Zum Jubiläum der Website Boosting (60. Ausgabe!) gibt es hier einen Deep Dive, wie man einen benutzerdefinierten Bericht zu den bis zum Ende gelesenen Texten erstellen kann. Dies ist eine Ergänzung zu meiner vierteiligen Serie “Webanalyse: Wie aus Daten Taten folgen”, in der 60. Ausgabe findet sich der 3. Teil. Grundsätzlich hatte ich über das Thema auch schon einmal hier geschrieben im Vergleich zur Scrolltiefe. Dies ist ein Beispiel dafür, wie benutzerdefinierte und berechnete Messwerte verwendet werden können.
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Neues Buch: Einführung in die Webanalyse
Alles in allem ein wichtiges und gelungenes Buch, das man jedem Webanalysten ans Herz legen kann.
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Wie Suchmaschinen Data Science verwenden (schon bevor es Data Science genannt wurde)
Mit jedem Google-Update werden die Rankings für manche Seiten durcheinander gewirbelt, und ab und zu fragt man sich, warum es manche Seiten trifft und andere nicht. Denn zum Teil werden Seiten „abgestraft“, bei denen man sich die Frage stellt, wie kann das sein? Das ist doch eigentlich eine gute Seite?
WeiterlesenR via ServiceUser mit Google APIs verbinden
Wenn man mit R automatisiert auf APIs zugreifen will, dann ist die Authorisierung via Browser keine Option. Die Lösung nennt sich Service User: Mit einem Service User und dem dazu gehörenden JSON-File kann ein R-Programm auf die Google Analytics API, die Google Search Console API, aber auch all die anderen wunderbaren Machine Learning APIs zugreifen Dieses kurze Tutorial zeigt, was für die Anbindung an die Google Search Console getan werden muss.
WeiterlesenKann man wirklich die Analytics-Daten von jemand anders kaufen?
Neue versus wiederkehrende Benutzer: Ein nutzloser KPI
Ich habe den Sinn eines bestimmten Diagramms in Google Analytics nie verstanden, und zwar den des Tortendiagramms, das das Verhältnis der neuen Nutzer zu den wiederkehrenden Nutzern zeigt. Es war früher im Standard-Dashboard, das ein Nutzer nach dem Login sah, und ich hatte mich immer für dieses Diagramm entschuldigt, wenn ich während meiner Zeit bei Google eine Google Analytics-Demo gezeigt hatte.
WeiterlesenLogging von Google Analytics Requests via Google Chrome für sendBeacon/beforeUnload
Heute wirds mal etwas technischer. Über die Durchschnittliche Verweildauer in Google Analytics und anderen Webanalyse-Systemen habe ich schon viel geschrieben, sie stimmt in einer Standard-Installation nicht. In einem meiner Kurse sagte dann mal ein Teilnehmer, dass man doch einfach messen könne, wenn der Nutzer den Tab schließt, zum Beispiel mit beforeUnload. So ein Trigger ist schnell gebaut, hat aber auch Nachteile. Zunächst einmal ist das nicht zuverlässig, denn ein Benutzer kann auch einfach den Tab wechseln und nicht schließen, engagiert sich aber trotzdem nicht mit den Inhalten meiner Webseite, so dass die ermittelte Time on Site nicht richtig ist. Insbesondere auf mobilen Geräten sehe ich es eher selten, dass Nutzer ihre “Tabs” schließen. Aber darum geht es heute nicht, das ist mindestens einen weiteren Beitrag wert. In diesem Artikel geht es vor allem darum, wie wir überhaupt den Einsatz von onbeforeUnload messen debuggen können.
WeiterlesenWarum Neue und Wiederkehrende Besucher in Google Analytics manchmal mit Vorsicht zu genießen sind
Google Analytics kann mitunter fies sein, denn manche Dimensionen gepaart mit Segmenten verhalten sich nicht so, wie man das zunächst denken mag. Dank Michael Janssens und Maik Bruns‘ Kommentare auf meine Frage in der von Maik gegründeten Analyse-Gruppe kann ich heute beruhigt schlafen gehen und bin wieder ein bisschen schlauer geworden.
WeiterlesenDatengetriebene Personas mit Assoziationsregeln
Über Personas habe ich mich ja schon an anderer Stelle ausgelassen, in diesem Artikel geht es um die datengetriebene Generierung von Personas. Ich halte mich an die Definition des Persona-Erfinders Cooper und sehe eine Persona als Prototyp für eine Gruppe von Nutzern. Dies kann auch fürs Marketing interessant sein, denn schließlich lässt dich damit eine bedürfnis- und erfahrungsorientierte Kommunikation zum Beispiel auf einer Webseite erstellen. Personas sind keine Zielgruppen, aber dazu an anderer Stelle mehr.
WeiterlesenGoogle Optimize hacken: Von Bayes, p-Werten, A/A-Tests und vergessenen Metriken
Google Optimize ist eines meiner Lieblings-Tools, denn es ermöglicht jedem schnell a/b-Tests zu bauen; in meinen Kursen staunen die Teilnehmer häufig, wie schnell so ein Test online sein kann. Natürlich ist die Vorarbeit, das saubere Erstellen einer Hypothese, nicht so schnell getan, aber es macht auch keinen Spaß, monatelang auf die Live-Schaltung eines Tests zu warten. Über die Vorzüge von Google Optimize will ich auch gar nicht weiter eingehen, sondern stattdessen auf drei Feinheiten hinweisen, die nicht so offensichtlich sind.
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