Google Analytics - Implementieren Interpretieren Profitieren

etwas Herausragendes vorgefallen sein.

    Bild 9.28   Radar-Tagesereignisse
    Die Anzahl der Besuche hat sich also deutlich erhöht. So weit, so gut – dies kann ich auch anhand der Trendlinie ablesen. Das Interessante hier ist nun allerdings, dass Analytics nach Klick auf den Balken mit den drei Veränderungen die Daten an diesem Tag für mich analysiert und die größten und relevantesten Änderungen auflistet (Bild 9.29 auf S. 360).
Information:
    Sie können die Darstellung unterschiedlich gruppieren – aufgeteilt nach Dimensionen oder nach Messwerten (Auswahl auf der rechten Seite der Zeile, in der „Automatische Benachrichtigungen“ steht. Wenn Sie hier Messwert auswählen, haben Sie deutlich mehr Informationen zur Verfügung und zusätzlich noch die prozentuale Erklärung der Veränderung.
    Google Analytics errechnet eine Range, die der Erwartung, basierend auf den historischen Daten, entspricht. In meinem Beispiel waren für diesen Tag 101–133 Besuche erwartet worden. Es waren 448 Besuche auf meiner Website, was einer Steigerung von 276 % über dem „normalen“ Wert entspricht.

    Bild 9.29   Radar-Ereignisse – Tagesveränderung
    Google Analytics misst dieser Steigerung große Bedeutung bei – daher ist der Balken „Bedeutung“ auch fast voll ausgefüllt. Diese Steigerung wertet Google Analytics als relevant. Ich schaue mir nun die weiteren relevanten Veränderungen mit hoher Bedeutung an. Wenn die Anzahl der Besucher sich so dramatisch erhöht hat – wie haben sich dann die anderen Werte verändert? Und in welchem Verhältnis? Die Seitenzugriffe liegen um 287 % höher als erwartet (Bild 9.30). Auch die Anzahl der Besucher liegt deutlich höher. Durch die Analyse der anderen Daten kann ich schnell erkennen, dass nicht nur die Zahl der Besuche hoch war, sondern diese auch noch außergewöhnlich engagiert waren – gute Besucher also. Die User, die länger als 1,5 Minuten auf meiner Seite waren, haben deutlich zugenommen, ebenso die, die sich mehr als zwei Seiten angesehen haben. In der Mehrzahl kam diese Steigerung auch noch aus Deutschland. Dies ist gut für meinen Blog, da er auf Deutsch geschrieben ist – ich bin also daran interessiert, deutschsprachige User zu generieren. Die Zielgruppe wurde demnach erreicht. Was ist noch passiert?

    Bild 9.30   Radar-Ereignisse – Seitenaufrufe und Beitragende
    Ziel 3 und Ziel 4 wurden außerordentlich oft erreicht (Bild 9.31), vor allem Ziel 3 mit deutlich über 300 % über dem erwarteten Wert. Was ist Ziel 3? Ziel 3 ist erfüllt, wenn ein User während eines Besuchs länger als 1,5 Minuten auf meinem Blog verbringt. Ziel 3 ist erfüllt, wenn ein Besuch mehr als zwei Seiten aufgerufen hat (bei einem Blog oft nicht unbedingt notwendig). Aufgrund dieser hohen Steigerungsraten kann ich sehen, dass sich die User an diesem Tag außerordentlich intensiv mit meinem Blog auseinandergesetzt haben. Das freut mich. Deswegen schreibe ich ihn ja. Ziel also voll erfüllt. Aber: Welche Quellen haben für diesen enormen Anstieg gesorgt? Twitter war der wichtigste Traffic-Lieferant. Die meisten User sind auf der Homepage gelandet und dort auch wieder ausgestiegen. Im Vergleich zu den Vortagen kamen deutlich mehr Besuche aus Bayern. Und nun? Weshalb dieser Anstieg?

    Bild 9.31   Radar-Ereignisse – Ziele und Beitragende
    Radar-Ereignisse sind zwar sehr hilfreich – doch die vollkommen ausgereifte Intelligenz ist es (noch) nicht. Dann hätte mir das Tool mitgeteilt, was der Grund für den Anstieg war. Diese Aufgabe obliegt also immer noch mir oder einem Web-Analysten. Die Radar-Ereignisse machen mich darauf aufmerksam, dass an diesem Tag etwas Besonderes passiert sein muss. Was es war, muss ich weiterhin selbst herausfinden.
    Dennoch können die Radar-Ereignisse einem Web-Analysten eine Menge Zeit und Arbeit ersparen, wenn es darum geht, die wichtigsten Veränderungen ausfindig zu machen.
    Den Grund für die Veränderung konnte ich dann sehr schnell herausfinden – am 27. März 2012 hatte ich parallel zu meinem Vortrag auf der SMX in München den Blog-Post: „Google Analytics – verborgene Schätze und Reports, die jeder kennen sollte“ gepostet. Auf diesen Artikel wurde sehr oft referenziert und verlinkt – vor allem über Twitter, hierüber hatte ich auch den Blog-Post beworben. Daher also die ganzen Besucher und deswegen auch die vielen Zugriffe aus Bayern. Hieraus ergibt sich eine klare Aussage, eine klare Aktion für mich – öfter