Google Analytics Premium – die wichtigsten Fragen
Nachdem Google Analytics Premium nun auch in Deutschland verfügbar ist, stellen sich für viele Webseitenbetreiber sicherlich einige Fragen:
- Welche Funktionen unterscheiden Google Analytics Premium von der Standard-Version?
- Für wen lohnt sich ein Umstieg?
- Wie läuft der Umstieg auf Google Analytics Premium ab?
Diese Fragen wollen wir im folgenden klären.
Unterschiede zwischen Google Analytics Premium und der Standard-Version
Die größten Unterschiede zwischen Google Analytics Premium und der Standard-Version liegt in vier Bereichen:
- Preis
- Datenlimits
- Support
- Service-Level-Vereinbarungen und Garantien
Preis
Der größte Unterschied liegt sicherlich im Preis. Google Analytics ist kostenfrei, Google Analytics Premium startet bei 105.000€/Jahr und maximal 1 Milliarde Hits/Monat. Die Grenzen sind dabei nach oben hin offen.
Datenlimits
Während bei der Standard-Version eine garantierte Verarbeitung von bis zu 10 Millionen Hits pro Monat (Hier zählen Pageviews, Events, Transaktionen hinein) gewährt wird, kann Google Analytics Premium nahezu unbegrenzt Hits verarbeiten. Dazu kommt eine Datenaktualitiät von 4 Stunden im Gegensatz zu 24h und länger. In Gesamtdatenberichten können bis zu 3 Millionen Zeilen dargestellt werden (Standard: 50.000). Außerdem erhöht sich das Sampling Volumen von 500.000 auf 10 Millionen Sessions bei Analysen im User Interface. Der größte Vorteil liegt aber daran, dass die Berichte auch ohne Sampling generiert werden können. Das ermöglicht eine schnellere, umfassendere und genauere Datenanalyse. Zusätzlich bietet die Nutzung von bis zu 50 benutzerdefinierten Variablen (Standard: 5) dem Anwender noch gezieltere Analysen für bessere Entscheidungen.
Support
Premium-Kunden profitieren von exklusivem 24/7-Support durch Google. Neben geschulten Mitarbeitern wurden für Probleme außerhalb der Geschäftszeiten umfassende Notfallprozesse definiert, um bei schwerwiegenden Problemen schnelle und wirksame Lösungen zu bieten. Implementierungshilfe und Unterstützung bei der Kontenverwaltung können bei persönlichen Google Account Managern in Anspruch genommen werden. Experten bieten darüber hinaus Schulungen an, um Ihre Mitarbeiter optimal auf die Nutzung von Google Analytics vorzubereiten. In der Standardversion ist lediglich die Online-Hilfe für Google Analytics Nutzer verfügbar.
Service-Level-Vereinbarungen und Garantien
Google garantiert für Premium Nutzer, dass deren Daten verlässlich erfasst werden und stets zur Verfügung stehen. So wird die Datenerfassung in 99,9 % aller Fälle pro Kalendermonat garantiert. Außerdem gewährleistet Google, dass die Daten in 98 % aller Fälle spätestens alle vier Stunden aktualisiert werden. Auch die Berichterstellung wird in 99% aller Fälle pro Monat garantiert. Standardnutzer gehen hier leer aus und müssen 24h oder länger auf die vollständige Datenverarbeitung warten. Premium-Kunden können außerdem Vereinbarungen zu den Eigentumsrechten an ihren Daten treffen.
Für wen lohnt sich der Umstieg?
Für eine erfolgreiche Webanalyse ist es wichtig, dass das Trackingsystem optimal auf das Trafficvolumen skalierbar ist. Solange sich Webseitenbetreiber im Bereich von ein paar 10.000 Hits pro Monat bewegen, ist die Standardversion in der Regel ausreichend, um aussagekräfitge Trendanalysen durchführen zu können.
Mit steigendem Traffic machen sich aber auch die Limitierungen der Standardversion bemerkbar. Schon lange vor Erreichen des Hitlimits von 10 Millionen Hits pro Monat beginnt Google Analytics mit dem Datensampling, das heißt, es werden Stichproben zur Berichterstellung herangezogen. Je nach Bericht können hier eklatante Abweichungen entstehen. Steigen die Hits auf über 10 Millionen pro Monat kann Google die Verarbeitung weiterer Hits nicht mehr vertraglich garantieren.
Steigender Traffic bedeutet aber auch, dass auf Änderungen im Nutzerverhalten zeitnah reagiert werden muss, um Marketingbudgets optimal einsetzen zu können. Die Datenaktualität von Google Analytics Premium von 4 Stunden gibt Ihnen die Möglichkeit, schnell und präzise auf diese Veränderungen zu reagieren.
Nicht zuletzt die Möglichkeit, mit Google Vereinbarungen zu den Eigentumsrechten an den Daten zu treffen, ist für viele große Unternehmen ein entscheidender Faktor für die Nutzung von Google Analytics Premium.
Wie läuft der Umstieg auf Google Analytics Premium ab?
Interessenten wenden sich dazu an einen Google Analytics Premium Reseller. Dieser begleitet den Kunden durch den vertraglichen Teil. Anschließend folgt die Aktivierung von Google Analytics Premium auf einer gewünschten (auch bereits existierenden) Google Analytics Property. Es gilt zu berücksichtigen, dass Google Analytics Premium nicht auf Account Ebene freigegeben werden kann. Je nach implementierter Tracking Strategie könnten also noch einmal Änderungen am Account nötig sein, um die vollen Potentiale von Google Analytics zu nutzen.
Vermissen Sie noch Informationen zu Google Analytics Premium? Wir freuen uns über Ihre Kommentare!
e-wolff ist offizieller Google Analytics Premium Reseller
Der offizielle Google Analytics Blog dürfte am Dienstag einiges an Traffic auf den Google Servern generiert haben. Grund dafür ist die Meldung, dass Google Analytics Premium nun auch in Deutschland, Frankreich und Spanien verfügbar ist. Und e-wolff ist vom Start weg Google Analytics Premium Reseller.
Das neue Google Analytics Premium bietet erweiterte Funktionen, mehr Flexibilität und eine verbesserte Datenerfassung. Google Analytics Premium bietet Zugriff auf alle gesammelten Rohdaten, profitiert von der DoubleClick for Advertisers Integration und die Möglichkeit auf eine größere Anzahl von benutzerdefinierten Variablen zurückzugreifen. Dazu kommen Garantien zur Datenerfassung und umfangreiche Services durch die Premium Reseller Partner gemeinsam mit Google. Google Analytics Premium richtet sich daher an High-Traffic-Websites mit hohen Ansprüchen an Datenqualität, Support und Zuverlässigkeit.
e-wolff ist einer von nur zwei Google Analytics Premium Reseller zum offiziellen Start in Deutschland. Wir nutzen unser großes Google Analytics Knowhow um messbare Mehrwerte mit Hilfe von Google Analytics zu generieren. Wir entwickeln Implementierung und Tracking-Strategien, Kennzahlensysteme und interpretieren die Nutzerdaten gemeinsam mit unseren Kunden. Als Google Analytics Premium Reseller bietet e-wolff ebenfalls Support und Schulungen zu Google Analytics Premium an. Neben der korrekten Datenerfassung, legen wir besonderen Wert auf die anschließende Datenanalyse und Auswertung.
Neben dem Google Analytics Premium Reseller ist e-wolff mit 4 weiteren Google Zertifikaten ausgezeichnet
- „Google Analytics Certified Partner“
- „Google Website Optimizer Certified Partner“
- „Google AdWords Certified Partner“
- „Google AdWords Certified Trainer“
Außerdem ist e-wolff als einzige deutsche Agentur Google Tag Manager zertifiziert. Damit unterstreicht e-wolff noch einmal mehr die eigene Expertise im Performance-Marketing, Conversion-Optimierung und Webanalyse. Wenn auch Sie von unserem Know-How profitieren wollen, kontaktieren Sie uns einfach.
Wichtige Änderung – standardmäßig RegEx-Filter in Google Analytics
Vor kurzem hat Google die standardmäßig ausgewählte Filterart bei Google Analytics geändert. Wurde davor noch nach “Enthält” gefiltert, wird nun nach ”Entsprechende Regular Expression” gefiltert.
Was sind Regular Expressions?
Regular Expressions sind ein mächtiges Werkzeug, mit dem sich Zeichenfolgen exakt auswählen lassen. Der riesige Vorteil ist, dass man dabei aber bestimme Möglichkeiten hat, seine Auswahlen einzuschränken oder dynamisch zu halten.
So bekommt man beispielsweise mit (ewolff|e-wolff) sowohl Einträge, die ewolff als auch e-wolff enthalten. Außerdem kann man bestimmen, dass Ausdrücke mit einer bestimmten Zeichenfolge beginnen oder enden müssen:
^/tools/e-wolff matcht damit auf die URL /tools/e-wolff/index.html aber nicht auf /de/tools/e-wolff/index.html
Mehr Informationen zu Regular Expressions sowie eine hervorragende Testumgebung für eigene RegEx-Ausdrücke bietet zum Beispiel http://www.gethifi.com/tools/regex.
Was muss ich beachten?
Wichtig ist, dass bestimmte Ausdrücke nun standardmäßige Ergebnisse liefern.
Beispiel: unser Bestellprozess hat in der URL die Parameter [step]=1, [step]=2 usw.
Wollen wir nun im Contentreporting nach diesen Seiten suchen, haben wir früher einfach [step] eingegeben und uns die Ergebnisse angeschaut. Durch die neuen Einstellungen bekommen wir nun aber alle die Seiten angezeigt, in deren URL die Buchstaben s, t, e oder p enthalten sind.
Das liegt daran, dass man mit rechteckigen Klammern einen Bereich definiert. Möchte man tatsächlich die Einträge mit [step] einsehen, muss man die Klammern “auskommentieren”, dies geschieht mit einem Backslash. Generell sind immer folgende Zeichen in Google Analytics auszukommentieren: \ [] () {} ? + * | .
Der korrekte Ausdruck für unseren Zweck wäre also \[step\].
Wie kann ich weiterhin ohne Regular Expressions arbeiten?
Auch weiterhin kann man natürlich ohne Regular Expressions arbeiten, das erfordert aber, dass man den Umweg über das “Erweitert”-Menü geht und dort die gewünschte Filterart auswählt.
Fazit: Die neue Standardeinstellung “Enstprechende RegExp” kann sehr hilfreich für Power User und diejenigen sein, die sich gerne mit neuen Möglichkeiten beschäftigen. Letztere werden feststellen, dass das Filtern via RegExp oftmals die Nachbearbeitung über Excel erspart. In diesem Sinne: Viel Spaß beim Filtern!
P.S.: Wir möchten darauf hinweisen, dass es bisher ist noch unklar ist, ob diese Änderung bestehen bleiben wird. Die Diskussion zum Thema ist noch in vollem Gange. Was ist Ihre Meinung? Über Kommentare freuen wir uns!
Vergleichbarkeit von Daten aus unterschiedlichen Webanalyse Tools
Durch die Vielzahl der verschiedenen Webanalysetools aus denen Unternehmen frei wählen können, kommt es bei der Vergleichbarkeit der Analysedaten aus unterschiedlicher Tools immer wieder zu Fragen. Die Beantwortung dieser Fragen ist nicht ganz einfach, da viele Faktoren berücksichtigt werden müssen. Aus diesem Grund werden nachstehend zwei Szenarien geschaffen, die auf echten Use Cases basieren. Fehlerhafte Implementierungen spielen sicherlich auch eine Rolle, diesen Faktor blenden wir aber in den nachstehenden Szenarien aus.
SZENARIO 1: Vergleichbarkeit bei simultanem Tracking
Ein Unternehmen hat die Absicht das Webanalysetool zu wechseln. Bisher wurde ein unbekanntes Tool benutzt, mit dem nur einfache Auswertungen möglich waren. Die Analysemöglichkeiten sind daher stark eingeschränkt. Das soll sich ändern, dazu benötigt das Unternehmen ein leistungsfähigeres Tool. Zu diesem Zweck werden unterschiedliche Webanalysetools gleichzeitig getestet. Nach der Implementierung messen die drei Tools den Internetauftritt des Unternehmens über mehrere Wochen parallel. Ziel des Unternehmens ist es, das am besten geeignete Trackingtool zu identifizieren. Folgende Abbildung zeigt die Ergebnisse.
| Tool 1 | Tool 2 | Tool 3 | |
| Besuche | 33.545 | 40.560 | 48.469 |
| Besucher | 30.166 | 35.671 | 43.666 |
| Seitenaufrufe | 148.980 | 220.154 | 225.484 |
| Seiten/Besuch | 11,86 | 5,43 | 4,65 |
| Ø Besuchszeit | 00:08:17 | 00:03:57 | 00:03:07 |
| Absprungrate | 50,8% | 35,92% | 44,19% |
Das Unternehmen stellt sich nun die Frage: „Wir setzen mehrere Webanalysetools gleichzeitig ein, warum gibt jedes andere Zahlen aus?“
Anhand der Unterschiede in den Zahlen zeigt sich, dass eine Vergleichbarkeit zwischen den drei parallel getesteten Tools nicht gewährleistet werden kann. Die Unterschiede in den Zahlen ergeben sich aus der Positionierung der verschiedenen Trackingcodes. Diese werden immer sequentiell ausgeführt. Betrachtet man die Anzahl der Seitenaufrufe im Zahlenbeispiel, so wird deutlich, dass Tool 1 hier den niedrigsten Wert misst. Dies begründet sich durch die sequentielle Ausführung der Codes: Tool 3 wird als erstes gefeuert, anschließend folgt das Tracking von Tool 2 und 1.
Natürlich spielt es auch eine Rolle, wie schnell die Tracking Codes arbeiten. So kann es sein, dass Tool 2 asynchrones Tracking nutzt, Tool 3 sehr schnelle Server Response vorhält und damit das Tracking Pixel schneller absetzen kann und Tool 2 traditionelles synchrones Tracking nutzt.
SZENARIO 2: Vergleichbarkeit bei sequentiellem Wechsel des Trackings
Nach weiteren Tests und Analysen wurde in diesem Beispiel Tool 1 als das am besten für den Kunden geeignete Webanalysetool identifiziert. Daher nutzt der Kunde dieses mittlerweile seit längerer Zeit als einziges Tool. Nun will er die mit Tool 1 gemessenen Zahlen des laufenden Monats mit Zahlen aus älteren Monaten vergleichen, die mit dem ehemaligen Analysetool erhoben wurden. Es ergeben sich folgende Ergebnisse:
| Ehemaliges Tool (01/11) | Ehemaliges Tool (01/12) | Tool 1 (01/13) | |
| Besuche | 32.805 | 35.545 | 42.560 |
| Eindeutige Besucher | 29.689 | 28.166 | 35.671 |
| Seitenaufrufe | 155.543 | 148.980 | 208.154 |
| Seiten/Besuch | 3,89 | 4,0 | 5,83 |
| Ø Besuchszeit | 00:02:35 | 00:02:08 | 00:03:57 |
| Absprungrate | 52,5% | 48,8% | 31,8% |
Das Unternehmen stellt sich nun die Frage: „Warum unterscheiden sich die Zahlen unseres aktuellen Webanalysetools so stark von denen unseres früheren Webanalysetools? Die Implementierung wurde doch komplett analog vorgenommen.“
Auch hier ergeben sich Unterschiede in den Zahlen. Manche Kennzahlen unterscheiden sich stärker, andere weniger stark voneinander. Die Ursache hierfür liegt in den Definitionen dieser Kennzahlen. Diese werden von den Webanalyseanbietern unterschiedlich definiert. Beispielsweise basiert die Messung der Kennzahlen „Besuche“ und „eindeutige Besucher“ auf dem Sessionkonzept (hierzu als Beispiel Verändungen im Sessionkonzept in Google Analytics). Sessions werden von den unterschiedlichen Webanalysetools unterschiedlich gemessen, was zu verschiedenen Zahlen führt. Analog dazu verhält es sich bei den anderen Kennzahlen.
Aber auch wenn die Implementierung komplett analog vorgenommen wurde, kann es auch hier zu Verschiebungen kommen. Denn das vorangegangene Szenario zeigt, dass auch die Server Response des Webanalyse Anbieters eine Rolle spielt.
Gründe für die Abweichungen
1. Fehlerhafte Implementierung
2. Positionierung & Unterschiede des Trackingcodes, vor allem
- Synchron vs. Asynchron
- Server Response des Anbieters
- Platzierung im Quellcode (z.B. </head> vs. </body>)
3. Unterschiedliche Kennzahlendefinitionen, vor allem
- Unterschiedliche Session Konzepte
- Unterschiedliche Definition von Dimensionen und Metriken
4. Unschärfen durch abweichende Filterregeln
- Algorithmus des Tracking Tools
- Angewendete Filterregeln auf das Analyseprofil
5. Opt-Out Plugins
- Google Analytics Opt Out
- Ghostery, AdBlock, etc.
Punkt drei zielt also darauf ab, wie die erfassten Daten aufbereitet und im User Interface dargestellt werden. Bots und Spiders, sowie Traffic durch Performance Measurement Tools werden weitestgehend durch die hauseigenen Alogrithmen der Webanalyse Tools ausgefiltert. Diese sind natürlich unterschiedlich.
Außerdem lassen sich bei fast annähernd allen Webanalyse Tools Filter auf Profilebene setzen, um beispielsweise eigenen Traffic auszuschließen und/oder die bestehende Datenbasis optimal aufzubereiten. Die Methoden sind dabei fast unendlich und schon kleine Abweichungen in den Filterregeln unterschiedlicher Tools führen zu Abweichungen in der Datenbasis.
Bezüglich Google Analytics können auch Opt Out Plugins eine Rolle bei abweichenden Daten spielen. Google Analytics ist weltweit das meistgenutzte Webanalyse Tool und viele Anbieter von AdBlock Software haben Google Analytics auf Ihren Blocking Lists. In der Regel wird Google Analytics nicht per Default geblockt, sondern lediglich durch manuelles Einstellen, für Abweichungen werden solche Tools jedoch allemal sorgen.
Fazit und Ausblick
Die beiden zuvor beschriebenen Szenarien verdeutlichen, dass Daten verschiedener Webanalysetools nur eingeschränkt miteinander verglichen werden können. Das bedeutet allerdings nicht, dass ein Webanalysetool falsche Daten erhebt bzw. fehlerhaft misst.
Ist die fehlende Vergleichbarkeit ein Problem?
Für Datensammler sicherlich JA, denn absolute Zahlen können zwischen unterschiedlichen Tools nicht bzw. nur bedingt verglichen werden.
Für Analytics Ninjas, die verstanden haben, dass Webanalyse fast ausschließlich Trendanalyse ist NEIN. Denn Trends werden sich nach wie vor ableiten lassen, egal wie ein Webanalyse Tool misst.
Man kann also nur das Beste aus der Situation machen und die zusätzlichen Features nutzen, die das neue Webanalyse Tool bietet. Das Festklammern an absoluten Zahlen sollte dringend vermieden werden, die Ableitung von Trends zur Ableitung von Handlungsempfehlungen ist weitaus wichtiger. Und nicht zuletzt: Schaffen Sie Awareness bei allen Beteiligten. Wir hoffen, dass dieser Artikel dabei hilft und freuen uns auf Ihre Kommentare!
e-wolff ist Bing Ads Accredited Professional Company
Als eine von insgesamt fünf Agenturen in Deutschland ist e-wolff nun offiziell Bing Ads Accredited Professional Company.
Mit der Einführung des Microsoft Advertising adcenter als Tool zur Verwaltung von Suchanzeigen im Yahoo! Bing Netzwerk hat Microsoft den Weg zu einem übersichtlicheren, besseren Kampagnenmanagement geebnet. Mit einem Marktanteil von 2,5% (Bing) bzw. 0,9% (Yahoo) in Deutschland im Monat März rangiert die Kooperation zwar weit hinter Google, sollte dennoch im Marketingmix nicht außer Acht gelassen werden. Nutzer dieser beiden Suchmaschinen suchen erfahrungsgemäß nicht auf Google, sodass Sie Ihre Reichweite erhöhen können. Außerdem bietet das Yahoo! Bing Network attraktive Partnerwebsites wie Facebook, Amazon & Monster.
Wir freuen uns darüber, nun auch in diesem Bereich akkreditiert zu sein und sind gespannt, was uns das Yahoo! Bing Netzwerk im Lauf der nächsten Zeit an neuen Innovationen bieten wird. Wenn Sie Interesse an einer Anzeigenschaltung bei Bing/Yahoo haben, sprechen Sie einfach Ihren Ansprechpartner bei e-wolff an oder kontaktieren Sie uns.
Nun auch Baden-Württemberg: Google Analytics Datenschutz wird weiter kontrolliert
Nach Bayern hat nun auch der Landesdatenschutzbeauftragte von Baden-Württemberg angekündigt, den datenschutzkonformen Einsatz von Google Analytics bei hiesigen Webseitenbetreibern zu überprüfen. Ab dem 2. Quartal soll kontrolliert werden, daher sollten Webseitenbetreiber ihre Webseiten auf die folgenden Punkte hin checken:
- Ist IP-Masking aktiviert?
- Sind die Datenschutzhinweise auf der Webseite korrekt und in der aktuellen Fassung eingebunden?
- Findet sich ein Hinweis auf das OptOut-Plugin von Google Analytics?
- Wurde die Vereinbarung zur Auftragsdatenverarbeitung mit Google geschlossen?
- Existieren in den Profilen möglicherweise unrechtmäßig erworbene Altdaten?
Ein datenschutzwidriger Einsatz von Google Analytics kann zum Einschreiten des Landesdatenschutzbeauftragten führen, im schlimmsten Fall drohen Bußgelder in Höhe von bis zu 50.000 €. Ob Ihre Google Analytics Einrichtung den Anforderungen an den Datenschutz genügt überprüfen wir gerne bei einer kostenlosen Erstanalyse, kontaktieren Sie uns einfach.
Universal Analytics – jetzt auch Public Beta
Letzen Freitag kündigte Google an, dass Universal Analytics ab sofort Public Beta ist. Das bedeutet, dass seit Freitag alle Interessierten die Funktionen von Universal Analytics testen können. e-wolff beantwortet im Folgenden ein paar Fragen zu Universal Analytics.
Was ist Universal Analytics?
Universal Analytics ist eine komplette Neuentwicklung. Ziel ist es, aus den starren Vorgaben die mit dem bisherigen Google Analytics gesetzt wurden auszubrechen. Vor allem Multi-Device-Tracking macht Universal Analytics interessant für Webseitenbetreiber, die nebenher noch eine App oder eine mobile Webseite besitzen. Hier ist es möglich, plattformübergreifend Nutzer zu tracken und so auswertbar zu machen.
Was ist neu?
Neben dem schon erwähnten plattformübergreifenden Tracking gibt es eine ganze Reihe neuer Funktionen.
An den Platz der benutzerdefinierten Variablen kommen benutzerdefinierte Dimensionen und Metriken. Hier können Dimensionen wie zum Beispiel “Geschlecht” angelegt werden, mit den Werten “männlich” und “weiblich”. Bei den benutzerdefinierten Metriken könnte beispielsweise ein Publisher auf einfache Art und Weise einen Kostenindex für Seitenaufrufe anzeigen lassen, was aktuell noch händisch ausgerechnet werden müsste.
Diese Dimensionen & Metriken stehen dann in allen Reportings zur Verfügung.
Mit einer Online-/Offline-Datensynchronisation ist es möglich, Daten aus z.B. einer TV-Kampagne in Analytics zu integrieren. Somit lassen sich zum Beispiel Trafficspitzen direkt mit den Daten aus der TV-Kampagne einsehen.
Wie geht es weiter?
Google wird viel Zeit in die Entwicklung von Universal Analytics stecken und immer weitere neue Funktionen hinzufügen. Über kurz oder lang wird Universal Analytics das “klassische” Analytics wohl komplett ersetzen.
Sollte ich auf Universal Analytics umsteigen?
Aktuell empfiehlt e-wolff noch nicht, Universal Analytics produktiv einzusetzen. Da es sich (obwohl schon sehr weit fortgeschritten) noch um eine Beta handelt, sind Fehler und Inkonstistenzen in den Daten nicht ausgeschlossen. Daher empfiehlt es sich, Universal Analytics parallel zu betreiben, zu testen und die Funktionen kennen zu lernen.
