121WATT

Haben Sie Fragen?
FAQ
089 416126990

Datenqualität in Google Analytics

Zum Lesen auf deinem Desktop Erinnerung einrichten »

Keine Artikel mehr verpassen? Jetzt Newsletter abonnieren »

99% aller Google-Analytics-Implementierungen sind fehlerhaft – Solltest Du Deinen Google Analytics Daten trauen?

Google Analytics ist ein mächtiges Tool zum besseren Verständnis Deiner Zielgruppen, der Kampagnenerfolge, dem Verhalten Deiner Nutzer auf der Seite und dem Wertbeitrag der Website für den Unternehmenserfolg. Vertrauen in Daten ist wahrscheinlich einer der entscheidenden Faktoren, wenn Du mit Web-Analyse-Tools, wie Google Analytics arbeitest.

Es gibt (wahrscheinlich) keine Google-Analytics-Implementierung, die zu 100% vertrauenswürdig ist. Das liegt zum einen an Problemen mit dem Trackingcode und zum anderen an fehlerhaften Implementierungen und fehlerhaften Einstellungen auf Konto-, Property und Datenansichtsebene. Manchmal rühren Probleme aber auch von Google Analytics selbst, da Google Analytics die Daten bei der Anwendung von Filtern und Segmenten ab bestimmten Grenzen hochrechnet (Datensampling). Wie Du siehst, kann Datenqualität nicht zu 100% erreicht werden, teilweise liegt es auch einfach nicht in Deiner Macht. Aber Du solltest alles tun, damit Du in der Zukunft Deinen Daten vertrauen kannst.

8 Hinweise darauf, dass Du Probleme mit Deiner Datenqualität hast

Solltet Du Dir schon einmal die Frage gestellt haben, ob Du Deinen Daten trauen kannst, dann ist die Wahrscheinlichkeit relativ hoch, dass Du Probleme mit Deinen eigenen Daten hast. Wir haben hier eine kleine Umfrage erstellt und würden uns sehr freuen, wenn Du uns eine kurze Abschätzung geben würdest, ob und wie sehr Du Deinen Daten vertraust. Außerdem haben wir hier 8 Hinweise darauf, dass Du Probleme mit Deiner Datenqualität hast:

Datenqualität eCommerce-Probleme

Wenn Du eCommerce oder enhanced eCommerce von Google Analytics verwendest, können noch weitere Probleme hinzukommen:

Datenqualität in Google Analytics überprüfen

Du willst das schnell mal überprüfen? Dann kannst du hier unser “Datenqualitätsdashboard“ auf Deinen Daten anwenden. Damit siehst Du relativ schnell, ob Du Probleme bei Deiner Datenqualität hast. Das Dashboard und viele weitere Dashboards findest Du auf unserer Google-Analytics-Tools-Seite unter Dashboards.  Im Folgenden siehst Du mal, wie dieses Dashboard zur schnellen Überprüfung Deiner Datenqualität aussehen könnte.

Google Analytics Dashboard Dataquality

 

100% aller Analytics-Implementierungen sind fehlerhaft – Vertrauen als Basis der Web Analyse

Aber selbst, wenn Du ganz viel Energie in die Verbesserung deiner Datenqualität investierst, wird es immer Aspekte geben, die Deine Daten beeinflussen, die Du aber nicht kontrollieren kannst. Beispiele dafür sind:

Google geräteübergreifende Berichte durch Google Signale

Am Ende sollte für Dich einfach folgender Grundsatz gelten:

 

Datenqualität: Probleme, Analyse und Lösungen

Wie bei alle Themen, so gibt es auch zum Thema Datenqualität sicher unterschiedliche Betrachtungen, wie man mit einfachen Mittel große Fortschritte macht. Genauso gibt es aber auch, wie bei allen Projekten, Ansätze, die einen hohen Ertrag, bei gleichzeitig hohem Aufwand bieten. Im Teil 2 zu Google Analytics & Datenqualität, werde ich versuchen aus eigener Erfahrung darzustellen, welche Themen „Quick Wins“ sind und welche Themen eine strategische Vorbereitung und Konzeption erfordern.  Im Folgenden möchte ich Dir aber jetzt schon 4 Probleme bei Deiner Datenqaulität darstellen und Dir zeigen, wie Du diese analysieren kannst und wie die Lösungsansätze dazu aussehen könnten. Die Probleme im Einzelnen sind:

Deine Absprungrate ist auffallend gering

Hier kannst Du dich an den nachfolgenden Werten orientieren:

Ansätze zur Analyse: Deine Absprungrate ist weit im einstelligen Bereich? Dann liegt das meist daran, dass Du für zwei oder sogar mehr Instanzen den gleichen Google-Analytics-Trackingcode bei Dir auf der Seite hinterlegt hast.

Schritt 1 Analyse: Du wählst im Bericht Zielgruppe -> Übersicht -> die Absprungrate aus und wählst einen möglichst langen Zeitraum. Wie hat sich die Absprungrate entwickelt? Kannst Du hier Auffälligkeiten entdecken? Am besten wählst Du jetzt in der Grafik als sekundäre Metrik die Seiten / Sitzung. Sollte sich diese genau zum gleichen Zeitpunkt wie die Absprungrate verschlechtert haben, dann spricht das dafür, dass Du den Google-Analytics-Trackingcode mit der gleichen Property-ID zweimal bei Dir auf der Seite integriert hast.

Schritt 2 Analyse: Du wählst jetzt bei Dir im Google Chrome die Entwicklertools aus und führst einen Seitenaufruf bei Dir auf der Seite aus. Im Berichtstab Network filterst Du jetzt nach dem Collect-Aufruf an die Google Analytics Server (Measurement Protocol). Du solltest jetzt überprüfen, ob Du zweimal einen Seitenaufruf mit der gleichen UA-XXXXX-X sendest.

Mögliche Gründe:

Doppelten Google Analytics Tool mit den Chrome Entwicklertools analysieren

 

Lösungsansätze:

 

Du hast sehr viele verschiedene Medien, abseits von organic, referral, (none) & ggf. Cpc

Problem: Im Standard protokolliert Google Analytics jeden Nutzer immer in einer Quelle / Medium-Kombination. So ist zum Beispiel google / organic die eindeutige Quelle / Medien-Kombination für Nutzer, die aus der natürlichen Suche von Google kommen. Bing / organic würde für alle Nutzer stehen, die über die natürliche Suche von Bing zu Dir auf die Website kommen. Im Standard kennt Google Analytics nur 3 Standardmedien

Analyse: Um zu überprüfen, ob Google zusätzliche Informationen übermittelt bekommen hat, zum Beispiel über UTM-Parameter (Kampagnentagging), wähle einfach in Deinen GA-Berichten den Berichtsreiter Akqusition -> Quelle / Medium und wechsele dann in der Navigation auf Medium.

Lösungsansätze: Um Probleme mit dem Berichtsreiter Medium zu lösen, gibt es verschiedene Lösungsansätze:

Kampagnentagging Strategie zwischen Blindflug und Kardinalitätsproblemen

Euer Seitenbericht in Google Analytics zeigt sehr viele Einträge

Problem: Du rufst den “Alle Seiten“-Bericht auf und analysierst die Anzahl der Einträge in diesem Bericht und stellst fest, dass dieser Bericht deutlich weniger Einträge enthalten sollte. Das kann zum Beispiel damit zusammenhängen, dass

Hinweis: Verbessere die Analyse Deiner Berichte, indem Du Seiten zusammenfasst, die für den Nutzer zu einer gleichen Nutzererfahrung führen.

Zur Unterscheidung wirst Du aber zwei Fälle haben

In der folgenden Grafik siehst Du, wie groß die Unterschiede zum Beispiel bei uns zwischen unserer Raw-Datenansicht und unserer Master-Datenansicht sind.

Vergleich Kardinalitätsprobleme zwischen Master und Raw Datenansicht in Google Analytics

Analyse 1: Überprüfe in einem ersten Schritt, Deinen “Alle Seiten“-Bericht in der Roh-Datenansicht und Deiner Master-Datenansicht. Wie groß sind die Unterschiede, wieviele Einträge entstehen?

Anaylse 2: Du verwendest auf dem Berichtsreiter “Alle Seiten” einen regulären Ausdruck, der Dir nach URLs mit Parameter anaylsiert. Typischerweise sind in parametrisierten URLs eindeutige Muster zu finden, wie ?,=,utm etc. und so könnte dieser reguläre Ausdruck bei Dir aussehen: #utm_(.*)|\?|preview(.*)|=(.*)

Analyse 3: Schaue Dir in der Google Search Console, den URL-Parameter-Bericht an, hier findest Du viele Hinweise, welche Parameter Du in Deiner Master-Datenansicht ausschließen solltest / könntest. Immer wichtig ist es hier aber die Einzelfälle zu betrachten und zu allererst in einer Test-Datenansicht die Wirkung der Filter zu überprüfen.

Drei Fälle musst Du hier unterscheiden:

Stellvertretende URL: In diesem Fall ist das ein starker Hinweis darauf, dass Du diese URLs in der Master-Datenansicht konsolidieren solltest.

Entscheidung dem Googlebot überlassen: Nachdem hier unklar ist, ob es sich um ein Duplikat oder um eine für den Nutzer wirklich andere Seite handelt, solltest Du hier im Detail analysieren, wie Du damit umgehen willst.

Jede URL: Das taucht bei uns nicht auf, aber wäre der Hinweis darauf, dass Google hier auch unterschiedliche Inhalte sieht, also solltest Du diese nicht zusammenfassen, sondern vielleicht z.B. über einen “Suchen und Ersetzen“-Filter die Darstellung in GA optimieren.

Analyse 4: Du verwendest das Tool analytrix.de und überprüfst alle Deine URLs. https://www.analytrix.de/parametercheck.html

Lösungsansatz 1: Du listest alle Parameter auf, die Du ausschließen willst und gibst die dann mit einer Komma-Trennung in das „URL Parameter ausschließen“-Feld ein. Mit dieser Lösung entfernst Du die URL-Parameter auf Datenansichtsebene.

Lösungsansatz 2: Ausschluss über den Google Tag Manager. Hier findest Du einen Ansatz, wie Du die URL-Parameter schon auf Property-Ebene ausschließen kannst. Allerdings kannst Du dann diese Parameter später nicht mehr für etwaige Analysen verwenden. Bei einem Ausschluss auf Datenansichtsebene, kannst Du diese Parameter möglicherweise für andere Analysen in einer zusätzlichen Datenansicht zur Verfügung stellen. Mehr dazu hier bei Michael Jannssen.

Dein Google Ads zeigt deutlich mehr Klicks als Sitzungen

Problem: Du gehst auf Deinen Google Ads-Reiter in Google Analytics und vergleichst die Anzahl Deiner Klicks mit der Anzahl Deiner Sitzungen. Auch wenn das sehr sehr sehr selten 1:1 stimmt, solltest Du Dich insbesondere wundern, wenn Du deutlich mehr Klicks als Sitzungen feststellst. Wenn du mehr Klicks als Sitzungen hast, ist das fast immer ein Hinweis auf eine fehlerhafte Integration Zwischen AdWords und Analytics.

Hintergrund: Wenn die Zahl der Klicks die der Sitzungen überschreitet – wenn auch nur marginal – hat das mehrere mögliche Ursachen. Möglicherweise wird der Google-Analytics-Tracking-Code nicht ausgeführt, aber Google Ads hat einen Klick protokolliert. Das kann aus folgenden Gründen bei Dir auf der Webseite passieren.

  1. Ein Teil Deiner Nutzer nutzt das Opt-out-Cookie oder Deinen Deaktivierungs-Addon, den Du zur Verfügung stellen musst, wenn du Google Analytics datenschutzkonform verwenden möchtest.
  2. Der Google Analytics Tracking Code wird nicht oder zu spät geladen. Falls es hier zu Problemen kommt, braucht man meistens die Unterstützung durch Entwickler. Es gibt ein Chrome-Plug-In mit dem Entwickler überprüfen können, ob der GA-Tracking-Code richtig ausgeführt wird.
  3. Möglicherweise hast Du Deine Property mit dem falschen AdWords-Konto verknüpft, sodass gar keine Sitzungen auf der Website zustande kommen können. Trotzdem schreibt Google AdWords sämtliche Daten, also Impressionen, Klicks, Kosten oder CPCs in Google Analytics.
  4. Wenn ein Besucher über eine AdWords-Anzeige auf die Seite kommt, aber abbricht bevor der Analytics-Code geladen wird, zählt das ebenfalls als Klick, aber nicht als Sitzung. Mehr zur richtigen Integration von Google AdWords und Google Analytics haben wir hier in diesem Artikel zusammengefasst.

Analyse: Im Berichtsreiter Quelle / Medium -> Google Ads betrachtest Du auf Gesamtebene und auf Kampagnenebene die Anzahl der Klicks und die Anzahl der Sitzungen. Noch einfacher ist es, wenn Du Dir, wie hier beschrieben, einen benutzerdefinierten Messwert konfigurierst und diesen als Basis für einen Bericht verwendest, um Dir das Delta zwischen Klicks und Sitzungen als Prozentwert darstellen zu lassen.

So erstellst Du Deinen berechneten Messwert

Berechneter Messwert zur Verbesserung der Datenqualität bei der Integration von Google AdWords mit Google Analytics

 

Lösungsansatz 1: Du solltest jetzt Kampagne für Kampagne und Anzeigengruppe für Anzeigengruppe recherchieren, woher die Probleme kommen. Im besten Fall hast Du immer für jede Property auch ein eindeutiges Google-Ads-Konto. Ersatzweise, und das teste ich gerade für Dich, müssen wir diese Kampagne über einen Filter ausschliessen. Bitte solche Filter immer zuerst auf einer Testdatenansicht auf Effektivität und Funktion überprüfen.

Teil 2 zum Thema Datenqualität, werden wir dann im September weiter für Dich beschreiben.

Im Teil 2 zur Datenqualität zeigen wir Dir dann weitere Ansätze, wie Du die Qualität Deiner Daten in Google Analytics weiter verbessern kannst. Unter anderem will ich Dir dann zeigen, welche andere Probleme hier noch auftauchen können und wie wir diese lösen können.

Du hast weitere Probleme bei Deiner Datenqualität? Dann sag uns doch gerne in den Kommentaren, was Dein Problem ist und vielleicht haben wir hier eine passende Lösung für Dich!

 

 

Wie hilfreich war dieser Artikel für dich?

Vielen Dank

Deine Meinung zählt, schreibe uns einen Kommentar!

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.