Wie Sie wissen, hatte Google Analytics in seiner Geschichte bisher immer ein Limit von 25 Konten pro Anwender. Dies machte es diesen schwer, auf mehr als diese 25 Konten zuzugreifen. Diese Zeiten sind jetzt vorbei. Google Analytics erhöht dieses Limit um den Faktor 4 – das bedeutet, jeder Anwender hat ab jetzt einfachen Zugriff auf 100 Konten.

Auslöser für die Erhöhung des Limits war die immer größer werdende Beliebtheit von Google Analytics. Das ist für uns Anwender natürlich eine sehr gute Nachricht. Es bedeutet für Anwender die konsistente Benutzererfahrung beim Zugriff auf viele Analytics-Konten, ob im Web-Interface oder über die API. Und es bedeutet mehr Flexibilität für diejenigen, die es brauchen.

Freuen wir uns im neuen Jahr über die neu gewonnenen Räume für Wachstum.

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Nach kurzen Recherchen konnten wir das Problem schnell identifizieren und lösen. Wie den meisten bekannt sein sollte, muss man mittlerweile im deutschsprachigen Raum die IP-Anonymisierungsfunktion (anonymizeIP) implementieren. Bei der IP-Anonymisierung wird der letzte Oktett gelöscht, damit eine genaue Lokalisierung des Besuchers nicht stattfinden kann. Genau darin lag das Problem bei der Filterung von Besuchen, dieser Oktett wird nämlich vor dem Aufzeichnen gelöscht bzw. auf 0 gesetzt, somit können keine genauen IP-Ranges ausgeschlossen werden.

Angenommen, Sie haben eine interne Firmen-IP-Range: 192.28.19.190 bis 192.28.19.201. In diesem Fall achten wir auf die letzten drei Zahlen und zwar auf 190−201. Somit sollte die Range zwischen 190 und 201 ausgeschlossen werden, damit interne Besuche nicht mehr gezählt werden. Mit Hilfe des IP-Adress-Range-Tools können nun ganz bequem RegEx für den Ausschluss gebaut werden: “^192\.28\.19\.(1(9[0-9])|2(0[0-1]))$”. Im Normalfall fügt man “^192\.28\.19\.(1(9[0-9])|2(0[0-1]))$” beim IP-Filter ein und aktiviert den IP-Ausfilterung. Doch durch die anonymizeIP wird der letzte Oktett vor dem Aufzeichnen auf 0 gesetzt, somit können überhaupt keine Ranges mehr ausgeschlossen werden. Die neue RegEx würde wie folgt aussehen: “^192\.28\.19\.*”, dadurch können aber auch normale Besucher ausgefiltert werden. Daher empfehlen wir natürlich die Erstellung einer einzelnen Ansicht (ex. Profil) für Testing-Zwecke.

Damit der IP-Filter für den Ausschluss des internen Firmentraffics funktioniert, müssen folgende Schritte durchgeführt werden.:

1. 1. Prüfung, ob die IP-Anonymisierungsfunktion (anonymizeIP) eingesetzt wird.
2. 2. IPs und IP-Ranges von der IT-Abteilung anfragen.
3. 3. Regulären Ausdruck für die Filterung erstellen (hier kann man auch einfach die IP mit einem 0 am Ende eintragen).
4. 4. Filter-Ansicht (Profil) erstellen.
5. 5. Benutzerdefinierten Filter mit Ausschlussfunktion erstellen und aktivieren (s. Abbildung 1.0).
6. 6. Die Webseite über die firmeninterne IP besuchen und mit Hilfe von Realtime die Zugriffe analysieren.
7. 7. Sicherstellen, dass der Filter nicht im Backup-Profil verwendet wird.

Abbildung 1.0

Haben Sie weitere Fragen zu Filter und Anschlussfunktionen in Google Analytics? Veröffentlichen Sie ihre Frage über die Kommentarfunktion!

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1. Top 30-DAX-Unternehmen unterliegen einem ständigen Wechsel, das heißt, wir machen unsere Studie nicht an irgendwelchen Unternehmen fest, sondern nehmen die aktuellen Platzierungen (Zahlen). Deshalb kann es vorkommen, dass manche Unternehmen in dieser Statistik gar nicht mehr auftauchen. Ähnlich wie bei „War of Talents“ möchten wir die aktuellen Anstrengungen der jeweiligen Tool-Anbieter in Bezug auf Global Player darstellen.

2. Manche Unternehmen in der Studie nutzen mehrere Digital Analytics-Tools für die Analysen. In diesem Fall wurde die Entscheidung gefasst, die Punkte anteilig zu verteilen. Da man über die Hintergründe für den Einsatz von zwei Tools nicht kennt, ist es natürlich schwierig, eine andere Gewichtung zu definieren. Interessanterweise findet man als zweite Lösung immer Google Analytics im Einsatz.

Massive Veränderungen – ein neuer Trend?

Nun kommen wir zur aktuellen Studie: Hier sieht man ganz deutlich, dass sich die Markanteile im Vergleich zu 2012 massiv verändert haben. Insbesondere die Highend-Tools verlieren langsam an Boden. In Abbildung 1.0 ist es deutlich zu erkennen, dass Piwik und Etracker Markanteile hinzugewonnen haben. Piwik ist beispielsweise bei der Deutschen Telekom AG und Fresenius AG im Einsatz. Hier wurden teurere Lösungen durch einfache und teilweise kostenlose Tools ausgetauscht.

Abbildung: 1.0

Wie auch letztes Jahr wird die Tabelle von Adobe angeführt. An zweiter Stelle rangiert Webtrends und erst danach folgt Google Analytics. Dieses Jahr konnte Google Analytics keine Marktanteile hinzugewinnen. Außerdem hat sich der Anteil an „Not known“-Tools (inhouse, serververseitig etc.) verringert. Wie auch im letzten Jahr konnten IBM Coremetrics und Webtrekk ihre Marktanteile in diesem Segment nicht erhöhen.

Neue Trendbewegung in Richtung von günstigen Lösungen.

An den aktuellen Zahlen stellt man fest, dass die beiden eher einfachen/günstigen Lösungen einen hohen Sprung gemacht haben. Natürlich handelt es sich nur um 30 Top-Unternehmen, es ist jedoch eine interessante Entwicklung, welche nicht unbedingt positiv für die gesamte Branche ist. Natürlich freuen sich die beiden Anbieter über großen Zuwachs, im Umkehrschluss heißt es nichts anderes als „if you have to tighten your belt, you have to economise“. Nun kann man darüber spekulieren, ob die Budgets für teure Lösungen nicht mehr so einfach wie vor einigen Jahren verteilt werden oder es andere Faktoren dafür gibt, fortgeschrittene Lösungen gegen günstige aber auch robuste Lösungen auszutauschen. Diese Entwicklung könnte sich als ein „Fail“ für die gesamte Branche erweisen, man hat es immer noch nicht geschafft, den Mehrwert von Analysen & Optimierung den Kunden näher zu bringen. Wir sind daher gespannt auf die nächste Erhebung und Bekanntgabe dieser Zahlen.

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Die Vorteile von diesem System liegen klar auf der Hand:

• Durch den Einsatz von Benachrichtigungen wird kostbare Zeit für die tägliche Analyse gespart.
• Bei starken Traffic-Abweichungen wird man sofort benachrichtigt.
• Probleme auf der Webseite können schnell und zeitnah beseitigt werden.
• Durch volle Automatisierung werden wiederholende Aufgaben vermieden.
• Alle Werte können beliebig definiert werden.

Die Benachrichtigungen können im GA-Backend unter Einstellungen, Bestände und Benutzerdefinierte Benachrichtigungen aktiviert werden. Insgesamt kann man immer zwischen drei Zeiträumen wählen, hier kommt es natürlich auf die gewünschte Benachrichtigungseinstellungen an. Meistens reichen wöchentliche Benachrichtigungen aus, da man hier genug Daten zur Auswertung hat. Ein Rückgang an Traffic an einem Tag heißt noch lange nicht, dass etwas Negatives passiert ist. Hier sollte man gegebenenfalls in einem wöchentlichen Intervall positive als auch negative Bewegungen analysieren. Wobei manche Benachrichtigungen täglich ausgelöst werden sollten, wenn zum Beispiel mehrere 404-Fehlerseiten aufgerufen werden. Solche Probleme können schnell beseitigt werden, ohne dass man eine Woche auf die Lösung warten muss. Außerdem können alle Benachrichtigungen per E-Mail zugesendet werden. Hier sollte man jedoch auf die Anzahl der Seiten und Anzahl der Benachrichtigungen achten. Denn es kann schon einmal vorkommen, dass plötzlich bei 10 Seiten etwa 100 E-Mails an einem Wochenende eintreffen.

Daher ist es immer ratsam, bei den Benachrichtigungen darauf zu achten, dass man nicht mit unnötigen Informationen überladen wird und auch noch nach ein paar Wochen motiviert ist, seine eigenen Seiten zu analysieren. Nach diesen wichtigen Tipps kommen nun die sieben ausgesuchten Google Analytics-Benachrichtigungen für ein effektives SEO-Monitoring:

1Starkes Wachstum im organischen Traffic
Natürlich steht diese Benachrichtigung an der ersten Stelle in dieser Liste. Schließlich will man Erfolge als Erstes sehen. Mit dieser Benachrichtigung werden alle Traffic-Spikes insbesondere für den organischen Traffic angezeigt. Ein starkes Wachstum an Besuchen aus dem organischen Index ist immer ein gutes Zeichen und gibt eine positive Entwicklung auf der Seite wieder. Für eine genauere Analyse sollten alle Brand-Keywords ausgeschlossen werden, da zum Beispiel starkes Wachstum an Brandanfragen bei Google auch andere Ursachen als SEO haben kann.

2Massiver Traffic-Rückgang im organischen Traffic
Im ersten Punkt wurde die positive Entwicklung abgebildet, mit dieser Benachrichtigung wird genau das Gegenteil erreicht. Hier wird ein starker Traffic-Rückgang bei Google eine Benachrichtigung auslösen. Ein Rückgang kann verschiedene Ursachen haben. Zum einem gibt es die berühmt-berüchtigten Google-Penalties, zum anderen gibt es die technischen Fehler auf der Seite selbst. Es kann schon einmal vorkommen, dass der Webmaster die komplette Seite durch robots.txt oder per “noindex, nofollow” aus dem Index aussperrt. Besonders nach einem Relaunch ist eine Benachrichtigung dieser Art sehr hilfreich.

3Mehr als 50 Prozent Besuche von verweisenden Webseiten
Für alle, die noch organischen Linkbuilding betreiben, ist der Zuwachs an Besuchern von verweisenden Webseiten besonders interessant, da man anhand von steigendem Traffic auch die Qualität der Links beurteilen kann. Viele neue Links und „kein“ Traffic von verweisenden Webseiten ist vielleicht ein Indikator für Paidlinks beziehungsweise minderwertige Links. Am besten, man bekommt dauerhaft gesetzte Links mit echten Besuchern. Dadurch verschafft man sich auch etwas Autonomie von Google & Co.. In Zeiten von Panda, Google Search plus Your World und sonstigen Online-Katastrophen ist es vielleicht gar nicht einmal so schlecht, sich von den gewohnten Trafficquellen zu lösen.

4Aufruf von 404-Fehlerseiten
Mit einer Google Analytics Tracking Code (GATC)-Modifikation kann man sehr leicht Fehlerseiten auswerten. In der offiziellen Google Analytics-Hilfe gibt es eine kurze Anleitung für das Modifizieren des Tracking-Codes. Nach dieser Anpassung des Codes werden alle Aufrufe von 404-Fehlerseiten inklusive des Referrers und Pagenamen im Content-Bereich bei Analytics angezeigt. Am besten sollte diese Benachrichtigungsmöglichkeit auf den täglichen Abfragezeitraum eingestellt werden, um alle Fehlerseiten in festen Abständen zu überwachen. Zusätzlich können die Aufrufe von 404-Seiten als negative Conversion-Ziele im System eingestellt werden. Dies bedeutet, dass bei einem Aufruf einer Fehlerseite eine negative Conversion ausgelöst wird. So ist zum Beispiel eine Kontaktanfrage nach dem Besuch einer FAQ-Seite eine negative Interaktion, da der Besucher in der FAQ nichts Passendes für sein Problem gefunden hat. Hier gibt es unendlich viele Möglichkeiten für die Definition von negativen Zielen.

5Contentklau mit Hostnamen-Bericht aufdecken
Es passiert ziemlich oft, dass andere Webmaster den eigenen Content ohne Erlaubnis bei sich auf der Seite einbinden. Beim Google Panda-Update gab es ziemlich viele Meldungen, dass die Content-Scraper die Original-Quelle in den SERP’s sogar überholt haben. Manche Scraper klauen sogar den kompletten Quellcode inklusive GATC. Diese Scraper können dann über den Hostnamen-Bericht ausfindig gemacht werden. Zwar ist es oft nicht möglich diese Art von Contentklau zu unterbinden, aber mit ein paar Tricks können entweder rel=“canonical” oder Links auf die eigene Seite eingebaut werden. Diese Benachrichtigung erstellt automatisch eine Nachricht, sobald andere Hostnamenaufrufe in der Statistik angezeigt werden.

6Like- und Linkbaits aufdecken und rechtzeitig reagieren
Eine weitere interessante Benachrichtigung zeigt einen plötzlichen Anstieg an Besuchern aus den sozialen Netzwerken. In diesem Fall werden nur Twitter und Facebook überwacht. Diese Benachrichtigung sollte am besten täglich ausgelöst werden. Ein Anstieg von über 200 Prozent zum Vortag könnte auf eine erfolgreiche Kampagne deuten. In den meisten Fällen kann ein erfolgreicher Likebait durch eine zusätzliche Werbekampagne bei Facebook unterstützt werden. Der Trafficverlauf bei einem Like- und Linkbait gleicht in etwa dem Produktlebenszyklus. Dieser Lebenszyklus besteht aus fünf Phasen: aus der Einführung, dem Wachstum, der Reife, der Sättigung und dem Rückgang. So ist es vorteilhaft in der Sättigungsphase, also in der Phase mit einem langsamen Traffic-Rückgang, durch zusätzliche Werbekampagnen die virale Verbreitung voranzutreiben.

7Hohe Bounce-Rate beim organischen Traffic
Spätestens seit der Einführung von sozialen Signalen und onsite-bezogenen Rankingfaktoren ist die Bounce-Rate zu einer der wichtigsten Kennzahl mutiert. Seit langem bezeichnet der Google Analytics-Guru Avinash Kaushik diese Metrik als “the sexiest metric ever”. Nun ist diese Metrik auch in den SEO-Kreisen angekommen und wird seit dem besagten Panda-Update unter Kollegen sehr geschätzt. Wobei natürlich eine hohe Bounce-Rate nicht immer negativ ist, es gibt Typen von Seiten, auf denen eine hohe Bounce-Rate sogar erwünscht ist. Zu diesen Seiten zählen zum Beispiel FAQ- und Hilfeseiten, die darauf ausgerichtet sind, allen Besuchern mit einem Treffer die richtige Information zu liefern.

Welche Google Analytics Alerts setzen Sie bei der Analyse ein? Folgen Sie uns auf Twitter und erfahren Sie mehr über die Verknüpfung von Google Analytics und SEO.

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Benutzerdefinierte Werte für Google SERP-Monitoring einrichten

Im ersten Schritt müssen im Profil einige Filter angewendet werden, damit die Positionen bei Google abgefragt werden können. Man sollte immer ein Backup-Profil erstellen, damit die ungefilterten Daten stets zur Verfügung stehen. Sobald man einen Filter anwendet, werden alle Daten in diesem Profil gefiltert und angepasst. Insgesamt müssen drei Filter erstellt werden:

Abbildung 1: Filter – Nur organische Zugriffe anzeigen

Abbildung 2: Filter – Nur Google-Zugriffe anzeigen

Abbildung 3: Filter – Keywords und Positionen extrahieren und darstellen

Bei diesem Filter werden Kampagnenbegriffe bei Benutzerdefiniert ausgegeben, wobei aus dem Verweis, also aus der URL-Adresse, die jeweilige Position extrahiert und als Wert B2 in Klammern ausgegeben wird. Mit dieser Filterung werden nun alle Suchbegriffe inklusive Platzierungen unter Besucher > Benutzerdefiniert > Benutzerdefiniert ausgegeben.

Abbildung 4: Google Positionen in Google Analytics

Diese Filtermöglichkeit existiert bereits seit einigen Jahren. Es gibt aber auch eine andere Möglichkeit für das Abfragen von Positionen, hierfür kann man die benutzerdefinierten Variablen aktivieren. Solche Informationen können sowohl für Predictive Analytics als auch für Umsatz-Forecasts verwendet werden. Aber dazu mehr in einem anderen Posting! In Abbildung 4 kann man auf Position 6 die ersten (not provided)-Keywords sehen. Hier fließen alle Zugriffe von Position 1 und (not provided) mit ein. Mit der Aktivierung von sekundären Dimensionen werden neben den Keywords auch die Zielseiten aufgezeigt.

Abbildung 5: Aktivierung der sekundären Dimension

Erstellung von Segmenten für die isolierte Darstellung der Daten

Nun sieht man neben (not provided) (position: 1) die Zielseite, auf welche die Besucher nach der Eingabe des Keywords landen. Zusammengefasst kann man sagen, dass es 130 Zugriffe von Position 1 auf die Zielseite (/prepaid-datentarif-umts-in-frankreich/) gegeben hat. Mit der Bildung eines einfachen Segmentes werden alle Zugriffe von Position 1 auf die obengenannte Zielseite isoliert/segmentiert dargestellt.

Abbildung 6: Segmenterstellung für die Filterung von Positionen

Nach der Anwendung dieses Segmentes kommt man nun der Wahrheit ein Stückchen näher. In Abbildung 7 werden nun die Suchbegriffe inklusive Positionierung und der Landingpage angezeigt.

Abbildung 7: Suchbegriffe inklusive Positionierung und der Zielseite

Analyse: Welche Suchbegriffe wurden verschlüsselt?

Man kann jetzt schon sagen, dass es ein paar Suchbegriffe gibt, die hier anstelle von (not provided) stehen können, auf die man als SEO optimieren sollte. Interessant wird es auch, wenn man die anderen Metriken wie Pages/Visit oder durchschnittliche Besuchszeit auf der Webseite vergleicht. Es wird sofort klar, um welches Keyword es hier geht. Die Pages/Visit (Seiten/Besuche) sind in diesem Fall mit dem Keyword aus der Position 4 (1,17 Pages/Visit) sogar identisch, auch die durchschnittliche Besuchszeit auf der Seite liegt unterhalb einer Minute und die Bounce-Rate ist fast gleich und liegt bei etwa 90 Prozent. Somit kann man “theoretisch” sagen, dass der größte Teil der verschlüsselten Suchanfragen über das Keyword “datenfalt frankreich” kam. Wobei hier eine Menge Longtail-Keywords mit in diesem Bucket sein werden oder können.

Welche anderen Möglichkeiten kennen Sie für die Aufdeckung der verschlüsselten Suchbegriffe? Wie viel Prozent der Suchanfragen sind auf Ihrer Webseite nicht mehr sichtbar? Diskutieren Sie mit uns auf Twitter und Facebook. Wir freuen uns auf Ihre Antworten!

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Der TCO-Begriff wurde von der Gartner Group in den späten Achtzigern geprägt. Die Gartner Group gilt als Erfinder des “Total Cost of Ownership”-Konzeptes. Laut dem damaligen Modell wollte die Gartner Group die Unterhaltungskosten einer Softwarelösung (Support, Schulung etc.) in einem globalen Kennzahlensystem erfassen. Dieser Auftrag kam übrigens von Microsoft und wurde innerhalb von kurzer Zeit mit diesem Konzept gelöst. Bei den TCO’s gibt es zwei wichtige Bereiche:

Die direkten Kosten:

Hard- und Softwarekosten: Bei Google Analytics wird diese Art der Kosten überhaupt nicht berücksichtigt. Es fallen weder Kosten für die Wartung, die IT-Infrastruktur oder für das Asset-Management an. Es müssen keine teuren Softwarelizenzen erworben oder neue Hardwaregeräte angeschafft werden.

Bei einer ausschließlichen Betrachtung von direkten Kosten kann man sagen, dass Google Analytics kostenlos ist. Es gibt jedoch eine andere Kostenstelle, welche mit der Verbindung von Google Analytics sehr oft auftaucht. Diese Kosten werden als indirekten Kosten bezeichnet und sind im Vorfeld nur sehr schwer zu erfassen.

Die indirekten Kosten:

Administration: An dieser Stelle kommen die ersten Kosten auf die Unternehmen zu. Die Administration (nicht von GA) der Webseite und eine fehlerfreie Implementierung werden in der Regel durch die IT-Abteilung bzw. dem zuständigen Webmaster durchgeführt. Die meisten sehen die Administration und Implementierung als selbstverständlich an und rechnen es überhaupt nicht zu den Gesamtausgaben, welche mit der Einführung von Google Analytics entstehen können. Nach stundenlangem Debugging entstehen ganz wohl enorme Kosten, es sei denn, man hat genug freie Zeit zur Verfügung.

Support: Seit einigen Tagen gibt es das offizielle Support-Forum für alle Google Analytics-User. Diese Veröffentlichung hängt wahrscheinlich mit der kommenden Google Analytics Premium Version (ab 150.000 Dollar) zusammen. Bei der freien Google Analytics Version gibt es keinen direkten Support von Google. Nach dem Motto “pear-to-pear”-Support, sind auch andere Google-Foren wie zum Beispiel das AdWords-Forum aufgebaut. Aufgrund dieser Tatsache müssen die Firmen auf professionelle Support-Lösungen zurückgreifen, was natürlich wiederum zu neuen Folgekosten führt.

Trainingsmaßnahmen: Es gibt verschiedene Arten der Trainingsmaßnahmen in Unternehmen. Für den einfachen Webmaster liegen diese Kosten bei der täglichen Weiterbildung durch Blogbeiträge, Bücher und öffentliche Diskussionen in den sozialen Netzwerken. Diese Art der Weiterbildung tragen die sogenannten Opportunitätskosten. Die Opportunitätskosten sind Kosten für den entgangenen Nutzen. Drei Jahre arbeiten und Gehalt bekommen oder drei Jahre lang BWL studieren? Sich täglich mit den News und Anleitungen über Web Analytics beschäftigen oder anderen Aktivitäten nachgehen? Genau wie das Preis/Leistungs-Verhältnis sind auch die Opportunitätskosten von den einzelnen Individuen abhängig. Es gibt keine allgemeingültigen Opportunitätskosten, denn jeder Mensch hat eine andere Sichtweise und Einstellung dazu. Bei den Unternehmen sieht es etwas anders aus. Die Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter aktiv ausbilden. Die Schulungen, Workshops und Seminare kosten eine Menge Geld. Die Investition in menschliche Ressourcen ist eine notwendige Maßnahme bei der Webanalyse. Die bekannte Regel 90/10 von Avinash Kaushik besagt, dass 90 Prozent in menschliche Ressourcen und nur 10 Prozent des Budgets in Soft- und Hardware investiert werden sollen.

Integrationskosten: Bei dieser Kostenstelle geht es um die Anpassung der firmeninternen Infrastruktur an die neue Software-Lösung. Besonders hier entstehen hohe Integrationskosten beim Einrichten einer aktiven Reportingstruktur innerhalb des Unternehmens. Weiterhin werden entweder bestehende Prozesse angepasst oder durch neue Lösungsansätze komplett ersetzt. Dies führt unter Umständen zu einer enormen Kostenerhöhung.

Schlussfolgerung

Die indirekten Kosten sind die Hauptkostenstellen beim Einsatz von Google Analytics. Es gibt immer noch sehr viele Webmaster, Marketing-Manager und CEO’s, die sich auf das Zählen von Pageviews konzentrieren. Deshalb entstehen auch keinerlei indirekten Kosten für die Unternehmen. Erst bei einer tiefer gehenden Analyse, die sich nicht mit der Frage “Wie viele Besucher haben wir?”, sondern mit der Frage “Was machen die Besucher bei uns auf der Seite?” beschäftigt, müssen gewisse Prozesse, Frameworks oder Vorgehensweisen angepasst werden. Die Beantwortung der “Was-Frage” kann nur mit zusätzlichem Aufwand und Kosten gelöst werden. Zusammengefasst kann man sagen, dass die Total Cost of Ownership die versteckten Kosten der frei verfügbaren Software-Lösungen ganz gut abbilden können und eine solide Kennzahl für eine Investitionsberechnung darstellen.

Somit wird die These, die von Google aufgestellt worden ist, dass Google Analytics kostenlos sei, mit den Total Cost of Ownership verworfen.

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