Timeular ZEI Erfahrungen

Zumindest für mich ist Timetracking zwar wichtig, aber gleichzeitig auch nervig, denn am Ende des Tages kann ich mich in der Regel nicht an alles erinnern. Seit Monaten schon wurde ich von der Timeular ZEI°-Werbung “verfolgt”, mehrmals hatte ich drauf geklickt (sorry, über mehrere Monate von verschiedenen Devices aus, so dass ich Euer Attributionsmodell leider etwas konterkariert habe). Nach einer Analyse der Zeiterfassungsdaten meines Teams war mir klar, ich will das Ding unbedingt mal ausprobieren. Es ist nicht so, dass ich noch nie mit anderen Tools gearbeitet hätte, ganz im Gegenteil, aber viele haben sich nicht als praktisch erwiesen. Hier also nun meine Timeular ZEI° Erfahrungen. More

R-Funktion des Tages: rep.int

Problem: Ich bekomme von dem System eine aggregierte Liste der Nutzer, die in ein Bucket fallen, zum Beispiel wie viele Nutzer pro Anzahl Sekunden auf einer Seite waren:

seconds,users
0,”201,107″
1,”299,574″
2,”439,234″
3,”615,117″
4,”837,688″
5,”1,003,248″
6,”1,056,207″
7,”1,025,102″
8,”949,128″
9,”857,241″
10,”764,080″
11,”677,163″
12,”600,691″
13,”534,670″

Jetzt möchte ich die üblichen Werte wissen wie mean, median etc. Dumm nur, dass mir die einzelnen Werte nicht zur Verfügung stehen, sondern eben nur pro Kategorie wie 1 Sekunde, 2 Sekunden, 3 Sekunden und so weiter. Ich könnte jetzt zwar noch den Mean ausrechnen (indem ich zB eine dritte Spalte erstelle und in dieser das Produkt aus seconds und users berechne und dann summiere und durch die Summe der Spalte users teile, aber den Median bekomme ich trotzdem so nicht raus.

Lösung: rep.int. Diese Funktion wiederholt einen Wert in einer Spalte genau so oft wie in einer anderen Spalte angegeben, in diesem Beispiel mit

with(df, summary(rep.int(df$seconds,df$users)) )

 

Wird mein Content gelesen? Sichtbarkeit von Elementen messen!

Im September 2017 hatte ich noch darüber geschrieben, dass die Scrolltiefe ein besserer Indikator dafür wäre, ob ein Inhalt gelesen wurde als die reine Sitzungsdauer, die eh Quatsch ist. Einen Monat später veröffentlichte Google dann eine neue Funktion im Google Tag Manager, einen Trigger für die Sichtbarkeit von Elementen (in der deutschen Version der Release Notes fehlte der Hinweis). Damit lassen sich einige Nachteile des Scrolltiefen-Ansatzes kompensieren, vor allem die Einschränkung, dass nicht jede Seite gleich lang ist und “75% gelesen” nicht immer bedeuten muss, dass der Inhalt auch bis zum Ende gelesen wurde (75% wurde deswegen gewählt, weil viele Seiten einen immensen Footer haben und die Nutzer daher nicht zu 100% runterscrollen). Eine Seite bei mir hat so viele Kommentare, dass sie mehr als die Hälfte des Inhalts ausmachen. More

SEO-Monitoring mit R, AWS und Shiny

Dies ist der vorläufig letzte Teil der Serie über SEO mit R und AWS. Im ersten Teil hatten wir die AWS-Instanz mit RStudio vorbereitet, im zweiten Teil eine kleine SEO-Analyse durchgeführt, im dritten Teil ging es um die Erstellung eines Sichtbarkeitsindexes und eines “actionable Reportings”. In diesem Teil geht es darum, dass es selbst dem hartgesottensten Data Scientist zu anstrengend ist, die einzelnen Skripte täglich durch RStudio laufen zu lassen. Das SEO Monitoring soll also über eine ansprechende Oberfläche laufen. More

Meine neue Standardantwort

Most real life statistical problems have one or more nonstandard features. There are no routine statistical questions; only questionable statistical routines.

David R. Cox

Warum die durchschnittliche Sitzungsdauer in Analytics kompletter Quatsch ist

Ich beschäftige mich seit über 20 Jahren mit Webanalyse, angefangen mit Serverlogfiles und heute mit zum Teil abgefahrenen Implementierungen von Tracking-Systemen. Die Möglichkeiten werden immer besser, aber nicht alles ist besser geworden. Denn ein Aberglaube ist einfach nicht totzukriegen, nämlich dass Time on Site oder die “durchschnittliche Sitzungsdauer” eine gute Metrik ist, beziehungsweise dass die angegebenen Werte überhaupt stimmen, Darum hier einmal schwarz auf weiß: In einer Standardimplementierung wird die Time on Site nicht richtig gemessen, egal ob in Adobe Analytics oder Google Analytics oder Piwik oder sonstwas.  More

“Actionable” SEO-Reporting mit R und AWS

In dem ersten Teil ging es darum, wie mit R und einer zunächst kostenlosen AWS-Instanz ein automatisiertes SEO-Monitoring erstellt wird. Dabei wird die Webmaster Console per API jeden Tag abgefragt, und die Daten werden in eine Datenbank geschrieben. Das Datensammeln allein bringt natürlich nichts, irgendwas sollten wir damit auch anfangen, und mein Mantra, das jeder Student in meinen Veranstaltungen mehrmals pro Tag hört, ist “Daten – Information – Aktion”. In den meisten Abhandlungen steht Wissen an der Stelle von Aktion, denn die Verarbeitung von Informationen erst schafft Wissen. Im Bereich der Datenanalyse oder sogar Data Science aber geht es häufiger darum, nicht nur zu wissen, sondern mit dem Wissen auch etwas zu tun, idealerweise zu wissen, was zu tun ist. Der Grund, warum die meisten Reportings nicht gelesen werden, ist in der Regel, dass keine Aktion abgeleitet werden kann. 5 Likes mehr diese Woche. Ja und? Was mache ich jetzt morgen anders? Wir wollen also nicht einfach nur ein SEO-Reporting bauen, sondern ein SEO-Reporting erstellen, das uns sagt, wo etwas zu tun ist und was man tun sollte. “Actionable” heißt es auf Neudeutsch, und eine richtig schöne Übersetzung gibt es tatsächlich nicht im Deutschen. “Handlungsrelevant”? Ist irgendwie nicht das Gleiche. Leben wir also zunächst mit diesem Begriff.

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Erfahrungen mit tado: Idee gut, Rest suboptimal

Zuletzt aktualisiert am 14.3.2018! Gleich vorab: Ich wünschte, ich könnte mich den Begeisterungsstürmen für tado anschließen, schließlich habe ich tado ausgesucht, weil ich wirklich glaube, dass das System mein Heizungs-Problem lösen kann. Bisher aber sind meine Erfahrungen mit tado weniger gut, und das liegt nach einigen Wochen am System selbst und auch an der Hotline sowie den suboptimalen Hilfetexten. Ich hoffe, dass dieser Bericht helfen kann, eigene schlechte Erfahrungen mit tado zu verhindern. More