Google Analytics: Drei typische Missverständnisse bei der Daten-Interpretation

Google Analytics ist das Web-Analyse-Tool der Wahl, wenn es darum geht herauszufinden, wie viele Besucher eine Website hat, woher sie kommen und wie sie mit der Website interagieren. Neben der kostenfreien Nutzung sprechen vor allem der große Funktionsumfang und die vielen Schnittstellen zu anderen Google-Diensten wie beispielsweise Google AdWords für diesen Web-Analyse-Dienst.

Doch eben jener große Funktionsumfang, der sich unter anderem in zahlreichen, für Einsteiger zunächst eher unübersichtlichen Metriken widerspiegelt, bietet sehr viel Raum für unterschiedlichste Interpretationen der Daten. Die in Google Analytics oft sehr „unpräzise“ wirkenden Übersetzungen vom Englischen ins Deutsche tun ihr Übriges.

Nicht von ungefähr kommt es gerade am Anfang immer wieder zu Missverständnissen, wie ich aus meiner Zusammenarbeit mit Kunden zu berichten weiß. Drei von diesen Missverständnissen werde ich in meinem Beitrag daher den Zahn ziehen.

Missverständnis Nr. 1: Sitzungen und Nutzer

Zwei Messwerte zählen in Google Analytics zu den wohl am häufigsten abgerufenen. Das sind die Anzahl der Sitzungen und die Anzahl der Nutzer einer Website. Doch wo liegt hier überhaupt der Unterschied? Sind Sitzungen = Besuche = Nutzer? Oder wie war das noch gleich?

Definition „Sitzungen“:
Eine Sitzung ist eine Gruppe von Interaktionen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums auf einer Website stattfinden. Beispielsweise kann eine einzelne Sitzung viele Bildschirm- oder Seitenaufrufe, Ereignisse, soziale Interaktionen sowie E-Commerce-Transaktionen umfassen. (Quelle: Google)

Definition „Nutzer“:
Die Messwerte „Nutzer“ und „Aktive Nutzer“ geben an, wie viele Nutzer eine Website bzw. App aufgerufen bzw. damit interagiert haben. (Quelle: Google) Die Frage nach dem Unterschied zwischen Sitzungen und Nutzer ist also recht einfach zu beantworten, wenn die Technik, die hinter der Analyse steckt, verstanden wird. Dazu noch ein paar Fakten:

• Eine Sitzung dauert mindestens 30 Minuten (Sitzungsabbruch bei Inaktivität) und wird mit jeder Interaktion entsprechend verlängert.
• Jede Sitzung endet spätestens mit dem Ende des Tages um Mitternacht.
• Ein Nutzer, der die Website verlässt und über eine andere Kampagne auf die Website zurückkommt, erzeugt eine neue Sitzung.

Ein Nutzer kann also mehrere Sitzungen erzeugen, wenn er beispielsweise mehrmals am Tag dieselbe Website besucht. Die Anzahl der Sitzungen ist deshalb mindestens genauso groß wie die Anzahl der Nutzer – bei hoher Stammleserschaft oftmals sogar um ein Vielfaches größer, wie hier beispielhaft einmal dargestellt ist:

Die Erfassung des Nutzers kann übrigens im Rahmen von Universal Analytics geräteübergreifend erfolgen, sofern dazu eine Analyse-Basis geschaffen wird (zum Beispiel: User-ID).

Missverständnis Nr. 2: Die durchschnittliche Sitzungsdauer

Viele Website-Betreiber, insbesondere Betreiber von Blogs, wundern sich über erstaunlich niedrige Werte bezüglich der durchschnittlichen Sitzungsdauer. Dass die durchschnittliche Sitzungsdauer oftmals gar nicht der Realität entspricht, ist vielen Analytics-Nutzern zunächst gar nicht bewusst.

Definition „durchschnittliche Sitzungsdauer“:
Die Dauer einer einzelnen Sitzung wird unterschiedlich berechnet, je nachdem, ob auf der letzten Seite der Sitzung Interaktionen erzielt wurden. (Quelle: Google)

Richtig gelesen. Voraussetzung für die korrekte Aufzeichnung der Sitzungsdauer seitens Google Analytics ist, dass der Besucher mit der Website interagiert. Gerade bei Lesern von Blogs oder Online-Magazinen ist der Punkt „Interaktion“ oftmals Mangelware. Weshalb? Weil die Artikel (hoffentlich) mit Begeisterung gelesen werden – allerdings stellt etwa bei WordPress das Lesen an sich zunächst einmal keine Interaktion dar! Aus diesem Grund gibt es ein Plugin namens WP Scroll Depth, welches im Prinzip nichts anderes macht, als alle paar Sekunden (frei definierbar) ein Ereignis/Event auszulösen, das dazu führt, dass eine Interaktion stattfindet, ohne dass der Besucher selbst etwas unternimmt. Diese Aktion wird so lange fortgeführt, bis der Besucher die Seite endgültig verlässt. Man kommt der realen Sitzungsdauer somit wesentlich näher. Das Plugin kann bei WordPress heruntergeladen werden.

Auf dem IT-Blog von IT-Systemkaufmann wurde das Plugin testweise mit großem Erfolg eingesetzt. Die folgende Grafik zeigt die durchschnittliche Sitzungsdauer unter Einsatz des Plugins (bis Oktober 2015) und ohne Plugin (ab November 2015):

Die Unterschiede sind deutlich erkennbar: Kratzte die durchschnittliche Sitzungsdauer unter Einsatz des Plugins an der Zehn-Minuten-Marke, so ist sie ohne Plugin auf durchschnittlich eine Minute gesunken, wobei letztere Zahl aus den genannten Gründen nicht sonderlich valide ist. Der Unterschied ist also schon sehr gravierend und sorgt mitunter für erhebliche Fehlinterpretationen der Daten. Eine genauere Betrachtung der Umstände lohnt sich also in jedem Fall.

Missverständnis Nr. 3: Die Absprungrate

Mit der Absprungrate verhält es sich in Google Analytics ähnlich wie mit der durchschnittlichen Sitzungsdauer.

Definition „Absprungrate“:
Als Absprungrate wird der Prozentsatz der Besuche einer einzigen Seite bezeichnet – d. h. Sitzungen, in denen der Nutzer eine Website auf der Einstiegsseite ohne Interaktion mit der Seite verlassen hat. (Quelle: Google)

Auch für die Erfassung der Absprünge ist es absolut erforderlich, dass der Besucher mit der Website interagiert. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass ein Besucher, der keine Interaktion auslöst und die Website nach x Sekunden wieder verlässt, als Absprung gewertet wird. In Abhängigkeit von den Zielen, die eine Website verfolgt, ist ein solches Besucher-Verhalten nicht zwingend mit einem Absprung gleichzusetzen. Durch die Aktivierung des WP Scroll Depth Plugins in WordPress können extrem niedrige Absprungraten in Google Analytics korrigiert werden. Nicht um die Zahlen zu verschönern, sondern um tatsächlich jene Besucher zu erfassen, die längere Zeit auf der Website verbracht haben.

Die folgende Grafik zeigt die Entwicklung der Absprungrate auf dem IT-Blog von IT-Systemkaufmann mit aktiviertem Plugin (Juli bis Oktober 2015) und ohne Plugin (ab Oktober 2015):

Der Unterschied fällt auch hier sehr deutlich aus. Die Absprungrate ist für Online-Shops eindeutiger, zumindest auf Produktseiten-Ebene. Anders verhält es sich auf Content-Seiten, die viel Lesestoff und wenig Interaktionsmöglichkeiten bieten, wie eben in Blogs und Magazinen.

Fazit

Die aufgeführten Punkte zeigen, dass die Daten in Google Analytics teilweise mit Vorsicht zu genießen sind. Es liegt an den Google-Analytics-Nutzern, die Daten gezielt auszuwerten und zu hinterfragen. Oft empfiehlt es sich, unterschiedliche Analyse-Techniken auszuprobieren, ein wenig mit der Ereignis-Funktion zu spielen und zu versuchen, die Daten so präzise wie möglich abzubilden. Beispielsweise per Event-Tracking.

Klar ist jedoch: Web-Analyse ist nie frei von Fehlern, und aufgrund unterschiedlicher Analyse-Verfahren fallen die Ergebnisse von Software zu Software anders aus. Google-Analytics-Nutzer haben sicherlich den Vorteil, von der großen Community und den vielen Fortbildungsmöglichkeiten profitieren zu können. All das lohnt sich definitiv, um Missverständnissen vorzubeugen.

Artikelbild: Martin Mummel/GRVTY