Lohnt sich der Einsatz von Google Analytics?
Ein Leitfaden für Einsteiger!

1. Die Integration von Google Analytics im Code der Seite

Um Google Analytics auf deiner Seite zu implementieren, musst Du Dir natürlich zuerst einmal ein Google Analytics Konto erstellen und eine neue Property definieren (dazu später mehr). Für jede Property wird ein einzigartiger Tracking-Code angelegt.

Google Analytics gibt Dir in der Property unter dem Menüpunkt “tracking” den Codeschnipsel der auf jeder Seite der Webpräsenz integriert sein muss. Dort findest Du auch eine Anleitung zur Integration. Der Tracking-Code sollte generell nach dem öffnenden “head” Tag integriert werden. Schritt-für-Schritt-Anleitungen finden sich zuhauf online. Führe einfach eine Google Suche nach “Google Analytics Integration” auf YouTube durch.

Abruf der Google Analytics Tracking-ID in Google Analytics

2. Integration von Google Analytics über Plug-ins

Wenn Du Deine Webseite, etwa mit WordPress betreibst, gibt es eine Vielzahl von Plugins, die es Dir einfach ermöglichen, Google Analytics zu integrieren, indem der oben genannte Tracking-Code in dieses Plugin eingesetzt wird. Da sich die Anbieter und die Plugins ständig ändern und da nicht jede Person die dies liest, WordPress sondern auch andere CMS-Systeme benutzten wird, hilft auch hier eine kurze Suche auf YouTube oder auf Google, zu verstehen wie Google Analytics am besten über Plugins integriert werden kann.

3. Integration von Google Analytics mit Hilfe des GTM

Die jedoch eleganteste Lösung für die Integration von Google Analytics funktioniert über ein weiteres Tool von Google, den sogenannten Google Tag Manager. Der Google Tag Manager, oder kurz “GTM”, ist vereinfacht gesagt eine Sammelstelle für verschiedene Tags, die auf einer Webseite implementiert können. Es kann nämlich recht aufwendig und umständlich sein, neben Google Analytics beispielsweise auch andere Analysetools wie Hotjar oder den AdWords Remarketing Tag oder weitere Tags wie den Facebook Pixel zu implementieren.

Würde man versuchen, all diese Tags manuell zu implementieren, wird es schnell unübersichtlich und kann auch zu Problemen auf der Seite führen wie z.B. eine erhöhte Seitenladegeschwindigkeit aufgrund der großen Anzahl der verschiedenen Tags oder zu funktionalen und Darstellungsfehlern aufgrund der vielen verschiedenen Codeschnipsel.

Der zweite große Vorteil, den der Google Tag Manager bietet, ist ein einfacheres Conversion-Tracking, welches ergänzend zu Google Analytics funktioniert. Um beim Beispiel unseres Angelshops zu bleiben: Über Google Analytics können wir Ereignisse oder Conversions standardmäßig nur über die URL erfassen. Wir wissen z.B., dass ein Kauf zustande kam, wenn der Nutzer die Bestellbestätigungs-Seite aufgerufen hat. Wir können allerdings nicht erfassen, welche einzelnen Buttons er angeklickt hat, wie weit er auf welcher Seite gescrollt hat oder wie lange ein Video abgespielt wurde. All das können wir jedoch mit Hilfe des Google Tag Managers einfach erfassen und analysieren.

Code des Google Tag Managers abrufen

Der Google Tag Manager Code kann, genau wie der Google Analytics Code, entweder direkt in den Quelltext der Seite integriert werden oder er kann über ein Plugin integriert werden. Auch hier hilft eine kurze Suche nach einem Integrations-Tutorial, die passende Lösung für dein CMS System zu finden. Nachdem wir den Google Tag Manager Code auf der Seite integriert haben, können wir daran gehen Google Analytics über den GTM zu integrieren.

Als erstes muss eine neue Variable in Google Tag Manager erstellt werden. Hier gibt es bereits die vorgefertigte Variable “Google Analytics Settings”: Hier gibt es unter den erweiterten Feldern ein zusätzliches, um die IP-Adresse zu anonymisieren (“anonymizeIP”, dazu aber gleich mehr). Im zweiten Schritt wird ein Trigger erstellt, der diesen Tag auf jeder Seite auslöst. Nachdem der Tag eingerichtet wurde, kannst Du im Vorschaumodus überprüfen, ob der Tag auch ausgelöst wird. Um die Einrichtung abzuschließen muss der Tag noch veröffentlicht werden. Schau dir auch hierzu am besten vorab eines der vielen Youtube-Tutorials an, die dich Schritt für Schritt durch die Einrichtung führen.

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Google Analytics Enhanced Ecommerce Tracking — Maria-Lena Matysik

Hast Du dir schon mal die Frage gestellt: Welche Produkte liegen oft im Warenkorb, werden aber selten gekauft? Oder: An welchem Schritt im Checkout-Funnel steigen meine Nutzer aus? Das Enhanced Ecommerce Tracking ...

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Zusatz zur Datenverarbeitung in Google Analytics

Den sog. Zusatz zur Datenverarbeitung findest Du auf der Einstellungsebene der Kontoeinstellungen. Diesen solltest Du unbedingt auswählen, damit Analytics konform mit deutschen Datenschutzrecht arbeitet.

Google Analytics – Zusatz zur Datenverarbeitung

Anonymisierung der IP Adresse in Google Analytics

Ein wichtiger Schritt bei der Integrierung von Google Analytics, egal in welcher Form, ist die Anonymisierung der IP-Adresse des Nutzers. Denn spätestens seit dem EuGH Urteil aus dem Jahr 2011 gelten IP-Adressen als personenbezogene Daten, mit denen sich Rückschlüsse auf den Benutzer ziehen lassen. Um den Trackingdienst Google Analytics damit rechtskonform zu nutzen und sich nicht für die Horde von Abmahn-Anwälten angreifbar zu machen, muss die IP Adresse anonymisiert werden. Um dies zu tun, müssen die letzten Stellen der IP gelöscht werden. Damit die IP maskiert wird, muss die Funktion “_anonymizeIp” durchgeführt werden. Im Standardcode muss der Code daher erweitert werden um ‘anonymize_ip’: true

Durch diese Anpassung werden die IP Daten vor dem Speichervorgang anonymisiert und können nun nicht mehr einzelnen Nutzern zugeordnet werden.

Bei der Integration mit Hilfe von Plugins kann die Anonymize IP-Funktion meistens in den Einstellungen des Plugins gesetzt werden.

Für die Anonymisierung im Google Tag Manager musst Du in die Konfiguration des Google Analytics Tags und der Einstellungsvariablen gehen und dort unter dem Punkt “Weitere Einstellungen” auf “festzulegende Felder” gehen und dort das Feld “anonymizeIP” hinzufügen und den Wert auf “true” setzen. Schau Dir auch hierzu im Zweifelsfall ein kurzes Youtube Video an.

Einrichtung der IP Anonymisierung durch den Zusatz: “anonimyzeIP”, true, innerhalb des Google Analytis Code Snippets

Widerspruchsrecht, Datenschutzerklärung und Altdaten in Google Analytics

In der Vergangenheit hat Google einen Text zur Verfügung gestellt, der in die Datenschutzerklärung mit aufgenommen werden sollte, um den Nutzer über die Verwendung von Google Analytics aufzuklären. Diese Vorlage wird von Google leider nicht mehr angeboten. Auch hier ist die Website https://www.e-recht24.de/muster-datenschutzerklaerung.html eine gute Anlaufstelle. In jedem Fall muss der Nutzer über die Verwendung von Analytics Tools umfassend in der Datenschutzerklärung aufgeklärt werden.

Jeder Nutzer hat außerdem das Recht, gegen die Verarbeitung und Nutzung seiner personenbezogenen Daten Widerspruch einzulegen. Dies verpflichtet den Websitebetreiber dazu, in der datenschutzerklärung einen sog. Opt out Cookie zu setzen, dass ein Tracking mit Google Analytics für diesen Nutzer verhindert. Weiterhin ein Hinweis auf das browser Addon zur Unterbindung des Trackings. Eine genaue Anleitung zur Implementierung der beiden findest Du unter: https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/user-opt-out

Einen letzten wichtigen Punkt stellen die Altdaten dar. Dieser Punkt ist rechtlich sehr komplex, aber Du findest eine übersichtliche Erläuterung zu dem Thema unter https://www.e-recht24.de/artikel/datenschutz/6843-google-analytics-datenschutz-rechtskonform-nutzen.html

Zugriffe über ISP-Domain in Google Analytics

Mit diesem Filter kannst Du Zugriffe, die von bestimmten Domains kommen (Firmennetzwerk oder Internetanbieter) ausschließen oder einschließen. Dabei musst Du die Bezeichnung des Hostservers angeben, also “beispiel.de” und nicht “www.beispiel.de”

Nur Zugriffe über IP-Adressen

Mit diesem Filter kannst Du die Zugriffe einer ganz bestimmten Quelle einschließen oder diese herausfiltern. Dabei kannst Du die Optionen “beginnt mit” oder “endet mit” verwenden, um bestimmte Adressbereiche zu filtern.

Nur Zugriffe auf Unterverzeichnisse

Mit diesem Filter kannst Du Zugriffe auf Unterverzeichnisse wie “/blog oder “/über-uns/faq” besser filtern.

Zugriffe auf Hostnamen

Diesen Filter kannst Du verwenden, wenn Du Zugriffe auf spezielle Hostnamen wie “domain1.beispiel.de” filtern möchtest.

Neben den vordefinierten Filtern gibt es auch noch die benutzerdefinierten Filter:

Der Filter Ausschließen in Google Analytics

Mit der Filterart “Ausschließen” kannst Du mit dem Filtermuster übereinstimmende Treffer ausschließen. Dabei werden alle anderen Informationen der ausgeschlossenen Protokollzeile auch ignoriert. Wendest Du einen Filter an, der einen bestimmten Browsertyp wie Google Chrome oder Mozilla Firefox ausschließt, dann werden aber auch andere Informationen der Protokollzeile (Informationen zu Besuchern und Domain) ebenfalls ausgeschlossen.

Einrichtung diverser Filter in Google Analytics

Der Filter Integrieren in Google Analytics

Dieser Filter ist das Gegenteil des Filters “Ausschließen”. Mit ihm kannst Du Treffer einschließen, die mit den von Dir definierten Parametern übereinstimmen.

Groß- und Kleinschreibung in Google Analytics betrachten

Dieser Filter verwandelt den Inhalt des Feldes in Großbuchstaben und Kleinbuchstaben, allerdings nicht in Sonderzeichen oder in Zahlen.

Suchen und Ersetzen

Dieser Filter wird für die Mustersuche in einem Feld genutzt und dafür, dieses Muster durch ein anderes auszutauschen.

Der Filter Erweitert in Google Analytics

Mit dieser Art von Filter kannst Du ein Feld aus einem oder zwei weiteren Feldern kreieren.

Bei der Benutzung von Filtern solltest Du auch über deren Einschränkungen Bescheid wissen. Filter agieren stets destruktiv. Wenn Du Filter benutzt, werden die Daten dauerhaft verändert indem bestimmte Treffer in der Datenansicht entweder eingeschlossen oder ausgeschlossen werden. Das ist der Grund dafür, dass wir Dir weiter oben geraten haben, immer eine ungefilterte Datenansicht beizubehalten, damit du zur Not auf alle Treffer zugreifen kannst. Weiterhin solltest Du wissen, dass die Filter bis zu 24h Zeit benötigen, bis sie komplett auf Deine Daten angewandt werden. Du kannst die Filter also nicht sofort überprüfen.

Die Filter werden auf der Ebene des Kontos verarbeitet. Wenn Du einen Filter auf der Ebene der Datenansicht bearbeitest, dann werden diese Änderungen auf der Kontoebene und für alle anderen Datenansichten, die diesen Filter nutzen ebenfalls geändert. Wenn Du verschiedene Datenansichten anders filtern willst, solltest Du stets einen neuen Filter erstellen und auf diese spezielle Datenansicht anwenden. Am besten benennst Du die Filter auch nach der, oder den Datenansichten, in denen sie verwendet werden, so vermeidest Du Fehler und schaffst Struktur.

OMT-Podcast mit Markus Baersch

Google Analytics- & Tag-Manager Tipps – OMT-Podcast Folge #003

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Filter für internen Traffic

Oft sind die Mitarbeiter des Unternehmens die fleißigsten Nutzer der Website. Deine Vertriebsmitarbeiter, Deine Entwickler, die neue Features testen oder Du selbst, wenn Du all diese Aufgaben in Personalunion übernimmst. Nutze daher unbedingt den vorgefertigten Filter für den Ausschluss Deiner eigenen Besuche indem Du einfach Deine eigene IP Adresse eingibst oder die Adressen deiner Firma.

Wichtig ist es immer, die eigenen, internen, Zugriffe auszuschließen, damit die Zahlen nicht verfäscht werden.

Filter für Spam Traffic

Vor einiger Zeit war es in Mode, “kostenlosen” Traffic zu generieren, indem man von der eigenen URL “Traffic” auf andere Seiten weitergeleitet hat, der dort in den Analytics Berichten als Verweis auftauchte und von neugierigen Mitarbeitern des Unternehmens, die sehen wollten, wer da ihre Seite besucht, ebenfalls besucht wurde. Diese Praktik gibt es auch heute noch in zahlreichen Facetten.

Diese Spam-, oder Fake-Besuche verwässern Deine Datenbasis und sollten deshalb von Dir ausgeschlossen werden. Erstelle dazu einen benutzerdefinierten Filter mit der “Kampagnenquelle” als Grundlage und sperre diese Verweisquellen. Auf diese Weise kannst Du auch ganze Domains sperren. Achte dabei darauf, das Feld nicht auf “Verweis” sondern auf “Kampagnenquelle zu stellen. Ansonsten ignoriert Google zwar die Verweisquelle, zählt aber die Besuche dennoch mit. Verwende dafür auch nicht die vordefinierten Filter “Zugriffe über ISP-Domain” oder den Zugriffsfilter für Hostnamen.

Filter für falsch zugeordnete Verweise

Bei Google Analytics passiert es leider recht häufig, dass einige der Treffer einer falschen Verweisquelle zugeordnet werden. Ein ganz typisches Beispiel hierzu sind Drittanbieter bei Bezahlvorgängen wie zum Beispiel PayPal. Denn die Besucher deiner Seite werden ja im Normalfall zu PayPal weitergeleitet. Kehren Sie dann wieder auf deinen Bestellprozess zurück, sieht es in Google Analytics so aus, als ob die getätigten Käufe von PayPal stammen, obwohl Sie eigentlich aus Deiner Google Ads Kampagne oder aus Deiner Facebook Kampagne kamen. Allerdings kannst Du diesen Umstand leicht beheben, indem du paypal.com den Verweisausschlüssen hinzufügst.

Dazu musst Du allerdings in den Property Einstellungen (nicht bei den Filtern) PayPal in die Verweis-Ausschlussliste mit aufnehmen. Gib dazu einfach im Feld “Diese Domain aus den Verweiszugriffen ausschließen” “paypal.com” ein. Nun erfasst Google die Treffer zwar weiterhin, ordnet Sie aber nicht mehr PayPal zu, sondern der letzten bekannten Quelle, wie etwa deiner Google Ads Anzeige.

Wichtig ist, dass Du diesen Ausschluss auf keinen Fall über die Filterfunktion tätigst. Denn so verlierst Du alle Daten zur Bestellung.

Kontenebene in Google Analytics

Der Zugriff auf Google Analytics erfolgt über die Kontoebene. Diese Ebene stellt gleichzeitig die oberste Organisationsebene des Kontos da. Dabei können aber auch mehrere Analytics Konten zu einer Organisation gehören. Für den Zugriff und die Nutzung von Google Analytics benötigst Du natürlich mindestens ein Konto. Weiterhin benötigst Du eine Property und eine Datenansicht.

Properties in Google Analytics

Eine Property stellt eine einzelne Website-URL, eine App oder ein Gerät (Etwa ein Infoterminal oder ein Kassensystem) dar. Jede Property verfügt über einen eigenen Tracking-Code. Für jede Property wird zunächst eine neue Datenansicht ohne Filter hinzugefügt.

Datenansichten in Google Analytics

Die Datenansicht in Google Analytics aggregiert die gesammelten Daten und macht es möglich, die Berichte aufzurufen. Die Datenansicht stellt eine definierte Ansicht der Daten einer Property da. Eine Property kann mehrere Datenansichten enthalten. Es empfiehlt sich generell, stets eine ungefilterte Datenansicht zu erhalten und weitere Datenansichten, je nach Notwendigkeit anzulegen z.B. eine Datenansicht, die nur die Adwords-Zugriffe auf die Domain zeigt, oder eine Datenansicht, die nur Zugriffe auf eine Sub-Domain zeigt oder eine Datenansicht, die nur Zugriffe aus einer bestimmten Region enthält. Generell solltest Du auf jeden Fall eine Datenansicht anlegen, die Deine eigenen Zugriffe und die Zugriffe Deiner Mitarbeiter herausfiltert um die Daten nicht zu “verunreinigen”.

Beim Erstellen eines neuen Kontos, bzw. einer neuen Property, wird automatisch eine Datenansicht für diese Property angelegt. Wenn eine Datenansicht mit Filtern ausgestattet wird, gelten diese Filter erst ab dem Zeitpunkt der Integration. Wenn beispielsweise am 1. Dezember ein Filter eingebaut wird, werden nur alle Daten nach dem 1. Dezember über diese Einstellungen gefiltert. Wenn Du eine Datenansicht löschst, ist diese Ansicht der Daten nicht mehr verfügbar. Mehr zum Thema Filter später. Schauen wir uns zunächst einmal die Berechtigungseinstellungen in Google Analytics an.

Nutzerverwaltung in Google Analytics

Mit der Berechtigung “Nutzer verwalten” kann ein Benutzer die Nutzer des Kontos hinzufügen oder löschen und ihnen Berechtigungen erteilen. Allerdings kann er mit diesem Berechtigungen nicht automatisch das tun, was er mit der Berechtigung von “Bearbeiten und Zusammenarbeiten” tun kann.

Lesen und analysieren in Google Analytics

Mit der Berechtigung “lesen und analysieren” kann ein Nutzer Konfigurationsdaten und Berichte einsehen. Er kann Daten in den Berichten ändern und etwa einen Tabellen-Filter hinzufügen, eine sekundäre Dimension oder eine Segmentierung durchführen. Der Nutzer kann weiterhin persönliche Assets erstellen, diese freigeben und mit ihm geteilte Assets aufrufen.

Zusammenarbeiten in Google Analytics

Die Berechtigung für “Zusammenarbeiten” umfasst die Berechtigung persönliche Assets zu erstellen, diese zu bearbeiten, zu löschen und freizugeben. Die Berechtigung für “Zusammenarbeiten” umfasst alle Rechte aus der Ebene “Lesen und analysieren”.

Die freigegebenen Assets umfassen:

• Channelgruppierungen
• Attributionsmodelle
• Benutzerdefinierte Berichte
• Dashboards
• Segmente
• Conversion-Segmente
• Gesamtberichte

Bearbeiten in Google Analytics

Mit der Berechtigung “Bearbeiten” kann ein Nutzer berichtbezogene und administrative Aufgaben durchführen. Er kann Properties, Datenansichten, sowie Filter, Zielvorhaben, und Berichte hinzufügen. Er kann diese bearbeiten und löschen, allerdings nicht die Nutzer verwalten. Natürlich kann er auch Berichtsdaten aufrufen. Um Filter zu erstellen, wird eine Bearbeitungsberechtigung auf Kontoebene benötigt, auf der Datenansichtsebene benötigt man eine Bearbeitungsberechtigung, um diese Filter anzuwenden. Die Berechtigung “Bearbeiten” umfasst auch alle Privilegien der Ebene “Zusammenarbeiten”.

Der Nutzer in Google Analytics

Als einen Nutzer bezeichnet Google Analytics, bzw. dessen Datenmodell, die oberste Hierarchieebene, in der die gesammelten Daten zusammengefasst werden. Jeder Aufruf einer Seite der von Google Analytics verarbeitet wird, ist mit einer eindeutigen Erkennung für jeden Nutzer verbunden, der sogenannten Client-ID. Mithilfe dieser ID ist Google Analytics in der Lage, Seitenaufrufe und Sitzungen einem eindeutigen Benutzer zuzuschreiben.

Natürlich zählt Google Analytics nicht die Menschen, sondern bezieht sich auf eine Kombination aus Gerät und Browser. Ein Benutzer kann z.B. zu Hause mit seinem PC und online gehen und dann unterwegs mit seinem Smartphone. Man muss allerdings beachten, dass Nutzer nicht gleich Nutzer sind. Da das Tracking über Cookies funktioniert, wird für jeden Benutzer der seine Cookies regelmäßig löscht, eine neue Client-ID erstellt. Wenn Nutzer den Inkognito-Modus benutzen, werden keine Cookies gespeichert und der Nutzer nicht erfasst. Dasselbe gilt, wenn die User das Google Opt-Out benutzt haben oder über Plugins wie beispielsweise Virenscanner oder NoScript Plugins das Tracking blockieren.

Die Sitzung in Google Analytics

Eine Sitzung ist ein fest definierter Zeitraum in dem ein User oder Nutzer auf deiner Seite aktiv ist. Wie Google Analytics Sitzungen protokolliert lässt sich ändern. Im Standardfall wird allerdings nach 30 Minuten Pause in denen der Nutzer nichts tut, eine neue Sitzung dem Nutzer zugeschrieben. Die Einstellungen zum Sitzungs-Tracking können natürlich auch verändert werden.

Die Absprungrate

Als Absprungrate wird der Prozentsatz der Besucher bezeichnet, die eine einzige Seite besuchen ohne eine Interaktion mit der Seite einzugehen. Gleichzeitig wird auch eine Sitzungsdauer von 0 Sekunden getrackt. Eine Absprungrate von 70 % bedeutet z.B., dass 70% all deiner Sitzungen nur eine Seite aufweisen. Ob die Absprungrate gut oder schlecht ist hängt natürlich auch stark von der Art der Webseite ab. Haben wir z.B. einen Infoblog in dem die Leute die Seite nur kurz überfliegen, ohne ein Interaktion auszuführen, ist das nicht so schlimm wie in unserem Beispiel Onlineshop, in dem wir ja als erklärtes Conversion-Ziel die Suche nach Artikeln, das Legen dieser in den Warenkorb und natürlich den Kauf haben.

Dimensionen und Messwerte

In Google Analytics sind die aufbereiteten Daten in Messwerte und Dimensionen aufgegliedert. Dabei sind Dimensionen qualitative Attribute, wie ein Browsertyp, ein Land, eine URL oder ein Medium. Die Messwerte sind quantitative Daten, wie die Anzahl der Nutzer und Sitzungen und geben an, wie oft eine bestimmte Dimension erfasst wurde.

Die Echtzeit-Berichte in Google Analytics

Die Echtzeit-Berichte ermöglichen es uns, die aktuellen Besucher der Webseite in Echtzeit zu betrachten. Dieser Bericht ist auch ideal dafür geeignet, zu testen, ob Ziele und Ereignisse richtig implementiert wurden und um zu testen, ob beispielsweise auch bestimmte utm-parameter oder Filter funktionieren.

Die Echtzeit-Berichte zeigen eine Übersicht, in der die wichtigsten Metriken auf einen Blick zu erkennen sind. Weiterhin kann man sich im Detail ansehen, aus welchen Standorten und welchen Besucherquellen die Nutzer kommen, welche Seiten sie gerade betrachten und welche Ereignisse und Conversions gerade ausgelöst werden.

Die Zielgruppen-Berichte in Google Analytics

In der Zielgruppenübersicht finden sich detaillierte Berichte zu den Websitebesuchern, deren Herkunft, deren demografischen Merkmale, Interessen und der von ihnen verwendeten Geräte. In diesem Bericht kannst Du erkennen, ob es Unterschiede zwischen Desktop- Nutzern und mobilen Nutzern gibt, Du kannst erkennen, wie die Geschlechterverteilung aussieht und aus welchen Regionen die Nutzer stammen. Du kannst weiterhin erkennen, welche Browser verwendet werden und wie das Verhältnis zwischen neuen Nutzern und wiederkehrenden Nutzern aussieht und den Nutzerfluss, sowie geräteübergreifende Pfade analysieren.

Die Akquisitionsberichte in Google Analytics

Die Akquisitionsberichte zeigen dir an, von welchen Quellen die Nutzer auf deine Webseite kommen. Du kannst ganz genau erkennen, über welche Kanäle die Benutzer kommen. Die Berichte lassen sich grundsätzlich auf verschiedene Arten und Weisen darstellen. In der Standardeinstellung werden die Daten, wie auch bei anderen Berichten als Tabelle dargestellt. Du hast allerdings auch die Möglichkeit, folgende Darstellungsformen zu wählen:

• Balkendiagramm
• Tortendiagramm
• Begriffswolke
• Pivot Tabelle
• Vergleich mit dem Website Durchschnitt

Die erste wichtige Unterscheidung liegt in der Betrachtung der verschiedenen Channels. Hier gibt es die Zugriffsarten direkt, social, organische Suche, Verweise und bezahlte Suche. Weiterhin kannst Du in den Tabellen auch sekundäre Dimensionen hinzufügen. So kannst Du z.b. erkennen, welche Nutzer über eine AdWords Kampagne kommen und gleichzeitig aus einer bestimmten Stadt stammen, oder wie sich Personen aus der organischen Suche auf einem bestimmten Gerät oder Browser verhalten. Der Bericht Quelle/Medium identifiziert über utm-parameter weiterhin die genaue Quelle. So kannst Du auch erkennen, aus welcher Kampagne Nutzer kommen, oder ob Nutzer über Facebook aus einer Facebook Kampagne kommen oder über Instagram.

Übersicht

In der Übersicht der Akquisitions-Berichte werden die Daten standardmäßig nach dem entsprechenden Kanal segmentiert und Du erhältst so einen schnellen Überblick über alle wichtigen Metriken.

Channels

In der Channel Ansicht werden die Zugriffe nach dem entsprechenden Kanal segmentiert. Du kannst die Standard Channel Gruppierung in den Einstellungen zur Datenansicht anpassen und auch eigene Channel Gruppierungen erstellen.

Strukturkarten

Mithilfe von Strukturkarten kannst Du Daten von zwei Messwerten visualisieren. Du könntest z.B. die Anzahl der Sitzungen und die Absprungrate kombinieren und so schnell erkennen, über welche Kanäle die Absprungrate am höchsten ist und an dieser Stelle bei der Optimierung deiner Webseite ansetzen.

Quelle und Medium

Der Bericht Quelle und Medium segmentiert die Zugriffe nach den einzelnen Zugriffsquellen. so erhältst Du einen granularen Überblick über die einzelnen Zugriffsquellen.

Verweise

Der Bericht Verweise zeigt Dir Zugriffe an, die über eine bestimmte, auf Dich verweisende Webseite gekommen sind. So kannst Du z.B. erkennen, über welche Foren, Blogs, Partnerseiten oder Videoportale die Nutzer im Einzelnen gekommen sind. Wenn Du die sekundäre Dimension “Vollständige Verweis URL” hinzufügst, kannst Du die Daten noch genauer analysieren.

Adwords

Um den Bericht AdWords vollständig nutzen zu können, musst Du dein Google Analytics Konto mit Deinem Adwords Konto verknüpfen. Sobald dies geschehen ist, tauschen die beiden Tools Daten miteinander aus und Du kannst ganz exakt Berichte zum Verhalten der über AdWords gekommenen Nutzer einsehen wie z.B.:

• Über welche Konten die Nutzer kamen
• Wie die einzelnen Kampagnen performen
• Welche Keywords wie performed haben
• Klickpreise
• Gebotsanpassungen
• Tatsächliche Suchanfragen
• Zeiten (Tage, Uhrzeit)
• Finale URL`s
• Display und Search Kampagnen
• Shopping Kampanen
• uvm…

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Search Console

Wenn Du Deinen Google Analytics Account mit der Search Console verknüpft, dann kannst Du auch Daten zur Suchmaschinenoptimierung einsehen. Du kannst ganz genau erkennen, über welche Suchanfragen und welche Geräte und von welchen Standorten aus die Nutzer über die organische Suche auf welchen Landingpages gelandet sind.

Soziale Netzwerke

Mit dem Bericht “Soziale Netzwerke” kannst Du das Verhalten über soziale Kanäle wie Facebook oder Instagram genau analysieren.

Kampagnen

Der Bericht “Kampagnen” zeigt alle mit Kampagnenparametern ausgestatteten Zugriffe an. Diese Zugriffe können von Google AdWords Kampagnen kommen, aber auch über Facebook Kampagnen Affiliate Kampagnen oder aus Display Werbung. Damit die Zugriffe einer Kampagne zugeordnet werden können, müssen die jeweiligen URL`s mit UTM Parametern ausgestattet werden. Hierfür kannst Du das Google Tool “campaign URL builder” nutzen.

Die Verhaltens Berichte in Google Analytics

Die Berichte im Reiter Verhalten ermöglichen es Dir, einen tiefen Einblick in das Nutzerverhalten auf Deiner Webseite zu gewinnen. Du kannst erkennen, wie die Seiten Performance in Hinblick auf Absprungrate und Verweildauer ist und Du kannst erkennen, wie der Nutzerfluss auf Deiner Webseite gestaltet ist, also welche Seiten die Nutzer nacheinander besuchen, wo sie aussteigen, wo sie einsteigen und so Optimierungspotenziale identifizieren.

Weiterhin bekommst Du einen Einblick in die Website Geschwindigkeit und die Seitenladezeit. Du kannst auch erkennen, welche Suchbegriffe die Nutzer in der internen Suche verwenden, sowie die Ereignisse, die Deine Nutzer auslösen.

Im Bericht Verhaltensfluss werden die wichtigsten Nutzerdaten anhand der Zielseiten angezeigt. Du kannst diesen Bericht allerdings auch mit weiteren Dimensionen anpassen und personalisieren. Der Verhaltensfluss Bericht ist sehr mächtig dahingehend, dass Du erkennen kannst, wie sich die Nutzer auf Deiner Seite bewegen. Du kannst z.B. erkennen, ob sie zielgerichtet die Produkte finden, die Sie suchen oder auf welchen Seiten sie aussteigen und so z.B. auch die wichtigsten Landingpages für Deine Kampagnen anpassen.

Websitecontent

Der Websitecontent Bericht ermöglicht es Dir die wichtigsten Seiten, sowie Einstiegs- und Ausstiegsseiten zu analysieren. Daran kannst erkennen, an welchen Bereichen Deine Nutzer das meiste Interesse haben und so die interne Struktur Deiner Seite optimieren.

Der Bericht zur Zielseite zeigt die Seiten über die die Nutzer auf Deine Webseite gekommen sind. Hier ist besonders die Absprungrate interessant, die einen Eìnblick darauf gibt, ob die Zielseite zu den Suchanfragen der Nutzer passt.

Websitegeschwindigkeit

Die Seitenladezeit einer Webseite ist eine der am meisten unterschätzten Erfolgsfaktoren. Jede Sekunde, die eine Seite länger lädt als nötig, erhöht die Absprungrate deutlich. Oft haben viele Seiten kein Problem mit Angebot oder Informationsarchitektur, sondern schlicht eine zu lange Seitenladezeit, welche die Nutzer dazu nötigt, das Angebot der Konkurrenz wahrzunehmen. Im Bericht zur Websitegeschwindigkeit kannst Du erkennen, welche Seiten eine zu lange Ladezeit haben, aber auch welche Geräte und Browser Probleme mit der Seitenladezeit haben. So kann Deine Webseite dahingehend optimiert werden, dass sie auf möglichst vielen Geräten und Browsern einwandfrei läuft und alle Inhalte rechtzeitig geladen werden.

Site Search

Gerade bei Onlineshops und größeren Webseiten ist ein Faktor, der gerne unterschätzt wird, die interne Suchfunktion der Seite. Im Bericht zur “Site Search” kannst Du erkennen, welche Suchbegriffe die Nutzer verwenden, wenn sie bereits auf Deiner Seite sind und Du kannst anhand dessen erkennen, ob die Nutzer auch finden, wonach Sie suchen. Du kannst auch erkennen ob zu bestimmten Suchbegriffen überhaupt Ergebnisse angezeigt werden. Nehmen wir an, in unserem Angelshop suchen Menschen prozentual sehr häufig nach einem bestimmten Typ Angel, den Du zwar im Angebot hast, der aber nicht angezeigt wird, weil das Produkt nicht mit den entsprechenden Merkmalen versehen ist.

Ereignisse

Ein mächtiges Tool von Google Analytics stellt das Event Tracking dar. Wenn Du Ereignisse korrekt eingerichtet hast kannst Du z.B. ganz genau erkennen, wie viele Leute auf den Warenkorb Button klicken, ob Sie Videos abspielen, PDF´s downloaden, Filter verwenden und nahezu jede Interaktion auf der Seite nachvollziehen. Dies ist ein extrem mächtiges Werkzeug um die Conversion-Rate, also den Prozentsatz der Website-Besucher die eine gewünschte Interaktion ausführen zu optimieren.

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Vom Click zum Call - Calls tracken und optimieren — Normen Daunderer

Ich möchte euch in meiner Session einen Überblick über das Thema Call Tracking geben. Warum ist Call Tracking relevant, welche Arten von Call Tracking gibt es, wie werden die Daten in vorhandene Tools integrier...

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Die Conversion Berichte in Google Analytics

Die Conversion Berichte helfen dir bei der Erfolgsmessung. Du kannst erkennen, wie gut Deine Nutzer konvertieren (wenn Du Dich noch an das Thema mit Makro und Mikro Conversions erinnerst), Du kannst erkennen, über welche Kanäle die Conversions stattfinden, über welche Pfade die Nutzer auf deine Seite kommen und Du kannst mithilfe der Ziel-Trichter erkennen, wo Deine Nutzer aussteigen. So kannst Du beispielsweise sehen, ob im Checkout Prozess viele Nutzer bei den Versandkosten oder den Bezahlarten aussteigen und kannst Dich so darauf konzentrieren, diese Bereiche zu optimieren.

Zievorhaben

Um wirklich erfolgreich digitales Marketing und Digital Analytics betreiben zu können, musst Du unbedingt sinnvolle Zielvorhaben als Conversion Ziele definieren. Das kann der Aufruf einer bestimmten Seite sein, der Download eines PDF´s, das Legen eines Artikels in den Warenkorb und natürlich ein erfolgreich abgeschlossener Kaufvorgang. Wie Du es schaffst, sinnvolle Zielvorhaben anzulegen, zeigen wir Dir im nächsten Kapitel.

Übersicht

Im Übersicht Bericht der Conversions werden sämtliche Zielvorhaben und deren Abschlüsse aggregiert angezeigt. Du kannst über ein Dropdown auch granularer die Abschlüsse einzelner Ziele betrachten. Gerade bei großen Seiten sind einige Ziele natürlich wichtiger als andere und ein Kaufabschluss ist natürlich mehr wert als 20 Newsletter Anmeldungen.

Zielvorhaben URL`s

Der Zielvorhaben URL Bericht zeigt Dir die Seiten, auf denen die Zielvorhaben abgeschlossen wurden. So kannst Du erkennen, ob bestimmte Seiten eine höhere Abschlussquote haben als andere und darauf hinarbeiten, die Seiten mit der höchsten Erfolgsquote auch mit den meisten Nutzern zu befüllen.

Shop-Optimierung mit Google Analytics Enhanced Ecommerce

Was ist das Enhanced Ecommerce Tracking in Google Analytics? Das Enhanced Ecommerce Tracking gibt dir die Möglichkeit, das Einkaufsverhalten deiner Online-Shop-Nutzer zu analysieren.

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Umgekehrter Zielvorhabenpfad

Mithilfe des umgekehrten Zielvorhaben Berichtes kannst Du auch erkennen, welche Seiten vor dem eigentlichen Abschluss eines Conversions Zieles aufgerufen werden. Oft sind nicht alle Nutzerpfade gleichwertig und Nutzer benötigen ein gewisses Maß an Information, bevor Sie eine gewünschte Conversion ausführen. Auf diese Art und Weise kannst Du den optimalen Pfad finden und deine Kampagnen darauf ausrichten, möglichst viele Nutzer über diesen optimalen Pfad zu führen.

Trichtervisualisierung

Um den Bericht zur Trichtervisualisierung nutzen zu können, musst Du beim Einrichten von Conversion Zielen einen Trichter erstellen. Wie das genau geht, zeigen wir Dir gleich. Die Trichtervisualisierung ist ideal für lineare Prozesse, so wie in unserem Fall den Bestellprozess in unserem Onlineshop.

Du legst einfach die sämtliche Seiten von Warenkorb über Versandart und Zahlungsart bis hin zur Bestellabschluss Seite im Zielvorhaben als Zwischenschritte an und kannst so schnell erkennen, ob ein bestimmter Bestellprozess Probleme aufweist. Springen z.B. 50 % der Personen, die einen Warenkorb angelegt haben bei den Bezahlarten ab, kann das ein Hinweis darauf sein, dass Du entweder nicht genug Bezahlarten anbietest, oder es beispielsweise ein Problem mit der Integration von Paypal oder einer anderen Bezahlart gibt.

Zielvorhabenfluss

Der Zielvorhaben Fluss ist ähnlich aufgebaut wie die Trichtervisualisierung und der Nutzerfluss und gibt Dir Informationen darüber, wie Deine Zielvorhaben zustande kommen.

Ecommerce

Gerade als Online-Shop ist ist unabdingbar, ein sauberes eCommerce Tracking einzubauen. Hier findest Du relevante Daten zu den Transaktionen, dem Umsatz und allen wichtigen Metriken für den Ecommerce.

Der Bericht zur Produktleistung etwa zeigt die Kennzahlen zu den einzelnen Produkten (zum Beispiel wie viele Angeln Du verkauft hast), wie viel Umsatz Du mit einem bestimmten Produkttyp gemacht hast, sowie einzelne Käufe. Der Bericht zur Verkaufsleistung zeigt Dir den Gesamtumsatz, den durchschnittlichen Bestellwert, sowie die Conversion-Rate an. Im Bericht Transaktionen kannst Du wichtige Daten für die einzelnen Käufe ablesen und Du kannst z.B. erkennen, welche Produkte in Kombination mit welchen anderen Produkten gekauft werden und diese dann bereits in Deinem Shop als Zubehör vorschlagen. Der Bericht “Zeit bis zum Kauf” zeigt Dir an, wie lange es durchschnittlich dauert, oder wie viele Sitzungen notwendig sind, damit ein User einen Kauf abschließen. Dies sind wichtige Informationen für das Remarketing oder für Newsletter Kampagnen.

Multi-Channel Trichter

Der Bericht Multi-Channel Trichter kann die Interaktion verschiedener Kanäle im Kontext der Customer Journey analysieren. Mit diesen Daten bist Du in der Lage besser einzuschätzen, welche Akquisitions-Kanäle bei Deiner Akquise besser funktionieren als andere. Besonders interessant ist auch der Bericht der vorbereitenden Conversions. Hierbei werden für jeden Kanal die direkten Conversions mit den vorbereiteten Conversion verglichen. Eine vorbereitete Conversion entsteht dann, wenn ein Nutzer beispielsweise über Deine Google Ads Kampagne zunächst auf Deine Seite kommt und ein paar Tage später noch mal über einen direkten Zugriff einen Kauf tätigt. In diesem Fall fand die Conversion zwar über den direkten Kanal statt, wurde aber von Google Ads vorbereitet.

Attribution

Der Bericht zum Attributionsmodell Vergleichstool hilft dabei, unterschiedliche Attributionsmodelle miteinander zu vergleichen. Standardmäßig wird der letzte Klick für die Conversion berechnet. Wenn ein Nutzer bei B2C über eine organische Suchanfrage auf Deine Seite gelangt, wird die Conversion dem Kanal organische Suche zugerechnet. Allerdings kann es auch sein, dass der Nutzer zuvor mehrfach über Social-Media-Kanäle oder über Google Ads auf die Seite gekommen ist. Hier bieten die Berichte zu Pfadlänge und Zeitintervall einen besseren Einblick in die Komplexität und die Länge der Customer Journey. Mit dem Modellvergleichstool kannst Du auch testen, wie die einzelnen Kanäle performen, wenn man annimmt, dass der Kanal, welcher den ersten Klick generiert hat, den Verkauf zugeschrieben bekommt, oder alle Kanäle gleichermaßen.