Die Sorge um den guten Ruf ist in unserer Gesellschaft ein ständiger Begleiter, insbesondere für Menschen, die in der Öffentlichkeit stehen – seien es Politiker oder Unternehmer, Ärzte oder Anwälte. Dass man sich auch Gedanken um den guten Ruf in der digitalen Gesellschaft mit ihren vernetzten Möglichkeiten machen kann und sollte, das setzt sich inzwischen ebenfalls langsam in den Köpfen durch.

Gerade Unternehmen sind in Zeiten, in denen immer mehr Kaufentscheidungen im Web getroffen oder zumindest vorbereitet werden, darauf angewiesen, sich auch online von der besten Seite zu zeigen.

Wer dabei nur an die eigene Website denkt, greift zu kurz. Die eigene Online-Präsenz macht längst nur noch einen Bruchteil des Bildes aus, das das Web von einem Unternehmen zeichnet: User-Kommentare, Foreneinträge, Presseberichte, Blogposts, Bewertungsportale und viele weitere Institutionen und Elemente des Web bilden als Mosaiksteinchen die Online Reputation eines Unternehmens.

Wo SEO und Online Reputation zusammentreffen

Eine zentrale Rolle fällt in der Zusammenführung dieses Mosaiks den Suchmaschinen, allen voran Google, zu. Auf ihren Ergebnisseiten zu einem Unternehmens- oder Markennamen, respektive auf Ergebnisseite eins, formt sich in vielen Fällen der erste Eindruck, den ein Nutzer von einem potenziellen Anbieter hat.

Aus Sicht des Online Reputation Management (ORM) reicht es deshalb nicht aus, dass ein Unternehmen das erste oder die ersten beiden Suchergebnisse zum eigenen Unternehmensnamen „besitzt“. Es sollte seine ORM Strategie in Kombination mit SEO vielmehr so auslegen, dass es möglichst über die gesamte erste Suchergebnisseite in dem Sinne verfügt, dass die Ergebnisse alle selbst produzierte oder beeinflusste Inhalte haben.

Die Aufgabe von SEO in der ORM Strategie

Wo SEO das Online Reputation Management unterstützen soll, fokussiert es sich in erster Linie auf die Namen des Unternehmens und seiner Marken, nicht auf Branchen-Keywords, die in anderen SEO-Teilbereichen entscheidend sind.

Aufgabe der Suchmaschinenoptimierung innerhalb der ORM-Strategie ist, nicht nur die eigentliche Unternehmens-Website, sondern auch alle anderen unternehmenseigenen Sites wie Blog, Shop, Markensites etc., durchgehend so zu optimieren, dass sie auf einem der ersten Plätze in der Suchergebnisliste zum Unternehmensnamen angezeigt werden. Damit wird die Basis für die Eroberung der gesamten ersten Suchergebnisseite gelegt.

Ergänzung der SEO-Maßnahmen durch aktives Online Reputation Management

Ist dieser erste Schritt getan, dann geht es darum, weitere hochwertige und damit gut gelistete Suchergebnisse zum Unternehmensnamen zu produzieren. Dazu gehören:

• Facebook- und Xing-Seite, Twitter-Account: Gut gepflegte Profile in diesen Netzwerken erzielen aufgrund der allgemeinen Relevanz der Portale hohe Rankings in den Suchergebnissen.
• Einträge in Online-Branchenbüchern: Auch diese erfreuen sich großer Beliebtheit und somit guter Rankings. Allerdings sollten die Profile auf yellow1 und co. ebenfalls gut gepflegt und möglichst aktuell gehalten sein.
• Online-PR: Auch die regelmäßige Veröffentlichung von Pressemitteilungen über die wichtigsten deutschsprachigen Presseportale sorgt dafür, dass unternehmenseigene Meldungen bei Google ganz oben stehen.

Das Repertoire des Online Reputation Management erschöpft sich hiermit freilich noch lange nicht. Doch diese ersten Schritte für ein gutes Image in den Google-Ergebnissen zum Unternehmensnamen können für den berühmten ersten Eindruck Gold wert sein.

Letzte Woche Montag am 29.11.2010 führte Amazon den “Cyber Monday” das erste Mal in Deutschland durch. Im Vorfeld (5.-26.11.) konnte man auf der Facebook-Seite des Unternehmens für verschiedene Produkte abstimmen. Ein Rabatt von bis zu 80% für die Top 30 gewählten Produkte wurde in Aussicht gestellt. Grund genug, um die Geschehnisse rund um den Cyber Monday aus Nutzersicht unter die Lupe zu nehmen.

Der Cyber Monday selbst startete um 0 Uhr, als die gesamte Liste der rabattierten Aktionsartikel auf Amazon bekannt gegeben wurde. Die Angebote wurden dann ab 10 Uhr in 6 Wellen für jeweils maximal 2 Stunden live gestellt – ausdrücklich nur solange der Vorrat reicht. Um die Dramaturgie aufrecht zu erhalten, wurde der reduzierte Preis jeweils erst zu Beginn dieses Zeitfensters mitgeteilt.

Wenn man nun um kurz nach 10 Uhr auf die Aktionsseite ging, waren bereits alle Produkte ausverkauft. Das gleiche Spiel wiederholte sich zu Beginn der weiteren Zeitfenster. Auch die Antwortzeit der Amazon.de-Seite war deutlich langsamer: Die Prüfung, ob ein Aktions-Artikel noch vorrätig war, dauerte mehrere Minuten. Da war dann natürlich bereits alles ausverkauft.

Bei den meisten Besuchern dürfte der Besuch anläßlich des Cyber Mondays folgendermaßen ausgesehen haben (Quelle: YouTube; das Video wurde nicht anläßlich dieser Studie erhoben):

Wir haben bei SirValUse die Aktion von Amazon.de als Anlass genommen, einmal genauer in die Daten aus dem GfK Media Efficiency Panel zu schauen. In diesem Panel wird die Internetnutzung von 32.000 Personen in 16.000 deutschen Privathaushalten personengenau technisch gemessen (mehr Infos). Wir waren selbst gespannt, wie so eine Ein-Tages-Aktion in den Paneldaten sichtbar werden würde.

Zuerst schauten wir uns die Anzahl der Zugriffe (Page Impressions) auf die Amazon.de-Site im Tagesverlauf an. Dazu summierten wir die Page Impressions jeweils in 10-Minuten-Intervallen. Zur besseren Interpretation stellten wir den Daten für den Cyber Monday die Daten eines durchschnittlichen Montags (Durchschnitt aus den Daten für den 1./8./15./22. November) gegenüber.

Was gemessen nach dem GfK Media Efficiency Panel bei Amazon passierte (zum Vergrößern anklicken):

Jeweils in den ersten 10 Minuten einer Angebots-Welle sind deutliche Peaks in den Zugriffen auf amazon.de erkennbar. Insgesamt hatte amazon.de zu diesen Peak-Zeiten durchschnittlich 229% des Traffics eines gewöhnlichen Montags. Im Peak um 16 Uhr sogar 379% der üblichen Trafficmenge. Auf Ebene der “Unique User” konnten wir sehen, dass zu diesen sechs 10-minütigen Peaks etwa 20% der Unique User des gesamten Tages auf amazon.de unterwegs waren.

Um zu verstehen, wie diese Aktion sich auf das Nutzerverhalten auswirkte, haben wir weiter untersucht, wie viele Nutzer zu mehreren dieser Peaks auf amazon.de aktiv waren. Anders gefragt: Wie viele probierten es erneut, nachdem sie bereits die Erfahrung in einer Welle gemacht hatten? Nach unseren Daten versuchten weniger als 7% in mehreren dieser Wellen ihr Glück auf amazon.de. Mehr als 93% versuchten es also nach einem Mal nicht erneut. Der Fairness halber kann das natürlich auch an anderen Faktoren wie Attraktivität der angebotenen Produkte, Arbeitszeiten etc. gelegen haben und muss nicht unbedingt eine Folge des zuvor Erlebten sein.

Wenn man nun das öffentliche Nutzerfeedback auf die Aktion liest (z.B. in den Foren auf Amazon.de), wird klar, dass nur ein winziger Bruchteil der Nutzer ein Schnäppchen machen konnte. Viele beschwerten sich über lange Ladezeiten und zu geringe Angebotsmengen. Ungeschickt auch von Amazon, erst auf Facebook abstimmen zu lassen und dann dort nicht auf die Kritik der Nutzer einzugehen.

So machte Amazon bei der Aktion gleich drei Fehler:

• zu geringe Angebotsmenge
• nicht ausreichende Serverkapazitäten
• schlechte Kommunikation

In Summe kann man sagen, dass die Aktion sehr viele – vielleicht für Amazon auch unerwartet viele – Nutzer erreicht hat und bei diesen überwiegend für Enttäuschung und eine schlechte User Experience gesorgt hat.

Weitere Analysen des Amazon Cyber Mondays finden sich hier (Merchant Blog), hier (T3N) oder hier (zdnet).

Viele größere Unternehmen haben das Problem, dass sie mehrere AdWords-Konten im sog. Kundencenter (My Client Center) besitzen. Da sich das Conversion-Tracking immer auf ein Konto bezieht bedeutet das im schlimmsten Fall, dass man mehrere Conversion-Tracking-Pixel in seine Seite einbauen muss. Kommen neue Konten hinzu, so muss man auch immer einen neuen Conversion Tracking Code auf der Seite implementieren – leider ist nicht immer die IT so flexibel um das schnellstmöglich umzusetzen, daher kommt es des öfteren zu Verzögerungen bis dass das Conversion Tracking möglich ist.

Nutzer von Google Analytics haben es hier seit kurzem einfacher. Es ist nun nämlich möglich Ziele aus Google Analytics in mehrere AdWords-Konten als Conversion Trackingziele zu importieren. Somit entfällt der Tracking-Code für das Conversion Tracking und es ist auch nur noch ein Code notwendig (auch wenn die Konten im Kundencenter=MCC gegliedert sind). Wie das geht? Das könnt ihr hier Step-by-Step im AdWords-Hilfecenter nachlesen. Generelle Informationen wie das Conversion Tracking mit Google Analytics funktioniert findet ihr ebenso im AdWords Hilfecenter.

Das eCommerce Breakfast findet einen Tag vor dem Meet Magento statt, wer also schon in der Stadt ist kann sich hier gerne zum Meet & Greet treffen. Die Location ist supercool: der Leipziger Panorama Tower. Das Speaker-Programm liest sich ebenso super.

Web Analytics lässt sich aus zwei Perspektiven betreiben: entweder man trägt die quantitative Brille und stürzt sich auf (Kenn)Zahlen oder man hat die qualitative Sicht und möchte die Nutzer verstehen. Während Eric T. Peterson mit den Key Performance Indikators ganz klar die zahlengetriebene Perspektive verfolgt, ist Avinash Kaushik daran interessiert, die Nutzer der Website zu verstehen (Key Insights Analysis).

In seinem Buch „Web Analytics 2.0“ zeigt Avinash Kaushik auf, dass es wichtig ist, den Longtail zu untersuchen („Search: Achieving the Optimal Long-Tail Strategy”, Seite 338 bis 345).

An einem Praxisbeispiel möchte ich zeigen, was mir die Analyse des Longtails bringt.

Die Quantitative Brille – Die Top 10 Suchbegriffe / Suchphrasen

Auf meiner Website web-analytics-buch.de informiere ich über Web Analytics. Wenn ich weiß, wonach die Besucher meiner Website suchen, dann hilft mir das, die Inhalte zielgerichteter zu erstellen.

Die Analyse der Top 10 Suchbegriffe sagt mir Folgendes:

• Auf Platz 1 ist „web analytics buch“, der Name meiner Website.
• Es wird nach Definitionen gesucht (definition yahoo web analytics, definition web analytics, analytics neuer besucher definition)
• Bounce Rate / Absprungrate sind die Top-Such- Begriffe

Und nun?

Die Qualitative Brille – Der Longtail (oder: Die Top 490 Suchen)

Schön und gut, dass ich die Top 10 analysiert habe. Doch es gibt so viele unterschiedliche Dinge, nach denen gesucht wird.

Die Top 10 machen gerademal 19% aller Suchanfragen aus. 81% meiner Besucher würde ich einfach ignorieren, wenn ich nicht tiefer in die Daten blicke. Also setze ich die qualitative Brille auf: Einen ersten schnellen Eindruck des Longtails bekommt man, wenn man die Top 500 nicht nach Frequenz, sondern von A-Z sortiert.

Hier ein Auszug:

In den Top 10 erscheinen „Absprungrate Durchschnitt“ und „Bounce Rate“. Mit der alphabetischen Sortierung kann ich mir ein besseres Bild über die Nutzer machen: Die Besucher meiner Website möchten wissen, was Bounce-Rate auf bedeutet und wissen, wie der Durchschnittswert / Benchmark ist. Das hilft ihnen die eigene Bounce Rate besser zu interpretieren.

Was habe ich daraus gelernt?

Als Aktion darauf, habe ich einen Artikel auf Wikipedia über die Bounce Rate verfasst und einen Artikel mit Praxisbeispielen auf meine Website gepackt.
Ergebnis: Der Artikel ist zu einer meiner Top-10 Landingpages geworden, weil mir der Longtail verraten hat, was die Besucher interessiert.

Ein Schritt zur Seite: Nochmal die Quantitative Brille auf

Die Sortierung von A-Z hat mir gezeigt, das identische Keywords in mehreren Suchphrasen auftauchen (Bounce Rate, KPI). Warum dann nicht die Top 10 Worte einmal analysieren? Um das in Google Analytics hinzubekommen, braucht man ein paar Zwischenschritte in Excel:

• Schritt 1 – Die Liste der Suchphrasen aus Google Analytics exportieren und in eine Textdatei kopieren
• Schritt 2 – Die Textdatei in Excel importieren. Das Trennzeichen ist ein „Leerzeichen“. Dadurch wird die Phrase in einzelne Worte geteilt.
• Schritt 3: Die ersten 7 Spalten alphabetisch sortieren. Die restlichen Spalten können gelöscht werden. Ca. 95% der Suchphrasen haben maximal 7 Keywords.
• Schritt 4: Die 7 Spalten in eine kopieren und eine Pivot-Tabelle darüber laufen lassen. Dadurch wird jedes vorkommende Wort gezählt.

Was habe ich daraus gelernt?

Die Sortierung der Top 25 Worte (Nicht Suchphrasen!) zeigt mir, dass vor allem nach Tools gesucht wurde (Google Analytics, Webtrekk, etracker, Omniture, Webtrends). Zudem wird nach KPIs/Metriken (KPI, Bounce Rate, Key Performance, Conversion) und nach Personen gesucht (Eric Peterson, Hassler). Hier kommen Interessen und Motive der Nutzer zum Vorschein, die durch eine Top-10-Suchprasen-Analyse nicht auftauchen.

Und wieder die Qualitative Brille auf – Die Inhaltsanalyse

Nun kommt der spannendste Schritt. Die Inhaltsanalyse. Ich setzte diese Methode vor allem in der Onlinemarktforschung ein, wenn es darum geht, tausende von Antworten aus Onlinebefragungen zu analysieren. Das gleiche Prinzip lässt sich sehr gut auf Suchbegriffe und Phrasen anwenden.

• Schritt 1 – Alle Suchphrasen werden Inhaltsgruppen zugeordnet (z.B. Tools, KPI/Metriken, Personen, Markt, Bücher). Durch die Vergabe von 1=zugeordnet, kann ich dann auszählen, wie viele Suchphrasen in einer Kategorie sind.
• Schritt 2 – Ich filtere nach einer Inhaltsgruppe, hier beispielsweise „Markt“. Ich sehe, dass sich Besucher für eine Web Analytics Ausbildung interessieren und wissen möchten, was ein Web Analyst verdient.
• Schritt 3 – Ich baue eine Schlagwortsuche und einen Filter ein. Nun kann ich alle Suchphrasen auswählen, die ein bestimmtes Schlagwort beinhalten. Das gleiche geht natürlich auch direkt in Google Analytics mit dem Filter on the Fly, man muss es nur qualitativ nutzen. Bei Suchphrasen mit dem Schlagwort „Webtrekk“ sehe ich zum Beispiel, dass die Websitebesucher auf einen Toolvergleich aus sind oder nach einer Bedienungsanleitung, einem Webtrekk Buch suchen.

Und was mache ich damit? – Die Gestaltung der Landingpage

Die Erkenntnisse von Longtail-Analysen kann man für vieles Nutzen. Zum Beispiel die Inhalte nutzerzentrierter gestalten, Adwordstexte zielgerichteter schreiben oder andere bzw. weitere Keywords buchen.

Ich habe diese Erkenntnisse dazu genutzt, eine Landingpage zu bauen. Mir ist aufgefallen, dass viele nach einem Tool-Vergleich suchen. Dabei kommen sie auf meine Website und werden von manchen Artikeln erschlagen, weil die für eine Kurzinformation einfach zu lang sind. Die neu erschaffene Landingpage soll Nutzer, die über Google kommen, weniger textlastig empfangen und deren Bedürfnisse abgestimmt sein.

Zusammenfassung, Fazit, Ausblick….

In diesem Beitrag hab ich gezeigt, wie zwei Forschungsperspektiven Hand in Hand gehen: Quantitative und die Qualitativen Analysen.

Das Gleiche gibt’s es beim Web Analytics an sehr vielen Stellen. Viele Bereiche, wo man beide Forschungsrichtungen sehr gut miteinander verknüpfen kann.

Seien Sie bei Analysen für beide Richtungen offen, sie ergänzen sich – sie befruchten sich gegenseitig – sie schaffen Synergien, Energien, Sympathien: Denn nichts ist schlimmer als Zahlen hinter denen keine Geschichte steckt.

Und Sie? Machen Sie Longtail-Analysen?

Gern gebe ich Ihnen das Excel-Sheet mit, wo sie an den entsprechenden Stellen Formeln und Funktionen finden, die Sie bei Longtail-Analysen unterstützen. Das Excel Sheet steht hier zum Download: Excel-Sheet zur Longtail-Analyse mit Hilfe von Google Analytics (300kb).

Dies war ein Gastbeitrag von Mario Casarano, http://www.web-analytics-buch.de, http://twitter.com/bouncerate

Die Meldung des heutigen Tages: Coremetrics, eines der führenden Unternehmen des Web Analyse Marktes, ist von IBM aufgekauft worden. Die Coremetrics Produkte werden nun in die WebSphere Produktfamilie von IBM integriert.

Hier ein Auszug aus der Pressemeldung:

IBM announced a definitive agreement to acquire Coremetrics, a leader in web analytics. Coremetrics, a privately held company based in San Mateo, CA, will expand IBM’s business analytics capabilities by enabling organizations to use a cloud-based delivery model to gain real-time insight into consumer interactions internally and through social media networks to develop faster, more targeted marketing campaigns.

Auch haben sich schon erste Coremetrics-Mitarbeiter zu dem Deal geäußert, wie z.B. Joe Davis im Coremetrics-Blog. Patrick Ludolph, deutscher Coremetrics-Mitarbeiter, hat in seinem privaten Webanalyse-Blog ebenso den Deal erwähnt.

Wow – nach dem Adobe-Deal von Omniture ist dies der zweite megagroße Deal in der Webanalyse-Szene. Ein deutliches Zeichen dafür, welche Rolle Web Analyse bei führenden IT-Unternehmen spielt und welche Stellung die Web Analyse im Allgemeinen für Unternehmen haben wird. Der Pressemeldung entnimmt man, dass der Deal im dritten Quartal 2010 abgeschlossen sein soll.

Was haltet ihr von dem Deal? Ich freue mich über Diskussionen in den Kommentaren.

Anzeige der Crawling-Fehler im Dashboard

Seit wenigen Tagen gibt es in den Google Webmaster Tools unter „Crawling-Fehler“ eine neue Anzeige: Soft 404-Fehler (seo.at hat z.B. darüber berichtet). Worum es sich dabei handelt, will ich hier kurz erklären. Beim „klassischen“ 404-Fehler, vorausgesetzt der Webserver ist richtig konfiguriert, sendet der Server bei nicht vorhandener Seite im Header den „404 – Not Found“ Code. Damit weiß der Browser (und die Suchmaschine), dass die Seite nicht mehr vorhanden ist. Im Idealfall erscheint dann noch eine nutzerfreundliche Fehlerseite. Soweit, so klar. Beim Soft 404-Fehler passiert das nicht. Stattdessen sendet der Webserver einen „200 OK“ Header und sagt damit, dass alles in Butter ist und liefert anschließend eine (Content-)Seite aus. Häufig wird hier der Inhalt der Startseite ausgeliefert. Dieses Phänomen habe ich schon öfter bei falsch konfigurierten Typo3 Installationen gesehen.

Dieses “Fehlverhalten” macht es vor allem den Suchmaschinen schwer, automatisiert und zuverlässig tote Links zu erkennen. Problematisch dabei ist, dass die Seiten im schlimmsten Fall indexiert werden, was letztendlich zu haufenweise Duplicate Content führen kann. Nachdem die Anzahl der in Google indexierten Seiten für eine Domain begrenzt ist, nehmen die indexierten „Fehlerseiten“ wertvollen Platz ein und halten dabei andere, wichtigere Seiten von der Indexierung ab. Außerdem werden für das Crawlen dieser Seiten auch noch Crawler-Ressourcen verschwendet, die dann ggf. an anderer Stelle fehlen. Die Zahl der täglich gecrawlten Seiten ist ja ebenfalls begrenzt.

Um dies (und Crawling-Probleme im Allgemeinen) schnell zu erkennen, empfehle ich grundsätzlich jedem die Crawling-Fehler in den Webmaster Tools regelmäßig zu überprüfen. Als iGoogle Nutzer kann man sich auch das Widget „Crawling-Fehler“ der Google Webmaster Tools auf die iGoogle Seite legen. So hat man es automatisch immer im Blick und erkennt Probleme sofort – falls doch mal etwas schief läuft.

Detailansicht der Soft 404-Fehler

Zeit Google Soft 404-Fehler an, sollte man folgendermaßen vorgehen:

• Seite aufrufen und den Header überprüfen. Ich nutze dazu am liebsten das Plugin Live HTTP Headers für den Firefox (oder ieHTTPHeaders für den Internet Explorer). Optional kann man auch die Funktion „Aufruf wie durch Googlebot“ unter „Google Labs“ in den Webmaster Tools verwenden. Oder man greift zu einem online Header Tool. Ist mir persönlich aber zu umständlich.
• Liegt tatsächlich ein Fehler vor d.h. Du erhältst einen Header 200 und die Startseite wird ausgeliefert, obwohl es die Seite eingentlich nicht gibt, sollte man überprüfen ob der Server und/oder das eingesetzte System falsch konfiguriert ist. Wenn ja, Konfiguration anpassen so dass ein 404 Header gesendet wird. Man kann einzelne URLs auch per 301 auf passende Seiten weiterleiten. Man sollte aber in jedem Fall die Ursache des Problems finden.
• Liegt kein Fehler vor und Google listet die Seite dennoch unter den Soft 404-Fehlern, so gibt es womöglich ein allgemeines Problem mit Duplicate Content. Dem sollte man erst recht nachgehen. Ich glaube sogar, dass dieser Fall häufiger auftreten wird. Zumal ich mich frage, wie Google hier Soft 404er von „echtem“ Duplicate Content zuverlässig unterscheiden will. In den Fällen die ich bisher überprüft hab (noch nicht sooo viele) war es immer Duplicate Content, der als Soft 404 gelistet wurde.

Was mir persönlich fehlt, ist die (noch nicht vorhandene?) Anzeige der verlinkenden Seiten, so wie man es von den 404 Fehlern her kennt. Das würde in jedem Fall helfen strukturelle und technische Probleme (abgesehen von der falschen Serverkonfiguration) schneller zu identifizieren. Aber vielleichts kommt’s ja bald noch hinzu.

Hier noch die offizielle Meldung im Google Webmaster Central Blog.

Wie aktiviert man die IP-Maskierung in Google Analytics?

Google bietet einen “alten” Tracking-Code und einen “neuen” (asynchronen) Tracking Code an. Der neue Tracking-Code wird auch asynchroner Trackingcode genannt und wir seit kurzem als Default-Tracking Code von Google angeboten. Dennoch ist der alte Google Analytics Tracking Code noch weit verbreitet.

Möchtet ihr die IP-Maskierung im “alten” Google Anlaytics Tracking Code aktivieren, so fügt einfach die Zeile “_gat._anonymizeIp();” in den bestehenden Tracking Code ein. Das kann dann z.B. so wie in untigem Screenshot aussehen (Screenshot anklicken um zu vergrößern, selbstverständlich muss die UA-ID in Eurem Code angepasst werden):

[Update 09.06.2010:]

Inzwischen gibt es auch Erkenntnisse darüber, wie die IP-Maskierung auch mit dem “neuen”, asynchronen Google Analytics Code aktiviert werden kann. Der Code muss lediglich durch den Aufruf “_gaq.push(['_gat._anonymizeIp']);” ergänzt werden. Der komplette Code sollte dann wie in untigem Screenshot aussehen, selbstverständlich mitt die UA-ID auch hier wieder für Euer Google Analytics Konto angepasst werden:

Hinweis: Das Tracking habe ich unter Einsatz von HTTP Live Headers (Firefox Plugin) getestet. Nachdem ich die entsprechende Zeile im Code hinzugefüht habe, wurde dort ein zusätzlicher Parameter “aip=1″ am Google Analytics Aufruf aufgeführt. Die von mir beschriebenen Anleitungen zur Aktivierung der IP-Maskierung wurden auch inzwischen im Google Help Forum von einem Google Mitarbeiter bestätigt.

• Opt-Out Add-On: Falls ein Nutzer nicht damit einverstanden ist, dass anonymisierte Bewegungsdaten durch das Web Analyse Tool Google Analytics gespeichert werden, so kann er dies durch den Einsatz des Add-Ons verhindern. Dieses ist zunächst für Firefox, Internet Explorer und Google Chrome verfügbar, weitere Browser folgen bestimmt auch bald (mehr Infos).
• Kürzung der IP-Adressen: Website-Betreiber können nun selbst durch eine Anpassung am Google Analytics Code einstellen, dass die IP-Adresse nur anonymisiert in den Datensätzen gespeichert wird (das letzte Oktett der IP Adresse wird entfernt). Hierbei verliert die Geolokalisierung jedoch an Genauigkeit (mehr Infos).

Wie ich persönlich finde, zeigt Google hiermit dass die Datenschutz-Diskussionen ernst genommen werden. Gerade durch die Möglichkeit der Kürzung der IP-Adressen wird auf einen wesentlichen Bestandteil des Beschlusses des Düsseldorfer Kreises eingegangen, welcher die IP-Adresse als personenbezogenes Merkmal ansah und eine Speicherung untersagte.

(via Google Conversion Room Blog & Google Analytics Blog)

Timo Aden – Google Analytics: Implementieren. Interpretieren. Profitieren (2. Auflage). Die zweite Auflage von Timo Adens Buch über das kostenlos erhältliche Web Analyse Tool Google Analytics beinhaltet einige Aktualisierungen gemäß der letzten Produkt-Updates von Google Analytics. Nun finden sich also wieder Erläuterungen und Best-Practices über alle aktuellen Berichte in Google Analytics im Buch (z.B. Asynchronous Tracking Code, Analytics Intelligenz und vieles mehr). Google Analytics Bereiche die sich seit der ersten Auflage nicht geändert haben sind natürlich auch noch im Buch enthalten. Für mich persönlich war die erste Auflage von Timo Aden’s Buch eine perfekte Grundlage um die tägliche Arbeit mit Google Analytics zu erlernen. Auch heute schlage ich hin und wieder in Timo’s Buch nach wenn ich Informationen benötige. Die zweite Auflage bringt das vermittelte Wissen auf den aktuellsten Stand, denn seit Erscheinen der ersten Auflage hat sich viel getan. Jedem der Google Analytics wirklich verstehen möchte und eigenständig Web Analytics mit Google Analytics im Unternehmen “leben” möchte, dem empfehle ich dieses Buch als Google Analytics Standardwerk.

Steven Broschart – Suchmaschinenoptimierung & Usability. Sehr gefreut habe ich mich auf Steven Broschart’s Buch. Denn neben einem reinen SEO- oder Usability-Wälzer wählt Steven Broschart eine Vorgehensweise, welche mir sehr gut gefällt da sie das Thema SEO & Usability ganzheitlich sieht: er weist auf, dass SEO und Usability zusammengehörende Disziplinen sind, denn “wer über Suchmaschinen gefunden wird, hat noch kein Geld verdient”. Das Buch ist ein Rundumschlag um aus Traffic im Web Umsatz zu machen. Neben den Basics der Suchmaschinenoptimierung und einem Einblick in unterschiedliche Usability-Methoden (u.a. Mouse-Tracking) weist Broschart ebenso Praxisbeispiele auf (u. a. heise.de), welche das vermittelte Wissen greifbar machen. Sehr kurzweilig zu lesen und umsetzbar in die Praxis.

Axel Amthor und Thomas Brommund – Mehr Erfolg durch Web Analytics. Amthor und Brommund, in der Szene durch Ihre  Firma Contentmetrics bekannt, berichten in ihrem Leitfaden für Marketers und Entscheider darüber, wie man Web Analytics nutzen kann um businessrelevante Entscheidungen vorzubereiten. Durch ihre langjährige Erfahrung in den unterschiedlichsten Web Analytics Projekten haben die beiden mit Sicherheit auch viel zu erzählen. Das Buch beschäftigt sich weniger mit Tools, sondern mehr mit Konzepten und Vorgehensweisen in einem Web Analytics Projekt. So werden Tracking-Methoden erläutert, Zielstellungen von Web Analytics diskutiert, das Thema Testing (A/B Testing, Multivariates Testing) kommt nicht zu kurz, es wird beschrieben wo ein Web Analyst im Unternehmen angesiedelt werden kann und es wird aufgezeigt welche Schritte man durchlaufen muss, um ein Web Analytics Tool zu intergrieren – sehr spannend.

Wie ihr seht ist einiges an neuem Material für das heimische Bücherregal rund um die Themen Web Analytics, Testing, Conversion Rate Optimierung und Usability, erhältlich. Scheut Euch also nicht eines oder alle der Bücher zu kaufen – denn Lesen bildet.