Universität Salzburg Fachbereich Informatik. Data Deluge. eingereicht am: 13. Juli Herr Univ.-Prof. Dr. W. Pree

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1 Universität Salzburg Fachbereich Informatik Data Deluge Thema: Seminararbeit eingereicht von: Nicole Kowatsch und Doris Köberl eingereicht am: 13. Juli 2010 Betreuer: Herr Univ.-Prof. Dr. W. Pree

2 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 4 2 Datensammlung Logfile-Analyse Page Tagging Metriken Traffic-Quellen Direktzugriffe und Favoriten Verweisende Websites Kampagnen Traffic von Social Networks Besucher Neue und wiederkehrende Besucher Besuchertreue Besucherfrequenz Besucheraktualität Herkunftsland und Region Sprache Geschlecht und Altersgruppe Besucherverhalten Besuchsdauer Besuchstiefe Navigationsverhalten Klickverhalten und Besucherfluss Beweggründe und Aufgaben des Besuchers Inhalt Genutzte Inhalte Ein- und Ausstiegsseiten Attraktivität einer Seite Fehler und Ausfälle Google Analytics Einige Hauptmerkmale von Google Analytics Kampagnen und E-Commerce Berichte Integration mit AdWords und AdSense

3 4.1.3 Ziel Conversion Trichter Visualisierung Website Overlay Datenexport Motion Charts API Intelligenz Pivot Ansicht Wie arbeitet Google Analytics? Was Google Analytics nicht kann Urchin Quellen 25 3

4 1 Einleitung Wir ertrinken in Informationen, aber Hungern nach Wissen. John Naisbitt (*1930), amerik. Prognostiker Das Zitat von John Naisbitt besagt sehr gut, dass wir tagtäglich von Informationen überflutet werden, aber gar nicht wissen, was wir mit diesen anfangen sollen bzw. wie man daraus brauchbares Wissen filtert. Genauso stehen Firmen vor der entscheidenden Frage wie sie gezielt Informationen sammeln, aufbereiten und vor allem davon profitieren können. Mittels Web Analytics kann genau dieses bewerkstelligt werden und vieles mehr. Web Analytics bietet die Möglichkeit die Zielgruppe besser kennenzulernen und das Angebot bzw. die Website dementsprechend darauf abzustimmen. Denn jeder Anbieter einer Website ist daran interessiert, ob seine Inhalte überhaupt genutzt werden und wenn in welchem Ausmaß. 2 Datensammlung Zwei wichtige Verfahren zur Datengewinnung im Bereich Web Analytics sind die Logfile-Analyse und das Page Tagging. 2.1 Logfile-Analyse Bei der Logfile-Analyse sendet der Browser einen Request an den Webserver und dieser sendet dann die gewünschte Seite zurück. Besteht eine Seite aus mehreren Dateien, sendet der Browser automatisch weitere Anfragen an den Webserver. Der Webserver speichert jeden Datei-Aufruf in das Logfile. Weitere Informationen welche noch im Logfile gespeichert werden sind Aufrufdatum, Zeit, URL, IP-Adresse, verwendete Browser und Betriebssystem (User Agent), Herkunft des Aufrufes (Referer), Status des Aufrufes usw. Die Logfile-Analyse ist die etwas ältere Form und wird heutzutage nur mehr als Ergänzung zum Page Tagging gesehen, weil man hier ausschließlich die serverseitige Sicht erlangt. Zu Beachten ist auch, dass durch Caching oder bei Einsatz von Proxies nicht alle Benutzer-Anfragen zum Webserver gelangen. Auch Framesets, JavaScript, Flash und Ajax lassen keine genauen Protokollierungen zu. Und 4

5 wenn eine Website auf mehreren Servern verteilt ist, steigt auch der Aufwand die ganzen Logfiles auszuwerten. 2.2 Page Tagging Hierbei wird ein Page Tag (ein verstecktes Element) auf jede Seite eingebettet. Dabei handelt es sich in der Regel um einen JavaScript-Code und um ein kleines 1x1-Pixel großes Bild, welches sozusagen unsichtbar ist. Wenn der Benutzer nun sich so eine Seite, die mit einem Page Tag versehen ist, in den Browser lädt, wird auch das Page Tag mitgeladen, welches dann die Zusatzinformationen sammelt. Um diese Informationen wieder auslesen zu können, werden sie in den URL-Aufruf des unsichtbaren Bildes verpackt und vom Server anschließend entschlüsselt. Beim Page Tagging können weitaus mehr Informationen über die Benutzer gespeichert werden wie zb Mausbewegung, Position des Zeigers, Mausklicks, Tastatureingaben im Browser, Cursor-Position, Bildschirmauflösung, Abspieldauer bzw. Unterbrechung von Multimedia-Daten, besuchte Links, Verweildauer uvm. Zu Beachten ist jedoch, dass man auf jeder Seite einen Page Tag eingebettet hat. Weiters ist es nicht möglich, wie bei der Logfile-Analyse festzustellen, ob ein Download abgeschlossen und mit welcher Übertragungsrate eine Datei geladen wurde. Bei beiden Varianten muss man Suchmaschinen-Crawler und Sonden herausfiltern damit die Ergebnisse nicht zu stark verfälscht werden. 3 Metriken Metriken sind meßbare Größen bzw. Eigenschaften, die helfen Websites zu analysieren und interpretieren. Diese Kennzahlen lassen sich in Kategorien zusammenfassen: Quellen (Woher kommen die Besucher?) Besucher (Welche Besucher sehen sich die Website an?) Verhalten (Wie navigieren sie auf der Website?) Inhalte (Was sehen sich die Besucher an?) 5

6 3.1 Traffic-Quellen Eine große Bedeutung wird der Verlinkung von verschiedenen Sites miteinander beigelegt. Durch die Analyse und Optimierung der Verknüpfungen kann man die Menge an Besuchern beeinflussen. Deshalb ist es essentiell zu wissen woher die Besucher kommen Direktzugriffe und Favoriten Eine positive Website zeichnet sich dadurch aus, wenn der Benutzer die URL aus dem Gedächtnis heraus in den Browser eingibt, anstatt von einer Drittwebsite darauf verlinkt worden zu sein. Das zeigt eine gewisse Aussagekraft über die Stärke der Marke und über die Qualität des Angebotes. Genauso ist es mit den Favoriten. Um herauszufinden, welche Lesezeichen bevorzugt gespeichert werden, gibt es die Möglichkeit mittels Social Bookmarks die Lesezeichen anderer Personen zu durchstöbern. Eine bekannte Plattform ist del.icio.us ( Verweisende Websites Um herauszufinden woher der ganze Traffic stammt, ist es einmal notwendig zu unterscheiden, ob die Besucher von einer anderen Website oder über eine Suchmaschine auf die eigene Website gelangen. Eine Auflistung über die verlinkten Websites erhält man, wenn man bei der Suchmaschine Google.com anstatt des Suchbegriffes den Term :link gefolgt von einer URL eingibt. (zum Beispiel link: Auf einen Blick sieht man, wie viele Seiten auf diese URL verlinken. Dennoch sollte man diese Anzahl nur als Indikator verstehen, da nicht gecrawlte Seiten und Seiten die nicht in den Index aufgenommen wurden hier natürlich fehlen. Weiters bietet Googles Toolbar die Möglichkeit sich den PageRank einer Seite anzeigen zu lassen. Der PageRank soll die Relevanz der Seite anzeigen. Umso höher eine Seite vernetzt ist, umso höher klassifiziert Google dann diese Seite. Die Seiten werden von null (irrelevant) bis zehn (hoch relevant) bewertet. Bei einem Rank von 6 muss man schon eine sehr gute vernetzte Website vorweisen. Rank neun und zehn erreichen Seiten wie CNN, Yahoo 6

7 und Google selbst. Bei genauerer Betrachtung solcher Verlinkungen ist es natürlich interessant, wie stark die einzelnen Verlinkungen genutzt werden. Diese Auskunft erhält man über ein Web-Analytic-System, welches die eigenen Websites trackt. Um hier einen Überblick zu bewahren sollte man die Top 3 bis Top 5 Domains und sprunghafte Veränderungen im wöchentlichen oder monatlichen Rhythmus überwachen Kampagnen Um Kampagnen messbar zu machen muss jede Werbemaßnahme im Web- Analytic System hinterlegt sein. Jede Kampagne bekommt einen eigenen Tracking-Code. Dieser selbst definierte oder vom Web-Analytic System generierte Kampagnen-ID (cid) wird auf einer Werbeplattform in die Verlinkung jeder Anzeige eingebaut. Das folgende Bild zeigt die Funktionsweise der Kampagnenmessung: Abbildung 1: Copyright: Marco Hassler (Book: Web Analytics) Online- Kampagne 7

8 Wenn die Landing Page (Zielseite) einer Kampagne für neue Fahrräder zum Beispiel lautet, dann wird bei dem einen Banner auf yahoo.de und beim zweiten Banner auf msn.de angegeben. Alle Links führen zu der selben Landing Page. Mittels der cid kann man die Besucher nach Ihrer Herkunft zuordnen. Bei Offline-Kampagnen hingegen werden statt des Tracking-Codes Kurz- URLs bevorzugt, damit diese leicht kommuniziert werden können. Zum Beispiel wird über Radio bekannt gegeben und im Flyer steht Traffic von Social Networks Bei Social Networks sollte man beachten, dass die dort gesetzten Werbemaßnahmen nicht ohneweiteres getrackt werden können. Denn Twitter zum Beispiel kürzt die URLs, damit bei Tweets wenige Zeichen für die URL verschwendet wird. Um dem vorzubeugen generiert man selbst eine Kurz-URL mit einem URL-Shortener wie zum Beispiel Abbildung 2: Bit-ly Wie man auf dem Bild erkennt wird aus dem Link nkowa/ die Kurz-URL generiert. Ein Aufruf der Kurz- URL führt dabei zu einem Redirect auf die Landing Page der langen URL. Bit-ly bietet auch selbst Klick-Statistiken für die generierten Links an. 8

9 Zu Beachten ist jedoch, dass man für jede Plattform eine eigene Kurz- URL generiert und diese dann im Web-Analytic System hinterlegt. 3.2 Besucher Im Vordergrund bei solchen Analysen stehen immer die Bedürfnisse der Besucher. Doch nicht immer ist bekannt welche diese sind. Aus diesem Grund sollte man seine Besucher in drei bis sieben Gruppen einteilen um das Angebot dann auf diese abstimmen zu können. Um das auszuführen sind zuerst ein paar Kennzahlen notwendig: Neue und wiederkehrende Besucher Bei dieser Metrik wird die Anzahl oder der Prozentsatz der neuen und der wiederkehrenden Besuchern gemessen. Weiters ist es möglich sich das Verhältnis zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern anzeigen zu lassen. Hierbei kann man beobachten wann die Besucher das Angebot am meisten nutzen, wie zum Beispiel eine Steigerung an neuen Besuchern speziell an bestimmten Wochentagen, Wochen oder Monaten. Diese Steigerungen können eventuell auf Kampagnen zurückführen sein oder zeigt, dass man saisonale Produkte anbietet oder das vor allem Privatpersonen die Website besuchen, welche das Angebot vorwiegend an Wochenenden oder Abends nutzen Besuchertreue Die Kunst hierbei ist es aus einem Internet-Nutzer einen treuen Besucher zu machen. Doch zuerst muss man den Besucher erst einmal auf die Website aufmerksam machen, dann sollte der Inhalt noch ansprechend und interessant sein damit der Besucher wiederkommt. Um diese Besucherhäufigkeit zu messen teilt man die Besucher in 3 Klassen ein: Einmaliger Besucher: Passant Zwei- und dreimaliger Besucher: Interessierter Besucher Vier- und mehrmaliger Besucher: Treuer Besucher 9

10 Je nach Website werden sich die Grenzen hier verschieben. Bei einer Shopping-Site kann ein viermaliger Besucher bereits ein treuer Kunde sein und bei einer News-Site jedoch erst ein interessierter Besucher. Für die Analyse von treuen Besucher sollte man sich auf jeden Fall Zeit nehmen, da es sich hierbei um die wichtigste Zielgruppe handelt Besucherfrequenz Bei der Besucherfrequenz wird der durchschnittliche zeitliche Abstand zwischen zwei Besuchen gemessen. Interessant hierbei ist, ob die Besucher täglich, wöchentlich oder monatlich die Website besuchen. Denn dementsprechend kann man das Angebot darauf abstimmen. Wenn die Besucher nur wöchentlich wiederkehren, dann ist es ausreichend das Angebot nur wöchentlich zu aktualisieren Besucheraktualität Die Besucheraktualität gibt an, wie viele Tage seit dem letzten Besuch verstrichen sind. Zum Beispiel Amazon benutzt diese Kennzahl um neuen Kunden die allgemeine Amazon Startseite mit den Top Seller Produkten anzuzeigen und bei wiederkehrenden Besuchern die Produkte von der letzten Suche Herkunftsland und Region Jeder Besucher hinterlässt seine IP Adresse bzw. verfügt jeder meistens über einen ganzen Adressraum. Ein Internetnutzer aus dem Großraum München gelangt beim Einwählen automatisch in den Einwahlknoten München. Folglich ist eine IP meist ungefähr einer Region oder einer größeren Stadt zugeordnet. Google nutzt die Herkunftsauswertung zum Beispiel um die AdWords Einblendungen auf das Land und die Region des Benutzers abzustimmen. Weiters kann man die Metrik zur Analyse der Besucherzahlen nach Ländern verwenden und man kann überprüfen ob das Angebot überhaupt für die Besucher aus den Top-Ländern ausgerichtet ist. 10

11 Auf Länderebene ist die Metrik noch recht genau, aber auf Städteniveau tauchen größere unschärfen auf. Ebenfalls muss man bedenken, dass Firmenproxies und Virtual Private Networks das Ergebnis verfälschen Sprache Die Spracheinstellung des Browsers wird zur Bestimmung der gesprochenen Sprache herangezogen. Eine Grundregel ist, das für mindestens 80 Prozent der Besucher, die Website in ihrer eigenen Sprache verfügbar sein sollte. (80/20-Regel) Jedoch sollte man beachten, dass bei internationalen Unternehmen alle Arbeitsplätze mit englischem Betriebssystem und Browser eingerichtet werden und bei den Auswertungen dann als englischsprachig protokolliert werden, obwohl manche Benutzer die Sprache zwar verstehen aber nicht zwingend gut sprechen. Eine kurze Verweildauer und das Verlassen der Website nach Betrachtung einer einzelnen Seite lässt auch darauf schließen, dass der Besucher den Inhalt effektiv nicht verstanden hat Geschlecht und Altersgruppe Ein genaueres Bild von seiner Zielgruppe bekommt man, wenn die Besucher bereit sind, freiwillig Daten bekannt zu geben. Wie zum Beispiel bei Bestellungen oder Gewinnspielen. Microsoft bietet mit Microsoft adcenters, unter einen Dienst an, wo mittels Suchmaschinen-Keywords oder URL eine Nutzungsauswertung nach Geschlecht und Altersgruppe angezeigt wird. Diese Nutzungsdaten sammelt Microsoft anhand von Microsofts Messenger, Hotmail und anderen personalisierten Diensten. Bei der Anmeldung zu einem dieser Dienste müssen persönliche Daten, wie Geburtsjahr und Geschlecht bekannt gegeben werden. Registrierte Benutzer werden dann bei der Suchmaschine von Microsoft (msn.com) durch ein Cookie wiedererkannt. Sobald ein registrierter Benutzer eine Suchanfrage startet kann Microsoft dann das Alter und das Geschlecht der URL bzw. dem Keyword zuordnen. 11

12 Folgende Grafik zeigt eine Auswertung für Abbildung 3: Microsoft AdCenters Mittels Yahoo!Web Analytics ist es sogar möglich zu analysieren, welche Website-Inhalte für welche Altersgruppe bzw. Geschlecht interessant sind. 3.3 Besucherverhalten Hier wird das Verhalten von Besuchern während eines Aufenthaltes auf einer Website gemessen. Bei einem Web-Analytic System wird das Verhalten der Gesamtheit der Website-Besucher oder typischer Vertreter der Zielgruppen während eines Besuches analysiert Besuchsdauer Bei dieser Kennzahl wird meistens die durchschnittliche Besuchsdauer vom ersten bis zum letzten Seitenaufruf und die Besuchsdauer auf Seitenebene gemessen. 12

13 Um die Besuchsdauer analysieren zu können ist es notwendig sich Gedanken über mögliche Aufgaben des Besuchers zu machen. Solche Aufgaben könnten sein, sich über ein neues Produkt zu informieren, ein Produkt zu kaufen, Jobangebote prüfen, uvm. Um zeitliche Richtlinien fr diese Aufgaben zu erhalten, lässt man einen Benutzer diese Aufgaben durchführen.. Somit bekommt man nicht nur einen realen Richtwert sondern man sieht auch wo etwaige Schwierigkeiten bestehen. Denn wenn man einen ungefähren Richtwert hat, ist es viel einfacher festzustellen, ob eine lange Besuchsdauer wirklich Interesse bedeutet oder ob die gesuchten Inhalte einfach nicht gefunden werden. Zu Beachten ist, dass das Ergebnis gedrübt wird durch Besucher die lediglich eine Seite betrachten, da das Web-Analytic System nicht feststellen kann, wann der Besuch endet Besuchstiefe Die Besuchstiefe gibt Aufschluss darüber wie viele Seiten bei einem Besuch betrachtet wurden. Wie bei der Besuchsdauer sollte man sich auch hier an einen Richtwert orientieren. Analog der Beschreibung bei der Besuchdauer kann man auch hier mittels Besucheraufgaben die durchschnittliche Besuchstiefe eruieren Navigationsverhalten Bei dem Naviagationsverhalten unterscheidet man, ob der Besucher im Suchfeld einen Begriff direkt eingibt, sich hierarchisch durch die Website bewegt oder mittels Inhaltslinks sich durch die Website bewegt. Bei einer hohen Verwendung des Suchfeldes schließt man darauf, dass die Besucher der Website sehr fokussiert sind und genau wissen was sie wollen. Bei einer niedrigen Nutzung geht man davon aus, dass die Suchfunktion nicht ihren Zweck erfüllt. Ein hoher Verwendungsanteil der Navigationsnutzung zeigt, dass sich die Besucher einen Überblick verschaffen wollen. Bei einer niedrigen Navigationsnutzung sind Begriffe schlecht gewählt und sprechen die Benutzerbedürfnisse nicht an. Weiters könnte die Navigation einfach schlecht bedienbar sein. 13

14 Bei einer hohen Nutzung von Inhaltslinks sind die Besucher offen für Inhalte und Angebote, die ursprünglich gar nicht der Grund für ihren Besuch waren. Bei einer niedrigen Nutzung sprechen die ausgewählten Inhalte die Benutzer nicht an Klickverhalten und Besucherfluss Eine spannende Frage ist, wo die Besucher auf der Website klicken und wie sie sich durch die Seiten bewegen. Dadurch verschafft man sich ein besseres Bild von den Bedürfnissen, der Denkweise und der Motivation des Besuches. Die häufigste Form für diese Auswertung ist die Pfadanalsye. Durch die Analyse dieser Kennzahlen lässt sich ein möglicher Trend bzw. eine ähnliche Verhaltensweise von verschiedenen Benutzern herauslesen Beweggründe und Aufgaben des Besuchers Man sollte sich immer vor Augen halten, welche Beweggründe es für die Besucher gibt die Website zu besuchen und was diese davon erwarten. Diese Informationen erhält man bei einer Auswertung der internen Suche. Hierbei erfährt man sehr schnell welche Inhalte und Themen für die Besucher interessant sind und ob die Informationen auffindbar waren. 3.4 Inhalt Wie gut entspricht der Inhalt der Website den Erwartungen und Bedürfnissen der Besucher? Genutzte Inhalte Zwar ist es ein Qualitätskriterium ob Inhalte genutzt werden oder nicht, aber darauf verlassen sollte man sich nicht, da oft Inhalte aufgerufen werden, deren Qualiät nicht dem Anspruch der Benutzer entsprechen. Bei dieser Analyse kann es auch stets zu Überraschungen kommen. Auf den oberen Rängen befinden sich Seiten von denen man nicht erwartet hätte, dass sie oft aufgerufen werden oder Seiten zu denen man die Besucher eigentlich führen möchte, werden kaum besucht. 14

15 3.4.2 Ein- und Ausstiegsseiten Bei jeder Website achtet man speziell auf zwei Seiten und zwar die Einstiegsseite und die Ausstiegsseite. Die Einstiegsseite ist nicht immer die Homepage, da Suchmaschinen auf Unterseiten verlinken. Aus diesem Grund sollte man solche Unterseiten genauso wichtig behandeln wie Einstiegsseiten. Als Ausstiegsseiten gelten jene, zu der man die Besucher führen möchte. (Zielseite) Attraktivität einer Seite Um die Attraktivität einer Seite zu messen ist es relevant wie lange der Besucher auf einer Seite verweilt und wie hoch die Absprungrate ist. In diesem Fall unterscheidet man, ob es sich um eine Einstiegsseite (Fänger-Seite) handelt, um eine Verteilerseite, die auf untergeordnete Seiten weiterleitet oder um eine Informationsseite. Je nach Art der Seite unterscheidet man bei der Verweildauer. Bei der Einstiegsseite und der Verteilerseite ist eine kurze Aufenthaltsdauer gewünscht, weil es zeigt, dass sich die Besucher auf der Seite zu Recht finden. Hingegen bei der Informationsseite soll der Besucher sehr lange verweilen. Die Absprungsrate soll bei der Einstiegsseite und der Verteilerseite sehr gering sein, weil die Einstiegsseite soll die Besucher von dem Angebot überzeugen und eine große Absprungsrate bei der Verteiler-Seite zeigt, dass sich die Besucher nicht zurecht finden Fehler und Ausfälle Mittels Sonden kann man die Verfügbarkeit und Ladezeit der Seiten messen. Jedoch sollte man beachten, dass Sonden sehr viel Traffic produzieren und deshalb muss man diese unbedingt bei den Web-Analytic Auswertungen ausschließen. Weiters kann die Performance darunter leiden, wenn die Sonden übermäßig eingesetzt werden. Um bei Fehlern den Benutzern ein besseres Feedback zu geben, soll man statt der Ausgabe der Serverfehler eine individuell angepasste Fehlerseite anzeigen lassen. Diese selbst erstellten Fehlerseiten lassen sich dann auch mit einen Page Tag, welchem die Art des Fehlers mitgegeben wird, versehen und man bekommt einen guten Überblick wie oft welcher Fehler eintritt. 15

16 4 Google Analytics Google Analytics hat im Jahre 2005 das Unternehmen Urchin gekauft. Das Unternehmen vertrieb zwei Versionen der Urchin Software, nämlich Urchin Version (Kaufsoftware) und Urchin on Demand. Nach der übernahme von Google wurde aus dem Produkt Urchin on Demand Google Analytics. Google Analytics kann kostenlos verwendet werden, solange die Anzahl der Seitenzugriffe pro Monate, nicht über 5 Millionen steigt. Andernfalls ist es notwendig, sich einen AdWords-Account anzuschaffen. Google Analytics verwendet Tags und 1-Party-Cookies zur Sammlung der Daten. Aktionen innerhalb einer Seite, welche zu keinem Seitenaufruf führen, wie z. B.: Eingebettete Videos, Flash, Ajax, etc. können von Google Analytics erfasst werden. Google Analytics garantiert für jeden Account, dass deren erhobenen Daten, bis zu 25 Monate gespeichert werden. Abbildung 4: Hauptseite Goolge Analytics 16

17 4.1 Einige Hauptmerkmale von Google Analytics Kampagnen und E-Commerce Berichte Auch ohne einen Online-Shop kann man den E-Commerce Berichte, durch die Definition von Zielwerten, verwenden. Mit deren Hilfe werden Einnahmequellen eruiert und Transaktionen zu einer bestimmten Kampagne zurückverfolgt. Auch können individuelle Produkte, Loyalität und Latenzmetriken betrachtet und gruppiert werden Integration mit AdWords und AdSense In Google Analytics ist es möglich, die Daten aus AdWords und AdSense zu importieren Ziel Conversion Eine Ziel Conversion ist ein Schlüssel-Seitenzugriff, der den Betreiber einer Seite näher zu dem meist anonymen Besucher bringt. In einem E-Commerce Shop wird oft eine Verkaufbestätigungsseite eine Ziel Conversion darstellen. Zum Beispiel können jene Webseiten, die keinen Shop besitzen, die Bestätigung einer erfolgreichen Registrierung, als eine Ziel-Conversion werten. Abbildung 5: Ziel: Verweildauer länger als 3 Sekunden Trichter Visualisierung Trichter sind Pfade, welche Benutzer durchschreiten, um eine Ziel Conversion zu erreichen. Ein Beispiel eines Trichters wäre eine Kaufabwicklung. Wobei auch hier wieder gilt, dass dieser Bericht nicht auf E-Commerce Shops eingeschränkt ist. Deshalb ist es auch denkbar eine erfolgreiche Registrierung, 17

18 welche mehrere Seiten umfasst, als einen Trichter anzusehen. Zusätzlich ist es möglich das Ausfüllen von einzelnen Feldern, als Trichter-Schritte zu werten. Dadurch können partiell ausgefüllte Formulare visualisiert werden Website Overlay Dieser Bericht ruft die entsprechende Seite auf und überlagert deren Links mit ihren Schlüssel-Metriken. Dadurch wird schnell ersichtlich, welche Zugriffszahlen, Conversion und Einnahmen diese aufweisen. In der Standard- Ansicht werden die Anzahl der Klicks in einem schmalen Balkendiagramm angezeigt. Sobald man mit der Maus drüberfährt, sieht man in einem Pop-up die korrespondierenden Metriken Datenexport Der Datenexport unterstützt folgende Formate: PDF, XML, CSV und TSV. Die maximale Anzahl der dargestellten Zeilen ist im User Interface auf 500 limitiert. Durch Veränderung der URL (&limit=5000) kann die maximale Anzahl, nämlich auf 5000, beim Export erhöht werden. Berichte können nach einem festgelegten Zeitplan an verschiedensten Personen automatisch per E- Mail verschickt werden Motion Charts Motion Charts sind eine große Hilfe um Daten zu visualisieren. Sie sind keine Berichte an sich, sondern stellen vielmehr eine animierte Ansicht eines bestehenden Reports da. Für die meisten Berichte gibt es einen Button Visualisieren, mit dem zu der entsprechenden Motion Chart gelangt. Sie besteht aus fünf Dimensionen: x-achse, y-achse, Daten Punktgröße, Daten Punktfarbe und die Zeit API Die Export-API erlaubt es Daten zu exportieren, ohne mit dem Google Analytics User Interface zu interagieren. Sie ermöglicht Entwickler, ihre eigenen unabhängigen Applikationen zu entwickeln. Eine schematische Darstellung der Architektur ist in der nachfolgenden Abbildung dargestellt. Es gibt drei Möglichkeiten, um an die entsprechenden Daten zu gelangen: 18

19 Abbildung 6: Copyright: Brian Clifton (Book: Advanced Web Metrics) Export-API 1. Vordefinierte Abfragen können verwendet werden, deren Ergebnis in einem fixen User Interface erscheint. 2. Benutzerdefinierte Abfragen können verwendet werden, wobei auch hier wieder das Ergebnis in einem fixen User Interface erscheint. 3. Zu guter Letzt ist es möglich, benutzerdefinierte Abfragen unabhängig von einem User Interface abzusetzen. Die Google Analytics API ist eine REST API. Das bedeutet, eine Abfrage besteht aus einer URL mit den entsprechenden Parametern. Die Google Analytics API gibt als Antwort einen XML Daten-Feed zurück, welcher das Ergebnis der Abfrage beinhaltet. 19

20 Eine interessante Anwendung, die sich daraus ergeben hat, ist das Produkt CallTrackID von der Firma Fresh Egg. Mittels dieses Produktes ist es möglich telefonische Anfragen zu erfassen und zu unterscheiden, auf welchen Wege die Anrufer die Telefonnummer erhalten haben. Beim Kreieren eines CallTrackID Accounts wird jedem Router, durch welchen ein Besucher die eigene Website erreichen kann, eine eindeutige Telefonnummer zugewiesen. Der Ablauf zur Erfassung eines Telefongesprächs erfolgt folgendermaßen: 1. Falls ein Besucher auf einen Link (Suchmaschine, PPC, , etc.) klickt, der auf die eigene Website führt, wird ihm eine spezielle Telefonnummer angezeigt, die abhängig ist, von dem Weg, welchen er beschritten hat. 2. Der Besucher wählt im Anschluss daran, die ihm präsentierte Telefonnummer. Der Anruf wird an eine spezielle Verkaufszentrale weitergeleitet, welche dieses Gespräch wie jedes andere behandelt. 3. Der Telekommunikationsanbieter protokolliert diesen Anruf. In regelmäßigen Abständen werden die Anrufdaten als eine CSV-Datei an den Call- TrackID Server gesendet. Dieser parst die Datei und konvertiert sie im Anschluss daran, in eine XML-Datei. Anschließend erfolgt ein Aufruf einer eigenen Seite, welche den GATC-Code beinhaltet. 4. Die Daten werden von Google Analytics in einem eigenen Profil erfasst. Dadurch ist es nun möglich herauszufinden, welchen Weg die meisten Telefonanrufer beschritten haben Intelligenz Die Intelligenz beruht auf der statistischen Auswertung früherer Datenmuster. Standardmäßig werden tägliche die Daten analysiert und bei Signifikaten änderungen wird eine Benachrichtigung angezeigt. Für jede Benachrichtigung ist es möglich, die Signifikanz anzupassen. Folgende Dimensionen werden täglich von Google Analytics auf signifikante änderungen analysiert: Besuchertyp Stadt 20

21 Land Kampagne Quelle Medium Referer-Pfad Zielseite Exit-Seite Daneben gibt es die Möglichkeit benutzerdefinierte Benachrichtigungen zu erstellen. Die gleichen 12 Dimensionen, wie bei den automatischen sind vorhanden. Zusätzlich kann aus 16 Kennzahlen ausgewählt werden, welche bei Nichterfüllung eine Benachrichtigung auslösen: Zugriffe Besucher Seitenzugriff Absprungrate Durchschnittliche Besuchszeit auf der Website % neue Zugriffe Ziel-Conversion-Rate Conversion-Rate für Ziel 1-4 Werte für Ziel 1-4 Zielwert pro Zugriff Umsatz Durchschnittliche Menge Pivot Ansicht Pivot-Ansichten sind vergleichbar mit jenen in Excel. Sie ermöglichen es, Informationen schnell und einfach aufzusummieren. 21

22 Abbildung 7: Pivot Ansicht: Beliebteste Webseiten 4.2 Wie arbeitet Google Analytics? Wenn ein Besucher eine Seite aufruft, welche den Google Analytic Tracking Code (GATC) beinhaltet, wird folgende geladen. Diese Datei ist ca 18 KB groß. Sie ist zuständig für die Sammlung aller Informationen, wie Referer, Seiten- URL, Zeitstempel, Unique ID, Bildschirmauflösung, etc. und erzeugt einen Satz von 1-Party-Cookies. 22

23 Cookie Name Lebensdauer Verwendungszweck utma 24 Monate speichert Besucher- und Domain- Kennung utmb Session speichert Session-Kennung utmc Session speichert Session-Kennung; erlischt bei 30 Min. Inaktivität utmv 24 Monate speichert benutzerdefinierte Etiketten utmz 6 Monate speichert Kampagnenvariablen Tabelle 1: 1-Party-Cookies von Google Analytics Für jeden Seitenzugriff sendet der GATC die Informationen an dem Google Data Collection Server. Die übertragung erfolgt durch das Nachladen eines transparten 1x1 Pixel GIF-Bildes vom Server. Die gesammelten Informationen werden beim Aufruf and die URL angehängt. Auch Aktionen, die innerhalb einer Seite stattfinden, werden auf diesem Wege zusammengetragen. Diese Aufrufe werden in Logfiles festgehalten, welche in regelmäßigen Abständen ausgewertet werden, um die Parameter in die Datenbank zu übertragen. Aufgrund der großen Datenmengen kann es bis zu 3-4 Stunden dauern, bis die Daten in Google Analytics angezeigt werden. 4.3 Was Google Analytics nicht kann Daten wiederaufbereiten Berichte werden immer an bestehende Berichte angehängt. Dies bedeutet, wenn die Implementierung Fehler aufweist, fließen diese auch mit ein. Das Gleiche gilt auch für den Fall, dass einige Seiten nicht den GATC verwenden, was zur Folge hat, dass die Daten verfälscht werden. Angebotsmanagement Derzeit ist es noch nicht möglich, von Google Analytics aus, direkt änderungen in Google AdWords vorzunehmen. Keine Echtzeitberichterstattung Daten werden mit einem Verzug von ca. 3-4 Stunden dargestellt. 23