Google Analytics Leitfaden Teil 2


Ein  Google-Analytics-Konto ist schnell angelegt und die Implementierung des Tracking-Codes auf der eigenen Webseite ist auch für nicht besonders versierte Anwender kein Problem. Im Bereich „Verwalten“ lassen sich dann erste grundlegende Konfigurationen durchführen:

  • Auf der Ebene „Konto“ erhält das Kind erst einmal einen Namen. Die Zugangsberechtigungen für verschiedene Nutzer oder den technischen Support und die Freigabe der Daten (z.B. für andere Google Dienste) lassen sich hier organisieren.
  • Die „Property“-Einstellungen regeln u.a. die Funktionen für Werbetreibende. Auch die Verknüpfung mit einem AdWords-Konto wird hier erledigt. Die Software generiert daraufhin automatisch Berichte zum Verhalten der Nutzer, die von AdWords-Anzeigen weitergeleitet werden. Damit erhält man stichhaltige Daten zur Rentabilität seines AdWords-Budgets.
  • Auf der Ebene „Datenansicht“ lässt sich der Traffic nach verschiedenen Zugriffsbereichen sortieren. So kann man z.B. Zugriffe aus dem eigenen Firmennetzwerk aus- bzw. einschließen und Klicks auf Subdomains (z.B. info.meinefirma.de) herausfiltern.

Google Analytics Konto erstellen

Wichtig: Bei der Arbeit mit mehreren Datenansichten innerhalb einer Property empfiehlt es sich, die erste Datenansicht unverändert beizubehalten, um beim Experimentieren mit Filterfunktionen die ursprünglichen Daten nicht zu verlieren!

Webdaten ohne Verstand bleiben blind

Im Wesentlichen liefert Google Analytics einfach eine Unmenge an Daten. Dabei zählen nicht nur quantitative Werte, wie etwa die absolute Anzahl der Nutzer, sondern vor allem solche Daten, die etwas über die Qualität meiner Kampagnen und über die Attraktivität meiner Webseite aussagen und für die Suchmaschinenoptimierung taugen.

Aussagekräftig ist z.B. die Absprungrate (engl.  Bounce Rate): der Anteil von Besuchen, die nur die Startseite aufrufen und dann wieder zu den Google-Suchergebnissen zurückkehren. Warum? Häufige Ursachen sind eine miserable Usability (man finde auf www.duden.de ohne Einsagen die Software zum Download!), schleppende Ladezeiten oder Seiten, die Mobilgeräte nur schlecht anzeigen können. Insgesamt dürfte der Google-Guru Avinash Kaushik Recht haben, der das Wort von der Bounce Rate als „sexiest metric ever“ geprägt hat. Sie liefert wichtige Schlüsselinformationen über eventuelle Schwachstellen der Webseite und hilft dabei, Traffic-Quellen und Werbemaßnahmen zu beurteilen.

Absprungrate mit Google Analytics analysieren

Was sagt mir also eine Absprungrate von 80 %? Dass SEO-Handlungsbedarf besteht. Wenn nur zwei von zehn Nutzern auf meiner Seite bleiben, ist das zu wenig. Oder doch nicht? Jetzt ist der Verstand gefragt. Denn eine Analyse (!) der Datengrundlage kann z.B. ergeben, dass die vermeintlich untreuen Nutzer bereits auf der Startseite genau das finden, was sie gesucht haben (z.B. aktuelle Termininfos auf einer Vereinsseite) oder genau das tun, was der Seitenbetreiber will (z.B. auf Werbung oder externe Links klicken, wie Anil Batra in seinem Blog darlegt; ein anderes Beispiel für eine typische Fehlinterpretation gibt es bei konversionsKRAFT).

Schritt für Schritt von der Masse zur Analyse

Angesichts von „Horrorstats“ wie einer heftig hohen Bounce Rate besteht die schwierigste Aufgabe für Webmaster (und professionelle Web-Analytiker) darin, sich in Geduld zu üben. Handlungsbedarf ist offenbar da, aber Aktionismus nützt gar nichts.

Erstens ist zu überlegen, was die Ursache sein könnte. (Profis sparen sich hier viel Zeit durch ihre Routine – die aber auch trügerisch sein kann.) Entsprechende Hypothesen sind zweitens durch gezielte Abfrage zusätzlicher Daten auf Plausibilität zu prüfen. Im Szenario z.B.: Wo steigen den die übrigen 20% aus? Welchen Weg haben sie bis dahin zurückgelegt? Und welchen Weg legen Besucher zurück, die am Ende doch auf „Jetzt kostenpflichtig bestellen“ klicken? Und zu welchen Keywords wird meine Site überhaupt in den Suchergebnissen angezeigt?

Google Analytics bietet hierfür ganz ausgezeichnete Möglichkeiten, Daten zu vergleichen, zusammenzustellen und zu filtern. Hat man dann tatsächlich eine Fehlerquelle ausgemacht, ist drittens zu bedenken: nach Möglichkeit – es geht leider nicht immer – nicht alles auf einmal optimieren, sondern Schritt für Schritt und unter sorgfältiger Beobachtung! Sonst wird man nie sicher sein, was gefehlt hat und was gewirkt hat. Dann heißt es: „Gehe zurück auf Los.“

Das Beispiel zeigt, dass zwischen einem Datenbefund aus Google Analytics, dem Call to Action und den geeigneten Maßnahmen Welten liegen. Nicht umsonst haben sich in genau diesem Raum zahllose Agenturen angesiedelt, die auf Web-Analyse spezialisiert sind. Deren Kunden ist zu raten: Nicht drängen lassen, Maßnahmenpakete zeitlich aufteilen und die Veränderungen der Analytics-Daten wiederum einer Analyse unterziehen und als Input verwerten.

Abfragen nach eigenen Vorgaben

Eines kommt bei allen Analytics-Werten aber noch hinzu: Die Relevanz der verschiedenen Berichtstypen hängt von den Vorgaben ab, die der Nutzer selbst bestimmt. Wenn jemand wie David Kriesel herausgefunden hat, dass Scanner Zahlen im Dokument ersetzen, dürfte ihn z.B. interessieren, wann genau sein entsprechender Blog-Eintrag auf das Herstellerland Amerika überschwappt. In solchen Fällen wäre sogar die Echtzeitanzeige von Google Analytics einmal sinnvoll (die sonst oft als Bildschirmschoner zweckentfremdet wird). Hier sieht man genau, wie viele Nutzer in den letzten 30 Minuten auf der vorgesehenen Seite gelandet sind, woher sie kamen, wie hoch ihre durchschnittliche Verweildauer war, welche Ereignisse sie ausgelöst und welche weiteren Aktionen sie durchgeführt haben.

Als Gebrauchtwagenhändler möchte ich hingegen eher mittelfristig wissen, wie groß die Gruppe derjenigen Website-Besucher ist, die in meiner Stadt oder Region angesiedelt sind. Entsprechend segmentiere ich die Traffic-Daten mithilfe des Attributs Stadt in den geografischen Merkmalen der Zielgruppe. Steigt in dieser Gruppe dann plötzlich der Messwert für Klicks auf meine Seite „Geschäftszeiten und Anfahrt“, kann ich schon einmal meine Prunkstücke frisch aufpolieren.

Dashboard: Festgelegte Ziele im Auge behalten

Sobald man sich mit den verschiedenen Berichtsformen von Google Analytics etwas beschäftigt hat und die erste Begeisterung über die vielen bunten Kurven-, Fluss- und Tortendiagramme nachlässt, sollte man die wichtigsten Messwerte und Dimensionen in Form von Widgets auf einem benutzerdefinierten Dashboard bündeln. Die Arbeit lohnt sich durchaus, denn was nützt es, ständig den Reifendruck zu überwachen, wenn ich nicht mehr mitbekomme, ob noch Benzin im Tank ist?

Die Auswahl der Widgets setzt freilich voraus, dass zuvor klare Ziele bzw. „Zielvorhaben“ definiert wurden. Google selbst erklärt ganz gut, sogar mit Beispielen, wie das funktioniert, und gibt im Dashboard Hilfestellung durch Vorlagen. Erst auf dieser Basis hat eine Kennzahl wie die Conversion Rate überhaupt eine Bedeutung. Messen lässt sich aber nicht nur, wie viele Besucher tatsächlich zu Kunden werden (Conversion), sondern z.B. auch, wer den Newsletter abonniert, die Produktbroschüre herunterlädt.

Arbeitet man mit unterschiedlichen Szenarien, z.B. an der Analyse einer aktuellen Kampagne und zugleich an der längerfristigen Beobachtung eines bestimmten Produktsegments, machen womöglich auch mehrere spezialisierte Dashboards Sinn. In der Praxis kommt das tatsächlich eher selten vor. Wer so weit ist, dass bei der Webseitenoptimierung die Festlegung der Zielvorgaben und die Organisation der Berichtskombinationen schwierig werden, hat diese Aufgaben in der Regel längst an eine Agentur übergeben. Für alle anderen gibt es nach dem Start von Google Analytics  dennoch genug zu tun.

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Zu Teil 1 und Teil 3 unseres Google-Analytics-Leitfadens geht es hier entlang:

Google Analytics Grundlagen
Google Analytics ist der Weltmarkführer der Web-Analyse-Tools – und ein sehr scharfes Werkzeug. Wer damit umgeht, sollte wissen, was er tut.
Google Analytics Leitfaden Teil 1
Google Analytics Leitfaden Teil 3
Google Analytics: Auch wenn noch keine Metrics Alarm schreien – zu verbessern gibt es immer etwas. Am besten etwas, das dem Geschäft nützt.
Google Analytics Leitfaden Teil 3
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