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

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

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