So richtest Du Google Analytics ein — der ultimative Guide

Genau an dieser Stelle liegt auch die Herausforderung: In der Basis-Konfiguration ist Google Analytics in wenigen Schritten einsatzbereit. Doch die vielfältigen Analyse- und Anpassungsmöglichkeiten überfordern viele Marketer und Websitebetreiber. Das muss nicht sein, denn mit ein wenig Struktur kann man sich Schritt für Schritt in dieses mächtige Tool einarbeiten. So könnt ihr zukünftig genau beurteilen, ob ihr mit eurer Website und eurem Online Marketing auf dem richtigen Weg seid.

In diesem 10-teiligen Artikel stelle ich euch die wichtigsten Funktionalitäten von Google Analytics vor. Ihr werdet die grundlegende Einrichtung einer Analytics Property und der Datenansichten kennenlernen. Dann geht es weiter mit dem Conversion- und Ereignistracking, wir machen einen Ausflug in die Webanalyse mit Datensegmenten und lernen einige wenig beachtete Funktionen von Google Analytics kennen. Anschließend gebe ich eine kleine Einführung ich den Google Tag Manager. Die Serie schließt mit der Realisierung erweiterter Tracking-Szenarien, wie etwa Cross-Domain-Tracking oder Download-Tracking.

Am Ende der Serie werdet ihr nicht nur viele Funktionen von Google Analytics kennengelernt, sondern auch eure Properties und Datenansichten sauber strukturiert und konfiguriert haben. Ihr werdet die Ansatzpunkte für die Durchführung eigener Webanalysen identifizieren können, und mit dem Google Tag Manager auch komplexere Tracking-Szenarien umsetzen können.

Los geht’s!

Basis-Tracking einrichten: Tracking-Code abrufen & integrieren, Datenschutz beachten

Im ersten Teil der Serie starten wir mit den Basics. Ich zeige euch, wo ihr euren Google Analytics Tracking Code findet, und auf welchen Wegen ihr ihn auf eurer Website integrieren könnt. Direkt zu Beginn der Arbeit mit Google Analytics gebe ich euch außerdem einige Hinweise zum Thema Datenschutz, die für den Einsatz von Google Analytics wichtig sind.

1. Google Analytics Tracking-Code abrufen

Euer Google Analytics Konto ist mehrschichtig organisiert. Die oberste Ebene ist das Konto, darunter liegen die Properties. Eine Google Analytics Property entspricht im Allgemeinen einer Website. Die meisten Nutzer haben in ihrem Google Analytics Konto nur eine Property angelegt, nämlich für ihre eigene Website. Unterhalb der Property liegen die sogenannten Datenansichten. Mit den Datenansichten könnt ihr die Daten eurer Property unter verschiedenen Blickwinkeln organisieren. Doch dazu im zweiten Teil der Serie mehr.

Zurück zur Property: Den Tracking-Code für eure Website findet ihr auf der Property-Ebene eures Analytics-Kontos. Jede Property in Google Analytics hat eine eigene Tracking-ID. Für die Einrichtung des Trackings benötigt Ihr entweder den vollständigen Universal Analytics Tracking-Code oder – falls ihr das Tracking bereits über den Google Tag Manager einrichtet – die Tracking-ID der Property. Viele Contentmanagement-Systeme wie z.B. WordPress bieten Plug-ins an, die ebenfalls nur die Tracking-ID benötigen, um den Google Analytics Tracking Code auf eurer Website auszuspielen.

Doch unabhängig davon, wie ihr das Tracking umsetzt: Tracking-Code und Tracking-ID findet Ihr in Eurem Google Analytics Konto unter Verwaltung >> Property >> Tracking-Informationen >> Tracking-Code. Die Tracking-ID ist nach dem Muster UA-XXXXXXXX-X aufgebaut. Den Tracking-Code findet Ihr direkt darunter im Abschnitt Website-Tracking.

2. Tracking-Code einbinden

Für ein vollständiges Tracking ist es notwendig, dass ihr den Tracking-Code auf allen Seiten Eurer Website, die Ihr mit Google Analytics überwachen wollt, einbindet. Ich zeige euch hier die Integration des Tracking-Codes auf zwei Arten: Entweder über die direkte Einbindung oder über den Google Tag Manager. Solltet ihr ein Google Analytics Plug-in für euer CMS verwenden, müsstet ihr einen Blick in die Dokumentation des Plug-ins werfen, um den Tracking-Code richtig einzubinden.

2.1 Direkte Einbindung

Wenn ihr den Google Analytics Tracking-Code direkt einbinden möchtet, kopiert ihr das vollständige Tracking-Code Snippet einfach aus Eurer Google Analytics Property und fügt es in den Code eurer Website ein.

Achtung: Das Tracking-Code Snippet muss vor dem schließenden </head>-Tag eingefügt werden.

Der Weg, auf dem der Tracking-Code eingefügt wird, hängt von eurer Website ab. Bei rein statischen HTML-Seiten ist der Code manuell vor jedem </head>-Tag einzufügen. Das dürfte aber für die meisten von euch die Ausnahme sein. In der Regel werden die HTML-Seiten dynamisch erzeugt und stammen aus einem Content-Management-System oder einem Online-Shop-System. In diesem Fall ist der Tracking-Code in den Quellcode einzufügen, der die HTML-Seite erzeugt.
Wie bereits erwähnt, gibt es für viele Content-Management-Systeme (z.B. WordPress, Typo3, etc.) und Shop-Systeme Erweiterungen (Plug-Ins bzw. Extensions), die die Einbindung des Google Analytics Tracking-Codes vereinfachen, ohne dass ein Eingriff in den Quellcode der Seiten notwendig ist.

Informationen und Tipps zur Einbindung des Tracking-Codes findet Ihr auch in der Google Analytics Hilfe: https://support.google.com/analytics/answer/1008080?hl=de

Sobald ihr den Tracking-Code auf eurer Website eingebunden habt, sollte ihr überprüfen, ob der Tracking-Code korrekt funktioniert. Dafür gibt es für den Chrome-Browser eine sehr hilfreiche Erweiterung, die sich Google Tag Assistant nennt: https://support.google.com/analytics/answer/1008083?hl=de

2.2 Einbindung des Tracking-Codes mit dem Google Tag Manager

Viele der späteren Anwendungsbeispiele in dieser Artikelserie verwenden den Google Tag Manager. Deshalb zeige ich euch hier schon einmal, wie ihr mit dem Tag Manager den Analytics Tracking-Code einbinden könnt. Dann seid ihr für die weiterführenden Beispiele optimal vorbereitet. In Teil 7 dieser Artikelserie stelle ich den Google Tag Manager dann ausführlich vor und in den Teilen 8-10 folgen verschiedene Praxisbeispiele, die die Flexibilität und die Vorteile des Tag Managers verdeutlichen.

Bevor wir mit der Einbindung des Analytics Tracking-Codes mit Hilfe des Google Tag Managers starten, ist vielleicht noch eine Frage zu beantworten:

Was ist der Google Tag Manager eigentlich?

Der Google Tag Manager ermöglicht die Einrichtung und Pflege vieler verschiedener Tracking-Codes an einer zentralen Stelle. Auf Eurer Website müsst Ihr dann nicht mehr jeden Tracking-Code einzeln implementieren, sondern nur das sogenannte Container-Tag des Google Tag Managers. Das Container-Tag ist nichts anderes als ein Behälter, der viele verschiedene Tracking-Codes enthalten kann. Welche Tracking-Codes dies sind und auf welchen Seiten sie ausgespielt werden sollen, wird von Euch im Google Tag Manager festgelegt. Neben dem Analytics Tracking-Code könnten dies zum Beispiel auch Tracking-Codes für AdWords oder DoubleClick und auch eine Vielzahl von Drittanbieter-Tags sein. Auf diese Weise lassen weitestgehend ohne Programmieraufwand vielfältige Tracking-Szenarien umsetzen.

Informationen zum Einrichten eines Google Tag Manager Kontos findet Ihr hier:
https://support.google.com/tagmanager/answer/6103696?hl=de

Tracking mit dem Google Tag Manager einrichten

Nachdem Ihr euer Google Tag Manager Konto angelegt habt, erhaltet Ihr zwei Code-Snippets, die Ihr auf Eurer Website einbauen müsst:

Das erste Code-Snippet ist möglichst weit oben im <head>-Bereich unterzubringen. Das zweite Snippet sollte direkt nach dem öffnenden <body>-Tag eingesetzt werden.

Nachdem Ihr den Tag-Container auf Euren Webseiten eingebaut habt, muss im nächsten Schritt nur noch ein Universal-Analytics-Tag eingerichtet werden. Dieses Tag enthält den Analytics-Tracking-Code, mit dem ihr Seitenaufrufe erfassen und an Google Analytics senden könnt.

Wählt den Arbeitsbereich Eures Tag Managers aus und klickt anschließend auf Neues Tag hinzufügen:

Auf der folgenden Seite wählt Ihr zunächst den Tag-Typ Universal Analytics aus:

Anschließend sind für das Tag einige Grundeinstellungen vorzunehmen:

1. Das Tag benötigt einen Namen, unter dem Ihr es später im Tag Manager aufrufen könnt.
2. Die Tracking-ID aus Eurer Google Analytics Property ist hier einzutragen.
3. Der Tracking-Typ ist Seitenaufruf.
4. Als Trigger wählt Ihr „Alle Pages“ aus. Das bedeutet, dass dieses Tag bei jedem Seitenaufruf ausgelöst wird und Daten an Google Analytics übermittelt.
5. Speichern und schon ist das Tag fertig angelegt.

Im letzten Schritt muss der Container, in dem sich nun ein neues Tag befindet, noch veröffentlicht werden. Klickt dafür in der Kopfzeile des Tag Managers auf die Schaltfläche Veröffentlichen.

Auch bei der Einbindung des Google Analytics Tracking-Codes über den Tag Manager sollte die korrekte Funktion des Universal Analytics Tags mit dem Google Tag Assistant überprüft werden.

Mehr Informationen zum Google Tag Assistant: https://support.google.com/analytics/answer/1008083

Weitere Informationen zum Einrichten des Trackings mit dem Google Tag Manager: https://support.google.com/tagmanager/answer/6107124?hl=de

3. IP-Anonymisierung aktivieren

Aus Gründen des Datenschutzes ist es erforderlich, die sogenannte IP-Anonymisierung im Analytics Tracking-Code zu aktivieren. Die IP-Anonymisierung bewirkt, dass das letzte Oktett der IP-Adresse unkenntlich gemacht wird, bevor der Tracking-Code Daten an die Analytics-Server übermittelt.

Die Aktivierung der IP-Anonymisierung ist einfach. Wenn Ihr den Tracking-Code direkt eingebunden habt, müsst Ihr im Tracking-Code direkt vor ga(’send‘, ‚pageview‘); noch die Zeile ga(’set‘, ‚anonymizeIp‘, true); einfügen.

Falls ihr bereits den Google Tag Managers nutzt, ist das Universal Analytics Tag zu erweitern. Wählt das Tag aus, klickt in der Konfiguration des Tags auf Weitere Einstellungen und dann auf Festzulegende Felder. Fügt dort das Feld anonymizeIP und den Wert true hinzu.

Speichert die Änderungen und veröffentlicht das neue Tag. Damit ist die IP-Anonymisierung aktiviert.

Wichtig: Ohne Veröffentlichung werden die Änderungen an euren Tags nicht wirksam.

Mehr Information zur IP-Anonymisierung findet ihr hier: https://support.google.com/analytics/answer/2763052?hl=de

4. Datenschutzerklärung & Cookie-Hinweis

Wenn Ihr Google Analytics einsetzt, müsst Ihr die Besucher Eurer Website darüber informieren. Bitte kontaktiert einen Fachanwalt, um mehr Informationen über eine rechtskonforme Datenschutzerklärung und einen korrekten Hinweis auf die Nutzung von Google Analytics Cookies zu erhalten.

5. Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung

Nutzer von Google Analytics, die dem deutschen Datenschutzrecht unterliegen, sollten außerdem mit Google einen Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung abschließen.

Der Vertragstext wurde mit Inkrafttreten der Privacy-Shield-Regeln zwischen der EU und den USA aktualisiert und ist hier abrufbar:
https://www.google.de/analytics/terms/de.pdf

Zusammenfassung

Im ersten Teil der Artikelserie habe ich euch gezeigt, wie ihr den Google Analytics Tracking-Code auf eurer Website integriert – entweder direkt oder mit Hilfe des Google Tag Managers. Außerdem bin ich auf die IP-Anonymisierung, den Datenschutz und den Vertrag zur Auftragsdatenverarbeitung eingegangen. Damit haben wir die Basis für die weitere Arbeit mit Google Analytics gelegt!

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Datenansichten & Filter einrichten

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.

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.

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

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:

Oder ihr kopiert eine bereits bestehende Datenansicht:

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.

Nun wird der Filter zum Ausschluss des internen Traffics definiert:

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. 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:

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

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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:

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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:

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.

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Kontoverknüpfungen, Site Search & Werbefunktionen

Im vorangegangenen Teil haben wir uns die Datenansichten und Filter angeschaut. Nun werfen wir einen genaueren Blick auf die Einstellungen der Property. Wir starten mit den wichtigsten Kontoverknüpfungen. Anschließend zeige ich euch, wie ihr die Suchanfragen eurer Besucher mit Google Analytics tracken könnt. Zum Schluss erkläre ich, wie ihr auch Informationen zu demographischen Merkmalen und Interessen eurer Besucher in euren Analysen einbeziehen könnt. Diese Daten sind nützlich, wenn ihr die Aussteuerung eurer Online Kampagnen optimieren möchtet.

1. Verknüpfungen mit AdWords, Search Console und AdSense herstellen

Ihr könnt eure Google Analytics Property mit einer Vielzahl weiterer Google Konten verknüpfen. Die Daten aus verschiedenen Quellen lassen sich auf diesem Weg zentral darstellen und analysieren. Das ist ein großer Vorteil, denn ohne diese Verknüpfungen ist es deutlich schwieriger, die Daten verschiedener Konten miteinander in Beziehung setzen. Im Folgenden schauen wir uns die Verknüpfungen mit AdWords, der Search Console und AdSense an. Darüber hinaus sind noch viele weitere Verbindungen – etwa zu verschiedenen DoubleClick-Konten – möglich, die Integration erfordert zum Teil aber direkte Abstimmung mit Google. Deshalb konzentrieren wir uns hier auf die typischen Anwendungsfälle.

1.1 Verknüpfung mit AdWords

Die Verknüpfung von Analytics mit AdWords ermöglicht euch unter anderem in Google Analytics eine detaillierte Analyse der AdWords-Kampagnen bis hinab auf Keyword-Ebene. Doch die Verknüpfung wirkt auch in die umgekehrte Richtung: Sie erlaubt euch das Importieren von Analytics-Zielvorhaben und E-Commerce-Transaktionen in das AdWords-Konto und die Nutzung von Analytics-Metriken in AdWords.

So stellt ihr die Verknüpfung mit AdWords her

Wählt in Google Analytics den Menüpunkt Verwaltung und anschließend die Property aus, die ihr mit eurem AdWords-Konto verknüpfen wollt.

Klickt anschließend auf AdWords-Verknüpfung.

Auf der folgenden Seite sind zunächst die AdWords-Konten auszuwählen, die mit dieser Analytics Property verknüpft werden sollen.

Wichtig: An dieser Stelle findet ihr nur dann AdWords-Konten vor, wenn diese dem gleichen Google Konto zugeordnet wurden wie auch das Analytics-Konto, in dem ihr die Verknüpfung herstellen möchtet. Wenn ihr Verknüpfungen zu einem AdWords-Konto herstellen möchtet, das einem anderen Google Konto zugeordnet wurde, führt der Weg über ein sogenanntes AdWords-Verwaltungskonto (mehr Informationen hier: https://support.google.com/adwords/answer/6209127).

Google Analytics: AdWords-Verknüpfung herstellen, Schritt 2

Nach dem Klick auf Weiter wird im zweiten Schritt die Verknüpfung konfiguriert:

1. Gebt der Verknüpfung einen eindeutigen Namen, unter dem sie gespeichert werden soll.
2. Für jede Datenansicht in eurer Property könnt ihr auswählen, ob die AdWords-Daten in ihr bereitgestellt werden sollen.
3. Unter den Erweiterten Einstellungen lässt sich die automatische Tag-Kennzeichnung konfigurieren. In der Regel sollte die Tag-Kennzeichnung für alle verknüpften AdWords-Konten aktiviert werden.
4. Setzt das Häkchen, um die Datenfreigabe explizit zu bestätigen.
5. Dann nur noch Konten verknüpfen anklicken und ihr habt die Verknüpfung hergestellt.

Nachdem die Verknüpfung hergestellt wurde, findet Ihr in Google Analytics unter den Akquisitionsberichten nun auch umfangreiche AdWords-Berichte:

Weitere Informationen zur Verknüpfung von Google Analytics und AdWords:
https://support.google.com/analytics/answer/1033961?hl=de

Weitere Informationen zu den AdWords-Berichten in Google Analytics:
https://support.google.com/analytics/answer/4355493?hl=de

1.2 Verknüpfung mit Search Console

Die Verknüpfung mit einem Search Console Konto (früher Webmaster Tools) liefert euch in Analytics zusätzliche Daten über die Zugriffe aus der organischen Google Suche. Besonders die Berichte zu den Zielseiten und Suchbegriffen sind nützlich. Auch wenn das Gros der Suchbegriffe nicht mehr detailliert ausgewiesen wird, liefern die angegebenen Suchbegriffe doch wertvolle Informationen zu Impressionen, Klicks, CTR und Positionen in den Google Suchergebnissen – insbesondere dann, wenn sie mit den Daten in Google Analytics wie zum Beispiel Absprungraten, Aufenthaltsdauer, Conversions etc. kombiniert werden.

So stellt ihr die Verknüpfung mit einem Search Console Konto her

Unter dem Menüpunkt Verwaltung könnte ihr in Google Analytics die Property auswählen, die ihr mit eurem Search Console Konto verknüpfen möchtet.

Klickt anschließend auf Alle Produkte und wählt im Abschnitt Search Console „Search Console-Verknüpfung erstellen“ aus:

Wenn zu der Analytics Property auch eine bestätigte Website in der Search Console vorhanden ist, könnte ihr an dieser Stelle auswählen, in welchen Datenansichten eurer Property die Daten aus der Search Console angezeigt werden sollen:

Nachdem ihr die Verknüpfung hergestellt habt, stehen euch in Google Analytics die Daten aus der Search Console ebenfalls unter den Akquisitionsberichten zur Verfügung:

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Weitere Informationen zur Verknüpfung von Google Analytics und Search Console:
https://support.google.com/analytics/answer/1308621?hl=de

Weitere Informationen zu den Search Console-Berichten in Google Analytics:
https://support.google.com/analytics/answer/1308626?hl=de

1.3 Verknüpfung mit AdSense

Setzt ihr auf eurer Website AdSense ein? Dann solltet ihr eine Verknüpfung zwischen Analytics und AdSense herstellen, denn so erhaltet ihr Zugriff auf zusätzliche Berichte und Analysemöglichkeiten. Die Anzeige von AdSense-Daten wie Umsatz, Klicks und Impressionen in Google Analytics ermöglicht euch eine genauere Beurteilung der Effektivität eurer AdSense-Werbung.

So stellt ihr die Verknüpfung mit einem AdSense-Konto her

Wählt wiederum in Google Analytics den Menüpunkt Verwaltung und dann die Analytics Property aus, die mit eurem AdSense-Konto verknüpft werden soll.

Klickt anschließend auf die rote Schaltfläche Neue AdSense-Verknüpfung:

Auf der nächsten Seite sind zunächst die AdSense-Properties auszuwählen, die mit dieser Analytics Property verknüpft werden sollen:

Nach dem Klick auf Weiter werden die Datenansichten der Analytics Property ausgewählt, in denen die AdSense-Daten bereitgestellt werden sollen:

Sobald ihr die Datenansichten ausgewählt und auf Link aktivieren geklickt habt, wird die Verbindung zu eurem AdSense-Konto hergestellt. Anschließend stehen die AdSense-Daten in verschiedenen Berichten im Abschnitt Verhalten >> Publisher in Google Analytics zur Verfügung.

Weitere Informationen zur Verknüpfung von Google Analytics und AdSense:
https://support.google.com/analytics/answer/1012185?hl=de

Weitere Informationen zu AdSense-Daten in den Google Analytics-Berichten:
https://support.google.com/analytics/answer/3254288?hl=de

2. Site Search-Tracking aktivieren

Google Analytics erlaubt euch auch zu analysieren, wie die Benutzer eurer Website die Suchfunktion verwendet haben. Zu diesem Zweck gibt es in Analytics das sogenannte Site Search-Tracking. Es wird in der gewünschten Datenansicht eurer Property aktiviert und konfiguriert.

Wählt in der Verwaltung eures Analytics-Kontos zunächst die gewünschte Property und Datenansicht aus und klickt dann auf Einstellungen der Datenansicht:

Im unteren Bereich der Einstellungen der Datenansicht gibt es einen Abschnitt für das Site Search-Tracking, den wir uns jetzt genauer anschauen:

1. Zunächst aktivieren wir das Site Search-Tracking.
2. Tragt im Abschnitt Suchparameter die URL-Parameter ein, in denen Suchbegriffe übergeben werden. Außerdem könnt ihr festlegen, ob die Suchparameter in Analytics aus der angezeigten URL entfernt werden sollen. Diese Einstellung macht eure Contentberichte übersichtlicher.
3. Bei Bedarf könnt ihr an dieser Stelle die Site Search-Kategorien aktivieren. Das ist sinnvoll, wenn ihr auf euren Suchergebnisseiten Filter einsetzt, mit denen sich die Suchergebnisse weiter einschränken lassen. So könnt ihr das Tracking auf die Suchfilter erweitern.
4. Nun müsst ihr hier nur noch die Kategorieparameter eingeben, die auf eurer Website verwendet werden. Wie schon bei den Suchparametern könnt ihr optional festlegen, ob die Kategorieparameter aus der URL entfernt werden sollen. Die Entfernung der Parameter bezieht sich nur auf die Darstellung der URLs in Google Analytics und hat keine Auswirkung auf die Funktionalität eurer Website.

Nach dem Abspeichern werden ab jetzt auch die Suchvorgänge eurer Besucher getrackt und in separaten Berichten ausgewiesen.

Die Site Search-Berichte findet ihr in Analytics unter den Berichten zum Nutzerverhalten:

Weitere Informationen zum Einrichten des Site Search-Trackings:
https://support.google.com/analytics/answer/1012264

3. Werbefunktionen, Demografie- und Interessensberichte aktivieren

Zum Abschluss des Artikels möchte ich euch noch auf drei Einstellungen in Analytics aufmerksam machen, die euch den Zugriff auf erweiterte Funktionalitäten erlauben. Mit ihnen könnt ihr

• Remarketing-Listen zur Verwendung in Google AdWords erstellen, die auf Verhaltensdaten sowie demographischen Merkmalen und Interessen beruhen.
• demographische Daten in Google Analytics verwenden.
• benutzerdefinierte Segmente erstellen, die auf demographischen Daten wie Alter, Geschlecht und Interessen basieren.

Damit sind nicht nur zusätzliche Segmentierungen für die Datenanalyse möglich, sondern auch der Aufbau von verhaltensbasierten Remarketinglisten, die ihr in euren AdWords-Kampagnen verwenden könnt. Mit anderen Worten: Ihr lernt eure Besucher besser kennen und könnt die daraus gewonnenen Erkenntnisse für das Targeting von Werbekampagnen nutzen.

Wichtig: Wenn ihr diese Funktionen aktiviert, solltet ihr überprüfen, ob eure Datenschutzerklärung angepasst oder erweitert werden muss.

Die Aktivierung erfolgt in zwei Schritten:

3.1 Aktivierung der Werbefunktionen

Zunächst müssen in Google Analytics die Werbefunktionen aktiviert werden. Wählt zu diesem Zweck zuerst Verwaltung, dann das Konto und die gewünschte Property und schließlich die Property-Einstellungen aus:

Auf der folgenden Seite könnt ihr im Abschnitt Werbefunktionen die Berichte zur Leistung nach demografischen Merkmalen und Interesse aktivieren:

3.2 Datenerfassung für Werbefunktionen aktivieren

Anschließend wird die Datenerfassung in Google Analytics erweitert. Wählt in Analytics zunächst Verwaltung und dann die gewünschte Property aus. Wählt in den Property-Einstellungen den Eintrag Datenerfassung aus.

Aktiviert nun das Remarketing und die Funktionen für Werbeberichte. Abspeichern nicht vergessen!

Mit diesen beiden Schritten habt ihr in Google Analytics die Möglichkeit erhalten, auch demographische Merkmale wie Alter und Geschlecht für eure Analysen zu nutzen. Außerdem könnten ihr nun die umfangreichen Funktionen zum Aufbau von Remarketinglisten nutzen.

3.3 Demografie- und Interessensberichte nutzen

Die Berichte zu den demografischen Merkmalen findet ihr in Analytics im Abschnitt Zielgruppe:

Die Berichte erlauben eine Aufschlüsselung eurer Besucher nach Alter bzw. Geschlecht. So könnt ihr zum Beispiel genauer erkennen, welche Altersklassen besonders gut auf eure Werbung ansprechen und überdurchschnittlich viele Bestellungen aufgeben. Umgekehrt könnt ihr auch Altersgruppen identifizieren, die unterdurchschnittliche Leistungswerte aufweisen. Dies wäre dann ein Ansatzpunkt für weitere Analysen bzw. um das Targeting eurer Werbekampagnen zu optimieren.

Direkt unter Berichten zu den „Demografischen Merkmalen“ findet ihr übrigens die Berichte zu den „Interessen“ eurer Besucher, die ihr ebenfalls mit der Aktivierung der Werbefunktionen freigeschaltet habt. Diese Berichte erlauben eine Aufteilung eurer Besucher in verschiedene Affinitätskategorien.

Weiterführende Informationen zu den Werbefunktionen: https://support.google.com/analytics/answer/3450482?hl=de

Demographische Merkmale und Interessen in Google Analytics:
https://support.google.com/analytics/answer/2799357?hl=de

Zusammenfassung

Im dritten Teil der Serie „Google Analytics für Einsteiger“ habt ihr einige der vielfältigen Kontoverknüpfungen kennengelernt, die mit Google Analytics möglich sind. Sie erlauben euch in Google Analytics den Zugriff auf weitere Datenquellen und bieten zusätzliche Analysemöglichkeiten. Ich habe die Einrichtung des Site Search-Trackings vorgestellt, mit dem ihr die Benutzung der Suchfunktion auf eurer Website auswerten könnt. Abschließend haben wir noch einen kleinen Abstecher in die Werbefunktionen gemacht und uns die Berichte zu den demografischen Merkmalen und Interessen eurer Besucher angeschaut.

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Conversion- und Ereignistracking mit Google Analytics

Im nun folgenden 4. Teil befassen wir uns intensiver mit der Erfassung einzelner Nutzeraktionen in Google Analytics. Das Tracking von Conversions und Ereignissen ist eine der wichtigsten Funktionen von Google Analytics. Sie erlaubt die gezielte Auswertung einzelner Interaktionen auf eurer Website.

Typische Aktionen, die mit Hilfe des Conversion- bzw. Ereignistrackings erfasst werden, sind aufgegebene Bestellungen in Online-Shops oder das Absenden eines Kontaktformulars (sog. Macro-Conversions). Das Conversion- bzw. Ereignistracking eignet sich aber auch für das Tracking sogenannter Micro-Conversions, wie etwa das Hinzufügen eines Produktes zum Warenkorb, die Scrolltiefe einzelner Seiten, Formulareingaben und vieles mehr.

Doch unabhängig davon, ob ihr Macro- oder Micro-Conversions tracken möchtet, immer geht es um eine genauere Beurteilung, ob und wie Besucher mit eurer Website interagieren. Die gewonnenen Daten können sowohl für eine Verbesserung des Nutzererlebnisses auf Eurer Website als auch für die Aussteuerung Eurer Werbekampagnen genutzt werden.

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In diesem Artikel erkläre ich, wie ein einfaches Conversion-Tracking mit Zielvorhaben eingerichtet wird. Außerdem lernt ihr die Unterschiede zwischen Zielvorhaben und E-Commerce-Transaktionen kennen. Abschließend stelle ich das Ereignistracking anhand eines Beispiels vor.

1. Conversion-Tracking mit Zielvorhaben einrichten

Wir starten ins Conversion-Tracking mit einem einfachen Beispiel. Angenommen, ihr möchtet erfassen, wie oft die Besucher eurer Website das Kontaktformular absenden. Für diese Interaktion richtet ihr ein Tracking ein, indem ihr das erfolgreiche Abschicken des Kontaktformulars als Zielvorhaben in Google Analytics definiert.

Hinweis: In diesem Beispiel gehen wir davon aus, dass der Besucher nach dem Absenden des Formulars auf eine Bestätigungsseite weitergeleitet wird. Häufig werden auf Websites auch AJAX-Formulare genutzt, die nach dem Absenden des Formulars keine neue Seite aufrufen, sondern die Bestätigungsmeldung auf der gleichen Seite ausgeben. Diese Formulare werden ein wenig anders getrackt. Wie das geht, zeige ich euch in einem späteren Artikel dieser Serie.

Wechselt in die Verwaltung eures Google Analytics Kontos und wählt die Property und Datenansicht aus, in der ihr ein neues Zielvorhaben anlegen möchtet:

Nachdem ihr den Eintrag Zielvorhaben ausgewählt habt, klickt ihr auf die rote Schaltfläche +Neues Zielvorhaben:

Nun wird das neue Zielvorhaben definiert. Ihr werdet in mehreren Einzelschritten durch die Einrichtung des Zielvorhabens geleitet. Im ersten Schritt könnt ihr auf eine Vorlage für häufig genutzte Zielvorhaben zurückgreifen oder ein „Benutzerdefiniertes Zielvorhaben“ anlegen:

Für unser Beispiel können wir auf eine Vorlage zurückgreifen. Wählt im Abschnitt Anfrage den Unterpunkt Kontakt aus und klickt dann auf Weiter. Auf der nächsten Seite wird die Zielbeschreibung eingerichtet:

1. Zunächst benötigt das neue Zielvorhaben einen Namen, der eindeutig ist und den Zweck des Zielvorhabens sofort erkennen lassen sollte. Unter diesem Namen findet ihr das Zielvorhaben später in den Berichten von Google Analytics.
2. Jedes Zielvorhaben erhält außerdem eine ID und wird einer Zielvorhabengruppe zugeordnet. Ähnliche Zielvorhaben solltet ihr nach Möglichkeit derselben Gruppe zuordnen, denn die Zielvorhabengruppen stehen euch später in den Berichten als Auswahlmöglichkeit zur Verfügung. Umgekehrt sollten Zielvorhaben, die wenig miteinander zu tun haben (z.B. „Bestellung aufgegeben“ und „Aufenthaltsdauer > 5 min“), in getrennten Gruppen geführt werden.
3. Gebt den Typ des Zielvorhabens an: Wenn nach dem Absenden des Kontaktformulars eine Dankeseite mit einer eindeutigen URL erscheint, lautet der Typ Ziel. Sollte die URL der Dankeseite nicht eindeutig sein, ist sie für die Definition des Zielvorhabens nicht geeignet, weil ihr dann auch Conversions erfassen könntet, ohne dass das Kontaktformular abgesendet wurde.
4. Klickt auf Weiter, um zum letzten Schritt zu gelangen.

Nun legen wir die letzten Details fest:

1. Im Abschnitt Ziel muss die Zielseite eingetragen werden, die nach dem erfolgreichen Absenden des Kontaktformulars aufgerufen wird.
2. Jedem Zielvorhaben kann ein Wert zugewiesen werden. Diese Funktion solltet ihr möglichst immer nutzen, denn sie erlaubt eine Gewichtung unterschiedlicher Zielvorhaben.Beispiel: Angenommen, ihr richtet Zielvorhaben für die Website eines Handwerksbetriebes ein. Das durchschnittliche Auftragsvolumen beträgt 5000,- Euro. Außerdem wurde festgestellt, dass aus durchschnittlich 20 Anfragen über das Kontaktformular ein Auftrag resultiert. Damit wäre der rechnerische Wert eines abgeschickten Kontaktformulars 250,- Euro (5000,- Euro / 20).Weist nach Möglichkeit jedem Zielvorhaben einen Wert zu. Das mag auf den ersten Blick nicht sinnvoll erscheinen, denn nicht jede Interaktion eines Besuchers, für die ein Zielvorhaben angelegt wurde, lässt sich direkt in einem monetären Wert ausdrücken. Trotzdem solltet ihr von dieser Möglichkeit Gebrauch machen, denn mit dem Zuweisen eines Wertes könnt ihr eure Zielvorhaben gewichten: So kann der Download eines Tutorials (Wert des Zielvorhabens: 10,- Euro) für euch wertvoller sein, als ein Kommentar in einem eurer Blogartikel (Wert des Zielvorhabens: 5,- Euro). Ihr erreicht mit der Zuweisung von Werten zu euren Zielvorhaben eine stärkere Differenzierung. Es geht nicht mehr nur um die bloße Anzahl der erzielten Conversions, sondern auch um ihren Wert für euch. In den Berichten von Google Analytics könnt ihr damit besonders wertvolle Unterseiten eurer Website ebenso identifizieren wie wertvolle Trafficquellen.
3. Es gibt Zielvorhaben, bei denen ein Besucher mehrere Einzelschritte durchlaufen muss, um es abzuschließen. Für diese Fälle bietet sich die Einrichtung eines sogenannten Trichters an. Mit Hilfe des Trichters wird die Abfolge der einzelnen Schritte beschrieben, die der Besucher bis zum Erreichen der Zielseite durchlaufen muss. In Google Analytics gibt es unter Conversions >> Zielvorhaben >> Trichtervisualisierung einen speziellen Bericht für die Trichteranalyse. Dieser Bericht ermöglicht euch die Identifikation kritischer Einzelschritte mit hohen Abbruchraten.Mehr Informationen zum Einrichten von Trichtern findet ihr hier: https://support.google.com/analytics/answer/1012040?hl=de#funnels_for_destination_goals
   https://support.google.com/analytics/answer/2976313
4. Dann nur noch speichern, und ihr habt das Zielvorhaben angelegt.

Umfangreiche Berichte zu Zielvorhaben findet ihr in Google Analytics im Abschnitt Conversions >> Zielvorhaben.

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