Markus Baersch

Analytics · Beratung · Lösungen

16.03.2018

Personenbezogene Daten wie Namen, Mailadressen, Anschriften etc. (AKA "PII" - Personally identifiable information) haben in Google Analytics nichts verloren. Das ist nicht erst seit der kommenden DSGVO so - aber viele Benutzer von Analytics kümmern sich gerade jetzt (leider) zum ersten Mal um das Thema. Davon inspiriert habe ich bei Analytrix einen neuen Datenschutz-Check umgesetzt, mit dem jeder nach Autorisierung des Zugriffs für das Tool anhand verschiedener Muster in seinen Daten nach Spuren von problematischen Hits suchen kann.
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05.02.2018

Knapp 40% aller Websites weltweit werden mit WordPress betrieben. Deren Betreiber nutzen in großer Anzahl Google Analytics zur Auswertung des Besucherverhaltens. Kein Wunder also, dass es zahlreiche Plugins rund um Integration, Reporting, Verfeinerung der Messung durch Events, E-Commerce-Transaktionen etc. gibt. Das Angebot wird dünner, wenn man sich um hiesige Besonderheiten wie IP-Anonymisierung, erweiterte Opt-Out-Funktionen oder den Dank der Anonymisierung nicht mit den üblichen IP-Filtern zu erledigende Ausschluss interner Besucher geht. Daher müssen wir uns auf verschiedenen Umwegen um Kennzeichnung interner Besucher bemühen, damit es etwas zu filtern gibt. Einen Überblick über einige Lösungen habe ich vor einiger Zeit unter www.gandke.de/ga-marker veröffentlicht, wo es auch einige Plugins für verschiedene Systeme - einschließlich WordPress - gibt.

Anreicherung des dataLayer für WordPress-Sites

Für eine vergleichsweise "kleine" Website mit einem oder wenigen Webmastern/Autoren habe ich im Sinne einer möglichst simplen Lösung ein weiteres Plugin erstellt, das im Zusammenspiel mit dem Google Tag Manager die Markierung anhand des Anmeldestatus ermöglicht. Davon ausgehend, dass i. d. R. genau dann viel "Datenmüll" entsteht, wenn man an der eigenen Website arbeitet und sonstige Aufrufe eher nicht ins Gewicht fallen, reicht dieses Merkmal vollkommen aus, um überflüssige selbstgemachte Hits ausreichend gut aus der Webanalyse zu filtern. Nebenbei wird der dataLayer des Tag Managers um ein paar weitere Informationen wie Autor, Monat und Jahr des Beitrags, Kategorien und Tags angereichert, um diese ebenfalls z. B. als benutzerdefinierte Dimension an Google Analytics zu senden.
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15.09.2017

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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08.08.2017

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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17.03.2017

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... »


13.02.2017

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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21.11.2016

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.

Referrer Spam in Google Analytics

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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23.08.2016

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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22.12.2015

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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23.11.2015

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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Dieser Beitrag ist Teil einer Artikelserie zum Measurement Protocol. Der Artikel zeigt auf, wie man bereits in der Webanalyse vermerkte Transaktionen sauber rückgängig macht und was genau dabei mit den Daten in Analytics passiert.

Update 2021: Für das Google Analytics 4 Measurement Protocol wurde ein neuer Abschnitt hinzugefügt.

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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. Nach einigen Anwendungsmöglichkeiten und Denkanstößen folgt ein technischer Praxisteil mit Hinweisen zum Einsatz.

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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

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09.10.2015

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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