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3 Beiträge im Mai 2008

27. Mai 08

Blog Analytics - wie man den Erfolg von Weblogs messen kann

Weblogs nehmen einen ständig steigenden Stellenwert im Web ein. Die Funktion und Ausrichtung von Blogs ist dabei in vielen Bereichen ähnlich zu normalen Websites, in einigen Kriterien unterscheiden sie sich jedoch massiv von diesen. Die wohl zentralste Unterscheidung ist der Fokus von Blogs auf den Dialog mit dem Publikum, so dass diese als Prosumenten – eine Wortkreation aus Produzenten und Konsumenten – in die Gestaltung der Inhalte mit eingebunden werden.

Für die Analyse der Blognutzung können als Basis die selben Metriken wie für eine Website herbeigezogen werden. Zu den wohl hilfreichsten darunter zählen Seitenaufrufe, Besucher, einkommende Links oder die Nutzung von RSS-Inhalten. Darüber hinaus gibt es jedoch einige blogspezifische Kennzahlen, welche insbesondere den Erfolg der Dialogfunktion zu messen versuchen. Dazu zählen:

  • Durchschnittliche Anzahl Besucher-Kommentare je Post: Dies misst die Feedbacks von verschiedenen Benutzer auf eine Blogeintrag. Falls vom System ermöglich, sollten Rück-Kommentare des Autors auf ein Benutzerkommentar im Durschschnittswert nicht berücksichtigt werden.
  • Durchschnittliche Anzahl Trackbacks je Post: Trackbacks sind Links, welche andere Blogger auf den eigenen Post gelegt haben und über einen automatischen Benachrichtigungsmechanismus zwischen den betreffenden Blogs festgehalten werden. Ein Trackback ist somit als Qualitätsmerkmal für einen Post zu werten
  • Technorati Rank: Technorati ist die wohl bekannteste Blog-Suchmaschine. Technorati führt überdies eine Liste aller registrierter Blogs und prüft deren Vernetzung untereinander. Die Blogs, welche am meisten Links von anderen Blogs erhalten, erscheinen zuoberst auf der Liste. Der Technorati Rank bezeichnet demnach die Reputation eines Blogs im Vergleich zu anderen. Sie kann als Indikator genutzt werden, wie stark der eigene Blog im Netz wahrgenommen wird.

Leider sind sämtliche dieser Angaben meist kaum in einem Web Aanalytics System zu finden. Stattdessen muss die Anzahl Kommentare und Trackbacks aus dem Blog-System ausgelesen werden, welches für die Publikation der Inhalte verwendet wird. Das Ausrechnen des Schnitts auf den einzelnen Post bleibt jedoch im Normalfall Aufgabe des Taschenrechners. Auch das Überprüfen des Technorati-Ranks erfolgt manuell durch Aufruf des Blogs.

Nutzungsempfehlung und Interpretationshilfen für Blogger
Viele Blog-Leser nutzen RSS-Feeds um die verschiedenen Blogs ihrer Wahl schnell auf neue Posts überprüfen zu können. Dies hat zur Folge, dass nach einem neuen Post typischerweise die Seitenaufrufe des betreffenden Posts in die Höhe schnellen. Mehr als bei normalen Websites haben Seitenaufrufe und deren zeitlicher Verlauf deshalb eine Bedeutung in der Nutzungsanalyse von Blogs. Nutzen Sie die Metrik der Seitenaufrufe deshalb, um das Interesse am Inhalt eines einzelnen Posts zu beurteilen und zu verstehen:

  • Ein kurzfristiger Anstieg der Seitenzugriffe nach einem Post lässt insbesondere auf RSS-Nutzer zurückführen. Dies bedeutet für den Inhalt des Posts: Der Titel des Posts ist attraktiv formuliert, das Thema ist aktuell und interessant für die bestehende Leserschaft. Erstellen Sie in naher Zukunft Posts zum gleichen Thema.
  • Eine langfristig hohe Zahl Seitenzugriffe auf einen Post ist eher auf Nutzer aus Suchmaschinen oder über Verlinkungen von anderen Blogs her zurückzuführen. Dies bedeutet, dass das im Post behandelte Thema insbesondere auch neue Besucher anspricht. Versuchen Sie deshalb mittelfristig über ähnlich gelagerte Inhalte zu bloggen.

Um interessante Themengebiete herauszufinden lassen sich auch Inhaltsgruppen einsetzen, sofern das Web Analytics System dies unterstützt. Eine mögliche Gruppierungsstrategie für Blogs ist, die Gruppen übereinstimmend mit den Blog Tags zu benennen. Mehr eine qualitative statt quantitavie Aussage zu den Inhalten eines Blogs geben natürlich die einzelnen Besucher-Kommentare auf Posts. Zu beachten ist allerdings, dass nur ein Bruchteil der Besucher aktiv ein Kommentar zu einem Post abgibt und die grosse Menge immer noch lediglich konsumiert.

Um die Dialogaufgabe des Blogs zu überwachen sollten Sie überdies die durschschnittliche Anzahl Kommentare und Trackbacks je Post wöchentlich monitoren – zumindest dann wenn Sie mehrere Posts pro Woche schreiben. Setzen Sie sich dabei je Post ein Ziel, das sie erreichen möchten – also zum Beispiel zwei Trackbacks und drei Kommentare je Post.

Der Technorati Rank schlussendlich hat eher eine langfristige Aussage über das Weblog insgesamt und weniger für einzelne Posts. Eine monatliche Überwachung dieser Kennzahl ist deshalb ausreichend.
Mit zu den zu analyisierenden Bereichen eines Blogs zählt natürlich auch der RSS-Feed des Blogs, da ein grosser Teil der Inhalte darüber konsumiert wird. Die Analyse von RSS-Feeds steckt allerdings noch etwas in den Kinderschuhen. Bei RSS Inhalten sollte man insbesondere die Anzahl Abonnenten, die tägliche Reichweite und die Top 10 der Aktivitäten auf Inhalte (wie Betrachtungen oder Clicks) monitoren. Als nützliche Alternative falls das eigene Web Analytics System keine RSS-Analyse unterstützt (was bei clientseitigen Systemen meist der Fall ist), bietet sich Google Feedburner an. Darüber kann nicht nur der Feed verbreitet werden, sondern auch Zugriffstatistiken ausgewertet werden.

FeedburnerSubscriber

Google hat übrigens kürzlich eine Beta eines Blog Analytics Systems gelauncht - Erfahrungsberichte dazu von den privilegierten Beta-Testern gerne willkommen.

Beachtungspunkte zu den Kennzahlen
Setzen Benutzer einen Feedreader ein, um neue Posts eines Blogs zu überwachen, ist ihr Verhalten im Vergleich zu einer normalen Website speziell. Nicht nur, dass sie unter Umständen Inhalte bereits im Feedreader lesen und den Blog gar nicht besuchen. Auch das Verhalten auf dem Blog ist anders als auf einer Website. Statt mehrere Seiten anzuschauen ist es nämlich fast üblich, lediglich den neuen Post zu lesen und dann den Blog wieder zu verlassen. Verstärkt wird dies noch dadurch, dass die Starseite des Blogs meist aus den letzten fünf bis zehn Posts besteht, so dass auf einer Seite mehrere Posts gelesen werden können. Diese Spezifika wirken sich auf einige der für Websites verwendete Metriken aus:

  • die Absprungrate auf Blogs sind entsprechend hoch
  • die Zahl der Einzelseitenzugriffe ist hoch
  • in der Konsequenz kann bei Einzelzugriffen auch die Verweildauer nicht gemessen werden, da diese nur aus der Zeitdifferenz zum Aufruf einer Folgeseite berechnet werden kann

Blogs sollten deshalb nicht unter Verwendung dieser Metriken mit einer Website verglichen werden. Wer sich für weitere Metriken rund um Bogs interessiert, dem sei die Lektüre der 10 Erfolgsfaktoren für Blogs von Timo Aden nahegelegt.

18. Mai 08

Geschlecht oder Altersgruppe von Website-Besuchern auslesen

Wann immer man versucht, sich einen Besucher etwas genauer vorzustellen, dann spielen Geschlecht und Altersgruppe eine tragende Rolle. Auch im Marketing werden häufig diese beiden Dimensionen herangezogen, um Zielgruppen grob zu umreissen.

Nun lässt sich leider das Alter und Geschlecht eines Besuchers nicht irgendwo auslesen und ist deshalb in Web Analytics System auch selten vorhanden. Die einzige Möglichkeit, an solche Daten zu gelangen, ist wenn dies ein Besucher explizit preis gibt. Die reellsten Chancen daran zu gelangen hat man, wenn sich ein Benutzer für einen Dienst anmelden muss oder er eine Bestellung vornimmt. Bei der Registrierung oder Eingabe von Adressdetails ist der Benutzer dann noch am ehesten bereit, solche persönlichen Angaben preiszugeben. Auf keinen Fall sollte man aber solche Eingaben als Pflichtfelder definieren, welche zwingend eingegeben werden müssen. Die Gefahr, dass sich aufgrund solch detaillierter Angaben ein Benutzer zu stark bedrängt fühlt und deswegen die Registrierung oder Bestellung abbricht, ist gross.

In der Realität ist es nun aber so, dass wohl die wenigsten Websites überhaupt eine Online-Bestellung oder Anmeldung vorsehen. Für eine normale Corporate oder Branding Website ist dies nämlich schlicht kein Anwendungsfall. All diese Websites müssten ohne Profildaten auskommen, wenn es da nicht noch den folgenden, ganz interssanten Dienst von Microsoft gäbe.
Im Umfeld des Microsoft adCenters – Microsofts Plattform zur Verwaltung von Suchanzeigen – bietet Microsoft die Auswertung der Nutzung von Suchmschinen-Keywords wie auch Websites nach Geschlecht und Altersgruppe an. Konkret lässt sich wie in Abbildung 1.9 dargestellt für eine beliebige Website eine Kurzanalyse der Alters- und Geschlechtsverteilung der Besucher fahren. Für www.douglas.de zum Beispiel vermutet Microsoft so rund 60% weibliche Besucher, vorwiegend im Alter zwischen 25 und 34 Jahren – zumindest eine plausible Angabe. Die Abfrage ist im MS adLab zugänglich.

Msdemografie_2
»Wie kann Microsoft das wissen?« lautet da die wohl häufigste Frage und schürt wieder mal den Verdacht, dass Microsoft die Windows-Benutzer ausspioniert. Dem ist allerdings nicht so, denn die Besucherprofile basieren auf Daten von Microsofts Hotmail, Messenger und anderen personalisierten Online-Diensten. Wer sich für solche Dienste anmeldet, muss bei der Anmeldung einige persönlichen Daten angeben, unter anderem Geburtsjahr und Geschlecht. Registrierte Benutzer werden anschliessend auf msn.com, der Suchmaschine von Microsoft, über ein Cookie wiedererkannt. Sobald ein registrierter Benutzer eine Suche auf msn.com ausführt oder auf eine Treffer-URL klickt, kann dies Microsoft einer registrierten Person und somit Altersgruppe und Geschlecht zuordnen.

Noch detaillierter einsetzen können diese Angaben Nutzer von Microsofts Analytics Lösung, welche Ursprünglich unter dem Namen »Gatineau« eingeführt wurde und momentan in einer Beta-Version im Microsoft adCenter integriert ist. Wer die seine Website damit tracked, kann gar Website-Inhalte nach Alter und Geschlecht segmentieren. So könnte man beispielsweise erkennen, welche Website-Inhalte für welche Altersgruppe besonders interessant sind. Auch weitere Zusatzangaben wie die Berufstätigkeit von Besuchern können damit analysiert werden. Allerdings befindet sich die Analytics-Lösung von Microsoft momentan noch in spürbarem Beta-Stadium und ist nur in Englisch verfügbar.

Msoccupation

06. Mai 08

Website-Besucher persönlich identifizieren - xing machts möglich

Schon immer mal gerne gewusst, welche Personen - namentlich genannt - auf Ihrer Website herumsurfen? So im Stile von "Schau an, der Peter Meier war auch hier." und "Oh, die Franziska Müller hat sich für meine Website interessiert!"? Das ist eigentlich im Internet nicht möglich, würde man meinen. Ganz sicher ist es für Web Analytics Optimierungen nicht relevant, sondern eher in die Kategorie Spitzeleien einzuordnen.

Trotzdem: Möglich ist es teilweise, und zwar über ein, naja, nicht ein Sicherheitsloch sondern über ein systematisches Privacy-Problem bei Xing.com. Dieses erlaubt es, die Besucher einer Website eindeutig zu identifizeren, falls sie einen Xing-Account haben und sich automatisch dort einloggen lassen. Dies dürfte bei einem beträchtlichen Teil der Xing-Nutzer der Fall sein, also Spitzel aufgepasst.

Und folgendermassen funktionierts:

  • Xing-Nutzer, welche bei Aufruf von xing.com automatisch auf ihre personalisierte Homepage kommen, werden vom Browser direkt bei Xing eingeloggt (Erkennung via Cookie)
  • Ein Xing-Nutzer, der das Profil eines anderen Xing-Nutzers betrachtet, erscheint bei diesem namentlich in der Besuchshistorie ("Herr XY hat mein Profil angeschaut")
  • Das Leck ist nun folgendes: Wenn ich mein eigens Xing-Profil als Iframe in meine Website einbaue, dann loggt sich jeder Besucher automatisch bei Xing ein und führt einen Aufruf auf mein Profil aus.
  • Der Besucher erscheint anschliessend namentlich in der Xing-Historie meines Accounts. Folglich weiss ich, welche namentlich genannte Person auf meiner Website war
  • Wenn ich nun den Iframe noch auf eine grösse von 1x1px verkleinere, merkt der Besucher nichts von seinem Fingerabdruck

Iframexing

Soviel zur Anonymität im Internet. Liebe Xing, ist das gut so? Was sagt der Datenschutz dazu, wo doch nach heutiger Rechtsprechung schon IP-Adressen als personenbezogene Daten gelten sollen...

Für alle die sich selbst davon schützen und anonym bleiben möchten: Automatischer Login bei Xing deaktivieren, dann besteht das Problem nicht. Für alle Website-Spitzel: Happy tracking...

Update 27.05.09: Xing hat als Reaktion auf diesen Post einen sogenannten Framebreaker installiert (siehe Xing-Blog), so dass das ganze gemäss obigem Beschrieb nicht mehr funktionieren sollte. Ziemlich schnelle Reaktion, Bravo. - Ich bin mir allerdings noch nicht sicher, ob das wirklich so funktioniert wie gedacht.

Update 28.05.09: Wie befürchtet lässt sich der Framebreaker relativ einfach mit einem DIV und etwas mehr als einem Dutzend zusätzlichen Zeichen CSS aushebeln (auf die genaue Anleitung sei hier verzichtet - mit wenig HTML- und CSS-Verständnis kommt aber jeder darauf). Fazit: Schnelle Reaktion von Xing auf den konkreten Issue, aber leider das Problem noch nicht abschliessend technisch gelöst. Um den Issue wirklich zu beseitigen, müsste Xing wohl einen Button auf der Login-Seite einbauen, den ein User kurz anklicken müsste (wie's Google z.B. macht bei Google Analytics bzw. dem Account-Login) - oder beim Framebreaker zumindest auf die Prüfung der Frame-Grösse verzichten.


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Über den Autor

  • Marco Hassler ist Business Unit Manager und Partner beim IT- und Web-Dienstleister Namics.

    marco.hassler (at) gmail.com

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