8 Data Lies Google Analytics is Telling You (And How to Fix Each One)

google analytics lies

Ohne Google Analytics kommt man nicht aus, weil es Ergebnisse sehr genau misst. Oder doch nicht?

Daten sind wichtig. Google Analytics verschafft uns schnellen und einfachen Zugang zu Daten.

Du kommst nicht ohne Google Analytics aus, wenn Du Deine Leistung messen willst.

Aber wusstest Du, dass die Plattform lügt?

Vielleicht sind Deine Daten total verzerrt und wenn Deine Daten verzerrt sind, kannst Du natürlich keine gut überlegten Marketingentscheidungen treffen.

Wenn Du trotzdem wichtige Entscheidungen triffst, kann Dich das teuer zu stehen kommen. Du kannst verzerrten Daten einfach nicht trauen.

Wenn dieses Problem einmal eingetreten ist, dann gibt es oft kein Entkommen, selbst dann nicht, wenn Dir ein erfahrendes Team an Analytikern zur Verfügung steht.

Zum Glück kenne ich ein paar Wege, um diese Probleme zu beheben, dafür muss man die Lügen aber erst aufdecken.

Darum habe ich eine Liste mit den acht häufigsten Lügen von Google Analytics vorbereitet und zeige Dir, wie Du die daraus resultierenden Probleme beheben kannst.

Die erste Lüge ist der „Dark Traffic“, der sich als direkter Traffic ausgibt.

Lüge Nr. 1: “Dark Traffic”

Dark Traffic ist verborgende Traffic, man kann ihn aber finden.

Dieser Traffic wird als “direkter” Traffic angezeigt, ist er aber nicht, denn er kann aus allen möglichen Quellen kommen, z. B. aus E-Mails, aus den sozialen Medien, aus der organischen Suche, usw.

Dark Traffic verzerrt Deine Daten, weil er Dir ein falsches Bild Deiner Webseitenbesucher verschafft.

Dieses Problem kommt zustande, weil Analyseprogramme, wie Google, nicht jede Traffic-Quelle überwachen können.

TalkWalker hat eine Untersuchung durchgeführt und herausgefunden, was es mit dem Dark Traffic auf sich hat. Und was ist das genau? Mindestens 21 % des direkten Traffics kann als “Dark Social” Traffic kategorisiert werden.

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Das ist eine ganze Menge und betrifft auch Dich.

Aufgrund dieses Fehlers kommt es zu Verzerrungen in den Ergebnissen Deiner Werbekampagnen.

Es kommt aber noch schlimmer, denn dieser Fehler verzerrt auch Deinen organischen Suchtraffic.

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Und jeder ist von diesem Problem betroffen.

Sogar das Unternehmen Groupon. Das fand nämlich heraus, dass sage und schreibe 60 % ihres direkten Traffics eigentlich organischer Suchtraffic sind.

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Die gute Nachricht ist, dass Du dieses Fehler beheben kannst, indem Du Deine Links in den sozialen Medien (und E-Mails) mit einem UTM-Builder erstellst. Google und Buffer bieten sich hierfür an.

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Du musst den Link, der geteilt werden soll, vorher nur in das Programm eingeben und dann die erstellte Kurzversion benutzen.

Das löst aber nicht die Probleme mit der organischen Suche.

Dark Traffic wirkt sich vor allem auf kurze, einfache URLs, z. B. Deine Startseite, aus.

Das passiert, weil die Besucher meistens über die Startseite auf Deine Webseite gelangen.

Doch auch lange URLs bleiben nicht verschont, weil diese oft wenig direkten Traffic bekommen. Mit einem UTM-Builder kannst Du das Problem jedoch zum Großteil in den Griff bekommen.

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Der verstecke soziale Referral Traffic ist die häufigste Form von Dark Traffic und zwar aus folgendem Grund.

Lüge Nr. 2: Versteckter sozialer Referral Traffic

Die wahrscheinlich größte Lüge von Google Analytics ist der versteckte Facebook-Traffic. Das betrifft sogar Deinen gesamten sozialen Referral Traffic.

Facebook und Google verfolgen Nutzer auf unterschiedliche Art und Weise, darum kommt es im Analysebericht immer wieder zu Abweichungen.

Dir ist das vielleicht schon mal aufgefallen. Der Facebook Insights Bericht zeigt eine unterschiedliche Anzahl an Klicks auf Deine Werbeanzeigen als der Bericht von Google Analytics.

Das ist 2014 zum ersten Mal aufgefallen und seit dem auch nicht besser geworden.

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Das Problem kommt zustande, weil Facebook die Nutzer nach dem Klick auf eine Werbeanzeige auf einen In-App-Browser weiterleitet und diese In-App Browser sind anders konfiguriert als traditionelle Browser.

Darum tauchen die Interaktionen, die im In-App Browser stattfinden, nicht als Referral Traffic von Facebook.com auf, obwohl sie es eigentlich sind.

Das Problem kann gelöst werden, indem man den URL Builder von Google benutzt und UTM Codes für jedes einzelne soziale Netzwerk (Twitter, Pinterest, Instagram, usw.) einrichtet.

Für Facebook sollte der Facebook URL Builder genutzt werden, damit die Links direkt auf der Plattform verfolg werden können.

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Tipp: Nutze den Google URL Builder, um Links für alle Deine sozialen Netzwerke zu erstellen, inklusive Instagram, Pinterest, Twitter Ads, LinkedIn, und weitere.

Mit dieser Strategie kannst Du den Referral Traffic aller sozialen Netzwerke in Google Analytics nachverfolgen.

Der “fehlende Traffic” ist übrigens auch ein Grund dafür, warum Du Dich nicht auf die sog. Ego-Kennzahlen (Vanity Metrics) konzentrieren solltest, denn diese sind nicht aussagekräftig.

Lüge Nr. 3: Ego-Kennzahlen (Vanity Metrics)

Traffic und Seitenaufrufe sind Kennzahlen, mit denen man die Fortschritte seines Unternehmens messen und bewerten kann.

Oder doch nicht?

In Wirklichkeit sagen diese Kennzahlen nichts aus. Wenn die Seitenaufrufe hoch ausfallen, ist man schnell in Versuchung geführt, anzunehmen, dass alles im Lot ist, ist es aber vielleicht gar nicht.

Nehmen wir einfach mal an, Du führst einen beliebten Blog, der viele Leser hat. Super!

Wenn die Absprungrate jedoch sehr hoch ausfällt, dann sind die vielen Seitenaufrufe hinfällig. Vielleicht klicken die Leser auf den Link Deines Artikels, lesen den Artikel aber gar nicht.

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Tausende Besucher bringen rein gar nichts, wenn sie Deine Seite sofort wieder verlassen, darum darfst Du den Ego-Kennzahlen nicht zu viel Bedeutung beimessen.

Sie dienen höchstens dazu, einzuschätzen, ob Deine Seite die Aufmerksamkeit der Nutzer auf sich zieht.

Wenn zu viele Nutzer sofort wieder abspringen, musst Du etwas unternehmen. Du könntest beispielsweise eine Heatmap benutzen, um herauszufinden, warum die Besucher Deiner Seit abspringen.

Du musst Dir einen Gesamtüberblick verschaffen. Das gilt übrigens auch für Deine Links.

Lüge Nr. 4: Irreführende Ghost-Spam-Links

Wenn Du dachtest, Spam in den Kommentaren Deiner Blogbeiträge oder im E-Mail-Postfach wäre Dein einziges Problem, dann hast Du Dich getäuscht.

Ghost-Spam-Links können Deine Google Analytics Traffic-Daten gehörig durcheinanderbringen.

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Das liegt daran, dass die Ghost-Spammer Deine Seite gar nicht besuchen, sondern stattdessen den Code manipulieren, damit es so aussieht, als hätten sie die Seite besucht.

Ghost-Spam funktioniert so:

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Ghost-Spam wird mit dem Measurement Protocol in Google Analytics übertragen, darum können Daten (auch falsche Daten) direkt auf die Google Analytics Server übertragen werden.

Da die Seitenbesuche von Ghost-Spammern nie stattgefunden haben, ist ein Großteil Deines Traffics eigentlich gar kein Traffic.

Das verzerrt Deine Conversion-Rate.

Zum Glück kann man diese Ghost-Spam-Links mit dem Loganix Referral Spam Segment finden und filtern.

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Ghost-Spam kann anhand von drei wichtigen Kriterien identifiziert werden:

  1. Die Traffic-Quelle ist bereits in einer Liste für Ghost Spam Quellen enthalten
  2. Der Hostname enthält eine ungültige Seite
  3. Nicht angezeigte Bildschirmfarben und komische Auflösungen können darauf hinweisen, dass die Seite fake ist (das wären u. a. solche Formate: 0 x 0, 1 x 1 oder 790 x 1)

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Um das Problem zu vermeiden, müssen bekannte Bots herausgefiltert werden. Klick auf “Einstellungen der Datenansicht”.

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Scroll nach unten zu “Bots herausfiltern” und setze ein Häkchen bei “Alle Treffer von bekannten Bots und Spidern ausschließen”.

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Jetzt werden die Spam-Bots und -Spiders nicht mehr in Deinen Berichten angezeigt und automatisch herausgefiltert.

Um mehr über dieses Thema und Anti-Spam-Strategien zu erfahren, solltest Du die Anleitung von Ahrefs zum Thema Referral-Spam in Google Analytics lesen.

Das ist aber nur ein kleiner Bruchteil der vielen Missinformationen, denn sogar A/B-Tests können falsche Ergebnisse liefern.

Lüge Nr. 5: Positive A/B-Tests

A/B-Tests sind sehr aufwendig und selten ergiebig.

Deine Chancen, wertvolle Einblicke mit einem A/B-Test zu erhalten, sind sehr gering, denn Du brauchst mindestens 1.000 Conversion pro Monat, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.

Die meisten Leute testen nur zwei Varianten, was zu geringeren Conversion-Rates führt.

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Um aussagekräftige Informationen zu erhalten, sollten mindestens fünf Varianten getestet werden, was in der Planung und Vorbereitung natürlich noch viel aufwendiger ist.

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Einfach gesagt, der ganze Aufwand ist die Mühe wahrscheinlich nicht wert.

Außerdem kommt es bei einem A/B-Test oft zu falschen Ergebnissen. Wenn Du Felder aus einem Formular entfernst, führt das fast immer zwangsläufig zu positiveren Ergebnissen.

Dasselbe gilt für die Eingabe von Kreditkarteninformationen beim Anmeldeprozess, denn das führt immer zur Verringerung der Conversion-Rate. Wenn die Anmeldung jedoch ohne die Eingabe der Kreditkarteninformationen möglich ist, steigt die Conversion-Rate.

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Das Unternehmen Totango registrierte einen Abfall von zehn auf zwei Prozent und ganze 70 % der neuen Anmeldungen zur kostenlosen Testversion waren überhaupt nicht zu gebrauchen.

Das macht durchaus Sinn, denn geringere Hindernisse bei der Anmeldung führt zu mehr Anmeldungen, was wiederum die Qualität der gesammelten Leads beeinflusst, darum ist ein positiver A/B-Test nicht immer positiv zu bewerten.

Du musst Deinen gesamten Verkaufstrichter berücksichtigen, um wirklich beurteilen zu können, ob der A/B-Test erfolgreich war.

Die gesammeltem Leads sind aber nicht so wichtig wie die zahlenden Kunden.

Lüge Nr. 6: Leads wird zu viel Wert beigemessen und Verkäufe werden vernachlässigt

Analyseberichte zeigen, wie viele neue Leads mit einer Kampagne gewonnen wurden.

Aber wie viele dieser Leads werden letztendlich zu zahlenden Kunden?

Eine Kampagne resultiert vielleicht in 70 neue Leads, eine andere in 100, doch jede dieser Kampagne führt zur gleichen Anzahl zahlender Kunden.

Zahlende Kunden sind mehr wert als Leads und in unserem Beispiel wird nicht einmal der Lifetime Value (LTV) des Kunden mitberücksichtigt.

Der LTV ist der Grund, warum Verkauf und Marketing aufeinander abgestimmt werden müssen. 36 % aller Vermarkter nennen die Ausrichtung von Vertrieb und Marketing als wichtiges Zielvorhaben.

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Es sollte auch Dein Ziel sein. Meins ist es jedenfalls.

Eine Conversion (oder ein einmaliger Einkauf) ist natürlich nicht so wichtig wie der Lifetime Value dieses Kunden.

Der Lifetime Value ist ein Langzeitwert.

Heutzutage werden immer mehr Dinge zu schneller Ware und das wirkt sich auf die Preisgestaltung aus, da alles möglichst günstig sein muss.

Wirf dafür nur mal einen Blick auf die heutigen Preise der WordPress Themes.

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Sogar Web-Design wird immer günstiger, weil uns immer mehr Optionen zur Verfügung stehen.

Man kann also nicht mehr so viel Geld für seine Produkte oder Dienstleistungen verlangen und darum ist man heutzutage verstärkt auf wiederkehrende Kunden und Käufe angewiesen, um Gewinn zu machen.

Diese wiederkehrenden Kunden können aber nur berücksichtigt (und verfolgt) werden, wenn Vertrieb und Marketing miteinander kommunizieren.

Ich empfehle ContactMonkey.

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Mit der Funktion zum Verfolgen von E-Mails kann nachvollzogen werden, wann, wie und wo Kunden kontaktiert wurden. Dank dieser Informationen kann man dann bessere Marketingentscheidungen treffen.

Wenn Du Dich ausreichend um dieses Problem gekümmert hast, musst Du die verzerrten Kosten pro Conversion in Angriff nehmen.

Lüge Nr. 7: Kosten pro Conversion

Das Nutzerverhalten kann zu ungenauen Keyword-Statistiken, Kosten pro Conversion und weiteren Verzerrungen führen.

Vielleicht schaltest Du Werbung auf Google Ads mit der App Traffic Booster.

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Ein Großteil Deines Budgets fließt wahrscheinlich bereits in Werbung und dann sagt Google Analytics, dass Du nur zwei neue Kunden gewonnen hast. So viel zum Thema Conversions.

Das ist frustrierend und führt vielleicht sogar dazu, dass die Werbekampagne abgeschaltet wird.

Du musst Dir jedoch einen Gesamtüberblick über Deine Conversions (und Kosten) verschaffen.

Viele Nutzer klicken nicht sofort auf Deine Werbeanzeige. Vielleicht sind die grad beschäftigt, gestresst oder auf dem Sprung.

Sie erinnern sich aber an Deine Anzeige und suchen vielleicht später auf Google nach Deinem Namen.

Wenn sie dann eins Deiner Produkte kaufen, wird dieser Verkauf nicht als direkte Conversion gezählt, obwohl er das eigentlich wäre.

Der Kunde ist durch die Werbeanzeige erstmals auf Dein Unternehmen aufmerksam geworden.

Wie lösen wir dieses Problem? Mit der Verfolgung Deiner Verkäufe.

Hast Du seit Beginn der Kampagne plötzlich mehr Produkte verkauft, obwohl sich dies nicht im Analysebericht widerspiegelt?

Diese Information muss in der Conversion-Rate berücksichtigt werden.

Das Attributionsmodell „Letzte Interaktion“ ist auch eine große Lüge und zwar aus folgendem Grund.

Lüge Nr. 8: Verzerrungen im Attributionsmodell „Letzte Interaktion“

Beim Attributionsmodell „Letzte Interaktion wird der Verkauf zu 100 % dem letzten Touchpoint zugewiesen.

Das führt aber zu falschen Ergebnissen, ist also auch eine Lüge.

Soziale Netzwerke eignen sich nicht wirklich für die Kundengewinnung, die organische Suche, bezahle Werbung und E-Mail-Marketing hingegen schon.

Wenn der Nutzer gezielt nach einem Produkt sucht, weiß er, was er will. Dieser Nutzer ist kaufbereit.

Deine E-Mail-Liste ist voller Bestandskunden, die gerne wieder bei Dir einkaufen würden.

Beim Attributionsmodell „Letzte Interaktion“ wird aber nur der letzte Touchpoint vor dem Verkauf berücksichtigt.

Der Kunden kommt vor dem Kauf aber mehrmals mit Deinem Unternehmen in Kontakt.

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Er muss sogar dutzende Male mit Deinem Unternehmen in Kontakt kommen, bevor er einen Kauf tätigt. Der Kunde benutzt vielleicht sogar mehrere Geräte.

Aus diesem Grund werden oft nicht alle Interaktionen mit dem Kunden korrekt erfasst.

Du weißt nicht, wie er auf Deine Webseite aufmerksam wird oder warum er Dir letztendlich genug Vertrauen schenkt, um Dein Produkt zu kaufen.

Diese Verzerrungen im Attributionsmodell „Letzte Interaktion“ geben Dir einen falschen Eindruck Deiner Kunden, Inhalte und Leads, die Du Dir so hart erarbeitet hast.

In Google Analytics können personenbezogenen Daten aus Datenschutzgründen nicht nachverfolgt werden, jedoch können User IDs verfolgt werden.

Du bekommst aber weder den Namen, die E-Mails noch weitere spezifische Informationen über Deine Kunden.

Wenn Du personenbezogene Daten trotzdem sammelst, kann das Konsequenzen haben.

Google sagt: “Sollten Sie solche Daten verwenden, wird Ihr Analytics-Konto unter Umständen gekündigt und Ihre Daten werden vernichtet.”

Du kannst also nur User IDs nachverfolgen.

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Diese Problem kann nicht behoben werden, darum sollte das Attributionsmodell „Letzte Interaktion“ mit Skepsis betrachtet werden.

Fazit

Google Analytics ermöglicht den schnellen und problemloses Zugriff auf zahlreiche Daten.

Diese Daten sind aber oft verzerrt, denn Google lügt.

Das weiß man meistens aber gar nicht, es sei denn, man weiß, wo man danach suchen muss.

Wenn Deine Daten falsch sind, dann triffst Du zwangsläufig falsche Entscheidungen.

Die gute Nachricht ist, dass die meisten Probleme behoben werden können, wenn man sich der Lüge erst einmal bewusst ist.

Dark Traffic lauert in jeder Ecke. Zugriffe über E-Mails, die organische Suche und soziale Netzwerke werden oft als direkter Traffic gemessen, sind sie aber nicht.

Darum sollte man einen UTM Builder benutzen und Links nachverfolgen, um den Traffic den richtigen Quellen zuordnen zu können.

Mit dieser Strategie findet man auch versteckten sozialen Referral Traffic, eine weitere Lüge von Google.

Google legt zudem besonders viel wert auf Kennzahlen, die eigentlich nur Deinem Ego schmeicheln, darunter u. a. Seitenaufrufe, die aber nutzlos sind, wenn der Besucher sofort wieder abspringt.

Auch Ghost-Spam-Links können Deine Traffic-Statistik gehörig durcheinanderbringen, darum musst Du Spam herausfiltern.

Und wir dürfen die positiven A/B-Tests nicht vergessen. Die Ergebnisse sind nicht immer aussagekräftig und oft irreführend.

Leads übrigens auch; zahlende Kunden sind nämlich wichtiger als gewonnene Leads.

Wenn die Kosten pro Conversion sehr hoch ausfallen, ist das entmutigend, der erste Eindruck kann jedoch trügen, denn oftmals werden nicht alle Conversion-Daten mitberücksichtigt.

Trügerisch ist auch das Attributionsmodell „Letzte Interaktion“.

Die Daten in Google Analytics geben nicht immer vollständige Auskünfte über Deine Marketinganstrengungen, doch wenn Du weißt, wo Du suchen musst, kannst Du die Lügen schnell aufdecken.

Wie hast Du Google Analytics dazu gezwungen, die Wahrheit zu sagen?

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