Google Analytics - Implementieren Interpretieren Profitieren

Allerdings können Sie diese Effekte nur schwer beeinflussen.
Erwähnung in den Nachrichten  Ob gut oder schlecht – PR steigert die Zugriffszahlen.
Veränderungen an der Website  Jede Änderung der Website beeinflusst diverse Faktoren, angefangen bei der Positionierung innerhalb von Suchmaschinen bis zur Navigation der User auf der Website.
Anstehende oder vergangene Konferenzen, Messen oder sonstige Veranstaltungen  Im Zuge der Vor- und Nachbereitung von Branchentreffs steigen die User-Zahlen auf einer Website meist an.
    Der Web-Analyst kann Analytics nutzen, um viele dieser Fragen zu beantworten, und sich tief in die entsprechenden Quellen eingraben. So kann er zunächst klären, ob sich der Anteil der neuen gegenüber den wiederkehrenden Besuchern verändert hat. In diesem Fall nehmen wir an, dass der Anteil neuer Besucher gestiegen ist. Der Web-Analyst stellt nun fest, dass über die bezahlten Anzeigen bei AdWords deutlich mehr Besuche als im Vormonat gekommen sind. Er ist also auf dem richtigen Weg. Doch schließen sich die nächsten Fragen gleich an: „Welche Kampagne, welche AdGroup, welche Suchbegriffe haben die Veränderung verursacht?“ Diese Fragen sind für den Web-Analysten recht leicht zu beantworten, indem er die entsprechenden Berichte in Analytics auswertet (siehe Kapitel 11).
    Es wird festgestellt, dass die Kampagne A mit der Adgroup B den Hauptanstieg der Besucher verursacht hat. In dieser Adgroup sind 25 Suchbegriffe, bei denen es um Thema C geht. Damit aber nicht genug der Web-Analyse. Die Suchbegriffe lassen sich über die sekundäre Dimension (siehe Kapitel 4.2, Dimension) oder die erweiterten Segmente (siehe Kapitel 8.3, Erweiterte Segmente) weiter segmentieren. Nun stellt der Web-Analyst fest, dass ein Großteil der zusätzlichen Besucher aus Hamburg stammt. Irgendwann ist dann jede Web-Analyse zu Ende und die weitere Recherche außerhalb des Internets beginnt. In diesem Fall wird der Web-Analyst aber schnell fündig, weil er in einem Telefonat mit der Marketing-Abteilung erfährt, dass in Hamburg eine für das Unternehmen relevante Messe stattfand, wo mit dem Firmenlogo auf Plakaten geworben wurde. Außerdem hatte man Radiospots geschaltet. So wurden offensichtlich Besucher auf die Website aufmerksam und klickten sie im Rahmen der Messeveranstaltung an.
    So oder so ähnlich kann eine Analyse für eine konkrete Fragestellung aussehen. Dies ist allerdings nur ein Beispiel für das immer tiefere Graben nach weiteren Fragen und weiteren Antworten. Es gibt unzählige Fragestellungen und dementsprechend viele Antworten. Um nicht Gefahr zu laufen, den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr zu sehen, ist es sinnvoll, sich zu fokussieren. Google Analytics ist so mächtig und bietet so viele Berichte und Segmentierungen, dass man schnell den Überblick verlieren kann. Ich empfehle dem googelnden Analytiker daher, sich auf einige wenige wichtige Kennziffern zu konzentrieren – die sogenannten KPIs.
Praxistipp:
    Sie werden vermutlich an irgendeinem Punkt der Web-Analyse dazu kommen, Zahlen aus Analytics mit anderen externen Tools zu vergleichen. Ein erster Vergleich ist oftmals der mit den eigenen Logfiles, ein weiterer ein Ad-Server-Vergleich (spätestens dann, wenn Sie der Meinung sind, zu viel für viel zu wenige Besucher bezahlt zu haben) oder auch der mit den Zahlen aus Ihrem AdWords-Konto. Was stellen Sie fest? Nichts passt zusammen! Ein ganzes Buch und so viel Zeit investiert, um Zahlen geboten zu bekommen, die nicht miteinander übereinstimmen?
    Trugschluss! Sie werden die korrekten Zahlen nicht finden. Wieso sollen die Zahlen der anderen Tools „richtiger“ sein? Nur weil Sie das Tool schon länger benutzen? Es gibt vielerlei Gründe für Unterschiede und Differenzen. Als Faustregel gilt: Solange die Abweichungen nicht größer als 10 % sind (einige neigen sogar dazu, bis auf 20 % zu gehen), ignorieren Sie diese und arbeiten Sie lieber daran, mehr Umsatz zu generieren, statt Zahlendebatten zu führen. Tun Sie es dennoch, hier einige Gründe, weshalb Zahlen zwangsläufig voneinander abweichen:
Die Definition und somit die Auslegung derselben Kennziffer kann in verschiedenen Tools höchst unterschiedlich ausfallen.  Beispielsweise ist die Absprungrate mal ein „Ein-Seiten-Besuch“ und dann wieder ein „Besuch mit weniger als 10 Sekunden Aufenthalt“.
Die Positionierung des Tracking-Codes ist relevant.  Ist der Code oben auf der Seite eingebaut, sind die Zahlen akkurater, als