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Christian Ebernickel 6. Februar 2017

Google Analytics für Einsteiger, Teil 2

Google Analytics für Einsteiger, Titelbild

Nachdem wir uns im ersten Teil um das Basis-Tracking gekümmert haben, steigen wir im zweiten Teil der Artikelserie “Google Analytics für Einsteiger“ tiefer in die Datenansichten und Filter ein. Wir werfen zunächst einen Blick auf die Grundeinstellungen einer Datenansicht. Dann erfahrt ihr, warum ihr in Google Analytics immer mindestens drei Datenansichten verwenden solltet. Zum Abschluss zeige ich euch, wie ihr internen Traffic und Spam herausfiltern könnt.

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Google Analytics für Einsteiger, Titelbild

Google Analytics für Einsteiger, Teil 2

Datenansichten & Filter einrichten

1. Grundeinstellungen einer Google Analytics Datenansicht

Eine neue Google Analytics Property enthält zunächst nur eine Datenansicht mit dem Namen „Alle Websitedaten“. Über den Menüpunkt Verwaltung könnt ihr auf diese Datensicht zugreifen und einige Grundeinstellungen vornehmen. Klickt auf Verwaltung und wählt in der Spalte Datenansicht den Punkt Einstellungen der Datenansicht aus. Falls ihr schon mehrere Datenansichten angelegt habt, ist an dieser Stelle zunächst die Datenansicht auszuwählen, die ihr bearbeiten möchtet.

Google Analytics: Einstellungen der Datenansicht

Google Analytics: Einstellungen der Datenansicht

  1. Name der Datensicht: Ihr könnt der Datenansicht einen beliebigen Namen geben. Er sollte selbsterklärend sein, damit ihr später die Funktion verschiedener Datenansichten schon anhand des Namens erkennen könnt.
  2. URL der Website: Hier tragt ihr die URL der überwachten Website ein. Diese Information wird später in den Content-Berichten und der Inpage-Analyse verwendet.
  3. Zeitzone: Die Zeitzone sollte unbedingt korrekt eingestellt werden, damit die in den Berichten angezeigten Daten der richtigen Uhrzeit bzw. dem richtigen Datum zugeordnet werden. Dies ist insbesondere wichtig, um später die zeitliche Aussteuerung von Online-Werbung optimieren zu können.
  4. URL-Suchparameter ausschließen: Falls die Suche auf eurer Website URL-Parameter verwendet, ist es empfehlenswert, diese Parameter hier einzutragen. Anderenfalls könnte die Zahl der in den Contentberichten angezeigten URIs stark ansteigen, weil die Suchparameter mit ausgewiesen werden. Der Inhalt der Suchparameter lässt sich über das Site-Search-Tracking analysieren. Wie das geht, zeige ich im nächsten Artikel.
    Wenn ihr auf eurer Website URL-Parameter nutzt, die keinen Einfluss auf den Inhalt der Seite haben, wie z.B. Tracking-Parameter, solltet ihr die Parameter hier ebenfalls eintragen. Sie werden dann ignoriert und tauchen nicht in den Contentberichten auf.
  5. Währung: Nutzt ihr E-Commerce-Tracking oder Zielvorhaben mit Werten? Dann könnt ihr an dieser Stelle festlegen, welche Währung den Conversion-Werten zugeordnet werden soll.
  6. Bots herausfiltern: Mit dieser Option lassen sich die Seitenaufrufe, die durch bekannte Bots und Spider verursacht werden, aus der Datenansicht herausfiltern. Wichtig: Dies betrifft nur bekannte Bots & Spider. Um Spam in Google Analytics wirkungsvoll einzudämmen, ist diese Einstellung zwar obligatorisch aber leider bei weitem nicht ausreichend. Doch dazu am Ende dieses Artikels mehr.

Weitere detaillierte Informationen zu den einzelnen Einstellungen der Datenansichten findet ihr in der Google Analytics Hilfe: https://support.google.com/analytics/answer/1010249?hl=de

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2. Zusätzliche Datenansichten anlegen

Vielleicht fragt ihr euch, wofür ihr zusätzliche Datenansichten in Google Analytics benötigt?

Ein klassischer Anwendungsfall wäre das Cross-Domain-Tracking, bei dem mehrere Domains unter einer Analytics Property getrackt werden. Dann nutzt man neben einer Datenansicht, die den gesamten Traffic enthält, gerne auch weitere Datenansichten für die einzelnen überwachten Domains. So könntet ihr Analysen mit dem Fokus auf nur eine der überwachten Domains durchführen.

Dieser Ansatz bietet sich auch an, falls ihr nur eine Domain überwacht, die jedoch mehrere Subdomains enthält.

Treffen beide Fälle nicht auf euch zu? Macht nichts, ihr solltet trotzdem weitere Datenansichten in eurer Property anlegen und zwar aus einem ganz einfachen Grund:

Bei der Arbeit mit Google Analytics wird man in der Regel auch Filter benutzen, z.B. um internen Traffic oder Spam herauszufiltern. Die Filter sind in Google Analytics ein mächtiges und vielseitiges Instrument, denn mit ihnen lassen sich sogar die Inhalte einzelner Datenfelder überschreiben!
Wichtig: Beim Einsatz von Filtern müsst ihr beachten, dass die Filter wirken, bevor die Daten in eurer Datenansicht gespeichert werden. Das bedeutet, dass herausgefilterte Zugriffe nicht wiederhergestellt werden können, denn sie sind nie in eurer Property gespeichert worden!

Deshalb ist beim Einsatz von Filtern besondere Vorsicht geboten, um keine benötigten Daten zu verlieren oder Daten zu verfälschen.

Ich empfehle euch, dass ihr von Anfang an noch mindestens zwei weitere Datenansichten anlegt:

  1. Eine Backup-Datenansicht, die keinerlei Anpassungen wie etwa Filter enthält. Mit ihr könnt ihr prüfen, welche Daten in einer anderen Ansicht herausgefiltert wurden. Falls euch durch den Einsatz eines Filters in einer anderen Datenansicht doch einmal Daten verloren gegangen sind, könnt ihr immer noch in die Backup-Datenansicht schauen.
  2. Eine Test-Datenansicht, in der ihr neue Filter oder andere Anpassungen zunächst testet und ihre Wirkung auf eure Daten überprüft. Wenn sich die neuen Filter wie erwartet verhalten, könnt ihr sie anschließend auch in eurer Arbeitdatenansicht („Alle Websitedaten“) aktivieren.

 

So legt ihr weitere Datenansichten in eurer Property an

Entweder erstellt ihr unter dem Menüpunkt Verwaltung eine neue Datenansicht:

Google Analytics: Neue Datenansicht erstellen

Google Analytics: Neue Datenansicht erstellen

 

Oder ihr kopiert eine bereits bestehende Datenansicht:

Google Analytics: Datenansicht kopieren

Google Analytics: Datenansicht kopieren

 

Wichtig: Beim Kopieren einer Datenansicht werden auch die Filter in die neue Datenansicht übertragen. Eine Backup-Datenansicht sollte auf diesem Weg nur erzeugt werden, wenn ihr sicher seid, dass die kopierte Ansicht keinerlei Filter enthält.

Weitere Informationen zum Anlegen neuer Datenansichten und dem Kopieren bestehender Datenansichten findet Ihr in der Google Analytics Hilfe:
https://support.google.com/analytics/answer/1009714?hl=de
https://support.google.com/analytics/answer/3256366?hl=de

 

3. Internen Traffic herausfiltern

In Google Analytics wird auch der sogenannte interne Traffic erfasst. Das sind Zugriffe auf die Website, die von dir selber oder Kollegen und Mitarbeitern deines Unternehmens stammen. Der interne Traffic verfälscht die Daten in Google Analytics, weil sich hinter ihm keine potenziellen Kunden bzw. „echten Nutzer“ verbergen und sollte deshalb herausgefiltert werden.

Die Schwierigkeit: Interner Traffic lässt sich nicht immer leicht identifizieren. Besonders, wenn ihr nicht mit einer festen IP ins Internet geht (z.B. durch Mitarbeiter im Home-Office), viele Zugriffe über Mobiltelefone oder WiFis erfolgen (z.B. durch Außendienstmitarbeiter) muss man zum Teil erheblichen Aufwand treiben, um den internen Traffic überhaupt zu erkennen.

Doch damit wollen wir uns an dieser Stelle nicht aufhalten. Wir gehen vom einfachsten Fall aus: Ihr habt von eurem ISP (Internet Service Provider) eine feste IP-Adresse zugewiesen bekommen. In wenigen Schritten lässt sich für diese IP ein Filter definieren, der Zugriffe von dieser IP herausfiltert.

So filtert ihr internen Traffic aus eurer Datenansicht heraus

Beispiel: Angenommen, Eure IP-Adresse ist  111.22.33.44, und ihr habt in eurem Google Analytics Tracking-Code die IP-Anonymisierung (siehe Teil 1 dieser Artikelserie) aktiviert.

Wählt in der Verwaltung von Google Analytics die gewünschte Datenansicht aus, klickt auf Filter und dann auf +Filter hinzufügen.

Google Analytics: Filter hinzufügen

Google Analytics: Filter hinzufügen

Nun wird der Filter zum Ausschluss des internen Traffics definiert:

Google Analytics: Internen Traffic ausschließen

Google Analytics: Internen Traffic ausschließen

  1. Gebt dem Filter einen eindeutigen Namen, damit schon anhand des Namens die Funktion des Filters erkennbar ist.
  2. Der Filtertyp ist Benutzerdefiniert.
  3. Wählt die Option Ausschließen
  4. Das Filterfeld lautet IP-Adresse.
  5. In das Feld Filtermuster wird nun die IP-Adresse eingetragen, von der die Zugriffe herausgefiltert werden sollen. Hier geben wir ^111.22.33 ein.
    Warum tragen wir hier nicht einfach die vollständige IP 111.222.33.44 ein?
    Der Grund liegt in der aktivierten IP-Anonymisierung: Sie bewirkt, dass das letzte Segment der IP-Adresse nicht zu den Google Analytics Servern übertragen wird. Wir können also nur einen Filter für IPs definieren, die mit 111.22.33. anfangen. Das letzte Segment bleibt offen. Genau dies bedeutet der reguläre Ausdruck ^111.22.33.
    Daraus folgt, dass wir mit diesem Filter nicht nur unsere eigene IP 111.22.33.44 ausschließen, sondern auch noch die 255 anderen möglichen Varianten wie zum Beispiel 111.22.33.143.
    Der Filter ist also unscharf und ein genaueres Herausfiltern wäre nur bei deaktivierter IP-Anonymisierung möglich. Dem stehen jedoch die deutschen Datenschutzbestimmungen gegenüber, die die IP-Anonymisierung erfordern.
  6. Speichern und der Filter ist aktiviert.

Größeren Unternehmen kann auch die Analyse des internen Traffics wichtige Erkenntnisse liefern. Für einen solchen Fall würde man eine weitere Datenansicht ausschließlich für den internen Traffic anlegen und in ihr einen Filter definieren, der die oben ausgeschlossene IP nun explizit einschließt. Damit ließe sich die interne Nutzung der Website analysieren.

 

4. Google Spam herausfiltern

Leider kommt Spam auch in Google Analytics vor. Technisch funktioniert Spamming in Google Analytics anders als etwa Email-Spam. Die Ziele der Spammer sind jedoch ähnlich: Eure Aufmerksamkeit erregen und euch dazu verleiten bestimmte Websites zu besuchen. Mehr zum Thema Google Analytics Spam findet ihr hier. Doch selbst wenn ihr nicht auf den Spam hereinfallt, verursacht er doch ein Problem: Spam verfälscht eure Statistiken und damit erschwert die Webanalyse.

Wie erkennt ihr Spam in Google Analytics?

Spam tritt in Google Analytics an verschiedenen Stellen auf. Ihr findet ihn in den Verweisberichten als sog. Referrer-Spam:

Google Analytics: Referrer-Spam

Google Analytics: Referrer-Spam

 

Spam kann auch in den Berichten zu den Spracheinstellungen eurer Besucher auftauchen:

Google Analytics: Spam in den Sprachangaben

Google Analytics: Spam in den Sprachangaben

 

Häufig könnt ihr Spam auch in den Contentberichten von Google Analytics finden. Dort wurden dann scheinbar Seiten auf eurer Website aufgerufen, die jedoch gar nicht existieren.

Google hat in den vergangenen Monaten große Fortschritte beim automatischen Herausfiltern dieses Spams gemacht, dennoch taucht immer wieder Spam in Google Analytics auf. Deshalb empfehle ich euch, regelmäßig die Daten in Google Analytics zu überprüfen und Gegenmaßnahmen zu treffen.

 

Wie lässt sich Spam in Google Analytics bekämpfen?

Google Analytics Spam wird in erster Linie über spezielle Filter in euren Datenansichten bekämpft. Bis vor Kurzem konnte man mit Verweisfiltern gute Ergebnisse erzielen. Mittlerweile gelingt es Spammern jedoch, glaubwürdige Verweisquellen wie reddit.com oder twitter.com vorzutäuschen, so dass der Spam nur schwer über die Verweisberichte erkennbar ist.

Deshalb ist es sinnvoller nach dem Hostnamen zu filtern. Angenommen, eure Website ist unter www.euredomain.tld erreichbar. Für alle gültigen Zugriffe muss der Hostname auf www.euredomain.tld lauten. Lautet er anders oder fehlt er, handelt es sich potenziell um Spam.

Werfen wir noch einmal einen Blick auf den Verweisbericht und fügen als sekundäre Dimension den Hostnamen hinzu:

Google Analytics: Verweisbericht mit Hostnamen

Google Analytics: Verweisbericht mit Hostnamen

 

Nur für die Verweisquelle images.google.de wird als Hostname www.euredomain.tld angegeben. Damit handelt es sich bei dem Traffic aus dieser Quelle höchstwahrscheinlich nicht um Spam. Bei allen übrigen Verweisquellen sehen wir jedoch abweichende Hostnamen. Auch der Traffic aus Quellen wie reddit.com, der auf den ersten Blick sauber aussah, stellt sich nun als Spam heraus.

Um den Spam zu bekämpfen, lassen wir in Google Analytics nur noch Zugriffe zu, die als Hostnamen www.euredomain.tld gesetzt haben.

So richtet ihr einen Hostnamen-Filter ein:

In der Verwaltung von Google Analytics wählt ihr die gewünschte Datenansicht aus, klickt auf Filter und dann auf +Filter hinzufügen. Nun wird der Hostnamen-Filter zum Ausschluss des Spams definiert:

Google Analytics: Hostname-Filter

Google Analytics: Hostname-Filter

  1. Legt zunächst den Filternamen fest, z.B. „Nur Host www.euredomain.tld zulassen“.
  2. Wählt als Filtertyp Vordefiniert
  3. Die Bedingung für den Filter lautet: Nur einschließen Hostname-Traffic sind gleich.
  4. Tragt den gültigen Hostnamen ein.
  5. Überprüft den Filter, ob er sich so verhält, wie von euch wie erwartet.
  6. Speichern.

Wichtig: Ermittelt genau die zulässigen Hostnamen. Falls ihr verschiedene Subdomains verwendet, müsse diese in der Filterdefinition berücksichtigt werden. Ebenso können Drittanbieterlösungen, die ihr auf eurer Website integriert habt (zum Beispiel für die Zahlungsabwicklung, den Download kostenpflichtiger Inhalte, usw.) zu weiteren Hostnamen führen, die im Filter explizit erlaubt werden müssen. Auch beim Cross-Domain-Tracking treten verschiedene Hostnamen auf, die ihr bei der Definition des Filters berücksichtigen müsst.

Die Profi-Methode gegen Spam: Der Analytics Key

Der oben vorgestellte Hostnamen-Filter wirkt zurzeit noch effizient gegen Spam. Allerdings habe ich in manchen Google Analytics Properties bereits Spam-Zugriffe mit gültigen Hostnamen gefunden. Es scheint so, als ob einzelne Spammer bereits eine Methode gefunden hätten, um gültige Hostnamen vorzutäuschen.  Das könnte bedeuten, dass der Hostname-Filter zukünftig an Wirksamkeit verliert. Eine Profi-Methode gegen Spam in Google Analytics ist der sogenannten Analytics Key. Mit ihm werden alle Daten, die an Google Analytics gesendet werden, zusätzlich authentifiziert. Diese Methode erfordert einige tiefere Kenntnisse in Google Analytics und dem Google Tag Manager, deshalb stelle ich sie nicht im Detail vor. Wer sich für diese Methode interessiert, findet hier weitere Informationen.

 

Zusammenfassung

Im zweiten Teil der Artikelserie habe ich euch die wichtigsten Einstellungen der Datenansichten gezeigt und erklärt, warum ihr in jeder Property mindestens drei Datenansichten haben solltet. Internen Traffic könnt ihr jetzt mit einem einfachen Filter ausschließen. Zur Bekämpfung von Spam in Google Analytics habt ihr den Hostnamen-Filter kenngelernt, der gute Ergebnisse liefert.

In Teil 3 steigen wir tiefer in die Konfigurationsmöglichkeiten von Google Analytics ein.  Wir schauen uns die Kontoverknüpfungen, Site Search & Werbefunktionen an.

Christian Ebernickel

Christian Ebernickel ist Spezialist für Webanalyse und datengetriebenes Online Marketing. Er berät Unternehmen im Einsatz von Google Analytics und Google Tag Manager. In seinem Webanalyse Blog stellt er erweiterte Tracking-Szenarien und Ansätze für die Entwicklung individueller Webanalysepläne vor.

7 Kommentare

  1. Kann es sein, das es bei der SPAM-Bekämpfung nur den Filter mit dem Hostnamen geben darf?

    Ich habe noch weitere Filter aktiv, und nach Erstellung des Hostnamen-Filters werden keine Besuche mehr getrackt.

    Oder verwende ich dann den falschen Hostnamen? Wie erhalte ich dann die korrekte Bezeichnung?

    • Hallo Marcus,

      der Hostname-Filter lässt sich mit weiteren Filtern kombinieren.

      Die gültigen Hostnamen findest Du zum Beispiel heraus, wenn Du in den Contentberichten (Verhalten >> Websitecontent >> Alle Seiten) als sekündäre Dimension Hostname hinzufügst. Falls Du verschiedene Subdomains nutzt oder Drittanbieterlösungen integriert hast, die eigene (gültige) Hostnamen liefern, müssen diese im Filter berücksichtigt werden. (siehe Artikel).

      Schöne Grüße
      Christian

  2. Sehr guter Artikel, nur wo finde den „Verweisbericht“, weil ich dort die Spalte „Hostnamen“ nicht finde.

    VG
    Axel

  3. Der DrWeb-RSS-Fed funktioniert nicht mehr unter Firefox 51 für OSX.
    Die Captcha-Code-Abfrage unter dem Kontakt-Formular funktioniert auch nicht.

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