Regen ohne Ende und Temperaturen im einstelligen Bereich haben mich dazu bewogen, meiner verkündeten Sommerpause zum Trotz, wieder mal einen Artikel zu veröffentlichen.
Dieses Mal geht es um das Mysterium der Conversionrate, speziell darum wie man eine Conversionrate am besten beurteilt und vergleicht. Dabei stellt sich auch die Frage wie die optimale Conversionrate aussieht.
Posts Tagged ‘Tracking’
Die Conversionrate – Warum der Blick auf den Nachbarn nichts bringt
20
Jul
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.
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)
