Werden meine Texte gelesen? Analytics-Implementierung im Detail

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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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.

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Google 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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