1Tracking-Status: Bereits von Haus aus bietet Google Analytics eine Möglichkeit, die Datenerfassung zu überprüfen. In der Regel haben neue Accounts noch keine richtige Aufzeichnung von Daten. Wenn Ihr Account jedoch ein paar Tage aktiv ist und immer noch keine Daten anzeigt, dann ist es sinnvoll, sich zuerst in das Backend von Analytics einzuloggen und den möglichen Fehler zu suchen. Unter dem Punkt Alle Google-Konten > Webseite > Tracking-Code wird der aktuelle Tracking-Status für die ausgewählte Web Property angezeigt. Das ist der erste Schritt bei der Analyse der Implementierung des Codes. Die Abweichung bzw. die Nicht-Aufzeichnung von Daten kann viele Gründe haben, die nicht immer mit einer fehlerhaften Implementierung zusammenhängen. Es kann zum Beispiel sein, dass jemand über die Web Property Filter gelegt hat, welche wiederum die Aufzeichnung der Daten verhindern.

2Echtzeit (Real-Time-Tracking): Eine weitere Alternative wird von Google selbst angeboten. Hier kann man schnell die Implementierung des Codes auf allen wichtigen Unterseiten testen. Es werden die Daten in der Regel sofort nachgezogen, was eine Analyse recht einfach machen kann. Bei der Anwendung von Real-Time-Tracking müssen Sie die getaggte Unterseite aufrufen und dann die Aufzeichnung der Daten prüfen. Meistens reicht eine Stichprobe beim Aufruf von allen geschäftsrelevanten Unterseiten (Bestellabschluss, Key-Content, Lead-Formular etc.) aus. In Abbildung 2.0 sieht man einen Screenshot aus der Echtzeit-Analyse auf WebAnalyticsPRO, hier kann man eindeutig erkennen, dass sich auf der Webseite gerade 0 aktive Besucher befinden (Stand: 16.03.2012 − 5:53 Uhr [morgens]).

Abbildung 2.0: Google Analytics Real-Time

Nun wird von mir die “Vielen Dank”-Seite aufgerufen. Das ist eine Weiterleitung nach dem Ausfüllen des Kontaktformulars. Diese Unterseite ist für alle Suchmaschinen gesperrt und kann nicht aus der Navigation erreicht werden. In Abbildung 2.1 sieht man ganz deutlich, dass die Unterseite aufgerufen worden ist und dass ich nun als 1 aktiver Besucher auf der Seite gezählt werde.

Abbildung 2.1: Google Analytics Real-Time in Aktion

3Screaming Frog: Eine weitere Alternative für die Überprüfung der Implementierung des Tracking-Codes ist der SEO Spider-Tool unter dem Namen Screaming Frog. Ein sehr mächtiges Werkzeug nicht nur beim Einsatz für SEO-Maßnahmen, sondern auch für Debugging von Web Analytics Code-Implementierungen. In einem früheren Beitrag auf WebAnalyticsPRO wird die Debugging-Möglichkeit etwas ausführlicher dargestellt. Unter dem Titel “10 nutzvolle Hacks, Tipps und Tools für Google Analytics v5” findet man beim zweiten Punkt eine ausführliche Erklärung für den Einsatz von SEO Screaming Frog.

4Tester for Google Analytics: Dieser Dienst arbeitet nach dem ähnlichen Prinzip wie SiteScan. Diese Möglichkeit der Evaluierung der Daten steht noch in der Beta-Version und kann kostenlos getestet werden. Die Berichte werden in der Regel innerhalb von 24 Stunden verschickt. Dieser Tester ist ein sogenannter Crawler, der jede Unterseite auf der Webseite besucht und überprüft, ob der Tracking-Code gefunden wird. Es reichen bereits drei Angaben über die Webseite, E-Mail-Adresse und den Namen aus und schon kann der Bericht für die eigene Seite erstellt werden.

5Hub’Scan: Eine sehr professionelle SiteScan-Alternative kommt aus Frankreich. Diese Scanning-Lösung hat sehr viele nützliche Funktionen, die man als Analyst sowohl bei der Implementierung als auch danach für das Monitoring braucht. Abhängig von der Paketgröße und den Preisen wird hier eine verschiedene Anzahl an Unterseiten gescannt. Das kleinste Paket kostet 500 € im Jahr, hier werden insgesamt 250.000 Pages gescannt. Für 9.000 Euro im Jahr können ca. 5 Millionen Unterseiten analysiert werden. Abgesehen von den Preise gibt es hier eine Menge interessante Features. So können beispielsweise Scanning-Szenarios erstellt werden. Bei diesen Szenarios werden vorgefertigte User-Pfade auf die Beständigkeit analysiert. Ein mögliches Szenario wäre der Bestellprozess oder Lead-Generierungsprozess. Hier werden die Key-Content-Seiten in einem Prozess zu einem Szenario zusammengefasst, somit kann die vollständige Code-Implementierung dauerhaft garantiert werden. Auch sehr spannend ist, dass mit Hub’Scan mehrere Web Analytics-Lösungen überprüft werden können. Unter anderem werden Omniture, Webtrends, Unica, AT Internet etc. unterstützt.

Sie haben weitere Fragen? Schreiben Sie uns eine E-Mail und wir werden Ihre Frage beim nächsten AnalyticsFriday-Blogbeitrag beantworten. Oder haben Sie andere interessante Alternativen? Folgen Sie uns auf Twitter und Facebook.

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Datenfreigabe

Nach der Freigabe der Daten erscheint nun die Möglichkeit verschiedene Profile, die mit diesem Google Analytics-Konto verknüpft sind, auszuwählen. Hier müssen auch noch ein paar Daten für die Lead-Generierung eingegeben werden, hoffentlich wird man dann von Getsmartcontent nicht mit Werbe-E-Mails zugespamt. Man sollte natürlich hier die Accounts wählen, die Ziele und auch genug Traffic beinhalten, sonst ist dieser Report überhaupt nicht aussagekräftig.

Profil & Ziele

Nach der Eingabe der Daten wird man automatisch zum eigentlichen Report weitergeleitet. Hier sieht man eine Auswertung der Daten für die letzten sechs Monate. Es werden insgesamt drei Metriken für die Auswertung ausgewählt. Dazu zählen die Anzahl der Besuche, die durchschnittliche Conversion-Rate und die durchschnittliche Absprungrate auf der Webseite. Unterhalb dieser Daten werden dann die einzelnen Dimensionen mit den passenden Metriken miteinander verglichen. Alle diese Daten werden nach dem letzten Wert “ # of People You Have the Opportunity to Reach” gefiltert.

Opportunity Report

In diesem Report sieht man als Beispiel, dass aus Sachsen etwa 13,87 Prozent der Besucher kommen, hier aber die Conversion-Rate bei 0,00 Prozent liegt. Die Betrachtung der Absprungrate zeigt eine unterdurchschnittliche Performance, hier ist die Bounce-Rate bei 87,88 Prozent. Sie ist also 24,35 Prozent schlechter als der Durchschnitt der Seite. Es ist hier jedoch nicht ganz klar, wie sich die Anzahl der Leute, die erreicht werden können, zusammensetzt. Laut diesem Report hat man hier (aus Sachsen) die größten Chancen, eine hohe Anzahl an potentiellen Kunden zu erreichen. Auch wenn die Bounce-Rate sinken und die Conversion-Rate steigen würde, wäre es schlichtweg unwahrscheinlich, 45 neue Kunden (Leute) zu erreichen. Denn eine Conversion-Rate von etwa 27 Prozent ist auf dieser Webseite nicht möglich!

Fazit

Dieses Tool ist definitiv kein “must-have” und bringt einem Analysten keine neuen Erkenntnisse über die Webseite. Eine nette Spielerei, die für den schnellen Überblick ganz gut sein kann! Im Anschluss sollte man natürlich den Zugriff auf das Google-Konto wieder widerrufen, da sonst das Tool jederzeit auf die Daten zugreifen kann.

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1 In der alten Analytics-Version war es mit einem kleinen Trick “&limit=10000” möglich, mehr als 500 Zeilen zu exportieren. Leider funktioniert dieses Hack nicht mehr in der aktuellen Version. Andre Scholten hat ein JavaScript Bookmarklet für Chrome & Firefox erstellt, mit diesem Bookmarklet ist es nun endlich möglich bis zu 10.000 Zeilen zu exportieren. Einfach den JavaScript-Code als Bookmark speichern und in der oberen Browserleiste immer griffbereit positionieren. Die einzige Einschränkung besteht darin, dass der Export nur im TSV-Format funktioniert, alle anderen Formate wie CSV, XLS werden noch nicht unterstützt.

javascript:function post_andre(params){var form = document.createElement("form"); form.setAttribute("method","post"); form.setAttribute("action","exportReport"); for(var key in params){var hiddenField = document.createElement("input"); hiddenField.setAttribute("type","hidden"); hiddenField.setAttribute("name",key); hiddenField.setAttribute("value",params[key]); form.appendChild(hiddenField);} document.body.appendChild(form);form.submit();}var rowcount=prompt("Amount of rows (10-10000):","100"); hashes=unescape(location.hash).split("/"); date0=hashes[3].substr(hashes[3].indexOf(".date00")+8,8); date1=hashes[3].substr(hashes[3].indexOf(".date01")+8,8); post_andre({'_.date00':date0, '_.date01':date1, 'explorer-table.rowStart':'0', 'explorer-table.rowCount':rowcount+'', 'id':hashes[1], 'ds':hashes[2], 'ef':'TSV', 'exportUrl':location.href});

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2 Nachdem SiteScan von Lunametrics abgeschaltet worden ist, gibt es keine kostenlose Möglichkeit mehr, die Implementierung des Tracking-Codes auf allen Unterseiten zu checken. Vor einem Monat hat State of Search einen interessanten Artikel veröffentlicht, hier wird genau diese Problemstellung beschrieben und mit einen innovativen Lösungsansatz verknüpft. Demzufolge kann der Google Analytics Tracking Code (GATC) mit Screaming SEO Frog Spider Software geprüft werden. Diese Methode funktioniert erstaunlich einfach. Bei den Einstellungen (Configuration) auf Custom gehen und dort für den Filter 1 “does not contain: UA-XXXXXXX-1” und beim Filter 2 “contain: UA-XXXXXXX-1” eintragen, danach die komplette Seite spidern lassen und in der Navigation unter Custom den ersten oder den zweiten Filter auswählen. Wenn beim ersten Filter irgendwelche Unterseiten auftauchen, dann ist die Implementierung womöglich fehlerhaft verlaufen, hier sollte das IT-Team ein Auge darauf werfen und diese Fehler beseitigen.

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3 Seit einiger Zeit gibt es den Google Chrome Analytics Debugger für die Überprüfung des GATC’s. Dieser Debugger funktioniert direkt aus Google Chrome, das heißt, es verbindet sich mit der Chrome Developer Toolbox zusammen. Sobald dieser Plug-in aktiviert ist, werden unter dem Menüpunkt “Console” Informationen wie Account ID, Referring URL, eindeutige Visitor ID, Session Time, Campaign Source und viele weitere Daten übergeben. Für das Debugging ein absolutes “must-have” Plug-in.

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4 Wer kennt das nicht, man versucht einige neue Profile zu erstellen und muss immer wieder die Ziele manuell einrichten. Mit GA Copy and Paste gehört diese Aufgabe nun der Vergangenheit an. Mit diesem einfachen Google Chrome Plug-in können alle Ziele und Filter kopiert und anschließend eingefügt werden. Es können sogar mehrere Ziele auf einmal kopiert werden.

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5 Vor kurzem hat Google die gesamte Online-Marketing-Branche mit der Einführung der verschlüsselten Suche und (non-provided) keyword-data regelrecht schockiert. Laut Google soll das Verstecken von Keywords aus der organischen Suche die Privatsphäre der Besucher schützen. Manche Branchen-Blogs berichteten, dass etwa 20 Prozent der Keywords aus der organischen Suche nicht mehr in den Statistiken auftauchen. Natürlich ist dieser Wert etwas übertrieben, da im Normalfall etwa 1 bis 2 Prozent der Suchbegriffe als “non-provided”-gekennzeichnet werden. Mit einem Filter bei Google Analytics kann man, neben den “non-provided” Keywords, die passende Landingpages anzeigen. Somit sieht man zumindest, auf welche Landingpages die User landen. Bei einer sauberen Onpage-Struktur kann man die Keywords mehr oder weniger ableiten, es sei denn, man geht zu weit ins Long Tail. Es ist wichtig, ein neues Profil für diesen Filter zu erstellen, weil die kompletten Daten aus dem originalen Account modifiziert werden.

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6 Manchmal will man schnell ein paar URL’s für ein Tweet oder eine Facebook-Kampagne taggen. Dafür muss man meistens bei Google vorbeischauen und den Google URL-Builder benutzen. Dies ist nicht nur nervig, sondern kostet auch sehr viel Zeit. Für dieses Problem gibt es nun eine schnelle Lösung in Form eines Google Chrome-Plug-ins. Dieser Plug-in macht nichts anderes wie Google URL-Builder, der einzige Unterschied liegt darin, dass man diesen URL-Builder direkt aus dem Browser starten kann.

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7 Google Analytics ist das ultimative Tool für alle erdenklichen Auswertungsmethoden. Damit kann man nicht nur das Besucherverhalten, die Umsatzentwicklung oder die Nutzung von mobilen Geräten auswerten, sondern auch die Indexierungsrate der eigenen Webseite bei Google checken. Die meisten SEO’s kennen diesen Befehl “site:domain.de” für die Prüfung der Unterseiten, die bei Google im Index aufgenommen worden sind. Mit diesem Befehl kann man lediglich die Anzahl der indexierten Unterseiten prüfen und nicht die Effektivität dieser Seiten im Hinblick auf die Traffic-Generierung. Für dieses Problem bietet Google Analytics eine einfache aber sehr effiziente Lösung. Mit Google Analytics kann man nämlich alle Unterseiten anzeigen lassen, die keine Besucher von Google in dem gewählten Zeitraum erhalten haben. Mit der sogenannten Pivot-Tabelle in der Version v5 kann man Zielseiten den dazugehörigen Quellen gegenüberstellen und somit die Unterseiten mit 0 Besuchen identifizieren. Demnach kann man sogar ein Verhältnis bzw. Effektivitätsgrad errechnen: 1 – (Anzahl der Zielseiten ohne Google-Traffic / Anzahl der Seiten mit Google-Traffic) = 1-(10 / 26)= 0,62. Je höher der Grad desto besser ist die SEO-Performance.

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8 Neben Google Keyword Tool und Google Suggest Scraper gibt es eine andere Alternative für den kostenlosen Keyword Research. Diese Möglichkeit funktioniert mit der Einbindung von Product-Feeds bei diversen Preisvergleichsportalen. Normalerweise sieht man im Analytics nur den Referrer, also die Seite/Unterseite, über die der User auf die eigene Seite kam. Da aber alle Preisvergleichsportale über eine interne Suche verfügen und die Besucher meistens über die Eingabe eines Suchbegriffes auf die eigene Seite weitergeleitet werden, ist es mit einer Tracking-Code-Anpassung möglich, das Keyword aus der internen Suche von einem Preisvergleichsportal ans Analytics weiterzugeben. Damit die Keywords aufgezeichnet werden, muss der Tracking-Code um weitere Zeilen ergänzt werden:

Musterlösung: _gaq.push(['_addOrganic', 'new_search_engine', 'q']);
Preisroboter.de: _gaq.push(['_addOrganic', ‘preisroboter, ’search]);
Idealo.de: _gaq.push(['_addOrganic', ‘idealo, ’q]);
Ciao.de: _gaq.push(['_addOrganic', ‘ciao, ’q]);

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9 In den letzten Jahren hat die lokale Suche bei Google einen hohen Stellenwert bekommen. Immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen versuchen im Internet Fuß zu fassen. Die erste Anlaufstelle für diese Unternehmen ist der Eintrag bei Google Places. Hier können die Unternehmen neben den Standorten, Beschreibungen, Bilder und Öffnungszeiten auch noch Bewertungen und Kundenkommentare einpflegen. Google Analytics macht hierbei keinen Unterschied zwischen den Besucherquellen. Alle Besucher, die zum Beispiel über die lokale Suche oder Google Bildersuche kamen, werden zu einem Bucket zusammengefasst, welcher als Quelle lediglich nur Google anzeigt. Für lokale Marketing-Kampagnen ist es jedoch wichtig, die Besucher nach der Herkunft zu segmentieren. Dafür müssen entweder die Parameter übergeben oder ein Filter erstellt werden. Die einfachste Methode besteht darin, eine 301-Weiterleitung mit getaggten URL’s einzurichten. Das funktioniert folgendermaßen:

1) Man erstellt eine Vanity-URL für Google Maps: www.aqvisit.com/standorte
2) Google Maps zeigt folgende URL: www.aqvisit.com an.
3) Sobald der User auf die URL von Google Maps klickt, wird er per 301-Weiterleitung auf diese Seite weitergeleitet:
https://www.aqvisit.com/standorte/stuttgart?utm_source=google&utm_medium=location&utm_campaign=local

Mit dieser Methode werden nun alle Klicks unter dem Reiter “Kampagnen” angezeigt. Auch mit der Filterfunktion kann der Traffic von Google Maps und Universal Search ausgewertet werden.
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10 Die Absprungrate bei Google Analytics wird wie folgt definiert: “Die Absprungrate ist der prozentuale Anteil von Zugriffen auf nur eine Seite oder von Zugriffen, bei denen die Besucher Ihre Website bereits auf der Einstiegsseite (Zielseite) wieder verlassen haben.” Von manchen Webanalyse-Tool-Anbietern wird die Absprungrate so definiert, dass, wenn der User innerhalb von 10 Sekunden die Webseite verlässt, es ein Absprung ist. Manche Webseitentypen weisen von Natur aus eine hohe Absprungrate bei Google Analytics auf. Zum Beispiel: in einem Blog kommen die Besucher auf eine Seite, lesen den Beitrag und verschwinden wieder. Nach der Google Analytics-Definition für die Absprungrate wird dieses Verhalten als ein Absprung gewertet. Nach der 10-Sekunden-Methode ist es kein Absprung, da die Besucher meistens mehr als 10 Sekunden für das Durchlesen des Blogbeitrages brauchen. Mit einem einfachen GATC-Hack kann diese 10-Sekunden-Methode bei Google Analytics aktiviert werden. Mit dem Einfügen der setTimeout-Funktion im Tracking-Code wird die reale Absprungrate angezeigt. Eine Anpassung beim Tracking-Code sieht so aus:

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXXX-Y']);
_gaq.push(['_gat._anonymizeIp']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
setTimeout('_gaq.push(['_trackEvent', 'NoBounce', 'Over 10 seconds'])
',10000);
</script></code>

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