Hole mehr Wert aus deinen Daten

Google Analytics ist das kostenlose Standard Tool, um Zugriffe und Interaktionen auf der eigenen Website zu erfassen und zu analysieren. Unzählige Unternehmen haben es integriert, aber nur die wenigsten nutzen Analytics auch effektiv. Nicht selten werden nur die Pageviews beobachtet, wichtige Funktionen erst gar nicht aktiviert und wesentliche Potenziale zur Optimierung der User Experience (UX), der Customer Journey oder von Conversions bleiben ungenutzt. Deshalb verkommt das Zauberwort Big Data für viele Unternehmen oft zu einer unübersichtlichen Ansammlung von quantitativen Daten, anstatt großen Mehrwert für eine qualitative Web Analyse zu schaffen.

Unsere von Google für die Web Analyse zertifizierten Experten holen mehr aus deinen Website Daten und bauen Analytics zu einem wertschöpfenden und übersichtlichen Analyse Tool aus. Wir richten auf dein Unternehmen abgestimmte Zielvorhaben ein, aktivieren alle wesentlichen Funktionen und filtern aus der Masse diejenigen Daten heraus, welche für dich wirklich relevant sind. Diese fassen wir in kompakten Reporting Dashboards für dich zusammen, aus denen du wertvolle Handlungsempfehlungen ziehen kannst, um deine Website für deine Besucher zu optimieren. Fordere jetzt ein unverbindliches Angebot an und hole mehr Wert aus deinen Daten.

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Unsere Experten sind von Google in allen Google Analytics Bereichen zertifiziert:


Google Analytics Tipps & Best Practices

Als Einstieg in die Welt von Google Analytics haben wir ein paar wichtige Fakten, Tipps und Best Practices aus unserer täglichen Arbeit als Google Partner Agentur für dich zusammengestellt. Die Inhalte werden wir immer wieder aktualisieren, um den ständig wachsenden Innovationen, Erfahrungen und Anpassungen gerecht zu werden. Für weiterführende Informationen oder Fragen kontaktiere einfach unseren Google Analytics Support.

Themenübersicht:


Sicherheitskopie der Datenansicht erstellen

Direkt nach der Basis Einrichtung von Google Analytics solltest du als erstes eine Kopie deiner Datenansicht erstellen. Denn es empfiehlt sich, nicht mit den Originaldaten zu arbeiten. Richtest du beispielsweise Filter ein oder löschst versehentlich Werte, sind die betroffenen Daten ohne Backup nicht wiederherstellbar und für immer verloren. Du solltest also über eine Datenansicht mit den Originaldaten verfügen sowie mindestens über eine weitere Datenansicht, mit der du arbeitest. Um eine weitere Datenansicht anzulegen, gehe unter Verwaltung > Datenansicht auf “Neue Datenansicht erstellen”.




Analytics Benchmarking

Wenn du ein Google Analytics Konto eröffnest, ist bei der Einrichtung standardmäßig ein Häkchen bei “Benchmarking” gesetzt. Mit dieser Funktion kannst du die Leistung deiner Website mit der von anderen Websites in deiner Branche vergleichen. Die Daten sind anonymisiert, liefern aber trotzdem interessante Ergebnisse für die Optimierung deiner Internetseite. Dir sollte allerdings bewusst sein, dass auch deine Daten durch diese Funktion für das Benchmarking deiner Wettbewerber freigeschaltet werden, natürlich ebenfalls anonymisiert. Wenn du diese Datenfreigabe deaktivieren möchtest, wähle unter Verwaltung > Konto > Kontoeinstellungen einfach das Häkchen bei “Benchmarking” ab.


Datenschutz beachten

Bei der Verwendung von Google Analytics bist du gesetzlich an klare Datenschutz-Richtlinien gebunden und sollten deshalb unbedingt auf eine rechtskonforme Umsetzung achten, bevor du die ersten Daten erfasst:

  • IP-Adressen anonymisieren
  • Altdaten löschen
  • Datenschutzerklärung anpassen
  • Widerspruchsrecht einräumen
  • Einwilligung der Nutzer in der EU
  • Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung

Als erstes sollte gewährleistet sein, dass du die IP-Adressen der Besucher anonymisierst. Hast du Google Analytics über den Google Tag Manager installiert, muss dazu jedes Tag mit dem zusätzlichen Feld “anonymize IP” und dem Wert “true” versehen werden. Läuft dein Tracking nicht über den Tag Manager, müssest du den Analytics Tracking Code manuell um den Eintrag { ‘anonymize_ip’: true } erweitern. Dieser wird direkt dem config-Befehl deines Global Site Tags (gtag.js) hinzugefügt.

Solltest du noch den alten Analytics Code auf deiner Website eingebunden haben, empfehlen wir diesen mit dem neuen Global Site Tag (gtag.js) zu ersetzen. Falls du Besucherdaten erfasst hast, ohne die IP-Adressen zu anonymisieren, bist du rechtlich nur dann auf der sicheren Seite, wenn du diese Altdaten löschst.

Die Datenschutzerklärung auf deiner Website muss entsprechende Passagen über die Verwendung von Google Analytics und dessen Funktionen enthalten und du bist verpflichtet, dem Besucher ein Widerspruchsrecht samt Link zu einem Opt-Out-Cookie anzubieten, womit der Besucher das Google Analytics Tracking deaktivieren kann.

Besonders im E-Commerce ist zusätzlich das Einholen einer Zustimmung zur Verwendung von Cookies notwendig, die oft zitierte “Einwilligung der Nutzer in der EU”. Fügst du hierfür einen gut sichtbaren Banner auf all deinen Seiten hinzu, der sowohl einen Button zur Zustimmung enthält, als auch einen Link zu deiner Datenschutzerklärung. Achte allerdings darauf, dass dieser Hinweis den Link zu deinem Impressum nicht verdecken darf. Es gibt zahlreiche kostenlose Tools, wie zum Beispiel Cookie Consent, mit denen du einen solchen Banner ganz einfach erstellen kannst.

Zu guter Letzt fungierst du bei der Verwendung von Google Analytics als Auftraggeber und Google selbst als Auftragnehmer. Google hat den deutschen Datenschutzbehörden zugesichert, die DSGVO rechtskonform umzusetzen. Mit einem Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung sicherst du dich also zusätzlich ab. Dazu lädst du einfach den von Google zur Verfügung gestellen Datenschutz Vertrag herunter, füllst diesen gemäß der enthaltenen Anleitung aus und schickst ihn unterschrieben ans Google Headquarter in Irland.


Spam herausfiltern

Ähnlich wie in deinem E-Mail Postfach läuft auch in den Google Analytics Daten unweigerlich Spam mit ein. Um dem schon im Vorfeld einen Riegel vorzuschieben, solltest du in Analytics automatisch Zugriffe von bekannten Bots oder Spidern herausfiltern. Dazu gehst du zur Verwaltung > Datenansicht > Einstellungen und setzt ein Häkchen bei “Bots herausfiltern”. Komplett gefeit sind deine Daten damit aber noch nicht vor Spam Traffic. Sollten dir bei der Datenanalyse zum Beispiel andere Hostnamen als deine eigenen oder seltsame Einträge unter “Sprachen” auffallen, kannst du diesem Ghost Spam mit Filtern zu Leibe rücken.

Im Falle von klassischem Ghost Spam, der sich durch andere Hostnamen als die deinen outet, richtest du einen Filter für valide Hostnamen ein. Im Filter schließt du alle Variationen deiner Hostnamen ein (und auf keinen Fall aus), womit alle anderen aus deinen Daten herausgefiltert werden. Unter Verwaltung > Datenansicht > Filter kannst du Filter hinzufügen und definieren. Dabei solltest du allerdings äußerst vorsichtig vorgehen. Denn richtest du einen Filter nicht korrekt ein, gehen unter Umständen wichtige Daten verloren.


Internen Traffic ausschließen

Vor nicht allzu langer Zeit konnte der interne Traffic noch ganz einfach durch entsprechende IP-Filter ausgeschlossen werden. Betreibst du deine Website heute aber datenschutzkonform, was du in jedem Fall machen solltest, werden die IP-Adressen anonymisiert, dadurch nicht mehr komplett an Google Analytics übertragen und deswegen bleiben IP-Filter wirkungslos. Nur bei Unternehmen mit C-Netzen sind solche IP-Filter noch sinnvoll. Alle anderen müssen ein wenig Aufwand betreiben, um trotzdem die internen Zugriffe ausschließen zu können.

Deshalb kommt erfahrungsgemäß immer wieder die Frage auf: “Warum sich die Mühe überhaupt machen? Dann bleibt das bisschen interner Traffic eben inkludiert”. Das ist allerdings keine gute Idee. Denn sämtliche Mitarbeiter, Team-Kollegen oder externe Dienstleister greifen bei jeder Gelegenheit auf deine Website zu und verfälschen damit die Analyse-Daten nachhaltig. Die durchschnittliche Besuchsdauer erscheint beispielsweise in einem viel zu positiven Licht, weil Content-Produzenten lange Zeit auf der Seite verbringen, um Inhalte nochmals quer zu lesen.

Damit deine Analyse-Daten auch wirklich aussagekräftig sind, ist der Ausschluss des internen Traffics sehr wichtig. Um diesen weiterhin zu gewährleisten, müssest du mehrere Arbeitsschritte durchführen, an deren Ende sich alle Mitarbeiter, Dienstleister etc. ein Cookie auf einer von dir definierten Seite abholen und darüber schließlich vom Tracking ausgeschlossen werden. Wie das ohne die Nutzung des Google Tag Managers genau geht, erklären wir dir folgend:

  • Benutzerdefinierte Dimension anlegen: Als ersten Schritt gehen wir zu Verwaltung > Property > benutzerdefinierte Definition > benutzerdefinierte Dimension und legen eine solche an. Dazu muss nur ein individueller Name vergeben, der “Umfang” auf “Nutzer” eingestellt und das Häkchen bei “aktiv” gesetzt werden. Nach dem Speichern können wir in der angezeigten JavaScript Box die genaue Bezeichnung der erstellten Dimension sehen, welche wir gleich noch benötigen.

  • HTML-Datei erstellen: Als nächstes erstellen wir eine kleine HTML-Datei, zum Beispiel mit dem Textpad. Es gilt nur die Analytics Tracking ID sowie Bezeichnung der Dimension auszutauschen und das Ganze zu speichern, wobei der Name der Datei keine Rolle spielt. Nun laden wir die Datei über einen FTP-Server ins Root-Verzeichnis unserer Website hoch, so dass diese über www.meine-website.de/mein-dateiname.html aufrufbar ist. Wir rufen die Seite mit unserer Datei nun direkt über unseren Browser auf, denn nur wenn Daten auf der erstellten Dimension ankommen, können wir im nächsten Schritt einen Filter erstellen.

  • Filter erstellen: Am besten warten wir mit der Erstellung des Filters ein wenig, denn zuerst muss Analytics unseren zuvor getätigten Seitenaufruf verarbeitet haben. Um den Filter einzurichten, gehen wir auf Verwaltung > Datenansicht > Filter. Dort geben wir einen individuellen Filternamen ein, wählen als Filtertyp “Benutzerdefiniert”, stellen unter “Filterfeld” ganz unten in der Auswahl unsere benutzerdefinierte Dimension ein, tragen “internal” als Filtermuster ein und speichern den Filter. Damit haben wir ein Cookie zum Ausschluss von internem Traffic erstellt.

  • Cookie abholen: Nun geben wir nur noch unseren Link www.meine-website.de/mein-dateiname.html an alle Mitarbeiter und Dienstleister weiter, deren Seitenbesuche in den Analytics Berichten ausgeschlossen werden sollen. Aber Vorsicht: Löscht ein Nutzer seine Browserdaten, muss er den Link erneut aufrufen, damit der Ausschluss weiterhin funktioniert.


Verweis-Ausschlussliste erweitern

Gerade im E-Commerce Bereich ist es für Online Shops unabdingbar in Google Analytics die Verweis-Ausschlussliste zu pflegen. Denn ist dies nicht der Fall und du leitest den Besucher während des Kaufprozesses zu einem externen Zahlungsanbieter wie Paypal weiter, wird in deinen Daten Paypal als Quelle des Kaufs aufgeführt, obwohl der Kunde über beispielsweise Facebook, Google Ads oder einen Affiliate Partner akquiriert wurde. In deine Verweis-Ausschlussliste sollten deshalb, neben deiner eigenen URL, alle externen Zahlungsanbieter wie Paypal.com oder Sofort.com (Sofortüberweisung) eingetragen werden. Dazu gehst du auf Verwaltung > Property > Tracking Informationen > Verweis-Ausschlussliste.




Suchmaschinen eintragen

Bei der Analyse der Besucherquellen werden die Zugriffe auf deine Website in Oberkategorien eingeordnet:

  • “Direct” für Direkteinstiege
  • “Paid Search” für Suchmaschinenmarketing mit Google Ads
  • “Organic Search” für die Organische Suche
  • “Referral” für Besucher, die über Linkgeber gekommen sind
  • “Social” für Zugriffe über die sozialen Netzwerke
  • “E-Mail” für E-Mail Kampagnen

Allerdings werden viele in Deutschland populäre Suchmaschinen fälschlicherweise den Referrals zugeordnet. Während also Nutzer, die über die Suche von Google oder Bing auf deine Website gelangen, dem “Organic Search” zugeschlagen werden, fließen die Nutzerdaten von Besuchern, welche über die Suche von DuckDuckGo oder AOL auf deine Seite gekommen sind, dem Referral Traffic zugeordnet. Um deine Datenanalyse effizienter zu machen, solltest du deshalb in Google Analytics alle relevanten Suchmaschinen als “Quellen der organischen Suche” hinzufügen. Dazu gehst du auf Verwaltung > Property > Tracking Informationen > Quellen der organischen Suche. Hier eine kleine Übersicht von in Deutschland häufig genutzten Suchmaschinen:

  • aol.com
  • de.search.yahoo.com
  • duckduckgo.com
  • safesearch.avira.com
  • search.avira.net
  • suche.1und1.de
  • suche.freenet.de
  • suche.gmx.net
  • suche.t-online.de
  • suche.web.de

Remarketing und Werbefunktionen aktivieren

Google Analytics kann wesentlich mehr, als nur Pageviews erfassen. Mit Remarketing kannst du beispielsweise Zielgruppen bilden, um gezielt Nutzer über Google Ads Werbekampganen anzusprechen, die ganz bestimmte Aktionen auf deiner Website durchgeführt oder eben nicht durchgeführt haben. Mit erweiterten Werbeberichten kannst du demografische Merkmale wie Alter oder Geschlecht sowie die Interessen deiner Website-Besucher bestimmen. Beide Funktionen müssen allerdings erst einmal aktiviert werden, was standardmäßig nicht der Fall ist. Unter Verwaltung > Property > Einstellungen aktivierst du dazu die “Berichte zu demografischen Merkmalen und Interessen”, unter Verwaltung > Property > Tracking-Informationen > Datenerfassung schalte “Remarketing” sowie die “Funktionen für Werbeberichte” ein und unter Verwaltung > Property > Zielgruppendefinitionen > Zielgruppen verknüpfe dein Google Ads Konto mit Analytics.




Analytics Zielvorhaben einrichten

Webseiten-Inhaber, die keine Zielvorhaben definieren, lassen schlicht und einfach den wichtigsten Stellhebel ungenutzt, um den Wert der Website sowie den Erfolg von Inhalten oder laufenden Marketing Kampagnen messbar zu machen. Schließlich ist jede Internetseite auf genaue Ziele ausgerichtet, wobei das durchaus mehrere und völlig unterschiedliche sein können. Der Verkauf von Produkten, die Generierung von Kontaktanfragen bzw. Leads, das Lesen des neusten Blog Artikels und damit eine Mindestverweildauer des Besuchers, der Download des aktuellen Podcasts, die Newsletter-Anmeldung, das Ansehen eines Videos oder das Teilen von Inhalten in den sozialen Netzwerken.

Nur wenn die entsprechenden Ziele definiert sind, kann deren Erreichung einwandfrei gemessen und damit der Wert der Website bestimmt werden. Aus der Analyse der eingerichteten Zielvorhaben ergeben sich mit die wertvollsten Handlungsempfehlungen, um Inhalte oder Kampagnen zu optimieren und außerdem lassen sich diese auch als Conversion-Ziele in Google Ads importieren. Um Zielvorhaben in Google Analytics einzurichten, gehe auf Verwaltung > Datenansicht > Zielvorhaben.


Zielgruppen definieren

Die Definition von Zielgruppen ist vor allem für Werbetreibende hochinteressant, denn dadurch lassen sich Remarketing-Listen erstellen und in Google Ads importieren, mit denen du ganz bestimmte Besucher deiner Website gezielt ansprechen kannst. Zum Beispiel kannst du auf diesem Weg eine Kampagne für Besucher erstellen, die eine Sitzungsdauer von mindestens 30 Sekunden aufweisen, aber keine Transaktion ausgeführt haben. Oder eine Kampagne nur für Besucher aus einer spezifischen Altersgruppe, nur für Personen die in einem festgelegten Zeitraum deine Website besucht haben oder die über eine besondere Quelle gekommen sind, wie beispielsweise über einen ausgewählten Referral oder über ein soziales Netzwerk.

Voraussetzungen für die Erstellung von Zielgruppen sind die Aktivierung von Remarketing und Werbefunktionen sowie die Verknüpfung mit einem bereits vorhandenen Google Ads Konto. Sind diese erfüllt, erstellt Analytics die erste Zielgruppe “Alle Nutzer” automatisch. Du kannst folgend vordefinierte Zielgruppen integrieren, neue Zielgruppen definieren und bereits angelegte Segmente importieren. Dazu navigierst du zu Verwaltung > Property > Zielgruppendefinition > Zielgruppen.


Attributionsmodelle anlegen

Ähnlich wie bei Google Ads in Bezug auf Keywords kannst du in Analytics Attributionsmodelle festlegen und damit die Regel(n) bestimmen, welcher Quelle bzw. welchem Kanal auf deiner Website angefallene Conversions zugeordnet werden. Neben der Möglichkeit benutzerdefinierte Attributionsregeln anzulegen, verfügt Analytics über 5 Basismodelle, welche du unter Verwaltung > Datenansicht > Attributionsmodelle einstellen kannst. Um die verschiedenen Modelle zu veranschaulichen, gehen wir von folgender Customer Journey aus: Ein Besucher gelangt zum ersten Mal über deine Ads Kampagne auf deine Website, kehrt ein paar Tage später über eine Facebook Anzeige zurück und löst schließlich bei seinem dritten Besuch, dieses Mal ist er über die organische Suche auf der Seite eingestiegen, eine Conversion aus.

  • Letzte Interaktion: Die Conversion wird der letzten Quelle zugewiesen, über die der Besucher gekommen ist. In unserem Beispiel wäre das die organische Suche.

  • Erste Interaktion: Die Conversion wird dem Kanal zugeordnet, über den der Besucher zum ersten Mal auf deine Seite gekommen ist. In diesem Fall Google Ads.

  • Linear: Die Conversion wird gleichmäßig auf alle an der Customer Journey des Besuchers beteiligten Kanäle verteilt, in unserem Beispiel auf Google Ads, Facebook und die organische Suche.

  • Zeitverlauf: Die Conversion wird proportional zum Zeitverlauf auf alle beteiligten Kanäle verteilt. Der organischen Suche käme in unserem Beispiel der größte Wert hinzu, gefolgt von Facebook und Schlusslicht Google Ads, da dieser Kanal zeitlich am weitesten entfernt von der Conversion liegt.

  • Positionsbasiert: Die Conversion wird jeweils zu 40 % dem ersten und dem letzten Kanal zugewiesen. Die verbleibenden 20 % werden gleichmäßig auf alle dazwischen liegenden Kanäle der Customer Journey verteilt. In unserem Falle wären das je 40 % Conversion-Anteil für Google Ads sowie die organische Suche und 20 % für Facebook.


Segmente erstellen

Standardmäßig fließen die Daten aller Nutzer in deine Datenansicht. In dem du verschiedene Segmente für einzelne Nutzergruppen erstellst, lernst du deine Besucher und deren Customer Journeys besser kennen, kannst Zielgruppen miteinander vergleichen, so Unterschiede im Verhalten identifizieren und entsprechende Optimierungen zur idealen Ansprache deiner Besucher umsetzen. Durch eine intelligente Segmentierung kannst du beispielsweise die Daten von einmaligen und wiederkehrenden Besuchern, von männlichen und weiblichen Besuchern, von konvertierten und nicht konvertierten Besuchern, von Besuchern über Smartphones und Desktops oder von Besuchern über Google Ads und Facebook trennen. Dadurch gewinnst du wertvolle Learnings zur Optimierung deiner Website sowie deiner Marketing Kampagnen.


E-Mail Tracking

Nach wie vor ist der Newsletter Versand per E-Mail einer der erfolgreichsten Wege, um Kunden zu gewinnen, zu binden, über neue Produkte oder Inhalte zu informieren und mehr Verkäufe oder Aufträge zu generieren. Genaue Informationen zur Nutzung des Newsletters sind deshalb von hohem Wert für jedes Unternehmen. Wie viele Empfänger haben deine E-Mail überhaupt geöffnet? Und wie viele sind den Links in deiner E-Mail gefolgt? Das Tracking der Open-Rate bzw. Öffnungsrate sowie der ausgehenden Links eines E-Mail Newsletters beantwortet genau diese Fragen und macht eine exakte Bewertung über Erfolg und Misserfolg möglich.

Um die Open-Rate deiner E-Mail zu tracken und die entsprechenden Daten einwandfrei in Google Analytics zu erfassen, musst du ein individuelles Tracking Pixel anlegen und am Ende deines E-Mail Newsletters integrieren. Ein solches Pixel kann sich wie folgt zusammensetzen:

  • Als erstes kommt der Befehl, das Öffnen der E-Mail in Analytics zu erfassen: img src=”https://www.google-analytics.com/collect?v=1
  • Es folgt die Angabe der individuellen Analytics Tracking ID, welche du deinem Konto entnehmen kannst: &tid=UA-XXXXXXXX-1
  • Mit dem folgenden Parameter aktivierst du anonymes Tracking, welches in Deutschland datenschutzrechtlich verpflichtend ist: &cid=555
  • Aus Datenschutzgründen solltest du zusätzlich die IP-Adresse der Nutzer anonymisieren: &aip=1
  • Als nächstes legst du fest, dass es sich bei deinem Pixel um ein Tracking Ereignis handelt: &t=event
  • Für dieses Ereignis vergibst du eine beliebige Event Kategorie, zum Beispiel “Email”: &ec=Email
  • Danach vergibst du, nach der gleichen Systematik, erst die Event Action, zum Beispiel “OpenRate”: &ea=OpenRate
  • und dann ein Event Label, zum Beispiel “Mein Newsletter”: &el=Mein%20Newsletter
  • Bedenke dabei, dass du ein Slash (/) mit dem passenden html Code “%2F” und ein Leerzeichen mit dem passenden html Code “%20” ersetzen musst
  • Bei Bedarf kannst du noch den Dokumentenpfad (&dp) oder den Dokumententitel (&dt) an dein Pixel hängen, das sind aber keine Pflichtangaben

Schließlich setzt du die definierten Bausteine zusammen (ohne Leerzeichen), integrierst das erstellte Pixel ganz am Ende des Inhalts deiner E-Mail und die Öffnungsraten deines Newsletters werden unter Verhalten > Ereignisse > Email > OpenRate > Mein Newsletter in dein Google Analytics Konto einfließen. Der fertige Code sollte folgendermaßen aussehen:




Benutzerdefinierte Kampagnen erstellen

Mit benutzerdefinierten Kampagnen kannst du zum Beispiel den Erfolg von ausgehenden Links in deinem E-Mail Newsletter messen. Dafür musst du vordefinierte URL-Parameter an den oder die Links in deinem Newsletter anhängen, so dass die entsprechenden Daten an Analytics übergeben und unter Akquisition > Kampagnen die jeweiligen Berichte erstellt werden. Auf diese Weise kannst du in Analytics unter anderem einsehen, wie viele Empfänger deines Newsletters den Links auf deine Website gefolgt sind, wie diese sich auf der Seite verhalten haben und ob diese eine Conversion ausgelöst haben. Die folgenden URL-Parameter sind erforderlich bzw. am gängigsten, in unserem ToolKit findest du den zur Erstellung sehr nützlichen Campaign URL Builder von Google.

  • Campaign Source: Die Quelle der jeweiligen Kampagne, also zum Beispiel ein Newsletter, ist die einzige Pflichtangabe. Diese wird mit dem Parameter utm_source eingebunden bzw. an die URL deiner Website angehängt. Ein Beispiel: https://www.isemo.de/?utm_source=newsletter.

  • Campaign Medium: Der Kanal der jeweiligen Kampagne, also zum Beispiel E-Mail. Dieser wird mit dem Parameter utm_medium eingebunden. Nutzt du mehrere Parameter für das Tracking, was zu empfehlen ist, werden diese ohne Leerzeichen und mit dem “&” Symbol an die URL gehängt. Ein weiterführendes Beispiel: https://www.isemo.de/?utm_source=newsletter&utm_medium=email.

  • Campaign Name: Der Name der aktuellen Kampagne, also zum Beispiel “SEA Angebot 2018”. Dieser wird mit dem Parameter utm_campaign eingebunden, wobei Leerzeichen durch den html Code “%20” ersetzt werden müssen. Ein weiterführendes Beispiel: https://www.isemo.de/?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=Sea%20Angebot%202018.


Potenzielle B2B Kunden identifizieren

In Google Analytics kannst du identifizieren, welche Unternehmen auf deiner Website waren und welche Inhalte diese sich angesehen haben. Das kann vor allem für Dienstleister sehr wertvoll sein, denn aus diesen Daten kannst du ableiten, ob das entsprechende Unternehmen an einer deiner Dienstleistungen interessiert ist. Das ist zwar keine eindeutige Statistik, da niemals 100 % der tatsächlichen Unternehmensbesucher erfasst werden und natürlich auch eine Privatperson nicht im Auftrag der Firma die Website besucht haben kann. Allerdings ergeben sich aus dieser Analyse erfahrungsgemäß äußerst wertvolle Informationen für die Kundenakquise.

Das Ganze wird durch einen kleinen Trick in deinen Daten abgebildet. Denn statt dem Internetanbieter deines Besuchers, welcher standardmäßig von Analytics erfasst wird, erscheint in dieser Kategorie sehr häufig der Name des Unternehmens, über das der Zugriff auf deiner Website erfolgt ist. Um den Bericht aufzurufen, gehe auf Verhalten > Websitecontent > Alle Seiten und wählen hier als Sekundäre Dimension > Nutzer > Internetanbieter.


Dashboards erstellen

Die Kunst bei der Web Analyse ist nicht, Daten einfach nur zu erheben. Denn davon fallen täglich Unmengen in Google Analytics an. Die Kunst ist, die wirklich relevanten Daten herauszufiltern, kompakt aufzubereiten und richtig zu interpretieren. Aus diesem Grund sollte jeder Website-Betreiber Analytics Dashboards erstellen. So kannst du die wichtigsten KPI’s definieren, übersichtlich zusammenfassen und mit nur einem Klick überwachen, anstatt sich jeden Tag aufs Neue durch die halbe Analytics Oberfläche tasten zu müssen.

Die Dashboards lassen sich individuell anpassen, können reine Messwerte, Landkarten, Tabellen oder Diagramme enthalten und bilden bis zu zwölf verschiedene Widgets pro Dashboard ab. Du kannst die Analytics Dashboards mit einem Klick als PDF exportieren, automatisch per E-Mail versenden oder mit anderen Analytics Nutzern teilen. Um ein neues Dashboard zu erstellen, gehst du auf Personalisieren > Dashboards > Erstellen.


Benutzerdefinierte Benachrichtigungen

Mit benutzerdefinierten Benachrichtigungen entgeht Website-Betreibern keine kritische Schwankung in den Daten mehr, es kann zeitnah auf etwaige Probleme reagiert werden und der Administrationsaufwand der Web Analyse wird schlicht und einfach wesentlich reduziert. Du kannst zum Beispiel einstellen, dass du immer dann eine Nachricht von Analytics erhälst, wenn der Traffic deiner Website unter ein von dir definiertes Minimum fällt. Oder wenn die Absprungrate der Zielseite für eine bestimmte Marketing Kampagne über einen gewissen Richtwert steigt.

Es können unzählige Bedingungen für die Benachrichtigungen eingestellt werden, mit denen du alle möglichen Datenveränderungen immer auf dem Schirm hast. Egal ob für die ganze Property oder nur für ganz bestimmte Seiten, egal ob für alle Zugriffe oder nur für die aus definierten Kanälen, egal ob Sitzungen, Zielvorhaben oder E-Commerce. Um eine benutzerdefinierte Benachrichtigung zu erstellen, gehst du auf Verwaltung > Datenansicht > Benutzerdefinierte Benachrichtigungen.


Google Data Studio

Ein starkes Werkzeug, um vor allem die Präsentation der erfolgten Web Analyse auf ein neues Level zu heben, aber auch um Ziele besser messen und Probleme schneller identifizieren zu können, ist das Google Data Studio. Hier können Daten nahezu perfekt visualisiert, aus verschiedensten Quellen zusammengeführt und auch interaktiv dargestellt werden. Wo die Google Analytics Dashboards in Sachen Gestaltungsmöglichkeiten, Datenumfang oder Datentiefe an ihre Grenzen stoßen, fängt das Data Studio gerade erst an. Hier ein kleiner Überblick der vielen Vorteile:

  • Zahlreiche Layout-Vorlagen für Dashboards
  • Komplett freie Gestaltungsmöglichkeiten, auch im Corporate Design
  • Keine Begrenzung an möglichen Widgets, bei Google Analytics sind maximal zwölf pro Dashboard möglich
  • Mehr Filter, Metriken und Daten-Vergleichsmöglichkeiten
  • Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel Google Ads, Analytics, Youtube, Google Search Console oder von einer MySQL Schnittstelle
  • Externe Grafiken oder Bilder können hinzugefügt werden
  • Interaktive Nutzung durch mehrere Berechtigte, ohne dass Änderungen am Kern-Template vorgenommen werden müssen

Allerdings empfiehlt sich das Tool aktuell nur für Nutzer, denen die Möglichkeiten der Datenaufbereitung in Google Analytics nicht ausreichen. Der Einstieg in das Google Data Studio sowie die Erstellung von Dashboards gestalten sich sehr komplex, weshalb sich interessierte Web Analysten im Vorfeld die Frage stellen sollten, ob sich dieser Aufwand für sie wirklich lohnt. Wer allerdings mit dem Tool umzugehen weiß, hat ein enorm anpassungsfähiges, leistungsstarkes und dazu kostenloses Datenaufbereitungsprogramm zur Hand.


Google Optimize

Google Optimize ist ein A/B Testing Tool, welches sich spielend leicht mit Google Analytics verknüpfen und ebenfalls recht einfach auf der eigenen Website installieren lässt. Für letztgenanntes muss nur der Analytics Tracking Code um eine Zeile ergänzt oder im Tag Manager ein entsprechendes Tag angelegt werden. Die Basis-Version von Optimize ist zwar auf drei parallele Experimente bzw. Tests beschränkt, dafür ist das Tool aber kostenlos und gewährleistet eine ideale Anbindung an Analytics. So lassen sich die Ergebnisse zum Beispiel auch direkt in Analytics einsehen, zu finden unter Verhalten > Tests. Optimize bietet drei verschiedene Testtypen an:

  • A/B Testing: Der Standard Test, um die Auswirkungen von kleinen Veränderungen auf die Performance einer Website zu überprüfen. Dabei werden zwei Versionen der gleichen Seite gegeneinander getestet, beispielsweise mit verschiedenfarbigen CTA Buttons oder einer anderen Positionierung der Buttons.

  • Multivariante Tests: Bei diesem Test geht es weniger darum, zu identifizieren, welche Veränderung im Einzelnen bei den Nutzern der Website besser aufgenommen wird, sondern welche Kombination verschiedener Elemente die besten Ergebnisse abliefert.

  • URL Split Tests: Bei diesen Weiterleitungs-Tests stehen nicht unterschiedliche Elemente einer Seite im Fokus, sondern zwei gänzlich verschiedene Seiten und die Antwort auf die Frage, welche sich besser als Landing Page eignet.

Wie eigentlich immer beim A/B Testing und auch weil Google Optimize noch nicht lange aus der Beta-Phase heraus ist, empfiehlt es sich, alle Funktionen der Website genau zu überprüfen, sobald das Tool aktiv ist und auch die Ergebnisse der Tests genau im Auge zu behalten.


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