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Thomas Kaiser

So messen und optimierenSie den Erfolg Ihrer Website

> So setzen Sie Google Analytics technisch perfekt und effektiv ein

> Ermitteln Sie, woher Ihre Besucher kommen und was sie tun

> Die besten Auswertungsstrategien für Ihre Webanalysedaten

Erfolgskontrolle für WebseitenGoogle Analytics

Woher kommen die Besucher Ihrer Website? Greifen die Marketing-maßnahmen, mit denen Sie Besucher auf Ihre Website locken wollen? Undhaben Sie überhaupt das richtige Angebot für Ihre Zielgruppe? Wenn SieAntworten auf diese Fragen suchen, ist dieses Buch das richtige für Sie. DerSuchmaschinen- und Internet-Marketingexperte Thomas Kaiser erläutert, wieSie das kostenlose Analysewerkzeug Google Analytics technisch korrekt underfolgsorientiert einsetzen. Google Analytics ist eine wahre Fundgrube an wert-vollen Nutzerdaten. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie die Daten effektiv auswertenund die richtigen Maßnahmen für mehr Umsatz mit Ihrer Website ableiten.

� Tatort WebsiteSpätestens wenn Sie das Gefühl haben, mit Ihrer Website stimmt etwasnicht, sollten Sie in die Webanalyse mit Google Analytics einsteigen. Richtigangewandt, liefert Ihnen Analytics die Hinweise, die Sie brauchen, umSchwachstellen Ihres Webauftritts aufzuspüren: Wenn Sie zum Beispielsehen, dass Benutzer bestimmter Browser signifikant höhere Absprungratenaufweisen als Besucher mit anderen Browsern, sollten Sie mit Ihrer Technik-abteilung reden. Sie sollten sich ebenfalls Gedanken machen, wenn dieZahlen anzeigen, dass viele User Ihres Shops den Bestellprozess vorzeitigabbrechen. Für die Optimierung Ihrer Website sind die Daten von GoogleAnalytics daher eminent wichtig.

� Google Analytics perfekt implementierenEin Google Analytics-Konto ist schnell angelegt. Aber wie geht es weiter?Thomas Kaiser macht Sie mit den technischen Grundlagen der Webanalyse-lösung vertraut. Er zeigt Ihnen, wie Sie das Tracking-Skript in Ihre Websiteintegrieren und Webseitenprofile anlegen. Darüber hinaus erfahren Sie, wieSie vorgehen müssen, wenn Sie mehrere Domains oder Subdomains tracken,URL-Parameter einbinden oder ausschließen, Google Analytics mit AdWordsverknüpfen sowie virtuelle Seitenaufrufe und Events nachvollziehen möchten.Zudem wirft der Autor einen Blick auf alternative Webanalysesysteme undstellt deren Vor- und Nachteile vor.

� Erfolgskontrolle im WebGoogle Analytics liefert Ihnen eine Unmenge an Daten. Dieses Buch hilftIhnen dabei, sie richtig auszuwerten. Zunächst erfahren Sie, wie Sie dieHerkunft Ihrer Besucher korrekt interpretieren und die Resultate für IhrMarketing einsetzen. Sie erfahren, woher Ihre Besucher kommen,in welchen Städten und Ländern Ihre Website gut oder weniger gut ankommtund wie Sie Abbruchraten richtig einordnen. Darüber hinaus lernen Sie, wieSie Kennzahlen korrekt definieren und auswerten, damit Sie nicht Äpfel mitBirnen (oder Besuche Ihrer Webseite mit Besuchern) vergleichen. Außer-dem kommen Sie auch Klickbetrügern auf die Spur.

Aus dem Inhalt:• Grundlagen und Grenzen der Webanalyse

• Tracking-Methoden

• Webereignisse erfassen

• Funktionen programmieren undAPI-Funktionen einsetzen

• Google Analytics – die Basics

• Google Analytics, AdWords und AdSenseim Zusammenspiel

• Google und der Datenschutz

• Piwik & Co.:alternative Webanalysesysteme

• Implementierung von Google Analytics

• Der Google Analytics-Tracking-Code

• Synchrones und asynchrones Tracking

• Den Tracking-Code anpassen und testen

• Facebook und PayPal tracken

• Affiliates nachverfolgen

• Benchmarking

• Zugriffsquellen analysieren

• Einstiegs- und Ausstiegsseiten,Absprungraten

• Besuche und Besucher

Über den Autor:Thomas Kaiser ist Geschäftsführerder Cyberpromote GmbH, einemder führenden Spezialisten fürOnline-Marketing in Deutschland.Parallel zu seinem Studium derArbeits- und Wirtschaftswissen-schaften an der TU München entwickelte erWebsites. Darüber hinaus veröffentlichte erbereits 1997 eine Softwarelösung zurVerbesserung des Suchmaschinen-Rankings.

Auf www.buch.cd:• Tracking Code Checker – mit diesem

Softwaretool testen Sie, ob Ihre Websitedurchgängig mit dem Google AnalyticsTracker ausgerüstet ist

• Kampagnenmanager – dieses Excel-Plug-inhilft Ihnen, AdWords-Kampagnen zentral zuverwalten

Thomas Kaiser Know-howist blau.

Erfolgs-kontrolle fürWebseiten

30,– EUR [D]

ISBN 978-3-7723-6477-8

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www.franzis.de

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Erfolgskontrolle für WebseitenGoogle Analytics

6477-8 U1+U4 21.09.2010 14:52 Uhr Seite 1

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Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung .................................................................................................... 13 1.1 Ziel dieses Buchs............................................................................. 13 1.2 Google Analytics .............................................................................. 16 1.3 Aufbau dieses Buchs ....................................................................... 17 1.4 Verwendete Begriffe......................................................................... 17 1.4.1 AJAX................................................................................................. 17 1.4.2 Cookies............................................................................................ 19 1.4.3 CPC, CPL, CPO und andere Abkürzungen .......................................... 23 1.4.4 IP-Adresse........................................................................................ 24 1.4.5 KPIs und Metriken............................................................................ 25 1.4.6 Referrer ............................................................................................ 25 1.4.7 Proxy................................................................................................ 27 1.4.8 URL und URI ..................................................................................... 27 1.4.9 User-Agent ....................................................................................... 29 1.5 IVW und AGOF – Herrscher über die Zahlen ...................................... 30

2 Grundlagen der Webanalyse ........................................................................ 33 2.1 Was ist Webanalyse? ....................................................................... 33 2.2 Technischer Hintergrund .................................................................. 35 2.3 Volkszählung ................................................................................... 36 2.4 Webanalyse-Studien ........................................................................ 38 2.5 Logdateien, Zählpixel und Page-Tagging .......................................... 40 2.6 Tatort Website.................................................................................. 41 2.7 Das Six-Sigma-Modell ...................................................................... 46 2.8 Grenzen der Webanalyse.................................................................. 49 2.9 Nicht erfassbare Ereignisse.............................................................. 56 2.9.1 Erfassen von Server-Fehlern wie 404................................................ 57 2.9.2 Software-Downloads........................................................................ 58 2.9.3 Download von PDF-Dateien .............................................................. 58 2.9.4 Download anderer Objekte............................................................... 59 2.10 Mousetracking: Der Maus auf der Spur............................................. 60 2.11 Das Auge mit Eyetracking verfolgen.................................................. 62 2.12 Besucher vs. Besuche ...................................................................... 65 2.13 Segmentierung ................................................................................ 71 2.14 Beobachtungszeitraum .................................................................... 74 2.15 Stochastik und das Gesetz der großen Zahlen.................................. 75

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2.16 Google Analytics und AdWords ........................................................ 76 2.17 Google AdWords Conversion Tracking .............................................. 78 2.18 Google Analytics und AdSense......................................................... 79 2.19 Auswahl eines Webanalyse-Systems................................................ 80 2.20 Alternativen zu Google Analytics ...................................................... 81 2.20.1 Clicky ............................................................................................... 81 2.20.2 GoingUp........................................................................................... 81 2.20.3 Logaholic ......................................................................................... 82 2.20.4 Piwik................................................................................................ 82 2.20.5 Woopra ............................................................................................ 83 2.21 User Centered Analytics ................................................................... 83

3 Google Analytics implementieren ................................................................ 85 3.1 Google-Analytics-Konto anlegen....................................................... 85 3.2 Bedenken gegen Google Analytics ................................................... 86 3.3 Google-Analytics-Datenschutzbestimmungen .................................. 88 3.4 Datenfreigabe und Benchmarking .................................................... 90 3.4.1 AdWords Conversion-Optimierungstool............................................ 90 3.4.2 Benchmarking.................................................................................. 91 3.5 Profile und Filter............................................................................... 91 3.6 Der Google Analytics Tracking Code (GATC) ...................................... 92 3.6.1 Google Tracking mit urchin.js ........................................................... 93 3.6.2 Synchrones Tracking mit ga.js.......................................................... 94 3.7 Den Google-Tracking-Code anpassen ............................................... 95 3.8 Google-Tracking-Code prüfen ........................................................... 96 3.9 Tracking von mehreren (Sub-)Domains............................................. 96 3.10 Erfassen dritter Websites ................................................................. 98 3.10.1 Tracken von Facebook...................................................................... 98 3.10.2 Tracken von PayPal .......................................................................... 99 3.11 Parameter der eigenen Website ausschließen.................................. 99 3.12 Website-Suche, Standardseite und E-Commerce-

Websites........................................................................................101 3.12.1 Standardseite ................................................................................101 3.12.2 E-Commerce-Websites ...................................................................101 3.12.3 Website-Suche...............................................................................101 3.13 Nutzerverwaltung...........................................................................102 3.14 Verknüpfung mit AdWords und AdSense ........................................102 3.15 Tracken von Frames .......................................................................105 3.16 Tracken von iframes .......................................................................106

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4 Marketing-Methoden und Zugriffsquellen.................................................. 109 4.1 Einstiegs-, Ausstiegsseiten und Absprungrate................................111 4.2 Konversionen und Transaktionen ...................................................112 4.3 Wiederkehrende Besucher .............................................................112 4.4 Ursprung eines Besuchers ermitteln...............................................113 4.5 Browser und Betriebssystem..........................................................115 4.6 Bildschirmfarben und -auflösung ...................................................118 4.7 Flash-Versionen und Java-Unterstützung........................................118 4.8 Provider / Host der Besucher .........................................................119 4.9 Verbindungsgeschwindigkeiten .....................................................119 4.10 Zugriffsquelle Direkt.......................................................................120 4.11 Zugriffsquelle Kampagnen .............................................................123 4.11.1 Google Analytics URL-Builder .........................................................125 4.12 Zugriffsquelle Suchmaschinen.......................................................126 4.12.1 Google AdWords mit Google Analytics verknüpfen .........................128 4.13 Verweisende Website als Zugriffsquelle .........................................131 4.14 RSS-Feeds, Blogs, Atom & Co. ........................................................134 4.15 E-Mail-Marketing & Newsletter .......................................................139 4.15.1 E-Mail-Formate...............................................................................145 4.15.2 Abgekürzte URLs / Kurz-URLs .........................................................145 4.15.3 E-Mail-Bounces..............................................................................147 4.15.4 Öffnungsrate..................................................................................147 4.16 Print- und TV-Werbung ...................................................................148 4.16.1 Printanzeigen und Fernsehwerbung mit URLs .................................149 4.16.2 Printanzeigen und Fernsehwerbung mit Gutschein.........................152 4.16.3 QR-Codes.......................................................................................153 4.16.4 Augmented Reality .........................................................................154 4.16.5 TV-Werbung ...................................................................................155 4.17 Mundpropaganda ..........................................................................155 4.17.1 Wie wurden Sie auf uns aufmerksam?............................................156 4.18 PR und Online-PR ...........................................................................157 4.18.1 Google Insights for Search .............................................................157 4.19 Browser-Bookmarks.......................................................................162 4.20 Online-Bookmarks, Social Bookmarks ...........................................163 4.20.1 Nofollow-Links ...............................................................................163 4.21 Textlinks und gekaufte Links..........................................................164 4.22 Suchmaschinenoptimierung (SEO) und

Suchmaschinenwerbung (SEA) ......................................................167 4.22.1 Google-Produktsuche, News, Videos, Universal Search..................170 4.23 Display- und Content-Werbung.......................................................170

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4.24 Preisvergleichsportale....................................................................173 4.25 Affiliate-Marketing .........................................................................174 4.26 Social Media ..................................................................................179

5 Google Analytics-Berichte: Kennzahlen interpretieren und optimieren....... 183 5.1 Ziele einer Website ........................................................................183 5.1.1 Konversionsraten von Shops..........................................................185 5.1.2 KPIs in den Ebenen des Unternehmens ..........................................185 5.2 Key-Performance-Indikatoren (KPI) .................................................187 5.2.1 KPIs für E-Commerce Websites.......................................................189 5.2.2 KPIs für B2B-Websites....................................................................192 5.2.3 KPIs für Content Websites ..............................................................194 5.2.4 KPIs für Support / E-Business Websites .........................................195 5.3 Google Analytics-Dashboard ..........................................................197 5.3.1 Tages-, Wochen- und Monatsansicht..............................................199 5.3.2 Kennzahlen vergleichen, Segmente ...............................................199 5.4 Intelligenz......................................................................................200 5.5 Besucher und Besuche ..................................................................202 5.5.1 Exportfunktionen ...........................................................................203 5.5.2 Bericht per E-Mail versenden..........................................................204 5.6 Benchmarking................................................................................205 5.7 Karten-Overlay ...............................................................................207 5.7.1 Dimensionen .................................................................................209 5.7.2 Ansichten.......................................................................................211 5.7.3 Tabellen sortieren ..........................................................................215 5.7.4 Filter in den Tabellen......................................................................217 5.8 Neu und wiederkehrend.................................................................217 5.8.1 Visualisieren..................................................................................219 5.9 Sprachen .......................................................................................220 5.9.1 Sprachen- und Ländercodes...........................................................221 5.10 Besuchertrends..............................................................................224 5.10.1 Besuche.........................................................................................224 5.10.2 Absolut eindeutige Besucher .........................................................224 5.10.3 Seitenaufrufe / Seitenaufrufe je Besucher......................................224 5.10.4 Besuchszeit auf Website / Besuchsdauer / Verweildauer...............225 5.10.5 Absprungrate .................................................................................226 5.11 Besuchertreue ...............................................................................227 5.11.1 Treue .............................................................................................227 5.11.2 Aktualität .......................................................................................227 5.11.3 Dauer des Besuchs ........................................................................227 5.11.4 Besuchstiefe ..................................................................................227 5.12 Browserfunktionen.........................................................................228

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5.13 Netzwerkeigenschaften..................................................................228 5.14 Mobil .............................................................................................228 5.15 Benutzerdefiniert ...........................................................................228 5.16 Benutzerdefinierte Variablen..........................................................229 5.17 Zugriffsquellen...............................................................................229 5.17.1 Direkte Zugriffe ..............................................................................230 5.17.2 Verweis-Websites ..........................................................................230 5.17.3 Suchmaschinen .............................................................................231 5.17.4 Alle Zugriffsquellen ........................................................................234 5.17.5 Affiliate-Missbrauch aufdecken......................................................236 5.17.6 Keywords .......................................................................................236 5.17.7 Klickbetrug aufdecken ...................................................................237 5.17.8 Kampagnen....................................................................................238 5.17.9 Anzeigenversionen ........................................................................240 5.17.10 AdWords ........................................................................................241 5.17.11 AdWords-Übersicht ........................................................................241 5.17.12 AdWords – Kampagnen..................................................................242 5.17.13 AdWords – Keywords .....................................................................244 5.17.14 AdWords – Tagesabschnitte...........................................................244 5.17.15 AdWords – Ziel-URLs......................................................................245 5.17.16 AdWords – Placements ..................................................................245 5.17.17 AdWords – Keyword-Positionen .....................................................246 5.18 Content..........................................................................................247 5.18.1 Content-Übersicht ..........................................................................247 5.18.2 Navigationsübersicht .....................................................................248 5.18.3 Content-Details ..............................................................................249 5.18.4 Einstiegspfade ...............................................................................251 5.18.5 Einstiegsquellen ............................................................................251 5.18.6 Einstiegs-Keywords ........................................................................251 5.18.7 Beliebteste Webseiten ...................................................................251 5.18.8 Content nach Titel ..........................................................................252 5.18.9 Aufschlüsselung nach Content.......................................................252 5.18.10 Beliebteste Zielseiten ....................................................................252 5.18.11 Häufigste Ausstiegsseiten..............................................................252 5.18.12 Website-Overlay.............................................................................253 5.18.13 Website-Suche...............................................................................254 5.18.14 Ereignis-Tracking............................................................................256 5.19 Ziele...............................................................................................258 5.19.1 Ziele – Übersicht............................................................................258 5.19.2 Ziele – Gesamtzahl der Conversions ..............................................259 5.19.3 Ziele – Conversion Rate..................................................................259 5.19.4 Ziele – Zielüberprüfung..................................................................260

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5.19.5 Ziele – Zielpfad umkehren .............................................................260 5.19.6 Ziele – Zielwert ..............................................................................261 5.19.7 Ziele – Aufgegebene Trichter für Ziele ............................................261 5.19.8 Trichter-Visualisierung ...................................................................261 5.20 E-Commerce (nicht nur für Shops)..................................................263 5.20.1 E-Commerce – Übersicht ................................................................265 5.20.2 E-Commerce – Gesamtumsatz........................................................265 5.20.3 E-Commerce – Conversion-Rate .....................................................265 5.20.4 E-Commerce – Durchschnittlicher Bestellwert ................................266 5.20.5 E-Commerce – Produktübersicht ....................................................266 5.20.6 E-Commerce – Produkt-Artikelpositionen (SKUs)............................268 5.20.7 E-Commerce – Kategorien ..............................................................268 5.20.8 E-Commerce – Transaktionen.........................................................268 5.20.9 E-Commerce – Zugriffe bis zum Kauf ..............................................268 5.20.10 E-Commerce – Tage bis zum Kauf...................................................269

6 Google Analytics anpassen und erweitern.................................................. 271 6.1 Ziele und Trichter ...........................................................................271 6.2 Virtuelle Seitenaufrufe ...................................................................275 6.3 Ereignis-/Event-Tracking ................................................................277 6.4 E-Commerce-Tracking ....................................................................277 6.5 Die Google Analytics Cookies .........................................................278 6.6 Erweiterung des Tracking Codes.....................................................278 6.6.1 Segmentierung der Besucher .........................................................279 6.6.2 Session-Länge verändern...............................................................279 6.6.3 Conversion Timeout verändern.......................................................280 6.6.4 Suchbegriffe als Direkt zuordnen ...................................................280 6.6.5 Kampagnenparameter verändern ...................................................280 6.6.6 Kampagnenparameter mit # statt ?.................................................281 6.6.7 Last Cookie Wins in First Cookie Wins umstellen .............................281 6.6.8 Suchmaschinen hinzufügen...........................................................281 6.7 Filter in den Profilen .......................................................................282 6.8 Erweiterte benutzerdefinierte Segmente.........................................283 6.9 Benutzerdefinierte Berichte ...........................................................284 6.10 Tracking von Flash .........................................................................286 6.11 Tracking von mobilen Apps ............................................................286 6.12 Google Analytics-Labs....................................................................287 6.13 Tracken des Scrollings ...................................................................287 6.14 Formulare erfassen ........................................................................287 6.15 AdSense-Anzeigen optimieren .......................................................287

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7 Tools und Erweiterungen ........................................................................... 291 7.1 Tracking Code Checker...................................................................291 7.2 Google URL-Builder ........................................................................292 7.3 Excel-Tool Kampagnenmanager .....................................................293 7.4 Google Insights for Search .............................................................293 7.5 Google Trends for Websites............................................................293 7.6 A/B-Tests mit dem Google Website Optimizer ................................294 7.7 Firefox-Plug-ins und Userscripts .....................................................294 7.8 Google Analytics Applications........................................................294 7.9 Google Analytics-API für Excel ........................................................295 7.10 Excellent Analytics .........................................................................295 7.11 Verification Time Saver ..................................................................295

Stichwortverzeichnis ................................................................................. 297

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2 Grundlagen der Webanalyse

Zunächst wollen wir uns damit befassen, was Webanalyse genau ist, welche Zwecke man damit verfolgt und welche Fehler man machen kann. Die gezeigten Beispiele müssen Sie jetzt noch nicht vollständig verstehen. Es geht vielmehr darum, typische Probleme zu erkennen und die Grenzen von Webanalyse zu begreifen. Wir werden zu einem späteren Zeitpunkt die einzelnen Kennzahlen und deren Auswertung noch detailliert besprechen, auch wenn sie in diesem Kapitel schon benutzt werden.

2.1 Was ist Webanalyse?

Unter Webanalyse versteht man die Messung und Auswertung des Besucherverhaltens für Websites. Verwandte Begriffe sind »Webanalytics«, »Webtracking« oder »Webcont-rolling«, wobei Letzterer am besten ausdrückt, dass das Erfassen der Daten einen Zweck verfolgt, nämlich Websites mittels eines Controlling-Verfahrens zu optimieren. Man bedient sich hierzu einer Software, die diese Daten erfassen kann. Mit dieser Lösung möchte man verschiedene Fragen beantworten. Und bei der Erstellung des Buchs stellte sich auch die Frage, was der Leser erwarten darf. Letztlich geht es genau darum, dass Sie als Leser in der Lage sein sollten, die folgenden Fragen mithilfe einer Web-Analytics-Lösung beantworten zu können:

• Wie kam der Besucher auf die Website (Herkunft)?

• Welche Marketing-Maßnahme brachte ihn dazu?

• Wie lang blieb er auf der Website?

• Wie viele und welche Seiten hat er sich angesehen?

• Aus welchem Land kommt der Besucher?

• Wie oft hat er die Website besucht?

• Mit welchem Browser kam er auf die Website?

• Wie viele Besucher kommen im Monat?

• Wie viele Seitenaufrufe werden generiert?

• Wie viel(e) Downloads/Umsatz/Anfragen wurden generiert?

• Wie viele Besucher haben die Website gleich wieder verlassen (Absprungrate)?

34 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

Diese Fragen können eigentlich alle Systeme am Markt beantworten. Die entscheidenden und schwierigsten Fragen sind:

• Was haben die Besucher auf der Website gemacht?

• Wie kann ich mein Marketing-Budget optimieren?

• Wie kann ich meinen Umsatz steigern?

• Warum haben die Besucher meine Website verlassen?

• Wie kann ich meine Website nutzerfreundlicher machen?

• Wie ist die Effizienz meiner Website im Vergleich zu meinen Mitbewerbern?

• Wie kann ich Schwachpunkte finden und beheben?

• Kam der Besucher bei mehreren Besuchen über verschiedene Quellen (Herkunft)?

Die Beantwortung dieser Fragen ist nicht einfach, aber für den Unternehmenserfolg entscheidend. Die verschiedenen Lösungen, die es heute am Markt gibt, durchleuchten diese Fragen teilweise sehr unterschiedlich und bieten verschiedene Methoden an, sie zu beantworten. Mit Google Analytics werden Sie zumindest den größten Teil dieser Fragen beantworten können. Allerdings hat auch Google Analytics seine Grenzen, die wir aufzeigen werden.

Um die oben genannten Fragen beantworten zu können, benötigen Sie ein Grundver-ständnis darüber, wie Webanalyse-Lösungen arbeiten. Daher werden wir zunächst die Grundzüge solcher Systeme durchleuchten. Denn leider ist die Gefahr nicht gerade klein, dass Sie die oben genannten Fragen falsch beantworten. Sie müssen genau verste-hen, wie die Zahlen zustande kommen, was Sie genau auswerten möchten und ob die Zahlen plausibel sind. Leider ist es auch möglich, dass Ihnen das Webanalytics-System schlicht falsche Zahlen liefert. Die Ursache kann darin begründet sein, dass es nicht richtig implementiert wurde oder tatsächlich falsch zählt. All das habe ich in der Praxis schon erlebt. Das macht es nicht gerade einfacher.

Die genannten Fragen lassen sich übrigens in zwei Bereiche unterteilen:

1. Zum einen wird die Herkunft der Besucher analysiert, um damit Marketing-Maß-nahmen zu bewerten. Ziel ist hierbei klar die Optimierung von Marketing-Maßnahmen. Daher werden wir die Herkunft der Besucher aus Marketing-Sicht sowie aus Sicht der Webanalyse genauer untersuchen. Denn leider gibt es dort keine 1:1-Zuordnung, Sie können aber diese Zuordnung durch entsprechende Planung und Konfiguration Ihrer Marketing-Maßnahmen verbessern. Dabei lassen sich »Online-Maßnahmen« in der Regel so leicht konfigurieren, sodass eine exakte Messung möglich ist.

2. Das Verhalten der Besucher beziehungsweise die »Usability« der Website soll unter-sucht und optimiert werden. Hierbei versucht man mit den gewonnenen Daten Ursachen für Probleme und Potenzial für Verbesserungen zu identifizieren. Diese Daten werden dann oftmals mit den Daten aus Punkt 1) kombiniert untersucht, denn das Verhalten kann je nach Marketing-Maßnahme sehr unterschiedlich sein, was wiederum viele Rückschlüsse auf die Effizienz der Marketing-Maßnahme zulässt.

2.2 Technischer Hintergrund 35

Beispiele:

• Sie betreiben Suchmaschinenmarketing und Suchmaschinenoptimierung und unter-suchen die Absprungrate der Seiten, auf denen die Besucher landen. Aus den Informationen der Suchmaschinenoptimierung kann man vielleicht neue Begriffe für das Suchmaschinenmarketing finden. Begriffe, die im Suchmaschinenmarketing sehr gut funktionieren, sollte man wiederum im Bereich der Suchmaschinenoptimie-rung besser in den Suchergebnissen platzieren.

• Sie betreiben E-Mail-Marketing und wollen untersuchen, welche Gruppe der Empfänger am meisten Umsatz bringt: die Kunden, die regelmäßig viel Umsatz bringen, oder die Gruppe, die nur selten einkauft. Hierbei wollen Sie den Effekt von Gutscheinen messen und herausfinden, ob Sie den gleichen Gutschein für alle Empfänger einsetzen sollten oder besser individuelle Gutscheine, je nach Gruppe.

• Sie nehmen am Google-AdSense-Programm teil und lassen Werbung innerhalb Ihrer Website einblenden. Sie wollen wissen, welche Werbeform und welche Platzie-rung am meisten Geld bringt.

Dies sind nur einige aus einer riesigen Fülle an möglichen Fragen. Damit Sie diese Fragen aber auch möglichst optimal beantworten können, sollten Sie verstehen, welchen Einfluss Ihre Marketing-Maßnahmen auf die Zahlen in Ihrem Webanalyse-Tool haben. Daher werden wir im Kapitel 4 die einzelnen Marketing-Methoden genauer analysieren, um zu verstehen, wie sie die Zahlen in der Webanalyse beeinflussen.

Anschließend werden wir die Zahlen im Webanalyse-System genauer durchleuchten und zeigen, wie man sie liest, interpretiert und optimiert. Natürlich werden die Rück-schlüsse auf die einzelnen Marketing-Maßnahmen wieder aufgegriffen. Zudem wollen wir auch auf das Thema Usability eingehen.

Anschließend wollen wir uns Beispiele ansehen, wie man das Gelernte nutzt, um typi-sche Fragestellungen zu beantworten. Dabei werden wir auch immer wieder die Grenzen der Webanalyse kennenlernen. Denn um einen wirklich umfassenden Einblick in eine Website zu bekommen, genügt ein Webanalyse-Tool allein nicht. Sie müssen in Ihrem AdWords-Konto parallel Auswertungen machen, Sie müssen Ihre Aktivitäten in Ihren Affiliate-Programmen überwachen und bewerten, individuelle Kooperationen einschät-zen und vieles mehr. Sie werden kaum allein mit Webanalyse alle genannten Punkte vollständig beantworten können. Doch Sie sollen erfahren, wie Sie dem möglichst nahe kommen.

2.2 Technischer Hintergrund

Als das Internetprotokoll IP entworfen wurde, hat niemand an die verlässliche Erfas-sung von Nutzerdaten für die Webanalyse gedacht. Auch bei dem Entwurf der Version 6 des Protokolls IPv6 wurde dies nicht berücksichtigt. Deswegen muss man sich das Messen der Daten wie folgt vorstellen:

Stellen Sie sich vor, Sie stehen auf einer Autobahnbrücke. Man hat Ihnen gesagt: »Zählen Sie den Verkehr auf der Autobahn.« Zudem soll erfasst werden, wo jemand auf die Autobahn gefahren und wo jemand abgefahren ist. Hierzu haben Sie zahlreiche

36 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

Kollegen. Leider aber ist die Anweisung sehr ungenau, denn schnell finden Sie heraus, dass es viele Unklarheiten gibt:

• Sollen die Fahrzeuge gezählt werden oder die Menschen in den Fahrzeugen?

• Ab und zu kommt ein ganzer Bus mit vielen Menschen drin, zählt das jetzt wie ein Fahrzeug oder wie 50 Menschen?

• Manche brauchen für dieselbe Strecke sehr lang, denn sie fahren langsam, andere sehr schnell. Macht das einen Unterschied?

• Manche unterbrechen ihre Fahrt und machen eine Pause auf einem Rastplatz. Zählt nun der Rastplatz als Abfahrt und Auffahrt oder wird die Pause nicht gewertet?

• Lkws fahren mit mehreren aufgeladenen Fahrzeugen. Zählt das als ein Fahrzeug oder zählt man alle auf dem Lkw mit?

Hinzu kommt, dass alle vorbeifahrenden Fahrzeuge beim Fahren auf die Autobahn mit einem Marker versehen werden sollen. Wenn ein Fahrzeug mit einem Marker gesichtet wird, muss der Marker abgelesen werden. Somit werden Wiederholungstäter ermittelt. Auf dem Marker steht, wo der Autobahnfahrer das letzte Mal auf die Autobahn auf-gefahren ist. Wird ein Fahrzeug erkannt, wird es dieser Autobahnauffahrt zugeordnet, auch dann, wenn das Fahrzeug bei der zweiten Fahrt woanders aufgefahren ist.

So in etwa funktioniert Webanalyse. Wenn Sie auf einem Webserver fünf verschiedene Systeme installieren, erhalten Sie auch fünf verschiedene Ergebnisse. Das wurde sogar in einer groß angelegten Studie mit anerkannten Webanalyse-Systemen bewiesen (siehe Abschnitt 2.4, »Webanalyse-Studien«). Der Grund ist, dass Webanalyse-Systeme die Daten interpretieren müssen. Natürlich gibt es Systeme, die genauer messen, und solche, die schlampig messen. Wenn Sie sich jetzt fragen, wie es sein kann, dass im Internet, wo alles genau erfasst werden kann, schlampig gemessen wird, so müssen wir ein bisschen ausholen. Aber diese Grundlagen sind wichtig, damit Sie die Zahlen, die Sie bekommen, besser verstehen und interpretieren können.

2.3 Volkszählung

Zunächst muss man wissen, welche Daten ein Webserver erhält, wenn man eine Web-seite im Internet abruft. Unter anderem werden folgende Daten übermittelt:

• IP-Adresse

• Angeforderte Sprache (Language)

• Genutzter Browser (User Agent)

• Bildschirmauflösung

• Zuletzt besuchte Webseite (Referrer)

2.3 Volkszählung 37

Die wichtigste Information ist die IP-Adresse. Sie zeigt, wer die Webseite angefordert hat. An diese wird sie auch versendet. Der Referrer ist stets die zuletzt besuchte Web-seite. Sie wird von den Browsern übermittelt. Es gibt daneben noch eine Menge mehr an Informationen, die übermittelt werden.

Lesezeichen

http://bit.ly/UQ7T2 Detaillierte Auflistung der von den Browsern übermittelten Informationen

Allerdings können Sie nicht auf alle Informationen, die dort aufgelistet sind, mit einem Webanalyse-System zugreifen. Wir wollen uns hier auch nur auf die wesentlichen beschränken.

Die IP-Adresse gibt Aufschluss darüber, wer gerade eine Webseite abruft. Wenn von derselben IP-Adresse hintereinander mehrere Seiten abgerufen werden, kann man davon ausgehen, dass es dieselbe Person (Besucher) ist. Allerdings hat das einen Haken:

Manche Firmen haben eine feste IP-Adresse im Internet. Surfen nun zwei oder mehr Personen gleichzeitig auf einer Website, kann es passieren, dass diese nur als ein Besu-cher gewertet werden. Es gibt Methoden, dennoch die einzelnen Besucher zu unter-scheiden. Hierzu wird beispielsweise der Weg eines Besuchers verfolgt. So müsste die zuletzt aufgerufene Seite als Referrer übermittelt werden. Ein Mensch kann sich ja nur seitenweise durch eine Website vorarbeiten. Doch die verschiedenen Systeme am Markt nutzen verschiedene Möglichkeiten, einzelne Nutzer, die von derselben IP-Adresse kommen, zu unterscheiden. Andere Systeme versuchen das erst gar nicht. Wenn so etwas passiert, verursacht das unterschiedliche Zahlen.

Vor Gericht wurde in den vergangenen Jahren wegen der IP-Adresse viel gestritten. Unabhängig von der technischen Frage (in der Webanalyse interessiert man sich ja für identifizierbare, aber anonyme Personen), ging es darum, ob man eine Person anhand der IP-Adresse eindeutig identifizieren kann. In den meisten Fällen ist dies möglich, wenn auch über Umwege. So rücken die meisten Provider mit den Anschlussdaten heraus, wenn es um einen Rechtsstreit geht, beispielsweise um illegale Downloads.

Die Gerichte haben zuletzt bestätigt, dass IP-Adressen personenbezogene Daten darstel-len. Und um diese zu erfassen, benötigen Sie die schriftliche Einwilligung der Person. Mehr zu diesem Thema im Kapitel 3.3 unter »Google-Analytics-Datenschutzbestim-mungen«.

38 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

Bild 2.1: IP-Adressen sind persönliche Daten

2.4 Webanalyse-Studien

Es gibt wenige, aber durchaus interessante Studien zum Thema Webanalyse. Sie sind vor allem deswegen interessant, weil man vielleicht aus den Problemen anderer lernen kann. Denn grob gesagt nutzen ja noch nicht alle Websites Webanalyse-Methoden. Und die, die sie nutzen, reizen die Systeme nur selten aus. Es steckt also in dem Thema noch enormes Potenzial, insbesondere wenn einem klar wird, dass man aus der Investition auch tatsächlich mehr Umsatz generieren kann.

Hierbei muss zwischen E-Commerce-Sites und B2B-Sites differenziert werden. Für Shops im Internet ist es nahezu undenkbar, ohne Webanalyse zu arbeiten. In vielen Fällen kann man natürlich aus den Daten noch viel herausholen. Bei B2B-Websites besteht das Problem, dass ihr Ziel nicht so greifbar ist wie in einem Shop. Hier müssen sehr individuelle Ziele definiert werden, aber natürlich ist das möglich und umsetzbar, um mehr Kontakte und somit mehr Kunden zu gewinnen.

In einer groß angelegten Studie vom März 2009, die mehr als 27.000 B2B-Websites ana-lysierte, wurden folgende Ergebnisse ermittelt:

• 49 % aller Websites nutzen eine Webanalyse-Lösung eines Anbieters – primär, um rudimentäre Zahlen wie Besucherzahlen oder einfache Aktionen wie Klicks auf Banner oder in E-Mails zu erfassen. 82 % dieser Websites nutzen Google Analytics.

• 44 % der Websites nutzen gar keine Webanalyse-Lösung oder in seltenen Fällen eine individuelle interne Lösung.

2.4 Webanalyse-Studien 39

Die Studie geht vor allem auf das Thema Suchmaschinenmarketing ein, zeigt aber gene-rell, mit welchen Problemen B2B-Websites konfrontiert sind.

Lesezeichen

http://bit.ly/5UjwTd Webanalyse-Studie vom März 2009 mit über 27.000 untersuchten Websites

Eine ausführliche Studie aus dem Jahr 2007 verglich sieben verschiedene große Systeme, unter anderem Google Analytics, auf großen Websites. Interessant sind vor allem die unterschiedlichen Ergebnisse der Lösungen auf denselben Websites. Kein System lieferte dieselben Zahlen wie das andere, und die Abweichungen sind sehr unterschiedlich. Je nach Website lieferten einzelne Lösungen Abweichungen nach unten (beispielsweise weniger Besucherzahlen als die anderen Systeme), teilweise aber auch nach oben. Dies zeigt, dass es auch sehr auf die Website ankommt. Abweichungen der Systeme unterein-ander sind also nicht auf allen Websites gleich stark ausgeprägt.

Die größten Unterschiede auf einer Website lagen bei den Besucherzahlen bei 1.417.426 Besuchern (ermittelt durch HBX Analytics von Websidestory, heute Omniture) und 2.262.553 (ermittelt durch Google Analytics). Wir reden hier von sehr professionellen Lösungen, nicht von Garagen-Tools von nebenan. Diese Abweichungen liegen also jenseits von 50 %! Doch in anderen Beispielen lag Google Analytics am unteren Ende der Skala. Auch wenn es in diesem Buch immer wieder angesprochen wird: Webanalyse ist eher Schätzung als Statistik!

Lesezeichen

http://bit.ly/T58G9 Web Analytics Shootout von 2007 mit direktem Vergleich von sieben Analysesystemen

Bild 2.2: Besucherzahlen, ermittelt von verschiedenen Systemen auf unterschiedlichen Websites

Eine Studie von Forrester Consulting vom September 2009 beschäftigt sich mit der Frage, wie Unternehmen mit Webanalyse umgehen. Immerhin geben 71 % der Unternehmen zu, dass die Daten der Webanalyse Einfluss auf Unternehmensentschei-

40 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

dungen haben. Daher ist für 45 % der Unternehmen die Zuverlässigkeit der Daten das entscheidende Kriterium bei der Auswahl eines Systems. Wenn man sich die vorherige Studie betrachtet, erkennt man, dass dieser Wunsch kaum erfüllbar ist. Niemand kann sicher sagen, welche der Zahlen aus dem Vergleich der sieben Systeme nun die richtigen sind.

In der Studie zeigen auch viele Unternehmen eine Unzufriedenheit mit der aktuell genutzten Webanalyse-Lösung. Hierbei spielt der Preis offensichtlich eine Rolle. Mit einem kostenlosen System kann man wohl nur schwer unzufrieden sein.

Download

http://bit.ly/bPG2L8 Forrester-Studie im Auftrag von Google zum Umgang von Unternehmen mit Webanalyse

Eine andere Studie des Anbieters Nedstat zeigte, dass man durch den Einsatz von Web-analyse-Systemen den Umsatz durch E-Mail-Kampagnen vervierfachen kann.

Lesezeichen

http://bit.ly/co8FJL Artikel über Nedstat-Studie zum Erfolgspotenzial von Webanalyse-Systemen

Allen Studien stimmen darin überein, dass die Webanalyse noch ein großes Potenzial für alle Websites hat und dass man damit tatsächlich nicht nur eine Erfolgskontrolle implementieren kann (ist das, was ich tue, richtig oder falsch?), sondern auch eine Steigerung des Umsatzes möglich ist. Webanalyse gewinnt also weiterhin an Bedeutung und wird sicher in einigen Jahren ein fester Standard in der strategischen Unter-nehmensführung sein.

2.5 Logdateien, Zählpixel und Page-Tagging

Werfen wir kurz einen Blick zurück in die Vergangenheit. Die ersten Systeme am Markt führten eine sogenannte Logdateien-Analyse durch. Voraussetzung ist, dass der Webser-ver jeden einzelnen Abruf in einer Logdatei (in der Regel pro Abruf eine Zeile) proto-kolliert. Jeder Seitenabruf und der Abruf jedes einzelnen Seitenelements (Bilder, Skripte) wurden protokolliert. Die Dateien waren deswegen natürlich recht groß. Spezielle Tools lasen diese Logdateien ein und werteten die Daten aus.

Der wohl bekannteste Webserver, Apache, bietet die Möglichkeit, das Format der Log-dateien frei zu konfigurieren (http://httpd.apache.org/docs/2.3/logs.html). Für eine Aus-wertung muss natürlich die Software zur Logdateien-Analyse das Format der Logdatei kennen. Zeilenweise wird jeder Zugriff auf eine Datei mitgeschrieben. Wesentliche Ele-mente sind hier die IP-Adresse, der Zeitstempel, die abgerufene Datei, der Statuscode, der verwendete Browser (User-Agent) sowie der Referrer. Vorteil dieses Verfahrens ist, dass man feststellen kann, ob der Abruf einer Seite oder der Download einer Software vollständig abgeschlossen wurde. Allerdings zählt das System auch automatisierte Abrufe, beispielsweise von Suchmaschinen beim Indexieren einer Seite. Zwar kann man

2.6 Tatort Website 41

den User-Agent auswerten, dennoch ist es in der Praxis ein schweres Unterfangen, mit diesem Verfahren verlässliche Zahlen zu liefern. Weitere Nachteile sind, dass keine Echt-zeitanalyse möglich ist und Abrufe, die nicht vom Webserver direkt erfolgen, sondern von einem Proxy, nicht erfasst werden können. Zudem kann die Logdatei-Analyse in der Regel keine Besucher wiedererkennen. Der Einsatz von Cookies mit der Logdatei-Ana-lyse ist nur schwer zu realisieren, da das Empfangen und Senden von Cookies in den Logdateien nicht enthalten ist.

Daher entwickelte man eine andere Form der Datenerhebung und integrierte sehr kleine Grafiken, meist nur 1x1 Pixel groß, in jede Webseite. Diesem Zählpixel konnte man dann per JavaScript zahlreiche Parameter mitgeben, die der Server auswertet. Da dieses Verfahren stets vom Client und nicht vom Server angestoßen wird, werden auch Abrufe über Proxies erfasst. Denn das Verfahren funktioniert unabhängig davon, woher die Seite letztlich geladen wird. Da Suchmaschinen beim Indexieren von Seiten kein JavaScript ausführen, werden damit auch sämtliche automatisierten Zugriffe nicht erfasst. Weitere Vorteile sind eine mögliche Echtzeitanalyse (die allerdings Google Analytics nicht beherrscht) sowie das Erfassen von Events beziehungsweise Ereignissen.

Diese Methodik hat sich auf breiter Basis durchgesetzt, daher werden wir darauf im weiteren Verlauf des Buchs nicht eingehen. Eine Ausnahme gibt es allerdings: Es gibt bestimmte Ereignisse, die man nur mit einer Auswertung von Logdateien ermitteln kann. Mehr dazu später. Aber aus diesen Gründen gibt es heute noch Systeme, die auch Logdateien auswerten, beispielsweise SiteCatalyst von Omniture, welches heute zu Adobe gehört.

Auch heute noch gibt es einige meist kostenlose Systeme, die auf der Logfile-Analyse basieren. Diese wie auch alle anderen Systeme finden Sie im wohl umfassendsten Ein-kaufsführer für Webanalyse-Systeme.

Lesezeichen

www.web-analytics-tools.com Einkaufsführer für Webanalyse-Werkzeuge

2.6 Tatort Website

Manchmal ist Webanalyse wie Spurensuche. Sie gehen einer Spur nach, einer Frage. Sie sammeln Indizien und Beweise, um den Täter zu überführen. Hierzu wollen wir uns ein konkretes Beispiel ansehen:

Sie betreiben einen Onlineshop und schalten AdWords-Anzeigen. Sie stellen fest, dass bestimmte Suchbegriffe (in diesem Beispiel »Tischtennisplatte«) im Vergleich zu anderen Begriffen eine sehr schlechte Konversionsrate haben und zu sehr wenig Umsatz führen.

42 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

Bild 2.3: Google AdWords Anzeigen zum Begriff »Tischtennisplatte«

Eine einfache Möglichkeit wäre, diesen Begriff in AdWords einfach zu reduzieren oder ganz zu löschen – Problem gelöst. Überlassen wir das Feld den Mitbewerbern, denn warum sollten die es besser können? Klickt man aber auf die Anzeige, bekommt man folgende Seite angezeigt:

Bild 2.4: Zielseite der Anzeige unter otto.de

Nun gut, das Ergebnis überrascht. Und ab jetzt werden meine Ausführungen fiktiv, sprich: Das ist frei erfunden, könnte aber so oder so ähnlich auch ablaufen.

Wo kommen denn auf einmal die Tischkicker her? Der Techniker versichert beim Leben seiner Festplatte, dass die vorher dort nicht drin waren. Also mache ich mich auf den

2.6 Tatort Website 43

Weg und werde fündig. Diese Kickertische sind Multifunktionstische, man kann sie auch als Tischtennisplatten nutzen. Eigentlich eine gute Idee, nur die Umsetzung ist problematisch. Ich finde das erst heraus, wenn ich mir entweder alle Bilder des Produkts oder die Produktdetails genauer ansehe. Aber mal ehrlich, kein Kunde wird sich diese Mühe machen. Die Abbildung zeigt das Produkt (ganz links) und die drei weiteren Pro-duktbilder.

Bild 2.5: Kickertisch mit verschiedenen Funktionen

Es gibt nun zwei Möglichkeiten, das Problem zu lösen:

Produktbild ändern: Je nachdem, nach welchem Begriff gesucht wird oder wo das Pro-dukt eingehängt ist, erscheint mal das eine, mal das andere Bild. Im Falle der Tischten-nisplatte müsste also das Bild 2 zu sehen sein. Die Technik winkt ab und sagt, dass es nicht umsetzbar ist. Es gibt nur ein Hauptbild und weitere Zusatzbilder, das Hauptbild kann aber nicht dynamisch geändert werden. Man könnte nun natürlich das Produkt mehrfach anlegen und verschiedene Hauptbilder definieren. Das allerdings würde die Warenwirtschaft durcheinanderbringen, denn es ist ja faktisch exakt dasselbe Produkt.

Die andere Variante wäre, dafür zu sorgen, dass diese Produkte im Bereich der Tisch-tennisplatten gar nicht erscheinen. Dann allerdings werden diese Produkte auch nicht gekauft, denn wer sucht schon gezielt einen Multifunktionstisch? Es hat Sinn, dass man dieses Produkt den Besuchern anzeigt, die Interesse an einer Tischtennisplatte haben. Aber die müssen sofort verstehen, wie dieses Produkt funktioniert.

Meine Lösung ist eine Anpassung des Hauptbildes, welches auch die Funktion als Tischtennisplatte zeigt.

44 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

Bild 2.6: Das neue Produktbild macht das Produkt klarer

Zudem soll die Beschreibung geändert werden.

Alt: »Multifunktionstisch, Schmidt Sportsworld »Multitisch 4 in 1« in

Neu: »4 Spiele in 1 Tisch: Kicker, Tischtennis, Billard, Speedhockey«

Dies würde mit Sicherheit die Konversionsrate dieser Produkte verbessern, aber auch die der ganzen Kategorie, denn der Besucher wird weniger verwirrt. Er könnte sonst denken, dass etwas mit dem Shop nicht stimmt.

Kehren wir zurück zur Webanalyse. Wie kann sie uns für unser Beispiel helfen? Sie kann die Zahlen liefern, die den Verdacht erwecken, dass etwas nicht stimmt. Mit der Webanalyse kann man nach Änderung des Produktbildes feststellen, ob die Zahlen nun tatsächlich besser geworden sind. Für die Optimierung selbst benötigen Sie das entspre-chende Know-how, was je nach Anwendungsfall aus den verschiedensten Bereichen stammen muss. In diesem Beispiel war das Wissen über Usability und Webdesign der Weg zum Ziel. Für eine optimale Umsetzung in einem Unternehmen benötigen wir also das Know-how aus verschiedenen Fachbereichen, aber auch die Unterstützung der Vor-gesetzten und der Techniker. In jedem Fall kann Webanalyse spannend sein. Und weil es so spannend ist, gehen wir in diesem Fall noch etwas weiter.

Angenommen, die bereits gezeigte Lösung ist umgesetzt, die Konversionsrate steigt, dennoch zeigen weitere Analysen, dass die Zahlen besser sein könnten. Allein dieser Satz ist gewichtig, denn prinzipiell könnten immer alle Zahlen besser sein. Die Frage ist nur: Welche Zahlen kann man realistisch betrachtet mit einem vertretbaren Aufwand opti-mieren?

Nach verschiedenen Auswertungen und Rücksprache mit Usability-Experten ergibt sich folgendes Bild:

2.6 Tatort Website 45

Bild 2.7: Aspekte der Usability für die Kategorieseite

Der graue untere Bereich ist der Bereich, der bei einer Standardauflösung (1280 x 1024 Pixel) nicht mehr sichtbar ist. Der Besucher kann zunächst nur identifizieren, dass er sich in der Kategorie »Sport« befindet. Das wird auch gleich zweimal klar herausgestellt, einmal in der Navigation und einmal links oben (wobei hier unnötig viel Platz ver-schenkt wird). Dass wir uns in der Kategorie »Tischtennisplatten« befinden, sieht man erst, wenn man nach unten scrollt. Es ist sehr wichtig, dass der Besucher schnell sieht, wo er sich gerade befindet. Diese Informationen, die man mit Usability-Kenntnissen relativ schnell gewinnt, kann die Webanalyse nicht liefern. Sie kann Hinweise darauf geben, indem man feststellt, was Besucher, die auf dieser Seite landen, tun, und dieses Verhalten mit Besuchern auf anderen Zielseiten vergleichen. So kann das Scrollen auf einer Seite mit Google Analytics nativ nicht gemessen werden. Zumindest muss man

46 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

hierfür recht tief in die Trickkiste greifen, um das zu ermöglichen (eine Lösung finden Sie im Kapitel 6.13).

Lesezeichen

http://bit.ly/cdw2LR Scrolling-Tracker mit Google Analytics

Wir wollen nun dieses Beispiel noch ein letztes Mal weiter vertiefen. Denn in einem ver-gleichbaren Fall war die Kategorisierung von Tischtennisplatten in einem Shop in »Tischtennisplatten indoor« (nicht wetterfest) und »Tischtennisplatten outdoor« (wetterfest) aufgeteilt. Die Kategorien waren zudem abgekürzt mit »TT-Platten«.

Bild 2.8: Navigation in einem Sportartikel-Shop

Besucher, die auf eine AdWords-Anzeige klickten, landeten im Shop in der Kategorie indoor. Wenn ein solcher Besucher aber eine wetterfeste Tischtennisplatte kaufen möchte, muss er in der Navigation links sehr weit nach unten scrollen und auch noch verstehen, dass mit »TT-Platten OUTDOOR« wetterfeste Tischtennisplatten gemeint sind. Die Konversionsrate lässt sich deutlich steigern, indem beide Kategorien zusammengelegt werden und der Interessent im Shop unter den Eigenschaften der Produkte zwischen »wetterfest« und »nicht wetterfest« wählen kann. Manche Shops haben hierfür sinnvolle Symbole, die das verständlich vermitteln.

In diesem Beispiel haben wir uns mit verschiedenen Fragestellungen beschäftigt. Die Webanalyse kann uns stets helfen, Behauptungen zu bestätigen, Zweifel zu widerlegen und Verbesserungen zu verifizieren. Das Vorgehen erfolgt hierbei aber stets nach dem gleichen Prinzip.

2.7 Das Six-Sigma-Modell

Six Sigma ist eine Methode des Qualitätsmanagements mithilfe von statistischen Mitteln. Ursprünglich wurde es für eine kontinuierliche Optimierung von Geschäfts-prozessen mittels zentraler Kennzahlen des Unternehmens und der Kundenbedürfnisse entwickelt. Vor allem der DMAIC-Kernprozess aus diesem Modell lässt sich sehr gut auf die Prozesse in der Webanalyse übertragen:

2.7 Das Six-Sigma-Modell 47

Bild 2.9: Six-Sigma-Modell in der Webanalyse

1. Define / Definiere: Was ist das Problem? Was sind die möglichen Ursachen? Welches Ziel soll erreicht werden?

2. Measure / Messen: Das Problem soll mittels statistischer Daten erfasst werden: Welche Kennzahlen und Daten werden herangezogen?

3. Analyze / Analysieren: Die erfassten Daten sollen ausgewertet werden, um die Ursa-che des Problems zu ermitteln. Hierbei ist zu beachten, dass in der Webanalyse die Zahlen interpretiert werden müssen, was oftmals zusätzliches Expertenwissen erfordert (z. B. Usability, AdWords, Suchmaschinenoptimierung etc.)

4. Improve / Optimieren: Verbesserungsmöglichkeiten sollen erarbeitet und umgesetzt werden. Auch hierfür ist meistens zusätzliches Fachwissen aus anderen Bereichen erforderlich (z. B. Usability, Programmierung, Webdesign etc.)

5. Control / Kontrollieren: Die Änderungen werden überwacht und kontrolliert, der Zyklus beginnt von Neuem, wobei in manchen Fällen die Definition des Problems angepasst werden muss, wenn sich entsprechend erwiesene Erkenntnisse aus vorhe-rigen Zyklen ergeben.

Wenn Sie sich nun noch einmal das Beispiel ansehen, werden Sie diesen Zyklus erkennen. Dieses Vorgehen kann Ihnen eventuell bei der Durchführung von Maß-nahmen in Ihrem Unternehmen helfen. Sie können anhand dieses einfachen Modells einzelne Maßnahmen erfassen und protokollieren.

Das Beispiel hat Ihnen aber auch gezeigt, das Kenntnisse in der Webanalyse allein nicht helfen. Sie benötigen nicht nur Fachwissen aus anderen Bereichen, sondern auch die Unterstützung von Vorgesetzten und der Technik.

48 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

Ich möchte versuchen, dies an einem Modell aufzuzeigen. Folgende Abbildung soll die verschiedenen Ebenen in der Webanalyse zeigen. Ich habe bereits am Anfang davon gesprochen, dass sich dieses Buch sowohl an Entscheider als auch an Techniker wendet. Diese haben in der Regel verschiedene Aufgaben. Meistens erfolgt ein Reporting entlang der Pfeile von unten nach oben bis zur Führungsebene, die auf Basis der verschiedenen Zahlen dann Entscheidungen trifft. Neben der unterschiedlichen Betrachtung von Zahlen spielt auch das Fachwissen eine Rolle. Es folgt eine kurze Skizzierung der einzelnen Ebenen.

Bild 2.10: Die verschiedenen Ebenen der Webanalyse

Kennzahlen: Hier geht es darum, dass ein Webanalyse-System richtig implementiert ist und die zu erfassenden Zahlen auch richtig erfasst werden. Hier werden die Systeme konfiguriert und optimiert.

Nutzerverhalten: Aus den Kennzahlen werden Schlussfolgerungen auf das Nutzer-verhalten gezogen. Hier sind vor allem auch Kenntnisse aus der Usability erforderlich.

Marketing: Hier werden die einzelnen Marketing-Methoden gesteuert. Die Zahlen aus den Ebenen darunter sollen helfen, diese Marketing-Methoden zu optimieren. Hier sind Fachkenntnisse der jeweiligen Marketing-Maßnahmen wichtig, beispielsweise Kennt-nisse im Bereich SEO, AdWords, Affiliate-Marketing, PR etc.

Management: Das Management muss auf Basis der Ergebnisse des Marketings Ent-scheidungen für das Unternehmen treffen, Budgets festlegen, die strategische Planung entwickeln etc.

2.8 Grenzen der Webanalyse 49

Wenn wir nun an den Six-Sigma-Zyklus zurückdenken und ihn mit diesem Modell in Einklang bringen, werden Sie feststellen, dass Sie zwangsläufig für eine optimale Umset-zung alle vier Ebenen benötigen. Und je mehr Kenntnisse Sie aus diesen Bereichen zusammenbringen, desto besser werden die Ergebnisse sein. Ein Webanalyse-Experte wird daher umso erfolgreicher sein, je mehr Wissen er aus allen vier Ebenen mitbringen kann. Ich denke, spätestens jetzt ist klar, dass Webanalyse eine sehr umfassende Aufgabe ist. Mir ist wichtig, dass Sie dies erkennen und dass Sie überlegen, wie Sie diese Schritte in Ihrem Unternehmen umsetzen und wen Sie dazu alles benötigen.

An dieser Stelle möchte ich zum Thema Usability auf zwei Bücher verweisen, die ich empfehlen kann. Zum einen ist es das Buch meines Kollegen Steven Broschart mit dem Titel »Suchmaschinenoptimierung und Usability« aus dem Franzis Verlag, das beide Themen sehr ausführlich behandelt. Zum anderen das sehr anschauliche Buch »Don’t Make Me Think« von Steve Krug (ich empfehle die englische Originalausgabe).

Kehren wir noch einmal zu dem Beispiel mit den Tischtennisplatten zurück. Dort habe ich bereits angedeutet, wo Webanalyse helfen kann und wo man mit der Webanalyse nicht weiterkommt. Es ist nicht nur wichtig zu wissen, was Webanalyse kann. Mindes-tens genauso wichtig ist zu wissen, was Webanalyse nicht kann. In dem Beispiel mit den Tischtennisplatten liefert die Webanalyse die Informationen für die Analyse und die Kontrolle. Sie kann aber nicht alleine die Information liefern, wo das Problem möglicherweise liegt und wie man es lösen kann. Den Begriff »Tischtennisplatte« in den AdWords einfach zu reduzieren oder zu stoppen, wäre die denkbar schlechteste Lösung. Denn die Behebung des ursächlichen Problems hat nicht nur das Problem in den AdWords gelöst, sondern die Konversionsrate und den Umsatz der ganzen Kategorie verbessert.

Tipp: Bevor Sie Konsequenzen aus den Zahlen ziehen, vergewissern Sie sich, dass Sie die Ursache des Problems wirklich kennen.

2.8 Grenzen der Webanalyse

Nicht selten wird die Webanalyse leider auch überschätzt. Den Zahlen wird oftmals blind vertraut, und die dargestellten Auswertungen werden als Ausgangspunkt für verschiedenste Konsequenzen herangezogen. Dies lässt sich am besten an Beispielen demonstrieren. Auch wenn Sie jetzt noch nicht alle Berichte und Auswertungen von Google Analytics kennen: Die Beispiele sollen nur bestimmte Sachverhalte aufzeigen, daher müssen Sie zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht alle Details verstehen.

50 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

Bild 2.11: Startseite von www.tiptel.de (März 2010)

Betrachten wir die Startseite der Firma Tiptel. Zunächst erscheint die Startseite ganz normal, ein paar Dinge fallen allerdings gleich auf:

• Die Seite hat links eine vertikale Navigationsleiste statt oben horizontal angeordneter Navigationselemente.

• Die Sprachauswahl ist links oben (sonst typischerweise rechts oben) platziert.

• Das Firmenlogo steht oben rechts statt üblicherweise oben links.

• Die deutsche Startseite weist eine englische Überschrift auf.

Generell ist es empfehlenswert, Elemente einer Website dort zu platzieren, wo man sie erwartet. Wenn sie sich abheben wollen, dann möglichst nicht durch eine andersartige Navigation, sondern doch überzeugende Produkte, Bilder und Texte. Das ist ein wichtiger Usability-Grundsatz. Doch das, was wirklich entscheidend ist, ist zunächst nicht zu sehen. Die meisten Besucher werden vermutlich intuitiv auf eines der vier Bilder klicken, nämlich das Bild, das dem Produkt entspricht, das den Besucher am meisten interessiert.

2.8 Grenzen der Webanalyse 51

Betrachten wir hierzu zunächst eine Auswertung mittels Eyequant (www.eyequant.de), eine dem Eye-Tracking ähnliche Methode, die mit Algorithmen ermittelt, welche Ele-mente einer Website die größte Aufmerksamkeit in den ersten Sekunden der Betrachtung erhalten (siehe Bild unten) und welche die Aufmerksamkeit während der gesamten Betrachtung erhalten.

Bild 2.12: Die Wahrnehmungskarte zeigt, was die Besucher der Website in den ersten Augenblicken wahrnehmen

52 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

Bild 2.13: Die Aufmerksamkeitskarte zeigt, wohin die Aufmerksamkeit der Besucher geht

Die Ergebnisse zeigen unter anderem, dass wir Menschen stärker auf Bilder reagieren als auf Text. Das Fatale an der Website ist nun, dass die vier Bilder und auch ihre Über-schriften und Texte nicht klickbar sind. Im folgenden Bild sehen Sie, wie die Software Suchmaschinenbrille (www.suchmaschinenbrille.de) die Website sieht. Das Tool umran-det alle Links, die für eine Suchmaschine sichtbar sind, mit einem Rahmen.

2.8 Grenzen der Webanalyse 53

Bild 2.14: Links der Startseite unter www.tiptel.de (umrandet)

Was bedeutet das nun für die Webanalyse? Man würde dort dieses Problem nicht identifizieren, denn Webanalysesysteme können nur das erfassen, was man auch klicken kann. Klicks auf nicht klickbare Elemente einer Seite werden nicht erfasst. Eine Aus-nahme ist das Event-Tracking, das wir noch genauer betrachten werden. Allerdings wird wohl niemand für Bilder, die man nicht anklicken kann, ein Event-Tracking implementieren.

Tipp: Die meisten Systeme können nur dort Klicks erfassen, wo man auch klicken kann, also ein Link hinterlegt ist. Klicks auf nicht verlinkte Elemente wie Bilder werden von den meisten Systemen, auch von Google Analytics, nicht erfasst.

Hierbei muss ich etwas genauer werden: Es gibt wenige, meist sehr große Systeme, die solche Probleme erkennen können. Hierzu muss das System mittels Mousetracking verfolgen, was der Benutzer macht. Zudem müssen die Klicks genau erfasst werden. Und hierbei muss man auch genau unterscheiden. Google Analytics hat auch eine Art

54 Kapitel 2: Grundlagen der Webanalyse

»Clickmap«, die zeigt, wo die Besucher geklickt haben. Allerdings basiert diese Darstel-lung, die in Google Analytics unter dem Stichwort Website-Overlay zu finden ist, auf der nachfolgenden URL, die der Besucher aufgerufen hat. Google Analytics prüft also nur, auf welchen Folgeseiten die Besucher gelandet sind und hinter welchen Links diese Folgeseite zu finden ist. Diese Analyse basiert also nicht auf der Erfassung der Klicks, basierend auf den X- und Y-Koordinaten der Maus! Solche echten Klickmaps gibt es auch, sie sind aber derzeit mit Google Analytics nicht möglich. Es ist also egal, wo der Link auf der Seite steht, Google weist diesem Link den Klickwert zu.

Bild 2.15: Klickraten im Website Overlay

In der Abbildung sehen Sie einen Ausschnitt aus dem Footer eines Shops. Die Klickraten werden in Kästchen über den Links angezeigt. Auffällig ist dort ein Link, der 15 % Klick-rate erzielt. Diese Klickrate kommt aber nicht daher, dass tatsächlich 15 % der Besucher sich am Fuße dieser Website tummeln, um diesen einen Link anzuklicken. Es liegt daran, dass dieser Link ein Popup-Menü enthält und der Link des Menüpunkts selbst nur aus einem Link auf die Adresse »#« besteht, also einem Link auf sich selbst. Doch wie kann nun ein Link auf sich selbst, also die Seite, die man gerade schon sieht, 15 % Klickrate erzeugen?

Die Antwort ist, dass es sich um die Startseite eines Shops handelt und 15 % der Besu-cher die Startseite nochmals aufrufen, z. B. durch einen Klick auf das Logo oben links oder auf »Home« oder »Start«. Der Link »#« ist ein Verweis auf sich selbst, und 15 % der Besucher, die die Startseite besuchen, rufen dann nochmals die Startseite auf.

Nun kann man sich fragen, wie es kommt, dass 15 % der Besucher einer Startseite diese nochmals aufrufen. Natürlich muss man vermuten, dass die Besucher das Gefühl haben, nicht auf der Startseite zu sein, aber gern zur Startseite wechseln wollen. Dieses Phänomen gibt es übrigens auf jeder Seite mehr oder weniger ausgeprägt, und es ist ein durchaus sinnvoller Wert, den man sich genauer ansehen sollte. Denn wenn Besucher einer Startseite nicht wissen, dass sie sich gerade auf der Startseite befinden, dann kann das entweder an der schlechten Übersicht der Startseite liegen, oder die Besucher sind über eine bestimmte Quelle, zum Beispiel durch eine Suche in einer Suchmaschine, auf die Website gekommen und glauben, nicht auf der Startseite zu sein. Dieser Wert ist natürlich von Seite zu Seite sehr unterschiedlich. Liegt dieser Wert relativ hoch, sollte man sich Gedanken machen, warum die Besucher das tun. Offensichtlich bekommen die Besucher eine Seite, die nicht ihren Erwartungen entspricht.

Doch zurück zum Thema. Die Einschränkungen eines Webanalyse-Systems hängen natürlich von der verwendeten Technik ab. Daher sollten Sie auch die Technik dahinter verstehen. In diesem Buch werden wir daher auch immer wieder das Thema Technik

2.8 Grenzen der Webanalyse 55

ansprechen, damit Sie verstehen, wie die Daten entstehen. Das Thema Website Overlay wird natürlich später im Buch nochmals genauer beleuchtet.

Ein letzter Punkt soll nochmals die Zahlen im Webanalyse-System beleuchten. Wir hatten bereits darüber gesprochen, dass die Zahlen von System zu System abweichen. Leider muss man sagen, dass auch die Zahlen in ein und demselben System voneinander abweichen können.

Bild 2.16: 429 Käufe über nicht bezahlte Suchbegriffe

Die Abbildung zeigt eine Auswertung der Ziele einer Website, die ergibt, dass 429 Käufe über nicht bezahlte Suchbegriffe generiert wurden. In der folgenden Abbildung sehen Sie exakt dasselbe Konto, dieselbe Website, dasselbe Datum, nur wird hier zusätzlich die Zahl der Käufe, die über direkte Besucher generiert wurden, angezeigt.

Bild 2.17: 419 Käufe über nicht bezahlte Suchbegriffe

Plötzlich sinkt die Zahl der Käufe über nicht bezahlte Suchbegriffe um den Wert 10, allerdings nur ab und zu, je nach Laune zeigte uns Google Analytics mal 419 und mal 429 an. Dieses Phänomen können Sie vermutlich bei Ihrem eigenen Konto nachvollzie-hen, wenn Sie nicht ganze Kalendermonate auswerten. Völlig unklar ist, warum die Zahlen mal so und mal so ausgegeben werden. Selbst bei gleichen Einstellungen erhielten wir mal 429, dann wieder 419. Auch wenn zehn Käufe nicht die Welt sind,

297

Stichwortverzeichnis

Symbole $Index 250 (none) 234 ?utm_nooverride=1 99 __utma 278 __utmb 278 __utmc 278 __utmv 278 __utmx 278 __utmz 278 _anonymizeIp() 87, 93 </body>-Tag 93 </head>-Tag 93

A A/B-Tests 294 Abbruchquote 189

während des Bestellvorgangs 190 Abbruchrate 190, 194 Ablaufzeitpunkt 20 Absolut eindeutiger Besucher 66, 224 Absprungrate 35, 72, 111, 189, 190, 194,

195, 206, 226, 255 Adcell 178 Admin-Rechte 102 Adobe Browser Lab 118 AdSense 35, 76, 79 AdSense-Anzeigen 287 AdSense-CTR 288 AdSense-Trend 289 AdWords 42, 76

Anzeige 103 Conversion Tracking 76 Kampagnen 242 Keywords 244 Tagesabschnitte 244

Übersicht 241 Ziel-URLs 245

Affili.net 174 Affiliate-Marketing 174 Affiliate-Missbrauch 236

aufdecken 236 Affiliate-Programme 100 Affiliate-Techniken 175 Affilinet 127 AGOF 30 AGOF-Ranking 194 Ajax 17, 224 Akquise 192 Aktualität 227 Anbieter 174 Android 118 Anfragen 192 Anonym mit Google und anderen 91 Anzahl Downloads 194 Anzahl generierter Kontakte 193 Anzahl generierter Vorgänge 195 Anzahl generierter Vorgänge je Besucher

195 Anzeigenversionen 240 Asynchronous JavaScript and XML 17 Atom 134 Augmented Reality 154 Ausstiegsseiten 111, 251

häufigste 252

B B2B-Websites 192 Balkenansicht 213 Beliebteste Webseiten 251 Beliebteste Zielseiten 252 Benachrichtigungsempfindlichkeit 200 Benchmarking 91, 205

298 Stichwortverzeichnis

Benutzerdefinierte Berichte 269, 284 Benutzerdefinierte Variablen 229, 279 Bericht anzeigen 197 Berichte 183

benutzerdefinierte 284 Berichterstellung 102, 129 Bestandskunden 185 Bestellungen 189 Besuch 66, 189, 202, 206, 272 Besuche 206

alle 67, 73 Besucher 66, 189, 202

absolut eindeutige 224 bezahlte 128 nicht bezahlte 128 wiederkehrende 112

Besuchertrends 224 Besuchertreue 227 Besucherzahl 193, 194, 195 Besucherzufriedenheit 190, 196 Besuchsdauer 227 Besuchstiefe 227 Besuchszeit 207, 272

auf Website 225 Betriebssystem 115 Bewegungsgrafik 219 Bildschirmauflösung 36, 118 Bildschirmfarben 118 Bindung 192 Blogs 134 Bounces 147 Brands 191 Browser 36, 115 Browser-Bookmarks 162 Browserfunktionen 228 Buchungsmaske 106 Budget-Optimizer 90

C Click Through Rate 23 Clicky 81 CMS-System 95 Content 123, 247

Details 249, 251

nach Titel 252 Netzwerk 167 Übersicht 247 Websites 194 Werbung 170

Conversion 259 Optimierungstool 90 Rate 259, 265 Timeout 280 Tracking 76

Cookies 19, 278 Ablaufzeitpunkt 20

Cookies von Drittanbeitern 21 Cost per Acquisition 23 Cost per Click 23 Cost per Lead 23 Cost per Thousand 23 cpc 124, 234 CPC 23 CPL 23 CPM 23 CPO 23 Cross-Selling 266 CTR 23 Customer Lifetime Value 190

D Dashboard 197 Data Mining 264 Daten

personenbezogene 86 Datenschutzbestimmungen 89 Datenschützer 87 Dauer je Vorgang 195 Deaktivierungs-Add-On 87 Dimension 73, 209, 239

Keyword 250 Direkt 110, 120 Direkte Zugriffe 72, 73, 210, 230 Display-Netzwerk 168 Displaywerbung 170 DMAIC 46 Doppelte Inhalte 98 Download von PDF-Dateien 58

Stichwortverzeichnis 299

Duplicate Content 133 Durchschnittlicher Bestellwert 266

E E-Business Website 195 E-Commerce 213, 263

Conversion-Rate 265 Durchschnittlicher Bestellwert 266 Kategorien 268 Produktübersicht 266 Tage bis zum Kauf 269 Tracking 213, 264, 277 Transaktionen 268 Übersicht 265 Website 101 Zugriffe bis zum Kauf 268

eCPM 288 Einstellungen 102 Einstiegs-Keywords 247, 251 Einstiegspfade 247, 251 Einstiegsquellen 247, 251 Einstiegsseiten 111, 251 E-Mail-Marketing 35 Ereignis-Tracking 256, 277 Erfassen dritter Websites 98 Erster Besuch 227 Erweiterte Segmente 71, 200, 269 Event-Tracking 53, 98, 191, 216, 277 Eye-Tracking 51, 62

F Facebook 98, 108

Insights 98 Markup Language 98 tracken 98

Facebook-Plugins 106 tracken 106

FBML 98 Feed 134 Fernsehwerbung 152 Filter 91, 217, 282

bearbeiten 282 hinzufügen 282

Firefox-Plugins 294

First Cookie Wins 112, 281 First-Party-Cookie 20, 78, 96 Flash 118, 286 Frames 105

tracken 105 Frameset 105

G ga.js 93, 94 GATC 92, 98, 101, 122, 228 gclid 103 Gesamter Umsatz 189, 265 Geschwindigkeitsproblem 120 Gesetz der großen Zahlen 75 GoingUp 81 Google

Haupteinkommen 183 Google AdSense 76, 79 Google AdWords 76

Conversion Tracking 76, 78 Google Analytics 16, 76

API 295 API für Excel 295 Cookies 278 Dashboard 197 Labs 287 Nutzungsbedingungen 86 Opt-out Add-on für Browser 87 Tracking Code 92, 122 URL Builder 121

Google Analytics-Konto 85, 183 Berichte 183

Google Goggles 154 Google Insights for Search 157, 293 Google Merchant Center 170 Google Page Speed 119 Google Produktsuche 170 Google Shopping 170 Google Suggest 18, 277 Google Tracking Code anpassen 95 Google Trends 293 Google Trends for Websites 293 Google Webmaster Tools 100, 102, 119 Google Website Optimizer 294

300 Stichwortverzeichnis

Google-Suchmaschine 100 Greasemonkey 294 Gründerszene 89 Gutschein 152

erfassen 153 Gutscheincode 152

H Hard Bounces 147 hCalender 134 hCard 134 Herkunft Besucher 33, 113 Homepage 141 Host 119

des Besuchers 119 hReview 134

I IANA 24 iFrames 106

tracken 106 Informationsgemeinschaft zur Feststellung

der Verbreitung von Werbeträgern 30 Inhalt 105 Inhalte (Duplicate Content) 98 Intelligenz 200 Internet Assigned Numbers Authority 24 Internetprotokoll 35 IP-Adresse 36, 37 iPhone 118 IVW 30 IVW-Ranking 194

J Java 118 JavaScript 41, 118

K Kalender 198 Kampagnen 110, 123, 211, 233 Kampagnenbericht 238 Kampagnenmanager 293 Kampagnenparameter 280, 281 Karten-Overlay 207, 230

Kategorienliste öffnen 205 Käufe 189 Kaufzyklus 192 Kennzahlen 48, 183

Verknüpfung mit Dimensionen 73 Key Performance Indikator 25, 183, 187 Keyword 233, 236, 250 Keyword-Option 275 Keyword-Positionen 246 Klickbetrug 237, 238

aufdecken 237 Klickgalerien 31 Kommentare 198 Kontakte 192 Kontaktinformationen 192 Kontaktseite 193 Kontinent 208 Kontoadministrator 102 Konversion 90, 112, 192, 251 Konversionsrate 185, 190, 194, 195

oder Anzahl Downloads 193 von Shops 185

Kopf 105 Kosten je Anfrage 193 Kosten je Bestellung 190 Kosten je Bestellung von Neukunden 190 Kosten je Konversion 195 Kosten je Vorgang 195 KPI 25, 183 KPIs

in den Unternehmensebenen 185 Kraska

Sebastian, Rechtsanwalt 89 Kundenbindung 227 Kundenzufriedenheit 190, 196

L Land 208 Landing Page 251 Last Cookie Wins 78, 112, 281 Leistung 213 Lesende Rechte 102 Links

gekaufte 164

Stichwortverzeichnis 301

Logaholic 82 Logdatei 40 Logdateien-Analyse 40 Loyalität der Besucher 190, 194

M Management 48 Marketing 48 Marketing-Methoden 109 Medium 239 Mehrere (Sub-) Domains tracken 96 Mein Konto 102 Menü Berichterstellung 102 Merchant 174 Merchant Center 170 Metrik 25 Microformats 134 Microsoft AdCenter 114 Microsoft Expression Web 118 Mirago 127 Mister Wong 163 Mobil 228 Mobile Endgeräte 118 Monatsansicht 199 Mousetracking 53, 60 Mundpropaganda 155

N Navigation 105 Navigationsanalyse 247 Navigationsübersicht 248 Negativ-Liste 30 Netzwerkeigenschaften 119, 228 Neue Besuche 207 Neue Besucher 67, 217 New Visitor 218 Nicht bezahlte Besucher 128 Nicht bezahlte Suchbegriffe 55 Nicht bezahlte Suchbegriffe 73 Nicht bezahlte Suchzugriffe 210 Nicht erfassbare Ereignisse 56 Nielsen 185 Nofollow 163 Nofollow-Links 163

Nordeuropa 208 not set 125 nur lesende Rechte 102 Nutzermanager 102 Nutzerverhalten 48 Nutzung der internen Suche 190, 195 Nutzungsbedingungen 86

O Öffentlichkeitsarbeit 157 Offline-Werbung 121 Öffnungsrate 147 Online-Befragung 111 Online-Bookmarks 163 Online-PR 157 Option Mit bisherigen Daten vergleichen

198 organic 234 Osteuropa 208

P Page Impressions 23, 194 Page Speed 119 Page-Tagging 40 Parameter 123

ausschließen 99 zu entfernender 102

Pay per Acquisition 23 Pay per Click 23 PayPal 98, 99

tracken 99 PDF-Dateien 58 Personenbezogene Daten 37, 86 PI 23 Pivot 215 Pivot-Tabelle 215, 255 Piwik 82 Placements 245 Positiv-Liste 30 PPC 23 PR 157 Preisvergleichsportal 173 Printanzeigen 152 Print-Werbung 148

302 Stichwortverzeichnis

Produkt-Artikelpositionen 268 Produktbild 43 Produktsuche 170 Produktübersicht 266 Profil 91, 92, 106 Profileinstellungen 102 Profilübersicht 197 Provider der Besucher 119 Proxy 27 Public Relations 157 Publisher 174

Q QR-Code 153 Quelle 137

R Reaktionszeit 195 RealNames 122 referral 234 Referrer 25, 36, 99, 231 Reguläre Ausdrücke 217 Reports 186 Réseaux IP Européens 24 Retargeting 22 Retourenabwicklung 191 Retourenquote 190 Returning Visitor 66, 218 Revenue per Search 183 RIPE 24 RSS 134 RSS-Feed 134 Rückläufer 147 Russenlinks 166

S Satz 1 272 Satz 2 272 Satz 3 272 Satz 4 272 Schwellwert 200 Scrolling-Tracker 46 SEA 114, 167 Search Engine Advertising 114

Segment-Cookie 228 Segmente

erweiterte 200 Segmentierung 71 Seiten 272 Seiten/Besuch 207 Seiten/Zugriff 66 Seitenaufrufe 72, 194, 207, 224

je Besuch 194 je Besucher 194, 224

Seitenzugriffe 247 SEM 114 SEO 114, 167 Server-Fehler

erfassen 57 Session 113 Sessionlänge 279 Shops 101 Six Sigma 46 SKU 268 Social Bookmarks 163, 180 Social Media 179 Soft Bounces 147 Software-Downloads 58 Sortieren

Spalten 215 Tabellen 215

Sponsored Links 167 Sprache 36, 220 Sprachversionen 216

unter einer Domain betreiben 216 Stadt 208 Stammkunde 113 Standard-Dateiname 101 Standardlänge 279 Standardseite 101 Stochastik 75 Subkontinentale Region 208 Suchfunktion innerhalb der Website 101 Suchmaschinen 110, 126, 231

hinzufügen 281 Suchmaschinenmarketing 35, 114 Suchmaschinenoptimierung 35, 114, 167 Suchmaschinenwerbung 167

Stichwortverzeichnis 303

Suchzugriffe 127 Südeuropa 208 SuperPreview 118 Support-Website 195 SymbianOS 118

T Tagesabschnitte 244 Tagesansicht 199 Tag-Kennzeichnung 102, 129 Tausender-Kontaktpreis 23 Textlinks 164, 175 Third-Party-Cookie 20, 76 Titel 252 TKP 23 Tracking 102 Tracking Code 92, 228, 266 Tracking Code Checker 96, 193, 291 Tradedoubler 127, 174 Transaktion 112 Treue 227 Trichter 261, 271 Trichter-Visualisierung 261 TV-Werbespot 121

U Umsatz 216, 235

je Bestellung von Erstkäufern 189 je Besuch 190, 194 je Kunde 190 pro Suchvorgang 183

Uniform Resource Identifier 28 Uniform Resource Locator 27 Unique Visitor 66 Universal Search 170 Up-Selling 266 urchin.js 93 URL 27 URL Builder 121, 125, 130, 292 URL-Parameter 121 Ursprung 113

ermitteln 113 Usability 34, 294

User-Agent 29 utm_medium 124 utm_source 124 utm_term 124, 169, 170

V Variablen

benutzerdefinierte 229 Verbindungsgeschwindigkeit 119 Vergleich 214 Verhalten der Besucher 34 Verhältnis wiederkehrende/neue Besuche

190, 193 Verhältnis wiederkehrende/neue Besucher

190, 193 Verhältnis zwischen wiederkehrenden

Besuchern und Erstbesuchern 194 Verification Time Saver 295 Verknüpfung mit AdWords und AdSense

102 Verlauf der Besuche 198 Verweildauer 225 Verweisende Website 110, 114, 131, 230 Verweis-Websites 131 Videos 170 Virales Marketing 155 Virtuelle Seitenaufrufe 275 Visit 66 Visitor 66 Visualisieren 219 Volkszählung 36

W Wahrscheinlichkeitsrechnung 75 Warenkorbanalyse 264, 268 Webanalyse 33

Grenzen 49 Web-Analytics 33 Webcontrolling 33 Webmaster Tools 119 Webpagetest 120 Web-Protokoll 86 Website-Overlay 253 Websiteprofil 91

304 Stichwortverzeichnis

Website-Suche 101, 254 Webtracking 33 Weiterleitungen 103 Werbespot 121 Werbung 148 wert 234 Wert pro Besuch 213 Westeuropa 208 Wiederkehrende Besucher 66, 112, 217 WLAN-Sammelskandal 87 Wochenansicht 199 Woopra 83 Wordnet 79

Y Yahoo Search Marketing 114

Z Zählpixel 40 Zanox 127, 174 Zeitraum 68 Ziel-Conversions 272 Ziel-Details 274

Ziele 183 einer Website 183, 271

Zielpfad umkehren 260 Ziel-Sätze 272

aufrufen 193ff. Zielseiten 111 Ziel-Trichter 275 Zielüberprüfung 260 Ziel-URL 272 Zielwert 261, 275 Zugriff 66

durch verweisende Websites 210 eindeutiger 247

Zugriffsanzahl 224 Zugriffsanzahl für alle Besucher 224 Zugriffsquelle 109, 124, 210, 229

alle 124, 234 Direkt 120 Kampagne 123 Suchmaschinen 126

Zugriffsquellen Keywords 244 Zuletzt besuchte Webseite 36 Zum Dashboard hinzufügen 198 Zyklen 186

Thomas Kaiser

So messen und optimierenSie den Erfolg Ihrer Website

> So setzen Sie Google Analytics technisch perfekt und effektiv ein

> Ermitteln Sie, woher Ihre Besucher kommen und was sie tun

> Die besten Auswertungsstrategien für Ihre Webanalysedaten

Erfolgskontrolle für WebseitenGoogle Analytics

Woher kommen die Besucher Ihrer Website? Greifen die Marketing-maßnahmen, mit denen Sie Besucher auf Ihre Website locken wollen? Undhaben Sie überhaupt das richtige Angebot für Ihre Zielgruppe? Wenn SieAntworten auf diese Fragen suchen, ist dieses Buch das richtige für Sie. DerSuchmaschinen- und Internet-Marketingexperte Thomas Kaiser erläutert, wieSie das kostenlose Analysewerkzeug Google Analytics technisch korrekt underfolgsorientiert einsetzen. Google Analytics ist eine wahre Fundgrube an wert-vollen Nutzerdaten. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie die Daten effektiv auswertenund die richtigen Maßnahmen für mehr Umsatz mit Ihrer Website ableiten.

� Tatort WebsiteSpätestens wenn Sie das Gefühl haben, mit Ihrer Website stimmt etwasnicht, sollten Sie in die Webanalyse mit Google Analytics einsteigen. Richtigangewandt, liefert Ihnen Analytics die Hinweise, die Sie brauchen, umSchwachstellen Ihres Webauftritts aufzuspüren: Wenn Sie zum Beispielsehen, dass Benutzer bestimmter Browser signifikant höhere Absprungratenaufweisen als Besucher mit anderen Browsern, sollten Sie mit Ihrer Technik-abteilung reden. Sie sollten sich ebenfalls Gedanken machen, wenn dieZahlen anzeigen, dass viele User Ihres Shops den Bestellprozess vorzeitigabbrechen. Für die Optimierung Ihrer Website sind die Daten von GoogleAnalytics daher eminent wichtig.

� Google Analytics perfekt implementierenEin Google Analytics-Konto ist schnell angelegt. Aber wie geht es weiter?Thomas Kaiser macht Sie mit den technischen Grundlagen der Webanalyse-lösung vertraut. Er zeigt Ihnen, wie Sie das Tracking-Skript in Ihre Websiteintegrieren und Webseitenprofile anlegen. Darüber hinaus erfahren Sie, wieSie vorgehen müssen, wenn Sie mehrere Domains oder Subdomains tracken,URL-Parameter einbinden oder ausschließen, Google Analytics mit AdWordsverknüpfen sowie virtuelle Seitenaufrufe und Events nachvollziehen möchten.Zudem wirft der Autor einen Blick auf alternative Webanalysesysteme undstellt deren Vor- und Nachteile vor.

� Erfolgskontrolle im WebGoogle Analytics liefert Ihnen eine Unmenge an Daten. Dieses Buch hilftIhnen dabei, sie richtig auszuwerten. Zunächst erfahren Sie, wie Sie dieHerkunft Ihrer Besucher korrekt interpretieren und die Resultate für IhrMarketing einsetzen. Sie erfahren, woher Ihre Besucher kommen,in welchen Städten und Ländern Ihre Website gut oder weniger gut ankommtund wie Sie Abbruchraten richtig einordnen. Darüber hinaus lernen Sie, wieSie Kennzahlen korrekt definieren und auswerten, damit Sie nicht Äpfel mitBirnen (oder Besuche Ihrer Webseite mit Besuchern) vergleichen. Außer-dem kommen Sie auch Klickbetrügern auf die Spur.

Aus dem Inhalt:• Grundlagen und Grenzen der Webanalyse

• Tracking-Methoden

• Webereignisse erfassen

• Funktionen programmieren undAPI-Funktionen einsetzen

• Google Analytics – die Basics

• Google Analytics, AdWords und AdSenseim Zusammenspiel

• Google und der Datenschutz

• Piwik & Co.:alternative Webanalysesysteme

• Implementierung von Google Analytics

• Der Google Analytics-Tracking-Code

• Synchrones und asynchrones Tracking

• Den Tracking-Code anpassen und testen

• Facebook und PayPal tracken

• Affiliates nachverfolgen

• Benchmarking

• Zugriffsquellen analysieren

• Einstiegs- und Ausstiegsseiten,Absprungraten

• Besuche und Besucher

Über den Autor:Thomas Kaiser ist Geschäftsführerder Cyberpromote GmbH, einemder führenden Spezialisten fürOnline-Marketing in Deutschland.Parallel zu seinem Studium derArbeits- und Wirtschaftswissen-schaften an der TU München entwickelte erWebsites. Darüber hinaus veröffentlichte erbereits 1997 eine Softwarelösung zurVerbesserung des Suchmaschinen-Rankings.

Auf www.buch.cd:• Tracking Code Checker – mit diesem

Softwaretool testen Sie, ob Ihre Websitedurchgängig mit dem Google AnalyticsTracker ausgerüstet ist

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Erfolgs-kontrolle fürWebseiten

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6477-8 U1+U4 21.09.2010 14:52 Uhr Seite 1


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