Nein. Und warum das mit Nacho Analytics auch nicht geht, das erklärt Markus ganz wunderbar.
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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.
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.
WeiterlesenWie aus b4p und Statista alternative “Fakten” entstehen
Vorab: Ich bin kein komplett ausgebildeter Statistiker oder Marktforscher. Zwar beschäftige ich mich leidenschaftlich mit Zahlen, aber je mehr man weiß, desto mehr weiß man, was man nicht weiß. Die Weisheit habe ich nicht mit Löffeln gefressen, und ich bin immer dankbar, wenn Schlauere Feedback geben. Ich glaube aber, dass jeder einigermaßen klar denkende Mensch ohne Statistik-Grundkurs verstehen kann, wann Daten nicht sinnvoll erhoben wurden oder falsche Ableitungen erstellt werden.
WeiterlesenSistrix Traffic versus Google AdWords Keyword Planner
Wer hier öfter mitliest, der weiß, dass Sistrix eines meiner absoluten Lieblings-Tools ist (ich verlinke mal ganz dreist als bestes SEO Tool), allein schon wegen der schlanken API, dem absolut liebenswürdigen Johannes mit seinen wirklich schlauen Blog-Posts sowie der Unaufgeregtheit, mit der die Toolbox immer wieder überzeugt. Natürlich sind auch alle anderen Tools klasse, aber Sistrix ist sowas wie meine erste große Tool-Liebe, die man nicht aus seinem SEO-Gedächtnis verbannen kann oder will. Und auch wenn die folgenden Daten eventuell am Lack kratzen könnten, eine richtige Delle haben sie in meiner Sistrix-Präferenz nicht verursacht.
WeiterlesenData Science meets SEO, Teil 5
Der letzte Teil dieser Serie über Suchmaschinenoptimierung/SEO und Data Science auf Basis meines Vortrags bei der SEO Campixx. Die Daten und den Code habe ich via Knit in ein HTML-Dokument überführt, das mein Notebook inklusive Daten nachvollziehbar macht. In dem Notebook sind auch ein paar mehr Untersuchungen drin, allerdings habe ich alles auf Englisch dokumentiert, da dies nicht nur für Deutsche interessant ist. Wer also alle Ergebnisse in einem Dokument lesen möchte (ohne die TF/IDF, WDF/IDF oder Stemming-Beispiele), schaut sich bitte das Data Science & SEO Notebook an. Speed und andere Faktoren sind in den vorherigen Teilen zu lesen.
WeiterlesenData Science meets SEO, Teil 4
Jetzt ist der Vortrag schon wieder einen Monat her, und ich hab immer noch nicht alles runtergeschrieben. Das liegt allerdings auch daran, dass ich die letzten Wochen noch mehr Daten akquiriert habe, damit ich einen Datensatz habe, den ich teilen kann und der nicht kundenspezifisch ist.
WeiterlesenData Science meets SEO, Teil 3
In den ersten beiden Teilen ging es darum, was Data Science überhaupt ist und warum WDF/IDF-Werte sehr wahrscheinlich wenig mit dem zu tun haben, was bei Google unter der Motorhaube passiert. In diesem Teil geht es einen Schritt weiter, wir schauen nämlich, ob es Korrelationen zwischen Ranking Signalen und der Position gibt. Im Vortrag hatte ich das am Beispiel einer Suchanfrage gezeigt und angesichts der zur Verfügung stehenden Zeit auch eher kurz abgehandelt. Hier kann ich in die Tiefe gehen. Wir schauen uns hierbei allerdings erst einmal nur jedes einzelne Rankingsignal in Bezug auf die Positon an, nicht die eventuell vorhandene Wirkung der Rankingsignale untereinander.
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