Zielgruppe

Die Übersicht in diesem Abschnitt war früher das Standard-Dashboard nach dem Einloggen in Google Analytics. Wir nutzen es hier, um grundlegende Konzepte und Einschränkungen von Google Analytics zu erläutern.

Google Analytics unterscheidet zwischen Sitzungen und Nutzern, ein Nutzer kann mehrere Sitzungen auslösen. Eine Sitzung dauert 30 Minuten, mit jedem Seitenaufruf wird der Zähler neu gestartet. Die Session-Länge kann in den Einstellungen definiert werden. Nutzer werden anhand eines Cookies wieder erkannt, in dem die Client ID gespeichert wird. Das bedeutet zunächst einmal, dass derselbe Benutzer, der einmal mit einem Mobiltelefon kommt und einmal mit einem Tablet, nicht als derselbe Nutzer identifiziert werden kann. Darüber hinaus existiert seit 2018 ein Cross Device Reporting, das auf anderen Signalen basiert.

Die Absprungrate

Die Absprungrate, auf Englisch Bounce Rate, bezeichnet den Anteil der Benutzer. die auf eine Seite kommen und diese Seite verlassen ohne eine weitere Seite anzuschauen. Es existiert eine abweichende Definition einer Absprungrate im Allgemeinen, nämlich der Anteil der Benutzer, der eine Seite sofort wieder verlässt, nachdem er auf dieser Seite gelandet war. „Sofort“ bedeutet in diesem Fall eine Zeitspanne von 5 oder 10 Sekunden (oder was auch immer als “sofort” definiert wird), so dass angenommen werden kann, dass die Seite auch vollständig geladen wurde. Die Absprungrate kann über Events/Ereignisse angepasst werden („Adjusted Bounce Rate“), so dass sie den Anteil der Benutzer anzeigt, die nach 5 oder 10 Sekunden abgesprungen sind.

Die normale Absprungrate kann so interpretiert werden, dass ein Benutzer sich nur eine Seite angeschaut hat und anscheinend kein Interesse hatte, sich noch eine weitere Seite anzusehen. Das kann gut oder schlecht sein. Wenn ein Benutzer zum Beispiel nur eine Information benötigt und die eine Seite, auf der er landet, genau diese Information liefert, dann hat die Seite ihren Job gemacht, und eine hohe Absprungrate kann positiv interpretiert werden. Handelt es sich aber um einen Online-Shop, dann ist eine hohe Absprungrate eher negativ zu interpretieren.

Mit der angepassten Absprungrate kann eine Aussage darüber getroffen werden, wie sich die Relevanz einer Seite für den Benutzer dargestellt hat. Geht ein Benutzer sofort wieder, so hatte er anscheinend andere Erwartungen in diese Seite. Dies führt zu einer handlungsrelevanten Interpretation, denn wenn zum Beispiel der SEA-Traffic auf einer Seite zu einer hohen (angepassten) Absprungrate führt, dann gibt es ein Problem mit der Kombination von Keyword und Landing Page, was tatsächlich Geld kostet.

Die durschnittliche Verweildauer

Auch die durchschnittliche Sitzungsdauer ist ein Wert, der in dieser Übersicht (und auch generell) hinterfragt werden muss. Zunächst einmal stellt sich die Frage, wie überhaupt die gesamte Sitzungsdauer gemessen wird. Da das Analytics- Skript ja nur aufgerufen wird, wenn die Seite geladen oder ein Event ausgelöst wird, kann das bedeuten, dass die Dauer des Besuchs der letzten Seite gar nicht mitgemessen wird. Die Sitzungsdauer ist also schon einmal mit Vorsicht zu genießen, und häufig ist dieser Wert einfach komplett falsch (siehe hierzu vor allem meinem Artikel, warum die Sitzungsdauer meistens Quatsch ist).

Schaut man sich die Sitzungsdauer dann für die Seite insgesamt an, so stellt sich die Frage, was man mit diesem Datenpunkt anfangen kann. Ist eine durchschnittliche Sitzungsdauer von 2:07 Minuten gut oder schlecht?

Weitere Unterpunkte des Bereichs Zielgruppe

Demografische Merkmale und Interessen

Demografische Merkmale müssen zusätzlich aktiviert werden, nach 24 Stunden werden die ersten Daten angezeigt. Neben Alter und Geschlecht werden Inter- essen angezeigt, alle Daten kommen aus dem DoubleClick-Drittanbieter-Cookieoder aus den IDs von Android- oder iOS-Geräten. In den Interessen sind Affini- tätskategorien sowie Segmente mit kaufbereiten Zielgruppen zu finden. Alle diese Daten lassen sich segmentieren und analysieren wie auch zum Retargeting nutzen.

Ein Beispiel für eine solche Analyse ist die Segmentierung von Alters- und Geschlechtsgruppen in Bezug auf die Inhalte der Seite. So lässt sich herausfinden, welche Inhalte für welches Segment interessant sind. Wenn ein Segment au- ßerdem für höhere Klickraten und Werbeumsätze verantwortlich ist, könnte für weitere Inhalte für dieses Segment gesorgt werden.

Geografisch

Unter Geografie werden sowohl die Orte angezeigt, von denen Nutzer auf eine Seite kommen, also auch die Spracheinstellungen, die im Browser konfiguriert worden sind. Hier kann zum Beispiel überprüft werden, ob eine internationale Kampagne in mehreren Sprachen für verschiedene Länder tatsächlich richtig eingestellt worden ist. Sehen Nutzer in Großbritannien eine französische Kampagne, so werden die Leistungswerte signifikant geringer sein. Es kann genau so gut aber auch überprüft werden, ob vielleicht in manchen Ländern Interesse an Inhalten besteht, die noch nicht übersetzt sind. Dies ist in gewissem Maße unwahrschein- lich, da Google sich in der organischen Suche sehr genau überlegt, welche Seite für welchen Sprachraum interessant sein könnte, aber auch hier gibt es Abwei- chungen, vor allem durch Social Media.

Verhalten

Der Menüpunkt Verhalten enthält Daten über den Anteil wiederkehrender zu neu- en Besuchern, der Anzahl der Sitzungen und den Tagen zwischen zwei Sitzungen, die Sitzungsdauer und die Seitentiefe sowie die Abdeckung der User ID.

Das Verhältnis von wiederkehrenden zu neuen Besuchern ist interessant, denn es kann unterschiedlich interpretiert werden. Ist ein höherer Anteil neuer Besucher gut oder schlecht? Das hängt vom Ziel ab. Will der Websitebetreiber neue Kunden gewinnen, dann ist ein hoher Anteil neuer Besucher vielleicht nicht schlecht, je nachdem wie oft und wieviele seiner bestehenden Kunden auf die Website zurück kommen. Werden die neuen Besucher aber nicht zu Kunden und kehren auch nicht wieder, so ist die Metrik nur dann spannend, wenn man dem auf den Grund geht, warum die neuen Besucher nicht kaufen. Diese Metrik darf also auf keinen Fall ohne Kontext gesehen werden.

Technologie

Der Bereich Technologie verrät uns, mit welchen Browsern und Betriebssystemen die Benutzer auf unsere Seite kommen und über welchen Carrier. Diese Daten sind interessant, um festzustellen, ob die Website auf einem Betriebssystem oder Browser anders performt.

Mobil

Unter Mobil sehen wir zunächst die Differenzierung zwischen den Gerätekategorien

  • mobile
  • desktop
  • tablet

Die Kategorien sind zunächst etwas fragwürdig, denn ein Laptop zählt hier zu den Desktop-Geräten, obwohl er wie ein Tablet mobil transportiert werden kann. Vielleicht ist ein Tablet noch etwas „mobiler“ als ein Laptop, aber die meisten Tablets in Deutschland werden zum Beispiel ohne SIM-Karten-Option verkauft, so dass sie eher als Laptop-Ersatz zu Hause liegen als für die mobile Kommunikation. Nicht umsonst hat Google die Tablets auch den Desktop-Geräten zugeordnet, als es um die Einführung der so genannten Enhanced Campaigns ging.

Uns interessieren hier vor allem zwei Fragen:

  • Verhalten sich die Nutzer, die auf einer der Gerätekategorien unterwegs sind, anders als auf einer anderen Gerätekategorie? Das kann ein Hinweis darauf sein, dass die Website nicht optimiert ist für eine bestimmte Geräte- kategorie.
  • Spielt der Ort, an dem sich ein Benutzer aufhält, eine wichtige Rolle für die Nutzung der Website? Ein Flugausfall wird sehr wahrscheinlich für mehr Buchungen auf einer Hotel-Website von einem Mobiltelefon sorgen.Wir sehen außerdem unter dem Punkt „Geräte“ die Geräte, die am häufigsten auf die Website zugegriffen haben, inklusive ihres Verhaltens auf der Website.

Geräteübergreifend

Diese Berichte sind nicht in jedem Konto zu sehen, was daran liegt, dass zunächst die so genannte User ID-Funktion aktiviert werden muss. Ist der Bericht vorhan- den, so zeigt er auf, wie die Schnittmenge von Geräten der Nutzer ist, also auch, mit welchem Gerät sie zuerst auf die Seite gekommen sind. Mehr zu dem Thema UserID in Abschnitt 4.3.5.

Benchmarking

Im Benchmarking-Bereich können die Leistungswerte der eigenen Seite mit de- nen anderer Seiten verglichen werden. Das Benchmarking muss zunächst einmal aktiviert werden, und das geht nur, wenn man gleichzeitig zustimmt, dass die ei- genen Daten anonym an Google und andere weiter gegeben werden.

Ist das Benchmarking aktiviert, so kann eine Kategorie ausgewählt werden, zu der die eigene Website zu zählen ist, eine Vergleichsregion sowie die Bench- markgröße der Anzahl der Sitzungen. An dem Beispiel in Abbildung 4.6 sieht man, dass die Ausgangsseite mehr Traffic aus der organischen Suche erhält als der Benchmark und eine viel niedrigere Absprungrate in allen Kanälen als der Rest. Dies ist in dem Fall dieser Seite nicht erstaunlich, denn die Seite erhält fast nur SEO-Traffic und hat die angepasste Bounce-Rate implementiert, die in der Regel viel niedriger ist als im Durchschnitt der meisten Seiten.

Auch hier gilt, dass der Benchmark nur mit viel Vorsicht zu genießen ist, denn zum einen wissen wir nicht, wie die Kategorisierung genau entstanden ist, mit der hier verglichen wird, zum anderen wissen wir auch nicht, wie die Messergebnisse der Seiten im Benchmark entstanden sind.

Nutzerfluss

Der Bereich Nutzerfluss zeigt die häufigsten Pfade der Nutzer von der Quelle über die einzelnen Seiten bis zum Verlassen der Site. Diese Ansicht ist zum Beispiel sinnvoll, um zu überprüfen, ob der bezahlte Traffic tatsächlich auf die entsprechenden Landing Pages kanalisiert wird und der andere Traffic auf andere Seiten. Es gibt auch einen schnellen ersten visuellen Überblick über die Hauptseiten der Website in Bezug auf ihren Traffic.