Webanalyse mit Google Analytics: Die wichtigsten Dimensionen und Metriken

Bei vielen Websites ist Google Analytics im Einsatz, wird jedoch nur selten genutzt. Oftmals fehlen die Zeit oder das Wissen, sich mit dem mächtigen Analysetool eingehend auseinander zu setzen. Wir möchten Ihnen helfen und zeigen einen Ansatz, die vielen Dimensionen und Metriken strukturiert zu betrachten und stellen die wichtigsten Berichte, Dimensionen und Metriken vor.

Die wichtigsten Dimensionen und Metriken in Google Analytics

Der Schlüssel der Webanalyse ist das Segmentieren

Wie finde ich heraus, wo ich wenig Umsatz habe? Auf welchen Seiten füllen meine Besucher das Formular nicht aus? Wer sind überhaupt meine Besucher? Das Ziel in der Webanalyse ist es, möglichst große Unterschiede in den Berichten zu finden oder zu erreichen. Ein Messwert wie die Conversion Rate wird viel interessanter, wenn man ihn z.B. nach Seiten aufgeschlüsselt betrachtet und herausfindet, auf welchen Seiten mein Zielvorhaben häufiger eintritt als auf anderen. In Google Analytics gibt es aber unzählige Dimensionen, nach denen man aufschlüsseln kann, und dutzende Metriken, die man betrachten kann. Um die relevantesten Dimensionen und Metriken zu finden, müssen wir uns der Webanalyse strukturiert nähern.

Dimensionen strukturieren mit der Analytics Lasswell Formel

Der US-amerikanische Politik- und Kommunikationswissenschaftler Harold Dwight Lasswell formulierte 1948 die Lasswell-Formel: „Wer sagt was in welchem Kanal zu wem mit welchem Effekt?“. In diesem Satz sind alle wichtigen Kernbereiche der Kommunikationswissenschaft zusammengefasst. Wer (Kommunikatorfoschung) sagt was (Produktforschung) über welchen Kanal (Medienanalyse) zu wem (Mediennutzungsforschung) mit welchem Effekt (Medienwirkungsforschung)?

Für die Webanalyse kann man die Lasswell-Formel benutzen und auch sämtliche Teilfragen der Webanalyse zusammen in einer Frage bündeln. So kann man die vielen Dimensionen strukturiert betrachten und sich dann aus jedem Bereich die passenden aussuchen. Angepasst auf die Bereiche der Webanalyse könnte die Analytics-Lasswell-Formel definiert werden: „Wer besucht warum welche Unterseite wann über welchen Kanal mit welchem Gerät mit welchem Effekt?“. Diese Formel basiert zwar nicht auf wissenschaftlichen Erkenntnissen, ist aber sehr gut geeignet, um die verschiedenen Möglichkeiten der Segmentierung aufzuzeigen, die Google Analytics bietet (oder nicht bietet).

In einer perfekten (Analyse)-Welt würden wir bei jedem Besucher die Analytics-Lasswell Formel (nennen wir sie einfach AL-Formel) bis ins kleinste Detail beantworten können. In der Praxis können wir jedoch nicht die Gedanken unserer Besucher lesen und müssen uns an vielen Stellen auf Interpretationen einlassen, die durch unsere Analyse möglichst genau sein soll.

Wir betrachten nun jeden Teil der AL-Formel einzeln und gehen auf wichtige Dimensionen/Metriken oder Berichte ein. In der Praxis sollten Sie Ihre Daten mindestens auf 2-3 Bereiche segmentiert betrachten. In den Standardberichten von Google Analytics sollte daher meistens eine „Sekundäre Dimension“ hinzugefügt werden bzw. mehrere Dimensionen als Sekundäre Dimension getestet werden. Wem zwei Dimensionen noch zu wenig sind, der kann in benutzerdefinierten Berichten Tabellenlisten mit bis zu fünf Dimensionen einrichten.

Wer besucht mich?

Will man seine Besucher charakterisieren, liegt die Frage nach dem „Wer“ sehr nahe. Demografische Angaben wie Geschlecht und Alter können in Analytics nur mit Einschränkungen erhoben werden (Mehr dazu), sollten aber z.B. für die Planung von Werbekampagnen unbedingt beachtet werden. Für die nachfolgende Tabelle der Dimensionen gilt, dass jede einzelne Dimension einen kleinen Haken hat, den man bei der Auswertung kennen sollte.

Warum werde ich besucht?

Wäre es nicht schön, wenn in Analytics eine Dimension „Grund des Besuchs“ angezeigt werden würde? Mit Ausprägungen wie „wollte Preise vergleichen“, „sucht ein Geschenk“ oder „hat nur aus Versehen geklickt“. Stattdessen müssen wir raten und mit logischen Rückschlüssen nach den Motiven suchen. Zu den wichtigsten Anhaltspunkten hierfür gehören das Keyword bzw. die Suchanfrage.

Welche Unterseiten werden besucht?

In den Verhaltens-Berichten in Analytics war wohl jeder schon mal. Unter Verhalten à Websitecontent gibt es vor allem 2 Berichte, die wir immer bei Analysen benutzen: „Alle Seiten“ und „Zielseiten“.

Wann werde ich besucht?

Berichte zum „Wann“ wird der normale Analytics User vielleicht noch gar nicht so auf dem Schirm haben. Im Menü von Analytics gibt es nämlich keine Möglichkeit, die Berichte mit Primärer Dimension anzuzeigen. Für die Übersicht empfehlen wir jedoch, genau dies zu tun und auf benutzerdefinierte Berichte auszuweichen und statt einer Sekundären Dimension mit Segmenten zu arbeiten.

Wichtig ist bei der Betrachtung der Berichte, dass man als Untersuchungszeitraum immer ganze Perioden einstellt. Untersuche ich die Unterschiede der Wochentage, sollte ich ganze Wochen als Zeitraum wählen, um bei numerischen Metriken (Sitzungen etc.) nicht zwei Montage mit einem Dienstag zu vergleichen.

Über welchen Kanal werde ich besucht?

SEO/PPC/Email/Social/Referrer – jeder der Analytics ab und zu öffnet, war schonmal in den Akquisitionsberichten unterwegs. Es ist einer der wichtigsten Berichte für die meisten und auch einer der Berichte, dessen Daten man am meisten hinterfragen und pflegen sollte. Folgendes sollte z.B. beachtet werden:

• Google Analytics weist standardmäßig nicht alle Suchmaschinen dem organischen Traffic zu
• Das Attribut „Referral“ ist für die meisten Seiten nicht ausreichend. Eine eigene Channelgruppierung ist z.B. für Shops mit Traffic von Preissuchmaschinen sehr nützlich
• Email Traffic ohne passende Parameter wird nicht als Email Traffic ausgezeichnet
• Durch einige Redirect-Regeln werden die versteckten Parameter an Adwordsanzeigen abgeschnitten und der Traffic organisch zugeordnet

Mit welchem Gerät werde ich besucht?

Wenn man eine Seite bewerten will hinsichtlich Absprungrate, Conversion-Rate etc., sollte man immer einen Blick auf die unterschiedliche Ausgabe der Inhalte auf verschiedenen Geräten haben. Sieht eine Seite mobil anders aus als auf dem Desktop, verhalten sich die Nutzer auch anders. Zudem haben Nutzer auf verschiedenen Geräten auch verschiedene Nutzerintentionen.

Mit welchem Effekt werde ich besucht?/Was macht der Besucher eigentlich?

In den bisherigen Abschnitten ging es darum, den Besucher der Seite möglichst genau zu definieren. Doch nur mit Dimensionen ist ein Bericht nicht besonders aussagekräftg. Hier kommen also endlich die Metriken ins Spiel. Die Metriken sind die Zahlen in den Berichten. Hier wollen wir durch geschicktes und durchdachtes Anwenden der Dimensionen (oder Segmente) möglichst große Unterschiede in den Metriken erhalten.

Zu den wichtigsten Metriken gehören:

Das Ziel: Warum verhält sich der Besucher so?

Das Ziel jeder tieferen Webanalyse ist es, herauszufinden, warum etwas funktioniert bzw. nicht funktioniert – Also herauszufinden, warum ein Besucher abspringt, etwas kauft etc. Diese Frage kann nur selten mit absoluter Sicherheit beantwortet werden. Um hier nicht in wilde Spekulationen zu verfallen, sollte man vorher sich die anderen Fragen stellen und seine Überlegungen mit den Daten stützen.

Hat man sich eine Theorie überlegt, warum bestimmte Seiten schlecht performen, kann man sehr häufig durch angepasstes Tracking die Theorie validieren. Wenn z.B. ein bestimmter Absatz im Text unter Verdacht steht, die Besucher zu vertreiben, kann man über Scroll Tracking oder virtuelle Pageviews die Nutzung des Textes genauer auswerten.

Sind dann mögliche Änderungen am Content ausgearbeitet, die den identifizierten Schwachstellen entgegenwirken sollen, sollte man in jedem Fall die Entwicklung der Daten verfolgen oder im besten Fall vor der Einbindung ein A/B Testing aufsetzen.

Weitere Berichte und Dashboards

Berichte für Informationen über Ihre Produktverkäufe/Leads

Im Bereich Conversion – E-Commerce gibt es eigene auf E-Commerce bezogene Berichte/Dimensionen und Metriken. Wenn erweitertes E-Commerce Tracking eingesetzt wird, sogar noch mehr. (Dazu könnte man einen eigenen Beitrag schreiben – Seid gespannt!). An dieser Stelle möchten wir nur unser dazugehöriges Dashboard zeigen. Um die wichtigsten Zahlen auf dem Schirm zu haben, nutzen wir unser E-Commerce Dashboard.

404 Traffic Monitoring

Kommen viele Nutzer auf Fehlerseiten (404), dann ist das ein Problem für Ihre Seite, dass Sie unbedingt im Auge behalten sollten. In Google Analytics werden 404 Seitenaufrufe meistens genauso getrackt wie normale Seitenaufrufe. Wenn Ihre 404 Seite immer den gleichen Titel hat, können Sie jedoch über die Dimension Seitentitel den Unterschied zur Fehlerseite erkennen. Wir haben hierfür ein Dashboard im Einsatz, dass uns die Anzahl der fehlerhaften Seitenaufrufe und die entsprechenden Fehlerseiten zeigt. Sie müssen jedoch bei jedem Widget den Seitentitel-Filter auf Ihren eigenen Fehler-Seitentitel ändern, sonst zeigt das Dashboard keine Daten an. Importlink: https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=zJfMvWEJQV2s8zT9jGYdbQ

Mehr zu 404 Fehlern finden und beseitigen

Seitenladezeiten auswerten und monitoren

Dass eine geringe Seitenladezeit wichtig für Conversions und Nutzerzufriedenheit ist, sollte jedem klar sein (hier eine aktuelle Google Studie). Wer in Analytics die Berichte zur Seitenladezeit für seine Optimierung des Page-Speeds nutz möchte, sollte wissen, dass standardmäßig nur bei etwa 1% der Seitenaufrufe die Ladezeit gemessen wird. Möchte man diese Rate erhöhen, kann man die siteSpeedSampleRate im Analytics Code einstellen. Die Anzahl der Seitenaufrufe, bei denen die Ladezeit gemessen wurde, erhält man mit der Metrik „Beispiel für Seitenladezeit“

Außerdem sollte man wissen, dass der wohl interessanteste und detaillierteste Bericht zur Ladezeit sich hinter ein paar Buttons verbirgt, die man leicht übersehen kann. Wir haben für Sie das mal nachgeklickt: So kommen Sie zum besten Bericht.

Um die Ladezeit zu untersuchen und festzustellen, wo genau es Probleme gibt, heißt es wieder: Segmentieren, Segmentieren, Segmentieren. Wir haben uns dazu ein Dashboard erstellt, das die wichtigsten Dimensionen in unserem Beitrag in Verbindung mit der Ladezeit darstellt. Link zum Import: https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=2q82YW4wR7CtZmANaDdAEA

Fazit

Wenn Sie Google Analytics besser nutzen wollen, gehen Sie strukturiert an die Sache heran und segmentieren Sie solange, bis Sie wichtige Unterschiede finden und noch weiter. Begeben Sie sich auf Ursachenforschung und prüfen Sie strukturiert, welche Nutzer genau Ihre Seite besuchen. Unsere Analytics-Lasswell-Formel „Wer besucht warum welchen Unterseite wann über welchen Kanal mit welchem Gerät mit welchem Effekt?“ soll Ihnen dabei helfen, an die wichtigen Dimensionen zu denken, mit denen Sie Ihre Nutzer charakterisieren können.

Haben wir etwas vergessen (Metriken oder Dimensionen)? Oder sehen Sie etwas anders? Wir freuen uns über Ergänzungen und Kommentare!

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