Mythen der Webanalyse: Wieso man diesen Mythen keinen Glauben schenken sollte

Beitrag aus Ausgabe 70 / Februar 2018
Webanalyse
Helen Ramm

ist SEA-Teamleiterin und Webanalyse-Expertin bei der SEO-/SEA-Agentur Bloofusion Germany.

Die tägliche Arbeit der Webanalysten ist kein Spaziergang. Man wird außerdem noch regelmäßig mit Mythen und Irrglauben konfrontiert, die sich hartnäckig halten. Fünf der beharrlichsten Trugschlüsse werden im Folgenden beschrieben

1. Webanalyse funktioniert ohne Ziele.

Eine fehlende Zielsetzung der eigenen Webanalyse-Bemühungen ist und bleibt leider der Klassiker unter den Irrglauben. Der Einstieg in die Webanalyse und z. B. in ein komplexes Tool wie Google Analytics ist mühsam. Mit Zielsetzungen sind jedoch die Prioritäten von Anfang an gesetzt und man kann anhand der nutzbaren Auswertungen konkrete Fragestellungen entwickeln.

Jeder Website-Betreiber hat vermutlich viel Geld investiert, um eine ansprechende Website zu gestalten. Daher sollte man davon ausgehen, dass er auch bestimmte Ziele mit seiner Seite verfolgt. Aus der Praxis lässt sich sagen, dass das nicht immer der Fall ist. Auch ein siebenstelliger Jahresumsatz gepaart mit einer Hochglanz-Website ist kein Garant für eine strategische Zielsetzung der Seite, geschweige denn für die Webanalyse.

Die Findung von Zielsetzungen für die eigene Website ist ein Prozess und sollte stets von Unternehmenszielen abgeleitet sein. Je konkreter ein Ziel ist, umso besser kann die Erreichung dokumentiert werden. In Google Analytics erhält man zahlreiche Metriken und Dimensionen an die Hand, um sich eine zahlenuntermauerte Fragestellung abzuleiten.

Auch können in Google Analytics pro Datenansicht zwanzig Zielvorhaben festgelegt werden (siehe Abbildung 1). Dadurch erhält
die Zielmessung valide Zahlen.

Bei der Definition von Zielen in der Webanalyse sollten also die Unternehmensziele berücksichtigt werden. Als Basis für die Formulierung von Key Performance Indicators (KPIs) dienen Dimensionen und Metriken aus Webanalyse-Tools. Ähnlich wie in der Wissenschaft sollten Hypothesen aufgestellt werden, die sich anhand der Daten bestätigen oder widerlegen lassen.

2. Eingerichtet heißt fertig mit der Webanalyse.

Webanalyse-Tools sind wie Rohdiamanten. Man muss sie erst schleifen, feilen und veredeln, um einen funkelnden Diamanten zu erhalten. Um das eigene Geschäftsmodell, z. B. in Google Analytics, abbilden zu können, bedarf es einiger Vorarbeiten. Sobald Zielvorhaben formuliert sind, die Channelgruppierung individualisiert ist und Dashboards gebaut sind, hört für viele die Einrichtung auf.

Mit individuellen Anpassungen ist gewiss eine bessere Ausgangslage geschaffen, als gänzlich ohne Plan mit der Webanalyse zu starten (siehe Punkt 1). Doch um mittel- bis langfristig Potenziale aufzudecken, ist eine kontinuierliche Optimierung erforderlich. Damit sind laufende Anpassungen gemeint, die das Geschäftsmodell besser abbilden und auf Entwicklungen reagieren.

Leider arbeitet das Webanalyse-Tool nicht eigenständig. Nur weil man die Höhe des Sattels eingestellt hat, fährt ein Fahrrad noch lange nicht von alleine. Das Tool kann nur in dem Maße für die Webanalyse einen Mehrwert bieten, in welchem man laufend Individualisierungen vornimmt und diese großspurig für wichtige Funktionen nutzt. Noch wichtiger ist die regelmäßige Nutzung des Webanalyse-Tools. Der Blick in die Daten sollte Teil der täglichen Arbeitsroutine werden. Auf diese Weise können Anomalien schneller entdeckt und Anpassungen schneller vorgenommen werden.

3. Die Daten in den Übersichten geben die Richtung vor.

Die neue Startseite bei Google Analytics sowie die Übersichtsseiten bieten eine leicht zu erfassende Darstellung der vermeintlich wichtigsten Zahlen (siehe Abbildung 2).

Aus den Daten in der Abbildung könnte man nun ableiten, dass die Website gut läuft. Die Absprungrate ist recht niedrig und es gab seit Dezember fast 5 000 Seitenaufrufe. Tatsächlich ist die Aussagekraft dieser Daten ohne Bezug nahezu gleich Null. Die einzige zutreffende Aussage ist, dass das Analytics-Tag scheinbar funktioniert.

Von der Deutung dieser Daten ist aus zweierlei Gründen abzusehen. Zum einen handelt es sich um aggregierte Daten. Sie beinhalten sämtliche Seitenbesucher, die im angegebenen Zeitraum auf der Website waren. Relevant sind jedoch nur Daten und Veränderungen zu einzelnen Datensegmenten (siehe Abbildung 3).

Wenn man sich die Daten segmentiert anschaut, verändert sich der vermeintlich positive Blick in Bezug auf die mobilen Besucher. Nur wenige Besucher kommen mit Mobilgeräten auf die Seite und ein hoher Anteil an Ein-Seiten-Zugriffen liegt vor. Dies können Anhaltspunkte für eine tiefergehende Analyse sein: Ist meine Website nicht „mobile friendly“? Betrifft es alle oder nur bestimmte Seiten? Wichtig sind also Kanal-spezifische Erkenntnisse.

Der andere Grund, von den aggregierten Daten abzusehen, betrifft die Zielsetzungen. Generell sollte die relevante Zielgruppe im Fokus der Analysen stehen. Sofern die Zielgruppe auf der Website gewünschte Aktionen durchführt, ist das Ziel erreicht. Ein gewisser Streuverlust ist immer vorhanden. Daher sollte ein besonderes Augenmerk auf der Customer Journey der Zielgruppe liegen.

4. Eine Conversion Rate oder Absprungrate von X Prozent ist immer super.

Unabhängig von der Metrik ist nahezu jede Aussage zu einer allgemeingültigen Höhe substanzlos. Für die Frage: „Was ist denn eine gute Absprungrate?“ kann man sich häufig schon im Kopf einen Countdown setzen, sobald ein Einsteiger-Gespräch zur Webanalyse beginnt. Eine Website mit einer Absprungrate von über 80 Prozent kann trotzdem die gesetzten KPIs erreichen. Wenn Seitenbesucher die gesuchte Information auf der Landingpage gefunden haben, ist ein hoher Anteil an Ein-Seiten-Besuchern nicht zwangsläufig schlecht. Die Senkung der Absprungrate über alles gesehen ist kein konkreter Key Performance Indicator.

Vergleiche können im Dschungel der zahlreichen Dimensionen und Metriken eine Orientierung sein. Sicherlich möchten Website-Betreiber dem Wettbewerb gegenüber stets einen Schritt voraus sein. Da valide Wettbewerberdaten jedoch nicht zur Verfügung stehen und das Gras auf der anderen (Web-)Seite der Wiese immer grüner erscheint als auf der eigenen, sollte man sich hier auf die eigenen Ziele konzentrieren. Metriken wie die Conversion Rate oder die Absprungrate sind ohne Kontext wertlos. Von Aussagen wie: „nur eine Absprungrate von unter 40 Prozent zeugt von einer erfolgreichen Website“ sollte man Abstand nehmen. Man liest und hört solche Angaben häufiger, wovon man sich nicht irritieren lassen sollte.

5. Ich stelle Google lieber nicht zu viele Daten zur Verfügung.

Dass diese Aussage im Zusammenhang mit der aktiven Nutzung von Google Analytics trotzdem noch häufig auftritt, mag seltsam erscheinen. Doch in vielen Fällen liegen ihr die krudesten Begründungen zugrunde, weshalb die Google Analytics Property nicht mit weiteren Google-Produkten verknüpft werden sollte. Von vermeintlichen höheren Klickkosten in Google AdWords bis hin zu schlechteren Platzierungen in den organischen Suchergebnissen ist nahezu alles dabei. Manchmal ist es aber schlichtweg nicht bekannt, welche Google-Produkte sich verknüpfen lassen (siehe Abbildung 4).

Besonders die Verknüpfung mit zwei Google-Produkten können in der Webanalyse einen großen Mehrwert bieten: die Google Search Console und Google AdWords. Die Search Console bietet Website-Betreibern wertvolle Informationen über die Präsenz in den organischen Suchergebnissen. Auch werden dank der Search Console zum Teil mehr Suchbegriffe aufgeführt, die zu Aktivität auf der Website führen.

Die Verbindung zu Google AdWords erweitert den eingeschränkten Werbehorizont. Website-Betreibern wird die Möglichkeit geboten, die Werbebemühungen kanalübergreifend zu bewerten. Häufig kommen Seitenbesucher, die über eine AdWords-Anzeige eingestiegen sind, über einen anderen Kanal zurück. In AdWords könnte man diese Customer Journey alleine nicht begleiten. Wichtige Entscheidungen der eigenen Marketingstrategie können damit neu bewertet werden.

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Lesen Sie den Artikel weiter in unserer suchradar Ausgabe 70 von Februar 2018 mit dem Titelthema „Online-Marketing-Mythen: Was stimmt? Was nicht?“.

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