Um meine Sommerpause etwas aufzulockern gibt’s wiedermal einen Quickie für zwischen durch. Gleichzeitig kann ich damit auch wiedermal über Google Analytics schreiben, hatten wir hier ja auch schon länger nicht. Hatte vor Kurzem die Problemstellung Transaktionen innerhalb von Google Analytics nach der Quelle auswerten zu wollen. Das ist hilfreich um die Performance von Kampagnen besser zu beurteilen. Ohne nähere Betrachtung können die reinen Transaktionen oder der ROI im Statistiktool nämlich leicht das Ergebnis verfälschen, nachdem keine Retouren oder Folgebestellungen berücksichtigt werden.
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Konzeption von Landingpages (Teil 3)
15
Apr
Weiter geht’s mit der Fortsetzung und dem gleichzeitig abschließenden Teil dieser kleinen Triologie.
Dieser Beitrag ist Teil 3 einer dreiteiligen Serie:
Grobkonzeption: Wirtschaftlichkeit, Traffic generieren (Teil 1)
Feinkonzeption: Seitenaufbau (Teil 2)
Auswerten, Optimieren und Praxisbeispiele (Teil 3)
Testen, Optimieren
Wurde die Website erstellt empfiehlt es sich das Ganze von Personen aus der Zielgruppe testen zu lassen. Daraus muss nicht unbedingt eine hochprofessionelle Usability Studie entstehen. Oft reicht es schon bekannte oder Arbeitskollegen zu befragen um kleine Fehler oder Fallstricke in der Benutzung aufzudecken.
Nach dem Launch macht es Sinn potentielle Optimierungen via Google’s Website Optimizer zu testen. Dieser ermöglicht es einfach verschiedene Versionen z.B. unterschiedliche Bilder oder Buttonbezeichnungen abzutesten. Dabei liefert das Tool von Google die verschiedenen Varianten die getestet werden automatisch an die Besucher der Landingpage aus, anschließend kann man sich in einer Statistik ansehen welche Version am Besten konvertiert.
Statistik, Auswertung, ROI
Ganz wichtig ist auch die Integration eines Statistiktool. Dazu sollte bereits vor der Erstellung der Landingpage definiert werden, welches Statistiktool integriert wird und welche KPIs (Key Performance Indikatoren) gemessen werden sollen. Nichts ist ärgerlicher als am Ende einer Kampangen keine aussagekräftigen Zahlen zur Verfügung zu haben.
Interessante Werte sind unter anderem: Visits, Conversion Rate, Cost per Click, Clickthrough Rate, Return on Investment, Herkunft und Sprache der Benutzer, Formularabbruchsrate
Beispiele:
Zanox Landingpage Template
Dieses Template kann für Partnerprogramme über Zanox verwendet werden. Das Grundkonzept basiert auf einer aufgeräumten, übersichtlichen Landingpage die mehrere Produkte sehr transparent darstellt und vergleicht.
Tourismus: Komplexe Familienurlaubs Landingpage
Die Besonderheit bei dieser Landigpage ist, dass es hier um das Generieren von Anfragen geht. Aus diesem Grund wurde eine Funktion integriert über die der Benutzer über ein Warenkorbsystem eine Anfrage stellt. Diese Anfrage wird basierend auf der Auswahl des Benutzers automatisiert an mehrere Anbieter gestellt.
Die Grundidee ist sehr gut einzig die Bedienung muss erst einmal verstanden werden. Durch die Informationsflut wirkt die Seite auch etwas voll.
Landingpage: Hausschuhe
Beispiel für eine in die Website integrierte Landingpage zum Thema Hausschuhe.
Landingpage: Gewinnspiel
Sehr schöne, schlichte Landingpage für ein Gewinnspiel. Einziger Nachteil ist aus meiner Sicht, dass gescrollt werden muss und so Teilnahmeformular und -button nicht sofort sichtbar sind.
Google Analytics: Benutzerdefinierte Berichte
19
Mrz
Für alle die spezielle Anforderungen an Statistiken haben gibt es in Google Analytics die Möglichkeit benutzerdefinierte Berichte zu erstellen. Durch diese Berichte können beispielsweise die individuell wichtigsten KPIs (Key Performance Indikatoren) übersichtlich aufbereitet werden, in weiterer Folge kann man sich die entsprechenden Berichte auch automatisiert per Mail senden lassen. Dadurch lasst sich viel Zeit sparen, speziell wenn man an Kunden, Vorgesetzte, etc. ein regelmäßiges Reporting liefern muss. Je nach Ziel können so auch aktuell in Google Analytics verfügbare Reports nachgebaut und durch zusätzliche Werte erweitert oder auch vereinfacht und auf das Notwendigste reduziert werden.
Solche Berichte können in Google Analytics bequem unter dem Menüpunkt “Benutzerdefinierte Berichterstellung” eingerichtet werden. Per Drag and Drop kann der gewünschte Bericht zusammengestellt werden. Hierzu gibt es folgende befüllbare Bereiche:
Messdaten (blau)
Die Messdaten sind die Werte die später als Spalten im Bericht dargestellt werden.
Dimensionen (grün)
Bei den Dimensionen handelt es sich um einen Wert der Später in den Zeilen dargestellt wird. Durch Unter-Dimensionen besteht die Möglichkeit diese Werte zu verschachteln. Im späteren Bericht wird dann bei Click auf einen Wert die selbe Tabelle mit geändertem Zeileninhalt aufgerufen.
Registerkarten (grau)
Über Registerkarten lassen sich mehrere Berichte miteinander kombinieren, ähnlich wie einzelne Tabellen im Excel.
Zusätzlich gibt es von Google eine Begriffsdefinition aller verfügbaren statistischen Werte, diese kann sehr hilfreich sein kann. Denn wer kennt schon auf Anhieb den Unterschied zwischen Absprüngen und Ausstiegen.
Soweit zur relativ überschaubaren Theorie, interessant wird das Ganze jetzt aber im praktischen Einsatz. Dazu habe ich einige möglicherweise hilfreiche Reports zusammengestellt.
Landingpage Performance
Hierbei handelt es sich um einen Bericht in dem die Performance verschiedener Einstiegsseiten verglichen werden kann. Durch das Einfügen der Ausstiegsseite als Unterseite wird bei Click auf den Einstiegsseitennamen auch die Ausstiegsseite sichtbar.
Bericht: Landingpage Performance
Adwords Kampagnenreporting
In diesem Report habe ich Kennzahlen für Adwords Kampagnen zusammengefasst. Man kann sich hier schön von der Anzeigengruppe über die Kampagne, den Kampagneninhalt zur Kampagnenposition durch clicken.
Bericht: Adwords Kampagnen Report
Besucher Qualität nach Referrer
Im letzten Beispiel handelt es sich um eine etwas aufgebohrte Version der Referrer Statistik. Hier werden einige interessante Werte zusätzlich ausgegeben.
Bericht: Referrerqualität
Das waren jetzt nur ein paar Beispiele als Anregung und wie immer gilt auch hier, dass man die individuell auf die eigenen Gegebenheiten anpassen muss. Ohne eCommerce Tracking macht es beispielsweise wenig Sinn Umsätze ausgeben zu lassen, etc. Nachdem ich aber auch immer auf der Suche nach hilfreichen Auswertungen bin … feel free und hinterlasse ein Kommentar mit deinen beliebtesten Berichten. Freue mich über Kommentare und Anregungen.
Google Analytics: Filter die das Leben erleichtern!
04
Mrz
Filter in Google Analytics sind ein sehr praktisches und zugleich auch mächtiges Werkzeug. Dadurch wird es möglich Daten der Statistik zu manipulieren, extrahieren oder auch integrieren. Aus diesem Grund habe ich ein paar praktische Anwendungsbeispiele zusammengestellt um die Funktionsweise der Filter in Google Analytics zu erläutern.
Grundsätzlich können Filter im Filtermanager, der auf der Google Analytics Übersichtsseite unter den Websiteprofilen verlinkt ist, angelegt werden. Die Anschließenden Beispiele müssen jeweils am Ende einem Websiteprofil zugewiesen werden, nur dann werden die Daten des entsprechenden Profils manipuliert.
Zugriffe von eigenen IP Adressen ausschließen
Das ist der Klassiker unter den Filter, hiermit wird der selbstverursachte Traffic nicht berücksichtigt.
Filterart: Alle Besuche von einer IP Adresse ausschließen
IP Adresse: 193.0.0.0
Nähere Infos dazu inklusive einer Erklärung wie man IP Ranges ausschließen kann hab ich in diesem Artikel erläutert:
Google Analytics eigene IP ausfiltern (Teil 2)
Vollständige Referrer anzeigen
Der Referrer wird in Google Analytics nicht komplett dargestellt. Dieser Filter ist ein Workaround um die gesamte Referring URL als Benutzerdefiniertes Segment auszugeben.
Filterart: Benutzerdefinierter Filter -> Erweitert
Feld A -> A extrahieren: Verweis (.*)
Feld B -> B extrahierern: leer lassen
Ausgabe in -> Konstruktor: Benutzerdefiniertes Segment $A1
Feld A erforderlich: Ja
Feld B erforderlich: Nein
Ausgabefeld überschreiben: Ja
Groß-/Kleinschreibung beachten: Nein
Anschließend erhält man die Statistik in dem man innerhalb von Google Analytics auf der Referrer Statistikseite, die Dimension über der Referrerauflistung auf “Benutzerdefinierter Wert” umstellt.
Url verkürzen
Falls sämtliche getrackten Seiten im selben Unterverzeichnis liegen können die dargestellten Urls der Übersicht halber verkürzt werden. Im Beispiel unten wird angenommen, dass sämtliche Seiten dieses Blogs im Verzeichnis /blog/ liegen. Über den Filter wird der Verzeichnisname entfernt.
Filterart: Benutzerdefinierter Filter -> Suchen und Ersetzen
Filterfeld: Anforderungs-URI
Suchzeichenfolge: grafixx.at/blog/
Ersetzungszeichenfolge: /
Groß-/Kleinschreibung beachten: Nein
SEO Rankings Tracken
Dieser Filter ist etwas komplexer, aber auch leistungsfähiger als die vorigen. Hier wird die Referrer URL wie Regular Expression verarbeitet. Falls es sich um einen Zugriff via Google handelt, wird innerhalb von Google Analytics die Position des Eintrages innerhalb der Google Ergebnisliste ausgegeben.
Filterart: Benutzerdefinierter Filter -> Erweitert
Feld A -> A extrahieren: Verweis (\?|&)q=([^&]*)
Feld A -> A extrahieren: Verweis (\?|&)start=([^&]*)
Ausgabe in -> Konstruktor: Benutzerdefiniertes Segment $A2 (Seite: $B2)
Feld A erforderlich: Ja
Feld B erforderlich: Nein
Ausgabefeld überschreiben: Ja
Groß-/Kleinschreibung beachten: Nein
Anschließend erhält man die Statistik in dem man innerhalb von Google Analytics auf der Keyword Statistikseite, die Dimension über der Keywordauflistung auf “Benutzerdefinierter Wert” umstellt. Wird in dieser Satistik keine Seite angegeben handelt es sich um die erste Seite, darüber hinaus steht 10 für Seite 2, 20 für Seite 3, etc.
Urls in Kleinbuchstaben umwandeln
Ein relativ einfacher Filter der aber die Übersichtlichkeit stark erhöht. Mit diesem Filter werden alle Urls klein geschrieben und somit nicht nur einmal gelistet.
Filterart: Benutzerdefinierter Filter -> Erweitert
Filterfeld: Anforderungs-URI
Traffic von Social Media Plattformen tracken
Mit diesem Filter werden Zugriffe von Social Networking Plattformen (im Beispiel: Facebook, Twitter und Xing) in der Kampagnen Statstik unter dem Begriff SocialMedia zusammengefasst.
Filterart: Benutzerdefinierter Filter -> Erweitert
Field A -> Extract A: Kampagnenquelle facebook|twitter|xing
Field B -> Extract B: leer lassen
Output To -> Constructor: Kampagnenmedium SocialMedia
Feld A erforderlich: Ja
Feld B erforderlich: Nein
Ausgabefeld überschreiben: Ja
Groß-/Kleinschreibung beachten: Nein
Anschließend erhält man die Statistik in dem man innerhalb von Google Analytics auf der Kampagnen Statistikseite, die Dimension über der Keywordauflistung auf “Medium” umstellt.
Das waren für’s Erste einmal ein paar hoffentlich hilfreiche Filter. Diese können bzw. müssen natürlich auf die exakten Bedürfnisse der entsprechenden Website angepasst werden.
Mehrere Google Analytics Accounts auf einer Seite
07
Jan
Heute hab ich einen kleinen Tipp für Alle die mehrere Google Analytics Accounts auf der selben Seite integrieren wollen. Nachdem der Erste Account integriert wurde müssen dann sämtliche folgende Codes eine wenig modifiziert werden.
Zuerst sehen wir uns den ersten Javascript Aufruf an. Dieser muss nur einmal vorhanden sein und kann daher bei allen Codes abgesehen, vom Ersten entfernt werden.
<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> |
Anschließend kommt der eigentliche Trackingaufruf, welcher die Zählung auslöst. Hier muss die Variable “pageTracker” eindeutig sein. Daher werden wir diese beim 2. Code in “pageTracker2″ ändern. Achtung, das muss bei allen Aufrufen die über den 2. Code gezählt werden sollen angepasst werden. Das sieht dann z.B. so aus:
<script type="text/javascript">
try {
var pageTracker2 = _gat._getTracker("UA-xxxxxx-x");
pageTracker2._trackPageview();
} catch(err) {}</script> |
Jetzt müssen noch, falls vorhanden, zusätzliche Aufrufe die manuell Zählungen auslösen angepasst werden. So zum Beispiel falls bei einem Click manuell via Javascript ein Pageview oder Event erzeugt wird.
Google Analytics eigene IP ausfiltern (Teil 2)
29
Dez
Fortsetzung von Google Analytics eigene IP ausfiltern (Teil 1)
Einrichtung von Filtern
Für diejenigen denen die Variante via Segmentierung zu ungenau ist bleiben noch die Filter. Filter bieten die Möglichkeit eine exakte IP Adresse oder eine Range via Regular Expressions anzugeben.
Filter können auf der Google Analytics Übersichtseite (da wo die verschiedenen Konten aufgelistet werden) eingerichtet und verwaltet werden. Hierzu clickt man auf den “Filter Manager” rechts unten. Im Filter Manager kann dann rechts im grauen Balken direkt ein neuer Filter angelegt werden. In meinem Fall würde ich jetzt hier wieder den Title “Ohne mich” vergeben. Anschließend bei Filter Type: “Exclude all traffic from an IP address” wählen und im Feld darunter meine Ip Adresse eingeben. Hierbei ist wichtig, dass vor jedem Punkt ein Backslash gesetzt wird. Also z.B. so 193\.0\.0\.0 .
Die Punkte müssen durch den Backslash “entwertet” werden, da der Punk ansonsten als regulärer Ausdruck interpretiert werden würde. In diesem Fall steht der Punkt für einen Platzhalter der durch jedes beliebige Zeichen ersetzt werden kann. Aber sofern man eine statische IP Adresse besitzt muss man sich darüber keine weiteren Gedanken machen. Für Benutzer die eine IP Range ausfiltern wollen wird dieses aber interessant. So können über folgende Anweisung sämtliche IPs von 193.0.0.1 – 193.0.0.50 ausgeschlossen werden: ^193\.0\.0\.([1-9]|[1-4][0-9]|50)$
Nachdem reguläre Ausdrücke aber nicht ganz trivial sind – ehrlich gesagt, ich mag sie auch nicht t so besonders – stellt Google ein praktische Tool für genau diese Anwendug zur Verfügung. HIer kann man sich den regulären Ausrück für eine IP Range generieren lassen: IP Range Tool von Google.
Filter einrichten
Nachdem das alles so weit erledigt wurde muss noch das gewünschte Profil für das der FIlter wirksam werden sollte ausgewählt werden. Dann noch speichern und das Ganze wäre geschafft.
Abschließend gilt es nur noch zu sagen, dass die Filter gut getestet werden sollten, da man sich bei falschen Angaben leicht seine Daten zerstören kann. Daher ist es am Besten so etwas zuerst einmal in einem Test Account anzulegen.
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Google Analytics eigene IP ausfiltern (Teil 1)
28
Dez
Nachdem sich auf meinem noch recht jungen Blog nicht allzuviele Besucher tummeln, hab ich versucht meine eigenen Besuche im Google Analytics nicht zu berücksichtigen. Die Zahlen wirken dann zwar ein bisschen ernüchternder aber wenigstens bekommt man einen besseren Überblick.
Es gibt zwei Möglichkeiten das Tracking bei Google Analytics basierend auf definierten Regeln zu beeinflussen. So bieten Filter bzw. Advanced Segments ähnliche Möglichkeiten, haben aber unterschiedliche Vor- und auch Nachteile.
Filter
Advanced Segments
- Regel wird bei der Erfassung der Daten angewandt
- Beeinflusst die Darstellung der Daten
- Ausgefilterte Daten können nicht mehr wiederhergestellt werden
- Daten können je nach belieben ein- und ausgeblendet werden
- Regeln wie z.B. IP Bereich können exakt oder via regular Expression definiert werden
- Regel ist eingeschränkt definierbar. IP Adresse kann z.B. nicht definiert werden
Einrichtung von benutzerdefinierten Segmenten
Mir persönlich ist eine flexible Variante die ich jederzeit zu schalten kann, in diesem Fall lieber. Da nehme ich dann auch in Kauf, dass die Definition nur näherungsweise erfolgen kann und die Daten nicht exakt sind.
Die Einrichtung ist sehr einfach. So können alle vorhandenen Segmentationsmöglichkeiten in Google Analytics rechts oben, unter dem Punkt “Advanced Segments: All Visits” abgerufen werden. Hier gibt es dann auch gleich die Möglichkeit, neben den vordefinierten Varianten ein neues Segment anzulegen.
Übersicht Advanced Segments
Zum Anlegen wird man auf eine eigene Seite geleitet auf der die Regeln per Drag&Drop bequem zusammen geclickt werden können. In meinem Fall habe ich eine Regel erstellt die meine Besuche möglichst genau erkennen und ausschließen soll.
Network Location > Does not match exactly > mein Provider
AND
City > Does not match exactly > meine Stadt
Einrichtung von Segmenten
Je nach Provider und größer der Stadt kann das eine relativ genaue Anweisung oder aber auch eine sehr schwammige Regel sein. Ein Benutzer der in München über die Telekom online ist wird mit dieser Anweisung vermutlich seine Probleme haben. Für Benutzer in einem Firmennetzwerk, das als Network Location in Google Analytics ausgewiesen wird ist das aber eine gute Möglichkeit.
Anschließend muss nur mehr ein Name für diese Regel gewählt werden. Hier habe ich einfach mal “ohne mich ” eingetragen. Jetzt habe ich die Möglichkeit die Statistiken im Google Analytics nur für das Segment “ohne mich” darzustellen und siehe da 30% meiner Pageviews verursache ich selbst … aber das wird sich auch hoffentlich bald ändern. ;-)
Wie das ganze exakter über Filter gemacht werden kann erkläre ich dann morgen, bis dann … Fortsetzung Google Analytics eigene IP ausfiltern (Teil 2)
