Auswertungen mit Google Analytics bieten einen höheren Mehrwert, wenn sie einfach zu lesen sind. Damit Webanalyse rasch zu umsetzbaren Ergebnissen führt, müssen die gewonnen Daten nutzergerecht organisiert und aufbereitet werden. Ein erster Schritt ist dabei die sinnvolle Organisation des Analytics-Kontos.

Konten, Properties und Datenansichten?

Die erstmalige Einrichtung eines Google-Analytics-Kontos führt rasch zur Bereitstellung eines Codes, der auf der Website einzufügen ist. Dabei gerät jedoch die zugrundeliegende Struktur des Kontos etwas in den Hintergrund. In jeder der drei Organisationsebenen lassen sich zusätzliche Nutzer mit individuellen Berechtigungen hinzufügen:

Konto

Unter einem Konto sind mehrere Properties (in der Regel unterschiedliche Websites) zusammengefasst. Die ID für eine Property setzt sich aus einer Konten-ID und einer fortlaufenden Nummer nach folgendem Format: UA-12345678-1. Dabei entspricht 12345678 der Konten-ID und die nachfolgende 1 der Property-ID.  Auf der Kontenebene wird die Datenfreigabe mit Google eingestellt und übergreifende Filter verwaltet. Nutzer auf Kontenebene haben Zugriff auf alle Properties. Ein Nutzer kann in bis zu 100 Konten eingebunden werden.

Property

Die Property lässt sich am ehesten mit einer individuellen Website vergleichen, deren Daten in einer einheitlichen Datenbank erfasst werden. Gemäss der Konfiguration der Website werden aufgrund von bestimmten Auslösern (z.B. beim Aufruf einer Seite oder wenn ein bestimmtes Element angeklickt wurde) Daten gesendet. Dieser Datenpool wird nach gemeinsamen Standards bewirtschaftet, was z.B. Datenaufbewahrung, Verknüpfung mit der Search-Console oder anderen Google-Produkten angeht. In der kostenlosen Version von Google können so bis zu 10 Mio. «Hits» pro Monat erfasst werden. Pro Konto können maximal 50 Properties erstellt werden.

Datenansicht

Eine Datenansicht entspricht jeweils einer bestimmten «Brille», mit der die Daten der Property betrachtet werden können. In der Grundkonfiguration empfehlen wir die Einrichtung einer ungefilterten Rohdatenansicht und einer gefilterten bereinigten Darstellung (z.b. ohne «eigene» Nutzer,mit bereinigten URLs und eindeutigem Aufruf durch einen «echten» Website-Besucher). Es lassen sich bis zu 25 weitere Ansichten definieren, wie beispielsweise nach Sprache (bei mehrsprachigen Websites) oder nach einem bestimmtem Navigationsast (für isolierte Betrachtungen).

Zum gefahrlosen Testen neuer Einstellungen empfiehlt sich auch die Erstellung einer Test-Datenansicht.

Auswertung der Website

Die Analyse-Ergebnisse stehen letztlich nur in einer Datenansicht zu Verfügung. Sie unterteilen sich in die Bereiche Echtzeit, Zielgruppe, Akquistion, Verhalten und Conversions. Während die Echtzeit-Daten vor allem bei der Konfiguration und Fehlersuche wirklich nützlich sind, geht es bei den nachfolgenden Punkten um die wichtigsten Fragen:

Zielgruppe: Um wen handelt es sich beim Besucher? Woher kommt er und welche Sprache spricht er? Welches Gerät nutzt sie bei welchem Anbieter? Handelt es sich um einen neuen Besuch oder eine wiederkehrende Nutzerin?

Akquisition: Wie ist die Besucherin auf die Website gelangt? Dabei stehen Quelle (z.B. Google) und Medium (z.B. organische Suche) im Zentrum. Dabei kann es sich jedoch auch eine Kampagne (Newsletter März) handeln oder im Falle eines Suchmaschinenzugriffs interessiert auch der auslösende Suchbegriff oder die effektive Landingpage.

Verhalten: Welche Seiten wurden wie häufig aufgerufen und welche Rolle spielen sie im gesamten Informationsprozess? «Ereignisse» lassen sich individuell definieren und auswerten, bspw. Klicks auf Links zu Partnerwebsites oder auf Downloads.

Hypothesen statt zufällige Spurensuche

Strategisches Vorgehen zeichnet sich insbesondere durch die Messbarkeit der Zielerreichung aus. In vielen Fällen geht es vorgängig um die Beantwortung von grundlegenden Fragen. Vorab formulierte Hypothesen helfen dabei, das Ziel nicht aus den Augen zu verlieren und Komplexität zu reduzieren. Dabei stehen insbesondere Fragestellungen in Bezug auf den Nutzen für die jeweiligen Zielgruppen im Fokus:

  • Welches sind die Gemeinsamkeiten von Nutzern, die ihre Kontaktdaten hinterlassen?
  • Welche Inhalte lösen einen «Wunsch nach mehr Informationen / Beratung» aus?
  • Wie sollen die Inhalte besser organisiert werden, damit sie von den Nutzern besser gefunden werden?

Achtung: Gerade bei kleinen Nutzerzahlen steigt das Risiko für Fehlinterpretationen.

Einfache Grundkonfiguration

Damit die ersten Schritte möglichst einfach fallen, empfehle ich eine einfache Struktur mit drei Datenansichten. Da eine Datenansicht nicht rückwirkend Daten manipulieren kann, sollte wenigstens eine Rohdatensammlung erstellt werden.

02 Rohdaten

Sofern das Konto nicht neu erstellt wurde, kann die bestehende Datenansicht «Alle Websitedaten» umbenannt werden. Dabei werden allfälllig vorhande Filter gelöscht, die Währung auf CHF gestellt und als Zeitzone die Schweiz gewählt.

Danach kopiert man die Rohdaten-Ansicht und bezeichnet sie als:

01 Bereinigte Ansicht

Hier werden die gewünschten Filter ergänzt, Bots herausgefiltert und die seiteninterne Suchfunktion konfiguriert (Site Search). Diese Ansicht sollte frei von unerwünschten Einflüssen gehalten und auf die optimale Lesbarkeit ausgerichtet werden. Dazu gehört das Ausblenden von Zugriffen über aussergewöhnliche Toplevel-Domains sowie von Datenpaketen, die nicht von der zu analysierenden Website stammen (Hostname-Filter). Als ergänzende Massnahme empfehle ich, Dateiendungen (wie .php oder .html) ersatzlos zu entfernen (Suchen-Ersetzen-Filter). Dies gilt analog für Zusätze im Seitentitel.

Ebenfalls empfiehlt sich hier ein Filter, um firmeninterne Besucher aus der Zugriffsstatistik zu entfernen. Sollen diese separat gemessen werden, kommt eine weitere Datenansicht mit einem Einschliessen-Filter zum Einsatz.

Danach wird diese Ansicht erneut kopiert als

09 Test

Neue Filter sollten immer erst vorgängig getestet werden, ohne die bestehenden Ergebnisse zu verunreinigen. Dies ermöglicht die Testansicht. Filter werden immer global für das ganze Konto angelegt. Damit lassen sie sich mehrfach verwenden und den jeweiligen Datenansichten gezielt zuweisen.

Google Analytics für grosse Unternehmen

Mit Analytics 360 bietet Google auch eine kostenpflichtige Version der beliebten Software an. Dabei ist dann auch der Zugriff auf Rohdaten möglich und die Datenmengen sind erheblich grösser. Ebenfalls inbegriffen ist die Verknüpfung mit Google BigQuery und es sind erweiterte Analysen möglich. Die Preisstaffelungen beginnen dabei bei EUR 135’000/Jahr.