Warum Optimierer der Conversion Rate in Google Analytics nicht trauen sollten!

Der Erfolg von Online Shops wird anhand verschiedenster Kennzahlen gemessen. Die dazu benötigten Daten ziehen sich die Unternehmen aus einem Webanalytics-Tool – oft Google Analytics. Ärgerlich nur, wenn diese Zahlen nicht das messen, was erwartet wird ...

Google Analytics – One Size Fits All

Google Analytics ist simpel. Der vordefinierte Tracking-Code wird – meist ohne große Anpassungen – in den Quelltext implementiert und die Daten fangen an, zu fließen.

Das ist einfach und schnell und sicherlich einer der Gründe, warum dieses Tool in der Praxis von so vielen Unternehmen verwendet wird (ja, es ist auch kostenlos).

Dabei ist der Tracking-Code von Google Analytics darauf ausgelegt, jede Webseite auf der Welt bestmöglich abzudecken. Eine Art „On Size Fits All-Analyse Mütze“ die jedem Shop passt, der sie aufsetzt. In der Standardausführung passiert dabei eigentlich nicht viel mehr, als das Messen und Interpretieren von Seitenaufrufen.

One Size Fits All

One Size Fits All

Warum darf man den Daten nicht trauen?

Natürlich sind die Metriken nicht falsch. Nur sind sie eben nicht immer das, was dahinter vermutet wird. Um diesen Satz mehr Glauben schenken zu können, werden zwei wichtige Metriken genauer unter die Lupe genommen.

#1 Eine Session ≠ Ein Besucher

Die Metrik „Sessions“ (Sitzungen) ist ein schönes Beispiel dafür. Sessions sind häufig die Basis zur Berechnung von wichtigen Kennzahlen, wie zum Beispiel der Conversion Rate.

Eine Session in Google Analytics wird wie folgt definiert:

Eine Sitzung ist eine Gruppe von Interaktionen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums auf Ihrer Website stattfinden.“

Definition Google Analytics Sessions

Definition Google Analytics Sessions

Quelle: Link zu Google-Support Sitzungen

Eine Session endet, wenn…

…eine Inaktivität länger als 30min besteht
Ein Besucher surft auf der Webseite, geht in die Mittagspause, kommt nach 31 Minuten wieder und surft weiter.

…ein neuer Tag beginnt
Ein Besucher kommt um 23:59 Uhr auf die Seite, um 0:00 Uhr wird seine Session beendet und eine neue gestartet. Dabei wird das Ende des Tages durch die Zeitzoneneinstellung in der Datenansicht bestimmt.

…eine neue Marketing-Kampagne greift
Ein Besucher gelangt per Direkteingabe auf die Webseite und schließt sie wieder. Danach sucht er bei Google den Firmennamen und klickt dort auf die SEA-Anzeige.

…der Besucher auf einer Subdomain einsteigt und dann wechselt
Ein Anbieter betreibt eine Seite mit mehreren Subdomains. In den Cookie-Domain-Einstellungen wird die Haupt-Domain nicht gesetzt. Steigt der Besucher nun auf der Subdomain ein und wechselt auf die Haupt-Domain, wird eine neue Session gestartet.

Diese Punkte sind nicht als Fehler zu betrachten. Sie gehören eben zur Definition einer Session.

Das Problem mit den Sessions

Der Fehler ist, eine Session mit einem Besucher gleichzusetzen. Denn wie oben beschrieben, kann ein einzelner Besucher mehrerer Sessions auslösen und wird dies auch in der Regel tun.

Schaut man nun zum Beispiel in den Channel-Report in Google Analytics, muss klar sein, dass die dort aufgeführten Metriken auf Basis von Sessions berechnet werden.

Auch die E-Commerce-Conversion-Rate wird anhand von Sessions berechnet (Transaktionen*100/Sessions).

Sessions als Channels

Alle gekennzeichneten Metriken werden auf Basis von Sessions berechnet.

Schlussfolgerung

Eine Session ist eine zusammengefasste Metrik von Google, deren Kriterien sich Optimierer bewusst sein müssen, um Schlüsse daraus ziehen zu können.

Dabei kann es auch sein, dass für das jeweilige Geschäftsmodell (z.B. Affiliate), Sessions die richtige Bezugsgröße darstellen. Im herkömmlichen Versandhandel ist dies aber normalerweise nicht der Fall.

Lösung: Benutzerdefinierte Dimensionen

Sessions mit Informationen anzureichern ist der erste Schritt, um die Qualität der Daten in Analytics zu erhöhen. Hier bietet sich die Einrichtung von benutzerdefinierten Dimensionen an.

Unter den Property-Einstellungen finden Sie die die entsprechenden Menü-Punkte:

Benutzerdefineirte Dimensionen in Google Analytics (Stand 11/2015)

Benutzerdefineirte Dimensionen in Google Analytics (Stand 11/2015)

Neben der Einrichtung in Analytics muss auch der Code angepasst werden. Die technischen Möglichkeiten, was genau übergeben wird, sind dabei vielfältig. So kann beispielsweise eine Besucher-ID aus dem Shop-System übergeben werden, die dann auch sitzungsübergreifend messbar ist.

Die Datenschutz-Frage sollte dabei im Vorfeld geklärt werden. Generell gilt, dass nutzerbezogene Daten wie beispielsweise E-Mail-Adressen nicht an Google übergeben werden dürfen. Hier kann eine randomisierte, systemgenerierte Nummer Abhilfe schaffen. Dies muss jedoch im Einzelfall geklärt werden.

Eine exakte technische Einbindung für nützliche Dimensionen findet sich auf dem Analytics Blog von Simo Ahava, welcher nebenbei eine wahre Fundgrube für Analytics-Fragen ist:

> Link technische Anleitung benutzerdefinierte Dimensionen (in Englisch)

#2 Bounce Rate und was darunter verstanden wird

Eine weitere sehr spannende und beliebte Metrik ist die Absprungrate (Bounce Rate).

Ähnlich wie die Metrik Sessions, vereinfacht die Absprungrate Sachverhalte, um leichter Schlussfolgerungen bilden zu können. Das ist per se nicht schlecht. Es bietet aber auch einen Spielraum für Fehlinterpretationen.

Googles Definition der Absprungrate

Als Absprungrate wird der Prozentsatz der Besuche einer einzigen Seite bezeichnet (d. h. Sitzungen, in denen der Nutzer Ihre Website auf der Einstiegsseite ohne Interaktion mit der Seite verlassen hat).

Quelle: Link zu Google-Support Absprungrate

Das Problem mit der Bounce Rate

Diese Erklärung kommt direkt von Google. Sie ist aber nicht 100% eindeutig und sollte um ein paar Punkte ergänzt werden:

Hinweis #1

Der Teil „ohne Interaktion“ geht ein wenig unter, ist aber entscheidend. Denn nicht nur ein weiterer Seitenaufruf, sondern auch eine definierte Interaktion hat Einfluss auf die Absprungrate.

Szenario:
Ein selbstabspielendes Video oder ein Live Chat Fenster, die jeweils einen PageView oder ein Event auslösen, sind auf einer Landingpage implementiert. Diese Landingpage wird eine enorm geringe Absprungrate haben. Leider hat das keinerlei Aussagekraft über die Qualität der Seite.

Ein schönes Zitat von Caleb Whitmore, das ich in einem Blog gelesen habe lautet:
A 3.8% bounce rate isn’t really good, it’s broken

Hinweis #2

Besucher, die als Absprung (Bounce) registriert wurden, haben die Webseite trotzdem besucht. Das mag jetzt banal klingen, wird aber nicht immer berücksichtigt.

Szenario:
Ein Besucher sucht nach Öffnungszeiten/Telefonnummer/etc. und findet diese direkt auf der ersten Seite. Der Besucher verlässt die Seite zufrieden – Google Analytics misst einen Bounce.

Hinweis #3

Die Absprungrate bezieht sich auf Erstbesucher (Einstiege), also auf Single Pageview Sessions. Die Bounce Rate ist daher auf Unterseiten, auf denen nur wenige Nutzer einsteigen, komplett irrelevant.

Szenario:
Die Absprungrate im Warenkorb liegt bei 90 %. Da der Warenkorb jedoch nur zehn Einstiege verzeichnet (der Rest der Besucher war vorher bereits auf der Seite), hat dieser Wert überhaupt keine Aussagekraft.

Wie oben schon beschrieben wird auch hier die Bounce Rate auf Basis von Sessions errechnet.

Schlussfolgerung:

Die Absprungrate ist sehr verlockend, wenn es darum geht, schnell Potenziale zu identifizieren. Falsch interpretiert, ist sie aber eben auch sehr fehleranfällig. Daher ist es enorm wichtig, sich mit der genauen Entstehung dieser Zahl auseinander zu setzen.

Denn:

Ein Bounce ≠ gut.
Ein Bounce ≠ schlecht.
Ein Bounce = Ein Bounce.

Lösung: Adjusted Bounce Rate

Auch die Absprungrate lässt sich von ihrer Willkürlichkeit befreien, indem sie mit Informationen angereichert wird.

Dabei werden die Zeit auf der Seite und die Scrolltiefe des Besuchers berücksichtigt. Dies ist gerade für Blogger und Dienstleister sehr interessant, denn es gibt Aufschluss darüber, wie stark sich der Besucher mit der Seite auseinandergesetzt hat.

Diese neue Metrik nennt sich „Adjusted Bounce Rate“, also angepasste Absprungrate.

Auch hierfür sind diverse Code-Implikationen erforderlich, die zum Beispiel die einzelnen Scroll-Levels auf der Seite definieren oder einen Time-Code übergeben:

> Link technische Anleitung Adjusted Bounce Rate (in Englisch)

Fazit

Google Analytics ist „ab Werk“ nicht viel mehr als ein Tool, das Seitenaufrufe misst und zusammenfasst. Das macht die Integration einfach und reduziert Barrieren für neue Nutzer. Mindestens genauso einfach ist es jedoch, bei der Auswertung der Daten Fehler zu begehen. Blinde Datenhörigkeit führt ins Verderben. Ein Verständnis (zumindest in Ansätzen) für die Ermittlung der Daten soll zu mehr Skepsis führen. Man kann nicht alle Reports aus einem Trackingtool bedenkenlos für bare Münze halten.

Metriken wie die Sessions oder die Bounce Rate sind gute Beispiele dafür, dass man Daten nicht blind vertrauen darf. Um Fehlinterpretationen zu vermeiden, sollte daher aus der „One Size Fits All-Analytics Mütze“ eine Maßanfertigung gemacht werden. Denn so einfach Google Analytics zu Beginn ist, so viele Möglichkeiten zur Erweiterung gibt es auch. Diese müssen genutzt werden, um die eigenen Daten auf ein Level zu bringen, auf dem Fehlinterpretationen vermieden und Erkentnisse gewonnen werden.

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Max Freund Max Freund ist als Senior Conversion Architect bei der Web Arts AG tätig. Er beschäftigt sich mit der Konzeption, Analyse und Interpretation von Tests zur Optimierung von Online-Portalen.

14 Reaktionen auf  “Warum Optimierer der Conversion Rate in Google Analytics nicht trauen sollten!”

Kommentare

  1. Till Till

    Danke für den guten Artikel. Der hier gegebene Hinweis Daten aus den Tools zu hinterfragen ist extrem wichtig. Allerdings sehe ich es als ein generelles Problem und nicht ein reines GA Thema.

    Bei Adobe Analytics z.B. besteht die gleiche Problematik mit der Bouncerate und ein Besuch wird zum Beispiel anders getrackt (<30 Inaktivität, auch wenn die Seite verlassen und wieder besucht wird) als bei GA.

  2. Alexander Alexander

    Hallo Max,

    ja Google Analytics ist ein Tool das laut builtwith auf mehr als 28 Millionen Website integriert ist und unsere Aufgabe ist es Analytics so zu konfigurieren, das es bestmöglich an unser Unternehmen angepasst ist. Gerade natürlich die Falschinterpretation der Daten ist immer ein Risiko, wie Du hier richtig gesagt hast. Aus Erfahrung bin Ich aber immer mit der Adjusted Bounce Rate ein wenig vorsichtig. Ich habe schon Implementierungen gesehen, bei denen wird nach 5 sek ein setTimeout Event geschickt und der noninteraction auf false gesetzt, was dann zu einem Sinkflug der Absprungrate führt. Wir setzen solche Event, legen diese aber dann als Ziel an, um eine Art True Reader Conversionsrate interpretieren zu können. Wir haben uns mal zum Thema Absprungrate umfangreich Gedanken gemacht. Vielleicht möchtest du diesen Blogbeitrag bei Dir im Artikel aufnehmen: http://www.121watt.de/analyse-optimierung/google-analytics-absprungrate/

    Schöne Grüße aus München auch an Andre
    Alexander

  3. Alexander Alexander

    Ein sehr schöner Artikel! Danke für die gute Zusammenfassung, Max!

    Kleine Anmerkung zu den Sessions:
    Es ist zwar korrekt, dass eine Session endet, wenn eine neue Marketing-Kampagne greift. Allerdings starten Direkt-Zugriffe nach vorherigen SEA-Klicks keine neue Session. Denn: Eine neue Session wird nur nach einer Aktualisierung des Kampagnenwerts gestartet und: „Durch direkte Zugriffe wird eine vorhandene Kampagnenquelle allerdings nie aktualisiert oder ersetzt.“ (Quelle: die im Artikel verlinkte Google-Support Seite). Allerdings wird eine neue Session gestartet, wenn nach einem Klick auf SEA-Anzeige ein Klick in organischen Ergebnissen folgt.

    VG

    A.G.

  4. Max Freund Max Freund

    Hallo Alexander,

    das habe ich wohl falsch interpretiert. Wurde soeben angepasst 🙂

    Vielen Dank für Deine Anmerkung!

    Beste Grüße
    Max

  5. Ben Harmanus Ben Harmanus

    Hi Max,

    vielen Dank für die nähere Auseinandersetzung mit den beiden Begriffen „Bounce Rate“ und „Sessions“. Diese Diskussion kommt immer wieder auf und dein Artikel hat mein Wissen nochmal aufgefrischt bzw. einen Anstoß für weitere Gedanken zu diesem Thema gegeben.

    Grüße, Ben

  6. Gerd Theobald Gerd Theobald

    Eine sehr gute Übersicht über zwei zentrale Metriken, und wie man Irrtümer darüber vermeiden kann. Bei adjusted Bounce Rates wäre ich vorsichtig – da sollte der Charakter der Seite eine Rolle spielen, wenn sie festgelegt wird (der bloße Wunsch, die Rate zu drücken, darf da natürlich keine Rolle spielen). Eine gute Lösung scheinen mit hier Events bzw. virt. Seitenaufrufe, die ggf.als Ziele definiert werden (s. Alexanders Beitrag)
    Ein Punkt bei der Interpretation von Sessions scheint mir noch wichtig zu sein – etliche Besucher öffnen mehrere Seiten einer Website auf mehreren Tabs. M.W. werden solche Prozesse als mehrfache Sessions von Google Analytics interpretiert.

  7. Andreas Becker Andreas Becker

    Wie oft ich schockierten Menschen erkläre, dass Absprungrate nicht bedeutet „die gehen gleich wieder weg“. Ähnliches Dilemma bei der Zeit auf der Seite…

  8. Sascha Sascha

    Hi.
    Das mit dem Session Ende beim Wechsel der Domain macht mich stutzig. Echt? Sagen wir mal ich habe meine Buchungen per Subdomain realisiert. Das alles automatisiert per Universal Analytics. Wechselt dann die Session? Das wäre krass.
    Gern mehr Infos dazu.
    Insgesamt aber top Artikel. Danke.
    Gruß sascha

  9. Max Freund Max Freund

    Hallo Sascha,

    es stimmt, dass Subdomains keine neue Session erzeugen, wenn der Besucher auf der Haupt-Domain eingestiegen ist. Denn dann wird der Cookie für die Haupt-Domain gesetzt. Wenn der Besucher aber auf einer Subdomain eingestiegen ist, wir der GA-Cookie standardmäßig nur für die Subdomain gesetzt und ist nicht für die Haupt-Domain zulässig. Somit wird tatsächlich eine neue Session generiert. Aber auch das ist nur die Werkseinstellung von GA und kann angepasst werden 😉

    Beste Grüße
    Max

  10. SFI SFI

    Vielen Dank für den Artikel. Eine Anmerkung zu der Aussage

    „Eine Session endet, wenn … es sich um Cross-Domain-Traiffc handelt
    Ein Anbieter betreibt mehrere Domains und misst diese mittels Cross-Domain-Tracking im selben Analyse-Konto. Wechselt ein Besucher nun die Domain, wird eine neue Session gestartet.“

    Das ist zumindest missverständlich. Wenn Website A und Website B mittels Cross-Domain-Tracking miteinander verbunden sind und ein User von A nach B wechselt, so führt dieser Wechsel gerade NICHT zum Start einer neuen Sitzung. Dazu ist Cross-Domain-Tracking ja da.

    Nachzulesen hier: https://support.google.com/tagmanager/answer/6106951

  11. Max Freund Max Freund

    Hallo SFI,

    vielen Dank für Deine Anmerkung! Du hast vollkommen recht. Und das ist nicht nur missverständlich, sondern auch einfach nicht richtig.

    Ich habe den Abschnitt angepasst und hoffe nun, weniger Verwirrung zu stiften 🙂

    Beste Grüße
    Max

  12. Moritz Bauer Moritz Bauer

    Hi Max!

    Genialer Artikel. Vielen Dank dafür! Darf ich fragen, welches Tool du uns statt dessen empfehlen kannst?

    LG,
    Moritz

  13. Max Freund Max Freund

    Hi Moritz,

    danke fürs Lesen 🙂

    Die fehlerhafte Interpretation von Daten wird durch ein Wechsel des Tools nicht gelöst. Es gibt kein Tracking-Tool, das Daten liefert die nicht falsch interpretiert werden könnten. Google Analytics ist nur der bekannteste Vertreter seiner Zunft. Insights werden nie durch das Tool generiert, sondern immer durch denjenigen, der es benutzt.

    Die Lösung ist nicht ein Wechsel des Tools, sondern sich selbst das Wissen anzueignen um diese Fehler nicht mehr zu machen.

    Beste Grüße
    Max

  14. Pascal Pascal

    Mir ist schon lange aufgefallen, dass unterschiedliche Analyse Tools ganz verschiedene Daten auf meinen Websites produzieren. Google Analytics, Facebook Statistiken, WordPress Analyse Plugs… alle zeigen unterschiedliche Daten an. Ich sehe diese Daten eher als Anhaltspunkt und verwende unterschiedliche Tools um mir so ein Bild zu verschaffen.

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