Google Analytics - Implementieren Interpretieren Profitieren

folgende Einstellung vornehmen – eine Conversion wird dann mit 0 gewichtet:
    Bild 16.4   Keine Gewichtung von Absprüngen
    Sie könnten davon ausgehen, dass User, die über Ihre Markenbegriffe auf Ihre Seiten kommen und dann im Verlauf konvertieren, auch bereits über andere Kanäle Kontakt zu Ihnen hatten – wie sonst sollten sie auch sonst auf die Idee kommen, Ihren Markennamen in eine Suchmaschine einzugeben. Demnach könnten Sie das Modell verfolgen, dass User, die über Brand-Begriffe auf Ihre Seite kommen und dann im Verlauf konvertieren, niedriger gewichtet werden als andere Suchbegriffe. Die Einstellungen hierfür sähen folgendermaßen aus:
Bild 16.5   Markenbegriffe weniger gewichten
    Sicher haben Sie noch viele eigene Ideen, wie verschiedene Quellen oder Aktivitäten gewichtet werden können. Hierbei bieten sich Ihnen vielfältige Möglichkeiten, denn Sie können alle unterschiedlichen Faktoren auch miteinander in Kombination bringen und verknüpfen.
    Innerhalb des Berichts können Sie nun die Conversions und die Conversion-Werte unterschiedlicher Modelle im Vergleich zueinander betrachten – hierbei können Sie bis zu drei Modelle gleichzeitig darstellen. Sofern Sie ein zweites Vergleichsmodell hinzugefügt haben, wird in der unteren Tabelle eine weitere Spalte hinzugefügt – die prozentuale Veränderung des Vergleichsmodells zur ersten Auswahl. Hierüber können Sie sehr schnell sehen, wie sich die Conversions hinsichtlich der verschiedenen Modelle unterschiedlich berechnen.
    Per Default werden die Conversions dargestellt – durch einen Klick auf den Button „Conversions“ innerhalb der Tabelle kann auf den Wert gewechselt werden. Hiermit können Sie dann die jeweiligen Zielwerte und E-Commerce-Umsätze in Bezug auf die jeweiligen Quellen analysieren. Wie auch schon innerhalb des Multi-Channel-Trichters haben Sie hier die Möglichkeit, auch andere primäre Dimensionen auszuwählen. So können Sie aus diversen anderen Dimensionen auswählen – ein Großteil davon ist in der oberen Tabelle beschrieben – und zusätzlich noch eine sekundäre Dimension visualisieren.
    Im oberen Bereich des Berichts können Sie die einzelnen von Ihnen definierten Conversions separat analysieren. Dies würde ich auch dringend empfehlen. Die Analyse nach einem Attributionsmodell macht eher wenig Sinn, wenn es aggregiert auf alle Ihre Conversion-Ziele angewendet wird. Denn diese können so unterschiedlich sein, dass Sie keine Erkenntnisse gewinnen. Betrachten Sie die Ziele also immer separat – unterschiedliche Ziele können und sollten auch mit unterschiedlichen Modellen analysiert werden.
    Für die tägliche Arbeit mit diesem Zuordnungsmodellierungs-Tool (oder auch Attributionsmodell) ist es schwierig, aussagekräftige Best-Practice-Aussagen zu treffen, die bei Ihnen angewendet werden können. Denn jedes Business ist individuell und anders als andere. Jedes Unternehmen verfolgt zumindest geringfügig eine andere Strategie hinsichtlich der Allokation von Budgets in Kampagnen und Traffic-Quellen – und User verhalten sich sowieso anders, als man denkt und plant. Demzufolge wäre eine Aussage „Modell xyz ist für Sie genau das richtige“ nicht seriös. Es bedarf zunächst genauerer Analysen und der Kenntnis der Unternehmens- und Marketing-Strategie. Demnach ist es wichtig und sinnvoll, intensiv darüber nachzudenken, welche Modelle passend sein könnten und welche Individualisierungen vorgenommen werden sollten. Im Anschluss kann man mit den verschiedenen Modellen „herumspielen“ – nur so lernt man sie kennen und bekommt ein Gefühl dafür, wie sich die Daten je nach Modell verändern bzw. wie sich die unterschiedlichen Betrachtungen auswirken.
Information:
    Verwenden Sie für die Arbeit mit den Attributionsmodellen idealerweise ungefilterte Profile. Vor allem sollten Sie darauf achten, dass keine Filter nach Kampagnen, Quellen, Keywords oder Medium erstellt wurden, die diese Traffic-Quellen-Informationen aus- oder einschließen. Ebenso können die Daten verfälscht werden, wenn Sie beispielsweise bestimmte Seitenaufrufe ausgeschlossen haben.
    Ehe Sie mit den Attributionsmodellen oder auch mit dem Multi-Channel-Trichter arbeiten, schauen Sie sich zunächst an, ob die Daten durch Filter verändert wurden und ob diese unter Umständen die Datenbasis für diese Modelle verändern können. Wie bereits zu Beginn dieses Buchs geschrieben, empfehle ich immer, mehrere Profile zu erstellen, wobei eines keinerlei