Hinweis: Dieser Beitrag stammt aus September 2017. "Data Studio" heißt seit 2022 Looker Studio, Supermetrics hat sich seitdem erheblich weiterentwickelt und die UA-Datenansicht, die hier als Beispiel für automatisierte Audits erwähnt wird, gibt es seit Juli 2023 nicht mehr. Die Kern-These - dass Supermetrics auch neben einem Dashboard-Tool seine Berechtigung hat - bleibt aber gültig. Der Beitrag bleibt als Zeitdokument erhalten.

Mit Supermetrics für Google Drive lassen sich Daten aus Analytics und anderen Quellen in Google Drive nutzen. Als ich zum ersten Mal darüber gestolpert bin, habe ich mir die Funktionen angesehen, ein paar Daten aus verschiedenen Quellen abgerufen und nach Ablauf der Testphase entschieden, dass es auch ohne geht. Das stimmt auch... jedenfalls für die meisten Fälle. Für Google Analytics, die Search Console gibt es AddOns für Google Drive (GA AddOn bzw. Search Analytics for Sheets) und für Google AdWords gibt es Wege wie AdWords Scripts, um Daten für manuelle oder automatisierte externe Weiterverarbeitung in Google Drive zu bekommen.

Spätestens seit dem Start des Google Data Studio hatte ich Supermetrics mehr oder weniger komplett vom Schirm verloren, wenn es um Reporting, Dashboards o. Ä. geht. Im Einsatz blieb es nur in Projekten, bei den Datenquellen relevant sind, die das Data Studio bisher nicht abgedeckt hat. Wozu also Supermetrics? Hier ein paar Argumente:

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Hinweis: Dieser Beitrag stammt aus August 2017 und zeigt erweiterte Filter auf einer Universal-Analytics-Datenansicht, um Traffic von Suchmaschinen wie DuckDuckGo oder Ecosia korrekt als "organic" zu klassifizieren. Seit der Abschaltung von UA im Juli 2023 sind die gezeigten Filter und die Konfiguration der "Quellen der organischen Suche" in den Property-Einstellungen nicht mehr verfügbar. In Google Analytics 4 werden eigene Suchmaschinen über Custom Channel Groups mit einer ganz anderen Logik klassifiziert. Die Liste der problematischen Quellen ist aber weiterhin ein nützlicher Ausgangspunkt. Der Beitrag bleibt als Zeitdokument erhalten.

Von einem aufmerksamen Anwender wurde ich darauf hingewiesen, dass nicht alle Konfigurationen für die Quellen der organischen Suche, die bei Analytrix in der Verweistraffic-Analyse untersucht werden, zum gewünschten Ergebnis führen. Während ich mir bei DuckDuckGo nicht sicher bin, ob es jemals anders war, habe ich beim Check zumindest für ecosia.org und ein paar andere Einträge festgestellt, dass sich das Verhalten der Suchmaschinen offenbar seit Erstellung der Liste im vergangenen Jahr geändert hat: Der Suchparameter schafft es nicht mehr bis in die Webanalyse und so ist eine Auswertung als Suchmaschine nicht (mehr) in allen Fällen möglich. Abhilfe schaffen erweiterte Filter auf der Arbeitsdatenansicht.
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Fertig. Mein Blog hat den Weg von der ehemaligen Subdomain in einen Unterordner nebst Wechsel von dasBlog auf WordPress ganz gut überstanden. Zum Anfang des Monats hatte sich leider der Server verabschiedet, auf dem diese und weitere "technische Altlasten" der (dann auch eingetretene) Katastrophe geharrt hatten. Allerdings gibt es Opfer: Ein paar Kommentare sind vermutlich durch das Raster gerutscht. Auf der Haben-Seite konnte ich die meisten der alten URLs dank des Konverters von dasBlog auf BlogML weiterleiten. Weiterlesen... »

Hinweis: Dieser Beitrag stammt aus März 2017 und aktualisiert die Spam-Domain-Liste für den Spam-Check unter analytrix.de. Mit der Abschaltung von Universal Analytics im Juli 2023 wurde der dort beschriebene Spam-Check eingestellt. Auch die im Beitrag verlinkte Blacklist von 121WATT existiert nicht mehr (Update 10/2017 im Text). Das Ghost-Spam-Phänomen war eine UA-Eigenheit und existiert in Google Analytics 4 in dieser Form nicht mehr. Der Beitrag bleibt als Zeitdokument erhalten.

Wer in den letzten Wochen bereits über den Spam-Check bei analytrix.de gestolpert ist, sollte die Analyse noch einmal wiederholen. Denn die Liste der Spam-Domains wurde deutlich erweitert.

Durch den sehr hilfreichen Analytics-"Megapost" von Alexander Holl bei 121WATT bin ich auf eine umfangreiche Referrer-Blacklist gestoßen (Update 10/2017: Tool inzwischen eingestellt), mit deren Daten ich die eigene Spam-Domain-Liste um knapp 150 neue Einträge erweitert habe. Da diese die Basis des Spam-Checks bildet, finden sich nun je nach Property deutlich mehr potentielle Spammer als vorher. Weiterlesen... »

Hinweis: Dieser Beitrag stammt aus Februar 2017 und untersucht Referrer- und Ghost-Spam in Universal Analytics auf Basis eigener UA-Datenansichten. Seit Juli 2023 ist Universal Analytics abgeschaltet; das im Beitrag beschriebene Spam-Phänomen war eine UA-Eigenheit (offenes Measurement Protocol, Raten von Property-IDs) und existiert in Google Analytics 4 in dieser Form nicht mehr. Wer heute Bot- und Crawler-Traffic aus den eigenen Daten halten will, findet aktuellere Ansätze im Beitrag zur serverseitigen Erkennung rendernder Bots. Der Beitrag bleibt als Zeitdokument erhalten.

Nachdem Analytics Spam in einigen Konten Ende des letzten Jahres deutlichen Aufwind zeigen konnte, während andere Analytics-Benutzer einen deutlichen Rückgang oder gar komplettes Ausbleiben von Spam beobachtet haben, ist es nach der Welle von unerwünschten Nachrichten rund um das Finale des US Wahlkampfs offenbar allgemein ruhiger geworden.

Da ich in anderem Zusammenhang wieder über das Thema gestolpert bin, wollte ich herausfinden, ob sich ein allgemeiner Trend auch anhand von Daten belegen lässt. Aus verschiedenen Gründen ist die Klassifizierung von Webanalyse-Spam in "normalen" Google Analytics Konten ohne entsprechende Filter und gesonderte "Spam-Datenansichten" zwar nicht einfach bzw. besonders zuverlässig, aber dennoch wollte ich zumindest wissen, ob sich eine grobe Richtung erkennen lässt.

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Hinweis: Dieser Beitrag entstand im November 2016 und dokumentiert ein Experiment zu Referrer-Spam in eTracker und Piwik (heute Matomo). Der Ausgangspunkt - massives Spam-Aufkommen in Universal Analytics - ist mit der Abschaltung von UA im Juli 2023 hinfällig geworden; Google Analytics 4 hat diese Angriffsfläche über das Measurement Protocol nicht mehr in der gleichen Form. Wer heute Bot- und Spam-Traffic an der Datenquelle filtern will, findet aktuellere Hinweise im Beitrag zur serverseitigen Erkennung rendernder Bots. Der Beitrag bleibt als Zeitdokument erhalten.

Zugegeben: Referrer Spam ist ein Google Analytics Problem. Dort finden sich in vielen ungefilterten Datenansichten solche künstlich generierten Einträge in der Liste der verweisenden Websites.

Ebenso hinterlassen Spammer automatisiert erzeugte Spuren in anderen Reports zur Webanalyse: Event-Spam, Page-Spam... und sogar im Language Report werden Daten erzeugt, die im weitesten Sinne der "Bewerbung" zweifelhafter Angebote im Web dienen sollen. Wenngleich es zahlreiche Möglichkeiten zur Behandlung dieses Leids gibt, bleibt Analytics-Spam ein Ärgernis.

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Seit fast genau 4 Jahren kenne und nutze ich den Google Tag Manager (GTM) für verschiedenste Aufgaben; hauptsächlich auf Websites von Agenturkunden. In den letzten Monaten ist mir dabei (zu meiner Freude) aufgefallen, dass man den GTM verstärkt bereits implementiert findet, statt zuerst von A wie Analytics bis Z wie Zauberei den ganzen Evangelisierungsschmus runterleiern zu müssen.

Mehr (unterforderte) Implementierungen in KMUs

Zugegeben: Die meisten Implementierungen, die mir dabei unterkommen, sind simpel und tun selten mehr, als einen Analytics-Code auszuspielen; der dataLayer ist i. d. R. ungenutzt und das Potential nicht mal da angekratzt, wo es nicht nur technisch möglich, sondern aus der Businessperspektive wirklich erforderlich wäre. Trotzdem scheint die "gefühlte Menge" der Installationen in B2B- und B2C-Websites kleiner Unternehmen, Nischen-Shops und den anderen eher "kleineren Kandidaten", die unser Agenturgeschäft prägen, durchaus angestiegen zu sein.

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Seit gestern war meine Website einige Stunden bis gerade eben offline. Untypisch. Das ist zwar immer ärgerlich - aber besonders dann, wenn man in einem Shared Hosting Paket unterwegs ist und daher eigentlich kaum etwas tun kann, um das Problem selbst zu beseitigen.

Kontakt bei meinem Lieblingshoster 2 Minus 2 ergab dann, dass auf deren Seite alles OK ist. Das war auch zu vermuten, weil andere Sites, die im gleichen Paket, aber nicht über Cloudflare laufen, keine Probleme gezeigt haben. Nach einigem Ping-Pong zwischen Hoster, Cloudflare und mir per Mail ergab sich dann eher nebenbei die Lösung: Meine IP-Adresse hatte sich von gestern auf heute geändert. Neuer Server, Umverteilung bei 1&1, was auch immer... man erfährt es eben leider nicht und es ist auch auf Nachfrage dort nicht nachvollziehbar, ob ein Umzug stattgefunden hat oder nicht. Klingt unlogisch? Ist es auch. Egal.

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Das hier im Blog gezeigte Verfahren zum Bot-Tracking nutzt die gewohnten Reports aus Google Analytics, um mehr über Häufigkeit und Tiefe der Besuche von Bots zu erfahren. Um herauszufinden, wie zuverlässig diese Methode ist, habe ich - konzentriert auf Besuche des Googlebot - exemplarische Daten einer Website von zehn Tagen aus Analytics mit den passenden Serverlogfiles verglichen. Das Ergebnis: Es besteht weniger als 2% Abweichung zwischen den Ergebnissen.

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Dieser Beitrag ist Teil einer Artikelserie zum Measurement Protocol. Diesmal geht es wieder um den Kern von Analytics: Echte Webanalyse. Nur schauen wir nicht (nur) auf reale Besucher, sondern primär auf Bots, die sich naturgemäß sonst aus der Sache gern heraushalten. Statt Spambots auszuschließen, laden wir diesmal also Crawler ein, sich von uns über die Schulter schauen zu lassen.

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Wer E-Commerce-Daten in der Webanalyse ernst nimmt, kommt um Stornos nicht herum. Solange nur gebuchte Umsätze in den Reports stehen, lügen die Zahlen - manchmal ein bisschen, manchmal erheblich. Und Entscheidungen auf Basis geschönter Umsatzzahlen pro Kanal sind ungefähr so hilfreich wie eine Wettervorhersage von gestern. Dieser Beitrag zeigt, wie man per GA4 Measurement Protocol Transaktionen sauber storniert - und warum das heute erfreulich wenig Aufwand ist.

Alle Teile dieser Serie

• Überblick und Anwendung
• Praxistipps und Einsatzmöglichkeiten
• LifeLogging mit IFTTT
• Transaktionen stornieren per Refund-Event
• Serverseitiges Tracking: Dem Googlebot zuschauen

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Dieser Beitrag ist Teil einer Artikelserie zum Measurement Protocol. Jetzt geht es ans Eingemachte: Endlich empfängt Google Analytics mehr als nur Testdaten. Wir werden WLAN-Logins, Ladevorgänge, Anrufe und jede Menge anderen Kram in der Webanalyse versenken 😉

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Dieser Beitrag ist Teil einer Artikelserie zum Measurement Protocol von Google Analytics. Nach einigen Anwendungsszenarien und Denkanstößen folgt ein technischer Praxisteil mit Hinweisen zum Einsatz des GA4 Measurement Protocol.

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Google Analytics dient primär dazu, Seitenaufrufe und Interaktionen auf Websites und in Apps messbar zu machen. Aber was ist mit Daten, die gar nicht aus einem Browser oder einer App stammen? Offline-Transaktionen, IoT-Geräte, Serverlogik, automatisierte Prozesse - all das fällt durch das Raster des klassischen Trackings. Genau hier wird es spannend: Das Measurement Protocol erlaubt es, Daten von jedem Client mit Internetzugang direkt an GA4 zu senden. Ein Raspberry Pi, ein Shell-Script, ein ERP-System - alles kann zum Datenlieferanten werden. Dieser Beitrag erklärt, wie das funktioniert, und liefert eine Anleitung für die ersten Gehversuche.

Der Titel lässt es vermuten: Dieser Beitrag ist der erste aus einer Serie von Artikeln rund um das Measurement Protocol. Im ersten Teil geht es um Zweck, Einsatzmöglichkeiten und eine Anleitung für erste Gehversuche.

Alle Teile dieser Serie

• Überblick und Anwendung
• Praxistipps und Einsatzmöglichkeiten
• LifeLogging mit IFTTT
• Transaktionen stornieren per Refund-Event
• Serverseitiges Tracking: Dem Googlebot zuschauen

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Hinweis: Dieser Beitrag stammt aus Oktober 2015 und beschreibt die Datenansicht-Option "Bots und Spider ausschließen" in Universal Analytics. Seit Juli 2023 ist UA abgeschaltet, in Google Analytics 4 gibt es diese Option nicht mehr - Bot-Filterung läuft dort automatisch im Hintergrund und ist nicht konfigurierbar. Die grundsätzliche Erkenntnis, dass bekannter Bot-Traffic einen deutlichen Anteil des "Direct"-Topfs ausmacht, bleibt aber richtig. Wer heute mehr Kontrolle über die Bot-Filterung braucht, findet aktuellere Ansätze im Beitrag zur serverseitigen Erkennung rendernder Bots. Der Beitrag bleibt als Zeitdokument erhalten.

In den Einstellungen einer Datenansicht in Google Analytics findet sich schon seit einiger Zeit die Option "Alle Treffer von bekannten Bots und Spidern ausschließen". Ich muss zugeben, diese recht lange ignoriert zu haben. Vielleicht weil mich absolute Zahlen wenig interessieren und ich i. d. R. auf ein Rauschen ohne große Ausreißer hoffe. Also den idealen "Messfehler": Konstant und bei Betrachtung von Tendenzen und Kennzahlen im Kontext eher irrelevant. Aber stimmt das eigentlich?

Den letzten Schubser habe ich von Michael Janssen bekommen, als er sich mit den gängigen Mythen rund um Referral Spam auseinandergesetzt hat. Denn auch in diesem Zusammenhang liest man gern, dass die Option zum Ausschluss von Bots und Spidern hier helfen soll. Wirklich? Ich habe da eher auf "Nein" getippt und wollte es genauer wissen

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