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.

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.

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)

Neben den einzelnen Punkten der Richtlinien des Düsseldorfer Kreises wird vom Moderator eine Erklärung der Punkte geliefert.

Hier nun das Video:

(via eControlling)

In Zukunft vertraut das international etablierte Textilunternehmen Peter Hahn auf die Webanalyse-Lösung netmind Business Reporting von Mindlab. Ziel ist es, die Usability der Unternehmenswebseite zu verbessern, um langfristig die Online-Umsätze zu steigern und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu optimieren.

netmind Business Reporting konnte sich in einem Pitch gegen die Lösungen von insgesamt fünf Wettbewerbern durchsetzen. Die schnelle und einfache Umsetzung in Verbindung mit der hohen Datenqualität sowie die automatisierten Ansätze zur Kampagnenerfassung hat für Peter Hahn den entscheidenden Ausschlag gegeben, sich für die Lösung von Mindlab zu entscheiden. Für einen zeitnahen Einsatz der Lösung wird das Unternehmen zunächst das Pixeltracking in Form eines ASP Modells nutzen, langfristig aber auf die Inhouse-Lösung von netmind mit dem Reverse Proxy Tracking umsteigen. Dadurch wird eine hohe Datenqualität sichergestellt und allen relevanten deutschen und europäischen Datenschutzrichtlinien Rechnung getragen.

Neben der reinen Webanalyse wird für Peter Hahn künftig auch eine Kopplung von Business Intelligence & CRM-Daten wie Retouren, Kundeninformationen und detaillierten Umsatzdaten möglich sein. So erhält das Unternehmen ein übergreifendes Gesamtbild über das ge-samte eCommerce-Geschäft. Entsprechende Verbesserungspotenziale können jederzeit ausgeschöpft werden.

Es werden alle zu Peter Hahn zugehörigen Domains (u.a. www.peterhahn.de) getrackt.

Die komplette Pressemittelung kann über diesen Link (PDF, 40 kB) heruntergeladen werden.

In den kommenden Tagen werde ich noch intensiv die einzelnen Kapitel von Marco’s neuem Buch einsteigen. Ich finde es sehr gut, dass Experten aus der Szene ihr Wissen teilen und so exemplarisch darlegen, dass Web Analyse ein Kernthema für die Optimierung von Webseiten ist und dass dies mit einfachen Mitteln durchführbar ist.

Herzlichen Glückwunsch zum neuen Buch, Marco !

Was mich ganz besonders freut ist, dass Blogzwonull als einer von vielen relevanten Web Analytics & Online Marketing Blogs im Buch aufgeführt wurde. Dies wurde im Rahmen einer Umfrage auf Marco’s Web Analytics Blog www.webanalytics-nutzen.de ermittelt. Auf diesem Weg nochmals vielen Dank für die vielen Stimmen für Blogzwonull.

Jetzt ein Exemplar vom neuen Web Analytics Buch gewinnen!

Freundlicherweise hat mir Marco ein zweites Exemplar zur Verfügung gestellt, welches ich hiermit sehr gerne unter meinen Lesern verlosen möchte.

Alles was ihr tun müsst ist:

• hinterlasst hier bei diesem Blogpost einen Kommentar (z.B. Glückwünsche an Marco zum neuen Buch)
• oder setzt einen Tweet über Twitter mit folgendem Inhalt ab: “Neues Web Analytics Buch von Marco Hassler – jetzt ein Exemplar gewinnen im Blogzwonull: http://bit.ly/afbjG5 @moritzhabermann”

Unter allen Teilnehmern bis zum 19.02.2010 wird dann das Buch verlost!

Für alle Nicht-Gewinner: Das Buch ist für 29,95 EUR bei Amazon erhältlich – eine gute Investiton.

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Update 20.02.2010:

Der Gewinner der Verlosung wurde gezogen. Glücklicher Besitzer des Buchs ist Christian, der hier im Blog kommentiert hat. Der Gewinner wurde bereits kontaktiert.

Den anderen Teilnehmern hier im Blog und auf  Twitter danke ich recht herzlich für die Teilnahme – vielleicht klappts beim nächsten mal.

Beste Grüße,

Moritz

Mindlab, Web Analyse Anbieter aus dem schwäbischen Esslingen, hat eine interessante Aktion für sein Produkt netmind Sphere gestartet. Mit netmind Sphere kann man sämtliche Aktivitäten über die eigene Marke, das eigene Unternehmen oder Mitbewerber im Social Web messen. Somit hat man immer im Blick was über die eigene Marke im Web gesprochen wird und kann so gezielt Gegenmaßnahmen ergreifen oder den Erfolg von Kampagnen messen.

Details zur Aktion:
Mindlab verspricht 1 Woche kostenfreie Nutzung des Produktes netmind Sphere, wenn man mindestens 3 “Kontakte” aus den Branchen Marketing, PR, CRM, Produktmanagement oder Recht zur Kontaktaufnahme wirbt. Alle Informationen hierzu gibt es auf der Landing Page der Aktion: http://www.mindlab.de/1zu3 oder per PDF .

Da das Thema Social Media Monitoring m.E. stetig an Fahrt gewinnt, lohnt es sich das Thema anzupacken und auch das Produkt von Mindlab zu testen.

Daher schnell zuschlagen und die kostenlosen PDF-Bücher sichern (ihr müsst lediglich Eure Email-Adresse vor dem Download angeben):  http://bit.ly/demystified-books