Scheinbar haben in den vergangenen Wochen mehr und mehr Google Analytics User auf den neuen Tracking Code umgestellt. Denn ich habe einige Nachrichten und E-Mails erhalten die Probleme mit dem neuen Code und bisher von mir gegebenen Tipps haben.
Dies hat einen einfachen Grund: Viele der bisher geposteten Änderungen am Code müssen für den neuen Code ebenfalls angepasst werden.
Ich gehe daher nun alle bisherigen Posts durch und beschreibe die notwendigen Änderungen.
Sicher Seiten, unsichere Seiten (März 2007)
Bei dem neuen Tracking Code ist eine Anpassung an sichere (https) Seiten nicht mehr notwendig. Dies wird durch den ersten Teil bereits automatisch erledigt:
<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "google-analytics.com/ga.js' type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
</script>
Vergabe individueller Seitennamen (April 2007)
Diese Funktion gibt es nach wie vor. Nur heißt die Veränderung nun nicht mehr urchinTracker, sondern trackPageview.
Diese Zeile ist bereits im Code vorhanden und die leere Klammer wird lediglich mit einem individiuellen Namen gefüllt:
pageTracker._trackPageview("/beispielname");
Weitere Suchmaschinen hinzufügen (April 2007)
Das Hinzufügen weiterer Suchmaschinen zur automatischen Erkennung von organischem Traffic ist ebenfalls deutlich einfacher geworden.
In den unteren Teil des Codes wird je weiterer Suchmaschine eine Zeile hinzugefügt. Hier als Beispiel wenn man T-Online hinzufügen möchte.
pageTracker._addOrganic("t-online","q");
Der Gesamtcode sieht dann folgendermaßen aus:
<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "google-analytics.com/ga.js' type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
</script>
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-xxxxxxx-x");
pageTracker._addOrganic("name_of_searchengine","qvar");
pageTracker._initData();
pageTracker._trackPageview();
</script>
Preisvergleichseiten hinzufügen (April 2007)
Für das Hinzufügen von Preisvergleichsseiten nicht als Referrer, sondern als Suchmaschinen wird das gleiche Prinzip angewendet wie im vorigen Beispiel.
Tracken über mehrere Domains (Juli 2007)
Die Grundproblematik beim Tracken über verschiedene Domains ist nach wie vor die gleiche.
Dennoch ist die notwendige Anpassung bei dem neuen Tracking Code eine andere. Soll der User über mehrere Domains "verfolgt" werden (bspw. 3rd Party eCommerce Shop). Sieht der Code folgendermaßen aus:
<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "google-analytics.com/ga.js' type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
</script>
<script type="text/javascript">
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-xxxxxxx-x");
pageTracker._setDomainName("none");
pageTracker._setAllowLinker(true);
pageTracker._initData();
pageTracker._trackPageview();
</script>
Wie vorher muss auch nun wieder der href Link von der einen Domain zur anderen Domain verändert werden. Sieht der Link bisher so aus:
<a href="https://www.timoaden-shop.de/?login=parameters">Diese Seite gibt es nicht</a>
Muss er wie folgt geändert werden:
<a href="https://www.timoaden_shop.de/?login=parameters" onclick="pageTracker._link(this.href); return false;">Diese Seite gibt es nicht</a>
Dies gilt für sämtliche Links die von Domain A zu Domain B verweisen.
Das waren alle bisherigen Posts die bei der Umstellung auf den neuen Code einer Änderung bedürfen.
Haben Sie bereits Erfahrungen mit dem neuen Code gemacht? Gab es Probleme oder Erfolge? Schreiben Sie doch einfach ein Kommentar....
Mittwoch, April 23, 2008
Montag, April 14, 2008
WebSite Optimizer als Stand Alone Version gelauncht!
Ab sofort steht der Website Optimizer nicht mehr nur den AdWords Kunden zur Verfügung.
Jeder interessent kann nun den Website Optimizer kostenlos nutzen!
Der Website Optimizer hilft Ihnen dabei Landing Pages zu optimieren. Sie können wählen, ob Sie A/B-Test durchführen wollen, oder durch multivariate Tests erfahren wollen, welche Variation Ihrer Landingpage am erfolgreichsten ist.
Ein Web Analyse Tool (bspw. Google Analytics) sollte immer die Grundlage aller Online Aktivitäten sein. Jedoch stellen Web Analyse Tools lediglich Daten dar ohne jedoch Empfehlungen abzugeben, was genau Sie verbessern können.
Wer entscheidet also wie eine Landingpage auszusehen hat?
Der Geschäftsführer?
Der Marketingleiter?
Der Webdesigner?
Der Praktikant?
Keiner kann vorab sagen welche Version Ihrer Website/LandingPage am erfolgreichsten ist.
Woher wissen Sie ob das Foto mit der Frau erfolgreicher ist als das eines Mannes? Woher wissen Sie ob die Hintergrundfarbe blau besser performt als grün? Woher wissen Sie welcher Text Ihnen am meisten Conversions liefert?
Sie wissen es nicht? Wer weiß es?
Nur Ihre User können Ihnen sagen welche Seite die Beste ist!
Lassen Sie einfach Ihre User entscheiden mit welcher Seite sie am besten klarkommen. Welches Design ihnen am besten gefällt. Welche Seiten sie brauchen um am erfolgreichsten zu konvertieren.
Ich halte den Website Optimizer für ein sehr spannendes Tool mit der Erfolg von Kampagnen deutlich erhöht werden kann.
Jeder interessent kann nun den Website Optimizer kostenlos nutzen!
Der Website Optimizer hilft Ihnen dabei Landing Pages zu optimieren. Sie können wählen, ob Sie A/B-Test durchführen wollen, oder durch multivariate Tests erfahren wollen, welche Variation Ihrer Landingpage am erfolgreichsten ist.
Ein Web Analyse Tool (bspw. Google Analytics) sollte immer die Grundlage aller Online Aktivitäten sein. Jedoch stellen Web Analyse Tools lediglich Daten dar ohne jedoch Empfehlungen abzugeben, was genau Sie verbessern können.
Wer entscheidet also wie eine Landingpage auszusehen hat?
Der Geschäftsführer?
Der Marketingleiter?
Der Webdesigner?
Der Praktikant?
Keiner kann vorab sagen welche Version Ihrer Website/LandingPage am erfolgreichsten ist.
Woher wissen Sie ob das Foto mit der Frau erfolgreicher ist als das eines Mannes? Woher wissen Sie ob die Hintergrundfarbe blau besser performt als grün? Woher wissen Sie welcher Text Ihnen am meisten Conversions liefert?
Sie wissen es nicht? Wer weiß es?
Nur Ihre User können Ihnen sagen welche Seite die Beste ist!
Lassen Sie einfach Ihre User entscheiden mit welcher Seite sie am besten klarkommen. Welches Design ihnen am besten gefällt. Welche Seiten sie brauchen um am erfolgreichsten zu konvertieren.
Ich halte den Website Optimizer für ein sehr spannendes Tool mit der Erfolg von Kampagnen deutlich erhöht werden kann.
Schnellere Report-Updates in Google Analytics
Viele Kunden und Google Analytics Nutzern war die Update-Zeit der Google Analytics Reports zu langsam.
Bisher wurden die Daten die über den Google Analytics Tracking Code generiert wurden ca. alle 3-4 Stunden aktualisiert (bspw. Besuche, Page Impressions, etc.).
Die Aktualisierung geschieht nun schneller!
Ab sofort sollten die Daten deutlich schneller die entsprechenden Reports einfließen. Die Update-Zeit beträgt nun weniger als eine Stunde.
Dies ist zwar immer noch nicht "Real-Time", ermöglicht aber dennoch eine deutlich schneller Auswertung der Daten und entspricht damit dem Wunsch vieler Kunden.
Bisher wurden die Daten die über den Google Analytics Tracking Code generiert wurden ca. alle 3-4 Stunden aktualisiert (bspw. Besuche, Page Impressions, etc.).
Die Aktualisierung geschieht nun schneller!
Ab sofort sollten die Daten deutlich schneller die entsprechenden Reports einfließen. Die Update-Zeit beträgt nun weniger als eine Stunde.
Dies ist zwar immer noch nicht "Real-Time", ermöglicht aber dennoch eine deutlich schneller Auswertung der Daten und entspricht damit dem Wunsch vieler Kunden.
Mittwoch, April 09, 2008
Yahoo! kauft Indextools
Wie Yahoo! und der Web Analyse Tool Anbieter Indextools heute mitgeteilt haben übernimmt Yahoo! Indextools.
Indextools ist ein Web Analyse Tool Anbieter, welcher seinen Firmensitz in Budapest (Ungarn) hat. Dennis Mortensen (COO von Indextools) hat in seinem Blog bereits die über die Übernahme berichtet.
Der Kaufpreis ist bisher nicht bekannt - der Deal soll bereits im Juni abgeschlossen sein.
Nun stellt sich die Frage, wie es mit Indextools weitergeht, und was genau Yahoo! mit Indextools vor hat.
Wird Indextools nun kostenlos wie Google Analytics?
Die drei großen Suchmaschinen Google, Microsoft und Yahoo! haben nun jeweils ein Web Analyse Tool. Nachdem Google Analytics bereits seit 2,5 Jahren im Markt ist, Microsoft mit AdCenter Analytics vor kurzem nachgezogen hat steigt nun auch Yahoo! in den Web Analyse Markt ein.
Es belibt abzuwarten wie es weitergeht - auf jeden Fall ein deutliches Signal für die Wichtigkeit eines Web Analyse Tools und offensichtlich ein Indiz, dass Google mit der Übernahme von Urchin vor drei Jahren und dem Launch von Google Analytics einiges richtig gemacht hat.
Indextools ist ein Web Analyse Tool Anbieter, welcher seinen Firmensitz in Budapest (Ungarn) hat. Dennis Mortensen (COO von Indextools) hat in seinem Blog bereits die über die Übernahme berichtet.
Der Kaufpreis ist bisher nicht bekannt - der Deal soll bereits im Juni abgeschlossen sein.
Nun stellt sich die Frage, wie es mit Indextools weitergeht, und was genau Yahoo! mit Indextools vor hat.
Wird Indextools nun kostenlos wie Google Analytics?
Die drei großen Suchmaschinen Google, Microsoft und Yahoo! haben nun jeweils ein Web Analyse Tool. Nachdem Google Analytics bereits seit 2,5 Jahren im Markt ist, Microsoft mit AdCenter Analytics vor kurzem nachgezogen hat steigt nun auch Yahoo! in den Web Analyse Markt ein.
Es belibt abzuwarten wie es weitergeht - auf jeden Fall ein deutliches Signal für die Wichtigkeit eines Web Analyse Tools und offensichtlich ein Indiz, dass Google mit der Übernahme von Urchin vor drei Jahren und dem Launch von Google Analytics einiges richtig gemacht hat.
Sonntag, April 06, 2008
Neue Trendgrafik bei Google Analytics
Wie bereits in diversen Posts erwähnt ist die Analyse von Trends bei der Web Analyse sehr wichtig.
Google Analytics stellt daher im oberen Bereich der meisten Reports einen Trendgrafen dar. Hierdurch kann man auf einen Blick sehen, in welche Richtung die Zahlen tendieren.
Kann man das wirklich?
Wenn man sich bisher einen längeren Zeitraum angesehen hat, war die Aussagekraft des Grafen ziemlich schlecht wie folgendes Beispiel für den Zeitraum eines Jahres belegt (Click zum Vergrößern):
Absolut unübersichtlich - und vor allem keinerlei Aussagekraft.
Daher gibt es nun (endlich) alternative Darstellungsformen. Denn ab sofort kann der Trendgraf entweder nach Tagen, Wochen oder Monaten angezeigt werden.
Die Tagesanzeige entspricht der obigen und macht Sinn bei kürzeren Zeiträumen - bspw. die Betrachtung nur sehr weniger Tage/Wochen.
Die Wochenanzeige empfiehlt sich für die Ansicht einiger Monate, und die Monatsanzeige für die Trendanalyse mehrerer Monate.
Hier ein Beispiel für den exakt gleichen Zeitraum wie oben, nur dieses mal aufgeteilt nach Wochen (Click zum Vergrößern):
Hier kann nun deutlich besser ein Trend abgelesen werden. Die Richtung stimmt. Die Frage ist jetzt:"Was ist für die Peaks verantwortlich? Und wie kommt es zu den Einbrüchen?"
Für die Analyse sehr lange Zeiträume (mehr als ein Jahr) ist auch die Wochendarstellung evtl. nicht ganz ausreichend um den allgemeinen Trend darzustellen.
Daher gibt es noch die Möglichkeit der Monatsdarstellung. Die Darstellung eines Jahre sind dann folgendermaßen aus (Click zum Vergrößern):
Hier ist es nun endgültig gut erkennbar: Der Trend geht dahin wo er auch hin soll - eine Vervierfachung der monatlichen Besuche innerhalb eines Jahres.
Vielen Dank an alle Besucher! Nun ist das Ziel die Besucherzahl bis Ende des Jahres erneut zu verdoppeln...
Google Analytics stellt daher im oberen Bereich der meisten Reports einen Trendgrafen dar. Hierdurch kann man auf einen Blick sehen, in welche Richtung die Zahlen tendieren.
Kann man das wirklich?
Wenn man sich bisher einen längeren Zeitraum angesehen hat, war die Aussagekraft des Grafen ziemlich schlecht wie folgendes Beispiel für den Zeitraum eines Jahres belegt (Click zum Vergrößern):
Absolut unübersichtlich - und vor allem keinerlei Aussagekraft.
Daher gibt es nun (endlich) alternative Darstellungsformen. Denn ab sofort kann der Trendgraf entweder nach Tagen, Wochen oder Monaten angezeigt werden.
Die Tagesanzeige entspricht der obigen und macht Sinn bei kürzeren Zeiträumen - bspw. die Betrachtung nur sehr weniger Tage/Wochen.
Die Wochenanzeige empfiehlt sich für die Ansicht einiger Monate, und die Monatsanzeige für die Trendanalyse mehrerer Monate.
Hier ein Beispiel für den exakt gleichen Zeitraum wie oben, nur dieses mal aufgeteilt nach Wochen (Click zum Vergrößern):
Hier kann nun deutlich besser ein Trend abgelesen werden. Die Richtung stimmt. Die Frage ist jetzt:"Was ist für die Peaks verantwortlich? Und wie kommt es zu den Einbrüchen?"
Für die Analyse sehr lange Zeiträume (mehr als ein Jahr) ist auch die Wochendarstellung evtl. nicht ganz ausreichend um den allgemeinen Trend darzustellen.
Daher gibt es noch die Möglichkeit der Monatsdarstellung. Die Darstellung eines Jahre sind dann folgendermaßen aus (Click zum Vergrößern):
Hier ist es nun endgültig gut erkennbar: Der Trend geht dahin wo er auch hin soll - eine Vervierfachung der monatlichen Besuche innerhalb eines Jahres.
Vielen Dank an alle Besucher! Nun ist das Ziel die Besucherzahl bis Ende des Jahres erneut zu verdoppeln...
Donnerstag, April 03, 2008
Karten Overlay bei Google Analytics
Für Websitebetreiber ist die Herkunft der User interessant. Sie können hierdurch erfahren aus welchen Ländern oder Städten Ihre User eigentlich kommen.
Drei Tipps wie Sie die Karten Overlay Funktion nutzen können:
Hierdurch können beispielsweise neue Geschäfspotentiale erkannt werden.
Stellen Sie sich vor Sie betreiben einen Shop und liefern Ihre Waren ausschließlich in Deutschland aus. Wenn sie nun durch den Karten Overlay Report erkennen, dass ein relevanter Anteil der Besucher aus Frankreich kommt deutet dies auf ein gewisses Interesse französischer Nutzer hin.
Es könnte sich also für Sie lohnen Ihre Produkte auch dort anzubieten und dadurch mehr Umsatz zu generieren.
Aus welchen Städten kommen die erfolgreichsten Besucher? Geben Ihre Kunden in Hamburg mehr Geld bei Ihnen aus als in Berlin? Welche Gegenden sind für Sie am erfolgreichsten?
Diese Informationen können Sie nutzen, um auch Ihre AdWords Kampagnen zu optimieren. Es könnte sich evtl. lohnen in bestimmten Ländern oder Städten die Budgets entsprechend des Erfolgs anzupassen.
Schalten Sie regionale Kampagnen? Vielleicht werben Sie offline regional im Radio?
Angenommen Sie schalten für einen gewissen Zeitraum Radio Spots bei dem regionalen Lokalsender Radio Hamburg in dem Sie Ihre URL deutlich kommunizieren.
Über den Karten Overlay Report können Sie analysieren, inwiefern sich dies auf die Besuchszahlen aus Hamburg auswirkt.
Gehen die Besuche nach oben? Hat es überhaupt einen Effekt? Gibt es viele neue Besuche? Sind diese erfolgreich für Ihre Ziele?
Wie funktioniert der Karten Overlay Report?
Die Herkunft der Besucher wird anhand der IP Adressen ermittelt. Die IP Adressen werden automatisch bei jedem Besuch eines Users auf Ihrer Seite übermittel.
Google Analytics wertet diese ausschließlich (!) für die Erstellung des Karten Overlay Reports aus. Anschließend werden diese bei Google gelöscht bzw. anonymisiert.
Bei der Analyse des Karten Overlay Reports gibt es jedoch einiges zu bedenken.
6 Gründe die die Herkunft der User beeinflussen
Die IP Adressen stellen lediglich eine Verbindungsnummer eines Computers mit dem Internet dar. Es handelt sich also nicht um Personen, sondern lediglich um einen Computer, ohne Rückschlüsse auf den vor dem Computer sitzenden.
(Dies wird mitunter anders gesehen und stellt hier nur meine persönliche Meinung dar (siehe auch den Disclaimer unten auf dieser Seite)).
Es kann also nicht analysiert werden, ob es wirklich die gleiche Person ist, die vor dem Rechner sitzt - unterschiedliche Personen verhalten sich im Netz anders, werden für Analytics dennoch als identische User dargestellt.
Je nach Verbindungsart mit dem Internet werden öfter dynamische IP Adressen vergeben. Bei jeder Einwahl ins Internet wird eine andere IP Adresse vergeben.
Hierdurch ist ein einzelner Computer natürlich nicht identifizierbar.
In diesem Fall kann der User für Analytics sogar aus verschiedenen Städten kommen, obwohl er vor dem gleichen Rechner sitzt!
Wie kann das sein?
Bei der Einwahl ins Internet wählt man sich über einen Einwahlknoten ein. Diese sind quer durch Deutschland verteilt.
Wenn ich also als User in München sitze ist die Chance recht groß, dass ich über einen Einwahlknotenpunkt in München ins Internet gelange. Aufgrund der IP Adresse kann ich dann als "Münchner User" erkannt werden.
Ein andere User sitzt nun in Lüneburg in der Nähe von Hamburg.
Im Normalfall wählt er sich über einen Lüneburger Einwahlknotenpunkt ein und wird entsprechend der Stadt Lüneburg zugeordnet.
Zu genau dem Zeitpunkt ist aber gerade halb-Lüneburg im Netz und der Einwahlknotenpunkt komplett ausgelastet.
Der User der sich nun einwählt kann nicht mehr über den Lüneburger Einwahlknoten auf das Netz zugreifen. Automatisch wird er dann umgeleitet zu einem anderen Einwahlknoten - z.B. Hamburg.
In diesem Fall wird der User als Hamburger User dargestellt - obwohl er in Lüneburg sitzt.
Wenn ich mir die Deutschlandkarte meines Blogs in Analytics ansehen frage ich mich, ob ich den wirklich nur so wenige Besucher aus den östlichen Bundesländern habe.
Natürlich wohnen dort fast genauso viele Menschen wie im geballten Nordrhein-Westfalen. Dennoch gibt es einige ziemlich leere Flächen im Osten (siehe Grafik - Click zum Vergrößern)
Wie kann das sein?
Nach der Wiedervereinigung Deutschland - also vor der allgemeinen Verbreitung des Internets - wurde fast der gesamte Osten mit damals ultra-modernen Glasfasertelefonkabeln ausgestattet. Diese waren zu der Zeit das Neueste was es für Telefongespräche (und Faxgeräte) gab.
Mitte/Ende der Neunziger war der Osten Deutschlands von den Telefonleitungen deutlich moderner ausgerüstet als der Westen.
Nun kam aber die Verbreitung des Internets und vor allem DSL. Mit dem Erfolg der DSL Technik konnte damals noch keiner Rechnen.
Das Problem war nun, dass die brandneuen Glasfaserleitungen für DSL nicht so gut geeignet waren, sondern die alten Leitungen, wie sie im Westen Deutschland lagen, viel besser waren.
Daher ist die Verbreitung von DSL im Westen deutlich höher als im Osten.
Dies hat nun folgende Auswirkung. Im Westen (mit DSL) wird versucht bei der Einwahl ins Internet die kürzeste Verbindung zum nächsten Einwahlknoten zu nehmen.
Daher stimmt die Zuordnung der Herkunft im Westen recht gut überein.
Im Osten Deutschlands finden viele Verbindungen über die schnellen Glasfaserkabel statt. Hier ist es nicht so wichtig, dass die Einwahl beim nächstgelegenen Einwahlkoten stattfindet.
Der User kann durchaus zu einer weiter entfernten Stadt geleitet werden. Daher bekommt er dann auch eine IP Adresse der weiter entfernten Stadt zugewiesen.
Daher kann es besonders in den ländlichen Gebieten des Ostens vorkommen, dass die Zugriffe nicht entsprechend der wirklichen Position des User zugeordnet werden.
Dies kann dort dann zu einem etwas ungenauerem Bild bei dem Karten Overlay Report führen.
Ein weiteres Beispiel, welches die Ungenauigkeit des Karten Overlay Reports darstellt.
Auch wenn sich AOL aus dem Internetzugangsgeschäft zurückgezogen hat verwende ich es als Beispiel, da wir alle sicher noch die vielen Zugangs CDs von AOL kennen, die es vor einiger Zeit zu Hauf gab.
Wenn ein User sich also über AOL einwählt, wurde er über einen ganz bestimmten Einwahlknotenpunkt von AOL geleitet - unabhängig davon, wo er nun gerade saß.
Dies führte dazu, dass alle AOL Kunden über einen (oder einige wenige) Knotenpunkte im Internet surften, und diese also alle einer Stadt (oder einigen wenigen Städten) zugeordnet wurden.
Dies kann also ebenfalls das Bild der realen Herkunft des User verzerren.
Aufgrund der genannten Komplexität (siehe auch weiter unten) kann es ab und zu vorkommen, dass die Verbindungsgeschwindigkeit und damit dann auch die Herkunft der User einfach nicht indentifiziert werden kann. Dies ist nicht weiter erklärbar, sonder lediglich als Fakt hinzunehmen.
Diese ganzen Gründe könnten nun dazu führen, dass Sie meinen der Karten Overlay Report wäre komplett nuztlos.
Dies ist nicht der Fall!!
Wie so oft bei der Web Analyse geht es um Trends, statt um absolute Zahlen.
Wie schon öfter erwähnt ist das Netz sehr komplex. Auch Websites können sehr komplex sein. Dies kann zwangsläufig nur dazu führen, dass es keine 100% korrekten Zahlen in der Web Analyse geben kann.
Einige können plausibel erklärt werden - so wie in diesem Post.
Andere sind fast unerklärlich. Mit gewissen unschärfen muss man leben. Der Umgang mit Trends bietet eine gute Möglichkeit mit dieser Unschärfe (die jedes Web Analyse Tool dieser Welt hat) umzugehen.
Dennoch sind die IP Adressen z.Zt. das einizige vernünftige Mittel mit denen man die Herkunft der User bestimmen kann - die genannten Gründe zeigen jedoch auf, dass die in dem Karten Overlay gezeigten Zahlen nie 100% korrekt sein können.
Ich hoffe ich habe Sie nicht desillusioniert.
Nutze Sie aktiv den Karten Overlay Report oder die entsprechenden Segmentierungsmöglichkeiten? Haben Sie Gedanken zu dem Geschriebenen? Teilen Sie diese doch einfach in einem Kommentar mit...
Drei Tipps wie Sie die Karten Overlay Funktion nutzen können:
- Geschäftspotentiale
Hierdurch können beispielsweise neue Geschäfspotentiale erkannt werden.
Stellen Sie sich vor Sie betreiben einen Shop und liefern Ihre Waren ausschließlich in Deutschland aus. Wenn sie nun durch den Karten Overlay Report erkennen, dass ein relevanter Anteil der Besucher aus Frankreich kommt deutet dies auf ein gewisses Interesse französischer Nutzer hin.
Es könnte sich also für Sie lohnen Ihre Produkte auch dort anzubieten und dadurch mehr Umsatz zu generieren.
Aus welchen Städten kommen die erfolgreichsten Besucher? Geben Ihre Kunden in Hamburg mehr Geld bei Ihnen aus als in Berlin? Welche Gegenden sind für Sie am erfolgreichsten?
- AdWords Anpassung
Diese Informationen können Sie nutzen, um auch Ihre AdWords Kampagnen zu optimieren. Es könnte sich evtl. lohnen in bestimmten Ländern oder Städten die Budgets entsprechend des Erfolgs anzupassen.
- Offline Kampagnen Tracking
Schalten Sie regionale Kampagnen? Vielleicht werben Sie offline regional im Radio?
Angenommen Sie schalten für einen gewissen Zeitraum Radio Spots bei dem regionalen Lokalsender Radio Hamburg in dem Sie Ihre URL deutlich kommunizieren.
Über den Karten Overlay Report können Sie analysieren, inwiefern sich dies auf die Besuchszahlen aus Hamburg auswirkt.
Gehen die Besuche nach oben? Hat es überhaupt einen Effekt? Gibt es viele neue Besuche? Sind diese erfolgreich für Ihre Ziele?
Wie funktioniert der Karten Overlay Report?
Die Herkunft der Besucher wird anhand der IP Adressen ermittelt. Die IP Adressen werden automatisch bei jedem Besuch eines Users auf Ihrer Seite übermittel.
Google Analytics wertet diese ausschließlich (!) für die Erstellung des Karten Overlay Reports aus. Anschließend werden diese bei Google gelöscht bzw. anonymisiert.
Bei der Analyse des Karten Overlay Reports gibt es jedoch einiges zu bedenken.
6 Gründe die die Herkunft der User beeinflussen
- IP Adressen
Die IP Adressen stellen lediglich eine Verbindungsnummer eines Computers mit dem Internet dar. Es handelt sich also nicht um Personen, sondern lediglich um einen Computer, ohne Rückschlüsse auf den vor dem Computer sitzenden.
(Dies wird mitunter anders gesehen und stellt hier nur meine persönliche Meinung dar (siehe auch den Disclaimer unten auf dieser Seite)).
Es kann also nicht analysiert werden, ob es wirklich die gleiche Person ist, die vor dem Rechner sitzt - unterschiedliche Personen verhalten sich im Netz anders, werden für Analytics dennoch als identische User dargestellt.
- Dynamische IP Adressen
Je nach Verbindungsart mit dem Internet werden öfter dynamische IP Adressen vergeben. Bei jeder Einwahl ins Internet wird eine andere IP Adresse vergeben.
Hierdurch ist ein einzelner Computer natürlich nicht identifizierbar.
In diesem Fall kann der User für Analytics sogar aus verschiedenen Städten kommen, obwohl er vor dem gleichen Rechner sitzt!
Wie kann das sein?
- Einwahlknoten
Bei der Einwahl ins Internet wählt man sich über einen Einwahlknoten ein. Diese sind quer durch Deutschland verteilt.
Wenn ich also als User in München sitze ist die Chance recht groß, dass ich über einen Einwahlknotenpunkt in München ins Internet gelange. Aufgrund der IP Adresse kann ich dann als "Münchner User" erkannt werden.
Ein andere User sitzt nun in Lüneburg in der Nähe von Hamburg.
Im Normalfall wählt er sich über einen Lüneburger Einwahlknotenpunkt ein und wird entsprechend der Stadt Lüneburg zugeordnet.
Zu genau dem Zeitpunkt ist aber gerade halb-Lüneburg im Netz und der Einwahlknotenpunkt komplett ausgelastet.
Der User der sich nun einwählt kann nicht mehr über den Lüneburger Einwahlknoten auf das Netz zugreifen. Automatisch wird er dann umgeleitet zu einem anderen Einwahlknoten - z.B. Hamburg.
In diesem Fall wird der User als Hamburger User dargestellt - obwohl er in Lüneburg sitzt.
- Glasfaserkabel und DSL
Wenn ich mir die Deutschlandkarte meines Blogs in Analytics ansehen frage ich mich, ob ich den wirklich nur so wenige Besucher aus den östlichen Bundesländern habe.
Natürlich wohnen dort fast genauso viele Menschen wie im geballten Nordrhein-Westfalen. Dennoch gibt es einige ziemlich leere Flächen im Osten (siehe Grafik - Click zum Vergrößern)
Wie kann das sein?
Nach der Wiedervereinigung Deutschland - also vor der allgemeinen Verbreitung des Internets - wurde fast der gesamte Osten mit damals ultra-modernen Glasfasertelefonkabeln ausgestattet. Diese waren zu der Zeit das Neueste was es für Telefongespräche (und Faxgeräte) gab.Mitte/Ende der Neunziger war der Osten Deutschlands von den Telefonleitungen deutlich moderner ausgerüstet als der Westen.
Nun kam aber die Verbreitung des Internets und vor allem DSL. Mit dem Erfolg der DSL Technik konnte damals noch keiner Rechnen.
Das Problem war nun, dass die brandneuen Glasfaserleitungen für DSL nicht so gut geeignet waren, sondern die alten Leitungen, wie sie im Westen Deutschland lagen, viel besser waren.
Daher ist die Verbreitung von DSL im Westen deutlich höher als im Osten.
Dies hat nun folgende Auswirkung. Im Westen (mit DSL) wird versucht bei der Einwahl ins Internet die kürzeste Verbindung zum nächsten Einwahlknoten zu nehmen.
Daher stimmt die Zuordnung der Herkunft im Westen recht gut überein.
Im Osten Deutschlands finden viele Verbindungen über die schnellen Glasfaserkabel statt. Hier ist es nicht so wichtig, dass die Einwahl beim nächstgelegenen Einwahlkoten stattfindet.
Der User kann durchaus zu einer weiter entfernten Stadt geleitet werden. Daher bekommt er dann auch eine IP Adresse der weiter entfernten Stadt zugewiesen.
Daher kann es besonders in den ländlichen Gebieten des Ostens vorkommen, dass die Zugriffe nicht entsprechend der wirklichen Position des User zugeordnet werden.
Dies kann dort dann zu einem etwas ungenauerem Bild bei dem Karten Overlay Report führen.
- AOL et al.
Ein weiteres Beispiel, welches die Ungenauigkeit des Karten Overlay Reports darstellt.
Auch wenn sich AOL aus dem Internetzugangsgeschäft zurückgezogen hat verwende ich es als Beispiel, da wir alle sicher noch die vielen Zugangs CDs von AOL kennen, die es vor einiger Zeit zu Hauf gab.
Wenn ein User sich also über AOL einwählt, wurde er über einen ganz bestimmten Einwahlknotenpunkt von AOL geleitet - unabhängig davon, wo er nun gerade saß.
Dies führte dazu, dass alle AOL Kunden über einen (oder einige wenige) Knotenpunkte im Internet surften, und diese also alle einer Stadt (oder einigen wenigen Städten) zugeordnet wurden.
Dies kann also ebenfalls das Bild der realen Herkunft des User verzerren.
- nicht identifizierbar
Aufgrund der genannten Komplexität (siehe auch weiter unten) kann es ab und zu vorkommen, dass die Verbindungsgeschwindigkeit und damit dann auch die Herkunft der User einfach nicht indentifiziert werden kann. Dies ist nicht weiter erklärbar, sonder lediglich als Fakt hinzunehmen.
Diese ganzen Gründe könnten nun dazu führen, dass Sie meinen der Karten Overlay Report wäre komplett nuztlos.
Dies ist nicht der Fall!!
Wie so oft bei der Web Analyse geht es um Trends, statt um absolute Zahlen.
Wie schon öfter erwähnt ist das Netz sehr komplex. Auch Websites können sehr komplex sein. Dies kann zwangsläufig nur dazu führen, dass es keine 100% korrekten Zahlen in der Web Analyse geben kann.
Einige können plausibel erklärt werden - so wie in diesem Post.
Andere sind fast unerklärlich. Mit gewissen unschärfen muss man leben. Der Umgang mit Trends bietet eine gute Möglichkeit mit dieser Unschärfe (die jedes Web Analyse Tool dieser Welt hat) umzugehen.
Dennoch sind die IP Adressen z.Zt. das einizige vernünftige Mittel mit denen man die Herkunft der User bestimmen kann - die genannten Gründe zeigen jedoch auf, dass die in dem Karten Overlay gezeigten Zahlen nie 100% korrekt sein können.
Ich hoffe ich habe Sie nicht desillusioniert.
Nutze Sie aktiv den Karten Overlay Report oder die entsprechenden Segmentierungsmöglichkeiten? Haben Sie Gedanken zu dem Geschriebenen? Teilen Sie diese doch einfach in einem Kommentar mit...
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