Google Analytics & SEO: In dieser Präsentation skizzieren wir ein paar Ansätze, wie man Google Analytics für eine bessere SEO Analyse nützen kann. Von der Verbesserung der Datenqualität über addorganic und einer detailierter Beurteilung von Contents. Please download and share

1. SEO Sixt Wiesn
Analytics, Data & SEO
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2. 2
Alexander Holl
✦ 24.10.1964!
✦ Online seit 1994!
✦ Verheiratet, 2 Söhne (2003 & 2005)!
✦ Seit 2008 Gründer & Geschäftsführer der 121WATT!
✦ Davor kalaydo.de, Yahoo! Und AltaVista!
✦ Social Media, Blog, Facebook,Twitter, SEO & SEM!
✦ Referent bei WUV Social Media, SMX, Conversion Conference!
✦ Dozent an der Steinbeis Hochschule!
✦ Mitglied im SEO Expertenrat des BVDW!
✦ Fachbeiratsvorsitzender der SMX München!
✦ Hobbies: Familie & viel Sport seitdem ich nicht mehr rauche

3. Trainer bei der Google Partner Academy
✦ Thema: Google Analytics Fortgeschritten
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4. 4
What you don’t get!

5. SEO Sixt Wiesn
Analytics, Data & SEO
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6. Entwicklung im Online /Digital Marketing
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7. Google Analytics: Die grundlegenden Säulen
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Collection: Daten
sammeln
In diesem ersten Schritt geht es
darum, wie man man von
Websiten, mobilen Apps und in
Zukunft auch anderen Systeme /
Geräten Daten sammeln kann
(Measurement Protocol)? !
Es können aber auch weitere
Informationen über Nutzer durch
die Integration von zusätzlichem
JavaScript Code auf der
Website gesammelt werden
Processing: Daten
verarbeiten
In einem nächsten Schritt
werden die Daten verarbeitet
oder gefiltert. Zum Beispiel in
Abhängigkeit von gesetzten
Filtern in den Datenansichten
(Ausschluß interner Nutzer)
Configuration: Daten
konfigurieren
In der Basiskonfiguration können
z.B. Filter gesetzt werden oder
zusätzliche Informationen einem
Nutzer mitgegeben werden.
Hinweis wenn einmal Daten
gesammelt und verarbeitet
wurden können die Daten nicht
mehr verändert werden
Reporting: Daten zur
Verfügung stellen
In einem nächsten Schritt
werden die gesammelten Daten
dann entweder über das
Webinterface, oder auch über
die Google Analytics API zur
Verfügung gestellt

8. SEO & Google Analytics
Configuration:!
• Universal Analytics und die Suchmaschinen!
Processing!
• Google Analytics & Sampling!
Collection & Reporting!
• 404 Bericht!
• SEO Analyse: Panda & User Signals!
• Bonus: Bouncerate für Direct Traffic sinkt um 800% !
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9. Google Analytics & SEO
Configuration: Richtige Zuordnungen auf Property Ebene
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10. Regexp:search|suche|duckduckgo|ecosia|google
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11. addorganic: Das Problem
• Google Analytics identifiziert
„automatisch“ Suchmaschinen, wie
google, bing etc. als Suchmaschinen
unter dem Medium organic!
• Beispiel: yahoo / organic oder
google / organic!
• Alle default Suchmaschinen findet
Ihr hier: https://
developers.google.com/analytics/
devguides/collection/gajs/
gaTrackingTraffic?hl=en#searchEngine
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12. addorganic: Die Lösung
• In Universal Analytics lassen sich über ein Web Interface die organischen Suchmaschinen zuordnen!
• Die Einstellung passiert auf der Ebene der Property -> Tracking Informationen -> Quellen der organischen Suche!
• Wer noch die alte Version des Analytics Trackers hat muss die Anpassung über eine Erweiterung des Tracking Code
vornehmen siehe auch _addOrganic(). Mehr dazu hier: https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/
methods/gaJSApiSearchEngines?hl=de#_gat.GA_Tracker_._addOrganic!
• Mehr dazu auch hier: https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/gaTrackingTraffic?
hl=en#searchEngine
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13. Daten nach Konfigurationsanpassung
✦ Die Daten werden nicht rückwirkend verändert sondern erst ab dem Tag der
Konfigurationsanpassung. !
✦ Falls man rückwirkend die Daten analysieren möchte muß man ein Segment definieren
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14. Google Analytics & SEO
Processing & Reporting: Google Analytics & Datensampling
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15. Datensampling bei Google Analytics
✦ „Stichproben sind in der statistischen Analyse weit verbreitet, da die Analyse einer
Teilmenge von Daten ähnliche Ergebnisse liefert wie die Analyse der vollständigen
Daten, für diese Ergebnisse aber weniger Rechenressourcen und -zeit benötigt werden.“
mehr dazu auch hier: https://support.google.com/analytics/answer/1042498?hl=de
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16. Auswirkung Datensampling
Alle Zugriffe Alle Zugriffe & Segment
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Benutzerdefinierter Bericht
http://121w.at/7qt5

17. Wie funktioniert Datensampling?
• In jeder Google Analytics Property werden die ungefilterten Daten auf täglicher Basis gesammelt. !
• Damit die spätere Darstellung der Daten möglichst schnell vor sich geht, werden die Daten in
allen Standardberichten ( pre-aggregated Standardreports) zur Verfügung gestellt. Sobald Sie
aber Segmente oder Filter einsetzen, werden Ihre Daten möglicherweise gesampelt:!
• Der Standard ist definiert auf 250.000 Sitzungen (basierend auf der Property)!
• Über den Schieberegler kann dies auf 500.000 Sitzungen erhöht werden!
• Beispiel: Sie haben jeden Monat 10.000 Sitzungen -> ab einem Betrachtungszeitraum von 25
Monaten werden Daten hochgerechnet!
• Bei allen „Flow Reports“, wie zum Beispiel dem Nutzerfluß, Verhaltensfluß etc. ist dies schon
bei 100.000 Sitzungen der Fall!
• Die Anzahl der Sitzungen bezieht sich immer auf das Property Level, das heisst wenn Sie in Ihrer
Datenansicht Daten gefiltert haben, dann bezieht sich das Sampling immer auf die Property!
• Mehr dazu hier https://support.google.com/analytics/answer/2637192 und hier !
• http://online-behavior.com/analytics/sampling
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18. Lösungsansätze: bessere Datenqualität
• Auswahldaten verkleinern: Ein erster Ansatz ist es den ausgewählten
Zeitraum auf einen kleineren Zeitraum einzugrenzen!
• Standardberichte verwenden: Solange Sie keine Filter, Segmente
oder benutzerdefinierte Berichte verwenden werden die Daten auch
nicht gesampled!
• Datenansichten erstellen: Erstellen Sie zum Beispiel wenn der
organische Traffic besonders wichtig ist eine eigene Datenansicht.
Solange Sie jetzt Standardberichte verwenden haben sie ungesampelte
Daten!
• Web Property Tracking: Unter Umständen macht es vielleicht auch
Sinn nicht einen Tracker für alle Properties zu verwenden, sondern hier
auch zu separieren zwischen blog.121watt.de und www.121watt.de etc.
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https://support.google.com/analytics/answer/2637192

19. Google Analytics & SEO
SEO Probleme analysieren
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20. SEO - Probleme analysieren
SEO Probleme analysieren!
• 404 & Google Analytics!
• Direct Traffic - Bouncerate fällt um 800%!
• Panda & True Reader Zielstellung!
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21. Google Analytics Seminar
404 Fehleranalyse
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22. 302
404: Die Voraussetzungen
• Hintergrund: Broken Links (404) entstehen bei allen großen
Seiten.!
• Minimalanforderung 1: Vorhandensein einer 404 Fehler Seite!!
• Minimalanforderung 2: Vorhandensein einer guten 404 Fehler
Seite!
• Minimalanforderung 3: Vorhandensein einer guten 404 Fehler
Seite mit Google Analytics Trackingcode und einem eindeutigen
Seitentitel (404, Seite nicht gefunden etc.)

23. 302
404: Die Voraussetzungen
Umsetzungsmöglichkeiten in Analytics:!
• Benutzerdefinierter Bericht -> Linkjuice retten (301 / Anruf)!
• Benutzerdefinierter Bericht -> Optimierung 404 Seite ( Bounce)!
• Radarereigniss -> Ziel: Alert bei Zunahme von 404 Seiten

24. Benutzerdefinierter Bericht: Mögliche Lösung
✦ https://www.google.com/analytics/web/template?
uid=Otr3CXphT3mVH9Pl0M4RoQ
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25. Dashboard zum Monitoren
✦ -> zum Beispiel über ein Dashboard -> 404 Dashboard -> Ziel schnelles Erkennen von
Fehlern und Fehlerquellen, Landeseigen etc.!
✦ Dashboard Design: https://www.google.com/analytics/web/template?
uid=BEYtV4s7T1uNp5YObEp7jA!
✦ Hinweis: Link zu den Google Webmaster Tools anpassen
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26. 404 Radareignisse anlegen
✦ Ziel: Benachrichtigung zu potentiellen wachsenden Fehlerquellen
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27. Google Analytics Seminar
Panda, User Signals, Similarweb & Google Analytics
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28. Panda & User Signals
✦ „Als damals das Google
Panda Update heraus
kam, hatte ich Ciao.de,
Idealo.de und
Preisroboter bei Alexa
miteinander verglichen,
um aufzuzeigen, wie stark
die Absprungrate und die
Pageviews per User
voneinander abwichen
„ Julian Dziki, Seokratie,!
✦ Quelle: http://
www.seokratie.de/seo-analysen-
mit-similarweb-com/
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29. Google Doc Scraper & Similarweb
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http://121w.at/7ssx

30. 30
% Search
88,13%

31. 31
Bounce
83,97 %

32. 32
Time on Site
00:00:39

33. 33
Pageviews / Visit
1,37

34. Wie hoch war der Verlust an Sichtbarkeit?
• Wie viel Prozent Sichtbarkeit hat die Domain wer-weiss-was.de zwischen August 2011 und heute ca. verloren
1
2
3
4
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ca. 53,7 %
Gar keine weil Nutzersignale nicht wichtig sind
ca. 73,8 %
ca. 82,3% %

35. Sichtbarkeitsentwicklung wer-weiss-wass.de
✦ http://suite.searchmetrics.com/de/research?url=wer-weiss-was.
de#filter={"filter_home_chart":{"fxch":"organicpaidvisibility"}}
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36. Google Analytics Seminar
Panda, User Signals & Google Analytics
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37. Was ist die wirkliche Bouncerate (SEO)?
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75,32 %? 74,32 %?

38. >94% Absprungrate, = 0% Conversions
✦ Facebook Ads sofort stoppen?
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39. True Reader Conversions: Facebook
Kampagnen
✦ Die True Reader liegen im Schnitt bei 39% . Im Bereich der Facebook Kampagnen
bei unterdurchschnittlichen 15,95%!
✦ Facebook Kampagnen optimieren? Kampagenn abstellen? weiter Analysen
erforderlich nach Testzeitraumverlängerung -> Multichanneltricher
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40. Option 1: Erweiterung des Tracking Codes
✦ Schritt 1: Erweiterung des Google Analytics Tracking Codes um setTimeout (in diesem
Beispiel mit dem den neuen Universal Analytics Tracking Code!
✦ Schritt 2: Definition des Ereignisses als Ziel!
✦ Schritt 3: Analyse „Low Performer“ Zielseiten Report mit Segment „Organischer Traffic“
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41. Option 2: True Reader über Google Tag
Manager
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Schritt 1: Timer Listener Schritt2: Timer Listener -> Event

42. Option 2: True Reader über Google Tag
Manager
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Schritt 3: Event in Analytics als Ziel hinterlegen

43. Google Analytics Seminar
Direct Traffic Bouncerate - 800%
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44. Bücher: Bouncerate (direct) fällt um 800%
✦ Innerhalb nur weniger Tage fällt die Absprungrate für (direct) Traffic von 77,30%
auf unter 10%!
✦Was ist passiert?: http://121w.at/7kkg
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45. Erwähnungen in den Nachrichten?
✦Was ist passiert: Neue Trafficquellen? Neue Kampagnen? http://121w.at/7kjw!
✦ Tiefere Analyse erforderlich: Quelle, Medium, Land, Browser etc.
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46. Detailanalyse Quelle: Direct Traffic !
✦ Analyse über: Akquisition -> alle Zugriffe -> und zum Beispiel die wichtigsten 2 - 3
Trafficquellen über Zeilen darstellen!
✦ Ergebnis: Direct Traffic ist für den dramatischen Zuwachs an Traffic verantwortlich!
✦ Interpretation: merkwürdig?
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47. Detailanalyse Quelle: Land / Gebiet!
✦ Analyse über: Akquisition -> alle Zugriffe -> (direct) auswählen mit sekundärer Dimension Land/ Gebiet!
✦ Ergebnis: Direct Traffic ist für den dramatischen Zuwachs an Traffic verantwortlich und kommt aus United
States mit neuen Sitzungen über 99%!
✦ Interpretation: noch merkwürdiger?!
✦ http://121w.at/7kjx
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48. Detailanalyse Quelle: Land / Gebiet!
✦ Analyse über: Akquisition -> alle Zugriffe -> (direct) auswählen mit sekundärer Dimension ->
Internetanbieter!
✦ Ergebnis: Direct Traffic ist für den dramatischen Zuwachs an Traffic verantwortlich und kommt
aus United States mit neuen Sitzungen über 99% und der Internetanbieter heißt psinet inc.!
✦ Interpretation: noch merkwürdiger?
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49. Gibt es noch mehr Bot Traffic?
✦ Hier gibt es ein Google Analytics Segment zum runterlasen, um den eigenen „potentiellen Bot Traffic“
zu überprüfen!
✦ http://www.jeffalytics.com/internet-service-providers-google-analytics-advanced-segment/ bow. hier
https://www.google.com/analytics/web/importing#importing//%3F_.objectId%3DZxnJCS1rRuiJ1Zu-
SMmHQg%26_.selectedProfile%3D
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50. Bot Traffic ausschließen
✦ Seit 30. Juli gibt es einen Haken auf der Datenansichtsebene mit dem man Bot Traffic
exkludieren kann -> Risiko -> kann zu einem Einbruch von Traffic führen!
✦ Die Grundlage ist die IAB Bot Spidering List die seit 2006 gepflegt wird!!
✦ Hier der Link zum Google+ Post: https://plus.google.com/+GoogleAnalytics/posts/2tJ79CkfnZk?
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51. Gibt es immer noch Bottraffic?
✦ Schritt 1: Benutzerdefinierten Bericht bauen!
✦ Schritt 2: Bericht aufrufen -> weiter filtern > Neue Sitzungen größer als 99% und
Zielwert = 0 mit einer sekundären Dimension zum Beispiel Stadt oder Zielseite ->
Verknüpfung erstellen -> 1 x pro Woche oder 1 / Tag zuschicken!
✦ Siehe auch hier: http://121w.at/6wui
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52. Exclude Bot Traffic Filter
✦ Mehr dazu auch hier:
http://
www.lunametrics.com/
blog/2013/09/05/filter-bots-
google-analytics/
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