6 Beiträge kategorisiert in "Events"

19. August 11

Downloads und Links einfach mit Google Analytics tracken

Bei einer Standard-Implementierung von Google Analytics sieht man leider nicht, welche Downloads wie PDFs oder XLSs von der Website geladen wurden. Das ist schade, denn vielfach ist grad der Download von einer Produktbroschüre oder einem Whitepaper doch ein wichtiges Ziel und oft eine Micro-Conversion. Nun bietet Google Analytics hierfür schon eine Lösung, nämlich dass man jeden Link auf ein PDF (oder ein anderes Ziel) mit einem sogenannten virtuellen Seitenaufruf wie der folgende versehen kann.

<a href="/downloads/produktbroschuere.pdf" onclick="
   _gaq.push(['_trackPageview', '/downloads/produktbroschuere.pdf']);
   ">Produktbroschüre
</a>


Dies bedeutet aber, dass jeder Download bzw. jedes PDF manuell und mit einem technischen Eingriff im HTML-Code so getagged werden muss. Während das für einzelne Downloads noch akzeptabel ist, wirds für viele oder gar alle Downloads sehr mühsam.

Abhilfe schafft da folgende Erweiterung für Google Analytics, welche mittels eines generischen JavaScripts automatisch alle Klicks einer Website überwacht. Klickt ein Besucher auf einen Link zu einem spezifische Dokumentformat, wird dies automatisch in Google Analytics als Download getrackt. Als kleines Nebenprodukt lassen sich auch gleich noch Klicks auf externe Links - also Links die auf eine Drittwebsite führen - tracken. Das alles geschieht in dem man einmalig unten stehend aufgeführtes JavaScript im <head>-Bereich jeder Webseite unterbringt - ohne weitere Konfiguration. Im Ergebnis sind Auswertungen von Downloads dann zum Beispiel wie folgt ersichtlich:

GA_Downloads

Vor der Implementierung des Skripts sollte man gegebenenfalls noch ein paar Einstellungsmöglichkeiten wahrnehmen, welche das Skript bietet. Folgendes kann dabei angepasst werden:

  • downloadExtension: Zählt jene Formate auf, welche als Download gezählt werden
  • trackDownloadsAsEvent: Standardmässig werden die Downloads als Seitenaufrufe gezählt und sind in den Auswertungen unter "Seiten" ersichtlich. Falls man die Downloads lieber als Ereignisse sehen möchte, setzt man den Wert auf true
  • downloadCat: Der Name der Ereignis-Kategorie, falls Downloads als Ereignisse getrackt werden

Die beiden letzten Punkte gelten analog für das Tracking der externen Links (trackExtlinksAsEvent und extLinksCat), wobei hier das Ereignistracking zu empfehlen ist.

<script>
var downloadExtension = new Array(
   'doc','docx','pdf','xls','ppt','zip','gz','bz2','rar','txt','vsd','vxd',
   'js','css','exe','wma','mov','avi','wmv','mp3','mp4');
var trackDownloadsAsEvent = false;
var trackExtlinksAsEvent = true;
var downloadCat = 'Downloads';
var extLinksCat = 'Externe Links';
var intDomain = window.location.hostname;
if(window.addEventListener){document.addEventListener('click', clickHandler,
   false);}
else {document.attachEvent('onclick', clickHandler);}
function clickHandler(e){
   if (window.event) e = window.event;
   var srcEl = e.srcElement? e.srcElement : e.target;
   var targetUrl = srcEl.getAttribute('href');
   if (targetUrl && targetUrl.length > 0) {
      var re = new RegExp('^(?:f|ht)tp(?:s)?\://([^/]+)', 'im');
      var tarDomain = (targetUrl.match(re)? targetUrl.match(re)[1].toString() :
         (targetUrl.indexOf(':') < 0 ? intDomain : null));
      if (tarDomain != null) {
         var a = document.createElement('a');
         a.href = targetUrl;
         var filePath = a.pathname;
         var fileName = filePath.split('/').pop();
         var fileExt = fileName.substring(fileName.indexOf('.')+1);
         if (intDomain == tarDomain) {
            for (i=0; i<downloadExtension.length; i++) {
               if (fileExt == downloadExtension[i]) {
                  if (trackDownloadsAsEvent) _gaq.push(['_trackEvent',
                     downloadCat, filePath]);
                  else _gaq.push(['_trackPageview', filePath]);
               }
            }
         }       
         else {
            if (trackExtlinksAsEvent) _gaq.push(['_trackEvent', extLinksCat,
               tarDomain]);
            else _gaq.push(['_trackPageview', '/' + extLinksCat + '/' +
               tarDomain]);
         }
      }
   }
}
</script>

30. November 10

Zertifizierter Web Analytics -Spezialist werden

Das Web Analytics-Umfeld ist in ständiger Bewegung und es wird fast wöchentlich von aktuellen und neuen Erkenntnissen berichtet. Web Analysten, die stets ihr Wissen erweitern, bekommen jetzt die Gelegenheit, sich in Berlin am Zertifizierungsprogramm der Web Analytics Association (WAA) anzumelden und sich offiziell als Spezialist zertifizieren zu lassen.

Erstmalig im deutschsprachigen Raum

Aufgrund diverser Anfragen aus Europa führt die Web Analytics Association (WAA) am 14. Dezember ein Zertifizierungsprogramm in Berlin durch.  Durch diese erstmalige Veranstaltung in Europa, geleitet durch den WAA Germany Country Manager – Matthias Bettag – können die Teilnehmer kostengünstig und in der Gruppe zum erfolgreichen Abschluss des Zertifikats kommen.

In dem Web Analyst Certification Program möchte man professionelles Web Analytics-Wissen weitergeben und so die ganze Community weiterbringen.  Das Zertifizierungsprogramm möchte nicht nur breites und vertieftes Wissen verteilen, sondern noch viel wichtiger ist, dass die Teilnehmer die Fähigkeit erlernen, wie Web Analytics Herausforderungen angegangen und gelöst werden können. Dazu verfolgt die Veranstaltung folgende Punkte:

  • Web Analytics für Seitenoptimierung
  • Online Marketingkampagnen messen
  • Einführen und Managen einer Analytics-Unternehmenskultur

Mit dem Zertifikat demonstriert man eine gewisse Professionalität und ist stets bestrebt, ein möglichst hoher  Standard zu erfüllen. Nebst der öffentlichen Anerkennung schafft ein Unternehmen mit WAA Web Analysten einen wichtigen Wettbewerbsvorteil, in dem diese mit ihrem hohen Web Analytics-Wissen effizient und effektiv arbeiten können. Dieser Vorteil schlägt sich nicht nur im Web-Umfeld nieder, sondern streckt sich hin bis zum finanziellen Erfolg eines Unternehmens.

Damit eine Website zielorientiert optimiert werden kann, ist ein solides Basiswissen Voraussetzung. Um sich dieses Wissen auszeichnen zu lassen, kann ich die WAA Zertifizierung sehr empfehlen. Denn mit der Fähigkeit Web Analytics professionell einsetzen zu können und mit dem Wissen, auf ein breites und professionelles Web Analytics Netzwerk zurück greifen zu können, ist diese Zertifizierung genau richtig. Deshalb - jetzt noch die Gelegenheit am Schopfe packen und noch kurzfristig für den 14. Dezember anmelden! Wär doch schade, wenn dieser Vorstoss der WAA im deutschsprachigen Raum mangels Interesse nicht zustande käme.

21. März 10

Formularabbrüche und Ausstiegsfelder messen - auch mit Google Analytics

Schöne Features und überragende Grafiken zeigen Web Analytics Tool-Hersteller immer gerne wieder, um potenzielle Käufer von ihrem Produkt zu überzeugen. Normalerweise bin ich gegenüber solchen „Beauty-Contest“-Features eher skeptisch, da sie im täglichen Gebrauch später kaum mehr eingesetzt werden. Ein allerdings tatsächlich sehr nützliches dieser Schönheits-Features ist die Messung der exakten Ausstiegspunkte innerhalb einem Formular. Wenn ein potenzieller Kunde das Bestellformular beim Feld zur Eingabe der E-Mailadresse abbricht, dann ist das nicht nur aus businesssicht kritisch, sondern bringt auch an den Tag, wo gewichtige Usability-Hürden liegen. Ein solches Feature zur Darstellung der Ausstiegsfelder (Form Abandonment) hatte die Firma WebSideStory (später von VisualSciences, dann Omniture, dann Adobe aufgekauft) bereits zur Jahrtausendwende eingeführt – mit einer visuell sehr nützlichen Darstellung im Website-Overlay direkt über dem Formular

Abandonment_0
Unerklärlicher- und bedauerlicherweise ist dieses Feature etwas aus der Mode gekommen – nur wenige Produkthersteller bieten heute etwas Vergleichbares out-of-the-ox an. Auch wer auf Google Analytics setzt, musste auf eine solch hilfreiche Funktion in der Verbesserung des Online-Angebots bislang verzichten. Diese Lücke möchte ich mit diesem Post füllen und einen Weg aufzeigen, wie man die Messung von Ausstiegspunkten in einem Formular auch mit Google Analytics einfach messen kann.

Formularfeld-Abbruchmessung (Form Abandonment) mit Google Anlaytics

Die Basis für die Messung von Form Abandonments stellen die Event-Messung dar, wie sie an dieser Stelle bereits einige Male beschrieben wurde. Beginnt ein Besucher mit dem Ausfüllen eines Formulars und navigiert nachher zu einer anderen Seite, ohne dass er das Formular abgesendet hat, wird ein Event ausgelöst. Dieser Event prüft, auf welchem Feld der Cursor des Besuchers stand, bevor er das Ausfüllen abgebrochen hat. Füllt also ein potenzieller Käufer mehrere Felder eines Bestellformulars aus, hört dann aber beim Feld „Geburtsdatum“ plötzlich auf (z.B. weil er sein Alter nicht angeben mag), dann wird diese Cursorposition beim Verlassen der Seite an Google Analytics gesendet.

Damit dies so funktioniert, ist eine kleine Erweiterung von Google Anlaytics notwendig. Und zwar muss auf jeder Formularseite (auch auf jeder Seite möglich) neben Google Anlaytics folgender JavaScript-Code eingebaut werden:

Im <head>-Bereich der Seite:
<script>
window.focussedFormElement = null;
window.focussedForm = null;

function checkFormAbandonment()
{
    if (window.focussedFormElement) // Formular begonnen
    {
        if (window.focussedFormElement.type!="submit" && window.focussedFormElement.type!="button") //abgebrochen
        { pageTracker._trackEvent('Formularfelder', window.focussedForm.name, window.focussedFormElement.name);
          pageTracker._trackEvent('Formularversand', window.focussedForm.name, 'abgebrochen', 0);}
        else // abgesendet
        {pageTracker._trackEvent('Formularversand', window.focussedForm.name, 'gesendet', 1);}}
}
window.onload = function() {
    var n = function() {window.focussedFormElement = this.form.focussedElement = this; window.focussedForm = this.form.focussedForm = this.form;},
    p = function() {window.focussedFormElement = this.form.focussedElement = null; window.focussedForm = this.form.focussedForm = null;};
    for(var i = 0, f = document.forms; i < f.length; ++i)
    {f[i].focussedElement = null;
     for(var j = 0, e = f[i].elements; j < e.length; ++j)
     {e[j].onfocus = n;
      e[j].onblur = p;}}};
</script>

Der <body>-Tag muss wie folgt um einen auslösenden Event ergänzt werden:

<body onunload="checkFormAbandonment()">

Diese paar Zeilen Code reiche, damit automatisch der Name des Formulars sowie der Name des Ausstiegfeldes an Google Analytics gesendet werden. Die Auswertung en ermöglichen anschliessend folgende Darstellungen (zu Finden unter Content -> Ereignis Tracking):

Abandonment_1

Abandonment_1-2
In ersten Beispiel wurde zum Beispiel sieben Mal beim Feld „Geburtsdatum“ abgebrochen, je einmal bei „Ort“ und „Postleitzahl“. Verschiedene Formulare (z.B. Bewerbungsformular, Kontaktformular etc.) werden automatisch separat ausgewiesen wie untenstehende Abbildung zeigt:

Abandonment_2 Ein schöner Nebeneffekt, den man sich gleich noch zu Nutze machen kann, ist die Messung der Absenderate sämtlicher (oder bestimmter) Formulare auf der Website. Die folgende Darstellung zeigt nämlich das Verhältnis von angefangenen zu abgesendeten Formularen. Die Newsletter-Anmeldung wurde demnach in 77% der Fälle abgesendet, das Bewerbungsformular sendeten dagegen lediglich 56% der Besucher ab, welche mit dem Ausfüllen begonnen hatten.

Abandonment_3
Diese Kennzahlen sind wahrlich Juwelen, wenn man sich an die Usability-Verbesserung von wichtigen Website-Prozessen macht. Schade, dass sie Google Analytics nicht im Standard integriert – aber immerhin sei hiermit nun ein Workaround gefunden. Mehr solcher Tipps&Tricks zu Google Analytics finden sich übrigens in der kürzlich erschienenen Neuauflage meines Buchs „Web Analytics – Metriken auswerten, Besucherverhalten verstehen, Website optimieren“. Ein neues Kapitel mit über 100 Seiten beschreibt darin die Einführung und Nutzung von Google Analytics und zeigt einige selbst herausgefundene und undokumentierte Tricks für Power User. 

14. Mai 09

Web Analytics 3.0

Logfile-Analyse und "Hit" war 1995, Page Tagging und "Page View" kam in den frühen 2000er-Jahre so richtig zum Fliegen. Für das Nutzungsverhalten im heutigen Web mit Communities, Blogs, User Generated Content, Videos und Rich Internet Applications ist der Page View aber tot. Stehen wir mit den neuen Möglichkeiten insbesondere des Event-Trackings an einem Generationen- bzw. Paradigmenwechsel im Web Analytics-Umfeld?

WebAnalytics-3-0

Meine Meinung dazu findet sich in folgendem Beitrag und Referat über Next Generation Web Analytics an der heutigen Orbit (Internetveranstaltung in Zürich), die Präsentation ist als PDF downloadbar. Über die Fortführung der Diskussion zu diesem Thema an dieser Stelle würde ich mich sehr freuen.

28. April 09

Bedienbarkeit der Navigation mit Web Analytics auswerten

Besucher, die auf eine Website gelangen, können typischerweise zwei unterschiedliche Verhaltensmuster für die Informationsauffindung aufweisen: Sie nutzen die eingebaute Suchfunktion (Site Search), oder versuchen sich durch die hierarchische Navigation zum gewünschten Inhalt durchzuklicken. Die Qualität von Suche und Navigation kann daher stark ausschlaggebend sein, ob ein Besucher erfolgreich sein Ziel erreicht bzw. seine Aufgabe auf der Website erledigen kann - oder eben nicht.

Insbesondere auf eine verständliche und begrifflich trennscharfe Navigation wird daher bei der Website-Konzeption ein starker Fokus gelegt. Website-Konzeptionen, welche konsequent den User Centered Design-Ansatz verfolgen, testen solchen Navigationen sogar ausführlich in Usability-Labors mit Testnutzern. So stellt man zum Beispiel einem Tester die Aufgabe, einen bestimmten Inhalt zu finden und beobachtet dann sein Verhalten, wie direkt oder indirekt er über die Navigationseinträge zu einer entsprechenden Seite gelangt.

Während bei einem Website-Relaunch die Inhaltsstruktur noch optimal auf die Erkenntnisse aus den Usability-Tests angepasst ist, kann sich dies im Verlaufe der Zeit ändern: Neue Inhaltsseiten und Bereiche werden von Autoren auf der Website dazu gefügt, andere fallen weg. So kann schon wenige Monate nach dem Launch eine ursprünglich nutzerzentriert gestaltete Navigation überhaupt nicht mehr intuitiv bedienbar sein und Besucher können ihre Ziele nicht mehr erreichen. All paar Monate einen neuen Labor-Test zu machen kann sich auf der anderen Seite aber auch kaum ein Unternehmen leisten.

Broswer-Overlay und Klickpfade helfen nur bedingt

Als weitaus kosteneffizientere Massnahme als Labor-Tests mit Endnutzern würde sich hingegen Web Analytics anbieten, sofern es denn ein passendes Verfahren gäbe um die Bedienbarkeit einer Navigation zu messen. Web Analytics Systeme sehen für solche Fälle typischerweise zwei Instrumente vor:

  • Browser-Overlay
  • Klickpfade durch die Website

Omniture_BrowserClickchart

Das Browser-Overlay (im Bild ein Beispiel von Omniture) zeigt auf, auf welchen Navigationseintrag welcher Anteil an Benutzer geklickt hat. Etwas interessanter wird die Aussage, wenn zugleich noch eine Segmentierung der Nutzer vorgenommen wird: Wo klicken Nutzer, welche über eine Suchmaschine mit dem Keyword "XY" auf die Website gelangt sind, wo jene mit dem Keyword "YZ"? So lassen sich die typischen Navigationspfade von einzelnen Segmenten mittels Browser-Overlay nachvollziehen bzw. "nachklicken", das Verständnis wie die Nutzer denken und funktionieren wächst etwas. Die Klickpfade auf einer Website (zweiter Screen, ebenfalls Omniture) zeigen analog dazu eine aggregierte Ansicht solcher Pfade durch die Website.

Allerdings ist für die Fragestellung der Bedienbarkeit einer Navigation aus meiner Erfahrung weder das eine noch das andere wirklich praktikabel (für andere Fragestellungen schon). Das Grundproblem ist nämlich, dass man bei diesen Auswertungen nie weiss, ob der Besucher sein Ziel nun wirklich erreicht hat - oder ob er zwar den üblichen Pfad auf der Website eingeschlagen hat, vielleicht aber dann in ein paar Schlaufen über verschiedene Seiten umhergeirrt ist und anschliessend frustriert die Website verlassen hat. Genau dafür müsste es jedoch einen Indikator geben um zu entscheiden, ob die Navigation ihren Zweck erfüllt oder nicht.

Neuer Ansatz mit Funnels, Zielseiten und Events

Mein Ansatz nun, um genau dafür eine Antwort zu erhalten, ist ein anderer - und der benötigt weder Browser-Overlay noch Klickpfad-Auswertungen sondern die drei Komponenten Funnels, Zielseiten und Event-Tracking. Im Folgenden sei dieser Ansatz kurz vorgestellt und anhand eines Praxisversuches erläutert.

Als erstes versuche ich ein Verhaltensmuster von Benutzern zu identifizieren, welche die Navigation als primäres Instrument für die Auffindung von Information nutzen und schlussendlich ihre Website-Aufgabe erfolgreich abschliessen. Zur Vereinfachung reduziere ich die Betrachtungen einmal lediglich auf jene Besucher, welche von der Homepage aus starten - also ohne solche, welche über Suchmaschinen direkt auf ein hierarchisch in der Tiefe liegenden Seite einstiegen. Startet ein Besucher seinen Besuch also auf der Homepage und klickt er auf einen Navigationseintrag, gehe ich davon aus, dass er seine Aufgabe versucht über die Navigation zu lösen.

Der nächste und zugegebenermassen schwierigste Schritt ist es nun herauszufinden, ob ein solcher Besucher sein Website-Ziel erreichen konnte oder nicht. Ganz sicher herausfinden könnte man dies eigentlich nur, wenn man jeden Benutzer befragen würde - bei Web Analytics aber keine praktikable Vorgehensweise. Etwas Abhilfe schaffen da hingegen Feedback-Möglichkeiten wie im letzten Post zur Feedbackintegration vorgestellt: Bewertet ein Besucher einen Inhalt (z.B. eine FAQ-Antwort) als positiv, dann ist dies ein relativ klares Indiz dafür, dass er seine Aufgabe erfolgreich abschliessen konnte. Das Problem ist jedoch, dass wiederum nur ein marginaler Teil der Besucher überhaupt ein solches Feedback gibt - der grosse Besucheranteil bliebe dann eine Blackbox.

Geht man nun aber mal davon aus, dass es beim typischen Usertask darum geht, dass der Besucher eine bestimmte Information sucht, lässt sich auch schon die Betrachtungsdauer als Indikator für die erfolgreiche Auffindung einer Information herbeiziehen und damit folgende These aufstellen: Ein Besucher, der die Navigation über mehrere Klicks nutzt und irgendwann eine Seite über einen längeren Zeitraum betrachtet (d.h. wahrscheinlich liest), hat mit grosser Wahrscheinlichkeit über die Navigation sein Informationsbedürfnis erfolgreich befriedigen können. Ein Besucher, der hingegen nach mehrere Klicks in der Navigation die Website verlässt, ohne eine Information detaillierter zu lesen, hat wahrscheinlich sein Informationsbedürfnis nicht befriedigen können - die Navigation oder Website hat damit ihre Aufgabe schlecht erfüllt.  Alternativ zur Betrachtungsdauer könnten natürlich auch bestimmte Website-Ziele, z.B. die Kontaktaufnahme, der Download von Dokumenten usw. als Indikator für einen erfolgreichen Abschluss des Nutzerziels gewertet werden.

Messmethode für erfolgreiche Navigation

Glaubt man, dass solche Verhaltenmuster eine Aussage über die Qualität der Navigation machen - und das ist meine Überzeugung - , dann sind wir in einem Bereich, wo das Messen mittels Web Analytics-Methoden möglich wird. Mittels dem Einsatz sogenannter Events - welche im Web 2.0 den PageView verdrängen - lässt sich nämlich das genannte Verhaltensmuster wie folgt abbilden:

  • Besucher, welche auf der Homepage einsteigen und auf die Navigation klicken, lösen einen ersten Event "Navigationsnutzer ab Homepage" aus. Den Klick auf die Navigation kann man mittels einem kleinen JavaScript-Code abfangen. Beim Einsatz von Google Analytics schickt man ihn anschliessend mittels pageTracker._trackEvent('Navigation', 'Nutzung ab Homepage'); zu Google.
  • Derart klassifizierte Besucher, welche nun mindestens zwei oder drei Mal in der Navigation klicken, kann nun als "Informationssucher via Navigation" klassifizieren. Die Mehrfachklicks findet man wiederum heraus, indem man die Klicks auf die Navigation mittels eines kleinen JavaScripts überwacht und die Klickzahl in einem Cookie speichert. Nach zwei oder drei Navigationsklicks erfolgt die Übergabe an das Tracking-System, z.B. in Google Anlytics mittels pageTracker._trackEvent('Navigation', '2 Clicks');
  • Wenn nun solche User eine Inhaltsseite während z.B. mindestens 45 Sekunden betrachten, wird ein weiterer Event ausgelöst, z.B. via pageTracker._trackEvent('Navigation', 'Erfolgreich abgeschlossen'); . Wie man dies genau messen kann würde erst kürzlich hier im Post "Tod dem Page View" erläutert.

Der gesamte JavaScript-Code, wie so etwas mit Google Analytics aussehen kann, findet sich hier. Natürlich muss man den Code etwas auf seine Website bzw. Navigation adaptieren, damit er die betreffenden Klicks trackt, grundsätzlich ist er aber sehr generisch gehalten.

Auswertungen zur Navigation richtig interpretieren

Soweit die Theorie, und nun zu dem was uns die Auswertungen in einem Praxisbeispiel zeigen: Die Auswertung der Events mittels Balkengrafik gibt uns so etwas wie ein Funnel für die Nutzung der Navigation und zeigt uns den anteilmässigen Ausstieg der Nutzer während der Navigationsbedienung an.

NavigationEvents

In Google Analytics wird das Bild noch etwas deutlicher, wenn man zu den Events hinzu noch PageViews trackt, so dass sich ein echter Goal-Funnel abbilden lässt:

NavigationFunnel

Im Beispiel lässt sich so herauslesen, dass offenbar nur etwas mehr als ein Drittel der Nutzer - welche die Navigation als primäres Informationsfindungsinstrument nutzen - schlussendlich auch erfolgreich die Information über die Navigation finden. Rund zwei Drittel der User hingegen brechen ab, ohne ihren Task erfolgreich abzuschliessen.

Benchmarking und Slicing&Dicing

Solche Zahlen sind nun wohl ein relativ alarmierendes Signal für die Qualität einer Navigation. Allerdings, bevor man nun in Panik ausbricht bei solchen Auswertungen, sollte man zuerst noch einen Benchmark zu Rate ziehen, um ein Gefühl dafür zu bekommen was denn nun gut, mässig oder ein schlechter Wert für so eine Auswertung ist. Und da es diese bei solch neuen Ansätzen noch nicht gibt, hilft nur das Benchmarking gegen sich selbst: Im Idealfall schaut man zurück, wie dieses Verhältnis gleich nach dem Website-Launch ausgeschaut hatte, als die Struktur der Site noch der im Usability-Labor getesteten entsprach. Diesen Wert kann man dann als optimale Zielgrösse nehmen und versuchen über die Zeit zu halten oder gar zu verbessern. Damit lassen sich auch kleine Anpassungen an der Navigationsstruktur vornehmen und gleich in den Analytics-Auswertungen verifizieren, ohne dass man einen kompletten und teuren Labor-Test fahren muss.

Stellt man anhand so eines eigenen Benchmarks fest, dass tatsächlich eine Verschlechterung eingetroffen ist, folgt das übliche Nachforschen in den Web Analytics Tiefen: Besteht irgendein Muster, nach welchen die Navigationsbedienung häufig abgebrochen wird? Vielleicht lässt sich so dann erahnen, nach was für Informationen ein Besucher gesucht haben könnte, bevor er das Unterfangen abbrach. Und wenn auch das nichts mehr hilft, dann muss halt trotz allem auf die User Centered Design Methodiken zurückgreifen: Den Besucher direkt mit Umfragen oder im Test befragen. Ich bin aber überzeugt, dass man mit dem eben vorgestellten Ansatz sehr viel auch schon rein aus dem Analytics-System herauslesen kann und auf ein allzu häufiges Testen im Labor verzichten und einiges an Geld einsparen kann.

23. März 09

Tod dem PageView: Gelesene Seiten statt Seitenaufrufe messen!

Nachdem die "Hits" schon lange den Web Analytics Tod gestorben sind, ist nun auch der PageView langsam aber sicher am Ende seines Lebens angelangt. Heutige Anwendungen wie Bewegtbild, Kartenanwendungen, Rich Internet Applications können mit dem PageView-Modell schlichtweg nicht mehr sinnvoll gemessen werden. Aber auch sonst gibt es kaum noch ein Anwendungsfall, wo die PageView-Messung zielführend wäre - mit Ausnahme vielleicht von Portalseiten, welche noch Banner auf PageView-Basis verkaufen können.

Was bei einer zielorientierten Nutzung von Web Analytics mehr interessiert, ist ob die gesteckten Ziele erreicht wurden bzw. Conversions erfolgt sind. Je nach dem Website-Ziel, das man sich gesteckt hat, kann eine Conversion auch sein, dem Besucher bestimmte Werte vermittelt zu haben. Angenommen ein Unternehmen verfolgt mit der Website hauptsächlich ein Branding- oder Kommunikations-Ziel - was beim Grossteil der Grossunternehmen der Fall sein dürfte - dann kann es zweckmässig sein, das Lesen bestimmter Inhalte als Conversion zu definieren. Liest ein Besucher wirklich einen Unternehmensbeschrieb, Key Figures oder das Interview mit dem CEO, dann kann man durchaus sagen, das dadurch bestimmte Werte vermittelt und ein Stück weit das Ziel der Website erreicht wurde. Nur, der PageView sagt relativ wenig darüber aus, ob eine Seite nun wirklich gelesen und somit die Message rübergebracht wurde - oder ob die Seite lediglich kurz angeklickt und überflogen, oder direkt wieder verlassen wurde.

Abhilfe schaffen hier sogenannte "Events", die designierten Nachfolger und Ablöser des PageViews. Ein Event ist ein Ereignis, das in einer bestimmten Situation eintritt, z.B. wenn der Benutzer auf einen Link klickt, einen Film startet oder in eine Kartenanwendung hinein- oder herauszoomt. Genau so wie sich Rich Internet Applications und Movies damit messen lassen, können Events auch für die feinere Messung von anderen Website-Zielen eingesetzt werden. Im konkreten Fall eines Kommunikations- und Branding-Ziel ist es mein Vorschlag, das Lesen einer Seite dadurch zu messen, ob eine Seite ausreichend lange betrachtet wurde. Braucht man zum schnellen Lesen des CEO-Statements zum Beispiel 45 Sekunden, dann sollte man einen Event definieren, der sich nach dieser Zeit automatisch auslöst. Um die Messung nicht zu verfälschen, darf die Stoppuhr natürlich nur laufen, solange sich die Seite auch wirklich auf dem Bildschirm befindet und nicht durch irgendwelche andere Fenster überdeckt wird.

Zu kompliziert für ein einfaches Web Analytics System? Nein. Folgendes kleine Script (jetzt wirds etwas technisch) zeigt, wie man dies in Google Analytics lösen kann:

Im <body>-Tag der betreffenden Seite folgendes unterbringen:

<body onunload="calculateViewDuration()" onblur="stoppingTime()" onfocus="startingTime()">

Dies ist die eigentliche Stoppuhr, welche läuft, solange sich die Seite im Vordergrund des Bildschirms befindet.

Im <head>-Bereich der gleichen Seite folgendes Skript unterbringen:

<script type="text/javascript"> 
 
var start;
var startTime;
var eventFired = 0;
var eventTracked = 0;
var duration = 0;
var diffTime;

startingTime();

function startingTime() {
 start = new Date();
 startTime = start.getTime();
 eventFired = 0;
}

function stoppingTime() {
 var end = new Date();
 var endTime = end.getTime();

 diffTime = Math.floor((endTime - startTime) / 1000);
 
duration +=  diffTime;
}

function calculateViewDuration () {
 stoppingTime();
 if (eventFired == 0)
 {
   eventFired = 1;
   if (duration > 44 && eventTracked == 0)
   {
     eventTracked = 1;
     pageTracker._trackPageview('/events/View45Sekunden');
   }
  } 
}

</script>

Die Funktion calculateViewDuration() wird ausgelöst, sobald der Benutzer das Browserfenster schliesst oder auf eine andere Seite surft. In dem Moment wird der Event ausgelöst, falls dies Seite mindestens 45 Sekunden betrachtet wurde. Im obigem Fall wird mittels pageTracker._trackPageview('/events/View45Sekunden');ein virtueller Seitenaufruf an Google Analytics gesendet. In der Auswertung sieht das dann wie folgt aus:

PageView_Tracking 

Hinterlegt man den Seitenaufruf als Ziel in der Analytics-Konfiguration, dann lassen sich auch Conversions damit abbilden:

Goal_Tracking

Zugegebenermassen ist dies noch etwas eine Krücke, da ein Event somit trotzdem als eigentlicher Seitenaufruf im Analytics System endet, wenngleich es sich um einen Event und keinen Seitenaufruf handelt. Empfehlenswert ist daher, diese virtuellen Seitenaufrufe in einem ebenfalls virtuellen Verzeichnis "/events/" abzulegen, wie im obigen Beispiel gezeigt. Somit lassen sich sich einfacher in den Auswertungen finden und anschliessend auswerten. Google hat scheinbar auch gemerkt dass das nicht ganz so intelligent ist für die Event-Messung und führt deshalb in Kürze einen eigenen Abschnitt in der Content-Auswertung ein, welcher für Events reserviert ist (momentan nur als Beta und auf Antrag in Google Anlytics verfügbar). Damit lassen sich dann Events wie der obige über folgenden Aufruf tracken: pageTracker._trackEvent('Seitenbetrachtung', 'CEO Statement', '45 Sekunden'); In der Auswertung wird dies dann wesentlich eleganter und wie folgt aussehen:

Event_Tracking

Wer ein solchen Event-Tracking im Einsatz sehen möchte: Ganz einfach den Quellcode dieser Seite anschauen. Denn auch für Blogs ist eine solche Messung wesentlich zielführender als der sterbende PageView!


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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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