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Google Analytics & SEO

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Google Analytics & SEO: Die Online Marketing Welt wird immer vielschichtiger und komplexer. Der beste Kompass um sich mit Buzzthemen, wie Content Marketing, Retargeting, Responsive Design, Mobil, Geotargeting oder Native Advertising zurechtzufinden sind m.E. eine klare Zielformulierung und die richtige Kennzahlensysteme.

Panda Analyse, Bot Traffic und 404

Auch die Entwicklung von Strategien in der Suchmaschinenoptimierung st√ľtzt sich immer mehr auf Zahlen. Klassisch aus SEO Tools, wie sistrix oder searchmetrics. Aber auch immer mehr auf Grundlage von Web Analyse Kennzahlen (Google Analytics).

Im Rahmen der SEO Sixt Wiesn habe ich einen Vortrag gehalten zum Thema Google Analytics & SEO: 5 Ans√§tze f√ľr einen besserer datenbasierte Herangehensweise an die Suchmaschinenoptimierung. Kurz umrissen waren dieses die Agenda Punkte:

  • addorganic:¬†Universal Analytics & Suchmaschinen
  • Dateninterpretation: Google Analytics und Datensampling
  • Reporting: 404 Fehler identifizieren
  • SEO Analyse: Panda & User Signals
  • Bot Traffic: Bouncerate f√ľr Direct Traffic sinkt um 800%

addorganic in Universal Analytics

Kurz zum Hintergrund. Eine Reihe von Suchmaschinen erscheinen in Google Analytics mit der korrekten Quelle, aber dem falschen „Medium„. Quelle als Definition bedeutet in Google Analytics, woher kommt der Nutzer. ¬†Medium, ist neben eigengew√§hlten Definitionen (Kampagnentagging) wie folgt:

  • cpc: cost per click, also zum Beispiel √ľber Google AdWords
  • organic: Traffic der aus den nat√ľrlichen Ergebnisse der Suche kommt
  • referrral: Nutzer, die √ľber einen Link auf die Seite gekommen sind

Wenn also Nutzer aus der suche.t-online.de kommen erscheint das in den Berichten unter suche.t-online.de / referral. In diesem Fall w√ľrde man aber diese Nutzer gerne dem Medium „organic“ zuordnen. Weitere Beispiele f√ľr diese falsche Zuordnung sind zum Beispiel noch suche.web.de / referral oder suche.gmx.net / referral

Ziel sollte es somit sein alle wichtige Quellen bei denen es zu einer falschen Zuordnung kommt zu identifizieren und richtig zuzuordnen

statt-organic-referral 2,52% falsch zugeordneter Traffic

Vorgehen: Schritt 1 w√§re es im Google Analytics Standarbericht „Verweise“ einen Filter zu setzen der beispielsweise folgende Suchphrasen enth√§lt suche|search|duckduckgo|ecosia|google. Wie viel Traffic werden tats√§chlich falsch als referral zugeordnet? Was sind die wichtigsten Quellen?. In einem n√§chsten Schritt gehen Sie in die Verwaltung Ihrer Property, unter trackinginformationen -> Quellen der organischen Suche und f√ľgen Sie die Domain und den Suchparameter hinzu (siehe nachfolgende Abbildung). Die Ver√§nderungen wird allerdings erst ab dem Zeitpunkt wirksam, ab dem Sie vorgenommen wurde.

addorganic-suchparameter Google Analytics Verwalten: addorganic

Weiteres Vorgehen: √úberpr√ľfen Sie regelm√§√üig √ľber einen benutzerdefinierten Bericht, ob es weiterhin Quellen gibt, die flasch zugeordnet sind

Google Analytics und Datensampling

Wer regelm√§√üige Analysen in Google Analytics macht merkt schnell, das Google immer wieder Daten statistisch hochrechnet (Datensampling). Das Ziel dieses Datensampling ist es Informationen schneller ¬†den Nutzern zur Verf√ľgung zu stellen.

Zum Hintergrund von Datensampling

Vorteil schneller Berichte:

In jeder Google Analytics Property werden die ungefilterten Daten auf t√§glicher Basis gesammelt.¬†Damit die sp√§tere Darstellung der Daten m√∂glichst schnell vor sich geht, werden die Daten in allen Standardberichten ( pre-aggregated Standardreports) zur Verf√ľgung gestellt. Sobald ¬†aber Segmente oder Filter eingesetzt werden, werde Daten gesampelt:

  • Der Standard ist definiert auf 250.000 Sitzungen (basierend auf der Property)
  • √úber den Schieberegler (rechts oben) kann dies auf 500.000 Sitzungen erh√∂ht werden
  • Beispiel: Sie haben jeden Monat 10.000 Sitzungen -> ab einem Betrachtungszeitraum von 25 Monaten werden Daten hochgerechnet. Achtung der Einsatz von Datensampling bezieht sich auf die Propertyebene. Auch in einer gefilterten Datenansicht (Ausschlu√ü von internen Zugriffen) bezieht sich die Berechnung von Google immer auf die Propertyebene
  • Bei allen ‚ÄěFlow Reports‚Äú, wie zum Beispiel dem Nutzerflu√ü, Verhaltensflu√ü etc. ist dies schon bei 100.000 Sitzungen der Fall

Nachteil: Unterschiede und Abweichungen in den Daten

Der Nachteil des Datensamplings ist es das es von Bericht zu Bericht zu unterschiedlichen Werten kommen kann. Das Resultat heisst Verwirrung. Gerade bei der Interpretation von Detailwerten, wie Zielen oder Ereignisse kann es hier zu auffälligen Unterschieden kommen.

Wie kann ich Datensampling im SEO Bereich umgehen

Da Google Analytics in allen Standardberichten ungesampelte Daten zur Verf√ľgung stellt ist eine M√∂glichkeit, die Erstellung einer Datenansicht, die einen Filter auf Kampagnenmedium organic hat. So muss man sp√§ter keine Segmente oder Filter auf Berichtsebene anlegen und vermeidet damit das Datensampling. Eine ALternative zu dieser Methode ist es systematisch die Berichtszeitr√§ume zu reduzieren

ProTipp: F√ľr die Verwendung dieser systematischen Berichtszeitraumreduktion gibt es bei Ben√ľtzung der Google Analytics API ein Tool, das dies automatisch macht. Hier mehr dazu unter Analytics Canvas

Mehr zu Datensampling bei Google Analytics hier bei Google oder in einem Blogbeitrag von Online Behavior

404 Berichte & Google Analytics

404 ist zuerst einmal ein http Statuscode, der immer dann vom Server zur√ľckgegeben wird, wenn ein Nutzer /Browser eine Seite aufrufen wollte, die vom Server auf der Website nicht gefunden werden konnte. Da Fehler immer entstehen k√∂nnen, sollte man zu allererst eine 404 Seite haben. Im Weiteren w√§re es nat√ľrlich optimal 404 Fehler vermeiden und Strategien zu entwickeln, um den Nutzer eine bestm√∂gliche Nutzererfahrung zu erm√∂glichen. Die Anforderungen an eine 404 Seite sind:

  • Minimalanforderung:¬†Vorhandensein einer 404 Fehler Seite!
  • Besser: Vorhandensein einer guten 404 Fehler Seite,
  • Noch besser: Vorhandensein einer guten 404 Fehler Seite mit Google Analytics Trackingcode und einem eindeutigen Seitentitel (404, Seite nicht gefunden etc.)

Ziel ist es später neben den Google Webmaster Tools auch Google Analytics zur systematischen Analyse von 404 Seiten zu verwenden mit dem Ziel:

  • zu analysieren, wie viele Seitenaufrufe auf fehlerhaften Seiten stattfinden?
  • zu analysieren aus welchen Quellen, diese fehlerhafte Aufrufe kommen?
  • zu analysieren wie gut die eigene 404 Seite Nutzer hilft (Absprungrate)?

abgeleitete Maßnahmen können dann sein

  • Linkjuice zu konservieren und richtig weiterzuleiten (301)
  • Fehler z.B. falsche Verlinkung im Newsletter schnellstm√∂glich zu korrigieren
  • die Optimierung der eigenen 404 Seite (geringere Absprungrate)

Die Umsetzung in Google Analytics kann man √ľber folgende Berichte vornehmen:

  • Benutzerdefinierter Bericht -> Linkjuice retten (301 / Anruf) – hier ein Link
  • Benutzerdefinierter Bericht -> Optimierung 404 Seite ( Bounce) –¬†hier ein Link
  • Radarereigniss -> Ziel: Alert bei Zunahme von 404 Seiten

Hier mal ein Beispiel f√ľr ein 404 Radarereigniss in Google Analytics:

404 Fehler-Seite- Radarereigniss

Panda, User Signals, Similarweb & Google Analytics

Google m√∂chte jede Nutzeranfrage m√∂glichst perfekt beantworten. Neben den algorythmischen Signalen sind auch zunehmen Nutzer-Signale f√ľr die Suchmaschine wichtig (siehe auch Searchmetrics Rankingfaktoren 2016). Gerade seit dem ersten Panda Launch im August 2011 in Deutschland sieht man zunehmen, wie wichtig gute, relevante Inhalte f√ľr die Beurteilung bei Google von Bedeutung sind. Und so gibt es die logische Schlu√üfolgerung „Erstellt gute Inhalte“. So k√∂nnte man den Prozess der Content Erstellung wie folgt skizzieren:

  • Zielgruppen: Welche Inhalte brauchen wir?
  • Zieldefinition: Welche Ziele m√∂chte ich mit meinen Inhalten erreichen?
  • Erstellung: Strategien zur Erstellung guter Inhalte
  • Ver√∂ffentlichung: Wie erreiche ich eine hohe Verbreitung meiner Inhalte
  • Analyse & Optimierung: Wie kann ich √ľberpr√ľfen ob meine Inhalte gut, relevant und „pandasicher“ sind?

Gerade bei den Nutzersignalen kam man in vielen Pandaanalysen immer wieder zum Schluß, das die Pandaopfer im Vergleich zum  Wettbewerb sehr schlechte Nutzersignale aufgewiesen haben.

Analyse Inhalte

Wie Eric in seinem Artikel Ranking-Faktoren, User Signals und Social Signals schreibt könnte Google die folgenden Parameter zur Messung von Nutzer-Signalen heranziehen

  • Normalisierte CTR in den SERPs: Wie ist die erwartete versus tats√§chliche CTR?
  • Search Return Rate: Wie hoch ist die R√ľckkehrrate zu Google?
  • Time on Site: Wie lange bleiben die Nutzer im Vergleich zum Wettbewerb?

Manchen dieser Werte k√∂nnen wir nicht messen (Normalisierte CTR), bei Werten wie „Time on Site“ gibt es Tools, wie Similarweb oder auch das eigene Analyse Tool zur Analyse und f√ľr eine Metrik wie der Search Return Rate m√ľssen wir einen Indikator zur Hilfe ziehen, wie die Absprungrate. Was genau die Absprungrate ist findet Ihr hier einer ausf√ľhrlicheren Definition der Absprungrate

75% Bounce? Schwerpunkt Absprungraten zur Analysen von Inhalten

Gerade die Absprungrate ist ein starker Indikator zur Messung der Relevanz zwischen der Quelle des Nutzers und der Landeseite. Hohe Absprungraten deuten oft auf mangelnde Relevanz hin. Allerdings ist die Interpretation der Absprungrate nicht immer ganz einfach. Zum einen heisst due rein technische Definition die Prozentzahl der Einseiten Besuche. Und so hängt die Interpretation zum Beispiel von folgende Faktoren ab:

  • Welche Funktion hat die Seite (Single Landing Page oder Router Page)?
  • Aus welchen Quellen kommt der Nutzer?
  • Wie hoch ist die Kongruenz zwischen Zielseite und zuf√ľhrender Quelle?

Ist also eine Absprungrate von 75% gut oder schlecht. Die klare Antwort es kommt darauf an. Bei Seitenkonzepten bei der es nur eine relevante Landeseite zu einem Thema gibt, ist die Absprungrate in der Regel immer sehr hoch. Was man allerdings √ľber Google Analytics bei solchen Seitenkonzepten standardm√§√üig nicht analysieren kann, welche Nutzer tats√§chlich abspringen und welche sich intensiver mit dem Text auseinandersetzen.

True Reader und Bouncer

Um also diese Unterscheidung gezielter machen zu k√∂nnen im Folgenden zwei Implementierungsvarianten zur besseren Unterscheidung der Nutzer, die sich wirklich mit den Inhalten auseinandersetzen und Nutzern die schnell „abspringen“.

google-analytics-tracker-setTimeout

Technische Implementierung

Diese Integration auf der Website f√ľhrt dazu das auf jeder Seite nach 60 Sekunden ein Event gesendet wird. Die Annahme ist hiermit das Nutzer, die nach 60 Sekunden noch da sind „True Reader“ sind. W√§hrend alle, die nicht mehr da sind Abspringer sind. Legt man dieses Ereignis dann noch als Ziel in Google Analytics an, kann man dann in den meisten Analytics Standardberichten (insbesondere Content & Acqusition) sehen, wie hoch die „True Reader“ Conversionsraten sind. Das Ziel ist dann schlechte Kampagnen, Anzeigengruppen, Keywords oder auch Landeseiten (Panda) zu identifizieren die zu einer geringen Anzahl (CVR) an „True Readern“ f√ľhren. In der unten eingef√ľgten Slideshare Pr√§sentation beschreiben wir auch noch einmal, wie man die gleiche Integration √ľber den Google Tag Manager realisieren k√∂nnte.

analytics-true-reader-facebook-with data

Wichtiger Hinweis: Bitte besch√§ftigt Euch vor der Integration von Ereignissen auf Eurer Website sehr intensiv mit Google Analytics und Ereignisstracking. Bitte √ľberpr√ľft auch unbedingt welche Optionen (true;false) Ihr √ľber den Noninteraction Parameter¬†habt. Die vorgenommen Definition wird n√§mlich unter Umst√§nden Eure Absprungrate beeinflu√üen

Im folgenden hier mal die gesamte Präsentation. Gerne downloaden und teilen:

Weitere interessante Informationen zu Google Analytics und SEO:

Hier gibt es auch noch mehr Informationen zu unserem Google Analytics Seminar bzw. unserem SEO Seminar

Die n√§chsten Termine f√ľr das SEO-Seminar:

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  1. EventScheduled
    SEO-Seminar
    OfflineEventAttendanceMode
    Design Offices - Frankfurt Westendcarree
    Gervinusstraße 17
    Frankfurt am Main
    Marc St√ľrzenberger
    2023-03-27
    EUR
    1195
    InStock
    121WATT School for Digital Marketing & Innovation
  2. EventScheduled
    SEO-Seminar
    OnlineEventAttendanceMode
    Astrid Kramer
    2023-03-27
    EUR
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    InStock
    121WATT School for Digital Marketing & Innovation
  3. EventScheduled
    SEO-Seminar
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    Design Offices - Hamburg Hammerbrook
    Sachsenstraße 20
    Hamburg
    Marc St√ľrzenberger
    2023-03-27
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    121WATT School for Digital Marketing & Innovation
* zzgl. USt.
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Die n√§chsten Termine f√ľr das Google-Analytics-Seminar:

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