Besucher jeden Tag einmal auf Ihre Site kommt – also sieben Besuche generiert. Ein Aufsummieren zu sieben eindeutigen Besuchen wäre nicht korrekt, schließlich handelt es sich ja um den gleichen Besucher.

Die Zahl der „Eindeutigen Besucher“ wird immer niedriger sein als die Zahl der Besuche (gehen Sie davon aus, dass es mindestens einen User gibt, der ein zweites Mal die Site betritt).

4.2.1.3 Seitenzugriffe

Seitenaufrufe (Page Views, Page Impressions oder Seitenzugriffe) sind ebenso wie Besuche eine der gängigsten Kennziffern in der Internetbranche. Letztendlich handelt es sich im herkömmlichen Sinne um Aktionen, die ein User auf der Seite durchführt. Wann immer der User beispielsweise auf einen Link klickt, um zur nächsten Seite zu navigieren, wird diese Seite geladen – was dann einem Seitenaufruf entspricht.

In der Regel wird eine hohe Zahl an Seitenaufrufen mit Erfolg gleichgesetzt. Diese Betrachtung ist nachvollziehbar, da man davon ausgeht, dass die User den Inhalt der Website offensichtlich so interessant finden, dass mehrere Seiten während eines Besuchs aufgerufen werden. Insbesondere für Websites, die Werbeflächen auf TKP-Basis vermarkten, ist eine hohe Anzahl von Seitenzugriffen oftmals erwünscht, um möglichst viel Inventar zu vermarkten und die Relevanz der Seite innerhalb eines Vermarktungsportfolios zu steigern.

Information:

TKP bedeutet Tausender Kontakt Preis und ist ein Begriff aus dem Anzeigenverkauf von Printmedien. Dort wird der Anzeigenpreis berechnet und vergleichbar gemacht, indem ein Preis pro tausend Exemplare beispielsweise eines Magazins angegeben wird. Bei Websites ist diese Preisangabe ebenfalls noch Gang und Gäbe. Wird nach diesem Modell abgerechnet, werden die Werbeanzeigen unabhängig vom direkten Erfolg der Anzeigen ausgeliefert. Oft wird diese Methode für Kampagnen eingesetzt, bei denen es um den Markenaufbau (also Branding) geht.

Im Unterschied dazu stehen CPC- oder CPL- bzw. CPO-Kampagnen (hierfür gibt es noch weitere Bezeichnungen – ich nenne sie daher mal CPX). CPX-Kampagnen werden erfolgsabhängig abgerechnet. Der Werbekunde zahlt hier nur Geld, wenn ein bestimmter Erfolg eintritt – beispielweise ein User auf die Anzeige klickt, seine E-Mail-Adresse hinterlässt oder eine Bestellung abschließt.

Information:

Die Kennziffer „Seitenaufrufe“ war lange Zeit die wichtigste Metrik zum Vergleich der Größe von Websites. In den letzten Jahren und mit weiterer Verbreitung des Web 2.0 (ich kann das Wort nicht mehr hören, kenne aber auch kein besseres) hat der Wert der Seitenaufrufe allerdings etwas nachgelassen.

Wie in Kapitel 3.2 (Logfiles vs. Page Tagging) beschrieben, begründen neuere Technologien den Rückgang der Seitenaufrufe als Kennziffer. Ajax und Co. sorgen dafür, dass User Aktionen auf einer Website durchführen können, ohne neue Seitenaufrufe zu generieren. Sind Websites beispielsweise komplett mit Ajax erstellt oder ähnliche Applikationen im Einsatz, verfälscht dies die Statistik der Seitenaufrufe (die Zahl der Seitenaufrufe sinkt) und lässt eine Vergleichbarkeit mit anderen Seiten nicht mehr zu.

Hingegen kann die Zahl der Seitenaufrufe auch durch andere Maßnahmen in die andere Richtung manipuliert werden. In den Kapiteln 6.8.1.1 und 6.8.1.2 (Tracking von Downloads und Outbound-Links) wurde beschrieben, wie man mit onClick-Events virtuelle Seitenaufrufe generieren kann. Diese virtuellen Seitenaufrufe zählt Analytics ebenso wie normale Seitenzugriffe, sie fließen somit in die Berichte ein. Die Anzahl der Seitenzugriffe erhöht sich entsprechend – sofern die virtuellen Seitenaufrufe durch Filter in einem Profil nicht wieder ausgeschlossen werden.

4.2.1.4 Eindeutige Seitenaufrufe

Die Zahl der eindeutigen Seitenaufrufe wird immer etwas niedriger sein als die der Seitenaufrufe. Das liegt daran, dass wenn immer ein und dieselbe Seite während eines Besuchs mehrmals aufgerufen wird, sie zwar jedes Mals als Seitenaufruf erhoben wird, aber nur einmal als eindeutiger Seitenaufruf.

Angenommen, ein User geht während seines Besuchs folgenden Pfad:

Seite A → Seite B → Seite C → Seite B → Seite A

In diesem Fall würden insgesamt fünf Seiten aufgerufen werden und damit auch fünf Seitenaufrufe gezählt werden, aber nur drei eindeutige Seitenaufrufe, denn die Seiten B und A wurden ja doppelt aufgerufen und somit nur einmal gezählt.

Die Anzahl der eindeutigen Seitenaufrufe entspricht weitestgehend der Anzahl der Besuche auf einer Seite.

Wenn die Differenz zwischen Seitenaufrufen und eindeutigen Seitenaufrufen besonders hoch ist, kann dies ein Hinweis darauf sein, dass User unter Umständen Probleme mit der Navigation haben – denn offensichtlich werden die gleichen Seiten während eines Besuchs dann sehr oft aufgerufen. Es gibt nur verhältnismäßig wenige Fälle, wo dies ausdrücklich erwünscht ist. Innerhalb eines Bestellprozesses ist dies sicherlich kein Idealfall, so dass Sie hier weitere Analysen vornehmen müssten, wenn dies bei Ihnen der Fall wäre.

4.2.1.5 Seiten / Besuch

Teilt man die Anzahl der Seitenaufrufe durch die Anzahl der Besuche, erhält man die durchschnittliche Anzahl an Seitenzugriffen pro Besuch:

Diese Kennziffer gibt in der Regel Auskunft hinsichtlich des User-Interesses an den Inhalten einer Website. Je besser der Inhalt, desto mehr wird davon konsumiert und desto mehr Seitenaufrufe werden während eines Besuchs generiert.

Information:

Man kann alle Websites grob in vier unterschiedliche Typen einteilen:

- Content
- E-Commerce
- Support
- Branding/Lead-Generierung

Diese vier Website-Typen haben für einige Metriken diametral entgegengesetzte Ziele.

- Wie in Kapitel 4.2.1.3 (Seitenaufrufe) bereits dargelegt, sind für Content-Sites viele Seitenaufrufe in den meisten Fällen eines der wichtigsten Ziele. Eine große Anzahl an durchschnittlichen Seitenaufrufen pro Besuch ist oft ein erklärtes Ziel.

- E-Commerce-Sites haben nicht ausschließlich zum Ziel, viele Seitenaufrufe pro Besuch zu generieren. Denn einerseits sollen die vielfältigen Produkte natürlich auch betrachtet werden – was meist mit mehreren Seitenzugriffen einhergeht. Andererseits sollen die User schnell durch den Bestellprozess geführt werden, um sie zu Käufern zu machen. Hier hätten unterschiedliche User-Gruppen verschiedene Ziele für die Anzahl der Seitenaufrufe pro Besuch.

- Supportsites hingegen haben in der Regel ganz klar zum Ziel, möglichst wenige Seitenaufrufe zu generieren. Viele Seitenaufrufe innerhalb des Support-Bereichs lassen auf ein suboptimales Auffinden der Informationen schließen. Schließlich möchte ein User die benötigten Informationen möglichst schnell sehen. Auch die Google-Suche kann letztendlich als Support-Seite bewertet werden, denn User möchten hier schnell relevante Informationen finden und halten sich meist nicht sehr lange mit den Suchergebnisseiten auf.

- Ich vermute daher, dass die durchschnittlichen Seitenaufrufe pro Besuch bei der Google-Suche nicht sonderlich hoch sind.

- Branding bzw. Lead-Generierungs-Sites haben, ähnlich wie E-Commerce-Sites, unterschiedliche Ziele. Eine klare Einteilung wie beispielsweise in Support-Sites und andere ist hier nicht möglich. Für eine möglichst lange Auseinandersetzung mit der Marke sind Branding-Sites eher an vielen Seitenaufrufen interessiert. Lead-Generierungs-Sites hingegen zielen darauf ab, schnell eine Anmeldung bzw. Adressabgabe des Users zu erreichen – allzu viele Seitenaufrufe pro Besuch könnten den User unter Umständen von diesem Ziel abbringen.

4.2.1.6 Durchschnittliche Besuchsdauer

Die durchschnittliche Besuchsdauer beschreibt, wie viel Zeit die User im Durchschnitt auf der Website verbringen.

Dieser Bericht lässt – ebenso wie die vorab genannten Berichte – Rückschlüsse auf die zeitliche oder tagesaktuelle Nutzung der User einer Website zu. Liegt die Besuchsdauer zum Wochenende höher als während der Woche, könnte dies ein Indiz für ein verstärktes Interesse der User an diesen Tagen sein. Ebenso wie in Kapitel 4.2.1.5 angesprochen (durchschnittliche Anzahl an Seitenaufrufen), hängt die Interpretation dieser Kennziffer wieder von der eigentlichen Zielsetzung und der Rubrik einer Website ab.

Praxistipp:

Wenn Sie die in diesem Buch genannten Kennziffern auf den Zeitraum einer Woche beziehen, um einen Trend zu erkennen, beginnen Sie Ihre Betrachtung einige Tage davor. Bei einem recht kurzen Zeitraum (beispielsweise eine Woche) kann es Faktoren geben, die den Trend z. B. dieser Woche stark beeinflussen, aber selbst nicht beeinflussbar sind. Ist in der ausgewählten Woche beispielsweise das Wetter sehr gut, werden die Werte Ihrer Statistiken eventuell niedriger sein als gewohnt. Dies muss kein Indiz für eine schlechte Website oder optimierungswürdige Prozesse sein, sondern ist allein dadurch bedingt, dass User, die sonst Ihre Site besuchen, am Strand liegen.

Die durchschnittliche Besuchsdauer gibt einen Durchschnittswert an. Dieser ist sowohl von anderen Metriken (beispielsweise der Absprungrate – Kapitel 4.2.1.7) als auch technischen Gegebenheiten abhängig. Letztere werden im folgenden Kapitel beschrieben.

4.2.1.6.1 Erklärung der Messung (Problem zweite Aktion)

In Kapitel 3.3 (Cookies) wurden die Session-Cookies beschrieben. Diese sind dafür verantwortlich, den Aufenthalt der User auf den einzelnen Seiten zu messen. Bei jedem neuen Seitenaufruf beginnt der utmb-Cookie 30 Minuten rückwärts zu zählen – so lange, bis der User eine Aktion auf der Website ausführt, damit einen neuen Seitenaufruf generiert und erneut von 30 an rückwärts gezählt wird.

Was aber geschieht, wenn es keinen weiteren Seitenaufruf gibt?

Angenommen, Ihre Website besteht aus einer einzigen Seite. Auf dieser Seite gibt es keine Links, keine Aktionen, die der User durchführen kann – lediglich eine Seite beispielsweise mit einem Foto von Ihnen. Ein User kommt nun auf diese Seite, schaut sich sehr lange Ihr Foto an und schließt nach einer Viertelstunde glücklich seinen Browser. Wie lange war dieser User dann auf dieser einen Seite?

Ein weiteres Beispiel: Ihre Website verfügt über einen Bestellprozess mit einer Bestellbestätigungsseite nach erfolgter Bestellung. Ein User, der diesen Prozess bis zum Ende durchläuft, sieht die Bestätigungsseite, freut sich über seinen Kauf und gibt eine fremde URL in die Adresszeile seines Browsers ein.

Ein letztes Beispiel: Sie führen in Ihrem Blog ein Tagebuch. Ein Blog hat die Eigenschaft, die aktuellsten Artikel auf einer Seite darzustellen, d. h., in der Regel wird relativ viel Inhalt gezeigt, ohne dass der User weitere Seiten ansehen muss. Ein Besucher kann sich also intensiv mit Ihrem Tagebuch auseinandersetzen. Nach dem Lesen der aktuellsten Artikel schließt auch dieser User zufrieden seinen Browser.

Die Schwierigkeit ist nun die Messung der Verweildauer auf diesen einzelnen Seiten, denn in keinem der drei Beispiele gab es einen nächsten Schritt des Users. Der utmb-Cookie und sein Partner, der utmc-Cookie, können nicht miteinander kommunizieren – es kann also keine Differenz berechnet werden. Die Aufenthaltsdauer auf diesen genannten Seiten beträgt daher für diesen einen User null, obwohl der User glücklich und zufrieden mit allen gewünschten Informationen die Seiten verlassen hat.

Ein allerletztes Beispiel: Aktuelle Browser ermöglichen die Nutzung von Tabs. Während nur ein Browser geöffnet ist, kann der User parallel mehrere Tabs geöffnet haben, auf denen jeweils eine Website angezeigt wird. Ein User hat nun zwei Tabs geöffnet – der Inhalt des einen Tabs interessiert ihn mehr als der des anderen. Nach 30 Minuten auf dem einen, ohne Durchführung irgendeiner Aktion auf dem anderen, ist die Zeit des utmb-Cookies und somit die der Session abgelaufen. Dieser Seite wird eine Verweildauer von null zugeschrieben, obwohl der User unter Umständen für mehrere Stunden die Seite geöffnet hat, aber eben in einem anderen Tab und daher nicht aktiv.

Eine kurze Verweildauer muss also nicht zwangsläufig als negativer Indikator angesehen werden. Zum einen hängt die Interpretation dieser Kennziffer vom jeweiligen Website-Typus ab, zum anderen von der Gestaltung der Website und der Nutzung des Internetbrowsers.

4.2.1.7 Absprungrate

Die Absprungrate (synonym für Bounce Rate) in Analytics ist definiert als Besuch, der lediglich einen Seitenzugriff generiert, d. h., ein User kommt von einer externen Quelle (eine Kampagne, über eine Suchmaschine, per Direkteingabe der URL oder auf einem anderen Weg), sieht die erste Seite und verlässt die Website wieder, ohne einen weiteren Seitenaufruf getätigt zu haben.

Mit dieser Definition ist die Absprungrate einer der wichtigsten Indikatoren für die Qualität von Usern. Viele Unternehmen investieren viel Geld in Online-Marketing-Maßnahmen wie beispielsweise AdWords. Neben dem Geld wird oft viel Zeit investiert, um die Kampagnen zu optimieren, indem Suchbegriffe ausgetauscht oder die Anzeigentexte bis auf das letzte Wort optimiert werden. Alles mit dem Ziel, eine geringfügig höhere Klickrate auf die Anzeige zu erhalten. Was aber, wenn ein Großteil der User gleich nach der Ankunft auf der Landing Page oder der entsprechenden Zielseite wieder abspringt, ohne weitere Seiten zu betrachten? Dann stimmt zwar eventuell die Quantität der User, doch die Qualität ist in den meisten Fällen deutlich wichtiger. User, die direkt wieder abspringen, kosten Geld, ohne direkten Nutzen zu bringen (natürlich kann man darüber diskutieren, ob eventuell der Markenname kommuniziert und damit ein Branding-Effekt erzielt wurde, aber diese Betrachtung lasse ich mal außen vor).

Es ist also absolut empfehlenswert, die Absprungrate ständig im Auge zu behalten und zu kontrollieren. Des Öfteren stellt sich die Frage, was denn eigentlich eine gute oder eine schlechte Absprungrate ist. Dies lässt sich nicht leicht beantworten und ist auch vom Website-Zweck sowie von der jeweiligen Branche abhängig. Grundsätzlich kann man sagen, dass eine Absprungrate, die über 50 % liegt, sicherlich deutlich zu hoch ist – insbesondere dann, wenn Sie für den Traffic Geld ausgeben. Gefühlt ist eine durchschnittliche Absprungrate von um die 25 % realistisch. Wie aber bereits erwähnt – es gibt hier keine Standards für gut oder schlecht. Jede Website ist anders, jedes Business ist anders, jedes Segment ist anders – demzufolge gibt es auch eine Vielzahl unterschiedlicher und unterschiedlich guter oder schlechter Absprungraten.

Die Ansicht der Trendlinie nach „Absprungrate“ stellt den durchschnittlichen Wert der gesamten Website pro ausgewählter Zeiteinheit dar. Ebenso wie bei den vorangegangenen Berichten lassen sich auch hier wieder Erkenntnisse ableiten über die Nutzung der Website zu verschiedenen Tageszeiten, Tagen, Wochen oder Monaten. Allerdings wird hier nur die allgemeine Absprungrate dargestellt – die Kennziffer geht in vielen anderen der folgenden Berichte noch tiefer und lässt sich segmentierter analysieren.

Somit stellen sich bei der Analyse der Absprungrate fast automatisch weitere Fragen wie:

- Wie groß ist die Absprungrate für verschiedene Suchbegriffe?

- Wie groß ist die Absprungrate für unterschiedliche Kampagnen?

- Wie groß ist die Absprungrate für Kooperationen, Newsletter oder andere Quellen?

- Gibt es Länder oder Städte mit extrem unterschiedlichen Absprungraten?

Information:

Betreiben Sie einen Blog, besteht dieser – im Wesentlichen – meist aus nur einer Seite. User können einen Großteil Ihres Inhalts konsumieren, ohne weitere Seiten betrachten zu müssen. Blogs haben daher in der Regel eine überdurchschnittlich hohe Absprungrate, weil es oft keinen zweiten Seitenaufruf gibt. Daher ist diese Kennziffer für Blogs nicht besonders geeignet bzw. man muss sich an eine recht hohe Absprungrate gewöhnen.

Praxistipp:

Von der Absprungrate zur Conversion-Optimierung:

- Drill-Down in die Absprungrate nach Traffic-Kanälen in Verknüpfung mit Landing Pages
Hierüber bekommen Sie zunächst einen Überblick über die unterschiedlichen Bounce Rates auf Ihrer Website und ein Gefühl dafür, wie die Daten aussehen.

- Herauskristallisieren der Landing Page mit einer im Vergleich hohen Bounce Rate
Sortieren Sie nun die Landing Pages nach der Absprungrate. Sie werden schnell sehen, dass dies nur bedingt sinnvoll ist, da viele Seiten an den ersten Positionen stehen werden, die eine Bounce Rate von 100 % haben. Deswegen ist die Kombination mit dem folgenden Punkt wichtig:

- Sortieren der Landing Page nach Wichtigkeit – in der Regel ist dies die Anzahl der Besuche
Wenn Sie nun statt nach Bounce Rate nach Besuchen sortieren, macht das auch nur bedingt Sinn. Eine gewichtete Sortierung ist hier sinnvoller, d. h., gleichzeitig werden sowohl die meisten Besuche als auch die höchste Bounce Rate angezeigt. So sehen Sie auf einen Blick, wo das ToDo ist.

- Analyse, ob die User über eine bezahlte oder eine nicht bezahlte Quelle auf der Seite gelandet sind
Dies lässt Sie wissen, inwiefern Sie die User aktiv lenken können. Bezahlte Quellen sind meist schneller anpassbar und änderbar.

- Analyse der eigenen Landing Page
Schauen Sie sich nun in Ruhe die eigene Landing Page an – fällt Ihnen etwas auf? Wie ist das Zusammenspiel der Anzeige, auf die Sie geklickt haben, mit der eigentlichen Landing Page? Versuchen Sie, in die Fußstapfen des Users zu treten, und seien Sie kritisch!

- Testing
Sie werden nach dem vorigen Schritt vermutlich einige Ideen haben, wie die Seite umgestaltet werden könnte. Warum machen Sie es nicht? Tests durchzuführen, sind das einzige Mittel, um herauszufinden, welche Seiten funktionieren und welche nicht. Es gibt nahezu beliebig viele Testszenarien – und kein Mensch weiß vorab, welche Variante am besten funktioniert.

- Targeting
In dem vorigen Schritt ein paar Bilder auszutauschen, ist recht einfach und seit neuestem sogar direkt innerhalb von Google Analytics einstellbar und durchführbar. Doch dabei muss es nicht bleiben. Ein paar Ideen zur Inspiration:

- Spezielle Landing Pages für spezifische Kampagnen, Werbemittel, Motive, Keywords etc.

- Unterschiedliche Landing Pages in Abhängigkeit davon, ob der User schon mal bei Ihnen war oder nicht

- Individuellere Landing Pages beim nächsten Besuch, wenn User ein Produkt in den Warenkorb getan, es aber nicht gekauft haben

- Regionale Aussteuerung

- Individuelle Landing Pages in Abhängigkeit davon, welche Produkte der User sich bei seinen letzten Besuchen angesehen hat

- Dynamische Landing Pages

- Landing Pages mit Unterscheidung nach Mann/Frau

4.2.1.8 Ausstiegsrate (% Ausstiege)

Oftmals ist der Unterschied zwischen der Absprungrate und der Ausstiegsrate nicht bekannt – obwohl dies komplett unterschiedliche Metriken sind.

Der einzige, aber damit auch wichtigste, Unterschied zur Absprungrate ist, dass bei der Ausstiegsrate immer mindestens zwei Seiten aufgerufen worden sein müssen. Während die Absprungrate nur die „Ein-Seiten-Besuche“ betrachtet, werden bei der Ausstiegsrate nur die Besuche betrachtet, die mehr als eine Seite gesehen haben. Die Addition aus Absprungrate und Ausstiegsrate ergibt demnach auch 100 %.

Eine Betrachtung der Ausstiegsrate über alle Besuche macht keinen Sinn, da jeder Besuch irgendwann erfolgt. Interessant wird diese Metrik in Verbindung mit aufgerufenen Seiten oder Kategorien. Und zwar insbesondere dann, wenn es für den Geschäftserfolg essenziell wichtige Seiten sind – beispielsweise innerhalb des Bestellprozesses.

Je höher die Ausstiegsrate innerhalb der einzelnen Schritte eines Bestellprozesses, desto mehr User verlieren Sie kurz vor Zielerreichung. Hier sollten Sie sehr schnell aktiv werden und zunächst weitere Analysen durchführen – und dann handeln.

4.2.1.9 % Neue Besuche

Neue Besuche sind diejenigen, die innerhalb der letzten beiden Jahre noch nie auf Ihrer Website waren. Ob es sich auf die letzten beiden Jahre bezieht oder einen kürzeren Zeitraum, hängt von den Einstellungen ab, die Sie vorgenommen haben – per Default bezieht sich diese Metrik auf die maximale Lebensdauer des Wiedererkennungs-Cookies und diese beträgt zwei Jahre.

In dem Moment, wo ein User auf eine Ihrer Seiten kommt und keinen utma-Wiedererkennungs-Cookie mit sich trägt, wird er als neuer Besuch gezählt. Dies gilt also immer nur für den ersten Besuch. Sobald derselbe User Ihre Website erneut betritt, kann er nur noch ein wiederkehrender Besuch sein. Allerdings gibt es bei dieser Zählung einige Ausnahmen. Denn wie in Kapitel 3.3 beschrieben, hat die Nutzung von Cookies einige Nachteile. Und so kann ein User durchaus unterschiedliche Browser oder unterschiedliche Rechner benutzen. Wenn dem so ist, wird dieser User beim Aufruf der gleichen Seite innerhalb verschiedener Browser oder auf verschiedenen Rechnern beim jeweiligen ersten Besuch immer erst als neuer Besuch gezählt.

Ebenso wird er als neuer Besuch gezählt, wenn er die Cookies löscht.

Seien Sie sich dessen also bewusst – vermutlich ist die Anzahl der neuen Besuche auf Ihrer Website zu hoch.

Teil II: Anmelden und Einstellungen

Nachdem in Teil I die Grundlagen für das Verständnis von Web Analytics geschaffen wurden, geht es im Folgenden konkret um Analytics. Begrifflichkeiten und Techniken werden hier vorausgesetzt – an den jeweiligen Stellen verweise ich auf diese Basis bzw. stelle einen Zusammenhang zwischen den Grundlagen und Google Analytics her.

Web Analytics hat zum Ziel, Ihr Businessmodell so gut wie möglich abzubilden. Hierfür ist es essenziell, dass die dargestellten Zahlen korrekt sind, vor allem aber auch Ihren Anforderungen entsprechen. Jedes Business ist anders, jedes Business bringt andere Anforderungen mit sich. Daher muss ein Web-Analytics-Tool den vielfältigen Anforderungen gerecht werden.

In diesem Teil stelle ich die Anfangsphase der Arbeit mit Google Analytics dar. Der Anmeldeprozess wird ebenso aufgezeigt wie die vielfältigen Einstellungs- und Individualisierungsmöglichkeiten. Es können sowohl am Analytics Tracking Code Änderungen vorgenommen werden als auch innerhalb der Benutzeroberfläche. Unter anderem werden folgende Fragestellungen beantwortet:

- Mein Ziel besteht aus dem Download eines PDF-Dokuments – wie definiere ich dies als Ziel?

- Meine Website verfügt über Subdomains – wie tracke ich Letztere?

- Ich möchte verschiedene Domains tracken – wie gehe ich dabei am besten vor?

- Worin besteht der Unterschied zwischen Konto und Profil?

- Was leisten Filter?

- Wie verschaffe ich meinen Kollegen Zugriff auf die Daten?

Ist dieser Teil des Buchs durchgearbeitet, sollten Sie solide in der Lage sein, Analytics entsprechend Ihren Anforderungen zu implementieren bzw. die bestehende Implementierung zu individualisieren.

Dieser Abschnitt ist im Buch einer der wichtigsten. Nur wenn vernünftige Daten gemessen und dargestellt werden, lässt sich auch die Web-Analyse vernünftig durchführen. Andernfalls gilt wieder das Motto „trash in – trash out“. Bei vielen Kunden entdeckte ich eine falsche bzw. nicht individualisierte Implementierung. Der Nutzen eines schlecht implementierten Web-Analytics-Tools tendiert gegen null – man kann sich dann den ganzen Aufwand meist von vornherein sparen. Eine schlechte Implementierung führt dazu, dass das Tool entweder gar nicht oder nicht mit dem erwarteten Erfolg genutzt wird. Dies führt zu Unzufriedenheit und Frustration. Das Ziel, Businessentscheidungen zu treffen, mehr Umsatz und Online-Erfolg zu generieren, rückt dann in weite Ferne.

Eine gute Implementierung ist ebenso wichtig wie das Fundament eines Hauses.

5 Anmelden

5.1 Anmeldung

Der erste Schritt zur Nutzung von Analytics ist die Anmeldung. Zwei Wege führen zu ihr:

- Anmeldung für die Stand-Alone-Version (siehe Kapitel 5.1.2)

- Anmeldung über ein AdWords-Konto (siehe Kapitel 5.1.3)

Zunächst muss der User allerdings seine E-Mail-Adresse in einem Google-Konto registrieren.

5.1.1 Google-Konto

Grundsätzlich benötigt man für die Nutzung von Analytics eine E-Mail-Adresse, die als Google-Konto-E-Mail-Adresse registriert ist. Ein Google-Konto beinhaltet Dienste und Produkte wie unter anderem Google Analytics. Zudem ermöglicht dieses Konto, mit einer E-Mail-Adresse sämtliche Dienste zu nutzen, ohne sich jedes Mal neu anmelden zu müssen (Single Log-In). Seit kurzem ist es leider nicht mehr möglich, sich mit einer beliebigen E-Mail-Adresse, also beispielsweise GMX, WEB.de, Yahoo! oder Hotmail, neu zu registrieren. Neuerdings ist für die Neuanmeldung bei Google Analytics eine Googlemail- oder Gmail-Adresse notwendig. Eine eigene bzw. andere Adresse funktioniert genauso, wenn man Kunde von Google Apps ist. Sind Sie bereits mit einer anderen E-Mail-Adresse bei Google Analytics registriert, so funktioniert diese natürlich weiterhin – Sie müssen also nichts ändern.

Unter www.google.de/accounts können Sie Ihre E-Mail-Adresse zu Ihrem Google-Konto machen. Nach Eingabe der Mail-Adresse, eines Passworts und der Beantwortung der Sicherheitsabfrage sind Sie ein registrierter Google-Analytics-Nutzer.

Praxistipp:

Sollten Sie eine Googlemail-Adresse verwenden, reicht es, wenn Sie lediglich den Teil links vom @-Symbol eingeben („googlemail.com“ ist nicht erforderlich), was den Anmeldeprozess beschleunigt.

5.1.2 Stand-Alone

Unter www.google.de/analytics können Sie auf die Stand-Alone-Version von Analytics zugreifen. Dies ist die offizielle Startseite für dieses Produkt und bietet viele Informationen rund um Analytics. So werden viele Funktionen und Neuerungen vorgestellt – zudem findet man hier auch Links zu:

- einer umfangreichen Analytics-Hilfe;
- einer Darstellung der Analytics-Funktionen
- Fallstudien;
- einer Checkliste für die ersten Schritte;

- Links zu Google-Analytics-Videos auf Youtube;

- Google Analytics Individual Qualification Hilfe und Testteilnahme;

- einem Partnernetzwerk autorisierter Partnerfirmen von Google Analytics (GACP – Google Analytics Certified Partner);

- dem offiziellen deutschsprachigen Google Analytics Blog.

Analytics ist auch kostenlos nutzbar, wenn man über kein AdWords-Konto verfügt. Der Zugriff auf die Daten erfolgt dann über die oben genannte URL. Sie können allerdings auch als AdWords-Kunde auf Ihre Analytics-Daten über diese URL zugreifen und verschiedene Konten verwalten.

Praxistipp:

Analytics ist kostenlos – im Gegensatz zur älteren Auflagen dieses Buchs gibt es allerdings eine entscheidende Änderung. Das Limit für Seitenaufrufe für eine kostenlose Nutzung von Google Analytics wird nun nicht mehr nach AdWords- oder Nicht-AdWords-Nutzern unterschieden. Demzufolge gibt es ein deutlich angehobenes offizielles monatliches Limit an Seitenaufrufen in der Höhe von 10000000. Dieses Limit wurde mit Einführung der Google Analytics Premium Version (dazu mehr in Kapitel 16) von ursprünglich 5000000 Seitenaufrufen hochgesetzt. Bislang habe ich noch nicht erlebt, dass dieses Limit in irgendeiner Form kontrolliert wurde, und ich kenne viele Kunden, die Analytics nutzen und deutlich mehr als 10000000 Seitenaufrufe monatlich generieren. Grundsätzlich wäre ein Hinweis vorstellbar, der entsprechenden Usern nahelegt, die Datenmenge zu reduzieren, um weiterhin von der kostenlosen Nutzung zu profitieren. Wenn etwas dergleichen passiert, gäbe es zwei Möglichkeiten: Sie aktivieren das Sampling bereits auf der Datenerhebungsebene und reduzieren damit die Anzahl der Seitenaufrufe. Oder Sie entschließen sich für den Kauf der Premium-Version.

In der Vergangenheit wurden wie bereits erwähnt die Limits eher nicht kontrolliert – ich könnte mir jedoch durchaus vorstellen, dass außergewöhnlich große Seiten mit vielen zig-Millionen Seitenaufrufen irgendwann eine Nachricht von Google bekommen.

Offiziell wird in den Nutzungsbedingungen von 10000000 Seitenaufrufen gesprochen – allerdings sind hiermit in Wirklichkeit nicht Seitenaufrufe, sondern Server Calls (oder auch Hits) gemeint. Dies bedeutet, dass das Limit deutlich schneller

erreicht wird, wenn intensiver Gebrauch von Ereignissen, benutzerdefinierten Variablen oder virtuellen Seitenaufrufen gemacht wird. Denn all diese Aufrufe sorgen für zusätzliche Server Calls. Dass dies jedoch nicht deutlich kommuniziert wird, ist ein weiteres Indiz für die eher laxe Handhabung dieser Grenze.

Der weitere Anmeldeprozess ist identisch mit dem Anmeldeprozess über ein AdWords-Konto, den ich in den folgenden Kapiteln beschreibe.

5.1.3 Google AdWords

Wenn Sie schon AdWords-Kunde sind, können Sie Analytics bequem über Ihr AdWords-Konto ansteuern. Über den Reiter „Berichterstellung“ und die Auswahl „Google Analytics“ innerhalb des Reiters (Bild 5.1) gelangen Sie direkt zu Analytics.

Bild 5.1 Google AdWords – die Google-Analytics-Registerkarte

Sollten Sie noch kein Analytics-Konto erstellt haben und auch keinen Administratorzugriff auf ein anderes Google-Analytics-Konto gewährt bekommen haben, können Sie direkt ein neues Analytics-Konto erstellen (Bild 5.2).

Bild 5.2 Anmeldung Google Analytics in AdWords

Im nächsten Schritt der Anmeldung geben Sie allgemeine Informationen zu Ihrer Website an, ebenso wählen Sie die Datenfreigabeeinstellungen und akzeptieren die Nutzungsbedingungen (Bild 5.3).

Bild 5.3 Anmeldung Google Analytics in AdWords – Konto erstellen

Geben Sie bei der Anmeldung für ein neues Konto einen Kontonamen und die URL Ihrer Website an. Wählen Sie im Anschluss die entsprechende Zeitzone für Ihre Website (Bild 5.3).

Im Anschluss müssen Sie innerhalb dieser Seite nun noch die Datenfreigabeeinstellungen vornehmen.

Als Kontoadministrator entscheiden Sie selbst, ob Sie Google die über Analytics generierten Daten zur Verfügung stellen und diese in anonymisierter und aggregierter Form mit anderen teilen wollen. Alternativ beschließen Sie, Ihre Daten nicht zu teilen.

Sie können diese Einstellungen auch im Nachhinein immer noch verändern, zunächst haben Sie folgende Auswahlmöglichkeiten:

5.1.3.1 Meine Google-Analytics-Daten nicht weitergeben

Wird diese Option gewählt, werden die über Analytics generierten Daten nicht für andere Google-Produkte oder Ähnliches genutzt. Wie bei jedem anderen ASP-Dienstleister werden sie lediglich gespeichert – ohne irgendeinen weiteren Einfluss.

Mit dieser Auswahl nehmen Sie nicht an möglichen Vorteilen wie beispielsweise das Conversion-Optimierungs-Tool für die automatisierte Optimierung von AdWords-Kampagnen mit Bezug auf Conversions teil.

Die Entscheidung, welche Datenfreigabeoption gewählt wird, obliegt dem Kontoadministrator. Ich empfehle, intern abzuwägen, welche Vor- oder Nachteile eine Datenfreigabe nach sich ziehen könnte. Meiner Ansicht nach überwiegen die Vorteile, da Sie als AdWords-Kunde neben der Nutzung des Conversion-Optimierungs-Tools in naher Zukunft sicher noch Zugriff auf weitere Google-Produkte oder Verknüpfungen zu anderen Google-Tools bekommen werden, sofern diese gelauncht werden sollten.

5.1.3.2 Datenfreigabe nur an andere Google-Produkte

Diese Option bietet die Möglichkeit, die über Analytics erhobenen Daten auch für weitere Google-Produkte zu nutzen (was keine Weitergabe der Daten an Dritte beinhaltet). Hiermit gestatten Sie Google, Ihre Daten für Produkte wie Google AdWords, Google AdSense oder andere Google-Produkte zu nutzen, um die Möglichkeit weiterer Features und Optimierungsmöglichkeiten zu bieten.

Beispielsweise lassen sich die Daten für das Conversion-Optimierungs-Tool verwenden. Dieses optimiert die AdWords-Anzeigen automatisiert anhand der in Analytics von Ihnen definierten Conversions (bisher konnten die AdWords-Kampagnen nur aufgrund der Klickrate optimiert werden). Dies entspricht sozusagen einem Bid-Management-Tool, welches die Daten aus verschiedenen Quellen in die Berechnung für die Optimierung einfließen lässt (AdWords- und Analytics-Daten). Damit Analytics diese Daten überhaupt an AdWords weitergeben darf, muss die Erlaubnis über diese Freigabeoption erteilt werden.

5.1.3.3 Anonym an Google und andere

Sämtliche Daten, die sich mit Ihrer Website in Verbindung bringen lassen, werden hier entfernt. Es besteht keine Möglichkeit, Rückschlüsse auf Ihre Unternehmen zu ziehen. Was genau Google allerdings mit den anonymisierten Daten macht und welche anderen Quellen Zugriff zu diesen Daten haben können, kommuniziert Google nicht.

Nachdem die Entscheidung hinsichtlich der Datenfreigabe gefällt wurde, müssen nun nur noch die Nutzungsbedingungen akzeptiert werden. Diese haben sich insbesondere im Jahr 2011 aufgrund der Datenschutzdebatte in Deutschland und der Einführung von Google Analytics Premium im Vergleich zu früher etwas geändert. Zu diesem Thema jedoch mehr in Kapitel 5.2.

Im Anschluss daran sehen Sie die Nutzervereinbarung (Bild 5.3). Diese muss mit „Ja, ich stimme den obigen Nutzungsbedingungen zu“ bestätigt werden, andernfalls können Sie Analytics nicht nutzen. Ich empfehle Ihnen, diese Bedingungen durchzulesen.

Praxistipp:

Unter Punkt 8.1 der allgemeinen Geschäftsbedingungen von Google Analytics wird man aufgefordert, einen dort angegebenen Satz auf seiner Website einzubauen. Dieser Satz ist rechtlich von Google geprüft und muss (!) auf einer einfach zugänglichen Seite der eigenen Website eingebaut sein. In der Regel geschieht dies entweder auf der eigenen Disclaimer-Seite, dem Impressum, der Kontaktseite oder den eigenen allgemeinen Geschäftsbedingungen. Dadurch wird der User darauf hingewiesen, dass ein Tracking-Tool wie das von Analytics benutzt wird und entsprechende Daten erhoben werden.

Aus eigener Erfahrung weiß ich, dass dieser Satz in den seltensten Fällen in der eigenen Website integriert ist. Ist dies nicht geschehen, entspricht die Nutzung von Analytics nicht den allgemeinen Geschäftsbedingungen und Sie als Seitenbetreiber sind für etwaige Konsequenzen verantwortlich.

Die allgemeinen Geschäftsbedingungen sind nicht verhandelbar. Sollten Sie mit einzelnen Punkten nicht einverstanden sein, empfehle ich Ihnen, den beanstandeten Punkt dennoch zu akzeptieren oder ein anderes Tool in Erwägung zu ziehen.

Haben Sie die allgemeinen Geschäftsbedingungen akzeptiert, kommen Sie mit einem Klick auf „Weiter“ bereits zur Grundlage des Trackings – Ihrem individuellen Analytics-Tracking-Code (Bild 5.4). Welche Einstellungsmöglichkeiten es hier gibt, um den Tracking-Code weiter zu individualisieren, erfahren Sie in Kapitel 6.

Der nun erscheinende Code ist der Standard-Tracking-Code. Innerhalb dieser Oberfläche (Bild 5.4) haben Sie bereits einige Einstellungsmöglichkeiten für erste Individualisierungen.

Praxistipp:

Ob Sie diese Individualisierungen hier durchführen oder zu einem späteren Zeitpunkt, spielt keine Rolle. Hauptsache, Sie erledigen dies, bevor Sie den Code auf Ihren Webseiten einbauen.

Über den Reiter „Standard“ können Sie die Standardeinstellungen, welche von einem Tracking innerhalb einer Domain ausgehen – also kein Wechsel zu anderen Domains und keinerlei Verwendung von Subdomains – abändern. Wissen Sie jedoch bereits, dass Sie User über zu Ihrer Domain zugehörige Subdomains tracken wollen, so können Sie das hier anklicken. Wählen Sie den entsprechenden Radio-Button. Der Code ändert sich leicht und die Zeile

_gaq.push(['_setDomainName', 'testing.de']);
wird hinzugefügt. Die Bezeichnung innerhalb der Klammer muss selbstverständlich in den Namen Ihrer Domain umgeändert werden. Ob Sie vor der Domain einen Punkt haben, wie in diesem Beispiel, oder nicht, spielt für die Ergebnisse in den Berichten keine Rolle. Dies ist lediglich ein Hinweis für den Browser. Trotz vielfältiger und heftiger Diskussionen ist der Punkt vor dem Domainnamen bei setDomainName nicht wichtig.

Bild 5.4 Standard-Google-Analytics-Tracking-Code

Weitere und vor allem tiefergehende Information zum Thema Subdomain Tracking finden Sie in Kapitel 6.3.

Wollen Sie User über mehrere zu Ihrem Webauftritt gehörende Domains verfolgen, bedarf es einer weiteren Änderung des Codes. Google schreibt vor, dass die beiden folgenden Zeilen dann hinzugefügt werden müssen:

_gaq.push(['_setDomainName', 'testing.de']);

_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

Dennoch müssen Sie die von einer zur anderen Domain verweisenden Links entsprechend ändern und anpassen. Sämtliche Informationen dazu finden Sie in Kapitel 6.4:

Praxistipp:

Innerhalb der Oberfläche dieser Seite gibt es auch die Möglichkeit, den Code direkt per Mail zu versenden. Diese Option ist empfehlenswert, sofern es wirklich keine weiteren Änderungen und Individualisierungen am Code gibt. Da dies bei den meisten umfangreichen Implementierungen allerdings der Fall ist, empfehle ich diese Funktion nicht. Sie führt eher dazu, dass der Code am Ende doch nicht hundertprozentig korrekt implementiert wird und man sich keine weiteren Gedanken über mögliche Individualisierungen macht.

Zudem haben Sie die Möglichkeit, einen Haken bei der Auswahl „AdWords-Kampagnen“ zu setzen. Setzen Sie diesen, sofern Sie Ihre AdWords-Kampagnen auch mit Google Analytics tracken wollen.

Über den Reiter Erweitert besteht die Möglichkeit, einige der Änderungen, die in den nächsten Abschnitten erläutert werden, vorzunehmen. Neben den Einstellungen aus dem Standard-Reiter kann hier das Kästchen „Online-Kampagnen von anderen Anbietern analysieren“ markiert werden.

Eine recht hilfreiche Funktion ist das Feature „Meine Online-Kampagnen von anderen Anbietern verwenden andere Tags als Google Analytics“. Denn hier öffnen sich direkt die Felder für die aus dem Kampagnen-Tagging bekannten Variablen Name, Quelle, Medium, Begriff, Content (Bild 5.5). Sobald Sie die Variable eines anderen Anbieters, der aber den gleichen Inhalt darstellt, in das entsprechende Feld eintragen, ändert sich der Tracking Code auf der rechten Seite der Oberfläche. Diese Schritte sind identisch mit den in Kapitel 6.21 ausgeführten.

Die drei weiteren Möglichkeiten:

- Ich verwende derzeit die Urchin-Software zum Tracking

- Ich möchte meinen dynamischen Content analysieren

- Ich möchte PHP-Seiten analysieren

werden entweder nur sehr selten verwendet (erstere Option) oder ziehen keine Veränderung des Tracking-Codes nach sich (die beiden letzten Optionen). Diese Informationen sind dennoch für Ihren Webmaster interessant.

Bild 5.5 Erweiterte Einstellungsmöglichkeiten des Google-Analytics-Tracking-Codes

Für das Tracking von für mobile Endgeräte programmierten Seiten gibt es unterhalb der Auswahl für das Tracking über mehrere Domains die Auswahl „Website, die für ein Mobiltelefon erstellt wurde“. Wenn Sie den entsprechenden Radio-Button markieren, erscheint die Auswahl zwischen PHP, Perl, JSP und ASPX. Dies sind Programmiersprachen, in denen unter anderem mobile Websites programmiert sein können. Mehr zum Thema Tracking mobiler Websites in Kapitel 6.28.

Der Reiter „Benutzerdefiniert“ ermöglicht es Ihnen, Änderungen innerhalb des Codes und innerhalb der Oberfläche vorzunehmen. Diese Änderungen können Sie entweder hier direkt durchführen oder aber auch später in einem anderen Programm Ihrer Wahl. Welche Änderungen durchführbar sind, erfahren Sie in den nächsten Kapiteln.

5.1.3.4 Verknüpfung Google AdWords mit Google Analytics

Ein großer Vorteil von Analytics ist die Möglichkeit, Daten aus dem eigenen AdWords-Konto direkt in sein Analytics-Konto fließen zu lassen. Folgende Daten aus dem AdWords-Konto werden dann automatisiert in das Analytics-Konto übertragen:

- Kampagne
- AdGroup
- Keywords

- Anzahl Impressions (je Kampagne/Adgroup/Keyword)

- Anzahl der Klicks (je Kampagne/Adgroup/Keyword)

- Klickrate (je Kampagne/Adgroup/Keyword)

- CPC (je Kampagne/Adgroup/Keyword)

- Placements der Anzeigen unterschieden nach Google-Suche, Partner-Suchen oder Content-Netzwerk

- Unterscheidung der Auslieferung der Anzeigen nach Text oder Display

- Darstellung der verschiedenen URLs des Content-Netzwerks, auf denen Kampagnen ausgeliefert wurden

Es ergeben sich noch weitere Reports, die ich in Kapitel 11 beschreibe.

All diese Daten erfassen den Zeitraum bis zum Klick, d. h., innerhalb des AdWords-Kontos sehen Sie lediglich, wie erfolgreich Ihre Kampagnen sind, bis ein User auf die geschaltete Anzeige klickt. Sie wissen jedoch nicht, wie er navigiert, wenn er auf Ihrer Seite gelandet ist. Ist er gleich wieder abgesprungen? Hat er das von Ihnen gewünschte Ziel erfüllt? Diese Informationen bekommen Sie problemlos, wenn Sie Analytics implementiert und beide Konten miteinander verknüpft haben. Sie sehen also nicht nur die Quantität Ihrer Besucher, sondern auch deren Qualität.

Nehmen wir an, Sie haben bereits Administratorenzugriff zu einem Analytics-Konto, so sehen Sie innerhalb Ihres AdWords-Kontos innerhalb der Kontenliste die möglichen Analytics-Konten und -Profile, die Sie einsehen können. Es werden die unter Ihrer Login-E-Mail-Adresse zugeordneten Analytics-Konten aufgelistet (Bild 5.6).

Bild 5.6 Google-Analytics-Kontostartseite in AdWords

Um eine Verknüpfung zwischen Analytics und AdWords durchzuführen, muss demnach lediglich die Login-E-Mail-Adresse, mit der Sie sich angemeldet haben, als Administrator in Analytics zugelassen sein. Sollte dies nicht der Fall sein, ist eine Verknüpfung nicht möglich (Sie können als weiterer Administrator hinzugefügt werden und dann die Verknüpfung vornehmen – mehr dazu in Kapitel 7.6).

Um nun aber auch sämtliche Kostendaten aus dem AdWords-Konto in Google Analytics einfließen zu lassen, bedarf es einer weiteren kleinen Einstellung innerhalb des AdWords-Kontos.

Praxistipp:

Sie können dies für die automatische Kostendatenübergabe durchführen:

- Klicken Sie unter „Tools und Analysen“ auf Google Analytics.

- Wählen Sie die Ansicht so aus, dass Sie in der Google-Analytics-Kontenliste sind, wo Sie die Übersicht auf die Konten haben, auf die Sie Zugriff haben (Bild 5.6).

- Klicken Sie rechts oben auf das Zahnrad, welches das Bearbeiten-Symbol darstellt, bzw. auf das Wort Verwaltung.

- Sie haben nun erneut eine Übersicht über die Analytics-Konten, auf die Sie Administratorenzugriff haben (Bild 5.7).

- Klicken Sie nun auf das Konto, welches Sie gerne mit AdWords verknüpft haben möchten (Bild 5.8).

- Wählen Sie hier nun den Reiter „Datenquellen“ und klicken Sie dort auf den Button „Konten verknüpfen“ – achten Sie hier darauf, dass bei den unteren Reitern AdWords ausgewählt ist (Bild 5.8).

Nun müssen Sie noch dafür sorgen, dass die AdWords-Kampagnen auch korrekt als AdWords-Kampagnen erkannt werden, wenn ein User über diese Quelle auf Ihre Seite kommt. Hierzu bedarf es einer weiteren Anpassung innerhalb des AdWords-Kontos: Die automatische Tag-Kennzeichnung muss aktiviert werden.

Bild 5.7 Google-Analytics-Kontenverwaltung innerhalb von Google AdWords

Bild 5.8 Google Analytics mit Datenquelle Google AdWords verknüpfen

Das Prinzip kann man sich folgendermaßen vorstellen:

Ihre AdWords-Anzeige wird eingeblendet, ein User klickt auf die Anzeige und landet auf Ihrer Zielseite. Auf dieser Zielseite ist der Analytics-Code eingebunden und kann über den Referrer sehen, dass der User über Google kommt. Allerdings werden sämtliche Kampagnendaten nicht im Referrer übertragen. Damit dies geschieht, wird mit dem Klick auf die Anzeige der Ziel-URL automatisch ein Parameter angehängt – der sogenannte GCLID-Parameter (GCLID steht für Google-Click-ID), der einen kryptischen Code enthält und in der URL Ihrer Zielseite erscheint. Der dort eingebaute Analytics-Tracking-Code „sieht“ dann die URL mit dem GCLID-Parameter, übernimmt die darin enthaltenen Informationen und gibt sie dem über diese Anzeige geleiteten User mit. Diese Daten werden in den Kampagnen-Cookie geschrieben; nun kann der User weiternavigieren – Analytics weiß nun, über welche Anzeige er gekommen ist, und kann die ab jetzt erhobenen Daten entsprechend zuordnen. (Seitenaufrufe, Aufenthaltsdauer, Absprungrate, Zielerfüllung, Ausstiegsseiten usw. – all diese Daten lassen sich auf die AdWords-Kampagne zurückführen. Bietet dies nicht ein unglaubliches Optimierungspotenzial im Vergleich zur Optimierung auf die Klickrate?)

So aktivieren Sie die automatische Tag-Kennzeichnung:

- Klicken Sie in Ihrem AdWords-Konto auf den Reiter „Mein Konto“.

- Wählen Sie dort „Kontoeinstellungen“ aus.

- Wenn im „Tracking“-Feld „Automatische Tag-Kennzeichnung: Kein Interesse“ steht, klicken Sie dort auf „Bearbeiten“.

Setzen Sie nun das Häkchen auf „Automatische Tag-Kennzeichnung der Ziel-URL“ (Bild 5.9) und speichern Sie die Einstellung.

Bild 5.9 Automatische Tag-Kennzeichnung

Die automatische Kennzeichnung der Ziel-URL hat entscheidenden Einfluss auf das Gelingen der korrekten Darstellung der AdWords-Kampagnen in Analytics.

Praxistipp:

Sie können sehr einfach überprüfen, ob der GCLID-Parameter bei Ihnen korrekt übergeben wird. Haben Sie das automatische Tagging bereits angekreuzt, klicken Sie auf eine Ihrer Anzeigen: Wenn Sie auf Ihrer Zielseite in der URL einen GCLID-Parameter finden, funktioniert es. Herzlichen Glückwunsch!

Haben Sie das Häkchen noch nicht gesetzt, können Sie leicht überprüfen, ob die Übergabe des GCLID-Parameters bei Ihnen theoretisch funktioniert. Kopieren Sie einfach Ihre Ziel-URL aus der Anzeige heraus (rechte Maustaste auf Ihre Anzeige und Link kopieren) und fügen Sie diese in ein Browserfenster ein. Sind in der URL bereits ein „?“ und andere Parameter enthalten, fügen Sie Folgendes hinzu (fett markiert):

www. Beispiel.de?cid=1234567&gclid=abcdefgh

Verfügen Sie in Ihrer Anzeigen-Ziel-URL über kein „?“, dann hängen Sie den GCLID-Parameter wie folgt an (fett markiert):

www.beispiel.de?gclid=abcdefgh

Je nachdem, wie Ihre Ziel-URL bisher aussieht, fügen Sie entweder ein „&“ oder ein „?“ hinzu (Google erledigt dies später automatisch, jetzt wird nur getestet).

Drücken Sie nun Return, so dass Sie auf Ihre Zielseite kommen, und schauen Sie sich die URL an. Sehen Sie den GCLID-Parameter in der URL Ihrer Zielseite? Herzlichen Glückwunsch, bei Ihnen funktioniert das automatische Tagging!

Sie sehen den GCLID-Parameter nicht? Dann wird Ihre Ziel-URL vermutlich über Redirects umgeleitet. Dies ist gelegentlich der Fall, wenn Sie zum Beispiel mit Agenturen zusammenarbeiten, die die Verwaltung Ihrer AdWords-Kampagnen übernehmen. Mitunter wird die Ziel-URL über verschiedene Redirect-Server geleitet, ehe der User Ihre eigentliche Zielseite sieht (dies geschieht sehr schnell, so dass der User meist nichts davon bemerkt. Der Grund für diese Redirects ist, dass Ihre Agentur über eigene Tools verfügt und Messungen durchführt, um Ihre Kampagnen zu optimieren und eigene Statistiken für Sie zu erheben). Leider kommt es ab und zu vor, dass der GCLID-Parameter bei der Weiterleitung über Redirects „abgeschnitten“ wird – also nicht auf Ihrer Zielseite ankommt. Der Analytics Tracking Code kann nun natürlich keine Verbindung zwischen dem User und der AdWords-Anzeige herstellen. Die Zahlen werden dann in Ihren AdWords-Reports innerhalb von Analytics nicht (korrekt) erscheinen.

Dies ist kein Fehler von Analytics und auch kein Fehler von Ihnen. Taucht das Problem bei Ihnen auf, wenden Sie sich an den zuständigen Ansprechpartner Ihrer Agentur. Letzterer muss in den meisten Fällen den Redirect-Server lediglich so einstellen, dass der angehängte GCLID-Parameter bis auf die Zielseite übergeben (mit „durchgeschliffen“) wird. Danach wiederholen Sie den Test einfach. Ist das Problem nicht behoben, sollten Sie sich überlegen, ob Sie mit dem richtigen Dienstleister zusammenarbeiten ...

Die AdWords-Kostendaten werden von nun an einmal täglich automatisiert an Analytics übergeben. Dort tauchen sie in den entsprechenden Berichten auf und werden mit den weiteren, anschließend erhobenen User-Daten verknüpft (sofern die automatische Tag-Kennzeichnung der Ziel-URL aktiviert ist und funktioniert).

Bild 5.10 Kontoeinstellungen innerhalb Google AdWords

Die Verknüpfung zwischen AdWords und Analytics kann ausschließlich über den Zugriff auf Ihr AdWords-Konto erfolgen. Eine Verknüpfungsmöglichkeit über den Zugriff auf die Stand-Alone-Version funktioniert nicht.

Sie können hingegen Ihr AdWords-Konto mit mehreren Analytics-Konten verknüpfen. Wiederholen Sie die oben genannten Schritte entsprechend für weitere Konten. Innerhalb Ihres Analytics-Kontos haben Sie dann die Möglichkeit aus mehreren AdWords-Konten auszuwählen und zu entscheiden, welche AdWords-Daten in welches Analytics-Profil einfließen sollen. Dieser Schritt wird in Kapitel 7.3.6 beschrieben.

Bild 5.11 Analytics: AdWords-Kostendaten

5.1.3.5 Verknüpfung Google AdSense mit Google Analytics

Die Verknüpfung von Analytics mit AdSense aktivieren Sie über Ihr Google-AdSense-Konto. Sie können direkt in Ihr AdSense-Konto weitergeleitet werden, indem Sie innerhalb des AdWords-Kontos innerhalb der Analytics-Kontenverwaltung auf den AdSense-Reiter klicken und dort den Button „Konten verknüpfen“ aktivieren (Bild 5.12).

Bild 5.12 Verknüpfung Google Analytics mit AdSense innerhalb von AdWords

Innerhalb Ihres AdSense-Kontos befindet sich dann ein Link für die Verknüpfung mit Analytics. Sie können nun entscheiden, ob Sie ein neues Analytics-Konto erstellen oder ob die Verknüpfung mit einem bestehenden Konto hergestellt werden soll.

Die Login-E-Mail-Adresse des AdSense-Kontos muss im bestehenden Analytics-Konto als Administrator registriert sein. Zudem müssen sowohl der AdSense-Code als auch der Analytics-Tracking-Code auf den Seiten eingebaut sein.

Weitere Informationen finden Sie in Kapitel 6.26 (AdSense-Tracking).

5.1.3.6 Verknüpfung mit den Google Webmaster Tools

Die Google Webmaster Tools sind die Zentrale für sämtliche Suchmaschinenoptimierer. Denn dieses Google-Produkt ist die Schaltstelle für grundlegende Informationen und Einstellungen für das Zusammenspiel aus eigener Website und Google-Suche. Um Informationen über das Ranking bzw. die Ranking-Möglichkeiten seiner Website zu erhalten, kann die eigene Site hier angemeldet werden – im Anschluss sieht man beispielsweise, wie die eigene Seite aus Sicht des Google-Crawlers aussieht. Hier lassen sich überraschende Erkenntnisse gewinnen, die die Konzeption der Website optimieren können.

Zusätzlich kann betrachtet werden, wie das Verhältnis von Impressions zu Klicks für die relevantesten Suchanfragen aussieht. Hierüber kann ich meine SEO-Aktivitäten optimieren bzw. zunächst erfahren, für welche Suchbegriffe meine Seite gut funktioniert und für welche nicht.

Ebenso besteht die Möglichkeit, sich Crawling-Fehler des Google-Bots anzeigen zu lassen. Der Bot mag es gar nicht, wenn er auf Fehlerseiten oder nicht auffindbare Seiten stößt – hier sollte sehr schnell reagiert werden, sobald diese Zahlen ansteigen.

Die Webmaster-Tools sind in den letzten Jahren deutlich verbessert und mit mehr Informationen angereichert worden und ein Blick hierein lohnt sich immer. So wurden im Rahmen des Google+-Launch auch diverse Google+- bzw. +1-Statistiken hinzugefügt. Und durch die Google-Labs-Anbindung lässt sich des Öfteren ableiten, auf welche Kriterien Google wohl in Zukunft Wert legen wird.

Seit Herbst 2011 sind die Google Webmaster Tools mit Google Analytics verknüpft. Nachdem bereits einige Designaspekte von Google Analytics in den Webmaster Tools übernommen wurden, können nun auch Daten von den Webmaster Tools in Analytics einfließen.

Zunächst muss man sich und seine Website bei den Google Webmaster Tools registrieren. Die meisten werden dies sicherlich schon getan haben, wenn nicht, so sollten Sie dies zügig nachholen – es lohnt sich wirklich!

Registrieren bzw. einloggen können Sie sich hier (www.google.com/webmasters) – das Ganze ist kostenlos und hilft Ihnen bei der Analyse, wie beispielsweise Google Ihre Seite wahrnimmt (hier kommt es oftmals zu gravierenden Unterschieden zur eigenen Wahrnehmung!). Nun müssen nur noch ein paar Schritte zur Verknüpfung von Webmaster Tools mit Analytics durchgeführt werden. Gehen Sie hierzu in die Webmaster Tools und klicken Sie dort auf „Website verwalten“ neben der Seite, die Sie mit Google Analytics verknüpfen wollen.

Wählen Sie nun Google Analytics Property, aus der dann folgenden Liste müssen Sie nur noch die Website auswählen. Diese stammen aus dem mit Ihrem Login verknüpften Google-Analytics-Konto – speichern Sie das Ganze im Anschluss. Schon ist es fertig.

Es kann einige Stunden dauern, ehe dann die ersten Daten in den neuen Google-Analytics-Reports auftauchen. Dabei kann jeweils immer nur eine Verknüpfung vorgenommen werden. Das heißt, eine Website aus den Webmaster Tools kann jeweils nur mit einer Web Property aus Google Analytics verknüpft werden. Sollten Sie in Ihrem Google-Analytics-Konto mehrere Profile verwalten, wird die Verknüpfung immer mit dem Standardprofil bzw. der Standard Web Property vorgenommen – dies erkennen Sie an der roten Kennzeichnung „Standard“ (in der neuen Google-Analytics-Version).

Wenn Sie die Verbindung nicht zum Standardprofil, sondern zu einem anderen Profil vornehmen wollen, so können Sie dies innerhalb von Analytics durchführen. Gehen Sie hierzu in die Einstellungen und dort auf Web-Property-Einstellungen. Hier finden Sie sowohl den Web-Property-Namen als auch das automatisiert ausgewählte Standardprofil. Im Pull-down-Menü können Sie ein anderes Standardprofil auswählen.

Bild 5.13 Auswahl Standardprofil

Über den unteren Bereich besteht nun die Möglichkeit, die Verknüpfung zu einer anderen Website aus den Google Webmaster Tools vorzunehmen.

Bild 5.14 Verknüpfung Google Analytics mit Google Webmaster Tools

Voraussetzung, dass das Ganze funktioniert, ist, dass man im Analytics-Konto als Administrator zugelassen ist.

Das Ganze hört sich nun in Textform vielleicht etwas kompliziert an – ist es aber nicht. Probieren Sie es einfach aus – Sie werden sehen, dass es ganz schnell geht!

5.2 Datenschutz

Das Thema Datenschutz ist in Verbindung mit Analytics seit dem Launch von Analytics im November 2005 immer wieder in der Öffentlichkeit diskutiert worden. Seit Herbst 2011 ist jedoch zunächst Ruhe eingekehrt. Denn sämtliche deutschen Datenschützer haben erklärt, dass die Nutzung von Google Analytics konform zum deutschen Datenschutzrecht ist. Um den Forderungen der Datenschützer zu entsprechen, hat Google einige Änderungen und Anpassungen an Google Analytics vorgenommen – so lange, bis die Datenschützer ihren Daumen gehoben haben und eine Nutzung von Analytics damit nun absolut legal ist (vorausgesetzt, es wird vom Website-Betreiber entsprechend der Nutzungsbedingungen eingesetzt).

Dennoch ein wenig Grundsätzliches als Hintergrundinformationen. In der Regel geht es um folgende Fragen:

- Ist eine IP-Adresse ein personenbezogenes Datum?

- Kann Google Daten einzelner User verknüpfen und so individuelle User-Profile erstellen?

- Benutzt Google die über Analytics erhobenen Daten, um Einfluss auf andere Google-Produkte auszuüben?

- Ist Web-Analyse – allgemein – rechtens?

Die Frage, ob eine IP-Adresse ein personenbezogenes Datum ist oder nicht, ist strittig. Es gibt Amtsgerichte, die dies bejahen, andere wiederum verneinen es. Ich möchte lediglich darauf hinweisen, dass eine IP-Adresse, wenn überhaupt, einem Browser und keiner Person zugehörig ist (siehe Kapitel 4.1.3, IP-Adresse). Dies erschwert die Identifikation einer einzelnen Person ungemein, da eine Person an unterschiedlichen Rechnern (beispielsweise im Büro und zu Hause) arbeiten, aber auch unterschiedliche Browser verwenden kann. Außerdem können an einem Rechner unterschiedliche Personen sitzen (Stichwort Familienrechner oder Internet-Café). Des Weiteren wählen sich viele Internetuser über eine dynamische IP-Adresse in das Internet ein. Mit jeder Einwahl ändert sich die IP-Adresse (die der jeweilige ISP-Anbieter vergibt). Wie soll es möglich sein, unter solchen Voraussetzungen einzelne Personen zu identifizieren? Eine Verknüpfung zwischen IP-Adresse und Namen eines Nutzers wäre nur dann möglich, wenn der Web-Analyse-Anbieter auch ISP-Anbieter wäre. Dies ist Google nicht und auch keiner der anderen Tool-Anbieter. Daher lässt sich eine Verknüpfung der IP-Adresse mit dem Namen nicht herstellen. Es sei denn, es besteht eine höchst richterliche Anordnung, die dieses befugt. User, die Derartiges zu befürchten haben, sollten vermutlich insgesamt eher vorsichtig agieren.

Zudem steht es jedem User frei, die Browsereinstellungen so zu konfigurieren oder direkt den Inkognito-Modus des Browsers zu aktivieren, dass er nicht getrackt werden kann. Es besteht also durchaus die Möglichkeit, sich anonym im Netz zu bewegen.

Aus Web-Analyse-Sicht bin ich überhaupt nicht an Namen oder individuellen Daten interessiert. Ich möchte lediglich Trends beobachten und daraus Schlüsse ziehen. In diesem Buch wird nie der Wunsch geäußert, individuelle Daten zu besitzen. Um Websites oder Kampagnen zu optimieren, werden diese Daten einfach nicht benötigt!

Information:

Ich bin, wie gesagt, kein Jurist und kann und möchte auch keine Rechtsberatung geben. Jeder Website-Betreiber ist für seine Seite verantwortlich. Sie entscheiden, ob Sie Tools auf Ihrer Website einsetzen, und wenn ja, welche. Ich gebe hier lediglich meine Meinung wieder und kann nur auf den Verstand der Datenschützer hoffen, keine Maßnahmen zu ergreifen, die der gesamten deutschen Internetwirtschaft schaden könnten. Insbesondere, wenn man sich überlegt, welche weiteren (aus meiner Sicht mitunter viel skandalöseren) Methoden es gibt (Handy, Kreditkarte, Payback, Bank etc.).

Rein theoretisch wäre Google sicherlich in der Lage, individuelle User-Profile zu erstellen. Ich vermute, dass dies technisch durchaus machbar wäre, die Frage ist nur, ob es auch sinnvoll ist.

Information:

Googles Umsätze generieren sich zu ca. 98 % aus Werbung. Diese Werbung wird an User ausgeliefert, die die Google-Produkte benutzen (Google Suche, Googlemail, YouTube etc.) oder auf eine der Anzeigen klicken, die innerhalb des Content-Netzwerks angezeigt werden. Auf der anderen Seite hat Google mit keinem dieser Nutzer einen Vertrag geschlossen. Sämtliche User benutzen Google-Produkte, weil sie einfach zu bedienen sind, nichts kosten, gut aussehen oder aus irgendwelchen anderen Gründen. Außerdem gibt es fast alle Google-Produkte von anderen Anbietern im Internet. Es gibt andere E-Mail-, andere Kalender-, andere Web-Analyse-Tool- und andere Suchmaschinen-Anbieter. Die meisten davon bieten – ebenfalls kostenlos – teils sehr gute Produkte an. Jedem User steht es frei, diese Anbieter zu nutzen und Google zu meiden.

Dies bedeutet, dass Google ganz von der Zufriedenheit und vom Vertrauen der User abhängig ist. Angenommen, es kommt zu einem Daten-GAU mit Google-Daten. Welche Auswirkungen hätte dies? User würden die Dienste der Wettbewerber nutzen und sich massenhaft von Google abwenden. Dies hätte zur Folge, dass die Umsätze sofort dramatisch zurückgehen, der Google-Aktienkurs würde einbrechen, was eine (negative) Signalwirkung auf die gesamte Internetindustrie hätte, usw.

Die wichtigste Währung des Internets ist Vertrauen. Websites und Internetunternehmen können langfristig nur erfolgreich sein, wenn sie das Vertrauen der User und Kunden gewinnen bzw. es nicht missbrauchen. Google hat dieses Vertrauen über Jahre hinweg aufgebaut und es wäre mehr als fahrlässig, es durch Datenmissbrauch zu zerstören. Als weltweit agierendes Unternehmen muss Google darauf achten, die unterschiedlichen (Datenschutz-)Gesetze einzuhalten und zu berücksichtigen.

Nicht nur, weil etwas technisch denkbar ist, wird es auch umgesetzt. Wenn jeder alles tun würde, was (technisch) irgendwie umsetzbar wäre, wäre die Welt sicher kein guter Platz zum Leben. Wenn Daten in irgendeiner Form verwendet werden, dann nur anonymisiert und aggregiert, um allgemeine Trends zu erkennen.

Hinzu kommt, dass eine mögliche Auswertung von Analytics-Daten insofern immer fehlerbehaftet wäre, weil die Qualität der Daten sehr von der Implementierung abhängig ist. Ist der Tracking-Code wirklich auf jeder Seite eingebaut? Sind Ziele und Filter wirklich korrekt implementiert? Was sind überhaupt die Ziele?

5.2.1 Legale Verwendung von Google Analytics

Der Analytics nutzende Website-Betreiber muss seine User darauf hinweisen, dass dieses Tool verwendet wird. Es liegt in der Verantwortung des Website-Betreibers, dafür zu sorgen, dass User die Möglichkeit haben zu erfahren, welches Web-Analytics-Tool auf der Website zum Einsatz kommt.

Für die legale Verwendung sind folgende Punkte ausschlaggebend:

- Hinweis für die User auf die Nutzung von Google Analytics

- Hinweis für die User auf ein Browser-Plug-in für ein OptOut

- IP-Adressen-Anonymisierung

- Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung

Im Folgenden gehe ich auf die einzelnen Punkte kurz ein.

5.2.1.1 Hinweis zur Nutzung von Google Analytics

Mit der Nutzung von Analytics akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen. Diese sind nicht verhandelbar, sondern müssen wie vorgegeben angenommen werden. Ein Website-Betreiber ist daher verpflichtet, die User darauf hinzuweisen, dass Analytics auf der Website integriert ist. Google hat hierfür einen rechtlich geprüften Absatz vorformuliert, der auf einer dem User einfach zugänglichen Seite integriert werden muss (beispielsweise im Disclaimer, im Impressum oder auf der Kontaktseite). Punkt 8.1 der Google-Analytics-Nutzungsbedingungen (Datenschutz):

„Diese Website benutzt Google Analytics, einen Webanalysedienst der Google Inc. („Google“). Google Analytics verwendet sog. „Cookies“, Textdateien, die auf Ihrem Computer gespeichert werden und die eine Analyse der Benutzung der Website durch Sie ermöglichen. Die durch den Cookie erzeugten Informationen über Ihre Benutzung dieser Website werden in der Regel an einen Server von Google in den USA übertragen und dort gespeichert. Im Falle der Aktivierung der IP-Anonymisierung auf dieser Webseite, wird Ihre IP-Adresse von Google jedoch innerhalb von Mitgliedstaaten der Europäischen Union oder in anderen Vertragsstaaten des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum zuvor gekürzt. Nur in Ausnahmefällen wird die volle IP-Adresse an einen Server von Google in den USA übertragen und dort gekürzt. Im Auftrag des Betreibers dieser Website wird Google diese Informationen benutzen, um Ihre Nutzung der Website auszuwerten, um Reports über die Websiteaktivitäten zusammenzustellen und um weitere mit der Websitenutzung und der Internetnutzung verbundene Dienstleistungen gegenüber dem Websitebetreiber zu erbringen. Die im Rahmen von Google Analytics von Ihrem Browser übermittelte IP-Adresse wird nicht mit anderen Daten von Google zusammengeführt. Sie können die Speicherung der Cookies durch eine entsprechende Einstellung Ihrer Browser-Software verhindern; wir weisen Sie jedoch darauf hin, dass Sie in diesem Fall gegebenenfalls nicht sämtliche Funktionen dieser Website vollumfänglich werden nutzen können. Sie können darüber hinaus die Erfassung der durch das Cookie erzeugten und auf Ihre Nutzung der Website bezogenen Daten (inkl. Ihrer IP-Adresse) an Google sowie die Verarbeitung dieser Daten durch Google verhindern, indem Sie das unter dem folgenden Link verfügbare Browser-Plugin herunterladen und installieren: http://tools.google.com/dlpage/gaoptout?hl=de.“

Gemäß einer Studie des IT-Unternehmens Xamit Ende 2007 haben lediglich 1 % der Websites, die Analytics nutzen, diesen Hinweissatz eingebaut. Ich rate Ihnen dringend (!), diesen geprüften Satz auf Ihrer Website sichtbar zu integrieren.

5.2.1.2 Browser-Plug-in für Opt-Out

Das Integrieren des oben vorgestellten Satzes aus den Google-Analytics-Nutzungsbedingungen ist Voraussetzung für eine legale Nutzung. Denn dort wird der User unter anderem auch darauf hingewiesen, dass es ein Browser-Plug-in gibt, welches heruntergeladen werden kann. Wird dies durchgeführt, werden für diesen Browser fortan keine Daten mehr durch Google Analytics erhoben. Das heißt, mit der Installation dieses Plug-ins blockiert man das Tracking von Google Analytics – für sämtliche Seiten, auf denen der Code eingebunden ist. Dieses Blockieren ist also nicht nur auf einzelne Domains bezogen, sondern betrifft sämtliche mit Google Analytics versehenen Websites.

Information:

Nun könnte man auf die Idee kommen und argumentieren, dass die Installation dieses Plug-ins dafür sorgt, dass die Daten in Analytics ungenauer werden, wenn denn ein Großteil der User das Plug-in nutzt. Die Sorge ist natürlich berechtigt. Auf der anderen Seite ist es so, dass kaum ein Nutzer von dem Plug-in Gebrauch macht. Letztendlich wurde es für die Datenschützer entwickelt, um deren Forderungen zu entsprechen. Ich vermute, dass nur sehr wenige User wirklich Gebrauch von dem Plug-in machen. Und selbst wenn es ein paar Prozent der Besucher sind, so ist es immer noch deutlich besser, auf deren Daten zu verzichten, als gar kein Web-Analyse-Tool zu benutzen oder dieses nicht legal einsetzen zu dürfen.

Das Browser-Plug-in funktioniert für alle gängigen Browser (Firefox, Chrome, Internet Explorer, Safari, Opera).

5.2.1.3 Anonymisierung der IP-Adresse

Ein weiterer Bestandteil der datenschutzrechtlich legalen Nutzung von Google Analytics ist die Anonymisierung der IP-Adresse. Wie in Kapitel 4.1.3 beschrieben, besteht die IP-Adresse aus einem Zahlencode, aufgeteilt in vier Zahlenblöcke. Durch eine Anpassung des Tracking-Codes und das Hinzufügen der Zeile _gaq.push(['_gat._anonymizeIp']); wird das letzte Oktett der IP-Adresse von Google nicht übergeben und demzufolge auch nicht gespeichert.

Dieser Schritt ist neben den anderen Schritten für die legale Nutzung von Google Analytics ebenfalls dringend zu empfehlen. Denn wie bereits beschrieben, ist die Diskussion um die IP-Adresse die Grundlage aller Streitigkeiten, da nach wie vor nicht explizit geklärt ist, ob eine IP-Adresse ein personenbezogenes Datum ist oder nicht. Wie auch immer die Diskussion irgendwann ausgeht (der Trend geht dahin, dass mittlerweile mehr Gerichte bestätigt haben, dass es kein personenbezogenes Datum ist), durch das Hinzufügen dieser Zeile in Ihren Tracking-Code sind Sie diesbezüglich auf der sicheren Seite – denn ohne das letzte Oktett ist eine Zuordnung zu einer Person erst recht nicht möglich.

Praxistipp:

Sie können überprüfen, ob die IP-Adressen-Anonymisierung innerhalb einer Website eingebunden ist. Zum einen können Sie den Quelltext nach der oben genannten Zeile durchsuchen. Oder aber Sie überprüfen die übergegebenen http-Aufrufe (mehr dazu in Teil VI Hilfreiche Tools). Die Variable, die die IP-Adressen-Anonymisierung kennzeichnet, lautet „aip“ und beinhaltet den Wert „1“. Ist dies der Fall, funktioniert die Anonymisierung und die IP-Adresse wird um das letzte Oktett gekürzt, ehe die Daten von Google gespeichert werden.

5.2.1.4 Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung

Das Bundesdatenschutzgesetz hat gemäß §11 BDSG einen Vertragstext zur Auftragsdatenverarbeitung zur Verfügung gestellt. Dieser Text in Form eines Vertrags ist neben den bereits genannten Tätigkeiten Grundlage für die datenschutzrechtlich einwandfreie Nutzung von Google Analytics.

Der entsprechende Vertrag wird von Google unter diesem Link zum Ausdrucken bereitgestellt:

http://goo.gl/y10oB

Innerhalb dieses Vertrags bestätigen Sie schriftlich, dass Sie die Google-Analytics-Nutzungsbedingungen akzeptieren. Zusätzlich muss auch die Anlage 1 – Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung unterschrieben werden. Hier leistet auch Google eine Unterschrift, da Google hier diverse Rechte und Pflichten eingeht. Auch die Anlage 2 beschreibt ausführlich, welche Pflichten Google übernehmen muss, um die datenschutzrechtlich saubere Nutzung von Google Analytics zu gewährleisten.

Information:

In der Vergangenheit kursierten diverse Gerüchte, dass dieser Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung nur für neu erstellte Google-Analytics-Konten verwendbar wäre, ältere Analytics-Konten aber nicht darunter fielen. Dem ist nicht so! Denn letztendlich geht es um die Speicherung der IP-Adressen. Und in der Tat war es so, dass Google erst mit der Umstellung auf die anonymisierte Form der IP-Adressen keine (theoretische) Möglichkeit hatte, personenbezogene Daten zu erheben. Aus der Zeit davor jedoch waren durchaus noch komplette IP-Adressen gespeichert. Demzufolge hätte man zu Beginn der Umstellung ein neues Analytics-Konto erstellen müssen, um auf der datenschutzrechtlich sicheren Seite zu sein.

Nun ist es aber so, dass die Internetprovider (ISP) die erhobenen IP-Adressen bereits nach sieben Tagen löschen – Google löscht sämtliche gespeicherten IP-Adressen nach neun Monaten, ob anonymisiert oder nicht. Wenn Sie die Umstellung auf IP-Adressen-Anonymisierung also vor mehr als neun Monaten durchgeführt haben, sind Sie absolut safe. Sollten Sie dies erst jetzt machen, ist es vermutlich ausreichend, einfach abzuwarten – nur aus diesem Grund ein neues Analytics-Konto zu eröffnen, halte ich doch für ein wenig zu viel des Guten.

Nachdem die Datenschützer grünes Licht gegeben haben, wird das Thema Web-Analyse, und insbesondere Google Analytics, in Deutschland deutlich entspannter und auch mit weniger Aufmerksamkeit der Presse angegangen.

Der Vollständigkeit halber zeige ich Ihnen hier den kompletten Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung.

Informationen zur Verwendung dieses Vertrags

Die Google Inc. stellt diesen vorformulierten (und mit den Deutschen Datenschutzaufsichtsbehörden abgestimmten) Vertragstext zur Auftragsdatenverarbeitung nach § 11 BDSG zur Verfügung.

Wer sollte diesen Vertrag verwenden?

Sofern Sie bereits Google Analytics nutzen oder ein Account für Google Analytics angelegt haben und Sie davon ausgehen, dass das Deutsche Datenschutzrecht auf Ihre Verwendung von Google Analytics anwendbar ist, sollten Sie diesen Vertrag verwenden.

Wie ist dieser Vertrag zu verwenden?

Das Bundesdatenschutzgesetz sieht für einige Bestandteile dieses Vertrages die Schriftform vor.

Damit der Unterschriftsprozess möglichst reibungslos und schnell abläuft, bitten wir Sie, wie folgt vorzugehen:

1. Wenn Sie noch kein Google Analytics Account haben, legen Sie bitte eines an, bevor sie diesen Vertrag unterzeichnen. Sie benötigen ein Google Analytics Account, um die Leistungen von Google Analytics in Anspruch nehmen zu können. Hinweise zur Einrichtung eines Google Analytics Accounts finden sie hier.

2. Füllen Sie die Angaben auf der folgenden Seite aus.

3. Unterschreiben Sie die dort geforderte Bestätigung.

4. Unterschreiben Sie ein Exemplar des Vertrages am Ende der Anlage 1.

5. Senden Sie dies alles (Angaben, GOOGLE ANALYTICS BEDINGUNGEN, Anlage 1 – Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung und Anlage 2 – Technische und organisatorische Maßnahmen) vollständig an die Adresse der Google Germany GmbH in Hamburg, die dieses Unterschriftsverfahren für die Google Inc. durchführt. Verwenden Sie dafür am besten das Adressfeld auf der folgenden Seite.

6. Legen Sie bitte einen adressierten und frankierten Rückumschlag bei.

Wir senden Ihnen dann ein Exemplar des Vertragsdokuments nach Gegenzeichnung zurück.

Vielen Dank für Ihre Unterstützung!

Ihr Google Analytics Team

Google Germany GmbH

GOOGLE ANALYTICS DEUTSCHLAND ABC-Straße 19

Ich bestätige hiermit, dass ich die hier beigefügten „GOOGLE ANALYTICS BEDINGUNGEN“, die „Anlage 1 – Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung“ und die „Anlage 2 – Technische und organisatorische Maßnahmen“, wie von Google bereitgestellt, ohne Änderungen unterschrieben habe. Ich nehme einverständlich zur Kenntnis, dass ein wirksamer Vertrag zwischen mir und der Google Inc. nicht zu Stande kommt, sofern durch mich oder durch mich veranlasst inhaltliche Änderungen an den Vertragsdokumenten vorgenommen wurden.

GOOGLE ANALYTICS BEDINGUNGEN

Das Folgende sind die Geschäftsbedingungen für die Benutzung des Google Analytics Service (im Folgenden der „Service“) zwischen Google Inc., 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043, USA (im Folgenden „Google“) und Ihnen (entweder Sie persönlich oder das Rechtssubjekt, zu dessen Vertretung Sie berechtigt sind; im Folgenden „Sie“ oder „Ihnen“). Bitte lesen Sie die Geschäftsbedingungen sorgfältig. MIT IHRER UNTERSCHRIFT AM ENDE DER ANLAGE 1 ERKLÄREN SIE, DASS SIE SICH ZUR EINHALTUNG DER NACHSTEHENDEN GESCHÄFTSBEDINGUNGEN (im Folgenden die „VEREINBARUNG“) VERPFLICHTEN.

1. DEFINITIONEN

Im Rahmen dieser Vereinbarung haben die folgenden Worte die im Folgenden wiedergegebenen Bedeutungen:

„Account“ bezeichnet Ihr Abrechnungskonto für den Service. Alle Profile, die mit einer einzelnen Site verbunden sind, werden die Page Views zusammenführen, bevor das Entgelt für den Service für diese Website ermittelt wird;

„Kundendaten“ bezeichnet die Daten, die technische Eigenschaften und die Aktivitäten von Besuchern Ihrer Website betreffen, die mit Hilfe des GATC gesammelt, an die Server übermittelt und mit Hilfe der Processing Software analysiert werden (hierzu zählen insb. mittels Cookies erzeugte Informationen über die Verweildauer und die Interaktion mit Ihrer Website sowie die IP-Adresse von Besuchern Ihrer Website);

„Personenbezogene Daten“ bezeichnet jede Information, die sich auf die persönlichen oder sachlichen Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person (die betroffene Person) bezieht;

„Dokumentation“ bezeichnet alle begleitenden, urheberrechtlich geschützten und von Google bereitgestellten Dokumentationen für die Benutzung des Service, einschließlich der online oder in anderer Weise zugänglich gemachten Dokumentationen;

„GATC“ bezeichnet den urheberrechtlich geschützten Google Analytics Tracking Code, der Ihnen von Google überlassen und auf Ihrem Site von Ihnen installiert wird, um Kundendaten zu erheben, einschließlich sämtlicher Fixes, Updates und Upgrades (zusammen der „GATC“);

„Klausel“ bezeichnet eine Klausel dieser Vereinbarung;

„Page View“ ist die Einheit, mit der die Benutzung des Services gemessen wird. Ein Page View wird ausgelöst, sobald der GATC auf einer Website durch den Abruf eines Besuchers der Website ausgeführt wird und als Teil des Profils verarbeitet wird. Ein Page View fällt für jede Auslösung des GATC auf der Website an sowie jedes Mal, wenn ein Profil Informationen eines GATC für eine solche Webpage erhält;

„Partei“ bezeichnet eine Partei dieser Vereinbarung und bezieht sich je nach Zusammenhang auf Sie oder auf Google; „Parteien“ bezeichnet Sie und Google gemeinsam;

„Processing Software“ bezeichnet die urheberrechtlich geschützte Google Analytics Software einschließlich aller dazugehörigen Upgrades, die durch Google auf den Servern gehostet wird und die Kundendaten analysiert und Reports erstellt;

„Profile“ bezeichnet sämtliche Einstellungen, die zusammen die in einen bestimmten Report einzubeziehenden oder auszuschließenden Informationen festlegen. Ein Profil kann zum Beispiel zur Beobachtung eines kleinen Ausschnittes einer Website als einmaliger Report festgelegt werden. Unter einer einzelnen Website kann eine Vielzahl von Profilen eingerichtet werden;

„Report“ bezeichnet die Auswertung für ein individuelles Profil, die unter http://google.com/analytics(oder jeder anderen URL, die Google zu einem späteren Zeitpunkt benennt) angezeigt wird. Die Anzahl der Diagramme, Grafiken und Statistiken in einem Report variiert je nach aktueller Ausführung des Service;

„Server“ bezeichnet die von Google (oder seiner verbundenen Unternehmen) kontrollierten Server, auf denen die Processing Software und die Kundendaten gespeichert sind;

„Site“ bezeichnet die Gruppe von Webseiten, die mit einem Account verbunden sind und die den gleichen GATC verwenden. Jede Site besteht aus einem voreingestellten Profil, das alle Seiten innerhalb der Site erfasst. Zur detaillierteren Auswertung einzelner Abschnitte einer Site können zusätzliche Profile unter der Site eingeführt werden; und

„Software“ bezeichnet den GATC und die Processing Software.

2. ENTGELT UND SERVICE

2.1 Vorbehaltlich einer Änderung der Bedingungen nach Klausel 15 wird der Service unentgeltlich erbracht, vorausgesetzt dass über Ihr Account monatlich nicht mehr als zehn Millionen (10000000) Page Views verarbeitet werden.

2.2 Google ist berechtigt, die Entgelte und Zahlungsbedingungen für den Service von Zeit zu Zeit zu ändern, einschließlich aber nicht beschränkt auf die Einführung zusätzlicher Entgelte für geografische Daten, für die Einführung von Kosten-Daten aus Suchmaschinen oder anderer Entgelte, die Dritte von Google oder seinen verbundenen Unternehmen für die Aufnahme von Daten in den Service beanspruchen. Google wird Sie über Änderungen der Entgelte oder Zahlungsbedingungen über die Webseite http://www.google.com/analytics (oder diejenige andere Website, die Google Ihnen gegenüber für diese Zwecke bezeichnet hat) in Kenntnis setzen. Ihr fortgesetzter Gebrauch des Services nach einer solchen in Kenntnissetzung gilt als Annahme dieser Änderungen.

2.3 Soweit nichts anderes vereinbart wurde, werden alle Entgelte in US Dollar angegeben. Alle ausstehenden Forderungen werden mit Beendigung dieser Vereinbarung, gleich aus welchem Grund, sofort fällig und – soweit dies auf Sie zutrifft – über ihre Kreditkarte oder jede andere für Ihr AdWords-Account vereinbarte Einziehungsmethode eingezogen.

3. ACCOUNT, PASSWORT UND SICHERHEIT

3.1 Um sich für den Service anzumelden, müssen Sie die im Anmeldeverfahren abgefragten Informationen, einschließlich Ihrer E-Mailadresse (User Name) und eines Passwortes, Google aktuell, vollständig und inhaltlich richtig zur Verfügung stellten.

3.2 Sie sind verpflichtet, das Passwort und den User Name vertraulich zu behandeln und übernehmen die volle Verantwortung für die Verwendung Ihres Passwortes oder Accounts, sei es durch Sie selbst oder durch Dritte. Sie sind allein verantwortlich für alle Aktivitäten (einschließlich des Missbrauchs), die unter Ihrem Passwort und/oder in Ihrem Account auftreten. Sie sind verpflichtet, Google unverzüglich davon in Kenntnis zu setzen, sobald Sie von einer nicht autorisierten Nutzung Ihres Accounts oder von einem sonstigen Sicherheitsrisiko erfahren. Von Zeit zu Zeit werden sich Mitarbeiter von Google (oder Mitarbeiter von verbundenen Unternehmen von Google) in den Service zu dem Zweck einloggen, den Service in Stand zu halten oder zu verbessern, einschließlich, um Sie bei technischen Problemen oder Abrechnungsfragen zu unterstützen.

4. NICHT-AUSSCHLIESSLICHES NUTZUNGSRECHT

4.1 Google räumt Ihnen hiermit das beschränkte, widerrufbare, nicht-ausschließliche, nicht unterlizenzierbare und nicht übertragbare Nutzungsrecht ein, den GATC ausschließlich in dem Umfang zu installieren, zu vervielfältigen und zu nutzen, wie dies zur Nutzung des Service für eine oder mehrere der von Ihnen kontrollierten Webseiten (im Folgenden zusammengefasst als die „Website“) notwendig ist. Google räumt Ihnen ferner das Recht auf ferngesteuerten Zugriff, Ansicht und Download Ihrer Reports ein, die unter http://www.google.com /analytics (oder jeder anderen URL, die Google Ihnen zu diesem Zweck zu einem späteren Zeitpunkt nennt) gespeichert sind.

4.2 Sie verpflichten sich, weder selbst noch einem Dritten zu gestatten: (i) die Software und/oder die Dokumentation zu kopieren, zu verändern, anzupassen, zu übersetzen oder Umgestaltungen zu erstellen; (ii) die Software zu reverse-engineeren, zu disassemblieren, zu dekompilieren oder auf andere Weise zu versuchen, den Sourcecode der Software aufzudecken (abgesehen von dem nach §§ 69d und 69e UrhG Erlaubten); (iii) den GATC, die Processing Software, die Dokumentation und/oder den Service zu vermieten, unterzulizenzieren, zu verleasen, zu verkaufen, abzutreten oder anderweitig Rechte hieran zu übertragen (oder entsprechendes behaupten); (iv) Kennzeichnungen von Rechten oder sonstige Bezeichnungen in oder auf der Software oder im Zusammenhang mit dem Service zu entfernen; oder (v) ein Instrument, eine Software oder eine Routine zu verwenden, zu speichern, zu übertragen oder einzuführen, die in den Funktionsablauf des Service oder der Software eingreift oder einzugreifen versucht. Abgesehen von Klausel 4.3 werden Sie die Software, den Service und die Reports ausschließlich für Ihre eigenen internen Zwecke nutzen und weder die Software noch den Service anderen zugänglich machen, insbesondere nicht für Zwecke des Timesharing, des Application Service Providing oder im Rahmen eines Serviceunternehmens. Sie sind verpflichtet, dass Sie (und alle Dritten, denen Sie Zugang zu den Reportingfunktionen der Software gewähren) sämtliche auf den Gebrauch und den Zugang zu den Dokumentationen, zur Software, zum Service und den Reports anwendbaren Gesetze und sonstige Vorschriften einhalten.

4.3 Die Software darf Dritten nicht zugänglich gemacht werden. Jedoch dürfen Sie (auf eigenes Risiko) die Reportingfunktionen der Software Dritten (im Folgenden „Dritte“) zur Verfügung stellen, vorausgesetzt, dass Sie weder direkt noch indirekt ein Entgelt hierfür erheben und vorausgesetzt, dass Sie die Verantwortung übernehmen für die Benutzung der von Ihnen überlassenen Informationen und anderen Materialien durch den Dritten.

4.4 Das hiermit eingeräumte Nutzungsrecht und Ihr Recht zur Nutzung des Service enden mit der Beendigung dieser Vereinbarung nach Maßgabe von Klausel 14.

5. VERTRAULICHKEIT

5.1 Im Rahmen dieser Vereinbarung sind „Vertrauliche Informationen“ sämtliche urheberrechtlich geschützten Daten sowie alle sonstigen Informationen, die von einer der Vertragsparteien gegenüber der anderen (sei es direkt oder indirekt in irgendeiner Form) offen gelegt werden und die entweder als „vertraulich“ gekennzeichnet werden oder aufgrund ihres Inhalts als vertraulich anzusehen sind. Abweichend hiervon gehören zu den vertraulichen Informationen nicht solche Informationen, die (anders als durch pflichtverletzenden Gebrauch oder pflichtverletzende Offenbarung durch eine der Parteien) der allgemeinen Öffentlichkeit bekannt sind, die der jeweils anderen Partei, gegenüber der sie offenbart wurden, bereits vor der Offenbarung bekannt war oder die unabhängig und ohne Verwendung der vertraulichen Informationen von der empfangenden Vertragspartei entwickelt wurden.

5.2 Keine der Vertragsparteien wird die vertraulichen Informationen der jeweils anderen Vertragspartei ohne vorherige schriftliche Zustimmung der anderen Partei nutzen oder offen legen, es sei denn, dies geschieht zur Erfüllung der Verpflichtungen aus dieser Vereinbarung oder wenn dies aufgrund von Gesetz, einer sonstigen Vorschrift oder einer gerichtlichen Anweisung erforderlich ist. Die so zur Offenlegung vertraulicher Informationen verpflichtete Vertragspartei setzt die jeweils andere Vertragspartei hierüber so früh wie möglich vor der Offenlegung dieser Informationen in Kenntnis. Bei Beendigung dieser Vereinbarung werden die Parteien (unbeschadet der sonstigen Bestimmungen in Klausel 14) sämtliche vertraulichen Informationen sofort zurückgeben oder vernichten und, auf entsprechende Nachfrage, dies schriftlich bestätigen.

6. ZUSÄTZLICHES NUTZUNGSRECHT

6.1 Die Software enthält für Sie kostenlos bestimmte sog. Open Source Softwareprogramme, deren Nutzung Gegenstand gesonderter weiterer Nutzungsrechtsvereinbarungen sind. Diese Vereinbarungen, die über die folgenden Hyperlinks abgerufen werden können, behandeln die Benutzung und die Weiterverbreitung der Apache Foundation's httpd Server und der Info-Zip's zip und unzip Software:

http://www.apache.org/LICENSE.txt
http://www.info-zip.org/license.html

6.2 Mit der Benutzung der Open Source Softwareprogramme oder der Software verpflichten Sie sich zur Einhaltung dieser zusätzlichen Nutzungsrechtvereinbarungen.

6.3 Die Gewährleistung oder jede sonstige Haftung von Google für oder im Zusammenhang mit der Nutzung der Open Source Software durch Sie ist ausgeschlossen, es sei denn, Google hat einen Mangel der Open Source Softwareprogramme arglistig verschwiegen oder Schäden durch diese Open Source Softwareprogramme werden durch grobe Fahrlässigkeit oder Vorsatz von Google verursacht. Die Benutzung der Software mit einem Betriebssystem bedarf ggf. zusätzlicher Lizenzen vom Anbieter des Betriebssystems und Sie sind für den Erwerb jedweder solcher Lizenzen und ihrer Bezahlung allein verantwortlich. Die Nutzung der Software mit Softwaremodulen, Add-Ons oder Programmen, die von Dritten entwickelt wurden, bedarf ggf. einer zusätzlichen Lizenzierung durch diese Dritten bzw. entsprechende Rechteinhaber und Sie sind verantwortlich für den Erwerb dieser Lizenzen auf eigene Kosten sowie für die Einhaltung der Bedingungen dieser zusätzlichen Lizenzen.

7. WERBUNG

Sofern Sie Google schriftlich nichts Abweichendes mitteilen, räumen Sie Google und seinen verbundenen Unternehmen das beschränkte Nutzungsrecht zur Nutzung Ihrer Firmen- und Unternehmensbezeichnungen, Marken, Servicemarken, Logos, Domain-Namen und sonstigen unterscheidungskräftigen Kennzeichen

(gleichgültig ob registriert oder nicht) (im Folgenden zusammenfassend „Kennzeichen“) in Präsentationen, Marketingmaterialien, Kundenlisten und Finanzberichten ein.

8. DATENSCHUTZ

8.1 Es ist Ihnen untersagt, Daten, die Sie von Ihren Websites (oder von Websites eines Dritten) gesammelt haben, mit irgendwelchen personenbezogenen Daten, die ihren Ursprung in Ihrer Benutzung (oder der Benutzung eines Dritten) des Service haben, in Verbindung zu bringen (oder Dritten dies zu gestatten). Sie sind verpflichtet, sämtliche auf die Nutzung des Service und die Erhebung von Daten über Besucher Ihrer Websites anwendbaren Datenschutz- und Persönlichkeitsrechtsbestimmungen einzuhalten. Sie sind ferner verpflichtet, an prominenten Stellen Ihrer Websites eine sachgerechte Datenschutzpolicy zu dokumentieren (und sich an diese zu halten). Auch werden Sie alle zumutbaren Anstrengungen unternehmen, die Aufmerksamkeit der Nutzer Ihrer Website auf eine Erklärung zu lenken, die in allen wesentlichen Teilen wie folgt lautet:

„Diese Website benutzt Google Analytics, einen Webanalysedienst der Google Inc. („Google“). Google Analytics verwendet sog. „Cookies“, Textdateien, die auf Ihrem Computer gespeichert werden und die eine Analyse der Benutzung der Website durch Sie ermöglichen. Die durch den Cookie erzeugten Informationen über Ihre Benutzung dieser Website werden in der Regel an einen Server von Google in den USA übertragen und dort gespeichert. Im Falle der Aktivierung der IP-Anonymisierung auf dieser Webseite, wird Ihre IP-Adresse von Google jedoch innerhalb von Mitgliedstaaten der Europäischen Union oder in anderen Vertragsstaaten des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum zuvor gekürzt. Nur in Ausnahmefällen wird die volle IP-Adresse an einen Server von Google in den USA übertragen und dort gekürzt. Im Auftrag des Betreibers dieser Website wird Google diese Informationen benutzen, um Ihre Nutzung der Website auszuwerten, um Reports über die Websiteaktivitäten zusammenzustellen und um weitere mit der Websitenutzung und der Internetnutzung verbundene Dienstleistungen gegenüber dem Websitebetreiber zu erbringen. Die im Rahmen von Google Analytics von Ihrem Browser übermittelte IP-Adresse wird nicht mit anderen Daten von Google zusammengeführt. Sie können die Speicherung der Cookies durch eine entsprechende Einstellung Ihrer Browser-Software verhindern; wir weisen Sie jedoch darauf hin, dass Sie in diesem Fall gegebenenfalls nicht sämtliche Funktionen dieser Website vollumfänglich werden nutzen können. Sie können darüber hinaus die Erfassung der durch das Cookie erzeugten und auf Ihre Nutzung der Website bezogenen Daten (inkl. Ihrer IP-Adresse) an Google sowie die Verarbeitung dieser Daten durch Google verhindern, indem sie das unter dem folgenden Link verfügbare Browser-Plugin herunterladen und installieren [Link hier einfügen. Der aktuelle Link ist http://tools.google.com/dlpage/gaoptout?hl=de].“

8.2 Sie gestatten Google, Ihre Website jederzeit zu durchsuchen, um zu überprüfen, ob Sie eine geeignete Erklärung mit dem zuvor wiedergegebenen Inhalt eingefügt haben. Sie erklären sich bereit, solche Änderungen am Inhalt und an der Positionierung der Erklärung vorzunehmen, die zumutbar sind und Google für notwendig erachtet, um die Einhaltung dieser Klausel 8 sicherzustellen.

8.3 Soweit das Bundesdatenschutzgesetz („BDSG“) auf die von Ihnen vorgenommene Verwendung des Services zur Verarbeitung von Kundendaten Anwendung findet, sind die Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung (Anlage 1, welche in einem separaten Dokument zur Verfügung steht) als integraler Bestandteil dieser Bedingungen anzusehen. Im Falle eines Widerspruches zwischen Anlage 1 und Ziff. 8.4 gehen die Regelungen der Anlage 1 vor. Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung bedürfen der Schriftform.

8.4 Sie erklären sich damit einverstanden, dass Google oder seine verbundenen Unternehmen Informationen über Ihre Benutzung des Service (einschließlich und ohne Einschränkung auch von Kundendaten) speichert und für die Zwecke der Bereitstellung des Webanalyse- und Trackingdienstes nutzt, soweit dies im Rahmen der Bedingungen von Googles Privacy Policy (abrufbar unter http://www.google.com/privacypolicy.html oder unter jeder anderen, zu einem späteren Zeitpunkt zu diesem Zweck von Google benannten URL) erfolgt. Google verpflichtet sich, diese Informationen Dritten nicht zur Verfügung zu stellen, es sei denn Google (i) hat Ihre Einwilligung; (ii) geht davon aus, dass es gesetzlich dazu verpflichtet ist oder geht in gutem Glauben davon aus, dass eine solche Offenlegung zumutbar und notwendig ist, um Rechte, das Eigentum und/oder die Sicherheit von Google, von seinen Nutzern oder der Öffentlichkeit zu schützen; oder (iii) stellt diese Informationen unter besonderen Umständen Dritten zur Verfügung, um Aufgaben im Auftrag von Google (z. B. Abrechnungsaufgaben oder Datenspeicherungen) unter striktem Schutz der Informationen vor Nutzung der Daten anders als durch Google angewiesen durchzuführen. Wenn dies erfolgt, so ist vertraglich festzulegen, dass diese Dritten verpflichtet sind, diese Informationen nur nach den Instruktionen, in Übereinstimmung mit dieser Vereinbarung und mit angemessenen Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen verarbeitet werden.

9. HAFTUNGSFREISTELLUNG

Sie verpflichten sich, Google, seine Erfüllungsgehilfen, seine Vertreter, verbundene Unternehmen, seine Geschäftsführer, seine leitenden Angestellten, seine Angestellten und seine Gesellschafter für jeden Verlust, für jede Haftung und/oder für sämtliche Kosten zu entschädigen, die dadurch entstehen, dass (i) Sie anwendbare Gesetze, Normen oder sonstige Regelungen im Zusammenhang mit der Nutzung des Service verletzen; (ii) irgendein Dritter, dem Sie Zugang zu Ihrem Account oder den Reporting-Funktionen der Software gewähren, Bestimmungen dieser Vereinbarungen verletzt, (iii) sowie für jeden von einem solchen Dritten gegen Google erhobenen Anspruch im Zusammenhang mit der Gewährung des Zugangs zu dem Account oder Service.

10. NUTZUNG DES SERVICE DURCH DRITTE

10.1 Für jeden Fall, in dem Sie einem Dritten Zugang zu Ihrem Account oder eines Teils hiervon gestatten oder den Service zur Datenerhebung im Auftrag eines Dritten nutzen, unabhängig davon, ob Sie hierzu von Google oder seinen verbundenen Unternehmen autorisiert sind, gelten die Bedingungen der Klausel 9.

10.2 Falls Sie den Service im Namen oder im Auftrag eines Dritten benutzen, so sichern Sie zu, dass (a) Sie vollumfänglich zum Handel im Namen oder im Auftrag des Dritten berechtigt sind und den Dritten wirksam an diese Vereinbarung binden; und (b), dass im Verhältnis zwischen Ihnen und diesem Dritten der Dritte alle Rechte an den Kundendaten bzw. sämtliche Ansprüche auf die Kundendaten in den relevanten Accounts hat.

10.3 Unbeschadet von Klausel 10.2 haben Sie sicherzustellen, dass jeder Dritte die Bedingungen dieser Vereinbarung so einhält, als wäre er selbst Vertragspartei. Jede Information eines Dritten, die als vertrauliche Informationen betrachtet wird, ist von Ihnen als vertraulich zu behandeln und darf Dritten nicht offenbart werden. Ohne das vorhergehende einzuschränken, ist Ihnen die Weitergabe von Kundendaten, die einem Dritten, in dessen Namen oder Auftrag Sie handeln, gehören, ohne vorherige schriftliche Einwilligung dieses Dritten untersagt.

11. SERVICE UND SERVICEVERBESSERUNGEN

11.1 Google ist berechtigt, jederzeit und ohne Ankündigung den Service und/oder die Software zu verbessern und/oder zu verändern, vorausgesetzt, dass Ihnen diese Verbesserungen und/oder Veränderungen zumutbar sind.

11.2 Der Service, die Software und die Reports werden „wie beschaffen“ zur Verfügung gestellt und Google übernimmt keine Mängelgewährleistung hierfür. Ohne Einschränkung des Vorangehenden übernimmt Google insbesondere keine Gewähr dafür, dass: (i) die Benutzung des Services oder der Software Ihrem Bedarf entspricht oder ununterbrochen, sicher und fehlerfrei möglich ist, (ii) dass Fehler behoben werden, (iii) dass der Service, die Software oder jede andere Software auf dem Server frei von Viren oder anderen schädlichen Komponenten ist oder (iv) dass die Benutzung des Service und sonstiger im Rahmen des Service zur Verfügung gestellter Informationen (einschließlich der Reports) richtig, genau, rechtzeitig oder in anderer Form zuverlässig möglich ist.

Weitere Abmachungen, Gewährleistungen oder andere Bedingungen einschließlich irgendwelcher stillschweigender Bedingungen in Bezug auf eine zufrieden stellende Qualität und Tauglichkeit für bestimmte Zwecke oder Übereinstimmungen mit bestimmten Beschreibungen gelten nicht für den Service, es sei denn, diese Vereinbarung bestimmt ausdrücklich etwas Abweichendes.

12. HAFTUNGSBESCHRÄNKUNG

12.1 Google ist ohne Einschränkung haftbar, unabhängig vom Grund für die Haftung, sei es Vertragsbruch, Unmöglichkeit der Leistung, Leistungsstörung, Delikt oder andere Rechtsgründe, im Fall von grober Fahrlässigkeit oder Vorsatz durch Google, durch Googles gesetzliche Vertreter oder leitende Angestellte, für arglistig verschwiegene Fehler, in Fällen, in denen Google eine Beschaffenheitsgarantie übernommen hat und im Fall der Verletzungen von Leben, Körper oder Gesundheit.

12.2 Sind Sie Verbraucher, ist Google ferner ohne Einschränkung haftbar in den Fällen, in denen ein sonstiger einfacher Erfüllungsgehilfe von Google grob fahrlässig oder vorsätzlich handelt.

Sind Sie Unternehmer, so haftet Google für seine einfachen Erfüllungsgehilfen, sofern diese vorsätzlich handeln und sofern diese eine wesentliche Vertragspflicht (Kardinalpflicht) grob fahrlässig verletzen. In solchen Fällen ist die Haftung begrenzt auf die typischen und zum Zeitpunkt des Vertragsschlusses vorhersehbaren Schäden.

12.3 In Fällen von (leichter) Fahrlässigkeit haftet Google nur für den Fall des Bruchs wesentlicher Vertragspflichten (Kardinalpflicht). Auch in diesen Fällen ist die Haftung begrenzt auf die typischen und zum Zeitpunkt des Vertragsschlusses vorhersehbaren Schäden.

12.4 Die Haftung nach dem Produkthaftungsgesetz bleibt unberührt.

12.5 In allen anderen Fällen wird Googles Haftung ausdrücklich ausgeschlossen.

13. HINWEIS ZUR RECHTSINHABERSCHAFT

13.1 Google bleibt Inhaber sämtlicher Rechte und Rechtspositionen, einschließlich, jedoch nicht beschränkt auf sämtliche gewerblichen Schutzrechte und Urheberrechte am Service, an der Software und der Dokumentation (und sämtlicher Bearbeitungen, Umgestaltungen oder Erweiterungen hiervon). Alle Rechte an und im Zusammenhang mit dem Service, der Software und der Dokumentation, die Ihnen nicht ausdrücklich in dieser Vereinbarung eingeräumt werden, verbleiben bei Google und seinen Lizenzgebern und werden hiermit ausdrücklich Google und seinen Lizenzgebern vorbehalten.

13.2 Ohne Einschränkung des Vorhergehenden ist Ihnen nicht gestattet, selbst oder durch einen beauftragten Dritten (a) Marken, Firmen- oder Unternehmensnamen, Logos, Domainnamen oder andere unterscheidungskräftige Kennzeichen oder urheberrechtliche geschützte Inhalte oder andere Schutzrechte von Google, die mit dem Service verbunden sind, ohne vorherige ausdrückliche schriftliche Einwilligung von Google zu benutzen; (b) Marken, Firmen- oder Unternehmensnamen, Logos, Domainnamen oder andere unterscheidungskräftige Kennzeichen oder urheberrechtliche geschützte Inhalte oder andere Schutzrechte von Google, die mit dem Service verbunden sind, zu registrieren, versuchen zu registrieren oder einen Dritten bei der Registrierung zu unterstützen, es sei denn, dies geschieht auf den Namen von Google und mit vorheriger ausdrücklicher schriftlicher Einwilligung von Google (c) jeden Hinweis auf urheberrechtlich geschützte Inhalte, Marken oder andere Schutzrechtshinweise, die im Zuge des Service in oder auf einem beliebigen Gegenstand erscheinen, zu entfernen, zu unterdrücken oder in irgendeiner Weise zu verändern.

14. LAUFZEIT UND BEENDIGUNG

14.1 Diese Vereinbarung tritt am Tag Ihrer einleitend beschriebenen Annahme dieser Geschäftsbedingungen in Kraft und bleibt solange in Kraft, bis eine der Parteien den Vertrag aus beliebigem Grund und zu jedem beliebigen Zeitpunkt mit einer Frist von 7 Tagen kündigt. Das Recht beider Parteien zur Kündigung der Vereinbarung aus wichtigem Grund ohne Einhaltung einer Kündigungsfrist bleibt unberührt.

14.2 Nach jeder Kündigung dieses Vertrages:

a) wird Google die Bereitstellung des Service einstellen und Sie werden alle Vervielfältigungen des GATC, die sich in Ihrem Besitz befinden, löschen und Google innerhalb von drei (3) Werktagen nach dem Wirksamwerden der Kündigung oder Beendigung erklären, dass die Löschung durchgeführt wurde. Unterbleibt die Entfernung des GATC (oder ein Teil davon) von Ihrer Site bzw. die darauf bezogene Erklärung innerhalb der drei (3) Werktage nach dem Wirksamwerden der Kündigung oder Beendigung, ist Google berechtigt, das nach dieser Vereinbarung anfallende Entgelt für die Dauer und bis zu dem Zeitpunkt zu verlangen, an dem der GATC von der Site entfernt wird; und
b) haben Sie keinen Anspruch auf die Rückerstattung irgendeines Nutzungs- oder sonstigen Entgeltes; und
c) werden (i) sämtliche offenen Forderungen für bis zum Datum des Wirksamwerdens der Kündigung geleisteten Service, und (ii) sonstige nicht bezahlte Zahlungsverpflichtungen, die innerhalb der Restlaufzeit dieser Vereinbarung fällig werden, sofort und insgesamt fällig; und
d) werden sämtliche bisherigen Reports und Daten nicht weiter zur Verfügung gestellt, es sei denn, Sie und Google schließen einen schriftlichen Vertrag über den Austausch und die Übertragung dieser Daten.

15. ÄNDERUNGEN DER BEDINGUNGEN

Google behält sich das Recht vor, Geschäftsbedingungen dieser Vereinbarung (oder der Policies, auf die im Rahmen dieser Vereinbarung Bezug genommen wird und die den Service betreffen) jederzeit dadurch zu ändern, dass die neue Vereinbarung unter http://www.google.com/analytics (oder jeder anderen URL, die Google nachfolgend zu diesem Zweck benennt) abrufbar gemacht wird und Sie über die neue Vereinbarung in Kenntnis gesetzt werden, jeweils vorausgesetzt, dass die Änderungen unter Berücksichtigung der Interessen von Google für Sie zumutbar sind. Setzen Sie die Benutzung des Service nach der Inkenntnissetzung fort, gilt dies als Erklärung der Annahme der Änderungen, sofern Sie sich zu den Änderungen innerhalb einer von Google gesetzten, zumutbaren Frist nicht ausdrücklich erklärt haben und sofern Google Sie auf die vorgesehene Bedeutung der fortgesetzten Benutzung besonders hinweist. Diese Ziffer 15 gilt nicht, soweit von den Änderungen Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung betroffen sind.

16. VERSCHIEDENES, ANWENDBARES RECHT UND GERICHTSSTAND

Mit Ausnahme der Entgeltverpflichtungen ist keine der Parteien verantwortlich für Nichtleistungen oder verspätete Leistungen einer nach dieser Vereinbarung geschuldeten Leistung, sofern die Nichtleistung oder Verspätung auf Umständen beruht, die jenseits der zumutbaren Einflussnahme durch die jeweilige Partei liegen, einschließlich aber nicht beschränkt auf Risiken der höheren Gewalt, Krieg, Terrorismus, Bürgerkrieg, staatlichen und gerichtlichen Anordnungen, Änderungen des anwendbaren Rechts, Störungen im Internet oder in sonstigen Formen der Datenübertragung, Arbeitskampf oder bei Pflichtverletzungen, Nichtleistungen oder Verspätungen durch die jeweils andere Partei, die der Erfüllung der Verpflichtung nach dieser Vereinbarung entgegenstehen.

Diese Vereinbarung enthält sämtliche Abreden zwischen den Parteien hinsichtlich des Vertragsgegenstandes und ersetzt alle vorherigen Verträge oder Abreden gleich welcher Art zwischen den Parteien in Bezug auf den Vertragsgegenstand.

Die Nichtgeltendmachung oder verspätete Geltendmachung eines Rechtes oder eines Rechtsmittels nach dieser Vereinbarung stellt keinen Verzicht des Rechts oder Rechtsmittels und keinen Verzicht irgendwelcher sonstiger Rechte oder Rechtsmittel dar; die einzelne oder teilweise Ausübung irgendeines Rechtes oder Rechtsmittels nach dieser Vereinbarung steht der weiteren Ausübung von Rechten oder Rechtsmitteln nach dieser Vereinbarung nicht entgegen. Die Rechte und Rechtsmittel, die in dieser Vereinbarung vorgesehen sind, können kumulativ geltend gemacht werden und schließen gesetzliche Rechte und Rechtsmittel nicht aus.

Die Unwirksamkeit, Gesetzeswidrigkeit oder Nichtdurchsetzbarkeit irgendeiner der Bestimmungen dieser Vereinbarung hat keine Auswirkung auf die Fortgeltung der übrigen Bestimmungen dieser Vereinbarung.

Sie dürfen Ihre Rechte und Pflichten aus dieser Vereinbarung ganz oder in Teilen nur mit der vorherigen schriftlichen Zustimmung von Google an Dritte abtreten oder in sonstiger Weise übertragen; Google darf die schriftliche Zustimmung nicht ohne sachlich gerechtfertigten Grund verweigern oder verzögern. Google ist berechtigt, nach eigenem Willen Dritte bei der Leistungserbringung einzuschalten oder Rechte und Pflichten aus diesem Vertrag insgesamt oder in Teilen auf Dritte zu übertragen. Diese Vereinbarung soll den Rechtsnachfolgern oder Abtretungsempfängern der Parteien zugute kommen und für diese verbindlich sein.

Die folgenden Vertragsklauseln dieser Vereinbarung sollen über die Beendigung der Vereinbarung hinaus Bestand haben: 3, 4.2, 5, 8, 9, und die Klauseln 11 bis 16 einschließlich.

Diese Vereinbarung begründet zwischen den Parteien keine Gesellschaft, Arbeitsgemeinschaft oder ein sonstiges gemeinschaftliches oder gesellschaftsähnliches Unternehmen gleich welcher Art. Aus dieser Vereinbarung folgt kein Recht der Parteien zur rechtsgeschäftlichen Vertretung der jeweils anderen Partei. Keine der Parteien ist befugt, die jeweils andere Partei vertraglich zu verpflichten oder Verbindlichkeiten gegen die andere Partei in irgendeiner Weise und für irgendeinen Zweck zu begründen.

Alle Anzeigen und sonstigen Erklärungen nach dieser Vereinbarung sind auf postalischem Wege, Luftpost oder Kurier an das Legal Department mit der Adresse Google, Belgrave House, 76 Buckingham Palace Road, London SW1W 9TQ zu senden und gelten als wirksam mit Zugang. Anzeigen und sonstige Erklärungen von Google gegenüber Ihnen können per elektronische Post (Email) an die von Ihnen angegebenen E-Mailadressen erfolgen.

Die Parteien vereinbaren hinsichtlich sämtlicher Rechtsbeziehungen aus dieser Vereinbarung die Anwendung des Rechts der Bundesrepublik Deutschland unter Ausschluss des UN-Kaufrechts (CISG); soweit dies gesetzlich zulässig ist, vereinbaren die Parteien ferner, dass für sämtliche Streitigkeiten aus und im Zusammenhang mit dieser Vereinbarung das Landgericht Hamburg ausschließlich zuständig ist.

Anlage 1 – Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung

Diese Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung ergänzen die Allgemeinen Google Analytics Bedingungen („Analytics-Bedingungen“). Im Falle eines Widerspruchs zwischen diesen Regelungen und den Analytics-Bedingungen gehen diese Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung vor.

1. Definitionen

1.1 Begriffe in Großbuchstaben, die verwendet, jedoch in dieser Anlage 1 nicht definiert werden, kommt die ihnen in den Analytics-Bedingungen zugewiesene Bedeutung zu. In dieser Anlage 1 gilt Folgendes, sofern nicht anders angegeben:

„Erheben“ hat die in § 3 Abs. 3 BDSG definierte Bedeutung.

„Personenbezogene Kundendaten“ bedeutet jede Art von Kundendaten bei denen es sich um personenbezogene Daten handelt und die Google im Rahmen der Vereinbarung erhebt, verarbeitet oder nutzt.

„Weisung“ bedeutet alle Anweisungen, die Sie Google erteilen und mit denen Sie Google zur Ausführung einer bestimmten Handlung in Bezug auf personenbezogene Kundendaten auffordert

„IP-Maskierung“ bezeichnet die Funktion mithilfe derer Sie Google anweisen können, das letzte Oktett der IP-Adressen Ihrer Websitebesucher zu löschen.

„Verarbeitung/Verarbeiten personenbezogener Daten“ hat die in § 3 Abs. 4 BDSG geregelte Bedeutung.

„Nutzung/Nutzen personenbezogener Daten“ hat die in § 3 Abs. 5 BDSG geregelte Bedeutung.

2. Allgemeines

2.1 Diese Regelungen zur Auftragsdatenverarbeitung finden nur Anwendung, soweit (a) die Ihnen von Google erbrachten Services die Erhebung, Verarbeitung oder Nutzung personenbezogener Daten beinhalten und (b) Sie für Ihre gesamte Website und sämtliche Besucher Ihrer Website die IP-Maskierung verwenden.

2.2 Gegenstand des Auftrags, Umfang, Art und Zweck der Datenerhebung, Verarbeitung oder Nutzung, Kreis der Betroffenen und Art der Daten:

2.2.1 Gegenstand der Auftrags: Google stellt Ihnen den Service wie in dieser Vereinbarung beschrieben zur Verfügung und verarbeitet im Rahmen der Leistungserbringung unter dieser Vereinbarung Kundendaten.

2.2.2 Umfang, Art und Zweck der Datenerhebung, Verarbeitung oder Nutzung: Der Service dient zur Analyse der Benutzung Ihrer Website durch die Besucher der Website. Hierzu werden von Google anhand von Page Views Kundendaten erfasst, welche technische Eigenschaften und Aktivitäten der Besucher Ihrer Website betreffen. Diese Kundendaten werden durch die Processing Software ausgewertet, um Reports zu erstellen, die unter anderem Aussagen zu Verweildauer, ungefährer geographischer Herkunft, Herkunft des Besuchertraffics, Ausstiegsseiten und Verwendungsabläufen beinhalten können.

2.2.3 Kreis der Betroffenen: Besucher Ihrer Website.

2.2.4 Art der Daten: Anhand von Page Views erfasste Daten, die technische Eigenschaften und die Aktivitäten von Besuchern Ihrer Website betreffen. Hierzu zählen insb. mittels Cookies erzeugte Informationen über die Verweildauer und die Interaktion mit Ihrer Website sowie die IP-Adresse von Besuchern Ihrer Website.

2.3 Im Hinblick auf die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Kundendaten im Rahmen der Vereinbarung sind Sie der Auftraggeber und Google der Auftragsdatenverarbeiter im Sinne des BDSG. Sie bleiben daher allein für die Einhaltung der Vorschriften des BDSG und anderer Vorschriften über den Datenschutz verantwortlich.

2.4 Google wird personenbezogene Kundendaten: (a) soweit dies im Hinblick auf Umfang und Art zum Zweck der Bereitstellung des Services und zur Erfüllung der Pflichten im Rahmen der Vereinbarung erforderlich ist und (b) unter Maßgabe der folgenden Ziffer 3.2. im Rahmen Ihrer Weisungen erheben, verarbeiten oder nutzen.

3. Ihre Rechte und Pflichten und Umfang der Weisungsbefugnisse

3.1 Sie sind für die Bewertung der Zulässigkeit der Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Kundendaten sowie für den Schutz der Rechte der betroffenen Person verantwortlich.

3.2 Sie können Weisungen erteilen, die Google dazu verpflichten, eine bestimmte Handlung im Bezug auf personenbezogene Kundendaten vorzunehmen. Derartige Weisungen erteilen Sie in erster Linie über die Art und Weise der Implementierung des GATC und über die Benutzeroberfläche des Dienstes. Hierzu zählt insbesondere die IP-Masking-Funktion, mithilfe derer Sie Google anweisen können, das letzte Oktett der IP-Adressen Ihrer Websitebesucher zu löschen. Die Löschung Ihres Accounts durch Sie beinhaltet zudem die Weisung, etwaig vorhandene Kundendaten zu löschen. Wenn eine Weisung nicht über die Art und Weise der Implementierung des GATC oder über die Benutzeroberfläche des Services möglich ist und über die in der Vereinbarung festgeschriebenen Weisungen hinausgeht („Einzelweisungen“), wird Google Ihnen die durch die Durchführung der Einzelweisung anfallenden Kosten mitteilen. Sofern Sie die Weisung nach einer solchen Mitteilung aufrecht erhalten, werden Sie Google diese Kosten erstatten. Google kann nach eigenem Ermessen innerhalb von 60 Tagen nach dem Zugang Einspruch gegen Einzelweisungen erheben (die „Einspruchsmitteilung“). Der Versand einer Einspruchsmitteilung bewirkt, dass Google nicht an die betreffende Einzelweisung gebunden ist. In einem solchen Fall haben Sie das Recht, die auf den Dienst bezogene Vereinbarung im Einklang mit den Bestimmungen der Vereinbarung außerordentlich und fristlos zu kündigen.

4. Pflichten von Google

4.1 Datengeheimnis: Google wird nur Personal mit der Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Kundendaten betrauen, dem in geeigneter Weise die unbefugte Erhebung, Verarbeitung oder Nutzung personenbezogener Daten untersagt wurde.

4.2 Löschung, Berichtigung und Sperrung von Daten, Löschung nach Beendigung des Auftrags: Google wird durch die Entfernung des letzten Oktetts der IP-Adresse der Nutzer Ihrer Website etwaig vorhandene personenbezogene Kundendaten unkenntlich machen. Diese Unkenntlichmachung erfolgt vor einer weiteren Auswertung der IP-Adresse im Rahmen des Services. Eine Berichtigung und Sperrung personenbezogener Kundendaten ist vor dieser Unkenntlichmachung nicht möglich. Nach Entfernung des letzten Oktetts der IP-Adresse sind keine personenbezogenen Kundendaten zur Berichtigung oder Sperrung sowie für eine Löschung nach Beendigung des Auftrages vorhanden. Nach Löschung Ihres Accounts durch Sie werden zudem etwaig vorhandene Kundendaten gelöscht.

4.3 Technische und organisatorische Maßnahmen:

4.3.1 Innerhalb seines Verantwortungsbereichs ergreift Google bei der Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Kundendaten die in Anlage 2 beschriebenen technischen und organisatorischen Maßnahmen (zusammen „technische und organisatorische Maßnahmen“). Im Rahmen der Vereinbarung stellt der Kunde Google keine Datenträger zur Datenspeicherung zur Verfügung.

4.3.2 Sie erklären, dass sie personenbezogene Kundendaten (soweit vorhanden) nur zu dem Zweck erheben, um nachvollziehen zu können, wie Besucher Ihre Website nutzen, und um Berichte über die Website-Aktivität zusammenzustellen.

4.3.3 Sie nehmen einverständlich zur Kenntnis, dass (a) die technischen und organisatorischen Maßnahmen von Google im Rahmen der Beschreibungen in Anlage 2 nach eigenem pflichtgemäßen Ermessen und entsprechend dem technischen Fortschritt entwickelt werden, um die Sicherheit zu erhöhen, und (b) nach erfolgter IP-Maskierung Kopien von Kundendaten, insbesondere Sicherungskopien, aggregierte Daten und Cache-Kopien erforderlich sind, um den Dienst bereitzustellen.

4.4 Sonstige Pflichten: Google hat zusätzlich zu der Einhaltung der Regelungen dieses Auftrags folgende Pflichten:

- Bestellung – soweit gesetzlich vorgeschrieben – eines Datenschutzbeauftragten.

- Die Durchführung der Auftragskontrolle mittels regelmäßiger Prüfungen durch Google im Hinblick auf die Vertragsausführung bzw. -erfüllung, insbesondere Einhaltung und ggf. notwendige Anpassung von Regelungen und Maßnahmen zur Durchführung des Auftrags.

4.5 Wenn Google der Ansicht ist, dass eine Ihrer Weisungen gegen die Vorschriften des BDSG oder andere Vorschriften über den Datenschutz verstößt, hat Google Sie unverzüglich darauf hinzuweisen. Google teilt Ihnen unverzüglich Verstöße von Google oder der bei Google beschäftigten Personen gegen datenschutzrechtliche Bestimmungen oder die in dieser Vereinbarung getroffenen Festlegungen mit, soweit diese im Zusammenhang stehen mit der Verarbeitung personenbezogener Kundendaten im Rahmen dieser Vereinbarung.

4.7 Kundendaten werden von Google erfasst und gespeichert. Die Speicherung erfolgt nach der IP-Maskierung. Die von Ihnen aktivierte IP-Maskierung erfolgt stets und erfolgt in der Regel auf Servern innerhalb von Mitgliedstaaten der Europäischen Union oder in anderen Vertragsstaaten des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum. Google ist an die US Safe Harbor-Grundsätze zum Schutz der Privatsphäre gebunden. Für weitere Informationen über die Safe Harbor-Vereinbarung und Googles Registrierung besuchen Sie bitte die Website des US-Handelsministeriums.

5. Kontrollrechte und Überprüfung der technischen und organisatorischen Maßnahmen

Um Ihnen eine Auftragskontrolle und insbesondere eine Überprüfung der bei Google getroffenen technischen und organisatorischen Maßnahmen vor Beginn und regelmäßig während der Datenverarbeitung zu ermöglichen, wird Google einen von einem unabhängigen Wirtschaftsprüfer erstellten Prüfbericht bereithalten und Ihnen auf entsprechende Anfrage das jeweils aktuellste Exemplar zur Verfügung stellen. Der Prüfbericht wird mindestens alle 24 Monate erneuert.

6. Unterauftragnehmer

6.1 Unbeschadet der Ziffer 16 der Analytics-Bedingungen und vorbehaltlich der folgenden Ziff. 6.2 darf Google ohne Ihre Genehmigung keine Dritten mit der Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Kundendaten beauftragen („Unterauftragsdatenverarbeiter“).

6.2 Unbeschadet von Ziffer 6.1 ist Ihre Genehmigung nicht für solche Unterauftragsverhältnisse erforderlich, die die Erhebung, Verarbeitung oder Nutzung personenbezogener Kundendaten durch mit Google im Sinne der §§ 15 ff. Aktiengesetz verbundene Unternehmen („verbundene Unterauftragsdatenverarbeiter“) beinhaltet, vorausgesetzt, dass Google: (a) gewährleistet, dass die verbundenen Unterauftragsdatenverarbeiter, die sich aus dieser Anlage ergebenden Pflichten Googles erfüllen und (b) die volle Haftung (gemäß Ziff. 12 der Analytics-Bedingungen) gegenüber dem Kunden für die Handlungen und/oder Unterlassungen der betreffenden verbundenen Unterauftragsdatenverarbeiter so übernimmt, als seien diese Handlungen von Google selbst begangen worden.

6.3 Soweit Unternehmen, die für Google Nebenleistungen im Zusammenhang mit der Bereitstellung der Services erbringen, keine Unterauftragsdatenverarbeiter sind, wird Google angemessene Anstrengungen unternehmen, sich bei solchen Lieferanten von Nebenleistungen im Hinblick auf die Datensicherheit angemessen vertraglich abzusichern. Dies betrifft in der Regel die Bereitstellung von Leitungen für die Telekommunikation, Elektrizität, Kühlung, Wartung, Reinigung, Prüfung oder Vermietung von Liegenschaften.

Anlage 2 – Technische und organisatorische Maßnahmen

Innerhalb seines Verantwortungsbereichs ergreift Google bei der Erhebung Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Kundendaten die folgenden technischen und organisatorischen Maßnahmen.

1. Zutrittskontrolle

Google ergreift unter anderem die folgenden Maßnahmen um den Zutritt Unbefugter zu den Datenverarbeitungsanlagen, mit denen Daten verarbeitet oder genutzt werden, zu verhindern:

Durch formale Zutrittsprozeduren wird der Zutritt zu den beteiligten Rechenzentren geregelt.

Alle Personen müssen sich gegenüber dem Sicherheitspersonal ausweisen um Zutritt zu einem Rechenzentrum oder bestimmten Bereichen des Rechenzentrums zu erlangen. Dies erfordert einen von Google ausgestellten Fotoausweis und ein entsprechendes staatliches Ausweisdokument. Es bestehen dokumentierte Prozesse für das Ausstellen von Ausweisen durch Google. Der Besitz und die Rückgabe dieser Ausweise werden nachvollzogen und überprüft.

Es werden Besucher-Protokolle geführt. Besucher werden mit temporären Ausweisen ausgestattet und müssen von einem Google-Mitarbeiter begleitet werden, um Zutritt zu Bereichen hinter dem Empfangsbereich eines Rechenzentrums zu erlangen.

Nur autorisierte Google-Mitarbeitern und Vertragspartnern, die dauernd in den Rechenzentren beschäftigt sind, ist es erlaubt, elektronische Zugangskarten für diese Einrichtungen zu erhalten.

Die daneben bestehenden standardmäßigen Sicherheitsmaßnahmen, die in jedem Rechenzentrum durchgeführt werden, setzen sich aus bekannten Technologien zusammen und folgen allgemein anerkannten Best Practices der Branche. Dabei handelt es sich um elektronische Zugangskontrollsysteme per Kartenzugriff, Alarmsysteme, Innen- und Außenkameras und Sicherheitspersonal.

2. Zugangskontrolle

Google ergreift unter anderem die folgenden Maßnahmen, um die Nutzung von Datenverarbeitungsanlagen, mit denen Daten verarbeitet werden, durch Unbefugte zu verhindern:

Sichere Zugangsverbindungen und Technologien zur Authentifizierungskontrolle sind implementiert, um den Zugang zu Google Produktivsystemen und interne Support-Tools zu reglementieren. Zugriffsrestriktionen stützen sich auf einen von Google entwickelten und verteilten Authentifizierungs-Service basierend auf Secure Socket Layer (SSL) Zertifikaten. Dieser Service bietet zudem Verschlüsselungsmethoden, um die Datensicherheit bei der Übertragung zu gewährleisten.

Der Zugang zu internen Support-Tools an Autorisierte wird kontrolliert durch Access Control Lists (ACL). Verschlüsselungstechniken werden eingesetzt, um Benutzerauthentifizierungen und Administrator-Sessions über das Internet abzusichern. Der Datenfernzugriff auf Produktionsmaschinen benötigt eine Verbindung zum Firmennetzwerk, die über eine zweifache Authentifizierung geregelt ist.

Google folgt einem formalen Prozess, um den Zugang zu Google-Ressourcen zu erlauben oder zu verweigern. Verschiedene Zugangsschutzmechanismen helfen dabei, sichere und flexible Zugriffe bereitzustellen. Einmalige Benutzerkennungen, starke Passwörter und periodische Überprüfungen der Zugriffslisten sind vorhanden, um die angemessene Verwendung von Benutzerkonten zu gewährleisten. Für kritische Systeme werden zudem Einmal-Kennwörter bzw. Einmal-Konten verwendet. Alle Gruppen, die Zugang zu Google Services haben, unterliegen einer regelmäßigen Überprüfung.

Alle genannten Maßnahmen sind in einem formalisierten Berechtigungskonzept beschrieben.

Die Autorisierung bei Google Services wird jederzeit auf allen Ebenen des jeweiligen Systems erzwungen. Die Erteilung oder Bearbeitung von Zugriffsrechten basiert auf den Job-Verantwortlichkeiten des Benutzers oder auf einer Need-to-know-Basis und muss durch den zuständigen Vorgesetzten des Antragstellers autorisiert und bewilligt werden. Die Bewilligungen werden über Workflow-Tools durchgeführt. Der Zugriff auf Produktivsysteme wird nur geschulten und für die jeweilige Aktion berechtigten Benutzern gewährt. Ebenso wird der Zugriff auf Produktivsysteme im Falle einer Kündigung umgehend entzogen.

Die Router sind entsprechend konfiguriert, um Googles interne Netzwerk-Domänen vor unautorisierten externen Verbindungen zu schützen und sicherzustellen, dass Computerverbindungen und Datenflüsse nicht die logische Zugriffsregelung der Google-Systeme verletzt. Änderungen an den hardwareseitigen Netzwerkkomponenten oder an deren Konfiguration benötigen die Zustimmung des designierten Verantwortlichen und unterliegen einem Change-Managementprozess.

Google hat ebenso Verschlüsselungsmethodiken, 2-Fach-Authentifizierung, Eingabe- und Session-logging für zentralisierte Serverumgebungen, zur Überwachung der Produktivsysteme implementiert.

Google hat eine Firewall-Konfigurationsregelung, welche akzeptable Ports definiert, die auf einer Google Firewall genutzt werden dürfen. Nur benötigte Ports und Dienste sind offen. Der Zugriff zum Ändern der Firewall-Konfiguration ist beschränkt auf das interne Sicherheits-Operations-Team. Das Sicherheits-Operations-Team überprüft regelmäßig kritische Firewall-Regeln.

3. Zugriffskontrolle

Google ergreift unter anderem die folgenden Maßnahmen, um zu gewährleisten, dass die zur Benutzung eines Datenverarbeitungssystems Berechtigten ausschließlich auf die ihrer Zugriffsberechtigung unterliegenden Daten zugreifen können und dass gespeicherte oder in Verarbeitung befindliche Daten nicht unbefugt gelesen, kopiert, verändert oder entfernt werden können:

Webseitenbetreiber können über eine von Google angebotene Administrationskonsole ihre Analyseoptionen (einschließlich der IP-Maskierung) anpassen. Der Zugriff auf die Administratorkonsole ist mittels Benutzername und Passwort auf den Webseitenbetreiber oder durch diesen autorisierte Personen und daneben auf entsprechend berechtigte Mitarbeiter von Google beschränkt.

Der erforderliche Zugriff zur Aktivierung der IP-Maskierungen mittels Einbindung des entsprechenden Javascript-Code-Auszugs verbleibt beim Webseitenbetreiber und etwaig durch ihn autorisierte Personen.

Durch die dargestellten Zugangskontrollen (vgl. Ziffer 1.) wird der Zugriff auf die im Rahmen des Services erfassten IP-Adressen abgesichert. Der Zugriff ist mittels des Berechtigungskonzepts (vgl. Ziffer 1) auf Mitarbeiter von Google mit entsprechenden Verantwortlichkeiten beschränkt.

4. Weitergabekontrolle

Google ergreift unter anderem die folgenden Maßnahmen, um zu gewährleisten, dass Daten bei der elektronischen Übertragung, während ihres Transports oder ihrer Speicherung auf Datenträgern nicht unbefugt gelesen, kopiert, verändert oder entfernt werden können, und dass überprüft und festgestellt werden kann, an welche Stellen eine Übermittlung von Daten durch Einrichtungen zur Datenübertragung vorgesehen ist:

Der Zugriff auf die Systeme zur Anonymisierung unterliegt wirksamen Zugriffskontrollen, die unter Ziffer 3 beschrieben sind.

5. Eingabekontrolle

Google ergreift unter anderem die folgenden Maßnahmen, um zu gewährleisten, dass nachträglich überprüft und festgestellt werden kann, ob und von wem Daten in Datenverarbeitungssystemen eingegeben, verändert oder entfernt worden sind:

Die Übertragung der IP-Adresse erfolgt aufgrund der Implementierung von Google Analytics durch den Betreiber der Webseite. Die Kundendaten sind mittels einer eindeutigen Kundennummer gekennzeichnet und so dem Kunden eindeutig zugeordnet.

Der Zugriff bzw. die Veränderung der übermittelten IP-Adresse unterliegt wirksamen Zugriffsschutzmechanismen (vgl. Ziffer 3). Eingaben, Veränderungen und Löschungen von Daten werden mittels der in Abschnitt C.3 beschriebenen Session-Loggings protokolliert.

6. Auftragskontrolle

Google ergreift unter anderem die folgenden Maßnahmen, um zu gewährleisten, dass die Verarbeitung von Daten im Rahmen der Weisungen erfolgen kann:

Die Interaktion des Benutzers mit der Webseite des Webseitenbetreibers ist Bestandteil der Funktionalität der Webseite.

Wenn der Webseitenbetreiber mittels der Administratorkonsole die Weisung erteilt, dass eine IP-Maskierung erfolgen soll, ist aufgrund der Beschaffenheit des Systems gewährleistet, dass keine vollen IP-Adressen gespeichert werden.

7. Verfügbarkeitskontrolle

Google ergreift unter anderem die folgenden Maßnahmen, um zu gewährleisten, dass Daten gegen zufällige Zerstörung oder Verlust geschützt sind:

Google verwendet eine Kombination von redundanten Systemen sowie Backup-Lösungen, um die Kundendaten zu schützen und wiederherstellen zu können.

Bei aktivierter IP-Maskierung wird das letzte Oktett der IP-Adressen vor Speicherung und etwaigen Backups gelöscht.

8. Gewährleistung der Zweckbindung

Google ergreift unter anderem die folgenden Maßnahmen, um zu gewährleisten, dass zu unterschiedlichen Zwecken erhobene Daten getrennt verarbeitet werden können:

Die Verarbeitung erfolgt auf Serversystemen, die durch ein System von logischen und physischen Zugriffskontrollen im Netzwerk logisch getrennt sind (vgl. Abschnitte Ziffern 1 bis 3).

Die Verarbeitung der Daten erfolgt nur zum Zweck der Analyse der Benutzung einer Website durch die Besucher der Website.

6 Google-Analytics-Tracking-Code

6.1 Der Google-Analytics-Tracking-Code (GATC)

Der Tracking-Code ist der wichtigste Bestandteil von Google Analytics. Nur wenn dieser korrekt und vor allem auf jeder (!) Seite eingebaut ist, können akkurate Daten erhoben werden.

Nun stellt sich die Frage, an welcher Position innerhalb der Seite der Code eingebunden werden muss. Aus technischer Sicht ist die Position nahezu egal. Dennoch empfehle ich, den Standard-GATC möglichst weit oben innerhalb des Quelltextes, idealerweise direkt innerhalb des Head-Tags zu positionieren (siehe Kapitel 4.1.5 HTML).

Praxistipp:

Im Unterschied zu früheren Ausgaben dieses Buchs beziehe ich mich nun ausschließlich auf den asynchronen Code. Bis Ende 2011 gab es bei der Erstellung des Codes die Möglichkeit, entweder einen synchronen oder einen asynchronen Tracking-Code zu nutzen. Da es mittlerweile nur noch das asynchrone Tracking gibt, stelle ich auch nur noch diese Variante dar.

Sollten Sie in Ihren Seiten noch einen alten synchronen Code eingebunden haben (siehe Listing 6.1), so empfehle ich Ihnen, diesen gegen einen aktuellen Code zu tauschen.

Listing 6.1 Google-Analytics-Standard-Tracking-Code

<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "googleanalytics.com/ga.js' type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));

</script>

<script type="text/javascript">
try {
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-31169-21");
pageTracker._trackPageview();

} catch(err) {}</script>

Jede Website ist ein Fall für sich, so wie jedes Business eine individuelle Vorgehensweise erfordert. Auch die Tracking-Anforderungen sehen je nach Unternehmen anders aus. Daher bedarf es in den meisten Fällen einer Individualisierung von Google Analytics entsprechend den spezifischen Bedürfnissen des Website-Betreibers. Anpassungen können entweder am Tracking-Code vorgenommen werden oder innerhalb der Benutzeroberfläche. Der Standard-Code sieht folgendermaßen aus:

Listing 6.2 Asynchroner Google-Analytics-Tracking-Code:

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Der Standard-Code besteht im Wesentlichen aus zwei Teilen: dem oberen Teil, der individualisier- und anpassbar ist, und dem unteren Bereich, der nicht angefasst werden sollte.

Der obere Bereich enthält zunächst Ihre Analytics-Konto-ID. Diese UA-Nummer (UA ist ein Relikt aus alten Zeiten und steht für Urchin Account) ist eine einzigartige ID, die nur Ihrem Analytics-Konto zugeordnet ist. Die Zahl nach dem letzten Bindestrich kennzeichnet eine Profilnummer innerhalb Ihres Kontos (mehr dazu in Kapitel 7.2, Profile).

Alle in den folgenden Kapiteln vorgestellten Individualisierungsmöglichkeiten werden unterhalb der UA-Konto-ID vorgenommen.

In letzterem Teil stellt Google beispielsweise fest, ob es sich bei der zu trackenden Seite um eine „normale“ http://-Webseite oder eine „sichere“ https://-Seite handelt. Im Anschluss wird das eigentliche Tracking-Dokument von den Google-Servern ausgeführt. Wie dieses aussieht, sehen Sie selbst, wenn Sie auf http://www.google-analytics.com/ga.js gehen. Sofern Sie die entsprechenden technischen Kenntnisse mitbringen, können Sie dem dortigen Code die Ablaufprozesse von Google Analytics teilweise entnehmen.

Praxistipp:

Da der Code des Files recht unleserlich ist, gibt es eine Möglichkeit, die Struktur des Codes in einer übersichtlicheren Form darzustellen. Öffnen Sie die Seite http://jsbeautifier.org und kopieren Sie den kompletten Code der http://www.google-analytics.com/ga.js in das entsprechende Feld. Sie sehen dann den Code in einer viel besser lesbaren Form.

Früher habe ich immer empfohlen, den Code idealerweise möglichst weit unten auf der Seite einzubauen, damit zunächst der Content der Seite geladen wird, eher der Tracking-Code zur Ausführung kommt. Denn das Surferlebnis der User sollte Vorrang haben vor der Erhebung von Nutzerdaten.

Das asynchrone Tracking läuft jedoch etwas anders ab. Hier werden die Daten quasi zunächst gesammelt und dann später, wenn die Seite komplett geladen ist, gebündelt als „Paket“ an Google übermittelt. Vorstellbar ist dies wie ein Schulbus, der während seiner Route an vielen Stellen Schüler aufnimmt und am Zielort sämtliche Fahrgäste mit einem Schwung auslädt.

Dies hat einen großen Vorteil für die User der Website – keine unnötigen Ladezeiten wegen des Aufrufs eines Web-Analyse-Pixels.

Alternativ zu der bislang vorgeschlagenen Positionierung des Tracking-Codes können Sie bei Bedarf den Code auch in zwei Teile aufteilen. Der eine Teil des Codes sollte dann wie bereits beschrieben im Head-Bereich der Seite integriert sein. Diese Zeilen haben kaum bzw. keine Auswirkungen auf die Ladezeit. Der untere Teil des Codes kann dann weiter unten innerhalb des Body-Bereichs der Website eingebaut werden. Durch diese Aufteilung vermeiden Sie mögliche Verzögerungen bei der Ladezeit der Seite bedingt durch die Kommunikation zwischen dem Code und Google Analytics. Eine Aufteilung des Tracking-Codes in zwei Teile sieht folgendermaßen aus:

Listing 6.3 Aufteilung Tracking-Code

<html>

<head>

<script type="text/javascript">

var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

</script>

</head>

<body>

<p>Seiteninhalte</p>

<script type="text/javascript">  (function() {

var ga = document.createElement('script');     ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:'   == document.location.protocol ? 'https://ssl'   : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

</body>

</html>

Es gibt immer noch viele Websites, die den alten synchronen Tracking-Code integriert haben. Dies ist grundsätzlich kein großes Problem – jedoch wird dieser von Google nicht mehr bei der Entwicklung neuer Features unterstützt. Ich kann demnach nur empfehlen, auf den asynchronen Code zu wechseln. Hier ist es jedoch wichtig, dass Sie nicht beide unterschiedlichen Codes parallel eingebaut haben. Entweder den einen oder den anderen, nicht aber eine Mischung aus beiden.

Für den asynchronen Tracking-Code gibt es unterschiedliche Darstellungsformen. Die Variablen können entweder separat, zusammen oder als Funktion übergeben werden. Um dies etwas zu verdeutlichen, hier ein kleines Beispiel, wie zwei Zeilen aus dem Standard-Code dargestellt werden können.

Listing 6.4 Separater asynchroner Code:

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

Listing 6.5 Multipler asynchroner Code:

_gaq.push(

['_setAccount', 'UA-XXXXX-X'],

['_trackPageview']

);

Listing 6.6 Asynchroner Code als Funktion:

_gaq.push(function() {

var pageTracker = _gaq._createAsyncTracker('UA-XXXXX-X');

pageTracker._trackPageview();

});

6.2 Umbenennung der URLs

Google Analytics orientiert sich bei der Erhebung der einzelnen Seiten per Default an der in der Adresszeile des Browsers dargestellten URL. Diese Information wird über die folgende Codezeile aufgenommen:

Listing 6.7 Asynchroner Tracking-Code:

_gaq.push(['_trackPageview']);

Diese Zeile signalisiert Google Analytics „Nimm die URL, wie sie im Browser steht, als Seitennamen“. (In den Berichten wird dann per Default die URI anstelle der kompletten URL dargestellt, was sich allerdings über Filter verändern lässt und in Kapitel 7.5.3.2 beschrieben wird.)

Diese Darstellungsform funktioniert hervorragend, solange Sie über eindeutige, selbst erklärende URLs verfügen (siehe auch Kapitel 2.2.1 und Kapitel 4.1.1). Ist dies der Fall, sind Ihre URLs verhältnismäßig leicht analysier- und interpretierbar.

Was aber, wenn Ihre URLs kryptisch und – außer für Ihren Webmaster – unverständlich sind? Hierfür gibt es genügend Beispiele. Achten Sie mal aktiv auf URLs – Sie werden sich wundern, wie viele schlecht lesbare URLs es gibt. Web Analytics wird in den meisten Fällen nicht von Ihrem Webmaster ausgeführt, sondern von einem Web-Analysten oder Mitarbeiter der Marketing-Abteilung. Deren Kenntnisse bezüglich kryptischer Abkürzungen innerhalb der URL können unzureichend sein und möglicherweise fällt es ihnen schwer, wichtige Parameter innerhalb der URL von unwichtigen zu unterscheiden. Hier kann eine Umbenennung der URL sinnvoll sein. (Machen Sie sich aber vorab auch Gedanken, ob eine grundsätzliche Umbenennung Ihrer URLs nicht auch aus anderen Gründen (SEO) sinnvoll sein kann.)

Statt der URL aus der Adresszeile des Browsers besteht die Möglichkeit, individuelle Benennungen der Seite in Google Analytics einfließen zu lassen. Dies kann entweder manuell geschehen oder aber natürlich auch dynamisch. Beispiel:

Listing 6.8 Asynchroner Tracking-Code

_gaq.push(['_trackPageview', '/auto/Testbericht/vw_golf/']);

Der innerhalb innerhalb der einfachen Anführungszeichen angeführte Name ersetzt nun die URL in der Adresszeile des Browsers. Sollten Sie mehrere Seiten nach diesem Prinzip umbenennen, überlegen Sie sich eine Struktur – ähnlich wie im obigen Beispiel. Zunächst verschiedene Kategorien (/auto/, /sport/, /business/ etc.), dann Ihre Unterkategorien und schließlich die einzelnen Artikel.

Die meisten Seiten verfügen intern über sogenannte PageNames. Dies sind oftmals individuelle Namen, die jede einzelne Seite Ihres Internetauftritts definieren und bezeichnen. Manchmal transportieren die PageNames weitere Informationen, die interessant sein können (etwa die Unterscheidung nach Kategorien). Diese PageNames können statt einer manuellen Umbenennung oder der Default-Lösung in die leere Klammer geschrieben werden (fragen Sie Ihre IT-Abteilung – dort wird man sicher wissen, wie es funktioniert). In diesem Fall sähe die eine Zeile des GATC folgendermaßen aus:

Listing 6.9 Asynchroner Tracking-Code:

_gaq.push(['_trackPageview', '$PageName']);

Hiermit würden Sie die individuellen PageNames Ihrer Seiten statt der angezeigten URL oder URI als Seitennamen in den entsprechenden Berichten sehen.

Sollten Sie statt der PageNames sehr gut gepflegte PageTitles haben, so können auch diese statt der URI verwendet werden – letztendlich entscheiden Sie, unter welchem Namen die verschiedenen Seiten in die Berichte einfließen sollen.

Diese Methode ermöglicht eine individuelle Umbenennung Ihrer URL, was unter Umständen die Analyse der in den Berichten dargestellten Daten vereinfacht.

6.3 Tracking von Subdomains

Wie in Kapitel 3.3 (Cookies) beschrieben, verwendet Google Analytics ausschließlich 1st Party Cookies. Dies bedeutet, dass die Cookies per Default zu einer festgelegten Domain gehören: der von Ihnen zu trackenden – z. B. www.timoaden.de.

In vielen Fällen gibt es für einen Internetauftritt diverse Gründe für Subdomains. Diese verändern die Domain dahingehend, dass sie von einem 1st Party Cookie – und somit auch von Analytics – als fremde Domain wahrgenommen werden (beispiel.timoaden.de).

Welche Auswirkungen hat dies, wenn auf der Domain und auf der Subdomain der gleiche GATC eingebunden ist?

Ein User startet seinen Besuch auf der www.timoaden.de, wird entsprechend erfasst und mit Cookies ausgestattet. Nun kommt der Sprung von www.timoaden.de zu beispiel.timoaden.de. Aus Google-Analytics-Sicht betritt der User eine neue Domain und wird als neuer bzw. weiterer Besuch gezählt – obwohl er ja direkt von der einen auf die andere Seite navigiert ist und sich noch innerhalb der gleichen Session befindet. Die Anzahl der von Google Analytics aufgezeichneten Besuche wird also falsch dargestellt, wenn aus Web-Analytics-Sicht www.timoaden.de und beispiel.timoaden.de zusammengefasst dargestellt werden sollen.

Des Weiteren werden bei jedem weiteren Schritt des Users Referrer-Daten übergeben und von Google Analytics ausgelesen. Navigiert der User nun von Domain zu Subdomain, wird bei der Betrachtung der Subdomain-Daten in Analytics www.timoaden.de als externer Referrer dargestellt. Analytics kann nicht wissen, dass die Domain und die Subdomain eigentlich zusammengehören. Deswegen muss Google Analytics diese Information durch eine kleine Änderung am Code mitgeteilt und der Domainname (Root-Domain) festgelegt werden, um zu signalisieren, dass eine Subdomain zu einer bestimmten Domain gehört, sobald ein User sie betritt.

Listing 6.10 Tracking von Subdomains mit dem asynchronen Tracking-Code

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setDomainName', '.timoaden.de']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Tauschen Sie timoaden.de gegen Ihre Root-Domain aus. Hierdurch werden Besuche ordnungsgemäß getrackt, auch wenn sie sich über mehrere Subdomains der dazugehörigen Domain hinwegbewegen.

Der in Listing 6.10 dargestellte Code müsste so auf sämtlichen Seiten eingebaut werden, dadurch werden alle dazugehörigen Sub-Domains ordnungsgemäß getrackt wie beispielsweise:

www.timoaden.de
beispiel.timoaden.de
test.timoaden.de
buch.timoaden.de

6.4 Tracking verschiedener Domains (Cross-Domain-Tracking)

Ähnlich wie bei den Subdomains verhält es sich bei unterschiedlichen Domains – nur ist der Wechsel von Usern von einer Domain zur nächsten aus Web-Analytics-Sicht noch dramatischer. Dies wird wie die Überschreitung der Grenze zweier Staaten wahrgenommen – ohne Kontrolle kein Weiterkommen.

Angenommen, Sie betreuen einen Online-Shop, der auf der Domain www.onlineshop.de liegt. Da Sie über keinen eigenen Bezahlprozess verfügen, haben Sie diesen ausgelagert – der entsprechende Anbieter stellt nun seine Dienstleistung unter www.bezahlen.de zur Verfügung. Jeder Besucher, der bei Ihnen einen Kauf tätigt, navigiert also von www.onlineshop.de zu www.bezahlen.de und sieht dann die „Vielen Dank für Ihren Einkauf“-Seite wieder auf www.onlineshop.de.

Haben Sie nun auf beiden Domains den Standard-GATC eingebaut, zählt Google Analytics drei Besuche zweier fremder Domains:

Tabelle 6.1 Tracking verschiedener Domains

www.onlineshop.de

1 Besuch

Referrer: www.onlineshop.de

www.bezahlen.de

1 Besuch

Referrer: www.bezahlen.de

www.onlineshop.de

1 Besuch

3 Besuche

2 „fremde“ Referrer

Google Analytics weiß nicht, dass das Überspringen dieser Domaingrenzen ein zusammenhängender Besuch ist. Die 1st Party Cookies beziehen sich ja auf eine Domain und können von der anderen nicht ausgelesen werden. Die von der ersten Domain gesetzten Cookies müssen also der zweiten übergeben werden.

Navigiert der User über einen Link (HTTP GET) von www.onlineshop.de zu www.bezahlen.de, müssen dem GATC jeweils zwei Zeilen hinzugefügt werden (auf jeder Seite Ihres Internetauftritts, nicht nur auf der Seite vor und nach dem Domainwechsel). Hier der entsprechende Code für die Seite www.onlineshop.de:

Listing 6.11 Tracking bei Domainwechsel mit dem asynchronen Tracking-Code

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setDomainName', '.onlineshop.de']);

_gay.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Und hier der Tracking-Code für die Seiten unter der Domain www.bezahlen.de:

Listing 6.12 Tracking bei Domainwechsel mit dem asynchronen Tracking-Code

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setDomainName', '.bezahlen.de']);

_gay.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {
var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

(document.getElementsByTagName('head')[0] || document.getElementsByTagName('body')[0]).appendChild(ga);

})(); </script>

Information:

Da dieses ein recht kompliziertes Thema ist, zu dem auch Google in der Vergangenheit immer wieder unterschiedliche und teilweise widersprüchliche Aussagen gemacht hat, kann es durchaus sein, dass Sie innerhalb Ihrer Seiten eine andere Lösung für den Domainwechsel integriert haben. Beispielsweise diese:

pageTracker._setDomainName("none");
pageTracker._setAllowLinker(true);

Oder auch diese:

pageTracker._setAllowLinker(true);
pageTracker._setAllowHash(false);

Sie sind beide auch nicht grundsätzlich falsch, dennoch empfehle ich Ihnen die hier ausführlich beschriebene Methode.

Die Funktion setAllowHash wird mittlerweile nicht mehr benötigt. Sollten Sie diese dennoch irgendwo integriert haben und es funktioniert alles, brauchen Sie die Zeile nicht zwangsläufig zu entfernen.

Damit aber nicht genug. Sie haben Google Analytics nur die Erlaubnis erteilt, die Cookies von einer Domain auf die andere zu übertragen. Der eigentliche Übertragungsvorgang geschieht mit dem Aufruf des Links. Daher muss dem Link, der von www.onlineshop.de zu www.bezahlen.de führt, ein Befehl hinzugefügt werden, den Google Analytics interpretiert. Jeder (!) Link, der einen Domainwechsel herbeiführt, muss folgendermaßen geändert werden:

Listing 6.13 Bisheriger Link

<a href="http://www.onlineshop.de">Hier klicken</a>

Listing 6.14 Ändern zu (asynchroner Tracking-Code)

<a href="http://www.onlineshop.de"

onclick="_gaq.push(['_link', 'http://www.onlineshop.de']); return false;'>Hier klicken</a>

Werden User nicht mit einem Link von Domain zu Domain, sondern über ein Formular geführt (HTTP POST), bedarf dies einer angepassten Änderung des Links. Die Anpassung des GATC ist exakt dieselbe wie bei (HTTP GET). Die Änderung findet hier in der Übergabe der Formulardaten statt.

Listing 6.15 Bisheriges Formular

<form name="f" method="post">

...

</form>

Listing 6.16 Ändern zu (asynchroner Tracking-Code)

<form name="f" method="post" onsubmit="_gaq.push(['_linkByPost', this]);">

...

</form>

Das hier beschriebene Vorgehen gilt für folgende Szenarien.

Tracking über verschiedene Domains – beispielsweise:

www.onlineshop.de zu www.bezahlen.de

Es gilt aber auch, wenn sowohl verschiedene Domains als auch Subdomains getrackt werden sollen – beispielsweise:

www.onlineshop.de
hund.onlineshop.de
katze.onlineshop.de
maus.onlineshop.de
www.bezahlen.de

Achten Sie bei allen Szenarien darauf, dass die Zeile setDomainName entsprechend der jeweiligen Domain angepasst wird und dass bei den Domainwechseln die Links entsprechend angepasst werden, so dass die Cookie-Informationen übergeben werden können.

6.5 Tracking von Domains und Sub-Directories

Es kann durchaus vorkommen, dass Sie neben Ihrer eigenen Domain noch eine Sub-Directory einer anderen Domain tracken und als ein Besuch zusammenfassen wollen. Beispiel:

www.timoaden.de
www.beispiel.de/timoaden

Natürlich müssen Sie die Möglichkeit haben, innerhalb der Sub-Directory den Tracking-Code integrieren und anpassen zu können.

Der Code für die Domain www.timoaden.de sähe folgendermaßen aus:

Listing 6.17 Tracking bei Domainwechsel und Tracking einer Sub-Directory

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gay.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_setDomainName', '.timoaden.de']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Wie auch schon bei den vorigen Domainwechsel-Szenarien bedarf es auch hier wieder der Anpassung der Links, die auf die andere Domain bzw. in diesem Fall auf die andere Domain und die dazugehörige Sub-Directory führen.

Findet der Wechsel über einen Link statt, muss dieser wie folgt angepasst werden:

Listing 6.18 Anpasung bei Wechsel über Link

<a href=„http://www.beispiel.de/timoaden“
onclick=„_gaq.push(['_link', 'http://www.beispiel.de/timoaden']); return false;'>Hier klicken</a>

Erfolgt die Weiterleitung jedoch nicht über einen herkömmlichen Link, sondern über ein Formular, so bedarf es dieser Anpassung:

Listing 6.19 Anpassung bei Wechsel über Formular

<form name="f" method="post" onsubmit="_gaq.push(['_linkByPost', this]);">

...

</form>

Der Code für die Sub-Directory www.beispiel.de/timoaden sähe folgendermaßen aus:

Listing 6.20 Tracking der Sub-Directory bei Domainwechsel

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setDomainName', 'none']);

_gay.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Ebenso wie in die eine Richtung müssen auch in die andere Richtung Links bzw. Formulare, die von der einen zur anderen Domain führen, angepasst werden, um den Besuch übergreifend zu tracken.

Folgende Änderungen müssen bei dem Link von www.beispiel.de/timoaden zu www.timoaden.de durchgeführt werden:

<a href="http://www.timoaden.de"
onclick="_gaq.push(['_link', 'http://www.timoaden.de']); return false;'>Hier klicken</a>

Es bedarf dieser Anpassung, wenn ein Formular für den Wechsel aus dem Sub-Directory zur anderen Domain genutzt wird:

<form name="f" method="post" onsubmit="_gaq.push(['_linkByPost', this]);">
...
</form>

Information:

Seien Sie insgesamt vorsichtig bei der Implementierung von Google Analytics bei Domain- oder Subdomain-Wechseln. Hintergrund ist, dass sich die Cookies verändern, wann immer Sie Änderungen am Tracking-Code vornehmen. Wenn Sie bereits historische Google-Analytics-Daten gesammelt haben, kann jede Änderung dieser Befehle Änderungen einiger Daten nach sich ziehen. Insbesondere die Besuche, Besucher und die Unterscheidung neu- und wiederkehrender Besuche wird hierdurch beeinflusst.

6.6 Tracking von iFrames

Gelegentlich wird Content über iFrames auf der eigenen Seite eingebunden, der auf einer anderen Domain liegt. Beispielsweise liegt der Inhalt des iFrame auf
www.iframe-aden.de

Die eigentliche Website, auf der dieser iFrame eingebunden ist, lautet:

www.timoaden.de

Wenn nun auf beiden Domains der identische und nicht angepasste Tracking-Code eingebaut wäre, würde dies dafür sorgen, dass mit einem Seitenaufruf zwei Besuche gezählt werden, deren Referrer gegenseitig auf sich verweisen. Dies ist absolut nicht empfehlenswert und die Analytics-Daten werden durch solch eine Implementierung nicht korrekt sein!

Um nun die Informationen des Besuchs von der Hauptseite, in der der iFrame eingebunden ist, mit denen des iFrame in Verbindung zu bringen, muss für das Laden des iFrames folgender JavaScript-Code eingebunden werden, um die Cookie-Daten zu transportieren.

Listing 6.21 iFrame-Tracking

_gaq.push(function() {

var pageTracker = _gat._getTrackerByName();

var iframe = document.getElementById('myIFrame');

iframe.src = pageTracker._getLinkerUrl('http://www.my-example-iframecontent.com/');

});

Hinweis:

Bei diesem Vorgehen gibt es ein Problem mit dem Internet Explorer Browser. Denn dieser Browser (ab Version 6 und höher) hat die Default-Sicherheitseinstellung, dass dieselben Cookies in diesem Szenario nicht verwendet werden dürfen. Das heißt, Websites auf einer anderen Domain dürfen Cookie-Informationen einer

anderen Domain nicht übergeben. Dies bedeutet, dass weitere Anpassungen seitens des iFrame-Quelltextes vorgenommen werden müssen, damit der Internet Explorer dies richtig interpretiert.

Da eine genauere Erklärung dieses Themas den Rahmen dieses Buchs sprengen würde, sprechen Sie bitte mit Ihrer IT-Abteilung. Das Stichwort, welches Sie den Kollegen mitgeben sollten, ist „Platform for Privacy Preferences (P3P)“. Dann wissen sie sicher Bescheid.

6.7 Hinzufügen weiterer Suchmaschinen

Besucher, die über die organischen Suchergebnisse (die nicht bezahlten also) der meisten relevanten Suchmaschinen kommen, werden von Google Analytics automatisch erkannt. Sowohl die Suchmaschine als auch der vom User eingegebene Suchbegriff werden dem Referrer übermittelt und den entsprechenden Berichten zugeordnet.

Zurzeit wird der organische Traffic folgender internationaler Suchmaschinen erkannt:

Tabelle 6.2 Automatisch erkannte Suchmaschinen

Google

Yahoo

MSN

AOL

Lycos

Ask

Altavista

Netscape

CNN

Looksmart

About

Mamma

Alltheweb

Daum

Voila

Virgilio

Live

Baidu

Alice

Yandex

Najdi

Eniro

Mama

Seznam

Startsiden

WP

Onet

Netsprint

Szukacz

Yam

Pchome

Kvasir

Sesam

Ozu

Terra

Naver

Mynet

Ekolay

Bing

Rambler

Rakuten

Biglope

Goo

Conduit

Babylon

Comcast

Incredimail

Avg

Kleinere oder lokale Suchmaschinen werden per Default nicht als Suchmaschinen erkannt. Kommen User beispielsweise über eine lokale Suchmaschine auf Ihre Seite, wird die Quelle als Referrer dargestellt, allerdings nicht mit dem vom User eingegebenen Suchbegriff. Dies lässt sich jedoch ändern, indem man weitere Suchmaschinen hinzufügt. In Deutschland könnten T-Online oder Web.de als lokale Suchmaschinen gelten. Weil sie nicht in obiger Liste erscheinen, müssten sie manuell hinzugefügt werden.

In der Regel wird das in einer Suchmaschine eingegebene Keyword in der URL transportiert. Probieren Sie es selber aus. Gehen Sie auf www.web.de und geben Sie einen beliebigen Suchbegriff ein. Auf der Suchergebnisseite werden Sie in der URL erkennen, dass das von Ihnen eingegebene Wort in der URL erscheint – zusammen mit einem Parameter, der bei Web.de „su“ heißt.

Im folgenden Beispiel suchte ich nach „Google Analytics“:

http://suche.web.de/search/web/?mc=hp%40suche.suche%40home&mc=hp%40suche.suche%40home&su=google+analytics&x=0&y=0

Klicken Sie nun auf eines der Suchergebnisse, wird die komplette URL als Referrer von Analytics registriert, sofern der GATC auf der entsprechenden Zielseite eingebunden ist.

Weil Google Analytics defaultmäßig nicht weiß, ob es sich um eine Suchmaschine handelt, muss dies per GATC definiert werden. Zudem ist der Parameter, der den eingegebenen Suchbegriff überträgt (z. B. „su“), nicht standardisiert. In vielen Fällen heißt dieser Parameter „q“, „query“, „p“ oder er folgt irgendeiner anderen Definition. Angenommen, Web.de soll als weitere Suchmaschine hinzugefügt werden: Der auf jeder Seite einzubauende Code sähe dann folgendermaßen aus (auf jeder Seite deswegen, weil User über die organischen Suchergebnisse theoretisch auf jede Seite Ihres Webauftritts zugreifen können):

Listing 6.22 Weitere Suchmaschinen hinzufügen (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_addOrganic', 'web.de', 'su']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Für weitere Suchmaschinen würde dann jeweils eine weitere Zeile mit dem Namen der Suchmaschine und dem Parameter, der den Suchbegriff überträgt, hinzugefügt (beispielsweise „t-online.de“ und „q“). Weitere Informationen zu den Berichten, in die die erhobenen Daten einlaufen, finden Sie in Kapitel 12.5.

Praxistipp:

Hier eine Auflistung möglicher weiterer lokaler Suchmaschinen oder auch Preisvergleichsseiten mitsamt der dazugehörigen Suchparameter, die über diese Methode hinzugefügt werden können:

Name

Domain

Suchparameter

T-Online

suche.t-online.de

Q

Web.de

suche.web.de

Su

GMX

suche.gmx.net

Su

Meinestadt

home.meinestadt.de

Words

Suche.info

suche.info

Keywords

WolframAlpha

wolframalpha.com

I

Billiger.de

billiger.de

Searchstring

Idealo

idealo.de

Q

Viele andere Preissuchmaschinen wie Günstiger oder Ciao transportieren den Suchbegriff nicht über einen Parameter, so dass in diesem Fall anders vorgegangen werden muss. Hier können Sie ein erweitertes Segment aller Preissuchmaschinen bilden (siehe Kapitel 8.3) und sämtliche Verweise als Preissuchmaschine titulieren.

6.8 Ereignis-Tracking

Ereignis-Tracking (synonym für Event-Tracking) wurde entwickelt, um Ereignisse zu messen, die von den herkömmlichen HTML-Seitenaufrufen abweichen. Wie bereits beschrieben, kann es bei der Datenerhebung von Web-2.0-Elementen oder Programmiersprachen wie Flash oder Ajax zu Problemen kommen, weil bei diesen Methoden oft keine klassischen Seitenaufrufe mehr generiert werden, die sich über den herkömmlichen Google-Analytics-Tracking-Code messen lassen. Durch Ereignis-Tracking wird die Web-Analyse für folgende Themen möglich:

- Elemente aus Flash oder ganze Flash-Websites

- Ajax-Elemente oder Applikationen
- Widgets
- Downloads
- Ladezeiten
- Outbound-Links
- Tracking von Downloads
- Video-Tracking
- Teaser-Tracking

Im Unterschied zur bisherigen Messmethodik funktioniert das Ereignis-Tracking objektorientiert. Dies bedeutet, dass man auf seiner Website verschiedene Objekte definieren kann, beispielsweise einen eingefügten Video-Player. Innerhalb des Video-Players stehen dem Besucher der Website verschiedene Interaktionen zur Verfügung. Das Abspielen des Videos kann gestartet, unterbrochen oder gestoppt werden. Es ist interessant zu wissen, wie lange das Video abgespielt wird, und womöglich soll verschiedenen Zeitpunkten auch noch ein bestimmter monetärer Wert beigemessen werden.

Ist der Google-Analytics-Tracking-Code ordnungsgemäß implementiert, muss ein Ereignis-Tracking-Befehl in den Quellcode des definierten Objekts eingefügt werden. Der Befehl hierfür lautet:

Listing 6.23 Ereignis-Tracking (Asynchrones Tracking)

<a onclick="_gaq.push(['_trackEvent', 'kategorie' 'aktion','label', wert]);">click mich</a>

Diese Methode beinhaltet vier Variablen, die mit Daten von Ihnen gefüllt werden können:

- Kategorie (Pflicht)
- Aktion (Pflicht)
- Label (optional)
- Ereigniswert (optional)
- Non-Interaction (optional)

Die Kategorie beinhaltet den Namen der Hauptgruppierung der Objekte. Beispielsweise kann für die Messung der Video-Player-Interaktion die Kategorie Video genannt werden. Sollten mehrere Video-Player zur Verfügung stehen, können die einzelnen Filme anhand des Labels unterschieden werden – alle unterschiedlichen Videos werden dann unter der Kategorie „Video“ zusammengefasst. Ebenso kann die Kategorie aber beispielsweise auch Download, Outbound oder Sonstiges sein.

Die Aktion beschreibt die Tätigkeit, die innerhalb des Objekts vorgenommen werden kann. In einem Video-Player sind dies üblicherweise Start, Pause und Stopp. Die Benennung der jeweiligen Aktionen sowie der Kategorien obliegt Ihnen. Eine andere mögliche Aktion könnte beispielsweise der Download eines Dokuments sein.

Über die optionale Funktion des Labels wird eine genauere Beschreibung der durchgeführten Tätigkeit erreicht. So lässt sich beispielsweise der Name des abgespielten Films oder der Dateiname eines Dokuments darstellen.

Der Ereigniswert kann beispielsweise einen monetären Wert übergeben, wenn das Video bis zu einer bestimmten Stelle abgespielt wird. Ebenso kann die Ladezeit des Videos gemessen und als Wert übergeben werden. Im Gegensatz zu den vorigen drei Elementen des Ereignis-Trackings muss dieses Element eine Zahl beinhalten.

Es gibt zudem noch eine fünfte Variable, die optional gesetzt werden kann – die non-interaction Variable. Wenn sie auf „true“ gesetzt ist, hat ein Ausführen dieses Events keinen Einfluss auf die Berechnung der Absprungrate.

Ein Beispiel:

Eine Website besteht aus nur einer Seite, diese bietet aber Videos und Dokumente zum Download an. Würde ein User von extern kommend auf dieser Seite landen, Videos konsumieren und Dokumente herunterladen und wären diese jeweils nicht mit Ereignissen versehen, so würde dieser User als Absprung gezählt werden. Und dies, obwohl er einige gewünschte Aktionen durchgeführt hat. Wenn diese Aktionen nun mit Events versehen sind, kann durch die non-interaction Variable vom Seitenbetreiber unterschieden werden, ob ein Aufruf dieser Events die Absprungrate beeinflussen soll oder eben nicht (mehr zum Thema Absprungrate in Kapitel 4.2.1.7).

Praxistipp:

Sofern die non-interaction Variable nicht gesetzt wird, tritt die Default-Regelung ein – in diesem Fall beeinflusst ein Ereignis die Berechnung der Absprungrate. Landet ein User auf einer Seite, auf der er ein Event ausführt, und verlässt er die Seite danach wieder, würde er nicht als Absprung gezählt werden. Obwohl nur eine Seite aufgerufen wurde – aus Google-Analytics-Sicht hingegen wurden zwei Hits bzw. zwei Server Calls generiert und demzufolge kein Absprung.

Durch das Setzen der Variable auf „true“ wird dieser Effekt umgekehrt – auch wenn der User in eben genanntem Beispiel einige Ereignisse auslöst, wird er als Bounce gezählt (sofern er während des Besuchs nur diese eine Seite gesehen hat). Dies kann dann sinnvoll sein, wenn die entsprechenden Eregnisse als nicht wichtig erachtet werden.

Die innerhalb des Objekts einzubauende zusätzliche Zeile kann beispielsweise wie folgt aussehen:

Asynchrones Tracking

_gaq.push(['_trackEvent', 'Video' 'Start','Stirb langsam',
monetärerWert]);

Weitere Möglichkeiten wären die folgenden:

Asynchrones Tracking

_gaq.push(['_trackEvent', 'Video' 'Pause','Stirb langsam', monetärerWert]);

_gaq.push(['_trackEvent', 'Video' 'Stopp','Stirb langsam', monetärerWert]);

_gaq.push(['_trackEvent', 'Download' 'PDF','Stirb langsam-Filmbeschreibung',
monetärerWert]);

Praxistipp:

Für das Ereignis-Tracking muss man sich vorab einige Gedanken machen, wie man dieses am besten aufsetzt. Vor allem die Benennung ist wichtig, um hinterher innerhalb der Berichte auch die Ereignisse wieder vernünftig zuordnen zu können. Bei der Nutzung sehr vieler Ereignisse ist es daher ratsam, sich sämtliche Ereignisse in eine Matrix zu schreiben.

Erst deutlich später nach der Einführung der Ereignisse konnten diese auch als Conversion-Ziele definiert werden. Dieser Schritt hat der Nutzung von Ereignissen sehr geholfen – denn aus meiner Sicht gibt es nun für viele Interaktionsmöglichkeiten der User Gründe, das Ereignis-Tracking zu nutzen. Die Web-Analyse ist hierdurch deutlich spannender geworden!

Praxistipp:

Es gibt ein Limit, wie viele Aufrufe man maximal pro Session an Analytics übersenden darf. Würden Sie nun auf die Idee kommen, jeden Link und ausnahmslos jede Aktion auf Ihrer Website mit Ereignissen tracken zu wollen, kann es theoretisch vorkommen, dass dieses Limit überschritten wird. Das Limit liegt bei 500 Server-Calls pro Session, d. h., dass während einer Session, also während eines Besuchs, 500 Aufrufe zu Analytics stattfinden können. Dies kann sowohl Seitenaufrufe, E-Commerce-Aufrufe als auch Ereignisaufrufe beinhalten. Übertreiben Sie es also nicht – wie so oft gilt der Satz: Nicht alles, was getrackt werden kann, muss auch getrackt werden. Oder anders formuliert: Weniger ist mehr. Denken Sie immer daran, dass sich irgendjemand die ganzen Zahlen hinterher auch noch ansehen und analysieren muss.

Es gibt allerdings nicht nur das 500er Limit der Hits pro Session, sondern auch noch eines der Häufigkeit der gesendeten Ereignis-Hits – also, wie oft innerhalb einer bestimmten Zeit werden Ereignisse an Google Analytics übermittelt?

Seit Anfang 2012 ist dieses Limit deutlich nach oben gesetzt worden, so dass nun zu Beginn einer Session direkt zehn Ereignis-Hits übersendet werden können – im Anschluss dann ein weiterer jede Sekunde. Dies ist sehr sinnvoll, da das vorige Limit bei einem Hit pro fünf Sekunden lag – insofern können Ereignisse nun vermehrt eingesetzt werden, ohne dass man direkt an irgendwelche Limits stößt.

6.8.1. Nutzung von Events

6.8.1.1 Downloads

Viele Websites stellen verschiedene Dokumente als Download zur Verfügung. So können insbesondere .pdf-, .ppt- oder auch ausführbare Dateien (.exe) heruntergeladen werden. Im Unterschied zur Log-File-Analyse kann mit Google Analytics nicht gemessen werden, ob der Download abgeschlossen wurde, da man den GATC beispielsweise nicht in ein .pdf-Dokument einbauen kann.

Aus diesem Grund lässt sich nur der letzte Schritt davor messen und dies ist der Klick auf einen „Download“-Link. Wann immer also ein User auf diesen Link, der das Herunterladen startet, klickt, kann Google Analytics dies als Download registrieren, was durch eine Änderung des Links geschieht, der zum Download führt.

Sieht Ihr Link für den Download des Dokuments „dokument.pdf“ bisher folgendermaßen aus:

<a href="/dokument.pdf">Jetzt Downloaden</a>

können Sie den Download durch Hinzufügen des folgenden Befehls messbar machen:

Für den asynchronen Tracking-Code:

<a href="/dokument.pdf"

onclick="_gaq.push(['_trackEvent', 'download', 'pdf', 'werdasliestisttoll']);">Jetzt Downloaden</a>

Durch den onClick-Befehl wird ein Ereignis generiert (Sie erkennen sicher die danach folgende _trackEvent-Funktion). Einen Klick auf diesen veränderten Link erkennt Google Analytics als Ereignis und ordnet es entsprechend zu. Den Namen des Dokuments sowie die anderen Parameter können Sie wie im vorigen Kapitel beschrieben, individuell vergeben.

Bei der Benennung der Events gibt es vielfältige Möglichkeiten – dies ist auch sinnvoll, da jede Website individuell anders ist und eine zu starre Struktur für das Ereignis-Tracking eher hinderlich wäre.

Angenommen, Sie stellen Ihren Usern mehrere Dokumente zum Download zur Verfügung, in verschiedeen Formaten und mit unterschiedlichen Namen. Wie würden Sie diese mit Ereignissen tracken?

Folgende Formate stehen zur Verfügung:

- PDF
- PowerPoint
- Word

Dies jeweils in den folgenden Rubriken:

- Sport
- Auto
- Business

Und nehmen wir an, es gibt jeweils auch drei verschiedene Inhalte bzw. Namen für die Dokumente. Dann gäbe es folgende Dokumente:

- Thema1 – Sport – PDF
- Thema1 – Sport – ppt
- Thema1 – Sport – doc
- Thema1 – Auto – PDF
- Thema1 – Auto – ppt
- Thema1 – Auto doc
- ...

Um dies in Ereignissen darzustellen, macht es Sinn, die entsprechenden Parameter wie folgt zu befüllen:

- Kategorie: Format
- Aktion: Rubrik
- Label: Thema

Damit sähe ein Ereignisaufruf dann folgendermaßen aus:

_gaq.push(['_trackEvent', 'pdf', 'sport', 'meisterfeier2014_hsv']);

So können Sie später innerhalb der Berichte genau auswerten, wie viele pdf-Dokumente, wie viele Sport-Artikel und welche Themen heruntergeladen wurden. Dabei können Sie entweder die jeweiligen Kategorien individuell betrachten und sich jeweils weiter „herein-drillen“ oder die jeweiligen Parameter individuell betrachten.

Theoretisch wäre es auch noch möglich, einen Wert mit zu übergeben. In den Berichten wird der Wert später als Durchschnitt dargestellt. Angenommen, ich vergebe in Abhängigkeit des Formats verschiedene Werte für ein bestimmtes Label, so wird die Gesamtsumme der Werte durch die Anzahl der ausgeführten Events geteilt und dargestellt.

Hinweis:

In der Zeit, als es noch keine Ereignisse bei Google Analytics gab, wurden die meisten Einsatzmöglichkeiten mit sogenannten virtuellen Seitenaufrufen erhoben. Die Funktionsweise war grob ähnlich der Ereignisse. Nur gab es diese vorgebenene Struktur aus Kategorie, Aktion und Label nicht. Diese Methodik hatte jedoch einen weiteren Nachteil, der nicht unerwähnt bleiben soll: Durch das Tracken der Downloads über virtuelle Seitenaufrufe wurden bei jedem Klick auf den veränderten Link Seitenaufrufe generiert. Diese erhöhten die Zahl der Seitenaufrufe in Ihren Google-Analytics-Statistiken insgesamt. Oftmals ist dies vernachlässigbar, doch bei Sites mit besonders vielen Download-Möglichkeiten kann es von großer Bedeutung sein. In diesem Fall gab es einen Workaround, dieses Problem zu lösen. So können Sie mit verschiedenen Profilen und entsprechenden Filtern arbeiten, um die virtuellen Seitenaufrufe aus einem Profil wieder zu entfernen und nur die realen Seitenaufrufe zu messen (mehr zu Profilen und Filtern in Kapitel 7).

Praxistipp:

Unter Umständen wird ein Download nicht über einen wie oben beschriebenen Link ausgelöst, sondern durch einen Button, der einen JavaScript-Link beinhaltet. In diesem Fall ist der onClick-Befehl ebenso wie oben zusammen mit den anderen dort enthaltenen Parametern einzubauen.

Listing 6.24 Beispiel (Standard-Tracking-Code)

<a href="#" id="hpMostViewedLink" name="&lid=hpMostViewedTab&lpos=hpTabs"

onclick="pageTracker._trackPageview('/dokument.pdf');">Meist gesehen</a>

Listing 6.25 Beispiel: (asynchroner Tracking-Code)

<a href="#" id="hpMostViewedLink" name="&lid=hpMostViewedTab&lpos=hpTabs"

onclick='_gaq.push(['_trackPageview', '/dokument.pdf']);'>Meist gesehen</a>

6.8.1.2 Outbound-Links

Für einige Websites ist ein Ziel dann erreicht, wenn der User

- auf einen Werbe-Link klickt und die Seite verlässt;

- auf einen mail:to-Link klickt (um eine E-Mail zu versenden);

- zu einer Partnerseite verlinkt wird.

Links, die von der eigenen Website auf andere externe Domains oder Applikationen führen, können ebenfalls über die Methode der Ereignisse gemessen werden. Angenommen, Sie produzieren hochwertige Kopfhörer und vertreiben sie über ein kleines Netzwerk an Vertriebspartner, die sie in ihren Läden verkaufen. Diese Kooperationspartner verfügen über eigene Websites, die alle auf Ihrer Website in der Rubrik „Händler“ aufgelistet sind. Sie möchten nun also wissen, wie viele User auf Ihrer Website welchen Händler anklicken.

In diesem Fall würden Sie den Link, der zu einem Händler führt, entsprechend mit einem onClick-Event versehen:

Listing 6.26 Outbound-Ereignis (asynchroner Tracking-Code)

<a href=http://www.haendler-x.de
onClick='_gaq.push(['_trackEvent','outbound', 'haendler', 'name_des_händlers]);'>Händler X</a>

Die Benennung ist hier wieder flexibel. Statt „outbound“ könnte auch ein Land, eine Produktkategorie oder Ähnliches verwendet werden.

Dieses Prinzip ist auf alle Links, die Ihre Seite verlassen, anwendbar. Letztendlich funktioniert diese Methode in allen Situationen, in denen sich der nächste Schritt des Users nicht mit Ihrem GATC versehen lässt.

Praxistipp:

Es besteht die Möglichkeit, virtuelle Seitenaufrufe und gleichzeitig auch Ereignisse zu erfassen. Diese werden dann zeitgleich erhoben. Dadurch haben Sie die Möglichkeit, die Aktion als Conversion-Ziel zu erfassen und auch die Darstellung innerhalb der Ereignisberichte zu erhalten. Der onClick-Befehl hierfür sieht folgendermaßen aus:

Listing 6.27 Asynchroner Outbound-Tracking-Code:

onClick='_gaq.push(['_trackPageview','/outbound/haendler/haendler_x'];
['_trackEvent',

'outboundlink','haendler_x']);'>Händler X</a>

Haben Sie sehr viele Outbound-Links auf Ihrer Seite und möchten nicht jeden Link manuell anfassen und anpassen, so können Sie auch ein Script verwenden, welches die Outbound-Links automatisch trackt. Dieses Script überprüft den HTML-Code und durchsucht diesen nach den entscheidenden Kennzeichen und erstellt dann einen virtuellen Seitenaufruf. Legen Sie das folgende Script in Ihrer JavaScript-Bibliothek ab:

Listing 6.28 Outbound-Script (asynchroner Tracking-Code)

_gaq.push(function () {

var i

, a_tags = document.body.getElementsByTagName("a")

, a_len = a_tags.length

, doc_loc = document.location

, dummy = function(){}

;

var create_onclick = function(link, old){

return function(){

_gaq.push(["_trackPageview","/outbound/"+link.replace(/https?:\/\//,'')]);

old();

};

};

for (i=0; i<a_len; i+=1) {

if (a_tags[i].href !== "") {

var link_href = a_tags[i].href

, link_host = (link_href.split('//')[1]||"").split('/')[0]

, old_onclick = a_tags[i].onclick || dummy

, is_outbound = link_host && link_host !== doc_loc.host

;

if(is_outbound){

a_tags[i].onclick = create_onclick(link_href, old_onclick);

}

}

}

});

Nachdem dieses Script abgelegt wurde, ist folgender Pfad im <Head>-Bereich des Quelltexts einzufügen:

<script type="text/javascript" src="js/trakken_outboundTracking.js"></script>

Der Pfad ist natürlich anzupassen, sobald dieser bei Ihnen eine andere Bezeichnung trägt.

Zusätzlich muss nun lediglich noch eine onLoad-Funktion in den Body-Tag eingefügt werden:

<body onLoad="connectLinks();">

Von nun an werden alle Outbound-Links automatisch erfasst, ohne dass Sie manuell virtuelle Seitenaufrufe einbinden müssen.

6.8.1.3 Video-Tracking

Die Grundfunktionsweise des Ereignis-Trackings hatte ich bereits in Kapitel 6.8 anhand des Video-Trackings beschrieben.

Die Nutzung von Kategorie, Aktion, Label und Wert ist hier sehr anschaulich. Um Video-Tracking jedoch überhaupt zu ermöglichen, muss eine Möglichkeit bestehen, auf den Quelltext des Video-Players zugreifen zu können. Denn schließlich müssen die jeweiligen Aktionen ja mit Ereignissen versehen werden – besteht diese Möglichkeit nicht, so können die Videos auch nicht entsprechend getrackt werden.

Hier ein paar Beispiele, wie die Ereignisse und die entsprechenden Parameter verwendet werden können:

_gaq.push(['_trackEvent', 'video' 'start','stirb langsam']);

_gaq.push(['_trackEvent', 'video' 'pause','stirb langsam']);

_gaq.push(['_trackEvent', 'video' 'stopp','stirb langsam']);

_gaq.push(['_trackEvent', video' 'start','stirb langsam2']);

_gaq.push(['_trackEvent', 'video' 'download','stirb langsam2']);

_gaq.push(['_trackEvent', 'video' 'sehdauer','stirb langsam', '33']);

_gaq.push(['_trackEvent', 'video' 'sehdauer','stirb langsam2', '66']);

_gaq.push(['_trackEvent', 'video' 'sehdauer','stirb langsam2', '100']);

Bei den letzten drei Beispielen wird der vierte Parameter „Wert“ noch zusätzlich verwendet. Hier wird beispielsweise dargestellt, ob das jeweilige Video zu 1/3, 2/3 oder bis zu Ende gesehen wurde. Auch hier besteht die Möglichkeit, individuelle Einschnitte vorzunehmen.

So kann beispielsweise auch jeweils ein Ereignis ausgelöst werden, wenn eine pre-roll Anzeige beendet ist – hierüber ließe sich dann feststellen, wie hoch der Anteil derjenigen ist, die den Start des eigentlichen Videos mitbekommen und somit die Werbung gesehen haben, zu denen, die das während der Werbung aufgegeben haben.

6.8.1.4 Teaser-Tracking

Insbesondere auf einer Homepage ist es oftmals interessant, welche Navigationselemente User genutzt haben. So gibt es solche, die die herkömmliche Navigation nutzen, dann gibt es welche, die nutzen die interne Suche (wie die Nutzung der internen Suche zu erheben ist, erfahren Sie in Kapitel 7.3.7), und es gibt Besuche, die über Teaser-Elemente navigieren.

Grundsätzlich sind alle drei Besuchertypen unterschiedlich.

- Navigations-User
Wenn Nutzer über die Navigation tiefer in die Seite einsteigen, gehen sie sehr strukturiert vor. Es kann aber durchaus sein, dass sie noch nicht genau wissen, was sie eigentlich suchen. Demzufolge lassen sie sich durch die Navigation leiten und wollen ein wenig an die Hand genommen werden.

- Such-User
Nutzer, die die interne Suche nutzen, wissen, was sie wollen. Denn nur dann sind sie in der Lage, den entsprechenden Wunsch in den Suchschlitz der internen Suche einzugeben. In der Regel muss es für diese User-Gruppe schnell gehen und sie wollen zügig relevante Ergebnisse angezeigt bekommen.

- Teaser-User
Nutzer, die auf Teaser klicken und darüber navigieren, sind noch recht gut beeinflussbar. Sie lassen sich leiten von Angeboten und Störern – sie sind offen für die Dinge, die Sie als Seitenbetreiber offerieren wollen.

Die Frage ist nun, inwiefern diese unterschiedlichen Navigationselemente genutzt werden und inwiefern die verschiedenen Elemente Einfluss auf Conversions und Umsätze haben. Hieraus ergeben sich eine ganze Menge Fragestellungen, auf die ich in Kapitel 13.5 noch weiter eingehen werde.

In der Regel macht es keinen Sinn, für jedes Element, für jeden Teaser ein individuelles Event auszulösen. Dies würde die Anzahl der unterschiedlichen Ereignisse stark erhöhen und wäre dadurch nach einer gewissen Zeit nicht mehr auswertbar. Letztendlich geht es mehr darum zu analysieren, welche Elemente am meisten genutzt werden. Insofern können Daten in der Regel aggregiert werden, indem die Seite in verschiedene Bereiche aufgeteilt wird.

Hier ein Beispiel einer möglichen Messung von Ereignissen von Events anhand eines Seiten-Rasters:

Bild 6.1 Rasterdarstellung einer exemplarischen Website

Die Aufrufe für die unterschiedlichen Ereignisse lauten in diesem Beispiel wie folgt:

_gaq.push(['_trackEvent', 'navigation' 'top navigation','produkte']);

_gaq.push(['_trackEvent', 'navigation' 'teaser','2.1']);

_gaq.push(['_trackEvent', 'navigation' 'teaser','3.2']);

Auch hier bedarf es einer genaueren Analyse der Website bzw. der Seitenstruktur und des Seitenaufbaus, um eine vernünftige und sinnvolle Benennung der Ereignisse zu gewährleisten.

6.9 Social Tracking

Jeder kennt die kleinen Buttons, die auf diversen Websites verteilt sind, über die man Verknüpfungen zu anderen Social-Network-Seiten herstellen kann. In Zeiten stark wachsender Bedeutung von Social Media wird das Tracking der Nutzung dieser Buttons immer wichtiger. Folgende Buttons laufen einem immer wieder über den Weg:

- Facebook – Gefällt mir, teilen, senden
- Twitter – Tweet, Follow
- Google+ – +1
- LinkedIn – folgen
- YouTube – folgen
- Flickr – folgen
- Vimeo – folgen
- RSS – folgen

Dazu gibt es aber noch viele mehr.

Schließlich ergeben sich aus dem Tracking dieser User-Aktionen viele interessante Fragestellungen:

- Welcher Artikel führt zu vielen „gefällt mir“-Klicks?

- Welche Produkte werden häufig getwittert?

- Welche Seiten kommen bei den Besuchern am besten an und werden mit einem +1 markiert?

- Inwiefern verhalten sich Besucher, die einen Artikel geteilt haben, anders als die, die es nicht gemacht haben?

- Geben User mehr Geld auf meinen Seiten aus, wenn sie Social-Media-Aktivitäten auf meiner Seite durchführen?

- Lohnt es sich, in Social Media zu investieren, oder nehmen die Buttons nur Platz auf der Seite weg?

Es gibt eine Reihe von Fragen, die bislang nur mit der Hilfe von Workarounds gelöst werden konnten. Diese Buttons waren auch in der Vergangenheit schon mit Google Analytics messbar. Hierzu waren jedoch umfangreiche Anpassungen notwendig, da jedes Mal ein Ereignis gesetzt werden musste. Durch die Einführung des Social Trackings bei Google Analytics wird nun der Fokus auf Social Media gelegt und das Tracking dieser Elemente deutlich vereinfacht.

Da Google in 2011 ein eigenes Social Network etabliert hat (Google+), gab es fast zeitgleich auch die Möglichkeit, +1-Aktivitäten der Besucher auf der eigenen Website zu erheben. Diese werden sogar automatisch erhoben, so dass Sie nichts weiter machen müssen – außer natürlich einen +1-Button auf Ihren Seiten einbauen.

Damit auch die Aktivitäten der User mit Buttons anderer sozialer Netzwerke gemessen werden können, bedarf es einiger Anpassungen.

Grundsätzlich wurde für dieses Vorhaben eine neue Methode erstellt:

_trackSocial

Diese Funktion wird dann aufgerufen, wenn ein User eine der sozialen Aktionen durchgeführt hat. Jedes soziale Netzwerk hat jedoch bestimmte Eigenarten, so dass je nach Netzwerk unterschiedliche Anpassungen durchgeführt werden müssen.

Grundsätzlich gibt es innerhalb der trackSocial-Funktion vier mögliche Aufrufe:

- Network
- Social Action
- Opt_taget
- Opt_pagePath

Die ersten beiden sind Pflichtvariablen, wobei die erste den Namen des Netzwerks angibt, welches getrackt werden soll – beispielsweise Facebook, Twitter, Xing etc. Social Action stellt die Aktion dar, die der User durchführen kann – gefällt mir, teilen, twitter etc.

Diese dritte (optionale) Variable (opt_target) der manuellen Tracking-Zeile von Social-Media-Links stellt die Bezugsquelle dar, auf der die soziale Aktion ausgelöst worden ist. Wird diese Variable nicht individuell benannt, so wird automatisch die URL der Webseite getrackt. Diese Variable kann jedoch beispielsweise mit einer ID der Seite aus dem Content Management System oder mit dem jeweiligen Seitentitel benannt werden.

opt-pagePath kann ebenfalls optional genutzt werden. Diese Variable gibt den Pfad der Seite, auf der die Aktion ausgelöst worden ist, wieder.

Würde eine soziale Aktion (z. B. Follow me on Twitter) auf der folgenden Domain ausgelöst werden:

http://www.timoaden.de/analytics/social/index.html

so würde die vierte Variable per Default folgenden Pfad darstellen:

/analytics/social/index.html

Nun kann es aber ja durchaus sein, dass meine Seitennamen in Google Analytics nicht denen der Adresszeile des Browsers entsprechen, sondern von mir umbenannt wurden – entweder manuell oder dynamisch (siehe dazu Kapitel 6.2). Wenn dies der Fall ist, sollte ich die opt_pagePath-Variable nutzen, um hier ebenfalls den von mir genannten Seitennamen einfließen zu lassen.

Die Social-Media-Buttons werden in der Regel mit onClick-Events auf den entsprechenden Buttons getrackt. Hier ein paar Beispiele:

Listing 6.29 Follow me on Twitter

<a href="http://www.twitter.com/TimoAden"><img src="http://twitterbadges.s3.amazonaws.com/follow_me-b.png" alt="Follow TimoAden on Twitter" onclick="_gaq.push(['_trackSocial', 'Twitter','Follower', targetUrl]);"></a>

Listing 6.30 Mein Profil bei Xing

<a href="http://www.xing.com/profile/Timo_Aden"><img width="118" height="23" border="0" src="http://www.xing.com/img/buttons/4_de_btn.gif" alt="XING" onclick="_gaq.push(['_trackSocial','Xing', Profil', 'Web Analyse Inside', '/analytics/blog/']);"></a>

Um sämtliche Besonderheiten die das erheben der Button-Nutzung bei Facebook- und Twitter-Aktionen mit sich bringen zu messen, gibt es ein Script, welches sämtliche Aktivitäten automatisch erfasst. Sie müssen also nicht mehr jeden Button manuell mit einem Code versehen, es ist ausreichend, wenn Sie nur ein Script einpflegen. Hier der entsprechende Code:

Listing 6.31 TrakkSocial - automatisiertes Button-Tracking

<script src=" http://static.trakken.de/trakksocial.js "></script>

<script>

TrakkSocial.init({addthis: true});

</script>

Dieses Script muss lediglich in den Body-Bereich Ihrer Website integriert werden – von dem Moment an werden alle gängigen Buttons automatisiert getrackt.

Information:

Die komplette Anleitung zur Nutzung des automatisierten Scripts erhalten Sie als PDF-Dokument zum Download auf der Website www.trakken.de/ressourcen/.

6.10 Seiten-/Gruppenansicht

Innerhalb der Google-Analytics-Seitenberichte des Content-Berichte-Blocks gibt es diverse Möglichkeiten, verschiedene Kennzahlen in Bezug auf die Nutzung der Seiten zu analysieren. So können sowohl einzelne Seiten betrachtet werden wie auch entsprechend der Ordnerstruktur dargestellte Pfade (siehe Kapitel 13.2.2). Zudem können Sie durch die Nutzung von benutzerdefinierten Variablen auf Seitenebene (siehe Kapitel 16.4.1) weitere Informationen zu aufgerufenen Seiten generieren und diese mit weiteren anderen Metriken, wie beispielsweise E-Commerce-Daten, in Verbindung bringen. Die Aufteilung einzelner Seiten ist möglich nach:

- Seiten
- Zielseiten
- Ausstiegsseiten

Zudem kann es aber vor allem für nachrichtengetriebene Seiten interessant sein, bestimmte Seitengruppen zu bilden, unabhängig von Seitenbenennungen und Ordnerstrukturen. Durch die Nutzung der Seitengruppierung können Sie nun thematisch zueinander passende Inhalte oder Seiten zusammengefasst und aggregiert, oder auch separiert, betrachten und analysieren. Diese zusätzliche Analysemöglichkeit finden Sie in allen seitenbezogenen Berichten der Conten-Reports bzw. in umfangreicher Art und Weise auch in den benutzerdefinierten Berichten (siehe Kapitel 15).

Wie Sie diese Funktion innerhalb der Berichte anwenden, wird in Kapitel 8.4 erklärt. Hier wird zunächst der technische Einbau beschrieben, damit Sie auch die Daten bekommen, die Sie benötigen. Es bedarf zweier Schritte – zum einen einer zusätzlichen Zeile innerhalb des Google-Analytics-Tracking-Codes und im Anschluss einer Einstellung in der Administrationsoberfläche des Interface – erst dann tauchen die Daten in den entsprechenden Berichten auf.

Der grundsätzliche Aufruf dieser Funktion sieht wie folgt aus:

_gaq.push(['_setPageGroup', Index, 'PageGroups']);

Diese Zeile muss zwangsläufig immer vor dem trackPageview-Aufruf stehen, folgt sie in der Reihenfolge erst danach, wird das entsprechende Tracking nicht funktionieren.

Der Indexparameter beinhaltet eine Zahl zwischen eins und fünf. Demach kann also zwischen fünf unterschiedlichen Seitengruppen unterschieden werden. Pro Seite sollte dabei die gleiche Indexzahl nur einmal verwendet werden. Sie können jedoch mehrere Aufrufe der Zeile platzieren, indem Sie unterschiedliche Indexnummern verwenden. Das PageGroup-Feld kann dann von Ihnen mit einer entsprechenden Benennung der Seitengruppe gefüllt werden. Hierbei sind Sie flexibel, ob Sie dieses statisch oder dynamisch befüllen – ebenso haben Sie die Möglichkeit, durch die Nutzung von Slashes eine Art Ordnerstruktur zu erstellen, wenn weitere zusätzliche Informationen übergeben werden sollen.

Listing 6.32 Beispielcode Seitengruppierung

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || []; _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXXX-X']);

_gaq.push(['_setPageGroup', 1, 'News/Business']); _gaq.push(['_setPageGroup', 2, 'Autor XYz']); _gaq.push(['_setPageGroup', 3, 'Aktuelles/April']); _gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {
var ga = document.createElement('script');
ga.type = 'text/javascript';
ga.async = true;
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Die Struktur der Benennung der Seitengruppen sollte im Vorhinein besprochen und abgestimmt werden. Dabei kann dieselbe Indexnummer auf unterschiedlichen Seiten durchaus verwendet werden – es sollte dabei darauf geachtet werden, dass diese dann thematisch sinnvoll zueinander passen.

Bei der Erstellung der unterschiedlichen Seitengruppen können Sie nach drei unterschiedlichen Typen vorgehen:

- Hierarchieunabhängige Gruppierung, d. h. Oberkategorieebenen

- Hierarchische Gruppierung, d. h. Ober- und Unterkategorieebenen

- Multiple Gruppierung für Single-Seiten

Hier ein Beispiel für die Darstellung der Ebenen für eine beliebige redaktionelle Website:

Bild 6.2 Beispiel für eine redaktionelle Website

Basierend auf dem Beispiel von eben hier eine exemplarische Darstellung einer hierarchieunabhängigen Gruppierung:

Bild 6.3 Beispiel für eine hierarchieunabhängige Gruppierung

Die Aufrufe für die in den Rubriken News, Kultur und Verfasser enthaltenen Seitengruppen hätten in diesem Beispiel folgende zusätzliche Zeilen innerhalb des Tracking-Codes:

Listing 6.33 Seitengruppierung hierarchieunabhängige Website

_gaq.push(['_setPageGroup',1, 'News']);

_gaq.push(['_setPageGroup',2, 'Kultur']);

_gaq.push(['_setPageGroup',3, 'Verfasser']);

Wiederum basierend auf demselben Beispiel hier die Darstellung von Grafik und Tracking-Code für die hierarchische Darstellung:

Bild 6.4 Beispiel für eine hierarchische Darstellung

Die entsprechenden Tracking-Code-Aufrufe könnten dann wie folgt aussehen:

Listing 6.34 Beispiel-Code hierarchische Darstellung

_gaq.push(['_setPageGroup',1, 'News/Politik']);

_gaq.push(['_setPageGroup',1, 'News/Business']);

_gaq.push(['_setPageGroup',1, 'News/Sport']);

_gaq.push(['_setPageGroup',2, 'Kultur/Lifestyle']);

_gaq.push(['_setPageGroup',2, 'Kultur/Comedy']);

_gaq.push(['_setPageGroup',2, 'Kultur/Lokales']);

_gaq.push(['_setPageGroup',3, 'Verfasser/Verfasser1']);

_gaq.push(['_setPageGroup',3, 'Verfasser/Verfasser2']);

_gaq.push(['_setPageGroup',3, 'Verfasser/Verfasser3']);

Und als letztes ein Beispiel für die multiple Seitengruppierung:

Bild 6.5 Beispiel für eine multiple Seitengruppierung

Hierfür könnten die Tracking-Code-Aufrufe folgendermaßen aussehen:

Listing 6.35 Beispiel-Code multiple Seitengruppierung

_gaq.push(['_setPageGroup',2, 'Kultur/Lifestyle']);

_gaq.push(['_setPageGroup',3, 'Verfasser1']);

_gaq.push(['_setPageGroup',2, 'Kultur/Lokales']);

_gaq.push(['_setPageGroup',3, 'Verfasser3']);

Sobald die zusätzlichen Zeilen dem Tracking-Code hinzugefügt wurden, bedarf es nun noch einer weiteren Einstellung im Interface. Hierfür gehen Sie in der Administrationsoberfläche innerhalb der Profilebene in den Bereich Content-Gruppierung und klicken dort den Button +neue Seitengruppe.

Sie können nun einen individuellen Namen für die gewünschte Seitengruppe wählen und den Status entweder auf Aktiv oder Inaktiv setzen.

Bild 6.6 Seitengruppe bearbeiten

Wenn Sie alle Ihre gewünschten Seitengruppen definiert haben, können Sie im Anschluss die Daten nicht nur innerhalb der oben genannten Berichte nutzen, sondern beispielsweise auch innerhalb der Navigationsübersicht des Alle Seiten-Berichts (Bild 6.7).

Bild 6.7 Seitengruppe in der Navigationsübersicht

6.11 Session-Länge verändern

Wie in Kapitel 3.3 (Cookies) ausführlich beschrieben, dauert eine Session bei Google Analytics per Default 30 Minuten. Nach 30 Minuten Inaktivität wird die laufende Session beendet. Diese 30 Minuten entsprechen dem Marktstandard und die meisten Web-Analytics-Tools (nicht alle) basieren ihre Session-Berechnungen ebenfalls auf dieser Zeiteinheit, was für eine gewisse Vergleichbarkeit der Besuchszahl verschiedener Tools (Sessions = Besuche) sorgt.

Es kann einige wenige Ausnahmen geben, bei denen 30 Minuten nicht ausreichen. Angenommen, Sie betreiben eine Nachrichtenseite im Internet, die sehr ausführlich und detailliert über bestimmte Dinge berichtet. Ein User benötigt zum Lesen eines Ihrer Artikel pro Seite 45 Minuten (vielleicht liest er sehr langsam, was auch ein Grund sein kann). Innerhalb dieser 45 Minuten klickt er keinen Link auf der Seite an und führt auch keine andere Aktion durch – sondern er scrollt lediglich langsam nach unten, um den wertvollen Inhalt zu konsumieren. Sobald der User die Seite betritt, nimmt Google Analytics ihn wahr und der Session-Cookie beginnt, von 30 an rückwärts zu zählen. Nach 30 Minuten registriert Google Analytics die Session als beendet, da keine Cookie-Aktualisierung durchgeführt wurde. Der User befindet sich aber noch auf der Seite. Nach weiteren 15 Minuten hat er den Artikel gelesen und tätigt den nächsten Klick auf einen Link. In diesem Moment fängt der Analytics-Session-Cookie wieder zu zählen an. Es wird also eine neue Session – ein neuer Besuch – registriert, obwohl der User die Seite nie verlassen hat.

In einem Fall wie diesem könnte es unter Umständen sinnvoll sein, die Session-Länge zu verlängern.

Die Dauer der Session wird in Millisekunden gemessen. Der Session-Cookie fängt also bei 1800000 Millisekunden an zu zählen. Soll die Session-Länge auf eine Stunde verlängert werden, muss dem Cookie mitgeteilt werden, dass er erst bei 3600000 Millisekunden anfangen soll, rückwärts zu zählen. Dies geschieht über folgende Zusatzzeile innerhalb des GATC:

Listing 6.36 Session-Länge verändern (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setSessionCookieTimeout', '3600000']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Insgesamt würde ich aber nicht empfehlen, die Session-Länge zu verändern. Eine Vergleichbarkeit verschiedener Tools, auch mit Kennziffern aus dem Markt, wäre dann nicht mehr möglich und würde für mehr Fragen als Antworten sorgen.

Praxistipp:

Der bisherige Name für diese zusätzliche Zeile war „setSessionTimeout“ und wurde nicht in Millisekunden, sondern in Sekunden gemessen. Dieser Befehl funktioniert nach wie vor, wurde aber dennoch von dem in diesem Abschnitt beschriebenen Befehl abgelöst, d. h., derzeit funktionieren beide Befehle und Sie haben keinen akuten Handlungsbedarf, hier eine Änderung vorzunehmen. Sollten Sie jedoch damit beginnen, diese Zeile in Ihren Code einzubauen, so rate ich Ihnen, die neue Zeile zu verwenden.

Praxistipp:

Sollten Sie nicht in der Lage sein, Minuten in Millisekunden schnell im Kopf zu errechnen, so hilft Google mit einer vermutlich schnelleren Darstellung. Für die Umrechnung von beispielsweise 17 Minuten geben Sie bei Google einfach „17 minuten in millisekunden“ ein. Google schafft die Berechnung in 0,39 Sekunden – hätten Sie es auch so schnell errechnet? Das Ergebnis ist im Übrigen 1020000 Millisekunden.

6.12 Änderung der Conversion-Timeout-Länge

Der in Kapitel 3.3.4 beschriebene Kampagnen-Cookie speichert die Quelldaten der User. Wenn ein User dann sein Ziel erreicht und konvertiert, wird die letzte Quelle der Conversion zugeordnet.

Angenommen, er erreicht über einen Werbebanner Ihre Seite, schaut sich um und verlässt Ihre Seite wieder. Fünf Monate später erinnert er sich an die Informationen auf Ihrer Website, gibt Ihre URL direkt ein und erfüllt eines Ihrer definierten Ziele (beispielsweise den Kauf eines Produkts). In diesem Fall wird die Conversion dem Werbebanner zugerechnet, obwohl der letzte Besuch des Users fünf Monate her ist. Der Kampagnen-Cookie hat die Daten die ganze Zeit mit sich herumgetragen und ruft diese nun im entscheidenden Moment ab.

Sechs Monate sind eine lange Zeit. Innerhalb dieser sechs Monate kann ein Teil der User seine Cookies löschen, sich einen neuen Rechner zulegen oder einen neuen Browser installieren. Der Kampagnen-Cookie stünde in diesen Fällen nicht mehr zur Verfügung und die Ursprungsinformationen wären verloren.

Daher kann die Laufzeit des Kampagnen-Cookies in Google Analytics variiert werden. Die Default-Einstellung von sechs Monaten lässt sich individuell anpassen. In den meisten Fällen gibt es hierfür nicht viele Gründe und ich empfehle, eine Änderung nur dann vorzunehmen, wenn es um die Anpassung an weitere, gleichzeitig benutzte Tools geht, mit dem Ziel, über vergleichbare Daten zu verfügen. In der Regel weichen diese aber auch aus vielen anderen Gründen voneinander ab. Dazu später mehr.

Der Kampagnen-Cookie zählt genau wie der Session-Cookie die Millisekunden rückwärts, ehe er erlischt. Ein halbes Jahr besteht aus 15768000000 Millisekunden. Soll die Laufzeit des Kampagnen-Cookies nun auf drei Monate reduziert werden, ergibt das 7884000000 Millisekunden. Dies wird Google Analytics in einer zusätzlichen Zeile innerhalb des GATC mitgeteilt:

Listing 6.37 Conversion-Timeout verändern (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setCampaignCookieTimeout', '77884000000']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Praxistipp:

Ebenso wie bei der Veränderung der Session-Länge wurde auch hier der Name der Befehlszeile verändert. Der bisherige Name für diese zusätzliche Zeile war „setCookieTimeout“ und wurde nicht in Millisekunden, sondern in Sekunden gemessen. Dieser Befehl funktioniert nach wie vor, wurde aber dennoch von dem in diesem Abschnitt beschriebenen Befehl abgelöst, d. h., derzeit funktionieren beide Befehle und Sie haben keinen akuten Handlungsbedarf, hier eine Änderung vorzunehmen. Sollten Sie jedoch damit beginnen, diese Zeile in Ihren Code einzubauen, so rate ich Ihnen, die neue Zeile zu verwenden.

6.13 Änderung der Laufzeit des Wiedererkennungs-Cookies

Wie in Kapitel 3.2.1 beschrieben, kann ein User anhand des Wiedererkennungs-Cookies (utma) zwei Jahre lang wiedererkannt werden. Wenn ein Nutzer heute Ihre Website betritt und dann erst in 23 Monaten wieder, ohne je zwischendurch auf Ihrer Website gewesen zu sein, wird er als wiederkehrender User erfasst. Kehrt er erst nach 24 Monaten auf Ihre Seite zurück, ist der Cookie erloschen und Analytics zählt ihn als neuen Besucher. Kommt dieser User nun aber zwischendurch immer mal wieder auf Ihre Seite, so verlängern sich die zwei Jahre rollierend immer wieder, d. h., mit jedem neuen Besuch auf Ihrer Website verlängert sich die Lebenszeit des Cookies um zwei Jahre.

Zwei Jahre sind eine lange Zeit und Sie möchten diese vielleicht verkürzen und beispielsweise User bereits nach einem Jahr des Nichtbetretens Ihrer Website als neuen Besucher erfassen. Mit Analytics haben Sie die Möglichkeit, die Laufzeit des Wiedererkennungs-Cookies zu variieren. Hierzu bedarf es einer Änderung am Code – durch eine zusätzliche Zeile und die Angabe der Laufzeit in Millisekunden wird die Laufzeit von Ihnen neu definiert.

Im folgenden Beispiel wird die Laufzeit von zwei Jahren (63072000000 Millisekunden) auf ein Jahr verkürzt (31536000000 Millisekunden):

Listing 6.38 Laufzeit des Wiedererkennungs-Cookies verändern (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setVisitorCookieTimeout', '31536000000']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

6.14 E-Commerce-Transaktionen

Sollten Sie einen Online-Shop betreiben oder Waren in irgendeiner Form über das Internet verkaufen, lässt sich der Erfolg dieser Tätigkeit in Google Analytics sehr genau darstellen. Neben all den Daten, die über den GATC generiert werden, können auch E-Commerce-Daten in Google Analytics einfließen. Um sie zu messen, bedarf es eines zusätzlichen E-Commerce-Codes, der auf der Bestellbestätigungsseite eingebaut werden muss. Erst im Moment des Anzeigens der Bestellbestätigung oder einer Dankeschönseite ist der Kaufprozess abgeschlossen und die Daten können erhoben werden.

Der E-Commerce-Code muss auf dieser Seite zusätzlich zum GATC eingebunden werden:

Listing 6.39 E-Commerce-Code (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_addTrans',

'OrderID',

'Affiliation',

'Gesamtbetrag',

'Steuern',

'Versandkosten',

'Stadt',

'Bundesland/Region',

'Land'

]);

_gaq.push(['_addItem',

'OrderID',

'Artikelposition/ Produkt Code',

'Produktname',

'Produktkategorie',

'Produktpreis',

'Produktmenge'

);

_gaq.push(['_trackTrans']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Im Prinzip besteht der E-Commerce-Code aus drei unterschiedlichen Teilen, die ordnungsgemäß an Google Analytics übergeben werden müssen:

- _addTrans();
- _addItem();
- _trackTrans();

Innerhalb der beiden ersten Befehle gibt es verschiedene Variablen, die die Transaktion bzw. den gekauften Gegenstand näher definieren. Sämtliche der hier aufgeführten Variablen können befüllt werden. Diese Daten werden nicht in der URL dargestellt, sondern sind im System des Online-Shop-Betreibers verfügbar. Ihre IT-Abteilung kann dafür sorgen, dass die nötigen Informationen aus Ihrem System in die entsprechenden Variablen innerhalb des Google-Analytics-E-Commerce-Codes geschrieben werden. Dies muss immer dann geschehen, wenn die Bestellbestätigungsseite aufgerufen und der Code ausgeführt wird.

6.14.1 _addTrans

Die einzelnen Felder und Variablen haben bestimmte Funktionen. In der _addTrans-Funktion wird die komplette Transaktion abgebildet. Eine Transaktion ist vergleichbar mit einem gefüllten Einkaufswagen, den Sie in der realen Welt von der Kasse des Supermarkts wegschieben. In diesem Moment haben Sie eine in sich abgeschlossene Transaktion durchgeführt. Natürlich könnten Sie erneut in den Supermarkt gehen, um die vergessenen Produkte zu kaufen, doch wäre dies eine neue – zusätzliche – Transaktion. Die Transaktion beinhaltet daher allgemeine transaktionsbezogene Daten:

- OrderID
Pflichtfeld. Die OrderID beinhaltet eine interne Order-Nummer, die Sie vergeben müssen (diese OrderID muss mit der OrderID der _addItem-Funktion identisch sein).

- Affiliation
Optional. Diese optionale Variable kann den Namen eines Shop-Partners oder Kooperationspartners beinhalten, sofern vorhanden. Wird eher selten benutzt.

- Gesamtbetrag
Pflichtfeld. Der Gesamtbetrag beinhaltet die Summe aller gekauften Teile inkl. Steuern, Fracht- oder Versandkosten. Diese Summe entspricht dem Betrag, der auf Ihrem Bon steht.

- Steuern
Optional. Anfallende Steuern der gesamten Bestellung.

- Versandkosten
Optional. Anfallende Versandkosten der gesamten Bestellung.

- Stadt
Optional. Stadt, mit der die Transaktion in Verbindung gebracht werden soll, beispielsweise der Lieferort oder der Bestellort (bitte Praxistipp beachten).

- Bundesland/Region
Optional. Bundesland oder Region, mit dem bzw. der die Bestellung in Verbindung gebracht werden soll (bitte Praxistipp beachten).

- Land
Optional. Land, mit dem die Transaktion in Verbindung gebracht werden soll (bitte Praxistipp beachten).

Hinweis:

Innerhalb der E-Commerce-Berichte (Kapitel 14.2) werden nicht sämtliche hier aufgeführten Variablen dargestellt. Einige sind ausschließlich innerhalb der benutzerdefinierten Berichte verfügbar (siehe hierzu Kapitel 15). Affiliation beispielsweise heißt innerhalb der benutzerdefinierten Berichte „Angliederung“. Die Variablen „Stadt“, „Bundesland/Region“ und „Land“ tauchen derzeit überhaupt nicht innerhalb der Berichte auf. Folglich kann ich nur empfehlen, die letzten drei Variablen nicht zu nutzen – unter Umständen ist sogar davon auszugehen, dass diese in Kürze nicht mehr zur Verfügung stehen.

6.14.2 _addItem

Die _addItem-Funktion gehört eng zur _addTrans-Funktion. Wann immer ein User verschiedene Produkte kauft, werden weitere _addItem-Funktionen hinzugefügt, die über die gemeinsame OrderID zu einer Transaktion gezählt werden. Die _addItems können nur über die Artikelpositionsvariable (auch SKU genannt: Stock Keeping Unit) unterschieden werden, die daher ein Pflichtfeld ist. Zudem können weitere Variablen optional ausgefüllt werden, um später weitere nützliche Informationen in den Google-Analytics-Berichten abrufen zu können.

Google Analytics führt für die E-Commerce-Berichte keinerlei Berechnungen aus, d. h., verschiedene Währungen oder dergleichen können über eine Änderung des Codes nicht abgebildet bzw. umgerechnet werden. Es wird lediglich die in die entsprechende Variable eingespielte Zahl übernommen. Mögliche Umrechnungen müssen vorher und außerhalb von Google Analytics stattfinden. Sämtliche Zahlen müssen ohne Währungssymbole und mit einem Punkt als Dezimalstellenseparator dargestellt werden (also 1998.87 statt € 1.998,87).

- OrderID
Pflichtfeld. Diese interne OrderID-Nummer muss mit der Transaktions-OrderID-Nummer übereinstimmen.

- Artikelposition/Artikelcode/SKU
Pflichtfeld. Sofern mehr als ein Artikel bestellt werden kann, ist dieses Feld ein Pflichtfeld. Es enthält einen produktspezifischen Code.

- Produktname
Optional. Name des Produkts oder Beschreibung des Artikels.

- Produktkategorie
Optional. Kategorie des Produkts.

- Produktpreis
Pflichtfeld. Einzelpreis des Produkts.

- Produktmenge
Pflichtfeld. Georderte Menge dieses Produkts.

6.14.3 _trackTrans

Diese Funktion sendet die Transaktions- und die Item-Daten an die Google-Analytics-Server. TrackTrans sollte nur in Verbindung mit _addTrans und _addItem ausgeführt werden und folgt als letzte Aktion des E-Commerce-Codes, nachdem die _addTrans- und _addItem-Daten gesammelt wurden.

Hier das Beispiel eines E-Commerce-Codes bei der Bestellung zweier Bücher und einer CD. Es werden keine Versandkosten und keine Affiliation-Informationen erhoben:

Listing 6.40 E-Commerce-Beispiel-Code (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_addTrans',

'12345',

'',

'100.00',

'7.00',

'',

'Hamburg',

'Hamburg',

'Duetschland'

]);

_gaq.push(['_addItem',

'12345',

'abc987',

'Google Analytics',

'Buch',

'34,90',

'2'

);

_gaq.push(['_addItem',

'12345',

'xyz567',

'1000 tolle Hits',

'CD',

'20.00',

'1'

);

_gaq.push(['_trackTrans']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Bei der Nutzung der E-Commerce-Funktion können Probleme entstehen:

- Der Bestellprozess inkl. der Bestellbestätigungsseite befindet sich auf einer anderen Domain oder bei einem externen Dienstleister.

In diesem Fall muss der Code auf der Dankeschönseite des Dienstleisters eingebaut werden. Gibt es keine Möglichkeit, auf den Quellcode der Bestellbestätigungsseite zuzugreifen, können auch keine E-Commerce-Daten erhoben werden.

Die Google-Analytics-Cookies müssen per _link- oder per _linkByPost-Funktion von der einen auf die andere Domain übergeben und die Links entsprechend geändert werden (siehe Kapitel 6.4).

- Fehlende Transaktionen in den Google-Analytics-Berichten

Google Analytics filtert doppelte Transaktionen automatisch heraus (beispielsweise durch einen Reload der Bestellbestätigungsseite).

Der GATC wurde nicht komplett ausgeführt – die Daten können dann nicht erhoben werden.

Retouren und ähnliche unternehmensspezifische Konstellationen kann Google Analytics nicht berücksichtigen.

Praxistipp:

Ich werde immer wieder gefragt, wie denn idealerweise mit Retouren oder Storni umzugehen sei. Dies ist ein diffiziles Thema. Angenommen, Sie erheben am 29. 02. 2012 um 10 Uhr eine Bestellung über einen Kugelschreiber für 123,00 Euro. Diese Bestellung wird von Google Analytics mit den entsprechenden Werten versehen. Sind die Daten einmal in Google Analytics, so bekommen Sie diese auch nicht mehr gelöscht oder verändert.

Wenn nun um 16 Uhr eine Stornierung des Auftrags für den Kugelschreiber kommt, so könnten Sie den E-Commerce-Code manuell auslösen. Allerdings mit einer negativen Summe. Damit entspricht der Umsatz in den Analytics-Berichten dann den realen.

Allerdings hat dieses Vorgehen einige Nachteile:

- Es werden zwei Orders gezählt, da diese nicht durch eine negative Order gelöscht werden.

- Alle anderen Variablen des E-Commerce-Codes werden dennoch doppelt gezählt.

Für eine Stornierung am gleichen Tag funktioniert dieses Vorgehen – wenn nun allerdings einige Tage dazwischenliegen, ist der negative Umsatz nicht der Ursprungsorder zuordbar. Das heißt, am 29. 02. 2012 wird ein positiver Umsatz ausgezeichnet, ein paar Tage später ein negativer.

Dieses Vorgehen sorgt in der Regel für mehr Fragen als Antworten und demzufolge kann ich es auch nicht empfehlen.

Gelegentlich gibt es Spaßvögel, die unter falschem Namen Bestellungen auslösen, die nur Unsinn sind, und für beispielsweise 1 Mio. Euro Produkte kaufen. Sie merken es intern sehr schnell, dass dies kein ernstgemeinter Auftrag ist – jedoch wurde die Bestellbestätigungsseite mitsamt dem Google-Analytics-Code angezeigt, so dass der Fake-Umsatz nun in Analytics eingelaufen ist. Wenn Sie ansonsten aber nur 10000 Euro Umsatz haben, zerstört dieser falsche Umsatz Ihre Statistik – auf ewig. Wenn Sie nicht in der Lage sind, derartige Falschbestellungen schon vorab zu überprüfen oder zu validieren, ehe die Bestellbestätigungsseite angezeigt wird, so haben Sie noch eine weitere Möglichkeit, eine Rettung vorzunehmen. Sie können ab einer bestimmten Umsatzgrenze einen Alarm einstellen, der Sie per Mail benachrichtigt, sobald diese erreicht wurde. Wenn Sie diese Mail bekommen, können Sie direkt eine manuelle Order auslösen, die die gleiche Summe, nur mit einem negativen Vorzeichen, zu Analytics sendet.

Das ist zwar aufwändig und manuell, zudem müssen Sie auch schnell sein, damit es am gleichen Tag noch geschieht – aber so können Sie sich extreme und vor allem falsche Ausschläge ersparen.

6.15 Segmentierung von Besuchern

Durch den Wiedererkennungs-Cookie (_utma – siehe Kapitel 3.3.1) können User als wiederkehrende Besucher erkannt und dargestellt werden. Ist kein solcher Cookie auf dem Rechner des Users vorhanden, muss es sich um einen neuen Besucher handeln. Dies ist bereits die erste User-Segmentierung, die Google Analytics automatisiert erhebt und darstellt (mehr dazu in Kapitel 10.4 (Neu und wiederkehrend)).

Google Analytics bietet weitere Möglichkeiten, User zu segmentieren, indem Letztere individuell mit dem Segmentierungs-Cookie ausgestattet werden (siehe Kapitel 3.3.3 (Cookies – Segmentierungs-Cookie)). Angenommen, auf Ihrer Website kann man sich anmelden, um in einem Forum aktiv zu werden. Sie wollen also wissen, wie viele User angemeldet und somit aktive User sind, im Vergleich zu jenen, die sich (bisher) nicht angemeldet haben und die vorhandenen Informationen passiv konsumieren. Hierfür können Sie den Usern auf der Anmeldebestätigungsseite einen Cookie übergeben, der sie von nun an als angemeldete User identifiziert.

Sie können den Namen der gekennzeichneten User individuell anpassen, indem Sie ihn entsprechend umbenennen. Von diesem Moment an werden User beispielsweise als angemeldet erkannt. In den Google-Analytics-Berichten können Sie dann getrennt von den anderen Usern analysieren, über welche Quellen diese User kommen etc. Mehr dazu in Kapitel 11.10 (Benutzerdefiniert).

Ein weiteres Beispiel wäre ein Auswahlfeld bei der Anmeldung beispielsweise nach Berufsgruppen. Je nach Auswahl kann der User entsprechend gekennzeichnet und im weiteren Verlauf sowie bei späteren Besuchen als einer Berufsgruppe zugehörig wiedererkannt werden. Hierüber lassen sich dann detaillierte Analysen und User-Klassifizierungen durchführen.

Segmentierungen sind eines der mächtigsten Features von Google Analytics – gleichzeitig ist die Segmentierung auch das Herz der Web-Analyse. Web-Analyse ohne Segmentierungen gehen tendenziell eher in Richtung Reporting. Nur durch Segmentierungen werden echte Erkenntnisse gewonnen. Wie Segmentierung innerhalb von Google Analytics verwendet werden kann, wird in Kapitel 8.3 ausführlich beschrieben. Neben vielen Standardsegmenten bedarf es für einige individuelle Segmente vorheriger Anpassungen bei der Implementierung. Eine gute Möglichkeit, Nutzergruppen und Segmente zu bilden, ist die Verwendung von benutzerdefinierten Variablen. Diese werden im Folgenden beschrieben.

6.15.1 Benutzerdefinierte Variablen

Mit Hilfe der benutzerdefinierten Variablen lassen sich viele Daten erheben, die Auswertungen und Analysen noch interessanter machen. Es bedarf jedoch des sehr sorgfältigen Einbaus dieser Variablen. Zum einen, da es einige Limitationen gibt, zum anderen, da sich Daten gegenseitig überschreiben können – dies würde dann für wenig sinnvolle Daten sorgen.

Grundsätzlich gibt es unterschiedliche Variablen, die auf drei unterschiedlichen Ebenen gesetzt werden können:

- Besucherebene
- Besuchsebene
- Seitenebene

Die Besucherebene kennzeichnet User langfristig – d. h., wenn ein User (also ein Browser) eine Aktion durchführt, kann dieser Besucher entsprechend gekennzeichnet werden. Dies ergibt einen Sinn beispielsweise bei der Kennzeichnung von Nutzern, die in Ihrem Shop bereits etwas gekauft haben, oder Sie kennzeichnen alle Abonnenten eines Newsletters. Demnach handelt es sich also eher um längerfristige, den User kennzeichnende Zustände.

Die Besuchsebene kennzeichnet einen Besuch. Ist der Besuch beendet, endet auch die Lebenszeit der Variable. Jeder Besuch kann, sofern er über eine Stelle navigiert, an der eine Variable gesetzt wird, eine Besuchsebenen-Variable bekommen. Beispielsweise könnten Sie hier eine Variable setzen für die Aktion, dass User einen Gegenstand dem Warenkorb entnahmen. Diese Aktion interessiert nicht auf Besucherebene – hier geht es um die Aktion und die damit verknüpfte Frage „Warum?“. Die Antwort können Sie sich mit Hilfe der benutzerdefinierten Berichte selbst geben.

Praxistipp:

Wie noch beschrieben wird, besteht die Möglichkeit, gleichzeitig maximal fünf Variablen auf Besuchsebene einzusetzen, ohne dass diese sich überschreiben. Sollten Sie viele Aktionen auf Ihrer Website anbieten, die Sie gern über eine Variable einem Besuch zuordnen würden, so haben Sie die Möglichkeit, dies auch über Ereignisse zu machen (siehe Kapitel 6.8). Denn auch Ereignisse werden dem gesamten Besuch zugeordnet, so dass es hier eine gewisse Ähnlichkeit gibt. Der Vorteil bei der Nutzung von Ereignissen statt benutzerderfinierter Variablen auf Besuchsebene ist, dass Ereignisse nahezu unbegrenzt zur Verfügung stehen. Der Nachteil hingegen ist, dass Sie in einen anderen Bericht navigieren müssen, wenngleich die Fragestellungen thematisch eher zusammengehörig sind.

Die Seitenebene ist die unterste der drei Ebenen. Hier wird die Variable gesetzt, sobald eine Seite (oder auch ein Ereignis) aufgerufen wird. Hierüber lassen sich beispielsweise Rubriken hervorragend analysieren. Angenommen, Sie verfügen über eine Nachrichtenseite mit den Rubriken Sport, Wirtschaft und Auto. Sie möchten nun diese drei Rubriken genauer analysieren. Mit Hilfe der benutzerdefinierten Variablen können Sie jeder Sportseite eine Sportvariable mitgeben, jeder Wirtschaftsseite eine Wirtschaftsvariable und den Autoseiten Autovariablen. Dies ermöglicht eine umfangreiche Untersuchung der einzelnen Rubriken hinsichtlich des Erfolgs und der monetären Wichtigkeit sowie des Engagements der User innerhalb der verschiedenen Rubriken.

Bei der Nutzung der Variablen auf Seitenebene ist vielen der Vorteil nicht ganz klar. Natürlich können Sie die verschiedenen Rubriken oder Bereiche auf Ihrer Website über Seitenaufrufe trennen und demnach darstellen, wie viele Pageviews innerhalb des Bereichs Sport und wie viele innerhalb des Bereichs Wirtschaft generiert wurden. Doch was machen Sie, wenn Sie die Fragestellung beantworten möchten, wie viele Besuche Sie innerhalb der jeweiligen Bereiche hatten? Auf herkömmlichem Wege ist dies nicht möglich. Zwar sind Sie in der Lage, sich selber einen Bericht hierfür zu erstellen – die Zahlen werden jedoch nicht korrekt sein. Der Grund hierfür ist, dass es in Google Analytics seitenbezogene Metriken und besuchsbezogene Metriken gibt.

Der Aufruf einer Seite ist beispielsweise eine seitenbezogene Metrik – ein Besuch hingegen eine besuchsbezogene Metrik. Diese sind nicht wirklich sinnvoll miteinander kombinierbar. Der Grund dafür ist, dass ein Besuch immer nur mit einer Seite in Verbindung gebracht wird – und das ist die Zielseite, also die Landing Page. Wenn Sie sich nun also die Besuche für eine einzelne Seite anzeigen lassen, so erfahren Sie hierüber lediglich die Anzahl der Besuche, die auf dieser Seite eingestiegen sind – nicht aber die gesamte Zahl aller Besuche auf dieser Seite.

Eine Annäherung für die hier untersuchte Fragestellung ist die Nutzung der Metrik „eindeutige Seitenaufrufe“. Diese Metrik entspricht der Anzahl der Besuche auf einer Seite am ehesten (mehr zu dieser Metrik in Kapitel 4.2.1.4). Doch sind die eindeutigen Seitenaufrufe auch nicht exakt gleich der Besuche.

Um nun die Anzahl der Besuche für bestimmte Seiten oder Seitenbereiche darzustellen, bedarf es also einer anderen Lösung – und diese bieten die benutzerdefinierten Variablen auf Seitenebene. Nur hiermit ist es möglich, eine besuchsbezogene Metrik mit eigentlich seitenbezogenen Metriken in Verbindung zu bringen.

Bild 6.8 Prinzip der benutzerdefinierten Variablen

Diese Unterteilung in die drei Ebenen ist der sogenannte Scope, wobei die Besucherebene den Scope 1, die Zugriffsebene den Scope 2 und die Seitenebene den Scope 3 hat. Wofür dies relevant ist, zeigt sich im Aufbau des entsprechenden Befehls innerhalb Ihres Quelltextes.

Die Variable besteht aus folgendem Grundgerüst:

_setCustomVar(index, name, wert, scope);

Der Index innerhalb der Klammer begrenzt derzeit die Häufigkeit vorkommender Variablen, denn der Index liegt zwischen eins und fünf. Diese Zahl vergeben Sie, d. h., Sie haben auf Besucherebene die Möglichkeit, fünfmal einen Index zu setzen. Zusätzlich können Sie für fünf Zugriffsebenen Variablen setzen (Sie können mehr setzen, nur sind pro Zugriff, also pro Besuch, nur maximal fünf Zugriffsvariablen möglich, da der Index auf fünf beschränkt ist). Die größte Vielfalt haben Sie bei den Seitenebenenvariablen, da Sie hier theoretisch bis zu fünf Variablen pro Seite setzen können. Dennoch: Der Index ist wichtig und gibt ein klares Limit bei der Nutzung benutzerdefinierter Variablen vor. Nutzen Sie den gleichen Index, so kann dieser überschrieben werden, wenn eine weitere Variable mit derselben Indexnummer gesetzt wird.

Hinweis:

Die Anzahl der benutzerdefinierten Variablen ist bei der kostenlosen Variante von Google Analytics auf fünf limitiert. Hier unterscheidet sich beispielsweise die kostenpflichtige Google Analytics Premium Version, denn dort stehen bis zu 50 benutzerdefinierte Variablen zur Auswahl.

Beispiel:

Ein User bekommt eine Besuchervariable mit der Indexnummer eins. Beim nächsten Besuch erhält er auch eine Zugriffsvariable mit derselben Indexnummer. Diese würde nun die Besuchervariable überschreiben. Bekommt ein User innerhalb eines Besuchs mehrere Variablen mit der gleichen Indexnummer, wird lediglich die letzte Variable erhoben; alle vorigen werden überschrieben und tauchen auch nicht in den Berichten auf.

So können Sie entweder fünf Variablen auf Seitenebene setzen, fünf auf Besuchsebene oder fünf auf Besucherebene – wichtig ist hierbei die Nutzung des Indexes. Wird ein Index doppelt benutzt, besteht die Wahrscheinlichkeit, dass der jeweilige bereits bestehende Wert überschrieben wird.

Angenommen, Ihre Website besteht aus drei Seiten A, B und C. Wenn Sie auf A bereits fünf Variablen auf Seitenebene eingesetzt haben, so können Sie auch auf den Seiten B und C jeweils fünf seitenbezogene Variablen einsetzen, da diese Variablen eine Lebensdauer von nur der einen Seite haben und demnach bei jeder neuen Seite wiederverwendet werden können.

Angenommen, Sie nutzen die Indexnummer „2“ für die Kategorisierung der Seite B und setzen dort aber auch eine besuchsbezogene Variable mit der Indexnummer „2“ auf den Button mit der Anmeldung und nennen diese „Login“. In diesem Fall würde der letzte Aufruf überleben und den vorigen überschreiben. Die Indexnummer „2“ ist nun also mit der besuchsbezogenen Variable „Login“ belegt. Auf der Seite C ist nun eine weitere besuchsbezogene Variable hinterlegt, die ausgelöst wird, wenn der Besuch seinen Login-Status von einem kostenlosen Mitglied zu einem Premium-Mitglied ändert. Diese Variable wurde beispielsweise ebenfalls mit der Indexnummer „2“ versehen und heißt „Premium“. Wenn der obige Besuch nun auf die Seite C kommt und dort seinen Status auf Premium ändert, so überschreibt sich auch die bisherige besuchsbezogene Variable von „Login“ zu „Premium“.

Verlässt der User die Seite, wird Folgendes festgehalten:

- Eine Zählung der Kategorisierung der Seite B

- Ein Besuch eines „Premium“-Users

Auch wenn der User zwischenzeitlich den Status „Login“ hatte, wird dieser in dem obigen Szenario nicht in Google Analytics dargestellt. Dadurch, dass dieselbe Indexzahl verwendet wurde, wird der zwischenzeitliche „Login“-Status mit dem letzten Wert „Premium“ überschrieben.

Den Namen vergeben Sie individuell pro Variable. Dieser taucht so in den entsprechenden Berichten in Analytics auf (Besucher → Benutzerdefinierte Variablen). Es bietet sich also an, hier eine Benennung vorzunehmen, die auch andere hinterher nachvollziehen können und die weitestgehend selbst erklärend ist.

Der Wert der Variable ist nicht etwa ein monetärer Wert, sondern die nähere Kennzeichnung der Variable, der Zustand sozusagen. Angenommen, Sie kennzeichnen einen Zugriff danach, ob ein Gegenstand dem Warenkorb wieder entnommen wurde. Wenn dies der Fall ist, würde bei dieser Tätigkeit des Users beispielsweise eine Variable mit dem Wert „Ja“ gesetzt.

Die zusammengesetzte Zeile sähe dann folgendermaßen aus:

Listing 6.41 Beispiel benutzerdefinierte Variable

_gaq.push(['_setCustomVar(1, // Index = 1

'Teil aus Warenkorb entfernt', // Durchgeführte Aktion

'Ja', // Wert der Variable

2 // Scope der Variable, hier also Zugriffs-Level

]);

Sie können nun der Vollständigkeit halber eine weitere Variable setzen, die das Gegenteil ausdrückt, dass also nichts aus dem Warenkorb entfernt wurde. Diese würde zur Standardvariable für alle anderen Besuche Ihrer Website werden.

Neben der limitierten Anzahl an Indexnummern gibt es ein weiteres Limit – die Anzahl der Zeichen, die pro Variable übergeben werden dürfen. Es gibt hier eine Begrenzung von 128 Zeichen pro Variable. Die Felder „Name“ und „Wert“ dürfen also jeweils nicht länger als 128 Zeichen sein.

Praxistipp:

Die Begrenzung auf 128 Zeichen ist nicht zu 100 % korrekt – in Wirklichkeit sind es 128 Byte. Hierbei ist zu beachten, dass bestimmte Zeichen encoded werden. So wird beispielsweise das Gleichheitszeichen (=) nicht als ein Zeichen an Analytics übergeben, sondern als drei Zeichen (%3D). Durch die Nutzung von Symbolen oder Sonderzeichen erhöht sich die Anzahl der Bytes und die Zahl der zur Verfügung stehenden Zeichen sinkt. Seit Anfang 2012 ist die Anzahl der Zeichen von 64 auf 128 erhöht worden, zudem wird die Länge überprüft, ehe die URL encoded wird. Beachten Sie am besten dennoch die Länge bei der Erstellung benutzerdefinierter Variablen.

Die benutzerdefinierten Variablen sind eine sehr mächtige Funktion innerhalb von Google Analytics, leider aber nicht so einfach zu nutzen, denn es bedarf eines intensiven Nachdenkens, wie welche Variablen wo eingesetzt werden können und sollen. Es kann hier nämlich zu einigen Fehlern kommen, die hinterher zu fehlerhaften Daten innerhalb der Berichte führen. Machen Sie sich am besten vorab eine Skizze mit einer Matrix, in die Sie genau eintragen, wann welche Variablen gesetzt werden, und gehen Sie hier verschiedene Fälle durch, wann sie unter Umständen überschrieben werden könnten.

Wenn Sie die benutzerdefinierten Variablen nutzen, schauen Sie sich nicht nur den Bericht innerhalb der Besucherrubrik an, sondern erstellen Sie Ihren eigenen benutzerdefinierten Bericht, denn auch hier können Sie auf die benutzerdefinierten Variablen zurückgreifen (siehe Kapitel 16).

Praxistipp:

Innerhalb der benutzerdefinierten Berichterstellung heißt der Name der Variable „Schlüssel 1-5“. Der Wert der Variablen wird jedoch auch hier als „Wert 1-5“ benannt.

Ebenso haben Sie die Möglichkeit, die benutzerdefinierten Variablen in den erweiterten Segmenten zu nutzen (siehe Kapitel 17). Hierüber haben Sie wiederum vielfältige Möglichkeiten der Analyse und können damit die benutzerdefinierten Variablen auf nahezu alle Berichte in Analytics anwenden.

6.16 Tracking in verschiedene Google-Analytics-Konten

Für einige Unternehmen kann es sinnvoll sein, verschiedene Google-Analytics-Konten zu betreiben. Angenommen, Sie arbeiten für ein international tätiges Unternehmen und betreiben Websites in zwölf Ländern auf unterschiedlichen Domains. Zudem verwalten Sie in jedem Land eigene Google-AdWords-Konten, um die Domains zu bewerben. Sie wünschen nun sowohl ein Tracking der einzelnen Länder als auch einen Gesamtüberblick über den gesamten Traffic auf allen Domains auf der ganzen Welt.

Wie in Kapitel 5 (Anmelden) bereits erklärt wurde, ist eine 1 : 1-Kombination aus Google-AdWords- und Google-Analytics-Konto zu empfehlen, doch führen Sie nun ein Konto pro Land – also zwölf Google-AdWords- und Google-Analytics-Konten. Zusätzlich haben Sie ein Analytics-Konto für die internationale Perspektive eröffnet. Jedes dieser Google-Analytics-Konten hat individuelle IDs (die UA-Nummern innerhalb des GATC). Aufgrund der Anforderungen wollen Sie nun zwei unterschiedliche GATCs mit zwei unterschiedlichen UA-Nummern auf Ihren Seiten einbauen (ein Länder-Konto und ein Welt-Konto).

Der Einbau zweier einzelner, nicht miteinander verknüpfter Codes ist absolut nicht zu empfehlen. Zum einen wird der Ladeprozess der Seite dadurch verlangsamt (zwei Aufrufe zu den Google-Servern) und zum anderen lässt sich eine korrekte Darstellung der Daten in dieser Form nicht garantieren (ich kann Ihnen versichern, dass es nicht korrekt funktionieren wird). Grund hierfür ist unter anderem, dass sich beide Tracking-Codes auf das gleiche Set an Cookies beziehen.

Für den Fall, dass die auf der Website über den Code erhobenen Zahlen in mehr als ein Google-Analytics-Account fließen sollen, kann eine Anpassung am GATC vorgenommen werden:

Listing 6.42 Tracking in verschiedene Google-Analytics-Konten (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['first._setAccount', 'UA-XXXXX-x']);

_gaq.push(['first._trackPageview']);

_gaq.push(['second._setAccount', 'UA-yyyyy-y']);

_gaq.push(['second._trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Fügen Sie hier einfach Ihre individuellen Google-Analytics-UA-Nummern ein – dann fließen in beide Konten die gleichen Daten ein. Ist nun beispielsweise die UA-Nummer des zweiten Kontos (second) die Google-Analytics-KontoID Ihres internationalen Accounts, wird dieser Teil auf jeder Seite jedes Landes eingebaut, während der erste Teil des Codes (first) länderspezifisch unterschiedlich ist und verschiedene UA-Nummern enthält.

Wollen Sie die Daten in mehr als zwei Google-Analytics-Konten einfließen lassen, erweitern Sie den GATC lediglich um weitere Funktionen (third, fourth etc.) und ändern Sie jeweils die individuelle UA-Nummer.

Praxistipp:

Sollten Sie diese Methode wählen und die erhobenen Daten in verschiedene Analytics-Konten oder -Profile einfließen lassen, dürfen Sie auf keinen Fall innerhalb der verschiedenen Codes unterschiedliche Einstellungen vornehmen, die die Cookies verändern. Denn sämtliche Konten/Profile beziehen sich auf das identische Set an Cookies. Wenn Sie nun aber beispielsweise innerhalb des ersten Kontos eine Session-Laufzeit von 30 Minuten und innerhalb des zweiten Kontos eine Session-Laufzeit von 15 Minuten eingestellt haben, so werden die Daten nicht mehr valide sein. Ebenso verhält es sich bei sämtlichen anderen Einstellungen, die Auswirkungen auf die Cookies haben. Seien Sie also vorsichtig und nehmen Sie die Änderungen in allen Codes sämtlicher Konten oder Profile vor.

6.17 Datenmengen beeinflussen

Google Analytics ist in der Lage, sehr große Datenmengen zu verarbeiten und in den unterschiedlichen Berichten darzustellen. Je größer die erhobenen Datenmengen, desto länger kann es unter Umständen dauern, bis sich die Berichte geladen haben, aber auch, bis die Daten in den Berichten zur Verfügung stehen.

Im Normalfall werden die über den GATC erhobenen Daten in deutlich weniger als einer Stunde aktualisiert und dargestellt. Sollte Ihre Site jedoch monatlich mehrere Hundertmillionen oder gar Milliarden von Seitenaufrufen generieren, kann die Aufbereitung mitunter etwas mehr Zeit in Anspruch nehmen.

Um schneller an die Daten zu gelangen, ist es unter Umständen sinnvoll, die erhobene Datenmenge von vornherein zu beeinflussen. Wenn Sie also nicht 100 % Ihres Traffics messen, sondern nur 80 % oder 70 %, werden die Daten entsprechend schneller dargestellt. Die Berichte in Google Analytics sind nach wie vor nutz- und interpretierbar, weil zwar 20 % oder 30 % des Traffics nicht erhoben werden, doch handelt es sich um einzigartige Besucher (Unique Users), d. h.: Ist ein User dieser Siebung zum Opfer gefallen, wird er auch beim nächsten Besuch von Google Analytics ignoriert. Auf diese Weise behalten die Berichte ihre Aussagekraft und Trends lassen sich nach wie vor aussagekräftig analysieren.

Die Beeinflussung der Datenmenge erfolgt über eine zusätzliche Zeile innerhalb des GATC (hier werden 70 % der Besucher gezählt):

Listing 6.43 Datenmengen beeinflussen (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setSampleRate', '70']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Praxistipp:

Ich kann das Sampling nicht wirklich empfehlen. Es gibt unterschiedliche Arten des Samplings, entweder wird bereits bei der Datenerhebung gesampelt, so wie in diesem Abschnitt dargestellt, oder aber es wird bei der Erstellung der Berichte gesampelt (letztere Methode kann insbesondere dann angewendet werden, wenn es sich um sehr große Datenmengen handelt und das Laden der Berichte sehr lange dauern würde). Hier kann es sinnvoll sein, Daten zu sampeln, um den gewünschten Bericht schneller dargestellt zu haben. Wenn allerdings von vornherein gesampelt wird, bedeutet dies, dass die im Sample nicht enthaltenen Daten unwiederbringlich verloren sind. Sie werden einfach nicht mit erhoben. Man kann darüber streiten, inwiefern dies statistisch sinnvoll ist. Ich bevorzuge es allerdings, zunächst alle Daten zur Verfügung zu haben und dann unter Umständen bei der Reporterstellung zu sampeln (nicht umgekehrt).

Allerdings kann das hier aufgeführte Sampling sehr wohl zum Einsatz kommen – nämlich dann, wenn die Anzahl der Seitenaufrufe (bzw. Server Calls an Google Analytics) dermaßen groß ist, dass Sie die 10 Millionen Seitenaufrufe aus den Nutzungsbedingungen deutlich überschreiten (siehe hierzu Kapitel 5.2 – zwar werden 10 Millionen kommuniziert, eine harte Grenze gibt es bislang nicht, seien Sie also entspannt). Sollten Sie dann trotz sehr großer Datenmengen nicht in die Premium-Version von Google Analytics wechseln wollen, so können Sie die Methode des Samplings verwenden, um die Datenmenge zu reduzieren und die Anzahl der Server Calls zu verringern. Damit steht Ihnen dann auch weiterhin die kostenlose Variante zur Verfügung.

Warten Sie dennoch erstmal ab, ehe Sie jetzt auf die Idee kommen, proaktiv tätig zu werden – solange sich keiner bei Ihnen meldet, haben Sie auch nichts zu befürchten ...

6.18 Keywords bzw. Referrer ignorieren

Verfügt Ihr Unternehmen über einen starken Markennamen, ist die Chance sehr groß, dass viele User Ihre Seite besuchen, nachdem sie in einer Suchmaschine den Markennamen eingegeben haben. Dies ist grundsätzlich nichts Schlechtes, kann aber mitunter die Analyse der Suchbegriffe erschweren, weil Sie vielleicht eher an der Analyse all jener Begriffe interessiert sind, die nichts mit Ihrem Markennamen zu tun haben. So können Sie sehen, mit welchen Produkten oder Dienstleistungen Ihr Unternehmen in Verbindung gebracht wird.

Viele User sehen die Google-Suche mittlerweile als Synonym für das Internet. Weniger erfahrene Internetuser geben daher (deutlich öfter, als man denkt) die vollständige URL in den Google-Suchschlitz ein, um auf dem Umweg der Suchergebnisse die entsprechende Seite anzunavigieren (statt die URL direkt in die Adresszeile des Browsers einzugeben). Würde man die Besucher einer Website gruppieren, fielen diese User sicher eher in die Gruppe derjenigen, die die URL direkt eingegeben haben, als beispielsweise in die Gruppe der neuen Besucher. Schließlich waren sowohl Ihr Markenname als auch die komplette URL dem User bereits bekannt. Würde es keinen Sinn ergeben, diese User-Gruppe auch als Direktzugriff auf Ihre Seite zu bewerten, statt als Zugriff über Suchmaschinen?

Per Default zeigt Google Analytics jedes Keyword an, das Besucher über die voreingestellten oder von Ihnen angepassten (Kapitel 6.7) Suchmaschinen auf Ihre Seiten brachte (Kapitel 12.5.1). Durch eine Änderung des GATC auf jeder Seite können Sie Google Analytics mitteilen, welche markenbezogenen Keywords nicht als organischer Traffic gezählt werden sollen, stattdessen aber als direkte Eingabe Ihrer URL:

Listing 6.44 Keyword als direkte Eingabe (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_addIgnoredOrganic', 'www.domain.de']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Nach einem ähnlichen Prinzip verfügt Ihr Unternehmen eventuell über weitere Domains, die nicht per 301-Redirect auf Ihre Hauptdomain geleitet werden, sondern über eigene Inhalte verfügen und separat stehen – dennoch aber mit dem Ziel, User auf Ihre Hauptdomain zu leiten.

Diese firmeneigenen Domains, die aber nicht als Hauptdomain zu betrachten sind, werden in den Google-Analytics-Berichten als Referrer dargestellt. Unter Umständen wollen Sie die Sites aber nicht als Referrer betrachten, sondern als direkte Zugriffe auf Ihre Hauptdomain. In diesem Fall bedarf es ebenfalls einer Änderung innerhalb des GATC. Die URLs, die Sie als Direktzugriffe betrachten wollen, müssen Analytics mitgeteilt werden:

Listing 6.45 Referrer als direkte Eingabe (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_addIgnoredRef', 'www.nebendomain.de']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

6.19 Cookies einem Subdirectory zuordnen

Sämtliche von Google Analytics gesetzten 1st Party Cookies (ein kleiner Widerspruch – natürlich werden die Cookies von Ihrer Seite gesetzt, sonst wären es keine 1st party Cookies; mehr dazu in Kapitel 3.3 – Cookies) beziehen sich auf Ihre komplette Domain, d. h., sämtliche Seiten und URLs, die dieser einen Domain angehören, sind in der Lage, die Cookies auszulesen. Technisch gesehen bedeutet dies, dass die Cookies dem Root-Level zugeordnet sind, was aus meiner Sicht für über 90 % aller Web-Analytics-Aktivitäten die perfekte Lösung ist.

Es gibt jedoch einige Fälle, in denen die oben genannte Lösung nicht ausreichend ist. Angenommen, Sie teilen eine Domain mit mehreren Leuten. Die Domain ist dann zwar immer identisch, doch ändern sich die URIs. Einige Blogger-Services bieten die folgende Methode an: Mehrere User nutzen die gleiche Domain – sie unterscheiden sich lediglich durch unterschiedliche Sub-Directories – also die URIs. Wenn Sie nun Google Analytics einsetzen wollen, können Sie die Gültigkeit der Cookies auf bestimmte URIs beschränken. Sofern ein User dann Ihre vorgegebenen URIs verlässt, wird er aus Google-Analytics-Sicht so wahrgenommen, als verlasse er die ganze Seite (auch wenn er sich möglicherweise noch auf der gleichen Domain aufhält).

Diese Zuordnung lässt sich ändern, indem der beabsichtigte Pfad in den GATC eingetragen wird:

Listing 6.46 Cookies einer Subdomain zuordnen (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setCookiePath', '/pfad/des/cookies/']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

6.20 Änderungen von Kampagneneinstellungen

Wie in Kapitel 2 beschrieben, ist es sinnvoll, sämtliche Online-Marketing-Aktivitäten in Google Analytics einfließen zu lassen, um eine Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Kanäle herzustellen und deren Erfolge darzustellen.

Für die Kennzeichnung von Kampagnen gibt es folgende Parameter:

- utm_source
- utm_medium
- utm_content
- utm_term
- utm_campaign

Nun kann es sein, dass Sie Ihre Kampagnen bereits mit Kennzeichnungen versehen haben. Vielleicht, weil Sie parallel zu Google Analytics ein anderes Web-Analytics-Tool verwenden oder Ihre Agentur so umsichtig war, sämtliche Kampagnen bereits mit Parametern auszustatten. Ist dies der Fall, können Sie die bereits in Verwendung befindlichen Parameter auch für Google Analytics nutzen und umgehen damit den Aufwand, sämtliche Kennzeichnungen ändern zu müssen.

Je nachdem, welche Parameter Sie bereits verwenden, gibt es folgende Anpassungsmöglichkeiten innerhalb des GATC. Angenommen, Sie haben eine Keyword-Kampagne bei Yahoo! platziert und verwenden für das gebuchte Keyword „Beispiel“ folgende Ziel-URL:

http://www.beispiel.de/index.html?quelle=yahoo&methode=cpc&kampagne=wsv&beschreibung=billige+beispiele&suchbegriff=beispiel

Die hier verwendeten Variablen quelle, methode, kampagne und beschreibung sind Google Analytics natürlich per Default nicht bekannt. Daher können die hier übergebenen Daten auch nicht den richtigen Berichten zugeordnet werden. Dennoch entsprechen diese Parameter in etwa denen von Google Analytics, d. h., Google Analytics muss mitgeteilt werden, welche Variablen welchen Google-Analytics-Variablen entsprechen. Für das obige Beispiel sähe der GATC für sämtliche Zielseiten der Kampagne folgendermaßen aus:

Listing 6.47 Änderungen der Kampagneneinstellungen (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setCampNameKey', 'kampagne']);

_gaq.push(['_setCampMediumKey', 'methode']);

_gaq.push(['_setCampSourceKey', 'quelle']);

_gaq.push(['_setCampTermKey', 'suchbegriff']);

_gaq.push(['_setCampContentKey', 'beschreibung']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Mit dieser Anpassung können die Kampagnen den entsprechenden Berichten zugeordnet werden, ohne die Google-Analytics-spezifischen Variablen benutzen zu müssen. Auch eine Segmentierung über die Dimension (Kapitel 8.13) ist mit dieser Methode möglich.

Das Prinzip funktioniert im Grunde ähnlich, wie wenn Sie eine neue Sprache lernen. Die Gegenstände sind die gleichen, nur tragen sie unterschiedliche Namen – „Apfel“ und „Apple“ beschreiben im Wesentlichen eine bestimmte Obstsorte. Kannten Sie das Wort „Apple“ bisher nicht, prägen Sie sich die Übersetzung für Apfel (also das Wort „Apple“) ein. Genauso macht es Google Analytics. Bisher ist beispielsweise nur die Variable „utm_source“ (vergleichbar mit „Apfel“) bekannt. Die Variable „quelle“ beschreibt aber exakt den gleichen Gegenstand (vergleichbar mit „Apple“). Durch den obigen Befehl prägt sich Google Analytics ein, dass „utm_source“ und „quelle“ als identisch zu betrachten sind und die gleiche Information transportieren.

6.21 Kampagnen-Tagging

Eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine umfassende Web-Analyse ist die Betrachtung unterschiedlicher Online-Marketing-Maßnahmen. Vielerlei Kampagnen können auf unterschiedlichen Wegen platziert werden. Während sich der SEO-Traffic noch automatisch erheben lässt, bedarf es schon bei der Messung von Google-AdWords-Anzeigen einer geringfügigen Änderung in den Einstellungen (siehe Kapitel 5.1.3).

Ein wenig mehr Aufwand erfordert die korrekte Zuordnung und Zuteilung von über andere bezahlte Kampagnen außerhalb Googles kommenden Besuchern. Beispielsweise andere SEM-Kampagnen bei Yahoo! oder MSN, Banner-Kampagnen auf bestimmten Portalen oder über Vermarkter, Affiliate- oder Newsletter-Kampagnen. Dieser gesamte Traffic kann und sollte in die entsprechenden Berichte von Google Analytics einfließen. Google Analytics weiß allerdings nicht automatisch, über welche bezahlte Quelle der entsprechende Besucher gekommen ist. Daher muss dies in verschiedenen Variablen mitgeteilt werden. Google Analytics hat dafür fünf Variablen vorgesehen:

- utm_ source
- utm_medium
- utm_content
- utm_campaign
- utm_term

Diese Variablen kennzeichnen unterschiedliche Parameter, die in die verschiedenen Google-Analytics-Berichte einfließen. Damit dies geschieht, müssen die Variablen der zur Zielseite des Werbemittels führenden URL angehängt werden. Wenn ein User dann auf ein Werbemittel klickt und auf der entsprechenden Zielseite landet, erscheinen dort die vergebenen Parameter in der URL. Der auf der Zielseite eingebaute Google-Analytics-Tracking-Code erkennt in der URL die für ihn bestimmten Parameter, liest diese aus und schreibt sie in den dafür vorgesehenen Kampagnen-Cookie (_utmz). Auf diese Weise können die nun entstehenden Daten den entsprechenden unterschiedlichen Berichten zugeordnet werden.

Bild 6.9 Verschiedene Kampagnen in Analytics

6.21.1 utm_source

Beschreibt die Kampagnenquelle. Dies kann ein Portal sein, auf dem ein Werbebanner platziert wurde, oder ein Online-Vermarkter, der diverse Werbemittel auf vielen unterschiedlichen Websites ausliefert. Andernfalls kann die Quelle auch eine andere Suchmaschine sein, auf der eine SEM-Kampagne läuft, oder ein Newsletter, der regelmäßig oder unregelmäßig verschickt wird. Diese Daten tauchen später im Bericht „Zugriffsquellen → Alle Zugriffsquellen“ (siehe Kapitel 12.6) wieder auf. Zudem ist die Quelle eine Auswahlmöglichkeit in der Dimensionierung (siehe Kapitel 8.13) und kann auch in den benutzerdefinierten Berichten (siehe Kapitel 16) und den erweiterten Segmenten (siehe Kapitel 17) ausgewählt werden.

Angenommen, Sie platzieren ein Werbemittel (beispielsweise einen 160 x 600 Pixel Skyscraper) auf einem Portal X. Dann wäre die entsprechende Kennzeichnung:

utm_source=portalx
utm_source ist ein Pflichtfeld und muss daher mit einem Wert versehen sein.

6.21.2 utm_medium

Kennzeichnet das Medium, über das die Kampagne oder das Werbemittel ausgeliefert wird. Dies kann beispielsweise cpc für eine bezahlte Klickkampagne auf Yahoo! sein, Banner für ein grafisches Werbemittel oder E-Mail für eine Newsletter-Kampagne. Die Variable „Medium“ taucht im Bericht „Zugriffsquellen → Alle Zugriffsquellen“ ebenfalls auf. Außerdem ist es in der Dimensionierung, den benutzerdefinierten Berichten und in der erweiterten Segmentierung zu finden.

Um beim obigen Beispiel mit dem Skyscraper auf dem Portal zu bleiben, hieße die Benennung in diesem Fall:

utm_medium=banner
utm_medium ist ein Pflichtfeld – daher muss hier ein Wert eingetragen sein.

Praxistipp:

Die Kennzeichnung der Variablen bedarf einer vorherigen Planung und exakten Durchführung. Google Analytics unterscheidet nach Groß- und Kleinschreibung. Angenommen, Sie benennen die Variable utm_medium einmal cpc (cost-per-click), einmal CPC und einmal ppc (pay-per-click), dann tauchen diese Kennzeichnungen als drei unterschiedliche Einträge in den Google-Analytics-Berichten auf.

Eine Unterscheidung kann allerdings auch gewollt sein, um beispielsweise Klickkampagnen von Suchmaschinen von Klickkampagnen im Display-Ad-Bereich zu unterscheiden. Wählen Sie für diesen Ansatz cpc für die Suchmaschinen und ppc für die grafischen Werbemittel.

6.21.3 utm_content

Beschreibt die im Bericht „Anzeigenversion“ zu findende Variable. Sie unterscheidet diverse Varianten eines Werbemittels oder einer Anzeige, die zur gleichen URL führen. Angenommen, Sie verfügen über zwei unterschiedliche Skyscraper – einen in Blau, einen in Grün – und wissen nun vorab nicht, welches dieser beiden Werbemittel die qualitativ hochwertigeren Besucher bringt. Durch eine Unterscheidung in der dem Banner hinterlegten URL mithilfe von utm_content-Variablen lässt sich dies leicht herausfinden.

Ein anderes Beispiel ist die Unterscheidung beim Versand von Newslettern. Oft hat der Empfänger bei der Anmeldung für den Newsletter die Wahl zwischen einem HTML- und einem Text-Newsletter. Um die beiden Varianten unterscheiden zu können, wird die utm_content-Variable genutzt.

Für das Beispiel mit dem Skyscraper in Blau sähe der Parameter folgendermaßen aus:

utm_content=blau

Sie finden diesen Wert im Bericht Zugriffsquellen → Anzeigenversionen, in der Dimensionierung unter „Anzeigeninhalt“, in den benutzerdefinierten Berichten und den erweiterten Segmenten. Utm_content ist kein Pflichtfeld und somit optional belegbar.

Im Grunde genommen können Sie mit dieser Variable klassische A/B-Tests durchführen, indem Sie unterschiedliche Werbemittel gegeneinander testen, um hinterher zu analysieren, welche Version die erfolgreichsten User geliefert hat.

Praxistipp:

Sie können den utm_content-Parameter auch nutzen, um grafische Werbemittel näher zu spezifizieren und somit unterscheidbarer zu machen. Angenommen, Sie platzieren einen Superbanner, einen Wide-Skyscraper und ein Medium Rectangle auf unterschiedlichen Portalen. Durch entsprechende Übertragung der Benennung auf die Zielseite lässt sich hinterher sagen, welches Werbemittel den größten Erfolg hatte.

6.21.4 utm_campaign

Jede Kampagne trägt einen Namen. Dieser Name kann über den Parameter utm_campaign mitgegeben werden und erscheint in den Google-Analytics-Bericht-Kampagnen. Zusätzlich ist auch dieser Wert für die Dimensionierung, die benutzerdefinierten Berichte und die erweiterte Segmentierung nutzbar.

Der Skyscraper aus dem Beispiel ist Teil der Kampagne Sommerschlussverkauf 2010 (ssv10). Um diesen Namen im Parameter zu übergeben, muss er wie folgt ergänzt werden:

utm_campaign=ssv10

6.21.5 utm_term

Als letzter der fünf Parameter bleibt utm_term. Dieser Wert wird nur für eine bezahlte Suchmaschinen-Kampagne genutzt, da jeder Suchbegriff zwar die gleiche Ziel-URL haben kann, für eine umfangreiche Erfolgsanalyse jedoch die einzelnen Suchbegriffe differenziert werden – dafür ist dieser Parameter zuständig. Angenommen, Sie platzieren eine Suchmaschinen-Kampagne bei der Suchmaschine Yahoo! mit dem Wort „Hausschuhe“. Der entsprechende Parameter für Google Analytics fiele folgendermaßen aus:

utm_term=hausschuhe

In Google Analytics taucht dieser Wert im Bericht Zugriffsquellen → Keywords auf – bei korrekter Kennzeichnung ist er dort unter „bezahlt“ zu finden (im Zusammenspiel mit utm_medium=cpc). Außerdem können Sie diesen Wert in der Dimensionierung, den benutzerdefinierten Berichten und den erweiterten Segmenten nutzen. Dieser Parameter ist deswegen kein Pflichtfeld, weil man ihn nur bei Suchmaschinen-Kampagnen benötigt. Bei einer Display-Ad-Kampagne kann er einfach weggelassen werden.

Ein vollständiger Kampagnen-Link für den Skyscraper aus obigen Beispielen sähe dann folgendermaßen aus:

www.beispiel.de/zielseite?utm_source=portal&utm_medium=skyscraper&utm_content=blau&utm_campaign=ssv10

Praxistipp:

Google stellt für die Erstellung dieser Links ein Tool zur Verfügung, in dem Sie lediglich die leeren Felder ausfüllen müssen. Der Link wird automatisch erstellt. Sie können ihn dann herauskopieren und dem Werbemittel oder der Anzeige hinterlegen:

http://goo.gl/8Oh0V

Praxistipp:

Google indiziert für die Erstellung der Suchergebnisseiten sämtliche verfügbaren URLs, die die Google-Bots ausfindig machten. Um ein gutes Ranking innerhalb dieser Suchergebnisse zu erzielen, ist ein gutes SEO (siehe Kapitel 2.2.1) erforderlich. Was Google für eine gute Positionierung nicht mag, ist Duplicate Content – doppelte Inhalte also, die dann vorliegen, wenn die exakt oder nahezu gleichen Inhalte über verschiedene URLs abgerufen werden können.

Sämtliche vollständigen URLs werden von Google in den Index aufgenommen (sofern der Google-Bot nicht innerhalb des Quelltextes aufgefordert wird, den entsprechenden Inhalt nicht zu indizieren). Vollständige URLs enthalten auch das Fragezeichen-Symbol. Was für ein Kampagnen-Tagging bedeutet, dass diese URL
www.beispiel.de/zielseite?utm_source=portal&utm_medium=skyscraper&utm_content=blau&utm_campaign=ssv10

den gleichen Inhalt bietet wie
www.beispiel.de/zielseite?utm_source=portal&utm_medium=rectangle&utm_content=blau&utm_campaign=ssv10
oder
www.beispiel.de/zielseite?utm_source=portal&utm_medium=banner&utm_content=blau&utm_campaign=ssv10

Dennoch gibt es (mindestens) drei unterschiedliche URLs, die auf denselben Inhalt verweisen. Google könnte also auf die Idee kommen und dies als doppelten Inhalt betrachten. Zwar ist davon auszugehen, dass die Firma ihre eigenen Google-Analytics-Parameter erkennt und dies keinen negativen Einfluss auf das Ranking haben sollte. Um auf Nummer sicher zu gehen, kann man allerdings einen Trick anwenden:

Zwar nimmt der Google-Bot die vollständige URL auf, inklusive der Parameter und Variablen nach einem Fragezeichen in der URL, nicht jedoch Parameter nach einem Gittersymbol (#). Daher kann alternativ zum Fragezeichen das Gittersymbol für das Kampagnen-Tagging genutzt werden. Ein Link aus obigem Beispiel sähe folgendermaßen aus:

www.beispiel.de/zielseite#utm_source=portal&utm_medium=skyscraper&utm_content=blau&utm_campaign=ssv10

Diese Änderung reicht aber noch nicht aus, um Kampagnen vernünftig zu messen. Denn wie in Kapitel 6.20 (Erlauben des Gittersymbols (#) als Kampagnenseparator) muss hierfür eine zusätzliche Zeile in den Google-Analytics-Tracking-Code eingefügt werden:

Asynchroner Tracking-Code

_gaq.push(['_setAllowAnchor', true]);

In diesem Fall kann Google Analytics zwar die übergebenen Parameter als Kampagnenparameter erkennen und nutzen, die Google-Bots der Suchmaschine sind dazu allerdings nicht in der Lage. Damit wird die Gefahr eines doppelten Inhalts ausgeschaltet.

6.22 Kampagnenattribuierung

Per Default wird eine Conversion in Google Analytics der letzten Quelle zugeordnet, über die Kampagnenvariablen übergeben wurden. Angenommen, ein User kommt über eine mit entsprechenden Kampagnenparametern ausgestattete Bannerkampagne auf Ihre Seite. Die entsprechenden Quellendaten werden dann in seinem Kampagnen-Cookie (Kapitel 3.3) festgehalten. Einige Zeit später kommt derselbe User über ein von Ihnen gebuchtes Keyword (und eine damit verbundene, mit entsprechenden Kampagnenparametern versehene URL) über Yahoo! auf Ihre Seite. Diesmal erfüllt er das von Ihnen gewünschte Ziel und kauft eines Ihrer angebotenen Produkte. Welche Quelle bekommt nun den Erfolg zugewiesen? Der Banner oder Yahoo!? Im Normalfall Yahoo!, weil dies die letzte Quelle war, bevor der User konvertiert hat. Die vorige Quelle – die im Kampagnen-Cookie enthaltenen Informationen – wurde mit der neuen Quelle Yahoo! überschrieben und durch sie ersetzt.

Dieses Überschreiben ist nicht unüblich und wird bei vielen Web-Analytics-Tools in ähnlicher Form angewendet. Doch stellt sich folgende Frage: Ist diese Zuordnung immer korrekt bzw. erwünscht oder gibt es Situationen, in denen vielleicht doch die erste Quelle (in obigem Beispiel der Banner) interessanter ist?

Angenommen, Sie haben nicht nur alle Ihre externen Kampagnen und Online-Marketing-Maßnahmen mit den entsprechenden Parametern versehen, sondern auch die internen. Beispielsweise verfügen Sie über ein Netzwerk aus mehreren Websites, die sich gegenseitig mit Bannern bewerben. Diese internen Kampagnen haben Sie möglicherweise ebenso wie die externen mit entsprechenden Parametern versehen. Der Grund könnte sein, dass Sie in den Google-Analytics-Berichten User, die über die Websites des eigenen Netzwerks kamen, nicht in den Referrer-Berichten, sondern ebenso wie die über externe Kampagnen auf Ihrer Seite gelandeten User in den Kampagnenberichten sehen wollen.

Weil diese internen Kampagnen unter Umständen nicht kostenpflichtig sind, möchten Sie nicht, dass ihnen Conversions zugeordnet werden, wenn die User ursprünglich über externe, also bezahlte Kampagnen kamen. Im Normalfall würden die Kampagnenparameter der internen Kampagnen die Kampagnenparameter der externen Kampagnen überschreiben, wenn der User zunächst über eine externe Kampagne kam, dann aber über eine interne Kampagne das Ziel erfüllt hat. In diesem Fall können die internen Kampagnen entsprechend gekennzeichnet und Google Analytics damit mitgeteilt werden, dass bestimmte Kampagnenparameter die in den Kampagnen-Cookies enthaltenen Daten nicht überschreiben.

http://www.beispiel.de/index.html?quelle=intern&methode=netzwerk&kampagne=wsv&beschreibung=billige+beispiele&noo=1

Im GATC muss die angehängte Variable „noo“ (steht für no-override) durch eine weitere Zeile hinzugefügt werden:

Listing 6.48 Nooverride-Funktion (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setCampNOKey', 'ga_nooverride']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Sämtliche User, die in ihrem Kampagnen-Cookie bereits andere Daten gespeichert haben und dann über eine wie oben gekennzeichnete interne Kampagne kommen, werden nun nicht aktualisiert. Das heißt, die Cookie-Daten werden nicht überschrieben und eine mögliche Zielerfüllung wird der im Kampagnen-Cookie bereits enthaltenen Quelle zugeordnet.

Praxistipp:

Kampagenattribuierung oder Attribution ist eng verknüpft mit dem Thema Conversion-Attribution. Da dieses Features nur innerhalb von Google Analytics Premium zur Verfügung steht, wird es auch explizit und ausführlich in dem entsprechenden Kapitel behandelt (siehe Kapitel 16).

6.23 Erlauben des Gittersymbols (#) als Kampagnenseparator

In den meisten Fällen werden Variablen innerhalb einer URL zunächst mit einem Fragezeichen (?) vom Stem (siehe Kapitel 4.1.1) getrennt, ehe sie untereinander durch ein kaufmännisches Und-Symbol (&) getrennt werden. In der Regel sieht eine URL folgendermaßen aus:

http://www.beispiel.de/index.html?quelle=intern&methode=netzwerk&kampagne=wsv&beschreibung=billige+beispiele&noo=1

Einige URLs haben jedoch eine andere Struktur. Beispielsweise werden die vorhandenen Variablen nicht mit einem &-Symbol voneinander getrennt, sondern mit einem Gittersymbol (#):

http://www.beispiel.de/index.html?quelle=intern#methode=netzwerk#kampagne=wsv#beschreibung=billige+beispiele#noo=1

Ist dies der Fall, muss Google Analytics von der Abweichung des Standards erfahren, indem dem GATC eine zusätzliche Zeile hinzugefügt wird:

Listing 6.49 Anchor als Kampagnenseparator erlauben (asynchroner Tracking-Code)

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_setAllowAnchor', true]);

_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() {

var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;

ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';

var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);

})();

</script>

Praxistipp:

Sie können diese Methode grundsätzlich anwenden und im gleichen Zuge sämtliche von Ihnen mit den Kampagnenparametern versehenen Kampagnen auch entsprechend mit dem Gittersymbol statt des kaufmännischen Unds anlegen. Hierdurch verhindern Sie, dass Ihre Zielseiten mitsamt den entsprechenden Kampagnenparametern in den Google-Suchergebnissen auftauchen. Denn die Parameter nach dem Gittersymbol werden von den Google-Bots nicht ausgelesen, d. h., wenn Sie Ihre Kampagnenparameter mit einem Gittersymbol vom Rest der URL trennen, tauchen diese Parameter nicht in den Suchergebnissen auf. Hierfür muss die oben genannte Methode aktiviert sein. Vorteil ist, dass es dann zu keiner duplicate-Content-Betrachtung seitens Google kommen kann. Es ist zwar nicht nachgewiesen, ob Google die „eigenen“ Google-Analytics-Parameter als duplicate Content interpretiert, aber um auf Nummer sicher zu gehen, bietet es sich an, stattdessen mit dem Gittersymbol zu arbeiten.

6.24 Nutzer-Timings

Nutzer-Timings ermöglichen das Tracking von beispielsweise JavaScript Libraries, die abgerufen werden, oder anderen Aktionen, die User auf einer Website durchführen können. Damit kann die Länge der Ladedauer ausgelagerter Elemente erfasst und dargestellt werden.

Hierfür gibt es eine neue Methode – die trackTiming-Funktion:

_trackTiming

Diese Methode besteht aus verschiedenen Parametern, wovon einige Pflicht- und eine optionale Parameter sind. Insgesamt sieht der Aufruf wie folgt aus:

_gaq.push(['_trackTiming', category, variable, time, opt_label, opt_sample]);

- Category
Dieser Parameter überträgt die Timing-Variable und sorgt dafür, dass unterschiedliche Variablen in den Berichten vernünftig unterscheidbar sind und auseinandergehalten werden können. Eine sprechende und eindeutige Benennung ist demnach also sinnvoll. Dieser Parameter ist ein Pflichtfeld.

- Variable
Ebenso wie bei dem Category-Parameter empfehle ich auch hier eine sinnvolle Benennung, um das spätere Auffinden innerhalb der Nutzer-Timing-Berichte zu vereinfachen. Diese Variable überträgt den Namen der Aktion, die erhoben werden soll. Derselbe Name kann für unterschiedliche Categories verwendet werden – in Abhängigkeit davon, welche Auswertungen Sie später innerhalb des Berichts machen wollen, können Sie diese dann entweder nach Category oder auch separat betrachten. Dieser Parameter ist ein Pflichtparameter.

- Time
Dieser Parameter übergibt die Dauer der Ladezeit für die jeweilige Aktion in Millisekunden und ist ein Pflichtparameter.

- Opt_Label
Dieser Parameter kann optional genutzt werden, um weitere Information in Form eines Labels zu übergeben. Sollten Sie beispielsweise mehrere Messungen mit identischen Benennungen für die Parameter Category und Variable haben, so können Sie diese über dieses Label voneinander differenzieren.

- Opt_sampleRate
Per Default werden die Nutzer-Timings bei 1 % der Besucher erhoben, so dass die in den Berichten dargestellten Daten stark gesampelt sind und somit nur einen Trend wiedergeben. Über diesen optionalen Parameter haben Sie die Möglichkeit, das Sampling zu erhöhen – Sie könnten beispielsweise über diesen Parameter den Wert 100 transportieren. Dann hätten Sie eine Samplerate von 100 %. Hierbei sollten Sie jedoch beachten, dass jeder zusätzliche Server Call, der an Google Analytics übertragen wird, Einfluss auf bestimmte Daten-Limits haben kann. So kann eine Session, also ein Besuch, maximal 500 Server Calls erfassen. Wenn Sie eine sehr große Website betreiben, sollten Sie also ein wenig vorsichtig mit den Aufrufen sein.

Grundsätzlich ist die Funktionsweise so, dass über die trackTiming-Methode die Zeitdaten dadurch strukturiert an Google Analytics übergeben werden können, dass die Differenz zwischen der Endzeit und der Startzeit gemessen wird. Hierfür bedarf es einiger technischer Implementierungen und es müssen Scripte geschrieben werden. Ziehen Sie hier einen Entwickler oder einen Dienstleister zu Rate, der Ihre Anforderung abdeckt. Es muss demnach die Dauer erfasst und dann mit Hilfe des trackTiming-Aufrufs übergeben werden. In folgendem einfachen Beispiel wird ein Date-Objekt erstellt, welches die Millisekunden misst. Die Differenz von endTime und startTime stellt die benötigte Zeit dar.

Listing 6.50 Berechnung Differenz der Endzeit und der Startzeit
var startTime = new Date().getTime();
setTimeout(myCallback, 200);
function myCallback(event) {

var endTime = new Date().getTime();

var timeSpent = endTime - startTime;

_gaq.push(['_trackTiming', 'Test', 'callback_timeout', timeSpent, 'animation']);

}

Da der jeweils benötigte Code davon abhängt, was genau Sie tracken möchten, kann ich an dieser Stelle nur schwer weitere Beispiele nennen, da diese sehr individuell wären. Ein paar weitere Beispiele finden Sie unter dem folgenden Link:

http://goo.gl/g3RR1

6.25 Weitere Einstellungsmöglichkeiten

Neben den bereits genannten Anpassungs- und Individualisierungsmöglichkeiten gibt es eine Vielzahl weiterer Einstellungen, die Sie vornehmen können. Weil diese jedoch eher selten zum Einsatz kommen und somit den Aufnahmeanforderungen für eine ausführliche Darstellung nicht gerecht werden, stelle ich sie nur in kurzer Form – der Vollständigkeit halber – dar.

_setClientInfo()

Neben den per HTTP übertragenen Informationen fragt Google Analytics Browserinformationen ab und stellt sie in den entsprechenden Berichten dar. Dies umfasst beispielsweise die Browserversion oder die Spracheinstellungen. Per Default werden die Informationen an Google Analytics übergeben. Sind Sie damit nicht einverstanden, fügen Sie eine zusätzliche Zeile ein:

_gaq.push(['_setClientInfo', false]);

Haben Sie diese Einstellung gewählt, werden keine Browserinformationen mehr erhoben, und auch im Nachhinein lassen sie sich nicht wiederherstellen.

_setDetectFlash()

Per Default trackt Google Analytics Informationen über die Einstellungen und Versionen der Flash Player Ihrer Besucher. Sind diese Informationen nicht erwünscht, können Sie dies mittels folgender Zeile ändern:

_gaq.push(['_setDetectFlash', false]);

Durch Aktivierung dieser Einstellung werden sämtliche diesbezüglichen Daten nicht mehr erhoben und gehen für immer verloren.

_setDetectTitel()

Die Seitentitel werden in einem Browserfenster oben links angezeigt, von Google Analytics automatisch erhoben und im Report „Content nach Titel“ dargestellt. Auch diese Funktion lässt sich deaktivieren. Dies kann sinnvoll sein, wenn Sie beispielsweise keine Seitentitel nutzen oder über sehr lange oder kryptische Seitentitel verfügen (was jedoch schon aus SEO-Gründen nicht empfehlenswert ist, weshalb diese Deaktivierungsfunktion auch eher selten benutzt wird):

_gaq.push(['_setDetectTitle', false]);

Urchin Software

Neben der ASP-Lösung von Google Analytics existiert nach wie vor eine Software-Lösung, die sich auf eigenen Servern implementieren und betreiben lässt. Diese Lösung ist von Google Analytics vollkommen unabhängig (daher auch „Urchin Software“) und nicht kostenlos (zu beziehen unter www.urchin.com). Optisch und technisch lässt sich die Urchin Software mittlerweile nicht mehr mit Google Analytics vergleichen, dennoch gibt es vor allem in den USA viele Urchin-User. Mit dieser Software können Sie Analytics und Urchin parallel nutzen.

Anfang 2012 hat Google jedoch bekanntgegeben, dass die Urchin Software eingestellt und nicht mehr weiterentwickelt wird. Demzufolge wird das Thema Urchin in diesem Buch auch nicht sehr viel ausführlicher betrachtet – Google hat mit der Entscheidung, Urchin einzustellen, ein deutliches Zeichen gesetzt, dass die volle Entwicklungskraft für Google Analytics eingesetzt wird. Zudem gibt es mit Google Analytics Premium ein weiteres Produkt, welches viel Aufmerksamkeit erfordert und aus Google-Sicht deutlich einfacher skalierbar ist, als ein Tool weiterzuentwickeln, welches auf einem komplett anderen System basiert. Die Entscheidung ist also nachvollziehbar und aus meiner Sicht auch sinnvoll.

Alternativ können Sie die an die Google-Analytics-Server übergebenen Daten auf Ihren eigenen Servern speichern und weiterverarbeiten. Auch diese Lösung wird eher selten verfolgt, da die entstehende Datenmenge sehr schnell sehr groß werden kann (abhängig von der Anzahl der Besucher auf Ihrer Website) und die Kosten der Bereitstellung der Infrastruktur sowie deren Pflege bei Ihnen liegen.

_gaq.push(['_setLocalGifPath']);

Diese Funktion setzt den lokalen Pfad für die Urchin-GIF-Datei und wird verwendet, wenn die Urchin Software auf den eigenen Servern installiert ist. Der hier definierte Pfad dient als Orientierung für die beiden nächsten Befehle.

_gaq.push(['_setLocalRemoteServerMode']);

Mit dieser Methode können die erhobenen Daten sowohl auf Ihren Servern (um beispielsweise die Urchin Software zu nutzen) als auch auf den Google-Analytics-Servern gespeichert werden. Den Pfad zu den lokalen Servern legt die oben genannte _setLocalGifPath()-Funktion fest.

_gaq.push(['_setLocalServerMode']);

In diesem Fall werden die erhobenen Daten ausschließlich auf den eigenen Servern, auf denen die Urchin Software installiert ist, gespeichert. Es fließen keine Daten zum Google-Server. Der Pfad zu Ihren Servern wird wiederum über die _setLocalGifPath()-Funktion definiert.

_gaq.push(['_setRemoteServerMode']);

Das ist die Default-Einstellung, die besagt, dass sämtliche erhobenen Daten an die Analytics-Server übertragen werden. Sollten Sie die Urchin Software benutzen und wollen Sie nur einige der erhobenen Daten an Google-Analytics-Server übertragen, wäre dies die entsprechende Funktion.

6.26 AdSense Analytics

Google AdSense bietet Website-Betreibern eine gute und einfache Möglichkeit, Geld mit Werbeanzeigen zu verdienen. Werbetreibende können sich über die Google-AdWords-Benutzeroberfläche ihre Werbeanzeigen nicht nur innerhalb der Google-Suchergebnisse, sondern auch auf unzähligen externen und Google-unabhängigen Websites anzeigen lassen. Hier werden diese Anzeigen kontextrelevant ausgeliefert.

Nutzt man als Website-Betreiber Google AdSense, um zusätzlichen Umsatz zu generieren, verfügt man über ein Google-AdSense-Konto, in dem sämtliche Einstellungen bezüglich Größe, Farbe usw. der Anzeigen möglich sind.

Praxistipp:

Durch die Verknüpfung von AdSense und Analytics werden ausschließlich die Daten der Standard-AdSense-Text- und -Grafikanzeigen erhoben. Videoanzeigen oder mobile Anzeigen lassen sich zurzeit noch nicht darstellen.

Um Google AdSense mit Google Analytics zu verknüpfen, muss zunächst innerhalb des Google-AdSense-Kontos die Verknüpfung aktiviert werden (der Aktivierungs-Link erscheint in der Überblick- und der erweiterten Berichte-Seite). Ist dies geschehen, erscheint in der Google-Analytics-Übersichts-Nutzeroberfläche auf der Property-Ebene der Reiter „Datenquellen“ und darunter ein weiterer Reiter „AdSense“. Hier beginnt ein einfacher Prozess für die Verknüpfung von AdSense mit Analytics. Zunächst können Sie auswählen, in welchen Profilen die Daten aus Ihrem AdSense-Konto angezeigt werden sollen (Bild 6.10).

Bild 6.10 AdSense-Verknüpfung mit Google Analytics

Praxistipp:

Ihre Google-AdSense-Login-E-Mail-Adresse muss im Google-Analytics-Konto, mit dem Sie die AdSense-Daten verknüpfen wollen, als Administrator zugelassen sein. Andernfalls kann eine Verlinkung nicht stattfinden.

Tracken Sie verschiedene Domains innerhalb eines Google-Analytics-Kontos, wird in Google Analytics nach primärer und sekundärer Domain unterschieden. Die primäre Domain hat einen direkten Bezug zu Ihrem AdSense-Konto. Hierfür bedarf es keiner weiteren Änderung des Analytics-Tracking-Codes – dieser muss lediglich wie der AdSense-Code auf der Seite eingebaut sein. Wählen Sie die primäre Domain aus der Liste aus (Bild 6.11).

Bild 6.11 Auswahlliste primärer AdSense-Domains

Wenn Sie die AdSense-Daten auch bei einer oder mehreren sekundären Domains anzeigen wollen, muss ein zusätzlicher Code eingebaut werden, so dass die Seite dann den AdSense-Code, den Analytics-Tracking-Code und den AdSense-Analytics-Code eingebaut hat.

Im dritten Schritt erhalten Sie für die sekundären Domains den zusätzlichen AdSense-Analytics-Code, der folgendermaßen aussieht:

Listing 6.51 AdSense-Analytics-Code

<script type="text/javascript">
window.google_analytics_uacct = "UA-XXXXXXX-Y";

</script>

Dieser Code muss nur auf sekundären Domains oberhalb des AdSense- und des Analytics-Tracking-Codes eingefügt werden – idealerweise direkt unterhalb des <body>-Tags. Primäre Domains benötigen diesen zusätzlichen Code nicht. Sie können jedoch jederzeit eine andere bisher sekundäre Domain zu einer primären Domain machen. Hierfür müssen Sie innerhalb der Verwaltung lediglich auf „Als primäre Domain festlegen“ klicken. Mit einem letzten Klick auf „Änderungen speichern“ werden die Änderungen übernommen und gespeichert.

Praxistipp:

Haben Sie die Verknüpfung zwischen AdSense und Analytics aktiviert, kann es länger als 24 Stunden dauern, bis die ersten Daten einfließen.

6.27 Gadget-Tracking/Widget-Tracking

Gadgets oder auch Widgets sind kleine Programme in eigenen Fenstern, mit denen sich entweder bestimmte Aktionen durchführen lassen oder die als Informationsquelle genutzt werden können. Ein Beispiel, in dem Widgets oder Gadgets vorkommen, ist die personalisierte iGoogle-Startseite. Sofern Sie diese eingerichtet haben, platzieren Sie diverse kleine Widgets auf der Oberfläche.

Sollten Sie nun auch ein Widget anbieten, sind Sie natürlich daran interessiert, wie erfolgreich dieses Widget ist und wie die Nutzer damit interagieren. Das Problem bei der Messung besteht darin, dass Ihr Widget und damit auch Ihre Inhalte irgendwo auf irgendeiner Website angezeigt werden können. Es ist sehr wahrscheinlich, dass Sie selbst nicht genau wissen, auf welchen Websites und Blogs Ihr Widget integriert ist. Eine möglichst große Verbreitung ist ja auch eines der Ziele von Widgets – schließlich können Sie so Ihre Botschaften in die Welt befördern, ohne dass User dafür Ihre Website besuchen müssen.

Den Erfolg von Widgets können Sie auch mit Google Analytics messen. Weil die Widgets auf verschiedenen anderen/fremden Domains eingebunden sind, stellen Sie für das Tracking sicher, dass Sie ein neues Profil anlegen – wie dies funktioniert, erfahren Sie in Kapitel 7. Stellen Sie dabei sicher, dieses Profil für eine neue Domain zu erstellen.

Bei der Auswahl einer URL können Sie sich eine beliebige URL ausdenken – dies hat für das spätere Tracking Ihres Widgets keinen Einfluss, da es ohnehin nicht Domain-bezogen ist. Was Sie jedoch benötigen, ist Ihre individuelle UA-Nummer des neu erstellten Profils (UA-xxxxxxxx-y). Kopieren Sie diese Nummer und speichern Sie sie irgendwo zwischen (beispielsweise im Editor).

Es folgen nun drei Schritte für den Einbau des Codes in Ihr Widget.

1. Analytics aktivieren
Zunächst muss die Analytics-Bibliothek geladen werden. Dies geschieht mit dem folgenden Befehl:

<Require feature="com.google.gadgets.analytics" />

2. Tracker-Objekt definieren
Als nächsten Schritt müssen Sie die eben erstellte UA-Nummer über den Quelltext mitteilen. Nutzen Sie hierfür die folgende Zeile:

var ga = new _IG_GA("UA-xxxxxxx-y");

Stellen Sie hierbei sicher, dass Sie hier die soeben von Ihnen erstellte Nummer einfügen und nicht etwa die bislang auf Ihrer Website benutzte.

3. Widget/Gadget-Tracking
Für die eigentliche Datenerhebnung innerhalb Ihres Widgets gibt es zwei Möglichkeiten: die der virtuellen Seitenaufrufe und die des Ereignis-Trackings. Beide Methoden kennen Sie bereits aus den vorigen Abschnitten bei der Messung von herkömmlichen Websites. Diese finden nun auch hier Anwendung.

Virtuelle Seitenaufrufe können Sie innerhalb Ihres Widgets für Klicks, Seitenaufrufe oder sämtliche anderen Aktionen wählen. Im Folgenden einige Beispielzeilen, wie virtuelle Seitenaufrufe innerhalb Ihres Widgets aussehen können:

ga.reportPageview('/ansicht/widget');
ga.reportPageview('/klick/start');
ga.reportPageview('/klick/ende');

Die Ereignis-Tracking-Methode besteht wie in Kapitel 6.22 beschrieben aus den Variablen Name, Aktion, Label (optional) und Wert (optional). Die Nutzung des Ereignis-Trackings für Widgets sorgt dafür, dass die eigentlichen Aufrufe von Widgets, was ja letztendlich den Seitenaufrufen entspricht, nicht verändert und künstlich aufgebläht werden, denn es werden nur tatsächlich Aktionen von Nutzern innerhalb des Widgets gemessen und in den speziellen Ereignisberichten in Analytics dargestellt.

So könnten die Ereignisse innerhalb eines Widgets aussehen:

ga.reportEvent("widget", "start", "button");
ga.reportEvent("widget", "ende", "button");

Beide Methoden sind möglich – welche Sie nutzen oder ob Sie beide parallel nutzen, liegt bei Ihnen.

Diese Art des Widget-Trackings funktioniert bei vielen, aber nicht bei allen Anbietern bzw. bei allen Arten von Widgets (Container). Unterstützt werden folgende Container:

- iGoogle
- Open Syndication
- Open Social
- Gadgets

Nicht unterstützt werden:

- Inlined Gadgets
- Mapplets
- URL type Gadgets
- Gadgets im AdSense-Content-Netzwerk

Wenn Sie diese Funktion von Analytics nutzen wollen, wird Ihr Gadget per Redirect über eine Subdomain und Domain geleitet. Diese lautet:

subdomain.gmodules.com

Die Subdomain wird automatisch und individuell für Ihr Widget vergeben. Das heißt, dass auch die von Analytics gesetzten Cookies sich für Ihre Widgets auf diese Subdomain und Domain beziehen.

Sollten Sie Flash innerhalb Ihres Widgets nutzen, muss die Kommunikation zwischen der Flash-URL und der Widget-URL aktiviert werden. Dies geschieht mit folgender Code-Zeile:

_IG_EmbedFlash("example.swf", "wrapper", {allowScriptAccess: "always"});

Praxistipp:

Ich empfehle, dass Sie sich für das Tracking von Widgets/Gadgets zunächst mit Ihrer IT-Abteilung zusammensetzen, um ein mögliches Tracking über den hier beschriebenen Weg zu besprechen.

6.28 Tracking mobiler Websites

Einige mobile Endgeräte, so wie iPhones oder Android-Handys, benötigen keine speziell entwickelten Websites, da sie die herkömmlichen Seiten in der Regel problemlos darstellen können. In der Regel gilt dies für sämtliche Smartphones. Sämtliche anderen Handys haben allerdings Probleme damit, die normalen Seiten darzustellen. Daher werden mobile Websites in anderen Server-Sprachen angezeigt.

Google Analytics unterstützt dabei das Tracking dieser Seiten von vier verschiedenen Sprachen:

- PHP
- Perl
- JSP
- ASPX

Jede dieser Sprachen benötigt einen extra Tracking-Code, der sich vom normalen Tracking-Code oder auch dem asynchronen Tracking-Code deutlich unterscheidet.

Wichtig ist jedoch vorab, dass Sie in Ihrem Analytics-Konto zunächst ein neues Profil erstellen und zwar für eine neue Domain. Den Namen der Domain können Sie frei wählen, da er für das Tracking nicht wirklich erheblich ist. Für eine spätere Unterscheidung ist es aber durchaus sinnvoll, sich einen weitestgehend selbst erklärenden Namen auszudenken. Das neue Profil benötigen Sie, um eine neue, individuelle UA-Nummer zu erhalten.

PHP

Der Code für mobile PHP-Seiten besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil sollte nach dem öffnenden HTML-Tag platziert werden. Achten Sie darauf, dass die Google-Analytics-Account-Nummer durch Ihre individuelle Nummer ersetzt wird. Diese Nummer heißt bei mobilen Websites nicht wie bisher UA-Nummer, sondern MO-Nummer. Ersetzen Sie also die XXX durch Ihre entsprechende Nummer.

Listing 6.52 Tracking mobiler PHP-Seiten

<?php

// Copyright 2009 Google Inc. All Rights Reserved.

$GA_ACCOUNT = "MO-xxxxxx-x";

$GA_PIXEL = "ga.php";

function googleAnalyticsGetImageUrl() {

global $GA_ACCOUNT, $GA_PIXEL;

$url = "";  $url .= $GA_PIXEL . "?";

$url .= "utmac=" . $GA_ACCOUNT;

$url .= "&utmn=" . rand(0, 0x7fffffff);

$referer = $_SERVER["HTTP_REFERER"];  $query = $_SERVER["QUERY_STRING"];

$path = $_SERVER["REQUEST_URI"];

if (empty($referer)) {

$referer = "-";

}

$url .= "&utmr=" . urlencode($referer);

if (!empty($path)) {

$url .= "&utmp=" . urlencode($path);

}

$url .= "&guid=ON";

return str_replace("&", "&amp;", $url);

}

?>

Des Weiteren muss kurz vor dem schließenden Body-Tag </body> folgender Code eingebunden werden:

Listing 6.53 Tracking mobiler PHP-Seiten

<?php

$googleAnalyticsImageUrl = googleAnalyticsGetImageUrl();

?>

<img src="<?= $googleAnalyticsImageUrl ?>" />

Perl

Der Code für mobile Perl-Seiten besteht ebenfalls aus zwei Teilen. Der erste Teil sollte nach dem öffnenden HTML-Tag platziert werden. Achten Sie darauf, dass die Google-Analytics-Account-Nummer durch Ihre individuelle Nummer ersetzt wird. Diese Nummer heißt bei mobilen Websites nicht wie bisher UA-Nummer, sondern MO-Nummer (mobile Nummer). Ersetzen Sie also die XXX durch Ihre entsprechende Nummer.

Listing 6.54 Tracking mobiler Perl-Seiten

# Copyright 2009 Google Inc. All Rights Reserved.

use URI::Escape;
use constant GA_ACCOUNT => 'MO-xxxxxxx-xx';
use constant GA_PIXEL => 'ga.pl';

sub google_analytics_get_image_url {

my $url = '';  $url .= GA_PIXEL . '?';

$url .= 'utmac=' . GA_ACCOUNT;

$url .= '&utmn=' . int(rand(0x7fffffff));  my $referer = $ENV{'HTTP_REFERER'};

my $query = $ENV{'QUERY_STRING'};

my $path = $ENV{'REQUEST_URI'};

if ($referer eq "") {

$referer = '-';

}

$url .= '&utmr=' . uri_escape($referer);

$url .= '&utmp=' . uri_escape($path);

$url .= '&guid=ON';  $url =~ s/&/&amp;/g;

$url;

}

Des Weiteren muss auch hier kurz vor dem schließenden Body-Tag </body> folgender Code eingebunden werden:

Listing 6.55 Tracking mobiler Perl-Seiten
print '<img src="' . google_analytics_get_image_url() . '" />';

JSP

Auch der Code für mobile JSP-Seiten besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil sollte nach dem öffnenden HTML-Tag platziert werden. Achten Sie darauf, dass die Google-Analytics-Account-Nummer durch Ihre individuelle Nummer ersetzt wird. Diese Nummer heißt bei mobilen Websites nicht wie bisher UA-Nummer, sondern MO-Nummer (mobile Nummer). Ersetzen Sie also die XXX durch Ihre entsprechende Nummer.

Listing 6.56 Tracking mobiler JSP-Seiten

<%@ page import="java.io.UnsupportedEncodingException,

java.net.URLEncoder" %>

<%!

// Copyright 2009 Google Inc. All Rights Reserved.

private static final String GA_ACCOUNT = "MO-xxxxxx-x";
private static final String GA_PIXEL = "ga.jsp";

private String googleAnalyticsGetImageUrl(

HttpServletRequest request) throws UnsupportedEncodingException {

StringBuilder url = new StringBuilder();

url.append(GA_PIXEL + "?");

url.append("utmac=").append(GA_ACCOUNT);

url.append("&utmn=").append(Integer.toString((int) (Math.random() * 0x7fffffff)));

String referer = request.getHeader("referer");

String query = request.getQueryString();

String path = request.getRequestURI();

if (referer == null || "".equals(referer)) {

referer = "-";

}

url.append("&utmr=").append(URLEncoder.encode(referer, "UTF-8"));

if (path != null) {

if (query != null) {

path += "?" + query;

}

url.append("&utmp=").append(URLEncoder.encode(path, "UTF-8"));

}

url.append("&guid=ON");

return url.toString().replace("&", "&amp;");

}

%>

Auch hier muss kurz vor dem schließenden Body-Tag </body> folgender Code eingebunden werden:

Listing 6.57 Tracking mobiler JSP-Seiten

<% String googleAnalyticsImageUrl = googleAnalyticsGetImageUrl(request); %>
<img src="<%= googleAnalyticsImageUrl %>" />

ASPX

Als letzte Möglichkeit können auch ASPX-Seiten getrackt werden. Dieser Code besteht ebenso wie die vorigen aus zwei Teilen. Der erste Teil sollte nach dem öffnenden HTML-Tag platziert werden. Achten Sie darauf, dass die Google-Analytics-Account-Nummer durch Ihre individuelle Nummer ersetzt wird. Diese Nummer heißt bei mobilen Websites nicht wie bisher UA-Nummer, sondern MO-Nummer (mobile Nummer). Ersetzen Sie also die XXX durch Ihre entsprechende Nummer.

Listing 6.58 Tracking mobiler ASPX-Seiten

<%@ Page Language="C#" %>

<script language="C#" runat="server">

// Copyright 2009 Google Inc. All Rights Reserved.

private const string GaAccount = "MO-xxxxxx-x";
private const string GaPixel = "ga.aspx";

private string GoogleAnalyticsGetImageUrl() {

System.Text.StringBuilder url = new System.Text.StringBuilder();

url.Append(GaPixel + "?");

url.Append("utmac=").Append(GaAccount);

Random RandomClass = new Random();

url.Append("&utmn=").Append(RandomClass.Next(0x7fffffff));

string referer = "-";

if (Request.UrlReferrer != null

&& "" != Request.UrlReferrer.ToString()) {

referer = Request.UrlReferrer.ToString();

}

url.Append("&utmr=").Append(HttpUtility.UrlEncode(referer));

if (HttpContext.Current.Request.Url != null) {

url.Append("&utmp=").Append(HttpUtility.UrlEncode(Request.Url.PathAndQuery));

}

url.Append("&guid=ON");

return url.ToString().Replace("&", "&amp;");

}

</script>

Auch hier muss kurz vor dem schließenden Body-Tag </body> folgender Code eingebunden werden:

Listing 6.59 Tracking mobiler ASPX-Seiten

<% string googleAnalyticsImageUrl = GoogleAnalyticsGetImageUrl(); %>

<img src="<%= googleAnalyticsImageUrl %>" />

Praxistipp:

Sämtliche hier vorgestellten Tracking-Codes erhalten Sie auch innerhalb der Analytics-Oberfläche, nachdem Sie ein neues Profil erstellt haben. Die entsprechenden Informationen finden Sie unter dem Reiter „Erweitert“, wenn Sie den Radio-Button „Website, die für ein Mobiltelefon erstellt wurde“ anklicken.

6.29 Tracking mobiler Applikationen

Google Analytics bietet auch die Möglichkeit, für iPhones oder Android-Geräte erstellte Applikationen (Apps) zu tracken. Auch hier funktioniert das Tracking über die Methode der virtuellen Seitenaufrufe und/oder Ereignisse.

Innerhalb der letzten Jahre ist das Tracking von Apps deutlich umfangreicher geworden. Google hat intern die Strategie „mobile first“ ausgegeben, so dass viele Dinge zunächst für mobile Endgeräte und erst dann für herkömmliche Websites erstellt werden. Demzufolge hat sich auch das App-Tracking deutlich verbessert. Neben Seitenaufrufen und Ereignissen können nun auch Ecommerce-Daten und benutzerdefinierte Variablen erhoben werden. Selbst Kampagnenparameter können, wenn sinnvoll, übergeben werden.

Zunächst müssen Sie jedoch auch hier, ebenso wie beim Tracking von Widgets, ein neues Analytics-Profil mit einer ausgedachten URL erstellen, um die wichtige UA-Nummer zu erhalten.

6.29.1 Tracking von iOS-Apps

Im Anschluss laden Sie sich die iOS developer SDKs herunter. Ein SDK ist ein Software Development Kit – also ein Paket in Form einer Bibliothek, welche dem Developer alle notwendigen Informationen zur Verfügung stellt, um Google Analytics in der App zu integrieren. Diese finden Sie unter folgender URL:

http://goo.gl/UsZWd

Um es nutzen zu können, benötigen Sie Xcode 3.1+ und einen Mac mit dem System OS X 10.5.3+ oder höher. In Xcode müssen Sie dann ein neues iPhone-OS-Projekt erstellen und den GANTracker.h und libGoogleAnalytics.a aus dem Analytics-SDK-Ordner in das neue Projekt einfügen. Zudem müssen Sie das CFNetwork-Framework einbinden und auf libsqlite3.0.dylib verlinken.

Innerhalb des SDK ist eine Beispiel-App inkludiert, die als Beispiel für die eigene Vertaggung dienen soll.

User, die Ihre App nutzen, müssen darauf hingewiesen werden, dass Daten anonymisiert über Google Analytics erfasst werden. Diesen Hinweis geben Sie entweder innerhalb der APP oder innerhalb Ihrer Nutzungs- bzw. Datenschutzbestimmungen. Diese sollten mit den Google-Analytics-Nutzungsbedingungen übereinstimmen, die ich in Kapitel 5.2.1.1 bereits dargestellt habe und auch für Apps gelten.

Im Folgenden sehen Sie eine Beispielimplementierung des iOS-App-Trackings:

Listing 6.60 iOS-App-Tracking

#import "BasicExampleAppDelegate.h"

#import "GANTracker.h"

// Dispatch period in seconds static const NSInteger kGANDispatchPeriodSec = 10;

@implementation BasicExampleAppDelegate

@synthesize window = window_;

- (void)applicationDidFinishLaunching:(UIApplication *)application {

//

// Account-ID einfügen

//

[[GANTracker sharedTracker] startTrackerWithAccountID:@"UA-XXXXXXXX-X"

dispatchPeriod:kGANDispatchPeriodSec
delegate:nil];

NSError *error;
if (![[GANTracker sharedTracker] setCustomVariableAtIndex:1
name:@"iPhone1"

value:@"iv1"

withError:&error]) {

// Handle error here

}

if (![[GANTracker sharedTracker] trackEvent:@"my_category"

action:@"my_action"

label:@"my_label"

value:-1
withError:&error]) {

// Handle error here

}

if (![[GANTracker sharedTracker] trackPageview:@"/app_entry_point"

withError:&error]) {

// Handle error here

}

[window_ makeKeyAndVisible];

}

- (void)dealloc {

[[GANTracker sharedTracker] stopTracker];

[window_ release];

[super dealloc];

}

@end

6.29.1.1 Tracking von Android-Apps

Im Grunde ist das Tracking bei Android ähnlich wie bei iOS. Auch bei Android-Apps benötigen Sie ein SDK, welches zum Download bereitgestellt wird. Sie finden es unter folgender URL:

http://goo.gl/edAAC

Dieses SDK ist unter Windows, Max OS X und Linux nutzbar.

Innerhalb des SDK ist eine Beispiel-App inkludiert, die als Beispiel für die eigene Vertaggung dienen soll.

Fügen Sie libGoogleAnalytics.jar zur /libs-Directory Ihres Projekts hinzu. Zudem müssen Sie noch die folgenden Rechte in das AndroidManifest.xml Manifest File einfügen:

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />

<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" />

User, die Ihre App nutzen, müssen darauf hingewiesen werden, dass Daten anonymisiert über Google Analytics erfasst werden. Diesen Hinweis geben Sie entweder innerhalb der APP oder innerhalb Ihrer Nutzungs- bzw. Datenschutzbestimmungen. Diese sollten mit den Google-Analytics-Nutzungsbedingungen übereinstimmen, die ich in Kapitel 5.2.1.1 bereits dargestellt habe und auch für Apps gelten.

Im Folgenden sehen Sie eine Beispielimplementierung des Android-App-Trackings:

Listing 6.61 Android-App-Tracking

#import "BasicExampleAppDelegate.h"

#import "GANTracker.h"

// Dispatch period in seconds
static const NSInteger kGANDispatchPeriodSec = 10;

@implementation BasicExampleAppDelegate

@synthesize window = window_;

- (void)applicationDidFinishLaunching:(UIApplication *)application {

// ***************************************************************

// PLEASE REPLACE WITH YOUR ACCOUNT DETAILS.

// ***************************************************************

[[GANTracker sharedTracker] startTrackerWithAccountID:@"UA-0000000-1"                                        dispatchPeriod:kGANDispatchPeriodSec

delegate:nil];

NSError *error;

if (![[GANTracker sharedTracker] setCustomVariableAtIndex:1

name:@"iPhone1"

value:@"iv1"

withError:&error]) {

// Handle error here

}

if (![[GANTracker sharedTracker] trackEvent:@"my_category"

action:@"my_action"

label:@"my_label"

value:-1

withError:&error]) {

// Handle error here

}

if (![[GANTracker sharedTracker] trackPageview:@"/app_entry_point"

withError:&error]) {

// Handle error here

}

[window_ makeKeyAndVisible];

}

- (void)dealloc {

[[GANTracker sharedTracker] stopTracker];

[window_ release];

[super dealloc];

}

@end

6.29.1.2 Virtuelle Seitenaufrufe in Android- und iOS-Apps

Das Tracking von Seitenaufrufen unterscheidet sich innerhalb einer App von herkömmlichen Websites. Denn es gibt keine HTML-Seiten, die aufgerufen werden – Sie entscheiden, bei welcher Aktion von Usern innerhalb der App ein sogenannter virtueller Seitenaufruf ausgelöst werden soll. Wenn es beispielsweise möglich ist, innerhalb der App hin- und herzublättern, so entspricht dies am ehesten einem normalen Seitenaufruf, der auch entsprechend getrackt werden sollte. Achten Sie darauf, dass Sie beschreibende Namen für die virtuellen Seitenaufrufe vergeben, denn diese Namen tauchen dann später innerhalb der Google-Analytics-Berichte wieder auf.

Der Aufruf eines virtuellen Seitenaufrufs sieht dann beispielsweise folgendermaßen aus:

[[GANTracker sharedTracker] trackPageview:"/virtueller/seitenpfad" withError:&error]

Hier ist es erforderlich, sich eine sinnvolle Struktur für die Benennung der Seiten auszudenken.

6.29.1.3 Ereignisse in Android- und iOS-Apps

Das Tracking von Ereignissen entspricht von der Logik weitestgehend dem auf normalen Websites (siehe Kapitel 6.8). Auch hier können durchgeführte Aktionen von Usern bezogen auf eine bestimmte Kategorie oder ein Objekt durchgeführt werden. Beispielsweise kann der Start eines Videos mitsamt dem Namen des Videos an Google Analytics übergeben werden. Diese Daten laufen dann ebenfalls in die entsprechenden Ereignisberichte ein – Sie haben dann dieselben Möglichkeiten, mit diesen Daten zu arbeiten, wie bei einer normalen Website.

Der Aufruf für ein Event sieht beispielsweise folgendermaßen aus:

[[GANTracker sharedTracker] trackEvent:@"my_category" action:@"my_action" label:@"my_label" withError:&error])

Durch die Benennung der drei Variablen Kategorie, Aktion und Label sind Sie sehr flexibel, was die Nutzung von Ereignissen angeht.

6.29.1.4 Benutzerdefinierte Variablen in Android- und iOS-Apps

Die Methodik der Nutzung der benutzerdefinierten Variablen entspricht weitestgehend der Nutzung dieser bei normalen Websites. Es muss lediglich die Methode

- setCustomVariableAtIndex (bei iOS)

- setCustomVar (bei Android)

aufgerufen werden, die vom SDK vorgegeben wird.

Ähnlich wie auch bei Websites bedarf es einer genauen Planung, an welchen Punkten die benutzerdefinierten Variablen gesetzt werden.

Zudem ist es wichtig zu wissen, dass die benutzerdefinierten Variablen nicht in dem Moment gesendet werden, wenn sie ausgelöst werden, sondern erst dann, wenn ein virtueller Seitenaufruf oder ein Ereignis an Google Analytics geschickt wird. Demnach ist es außerordentlich wichtig, dass die benutzerdefinierten Variablen innerhalb des Codes oberhalb des trackPageview- oder trackEvent-Aufrufs platziert werden.

Per Default hat eine benutzerdefinierte Variable den Scope auf Seitenebene – diese kann durch entsprechende Anpassungen auf Besuchs- oder Besucherebene verändert werden.

6.29.1.5 E-Commerce-Tracking in iOS-Apps

Sofern über Ihre App auch Verkäufe getätigt werden können, besteht die Möglichkeit, auch E-Commerce-Daten über die App an Google Analytics zu übergeben.

Ähnlich wie auch beim herkömmlichen E-Commerce-Tracking werden die Aufrufe

- addTransaction
- addItem
- trackTransaction

genutzt. Zudem gibt es nun noch den Aufruf

- clearTransaction

Sobald ein User innerhalb der App ein Produkt in den Warenkorb legt und addItem aufgerufen wird, wird der E-Commerce-Tracking-Prozess gestartet und initialisiert – dies geschieht über die Methoden addTransaction und addItem. Die entsprechende Information, welches Produkt in den Warenkorb gelegt wurde, wird mit addItem übertragen. Die Daten aus addItem fließen zunächst in einen Puffer, wo sie zwischengespeichert werden. Weitere Produkte können dem Warenkorb hinzugefügt werden und fließen ebenfalls in den Puffer. Sobald dann irgendwann der Bestellprozess abgeschlossen und die Bestellung abgeschickt wird, wird der Befehl trackTransaction ausgeführt. Wenn dies der Fall ist, werden sämtliche Daten aus dem Puffer der Transaktion zugeordnet und an Google Analytics übersendet.

Nun kann es sein, dass Sie den Puffer zwischendurch leeren wollen, da vielleicht viele User Produkte in den Warenkorb gelegt haben, diese Bestellungen aber nicht abgesendet wurden. Durch den Aufruf von
clearTransaction
besteht die Möglichkeit, die vorhandenen Daten aus dem Puffer zu entfernen. Dieses Leeren kann ebenfalls stattfinden, wenn die Bestellung aus anderen Gründen nicht zu Ende geführt werden konnte.

Ein Beispielcode für das E-Commerce-Tracking für iOS-Apps sieht folgendermaßen aus:

Listing 6.62 E-Commerce-Tracking für iOS-Apps

/**

* Der Kauf wurde getätigt. Die entsprechendnen Informationen werden über die jeweiligen Zeilen übergeben - aber nur dann, wenn der Kauf bestätigt wurde.

*/

- (void) processPurchase:Purchase purchase {

[[GANTracker sharedTracker] addTransaction:[purchase orderId]

totalPrice:[purchase totalPrice]

storeName:[purchase store]

totalTax:[purchase tax]

shippingCost:[purchase shipping]

withError:&error];

if (error) {

// Handle error

}

for (PurchaseItem item in [purchase items]) {

[[GANTracker sharedTracker] addItem:[purchase orderId]

itemSKU:[item itemSKU]

itemPrice:[item price]

itemCount:[item count]

itemCategory:[item category]

withError:&error];

if (error) {

// Handle error

}

}

if ([purchase isConfirmed]) {

[[GANTracker sharedTracker] trackTransactions:&error];

} else {

// Wenn der Kauf abgelehnt oder durch Fehler nicht zustande kam sollen die Daten der Transaktion die bereits im Puffer sind gelöscht werden.

[[GANTracker sharedTracker] clearTransactions:&error];

}

}

Der entsprechende Code für Android-Apps sieht so aus:

Listing 6.63 E-Commerce-Tracking für Android-Apps

/**

* Der Kauf wurde getätigt. Die entsprechendnen Informationen werden über die jeweiligen Zeilen übergeben - aber nur dann, wenn der Kauf bestätigt wurde.

*

*/

public void onPurchaseCompleted(PurchaseObject purchase) {

tracker.addTransaction(new Transaction.Builder(

purchase.getOrderId(),

purchase.getTotal())

.setStoreName(purchase.getStoreName())

.setTotalTax(purchase.getTotalTax())

.setShippingCost(purchase.getShippingCost())

.build());

for (PurchaseLineItem lineItem : purchase.getLineItems()) {

tracker.addItem(new Item.Builder(

purchase.getOrderId(),

lineItem.getItemSKU(),

lineItem.getItemCost(),

lineItem.getQuantity())

.setItemName(lineItem.getItemName())

.setItemCategory(lineItem.getItemCategory())

.build());

}

if (purchase.isConfirmed()) {

tracker.trackTransactions();

} else {

// Wenn der Kauf abgelehnt oder durch Fehler nicht zustande kam sollen die Daten der Transaktion die bereits im Puffer sind gelöscht werden.

tracker.clearTransactions();

}

}

6.29.1.6 Anonymisieren der IP-Adresse in iOS-Apps

Darauf, dass die User der App auf die Nutzung von Google Analytics hingewiesen werden müssen, hatte ich bereits aufmerksam gemacht. Zusätzlich besteht aber auch bei den Apps die Möglichkeit, die IP-Adresse unkenntlich zu machen bzw. diese zu verkürzen. Durch den Aufruf der folgenden Zeile wird das letzte Oktett der IP-Adresse nicht übergeben – hierdurch ist eine datenschutzrechtliche Nutzung von Google Analytics möglich.

[[GANTracker sharedTracker] setAnonymizeIp:YES];

6.29.1.7 Sampling in iOS-Apps

Das Thema Sampling wurde bereits in Kapitel 6.16 ausführlich beleuchtet. Die Möglichkeit, von vornherein weniger Daten zu erheben, besteht auch bei Apps. Das Sampling geschieht auf Unique-Visitor-Ebene, so dass wenn ein User von dem Sampling betroffen ist, dieser auch dauerhaft nicht erhoben wird – d. h., die durch das Sampling reduziert anfallenden Daten basieren auf den gleichen Usern.

Im folgenden Beispiel werden nicht 100 % der App-User getrackt, sondern nur 75 %:

[[GANTracker sharedTracker] setSampleRate:75];

6.29.1.8 Kampagnen-Tracking in iOS-Apps

Grundsätzlich verhält sich die Zuordnung von Kampagneninformationen zu Besuchen bei Apps anders als bei normalen Websites. Sind Kampagneninformationen bei Websites immer besuchsbezogen und können sich demnach bei jedem Besuch ändern, so bleibt die Kampagne bei einer App bestehen und ändert sich nicht. Das heißt, die erste Kampagne ist die, die zählt.

Voraussetzung, dass Kampagneninformationen erhoben werden können, ist, dass die setReferrer-Methode genutzt wird:

[[GANTracker sharedTracker] setReferrer:referrer withError:&error];

Ehe jedoch dieser Aufruf getätigt wird, muss zunächst folgende Funktion aufgerufen werden:

startTrackerWithAccountID

Findet dieser Aufruf nicht vor der setReferrer-Methode statt, wird es eine Fehlermeldung geben – dies ist bedingt durch ein Google-Datenbank-Thema.

Zusätzlich müssen die setReferrer die ebenfalls bereits bekannten Kampagnenparameter beinhalten. Dies sind die folgenden:

- utm_source
- utm_medium
- utm_campaign
- utm_content
- utm_term

Wobei die letzten beiden Parameter Content und Term optional sind. Weitere Informationen zu diesen Parametern finden Sie auch in Kapitel 6.20.

Ein manuell zusammengestellter Referrer-String kann wie folgt aussehen:

referrer = @"utm_campaign=campaign&utm_source=source&utm_medium=medium&utm_term=term&utm_content=content";

Auch der bereits erwähnte gclid-Parameter für das automatische Erheben von AdWords-Kampagnen kann getrackt werden. Hierfür bedarf es der folgenden Zeile:

referrer = @"gclid=gclidValue";

6.29.1.9 Kampagnen-Tracking in Android-Apps

Grundsätzlich ist das Kampagnen-Tracking bei Android-Apps nicht komplett anders als bei iOS. Doch gibt es einen großen Unterschied – es gibt zwei unterschiedliche Typen des Kampagnen-Trackings:

- Android-Market-Kampagnen

- Normale Kampagnen

Der Unterschied ist, dass die erste Methode Referrer-Informationen erhebt, die durch den Android Market verursacht wurden. Hierdurch wird ersichtlich, welche Kampagnen dazu führten, dass Ihre App überhaupt installiert wurde. Denn unter Umständen verfügen Sie über ein Marketing-Budget, mit dem Sie das Ziel verfolgen, User direkt in den Android Market zu steuern, um dort Ihre App herunterzuladen.

Damit das Ganze funktioniert, müssen Sie folgende Code-Zeilen in Ihr AndroidManifest.xml-Dokument integrieren:

<receiver android:name="com.google.android.apps.analytics.AnalyticsReceiver" android:exported="true">

<intent-filter>

<action android:name="com.android.vending.INSTALL_REFERRER" />

</intent-filter>

</receiver>

Im Anschluss müssen Sie nur noch die entsprechenden URLs für Ihre Kampagnen erstellen. Dies geschieht mit den Parametern, die auch schon aus dem herkömmlichen Kampagnen-Tracking bekannt sind. Mit dem Unterschied, dass es zusätzlich noch eine ID-Variable gibt – diese transportiert den Namen der App. Außerdem lautet die Domain, auf die der Link zeigt, auch anders, schließlich werden die User ja zunächst in den Android Market geführt – deswegen ist dies auch die Ziel-Domain.

Hier ein Beispiel für eine Kampagne mit den folgenden Variablen:

- App-ID: testapp
- Kampagnenquelle: spiegel
- Kampagnenmedium: banner
- Kampagnenname: WSV

Die Variablen Content und Term sind wie immer optional und werden in diesem Beispiel nicht verwendet. Als neue URL für meine Werbemittel ergibt sich damit die folgende:

http://market.android.com/details?id=Testapp&referrer=utm_source%3DSpiegel%26utm_medium%3DBanner%26utm_campaign%3DWSV

Die zweite Methode des allgemeinen Kampagnen-Trackings macht dann Sinn, wenn es andere Quellen als den Android Market gibt, um Ihre App zu starten – beispielsweise von einem Link in einer Anzeige. Diese Informationen können mitgegeben und an Google Analytics übergeben werden.

Ähnlich wie bei iOS wird hier die setReferrer-Methode verwendet:

tracker.setReferrer(referrer);

Ehe dies jedoch geschieht, muss vorher folgender Aufruf getätigt werden – ansonsten gibt es eine Fehlermeldung:

- startNewSession

Die Aufrufe für das Tracking der Kampagnenparameter

- utm_source
- utm_medium
- utm_campaign
- utm_content
- utm_term

sind die gleichen wie auch bei iOS. Ebenso funktioniert auch hier das AdWords-Autotagging mit dem gclid-Parameter.

6.29.1.10 Probleme und Issues

Das Übersenden der Daten an Google Analytics kostet Strom und damit Batterie. Die Frage ist, ob bei jeder Aktion von Usern innerhalb der App Daten übertragen werden müssen oder ob diese nicht auch gesammelt werden können, um dann in einem Schwung gesendet werden zu können. Dieses gesammelte Übertragen von Daten nennt man Batching. Aus kapazitären Gründen ist es demnach zu empfehlen, die Daten zu batchen.

Durch einen dispatch-Aufruf können die entsprechenden Daten jederzeit entweder manuell oder nach bestimmten Zeitintervallen angestoßen und übertragen werden. Zusätzlich können noch weitere http-Anfragen innerhalb des Batch übergeben werden, um die Geschwindigkeit der App hoch zu halten.

Diese Methode hat jedoch einen Nachteil. Denn der Zeitstempel der übergebenen Daten bezieht sich immer auf den Zeitpunkt des Batch. Wenn Daten also über einen längeren Zeitraum gesammelt werden – beispielsweise auch dann, wenn ein User zwar die App nutzt, aber offline ist – und dann erst später gesammelt an Google Analytics übergeben werden, so werden sämtliche dann erhobenen Daten dem Zeitpunkt der Datenübersendung zugeordnet, nicht zwangsläufig der eigentlichen Datenerhebung.

6.30 Feedburner-Integration

Jeder hat vermutlich schon von RSS-Feeds gehört. Auf mittlerweile fast jeder Website und fast allen Blogs gibt es die Möglichkeit, sich die aktuellen Inhalte per RSS-Feed zu abonnieren. Man bekommt dann in der Regel einen Auszug des Inhalts, nur die Überschrift oder aber auch den gesamten Text auf einer bestimmten Plattform präsentiert – dort befindet sich dann ein Link auf die Website, von der der Auszug stammt. Der User hat also die Möglichkeit, über den RSS-Feed bei Interesse auf Ihre Seite zu kommen und dort entweder den kompletten Inhalt des Artikels zu lesen oder aber weitere Aktionen vorzunehmen, beispielsweise ein per RSS angeteasertes Produkt zu kaufen.

Es gibt verschiedene Anbieter, die RSS-Feeds bearbeiten, der größte von ihnen ist der international tätige Feedburner. Feedburner wurde vor einigen Jahren von Google übernommen. Aus meiner Sicht hat es viel zu lange gedauert, bis eine Integration zwischen Feedburner und Analytics stattfand. Nun wurde endlich ein erster Schritt vollzogen.

Natürlich möchten Sie gerne wissen, wie viele User über die RSS-Feeds auf Ihre Seite kamen. Um die entsprechenden Einstellungen vorzunehmen, müssen Sie auf www.feedburner.com gehen und sich mit Ihrem Google-Konto anmelden. Gehen Sie dort auf „Configure Stats“ und aktivieren Sie das Kästchen „Track clicks as a traffic source in Google Analytics“ (Bild 6.12).

Mit einem Klick auf den Link „Customize“ sehen Sie, welche Daten von nun an automatisiert übergeben werden (Bild 6.13). Sie können hier auch selber Einstellungen vornehmen, sofern Sie dies individualisieren wollen. Ich empfehle jedoch, an den Einstellungen zunächst nichts zu verändern.

Mit der Integration haben Sie wieder sämtliche Möglichkeiten der Nutzung der Berichte – mehr dazu in Teil III. Allerdings geht die Integration aus meiner Sicht nicht weit genug. Warum muss ich mich dennoch in Feedburner einloggen, um zu sehen, wie viele RSS-Abonnenten ich habe? Die Steigerung wäre doch ein schöner Bericht in Analytics innerhalb eines möglichen RSS-Berichte-Blocks ...

Bild 6.12 Feedburner und Analytics

Bild 6.13 Tracking-Anpassungen in Feedburner

Wie im Kapitel „Kampagnen-Tagging“ beschrieben (Kapitel 6.18), werden auch hier die Variablen Source, Medium, Campaign und Content genutzt – die Variable Term bleibt in diesem Fall frei. Als Medium wird der Distributionskanal übergeben, also entweder Feed oder E-Mail. Der Kampagnenname beinhaltet sowohl die URI des Feeds als auch den Feed-Namen und die Content-Variable transportiert die Applikation, in der der Click auf den Feed letztendlich stattgefunden hat (Bild 6.14). Letzteres kann beispielsweise der Google Reader sein oder auch auch Netvibes, Bloglines oder Ähnliches – es gibt unzählige Applikationen, die Feeds darstellen, über die User dann auf eine Seite navigieren können.

Bild 6.14 Feedburner-Daten in Analytics

6.31 Picasa-Integration

Picasa ist ein Programm von Google, mit dem man Bilder speichern und bearbeiten kann. In der Online-Version stehen einem kostenlos 1024 MB Speicherplatz zur Verfügung – hier können diverse eigene Bilder hochgeladen und in Alben sortiert werden. Neben der Möglichkeit, die Bilder nachzubearbeiten und zu verändern, können diese dann auch mit anderen Leuten geteilt werden.

Wenn Sie nun wissen wollen, ob die von Ihnen öffentlich geteilten Bilder auch angesehen werden, besteht die Möglichkeit, Picasa mit Google Analytics zu verknüpfen. Das Vorgehen für die Verknüpfung ist sehr einfach. Zunächst müssen Sie innerhalb Ihres Google-Analytics-Kontos eine neue Property erstellen, da Sie die Picasa-Daten getrennt von Ihrer eigentlichen Website erheben sollten. Beim Anlegen der neuen Property müssen Sie eine URL der Website einfügen. Geben Sie hier folgende URL ein:

http://picasaweb.google.com

Speichern Sie diese neue Propertey im Anschluss. Mehr müssen Sie nicht machen – es besteht also kein Grund, den Tracking-Code zu kopieren oder weitere Einstellungen vorzunehmen.

Nun müssen Sie sich bei picasaweb.google.com anmelden. Klicken Sie oben rechts auf das Zahnradsymbol und wählen Sie dort die „Foto-Einstellungen“ aus. Innerhalb dieser Einstellungen wählen Sie den Tab „Allgemein“ (dieser sollte schon ausgewählt sein) – dort steht im unteren Bereich „Foto-Tracking“. Aktivieren Sie die Check-Box und geben Sie in das leere Feld darunter Ihre Google-Analytics-Kontonummer ein – so wie es dort im Beispiel genannt wird. Speichern Sie anschließend die Änderung.

Bild 6.15 Verknüpfung Picasa-Daten mit Google Analytics

Nach kurzer Zeit werden Sie innerhalb Ihres Analytics-Kontos Daten sehen – allerdings natürlich nur dann, wenn Ihre Bilder auch angesehen wurden.

7 Konto, Property und Profile

7.1 Aufbau eines Google Analytics Kontos

Die Struktur des eigenen Google-Analytics-Kontos hängt vor allem davon ab, wie viele und wie viele unterschiedliche Domains getrackt werden sollen. Grundsätzlich gibt es aber immer die folgende Struktur des Analytics-Kontos:

- Konto
- Property
- Profil

Konto

Das Konto besteht aus einer eigenen Account-ID – diese lautet beispielsweise 12345678 und entspricht der Nummer, die bei der Kontoerstellung generiert wird (UA-12345678). Dies haben wir ja bereits behandelt (siehe auch Kapitel 6.1). Sie können jedoch auch noch weitere Konten eröffnen – direkt aus einem bestehenden Konto heraus. Die bereits bekannten Schritte müssen dann erneut ausgeführt werden, deswegen führe ich sie an dieser Stelle nicht erneut auf.

In der Übersicht der Kontoverwaltung sehen Sie sämtliche Konten, auf die Sie Zugriff haben – als Administrator oder als Nutzer.

Bild 7.1 Google-Analytics-Kontoverwaltung

(Web) Property

Wenn Sie hier nun ein Konto ausgewählt haben, kommen Sie auf die nächste Ebene – die der Web Properties. Ganz oben wird die Kontonummer angezeigt und darunter dann die diesem Konto zugeordneten Properties. Properties sind zu verstehen als unterschiedliche Domains. Jede weitere Domain, die Sie innerhalb eines Analytics-Kontos erheben wollen, bekommt demnach eine neue Property.

Auf der Property-Ebene können übergreifende Einstellungen vorgenommen werden. So haben Sie hier bereits eine Übersicht der zugeordneten Nutzer und sämtliche erstellten Filter. Zu diesen beiden Einstellungsmöglichkeiten jedoch weitere Informationen auf der Profil-Ebene. Die beiden Reiter „Datenquellen“ und „Kontoeinstellungen“ wurden bereits weiter vorne (Kapitel 5.1.3.4) behandelt.

Auf dieser Ebene können Sie jederzeit eine neue Property – für das Erheben von Daten einer weiteren Domain – anlegen. Hierfür müssen Sie zunächst einen Property-Namen angeben. Im Anschluss wählen Sie aus, ob es sich um eine „normale“ http-Seite handelt, eine sichere https-Seite oder um gar keine Website. Bei den ersteren beiden Varianten geben Sie anschließend die Domain in das entsprechende Feld ein. Das Auswahlfeld „Keine Website“ wird dann genommen, wenn es sich beispielsweise um das Tracking einer App handelt – hier gibt es ja keine klassischen Webseiten und demnach auch keine Domain oder eine herkömmliche URL.

Das Land und die Zeitzone der Property wählen Sie im Anschluss aus und erstellen dann die Property.

Bild 7.2 Erstellen einer neuen Property

Jede neue angelegte Domain, die einer Property hinzugefügt wird, erhält zusätzlich zu der UA-Kontonummer noch eine Property-Nummer. Auch diese Nummer erscheint innerhalb des Tracking-Codes, beispielsweise UA-12345678-2

Profile

Haben Sie eine Property erstellt, gelangen Sie auf die Profil-Ebene. Sehr aufmerksame Nutzer werden anhand der URL festgestellt haben, dass sich hier eine Nummer nach und nach ergänzt hat, abhängig davon, ob man in der Konto-, in der Property- oder der Profil-Ebene ist:

https://www.google.com/analytics/web/?pli=1#management/Property/a12345678w2660056p2710394/

Hier meine ich diese Nummer: a12345678w2660056p2710394

Sie enthält für alle drei Ebenen eine ID:

- Kontonummer: a12345678
- Web Property ID: w2660056
- Profil ID: p2710394

Die Kontonummer ist die bekannteste – denn diese taucht ja auch in der UA-Nummer des Tracking Codes auf. Die anderen beiden Nummern werden insbesondere dann benötigt, wenn man die Google Analytics API nutzt. Anhand der unterschiedlichen IDs können dann die jeweiligen Daten über diese Schnittstelle gezogen werden.

Auf der Profil-Ebene haben Sie individuellere Möglichkeiten der Einstellungen. Die Reiter „Tracking-Code“ und „Property-Einstellungen“ wurden bereits ausführlich dargestellt (siehe Kapitel 6.1), auf die Reiter „Ziele“, „Nutzer“, „Filter“ und „Profileinstellungen“ werde ich in den Kapiteln 7.2, 7.6, 7.5 und 7.3 eingehen.

Wie so etwas in der Übersicht der Google-Konten aussehen kann, verdeutlicht folgender Screenshot – hier werden zu jedem Konto die entsprechenden Properties angezeigt und dazu wiederum die entsprechenden Profile.

Bild 7.3 Kontenliste in Google Analytics

Grundsätzlich kann eine Struktur also beispielsweise so aussehen:

Konto 1

Property a

Profil

Profil

Profil

Property b

Profil

Profil

Konto 2

Property a

Profil

7.1.1 Tracking verschiedener Domains

Angenommen, Sie betreiben mehrere Websites, dann können Sie diese in Google Analytics einfließen lassen. Weil Sie die Daten nach Domains getrennt analysieren wollen, kreieren Sie dafür verschiedene Properties innerhalb eines Analytics-Kontos.

Bild 7.4 Profil hinzufügen

Sie können auch auf Profil-Ebene eine neue Domain hinzufügen. Hierfür müssen Sie jedoch auf dem Reiter „Property-Einstellungen“ diese neue Domain eingeben.

Die Konto-ID bleibt dann dieselbe, doch die Property-ID ändert sich. Der erste Teil der UA-Nummer verändert sich nicht und ist dem Analytics-Konto zugehörig, die hintere Nummer nach dem Bindestrich kennzeichnet die Property-Nummer. Wenn eine neue Property hinzugefügt wird, die eine neue Domain tracken soll, wird diese letzte Nummer jedes Mal hochgezählt.

Verschiedene Domains lassen sich also innerhalb eines Analytics-Kontos unabhängig voneinander tracken. Voraussetzung ist, dass der Code sich ebenso wie die Domains unterscheidet – was über die Änderung der letzten Zahl nach dem Bindestrich innerhalb der UA-Nummer erreicht wird.

Beispiel

Tabelle 7.1 Verschiedene Domains in einem Google-Analytics-Konto

Google-Analytics-Konto

Property-Name

Profile-Name

URL

UA-Nummer

Meine Websites

Web Analyse Blog

Web Analytics Inside

www.timoaden.de

UA-12345678-1

Meine Websites

Company Website

Trakken Web Services

www.trakken.de

UA-12345678-2

Meine Websites

Tool Website

Trakkboard

www.trakkboard.de

UA-12345678-3

Diese Struktur eines Analytics-Kontos empfiehlt sich in der Regel nicht bei bestimmten Unternehmens-Websites. Wie in Abschnitt 5.1.3.4 beschrieben, empfehle ich, die Verknüpfung eines AdWords- mit einem Analytics-Konto jeweils nur auf einer 1 : 1-Basis herzustellen. Dies ist in der Regel deutlich übersichtlicher und weniger fehleranfällig.

Sie können die entsprechenden Einstellungen jedoch trotzdem selber vornehmen. Angenommen, Sie tracken wie im obigen Beispiel mehrere Domains in einem Analytics-Konto und betreiben für jede Domain auch verschiedene AdWords-Konten. Dann müssen Sie zunächst alle Login-E-Mail-Adressen der AdWords-Konten als Administrator bei Analytics hinzufügen. Ist dies geschehen, aktivieren Sie die automatische Ziel-URL-Kennzeichnung und die Übergabe der Kostendaten innerhalb Ihres AdWords-Kontos. Innerhalb der Analytics-Oberfläche können Sie dann in jedem Profil bestimmen, welche Kostendaten aus welchem AdWords-Konto in das jeweilige Profil einfließen (Bild 7.4).

Auch bei der Erstellung eines neuen Profils können Sie entscheiden, ob AdWords-Daten in dieses Profil einfließen können. Unterhalb des Eingabefelds der „E-Commerce-Einstellungen“ können Sie das Häkchen für „Einstellungen für AdWords-Kostenquellen“ setzen und dort die Option „Kostenquellen übernehmen“ anhaken. Diese Möglichkeit besteht natürlich nur dann, wenn Ihr Analytics-Konto bereits mit einem AdWords-Konto verknüpft ist.

7.1.2 Tracking unterschiedlicher Daten einer Domain

Die empfohlene Struktur eines Analytics-Kontos für professionelle Web-Analysen besteht in einem Analytics-Konto pro Domain. Sie können mit der Mail-Adresse Ihres Google-Accounts auf bis zu 25 verschiedene Analytics-Konten zugreifen. Dies sollte in den meisten Fällen reichen. Wenn nicht, können Sie einfach mit einer weiteren E-Mail-Adresse ein weiteres Analytics-Konto eröffnen und haben dann wieder Zugriff auf 25 verschiedene Analytics-Konten.

Eine Verknüpfung Ihres AdWords-Kontos mit dem entsprechenden Analytics-Konto ist sehr einfach, sofern eine Domain in Ihrem Analytics-Konto getrackt wird und als Property angelegt wurde. Ist dies der Fall, können Sie trotzdem weitere Profile eröffnen. Weitere Profile beziehen sich dann auf die in der Property enthaltene Domain – daher ändert sich auch die UA-Nummer nicht. Die Bezugsquelle ist ja dieselbe.

Auch wenn es durch die Nutzung von Segmenten innerhalb der Google-Analytics-Berichteoberfläche weniger Gründe gibt, viele Profile zu erstellen, so gibt es dennoch einige, die für die Erstellung weiterer Profile sprechen, auch wenn die einfließenden Daten ihren Ursprung alle in derselben Domain haben:

- Sie wollen bestimmte Traffic-Quellen individuell betrachten (z. B. nur AdWords-User).

- Sie wollen ausschließlich User aus einem bestimmten Land analysieren.

- Sie wollen nur einen bestimmten Teil Ihrer Website tracken.

- Sie wollen die erhobenen Daten in irgendeiner anderen Form manipulieren und anders darstellen.

Eine Beispielprofilstruktur eines Analytics-Kontos könnte dann etwa so aussehen:

Tabelle 7.2 Verschiedene Profile – gleiche Domain

Google-Analytics-Konto

Profile-Name

URL

UA-Nummer

Meine Websites

Web Analytics Blog

www.timoaden.de

UA-12345678-1

Meine Websites

Web Analytics Blog 2012

www.timoaden.de

UA-12345678-1

Meine Websites

Web Analytics Blog nur Google Organic

www.timoaden.de

UA-12345678-1

Meine Websites

Web Analytics Blog Testprofil

www.timoaden.de

UA-12345678-1

Wie bereits erwähnt – die Bedeutung des Anlegens vieler verschiedener Profile hat aufgrund dessen nachgelassen, dass es durch die Segmentierung deutlich einfacher geworden ist, Daten zu verändern.

Es gibt aber dennoch einige Gründe, weitere Profile anzulegen:

Bei Konten mit sehr großen Datenvolumen (mehr als 200000 Besuche pro Tag) kann es verhältnismäßig schnell vorkommen, dass die Daten bei bestimmten Berichten, insbesondere bei der Segmentierung (siehe Kapitel 8.3) bzw. der Dimensionierung (siehe Kapitel 8.14), gesampelt werden (siehe Kapitel 6.16). Durch die Nutzung von gefilterten Profilen kann die Datenmenge eingegrenzt und das Sampling dadurch aufgehoben werden.

Grundsätzlich verfügt jedes Analytics-Konto über 50 Profile (per Default), die beliebig erstellt, verändert oder auch wieder gelöscht werden können. Wichtig zu wissen ist, dass sich Daten retrospektiv nicht mehr ändern lassen, sobald sie innerhalb eines Profils erhoben wurden, d. h., sollten Sie Einstellungen innerhalb eines Profils falsch vorgenommen haben, wird dieser Fehler für immer in diesem Profil vorhanden sein (es sei denn, Sie löschen das Profil).

Praxistipp:

Ich empfehle, immer mindestens drei Profile zu erstellen:

- 100 % Profil
In diesem Profil werden 100 % der Daten unverändert und ungefiltert erhoben. Es dient sozusagen als Backup für den Fall, dass in den anderen Profilen aufgrund von Filtern oder anderer (falscher) Einstellungen die Daten unbrauchbar sind.

- Arbeitsprofil
Mit diesem Profil erstellen Sie Ihre Analysen, treffen Ableitungen, haben Ziele und Filter definiert und alle Einstellungen sind so, wie sie sein sollen. Die hier angezeigten Daten sind korrekt und dienen als Arbeitsgrundlage.

- Spielprofil
In diesem Profil können Tests an Filtern, Zielen und Einstellungen durchgeführt werden. Hierdurch bleiben die Daten in den anderen Profilen (insbesondere dem Arbeitsprofil) unberührt.

Das Konzept der Profile kann man sich grafisch wie in Bild 7.5 vorstellen.

Bild 7.5 Übersicht der Wirkungsweise von Profilen

Google Analytics erhebt 100 % der Daten, die über die in Ihren Seiten eingebauten GATCs generiert werden. Durch die Einstellungen, Filter und Ziele bestimmen Sie, welche Daten in die jeweiligen Töpfe (= Profile) fließen sollen. Auf diese Weise können Sie gezielt auf die in den Berichten dargestellten Zahlen Einfluss nehmen.

Oder anders ausgedrückt: Jedes Profil innerhalb Ihres Analytics-Kontos verfügt über die gleichen 100 Lego-Steine. In jedem Profil entsteht aus diesen Lego-Steinen im Ergebnis etwas anderes, je nachdem, was Sie mit den Steinen anstellen. Weitere Details zu den Einstellungsmöglichkeiten innerhalb von Profilen finden Sie in den folgenden Kapiteln.

7.2 Einstellungen

Nachdem Sie sich in Ihr Analytics-Konto eingeloggt haben oder nach erfolgter Erstanmeldung sehen Sie eine Übersicht über die existierenden Analytics-Konten, Properties und Profile (Bild 7.6).

Bild 7.6 Übersicht der vorhandenen Profile

Über die Kontostartseite gelangen Sie direkt in die Oberfläche der Berichte. Diesen Schritt heben wir uns für später auf – denn zunächst wollen wir noch einige Einstellungen auf der Profil-Ebene vornehmen. Hierzu klicken Sie rechts oben auf „Verwaltung“.

Nachdem Sie sich hier das entsprechende Profil ausgewählt haben, gelangt man zu einer Oberfläche, auf der folgende Einstellungen vorgenommen werden können:

- Tracking-Code (siehe Kapitel 5.1.3.3)

- Property-Einstellungen (siehe Kapitel 7.1.1)

- Soziale Einstellungen
- Seitengruppen (siehe Kapitel 6.10)
- Bestände
- Ziele
- Nutzer
- Filter
- Profileinstellungen

Die oberen Reiter „Tracking-Code“ und „Property-Einstellungen“ wurden bereits beschrieben, demzufolge geht es im Folgenden um die Reiter Ziele, Nutzer, Filter und Profileinstellungen.

7.3 Profileinstellungen

In dieser Sektion der Profileinstellungen werden grundlegende Basiseinstellungen oder Änderungen vorgenommen, die die Daten des gesamten Profils beeinflussen (Bild 7.7).

Bild 7.7 Profileinstellungen

7.3.1 Profilname, Profil-ID, Website-URL

Der „Profilname“ bzw. die „URL der Website“ können hier geändert werden. Diese Einstellungen haben lediglich Einfluss auf die Namensgebung und die Wiedererkennung innerhalb des Analytics-Kontos. Die Datenerhebung wird davon nicht beeinflusst – ein wenig verwirrend, bedenkt man, dass hier ja die Website-URL eingegeben wird. Wenn man jedoch den GATC betrachtet, beziehen sich die darin enthaltenen Parameter nicht auf einen Website-URL-Namen, sondern auf die UA-Nummer, die von einer Änderung auf Profil-Ebene nicht beeinflusst wird. Eine Änderung auf Property-Ebene hätte eine Änderung der UA-Nummer zur Folge – ist dies gewünscht, sind nicht die Profileinstellungen ausschlaggebend, sondern die Property-Einstellungen.

Die Profil-ID ist wie bereits in Kapitel 7 beschrieben die Zahlenfolge, die auch in der Analytics-URL vorkommt und die für diverse API-Abfragen benötigt wird.

7.3.2 Land oder Gebiet der Zeitzone

Anders als früher, als die Zeitzone nur einmal festgelegt werden konnte, ist eine flexible Änderung nun jederzeit möglich (auch wenn sich in der Regel die Zeitzone nicht so oft ändert – aber jeder kann ja bei den Einstellungen mal einen Fehler machen).

Dennoch Vorsicht bei einer Änderung der Zeitzone. Es gilt die Regel: Google AdWords überwiegt Analytics. Wenn Ihr AdWords-Konto mit dem Analytics-Konto verknüpft ist und Sie im AdWords-Konto eine andere Zeitzone eingestellt haben, gilt die Zeitzone des AdWords-Kontos und die Analytics-Zeitzone wird überschrieben. Wenn Sie nun also die Zeitzone in Analytics ändern wollen, erscheint eine Warnmeldung, dass Sie die Zeitzone in Ihrem AdWords-Konto zunächst überprüfen sollten, damit es nicht zu unterschiedlichen Zeitzonendarstellungen kommt.

7.3.3 Standardseite

Sie können das Feld „Standardseite“ ausfüllen, wenn neben der eigentlichen Homepage-URL (www.beispiel.de) andere Seiten, die eine erweiterte URL besitzen, den gleichen Inhalt der Homepage anzeigen. Dies hat v. a. dann Relevanz, wenn man während eines Site-Besuchs auf das Logo links oben klickt, um auf die Startseite zurückzukehren. Oft lautet die URL dann nicht mehr nur www.beispiel.de, sondern www.beispiel.de/index.htm oder www.beispiel.de/home.php.

Per Default werden diese beiden unterschiedlichen Homepages in den Analytics-Berichten getrennt dargestellt. Dies ergibt aus Analytics-Sicht auch einen Sinn, da beide Seiten über verschiedene URLs verfügen. Fügt man in das „Standardseite“-Feld beispielsweise die Endung „index.html“ ein, werden diese beiden URLs als eine Seite betrachtet, was sie ja de facto auch sind – schließlich zeigen sie den identischen Inhalt an.

Praxistipp:

Verschiedene URLs für die gleiche Seite haben auch aus SEO-Sicht negative Auswirkungen. Sie sollten unbedingt vermeiden, unterschiedliche URLs für dieselbe Homepage zu verwenden – die Gefahr von Duplicate Content ist sehr groß. Dies kann das Ranking in den nichtbezahlten Suchergebnissen verschlechtern.

7.3.4 URL-Suchparameter ausschließen

Wie in den Kapiteln 2.2.6 (Usability) und 6.2 (Umbenennung der URLs) bereits erörtert, sind lange, kryptische, dynamische URLs nicht immer schön. Aus Sicht der Web-Analyse lassen sich URLs mit besonders vielen dynamischen Parametern schwer analysieren. Idealerweise versucht man Seitengruppen zu aggregieren, um nicht zu viele unterschiedliche einzelne Seiten zu analysieren. Ein Bericht mit folgenden URLs ist sehr schwer zu interpretieren – vor allem für andere Google-Analytics-Nutzer innerhalb Ihres Unternehmens, denen Sie Zugriff auf ein Profil gegeben haben, die aber eventuell weniger Verständnis für URL-Strukturen aufbringen als Sie. (Um dies zu ändern, sollten Sie außerdem Ihre Kollegen dazu bewegen, dieses Buch käuflich zu erwerben!)

http://www.beispiel.de/forum/index.html?sid=8ducdhjcd8c&cat=678&cid=hsdasd
http://www.beispiel.de/forum/index.html?sid=i8z98dhiucd&cat=826&cid=uczdsiu
http://www.beispiel.de/forum/index.html?sid=63gd7egdew&cat=978&cid=uhzdsc

Mit den dynamischen Variablen wird vermutlich kaum jemand etwas anfangen können. Zudem handelt es sich im Prinzip immer um die gleiche Seite (http://www.beispiel.de/forum/index.html). Einige der angehängten Parameter sind aus Web-Analyse-Sicht völlig überflüssig. Einige Websites (insbesondere Online-Shops) arbeiten nicht mit Cookies, sondern mit SessionIDs. Diese werden innerhalb der URL übertragen und meist mit sid, id oder vid abgekürzt. SessionIDs werden individuell bei jeder neuen Session vergeben, was zur Folge hat, dass jede (!) Session individuelle URLs generiert, d. h., Besucher A besucht zwar dieselben Seiten wie Besucher B, die URLs lauten aber anders, da sie durch die in der URL angezeigten SessionIDs unterschieden werden. Die exakt gleichen Seiten haben also unterschiedliche URLs.

Um sämtliche für die Web-Analyse nicht benötigten dynamischen Variablen von vornherein zu ignorieren, können diese kommagetrennt in das Feld „URL-Suchparameter ausschließen“ eingetragen werden. Hierdurch werden nur die Variablen in der Darstellung ignoriert, der Rest der Daten wird erhoben und entsprechend dargestellt.

Neben den bisherigen Gründen gibt es einen ganz pragmatischen Grund, weshalb zumindest SessionIDs ausgeschlossen werden sollten. Google Analytics hat für die Aufnahme unterschiedlicher URLs (oder allgemein von Datensätzen) ein Datenbanklimit. Dieses Limit ist in der Regel völlig ausreichend und besteht aus 50000 Datensätzen (50000 Datensätze bedeutet nicht 50000 Zeilen, sondern Datensätze, die sich auch aus mehreren Einträgen zusammensetzen können). Ist dieses Limit erreicht, werden zusätzliche Daten zwar erhoben, aber nicht ausführlich dargestellt. Sie fließen dann in einen gemeinsamen Ordner, der als (other) in den entsprechenden Berichten dargestellt wird. Dieser (other)-Ordner ist dann nicht weiter analysierbar (es sei denn, man verkürzt den Betrachtungszeitraum). Wenn nun SessionIDs oder viele dynamische Variablen verwendet und insofern viele unterschiedliche generiert werden, kann dieses Datenbanklimit bei entsprechend hoher Besucherzahl schnell erreicht werden. Eine vernünftige Web-Analyse ist dann nicht mehr möglich. Daher sollten zumindest SessionIDs immer ausgeschlossen werden.

Praxistipp:

Buchungsseiten für Reisen, Autos oder Ferienhäuser fügen in der Regel sämtliche auswählbaren Daten und Parameter als dynamische Variablen der Domain hinzu. Je mehr Auswahlmöglichkeiten ein Besucher beispielsweise in einem Formular hat, desto mehr Variablenvarianten und somit unterschiedliche URLs gibt es. Aus Sicht der Web-Analyse ist es in den meisten Fällen egal, ob ein Besucher sich für eine Reise am 26. 02. interessiert hat und gern am 03. 03. wiederkommen möchte. Für die Web-Analyse ist es in den meisten Fällen auch nicht relevant, ob ein Besucher ausgewählt hat, dass er lieber ein Drei- oder ein Vier-Sterne-Hotel buchen möchte. Interessant sind die aggregierten Daten und die sich daraus ergebenden Trends und Erkenntnisse. Schließen Sie daher überflüssige Variablen von vornherein aus oder versuchen Sie, die Daten zu aggregieren. Dies kann beispielsweise gelingen, indem man nicht das exakte Reisedatum erhebt, stattdessen aber die Reisedauer (7 Tage, 14 Tage etc.). Hieraus lassen sich dann wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

7.3.5 Währung angezeigt als

Sie haben die Möglichkeit, aus 31 unterschiedlichen Währungssymbolen zu wählen. Wählen Sie hier die Währung Ihres Landes aus. Wie die Überschrift schon vermuten lässt, handelt es sich allerdings nur um eine Währungsanzeige. Google Analytics nimmt keine Umrechnungen vor. Der von Ihnen an Analytics übergebene Betrag wird lediglich mit einem Währungssymbol ergänzt. Bestellt ein User in US-Dollar und Sie haben Euro als Währung definiert, wird der Wert als Euro dargestellt.

Dies ist ein weiterer Grund, weshalb verschiedene Länder zumindest unterschiedliche Profile, wenn nicht gar unterschiedliche Analytics-Konten erhalten sollten, um hier eine vernünftige Trennung zu erlangen und nicht womöglich verschiedene Währungen unter einem Währungssymbol zu betrachten. Dies würde nur für Verwirrung sorgen und zu vielen Fragen führen, die von vornherein vermieden werden sollten.

7.3.6 Kostenquellen übernehmen

Die Übernahme der Kostendaten aus dem AdWords-Konto in das jeweilige Analytics-Profil wurde bereits in Kapitel 5.1.3 und 5.1.3.1ausführlich erläutert. Haben Sie eine Verknüpfung mit mindestens einem AdWords-Konto und Ihrem Analytics-Konto hergestellt, so finden Sie hier eine Auflistung der vorhandenen Verknüpfungen. Sie können hier entscheiden, welche AdWords-Daten in das ausgewählte Profil einlaufen sollen.

Stellen Sie sicher, dass Sie das korrekte AdWords-Konto auswählen, um nicht Daten aus falschen AdWords-Konten in Ihrem Profil zu haben. Diese Daten würden sich dort nicht mehr entfernen lassen. Stellen Sie zudem sicher, dass Sie die automatische Ziel-URL-Kennzeichnung aktiviert haben, so dass User, die über eine AdWords-Kampagne auf Ihrer Seite gelandet sind, auch entsprechend erkannt und zugeordnet werden können.

7.3.7 Site-Search

Die Website-Suche (auch „interne Suche“) ist zu einem wichtigen Bestandteil von Websites geworden. Weil viele Menschen Google mit dem Internet gleichsetzen, sind sie es gewohnt, Suchfunktionen zu nutzen und von diesen relevante Suchergebnisse zu bekommen. Die Website-Suche ist daher eine wichtige Funktion innerhalb einer Website, die Ihnen neben einer positiveren Usability-Bewertung weiteren Nutzen bringt:

- Der User erzählt Ihnen quasi detailliert, was er auf Ihrer Website erwartet.

- Sie sehen, an welchen Stellen User die Suche betätigen – vielleicht gibt es dort Probleme.

- Sie können analysieren, wie gut Ihre interne Suche funktioniert.

Die meisten großen Suchmaschinen wie Google, Yahoo! oder Bing übertragen die vom User eingegebenen Suchbegriffe in der URL (siehe Kapitel 6.5, Hinzufügen weiterer Suchmaschinen). Auch die Mehrzahl der internen Suchen funktioniert nach diesem Prinzip.

Verfügt Ihre Website über eine interne Suche? Wenn ja, geben Sie irgendeinen Begriff ein und schauen Sie auf die URL – erscheint dort der von Ihnen eingegebene Suchbegriff? Identifizieren Sie nun den dazugehörigen Suchparameter. In vielen Fällen lautet dieser q,p,kw, wort,search,key,term oder so ähnlich. Geben Sie diesen Suchparameter in das dafür vorgesehene Feld ein. Sie können dann noch entscheiden, ob der Suchparameter für die Darstellung in Google Analytics aus der URL entfernt werden soll oder nicht (wenn nicht, werden viele Suchanfragen viele unterschiedliche URLs in Ihren Reports generieren – daher empfehle ich das Entfernen).

Praxistipp:

Ein üblicher Fehler bei der Einrichtung der internen Suche besteht darin, dass das Ist-gleich-Zeichen des Suchparameters in das Feld mit eingetragen wird (beispielsweise q=). In diesem Fall funktioniert das Tracking der internen Suche nicht. Daher also immer nur den Suchparameter eingeben – ohne weitere Symbole.

Manche Websites verwenden für die interne Suche Kategorien. Beispielsweise kann man bei amazon.de in verschiedenen Kategorien suchen (Bücher, Musik usw.). Werden diese Kategorien ebenfalls in der URL übertragen, erweitert man die Analysemöglichkeiten bezüglich der internen Suche. Kategorien werden häufig mit cat oder Ähnlichem in der URL dargestellt. Bei solchen Parametern aktivieren Sie dieses Feld und tragen die entsprechenden Parameter in das dafür vorgesehene Feld ein.

Praxistipp:

Einige Websites verfügen zwar über eine interne Suche, doch werden die Suchparameter nicht in der URL übertragen. Ich empfehle in diesem Fall, Kontakt mit Ihrer IT-Abteilung aufzunehmen. In der Regel stellt es kein großes Problem dar, die Suchparameter bei Bedarf an die URL anzuhängen. Ist dies partout nicht möglich, kann der Suchparameter über die trackPageview-Funktion innerhalb des Tracking-Codes mit übergeben werden. Kontaktieren Sie auch hierfür Ihre IT-Abteilung, denn in diesem Fall muss die Suchvariable mitsamt dem eingegebenen Suchbegriff dynamisch in die trackPageview-Funktion eingespielt werden. Der Aufruf sieht dann beispielsweise folgendermaßen aus:

_gaq.push(['_trackPageview', '/suche/?s=' + keyword]);

Dies wird jedoch individuell bei jedem von Ihnen anders aussehen.

In einigen Fällen liegt die interne Suche auf einer anderen Domain oder einer Subdomain. In diesem Fall muss der Tracking-Code ebenfalls entsprechend angepasst werden. Welche Anpassungen genau durchgeführt werden müssen, wurde bereits in Kapitel 6.3 und 6.4 ausführlich beschrieben.

Haben Sie all diese Einstellungen Ihrer Website und Ihren Anforderungen entsprechend vorgenommen? Dann noch die Änderungen gespeichert und der erste Schritt der Profileinstellungen ist erledigt!

7.3.8 Profil löschen

Frühjahrsputz muss bei intensiver Nutzung von Google Analytics gelegentlich auch mal sein – denn insbesondere dann, wenn man des Öfteren mal neue Profile erstellt und mit Filtern herumspielt, kann es durchaus vorkommen, dass man alte Profile nicht mehr benötigt.

Innerhalb der Profileinstellungen gibt es unten rechts die Möglichkeit, ein Profil zu löschen.

Hinweis:

Seien Sie beim Löschen von Profilen bitte sehr vorsichtig! Es gibt zwar eine Fehlermeldung, die noch mal deutlich nachfragt, ob man das Profil wirklich löschen möchte. Denn, eine Löschung ist unwiderruflich. Ein einmal gelöschtes Profil ist nicht mehr wiederherstellbar (es sei denn, man hat einen sehr guten Draht zu einem Google Analytics Certified Partner).

7.4 Ziele

7.4.1 Conversion-Ziele

Ziellose Web-Analyse macht nur wenig Spaß. Deswegen empfiehlt es sich, Ziele vorab zu definieren. Jede Website sollte ein Ziel haben, andernfalls sollte die Existenzberechtigung eines Internetauftritts hinterfragt werden. Leider legen genügend Websites die Frage nahe, was sie eigentlich bezwecken – oder ob sie ihren Zweck gut getarnt haben und es dem User nahezu unmöglich machen, diesen zu erkennen. Dabei gibt es so vielfältige Ziele, die man definieren und auf die man hinarbeiten kann. Bei einem Online-Shop ist es recht leicht, ein Ziel zu definieren. Der Verkauf von Produkten ist hier das primäre und offensichtliche Ziel. Doch auch ein Online-Shop kann und sollte mehr als dieses eine Ziel verfolgen. Content-Seiten, Communities, B2B- oder reine Brandingsites, egal, für alle gibt es Ziele, die definiert werden können und sollten:

- Registrierungen/Anmeldungen
Oft muss man sich registrieren, um Mitglied zu werden oder um Aktivitäten vornehmen zu können.

- Downloads
Das Herunterladen von zur Verfügung gestellten Dokumenten wie Produktbeschreibungen, Jobbeschreibungen, Exposés oder sonstigen anderen Dateien sind eindeutig definierbare Ziele.

- Kommentare
Viele Seiten bieten eine Kommentarfunktion. Insbesondere in Foren, Blogs oder auch Produktseiten bietet sich eine Messung der Anzahl der Kommentare an.

- Klick auf einen wichtigen Link
Vielleicht gibt es einen besonders wichtigen Link, der als Ziel definiert werden kann.

- Klick auf Outbound-Links
Einige Seiten verdienen Geld durch Werbung oder bezahlte Partnerschaften wie Affiliates. Ein Klick auf einen Link, der zum Verlassen der Seite führt, bringt bares Geld und kann als Ziel gesehen und definiert werden.

- Newsletter abonnieren
Das Abonnieren eines Newsletters manifestiert ein aktives Interesse von Usern an Ihren Produkten oder Dienstleistungen und kann der Beginn einer Kundenbindung sein; ein interessantes Ziel des User-Engagements auf Ihrer Website.

- Klick auf einen „Call-Me-Button“
Ein Klick auf einen „Call-Me-Button“ signalisiert ein ernsthaftes und reelles Interesse an Ihrem Unternehmen (oder ein sehr unzufriedener Kunde möchte seinen Frust loswerden; doch auch das ist aus Marketingsicht hochinteressant). Dieser Button hat eine sehr hohe Wertigkeit und entspricht nahezu einem „Kaufen“-Link.

- Klick auf Send-to-a-friend-Funktion
Wenn einem User etwas gefällt, teilt er dies seinen Freunden mit. Empfehlungsmarketing ist oft die erfolgreichste und meist preisgünstigste Art, neue Kunden zu generieren. Dieser Link sollte auf jeden Fall als Ziel definiert werden, denn er hat eine hohe Aussagekraft bezüglich der Akzeptanz Ihrer Seite bei den Usern.

- Klick auf einen „gefällt mir“-, „Tweet“- oder „+1“-Button
Nahezu jede Website verfügt mittlerweile zumindest über einen der hier aufgeführten Buttons. Als besonders Social-Media-aufgestelltes Unternehmen kann es durchaus ein Ziel sein, den User zu einem Klick auf einen dieser Buttons zu bewegen.

- Ausfüllen eines Formulars
Formulare müssen im Rahmen von Registrierungen oder Bestellungen ausgefüllt werden, doch auch erweiterte Suchanfragen oder das Konfigurieren bestimmter Dinge finden über Formulare statt, deren Absendung als Ziel definiert werden kann.

- Absenden eines Feedbacks oder einer Kontaktanfrage
Auch diese Interaktion mit Ihrem User gibt wertvolle Hinweise auf die Akzeptanz Ihrer Website oder das Interesse an Ihren Produkten oder Dienstleistungen. Eine Definition als Ziel ist aufschlussreich für das Engagement der User mit Ihrem Unternehmen.

- Besuchszeit auf der Website
Insbesondere bei Content-Websites ist es ein Ziel, dass die User möglichst lange auf den Seiten bleiben. Grund hierfür ist, dass eine Umsatzquelle meist die Vermarktung von Werbeplätzen ist. Je länger sich die User also auf den Seiten bewegen, desto mehr Werbung können Sie sehen und desto mehr Umsatz kann der Seitenbetreiber generieren. Es kann also durchaus ein Ziel festgelegt werden, welches die Steigerung der durchschnittlichen Besuchszeit definiert. Oder aber man setzt sich zum Ziel, die Besuchszeit auf der Website um x % zu steigern.

- Seiten/Zugriff
Ähnlich wie bei der Besuchszeit ist es insbesondere für Content-Websites wichtig, möglichst viele Seitenaufrufe pro Besuch zu generieren. Je mehr Seitenaufrufe pro Besuch erzielt werden, desto mehr Werbung kann platziert und desto mehr Umsatz generiert werden. Daher lässt sich dies als Conversion-Ziel definieren.

- Anschauen eines Videos
Immer mehr Videos sind auf Webseiten zu finden – und es gibt durchaus Websites, deren Haupteinnahmequelle das Anschauen von Videos ist. Werbung innerhalb der Videos kann für diese Art von Seiten eine lukrative Einnahmequelle sein.

- Ansicht einer bestimmten Seite
Wenn keines der oben genannten Ziele für Sie in Frage kommt und auch keines dieser Features in Planung ist, gibt es immer noch die Möglichkeit, den Aufruf einer bestimmten Seite als Ziel zu definieren. Dies könnte beispielsweise die Ankündigung Ihres nächsten Messeauftritts oder Ihrer Kontaktseite sein.

Abgesehen von Makrozielen (mehr Umsatz, mehr Besucher, besserer ROI etc.), gibt es viele Mikroziele, die meist als (manchmal indirekte) Unterstützung für die Erreichung der Makroziele dienen. Viele Newsletter-Abonnenten können ein Indiz oder zumindest die Basis für ein funktionierendes Kundenbeziehungsmanagement sein. Klicks auf Kontaktanfragen oder Mail-to-Links können der Startschuss einer nachhaltigen Umsatzquelle sein. Eine konsequente Optimierung der Mikroziele wirkt sich in den meisten Fällen langfristig positiv auf den Umsatz und somit eines der wichtigsten Makroziele aus.

Google Analytics bietet die Möglichkeit, sowohl Makro- als auch Mikroziele zu messen. Für jedes Profil stehen bis zu 20 definierbare Ziele zur Verfügung. Sollten Sie, aus welchen Gründen auch immer, mehr als vier Ziele festlegen wollen, besteht die Möglichkeit, ein weiteres Profil zu erstellen und dort die exakt gleichen Daten einfließen zu lassen. Sie haben dann erneut 20 Ziele zur Verfügung.

Praxistipp:

Die Definition von 20 Zielen ist aus meiner Sicht völlig ausreichend. Bedenken Sie bei der Definition von Zielen immer, dass sich irgendjemand die erhobenen Daten hinterher ansehen muss. Ziele zu erstellen und zu messen nur um des Messens willen, halte ich nicht für sinnvoll. Mit der Web-Analyse sollte beabsichtigt werden, interpretationsfähige und analysierbare Daten zu erheben und darzustellen, die dazu dienen, Business-relevante Entscheidungen zu fällen. Mit einer reinen Zahlenschlacht wurde noch kein Krieg gewonnen. Wie so oft im Leben gilt auch hier die Regel: Weniger ist mehr.

Ich kann nur jedem Analytics-Nutzer ans Herz legen, auch wirklich Ziele zu definieren. Ohne Ziele macht Web-Analyse nicht nur keinen Spaß, sondern auch keinen Sinn. Jeder Mensch hat irgendwelche Ziele. Sei es ein Urlaubsziel, ein Karriereziel oder auch nur das Ziel, sich einen neuen Fernseher anzuschaffen, um die Fußball-WM in einem größeren Format zu sehen. Definieren Sie Ziele auch in der Web-Analyse. Es gibt so viele Möglichkeiten, durch die Arbeit mit Zielen den Erfolg Ihrer Website zu steigern. Web-Analyse ohne Zieldefinition ist wie Stochern im Nebel – sorgen Sie für Klarheit und arbeiten Sie mit Zielen.

Innerhalb des Bereichs „Ziele“ werden die grundsätzlichen Conversion-Ziele definiert. Hier müssen also auf jeden Fall Einstellungen vorgenommen werden, sofern Sie eines der oben aufgezählten Ziele messen wollen – unabhängig davon, ob Sie ebenfalls einen Trichter darstellen wollen oder nicht. Sie müssen Google Analytics lediglich mitteilen, welches genau Ihre Ziele sind. Sie haben viele Möglichkeiten, Ziele zu definieren.

Die 20 zur Verfügung stehenden Ziele sind in vier Fünfergruppen unterteilt. Sie können hier also bereits eine erste Einteilung vornehmen, ob es sich bei Ihren Zielen beispielsweise um Mikro- oder Makroziele handelt. Klicken Sie für das Kreieren eines Ziels auf den Link „Ziel hinzufügen“ (Bild 7.8).

Bild 7.8 Ziele hinzufügen

Zielnamen

Vergeben Sie nun einen eindeutigen Zielnamen. Dies kann „Bestellung abgeschlossen“, „Newsletter abonniert“ oder Ähnliches sein. So wie Sie hier den Zielnamen eingeben, erscheint er auch hinterher in den Berichten. Es hat also Sinn, sich einen selbst erklärenden Namen auszudenken, mit dem auch andere Personen etwas anfangen können.

Aktives Ziel

Per Default ist das Ziel bereits aktiviert. Sie können hier aber auch später noch ein vorhandenes Ziel temporär deaktivieren (Bild 7.9).

Bild 7.9 Zielinformationen eingeben

Zieltyp

Als Nächstes wählen Sie den Zieltyp aus. In Analytics haben Sie die Möglichkeit, zwischen vier unterschiedlichen Zieltypen zu unterscheiden (Bild 7.9):

- URL-Ziel
- Besuchsdauer
- Seiten/Besuch
- Ereignis

7.4.1.1 URL-Ziel

Das URL-Ziel bezieht sich auf URLs oder virtuelle Seitenaufrufe, die vergeben wurden. Über diese Zieleinstellung können beispielsweise Bestellbestätigungsseiten, Dankeschön-Seiten, Download- oder Outbound-Links als Ziel definiert werden. Grundsätzlich ist hierüber alles als Ziel einstellbar, was über die trackPageview-Funktion erhoben wird, also jeder Seitenaufruf.

- Zieldetails

- Keyword-Option

Die Keyword-Option bietet drei Möglichkeiten, die eine genaue Definition der Zielseite oder auch der späteren Trichterschritte zulassen.

- Genau passendes Keyword
- Übereinstimmung mit Head
- Übereinstimmung mit regulärem Ausdruck

Die Auswahl „genau passendes Keyword“ wird verwendet, wenn Ihre Website aus statischen URLs besteht. In diesem Fall können Sie die URL der Bestätigungs- oder Dankeschön-Seite direkt aus dem Browserfenster herauskopieren und in das Feld „Ziel-URL“ einfügen. Es dürfen keine dynamischen Variablen oder andere, nicht konstante Parameter in der URL vorkommen.

Lautet Ihre Ziel-URL beispielsweise www.beispiel.de/vielendank.html, können Sie die komplette URL in das Ziel-URL-Feld kopieren. Alternativ können Sie sogar reguläre Ausdrücke verwenden und nur den Teil nach der Domain darstellen: ^/vielendank\.html.

Übereinstimmung mit Head wird verwendet, sofern Sie dynamische Variablen oder Parameter in Ihrer Ziel-URL verwenden. Angenommen, die URL lautet www.beispiel.de?seite=4&id=12345 und die id ändert sich entsprechend dem jeweiligen User, können Sie lediglich www.beispiel.de?seite=1 eingeben und den Übereinstimmungstyp mit Head auswählen.

Die variabelste der drei Auswahloptionen ist allerdings die Übereinstimmung mit „regulärem Ausdruck“. Mit regulären Ausdrücken haben Sie die Möglichkeit, innerhalb der von Analytics erhobenen URLs bestimmte Fragmente Ihrer Website herausgelöst zu betrachten und diese gegebenenfalls als Ziel zu definieren. Angenommen, Ihre Site verfügt über eine sehr komplexe URL-Struktur mit vielen unübersichtlichen dynamischen Parametern. Dennoch wird es eine Variable oder einen Parameter geben, der die Ziel-URL von allen anderen URLs unterscheidet. Dies kann ein Wort oder eine Zahl sein. Schauen Sie sich diese URLs genau an und versuchen Sie, diese einzigartige Kennzeichnung der Zielseite herauszufinden. Wenn Sie diese Variable gefunden haben, können Sie allein diesen kleinen Teil der URL als Ziel definieren. Beispielsweise lautet Ihre Ziel-URL folgendermaßen:

http://www.beispiels.de/webapp/wcs/stores/servlet/CatEntrySearch?catalogId=1&langId=-3&storeId=20&searchTerm=druckbleistift&lkz=26124&exid=172363&basketconfirm=1

Welchen Teil der URL würden Sie als Zielelement ausmachen? In diesem Fall ist es das Wort „basketconfirm“, das eine Bestellbestätigung signalisiert. Ein möglicher Eintrag im Feld „Ziel-URL“ wäre dann .*basketconfirm.*.

Bild 7.10 Zieldetails eingeben

Ein weiteres Beispiel dieses Übereinstimmungstyps wäre, wenn Ihre Website über verschiedene Subdomains verfügt. Wenn die Zielseiten aller Subdomains allerdings einen Parameter besitzen, der diese spezielle Seite kennzeichnet, können Sie ihn als Ziel definieren – sozusagen Subdomain-übergreifend.

Ziel-URL

Der von Ihnen definierten Ziel-URL sollten Sie dann einen eindeutigen, leicht verständlichen Namen geben – den Zielnamen. Der hier vergebene Name taucht innerhalb der Analytics-Berichte wieder auf. Es ist also durchaus sinnvoll, sich einen selbst erklärenden Namen auszudenken, mit dem auch Personen außerhalb Ihrer Abteilung etwas anzufangen wissen.

Praxistipp:

Reguläre Ausdrücke sind eine Folge von Zeichen, die eine Zeichenfolge „durchsuchen“ und nach bestimmten Regeln Übereinstimmungen entdecken oder Änderungen in dieser Zeichenfolge vornehmen. Sie können sehr komplex werden, sind aber ein mächtiges Werkzeug, um Daten zu manipulieren oder individuell anzupassen. Bei Google Analytics verwendet man sie für die Definition von Zielen, die Kreation von Filtern (Kapitel 7.5 Filter) und das Suchen innerhalb von Reports. Setzen Sie sich bei der Erstellung regulärer Ausdrücke gegebenenfalls mit Ihrem Webmaster oder Ihrer IT-Abteilung in Verbindung. Reguläre Ausdrücke bestehen aus verschiedenen Platzhaltern mit unterschiedlichen Aufgaben:

- . und \
Ein Punkt stimmt mit jedem Zeichen überein. Beispielsweise würde die Buchstabenfolge abc durch ... erkannt werden (auch wenn dies aus technischer Sicht nicht die optimale Darstellungsform ist). Weil der Punkt nun bereits ein Zeichen der regulären Ausdrücke ist und gleichzeitig auch in jeder URL vorkommt, muss er als regulärer Ausdruck aufgehoben werden, sofern man wirklich einen Punkt darstellen will. Soll die URL www.beispiel.de mit einem regulären Ausdruck dargestellt werden, würde sie als www.\beispiel.\de geschrieben werden. Der vorangestellte Schrägstrich hebt die Funktion des Punkts im Sinne eines regulären Ausdrucks auf. Andernfalls wäre eine Übereinstimmung auch für wwwabeispielbde oder wwwxbeispiel4de gegeben, da ein Punkt jedes beliebige Zeichen abdeckt und somit als Wildcard betrachtet werden kann.

- *
Der Stern stimmt mit keinem der vorangegangenen Zeichen mehr überein. Angenommen, ich habe eine Artikelnummer, die immer vierstellig ist. Ich suche nun nach der Nummer 4. Diese wäre in dem System beispielsweise als 0004 dargestellt. Um eine Übereinstimmung mit dem * zu erreichen, ist die Suchziffer die 4 mit entweder keiner oder mehreren Nullen davor. 0*4 wäre ein regulärer Ausdruck, der hier eine Übereinstimmung erzielen würde. (Allerdings wäre eine Übereinstimmung auch erzielt, wenn vor der 4 deutlich mehr Nullen stünden, weil es ja nur „keine 0 oder mehr“ heißt. Das Maximum ist nicht definiert.) Besonders oft wird der * im Zusammenhang mit dem . verwendet. Denn .* stünde für jedes Zeichen, egal wie viele.

- +
Das Pluszeichen kennzeichnet eine Übereinstimmung mit einem oder mehreren vorhergehenden Zeichen. Für das obige Beispiel mit dem * würde dies bedeuten, dass 0+4 nur dann eine Übereinstimmung ergibt, solange mindestens eine 0 vor der 4 stünde. 04, 004 oder 0004 oder noch mehr Nullen würden eine Übereinstimmung erzeugen. Keine Null oder eine andere Ziffer als die Null hieße „keine Übereinstimmung“. Sie suchen nach dem Wort „Hannover“? Vielleicht schreiben viele User „Hanover“ oder „Hannnover“. Mit dem regulären Ausdruck „Han+over“ würden Sie alle Schreibweisen abdecken, mindestens ein n muss allerdings vorkommen.

- ?
Das Fragezeichen stimmt mit einem oder keinem des vorhergehenden Zeichens überein.

- ()
Die Klammern gruppieren ein Element und merken sich dieses. Insbesondere in Verbindung mit anderen regulären Ausdrücken werden die Klammern benötigt. Dazu gleich mehr.

- []
Sind in einer eckigen Klammer Elemente enthalten, wird hier nach einer Übereinstimmung gesucht. Steht lediglich ein Element in dieser Klammer, muss dieses für eine Übereinstimmung auch vorkommen. Der reguläre Ausdruck „StirbLangsam[1234]“ würde übereinstimmen mit allen StirbLangsam-Folgen 1–4, die fünfte Folge wäre hier nicht eingeschlossen.

- -
Das Minuszeichen erstellt einen Bereich in einer Liste, wie man sie vorher vermutet, also 0–9 oder a–z. In Verbindung mit der eckigen Klammer ergibt das Minuszeichen oft einen Sinn. Für obiges Beispiel wäre der reguläre Ausdruck „StirbLangsam[1–4]“ auch korrekt und würde alle vier Teile von Stirb langsam einschließen. Oder für eine Liste an Zahlen, bei der die letzte zwischen 0 und 9 variiert, wäre beispielsweise „6874364[0–9]“ der korrekte Ausdruck.

- ^
Das Dach stellt eine Übereinstimmung am Anfang eines Felds dar, d. h., das Suchelement muss mit der dem Dach folgenden Ziffer beginnen. Wäre „^langsam“ mein regulärer Ausdruck, hätte ich eine Übereinstimmung für „langsam“, aber nicht für „stirb langsam“.

- $
Das Dollarzeichen ist bei den regulären Ausdrücken das Gegenteil vom Dachzeichen. Eine Übereinstimmung findet also nur statt, wenn in dem durchsuchten Element nach dem Dollarzeichen kein Symbol mehr kommt. Der reguläre Ausdruck „timoaden.de$“ würde beispielsweise nicht mit timoaden.de/2009/05/01 übereinstimmen.

- |
Das Pipe-Symbol bedeutet so viel wie das Wort „oder“. Insbesondere im Zusammenhang mit Klammern ergibt dieses Zeichen einen Sinn. „Groß(vater|mutter)“ würde sowohl das Wort „Großvater“ als auch „Großmutter“ einschließen. Oder Sie suchen in einer Liste nach den Wörtern „Haus“ oder „Baum“; beide dürfen vorkommen – dann wäre „(Haus|Baum)“ der richtige Ausdruck.

Es gibt weitere Details, auf die ich an dieser Stelle nicht näher eingehe. Wichtig zu wissen ist, dass die regulären Ausdrücke auch im Suchfeld innerhalb der Analytics-Berichte verwendet werden können. Angenommen, Sie betreiben eine Website mit täglichen Nachrichten, die jeweils mit dem aktuellen Datum eingestellt werden (beispielsweise www.beispiel.de/05/01/2009/sport/meisterhsv). Sie möchten nun nur jene Artikel betrachten, die zwischen dem 05. und 09. Januar 2009 veröffentlicht wurden. So könnten Sie diesen Zeitraum mit Hilfe des regulären

Ausdrucks „.*/0[5–9]/01/2009/.*“ eingrenzen (meist gibt es verschiedene Möglichkeiten, reguläre Ausdrücke zu benutzen; auch der Ausdruck „.*/0[5–9]/[0–9]{2}/[0–9]{4}/.*“ wäre zielführend).

Am besten probieren Sie es einfach innerhalb des Berichts, der Ihre URLs auflistet, im Suchfeld. Geben Sie dort verschiedene reguläre Ausdrücke ein, um nach einzelnen Begriffen, Kombinationen von Begriffen oder Strukturen zu suchen. Ob Sie erfolgreich sind, sehen Sie direkt anhand der angezeigten Ergebnisse.

Groß-/Kleinschreibung beachten

Google Analytics unterscheidet strikt Groß- und Kleinschreibung. Haben Sie also, aus welchem Grund auch immer, zwei unterschiedlich geschriebene Zielseiten – eine mit Klein-, eine mit Großschreibung –, die aber das gleiche Ziel definieren, können Sie dies über ein Häkchen in diesem Kästchen unterscheidbar machen und in unterschiedliche Ziele aufteilen. Es bestünde also die Möglichkeit, die Seite

/Dankeschoen.html
als erstes Ziel zu definieren sowie als zweites Ziel die Seite

/dankeschoen.html

Sollen beide Seiten, unabhängig von Groß- und Kleinschreibung, gleich behandelt werden, lassen Sie das Kästchen einfach so, wie es ist.

Zielwert

Nicht jede Website betreibt einen Online-Shop oder generiert direkten Umsatz. Dennoch kann man vielen nicht direkt umsatzbezogenen Aktionen der User einen monetären Wert beimessen.

Beispielsweise wissen Sie aus Erfahrung, dass jedes zehnte ausgefüllte und vom User an Sie versendete Kontaktformular im Durchschnitt einen nachgelagerten Umsatz von 2100 Euro bringt. Diese Information haben Sie in einem Call Center oder in der weiteren Kommunikation mit dem Kunden herausgefunden. Daraus lässt sich folgern, dass das Ausfüllen eines Kontaktformulars die Wertigkeit von 210 Euro hat (2100/10 = 210). Diese Wertigkeit können Sie nun als rein rechnerischen Wert nehmen, um einen fiktiven Umsatz für das Ausfüllen eines Formulars zu bestimmen. Genauso können Sie einen Wert für sämtliche anderen definierten Ziele bestimmen, die keine direkte Umsatzrelevanz haben (Download eines PDF-Dokuments, Registrierung etc.).

Tragen Sie lediglich den von Ihnen errechneten oder geschätzten Wert in das Feld „Zielwert“ ein. Verzichten Sie dabei auf Tausender-Trennzeichen, Kommata und Währungssymbole und verwenden Sie den Punkt als Separator der Dezimalstelle (also 5732.45 statt 5.732,45).

Wann immer nun ein von Ihnen definiertes Ziel erreicht wird, nimmt Analytics den Zielwert als rechnerischen Umsatz und stellt ihn in verschiedenen Berichten dar. So können Sie sogar die Rendite (ROI = Return on Investment) für Ihre AdWords sehen. Auch wenn es sich nur um fiktive, errechnete Umsatzwerte handelt – das Interesse an der Zahlenanalyse wird bei Ihnen oder in Ihrem Unternehmen schlagartig steigen. Probieren Sie es aus. Geben Sie jedem definierten Ziel einen (realistischen) Zielwert.

7.4.2 Zieltrichter

Ein Trichter (oft wird auch das englische Wort „Funnel“ benutzt) stellt einen vorab definierten Pfad der Zielerreichung in grafisch übersichtlicher Form dar. Einen klassischen Trichter finden Sie in nahezu jedem Online-Shop:

Einkaufswagen → Kasse → Eingabe der Adresse → Eingabe der Kreditkarte →
Vielen Dank für Ihren Einkauf

Diesen Bestellprozess gibt es in vielen Varianten: mit oder ohne Registrierung, mit mehr oder weniger Käuferangaben – diversen Zwischenschritten, die irgendwann zu einer Bestellbestätigungsseite führen. Ein Trichterprozess ist ebenso vorstellbar für Anmeldungen, Registrierungen oder Fragebögen. Eines haben jedoch alle Trichter gemein: Die Anzahl der User, die eine Bestätigungsseite sehen, ist niedriger als die Zahl derer, die den Prozess begonnen haben (Bild 7.11). Ziel einer jeden Website mit einem definierbaren Trichter sollte sein, so viele User wie möglich durch den Prozess zu bringen. Im Durchschnitt liegen die Konversionsraten von E-Commerce-Sites in Deutschland bei ungefähr zwei Prozent, d. h., 98 % der User kaufen nicht. Nun werden Sie es vermutlich nie schaffen, die Konversionsraten eines Offline-Supermarkts zu erreichen (nahezu jeder, der einen Supermarkt betritt, kauft auch etwas – selbst wenn es nur Kaugummi ist). Dennoch bedeutet jeder Prozentpunkt Konversionsratensteigerung für Sie eine höhere Zielerreichung und somit vermutlich mehr Umsatz.

Praxistipp:

Eine hundertprozentige Konversionsrate werden Sie allein aus dem Grund nicht schaffen, weil es immer User geben wird, die sich aus Versehen auf Ihre Seite verirren. Nicht jeder ist kaufwillig. Vielleicht gibt es Wettbewerber, die Sie nur ausspionieren wollen, Besucher, die sich nur inspirieren lassen wollen, kein Geld haben, oder einfach User, die recherchieren und – wenn überhaupt – erst beim zehnten Besuch etwas kaufen. Vergleichen Sie Ihre Website eher mit einem Möbel- oder Autohaus mit ähnlich niedrigen Konversionsraten.

Die Definition eines Trichters in Google Analytics dient hauptsächlich dem Zweck, zu erkennen, wo sich in einem Bestellprozess Schwachstellen befinden. Nach welchem Schritt springen User ab? Wie viele User haben den Prozess begonnen, aber nicht zu Ende geführt? Decken Sie kritische Punkte auf und verbessern Sie die Schritte, um mehr User durch den Prozess zu bringen.

Nicht jede Website verfügt über einen Trichterprozess. Geht es lediglich um das Absenden eines Kommentars, das Klicken auf einen Link oder das Abonnieren eines Newsletters, ist dies nicht in einem Trichter darstellbar, da es sich nicht um mehrstufige Prozesse handelt. Was völlig in Ordnung ist. Trichter sind nicht immer erforderlich.

In der Sektion „Conversion-Ziele und Trichter“ werden sämtliche Definitionen vorgenommen, die innerhalb des Profils die über den GATC erhobenen Daten mit den individuellen Zielen und Trichtern verknüpfen.

7.4.2.1 Trichter verwenden

Der optionale Trichter stellt den von Ihnen vorab festgelegten Pfad dar, den User in der Regel nehmen, um das definierte Ziel zu erreichen. In den meisten Fällen handelt es sich hier um Bestellprozesse, die klassischerweise folgenden Ablauf (oder einen grob ähnlichen) haben:

- Produktansicht
- Einkaufswagen
- Eingabe Lieferadresse
- Eingabe Bezahloptionen
- Bestellbestätigungsseite

Die Bestellbestätigungsseite wurde bereits in den Feldern „Ziel-URL“ und „Zielname“ bestimmt. Nun geht es um die Schritte vor der Zielerreichung – also den Weg zum Ziel. Wie bereits erwähnt: Es muss keine Schritte und damit keinen Trichter geben, um ein Ziel zu definieren. Die meisten Ziele, die keinen Kauf oder keine Registrierung darstellen, kommen ohne die Definition eines Trichters aus.

Google Analytics bietet die Möglichkeit, einen Bestellprozess mit maximal zwanzig Schritten abzubilden (Bild 7.12). Um einen weiteren Schritt angezeigt zu bekommen, klicken Sie auf „+Trichterschritt für Ziel“. Daraufhin erscheint der nächste Schritt. Dieses Prozedere können Sie bis zum zwanzigsten Schritt durchführen. In der Regel sollten zwanzig Schritte völlig ausreichend sein. Verfügt Ihr Bestellprozess über deutlich mehr als zwanzig Schritte, dürfte ein Optimierungsbedarf Ihrerseits bestehen, den Prozess zu verkürzen – Ihre Nutzer werden es Ihnen danken.

Ähnlich wie bei der Zieldefinition wird hier zunächst die URI des jeweiligen Schritts eingefügt. Wenn die Schritte Ihres Bestellprozesses über weitestgehend eindeutige und statische URLs verfügen, können Sie die URIs direkt in die entsprechenden Felder einfügen. Die Domain wird nicht benötigt. Vergeben Sie anschließend einen eindeutigen Namen für die einzelnen Schritte, damit diese im Trichter-Bericht hinterher leicht zu finden und zu analysieren sind.

Bild 7.12 Trichter definieren – Übersicht

Wenn Ihre Website über kryptische oder dynamische URLs verfügt, haben Sie die Möglichkeit, die einzelnen Schritte über reguläre Ausdrücke abzubilden. In diesem Fall suchen Sie innerhalb der URLs der einzelnen Schritte nach Parametern, die jeden Schritt definieren. Oft wird die durchzuführende Aktion in der URL beschrieben, so dass in der URL dann „addtobasket“ oder „payment“ vorkommen. Mitunter ist aber auch lediglich die Veränderung einer Ziffer ein Indiz für den jeweiligen Schritt und somit die einzige Möglichkeit, Unterscheidungen vorzunehmen (beispielsweise st=2 für step=2 oder Ähnliches). Haben Sie die unterscheidbaren Elemente gefunden, können Sie diese mit den bereits beschriebenen regulären Ausdrücken separieren und in das entsprechende Feld einfügen.

Sofern Sie Ihre URLs umbenannt (siehe Kapitel 6.2, Umbenennen von URLs) oder virtuelle Seitenaufrufe generiert haben (siehe Kapitel 6.6, Tracking von Downloads und Outbound-Links), ersetzen diese die in der Adresszeile des Browsers dargestellte URL. In diesem Fall werden die von Ihnen vergebenen Namen sowohl für die Ziel- als auch für die Trichterdefinition verwendet. Ebenso verhält es sich, wenn URLs durch Filter namentlich verändert wurden. All diese Maßnahmen greifen bereits bei der Erhebung der Daten, bevor die Ziel- und Trichterdarstellung erstellt wird.

Praxistipp:

Versuchen Sie, bei der Definition des Trichterprozesses darauf zu achten, nicht bereits die Homepage als ersten Schritt zu definieren. In der Regel bietet die Homepage dem User zu viele Navigationsmöglichkeiten, so dass ein direkter Gang in den von Ihnen definierten Prozess möglicherweise nicht sehr wahrscheinlich ist und die Abgänge aus diesem Schritt (wahrscheinlich) entsprechend hoch sein werden. Besser ist es, die Trichterdefinition wirklich erst dann zu beginnen, wenn bestimmte Produkte aufgerufen werden oder der Warenkorb in Richtung Kasse geschoben wird.

Die Definition der Schritte innerhalb des Trichters ist für die Berechnung der Conversion Rate der anderen Berichte in Analytics nicht relevant. Letztere beziehen sich ausschließlich auf die Ziel-URL und den entsprechenden Zielnamen. Die definierten Schritte des Trichters werden nur für den Bericht „Trichter-Visualisierung“ benötigt und tauchen sonst in keinem Bericht auf.

Praxistipp:

Sollte Ihr Bestellprozess doch über mehr als zwanzig Schritte verfügen, könnten Sie einzelne Schritte zusammenfassen. Beispielsweise werden innerhalb des Prozesses diverse Fragen gestellt, die der User auszufüllen hat (dies kann durchaus vorkommen, wenn Sie nicht nur an Produktkäufe denken, sondern an Registrierungen oder eine Vorabklassifikation der User). Diese Fragen können sich über mehrere Seiten erstrecken und somit die zwanzig Schritte übersteigen. Versuchen Sie in diesem Fall, mit Hilfe regulärer Ausdrücke Gruppierungen herzustellen und auf diese Weise mehrere Fragen (also mehrere Seiten) zusammenzufassen. Ein fiktives Beispiel finden Sie in Bild 7.13.

Erforderlicher Schritt

Die Aktivierung des Kästchens „erforderlicher Schritt“ bedeutet, dass ein User diesen ersten Schritt auf dem Weg zur Zielerfüllung durchlaufen muss. Hat ein User die Möglichkeit, in einen späteren Schritt des Prozesses einzusteigen, ohne den ersten Schritt zu passieren, wäre eine Zielerfüllung für den Trichter-Bericht nicht gegeben. Mit diesem Häkchen legen Sie fest, dass die User im Laufe ihrer Session den ersten Schritt (zumindest) einmal gesehen haben müssen. Ob dies nun direkt als Einstiegsseite oder erst später passiert, ist unerheblich und wirkt sich nicht auf die Conversion-Zählung aus.

Der „erforderliche Schritt“ wirkt sich ausschließlich auf den „Trichter-Visualisierungs“-Bericht aus. Alle anderen Berichte und Darstellungen der Conversions bleiben davon unberührt.

Praxistipp:

Aktivieren Sie den „erforderlichen Schritt“ in der Regel lieber nicht. Erfahrungsgemäß kann er zu Verwirrungen, Fehlinterpretationen oder einfach falschen Zahlen führen. Nutzen Sie diese Möglichkeit nur dann, wenn es für Sie wirklich einen Sinn ergibt, dass die User vor der Conversion diesen Schritt passiert haben müssen. Zudem werden Einstiege von Usern, die erst nach dem ersten Schritt erfolgen, ignoriert – es kann allerdings sehr interessant sein zu sehen, auf welchen Wegen User in den Trichter einsteigen können. Oftmals navigieren sie völlig anders, als Sie es sich vorstellen.

Bild 7.13 Trichter definieren – Fragegruppen

7.4.2.2 Besuchsdauer

Wie in den vorigen Abschnitten bereits erwähnt, ist nicht immer eine URL oder ein Link als Conversion-Ziel gefragt. Insbesondere bei Content-Websites ist es eher erwünscht, dass sich die User möglichst lange auf der Website aufhalten.

Es gibt bereits per Default die Kennziffer durchschnittliche Aufenthaltsdauer auf der Website. Diese gibt bereits Hinweise darauf, wie lange sich die User auf der Website vergnügen. Dies als Ziel zu definieren, kann also sehr sinnvoll sein.

Idealerweise wählt man die Länge der Besuchszeit deutlich höher als die durchschnittliche Aufenthaltsdauer, weil Sie dann sehen, welche Quellen, Kampagnen oder Suchbegriffe Ihnen Besucher liefern, die sich überdurchschnittlich intensiv mit den Inhalten Ihrer Website auseinandersetzen. Dieses Ziel ist im Vergleich zum eher quantitativen URL-Ziel ein qualitatives Engagement-Ziel.

Angenommen, die durchschnittliche Verweildauer auf Ihrer Website beträgt 3:47 Minuten. Alle Besucher, die mehr als 5:00 Minuten auf Ihrer Website verbringen, sind also deutlich mehr engagiert als der Durchschnitt. Wenn Sie nun alle Besuche, die länger als 5:00 Minuten dauern, als Zielerfüller definieren, sobald sie die 5-Minuten-Grenze überschritten haben, sehen Sie sofort, wie viele solcher User Sie haben und woher sie kommen. Sie sehen also unmittelbar, woher die für Sie qualitativ hochwertigen User stammen.

Wenn Sie eine Support-Website betreiben, auf der Sie Informationen und Hilfestellungen für Digitalkameras geben, sollten Sie bestrebt sein, dem User möglichst schnell die gewünschten Informationen zu vermitteln, da man auf der Suche nach Informationen zur Fehlerbehebung schnell fündig werden möchte. Hier wäre ein mögliches Ziel die Verringerung der Verweildauer im entsprechenden Support-Bereich, da dies vermutlich mit einer höheren Nutzerzufriedenheit einhergeht. Insbesondere in Verbindung mit anderen Zielen (PDF-Download, Bewertung etc.) kann dies ein sehr guter Indikator für die Qualität Ihrer Support-Seiten sein.

Um diese Art von Ziel zu definieren, wählen Sie den „Besuchszeit auf der Website“-Radio-Button. Unter „Zieldetails“ können Sie dann eine Bedingung definieren – „Größer als“ und „Weniger als“. Tragen Sie in die entsprechenden Kästchen die gewünschten Stunden, Minuten und/oder Sekunden ein, die die Bedingung erfüllen sollen, um das Ziel zu erreichen.

Für das obige Beispiel würde man hier also die Bedingung „Größer als“ auswählen und in das Minuten-Feld eine „5“ eintragen (Bild 7.14).

Bild 7.14 Besuchsdauer als Ziel definieren

Ebenso wie bei den URL-Zielen können Sie auch hier einen optionalen Zielwert eingeben. Beispielsweise ist Ihnen ein Besucher, der länger als 5 Minuten auf Ihren Seiten verweilt, 1,50 Euro wert. Tragen Sie dann einfach diesen Wert in das entsprechende Zielwert-Feld. Wann immer von nun an ein User länger als 5 Minuten auf Ihrer Seite bleibt, wird ein fiktiver Umsatz von 1,50 Euro gezählt und in den Berichten dargestellt.

7.4.2.3 Seiten/Besuch

Angenommen, Sie vermarkten Ihre Website über einen Vermarkter, der bemüht ist, auf Ihren Seiten ausschließlich TKP-Kampagnen zu platzieren. Aus den bisherigen Abrechnungen können Sie erkennen, wie hoch Ihr effektiver TKP ist. Der effektive TKP beschreibt Ihren Verdienst pro tausend Seitenaufrufe. Nehmen wir an, Ihr effektiver TKP liegt bei 3,50 Euro, d. h. pro tausend Seitenaufrufe erzielen Sie im Durchschnitt einen Umsatz von 3,50 Euro. Hieraus lässt sich einfach errechnen, was ein Seitenaufruf wert ist – 3,50 Euro geteilt durch 1000 ergibt 0,0035 Euro. Pro Seitenaufruf erzielen Sie demnach einen Umsatz von 0,0035 Euro. Es liegt also nahe, dass es Ihr Ziel sein wird, möglichst viele Seitenaufrufe pro Besuch zu generieren – je mehr Seitenaufrufe, desto mehr Umsatz.

Praxistipp:

Streng genommen lässt sich dies so einfach natürlich nicht rechnen. Denn es gibt mitunter mehrere Werbeformate auf einer Seite und auch verschiedene Erlösmodelle. So können neben TKP-Kampagnen natürlich CPC oder andere Modelle zum Einsatz kommen. Und auch das beliebige Steigern der Seitenzugriffe geht nicht zwangsläufig einher mit mehr Einnahmen. Dennoch: Als grundsätzliches fiktives Rechenmodell lässt sich diese Annahme treffen und damit arbeiten.

Sie können nun das Ziel „Seite/Besuch“ definieren, indem Sie den entsprechenden Radio-Button auswählen. Dort erscheint, ähnlich wie bei der Besuchszeit auf der Website, ein Pull-down-Menü mit Bedingungen: „Größer als“, „Gleich“ und „Weniger als“.

Wenn bisher die durchschnittliche Anzahl von Seitenaufrufen pro Besuch bei sieben Seiten lag, könnten Sie nun beispielsweise die Bedingung „Größer als 10“ definieren. Wann immer ein Besuch nun 10 oder mehr Seitenaufrufe generiert, ist ein Ziel erfüllt und Sie haben eine Conversion erzielt.

Ebenso wie in dem Beispiel mit der Support-Site aus dem vorigen Abschnitt besteht auch die Möglichkeit, ein Ziel dann als erreicht anzusehen, wenn möglichst wenig Seitenaufrufe pro Besuch generiert werden. Testen Sie Ihren Support-Bereich selber. Wie viele Seitenaufrufe benötigen Sie im besten Fall, um eine Information zu finden? Sie kennen Ihre Seite besser als die User, die Ihre Website zum ersten Mal besuchen. Also sollte es Ihr Anspruch sein, Ihre User möglichst schnell zur gewünschten Support-Information zu führen. Ihre eigene Nutzung zählt hier als Benchmark. Wenn es User schaffen, mit genauso wenig Seitenaufrufen wie Sie die Information zu finden, ist ein Ziel erreicht (die Bedingung wäre dann „Gleich“). Sie können natürlich auch ein paar Seitenaufrufe hinzuaddieren und dann die Bedingung „Weniger als“ wählen.

Um einen monetären Wert ins Spiel zu bringen, gibt es auch hier wieder die Möglichkeit, einen Zielwert zu definieren. Oben haben wir errechnet, dass Sie bei einem Seitenaufruf 0,0035 Euro verdienen. Wenn Sie nun das Ziel „Größer als 10 Seitenaufrufe“ definieren, ergäbe dies einen rechnerischen Umsatz von 0,035 Euro. Diesen Wert können Sie in das Zielwert-Feld eintragen. Wann immer nun also ein User mehr als zehn Seitenaufrufe innerhalb eines Besuchs generiert, wird ein Umsatz von 0,035 Euro in den Analytics-Berichten dargestellt (Bild 7.15).

Bild 7.15 Seiten/Besuch als Ziel definieren

7.4.2.4 Ereignis

Neben den bereits genannten Zielen besteht zudem die Möglichkeit, auch Ereignisse als Ziel zu definieren. Dies ist sehr sinnvoll, da viele Aktivitäten von Usern nun mal eher nicht mit virtuellen Seitenaufrufen erhoben werden, sondern eben durch Ereignisse. Demzufolge macht es auch mehr als Sinn, dass diese Ereignisse als Ziel definiert werden.

Ereignis-Ziele sind besonders dann von Interesse, wenn es beispielsweise um folgende Ziele geht:

- Starts von Videos

- Videos bis zu einem bestimmten Zeitpunkt gesehen

- Outbound-Links

- Aktionen innerhalb von Flash/Ajax

Wie Ereignisse definiert und implementiert werden wurde bereits in Kapitel 6.8 ausführlich beschrieben. Wenn nun eines dieser Ereignisse als Ziel definiert werden soll, gehen Sie wie folgt vor.

Wählen Sie innerhalb der Zieldetails eine Bedingung für die Ereignisinhalte Kategorie und Aktion. Die Felder Label und Wert sollten Sie auch auswählen, sofern Sie diese mit Inhalten befüllt haben – denn diese Felder sind ja optional.

Für die ersten drei Felder haben Sie die Auswahl aus:

- Beginnt mit
- Sind gleich
- Stimmt überein mit

Für das Feld Wert gibt es die Auswahlmöglichkeiten:

- Ist größer als
- Ist kleiner als
- Sind gleich

Wählen Sie nun mindestens eine dieser Bedingungen aus und geben Sie in das Feld rechts der Bedingung das entsprechende Wort ein – also die Kategorie, die Aktion oder das Label. Bei Feld können Sie einen Zielwert eingeben.

In welcher Kombination Sie hier ein Ziel definieren, bleibt Ihnen überlassen und hängt sehr davon ab, wie intensiv Sie Ereignisse auf Ihrer Website nutzen. Denn es kann ja durchaus sein, dass insbesondere Kategorie und Aktion sehr oft vorkommen, Label hingegen vielleicht nicht so oft.

Angenommen, Sie betreiben eine Website, auf der Sie drei Videos zum Anschauen bereitstellen, deren Ereignisse wie folgt erhoben werden:

Kategorie

Aktion

Label

Wert

Video

Play

Schnee im Sommer

1.5

Video

Play

Mann beißt Hund

1.5

Video

Pre-Roll angesehen

Der Dino der Liga

3.5

Video

Video zu Ende gesehen

Mann beißt Hund

5

Nun könnten Sie beispielsweise definieren, dass ein Ziel erfüllt ist, wenn die Aktion Play durchgeführt wurde oder ein Video zu Ende angesehen wurde. Dies können Sie entweder unabhängig oder auch in Abhängigkeit des jeweiligen Video-Labels definieren.

Bezüglich des Zielwerts haben Sie die Möglichkeit, zwischen dem tatsächlichen Ereigniswert, also dem Wert aus der obigen Tabelle, oder einem neuen bzw. anderen frei definierbaren konstanten Wert zu wählen.

Sie merken sicherlich, wie viele Kombinationsmöglichkeiten es hier gibt – insbesondere deswegen, weil Ereignisse so vielfältig eingesetzt werden können.

In folgendem Screenshot sehen Sie beispielsweise das definierte Ziel für das Starten eines Videos – unabhängig davon, welches begonnen wurde. Dafür habe ich hier einen konstanten Wert von 3 eingetragen. Dieser Wert fließt später in die bestimmten Berichte und Berechnungen mit ein und dient sozusagen als Ersatz für reale Umsätze.

Bild 7.16 Ereignis-Ziel

Praxistipp:

Sie kennen die verschiedenen Zielarten und nun sind auch unterschiedliche Zielgruppen sinnvoll. So können Sie beispielsweise in der ersten Zielgruppe verschiedene URL-Ziele festlegen, in der zweiten unterschiedliche Besuchszeit-Ziele und in der dritten diverse Seiten/Zugriff-Ziele. Da diese sich inhaltlich unterscheiden, sollten sie auch in den Zielgruppen unterschieden werden. Die vierte Zielgruppe können Sie beispielsweise für weitere Mikroziele oder gemischte Ziele verwenden. Sie haben die Wahl und die Freiheit, die Einstellungen Ihren Anforderungen entsprechend anzupassen.

7.5 Filter

Filter sind neben den Segmenten eines der mächtigsten Instrumente von Google Analytics. Die Funktion „erweiterte Segmente“ kann zwar einige der Aufgaben übernehmen, die früher mit Hilfe von Filtern erledigt wurden. Dennoch gibt es einige Einstellungs- und vor allem Individualisierungsmöglichkeiten, die sich nur mit Filtern umsetzen lassen.

Grundsätzlich kann man sich das folgendermaßen vorstellen: Die Daten werden über den Google-Analytics-Tracking-Code erhoben und fließen dann durch die definierten Filter wie durch eine semipermeable Membran. Je nachdem, wie die Filter definiert wurden, unterscheiden sich die Daten in den Berichten voneinander. Durch die Filter können Daten individuell manipuliert werden.

Praxistipp:

Werden Daten durch Filter ausgeschlossen, sind sie für immer verloren, weil sie den Weg in die endgültige Verarbeitung auf den Google-Servern nicht schaffen. Legen Sie sich daher immer zunächst ein neues Profil an, wenn Sie Filter testen, um den Datenfluss der bereits erhobenen Daten nicht zu verlieren.

Klicken Sie innerhalb des Filter-Reiters zunächst auf den Button „neuer Filter“, um in die Bearbeitungsoberfläche eines Filters zu gelangen. Hier haben Sie die Möglichkeit, einen neuen Filter zu erstellen (Bild 7.17) oder einen vorhandenen – bereits definierten – noch einmal zu verwenden und auch für dieses Profil zu nutzen. Letztere Option ermöglicht die vielfache Anwendung desselben Filters in verschiedenen Profilen.

Bild 7.17 Filter hinzufügen

Sollten Sie bereits Filter angelegt haben, können Sie beim Klick auf das Kästchen vor „Vorhandenen Filter auf Profil anwenden“ eine Auswahl tätigen, welche der bereits existierenden Filter verwendet werden sollen. Diese Liste ergibt sich aus sämtlichen von Ihnen administrierten UA-Nummern.

Praxistipp:

Haben Sie bereits Filter erstellt und wollen diese auch in anderen Profilen nutzen, sollten Sie sie dort nur unverändert verwenden. Wird in einem in mehreren Profilen genutzten Filter eine Änderung vorgenommen, wirkt sich dies auf sämtliche Profile aus, in denen dieser Filter Verwendung findet. Erstellen Sie lieber einen neuen Filter, sofern Sie nicht ganz sicher sind, dass es keiner Änderung des Filters in den verschiedenen Profilen bedarf.

Beim Hinzufügen eines neuen Filters wird dem Filter zunächst ein Name gegeben. Dieser sollte wie immer in der Web-Analyse selbst erklärend sein, um im Nachhinein schnell urteilen zu können, welche Aufgaben er durchführt.

Im Anschluss wählen Sie, ob Sie einen vordefinierten oder einen benutzerdefinierten Filter erstellen wollen.

7.5.1 Vordefinierter Filter

Innerhalb der vordefinierten Filter haben Sie drei Pull-down-Menüs:

- Ausschließen/nur einschließen

- Zugriffe über die Domains/Zugriffe über IP-Adressen/Zugriffe auf Unterverzeichnisse

- Sind gleich/Beginnen mit/Enden mit/Enthält

7.5.1.1 Ausschließen/Einschließen

Ausschließen bedeutet, dass die Daten der weiteren von Ihnen definierten Bedingungen entsprechend ausgeschlossen werden. Sie werden also nicht mit erhoben und sind auch nicht in den Berichten verfügbar. Ausgeschlossene Daten werden nicht mitgetrackt und sind daher auch nicht reproduzierbar. Haben Sie etwas ausgeschlossen, das Sie später doch wieder eingeschlossen haben möchten, so sind diese Daten dann nicht mehr vorhanden. Seien Sie also vorsichtig, welche Daten Sie ausschließen und dass es nicht zu viele sind.

Ähnlich verhält es sich bei der Bedingung „nur einschließen“. Schließen Sie Daten ein, bedeutet dies, dass alle nicht eingeschlossenen Daten ausgeschlossen und damit unwiederbringlich verloren sind.

7.5.1.2 Zugriffe über Domains

Erstreckt sich Ihre Domain über beispielsweise zwei Domains und Sie tracken diese entsprechend der in Kapitel 6.4 beschriebenen Methode (Tracking von verschiedenen Domains), ist es möglicherweise interessant, jede Domain für sich zu betrachten. In diesem Fall können Sie durch die Bedingung „Nur einschließen“, „Zugriffe über eine Domain“ und die dritte Bedingung „sind gleich“ oder „enthält“ die gewünschte Domain einschließen (Bild 7.18). Alternativ können Sie natürlich auch eine der beiden Domains ausschließen, dementsprechend würde in diesem Profil dann ausschließlich die andere, übrig bleibende Domain dargestellt. Erfahrungsgemäß findet dieser Filter eher selten Verwendung.

Bild 7.18 Zugriffe über Domains

Geben Sie dafür in das Feld „Domain“ lediglich die Domain ein, die Sie aus- oder einzuschließen gedenken. Wenn Sie Groß- und Kleinschreibung unterscheiden wollen, können Sie dies mithilfe des entsprechenden Radio-Buttons auswählen. Idealerweise stellt dies aber keinen Unterschied dar, so dass der Button per Default bereits auf „Nein“ voreingestellt ist.

7.5.1.3 Zugriffe über IP-Adresse

Im Sinne akkuraterer Daten kann ich nur empfehlen, die eigene IP-Adresse auszuschließen (Bild 7.19) – insbesondere dann, wenn es sich um ein Unternehmen handelt, für das mehrere Mitarbeiter arbeiten. Eigene Mitarbeiter verhalten sich auf den eigenen Seiten meist anders als externe User. Die Aussagekraft der Berichte wird also erhöht, wenn Sie interne Nutzer, also die eigene IP-Adresse, ausschließen. Allerdings funktioniert der Ausschluss nur, wenn Sie über eine feste IP-Adresse oder eine IP-Adressen-Range verfügen.

Wenn Sie nun die eigene IP-Adresse ausschließen, bedeutet dies, dass Sie das Verhalten der eigenen Mitarbeiter und auch deren mögliche Umsätze nicht mehr im entsprechenden Profil finden werden. Daher kann es sinnvoll sein, ein zusätzliches Profil zu erstellen, in dem ausschließlich nur die eigene IP-Adresse erfasst wird. Dies geschieht durch die Auswahl der „Nur-einschließen“-Bedingung. Oder wissen Sie, welche Umsätze durch eigene Mitarbeiter zustande kommen?

Um eigene IP-Adressen ein- oder auszuschließen, geben Sie lediglich die entsprechenden IP-Adressen-Blöcke in die dafür vorgesehenen Felder ein – was sehr einfach ist, da eine IP-Adresse immer aus vier Nummernblöcken besteht. Es sei denn, es werden bereits IP-Adressen der Version 6 verwendet (IPv6). Diese haben eine andere Struktur und sehen beispielsweise wie folgt aus:

2001:0db8:85a3:08d3:1319:8a2e:0370:7344

Bild 7.19 IP-Adresse ausschließen

Ist dies der Fall, muss die Checkbox IPv6 markiert werden – dort haben Sie dann die Möglichkeit, die entsprechende Nummer einzugeben.

Information:

IPv6-Adressen werden bislang nur in sehr geringem Umfang genutzt. Der Hintergrund, weshalb es überhaupt weitere bzw. neue IP-Adressen gibt, ist, dass die Anzahl der alten frei verfügbaren IP-Adressen nicht mehr ausreichend ist bzw. es keine freien Adressen mehr gibt. Dies war bei der „Gründung“ des Internets nicht absehbar. Mit der neuen Version von IP-Adressen ist man deutlich flexibler und ein Limit sollte damit so schnell nicht erreicht werden. Derzeit besteht die Möglichkeit, beide Versionen parallel zu nutzen, so dass der Übergang von alt auf neu, der irgendwann komplett kommen wird, keine allzu großen Probleme verursacht.

Durch die Auswahl der dritten Bedingung können Sie die Definition noch verfeinern. In der Regel empfehle ich hier aber die „Sind-gleich“-Option.

Alle Zugriffe über diese IP-Adresse(n) werden dann im Profil, für das der Filter aktiv ist, nicht mitgetrackt – oder eben nur diese.

7.5.1.4 Zugriff auf Unterverzeichnisse

Besteht Ihre Website aus mehreren Unterverzeichnissen und Sie wollen diese in verschiedenen Profilen getrennt voneinander betrachten, ist dieser Filter sinnvoll. Angenommen, Sie betreiben eine Nachrichten-Website und haben die folgende URL-Struktur für die unterschiedlichen Themengebiete:

www.beispiel.de/sport/....
www.beispiel.de/finanzen/...
www.beispiel.de/lokales/...
www.beispiel.de/wetter/...

Für ein Profil, das nur /lokales/ betrachten soll, würden Sie diesen Filter auswählen, zusammen mit der Bedingung „Nur einschließen“. Tragen Sie in das Feld „Unterverzeichnis“ /lokales/ ein, kommt hier die dritte Bedingung zum Einsatz. Im obigen Beispiel beginnt die Verzeichnisstruktur immer mit der Hauptrubrik. In diesem Fall wäre die Bedingung „Beginnen mit“ sinnvoll, denn es kann ja durchaus sein, dass beispielsweise die Hauptrubrik /sport/ am Ende ein Unterverzeichnis besitzt, welches ebenfalls /lokales/ heißt. Dies würde man mittracken, wenn man bei der Bedingung nur „Enthält“ auswählt (Bild 7.20). Durch die „Beginnen-mit“-Auswahl werden nun sämtliche in diesem Verzeichnis anfallenden Daten erhoben, alle anderen hingegen nicht berücksichtigt. Dies könnten Sie für die anderen Themenbereiche mit jeweils individuellen Profilen wiederholen.

Sie können auch Unterverzeichnisgruppen bilden. Angenommen, Sie wollen die Rubriken /sport/, /finanzen/ und /wetter/ in einem Profil dargestellt haben, die Rubrik /lokales/ jedoch nicht. In diesem Fall genügt die Bedingung „Ausschließen“ und das entsprechende Verzeichnis /lokales/. Dann sind alle anderen Unterverzeichnisse automatisch mit eingeschlossen.

Bild 7.20 Unterverzeichnis ausschließen

7.5.2 Benutzerdefinierte Filter

Diese Art von Filter gibt Ihnen die Möglichkeit, vielfältige Individualisierungen der Daten vorzunehmen (Bild 7.21). Folgende Möglichkeiten stehen zur Wahl:

- Ausschließen
- Einschließen
- Kleinschreibung
- Großschreibung
- Suchen und Ersetzen
- Erweitert

Bild 7.21 Benutzerdefinierter Filter

Innerhalb dieser Auswahlmöglichkeiten gibt es wiederum 34 verschiedene Filterfelder, auf die diese Filter angewendet und verändert werden können (Tabelle 7.3).

Tabelle 7.3 Auswählbare Filterfelder

Inhalte und Zugriffe

Anforderungs-URI

Der Teil der URL, der nach dem Hostname angezeigt wird und damit auch per Default in den Content-Berichten dargestellt wird.

Seitentitel

Der Titel der jeweiligen Seite – dieser erscheint oben innerhalb des Browsers.

Kampagnen-Ziel-URL

Dies ist die Ziel-URL von geplanten Kampagnen.

Hostname

Zusammen mit der Anforderungs-URI ergibt sich die
URL – der Hostname ist die volle Domain.

Verweis

Dies ist ein externer Verweis oder auch Referrer – also ein Link, über den User von extern auf die eigene Seite gekommen sind.

Kampagne oder Anzeigengruppe

Kampagnenquelle

Bezeichnung der Traffic-Quelle, dies kann Google sein, aber auch eine andere Herkunftsquelle der User.

Kampagnenmedium

Dies bezeichnet das Medium, über das ein User auf die Seite kam, näher. Beispielsweise ist es organic, cpc, mail oder Ähnliches.

Kampagnenbegriff

Ein Begriff wird nur bei Suchmaschinen benötigt – hier werden die Suchbegriffe dargestellt.

Kampagnencode

Dient der Zuordnung für eine externe Tabelle – allerdings steht diese Funktion derzeit nicht in Google Analytics zur Verfügung.

Kampagnen-Verweis-Pfad

Dies ist der Referrer-Pfad, der der jeweiligen Kampagne hinterliegt, also die Ziel-URL einer Kampagne.

Kampagnenanzeigengruppe

Die Anzeigengruppe ist nur mit Daten befüllt, wenn das Analytics-Konto mit Google AdWords verknüpft ist.

Kampagnenname

Der Kampagnenname stellt den jeweiligen Namen der Kampagne dar – beispielsweise Sommerangebot, Schlussverkauf o. Ä.

Kampagnen-Content

Kampagnen-Content wird genutzt, um beispielsweise für Kampagnen A/B-Tests durchzuführen bzw. Kampagnen noch näher zu spezifizieren.

E-Commerce

E-Commerce-Transaktions-ID

Eine eindeutige ID, die einer Transaktion zugeordnet wird.

Region der E-Commerce-Transaktion

Region der durchgeführten Bestellung – die Information wird über die IP-Adresse des Users erhoben.

E-Commerce-Shop- oder Bestellstandort

Diese Information stellt dar, wenn der Kauf über jemand anderen vorbereitet wurde – Affiliation ist die dazugehörige Zeile innerhalb des E-Commerce-Tracking-Codes.

E-Commerce-Artikelcode

Ein Code für jedes Produkt, welcher bei der Bestellung übergeben wird – auch bekannt als SKU (Stock keeping unit).

Land der E-Commerce-Transaktion

Land der durchgeführten Bestellung – die Information wird über die IP-Adresse des Users erhoben.

Stadt der E-Commerce-Transaktion

Stadt der durchgeführten Bestellung – die Information wird über die IP-Adresse des Users erhoben.

E-Commerce-Artikelname

Der übergebene Name des gekauften Produkts.

E-Commerce-Artikelvariation

Kann derzeit über den E-Commerce-Code noch nicht übergeben werden.

Besucher

Browser des Besuchers

Benutzt Browser des Besuchers auf der Website, beispielsweise Internet Explorer, Chrome, Firefox, etc.

Betriebssystemplattform des Besuchers

Genutztes Betriebssystem des Besuchers während des Besuchs, beispielsweise Android, Windows, etc.

Besucher

Mobiler Besucher?

Beantwortet die Frage, ob der Besuch über ein mobiles Endgerät auf die Seite kam oder nicht.

Bildschirmauflösung des Besuchers

Stellt die Bildschirmauflösung der Besuche dar.

Java bei Besuchern aktiviert?

Beantwortet die Frage, ob Java bei den Besuchen aktiviert war oder nicht.

Verbindungsgeschwindigkeit des Besuchers

Stellt die Verbindungsgeschwindigkeit des Besuchs dar, kam ein Besuch über ein Modem oder über schnelle Leitungen?

Internetanbieter des Besuchers

Stellt den Internetanbieter dar – dies können beispielsweise die Deutsche Telekom, O2 oder Ähnliche sein.

Browserversion des Besuchers

In Verknüpfung mit den Browsern werden hier die jeweiligen Versionen der Browser dargestellt.

Betriebssystemversion des Besuchers

Stellt die Version des genutzten Betriebssystems dar.

Spracheinstellungen des Besuchers

Gibt die Spracheinstellung der User innerhalb des genutzten Browsers wieder.

Bildschirmfarben des Besuchers

Gibt die Farbtiefe an – diese Information wird vom genutzten Browser übergeben.

Flash-Version des Besuchers

Stellt die genutzte Flash-Version des Besuchs dar.

Besuchertyp

Unterscheidet die Besuche in neue oder wiederkehrende Besuche.

IP-Adresse des Besuchers

Nutzt die IP-Adresse des Users – dieses Feld ist ausschließlich bei Einschließen- und Ausschließen-Filtern verfügbar. Ansonsten kann die IP-Adresse aus Datenschutzgründen nicht weiter genutzt werden.

Standort

Geografisches Gebiet von Besuchern

Gibt das geografische Gebiet des Besuchers wider – beispielsweise Nordeuropa. Diese Information wird über die IP-Adresse des Besuchers erhoben.

Land des Besuchers

Stellt das Herkunftsland des Besuchs dar – diese Information wird über die IP-Adresse des Besuchers erhoben.

Stadt des Besuchers

Stellt die Stadt des Besuchs dar – diese Information wird über die IP-Adresse des Besuchers erhoben.

Kontinent des Besuchers

Stellt den Kontinent des Besuchs dar – diese Information wird über die IP-Adresse des Besuchers erhoben.

Region des Besuchers

Stellt die Region des Besuchs dar, beispielsweise Niedersachsen – diese Information wird über die IP-Adresse des Besuchers erhoben.

Ereignis

Ereigniskategorie

Stellt die Kategorien der genutzten Ereignisse dar.

Ereignis-Label

Stellt die bei den Ereignissen vorkommenden Label dar.

Ereignisaktion

Stellt die Aktionen der genutzten Ereignisse dar.

Andere

Benutzerdefiniertes Feld 1

Ein leeres, nicht benutztes Feld, welches genutzt werden kann, um Daten temporär zwischenzuspeichern, während Filter berechnet werden.

Benutzerdefiniertes Feld 2

Ein leeres, nicht benutztes Feld, welches genutzt werden kann, um Daten temporär zwischenzuspeichern, während Filter berechnet werden.

Benutzerdefiniert

Eine Variable, die genutzt werden kann, um User zu kennzeichnen und dann hierauf zu filtern.

7.5.2.1 Ausschließen

Ausschließen bedeutet, dass die Daten eines von Ihnen definierten Filterfelds ausgeschlossen werden.

Hier können aber auch Teilbereiche oder Unterverzeichnisse der Website, einzelne Quellen, Kampagnen oder bestimmte Nutzergruppen ausgeschlossen werden.

7.5.2.2 Einschließen

Einschließen ist das Gegenteil von Ausschließen – diese Aussage hört sich banal an, ist es im Sinne von Google Analytics aber nicht. Wenn Sie beispielsweise alle deutschen Besucher einschließen, bedeutet dies im Umkehrschluss, dass Sie alle anderen Länder ausschließen. Die Daten der nichtdeutschen User sind mit diesem Filter für dieses Profil unwiederbringlich verloren. Durch Einschließen-Filter wird die Datenbasis für dieses Profil meist deutlich eingeschränkt. Die Verwendung mehrerer Einschließen-Filter kann dazu führen, dass die Datenbasis so sehr verkleinert wird, dass keine aussagekräftigen Daten mehr zur Verfügung stehen. Dennoch ist es in vielen Fällen sinnvoll, einen Einschließen-Filter zu verwenden. Um beispielsweise alle deutschen Besucher einzuschließen, müssten Sie sonst alternativ mit einem Ausschließen-Filter arbeiten und alle Länder außer Deutschland ausschließen.

Einschließen-Filter ergeben zum Beispiel dann einen Sinn, wenn Sie detailliert ein komplettes Profil nur für die Besucher eines Landes oder einer Quelle oder eine Kampagne analysieren wollen. Angenommen, Sie verkaufen Blumen nur innerhalb Deutschlands. Dann ist es für Sie kaum von Interesse zu wissen, wie viele Besucher aus den angrenzenden Ländern auf Ihrer Website landen, weil Sie Ihre Ware nur innerhalb Deutschlands ausliefern. Sie könnten also einen Einschließen-Filter für Deutschland setzen, um mit diesen für Sie relevanteren Daten zu arbeiten.

Auch den oben bereits beschriebenen Filter „Nur Besuche auf ein Unterverzeichnis einschließen“ können Sie hier mit diesem Filter nachbilden.

7.5.2.3 Kleinschreibung/Großschreibung

Analytics unterscheidet nach Groß- und Kleinschreibung. So werden beispielsweise die Seiten
www.beispiel.de/Home.html
www.beispiel.de/home.html
als zwei unterschiedliche Seiten dargestellt. Auch können Sie bei der Benennung externer Kampagnen begangene Fehler (etwa wenn Sie sowohl „Schlussverkauf“ als auch „schlussverkauf“ als Kampagnennamen verwenden) ignorieren, indem Sie definieren, dass alles in Kleinschreibung dargestellt wird – unabhängig davon, wie die Daten in der Realität aussehen: ID=uzJzvgzsfTFkJ würde bei Aktivierung des Filters „Kleinschreibung“ automatisch umgewandelt zu id=uzjzvgzsftfkj.

7.5.2.4 Suchen und Ersetzen

Oftmals sehen die URLs sehr kryptisch aus und sind in den Berichten von Analytics schwer zu analysieren. Mit einem Suchen-und-Ersetzen-Filter können Sie ganze URLs oder Teile davon umbenennen (wenn dies nicht schon vorab geschehen ist; siehe Kapitel 6.2, Umbenennung von URLs). Angenommen, Sie betreiben eine Seite, auf der Flugreisen verkauft werden. Innerhalb der URLs wird jedes Mal das Datum der ausgewählten Reise übertragen. Hier ein fiktives Beispiel für einen Flug von Hamburg nach München am 05. 01. 2009:

www.beispiel.de/flugreise/ham/muc/05/01/2009/billig.html

Jede Anfrage eines anderen Abflughafens, eines anderen Zielflughafens und eines anderen Datums würde eine neue, individuelle URL erstellen. Hierdurch steigt die Gefahr, dass zu viele unterschiedliche URLs generiert werden und folglich weitere Seiten irgendwann in den (other) Ordner einfließen (siehe Kapitel 7.3.4, URL Suchparameter ausschließen). Des Weiteren sind diese vielen unterschiedlichen URLs sehr schlecht analysierbar, da Trends nur schwer erkennbar sind. Aus Sicht der Web-Analyse kann es also sinnvoll sein, die oben genannte URL anders – in aggregierter Form – darzustellen:

www.beispiel.de/flugreise/ham/muc/datum/billig.html oder
www.beispiel.de/flugreise/start/ziel/datum/billig.html

Mit Hilfe des Suchen-und-Ersetzen-Filters sowie regulärer Ausdrücke können Sie dies erreichen. Hier der entsprechende Filter für das erste Beispiel:

Filterfeld: Anforderungs-URI
Suchzeichenfolge: /[0-9]{2}/[0-9]{2}/[0-9]{4}/
Ersetzungszeichenfolge: datum

Für den Suchen-und-Ersetzen-Filter gibt es eine ganze Reihe möglicher, mehr oder weniger sinnvoller Filter. So könnten User aus München zu Besuchern aus Hamburg umgeschrieben werden (indem man nach dem Ort München sucht und diesen durch Hamburg ersetzt), um ein Beispiel für einen weniger sinnvollen Filter zu nennen.

7.5.2.5 Erweitert

Die Möglichkeiten des „Erweitert“-Filters sind unbegrenzt (Bild 7.22). Dieser Filter ist der komplexeste, gleichzeitig aber auch mächtigste aller Filter in Google Analytics. Hiermit können beliebige Elemente aus diversen Analytics-Datenquellen extrahiert und neu angeordnet werden.

Ein Beispiel: Sie betreiben eine E-Commerce-Website und verkaufen Schuhe. Jede durchgeführte Transaktion ist mit einer Transaktionsnummer versehen, die auch entsprechend in den E-Commerce-Berichten dargestellt wird. Zudem werden sämtliche Quellen angeführt, die Ihnen Besucher auf Ihrer Plattform bescheren. Per Default gibt es nun keinen fertigen Bericht, der eine Verknüpfung der Transaktionsnummer mit der Quelle herstellt. Mit einem erweiterten Filter können Sie diese in Google Analytics ja vorhandenen Daten allerdings Ihren Bedürfnissen anpassen.

Bild 7.22 Erweiterter Filter

Hierfür werden sowohl die Transaktionsnummer als auch die Quelle extrahiert und beispielsweise im Bericht „Transaktionen“ neu zusammengefügt und gemeinsam dargestellt: Hinter jeder Transaktions-ID würde dann in Klammern die entsprechende Quelle, über die die Transaktion zustande kam, stehen.

In Feld A und B legen Sie jeweils fest, was genau aus welcher Analytics-Datenquelle extrahiert werden soll. Die „Ausgabe in → Konstruktur“-Felder definieren, wohin diese extrahierten Daten fließen sollen und wie sie angeordnet werden. Hierfür verwendet man Konstruktoren, $A oder $B, die jeweils mit der dahinterstehenden Zahl die darzustellende Klammer definieren und den regulären Ausdruck in Feld A oder Feld B ansprechen. Die Zahl definiert, welche Klammer – die wievielte – in das Ausgabefeld fließen soll. In Bild 7.23 gibt es in den Feldern A und B jeweils nur eine Klammer; daher soll die erste Klammer angesprochen werden, was mit $A1 bzw. $B1 geschieht. Die Klammer um $B1 besagt lediglich, dass die transportierte Quelle des Besuchers im Bericht in Klammern dargestellt werden soll. Obiges Beispiel würde im Bericht „Transaktionen“ beispielsweise folgendermaßen dargestellt werden:

73467328764932 (google)

Zusätzlich können Sie entscheiden, ob die Felder A oder B erforderlich sind. Wenn das eine Feld auch ohne das andere den gewünschten Wert im Ausgabefeld darstellen kann, würde man hier „Nein“ ankreuzen.

Bild 7.23 Beispiel eines erweiterten Filters

Im obigen Beispiel wird das Ausgabefeld überschrieben. Allerdings wird in diesem Fall der dort bereits stehende Wert genommen und mit einem anderen ergänzt. In der Regel ist diese Option aktiviert, denn schließlich wollen Sie ja genau diese Ausgabe verändern.

Sollten Sie komplexere Filter planen, stellt Google Analytics zwei benutzerdefinierte Felder zur Verfügung („Benutzerdefiniertes Feld 1“ und „Benutzerdefiniertes Feld 2“), die als Zwischenspeicher dienen. Zudem können Sie von Ihnen konstruierte Berichte in einen per Default nicht genutzten Bericht laufen lassen, der „Benutzerdefiniert“ heißt. So bleiben sämtliche bereits vorhandenen Berichte unverändert.

Werden auf ein Profil mehrere Filter angewendet, kann die Reihenfolge der Filter eine wichtige Rolle spielen, da die Filter nacheinander von Analytics durchlaufen werden. Schließen Sie beispielsweise in einem ersten Filter Daten aus, die im zweiten Filter verwendet werden, kann das Filtersystem nicht funktionieren, weil die Daten für den zweiten Filter nicht mehr zur Verfügung stehen. Sie können daher die Filterreihenfolge ändern, um einen logischen Ablauf herzustellen (Bild 7.24).

Bild 7.24 Filterreihenfolge

7.5.3 Die wichtigsten Filter

Für sämtliche hier aufgeführten Filter empfehle ich, zum Testen ein neues Profil zu erstellen, um Ihre bereits erhobenen Daten nicht durch eventuelle Fehler in den Filtern zu gefährden.

Es gibt Unmengen möglicher Filter und vorstellbarer Kombinationen. Dies ist stark von Ihren jeweiligen Businessbedürfnissen abhängig. Dennoch stelle ich hier drei Filter vor, die meiner Erfahrung nach oft Verwendung finden.

7.5.3.1 AdWords-Kampagnen einschließen

Für viele Unternehmen stellen die Werbeausgaben für AdWords den größten Ausgabenblock der Online-Marketing-Maßnahmen dar. Es kann also sinnvoll sein, ein zusätzliches Extra-Profil anzulegen, das nur Besucher darstellt, die über AdWords auf Ihre Seiten gekommen sind. Sämtliche Berichte beinhalten dann ausschließlich Daten dieser User.

Die Darstellung der Zahlen erfordert zwei Filter:

- Alle Besucher einschließen, die über Google kommen (Bild 7.25)

- Alle Besucher einschließen, die über CPC-Kampagnen kommen (Bild 7.26)

Die Reihenfolge der beiden Einschließen-Filter wäre in diesem Fall auch umkehrbar.

Bild 7.25 Google-Traffic einschließen

Bild 7.26 CPC-Traffic einschließen

Praxistipp:

Wenn Sie als Kampagnenmedium nicht „cpc“, sondern „organic“ nehmen, hätten Sie ausschließlich den organischen Traffic getrackt, der über Google kam – also Ihren SEO-Traffic. Wenn Sie nun nicht nur an Google, sondern auch an Bing und Yahoo und Ask interessiert sind, können Sie dies ebenfalls filtern. Geben Sie hier

bei „Kampagnenquelle“ lediglich „google|bing|yahoo|ask“ ein. Sie erhalten in den Berichten dieses Profils ausschließlich Daten von Besuchen, die über nicht bezahlte Suchergebnisse auf Ihre Seiten kamen.

7.5.3.2 Domain vor URI schreiben

Per Default stellt Google Analytics in Seitenberichten lediglich die URI dar (siehe Kapitel 4.1.2, URI). Sollte Ihre Website nun aber aus verschiedenen Domains oder Subdomains bestehen, ergibt es einen Sinn, sich diese mit anzeigen zu lassen, sonst können Sie nicht erkennen, zu welcher Domain die URIs gehören.

Für dieses Vorhaben benötigen Sie einen erweiterten Filter, der sowohl die Anforderungs-URI extrahiert (die per Default dargestellte) als auch den dazugehörigen Hostname (die entsprechende Domain). Weil die Seitenberichte in Google Analytics auf der Anforderungs-URI beruhen, muss die Ausgabe der beiden extrahierten Elemente wiederum in demselben Feld (Anforderungs-URI) erfolgen und den bisherigen Wert überschreiben (Bild 7.27). Durch diesen Filter wird beispielsweise die bisher dargestellte URI

/sport/artikel/fussball/hsv/deutscher_meister
zusammen mit der dazugehörigen (Sub-)Domain folgendermaßen angezeigt:

sport.beispiel.de/sport/artikel/fussball/hsv/deutscher_meister

Bild 7.27 Domain vor URI schreiben

7.5.3.3 Include Hostname gegen Codediebstahl

Theoretisch kann ein bösartiger Mensch den Google-Analytics-Tracking-Code aus Ihrem Quelltext herauskopieren und auf anderen Seiten einbauen. Damit würden Ihre Statistiken dauerhaft verfälscht sein, da Sie die falsch eingelaufenen Daten im Nachhinein nicht mehr ändern können. Aus diesem Grund kann es sinnvoll sein, einen Einschließen-Filter für ein Profil zu erzeugen, in dem Sie ausschließlich Ihren eigenen Hostname einschließen. Egal, wo dann Ihr Analytics-Tracking-Code noch eingebaut ist – diese Daten tauchen in den Berichten dieses Profils nicht auf (Bild 7.28).

Bild 7.28 Include-Hostname-Filter

Ich empfehle jedoch, zusätzlich mindestens ein Profil zu behalten, in dem dieser Filter keine Anwendung findet, damit Sie im Zweifelsfall kontrollieren können, von welchen unterschiedlichen Hostnamen Zahlen in Ihr Analytics-Konto einlaufen. In der Regel sind dies interne Testumgebungen Ihrer IT-Abteilung.

Für diesen Filter benötigen Sie lediglich Ihre Hostnamen – je nachdem, wie viele unterschiedliche Hostnamen Sie in ein Profil einfließen lassen wollen.

7.5.3.4 Google Referrer auswerten

In Kapitel 4.1.6 habe ich bereits beschrieben, wie der Google Referrer aussehen kann:

http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=timo%20aden&source=web&cd=1&ved=0CDIQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.timoaden.de%2F&ei=Eyt3T_XACcnHtAbOj53OBA&usg=AFQjCNEwvtzDPF5eeFxmIO_TLfL1juMuyQ

Der die Suchposition übertragende Parameter ist hier cd=1. Der Klick innerhalb der Suchergebnisse hat also auf den ersten Link stattgefunden. Nun liegt natürlich der Wunsch nahe, vor jedem Suchbegriff, über den User auf Ihre Seite kamen, die Position dahinter vorzufinden. Für obiges Beispiel mit dem Suchbegriff „timo aden“ also etwa
timo aden (Position: 1)

Dies ist mit Hilfe von Analytics-Filtern möglich. Erstellen Sie hierfür zunächst ein neues Profil, weil Sie ja die bisherigen Daten nicht verändern wollen. Das neue Profil sollte sich natürlich auf die gleiche Domain beziehen. Wie dies funktioniert, erfahren Sie in Kapitel 7.1. Um die Suchergebnisposition nach dem Suchbegriff anzuzeigen, benötigen Sie drei nachgelagerte Filter. Der erste Filter schließt das Medium Organic ein – also die organischen (nicht bezahlten) Suchergebnisse von Suchmaschinen. Da der Referrer ausschließlich für Google funktioniert, müssen Sie zusätzlich Google als Quelle einschließen. Dies ist dann der zweite Filter (im Grunde ist es egal, ob Sie zunächst Google und dann Organic einschließen oder eben erst Organic und dann Google). Wichtig ist der dritte Filter. Dieser erfüllt die eigentliche Funktion, nimmt den Suchbegriff, der über die Variable q= übertragen wird, und zieht aus dem Referrer die Variable cd sowie die dahinterstehende Position. Diese beiden Felder müssen dann so zusammengefügt werden, dass zunächst der eingegebene Suchbegriff erscheint und danach die entsprechende Position des Suchbegriffs in Klammern geschrieben wird. Dies geschieht über einen erweiterten Filter.

Hier nun alle drei Filter:

- Organischen Traffic einschließen (Bild 7.29)

Bild 7.29 Organischen Traffic einschließen

- Google-Traffic einschließen (Bild 7.30)

Bild 7.30 Google einschließen

- Suchposition hinter das Keyword schreiben (Bild 7.31)

Bild 7.31 Suchposition und Suchbegriff kombinieren

Die Daten fließen nun in den benutzerdefinierten Bericht „Besucher → Benutzerdefiniert“.

Das Ergebnis sieht aus, wie in Bild 7.32 dargestellt.

Bild 7.32 Suchbegriff und Suchposition im Bericht

Information:

Es gibt jedoch einen Nachteil bei der Auswertung der Suchergebnisse. Wenn ich beispielsweise nach dem Suchbegriff „fussball hamburg“ suche, erscheinen zunächst die Business-Listings und erst dann die herkömmlichen Suchergebnisse. Die Business-Listings werden als Suchpositionen mitgezählt. Der Link zur HSV-Homepage entspricht also der Suchposition 13 – und diese würde durch die oben präsentierten Filter auch in Analytics dargestellt (Bild 7.33).

Hinzu kommt noch, dass der Anteil der (not provided) Suchbegriffe recht hoch sein kann, da der Anteil der User, die im mit einem Google-Account eingeloggten Zustand die Google-Suche benutzen, unter Umständen recht hoch sein mag. Hierzu wurde und wird noch detaillierter eingegangen (siehe Kapitel 13.5.2).

Bild 7.33 Suchpositionen innerhalb der Suchergebnisseite

Information:

Durch die SSL-Verschlüsselung der organischen Suchergebnisse von Google in eingeloggtem Zustand werden die Referrer nicht mehr übergeben. Dies hat zur Folge, dass sämtliche Besucher, die innerhalb eines Browsers bei Googlemail, Google+ oder einem anderen Google-Produkt eingeloggt sind, bei ihren Google-Suchen keine Referrer-Informationen mehr übergeben. Diese User werden zwar von Analytics noch als Google Organic User identifiziert und eingestuft, die Information der benutzten Suchbegriffe geht hingegen verloren. Stattdessen wird (not provided) als Suchbegriff dargestellt. Demzufolge funktioniert der hier aufgeführte Filter auch nur bei nicht eingeloggten Usern – überprüfen Sie also vorher, wie viele User über das Keyword (not provided) auf Ihre Seiten kommen und ob dieses zusätzliche Profil dann überhaupt sinnvoll für Sie ist.

7.6 Nutzer

Über den Reiter „Nutzer“ (Bild 7.34) können weitere Nutzer Zugriff auf Ihr Google-Analytics-Konto oder einzelne Profile bekommen. Grundsätzlich gibt es die Unterscheidung zwischen „Kontoadministrator“ oder „Nutzer“. Letzterer hat lediglich View-Rechte und kann keinerlei Einstellungen im Backend von Analytics vornehmen, sondern nur innerhalb der Berichtsoberfläche navigieren.

Bild 7.34 Zugriffsmanager

Ein Kontoadministrator hat automatisch Zugriff auf alle im Konto enthaltenen Profile und kann dort auch Änderungen vornehmen, wie z. B. an Zielen, Filtern usw.

Wird „Nutzer“ ausgewählt, sind Änderungen an den Einstellungen nicht möglich. Es können lediglich vom Kontoadministrator vorab ausgewählte Profile angesehen werden.

Innerhalb eines Profils sind keine weiteren Einschränkungen bezüglich der Definition von Zugriffsrechten auf Berichte möglich. In einigen Fällen soll der Zugriff über die möglichen Rechte hinaus eingegrenzt werden, wenn beispielsweise ein externer Dienstleister die E-Commerce-Berichte nicht sehen soll. Dann bietet es sich an, ein weiteres Profil zu erstellen und dort die Daten durch die entsprechenden Profileinstellungen und Filter so zu manipulieren, dass die sensiblen Daten nicht angezeigt werden.

Bei Eingabe der E-Mail-Adresse bedarf es eines Google-Kontos, wie es in Kapitel 5.1.1 (Anmelden) bereits beschrieben wurde.

Sie haben innerhalb der Oberfläche die Möglichkeit, nicht nur die Rolle des Nutzers zu definieren, sondern auch die Auswahlmöglichkeit, einen völlig neuen Nutzer anzulegen oder alternativ einem bereits vorhandenen Nutzer Zugriff auf dieses Profil zu geben. Bei der Neuanlage eines Nutzers bedarf es lediglich der Eingabe der E-Mail-Adresse, bei der Auswahl eines vorhandenen Nutzers wählen Sie aus einer Liste den entsprechenden Nutzer aus.

Praxistipp:

Wenn Sie Usern mit einer @googlemail.com-E-Mail-Adresse Zugriff geben wollen, funktioniert dies nicht. Nehmen Sie stattdessen den Teil links vom @-Symbol und fügen Sie @gmail.com an, wird der User seinen Zugriff bekommen. Dies liegt an der rechtlichen Situation in Deutschland: Der von Google angebotene E-Mail-Dienst Gmail heißt hierzulande Googlemail. Sie können zwar Zugriff auf eine @googlemail-Adresse gewähren, doch wird sich der User damit nicht anmelden können (es sei denn, er gibt statt @googlemail @gmail an). Diese Situation basiert auf einem Rechtsstreit bezüglich der Verwendung des Namens. Im April 2012 haben sich die beiden streitenden Parteien außergerichtlich geeinigt, so dass theoretisch nun der Mailservice auch in Deutschland offiziell Gmail heißen könnte – wann und ob eine komplette Umstellung geplant ist, steht noch nicht fest.

Teil III: Arbeiten mit der Benutzeroberfläche

Erfahrungsgemäß gibt es fast immer Optimierungen, die man bei der Implementierung oder in den Einstellungen der Benutzeroberfläche vornehmen kann. Ich kenne viele Analytics-Konten, die überhaupt nicht individualisiert oder in denen die Business-Anforderungen nur unzureichend dargestellt waren. Viele Kunden hatten Analytics bereits gut implementiert, doch ergaben sich während der Zusammenarbeit mit Kunden und in Gesprächen mit diversen Abteilungen immer weitere Verbesserungen. Eine Implementierung ist nie wirklich beendet – die Durchführung der Web-Analyse ebenfalls nicht.

In diesem Teil stelle ich nach erfolgreicher Implementierung und Individualisierung die Arbeit mit der Benutzeroberfläche vor. Es gibt viele Funktionen, die dem Web-Analysten das Leben und den Umgang mit seinem Tool erleichtern. Zudem sind einige Analytics-Funktionen etwas versteckt angelegt und die Vorteile nicht auf den ersten Blick ersichtlich.

Unter anderem werden folgende Fragestellungen beantwortet:

- Wie lassen sich die Daten auf unterschiedliche Art und Weise aufbereiten?

- Wie können Daten mit Hilfe von Filtern den individuellen Fragestellungen angepasst werden?

- Welche unterschiedlichen Darstellungsvarianten gibt es?

- Wie exportiert man Daten?

- Wie funktioniert die fünfdimensionale Darstellung?

- Wie wird die Segmentierung genutzt?

- Wie können Daten individuell gefiltert und eingegrenzt werden?

8 Benutzeroberfläche

8.1 Grundlagen der Benutzeroberfläche

Nach dem Einloggen und der Auswahl des gewünschten Profils landet man zunächst in der Besucherübersicht der Standardberichte.

Die Benutzeroberfläche ist in ein horizontales und ein vertikales Navigationsmenü unterteilt. Innerhalb des horizontalen Menüs gibt es folgende Auswahlmöglichkeiten, die die linke Navigationsleiste entsprechend beeinflussen:

- Auswahl der Property bzw. des Profils

- Über das Pull-down-Menü auf der linken Seite können Sie jederzeit zu einem anderen Konto, auf das Sie Zugriff haben, oder zu einem anderen Profil wechseln. Bei Zugriff auf sehr viele Konten/Profile ist das Suchfeld sehr hilfreich. Bei einem Wechsel wird die bereits getätigte Auswahl aus dem Kalender und dem Bericht beibehalten – so können Profile besser und schneller miteinander verglichen werden.

- Startseite

- Hierunter verbergen sich auf der linken Seite die Berichte:
–Echtzeit
–Radar-Ereignisse
–Dashboards

- Standardberichte

- Dieser Menüpunkt umfasst die meisten Berichte, die auf der linken Seite in folgende Rubriken unterteilt sind:
–Besucher
–Werbung
–Besucherquellen
–Content
–Conversions

- Benutzerdefinierte Berichte

- Unter diesem Menüpunkt befinden sich sämtliche selbst erstellten benutzerdefinierten Berichte.

- Verwaltung

- Dieser Punkt wurde in den vorigen Kapiteln bereits ausgiebig behandelt.

- Hilfe

- Dieser Menüpunkt öffnet ein neues Fenster, welches direkt in das Google-Analytics-Hilfecenter führt. Hier findet man zu diversen Themen erste Hilfestellungen.

Innerhalb der einzelnen Standardberichte gibt es einige Funktionen, die immer wieder vorkommen – im Folgenden werden diese Möglichkeiten aufgeführt und näher beschrieben. Gelegentlich sind es etwas versteckte Features, die die Arbeit mit Analytics jedoch deutlich vereinfachen können. Einige Basisfunktionen sind auch dabei – Sie werden feststellen, welche vielfältigen Möglichkeiten Sie innerhalb der unterschiedlichen Berichte haben ...

8.2 Kalender

Der Kalender ist sicher eine der am häufigsten genutzten Funktionen in Analytics. Per Default ist der Zeitraum eines Monats bis zum Vortag eingestellt.

Bild 8.1 Kalender

Über das Pull-down-Menü kann der Zeitraum für Standardzeiträume ausgewählt werden. Hier stehen

Heute
Gestern
Letzte Woche
Letzter Monat
zur Verfügung.

Sie können sich jedoch auch innerhalb des Kalenders die zu betrachtenden Zeiträume selbst zusammenstellen.

Tagesansicht

Durch Klick auf einen Tag und anschließend auf „Übernehmen“ werden alle Daten in den Berichten automatisch angepasst.

Mehrtagesansicht

Klicken Sie auf zwei unterschiedliche Tage, wird der Zeitraum zwischen diesen ausgewählten Tagen als Betrachtungszeitraum genommen. Er kann von Wochen-, Monats- oder Jahresgrenzen unabhängig sein.

Wochenansicht

Natürlich können Sie über die Mehrtagesansicht eine Woche auswählen. Wählen Sie hierfür lediglich einen beliebigen Montag und den dazu passenden Sonntag der gewünschten Woche aus. Sie entscheiden also selber, welche Woche ausgewählt werden soll.

Monatsansicht

Wollen Sie einen Monat betrachten, klicken Sie einfach auf den Monatsnamen. Dieser wird dann entsprechend ausgewählt. Bei einem laufenden Monat erfolgt die Auswahl vom Monatsersten bis zum aktuellen Tag.

Jahresansicht

Die Jahresansicht ist am schnellsten darstellbar, wenn man in die Zeitraumfelder die entsprechenden Daten manuell eingibt. Alternativ können Sie natürlich auch die Monate zurückblättern und sowohl das Anfangsdatum als auch das Enddatum markieren – ebenso wie bei der Mehrtagesansicht.

Praxistipp:

Die über den GATC generierten Daten fließen in der Regel in deutlich weniger als einer Stunde in die entsprechenden Berichte ein. Aus diesem Grund kann eine tagesaktuelle Betrachtung der Daten bereits interessant sein. Weil nach der Anmeldung per Default der aktuelle Tag nicht berücksichtigt ist, muss dies manuell eingestellt werden. Um den aktuellen Tag darzustellen, wählen Sie diesen also im Kalender aus. So können Sie die aktuelle Entwicklung direkt verfolgen. Am unteren rechten Bildrand sehen Sie, zu welcher Uhrzeit der Bericht erstellt wurde – hierüber erhalten Sie jederzeit Auskunft darüber, wie aktuell die Daten sind.

Bei sehr großen Datenmengen kann es allerdings durchaus vorkommen, dass sich beispielsweise die dargestellten Daten des Vormittags noch leicht ändern. Richtig liegen Sie in den meisten Fällen, wenn Sie den Vortag betrachten. Diese Daten sind dann in der Regel vollständig eingelaufen und verarbeitet.

Wenn Sie Live-Daten benötigen, stehen Ihnen die Live-Berichte zur Verfügung – hierzu später mehr.

Eine sehr praktische Funktion innerhalb des Kalenders ist die Vergleichsfunktion „Mit bisherigen Daten vergleichen“ (Bild 8.2). Klicken Sie diese an, wird der bereits ausgewählte Zeitraum mit der identischen Zeitspanne davor verglichen. Ist eine Woche ausgewählt, wird diese mit der Vorwoche verglichen, ein Tag wird mit dem Vortag verglichen. Natürlich können Sie auch beliebige Vergleichszeiträume auswählen, indem Sie durch Anklicken eines Start- und eines Enddatums einen neuen Zeitraum definieren.

Bild 8.2 Kalender – Vergleich

Der große Vorteil dieser Funktion: Sobald Sie auf „Übernehmen“ klicken, werden sämtliche Daten innerhalb der Berichte angepasst und mit dem Vergleichszeitraum verglichen. Die automatische Darstellung der prozentualen Veränderungen hilft Ihnen, sehr schnell zu erkennen, in welche Richtung sich bestimmte Metriken entwickeln.

Diese Darstellung vermittelt Ihnen direkte Erkenntnisse, aus denen Sie Handlungen ableiten können.

Praxistipp:

Analytics garantiert eine Speicherung der Daten von mindestens 25 Monaten. Dies ermöglicht eine Zweijahresbetrachtung und somit einen Vergleich zweier Jahre. Seien Sie sich bei der Analyse sehr langer Zeiträume darüber im Klaren, dass die Vergleichbarkeit immer weiter nachlässt. Innerhalb von zwei Jahren steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Besucher sich einen neuen Computer gekauft, die Cookies gelöscht oder einen neuen Browser installiert haben. All dies sorgt für inakkurate Daten, die Vergleichsmöglichkeiten erschweren. Einige Berichte werden davon weniger betroffen sein als andere. Dennoch sollten Sie dieses Wissen im Hinterkopf bewahren.

Information:

Die erhobenen Daten werden mindestens 25 Monate gespeichert. Seit dem Launch von Google Analytics im November 2005 – seit deutlich mehr als 25 Monaten also – sind allerdings meines Wissens noch keine Daten gelöscht worden. Es ist also davon auszugehen, dass der Speicherungszeitraum deutlich länger ist.

8.3 Erweiterte Segmente

Neben vielen der in diesem Kapitel beschriebenen Anpassungs- und Individualisierungsmöglichkeiten von Daten oder Datenvisualisierungen ist die erweiterte Segmentierung sicherlich die mächtigste. Anders als die Veränderung der Daten durch Filter auf Profilebene besteht mit der erweiterten Segmentierung die Möglichkeit, Daten auch retrospektiv zu verändern und somit für historische Zeiträume Analysen für bestimmte Segmente vorzunehmen.

Im Herbst 2008 wurde die erweiterte Segmentierung eingeführt, die eine Manipulation der Daten in extrem individueller Form gestattet. Nahezu sämtliche Berichte lassen sich mit bereits fertigen oder eigens erstellten Segmenten verknüpfen. Sie können vielfältige Analysen durchführen, indem Sie verschiedene User-Segmente direkt und spontan in den Bericht, den Sie gerade lesen, einblenden. Insofern besteht die Möglichkeit, dieses Segment mit der Gesamtzahl der Besuche zu vergleichen.

Praxistipp:

In folgenden Berichten steht die erweiterte Segmentierung nicht zur Verfügung.

Besucherquellen

Suchmaschinen

Suchanfragen

Zielseiten

Geografische Zusammenfassung

Conversions

Ziele

Trichter Visualisierung

Die erweiterte Segmentierung bietet die Möglichkeit, auch historische Daten zu betrachten. Je nach ausgewähltem Betrachtungszeitraum werden bei der Auswahl eines Segments sämtliche je über den entsprechenden Analytics-Tracking-Code erhobenen Daten berücksichtigt und zusätzlich zu den allgemeinen Daten als Segment dargestellt.

Folgende Segmente sind bereits vordefiniert:

- Alle Besuche
Die Default-Ansicht in allen Berichten

- Neue Besucher
Besucher, die Ihre Website noch nie besuchten; siehe Kapitel 4.2.1.9 (Neu und Wiederkehrend) für weitere Informationen

- Wiederkehrende Besucher
Besuche, die Ihre Website zuvor mindestens einmal besuchten; siehe Kapitel 4.2.1.9 (Neu und Wiederkehrend) für weitere Informationen

- Bezahlte Suchzugriffe
Besuche, die über eine bezahlte CPC-Kampagne auf Ihre Website kamen

- Nicht bezahlte Suchzugriffe
Besuche, die über die nichtbezahlten Ergebnisse einer Suchmaschine auf Ihrer Website landeten

- Suchzugriffe
Besuche, die die interne Suche im Laufe der Session nutzten

- Direkte Zugriffe
Besuche, die per Direkteingabe der URL in die Adresszeile des Browsers bzw. über die Bookmark-Funktion des Browsers auf die Website gelangten

- Durch Verweis zustande gekommene Zugriffe
Besuche, die über einen externen Link (Referrer) auf Ihre Website kamen

- Besuche mit Conversions
Besuche, die innerhalb der Session ein definiertes Ziel erreichten

- Besuche mit Transaktionen
Besuche, die innerhalb der Session eine E-Commerce-Transaktion durchführten

- Zugriffe über Mobilgeräte
Besuche, die über ein mobiles Telefon auf Ihre Website zugriffen

- Besuche ohne Absprünge
Besuche, die mehr als eine Seite betrachtet haben und nicht direkt wieder ausgestiegen sind

Diese Segmente können in nahezu jedem Bericht angewendet werden, was über den Button in der oberen grauen Navigationszeile geschieht. Es öffnet sich ein Dialogfenster, das sowohl die Standardsegmente als auch die benutzerdefinierten Segmente anzeigt (Bild 8.3).

Bild 8.3 Erweiterte Segmente – Anwendung

Per Default werden alle Besuche angezeigt. Zusätzlich können drei weitere Segmente ausgewählt werden, so dass sich maximal vier Segmente gleichzeitig darstellen lassen. „Alle Besuche“ kann allerdings auch deaktiviert werden, so dass Sie sich Daten für vier unterschiedliche Segmente gleichzeitig anzeigen lassen können. Die Zahlen in allen angezeigten Berichten werden dann mit den Segmenten entsprechend dargestellt (Bild 8.4 auf Seite 268).

Hierbei werden nicht nur die Zahlen angepasst, sondern auch die Grafiken. Somit kann der Trendverlauf verschiedener Segmente in einer Darstellung angezeigt werden.

Richtig interessant und flexibel wird es durch die individuelle Gestaltung eigener Segmente. Klicken Sie hierfür auf den Button „Erweiterte Segmente“ und dort unten rechts auf „+ Neues benutzerdefiniertes Segment erstellen“. Hier haben Sie die Möglichkeit, ähnlich wie bei den benutzerdefinierten Berichten, aus verschiedenen Dimensionen und Messdaten Kennziffern und Metriken auszuwählen.

Bild 8.4 Erweiterte Segmente – Anwendung 2

In den beiden folgenden Tabellen finden Sie eine Auflistung sämtlicher Dimensionen und Messdaten.

Dimensionen

Beschreibung

Angliederung

Entspricht dem E-Commerce-Feld „Affiliation“

Anzahl der Besuche

Häufigkeit, wie oft Nutzer Ihre Site aufgerufen haben

Anzeigenfläche

Unterscheidung der Anzeige nach oben, rechts oder nicht festgelegt

Anzeigengruppe

Name der Anzeigengruppen (AdWords)

Anzeigeninhalt

Die erste Zeile des Textes Ihrer AdWords-Anzeige

Ausstiegsseite

Auflistung der Seiten, von denen User Ihren Webauftritt verlassen haben

Benutzerdefinierte Variable (Schlüssel 1–5)

In den entsprechenden benutzerdefinierten Variablen angegebener Schlüsselname

Benutzerdefinierte Variable (Wert 1–5)

In den entsprechenden benutzerdefinierten Variablen angegebener Wert

Benutzerdefinierter Wert

In der setVar-Variable angegebener Wert

Besuche bis zur Transaktion

Anzahl der Besuche, die die User vornehmen, ehe sie sich zu einer Transaktion entschließen

Besuchertyp

Unterscheidung zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern

Besuchsdauer

Durchschnittliche Verweildauer der Besuche

Betriebssystem

Betriebssystem, das die User benutzten, während sie Ihre Website besuchten

Betriebssystemversion

Betriebssystemversion, das die User benutzten, während sie Ihre Website besuchten

Bildschirmfarben

Anzahl der Bildschirmfarben, die Ihre User auf ihren Rechnern anzeigen lassen können

Browser

Browser, die User benutzt haben, um auf Ihre Website zu gelangen

Browser-Version

Browser-Versionen, die User benutzt haben, um auf Ihre Website zu gelangen

Datum des Besuchs (JJJMMTT)

Datum des Besuchs

Domain

Domain der Internetanbieter, über die User auf Ihre Website kamen

Ereignis-Label

Auflistung der Labels der von Ihnen definierten Ereignisse

Ereignisaktion

Die Aktionen der von Ihnen definierten Ereignisse

Ereigniskategorie

Die Kategorien der von Ihnen definierten Ereignisse

Flash-Version

Flash-Version der User auf ihrem Rechner, während sie Ihre Website besuchten

Hostname

In der Regel ist der Hostname die Domain Ihrer Website; vielleicht gibt es aber auch noch andere Hostnamen, von wo aus man Ihre Website betrachtet hat.

Internetanbieter

Über welchen Provider haben sich die Besucher Ihrer Website auf Ihrer Seite eingewählt

Java-Support

Java-Unterstützung bei Usern installiert oder nicht

Kampagne

Name der Kampagne(n)

Keyword

Bezahlte und nicht bezahlte Suchbegriffe, über die User auf Ihre Seite kamen

Kontinent

Kontinent, aus dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Land/Gebiet

Land/Gebiet, aus dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Medium

Medium, über das User auf Ihre Seite kamen; kann beispielsweise eine CPC-Kampagne oder ein Verweis oder eine Direkteingabe gewesen sein.

Mobil

Gibt an, ob User über ein mobiles Endgerät kamen oder nicht

Optimierte Keywords

Verfeinerte Suchbegriffe der internen Suche

Anzeigenposition

Exakte Position von AdWords-Anzeigen rechts neben Suchergebnissen

Produkt

Namen der Produkte, die über Ihre Website verkauft wurden

Produkt-Artikelposition (SKU)

Produktcodes, die über Ihre Website verkauft wurden

Produktkategorie

Kategorie der Produkte, über die Sie über Ihre Website Umsatz generiert haben

Quelle

Domain, über die User auf Ihre Seite kamen

Region

Region, aus der Ihre Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Seite

Der Name bzw. die URI jeder einzelnen Webseite

Seitenauflösung

Größe der Bildschirmauflösung, die die User an Ihren Rechnern zur Verfügung haben

Seitentiefe

Anzahl der von Nutzern während eines Besuchs betrachteten Seiten

Seitentitel

Der Seitentitel ist der sogenannte Page Title jeder Webseite

Site Search-Kategorie

Verwendete Kategorie der internen Suche

Site Search-Status

Unterscheidet Besuche, die die interne Suche genutzt haben, gegenüber den Besuchen ohne interne Suche.

Sprache

Spracheinstellung der Browser von Nutzern

Stadt

Stadt, aus der der Nutzer entsprechend seiner IP-Adresse kommt

Uhrzeit (Stunde)

Stunden des Tages

Subkontinentale Region

Subkontinent, aus dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Suchbegriff

Die bei der internen Suche eingegebenen Suchbegriffe

Tage bis zur Transaktion

Anzahl der Tage zwischen Käufen der Nutzer und den zugehörigen Kampagnen

Tage seit dem letzten Besuch

Anzahl der vergangenen Tage, seit Nutzer das letzte Mal auf Ihrer Site waren

Verbindungsgeschwindigkeit

Verbindungsgeschwindigkeit, mit der User online waren, während sie Ihre Website besucht haben

Verweispfad

Die URI der verweisenden Website

Zielseite

Landing Pages; die Seiten, auf denen Ihre Besuche als Erstes gelandet sind

Messdaten

Beschreibung

Abschlüsse für Ziel

Anzahl der Erfüllung aller definierten Ziele

Abschlüsse für Ziel (gilt für Ziel 1–20)

Anzahl der Abschlüsse für das jeweilige Ziel

Absprünge

Anzahl der Besucher, die die Website bereits auf der Einstiegsseite wieder verlassen haben

AdSense-Seitenimpressionen

Anzahl der Seitenaufrufe mit AdSense-Anzeigen

AdSense-Umsatz

Gesamtumsatz, der über AdSense generiert wurde

Angezeigte AdSense-Anzeigen

Anzahl der eingeblendeten AdSense-Anzeigen

Angezeigte AdSense-Anzeigenblöcke

Anzahl der eingeblendeten AdSense-Anzeigenblöcke; diese können jeweils mehrere Anzeigen enthalten.

Anzahl der Anzeigenansichten, die von AdSense, aber nicht von Analytics erfasst wurden

Die Bezeichnung ist recht selbsterklärend

Anzahl der Anzeigenblock-Ansichten, die von AdSense, aber nicht von Analytics erfasst wurden

Die Bezeichnung ist recht selbsterklärend

Anzahl der Klicks auf Anzeigen, die von AdSense, aber nicht von Analytics erfasst wurden

Die Bezeichnung ist recht selbsterklärend

Anzahl der Seitenaufrufe, die von AdSense, aber nicht von Analytics erfasst wurden

Die Bezeichnung ist recht selbsterklärend

Aufgerufene AdSense-Anzeigen

Anzahl der eingeblendeten AdSense-Anzeigen

Ausstiege

Anzahl der Ausstiege der Website – Betrachtung nur bei einzelnen Seiten oder Seitengruppen sinnvoll

Besuche

Anzahl der Sessions, die durch die Besucher generiert wurden

Besuche mit Ereignis

Sessions die mindestens ein definiertes Ereignis durchgeführt haben

Besuche mit Suche

Anzahl der Besuche, die die interne Suche genutzt haben

Besuchsdauer

Verweildauer auf einer Seite oder Seitengruppe

Besuchszeit auf Seite

Verweildauer auf einer Seite oder Seitengruppe

Eindeutige Käufe

Gesamtanzahl der Aufrufe eines Produkts während einer Transaktion

Eindeutige Seitenaufrufe

Die Anzahl der Besuche die eine Seite während eines Besuchs mindestens einmal aufgerufen haben

Einstiege

Anzahl der Einstiege auf die Website – Betrachtung nur bei einzelnen Seiten oder Seitengruppen sinnvoll

Ereignisse gesamt

Häufigkeit des Ereignisses bzw. der Ereignisse

Ereigniswert

Gesamtwert des betrachteten Ereignisses, errechnet aus Ereigniswert, multipliziert mit der Anzahl der Ereignisse

Menge

Anzahl der verkauften Artikel des Produkts oder der Produktgruppe

Neue Zugriffe

Anzahl der erstmaligen Besuche

Produktumsatz

Gesamtumsatz des Produkts ohne Steuern und Versandkosten

Seitenaufrufe

Anzahl der Page Impressions

Starts für Ziel

Gesamtzahl der Starts für alle Ziele

Start von Ziel 1 (gilt für Ziel 1–20)

Anzahl der Starts von Ziel 1

Steuer

Gesamtbetrag, den Kunden für die Steuern bezahlt haben

Suchausstiege

Anzahl der internen Suchen, die vor Verlassen der Website durchgeführt wurden

Suchtiefe

Anzahl der Suchergebnisseiten nach Nutzung der internen Suche

Summe einmaliger Suchen

Anzahl durchgeführter interner Suchen nach unterschiedlichen Suchbegriffen

Transaktionen

Gesamtzahl der E-Commerce-Transaktionen

Treffer

Umsatz

Gesamtumsatz inklusive Steuern und Versandkosten

Umsatz durch Anzeigenimpressionen und Klicks, die von AdSense, aber nicht von Analytics erfasst wurden

Die Bezeichnung ist recht selbsterklärend

Verfeinerungen der Suche

Anzahl erneuter interner Suchen, im Anschluss an eine bereits durchgeführte interne Suche

Versand

Gesamtbetrag, den Kunden für die Frachtkosten bezahlt haben

Zeit nach Suche

Verweildauer auf der Site von Beginn der Nutzung der internen Suche bis zum Ende der Session oder der Durchführung einer neuen Suche

Wert für Ziel

(gilt für Ziel 1–20)

Gesamtwert für ein bestimmtes definiertes Ziel

Zielwert

Gesamtwert der erfüllten Ziele

Angenommen, Sie sind daran interessiert zu wissen, wie viele Besuche länger als 10 Sekunden auf Ihrer Website verweilen. Mit den erweiterten Segmenten ist dies einfach möglich, anwendbar auf fast alle Berichte und vergangenheitsbezogen.

In der Bearbeitungsoberfläche der erweiterten Segmente entscheiden Sie zunächst, ob Sie das folgende auszuwählende Element ein- oder ausschließen wollen. Wählen Sie dann innerhalb der Liste des anschließenden Pull-down-Menüs die Kennziffer „Besuchsdauer“. Statt die Liste manuell durchzugehen, können Sie in das obere Suchfeld auch die ersten Buchstaben eingeben – die Liste wird dann automatisch kleiner, in Abhängigkeit der von Ihnen eingegebenen Buchstaben. Sollten Sie mit einer Kennziffer einmal nichts anfangen können, findet erhalten Sie durch einen Klick auf das Fragezeichen eine kurze Erklärung. Für den Fall des Messens der Besuche, die länger als 10 Sekunden auf der Website geblieben sind, wird also die Besuchsdauer benötigt. Diese stellt die durchschnittliche Verweildauer auf der Website dar. Rechts neben der Auswahl gibt es ein Pull-down-Menü mit Bedingungen und ein leeres Feld.

Die Bedingung bestimmt die Verknüpfungsmethode mit dem nachfolgenden Wert. Folgende Auswahl ist als Bedingung möglich:

- Entspricht genau
- Entsprechende RegExp
- Beginnt mit
- Endet mit
- Enthält
- Ist gleich
- Weniger als
- Größer als

Sie merken bereits, dass hierüber fast sämtliche denkbaren Berechnungen durchführbar sind. Für das Beispiel benötigen wir die Bedingung „Größer“, denn wir wollen wissen, wie viele Besuche 10 Sekunden oder länger auf der Website waren. Nun fehlt nur noch der einzutragende Wert – 9 Sekunden. In diesem Fall sind es 9 Sekunden, da wir als Bedingung „größer als“ ausgewählt haben und die kleinste Einheit Sekunden ist. Insofern beginnt „größer als 9“ mit 10.

Nachdem Sie nun dem erstellten Segment noch einen Namen gegeben haben, über den Sie es später wiederfinden können, ist es sinnvoll zu testen, ob das Segment überhaupt vernünftige Zahlen liefert. Klicken Sie hierfür auf „Segment testen“ oder auf „Vorschau des Segments anzeigen“ und Sie erhalten direkt in der Benutzeroberfläche die berechneten Zahlen angezeigt. Es bedarf einer erneuten Überprüfung der Bedingung oder des Werts, wenn überall Nullen angezeigt werden. Sind Sie zufrieden, speichern Sie das Segment unter „Segment speichern“ ab.

Praxistipp:

Wie bei den benutzerdefinierten Berichten sind die erweiterten Segmente Login-bezogen, d. h., mit der E-Mail-Adresse und dem von Ihnen benutzten Passwort haben Sie die Möglichkeit, Segmente zu erstellen. Ein anderer User mit einem anderen Login hat per Default keinen Zugriff auf die von Ihnen erstellten erweiterten Segmente. Haben Sie mit Ihrem Login jedoch Zugriff auf mehrere Analytics-Konten, können die von Ihnen erstellten erweiterten Segmente auf jedes dieser Konten und die darin enthaltenen Profile angewendet werden.

Auf der Ebene der Verwaltung der Segmente haben Sie, ebenso wie bei den benutzerdefinierten Berichten, die Möglichkeit, neue Segmente zu erstellen oder erstellte Segmente zu kopieren, zu löschen oder aber sie anderen Nutzern zur weiteren Verwendung zur Verfügung zu stellen. Letzteres geschieht über den Link „Teilen“. Es wird dann ein Link erstellt, den Sie hier herauskopieren und an andere Analytics-Nutzer schicken können. Diese haben dann die Möglichkeit, das von Ihnen erstellte Segment über deren Login für deren Analytics-Konten und -Profile zu nutzen.

Oberhalb des „Segment speichern“-Buttons befindet sich noch der Link „Mehr Optionen“. Wenn man hier drauf klickt, erscheinen zwei Optionen, für welche Profile das erstellte Segment zur Verfügung stehen soll. Per Default ist hier der Radio-Button „Alle Profile“ ausgewählt, durch Aktivierung des unteren Radio-Buttons können separat einzelne Profile ausgewählt werden.

Das von Ihnen erstellte Segment befindet sich nun in der Liste der erweiterten Segmente und kann von jetzt an auf fast alle Berichte angewendet werden.

In vielen Fällen gibt es unterschiedliche User-Gruppen mit ähnlichen Merkmalen, die sich auf Ihrer Website herumtreiben. Mit Hilfe der erweiterten Segmentierung können Sie entsprechend den Verhaltensweisen Ihrer Besuche unterschiedliche Cluster bilden. Angenommen, Sie betreiben eine reine Content-Website und wollen die Besucher in vier unterschiedliche Gruppen aufteilen:

- Fehlgeleitete User
- Low Interest User
- Medium Interest User
- High Involvement User

Für die fehlgeleiteten User gibt es bereits eine Kennziffer, die in nahezu jedem Bericht auftaucht – die Absprünge bzw. die Absprungrate (Kapitel 4.2.1.7). Dies sind Besuche, die mit dem Inhalt Ihrer Website offensichtlich nichts anzufangen wussten und Letztere direkt nach dem ersten Seitenaufruf wieder verließen. Für eine bessere Vergleichbarkeit können die fehlgeleiteten User aber beispielsweise folgendermaßen definiert werden:

- Weniger als 10 Sekunden auf der Website
- Neue Besucher
- Weniger als ein Seitenaufruf

Dieses Segment kann in den erweiterten Segmenten dann wie in Bild 8.5 aussehen.

Low Interest User werden beispielsweise wie folgt definiert:

- Besuchsdauer 10–20 Sekunden

- 1–3 Seitenaufrufe

- In den letzten 5 Tagen nicht auf der Website gewesen

Hier kann die Spanne von 10–20 Sekunden über eine logische Und-Verknüpfung erfolgen. Wenn die Besuchsdauer größer oder gleich 10 Sekunden mit der Und-Bedingung kleiner oder gleich 20 Sekunden ist, ergibt dies eine Spanne von 10–20 Sekunden. Ebenso verhält es sich bei den Seitenzugriffen. Bild 8.6 zeigt die Low Interest User als erweitertes Segment.

Bild 8.5 Erweiterte Segmente – fehlgeleitete User

Bild 8.6 Erweiterte Segmente – Low Interest User

Medium Interest Users können bei Bedarf so definiert werden:

- Besuchsdauer 20–30 Sekunden

- 4–8 Seitenaufrufe

- Spätestens vor 5 Tagen auf der Website gewesen, frühestens vor 2 Tagen

Als erweitertes Segment sieht diese Definition wie in Bild 8.7 aus:

Bild 8.7 Erweiterte Segmente – Medium Interest User

Die High Involvement Users werden hier fiktiv definiert:

- Besuchsdauer länger als 30 Sekunden

- Mehr als 8 Seitenaufrufe

- Maximal 1 Tag seit dem letzten Besuch vergangen

Bild 8.8 zeigt, wie diese Definition innerhalb der erweiterten Segmente dargestellt werden kann.

Bild 8.8 Erweiterte Segmente – High Involvement User

Sie können diese User-Gruppen beliebig verfeinern oder individuelle Aspekte mit einfließen lassen. Auch Ziel- oder Umsatzwerte kann man berücksichtigen.

Ein weiteres und letztes Beispiel, um zu zeigen, wofür sich die erweiterten Segmente gut nutzen lassen, ist die Analyse des Erfolgs von Zielseiten. Setzen Sie beispielsweise eine Bedingung, die besagt, dass die Besuche über eine bestimmte Landing Page auf Ihre Website gekommen sein müssen. Diese Bedingung können Sie dann auf jeden weiteren Bericht anwenden und exakt analysieren, wie erfolgreich diese Landing Page im Vergleich zu allen anderen Besuchen ist (oder denen, die gerade nicht über diese Zielseite kamen).

Angenommen, die Zielseite heißt www.beispiel.de/kampagne. Wählen Sie innerhalb der erweiterten Segmente die Kennziffer „Zielseite“ aus der Liste aus. Als Bedingung wird „Entspricht genau“ als Übereinstimmungstyp ausgewählt und in das freie Feld /kampagne eingegeben. Durch dieses Segment werden nun ausschließlich jene User angezeigt, die über diese Zielseite Ihre Site betreten haben.

Es können je nach Bedarf weitere Elemente eingefügt werden, wie beispielsweise die Bedingung, dass es neue Besucher sein müssen oder dass eine bestimmte Kampagne oder Quelle Voraussetzung ist.

Bezug nehmend auf die Änderungen und neuen Features, die in den letzten Monaten und Jahren hinzugefügt wurden, haben sich auch die Segmentierungsmöglichkeiten erweitert. Denn auch für die von Ihnen definierten Ereignisse können nun ebenso erweiterte Segmente erstellt werden wie für die von Ihnen definierten benutzerdefinierten Variablen. Es gibt unzählige Kombinationsmöglichkeiten und vielfältige Fragestellungen, die mit Hilfe der erweiterten Segmente beantwortet werden können. Nutzen Sie Ihre Kreativität und probieren Sie verschiedene Konstellationen einfach aus.

Ein weiteres Beispiel möchte ich Ihnen noch nennen. Die Analyse, wie viele Zugriffe über die nicht bezahlten Suchergebnisse von Google generiert werden, ist nicht schwer. Hierfür schauen Sie einfach in den Bericht „→ Zugriffsquellen → Quellen → Suche → Organisch“. Dies ist interessant. Noch interessanter allerdings ist es, wenn Sie nun innerhalb eines Berichts sehen können, wie sich das Verhältnis aller Besuche zu denen von Google Organic verhält. Gehen Sie dazu beispielsweise in den Bericht „Conversions → Ziele → Übersicht“ und aktivieren Sie dort entweder das Segment „Nicht bezahlte Suchbegriffe“ (dieses schließt sämtliche Suchmaschinen ein) oder ein vorher von Ihnen erstelltes Segment, welches ausschließlich den organischen Traffic von Google beinhaltet.

In Bild 8.9 erkennt man sehr deutlich, dass nach jedem neuen Blog-Post die Besuche stark steigen, diese aber nicht über Google, sondern über andere Quellen auf meine Seite kommen. Die über die Google-Suche kommen, bleiben hingegen eher konstant. Seltsam.

Bild 8.9 Erweiterte Segmente

Darüber möchte ich jetzt mehr wissen. Wie hat sich dies im gesamten Jahr 2011 entwickelt? Ich deaktiviere aus den erweiterten Segmenten das Segment „Alle Besuche“ und betrachte nun nur jene, die über die Google-Suche kamen. Als Zeitraum wähle ich das gesamte Jahr 2011 aus. Für eine bessere Erkennbarkeit ändere ich die Grafik in Darstellung nach Monaten (Bild 8.10). Ich erkenne einen leichten Trend nach oben, der allerdings nicht wirklich relevant ist.

Bild 8.10 Besuche über Google Organic

Automatisch stellt sich aber die nächste Frage nach dem Vergleich zum Vorjahr 2010. Ich öffne also den Kalender und aktiviere den Vergleichszeitraum. Durch die Einblendung der zweiten Linie erkenne ich direkt, dass 2011 aus SEO-Sicht nicht wirklich besser war als 2010 (Bild 8.11). Es kamen weniger Besucher über die nicht bezahlten Suchergebnisse bei Google als 2010 – nun liegt es an mir herauszufinden, woran dies liegt (die Antwort habe ich bereits – denn die Anzahl der Posts war in 2011 leider etwas niedriger als in 2010 – so einfach ist die Antwort aber nicht immer ;-)

Bild 8.11 Besuche über Google Organic im Zeitvergleich

Die erweiterten Segmente sind eine der besten Möglichkeiten, tiefer in die Daten zu gehen und eine echte Analyse durchzuführen. Ohne die Verwendung von erweiterten Segmenten ist eine wirklich gute und intensive Web-Analyse nur schwer möglich!

8.4 Seiten-/Gruppenansicht

Wie in Kapitel 6.10 beschrieben, besteht durch das Hinzufügen einer weiteren Zeile innerhalb des Google-Analytics-Tracking-Codes die Möglichkeit, unterschiedliche, aber thematisch zusammenpassende Seiten aggregiert und damit als Seitengruppe darzustellen. Dies ist beispielsweise sinnvoll, um Seiten mit ähnlichen Inhalten, die aber in unterschiedlichen Rubriken angezeigt werden, zusammengefasst zu analysieren. Ebenso können Sie Autoren, die Artikel für unterschiedliche Rubriken schreiben, auswerten oder Produkdetailseiten, die in unterschiedlichen Kategorien verfügbar sind, aggregieren. Eine sehr mächtige Funktion!

Innerhalb der Berichte des Content-Berichte-Blocks haben Sie eine zusätzliche Schaltfläche – die Seitengruppe. Wenn die entsprechenden Einstellungen in der Administrationsoberfläche vorgenommen wurden, können Sie die unterschiedlichen Seitengruppen über das Pull-down-Menü auswählen.

Diese Funktionalität existiert bei den folgenden Berichten:

Content

Alle Seiten

Zielseiten

Ausstiegsseiten

8.5 Anpassen

In Kapitel 15 wird ausführlich auf die benutzerdefinierten Berichte eingegangen – hier können individuelle Berichte mit Dimensionen und Metriken je nach Bedarf zusammengestellt werden.

Es gibt bereits eine ganze Menge sinnvoller fertiger Berichte. Manchmal möchte man aber basierend auf einem der vorhandenen Berichte einige Änderungen oder Anpassungen vornehmen. Um nicht den Großteil eines bereits fertigen Berichts innerhalb der benutzerdefinierten Berichte komplett nachbauen zu müssen, besteht in vielen Berichten die Möglichkeit, das Grundgerüst eines Berichts zu nehmen und hierauf aufzusetzen und diesen gemäß seinen Wünschen zu ändern.

In den folgenden Berichten gibt es den Button „Anpassen“ in der oberen Menüzeile – hierüber gelangen Sie direkt in die benutzerdefinierten Berichte und können dort den Bericht entsprechend anpassen und weiterbearbeiten.

Besucher

Demografische Merkmale

Sprache

Benutzerdefinierte Variablen

Benutzerdefiniert

Verhalten

Neu und Wiederkehrend

Technologie

Browser und Betriebssystem

Werbenetzwerk

Besucher

Soziale Netzwerke

Interesse

Interaktion

Seiten

Mobil

Übersicht

Werbung

AdWords

Kampagnen

Keywords

Passende Suchanfragen

Tagesabschnitte

Ziel-URLs

Placements

Keyword-Positionen

TV-Anzeigen

Besucherquellen

Suchmaschinenoptimierung

Suchanfragen

Zielseiten

Geografische Zusammenfassung

Content

Website-Content

Aufschlüsselung nach Content

Ausstiegsseiten

Site Search

Nutzung

Suchbegriffe

Seiten

Ereignisse

Häufigste Ereignisse

Seiten

AdSense

AdSense-Seiten

AdSense-Verweis-URLs

Conversions

Ziele

Ziel-URLs

Zielpfad umkehren

E-Commerce

Produktleistung

Verkaufsleistung

Transaktion

8.6 E-Mail

In einem Unternehmen ist nicht jeder in der Lage, sich intensiv mit der Web-Analyse auseinanderzusetzen. Insbesondere in größeren Unternehmen haben Abteilungsleiter oder Geschäftsführer schlichtweg keine Zeit, sich durch die Analytics-Navigation zu klicken. Zudem ist auch nicht jeder an einer tiefgreifenden Datenanalyse interessiert, sondern will lediglich die wichtigsten, für ihn relevanten Kennziffern regelmäßig erhalten.

Wenn es nun innerhalb des Unternehmens keinen Web-Analysten gibt, der die Zahlen regelmäßig aufbereitet und die gewonnenen Erkenntnisse präsentiert, gibt es die Möglichkeit, per E-Mail auf dem Laufenden gehalten zu werden.

Bild 8.13 E-Mail-Button

In Analytics können diverse Berichte automatisiert in regelmäßigen Abständen an verschiedene Empfängerkreise versendet werden. Dies ist eine außerordentlich bequeme Möglichkeit, Personen in den Web-Analyse-Prozess mit einzubeziehen, die keinen direkten Zugang zu diesem Tool haben oder einfach keine Lust, sich näher mit dem Tool zu beschäftigen.

Bild 8.14 E-Mail-Funktion

In jedem Bereich (inklusive des Dashboards) gibt es im oberen Bereich, direkt neben der Export-Funktion, einen E-Mail-Button (zum Zeitpunkt des Schreibens ist dieser noch mit dem Zusatz „beta“ versehen). Ein Klick darauf führt direkt zur Administrationsoberfläche der E-Mail-Sende-Funktion.

Innerhalb dieser Oberfläche geben Sie zunächst die E-Mail-Adresse des oder der Empfänger und eine passende Betreffzeile (sofern Ihnen der Default-Betreff nicht gefällt) ein. Im Anschluss bestimmen Sie, in welchem Format der Bericht versendet werden soll – die Auswahl ist hier die gleiche wie auch bei der eben schon beschriebenen Export-Funktion. Zusätzlich haben Sie nun aber noch die Möglichkeit, die Häufigkeit zu definieren.

Angenommen, Sie analysieren die verschiedenen Berichte und stoßen auf eine interessante Stelle, die Sie sofort einem Kollegen zeigen wollen. In diesem Fall können Sie diesen Bericht per E-Mail gleich an den Kollegen senden. Geben Sie hierfür lediglich die E-Mail-Adresse des Empfängers ein – sofern Sie einen Bericht an mehrere Adressaten senden wollen, fügen Sie diese kommagetrennt ein. Bei der Auswahl der Häufigkeit wählen Sie „einmal“ aus – mit einem Klick auf den Button „Senden“ wird der Report in diesem Moment an den oder die Empfänger geschickt. Es werden keine weiteren Mail-Programme oder dergleichen benötigt.

Mit dieser Funktion vermeiden Sie lästiges Zwischenspeichern und Einfügen in eine Mail.

Wenn Sie interessante Kennziffern gefunden haben, die regelmäßig versendet werden sollen (oder Ihr Vorgesetzter wöchentlich die gleichen Berichte anfordert), können diese auch automatisiert versendet werden. Ändern Sie hierfür lediglich die Auswahl der Häufigkeit zur Bestimmung der Sendefrequenz. Sie haben die Auswahl zwischen:

- Täglich (jeden Morgen – eine genaue Versendeuhrzeit ist nicht bestimmbar)

- Wöchentlich (Sie können im Anschluss an die Auswahl bestimmen, an welchem Tag der Bericht versendet werden soll)

- Monatlich (Sie können im Anschluss den Tag des Monats bestimmen, an dem der Bericht versendet werden soll)

- Vierteljährlich (am Ersten eines Quartalbeginns)

Mit einem Klick auf die Wörter „Erweiterte Optionen“ können Sie zudem noch definieren, wie lange das Versenden der Berichte aktiv sein soll. Sie haben hier die Auswahl zwischen einem Monat und zwölf Monaten.

Wenn Sie nun einige E-Mail-Empfänger eingerichtet haben, kann es durchaus sein, dass einem der Überblick verloren geht, wer wann für wie lange welche Berichte erhält. Hierfür gibt es innerhalb der Verwaltung auf Profil-Ebene die Möglichkeit, sich einen Überblick zu verschaffen. Nach dem Klick auf Verwaltung sehen Sie unter dem Reiter „Profile“ und dem unteren Reiter „Bestände“ den Punkt „Geplante E-Mails“. Hier sehen Sie nun sämtliche Betreffzeilen aufgeführt – also alle regelmäßig geplanten Berichte –, zudem auch die Versendehäufigkeit, die Empfänger und das Start- und Enddatum.

Information:

Weil die Mail-Berichte von den Google-Servern in den USA verschickt werden, erhalten die Empfänger in Deutschland diese in der Regel am späten Nachmittag. Leider ist die Einstellung des Empfangs nach Uhrzeit nicht möglich.

Die E-Mail-Funktion ist eine sehr einfache und sinnvolle Funktion, die dazu dient, bestimmten Leuten wichtige Informationen regelmäßig zukommen zu lassen und dafür zu sorgen, dass das gesamte Unternehmen in den Web-Analyse-Prozess mit eingebunden werden kann.

8.7 Export

Jeder Bericht innerhalb von Analytics bietet die Möglichkeit, Daten zu exportieren. Dies ist sinnvoll, wenn Sie beispielsweise Daten intern weiterbearbeiten, um:

- eigene Dashboards zu bauen;

- interne Daten mit den Analytics-Daten zu verknüpfen;

- die Analytics-Daten individuell aufzubereiten;

- eigene Präsentationen mit Ihrem Firmenlogo zu erstellen;

- die Daten mit internen Zielen zu verknüpfen und einen Soll/Ist-Abgleich herzustellen (Zielerfüllungsgrad).

In der Zeile oberhalb des Trendgraphs sehen Sie den Export-Button. In der Regel finden Sie hier vier Formate für den Datenexport:

- CSV
- TSV
- TSV für Excel
- PDF

Das PDF-Format (Portable Document Format) übernimmt den angezeigten Bericht eins zu eins, ohne jedoch die Navigation oder irgendwelche Einstellungsmöglichkeiten mit zu übernehmen. Die Darstellung ist für Präsentationen über einen Beamer oder das Weiterleiten gut geeignet.

Das Format CSV (Comma Separated Value) exportiert die Daten in kommagetrennter Form nach Excel. Innerhalb von Excel können die Daten weiterbearbeitet werden. Dieses Datenformat lässt sich auch von den meisten anderen gängigen Tabellenkalkulationsprogrammen oder Texteditoren bearbeiten.

Praxistipp:

Innerhalb von Excel werden die exportierten Daten kommagetrennt dargestellt. Um die Zahlen in verschiedene Spalten zu trennen, wählen Sie den Befehl Daten → Text in Spalten. Folgen Sie dort dem Bedienungsmenü, um eine spaltengetrennte Darstellung zu erlangen.

TSV (Tabulator Separated Value) ist ein Format, das die Werte durch Tabulatoren getrennt darstellt. In der Regel können Sie diese Daten auch mit gängigen Tabellenkalkulationsprogrammen oder Texteditoren darstellen.

Per Default können immer nur 500 Zeilen des Reports exportiert werden – wenn Sie nun aber sehr lange Berichte mit deutlich mehr Zeilen haben, können Sie die Daten in 500er Paketen exportieren und diese dann in Excel zusammenfügen. Dieses Vorgehen kann bei vielen Tausend Zeilen jedoch etwas umständlich sein. Hierfür gibt es die Möglichkeit, sämtliche Zeilen auf einmal zu exportieren.

Gehen Sie in den Bericht, den Sie mit über 500 Zeilen exportieren möchten, und stellen Sie ihn so ein, dass Sie 500 Zeilen sehen können. Die URL ändert sich dann dahingehend, dass folgender Teil am Ende der URL dargestellt wird:

%3Fexplorer-table.rowStart%3D0%26explorer-table.rowCount%3D500/

Dieser Teil der URL stellt dar, welche Zeilen angezeigt werden. In diesem Fall von 0 bis 500 (erkennbar an D0 und D500). Wenn Sie nun beispielsweise 2000 Zeilen exportieren möchten, so ändern Sie einfach das hintere Limit:

%3Fexplorer-table.rowStart%3D0%26explorer-table.rowCount%3D2000/

Bestätigen Sie diese URL einmal mit Return. An der Darstellung innerhalb des Berichts ändert sich nichts. Wenn Sie nun jedoch den Bericht exportieren, so erhalten Sie alle 2000 Zeilen. Die Höhe der Zahl ist egal – Sie können mit diesem Workaround beliebig viele Daten exportieren. Jedoch funktioniert dies nur für das CSV-Format – bei anderen Formaten gibt es derzeit keinen funktionierenden Workaround.

8.8 Zum Dashboard hinzufügen

Bei jedem Bericht innerhalb von Google Analytics haben Sie die Möglichkeit, diesen einem Ihrer Dashboards hinzuzufügen. Wie die Dashboards im Speziellen eingerichtet und individualisiert werden können, erfahren Sie in Kapitel 9.1.

Durch Klick innerhalb eines Berichts auf „Zum Dashboard hinzufügen“ erscheint folgendes Overlay (Bild 8.16).

Bild 8.16 Dashboard hinzufügen

Innerhalb des Overlay wählen Sie eines der Ihnen zugeordneten Dashboards aus oder erstellen ein neues Dashboard. Es werden dann zwei Vorschläge gemacht, welche Widgets hinzugefügt werden können – wählen Sie hier entsprechend. Nach der Bestätigung gelangen Sie direkt in das entsprechende Dashboard, wo Sie dann weitere Einstellungen an den Widgets oder am Dashboard vornehmen können.

8.9 Verschiedene Graphdarstellungen

Per Default stellt der Trendgraph die Besuche dar. Besuche sind das Äquivalent von Zugriffen oder Sessions, allerdings nur eine von vielen interessanten Metriken, deren Trend man verfolgen sollte. Abhängig davon, welcher Bericht gerade betrachtet wird, kann sich die Anzahl der Darstellungsmöglichkeiten ändern. Bild 8.17 zeigt ein Beispiel für die Auswahl mehrerer Kennziffern, die sich als Trendgraph darstellen lassen.

Bild 8.17 Trendgraph-Kennziffern

Die Betrachtung einzelner Kennziffern allein kann bereits Erkenntnisse liefern. Wirkliche Ableitungen zu Handlungen lassen sich allerdings erst aus der Beziehung und dem Vergleich verschiedener Daten herstellen. Wenn beispielsweise die Zahl der Besuche steigt, weil mehr Geld in Marketing-Maßnahmen investiert wurde, kann dies eine gute Nachricht sein. Der Marketing-Manager kann diesen Anstieg als Erfolg kommunizieren. Was aber, wenn zwar die Zahl der Besuche gestiegen ist, gleichzeitig aber auch die Absprungrate? Ist das dann immer noch ein Erfolg? Oder wurde eventuell viel Geld für Besuche ausgegeben, die dem Business keinen Erfolg brachten? Stieg der Umsatz oder die Conversion-Rate in ähnlichem Maß wie die Besuchszahlen? Einzelne Kennziffern sollten immer in Bezug zu anderen Metriken gesetzt werden. Nur so lässt sich erkennen, ob sich Effekte nachhaltig auswirken.

Analytics bietet in der Trendgrafik die Möglichkeit, zwei verschiedene Messdaten miteinander zu vergleichen und diese übersichtlich in einer Grafik zu analysieren (Bild 8.18). So erkennen Sie schnell, ob der Anstieg der einen Kennziffer den Anstieg anderer Kennziffern verursacht hat. Wählen Sie hierzu den Link „Messwert auswählen“ aus – aus der sich öffnenden Box können Sie nun eine weitere Metrik auswählen. Die Inhalte der Box passen sich immer automatisch an – abhängig davon, in welchem Bericht Sie sich gerade befinden. Sollte die Liste sehr lang sein, können Sie durch die Eingabe eines Suchbegriffs vermutlich schneller fündig werden.

Bild 8.18 Graphdarstellung: zwei Messdaten

Beim Vergleich zweier Messdaten werden beide Trendlinien übereinandergelegt. Diese beziehen sich auf unterschiedliche Maßeinheiten und sind deswegen eigentlich nicht vergleichbar. Damit sich dennoch eine sinnvolle Darstellung ergibt, muss die Skalierung angepasst werden. Um dies zu lösen, beziehen sich beide Linien auf unterschiedliche y-Achsen. Die dunkelblaue Linie orientiert sich an der links abgebildeten y-Achse, die hellblaue Linie an der rechten.

Mit Hilfe der Darstellung zweier Metriken im Vergleich zueinander besteht die Möglichkeit, vielerlei unterschiedliche Fragestellungen zu beantworten und visuell sinnvoll darzustellen. Diese Darstellungsweisen können für jeden Bericht, in dem sich ein Trendgraph befindet, durchgeführt werden. So erhalten Sie tiefgreifende und detaillierte Erkenntnisse – bis auf Mikro-Level Ebene.

8.10 Trendgraphänderung

Sie werden festgestellt haben, dass der Trendgraph im oberen Bereich der meisten Berichte ein wesentlicher Bestandteil von Analytics ist. Web-Analyse beschäftigt sich in vielen Fällen mit der Auswertung und Interpretation von Trends. Der Trendgraph ist daher von essenzieller Bedeutung und gibt zudem einen schnellen Überblick über die aktuelle Entwicklung.

Sollten Sie nun einen sehr langen Zeitraum ausgewählt haben (beispielsweise ein Jahr), verliert der Trendgraph aufgrund der Default-Einstellung seine Wirkung. Die Darstellung eines Jahres auf Tagesbasis ist nicht sinnvoll und führt zu einer nicht nutzbaren Ansicht.

Bild 8.19 Kalender – Tagesverlauf

Daher gibt es rechts oberhalb des Trendgraphs Einstellungsmöglichkeiten, um die Darstellung zu ändern:

- Ansicht auf Stundenbasis
- Ansicht auf Tagesbasis
- Ansicht auf Wochenbasis
- Ansicht auf Monatsbasis

Die Ansicht auf Tagesbasis bietet sich bei kurzen Zeiträumen an. Sind diese länger als ein Monat, wird die Darstellung aber bereits unübersichtlich. Die Wochenbasisansicht empfiehlt sich für die Trenddarstellung beispielsweise von Quartalen.

Bild 8.20 Kalender – Wochenverlauf

Bild 8.21 Kalender – Monatsverlauf

Die Ansicht auf Monatsbasis (Bild 8.21) eignet sich für die längerfristige Betrachtung von Trends; beispielsweise innerhalb eines Jahres.

Die Ansicht auf Stundenbasis steht nicht bei sämtlichen Berichten zur Verfügung – auf jeden Fall aber in allen Übersichtsberichten, unabhängig von dem jeweiligen Berichte-Block. So haben Sie zumindest auf Übersichtsebene die Möglichkeit, Berichte auch auf stündlicher Basis zu analysieren. Hier zeigt es sich dann auch, dass es wichtig ist, innerhalb der Einstellungen die richtige Zeitzone ausgewählt zu haben. Denn bei der Standardeinstellung (PST, Pacific-Standard-Time, also der Zeitzone der US-amerikanischen Westküste) wäre der zeitliche Verlauf für eine deutsche Website nicht aussagekräftig.

Sobald bei der Stundenansicht vier oder weniger Tage ausgewählt werden, ändert sich die Darstellung auf der x-Achse in Stunden – bei mehr als vier Tagen ändert sich die Skalierung in Tage, die einzelnen Stunden sind dann jeweils per Mouse-Over-Effekt sichtbar.

Auch die kleinen Mikro-Graphen der dargestellten Metriken werden entsprechend der Auswahl angepasst. Mit Hilfe dieser unterschiedlichen Ansichten lassen sich schnell und einfach Erkenntnisse gewinnen und Fragen beantworten, wie beispielsweise:

- Gibt es saisonale Verläufe?

- Welchen Einfluss haben Wochenenden auf den Erfolg der Website?

- Welchen Einfluss haben Ferienzeiten auf den Erfolg der Website?

- Gibt es regelmäßig wiederkehrende Spitzen?

- Welchen Einfluss haben temporäre Kampagnen (online oder offline)?

- Rentiert sich die in SEO investierte Arbeit?

- Wie zahlen sich Änderungen der Website-Gestaltung aus?

- Werden vorgegebene Ziele erreicht?

8.11 Visualisierung

Die Visualisierung ist eine – zugegebenermaßen gewöhnungsbedürftige – Darstellungsform von Daten. In vielen Berichten erscheinen oben neben der Auswahlmöglichkeit nach Tages-, Wochen- oder Monatsdarstellung der Daten zwei weitere Buttons – einer mit einer Wellenlinie und einer mit drei schwarzen Punkten. Der Button mit den Wellenlinien ist der bereits vorausgewählte – der mit den drei Punkten hat keineswegs etwas mit einer möglichen Sehschwäche zu tun. Im Gegenteil – diese Visualisierung ist ein Bewegungsdiagramm und ermöglicht eine fünfdimensionale Darstellung verschiedener Metriken. Die fünf Dimensionen sind folgende:

- x-Achse
- y-Achse
- Farbe
- Größe
- Zeit

Bild 8.22 Visualisierung

Jede Dimension lässt sich hinsichtlich vielerlei Metriken anpassen. Per Standardeinstellung werden auf der y-Achse die Besuche und auf der x-Achse die Seitenaufrufe pro Besuch dargestellt. Die verschiedenen Farben symbolisieren ebenso wie die Größe der Kugeln unterschiedliche Metriken, die in dem Bewegungsdiagramm dargestellt werden können. Außerdem kann man eine Auswahl treffen, was die Übersichtlichkeit innerhalb der Darstellung deutlich verbessert. Der Zeitraum entspricht dem im Bericht ausgewählten.

Die Möglichkeit der Visualisierung gibt es allerdings nicht in allen Berichten. Die in Tabelle 8.1 aufgeführten Berichte verfügen nicht über diese Funktion.

In allen anderen Berichten ist die Visualisierung verfügbar.

Tabelle 8.1 Berichte ohne Visualisierungsmöglichkeit

Besucher

Übersicht

Demografische Merkmale

Standort

Verhalten

Häufigkeit und Aktualität

Interesse

Besucherfluss

Werbung

AdWords

Tagesabschnitte

Besucherquellen

Übersicht

Content

Übersicht

Website-Geschwindigkeit

Übersicht

Site Search

Übersicht

Ereignisse

Übersicht

Ereignisfluss

AdSense

Übersicht

In-Page-Analyse

Conversions

Ziele

Übersicht

Zielpfad umkehren

Trichter-Visualisierung

Zielprozessfluss

E-Commerce

Übersicht

Zeit bis zum Kauf

Multi-Channel-Funnel

Die Visualisierung erscheint auf den ersten Blick unter Umständen etwas komplex und es ist in der Tat nicht einfach, beim ersten Versuch relevante Erkenntnisse aus dieser Darstellungsweise zu ziehen. Ich kann daher nur empfehlen, ein wenig mit der Visualisierung zu spielen, um Erfahrungen zu sammeln.

Ein Beispiel wäre, die Visualisierung innerhalb der nichtbezahlten Suchbegriffe aufzurufen und folgende Einstellungen vorzunehmen:

- x-Achse: Seiten/Besuch

- y-Achse: Besuche

- Farbe: Ziel 3: Aufenthaltsdauer länger als 1,5 Minuten

- Größe: Absprungrate

- Zusätzlich wähle ich noch die Keywords conversion rate, google analytics, timo aden und web analytics aus. Diese werden im Verlauf gekennzeichnet.

Wenn Sie mit der Maus über die verschiedenen nicht gekennzeichneten Bälle fahren, erscheint das entsprechende Keyword. Soll zusätzlich zu den bereits ausgewählten Keywords ein weiteres gekennzeichnet werden, suchen Sie sich weitere für Sie wichtige Begriffe heraus und klicken darauf. Das Wort bleibt dann dauerhaft stehen. Sie können nun auf der rechten Seite den Haken vor Verlauf setzen, dieser verbindet die verschiedenen Positionen, die der markierte Ball innerhalb des definierten Zeitraums einnimmt. Wenn Sie auf den Play-Button klicken, fährt der Film entsprechend dem im Kalender eingestellten Zeitraum ab. Unterdessen können Sie den Weg der markierten Bälle nachverfolgen. Ist der Film zu Ende, können Sie die verschiedenen Positionen der unterschiedlichen Bälle betrachten. Bild 8.22 verfügt bereits über eine gewisse Aussagekraft.

Der durch die Linien verbundene Weg stellt den Verlauf eines bestimmten Suchbegriffs dar. Von Interesse sind nun die größeren Kugeln im rechten unteren Bereich. Folgende Aussagen können in diesem Zusammenhang getroffen werden:

- Die Größe des Balls symbolisiert die Absprungrate.

- Je weiter unten der Ball positioniert ist, desto weniger Zugriffe haben stattgefunden.

- Je weiter rechts der Ball positioniert ist, desto mehr Seiten wurden pro Besuch angesehen.

- Ein blauer Ball bedeutet, dass das Ziel eher schlecht erfüllt wurde.

Daraus resultiert: Je größer der Ball und je weiter er unten links positioniert ist, desto näher sollte man sich das Datum und das entsprechende Keyword ansehen. Im Beispiel aus Bild 8.23 wird beispielsweise ersichtlich, dass „not provided“ am 04.05.12 einen recht guten Wert hatte. Es wurden sehr viele Zugriffe generiert, gleichzeitig war die Anzahl der Seitenaufrufe pro Besuch größer als im Durchschnitt, die Absprungrate war recht gering. Nur die Zielerfüllung war nicht außergewöhnlich hoch. Nun liegt es an mir, den Grund hierfür zu finden. Ungewöhnlicherweise war es kein neuer Artikel auf meinem Blog, der den Traffic-Anstieg verursachte, sondern diverse Tweets, die an diesem Tag bei Twitter gepostet wurden. Der nächste Schritt bestünde nun darin, in die entsprechenden Berichte zu gehen und diese Erkenntnis weiter und tiefergehend zu analysieren – bzw. zu überprüfen, auf welchen Seiten diese User gelandet sind. Darüber kann man herausbekommen, nach welchen Inhalten besonders häufig gesucht wurde.

Bild 8.23 Visualisierung – Suche nach Ausreißern

Wenn ich mir die Daten für einen kompletten Monat ansehe, kommt es sehr leicht dazu, dass die Darstellung sehr unübersichtlich wird und viele Bälle sich überlagern (Bild 8.24).

Bild 8.24 Visualisierung – unübersichtliche Anhäufung

Hier kann es hilfreich sein, den entsprechenden Bereich zu vergrößern. Dies geschieht, indem Sie mit der Maus ein Quadrat innerhalb der Darstellung ziehen und dann Zoom-In auswählen. Der ausgewählte Bereich wird dann entsprechend vergrößert und somit einfacher analysierbar. Um zur Ausgangssituation zurückzukehren, müssen Sie lediglich unten rechts (Bild 8.25) wieder auf „Zoom-In“ klicken.

Bild 8.25 Visualisierung – Vergrößern

Unten rechts befindet sich ein kleines Werkzeug-Symbol. Mit Hilfe des Symbols können Sie in der Darstellung nicht ausgewählte Kreise ausblenden. Durch den Schieberegler definieren Sie, wie viele dieser nicht ausgewählten Kreise angezeigt werden sollen oder nicht. Je weiter der Regler bei 100 % ist, desto weniger der nicht ausgewählten Kreise werden angezeigt.

Eine Alternative und einfacher zu interpretierende Darstellung zu den Bällen ist die Balkenform. Wählen Sie hierfür oben rechts das Balkensymbol aus. Hierdurch entfällt die Darstellung der Größe. Weil nun auf der x-Achse die Reihenfolge dargestellt wird, bleiben drei Dimensionen für die Darstellung. In Bild 8.26 werden auf der x-Achse die Zugriffe angezeigt, auf der y-Achse die Reihenfolge der Zugriffe nach Menge sortiert, und die unterschiedlichen Farben spiegeln die Conversion-Rate für mein definiertes Ziel wider. Hier finde ich die Bestätigung, dass am 04.05.12 für das Keyword „not provided“ außergewöhnlich viele Zugriffe zustande gekommen sind (an dieser Stelle fällt es erneut auf, dass es wirklich schade ist, dass die organischen Suchbegriffe im eingeloggten Zustand nicht mehr übergeben werden). Das Keyword „timo aden“ hingegen stellt sich mit einem guten Erfüllungsgrad meines Ziels dar – allerdings mit deutlich weniger Besuchen – schade. Im Zeitverlauf kann ich nun betrachten, wie sich die Balken in Höhe, Farbe und Position verändern.

Bild 8.26 Visualisierung – Balkendarstellung

Beide Darstellungen sind zurzeit nicht exportier- oder per Mail versendbar. Auch das Hinzufügen zum Dashboard funktioniert nicht. Es werden jeweils nur die Metriken aus der unteren Tabelle dargestellt – nicht aber die Kreis- oder Balkengrafik.

8.12 Annotationen

Wenn Sie interessante Veränderungen innerhalb des Trendgraphs festgestellt haben, finden Sie mitunter eine Erklärung für bestimmte Peaks oder Einbrüche. Vielleicht wurden Werbekampagnen gestartet, pausiert oder beendet. Oder es wurden Pressemeldungen lanciert, Interviews gegeben oder Ihre Website wurde überarbeitet bzw. aktualisiert. Es gibt vielerlei Gründe für Veränderungen innerhalb der Trendlinien. In Bild 8.27 sehen Sie einen klar zu erkennenden Peak. Doch wie kam es dazu? Wenn ich mir in einem halben Jahr diese Steigerungen ansehe, weiß ich dann noch, was damals war? Vermutlich nicht. Daher sind Annotationen, also kleine Notizen, sehr wichtig.

Unterhalb der Trendlinie befindet sich ein kleiner Pfeil, der nach unten gezogen werden kann. In dem sich aufklappenden Fenster können Sie einen Vermerk erstellen. Klicken Sie hierfür auf „+Neuen Vermerk erstellen“ (Bild 8.27); wählen Sie in dem sich öffnenden Feld zunächst ein Datum aus und geben Sie dann einen Beschreibungstext ein, beispielsweise „TV-Kampagne gestartet“ oder „Pressemeldung mit Produkt XY veröffentlicht“. Für diesen Text haben Sie 160 Zeichen zur Verfügung. Dies sollte reichen, um ein kurzes Statement zu verfassen.

Bild 8.27 Annotationen definieren

Unter „Sichtbarkeit“ wählen Sie aus, ob Sie diesen Vermerk nur für sich beanspruchen möchten (Privat) oder ob auch andere Nutzer mit Zugriff auf die Analytics-Daten Ihren Vermerk lesen dürfen (Freigegeben). Nun speichern Sie die Nachricht ab und es erscheint eine kleine Sprechblase genau an dem Datum, für das Sie den Vermerk erstellt haben.

Diese Sprechblase indiziert, dass es an diesem Tag ein besonderes Ereignis gab, das Änderungen im Trendverlauf verursachen konnte.

In der Liste der Annotationen stehen von nun an sämtliche für den von Ihnen ausgewählten Zeitraum zur Verfügung stehenden Vermerke (Bild 8.28).

Bild 8.28 Annotationen – Übersicht

Eine allgemeine Übersicht über alle bisher erstellten Vermerke, unabhängig vom ausgewählten Zeitraum, gibt es innerhalb der Verwaltungsoberfläche des ausgewählten Profils. Unter dem Reiter „Profile“ und dann „Bestände“ befindet sich die Zeile „Vermerke“ (Bild 8.29).

Bild 8.29 Vermerke

Hier finden Sie nun alle bisher für dieses Profil angelegten Vermerke. Diese können Sie mit einem Klick auf die Spalten entsprechend sortieren. So können Sie die Vermerke beispielsweise nach Erstellungsdatum oder Ersteller sortieren. Auch innerhalb dieser Oberfläche besteht die Möglichkeit, neue Vermerke zu erstellen – in der Regel finde ich es jedoch einfacher, es direkt innerhalb der Berichtsoberfläche durchzuführen, da man dort die visuelle Verknüpfung hat.

Bild 8.30 Vermerke – Übersicht

8.13 Zeilen darstellen

Innerhalb der meisten Berichte werden die ersten zehn Zeilen dargestellt und die entsprechende Metrik zu allen Zeilen in der oberen Trendgrafik. Nun kann es ja durchaus sein, dass ich nicht an allen Zeilen interessiert bin, sondern nur an dem Vergleich zweier Zeilen – und dies im Vergleich zum Website-Durchschnitt.

In den meisten Berichten befindet sich links neben der Dimension in jeder Zeile eine Checkbox. Von diesen Boxen können maximal zwei gleichzeitig angehakt werden. Es passiert erst dann etwas, wenn zudem auch noch auf den Button „Zeilen darstellen“ geklickt wird. Denn dann werden die ausgewählten Zeilen in der oberen Trendgrafik dargestellt – zusammen mit der Linie der ausgewählten Metrik für die Gesamt-Website (Bild 8.31).

Bild 8.31 Weitere Zeilen darstellen

Wie bereits erwähnt, können Sie nun die Metriken gemäß Ihren Wünschen ändern und statt der Besuche eine andere Kennziffer auswählen. Sie können sogar noch eine weitere Metrik hinzufügen. Zugegebenermaßen wird es dann aber ein wenig unübersichtlich (Bild 8.32).

Bild 8.32 Viele Zeilen und weitere Metrik darstellen

8.14 Sekundäre Dimensionen

Sekundäre Dimensionen befinden sich in Form eines Pull-down-Menüs in fast jedem Bericht von Analytics. Obwohl es nur ein kleiner Button ist, der sich in der Regel links neben der Sortierungsart befindet, ist diese Funktion eines der mächtigsten und umfangreichsten Features.

Mit Hilfe der sekundären Dimensionen kann in nahezu jedem Bericht eine weitere Spalte hinzugefügt werden. Jede beliebige Metrik, in der die sekundäre Dimensionsfunktion verfügbar ist, lässt sich mit einer primären Dimension verknüpfen. Primäre Dimensionen sind werden bereits per Default in den Berichten angezeigt. Doch auch diese sind anpassbar – denn oberhalb des Buttons der sekundären Dimension befindet sich eine Zeile mit Änderungen der primären Dimension – hier haben Sie einige Auswahlmöglichkeiten (Bild 8.33).

Bild 8.33 Sekundäre Dimension

Sie können sich dies wie eine russische Matrjoschka vorstellen (aus Holz gefertigte, bunt bemalte, ineinander schachtelbare Figuren). Die größte Figur ist die oberste Ebene eines Berichts. Innerhalb des Berichts stecken viele weitere kleine Berichte, jeweils mit Informationen in einem höheren Detaillierungsgrad. Die Instanzen werden immer kleiner – wie bei der Matrjoschka. Bild 8.34 beispielsweise ist nun schon etwas segmentiert, weil dort bereits der über bezahlte Keywords in Suchmaschinen aufgenommene Traffic aufgeführt ist. Hier fehlen also die größten Figuren:

Besuche insgesamt > Besuche über Suchmaschinen > bezahlte Besuche über Suchmaschinen > Keyword „timo aden“

Bild 8.34 Dimensionen

Über die Dimension sehen Sie nun, wie viele feinere Einheiten noch analysierbar sind. So können vielfältige mögliche Fragestellungen für den soeben betrachteten Bericht beantwortet werden:

- Aus welchem Land stammen die User, die über dieses Keyword auf dieser Seite gelandet sind?

- Auf welcher Seite sind die User, die über dieses Keyword kamen, eigentlich gelandet?

- Ist die Absprungrate vielleicht deswegen so hoch, weil die über dieses Keyword gekommenen User eine Browserversion nutzen, die nicht unterstützt wird?

- Oder ist die Absprungrate so hoch, weil die Zielseite (Landing Page) aus Flash besteht, welches die User, die über dieses Keyword kamen, nicht unterstützen?

- Hat möglicherweise eine spezielle Anzeigenüberschrift der Keywords-Anzeige dafür gesorgt, dass die Zahlen nicht so gut sind?

Die Fragestellungen wollen nicht enden, v. a. weil sich in jedem Bericht, in jeder weiteren Ebene, neue Fragestellungen ergeben.

Ich verdeutliche die Nutzung zweier Dimensionen wieder an dem Beispiel des Keyword-Berichts. Die erste Dimension ist bereits ausgewählt und stellt die Keywords dar, über die User auf meiner Seite landeten. Nun möchte ich aber gleichzeitig wissen, ob die User der einzelnen Keywords neue oder wiederkehrende Besucher meiner Website waren. Also wähle ich in dem zweiten Pull-down-Menü „Besuchertyp“ aus. Es werden dann alle Keywords angezeigt und in einer zusätzlichen Spalte erfolgt auch die Bestimmung nach „New Visitor“ oder „Returning Visitor“. Einige der Keywords tauchen nun also zweimal auf – je nachdem, ob beide Arten von Besuchertyp über das gleiche Keyword auf meine Seite gelangt sind.

Bild 8.35 Darstellung der zweiten Dimension

Sie können nun das Ganze auf die Spitze treiben und dieses Vorgehen bei der Darstellung als Pivot-Tabelle durchführen. In Bild 8.35 habe ich im Reiter „Zielgruppe 1“ die Dimensionen „Keyword“ und „Besuchertyp“ ausgewählt. Zusätzlich lasse ich mir die Quelle als Pivot-Tabelle anzeigen und außerdem die Zugriffe sowie die Conversion-Rate für das von mir definierte Ziel. Damit habe ich fünf unterschiedliche Metriken und Kennziffern verknüpft. Viele Wünsche bleiben damit nicht mehr offen, oder?

Diese Methode über die Nutzung der primären und sekundären Dimension ist eine einfache Möglichkeit der Segmentierung. Seit Ende 2008 gibt es außerdem eine deutlich umfangreichere Segmentierungsmöglichkeit – die erweiterten Segmente. Auf dieses Feature gehen wir in Kapitel 8.3 ausführlicher ein.

8.15 Filter on the fly (Ad-hoc-Filter)

In den einzelnen Berichten befinden sich Unmengen von Daten. Betrachtet man beispielsweise den Bericht „Besucherquellen → Quellen → Suche → Organisch“, finden Sie dort auch bei kleineren Websites schnell mehr als 1000 Suchbegriffe, über die User die Website erreichten. Innerhalb dieser langen Liste nach bestimmten Begriffen zu suchen, kann mühselig sein. Daher gibt es einen Ad-hoc-Filter, mit dem sich die Ergebnisliste auf bestimmte (Such-)Begriffe reduzieren lässt.

Bild 8.36 Ad-hoc-Filter-Darstellung

Innerhalb des Eingabefelds können Sie einzelne Wörter eingeben. Es werden daraufhin nur diese angezeigt.

Angenommen, Sie wollen innerhalb des Berichts der organischen Suchbegriffe analysieren, wie viele der dort enthaltenen Suchbegriffe den Markennamen Ihres Unternehmens enthalten. Dies kann Aufschluss über die Markenbekanntheit geben. Hierfür geben Sie im Eingabefeld Ihren Markennamen ein und drücken Return oder klicken auf die Lupe.

Nun kann es allerdings durchaus sein, dass Sie gern weitere Eingrenzungen vornehmen möchten. Vielleicht wollen Sie bestimmte Begriffe nicht nur einschließen, sondern diese gern ausschließen? Vielleicht möchten Sie aber auch noch nach weiteren Metriken filtern? Hierfür gibt es die Möglichkeit des erweiterten Filters, der im folgenden Abschnitt beschrieben wird.

Information:

Die Ad-hoc-Filter werden „on the fly“ erstellt und sind nicht, wie die meisten anderen Berichte, direkt verfügbar. Bei sehr großen Datenmengen kann die Erstellung der Ad-hoc-Berichte mitunter ein wenig länger dauern, als Sie es von den Standardberichten gewohnt sind.

8.16 Erweiterte Filter

Mit Hilfe der erweiterten Filter lassen sich die Daten innerhalb eines Berichts noch weiter eingrenzen. Die Funktionalität des erweiterten Filters steht in den meisten Berichten zur Verfügung und befindet sich direkt neben dem Ad-hoc-Filter. Mit einem Klick auf den Link „Erweitert“ öffnet sich ein neues Fenster (Bild 8.37).

Bild 8.37 Erweiterte Filter

Um bei dem Beispiel des vorangegangenen Abschnitts zu bleiben, betrachten wir weiterhin den Keyword-Bericht des organischen Traffic. Über den Ad-hoc-Filter können Sie lediglich innerhalb der Keywords filtern, nicht aber in Kombination mit den anderen Metriken. Durch die erweiterten Filter ist genau dies möglich. Sie haben nahezu unbegrenzte Möglichkeiten, die Daten gemäß Ihren Anforderungen neu anzuordnen.

In der Weiterführung zu dem Beispiel aus dem Ad-hoc-Filter kann es vorkommen, dass der Markenname falsch eingegeben wird, mit oder ohne Leerzeichen, oder andere Abweichungen vorkommen. Um mehrere Abfragen auf einmal zu erledigen, können reguläre Ausdrücke genutzt werden. Suche ich beispielsweise nach „Google Analytics“, habe ich nicht die Tippfehler wie „googel analytics“, „google analtics“ oder Ähnliches eingeschlossen. In diesem Fall könnte folgender regulärer Ausdruck helfen:

((google|googel)|(analytics|analtics))

Hierdurch wird die Darstellung der Ergebnisse stark eingeschränkt und das Analysieren vereinfacht. Insbesondere deshalb, weil die im Bericht dargestellten Kennziffern den Ergebnissen entsprechend automatisch angepasst werden.

Hierfür müssen innerhalb des erweiterten Filters drei Einstellungen vorgenommen werden. Zum einen möchte ich diese Begriffe einschließen. Deswegen muss im ersten Pull-down-Menü die Option „Einschließen“ ausgewählt werden. Als Dimension ist bereits „Keyword“ vorausgewählt und diese Auswahl ändert sich jedoch, je nachdem, in welchem Bericht Sie sich gerade befinden. Zudem haben Sie auch noch eine große Menge weiterer Auswahlmöglichkeiten, indem Sie das grün hinterlegte Feld aktivieren und dort eine andere Metrik oder Dimension auswählen. Die nächste Bedingung, die eingestellt werden muss, ist der Übereinstimmungstyp. Hier haben Sie die Auswahl aus:

- Entspricht genau
- Entsprechende reguläre Ausdrücke
- Beginnt mit
- Endet mit
- Enthält
- Weniger als
- Größer als

Für das obige Beispiel habe ich den Übereinstimmungstyp „Entsprechende Reguläre Ausdrücke“ gewählt und diesen Filter dann über den „Anwenden“-Button gestartet.

Hinsichtlich der Filter gibt es fast unbegrenzte Möglichkeiten – hier ein weiteres Beispiel.

Angenommen, Sie möchten sich alle Keywords anzeigen lassen, die Ihren Brand-Namen beinhalten, einen Zielwert pro Zugriff von weniger als 0,10 Euro haben und das von mir definierte Ziel, länger als 1,5 Minuten auf meinen Seiten geblieben zu sein, mit einer Conversion-Rate von mehr als 5 % erreichen. Der Zielwert ist der Wert, den ich in den Einstellungen der Ziele als Zielwert definiert habe, und das Zeitziel ist eines der Engagement-Ziele in der Zieldefinition.

Als Brand wähle ich in diesem Fall das Keyword „timo aden“ und die Bedingung „Enthält“. Durch Hinzufügen einer neuen Bedingung wähle ich in der Kategorie „Kennzahlen“ und Zielgruppe 1 die Metrik „Zielwert pro Zugriff“. Hier stehen dann im Pull-down-Menü mehrere Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung. Da ich die Brandkeywords sehen möchte, die einen Zielwert pro Zugriff von weniger als 0,10 Euro haben, wähle ich die Bedingung „Weniger als“ aus und gebe in das entsprechende Feld „0,1“ ein. Als dritte Bedingung möchte ich ausschließlich die Brand-Keywords sehen, die einen Zielwert pro Zugriff von weniger als 0,10 Euro haben und zudem ein von mir definiertes Ziel mit einer Conversion-Rate von 5 % oder mehr erfüllt haben. In einer weiteren Bedingung wähle ich also die Metrik „Länger als 1,5 Minuten“ (dies ist der Name, den ich in den Zieldefinitionen vergeben habe) und die Bedingung „Größer als oder gleich“ und gebe 0,05 (dies steht für 5 %) in das rechts daneben stehende Feld ein (Bild 8.38).

Bild 8.38 Erweiterter Filter – Beispiel

Klicken Sie nach Erstellen der Bedingungen auf „anwenden“ und betrachten Sie das Ergebnis. Der Bericht hat sich Ihren Einstellungen gemäß angepasst und beinhaltet nun nur Daten, die Ihren Einstellungen entsprechen.

Praxistipp:

Es kommt gelegentlich vor, dass man zu viele Bedingungen definiert und daher am Ende keine Daten im Bericht angezeigt werden. Sie können dies jederzeit wieder justieren, indem Sie auf „Filter bearbeiten“ klicken und die Einstellungen ändern. Spielen Sie ein wenig mit den Filtern und Sie werden schnell sehen, wie nützlich und einfach diese sind.

Leider gibt es derzeit keine Möglichkeit, erstellte Filter zu speichern oder mit anderen zu teilen. Wenn Sie den Filter löschen oder zu einem anderen Bericht navigieren, sind die getätigten Einstellungen verloren und Sie müssten den Filter erneut erstellen.

8.17 Darstellungsvarianten

Um für die Analyse der Daten innerhalb der Berichte mehr Flexibilität zu haben, bietet Analytics innerhalb der meisten Berichte die Möglichkeit, zwischen verschiedenen Darstellungsformen zu wählen:

- Detailansicht (meist die Default-Darstellung)

- Kuchendarstellung
- Balkengrafik
- Verhältnisansicht
- Wolkendarstellung
- Pivot-Tabelle

8.17.1 Kuchenchart

Neben der Detailansicht bieten die anderen Varianten oft interessante Möglichkeiten (Möglichkeit der individuellen grafischen Darstellung zweier unterschiedlicher Kennziffern). Gemäß dem Motto „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“ stellt die Kuchenansicht die per Pull-down-Menü ausgewählte Kennziffer im Verhältnis zur Gesamtansicht anschaulich dar.

Bild 8.39 Darstellungsvariante Kuchenchart

Bild 8.40 Darstellungsvariante Kuchenchart

8.17.2 Balkenansicht

Die Balkenansicht liefert schnell Erkenntnisse hinsichtlich der Verteilung bei der Betrachtung einer oder zweier Metriken.

Bild 8.41 Darstellungsvariante Balkenansicht

8.17.3 Verhältnisansicht

Bild 8.42 Darstellungsvariante Verhältnisgrafik

Die Verhältnisdarstellung bietet die Möglichkeit, tiefgehende Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den grafischen Vergleich mit dem Website-Durchschnitt ist direkt erkennbar, ob die betrachteten Werte unter- oder überdurchschnittlich zur Gesamtwebsite stehen. Hierüber sind Tops oder Flops schnell und einfach zu identifizieren und entsprechende Optimierungsmaßnahmen abzuleiten. Aus meiner Sicht ist diese Darstellungsform eine der mächtigsten in Analytics – denn hieraus lassen sich direkt Optimierungsmöglichkeiten ableiten, insbesondere aus der Verknüpfung zweier Metriken. Wählen Sie hierzu beispielsweise als erste Metrik die Besuche aus, um auch die relevanten Zeilen oben stehen zu haben – als zweite Metrik können Sie dann beispielsweise die Absprungrate wählen. Die Möglichkeiten sind hier sehr vielfältig, da Sie auch oben noch auswählen können, ob Sie nun Metriken, die zu der Website-Nutzung passen, wählen wollen oder zielbezogene, E-Commerce-bezogene oder AdSense-bezogene Metriken.

8.17.4 Wolkendarstellung

Viele von Ihnen kennen sicherlich die Begriffswolken, die vor einiger Zeit auf vielen Websites mehr oder weniger erfolgreich dargestellt wurden. Eine Visualisierung nach Größen einer jeweiligen Dimension ist hingegen sehr interessant. Das Auge analysiert mit und statt Zahlenkolonnen zu analysieren, kann man mit Hilfe einer Wolkendarstellung sehr schnell erkennen, ob etwas relevant ist oder nicht.

Da die meisten von Ihnen eine Begriffswolke kennen werden, stelle ich genau diese auch hier vor (Bild 8.43).

Bild 8.43 Begriffswolke

Entsprechend der ausgewählten Metrik (in diesem Fall sind es Besuche) wird schnell deutlich, über welche organischen Suchbegriffe besonders viele Besuche auf meine Seite kommen. In Bezug zu anderen Metriken und Dimensionen – die Auswahl findet entweder über das Pull-down-Menü statt (für die Metriken) oder über die horizontale Auswahl oberhalb der Trendgrafik – ist diese Ansicht sicher eine schöne Alternative.

8.17.5 Pivot-Tabelle

Die Darstellung in Form einer Pivot-Tabelle ergibt deutlich mehr Möglichkeiten, die vorhandenen Daten in individueller Weise neu anzuordnen. Ich stelle dies exemplarisch am Beispiel des organischen Keyword-Berichts dar. Mit einem Klick auf das Pivot-Tabellen-Icon werden die Daten neu arrangiert. Per Default werden sowohl vertikal als auch horizontal die gleichen Dimensionen angezeigt – in diesem Fall Keywords. Das ist natürlich nicht aussagekräftig. Wir wollen in diesem Fall die Herkunftsquellen der User horizontal angezeigt haben. Hierfür muss ich den Button neben „Pivot-Tabelle von:“ betätigen. Hier habe ich die Auswahl aus vielen unterschiedlichen Dimensionen. In unteren Abbildung sind Besucherquellen > Quellen > Suche > Organisch ausgewählt. In Bild 8.44 kann man erkennen, dass User über 13 verschiedene Suchmaschinen auf meinen Blog kamen.

Bild 8.44 Pivot-Tabelle

In der ersten Ansicht werden nur fünf Suchmaschinen angezeigt, die weiteren werden sichtbar, wenn man auf den kleinen Pfeil nach rechts klickt. Nun erkennt man also auf einen Blick, wie die Verteilung der Zugriffe über die einzelnen Suchmaschinen erfolgt ist und welche Keywords für die Zugriffe sorgten.

Hiermit aber nicht genug, denn vielleicht interessieren mich nicht die Quellen, sondern irgendeine andere Kennziffer. Über das Pull-down-Menü „Pivot-Tabelle von“ haben Sie die Wahl zwischen 23 unterschiedlichen Kennziffern. Wähle ich beispielsweise „Besuchertyp“ aus, wird für jedes Keyword angezeigt, wie die Verteilung nach neuen und wiederkehrenden Besuchern ist.

Richtig interessant wird es, wenn ich nicht nur die Zugriffe betrachte, sondern mir eine zweite Metrik anzeigen lasse. Dies geschieht über das zweite Pull-down-Menü „Auswählen...“. Hier haben Sie die Auswahl zwischen:

- Seiten/Besuch
- Durchschnittliche Besuchsdauer
- % neue Besuche
- Absprungrate

Diese Metriken können Sie über die beiden Pull-down-Menüs beliebig kombinieren.

Über die anderen oberen horizontalen Auswahlmöglichkeiten wie Zielgruppe, E-Commerce oder AdSense-Umsatz haben Sie die jeweils entsprechenden Metriken zur Verfügung. Die beiden Pull-down-Menüs passen sich inhaltlich also den verschiedenen ausgewählten Gruppen an, so dass Sie hierüber eine große Vielfalt an Analysemöglichkeiten haben.

In Bild 8.45 habe ich mir die Pivot-Tabelle für den Besuchertyp innerhalb des Keyword-Berichts anzeigen lassen. Zudem stelle ich die Zugriffe und das von mir definierte Ziel der Conversion-Rate für eine Aufenthaltsdauer länger als 1,5 Minuten dar. Es ist ersichtlich, dass die neuen Besucher, die über das Keyword „adwords mit analytics verknüpfen“ kamen, eine deutlich bessere Conversion-Rate für mein Ziel haben als die wiederkehrenden. Offensichtlich haben dieses Keyword und der entsprechende Artikel auf meinem Blog neue Besucher dazu veranlasst, sich länger mit den Inhalten meines Blogs auseinanderzusetzen, als meine früheren Besucher. Bei dem Brand-Keyword „timo aden“ sieht es hingegen etwas anders aus. Die Verteilung zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern ist nahezu gleich und auch die Conversion-Rate für das Ziel unterscheidet sich fast nicht.

Welche Lehren ziehe ich daraus? User, die meinen Blog schon kennen, wissen offensichtlich, welche Inhalte sie erwarten, und setzen sich daher länger mit ihnen auseinander. Neue Besucher hingegen stöbern zunächst ein wenig. Ich habe erkannt, dass ich mithilfe von qualitativ hochwertigen Inhalten versuchen muss, mehr Leser an mich zu binden, um die häufig wiederkehrenden Besucher auf meine Seite zu locken und sie dort möglichst lange zu halten.

Bild 8.45 Pivot-Tabelle: Beispiel 1

Die Analyse mit Hilfe von Pivot-Tabellen kann sehr vielfältig sein. Dieses mächtige Instrument sollten Sie auf jeden Fall nutzen, auch wenn es zu Beginn etwas verwirrend erscheinen mag. Nehmen Sie sich ein wenig Zeit und spielen Sie mit den Daten. Sie werden schnell verstehen, welche Analysen Sie erstellen und welchen Mehrwert Sie erzielen können.

Bild 8.46 Pivot-Tabelle: Beispiel 2

8.18 Sortieren

Die Sortierfunktion ist eine der Funktionen, die man nicht unbedingt auf Anhieb findet. Per Default sind sämtliche Berichte nach der Besuche-Spalte und absteigend sortiert. Dies ist erkennbar an der dunkelgrauen Farbhinterlegung und dem kleinen Pfeil, der neben dem Begriff „Besuche“ nach unten zeigt.

Durch einen Klick auf eine der Überschriften der anderen Spalten wird die Sortierung nach dieser Spalte vorgenommen. Ein Klick auf den kleinen Pfeil ändert die Sortierung von absteigend zu aufsteigend.

Bild 8.47 Sortierungsfunktion

8.19 Sortierungsart

Wer sich intensiver mit der Betrachtung verschiedener Daten innerhalb einer Tabelle beschäftigt hat, wird folgendes Problem kennen. Angenommen, ich möchte die Absprungrate analysieren. Hierbei bin ich vor allem an beispielsweise den organischen Suchbegriffen interessiert, die eine besonders hohe Absprungrate verursacht haben – alternativ kann ich statt der Suchbegriffe auch Landing Pages, Kampagnen, Länder oder eine sonstige Dimension eines anderen Berichts wählen.

Wenn ich nun innerhalb der Tabelle nach Absprungrate sortiere, habe ich folgendes Problem: Ich sehe zunächst viele Zeilen mit 100 % Absprungrate, gleichzeitig aber nur sehr wenige Besuche. Es werden also zunächst alle Zeilen dargestellt, in denen die Absprungrate am höchsten ist, das heißt aber nicht, dass dies auch alle relevanten Suchbegriffe sind. Im Gegenteil, vermutlich wird hier nur der uninteressante Teil des Long Tail dargestellt (Bild 8.48).

Bild 8.48 Standardsortierung

Viel interessanter ist es zu sehen, welche Suchbegriffe die höchste Absprungrate und gleichzeitig auch die meisten Besuche generiert haben – hierfür müssten also zwei Spalten gleichzeitig in Bezug zueinander sortiert werden. Dies kann natürlich innerhalb von Excel vorgenommen werden – einfacher geht es jedoch über eine Veränderung der Sortierungsart. Wählen Sie hierfür bei der Sortierungsart „Gewichtet“ aus. Sie erhalten daraufhin eine Tabelle einer Sortierung nach beiden Spalten – die höchste Absprungrate in Kombination mit den meisten Besuchen. Aufgrund dieser Sortierungsart kann ich nun sehen, welche Suchbegriffe am meisten Probleme verursachen, und direkt anfangen zu optimieren.

Bild 8.49 Gewichtete Sortierung

Diese Sortierungsart gib es natürlich auch bei vielen anderen Berichten – allerdings immer nur in der Kombination Absprungrate und Besuche. Steht diese Sortierungsart nicht zur Verfügung, wird sie ausgegraut und ist nicht auswählbar.

Zusätzlich gibt es noch eine weitere Sortierungsart – die absolute Veränderung. Dieses Feld wird in dem Moment sichtbar, wenn Sie innerhalb des Kalenders einen Vergleichszeitraum hinzugefügt haben. Durch das Hinzufügen eines Vergleichszeitraums sind besonders die Zeilen interessant, die eine größtmögliche Veränderung herbeigeführt haben – oftmals auch als Movers & Shakers bezeichnet.

Bei normaler Sortierung hätten Sie nun zunächst die entsprechenden Veränderungen der Zeilen, die am meisten Besuche haben (natürlich nur dann, wenn Sie auch die Besuche-Spalte markiert haben). Vielleicht gibt es aber weiter unten noch gravierende Änderungen? Durch die Auswahl der Sortierungsart „Absolute Änderung“ ist die Anzahl der Besuche nicht mehr relevant, sondern der Unterschied der Besuche der beiden Zeiträume. Je gravierender der Unterschied, desto weiter oben wird die entsprechende Dimension angezeigt (Bild 8.50 auf Seite 314).

Bild 8.50 Sortierung nach absoluter Änderung

8.20 Mehrere Zeilen anzeigen

In den meisten Fällen reicht es völlig aus, sich die Top-Ergebnisse eines Berichts anzusehen. Man erkennt meist recht schnell Trennlinien, die die Top-Ergebnisse von den Long-Tail-Ergebnissen unterscheiden.

Per Default werden in den meisten Berichten zehn Ergebniszeilen angezeigt. In der Regel gibt es jedoch weit mehr – die Gesamtzahl der verfügbaren Zeilen wird unten rechts in den meisten Berichten angezeigt. Um den nächsten Zehnerblock des Berichts anzusehen, klicken Sie auf den rechten der beiden kleinen Pfeile am unteren rechten Rand des Berichts. Alternativ können Sie bis zu 500 Zeilen auf einer Bildschirmseite darstellen. Wählen Sie hierzu aus dem Pull-down-Menü die Zahl der Zeilen aus, die Sie sich anzeigen lassen wollen.

Was aber, wenn Sie sich die Zeilen nach den ersten fünfhundert ebenfalls anzeigen lassen wollen? Geben Sie hierfür in das Feld vor dem Pull-down-Menü beispielsweise 501 an und wählen Sie weitere 500 Zeilen zur Anzeige aus. Dann erhalten Sie die Zeilen 501–1001. Dieses Prozedere können Sie so lange fortsetzen, bis Sie am Ende der Liste angekommen sind. In der Regel haben die letzten Zeilen jedoch keinerlei Aussagekraft mehr.

Zugegebenermaßen ist dieses Vorgehen ein wenig mühselig. Eine Alternative kann der Export von Daten sein, welcher in Kapitel 8.6 bereits beschrieben wurde.

Bild 8.51 Zeilen anzeigen

8.21 Bericht aktualisieren

Wenn man tagesaktuelle Daten betrachtet – also die für den laufenden Tag –, wusste man in der Vergangenheit nicht, auf welchem Stand die Daten in den Berichten eigentlich sind. Wann wurde das letzte Mal aktualisiert? Diese Frage konnte nie beantwortet werden. Ganz unten rechts innerhalb der Berichte steht seit einiger Zeit das Datum der letzten Aktualisierung – ebenso besteht die Möglichkeit, eine Aktualisierung des gewählten Berichts in diesem Moment anzustoßen. Hierdurch halten Sie Ihre Daten immer aktuell.

Bild 8.52 Bericht aktualisieren

Da Google Analytics jedoch kein Real Time Tool ist – abgesehen mal von den Live Reports – heißt diese Funktionalität jedoch nicht, dass die Daten auch wirklich bis zu der jeweiligen dargestellten Minute berechnet wurden. Die Daten können also durchaus ein paar Stunden alt sein – trotz einer gerade von Ihnen durchgeführten Aktualisierung.

8.22 Veränderung der Berichte-Datenbasis

Wenn sehr viele Daten in Ihr Analytics-Konto einlaufen (mehr als 500000 Besuche) und Sie auf Basis dieser Daten erweiterte Segmente oder sekundäre Dimensionen darstellen oder aber umfangreiche benutzerdefinierte Berichte erstellen, so kann es durchaus vorkommen, dass Ihre Daten im gesampelten Zustand angezeigt werden. Dies bedeutet, dass nicht 100 % der Besuche innerhalb des Berichts angezeigt werden, sondern ein kleinerer Teil. Dies hat den Vorteil, dass der Bericht schneller angezeigt werden kann. Wenn dies passiert, so werden Sie darüber benachrichtigt – im oberen rechten Bereich erscheint ein gelber Balken, der anzeigt, wie viele Besuche in die Berechnung des Berichts eingeflossen sind und welchem prozentualen Anteil dies entspricht.

Bild 8.53 Sampling bei Berichterstellung

Wenn nun diese gelbe Box angezeigt wird, erscheint darüber ein Quadrat bestehend aus mehreren kleinen Quadraten. Per Mausklick hierauf öffnet sich eine Box mit einem Schieberegler. Mit Hilfe dieses Reglers können Sie bestimmen, wie viele Besuche in die Berechnung des Berichts einfließen sollen. Wird der Regler ganz nach links gezogen, kann der Bericht sehr schnell berechnet und dargestellt werden. Allerdings leidet dann die Datenqualität, da eher weniger Daten für die Berechnung herangezogen werden. Schiebt man den Regler nach rechts, erhöht sich die Genauigkeit der Daten, d. h., die Datenbasis für die Berechnung des Berichts ist größer und damit ist der Bericht präziser – allerdings leidet darunter die Darstellungsgeschwindigkeit des Berichts. Sie entscheiden also selber, ob Sie nun lieber präzisere Daten haben, dafür aber länger warten müssen, oder ob Sie schnell erstellte Berichte haben möchten, bei denen die Daten allerdings etwas weniger akkurat berechnet sind.

Bild 8.54 Einstellung hohe Präzision vs. schnelle Verarbeitung

Teil IV: Gang durch die Berichte

In den ersten drei Teilen wurden die Grundlagen für die Web-Analyse mit Google Analytics gelegt. Nach Einordnung in das Marktumfeld ging es zur Anmeldung und individualisierten Implementierung des Analytics-Tracking-Codes. Im Anschluss daran wurde die Benutzeroberfläche intensiv besprochen, um den richtigen Umgang mit den Berichten zu gewährleisten und auf diese Weise das Optimum aus Analytics herauszuholen.

In diesem Teil spreche ich alle verfügbaren Berichte an. Jedes Business verfolgt individuelle Ziele und stellt demnach unterschiedliche Anforderungen an Metriken und Kennziffern. Die Vielzahl der verfügbaren Berichte deckt zwar die meisten Fragestellungen ab, führt aber gelegentlich dazu, dass man vor lauter Bäumen den Wald nicht erkennt. Der Gang durch die Berichte soll Ihnen dabei helfen, Ihren Fokus nicht zu verlieren, aber auch aufzeigen, welche weiteren Möglichkeiten und spannenden Ansätze es gibt, an die Sie vielleicht noch nicht gedacht haben.

Unter anderem werden in diesem Teil folgende Fragestellungen beantwortet:

- Wie kann das Dashboard genutzt werden?

- Welchen Einfluss hat der Datenschutz auf die Web-Analyse?

- Welche Informationen kann man den vielen Berichten entnehmen?

- Welchen Mehrwert bieten benutzerdefinierte Berichte und erweiterte Segmente?

- Wofür sind Echtzeit-Berichte sinnvoll?

- Welche Erkenntnisse können aus Multi-Channel-Darstellungen gezogen werden?

- Wie können die Flussdiagramme am effektivsten genutzt werden?

- Wie können Radar-Ereignisse bei der täglichen Arbeit helfen?

9 Startseite

Der Tab der Startseite, positioniert links neben den Standardberichten, beinhaltet vier große Berichtsbereiche:

- Echtzeit
- Radar-Ereignisse
- Visualisierung des Besucherflusses
- Dashboards

Erster Startpunkt nach dem Click auf den Startseiten-Tab ist immer die Dashboard-Übersicht.

9.1 Dashboard

Im Vergleich zu früheren Versionen von Google Analytics bietet die jetzige deutlich mehr Möglichkeiten, Dashboards zu erstellen und zu individualisieren.

Grundsätzlich kann man mehrere Dashboards anlegen, die aus jeweils unterschiedlichen anpassbaren Widgets bestehen. Innerhalb des Navigationsmenüs auf der linken Seite können neue Dashboards angelegt werden. Bei der Neuanlegung wird zunächst erfragt, ob ein komplett leeres Dashboard oder ein Starter-Dashboard erstellt werden soll. Zudem muss ein individueller Name vergeben werden, der aber jederzeit später wieder geändert werden kann.

Das Starter-Dashboard beinhaltet bereits einige Standardmetriken:

- Besuche pro Tag
- Traffic-Typen
- Besuche von Mobilgeräten

- Durchschnittliche Besuchszeit auf der Website

- Besuchszeit auf Website nach Land
- Ziel-Conversion-Gesamtrate
- Conversion-Rate nach Quelle

Bild 9.1 Dashboard

Bild 9.2 Dashboard

Um einen ersten Einblick zu bekommen, wie so ein Dashboard aussehen kann, ist es mitunter sinnvoll, mit einem Starter-Dashboard zu beginnen. Insbesondere dann, wenn Sie sich vorab vielleicht noch nicht ausreichend Gedanken darüber gemacht haben, welche Metriken für Sie entscheidend sind und welche permanent beobachtet werden müssen. Dauerhaft würde ich dennoch auf jeden Fall empfehlen, ein stark individualisiertes Dashboard einzurichten. Mit der derzeitigen Google-Analytics-Version ist es möglich, die Dashboards jederzeit anzupassen und zu verändern. Sämtliche Widgets sind per Drag & Drop verschiebbar und die enthaltenen Daten sind veränderbar. Wie dies funktioniert, beschreibe ich nun am Beispiel eines leeren Dashboard – der alternativen Auswahl bei der Erstellung eines neuen Dashboard.

Das Erstellen eines leeren Dashboard führt direkt zu der Oberfläche, in der ein neues Widget erstellt werden kann. Zunächst kann die Darstellungsform des zu erstellenden Widgets ausgewählt werden. Hier gibt es vier unterschiedliche Darstellungsweisen:

- Messwert
- Kreisdiagramm
- Verlauf
- Tabelle

9.1.1 Erstellung eines Messwert-Widget

Der Messwert stellt die durch das Pull-down-Menü ausgewählte Kennziffer dar – dies allerdings zusammen mit einer kleinen Trendgrafik und dem prozentualen Anteil des Gesamtwerts der Website. Letzteres ist natürlich nur dann interessant, wenn es sich um einen Teilbereich handelt und man diesen im Vergleich zu dem entsprechenden Wert der Gesamt-Website betrachten möchte. Bild 9.3 zeigt ein Dashboard ausschließlich bestehend aus Messwert-Widgets.

Bild 9.3 Messwert-Dashboard

Bei der Erstellung des Messwert-Widget haben Sie zunächst die Möglichkeit, über das Pull-down-Menü eine Metrik, also einen Messwert, auszuwählen. Im Anschluss können Sie dann jedoch diese Daten noch filtern. Hierzu klicken Sie den Link „Filter hinzufügen“, woraufhin sich eine neue Zeile mit weiteren Einstellungsmöglichkeiten öffnet. Hier können Sie die bereits ausgewählte Metrik in Bezug zu einer Dimension eingrenzen.

Die Auswahl „Besuche“ betrachtet zunächst 100 % der Besuche – unabhängig von der jeweiligen Herkunftsquelle der User. Angenommen, Sie haben Besuche als Messwert ausgewählt, möchten diese Zahl nun aber nur auf den organischen Traffic, der über Google kam, beziehen. Wählen Sie innerhalb des ersten Pull-down-Menüs „Nur anzeigen“. Dies ist der Gegensatz zu „nicht anzeigen“ und bedeutet beides so viel wie einschließen bzw. ausschließen. Nun muss noch die richtige Dimension gefunden werden. Hier gibt es eine lange Liste an Auswahlmöglichkeiten – nämlich sämtliche in Analytics verfügbaren Dimensionen. Für das oben genannte Beispiel benötigen wir Google Organic als Dimension – dies setzt sich zusammen aus Quelle (Google) und Medium (Organic). Praktischerweise gibt es hierfür bereits eine fertige Dimension „Quelle/Medium“, so dass wir nicht zwei Filter benötigen, um Quelle und Medium separat zu filtern. Da ich aus den Google-Analytics-Berichten bereits weiß, dass die Benennung „google / organic“ lautet, gebe ich diese ein. Im Anschluss vergebe ich noch einen sprechenden Namen, so dass ich auch hinterher noch weiß, was ich innerhalb des Widget für Einstellungen vorgenommen habe, und speichere das Widget. Die Einstellungen für das hier aufgeführte Widget finden Sie in Bild 9.4.

Bild 9.4 Messwert-Widget erstellen

Zusätzlich gibt es noch das Feld „Link zu Bericht oder URL“ unterhalb des Namens des Widget. In diesem Felds können Sie einen Bericht innerhalb von Google Analytics auswählen, zu dem Sie direkt springen können, wenn Sie im Anschluss auf die Überschrift des entsprechenden Widget klicken. Durch den Klick auf die Überschrift gelangen Sie dann direkt zu dem hier definierten Bericht innerhalb der Standardberichte.

Information:

Wenn Sie innerhalb des Widget Filter eingestellt haben, die die Messwerte entsprechend eingrenzen, und Sie haben gleichzeitig einen Link zu einem Bericht definiert, so bedeutet dies nicht, dass die Einstellungen der Filter in dem dann aufgerufenen Bericht übernommen werden. Im Gegenteil – der Link ist wirklich nur ein einfacher Link zu dem entsprechenden Bericht, Einstellungen, Filter oder sonstiges wird nicht übernommen.

Eine Eingabe eines richtigen Links (beispielsweise www.timoaden.de) ist nicht möglich – durchaus aber können Sie zu eigenen benutzerdefinierten Berichten verweisen. Geben Sie hierfür lediglich die ersten Buchstaben in das Feld ein – die Liste der möglichen Verlinkungen wird dann automatisch kleiner.

9.1.2 Erstellen eines Kreisdiagramm-Widget

Anders als bei der Messwertdarstellung muss ich beim Kreisdiagramm bereits von vornherein sowohl eine Metrik als auch eine Dimension auswählen. Durch die Pull-down-Menüs gibt es sowohl bei den Metriken als auch bei den Dimensionen eine lange Liste an Auswahlmöglichkeiten.

Information:

Die Auswahllisten sind in der Regel recht lang, was zur Folge hat, dass Sie sehr lange scrollen müssen, um die gewünschte Metrik oder die gewünschte Dimension zu finden. Zwar hilft die alphabetische Sortierung ein wenig bei der Orientierung – noch besser hingegen hilft das Suchfenster am oberen Rand. Denn bereits durch Eingabe eines ersten Buchstabens vermindert sich die Anzahl der auszuwählenden Möglichkeiten. Wenn Sie also bereits wissen, wonach Sie suchen, geht es in der Regel schneller, die ersten Buchstaben der gewünschten Metrik oder Dimension einzugeben und hierüber dann schnell fündig zu werden.

Beispielsweise möchten Sie eine Kreisdiagramm-Darstellung innerhalb des Widget für die Verteilung der Besuche in Bezug auf die wichtigsten verschiedenen Traffic-Quellen erstellen. Hierfür wählen Sie bei den Metriken die Kennziffer „Besuche“ aus und bei den Dimensionen „Traffic-Typ“. Im Anschluss definieren Sie noch die Anzahl der Sektoren – dies bedeutet nichts anderes als die Anzahl der Kuchenstücke des Kreisdiagramms. Dies ist vor allem dann sinnvoll, wenn es sehr viele mögliche Sektoren gäbe – beispielsweise bei der Betrachtung sämtlicher organischen Suchbegriffe. Der Long-Tail der Keywords würde dem Kreisdiagramm viel zu viele Kuchenstücke hinzufügen, so dass es nicht mehr sinnvoll auswertbar wäre. Im Beispiel habe ich es auf sechs Sektoren begrenzt.

Ebenso wie bereits für das Messwert-Widget beschrieben, kann auch hier wieder ein Filter hinzugefügt, ein sinnvoller Name vergeben und ein Link zu dem entsprechend passenden Bericht definiert werden.

Information:

Innerhalb des hier beschriebenen Widget habe ich als Dimension „Traffic-Typ“ ausgewählt – Sie könnten jetzt zu Recht fragen, weshalb ich nicht Medium genommen habe. Beides ist korrekt und beides stellt weitestgehend das Gleiche dar. Traffic-Typ ist zu weiten Teilen deckungsgleich mit Medium, teilweise ist Traffic-Typ aber leichter les- und interpretierbar. Denn User, die über einen Direkteinstieg auf die Seite kommen, werden innerhalb von Medium mit (none) bezeichnet, Traffic-Typ hingegen stellt sie als Direkt dar. Google-Analytics-Nutzer, die dieses Buch gelesen haben, können auch mit Medium (none) etwas anfangen – bedauerlicherweise ist das aber (noch) nicht der Fall.

Nach all diesen Einstellungen sieht das Widget dann wie in Bild 9.5 aus.

Bild 9.5 Widget-Erstellung – Kreisdiagramm

9.1.3 Verlauf-Widget hinzufügen

Die Durchführung der Web-Analyse ist immer auch die Analyse von Trends. Zumindest für erste Indizien sind Trends und Trendkurven unabdingbar. Denn darüber können Steigerungen oder Einbrüche gut und schnell festgestellt werden.

Innerhalb der Widget-Darstellung heißen diese Trendlinien „Verlauf“ und können nach einem ähnlichen Verfahren wie bei der Definition der vorigen Widgets erstellt werden. Zunächst muss wieder eine Metrik bzw. ein Messwert ausgewählt werden. Viel schöner als das Betrachten einer Verlaufslinie ist das Betrachten zweier Verlaufslinien im Vergleich zueinander. Deswegen gibt es die optionale Möglichkeit, zusätzlich noch eine weitere Trendlinie hinzuzufügen.

Daten und Zahlen sollten immer im Kontext betrachtet werden. Angenommen, Sie steigern die Anzahl der Besuche auf Ihrer Website dramatisch. Dies kann dazu führen, dass Sie ein großes Lob Ihres Vorgesetzten bekommen. Allerdings nur dann, wenn Ihr Vorgesetzter von der Web-Analyse eher weniger Ahnung hat – denn ansonsten hätte er gefragt, wie sich denn gleichzeitig andere Metriken verhalten haben, beispielsweise die Absprungrate. Wenn zwar die Anzahl der Besuche steigt, gleichzeitig aber auch die Absprungrate deutlich zunimmt, hat Ihnen der Anstieg der Besuche herzlich wenig gebracht, da alle zusätzlichen Besuche direkt wieder abgesprungen sind. Für genau so einen Fall ist die Darstellung einer zweiten Metrik, also einer zweiten Verlaufslinie, sehr sinnvoll (Bild 9.6).

Bild 9.6 Verlauf-Widget erstellen

Über die Filter-Funktion lassen sich anhand der möglichen Dimensionen die Daten noch weiter eingrenzen, so dass Sie den Verlauf nur für bestimmte Dimensionen betrachten können.

9.1.4 Erstellen eines Tabellen-Widget

Als vierte Darstellungsmöglichkeit eines Widget gibt es die Tabelle. In einer Tabelle haben Sie die Möglichkeit, viele Daten unterzubringen – mit dem Nachteil, dass es keine wirkliche grafische Darstellung gibt.

Die Erstellung eines individuellen Tabellen-Widget ist ähnlich wie bei den vorigen Widgets. Sie haben innerhalb der Tabelle drei Spalten zur Verfügung – die erste Spalte wird durch die von Ihnen ausgewählte Dimension bestimmt, die anderen beiden Spalten durch die Messwerte, die in Bezug zu der Dimension stehen. Durch die Nutzung der entsprechenden Pull-down-Menüs haben Sie nahezu unbegrenzte Möglichkeiten, Ihre eigene Tabelle zu erstellen.

Bild 9.7 Widget-Tabelle erstellen

Zusätzlich können Sie noch bestimmen, wie viele Zeilen angezeigt werden sollen – mindestens fünf, maximal zehn Zeilen können innerhalb des Widget angezeigt werden.

Im Anschluss haben Sie auch hier wieder die Möglichkeit, die dargestellten Daten innerhalb der Tabelle über bestimmte Dimensionen einzugrenzen, zu filtern und dadurch bestimmte Daten ein- oder auszuschließen und sie damit nur auf einen bestimmten Teilbereich der vorhandenen Daten zu beziehen.

In dem Tabellen-Widget von Bild 9.8 habe ich für die Dimension Quelle/Medium die Messwerte Besuche und Absprungrate hinzugefügt. Hierüber kann ich schnell sehen, welche Kombination aus Quelle und Medium mir zwar am meisten Besuche liefert, gleichzeitig aber auch im Vergleich zu den anderen eine hohe Absprungrate.

Bild 9.8 Tabellen-Widget

9.1.5 Arbeiten mit Dashboards

Die Dashboard-Ansicht ist sozusagen die Startseite der Startseite. Wie bereits in Kapitel 8.8 erläutert, bietet das Dashboard eine kontoabhängige Individualisierung. Unterschiedliche Nutzer sind an unterschiedlichen Berichten und Informationen interessiert. Der Geschäftsführer interessiert sich in der Regel eher für langfristige Trends, während der Online-Marketer haargenau jede Kampagne und jedes Keyword untersuchen möchte. Die IT-Abteilung ist hingegen eventuell mehr an der technischen Ausstattung der User interessiert als an der Performance einzelner Quellen. Diese unterschiedlichen Anforderungen lassen sich über das Dashboard darstellen, weil sich jeder User unter seinem Login sein individuelles Dashboard basteln kann.

Die Drag&Drop-Funktion ermöglicht ein Verschieben oder auch Ausblenden der Mini-Berichte. Durch die Funktion „Zum Dashboard hinzufügen“ in nahezu jedem Bericht in Analytics können interessante Berichte direkt und schnell auf dem Dashboard dargestellt werden.

Bild 9.9 Dashboard

Die Mini-Berichte ermöglichen es Ihnen, vom Dashboard aus direkt auf den entsprechenden Bericht zuzugreifen, ohne den Umweg über die Navigation. Das von Ihnen erstellte Dashboard ist mit Ihrem Login verknüpft. Ein Kollege mit eigenem Zugriff auf die Analytics-Daten kann sich sein eigenes Dashboard erstellen.

Praxistipp:

Nutzen Sie die Möglichkeit der Dashboard-Individualisierung. Sie können außerdem das Dashboard automatisiert als E-Mail verschicken. Angenommen, Sie wollen Ihren Vorgesetzten oder den Geschäftsführer von der Wertigkeit Ihrer Arbeit überzeugen (Vorgesetzte und Geschäftsführer haben oft nicht die Zeit, sich mit Web-Analyse zu beschäftigen, oder vergessen schlichtweg die Login-Daten). Wenn Sie dank diverser Maßnahmen erreicht haben, dass sich alle wichtigen Kennziffern in die geplante Richtung entwickeln, ordnen Sie Ihr Dashboard so an, dass dies gut sichtbar wird, und schicken Sie die Kennziffern mit einem entsprechenden Kommentar an Ihren Vorgesetzten. Präsentieren Sie den Erfolg Ihrer Arbeit, indem Sie die Möglichkeiten des Tools nutzen und andere davon in Kenntnis setzen („Tue Gutes und rede drüber“). Das Versenden des Dashboard als PDF ermöglicht es Ihrem Vorgesetzten, alle wichtigen Kennzahlen auf einen Blick zu erfassen. Er muss sich nicht selber mit Google Analytics auseinandersetzen, was viel Zeit spart. Deshalb wird er Ihnen schon bald sehr dankbar sein. Spätestens wenn er anfängt, Fragen zu stellen, die Sie mit Hilfe von Analytics beantworten können, werden Sie ihn von der Wichtigkeit Ihrer Tätigkeit überzeugt haben. (Tipp: Versuchen Sie immer eine monetäre Komponente mit einzubringen – Chefs bewerten Kennziffern gerne in Verbindung mit Geld. Kapitel 7.4 (Zielwert) kann Ihnen dabei helfen.)

Wenn Sie sich schon die Mühe gemacht und schöne Dashboards erstellt haben, dann macht es Sinn, diese auch mit anderen Leuten zu teilen. Eine Möglichkeit ist innerhalb des Praxistipps bereits beschrieben worden – Sie können Ihre erstellten Dashboards automatisiert und regelmäßig anderen per Mail zukommen lassen. Nun kann es aber ja durchaus sein, dass ein Freund von Ihnen weniger an den in Ihrem Dashboard erhaltenen Daten interessiert ist, als vielmehr an der Struktur, den Filtern und dem Aufbau Ihres Dashboard. Ihm zu erklären, was und wo Sie welche Einstellungen innerhalb eines jeden Widgets vorgenommen haben, ist ein wenig mühsam. Aus diesem Grund besteht die Möglichkeit, Dashboards mit anderen Leuten zu teilen. Dies geschieht über den Link innerhalb der oberen Navigationszeile „Dashboard teilen“. Daraufhin erscheint ein Overlay-Fenster, welches einen Link enthält. Diesen Link kopieren Sie heraus und können ihn dann Ihrem Freund zukommen lassen, per Mail, Skype oder sonstigem Medium.

Wichtig hierbei ist zu wissen, dass bei diesem Link immer nur die Struktur des Dashboard mitsamt den jeweiligen Konfigurationen vorgenommen wird – die jeweiligen Daten der Widgets und der Dashboards werden nicht mit übergeben. Der Empfänger des Links hat ja sein eigenes Login zu Google Analytics und kann sich dementsprechend auch nur seine eigenen Daten, zu denen er Zugriff hat, innerhalb des Dashboard ansehen.

Hier ein Beispiel, wie so ein Link aussieht – sollten Sie sich tatsächlich die Mühe machen und ihn (korrekt) abtippen wollen, bekommen Sie das Dashboard mit den ganzen Messwert-Widgets aus Bild 9.3:

https://www.google.com/analytics/web/permalink?type=dashboard&uid=25QcW1n_SYWiQosmSfV9OA

Bild 9.10 Dashboard teilen

Wenn Sie es einfacher haben wollen, können Sie auch einfach diesen kürzeren Link eingeben (damit Sie dann auch etwas sehen können müssen Sie in Google Analytics eingeloggt sein):

http://goo.gl/QqAVf

Information:

Ein Dashboard kann jeweils maximal aus bis zu zwölf unterschiedlichen Widgets bestehen. Sollten Sie mehr als zwölf Widgets unterbringen wollen, haben Sie nur die Möglichkeit, ein weiteres Dashboard zu erstellen. Doch auch die Anzahl der möglichen Dashboards pro Login ist begrenzt – Sie haben die Möglichkeit, maximal 20 Dashboards zu erstellen bzw. zu nutzen. Ich denke, das ist absolut ausreichend – schließlich sind dies maximal 240 unterschiedliche Widgets, die Sie damit betrachten können! Die Zeit müssen Sie erst mal haben ...

Wenn Sie zu viele Dashboards haben oder in der Vergangenheit welche erstellt haben, die Sie nicht mehr benötigen, so besteht immer die Möglichkeit, einzelne Dashboards zu löschen. Hierzu gehen Sie in das zu löschende Dashboard und klicken oben rechts auf „Dashboard löschen“. Ehe es allerdings komplett gelöscht ist, müssen Sie diese Aktion noch einmal bestätigen. Wenn Sie dies tun, ist das Dashboard wirklich unwiederbringlich entfernt.

Dimension

Beschreibung

Angliederung

Entspricht dem E-Commerce-Feld „Affiliation“

Anzahl der Besuche

Häufigkeit, wie oft Nutzer Ihre Site aufgerufen haben

Anzeigenfläche

Unterscheidung der Anzeige nach oben, rechts oder nicht festgelegt

Anzeigengruppe

Name der Anzeigengruppen (AdWords)

Anzeigeninhalt

Die erste Zeile des Textes Ihrer AdWords-Anzeige

Ausstiegsseite

Auflistung der Seiten, von denen User Ihren Webauftritt verlassen haben

Benutzerdefinierte Variable (Schlüssel 1–5)

In den entsprechenden benutzerdefinierten Variablen angegebener Schlüsselname

Benutzerdefinierte Variable (Wert 1–5)

In den entsprechenden benutzerdefinierten Variablen angegebener Wert

Benutzerdefinierter Wert

In der setVar-Variable angegebener Wert

Besuche bis zur Transaktion

Anzahl der Besuche, die die User vornehmen, ehe sie sich zu einer Transaktion entschließen

Besuchertyp

Unterscheidung zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern

Besuchsdauer

Durchschnittliche Verweildauer der Besuche

Betriebssystem

Betriebssystem, das die User benutzten, während sie Ihre Website besuchten

Betriebssystemversion

Betriebssystemversion, das die User benutzten, während sie Ihre Website besuchten

Bildschirmfarben

Anzahl der Bildschirmfarben, die Ihre User auf ihren Rechnern anzeigen lassen können

Browser

Browser, die User benutzt haben, um auf Ihre Website zu gelangen

Browser-Version

Browser-Versionen, die User benutzt haben, um auf Ihre Website zu gelangen

Datum

Datum des Besuchs

Domain

Domain der Internetanbieter, über die User auf Ihre Website kamen

Domain des Placements

Domains der Seiten auf denen Anzeigen innerhalb des Google Display-Netzwerks geschaltet wurden

Eingabemethode

Eingabeart innerhalb eines mobilen Endgerätes (beispielsweise Touchscreen, Joystick, etc.)

Ereignis-Label

Auflistung der Labels der von Ihnen definierten Ereignisse

Ereignisaktion

Die Aktionen der von Ihnen definierten Ereignisse

Ereigniskategorie

Die Kategorien der von Ihnen definierten Ereignisse

Flash-Version

Flash-Version der User auf ihrem Rechner, während sie Ihre Website besuchten

Geteilte URL

URL die in einem sozialen Netzwerk geteilt wurde

Hostname

In der Regel ist der Hostname die Domain Ihrer Website; vielleicht gibt es aber auch noch andere Hostnamen, von wo aus man Ihre Website betrachtet hat.

Internetanbieter

Über welchen Provider haben sich die Besucher Ihrer Website auf Ihrer Seite eingewählt

Java-Support

Java-Unterstützung bei Usern installiert oder nicht

Kalenderwoche

Woche eines Jahres dargestellt in KW

Kampagne

Name der Kampagne(n)

Keyword

Bezahlte und nicht bezahlte Suchbegriffe, über die User auf Ihre Seite kamen

Kontinent

Kontinent, aus dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Land/Gebiet

Land/Gebiet, aus dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Medium

Medium, über das User auf Ihre Seite kamen; kann beispielsweise eine CPC-Kampagne oder ein Verweis oder eine Direkteingabe gewesen sein.

Mobil

Gibt an ob User über ein mobiles Endgerät kamen oder nicht

Mobilgerät-Information

Markenname bzw. Modellname des Mobilgeräts

Mobilgerätemarke

Hersteller des Mobilgeräts

Modell des Mobilgeräts

Modellbezeichnung des Mobilgeräts

Monat

Monat als Zeiteinheit

Nächste Seitengruppe

Basierend auf den definierten Seitengruppierungen die Darstellung der folgenden Seitengruppe

Optimierte Keywords

Verfeinerte Suchbegriffe der internen Suche

Ort des Abschlusses für das Ziel

URI des erreichten Ziels

Passende Suchanfrage

Tatsächlich von Usern eingegebene Suchanfrage die die Auslieferung einer Ihrer AdWords-Anzeigen zur Folge hatte

Per soziales Netzwerk geteilter Inhalt

Die URL oder das Objekt das innerhalb eines sozialen Netzwerks geteilt wurde

Placement-Typ

Unterscheidung zwischen automatischem oder ausgewähltem Placement Ihrer AdWords-Anzeigen innerhalb des Display-Netzwerks

Placement-URL

URLs der Seiten auf denen Ihre Anzeigen innerhalb des Display-Netzwerks ausgeliefert wurden

Position der Anzeigenfläche

Exakte Position von AdWords-Anzeigen rechts neben Suchergebnissen

Produkt

Namen der Produkte, die über Ihre Website verkauft wurden

Produkt-Artikelposition (SKU)

Produktcodes, die über Ihre Website verkauft wurden

Produktkategorie

Kategorie der Produkte, über die Sie über Ihre Website Umsatz generiert haben

Quelle

Domain, über die User auf Ihre Seite kamen

Region

Region, aus der Ihre Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Seite

Der Name bzw. die URI jeder einzelnen Webseite

Seitenauflösung

Größe der Bildschirmauflösung, die die User an Ihren Rechnern zur Verfügung haben

Seitengruppe (1–5)

Auswahl der definierten Seitengruppen

Seitengruppe 1–5 (nächste Seitengruppe 1–5)

Darstellung der nächsten definierten Seitengruppen

Seitengruppe 1–5 (vorherige Seitengruppe 1–5)

Darstellung der vorherigen definierten Seitengruppen

Seitengruppe 1–5 (Zielseitengruppe 1–5)

Darstellung der definierten Seitengruppen die Ziele erfüllt haben

Seitenpfadebene 1–4

Darstellung der unterschiedlichen Seitenpfade

Seitentiefe

Anzahl der von Nutzern während eines Besuchs betrachteten Seiten

Seitentitel

Der Seitentitel ist der sogenannte Page Title jeder Webseite

Site Search-Kategorie

Verwendete Kategorie der internen Suche

Site Search-Status

Unterscheidet Besuche, die die interne Suche genutzt haben, gegenüber den Besuchen ohne interne Suche.

Soziale Interaktion

Durchgeführte Soziale Interaktion wie beispielsweise „gefällt mir“, „teilen“ oder „+1“

Soziale Interaktion

Unterscheidung nach sozial aktiv und nicht soziale aktiv

Soziale Quelle

Soziales Netzwerk auf der Aktivitäten stattfanden

Soziales Netzwerk

Das soziale Netzwerk aus dem die Aktivität stammt

Soziales Netzwerk und Aktion

Mischung aus sozialem Netzwerk und dem Typ der durchgeführten Aktion

Soziales Netzwerk und Interaktion

Mischung aus sozialem Netzwerk und durchgeführter Interaktion wie beispielsweise „gefällt mir“ oder „+1“

Sprache

Spracheinstellung der Browser von Nutzern

Stadt

Stadt, aus der der Nutzer entsprechend seiner IP-Adresse kommt

Startseite

Die Seiten auf denen Ihre Besuche die interne Suche genutzt haben

Stunde

Stunden des Tages

Subkontinentale Region

Subkontinent, aus dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Suchbegriff

Die bei der internen Suche eingegebenen Suchbegriffe

Tage bis zur Transaktion

Anzahl der Tage zwischen Käufen der Nutzer und den zugehörigen Kampagnen

Tage seit dem letzten Besuch

Anzahl der vergangenen Tage, seit Nutzer das letzte Mal auf Ihrer Site waren

Timing-Kategorie

Definierte Kategorie der Nutzer-Timings

Timing-Label

Definiertes Label der Nutzer-Timings

Timing-Variable

Definierte Variable der Nutzer-Timings

Traffic-Typ

Unterscheidung der Besuche nach Suchzugriffen, durch Verweise zustande gekommene Besuche, direkte Besuche oder sonstige Besuche

Transaktion

Transaktion-ID einer E-Commerce-Transaktion

Typ des persönlichen Hinweises

Unterscheidung zu „+1“-Hinweisen nach „Keiner“, „Allgemein“ oder „Persönlich“

Übereinstimmungstyp

Unterscheidung der AdWords-Anzeigen nach „Exact“, „Broad“ oder „Phrase“

Verbindungsgeschwindigkeit

Verbindungsgeschwindigkeit, mit der User online waren, während sie Ihre Website besucht haben

Verweis über Quelle der sozialen Interaktion

Stellt dar, ob die Aktivität durch eine soziale Interaktionsquelle hervorgerufen wurde

Verweispfad

Die URI der verweisenden Website

Vollständige Verweis-URL

Komplette URL eines Referrers

Vorherige Seitengruppe

Darstellung der vorherigen Seitengruppe der definierten Seitengruppen

Vorheriger Schritt für Ziel (1–3)

Schritte vor der Zielerreichung

Werbenetzwerk

Unterscheidung der Google Werbenetzwerke nach Google-Suche, Suchpartner oder Content-Netzwerk

Wochentag

Entsprechender Tag der Woche

Ziel-URL

URLs auf die AdWords-Anzeigen weiterleiten

Zielseite

Landing Pages; die Seiten, auf denen Ihre Besuche als Erstes gelandet sind

Messwert

Beschreibung

% Ausstiege

Prozentualer Anteil der Besuche die eine bestimmte Webseite oder eine Webseitengruppe verlassen haben

% der anfänglichen Zielgruppe beibehalten

Dieser Messwert bezieht sich auf TV-Kampagnen und ist derzeit in Deutschland nicht nutzbar

% Neue Besuche

Prozentualer Anteiler neuer, also erstmaliger Besuche auf der Website

% Suchausstiege

Prozentualer Anteil der Besuche die nach einer durchgeführten internen Suche die Website verlassen haben

% Verfeinerungen der Suche

Prozentualer Anteil der Besuche die nach einer durchgeführten internen Suche direkt nochmal intern gesucht haben

Abschlüsse für Ziel

Anzahl der Erfüllung aller definierten Ziele

Abschlüsse für Ziel (gilt für Ziel 1–20)

Anzahl der Abschlüsse für das jeweilige Ziel

Absprünge

Anzahl der Besucher, die die Website bereits auf der Einstiegsseite wieder verlassen haben

Absprungrate

Prozentualer Anteil der Besuche die während ihres Besuchs nur eine Seite gesehen haben

AdSense-CTR

Prozentualer Anteil der Klicks auf eine AdSense-Anzeige zu Seitenimpressionen

AdSense-eCPM

AdSense-Umsatz pro 1000 Seitenimpressionen

AdSense-Seitenimpressionen

Anzahl der Seitenaufrufe mit AdSense-Anzeigen

AdSense-Umsatz

Gesamtumsatz, der über AdSense generiert wurde

Angezeigte AdSense-Anzeigen

Anzahl der eingeblendeten AdSense-Anzeigen

Angezeigte AdSense-Anzeigenblöcke

Anzahl der eingeblendeten AdSense-Anzeigenblöcke; diese können jeweils mehrere Anzeigen enthalten.

Anzeigenwiedergaben

Bezieht sich auf TV-Anzeigen und ist in Deutschland derzeit nicht verfügbar

Aufgerufene AdSense-Anzeigen

Anzahl der eingeblendeten AdSense-Anzeigen

Aufgegebene Trichter

Anzahl der definierten Trichter die begonnen aber nicht beendet wurden

Aufgegebene Trichter für Ziel 1–20

Anzahl einzelner definierter Trichter die begonnen aber nicht beendet wurden

Ausstiege

Anzahl der Ausstiege der Website – Betrachtung nur bei einzelnen Seiten oder Seitengruppen sinnvoll

Ausstiegsrate für Ziel (1–20)

Prozentualer Anteil der Besuche die einen Trichter betreten, ihn aber nicht beendet haben

Beispiel für Domain-Lookup

Anzahl der DNS-Lookups innerhalb des ausgewählten Zeitraums

Beispiel für Seiten-Download

Anzahl der erhobenen Seiten-Download-Daten für den ausgewählten Zeitraum

Beispiel für Server-Antwort

Anzahl der erhobenen Server-Antwortzeiten für den ausgewählten Zeitraum

Beispiel für Serververbindung

Anzahl der erhobenen Serververbindungen für den ausgewählten Zeitraum

Ausstiegsrate für Trichter für Ziel 1–20

Prozentualer Wert der Besuche die einen Trichterprozess begonnen aber nicht beendet haben

Besuche

Anzahl der Sessions, die durch die Besucher generiert wurden

Besuche mit Suche

Anzahl der Besuche, die die interne Suche genutzt haben

Besucher

Anzahl der Besucher, also einzelner „Personen“

Besuchsdauer

Verweildauer auf einer Seite oder Seitengruppe

Besuchszeit auf Seite

Verweildauer auf einer Seite oder Seitengruppe

Conversion-Rate für Ziel 1–20

Prozentuales Verhältnis abgeschlossener Trichter zu Besuche innerhalb des Trichters

CPC

Durchschnittlicher Preis pro Klick der für eine AdWords-Anzeige gezahlt wurde

CPM

Durchschnittlicher Preis für 1000 Impressionen für AdWords-Anzeigen innerhalb des Google Content-Netzwerks

CTR

Prozentualer Anteil der Klicks auf einer AdWords-Anzeige im Verhältnis zu Anzeigenauslieferungen

Daten-Hub-Aktivitäten

Anzahl der Erwähnungen in sozialen Netzwerken

Durchschnittliche Besuchszeit auf der Seite

Durchschnnittlicher Besuchsdauer auf ausgewählten Seiten

Durchschnittliche Dauer der Weiterleitung (Sek.)

Dauer der Weiterleitung (Redirects) bis die Seite geladen wird

Durchschnittliche Domain-Suchzeit (Sek.)

Dauer des DNS-Lookups für die angefragte Seite

Durchschnittliche Nutzer-Timing (Sek.)

Dauer des definierten Nutzer-Timings

Durchschnittliche Seiten-Download-Zeit (Sek.)

Dauer des Downloads einer Seite

Durchschnittliche Seitenladezeit (Sek.)

Dauer der Ladezeit einer Seite vom Klickbis zum fertigen Anzeigen innerhalb des Browsers

Durchschnittliche Serverantwortzeit (Sek.)

Dauer bis der Server, von dem die Seite abgerufen wird, antwortet

Durchschnittliche Serververbindungszeit (Sek.)

Dauer bis die die Verbindung zum Server hergestellt ist

Durchschnittlicher Wert

Durchschnittlicher Wert in Bezug auf Ereignisse

Durchschnittliche Besuchsdauer

Durchschnittliche Dauer eines Besuchs auf der Website

Durchschnittlicher Preis

Durchschnittlicher Preis der verkauften Produkte

Durchschnittsmenge

Durchschnittliche Menge der verkauften Produkte

Durchschnittswert

Durchschnittlicher Wert der E-Commer-Transaktionen

E-Commerce-Conversion-Rate

Prozentualer Anteil der Besuche die eine E-Commerce-Transaktion durchgeführt haben

Eindeutige Besucher

Anzahl der Besucher die während des ausgewählten Zeitraums auf der Website waren

Eindeutige Ereignisse

Anzahl der Besuche während deren mindestens ein Ereignis stattgefunden hat

Eindeutige Käufe

Gesamtanzahl der Aufrufe eines Produkts während einer Transaktion

Eindeutige Seitenaufrufe

Die Anzahl der Besuche die eine Seite während eines Besuchs mindestens einmal aufgerufen haben

Eindeutige soziale Aktion

Anzahl der Besuche während deren mindestens eine soziale Aktion stattgefunden hat

Einstiege

Anzahl der Einstiege auf die Website – Betrachtung nur bei einzelnen Seiten oder Seitengruppen sinnvoll

Einstiege/Seitenaufrufe

Prozentualer Anteil der Seitenaufrufe bei denen es sich um einen Einstieg in die Website handelt

Ereignisse gesamt

Häufigkeit des Ereignisses bzw. der Ereignisse

Ereigniswert

Gesamtwert des betrachteten Ereignisses, errechnet aus Ereigniswert, multipliziert mit der Anzahl der Ereignisse

Gesamtausstiegsrate

Verhältnis gestarteter Trichter zu nicht beendeter Trichter

Gesamte Anzeige angezeigt

Bezieht sich auf TV und ist derzeit in Deutschland nicht mit Daten gefüllt

Impressionen

Gibt an wie häufig eine Anzeige bei Google AdWords geschaltet wurde

Klicks

Anzahl der Klicks auf eine bei Google AdWords ausgelieferte Anzeige

Kosten

Betrag, der für die Anzeigen bei Google AdWords fällig wird

Kosten pro Conversion

Bezogen auf E-Commerce- und Ziel-Conversions

Kosten pro Transaktion

Bezogen auf AdWords-Kampagnen

Kosten pro Ziel-Conversion

Bezogen auf Ziel-Conversions, nicht E-Commerce-Conversions

Marge

Errechneter Wert aus (E-Commerce-Umsatz + Zielwert – Kosten)/ Umsatz

Menge

Anzahl der verkauften Artikel des Produkts oder der Produktgruppe

Neue Besuche

Anzahl der erstmaligen Besuche

Nutzer-Timing (Millisek.)

Summer der Nutzer-Timing Messung

Nutzer-Timing-Beispiel

Menge der gemessenen Nutzer-Timings

Organische Suchanfragen

Anzahl der organischen Suchanfragen

Produktumsatz

Gesamtumsatz des Produkts ohne Steuern und Versandkosten

ROI

Errechneter Wert aus (E-Commerce-Umsatz + Zielwert – Kosten)/ Kosten

Seiten/Besuch

Durchschnittlich angezeigte Seitenaufrufe pro Besuch

Seitenaufrufe

Anzahl der Page Impressions

Seitenlade-Beispiel

Anzahl der erhobenen Daten für die Messung der Seitenladezeit

Soziale Interaktion

Anzahl der durchgeführten sozialen Interaktionen

Soziale Interaktion pro Besuch

Verhältnis aus sozialen Aktionen geteilt durch die eindeutigen sozialen Aktionen

Starts für Ziel

Gesamtzahl der Starts für alle Ziele

Start von Ziel 1 (gilt für Ziel 1–20)

Anzahl der Starts von Ziel 1

Steuer

Gesamtbetrag, den Kunden für die Steuern bezahlt haben

Suchausstiege

Anzahl der internen Suchen, die vor Verlassen der Website durchgeführt wurden

Suchtiefe

Anzahl der Suchergebnisseiten nach Nutzung der internen Suche

Summe einmaliger Suchen

Anzahl durchgeführter interner Suchen nach unterschiedlichen Suchbegriffen

Transaktionen

Gesamtzahl der E-Commerce-Transaktionen

TV-Impressionen

Derzeit nicht in Deutschland verfügbar

Umsatz

Gesamtumsatz inklusive Steuern und Versandkosten

Umsatz-pro-Click (RPC)

Umsatz bestehend aus E-Commerce und Zielwert in Bezug auf die Klicks aus den AdWords-Anzeigen

Verfeinerungen der Suche

Anzahl erneuter interner Suchen, im Anschluss an eine bereits durchgeführte interne Suche

Versand

Gesamtbetrag, den Kunden für die Frachtkosten bezahlt haben

Weiterleitungsbeispiel

Anzahl der erhobenen Daten für die Messung der Weiterleitung

Wert pro Besuch

Durch E-Commerce erhobener Umsatz geteilt durch die Anzahl der Besuche

Wert für Ziel (gilt für Ziel 1–20)

Gesamtwert für ein bestimmtes definiertes Ziel

Zeit nach Suche

Verweildauer auf der Site von Beginn der Nutzung der internen Suche bis zum Ende der Session oder der Durchführung einer neuen Suche

Ziel-Conversion-Rate

Verhältnis der Besuche zu den erfüllten definierten Zielen

Zielwert

Gesamtwert der erfüllten Ziele

Zielwert pro Besuch

Summe des Zielwerts aller erreichten definierten Ziele in Bezug auf die Besuche

9.2 Visualisierung des Besucherflusses

Eine immer wieder vorkommende Fragestellung und Anforderung bei Kunden ist der Wunsch nach den Navigationspfaden von Besuchen auf der Website – sogenannte Trampelpfade. In der Vergangenheit gab es einen Bericht innerhalb von Google Analytics, der zwar etwas in diese Richtung ging, aber eher eine Art Workaround und vor allem visuell nicht besonders ansprechend war. Diesen Bericht gibt es auch immer noch, er wird in Kapitel 13.2.1.1 beschrieben.

Die Darstellung von Trampelpfaden in einem Web-Analyse-Tool ist alles andere als trivial. Denn in der Regel gibt es nahezu unzählige Wege, die Besucher auf der Website gehen können. Je mehr interne Verlinkungen, desto mehr mögliche Wege. Auch wenn man bei der Gestaltung der eigenen Website und deren interner Verlinkung denkt, man hat alles so perfekt gemacht, dass die User die von einem selber geplanten Wege gehen, wird man feststellen, dass es immer User gibt, die genau dies nicht tun. Stattdessen werden Sie immer Besucher haben, die Wege finden, von denen Sie gar nicht wussten, dass es sie gibt bzw. dass dies überhaupt möglich ist. Auf jeden Fall sorgt diese Vielfalt, die bei jeder Website spätestens dann eintritt, wenn sie aus mehr als zehn Seiten besteht, dafür, dass eine Visualisierung der Besucherflüsse fast unmöglich ist, da sich die verschiedenen Wege sehr schnell verzweigen. Die Verzweigung wird je nach betrachteter Ebene immer größer und wirrer – daraus Erkenntnisse zu erzielen und idealerweise noch Verbesserungspotenziale zu entdecken und Aktionen abzuleiten, ist ambitioniert.

Google Analytics bietet insgesamt vier unterschiedliche Fluss-Visualisierungen. Davon sind drei innerhalb des Startseiten-Tabs und der dortigen Rubrik „Visualisierung des Besucherflusses“ zu finden – der vierte Bericht befindet sich innerhalb der Standardberichte, im Bereich Conversions und Ziele, und heißt Zielprozessfluss. Hierauf wird in Kapitel 14.1.5 näher eingegangen.

Die drei im Folgenden beschriebenen Berichte heißen:

- Besuchsprozessfluss
- Navigationsfluss
- Ereignisfluss

Um aus dieser Art Berichte Erkenntnisse gewinnen zu können, muss man nicht nur seine eigene Seite und deren jeweilige Benennungen recht gut kennen, sondern auch die Besucherflüsse nach unterschiedlichen Kriterien flexibel anpassen können, um den Fokus auf die wirklich wichtigen Fragen zu wahren. Seien Sie sich bei der Arbeit mit den Besucherflussberichten also immer bewusst, dass deren Analyse nicht unbedingt einfach ist und das Gewinnen von Erkenntnissen hieraus ebenso wenig.

Information:

Derzeit ist es noch nicht möglich, die Flussbereiche dem Dashboard hinzuzufügen, die Daten bzw. die Visualisierung der Berichte mit anderen zu teilen oder diese zu exportieren. Sie können bislang also nur innerhalb von Google Analytics mit diesen Berichten arbeiten oder gegebenenfalls Screenshots der Flussdiagramme machen. Ich bin mir recht sicher, dass es demnächst aber auch Weiterbearbeitungs- oder Exportmöglichkeiten geben wird.

9.2.1 Besuchsprozessfluss

Der Besuchsprozessfluss sieht auf den ersten Blick mitunter ein wenig verwirrend aus. Lassen Sie sich davon jedoch nicht abschrecken und machen Sie sich mit den vielen Möglichkeiten dieser Darstellungsweise vertraut. Grundsätzlich ist dieser Bericht von links nach rechts zu lesen und ist aufgeteilt in mehrere Spalten. Die erste Spalte auf der linken Seite stellt die ausgewählte Dimension dar, von der aus die Betrachtung auf die nachfolgenden Aktionen der User gestartet werden soll. Per Default ist hier die Dimension „Land/Gebiet“ ausgewählt. Innerhalb der Spalte gibt es nun Boxen unterschiedlicher Größe – die Größe ist abhängig von der Menge der Besuche – die mit dem jeweiligen Herkunftsland der User und der entsprechenden Anzahl der Besuche beschriftet sind. Von der jeweiligen Box gehen nun unterschiedlich dicke Linien zu der zweiten Spalte – diese Spalte enthält die Startseiten bzw. Landing Pages. Hier kann bereits betrachtet werden, wie die Verteilung der Besuche aus der ersten Spalte auf die Startseiten ist. Landet die Mehrzahl der Besuche aus der gewünschten Dimension auf der Seite, auf der sie auch landen sollen?

Nach der Spalte mit den Startseiten werden dann innerhalb der folgenden Spalten weitere aufgerufene Seiten angezeigt. Spätestens hier wird die schnelle Verästelung der Besucherströme sichtbar. Die Linien werden verhältnismäßig schnell dünner, was bedeutet, dass die Anzahl der Besuche, die diese Wege gehen, auch entsprechend weniger werden. Am rechten Ende der Spalten können Sie auf den Pfeil oder „Schritt hinzufügen“ klicken – damit werden noch weitere zusätzliche Spalten hinzugefügt.

Aus der reinen Betrachtung dieses Berichts wird man in aller Regel aber noch nicht schlau. Die Daten müssen verringert bzw. die wirklich interessanten Pfade müssen herausgehoben werden. Innerhalb des Berichts gibt es diverse Effekte, die Sie auswählen können. So gibt es Mouse-over-Effekte – sowohl wenn Sie über eine Verbindungslinie zwischen zwei Boxen navigieren, als auch, wenn Sie den Mauszeiger auf eine Box, also eine Seite, bewegen. Hierüber gibt es interessante Zusatzinformationen.

Bild 9.11 Besuchsprozessfluss

Auf diese Weise lässt sich sehr schnell erkennen, wie viel Prozent meiner Besuche auf der Startseite (Homepage) landen und wie sich der Rest verteilt. Der Mouse-over-Effekt auf einer Box sagt mir, wie viel Prozent des Traffic Durchgangs-Traffic ist, also den Besuch auf weiteren Seiten fortsetzt (gut), oder wie viel Prozent von dieser betrachteten Seite aussteigt und den Besuch beendet (nicht gut). Hierüber können Sie die kompletten Top-Navigationspfade der User auf Ihren Seiten nachverfolgen.

Bild 9.12 Besuchsprozessfluss mit Mouse-over-Effekt

Zusätzlich zu den weiteren Informationen über den Mouse-over-Effekt können Sie auch auf einzelne Elemente klicken. Mit einem Klick auf eine Verbindungslinie oder eine Box öffnet sich ein Auswahlfenster mit folgenden Optionen:

- Zugriffe bis hier hervorheben
- Zugriffe bis hier untersuchen
- Gruppendetails

9.2.1.1 Zugriffe bis hier hervorheben

Bei der Auswahl „Zugriffe bis hier hervorheben“ werden sämtliche Pfade, die über den ausgewählten Weg gehen, farblich hervorgehoben – die anderen Elemente werden entsprechend ausgegraut. Sie können hierüber also einen gewünschten Weg viel besser nachvollziehen und analysieren. Sie werden überrascht sein, wie schnell die Linien dünner werden und wirkliche Pfade schwer zu erkennen sind.

9.2.1.2 Zugriffe bis hier untersuchen

Die Auswahl „Zugriffe bis hier untersuchen“ führt zu einer anderen Darstellung und sorgt auch dafür, dass man automatisch in einen anderen Bericht innerhalb des Navigationsmenüs springt – nämlich den Navigationsfluss.

Dieser Bericht stellt die ausgewählte Seite in den Mittelpunkt und visualisiert die relevanten Seiten, die User entweder davor oder danach aufgerufen haben. Zunächst werden nur die jeweils direkt davor und direkt danach aufgerufenen Seiten dargestellt. Hier gibt es nun allerdings einen Pfeil nach links und nach rechts. Durch Klicken auf diese Pfeile können jeweils noch viele neue Spalten dazugeschaltet werden, so dass man die entsprechenden Pfade beliebig verlängern kann (Achtung – irgendwann wird es unübersichtlich).

Bild 9.13 Zugriffe bis hier untersuchen

Die Mouse-over-Effekte sind hier die gleichen wie auch schon vorher. Nur dass neben den rot dargestellten Ausstiegen an einer bestimmten Stelle nun auch noch die Einstiege in Grün dargestellt sind.

Diese Darstellungsweise ist vor allem dann sehr sinnvoll, wenn Sie eine einzelne Seite betrachten wollen – insbesondere bei strategisch wichtigen Seiten kann ich dies empfehlen. Dies sind Seiten, die sehr dicht an Ihrem Geschäftsziel sind. Beispielsweise können es Seiten innerhalb des Bestellprozesses sein oder eine Betrachtung der wichtigsten Produktkategorieseiten. Für Nachrichtenseiten kann es interessant sein zu wissen, in welche Artikel, in welche Rubriken User nach dem Lesen bestimmter Seiten navigieren.

9.2.1.3 Gruppendetails

Durch einen Klick auf eine der Boxen können Sie als weitere Alternative „Gruppendetails“ auswählen. Die sich daraufhin öffnende Box erhält weitere Informationen zu der ausgewählten Seite oder Gruppe an Seiten. Dargestellt werden zunächst Basisinformationen wie der Name der Seite, die Anzahl der Besuche und die durchschnittliche Verweildauer auf dieser Seite oder dieser Seitengruppe, zudem die Ausstiege und die Ausstiegsrate. Es ist auch möglich, die Seite von hier aus zu öffnen und sie sich in einem separaten Fenster anzusehen – dies geschieht durch Klick auf den Link oder das kleine Symbol mit dem Pfeil rechts daneben.

Zusätzlich gibt es noch ein Pull-down-Menü, über das ich mir weitere Informationen, die speziell für diese Seite oder diese Seitengruppe dargestellt werden, anzeigen lassen kann.

Die Gruppendetails geben also weitere Informationen zu der ausgewählten Seite.

Bild 9.14 Gruppendetails

9.2.1.4 Weitere Einstellungs- und Analysemöglichkeiten

Eingangs erwähnte ich bereits, dass es bei derartigen Berichten wichtig ist, die Menge der Daten eingrenzen oder für die jeweilige Analyse anpassen zu können. Die Berichte der Besucherflüsse bieten hier einige Möglichkeiten.

Navigationselement

So gibt es auf der linken Seite das Häuschen und die beiden Pfeile daneben. Dieses Element dient der Navigation durch die Darstellung – insbesondere dann, wenn man sehr viele Spalten hinzugefügt hat. Hierdurch kann man sich nach links, nach rechts oder zur Ausgangsbasis zurücknavigieren. Dasselbe kann man aber ebenso auch mit der Maus machen, indem man die Darstellung mit gedrückter Maustaste bewegt.

Strecken der Darstellung

Unterhalb des Häuschens befindet sich ein Schieberegler. Dieser streckt die Darstellung vertikal. Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn sehr eng verzweigte Wege analysiert und auseinandergehalten werden sollen. Also dann, wenn Sie bei Ihrer Analyse an einer Stelle angelangt sind, bei der es interessant wird. Ich selber habe in der Vergangenheit dieses Feature allerdings eher selten genutzt.

Auswahl Dimension

Deutlich wichtiger und interessanter ist hingegen die Auswahl einer anderen Dimension. Per Default ist „Land/Gebiet“ ausgewählt – mit einem Klick auf die grüne Fläche öffnet sich das Auswahlfenster für weitere Dimensionen, die zur Auswahl stehen – aufgeteilt in die Kategorien Besucher, Besucherquellen, Content und Systeme.

Hierüber haben Sie flexibel die Möglichkeit, die erste Spalte zu verändern und anzupassen. Insbesondere ist dies interessant bei der Analyse der Besucherquellen. Insgesamt lassen sich hierüber viele Fragen beantworten. Ein paar Beispiele:

- Wie unterscheidet sich die Navigation der User, die über verschiedene Traffic-Kanäle auf derselben Seite landen?

- Verhalten sich User, die ein mobiles Endgerät benutzen, anders als User, die mit einem herkömmlichen Rechner auf der Seite navigieren?

- Inwiefern unterscheidet sich das Navigationsverhalten von Usern aus unterschiedlichen Ländern?

- Unterscheiden sich angemeldete oder registrierte Nutzer von den nicht angemeldeten oder nicht registrierten Besuchern?

- Gibt es unterschiedliche Navigationspfade der User in Abhängigkeit der technischen Ausstattung?

- Inwiefern navigieren Besucher anders, wenn sie bestimmte Teaser-Flächen geklickt, Videos betrachtet oder einen Download getätigt haben?

Dies ist nur eine kleine Auswahl möglicher Fragestellungen – Sie können die erste Spalte nach folgenden Dimensionen auswählen:

Besucher

Stadt

Sprachen

Mobil

Region

Land/Gebiet

Subkontinentale Region

Benutzerdefinierter Wert

Benutzerdefinierte Variable (Schlüssel 1–5)

Benutzerdefinierte Variable (Wert 1–5)

Besucherquelle

Kampagne

Anzeigengruppe

Keyword

Anzeigeninhalt

Anzeigenfläche

Quelle/Medium

Quelle

Soziales Netzwerk

Medium

Traffic-Typ

Content

Ereigniskategorie

Ereignisaktion

Ereignis-Label

Systeme

Browser

Browser-Version

Betriebssystem

Betriebssystemversion

Flash-Version

Java-Support

Bildschirmfarben

Seitenauflösung

Internetanbieter

Domain

Anpassung der Dimensionsauswahl

Je nach ausgewählter Dimension kann die erste Spalte dennoch ein wenig unübersichtlich sein bzw. kann es mehrere dargestellte Dimensionsboxen geben, die Sie eigentlich lieber zusammengefasst hätten. Angenommen, Sie betreiben eine weltweite Website, sind selber aber nur an der DACH-Region (Deutschland, Österreich und Schweiz) interessiert, da Sie diese verantworten. Nun können Sie natürlich die einzelnen Länder individuell auswerten – besser wäre es allerdings, wenn Sie eine Box hätten, die die User, die aus der gewünschten Region kommen, aggregiert darstellt, so dass Sie die Pfade für die drei Länder gleichzeitig analysieren können. Klicken Sie hierfür auf das kleine Zahnrad neben der Dimensionsauswahl. Es öffnet sich ein neues Fenster, in dem Sie die Dimensionselemente anpassen können.

Abgesehen davon, dass Sie hier auch die Änderung der Dimension vornehmen können, lassen sich hier Eingrenzungen vornehmen. Zunächst muss eine Keyword-Option ausgewählt werden. Diese Bezeichnung ist etwas irreführend – denn in Wirklichkeit ist dies die Auswahl einer Bedingung:

- Enthält
- Beginnt mit
- Endet auf
- Ist gleich
- Übereinstimmung mit regulärem Ausdruck

Im Anschluss muss der entsprechende Ausdruck, auf den gefiltert werden soll, eingegeben werden. Hier unterstützt das Tool wieder, indem man nur die ersten Buchstaben eingeben muss und automatisch die passenden Vorschläge gemacht werden. Das dritte Feld „Name (optional)“ bietet die Möglichkeit, für diese neue individuelle Box einen eigenen Namen zu vergeben – in unserem Beispiel soll sie also DACH heißen. Doch welche Eingaben müssen in den anderen Feldern vorgenommen werden?

Bild 9.15 Dimensionselemente anpassen

Bei der Keyword-Option (aka Bedingung) wählen wir die Option „Übereinstimmung mit regulärem Ausdruck“. Diese Auswahl ist in diesem Fall korrekt, da wir ja eine Oder-Auswahl tätigen wollen, die zusammengefasst „DACH“ heißt. Deswegen wird es nicht funktionieren, drei Elemente mit jeweils einem der drei Länder zu filtern. Denn spätestens bei der einheitlichen Benennung gäbe es dann ein Problem. Ich komme später noch auf die regulären Ausdrücke zu sprechen (siehe Kapitel 7.5), für eine Oder-Verknüpfung brauche ich jedoch in diesem Fall nur das Pipe-Symbol (|). Der Ausdruck, für den die Bedingung gelten soll, lautet also „Germany|Austria|Switzerland“.

Bei einer anderen gewählten Bedingung ist es ausreichend, die ersten Buchstaben einzugeben – daraufhin werden automatisch dazu passende Elemente vorgegeben.

Abschließend kann als optionaler Name noch eine neue Bezeichnung für die entstehende Box eingegeben werden – in unserem Fall „DACH“. Nach dem Speichern der Anpassung sieht die erste Spalte dann wie in Bild 9.16 aus.

Bild 9.16 Angepasstes Dimensionselement

Anpassung der Anzahl der Verbindungen

Ungefähr mittig oberhalb der angezeigten Pfade gibt es einen weiteren Schieberegler, der „Verbindungen“ heißt. Hierüber lässt sich die Anzahl der angezeigten Verbindungen zwischen den einzelnen Seiten anzeigen. Je weiter der Regler nach links geschoben wird, desto weniger Verbindungen werden angezeigt – es werden dann nur noch die wirklich relevanten und wichtigen Verbindungen dargestellt. Wird der Regler weiter nach rechts geschoben, nimmt die Anzahl der visualisierten Verbindungen zu.

Segmentierung innerhalb der Flussdiagramme

Das Highlight und gleichzeitig auch die mächtigste Möglichkeit der Individualisierung der Darstellung des Besuchsprozessflusses habe ich mir für das Ende dieses Kapitels aufbewahrt – die Anwendung von Segmenten auf die Berichte. Was genau Segmente, unterteilt nach Standardsegmenten und benutzerdefinierten Berichten, sind, wird in Kapitel 8.3 ausführlich beschrieben. Dennoch ein kleiner Exkurs an dieser Stelle. Auf sämtliche Darstellungen innerhalb der Flussdiagramme können die Segmente angewendet werden.

Bleiben wir bei dem obigen Beispiel mit der DACH-Region. Wir interessieren uns also nur für diese drei Länder, da wir diese verantworten. In Wirklichkeit bin ich aber nicht für den gesamten Traffic dieser drei Länder verantwortlich, sondern lediglich für den Suchmaschinen-Traffic – also sämtliche Besuche in diesen Ländern, die über bezahlte oder nicht bezahlte Suchergebnisse auf meine Seite kamen. Ich möchte demnach nur ein kleines Segment, alle Besuche, die über eine Suche auf meine Seite kamen, betrachten – jedoch nicht alle Besuche, wie es derzeit der Fall ist. Hierfür muss ich aus dem Pull-down-Menü „Suchzugriff“ auswählen. Diese Besuche beinhalten sowohl die bezahlten als auch die nicht bezahlten Besuche, die über eine Suchmaschine auf die eigene Seite kamen.

Nachdem dieses Segment auf das Flussdiagramm angewendet wurde, kann ich direkt feststellen, dass sich die Anzahl der betrachteten Besuche verringert hat, da ich ja nur eine Teilmenge aller Besuche betrachte.

Durch die Nutzung anderer Segmente kann ich weitere Analysen durchführen – so gibt es als Standardsegment beispielsweise die Auswahl von nicht bezahlten oder bezahlten Suchmaschinenbesuchen. Zusätzlich kann ich aber auch meine eigenen benutzerdefinierten Segmente anwenden – wie ich dies erstellen kann, um sie dann an dieser Stelle auszuwählen, erfahren Sie in Kapitel 8.3.

9.2.2 Navigationsfluss

Nachdem in den vorigen Abschnitten schon ausführlich auf den Besuchsprozessfluss eingegangen wurde, gibt es bei der Darstellung des Navigationsflusses einige Überschneidungen – vor allem hinsichtlich der Navigation und der Features innerhalb des Berichts.

Beim Klick auf den Navigationspunkt „Navigationsfluss“ öffnet sich zunächst ein Fenster, in dem man eine Seitengruppe definieren soll (Bild 9.17).

Bild 9.17 Navigationsfluss – Seitengruppe definieren

Sie können hier eine einzelne Seite auswählen, die Sie in das Zentrum des Navigationsflusses stellen wollen. Alternativ können Sie aber auch Seitengruppen bilden. Hier einige Beispiele für mögliche zu bildende Seitengruppen:

- Alle Seiten einer bestimmten Rubrik, beispielsweise Sport (der Name der Rubrik muss in dem Seitennamen, der URI, vorkommen)

- Alle Seiten, die in einem bestimmten Zeitraum veröffentlicht wurden, beispielsweise in einem Monat, einer Woche oder einem Tag (der entsprechende Zeitraum muss in dem Seitennamen, der URI, vorkommen)

- Alle Seiten einer bestimmten Produktkategorie, beispielsweise Hosen (die entsprechende Kategorie muss in jeder der betreffenden Seiten, der URI, vorkommen)

- Alle Seiten eines bestimmten Autors (hierfür muss der Name des Artikelautors in der URI mit übergeben werden)

Ich bin mir sicher, dass Ihnen noch weitere mögliche Seitengruppen einfallen.

Das Vorgehen der Seitengruppierung entspricht dem Vorgehen welches, in Kapitel 9.2.1.4 „Weitere Einstellungs- und Analysemöglichkeiten“ unter der Zwischenüberschrift „Anpassung der Dimensionsauswahl“ dargestellt wurde. Hierüber können Sie eigene individuelle Seitengruppen bilden und diese innerhalb des Navigationsflusses separat, aber zusammengefasst betrachten.

Bild 9.18 Navigationsfluss – Seitengruppe Beispiel

Angenommen, ich möchte alle Artikel aus dem Jahr 2012 zusammengefasst betrachten und die Besucherströme über diese aggregierten Seiten analysieren. Hierfür muss ich wissen, dass das Erscheinungsjahr eines Artikels in dem Seitennamen mit übergeben wird und zwar als/Jahreszahl/. Demzufolge muss ich also als Keyword-Option (aka Bedingung) nur die Option „enthält“ auswählen und als Ausdruck „/2012/“ eingeben – denn ich möchte ja eine Aggregation aller Seiten haben, in denen der Pfad /2012/ vorkommt. Als optionalen Namen vergebe ich dann noch eine individuelle Benennung für diese Seitengruppe.

Nachdem ich diese Definition auf den Navigationsfluss angewendet habe, zeigt sich eine Darstellung wie in Bild 9.19.

Bild 9.19 Navigationsfluss – Visualisierung einer definierten Seitengruppe

Innerhalb dieser Darstellung können Sie wieder sämtliche im vorigen Kapitel beschriebenen Anpassungen vornehmen und beispielsweise links und rechts noch weitere Schritte hinzufügen oder über die Segmentierung die Anzahl der Nutzer auf ein für Sie interessantes Element eingrenzen.

9.2.3 Ereignisfluss

Die Ereignisflussdarstellung stellt dar, in welcher Reihenfolge definierte Ereignisse von den Besuchern genutzt wurden. Ebenso wie bei der Navigationsflussanalyse ist auch hier die erste Spalte individualisierbar, indem man eine Dimension auswählt und diese durch weitere Anpassungen noch detaillierter einstellt.

Der Unterschied zu den Flussdarstellungen aus den vorigen Kapiteln ist, dass die nachfolgenden Spalten sich nicht auf Besuche hinsichtlich aufgerufener Seiten beziehen, sondern auf durchgeführte Ereignisse. Es kann genau analysiert werden, welche Ereignisse in welcher Reihenfolge durchgeführt wurden und welche Ereignisse vielleicht dazu geführt haben, dass ein Besuch beendet wurde. Es stehen Ihnen hier wieder sämtliche bereits beschriebenen Mouse-over-Effekte zur Verfügung. Hierüber können Sie beispielsweis sehen, ob ein Ereignis eher dazu geführt hat, dass der Besucher seinen Besuch fortgeführt hat, oder ob nach dem durchgeführten Ereignis der Besuch beendet wurde.

Information:

Die Nutzungsmöglichkeit des Navigationsflussberichts hängt entscheidend davon ab, wie Sie Ihre Seiten mit Ereignissen versehen haben, und davon, wie diese jeweils benannt wurden. Ich kann Ihnen nur empfehlen, bei der Integration und der Benennung der Ereignisse einen genauen Plan zu machen, denn falsche, schlechte oder uneinheitliche Benennungen rächen sich später innerhalb der Berichte.

Um diese Analyse vorzunehmen, haben Sie neben allen anderen Navigations- und Auswahlelementen noch eine weitere Option. Und zwar befindet sich neben der Segmentauswahl ein weiteres Pull-down-Menü, in dem die Darstellung der Ereignisse in dem Flussdiagramm ausgewählt werden kann. Zur Auswahl stehen:

- Kategorie / Aktion / Label
- Kategorie / Aktion
- Kategorie

Hierdurch verändert sich die Granularität der dargestellten Boxen – die von Ihnen durchgeführte Auswahl hängt davon ab, wie detailliert Sie den Ereignisfluss analysieren wollen.

Hinweis:

Allen Flussdarstellungen ist gemein, dass sie bei sehr großen Datenmengen etwas unübersichtlich werden können. Zudem ist die Berechnung innerhalb von Google Analytics recht zeitaufwändig – mitunter kann die Darstellung eines Berichts ein paar Sekunden dauern. Die Rechenleistung, die hierfür seitens Google notwendig ist, ist nicht zu vernachlässigen. Aus diesem Grund werden die Daten bei größeren Datenmengen gesampelt. Ob 100 % der Daten dargestellt werden oder ob es sich um ein Sample handelt, erkennen Sie an einer gelben Informationsleiste am oberen Rand des Berichts. Hier wird dargestellt, auf wie vielen Besuchen die Berechnung des Berichts basiert und wie viel Prozent der Besuche dies entspricht. Derzeit haben Sie keine Möglichkeit, dieses Sampling aufzuheben oder zu umgehen.

9.3 Radar-Ereignisse

Eines der Hauptprobleme der Web-Analyse ist die benötigte Zeit, um aus der Menge der Daten die wirklich wichtigen und interessanten herauszufiltern. Es gibt unzählige Kennziffern und Metriken, die man betrachten kann und die durch neues Arrangieren weitere Analysemöglichkeiten bieten. Da fällt es schwer, Wichtiges von Unwichtigem zu trennen und die wichtigsten Veränderungen im Auge zu behalten. Jedes Web-Analyse-Tool stellt lediglich Unmengen an Zahlen und Daten dar und keines teilt einem mit, wonach man wirklich schauen und suchen soll. Dies ist die Aufgabe des Web-Analysten und einer der Gründe, weshalb es so wichtig ist, Ziele zu definieren, um einen Fixpunkt zu haben, an dem man sich orientieren kann, auf den man hinarbeiten kann und sollte. Dennoch besteht die Möglichkeit, dass man viele andere wichtige Veränderungen außer Acht lässt, wenn man sich zu sehr oder nur auf die definierten Ziele konzentriert. Was, wenn Ihre Conversions steigen, andere wichtige Kennziffern in der gleichen Zeit sich aber verschlechtern und damit langfristig Schaden an Ihrem Business verursachen? All dies müssen Sie als Web-Analyst im Blick haben.

Viele Unternehmen beschäftigen keinen eigenen Web-Analysten oder versuchen, diese Arbeit „nebenher“ zu erledigen. Dieser Weg ist sicherlich suboptimal und langfristig nicht erfolgreich. Erfolg hat nur derjenige, der sich intensiv mit den Daten beschäftigt und entsprechende Verbesserungen vornimmt. Um die Arbeit des Web-Analysten zu erleichtern, verfügt Google Analytics über die Radar-Ereignisse.

9.3.1 Übersicht

Ehe man sich die verschiedenen Radar-Ereignisse auf Tages-, Wochen- oder Monatsbasis ansieht, landet man zunächst auf einer Übersichtsseite der automatischen Benachrichtigungen.

9.3.1.1 Automatische Benachrichtigungen

Hier werden die wichtigsten und gravierendsten Veränderungen übersichtlich dargestellt. Sich verändernde Messwerte (also Metriken) werden in Bezug auf ein Segment für einen bestimmten Zeitraum bzw. ein bestimmtes Datum hinsichtlich der prozentualen Veränderung und Wichtigkeit voranalysiert und aufgelistet (Bild 9.20).

Bild 9.20 Übersicht Radar-Ereignisse

Die Wichtigkeit errechnet Analytics anhand von Daten der angezeigten Veränderung und den aufgrund von vergangenheitsbezogenen Daten vorausberechneten Werten. Je größer also die Veränderung, desto wichtiger wird diese auch dargestellt. Wenn Ihnen hier eine Veränderung interessant vorkommt, können Sie in der rechten Spalte auf „Details“ klicken. Mit dem sich öffnenden Overlay erhalten Sie weitere Informationen zu der Benachrichtigung. Zum einen sehen Sie hier die Basis der erwarteten Daten aufgrund der Vorausberechnung, dargestellt als voraussichtlich erwarteter Wert. Zudem haben Sie die Möglichkeit, direkt von hier in den entsprechenden Bericht zu springen, um dort eine weitere und tiefergehende Analyse durchzuführen – klicken Sie hierfür einfach auf „Gehe zu Bericht“. Im unteren Bereich der Detailansicht werden wichtige beitragende Einflussfaktoren aufgeführt. Dies sind weitere Metriken oder Dimensionen, die aus Analytics-Sicht dazu geführt haben, dass sich der obere Wert so gravierend verändert hat. Zudem wird sogar dargestellt, zu wie viel Prozent dieser Beitragende die Veränderung der Benachrichtigung erklärt (Bild 9.21).

Bild 9.21 Radar-Ereignisse – Details

In der Detailansicht können Sie erkennen, dass die Steigerung der Anzahl der Seitenaufrufe der Homepage als Ausstiegsseite deutlich weniger dazu beiträgt, dass die Gesamtanzahl der Seitenaufrufe angestiegen ist, als beispielsweise die deutliche Steigerung der neuen Besucher. 55 % der Änderung bei der Anzahl der Seitenaufrufe wird durch die Steigerung der Seitenaufrufe der Homepage-Ausstiegsseite erklärt, 87 % hingegen lassen sich darauf zurückführen, dass im Vergleich zur Vorwoche deutlich mehr neue Besuche auf meine Seite gekommen sind. Diese Erklärung ist auch absolut sinnvoll und nachvollziehbar – dennoch empfehle ich Ihnen, die Erklärungen von Analytics mitunter mit Vorsicht zu genießen. Denn es gibt keinerlei Erklärungen dafür, auf welcher Grundlage Google diese prozentualen Berechnungen durchführt. Dennoch ist es interessant zu sehen, welche Einflussfaktoren vor allem dafür gesorgt haben, dass es Veränderungen in der oberen Metrik gab.

Ehe wir uns die Tages-, Wochen- und Monatsereignisse näher ansehen, betrachten wir den anderen Tab innerhalb der Übersichtdarstellung – die benutzerdefinierten Benachrichtigungen.

9.3.1.2 Benutzerdefinierte Benachrichtigungen

Zusätzlich zu den beschriebenen Funktionen bieten die Radar-Ereignisse eine benutzerdefinierte Benachrichtigungsfunktion – Custom Alerts. Um diese zu erstellen, gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder Sie klicken innerhalb der Berichte für tägliche, wöchentliche oder monatliche Ereignisse auf den Link „+Benutzerdefinierte Benachrichtigung erstellen“ oder Sie klicken auf „Benutzerdefinierte Benachrichtigung verwalten“ am oberen rechten Rand des Berichts bzw. innerhalb der Tab-Auswahl „Benutzerdefinierte Benachrichtigungen“ und dann innerhalb der Verwaltungsoberfläche auf „Benutzerdefinierte Benachrichtigung erstellen“. Am einfachsten und schnellsten geht es sicherlich über die erste Option.

Benutzerdefinierte Benachrichtigung erstellen

Sie können hier also selber definieren, bei welchen gravierenden Änderungen Sie in Zukunft eine Nachricht (E-Mail) erhalten wollen. Zunächst allerdings sollten Sie wie immer einen selbst erklärenden Namen für die Benachrichtigung vergeben. Im Anschluss wählen Sie aus, für welches der Ihrem Analytics-Konto zugehörigen Profile diese Benachrichtigung gelten soll. Ebenso muss der Zeitraum ausgewählt werden. Wollen Sie bei täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Veränderungen informiert werden? Im Anschluss können Sie entscheiden, ob Sie eine E-Mail erhalten wollen, sobald eine Benachrichtigung eingetreten ist. Wird der entsprechende Haken nicht gesetzt, werden die Benachrichtigungen ausschließlich innerhalb des Berichts der benutzerdefinierten Benachrichtigungen angezeigt. Wenn Sie den Haken jedoch gesetzt haben, können Sie nicht nur sich selber als E-Mail-Empfänger definieren, sondern bei Eintreffen des Alert auch anderen Kollegen oder Freunden eine E-Mail zukommen lassen. Klicken Sie hierfür auf den Button „0 weitere E-Mail-Adressen“ und tragen Sie dort weitere Adressen ein. Soweit die Grundeinstellungen – nun müssen noch die Bedingungen erstellt werden, wann die Benachrichtigung ausgelöst werden soll. Hier haben Sie nun völlige Freiheit.

Es muss zunächst definiert werden, wofür Sie die Benachrichtigung auslösen wollen. Hier haben Sie die Wahl aus Metriken in den folgenden Rubriken (Bild 9.22):

- Alle Zugriffe
- Benutzerdefinierte Segmente
- Besucher
- Besucherquellen
- Content
- E-Commerce
- Systeme

Bild 9.22 Radar-Ereignisse – Metriken

Für jedes dieser Attribute (außer alle Zugriffe) muss eine Bedingung definiert werden (Bild 9.23):

- Genaue Übereinstimmung
- Stimmt nicht exakt überein
- Übereinstimmung mit regulärem Ausdruck

- Keine Übereinstimmung mit regulärem Ausdruck

- Enthält
- Enthält nicht
- Beginnt mit
- Beginnt nicht mit
- Endet mit
- Endet nicht mit

Bild 9.23 Radar-Ereignis – Bedingung

In das Feld „Wert“ geben Sie den von Ihnen gewünschten Wert ein, der beobachtet werden soll. Analytics bereitet dies bereits vor – fangen Sie einfach an zu tippen. Alle zur Auswahl stehenden Attribute erscheinen automatisch. Angenommen, Sie haben „Quelle“ ausgewählt, erscheinen dort beispielsweise Google, Twitter und weitere Quellen, über die User Ihre Website erreichten.

Nun muss allerdings noch ausgewählt werden, bei welcher Metrik und welcher Veränderung die Benachrichtigung verschickt werden soll. Hier haben Sie die Wahl unter Metriken aus folgenden Bereichen (Bild 9.24):

- Website-Nutzung
- Ziele
- E-Commerce
- Content
- Clicks

Bild 9.24 Radar-Metriken

Als Bedingung definieren Sie, ob Sie eine Steigerung, eine Abnahme oder das Über- oder Unterschreiten einer bestimmten Schwelle beobachten wollen (Bild 9.25 auf S. 356):

- Ist weniger als
- Ist größer als
- Abnahme mit mehr als
- Zunahme mit mehr als
- % Abnahme mit mehr als
- % Zunahme mit mehr als

Bei den letzten vier Bedingungen erscheint noch ein Pull-down-Menü. Hier können Sie auswählen, ob der von Ihnen eingegebene Wert mit dem Vortag oder dem gleichen Tag aus der Vorwoche verglichen werden soll. Letzteres ist beispielsweise dann sinnvoll, wenn Sie regelmäßig einmal wöchentlich neue Inhalte veröffentlichen. So kommt das Magazin „Stern“ jeden Donnerstag auf den Markt. Wenn dementsprechend auch die Inhalte auf der Website angepasst werden, lassen Sie sich über die Benachrichtigungsfunktion automatisiert darüber informieren, ob die Inhalte für Ihre Leser mehr oder weniger interessant sind als in der Vorwoche. Hierfür müssen Sie lediglich in das Feld „Wert“ die gewünschte Zahl eintragen und dann auf „Benachrichtigung erstellen“ klicken, um den Prozess abzuschließen. In Zukunft erhalten Sie eine E-Mail, wann immer eine der von Ihnen erstellten Bedingungen eintritt.

Bild 9.25 Radar-Ereignis – Bedingung

Beispielsweise interessiere ich mich für meinen Traffic, der über Google einfließt, und möchte ihn beobachten. Dafür wähle ich zunächst unter „Quelle“ eine genaue Übereinstimmung mit Google aus und in der unteren Zeile „Besuche“. Wenn nun der Traffic im Vergleich zum Vortag um mehr als 10 % einbricht, erhalte ich eine Nachricht (Bild 9.26). Ich weiß dann sofort, dass ich etwas tun muss (meine Agentur anrufen oder zumindest nachforschen, wie es zu dieser Veränderung kam). Wo bemerke ich die Veränderung am schnellsten? Indem ich mir mit Analytics Radar-Ereignis-Berichte ansehe und schaue, welche Keywords sich am stärksten negativ verändert haben. Vielleicht gibt es noch andere gravierende Veränderungen, die zu diesem Rückgang geführt haben. Auf jeden Fall sind Sie nun bestens informiert und können entsprechend handeln.

Bild 9.26 Beispiel-Radar

Google-Analytics-Radar-Ereignisse sind in Verknüpfung mit der Benachrichtigungsfunktion ein ideales Instrument, um Mitarbeiter und/oder Agenturen zu überwachen. Wann werden welche vereinbarten Ziele erreicht? Wann wird unter Umständen ein Bonus fällig? Wann läuft etwas aus dem Ruder und Sie müssen agieren? Sie werden einfach per Mail darüber informiert.

Hinweis:

Für Suchmaschinenmarketer ist es nicht nur interessant zu wissen, inwiefern sich die Zugriffe über Google verändern. Denn die jeweiligen Besuche über Suchbegriffe können ja noch unterteilt werden nach Besuchen, die nach der Eingabe von Markennamen registriert wurden, oder nach Nicht-Markennamen. Die Vielzahl unterschiedlicher Suchbegriffe kann in verschiedene Gruppen einsortiert werden – man spricht hier von Cluster-Bildung.

Angenommen, ich möchte eine E-Mail-Benachrichtigung immer dann bekommen, wenn Besuche, die über meinen Markennamen als Suchbegriff auf meine Seite kommen, um 10 % im Vergleich zur Vorwoche abgenommen haben. Ich habe hier den Vergleich zur Vorwoche gewählt, da es bei vielen Websites einen klaren Unterschied bei der Traffic-Menge zwischen Wochentagen und Wochenenden gibt. Würde ich nun also den Vergleich auf Tagesbasis definieren, so würde ich vermutlich jeden Samstag eine Benachrichtigung erhalten, da der Traffic am Samstag immer um mindestens 10 % niedriger ist als am Vortag. Dementsprechend macht hier ein Vergleich zur Vorwoche mehr Sinn.

Wie die entsprechende Benachrichtigung dann aussieht, sehen Sie in Bild 9.29.

Bild 9.27 Radar Brand-Cluster vs. Vorwoche

Nach der Übersichtsansicht betrachten wir als Nächstes die Tages-, Wochen- und Monatsereignisse.

9.3.2 Tägliche, wöchentliche, monatliche Ereignisse

Auf den ersten Blick mögen die Radar-Ereignisse vielleicht aussehen wie eine aufgeblähte Alert-Funktion – auf den zweiten Blick ist es aber deutlich mehr als das und kann einem die Arbeit der Web-Analyse deutlich vereinfachen bzw. den Einstieg erleichtern.

Ich beginne zunächst mal mit der Tagesanalyse und stelle hier fest, dass es am 27. März 2012 einen Peak bei der Anzahl der Besuche gab (Bild 9.28). Hierfür benötige ich kein Instrument – das erkenne ich von allein, und zwar sehr schnell. Aber welche Metriken und Daten haben am meisten dafür gesorgt, dass es zu diesem Anstieg kam? Was waren die ausschlaggebenden Gründe? Welche Daten haben sich am meisten verändert?

Bisher musste ich mir diese Erkenntnisse selbst zusammensuchen, indem ich die relevanten Berichte analysierte. Doch nun stößt mich die Radar-Funktionalität auf die gravierendsten Änderungen. Der Balken unterhalb des Datums weist darauf hin, dass es drei Benachrichtigungen gab (Bild 9.28).

Das bedeutet: Google Analytics sind drei gravierende Veränderungen an diesem Tag aufgefallen. Durch den Schieberegler zwischen den angezeigten Balken und der Liniengrafik kann ich die Wichtigkeit der Benachrichtigungen ändern. Durch das Stellen auf „Niedrig“ werden mehr Ereignisse angezeigt, allerdings finden sich dann auch weniger wichtige darunter. Dadurch, dass in der oberen Abbildung selbst bei hoher Wichtigkeit drei Benachrichtigungen angezeigt bekomme, muss an diesem Tag also etwas Herausragendes vorgefallen sein.

Bild 9.28 Radar-Tagesereignisse

Die Anzahl der Besuche hat sich also deutlich erhöht. So weit, so gut – dies kann ich auch anhand der Trendlinie ablesen. Das Interessante hier ist nun allerdings, dass Analytics nach Klick auf den Balken mit den drei Veränderungen die Daten an diesem Tag für mich analysiert und die größten und relevantesten Änderungen auflistet (Bild 9.29 auf S. 360).

Information:

Sie können die Darstellung unterschiedlich gruppieren – aufgeteilt nach Dimensionen oder nach Messwerten (Auswahl auf der rechten Seite der Zeile, in der „Automatische Benachrichtigungen“ steht. Wenn Sie hier Messwert auswählen, haben Sie deutlich mehr Informationen zur Verfügung und zusätzlich noch die prozentuale Erklärung der Veränderung.

Google Analytics errechnet eine Range, die der Erwartung, basierend auf den historischen Daten, entspricht. In meinem Beispiel waren für diesen Tag 101–133 Besuche erwartet worden. Es waren 448 Besuche auf meiner Website, was einer Steigerung von 276 % über dem „normalen“ Wert entspricht.

Bild 9.29 Radar-Ereignisse – Tagesveränderung

Google Analytics misst dieser Steigerung große Bedeutung bei – daher ist der Balken „Bedeutung“ auch fast voll ausgefüllt. Diese Steigerung wertet Google Analytics als relevant. Ich schaue mir nun die weiteren relevanten Veränderungen mit hoher Bedeutung an. Wenn die Anzahl der Besucher sich so dramatisch erhöht hat – wie haben sich dann die anderen Werte verändert? Und in welchem Verhältnis? Die Seitenzugriffe liegen um 287 % höher als erwartet (Bild 9.30). Auch die Anzahl der Besucher liegt deutlich höher. Durch die Analyse der anderen Daten kann ich schnell erkennen, dass nicht nur die Zahl der Besuche hoch war, sondern diese auch noch außergewöhnlich engagiert waren – gute Besucher also. Die User, die länger als 1,5 Minuten auf meiner Seite waren, haben deutlich zugenommen, ebenso die, die sich mehr als zwei Seiten angesehen haben. In der Mehrzahl kam diese Steigerung auch noch aus Deutschland. Dies ist gut für meinen Blog, da er auf Deutsch geschrieben ist – ich bin also daran interessiert, deutschsprachige User zu generieren. Die Zielgruppe wurde demnach erreicht. Was ist noch passiert?

Bild 9.30 Radar-Ereignisse – Seitenaufrufe und Beitragende

Ziel 3 und Ziel 4 wurden außerordentlich oft erreicht (Bild 9.31), vor allem Ziel 3 mit deutlich über 300 % über dem erwarteten Wert. Was ist Ziel 3? Ziel 3 ist erfüllt, wenn ein User während eines Besuchs länger als 1,5 Minuten auf meinem Blog verbringt. Ziel 3 ist erfüllt, wenn ein Besuch mehr als zwei Seiten aufgerufen hat (bei einem Blog oft nicht unbedingt notwendig). Aufgrund dieser hohen Steigerungsraten kann ich sehen, dass sich die User an diesem Tag außerordentlich intensiv mit meinem Blog auseinandergesetzt haben. Das freut mich. Deswegen schreibe ich ihn ja. Ziel also voll erfüllt. Aber: Welche Quellen haben für diesen enormen Anstieg gesorgt? Twitter war der wichtigste Traffic-Lieferant. Die meisten User sind auf der Homepage gelandet und dort auch wieder ausgestiegen. Im Vergleich zu den Vortagen kamen deutlich mehr Besuche aus Bayern. Und nun? Weshalb dieser Anstieg?

Bild 9.31 Radar-Ereignisse – Ziele und Beitragende

Radar-Ereignisse sind zwar sehr hilfreich – doch die vollkommen ausgereifte Intelligenz ist es (noch) nicht. Dann hätte mir das Tool mitgeteilt, was der Grund für den Anstieg war. Diese Aufgabe obliegt also immer noch mir oder einem Web-Analysten. Die Radar-Ereignisse machen mich darauf aufmerksam, dass an diesem Tag etwas Besonderes passiert sein muss. Was es war, muss ich weiterhin selbst herausfinden.

Dennoch können die Radar-Ereignisse einem Web-Analysten eine Menge Zeit und Arbeit ersparen, wenn es darum geht, die wichtigsten Veränderungen ausfindig zu machen.

Den Grund für die Veränderung konnte ich dann sehr schnell herausfinden – am 27. März 2012 hatte ich parallel zu meinem Vortrag auf der SMX in München den Blog-Post: „Google Analytics – verborgene Schätze und Reports, die jeder kennen sollte“ gepostet. Auf diesen Artikel wurde sehr oft referenziert und verlinkt – vor allem über Twitter, hierüber hatte ich auch den Blog-Post beworben. Daher also die ganzen Besucher und deswegen auch die vielen Zugriffe aus Bayern. Hieraus ergibt sich eine klare Aussage, eine klare Aktion für mich – öfter qualitativ hochwertige und aktuelle Informationen liefern. Dies erkenne ich insbesondere dann, wenn ich mir den langfristigen Trend ansehe. Eine ähnliche Kurve wie die obige gibt es nach jedem veröffentlichten Artikel.

Durch die Pfeile nach rechts und links kann ich nun von Tag zu Tag navigieren, mir die gravierendsten Änderungen ansehen und diese analysieren (Bild 9.32).

Bild 9.32 Radar-Ereignisse im Zeitverlauf

Die in der Abbildung dargestellten Benachrichtigungsbalken können zwei unterschiedliche Farben haben – grün und blau. Blaue Balken stellen die benutzerdefinierten Benachrichtigungen dar (siehe Kapitel 9.3.1.2), grüne Balken entweder AdWords-Benachrichtigungen oder automatische Web-Analyse-Benachrichtigungen.

Durch einen Klick auf eines der kleinen Liniensymbole innerhalb der Benachrichtigungen können Sie die obere Trendlinie des Berichts beeinflussen.

Genauso verhält es sich bei den wöchentlichen und monatlichen Ereignissen. Hier wird nicht auf Tagesbasis, sondern eben auf Wochen- oder Monatsbasis analysiert. Dies ist insbesondere dann interessant, wenn längerfristige Trends beobachtet werden sollen. Sollten Sie die Ereignisse und Benachrichtigungen über mehrere Monate analysieren wollen, vergessen Sie nicht, entsprechend auch den Zeitraum innerhalb des Kalenders anzupassen und auf mehrere Monate einzustellen.

9.4 Echtzeit

Ob man Echtzeit-(Real-Time-)Daten für die Web-Analyse braucht, wurde in der Vergangenheit oft und intensiv diskutiert.

Immer wieder kommt in Gesprächen mit Web-Analysten, Kunden oder Online-Marketern das Thema auf Real-Time-Daten. Es gibt Tools, die Daten nahezu in Echtzeit darstellen. Für Real Time müssen eine ganze Menge Daten bewegt werden und dieser Prozess dauert in der Regel einige Minuten, so dass „Echtzeitdaten“ meist mit einigen Minuten Verzögerung und nur selten richtig live eintreffen.

Werden Real-Time-Daten aber überhaupt benötigt? Wer braucht sie? Einige Tool-Anbieter überbieten sich bezüglich der Geschwindigkeit ihrer Daten. Einige updaten die Daten alle 3, andere alle 5 und die Dritten wiederum alle 7 Minuten. Es gibt auch Anbieter, die ihre Daten einmal stündlich oder auch nur einmal täglich aktualisiert zur Verfügung stellen.

Meiner Meinung nach gibt es nicht viele Web-Analytics-Nutzer, die wirklich Real-Time-Daten benötigen. Hierfür sprechen einige Gründe, die ich gleich darlegen werde. Real-Time-Daten sind auf der anderen Seite ein tolles Marketing-Argument. Wenn ich als Tool-Suchender mir diverse Anbieter ansehe, wird irgendwann einer der Anbieter mit dem Real-Time-Argument kommen. Das verstehe ich sofort und finde es überzeugend, ohne aber unter Umständen genau zu wissen, was ich damit anfangen soll. Aber wenn es ein Tool schon kann – warum es nicht deswegen nehmen? Dann sehe ich live, wie sich meine Daten verändern! Und ich kann vielleicht sogar ständig meine Kampagnen ändern, wenn eine mal schlecht anläuft.

1. Tool-Auswahl aufgrund von Real Time
Ein des Öfteren begangener Fehler besteht darin, dass ein Unternehmen sich von Marketing-Argumenten und vielleicht guten Sales-Leuten blenden lässt. Es werden lange Abhaklisten erstellt und Tools miteinander verglichen. Wenn dann Real Time bei einem Tool nicht angekreuzt wurde, kommt es vor, dass es bereits ausgeschlossen wird. So kann es passieren, dass man letztendlich ein Tool anschafft, das zwar „Real Time kann“, dafür aber vieles andere (das möglicherweise wichtiger wäre) nicht.

2. Zahlen und Reporting ... und Analyse?
In der Regel verfügt ein Unternehmen intern schon über eine Unmenge an Zahlen. Viele unterschiedliche Reports werden hin- und hergeschickt und kaum jemand sieht sie sich wirklich an – geschweige denn, es werden wirklich Aktionen daraus abgeleitet. Real-Time-Daten sorgen für deutlich mehr Zahlen – deutlich. Sollen Reports alle fünf Minuten angepasst werden? Welchen Fixpunkt nehme ich für die Erstellung, wenn die Zahlen sich nach der Reporterstellung schon wieder geändert haben? Eine Endlosarbeit. Eine Lösung besteht darin, sich einen fixen Termin und eine fixe Uhrzeit zu nehmen, an denen Reports erstellt werden. Aber wozu braucht man dann Real Time? Es stellt sich auch eine andere Frage: Wer soll sich die Daten alle ansehen? Auch wenn es vielleicht noch gelingt, die Daten aufzubereiten und zu reporten – aber wirkliche Ableitungen daraus zu treffen?

3. Komplexität der Prozesse
Wenn sich die Daten alle paar Minuten ändern, muss ich, um die Daten auch Real Time zu nutzen, über schnelle interne Prozesse und eine hohe Umsetzungsgeschwindigkeit verfügen. In der Regel ist diese Voraussetzung in Unternehmen nicht gegeben. Meist werden Zahlen aufbereitet, präsentiert, diskutiert und dann nimmt man irgendwann Änderungen vor – an der Website oder an Kampagnen. Änderungen an der Website sind oftmals nicht so schnell möglich, da Release-Zyklen eingehalten werden müssen. Änderungen an Kampagnen sind oft ebenfalls nur schwer möglich, weil sie über externe Dienstleister laufen (Vermarkter, Agenturen etc.) und nicht mal eben schnell angepasst werden können. Darüber hinaus bauen – beispielsweise bei Google AdWords – Kampagnen auch eine Historie auf. Will ich die wirklich alle paar Minuten gefährden?

Wenn ich mich dennoch für Real Time entscheide, muss ich eine große Machtposition innerhalb des Unternehmens innehaben. Ich muss selber in der Lage sein, schnell Dinge umsetzen zu können – ohne große Absprachen. In den meisten Unternehmen gibt es keine Möglichkeit, Veränderungen so schnell durchzuführen. Sind Sie in der Lage, Creatives für die Website schnell zu erstellen und einzupflegen? Sind Sie in der Lage, AdWords-Kampagnen schnell anzupassen und zu ändern? Haben Sie die Möglichkeit, selbstständig Änderungen an Werbebudgets vorzunehmen? Oder benötigen Sie für sämtliche Änderungen das „Go“ von Vorgesetzten? Wenn Sie die letzte Frage mit „Ja“ beantworten, verringert sich der Vorteil von Real-Time-Daten.

4. Zusammenspiel mit anderen Daten
Auch wenn Ihr Web-Analytics-Tool Real-Time-Daten anzeigen kann – sind dies bereits alle Daten, die Sie zur Entscheidungsfindung benötigen? Wie sieht es aus mit weiteren Datenquellen wie Google AdWords, Affiliate-Anbietern, Newsletter-Versendern, Vermarktern und Agenturen? In der Regel stellen diese ihre Daten nicht Real Time zur Verfügung. Aber sind dies nicht relevante Daten, die in die Entscheidungsfindung mit einfließen sollten? Die meisten der genannten externen Quellen liefern die Daten auf Tagesbasis. Da hilft es mir dann wenig, wenn mein Web-Analytics-Tool die Daten Real Time liefert, aber eine wichtige weitere Komponente fehlt. Die Gefahr, nicht wirklich durchdachte Entscheidungen zu treffen, kann sich durch die einseitige Betrachtung der Daten verschärfen.

5. Leute, Leute, Leute
Um mit Real-Time-Daten zu arbeiten, benötigt man sehr gute und fähige Web-Analysten. Vermutlich wird einer nicht reichen, denn die Datenmenge und die Geschwindigkeit werden sehr groß sein. Um ständig in Real Time Ableitungen zu treffen, Änderungen vorzunehmen und all diese Entscheidungen datenbasiert zu fällen, bedarf es, wie bereits erwähnt, sehr schneller interner Prozesse und Man-Power. All dies kostet Geld. Will ich also mein Unternehmen auf Real Time umstellen und dem alle Prozesse anpassen und die nötigen Stellen mit geeignetem Personal ausstatten, komme ich nicht drumherum, auch eine Menge Geld in die Hand zu nehmen. Man könnte sagen: Um den Mehrwert von Real Time voll auszuschöpfen, muss ich viel Geld ausgeben.

Meiner Meinung nach gibt es lediglich eine Kategorie von Websites, wo Real-Time-Web-Analyse sinnvoll ist – bei schnelldrehenden Nachrichtenseiten. Wenn ich alle 15 Minuten neue Artikel auf meiner Homepage einstelle, ist es sinnvoll, dass die Redakteure schnell sehen, welche Artikel wie erfolgreich sind. Insbesondere dann, wenn die Homepage quasi das Coverblatt ist. Dann ist der Platz extrem begrenzt und nur die aktuell erfolgreichsten Artikel sollten auf der Homepage stehen. Dies lässt sich unter Umständen bereits nach recht kurzer Zeit herausfinden.

Aber auch hier gibt es wieder ein Argument dagegen. Wenn ich anhand meiner Real-Time-Daten Entscheidungen fälle, steigt die Gefahr, diese vorschnell zu treffen. Vielleicht gibt es Gründe, weshalb Artikel am Anfang weniger gut laufen: Tageszeit, Wetter oder irgendwelche anderen Einflüsse. Gelegentlich sollte man auch ein wenig Zeit verstreichen lassen, bevor man Änderungen vornimmt. Statistische Signifikanz ist in diesem Zusammenhang ein wichtiges Stichwort. Bei vielen Unternehmen gilt folgender Leitsatz: „Wir wissen zwar nicht, was wir wollen und wohin es gehen soll, aber wir wollen unbedingt schnell dort sein.“

Trotzdem hat auch Google Analytics ein Echtzeit-Modul und aus eigener Erfahrung kann ich sagen – Echtzeit macht Spaß!

9.4.1 Übersicht

Die Echtzeit-Berichte innerhalb von Google Analytics haben einen separaten Berichte-Block innerhalb des Startseiten-Tabs bekommen. Interessant zu wissen ist, dass die Echtzeit-Daten nur innerhalb dieser Berichte nutzbar sind – anders als bei all den anderen Berichten gibt es keine Möglichkeit, die Echtzeit-Daten zu exportieren, zu segmentieren, zu dimensionieren oder anderweitig zu nutzen. So sind die Daten nicht über die API-Schnittstelle verfügbar und auch nicht für benutzerdefinierte Berichte nutzbar. Das liegt daran, dass die Echtzeit-Daten insgesamt getrennt von den anderen Berichten zu betrachten sind. Letztendlich sind sie fast wie ein separates Web-Analyse-Tool zu sehen – es hat ein anderes Backend, andere Server und insgesamt eine andere Struktur als die herkömmlichen Berichte. Das Processing der Daten funktioniert anders – schneller.

Dennoch hat Google sich entschlossen, Echtzeit-Berichte einzuführen – vermutlich aufgrund der großen Nachfrage der im vorigen Kapitel dargestellten Unternehmen (Nachrichtenseiten) und der sehr oft vorkommenden Anforderungen.

Der Reiter „Übersicht“ stellt prominent dar, wie viele Besuche in genau diesem Moment auf der eigenen Seite sind. Im linken oberen Bereich ändert sich fortlaufend die Anzahl der aktiven Besuche – aktive Besuche sind gleichzusetzen mit aktiven Sessions. Rechts davon werden Seitenaufrufe in Form von Balkenansichten angezeigt. Diese Darstellung ist in zwei Bereiche aufgeteilt. Die linke Hälfte zeigt die Anzahl der Seitenaufrufe pro Minute innerhalb der letzten 30 Minuten, die rechte Seite zeigt die Anzahl der Seitenaufrufe pro Sekunde. Wie bei einem Börsenticker werden hier die Daten permanent und wirklich live aktualisiert.

Der grünblaue Balken unterhalb der Echtzeit-Zahlenanzeige stellt dar, wie das Verhältnis der neuen gegenüber den wiederkehrenden Besuchen ist.

Unterhalb dieser Darstellungen werden folgende Berichte aufgeführt:

- Häufigste Verweise
- Häufigste Keywords
- Seiten mit größter Aktivität
- Häufigste Standorte

Die häufigsten Verweise zeigen an, über welche Referrer User in diesem Moment bzw. innerhalb der letzten 30 Minuten auf der Website waren. Das heißt, sämtliche aktiven Sessions von Besuchen, die Referrer als Traffic-Quelle haben, werden hier angezeigt. Genauso verhält es sich bei den häufigsten Keywords.

Bild 9.33 Echtzeit-Darstellung – Übersicht

Rechts davon sehen Sie sämtliche derzeit aufgerufenen Seiten und die Verteilung der User auf eben diesen Seiten. So haben Sie immer im Blick, welche Seiten in diesem Moment gerade am meisten frequentiert werden. Unterhalb dieser Ansicht können Sie dann noch sehen, aus welchem Gebiet auf der Welt die User kommen. Hier gibt es noch zwei nette Features – wenn Sie auf einen einzelnen dargestellten Ball mit der Maus navigieren, können Sie per Mouse-over-Effekt sehen, aus welcher Stadt die User kommen. Überlagern sich die Bälle, wird ebenfalls per Mouse-over ein Lupeneffekt dargestellt (Bild 9.34), so dass der Bereich entsprechend vergrößert wird.

Bild 9.34 Häufigste Standorte in Echtzeit

Innerhalb der verschiedenen Berichte in der Übersicht sind viele der Links und Grafiken anklickbar. Wenn Sie beispielsweise auf den blauen Teil des Balkens klicken, der die neuen und wiederkehrenden Besuche unterscheidet, so werden Sie sehen, dass sämtliche Daten von dem Moment an nur noch für die neuen Besuche angezeigt werden. Sie haben also ein Segment innerhalb der Live-Berichte erstellt. Gekennzeichnet wird dies über die blaue Anzeige am oberen Rand, in dem dargestellt wird, welche Bereiche Sie segmentiert haben (Bild 9.35).

9.4.2 Standorte

Der Navigationspunkt „Standorte“ innerhalb des Echtzeit-Bereichs legt den Fokus auf die Herkunft der User auf der Website. Der obere Bereich des Berichts entspricht dem der Übersicht – Sie sehen live, was in diesem Moment gerade auf der Seite los ist.

Der untere Teil beschäftigt sich mit der Herkunft der Besuche. Links werden sämtliche Städte aufgeführt und die entsprechende Verteilung der Seitenaufrufe auf diese. Da diese Liste bei einer stark frequentierten Site recht lang werden kann, hilft die Suchfunktion, die Anzahl zu verringern.

Auf der rechten Seite befindet sich die grafische Darstellung der Herkunft der User. Hier gibt es zwei mögliche Visualisierungen – als Karte und als Google Earth. Die Kartendarstellung kennt man aus den üblichen Geolokalisationsberichten der Standardberichte. Der Standort der User wird durch kleine orangefarbene Bälle symbolisiert. Innerhalb der Karte können sie auf einzelne Länder klicken – hierüber segmentieren sie dann wiederum die Daten. Wenn sie beispielsweise auf Deutschland klicken, werden sämtliche Echtzeit-Daten nur in Bezug auf Deutschland dargestellt. Die anderen Länder werden ausgeblendet und nicht angezeigt.

9.4.3 Besucherquellen

Bild 9.36 Echtzeit – Besucherquellen

Der Besucherquellen-Bericht stellt live dar, über welche unterschiedlichen Quellen und über welches Medium die User auf die Website kommen. Während im oberen Bereich wieder die derzeit aktiven Besuche und die Anzahl der gerade aufgerufenen Seiten angezeigt werden, wird im unteren Bereich eine Tabelle dargestellt. Diese ist unterteilt in drei Spalten:

- Medium
- Quelle
- Seitenaufrufe

Die verschiedenen Traffic-Quellen werden den generierten Seitenaufrufen zugeordnet. Nun kann es Sie beispielsweise interessieren, über welche Suchbegriffe der organischen Suche User auf Ihre Site gelangen. Hierfür müssen Sie lediglich innerhalb der Spalte „Medium“ auf „Organisch“ klicken – schon erhalten Sie sämtliche Suchbegriffe, über die User in diesem Moment auf Ihren Seiten sind (diese Daten beziehen sich auf Besuche innerhalb der letzten 30 Minuten – d. h., es werden auch Traffic-Quellen angezeigt, wenn die Zahl der aktiven Besuche auf null ist. Nach 30 Minuten verschwindet dann diese Quelle jedoch wieder aus dem Bericht. Wenn in der oberen Anzeige der Seitenaufrufe pro Minute kein Balken zu sehen ist, werden auch die unteren Berichte keine Daten beinhalten.

Hinweis:

Wenn Sie innerhalb der Echtzeit-Berichte und innerhalb der Berichte auf irgendwelche Daten geklickt haben, beispielsweise innerhalb des Besucherquellenberichts in der Spalte „Medium“ auf „Organisch“, so sind sämtliche Daten auf dieses Segment (organische Besuche) segmentiert. Vergessen Sie nicht, das Segment wieder zu entfernen, wenn Sie wieder alle Daten betrachten wollen. Dies wird leicht vergessen ...

Die Betrachtung der Besucherquellen ist insbesondere dann interessant, wenn Sie gerade eine diesbezügliche Aktivität durchgeführt haben. Schauen Sie sich diesen Bericht dann an, wenn Sie einen Newsletter versendet, einen Tweet abgesetzt, eine Nachricht bei Facebook oder Google+ veröffentlicht oder eine andere Kampagne (beispielsweise AdWords) gestartet haben. Gerade bei Traffic-Kanälen, in denen die Reaktionen der User im Allgemeinen eher schnell erfolgen und die Halbwertszeit von Nachrichten eher kurz ist, macht ein Beobachten der Akzeptanz dieser Meldungen über die Echtzeit-Berichte Sinn. Sie können dann nämlich live sehen, wie Ihre Meldung angenommen und (hoffentlich) verbreitet wird.

9.4.4 Content

Der Content-Bericht innerhalb des Echtzeit-Berichte-Blocks stellt alle derzeit aufgerufenen Seiten dar. Während der obere Bereich dieses Berichts identisch mit den bereits dargestellten vorigen Darstellungen ist, stellt der untere Bereich die aufgerufenen Seiten und deren Verteilung der Seitenaufrufe dar. Es wird die Frage beantwortet: Wie viel Prozent aller derzeitigen Seitenaufrufe entfallen auf welche unterschiedlichen Seiten?

Durch einen Klick auf einer bestimmte Seite haben Sie auch hier wieder die Möglichkeit, innerhalb dieses Echtzeit-Berichts eine weitere Analyse nur für diese eine Seite zu machen – durch einen Klick auf die Seite haben Sie ein Segment hierfür gebildet und betrachten dann nur dieses.

Eine weitere Besonderheit bei diesem Bericht ist, dass Sie die Ansicht wechseln können nach:

- Aktive Besucher

- Seitenaufrufe (letzte 30 Minuten)

Diese unterschiedliche Darstellung spiegelt die Visualisierung der Seitenaufrufe in der oberen rechten tickerartigen Darstellung wieder. Die sich langsamer bewegenden Balken im linken Bereich, also der Bereich, der die Seitenaufrufe pro Minute innerhalb der letzten 30 Minuten darstellt, und dem rechten Live-Bereich, der die Seitenaufrufe innerhalb der letzten 60 Sekunden darstellt, unterscheiden zwischen aktiven Besuchern (innerhalb der letzten 60 Sekunden) und den Seitenaufrufen innerhalb der letzten 30 Minuten.

Bild 9.37 Echtzeit – Content

Insbesondere für Nachrichtenseiten ist dieser Bericht interessant. Und zwar dann, wenn Artikel in sehr schneller Abfolge eingestellt und veröffentlicht werden. Sie können dann direkt sehen, welche Artikel gut funktionieren und von den Lesern angenommen werden. Zudem ist diese Analyse interessant, um zu erfahren, wie lange es dauert, bis ein Artikel die Aufmerksamkeit der User gefunden hat. Wie lange dauert es, bis bestimmte Seiten aufgerufen werden, aber auch bis bestimmte Traffic-Quellen „anspringen“?

Wenn ich einen neuen Blog-Post veröffentliche, habe ich die Echtzeit-Berichte in Google Analytics bereits offen. Denn nach der Veröffentlichung promote ich den Post über Twitter, Facebook, Google+ und Co. Selbstverständlich sind sämtliche Links in Abhängigkeit der Platzierung mit unterschiedlichen Kampagnenparametern versehen, so dass ich live überprüfen kann, welche Kanäle wie funktionieren. Wo reagieren die User am schnellsten? Über welchen Kanal kommen am schnellsten am meisten User? Lesen sich diese User nur die promotete Seite durch oder werden auch weitere Seiten wahrgenommen?

10 Besucherberichte

Die Rubrik „Besucher“ beinhaltet sämtliche Berichte, die in erster Linie mit den Usern, die eine Site besuchen, zu tun haben. Hierbei werden sowohl nutzerbedingte Merkmale als auch die technische Ausstattung der User, deren Verhalten und die sozialen Aktivitäten untersucht.

Aufgeteilt ist der Bereich „Besucher“ in folgende Kategorien:

- Übersicht

- Demografische Merkmale

- Standort

- Sprache

- Verhalten

- Neu und wiederkehrend
- Häufigkeit und Aktualität
- Interesse

- Technologie

- Browser und Betriebssystem

- Werbenetzwerk

- Mobil

- Übersicht

- Geräte

- Benutzerdefiniert

- Benutzerdefinierte Variablen

- Benutzerdefiniert

- Besucherfluss

- In den folgenden Abschnitten gehe ich auf jeden einzelnen Bericht näher ein.

10.1 Übersicht

In der Übersicht (Bild 10.1) werden die wichtigsten besucherrelevanten Kennziffern in Form von Mini-Trendgrafiken dargestellt und entsprechend angepasst, wenn beispielsweise der Betrachtungszeitraum geändert oder ein Vergleichszeitraum aktiviert wird.

Bild 10.1 Besucherübersicht

Die Trendlinie im oberen Bereich lässt sich wie bei fast allen anderen Berichten auch hinsichtlich der angezeigten Metriken anpassen. Ebenso besteht die Möglichkeit, in dieser Übersicht Segmentierungen vorzunehmen, Daten zu exportieren oder die Übersicht automatisiert per E-Mail zu verschicken. Sämtliche Interaktionsmöglichkeiten, die in den vorigen Kapiteln vorgestellt wurden, sind hier durchführbar.

Unterhalb der Trendlinie finden Sie einige Basis-Metriken:

- Besuche
- Eindeutige Besucher
- Seitenaufrufe
- Seiten/Besuch
- Durchschnittliche Besuchsdauer
- Absprungrate
- % Neue Besuche

Zudem wird im rechten Bereich eine Aufteilung der Besuche nach neuen und wiederkehrenden Besuchern mit Hilfe eines Kuchendiagramms vorgenommen.

Im unteren Bereich der Besucherübersicht befinden sich weitere Informationen zu Kennzahlen, die in den folgenden Berichten noch ausführlicher thematisiert werden. Die Darstellung hier dient sozusagen einer ersten Übersicht. Innerhalb der Rubriken „Demografische Merkmale“, „System“ und „Mobil“ können Sie die jeweiligen Übersichtsberichte auswählen, die dann auf der rechten Seite detaillierter angezeigt werden. Von dort aus können Sie dann entweder mit einem Klick auf eine der Zeilen oder den Link unten rechts „Vollständigen Bericht anzeigen“ in den entsprechenden Bericht springen.

Im Folgenden gehe ich auf die einzelnen Berichte entsprechend der Navigationsstruktur und bei dieser Gelegenheit auch auf die in den Berichten enthaltenen Kennziffern ein.

10.2 Demografische Merkmale: Sprache

Der Bericht „Sprache“ gibt die Spracheinstellung der Browser wieder. Diese Einstellungen müssen nicht zwangsläufig auch die gesprochene Sprache des Users wiedergeben. Bei der Installation des Browsers wurde vielleicht versäumt, die korrekte Sprache einzustellen, oder auf Firmenrechnern ist oftmals standardisiert die englische Sprache eingestellt, unabhängig davon, welche Sprache der Nutzer spricht.

Dennoch gibt die Spracheinstellung einen ziemlich guten Trend wieder, welche Sprache die User Ihrer Website sprechen. Dies ist insbesondere interessant für international ausgerichtete Websites. Verhalten sich User mit anderen Spracheinstellungen anders? Wenn eine Sprachengruppe besonders groß ist, könnte dies ein Indiz dafür sein, die eigene Website zusätzlich in dieser Sprache anzubieten.

Außerdem gibt es auch hier die Möglichkeit, aus den verschiedenen Dimensionen auszuwählen und die unterschiedlichen Reiter zu nutzen. So erfahren Sie, welche Spracheinstellung bei den Browsern Ihrer User am erfolgreichsten ist.

Nutzen Sie auch die Möglichkeit, sich verschiedene Metriken innerhalb der Trendlinie darstellen zu lassen – hierüber können Sie vielleicht hilfreiche Erkenntnisse gewinnen, bei welchen Spracheinstellungen zwar viele Besuche auf Ihre Website kommen, diese aber hinsichtlich anderer Metriken eher schlecht performen.

Bild 10.2 Sprache

Hinweis:

Innerhalb dieses Berichts haben Sie zudem auch die Möglichkeit, sich einzelne Zeilen aus der Tabelle herauszusuchen und sich diese zusätzlich in der Trendlinie anzeigen zu lassen. Markieren Sie hierzu bis zu zwei Zeilen und klicken Sie im Anschluss auf den Button „Zeilen darstellen“ – Sie sehen dann diese beiden Zeilen ebenfalls in der Trendlinie abgebildet. Hierüber können Sie feststellen, ob die von Ihnen ausgewählten Zeilen dem allgemeinen Trend der Website folgen.

Da sich die Spracheinstellungen der User im Allgemeinen eher selten ändern, ist dieser Bericht sicherlich keiner, den man täglich analysieren müsste.

Praxistipp:

Die Spracheinstellungen werden automatisiert bei jedem Besuch übergeben und von Analytics dargestellt. Die Benennung der unterschiedlichen Sprachen erfolgt über fest definierte Kürzel, wobei die beiden ersten Buchstaben die Hauptsprache darstellen und eventuelle weitere Buchstaben eine Variante der Hauptsprache. Die folgende Tabelle listet einige Sprachkürzel auf.

Tabelle 10.1 Sprachkürzel

ar-sa

Saudi-Arabisch

es

Spanisch Spanien-Traditionell

ms

Malaysisch

bg

Bulgarisch

et

Estnisch

nl

Niederländisch

ca

Katalanisch

fr-ca

Französisch-Kanada

no

Norwegisch

cs

Tschechisch

he

Hebräisch

pl

Polnisch

da

Dänisch

eu

Baskisch

pt

Portugiesisch Portugal

de

Deutsch-Standard

fi

Finnisch

pt-br

Portugiesisch Brasilien

de-at

Deutsch-Österreich

fr

Französisch-Standard

ru

Russisch

en

Englisch

hr

Kroatisch

sk

Slowakisch

en-ca

Englisch-Kanada

hu

Ungarisch

sl

Slowenisch

en-gb

Englisch-United Kingdom

it

Italienisch-Standard

sv

Schwedisch

en-us

Englisch-USA

ja

Japanisch

th

Thailändisch

el

Griechisch

ko

Koreanisch

tr

Türkisch

es

Spanisch

lt

Litauisch

zh-cn

Chinesisch-China

es-ar

Spanisch Argentinien

mk

Mazedonisch

zh-tw

Chinesisch-Taiwan

10.3 Demografische Merkmale: Standort

Für Website-Betreiber ist die Herkunft der User interessant. Interessanter als die reine Herkunft ist allerdings die Analyse der weiteren Daten, die mit den Orten der User verknüpft werden. Denn sämtliche zur Verfügung stehende Metriken lassen sich auf die Herkunft beziehen. So kann beispielsweise analysiert werden, wie die User welcher Länder, welcher Regionen und welcher Städte sich wie erfolgreich auf Ihren Seiten aufgehalten haben, welche Ziele erfüllt wurden und wie sich der Umsatz auf die einzelnen Regionen verteilt.

Bild 10.3 Standort

Hinsichtlich der grafischen Darstellung gibt es zwei unterschiedliche Visualisierungen der Daten. Das Karten-Overlay stellt die Verteilung der Besuche farblich auf einer Weltkarte dar.

Information:

Sollte der Erdkundeunterricht bei Ihnen schon ein kleines bisschen länger her sein, so bietet diese Darstellung der Weltkarte eine optimale Möglichkeit, sein Wissen über die Länder der Welt aufzufrischen. Denn per Mouse-over-Effekt wird bei jedem Land, aus dem zumindest ein Besuch kam, der Name des Landes angezeigt. So können Sie spielerisch neben den zahlreichen Erkenntnissen, die Sie aus den Daten ziehen können, noch Ihr geografisches Wissen auffrischen.

Beachten Sie in der Karten-Overlay-Darstellung den Button oben links. Über diesen können Sie die Metrik in Bezug auf die Landkarte ändern und anpassen. So können Sie sich statt der geografischen Verteilung der Besuche auch die Länder mit den höchsten Umsätzen, der höchsten Absprungrate oder den höchsten Conversion Rates farblich anzeigen lassen.

Die Alternative zu der Karten-Overlay-Darstellung ist die des Explorers. Diese Darstellung kennen Sie bereits – denn es handelt sich hierbei um die bereits beschriebene Trendlinie mit all ihren Funktionsmöglichkeiten.

Unterhalb der Karte oder der Trendlinie befindet sich dann die Tabelle (bzw. deren anderen Darstellungsmöglichkeiten). Als primäre Dimension haben Sie die Möglichkeit, zwischen

- Land/Gebiet
- Stadt
- Kontinent
- Subkontinentale Region

auszuwählen. Während die Definition von Land, Stadt und Kontinent noch jedem klar sein dürfte wusste ich zumindest im ersten Augenblick nicht, was genau unter einer subkontinentalen Region verstanden wird. Es handelt sich hier um beispielsweise West-Europa, Nord-Amerika, Ost-Asien, Süd-Amerika, Ost-Europa usw.

Innerhalb dieser Daten haben Sie sämtliche Funktionalitäten zur Verfügung. Nutzen Sie daher die unterschiedlichen Darstellungen und arbeiten Sie nicht nur mit der Tabelle, fügen Sie eine zweite Dimension hinzu oder ändern Sie die Hauptmetriken, indem Sie nicht nur die Kennziffern der Website-Nutzung betrachten, sondern auch Ihre Ziele, E-Commerce- oder AdSense-Daten.

Drei Tipps, wie Sie den Standortbericht nutzen:

- Geschäftspotenziale
Hierdurch lassen sich beispielsweise neue Geschäftspotenziale erkennen.

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben einen Shop und liefern Ihre Waren ausschließlich in Deutschland aus. Wenn Sie nun dank des Karten-Overlay-Berichts erkennen, dass ein relevanter Anteil der Besucher aus Frankreich kommt, deutet dies auf ein gewisses Interesse französischer Nutzer hin. Es könnte sich also für Sie lohnen, Ihre Produkte auch dort anzubieten und auf diese Weise mehr Umsatz zu generieren.

Aus welchen Städten stammen die erfolgreichsten Besucher? Geben Ihre Kunden in Hamburg mehr Geld bei Ihnen aus als die User aus Berlin? Welche Gegenden sind für Sie am erfolgreichsten?

- AdWords-Anpassung
Diese Informationen können Sie nutzen, um Ihre AdWords-Kampagnen zu optimieren. Es könnte sich eventuell lohnen, in bestimmten Ländern oder Städten die Budgets erfolgsabhängig anzupassen.

- Offline Kampagnen-Tracking
Schalten Sie regionale Kampagnen? Vielleicht werben Sie offline regional im Radio?

Angenommen, Sie schalten für einen gewissen Zeitraum Radio-Spots bei einem regionalen Lokalsender in Hamburg, in dem Sie Ihre URL deutlich kommunizieren. Über den Karten-Overlay-Bericht können Sie analysieren, inwiefern sich dies auf die Besuchszahlen aus Hamburg auswirkt.

Geht die Besucherzahl nach oben? Hat es überhaupt einen Effekt? Gibt es viele neue Besuche? Sind diese erfolgreich für Ihre Ziele?

Information:

Wie funktioniert der Karten-Overlay-Bericht?

Die Herkunft der Besucher wird anhand der IP-Adressen ermittelt (siehe Kapitel 4.1.3, IP-Adressen). Analytics wertet diese ausschließlich für die Erstellung des Karten-Overlay-Reports aus. Anschließend werden diese bei Google gelöscht bzw. anonymisiert. Bei der Analyse des Karten-Overlay-Berichts gibt es jedoch einiges zu bedenken:

- IP-Adressen
Weil die IP-Adressen lediglich eine Verbindungsnummer eines Computers bzw. Browsers mit dem Internet darstellen, handelt es sich nicht zwangsläufig um Personen, sondern lediglich um einen Computer/Browser ohne Rückschlüsse auf den vor dem Computer Sitzenden.
Es kann also nicht analysiert werden, ob es wirklich die gleiche Person ist, die vor dem Rechner sitzt – unterschiedliche Personen verhalten sich im Netz anders, werden jedoch seitens Analytics als identische User dargestellt.

- Dynamische IP-Adressen
Je nach Verbindungsart mit dem Internet werden öfter dynamische IP-Adressen vergeben. Bei jeder Einwahl ins Internet wird eine andere IP-Adresse desselben Users genutzt. So ist ein einzelner Computer natürlich nicht identifizierbar. In diesem Fall kann der User für Analytics sogar aus verschiedenen Städten kommen, obwohl er vor dem gleichen Rechner sitzt.

Die Ungenauigkeit bei der Ermittlung der Herkunft des Users anhand von IP-Adressen hat weitere technische Hintergründe:

- Einwahlknoten
Bei der Einwahl ins Internet wählt man sich über einen Einwahlknoten ein. Diese sind quer durch Deutschland verteilt. Wenn ein User in München sitzt, ist die Chance recht groß, dass er über einen Einwahlknotenpunkt in München ins Internet gelangt. Aufgrund der IP-Adresse kann er dann als „Münchner User“ erkannt werden.

Ein anderer User sitzt nun in Lüneburg in der Nähe von Hamburg. Im Normalfall wählt er sich über einen Lüneburger Einwahlknotenpunkt ein und wird der Stadt Lüneburg entsprechend zugeordnet. Zu diesem Zeitpunkt ist aber gerade halb Lüneburg im Netz und der Einwahlknotenpunkt völlig überlastet. Der User kann nicht mehr über den Lüneburger Einwahlknoten auf das Netz zugreifen. Automatisch wird er dann zu einem anderen Einwahlknoten, z. B. Hamburg, umgeleitet. In diesem Fall wird der User als Hamburger User dargestellt – obwohl er in Lüneburg sitzt.

- Glasfaserkabel und DSL
Bei der Betrachtung der Deutschlandkarte im Karten-Overlay-Bericht fällt des Öfteren auf, dass die östlichen Bundesländer verhältnismäßig wenige Besucher beisteuern. Zwar wohnen dort fast genauso viele Menschen wie im dicht besiedelten Nordrhein-Westfalen, dennoch gibt es einige leere Flächen im Osten.

Nach der Wiedervereinigung Deutschlands – also vor der allgemeinen Verbreitung des Internets – wurde fast der gesamte Osten mit damals sehr modernen Glasfasertelefonkabeln ausgestattet. Diese waren damals das Neueste, was es für Telefongespräche (und Faxgeräte) gab. Mitte/Ende der Neunziger war der Osten Deutschlands, was die Telefonleitungen betrifft, deutlich moderner ausgerüstet als der Westen.

Mit der Verbreitung des Internets kam dann irgendwann auch DSL. Der Erfolg von DSL konnte damals nicht vorhergesagt werden. Das Problem war nun, dass sich die brandneuen Glasfaserleitungen für DSL nicht so gut eigneten und die alten Leitungen, wie sie im Westen Deutschlands lagen, viel besser waren. Daher ist auch die Verbreitung von DSL im Westen deutlich höher als im Osten.

Dies hat nun folgende Auswirkung: Im Westen (mit DSL) wird versucht, bei der Einwahl ins Internet die kürzeste Verbindung zum nächsten Einwahlknoten zu nehmen. Daher stimmt die Zuordnung der Herkunft im Westen recht gut überein. Im Osten Deutschlands finden viele Verbindungen über die schnellen Glasfaserkabel statt. Hier ist es nicht so wichtig, dass die Einwahl beim nächstgelegenen Einwahlkoten stattfindet. Der User kann durchaus zu einer weiter entfernten Stadt geleitet werden und bekommt dabei eine IP-Adresse der weiter entfernten Stadt zugewiesen. Daher kann es besonders in den ländlichen Gebieten des Ostens vorkommen, dass die Zugriffe nicht der wirklichen Position des Users zugeordnet werden, was dann zu einem etwas ungenaueren Bild im Karten-Overlay-Bericht führen kann.

- AOL et al.
Obwohl sich AOL aus dem Internetzugangsgeschäft und mittlerweile ja komplett aus Deutschland zurückgezogen hat, verwende ich dieses Beispiel, weil vielen sicher noch die Zugangs-CDs von AOL in Erinnerung sind, die es vor einigen Jahren massenweise gab.

Wenn ein User sich also über AOL einwählte, wurde er über einen ganz bestimmten Einwahlknotenpunkt von AOL geleitet – unabhängig davon, wo er sich gerade aufhielt. Dies führte dazu, dass alle AOL-Kunden über einen (oder einige wenige) Knotenpunkt im Internet surften und einer bestimmten Stadt (oder einigen wenigen Städten) zugeordnet wurden. Auch das kann also das Bild der realen Herkunft der User verzerren.

- Nicht identifizierbar
Es werden in Analytics verschiedene Verbindungsgeschwindigkeiten der User dargestellt. Aufgrund der genannten Komplexität kann die Verbindungsgeschwindigkeit und somit auch die Herkunft der User mitunter einfach nicht identifiziert werden. Dies ist nicht weiter erklärbar, sondern lediglich als Fakt hinzunehmen.

All diese Gründe könnten nun zu der Annahme führen, der Karten-Overlay-Bericht sei nutzlos. Allerdings geht es, wie so oft bei der Web-Analyse, um Trends, weniger um absolute Zahlen. Wie schon erwähnt, sind Internet und Websites sehr komplex. Dies führt zwangsläufig dazu, dass es keine zu 100 % korrekten Zahlen in der Web-Analyse geben kann. Mit gewissen Unschärfen muss man leben. Der Umgang mit Trends bietet eine gute Möglichkeit, mit dieser Unschärfe umzugehen.

Ein klein wenig ungenauer werden die Standortdaten allerdings durch die IP-Adressen-Anonymisierung im Rahmen der datenschutzkonformen Nutzung von Google Analytics. Wer Analytics so integriert hat, dass die IP-Adresse um das letzte Oktett verkürzt übergeben wird, hat etwas ungenauere Daten hinsichtlich des Standorts der Besucher auf der Website. Mit diesem Umstand sollte man jedoch recht gut leben können – wie so oft im Leben hat so jeder Vorteil (datenschutzkonformes Betreiben von Google Analytics) auch einen Nachteil (weniger akkurate Daten bei der Standortermittlung).

Dennoch sind die IP-Adressen zurzeit das einzig vernünftige Mittel, um die Herkunft der User zu bestimmen – die genannten Gründe zeigen jedoch, dass die im Karten-Overlay gezeigten Zahlen nie ganz korrekt sein können.

Praxistipp:

Die Genauigkeit der Karten-Overlay-Daten hängt von der Qualität und der Zuordnung der IP-Adressen ab. In den westlichen Ländern sind die Zahlen in der Regel sehr akkurat. In Afrika beispielsweise ist die Fehlerwahrscheinlichkeit höher, in China ist eine Lokalisierung der Besucher nur schwer möglich, da dort das Internet staatlich kontrolliert und durch einige wenige Firewalls geleitet wird; die User stammen meist aus Peking und Shanghai.

10.4 Verhalten: Neu und wiederkehrend

Wie in Kapitel 3.3 (Cookies) beschrieben, können wiederkehrende User wiedererkannt werden. Dieser Bericht stellt die Verteilung der neuen Besucher (der Erstbesucher also) im Vergleich mit den wiederkehrenden Besuchern dar.

Diese Unterscheidung nennt man Besuchertyp, was für die Erstellung von Filtern, Segmenten, Dimensionen oder benutzerdefinierten Berichten wichtig ist. Auch in der deutschen Spracheinstellung werden sie „New Visitor“ bzw. „Returning Visitor“ genannt, was etwas verwirrend ist, denn in Wahrheit handelt es sich um Besuche (Visits) und nicht um Besucher, die bei Analytics „eindeutige Besucher“ heißen.

Bild 10.4 Neu und wiederkehrend

Dieser Bericht gibt also Auskunft darüber, wie viele der im ausgewählten Zeitraum angefallenen Besuche zum ersten Mal auf der Seite waren und wie viele wiederkamen. Neue Besuche sind ein Indiz für funktionierende Kampagnen oder ein gutes Branding. Wiederkehrende Besucher hingegen signalisieren, dass offensichtlich gute Inhalte geboten werden. Welchen Grund hätten sie sonst, die Site mehrmals aufzusuchen?

Durch Auswahl diverser Kennziffern in den Pull-down-Menüs lässt sich der Erfolg der unterschiedlichen Besuchertypen analysieren. Beispielsweise generieren wiederkehrende Besucher einen höheren durchschnittlichen Warenkorbwert als Erstbesucher, da sie mit den Inhalten der Seite bereits vertraut sind. Inwiefern unterscheiden sich die Absprungraten oder die Seitenaufrufe pro Besuch nach Besuchertyp?

Durch Änderungen der Darstellung der Tabelle können Sie Fragen beantworten wie: Wie verhalten sich die wiederkehrenden Besucher im Vergleich zum Website-Durchschnitt? Klicken Sie auch auf die verschiedenen Reiter „Zielgruppe“, „E-Commerce“ oder „AdSense“. Hier sehen Sie die entsprechenden Metriken ausschließlich bezogen auf die neuen oder wiederkehrenden Besucher. Bei näherer Betrachtung der Zahlen stellen sich automatisch weitere Fragen.

Über welche Quellen landeten die wiederkehrenden Besucher auf der Site? Aus welchen Ländern kamen sie? Auf welcher Seite sind sie gelandet? Hier zeigt sich, wie mächtig diese Dimension ist (Kapitel 4.2), denn Sie befinden sich bereits im Segment „wiederkehrende Besucher“ und können noch tiefer einsteigen, indem Sie aus den Dimensionen eine weitere Metrik heraussuchen. Die dann dargestellten Zahlen beziehen sich nur auf dieses Segment der wiederkehrenden Besucher und sind somit eine Teilmenge von ihnen.

In der Regel verändert sich das Verhältnis von neuen zu wiederkehrenden Besuchern eher langsam – es sei denn, es werden neue Kampagnen gestartet oder ähnliche Ereignisse, die das Verhältnis stark beeinflussen.

Für die Analyse der Zahlen ist es wichtig zu wissen, dass die Zahlen von der Cookie-Akzeptanz der User stark abhängig sind. Wenn User von vornherein keine Cookies akzeptieren, werden sie bei jedem neuen Besuch als neue Besucher eingestuft. Löschen User irgendwann ihre Cookies, werden sie beim nächsten Besuch als neue Besucher gemessen. Weil die Nutzung von Cookies bei Analytics die einzige Möglichkeit ist, neue von wiederkehrenden Usern zu unterscheiden, führt dies natürlich auf Dauer zu Zahlen, die nicht zu 100 % korrekt sind. Insbesondere bei der Betrachtung sehr langer Zeiträume steigt die Fehlerwahrscheinlichkeit, da hier die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass User in der Zwischenzeit die Cookies gelöscht, einen neuen Browser installiert oder in einen nagelneuen Computer investiert haben. Dies führt langfristig zu einem überproportional hohen Anteil an neuen Besuchern.

10.5 Verhalten: Häufigkeit und Aktualität

10.5.1 Anzahl der Besuche

Treue Besucher besuchen eine Website in einem ausgewählten Zeitraum regelmäßig. Dieser Bericht stellt dar, wie oft Besucher innerhalb des Zeitraums auf die Website zurückgekehrt sind.

Hierbei wird im des Bericht in der ersten vertikalen Spalte die Anzahl der Besuche innerhalb des ausgewählten Zeitraums angezeigt. Die nächsten beiden Spalten stellen die Besuche und die Seitenaufrufe für die jeweilige Anzahl der Besuche dar. Und die letzte Spalte zeigt sowohl die prozentuale als auch die grafische Verteilung der Besuche und der Seitenaufrufe auf die Anzahl der Besuche.

Bild 10.5 Anzahl der Besuche

Die Anordnung der Balken im Bericht ist in den meisten Fällen recht ähnlich. Die Anzahl der Einmal-Besucher ist fast immer am höchsten, weil in diese Zahl auch alle Besuche mit einfließen, die die Website direkt wieder verlassen – also abspringen. Sollten wiederkehrende User ihre Cookies gelöscht haben und somit nicht als wiederkehrende User erkannt werden, beginnt die Zählung von vorn und Analytics zählt sie als neuen Besuch („1 Mal“).

Höhere Zahlen gibt es meist auch bei den sehr häufigen Wiederkehrern. Dies können unter Umständen Sie selbst sein, sofern Sie Ihre eigene IP-Adresse nicht ausgeschlossen haben (siehe Kapitel 7.5 Filter). Es können aber auch Heavy-User Ihrer Website sein oder User, die Ihren Inhalt für Recherchezwecke nutzen – oder schlichtweg Wettbewerber, die sich regelmäßig über den Inhalt Ihrer Website auf dem Laufenden halten. Ein weiterer Grund, weshalb die Balkenlänge bei der Anzahl der Besuche über acht zunimmt, ist auch, dass ab diesem Moment immer größer werdende Gruppen gebildet werden (9–14, 15–25, 26–50, 51–100, 101–200, 200+). Demzufolge werden hier auch mehr Besuche und Seitenaufrufe kumuliert.

Ziel der meisten Websites ist es, eine möglichst große Besuchertreue zu erreichen. User, die mehrmals Ihre Website besuchen, sind an Ihren Inhalten grundsätzlich interessiert. Zudem ist dies ein Indikator für Ihre Markenbekanntheit, die User-Zufriedenheit und allgemein für die Beliebtheit Ihrer Website.

Angeblich soll es deutlich einfacher und günstiger sein, bestehende Kunden zu halten, als neue Kunden zu gewinnen. Der Bericht über die Anzahl der Besuche gibt darüber Auskunft, ob Sie es schaffen, User zu einem mehrmaligen Wiederkommen zu bewegen. Je besser Sie es schaffen und je mehr „Stamm-User“ Sie haben, desto erfolgreicher wird Ihre Website vermutlich langfristig sein.

Hinweis:

Dieser Bericht bietet weniger Interaktionsmöglichkeiten als viele der anderen Berichte. Eine sehr wichtige Funktionalität wird jedoch auch hier geboten – die Segmentierung. Angenommen, Sie wollen untersuchen, wie hoch die Anzahl der Besucher ist, die etwas bei Ihnen gekauft oder ein anderes Ziel Ihrer Website erfüllt haben. Je nachdem, welche Produkte oder Leistungen Sie anbieten, wird es unter Umständen nicht möglich sein, das Ziel schon beim ersten Besuch zu erfüllen. Wählen Sie beispielsweise das erweiterte Segment „Besuche mit Conversions“ oder „Besuche mit Transaktionen“ aus. Hierüber erfahren Sie, inwiefern sich diese User anders verhalten als die, die nicht konvertiert haben. Selbstverständlich können Sie sich auch mehrere Segmente gleichzeitig anzeigen lassen oder die Veränderung im Zeitverlauf analysieren, indem Sie innerhalb des Kalenders einen weiteren Vergleichszeitraum auswählen.

10.5.2 Tage seit dem letzten Besuch

Die Auswahl „Tage seit dem letzten Besuch“ spiegelt in ähnlicher Form wie der Bericht „Anzahl der Besuche“ die Beliebtheit einer Website wider. Es wird dargestellt, wie viele Tage es her ist, seit User auf einer Website waren (Bild 10.6).

Je länger die Balken im oberen Teil des Berichts sind, desto weniger lang ist der Besuch her. Der erste Balken ist in der Regel am längsten, was damit zu tun hat, dass hier verschiedene User mit aufgeführt sind:

- Erstmalige Besucher

- Besucher, die Ihre Website mehrmals täglich aufsuchen

- User, die ihre Cookies gelöscht haben und deshalb als neue Besucher eingestuft werden

Bild 10.6 Tage seit dem letzten Besuch

Hinweis:

Nutzen Sie hier die erweiterten Segmente, um weitere Erkenntnisse zu erlangen. So können Sie beispielsweise die erstmaligen Besuche ausschließen und darüber den ersten Balken minimieren. Oder wählen Sie nur die Besuche aus, die eine Conversion erzielt haben – wie lang ist es her, dass diese Gattung von Besuchen auf Ihrer Website war?

Beachten Sie ebenso wie auch bei dem vorigen Bericht, dass die Balken der Besuche und Seitenaufrufe dann länger werden, wenn die Tage seit dem letzten Besuch mehr als sieben sind – denn ab dem Moment werden immer größere Gruppierungen gebildet, die dementsprechend auch Besuche und Seitenaufrufe beinhalten.

Abhängig vom jeweiligen Business gibt es mitunter Gründe, weshalb der letzte Zugriff der User etwas länger her ist. Wird Ihre Website beispielsweise nicht regelmäßig aktualisiert, haben die Besucher vermutlich weniger Ansporn, häufig zurückzukehren, im Gegensatz zum regelmäßigen Austausch des Inhalts. Ein Nachrichtenportal hat in der Regel eine höhere Aktualität als eine reine B2B-Informations-Site eines Maschinenherstellers. Dies ist im Bericht „Tage seit dem letzten Besuch“ ablesbar.

10.6 Verhalten: Interesse

10.6.1 Besuchsdauer

Während im Bericht „Übersicht“ (siehe Kapitel 10.1) der durchschnittliche zeitliche Aufenthalt auf der Website dargestellt wird (durchschnittliche Besuchsdauer), zeigt der Bericht „Besuchsdauer“ eine Unterteilung der Verweildauer in verschiedenen Blöcken.

Hieraus wird ersichtlich, wie sich die durchschnittliche Besuchsdauer aufteilt. In der Regel signalisieren lange Besuche eine intensive Beschäftigung mit der Site, was für qualitativ hochwertige Besucher spricht. Dies ist allerdings wieder von der Website-Typen-Klassifizierung abhängig – sehr lange Aufenthalte auf einer reinen Supportsite lassen beispielsweise eine optimierbare Informationsauffindung vermuten. Allgemein wird bei fast allen anderen Website-Typen jedoch eine eher längere Aufenthaltsdauer angestrebt.

Mit Hilfe dieses Berichts lassen sich User wiederum gruppieren, beispielsweise in Low-, Medium- und High-Engaged User. Es ist zu beachten, dass der erste (meist längste) Balken wiederum User enthält, die direkt abspringen bzw. aus irgendeinem Grund fehlgeleitet wurden oder mit völlig falschen Erwartungen die Website betreten haben. Auf der anderen Seite werden bei den längeren Aufenthalten User mitgezählt, die das Browserfenster länger geöffnet haben, ohne auf der Seite wirklich aktiv zu sein (hier gilt wieder die Session-Länge des utmb-Cookies).

Praxistipp:

Hier eine Umrechnungstabelle:

61–180 Sekunden: 1–3 Minuten

181–600 Sekunden: 3–10 Minuten

601–1800 Sekunden: 10–30 Minuten

1801 + Sekunden: mehr als 30 Minuten

Da die Verweildauer wie in Kapitel 4.2.16 beschrieben aus der Differenz zweier Server-Calls berechnet wird, werden sämtliche Besuche, die direkt nach dem Einstieg wieder abgesprungen sind, mit null Sekunden gezählt. Um die Darstellung um diese Absprünge zu bereinigen, kann ein erweitertes Segment verwendet werden. Wählen Sie hier das Segment „Besuche ohne Absprünge“ aus. Im Anschluss wird der erste Balken der Rubrik 0–10 Sekunden garantiert kürzer sein.

Bild 10.7 Besuchsdauer

10.6.2 Seitentiefe

Die Seitentiefe stellt dar, wie viele Seiten innerhalb eines Besuchs aufgerufen wurden (Bild 10.8). Ähnlich wie in den vorigen Kapiteln gibt dieser Bericht die Nutzungsintensität der User mit der Website wieder. Auch dies ist ein Indikator für die Qualität des Traffic – je mehr Seiten pro Besuch aufgerufen werden, desto größer ist in der Regel die Qualität der Besucher. Auch hier kann es natürlich ein Indiz für schlechte Usability sein, wenn der User ziellos umherirrt, sich nicht zurechtfindet und dabei viele Seitenaufrufe generiert. Daher kann dieser Bericht auch Anlass sein, an der Usability der eigenen Website zu arbeiten. Dieser Bericht kann demnach Anlass für weitere Analysen sein – wenn Sie hier Seltsamkeiten feststellen, können Sie beispielsweise im Anschluss über den Besucherflussbericht weiterforschen und schauen, auf welchen Seiten Besuche Navigationsprobleme haben.

Praxistipp:

Stellen Sie doch einen einfachen Vergleich her, indem Sie Freunde und Bekannte beobachten, wie sie bestimmte Ziele auf Ihrer Website erfüllen. Wie viele Seitenaufrufe benötigen sie im Durchschnitt? Sind es deutlich mehr oder weniger, als im Bericht „Seitentiefe“ angezeigt werden? Diese Methode ist allgemein sehr interessant, um grobe Fehler bei der Navigation zu erkennen – meist sieht man die eigene Website völlig anders als Außenstehende.

Bild 10.8 Seitentiefe

10.7 Technologie: Browser und Betriebssystem

Der Berichte-Block „Browser und Betriebssystem“ stellt die technische Ausstattung der Besucher einer Website dar. Sämtliche hier aufgeführten Informationen können Erkenntnisse liefern, um die eigene Website der technischen Ausstattung des Besuchers anzupassen.

In der Regel ändern sich die hier enthaltenen Kennziffern eher langsam. Wenn beispielsweise ein neuer Browser oder eine neue Browserversion in den Markt eingeführt wird, reagiert der Markt eher träge – bis ein relevanter Nutzeranteil erreicht ist, können gut und gerne einige Monate vergehen. Daher sind diese Reports nicht unbedingt täglich oder wöchentlich zu analysieren, monatlich oder sogar quartalsweise ist völlig ausreichend.

Dennoch ist es interessant, in Erfahrung zu bringen, wie sich die unterschiedliche Ausstattung der User auf den Erfolg der Website auswirkt. Unter Umständen kann man dabei Fehler entdecken, die daraus resultieren, dass der Webdesigner oder der Webmaster die Site in seinem Sinne optimiert, was in der Regel deutlich bessere Sites ergibt als die der durchschnittlichen Site-Besucher. Daher ist es insbesondere für die IT-Abteilung wichtig zu wissen, mit welcher technischen Ausstattung die User auf der Website unterwegs sind.

Ebenso wie die vorigen Berichte bieten auch die im Folgenden dargestellten Berichte wieder umfangreiche Verknüpfungen und Analysemöglichkeiten. Folgende Berichte sind in dem Report „Browser und Betriebssystem“ zu finden:

- Browser
- Betriebssystem
- Seitenauflösung
- Bildschirmfarben
- Flash-Versionen
- Java-Unterstützung

Sämtliche aufgeführten Berichte finden Sie unter dem Punkt „Primäre Dimension“ zur Auswahl. Da sie, wie oben bereits erwähnt, keiner allzu häufigen Betrachtung bedürfen, wurden die einzelnen Reports hier untergebracht, statt für jede Fragestellung einen einzelnen Navigationspunkt zu erstellen. Damit wurde der Übersichtlichkeit gedient.

10.7.1 Browser

Websites sollten für die Darstellung auf allen gängigen Browsern optimiert sein. Dies war lange Zeit recht einfach, da der Internet Explorer eine sehr starke Stellung hatte und der Erfolg weitestgehend gesichert war, wenn die Website in diesem Browser optimal dargestellt werden konnte. In den letzten Jahren haben Firefox und vor allem Chrome allerdings deutlich aufgeholt und in Deutschland mittlerweile den Internet Explorer von Microsoft ein- bzw. überholt (stark abhängig von den Inhalten auf Ihrer Website und damit von den Besuchen). Auch wenn sich dies langsam ändert, werden in der Regel Firefox oder Chrome oder auch andere Browser von technisch versierteren Usern benutzt. Daher ist die prozentuale Verteilung der Browser abhängig von der Thematik Ihrer Website (siehe Bild 10.9 auf S. 390 – hier hat Firefox einen Anteil von fast 50 % und Chrome von beinahe 30 %, wohingegen der Internet Explorer auf etwas über 10 % eingebrochen ist).

Der Browser-Bericht verfügt über detaillierte Analysemöglichkeiten. So kann mit Hilfe der verschiedenen oberen Tabs (Website-Nutzung, Zielgruppe, E-Commerce und AdSense) überprüft werden, welche Browser(-Versionen) wie zur Zielerfüllung oder zum Umsatz beitragen. Fallen hier Browser auf, über die zwar viele User auf die Website kommen, die aber zum Großteil die Ziele nicht erfüllen, sollte dort tiefer eingestiegen werden. Ein Klick auf den jeweiligen Browser ermöglicht es Ihnen, zu sehen, welche Browserversion unter Umständen für eine nicht optimale Darstellung der Website sorgt.

Bild 10.9 Browser und Betriebssystem

Unter dem Reiter „Website-Nutzung“ können Sie die Browser nach vielen der in den vorhergehenden Kapiteln beschriebenen Kennziffern sortieren und analysieren:

- Besuche
- Seiten/Besuch
- Durchschnittliche Besuchsdauer
- % neue Besuche
- Absprungrate

Der deutlichste Indikator für eine schlechte Darstellung einer Website in einem Browser ist sicherlich die Absprungrate. Analysieren Sie zunächst, ob es hier Unregelmäßigkeiten im Vergleich zur Absprungrate der Gesamtwebsite und im Vergleich zu anderen Browsern (bzw. deren Versionen) gibt.

Insbesondere Ihre IT-Abteilung oder Ihr Webmaster sollte an diesen Daten interessiert sein, um Optimierungen und Anpassungen vornehmen zu können.

Praxistipp:

Da Sie sicher nicht alle Browser und Browserversionen auf Ihrem Rechner oder in Ihrem Unternehmen verfügbar haben, um zu testen, wie Ihre Website auf ihnen aussieht, gibt es eine Website, auf der Sie sich die Darstellung in vielen verfügbaren und auch älteren Versionen anschauen können. Unter browsershots.org befindet sich eine lange Liste unterschiedlicher Browser und deren Versionen. Sollten Sie nun in Analytics festgestellt haben, dass beispielsweise die Absprungrate eines Browsers außergewöhnlich hoch ist, können Sie hier erkennen, was der Grund dafür ist (vielleicht wird Ihre Website einfach nicht vernünftig dargestellt), indem Sie sich Ihre Website in diesem Browser ansehen.

Information:

Google hat im Herbst 2008 einen neuen Browser gelauncht – Google Chrome. Im Browser-Bericht von Google Analytics kann man die Entwicklung der Nutzung dieses Browsers mitverfolgen. So schnellte auf vielen Seiten der Anteil der Chrome-Nutzer in den ersten Tagen nach Veröffentlichung nach oben bis zu einem Marktanteil von manchmal über 3 %. Mittlerweile hat sich die Nutzung von Chrome deutlich im zweistelligen Prozentbereich eingependelt und damit existiert neben Internet Explorer, Firefox eine starke dritte Kraft im Markt. Auch dies ist natürlich wieder abhängig von den Nutzern der Website – bei Websites mit internetspezifischen Inhalten wird die Chrome-Nutzung vermutlich höher sein als bei Sites mit Stars und Sternchen. Sie können den Erfolg von Google Chrome sozusagen selbst anhand Ihrer Analytics-Statistiken mitverfolgen.

10.7.2 Betriebssystem

Über die Auswahl „Betriebssystem“ innerhalb der primären Dimension wechseln Sie zu dem entsprechenden Bericht. Das Betriebssystem Ihrer User kann ebenfalls Einfluss auf die Darstellung Ihrer Website haben. Viele Websites sehen auf einem Apple-Rechner mit Apple-Betriebssystem nicht „vernünftig“ aus oder funktionieren einfach nicht. Dies sollte bei der Gestaltung und Programmierung einer Website beachtet werden.

Welche Betriebssysteme Ihre User nutzen, können Sie dem Bericht „Betriebssysteme“ entnehmen, der u. a. angibt, welche Betriebssysteme schlechtere oder bessere Daten liefern, auch im Vergleich mit der Gesamt-Website. Wenn Ihnen ein Betriebssystem auffällt, das deutlich unterdurchschnittlich abschneidet, sollten Sie hier ansetzen und – idealerweise zusammen mit Ihrer IT-Abteilung – analysieren, wo genau das Problem liegen könnte.

Bild 10.10 Betriebssystem

Information:

Inwiefern die Nutzung des Internets über mobile Endgeräte in den letzten Jahren zugenommen hat, kann man ebenfalls über diesen Bericht ablesen. War es bis vor Kurzem noch eher umständlich, Websites per Handy zu betrachten, haben das iPhone, das iPad und auch die zahllosen Android-Geräte dazu beigetragen, die Verbreitung des mobilen Internets zu fördern. Ob mobile Endgeräte in Analytics als Browser oder Betriebssystem dargestellt werden können und damit die Besuche in die entsprechenden Berichte einfließen, hängt davon ab, ob die
Geräte Java-Script-Codes ausführen können. Dies war in der Vergangenheit nicht der Fall. iPhone, iPad voder Android-Geräte hingegen können beispielsweise den in den Websites enthaltenen JavaScript-Code ausführen und damit auch den Analytics Tracking Code. Aus diesem Grund tauchen diese Geräte auch in der Liste der Betriebssysteme auf, sobald ein User Ihre Website auf diesem Weg angesteuert hat.

Da das mobile Internet immer stärker an Einfluss gewinnt und auch Google die Marschrichtung „mobile first“ ausgerufen hat, gibt es einen zusätzlichen separaten Berichte-Block, der sich nur dem Thema Mobile widmet – mehr hierzu in Kapitel 10.9.

10.7.3 Seitenauflösung

Dieser Bericht stellt die jeweilige Bildschirmauflösung der Besuche auf der Website dar. Eine Analyse dieses Berichts zeigt, wie sich das Nutzerverhalten, die Ziele oder die Umsätze je nach Bildschirmauflösung verändern.

Angenommen, Sie betreiben eine Website, die ihren Call-to-Action im unteren Bereich der Seite hat. Auf Ihrem Monitor liegt der Button im direkt sichtbaren Bereich und sticht ohne Scrollen direkt ins Auge. Wenn Ihr User nun aber eine andere Bildschirmauflösung hat, ist sein Button unter Umständen nur durch Scrollen erreichbar. Es ist anzunehmen, dass die Conversion-Rate niedriger ist als bei der von Ihnen gewählten Bildschirmauflösung. Wenn Sie nun bedenken, dass viele User ihren Browser mit einer oder mehreren Menüleisten individualisiert haben, rutscht der dargestellte Inhalt immer weiter nach unten. So kann sich die Conversion-Rate entscheidend verschlechtern.

Im Idealfall wurde die Darstellung der Website dem kleinsten gemeinsamen Nenner der beliebtesten Bildschirmauflösungen angepasst.

Praxistipp:

Wie Ihre Website mit anderen Bildschirmauflösungen aussieht, können Sie auf browsershots.org simuliert sehen.

Die Anzahl der unterschiedlichen Seitenauflösungen hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Grund hierfür ist die größere Vielfalt an unterschiedlichen Rechnern und vor allem der verschiedenen mobilen Endgeräte. Hier haben viele Geräte unterschiedlich große Displays, die alle mit ihren unterschiedlichen Größen in diesem Bericht erfasst werden. Demnach hat aus meiner Sicht die Relevanz dieses Berichts etwas nachgelassen.

Interessanter als die Bildschirmauflösung wäre die Analyse der Fenstergrößen, denn viele User nutzen nicht die gesamte Größe des Bildschirms für die Betrachtung von Websites, sondern haben mehrere kleinere Fenster geöffnet. Dies führt zu einer völlig anderen Darstellung der Website als in einem komplett geöffneten Browserfenster. Leider gibt es diesen Bericht in Analytics zurzeit nicht.

Bild 10.11 Seitenauflösung

10.7.4 Bildschirmfarben

Dieser Bericht ist sicher einer der am wenigsten genutzten Berichte, denn mittlerweile sind die meisten Besucher einer Website mit einem guten Monitor ausgestattet, der 32- oder 24-Bit-Farben anzeigen kann. Außerdem gibt es nicht sehr viele unterschiedliche Farbdarstellungen, so dass die Aussagekraft dieses Reports eher vernachlässigbar ist und daher maximal zweimal jährlich überprüft werden sollte, ob sich gravierende Änderungen ergeben haben.

10.7.5 Flash-Versionen

Sofern Ihre Website aus Flash besteht oder Flash-Applikationen beinhaltet, ist es interessant zu wissen, welche Flash-Version Ihr Besucher nutzt. Auch dies hat Auswirkungen auf die Darstellung und Nutzung Ihrer Website bei den Usern.

Auch in diesem Bericht geht es wieder eher um langfristige Trends. Flash-Versionen ändern sich bei den Usern nur sehr langsam. Es reicht also vollkommen aus, wenn sie zweimal jährlich dahingehend analysiert wird, ob es entscheidende Änderungen gab. Wenn Ihre Website jedoch umgestaltet wird, sollten Sie sich ansehen, ob es zu Veränderungen bei der Nutzung der Website bezüglich der Flash-Versionen kam. Insbesondere die Absprungrate, aber auch die Zielerfüllungen und der Umsatz sind hier wichtige Kennziffern, die erkennen lassen, ob eine Flash-Version Einfluss auf den Erfolg Ihrer Website hat.

Bild 10.12 Flash-Version

Information:

Oftmals können Videos innerhalb einer Website nur mit einem flashfähigen Browser oder einer bestimmten Flash-Version angezeigt werden. Sollten Sie auf Ihrer Website Videos anbieten, für die Flash Voraussetzung ist, so prüfen Sie gelegentlich, wie hoch der Anteil der Besuche auf Ihrer Website mit der von Ihnen vorausgesetzten Version ist. Überprüfen Sie aber vor allem, wie viele User mit einem Apple-Gerät und/oder einem Safari-Browser auf Ihren Seiten unterwegs sind – die Wahrscheinlichkeit ist sehr hoch, dass diese User Ihre Videos dann nicht ansehen können.

10.7.6 Java-Unterstützung (Support)

Der Bericht „Java-Support“ ist ebenso wie der Bericht „Bildschirmfarben“ eher vernachlässigbar. Hier wird nicht dargestellt, wie viele Besucher JavaScript aktiviert haben. Denn wenn dies so wäre und User JavaScript nicht aktiviert hätten, könnten sie auch nicht getrackt werden. Dieser Report erhebt lediglich, ob Java auf den Rechnern des Users unterstützt wird und welche Auswirkungen es hat, wenn dies nicht der Fall ist. Java-Unterstützung werden auch Sie auf Ihrem Rechner schon erlebt haben, denn gelegentlich kommt es zu Updates des Java-Plug-ins und eine neue aktuelle Version wird installiert. Dies ist aber unabhängig von der JavaScript-Unterstützung.

Praxistipp:

JavaScript wird in der Regel von deutlich mehr als 90 % der User akzeptiert, d. h., dass der Großteil der User auch in Analytics erfasst wird. User, die kein JavaScript aktiviert haben, können nicht getrackt werden. Auch hier gäbe es wieder Workarounds, die dieses Problem (teilweise) lösen können. Dies hat dann aber wieder andere Implikationen, so dass ich empfehle, auf die wenigen User, die kein JavaScript aktiviert haben, zu verzichten und mit dem großen Rest der Daten zu arbeiten, um Ihre Website auf Vordermann zu bringen.

Bild 10.13 Java-Unterstützung

10.8 Technologie: Anbieter

Der Berichte-Block „Anbieter“ beinhaltet zwei Berichte, die über die primäre Dimension auswählbar sind:

- Internetanbieter

- Hostnamen

Diese Berichte sind im Vergleich zu vielen anderen aus meiner Sicht von sekundärer Bedeutung. Daher werde ich sie auch nur verkürzt erläutern. Im Grunde genommen vermute ich, dass sie wegen der automatisch verfügbaren Daten mit aufgeführt sind. Große Relevanz oder Aussagekraft haben sie in der Regel nicht.

10.8.1 Internetanbieter

Der Name des Internetanbieters der User wird beim Aufruf des GET-Request automatisch mit übergeben. Daher können die Anbieter im Bericht dargestellt werden. Der sich aus der Analyse dieser Daten ergebende mögliche Nutzen könnte darin bestehen, dass man in der Lage ist, diese Provider unter Umständen für andere Maßnahmen genau zu targeten.

Angenommen, Sie stellen fest, dass die über einen speziellen Provider auf Ihrer Seite gelandeten User besonders erfolgreich sind (oder das Gegenteil davon). Im Rahmen von Conversion-Optimierungsmaßnahmen könnten dann spezielle Zielseiten erstellt werden, die solche User exklusiv ansprechen.

Bild 10.14 Internetanbieter

Hinweis:

Interessant kann es allerdings werden, wenn Unternehmen mit einem eigens gekennzeichneten Netzwerk auf Ihren Seiten sind. Denn oftmals haben vor allem größere Unternehmen ein eigenes Netzwerk, über das deren Mitarbeiter im Internet surfen. Dieser Name wird dann ebenfalls übergeben. Beispielsweise war Ende März 2012 eine Online-Marketing-Konferenz (SMX) in einem Münchener Hilton-Hotel – diese Konferenz hatte ihr eigenes WLAN-Netzwerk, welches vom Hilton zur Verfügung gestellt wurde. Die meisten Teilnehmer sind über dieses Netzwerk online gegangen. Der Name des Netzwerks wurde übergeben und somit konnte ich sehen, wie viele Besuche über das Netz des „hilton muenchen park“ auf meine Seiten gekommen waren.

Ebenso können Sie vor allem dann, wenn Sie im B2B-Bereich unterwegs sind, analysieren, welche möglichen Kunden Ihre Seiten besuchen. Es ist oftmals erstaunlich, welche Unternehmen die Website besuchen.

10.8.2 Hostname

Im Bericht „Hostnamen“ werden sämtliche Domains angezeigt, auf denen der Analytics-Tracking-Code eingebaut ist. In der Regel wird die Top-Position die Ihrer Haupt-Website sein. Unter Umständen werden hier auch einzelne IP-Adressen angezeigt – dies sind oft interne, die Testumgebungen darstellende Server. Fragen Sie Ihre IT-Abteilung, wenn dort Domains oder IP-Adressen auftauchen, mit denen Sie nichts anfangen können. Meistens gibt es eine Erklärung und die IT-Abteilung hat Tests mit dem Analytics-Tracking-Code außerhalb der Haupt-Domain durchgeführt.

Wird hier ein Hostname gelistet, der definitiv nichts mit Ihnen zu tun hat, aber dennoch sehr viele Besuche anzieht, könnten Sie es theoretisch auch mit Code-Diebstahl zu tun haben. Angenommen, Sie betreiben die Domain www.beispiel.de und haben dort den Tracking-Code eingebaut. Der Code ist im Quelltext der Seite für jedermann ersichtlich, inklusive der UA-Nummer, die Ihr persönliches Analytics-Konto identifiziert. Theoretisch könnte nun ein Ihnen nicht wohlgesonnener Mensch den Code aus Ihrem Quelltext kopieren und in eine andere Seite einbauen. Natürlich hätte er keinen Zugriff auf die Daten in Analytics, weil er ja kein Login hat, dennoch würde dies Ihre Daten durcheinanderwirbeln, denn Sie hätten dann mehr Seitenaufrufe, mehr Besuche und alle Daten wären verfälscht. Diese falschen Daten wären auf immer und ewig in den Berichten enthalten. Sie müssten nun mit Hilfe der erweiterten Segmente (Kapitel 8.3) diesen Fehler korrigieren, was nicht schwer ist, aber einen zusätzlichen Aufwand bedeutet, der vermieden werden kann und sollte.

Bild 10.15 Hostname

10.9 Mobil: Übersicht

Mobile Endgeräte, oder auch Handys, werden immer mehr genutzt, um Websites aufzurufen. Das iPhone war hier der Vorreiter und in der Geschichte des mobilen Web sicher ein Meilenstein. Dank iPhone, iPad und Android wird das mobile Web endlich nutzbar.

Das Problem von Handys war bisher immer, dass sie kein JavaScript ausführen konnten und auch keine Cookies akzeptierten. Die neuen Geräte können das, weshalb sich allmählich das Problem der Messung von Seitenaufrufen über mobile Endgeräte von selber löst. Alte Handys können aus Web-Analyse-Sicht nicht wirklich erfasst werden, die neuen iPhone-ähnlichen Geräte dagegen schon.

Der Bericht „Übersicht“ stellt unter anderem den Prozentsatz der Besuche auf Ihrer Website dar, die mit einem mobilen Gerät auf Ihre Seiten kamen, im Vergleich zu denen, die über ein nicht mobiles Endgerät auf Ihren Seiten waren. Die schlichte Unterteilung heißt „Yes“ und „no“ – Yes für ja, diese Besuche waren mit einem mobilen Gerät unterwegs. Für diese beiden Unterscheidungen können Sie dann jeweils die Kennziffern der Website-Nutzung, Zielgruppen, E-Commerce oder AdSense auswerten. Grundsätzlich werden Fragestellungen hinsichtlich der mobilen Nutzung der Website in Unternehmen immer relevanter. Wissen Sie, wie hoch der Anteil des Umsatzes Ihrer Website ist, der über Handys erzielt wird? Der sogenannte M-Commerce? Mit Hilfe dieses Berichts können Sie es sehr einfach herausfinden.

Bild 10.16 Mobile Übersicht

Information:

Innerhalb der erweiterten Segmente gibt es ein Standardsegment „Zugriffe von Mobilgeräten“. Mit diesem Segment können Sie die Analyse der Handynutzung auf sämtliche anderen Berichte legen. Insofern ist dieser Übersichtsbericht der Mobil-Rubrik nur bedingt sinnvoll – denn mit den erweiterten Segmenten sind Sie deutlich flexibler.

10.10 Mobil: Geräte

Im Vergleich zu dem im vorigen Kapitel dargestellten Übersichtsbericht ist der Bericht „Geräte“ deutlich umfangreicher und mächtiger. Denn über die Auswahlmöglichkeiten der primären Dimensionen gibt es folgende unterschiedliche Berichte:

- Mobilgerätinformationen
- Mobilgerätmarke
- Internetanbieter
- Eingabemethode
- Betriebssystem

- Seitenauflösung (verbirgt sich unter „Andere“)

In diesen Berichten sind Sie in der Lage, sämtliche Aktivitäten der mobilen, internetfähigen Endgeräte zu erfassen – ebenso wie Sie es aus den anderen Berichten von herkömmlichen Rechnern gewöhnt sind. Sie müssen hierfür nichts weiter tun – die Daten werden automatisch an Analytics übermittelt.

Information:

Es besteht keine Möglichkeit, weitere Informationen zu erhalten. Handynummern oder gar der Aufenthaltsort der Handynutzer können nicht erhoben werden. Diese Daten liegen nicht vor, da der Aufruf einer Website über ein Handy vom technischen Prozess her dem eines herkömmlichen Aufrufs über einen Rechner entspricht.

In allen folgenden Berichten gibt es hinsichtlich der grafischen Darstellung des oberen Bereichs innerhalb der Berichte zwei Optionen – zum einen die Trendlinie mit allen ihren Möglichkeiten (Explorer – Tab), zum anderen als Karten-Overlay. Bei letzterer Darstellung können Sie die Handynutzung in den unterschiedlichen Kontinenten, Ländern, subkontinentalen Regionen und Städten analysieren und grafisch darstellen. Hier haben Sie die Möglichkeit, über das Klicken auf die jeweiligen Länder und Regionen in die entsprechenden Daten zu „drillen“ – bis Sie auf der untersten Ebene, der Stadt, sind.

Bild 10.17 Mobilgerätenutzung als Karten-Overlay

10.10.1 Mobilgeräte-Informationen

Der Bericht „Mobilgeräte-Informationen“ zeigt alle Namen der mobilen Endgeräte an, die auf Ihre Website zugegriffen haben. Apple iPhone oder Apple iPad werden sicher auch bei Ihnen die führenden Positionen einnehmen (Bild 10.18 auf S. 404). Auf den Plätzen folgen dann oftmals verschiedene Google Nexus-, Samsung- oder HTC-Geräte.

Im Zeitverlauf wird es interessant sein zu sehen, ob und wie der Trend nach oben geht. Ob also immer mehr User über Handys Ihre Website aufrufen und vielleicht auch Umsatz generieren. Dies zu verfolgen, wird in Zukunft sehr spannend sein – und auch, wie sich Google gegenüber Apple auf dem mobilen Markt der eigenen Geräte behaupten wird.

Bild 10.18 Mobilgeräte-Informationen

Praxistipp:

Zum Tracking spezieller mobiler Websites finden Sie in diesem Buch einen ausführlichen Abschnitt: Kapitel 6.28 ff.

Als kleines Gadget und Demonstration der Möglichkeiten der Verknüpfung verschiedener Google-Produkte wird innerhalb der Zeilen der verschiedenen Mobilgeräte ein kleines Kamerasymbol angezeigt. Klicken Sie auf dieses Symbol, erscheint ein kleines Fenster, in dem das entsprechende Gerät aus unterschiedlichen Blickwinkeln dargestellt wird. Mit einem weiteren Klick auf das Bild öffnet sich ein neuer Browser-Tab mit einer größeren Darstellung des Geräts. Sollten Sie also mal vergessen haben, wie eines der von Ihnen analysierten Geräte aussieht, so können Sie es hierüber jederzeit erfahren. Interessant ist diese Funktionalität aus meiner Sicht aber eher, weil es gut demonstriert, wie Google vorhandene Informationen aus anderen Google-Produkten in Kombination bringen kann. Ich könnte mir vorstellen, dass es ähnliche Dinge in Zukunft noch öfter geben wird.

10.10.2 Mobilgerätemarke

In etwas aggregierterer Form als im vorigen Bericht werden hier die einzelnen Mobilgerätehersteller zusammengefasst. So ergibt sich eine Liste aus Apple, Samsung, HTC, Google, Acer, Motorola etc. In Abhängigkeit der Hersteller können Sie diverse Analysen durchführen. Ein Klick auf den jeweiligen Hersteller führt Sie wieder zu dem vorigen Bericht mit den entsprechenden angebotenen Geräten des ausgewählten Herstellers.

Bild 10.19 Mobilgerätemarke

10.10.3 Internetanbieter

Ebenso wie bei „normalen“ Rechnern automatisiert der Provider übergeben wird (siehe Kapitel 10.8.1), geschieht dies auch bei mobilen Endgeräten.

Bild 10.20 Mobile Internetanbieter

Vermutlich werden auch bei Ihnen die üblichen Verdächtigen auf den ersten Rängen sein (Telekom, Alice, Vodafone, Arcor etc.). Für herkömmliche und damit vermutlich auch für den allergrößten Teil der Websites wird dieser Bericht nicht von größtem Interesse sein. Spannender wird es jedoch, wenn man Produkte à la Foursquare anbietet. Hier ist die Chance sehr hoch, dass in dem Moment des Eincheckens ein mobiles Gerät verwendet wird. Abhängig von der jeweiligen Location kann es sehr gut sein, dass ein lokales Netzwerk der jeweiligen Location genutzt wurde – beispielsweise eines Restaurants, einer Bar, eines Museums oder Sonstiges. Wenn diese Locations mit eigenem Netzwerk ihren Netzwerknamen mit übergeben, finden Sie diese in diesem Bericht wieder. Im Anschluss können Sie dann analysieren, inwiefern die User der unterschiedlichen Locations Ihre Ziele auf der Website häufiger oder eher weniger oft erfüllt haben.

Hinweis:

Innerhalb des Berichte-Blocks „Technologie“ gibt es einen Bericht über die Internetanbieter der Besuche Ihrer Seite. Diese enthalten alle Internetanbieter – unabhängig von dem genutzten Gerät, mit dem Ihre Website betreten wurde. Dort sind auch alle Internetanbieter enthalten, die innerhalb des Berichts der mobilen Internetanbieter aufgeführt werden. Der Bericht „Internetanbieter“ innerhalb des Mobil-Berichte-Blocks ist sozusagen ein Extrakt hieraus.

10.10.4 Eingabemethode

Inwiefern eine Website genutzt werden kann und somit bezüglich der Usability den Usern zugänglich ist, hängt unter anderem auch von der Eingabemethode ab. Hier gibt es insbesondere durch die mobilen Geräte unterschiedliche Optionen. Während auf herkömmlichen Rechnern in der Regel eine Maus benutzt wurde, gibt es bei Handys oder Smartphones Finger, Stifte oder Joysticks. Diese Eingabemethoden werden ebenfalls von Analytics erhoben und in diesem Bericht dargestellt.

Für die Analyse kann diese Auswertung spannend sein, um zu überprüfen, ob bestimmte Eingabemethoden für Ihre Website weniger gut funktionieren. Dies erkennen Sie beispielsweise verhältnismäßig schnell an der Kennziffer „Absprungrate“ – natürlich aber auch anhand der Erfolgsmetriken hinsichtlich der Zielerfüllungen. Achten Sie jedoch immer darauf, dass die Analyse auch sinnvoll ist und genügend Besuche über die jeweilige Methode kommen. Wenn es nämlich nur o,x% der Besuche sind, gibt es sicherlich andere Themen, auf die Sie sich stürzen sollten.

Bild 10.21 Eingabemethode

Wenn Sie innerhalb des Berichts auf eine Zeile klicken (beispielsweise Touchscreen), gelangen Sie zu den Mobilgerätemarken und von dort zu den Modellen der Mobilgeräte und schließlich zu den Internetanbietern:

Eingabemethode → Mobilgerätemarke → Mobilgerät-Informationen → Internetanbieter

10.10.5 Betriebssystem

Über die primäre Dimension können Sie das Betriebssystem der mobilen Geräte herausfinden. Zunächst werden die unterschiedlichen Betriebssysteme dargestellt. Dies sind beispielsweise iPad, iPhone, Android, Nokia, Samsung, BlackBerry etc. Insbesondere bei Android gibt es recht viele unterschiedliche Betriebssystemversionen. Hierüber können Sie überprüfen, wie sich Besuche auf Ihrer Website mit unterschiedlichen mobilen Betriebssystemversionen verhalten.

Bild 10.22 Mobiles Betriebssystem

Diese Analyse ist sicherlich nur dann sinnvoll, wenn ein verhältnismäßig großer Anteil Ihrer Besuche über mobile Geräte auf Ihre Website kommt – demzufolge sollten Sie diesen Anteil vorab analysieren. Wenn Sie mit Hilfe von Google Analytics jedoch Daten mobiler Websites erheben oder Apps tracken, so sind diese Berichte für Sie sicherlich deutlich spannender, als wenn es nur für eine herkömmliche Website ist.

10.10.6 Seitenauflösung

Ähnlich wie der in Kapitel 10.7.3 beschriebene Bericht „Seitenauflösung“ werden auch hier die unterschiedlichen Bildschirmauflösungen der verschiedenen mobilen Modelle aufgeführt und mit sämtlichen anderen Metriken in Verbindung gesetzt. Die hier aufgeführten Seitenauflösungen sind ein Extrakt aus dem bereits dargestellten Seitenauflösungsbericht.

Bild 10.23 Mobile Seitenauflösung

Sollten Sie hier nun eine Auffälligkeit feststellen, also bestimmte Zahlen, die nicht der Norm entsprechen bzw. vom allgemeinen Trend der anderen Seitenauflösungen abweichen, so können Sie innerhalb der ersten Spalte auf die entsprechende Auflösung klicken. Die nächste Ebene führt Sie dann zu der Mobilgerätmarke, ein weiterer Klick zum Modell des Mobilgeräts und der nächste Klick zum Internetanbieter:

Seitenauflösung → Mobilgerätmarke → Modell des Mobilgeräts → Internetanbieter

Information:

Sollten Sie verhältnismäßig viele Besuche auf Ihrer Website haben, die mobile Geräte verwenden, so schauen Sie sich die mobilen Berichte auch in Verbindung mit den anderen Darstellungs- und Anpassungsmöglichkeiten der verschiedenen Berichte an. Damit meine ich die unterschiedlichen Darstellungsformen der Daten in der Tabelle, der Nutzung der Filterfunktionalität innerhalb des Berichts, der Nutzung der sekundären Dimension, der „Zeilen darstellen“ Möglichkeit, der Sortierung und auch die unterschiedliche Visualisierung der Trendlinie: Hinzufügen einer weiteren Metrik, Datenglättung, 5D-Betrachtung und die Darstellung weiterer Metriken aus den Bereichen Zielgruppe, E-Commerce oder AdSense.

10.11 Benutzerdefiniert: Benutzerdefinierte Variablen

Wenn Sie benutzerdefinierte Variablen vergeben haben sollten (siehe Kapitel 16.4.1), so tauchen sie in diesem Bericht auf. Ob und wie dieser Bericht mit Daten gefüllt ist, hängt demzufolge ausschließlich davon ab, wie die Implementierung vorgenommen wurde. Hierbei ist es entscheidend, welche Schlüsselnummern Sie für die einzelnen Variablen vergeben haben. In der kostenlosen Variante von Google Analytics haben Sie ja bis zu fünf Nummern (Slots/Index) zur Verfügung, die Sie entweder für seitenbezogene-, besuchsbezogene- oder besucherbezogene benutzerdefinierte Variablen nutzen können. Diese Schlüsselnummern finden Sie in dem Bericht als primäre Dimension wieder (Benutzerdefinierte Variable Schlüssel 1 – 5).

Hinweis:

Sollten Sie nicht mehr wissen, welche benutzerdefinierten Variablen Sie mit welchem Schlüssel belegt haben, so empfehle ich Ihnen, sich diese Nummern auf einen griffbereiten Zettel zu schreiben oder zumindest irgendwo zu dokumentieren. Viele größere Unternehmen richten innerhalb des Intranets eine eigene Rubrik für die Web-Analyse ein, in der diese Informationen dann auffindbar sind.

Die bereits bekannten Metriken aus Website-Nutzung, Zielkennzahlen, E-Commerce und AdSense stehen Ihnen in Verbindung mit den benutzerdefinierten Variablen wieder zur Verfügung.

Durch einen Klick auf eine Zeile mit dem Namen der vergebenen Variable kommen Sie auf die nächste Ebene – dem von Ihnen vergebenen Value für die Variable. Hier zahlt es sich aus, wenn Sie sich vorab Gedanken über die Benennung der Variablen gemacht haben, denn eine sinnvolle Struktur erleichtert die spätere Auswertung erheblich.

Bild 10.24 Benutzerdefinierte Variablen

Dieser Bericht innerhalb von Analytics beantwortet Ihnen beispielsweise die Frage, wie viele Besuche es innerhalb von bestimmten Seitenrubriken gab oder wie viele Besuche es in von Ihnen definierten Produktkategorien gab. Diese Fragen sind ohne die Zuhilfenahme von benutzerdefinierten Variablen und deren Auswertung in diesem Bericht nicht möglich.

Je nach Definition Ihrer benutzerdefinierten Variablen können Sie hier auch sehen, inwiefern sich User, die sich bei Ihnen eingeloggt haben, anders verhalten (mehr Geld ausgeben?) als die nicht eingeloggten User. Da dieser so abhängig ist von der individuellen Nutzung der Variablen, stelle ich ein paar Fragestellungen vor, die grundsätzlich mit benutzerdefinierten Variablen und innerhalb dieses Berichts beantwortet werden können:

- Welche Content-Rubrik erhält am meisten Besuche?

- Der Besuch welcher Produktkategorie sorgt für den größten Umsatz?

- Sind User, die angemeldet sind, länger auf den Seiten als nicht angemeldete Besuche?

- Geben User, die einen Kauf mit Registrierung getätigt haben, mehr Geld aus als die, die einen Kauf ohne gleichzeitige Registrierung durchgeführt haben?

- Erreichen Besuche, die ein Video angesehen haben, meine Ziele öfter als die, die kein Video gesehen haben?

- Über welche Keywords kamen die Besuche einer bestimmten Rubrik/Kategorie?

- Wie viel Umsatz wurde über Besuche generiert, die Newsletter-Empfänger sind?

- Wie viel Wert kann einem Besuch zugeschrieben werden, der eine bestimmte Aktion auf der Website durchgeführt hat?

- Geben Männer mehr Geld aus als Frauen?

In vielen anderen Berichten, und vor allem in den benutzerdefinierten Berichten (siehe Kapitel 15), haben Sie die Möglichkeit, die benutzerdefinierten Variablen weiter zu nutzen. So können Sie diese beispielsweise als sekundäre Dimension hinzufügen oder deren Namen oder Wert als weitere Dimension benutzen. Der Gestaltungsfreiheit sind kaum Grenzen gesetzt. Passen Sie jedoch auf, dass Sie auch die richtigen Variablen nutzen, denn durch die Unterscheidung nach seitenbezogenen, besuchsbezogenen und besucherbezogenen Variablen kann man durchaus Analysen durchführen, die nur wenig sinnvoll sind. Hierfür sind eine sinnvolle Implementierung und Benennung unabdingbar – ebenso wie ein wenig Verständnis für die Funktionsweisen der Variablen. Den Grundstein hierfür haben Sie durch das Lesen dieses Buchs aber ja bereits gelegt!

10.12 Benutzerdefiniert: Benutzerdefiniert

Der Bericht „Benutzerdefiniert“ enthält erst dann wertvolle Daten, wenn diese vorab definiert wurden. In Kapitel 6.15 (Segmentierung von Besuchern) wurde dargestellt, wie User mit Hilfe des Segmentierungs-Cookies (utmv) besonders gekennzeichnet werden können. Die hierüber generierten Daten fließen in diesen Bericht.

Angenommen, auf der Bestellbestätigungsseite Ihres Online-Shops haben Sie die User durch die Segmentierungsfunktion als „Käufer“ gekennzeichnet. Sobald ein User nun diese Seite sieht und den Cookie mit dem Inhalt „Käufer“ erhalten hat, fließen die Daten zusätzlich in den Bericht „Benutzerdefiniert“. Hier können Sie dann analysieren, wie sich ausschließlich diese User-Gruppe im Vergleich zu den nicht gekennzeichneten Usern verhält.

Durch eine veränderte Darstellung der Zahlen und Betrachtung der Reiter „Zielgruppe“, „E-Commerce“ oder „AdSense“ haben Sie die Möglichkeit, detaillierte Auswertungen dieser User-Gruppe vorzunehmen.

Hinweis:

Sollten Sie die User-Segmentierung nicht nutzen, steht es Ihnen frei zu bestimmen, welche Daten in diesen Bericht einfließen. Beispielsweise können Sie verschiedene Filter erstellen oder testen und diese durch den Filter manipulierten Daten in den Bericht „Benutzerdefiniert“ einfließen lassen.

Wird die User-Segmentierung nicht genutzt und fließen auch keine anderen von Ihnen definierten Daten in diesen Bericht, brauchen Sie ihn nicht. In diesem Fall kann der Bericht ignoriert werden.

Die User-Segmentierung über den Segmentierungs-Cookie ist immer sessionbasiert, d. h., wenn ein User eine Seite betritt, auf der im Analytics-Tracking-Code die entsprechende Segmentierungsfunktion eingebaut ist, erhält er für die laufende Session einen Segmentierungs-Cookie, der ihn entsprechend kennzeichnet. Bei einem etwaigen nächsten Besuch wird dieser User mit der entsprechenden Segmentierung wiedererkannt.

Praxistipp:

Wird die Segmentierungsfunktion sehr oft verwendet, kann es zu Problemen kommen. Angenommen, Sie betreiben ein Nachrichtenportal mit den Rubriken Sport, Business und Lokales. Sie möchten wissen, wie sich die User der einzelnen Ressorts verhalten, und kommen auf die prinzipiell gute Idee, jede Rubrik mit einer entsprechenden Segmentierungskennzeichnung zu versehen. So beinhalten alle Sportseiten die User-Kennzeichnung „Sport“, alle Business-Seiten die Kennzeichnung „Business“ und die Seiten des Bereichs „Lokales“ die Kennzeichnung „Lokales“. Dieses Prinzip würde wunderbar funktionieren, solange die Besucher nicht auf die Idee kommen, während eines Besuchs verschiedene Rubriken durchzulesen. Denn der Segmentierungs-Cookie wird immer dann überschrieben, wenn der User eine Seite betritt, auf der die Segmentierungsfunktion im Analytics-Tracking-Code implementiert ist. Er würde also regelmäßig von jeder neuen Rubrik überschrieben – die erfassten Daten wären hiermit nicht sinnvoll und daher nicht nutz- oder auswertbar.

Dieses Problem kann sehr einfach umgangen werden, indem man die im vorigen Kapitel dargestellten benutzerdefinierten Variablen nutzt. Der Aufruf der Variable, der nur den benutzerdefinierten Bericht mit Daten befüllt, wird von Google auch nicht mehr unterstützt. Es ist demnach nur eine Frage der Zeit, bis dieser benutzerdefinierte Bericht auch aus der Navigation verschwindet. Daher also meine dringende Empfehlung:

Wenn Sie eine neue Implementierung vornehmen oder eine vorhandene optimieren, nutzen Sie dieses Vorgehen nicht, sondern nur noch das der benutzerdefinierten Variablen!

Sollten Sie diese Art der Variablen bereits nutzen, da es ja früher die einige Möglichkeit der Segmentierung war, so sollten Sie sich überlegen, auf die deutlich flexibleren und besseren benutzerdefinierten Variablen umzusteigen.

Ich bin der festen Überzeugung, dass es diesen Bericht nicht mehr lange geben wird.

11 Werbung

Einer der großen Vorteile von Analytics ist die direkte Verknüpfung mit AdWords. Sämtliche Daten, die im AdWords-Konto dargestellt werden, lassen sich auch in Analytics darstellen. Allerdings können durch die Verknüpfung der Konten weit mehr als sämtliche Kennziffern bis zum Klick angezeigt werden – das Verhalten der User nach dem Klick liefert die deutlich interessanteren Aussagen. Da ich auf die Methodik der Verknüpfung schon eingegangen bin (siehe Kapitel 5.1.3.4, Verknüpfung mit Analytics), beschreibe ich im Folgenden die mit Zahlen gefüllten Berichte.

Information:

Innerhalb der AdWords-Berichte in Analytics finden Sie auch den Bericht TV-Anzeigen. Dieser Bericht ist nur innerhalb der USA nutzbar, da es dort einige Tests der AdWords-Technologie in Bezug auf Fernsehen gibt. Diese Maßnahmen sind jedoch noch nicht weiter ausgerollt worden, so dass ich auf diesen Bericht nicht weiter eingehen werde. Für die Zukunft kann es jedoch vielleicht durchaus noch mal spannend und interessant werden – wer weiß, vielleicht tut sich in dem Bereich ja auch außerhalb der USA etwas ...

In einigen der AdWords-Berichte wird am oberen Rand eine zusätzliche Leiste mit Auswahlfeldern eingeblendet. Hierüber kann ausgewählt werden, ob die Daten unabhängig davon angezeigt werden sollen, über welches Gerät die Seiten aufgerufen bzw. AdWords genutzt wurde. Per Default wird diese Auswahl nicht unterschieden und es werden alle angezeigt. Alternativ können folgende Optionen ausgewählt werden:

- Nicht für Mobilgeräte
- High-End-Mobilgerät
- Tablet

Die Unterscheidung ist recht eindeutig – als High-End-Mobilgeräte werden Smartphones bezeichnet (beispielsweise Android und iPhone), als Tablets beispielsweise das iPad.

Eine separate Analyse nach diesen Gerätegattungen ist absolut sinnvoll und interessant. Denn User verhalten sich auf Smartphone anders als auf Tablets und hier wiederum anders als auf einem normalen Rechner. Stellen Sie hierüber fest, über welche Geräte Sie am meisten Umsatz generieren oder Ihre User Ihre Ziele am besten erfüllen. Vielleicht stellen Sie auch fest, dass einige Kennzahlen für beispielsweise Tablets sehr schlecht sind. Wenn gleichzeitig die Zahl der Besuche darüber aber verhältnismäßig hoch ist, haben Sie direkt einen Ansatzpunkt für eine Verbesserung.

11.1 AdWords-Kampagnen

Zunächst fällt auf, dass es neben den herkömmlichen Reitern Website-Nutzung, Zielgruppe, E-Commerce und AdSense sowohl einen weiteren Tab als auch eine weitere horizontale Navigationsleiste gibt. Die zusätzliche Navigationsleiste wurde im vorigen Abschnitt bereits vorgestellt – auf den weiteren Reiter (Klicks) komme ich später zu sprechen. Inhaltlich werden bei erfolgreicher Verknüpfung der Konten auf der ersten Ebene sämtliche Kampagnen aus dem verbundenen AdWords-Konto angezeigt – auf der Website-Nutzungsebene bereits mit den bekannten Kennziffern:

- Besuche
- Seiten/Besuch
- Durchschnittliche Besuchsdauer
- % neue Besuche
- Absprungrate
- Abschlüsse für Ziel
- Umsatz

Diese geben auf den ersten Blick Auskunft über den Erfolg der Kampagnen nach dem Klick auf die Anzeige.

Angenommen, Sie sehen hier eine Kampagne, die in Ihrem AdWords-Konto eine normale Performance vermuten lässt. Nun aber wird diese Kampagne mit einer Absprungrate von über 50 % angezeigt. Dies bedeutet, dass 50 % der User, die über eine bezahlte AdWords-Kampagne auf Ihrer Seite landen, diese direkt wieder verlassen, ohne einen weiteren Klick getätigt zu haben. 50 % Ihres AdWords-Budgets für diese Kampagne haben Sie somit zum Fenster hinausgeworfen (siehe Bild 11.1).

Bild 11.1 AdWords-Kampagnen

Anzeigengruppe

Vielleicht funktioniert aber nicht die gesamte Kampagne so gut, sondern nur bestimmte Anzeigengruppen (Adgroups) nicht. Mit einem Klick auf die Kampagnen gelangen Sie auf die nächste Ebene und sehen sämtliche Anzeigengruppen dieser Kampagne. Hier stellen Sie fest, dass eine Anzeigengruppe eine besonders schlechte Leistung zeigt und somit den Durchschnitt der gesamten Kampagnen nach unten zieht. Hier muss also recherchiert werden. Dies geschieht am besten mit einem weiteren Klick auf die entsprechende Anzeigengruppe, denn vielleicht gibt es ja bestimmte Suchbegriffe, die dafür sorgen, dass die Zahlen für die Anzeigengruppe so schlecht und optimierbar sind (siehe Bild 11.2 auf S. 418).

Bild 11.2 AdWords-Anzeigengruppe

Klicks

Der Reiter „Klicks“ gibt in einigen Spalten die identischen Daten aus dem korrespondierenden AdWords-Konto wieder:

- Impressions
- Klicks
- Kosten
- CTR
- CPC

Praxistipp:

Die Daten werden einmal täglich aus dem AdWords-Konto in Analytics überspielt. Eine Intra-Tag-Betrachtung ist folglich nicht aussagekräftig, weil diese Daten schlichtweg noch nicht vorhanden sind.

Google-Analytics-Premium-Kunden bekommen die AdWords-Daten allerdings schneller in Analytics angezeigt.

Zusätzlich zu den direkt aus dem AdWords-Konto kommenden Daten finden Sie hier über den Analytics-Tracking-Code erhobene Daten:

- Besuche
- Umsatz-pro-Klick (RPC-Revenue per Click)
- ROI (Return On Investment)
- Marge

Diese Kennziffern beschreiben den Erfolg der Kampagnen, der Adgroups und der Suchbegriffe, nachdem die User auf Ihrer Seite gelandet sind.

Umsatz-pro-Klick

Der Umsatz-pro-Klick beschreibt den durchschnittlichen Umsatz, der erzielt wurde, als User über die entsprechenden Kampagnen (Adgroup, Suchbegriff) auf die Seite kamen. Sofern Sie über keine E-Commerce-Site verfügen (siehe Kapitel 6.14, E-Commerce-Website), wird der Zielwert (siehe Kapitel 7.4, Zielwert) als rechnerische monetäre Größe verwendet. Kannten Sie bisher die Klickraten (CTR) der jeweiligen Suchbegriffe, sehen Sie nun, wie viel (realer oder rechnerischer) Umsatz hierüber generiert wurde.

Die Berechnung erfolgt folgendermaßen:

Return on Investment – ROI

Der ROI ist ebenfalls ein rechnerisch ermittelter Wert, der sich aus dem Quotienten der Summe von Umsatz und Zielwert minus Kosten der entsprechenden Kampagne (Adgroup, Suchbegriff) und den Kosten dafür ergibt:

Return on Investment – ROI

Der ROI ist eine der beliebtesten kaufmännischen Kennziffern, da durch ihn auf einen Blick ersichtlich wird, ob etwas kostendeckend ist oder nicht. Ein positiver ROI signalisiert, dass mehr Geld verdient als ausgegeben wird – ein negativer ROI hingegen bedeutet einen Verlust bei jedem weiteren Klick auf die Anzeige (Adgroup, Suchbegriff).

Praxistipp:

Es ist Zurzeit nicht möglich, weitere Daten in Analytics zu importieren. Daher beziehen sich die Berechnungen für den ROI ausschließlich auf die durch Analytics erhobenen Daten. Es können zwar negative Buchungen durchgeführt werden, um beispielsweise Retouren aus dem Umsatz wieder herauszurechnen, doch ist eine datumsbezogene Annullierung von Umsätzen nicht möglich. Daher empfehle ich, negative Buchungen nicht in Analytics durchzuführen.

Sollten Sie dennoch weitere Daten (weitere Kosten etc.) mit einfließen lassen, um den ROI zu berechnen, empfehle ich Ihnen den Datenexport aus Analytics und eine Weiterbearbeitung der Daten in einem anderen Tool (beispielsweise Excel) oder die Nutzung eines Tools, welches Daten aus verschiedenen Quellen nutzt und bearbeiten kann (beispielsweise TrakkBoard).

Marge

Die Kennziffer „Marge“ errechnet sich aus dem Quotienten aus Gewinn (hier werden sowohl der reale Umsatz als auch der Zielwert berücksichtigt) und Umsatz. Der Zähler ist im Vergleich zum ROI gleich, wohingegen der Nenner der Umsatz anstelle des Gewinns ist.

Hier wird der Gewinn also nicht in Verhältnis zu den Kosten gesetzt, sondern zum Umsatz.

Angenommen, Sie geben einen Euro für einen AdWords-Klick aus. Wenn ein User nun auf diese Anzeige klickt und einen Umsatz von 5 Euro generiert, errechnet sich ein Gewinn von 4 Euro. Teilen Sie diese 4 Euro durch den Umsatz (5 Euro), erhalten Sie eine Marge von 0,8, also 80 %.

Haben Sie sämtliche Kennziffern analysiert und auch Ihre Anzeigentexte erfolglos überprüft, können Sie noch tiefer einsteigen, indem Sie für einzelne Kampagnen, Anzeigengruppen oder Suchbegriffe über die sekundäre Dimensionfunktion bzw. die erweiterten Segmente weitere Analysen durchführen.

11.2 Keywords

Der Bericht „Keywords“ (Bild 11.3) stellt sämtliche Suchbegriffe dar, über die bezahlte Besuche über Google AdWords auf Ihre Website kamen.

Im Grunde funktioniert dieser Bericht genauso wie der im vorigen Abschnitt beschriebene Kampagnenbericht. Der Unterschied ist lediglich die Betrachtungsrichtung. Während Sie in dem Kampagnenbericht von der Kampagne ausgehend über die Anzeigengruppen zu den Suchbegriffen kommen, navigieren Sie innerhalb des Keyword-Berichts ausgehend von den Keywords über die Kampagne zu den Anzeigengruppen.

Bild 11.3 AdWords-Keywords

Hierbei besteht auf fast jeder Ebene die Möglichkeit, sich den Anzeigeninhalt, also die Überschrift der AdWords-Anzeige, als primäre und/oder sekundäre Dimension anzeigen zu lassen.

Insbesondere bei den Keyword-Berichten kann es interessant sein, die Darstellung der Tabelle zu ändern. Spielen Sie hier mit den unterschiedlichen Visualisierungsmöglichkeiten herum. Die Begriffswolke ist sicherlich eine interessante Darstellung, aber auch die Vergleichsdarstellung mit dem Website-Durchschnitt.

Hinweis:

Denken Sie Output-orientiert. Eine meiner Lieblingsansichten ist die Darstellung der Daten im Vergleich zum Website-Durchschnitt. Zudem ändere ich dann noch die betrachteten Metriken zu Klicks und wähle in dem rechten Pull-Down-Menü die Kennziffern „Umsatz-pro-Klick (RPC)“, „ROI“ oder „Marge“ aus. Hierüber erkenne ich auf einen Blick, mit welchen Suchbegriffen ich Geld verliere oder welche besonders erfolgreich sind. Über die Nutzung von erweiterten Segmenten grenze ich die Daten dann noch weiter ein.

Insbesondere bei den Keywords macht es Sinn, einen tieferen Blick in die sekundäre Dimension zu werfen. Denn dort haben Sie neben der Auswahl vieler weiterer Möglichkeiten den Bereich „Werbung“. Da die meisten anderen Optionen entweder schon angesprochen wurden oder es in den nächsten Kapiteln noch werden, fokussiere ich mich an dieser Stelle auf die beiden folgenden Optionen:

- Anzeigenfläche

- Position der Anzeigenfläche

Die Anzeigenfläche unterscheidet danach, ob die Anzeige auf der Google-Suchergebnisseite oberhalb der Suchergebnisse oder rechts der Suchergebnisse angezeigt wurde. Die Unterscheidung dieser beiden Positionen ist wichtig, da es hinsichtlich der Anzahl und der Qualität der Anzeigen einen großen Einfluss hat, wo die Anzeigen positioniert sind.

Die Position der Anzeigenfläche stellt detailliert dar, an welcher Position die Anzeige ausgeliefert wurde 8 (1–8). Hierüber können Sie die einzelnen Positionen individuell je Keyword auswerten. Da diese Auswertung nicht nur interessant, sondern auch wichtig ist, gibt es hierfür auch einen eigenen Bericht – den der Keyword-Positionen (siehe Kapitel 11.7).

Anzeigeninhalt

Hier wird nun festgestellt, dass es bei den Suchbegriffen, die in dieser Anzeigengruppe am häufigsten vorkommen, keine eklatanten Unterschiede gibt. Dann gibt es eine weitere Analysemöglichkeit – vielleicht funktioniert der eine Anzeigentext besser als der andere. Um dies herauszufinden, wählen Sie entweder als sekundäre Dimension unter dem Punkt Werbung die Option „Anzeigeninhalt“ oder Sie ändern die primäre Dimension zu „Anzeigeninhalt“. Anzeigeninhalt bedeutet, dass die unterschiedlichen Überschriften für den Anzeigentext des Suchbegriffs dargestellt werden, über den Besucher auf Ihre Seite kamen. In Bild 11.4 wird ersichtlich, dass User vornehmlich über den oberen Anzeigentext Ihre Seite erreichten.

Die Anzeigeninhalte (Bild 11.4) geben die Überschriften der unterschiedlichen AdWords-Anzeigen wieder, um diese getrennt voneinander zu analysieren.

Die Dimension „Anzeigeninhalt“ gibt es nicht nur innerhalb des Werbung-Berichte-Blocks, sondern auch in vielen anderen Berichten, vornehmlich innerhalb der Besucherquellen – und dort dann oftmals über die sekundäre Dimensionierung. Mit Hilfe dieses Berichts bzw. dieser Auswahl lassen sich sehr genau verschiedene Variationen von Anzeigentexten oder Werbemitteln testen. Angenommen, Sie wissen nicht, ob das blaue Werbebanner erfolgreicher sein wird als das rote. Durch eine entsprechende Kennzeichnung der Ziel-URL des Banners und die Unterscheidung über die utm_content-Variable sehen Sie hier den Erfolg der jeweiligen Variante. Je nachdem, wie die utm_content-Variable gekennzeichnet wurde, taucht diese im Bericht „Anzeigeninhalt“ wieder auf. Nun haben Sie die Möglichkeit, die beste Variante anhand der diversen Kennziffern zu analysieren. Wenn Sie Ihr AdWords-Konto mit Google Analytics verknüpft haben, müssen Sie keine weiteren Einstellungen mehr vornehmen, um diese Daten zu generieren – die Nutzung von utm_content benötigen Sie nur bei allen anderen von Ihnen geplanten Kampagnen und Maßnahmen, die nicht über AdWords ausgeliefert werden.

Bild 11.4 AdWords-Anzeigeninhalt

Praxistipp:

Ein Werbemitteltest über die A/B-Test-Methode ist innerhalb des Anzeigeninhalteberichts möglich. Dies kann sehr überraschende, auf jeden Fall aber informative Erkenntnisse bringen über die Effektivität Ihrer Werbemittel. Ähnlich wie bei unterschiedlichen Landing Pages ist auch der Erfolg von Werbemitteln nur schwer vorhersehbar und letztendlich nur durch Tests herauszufinden. Für diese einfache Art von Werbemittel-A/B-Tests benötigen Sie nur zwei unterschiedliche Werbemittel, eine korrekte Vertaggung und Benennung der Ziel-URL sowie Analytics auf Ihrer Site.

Nun könnte ein nächster Schritt darin bestehen, sich im AdWords-Konto den gesamten Anzeigentext anzusehen, um zu eruieren, ob dort eventuell etwas verbesserungswürdig ist. Alternativ könnten Sie aber auch überprüfen, ob vielleicht nur die Kennziffern der Website-Nutzung schlecht sind, die Zielerreichung Ihrer Website oder der aus den Kampagnen, Adgroups und Suchbegriffen resultierenden Umsätze aber ganz gut. Eine erste Tendenz sehen Sie bereits innerhalb des Reiters Website-Nutzung über die Metriken „Abschlüsse für Ziel“ und „Umsatz“. Nutzen Sie aber für weitere Informationen die entsprechenden Reiter „Zielgruppe“ und „E-Commerce“. Dort werden für die entsprechenden Kampagnenebenen die korrespondierenden Kennziffern angezeigt.

Praxistipp:

Vergessen Sie bei der Analyse nicht, mögliche Trends auszumachen. Vielleicht gibt es saisonale Schwankungen, die die Performance einer Kampagne nur temporär verschlechtern. Nutzen Sie auch die verschiedenen Darstellungsmöglichkeiten der Zahlen, um die Wichtigkeit der von Ihnen getätigten Analyse zu ermitteln. Konzentrieren Sie sich auf die Top-Kampagnen, die Top-Anzeigengruppen und die Top-Suchbegriffe – diese sorgen für die schnellsten Erfolge, mit denen Sie sich auszeichnen können.

11.3 Passende Suchanfrage

In AdWords besteht die Möglichkeit, Keywords in verschiedenen Match Types zu buchen:

- Exact Match
- Phrase Match
- Broad Match

Die strikteste Variante ist Exact Match. Hier wird ein bestimmtes Keyword von Ihnen gebucht und die dazu passende Anzeige nur dann angezeigt, wenn ein User diesen Begriff auch exakt so, wie Sie es vorgegeben haben, eingegeben hat. Tippfehler oder ähnliche Begriffe sorgen dafür, dass Ihre Anzeige nicht erscheint. Es darf also auch kein Wort davor oder danach vorkommen. Angenommen, Sie haben das Wort „Schuh“ als Exact Match gebucht und ein User gibt „billige Schuhe“ ein, so wird Ihre Anzeige nicht ausgeliefert.

Phrase Match hingegen ist etwas flexibler. Das von Ihnen gebuchte Keyword muss zwar vorkommen, es können aber durchaus auch andere Begriffe davor oder danach vorkommen. Das Beispiel von eben („billige Schuhe“) würde also bei dem Match Type Exact Match dafür sorgen, dass Ihre Anzeige sichtbar ist.

Bild 11.5 Passende Suchanfrage

Die am weitesten gefasste Variante ist die Broad-Match-Option, d. h., wenn Sie beispielsweise Schuhe verkaufen und das Keyword „Schuh“ auf Broad Match buchen, kann die Anzeige ausgeliefert werden, wenn ein User „Schuh“, „Hausschuh“ oder „Schuhle“ (als Tippfehler) oder auch „Schuh des Manitu“ eingibt. In Analytics wird bei der Broad-Match-Variante das Keyword angezeigt, das die Anzeige ausgelöst hat. In diesem Beispiel würde lediglich Schuh in den Analytics-Berichten angezeigt, wenn ein User über den Begriff „Schuhle“ auf Ihre Seite gekommen ist.

Per Default wird in Google Analytics nur das Keyword angezeigt, das die Auslieferung der Anzeige ausgelöst hat, und nicht, welches wirklich eingegeben wurde.

Der Bericht „Passende Suchanfrage“ stellt demnach sämtliche von den Usern eingegebenen Begriffe dar, über die Besuche über eine Ihrer AdWords-Anzeigen auf Ihre Seiten kamen. Diese Liste der Suchbegriffe kann also von den von Ihnen gebuchten Begriffen abweichen. Hierüber sehen Sie also auch sämtliche Wortkombinationen und können herauslesen, was User wirklich eingegeben haben. Unter Umständen finden Sie hier auch Begriffe, bei denen Sie es eigentlich nicht gern hätten, dass Ihre Anzeige ausgeliefert wird. So können Sie diese Information nutzen und innerhalb von AdWords die entsprechende Wortkombination ausschließen. Angenommen, Sie stellen fest, dass viele User auf Ihre Anzeige klicken, nachdem sie nach „billige Schuhe“ gesucht haben. Da Sie aber nur sehr hochwertige und teure Schuhe verkaufen, können Sie anhand der Daten in Analytics feststellen, dass diese User nur selten etwas kaufen und demnach kaum Umsätze und Conversions generieren. Somit ist diese Kombination an Begriffen für Sie nicht sinnvoll und sollte unter Umständen besser ausgeschlossen werden.

Übereinstimmungstyp

Als weitere primäre Dimension neben der Auswahl „Passende Suchanfrage“ gibt es noch die Möglichkeit, sich den Übereinstimmungstyp anzeigen zu lassen. Dies können Sie entweder dadurch machen, dass Sie auf einen der Begriffe der passenden Suchanfragen klicken, um darüber für bestimmte Suchbegriffe die entsprechenden Informationen zu erhalten, oder Sie klicken auf „Übereinstimmungstyp“ bei der Auswahl der primären Dimension. Dann erhalten Sie eine Übersicht aller Übereinstimmungstypen und können deren Erfolg hinsichtlich der gewünschten Metriken und Kennziffern analysieren. Vergessen Sie hierbei nicht, sich auch andere Metriken anzeigen zu lassen, indem Sie die Auswahl der Metriken ändern.

Zusätzlich zu Exact-, Phrase- und Broard-Match finden Sie dann unter Umständen auch noch den Übereinstimmungstyp „Content network ads“. Dies sind Anzeigen, die innerhalb des Google-Partnernetzwerks ausgeliefert wurden. Mehr dazu in dem Kapitel Placements (Kapitel 11.6).

Bild 11.6 Übereinstimmungstyp

11.4 Tagesabschnitte

Die Daten innerhalb der anderen AdWords-Berichte können nicht nach einer kleineren Einheit als Tag dargestellt werden. Dennoch kann es von Interesse sein, zu analysieren, inwiefern sich die Erfolgsmetriken für Ihre AdWords-Kampagnen im Tagesverlauf verändern. Wenn Sie hier bestimmte Erkenntnisse erlangen, beispielsweise, dass Ihre Kampagnen vormittags nicht funktionieren, so können Anpassungen innerhalb Ihres AdWords-Kontos vorgenommen werden.

Als Default-Ansicht innerhalb dieses Berichts sehen Sie die Darstellung im Stundenverlauf. Der von Ihnen eingestellte Zeitraum im Kalender wird nun stundenbezogen dargestellt. Wenn Sie diese Daten für einen bestimmten Tag anschauen möchten, so wählen Sie innerhalb des Kalenders einfach diesen Tag aus – Sie haben dann die Stundenansicht nur für diesen Tag.

Bild 11.7 AdWords-Tagesabschnitte

Die Darstellung der Stunden innerhalb der Tabelle erfolgt in Form von Zahlen zwischen 00 und 23. 00 ist hierbei die Zeitspanne zwischen 0 und 0.59 Uhr. Wenn Ihre Website eher auf ein Land ausgerichtet ist, kann man hierüber in der Regel sehr deutlich sehen, zu welchen Uhrzeiten die meisten User auf Ihre Anzeigen klicken. Wie schon erwähnt gibt es hier gutes Optimierungspotenzial hinsichtlich Ihrer AdWords-Anzeigen. Denn vielleicht gibt es Zeiten, in denen es sich für Sie einfach nicht lohnt, Geld auszugeben und Anzeigen zu schalten – diese Erkenntnisse können Sie dann innerhalb Ihres AdWords-Kontos umsetzen.

Praxistipp:

Spätestens hier macht es sich bezahlt, wenn Sie innerhalb der Einstellungen von Google Analytics sowie innerhalb von AdWords die korrekte Zeitzone eingestellt haben. Ist dies nicht der Fall, so können Sie mit diesem Bericht verhältnismäßig wenig anfangen. Wie Sie die Zeitzone einstellen können, erfahren Sie in Kapitel 7.3.2.

Wochentag

Ein Klick auf eine der dargestellten Stunden oder die Auswahl von „Wochentag“ bei der primären Dimension sorgt für die Darstellung nach Wochentagen. Sie können also auch über einen längeren Zeitraum hinweg analysieren, an welchen Wochentagen Ihre AdWords-Kampagnen besonders gut funktionieren, und bei Bedarf entsprechende Anpassungen vornehmen.

Bild 11.8 AdWords-Wochentag

Da der Wochentag nicht als Klarname, sondern als Zahl dargestellt wird, hier eine Übersetzung der Zahlen in Wochentage:

0

Sonntag

1

Montag

2

Dienstag

3

Mittwoch

4

Donnerstag

5

Freitag

6

Samstag

11.5 Ziel-URLs

Bild 11.9 AdWords Ziel-URLs

Dieser Bericht stellt sämtliche Ziel-URLs dar, die Sie in Ihrem AdWords-Konto hinterlegt haben. Dies muss nicht zwangsläufig der Landing Page entsprechen, da mitunter vielleicht noch der ein oder andere Redirect dazwischengeschaltet ist. Dies hängt sehr davon ab, wie Sie Ihre Konten gestaltet haben und wo Ihre Anzeigen ausgeliefert werden.

Grundsätzlich können Sie hier für jede Ihrer Ziel-URLs analysieren, wie sich die verschiedenen Metriken hinsichtlich des Verhaltens der User auf der Website, aber auch hinsichtlich der Zielerreichungen und Umsätze entwickeln. Gibt es hier bestimmte Ziel-URLs, die sehr erfolgreich User nach sich ziehen? Wenn ja, ergibt sich daraus eine nächste Frage – in welchem Werbenetzwerk von Google wurde diese Ziel-URL und damit Ihre Anzeige ausgespielt? Oder über welches Keyword kamen die User entsprechend auf Ihre Website? Diese Fragen lassen sich mit Hilfe der primären Dimension oder durch einen Klick auf die jeweilige Ziel-URL beantworten.

Werbenetzwerk

Wenn man bei AdWords Anzeigen schaltet, hat man die Auswahl, wo diese ausgeliefert werden sollen. Der Hauptkanal ist sicherlich die Google-Suche selber. Das heißt, dass Ihre Anzeigen oberhalb oder rechts der organischen Suchergebnisse ausgespielt werden – in Abhängigkeit davon, welchen Suchbegriff die User eingegeben haben und ob Ihre Anzeige dazu passt (es gibt weitere Faktoren, die das Anzeigen Ihrer Werbung beeinflussen – beispielsweise Ihr Gebot oder der Qualitätsfaktor).

Neben der Ausspielung der Anzeigen innerhalb der Google-Suche gibt es noch diverse Suchpartner. Google stellt seine Suchtechnologie auch anderen zur Verfügung. In Deutschland nutzt beispielsweise T-Online (www.t-online.de) auch die Google Suche – das Ganze aber im Look and Feel der Telekom-Seite. Es wird zwar angezeigt, dass Google die Suchtechnologie bereitstellt, aber als unaufmerksamer User bekommt man davon nicht viel mit. T-Online stellt mit Hilfe der Google-Suche auch Anzeigen dar – ganz genauso, wie es auch innerhalb der Google-Suche auf der Google-Domain passiert. Wenn User nun auf der T-Online-Seite auf eine der von Google bereitgestellten Anzeigen nach der Nutzung der Google-Suche auf T-Online klicken, so erhält T-Online einen Anteil der dadurch von Google erzielten Umsätze. Als Werbetreibender wünsche ich es durchaus, dass meine Anzeige bei der Nutzung der Google-Suche angezeigt wird. Ich möchte dies aber nur auf der Google-Domain und nicht auf irgendwelchen anderen Portalen, die lediglich die Google-Suchtechnologie nutzen. Innerhalb des AdWords-Kontos können Sie einstellen, ob Sie dies wollen oder nicht. Ob es für Sie sinnvoll ist, lässt sich am besten mit Hilfe von Daten nachweisen. Denn über die Auswahl „Werbenetzwerk“ können Sie genau unterscheiden, inwiefern sich die User, die über Ihre Anzeigen kommen, bei der Nutzung der Google-Suche bei den verschiedenen Suchpartnern anders verhalten und Ihre Ziele besser oder schlechter erfüllen.

Als weitere Unterscheidung gibt es das Google-Content-Netzwerk (oder auch Display-Netzwerk genannt). Als Werbetreibender können Sie innerhalb von Google AdWords Ihre Kampagnen einbuchen und aussteuern. Als Website-Betreiber können Sie hingegen Geld damit verdienen, dass Sie Werbeplätze zur Verfügung stellen, die dann von Google mit Anzeigen versehen werden. Dieses Programm nennt sich Google AdSense und ist sehr weit verbreitet. Weitere Informationen dazu erhalten Sie in Kapitel 5.1.3.5.

Bild 11.10 AdWords-Werbenetzwerk

11.6 Placements

Früher war AdSense für Werbetreibende immer eine Art Blackbox, da nicht genau nachvollzogen werden konnte, auf welchen unterschiedlichen Seiten die eigenen Anzeigen ausgeliefert wurden. Innerhalb von AdWords können Sie bestimmen, ob Ihre Anzeigen auch im Content-Netzwerk angezeigt werden sollen.

Die Auslieferung Ihrer Anzeigen innerhalb des Display-Netzwerks kann entweder automatisch oder ausgewählt funktionieren. Wenn Sie das automatische Placement wählen, platziert Google die Anzeigen kontextsensitiv auf den vielen Seiten des Content-Netzwerks. Hierbei werden die Inhalte der Website erfasst und dokumentiert. Da Sie für Ihre Anzeige ja bestimmte Begriffe gebucht haben, kann Google dann überprüfen, inwiefern die Begriffe für Ihre Kampagnen mit dem Inhalt auf den Seiten des Content-Netzwerks übereinstimmen. Ist dies der Fall, wird Ihre Anzeige dort ausgeliefert (natürlich gibt es auch hier noch einige weitere Faktoren, beispielsweise der von Ihnen gebotene Preis und der Qualitätsfaktor).

Die Alternative ist, dass Sie nicht innerhalb des gesamten Content-Netzwerks Ihre Anzeigen ausspielen und Google die automatische Auswahl auch nicht überlassen möchten – dann haben Sie die Möglichkeit, die Auswahl manuell selber vorzunehmen und sich die Domains und URLs herauszusuchen, auf denen Sie Ihre Anzeigen ausgeliefert haben möchten.

Wenn Sie eine dieser Optionen gewählt haben, können Sie im Anschluss in Analytics sehr detailliert auswerten, wie dieses Netzwerk im Vergleich zu Ihren Anzeigen bei der Google-Suche auf der Google-Domain oder bei Suchpartnern funktioniert.

Information:

Die Analyse des Display-Netzwerks ist vor allem auf der Keyword-Ebene interessant. Denn dann können Sie je Suchbegriff herausfinden, auf welchen Domains und auf welchen URLs Ihre Anzeigen am besten funktioniert haben. Diese Möglichkeit finden Sie innerhalb der sekundären Dimension im Keyword-Bericht. Der Bereich „Werbung“ bietet folgende Auswahlmöglichkeiten:

- Werbenetzwerk
Dieses wurde bereits beschrieben und unterscheidet danach, ob es sich um eine Suche auf der Google-Domain oder eine Partnersuche oder eine Anzeige im Display-Netzwerk handelt.

- Domain des Placement
Bei dieser Auswahl werden sämtliche Domains des Content-Netzwerks angezeigt, auf denen Ihre Anzeigen ausgeliefert wurden.

- Placement-Typ
Diese Auswahl unterscheidet danach, ob man Google die Auslieferung der Anzeigen überlässt und diese automatisiert und kontextsensitiv ausgeliefert werden, oder ob man sich einzelne individuell heraussucht und dort seine Werbung platziert.

- Placement-URL
Hier erfahren Sie die exakten URLs der einzelnen Seiten, auf denen Ihre Anzeigen innerhalb des Content-Netzwerks angezeigt wurden.

Diese Analysemöglichkeiten sind sehr mächtig und umfangreich. Wenn Sie jedoch viel Geld bei Google ausgeben und hier auch das Content-Netzwerk intensiv nutzen, so macht es Sinn, sich genau anzusehen, welche Domains und URLs des Display-Netzwerks sowohl quantitativ als auch qualitativ guten Traffic liefern.

Der Bericht „Placement“ beginnt nicht bei den Keywords, sondern nähert sich aus der anderen Richtung. Zunächst wird unterschieden nach „Managed Placements“ und „Automatic Placements“. Hierauf können Sie diverse Metriken anwenden und analysieren, inwiefern sich die User anders verhalten oder Ihre Ziele besser erfüllen.

Sie können nun über die primäre Dimension sich sämtliche Domains der verschiedenen Platzierungen anzeigen lassen oder sogar sämtliche URLs, auf denen Werbung von Ihnen angezeigt wurde. Wenn Sie diese Dimension auf Ihre Erfolgsmetriken anwenden, werden Sie sehr schnell feststellen, über welche Platzierungen und welche URLs für Sie wertvolle User auf Ihre Seiten kommen.

Alternativ können Sie aber auch zunächst auswählen, ob Sie nur die „Managed Placements“ oder die „Automatic Placements“ analysieren wollen. Angenommen, Sie haben nur „Managed Placements“ gebucht – so können Sie hierüber analysieren, welche der vermutlich vielen Domains, auf denen Ihre Anzeigen platziert wurden, für Sie Sinn machen. Wählen Sie hierfür die entsprechenden Metriken aus, indem Sie sich beispielsweise die Zielgruppen oder die E-Commerce-Daten ansehen, und ändern Sie die Darstellung der Daten. Ich bevorzuge hierfür die Vergleichsdarstellung, um schnell sehen zu können, welche Domains in Bezug auf die von mir gewünschten Metriken besser oder schlechter funktionieren als der Website-Durchschnitt.

Durch weitere Klicks innerhalb der Zeile gelangen Sie immer weiter auf die nächsten Ebenen:

Placement-Typ → Domain des Placement → Placement-URL

Bild 11.11 AdWords-Placements

11.7 Keyword-Positionen

Der Bericht „Keywords-Position“ ist einzigartig. Weder in AdWords noch in irgendeinem anderen Tool stehen diese Informationen zur Verfügung. Für jeden Suchbegriff, mit dem Besucher über eine AdWords-Anzeige auf die mit dem Analytics-Tracking-Code versehene Seite gekommen sind, wird hier angezeigt, auf welcher Position die Anzeige positioniert war (Bild 11.12).

Bild 11.12 AdWords – Keyword-Positionen

In Kombination von Faktoren wie Klickpreis und Qualitätsfaktor eines gekauften Suchbegriffs innerhalb von AdWords wird die Position der Anzeige bestimmt. Abhängig davon erreichen mehr oder weniger Besucher die Zielseite. Die meisten Unternehmen streben eine Top-Position an, weil man davon ausgeht, dass so die meisten Besucher kommen. In der Tat ist die Quantität der User bei einer Top-Platzierung auch deutlich höher als bei niedriger platzierten Anzeigen. Es stellt sich jedoch die Frage, ob die Qualität den höheren Preis rechtfertigt.

In den Statistiken innerhalb von AdWords ist lediglich die durchschnittliche Position eines Suchbegriffs ersichtlich, nicht jedoch die exakte. Zudem wird dort nur die Klickrate angezeigt, nicht aber, wie die User nach dem Klick auf der Website navigieren. Eine Optimierung anhand der in AdWords angezeigten Daten basiert also nie auf der ganzen Wahrheit.

Mit Hilfe des Keyword-Positionen-Berichts kann man erkennen, wie erfolgreich die einzelnen Positionen für bestimmte Suchbegriffe sind. Sie werden schnell feststellen, dass über Position 1 die meisten Zugriffe registriert werden. Mit dem Pull-down-Menü lassen sich jedoch auch weitere Werte anzeigen. So besteht die Möglichkeit, sich beispielsweise die Absprungrate, die Verweildauer, die Seitenaufrufe pro Besuch oder auch verschiedene Conversion-Rates oder gar den Umsatz in Abhängigkeit von den jeweiligen Positionen anzeigen zu lassen. Dies sind extrem wertvolle Daten.

Angenommen, Sie stellen fest, dass die Conversion-Rate für das von Ihnen betrachtete Keyword auf Position 3 deutlich höher ist als auf Position 1, d. h., Besucher, die über diese Position kommen, sind besser qualifiziert. Innerhalb des AdWords-Kontos kann die Einstellung vorgenommen werden, mit der Sie auf bestimmte Positionen bieten. Wenn Sie nun, statt den Bieterkampf um die erste Position mitzumachen, beispielsweise auf Position 3 bieten, werden Sie zwar weniger Besucher generieren, aber sozusagen über Nacht eine gesteigerte Conversion-Rate erzielen.

Zugegebenermaßen ist es sehr aufwändig, jeden einzelnen Suchbegriff zu analysieren. Konzentrieren Sie sich daher auf die wichtigsten – entweder auf die Begriffe, die Ihnen am meisten Besucher liefern, oder auf die teuersten Keywords. In Verbindung mit der Anpassung einiger Suchbegriffe in Ihrem AdWords-Konto besteht hier die Möglichkeit, recht schnell bares Geld zu sparen.

Dies ist in etwa so, wie wenn Sie am Eingang eines Supermarkts eine Vorqualifizierung der Besucher vornehmen. Sie lassen nur jene Kunden in den Markt, die ausreichend Geld dabeihaben und eine realistische Kaufabsicht verfolgen – Besuchern, die nur stöbern wollen oder den Markt ohnehin schnell wieder verlassen, ohne etwas zu kaufen, gewähren Sie keinen Zutritt.

Nun liegt die Vermutung nahe, dass man durch diese Methode potenziellen Kunden die Chance nimmt, Kunde zu werden. Dies ist durchaus möglich. Aber ohne es auszuprobieren, werden Sie diese Informationen nie erhalten. Sie haben die Möglichkeit, deutlich mehr Transparenz zu erlangen, indem Sie nicht nur Ihre Website stetig optimieren, sondern auch Ihre AdWords-Kampagnen ständig anpassen, Tests durchführen und verbessern. Mit Hilfe des AdWords-Positionen-Berichts haben Sie die Möglichkeit, dies faktenbasiert zu tun.

Nutzen Sie auch die Möglichkeit, nicht nur jene Suchbegriffe zu analysieren, die Ihnen am meisten Zugriffe gebracht haben, sondern auch die Begriffe, die den höchsten Umsatz, den höchsten durchschnittlichen Warenkorbwert und die meisten Transaktionen gebracht haben. Oder schauen Sie sich das Keyword an, das pro Besuch den höchsten Wert hat (Wert pro Zugriff). Sollte die Anzeige zu diesem Begriff auf einer eher niedrigen Position gelistet sein, besteht hier ein großes Optimierungspotenzial. So erkennen und optimieren Sie sogenannte „Sleeping Giants“.

Durch die Kenntnis Ihrer internen Kostenstrukturen und die Analysen der AdWords-Keywords können Sie den Grenznutzen jedes einzelnen Keyword optimieren und jeweils das Optimum herausholen.

12 Besucherquellenberichte

Der Bereich „Besucherquellen“ beinhaltet Informationen zu den Quellen, von denen aus Besucher auf eine Website gelangen. Alle diesbezüglichen Möglichkeiten werden hier ausführlich dargestellt:

- Direkteingabe der URL
- Verweisende Websites (Referrer)
- Bezahlte Suchmaschinenwerbung

- Besuche via nicht bezahlte Suchergebnisse von Suchmaschinen

- Soziale Netzwerke
- Banner-Kampagnen
- Newsletter-Kampagnen
- Affiliate-Kampagnen
- Kooperationen

Dabei wird nicht nur aufgezeigt, von wo die User kommen, sondern auch, wie erfolgreich eine Quelle jeweils hinsichtlich diverser Metriken und Kennziffern war. Umsätze und Ziel-Conversions können hier ebenfalls auf die einzelnen Quellen bezogen betrachtet werden.

Unterteilt ist dieser Bereich in folgende Berichts-Blöcke:

- Übersicht
- Quellen
- Suchmaschinenoptimierung
- Soziale Netzwerke

Diese werden in den folgenden Abschnitten ausführlich vorgestellt. Beginnen wir zunächst mit der Übersicht.

12.1 Übersicht

Wie jede neuen Berichtskategorie beginnen auch die Besucherquellen mit einer Übersicht. Neben der bereits bekannten Trendgrafik mit all ihren Möglichkeiten wird hier eine übersichtliche Zusammenfassung der wichtigsten Zugriffsquellen gegeben. Meistens handelt es sich dabei um folgende:

- Direkte Zugriffe

- Durch Verweise zustande gekommene Zugriffe (=Referrer)

- Suchzugriff

- Kampagnen

Dies wird grafisch in einem Tortendiagramm dargestellt, um eine schnelle Übersicht zu erlangen.

Praxistipp:

In einigen Fällen taucht neben den drei genannten Zugriffsquellen eine Quelle (not set) auf – meist in Gelb dargestellt. Dieser Fall tritt ein, wenn nicht wirklich alle Seiten mit dem Analytics-Tracking-Code versehen sind. Prüfen Sie dann, ob jede einzelne Zielseite mit dem Code ausgestattet und dieser auch überall korrekt eingebaut ist.

Im unteren Bereich des Berichts finden Sie eine erste Übersicht über die wichtigsten Fakten hinsichtlich der Suchzugriffe, der durch Verweise zustande gekommenen Zugriffe und der direkten Zugriffe. Zunächst werden die Top-Keywords dargestellt, die über Suchmaschinen auf Ihre Seite kamen. Hierbei erfolgt keine Unterscheidung nach nicht bezahlten oder bezahlten Suchbegriffen. Durch einen Klick auf ein entsprechendes Keyword gelangen Sie direkt zu dem dazu passenden Bericht. Alternativ können Sie auch unten rechts auf den Link „Vollständigen Bericht anzeigen“ klicken und gelangen dadurch in den entsprechenden Bericht.

Innerhalb der Kategorie „Suchzugriffe“ können Sie dann noch auf „Passende Suchanfrage“ klicken – daraufhin werden auf der rechten Seite sämtliche bezahlten Suchbegriffe angezeigt, jeweils mit der Anzahl der Besuche und deren Verteilung – hierüber können Sie schnell erkennen, welches Ihre Top-Keywords sind.

Die darunterliegende „Quelle“ stellt sämtliche Suchmaschinen dar, die Ihnen Traffic zugeliefert haben.

Der Link „Quelle“ innerhalb von „Durch Verweise zustande gekommenen Zugriffe“ zeigt sämtliche Top-Referrer. Hierüber sehen Sie auf einen Blick, über welche externen Seiten am meisten Besuche auf Ihre Seiten kamen.

Die Übersichtsdarstellung der Zielseiten, also der Landing Pages, innerhalb des Übersichtsberichts listet die Top-Zielseiten innerhalb des von Ihnen ausgewählten Zeitraums auf.

Um einen schnellen Überblick über die Entwicklung der verschiedenen Zugriffsquellen zu bekommen, bietet sich hier ein Zeitraumvergleich an. Wählen Sie im Kalender die Vergleichsfunktion (siehe Kapitel 8.2, Kalender) und den gewünschten Zeitraum, um zu sehen, welche Veränderungen stattgefunden haben (siehe Bild 12.1).

Bild 12.1 Besucherquelle – Übersicht

So lässt sich auf einen Blick erkennen, ob sich bei bestimmten Suchbegriffen, Quellen oder Zielseiten gravierende Änderungen ergeben haben, die einer näheren Untersuchung bedürfen. Mit dieser Übersicht ist es allerdings noch nicht getan, denn es stellen sich (unter anderem) mehrere Fragen:

- Welche verweisenden Websites haben qualitativ hochwertige User gebracht?

- Welche Suchbegriffe bringen wertvolle Besucher?

- Wie erfolgreich ist die Banner-Kampagne im Vergleich zu Newslettern oder anderen Online-Marketing-Maßnahmen?

- Wie groß ist der ROI von AdWords-Kampagnen?

12.2 Alle Zugriffe

Bild 12.2 Besucherquellen – alle Zugriffe

Dieser Bericht fasst zunächst alle wichtigen Besucherquellen zusammen. Per Default werden in der Spalte der ersten Dimension die Top-Ten der Kombination aus Quelle und Medium dargestellt. So haben Sie sehr schnell einen Einblick in die wichtigsten Metriken der Website-Nutzung. Durch Änderung der oberen Reiter-Navigation können Sie sich hier auch unterschiedliche Metriken hinsichtlich der Zielerreichung, der erzielten E-Commerce-Umsätze und der generierten AdSense-Umsätze anzeigen lassen. Zudem stehen Ihnen hier natürlich sämtliche weiteren Einstellungs-, Individualisierungs- und Visualisierungsmöglichkeiten zur Verfügung.

Sollte Ihnen die Darstellung mit Quelle/Medium zu unübersichtlich sein, so können Sie die primäre Dimension auch anpassen und sich beispielsweise nur die Quelle, nur das Medium oder auch eine andere Dimension anzeigen lassen. Zudem besteht wie immer die Möglichkeit, eine sekundäre Dimension einzublenden.

Zum einen werden hier sowohl die diversen Quellen als auch die verschiedenen Medien (beispielsweise organic, cpc, referral) dargestellt. Mit Hilfe dieses Berichts kann sozusagen alles mit allem verglichen werden – verschiedene Quellen untereinander lassen sich genauso analysieren wie Medien in Verknüpfung mit Quellen.

Durch Ausnutzung der Sortierungsmöglichkeit und der grafischen Darstellungen lassen sich hier sehr schnell erfolgreiche Maßnahmen von weniger erfolgreichen Maßnahmen unterscheiden.

Dieser Bericht ist regelmäßig einer der Reports, die ich mir als Erstes ansehe, und demnach definitiv einer der Top-Berichte innerhalb von Google Analytics. Denn er ist für jeden interessant – unabhängig vom Geschäftsmodell. Sie sollten immer daran interessiert sein, über welche Zugriffsquellen Ihre User kommen.

Praxistipp:

Bedenken Sie, dass bei einem Vergleich verschiedener Medien unter Umständen auch unterschiedliche Zielsetzungen beabsichtigt waren. Während eine AdWords-Kampagne in der Regel sehr Conversion-orientiert ist, wird die Banner-Kampagne oftmals eher auf Markenbildung fokussiert und weniger auf direkte Conversion. Die in diesem Bericht dargestellten Kennziffern sind eher Conversion-orientiert. In der Regel werden daher die auf Suchmaschinen platzierten CPC-Kampagnen deutlich erfolgreicher sein als Display-Ad-Kampagnen.

Hinzu kommt, dass der Kampagnen-Cookie sich überschreibt, sobald ein User über eine weitere bezahlte Quelle oder ein weiteres bezahltes Medium die Zielseite erreicht. Ein typischer User-Weg könnte folgender sein:

Banner → Aufmerksamkeit und Interesse

AdWords → Recherche und Conversion

In diesem Fall erhält der Suchbegriff aus der AdWords-Kampagne die Conversion und nicht der Banner, obwohl die Conversion ohne den Banner vielleicht nie zustande gekommen wäre. Eine Beendigung der Banner-Kampagne läge dann nahe. Wenn man sich jedoch vor Augen führt, dass es keine Conversion ohne Banner gegeben hätte, ist die Idee schon weniger gut.

Aus diesem Grund gibt es die Möglichkeit, mit Hilfe des Multi-Channel-Funnel zu analysieren, inwiefern vorgelagerte Quellen einer Conversion assistiert haben. Auf diesen Bericht wird ebenso wie auf das Thema Conversion-Attribution in den Kapiteln 6.21 und 16.2 näher eingegangen.

12.3 Direkte Besuche

Direkte Besuche beinhalten sowohl die direkte Eingabe der URL oder Domain in die Adresszeile des Browsers als auch Zugriffe, die über im Browser gesetzte Lesezeichen (Bookmarks) generiert wurden.

Bild 12.3 Besucherquellen – direkte Zugriffe

Im Grunde werden hier alle Zugriffe dargestellt, denen man keine Referrer, keine Kampagnen oder keine andere Quelle zuordnen kann. Ein hoher Anteil an direkten Zugriffen kann ein Indiz für eine gute Bekanntheit der Marke bzw. der Website-Domain sein. Wie sonst sollten sich die vielen User die Domain merken und regelmäßig direkt in die Adresszeile des Browsers eingeben können?

Direkte Zugriffe werden in der Regel zum größten Teil auf der Homepage erfolgen – denn die meisten User werden sich, wenn sie die Domain in den Browser eingeben, nur diese merken können. Dennoch gibt es eine Menge weiterer Zielseiten durch direkte Zugriffe. All diese Seiten sind entweder Seiten, die von den Usern gebookmarkt wurden oder es sind Zielseiten, denen kein Referrer zugeordnet werden konnte. Der Bericht enthält demnach sämtliche durch direkte Zugriffe zustande gekommenen Zielseiten (Landing Pages), auf denen User eingestiegen sind.

Ob diese direkten Zugriffe nun auch erfolgreich sind, erkennen Sie an den bereits dargelegten Metriken wie Seiten/Besuch, durchschnittliche Besuchsdauer auf der Website oder auch Absprungrate. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, über die Reiter „Zielgruppe“, „E-Commerce“ und AdSense detaillierte Daten zu analysieren, die direkt mit den definierten Zielen und den generierten Umsätzen verknüpft sind. Wie verhalten sich die direkten Zugriffe im Vergleich zur gesamten Website, also allen Quellen?

Da die direkten Zugriffe, wenn überhaupt, nur indirekt zu beeinflussen sind, ist eine schnelle Optimierung dieser Kennziffer bei unbefriedigenden Zahlen nicht einfach, da sämtliche Offline-Aktivitäten sowie Marketing, PR und das Firmenimage diese Zahl beeinflussen. Angenommen, Sie schalten eine umfangreiche TV-Kampagne, in der die URL Ihrer Website deutlich herausgestellt wird. Aufgrund des Medienbruchs von TV zu Internet werden vermutlich (oder hoffentlich) viele User die URL direkt eingeben (sofern Letztere kurz oder prägnant genug ist, damit sie der User auf dem Weg vom Fernseher zum Computer nicht bereits wieder vergisst ...).

Über die Funktion „Sekundäre Dimension“ besteht die Möglichkeit, die direkten Zugriffe in die aufgeführten Dimensionen zu unterteilen. Am interessantesten ist hier die Dimensionierung nach geografischer Herkunft und die Aufteilung in neue und wiederkehrende Besucher (Besuchertyp). Zudem kann auch die Nutzung geeigneter erweiterter Segmente sinnvoll sein.

12.4 Verweis

In Kapitel 2.2.1, SEO, wurde beschrieben, weshalb die Web-Analyse eng mit SEO-Aktivitäten verknüpft ist. Ein wichtiger Faktor einer guten Positionierung in den gängigen Suchmaschinen ist die Verlinkung möglichst vieler qualitativ hochwertiger und thematisch passender externer Websites (Linkbuilding im Vergleich zur Onpage-Optimierung).

Es ist nicht damit getan, eine vernünftige interne Link-Struktur aufzubauen, idealerweise sollten auch viele gute User über externe Links auf Ihre Seite kommen. Der Bericht „Verweise“ listet sämtliche Domains und Referrer auf, über die Besucher auf Ihre Website gelangt sind.

Vermutlich werden Sie sich wundern, welche Seiten alles auf Sie verlinken bzw. Ihnen Traffic liefern. Die Qualität der User ist jedoch in der Regel sehr unterschiedlich, was beispielsweise vom Kontext abhängt, aus dem auf Ihre Seite verlinkt wird.

Angenommen, Sie stellen fest, dass eine verweisende Website eine sehr schlechte Absprungrate im Vergleich zu den anderen oder zum Website-Durchschnitt hat. Klicken Sie zur weiteren Analyse innerhalb dieses Berichts auf die entsprechende Domain und Sie erhalten den exakten Pfad der externen Website, auf der sich der Link befindet. Mit einem Klick auf das Symbol mit dem Pfeil neben dem Verweispfad öffnet sich ein neues Fenster, das die Seite mit dem fraglichen Link darstellt. Ist der Link zu Ihnen auf dieser Seite falsch oder nicht im korrekten Kontext platziert, lohnt sich eventuell ein Gespräch mit dem Websiteb-Betreiber.

Praxistipp:

Bei der Analyse älterer Daten kann es vorkommen, dass die verweisenden Websites nicht mehr existieren. In diesem Fall kann die Seite, auf der sich ursprünglich ein Link befand, nicht angezeigt werden.

Bild 12.4 Besucherquellen – Verweise

Wie so oft entwickelt Analytics seine Fähigkeiten erst durch die Anwendung der verschiedenen Darstellungsmöglichkeiten. Wählen Sie beispielsweise die Vergleichsdarstellung und einen Vergleichszeitraum im Kalender. Die Grafik wird nun automatisch angepasst und die Veränderungsbalken beziehen sich nun nicht mehr auf den Website-Durchschnitt, sondern auf den ausgewählten Vergleichszeitraum.

Eine Analyse der verweisenden Websites, auch hinsichtlich der Zielerreichung und des Umsatzes, ist eine wichtige Aufgabe innerhalb der Web-Analyse. Ihre Top-verweisenden Websites sollten Ihnen immer bekannt sein, regelmäßig beobachtet und idealerweise optimiert werden. Achten Sie hierbei vor allem auf sogenannte Movers & Shakers. Dies sind die gravierendsten Veränderungen – gibt es Verweise, die eigentlich immer viele gute User gebracht haben, sich nun im Zeitverlauf aber verschlechtert haben? Was ist der Grund hierfür? Oder gibt es Referrer, die in der Vergangenheit wenig relevant waren, nun aber deutlich mehr Traffic (oder deutlich mehr Conversions, Umsatz oder andere Zielerreichungen) liefern? Was ist der Grund?

12.5 Suche

Suchmaschinen sind in vielen Fällen der wichtigste Traffic-Lieferant. Einem Großteil der Internetnutzer dient Google als Startseite im Web – eine nicht zu unterschätzende Zahl von Nutzern gibt sogar die komplette URL in das Suchfeld bei Google ein, um auf dem Umweg über das Suchergebnis auf die entsprechende URL zu kommen (ich mache dies im Übrigen auch sehr oft, vor allem dann, wenn ich mir über die Schreibweise der Domain nicht ganz im Klaren bin und diese noch nicht in meiner Historie habe).

Suchmaschinen vereinen die Bereiche SEO (siehe Kapitel 2.2.1) und SEA (siehe Kapitel 2.2.2). Eine ordentliche Platzierung innerhalb der nicht bezahlten Suchergebnisse kann einen beträchtlichen Wettbewerbs-, aber auch Umsatz- oder Erfolgsvorteil mit sich bringen. Ein Abrutschen innerhalb des Rankings kann ein Desaster für eine Website sein. Eine einfacher zu beeinflussende Maßnahme ist das Schalten von suchbegriffsbezogenen Anzeigen, die neben oder über den nicht bezahlten Suchergebnissen angezeigt werden.

Analyse und Auswertung der Suchmaschinenberichte in Analytics sind daher von essenzieller Bedeutung.

12.5.1 Übersicht

Der Bericht „Übersicht“ innerhalb des Bereichs „Suche“ stellt zunächst nur eine Unterteilung nach „organic“ und „paid“ dar. Hinsichtlich der verschiedenen Metriken der Website-Nutzung oder aber der anderen Metrikkategorien der verschiedenen Navigationsreiter können Sie schnell Kenntnis davon erlangen, wie sich diese beiden Traffic-Typen unterscheiden.

Über die Auswahl der primären Dimension haben Sie zudem die Möglichkeit, sich schon an dieser Stelle die Quelle, die Keywords, die Kampagnen oder eine andere Dimension anzeigen zu lassen. Da Sie sich innerhalb der Suchberichte befinden, werden bei der primären Dimension „Quelle“ ausschließlich Suchmaschinen angezeigt. Sie erfahren also, welche Suchmaschinen Ihnen am meisten Traffic geliefert haben (wie sich diese Liste erweitern lässt, erfahren Sie in Kapitel 6.5, Hinzufügen weiterer Suchmaschinen). Durch die Nutzung der sekundären Dimension können Sie noch weitere Erkenntnisse erlangen.

Bild 12.5 Besucherquelle – Suchübersicht

12.5.2 Organisch

Dieser Bericht stellt sämtliche Suchbegriffe dar, über die User auf Ihre Seiten kamen, nachdem sie auf ein nicht bezahltes Suchergebnis innerhalb einer Suchmaschine geklickt haben.

Information:

Bei der Betrachtung der Suchmaschinen wird einem erst wirklich klar, welchen Marktanteil Google bei der Suche hat. In der Regel landen bei Ihnen über 90 % der Besucher, die über nicht bezahlte Suchergebnisse kommen, über die Google-Suche. Wenn Sie nicht gerade umfangreiche Kampagnen bei anderen Suchmaschinen wie Yahoo! oder Bing platziert haben, wird schnell klar, dass der Analysefokus für den Bericht „Suchmaschinen“ eindeutig auf Google liegen muss.

Die Nutzungsmöglichkeiten dieses Berichts entsprechen denen der anderen Berichte. Ändern Sie also die grafische Darstellung innerhalb der Tabelle, passen Sie die Trendlinie an und lassen Sie eine weitere Metrik einblenden. Fügen Sie eine sekundäre Dimension hinzu oder ändern Sie die primäre Dimension. Glätten Sie die Trendliniendarstellung bei der Betrachtung langer Zeiträume oder wechseln Sie in die fünfdimensionale Darstellung. Oder, und dies ist gerade bei der Analyse von Suchbegriffen interessant, wählen Sie bestimmte Suchbegriffe aus und markieren Sie deren Zeilen, um diese in der oberen Grafik darzustellen.

Bild 12.6 Organische Suche

Es ist immer wieder beeindruckend zu sehen, über welche Suchbegriffe User den Weg auf die eigenen Seiten finden. Die in diesem Bericht enthaltenen Informationen sind Gold wert – denn letztendlich ist es sozusagen reinste Marktforschung. Unter welchen Suchbegriffen wird die eigene Seite gefunden? Wie verhalten sich die User im Anschluss? Gibt es Keywords, über die User auf die Seiten kommen, die vorher nicht da waren?

So konnte ich beispielsweise feststellen, dass ich auf meinem Blog überraschenderweise verhältnismäßig viele Besuche über das Keyword „Uhrwerk“ bekommen habe. Ich konnte mir das zunächst nicht erklären, da ich bekanntermaßen eher über Web-Analyse schreibe und weniger über Uhren. Nach ein paar Analysen innerhalb von Google Analytics fand ich zunächst heraus, auf welchen Seiten diese User eingestiegen sind – alle sind auf meinem Blog-Post über Real-Time gelandet. Aber auch dort gab es kein Wort über Uhrwerke, allerdings gibt es dort ein Bild, welches mit dem Alt-Text-Uhrwerk versehen ist – dieses Bild ist von Googles Bildersuche indiziert worden. Über Analytics konnte ich dann herausfinden, dass sämtliche Zugriffe über Google nicht über die normale Google-Suche stattgefunden haben, sondern alle über die Google-Bildersuche kamen. Somit konnte ich also erklären, dass das in dem Blog-Post eingebundene Bild dafür verantwortlich war, dass User über einen Suchbegriff, der zunächst einmal nichts mit den Inhalten auf meinem Blog zu tun hat, auf meine Seite kamen.

Neben der Analyse der Kennziffern von den für das jeweilige Business wichtigen Suchbegriffen bietet die Entwicklung von Trends einen wichtigen Anhaltspunkt für die Ableitung von Aktionen. Zwei der Top-Suchbegriffe im Verlaufe eines Jahres waren „Web Analytics“ und „Google Analytics“. Die reine Betrachtung der Zahlen lässt keine dramatischen Änderungen vermuten. Bei der Analyse der Trends zeigen jedoch beide völlig unterschiedliche Entwicklungen. Die Anzahl der Besuche, die über den nicht bezahlten Begriff „Web Analytics“ auf die Website kamen, stieg im Jahresverlauf stark an (siehe Bild 12.7).

Bild 12.7 Besucherquellen → Quellen → Suche → Organisch: Web Analytics

Der nicht bezahlte Suchbegriff „Google Analytics“ lieferte im Zeitverlauf zwar eine ähnlich hohe Anzahl von Besuchen mit grob ähnlichen Kennziffern, doch nahmen die Besuche im Laufe der Zeit stark ab und zeigen somit eine zum Begriff „Web Analytics“ (siehe Bild 12.8) fast konträre Trendkurve.

Nun stellt sich die Frage, welcher der beiden Suchbegriffe der wichtigere ist und welche Auslöser es gegeben haben kann, dass die Entwicklung so unterschiedlich verlief.

Bild 12.8 Besucherquellen → Quellen → Suche → Organisch: Google Analytics

Praxistipp:

Ein interessantes Produkt von Google für die Untersuchung von Suchbegriffen ist Google Trends (trends.google.com, Bild 12.9 auf Seite 450). Ich lasse mir gleichzeitig die Suchhäufigkeiten der Begriffe „Web Analytics“ und „Google Analytics“ für die letzten 12 Monate in Deutschland anzeigen und sehe, dass der „Web Analytics“ im Vergleich zu „Google Analytics“ nicht wirklich relevant ist. Mein Anteil am deutlich wichtigeren Suchbegriff hat sich also verschlechtert, wohingegen ein Bericht eine Steigerung erfuhr, nach dem vergleichsweise selten gesucht wurde.

Ein Überdenken der SEO-Strategie wäre in diesem Fall eventuell sinnvoll, als „Google Analytics“ für das Business eigentlich der relevantere Begriff wäre. Weitere Fragen schließen sich direkt an:

- Wie kann es sein, dass die Besuche über den Begriff „Google Analytics“ so stark nachgelassen haben?

- Muss an der Textstruktur etwas optimiert werden?

- Gibt es externe Links, die unter Umständen mit der falschen Beschreibung auf die Website verlinken?

- Ist der Wettbewerb um den Suchbegriff größer geworden, hat er die Website schlichtweg verdrängt?

Die weitere Analyse ergab, dass Besucher über den Begriff „Web Analytics“ fast ausschließlich auf der Homepage gelandet sind, während die über „Google Analytics“ gekommenen User mehr auf die einzelnen Artikel verteilt wurden. Die Vermutung liegt also nahe, dass die Relevanz der Homepage für den Suchbegriff „Web Analytics“ deutlich besser ist als für „Google Analytics“. Außerdem ist im Laufe des Jahres der Wettbewerb um andere Inhalte zum Thema „Google Analytics“ größer geworden, so dass die Positionierung in den Suchergebnissen nachgelassen hat.

Diese oder eine ähnliche Form der Analyse können Sie für die wichtigsten Suchbegriffe durchführen.

Bild 12.9 Google-Trends

Praxistipp:

Viele Besucher finden die Website in den Suchmaschinen oft über die eigenen Markenbegriffe (sogenannte Brand-Terms). Bei eigenen Markenbegriffen ist die Wahrscheinlichkeit einer guten Positionierung in den Suchergebnissen recht hoch und der Markenname offensichtlich schon bekannt. Theoretisch ist dieser Traffic fast gleichzusetzen mit den Besuchern, die die URL in die Browserzeile eingeben.

Untersuchen Sie die Suchbegriffe, über die nicht bezahlte Besucher auf Ihre Seiten kamen, und schließen Sie dabei alle eigenen Markenbegriffe aus. Dies funktioniert am einfachsten mit einem erweiterten Segment (siehe Kapitel 8.3) oder einem erweiterten Filter (siehe Kapitel 8.16). Welchen Anteil haben die eigenen Markennamen am Gesamtvolumen der Besucher, die über Suchmaschinen kamen? Ist der Prozentsatz angemessen? Kommt der Anteil Ihnen sehr hoch vor, könnte dies ein Indiz dafür sein, dass die SEO-Maßnahmen für die anderen Begriffe bisher unzureichend waren.

Praxistipp:

Ihre Besucher werden eine Vielzahl unterschiedlicher Suchbegriffe eingegeben haben, ehe sie auf Ihren Seiten gelandet sind. Diese alle einzeln zu analysieren, gleicht einer Sisyphusarbeit. Versuchen Sie daher Suchbegriffsgruppen (Keyword Cluster) zu bilden und diese dann insgesamt zu analysieren. Beispielsweise können sämtliche Vertipper eines Begriffs zu dem Begriff hinzugezählt werden. Außerdem kommen noch Wortkombinationen und verwandte Suchbegriffe hinzu. Nutzen Sie dafür entweder die Exportfunktion (siehe Kapitel 8.7), den erweiterten Filter (siehe Kapitel 8.16) oder aber die erweiterten Segmente (Kapitel 8.3), um diese Analysen durchzuführen.

12.5.3 Bezahlt

In Kapitel 2.2.2 SEM wurde beschrieben, wie AdWords, der Dinosaurier unter den SEM-Mitspielern, funktioniert. Für viele Unternehmen ist AdWords die wichtigste Quelle der Traffic-Generierung. Es ist nach wie vor teilweise unvorstellbar, welche Macht AdWords hat und wie viele Firmen davon abhängig sind.

Dennoch existieren, insbesondere international, natürlich auch andere Suchmaschinen, bei denen es ähnliche Programme gibt. insbesondere Russland und auch China sind Länder, in denen Googles Marktposition nicht so stark ist wie in den meisten europäischen Ländern. Hier herrschen vor allen Yandex (Russland) und Baidu (China). Auch in den USA ist der Marktanteil von Google deutlich niedriger als bei uns – Bing und Yahoo! sind hier relevante Player. Um sämtliche bezahlten Keyword-Kampagnen darzustellen, gibt es den Bericht „Bezahlt“. Dieser beinhaltet natürlich auch die Suchbegriffe, die über AdWords auf die eigenen Seiten eingestiegen sind – aber zusätzlich eben auch diejenigen bezahlten Zugriffe der anderen Suchmaschinen. Voraussetzung hierfür ist allerdings, dass sämtliche Suchbegriffe ordnungsgemäß mit Kampagnenparametern versehen sind, so dass diese auch entsprechend zugeordnet werden können (siehe hierzu auch Kapitel 6.21).

Hinweis:

Haben Sie bezahlte Keywords-Kampagnen ausschließlich bei Google AdWords platziert, so empfehle ich Ihnen eher die Berichte des vorigen Kapitels „Werbung“ – da sich die dort aufgeführten Berichte ausschließlich um AdWords drehen und Sie dort noch mehr Auswertungsmöglichkeiten haben.

Wenn Sie entsprechend Keyword-Kampagnen auch bei anderen Suchmaschinen gebucht haben, so wird dieser Bericht plötzlich deutlich spannender. Denn dann können Sie sämtliche Suchbegriffe hinsichtlich des Erfolgs entsprechend Ihrer Kennzahlen beurteilen und miteinander vergleichen.

Bild 12.10 Bezahlte Suchzugriffe

Wählen Sie hierfür als sekundäre Dimension „Quelle“ aus – denn dann haben Sie die Suchbegriffe in direkter Kombination mit den jeweiligen Suchmaschinen und können dann besser differenzieren, wie die gleichen Keywords in verschiedenen Suchmaschinen performen.

12.6 Kampagnen

Neben den AdWords-Kampagnen können Sie, wie in Kapitel 6.19 beschrieben, sämtliche anderen durchgeführten Online-Marketing-Maßnahmen in Analytics darstellen. Display-Ads, Newsletter-, Affiliate- oder andere SEM-Kampagnen lassen sich in diesem Bericht hinsichtlich ihres Erfolgs miteinander vergleichen (Bild 12.11).

Bild 12.11 Kampagnen-Bericht

Voraussetzung hierfür ist jedoch, dass die entsprechenden Kampagnen ordnungsgemäß gekennzeichnet wurden. Wenn dies der Fall ist, sehen Sie hier eine Auflistung sämtlicher von Ihnen geplanten Online-Marketing-Maßnahmen. Hierbei handelt es sich ausschließlich um Kampagnen, die mit dem utm_campaign-Parameter versehen wurden. Wurde dieser Parameter nicht verwendet, gibt es hier auch keine sinnvollen Daten. Wenn Sie diesen jedoch eingesetzt haben und sich entsprechend auch über die Benennung der Kampagnen Gedanken gemacht haben, so werden Sie innerhalb dieses Berichts ausführliche Möglichkeiten haben Ihre unterschiedlichen Kampagnen zu analysieren, auszuwerten, Potenziale zu erkennen und zu optimieren.

Vergleichen Sie den Erfolg, indem Sie die verschiedenen Kennziffern analysieren. Durch Nutzung der unterschiedlichen Reiter sehen Sie, welche Kampagne die von Ihnen definierten Ziele am besten erfüllt hat, welche Kampagne Ihnen am meisten Umsatz beschert hat und vieles mehr.

Praxistipp:

Bedenken Sie, dass die Conversion entsprechend den Conversion-Cookies in diesem Bericht immer der letzten bezahlten Kampagne zugeordnet wird. Angenommen, ein User klickt auf einen Werbebanner, kehrt später aber über eine AdWords-Kampagne auf Ihre Seite zurück und konvertiert. Die Conversion wird dann dem entsprechenden AdWords-Keyword zugeordnet, nicht dem Werbebanner, obwohl dieser unter Umständen entscheidenden Einfluss darauf hatte, dass der User überhaupt auf Ihre Seite gekommen ist.

Ebenso verhält es sich bei mehrmaligen Besuchen über verschiedene AdWords-Keywords. Oft suchen User über Google und beginnen mit generischen Begriffen. Angenommen, ein User sucht nach einem günstigen Auto, gibt den Suchbegriff „Auto billig“ in Google ein und klickt auf eine AdWords-Anzeige beispielsweise von BMW. Nach einiger Zeit der Recherche auf BMW und auch anderen Seiten benötigt er etwas Bedenkzeit. Einige Zeit später ist er besser informiert und sucht erneut in Google, dieses Mal aber nach „Auto billig Cabrio“. Er besucht erneut diverse Seiten, darunter auch die von bmw.de. Hätte bmw.de Analytics implementiert, wird der Cookie des Users mit dem entsprechenden Suchbegriff überschrieben. Einige Tage später weiß derselbe User definitiv, was er möchte. Also gibt er „Auto billig Cabrio bmw z3“ in die Google-Suche ein, klickt auf die AdWords-Anzeige von bmw.de und kauft ein Auto. Die Conversion innerhalb der Analytics-Statistiken von bmw.de enthält nun das Wort „Auto billig Cabrio bmw z3“ als Begriff, welcher die Conversion verursacht hat. Alle anderen vorher eingegebenen Begriffe erhalten keine Conversion.

Spezifische Begriffe bekommen daher immer eine bessere Conversion-Rate als generische Begriffe – denn die User sind innerhalb des gedanklichen Kaufprozesses bereits weiter fortgeschritten. Dies kann dazu verleiten, alle generischen Begriffe abzuschalten und ausschließlich auf spezifische Begriffe zu setzen. Sie werden allerdings recht schnell bemerken, dass dann der Gesamt-Traffic einbricht, da das eine nicht ohne das andere kann. Generische und spezifische Begriffe bedingen einander.

Bei allen gängigen Berichten innerhalb von Google Analytics werden die Conversions exakt so dargestellt wie hier beschrieben. Allerdings gibt es durch die Einführung des Multi-Channel-Trichters weitere Daten und Informationen, genau das hier beschriebene Verhalten zu analysieren und auszuwerten. Sie haben damit die Möglichkeit, assistierende Quellen, Kampagnen oder Suchbegriffe zu analysieren und mit der finalen Conversion, die vielleicht über eine andere Quelle zustande kam, in Verbindung zu bringen.

Durch das in Google Analytics Premium vorhandene Feature Conversion Attribution besteht sogar die Möglichkeit, Berechnungen nach unterschiedlichen Conversion-Zuordnungsmodellen durchzuführen. Hierzu mehr in Kapitel 16.2.

12.7 Suchmaschinenoptimierung

Bislang konnte per Default in Analytics bereits analysiert werden, über welche Suchbegriffe Besuche auf die eigene Website kamen. Was allerdings fehlte, war die Information, wie das Verhältnis von Suchanfragen bei Google zu Klicks auf die Suchergebnisse und dann zu Besuchen auf der eigenen Website war.

Hier hilft der neue Reporting-Block „Suchmaschinenoptimierung“ innerhalb des Bereichs „Traffic-Quellen“.

Der Bericht „Suchanfragen“ zeigt die Impressions, Klicks, Position und Klickrate der täglichen Top-1000-Suchanfragen. Dies erfolgt natürlich immer in Bezug zu Suchbegriffen, über die dann auch Besucher auf die eigene Website kamen.

In dem Beispiel aus Bild 12.12 wird so deutlich, dass einer der Top-Suchbegriffe, die thematisch zu meinem Blog passen, das Wort „analytics“ ist – zugegeben, das ist wenig überraschend. Innerhalb des ausgewählten Zeitraums wurde ca. 140000 Mal danach gesucht. Zwölfmal wurde allerdings nur auf mein organisches Suchergebnis geklickt, was einer Klickrate von < 0,01 % entspricht – ein erbärmlicher Wert. Mein Blog ist bei dem Suchbegriff auf der durchschnittlichen Position 9,1 gelistet – das bedeutet, dass er mal auf der ersten, mal auf der zweiten oder auch einer späteren Suchergebnisseite gelistet ist, auf alle Fälle nicht auf einer Top-Position.

Bild 12.12 Suchanfragen

Mögliche Fragestellungen für mich wären nun:

- Was muss ich tun, um für den Suchbegriff ein besseres Ranking zu erzielen?

- Wie verändert sich die Klickrate, wenn sich die durchschnittliche Ranking-Position ändert?

- Bei welchen Suchbegriffen „funktioniert“ meine Seite gut?

- Bei welchen Suchbegriffen „funktioniert“ meine Seite nicht gut, obwohl es wichtige Begriffe für mich sind?

Als Webmaster und vor allem als SEO-Verantwortlicher kennt man die Google-Webmaster-Tools (http://goo.gl/PE0Un). Diese beinhalten diverse Informationen zur Sichtbarkeit und Auffindbarkeit der eigenen Seite bei Google. So wird hier beispielsweise dargestellt, ob der Google-Bot Schwierigkeiten beim Crawling der Seiten hat, ob es Fehlermeldungen gibt und aus welcher Sicht Google meine Seite sieht. So kann ich beispielsweise sehen, wann der Google-Bot das letzte Mal zu Besuch auf meiner Seite war, ich kann Einstellungen hinsichtlich der Sitelinks oder weitere Konfigurationen vornehmen.

Zudem kann ich analysieren, bei welchen Suchanfragen bei Google meine Seite an welcher durchschnittlichen Position gerankt war und wie dabei das Verhältnis von Impressions (meine Seite wurde als eines der Suchergebnisse angezeigt) zu Klicks (ein User hat innerhalb der Suchergebnisse auf meinen Link geklickt) war. Es kann analysiert werden, welche externen Seiten auf meine Seiten verlinken, wie die interne Verlinkung ist und welchen Einfluss mit meiner Seite in Verbindung stehende Google+-Aktivitäten haben.

Die Google Webmaster Tools sind demnach die Schalt- und Informationszentrale, wenn es um das Ranking innerhalb der organischen Suchergebnisse bei Google geht. Wie die Google Webmaster Tools mit Google Analytics verknüpft werden können, wurde bereits in Kapitel 5.1.3.6 beschrieben. Welche Berichte sich daraus ergeben, erfahren Sie in den folgenden Kapiteln.

12.7.1 Suchanfragen

Der Bericht „Suchanfragen“ stellt die täglichen Top-1000-Suchbegriffe dar, nach denen bei Google gesucht wird und bei denen Ihre Website in den organischen Suchergebnissen auftaucht. Natürlich ist es Ihre Absicht, hierüber möglichst viele Klicks zu generieren. Dies ist umso wahrscheinlicher, je höher das Ranking innerhalb der Suchergebnisse für Ihre Seite ist. So werden sehr wahrscheinlich mehr Suchende auf Ihr Suchergebnis klicken, wenn dieses innerhalb der ersten Suchergebnisseite angezeigt wird, als wenn es auf Position 80 ist. Ein hohes Ranking bedeutet demnach mehr Besuche auf Ihrer Seite. Für Sie ist es also interessant zu wissen, welche Suchbegriffe oft von Suchenden genutzt werden und vor allem wie hoch der Anteil derjenigen ist, die dann auch auf eines Ihrer Suchergebnisse klicken – dies wiederum ist abhängig von der Position, an der Sie gerankt sind.

Bild 12.13 Suchanfragen

Die Spalte der Suchanfragen gibt die Top-Suchbegriffe wieder, nach denen gesucht wurde und bei denen mindestens ein User auf eines Ihrer Suchergebnisse geklickt hat. Sortiert ist diese Liste per Default nach den Impressions. Impressions sind in diesem Zusammenhang die durchgeführten Suchen. Wie oft wurde nach einem bestimmten Begriff gesucht? Die dargestellten Daten basieren nicht auf 100 % der Suchanfragen, sondern lediglich auf den Top 1000 täglichen Begriffen, deswegen ist die Zahl der Impressions auch immer eher rund. Die Anzahl der Klicks gibt an, wie viele User auf Ihr Suchergebnis geklickt haben. Daraus ergibt sich die Klickrate – die CTR (Click-Through-Rate).

Die durchschnittliche Position stellt die Position dar, an der Ihre Seite innerhalb der organischen Suchergebnisse gerankt ist. Anders als im Hilfe-Text innerhalb von Analytics dargestellt, berechnet sich diese allerdings nicht anhand des Durchschnitts der möglichen verschiedenen Positionen, sondern anhand der ersten und damit besten Suchposition. Angenommen, Ihre Website wird als Suchergebnis an den Positionen 5, 12 und 22 angezeigt, so wird nicht der Mittelwert angezeigt, sondern die Position 5 – also die jeweils beste der möglichen Positionen. Dieser Wert ist ja auch der interessanteste – Anfang 2012 wurde auf diese Art der Berechnung umgestellt, zuvor wurde der Durchschnittswert sämtlicher Positionen dargestellt.

Information:

Innerhalb des Berichts tauchen natürlich auch eine Menge Suchbegriffe auf, für die die eigene Seite zwar gerankt ist, die aber dennoch eher irrelevant sind, da kaum jemand danach sucht. Vielleicht möchten Sie auch nur Begriffe analysieren, bei denen Sie unter den Top 10 der Suchergebnisse gelistet waren. Hierzu ist es am einfachsten, innerhalb des erweiterten Filters nach der Metrik „Durchschnittliche Position“ zu filtern und als Bedingung beispielsweise weniger als 10 einzugeben. Somit haben Sie innerhalb des dann generierten Berichts nur die Suchanfragen aufgelistet, bei denen Sie auf der ersten Suchergebnisseite auffindbar waren.

Die Auswahlmöglichkeiten hinsichtlich der primären und sekundären Dimension sind in diesem Bericht eher beschränkt. So können Sie wählen zwischen Land und Google-Website. Am interessantesten ist hier die Google-Website. Denn diese unterscheidet zwischen drei verschiedenen Arten:

- Web
- Bild
- Mobiltelefon (Smartphone)
- Video

Web bedeutet, dass diese User die normale Google-Suche verwendet haben und dann auf eines der Suchergebnisse geklickt haben. Bild hingegen bezieht sich auf die Google-Bildersuche und Mobiltelefon auf die Benutzung der Google-Suche mit einem Smartphone. Für diese drei unterschiedlichen Kanäle können Sie womöglich komplett unterschiedlich gerankt sein und dementsprechend komplett unterschiedliche Positionen und Klickraten haben. Interessant ist auch hier eine Analyse der jeweiligen Suchvolumen – welcher Kanal ist für Sie relevant? Mit welchen Suchbegriffen, mit denen Sie gelistet sein wollen, sind Sie auch gut gelistet? Bei welchen Keywords gibt es Optimierungsbedarf?

Hinweis:

Wundern Sie sich nicht, dass es innerhalb der Trendlinie an den letzten beiden Tagen immer einen Einbruch gibt. Die Daten, die über die Verknüpfung mit den Google Webmaster Tools in Analytics dargestellt werden, sind nicht für die letzten beiden Kalendertage verfügbar.

Durch das Hinzufügen einer zweiten Dimension und die Auswahl einer anderen Anzeige kann ich beispielsweise betrachten, auf welchen Google-Suchprodukten (Web-Suche, Bildersuche, Mobilsuche) mein Webauftritt am besten positioniert ist bzw. wo die meisten Suchanfragen stattfinden.

Im folgenden Screenshot stelle ich beispielsweise fest, dass meine Ranking-Position bei der deutschen Google-Bilder-Suche furchtbar schlecht ist!

Bild 12.14 Suchanfrage – Beispiel

Ähnlich wie in fast allen anderen Berichten besteht auch hier die Möglichkeit, weitere Visualisierungen der Daten vorzunehmen. Eine interessante Analyse ist beispielsweise die Veränderung der Top-Position innerhalb der organischen Suchergebnisse in einem bestimmten Zeitraum für einen bestimmten Suchbegriff oder verschiedene Suchbegriffe.

Wählen Sie hierfür die fünfdimensionale Darstellung aus und nehmen Sie folgende Einstellungen vor:

- Y-Achse: durchschnittliche Position
- Y-Achse: Auswahl „Log“ statt „Lin“
- X-Achse: Time

- Wählen Sie aus der Liste der Suchbegriffe auf der rechten Seite einen oder mehrere aus.

- Markieren Sie die Checkbox „Trails“.

- Starten Sie die Visualisierung mit dem Play-Button.

Für den von Ihnen ausgewählten Begriff sehen Sie dann die Entwicklung der Suchposition innerhalb des von Ihnen ausgewählten Zeitraums. Da bei der durchschnittlichen Position immer die jeweils beste Position angegeben wird, können Sie hierüber hervorragend analysieren, inwiefern die Positionen täglich schwanken (siehe Bild 12.15).

Bild 12.15 Entwicklung der Suchposition im Zeitverlauf

Praxistipp:

In Bild 12.13 steht in der Zeile 2 die Suchanfrage „uhrwerk“. Hierüber kamen im ausgewählten Zeitraum verhältnismäßig viele Besuche bzw. die Click-Rate ist mit 1,10 % im Verhältnis zu den anderen sehr hoch. Doch was hat der Begriff Uhrwerk mit einer Seite über Web-Analyse zu tun?

Durch das Auswählen der sekundären Dimension „Google-Website“ wird ersichtlich, über welche Google-Produkte bzw. verschiedenen Google-Suchen User auf meinen Blog kamen. Schnell wird klar, dass es nicht die normale Google-Suche war, über die Besucher auf meine Seite kamen, nachdem sie das Wort Uhrwerk eingegeben hatten, sondern dass die User über die Google-Bildersuche auf meine Seite aufmerksam wurden. Dennoch bleibt die Frage – wo ist da der Zusammenhang?

Ein wenig Recherche auf der Google-Bildersuche ergab, dass auf einem meiner Blog-Posts ein Bild abgebildet war, das ich mit der Beschreibung Uhrwerk versehen hatte. Offensichtlich ist diese Beschreibung mit dem Bild in der Google-Bildersuche gelandet (was ja eigentlich auch die Absicht von Bildbeschreibungen ist – nur war es von mir thematisch eher ungeschickt, das Bild Uhrwerk zu nennen, deutlich sinnvoller wäre ein relevanter Suchbegriff gewesen). Es gab also eine Erkenntnis, um bei der SEO-Arbeit besser vorzugehen.

12.7.2 Zielseiten

Dieser Bericht bezieht sich auf die Zielseiten, die am häufigsten innerhalb der organischen Google-Suchergebnisse aufgelistet werden. Hierüber können Sie herausfinden, welche Inhalte von Google am besten wahrgenommen werden bzw. nach welchen Inhalten die User bei Google am häufigsten suchen und inwiefern Ihre Seite dabei für die jeweiligen Suchanfragen als relevant wahrgenommen wird.

Bild 12.16 Suchmaschinenoptimierung Zielseite

Es muss demnach nicht zwangsläufig die Homepage sein, die am besten gerankt ist oder die am häufigsten für bestimmte Suchanfragen angezeigt wird. Angenommen, Sie haben auf einer Unterseite Inhalte publiziert, die für viele User von besonderem Interesse sind. Demzufolge wird auch oft nach Begriffen gesucht, die mit den auf der Unterseite enthaltenen Inhalten in Zusammenhang stehen. Wenn diese Seite dann noch von Google indiziert ist und entsprechend bewertet wurde, besteht die Chance, dass Google diese Unterseite für bestimmte Suchanfragen als besonders relevant einstuft und sie demnach oft und in hoher Position in den Suchergebnissen anzeigt. Ob dies so ist, können Sie aus diesem Bericht herauslesen.

Die folgende Abbildung zeigt, dass eine Unterseite meines Blogs ein verhältnismäßig gutes Ranking hat und gleichzeitig auch sehr oft innerhalb der Suchergebnisse angezeigt wurde – deutlich besser als meine Homepage. Leider ist die Klickrate aber verhältnismäßig schlecht, so dass die Anzahl der generierten Klicks dann doch wieder recht niedrig ist – dennoch kann ich hieraus etwas lernen, indem ich mir die Inhalte der Seite genau ansehe. Offensichtlich waren diese sowohl aus User- als auch aus Google-Sicht relevant.

Innerhalb des SEO-Zielseitenberichts werden, ähnlich wie bei den Suchanfragen, auch nur die Top-1000-Zielseiten eines jeden Tages für die Auswertung herangezogen (1000 eindeutige URLs).

12.7.3 Geografische Zusammenfassung

Die geografische Zusammenfassung innerhalb der Suchmaschinenoptimierungsberichte stellt sämtliche Länder dar, in denen Ihre Seite innerhalb der organischen Suchergebnisse angezeigt wurde. Hierüber können Sie analysieren, inwiefern es Unterschiede gibt, nicht nur hinsichtlich der Impressions, also wie oft Ihre Website als organisches Suchergebnis angezeigt wurde, sondern auch in Bezug auf die Klicks, die daraufhin auf Ihr Suchergebnis erfolgt sind. Die sich daraus ergebende Klickrate ist ein guter Indikator, wie Ihre Seite innerhalb der Suchergebnisse wahrgenommen wird und wie die User des jeweiligen Landes darauf reagieren – hier kann es mitunter sehr große Unterschiede geben. Dies ist auch nicht verwunderlich. Denn wenn Sie eine deutsche Seite im Netz haben, die aus diversen Gründen auch im türkischen Google-Index vorhanden ist und dort in den Suchergebnissen auftaucht, ist die Wahrscheinlichkeit recht hoch, dass die Klickrate eher niedrig ist, da die Inhalte sprachlich vielleicht nicht verstanden werden.

Als weitere primäre Dimension steht die Google-Website zur Verfügung. Hierüber kann analysiert werden, über welche Art von Google-Website die meisten Suchanfragen für Ihre Seite generiert wurden – unterschieden nach Web-Suche, Bildersuche, Mobiltelefon-(Smartphone) und Videosuche.

Als sekundäre Dimension stehen bei den beiden primären Dimensionen jeweils noch Datum und Tag zur Verfügung. Datum wird hier in der folgenden Kombination dargestellt (siehe Bild 12.17 auf S. 462):

JJJJMMTT (Jahr, Monat, Tag)

Die Dimension „Tag“ ist derzeit nicht wirklich nutzbar, da es sich um eine nicht interpretierbare Zahl handelt.

Bild 12.17 Suchmaschinenoptimierung – geografische Zusammenfassung

12.8 Soziale Netzwerke

Die Nutzung der sozialen Medien hat in den letzten Jahren extrem zugenommen. Facebook hat über 800 Millionen Mitglieder, Google+ kratzt auch bald an den 200 Millionen Usern. Beeindruckende Zahlen! Dazu gibt es weltweit natürlich noch viele weitere soziale Netzwerke, die ebenfalls viele User anziehen.

So macht es Sinn, dass Google Analytics der Analyse dieser sozialen Netzwerke einen umfangreichen Berichte-Block spendiert hat. Für Marketing-Experten wie auch für Web-Analysten gleichermaßen sind die Auswertung, Bewertung, Beurteilung und Analyse der Aktivitäten der User innerhalb der Netzwerke sehr schwierig – genauso aber die Auswirkungen der Netzwerke auf die eigene Website. Eine ganze Zeit lang wurden soziale Medien kritisch beäugt, lange wurde gesagt, dass diese Netzwerke keinen Einfluss auf Conversions und Umsätze hätten und demnach nur eine große Spielwiese und Geldverbrennung wären. Eine clevere Auswertung der Aktivitäten der User innerhalb dieser Netzwerke und das Erkennen von Auswirkungen auf den Erfolg der eigenen Website sind eine neue Herausforderung.

In der Vergangenheit wussten Online-Marketer oft nicht, wie Budgets in sozialen Medien erfolgreich eingesetzt werden sollen, da oftmals nicht klar war, inwiefern diese Quellen die Conversions und die Umsätze beeinflussen. Durch die in den folgenden Kapiteln aufgeführten Kennzahlen und Auswertungen wird eine Analyse möglich und für deutlich mehr Transparenz gesorgt – und daraus entstehen sinnvolle allokierte Budgets, mit denen sich argumentieren lässt.

Analytics Social Hub

Um viele Daten der Aktivitäten der User anderer sozialer Netzwerke neben Google+ in Google Analytics zu integrieren, bedarf es einiger Bemühungen seitens der Betreiber dieser anderen Netzwerke. Das Analytics Social Hub, welches von Google Analytics bereitgestellt wird, ist eine Möglichkeit, für andere Netzwerkbetreiber die Daten in Google Analytics einfließen zu lassen und dort auswertbar und mit anderen generierten Daten verknüpfbar zu machen. Hierdurch können sämtliche Betreiber sozialer Netzwerke Teil von Google Analytics werden und sich damit sämtlichen Marketing-Mitarbeitern und Web-Analysten transparent zeigen und den Mehrwert dieser Netzwerke demonstrieren. Dies sorgt unter anderem auch dafür, dass Google Analytics nicht nachgesagt werden kann, einen Fokus oder einen Vorteil auf Google+ zu legen, denn so hat jedes Netzwerk die Möglichkeit, sich ebenfalls zu beteiligen.

Derzeit sind folgende soziale Netzwerke bereits integriert und können sehr ausführlich mit Google Analytics ausgewertet werden.

AllVoices

Diigo

Google Groups

Reddit

Badoo

Diqus

Hatena

Screen Rant

Blogger

Echo

Livefyre

SodaHead

Delicious

Gigya

Meetup

TypePad

Digg

Google+

Read It Later

VKantakte

yaplog!

Zugegeben, die Liste enthält verhältnismäßig wenige Netzwerke, die in Deutschland besonders verbreitet sind, ich bin mir allerdings sicher, dass in der nächsten Zeit noch deutlich mehr hinzukommen werden. Denn auch in den deutschsprachigen Ländern gibt es einige soziale Netzwerke, soziale Bookmarking-Dienste, Blogging-Plattformen oder soziale Nachrichtendienste.

Die in den folgenden Kapiteln vorgestellten Berichte drehen sich alle um das Thema der Analyse von sozialen Netzwerken und sozialen Aktivitäten.

- Wie viele User kommen über welche sozialen Netzwerke auf meine Seiten?

- Inwiefern beeinflussen soziale Netzwerke meine Conversions?

- Inwiefern unterstützen soziale Netzwerke Zielerfüllungen?

- Verhalten sich User, die über soziale Netzwerke kommen, anders als andere?

- Beeinflusst die Nutzung von „gefällt mir“, „+1“ oder „teilen“ das Verhalten der User?

- Wer schreibt über meine Website?

12.8.1 Übersicht

Innerhalb des Übersichtberichts gibt es bereits einige sehr interessante Informationen und eine aussagekräftige grafische Darstellung. Anders als in den meisten anderen Berichten gibt es dieses Mal keine Trendlinie, dafür aber eine Art Zwiebeldiagramm – dieses stellt die Beteiligung der sozialen Medien ins Verhältnis zu den generierten Conversions. Der äußere Kreis stellt die Gesamtzahl der in dem ausgewählten Zeitraum generierten Conversions dar. Ein kleinerer Kreis innerhalb des Hauptkreises visualisiert die vorbereitenden Conversions der sozialen Netzwerke. Das heißt, wie viele finale Conversions, die über irgendeine andere Traffic-Quelle generiert worden sind, wurden dadurch beeinflusst, dass diese User vorher schon in einem sozialen Netzwerk unterwegs waren und die Conversion hierüber sozusagen vorbereitet haben. Ein weiterer Kreis stellt dar, wie viele Conversions direkt über ein soziales Medium generiert wurden – also bei wie vielen Conversions ein soziales Netzwerk die letzte Quelle vor der Conversion war.

Das Interessante bei dieser Darstellung ist nicht nur, dass sie den Anteil der insgesamt erzielten Conversions in Bezug auf die Anzahl der Conversions darstellt, sondern gleichzeitig auch noch den monetären Wert. Wenn also ein bestimmter Umsatz erzielt wurde, wird hierüber sehr einfach dargestellt, wie hoch der Anteil der sozialen Netzwerke daran war.

Auf der rechten Seite der oberen Übersicht sind hingegen in den altbekannten Mini-Charts die Trends für folgende Metriken abgebildet:

- Besuche
- Besuche über Verweis auf soziale Netzwerke
- Conversions
- Vorbereitete soziale Conversions
- Soziale Conversion bei letzter Interaktion

Die Zahl der Besuche kennt man ja schon aus anderen Berichten, ebenso die Anzahl der Conversions. Neu hingegen ist die direkte Gegenüberstellung der Besuche mit den Besuchen, die als Referrer ein soziales Netzwerk haben. Denn hierüber kann sehr schnell abgeleitet werden, wie groß der Anteil der Besuche über diese Quellen ist. Ebenso bei den Conversions – der Anteil der Conversions, die ein soziales Netzwerk als vorbereitende oder finale Quelle haben, kann über die letzten drei Metriken abgeleitet werden.

Auf welche Ihrer unterschiedlichen Conversions sich diese Metriken beziehen, hängt von Ihrer Einstellung ab. Grundsätzlich müssen Sie natürlich Ziele in den Einstellungen von Google Analytics definiert haben (siehe Kapitel 7.4). Sollten Sie keine E-Commerce-Umsätze haben, sollten Sie, um monetäre Werte in diesen Berichten angezeigt zu bekommen, für Ihre unterschiedlichen Ziele Zielwerte definieren und einstellen. Nur so können Sie diese Auswertungen durchführen. Es zeigt sich wieder, dass nur eine ordentliche Implementierung dafür sorgt, dass hinterher auch sinnvolle Erkenntnisse gewonnen werden können.

Bild 12.18 Übersicht sozialer Netzwerke

Der untere Bereich des Berichts gibt einen Vorgeschmack darauf, was in den nächsten Kapiteln bei der Beschreibung der Berichte passiert. Denn bereits in der Übersicht werden die hinsichtlich der auf der eigenen Website gelandeten Besuche wichtigsten sozialen Netzwerke aufgeführt. Zudem kann betrachtet werden, welche URLs der eigenen Seiten in diesen Netzwerken für am meisten Aufmerksamkeit sorgen und welche Social-Buttons in Verbindung mit Ihren Themen am häufigsten genutzt wurden.

12.8.2 Quellen

Innerhalb dieses Berichts kann analysiert werden, über welche unterschiedlichen sozialen Netzwerke User auf die eigenen Seiten gekommen sind und wie sie sich dann verhalten haben. Zunächst einmal jedoch werden zwei Trendlinien dargestellt – die obere stellt die Anzahl der Besuche dar, die über eines der sozialen Medien auf die eigene Website kamen. Die untere Linie ist die bereits bekannte aller Besuche, unabhängig von der Quelle. Anhand dieser Darstellung können Sie bereits erkennen, ob es unter Umständen gravierende Unterschiede gibt und sich die Trends der beiden Linien vielleicht unterscheiden. Wenn dem so ist, haben Sie direkt einen Hinweis zum Nachforschen.

Bild 12.19 Soziale Netzwerke – Quellen

Spannender noch als die Trendlinien sind mehr Daten. Diese finden Sie in der unteren Tabelle. Denn hier werden sämtliche als solche identifizierten sozialen Netzwerke dargestellt und mit folgenden Metriken in Verbindung gebracht:

- Besuche
- Seitenaufrufe
- Durchschnittliche Besuchsdauer
- Seiten/Besuch

Hierüber können Sie auswerten, über welche sozialen Netzwerke nicht nur die meisten Besuche auf Ihre Seiten kommen, sondern auch, wie sich die anderen Verhaltensmetriken im Vergleich zu den Netzwerken verändern.

Zusätzlich gibt es noch ein neu eingeführtes Symbol (drei schwarz ausgefüllte Kreise, die mit Linien miteinander verknüpft sind), welches darstellt, welche der hier aufgeführten sozialen Netzwerke in dem Analytics Social Hub integriert sind. Leider fehlen Facebook und Twitter noch – aber wer weiß, vielleicht ändert sich das ja auch bald, damit würden deutlich mehr Auswertungen möglich werden.

Der Unterschied hinsichtlich dieses Berichts in Google Analytics ist, dass Sie mit einem Klick auf eines der sozialen Netzwerke in der nächsten Ebene unterschiedliche Informationen bekommen. Bei einem Klick auf Facebook beispielsweise werden in dem dann angezeigten Bericht sämtliche URLs angezeigt, die bei Facebook geteilt wurden und dann jeweils mindestens ein Besuch auf Ihrer Website zur Folge hatten. Diese geteilte URL können Sie dann wiederum hinsichtlich der oben aufgeführten Metriken analysieren.

Wenn Sie jedoch beispielsweise auf ein Mitglied des Analytics Social Hubs klicken, nehmen wir mal Google+, so gibt es deutlich mehr Informationen und Möglichkeiten der Auswertung.

Ähnlich wie bei Facebook werden auch hier die geteilten URLs aufgeführt und mit den genannten Metriken in Verbindung gebracht. Hier fällt allerdings auf, dass es eine neue Metrik gibt: Daten-Hub-Aktivitäten.

Daten-Hub-Aktivitäten

Daten-Hub-Aktivitäten sind Aktionen, die User innerhalb der sozialen Netzwerke, und damit nicht auf Ihrer Website, durchführen. Dies sind Aktivitäten wie beispielsweise:

- Like
- Share/teilen
- Reshare/erneut teilen
- +1
- Post/veröffentlichen
- Comment/kommentieren
- Bookmark
- Save/speichern
- Read/lesen

- Und viele mehr – abhängig vom jeweiligen Netzwerk

Durch die hier angezeigten URLs wissen Sie bereits, dass mit diesen innerhalb der sozialen Netzwerke etwas passiert ist – aber was? Klicken Sie hierfür auf einen Link, bei dem Daten-Hub-Aktivitäten stattgefunden haben. Sie landen dann auf der jeweiligen URL des Netzwerks. Nun aber haben Sie die Möglichkeit, die primäre Dimension zu ändern. Die zusätzliche primäre Dimension „Soziales Netzwerk und Aktion“ haben Sie nur bei den Netzwerken, die Teil des Analytics Social Hubs sind. Mit der Aktivierung dieser primären Dimension können Sie dann sehen, welche Aktivitäten mit genau dieser URL innerhalb des von Ihnen analysierten sozialen Netzwerks passiert sind. Klicken Sie schon auf einer vorigen Ebene auf diese primäre Dimension, so sehen Sie sämtliche durchgeführten Aktionen der User in dem sozialen Netzwerk.

Bild 12.20 Soziale Aktionen

Zusätzlich zu der neuen primären Dimension gibt es bei den Analytics-Social-Hub-Netzwerken auch noch einen weiteren horizontalen Navigationsreiter – den Aktivitäts-Stream.

Aktivitäts-Stream

Bei diesem Stream werden die Teilnehmer, die meine URLs in dem sozialen Netzwerk gepostet haben, dargestellt. Aufgeteilt ist diese Darstellung nach Unterhaltungen und Ereignissen.

Bei der Anzeige der Unterhaltungen können hierüber dann die aktiven Verbreiter Ihrer URLs identifiziert werden – gegebenenfalls können Sie dann direkt aus Analytics in das entsprechende Profil desjenigen wechseln und ihm/ihr eine Nachricht schreiben.

Hinweis:

Ich habe bei Bild 12.21 die Namen aus der Abbildung entfernt. Wer sich dennoch erkennt, möge mir das nicht übel nehmen – im Gegenteil, dies zeugt nur von sehr aufmerksamem Lesen und ich würde mich freuen, wenn Sie mich wissen lassen, ob Sie sich erkannt haben ;-)

Bild 12.21 Aktivitäts-Stream

Damit aber noch nicht genug. Denn über einen unscheinbaren Kreis auf der rechten Seite jeder Zeile des Aktivitäts-Streams können Sie noch weitere Informationen gewinnen (diese Informationen gibt es nur bei Aktivitäten innerhalb von Google+).

- Seitenanalyse
Hierüber stellen Sie die betrachtete URL in den Vordergrund und nicht die User des Netzwerks. Sie können beispielsweise sehen, wer alles die gleiche URL geteilt oder „ge+1st“ hat.

- Verbreitung anzeigen
Die Verbreitung basiert auf Google Ripples. Ripples zeigt, wie sich Nachrichten innerhalb von Google+ verteilen. Wenn Nachrichten bzw. Links öffentlich geteilt werden, können Sie hier sehen, ob und in welcher Verbindung die Teiler zueinander stehen. Bei sehr vielen Teilungen entsteht hier ein wahres Geflecht an verschiedenen Nutzern. Sie können hierüber erkennen, welche Google+-Nutzer echte Multiplikatoren sind, und dafür sorgen, dass eine geteilte Nachricht ordentlich an Schwung gewinnt, sobald diese Leute sie teilen.

- Seite anzeigen
Hierüber gelangen Sie auf die Seite, die hinter dem publizierten Link liegt – vermutlich also Ihre eigene.

- Aktivität anzeigen
Diese Auswahl führt innerhalb von Google+ zu dem eigentlichen Post desjenigen, bei dem Sie diese Auswahl getroffen haben. Sie können dann also den Original-Post bzw. dessen Teilung mit anderen sehen.

Bei der Anzeigenauswahl „Ereignisse“ sehen Sie sämtliche durchgeführten Ereignisse innerhalb des sozialen Netzwerks. Bei Google+ beispielsweise sind es +1-Betätigungen. Mit angezeigtem Datum und Uhrzeit können Sie genau sehen, welche Ihrer URLs wann „ge+1st“ wurden. Bei den anderen Netzwerken oder auf der obersten Ebene dieses Berichts können Sie sehen, wie viele User welche Aktionen innerhalb von „Read It Later“, Delicious oder sonst irgendeines der Netzwerke, die an dem Analytics-Social-Hub teilnehmen, durchgeführt haben. Abhängig vom jeweiligen Netzwerk können diese ganz unterschiedlich sein: save, read, bookmark, kommentieren etc.

Bild 12.22 Soziale Ereignisse

Information:

Daten zum Aktivitäts-Stream liegen nicht für alle sozialen Netzwerke vor. Dies hängt unter anderem auch immer davon ab, welche Daten von den jeweiligen Netzwerken übergeben werden. So werden beispielsweise bei dem Netzwerk Blogger keine weiteren Aktivitäts-Stream-Daten übergeben. Das kann natürlich auch daran liegen, dass Blogger keine Aktivitäten erlaubt.

12.8.3 Seiten

Der Bericht „Seiten“ innerhalb der sozialen Netzwerk-Reports stellt die geteilten URLs in den Mittelpunkt. Wenn User innerhalb von sozialen Netzwerken Ihre URL geteilt, publiziert oder irgendeine der sozialen Aktionen durchgeführt haben, so können Sie anhand dieser Daten sehen, bei welchen URLs das am häufigsten geschehen ist.

Bild 12.23 Soziale Netzwerke – Seiten

So besteht die Möglichkeit, zu analysieren, welche URLs am meisten Besuche auf die eigene Seite gelenkt haben und wie viele Seitenaufrufe sich daraus generiert haben. Ebenso ist die Analyse der durchschnittlichen Besuchsdauer und der aufgerufenen Seiten pro Besuch auswertbar. Die Spalte mit den Daten-Hub-Aktivitäten zeigt an, ob die URL innerhalb der verschiedenen sozialen Netzwerke sehr oft geteilt, bewertet, geliked oder sonst irgendwie verwendet wurde.

Ein Klick auf eine der URLs führt Sie zur nächsten Ebene – diese ist ähnlich wie der im vorigen Abschnitt beschriebene Bericht. Für die von Ihnen ausgewählte URL sehen Sie dann, bei welchen sozialen Netzwerken in Verbindung mit dieser URL am meisten Aktivitäten stattgefunden haben. Hier haben Sie auch wieder die Möglichkeit, die verschiedenen durchführbaren Aktionen innerhalb der verschiedenen Netzwerke zu analysieren, indem Sie die primäre Dimension auf „Soziales Netzwerk und Aktion“ ändern.

Durch Klick auf den oberen Reiter „Aktivitäts-Stream“ können Sie für Netzwerke wie Google+ sehen, welche User was über Ihre URL geschrieben haben und wie sich diese Posts verbreitet haben.

12.8.4 Conversions

Wie schon bei dem Übersichtsbericht dieses Berichte-Blocks ist der Beitrag der sozialen Netzwerke auf die Conversions von besonderem Interesse. Zunächst möchte ich also gerne wissen, welche sozialen Netzwerke wie viele Conversions, verknüpft mit dem jeweiligen Wert, generiert haben. Zudem will ich aber auch erfahren, inwiefern diese Netzwerke dazu beigetragen haben, Conversions vorzubereiten, auch wenn die finale Conversion dann über einen anderen Kanal erzielt wurde.

Der Bericht „Conversions“ stellt sämtliche sozialen Netzwerke dar und bringt diese in Zusammenhang mit den darüber erzielten Conversions. Ebenso wird der jeweilige Conversion-Wert dargestellt.

Hinweis:

Damit in diesem Bericht auch Daten angezeigt werden können, müssen Ziele und Zielwerte definiert sein. Ist dies nicht der Fall, fließen auch keine Daten ein. Wie Sie Ziele und Zielwerte definieren, erfahren Sie in Kapitel 7.4.

Mit Hilfe dieses Reports können Sie analysieren, inwiefern Aktivitäten, die Sie in den sozialen Netzwerken durchführen, Ihre Conversions beeinflussen. Sorgen mehr Posts, mehr Videos, mehr Fotos direkt für mehr Conversions?

Vielleicht werden die Conversions nicht in direktem Zusammenhang mit den von Ihnen durchgeführten sozialen Aktivitäten erzielt, sondern erst etwas später – dann allerdings über eine andere Quelle. Vielleicht war aber genau Ihre Aktivität der ausschlaggebende Grund der eine spätere Conversion vorbereitet hat – dies lässt sich über den Reiter „Analyse: vorbereitet/letzte Interaktion“ herausfinden.

Diese Analyse stellt im Vergleich zu der vorigen noch deutlich mehr Informationen dar. Es wird nicht nur angezeigt, wie oft und mit welchem monetären Wert ein soziales Netzwerk Conversions final abgeschlossen hat, sondern auch, wie oft und mit welchem Wert ein soziales Netzwerk eine Conversion vorbereitet hat und somit auf dem Weg zur finalen Conversion lag. Hierüber kann der Nachweis angetreten werden, dass soziale Medien ein wichtiger Zulieferer für Conversions sein können, auch wenn die direkt über diesen Kanal erzielten Conversions und Umsätze vielleicht nicht so hoch sind. So sind soziale Medien dennoch oftmals ein wichtiger Touchpoint auf dem Weg zur Conversions. Ich bekomme hier Empfehlungen von Freunden oder folge selbst aktiv Unternehmen oder lese und abonniere deren Nachrichten – diese Aktivitäten haben einen sehr hohen Trust. Zum einen, weil ich Empfehlungen von Freunden eher glaube als Werbebotschaften, zum anderen aber auch, weil ich an den Unternehmen, denen ich folge, besonderes Interesse habe. Folglich bin ich deren Produkten gegenüber verhältnismäßig aufgeschlossen, was für eine höhere Kaufwahrscheinlichkeit sorgt. Deswegen ist nicht nur die Analyse der letzten Interaktion zur Conversion wichtig, sondern auch die vorbereitenden Aktionen auf dem Weg zur Conversion.

Bild 12.24 Conversions sozialer Netzwerke

Als weitere sehr interessante Metrik gibt es „Vorbereitete Conversions/Letzte Interaktions-Conversions“. Diese errechnete Metrik stellt das Verhältnis dar, in dem bestimmte Quellen (in diesem Fall soziale Netzwerke) Conversions eher vorbereiten oder eher abschließen. Ist der Wert über 0, so dient die Quelle eher als Vorbereiter und Conversion-Assistent. Über diesen Kanal werden in der Regel keine Conversions abgeschlossen, dennoch hat der Kanal erheblichen Einfluss auf den Abschluss der Conversions. Liegt der Wert hingegen unter 0, so ist die Quelle eher eine abschließende Quelle – im Verhältnis wird über diesen Kanal die Conversion durchgeführt und liegt damit ganz am Ende des Pfads der unterschiedlichen Touchpoints.

Information:

Die Kennzahl „Vorbereitete Conversions/letzte Interaktions-Conversions“ wird ausführlich in Kapitel 14.3 bei dem Thema Multi-Channel-Trichter behandelt. Denn dort kann diese Kennzahl nicht nur in Zusammenhang mit den sozialen Netzwerken gebracht werden, sondern mit allen Kanälen, über die User auf Ihre Seite kamen.

12.8.5 Plug-ins für soziale Netzwerke

Jeder kennt die bekannten Social-Buttons, die man auf so vielen Seiten findet. Am weitesten verbreitet sind sicherlich „gefällt mir“ von Facebook, „+1“ von Google+ und „Tweet“ von Twitter. Zudem gibt es aber noch unzählige weitere Social-Buttons mit jeweils unterschiedlichen Funktionen.

LinkedIn

YouTube

Flickr

Vimeo

Pinterest

Instagram

Foursquare

Tumblr

RSS

Wenn Sie diese Buttons auf Ihren Seiten eingefügt haben, können Sie mit Hilfe dieses Berichts genau analysieren, welche URLs, auf denen die Buttons integriert sind, am intensivsten mit Hilfe der Buttons genutzt wurden. Das heißt, auf welchen Ihrer Seiten haben User besonders oft einen oder mehrere dieser Social-Buttons genutzt? Offensichtlich ist der Inhalt der Seite dann für die User besonders interessant, so dass Sie einen guten Ansatzpunkt haben, um herauszufinden, welche Inhalte auf Ihren Seiten funktionieren. Die entsprechende Metrik hierfür lautet „Soziale Interaktionen“.

Bild 12.25 Plug-ins für soziale Netzwerke

Nachdem Sie nun herausgefunden haben, auf welchen Seiten die Social-Buttons am häufigsten genutzt wurden, möchten Sie nun vermutlich wissen, welche Buttons dies waren und welche Aktionen durchgeführt wurden. Klicken Sie hierfür entweder auf die entsprechende URL, um die sozialen Aktivitäten für diese eine URL zu sehen, oder wechseln Sie die primäre Dimension zu „Soziale Quelle“ oder zu „Soziales Netzwerk und Interaktion“. Bei der Änderung der primären Dimension sehen Sie die unterschiedlichen sozialen Quellen, also die verschiedenen Netzwerke, und die jeweils dazugehörigen durchgeführten Aktionen der User insgesamt, also deren Interaktion mit den jeweiligen Social-Buttons – unabhängig von einer bestimmten ausgewählten URL.

Wie Sie demnach diesen Bericht benutzen, hängt von der Fragestellung ab. Wenn Sie insgesamt die Nutzung dieser Buttons überprüfen möchten, navigieren Sie über die primäre Dimension – interessiert Sie aber eine bestimmte URL, da Sie wissen möchten, wie die Inhalte der Seite bei den Usern ankamen, so navigieren Sie über die verschiedenen URLs und kommen dadurch in die nachfolgenden Ebenen.

Innerhalb der unteren Ebenen gibt es eine andere Darstellung (Kreisdiagramm – die anderen Darstellungen stehen Ihnen durch die Auswahl einer anderen Datenvisualisierung auch zur Verfügung) und weitere Metriken, zwischen denen Sie mit Hilfe des Pull-down-Menüs auswählen können:

- Soziale Interaktionen
- Eindeutige soziale Interaktionen
- Soziale Interaktionen pro Besuch

Hierüber können Sie für die unterschiedlichen Social-Buttons herausfinden, welche besonders oft und intensiv genutzt werden.

12.8.6 Fluss sozialer Besucher

Der Bericht „Fluss sozialer Besucher“ stellt den Navigationsfluss ausgehend von den unterschiedlichen sozialen Netzwerken dar. Hierüber kann analysiert werden, welche „Trampelpfade“ die User in Abhängigkeit der verschiedenen Quellen gehen.

Im Grunde ist dieser Bericht identisch mit dem „Besucherfluss“ aus dem Berichte-Block „Besucher“. Nur wurde hier als Startpunkt bereits „Soziale Quelle“ ausgewählt. Die Darstellung, die Nutzung des Berichts und auch die weiteren (Analyse-)Möglichkeiten sind jedoch identisch. Demzufolge werde ich an dieser Stelle nicht weiter darauf eingehen, sondern verweise auf Kapitel 9.2.

Bild 12.26 Fluss sozialer Besucher

Aus diesem Bericht ergeben sich einige interessante Fragestellungen:

- Welches sind in Abhängigkeit der sozialen Netzwerke die beliebtesten Startseiten?

- Welche Seiten animieren die User dazu, noch weitere Folgeseiten aufzurufen?

- Welche soziale Quelle liefert die meisten User, die wie gewünscht navigieren?

- Bei Usern aus welcher sozialen Quelle kommt es sehr schnell zu Abbrüchen oder Ausstiegen?

Einer der großen Vorteile von Analytics ist die direkte Verknüpfung mit AdWords. Sämtliche Daten, die im AdWords-Konto dargestellt werden, lassen sich auch in Analytics darstellen. Allerdings können durch die Verknüpfung der Konten weit mehr als sämtliche Kennziffern bis zum Klick angezeigt werden – das Verhalten der User nach dem Klick liefert die deutlich interessanteren Aussagen. Da ich auf die Methodik der Verknüpfung schon eingegangen bin (siehe Kapitel 5.1.3.1, Verknüpfung mit Analytics), beschreibe ich im Folgenden die mit Zahlen gefüllten Berichte.

Information:

In einigen wenigen Analytics-Konten, insbesondere dann, wenn Sie die US-englische Spracheinstellung gewählt haben, finden Sie unter den AdWords-Berichten außer AdWords-Kampagnen und Keyword-Positionen Audio Campaigns und TV Campaigns. Die beiden Letzteren sind zurzeit nur in den USA nutzbar und beziehen sich auf dort durchgeführte Tests der AdWords-Technologien für Radio und TV-Werbung. Diese Tests wurden in Europa bisher nicht durchgeführt – daher sind die Berichte weiter nicht von Relevanz.

13 Content

Beim Content-Berichte-Block geht es hauptsächlich um die Nutzung der einzelnen Webseiten und die Interaktion der User mit den Inhalten und Features. Hier besteht die Möglichkeit, jede einzelne URL separat zu betrachten, aber auch User-Ströme nachzuvollziehen oder Ziel- bzw. Ausstiegsseiten zu analysieren. Während die Besucherberichte Herkunft, technische Ausstattung sowie die Analyse der User behandeln und der Berichte-Block „Zugriffsquellen“ die Kampagnenoptimierung, geht es nun um die Analyse und Verbesserung von Websites allgemein und bestimmter Webseiten.

Somit finden Sie hier die Berichte-Blöcke

- Übersicht
- Website-Content
- Website-Geschwindigkeit
- Site Search
- Ereignisse
- AdSense
- In-Page-Analyse

Damit die Berichte Site Search, Ereignisse und AdSense mit Daten gefüllt sind, beachten Sie bitte die Kapitel 7.3.7, 6.8 und 5.1.3.5 – dort wird die Einrichtung der entsprechenden Elemente ausführlich dargestellt. Sie gewinnen wertvolle Erkenntnisse, verbessern die Usability Ihrer Website und erzielen auf diese Weise größere Umsätze bzw. Sie bewirken eine bessere Erreichung Ihrer Ziele. Ermitteln Sie Schwachstellen und gewinnen Sie Transparenz hinsichtlich der Nutzung Ihrer Website durch Besucher.

13.1 Übersicht

Bei der Betrachtung der eigenen Website fallen einem selbst meist weniger negative Dinge auf als Besuchern, die das erste Mal die Seite betreten. Sie verhalten sich vermutlich völlig anders. Die Analyse des Nutzerverhaltens und die Performance einzelner Seiten oder Seitenbereiche ermöglichen es Ihnen, Strukturen und Abläufe konsequent zu verbessern.

Bild 13.1 Content-Übersicht

Die Übersicht stellt neben der üblichen Trendlinie die wichtigsten zusammengefassten Kennziffern aus dem gesamten Content-Berichte-Block dar:

- Seitenaufrufe
- Eindeutige Seitenaufrufe
- Durchschnittliche Besuchszeit auf der Seite
- Absprungrate
- % Ausstiege
- AdSense-Umsatz
- AdSense-Seitenimpressionen
- Angezeigte AdSense-Anzeigenblöcke

Seitenzugriffe und Absprungrate stimmen in der Summe mit den Zahlen aus den korrespondierenden Berichten des Besucher-Berichte-Blocks überein. Eine neue, bisher nicht erklärte Metrik ist die der eindeutigen Seitenzugriffe.

Angenommen, Ihre Website besteht aus fünf unterschiedlichen Seiten: A, B, C, D und E. Ein User landet auf Seite A und navigiert in alphabetischer Reihenfolge bis E, wo er die Seite verlässt. Jede Seite wird einmal aufgerufen. Die Anzahl der Seitenzugriffe beträgt fünf, genauso wie die Anzahl der eindeutigen Seitenzugriffe. Nun kommt allerdings ein User und navigiert folgendermaßen:

A → B → A → C → D → C → D → E

Gemäß der bisherigen Definition von Seitenzugriffen werden acht Seitenzugriffe gezählt. Die Zahl der eindeutigen Seitenzugriffe ist jedoch niedriger – fünf –, denn es wurden während des Besuchs fünf unterschiedliche Seiten aufgerufen; ob einige davon mehrmals aufgerufen wurden, ist für diese Kennziffer irrelevant.

Ein hoher Anteil an eindeutigen Seitenzugriffen an den gesamten Seitenzugriffen kann bedeuten, dass die User keine Notwendigkeit sehen, innerhalb des Webauftritts hin und her zu springen. Dies kann ein Indiz für eine gute Seitenstruktur sein. Es kann aber auch ein Indiz für eine suboptimale interne Verlinkungsstruktur sein, weil User den Weg zurück vielleicht nicht finden. Diese Fragen werden in den weiteren Berichten geklärt.

Unterhalb dieser Kennziffern befinden sich, wie auch schon bei den anderen Übersichtsberichten, kurze Einblicke in die wichtigsten Berichte aus diesem Block:

- Website-Contente

- Seiten

- Seitentitel

- Site Search

- Suchbegriff

- Ereignisse

- Ereigniskategorie

- AdSense

- Seite

Was in diesen Berichten jeweils dargestellt wird, beschreibe ich in den nächsten Kapiteln ausführlich. Die Übersicht gibt einen kurzen Überblick über die jeweiligen Top 10 – weitere und vor allem tiefergehende Analysen werden dann in den jeweiligen Berichten vorgenommen.

13.2 Website-Content

13.2.1 Alle Seiten

Bild 13.2 Alle Seiten

Der Bericht „Alle Seiten“ ist sicher eine der am meisten genutzten Darstellungen. Hier wird jede individuelle URL (bzw. jeder individuell vergebene Seitenname) aufgezeigt und mit den für eine Beurteilung einer Seite wichtigen Kennziffern verbunden:

- Seitenaufrufe
- Eindeutige Seitenaufrufe
- Durchschnittliche Besuchszeit auf der Seite
- Absprungrate
- % Ausstiege
- Seitenwert

Seitenaufrufe, eindeutige Seitenaufrufe und Absprungrate wurden bereits erläutert. Bisher sprachen wir meist nur die Besuchszeit auf der gesamten Website an. Dieser Bericht stellt die Verweildauer auf einzelnen Seiten dar. Hier ist es wichtig zu wissen, dass die Besuchszeit für eine Seite nicht berechnet werden kann, wenn es sich um die letzte des Besuchs handelt, weil dann die zweite Aktion fehlt, die nötig ist, um die Differenz und somit die Aufenthaltsdauer auf der Seite zu berechnen (siehe Kapitel 4.2.1.6.1). Daher ist die Kennziffer „% Ausstiege“ in diesem Zusammenhang interessant. Je höher diese Metrik für eine bestimmte Seite ist, desto weniger aussagekräftig ist die Verweildauer auf dieser Seite. In Bild 13.2 beträgt die Ausstiegsrate beispielsweise 77,62 %, was bedeutet, dass von 77,62 % der Besucher dieser Seite die Dauer der Betrachtung nicht erhoben werden konnte.

$Index heißt jetzt Seitenwert

In früheren Versionen von Google Analytics gab es eine weitere Kennziffer, die zwischenzeitlich nicht mehr verfügbar war – der $Index. Seit Juni 2012 allerdings ist dieser Wert nun wieder aufgetaucht, nicht mehr als $Index (was auch aufgrund des $-Zeichens oftmals verwirrend war), sondern als Seitenwert. Falls Sie in der Vergangenheit auch öfter mit dem $Index gearbeitet haben oder nun mit dem Seitenwert arbeiten wollen, stelle ich hier noch mal dar, was diese Kennziffer aussagt und wie sie berechnet wird.

Der Seitenwert ist eine Kennziffer, die nur dann mit einem Wert versehen ist, wenn entweder ein Zielwert für die Erfüllung eines Ziels definiert wurde oder aber E-Commerce-Daten erhoben werden und in Analytics einfließen.

In Abhängigkeit der vorgenommenen Einstellung der Währung innerhalb des Profils wird der Seitenwert mit dem entsprechenden Währungssymbol dargestellt. Dennoch ist diese Kennziffer sozusagen nur als Label zu verstehen, es werden keinerlei Währungsberechnungen durchgeführt.

Der Seitenwertgibt jeder einzelnen URL (oder auch umbenannten URLs oder Seitengruppen) einen monetären Wert. Je wichtiger eine Seite innerhalb des Webauftritts für den Umsatz ist bzw. je mehr User über diese Seite gehen und dann einen Umsatz generieren, desto „wertvoller“ ist sie.

Wollen Sie also Ihre Website optimieren, sollten Sie zunächst nach jenen Seiten suchen, die

- den höchsten Seitenwert und

- die meisten Zugriffe

haben.

In folgendem Beispiel ist der Klick auf einen bestimmten Link mit einem Zielwert von fünf Euro bewertet worden.

Der Seitenwert berechnet sich nun folgendermaßen:

Einige Beispiele für Pfade von Usern, bevor Sie konvertieren.

Die Zielseite ist E:

Pfad 1: A → B → C → D → E

Pfad 2: C → A → D → E

Pfad 3: A → B → C → D → C → B → A → E→ F

Pfad 4: A → B

Neben dem Zielwert von 5 Euro werden keine weiteren E-Commerce-Umsätze erhoben.

Hier nun die einzelnen Seitenwerte und die entsprechenden Berechnungen für die einzelnen Seiten:

Seite A: 15/4 → Seitenwert = 3,75

Seite B: 10/3 → Seitenwert = 3,33

Seite C: 15/3 → Seitenwert = 5

Seite D: 15/3 → Seitenwert = 5

Seite E: 15/3 → Seitenwert = 5

Seite F: 0/F → Seitenwert = 0

Seite A war dreimal beteiligt, als am Ende eine Conversion erzielt wurde, daher wird ihr ein Umsatz von 15 Euro zugeschrieben. Es wurden aber vier eindeutige Seitenaufrufe generiert (in Pfad drei wird A zweimal aufgerufen, was zwar zwei Seitenzugriffen entspricht, aber nur einem eindeutigen Seitenzugriff – in Pfad vier wird die Seite A zwar aufgerufen, aber kein Umsatz generiert), was dann einen Quotienten von 3,75 ergibt.

Wenn Sie nun diese Seiten sortieren, sehen Sie, dass die Seiten C, D und E am wertvollsten sind. Bei der Optimierung (beispielsweise dem Testen des Designs) liegt es nahe, sich zunächst um diese Seiten zu kümmern, weil sie für die Umsatzgenerierung am wichtigsten sind.

Seite F hat offensichtlich keinen Wert – es stellt sich die Frage, ob diese Seite dann wirklich notwendig ist.

Naturgemäß haben die Bestellbestätigungsseite bzw. die Seiten innerhalb des Bestellprozesses den höchsten Seitenwert. Dies ist auch sinnvoll, weil sie für die Umsatzgenerierung entscheidend sind.

Da die Anzahl der unterschiedlichen Seiten meist sehr groß ist, ergibt die Nutzung des erweiterten Filters hier einen Sinn. Angenommen, Sie betreiben eine Nachrichten-Site und bieten den Usern dort mehrere Rubriken: Sport, Unterhaltung, News, Politik. Wollen Sie nur eine der Rubriken analysieren, geben Sie einfach das entsprechende Wort in den Filter ein und es werden ausschließlich Seiten angezeigt, in denen dieses Wort vorkommt (hier zahlt sich eine vernünftige Benennung der URLs aus – je einprägsamer sie sind, desto leichter lassen sie sich hier analysieren).

Praxistipp:

Im Ad-hoc-Filter ist die Nutzung regulärer Ausdrücke nicht möglich – dies funktioniert nur bei den erweiterten Filtern und der Auswahl der Bedingung „Übereinstimmung mit regulärem Ausdruck“. Angenommen, Sie wollen zwei Rubriken einschließen, beispielsweise Sport und Politik, dann können Sie beide getrennt durch das Pipe-Symbol anzeigen:

Sport|Politik

In diesem Filter wird die Groß- und Kleinschreibung beachtet.

Haben Sie eine Seite herausgefiltert, die Sie näher untersuchen möchten, klicken Sie auf die entsprechende Seite innerhalb des Berichts. Damit haben Sie diese Seite separiert dargestellt. Hier können Sie nun tiefergehende Analysen für exakt diese Seite vornehmen, indem Sie beispielsweise eine Dimensionierung durchführe. Angenommen, Sie stellen fest, dass die Ausstiegsrate für eine Seite außergewöhnlich hoch ist, können Sie nun beispielsweise prüfen, ob vielleicht technische Gründe die Ursache dafür sind (siehe hierzu Kapitel 10.7.1, Browser). Zusätzlich können Sie über den Trendgraphen die jeweiligen Trends erkennen – nutzen Sie die dortigen Funktionen der Anzeige zweier Metriken insbesondere dann, wenn an dieser Seite etwas geändert wurde.

Für die Optimierung und Kontrolle einzelner Seiten oder auch Seitengruppen bietet der Top-Webseiten-Bericht den idealen Einstieg, um weitere Analysen vorzunehmen.

Praxistipp:

Sollte Ihre Website über sehr viele und sehr dynamische URLs verfügen, besteht die Möglichkeit, dass Sie in diesem Bericht als eine der Top-Webseiten (other) finden. Dieses Problem lässt sich beheben und wurde in Kapitel 7.3.4 (URL-Suchparameter ausschließen) bereits erläutert.

Versuchen Sie, URLs möglichst so zu gestalten, dass sie einfach interpretierbar und auswertbar sind. In vielen Fällen ergibt es durchaus einen Sinn, URLs zu aggregieren, da es oftmals gar nicht interessant ist, jede URL einzeln zu interpretieren, sondern ähnliche URL-Gruppen. Angenommen, Sie betreiben einen Shop mit hunderttausend unterschiedlichen Artikeln. Jeder Artikel hat individuelle URLs. Eine Analyse jeder einzelnen URL würde zur Lebensaufgabe. Um Nutzerströme zu analysieren, reicht es mitunter aus, wenn diese URLs mit einem Filter so umgeändert werden, dass nicht mehr jede Artikelansicht als einzelne URL dargestellt wird, sondern in den Analytics-Berichten lediglich „Artikelansicht“ steht – unter Umständen noch zusammen mit der Produktkategorie.

Dies erreichen Sie idealerweise in einem dafür angelegten Profil (Kapitel 7.3) und über entsprechende Filter (Kapitel 7.5).

Für den Vergleich von Seiten bietet es sich an, auch zwei Zeilen gleichzeitig darzustellen. Hierfür können Sie auf der linken Seite der Tabelle zwei Seiten mit Hilfe der Checkbox markieren und diese dann in der Trendlinie im oberen Bereich des Berichts analysieren.

Als primäre Dimension ist „Seite“ vorausgewählt. Neben diversen anderen auswählbaren Dimensionen über das Menü „Andere“ steht noch „Seitentitel“ zur Auswahl.

Seitentitel

Die primäre Dimension „Seitentitel“ ist ziemlich ähnlich aufgebaut wie der Seitenbericht. Statt der URLs oder der entsprechend vergebenen Seitennamen wird hier der Seitentitel einer Website angezeigt (synonym für „Page Title“). Der Titel befindet sich innerhalb des Browserfensters in der Regel ganz oben links (innerhalb des Tabs) und beschreibt idealerweise den Inhalt der Webseite. Oftmals sind die Titel weniger vielfältig als die URLs, da mehrere URLs identische Titel enthalten können.

Für diesen Bericht zahlt es sich aus, eine vernünftige Betitelung vorzunehmen. Die Analyse wird deutlich vereinfacht und auch für das Ranking in den nicht bezahlten Suchergebnissen von Google und Co. (siehe Kapitel 2.2.1, SEO) sind aussagekräftige Titel nicht schädlich.

Da die Analyse- und Nutzungsmöglichkeiten weitestgehend denen des Top-Webseiten-Berichts entsprechen, verzichte ich hier auf eine ausführlichere Darstellung.

Bild 13.3 Seitentitel

13.2.1.1 Navigationsübersicht

Mit Hilfe der Navigationsübersicht besteht die Möglichkeit, die verschiedenen Pfade der User nachzuverfolgen. Hieraus lassen sich Trends hinsichtlich der User-Bewegungen ableiten. Vielleicht wundern Sie sich über die Bewegung der Besucher auf Ihren Seiten – User bewegen sich oft völlig anders als erwartet und als Sie es bei der Planung der Website vorgesehen hatten. Des Öfteren werden Ihre User an Stellen Schwierigkeiten haben, wo Sie keine vermutet hätten, und umgekehrt.

Hinweis:

Die Besucherflussanalyseberichte, die in Kapitel 9.2 vorgestellt wurden, sind aus meiner Sicht eindrucksvoller und auch nutzbarer und flexibler als die Navigationsübersicht. Dennoch kann auch dieser Bericht für einige Analysen sinnvoll und interessant sein.

In diesem Bericht wählen Sie über das Pull-down-Menü „Aktuelle Auswahl“ die Seite aus, die Sie betrachten wollen, vielleicht die Homepage oder, wie in Bild 13.4 auf S. 486, eine Artikelseite. Diese Seite wird durch die kleine Grafik in der Mitte des Berichts symbolisiert. Links von dieser Grafik wird die Herkunft der User signalisiert und die Frage beantwortet, auf welcher Seite die User vor Besuch der ausgewählten Seite waren.

Dabei wird zunächst nach Einstiegen und vorherigen Seiten unterschieden. Hierüber können Sie schnell feststellen, wie hier die prozentuale Verteilung aussieht. Darunter finden Sie dann die Top 10 der vorherigen Pfade. Dies können die Einstiege sein, vor allem aber auch vorher besuchte Seiten. Zusätzlich erhalten Sie jeweils die Anzahl der aufgerufenen Seiten, also wie oft genau diese Seite direkt vorher aufgerufen wurde, und die prozentuale Verteilung der Seitenaufrufe als vorherige Seite. So kann einfach festgestellt werden, ob es bestimmte Seiten gibt, die regelmäßig direkt vor der zu analysierenden Seite aufgerufen werden. Sollten Sie Ihre Seitennamen nicht umbenannt haben, so können Sie aus diesem Bericht direkt eine Seite aufrufen, um zu überprüfen, welche das genau ist. Dies funktioniert allerdings nur dann, wenn Sie die Seiten nicht umbenannt haben.

Rechts neben der Grafik befindet sich eine Darstellung des Verhältnisses der prozentualen Verteilung der Ausstiege im Verhältnis zu den als Nächstes aufgerufenen Seiten.

Unter „Einstiege“ werden sämtliche Besucher dieser Seite zusammengefasst, die von einer externen Quelle die ausgewählte Seite betreten haben. Ausstiege haben die Seite als letzte Seite gesehen, ehe sie die gesamte Website verlassen haben. Eine von Ihnen definierte Zielseite wird vermutlich eine große Anzahl an Einstiegen haben, wogegen die Zahl der Einstiege auf einer Bestellbestätigungsseite eher niedrig ist. Hier wird die Zahl der Ausstiege vermutlich leicht erhöht sein (je nach Gestaltung der Dankeschön-Seite). Allein diese Information bietet schon ausreichend Anhaltspunkte für die Erkennung von Optimierungspotenzial bestimmter Seiten, an denen gearbeitet werden sollte.

„Vorherige Seiten“ und „Nächste Seiten“ listen die Top-10-Seiten auf, wo sich die User vor oder nach Betrachtung der von Ihnen ausgewählten Seite befanden (in Seitenaufrufen und % Seitenaufrufe). Hier erkennen Sie bereits auf einen Blick die Navigation über drei Seiten: die von Ihnen betrachtete und jeweils die davor und danach. Nun können Sie sich an den Top-Pfaden entlanghangeln und auf eine der nächsten Seiten klicken, die in der Mitte durch die kleine Grafik dargestellt werden. Diese Schritte können Sie beliebig oft wiederholen. Sie werden schnell erkennen, wie viele unterschiedliche Pfade die User benutzen. Beschränken Sie Ihre Betrachtung also auf die Hauptpfade, sonst besteht die Gefahr, dass Sie sich in der Vielfalt verlieren oder im Kreis drehen.

Bild 13.4 Navigationsübersicht

Die für die Mitte ausgewählte Seite bestimmt den Verlauf des Trendgraphen. Sie haben also nicht nur im Blick, von welcher Seite aus die User kamen und wohin sie gingen, sondern auch, wie sich die Performance der Seite im Zeitverlauf verändert hat. Dies ist insbesondere dann interessant, wenn Sie Änderungen vorgenommen haben und deren Erfolg kontrollieren wollen.

Für die Auswahl der zu analysieren Seite haben Sie die Möglichkeit, eine der vorgeschlagenen Seiten aus dem Pull-down-Menü zu wählen – dies sind die Top 190 der am häufigsten aufgerufenen Seiten. Alternativ können Sie eine URL oder einen Bestandteil der URL in das dort vorhandene Suchfeld eingeben. Es werden dann alle Seiten angezeigt, die den Suchbegriff in der URL oder als Seitennamen enthalten.

Praxistipp:

Das Aufrufen der Seite funktioniert nur, wenn die URLs noch gültig sind. Sollten die URLs durch Filter oder individuelle Seitennamen abgeändert worden sein, funktioniert der Seitenaufruf nicht, weil sich Analytics strikt an der URL orientiert.

13.2.1.2 In-Page

Der In-Page-Bericht (Bild 13.5) bietet die Möglichkeit, durch die eigene Website zu navigieren und dabei zu analysieren, welche Links auf der jeweiligen Seite am erfolgreichsten waren und welche Ausschnitte der Seite die User wahrgenommen haben.

Bild 13.5 In-Page-Analyse

Jeder auf der Seite enthaltene Link ist mit einem kleinen Kästchen versehen, das eine Zahl und einen blauen Balken beinhaltet. Wurde im oberen Pull-down-Menü auf der linken Seite die Metrik „Klicks“ ausgewählt, sehen Sie hier, welche Links auf der Webseite die meisten Klicks abbekommen haben. Je höher die Prozentzahl innerhalb des Info-Ballons ist, desto mehr User haben auf diesen Link geklickt. Wenn Sie nun mit dem Mauszeiger über einen der Links fahren, öffnet sich eine Box, die weitere Informationen für exakt diesen Link liefert. Per Default wird zunächst immer die Metrik „Klicks“ angezeigt, über die Auswahl des Pull-down-Menüs können Sie aber ebenso zwischen Transaktionen, Umsatz, Zielwert und der Erfüllung der unterschiedlichen Ziele differenzieren. Sie können diesen Link nun selber anklicken und gelangen zur nächsten Seite, auf der erneut sämtliche Links entsprechend markiert und mit den Informationen versehen sind.

Damit aber noch nicht genug. Sollten Sie sehr viele Links auf der Webseite haben, die mit den Info-Ballons gekennzeichnet sind, überlagern sich diese unter Umständen, so dass die Auswertung erschwert wird. Durch das Auswahlfenster „mit mehr als X,XX%“ können Sie sich nur die wirklich relevanten Links anzeigen lassen. Als Alternative zur Darstellung mit Hilfe der Info-Ballons gibt es die Möglichkeit, sich die unterschiedliche Nutzung und Erfolgsdarstellung der Links mit Farben darstellen zu lassen. Wählen Sie hierfür den Button „Farbe anzeigen“ aus. Auf der linken Seite wird dann eine Farbskala eingeblendet, von der Sie ablesen können, wie die Farbverteilung vorgenommen wurde.

Ebenfalls interessant ist die Darstellung des orangefarbenen Balkens an der unteren Seite – dieser zeigt an, wie viel Prozent der Klicks, oder einer anderen ausgewählten Metrik, unterhalb des in dem Bild dargestellten Bilds generiert wurden.

Information:

Es kann durchaus vorkommen, dass Links die exakt gleiche Zahl hinsichtlich der ausgewählten Metrik haben. Dies ist dann der Fall, wenn Sie auf einer Seite beispielsweise zwei Links haben, die auf die gleiche nächste Seite verweisen. Das bedeutet, dass Google Analytics die Links nicht dahingehend unterscheiden kann, an welcher Position sich diese befinden, sondern ausschließlich danach geht, auf welche Folgeseite die jeweiligen Links verweisen. Demnach müssen zwei (oder auch mehrere) Links, die auf die gleiche Seite verweisen, auch die gleichen Kennzahlen aufweisen.

Ein weiterer Button oben rechts innerhalb der In-Page-Analyse heißt „Browsergröße“. Diese Anzeige stellt dar, wie viel Prozent der Besuche dieser Seite oder auch der gesamten Website welchen Teil der Website ohne zu scrollen sehen konnten. Mit Hilfe des Schiebereglers bestimmen Sie, für wie viel Prozent der Besuche die Ansicht gelten soll. Je höher Sie diesen Regler in Richtung 100 % schieben, desto kleiner wird der sofort sichtbare Ausschnitt für die User. Mit der Auswahl aus dem Pull-down-Menü direkt daneben können Sie auswählen, ob Sie den sichtbaren Ausschnitt ausschließlich für User anwenden wollen, die genau diese Seite bereits besucht haben, die Ihre Website besucht haben oder für einen Durchschnitt aller User des Webs – bei der letzten Auswahl wird der sichtbare Ausschnitt sehr klein, so dass ich diese Auswahl nicht empfehlen kann.

Bild 13.6 In-Page-Analyse

Interessant ist ebenfalls die Auswahl der Checkbox „Alle anzeigen“. Im Anschluss an die Aktivierung legen sich verschiedene Rosa-Farbtöne über die Seite. Mit Hilfe der unterschiedlichen Farben und einem Mouse-Over-Effekt können Sie sehen, wie viel Prozent der User welchen Ausschnitt der Website sehen konnten. Je weiter nach rechts oder nach unten Sie innerhalb dieser Ansicht scrollen, desto weniger Besuche können entsprechende Inhalte konsumieren. Ich möchte wetten, dass Sie überrascht sein werden, wie klein der Bereich der Seite eigentlich ist, den 99 % Ihrer Besuche sehen können!

Des Weiteren können Sie sich die Ansicht der Browsergröße nach allen Webnutzern anzeigen lassen, also unabhängig davon, ob diese auf Ihrer Website waren oder nicht, nach Besuchern Ihrer Website und der betrachteten Webseite. Viele interessante Informationen ...

Hinweis:

Schauen Sie sich diese Analyse intensiv vor allem für Ihre Landing Pages und die Seiten innerhalb Ihres Bestellprozesses an. Wie viel Prozent der User auf Ihrer Seite können nicht nur Inhalte, sondern vor allem den Call to Action auf Ihrer Seite nicht sehen? Sollte dieser Anteil recht groß sein, so haben Sie direkt einen Optimierungshinweis. Denn ein Call to Action, der nicht im sofort sichtbaren Bereich für alle User ist, wird auch seltener geklickt!

Ganz rechts gibt es dann noch zwei Symbole: ein Pfeil mit zwei Pfeilspitzen sowie ein Zahnrad. Der Pfeil erlaubt eine größere Darstellung der In-Page-Analyse über Ihren ganzen Bildschirm. Das Zahnrad öffnet ein kleines Fenster, worüber Sie einstellen können, ob die Inhalte auf Ihrer Website eher auf der linken Seite, mittig oder auf der rechten Seite liegen. Diese Information wird für die entsprechenden Overlays der Browsergrößen-Darstellung benötigt.

Information:

Die Darstellung der unterschiedlichen Browsergrößen auf Ihrer Seite basiert nicht auf realen Daten, die über Ihre Website erhoben wurden. Es ist lediglich eine Trendgröße. Dies erkennen Sie daran, dass sich lediglich die rosa Kästchen verschieben, wenn Sie das Seitenlayout durch eine andere Auswahl bei dem Zahnradsymbol ändern. Nichtsdestotrotz sind diese Darstellung und die damit verbundene Erkenntnis sehr interessant und vor allem sehr anschaulich.

Der In-Page-Bericht stellt sich recht anschaulich dar – leider funktioniert er bei komplexeren Websites nicht richtig. Solange Sie ausschließlich statische Seiten verwenden und eindeutige Links platzieren, werden sinnvolle Zahlen dargestellt. Der Bericht funktioniert nicht bzw. stellt keine vernünftigen Zahlen dar, wenn:

- Frames verwendet werden

- Durch Filter in Google Analytics die URLs umgeschrieben werden

- URLs weitergeleitet werden
- Links in JavaScript eingebettet sind
- Virtuelle Seitenaufrufe generiert werden
- Subdomains verwendet werden
- Session-IDs verwendet werden
- Leerzeichen in der URL vorkommen

- Mehrere Analytics-Tracking-Codes in der Seite eingebaut sind

- Ein anderer Zeichensatz als UTF-8 verwendet wird

- Bilder als Links fungieren

Diese vielfältigen Gründe sorgen bei einer Vielzahl von Seiten dafür, dass der In-Page-Bericht oftmals nicht anwendbar ist. Aus eigener Erfahrung kann ich jedoch sagen, dass die Erstellung derartiger Berichte extrem komplex und schwierig ist – insbesondere bei dynamischen Websites –, so dass die derzeitige Version des In-Page-Berichts schon wirklich recht gut ist. Optimierungsbedarf besteht natürlich weiterhin.

Praxistipp:

Der In-Page-Bericht kann sich innerhalb eines Profils immer nur auf eine Domain beziehen. Sobald es einen Domain-Wechsel gibt, funktioniert er nicht mehr korrekt. Für welche Domain er funktioniert, definieren Sie bei der initialen Erstellung des Profils – dort müssen Sie eine Domain eingeben. Diese Domain ist ausschlaggebend für das Funktionieren des In-Page-Berichts. Hier wird unterschieden nach Subdomains und Domains. Genauso ist aber auch beispielsweise die Unterscheidung zwischen http und https ein Grund dafür, dass der In-Page Bericht nicht mehr funktioniert, sofern der User einen solchen Wechsel erlebt.

Hinweis:

Die In-Page-Analyse können Sie auch direkt aufrufen, indem Sie auf den separaten Bericht „In-Page-Analyse“ am unteren Ende der Content-Berichte klicken. Die Funktionalität dieses Berichts entspricht den hier dargestellten Möglichkeiten.

13.2.2 Aufschlüsselung nach Content

Der Bericht „Aufschlüsselung nach Content“ korrespondiert mit dem Seitenbericht. Statt jedoch jede URL einzeln darzustellen, werden hier unterschiedliche URL-Gruppen bzw. URL-Ebenen dargestellt.

Ich komme wieder auf das Beispiel einer Nachrichtenseite zurück. Diese besteht aus folgenden vier URLs, die jeweils von einem Besucher aufgerufen wurden:

www.beispiel.de/sport/fussball/hsv/deutscher_meister.html
www.beispiel.de/sport/fussball/bayern/steigt_ab.html
www.beispiel.de/sport/olympia/ medaillienspiegel.html
www.beispiel.de/unterhaltung/verschiedenes/katze_frisst_hund.html

In diesem Bericht würden Sie nun drei Seitenaufrufe für die Rubrik „Sport“ und einen für die Rubrik „Unterhaltung“ sehen. Mit einem Klick auf die Rubrik „Sport“ (Seitenpfadebene 1) gelangen Sie zur nächsten Ebene – „fussball“ und „olympia“, mit zwei Seitenzugriffen für „Fußball“ und einem für „Olympia“ (Seitenpfadebene 2). Die nächste Ebene für die Rubrik „Fußball“ zeigt dann als unterste Ebene die beiden dort enthaltenen Artikel an (Seitenpfadebene 3).

Der Aufbau dieses Berichts erfolgt wiederum ähnlich wie der Aufbau der Top-Webseiten. Um verschiedene Ebenen gleichzeitig anzuzeigen und miteinander zu vergleichen, ist der Einsatz des (erweiterten) Filters erforderlich. Mit einfachen regulären Ausdrücken können Sie hier die angezeigten Daten individuell zusammenstellen.

In Bild 13.7 beispielsweise konnte ich über die URL-Struktur zunächst das Jahr (in diesem Fall 2012) auswählen und daraufhin den Monat (/03/). Ich habe dann alle in diesem Zeitraum erschienenen Artikel meines Blogs auf einen Blick. Diese Darstellung ist natürlich stark abhängig von der URL-Struktur Ihrer Website.

Über eine Änderung der primären Auswahl können Sie die Dimension „Seite“ auswählen – damit wären Sie dann wieder bei dem vorigen Bericht.

Bild 13.7 Aufschlüsselung nach Content

13.2.3 Zielseiten

Zielseiten (synonym für Landing Pages) sind sehr wichtig, um die Aufmerksamkeit der Besucher zu erhalten und sie zum eigentlich erwünschten Ziel (Kauf, Bestellung, Registrierung etc.) zu führen. Daher ist es zunächst interessant zu wissen, auf welchen einzelnen Seiten die Besucher eigentlich gelandet sind. Hierbei hilft der Bericht „Zielseiten“ (Bild 13.8 auf S. 492).

Für die reine Analyse der Zielseiten sind zunächst zwei Kennziffern interessant:

- Besuche
Wie viele Besuche sind von einer externen Quelle auf dieser Seite gelandet?

- Absprungrate
Wie viele Besucher haben die Seite von einer externen Quelle kommend direkt wieder verlassen, ohne einen weiteren Seitenaufruf zu tätigen, bzw. wie ist der Quotient aus Absprüngen und Einstiegen?

Bild 13.8 Zielseitenbericht

Eine hohe Absprungrate steht für eine offensichtlich wenig erfolgreiche Zielseite. Wahrscheinlich finden Sie in diesem Bericht auch Seiten, die Sie nicht als Zielseiten identifizieren. Der Besucher hat den Weg über Suchmaschinen oder Bookmarks gewählt, um auf einer bestimmten Seite zu landen. Wenn er sich dann nicht zurechtfindet, ist die Wahrscheinlichkeit recht groß, dass er direkt wieder abspringt. Die Grundsätze der Usability (siehe Kapitel 2.2.8, Usability) sollten beachtet werden, um dies zu vermeiden.

Praxistipp:

Ändern Sie die Ansicht des Berichts in Balkengrafik und wählen Sie „Besuche“ auf der linken Seite und „Absprünge“ auf der rechten. Sie erhalten eine Zusammenfassung der Zielseiten, auf denen die meisten Besucher gelandet sind, in einem Bild mit der Verteilung der jeweiligen Absprünge (Bild 13.9). Hier gibt es mitunter enorme Unterschiede, die weiter analysiert und optimiert werden sollten.

Bild 13.9 Zielseitenabsprünge

Information:

Zielseiten sind insbesondere für Online-Marketing-Kampagnen ein sehr wichtiges und nicht zu unterschätzendes Instrument. Sie sind der erste Eindruck, den der Besucher von Ihrem Unternehmen erhält, wenn er auf Ihre Kampagnen geklickt hat. Wenn dort nicht innerhalb kürzester Zeit für den User ersichtlich wird, was er dort machen und wie er sein Ziel erfüllen kann, besteht die große Gefahr, dass er schnell wieder verschwindet. Um dies zu vermeiden, ist die Gestaltung relevanter und passender Landing Pages essenziell.

Als Nächstes steht die Frage im Raum, wie die Gestaltung der Landing Pages aussehen soll und wer dies zu entscheiden hat – Webdesigner, Agentur oder Geschäftsführer? Die aussagekräftigsten Argumente für den Erfolg einer Zielseite liefern die Besucher selbst. Testen Sie unterschiedliche Formate und verschiedene Gestaltungselemente mit Hilfe klassischer A/B-Tests oder multivariater Tests.

Beurteilen Sie die Zielseiten nicht nur hinsichtlich der Absprungraten oder Metriken der Website-Nutzung, sondern schauen Sie sich auch die anderen Metriken-Rubriken Zielgruppe, E-Commerce und AdSense an. Hierüber können Sie weitere sinnvolle Erkenntnisse gewinnen – es kann ja durchaus sein, dass eine Zielseite zwar eine verhältnismäßig hohe Absprungrate hat, aber dennoch im Vergleich für viel Umsatz sorgt. Eine ähnliche und vor allem auch anschauliche grafische Darstellung können Sie vornehmen, wenn Sie innerhalb der Tabelle eine oder zwei Zeilen mit der Checkbox auswählen und sich dann in der oberen Trendlinie noch eine zusätzliche Metrik anzeigen lassen – beispielsweise Umsatz. Damit haben Sie dann eine visuelle Darstellung der beiden Metriken und einen Vergleich zweiter Landing Pages zueinander.

Information:

Warum gibt es beim Zielseitenbericht die Metrik Besuche und bei den Seitenberichten nicht? Diese Frage ist absolut berechtigt und das entsprechende Wissen ist für die Analyse nicht ganz unwichtig.

Grundsätzlich gibt es bei Google Analytics besuchsbezogene Metriken und seitenbezogene Metriken. Seitenaufrufe einer bestimmten Seite sind beispielsweise eine besuchsbezogene Metrik. Diese beziehen sich nur auf diese eine Seite und können nicht mit einem Besuch in Verbindung gebracht werden. Deswegen gibt es innerhalb des Seitenberichts auch nicht die Metrik Besuche, bei Zielseiten hingegen schon. Das erklärt sich dadurch, dass der gesamte Besuch mit der Zielseite assoziiert wird, wenn ein Besuch auf einer Website landet. Der komplette Besuch wird mit der Zielseite in Zusammenhang gebracht – nicht allerdings mit den anderen während des Besuchs aufgerufenen einzelnen Seitennamen. Es werden zwar schon weitere Metriken erhoben wie beispielsweise die Anzahl der betrachteten Seiten oder die Verweildauer etc. Aber es wird eben nicht jede aufgerufene Seite jedem Besuch zugeordnet. Die Kennziffer, die bei der Betrachtung der einzelnen Seiten den Besuchen am nächsten kommt, sind die eindeutigen Seitenaufrufe.

Kurzum – wenn Sie eine einzelne Seite mit der Kennziffer Besuch verknüpfen, so sind damit immer nur die jeweiligen Zielseitenbesuche gemeint!

13.2.3.1 Einstiegspfade

Die Darstellung „Einstiegspfade“ funktioniert ähnlich wie die Navigationsübersicht. Über das Pull-down-Menü neben „Der Nutzer beginnt bei dieser Zielseite“ wählen Sie eine Seite aus, d. h., Besucher müssen von einer externen Quelle aus die Seite als Zielseite gesehen haben.

Der linke Kasten zeigt dann die als Nächstes aufgerufenen Seiten – hier benannt als „anschließend angezeigte Seiten“ bzw. „Zweite Seite“. Ausstiege werden hier nicht berücksichtigt. Aus einer dieser Seiten, sozusagen der zweite Seitenaufruf eines Besuchs, können Sie eine Seite auswählen – erst dann wird der Kasten auf der rechten Seite mit Daten gefüllt. Hier wird die Ausstiegsseite dargestellt, die letzte vom User betrachtete Seite also, bevor er die Website verlässt.

Hier ist Material, um zu analysieren, wie erfolgreich Ihre Landing Pages sind. Angenommen, Sie haben eine Zielseite neu gestaltet und erkennen, dass die Mehrheit der User, die auf dieser speziellen Seite gelandet sind, als letzten Seitenaufruf die Bestellbestätigungsseite gesehen haben. Vermutlich wird dies nicht immer der Fall sein – doch haben Sie mit dieser Darstellung die Möglichkeit, genau dies zu analysieren und gegebenenfalls zu optimieren.

Bild 13.10 zeigt die Einstiegspfade eines Blogs. Wie schon erwähnt, haben Blogs in der Web-Analyse einige Nachteile, weil die meisten Informationen bereits auf der Homepage dargestellt werden. Die Aussagekraft vieler Berichte ist demnach eingeschränkt. Dennoch vermittelt diese Berichtsform Erkenntnisse:

Bild 13.10 Einstiegspfade

- Die Homepage ist ein zentraler Bestandteil des Blogs.

- Über 5 % der Besucher benutzen die interne Suche, um weitere Informationen zu finden.

- 80 % der User verlassen den Blog von der Seite mit dem Artikel, der nach der Zielseite aufgerufen wurde. (In diesem Falle ist es nicht sehr wahrscheinlich, dass zwischen dem zweiten und dem letzten Seitenaufruf des Besuchs viele weitere Seiten aufgerufen wurden. Bei anderen Websites hingegen können beliebig viele unterschiedliche Seitenzugriffe generiert werden.)

- Es werden nicht viele unterschiedliche Artikel während eines Besuchs gelesen.

Die erste Erkenntnis lässt sich bei einem Blog nur schwer ändern (bei Ihnen hat dies allerdings sehr wohl eine Aussage). Die interne Suche befindet sich unter den Top-Seiten des zweiten Seitenaufrufs – ob sie auch erfolgreich ist und funktioniert, wird in Kapitel 13.4 geklärt, also bedarf es einer weitergehenden Analyse. Aus der dritten Erkenntnis ließe sich ableiten, dass die Querverlinkungen zu anderen Artikeln eventuell optimiert werden können oder mehr Anreiz geschaffen werden sollte, weitere Artikel zu lesen. Dies gilt ebenso für die letzte Erkenntnis. Hier gibt es einige Möglichkeiten, Tests durchzuführen, Änderungen vorzunehmen und zu analysieren, wie sich diese auswirken.

13.2.4 Ausstiegsseiten

Irgendwann müssen die User Ihre Website verlassen – was zwangsläufig von irgendeiner Seite aus geschehen muss. Idealerweise ist dies eine Bestellbestätigungs- oder Dankeschön-Seite. Oftmals steigen sie aber schon vorher aus – auch auf Seiten, wo sie es gar nicht sollen. Eine Auswertung der Ausstiegsseiten ist also sinnvoll.

Bild 13.11 Ausstiegsseiten

Die drei in Bild 13.11 dargestellten Kennziffern

- Ausstiege
- Seitenaufrufe
- % Ausstiege

helfen bei der Optimierung von Navigationsprozessen und der Überwindung von möglichen Hürden, denen User im Verlauf eines Besuchs begegnen. Ausstiege kennzeichnet die Anzahl der Besucher, die diese Seite als Letzte betrachtet haben, ehe die gesamte Website verlassen und der Browser geschlossen oder zu einer anderen Website navigiert wurde. Es sollte also versucht werden, auf wichtigen Seiten, die beispielsweise innerhalb eines Bestellprozesses liegen, möglichst wenige Ausstiege zu registrieren. Im Verhältnis zu den Seitenaufrufen ergibt sich die Ausstiegsrate bzw. „% Ausstiege“.

Haben Sie Änderungen an einzelnen Seiten, die zuvor als Problemstellen identifiziert wurden, vorgenommen, hilft Ihnen dieser Bericht zu erkennen, wie sich diese bezüglich der Ausstiege ausgewirkt haben. Nutzen Sie für diese Analyse den Trendgraphen und die unterschiedlichen Darstellungsmöglichkeiten der Metriken.

Praxistipp:

Wer sagt eigentlich, dass eine Bestellbestätigungsseite eine besonders hohe Ausstiegsrate haben muss und insofern in der Regel der letzte Seitenaufruf eines Besuchs ist? Die User haben in diesem Fall bereits etwas bei Ihnen gekauft, Ihnen vertraut und sind offensichtlich an den Produkten interessiert. Nutzen Sie die Bestätigungsseite nicht nur, um sich für den Einkauf zu bedanken. Warum nicht versuchen, naheliegende Produkte, eine Registrierung für einen Newsletter mit weiteren Angeboten, die Teilnahme an einem Gewinnspiel oder Ähnliches anzubieten? Versuchen Sie es, indem Sie verschiedene Tests durchführen und regelmäßig die Ausstiegszahlen kontrollieren. Wetten, dass sich die Ausstiegsraten auch für diese Seiten senken lassen?

13.3 Website-Geschwindigkeit

Die Website-Geschwindigkeit, also die Ladezeiten beim Aufruf von Webseiten, sind hinsichtlich des Erfolgs von Seiten im Netz sehr wichtig. Google hat öffentlich dokumentiert, dass die Ladezeiten ein gewichtiger Faktor innerhalb des Algorithmus der organischen Suchergebnisse sind. Je besser die Ladezeiten von Seiten, desto besser fällt das Ranking aus. Natürlich ist dies nur einer von deutlich über 200 Faktoren, aus denen sich das Ranking der Suchergebnisse zusammensetzt, aber ein nicht zu vernachlässigender. Dies ist auch nachvollziehbar, wenn man mal an sich selber denkt. Es gibt viele Dinge, über die man sich aufregen kann, wenn man im Netz herumsurft – regelmäßig aufregen kann man sich z. B. über die Ladegeschwindigkeit von Seiten. Wie viel Geduld haben Sie beim Aufruf einer Seite? Wie lange warten Sie, ehe Sie genervt zur nächsten Seite klicken oder den Ladevorgang abbrechen? Aus meiner Sicht wird die Toleranzschwelle für die Akzeptanz längerer Ladezeiten immer geringer – es sei denn, ich muss auf eine bestimmte Seite. Im Allgemeinen jedoch gilt die Devise – je schneller eine Seite lädt, desto besser ist es für den User.

Ladezeiten können auch extremen Einfluss auf die eigenen Conversions haben. Diverse durchgeführte Conversion-Tests belegen, dass lediglich die Verbesserung der Ladegeschwindigkeit beispielsweise einer Landing Page bei ansonsten gleichem Inhalt zu einem deutlichen Anstieg der Conversions geführt hat. Es lohnt sich also, die hiermit in Verbindung stehenden Kennziffern im Auge zu behalten und vor allem zu optimieren!

Information:

Das Tracking der Website-Geschwindigkeit gelingt nicht bei allen Browsern. Die Datenerhebung funktioniert nur bei HTML5-fähigen Browsern bzw. bei älteren auch dann, wenn diese die Google-Toolbar integriert haben. HTML5-fähige Browser sind Chrome, Firefox 7 oder höher, Internet Explorer 9 oder höher und Android 4.0 oder höher. Demzufolge ist es nicht möglich, Ladegeschwindigkeiten eines gesamten Querschnitts Ihrer User zu erheben.

Eine Anpassung des Google-Analytics-Tracking-Codes ist für die Erhebung der Seitenladezeiten nicht notwendig – dies geschieht automatisch. Die Ladezeiten der Seiten werden nicht bei 100 % der Seitenaufrufe erhoben, sondern bei einem Sample von 1 % der Besuche. In der Regel ist dies durchaus ausreichend – sozusagen als Stichprobe können Sie beispielsweise sehen, welche Seiten besonders lange Ladezeiten hervorrufen. Da sie dann sowieso weitere Nachforschungen anstellen werden müssen, ist es in der Regel ausreichend, nicht 100 % der Daten zur Verfügung zu haben.

Hinweis:

Sollten Sie weniger als 100000 Besuche am Tag auf Ihrer Website haben, so können Sie die Site Speed Sample Rate auch etwas höher setzen – dies funktioniert durch eine zusätzliche Zeile innerhalb des Tracking-Codes _setSiteSpeedSampleRate. Allerdings sollten Sie es hier nicht übertreiben – Google würde es merken, wenn Sie diese Rate auf 100 % hochsetzen. Das Maximum an täglichen Hits, die für das Site Speed Tracking in Frage kommen, beträgt 10000 Hits, die an Google gesendet werden. Demnach können Sie bei weniger als 100000 Besuchen am Tag die Rate leicht erhöhen, wenn Sie jedoch 1000000 Besuche haben, macht eine Erhöhung keinen Sinn – Google würde die Rate auf 1 % zurücksetzen.

Die durchschnittliche Ladezeit der Seiten besteht innerhalb der Berichte nicht nur aus der Dauer, die die entsprechende Seite zum Laden benötigt, sondern es werden noch weitere Daten integriert und automatisch mit berechnet. So wird die Dauer des Redirects (sofern vorhanden) mit gemessen. Ebenso wird die Dauer, die es benötigt, die Domain zu finden, den entsprechenden Server zu kontaktieren und dessen Antwort abzuwarten, gemessen. Hieraus ergibt sich also eine höhere durchschnittliche Ladezeit, als wenn nur die Ladezeit der jeweiligen Seite erhoben würde.

Hieraus können sich bei gravierenden Änderungen oder insgesamt erhöhten Zeiten diverse mögliche Aktionen ergeben. Sollte beispielsweise die benötigte Dauer, bis die Domain gefunden wird, sehr lang sein, so könnte man über einen Wechsel des DNS Providers nachdenken. Andererseits sollten die Redirects überprüft werden (auch daraufhin, ob sie wirklich notwendig sind), wenn Sie hier starke Verzögerungen feststellen. An der Serverstruktur kann gearbeitet werden, wenn deren Antwortzeiten länger als gewünscht sind. Zudem kann die eigene Seite oftmals deutlich verschlankt werden, wenn die Zeit des Downloads der eigenen Seite besonders lang ist. In der Regel gibt es vielfältige Maßnahmen, um die Ladezeit der eigenen Seite zu optimieren. Wenn Sie dies tun, werden es Ihnen die User am Ende danken.

Hinweis:

Auch die Browser-Zeit, also die Zeit, die der Browser auf dem Rechner des Users benötigt, ist eine entscheidende Größe bei der Berechnung der Ladezeiten. Diese Zeit wird in Analytics ebenfalls mit in die Berechnung der durchschnittlichen Ladezeit aufgenommen – üblicherweise ist diese Dauer eine der größten Komponenten. Allerdings wird diese Kennziffer in den einzelnen Berichten nicht separat ausgewiesen. Die Dauer hängt auch von den individuellen Einstellungen der User und ihres Browsers ab – mehr Plug-ins können die Ladezeiten sehr verzögern.

13.3.1 Übersicht

Die Darstellung der Website-Geschwindigkeit in der Übersicht bezieht sich vor allem auf die wesentlichen Kennziffern, die im Rahmen der Datenerhebung in Bezug auf die Ladegeschwindigkeit gewonnen werden. Zunächst wird mit Hilfe der Trendlinie die durchschnittliche Seitenladezeit dargestellt. Diese beinhaltet wie im vorigen Abschnitt dargestellt nicht nur die Ladezeit der einzelnen Seiten, sondern auch die Dauer der Redirects, Serverbindungszeiten etc. Über das Pull-down-Menü können Sie sich in der Trendlinie auch die anderen Werte anzeigen lassen oder diese unter Zuhilfenahme der Darstellung einer weiteren Metrik miteinander vergleichen. Sie haben in dieser Darstellung auch die Möglichkeit, eine stündliche Auswertung vorzunehmen – gibt es Schwankungen hinsichtlich der unterschiedlichen Ladezeiten in Bezug auf verschiedene Tageszeiten?

Sie können auch in diesem Bericht mit erweiterten Segmenten arbeiten und konkrete Unterscheidungen beispielsweise nach Herkunftsquellen oder individuellen von Ihnen kreierten Segmenten vornehmen.

Unterhalb der Trendlinie finden Sie die wichtigsten Metriken in Zusammenhang mit der Ermittlung der durchschnittlichen Seitenladezeit:

- Durchschnittliche Seitenladezeit
Diese Kennziffer ergibt sich aus der eigentlichen Ladezeit der entsprechenden Seite(n) und den weiteren folgenden Kennzahlen

Bild 13.12 Seitenladezeit – Übersicht

- Durchschnittliche Dauer der Weiterleitung
Sofern eine Weiterleitung (Redirect) stattfindet, wird die Dauer erhoben. Auch diese Zeitspanne beeinflusst die durchschnittliche Ladezeit. Wenn kein Redirect vorkommt, wird diese Kennzahl mit 0 bewertet.

- Durchschnittliche Domain-Suchzeit
Diese Kennzahl stellt die Zeitdauer dar, die benötigt wird, um die Domain zu finden.

- Durchschnittliche Serververbindungszeit
Diese Kennzahl beantwortet die Frage, wie lang es dauert, bis die User die Verbindung zu Ihrem Server aufgebaut haben.

- Durchschnittliche Serverantwortzeit
Hier wird dargestellt, wie lang es dauert, bis Ihr Server antwortet, auf dem die Seiten liegen, die von den Usern abgerufen werden. Dies beinhaltet ebenfalls die Zeitverzögerung, die es dauert, um von dem eigentlichen Wohnort (Einwahlort) des Users zu Ihrem Server eine Antwort zu erhalten.

- Durchschnittliche Seiten-Download-Zeit
Dies ist die Zeit, die es dauert, bis Ihre Seite heruntergeladen wurde.

Wenn Sie bei einer dieser Kennziffern besondere Ausschläge feststellen, so sollten Sie diese überprüfen. Sprechen Sie mit Ihrer IT-Abteilung und fragen Sie, was los war. In der Regel können die Ihre Frage schnell beantworten und wissen aufgrund eigener Alerts bereits, wenn etwas Außergewöhnliches passiert ist. Vielleicht haben Sie aber auch einen entscheidenden Hinweis für die Kollegen – ein guter Draht zur IT-Abteilung ist sowieso von Vorteil. Schließlich wird es sicherlich nicht allzu lang dauern, bis Sie Änderungen an der Website vorgenommen haben wollen, und da schadet es nicht, wenn Sie einen guten Kontakt haben.

Aus folgendem Beispiel wird ersichtlich, dass es immer mal wieder Ausreißer in einigen Bereichen geben kann. Bild 13.13 zeigt deutlich, dass es am 02. April offensichtlich ein größeres Problem bei der Dauer der Weiterleitung gab. Üblicherweise dauert diese 0,26 Sekunden, an dem Tag jedoch waren es 3,42 Sekunden – und damit deutlich zu viel!

Bild 13.13 Ausreißer Dauer der Weiterleitung

Ein nächster Schritt wäre nun, die anderen Daten zu überprüfen und zu analysieren, inwiefern dieses Problem Einfluss auch auf andere Metriken hatte, beispielsweise Conversions, Absprungraten, Verweildauer, Zielerfüllungen.

Im unteren Bereich des Übersichtberichts wird in einer Übersicht dargestellt, wie sich die unterschiedlichen Seiten verhalten. Hier werden in der Regel schon einige interessante Unterschiede sichtbar, die dann in den nächsten Berichten ausführlicher analysiert werden können.

13.3.2 Seiten-Timings

Der Bericht „Seiten-Timings“ ist unterteilt in drei Reiter:

- Explorer
- Leistung
- Karten-Overlay

13.3.2.1 Explorer

Die Auswahl des Reiters „Explorer“ führt zunächst per Default zur Ansicht „Website-Nutzung“, die sämtliche aufgerufenen Seiten darstellt. Neben den bekannten Metriken Seitenaufrufe, Absprungrate und % Ausstiege werden hier noch weitere Metriken dargestellt, die im Zusammenhang mit den Ladegeschwindigkeiten stehen. Nämlich:

- Durchschnittliche Seitenladezeit (Sek.)

- Seitenlade-Beispiel

Die durchschnittliche Ladezeit stellt die im vorigen Kapitel errechnete Ladezeit der jeweiligen Seite dar. Diese besteht aus unterschiedlichen Komponenten und wird hier in Bezug auf jede einzelne Seite angezeigt – basierend auf einem Sample sämtlicher Seitenaufrufe. Wie hoch dieses Sample jeweils ist, können Sie an dem Verhältnis der Seitenaufrufe zu den Seitenlade-Beispielen sehen. Denn die Kennzahl Seitenaufrufe ist die ganz normale Anzahl der Aufrufe der entsprechenden Seite. Die Spalte mit der Metrik „Seitenlade-Beispiel“ hingegen stellt die Anzahl der Seitenaufrufe dar, die an der Messung der Ladezeiten dieser Seite teilgenommen haben – üblicherweise ist dies ca. 1 % des Traffic der Seite.

Hinweis:

Achten Sie bei der Beurteilung der durchschnittlichen Ladezeit auf die Anzahl der Seitenlade-Beispiele – denn wenn die Zahl der in der Berechnung enthaltenen Seiten zu niedrig ist, kann es durchaus vorkommen, dass der Durchschnitt nicht aussagekräftig ist bzw. es ein Problem gibt, auch wenn Sie es durch den dargestellten Durchschnitt nicht erkennen. Denn angenommen, es gibt zwei extreme Ladezeiten, extrem schnell und extrem langsam, so sieht der Durchschnitt vielleicht recht gut aus – in Wirklichkeit haben Sie aber unter Umständen ein Problem, da sie auch extrem lange Ladezeiten verursachen. Schauen Sie also immer, dass die Anzahl der Seitenlade-Beispiele ausreichend groß ist, oder forschen Sie weiter, wenn Sie feststellen, dass etwas nicht stimmt.

Anhand dieser Daten können Sie in der Regel bereits sehr schnell erkennen, inwiefern sich hohe Ladezeiten auf die anderen Metriken wie „Absprungrate“ oder „% Ausstiege“ auswirken.

Als weitere primäre Dimension haben Sie „Seitentitel“ zur Auswahl. Je nachdem, wie Sie Ihre Page Titles gepflegt haben, können Sie diesen Bericht entsprechend nutzen. Zudem gibt es noch einige Auswahlmöglichkeiten im Pull-down-Menü „Andere“. Hier kann es beispielsweise spannend sein zu analysieren, wie sich die Seitenladezeiten differenzieren in Abhängigkeit von welcher Quelle, welchem Medium oder welchem Keyword die User auf Ihre Seiten kamen. Unter Umständen gibt es auch hier erhebliche Abweichungen der Ladezeiten.

Bild 13.14 Seiten-Timings

Zusätzlich zur Ansicht „Website-Nutzung“ können noch weitere und vor allem detailliertere technische Informationen angezeigt werden. Wählen Sie hierfür oberhalb der Trendlinie „Technische Informationen“ aus. Mit Hilfe dieses Berichts können Sie sehr detailliert für einzelne Seiten oder Seitengruppen bzw. Seitentitel oder eine andere Auswahl der primären Dimension sämtliche technischen Informationen darstellen und analysieren. Dies umfasst alle technischen Informationen, die in Kapitel 14.6.1 vorgestellt wurden. Es ist immer wieder interessant zu sehen, wie unterschiedlich die Daten einer Spalte in Bezug auf die verschiedenen aufgerufenen Seiten sind.

Eine spannende Ansicht ist auch die Auswahl „Browser“ aus der primären Dimension. Hierüber erfahren Sie, bei welchen Browsern es an welcher Stelle die größten Probleme gibt.

Bild 13.15 Seiten-Timings: technische Informationen

Wenn Sie diese Daten auswerten, sind Sie bereits sehr nah an einer durchführbaren Aktion. Sie erkennen direkt, an welcher Stelle bei welcher Seite Probleme auftreten – finden Sie hier die gravierendsten Ausreißer und nehmen Sie diese Daten mit in Ihre IT-Abteilung, um sie dort zu besprechen. Wenn Sie freundlich sind, werden die Mitarbeiter dort sicherlich großes Interesse zeigen.

13.3.2.2 Leistung

Wenn Sie in der oberen Leiste statt des „Explorer“-Reiters den „Leistung“-Tab wählen, gelangen Sie zu einer Balkengrafik. Diese Balkengrafik stellt sogenannte Buckets (englisch für Eimer) dar. Für jeweils eine der bereits dargestellten technischen Informationen

- Seitenladezeit
- Weiterleitungsdauer
- Domain-Lookup-Zeit
- Serververbindungszeit
- Serverantwortzeit
- Seiten-Download-Zeit

gibt es die Möglichkeit, diese in zeitlichen Gruppierungen zu betrachten. Es werden jeweils passende Zeitgruppen gebildet, die Sie mit einem Klick auf das Pluszeichen auch ausklappen können, um detailliertere Informationen zu erhalten. Zudem wird die Anzahl der Seitenlade-Beispiele angezeigt – dies ist die Anzahl der Seiten, die an der Datenerhebung für die Messung der Ladezeiten teilgenommen haben. Und in der rechten Spalte sehen Sie die prozentuale Verteilung. Hierüber haben Sie einen schnellen Überblick, auf welche Ladezeitgruppierungen sich die meisten Seiten verteilen. Am Ende entscheiden Sie selber, welche Zeiten akzeptabel sind und ab welcher Hürde Sie beginnen, Optimierungen vorzunehmen.

Bild 13.16 Seiten-Timings: Leistung

13.3.2.3 Karten-Overlay

Die technische Ausstattung der User und auch die technische Infrastruktur sind je nach Land unterschiedlich. Je weiter entfernt der User von dem Server sitzt, auf dem die abgerufenen Seiten liegen, desto länger kann es dauern, bis die gewünschten Seiten angezeigt werden.

Wenn Sie eine internationale Website betreiben oder ein international tätiges Unternehmen sind, so ist es von höchstem Interesse zu analysieren, wie sich bestimmte Metriken in Bezug auf die für Sie wichtigsten Länder verhalten. Dies gilt nicht nur für Kennziffern wie Besuche, Seitenaufrufe, Conversions, Umsatz oder sonstige für Sie relevante Metriken, sondern auch für die Ladegeschwindigkeiten Ihrer Seiten. Warum muten Sie den Nutzern Ihrer Website in anderen Ländern so viel längere Ladezeiten zu als in Ihrem eigenen Land?

Durch die Auswahl des oberen Reiters „Karten-Overlay“ gelangen Sie zu einer Darstellung der bereits ausführlich beschriebenen Ladezeitendaten in Bezug auf die verschiedenen Länder und geografischen Regionen der Welt. In der oberen Darstellung der Weltkarte können Sie sowohl farblich als auch per Mouse-over-Effekt detailliert sehen, welches Land wie lange Ladegeschwindigkeiten für Ihre Website hat. Durch eine Änderung der Auswahl innerhalb des Pull-down-Menüs können Sie andere Metriken auswählen – sowohl in Bezug auf Metriken der Website-Nutzung als auch detaillierte technische Informationen hinsichtlich der vielen unterschiedlichen Elemente der durchschnittlichen Ladezeitenberechnung.

Bild 13.17 Seiten-Timings: Karten-Overlay

In der unteren Hälfte des Berichts sehen Sie per Default die bereits bekannte Tabellendarstellung. Durch Klick auf eines der Länder gelangen Sie auf die nächste Hierarchieebene – Bundesländer. Die Städteebene erreichen Sie durch eine Veränderung der Auswahl der primären Dimension. Hier können Sie sich außerdem die Kontinente oder die subkontinentalen Regionen ansehen.

Information:

Mir ist aufgefallen, dass mein Blog in den USA eine deutlich geringere durchschnittliche Ladezeit hat als in Europa. Daraufhin habe ich mir die Daten genauer angesehen und festgestellt, dass die Dauer der Weiterleitung in den USA wesentlich kürzer ist als in Europa, ebenso ist die Serverantwortzeit in Europa wesentlich höher, während die Domain-Suchzeit in Europa geringer ist als in den USA. Wie kommt das alles? Dafür gibt es eine recht einfache Erklärung, die nun mit Daten belegbar ist. Mein Blog ist bei Blogger gehosted – Blogger ist ein Google-Produkt und liegt auf Servern in Mountain View bzw. an der amerikanischen Westküste. Natürlich sind die Antwortzeiten des Servers kürzer, wenn man aus den USA auf die Seiten zugreift – denn die Strecke ist einfach kürzer. Die Domain www.timoaden.de hingegen liegt in Deutschland – deswegen ist die Domain-Suchzeit in Europa niedriger als in den USA. Die Summe der Daten ergibt allerdings, dass die durchschnittliche Ladezeit meines Blogs in den USA deutlich niedriger ist als in Europa. Noch schlimmer allerdings ist es in Asien – hier müssen meine Leser wirklich geduldig sind und im Durchschnitt über 40 Sekunden warten, bis eine Seite geladen wurde. Sollten User aus Asien dieses Buch lesen und gleichzeitig auch Leser meines Blogs sein, bedanke ich mich an dieser Stelle für Ihre Geduld!

Bild 13.18 Seitenlade-Beispiel

13.3.3 Nutzer-Timings

Der Bericht Nutzer-Timings bezieht sich auf die Ladegeschwindigkeit von Dingen oder Quellen, die geladen werden und möglicherweise den Aufbau der Seite verlangsamen oder die Zufriedenheit des Users verschlechtern. Dies können beispielsweise JavaScript Libraries sein oder auch die Zeit für das Betrachten von Videos, der Download eines PDF-Dokuments oder sonstiges. Ebenso kann hiermit auch die Zeit gemessen werden, die ein User benötigt, um bestimmte Inhalte auf einer Seite gesehen zu haben, oder die Dauer, die er benötigt, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen.

Der Aufbau der Berichte entspricht weitestgehend denen der Seiten-Timings und untergliedert sich in:

- Explorer
- Leistung
- Karten-Overlay

13.3.3.1 Explorer

Der Default-Aufruf des Nutzer-Timing-Berichts stellt zunächst die definierte Timing-Kategorie dar. Diese entspricht den von Ihnen benannten Kategorien, die bei der Implementierung der Nutzer-Timings vorgenommen wurden. Für die jeweiligen Kategorien können Sie dann das durchschnittliche Nutzer-Timing in Sekunden und die Metrik Nutzer-Timing-Beispiel analysieren. Letzteres stellt die gemessene Anzahl der Timings dar, auf der die Berechnung der durchschnittlichen Dauer beruht. Dies ist insofern interessant, als dass nicht 100 % der Daten erhoben werden, sondern ein Sampling durchgeführt wird. Dieses ist per Default bei 1 %, kann aber durch eine Anpassung bei der Implementierung erhöht werden.

Sie können nun entweder auf einer Kategorie klicken und gelangen so zur nächsten Ebene – der Timing-Variable. Alternativ klicken Sie auf eine der anderen primären Dimensionen, um darüber zu den Timing-Variablen oder den Timing-Labels zu gelangen.

13.3.3.2 Leistung

In diesem Bericht werden die Nutzer-Timings in verschiedene Buckets aufgeteilt und die Ladezeiten damit zusammengefasst. Hierüber erhalten Sie einen Überblick darüber, wie lang die durchschnittlichen Ladezeiten der gemessenen Nutzer-Timings sind und wie diese im Verhältnis zueinander stehen.

Wenn Sie hier beispielsweise feststellen, dass ein Großteil der Ladezeiten verhältnismäßig lang ist, erkennen Sie hierüber direkt einen Optimierungsbedarf.

13.3.3.3 Karten-Overlay

Für die verschiedenen Nutzer-Timings können Sie über den Reiter „Karten-Overlay“ betrachten, inwiefern sich die Ladezeiten bei den Usern in den verschiedenen Regionen der Erde unterscheiden. Wie in den Karten-Overlay-Berichten üblich besteht hier die Möglichkeit, Kontinente, subkontinentale Regionen, Länder/Gebiete und Städte zu betrachten.

13.4 Site Search

Internetnutzer sind es gewohnt, zu suchen. Durch die starke Präsenz von Google und Co. wissen alle User mittlerweile, wie Suchmaschinen funktionieren und wie hilfreich sie bei entsprechend relevanten Ergebnissen sein können. Durch die leichte Nutzbarkeit und die guten Suchergebnisse sind viele User allerdings auch verwöhnt. Sie erwarten ähnliche Funktionsweisen, eine ähnliche Ergebnispräsentation sowie, vor allem, eine ähnliche Relevanz wie bei Google, Yahoo! oder Bing.

Nahezu jede Website sollte über eine interne Suche verfügen und – wie mittlerweile meistens der Fall – im oberen rechten Bereich platziert sein. Den Besuchern sollte die Wahl gelassen werden, sich entweder über die herkömmliche Navigation zum Ziel zu klicken oder die interne Suche zu nutzen, um so zu Ergebnissen zu gelangen.

Einige Seiten machen es Besuchern jedoch nach wie vor schwer. Entweder wird überhaupt keine interne Suche angeboten oder sie ist nicht auffindbar oder gut versteckt oder die Ergebnisse sind einfach nicht relevant und daher nicht wirklich zielführend. Hierdurch wird oftmals ein großes Potenzial an zusätzlichen Conversions und Umsatz verschenkt – Sie haben es geschafft, User auf Ihre Seite zu locken (was schon schwierig genug ist), und nun springen Letztere aufgrund unzureichender Suchtechnologien wieder ab.

Information:

Schauen Sie sich mal die Website von Miele an. Miele ist insbesondere bekannt für Waschmaschinen. Wenn Sie dort allerdings bei der internen Suche (Achtung – die interne Suche ist links unten) nach Waschmaschine suchen, verspreche ich Ihnen, werden Sie keine Waschmaschinen finden ...

Wenn Sie eine interne Suche auf Ihrer Website anbieten und Ihre Besucher diese nutzen, erzählen sie Ihnen sozusagen, was genau sie eigentlich auf Ihrer Seite suchen. Dies sind sehr wertvolle Informationen. In der realen Welt wäre das so, als würden einige Kunden vor dem Betreten eines Supermarkts mitteilen, was sie kaufen. Würden Sie dann nicht alles dafür tun, dass sich die entsprechenden Produkte auch schnell finden lassen, ehe es sich der Kunde anders überlegt?

Eine gute interne Suche ist daher sehr sinnvoll und absolut empfehlenswert. Die Auswertung dieser Suche liefert Erkenntnisse hinsichtlich der Nutzung der Suche, aber auch zu deren Qualität. Außerdem ermöglicht die Analyse Erkenntnisse darüber, wo genau die Suche gestartet wird, was offensichtlich ein Indiz dafür ist, dass der Besucher an dieser Stelle hängen geblieben war.

Die Einrichtung der Website-Suche ist sehr einfach und wird in Kapitel 7.4.8 (Website-Suche) erklärt.

13.4.1 Übersicht

Die Übersichtsseite des Website-Suche-Berichte-Blocks (Bild 13.19) liefert bereits grundlegende Informationen hinsichtlich der Nutzung der internen Suche.

Bild 13.19 Site-Search – Übersicht

Auf der linken Seite befinden sich diverse suchspezifische Kennziffern, die Erkenntnisse zur Nutzung der internen Suche und deren Qualität liefern. So ist es nicht nur interessant zu sehen, wie viele Besucher die Suche überhaupt nutzen (Besuche mit Suche), sondern beispielsweise auch, wie viele User im Anschluss an die Suche die Site verlassen (% Suchausstiege), wie viele nach dem ersten Ergebnis erneut eine Sucheingabe getätigt haben (% Verfeinerungen der Suche) und wie viel Zeit nach der Suche noch auf der Site verbracht wurde (Zeit nach Suche).

Die Tortengrafik auf der rechten Seite stellt den Anteil der Besuche, die die interne Suche genutzt haben, ins Verhältnis zu denen, die nicht intern gesucht haben. Die drei unteren Berichte stellen sowohl die Top-Suchbegriffe als auch die Top-Suchkategorien und die Top-Seiten dar, von denen aus am häufigsten gesucht wurde.

Sollten Sie die für die Auswertung der internen Suche wichtigen Kennziffern über einen längeren Zeitraum analysieren wollen, lohnt sich ein Blick in die verschiedenen Darstellungen des Trendgraphs, denn die hier auswählbaren Metriken orientieren sich an den für die Suche wichtigen Kennziffern. Sollten Sie beispielsweise die Platzierung des Suchfelds auf Ihrer Website geändert, den Suchalgorithmus verändert oder einen neuen Suchanbieter installiert haben, werden Sie über die Trendlinie und die entsprechenden Kennziffern schnell sehen können, wie sich die Veränderungen auswirken.

13.4.2 Nutzung

Im Bericht „Nutzung“ wird unterschieden nach Besuchen mit oder ohne Nutzung der internen Suche. Hier können Sie analysieren, inwiefern sich diese beiden Besuchertypen im Verhalten, aber auch hinsichtlich der Zielerfüllung und des Umsatzes unterscheiden.

Wenn beispielsweise Besuche, die die interne Suche nutzen, im Durchschnitt mehr Geld bei Ihnen ausgeben als Besuche, die sie nicht nutzen, wäre es einen Versuch wert, die Suche prominenter zu platzieren. Offensichtlich werden gute Ergebnisse angezeigt. Es könnte aber auch der Fall eintreten, dass die Besuche, die die interne Suche genutzt haben, im Vergleich zu den Nicht-Nutzern einen niedrigeren durchschnittlichen Warenkorbwert aufweisen. Was daran liegen könnte, dass diese User zielgenauer kaufen und sich nicht durch etwaige Cross-Selling-Angebote oder durch Produkt-Stöbern ablenken lassen. Diese Informationen können Sie auf jeden Fall der Analyse der hier dargestellten Daten entnehmen. Wählen Sie hierfür aus dem Pull-down-Menü die Kennziffern „Umsatz“, „Transaktionen“ oder „Durchschnittlicher Warenwert“ bzw. nutzen Sie die oberen Reiter „Zielgruppe“, „E-Commerce“ oder „AdSense“.

Bild 13.20 Site Search – Nutzung

Aus Bild 13.20 wird ersichtlich, dass User, die die interne Suche verwendet haben, im Vergleich zum Website-Durchschnitt deutlich mehr Seiten/Besuch generierten (fast doppelt so viele). Basierend auf dieser Erkenntnis stellt sich die nächste Frage: Ist die interne Suche so schlecht und mussten die User daher so viele Seitenaufrufe generieren? Und haben sie letztendlich ihr Ziel erreicht oder haben sie unzufrieden die Seite wieder verlassen? Eine Beantwortung dieser Fragen erfordert eine tiefergehende Analyse und die Erstellung erweiterter Segmente (siehe dazu Kapitel 8.3).

13.4.3 Suchbegriffe

In diesem Bericht (Bild 13.21) teilen einem die Besucher der Website mit, welches Ziel sie mit ihrem Besuch verfolgen. Hören Sie hier aufmerksam zu, um Ihre User besser kennenzulernen und mehr über ihre Absichten zu erfahren. Jeder einzelne eingegebene Suchbegriff wird hier angezeigt und in Bezug gesetzt zu den entsprechenden Suchmetriken. So sind Sie in der Lage, genau zu analysieren, nach welchen Begriffen besonders oft gesucht wird und wie die Performance der internen Suche für diese Begriffe jeweils verläuft.

Bild 13.21 Site-Search – Suchbegriffe

Angenommen, Sie erkennen in diesem Bericht, dass ein Begriff, der für Ihr Business sehr wichtig ist – beispielsweise die Produktkategorie – sehr oft gesucht wird. Bereits diese Erkenntnis lässt Folgerungen zu. So ist unter Umständen nicht direkt ersichtlich, auf welchem anderen Weg die Besucher zu diesem Produkt gelangen könnten. Dies kann durch eine veränderte oder deutlichere Promotion innerhalb der Website optimiert werden. Noch interessanter ist dann die Auswertung der Ergebnisse der internen Suche für diesen Suchbegriff. Wenn es ein für Ihr Business wichtiger Begriff ist, sollten idealerweise auch viele Besucher die entsprechenden Seiten zu Gesicht bekommen, die Sie dafür vorbereitet haben. Ist das der Fall? Wenn viele Besucher die Suche verfeinern, dann ist dies ein Indiz dafür, dass die Ergebnisse nicht zufriedenstellend waren. Bei den für Sie wichtigen Suchbegriffen sollte die Suche perfekte Ergebnisse liefern und einen niedrigen Wert für die Kennziffer „Ergebnisse Seitenaufrufe/Suche“ ausweisen. Diese sagt aus, wie viele Suchergebnisseiten nach Eingabe eines Suchbegriffs aufgerufen wurden. Je größer diese Zahl ist, desto weniger relevant sind offensichtlich die Top-Suchergebnisse.

Für Websites, die keine E-Commerce-Funktionalität bieten, sondern Inhalte zur Verfügung stellen, ist insbesondere die Kennziffer „Zeit nach Suche“ interessant. Es kann nicht ganz einfach sein, innerhalb eines Content-Angebots die jeweils interessanten Textpassagen herauszufinden. Eine interne Suche ist hier sehr hilfreich, sofern sie sinnvolle und relevante Ergebnisse liefert. Wenn dann die Zeit auf der Website nach einer durchgeführten Suche im Verhältnis lang ist, spricht dies für eine gute interne Suche und Sie haben die Chance, weitere Seitenaufrufe zu generieren, die Sie erfolgreich vermarkten können.

Über die im Suchbegriffe-Bericht zur Verfügung stehende Dimensionierung besteht die Möglichkeit zu erfahren, über welche Quellen die meisten User kamen, die dann nach entsprechenden Begriffen suchten. Treten hier Häufungen oder Trends auf, lohnt sich eine Untersuchung. Unter Umständen gelangen die Besucher mit falschen Erwartungen auf Ihre Site, weil der Kontext, in dem auf Ihre Seite verlinkt wurde, nicht korrekt ist oder der Link auf eine falsche Seite führt. Solche Missstände lassen sich recht schnell beheben, nachdem man die entsprechenden Erkenntnisse gewonnen hat.

Site-Search-Kategorien

Der Bericht „Site-Search-Kategorien“ befindet sich in der Auswahl der primären Dimension und ist nur mit sinnvollen Zahlen gefüllt, wenn die verwendete interne Suche überhaupt nach Kategorien unterscheidet. Ansonsten sind 100 % der Zahlen der Kategorie (not set) zugeordnet.

Eine Kategorie für die interne Suche wäre etwa, dass Sie in der Suche einstellen können, in welcher Kategorie gesucht werden soll. Amazon bietet beispielsweise eine solche Kategoriesuche an. Hier lässt sich zusätzlich zur Eingabe eines Suchbegriffs auswählen, ob in der Kategorie CD, Buch oder einer der sonstigen Kategorien gesucht werden soll. Wenn die Kennzeichnung der Kategorie mit in der URL übertragen wird und dieser Kategorieparameter entsprechend in den Einstellungen von Analytics gesetzt wird (siehe Kapitel 7.3.7), werden die Kategorien im Bericht aufgeführt. Die entsprechenden Zahlen werden mit den Kategorien verknüpft, so dass Sie analysieren können, in welchen Kategorien wie oft, mit welchen Begriffen und mit welchem Erfolg gesucht wurde.

Weil die Kategoriensuche aber eher selten Anwendung findet, gehe ich hier nicht ausführlicher darauf ein.

13.4.4 Seiten

Natürlich ist es wichtig zu wissen, was die Besucher auf der Website gesucht haben. Nicht weniger wichtig ist jedoch die Analyse der Daten, die Aufschluss darüber geben, auf welchen Seiten diese interne Suche begann. Diese Frage beantwortet der Bericht „Seiten“.

Hier werden nicht nur die Seiten, auf denen eine Suche stattgefunden hat, dargestellt, sondern auch die jeweils auf einer Seite verwendeten Suchbegriffe der Besucher und deren Erfolge. Insbesondere für die Verbesserung der Usability von Webseiten sind diese Auswertungen hochinteressant.

Hinweis:

Wählen Sie als sekundäre Dimension in der Rubrik „Site Search“ „Suchbegriff“ aus. Dann erhalten Sie zu jeder Seite, auf der eine interne Suche durchgeführt wurde, zusätzlich die dort eingegebenen Suchbegriffe angezeigt. Zudem sämtliche damit in Verbindung zu bringende Metriken hinsichtlich der Website-Nutzung, aber auch in Bezug auf Zielerreichungen und Umsätze.

Angenommen, Sie betreiben eine klar strukturierte Website, auf der Ihrer Meinung nach der User seine Ziele schnell erreicht. Wenn Sie nun feststellen, dass auf einer bestimmten Seite innerhalb des Prozesses immer wieder die Suchfunktion benutzt wird, um nach immer wieder ähnlichen Begriffen zu suchen, ist dies ein deutlicher Indikator dafür, dass die User auf dieser Seite Schwierigkeiten mit der Navigation haben. Vielleicht haben sie sich in eine Sackgasse manövriert oder finden aus anderen Gründen nicht zum nächsten von Ihnen beabsichtigten Schritt.

Eine genaue Analyse der Startseiten und der jeweils verwendeten Suchbegriffe kann durch Erkenntnisse und Verstehen der User zu deutlich höheren Conversions und somit höheren Umsätzen führen.

Bild 13.22 Site Search – Seite und Suchbegriff

Bild 13.22 zeigt, dass von den Suchen, die auf der Homepage durchgeführt wurden, der Begriff „absprungrate“ offenbar das beste Suchergebnis geliefert hat, denn die Zeitdauer nach der Suche war hier am längsten.

Zielseite

Der Bericht „Zielseite“ ist der zweieiige Zwillingsbruder des Berichts „Startseiten“ und somit über die Auswahl der primären Dimension erreichbar. Werden bei den Startseiten alle Seiten aufgelistet, von denen eine interne Suche gestartet wurde, so werden bei den Zielseiten alle Seiten dargestellt, auf denen die Besucher gelandet sind, nachdem eine Suche durchgeführt wurde.

Hier besteht die Möglichkeit zu analysieren, welche Seiten nach einer Suche besonders oft auf den Suchergebnisseiten angeklickt wurden und welches die vorher eingegebenen Suchbegriffe waren. Dies ist insbesondere für die Struktur Ihrer Website interessant. Angenommen, Sie stellen fest, dass eine Seite besonders viele Zugriffe im Anschluss an eine Suche nach einem für Sie wichtigen Suchbegriff erhält. Nun ist diese Seite für Sie als Seitenbetreiber aber nicht relevant, um die User schnellstmöglich zur Zielerfüllung zu lotsen. Die interne Suche mag zwar aufgrund der vorgegebenen Algorithmen gute Arbeit leisten, doch führt sie die User auf eine Seite, die Ihren Umsatz nicht unbedingt steigert. Sollten Sie die Möglichkeit haben, die Suchergebnisse in irgendeiner Weise beeinflussen zu können, wäre dieser Bericht ein Anhaltspunkt für die Optimierung der internen Suche.

Bild 13.23 Site Search Zielseiten

In obigem Beispiel sind sämtliche User auf der /search-Zielseite gelandet – dies ist eine Besonderheit, da die Zielseiten für die interne Suche meines Blogs so heißen. Ich hoffe, bei Ihnen ist dieser Bericht etwas aussagekräftiger. Interessant hingegen ist, dass der damit verknüpfte Suchbegriff in Zeile neun keine 100 % Suchausstiege generiert hat, sondern noch zu einer Verfeinerung der Suche führte. Dies lässt sich innerhalb des Berichts „Suchbegriffe“ über die sekundäre Dimension „Optimierte Keywords“ herausfinden. Und nein, ich verrate nicht, was die verfeinerten Suchen waren ...

13.5 Ereignisse

In Kapitel 6.8 wurde die Implementierung des Ereignis-Tracking bereits ausführlich beschrieben. Nach erfolgter Implementierung des Ereignis-Tracking füllen sich die entsprechenden Berichte mit Daten. Innerhalb der Kategorie Ereignis-Tracking gibt es folgende Berichte:

- Übersicht
- Häufigste Ereignisse
- Seiten
- Ereignisfluss

Die meisten dieser Berichte haben zudem noch einige Auswahlmöglichkeiten hinsichtlich der primären Dimension. Abgesehen von der Übersicht und dem Trend-Bericht, haben Sie außerdem überall die Möglichkeit, die Funktionalitäten der Berichte komplett auszuschöpfen. So können Sie die Reiter „Website-Nutzung“, „Zielgruppe“, „E-Commerce“ und „AdSense“ nutzen, um zu sehen, wie sich User verhalten, die ein von Ihnen definiertes Ereignis durchgeführt haben. Zudem stehen aber beispielsweise auch die Pivot-Tabelle, die doppelte Dimensionierung, der erweiterte Filter und die erweiterten Segmente zur Verfügung. Es hindert Sie also nichts daran, die Ereignisse gründlich zu analysieren.

13.5.1 Übersicht

Die Übersicht stellt dar, wie viele Ereignisse insgesamt im Betrachtungszeitraum ausgeführt wurden (Bild 13.24). Beispielsweise würde dies die Anzahl der abgespielten Videos beantworten. Zudem werden die folgenden Kennziffern dargestellt:

- Ereignisse gesamt
- Eindeutige Ereignisse
- Ereigniswert
- Durchschnittlicher Wert
- Besuche mit Ereignis
- Ereignisse/Besuch

Dies gibt Auskunft über die Nutzung der verschiedenen als Ereignis definierten Objekte auf Ihrer Website.

Im unteren Bereich des Berichts werden zudem die häufigsten Ereignisse aufgelistet – auswählbar nach Ereigniskategorie, Ereignisaktion und Ereignis-Label. Dies sogar mit relevanten Informationen, wie viele Aktionen durchgeführt wurden und welchen Prozentsatz dieses Ereignis an der Gesamtzahl der Ereignisse ausmacht.

Wenn Sie es sich im weiteren Verlauf einfach machen und nicht durch die nächsten Berichte klicken möchten, werden Sie vielleicht schon mit der Beantwortung einer der drei Fragen am rechten Rand des Übersichtsberichts zufriedengestellt:

- Welche Ereigniskategorien kommen am häufigsten vor?

- Welche Aktionen führen Ihre Besucher in den einzelnen Kategorien durch?

- Welche Labels werden am häufigsten genutzt?

Bild 13.24 Ereignisübersicht

13.5.2 Häufigste Ereignisse

Dieser Bericht stellt sämtliche durchgeführten Ereignisse dar. Er unterteilt sich hauptsächlich durch die Nutzung der primären Dimension – die drei unterschiedlichen Dimensionen sind:

- Ereigniskategorie
- Ereignisaktion
- Ereignis-Label

Ereigniskategorie

Die primäre Dimension „Ereigniskategorie“ stellt sämtliche von Ihnen definierten Kategorien dar, unterteilt nach:

- Ereignisse gesamt
- Eindeutige Ereignisse
- Ereigniswert
- Durchschnittlicher Wert

Angenommen, Sie stellen Ihren Besuchern ein Video zur Ansicht in einem Video-Player auf Ihrer Website zur Verfügung, das mit den Analytics-Ereignis-Tracking-Parametern versehen ist. Unter „Ereignisse gesamt“ würde nun die Nutzung des Videos dargestellt. Eindeutige Ereignisse entsprechen bezüglich der Ereignisse sozusagen den eindeutigen Seitenaufrufen (Kapitel 4.2.1.4). Dies ist demnach die Anzahl der Besuche, in deren Verlauf zumindest einmal ein von Ihnen definiertes Ereignis durchgeführt wurde. Angenommen, ein User schaut sich drei unterschiedliche Videos an. Dann würde man ein eindeutiges Ereignis, aber drei Ereignisse insgesamt zählen (mindestens drei Ereignisse, was davon abhängig ist, wie viele weitere Aktionen Sie innerhalb eines Ereignisses definiert haben – wären beispielsweise auch „Pause“ und „Stopp“ definiert, würde dies die Anzahl der Ereignisse erhöhen, sofern der User diese Funktionalitäten nutzt).

Bild 13.25 Häufigste Ereignisse

Der Ereigniswert errechnet den durch „Ereigniswert“ übergebenen Gesamtwert des Ereignisses. Angenommen, die Funktion „Start des Videos“ wurde mit 3 Euro bewertet und ein Video wird dreimal gestartet, multipliziert Analytics den Ereigniswert der jeweiligen Aktion mit der Häufigkeit und stellt diesen als Ereigniswert dar.

Der durchschnittliche Wert errechnet sich aus dem gesamten Ereigniswert, dividiert durch die Anzahl der Ereignisse insgesamt.

Praxistipp:

Die Anzahl der Ereignisse pro Besuch ist limitiert auf 500. Dies bedeutet, dass die Zahl der Verbindungen zu den Google-Servern nicht überschritten werden darf – was sich sowohl auf die Anzahl der Seitenaufrufe während eines Besuchs bezieht als auch auf die der möglichen Ereignisse. Vermeiden Sie es daher, Ereignisse zu detailliert zu definieren oder zu viele Serveraufrufe zu generieren. Wie so oft in der Web-Analyse: Weniger ist mehr. Versuchen Sie, Daten möglichst in einem aggregierten Zustand zu betrachten.

Praxistipp:

Die Absprungrate (Kapitel 4.2.1.7) wird sich mit der Nutzung des Ereignis-Tracking vermutlich verringern, solange Sie bei der Implementierung nicht entsprechend gegengesteuert haben. Der Grund dafür ist, dass Analytics für die Berechnung der Absprungrate eine zweite Aktion benötigt, die der Besucher durchführt. Gibt es keine zweite Aktion – und im bisherigen Sinne somit auch keinen Hit, der an Google gesendet wird –, führt dies zu einer hohen Absprungrate. Wenn nun der User auf der ersten Seite bleibt und sich dort ein Video anschaut, das mit dem Ereignis-Tracking-Code versehen wird, findet im Moment des Aufrufs des Ereignis-Tracking-Codes eine Kommunikation mit den Google-Servern statt. Dies bedeutet, dass die für Google Analytics notwendige zweite Aktion durchgeführt wurde und dieser Besuch somit nicht mehr für die Absprungrate relevant ist bzw. gezählt wird – obwohl er vielleicht eine Seite während seines Besuchs betrachtet hat.

So weit die Default-Einstellung. Wenn Sie genau dieses Vorgehen nicht wünschen und die Absprungrate trotzdem gezählt und somit normal behandelt werden soll, so bedarf es einer Anpassung des Events auf diesen Seiten. Das erfolgt also, wenn der Besuch nur eine einzige Seite aufruft, auf dieser einen Seite aber Aktionen durchführt, die als Event getrackt werden. Es muss dann innerhalb des Event der zusätzliche Parameter opt_noninteraction gleich true gesetzt werden (siehe Kapitel 6.8). Wenn dies der Fall ist, beeinflussen die durchgeführten Ereignisse die Absprungrate nicht.

Zusätzlich zu den Ereignissen gibt es in diesem Bericht die Registerkarten „Website-Nutzung“ und „E-Commerce“. Diese bringen die Nutzung der Ereignisse mit anderen Kennziffern in Verbindung:

- Besuche
- Seiten/Besuch
- Durchschnittliche Besuchsdauer
- % neue Besuche
- Umsatz
- Transaktionen
- Durchschnittswert
- E-Commerce-Conversion-Rate
- Wert pro Besuch

Durch diese Verknüpfung besteht die Möglichkeit, aussagekräftige Informationen über die Wirkung von Ereignissen auf die herkömmlichen Kennziffern zu erhalten:

- Steigern (Produkt-)Videos den Umsatz?

- Engagieren sich User, die ein Ereignis durchgeführt haben, mehr mit der Website als die Besucher ohne Ereignisaktivität?

- Fördern Flash- oder Ajax-Applikationen den Erfolg der Website?

Viele zusätzliche Informationen bekommen Sie über die Nutzung der sekundären Dimension. Wenn Sie beispielsweise wissen möchten, über welche Quelle, welches Medium oder welches Keyword die meisten User auf Ihre Seite kamen und dann eines der von Ihnen definierten Events durchgeführt haben, so ist dies ohne Weiteres möglich.

Ereignisaktion

Die Auswahl der primären Dimension „Ereignisaktion“ führt sämtliche innerhalb der definierten Ereignisse durchgeführten Aktionen auf (Bild 13.26). Im Fall des Videos wären dies „Start“, „Pause“ und „Stopp“. Sie können hier also analysieren, wie oft die Besucher diese Aktionen insgesamt durchführten, und eventuell Änderungen anhand dieser Daten vornehmen. Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass eine von Ihnen als wichtig eingestufte Aktion von den Usern nicht angenommen wird, kann diese unter Umständen entfernt und die Usability somit vereinfacht werden.

Bild 13.26 Ereignisaktion

Praxistipp:

Über die Navigation über die primäre Dimension bekommen Sie sämtliche Ereigniskategorien, Ereignisaktionen oder Ereignis-Label angezeigt. Wenn Sie diese jedoch nicht immer komplett betrachten wollen, insbesondere bei sehr vielen Ereignissen, empfehle ich Ihnen, über die jeweilige Zeile das für Sie interessante Ereignis herauszusuchen. Denn auf der nächsten Ebene bekommen Sie nur die Ereignisaktionen oder Labels angezeigt, die zu der von Ihnen ausgewählten Ereigniskategorie passen. So können Sie sich hierarchisch von Kategorie zu Ereignis zu Label durchklicken und grenzen die Menge der Daten damit immer weiter ein.

Ereignis-Label

Die Auswahl des Label-Berichts geschieht ebenfalls über die primäre Dimension und stellt die aufgerufenen und vorab von Ihnen definierten Labels dar (Bild 13.27). Dies können Filmtitel oder Namen von Dokumenten sein, die heruntergeladen wurden – oder die Namen der Links, die auf eine andere Seite führen. All diese Benennungen sind von Ihrer Namensgebung abhängig.

Bild 13.27 Ereignis-Label

Praxistipp:

Eine einheitliche und eindeutige Benennung der jeweiligen Ereignisse, Aktionen und Labels ist für die Auswertung innerhalb der Berichte sehr wichtig. Überlegen Sie zunächst genau, welche Werte dargestellt werden sollen, und benennen Sie diese. Achten Sie hierbei auf eine einheitliche Benennung, denn beispielsweise „Video“ und „Videos“ wären zwei unterschiedliche Dinge, die in den Berichten auch getrennt dargestellt werden.

15.5.3 Ereignisse: Seiten

Auch wenn Sie Ihre Ereignisse gut und sinnvoll benannt haben, kann es durchaus sein, dass Sie nicht mehr genau wissen, auf welchen einzelnen Seiten welche Ereignisse platziert wurden – insbesondere dann, wenn Sie umfangreichen Gebrauch von Ereignissen machen. Ehe Sie nun aber unter Umständen in irgendwelchen Implementierungsanleitungen, Dokumentationen oder gar im Quelltext nachgucken müssen, hilft Ihnen der Bericht „Seiten“ innerhalb der Ereignisberichte. Denn hier werden sämtliche Seiten aufgeführt, auf denen Ereignisse durchgeführt wurden. Sie können wieder die bereits beschriebenen Metriken analysieren und auch Daten hinsichtlich der Website-Nutzung und zum E-Commerce darstellen.

Vermutlich wird es für Sie aber nicht sehr interessant sein, nur zu sehen, auf welchen Seiten wie viele Ereignisse aufgerufen wurden. Vielmehr wird es Sie interessieren, welche Ereignisse dies waren. Hier ist die Navigation sehr intuitiv – klicken Sie einfach auf die entsprechende Seite. Sie werden dann direkt in die nächste Ebene geleitet und sehen sämtliche Ereigniskategorien, die auf dieser Seite gezählt wurden. Mit einem weiteren Klick erhalten Sie die entsprechenden Ereignisaktionen, die für diese Ereigniskategorie auf dieser Seite erhoben wurden. Mit einem weiteren Klick gelangen Sie zu den Ereignis-Labeln.

Bild 13.28 Ereignisse: Seiten

Alternativ zur Nutzung der verschiedenen Hierarchien innerhalb der primären Dimension können Sie auch mit der sekundären Dimension arbeiten. Wählen Sie hier innerhalb der Rubrik „Ereignisse“ einfach die entsprechende Kategorie, die Aktion oder das Label aus – Sie sehen dann eine zweite Spalte innerhalb der Tabelle.

Seitentitel

Durch eine Änderung der primären Dimension sehen Sie die jeweiligen Seitentitel Ihrer Website in Verknüpfung mit den jeweiligen Ereignissen. Da die Navigation und die Nutzung dieses Berichts dem der Seiten entsprechen, gehe ich an dieser Stelle nicht näher auf diesen Bericht ein.

13.5.4 Ereignisfluss

Welche Ereignisse werden in welche Reihenfolge genutzt? Diese Fragestellung ergibt sich je nach Intensität des Einsatzes der Ereignisse. Angenommen, Sie haben bestimmte Aktionen innerhalb Ihrer Website mit Ereignissen vertaggt – angefangen bei Teasern auf Ihrer Homepage über bestimmte Schritte innerhalb der Website bis hin zum Bestellprozess. Dann interessieren Sie vermutlich der Ablauf der unterschiedlichen aufgerufenen Ereignisse und deren Benennungen. Welcher der unterschiedlichen Teaser hat am Ende für die meisten Produktverkäufe gesorgt?

Oder ein anderes Beispiel – Ihre Seite besteht komplett aus Flash (warum auch immer!), dann können Sie mit Hilfe der Ereignisflussdarstellung die Bewegungen der User über Ihre Website nachvollziehen (abhängig davon, ob Sie die unterschiedlichen Flash-Elemente mit Ereignissen oder virtuellen Seitenaufrufen belegt haben).

Bild 13.29 Ereignisflussdarstellung

Anders als bei den anderen Flussdiagrammen (siehe Kapitel 9.2) können Sie hier auch die Darstellung nach dem ersten Schritt in der Benennung verändern. Denn Sie haben die Wahl, ob Sie nun Kategorie, Aktion und Label gleichzeitig anzeigen lassen oder nur die Kategorie und die Aktion oder nur die Kategorie.

Dafür können Sie aber aus einer langen Liste an Startpunkten auswählen, also der ersten Spalte – dies muss nicht zwangsläufig Land/Gebiet sein, was die Default-Einstellung ist. Zudem können Sie die dort getätigte Auswahl zusätzlich eingrenzen, indem Sie das Dimensionselement noch weiter anpassen.

Innerhalb des Ereignisflusses können Sie beliebige Flüsse anklicken, die daraufhin grafisch hervorgehoben werden. Ähnlich wie bei den Flussdiagrammen in Bezug auf aufgerufene Seiten werden auch hier Ausstiege dargestellt. Nur sind es natürlich keine Ausstiege aus Events oder aus Seiten, sondern die Darstellung, wann ein Ereignis als Letztes aufgerufen wurde. Angenommen, Sie haben den Play-Button eines Videos mit einem Event belegt und stellen im Anschluss innerhalb dieses Berichts fest, dass nach Betätigen des Play-Buttons der Großteil der Besuche den Besuch beendet. Dann war der Inhalt des Videos offensichtlich nicht sehr interessant. Auf der anderen Seite haben Sie unter Umständen Ihre Outbound-Links mit Events belegt – in diesem Fall wird die Rate für dieses Event, als letztes Ereignis aufgerufen worden zu sein, sehr hoch sein. Die Interpretation der Daten hängt also immer auch vom Kontext ab, in dem das Event zur Website und zum eigentlichen Ziel steht. Aus diesem Grund ist es auch sinnvoll, dass man sich unterschiedliche Benennungen der Events in dieser Darstellung anzeigen lassen kann.

13.6 AdSense

Die AdSense-Berichte wurden im Jahre 2009 ausgebaut, so dass hier nun mehr Informationen zur Verfügung stehen. Neben der Übersicht befinden sich in diesem Berichte-Block nun auch noch

- AdSense-Seiten

- AdSense-Verweis-URLs

AdSense nimmt einen wichtigen Teil bei Google ein und ist zudem ein sehr relevanter Umsatzbringer – ca. 20 % des Gesamtumsatzes wird über AdSense erbracht. Das sind pro Quartal über 2 Mrd. US-Dollar, eine stolze Summe also. Da wundert es nicht, dass AdSense zum einen in Analytics integriert ist und zum anderen die Berichte ausgebaut wurden. Für alle Seitenbetreiber, die AdSense auf ihren Seiten eingebaut haben, sind diese Berichte Gold wert, da sich hierüber genau ermitteln lässt, welche Seiten den meisten AdSense-Umsatz generieren, welche Referrer Umsatz bringen und welches Verhältnis „Anzeigen zu Umsatz“ am besten geeignet ist.

13.6.1 Übersicht

Der Übersichtsbericht des AdSense-Tracking beinhaltet bereits diverse Informationen. Innerhalb des ausgewählten Zeitraums werden folgende Kennziffern dargestellt (Bild 13.30):

- AdSense-Umsatz
- AdSense-Umsatz/1000 Besuche
- Aufgerufene AdSense-Anzeigen
- Aufgerufene AdSense-Anzeigen/Besuch
- AdSense-CTR
- AdSense-eCPM
- Angezeigte AdSense-Anzeigen
- AdSense-Block-Impressionen/Besuch
- AdSense-Seiten-Impressionen
- AdSense-Seiten-Impressionen/Besuch

Oftmals werden Werbeplätze pro Tausend Werbeeinblendungen verkauft – die Einheit dafür heißt daher auch Tausender-Kontakt-Preis (TKP) beziehungsweise Cost Per Mille (CPM). Der AdSense-Umsatz, dividiert durch sämtliche aufgerufenen Seiten, auf denen der AdSense-Code eingebaut ist (Seitenaufrufe = Kontakte), multipliziert mit 1000, ergibt einen effektiven TKP oder auch den AdSense-eCPM. Damit ist eine sinnvolle Vergleichbarkeit mit anderen Medien und anderen Werbemitteln, die grundsätzlich auf einer Seite platzierbar wären, möglich. Sie können nun also selbst entscheiden, ob sich die Platzierung der AdSense-Anzeigen lohnt und ob Sie die dafür benötigte Werbefläche verwenden wollen.

Bild 13.30 Google AdSense

Der AdSense-Umsatz dividiert durch 1000 Besuche ergibt eine ähnliche Kennziffer wie der AdSense-eCPM. Der Unterschied besteht darin, dass die Anzahl der Besuche meist niedriger ist als die der generierten Seitenaufrufe. Mit dieser Kennziffer können Sie den AdSense-Umsatz allerdings gut zu den Besuchen in Beziehung setzen.

Aufgerufene AdSense-Anzeigen sind angeklickte Anzeigen. Hier handelt es sich um Anzeigen, die dem Seitenbetreiber Umsatz gebracht haben.

Die AdSense-CTR (Klickrate) beschreibt die Anzahl der Klicks auf die AdSense-Anzeigen im Verhältnis zu deren Auslieferung. Je öfter eine AdSense-Anzeige pro hundert Einblendungen angeklickt wird, desto höher ist die AdSense-Klickrate.

Es besteht die Möglichkeit, mehrere AdSense-Anzeigen auf einer Webseite anzuzeigen. Daher wird unterschieden nach AdSense-Block-Impressionen und AdSense-Seiten-Impressionen. Sind beispielsweise drei AdSense-Blöcke auf einer Seite eingebaut, ist das Verhältnis von Blöcken zu Seite 3 : 1.

Praxistipp:

Innerhalb Ihres AdSense-Kontos haben Sie die Möglichkeit, die Währung von US-Dollar auf Euro zu wechseln. Wenn Sie diese Änderung vorgenommen haben, werden Ihnen nicht nur die Beträge in Euro ausbezahlt, sondern auch die Berichte innerhalb der AdSense-Oberfläche sind auf Euro ausgelegt. In Analytics werden die Beträge allerdings in US-Dollar dargestellt – Sie werden also vermutlich schnell feststellen, dass sich die Beträge zwischen beiden Tools unterscheiden. Die Währungseinstellung innerhalb von Analytics hat keine Auswirkung auf die AdSense-Daten, diese bezieht sich nur auf die E-Commerce-Daten. In diesem Fall werden in Analytics für die AdSense-Umsätze US-Dollar-Angaben gemacht und in AdSense umgerechnete Euro-Daten. Dies kann verwirrend sein und ich hoffe, dass die Google-Ingenieure dieses Thema irgendwann beheben. Um für beide Konten die gleichen Daten und die gleiche Währung zu erhalten, bleibt Ihnen nur die Möglichkeit, Ihr AdSense-Konto auf US-Dollar zu belassen. Haben Sie dies bereits getan, ist die Einstellung nicht mehr umkehrbar. Sie müssen also mit den beiden Währungen leben.

Im unteren Bereich von Bild 13.29 werden die Top-10-Seiten angezeigt, über die AdSense-Umsätze generiert wurden. Welche das im Detail sind, wird im nächsten Kapitel vorgestellt.

13.6.2 AdSense-Seiten

Der Bericht „AdSense-Seiten“ stellt alle Webseiten dar, über die AdSense-Umsatz generiert wurde (Bild 13.31). Hiermit besteht die Möglichkeit, AdSense-Umsätze jeder einzelnen Seite zuzuordnen und nach einigen der oben genannten Kennziffern zu analysieren. Sicher gibt es einzelne Seiten, auf denen der eCPM oder die AdSense-Klickrate besonders hoch ist. So sind Sie in der Lage, exakt zu analysieren, welche Seiten in Bezug auf AdSense wie erfolgreich sind.

Sehr hilfreich ist hier die Darstellung als Pivot-Tabelle (Bild 13.31). Hierüber können Sie beispielsweise pro Webseite analysieren, welche Quelle Ihnen nicht nur den größten Umsatz, sondern auch den höchsten eCPM gebracht hat. Die Analysemöglichkeiten sind vielfältig und sicherlich werden auch Sie, sofern Sie AdSense auf Ihren Seiten integriert haben, Ihren persönlichen Nutzen aus diesen Berichten ziehen können. Verwenden Sie diese Daten, um Ihre AdSense-Anzeigen besser zu platzieren, zu individualisieren oder auszuweiten.

Bild 13.31 AdSense-Seiten

Interessant ist zudem eine Analyse nicht nur hinsichtlich der Seiten, die am meisten AdSense-Umsatz generiert haben, sondern auch die Herkunft der User – über welche Traffic-Quellen kamen Besuche auf die Website, die dann wiederum auf welchen Seiten am meisten AdSense-Umsatz generiert haben? Diese Antwort können Sie mit Hilfe der sekundären Dimension beantworten, indem Sie dort aus der Rubrik Traffic-Quellen die entsprechende Dimension auswählen. Neben der Nutzung der sekundären Dimension innerhalb dieses Berichts gibt es aber auch einen eigenen Bericht, der sich hauptsächlich um die verschiedenen Traffic-Quellen kümmert – der Bericht der AdSense-Verweis-URLs.

13.6.3 AdSense-Verweis-URLs

Der Bericht mit dem einprägsamen Namen „AdSense-Verweis-URLs“ zählt die Verweis-URLs auf, die der Website den meisten über AdSense generierten Umsatz bescherten (Bild 13.32). Über diese Traffic-Quellen kamen also besonders viele Besucher, die dann auf die AdSense-Anzeigen klickten und auf diese Weise Umsatz generierten.

Hier haben Sie erneut die Möglichkeit, die Darstellungsarten des Berichts komplett auszunutzen. Die verschiedenen Reiter ermöglichen es nicht nur, die AdSense-Umsätze auszuwerten, sondern auch die E-Commerce-Umsätze und das weitere Verhalten der User auf der Website inklusive der Zielerreichungen. Was wäre also der perfekte Referrer? Der Verweis, der Ihnen viele Besuche bringt, die idealerweise gleichzeitig sämtliche Ziele erfüllen, viel E-Commerce- und AdSense-Umsatz generieren. Hier haben Sie die Möglichkeit, diesen Referrer zu finden. Unter Umständen wecken Sie aber auch schlafende Hunde, Verweise also, die Sie bisher nicht wirklich auf der Rechnung hatten, über die Sie aber dennoch qualitativ hochwertigen Traffic geliefert bekommen, der Ihnen einen guten Umsatz beschert. Dies wäre der ideale Report – um dann aktiv zu werden. Vielleicht gibt es Möglichkeiten, eine bessere Platzierung für Ihren Link zu bekommen? Warum nicht einfach den Website-Betreiber des Referrer kontaktieren und verhandeln? Sie wissen in diesem Fall mehr als er, da Sie genau die Umsätze und das Verhalten der User auf Ihrer Seite kennen, die über diesen Link kamen. Sparen Sie sich also die Zeit, mit weniger wertvollen Link-Gebern zu sprechen, und konzentrieren Sie sich auf die Verweise, von denen Sie profitieren.

Bild 13.32 AdSense-Verweis-URL

Medium

Eine Änderung der primären Dimension auf „Medium“ hat eher unspektakuläre Auswirkungen – denn da der Bericht ja bereits „AdSense-Verweis-URLs“ heißt, wird hier auch nur ein einziges Medium angezeigt – nämlich Referrer.

13.7 Tests

Bislang gab es innerhalb von Google Analytics keine wirklich gute Möglichkeit, strukturierte A/B-Tests durchzuführen. Zwar konnte man mit Hilfe der utm_Content-Variable Traffic splitten und hinterher auswerten – dies war aber eher ein Workaround und nicht wirklich vergleichbar mit sinnvoll durchgeführten Tests. Dafür gab es den Google Website Optimizer als separates Tool. Dieses gab es seit einigen Jahren – allerdings ließ die Nutzung offensichtlich zu wünschen übrig, denn die Weiterentwicklung ging insbesondere zu der Entwicklung von Google Analytics eher schleppend voran. Dies hat nun die Konsequenz, dass der Google Website Optimizer als separat verfügbares Tool eingestellt wurde und zumindest teilweise in Google Analytics integriert wurde.

Hierfür gibt es innerhalb des Content-Berichte-Blocks eine neue Rubrik: Tests. Hier haben Sie innerhalb von Google Analytics die Möglichkeit einfache A/B-Tests durchzuführen. Im Folgenden beschreibe ich den Ablauf, wie diese Tests durchgeführt werden können.

Damit diese Tests auch funktionieren, muss der Google-Analytics-Tracking-Code auf allen Seiten integriert sein. Zudem können Sie Ihre Conversions natürlich nur dann optimieren, wenn Sie entsprechende Ziele definiert haben. Sollten Sie derzeit noch keine Ziele definiert haben, so erstellen Sie diese zunächst, ehe Sie mit diesem Kapitel fortfahren.

Bild 13.33 Tests

Geben Sie als Erstes die URL der Seite ein, die Sie testen wollen. Dies kann beispielsweise eine Landing Page sein – ebenso aber auch eine Seite innerhalb eines Bestelltrichters oder eine sonstige Seite, die für Sie entweder besonders wichtig ist oder aber besonders schlechte Werte aufzeigt. Welche dies sein könnten, sehen Sie in den anderen Content-Berichten.

13.7.1 Testseiten auswählen

Sobald Sie eine URL eingegeben haben, erscheint ein kleiner Screenshot der Seite. Wenn Sie nun auf „Test erstellen“ klicken, kommen Sie zu dem ersten von vier Schritten, um einen Test zu erstellen. Innerhalb des Schritts „Testseiten auswählen“ vergeben Sie einen Namen für den Test und können weitere Testvarianten hinzufügen. Hierfür müssen Sie lediglich URLs der Testvarianten und einen entsprechenden Seitennamen eingeben. Diese Varianten werden innerhalb des Tests gegen die Ursprungsvarianten gestellt. Wählen Sie für die Benennung der Varianten sprechende Namen, so dass Sie diese hinterher innerhalb des Berichts gut voneinander unterscheiden können. Ob Sie die richtige Seite als Variante ausgewählt haben, erkennen Sie an der Vorschau der Seite auf der rechten Seite.

Bild 13.34 Testseite auswählen

Ehe Sie mit dem Testen beginnen, ist es wichtig, dass Sie sich Gedanken machen, was genau Sie eigentlich testen wollen. Welche Hypothese wollen Sie bestätigen oder wiederlegen? Wo genau sehen Sie Problemstellen auf der Seite, die Sie überprüfen oder verbessern möchten?

Die verschiedenen Varianten, die Sie gegen die Kontrollseite testen wollen, müssen offensichtlich verfügbar sein – ansonsten würde die Eingabe der URL in das entsprechende Feld keine Vorschau erzeugen.

Information:

Da die verschiedenen Varianten, die gegen die Kontrollseite getestet werden sollen, live und verfügbar sein müssen (Sie müssen ja die URL eingeben) besteht die Gefahr, dass diese durch andere Faktoren beeinflusst werden. Sie können diese Varianten daher auf nofollow und noindex stellen, damit diese nicht von dem Googlebot gefunden und indiziert werden.

Wenn die Varianten nicht in dem kleinen Vorschaufeld angezeigt werden, ist dies ein Zeichen dafür, dass der Test nicht funktionieren wird. Ein Grund hierfür kann sein, dass Ihr Server durch das Testing angehängte Parameter nicht akzeptiert. Folgende beiden Parameter werden angehängt:

utm_expid – dieser übergibt eine Experiment-ID.

utm_referrer – dieser Parameter wird angehängt, wenn es einen Referrer zu der Originalseite gibt.

Stellen Sie Ihren Server also so ein, dass diese beiden Parameter akzeptiert werden.

13.7.2 Testoptionen festlegen

In diesem Schritt wählen Sie ein von Ihnen bereits definiertes Ziel aus. Derzeit werden nur URL- und Ereignisziele akzeptiert. Engagementziele können derzeit noch nicht in Verbindung mit Tests gebracht werden.

Sollten Sie noch kein Ziel definiert haben, so haben Sie an dieser Stelle die Möglichkeit, direkt in die Zielerstellung zu navigieren, indem Sie auf „neues Ziel hinzufügen“ klicken. Anschließend können Sie über die Zurücktaste des Browsers oder die Auswahl des Testnamens wieder zu diesem Schritt zurückgelangen.

Als Nächstes definieren Sie, wie viele User in den Test gehen sollen. Wie hoch dieser Prozentsatz ist, hängt davon ab, wie viel Traffic Sie insgesamt auf der Originalseite haben. Um vernünftig und zügig testen zu können, bedarf es einer gewissen Menge und vor allem einer gewissen Menge an Conversions.

Hinweis:

Damit ein Test nicht zu lange läuft und damit zu viele Einflussfaktoren das Ergebnis beeinflussen, bietet es sich an, ein Conversion-Ziel für den Test zu wählen, welches ausreichend Conversions pro Tag hat. Aus eigener Erfahrung kann ich sagen, dass es mindestens ca. 20 Conversions pro Tag pro Testvariante sein sollten. Bei viel weniger Conversions dauert ein Test in der Regel unnötig lang und ist damit weniger aussagekräftig.

Lassen Sie einen Test demnach unter keinen Umständen mehrere Monate laufen – das Ergebnis wird keine gute Erkenntnis bringen. Wenn das von Ihnen definierte Ziel jedoch zu wenig Conversions liefert, besteht die Möglichkeit, ein anderes Ziel auszuwählen. Angenommen, Sie betreiben einen Shop und wollen eine Landing Page testen, verfügen aber über zu wenig finale Kauf-Conversions. So könnten Sie beispielsweise ein davorliegendes Ziel definieren – beispielsweise „in den Warenkorb legen“. Hier haben Sie vermutlich eine höhere Anzahl an Conversions und können durch ein schnelleres Beenden des Tests schnellere Ergebnisse und damit Erkenntnisse erzielen.

Bei nicht ausreichenden Conversions können Sie also statt Makro-Conversions auch vorgelagerte Mikro-Conversions definieren.

In dem folgenden Notizen-Feld können Sie eigene Vermerke notieren, die Sie als Erinnerung für sich oder andere behalten wollen.

Bild 13.35 Testoptionen festlegen

Als weitere optionale Checkbox können Sie dann die „Varianten-URLs in Inhaltsberichten in ursprüngliche URLs ändern“. Der Hintergrund hierfür ist, dass die unterschiedlichen Varianten, die in dem Test sind, durch den Test Parameter in der URL angefügt bekommen. In den unterschiedlichen Content-Berichten würden diese Seiten aufgrund der unterschiedlichen URL-Parameter jeweils separat ausgewiesen werden. Für eine spätere Analyse der Seiten kann das störend sein, da Sie sie vielleicht lieber in aggregierter Form hätten (so wie es bisher vermutlich auch der Fall war). Das heißt, die Benennungen der Seiten innerhalb der Content-Berichte verändern sich bei Aktivierung dieser Box nicht – der Test wird aber dennoch durchgeführt. Aus späteren Analysegründen würde ich eher dazu tendieren, die Box zu aktivieren, um Ihre Basisdaten in den anderen Berichten nicht zu gefährden. Wenn Sie hinterher jedoch die unterschiedlichen Varianten des Tests separat weiter analysieren wollen und Metriken in Verbindung bringen wollen, die Sie in den Testberichten nicht haben, so macht es natürlich Sinn, die Box nicht zu aktivieren. Am Ende hängt es also davon ab, wie intensiv Sie sich nach dem Testing mit den Daten und Auswertungen weiter beschäftigen wollen.

13.7.3 Testcode hinzufügen und überprüfen

Damit der Test auch funktioniert, muss eine kleine Änderung an dem Tracking-Code der Originalseite durchgeführt werden. Je nachdem, über welchen Kenntnisstand bzw. über welche Befugnisse Sie verfügen, können Sie den Code entweder selber hinzufügen oder an Ihren Webmaster senden. Eine dieser beiden Optionen müssen Sie wählen.

Wenn Sie den Code selber hinzufügen möchten/können, muss folgender Code auf der Originalseite direkt ganz oben nach dem öffnenden Head-Tag eingefügt werden – noch vor dem Google-Analytics-Tracking-Code.

Listing 13.1 Testcode

<!-- Google Analytics Content Experiment code -->

<script>function utmx_section(){}function utmx(){}(function(){var
k='XXXXXX-1',d=document,l=d.location,c=d.cookie;
if(l.search.indexOf('utm_expid='+k)>0)return;
function f(n){if(c){var i=c.indexOf(n+'=');if(i>-1){var j=c.

indexOf(';',i);return escape(c.substring(i+n.length+1,j<0?c.

length:j))}}}var x=f('__utmx'),xx=f('__utmxx'),h=l.hash;d.write(

'<sc'+'ript src="'+'http'+(l.protocol=='https:'?'s://ssl':

'://www')+'.google-analytics.com/ga_exp.js?'+'utmxkey='+k+

'&utmx='+(x?x:'')+'&utmxx='+(xx?xx:'')+'&utmxtime='+new Date().

valueOf()+(h?'&utmxhash='+escape(h.substr(1)):'')+

'" type="text/javascript" charset="utf-8"></sc'+'ript>')})();

</script><script>utmx('url','A/B');</script>

<!-- End of Google Analytics Content Experiment code -->

Wenn dieser Code und auch die verschiedenen Testvarianten veröffentlicht und live sind, können Sie diesen Schritt abschließen.

Bild 13.36 Testcode

Wenn Sie keine Möglichkeit haben, den Code selber zu integrieren, so können Sie ihn direkt aus Google Analytics heraus an Ihren Webmaster schicken. Geben Sie in dem sich öffnenden Dialog einfach seine E-Mail-Adresse ein und klicken Sie auf „Senden“. Er bekommt dann den folgenden Text von Ihnen per Mail:

Hallo,
ich richte gerade einen Inhaltstest für Google Analytics für http://www.timoaden.de ein. Daher bitte ich Sie, den Testcode auf der relevanten Seite einzufügen.

Bitte rufen Sie die folgende URL auf, um ausführliche Informationen dazu zu erhalten, wie Sie den Testcode einfügen und die Änderungen überprüfen können:

https://www.google.com:443/analytics/web/siteopt/signed/minisite?experimentId=YZ8ZbeTvRGSsx5Yn6-7giQ&webProperty=UA-XXXXX-X&signature=AFB3siZFHJg2n4TqTHxH6E53jjG94sDBDmUPF3vIfEzfL-6L-w6hfsrfIrTw21zgYbOetXNxLZLa87AOoEhGfoorYMUIhkbpAAf2kTKEtH81xT4vpgvXbwb1Kh9RfU09RPscZVKRrVcR

Bitte antworten Sie auf diese E-Mail, sobald Sie die Einbindung des Testcodes abgeschlossen haben. Ich bedanke mich bereits im Voraus für Ihre Unterstützung.

Mit freundlichen Grüßen

Timo Aden

Sie können den Text auch noch individuell anpassen und etwas Persönliches dazuschreiben – Ihr Name wird automatisch übernommen. Auch diesen können Sie hier bei Bedarf ändern.

Bild 13.37 Testcode senden

Information:

Der einzufügende Code für den Test ist synchron. Den Google-Analytics-Tracking-Code gibt es synchron und asynchron. Der asynchrone Code wird allgemein bevorzugt, weshalb ich in diesem Buch auch immer ausschließlich den asynchronen Code darstelle. Für die Durchführung des Tests stellt es kein Problem dar, den asynchronen Tracking-Code parallel mit dem synchronen Testing-Code zu verwenden.

Wenn Sie sicher sind, dass Sie oder Ihr Webmaster den Testcode ordnungsgemäß eingefügt haben, können Sie auf „weiter“ klicken. Im Anschluss wird automatisch überprüft, ob sämtliche Codes korrekt eingebaut sind. Ist dies der Fall, wird das mit grünen Häkchen dargestellt. Wenn nicht, gibt es entsprechende Fehlermeldungen (Bild 13.38). Die Integration der Codes sollte dann noch mal überprüft werden.

Bild 13.38 Testvalidierung

13.7.4 Test überprüfen

In diesem finalen Schritt können Sie sämtliche bisher durchgeführten Settings überprüfen. Klicken Sie auf jeden Fall auf den Link „Alle in der Vorschau anzeigen“. Hier können Sie die Originalseite und die verschiedenen Varianten live sehen. Wenn dies nicht der Fall ist, sollten Sie den Test auch nicht starten, da User dann auf Fehlerseiten kommen können.

Wenn die weiteren vorgenommenen Einstellungen stimmen, können Sie den Test direkt starten. Alternativ können Sie ihn aber auch zunächst speichern und zu einem späteren Zeitpunkt starten.

Wenn ein Test gestartet ist, können Sie noch einige Änderungen vornehmen. So besteht die Möglichkeit, den Testnamen, die Namen der verschiedenen Varianten, die Notizen oder auch die Menge des Traffic, der in den Test geht, zu verändern. Zudem können Sie einzelne Testvarianten ausschließen – dies macht beispielsweise dann Sinn, wenn die Performance einer Variante sehr schlecht ist und es sich deutlich abzeichnet, dass diese nicht gewinnen wird. So kann diese exkludiert werden, so dass Sie die Menge des Traffic besser für die anderen Varianten nutzen können. Sie erhalten dann schnellere Ergebnisse und vermeiden es möglicherweise, Geld durch eine deutlich schlechtere Conversion-Rate im Vergleich zum Original zu verlieren.

Solange der Test noch nicht gestartet wurde, können Sie über die Vor- und Zurück-Buttons des Browsers zu den vorigen Schritten navigieren und Änderungen vornehmen.

Bild 13.39 Test überprüfen

Starten Sie einen Test nicht zu voreilig. Ihre User werden die unterschiedlichen Varianten live sehen – wenn Sie Fehler produzieren oder durch schlechte Varianten dafür sorgen, dass etwas nicht funktioniert, können Sie dafür sorgen, dass Ihre Besuche unzufrieden mit Ihrer Seite sind. Dies sollten Sie unbedingt vermeiden. Die Zufriedenheit Ihrer User sollte immer vor der Erlangung von Erkenntnissen oder dem Sammeln von Daten liegen!

13.7.5 Testauswertung

Nachdem Sie einen ersten Test gestartet oder zumindest vorbereitet haben, sehen Sie eine Liste der eingerichteten Tests – hier zeigt sich, dass eine sprechende Benennung sinnvoll ist, denn ansonsten heißen alle Ihre Tests „unbenannter Test“.

Die Liste beinhaltet alle Tests unterschieden nach

- Status
Unterschieden nach Einrichtung, Aktiv, Gestoppt und Beendet

- Details
Beschreibt den Schritt, an dem Sie bei der Einrichtung stehen geblieben sind, wenn der Test noch nicht gestartet wurde.

- Besuche
Stellt die Anzahl der Besuche dar, die bereits am Test teilgenommen haben.

- Start Datum
Stellt das Startdatum des Tests dar.

- End Datum
Stellt bei bereits beendeten Tests das Datum der Testbeendigung dar.

Bild 13.40 Testübersicht

Wenn Sie auf den Namen eines laufenden oder beendeten Tests klicken, gelangen Sie in die Auswertung des Tests. Zunächst sehen Sie hier eine grafische Darstellung der unterschiedlichen Varianten und des Originals. Per Default wird die Conversion-Rate, die sich ja auf das von Ihnen definierte Ziel bezieht, im Zeitverlauf angezeigt. Je nach Laufzeit des Tests haben Sie hier die Auswahl zwischen Tages-, Wochen- oder Monatsansicht.

Hinweis:

Wenn ein Test länger als drei Monate läuft, wird er von Google automatisch beendet. Hierdurch soll verhindert werden, dass Tests gestartet und dann vergessen werden. Dies ist absolut sinnvoll, da ansonsten die Chance steigt, dass die Testvarianten nicht mehr aktiv sind bzw. nicht gepflegt werden und User dann irgendwann auf Fehlerseiten gelangen.

Information:

Aus eigener Erfahrung kann ich berichten, dass die Trends und Ergebnisse eines Tests bzw. die Performance der unterschiedlichen Varianten zu Beginn eines Tests komplett anders sein können als am Ende. Oftmals gibt es kurz nach dem Start einen klaren Gewinner – im Laufe der Zeit kann der Vorsprung jedoch wieder schmelzen oder die vermeintliche Gewinnervariante gar komplett von einer anderen überholt werden.

Beenden Sie einen Test demnach nicht zu früh und beobachten Sie den Trend über mindestens eine Woche, besser mindestens acht Tage. So haben Sie die Erkenntnis, wie sich die unterschiedlichen Varianten beispielsweise während der Woche und am Wochenende entwickeln. Hier kann es zu großen Unterschieden kommen!

Rechts von der grafischen Darstellung wird eine kurze Zusammenfassung dargestellt:

- Besuche
Hier wird die Anzahl der Besuche dargestellt, die seit Testbeginn an dem Test teilgenommen haben.

- Tage (oder Stunden) mit Daten
Dies stellt dar, seit wie vielen Tagen bereits Daten gesammelt werden, und damit, wie lange der Test bisher läuft.

- Berücksichtigte Besuche
Hier wird die von Ihnen definierte Menge der Testteilnehmer aufgeführt. Angenommen, Sie stellen fest, dass die Anzahl der Besuche innerhalb Ihres Tests noch sehr niedrig ist, Sie aber auch nur 25 % der Besuche für den Test berücksichtigen, so können Sie das Setup des Tests anpassen und mehr Besuche an dem Test teilnehmen lassen, um schnellere Ergebnisse zu erhalten.

- Status
Hier wird dargestellt, ob es bereits einen klaren Gewinner gibt. Wenn nicht, wird empfohlen, den Test zunächst weiterlaufen zu lassen. Wenn es langfristig keinen Gewinner gibt, sollte das grundsätzliche Testkonzept überdacht werden.

Hinsichtlich der Statusmeldung kann es innerhalb der Testberichte folgende Nachrichten geben:

- Setup (Nummer eines Schritts)
Das Aufsetzen eines Tests wurde begonnen, aber nicht zu Ende geführt. Es wird dargestellt, an welchem Schritt das Setup beendet wurde.

- Setup (Bereit zum Start)
Der Test wurde komplett aufgesetzt, aber noch nicht gestartet. Durch einen Klick auf den Namen des Experiments kann der Test im Anschluss gestartet werden.

- Aktiv
Das Setup wurde beendet und der Test begonnen. Durch Klick auf den Namen des Tests können die Ergebnisse betrachtet oder Änderungen vorgenommen werden.

- Beendet (manuell beendet)
Der Test wurde von Ihnen aktiv beendet, nachdem er gestartet wurde. Mit einem Klick auf den Testnamen können Sie die Testergebnisse betrachten.

- Beendet (Zeitlimit erreicht)
Wenn nach drei Monaten kein klares Ergebnis erzielt werden konnte, wird der Test automatisch von Google beendet. Die entsprechenden Daten können Sie durch einen Klick auf den Testnamen sehen.

- Beendet (Gewinner gefunden)
Der Test wurde beendet, nachdem ein klarer Gewinner festgestellt werden konnte. Welcher dies ist und mit welchen Daten dieser verknüpft ist, können Sie feststellen, indem Sie auf den Namen des Tests klicken.

- Beendet (kein Gewinner)
Wenn es keinen Gewinner gab, können Sie trotzdem etwas gelernt haben – die Mühe war also nicht umsonst! Wenn es in einem Test keine statistische Signifikanz gab, das Original zu schlagen, wird der Test mit diesem Status versehen.

- Beendet (Processing)
Der Test wurde beendet und die Daten werden von Google aufbereitet. Innerhalb von maximal 24 Stunden nach Beendigung des Tests sollten die Ergebnisse dargestellt werden. Die bis dahin angefallenen Daten können Sie dennoch betrachten, indem Sie auf den Namen des Tests klicken.

Die Tabelle unterhalb der grafischen Darstellung stellt die unterschiedlichen Varianten und das Original als Dimension dar. Die einzelnen Spalten zeigen die Besuche, Conversions, Conversion-Rate, den Vergleich zum Original und die Wahrscheinlichkeit, das Original zu schlagen.

Besuche

Bei der Anzahl der Besuche werden Sie feststellen, dass die Verteilung zwischen dem Original und den verschiedenen Varianten recht ähnlich ist. Dies ist gewollt – denn um ein aussagekräftiges Ergebnis zu erhalten, muss die Anzahl der Besuche in den jeweiligen Varianten weitestgehend gleich sein. Für die gleichmäßige Verteilung des Traffic sorgt das Script, welches Sie auf der Originalseite im oberen Bereich eingebaut haben.

Conversions

Die Conversions zeigen die Anzahl der Zielerfüllungen je Variante. Hierüber können Sie zum einen kontrollieren, ob die Anzahl der Conversions ausreichend ist (siehe dazu den oberen Praxistipp), zum anderen können Sie hier unter Umständen bereits eine mögliche Gewinnervariante erkennen.

Conversion-Rate

Die Conversion-Rate wird errechnet aus der Division von Conversions, die über die jeweilige Variante generiert wurden, in Bezug auf die Anzahl der Besuche, die die jeweilige Variante gesehen haben.

Hierüber können Sie sehr schnell erkennen, welche Variante möglicherweise besser funktioniert als das Original.

Im Vergleich zur Originalseite

In dieser Spalte wird die Conversion-Rate der Originalseite als Basis genommen und die Conversion-Raten der anderen Varianten als Vergleich dazu berechnet. Die jeweiligen positiven oder negativen Abweichungen werden hier grafisch (roter oder grüner Pfeil) und prozentual dargestellt.

Chance, Originalseite zu übertreffen

Dieser Wert sagt aus, wie wahrscheinlich es statistisch ist, dass der Wert auch dauerhaft besser oder schlechter funktioniert als das Original. Berechnungsbasis hierfür ist eine ausreichende Menge an Daten, die zunächst gesammelt werden müssen. Je niedriger dieser Wert, desto eher hängt das Ergebnis vom Zufall ab, und es ist durchaus möglich, dass bei einer Wiederholung des gleichen Tests ein anderes Ergebnis erzielt wird. Je höher jedoch dieser Wert, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es sich nicht um Zufall handelt. Der Test ist also statistisch signifikant und damit auch relevant. Die mögliche Gewinnervariante sollte dann als neue Default-Seite die bisherige Originalseite aus dem Test ersetzen. Sie werden so höhere Conversions als bisher erzielen, da Sie eine besser funktionierende Seite im Einsatz haben.

Bild 13.42 Testauswertung

Derzeit gibt es bei den durchführbaren Tests innerhalb von Google Analytics nur die Möglichkeit, A/B-Tests zu erstellen – multivariate Tests sind derzeit nicht möglich. Der Schritt, den Google Website Optimizer in Google Analytics zu integrieren, ist aus meiner Sicht jedoch richtig – auch wenn momentan vielleicht noch ein paar Features fehlen. Ich bin mir sicher, dass die Entwicklung in diesem Bereich in Zukunft weitergehen wird und viele der bislang nicht übernommenen Features demnächst nachgezogen werden.

Für Google Analytics ist die Integration ein wichtiges Zeichen und ein großer Schritt. Zum ersten Mal können nicht nur Daten retrospektiv dargestellt und analysiert werden, sondern es besteht die Möglichkeit, direkt aus dem Tool heraus aktiv zu werden und Maßnahmen für die eigene Website umzusetzen. Dies ist schon ein ziemlicher Wandel und zeigt den Weg, den Analytics gehen wird. Ich bin zuversichtlich, dass dieser Weg, mit dem ersten Schritt der Integration des Website Optimizer, in Zukunft weiter beschritten wird. Am Ende ist dies die Evolution der Web-Analyse – weg vom reinen Analysieren hin zu proaktivem und datenbasiertem Handeln.

14 Conversions

Die Metrik Conversions oder Conversion-Rate ist eine der greifbarsten und wichtigsten. Allerdings ist hiermit nicht nur die allgemeine Conversion-Rate gemeint, sondern vor allem die Betrachtung der Conversion-Rate in Bezug auf andere Dimensionen. So ist beispielsweise die Conversion-Rate pro Traffic-Kanal oder nach geografischer Herkunft etc. viel interessanter als die Overall-Conversion-Rate. Zugleich gibt es meist nicht nur eine Conversion-Rate, sondern eine Vielzahl unterschiedlich definierter Ziele. Natürlich ist in der Regel eines der Hauptziele, mehr Umsatz zu generieren, jedoch gibt es auf dem Weg dorthin einige weitere Ziele und damit auch Conversions, deren Daten erhoben und analysiert werden sollten.

Ziele gibt es demnach nicht nur für E-Commerce-orientierte Seiten, sondern für sämtliche Arten von Websites. Ob ein Download, eine Registrierung, das Ausfüllen eines Formulars, das Starten eines Videos oder das Betrachten einer bestimmten Seite – all dies können Ziele und damit auch Conversions sein.

Der Conversion-Berichte-Block besteht aus drei Hauptkategorien:

- Ziele
- E-Commerce
- Multi-Channel-Trichter

Der erste Block kümmert sich hauptsächlich um die von Ihnen definierten Ziele und deren Conversion-Rates. Zudem gibt es hier verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten der Zielerreichung.

Die E-Commerce-Berichte stellen generierte Umsätze dar und führen die verkauften Produkte und Transaktionen auf. Hier können Bestellungen ausgewertet und vielfältige Analysen in Bezug auf den E-Commerce vorgenommen werden.

Eine Conversion, egal welcher Art, wird nicht immer beim ersten Besuch auf einer Website generiert. In der Regel gab es auch vor der finalen Conversion schon Berührungspunkte mit der Website, bei denen der User unter Umständen über verschiedene Kanäle auf die Website kam. Aus diesem Umstand heraus ergeben sich die Multi-Channel-Trichter, die nicht nur die letzten Traffic-Quellen, die die finale Conversion verursacht haben, betrachten, sondern sämtliche Traffic-Quellen, die in den Kaufprozess involviert waren.

In den folgenden Kapiteln werden nun sämtliche hier verfügbaren Berichte ausführlich vorgestellt.

14.1 Ziele

Die Definition von Zielen ist das A und O der Web-Analyse. Ohne Ziele macht die Web-Analyse deutlich weniger Spaß. In Kapitel 7.4 (Ziele) wurde beschrieben, was Ziele sein können und wie sie definiert werden. Die dort getätigten Einstellungen wirken sich direkt auf den Berichte-Block „Ziele“ aus. Nur wenn Ziele definiert wurden, werden hier entsprechende Daten angezeigt.

Zwar werden schon in den anderen Berichten – vornehmlich über die Zielgruppen-Reiter – definierte Ziele angezeigt, die detaillierten Zielberichte stellen sie aber ausführlicher dar. Sämtliche Trichter, Pfade und Conversions sind hier im Detail aufgelistet.

Praxistipp:

Oft werde ich gefragt, was denn eine gute Conversion-Rate sei. Diese Frage ist nicht leicht zu beantworten. Zwar liest man in diversen Studien, dass eine Conversion-Rate von 2–3 % die Regel darstelle, doch kann man die Frage aus meiner Sicht nicht pauschal beantworten. Es hängt immer sehr davon ab, welche Conversion man gerade betrachtet. Die Bestellung eines Newsletters wird sicher eine höhere Conversion-Rate haben als der Kauf einer KFZ-Versicherung, da bei beiden Abschlüssen das Involvement des Users unterschiedlich hoch ist. Zudem gibt es aufgrund der Event- oder Engagement-Ziele weitere Conversion-Rates, die das Gesamtergebnis wieder verändern. Eine allgemeine Aussage ist also nicht möglich – auf derartige Diskussionen sollte man sich nicht einlassen. Es können, wenn überhaupt, nur gleiche Conversions mit gleichen Conversions verglichen werden. Alles andere ist nicht seriös.

14.1.1 Übersicht

Die Übersichtsseite (Bild 14.1) zeigt per Default aggregiert für alle definierten Ziele die Abschlüsse in einer Trendlinie dar. Über den oberen Button „Zieloption“ kann individuell die Darstellung einzelner Ziele ausgewählt werden. Sämtliche definierten Ziele werden hier dargestellt – bei einer entsprechenden Auswahl wird nicht nur die Trendlinie angepasst, sondern auch sämtliche darunter angezeigten Metriken.

Die Trendlinie ist zudem insofern anpassbar, als dass andere Metriken dargestellt werden können – in diesem Fall sämtliche Metriken, die in Bezug zu Zielerreichungen stehen und gleich unten ausführlich dargestellt werden. Eine hier ausgewählte Metrik kann gleichzeitig mit einer anderen Metrik aus diesem Umfeld angezeigt werden. So können Sie analysieren, inwiefern sich die Veränderung einer Metrik auf eine andere Kennziffer ausgewirkt hat.

Zudem besteht die Möglichkeit, sich diese Daten in monatlicher, wöchentlicher, täglicher oder auch stündlicher Ansicht anzeigen zu lassen. Die Auswertung nach Stunden korrespondiert mit den Berichten aus dem Besucher- und dem Besucherquellen-Berichte-Block. Hierüber können Sie analysieren, ob Conversions auch zu Tageszeiten stattfinden, für die Sie Ihre Kampagne unter Umständen noch nicht angepasst haben. Vielleicht hat auch eine besondere Ansprache der nächtlichen Nutzer einen Sinn im Vergleich zu denen, die tagsüber Ihre Seiten besuchen.

Bild 14.1 Conversion-Übersicht

Unterhalb der Trendlinie werden die wichtigsten zielorientierten Metriken aufgeführt:

- Abschlüsse für das Ziel
- Zielwert
- Ziel-Conversion-Rate
- Gesamtausstiegsrate
- Abschlüsse für die einzelnen Ziele

Die Kennzahl „Abschlüsse“ ist ein Synonym für Conversions. Wenn immer eines der von Ihnen definierten Ziele erreicht wurde, wird ein Abschluss gezählt. Als erste Kennzahl wird dies als Gesamtzahl dargestellt – sämtliche Conversions werden hier addiert.

Sie können sich entweder einzelne definierte Ziele ansehen oder aber alle festgelegten Ziele aggregiert anzeigen lassen. Diese sind per Default nach Tagen in der Trendlinie dargestellt, können aber auch nach Stunden, Wochen oder Monaten aufgeführt werden.

Der Zielwert ergibt sich aus der Addition der jeweiligen von Ihnen definierten Zielwerte. Wie in Kapitel 7.4 beschrieben kann jedes Ziel mit einem Zielwert belegt werden – insbesondere dann, wenn es sich nicht um ein E-Commerce-Ziel handelt. Damit bekommen sämtliche Ziele einen monetären Wert zugeordnet, der mit Hilfe dieser Kennzahl dargestellt wird. Der Zielwert in dieser Übersicht stellt den gesamten Zielwert, also sämtliche definierte Ziele bzw. Zielwerte, dar.

Bei der Auswahl nur eines Ziels beziehen sich die angezeigten Daten auf das entsprechende Ziel. Angenommen, das Herunterladen eines PDF-Dokuments wurde von Ihnen mit einem Zielwert von vier Euro festgelegt. An einem bestimmten Tag wurde dieses Dokument zwölf Mal von Besuchern Ihrer Website heruntergeladen. Der errechnete Zielwert für diesen Tag läge bei 48 Euro. Im Vergleich zu den anderen Tagen (Stunden, Wochen oder Monaten) können Sie nun analysieren, wie sich dieser fiktive Umsatz entwickelt hat.

Über die Vergleichsfunktion innerhalb des Kalenders können Sie sich aus dem Vergleichszeitraum eine weitere Linie anzeigen lassen, um die Veränderung des Zielwerts zu betrachten.

Für mein jeweilig definiertes Ziel sehe ich hier auch die Conversion-Rate pro ausgewählter Zeiteinheit. Angenommen, ich betrachte wieder mein Engagement-Ziel mit der erfüllten Conversion, wenn ein User länger als 1,5 Minuten auf den Seiten bleibt. Hier kann ich nun wieder genau erkennen, an welchen Tagen und Stunden die Conversions – und somit auch die von mir eingestellten fiktiven Umsätze (Zielwert) – am höchsten sind. Nicht überraschend, aber unsere Erkenntnisse bestätigend ist die Tatsache, dass die meisten Conversions und somit die höchsten Zielwerte jeweils nach Posten eines neuen Artikels erreicht wurden (Bild 14.2).

Die Ziel-Conversion-Rate ist das Verhältnis aus Besuchen Ihrer Website zu denen, die eines Ihrer Ziele erfüllt haben. Je höher diese Rate, desto mehr User haben Ihre Ziele erfüllt. Diese Metrik in der Übersicht bezieht sich per Default auf alle Ziele und alle Besuche. Sie ist demnach nicht wirklich aussagekräftig, da definierte Ziele sehr unterschiedlich und für Sie auch stark unterschiedlich wichtig sein können.

Über das Pull-down-Menü „Zieloption“ können Sie ein Ziel – oder alle Ziele – in aggregierter Form auswählen. Anschließend sehen Sie die zeitliche Entwicklung der Conversion-Rate innerhalb der Trendlinie.

Sollten Änderungen bei der User-Ansprache in Kampagnen, der Gestaltung der Website, Veränderungen innerhalb der Bestellprozesse oder der Produkte oder Services durchgeführt worden sein, können Sie durch einen zeitlichen Vergleich über die Kalenderfunktion (siehe Kapitel 8.2, Kalender) darstellen, wie sich die Conversion-Rate gegenüber dem Vergleichszeitraum entwickelt hat.

Bild 14.2 Conversion-Ziel

Praxistipp:

Wenn eine E-Commerce-Website eine Conversion-Rate von 2,5 % hat, geht manch einer davon aus, dass die restlichen 97,5 % potenzielle Käufer wären, die man lediglich aktivieren muss. Dies trifft leider nicht zu. Denn von 100 % der Besuche auf einer Website springt ein Teil direkt wieder ab (Absprungrate); Sie müssten diese User also von der Liste der potenziellen Käufer wieder löschen. Zusätzlich gibt es einen nicht geringen Prozentsatz an Besuchern, die niemals etwas kaufen würden. Dies können User sein, die Ihre Bezahlarten nicht akzeptieren, oder aber Menschen, die per se nicht online kaufen, sondern das Medium nur als Informationsquelle nutzen. Vielleicht konvertieren diese später offline, aber online werden Sie es nicht schaffen, diese Art von Usern zu „bekehren“. Des Weiteren gibt es Wettbewerber, die auf Ihren Seiten recherchieren, Stöberer, eigene Mitarbeiter und Preisvergleicher. Wenn Sie all diese User als „Nicht-Käufer“ abziehen, bleibt Ihnen ein deutlich kleinerer Satz an potenziellen Käufern. Berechnen Sie nun die Zahl der bisherigen Conversions im Vergleich zu dieser deutlich niedrigeren Zahl an potenziellen Käufern, ergibt sich eine wesentlich höhere Conversion-Rate. Sollte Ihr Chef Sie also einmal fragen, weshalb die Conversion-Rate so niedrig ist, rechnen Sie ihm die vorige Rechnung einmal vor.

Die Kennziffer „Gesamtausstiegsrate“ ist nur dann mit Daten befüllt, wenn Sie einen Zieltrichter angelegt haben. Ohne einen definierten Trichter werden hier keine Daten angezeigt. Die Gesamtausstiegsrate stellt dar, wie viele Ihrer Besuche einen definierten Trichterprozess begonnen, ihn aber nicht zu Ende gebracht haben. Je höher diese Kennzahl ist, desto mehr User verlieren Sie innerhalb Ihres Bestellprozesses – Sie sollten dann aktiv werden. Allerdings ist zu berücksichtigen, dass es sich bei dieser Kennzahl innerhalb des Übersichtsberichts wiederum um eine aggregierte Zahl handelt. Interessanter ist diese Metrik in Bezug auf einzelne Ziele und deren Trichter.

Haben Sie einen oder mehrere Trichter für Ihre Ziele definiert, sollte Ihr Bestreben sein, möglichst viele Besucher durch die definierten Wege zu bringen (siehe Kapitel 7.4.2, Trichter definieren). Je mehr User die definierten Trichterprozesse verlassen, desto weniger Conversions erzielen Sie.

Innerhalb der Übersicht können Sie über den Button „Zieloption“ Ihr jeweiliges Ziel auswählen und es sich in den üblichen Zeiteinheiten (Stunde, Tag, Woche, Monat) anzeigen lassen. Über den Trendgraphen erkennen Sie nun im Zeitverlauf, wie sich der Trend der Trichter-Ausstiegsraten entwickelt.

Bestellprozesse und Trichter sind essenziell wichtig für den Erfolg der Zielerreichung und damit von Conversions und Umsatz. Oftmals werden gerade diese Prozesse dennoch sträflich vernachlässigt. Zwar wird viel Geld in Online-Marketing-Maßnahmen investiert, um die User auf die Site zu holen. Wenn aber die Bestellprozesse nicht vernünftig und – vor allem – nicht userfreundlich strukturiert sind, verpufft der Marketing-Effekt sehr schnell. Es ist mir unverständlich, wie es noch immer so viele wirklich schlechte Bestellprozesse geben kann. Auf der anderen Seite birgt dies immer noch ein enormes Steigerungspotenzial. Mit Hilfe der Web-Analyse sollten Sie die Chance nutzen, Schwachpunkte innerhalb einer Website zu entdecken und konsequent zu verbessern. Die Analyse der „Ausstiegsraten“ der verschiedenen Ziele bietet hier einen guten Ansatz zur Identifikation von Schwachstellen und zur Kontrolle des Erfolgs durchgeführter Änderungen.

Im Anschluss an diese Metriken werden in der Übersicht weitere von Ihnen definierte Ziele und deren Abschlüsse angezeigt.

Wie in den anderen Übersichtsberichten auch haben Sie hier die Möglichkeit, auf eine der kleinen Mini-Trendlinien zu klicken – sie erscheint dann in der oberen Trendlinie.

Im unteren Bereich des Übersichtsberichts werden die URLs, die Sie als Ziel definiert haben, aufgeführt und mit der entsprechenden Anzahl der Abschlüsse für das Ziel in Verbindung gebracht – ebenso mit einer prozentualen Verteilung der jeweiligen Ziel-URLs. Durch die Auswahl Quelle/Medium erkennen Sie, welche Quelle bzw. welches Medium am meisten Abschlüsse und damit Zielerfüllungen generiert hat. Anhand der prozentualen Verteilung kann man gut erkennen, welche Quellen für die Zielerfüllungen relevant sind. Diese Aussagen sind aber nur als Übersicht zu betrachten und demnach noch nicht zu Ende analysiert. Es ergeben sich viele weitere Fragestellungen, die nur innerhalb des Berichts beantwortet werden können. Wenn Sie innerhalb dieser Übersicht auf „Vollständigen Bericht anzeigen“ klicken, gelangen Sie in einen Bericht innerhalb des Berichte-Blocks „Besucherquellen“ (siehe Kapitel 12).

Hinweis:

Wenn Sie bereits innerhalb des Übersichtsberichts die Daten auf eine bestimmte Traffic-Quelle der Besuche beziehen wollen, so können Sie auch auf dieser Ebene bereits mit erweiterten Segmenten arbeiten. Lassen Sie sich direkt im Vergleich anzeigen, inwiefern sich die jeweiligen Kennziffern hinsichtlich der Zielerfüllungen von den verschiedenen Quellen unterscheiden. Arbeiten Sie zusätzlich auch mit der Vergleichsfunktion innerhalb des Kalenders – durch diese Veränderungen können Sie den Übersichtsbericht deutlich aufwerten und für Sie nutzbarer machen.

14.1.2 Ziel-URLs

In einigen Fällen ist das Ziel nicht der Klick auf einen bestimmten Link oder der Kauf eines bestimmten Produkts, sondern allgemein der Kauf irgendeines Produkts. Unter einer Ziel-Conversion können also viele unterschiedliche Produkte subsumiert werden.

Zudem lassen sich Ziele wie in Kapitel 7.4 beschrieben auch mit regulären Ausdrücken definieren. Dann besteht die Möglichkeit, diverse Seiten oder Seitengruppen als ein Ziel festzulegen. Über den Bericht „Ziel-URLs“ kann diese Zusammenlegung verschiedener Zielseiten (also verschiedener URLs oder Seitennamen) aufgelöst werden. Es wird explizit dargestellt, welche der in der Seitengruppe enthaltenen Seiten welchen Anteil an der Conversion hatten bzw. wie viele Conversions je Seite generiert wurden und wie hoch der jeweilige Zielwert war.

Diese Informationen können individuell pro Ziel oder auch für die aggregierte Gesamtheit aller Ziele betrachtet werden.

Bild 14.3 Ziel-URL

Event- und Engagementziele werden hier ebenfalls detailliert dargestellt. Angenommen, Sie haben ein Ziel definiert, welches erfüllt ist, wenn eine bestimmte Seitenart aufgerufen wird. Angenommen, Sie haben /danke.html als Ziel definiert, welches aber für unterschiedliche Dankesarten gilt. In diesem Bericht erfahren Sie, auf welchen unterschiedlichen Seiten das Ziel in Erfüllung gegangen ist, d. h., welche Detailseite zur eigentlichen Zielerfüllung beigetragen hat, wenn mehrere in Frage kommen. Diese Information kann entscheidende Hinweise darauf geben, welche Inhalte bei den Usern ankommen und welche nicht. Bild 14.3 zeigt, dass ein Archiv aus dem Jahr 2009 innerhalb meines Blogs für die meisten Zielerreichungen gesorgt hat. Interessant wird es allerdings nun, wenn ich mir ansehe, welche Artikel in diesem Archiv enthalten sind – offensichtlich gibt es hier einige, die für viele Leser von besonderem Interesse sind. Es trifft also keineswegs zu, dass nur die neuen Blog-Posts intensiv gelesen werden, sondern auch ältere Informationen – was mich dazu veranlassen könnte, eine Aktualisierung älterer Artikel zu erwägen.

14.1.3 Zielpfade umkehren

Besucher einer Website können sehr erfinderisch sein, was den Weg anbelangt, den sie gehen, um ein von Ihnen definiertes Ziel zu erreichen. Es gibt immer eine Menge User, die die kompliziertesten und undenkbarsten Wege gehen, um dann doch irgendwie ans Ziel zu gelangen. Das kann an mangelnder Nutzererfahrung liegen, aber auch an einer suboptimalen Usability oder unklaren Strukturen einer Website.

Es ist daher interessant zu analysieren, auf welchen Wegen ein Ziel – ein Kauf, eine Registrierung oder eine andere von Ihnen definierte Tätigkeit – erreicht wurde. Der Bericht „Zielpfade umkehren“ listet sämtliche gemessenen User-Pfade nach der Häufigkeit ihrer Nutzung auf (Bild 14.4) und stellt sowohl die Ziel-URL dar als auch die jeweils davorliegenden drei Seiten.

Bild 14.4 Zielpfade umkehren

Diese Darstellung macht vor allem dann Sinn, wenn die User auf Ihrer Website einen klaren Weg zum Ziel haben – also einen definierten Trichter. Dann können Sie sehen, ob die Seiten, die vor der Ziel-URL aufgerufen wurden, auch wirklich die Ihres Trichters waren. Wenn nicht, können Sie hierüber sehen, welche anderen Wege User gegangen sind und es dann trotzdem geschafft haben, Ihr Ziel zu erfüllen.

Wird die überwiegende Mehrzahl der Ziel-Conversions auf den immer gleichen Wegen erreicht, spricht dies für eine gelungene Navigationsstruktur. User, die eigene Wege gehen, wird es immer geben. Versuchen Sie, sich auf die Top-Wege zu konzentrieren und diese optimal zu gestalten.

In der Darstellung können Sie sich jedes einzelne von Ihnen definierte Ziel, auch die Engagementziele, über das Pull-down-Menü „Zieloption“ anzeigen lassen oder auch alle Ziele aggregiert darstellen.

Information:

Für eine deutliche schönere und aus meiner Sicht auch sinnvollere Auswertungsmöglichkeit der Zielpfade halte ich den Bericht „Trichter-Visualisierung“ und/oder den Bericht „Zielprozessfluss“. Ich denke, dass der Bericht „Zielpfade umkehren“ nicht mehr so lange überleben wird...

14.1.4 Trichtervisualisierung

Die Darstellung von Zielnavigationen in Form von Trichtern ist mittlerweile in jedem Web-Analyse-Tool verfügbar – so auch bei Google Analytics. Trichter sind eine im Grunde leicht verständliche Darstellung definierter Zielpfade (Bild 14.5). In Kapitel 7.4 (Ziele) habe ich beschrieben, wie die Einrichtung und Definition von Trichtern funktioniert. Nun geht es um die Analyse und Interpretation der Daten.

In diesem Bericht wird für jedes von Ihnen definierte Ziel mit einem Trichterprozess der jeweilige ebenfalls von Ihnen definierte Idealpfad angezeigt. Außerdem sehen Sie nicht nur, an welchen Stellen die meisten Besucher abspringen, sondern sogar, wohin sie gehen.

Die Kästchen in der Mitte stellen die definierten einzelnen Schritte eines Bestellprozesses dar. Hier zahlt es sich aus, wenn eindeutige und selbst erklärende Namen für die jeweiligen Schritte in der Einstellung vergeben wurden. Die Zahl darunter nennt die Anzahl der Besucher, die diesen Schritt, also eine bestimmte Seite, im Laufe eines Besuchs gesehen haben. Der Kasten links davon zeigt an, woher die Besucher kamen, ehe sie den ersten Schritt des Trichters machten. Sind User von einer externen Quelle direkt in den Trichter eingestiegen, werden diese mit (entrance) gekennzeichnet. Die jeweiligen anderen URLs oder Seitennamen werden dann entsprechend angezeigt. Auch hier zahlt sich eine übersichtliche URL-Struktur oder Vergabe der Seitennamen aus, weil sehr lange oder kryptische URLs hier nur schwer interpretierbar sind.

Praxistipp:

Vermeiden Sie, die Homepage als ersten Schritt eines Trichters zu definieren, da von hier aus die Verzweigungsmöglichkeiten in der Regel zu groß sind und dementsprechend die Absprünge aus dem ersten Schritt sehr groß. Zudem sehen Sie in der linken Box, woher die User in den jeweiligen Schritt des Trichters eingestiegen sind. Versuchen Sie also, den Trichter so spät wie möglich, doch so früh wie nötig zu starten.

Bild 14.5 Trichtervisualisierung

Das rechte Kästchen zeigt an, wohin User gegangen sind, wenn sie den jeweiligen Schritt des definierten Trichterprozesses verlassen haben. In Bild 14.5 haben 70 % der Besucher den Trichter nach Schritt 1 verlassen und davon die meisten sogar die komplette Website, was durch (exit) gekennzeichnet wird. Zwar wurde der Trichter mit der Ansicht der Produktkategorie etwas früh angesetzt, aber die hohe Rate des Verlassens der Website ist dennoch besorgniserregend. Zusätzlich wird dies auch grafisch mit einem rotgrünen Balken dargestellt. Je länger der rote Teil des Balkens ist, desto größer ist die Ausstiegsrate des jeweiligen Trichterschritts.

Sollten Sie in den Settings den Haken „Erforderlicher Schritt“ angeklickt haben, werden im Trichter ausschließlich Conversions gezählt und dargestellt, wenn User den Trichterprozess über den ersten Schritt betreten haben. Bei den nachfolgenden Schritten gibt es dann keine Einstiegskästchen mehr. Angenommen, Sie haben einen Trichter mit drei Schritten definiert:

Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Conversion

Wurde Schritt 1 als erforderlicher Schritt definiert und User steigen erst in Schritt 2 in den Prozess ein, werden diese ignoriert. Schritt 1 muss dann innerhalb der Session besucht worden sein. Auch wenn der User nach Schritt 1 den Trichterprozess verlässt und später innerhalb derselben Session das Ziel erfüllt, wird die Conversion für den Trichterprozess gezählt.

Die Methode des erforderlichen Schritts ist besonders dann sinnvoll, wenn Sie unterschiedliche Trichter für verschiedene Zielseiten analysieren wollen, denn innerhalb des Trichters werden dann nur jene Conversions angezeigt, die über die jeweilige Zielseite zustande kamen.

Praxistipp:

Der erforderliche Schritt wirkt sich ausschließlich auf den Bericht „Trichter-Visualisierung“ aus. Sämtliche anderen Berichte und entsprechenden Conversion-Zählungen werden hiervon nicht beeinflusst.

Wie schon öfter erwähnt, verhalten sich Besucher nicht immer wie geplant, sie gehen nicht immer den von Ihnen vordefinierten Trichterweg. Angenommen, Sie haben einen Trichter gemäß Bild 14.6 definiert und den erforderlichen Schritt nicht angeklickt. Ein User sieht als erste Seite Schritt 2, navigiert dann zu Schritt 1, daraufhin zu Schritt 3 und erfüllt dann das Ziel. Dieser Besucher wird in Analytics in der Trichtervisualisierung als Muster-User dargestellt, der ordnungsgemäß von Schritt 1 über Schritt 2 und Schritt 3 zum Ziel gekommen ist. Wie kann das sein? Analytics zeichnet die Session der User auf und vergleicht innerhalb der Session, ob die definierten Seiten des Trichters aufgerufen wurden. Hat ein User nun alle Seiten des definierten Trichters aufgerufen – unabhängig von der Reihenfolge – und dann das Ziel erfüllt, wird der Trichter so ausgefüllt, als hätte der User jeden Schritt seriell durchlaufen.

Bild 14.6 Navigation innerhalb des Trichters

Der Trichter wird sogar ausgefüllt, wenn ein User mit Schritt 1 beginnt, dann allerdings Schritt 2 überspringt und direkt zu Schritt 3 navigiert, bevor er das Ziel erfüllt. Schritt 2 würde dann von Analytics nachträglich ausgefüllt.

Ein weiteres Szenario: Angenommen, ein User springt des Öfteren zwischen den einzelnen Schritten hin und her, ehe er sich irgendwann entscheidet und eine Conversion generiert. In diesem Fall wird nicht jeder Schritt jedes Mal neu gezählt. Google Analytics würde sich den Verlauf der Seitenaufrufe innerhalb der Session ansehen und feststellen, dass jeder Schritt des definierten Trichters einmal aufgerufen wurde. Dann sieht dies im Trichtervisualisierungs-Bericht so aus, als sei der User direkt von Schritt 1 zur Conversion durchnavigiert.

Daraus folgt, dass die Darstellung der Daten innerhalb der Trichtervisualisierung abhängig ist von den aufgerufenen Seiten innerhalb der User-Sessions. Wurden alle Seiten des Trichters innerhalb eines Besuchs aufgerufen, ist aus Sicht von Analytics der Trichter ordnungsgemäß durchlaufen worden. Wurden nur zwei Seiten des Trichters aufgerufen und dann keine weiteren Seiten der folgenden Trichterschritte, wird dies im Kästchen rechts neben dem zuletzt betrachteten Schritt als Ausstieg dargestellt.

Basierend auf dieser Erkenntnis, lässt sich auch die Frage beantworten, was denn passiert, wenn ein User innerhalb einer Session mehr als einmal das definierte Ziel erfüllt. Weil Analytics die gesamte Session betrachtet und erst dann den Trichtervisualisierungs-Bericht mit Daten füllt, kann folglich auch nur eine Trichter-Conversion pro Session dargestellt werden. Wenn ein User innerhalb derselben Session den Trichterprozess 100 Mal durchläuft, wird dies im Trichter nur als eine Conversion dargestellt.

Nach diesen ganzen Limitationen und Besonderheiten des Trichters stellt sich naturgemäß die Frage, ob sich die Einrichtung eines Trichters überhaupt lohnt.

Die Antwort darauf lautet eindeutig ja. In der Web-Analyse geht es in der Regel um das Erkennen und die Analyse von Trends. Ob es einige User mit einer besonderen Navigationsfähigkeit mehr oder weniger gibt, die andere Wege gehen als die Mehrzahl der User, ist aus Sicht der Web-Analyse vernachlässigbar. Wenn Sie feststellen, dass nach Schritt 3 innerhalb des Trichterprozesses 80 % der User abspringen, wird dort ein Problem auftreten – unabhängig davon, wie genau Analytics die Daten darstellt. Es ist in diesem Moment sogar egal, ob es nun in Wirklichkeit 80 %, 75 % oder sogar 85 % sind, die hier abspringen (wer kann das schon so genau sagen – jedes Web-Analyse-Tool interpretiert Daten anders), denn nun haben Sie eine Problemstelle innerhalb Ihrer Website identifiziert und können mit Hilfe der anderen Berichte weitere Untersuchungen vornehmen (der Top-Webseiten-Bericht ist als nächster Analyseschritt hilfreich).

Angenommen, Ihr Chef teilt Ihnen mit, dass er mit den Conversion Rates nicht zufrieden ist. Durch die Analyse der Trichtervisualisierung haben Sie den Problembereich so weit eingegrenzt, dass Sie wissen, welche Seite für einen großen Teil der Probleme verantwortlich ist. Werfen Sie nun einen Blick auf die Seite: Sie stehen kurz vor der Lösung des Problems, da Sie – was Ihren Chef freuen wird – mit Zahlen belegen können, wie viele User an einer wichtigen Stelle den Bestellprozess verlassen. Wenn Sie dies Ihrem Chef außerdem mit Umsatzzahlen bzw. durch die Problemseite verursachten Umsatzverlusten präsentieren, ist die exakte Berechnung der Trichterschritte in Analytics nicht mehr so wichtig. Es geht um bares Geld. Sollten Sie nun noch konkrete Vorschläge zur Verbesserung der identifizierten Problemseite haben, werden Sie mit den vorgetragenen Argumenten sicher schnell Änderungen an der Seite durchsetzen können.

Basis dieser Optimierungsmöglichkeiten sind eine vernünftige Implementierung von Analytics und exakte Einstellungen innerhalb der Benutzeroberfläche. Gerade bei komplexeren Websites kann die Definition von Trichtern mitunter etwas schwieriger sein. Nehmen Sie sich die Zeit, um diese wichtigen Aufgaben zu erledigen, oder nehmen Sie professionelle Beratung in Anspruch.

Mir ist bewusst, dass es eine Vielzahl von Websites gibt, die keine klassischen Trichterprozesse haben. Websites, die ausschließlich Inhalte darstellen, oder B2B-Websites bieten oftmals keine Möglichkeit der Trichterdefinition. Dies ist nicht weiter schlimm, solange Sie dennoch Ziele definiert haben – die Darstellung in Form eines Trichters mit mehreren Schritten ist optional und sollte auch nur angewendet werden, sofern es einen wirklichen Prozess gibt, der entsprechend dargestellt werden kann. In vielen Fällen gibt es ihn. Wann immer eine Registrierung sich über mehr als eine Seite erstreckt und beispielsweise Formularfelder auf zwei Seiten auszufüllen sind, ehe man die Dankeschön-Seite sieht, hat man einen möglichen Trichter. Eine Seite zum Herunterladen diverser Dokumente kann als Trichter dargestellt werden, sofern sie entsprechend gegliedert ist.

Sie werden es nie schaffen, 100 % der User, die den ersten Schritt des Trichters gesehen haben, bis zur definierten Conversion-Seite zu bringen. Es wird immer einige geben, die den Prozess verlassen (sollte dies bei Ihnen nicht der Fall sein, ist entweder Analytics nicht korrekt eingestellt oder Sie verschenken wertvolle Ware).

Praxistipp:

Mitunter kann es etwas verwirrend sein, die Conversion Rates in Analytics zu betrachten. Sie sollten die Trichtervisualisierung losgelöst von allen anderen Berichten sehen. Die innerhalb des Trichters angezeigte Conversion Rate bezieht sich ausschließlich auf die definierten Trichterschritte und wird sich daher von den Conversion Rates in den anderen Berichten (meist im Reiter „Ziel-Conversions“) unterscheiden. Der Trichtervisualisierungs-Bericht ist recht individuell und kann daher bezüglich der dargestellten Zahlen nicht unbedingt mit den anderen Berichten verglichen werden. Nehmen Sie die in der Trichterdarstellung gebotenen Informationen und Erkenntnisse und leiten Sie entsprechende Maßnahmen ein, wenn es Problemstellen gibt. Dies bringt im Zweifelsfall Ihr Business voran. Beginnen Sie idealerweise aber nicht damit, jede dargestellte Zahl zu hinterfragen. Ihr Business wird dadurch nicht verbessert und das Hinterfragen wird Sie vermutlich bis ans Ende Ihres Lebens beschäftigen.

14.1.5 Zielprozessfluss

Bereits in Kapitel 9.2 wurden die unterschiedlichen Besucherprozessflussanalysen dargestellt. Der Zielprozessfluss ist für die Analyse der Ziele und hier insbesondere des Zieltrichters jedoch besonders spannend. Denn anders als bei der Trichtervisualisierung, die, wie oben beschrieben, doch einige Einschränkungen mit sich bringt, bietet der Zielprozessfluss vielfältige Anpassungen und Individualisierungen und damit viele mögliche Erkenntnisse.

Wählen Sie zunächst mit Hilfe des Pull-down-Menüs links oben eines der von Ihnen definierten Ziele aus, für das Sie einen Trichterprozess definiert haben. In der ersten Spalte der grafischen Darstellung ist dann per Default die Quelle dargestellt. Sie sehen hier, wie viele Besuche über die jeweiligen Quellen in den ersten Step navigieren. Dieser Vorgang ist nicht so zu verstehen, dass die User direkt innerhalb des Bestellprozesses landen, sondern dass zwischen Einstieg und Aufrufen einer Zieltrichterseite sehr wohl einige weitere Seiten liegen können. Diese werden in dieser Darstellung jedoch nicht alle dargestellt, da der Fokus auf dem Zielprozessfluss liegt. Sollten Sie die zwischen Betreten und Zieltrichter aufgerufenen Seiten analysieren wollen, und vor allem die Navigation der User auf diesen Seiten, so gehen Sie in den Besucherflussbericht (Kapitel 9.2).

Bild 14.7 Zielprozessfluss

Somit wird vor allem also der eigentliche Bestellprozess analysierbar – und hier insbesondere die Fragestellungen, die mit der herkömmlichen Trichtervisualisierung nicht möglich waren. So besteht die Möglichkeit, benutzerdefinierte Segmente auf den Zielprozessfluss anzuwenden – Sie können damit für kleine Nutzergruppen (also Segmente) Analysen hinsichtlich der Navigation innerhalb des Prozesses durchführen. Gleichzeitig können Sie aber auch sehen, wie viele User wieder von einem Schritt zu einem vorigen Schritt zurücknavigieren. Vielleicht gibt es bestimmte Stellen innerhalb Ihres Prozesses, die dafür sorgen, dass User sich im Kreis drehen? Oder bestimmte Schritte, an denen viele User aussteigen? Vielleicht schaffen es einige User auch, den Prozess zu beenden, indem sie zwischendurch einige Schritte übersprungen haben. Oftmals denkt man, dass das nicht möglich ist – mit Hilfe dieses Berichts können Sie es überprüfen (ich bin mir sicher, dass es doch möglich ist, oder?). Durch die Nutzung von Segmenten können Sie sich hier tief in die Daten einarbeiten und viele Fragen beantworten.

Information:

Sobald eine Website ein wenig größer ist, wird insbesondere bei diesem Bericht sehr schnell gesampelt. Das heißt, die Darstellung basiert nicht auf 100 % der Besuche, sondern nur auf einem geringeren Anteil. Wie hoch dieser Anteil ist, steht oberhalb der grafischen Darstellung in einem gelben Kästchen – Sie erfahren dort, wie viele Besuche für die Berechnung und die Darstellung verwendet wurden und wie viel Prozent sämtlicher Besuche dies entspricht.

Ich kann Ihnen empfehlen, den Bericht auch dann anzusehen, wenn die Anzahl der Nutzer recht niedrig sein sollte. Nutzerverhalten wiederholt sich oftmals – es ist nicht sicher, dass Sie bessere oder vor allem völlig andere Daten bzw. Darstellungen erhalten würden, wenn ein größeres Sample zur Verfügung stünde. Es lohnt sich demnach, auch bei einem kleineren Anteil der Besuche mit diesem Bericht zu arbeiten und entsprechende Analysen durchzuführen.

Auf den ersten Blick sieht dieser Bericht unter Umständen etwas verwirrend aus. Klicken Sie für eine deutlichere Darstellung einfach auf eine Traffic-Quelle. Daraufhin wird der Traffic nur aus dieser Quelle farblich herausgestellt (dunkleres Grau) und Sie können die Pfade besser unterscheiden. Spielen Sie mit diesem Bericht und nutzen Sie die vielfältigen Möglichkeiten.

Unterhalb des Flussdiagramms wird zudem noch eine Tabelle dargestellt, in der Sie für die ausgewählte erste Spalte und die jeweils definierten Schritte des Trichters die jeweiligen Zahlen dargestellt bekommen. So sehen Sie auf Zeilenebene, wie viele Besuche beispielsweise von einer bestimmten Quelle später in den Bestellprozess eingestiegen sind. Sowohl in absoluten Zahlen als auch in prozentualer Darstellung erfahren Sie, wie viele jeweils in den nächsten Schritt weitergegangen sind. Diese Ansicht ist insbesondere dann spannend, wenn Sie über die grafische Darstellung etwas herausgefunden haben, für das Sie dann noch valide und tabellarisch aufbereitete Daten für die Argumentation benötigen.

In den vielen Jahren, die ich selber mit Google Analytics arbeite und in denen ich unzählige Kunden beraten habe, gab es, ehe dieser Zielprozessfluss existierte, immer wieder Fragen und vor allem Kritik an der bisherigen Trichtervisualisierung. Sämtliche Wünsche und Anforderungen, die im Laufe der Zeit angebracht wurden, finden Sie in diesem Report wieder.

Weitere Erklärungen und Möglichkeiten der Nutzung des Zielprozessflussberichts finden Sie in Kapitel 14.1.5, in dem die Flussanalysen allgemein beschrieben werden.

14.2 E-Commerce

Die Definition von Zielen ist essenziell, um anhand von Analytics-Daten diverse Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend Optimierungen an Website und Kampagnen vorzunehmen. Dies wurde bereits ausführlich in den vorangegangenen Kapiteln beschrieben. Für einen großen Teil der Websites sind die bisherigen Schritte völlig ausreichend, da keine direkten Umsätze über einen Online-Shop generiert werden. Oftmals wird der Umsatz indirekt über die Generierung von Leads oder durch nachhaltige Kontaktpflege und Informationsbereitstellung nachgelagert und außerhalb des WWW generiert.

Der Berichtebereich „E-Commerce“ in Analytics ist hingegen für all jene gedacht, die Produkte oder Dienstleistungen über ihre Website verkaufen. Es besteht die Möglichkeit, vielfältige E-Commerce-Daten bei einer Bestellung mit zu übergeben und diese Daten dann mit den anderen über den Analytics-Tracking-Code erhobenen Daten entsprechend zu verknüpfen. Die technische Einrichtung und Aktivierung dieser Funktion sowie die Funktionsweise wurden in Kapitel 6.14 (E-Commerce-Transaktionen) und Kapitel 7.3 ausführlich erläutert. Nun geht es um die aus diesen Daten entstehenden Berichte.

Reale E-Commerce-Daten machen das Arbeiten mit Analytics noch spannender, weil ein Bezug zur realen Welt hergestellt wird. Plötzlich spielt sich alles nicht nur virtuell ab, sondern es tauchen Geldbeträge und Produkte auf, die verkauft wurden. Hierdurch erfährt die Web-Analyse nochmals eine deutliche Spaßsteigerung.

Die E-Commerce-Funktionalität von Analytics muss nicht ausschließlich für den Verkauf von Produkten über einen Online-Shop genutzt werden. Theoretisch lassen sich die Inhalte auch für Downloads oder anderweitige Ziele verwenden. Letztendlich hängt es davon ab, welche Daten Sie an Analytics übermitteln. Ich beschränke mich hier jedoch auf die Darstellung am Beispiel eines herkömmlichen Online-Shops.

14.2.1 Übersicht

Die Übersichtsseite stellt die wichtigsten sechs zusammengefassten Kennziffern des E-Commerce-Berichte-Blocks dar:

- E-Commerce-Conversion-Rate
- Transaktionen
- Umsatz
- Durchschnittswert
- Eindeutige Käufe
- Menge

Diese werden unterhalb der Trendlinie jeweils einzeln dargestellt. Die Trendlinie zeigt per Default die E-Commerce-Conversion-Rate, durch die Auswahl aus dem Pull-down-Menü oder auch durch einen Klick auf eine der Mini-Trendlinien neben den Metriken unterhalb der Trendlinie kann diese Darstellung geändert werden. Zudem haben Sie auch hier die Möglichkeit, sich zwei Trendlinien gleichzeitig anzeigen zu lassen. Damit lässt sich beispielsweise sehr einfach visualisieren, ob ein möglicher deutlicher Anstieg der Conversion-Rate auch zu entsprechend mehr Umsatz geführt hat. Oder ob durch den Anstieg der Conversion-Rate der Durchschnittswert gefallen ist und sich am Ende am Gesamtumsatz nicht viel verändert hat. All diese Fragestellungen und Analysen lassen sich bereits mit Hilfe des Übersichtsberichts darstellen.

Bild 14.8 E-Commerce-Übersicht

E-Commerce-Conversion-Rate

Die E-Commerce-Conversion-Rate bezieht sich ausschließlich auf Conversions, bei denen der E-Commerce-Code aufgerufen und eine Transaktion gemessen wurde, d. h., nur wenn wirklich Umsatz generiert wurde und man die entsprechenden Daten an Google übermittelt hat, wird eine Conversion gezählt.

Die Conversion-Rate kann von der Ziel-Conversion-Rate abweichen. Schließlich können mehrere Ziele definiert worden sein, die nicht alle einen Umsatz zur Folge haben. Diese Ziele werden in die Ziel-Conversion-Rate mit einbezogen, nicht jedoch in die E-Commerce-Conversion-Rate. Aber auch wenn ein Ziel exakt identisch definiert ist, kann es bei einem E-Commerce-Ziel aus technischen Gründen vorkommen, dass die Zahlen voneinander abweichen.

Angenommen, ein Besucher erfüllt ein Ziel und bekommt die Bestellbestätigungsseite zu Gesicht. Wird diese Seite aufgerufen, erfolgt zunächst das Laden des herkömmlichen Analytics-Tracking-Codes. Mit dessen Hilfe registriert Analytics, dass die Zielseite aufgerufen wurde, und vermerkt dies entsprechend. Als Nächstes, weiter unten innerhalb des Quelltextes der Dankeschön-Seite, wird der Analytics-E-Commerce-Code aufgerufen. Erst wenn er vollständig geladen ist und die Daten an Google übermittelt wurden, kann auch der E-Commerce-Bericht registrieren, dass eine Conversion stattgefunden hat. Somit besteht eine zeitliche Verzögerung, die leicht zu abweichenden Zahlen führen kann.

Vor allem aber unterscheidet sich die E-Commerce-Conversion-Rate von der Ziel-Conversion-Rate, da die Ziel-Conversion-Rate nur einmal pro Besuch für das gleiche Ziel erfüllt werden kann. Die E-Commerce-Conversion-Rate basiert auf Transaktionen. Hier besteht die Möglichkeit, dass ein User während eines Besuchs mehrere Transaktionen durchführt. Daher ist die E-Commerce-Conversion-Rate meist etwas größer als die Ziel-Conversion-Rate.

Transaktionen

Eine Transaktion ist ein abgeschlossener Kauf. Wann immer innerhalb Ihres E-Commerce-Bestellprozesses ein Kauf getätigt wird, wird der E-Commerce-Code aufgerufen (siehe Kapitel 6.14). Sofern dies geschieht, wird eine Transaktions-ID vergeben, die einzigartig (unique) ist.

Lassen Sie sich mit Hilfe der Trendlinie anzeigen, inwiefern es beispielsweise saisonale Schwankungen gibt. Diese Schwankungen können auch innerhalb bestimmter Tage auftreten – lassen Sie sich hierfür die stündliche Trendlinie anzeigen.

In Verbindung mit der Kennziffer „Eindeutige Käufe“ können Sie feststellen, ob Besuche während eines Besuchs mehrere Warenkörbe abgeschlossen haben.

Umsatz

Die Kennziffer „Umsatz“ stellt den ermittelten Umsatz nach ausgewählter Zeiteinheit dar. Es besteht die Möglichkeit, die Anzeige in der Trendlinie nach Stunden, Wochen oder Monaten zu ändern, sofern Sie innerhalb des Pull-down-Menüs die entsprechende Metrik ausgewählt haben.

Über die Darstellung dieser Metrik in der Trendlinie lässt sich Umsatzentwicklung verfolgen. Insbesondere ist dies interessant, um beispielsweise saisonale Schwankungen sowie Trends innerhalb eines Tages oder einer Woche zu erkennen. Darüber hinaus besteht natürlich das Ziel, den Gesamtumsatz langfristig ansteigen zu lassen. Welche Auswirkungen hier beispielsweise Änderungen und Optimierungen an der Website oder an Kampagnen haben, können Sie diesem Bericht direkt umsatzbezogen entnehmen.

Möchte man den Umsatz optimieren, ist das Erkennen von Umsatztrends ein guter Startpunkt für die Analyse. Sieht man hier auffällige Steigerungen oder Abfälle, ist dies ein Hinweis für weitere Nachforschungen, denn fast automatisch stellen sich weitere Fragen wie:

- Welche Kampagnen sind die größten Umsatztreiber?

- Welche Quellen liefern die Besucher mit dem größten durchschnittlichen Bestellwert?

- Gibt es bestimmte Regionen, in denen besonders viel Umsatz generiert wird?

- Wie entwickelt sich der ROI für verschiedene AdWords-Kampagnen?

All diese Fragen können mit Hilfe der im E-Commerce-Berichte-Block vorkommenden Berichte bzw. innerhalb der bereits dargestellten Berichte beantwortet werden.

Praxistipp:

Einige Besucher geben bei (Test-)Bestellungen Mickey-Mouse-Namen an – also „nicht reale“ Namen – und bestellen mitunter unzählige Produkte zu einem hohen Preis. Diese Fake-Bestellungen werden natürlich auch von Analytics erfasst. Ich habe Beispiele gesehen, in denen diese falschen Umsätze die Statistiken dauerhaft zerstörten (siehe hierzu auch Praxistipp in Kapitel 15.6, Produktleistung), denn Analytics lässt es nicht zu, Daten nachträglich zu bearbeiten. Sind die Daten einmal ordnungsgemäß in das System eingelaufen, lassen sie sich nicht mehr verändern.

Um Fake-Buchungen zu vermeiden, empfehle ich schon vor Abschicken der Bestellung eine automatische Überprüfung. Angenommen, der durchschnittliche Bestellwert auf Ihrer Website beträgt 50 Euro. Wenn nun jemand eine Fake-Bestellung für 10000 Euro abgibt, könnte diese zurückgewiesen werden (kontrollieren Sie unbedingt vorher, ob Sie bereits Bestellungen im Wert von 10000 Euro hatten – nicht, dass diese dann ausgeschlossen werden) bzw. der entsprechende User eine Fehlermeldung bekommen. Ganz ähnlich, wie viele Unternehmen eine automatische Abfrage installiert haben, die die Richtigkeit der Postleitzahl überprüft. Durch Vorabüberprüfungen vermeiden Sie, dass Google Analytics überhaupt sinnlose Daten erhebt.

Durchschnittswert

Der Durchschnittswert (Synonym für den durchschnittlichen Warenkorbwert) errechnet sich aus dem Quotienten des Umsatzes und der Anzahl der Transaktionen:

Diese Kennziffer bietet Daten als Basis für eine Optimierung des Online-Shops. Angenommen, Sie sind mit dem durchschnittlichen Bestellwert der Besucher nicht zufrieden. Es gibt diverse Möglichkeiten, die Sie innerhalb Ihres Shops testen können, um den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen. Beispielsweise können weitere ähnliche Produkte angeboten werden (à la Amazon: Wer dieses Produkt gekauft hat, hat auch jene gekauft) oder der User kann aus verschiedenen Produktpaketen auswählen, die zwar ebenfalls das ursprünglich gewünschte Produkt enthalten, aber auch Zubehör oder weitere Produkte. So lässt sich der durchschnittliche Bestellwert erhöhen.

Praxistipp:

Cross- oder Up-Selling kann den durchschnittlichen Bestellwert erhöhen. Behalten Sie aber gleichzeitig die Gesamtumsätze und die E-Commerce-Conversion-Rate sowie die Trichtervisualisierung im Auge, denn es gibt keine festen Regeln, was die bessere Variante ist:

- User möglichst schnell und ohne Umweg durch den Bestellprozess bringen?

- Usern die Möglichkeit geben, in andere Produktkategorien zu schauen, zu stöbern, und sie permanent mit weiteren Angeboten locken?

Die Frage, welcher dieser beiden völlig unterschiedlichen Ansätze der bessere ist, kann vorab nicht beantwortet werden. Dies hängt von den Usern Ihrer Website ab, von den angebotenen Produkten, Kampagnen, Zielseiten usw.

Die einzige Möglichkeit, herauszufinden, welche Variante für Ihre Website am besten funktioniert oder ob gar eine Mischung aus beiden die bessere Wahl sein könnte, wäre ein Test. Lassen Sie Ihre User entscheiden. Halten Sie die Ergebnisse mit Analytics fest und beurteilen Sie anhand der dann gegebenen Fakten, welche Varianten für Ihre Website besser funktionieren.

In diesem Fall ist eine Optimierung dieser Kennziffer über eine Veränderung der Online-Marketing-Kampagnen nicht oder nur indirekt möglich. Denn natürlich werden der Umsatz und die Anzahl der Transaktionen von der Kampagnensteuerung indirekt beeinflusst, doch steht keine dieser Kennziffern in direktem Bezug zu einer Kampagne. (Wählen Sie zur Kampagnenoptimierung besser die Berichte aus dem Berichte-Block „Besucherquellen“ und dimensionieren Sie diese mit den entsprechenden E-Commerce-Daten bzw. nutzen Sie den E-Commerce-Reiter.)

Eindeutige Käufe

Die Kennziffer der eindeutigen Käufe stellt im Unterschied zu den Transaktionen dar, wie viele Besuche während eines Besuchs unter Umständen mehrmals einen Kauf getätigt haben. Wenn die Anzahl der eindeutigen Käufe verhältnismäßig ähnlich der Zahl der Transaktionen ist, so hat die Mehrzahl der Besuche während ihres Besuchs nur eine Transaktion durchgeführt, also einen Kauf getätigt. Wenn dieses Verhältnis jedoch stark voneinander abweicht, so wurden während eines Besuchs mehrere Warenkörbe zur Kasse geschoben und der E-Commerce-Code kam entsprechend oft zur Ausführung.

Menge

Die Metrik „Menge“ stellt die Anzahl der verkauften Produkte oder Leistungen dar. Je Warenkorb können unter Umständen mehrere Produkte enthalten sein – diese Anzahl wird für die Berechnung dieser Kennziffer aufaddiert. Je höher die Menge im Vergleich zu den Transaktionen ist, desto mehr Produkte liegen durchschnittlich in einem gekauften Warenkorb.

Durch die Auswahl dieser Metrik im Vergleich zu einer der anderen beschriebenen Metriken mit Hilfe der Trendlinien können Sie hervorragend zwei Metriken gegenüberstellen, um mögliche Interferenzen festzustellen.

Im unteren Bereich des Berichts werden die größten Umsatzquellen angezeigt – in einer ersten Darstellung (Default) in Bezug auf die verkauften Produkte. Hierüber können Sie also auf einen Blick sehen, welche Produkte am häufigsten verkauft wurden. Das Gleiche gilt für die Produkt-Artikelposition (SKU), deren verkaufte Mengen Sie ebenso in einer Top-Liste sehen können wie die jeweiligen Produktkategorien. Als unterste Möglichkeit können Sie sich die Kombination aus Quelle und Medium ansehen, die am meisten Umsatz generiert hat.

Wenn Sie beim letzten Bericht auf „Vollständigen Bericht anzeigen“ klicken, gelangen Sie direkt in den Bericht „Besucherquellen → Alle Zugriffe“ um dort tiefergehende Analysen durchführen zu können. Für die Beantwortung umfangreicherer Fragestellungen empfiehlt es sich jedoch, in die nächsten Berichte zu gehen, da eine reine Anzeige von Top-Listen wie hier nur einen ersten kurzen und oberflächlichen Eindruck vermitteln kann. Sie können demnach höchstens ein Indiz geben, an welcher Stelle weiter analysiert werden sollte.

14.2.2 Produktleistung

Dieser Bericht innerhalb der E-Commerce-Berichte umfasst sämtliche detaillierten produktbezogenen Informationen. Je mehr Informationen im Analytics-E-Commerce-Code übergeben werden, desto besser sind auch diese Berichte mit sinnvollen Daten gefüllt. Geben Sie beispielsweise keine Produkt-Artikelposition oder Kategorie des Produkts an, bleiben Teile dieser Berichte leer.

Praxistipp:

Analytics ersetzt kein Warenwirtschaftssystem. Aufgrund diverser technischer Implikationen werden die Produktdaten in Analytics von Ihren internen Daten abweichen. Analytics misst nur das, was ihm an Zahlenmaterial bei der Bestellung übergeben wurde. Nachträgliche Verhandlungen oder Rabatte können ebenso wenig einfließen wie Stornierungen oder Retouren.

Es besteht jedoch die Möglichkeit, Bestellungen rückgängig zu machen. Hierfür muss der E-Commerce-Code mit teilweise veränderten Vorzeichen erneut ausgeführt werden. Stellen Sie zunächst sicher, dass die Transaktions-ID und die Artikeldaten mit den Daten des ursprünglichen Kaufauftrags übereinstimmen. Das Feld „Gesamtbetrag“ innerhalb des _addTrans-Teils ist negativ, während im _addItem-Teil der Preis positiv, die Menge aber negativ ist. Auf die gleiche Weise können fälschlicherweise erhobene Steuern und Frachtkosten rückgängig gemacht werden.

Hier ein Beispiel für den Standard-E-Commerce-Code, der eine ursprüngliche Transaktion gemessen hat (hier wurden zwei Bücher gekauft) – sollten Sie den asynchronen Tracking-Code verwenden, so berücksichtigen Sie dies bitte und schauen bei Bedarf noch mal in Kapitel 6.2.1.

Listing 14.1 E-Commerce-Aktion

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_addTrans',

'12345',      // order ID

'',       // Zweigunternehmen

'34.90',      // Gesamtbetrag

'2.50',       // Steuern

'10.00',     // Frachtkosten

'Hamburg',    // Stadt

'Hamburg',     // Bundesland

'Deutschland' // Land

]);

_gaq.push(['_addItem',

'12345',   // order ID

'abc123',     // Artikelposition (SKU)

'Google Analytics', // Produktname

'Buch',     // Kategorie

'34.90',       // Preis

'1'        // Menge

]);

_gaq.push(['_trackTrans']);

Nun wird ein Buch retourniert. Die (jetzt) falschen Daten können so korrigiert werden:

Listing 14.2 E-Commerce-Aktion rückgängig machen

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_addTrans',

'12345',      // order ID

'',       // Zweigunternehmen

'-34.90',      // Gesamtbetrag

'-2.50',       // Steuern

'10.00',     // Frachtkosten

'Hamburg',    // Stadt

'Hamburg',     // Bundesland

'Deutschland'    // Land

]);

_gaq.push(['_addItem',

'12345',     // order ID

'abc123',     // Artikelposition (SKU)

'Google Analytics', // Produktname

'Buch',     // Kategorie

'34.90',       // Preis

'1'       // Menge

]);

_gaq.push(['_trackTrans']);

Hierbei ist es wichtig zu wissen, dass beide Transaktionen in Analytics enthalten sind. Wird nur der Tag betrachtet, an dem die Bestellung stattgefunden hat, kann die Stornierung nicht berücksichtigt werden, da sie an einem späteren Tag stattfand. Wird allerdings ein Zeitraum betrachtet, der beide Aktionen beinhaltet, also sowohl die Bestellung als auch die Stornierung, wird die Berichtigung berücksichtigt.

Produkt

Die Produktübersicht ist die Default-Darstellung der primären Dimension und stellt sämtliche Produkte dar, die über den Online-Shop verkauft wurden. Entsprechend der Übergabe der Produktnamen über den E-Commerce-Code tauchen die Namen hier wieder auf. Neben der Anzahl der jeweils verkauften Produkte (Menge) werden weitere Kennziffern angezeigt:

- Menge
- Eindeutige Käufe
- Produktumsatz
- Durchschnittlicher Preis
- Durchschnittsmenge

Die Menge stellt dar, wie viele Produkte insgesamt bzw. innerhalb der unterschiedlichen Zeilen der Tabelle je Produkt verkauft wurden. Auch wenn ich drei Mal das gleiche Produkt kaufe, würde hier als Menge drei angezeigt.

Die eindeutigen Käufe geben an, in wie vielen Transaktionen ein bestimmtes Produkt gekauft wurde. Bild 14.9 zeigt, dass vom obersten Produkt zwar 115 Stück verkauft, aber alle in 15 Transaktionen an den Mann gebracht wurden (eindeutige Käufe). Der Produktumsatz errechnet sich aus dem durchschnittlichen Preis, multipliziert mit der Durchschnittsmenge. Steuern und Frachtkosten sind in diesem Bericht nicht berücksichtigt.

Bild 14.9 Produktleistung

Durch Nutzung der weiteren Darstellungsvarianten (Kuchengrafik, Balkendiagramm etc.) besteht die Möglichkeit, weitere interessante Analysen durchzuführen. Beispielsweise kann in der Balkendarstellung ein Vergleich aus Menge und durchschnittlichem Preis aufschlussreich sein, denn wenn Produkte mit einem hohen durchschnittlichen Preis eher selten verkauft werden im Vergleich zu Produkten mit einem deutlich niedrigeren Preis, könnte dies durch eine eventuell bessere Platzierung innerhalb der Website oder bessere Promotion in Kampagnen oder auf Zielseiten beeinflusst werden.

Eine Pivot-Tabelle steht in diesem Bericht nicht zur Verfügung. Dafür lohnt sich allerdings ein Blick in die Auswahlmöglichkeiten der sekundären Dimension. Hier haben Sie nämlich die volle Auswahl aus sämtlichen zusätzlichen Dimensionen aus den Bereichen:

- Soziale Netzwerke
- Besucherquellen
- Benutzerdefinierte Variablen
- Content
- Besucher
- Conversions
- Werbung

Hinweis:

Auch hier zahlt es sich aus, wenn die Benennungen der Produkte sinnvoll und vor allem sprechend und lesbar sind. Ich habe viele Accounts gesehen, in denen eine Nutzung dieses Berichts fast nicht möglich war, weil die Produktnamen sehr kryptisch waren und kein Mensch etwas damit anfangen konnte. Dies ist wirklich schade, insbesondere dann wenn man bedenkt, welche Möglichkeiten des Erkenntnisgewinns diese Berichte bieten.

Ein Klick auf eines der aufgeführten Produkte führt zur nächsten Ebene: die Produkt-Artikelposition (SKU – Stock Keeping Unit).

Produkt-Artikelpositionen (SKUs)

Die SKU ist eine eindeutige Kennzeichnung des Produkts und kann hier explizit betrachtet werden. Jede einzelne Position dieser Pflichtvariable kann hier individuell betrachtet und hinsichtlich Menge, eindeutiger Käufe, Produktumsatz, durchschnittlichem Preis und Durchschnittsmenge analysiert werden.

Sie haben die Möglichkeit, entweder über die primäre Dimension auf diese Ebene zu kommen und sich dann sämtliche Produkt-Artikelpositionen anzeigen zu lassen oder alternativ auf ein Produkt innerhalb der Produktübersicht zu klicken. Dann sehen Sie ausschließlich die SKUs, die diesem Produkt zugeordnet sind.

Um den Erfolg der unterschiedlichen Produkt-Artikelpositionen zu bewerten, eignet sich die Darstellung der Balken- oder Verhältnisansicht. Hier sehen Sie auf einen Blick, welche Artikel wie oft, zu welchem Preis und in welcher Menge gekauft wurden. Über die sekundäre Dimension lässt sich die Artikelposition nun mit sämtlichen dort enthaltenen Daten verknüpfen. Hier wird es wieder spannend, denn folgende Fragen können nun beantwortet werden:

- Über welche Quellen wurde diese Produkt-Artikelposition wie oft verkauft?

- Über welche Kampagne kamen die Käufer dieser Produkt-Artikelposition?

- Welche Zielseite war am erfolgreichsten für den Verkauf dieser Produkt-Artikelposition?

- Wie ist das Verhältnis von neuen zu wiederkehrenden Besuchern, die diese Produkt-Artikelposition kauften?

- Aus welcher Region/welchen Städten kamen die User, die diese Produkt-Artikelposition erwarben?

- Welcher Suchbegriff wurde eingegeben mit anschließendem Kauf des entsprechenden Artikels?

Über diese Funktion lassen sich auf detaillierter Produkt-Artikel-Ebene vielfältige Analysen durchführen.

Praxistipp:

Beginnen Sie nicht mit der Analyse auf diesem detaillierten Level. Versuchen Sie zunächst, Trends aufzuspüren und diese immer weiter einzukreisen. Wenn Sie dann den zu untersuchenden Bereich sehr weit eingegrenzt haben, lohnt sich der Blick in die einzelnen Daten der unterschiedlichen Produkt-Artikelpositionen, verknüpft mit der Dimensionierung.

Produktkategorie

Sofern Sie die optionale Variable „Kategorie“ im Analytics-E-Commerce-Code mit Inhalt gefüllt haben, finden Sie bei der Auswahl der primären Dimension „Produktkategorie“ Daten. Die Betrachtung dieses Berichts gibt einen Überblick, welche Kategorien wie erfolgreich sind, welche Mengen jeweils hierüber verkauft, wie viel Umsatz generiert und welcher durchschnittliche Preis erzielt wurden.

Die Kenntnis der wichtigsten und erfolgreichsten Produktkategorien ist wichtig, um Marketing-Maßnahmen zu steuern und die Website entsprechend auszurichten. Angenommen, Sie haben bisher eine Kategorie prominent auf der Home- oder Landing Page beworben. Mit Hilfe des Kategorienberichts in Analytics stellen Sie nun aber fest, dass diese zwar ganz gut funktioniert, eine andere Kategorie jedoch deutlich mehr Potenzial besitzt, da hier beispielsweise der durchschnittliche Bestellwert deutlich höher ist. Es wäre also einen Versuch wert, diese Kategorie stärker zu bewerben. Sie können im Nachhinein analysieren, welche Maßnahme den größeren Erfolg gebracht hat. Besonders hilfreich ist bei dieser Analyse die Nutzung der sekundären Dimension. Für obiges Beispiel können Sie hierdurch auf schnelle und einfache Weise analysieren, welche Zielseiten (Landing Pages) welche Umsätze für welche Kategorien generiert haben. Dies bietet enorme Transparenz und Ihnen die Möglichkeit, Änderungen und eine Optimierung durchzuführen.

14.2.3 Verkaufsleistung

Der Bericht „Verkaufsleistung“ ist im Vergleich zu vielen anderen Berichten in der Datenvielfalt eher etwas rudimentär. Als einzige primäre Dimension steht das Datum zur Verfügung, welches in leicht gewöhnungsbedürftiger Form dargestellt wird:

yyyymmtt

Dazu kommen auf der rechten Seite der Tabelle zwei Spalten – per Default zunächst eine mit den täglichen Umsätzen und ganz rechts dann die prozentuale Verteilung der Umsätze auf die jeweiligen Tage des ausgewählten Zeitraums. Über die beiden Pull-down-Menüs lässt sich derzeit nichts weiter auswählen.

Bild 14.10 Verkaufsleistung

Es besteht sehr wohl die Möglichkeit, sich eine sekundäre Dimension einblenden zu lassen – hier haben Sie auch die volle Bandbreite an Auswahlmöglichkeiten.

Hinsichtlich der oberen Trendlinie gibt es hingegen eine reduzierte Auswahl an darstellbaren Metriken:

- Umsatz
- E-Commerce-Conversion-Rate
- Durchschnittswert

Diese drei Metriken sind dann auch die, die über die obere horizontale Navigation ausgewählt werden können.

Conversion-Rate

Die Conversion-Rate bezieht sich hier ausschließlich auf die E-Commerce-Conversion-Rate. Es werden nur die Conversions eingerechnet, die erhoben werden, wenn der E-Commerce-Code ausgeliefert worden ist. Weitere von Ihnen definierte Conversions, wie beispielsweise Engagement-Metriken, Downloads oder Ähnliches, werden in diese Conversion-Rate nicht mit aufgenommen. Hierfür gibt es die ausführlicheren Zielberichte.

Innerhalb der Tabelle der E-Commerce-Conversion-Rate sehen Sie als Dimension das Datum und in den Spalten die tägliche E-Commerce-Conversion-Rate und die prozentuale Verteilung der Transaktionen.

Durchschnittswert

Der Durchschnittswert ist der dritte über die horizontale Navigation auswählbare Wert. Ebenso wie bei den beiden vorigen Metriken wird hier als primäre Dimension das Datum dargestellt. Die beiden Spalten bieten zunächst den täglichen Durchschnittswert. Dieser entspricht dem durchschnittlichen Warenkorbwert einer durchgeführten Transaktion. Er berechnet sich aus der Division des Gesamtumsatzes geteilt durch die Anzahl der durchgeführten Transaktionen.

In der ganz rechten Spalte wird die prozentuale Verteilung des Umsatzes über die einzelnen Tage des auswählten Zeitraums dargestellt

Durch diese drei Berichte können Sie insbesondere die wöchentlichen oder auch saisonalen Schwankungen gut analysieren. Kennen Sie die Gründe, weshalb der Durchschnittswert einer Bestellung am Wochenende vielleicht so viel niedriger ist als während der Woche? Wie verteilen sich die Umsätze über die jeweiligen Wochentage? Warum gab es an bestimmten Tagen Peaks? Viele Fragen, die Ihnen bei der täglichen Arbeit sicher helfen werden. Spannender werden diese Berichte noch, wenn Sie erweiterte Segmente darauf anwenden. Denn vielleicht gibt es bei der Betrachtung von für Sie relevanten Segmenten andere bzw. interessante Trends, die sich herauslesen lassen?

14.2.4 Transaktionen

Eine Transaktions-ID (oder auch Order-ID) muss innerhalb des Analytics-E-Commerce-Codes vergeben werden, um verschiedene Transaktionen voneinander unterscheidbar zu machen. Eine Transaktion ist also immer eine einzigartige Bestellung, die jedoch mehrere verschiedene Produkte umfassen kann (dies ist der Unterschied zwischen _addTrans und _addItem – siehe Kapitel 6.14, E-Commerce-Transaktionen).

Bild 14.11 Transaktionen

Innerhalb des Transaktionenberichts werden sämtliche gemessenen Transaktionen mitsamt der zugehörigen ID dargestellt. Diese werden mit den anderen erhobenen Daten Umsatz, Steuern, Versandkosten und Menge angezeigt. Sie können hier die erfolgreichsten Transaktionen vergleichen. Mit einem Klick auf die entsprechende Transaktions-ID gelangen Sie in die Produktansicht, die die Frage beantwortet, welche Produkte hinter der jeweiligen Produkt-ID stecken. Eine weitere primäre Dimensionierung ist von dieser Ebene aus nicht möglich.

Sie können jedoch eine beliebige sekundäre Dimension auswählen und sich hierüber beispielsweise für ein bestimmtes Produkt einer bestimmten Transaktions-ID die Quelle und/oder das Medium anzeigen lassen.

14.2.5 Zeit bis zum Kauf

Nach den vielen Detailinformationen bezüglich der einzelnen Produkte und Umsätze stellt sich die Frage, wie viel Zeit die User eigentlich benötigen, um einen Kauf zu tätigen. Konkret wird diese Frage im Bericht „Zeit bis zum Kauf“ beantwortet – dieser Bericht unterscheidet sich durch die horizontale Navigation in zwei Berichte:

- Tage bis zur Transaktion

- Besuche bis zur Transaktion

Tage bis zur Transaktion

Dieser Bericht zeigt, wie viel Zeit verstreicht (in Tagen), bis User einen Kauf tätigen.

Ebenso wie beim Bericht „Besuche bis zur Transaktion“ kann man hier unterscheiden, ob die Käufe eher spontan oder nach reiflicher Überlegung getätigt wurden. Durch die Darstellung der Anzahl der durchgeführten Transaktionen nach einzelnen Tagen und der prozentualen Verteilung sehen Sie auf einen Blick, wie lange die Überlegungszeit für die Transaktion auf Ihren Seiten ist. Wie auch schon bei den vorigen Berichten handelt es sich bei diesem Bericht nicht um die allgemeinen Ziele, sondern ausschließlich um E-Commerce-Ziele, d. h., der E-Commerce-Code muss aufgerufen worden sein, um in diesem Bericht Daten zu erhalten.

Bild 14.12 Tage bis zur Transaktion

Spannend und interessant wird es, wenn Sie verschiedene Segmente über diesen Bericht legen. Denn dann können Sie genau analysieren, wie sich unterschiedliche User-Gruppen auf Ihren Seiten verhalten und inwiefern sie eher eine längere oder eine kürzere Dauer in Tagen bis zu einer Transaktion benötigen. Ebenso ist ein Vergleich mit einem anderen Zeitraum über die entsprechende Funktion im Kalender (siehe Kapitel 8.2, Kalender) interessant. So sehen Sie, ob durch eventuelle Änderungen im Kaufprozess oder in der Kundenansprache die Tage bis zum Kauf reduziert werden konnten. Eine Möglichkeit, diese Kennziffer zu reduzieren, ist die Einführung von zeitlich befristeten Angeboten oder Sonderaktionen. Hierdurch kann der Druck auf die Kunden erhöht werden, schnell einen Kauf zu tätigen. Falls Sie diese Methode testen wollen, können Sie den Erfolg in Form dieses Berichts ablesen, indem Sie einen zeitlichen Vergleich erstellen.

Besuche bis zur Transaktion

Je mehr Besuche User brauchen, bis die Kaufentscheidung getroffen ist, desto größer ist vermutlich auch die Wahrscheinlichkeit, dass anderweitig recherchiert bzw. letztendlich vielleicht doch nicht oder woanders gekauft wird.

Bild 14.13 Besuche bis zur Transaktion

Die Verteilung der Balken in der Grafik ändert sich in Abhängigkeit des verkauften Produkts und des damit verbundenen Kaufentscheidungsprozesses. Impulskäufe werden im Vergleich zum Kauf eines sehr teuren Autos eher sehr wenige Zugriffe bis zum Kauf benötigen.

Vermutlich wird es Ihr Ziel sein, möglichst viele Besucher möglichst schnell zum Kauf zu bewegen. Dieser Bericht zeigt Ihnen, ob Sie die Anzahl der Zugriffe verringern können. Eine zeitliche Komponente gibt es in diesem Bericht nicht, weil sich die Besuche bis zu einer endgültigen Kaufentscheidung über einen langen Zeitraum erstrecken können. Die Grafik wäre daher immer verfälscht. Zu berücksichtigen ist hier die Zahl der Besucher, die in der Zwischenzeit ihre Wiedererkennungs-Cookies (utma) gelöscht haben oder den Kauf an einem anderen Rechner abschließen. Dies sorgt für eine künstliche Verlängerung des ersten Balkens (1 Zugriff).

14.3 Multi-Channel-Trichter

Der Multi-Channel-Trichter ist ein verhältnismäßig neuer Berichte-Block, der gegen Ende 2011 eingeführt wurde. Die hier aufgeführten Berichte beantworten die Fragen, inwiefern verschiedene Traffic-Kanäle, die User benutzen, ehe Sie irgendwann eine Conversion erzielen, miteinander interagieren. Es ist nicht besonders unwahrscheinlich, dass ein User über unterschiedliche Quellen auf Ihre Seite kommt, ehe er dann am Ende konvertiert. Angenommen, ein User kommt bei einem ersten Besuch über die organische Suche auf Ihre Seite, um dann zwei Tage später über einen bezahlten Werbe-Banner zurückzukommen. Wiederum zwei Tage später gelangt er über eine E-Mail von Ihnen auf die Seite und erfüllt dann Ihr (Haupt-)Ziel. Bislang hat die letzte Quelle die Conversion zugeordnet bekommen – in diesem Fall also die E-Mail (vorausgesetzt, die Links innerhalb der E-Mail waren ordnungsgemäß vertaggt, so dass der Besuch entsprechend der Quelle zugeordnet werden konnte).

Natürlich ist es nicht korrekt, der letzten Quelle sämtliche Conversions zuzuordnen, da die ganzen anderen Quellen ebenfalls an der Zielerfüllung beteiligt waren und somit ihren Anteil an der finalen Conversion haben. User kommen üblicherweise öfter auf Ihre Seiten, ehe sie konvertieren, und somit haben sämtliche Quellen, die nicht zu einer direkten Conversion geführt haben, sozusagen assistiert und die eigentliche Conversion vorbereitet.

Hinweis:

Die Darstellung der unterschiedlichen Conversion-Pfade bezieht sich immer auf die letzten 30 Tage vor der jeweiligen Zielerfüllung oder einer durchgeführten Transaktion. Die Zählung der 30 Tage basiert auf der Unique-ID des utma-Cookies, der in Kapitel 3.3.1 dargestellt wird. Ob eine Analyse mit diesem Limit für Ihr Business sinnvoll und richtig ist, hängt davon ab, welche Produkte Sie anbieten bzw. was Ihre Conversions sind. Bei sehr teuren Produkten kann der Evaluierungs-, Recherche- und Kaufprozess deutlich länger als 30 Tage dauern – in diesem Fall wären Sie nicht in der Lage, den kompletten Pfad der unterschiedlichen Touchpoints mit Hilfe dieser Berichte abzubilden. Überlegen Sie sich demnach, ob es für Sie Sinn macht, diese Berichte zu verwenden.

Der Multi-Channel-Trichter stellt in den unterschiedlichen Berichten dar, über welche unterschiedlichen Quellen User zur Erfüllung des eigentlichen Ziels gelangt sind. Sie erfahren, welche Kanäle wie zusammenarbeiten und sich gegenseitig unterstützen. Es können Fragen beantwortet werden wie:

- Welche Traffic-Quellen bereiten Conversions eher vor und welche schließen sie ab?

- Wie interagieren unterschiedliche Kanäle mit- und untereinander?

- Inwiefern unterstützen Social-Media-Kanäle die Conversions?

- Kannibalisiert sich organischer Traffic mit AdWords Traffic?

- Wie lange brauchen User, um die Ziele zu erfüllen?

- Wie viele Kontaktpunkte benötigen User, um unterschiedliche Ziele zu erfüllen?

Bild 14.14 Anatomie eines Conversion-Pfads

Hinweis:

Üblicherweise erhält der Kanal „Direkt“ nur dann eine Conversion zugeschrieben, wenn es keine vorige andere Traffic-Quelle gibt (siehe Kapitel 6.22). Innerhalb der Multi-Channel-Trichter-Berichte hingegen wird dies etwas anders betrachtet. Denn hier kann die Quelle „Direkt“ auch dann eine Conversion zugeordnet bekommen, wenn keine vorige andere Quelle vorhanden ist.

Sobald man innerhalb eines Profils arbeitet, welches Filter verwendet (siehe Kapitel 7.5), erscheint im oberen Bereich ein Warnbalken, der darauf hinweist, dass Filter unter Umständen zu Problemen führen können.

Dies gilt jedoch nicht für alle Filter, sondern nur für die Art von Filtern, bei denen Sie bestimmte Traffic-Quellen aus- oder einschließen. Wenn Sie beispielsweise ein Profil mit einem Filter erstellt haben, in dem ausschließlich der organische Traffic von Google angezeigt wird, so stehen dann natürlich keine Daten mehr für die anderen Traffic-Kanäle zur Verfügung. Es gibt auch einige Filter, die den Multi-Channel-Trichtern nichts anhaben können – beispielsweise wenn Sie bestimmte Länder oder Ähnliches filtern. Arbeiten Sie aber dennoch idealerweise bei der Betrachtung der Multi-Channel-Trichter immer mit einem ungefilterten Profil – so kann es nicht passieren, dass Sie Entschlüsse auf einer falschen Datenbasis fassen.

Im Vergleich zu den üblichen Berichten gibt es bei den Multi-Channel-Trichter-Berichten einige Besonderheiten, die im Folgenden aufgeführt werden.

Zunächst stellt man fest, dass in der oberen grau hinterlegten horizontalen Navigationsleiste nicht wie üblich die erweiterten Segmente auswählbar sind, sondern sogenannte Conversion-Segmente. Diese unterscheiden sich von den herkömmlichen Segmenten. Denn sie beziehen sich alle auf verschiedene Conversion- bzw. vorberereitende Conversions-Arten. Wie üblich können bis zu vier unterschiedliche Segmente gleichzeitig ausgewählt werden. Zur Auswahl stehen:

- Alle Conversions
Diese Auswahl ist per Default eingestellt und beinhaltet sämtliche möglichen Conversions und Conversion-Pfade.

- Zeitintervall > 1 Tag
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen Conversions nicht direkt am ersten Tag stattgefunden haben, sondern mindestens ein Tag zwischen dem ersten Kontakt und der Conversion lag.

- Pfadlänge > 1
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen mindestens zwei Kontaktpunkte stattgefunden haben, ehe die Conversion durchgeführt wurde.

- Beliebige Interaktion: Verweis
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen ein Verweis, also ein Referrer, auf dem Weg zur Conversion vorkam – unabhängig davon, an welcher Stelle.

- Erste Interaktion: bezahlte Werbung
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen zu Beginn des Pfads eine bezahlte Werbung stand.

- Letzte Interaktion: bezahlte Werbung
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen der letzte Kontaktpunkt, der dann die Conversion zur Folge hatte, eine bezahlte Werbung war.

- Erste Interaktion: direkt
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen der erste Kontaktpunkt, der dann irgendwann später eine Conversion zur Folge hatte, eine Direkteingabe der Domain oder ein Bookmark war.

- Letzte Interaktion: direkt
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen der letzte Kontaktpunkt, der dann die Conversion zur Folge hatte, die Direkteingabe der Domain oder ein Bookmark war.

- Erste Interaktion: organische Suche
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen der erste Kontaktpunkt, der dann irgendwann später die Conversion zur Folge hatte, die Durchführung einer organischen Suche war.

- Letzt Interaktion: organische Suche
Diese Auswahl berücksichtigt nur die Conversions und Conversion-Pfade, bei denen der letzte Kontaktpunkt, der dann die Conversion zur Folge hatte, die Durchführung einer organischen Suche war.

Über die Nutzung dieser Conversion-Segmente können innerhalb der jeweiligen Berichte vielfältige Analysen und Vergleiche vorgenommen werden.

Bild 14.15 Conversion-Segmente

Zusätzlich besteht, ähnliche wie auch bei den erweiterten Segmenten, die Möglichkeit, eigene benutzerdefinierte Conversion-Segmente anzulegen. Im Vergleich zu den herkömmlichen benutzerdefinierten Segmenten sind hier einige Auswahlmöglichkeiten zusätzlich hinzugekommen:

- Beliebige Interaktion
Wenn Sie diese Bedingung ausgewählt haben, können Sie aus dem darunterliegenden grünen Pull-down-Menü eine weitere Dimension auswählen, für die dies gelten soll. Damit betrachten Sie sämtliche Conversion-Pfade, unabhängig davon, an welcher Position eine bestimmte Quelle, ein bestimmter Kanal oder ein bestimmtes Keyword lag – unabhängig auch davon, ob es eine vorbereitende oder eine abschließende Quelle war. Sie können hier zwischen fast sämtlichen AdWords-Kriterien auswählen und diese dann mit der gewünschten Bedingung und der gewünschten Häufigkeit in Verbindung bringen.

- Erste Interaktion
Hiermit beschränken Sie die Darstellung der Multi-Channel-Trichter-Berichte darauf, dass Sie die erste Interaktion bestimmen können. Angenommen, Sie wollen nur die Pfade begutachten, bei denen User über ein generisches Keyword der organischen Suche auf Ihre Seiten kamen. So können Sie dies hier entsprechend festlegen.

- Letzte Interaktion
Hierüber können Sie ein Segment definieren, mit dem Sie die letzte Interaktion, die dann zur Conversion geführt hat, bestimmen.

- Vorbereitende Interaktion
Hierüber können Sie ein Segment erstellen, welches nur die vorbereitenden Traffic-Kanäle berücksichtigt.

- Conversion-Wert
Hier können Sie entweder separat oder auch zusätzlich zu anderen von Ihnen gestellten Bedingungen definieren, ob Sie nur Pfade betrachten wollen, die einen gewissen Conversion-Wert beinhalten. Dies bezieht sich auf die von Ihnen definierten Zielwerte innerhalb der Zieldefinition.

- Pfadlänge in Interaktionen
Durch diese Bedingung können Sie bestimmen, wie lang die von Ihnen zu analysierenden Pfade mindestens oder höchstens sein sollen.

- Zeitintervall in Tagen
Definieren Sie hier, welche Zeitintervalle Sie betrachten möchten. Sie haben wieder die Auswahl zwischen ist gleich, größer als oder weniger als. Durch weitere oder- oder und-Verknüpfungen können Sie noch weitere Einschränkungen vornehmen.

Bild 14.16 Conversion-Segment anlegen

Wenn Sie eines der von Ihnen erstellten Segmente speichern, können Sie in Zukunft innerhalb sämtlicher Multi-Channel-Trichter-Berichte darauf zugreifen und sie entsprechend anwenden.

Durch das Pull-down-Menü „Conversion“ können Sie einzelne Conversions auswählen, die dann in den unteren Berichten dargestellt werden. Per Default werden alle Conversions aggregiert dargestellt. Um schnell sehen zu können, ob es auch relevante Conversions sind, die Sie betrachten, steht hinter den unterschiedlichen von Ihnen definierten Zielen die jeweilige Zahl der Zielerreichungen.

Rechts neben diesem Pull-down-Menü befinden sich zwei Buttons – „Alle“ und „AdWords“. Hierüber können Sie auswählen, ob die angezeigten Berichte für sämtliche Traffic-Quellen gelten sollen oder nur für AdWords-Traffic. Per Default ist hier „Alle“ ausgewählt – welche Auswahl Sie hier tätigen, hängt davon ab, mit welcher Analyse Sie gerade beschäftigt sind.

Information:

Damit der Multi-Channel-Trichter mit vernünftigen und sinnvollen Daten gefüllt wird, ist es unabdingbar, dass Sie sämtliche Traffic-Quellen mit Kampagnenparametern versehen haben. Denn nur dann können die verschiedenen Kanäle entsprechend dargestellt werden und in Bezug zueinander gesetzt werden. Sorgen Sie also dafür, dass sämtliche Kanäle, die Sie beeinflussen können, mit den entsprechenden Variablen versehen sind. Dies gilt für Display-Kampagnen, Newsletter, Affiliate-Kampagnen, Kooperationen, CPC-Kampagnen und sämtliche anderen von Ihnen geplanten Aktivitäten. Je besser Sie Ihre Kampagnen mit Kampagnenparametern belegt haben, desto mehr Spaß werden Sie mit den Berichten des Multi-Channel-Trichters haben.

14.3.1 Übersicht

Der erste Bericht des Multi-Channel-Trichters ist die Übersicht. Hier besteht die Möglichkeit, innerhalb der Trendlinie die Conversions und die vorbereitenden Conversions grafisch darzustellen. Unterhalb sieht man für den ausgewählten Zeitraum die Anzahl der Conversions und die Anzahl der vorbereitenden Conversions.

In der unteren Visualisierung der unterschiedlichen Traffic-Kanäle können Sie bis zu vier verschiedener Kanäle auswählen, die dann auf der rechten Seite mit Hilfe von sich überlappenden Kreisen dargestellt werden. Zunächst sehen Sie auf der linken Seite eine Tabelle unterschiedlicher Kanäle mit Checkboxen, die angehakt werden können. Zudem wird die prozentuale Verteilung der Conversions des jeweiligen Kanals dargestellt, so dass Sie sich auf die für Sie wichtigsten Kanäle konzentrieren können.

Bild 14.17 Multi-Channel-Trichter – Übersicht

Die Darstellung der Kreise zeigt, inwiefern es Überlappungen der einzelnen Kanäle innerhalb der Pfade auf dem Weg zur Conversion gibt. Diese Visualisierung funktioniert vor allem mit dem Mouse-over-Effekt. Wenn Sie die Maus also über einen Kreis bewegen, wird dieser komplett dargestellt und Sie sehen, wie viele Conversions über diesen Kanal generiert wurden und wie viel Prozent dies ausmacht. Wenn Sie jedoch eine der dargestellten Schnittmengen mit der Maus berühren, so sehen Sie, inwiefern es Überschneidungen innerhalb der Conversion-Pfade gibt. Im unteren Beispiel wurden demnach 31 Conversions erzielt (dies sind 4,76 % der insgesamt erzielten Conversions), die sowohl den Kanal „Organische Suche“ als auch „Direkt“ innerhalb des Pfads hatten. Es gibt offensichtlich eine gewisse Korrelation auf dem Weg zur Conversion bei der Nutzung dieser beiden Traffic-Kanäle. Der Kanal „Soziales Netzwerk“ hingegen überlappt viel weniger mit der organischen Suche, so dass es hier offensichtlich andere Wege zur Conversion gibt.

Bild 14.18 Multi-Channel-Conversion-Visualisierung

Hinweis:

Die in dieser Visualisierung dargestellten Kreise und Überschneidungen sind nur Näherungen und müssen nicht zwangsläufig auch hundertprozentig korrekt sein.

Durch diese Darstellung können Sie mögliche Kannibalisierungseffekte gut grafisch darstellen. Lassen Sie sich hierfür auch die bezahlte Suche anzeigen und schauen Sie, inwiefern diese sich mit den anderen Kanälen überschneidet.

14.3.2 Vorbereitete Conversions

Wie bereits beschrieben, gibt es in der Regel immer mehrere Berührungspunkte, ehe ein User einen Kauf tätigt oder ein anderes von Ihnen gewünschtes Ziel erfüllt. Auf diesem Weg zur Zielerreichung kann er über unterschiedliche Traffic-Quellen auf Ihre Seiten kommen – und wird dies vermutlich auch tun. Der Bericht „Vorbereitete Conversions“ stellt diverse unterschiedliche Traffic-Kanäle dar und kennzeichnet deren Beitrag, ob es eher vorbereitende oder eher abschließende Quellen waren.

In der „Einfachen Channel-Gruppierung“ (primäre Dimension per Default) werden die verschiedenen Kanäle dargestellt. In der Regel sind dies:

- Direkt
- Organische Suche
- Verweis
- Soziales Netzwerk
- E-Mail

Ob bei Ihnen noch zusätzliche weitere Kanäle auftauchen, hängt davon ab, inwiefern Sie mögliche andere Kanäle mit entsprechenden Kampagnenvariablen versehen haben.

Information:

Soziale Netzwerke werden automatisch von Google zugeordnet. Entsprechend der Referrer fügt Google Analytics diese dieser Gruppe zu. Dazu gehören beispielsweise YouTube, Google+, Facebook, Pinterest, Yahoo Answers, Google Groups, LinkedIn, Netvibes etc. Über welche sozialen Netzwerke Ihre Conversions zustande gekommen sind, erkennen Sie, indem Sie auf den Link „Soziales Netzwerk“ innerhalb der Tabelle klicken – als nächste Ebene sehen Sie dann die entsprechenden sozialen Referrer.

Die folgenden Spalten stellen diese Metriken dar:

- Vorbereitete Conversions
- Wert der vorbereiteten Conversions
- Letzte Interaktions-Conversion
- Conversion-Wert für letzte Interaktion

- Vorbereitete Conversions/Letzte Interaktions-Conversions

Einige dieser Benennungen klingen auf den ersten Blick vielleicht etwas holprig – Sie werden sich aber schnell daran gewöhnen (müssen).

Als vorbereitete Conversion wird ein Traffic-Kanal immer dann gezählt, wenn er auf dem Weg zu einer finalen Conversion war. Also dementsprechend eine Conversion vorbereitet hat, ihr assistiert hat und demzufolge unter Umständen die finale Conversion ohne diesen Kanal nie zustande gekommen wäre.

Der Wert der vorbereiteten Conversions entspricht den definierten Zielwerten und den E-Commerce-Werten der durchgeführten Transaktionen. Sie können hierüber analysieren, welchen Wert die jeweilige Quelle in der Vorbereitung einer Conversion hat.

Die Metrik „Letzte Interaktions-Conversion“ wird für den entsprechenden Kanal dann um eins hochgezählt, wenn die finale Conversion über diesen Kanal kam – der User entsprechend über diesen Kanal den Abschluss erzielt und das Ziel erfüllt bzw. den Kauf getätigt hat.

Bild 14.19 Vorbereitete Conversions

„Conversion-Wert für letzte Interaktion“ kennzeichnet die Summe der aggregierten Zielwerte und Werte der durchgeführten Transaktionen, bei denen dieser Kanal der letzte Touchpoint für das ausgewählte Ziel war.

Hinweis:

Wenn Sie die Conversions in diesem Bericht mit den Conversion-Kennziffern in Bezug auf die Kanäle in den anderen Berichten außerhalb des Multi-Channel-Trichters vergleichen, so werden Sie feststellen, dass es gelegentlich Unterschiede gibt. Dies liegt darin begründet, dass die Quelle „Direkt“ innerhalb der Multi-Channel-Trichter-Berichte auch dann als letzte Quelle berücksichtigt wird, wenn es vorher andere Quellen gab. Bei den anderen Berichten außerhalb des Multi-Channel-Trichters ist dies gegebenenfalls nicht der Fall – die Conversion wird dort der letzten Quelle, die nicht „Direkt“ ist, zugeordnet.

Besonders interessant ist die letzte Metrik „Vorbereitete Conversions/Letzte Interaktions-Conversions“. Diese dividiert die Anzahl der vorbereiteten Conversions durch die letzten Interaktions-Conversions. Je höher diese Zahl ist (also über 1), desto wichtiger ist dieser Traffic-Kanal als vorbereitende Quelle einzuordnen. Der Kanal ist demnach besonders stark darin, Conversions vorzubereiten, und kommt sehr oft in den Conversion-Pfaden vor, jedoch ist er eher selten der Kanal, der dann zur eigentlichen Zielerfüllung oder zum Kauf führt.

Je niedriger diese Zahl unterhalb von 1 ist, desto mehr ist dieser Kanal eine abschließende Quelle und weniger eine vorbereitende.

Information:

Um das Prinzip der vorbereiteten und letzten Interaktions-Conversions zu verstehen, lohnt sich ein Fußball-Vergleich. Üblicherweise bekommt derjenige das Tor zugeschrieben, der es erzielt hat. Dieser Spieler wird gefeiert und in den Medien entsprechend platziert (deswegen kennt man meist auch mehr Stürmer als Abwehrspieler). In der Regel braucht derjenige, der das Tor erzielt, eine Flanke oder einen Pass. Je bessere Pässe und Flanken ein Stürmer erhält, desto mehr Tore kann er auch machen. Diese Flankengeber bekommen in einigen Tabellen auch sogenannte Scorer-Punkte oder Assists zugeordnet, da der Stürmer ohne sie keine Tore erzielen könnte (bzw. es wären deutlich weniger). Dementsprechend funktioniert eine Mannschaft nur, wenn alle Teile ineinandergreifen und die unterschiedlichen Positionen gut miteinander harmonieren. Der Ball kommt vom Torwart über die Abwehr und das Mittelfeld in den Sturm, wo dann ein Tor erzielt wird (idealerweise sollte es so ein – es gibt durchaus Vereine, bei denen es nicht ganz so gut funktioniert, aber genau dafür trainieren sie jeden Tag).

Im Online-Marketing ist es letztendlich genauso. Die unterschiedlichen Kanäle greifen ineinander und bedingen einander. Oftmals kann der eine Kanal nicht ohne den anderen. Wie deren Verhältnisse zueinander sind, sehen Sie anhand dieser Berichte und Kennzahlen.

Die einfache Channel-Gruppierung innerhalb der primären Dimension stellt wie bereits beschrieben verschiedene Kanäle gruppiert dar. Durch die Änderung der primären Dimension können Sie sich aber auch die bekannten Dimensionen „Quelle/Medium“, „Quelle“, „Medium“ und andere anzeigen lassen. Ich persönlich beginne meistens mit der gruppierten Darstellung. Ein Blick in das Pull-down-Menü „Andere“ lohnt sich dennoch – denn hier haben Sie die Möglichkeit, sich beispielsweise unterschiedlichste AdWords-Dimensionen anzeigen zu lassen.

Wem das noch nicht genug ist, der kann sich auch noch eigene Channel-Gruppen erstellen, die dann bei den Berichten der einfachen Channel-Gruppierung angezeigt werden. Und zwar besteht die Möglichkeit, entsprechend bestimmter Regeln eigene Gruppen zu bilden. Dies könnten zum Beispiel folgende Gruppen sein:

- Organische Brand Keywords
- Organische generische Keywords
- CPC-Brand Keywords
- CPC-generische Keywords

Über die Auswahlfelder der Bedingungen haben Sie die komplette Flexibilität. Sie entscheiden, welche Dimensionen ausgewählt werden und wann welche Anweisung greifen soll. Sie können sogar die Farbe der von Ihnen definierten Regel auswählen, damit Sie diese hinterher im Zusammenhang mit den anderen farblich dargestellten Gruppierungen wiederfinden. Hier ein Beispiel für die Erstellung einer Brand-Keyword-Gruppe für den organischen Traffic.

Bild 14.20 Erstellung einer Brand-Keyword-Gruppe

Und so sieht das Ganze dann innerhalb des Berichts aus:

Bild 14.21 Markensuchbegriffe innerhalb des Berichts

Durch diese Betrachtung der Conversions wird schnell deutlich, dass die oftmals in der Praxis angewandte Methode der Last-Cookie-Wins attribution nicht ganz korrekt war. Denn wenn Sie Ihr Marketing-Budget immer nur auf den letzten Kanal allokiert haben, so haben Sie die ganzen vorbereitenden Kanäle außer Acht gelassen. Dies wäre in etwa so, als ob Sie als Fußballtrainer nur diejenigen Spieler bezahlen, die Tore erzielen, den Rest der Mannschaft aber nicht (für einige Mannschaften wäre das vielleicht doch eine ganz gute Maßnahme).

Erste Interaktionsanalyse

In der horizontalen Auswahl des Explorer-Tabs haben wir eben die „Analyse ‚Vorbereitende Interaktionen‘“ betrachtet – diese bezog sich auf sämtliche Kanäle, die irgendwie an einer Conversion beteiligt waren. Unabhängig davon, ob dies der erste, zweite, dritte oder sonstige Kontakt auf dem Weg zur Conversion war. An irgendeiner Position gab es einen Kontakt und der hat die Conversion in irgendeiner Weise mit beeinflusst.

Interessant kann bei dieser Betrachtung auch sein, welche Kanäle der initiale Kontaktpunkt waren. D. h., welcher Kanal hat die ganze Conversion-Kette überhaupt in Gang gebracht und dafür gesorgt, dass am Ende, über einen womöglich völlig anderen Traffic-Kanal, eine Conversion zustande kam. Genau diese Analyse bietet die Auswahl „Erste Interaktionsanalyse“. Denn als neue Metriken haben Sie hier

- Conversions beim ersten Klick

- Conversion-Wert für ersten Klick

zur Auswahl.

Hinweis:

Oftmals liegt hier die Metrik Erste/Letzte Interaktions-Conversion über 1. Dies liegt daran, dass die entsprechende Quelle dann auch öfter als einzige Quelle auf dem Weg zur Conversion gedient hat.

Conversions

Die dritte Auswahlmöglichkeit innerhalb der horizontalen Navigationsleiste lautet „Conversion“. Natürlich kennen Sie die Conversions bereits aus den anderen Ziel- und E-Commerce-Berichten. Hier werden die Conversions jedoch gemäß der Berechnung nach der Methodik des Multi-Channel-Trichters berechnet. Es wird immer die wirklich letzte Quelle als Grundlage genommen – deshalb kann es hier zu leichten Unterschieden kommen, wenn Sie diese Daten mit den anderen Berichten vergleichen.

14.3.3 Top-Conversion-Pfade

Der Bericht „Top-Conversion-Pfade“ zeigt sämtliche Pfade über die User, die von Ihnen definierten Ziele und Conversions erreicht haben. Sämtliche Kontaktpunkte, die es innerhalb der letzten 30 Tage auf dem Weg zur Conversion gab, werden hier aufgeführt. Hierüber kann man sehr gut erkennen, wie unterschiedlich die User navigieren und handeln. Es kann durchaus vorkommen, dass User über den gleichen Kanal oder das gleiche Keyword sehr oft kommen, um dann irgendwann das Ziel zu erfüllen.

Bild 14.22 Top-Conversion-Pfade

Die hier dargestellten Daten sind sehr umfangreich – in der Regel gibt es sehr viele unterschiedliche Pfade, deren Analyse aufgrund der Masse an Daten recht schwierig sein kann. Nutzen Sie deswegen die Eingrenzung oben und lassen Sie sich nicht gleichzeitig sämtliche Ziele anzeigen, sondern betrachten Sie die Ziele separat.

Eine weitere Eingrenzungsmöglichkeit ist die nach der Pfadlänge. Denn in diesem Bericht gibt es im oberen Bereich, zwischen der Auswahl der Conversions und der Auswahl, ob alle User in Betracht gezogen werden sollen oder nur die, die über AdWords kamen, ein weiteres Pull-down-Menü: Pfadlänge. Hier Sehen Sie sowohl grafisch als auch in Zahlen, wie viele Pfade jeweils für die Conversion benötigt wurden. Durch das Anklicken einer Zahl können Sie dann ausschließlich die Pfade darstellen, die mindestens eine bestimmte Länge haben.

Zwar hilft die Darstellung der einfachen Channel-Gruppierung innerhalb der Auswahl der primären Dimension bei der Übersicht enorm, dennoch haben Sie vielleicht noch weitere Fragestellungen. Ändern Sie hierfür die primäre Dimension. Vielfach ist es von Interesse, sich die Keywords anzeigen zu lassen (dies wollen Sie vermutlich auch unterschieden danach darstellen, ob es sich um organische oder bezahlte Suchbegriffe handelt). Sie können unter dem Pull-down-Menü der primären Dimension „Andere“ weitere Dimensionen auswählen und entsprechend anzeigen lassen. Wenn Sie hier nun unter Besucherquellen „Keyword-Pfad“ auswählen, sehen Sie nach wie vor sämtliche Pfade, über die Conversions zustande gekommen sind – deutlich hervorgehoben jedoch die, in denen Suchbegriffe vorkamen. Allerdings gibt es noch eine bessere Auswahl, die auch die ganzen anderen Pfad-Felder nicht unbeschriftet lässt: Keyword-Pfad (oder Quelle/Medium). Hierdurch sehen Sie auch die anderen Pfade beschriftet mit Quelle und Medium – und zusätzlich die Felder mit Keywords.

Bild 14.23 Pfadlänge

Information:

Da ich weiß, dass sich viele SEO- und SEA-orientierte Leser dieses Buch kaufen, habe ich hier noch einen Extra-Tipp. Um sämtliche Pfade herauszubekommen, in denen organische Suchbegriffe vorkamen, empfehle ich folgendes Vorgehen:

- Wählen Sie als primäre Dimension die einfache Channel-Gruppierung.

- Geben Sie innerhalb des Suchfilters das Wort „suche“ ein (alternativ können Sie auch „Organische Suche“ eingeben, aber „Suche“ sollte reichen, solange Sie keine weiteren Individualisierungen vorgenommen haben.

- Wählen Sie als sekundäre Dimension aus den „Besucherquellen“ die Dimension „Keyword-Pfad“.

Als Ergebnis erhalten Sie nur die Pfade, in denen die organische Suche vorkam – und gleichzeitig sehen Sie in der zweiten Spalte, die der sekundären Dimension, die jeweils eingegebenen Suchbegriffe (Bild 14.24 auf S. 584).

Hierüber können Sie also analysieren, welche Begriffe an welcher Stelle wie funktionieren und ob sich Ihre Optimierungen auch auf die richtigen Begriffe beschränken. Zudem können Sie die Frage beantworten, ob Sie Ihre Aktivitäten nun eher auf vorbereitende oder eher auf abschließende Keywords legen sollten.

Bild 14.24 Multi-Channel-SEO-Tipp

Wenn Sie die primäre Dimension ändern, werden Sie vielleicht feststellen, dass es sehr viele (none) Felder gibt, wenn Sie die Auswahl „Medienpfad“ wählen. Dies ist immer dann der Fall, wenn es sich um eine Direkteingabe der URL handelt, da diese mit Direkt/(none) dargestellt wird.

Information:

In den letzten Jahren gab es sehr viele Anfragen, ob Google Analytics einen Bericht in dieser Art endlich zur Verfügung stellen würde. Sicher ist es definitiv sehr interessant zu sehen. welche unterschiedlichen Pfade es gibt. Aus meiner Sicht finde ich den Bericht „Vorbereitete Conversion“ jedoch deutlich spannender und vor allem aktionsorientierter als den Bericht „Top-Conversion-Pfade“. Letzterer hat in der Regel so viele Daten, dass es sehr schwierig ist, diese zu interpretieren. Und zudem liegt hier die Betrachtung nur bei den finalen Conversions – die vorbereitenden Conversions werden hier als Kennziffern nicht betrachtet. Dabei sind gerade die sich hieraus ergebenden Kennziffern die wirklich spannenden – und die, die Ihren Umsatz bzw. Ihre Budgetverteilung deutlich beeinflussen können.

Sie können jedoch die Daten dieser Berichte durch die Nutzung der Conversion-Segmente verändern. Hierüber haben Sie dann wiederum die Möglichkeit, andere Daten darzustellen – beispielsweise für Kanäle, die innerhalb der Conversion-Pfade liegen.

14.3.4 Zeitintervall

In Kapitel 14.2.5 wurde bereits der E-Commerce-Bericht „Zeit bis zum Kauf“ dargestellt. Die dort beschriebenen Daten beziehen sich ausschließlich auf Käufe bzw. nur auf den Fall, dass der E-Commerce-Code geladen wurde. Für sämtliche anderen von Ihnen definierten Conversion-Ziele gibt es keine zeitliche Komponente. Sie wussten also bisher nicht, wie viel Zeit vergeht, bis ein User eines Ihrer „Nicht-E-Commerce-Ziele“ erreicht.

In dem Bericht „Zeitintervall“ können Sie für jedes der von Ihnen definierten Ziele (über die Auswahl des Conversion-Buttons im oberen Bereich) analysieren, wie viel Zeit benötigt wird, bis ein Ziel erreicht wird. Und zwar vom ersten Kontakt bis zur eigentlichen Zielerfüllung. Dieser Bericht stellt die Anzahl der Conversions und den Conversion-Wert in Abhängigkeit des jeweiligen Zeitintervalls dar. Wie lange benötigen User demnach, um Ihre Ziele zu erfüllen? Und inwiefern unterscheiden sich die Conversions von den erzielten Conversion-Werten? Die grafische Darstellung der Balken dieser beiden Werte veranschaulicht mögliche Differenzen in diesem Bereich sehr gut. Oftmals sind die Conversion-Rates zu Beginn höher, während die Conversion-Werte erst später wachsen.

Wenn Sie dieses Bild auch bei sich haben sollten, empfehle ich Ihnen, die einzelnen Ziele ganz genau anzusehen. Vielleicht ist es ja so, dass das Ziel „Newsletter bestellen“ zu Beginn sehr gut angenommen wird (mit entsprechend niedrigem Zielwert) und dafür die Käufe dann erst nach einigen Tagen stattfinden – mit entsprechend niedrigerer Conversion-Rate, dafür aber einem höheren Conversion-Wert. Wenn dies der Fall ist, schließt sich direkt die nächste Analyse an – über welche Quellen kommen die User, die einen Newsletter bestellen, und ist es wirklich so, dass der Kanal „Newsletter“ dann auch für viele Conversions sorgt?

Hinweis:

Vergessen Sie nicht, im unteren Bereich der Tabelle weitere Zeilen auszuklappen. Per Default werden die ersten elf Tage einzeln dargestellt, die nachfolgenden Tage bis 30 (dies ist ja die Grenze des Multi-Channel-Trichters) werden erst mit einem Klick auf das kleine Pluszeichen links neben der 12+ sichtbar.

Bild 14.25 Zeitintervall

14.3.5 Pfadlänge

Die Darstellung des Berichts „Pfadlänge“ ähnelt der des Zeitintervalls. Pfadlänge bedeutet, wie viele Pfade werden benötigt, um eine Conversion zu generieren? Also über wie viele Quellen kommen die User, ehe sie ein Ziel erfüllen? Zum einen gibt es hier die zeitliche Komponente und zum anderen die Komponente der notwendigen Kontaktpunkte. Die Frage, die sich jeder Marketingverantwortliche stellt, ist, wie viele Kontaktpunkte ein Mensch benötigt, ehe er endlich so weit ist und ein Produkt kauft (oder ein anderes Ziel erfüllt). Je mehr Wissen Sie hierüber haben und dann auch noch wissen, welche Kontaktpunkte dies sind, desto besser können Sie die User ansprechen und entsprechend agieren.

Richtig interessant und spannend wird dieser Bericht, wenn Sie verschiedene Conversion-Segmente anwenden. Diese dann auf die unterschiedlichen Ziele angewendet, können Sie genau analysieren, an welcher Stelle innerhalb der Conversion-Pfade beispielsweise Brand-Keywords stehen und welche Ziele diese erfüllen, im Vergleich zu einem anderen Kanal oder anderen Suchbegriffen.

Wie sagen professionelle Fotografen bei den Shootings immer? „Spiel mit der Kamera!“ – ähnlich gilt dies auch für die Arbeit mit Google Analytics: „Spielen Sie mit den Berichten!“

Bild 14.26 Pfadlänge

Information:

Insgesamt beziehen sich die Daten der Multi-Channel-Trichter-Berichte immer auf sämtliche von Ihnen definierten Ziele und durchgeführten Transaktionen – immer auf Basis von ungesampelten Daten. Man kann sich vorstellen, dass es Unmengen von Daten sind, die hier bewegt werden müssen – sämtliche Berechnungen und Anzeigen beziehen sich ja auch immer auf historische Daten – angefangen zu Beginn des Jahres 2011. Aufgrund dieser vielen Daten kann es durchaus vorkommen, dass die Daten mit bis zu zwei Tagen Verzögerung angezeigt werden. Wenn Sie also für den aktuellen Tag und den Vortag keine Daten erhalten, ist dies kein Grund, nervös zu werden.

Wenn ein Kanal sowohl als Vorbereiter als auch als Abschließer gezählt wird, so wird dieser Kanal in der Betrachtung jedoch nur der Letzten-Interaktions-Conversion zugeordnet und nicht auch noch zusätzlich den vorbereiteten Conversions.

15 Benutzerdefinierte Berichte

Früher wurde Google Analytics vorgeworfen, nicht flexibel genug bei der Berichterstellung zu sein. In der Tat waren die Berichte abgesehen von der Dimensionierung einige Zeit lang nicht individualisierbar. Zwar konnte man durch die Erstellung von Filtern vielfältige neue Berichte kreieren und diese Daten in verschiedene Profile einlaufen lassen, doch war dies nicht nur mühselig, sondern mitunter auch technisch anspruchsvoll, da tiefergehende Kenntnisse der regulären Ausdrücke vorausgesetzt wurden.

Dieses Manko wurde im Herbst 2008 durch die Einführung der benutzerdefinierten Berichterstellung behoben, die es jedem User ermöglicht, spontan und selbstständig eigene Berichte zu erstellen. Fast jede Fragestellung lässt sich nun in einfacher Form mit Hilfe der benutzerdefinierten Berichterstellung beantworten.

Zu Beginn des Jahres 2012 wurde der Bearbeiten-Button (bzw. Anpassen-Button) in fast alle Berichte eingefügt (siehe Kapitel 8.5), so dass nun noch einfacher Änderungen an bereits bestehenden Berichten vorgenommen werden können.

Um einen benutzerdefinierten Bericht zu erstellen, gibt es zwei Möglichkeiten. Klicken Sie entweder auf den Link „Bearbeiten“ in der oberen grauen Navigationszeile, dann gelangen Sie zu einer Übersichtsseite, die den Bericht, in dem Sie auf „Bearbeiten“ geklickt haben, aufgeschlüsselt nach Dimensionen und Metriken darstellt.

Alternativ, und vermutlich werden Sie dies auch öfter machen, klicken Sie in der obersten Navigationsleiste auf „Benutzerdefinierte Berichte“. Sie kommen auf eine Seite mit sämtlichen von Ihnen erstellten oder mit Ihnen geteilten benutzerdefinierten Berichten. Diese vorhandenen Berichte können jederzeit bearbeitet, kopiert geteilt oder gelöscht werden.

Auf der linken Seite finden Sie eine Navigationsleiste, in der zunächst der Menüpunkt „Übersicht“ aufgeführt wird. Im Anschluss folgen die bereits erstellten benutzerdefinierten Berichte.

Bild 15.1 Vorhandene Berichte bearbeiten

Einen neuen Bericht erstellen Sie, indem Sie oben links auf den Link „+Neuer benutzerdefinierter Bericht“ klicken.

Bild 15.2 Benutzerdefinierte Berichte – Übersicht

Für das Verständnis der benutzerdefinierten Berichte sind zwei Begriffe besonders wichtig:

- Messwert

- Dimensionen

Messwerte sind Daten, die Werte oder Zahlen beinhalten. Maximal zehn Messdaten können in einem benutzerdefinierten Bericht („Explorer“-Variante) verwendet werden. Die Messdaten sind in acht unterschiedliche Rubriken aufgeteilt:

- Benachrichtigungen
- Besucher
- Besucherquellen
- Content
- Conversions
- Soziale Netzwerke
- Werbung
- Sonstiges

Zusätzlich zu den Messwerten bedarf es in der Explorer-Variante mindestens einer, maximal fünf Dimension(en). Die Dimensionen entsprechen den Kategorien der Messwerte, nur dass hier statt der Benachrichtigungen die benutzerdefinierten Variablen aufgeführt werden.

Innerhalb dieser Rubriken befinden sich jeweils eine Vielzahl unterschiedlicher Metriken und Dimensionen, die Sie für die eigene Berichterstellung verwenden können.

Um einen benutzerdefinierten Bericht zu erstellen, wählen Sie aus der Liste mit den Rubriken, den Kennziffern und Dimensionen die gewünschten Werte und Dimensionen. Mit jedem ausgewählten Feld erscheint ein neues leeres Feld mit der Auswahlmöglichkeit – so lange, bis das Maximum erreicht ist. Möchten Sie im Nachhinein die Reihenfolge der Felder ändern, so ziehen Sie per Drag&Drop die verschiebbaren Felder an die gewünschte Position. Ebenso verfahren Sie mit den Dimensionen.

Bild 15.3 Benutzerdefinierte Berichte – Erstellung

Explorer-Variante

Vorstellbar ist das Ganze wie bei den bisher beschriebenen Berichten. Oben werden die Messwerte-Kennziffern horizontal abgebildet und mit der ersten Dimension legen Sie fest, welcher Inhalt zunächst angezeigt werden soll. Mit jeder weiteren Dimension definieren Sie, was passiert, wenn Sie auf die vorige Dimension klicken. Die Messwerte bleiben für jede weitere Dimension konstant.

Da Sie beliebig viele benutzerdefinierte Berichte anlegen und speichern können, empfiehlt es sich, jedem Bericht einen eindeutigen Namen zu geben. Dies geschieht zu Beginn des Berichterstellungs-Interfaces mit dem Feld „Berichtname“.

Sie erinnern sich sicher an die Reiter „Website-Nutzung“, „Zielgruppe“ und „E-Commerce“, die in vielen der bereits besprochenen Berichte vorkamen. Dieselbe Möglichkeit der Nutzung mehrerer Registerkarten steht Ihnen auch hier zur Verfügung – klicken Sie hierfür einfach auf „+Berichttab hinzufügen“. Es können maximal fünf Tabs hinzugefügt werden. Den Namen des jeweiligen Tabs ändern Sie, indem Sie in das direkt darunterliegende Feld einen entsprechenden Namen schreiben.

Flache Tabelle

Zudem können Sie noch entscheiden, ob Ihr benutzerdefinierter Bericht ein „Explorer“ sein soll oder eine „Flache Tabelle“. Die „Explorer“-Darstellung kennen Sie bereits aus den meisten Berichten. Horizontal werden die Messwerte, also die Metriken, dargestellt und vertikal die Dimension. Über einen Klick auf eine der Dimensionszeilen gelangt man auf die nächste Dimensionsebene bei konstanter Metrikenbezeichnung – deswegen sind die Dimensionen auch leicht versetzt angeordnet, um zu kennzeichnen, dass sie nachgelagert aufgerufen werden können.

Die „Flache Tabelle“ ermöglicht keine Drill-Down-Möglichkeiten wie der „Explorer“, sondern stellt eine Tabelle dar. Diese besteht aus maximal zwei Dimensionen – einer primären und einer sekundären Dimension – und den entsprechenden Messwerten. Hier lassen sich bis zu 25 verschiedene Metriken definieren und per Drag&Drop in der Reihenfolge verändern.

Hinweis:

Wenn Sie wirklich bis zu 25 Metriken angeordnet haben, so kann die Tabelle nicht komplett im sofort sichtbaren Bereich Ihres Browsers angezeigt werden. Sie werden also horizontal scrollen müssen. Zwar können Sie die linke Navigationszeile verschwinden lassen, indem Sie sie nach links schieben, aber selbst dann dürfte der Platz nicht ausreichen. Hinterfragen Sie, ob Sie wirklich alle Metriken benötigen, um eventuell ein wenig Platz zu sparen. Vielleicht haben Sie die Tabelle aber auch nur erstellt, um sie nach Excel zu exportieren und dort weiterzubearbeiten.

Wenn Sie eine flache Tabelle erstellt haben, sind die weiteren Möglichkeiten bei der Arbeit mit der Tabelle begrenzt. Sie können unterschiedliche Spalten sortieren und erweiterte Filter erstellen und die Daten exportieren, per E-Mail versenden oder zum Dashboard hinzufügen. Ebenso können Sie natürlich erweiterte Segmente darüber legen und die Datenmenge damit verkleinern.

Wenn Sie nach dem Erstellen die Tabelle gespeichert haben, gelangen Sie immer über den Button „Bearbeiten“ in der oberen grau hinterlegten Menüzeile in den Bearbeiten-Modus zurück.

Bild 15.4 Flache Tabelle

Filtern

Bei beiden Möglichkeiten – also sowohl der „Explorer“-Variante als auch bei der „Flachen Tabelle“ – haben Sie die Möglichkeit, die dargestellten Daten noch weiter zu filtern. Hierdurch können Sie Daten wirklich individualisieren und benutzerdefiniert erstellen. Als Filtermöglichkeiten stehen Ihnen die folgenden Rubriken zur Auswahl:

- Benutzerdefinierte Variablen
- Besucher
- Content
- Soziale Netzwerke
- Werbung
- Sonstiges

Innerhalb dieser Rubriken gibt es nahezu unzählige Möglichkeiten, die Daten durch Filter einzugrenzen. Denn nachdem Sie sich für eine zu filternde Rubrik und innerhalb der Rubrik ein zu filterndes Feld entschieden haben, besteht die Möglichkeit, dieses Feld entweder ein- oder auszuschließen. Ebenso müssen Sie dann noch eine Bedingung definieren und haben hier die Auswahl zwischen „genau passend“ und „RegEx“, also der Übereinstimmung mit einem regulären Ausdruck.

Nachdem Sie einen Filter erstellt haben, lassen sich mittels einer Und-Verknüpfung noch weitere Filter nach den von Ihnen gewünschten Kriterien erstellen.

Auf Profil anwenden

Im Anschluss stellt sich die Frage, ob Sie den nun komplett individualisierten Bericht auf ein bestimmtes Profil anwenden wollen. Per Default wird dieser Bericht dem Profil zugeordnet, in dem Sie sich gerade befunden haben. Durch Aktivierung des Buttons neben „Weitere Profile“ können Sie den neuen Bericht auf sämtliche Profile und auch Properties anwenden, die mit Ihrer E-Mail-Adresse verknüpft sind.

Bild 15.5 Benutzerdefinierten Bericht auf Profil anwenden

Sofern Sie einen Bericht erstellt und gespeichert haben, steht er Ihnen zur vollen Verfügung. Sämtliche Funktionalitäten sind auch hier verfügbar (in der Explorer-Variante, die flache Tabelle hat viele dieser Möglichkeiten nicht):

- Kalender inklusive Vergleichsfunktion

- Darstellung verschiedener Trendgrafiken in Abhängigkeit der von Ihnen ausgewählten Messdaten

- Pivot-Tabelle

- Glättung der Trendgrafik durch Auswahl nach Tagen, Wochen und Monaten

- Ansicht der Daten nach Tabellen-, Kuchen-, Balken- oder Verhältnisdarstellung

- Ad-hoc-Filter
- Erweiterte Filter
- Exportmöglichkeiten
- Doppelte Dimensionierung
- Erweiterte Segmentierung
- Annotationen
- etc.

Sämtliche Daten, die Sie innerhalb der benutzerdefinierten Berichte darstellen, sind auch vergangenheitsbezogen. Sie können über diese Berichte Daten für die Vergangenheit analysieren und durch die Individualisierungsmöglichkeiten wie beispielsweise die Filter anpassen und verändern. Alle Daten, die über den Analytics-Tracking-Code auf Ihrer Seite gemessen wurden, können hier neu aufbereitet und zusammengestellt werden.

Information:

Analytics garantiert eine Speicherung der Daten für mindestens 25 Monate. Bislang wurden meines Wissens noch keine Daten gelöscht, auch wenn sie älter als 25 Monate waren.

Praxistipp:

Die gespeicherten benutzerdefinierten Berichte sind kontobezogen. Wenn Sie als User A einen Bericht erstellen, kann User B diesen nicht sehen. Sie haben allerdings als User A die Möglichkeit, diesen Bericht auf sämtliche Konten und Profile, auf die Sie Zugriff haben, anzuwenden.

Zudem können Sie sämtliche von Ihnen erstellten Berichte mit anderen teilen. Klicken Sie hierfür innerhalb des linken Navigationsmenüs auf „Übersicht“, um einen Überblick über alle erstellten Berichte zu haben. Mit Hilfe des rechten Pull-down-Menüs „Aktionen“ können Sie einen Bericht teilen. Wählen Sie entsprechend „teilen“ aus. Es erscheint dann ein Link, den Sie anderen Personen zuschicken können. Wenn diese Person auf den Link klickt, erhält sie den von Ihnen erstellten Bericht – allerdings nicht mit Ihren Daten (es sei denn, sie hat Zugriff auf Ihr Analytics-Konto). Der geteilte Bericht basiert nur auf dem Gerüst – die jeweiligen Daten werden nicht mitgeteilt.

Auch haben Sie über die Verwaltung die Möglichkeit, bereits erstellte benutzerdefinierte Berichte zu bearbeiten, zu löschen oder aus einem bestimmten Profil auszublenden.

Kategorie erstellen

Wenn Sie bereits sehr viele benutzerdefinierte Berichte erstellt haben, so kann die Liste der Berichte mitunter sehr lang werden. Um ein wenig Struktur in die Übersicht zu bringen, können Sie Kategorien anlegen. Klicken Sie hierfür auf den oberen Button „+ Neue Kategorie“ und vergeben Sie einen Namen für die Kategorie. Die Kategorie erscheint in der Liste und per Drag&Drop können Sie die jeweiligen Berichte den entsprechenden Kategorien zuordnen.

Ich habe schon Unternehmen gesehen, die fast ausschließlich mit benutzerdefinierten Berichten arbeiten. Dort wurde zu Beginn viel Zeit investiert, um die genauen Anforderungen und Fragestellungen zu definieren. Im Anschluss wurden alle Berichte zusammengebaut und mit den jeweiligen Empfängern geteilt bzw. automatisiert versendet. Auch so kann Web-Analyse bzw. Reporting funktionieren.

Im Folgenden sehen Sie eine weitere Auflistung der einzelnen Kennziffern aus den jeweiligen Rubriken von Messwerten und Dimensionen:

Tabelle 15.1 Messwerte und Dimensionen

Messwert

Kategorie

Beschreibung

Aufgegebene Trichter

Sonstiges

Anzahl der gesamten Zieltrichtererreichungen, ohne die entsprechende Conversion erzielt zu haben

Aufgegebene Trichter (Ziel 1–20)

Sonstiges

Anzahl der Zieltrichtererreichungen, ohne die entsprechende Conversion erzielt zu haben

Gesamtausstiegsrate

Sonstiges

Verhältnis aus allen Zieltrichterstarts zu Zieltrichterbeendigungen

Ausstiegsrate Trichter (Ziel 1–20)

Sonstiges

Verhältnis aus Zieltrichterstarts zu Zieltrichterbeendigungen

CPM

Besucher

Kosten für 1000 Impressionen in Bezug auf TV-Anzeigen (derzeit nur in den USA verfügbar)

Kosten

Besucher

Gesamtbetrag der Kosten für die Ausstrahlung der TV-Anzeigen (derzeit nur in den USA verfügbar)

TV-Impressionen

Besucher

Anzahl der Betrachter Ihrer TV-Anzeigen – basierend auf einer Vorabschätzung. Nach neun Tagen werden die Daten abschließend festgestellt (derzeit nur in den USA verfügbar).

% der anfänglichen Zielgruppe beibehalten

Besucher

Prozentsatz der beibehaltenen Zuschauer aus der anfänglichen TV-Zielgruppe (derzeit nur in den USA verfügbar)

Anzeigenwiedergaben

Besucher

Anzahl der TV-Spots (derzeit nur in den USA verfügbar)

Gesamte Anzeige angezeigt

Besucher

Geschätzte Anzahl der Impressionen für die gesamte Ansicht der TV-Anzeigen (derzeit nur in den USA verfügbar)

Durchschnittliche Besuchszeit auf der Seite

Besucher

Durchschnittliche Verweildauer auf einer Seite oder Seitengruppe

Seiten/Besuche

Besucher

Anzahl der Seitenaufrufe pro Besuch

Durchschnittliche Besuchsdauer

Besucher

Zeit, die ein User durchschnittlich auf der gesamten Website verbringt – Dauer des Besuchs

Absprungrate

Besucher

Der prozentuale Anteil der Besuche, die die Website bereits auf der Einstiegsseite wieder verlassen haben

Absprünge

Besucher

Anzahl der Besuche, die die Website bereits auf der Einstiegsseite wieder verlassen haben

% Ausstiege

Besucher

Prozentualer Anteil der Ausstiege an den Gesamtbesuchen einer Seite oder Seitengruppe

Ausstiege

Besucher

Anzahl der Ausstiege der Website – Betrachtung nur bei einzelnen Seiten oder Seitengruppen sinnvoll

Neue Besuche

Besucher

Anzahl der erstmaligen Besuche

Seitenaufrufe

Besucher

Anzahl der Page Impressions

Ergebnisse Seitenaufrufe/Suche

Besucher

Häufigkeit der internen Suchergebnisseiten in Bezug zu internen Suchanfragen

% neue Besuche

Besucher

Prozentsatz der erstmaligen Zugriffe

% Suchausstiege

Besucher

Verhältnis der durchgeführten Suchen zu den Suchen, die direkt im Anschluss zu einem Ausstieg geführt haben

% Verfeinerungen der Suchen

Besucher

Verhältnis der durchgeführten internen Suchen zu erneuten internen Suchen, im Anschluss an eine bereits durchgeführte interne Suche

Summe einmaliger Suchen

Besucher

Anzahl durchgeführter interner Suchen nach unterschiedlichen Suchbegriffen

Besuchsdauer

Besucher

Zeit, die ein User auf der gesamten Website verbringt – Dauer des Besuchs

Eindeutige Besucher

Besucher

Anzahl eindeutiger Besucher

Eindeutige Seitenaufrufe

Besucher

Die Anzahl eindeutiger Besucher auf einer Seite

Besuche

Besucher

Anzahl der Sessions, die durch die Besucher generiert wurden

Kosten pro Conversion

Conversions

Kosten pro Conversion – bezieht sich sowohl auf E-Commerce- als auch auf Ziel-Conversions und Kostendaten aus AdWords

Kosten pro Ziel-Conversion

Conversions

Kosten in Bezug auf Ziel-Conversions

Kosten pro Transaktion

Conversions

Kosten in Bezug auf die durchgeführten Transaktionen auf Ihrer Website

Goal Abschlüsse (Ziel 1–20)

Conversions

Anzahl der Conversions für jeweils eines der 20 möglichen Ziele

Goal Starts (Ziel 1–20)

Conversions

Anzahl der Einstiege in einen Zieltrichter für jeweils eines der 20 möglichen Ziele

Goal Wert (Ziel 1–20)

Conversions

Wert für jeweils eines der 20 möglichen Ziele

Abschlüsse für Ziel

Conversions

Gesamtzahl der Conversions für alle Ziele

Ziel-Conversion-Rate

Conversions

Prozentualer Anteil der Besuche, die innerhalb einer Session mindestens eines der definierten Ziele erfüllt haben

Conversion-Rate (gilt für Ziel 1–20)

Conversions

Anzahl der Conversions für das entsprechende Ziel geteilt durch die Anzahl der Zugriffe für jeweils eines der definierten Ziele

Starts für Ziel

Conversions

Die Gesamtzahl der Starts für alle Ziele

Zielwert

Conversions

Gesamtwert der erreichten Ziele (nur der Zielwert)

Zielwert pro Besuch

Conversions

Gesamtwert der erreichten Ziele (nur der Zielwert) in Bezug auf die Anzahl der Besuche

Menge

Conversions

Anzahl der verkauften Menge eines Produkts oder einer Produktgruppe

Produktumsatz

Conversions

Anzahl verkaufter Produkte, multipliziert mit dem Preis aller einzelnen Produkte

Durchschnittlicher Preis

Conversions

Der durchschnittliche Preis der verkauften Produkte

Durchschnittsmenge

Conversions

Durchschnittliche Menge verkaufter Produkte pro Transaktion

Durchschnittswert

Conversions

Durchschnittlicher Wert einer Transaktion

Wert pro Besuch

Conversions

Umsatz, dividiert durch die Anzahl der Besuche

Umsatz

Conversions

Gesamtumsatz, wie im Transaktionsteil des E-Commerce-Codes dargestellt

Versand

Conversions

Die Versandkosten für eine Transaktion

Steuer

Conversions

Die anfallenden Steuern für eine Transaktion

Transaktionen

Conversions

Die Anzahl der durchgeführten Transaktionen

E-Commerce-Conversion-Rate

Conversions

Anzahl des angezeigten E-Commerce-Codes in Bezug auf die Anzahl der Besuche gesamt

Eindeutige Käufe

Conversions

Anzahl, wie oft ein Produkt in einer Transaktion vorkam

Soziale Interaktionen

Soziale Netzwerke

Anzahl der insgesamt durchgeführten sozialen Aktionen

Soziale Interaktionen pro Besuch

Soziale Netzwerke

Anzahl der gesamten sozialen Aktionen geteilt durch die Besuche

Eindeutige soziale Interaktionen

Soziale Netzwerke

Anzahl der Besuche, bei denen mindestens eine soziale Interaktion durchgeführt wurde

Daten-Hub-Aktivitäten

Soziale Netzwerke

Die Gesamtanzahl der sozialen Erwähnungen in Social Hub Networks

Durchschnittlicher Wert

Benachrichtigungen

Durchschnittlicher Wert der Ereignisse

Ereigniswert

Benachrichtigungen

Gesamtwert eines Ereignisses oder einer Gruppe von Ereignissen – der Wert eines Ereignisses wird mit der Häufigkeit des Ereignisses multipliziert.

Ereignisse gesamt

Benachrichtigungen

Anzahl der Ereignisse

Eindeutige Ereignisse

Benachrichtigungen

Anzahl der Besuche, bei denen mindestens eines der Ereignisse stattgefunden hat

Organische Suchanfragen

Besucherquellen

Anzahl der organischen Suchanfragen

Durchschnittliche Domain-Suchzeit (Sekunden)

Content

Durchschnittliche Dauer in Sekunden der DNS-Abfrage für eine Seite

Durchschnittliche Seiten-Download-Zeit (Sekunden)

Content

Durchschnittliche Dauer der Seiten-Download-Zeit in Sekunden

Durchschnittliche Seitenladezeit (Sekunden)

Content

Durchschnittliche Dauer der Seitenladezeit insgesamt in Sekunden

Durchschnittliche Dauer der Weiterleitung (Sekunden)

Content

Durchschnittliche Dauer der Weiterleitung in Sekunden

Durchschnittliche Serververbindungszeit (Sekunden)

Content

Durchschnittliche Dauer der Serververbindungszeit in Sekunden

Durchschnittliche Serverantwortzeit (Sekunden)

Content

Durchschnittliche Dauer der Antwortzeit des Servers für die Anfrage des Users inklusive der Netzwerkzeit vom User zum Server

Beispiel für Domain-Lookup

Content

Anzahl der Domain Lookups (DNS) während eines Zeitrahmens

Einstiege/Seitenaufrufe

Content

Prozentualer Wert der Seitenaufrufe, bei denen es sich um einen Einstieg in die Website handelt

Einstiege

Content

Anzahl der Einstiege in die Website

Beispiel für Seiten-Download

Content

Anzahl der Seiten, bei denen die Seitenladegeschwindigkeit erhoben wurde

Seitenladebeispiel

Content

Zähler der Seitenladezeit

Weiterleitungsbeispiel

Content

Anzahl der erhobenen Weiterleitungen

Suchtiefe

Content

Anzahl der Suchergebnisseiten nach Nutzung der internen Suche

Zeit nach Suche

Content

Verweildauer auf der Site von Beginn der Nutzung der internen Suche bis Session-Ende oder bis zur Durchführung einer neuen Suche

Suchausstiege

Content

Anzahl der internen Suchanfragen, die im direkten Anschluss zu einem Ausstieg geführt haben

Verfeinerungen der Suche

Content

Anzahl der durchgeführten erneuten internen Suchen, nachdem bereits vorher intern gesucht wurde

Besuche mit Suche

Content

Anzahl der Besuche, die eine interne Suche durchgeführt haben

Beispiel für Serververbindung

Content

Anzahl der Messungen für die Dauer der Serververbindung

Besuchszeit auf Seite

Content

Gesamtdauer aller Besuche auf einer Seite

CPC

Werbung

Kosten pro Klick, die Sie für eine AdWords-Anzeige gezahlt haben

CPM

Werbung

Kosten pro 1000 Impressionen – dies ist der durchschnittliche Preis für tausend Impressionen, die Sie für das AdWords-Content-Netzwerk gezahlt haben.

CTR

Werbung

Prozentualer Anteil der Klicks auf Ihre AdWords-Anzeigen in Bezug zu den Anzeigenimpressionen

Klicks

Werbung

Anzahl der Klicks auf Ihre über AdWords ausgelieferten Suchanzeigen

Kosten

Werbung

Gesamtbetrag, den Sie über AdWords bei Suchanzeigen ausgegeben haben

Angezeigte AdSense-Anzeigenblöcke

Werbung

Gesamtanzahl der AdSense-Anzeigen, die auf der eigenen Website ausgeliefert wurden

Aufgerufene AdSense-Anzeigen

Werbung

Anzahl der aufgerufenen AdSense-Anzeigen auf Ihrer Website

AdSense-CTR

Werbung

Prozentualer Anteil der Seitenimpressionen, die zu Klicks auf eine AdSense-Anzeige geführt haben

AdSense-eCPM

Werbung

Geschätzte Kosten pro tausend Seitenimpressionen – also Umsatz für Sie pro tausend Seitenaufrufe

AdSense-Seitenimpressionen

Werbung

Anzahl der Seitenaufrufe, während eine AdSense-Anzeige geschaltet wurde

AdSense-Umsatz

Werbung

Der generierte Umsatz aus AdSense-Anzeigen

Marge

Werbung

(E-Commerce-Umsatz + Zielwert – Kosten) / Umsatz

ROI

Werbung

(E-Commerce-Umsatz + Zielwert – Kosten) / Kosten

Umsatz-pro-Click (RPC)

Werbung

(E-Commerce-Umsatz bzw. Zielwert) / Anzahl der Klicks auf AdSense-Anzeigen auf Ihren Seiten

Dimensionen

Kategorie

Beschreibung

Verbindungsgeschwindigkeit

Sonstiges

Verbindungsgeschwindigkeit, mit der User online waren, während sie Ihre Website besuchten

Datum

Sonstiges

Datumsangabe

Uhrzeit (Stunde)

Sonstiges

Stunden des Tages

Tag

Sonstiges

Jeweiliger Tag

Woche

Sonstiges

Jeweilige Woche

Monat

Sonstiges

Jeweiliger Monat

Kalenderwoche

Sonstiges

Stellt die Kalenderwoche dar

Browser

Besucher

Browser, die User benutzt haben, um auf Ihre Website zu gelangen

Browser-Version

Besucher

Browser-Versionen, die User benutzt haben, um auf Ihre Website zu gelangen

Stadt

Besucher

Stadt, aus der der Nutzer entsprechend seiner IP-Adresse kommt

Kontinent

Besucher

Kontinent, von dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Anzahl der Besuche

Besucher

Häufigkeit, wie oft Nutzer Ihre Site aufgerufen haben

Land/Gebiet

Besucher

Land/Gebiet, aus dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Tage seit dem letztem Besuch

Besucher

Anzahl der vergangenen Tage, seitdem Nutzer das letzte Mal auf Ihrer Site waren

Flash-Version

Besucher

Flash-Version, welche die User auf ihrem Rechner installiert hatten, während sie Ihre Website besuchten

Mobil

Besucher

Stellt dar, ob die Besuche über ein mobiles Endgerät zustande kamen oder nicht

Java-Support

Besucher

Java-Unterstützung bei Usern installiert oder nicht

Sprachen

Besucher

Gibt die Spracheinstellung der Besucher wieder

Mobilgerätemarke

Besucher

Stellt die unterschiedlichen Mobilgerätemarken dar, über die Ihre Website aufgerufen wurde

Mobilgeräteinformationen

Besucher

Gibt weitere Informationen zu den mobilen Geräten, mit denen Ihre Seiten aufgerufen wurden

Modell des Mobilgeräts

Besucher

Stellt den Modellnamen des Mobilgeräts dar

Eingabemethode

Besucher

Stellt dar, auf welche Methode Informationen in ein mobiles Endgerät eingegeben werden

Domain

Besucher

Die Domain der Internetanbieter, über die User auf Ihre Website kamen

Internetanbieter

Besucher

Stellt die Namen der Internetdienstanbieter (ISP) dar

Betriebssystem

Besucher

Betriebssystem, das die User benutzten, während sie Ihre Website besuchten

Betriebssystemversion

Besucher

Betriebssystemversion, das die User benutzten, während sie Ihre Website besuchten

Region

Besucher

Region, aus der Ihre Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Bildschirmfarben

Besucher

Anzahl der Bildschirmfarben, die Ihre User auf ihren Rechnern anzeigen lassen können

Bildschirmauflösung

Besucher

Größe der Bildschirmauflösung, die die User an ihren Rechnern zur Verfügung haben

Subkontinentale Region

Besucher

Subkontinent, von dem die Nutzer entsprechend ihrer IP-Adresse kommen

Besuchertyp

Besucher

Unterscheidung zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern

Angliederung

Conversions

Entspricht dem E-Commerce-Feld „Affiliation“

Besuche bis zur Transaktion

Conversions

Anzahl der Besuche, bis ein Kauf getätigt wird

Tage bis zur Transaktion

Conversions

Anzahl der Tage zwischen Käufen der Nutzer und den zugehörigen Kampagnen

Abschluss-URL für Ziel

Conversions

Anforderungs-URI des definierten Ziels

Vorheriger Schritt für Ziel – 1 – 3

Conversions

Stellt die vorherigen drei Schritte vor einem Ziel dar

Produktkategorie

Conversions

Kategorie der Produkte, mit der Sie über Ihre Website Umsatz generiert haben

Produkt

Conversions

Namen der Produkte, die über Ihre Website verkauft wurden

Produkt-Artikelposition (SKU)

Conversions

Über Ihre Website verkaufte Produktcodes

Transaktion

Conversions

Dies sind die OrderIDs aus den E-Commerce-Codes.

Verweis über Quelle der sozialen Interaktion

Soziale Netzwerke

Stellt dar, ob die Aktivität über eine soziale Quelle kommt

Soziales Netzwerk

Soziale Netzwerke

Das soziale Netzwerk dar, über das der User kam, ehe er im Verlauf seines Besuchs eine Aktivität durchgeführt hat

Soziales Netzwerk und Aktion

Soziale Netzwerke

Das soziale Netzwerk, über das der User kam, sowie der Typ der durchgeführten Interaktion

Soziale Interaktion

Soziale Netzwerke

Durchgeführte soziale Interaktion der User

Geteilte URL

Soziale Netzwerke

Die URL, die in einem sozialen Netzwerk gesprochen wurde

Soziale Interaktion

Soziale Netzwerke

Unterscheidet nach „sozial interaktiv“ oder „nicht sozial interaktiv“ – globalere Darstellung als die soziale Interkation zwei Zeilen zuvor

Soziale Quelle

Soziale Netzwerke

Soziale Quelle oder soziales Netzwerk, in der/dem eine soziale Interaktion stattgefunden hat

Soziales Netzwerk und Interaktion

Soziale Netzwerke

Quelle bzw. soziales Netzwerk bei der bzw. in dem eine soziale Interaktion (z. B. „Gefällt mir“) durchgeführt wurde

Über soziales Netzwerk geteilter Inhalt

Soziale Netzwerke

Die Seite oder das Objekt, das geteilt wurde

Benutzerdefinierte Variable (Schlüssel 1–5 bzw. bis 50 bei Google Analytics Premium)

Benutzerdefinierte Variablen

Schlüsselname, der in den entsprechenden benutzerdefinierten Variablen angegeben ist

Benutzerdefinierte Variable (Wert 1–5 bzw. bis 50 bei Google Analytics Premium)

Benutzerdefinierte Variablen

Wert, der in den entsprechenden benutzerdefinierten Variablen angegeben ist

Medium

Besucherquellen

Medium, über das User auf Ihre Seite kamen; dies kann beispielsweise eine CPC-Kampagne, ein Verweis oder eine Direkteingabe gewesen sein.

Verweispfad

Besucherquellen

URI der verweisenden Website

Quelle

Besucherquellen

Domain, über die User auf Ihre Seite kamen

Quelle/Medium

Besucherquellen

Kombination aus Quelle und Medium

Traffic-Typ

Besucherquellen

Unterscheidung nach Suchzugriffen, durch Verweis zustande gekommene Besuche, direkte Besuche oder sonstige Besuche

Ereignisaktion

Content

Aktionen der von Ihnen definierten Ereignisse

Ereigniskategorie

Content

Kategorien der von Ihnen definierten Ereignisse

Ereignis-Label

Content

Auflistung der Labels der von Ihnen definierten Ereignisse

Ausstiegsseite

Content

Auflistung der Seiten, von denen User Ihren Webauftritt verlassen haben

Vollständige Verweis-URL

Content

Alle URLs, von denen Besuche weitergeleitet wurden

Hostname

Content

In der Regel ist der Hostname die Domain Ihrer Website, vielleicht gibt es aber auch andere Hostnamen, von denen Ihre Website betrachtet worden sein kann.

Zielseitengruppe 1–5

Content

Zusammengefasste Landing-Page-Gruppe

Zielseite

Content

Landing Pages, Seiten also, auf denen Ihre Besuche als Erstes gelandet sind

Nächste Seitengruppe (bis 5)

Content

Als Nächstes aufgerufene Seitengruppe

Seitentiefe

Content

Anzahl der Seite, die während eines Besuchs aufgerufen wurden

Seitengruppe (bis 5)

Content

Zusammengefasste Seitengruppen

Seite

Content

Dies ist der Name bzw. die URI jeder einzelnen Webseite.

Seitenpfadebene (1–4)

Content

Stellt die verschiedenen Seitenpfadebenen (Ordner) dar

Seitentitel

Content

Der Seitentitel ist der sogenannte Page Title jeder Webseite.

Vorherige Seitengruppe (bis 5)

Content

Stellt die zusammengefassten vorherigen Seitengruppen dar

Site-Search-Kategorie

Content

Verwendete Kategorie der internen Suche

Zielseite

Content

Darstellung der Seite, auf der der User nach der Durchführung einer internen Suche gelandet ist

Suchbegriff

Content

Die bei der internen Suche eingegebenen Suchbegriffe

Optimierte Keywords

Content

Suchbegriffe, die bei einer Verfeinerung der internen Suche eingegeben wurden

Startseite

Content

Seiten, auf denen eine interne Suche begonnen wurde

Site-Search-Status

Content

Besuche, die die interne Suche nutzten (im Unterschied zu den Besuchen ohne interne Suche)

Benutzerdefinierter Wert

Content

Darstellung der benutzerdefinierten Werte über die (alte) benutzerdefinierte Variable

Kampagne

Werbung

Name der Kampagne(n)

Anzeigeninhalt

Werbung

Die erste Zeile des Textes Ihrer AdWords-Anzeige

Werbenetzwerk

Werbung

Stellt das Google-AdWords-Werbenetzwerk dar, unterteilt nach Google-Suche oder Content-Netzwerk

Anzeigengruppe

Werbung

Name der Anzeigengruppen (AdWords)

Anzeigenfläche

Werbung

Unterscheidet nach der Platzierung der AdWords-Anzeigen oberhalb oder rechts der Suchergebnisseiten

Position der Anzeigenfläche

Werbung

Exakte Position von AdWords-Anzeigen rechts der Suchergebnisse

Typ des persönlichen Hinweises

Werbung

Stellt dar, wie eine Anzeige durch +1 markiert wurde

Domain des Placement

Werbung

Domains der Seiten, auf denen eine Ihrer Anzeigen innerhalb des Google-Display-Netzwerks ausgeliefert wurde

Placement-Typ

Werbung

Differenziert zwischen automatischem oder ausgewähltem Placement innerhalb des Google-Display-Netzwerks

Placement-URL

Werbung

Stellt sämtliche URLs innerhalb des Google-Display-Netzwerks dar, auf denen Ihre Anzeigen ausgeliefert wurden

Ziel-URL

Werbung

Stellt die URLs dar, auf die Ihre AdWords-Anzeigen weitergeleitet haben

Keyword

Werbung

Bezahlte und nicht bezahlte Suchbegriffe, über die User auf Ihre Seite kamen

Übereinstimmungstyp

Werbung

Unterscheidet innerhalb Ihrer AdWords-Kampagnen zwischen exact-, broad- und phrase-match

Passende Suchanfrage

Werbung

Stellt die Suchanfrage dar, die die Auslieferung Ihrer AdWords-Anzeige unabhängig vom Übereinstimmungstyp initiiert hat

In dem benutzerdefinierten Bericht in Bild 15.6 werden verschiedene zielbezogene Messdaten mit einer individuellen Kampagnenhierarchie verknüpft. Wichtige Kennziffern können so auf verschiedene Fragestellungen angewendet werden. Stellt sich die erste Frage nach dem Erfolg bestimmter Kampagnen (beispielsweise AdWords), schließen sich fast automatisch die Fragen an, welche Anzeigengruppe, welche Keywords, welcher Anzeigeninhalt und welche Anzeigenfläche zum Erfolg oder Misserfolg geführt haben. Und das Ganze erfolgt in Bezug zu diversen Messwerten aus unterschiedlichen Kategorien. All diese Fragen ließen sich auch mit den bisherigen Berichten beantworten, aber nicht innerhalb eines Berichts und nicht so schnell und individuell. Zudem lassen sich die Daten hier auch noch filtern und auf unterschiedliche Profile anwenden.

Bild 15.6 Kampagnenbericht

Der Zeitenerfolgebericht stellt ausgewählte Conversion- und E-Commerce-Daten zunächst in Bezug zur Quelle und zum Medium dar, dann zur Kampagne und schließlich zu Monat, Kalenderwoche und Datum. Auch über die Kalenderfunktion ließen sich diese Daten generieren, aber nicht so übersichtlich und innerhalb einer Ansicht. Diese Ansicht ist besonders interessant, um zeitliche Erfolgsunterschiede hinsichtlich vieler unterschiedlicher Erfolgsmetriken zu erkennen.

Bild 15.7 Zeitenerfolgebericht

Als weiteres Beispiel kann es interessant sein, welche Seiten nach bestimmten Landing Pages aufgerufen wurden und über welche Ausstiegsseiten der Besuch dann beendet wurde. Diese Information bekommen Sie über den folgenden benutzerdefinierten Bericht. Auch hier haben Sie, ebenso wie bei den vorigen, jederzeit die Möglichkeit, weitere Metriken und Dimensionen zu verändern, ebenso wie Filter einzustellen.

Bild 15.8 Zielseite – Seite – Ausstiegsseite

16 Google Analytics Premium

Google Analytics hat sich seit Ende 2005 als weit verbreitetes Web-Analyse-Tool durchgesetzt und verfügt mittlerweile weltweit über einen Marktanteil von über 80 % bei den Websites, die ein Web-Analyse-Tool im Einsatz haben. Das ist sehr beeindruckend. In den vergangenen Jahren wurde ich sehr oft gefragt, weshalb Google ein solch mächtiges Tool kostenlos anbietet. Die Frage hierauf wurde bereits zu Beginn dieses Buchs beantwortet. Die sich nun stellende Frage ist, warum Google zusätzlich zu der kostenlosen Variante doch noch eine bezahlte Version namens Google Analytics Premium zur Verfügung stellt und wer hierfür die Zielgruppe ist.

Trotz alle Vorteile bei der kostenlosen Variante gab es auch immer wieder Themen, die aufkamen und durch diese Version nicht abgedeckt werden konnten. So gibt es für die kostenlose Variante keinen Support. Der komplette Support für Google Analytics wird nicht durch Google selber angeboten, sondern durch ein ausgelagertes Netzwerk externer Unternehmen. Diese Unternehmen bestehen in der Regel aus ausgemachten Web-Analyse- bzw. Google-Analytics-Experten und werden offen von Google kommuniziert. Dieses sogenannten GACP-Netzwerk (Google Analytics Certified Partner) besteht weltweit – die hierin vertretenen Unternehmen mussten sich durch diverse Tests, Nachweise und Cases beweisen, so dass hier wirklich nur Experten am Werk sind. Dennoch haben vor allem sehr große Unternehmen nach einem mehr oder weniger standardisierten Support gefragt.

16.1 Features, Vorteile und Preise

Google Analytics Premium wird in den deutschsprachigen Ländern von zertifizierten Google Analytics Premium Resellern vertrieben. Diese wurden von Google handverlesen, ausgewählt und zertifiziert. Zudem haben diese Reseller einen ausführlichen Reseller-Vertrag mit Google unterschrieben, so dass das Qualitätsniveau des Supports, der ebenfalls über diese Reseller geleistet wird, sehr hoch bleibt. Dabei werden gewisse Standards garantiert:

- Dedizierter Ansprechpartner

- Telefon- und E-Mail-Support während der Arbeitszeit an fünf Tagen die Woche

- Durchführung von professionellen Implementierungen

- Durchführung von Implementierungs-Audits

- Durchführung von Trainings und Schulungen

- 24/7-Störungs-Support bei Verletzung der SLA

Vertrag

Diese großen Unternehmen benötigen oftmals einen offiziellen Vertrag, um ein Tool nutzen zu können. Die kostenlose Version von Google Analytics bietet keinen Vertrag – es gibt lediglich Nutzungsbedingungen, die akzeptiert werden müssen. Wenn nun die Einkaufsbedingungen zwingend einen Vertrag vorschrieben, so fiel Google Analytics des Öfteren aus dem Tool-Auswahlprozess heraus, da es keinen Vertrag gab.

Google Analytics Premium bietet einen offiziellen Vertrag. Dieser Vertrag regelt sämtliche inhaltlichen Themen, die bei der Anschaffung einer Software bzw. der kostenpflichtigen Nutzung eines solchen Services anfallen.

Service Level Agreement

Ebenso gab es keine SLA (Service Level Agreement). SLA sind üblicherweise ein Vertragsbestandteil und garantieren eine bestimmte Zuverlässigkeit hinsichtlich der Datenerhebung, der Datenverarbeitung und der Datenbereitstellung. Solche Zusagen gibt es bei der kostenlosen Variante von Google Analytics nicht.

Die kostenpflichtige Version hingegen bietet ganz klar definierte Zusagen:

- Garantierte Datenverarbeitung bis zu einer Milliarde Hits (Server Calls) pro Monat

- Schnelle Datenverarbeitung auch innerhalb eines etwaigen Tages bis zu einer Milliarde Hits

- 99,9 % Zuverlässigkeit bei der Datenerhebung

- 99 % Zuverlässigkeit bei der Berichtsdarstellung

- 98 % Zuverlässigkeit bei der Datenaktualität (Datendarstellung innerhalb von maximal vier Stunden)

Features

Zusätzlich zu sämtlichen in diesem Buch aufgeführten Features und Möglichkeiten beinhaltet die Google-Analytics-Premium-Version noch weitere Features:

- Statt der in der kostenlosen Variante fünf zur Verfügung stehenden benutzerdefinierten Variablen (siehe Kapitel 6.15.1) verfügt Google Analytics Premium über 50 benutzerdefinierte Variablen.

- Anders als in der kostenlosen Variante, in der man bei sehr großen Datenmengen das Sampling bei der Berichterstellung nicht komplett abschalten kann, besteht in der Premium-Version die Möglichkeit, komplett ungesampelte Daten zu exportieren.

- Die kostenlose Variante beinhaltet den Multi-Channel-Trichter (siehe Kapitel 14.3), der natürlich auch in der Premium-Version vorhanden ist. Zusätzlich gibt es hier aber noch eine wirkliche Customer-Journey-Betrachtung mittels eines Attributionsmodells. Hierzu mehr im nächsten Kapitel (Kapitel 16.2).

- Bei größeren Datenmengen werden die Reports in der kostenpflichtigen Variante deutlich schneller geladen – hier ist wirklich ein Unterschied zu spüren, insbesondere dann, wenn man mit Hilfe von Segmentierungen und Dimensionen tief in die Daten einsteigt.

Das Interface selber hat sich bei der Premium-Version nicht geändert – d. h., der Umstieg von kostenlos zu Premium wird keine großen Probleme verursachen. Es gibt lediglich die Möglichkeit, Daten auch ungesampelt zu exportieren, diese Option bietet sich bei Aktivierung des Download-Buttons. Zudem gibt es eine Auswahlmöglichkeit der ungesampelt exportierten Daten und die Auswahl von 50 benutzerdefinierten Variablen innerhalb der benutzerdefinierten Berichte. Die Attribution-Modellierung befindet sich als weiterer Berichte-Block innerhalb des Bereichs Conversions.

Änderungen oder Einstellungen am Google-Analytics-Tracking-Code müssen nur dann vorgenommen werden, wenn man die weiteren benutzerdefinierten Variablen nutzen möchte. Ansonsten kann der Code so bleiben, wie er war (sofern man die kostenlose Variante schon im Einsatz hatte).

Preis

Zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Buchs war Google Analytics noch nicht weltweit ausgerollt. Als erste Länder, in denen es Premium gab, waren die USA, Canada und UK dabei. Mittlerweile sind weitere Länder hinzugekommen, so dass Sie bei Interesse auch Google Analytics Premium in Deutschland, Österreich oder der Schweiz beziehen können.

Hinweis:

Wenn Sie Interesse an Google Analytics Premium haben, kontaktieren Sie mich bitte. Schreiben Sie einfach eine Mail an info@trakken.de.

Das Preismodell bei Google Analytics Premium ist im Vergleich zu den meisten anderen kostenpflichtigen Web-Analyse-Tools etwas anders. Es gibt eine Flat-Fee, also einen Preis für alle – unabhängig davon, wie groß Ihr Unternehmen ist, wie viele Seitenaufrufe oder Besuche erhoben werden. Es gibt einen Preis für alle – dieser beinhaltet bis zu einer Milliarde Server Calls (bei Seiten, die größer als eine Milliarde Hits sind, werden weiterhin Daten erhoben, nur können dann die SLAs nicht mehr garantiert werden). Der Preis liegt in den USA und Kanada bei 150000 Dollar und in den USA bei 90000 Pfund. Der Preis für andere Länder war zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Buchs noch nicht offiziell kommuniziert, so dass er hier nicht genannt werden darf.

Die Preise beinhalten die oben beschriebenen Leistungen und damit auch die Implementierung und den Support. Weitere Leistungspakete können jederzeit geschnürt werden – wenden Sie sich bei Interesse einfach an einen der offiziellen Google Analytics Premium Reseller.

Hier noch mal eine Gegenüberstellung der Unterschiede bestimmter Features der Premium Version gegenüber der kostenlosen Version:

Feature

Google Analytics

Google Analytics Premium

Kommentar

Support

24/7-Support bei SLA-Störungen

Nein

Ja

Bei der kostenlosen Variante über GACPs

Dedizierte Ansprechpartner

Nein

Ja

Bei der kostenlosen Variante über GACPs

Professionelle Implementierung

Nein

Ja

Bei der kostenlosen Variante über GACPs

Training und Schulungen

Nein

Ja

Bei der kostenlosen Variante über GACPs

GACP-Support

Ja

Ja

Datenverarbeitung und Limits

Server Calls pro Monat

10 Millionen

1 Milliarde

Bei beiden sind mehr möglich – nur wird dann die Geschwindigkeit u. U. etwas langsamer bzw. SLAs werden nicht mehr eingehalten.

Verfügbare Datenbankzeilen pro Report

50000

2 Millionen

Ungesampelte Berichte

Nein

Ja

Datenfrische

24 Stunden

4 Stunden

Maximum Zeilen Datenexport über das Interface

500

1000000

Über die API stehen deutlich mehr Daten zur Verfügung.

Sampling Limits

500000 Visits

50000000 Visits

Werbung und Multi-Channel

Attributionsmodell

Nein

Ja

Kampagnentracking

Ja

Ja

AdWords-Integration

Ja

Ja

Multi-Channel-Trichter

Ja

Ja

Analyse-Tools

Benutzerdefinierte Variablen

5

50

Erweiterte Segmentierung

Ja

Ja

Benutzerdefinierte Berichte

Ja

Ja

Analytics Radar

Ja

Ja

Flussvisualisierungen

Ja

Ja

Real-Time-Berichte

Ja

Ja

Social Media, Mobile & Video

Social Media Tracking und Module

Ja

Ja

Mobile Device Tracking und App Tracking

Ja

Ja

Anpassungen & Integrationen

Datenexport und API-Nutzung

Ja

Ja

Benutzerdefinierte Berichte

Ja

Ja

AdSense-Integration

Ja

Ja

Feedburner-Integration

Ja

Ja

Teilen & Workflow

Intuitives Interface

Ja

Ja

Dashboards, erweiterte Segmente und benutzerdefinierte Berichte

Ja

Ja

Datenexport und E-Mail-Reporting

Ja

Ja

SLA & Vertrag

Vertrag

Nein

Ja

Datenfrische

24 Stunden

4 Stunden oder weniger (zu 98 %)

Datenerhebung

Keine Garantie

99,9 %

Berichtverfügbarkeit

Keine Garantie

99 %

SLA

Nein

Ja

Anhand der Ausführungen und der Übersicht können Sie feststellen, dass Google Analytics Premium eher für Großunternehmen geeignet ist – für alle anderen steht die kostenlose Variante nach wie vor kostenfrei zur Verfügung. Hieran wird sich auch nichts ändern!

Beide Versionen werden stetig weiterentwickelt – wie auch in der Vergangenheit schon passiert, werden immer neue Features hinzugefügt. Es kann durchaus sein, dass es gelegentlich ein neues „Premium-Only“-Feature geben wird. Sie brauchen sich jedoch keinerlei Sorgen machen, dass die kostenlose Variante auf dem Status Quo stehen bleiben wird – es wird hier weiter ordentlich investiert und es werden spannende Features kommen!

Eines der Hauptfeatures der Premium-Variante ist das Zuordnungsmodellierungs-Tool bzw. das Attributionsmodell, welches im folgenden Kapitel beschrieben wird.

16.2 Zuordnungsmodellierungs-Tool (Attribution)

In Kapitel 14.3 wurde bereits über den Multi-Channel-Trichter geschrieben und darüber, dass eine einfache Zuordnung der erzielten Conversions auf die letzte gemessene Quelle, über die ein User auf die Website kam, nicht ganz korrekt ist.

Jahrelang wurden Conversions immer der letzten Quelle zugeordnet und dementsprechend auch die Budgets allokiert.

Wenn man, je nach Business, ernsthaft über dieses Modell nachdenkt, wird einem schnell klar, dass es nicht ausreichend ist. Denn in der Regel gibt es immer mehrere Berührungspunkte, ehe ein User ein gewünschtes Ziel (beispielsweise einen Kauf) erfüllt. Das Zuordnungsmodellierungs-Tool ermöglicht Ihnen eine Analyse, wie sich sowohl die Anzahl der Conversions als auch die Conversion-Werte, also die Umsätze, die über eine bestimmte Quelle erzielt wurden, verändern, wenn nicht mehr die letzte Quelle für die Zuordnung ausschlaggebend ist.

Für die Durchführung dieser Analysen stehen sieben unterschiedliche Standardmodelle und ein individuell erstellbares Modell zur Verfügung:

- Letzte Interaktion
- Letzter indirekter Klick
- Letzter AdWords-Klick
- Erste Interaktion
- Linear
- Zeitlich abnehmend
- Auf Grundlage der Position
- Eigenes benutzerdefiniertes Modell

Bild 16.1 Zuordnungsmodellierungs-Tool (Attribution)

Letzte Interaktion

Die letzte Interaktion ist hierbei die herkömmliche Betrachtungsweise – die Conversion wird der letzten Quelle zugeordnet. Anhand dieses Modells können Sie sehen, welche Traffic-Quelle als letzte genutzt wurde, über die dann die Conversion ausgelöst wurde. Ebenso wird deutlich, wie viel Umsatz über dieses Modell je Quelle erzielt wurde, so dass Sie recht leicht errechnen können, ob diese Quelle einen positiven Return on Ad Spend (ROAS) hat oder nicht (vorausgesetzt, Ihnen entstehen für diese Quelle auch Kosten).

Letzter indirekter Klick

Das Modell des letzten indirekten Klicks betrachtet die Conversions so, wie es innerhalb von Google Analytics immer üblich war, ehe der Multi-Channel-Trichter und die Attribution eingeführt wurden. Der Hintergrund hierfür ist, dass die letzte Traffic-Quelle immer dann eine Conversion zugeschrieben bekommt, wenn sie die letzte zuordbare Quelle gewesen ist, über die ein User eine Conversion generiert hat. Allerdings gibt es hier eine Ausnahme – und das sind die Direktzugriffe. Kommt ein User beispielsweise zunächst über eine AdWords-Kampagne, um dann einige Zeit später über einen Direktzugriff, also das direkte Eintippen der URL in die Adresszeile des Browsers oder über die Nutzung der browsereigenen Bookmark-Funktion, auf die Seite, so wird diese Conversion nicht der Direkteingabe zugeordnet, sondern der AdWords-Kampagne. Das heißt, die vorige Quelle wird immer dann überschrieben und der letzten Traffic-Quelle zugeordnet, solange es nicht eine Direkteingabe oder die Nutzung eines Browser-Bookmarks ist. Demzufolge ist bei einem Vergleich des Modells „Letzte Interaktion“ mit „Letzter indirekter Klick“ auch nur eine kleine Änderung feststellbar. Die größte Änderung hingegen gibt es bei der Betrachtung der Direktzugriffe – hier ist die dargestellte Anzahl der Conversions bei der Betrachtung der letzten Interaktion deutlich höher als bei der Betrachtung nach dem letzten indirekten Klick. Dies ist absolut nachvollziehbar und entspricht der eben hergeleiteten Erklärung.

Letzter AdWords-Klick

Bei der Betrachtung dieses Attributionsmodells werden die Conversions vermehrt dem AdWords-Kanal zugeordnet. Und zwar immer dann, wenn der letzte Klick über AdWords kam.

Erste Interaktion

Die Betrachtung des Modells der ersten Interaktion stellt genau das Gegenteil des Modells der letzten Interaktion dar. Und zwar werden die erzielten Conversions allesamt der ersten Quelle, über die der User innerhalb der letzten 30 Tage auf die Seite kam, zugeordnet. Angenommen, ein User kommt zunächst über einen Display-Banner auf die Seite und hat somit den ersten Kontakt zu Ihrer Marke. Etwas später kommt er dann über die organische Suche, um kurz danach über eine Direkteingabe der URL zu konvertieren. Das Modell der ersten Interaktion ordnet diese Conversion nun der Direkteingabe zu – nicht wie bei dem Modell der letzten Interaktion der Direkteingabe und nicht wie bei dem Modell des letzten indirekten Klicks der organischen Suche.

Linear

Vielleicht ist Ihnen die Darstellung gemäß der ersten Interaktion zu radikal, da dort sämtliche Traffic-Quellen, die nach dem ersten Kontakt entstehen, nicht berücksichtigt werden. Die Betrachtung der linearen Conversion-Zuordnung berücksichtigt diesen Aspekt. Hier werden nun sämtliche Kontaktpunkte und deren Traffic-Quellen auf dem Weg zur Conversion in Betracht gezogen. Dabei erhalten alle Quellen die gleiche Zuordnung an Conversions und Conversion-Werten.

Zeitlich abnehmend

Wenn man sich überlegt, welcher Kontaktpunkt bzw. welche Traffic-Quelle an welcher Position wohl den größten Ausschlag gegeben haben könnte, um die Conversion durchzuführen, so kommt man irgendwann auch auf die Idee, dass es neben den Komponenten der unterschiedlichen Quellen auch einen zeitlichen Faktor geben könnte. Sollte eine Traffic-Quelle, die zeitlich eher kurz vor der Conversion liegt, stärker gewichtet werden als eine Traffic-Quelle, die fast 30 Tage her ist? Die Betrachtung „Zeitlich abnehmend“ berücksichtigt genau diesen Aspekt. Zeitlich nähere Quellen bekommen mehr Conversions zugeordnet als welche, die innerhalb des Kauf- bzw. Kaufevaluierungsprozesses eher am Anfang lagen.

Auf Grundlage der Position

Dieses Modell basiert auf der Theorie, dass die erste Traffic-Quelle, über die ein User, der später konvertiert hat, ebenso viel zu der Conversion beigetragen hat wie die letzte Quelle. Dieses Modell wird auch U-Modell oder Badewannenmodell genannt. Es werden sämtliche Quellen, die zwischen dem ersten und dem letzten Kontakt (also der Kontakt, der dann auch zur Conversion geführt hat) liegen, gleich betrachtet und gewichtet, während alle dazwischenliegenden Traffic-Quellen weniger gewichtet werden und somit auch weniger zu den Conversions beitragen. In der Praxis hat sich dieses Modell verhältnismäßig gut durchgesetzt. Natürlich entspricht auch dieses nicht der Realität, aber es ist recht leicht nachzuvollziehen und macht Sinn. Auf jeden Fall sorgt es dafür, dass es weitere Komponenten betrachtet als nur die letzte Quelle, wie es in der Vergangenheit üblich war.

Benutzerdefiniertes Modell

Falls Ihnen die vorigen Modelle zu starr sind oder unter Umständen nicht auf Ihr Business oder Ihre Fragestellungen anwendbar sind, so haben Sie hier die Möglichkeit, eigene Conversion-Zuordnungsmodelle zu erstellen.

Nachdem Sie einen Modellnamen vergeben haben, können Sie sich ein Basismodell auswählen, welches als Grundlage für Ihre weiteren Anpassungen dient. Als Basismodelle stehen folgende Modelle zur Auswahl:

- Linear
- Zeitlich abnehmend
- Auf Grundlage der Position

Bei dem zeitlich abnehmenden Modell haben Sie zunächst die Möglichkeit, die Halbwertszeit einzustellen. Per Default ist diese mit 7 Tagen eingestellt. Die Halbwertszeit kennzeichnet die Anzahl der Tage, über die User über andere Quellen auf die Website kamen, die vor einer Conversion lagen. Wenn die Halbwertszeit auf 7 Tage eingestellt ist, bedeutet dies, dass eine vorbereitende Quelle 50 % weniger Conversions zugeordnet bekommt, also die Quelle, die am Ende die Conversion generiert hat. Je höher die Halbwertszeit eingestellt ist, desto flacher verläuft die Kurve des zeitlich abnehmenden Modells.

Wählen Sie hingegen als Basismodell die U-Berechnung (auf Grundlage der Position), so können Sie hier die prozentuale Verteilung der Conversion-Zurechnung für die erste Interaktion, der mittleren Interaktion und der letzten Interaktion zuordnen. Per Default werden die letzte und die erste Interaktion mit 40 % bedacht, die mittleren mit 20 %. Die 20 % für die mittleren Interaktionen werden gleichmäßig auf sämtliche anfallenden Quellen aufgeteilt. Gibt es beispielsweise nur eine einzige mittlere Quelle, so bekommt diese 20 % der Conversion zugeordnet. Gibt es jedoch vier mittlere Quellen, bekommt jede dieser Quellen 5 % zugeordnet. Die gesamte Summe der prozentualen Zuordnung muss am Ende natürlich 100 % ergeben. Sie können hier damit beginnen, beispielsweise die Verteilung entsprechend Ihrer Wünsche anzupassen, und sich von dem U-Modell lösen und beispielsweise für die erste Interaktion nur 30 % vergeben, dafür aber für die letzte Interaktion 50 %.

Bei allen drei Basismodellen beträgt die maximale Zeit, die für die Berechnung der Modelle betrachtet wird, die vergangenen 30 Tage. Das heißt, es werden nur die 30 Tage vor der Conversion betrachtet – ein längerer Zeitraum ist nicht möglich.

Hinweis:

Überlegen Sie sich somit, inwiefern diese Betrachtung für Sie sinnvoll ist. Angenommen, Sie verkaufen Autos über Ihre Website (egal ob neu oder gebraucht) – so wird der Prozess vom ersten Kontakt eines Users mit Ihrer Website bis zum finalen Kauf unter Umständen länger dauern als 30 Tage. In der Regel dauert der Kaufprozess gerade bei teureren bzw. high-involvement Produkten länger. So wird zunächst recherchiert, es werden Preise verglichen, andere Portale in Betracht gezogen, um dann zu einem späteren Zeitpunkt vielleicht (hoffentlich) doch bei Ihnen zu kaufen. Wenn dieser Prozess länger als 30 Tage dauert und der User während dieser Zeit mehrmals auf Ihre Seite kommt und dann irgendwann konvertiert, so haben Sie bei der Betrachtung der letzten 30 Tage nicht jeden Kontaktpunkt innerhalb der Zuordnungsmodelle dargestellt.

Hierfür kann es wichtig sein, auch die sogenannten Mikro-Ziele zu definieren. Denn wenn der finale Kauf vielleicht etwas länger dauert, so gibt es zumindest die Möglichkeit zu analysieren, welche Ziele, die bis dahin erreicht werden können, wie und über welche Quellen wann erreicht werden. Das Bestellen eines Newsletters oder eine andere von Ihnen gewünschte Aktion, die vor dem eigentlichen Kauf liegt, sollte dann analysiert werden.

Über den Slider oder die beiden Pfeiltasten können Sie die Zeitdauer des Lookback-Fensters verändern – abhängig davon, was die Ziele Ihrer Website sind.

Im Anschluss können Sie sehr individuelle weitere Regeln erstellen, die auf den folgenden Attributen basieren:

Attribut

Beschreibung

Beispiel

AdWords-Kampagne

Behandelt bestimmte AdWords-Kampagnen anders

Kampagnen mit Brand-Begriffen werden heruntergestuft.

AdWords-Keyword

Behandelt bestimmte AdWords-Keywords anders

Spezifische Keywords werden höher bewertet als Brand-Begriffe.

Angezeigte URL

Differenzieren Sie zwischen bestimmten angezeigten URLs.

Anzeigenformat

Unterscheiden Sie nach bestimmten Formaten wie Text, Bild, Flash, Video etc.

Display-Kampagnen werden anders bewertet als Text-Anzeigen.

Anzeigengruppe

AdWords-Anzeigengruppen (AdGroups) können hinsichtlich der Gewichtung anders gewertet werden.

Anzeigeninhalte

Hier wird entweder die erste Zeile der AdWords-Anzeige oder die Inhalte von utm-Content betrachtet.

Unterschiedliche Inhalte können unterschiedlich gewichtet werden.

Ausrichtungstyp

Definieren Sie, ob unterschiedliche Ausrichtungstypen unterschiedlich behandelt werden sollen.

Besuch mit Absprung

Unterscheidet Besuche, die direkt abgesprungen sind, von Besuchen, die mehr als eine Seite gesehen haben

Traffic-Quellen Die Besuche liefern, die direkt abspringen können niedriger bewertet werden

Einfache Channel-Gruppierung

Unterscheidet Traffic-Quellen nach Display, bezahlter Suche, organischer Suche, sozialem Netzwerk, Verweis, E-Mail, Direkt – entsprechend der Daten innerhalb des Multi-Channel-Funnels

Bestimmte Traffic-Quellen werden höher oder niedriger bewertet.

Kampagne

Beinhaltet sowohl die AdWords-Kampagnen als auch alle mit utm_campaign versehenen Kampagnen

Eine Brand-Kampagne kann niedriger bewertet werden als eine Sales-Kampagne.

Keyword

Beinhaltet alle AdWords-Keywords und alle mit utm_term gekennzeichneten Suchbegriffe

Brand-Keywords können niedriger bewertet werden als spezifische Begriffe.

Medium

Beinhaltet alle mit utm_medium gekennzeichneten Kampagnen oder die Standardbezeichnungen wie beispielsweise organic oder cpc etc.

Bezahlte Kampagnen können höher gewichtet werden als nicht bezahlte

Passende Suchanfrage

Die eigentlich eingegebenen Suchbegriffe, die eine AdWords-Anzeige ausgeliefert haben, auf die dann geklickt wurde

Placement-Typ

Unterscheidung nach automatischem Placement gegenüber ausgewähltem Placement

Ausgewählte Placements können beispielsweise höher gewichtet werden als automatisch ausgewählte.

Placement-URL

URLs der Seiten des Display-Netzwerks, auf denen Anzeigen ausgeliefert werden

Bestimmte Seitentypen des Display-Netzwerks können höher oder niedriger gewichtet werden.

Position im Pfad

Stellt die Position innerhalb des Pfades dar, wird unterschieden nach beliebig, erster, letzter, vorbereitend, mittig

Quelle

Kennzeichnet die Traffic-Quelle über die die User kamen – entspricht auch utm_source

Premium-Quellen können höher gewichtet werden als andere Quellen

Quelle/Medium

Betrachtet die Kombination aus Quelle und Medium

Soziale Netzwerke

Über 400 soziale Netzwerke werden automatisch zugeordnet.

Soziale Netzwerke können höher oder niedriger gewichtet werden.

Suchmaschine

Traffic über Suchmaschinen – unabhängig davon, ob organic oder cpc

Suchmaschinen können höher oder niedriger gewichtet werden.

Typ des Berührungspunkts

Unterscheidet den Kontakt nach Impression, Klick und direktem Besuch

Direktbesuch kann niedriger bewertet werden.

Übereinstimmungstyp

Auswahl der Übereinstimmungstypen aus dem AdWords-Konto: genau passend, passende Wortgruppe, weitgehend passende, Display-Netzwerk-Anzeigen

Genau passend kann höher bewertet werden als weitgehend passend, da die Anfrage spezifischer ist.

Werbenetzwerk

Unterscheidet die AdWords-Anzeigen nach der Auslieferung innerhalb der Google-Suche, des Content-Netzwerks, des Suchnetzwerks

Die Google-Suche kann beispielsweise höher gewichtet werden.

Ziel-URLs

Die URLs, auf die die AdWords-Anzeigen weiterleiten

Besuchsdauer (Sekunden)

Stellt die Dauer des Besuchs dar

Traffic-Quellen mit einer langen Besuchsdauer können höher gewichtet werden.

Besuchsseitentiefe

Stellt die Anzahl der aufgerufenen Seiten während eines Besuchs dar

Ab einer bestimmten Zahl aufgerufener Seiten kann eine Traffic-Quelle höher gewichtet werden.

Sämtliche hier aufgeführten Attribute können Sie entweder ein- oder ausschließen und mit bestimmten Bedingungen versehen. Dazu besteht die Möglichkeit, zwischen diesen Attributen oder- oder und-Verknüpfungen herzustellen, so dass Sie beispielsweise eine gesonderte Gewichtung einstellen können für eine Traffic-Quelle, für die Sie Geld bezahlt haben und wo die User, die darüber kamen, gleichzeitig auch sehr viele Seiten aufgerufen haben. Die Möglichkeiten sind unglaublich vielfältig.

Bild 16.2 Bearbeiten eines Zuordnungsmodells

Beispiele benutzerdefinierter Modelle:

Angenommen, Sie sind der Meinung, dass Besuche, die über einen Direkteinstieg auf Ihre Seite kommen und dann konvertieren, eine niedrigere Conversion-Gewichtung bekommen sollten als andere Kanäle, da diese User offensichtlich schon einmal Kontakt über einen anderen Kanal zu Ihnen hatten (sonst würden sie nicht direkt auf Ihre Seite kommen können – es sei denn, Sie verfügen über eine sehr generische URL, die User einfach so eingeben). So können Sie folgende Einstellung vornehmen:

Bild 16.3 Geringere Gewichtung von Direkteinstiegen

Wenn diese Bedingung zutrifft, wird die Conversion nur mit der Hälfte gewichtet.

Eine Traffic-Quelle, die Ihnen User bringt, die direkt wieder abspringen, kann unter Umständen so beurteilt werden, dass sie weniger Einfluss auf die Conversions hat als andere Quellen, die ein sehr aktives Verhalten der User auf Ihrer Seite zur Folge haben. Insofern könnten Sie in Erwägung ziehen, Quellen, die einen Absprung zur Folge habe (Definition Absprungrate siehe Kapitel 4.2.1.7), nicht zu gewichten. Um diese Betrachtung zu erhalten, können Sie die folgende Einstellung vornehmen – eine Conversion wird dann mit 0 gewichtet:

Bild 16.4 Keine Gewichtung von Absprüngen

Sie könnten davon ausgehen, dass User, die über Ihre Markenbegriffe auf Ihre Seiten kommen und dann im Verlauf konvertieren, auch bereits über andere Kanäle Kontakt zu Ihnen hatten – wie sonst sollten sie auch sonst auf die Idee kommen, Ihren Markennamen in eine Suchmaschine einzugeben. Demnach könnten Sie das Modell verfolgen, dass User, die über Brand-Begriffe auf Ihre Seite kommen und dann im Verlauf konvertieren, niedriger gewichtet werden als andere Suchbegriffe. Die Einstellungen hierfür sähen folgendermaßen aus:

Bild 16.5 Markenbegriffe weniger gewichten

Sicher haben Sie noch viele eigene Ideen, wie verschiedene Quellen oder Aktivitäten gewichtet werden können. Hierbei bieten sich Ihnen vielfältige Möglichkeiten, denn Sie können alle unterschiedlichen Faktoren auch miteinander in Kombination bringen und verknüpfen.

Innerhalb des Berichts können Sie nun die Conversions und die Conversion-Werte unterschiedlicher Modelle im Vergleich zueinander betrachten – hierbei können Sie bis zu drei Modelle gleichzeitig darstellen. Sofern Sie ein zweites Vergleichsmodell hinzugefügt haben, wird in der unteren Tabelle eine weitere Spalte hinzugefügt – die prozentuale Veränderung des Vergleichsmodells zur ersten Auswahl. Hierüber können Sie sehr schnell sehen, wie sich die Conversions hinsichtlich der verschiedenen Modelle unterschiedlich berechnen.

Per Default werden die Conversions dargestellt – durch einen Klick auf den Button „Conversions“ innerhalb der Tabelle kann auf den Wert gewechselt werden. Hiermit können Sie dann die jeweiligen Zielwerte und E-Commerce-Umsätze in Bezug auf die jeweiligen Quellen analysieren. Wie auch schon innerhalb des Multi-Channel-Trichters haben Sie hier die Möglichkeit, auch andere primäre Dimensionen auszuwählen. So können Sie aus diversen anderen Dimensionen auswählen – ein Großteil davon ist in der oberen Tabelle beschrieben – und zusätzlich noch eine sekundäre Dimension visualisieren.

Im oberen Bereich des Berichts können Sie die einzelnen von Ihnen definierten Conversions separat analysieren. Dies würde ich auch dringend empfehlen. Die Analyse nach einem Attributionsmodell macht eher wenig Sinn, wenn es aggregiert auf alle Ihre Conversion-Ziele angewendet wird. Denn diese können so unterschiedlich sein, dass Sie keine Erkenntnisse gewinnen. Betrachten Sie die Ziele also immer separat – unterschiedliche Ziele können und sollten auch mit unterschiedlichen Modellen analysiert werden.

Für die tägliche Arbeit mit diesem Zuordnungsmodellierungs-Tool (oder auch Attributionsmodell) ist es schwierig, aussagekräftige Best-Practice-Aussagen zu treffen, die bei Ihnen angewendet werden können. Denn jedes Business ist individuell und anders als andere. Jedes Unternehmen verfolgt zumindest geringfügig eine andere Strategie hinsichtlich der Allokation von Budgets in Kampagnen und Traffic-Quellen – und User verhalten sich sowieso anders, als man denkt und plant. Demzufolge wäre eine Aussage „Modell xyz ist für Sie genau das richtige“ nicht seriös. Es bedarf zunächst genauerer Analysen und der Kenntnis der Unternehmens- und Marketing-Strategie. Demnach ist es wichtig und sinnvoll, intensiv darüber nachzudenken, welche Modelle passend sein könnten und welche Individualisierungen vorgenommen werden sollten. Im Anschluss kann man mit den verschiedenen Modellen „herumspielen“ – nur so lernt man sie kennen und bekommt ein Gefühl dafür, wie sich die Daten je nach Modell verändern bzw. wie sich die unterschiedlichen Betrachtungen auswirken.

Information:

Verwenden Sie für die Arbeit mit den Attributionsmodellen idealerweise ungefilterte Profile. Vor allem sollten Sie darauf achten, dass keine Filter nach Kampagnen, Quellen, Keywords oder Medium erstellt wurden, die diese Traffic-Quellen-Informationen aus- oder einschließen. Ebenso können die Daten verfälscht werden, wenn Sie beispielsweise bestimmte Seitenaufrufe ausgeschlossen haben.

Ehe Sie mit den Attributionsmodellen oder auch mit dem Multi-Channel-Trichter arbeiten, schauen Sie sich zunächst an, ob die Daten durch Filter verändert wurden und ob diese unter Umständen die Datenbasis für diese Modelle verändern können. Wie bereits zu Beginn dieses Buchs geschrieben, empfehle ich immer, mehrere Profile zu erstellen, wobei eines keinerlei Filter haben sollte. Für die Arbeit mit Attributionsmodellen und dem Multi-Channel-Trichter könnte es die Überlegung geben, ob man ein weiteres Profil anlegt, bei dem zwar keine Filter erstellt wurden, dafür aber sämtliche Conversion-Ziele definiert wurden – denn diese sind ja auch Voraussetzung für aussagekräftige Daten innerhalb dieser Berichte.

Teil V: Google Analytics im Einsatz

In den ersten vier Teilen wurden sämtliche Grundlagen bezüglich des Einbaus des Analytics-Tracking-Codes und die Individualisierung der Einstellungen entsprechend der jeweiligen Businessanforderungen dargestellt wie auch jeder zur Verfügung stehende Bericht erläutert. Sie kennen nun die Hintergründe und Eigenarten der Web-Analyse und sind in der Lage, dieses Tool professionell zu bedienen.

Sie haben einen langen und wichtigen Weg hinter sich. Im Folgenden beschreibe ich in aller Kürze, wie die nächsten Schritte aussehen können bzw. sollten, um basierend auf den Grundlagen einen wirklichen Mehrwert zu erzielen und nicht nur zu wissen, wie Google Analytics angewendet wird, sondern auch, wie Sie Analytics in Ihrer Organisation effektiv einsetzen. Zudem wird das Thema Dashboard nochmals aufgegriffen und ich stelle Tools vor, die den Funktionsumfang erweitern und die Nutzung von Google Analytics vereinfachen.

Außerdem erkläre ich, was KPIs sind und wie Sie diese für Ihr Unternehmen nutzen.

Unter anderem werden in diesem Teil folgende Fragestellungen beantwortet:

- Welchen Mehrwert bieten Dashboards?

- Über welche Eigenschaften sollte ein Web-Analyst verfügen?

- Was sind KPIs und wie definiere ich sie?

- Wie erreicht man eine Web-Analyse-Kultur?

- Wie erlangt man die „Google Analytics Individual Qualification“?

17 Google Analytics im Einsatz

17.1 Arbeiten mit Analytics

Nachdem Google Analytics in Ihrem Unternehmen nun perfekt implementiert und eingestellt ist, geht es darum, intern Aufmerksamkeit für die Wichtigkeit der Daten zu gewinnen. Idealerweise ist der Implementierungsprozess bereits Management-getrieben und entsprechend unterstützt. Web-Analyse sollte einen hohen Stellenwert mit entsprechender Unterstützung innerhalb eines Unternehmens haben. Der (monetäre) Mehrwert, den Sie daraus ziehen können, kann enorm sein, auf jeden Fall bereichern Sie Ihr Wissen bezüglich Ihrer eigenen Website und deren Verwendung.

Nutzen Sie die Funktionen, die Analytics per Default bereits anbietet, um andere Abteilungen oder Kollegen in den Web-Analyse-Prozess mit einzubeziehen. Die Export- und E-Mail-Funktion (siehe Kapitel 8.7 und 8.6) sind hierfür die einfachsten Möglichkeiten. Damit allein ist es aber meist nicht getan.

Des Öfteren werde ich gefragt, was denn eigentlich der Unterschied ist zwischen Reporting und Analyse. Oder anders, viele Unternehmen meinen, sie würden Web-Analyse betreiben – in Wirklichkeit ist es aber nichts anderes als Reporting. Doch was ist denn dann eigentlich Web-Analyse? Und wie unterscheidet sie sich vom Reporting?

Web Reporting ist das Zusammentragen von Zahlen und Daten aus Web-Analyse-Tools oder anderen Tools, die Daten ausspucken. Diese Daten werden in vielen Unternehmen in unterschiedlichen Formen (meist in Excel) zusammengepackt, vielleicht noch mit ein paar Excel-Grafiken aufgehübscht und dann an einen großen Verteiler verschickt – kommt Ihnen das vielleicht bekannt vor? Der Empfänger kann sich dann die für ihn relevanten Daten aus diesen Excel-Tabellen und Datenkolonnen heraussuchen und seine eigenen Erkenntnisse gewinnen.

In der Regel wird er allerdings, wenn überhaupt, einen kurzen Blick darauf werfen und checken, ob es grobe Abweichungen gegenüber der Vorwoche, dem Vormonat oder gar dem Vorjahr gibt (einige sind dann sogar zufrieden, wenn es nicht schlechter als im Vorjahr lief!!).

Es gibt tatsächlich Reports, die automatisiert wie folgt verschickt werden:

Bild 17.1 Nicht so schöner Bericht

Zugegeben, diesen Screenshot habe ich von einer E-Mail gemacht, die ich wöchentlich bekomme – und die regelmäßig so aussieht. Ein Designer hat diesen Report/diese E-Mail nie gesehen (hoffentlich). Eine derartige Darstellung von Daten hat absolut nichts mit Web-Analyse zu tun, sondern ist reinstes Reporting, welches einen offensichtlich auch nicht wirklich weiterbringt.

Aber auch ein Dashboard innerhalb von Google Analytics ist nicht zwangsläufig Web-Analyse. Zwar besteht durch die Möglichkeit der Filterung und der individuellen Anordnung ein Trend in Richtung Web-Analyse und Darstellung der richtigen Kennziffern. Am Ende bleibt es aber meist auch dabei. Und so bietet jedes Web-Analyse-Tool seine eigenen Dashboards – und viele Leute denken dann, wenn dieses eingerichtet ist und vielleicht sogar noch automatisiert verschickt wird, dass nun Web-Analyse betrieben wird.

Um Reporting zu machen, können Sie einen günstigen Werkstudenten einstellen und ihn/sie die Daten aus einem Web-Analyse-Tool herauskopieren und in Excel neu zusammenstellen lassen. Es gibt in großen Unternehmen ganze Abteilungen, die nichts anderes machen – dies ist aus meiner Sicht jedoch keine Web-Analyse, sondern Reporting.

Web-Analyse beschäftigt sich viel mehr mit den eigentlichen Business-Zielen des Unternehmens. Dabei können durchaus Dashboards zum Einsatz kommen, nur sind diese deutlich individualisierter und aktionsorientiert. Dort aufgeführte Inhalte sind kontextbezogen und idealerweise stark segmentiert. Und das Wichtigste überhaupt – es sollten Handlungsempfehlungen vorhanden sein, aus denen genau hervorgeht, welche Maßnahmen umgesetzt werden sollen, um bestimmte unternehmensrelevante Ziele zu erfüllen. Es wird deutlich, dass dies eine völlig andere Arbeit ist, herausfordernder, qualifizierter und wesentlich businessorientierter als das reine Erstellen von Berichten – ein zahlenexportierender Werkstudent reicht hier nicht mehr aus ...

Wie kann also ein Dashboard aussehen, welches eher in Richtung Web-Analyse statt in Reporting geht?

Im Unterschied zum obigen Beispiel wurden hier die vorhandenen Daten schon analysiert und nur die Erkenntnisse wiedergegeben. Die Daten wurden sozusagen vorgekaut, ehe sie verbreitet werden. Dies hat den Vorteil, dass die Empfänger sich nicht mehr selber in die Daten einlesen müssen und eigene, womöglich voneinander abweichende, Interpretationen durchführen müssen, sondern innerhalb von wenigen Minuten wissen, wie der Stand ist und was zu tun ist. Die obige Analyse besteht in Wirklichkeit noch aus einer weiteren Seite, in der basierend auf den Daten Handlungsempfehlungen aufgeführt sind. Und zwar so, dass diese auch nachgehalten werden können, also mit Empfehlungsdatum und den Veränderungen der Daten, nachdem die Empfehlung umgesetzt wurde.

Bild 17.2 Beispiel-Dashboard

Dies ist auch nur ein Beispiel, wie so etwas aussehen kann. Letztendlich hängt es immer davon ab, wer der Empfänger ist und was der Analysegegenstand ist. Wichtig ist, dass der Fokus nicht auf irgendwelchen Top10-Listen liegt, sondern eher auf sogenannten Movers&Shakers, Veränderungen, Erkenntnissen und Empfehlungen. Letztendlich kann ein Dashboard sogar fast ausschließlich nur aus Text bestehen. Das Wichtigste dabei ist, dass die Erkenntnisse innerhalb des Dashboard gut verpackt und argumentiert sind.

Ein weiteres Beispiel für ein mögliches Muster-Dashboard:

Man kann hier sehen, dass es letztendlich oftmals ausreichend ist, wenn das Dashboard auf eine DIN-A4-Seite passt. Hauptsache, die wichtigsten Erkenntnisse werden transportiert. Dabei kommt es noch nicht mal auf schöne Grafiken, bunte Linien oder irre Charts an. Wenn die Erkenntnisse und daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen deutlich dargestellt werden, reicht ein eselsohrbehaftetes herausgerissenes Blatt aus einem Collegeblock aus.

Versuchen Sie zudem immer, den Output (also Umsatz, Verkäufe, Conversions, Registrierungen, Downloads etc.) in Verbindung mit den Daten zu bringen, um einen möglichst großen Mehrwert zu schaffen und dadurch die Aufmerksamkeit der Empfänger zu gewinnen.

Um ein paar Tipps zu geben, was Reporting von Web-Analyse unterscheidet, hier meine Top 10:

- Die aufgeführten Daten sind segmentiert und bestehen nicht nur aus den Basisdaten, die aus einem Web-Analyse-Tool kopiert wurden.

- Die meisten Daten sind eng mit dem Output bzw. den eigentlichen Zielen der Website verknüpft.

- Es werden konkrete Handlungsempfehlungen gegeben. Und zwar wird nicht nur gesagt, dass man dies und das machen sollte, sondern idealerweise ist dies verknüpft mit dem gewünschten Ergebnis.

- Es fließen Daten auch aus anderen Tools mit ein. Beispielsweise werden Erkenntnisse aus Social Media, Google Insights, Google Trends, Facebook Insights, Twitter Tools, Umfragen oder sonstigen Tools mit eingeflochten.

- Wenn es komplett automatisiert daherkommt, ist es vermutlich keine Analyse (Analyse benötigt immer einen Menschen zur Interpretation – dies kann leider derzeit noch nicht von Maschinen übernommen werden).

- Wenn die Daten kontextbezogen sind, handelt es sich vermutlich um Analyse.

- Wenn das Dashboard ausschließlich aus Daten und Grafiken besteht, ist es wahrscheinlich keine Analyse.

- Wenn mehrere Metriken aufeinander bezogen werden und daraus eine Erkenntnis gewonnen werden kann, handelt es sich um Analyse.

- Werden fortschrittliche Analysemethoden verwendet (Statistiken, Segmentierung, Personas etc.) ist es eher Analyse als Reporting.

- Sind die Daten individuell auf bestimmte Abteilungen/Personen ausgerichtet und nicht für das gesamte Unternehmen, handelt es sich vermutlich um Analyse und nicht um Reporting.

Leider kommt man dennoch um Reporting oftmals nicht herum. Insbesondere große Unternehmen sind Zahlenfriedhöfe gewöhnt und fordern diese vehement ein. Als Web-Analyst sollte das Reporting allerdings nicht mehr als 10 % der Arbeitszeit ausmachen. Reporting ist in der Tat weitestgehend automatisierbar – nutzen Sie dies, sparen Sie Zeit und nutzen Sie diese besser für die eigentlich weiterbringenden Analysen!

Ehe es nun allerdings an die Distribution von Daten an andere geht, sollte man sich vorab im Klaren sein, welche Daten denn überhaupt kommuniziert werden sollen. Wie wir in sämtlichen vorigen Kapiteln festgestellt haben, gibt es eine Menge unterschiedliche Metriken, die jeweils auch noch auf verschiedene Dimensionen angewendet werden können. Hier die richtigen herauszufinden, ist nicht einfach. Damit auch wirklich nur die Metriken kommuniziert werden, die wichtig und interessant sind, sollten sogenannte KPIs – Key-Performance-Indikatoren – herausgearbeitet werden.

17.2 KPIs

Es gibt bereits diverse Publikationen zum Thema Key-Performance-Indikatoren, die dieses Thema näher beleuchten. KPIs sind individuelle Kennziffern, die die wichtigsten Erfolgsfaktoren einer Website zusammenfassen. Diese sind in der Regel von verschiedenen Abteilungen oder Unternehmenshierarchien abhängig. Ein Geschäftsführer ist meist an anderen Kennzahlen interessiert als ein Online-Marketing-Manager. Vor allem aber sind die KPIs von Business zu Business verschieden. Daher bedarf es der Erstellung unterschiedlicher KPIs.

Hier fängt auch schon die Unterscheidung an. Jede Abteilung innerhalb eines Unternehmens benötigt unterschiedliche KPIs. In der Regel gibt es innerhalb von Abteilungen auch noch verschiedene Hierarchien, so dass auch diese hinsichtlich der KPIs noch berücksichtigt werden sollten.

KPI-Workshops

Wenn Sie mit der Erstellung der KPIs beginnen wollen, so macht es oftmals Sinn, mit einer Abteilung zu starten, die dem Thema Web-Analyse am aufgeschlossensten gegenüber ist. Gerade innerhalb von Konzernen gibt es immer einige Personen und Abteilungen, die dem ganzen Thema sehr kritisch gegenüberstehen. Diese sollten Sie als Letztes versuchen anzugehen und zunächst mit den anderen beginnen. Unabhängig von irgendwelchen technischen Themen oder der Implementierung ist der menschliche Faktor bei der Web-Analyse am Ende fast immer mitentscheidend, ob es ein Erfolg wird oder letztendlich doch wieder nur Reporting betrieben wird.

Ob es am Ende ein Erfolg wird, hängt auch davon ab, welche Leute zunächst als Ansprechpartner innerhalb der Abteilungen ausgesucht werden. Es sollten welche sein, die innerhalb der Abteilung respektiert werden und idealerweise auch eine gewisse Weisungsbefugnis haben. Jemanden aus der untersten Hierarchiestufe zu nehmen, macht eher wenig Sinn. Im Gegenzug aber direkt mit dem Abteilungsleiter zu starten, ist auch eher nicht empfehlenswert, da dieser aufgrund zu vieler anderer Aufgaben den Fokus vermutlich zu wenig auf das Thema Web-Analyse legen kann. Dennoch ist es mehr als wichtig, dass für das Thema Web-Analyse eine gewisse Management-Attention vorhanden ist bzw. das ganze Projekt Web-Analyse vom Top-Management unterstützt wird. Es ist sehr mühsam, hier unternehmensweit einen Buttom-up-Ansatz zu wählen – dies kann sehr zermürbend sein. Wenn das Top-Management also bereits überzeugt ist, dass eine richtige Durchführung und eventuell auch Neuorganisation der Web-Analyse innerhalb des Unternehmens sinnvoll ist, so ist bereits ein wichtiger Schritt getan. Erfahrungsgemäß fällt es verhältnismäßig leicht das Top Management von der sinnvollen Durchführung der Web-Analyse zu überzeugen und idealerweise auch entsprechende Ressourcen hierfür zu erhalten. Etwas schwieriger wird es oftmals auf der operativen Ebene.

Wenn nun die richtigen Leute aus den unterschiedlichen Abteilungen ausgewählt wurden, folgt nun der nächste Schritt – Workshops und Gespräche. Workshops und Interviews sind eine gute Möglichkeit, um mehr über die Bedürfnisse des Unternehmens, der unterschiedlichen Abteilungen und der verschiedenen Hierarchien zu erfahren. Hier sollte genau herausgearbeitet werden, wie der bisherige Status Quo der Web-Analyse und des Reportings aussieht. Sofern dies geschehen ist, kann es sehr interessant sein, Wünsche hinsichtlich der Web-Analyse entgegenzunehmen. Hierbei gibt es kein falsch oder richtig, sondern es können jegliche Wünsche geäußert werden – nach dem Prinzip der grünen Wiese. Dieses Vorgehen ist insofern interessant, da hier oftmals Dinge zum Vorschein kommen, die wirklich sinnvoll sind und bei der täglichen Arbeit weiterhelfen und sich gleichzeitig aber auch nicht wirklich schwierig mit Hilfe eines Web-Analyse-Tools abbilden lassen. Mitunter tut es den Teilnehmern des Workshops gut, sich einfach mal frei zu diesem Thema äußern zu können – offenbar wurden viele zu diesem Thema vorher nie befragt bzw. nicht ernst genommen, wenn es um das Thema Web-Analyse oder Reporting ging. Sich ein wenig Zeit zu nehmen und moderiert und zielorientiert darüber zu sprechen, hilft oftmals schon enorm weiter. Am Ende der Workshops sollte ein deutlich besseres Verständnis darüber vorhanden sein, wie und warum Dinge bisher so gemacht werden, wie sie gemacht wurden, aber auch was wirklich benötigt wird, ob Begrifflichkeiten identisch genutzt werden und inwiefern Wünsche durch mögliche Anpassungen des Web-Analyse-Tools umgesetzt werden können.

In einer nicht zu großen Gruppe sollten dann die KPIs entwickelt werden. Hierfür ist es wichtig, bereits ein Basiswissen über das Unternehmen und deren Vorgänge zu haben. Eine der wichtigsten Fragen innerhalb des Workshops zur KPI-Entwicklung ist die Frage nach dem eigentlichen Ziel der Website. Auch wenn es sich sehr banal anhört, ist dies eine der wichtigsten Fragen. Denn jede Website, jedes Business ist individuell anders. Es gibt immer unterschiedliche Ziele. Am Ende läuft es meistens darauf hinaus, dass in irgendeiner Weise mehr Geld verdient werden soll, aber auf dem Weg dorthin gibt es in der Regel eine Vielzahl andere Ziele, die erreicht werden können und das finale Ziel – mehr Umsatz zu generieren – unterstützen.

Information:

Vor einiger Zeit habe ich einen KPI-Workshop bei einem großen international tätigen B2B Unternehmen aus Deutschland durchgeführt – ein klassisches Maschinenbauunternehmen. Auch hier kam die Frage auf, was denn das eigentliche Ziel der Website sein soll (dies war nicht ohne Weiteres ersichtlich, wenn man die Website gesehen hat). War es das Generieren von Kontakten? Oder das Anzeigen lokaler Adressen von Händlern? Oder der Download von Produktbroschüren oder die Information über den nächsten Messeauftritt?

Alle oben genannten Fragen wurden mit einem murmelnden Ja beantwortet, was aber nicht wirklich überzeugend klang. Weiteres Nachfragen hingegen hat dann den eigentlichen Hauptzweck der Website zutage gefördert – Recruiting! Es stellte sich heraus, dass viele Mitarbeiter gesucht wurden und es offensichtlich wirklich ein Problem war, viele und geeignete Kandidaten zu finden. Jeder Headhunter, der mit der Suche nach neuen Mitarbeitern beauftragt wird, kostet eine Menge Geld (ca. 20–30 % des Jahresgehalts einer Neueinstellung!!). Bei vielen Neueinstellungen kommt da ein ordentlicher Betrag zusammen. Hinzu kommen noch Kosten für Personalmarketing etc. Wenn man sowieso schon eine bekannte Marke ist und Bewerber sich über die Website bewerben, warum dann das nicht fördern? Hierüber kann viel Geld für Headhunter und Personalmarketing gespart werden – wenn das ein Ziel des Unternehmens und damit der Website ist, so kann und sollte die Website dementsprechend gestaltet sein. Leider war es bei dem oben genannten Unternehmen nicht der Fall – der Recruiting-Bereich mit der entsprechenden Möglichkeit, sich online zu bewerben, lag (fast) nicht auffindbar in irgendeiner Unter-unter-unter-Rubrik.

Hier gab es also verschenktes Potenzial, welches durch den Workshop aufgedeckt wurde – bzw. wurde den Teilnehmern durch den Workshop überhaupt klar, dass es Sinn machen kann, sich bei der Gestaltung der Website vorab zu überlegen, welches Ziel verfolgt werden soll.

Mikro- und Makroziele

Man spricht hier von Mikro- und Makrozielen bzw. Mikro- und Makro-Conversions. Makro-Conversions sind die Hauptziele einer Website, in der Regel ist dies wie gesagt die Erzielung von mehr Umsatz, also Abverkauf von Produkten, Anzeigen von viel Werbung, etc. Mikro-Ziele hingegen sind Aktionen, die User auf der Seite durchführen können, die jedoch nicht direkt in einem Umsatz münden. Beispiele hierfür unter anderem:

- Download eines zur Verfügung gestellten PDF-Dokuments

- Nutzen von bestimmten Artikelansichtsoptionen

- Abgeben von Bewertungen oder Kommentaren

- Anmeldung für den Empfang eines Newsletters

All diese Mikroziele haben keinen direkten Einfluss auf den Umsatz – die Chance jedoch, dass der Umsatz mittelfristig steigt, wenn eines oder mehrere dieser Ziele erreicht werden, ist verhältnismäßig hoch.

Angenommen, ein User registriert sich für den regelmäßigen Empfang eines Newsletters. Dann haben Sie in diesem Moment noch keinen Umsatz generiert, dadurch jedoch, dass Sie von nun an in Kontakt mit diesem User treten und ihm regelmäßig Informationen über relevante und für ihn passende Angebote zukommen lassen können, steigt die Chance enorm, dass dieser User zu einem späteren Zeitpunkt Ihr Makroziel – Produkte zu verkaufen – erfüllt. Dies gilt ebenso für andere bereits aufgeführte Mikroziele.

Über all diese Mikro- und Makroziele muss mit den verschiedenen Stakeholdern gesprochen werden. Es kann gelegentlich sogar vorkommen, dass bestimmte Ziele im Gegensatz zueinander stehen. So habe ich Websites erlebt, die zwar zum einen die Zielvorgabe hatten, User möglichst lange auf den eigenen Seiten zu halten, gleichzeitig aber möglichst viel Geld über Affiliate-Links verdienen wollten, die die User auf eine andere Seite gelenkt haben. Bei derartigen sich gegenseitig ausschließenden Fragestellungen ist es eher eine grundsätzliche Frage des Managements, in welche Richtung sich die Seite entwickeln soll. Der Grundsatz, dass der User immer im Mittelpunkt sämtlicher Aktivitäten stehen sollte, darf hierbei nicht außer Acht gelassen werden.

Wenn Sie nun eine klare Übersicht über die definierten Mikro- und Makroziele haben, so stellt sich nun die Frage, inwiefern diese ganzen Ziele innerhalb des Web-Analyse-Tools dargestellt werden können. Wie dies funktioniert, wurde im Rahmen dieses Buchs bereits ausführlich erläutert. Überlegen Sie sich, durch welche Metriken und Kennziffern der Erfolg bzw. die Erreichung der jeweiligen Ziele dargestellt werden kann. Hier gibt es Unmengen an Daten und Möglichkeiten, so dass ich sie hier nicht alle aufzählen kann.

Nun werden Sie vermutlich ebenfalls eine sehr lange Liste an Metriken haben, die Ihnen interessant erscheinen und die Sie regelmäßig beobachten möchten. Gut so – das ist bereits ein erster wichtiger Schritt. Allerdings sind dies noch keine KPIs! Denn KPIs haben im Gegensatz zu Metriken noch weitere Spezifika und sollten folgende Kriterien erfüllen:

- Verständlichkeit
- Zielgebundenheit
- Zweckorientiertheit
- Messbarkeit
- Einfachheit
- Erreichbarkeit

Verständlichkeit und Zielgebundenheit

In erster Linie sollte mit den KPIs aktiv gearbeitet werden, was nur möglich ist, wenn sie so formuliert sind, dass sie jeder versteht. Zudem sollten sie ein klares Ziel beinhalten. Web-Analyse ist mehr als Reporting – es geht um Steuerung, Optimierung und Ziele. Die Aussage, wonach die Anzahl der Besuche um 30 % zugenommen hat, kann insbesondere dann nicht von Vorteil sein, wenn das eigentliche, vorab definierte Ziel eine Steigerung von 70 % war. Daher sollte mit jeder KPI eine zeitlich gebundene Zieldefinition einhergehen, beispielsweise die Steigerung der Besuche bis zum Ende des dritten Quartals um x%.

Zweckorientiertheit

KPIs sollten zudem zweckorientiert sein, das heißt, dass sie neben den Zielen auch die jeweiligen Zwecke unterschiedlicher Abteilungen und Hierarchien erfüllen sollten. Je nach Einflussebene sind diese Ziele und Zwecke mehr oder weniger spezifisch. Ein Geschäftsführer wird unter Umständen nicht persönlich an einer AdWords-Kampagne Änderungen vornehmen können oder wollen und ist daher nur indirekt für die Steuerung der dortigen Kampagnen verantwortlich. Ein Online-Marketing-Manager kann hingegen sehr wohl Änderungen durchführen und ist daher zur Verantwortung zu ziehen, wenn bestimmte Ziele nicht erreicht werden. Der Geschäftsführer sollte dafür sorgen, dass die unteren Ebenen und Abteilungen die Möglichkeit haben, ihre Ziele zu erfüllen, und die entsprechenden Voraussetzungen schaffen. Dies sollten seine definierten Ziele sein. Gleichzeitig muss er in der Lage sein, Verantwortlichkeiten zu erkennen. Sieht der Geschäftsführer in seinem Dashboard, dass die Bestellungen um 20 % zurückgegangen sind, muss er wissen, wer dafür verantwortlich ist, um weitere Fragen beantworten zu können. Verändert sich ein KPI um mehr als 20 % innerhalb eines Zeitraums und ist dafür niemand verantwortlich zu machen, sollte man überlegen, ob dieser KPI wirklich seinen Zweck erfüllt, da er nicht zweckgebunden ist.

Messbarkeit

Natürlich muss ein KPI messbar sein. Nur durch akkurate Zahlen, die beispielsweise mit Analytics erhoben wurden, kann eine vernünftige Website-Steuerung mit Hilfe der Web-Analyse stattfinden. Sind Ziele nicht messbar oder nur über sehr kryptische Modelle her- oder ableitbar, ergibt dies als KPI keinen Sinn.

Einfachheit

Gemäß dem Motto „Weniger ist mehr“ sollten auch KPIs weitestgehend reduziert sein. Im Allgemeinen heißt es, dass nicht mehr als acht KPIs pro Bereich definiert werden sollten. Andernfalls besteht die Gefahr, dass der Fokus und damit die Konzentration auf das Wesentliche verloren gehen. Ich habe in Unternehmen Listen mit sogenannten KPIs gesehen, auf denen über 100 KPIs abgebildet waren – dies sind dann in der Regel keine KPIs, sondern Metriken. Wie soll man da den Fokus bewahren?

Erreichbarkeit

Sind Ziele nicht erreichbar, werden sie entweder nicht konsequent verfolgt oder die Motivation der Mitarbeiter sinkt beträchtlich. Daher sollten KPIs und deren Ziele zwar ambitioniert gesetzt werden, aber dennoch – realistisch gesehen – erreichbar sein. Zudem sollte es unterschiedliche Zeit-Ziele geben. Es können sowohl Wochen- als auch Monats-, Quartals-, Halbjahres- oder Jahresziele für entsprechende KPIs definiert werden. Dennoch sollten Sie einen Soll-Ist-Abgleich in regelmäßigen Abständen vornehmen – idealerweise in einem Dashboard.

Auch sollte in regelmäßigen Abständen eine Überprüfung der KPIs vorgenommen werden. KPIs sind nicht in Stein gemeißelt und können gelegentlich aktuellen Anforderungen angepasst werden. Unter Umständen stellt sich nach einiger Zeit heraus, dass der ein oder andere Key-Performance-Indikator nicht praktikabel ist oder ein Austausch gegen einen anderen sinnvoller erscheint. Änderungen sollten möglich sein, um einen möglichst hohen Nutzungsgrad innerhalb des Unternehmens zu erreichen.

Übersetzung von Zielen in KPIs

Zugegebenermaßen ist die Übersetzung der Informationen aus den Workshops und Interviews in sinnvolle und wirklich knackige KPIs nicht immer ganz einfach. Genau deswegen muss es auch nicht das zwangsläufige Ziel sein, direkt zu Beginn die perfekten KPIs zu erstellen. Sie können und sollten in regelmäßigen Abständen angepasst werden. Wichtig ist jedoch, dass sie von Beginn an gelebt werden und sie nicht nur für eine Schublade produziert werden. Genau aus diesem Grund ist es sinnvoll, die richtigen Stakeholder an einem Tisch zu haben, denn dann haben sie das Gefühl, an dem Prozess der KPI-Erstellung beteiligt gewesen zu sein.

Um die in den Workshops und Interviews erarbeiteten Fragestellungen in sinnvolle KPIs umzuwandeln, bedarf es einiger Übung. Hier ein paar Beispiele, wie dies aussehen kann:

Ziel bzw. Fragestellung

Abgeleitete KPIs

Mehr SEO Traffic bekommen

Prozentsatz Besuche organische Suche

Mehr Anzeigen einblenden

Seitenaufrufe pro Besuch

Mehr Umsatz generieren

Durchschnittlicher Warenkorbwert

Prozentsatz Warenkorbabbrüche

Durchschnittliche Anzahl an Produkten pro Warenkorb

Mehr User-Engagement

Verweildauer pro Besuch

Seitenaufrufe pro Besuch

Prozentsatz der User, die Website-Features (Kommentare, Bewertungen, Gefällt mir, +1, Tweet etc.) nutzen

Absprungrate

Anteil wiederkehrender Besucher

Besuchsfrequenz

Mehr Markenbekanntheit

Prozentsatz der User, die über Direkt- und/oder Markensuchbegriffe auf die Seite kommen

Erwähnung in sozialen Netzwerken

Verhältnis aus organischen Suchen nach Markensuchbegriffen und Besuchen über diese

Erfolg der mobilen Website

Prozentsatz der mobilen Besuche

Umsatzanteil der mobilen Website

Kundenzufriedenheit erhöhen

Prozentsatz positiver Bewertungen und Kommentare

Prozentsatz von internen Suchergebnissen ohne Ergebnis

Absprungrate

Wiederkehrrate

Verhältnis Newsletter-Besteller vs. Newsletter-Abbesteller

Diese Liste ist sicher nicht vollständig und wie bereits beschrieben komplett abhängig von Ihren individuellen Zielen und Fragestellungen. Stellen Sie jedoch immer sicher, dass Sie wirklich nur relevante KPIs akzeptieren. Wenn einer der von Ihnen ausgewählten KPIs sich um 20 % verschlechtern sollte und nicht direkt eine Aktion eintritt bzw. sich direkt jemand verantwortlich zeigt, der die Daten wieder verbessern kann, so handelt es sich auch nicht um ein KPI. Es bedarf einer genauen Zuordbarkeit und der Möglichkeit, einen KPI auch beeinflussen zu können. Zudem muss eine entsprechende Wichtigkeit vorliegen – ändert sich ein Wert dramatisch und nichts passiert, so ist es definitiv kein KPI.

Genauso können Sie es aber auch andersherum handhaben. Was passiert, wenn das vorab definierte Ziel für einen KPI erfüllt wird? Angenommen, es gelingt aufgrund von Verbesserungen, die Ausstiegsrate innerhalb des Bestellprozesses um 15 % zu verringern. Wäre es nicht angebracht, den hierfür Verantwortlichen zu belohnen? Wer wofür verantwortlich ist, sollte sowieso vorab definiert sein (Stichwort Zuordbarkeit) – dies gilt sowohl für negative Entwicklungen eines KPI, genauso aber auch für eine positive Entwicklung. Schließlich hat eine positive Entwicklung eines KPI einen positiven Einfluss auf die Geschäftsentwicklung. Wenn Letzteres nicht der Fall ist, ist es auch wiederum kein KPI.

Hierarchische KPIs mittels Segmentierung

Wenn KPIs nicht nur individuell für unterschiedliche Abteilungen und Geschäftsbereiche definiert werden, sondern auch für unterschiedliche Hierarchien, so werden Sie über kurz oder lang erweiterte Segmente nutzen müssen.

Angenommen, Sie haben das Ziel definiert, mehr User über die organische Suche zu generieren. Als Abteilungsleiter, Geschäftsführer oder CMO reicht Ihnen die Information vielleicht, wenn Sie nach einiger Zeit mitgeteilt bekommen, dass das Ziel erreicht wurde und der Anteil der Besuche, die über den organischen Suchkanal kommen, um x% gesteigert werden konnte. Als operativ dafür Verantwortlicher hingegen benötigen Sie noch weitere Informationen und somit auch detailliertere KPIs. Wie ist die Aufteilung des organischen Such-Trafffic nach Brand- und Nicht-Brand-Keywords? Wie ist die Aufteilung nach generischen und spezifischen Keywords? Welche Keywords haben sich besonders gut, welche eher schlecht entwickelt? Welche Änderungen auf der Website haben zu welchen Veränderungen bei der Traffic-Entwicklung über die organische Suche gesorgt? Um diese Fragen alle zu beantworten, benötigen Sie die erweiterten Segmente innerhalb von Google Analytics.

Information:

Dies ist auch genau der Ablauf für die Kommunikation und erklärt, weswegen KPIs hierarchisch aufgebaut sein sollten. Angenommen, der Abteilungsleiter hat seine KPIs mit Zielen verknüpft (beispielsweise 10 % mehr Besuche über die organische Suche bis Ende eines bestimmten Quartals). Auf dem Weg zur Zielerreichung wird er gelegentlich nachprüfen wollen, ob man auf dem richtigen Weg zum Ziel ist. Er braucht also einen Verantwortlichen, der weitere Informationen hat. Also fragt er seinen Online-Marketing-Manager – dieser hat andere KPIs. Zwar beinhaltet das insgesamt auch die Steigerung der organischen Traffics, aber es ist noch deutlicher aufgeteilt, dass vor allem der Brand-Traffic und die Besuche über generische Suchbegriffe gesteigert werden sollen. Der Online-Marketing-Manager hat also einen deutlich detaillierteren Einblick und kann dem Abteilungsleiter die Fragen beantworten.

Diese beiden Parteien sollten sich sowieso regelmäßig zusammensetzen und den aktuellen Stand der Zielerreichung der definierten KPIs und der durchgeführten oder geplanten Aktionen besprechen.

Wie Sie mit Hilfe der Segmente oder auch von Filtern Daten (KPIs) aufbereiten bzw. darstellen können, ist Inhalt des nächsten Kapitels.

17.3 Dashboards

Berichte oder Zahlen ohne Erklärungen, Ableitungen oder Handlungsanweisungen sind in der Regel zwar interessant, aber nicht unbedingt zielführend, denn meist erhalten die Kollegen und Chefs ohnehin genügend Mails, anderweitige Berichte und Zahlen, so dass Sie im Idealfall kein weiterer „reiner“ Zahlenlieferant sein wollen oder sollten. Zudem wird nicht jeder Ihrer Kollegen oder Chefs dieses Buch gelesen haben oder eine ausführliche Analytics-Schulung erhalten haben, um genau zu wissen, wie der Umgang mit Analytics eigentlich funktioniert. Gerade die Managementebene hat für die Einarbeitung in ein neues Tool nur selten Zeit und Lust. Diese Leute von der Wichtigkeit Ihrer Arbeit und der Web-Analyse zu überzeugen, ist Teil Ihres Jobs.

Demnach ist es durchaus sinnvoll, die erhobenen Zahlen oder Berichte aufzubereiten und in kurzen beschreibenden eindeutigen Sätzen darzustellen. Ihr Chef oder der Vorgesetzte des Chefs sollte in der Lage sein, auf einen Blick zu erkennen, ob der Trend in die richtige Richtung geht oder nicht. Wenn der Trend nicht stimmt, sollten sich Handlungsempfehlungen direkt ableiten lassen. Diese Darstellung funktioniert am besten über ein individuelles Dashboard.

Individuelle Dashboards haben den großen Vorteil, dass auch andere interne Daten mit aufgenommen und mit den in Analytics generierten Daten in Zusammenhang gebracht werden können. Beispielsweise kann es sinnvoll sein, bei einer Content-Site den effektiven TKP mit in Betracht zu ziehen und beide mit den Änderungen der Seitenaufrufe in Verbindung zu bringen. Die Aussage, wonach die Seitenaufrufe im Monatsvergleich um 7,5 % gesunken sind, ist für einen Vorgesetzten schwerer zu interpretieren, als wenn man sagt: „Der Rückgang der Seitenaufrufe um 7,5 % hat im vorigen Monat zu einem rechnerischen Umsatzverlust von XXX Euro geführt. Ich empfehle daher, folgende Maßnahmen durchzuführen ...“. Diese Sprache versteht ein Chef.

Folgende Kriterien gelten für ein Dashboard:

- Übersichtlichkeit
- Leichte Verständlichkeit
- Erklärende und ausformulierte Sätze
- Möglichst wenig absolute Zahlen

- Verhältnisse und Veränderungen zu Vorzeiträumen angeben

- Trenddarstellungen
- Handlungsempfehlungen abgeben
- Haupterkenntnisse markieren
- Keine Zahlenkolonnen
- Regelmäßiges Erstellen

- Verschiedene Abteilungen benötigen verschiedene Dashboards

- Gegebenenfalls mit anderen internen Daten kombinieren

- Weniger ist mehr

Das Design ist letztendlich zweitrangig, solange die enthaltenen Daten aufschlussreich sind.

Excel-Dashboards

In der Regel werden Dashboards und Reports in Excel erstellt. Dies ist nicht weiter schlimm, sorgt aber oftmals dafür, dass viele der hier erläuterten Vorgaben für die Erstellung von KPIs und von Dashboards nicht eingehalten werden, da einfach zu viele Daten in Excel kopiert werden. Nicht nur, dass das Reporting damit sehr schnell sehr unübersichtlich werden kann, nein, es wiederspricht damit auch sehr oft den Anforderungen an KPIs und übersichtliche Dashboards. Am Ende ist man dann genau da, wo man nicht sein wollte – bei der Darstellung vieler Daten, die aber nur wenig Aussagekraft haben.

Hinweis:

Wenn Unternehmen sehr umfangreiche Excel-Berichte haben, die an einen großen Verteiler verschickt oder auf dem Server abgelegt werden, habe ich einen Trick, den ich gelegentlich bei Kunden ausprobiere. Und zwar sage ich dem Reportersteller, dass er den Bericht zwar erstellen soll, ihn aber für zwei Wochen mal nicht verschicken oder auf den Server legen soll. Wenn dann innerhalb der zwei Wochen jemand aktiv nachfragt, soll diese Person den Bericht auch bekommen, ansonsten nicht.

Wie aber kann so ein Dashboard aussehen? Ein möglicher Weg wurde bereits ausführlich dargestellt – Sie können innerhalb von Google Analytics Dashboards erstellen und diese Ihrem Vorgesetzten zur Verfügung stellen. Durch die Möglichkeit der Filterung der Daten innerhalb der Charts und die Individualisierung der Daten durch die Auswahl unterschiedlicher Metriken und Dimensionen sowie die Möglichkeit verschiedener Visualisierungen haben Sie hierüber bereits eine gute Form, Dashboards zu verteilen (siehe hierzu auch Kapitel 9.1).

Da die erstellten Dashboards mit Hilfe eines Links geteilt werden, muss Ihr Chef jedoch zumindest ein bisschen Basiswissen zu Google Analytics haben – ansonsten wird er auch mit Ihren Dashboards wenig anfangen können.

Wenn Sie Ihren Chef nun also nicht davon überzeugen können, sich ein klein wenig in Google Analytics einzuarbeiten, er aber dennoch regelmäßig Daten erhalten möchte, gibt es zwei Alternativen: Zum einen können Sie regelmäßig ein Dashboard erstellen oder er erstellt sich sein eigenes. Zu Ersterem – wie so ein Dashboard aussieht: Es gibt unzählige Möglichkeiten. Wenn Sie allerdings sämtliche oben genannten Kriterien einhalten wollen und das Ganze zudem auf eine DIN-A4-Seite beschränken (und das sollten Sie!), ist Ihr Spielraum schon deutlich begrenzt. Bild 17.4 zeigt das Beispiel eines Dashboard für eine beliebige E-Commerce-Site:

Bild 17.4 Beispiel-Dashboard E-Commerce

Beispiel-Dashboard für E-Commerce-Information:

Ich bin Gründer und Geschäftsführer der Firma Trakken Web Services GmbH, die dieses Dashboard für einen Kunden erstellt hat. Der Kunde ist hier anonymisiert dargestellt. Ich möchte hiermit darauf hinweisen, dass ich bezüglich dieses Dashboard unter Umständen befangen bin. Zudem ist dieses Dashboard auch nicht mehr aktuell und sieht in der Realität mittlerweile deutlich anders aus – als Beispiel dient es dennoch.

In diesem Dashboard werden oben in einfachen klaren Sätzen die wichtigsten Erkenntnisse oder Herausforderungen erklärt. Unter Umständen gibt es auch direkt Handlungsempfehlungen, so dass schnell eine Entscheidung getroffen werden kann. Darunter werden diverse Kennziffern dargestellt – übersichtlich und nicht zu viele. Durch schnell erkennbare Trends fallen die wichtigsten Informationen direkt und ohne lange Orientierung auf.

Im Grunde würde ich dieses Dashboard gern noch schlanker und minimalistischer aufbereiten. Vielleicht sogar ganz ohne die hier dargestellten Kennziffern und fast nur mit ausformulierten Sätzen oder Bullet-Points. Dies ist leider recht schwer in der Praxis durchführbar, da Chefs in der Regel eine bestimmte Art von Berichten und Dashboards gewöhnt sind. Es bedarf schon einiger Überzeugungsarbeit, ihnen dieses Dashboard regelmäßig zukommen zu lassen. Ein noch einfacheres wäre für viele Chefs derzeit sicher nicht geeignet. Aber abwarten – wenn es die richtigen Informationen enthält, wird sich hier in Zukunft sicher einiges ändern.

Report-Automatisierung

Ein möglicher Schritt auf dem Weg dieser Veränderung kann auch sein, dass Dashboards nicht mehr für andere Leute aufbereitet werden müssen, sondern diese individuell von jedem Empfänger mit den Zahlen und Daten, die er benötigt, selber gestaltet werden. Alternativ, und dies ist insbesondere für leitende Positionen innerhalb eines Unternehmens attraktiv, können Dashboards individuell von anderen für diese Führungskräfte erstellt und automatisiert zur Verfügung gestellt werden.

Das von der Trakken Web Services GmbH entwickelte Web Controlling Dashboard TrakkBoard (Bild 17.5) geht in diese Richtung (siehe www.trakkboard.de). Es handelt sich um eine onlinebasierte Lösung (SaaS), bei der keinerlei Dateien oder Programme installiert werden müssen.

Das Tool kann mehrere Dashboards darstellen, welche aus mehreren Charts, die alle unterschiedliche Daten aus verschiedenen Datenquellen enthalten können, besteht. Derzeit können dort diverse Daten aus ca. 25 externen Tools einfließen. Dies beinhaltet:

- Google Analytics
- Twitter
- Facebook Insights
- Doubleclick
- Google AdWords
- Sistrix
- OpenX

Bild 17.5 TrakkBoard

- Adobe Site Catalyst
- Webtrekk
- eTracker
- AT Internet
- Zanox
- Affilinet
- Uvm.

Zudem besteht die Möglichkeit, über eine Import-API interne Daten, beispielsweise aus einem Data-Warehouse, zu importieren. So können dann auch Retouren oder ähnliche Daten in das TrakkBoard einfließen.

In verschiedenen Report-Charts werden die gewünschten Daten auf individuelle Art und Weise dargestellt. So können die Charts auf verschiedenen Tabs individuell in der Position und der Größe angeordnet werden. Auch die Darstellungsweisen sind anpassbar, genauso wie die Einstellung der Zeiträume und möglicher automatischer Aktualisierungen. Der Clou dabei: Sie können Daten aus unendlich vielen Analytics-Konten und -Profilen einlaufen lassen. Auf diese Weise kontrollieren Sie unterschiedliche Websites oder die Websites verschiedener Länder auf einen Blick. Um andere Mitarbeiter, Kunden und Kollegen über den aktuellen Stand der Website auf dem Laufenden zu halten, lässt sich das TrakkBoard auch über einen Flatscreen-Bildschirm in der Lobby oder im Büro Ihres Chefs anzeigen. Jeder entscheidet selber, welche Daten dort angezeigt werden sollen.

Bild 17.6 Weitere Metriken hinzufügen

Innerhalb der Charts können auch Berechnungen durchgeführt werden. So können beispielsweise Daten aus verschiedenen Analytics-Konten oder Profilen mathematisch miteinander in Verbindung gebracht werden. Genauso besteht aber auch die Möglichkeit, Berechnungen mit Daten verschiedener Tools durchzuführen und die Ergebnisse zu visualisieren. Erstellte Charts oder erstellte Dashboards können dann mit anderen Leuten geteilt werden. Hierbei gibt es unterschiedliche Nutzerrechte, die jeweils individuell eingestellt werden können. Ebenso lassen sich Nutzer verschiedenen Gruppen zuordnen – damit können Sie beispielsweise Abteilungen oder Interessensgruppen innerhalb Ihres Unternehmens abbilden und diesen die jeweils relevanten und individuellen Daten zur Verfügung stellen.

Da die Daten aus den unterschiedlichen Datenquellen automatisch dargestellt werden, können Sie sich die regelmäßige Erstellung von Berichten sparen. Denn die Dashboards und Charts werden automatisch aktualisiert und die Empfänger loggen sich entweder in das TrakkBoard ein oder aber sie erhalten die gewünschten Berichte in Form eines PDF-Dokuments automatisiert per E-Mail. Sie sparen sich hiermit die Arbeit mit und in Excel.

Hinweis:

Die Zeit eines Web-Analysten sollte nicht für das Erstellen von Reports, sondern für die Durchführung sinnvoller Web-Analysen genutzt werden. Auch hier gibt es eine 10/90-Regel:

Maximal 10 % der Arbeitszeit eines Web-Analysten sollte für Reporting verwendet werden, mindestens 90 % für die Durchführung von Analysen.

Wodurch sich ein WebAnalyst sonst noch auszeichnet, beschreibe ich im folgenden Kapitel.

17.4 Web-Analyst

Mit dem regelmäßigen Versenden von Dashboards ist es für einen Web-Analysten noch nicht getan. In der Regel erlischt das Interesse an Web Analytics irgendwann, sofern keine wirklichen Erkenntnisse gewonnen werden konnten. Eine konsequente und dauerhafte Beschäftigung mit Web-Analyse ist somit sinnvoll. Wie bereits im ersten Teil dieses Buchs erwähnt, berührt ein Web-Analyst sehr schnell sämtliche Bereiche des Online-Marketings. Die Anforderungen an einen Web-Analysten sind daher recht hoch. Ein Techniker ohne Verständnis für Business und Online-Marketing-Maßnahmen ist vermutlich ebenso fehl am Platz wie ein reiner Online-Marketer, dem das technische Verständnis fehlt. Dies ist vermutlich auch der Grund, weshalb relativ wenige Unternehmen bisher einen Web-Analysten eingestellt haben. Außerdem gibt es wohl sehr wenige gute.

Falls Sie in Erwägung ziehen, einen Web-Analysten zu beschäftigen, hier eine Zusammenfassung der Eigenschaften, die ihn auszeichnen sollten:

- Technisches Verständnis
Basiskenntnisse sind in der Regel ausreichend.

- Online-Marketing-Verständnis und entsprechende Kenntnisse
Hier sind mehr als Basiskenntnisse erforderlich.

- Neugierde und Interesse
Eine der wichtigsten Grundvoraussetzungen.

- Analytische Fähigkeiten
Zwangsläufige Voraussetzung.

- Zahlenverständnis
Ein Mathematik-Genie wird nicht benötigt, Mathe-Verständnis allerdings schon.

- Kommunikative Fähigkeiten
Ein Web-Analyst arbeitet mit vielen unterschiedlichen Abteilungen zusammen, Kommunikation und Überzeugungsfähigkeit sind daher unabdingbar.

- Abteilungsübergreifendes Denken
Empathie bezüglich der unterschiedlichen Bedürfnisse verschiedener Abteilungen ist wichtig.

- Lösungsorientiertes Arbeiten
Ein Web-Analyst sollte bei jeder Fragestellung Lösungsszenarien „durchspielen“.

- Kreativität
Bei der Entwicklung von Ableitungen anhand der Daten sind Kreativität und gute Ideen hilfreich.

Eine weitere Frage ist die nach dem Ort in der Unternehmenshierarchie, wo der Web-Analyst angesiedelt ist. Diese Fragestellung wird in folgendem Kapitel beantwortet.

17.5 Interne Positionierung der Web-Analyse in Unternehmen

War es früher eher die IT-Abteilung, hat mittlerweile ein Wechsel hin zur Marketing-Abteilung stattgefunden. Dies war ein wichtiger und richtiger Schritt. Dennoch halte ich diese Positionierung nicht für endgültig, denn eigentlich sollte der Stellenwert eines Web-Analysten höher sein und seine Position eher als Stabsstelle fungieren, ähnlich wie eine beratende Rechts- oder Controlling-Abteilung. Diese erfüllen letztendlich ähnliche Aufgaben – sie stehend beratend zur Verfügung, indem sie Kenntnisse aus verschiedenen Quellen zusammentragen, sie analysieren, bewerten und entsprechende Handlungsempfehlungen aussprechen. Hierbei wird sowohl bei Juristen als auch bei Controllern ein tiefes Verständnis für die jeweiligen Thematiken der diversen Abteilungen und Bedürfnisse gefordert. Die Eigenschaften, die weiter oben für einen Web-Analysten aufgelistet stehen, gelten in ähnlicher Form für Anwälte und Controller. Zudem hat ein Web-Analyst einen viel zu großen Überblick, um einer speziellen Abteilung anzugehören. Schließlich wird weit mehr als Marketing-Tracking dargestellt. Die gesamten Unternehmensprozesse, inklusive Umsatz, ROI, Produkte usw., stellt Analytics dar. Selbst hochpolitische Entscheidungen wie beispielsweise die Preis- oder Produktgestaltung, Budgets oder Expansionsfragen können mit Hilfe des Tools beantwortet oder beeinflusst werden.

Im Folgenden sehen Sie eine genauere Betrachtung der möglichen unterschiedlichen Abteilungen.

- IT-Abteilung
Die Positionierung innerhalb der IT-Abteilung halte ich persönlich für nicht passend. Die IT-Abteilung wird absolut benötigt – für die Implementierung und mögliche spätere Anpassungen. Mehr nicht. IT-Mitarbeiter sind (in der Regel) keine Web-Analysten und sollten es auch nicht sein. [Ich habe überhaupt nichts gegen IT-Mitarbeiter, falls dieser Eindruck entstehen sollte. Im Gegenteil, es sind großartige Menschen, die des Öfteren herausragende Fähigkeiten haben – das heißt aber nicht, dass sie auch herausragende Marketingkenntnisse haben, und diese sollten für die Web-Analyse vorhanden sein.]

- Controlling-Abteilung
Controller sind ein sehr zahlengetriebenes Volk und daher würde die Positionierung eines Web-Analysten hier sicherlich sinnvoll erscheinen. Zudem ist die Controlling-Abteilung in Unternehmen oftmals hierarchisch recht hoch positioniert und als Stabsstelle angesiedelt, also eigentlich die Positionierung, die auch die Web-Analyse bekommen sollte.

Auf der anderen Seite sind Controller so zahlenfixiert, dass sie dazu neigen können, massenhaft Berichte zu generieren, ohne konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Es findet also eher eine retrospektive Betrachtung statt, auch Vorschauen, aber keine Aktionen. Eine Ansiedlung der Web-Analyse hier ist jedoch keine schlechte Alternative.

- Marketing-Abteilung
Eigentlich gehört die Web-Analyse hierhin. Hier können Änderungen an Kampagnen und Website basierend auf den Web-Analyse-Daten am direktesten umgesetzt und gesteuert werden. Ein Web-Analyse-Tool ist eher ein Marketing- als ein IT-Tool. Es geht darum, Dinge zu verändern, zu testen, zu verbessern, zu optimieren. Hier sitzen die Menschen, die dies jeden Tag operativ machen. Idealerweise ist das Web-Analyse-Tool so einfach zu bedienen, dass man keinerlei oder kaum IT-Kenntnisse benötigt oder zumindest mit rudimentären Kenntnissen klar kommt.

- Andere Abteilungen
Natürlich könnte ein Web-Analyst auch in der Sales- oder PR- oder einer sonstigen Abteilung sitzen. Diese besetzen aber in der Regel eine dermaßen kleine Nische mit einem extremen Fokus (Sales: Umsatz Umsatz Umsatz, PR: Presse Presse Presse) und wenig web-analytische Fähigkeiten, dass die Web-Analyse in diesen Abteilungen eher schlecht positioniert ist.

Angenommen, die Web-Analyse ist also wie gewünscht in der Marketing-Abteilung positioniert. Dann ist ein guter Chef, der das Thema unterstützt, sehr wichtig. Denn der Web-Analyst benötigt Support – und zwar von oben. Management-Support ist zwingend erforderlich und ohne funktioniert es nicht. Das Management oder der Abteilungsleiter muss den Web-Analysten aktiv fördern und ihn (oder sie) supporten – auch gegen innerbetriebliche Widerstände –, damit Dinge umgesetzt werden. Ein Web-Analyst ohne Unterstützung hat es schwer und sollte sich überlegen, ob es wirklich das richtige Unternehmen für ihn ist. Wenn Ihr Chef Ihnen nicht zuhört oder die nötige Unterstützung vermissen lässt, so tun Sie alles dafür, um genügend Aufmerksamkeit zu bekommen.

Abhängig von der Unternehmensgröße gibt es weitere organisatorische Möglichkeiten der Positionierung von Web-Analyse: zentral, dezentral oder ein hybrides Modell beider Varianten.

- Zentrale Positionierung
Die zentrale Positionierung bedeutet, dass eine eigene Abteilung (oder ein Mitarbeiter), losgelöst von anderen Abteilungen die Web-Analyse für das gesamte Unternehmen betreibt.

Der Vorteil dieser Positionierung ist, dass ein dezidiertes Team existiert und, da es eine eigene Abteilung gibt, diesem Team offensichtlich ein gewisser Stellenwert zugeordnet wurde. Eine wichtige Lektion wurde also erkannt und umgesetzt.

Der Nachteil hingegen ist allerdings gravierend – dieses Team ist oftmals sehr weit weg vom operativen Geschäft. Diejenigen, die die eigentliche operative Arbeit machen (Kampagnen platzieren, Website gestalten etc.), haben eine zu große Diskrepanz zur Web-Analyse-Einheit (und umgekehrt). Dies kann dazu führen, dass sehr getrennt voneinander gearbeitet wird und die Web-Analyse-Abteilung lediglich als Datenlieferant und Reportersteller „missbraucht“ wird.

- Dezentrale Positionierung
Eine Alternative wäre eine dezentrale Struktur – jede Abteilung, jede Unternehmenseinheit beschäftigt eigene Web-Analysten. Auch hier gibt es Vor- und Nachteile.

Vorteil ist die Nähe zum operativen Geschäft. Handlungsempfehlungen, Ideen und Aktionen können direkt und schnell umgesetzt werden, da der Web-Analyst direkt an der Quelle sitzt.

Ein gravierender Nachteil allerdings ist, dass all diese Solo-Web-Analysten innerhalb ihrer Bereiche auf sich gestellt sind und Arbeiten mitunter doppelt gemacht werden. Auch werden Erkenntnisse oftmals nicht geteilt (Abteilungsdenken).

Es kann hierdurch also zu Informationsverlust kommen, der im Endeffekt dem Unternehmen nicht nützlich ist.

- Hybride Positionierung
Die Lösung kann also ein hybrides Modell sein – eine zentrale Einheit, die die Oberhand hat über die eingesetzten Tools, übergreifende Analysen fährt, Reports erstellt und KPIs überwacht. Die operativen Einheiten in den jeweiligen Abteilungen und/oder Unternehmensbereichen führen die operative Web-Analyse durch. Hier werden konkrete Änderungen durchgeführt, Ideen entwickelt und umgesetzt. Die zentrale Einheit fungiert sozusagen als Backup und Instanz, um Dinge auch intern „durchzuboxen“. Die Kommunikation zwischen der zentralen und der operativen Einheit muss eng sein – regelmäßiger Austausch ist absolut wichtig und notwendig. Sonst kann das Ganze nicht funktionieren.

Jedoch ist die Chance, dass Web-Analyse ein wirklicher Erfolg wird, mit diesem Modell am größten. Aber wie so oft, hängt der Erfolg von den Menschen ab. Es müssen passionierte Web-Analysten sein, die den Ehrgeiz haben, Dinge voranzutreiben.

17.6 Wer nicht fragt, bleibt dumm

Die eigentliche Arbeit mit Analytics ist neben der Erstellung von Dashboards (was ja automatisiert geschehen sollte) und der Lieferung von wichtigen Kennziffern und KPIs (Key-Performance-Indikatoren) vor allem das Stellen von Fragen. Sämtliche internen Prozesse, Prozesse auf der Website, Maßnahmen und Tests sollten hinterfragt werden. Das Schöne an der Web-Analyse ist die Tatsache, dass die Ergebnisse fast alle messbar sind und daher konkret mit harten Zahlen belegt werden können. Dabei sollte der Fokus nicht auf absoluten Zahlen liegen, sondern auf Verhältnissen und individuellen KPIs. Wann immer möglich, sollte immer eine weitere, noch tiefer gehende Frage gestellt werden. Angenommen, Sie haben festgestellt, dass die Zahl der Besuche im Vergleich zum Vormonat von 230000 auf 300000 gestiegen ist. Die Aussage „Wir haben 70000 Besuche mehr“ hilft nicht wirklich weiter. Diese Zahl steht in keinem Bezug. Ohne die Kenntnis der Zahl des Vormonats ist sie wertlos. 70000 kann gut oder schlecht sein – losgelöst vom Kontext ist sie ohne Wert.

Die Aussage „Unsere Besuche sind um 30 % gestiegen“ hat schon etwas mehr Aussagekraft. Hier geht es nicht mehr um absolute Zahlen, sondern um ein Verhältnis. 30 % Steigerung hören sich ganz gut an. Doch auch diese Zahl ist mit Vorsicht zu genießen. Denn wenn in den Monaten davor Steigerungen von 100 % erzielt wurden, sind 30 % alles andere als gut. Auch hier fehlt also der Bezug zu weiteren Daten.

Die nächste Frage, die sich fast zwangsläufig stellt, lautet: „Worauf ist dieser Besucherzuwachs zurückzuführen?“ Spätestens hier beginnt die Arbeit des Web-Analysten, weil er nun anfängt, Analytics-Daten zu nutzen, um diese Frage zu beantworten. Können im Zeitverlauf Peaks bei bestimmten Quellen erkannt werden? Gibt es Quellen, Verweise oder Kampagnen, die sich besonders verändert haben? Irgendwoher müssen die User gekommen sein. Es ist durchaus möglich, dass sich die Zuwächse auf alle Kanäle gleich verteilt haben. In der Regel geben aber bestimmte Faktoren den Ausschlag für Veränderungen:

- Die Online-Marketing-Ausgaben wurden gesteigert.
Änderungen bei AdWords, Display Ads etc. haben direkten Einfluss auf die Zahl der Besuche.

- Offline-Kampagnen haben den Traffic verursacht.
TV, Plakat, Radio etc. haben indirekten Einfluss auf die Anzahl der Besuche der Website.

- Das Ranking der Website hat sich verändert (SEO).
Eine bessere (oder schlechtere) Positionierung bei Google und Co. hat einen spürbaren Effekt auf die Anzahl der Besuche.

- Änderungen in der externen Link-Struktur
Die externe Link-Struktur beeinflusst nicht nur das Suchmaschinen-Ranking, sondern liefert auch Besucher. Verweise sollten daher regelmäßig kontrolliert werden.

- Jahreszeit und Wetter können ebenfalls eine Rolle spielen.
Ein schlechteres Wetter kann die Anzahl der Besucher steigern. Ferien oder Feiertage können die Nutzerzahlen sinken lassen. Allerdings können Sie diese Effekte nur schwer beeinflussen.

- Erwähnung in den Nachrichten
Ob gut oder schlecht – PR steigert die Zugriffszahlen.

- Veränderungen an der Website
Jede Änderung der Website beeinflusst diverse Faktoren, angefangen bei der Positionierung innerhalb von Suchmaschinen bis zur Navigation der User auf der Website.

- Anstehende oder vergangene Konferenzen, Messen oder sonstige Veranstaltungen
Im Zuge der Vor- und Nachbereitung von Branchentreffs steigen die User-Zahlen auf einer Website meist an.

Der Web-Analyst kann Analytics nutzen, um viele dieser Fragen zu beantworten, und sich tief in die entsprechenden Quellen eingraben. So kann er zunächst klären, ob sich der Anteil der neuen gegenüber den wiederkehrenden Besuchern verändert hat. In diesem Fall nehmen wir an, dass der Anteil neuer Besucher gestiegen ist. Der Web-Analyst stellt nun fest, dass über die bezahlten Anzeigen bei AdWords deutlich mehr Besuche als im Vormonat gekommen sind. Er ist also auf dem richtigen Weg. Doch schließen sich die nächsten Fragen gleich an: „Welche Kampagne, welche AdGroup, welche Suchbegriffe haben die Veränderung verursacht?“ Diese Fragen sind für den Web-Analysten recht leicht zu beantworten, indem er die entsprechenden Berichte in Analytics auswertet (siehe Kapitel 11).

Es wird festgestellt, dass die Kampagne A mit der Adgroup B den Hauptanstieg der Besucher verursacht hat. In dieser Adgroup sind 25 Suchbegriffe, bei denen es um Thema C geht. Damit aber nicht genug der Web-Analyse. Die Suchbegriffe lassen sich über die sekundäre Dimension (siehe Kapitel 4.2, Dimension) oder die erweiterten Segmente (siehe Kapitel 8.3, Erweiterte Segmente) weiter segmentieren. Nun stellt der Web-Analyst fest, dass ein Großteil der zusätzlichen Besucher aus Hamburg stammt. Irgendwann ist dann jede Web-Analyse zu Ende und die weitere Recherche außerhalb des Internets beginnt. In diesem Fall wird der Web-Analyst aber schnell fündig, weil er in einem Telefonat mit der Marketing-Abteilung erfährt, dass in Hamburg eine für das Unternehmen relevante Messe stattfand, wo mit dem Firmenlogo auf Plakaten geworben wurde. Außerdem hatte man Radiospots geschaltet. So wurden offensichtlich Besucher auf die Website aufmerksam und klickten sie im Rahmen der Messeveranstaltung an.

So oder so ähnlich kann eine Analyse für eine konkrete Fragestellung aussehen. Dies ist allerdings nur ein Beispiel für das immer tiefere Graben nach weiteren Fragen und weiteren Antworten. Es gibt unzählige Fragestellungen und dementsprechend viele Antworten. Um nicht Gefahr zu laufen, den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr zu sehen, ist es sinnvoll, sich zu fokussieren. Google Analytics ist so mächtig und bietet so viele Berichte und Segmentierungen, dass man schnell den Überblick verlieren kann. Ich empfehle dem googelnden Analytiker daher, sich auf einige wenige wichtige Kennziffern zu konzentrieren – die sogenannten KPIs.

Praxistipp:

Sie werden vermutlich an irgendeinem Punkt der Web-Analyse dazu kommen, Zahlen aus Analytics mit anderen externen Tools zu vergleichen. Ein erster Vergleich ist oftmals der mit den eigenen Logfiles, ein weiterer ein Ad-Server-Vergleich (spätestens dann, wenn Sie der Meinung sind, zu viel für viel zu wenige Besucher bezahlt zu haben) oder auch der mit den Zahlen aus Ihrem AdWords-Konto. Was stellen Sie fest? Nichts passt zusammen! Ein ganzes Buch und so viel Zeit investiert, um Zahlen geboten zu bekommen, die nicht miteinander übereinstimmen?

Trugschluss! Sie werden die korrekten Zahlen nicht finden. Wieso sollen die Zahlen der anderen Tools „richtiger“ sein? Nur weil Sie das Tool schon länger benutzen? Es gibt vielerlei Gründe für Unterschiede und Differenzen. Als Faustregel gilt: Solange die Abweichungen nicht größer als 10 % sind (einige neigen sogar dazu, bis auf 20 % zu gehen), ignorieren Sie diese und arbeiten Sie lieber daran, mehr Umsatz zu generieren, statt Zahlendebatten zu führen. Tun Sie es dennoch, hier einige Gründe, weshalb Zahlen zwangsläufig voneinander abweichen:

- Die Definition und somit die Auslegung derselben Kennziffer kann in verschiedenen Tools höchst unterschiedlich ausfallen.
Beispielsweise ist die Absprungrate mal ein „Ein-Seiten-Besuch“ und dann wieder ein „Besuch mit weniger als 10 Sekunden Aufenthalt“.

- Die Positionierung des Tracking-Codes ist relevant.
Ist der Code oben auf der Seite eingebaut, sind die Zahlen akkurater, als wenn er unten eingebaut ist. Je weiter unten, desto größer die Chance, dass der Ladevorgang der Seite abgebrochen wird, ehe der Code ausgeführt wird.

- Unterschiedliche Technologien
Die Nutzung von 1st oder 3rd Party Cookies sorgt bereits für unterschiedliche Zahlen.

- Unterschiedliche Zeitzonen
Insbesondere bei multinationalen Websites kann dies eine Rolle spielen, weil durch verschiedene Zeitzonen Daten, je nach Einstellung des jeweiligen Tools, unterschiedlichen Tagen zugeordnet werden.

- Filter und Einstellungen
Unter Umständen werden durch Filter und andere Einstellungen die Daten abgeändert, bevor sie in den Berichten sichtbar sind. Diese Einstellungen können die dargestellten Daten stark verändern und einen Vergleich erschweren.

- Weitere technische Gründe
Es gibt viele weitere Gründe, die dafür sorgen, dass Daten voneinander abweichen können.

Information:

Fallen die Abweichungen jedoch dramatisch aus, liegt höchstwahrscheinlich ein Implementierungsfehler vor. Um diesem auf die Schliche zu kommen, beginnen Sie entweder die Lektüre dieses Buchs von vorne oder kontaktieren Sie mich. Der banalste, aber häufigste Implementierungsfehler von Analytics beruht auf der Tatsache, dass der Analytics-Tracking-Code nicht auf allen Seiten eingebaut ist.

17.7 Stufen der Web-Analyse-Entwicklung

Immer wieder sitze ich in Meetings mit Kunden, in denen es unter anderem um den aktuellen Stand der Web-Analyse geht. Hier werde ich des Öfteren gefragt, wie denn das Unternehmen im Vergleich zu anderen Unternehmen steht.

Ob ein Unternehmen in diesem Bereich nun besonders fortschrittlich ist oder im Vergleich eher zurückliegt, ist nicht so einfach zu beantworten. Ich versuche hier eine kleine Anleitung zu geben, welche Schritte verfolgt werden sollten, um zumindest grundsätzlich in der Lage zu sein, Web-Analyse professionell durchzuführen (die Basis haben Sie auf jeden Fall schon geschaffen, wenn Sie dieses Buch bis zu dieser Stelle durchgearbeitet haben!).

Bild 17.7 Stufen der Web-Analyse-Entwicklung

Tool-Auswahl

Viele Web-Analyse-Tools sind seit Jahren etabliert und eigentlich sollte zumindest jedes Unternehmen mal davon gehört und das Bewusstsein erlangt haben, dass es absolut sinnvoll sein kann, eines zu haben, oder anders formuliert: dass es geschäftsschädigend ist, keines zu haben! Dennoch gibt es immer wieder Unternehmen, die sozusagen „blind“ unterwegs sind und keinerlei Transparenz über ihr Online-Geschäft haben.

Oder, und dies ist sicherlich die größere Anzahl an Firmen, es ist ein Web-Analyse-Tool implementiert, aber keiner traut den Daten, da es suboptimal implementiert ist (unglaublich, wie oft dies der Fall ist). Unabhängig davon, ob es sich um ein kostenloses oder kostenpflichtiges Tool handelt – hier wird aus meiner Sicht enorm viel Geld verpulvert.

Mein Gefühl sagt mir, dass die Anbieter von Bezahl-Tools geschätzte 90 % ihres Umsatzes mit Kunden machen, die das Tool entweder schlecht eingebaut haben oder es schlichtweg nicht nutzen. Somit muss der erste Schritt sein zu checken, ob das (vorhandene) Tool den eigenen Anforderungen noch genügt oder die Implementierung optimiert werden muss.

Implementierung

Wenn festgestellt wurde, dass ein Tool vorhanden ist, den Daten aber keiner traut, weil die Implementierung fehlerhaft, veraltet oder einfach schlecht ist, so ist die Implementierung der erste und wichtigste Schritt. Man kann hier nun dazu neigen, alles zu erheben, was irgendwie trackbar ist und technisch erhoben werden kann. Dies führt dann oftmals zu sehr langen Implementierungsprozessen, die einen daran hindern, schnell mit der Web-Analyse zu beginnen. Ich habe noch nicht gehört, ob der Fall schon vorkam, könnte mir aber durchaus vorstellen, dass sich schon mal jemand totimplementiert hat ...

Dies ist ein hervorragender Grund, nicht mit der eigentlichen Web-Analyse anfangen zu müssen, denn solange die Implementierung nicht abgeschlossen ist, kann man sich gut hinter der Ausrede verstecken, dass das Tool noch nicht einsatzbereit ist. Grundsätzlich sollte man also zunächst die Implementierung „glattziehen“ und dafür sorgen, dass sämtliche Basisdaten einlaufen. Basisdaten sind allgemeine Traffic-Kennzahlen und die Abbildung der Seiten- und Kapitelstruktur.

Ziele und Conversions

Wenn die Basisdaten bereits in das Web-Analyse-Tool einlaufen und Sie mit diesen ein gutes Gefühl haben, kommt der nächste Schritt, die Definition von Zielen.

Des Öfteren habe ich es innerhalb dieses Buchs bereits erwähnt – Ziele können vielfältig sein:

- Kauf
- Newsletter-Registrierung
- Download
- Ausfüllen eines Kontaktformulars
- Ansehen einer bestimmten Seite
- Ansehen eines Videos
- Seite weiterempfehlen
- Social Media
- etc.

Einige, nicht zwangsläufig alle, Ziele sollten in einem Tool definiert werden. Im Anschluss macht die Web-Analyse wesentlich mehr Spaß, wenn man sehen kann, welche Ziele auf einer Website eigentlich erreicht werden. Und wie wollen Sie sonst die Conversions messen oder gar optimieren, wenn Sie keine definiert haben?

E-Commerce

Neben den eben genannten Zielen ist es bei Shops möglich, E-Commerce-Daten in ein Web-Analyse-Tool einfließen zu lassen. Hierfür bedarf es in der Regel eines zusätzlichen Code-Schnipsels, der auf der Kauf-Bestätigungsseite eingebaut werden muss und mit verschiedenen Variablen, die mit allen möglichen Daten gefüllt werden können wie beispielsweise Produkt, Produktkategorie, Preis, Steuern, Frachtkosten etc., befüllt werden sollte – also vielerlei E-Commerce-spezifische Daten.

Denn wenn reale Umsatzdaten in das Tool einfließen, interessieren sich plötzlich deutlich mehr Leute für die Daten. Und sobald nur ein Eurozeichen in den Berichten und Reports auftaucht, hat man das Gefühl, in der Realität, und nicht nur virtuell, zu arbeiten – und genau so soll es ja auch sein.

Kampagnen und Herkunftsquellen

Nun sind bereits einige Daten im Tool, mit denen man schon einiges anfangen kann. Aber spannend ist nun die Verknüpfung all der vorigen Daten mit den Herkunftsquellen der User:

- Über welche Quelle kamen die User?

- Wie hoch ist mein SEO-Anteil im Vergleich zu SEM (aka SEA)?

- Die User welcher Quelle erfüllen meine Ziele am besten?

- Welche Quelle sorgt für den größten Umsatz?

- usw.

Viele viele Fragestellungen, die sich hier ergeben. Es macht also mehr als Sinn, die Daten von Kampagnen und Herkunftsquellen in das Tool einfließen zu lassen.

Hierfür muss man bei einigen Quellen etwas machen. In der Regel erkennt das Tool Direktzugriffe und Referrer automatisch. Bei Suchmaschinen kann es schon etwas anspruchsvoller werden. Zwar werden diese erkannt, aber eine automatische Trennung nach organischem und bezahltem Traffic findet eher selten statt. Hier sollte also unbedingt dafür gesorgt werden, dass dies unterschieden wird! Andernfalls machen weder SEO- noch SEM-Tätigkeiten Sinn!

Aber auch sämtliche anderen Kanäle sollten in das Tool einfließen: Display-Kampagnen, Newsletter-Kampagnen, Affiliate-Maßnahmen, Kooperationen etc. Hierfür müssen in der Regel Kampagnenvariablen übergeben werden, anhand derer das Tool beim Aufruf der Zielseite erkennt, über welche Kampagne der User auf die Seite kam. Diese Kampagnenvariablen sind von Tool zu Tool unterschiedlich – mal sehr einfach und übersichtlich, mal eher komplex und verbunden mit intensiverem Aufwand.

Es lohnt sich aber auf alle Fälle, wenn möglich Besuche über sämtliche (!) Kampagnen in das Tool einfließen zu lassen. Denn nur so erhalten Sie das vollständige Bild der Herkunft Ihrer User und nur so können Sie beurteilen, welcher Kanal eigentlich erfolgreich ist!

Datenverknüpfungen

Dieses Thema ist sehr toolabhängig. Denn einige Tools bieten per Default bereits viele Möglichkeiten, unterschiedliche Daten miteinander verknüpfen und korrelieren zu können.

So sollte es natürlich möglich sein, die Herkunftsquelle mit Zielerreichung und Umsätzen in Verbindung zu bringen. Ebenso sollten Verknüpfungen von Basisdaten wie Verweildauer, Seitenaufrufe pro Besuch usw. mit anderen Daten verknüpft werden können. Ohne diese Möglichkeiten werden Sie den Weg von Reporting zu Web-Analyse allerdings nie schaffen.

Google Analytics stellt einen Großteil der Daten fast per Default bereit. Zudem gibt es viele Verknüpfungsmöglichkeiten zu anderen Google-Produkten. Leider gibt es derzeit jedoch keine Importmöglichkeit weiterer Daten – hier kann dann ein externes Tool wie das bereits vorgestellte TrakkBoard helfen.

Segmentierung

Wenn alle vorigen Schritte erledigt sind und Sie mit all diesen Daten zufrieden sind, geht es Ihnen schon viel besser als vielen anderen Unternehmen. Für viele hört sich das bisherige vielleicht auch trivial an, aber prüfen Sie mal genau nach – laufen wirklich alle Kampagnen in Ihr Web-Analyse-Tool und sind diese verknüpfbar mit anderen Daten? Wenn ja, dann kommen wir zur Königsdisziplin – der Segmentierung.

Segmentierung heißt, dass Sie aus der ganzen Datenmasse kleine Bruchstücke definieren und separat weiteranalysieren. Ein Segment ist beispielsweise „alle User, die über Google AdWords kamen“. Aber es gibt unzählige und die Möglichkeiten sind vielfältig (siehe Kapitel 8.3). Es können Segmente nach Nutzungsintensität, Zielerreichung, Herkunft oder Verknüpfungen mehrerer verschiedener Segmente nach bestimmten Bedingungen vorgenommen werden.

Langfristig können Sie tiefergehende Erkenntnisse nur mit Hilfe von Segmentierung erlangen. Denn je weiter Sie tief in die Daten „drillen“, desto näher kommen Sie an die Antwort auf Ihre Frage/Vermutung und desto mehr nähern Sie sich einer Aktion – und das Durchführen einer Änderung, einer Aktion ist schließlich das Ziel. Denn nur durch Änderungen können Sie besser werden, mehr Transparenz erlangen und Ihre User besser verstehen.

17.8 Google Analytics Individual Qualification

Im Jahr 2009 wurde auf Nachfrage vieler Analytics-Nutzer ein individuelles Google-Analytics-Zertifizierungsprogramm gestartet – die Google Analytics Individual Qualification (GAIQ). Jeder Analytics-Interessierte kann einen kostenpflichtigen Test durchlaufen und erhält am Ende, bei mehr als 80 % richtigen Antworten, ein Zertifikat, das ausgedruckt werden kann.

Die Multiple-Choice-Fragen variieren von sehr einfach bis recht schwer. Sollten Sie dieses Buch jedoch komplett und intensiv durchgelesen haben, bin ich mir sicher, dass Sie den Test bestehen.

Die Teilnahme am GAIQ kostet 50 US-Dollar (wird entsprechend umgerechnet, wenn Sie mit Kreditkarte bezahlen). Achtung: Der Test ist nur in englischer Sprache durchführbar. Wenn Sie ihn bestanden haben, gilt Ihr Zertifikat 18 Monate lang – nach Ablauf dieser Zeit können Sie den Test wiederholen, um nachzuweisen, dass Sie noch immer qualifiziert sind.

Sie können Ihr Ergebnis bzw. die Nachricht, dass Sie den Test bestanden haben, auch veröffentlichen. Wenn Sie sich dafür entscheiden, kann jeder Nutzer beispielsweise nach Ihrem Namen suchen. Unter folgendem Link können Sie nach einzelnen Qualifizierten, aber auch nach Qualifizierten verschiedener Länder suchen. Wählen Sie unter „Country“ Germany, so sehen Sie alle GAIQ-Qualifizierten, die sich bereiterklärt haben, veröffentlicht zu werden:

http://redir.ec/rQJM

Zum Abschluss nun der Link zum Test:

http://google.starttest.com/

Viel Spaß und viel Erfolg!

Teil VI: Hilfe, Fragen und mehr

Nachdem in den vorigen Teilen dieses Buchs sämtliche Grundlagen für die optimale Implementierung und die perfekte Nutzung von Google Analytics gelegt wurden, werden in diesem letzten Teil des Buchs einige Dinge noch mal zusammengefasst.

Zum Teil tauchen bei der Zusammenarbeit mit Kunden oder in Workshops einige Fragen immer wieder auf. Diese habe ich in dem Kapitel „Frequently Asked Questions“ gesammelt und kurz beantwortet. Viele ausführliche Antworten finden Sie in den entsprechenden Kapiteln.

Zudem wollen Sie vielleicht einige auf Google Analytics bezogene Begrifflichkeiten schnell nachschlagen. Da es von einigen Lesern die Nachfrage nach einem Glossar gab, habe ich dieses ebenfalls in diesem Kapitel eingefügt.

In den vielen Praxistipps habe ich immer wieder einige Begrenzungen und Limitationen von Google Analytics dargestellt. Innerhalb des entsprechenden Kapitels finden Sie eine übersichtliche Auflistung sämtlicher Limitationen, die Google Analytics hat.

Und zum guten Schluss werden viele zusätzliche und ergänzende Tools, Browser-Plug-ins und Browser-Add-ons vorgestellt.

Folgende Fragen werden innerhalb dieses Teils des Buches unter vielen anderen beantwortet:

- Welche Limits begrenzen die Nutzung von Google Analytics?

- Welche Tools und Browser-Plug-ins können zusätzlich genutzt werden?

- Welche Bedeutung haben bestimmte Begriffe, die immer wieder vorkommen?

- Wo finde ich die Antworten auf immer wiederkehrende Fragen?

18 Frequently Asked Questions

Nachdem Sie nun Analytics Ihren Bedürfnissen entsprechend eingebaut haben und in der Lage sind, das Tool professionell zu nutzen, werden in diesem Teil regelmäßig wiederkehrende Fragen zusammengefasst und beantwortet. Diese 103 Fragen tauchen in Diskussionen und Gesprächen immer wieder auf und werden hier in kurzen Sätzen beantwortet.

Der GATC ist auf allen Seiten eingebunden, nun sollen AdWords-Daten auf stündlicher Basis angezeigt werden – wie funktioniert das?
Hier haben Sie zwei Möglichkeiten: Erstellen Sie entweder ein neues Profil und zwei Einschließen-Filter, einen für Google und einen für CPC. In den Besucher-Trend-Berichten sehen Sie dann die stündliche Entwicklung. Oder aber Sie erstellen ein erweitertes Segment und inkludieren dort die AdWords-User. Dieses Segment können Sie über alle Berichte legen, die stundenbasierte Darstellungen beinhalten.

Wie archiviert man Analytics-Daten?
Es gibt zum einen die Möglichkeit, Daten zu exportieren (XML, CSV für Excel, TSV oder PDF), zum anderen können Daten über die API gezogen werden. Die API ist sehr flexibel und vielfältig, so dass Sie hierüber einen Großteil der Daten bekommen. Alternativ können Sie die Rohdaten auch direkt auf eigenen Servern speichern und dort weiterbearbeiten.

Können eigene Daten in Google Analytics importiert werden?
Es gibt einige Daten, die aus anderen Tools mit Analytics integriert werden können. So bestehen Integrationen mit Google AdWords, Google AdSense oder auch Feedburner. Daten aus anderen Quellen oder eigene interne Daten können derzeit nicht in Analytics importiert werden. Eine Verknüpfung dieser Daten ist allerdings mit externen Tools möglich.

Was geschieht, wenn ein User ein definiertes Ziel mehr als einmal pro Besuch erfüllt?
In Analytics kann pro Session jedes definierte Ziel nur einmal erfüllt werden. Mehrmalige Zielerfüllungen desselben Ziels werden als nur eine Ziel-Conversion gezählt.

Wie löscht man ein Analytics-Konto?
Klicken Sie auf „Verwaltung“. Dort finden Sie innerhalb der untersten Ebene den Reiter „Kontoeinstellungen“ und hier den Link „Dieses Konto löschen“. Ist das Konto gelöscht, sind die Daten unwiederbringlich verloren.

Was passiert, wenn Nutzer innerhalb des Trichters den Back-Button verwenden?
Innerhalb des definierten Trichters wird jeder Schritt nur einmal gezählt, auch wenn der Nutzer den Back-Button verwendet und verschiedene Schritte mehrmals betrachtet.

Wie schließt man internen Traffic aus einem Profil aus?
Eine statische IP-Adresse kann man durch einen einfachen Ausschließen-Filter ausschließen. Bei dynamischen IP-Adressen ist dies mit einem Workaround möglich, indem man einen Segmentierungs-Cookie für alle internen Mitarbeiter setzt.

Wie misst man ein PDF-Download?
Mit Analytics kann lediglich die Aktion des Downloads gemessen werden – allerdings nicht, ob dieser auch wirklich abgeschlossen wurde. Nutzen Sie das Event-Tracking, die Funktion der virtuellen Page Views zum Messen von Downloads (trackPageview) oder das automatische Tracken von Outbound-Links mit Hilfe des in diesem Buch dargestellten Scripts.

Lässt sich Google Analytics auch für die Messung des Intranets verwenden?
Google Analytics kann nur bei vollständigen Domainnamen verwendet werden. Hierfür bedarf es immer einer Top-Level-Domain-Endung wie beispielsweise .de, .net, .com etc.

Statt der Analytics-Kampagnenvariablen sind bereits andere Variablen in Gebrauch. Können Erstere trotzdem verwendet werden?
Analytics verwendet per Default maximal fünf eigene Variablen. Sind bereits andere Variablen definiert, können diese mit den Analytics-Variablen gleichgesetzt werden. Dies geschieht durch eine Änderung des GATC auf der Landing Page.

Muss der Tracking-Code regelmäßig aktualisiert werden?
Nein, sofern der ga.js-Code genutzt wird, werden alle Änderungen und zukünftigen Features im Backend von Analytics angepasst, ohne dass der Code geändert werden muss.

Kann RSS-Traffic erhoben werden?
Wenn Sie in der Lage sind, die URL des RSS-Feeds zu beeinflussen, können Sie einen Kampagnenparameter anhängen, beispielsweise durch Anfügen von ?utm_medium=rss an die URL. In Analytics untersuchen Sie dann das Medium und sehen den Erfolg des RSS-Traffics. Nutzen Sie auch die Verknüpfung von Analytics mit Feedburner, die in diesem Buch beschrieben ist.

Die In-Page-Analyse funktioniert nicht – warum?
Die In-Page-Analyse funktioniert korrekt nur bei statischen HTML-Seiten. Sobald JavaScript-Links, Flash, Frames, automatische Redirects, Downloads oder sonstige dynamische Inhalte oder Links vorkommen, funktioniert der In-Page-Bericht nicht mehr optimal oder überhaupt nicht.

Soll der Analytics-Tracking-Code im Head-Bereich der Website eingebaut werden?
Ja, sofern Sie den asynchronen GATC verwenden, sollte er im Head-Bereich der Seite eingebunden sein.

Können die Daten einer Website in zwei unterschiedliche Analytics-Konten fließen?
Ja, hierfür muss der Analytics-Tracking-Code entsprechend angepasst werden (firstTracker und secondTracker). Der doppelte Einbau des kompletten Codes wird nicht empfohlen.

Das AdWords-Konto ist mit dem Analytics-Konto verknüpft – trotzdem sind in Analytics keine Besuche in den AdWords-Berichten sichtbar. Warum?
Testen Sie, ob der GCLID-Parameter ordnungsgemäß übergeben wird. In einigen Fällen wird dieser nicht mit auf die Landing Page „durchgeschliffen“. Sprechen Sie in diesem Fall mit Ihrem Webmaster und ändern Sie gegebenenfalls die Einstellungen des Redirect-Servers.

Ein User kommt über verschiedene Kampagnen auf die Site, bevor er konvertiert. Welcher Quelle wird die Conversion zugeordnet?
Per Default wird eine Conversion immer der letzten Quelle zugeordnet, über die der User kam. Jede bezahlte Kampagne überschreibt die vorige im utmz-Cookie. Kommt ein User allerdings über eine Kampagne und beim nächsten Besuch über die Direkteingabe der URL und konvertiert, wird die Conversion der bezahlten Kampagne zugeordnet – nicht der Direkteingabe. Alle weiteren Besuchsdaten werden dennoch den jeweiligen Kampagnen zugeordnet. Innerhalb des Multi-Channel-Trichters und der Attributions-Modellierung ist die Betrachtung etwas anders.

Werden Suchbegriffe als bezahlt oder nicht bezahlt dargestellt?
Sind die entsprechenden Suchbegriffe nicht durch das Kampagnen-Tagging oder die automatische Verknüpfung mit Google AdWords als CPC-Keywords gekennzeichnet, werden sie als organischer Traffic dargestellt. Durch entsprechendes Tagging werden sie den bezahlten Suchbegriffen zugeordnet.

Können Outbound-Klicks auf Banner getrackt werden?
Ja, indem man die URLs, die den Banner hinterlegen, mit einem onClick-Event versieht. Alternativ können Sie auch das in diesem Buch beschriebene automatische Outbound-Link-Tracking-Script verwenden.

Lassen sich mehrere – verschiedene – Seiten als ein Schritt innerhalb des Zieltrichters messen?
Ja, mit regulären Ausdrücken können Sie in einem Schritt innerhalb des Trichters mehrere Seiten zusammenfassen.

Es sollen mehr als 20 Ziele gemessen werden? Wie funktioniert das?
Ein Profil beinhaltet maximal 20 Ziele. Um weitere 20 Ziele zu erhalten, muss lediglich ein neues Profil für dieselbe Domain erstellt werden. Nutzen Sie auch dieselben Filter für dieses weitere Profil, um exakt die gleichen Daten zu erhalten. Dort haben Sie nun erneut 20 Ziele zur Verfügung.

Werden die erhobenen Analytics-Daten für den Google-Such-Index verwendet?
Nein, Analytics-Daten werden nicht für andere Google-Produkte genutzt (solange dies nicht über die Datenfreigabe geändert wurde). Auf keinen Fall haben die Daten irgendeinen Einfluss auf das organische Ranking, die CPC-Preise von AdWords-Kampagnen oder den Quality Score.

Ist die Nutzung von Google Analytics legal?
Ja. Solange der Website-Betreiber den Besucher seiner Site darauf hinweist, dass Google Analytics zum Einsatz kommt, ist er auf der sicheren Seite. Ein rechtlich geprüfter Satz wird in den Google-AGBs vorgegeben. Dieser sollte auf der Website eingebaut und leicht auffindbar sein. Ebenso stellt Google Analytics einen Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung zur Verfügung. Zudem muss die IP-Adresse durch das IP-Masking verkürzt übergeben werden. Ist all dies umgesetzt, ist die Nutzung von Google Analytics absolut datenschutzkonform, solange keine personenidentifzierbaren Daten übergeben werden. Die deutschen Datenschutzbehörden haben der legalen Nutzung von Google Analytics zugestimmt. Google Analytics entspricht zudem den EU-Datenschutzrichtlinien.

Warum taucht die eigene Site als Referrer auf?
Vermutlich handelt es sich um Subdomains. Gehören Subdomains oder andere Domains zum eigenen Webangebot, muss dies Analytics durch eine Änderung im Code mitgeteilt werden.

Was bedeutet der Eintrag (other) in einigen Berichten?
Analytics stellt diverse Datenbanken zur Verfügung, die über ein Limit verfügen. Wird dieses Limit für einen Bericht erreicht, fließen alle weiteren Daten in einen Ordner namens (other). Dieses Problem lässt sich meist einfach beheben, indem die Anzahl der unterschiedlichen URLs verringert wird, beispielsweise durch Abtrennen dynamischer URL-Parameter.

Wie importiert man die Kostendaten von anderen Quellen neben Google AdWords in Google Analytics?
Zurzeit besteht keine Möglichkeit, andere externe Kostendaten neben AdWords zu importieren.

Was geschieht, wenn ein User keine Cookies akzeptiert?
Wenn ein User keine Cookies akzeptiert, wird er von Analytics nicht getrackt.

Wie oft werden die Analytics-Daten aktualisiert?
In der Regel mindestens einmal stündlich. Bei größeren Datenmengen kann dieser Vorgang unter Umständen etwas länger dauern. Auf der ganz sicheren Seite sind Sie, wenn Sie sich die Daten des Vortags ansehen. In den Berichten wird unten rechts angezeigt, wie aktuell die dargestellten Daten sind.

Wie oft werden die AdWords-Daten in Analytics importiert?
AdWords-Daten werden einmal täglich in Analytics importiert.

Wie viele Profile lassen sich in einem Analytics-Konto anlegen?
Per Default können maximal 50 Profile erstellt werden.

Muss ein Trichterprozess für die Definition eines Ziels erstellt werden?
Nein, ein Ziel kann auch ohne zugehörigen Trichter erstellt werden. Der Trichter wirkt sich ausschließlich auf den Bericht „Trichter-Visualisierung“ aus.

Können Analytics-Daten von einem Analytics-Konto in ein anderes verschoben werden?
Nein, Daten können nicht verschoben werden, sondern bleiben dem Ursprungskonto zugehörig.

Die Daten von Analytics weichen von den Daten anderer eingesetzter Tools ab. Warum?
Mitunter findet man bei Tool-Anbietern unterschiedliche Definitionen einzelner Kennziffern. Außerdem kann es vielfältige technische Gründe geben, die Abweichungen entstehen lassen. Neben der Platzierung des Codes können unterschiedliche interne Prozesse des Tools und verschiedene Filter die Daten beeinflussen. Eine Abweichung von +/− 10 Prozent ist normal.

Wie nutzt man die Informationen des Google Analytics Help Center am besten?
Wenn Sie die Spracheinstellung des Help Center auf „US-English“ setzen, erhalten Sie gelegentlich umfassendere Informationen.

Wie testet man, ob Filter funktionieren?
Idealerweise erstellen Sie ein neues Profil, um Filter zu testen. Nach einigen Stunden sollten die gefilterten Daten dort einlaufen und Sie können sie auf Validität prüfen.

Ein Trichter besteht aus zwei Schritten und der Dankeschönseite. Ein User betritt Schritt 1 und verlässt dann den Trichter. Innerhalb der gleichen Session steigt er in Schritt 2 des Trichters ein und löst eine Conversion aus. Wie wird dies in Analytics dargestellt?
Der Bericht „Trichter-Visualisierung“ stellt den Besucher so dar, als wäre er direkt von Schritt 1 über Schritt 2 zur Dankeschönseite navigiert. Die Daten sind also Session-bezogen und stellen nicht jeden Seitenaufruf dar. In den anderen Berichten werden die einzelnen Seitenaufrufe jedoch so dargestellt, wie sie erhoben wurden. Nur der Bericht „Trichter-Visualisierung“ wird anders dargestellt.

Warum sollte man SessionIDs in den URLs nicht als einzigartige Seitenaufrufe zählen?
SessionIDs sind nutzerbezogen und haben für die Web-Analyse keinen wirklichen Mehrwert, da aggregierte Daten für die Interpretation der Daten sinnvoller sind. Zudem besteht die Gefahr, dass das Analytics-Datenbanklimit mit zu vielen unterschiedlichen SessionIDs sehr schnell erreicht wird. Weitere Seitenaufrufe fließen dann in einen Ordner namens (other), der nicht analysierbar ist. Daher sollten SessionIDs innerhalb der Analytics-Einstellungen immer von der URL getrennt werden.

Ist es möglich, mehrere Seiten zu einer Seitengruppe zusammenzufassen?
Ja, über einen Filter und reguläre Ausdrücke besteht die Möglichkeit, verschiedene Seiten zu gruppieren. Erstellen Sie dafür ein neues Profil, um die bisherigen Daten nicht zu verändern.

Dritte sollen Zugang zu Analytics bekommen, aber nicht alle Daten sehen. Lässt sich dies individuell einstellen?
Jein, die E-Commerce- und Site-Search-Berichte können für ein neues Profil nicht angezeigt werden. Ansonsten sind aber alle Daten sichtbar. Wollen Sie Externen einzelne Berichte zukommen lassen, verwenden Sie besser die E-Mail-Funktion.

Innerhalb des Trichters navigieren immer 100 % der Besucher von einem Schritt zum nächsten – wie kommt es dazu?
Wahrscheinlich ist in der Definition der einzelnen Schritte eine Einstellung nicht korrekt. Untersuchen Sie, ob die einzelnen Schritte wirklich einzigartig sind.

Wenn ein neuer Filter erstellt wird, werden die im Profil bereits enthaltenen Daten ebenfalls angepasst?
Nein, die Daten werden erst von dem Moment an angepasst, in dem der Filter wirkt. Bereits erhobene Daten werden nicht angepasst.

Innerhalb der Kampagnenberichte tauchen viele Besuche als (not set) gekennzeichnet auf. Was hat dies zu bedeuten?
Wenn man Kampagnenparameter nicht korrekt übergibt, werden die User als (not set) erfasst. Überprüfen Sie, ob die Kampagnen-Tagging-Parameter ordnungsgemäß übergeben wurden.

Auf einer Seite sind Ajax- oder Flash-Applikationen implementiert. Wie können diese mit Analytics erhoben werden?
Am einfachsten ist die Methode der virtuellen Seitenaufrufe (trackPageview).

Wie trackt man Videos am besten?
Für Videos ist die Event-Tracking-Methode am besten geeignet. Hier kann man das Video als Objekt definieren. Mehrere Aktionen werden innerhalb des Objekts definiert und, sofern von Besuchern genutzt, an Analytics übergeben.

Wieso stimmen die E-Commerce-Daten in Analytics nicht mit den internen Verkaufszahlen überein?
Technische Gründe können hier für Unterschiede sorgen. Wenn beispielsweise einige User kein JavaScript akzeptieren, kann der Analytics-Code nicht ausgeführt werden. Dies führt bereits zu einer Diskrepanz von bis zu 5 %.

Die Anzahl der Klicks auf eine AdWords-Anzeige ist größer als die Anzahl der Besuche über dieselbe Anzeige in Analytics. Wie ist das möglich?
Klicks und Besuche sind unterschiedliche Metriken. Wenn ein User auf eine Anzeige klickt, heißt das nicht zwangsläufig, dass der GATC auch ausgeführt wurde. Zudem kann es zu Übertragungsfehlern kommen oder der GCLID wird nicht ordnungsgemäß übergeben.

Kann Analytics auf Seiten verwendet werden, die bereits andere Web-Analyse-Tools nutzen?
Ja, in der Regel gibt es bei der gleichzeitigen Nutzung unterschiedlicher Web-Analyse-Tools keine Probleme.

Wie komme ich an meinen Analytics-Tracking-Code?
Beim erstmaligen Anmeldeprozess erhalten Sie den Analytics-Tracking-Code mit der entsprechenden individuellen UA-Nummer. Wollen Sie zu einem späteren Zeitpunkt auf den Code zugreifen, finden Sie ihn in der Verwaltung unter dem Reiter „Tracking-Code“.

Lässt sich die Einstellung der Zeitzone nach der Ersteinstellung wieder ändern?
Ja, unter „Verwaltung“ können Sie über den Reiter „Profile“ und den Unterreiter „Profileinstellungen“ die Zeitzone jederzeit ändern. Wenn Sie allerdings eine Verknüpfung mit einem AdWords-Konto erstellt haben und dort die Zeitzone ändern, hat dies Einfluss auf die Zeitzone in Analytics. Die AdWords-Zeitzone wird der Analytics-Zeitzone vorgezogen.

Wie viele Analytics-Nutzer gibt es?
Google veröffentlicht keine konkreten Zahlen zur Anzahl der Kunden. Die UA-Nummer wird bei jeder Analytics-Kontoeröffnung hochgezählt. Mittlerweile liegt diese Zahl bei deutlich über 25 Millionen. Auch wenn man davon ausgeht, dass viele User mehrere Konten eröffnet haben und viele Konten nicht genutzt werden, bleibt eine ausreichend große Zahl an aktiven Analytics-Nutzern übrig.

Wie oft werden die Analytics-Daten aktualisiert?
In der Regel werden die über den GATC generierten Daten in weniger als einer Stunde aktualisiert. Bei sehr großen Datenmengen kann dieser Vorgang unter Umständen ein wenig länger dauern. Die aus dem AdWords-Konto überspielten Daten sind tagesaktuell. Daraus folgend sind die Daten des Vortages vollständig.
Innerhalb der Live-Berichte sind die Daten nahezu sekundengenau.

Werden User, die mobile Endgeräte benutzen, erhoben?
Das hängt von den benutzten Endgeräten ab. Smartphones (beispielsweise iPhone oder Android) werden automatisch getrackt. Bei speziell für Handys erstellten Seiten bedarf es eines separaten Tracking-Codes, der in diesem Buch dargestellt wird. Auch iPad und andere Tablets werden automatisch erhoben – zudem gibt es in den Mobile-Berichten noch diverse zusätzliche Informationen zu den jeweiligen Geräten.

Können neben URLs auch andere Ziele definiert werden?
Ja, neben den Zielen einzelner Seiten können auch sogenannte Engagement-Ziele definiert werden. Diese bestehen entweder aus der Verweildauer auf den Seiten oder den Seitenaufrufen pro Zugriff. Die Einstellungen befinden sich in den Zieldefinitionen. Dort können auch Event-Ziele definiert werden.

Besteht die Möglichkeit, den Berichten Notizen zu hinterlegen?
Ja, innerhalb der Trendgrafiken kann man sogenannte Annotationen einfügen, entweder nur für das eigene Log-in verwenden oder auch für andere Nutzer freigeben.

Was bedeutet Analytics Radar?
Analytics Radar analysiert die relevantesten Veränderungen der Analytics-Daten und stellt diese übersichtlich dar. Sie erhalten hierdurch Hinweise darauf, an welchen Stellen Sie beginnen sollten, sich die Daten näher anzusehen.

Was bedeutet asynchrones Tracking?
Bei sehr „schweren“ Seiten kann es durch den Aufruf des Tracking-Codes zu geringen Ladeverzögerungen kommen. Um dies zu vermeiden, bietet das asynchrone Tracking eine Möglichkeit, die Daten zunächst alle zu sammeln und dann, sobald der Ladevorgang der Seite komplett abgeschlossen ist, in einem Paket an die Google Server zu übermitteln. Vorteil hierbei ist, dass der User durch die Nutzung von Google Analytics keine Ladezeiten-Nachteile erfährt.

Worin besteht der Unterschied zwischen setVar und benutzerdefinierten Variablen?
Die setVar-Funktion setzt einen neuen Cookie (utmv) und kennzeichnet einen User (Visitor). Diese Variable kann ich je User einmal setzen und sie wird überschrieben, sobald er über eine neue setVar-Funktion kommt. Die benutzerdefinierten Variablen sind vielfältiger. Hier gibt es seiten-, session- und besucherbezogene Variablen. Es existiert also mehr Flexibilität bei der Nutzung der Variablen und der Kennzeichnung von Usern. Die setVar-Funktion wird vermutlich im Laufe der Zeit komplett von den benutzerdefinierten Variablen abgelöst werden.

Habe ich die Möglichkeit, bei gravierenden Veränderungen automatisch benachrichtigt zu werden?
Ja, durch die benutzerdefinierten Benachrichtigungen (Custom Alerts) innerhalb von Analytics Radar können Sie selber definieren, bei welchen Veränderungen Sie eine E-Mail erhalten.

Was ist die Google Analytics Individual Qualification?
Durch die Teilnahme an der Google Analytics Individual Qualification haben Sie die Möglichkeit, als Individuum nachzuweisen, dass Sie über wichtige Grundkenntnisse von Google Analytics verfügen. Dieser Test kostet 50 US$ und Sie müssen mindestens 80 % der dort gestellten Multiple-Choice-Fragen korrekt beantwortet haben. Das Bestehen dieses englischsprachigen Tests können Sie beispielsweise auf Xing kommunizieren, um Ihr Wissen zu dokumentieren.

Was ist der Unterschied zwischen erweiterten Segmenten und Profilen?
Profile schränken die einfließenden Daten grundsätzlich ein und stellen diese anhand der von Ihnen eingestellten Filter dar. Erweiterte Segmente sind flexibel auf fast alle Berichte innerhalb der bestehenden Profile anwendbar. Segmente zeigen auch historische Daten an, wohingegen Profile erst ab dem Moment zählen, in dem sie erstellt wurden. Bei großen Datenmengen kann die Darstellung von erweiterten Segmenten ein wenig dauern, weil die Daten nicht vorberechnet wurden, sondern in dem Moment berechnet werden, in dem man nach ihnen fragt. Bei Profilen erfolgt die Erstellung der Reports in der Regel deutlich schneller.

Können erweiterte Segmente mit anderen geteilt werden?
Ja, wenn Sie interessante erweiterte Segmente erstellt haben, können Sie diese über die Freigabe-Option mit anderen teilen. Hierzu wird ein Link erstellt, den Sie kopieren und anderen Nutzern zusenden können.

Können erstellte benutzerdefinierte Berichte mit anderen geteilt werden?
Ja, benutzerdefinierte Berichte können auf die gleiche Art und Weise wie erweiterte Segmente mit anderen Nutzern geteilt werden.

Kann ich die wichtigsten Kennziffern auch außerhalb von Analytics anzeigen?
Mit Hilfe der Analytics API gibt es Tools, mit denen Analytics-Daten auch außerhalb des Tools angezeigt werden. Das Trakkboard ist beispielsweise eines dieser Tools, um Daten individuell auf dem Rechner des jeweiligen Users darzustellen.

Gibt es eine Möglichkeit, zu überprüfen, ob alle meine Seiten mit dem Google-Analytics-Tracking-Code versehen sind?
Ja, unter www.sitescanga.com kann man seine Seiten nach dem Tracking-Code durchsuchen lassen.

Warum steht bei der Nutzung von erweiterten Segmenten teilweise oberhalb der Berichte, dass diese auf Beispieldaten beruhen?
Analytics rechnet Daten mitunter hoch, um die Darstellung der Berichte zu beschleunigen. Durch ein Symbol bestehend aus kleinen Quadraten rechts oben besteht die Möglichkeit, das Sampling zu verringern. Google-Analytics-Premium-Nutzer können Daten auch komplett ungesampelt exportieren.

Was ist Greasemonkey?
Greasemonkey ist ein Plug-in für den Firefox-Browser. Mit Hilfe dieses Plug-ins lassen sich einige Erweiterungen für Analytics nutzen, die dann in Verbindung mit Greasemonkey funktionieren.

Wie viele Widgets kann ich auf dem Analytics Dashbaord maximal darstellen?
Es sind bis zu zwölf Report-Widgets auf dem Analytics Dashboard darstellbar.

Kann ich User, die über Twitter oder Facebook auf meine Seite kommen, messen?
Ja, sie werden automatisch als Verweis (Referrer) gekennzeichnet. Wenn Sie diese allerdings wie über Kampagnen kommend behandeln wollen, müssen Sie die in den Tweets integrierten Links mit Kampagnenvariablen versehen. Wenn User dann darauf klicken und auf Ihrer Seite landen, müssen diese Variablen übergeben werden.

Kann ich Kampagnenvariablen auch nutzen, wenn ich URL-Verkürzer-Tools verwende?
Ja, in der Regel werden bei den URL-Shortenern auch die Kampagnenvariablen übergeben. Testen Sie es lieber vorher mal aus, indem Sie eine verkürzte URL auslösen und sehen, ob die Variablen auf der Landing Page ankommen.

Kann man mehrere Web-Analyse-Tools parallel nutzen?
Ja, es gibt kein Problem, wenn Google Analytics parallel mit anderen Web-Analyse-Tools im Einsatz ist.

Können Surveys mit Google Analytics verknüpft werden?
Das hängt vom Survey-Anbieter ab. Es gibt eine kostenpflichtige Version von Kampyle, die eine Integration auf Greasemonkey-Basis mit Analytics zulässt.

Wie verfahre ich bei verschiedenen Währungen?
Bei verschiedenen Währungen ist es sinnvoll, unterschiedliche Profile oder Konten je Land anzulegen, um dann in den Einstellungen die entsprechende Währung auszuwählen.

Was ist der Unterschied zwischen absolut eindeutigen Besuchern und eindeutigen Besuchern?
Die Kennziffer „absolut eindeutige Besucher“ wird vermutlich demnächst wegfallen und durch die der „eindeutigen Besucher“ ersetzt. Die letztgenannte Kennziffer ist valider und auch marktüblicher.

Gibt es einen Unterschied zwischen Visits, Besuchen, Sessions und Zugriffen?
Nein, all diese Begriffe kennzeichnen das Gleiche.

Können beliebig viele Dashboards angelegt werden?
Nein, maximal können 20 Dashboards pro Profil angelegt werden.

Können mehr als fünf benutzerdefinierte Variablen genutzt werden?
Werden mehr als fünf benutzerdefinierte Variablen benötigt, gibt es nur die Möglichkeit, auf Google Analytics Premium zu wechseln – dort stehen 50 benutzerdefinierte Variablen zur Verfügung.

Können bereits in den Berichten dargestellte Daten nachträglich verändert werden?
Nein, sind Daten einmal erhoben, können die Basisdaten nicht mehr geändert werden. Durch erweiterte Segmente oder auch Multi-Channel-Trichter und Attributionsmodelle allerdings besteht die Möglichkeit, auch vergangenheitsbezogene Daten verändert zu rechnen – die grundsätzliche Datenbasis ist jedoch immer identisch. Ein Reprocessing der Daten kann nicht angefordert werden.

Wieso kann ich nicht nacheinander mehrere Analytics-Konten erstellen?
Zwischen der Erstellung zweier Analytics-Konten müssen mindestens 30 Minuten liegen.

Ich habe aus Versehen mein Analytics-Konto gelöscht – kann ich es wiederherstellen?
Solange die Löschung nicht mehr als 30 Tage zurückliegt und Sie Datum der Löschung und die UA-Nummer nennen können, besteht eine Chance, dass die Daten wiederhergestellt werden können. Dieser Prozess ist nicht einfach und sehr nervenaufreibend – seien Sie immer sehr vorsichtig, wenn es um das Löschen von Accounts geht!

Stimmen die Standortberichte noch, auch wenn man IP-Masking aktiviert hat?
Jein, die Bestimmung der Lokation eines Users basiert auf der IP-Adresse. Durch die Anonymisierung kann die Genauigkeit dieses Berichts etwas schlechter werden. Meine bisherigen Analysen dazu haben jedoch ergeben, dass es kaum eine wirklich relevante Auswirkung hat.

In der oberen horizontalen Navigationszeile werden keine Zielgruppen angezeigt, warum?
Wenn in einem Profil keine Ziele definiert wurden, werden diese Menüpunkte auch nicht angezeigt.

In den Berichten der sozialen Netzwerke werden innerhalb des Aktivitäts-Streams Namen von beispielsweise Google+ angezeigt – ist das legal?
Ja, mit der Nutzung von Google+ erklärt man sich einverstanden, dass diese Informationen entsprechend übergeben werden können – am Ende sind diese Informationen öffentlich.

Aus den Content-Berichten erscheint eine Fehlerseite, wenn aus einem Bericht die Seite zur Ansicht aufgerufen wird – warum?
Das Aufrufen der eigenen Seiten direkt aus einem Google-Analytics-Bericht funktioniert nur dann, wenn die Benennungen nicht durch Filter umbenannt wurden.

Können Seiten, die auf mehrere Rubriken verteilt sind, aber thematisch zusammenpassen, aggregiert werden?
Ja, über die Funktion „Seitengruppen“. Hierfür muss sowohl eine Änderung am Tracking-Code als auch eine Einstellung im Interface vorgenommen werden. Im Anschluss können Sie die Berichte bei den Seiten-Reports betrachten.

Wie lange rückwirkend kann der Multi-Channel-Trichter angewendet werden?
Der Multi-Channel-Trichter kann für die letzten 30 Tage verwendet werden.

Gibt es eine Möglichkeit, eigene Daten aus einem Data Warehouse in Google Analytics zu importieren?
Derzeit gibt es in Google Analytics keine Import-Funktion. Es können nur Daten aus Google AdWords, AdSense, Feedburner, Google+ und Picasa integriert werden – eigene DWH-Daten jedoch nicht.

Muss man als kostenloser Google-Analytics-Nutzer auf Google Analytics Premium wechseln?
Nein, Google Analytics Premium ist eher für Enterprise-Kunden gedacht, die Verträge, SLAs, intensiven Support und einige erweiterte Features benötigen und einen gewissen Fokus auf die Web-Analyse setzen. Für alle anderen gibt es weiterhin die kostenlose Variante. Allerdings gibt es ein offizielles Limit von 10 Mio. Server Calls pro Monat – bislang wird dies allerdings eher nicht kontrolliert.

Warum wird der Google Website Optimizer nicht in Google Analytics integriert?
Der Google Website Optimizer besteht als separates Produkt ab August 2012 nicht mehr – stattdessen wurde eine Testing-Funktion in Google Analytics integriert. Diese finden Sie innerhalb der Content-Berichte.

Können Apps für Android und iPhone auch getrackt werden?
Ja, es gibt für beide Varianten SDKs, die das umfangreiche Tracking von Apps erlauben.

Wieso kann ich für Google+ detailliertere Daten innerhalb der sozialen Berichte sehen als für Facebook?
Jedes soziale Netzwerk kann dem Analytics Social Hub beitreten. Facebook hat dies bislang nicht gemacht und demzufolge ist die Datenvielfalt der aus Facebook stammenden Daten in Google Analytics geringer als die Google+-Daten.

Was ist Google Ripples?
Google Ripples ist eine Darstellungsvariante, die zeigt, wie sich Nachrichten innerhalb von Google+ viral verbreiten. Sie können genau sehen, wer innerhalb seines Netzwerks ein Multiplikator ist und für die intensive Verbreitung von Posts sorgt.

Wie bekomme ich Zugriff auf die Kampagnen-Conversion-Attribution?
Hierfür müssen Sie Google-Analytics-Premium-Kunde werden – in der kostenlosen Variante steht diese Funktion nicht zur Verfügung.

Früher gab es einen Hostname-Bericht – wo finde ich diese Information jetzt?
In vielen Berichten können Sie den Hostname als sekundäre Dimension hinzufügen – alternativ können Sie einen eigenen Bericht innerhalb der benutzerdefinierten Berichte erstellen, in dem als Dimension der Hostname angezeigt wird – für die Metriken haben Sie freie Wahl.

Muss für das Messen der Seitenladegeschwindigkeit der Tracking-Code verändert werden?
Nein. Als die Funktionalität neu eingeführt wurde, gab es eine zusätzliche Zeile innerhalb des Tracking-Codes – mittlerweile ist diese aber nicht mehr notwendig, so dass das Tracking hervorragend auch ohne zusätzliche Zeile funktioniert.

Wo finde ich einen guten Web-Analysten?
Gute Web-Analysten gibt es nicht viele. Viele, die sich Web-Analysten nennen, sind eigentlich eher Leute, die Reports erstellen – aber sich nicht zwangsläufig auch mit Web-Analyse beschäftigt haben müssen. Sie haben drei Möglichkeiten: a) lange suchen, b) selber ausbilden oder c) eine externe Agentur engagieren.

Wie viel Zeit sollte für die Durchführung der Web-Analyse verwendet werden?
Idealerweise jeden Tag den ganzen Tag – und am besten noch die Nacht dazu. Wenn die Fragestellungen nicht ausgehen, hört auch die Arbeit nicht auf. Fragestellungen sollte es genug geben – ansonsten sollten Sie sich oder Ihr Personal überdenken. Web-Analyse nicht regelmäßig und intensiv zu betreiben, sondern nur während der Mittagspause ist fahrlässig.

Muss ich die IP-Anonymisierung für das Tracking auf meiner Seite durchführen?
Das kann ich absolut nur empfehlen. Die Nachteile durch etwas weniger qualitative Geolokationsdaten sind vernachlässigbar – die Vorteile, rechtlich auf der sicheren Seite zu sein, sind dafür unschätzbar wertvoll.

Wird es weitere Features geben, die ausschließlich in der Google-Analytics-Premium-Version zur Verfügung stehen?
Davon ist auszugehen – die Conversion-Zuordnungsmodellierung war ein Anfang, zusätzlich die weiteren Features. Es kommt sicherlich noch mehr in der nahen und fernen Zukunft.

Können mehrere automatisch an dieselbe Adresse per E-Mail versendete Mails auch gebündelt werden?
Nein, diese Funktion gab es in der alten Version von Google Analytics – in der derzeitigen Version werden mehrere einzelne Mails verschickt.

Warum ist die gewichtete Sortierung in so vielen Berichten ausgegraut und nicht anklickbar?
Die gewichtete Sortierung funktioniert in Abhängigkeit der gewählten Sortierung – Sie müssen die Absprungrate ausgewählt haben, um die gewichtete Sortierung auswählen zu können.

Besteht die Möglichkeit, mehr als 500 Zeilen zu exportieren?
Ja – durch einen Workaround können Sie sämtliche Zeilen eines Berichts exportieren (siehe Kapitel 8.7). Alternativ steht Ihnen die Google-Analytics-API für die flexible Nutzung zur Verfügung.

In einigen Berichten besteht die Möglichkeit, Daten von TV-Anzeigen zu bekommen – wie funktioniert das?
Diese Funktionalität steht derzeit nur amerikanischen Nutzern zur Verfügung.

Wann gibt es eine neue Auflage dieses Buchs?
Das wird sich zeigen und hängt vor allem davon ab, welche und wie viele Änderungen es bei Google Analytics geben wird. Auf www.timoaden.de berichte ich währenddessen immer über die neuesten Updates.

19 Google-Analytics-Limitierungen

Jedes Tool hat bestimmte Limits. Man kann sich vorstellen, dass Google Analytics regelmäßig weltweit sehr viele Daten bewegt und verwaltet – damit diese Mengen nicht unkontrolliert ausarten, gibt es Limitationen hinsichtlich einiger Datenmengen. Welche das sind, wird in folgender Tabelle aufgelistet.

Einige dieser Beschränkungen betreffen eher sehr große Websites, andere hingegen sind verhältnismäßig schnell erreicht. Für viele dieser Limitationen gibt es Möglichkeiten, durch Veränderungen bei der Implementierung oder teilweise Eingrenzung der Daten unterhalb der Beschränkungen zu bleiben und damit trotz vieler Daten Google Analytics vollumfänglich nutzen zu können.

Beschränkung

Wert

Kommentar

Widgets pro Dashboard

12

Um weitere Widgets darzustellen, können mehrere Dashboards erstellt werden.

Anzahl erstellbarer Dashboards

20

Pro Profil können 20 Dashboards erstellt werden – um weitere zu erstellen, kann ein neues Profil erstellt werden.

Benutzerdefinierte Variablen

5

Google Analytics Premium verfügt über 50 benutzerdefinierte Variablen.

Hits pro Besuch

500

Pro Besuch werden maximal 500 Server Calls erfasst – dies können Seitenaufrufe, Events, Transaktionen etc. sein. Jede Datenübertragung an Google Analytics bedeutet einen Hit. Werden für einen Besuch 500 Hits erzielt, werden nachfolgende Hits ignoriert.

E-Commerce-Transaktionen pro Tag

50000

E-Commerce-Transaktionen, die über 50000 hinausgehen, fließen in einen (other)-Ordner.

Datenbankzeilen

50000

Internes Google-Analytics-Datenbanklimit – ist dieses erreicht, wird ein (other)-Ordner erstellt, in dem weitere Daten aggregiert werden.

Anzahl Events pro Session

10 zu Beginn, dann 1 pro Sekunde

Zu Beginn können gleichzeitig 10 Events übersendet werden, im Anschluss 1 Event pro Sekunde.

Ziele pro Profil

20

Für weitere Ziele könnten weitere Profile mit jeweils wieder 20 Zielen erstellt werden.

Anzahl benutzerdefinierter Segmente pro User

100

Anzahl Profile pro Analytics-Konto

50

Maximale Anzahl der Schritte innerhalb eines Trichters

20

Anzahl der Tage, die innerhalb des Multi-Channel-Trichters maximal rückwirkend betrachtet werden können

30

Anzahl möglicher Interaktionen pro Conversion-Pfad innerhalb des Multi-Channel-Trichters

5000

Beginn der Datenaufbereitung für den Multi-Channel-Trichter

Januar 2011

Beginn der Datenaufbereitung für die Metrik Seitenwert

29. Mai 2012

Anzahl der Google-Analytics-Konten pro Login

25

Um Zugriff zu weiteren Analytics-Konten zu bekommen oder weitere Konten zu erstellen, bedarf es einer weiteren/neuen E-Mail-Adresse, die als Google-Account erstellt werden muss.

Dauer der Datenspeicherung

25 Monate

Dieses ist das Minimum – in der Regel werden Daten deutlich länger gespeichert.

Einzigartige Dimensionskombinationen

1000000

Werden mehr Daten für eine Dimension angefragt, beginnt das Sampling.

Anzahl Besuche bei nicht vorberechneten Daten

500000

Wird bei nicht vorberechneten Daten diese Anzahl an Besuchen überschritten, so werden die Daten gesampelt.

Länge benutzerdefinierte Variable

128 Bytes

Benutzerdefinierte Variablen dürfen nicht länger sein.

Anzahl Seitenaufrufe pro Monat

10000000

Für die kostenlose Variante ist dies das Limit – bei mehr Seitenaufrufen kann gesampelt werden.

Hits pro Monat für Google Analytics Premium

1 Milliarde

Bei Google Analytics Premium werden die SLAs garantiert bei bis zu 1 Mrd. Hits pro Monat.

20 Glossar

%-Ausstiege

Prozentualer Wert der Besuche, die auf der jeweiligen Seite ausgestiegen sind.

Absprungrate (auch Bounce-Rate genannt)

Prozentualer Wert aller Besuche, die über eine externe Quelle auf Ihrer Landing Page einen Seitenaufruf generiert haben und diese auch gleich wieder verlassen haben. Wird jedoch eine zweite Seite während eines Besuchs aufgerufen und somit auch ein weiterer Server-Call ausgelöst, handelt es sich nicht mehr um eine Absprungrate, sondern um eine Ausstiegsrate.

AdSense

Mit Google AdSense können zielgerichtete Google-Anzeigen auf themenrelevanten Websites platziert werden. Website-Betreiber, die ihre Website für AdSense-Zwecke zur Verfügung stellen, werden monetär entlohnt.

AdSense-Seiten-Impressions

Anzahl aller Seiten, auf denen AdSense-Anzeigen ausgeliefert worden sind, unabhängig von der Anzahl der AdSense-Anzeigen auf der aufgerufenen Seite.

Affiliate

Es handelt sich hierbei um eine Werbeform, bei der Affiliates (Partner-Websites) Werbemittel von Werbetreibenden auf ihrer Website platzieren können. Die Finanzierung erschließt sich über ein gestaffeltes Provisionssystem. Monetär profitieren die Affiliates und der Netzwerkbetreiber von einer im Vorfeld definierten Zielerfüllung.

Aktionen pro sozialem Besuch

Summe sozialer Aktionen dividiert durch die Anzahl eindeutiger sozialer Aktionen, bildet die Anzahl der sozialen Aktionen pro sozialem Besuch.

Anforderungs-URI (= Universal Resource Indicator)

Die URI ist die Pfadkomponente einer URL, die mit einem Slash-Symbol hinter dem Hostnamen beginnt. Die Filtereinstellungen ermöglichen es, nach der Anforderungs-URI in einem Profil zu filtern.

Angezeigte AdSense-Anzeigenblöcke

Anzahl aller ausgelieferten AdSense-Anzeigenblöcke. Zur Unterscheidung von AdSense-Seiten-Impressions werden bei Anzeigenblock-Impressions alle Anzeigenblöcke auf einer Seite gezählt. Weitere Informationen zu AdSense-Seiten-Impressions finden Sie unter „AdSense-Seiten-Impressions“.

Aufschlüsselung nach Content

Auflistung aller URL-Gruppen/URL-Ebenen Ihrer Website, die während eines bestimmten Zeitraums besucht worden sind und somit einen Seitenaufruf generiert haben. Die Gruppierung der URL-Gruppen/URL-Ebenen wird durch die Trennung mit dem Slash-Symbol „/“ von der URI vollzogen.

Ausstiegsseiten

Auflistung der letzten Seiten, die Besucher vor dem Verlassen Ihrer Website geöffnet hatten.

Begriffswolke

Der Bericht der Zugriffsquellen bietet über den „Anzeigen“-Button zusätzlich die Darstellungsmöglichkeit der Keywords in Form einer Keyword-Wolke. Die Größe der dargestellten Keywords gibt die Relevanz des Keyword bezüglich der gewählten Kennziffer wieder.

Benutzerdefinierte Berichte

Diese Berichterstellungs-Funktion gibt Ihnen die Möglichkeit, individuelle Berichte aus den einfließenden Daten zu erstellen. Sie können dabei zwischen den beiden Berichttypen „Explorer“ und „Flache Tabelle“ wählen. Die Anordnung eines Berichts des Typs „Explorer“ erfolgt über Kennzahlen in horizontaler Ebene und Dimensionen in vertikaler Ebene. Über den Berichttyp „Flache Tabelle“ können Sie auch zusätzlich eine weitere Dimension nebeneinander mit jeweils 25 Kennzahlen anordnen.

Bereits erstellte Berichte können jederzeit bearbeitet, gelöscht und freigegeben werden.

Benutzerdefinierte Variablen

Benutzerdefinierte Variablen werden zur Segmentierung von Besuchern verwendet. Eine Segmentierung kann auf drei Ebenen durchgeführt werden: Besucher-, Besuchs- und Seitenebene. Bis zu fünf Aktionen auf Basis der drei Segmentierungsebenen können in Google Analytics vergeben werden. Die Aktionsnummern werden im Google-Analytics-Interface über die Bezeichnung Schlüssel 1–5 unterschieden.

Benutzerdefinierte Variablen auf Besucherebene werden im Cookie des Besuchers für maximal zwei Jahre gespeichert. Dadurch kann der Besucher während dieser Zeitperiode bei jedem Besuch wiedererkannt werden. Eine Segmentierung auf Besucherebene ist jedoch nur so lange gewährleistet, wie der Cookie des Besuchers nicht gelöscht wird und der Besucher immer über den gleichen Browser und Computer auf Ihre Website zugreift. Diese Form der Segmentierung wird z. B. für Newsletter-Anmeldungen genutzt.

Benutzerdefinierte Variablen auf Besuchsebene werden nur über die Dauer des Besuchs gespeichert. Dadurch können beispielsweise eingeloggte Besucher von nicht eingeloggten Besuchern während des Besuchs unterschieden werden.

Benutzerdefinierte Variablen auf Seitenebene werden bei jedem Seitenaufruf erfasst und gespeichert.

Besuche

Bezeichnet die Häufigkeit der Besuche auf Ihrer Website. Ist der Besuch jedoch 30 Minuten auf Ihrer Website inaktiv und surft dann weiter, wird dies als neuer Besuch gezählt.

Besuche mit Ereignis (= Zugriffe mit Ereignis)

Anzahl der Besuche, bei denen mindestens ein Ereignis ausgelöst worden ist.

Besuche mit Suche

Gesamtzahl aller Besuche, die die interne Suche während ihres Besuchs genutzt haben.

Besucher

Summe aller Besucher, die während eines bestimmten Zeitraums Ihre Website besucht haben. Die Erfassung der Besucher erfolgt über den Wiedererkennungs-Cookie _utma. Dabei wird eine Unterscheidung zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern vorgenommen.

Besucherfluss

Das Besucherfluss-Diagramm zeigt in grafisch aufbereiteter Form an, über welche Seite die Besuche auf der Website eingestiegen sind und wie sie durch die Website navigiert sind. Als Standard werden die ersten drei Besuchsschritte angezeigt, bei Bedarf können Sie weitere Navigationsschritte hinzufügen. Sie haben in dieser Ansicht auch die Möglichkeit, sich den Traffic über eine bestimmte Seite Ihrer Website anzeigen zu lassen.

Besuchsdauer

Gibt Aufschluss über die Beliebtheit Ihrer Website und gilt meist als Indikator für User-Zufriedenheit und Markenbekanntheit, die an der Wiederholungshäufigkeit der Besuche gemessen wird.

Betriebssystem

Dieser Bericht gibt Aufschluss darüber, unter welchem Betriebssystem der Computer/das mobile Endgerät des Besuchers läuft.

Bildschirmauflösung

Auflistung aller Bildschirmauflösungen, mit denen Ihre Website aufgerufen worden ist. Anhand der am häufigsten genutzten Bildschirmauflösungen können Sie erkennen, wie viel der Großteil Ihrer Besucher auf den ersten Blick von Ihrer Website sehen kann. Eventuell könnten wichtige Call-to-Aktion-Funktionen oder Marketingmaßnahmen außerhalb des sichtbaren Bereichs liegen.

Browser

Dieser Bericht gibt Aufschluss über die meist genutzten Browser, mit denen Ihre Website aufgerufen wird. Dadurch kann die Optimierung Ihrer Website für die wichtigsten Browser abgeleitet werden.

Content – Kampagnen-Tracking

Es handelt sich hierbei um einen Kampagnenparameter, der beim Kampagnen-Tracking an Google Analytics im Link übergeben wird und Aufschluss über die Anzeigenversion gibt, über die der Besucher auf Ihre Website gekommen ist. Der dafür übergebene Parameter lautet utm_content und kann auch im Bericht „Anzeigeninhalt“ eingesehen werden. Ein möglicher Kampagnen-Link mit den Analytics-Tracking-Parametern könnte wie folgt aussehen:

http://www.meineseite.de?utm_source=gmx&utm_medium=banner&utm_campaign=schlussverkauf&utm_content=blau

Der Content-Parameter wird zur Spezifikation einer bestimmten Kampagne herangezogen. In diesem Beispiel handelt es sich um eine Bannerkampagne mit der Spezifikation blau. Dies kann zur Differenzierung von der gleichen Bannerkampagne der Farbe Rot sein. Neben den Parametern utm_source und utm_medium ist der Parameter utm_content kein Pflichtparameter beim Kampagnen-Tracking.

Conversion-Rate

Prozentualer Anteil der Besuche, die zu einer definierten Zielerfüllung konvertiert sind. Während eines Besuchs wird die gleiche Ziel-Conversion im Gegensatz zur E-Commerce-Conversion nur ein Mal gezählt.

Cookie

Ein Cookie ist eine Textdatei, die bei einem Seitenaufruf von einem Webserver an den Webbrowser des Nutzers übergeben wird und auf der Festplatte des Nutzers gespeichert wird. Dabei wird zwischen 1st Party Cookies und 3rd Party Cookies unterschieden. Google Analytics nutzt ausschließlich 1st Party Cookies, d. h. Cookies, die ausschließlich von der besuchten Website gesetzt werden.

CPC (= Cost per Click)

Der CPC gibt an, wie hoch der durchschnittliche Kostenpreis pro Klick beispielsweise auf eine gebuchte AdWords-Anzeige ist.

CPM (= Cost per Mille)

Cost per Mille oder auch Tausend-Kontakt-Preis genannt, ist eine monetäre Kennzahl für die Auslieferung einer Werbekampagne an 1000 Personen einer Zielgruppe und dient somit als Steuerungselement von Werbemaßnahmen.

CTR (= Clickthrough-Rate)

Die Klickrate errechnet sich aus der Anzahl der Klicks dividiert durch die Anzahl der Impressions und bildet somit den prozentualen Anteil der Impressions, die zum Klick geführt haben.

Dashboard

Ein Dashboard bietet eine Übersicht wichtiger Kennzahlen in Form von Widgets. Dabei können diese in Form von Kennzahlen, Diagrammen, Tabellen oder Trendgrafen abgebildet werden. Weitere individuelle Metriken können jederzeit hinzugefügt und entfernt werden. Ebenso kann die Anordnung per Drag & Drop individuell angepasst werden.

Über den Auswahlpunkt „+ Neues Dashboard“ können weitere Dashboards mit individuellen Widgets erstellt werden. So kann für jeden Analyseaspekt ein eigenes Dashboard eingerichtet werden. Dies hilft, Dashboards übersichtlich und zielgerichtet zu halten.

Die Dashboard-Funktion kann jedoch nur die von Google Analytics erfassten Daten darstellen. Sollten Sie neben Google Analytics auch noch weitere Tools für Ihr Online-Marketing nutzen, deren Daten Sie jedoch alle in einem Tool dargestellt haben möchten, empfehlen wir Ihnen TrakkBoard. Das von Trakken Technologies GmbH entwickelte Tool bietet die ideale Dashboard-Lösung für Daten aus verschiedenen Tools. TrakkBoard wird als Schnittstelle zwischen den von Ihrem Unternehmen genutzten Marketing-Tools eingesetzt und fasst alle wichtigen Kennziffern in einem Dashboard zusammen. Außerdem können mehrere Google-Analytics-Konten miteinander verglichen werden.

Direkte Zugriffe

Beinhaltet alle Besuche, die über die direkte Eingabe der URL auf Ihre Website gekommen sind oder sich Ihre Website gebookmarkt haben.

Domain

Eine Domain lässt sich in die Bereiche „Top Level Domain“ und „Second Level Domain“ gliedern. Die Top Level Domain beschreibt den letzten Abschnitt des Hostnamen. Dies wäre in dem folgenden Beispiel „.de“.

Beispiel:http://www.meineseite.de/2012/07/...

Die Second Level Domain beschreibt den vorgelagerten Bereich der Top Level Domain. Dies wäre in dem folgenden Beispiel „meineseite“:

Beispiel:http://www.meineseite.de/2012/07/...

Durchschnittliche Anzahl an Seitenaufrufen

Summe aller Seitenaufrufe dividiert durch die Summe aller Besuche in einem gewählten Zeitraum, die Auskunft darüber gibt, wie viele Seiten pro Besuch durchschnittlich aufgerufen werden.

Durchschnittliche Besuchszeit auf der Website

Zeit, die ein Besuch durchschnittlich auf Ihrer Website verbringt. Die Besuchszeit errechnet sich über die Sessioncookies _utmb und _utmc, die aus der Differenz zweier Server-Calls ermittelt werden. Der Sessioncookie _utmb zählt ab dem Aufruf eines Server-Call per default 30 Minuten herunter. Sobald ein weiterer Server-Call während des Besuchs aufgerufen wird, fängt der _utmb-Cookie erneut an, von 30 Minuten herunterzuzählen. Aus der Summe der Differenzen aller Server-Calls während eines Besuchs lässt sich die Besuchszeit ermitteln. Bleibt jedoch der Besucher während seines Besuchs mindestens 30 Minuten inaktiv, wird der Besuch automatisch beendet.

Wird während des Besuchs eine Kampagne mit den Kampagnenparametern ausgelöst, beginnt für Google Analytics ebenfalls ein neuer Besuch.

Durchschnittlicher Bestellwert

Wird auch „durchschnittlicher Warenkorbwert“ genannt und bildet den Quotienten aus Gesamtumsatz und Transaktionen.

Durchschnittliche Menge

Ermittlung der durchschnittlichen Absatzmenge für ein bestimmtes Produkt. Dieser Quotient berechnet sich aus der Absatzmenge und der eindeutigen Käufe.

Durchschnittlicher Preis

Ermittlung der durchschnittlichen Umsatzhöhe für ein bestimmtes Produkt. Dieser Quotient berechnet sich aus dem Produktumsatz und der Absatzmenge.

Durchschnittswert

Durchschnittlicher Wert aller E-Commerce-Transaktionen eines gewählten Zeitraums.

Durchschnittliche Seitenladezeit

Über den Bericht der Website-Geschwindigkeit kann die durchschnittliche Seitenladezeit der Landing Pages und weiterer Seiten Ihrer Website entnommen werden. Die Seitenladezeit erfasst die Dauer zwischen dem auslösenden Klick und der vollständig geladenen Landing Page im Browserfenster.

E-Commerce

Wenn es sich bei Ihrer Website um eine E-Commerce-Seite handelt, dann ist der Abschluss von E-Commerce-Transaktionen mit Sicherheit ein Hauptziel, das ein Besucher auf Ihrer Website erfüllen kann. Dieses Ziel wird in Google Analytics anders behandelt als alle anderen, manuell einzustellenden Ziele.

Bei allen anderen Zielen wird in Google Analytics das Ziel höchstens einmal pro Besuch gezählt. Dagegen wird jede E-Commerce-Transaktion erfasst. Führt ein Besucher während seines Besuchs dreimal erfolgreich einen E-Commerce-Transaktionsprozess aus, so gehen auch drei Transaktionen in die Statistik ein.

E-Commerce-Conversion-Rate

Prozentualer Anteil der Besuche, die während des Besuchs zu Käufern konvertiert sind. Der Wert setzt sich zusammen aus der Anzahl der Transaktionen dividiert durch die Anzahl der Besuche.

Echtzeit

Die Echtzeit-Berichte geben Auskunft über Anzahl, Merkmale und Verhalten der User, die sich zum aktuellen Zeitpunkt auf der Website aufhalten. Es stehen vier Echtzeit-Berichte zur Verfügung: Übersicht, Standorte, Besucherquellen und Content.

Eindeutige Besucher

Summe aller Besucher (sowohl neue Besucher als auch wiederkehrende Besucher) innerhalb eines gewählten Zeitraums, in dem die wiederkehrenden Besucher nur einmal gezählt werden. Die in diesem Zeitraum jedoch mehrfach vorkommenden wiederkehrenden Besucher werden sowohl im Bericht wiederkehrender Besucher als auch im Bericht Besuch erfasst. Die Anzahl der Besuche ist somit immer höher als die Anzahl der absolut eindeutigen Besucher.

Eindeutige Ereignisse

Anzahl von Ereignisaufrufen während eines Besuchs, wobei keine gleichen Ereignisaufrufe gezählt werden.

Eindeutige Käufe

Anzahl der Transaktionen, die das jeweilige Produkt enthalten.

Eindeutige Seitenaufrufe

Anzahl der aufgerufenen Seiten pro Besuch, wobei gleiche Seitenaufrufe nicht gezählt werden. Dies wird auch als „Eindeutige Zugriffe“ bezeichnet.

Eindeutig soziale Aktion

Anzahl der Besuche, bei denen mindestens eine soziale Aktion ausgelöst worden ist.

Einstiegspf.de

Dieser Bericht im Bereich der Zielseiten gibt Ihnen Aufschluss über den Weg, wie der Besucher auf die jeweilige Zielseite gekommen ist.

Ereignisse

Aktionen, die für ein bestimmtes Ereignis auf der Website über den Ereignis-Tracking-Code ausgelöst worden sind, fließen in diesen Bericht ein. Die Bezeichnung für das Aktionsfeld wird im Bericht übernommen. Das Aktionsfeld beschreibt eine auszuführende Aktivität, wie beispielsweise „Play“ beim Abspielen eines Videos.

Ereignisfluss

Das Ereignisfluss-Diagramm bereitet die Reihenfolge der Aktionen, die ein Besucher ausführt und die in Google Analytics als Ereignis erfasst werden, grafisch auf. Dieser Bericht ist sowohl in der Ansicht als auch in der Funktion am Besucherfluss-Diagramm angelehnt.

Ereigniswert

Für jedes definierte Ereignis, das mit einem Tracking-Code versehen ist, kann auch ein Wert im Tracking-Code definiert werden. Der dort definierte Wert multipliziert mit der Häufigkeit des Ereignisses stellt den Ereigniswert dar.

Erweiterte Segmente

Segmente dienen zur Gruppierung bestimmter Besuchstypen, die in diesem Bericht individuell erstellt werden können. Die Segmentierung ermöglicht es Ihnen, Daten über die definierte Segmentierungsfunktion zu filtern. Der Vorteil der Segmentierungsfunktion im Gegensatz zur Filterdefinition ist darin begründet, dass keine historischen Daten durch den Einsatz eines erweiterten Segments verloren gehen.

Exportfunktionen

Sie haben in den Berichten die Möglichkeit, Daten in den folgenden Formaten zu exportieren: CSV, PDF, TSV und TSV für Excel.

Filter

Die Filterfunktion bietet Ihnen die Möglichkeit, einfließende Daten nach gewünschten Kriterien zu filtern und die definierte Filterfunktion auch gleichzeitig für weitere gewünschte Profile des gleichen Accounts anzuwenden. Für ein optimales Filterergebnis, bestehend aus mehreren Filterfunktionen für ein Profil, ist die Reihenfolge der Filtereinstellungen entscheidend, da bei jeder Filtereinstellung ausgeschlossene Daten nicht in das Profil einfließen.

Fluss sozialer Besucher

Das Fluss-Diagramm bereitet grafisch auf, über welche sozialen Netzwerke Traffic auf der Website generiert wird, d. h. von welchen sozialen Netzwerken Besucher auf Ihrer Seite einsteigen und wie sie durch Ihre Seite navigieren.

Gesamtausstiegsrate

Prozentualer Wert der Besuche, die während der definierten Trichter-Schritte, die zur Zielerfüllung führen, ausgestiegen sind und somit den Pfad der Zielerfüllung verlassen haben.

Häufigkeit und Aktualität

Ein Maßstab für Beliebtheit und Zufriedenheit der Besucher, der Aufschluss darüber gibt, in welcher Frequenz die Besucher Ihre Website aufsuchen. Bei der Interpretation der einfließenden Daten gibt es jedoch zwischen B2B-Websites und Nachrichtenportalen Unterschiede, da längere Frequenzen der Besuche beispielsweise für B2B-Unternehmen nicht negativ sein müssen, weil sich der Inhalt der Website nicht wie in einem Nachrichtenportal täglich ändert.

Hostname

Dieser Bericht bietet eine Auflistung aller Domains (per Default absteigend sortiert nach der Anzahl der Besuche), auf denen der Google-Analytics-Tracking-Code mit der gleichen UA-Nummer eingebunden ist. Ausgeschlossene Hostnamen durch eine Filterfunktion werden trotz gleicher UA-Nummer nicht im Hostnamen-Bericht abgebildet.

Impression

Die Anzahl der Impressions im AdWords-Bericht gibt an, wie häufig Ihre gebuchte AdWords-Anzeige für das gebuchte Keyword oder die gebuchte Kampagne angezeigt worden ist.

In-Page-Analyse

Die In-Page-Analyse ist eine weitere Form für die Darstellung des Besucherflusses. Sie bekommen eine prozentuale Übersicht darüber, wie viele Besucher auf der Website welche Interaktion durchgeführt haben.

Interesse

Gibt Aufschluss über die Beliebtheit Ihrer Website und gilt meist als Indikator für User-Zufriedenheit und Markenbekanntheit.

Karten-Overlay (= Standort)

Über die IP-Adresse und das Einwählen ins Internet über Einwahlknotenpunkte können Computer bzw. Browser einer Region zugeordnet werden. Dadurch können die Geschäftspotenziale bestimmter Regionen ermittelt werden, die sowohl für Online-Kampagnen, wie beispielsweise AdWords, als auch Offline-Kampagnen optimal genutzt werden können. Über das Pull-down-Menü können Daten über die folgenden regionalen Ebenen „Stadt“, „Land/Gebiet“, „Subkontinentale Region“ und „Kontinent“ erhoben werden.

Key-Performance-Indikator (kurz: KPI)

Dieser Indikator dient als Maßstab für aussagekräftige Erfolgsfaktoren einer Website und ist somit ein wichtiger Bewertungsfaktor. Aufgrund unterschiedlicher Zielesetzungen innerhalb von Abteilungen und Unternehmenshierarchien weichen die KPIs voneinander ab. Wichtig bei der Definition von KPIs ist auch die Festlegung eines zeitlichen Rahmens.

Keyword

Keywords lassen sich in bezahlte und unbezahlte Keywords gruppieren. Bei bezahlten Keywords handelt es sich um gebuchte Keywords einer AdWords-Kampagne, die im Keywords-Bericht im Bereich der AdWords-Kampagnen oder im Bericht der bezahlten Suche zu finden sind.

Keyword-Option

Gliederung von gebuchten Keywords, über die Besucher auf Ihre Website gekommen sind, in die Kategorien Exact Match, Phrase Match, Broad Match und Content Network Ads.

Keyword-Position

Im Bericht der AdWords-Kampagnen können gebuchte Keywords-Positionen anhand folgender Kennzahlen bewertet werden: Besuche, Seiten/Besuch, durchschnittliche Besuchszeit auf der Website, % Neue Besuche und Absprungrate. Daraus können wertvolle Informationen über die Effektivität der gebuchten Positionen abgeleitet werden.

Klicks

Nur der AdWords-Bericht weist noch einen weiteren Tab neben der Website-Nutzung, den Zielgruppen und E-Commerce-Reitern auf. Der sogenannte Klick-Bericht liefert weitere wichtige Kennzahlen über den monetären Erfolg einer AdWords-Kampagne, wie Marge, Return on Investment, Umsatz pro Klick, Cost per Click etc.

Kostenquelle

Dieser Begriff bezieht sich auf die Kostendaten in Ihrem AdWords-Konto. Die Kostenquelle im Google-Analytics-Account gibt an, von welchem AdWords-Konto die Kostendaten in das Analytics-Konto einfließen.

Labels

Labels, die für ein bestimmtes Ereignis auf der Website über den Ereignis-Tracking-Code ausgelöst worden sind, fließen in diesen Bericht ein. Die Bezeichnung für das Label-Feld wird im Bericht übernommen. Das Label-Feld ist kein Pflichtfeld und wird meist zur Spezifikation eines bestimmten Ereignisses, wie das einer Titelbezeichnung für ein bestimmtes Video, herangezogen.

Letzte Interaktions-Conversion

Kenngröße im Multi-Channel-Trichter. Sie gibt an, über welchen Kanal ein Besucher auf die Webseite gekommen ist, bevor er ein Webseiten-Ziel erreicht hat.

Marge

Die Marge bildet den prozentualen Gewinn und errechnet sich wie folgt:

(E-Commerce-Umsatz + gesamter Zielwert – Kosten) / Umsatz

Medium – Kampagnen-Tracking

Es handelt sich hierbei um einen Kampagnenparameter, der beim Kampagnen-Tracking an Google Analytics übergeben wird und Aufschluss über die Art und Weise gibt, wie ein Besucher auf Ihre Website gekommen ist. Der dafür übergebene Parameter lautet utm_medium. Ein möglicher Kampagnen-Link mit den Analytics-Tracking-Parametern könnte wie folgt aussehen:

http://www.meineseite.de?utm_source=gmx&utm_medium=banner&utm_campaign=schlussverkauf&utm_content=blau

Der Medium-Parameter identifiziert den Kampagnentyp. In diesem Beispiel handelt es sich um eine Banner-Kampagne. Sowohl der Parameter utm_source als auch der Parameter utm_medium sind Pflichtparameter beim Kampagnen-Tracking und müssen angegeben werden.

Mobil – Auswahl des Eingabegeräts

Erfassung der Nutzungssteuerung des mobilen Endgeräts auf Ihrer Seite, wie beispielsweise Touchscreen oder Clickwheel.

Mobil – Übersicht

Übersicht von Besuchskennzahlen der Website-Nutzung über mobile Endgeräte, im Vergleich zu Besuchen über stationäre Endgeräte. Diese einfließenden Kennzahlen können auch mit definierten Zielen und E-Commerce-Daten ins Verhältnis gesetzt werden.

Mobil – Geräte

Detaillierte Informationsübersicht über webfähige Mobiltelefone in den Kategorien Marken des Mobilgeräts, Internetdienstanbieter, Auswahl des Eingabegeräts und Betriebssysteme, mit denen Ihre Website besucht worden ist. Zusätzlich bietet dieser Reporting-Block einen Karten-Overlay ausschließlich für Besuche mit Mobiltelefonen.

Multi-Channel-Trichter

Eine grafische Aufbereitung, welche Traffic-Kanäle an Conversions beteiligt sind und welche Kanäle eher conversion-vorbereitend bzw. conversion-abschließend sind.

Neue Besucher

Gesamtzahl der Besucher, die das erste Mal auf Ihrer Website sind. Dabei werden diese Daten durch den Wiedererkennungs-Cookie _utma erhoben. Sobald dieser Cookie gelöscht wird oder der Besucher über einen anderen Computer bzw. über einen anderen Browser auf Ihre Website kommt, wird der Besucher als neuer Besucher registriert.

Nutzer

Der Nutzermanager ermöglicht es Ihnen, neue Nutzer für ausgewählte Profile hinzuzufügen oder die Nutzerrechte für bereits bestehende Nutzer zu ändern. Bei der Vergabe von Nutzerrechten können Sie zwischen den Zugriffstypen „Administrator“ und „Nutzer“ wählen. Der Zugriffstyp „Nutzer“ erlaubt es, in Berichte des freigegebenen Profils einzusehen. Der „Administrator“ hingegen bietet neben dem Einsehen von Berichten noch die Möglichkeit, Kontoeinstellungen vorzunehmen. Dabei können die Nutzerrechte auch nur für bestimmte Profile eingerichtet werden und müssen nicht auf den ganzen Account ausgeweitet werden. Wichtig zu beachten ist, dass die einzutragende E-Mail-Adresse für die Profilnutzung in einem Google-Konto registriert ist.

Passende Suchanfrage der bezahlten Suche

Mit Hilfe dieser Berichtsoptionen kann die genaue Eingabe von Suchbegriffen ausgewählter AdGroups dargestellt werden.

Pfadlänge

Kenngröße im Multi-Channel-Trichter. Sie gibt an, wie viele Besuche zwischen erstem Besuch und einer Conversion liegen.

Placements

Der Placement-Bericht der AdWords-Kampagnen liefert eine Auflistung aller Domains, von denen eine AdWords- bzw. AdSense-Kampagne ausgelöst worden ist.

Plug-ins für soziale Netzwerke

Über diesen Bericht erfahren Sie, welche Ihre Website betreffenden sozialen Interaktionen von Besuchern durchgeführt wurden.

Profileinstellungen

Mit Hilfe von Profilen und dem Einsatz von Filtern können Sie bestimmte Daten Ihrer Website separat betrachten. Bei der Erstellung von Filtern ist es sehr hilfreich, ein neues Profil anzulegen, da durch den Filter ausgeschlossene Daten nicht wiederhergestellt werden können.

Quelle – Kampagnen-Tracking

Der Ursprung eines Verweises auf Ihre Website wird im Kontext des Kampagnen-Trackings als Quelle bezeichnet. Der dafür übergebene Parameter lautet utm_source. Ein möglicher Kampagnen-Link mit den Analytics-Tracking-Parametern könnte wie folgt aussehen:

http://www.meineseite.de?utm_source=gmx&utm_medium=banner&utm_campaign=schlussverkauf&utm_content=blau

In diesem Beispiel handelt es sich um eine Banner-Kampagne von einer gmx-Seite. Sowohl der Parametern utm_source als auch der Parameter utm_medium sind Pflichtparameter beim Kampagnen-Tracking und müssen angegeben werden.

Radar

Der Radar-Bericht übernimmt für Sie die permanente Überwachung Ihrer Website und benachrichtigt Sie bei erheblichen statistischen Abweichungen automatisch. Dabei kann die Benachrichtigungsempfindlichkeit über einen Regler individuell eingestellt werden. Zusätzlich können auch benutzerdefinierte Benachrichtigungen eingerichtet werden.

Bei Überschreitung des definierten Schwellenwerts wird automatisch eine E-Mail an den oder die eingetragenen Empfänger verschickt. Die Benachrichtigungsbedingung kann individuell erstellt werden. Individuell erstellte Benachrichtigungen können auch für andere Nutzer über einen URL-Transfer freigegeben werden.

Radar-Ereignisse können auf Basis von tages-, wochen- oder monatsbasierten Statistiken eingerichtet werden.

Reguläre Ausdrücke

Bezeichnet eine Zeichenfolge mit Syntaxregeln und Platzhaltern, die eingesetzt werden, um beispielsweise eingehende Daten in einem Profil zu filtern.

ROI (=Return on Investment)

Indikator zur Messung der Rentabilität von AdWords-Kampagnen. Der ROI errechnet sich wie folgt:

(E-Commerce-Umsatz + gesamter Zielwert – Kosten) / Kosten

Search Engine Advertising (kurz: SEA)

Es handelt sich hierbei um eine bezahlte Form des Suchmaschinen-Marketings, bei der ein Website-Betreiber Anzeigen zu gebuchten Suchwörtern (Keywords) schalten kann. Durch eine Verknüpfung von AdWords-Kampagnen mit Google Analytics können wichtige Daten gewonnen werden, die sich im AdWords-Bericht von Google Analytics einsehen lassen.

Teilweise wird von Search Engine Advertising auch als SEM (Search Engine Marketing) gesprochen. Dieser Begriff fasst aber streng genommen die bezahlte und die unbezahlte Form des Suchmaschinen-Marketings zusammen, also SEM = SEA + SEO.

Search Engine Optimization (kurz: SEO)

Suchmaschinenoptimierung ist die unbezahlte Form des Suchmaschinen-Marketings. Ziel des SEO-Marketings ist es, im Suchmaschinen-Ranking durch Optimierungsmaßnahmen der Website auf höheren Plätzen zu erscheinen.

Seiten des Website-Contents

Auflistung aller Webseiten, die während eines definierten Zeitraums besucht worden sind und somit einen Seitenaufruf generiert haben. Für die Unterscheidung der einzelnen Seiten wird die jeweilige URI dargestellt.

Seiten der Website-Suche

Auflistung aller Start- und Zielseiten, die während eines Besuchs über die interne Suche ausgelöst worden sind. Die Startseite wird definiert als diejenige Seite, von der aus ein Besucher die interne Suche genutzt hat. Die darauffolgende Suchergebnisseite wird als Zielseite bezeichnet.

Seitenaufrufe

Ein Seitenaufruf wird durch das Ausführen des Tracking-Codes beim Laden einer Seite durch einen Browser generiert.

Seitenlade-Beispiel

Diese Kennzahl dient als Zähler für die Seitenladezeit Ihrer Landing Pages.

Seitentiefe

Übersicht der Anzahl der aufgerufenen Seiten pro Besuch.

Seitentitel

Auflistung aller Webseiten, die während eines bestimmten Zeitraums besucht worden sind und somit einen Seitenaufruf generiert haben. Für die Unterscheidung der einzelnen Seiten wird der jeweilige Seitentitel dargestellt.

Soziale Netzwerke – Seite

Dieser Bericht zeigt die URLs an, die in den sozialen Netzwerken geteilt werden.

Sozialer Wert

Der soziale Wert beziffert die Anzahl der Conversions, bei denen der Kanal Soziale Netzwerke beteiligt war, und gibt, sofern im jeweiligen Conversion-Ziel ein Conversion-Wert hinterlegt ist, einen Wert für diese Conversions an. Des Weiteren liefert der Bericht eine Aufteilung in Kontakte, die eine Conversion vorbereitet haben, und letzte Kontakte vor einer Conversion.

Sprache

Die in diesem Bericht aufgeführte Sprache gibt Aufschluss über die Spracheinstellung des Browsers und nicht über die gesprochene Sprache des Besuchers. Jedoch können Sie aus diesem Bericht einen möglichen Trend der Sprachen erkennen, um möglicherweise eine weitere Spracheinstellung auf Ihrer Website anzubieten.

Suche

Beinhaltet alle Besuche, die über Suchmaschinen auf Ihre Website gekommen sind. Dabei erfolgt eine Unterscheidung zwischen bezahlten Suchergebnissen (SEM) und nicht bezahlten Suchergebnissen (SEO).

Suchausstiege

Prozentualer Wert der Besuche, die nach der Nutzung der internen Suche die Website verlassen haben.

Suchtiefe

Durchschnittliche Anzahl von Seitenaufrufen pro Besuch, nachdem eine interne Suche genutzt worden ist.

Summe einmaliger Suche

Summe aller Besuche, die die interne Suche während ihres Besuchs genutzt haben. Die Häufigkeit der Nutzung der internen Suche während eines Besuchs bleibt in diesem Bericht unberücksichtigt.

Suchzugriff

Summe aller Zugriffe über Suchmaschinen. In diesem Bericht erfolgt keine Unterscheidung zwischen bezahlter und unbezahlter Suche. Weitere Informationen zur bezahlten Suche finden Sie unter „Search Engine Marketing“ und zur unbezahlten Suche unter „Search Engine Optimization“.

Tests

Mit dieser Funktion können Sie einfache A/B-Tests erstellen und somit die Conversion-Rates auf Ihrer Website verbessern.

Transaktionen

Die Summe aller E-Commerce-Transaktionen in einem bestimmten Zeitraum.

Transaktions-ID (auch Order-ID genannt)

Jede durchgeführte Transaktion erhält eine individuelle Kennzeichnung, die sogenannte Transaktion-ID. Durch diese automatisch vergebene ID lassen sich Transaktionen voneinander unterscheiden.

Trichter-Visualisierung

Visualisierung der festgelegten Pfade im Trichter, die zur Zielerfüllung führen. Dadurch kann der prozentuale Anteil der Ausstiege in jedem Step des Trichters ermittelt werden. Zusätzlich wird auch dargestellt, auf welche Seite der Besucher nach seinem Ausstieg navigiert hat. Während eines Besuchs wird die gleiche Ziel-Conversion im Gegensatz zur E-Commerce-Conversion nur ein Mal gezählt.

TV-Anzeigen

Dieser Bericht bietet Ihnen Erkenntnisse über das Besucherverhalten auf Ihrer Website über Zugriffe aus Google-TV-Kampagnen.

UA-Nummer (= Web-Property-ID)

Die UA-Nummer wird für jedes Google-Analytics-Konto individuell vergeben. Diese ID hat die Eigenschaften eines Personalausweises, womit Ihr persönliches Analytics-Konto identifiziert wird und daher auch im Tracking-Code integriert sein muss. Das Konstrukt einer UA-Nummer sieht wie folgt aus: „UA-XXXXXXXX-YY“.

Die Platzhalter X stehen für eine individuelle Zahlenfolge des vergebenen Google-Analytics-Accounts. Das erste angelegte Profil wird im Bereich des Platzhalters Y mit der 1 versehen und auch als Profilnummer bezeichnet. Für jedes weitere Profil einer neuen Domain wird die Profilnummer immer weiter hochgezählt.

Übernommene Kostendaten

Bei der Verknüpfung von Google AdWords und/oder Google-AdSense-Kampagnen mit Google Analytics können unter den Profileinstellungen alle verknüpften Kostendaten eingesehen werden. Bei der Erstellung neuer Profile für eine bestehende Domain können durch das Ankreuzen der gewünschten Kostenstelle(n) diese auch mit überführt werden.

Umsatz

Summe aller monetären Einnahmen, einschließlich Steuern und Versandkosten in einem definierten Zeitraum.

Verfeinerung der Suche

Anteil der Suchanfragen der internen Suche, die zu einer weiteren Suchanfrage während des Besuchs geführt haben.

Vermerke (= Annotation)

Über Profileinstellungen des Reiters „Bestände“ sowie in jedem Graph eines Berichts können Vermerke erstellt werden. Diese können für die Nutzer des jeweiligen Accounts freigegeben oder für die eigene Nutzung privat erstellt werden.

Verweis-Websites

Beinhaltet alle Besuche, die über themenrelevante Websites (meist über einen Link) auf Ihre Website geführt haben.

Vorbereitete Conversions

Kenngröße im Multi-Channel-Trichter. Sie gibt an, über welche Kanäle ein Besucher vor dem letzten Besuch, bevor er ein Webseiten-Ziel erreicht hat, die Website besucht hat. Nicht alle Marketing-Kanäle führen zu einer direkten Conversion, wohl aber zu zukünftigen Conversions. Diese Kenngröße gibt an, bei wie vielen Conversions ein Kanal vorbereitend beteiligt war.

Vorbereitete/Letzte-Interaktion-Conversions

Kenngröße im Multi-Channel-Trichter. Quotient aus vorbereitenden Conversions und Letzte-Interaktion-Conversions. Ist die Zahl größer als 1, so handelt es sich um einen conversion-vorbereitenden Kanal, bei Zahlen zwischen 0 und 1 ist der zugehörige Kanal eher ein conversion-abschließender Kanal.

Website-Geschwindigkeit

Analysebericht der Ladezeit Ihrer Landing Pages und Seiten, gegliedert nach Seitentitel oder Seiten-URI.

Werbenetzwerk

In diesem Bericht zum einen die Internetanbieter, über die die Besucher mit dem Internet verbunden sind, und zum zweiten der Hostname der besuchten Seiten.

Wert pro Besuch (synonym auch Zielwert pro Besuch)

Durchschnittlicher Wert, den ein Besucher pro Besuch einbringt. Dabei handelt es sich meist um monetäre Werte, die sich aus dem Gesamtumsatz dividiert durch die Besuche ermitteln lassen. Bei Nicht-E-Commerce-betriebenen Websites können festgelegte Zielwerte hinzugezogen werden, die im Interface von Google Analytics eingerichtet werden müssen.

Wiederkehrende Besucher

Gesamtzahl der Besucher, die bereits auf Ihrer Website waren. Die Unterscheidung zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern erschließt sich durch den _utma-Wiedererkennungs-Cookie für Ihre Domain. Sobald der Besucher seinen _utma-Wiedererkennungs-Cookie gelöscht hat oder Ihre Website über einen anderen Webbrowser das erste Mal besucht wird, wird dieser Besucher ebenfalls als neuer Besucher registriert.

Der Menüpunkt „Übersicht“ bietet noch weitere Erkenntnismetriken auf Besuchsebene, wie Besuche, Seiten/Besuch, durchschnittliche Besuchszeit auf der Website, % Neue Besuche und Absprungrate.

Zeit nach Suche

Verweildauer eines Besuchers nach der Nutzung der internen Suche.

Zeitintervall

Kenngröße im Multi-Channel-Trichter. Sie gibt die Anzahl der Tage an, die zwischen dem ersten Besuch der Webseite und der Conversion liegen.

Ziel-Conversion-Rate

Prozentualer Anteil der Besuche, die ein festgelegtes Ziel erfüllt haben, d. h. bei denen der Besucher konvertiert ist. Während eines Besuchs wird die gleiche Ziel-Conversion im Gegensatz zur E-Commerce-Conversion nur ein Mal gezählt. Alle definierten Ziele werden hier zusammengefasst dargestellt.

Ziel-URLs

Der Ziel-URL-Bericht im AdWords-Bereich gibt Aufschluss über die Ziel-Link-Qualität und -Quantität der AdWords-Anzeigen.

Ziele

Es ist möglich, in Google Analytics bestimmte Aktionen von Besuchern als Ziel zu definieren. Es gibt vier Arten von Zielen: Ziel-URLs, Seiten pro Besuch, Besuchsdauer, Ereignisse. Für jedes dieser Ziele kann ein fiktiver Zielwert vergeben werden.

Zielpfad umkehren

Darstellung der letzten drei Schritte, anhand der URI, vor der Zielerfüllung.

Zielprozessfluss

Bei Zielen des Typs URL-Ziel können weitere Seiten, die im Vorfeld zur Ziel-URL erreicht werden, angegeben werden. Ein Beispiel hierfür ist der Checkout-Prozess aus Ihrem Warenkorb. Die Ziel-URL in diesem Fall ist die Dankeschön-Seite nach einer erfolgreichen Bestellung. Bevor der Besucher diese erreicht, hat er aber im Bestellprozess bereits die Warenkorb-Seite, die Adressbestätigungs-Seite und die Seite mit den Bezahlmodalitäten gesehen.

Diese Funktion ist nach der Einrichtung des Ziels auch rückwirkend nutzbar.

Zielseiten (= Landing Pages)

Als Zielseiten werden Seiten einer Website bezeichnet, die über externe Kampagnen/Zugriffsquellen erreicht werden können. Dieser Bericht bietet eine Auflistung aller Landing Pages, die während eines definierten Zeitraums besucht worden sind und somit einen Seitenaufruf generiert haben. Zur Unterscheidung der einzelnen Seiten wird die jeweilige URI dargestellt.

Zugriffe über soziale Netzwerke

Beinhaltet alle Besuche, die von einem sozialen Netzwerk auf Ihre Website geführt haben.

Zugriffsquellen

Bei den Zugriffsquellen handelt es sich um Internetquellen, von denen aus Besucher auf Ihre Website gekommen sind. Mögliche Zugriffsquellen sind: bezahlte/nicht bezahlte Suchmaschinenergebnisse, Direkteingabe Ihrer URL, Affiliate-Kampagnen, Banner-Kampagnen, verweisende Websites etc.

Zuordnungsmodellierungs-Tool

Mit dem Zuordnungsmodellierungs-Tool kann der Anteil des Erfolgs der beteiligten Marketing-Kanäle an einer Conversion modelliert werden. Es bestehen mehrere vorgefertigte Attributionsmodelle, darüber hinaus besteht die Möglichkeit, ein Modell nach eigenen Anforderungen zu kreieren. Dieser Bericht ist Bestandteil der Premium-Version.

21 Hilfreiche Tools

Google Analytics bietet umfangreiche Möglichkeiten, Daten zu nutzen und mit diesen zu arbeiten. Dennoch gibt es eine Vielzahl externer Erweiterungen bzw. zusätzlicher Tools, die bei der Nutzung von Google Analytics behilflich sein können bzw. die Implementierung überprüfen können. Im Folgenden führe ich ein paar Tools auf, die bei der täglichen intensiven Arbeit mit Google Analytics unterstützend sein können.

Google Analytics Debugger

Dieses Browser-Plug-in für Google Chrome wurde von Google entwickelt und stellt nützliche Informationen sämtlicher Seiten, die den Google-Analytics-Tracking-Code beinhalten, innerhalb der JavaScript-Konsole dar. Hierüber können beispielsweise sämtliche innerhalb eines Aufrufs an die Google-Analytics-Server übergebenen Informationen gelesen werden.

https://chrome.google.com/webstore/detail/jnkmfdileelhofjcijamephohjechhna?utm_source=chrome-ntp-icon

GA Copy and Paste

Wenn man intensiv mit Google Analytics arbeitet, kommt es des Öfteren vor, dass Profile kopiert werden müssen – wenn dann ebenfalls sämtliche Einstellungen von einem auf das andere Profil übertragen werden müssen, kann diese Arbeit ziemlich nervtötend sein. Für das Kopieren von Zielen und Filtern gibt es glücklicherweise ein hilfreiches Chrome-Plug-in, welches es ermöglicht, diese innerhalb des einen Profils zu kopieren und in einem anderen einzufügen. Dies kann eine Menge Zeit sparen und ist wirklich sinnvoll.

https://chrome.google.com/webstore/detail/imgngfbfofnhpgdhoejahgpggoclgcom?utm_source=chrome-ntp-icon

Regular Expression Checker

Reguläre Ausdrücke sind bei der intensiven Arbeit mit Google Analytics allgegenwärtig. Um diese vor der Implementierung zu überprüfen, gibt es einige Tools, mit denen deren Funktionalität vorab gecheckt werden kann. Diese Google Chrome Extension bietet eine gute und einfache Möglichkeit, seine regulären Ausdrücke vor der Nutzung auf Richtigkeit zu prüfen.

https://chrome.google.com/webstore/detail/pgnkpcgniljiolidjmodgfljeomjjiha?utm_source=chrome-ntp-icon

Analytics Helper

Dieses Google-Chrome-Plug-in fügt einen kleinen Kreis in die Adresszeile des Browsers ein und zeigt an, wenn auf einer Website Google Analytics eingebaut ist. Wenn dies der Fall ist, wird der Kreis grün angezeigt und mit einem Klick darauf erhält man die UA-Nummer und die Information, ob der Tracking-Code an der korrekten Stelle eingebunden ist.

https://chrome.google.com/webstore/detail/hfildnjlegfhkamejpekkfhinijcgloh?utm_source=chrome-ntp-icon

Google Analytics Opt-Out

Das Thema Datenschutz ist wichtig! Auch wenn ich davon ausgehe, dass die Leser dieses Buchs sich vermutlich nicht von der Datenerhebung durch Google Analytics ausschließen lassen wollen, erwähne ich es der Vollständigkeit halber. Mit Installation dieses Google-Chrome-Plug-ins können Sie sich generell von der seitenübergreifenden Datenerhebung durch Google Analytics ausschließen.

https://chrome.google.com/webstore/detail/fllaojicojecljbmefodhfapmkghcbnh?utm_source=chrome-ntp-icon

Edit this Cookie

Auch wenn die Ansicht der eigenen Cookies über die JavaScript-Konsole in Google Chrome vielleicht angenehmer ist, ist das Google-Chrome-Plug-in Edit this Cookie zusätzlich ganz sinnvoll. Hierüber können sämtliche gesetzten Cookies betrachtet und auch direkt verändert werden.

https://chrome.google.com/webstore/detail/fngmhnnpilhplaeedifhccceomclgfbg?utm_source=chrome-ntp-icon

Web Developer

Web Developer ist ein Browser-Plug-in, welches es sowohl für Google Chrome als auch für Firefox gibt. Dieses Plug-in stellt ein ganzes Sammelsurium sinnvoller zusätzlicher Werkzeuge zur Verfügung, die für die Entwicklung und Überprüfung von Websites nützlich sein können.

Link zum Google Chrome Store:

https://chrome.google.com/webstore/detail/bfbameneiokkgbdmiekhjnmfkcnldhhm?utm_source=chrome-ntp-icon

Link zu Firefox-Add-ons:

https://addons.mozilla.org/firefox/downloads/latest/60/addon-60-latest.xpi?src=search

GA? – Is Google Analytics Installed

Dieses Firefox-Add-on fügt dem Browser ein kleines Symbol hinzu, welches darstellt, ob auf einer Seite, die gerade angesurft wird, Google Analytics eingebaut ist oder nicht.

https://addons.mozilla.org/firefox/downloads/latest/5631/addon-5631-latest.xpi?src=search

Web Analytics Solution Profiler / Debugger (WASP)

Dieses Plug-in ist ein Klassiker unter den Web-Analyse-Tool-Detektoren. Hiermit kann toolunabhängig erkannt werden, welches Web-Analyse-Tool im Einsatz ist und welche Daten übersendet werden. Es gibt eine leider sehr rudimentäre kostenlose Version und eine deutlich umfangreichere kostenpflichtige Version, die 70$ kostet.

https://addons.mozilla.org/de/firefox/addon/web-analytics-solution-profile/?src=search

Live HTTP Headers

Dieses Firefox-Plug-in stellt sämtliche http-Aufrufe dar, die übergeben werden, während eine Seite geladen wird. Hierüber kann dann analysiert werden, ob und wie der Google-Analytics-Tracking-Code übergeben wird.

https://addons.mozilla.org/de/firefox/addon/live-http-headers/?src=ss

Firebug

Ein Klassiker der Firefox-Add-ons. Firebug verfügt über eine Menge zusätzlicher Developer Tools, mit denen Seiten und Seitenaufrufe überprüft werden können – für jede Webseite, auf der man sich gerade befindet.

https://addons.mozilla.org/de/firefox/addon/firebug/?src=ss

Ghostery

Ghostery ist ein Firefox-Plug-in, welches bei Betreten einer Seite anzeigt, welche Web-Analyse- oder Online-Marketing-Tools dort im Einsatz sind. Zusätzlich kann man sich über dieses Add-on auch von einigen Tracking-Tools ausschließen.

https://addons.mozilla.org/de/firefox/addon/ghostery/?src=search

The Regex Coach

Neben dem oben bereits erwähnten Google-Chrome-Plug-in gibt es von einem anderen Anbieter eine Softwarelösung zum Download für die Überprüfung von regulären Ausdrücken. Ich persönlich nutze diese kostenlose Software (nur verfügbar für Windows-Rechner) sehr gerne – sie ist auch gut geeignet zum Üben der Funktionsweise regulärer Ausdrücke.

http://www.weitz.de/regex-coach/

4Q Suite

Ein umfangreiches Tool, mit dem Umfragen auf der eigenen Website erstellt werden können. Daten können mit Google Analytics in Verbindung gebracht werden, so dass sich hieraus weitere Erkenntnisse gewinnen lassen. Der Preis beginnt bei monatlich 19 $ und endet bei 399 $ monatlich.

http://www.4qsurvey.com/

Tatvic-Excel-Plug-in

Tatvic ist ein Excel-Plug-in, welches es ermöglicht, Daten aus Google Analytics direkt in Excel zu exportieren und dort weiterzuverarbeiten. Es gibt eine kostenlose Basisversion und verschiedene kostenpflichtige Varianten, die bei 19$ pro Monat starten.

http://www.tatvic.com/excel-add-in-google-analytics/?utm_medium=google_support&utm_source=ga_gallery&utm_campaign=ga_partners_promotion

BAM Analytics Pro

Dieses Tool stellt die Daten aus dem eigenen Google-Analytics-Konto auf dem iPhone dar. Es können Daten aus unterschiedlichen Konten und Profilen angesehen werden. Zudem können verschiedene Zeiträume ausgewählt und betrachtet werden.

http://www.blastam.com/google-analytics-iphone-app.aspx

Google Analytics Application Gallery

Zusätzlich zu den hier vorgestellten Plug-ins, Add-ons und Tools gibt es noch eine ganze Reihe weiterer Apps, die in Bezug zu Google Analytics stehen. Hierfür hat Google Analytics einen eigenen Marktplatz eingerichtet, wo diese aufgelistet und kurz beschrieben werden.

http://www.google.com/analytics/apps/