Wenn Sie mit der Seitenanalyse beginnen, um Erkentnisse über Ihre Besucher zu erhalten und auch wie diese Ihre Website verwenden, ist Google Analytics (GA) bei weitem das beliebteste Tool für digitale Marketinexperten und Webanalysten weltweit – ich inbegriffen.
Der Grund für seine Beliebtheit ist ziemlich offensichtlich. Google Analytics ist kostenlos, einfach zu implementieren und bietet viele Daten zur Verbesserung Ihrer Website in Form von Standardberichten. Das ist natürlich alles äußerst hilfreich, allerdings werden einige der Berichte in Google Analytics gefundenen Zahlen oft falsch interpretiert oder sind schlicht zu ungenau.
Um diese Metrik vollständig zu verstehen, sollten wir ein wenig zurückblicken und erläutern, wie die Berichte von Google Analytics funktionieren. Sie können das Tracking auf bestimmten oder allen Seiten Ihrer Websites hinzufügen. Wenn jemand eine dieser Seiten besucht, wird beim Laden der Seite ein JavaScript-Code ausgeführt und sammelt daraufhin Informationen über das Browsingverhalten des Besuchers.
Dies hat einen erheblichen Einfluss auf zwei bestimmte Metriken: die durschnittliche Zeit auf der Seite und die durschnittliche Sitzungsdauer. Da beim Laden einer Seite JavaScript ausgeführt wird, wird die verbrachte Zeit auf der Seite durch Berechnung der Zeit zwischen dem Ladevorgang von zwei Seiten verfolgt.
Ein Beispiel: Ein Besucher landet auf der Homepage einer Firmenwebsite, bei der JavaScript mit dem Zeitstempel um 09:15 Uhr ausgeführt wird. Dann klickt dieser auf die Produktseite, bei der JavaScript einen Zeitstempel von 09:17 zurücksendet. Eine einfache Berechnung durch Google Analytics würde in Erfahrung bringen, dass der Besucher zwei Minuten auf der Homepage verbracht hat.
Auch wenn dies wie eine perfekt berechnete Metrik wirkt, liegt das wahre Problem beim Verlassen der Website von der Produktseite durch den Besucher. Da danach kein neuer Zeitstempel erstellt wird, kann Analytics nicht nachvollziehen, wie viel Zeit diese Person tatsächlich auf dieser Seite verbracht hat. Es könnte zehn Sekunden, oder aber eine Stunde gewesen sein.
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Seite |
Homepage |
Produktseite |
Externe Seite |
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Zeitstempel |
09:15 am |
09:17 am |
?? |
|
Zeit auf der Seite |
2 |
?? |
?? |
Das bedeutet, dass eine große Anzahl an Seiten in der durschnittlichen Sitzungsdauer nicht miteinbezogen werden. Diese spiegelt den Durschnitt der Summe aller Sitzungen wider.
Die durchschnittliche Zeit auf der Seite stellt lediglich einen guten Anhaltspunkt dar, wenn eine Seite keine hohe Ausstiegsrate vorweist. Hohe Ausstiegsraten bedeuten, dass dies die letzte Seite vieler Besucher gewesen ist. Folglich bedeutet das ebenfalls viel unaufgezeichnete Zeit, die sie unter Umständen auf Ihrer Website verbracht haben.
Um diesem Datenmangel entgegenzuwirken, können Sie das benutzerdefinierte Ereignis-Tracking durch den Google Tag Manager konfigurieren und nachverfolgen. Sie können vordefinierte Aktionen auf einer Seite definieren und messen – z. B. durch Klicken auf eine Schaltfläche "Weitere Informationen", die den Besucher weiter unten auf Ihrer Seite schickt, oder durch eine Schaltfläche "Herunterladen", die den Benutzer zum Ausfüllen eines Formulars auffordert. Auf diese Weise erhält Analytics einen zusätzlichen Zeitstempel.
Die Absprungrate ist der Prozentsatz der Besucher, die nach dem Anzeigen der Seite einer Website diese verlassen. Diese Einzelseiten-Sitzungen werden als etwas Negatives angesehen. Aufgrund ihrer hohen Absprungrate können digitale Marketingexperten zu dem Schluß kommen, dass etwas mit ihrer Website nicht stimmt, da Besucher nicht mit mehreren Seiten interagieren. Aber entspricht dies auch der Realität?
Eine Einzelseiten-Sitzung könnte darauf hinweisen, dass der Besucher genau das gefunden hat, wonach er auf dieser einen Webseite auch gesucht hat. Aufgrund der Arbeitsweise von Analytics (vgl. "Zeit auf der Seite und Sitzungsdauer") hat ein Besucher diese eine Seite dreissig Minuten lang ausführlich durchforstet, wird aber im Nachhinein immer noch als "Absprungkandidat" betrachtet.
Aber was ist, wenn viele Besucher Ihre Kontaktinformationen erhalten und Sie per E-Mail oder Anruf kontaktieren? Dies ist eine äußerst wertvolle Aussicht, doch trägt diese Art von Sitzung zu einer erhöhten Absprungrate bei. Selbst das Ausfüllen eines Formulars wird in bestimmten Fällen unter Umständen nicht von Analytics registriert, obwohl dies das ultimative Konversionsziel für viele Websites darstellt (z. B. um Inhalte herunterzuladen, ein Angebot anzufordern oder sich für ein Ereignis anzumelden).
Aus diesem Grund ist der Standardwert für die Absprungrate für Websites mit einer einzigen Seite völlig nutzlos, da in diesem Fall nicht mehr als eine Seite angezeigt werden kann. Bei der Analyse einer einseitigen Website müssen benutzerdefiniertes Tracking sowie Metriken eingerichtet werden, um relevante Ergebnisse erhalten zu können.
Bevor Sie sich also den Kopf über eine zu hohe Absprungrate zerbrechen, sollten Sie erst feststellen, ob diese in Ihrem Fall überhaupt relevant ist. Sie sollten sich stattdessen auf bestimmte Webseiten konzentrieren, anstatt sich die durchschnittliche Absprungrate der gesamten Website anzusehen.
Grundsätzlich ist der Direct Traffic eine Metrik, die darstellt, wie viele Personen direkt zu Ihrer Website navigiert sind, z. B. durch Eingabe der URL in ihrem Browser oder durch Auswahl von Bookmarks / von Favoriten.
Was theoretisch für eine nützliche Metrik stehen könnte, wir von Google selbst unbrauchbar gemacht. Analytics weist jedem Besuch aus unbekannter Quelle den "Direct Traffic" nicht zu. Darunter können Links innerhalb von Microsoft Word-Dokumenten, Folien, PDFs, E-Mail-Kampagnen ohne Tags, usw. gehören – was es ein wenig zum "Mülleimer" der Source-Traffic-Metriken werden lässt.
Anstatt "Direct Traffic" auf die Besucher anzuwenden, die bereits Ihre Website mit einem Bookmark versehen haben, betrachten Sie diese Daten als Besuche ohne nachvollziehbare Traffic-Quelle.
Unabhängig davon, ob Sie ein erfahrener Webanalyst, ein digitaler Marketingexperte oder einfach nur frisch in der Webanalyse einsteigen – die Standardberichte von Google Analytics bleiben eine äußerst wertvolle Quelle für Einblicke in den Webseiten-Traffic und das Besucherverhalten. Sie sollten jedoch demgegenüber immer eine kritische Haltung bewahren, um zweifelhafte Daten herauszufiltern. So stellen Sie eine sinnvolle Verwendung dieser Metriken sicher, wenn Sie die monatlichen Leistung Ihrer digitalen Kanäle und Kampagnen bewerten.
Um das gesamte Potenzial der Berichte von Google Analytics auszuschöpfen, ist es oft ratsamer, benutzerdefinierte Metriken zu verwenden. Diese helfen Ihnen dabei, flexiblere Berichte zu erstellen und Ihre Daten besser zu beschreiben und den Standardmetriken einen eindeutigeren Kontext zu bieten.
Nehmen wir nun die voreingestellten Absprungrate als Beispiel, die wir zuvor besprochen haben. In diesem Rahmen könnte es hilfreich sein, einen Kontext zur Analyse der "Nicht-Abspringer" zu liefern – eine benutzerdefinierte Metrik, um alle Personen zu erfassen, die nicht abspringen (die nach einem Besuch der ersten Seite wieder gehen). Sie können dann anhand detaillierterer Metriken ihr Verhalten weiter erforschen und könnten beispielsweise herausfinden, welche Interaktionen diese dazu veranlaßt haben auf der Website zu bleiben. Bessere Analysemöglichkeiten führen zum tieferen Verständnis Ihrer Online-Zielgruppe, um die Optimierung Ihres Contents und Ihrer digitalen Marketingaktivitäten zu unterstützen.