PR Measurement mit Google Analytics

PR Measurement mit Google Analytics

Dies ist ein Gastbeitrag von Jim Dougherty, Autor für den Cision-Blog und für seinen eigenen Blog leaderswest

Meine ursprüngliche Absicht für diesen Artikel war es, “Best Practices” für PR Measurement mit Google Analytics zusammenzustellen. Das wäre für manche Leute bestimmt sehr hilfreich gewesen, für manch andere aber auch ziemlich kontraproduktiv.

Ein physisches Werkzeug, wie zum Beispiel einen Hammer, nimmt man dann zur Hand, wenn man irgendwo einen Nagel einschlagen muss. Es wäre recht ungewöhnlich, einen Hammer zu kaufen und erst dann nach etwas zu suchen, das man damit hauen kann.

Genau das geschieht aber oft im PR Measurement: Wir messen Impressionen, Social Sharing und AVE, weil sie leicht mess- und greifbar sind, nicht weil sie sich gut auf unsere Geschäftsziele anwenden lassen. Die meisten PR-KPIs sind Hämmer ohne Nägel. Ohne ein solides Verständnis seiner Funktionen ist auch Google Analytics ein nutzloser Hammer.

Shonali Burke, eine herausragende Thought-Leaderin in Sachen PR Measurement, nennt solche Tools “shiny objects” – es sind “glänzende Objekte”, die eine große Anziehungskraft auf uns haben, die sich aber nicht immer gut mit dem was wir tun vereinbaren lassen.

Ich gehe davon aus, dass Sie bereits herausgearbeitet haben, wie Ihre PR-Aktivität Ihre Geschäftsziele unterstützen soll. In diesem Beitrag will ich nun die Funktionen von Google Analytics einzeln behandeln, damit Sie feststellen können, ob diese Tools das messen, was Sie messen wollen.

Wie unterscheidet sich die kostenlose von der Premium-Version?

Eine der ersten Fragen, die man sich bei Google Analytics vielleicht stellt, ist: Wie viel davon ist kostenfrei? Eine berechtigte Frage – sehen wir uns die Unterschiede zwischen der kostenlosen und der Premium-Version an.

Zunächst sei gesagt, dass die Preise der Enterprise Solution von Google Analytics kleinere Organisationen von vornherein ausschließen. Die jährliche Flatrate beträgt in den USA $150.000. Preisreduzierte Lizenzen sind bei einigen autorisierten Händlern verfügbar, es ist aber ziemlich klar, auf welche Größenordnung diese Unternehmenslösung ausgerichtet ist.

Die kostenfreie Variante von Google Analytics ist im Grunde ein Selbstbedienungsprodukt, das bis zu 10 Millionen “Hits” im Monat misst und alle vier Stunden aktualisiert wird.

Die Premium-Version bietet Trainings und Kundensupport rund um die Uhr, misst bis zu einer Milliarde “Hits” im Monat, hat besonders engagierte Account Manager, ist in DoubleClick integriert und wird öfter als alle vier Stunden aktualisiert.

In diesem Post werde ich mich auf die kostenlose Version konzentrieren.

Wie sammelt Google Analytics Daten?

Bei Google Analytics denkt man oft zunächst an Reports. Die Reports sind sicherlich das Attraktivste an Google Analytics, es ist aber auch wichtig zu wissen, woher die darin enthaltenen Daten stammen und wie sie verarbeitet werden. So kann man die Nützlichkeit eines Reports besser einschätzen.

Viele Statistiken werden zwar korrekt errechnet, nutzen aber als Grundlage eher schwache (nicht repräsentative) Datenquellen. Wenn Sie verstehen, wie Google Analytics Daten sammelt und verarbeitet, stärkt das Ihr Vertrauen darin, dass Ihre Entscheidungen auf soliden Kennzahlen basieren.

Bei der Konfiguration von Google Analytics für Ihre Webseite fügen Sie ein Stück Javascript-Code in die Kopfdaten Ihres HTML-Dokuments ein. Dieser Code löst eine asynchrone Datenerfassungssequenz aus, wenn ein Browser den HTML-Code Ihrer Seite wiedergibt.

Die Daten, welche die Javascript-Sequenz sammelt, werden von Google in eine dreiteilige Hierarchie sortiert:

Nutzer – dies ist ein individuelles Kennzeichen für den Browser eines einzelnen Geräts. Die Information wird als “First Party”-Cookie im Browser gespeichert, es sei denn, der Nutzer löscht diese Cookies. Dann wird ein neues individuelles Kennzeichen erzeugt. Diese Funktion kann auch so verändert werden, dass ein personalisiertes Kennzeichen (wie zum Beispiel eine Nutzer-ID für Ihre Webseite) das Verhalten desselben Nutzers über verschiedene Geräte hinweg mitverfolgt.

Besuche – hiermit sind einzelne Aufenthalte auf Ihrer Webseite gemeint. Ein Besuch (oder “Session”) beginnt, wenn das Script geladen wird (wenn ein Nutzer auf Ihre Webseite kommt) und endet, wenn der Nutzer 30 Minuten lang untätig war (genannt “timeout length”). Laut Google ist dies eine verlässliche Kenngröße für die meisten Webseiten, aber für eine Plattform wie Yahoo Screen oder Seiten mit Videos, die länger als 30 Minuten dauern, müsste diese Kennzahl wahrscheinlich angepasst werden.

Interaktion – eine Interaktion ist eine Aktivität auf Ihrer Webseite. Google nennt diese Interaktionen “Hits”. Alles von besuchten Seiten bis hin zu geklickten Links wird festgehalten und einer Session und einem Nutzer zugeordnet.

Für Google Analytics gibt es zwei Javascript-Bibliotheken: Google Analytics (ga.js) und Universal Analytics (universal.js). In diesem Post beschäftigen wir uns mit Universal Analytics, der robusteren und oftmals bevorzugten Variante. (Wenn Sie ein Upgrade von der klassichen Google Analytics-Bibliothek brauchen, können Sie hier mehr dazu lesen.)

Für mobile Apps wird dieser Prozess durch ein Software Development Kit (SDK) mehr oder weniger dupliziert. Der Unterschied zwischen Daten aus Apps und Javascript ist, dass Appdaten in Schüben verarbeitet werden (um die Verbindung aufrecht zu erhalten und den Akku mobiler Geräte zu schonen) und die individuelle ID bei Appdaten nur generiert wird, wenn eine App gelöscht und neu installiert wird.

Hier finden Sie mehr Informationen über SDKs bei iOS und Android, für den Rest dieses Posts werde ich mich aber auf Google Analytics bei Webbrowsern konzentrieren.

Verschiedene Arten von Information können auch manuell in Google Analytics importiert werden. Google identifiziert zwei Arten manueller Importe:

  • Kontenverknüpfung bindet andere Google-Konten (AdWordsAdSenseWebmaster Tools) an Ihre Analytics-Daten an.
  • Datenimport ist das Hochladen von Daten über eine Tabelle im .csv-Format. Ein Beispiel dafür ist “Dimension Widening“, das Hinzufügen von Kontext (z. B. Targeting-Daten oder Content-Autoren) zu den Inhalten auf Ihrer Webseite. Auch der Import von Kostendaten ist möglich – dabei werden die Ergebnisse von Werbeanzeigen, die nicht zu Google gehören, Google Analytics hinzugefügt. Der Schlüssel hierzu ist der Database Key, der die neuen Daten individuellen “Hit”-Daten zuordnet.

Ein weiteres großartiges Tool für Google Analytics ist der Google Tag Manager. Mit Google Tag Manager können Sie Schlagworte zu Ihrer Webseite verwalten und daraus detailliertere Informationen lesen als bei Google Analytics. (Außerdem kann es beim Remarketing und bei anderen Tools helfen, die spezifische Mechanismen zur Mitverfolgung des Nutzerverhaltens brauchen.) In diesem Post werde ich darauf nicht weiter eingehen, aber hier können Sie einen Eindruck davon gewinnen, wie das Tool Ihnen beim Google Analytics-Tracking helfen kann:

Wie verarbeitet Google Analytics Daten?

Stellt der Javascript-Code von Google Analytics eine Bildanfrage an die Analytics-Server (das ist ein “Hit”), erzeugt es eine Datei mit dichten, rohen Informationen. Google Analytics muss diese nun gliedern, verarbeiten und in Datenbankfelder umwandeln, die zur Erstellung von Reports taugen. Diesen Prozess zu verstehen ist wichtig, um sicherzustellen, dass Sie wirklich die Daten bekommen, die Sie messen wollen.

In den Einstellungen haben Sie viel Kontrolle über die Qualität der Daten, die Sie in Google Analytics nutzen. Vor allem mit drei Aktionen können Sie die Daten anpassen, die Sie in Ihren Reports erhalten:

Filter einsetzen:

Durch Filter werden Ihre Google Analytics-Reports aussagekräftiger. Sie können Filter dazu auf drei verschiedene Weisen nutzen:

  • Daten inkludieren
  • Daten ausschließen
  • Daten modifizieren

Wenn Ihre Organisation zum Beispiel nur in einigen wenigen Schlüsselmärkten vertreten ist, ist es unter Umständen sinnvoll, Ihre Daten auf diese Märkte zu beschränken und “Hits” aus anderen Regionen auszuschließen. Google Analytics verfügt über einige voreingestellte Filter und kann außerdem personalisierte Filter einsetzen.

Ziele setzen:

Auch durch Zielsetzungen können Sie aussagekräftige Messungen schaffen. Ziele in Google Analytics festzulegen heißt, festzuhalten, wann eine Conversion eintritt, und die Analytics-Tools zu deren Messung zu nutzen. Das können sehr spezifische oder sehr allgemeine Daten oder auch beides sein.

Auch Google selbst betont den enormen Mehrwert dieser Funktion. Dadurch messen Sie unter anderem:

  • Conversion Rate
  • Zielvorhabenpfade
  • Vergleiche zwischen Kampagnen

Wenn Sie dies korrekt konfigurieren, können Sie sehr nützliche Analysen durchführen, wie zum Beispiel eine Evaluation unterschiedlicher Kundenpfade (das wären dann “Zielorte”).

Google Analytics - PR Measurement

Gruppen festlegen:

 

Google Analytics kann Ihre Daten auf drei verschiedene Arten gruppieren:

Dazu sollte man wohl bemerken, dass die Datengruppierung in Google Analytics nicht retroaktiv ist, das heißt dass Sie viel Zeit im Backend Ihrer Analysen sparen, wenn Sie sie frühzeitig richtig einstellen.

Wie zeigt Google Analytics Daten an?

Die Reports von Google Analytics sind Ihnen wahrscheinlich auch aus eigener Erfahrung bekannt. Sie sind das Endprodukt von Google Analytics und darauf konzentrieren sich die meisten Best Practice-Posts. Hoffentlich hilft Ihnen das Verständnis der Art und Weise, wie Daten gesammelt und verarbeitet werden, Ihre Reports noch relevanter zu gestalten.

Google Analytics-Reports bestehen aus zwei Kategorien:

  • Dimensionen – die Eigenschaften der gesammelten Daten
  • Metriken – quantitative Messung der gesammelten Daten

Ein üblicher Google Analytics-Standard-Report zeigt eine Dimension in der linken Spalte und rechts davon mehrere Metriken. Dazu können jederzeit sekundäre Dimensionen hinzugefügt oder Metriken angepasst werden – vor allem dann, wenn die Datensammlung und -verarbeitung in Ihrem Account sorgfältig konfiguriert wurde.

Allerdings sind nicht alle Dimensionen mit allen Metriken kompatibel. Hier ist die dreiteilige Hierarchie von Google zu beachten:

  • Dimensionen auf Nutzerebene können nur mit Metriken über Nutzer verwendet werden
  • Dimensionen auf der Ebene der Besuche können nur mit Metriken über Besuche verwendet werden
  • Dimensionen über “Hits” können entsprechend nur mit Metriken über “Hits” verwendet werden

Diese Aufteilung ist auch intuitiv sinnvoll. Immerhin muss ja die Anzahl der “Unique Visitors” für einen einzelnen “Hit” auch gleich Eins sein. Hier finden Sie einen Leitfaden zu Dimensionen und Metriken, der aufzeigt, welche Kenngrößen Sie messen können.

Bei vielen Standardreports sind die zugrundeliegenden Daten leicht zugänglich und durchsuchbar. Bei personalisierten Reports ist das nicht immer der Fall. Deshalb sollten Sie über Sampling Bescheid wissen. Um komplizierte Suchen schneller zu verarbeiten, nutzt Google Analytics zur Reporterstellung manchmal nur eine Stichprobe der Daten.

Wenn das passiert, wird Ihnen eine gelbe Benachrichtigung angezeigt, die Ihnen sagt, dass der Report auf einer Stichprobe basiert und welcher Prozentsatz der Daten in diese Stichprobe eingeflossen ist. Von dieser Benachrichtigung aus können Sie die Stichprobeneinstellungen je nach Ihrer Vorliebe für Geschwindigkeit oder Genauigkeit der Ergebnisse anpassen.

Beim Reporting haben Sie auch die Möglichkeit, über eine von Google Analytics’ vier APIs nach Daten für Ihr Dashboard oder ein anderes Offsite-Tool zu suchen. Das gehört schon in den Entwicklerbereich, daher werde ich es hier überspringen; online finden sich jedoch viele detaillierte Informationen zu Googles APIs.

Fazit

Bei Google Analytics handelt es sich um ein sehr solides Tool, das eine Vielzahl an Dingen messen kann (manche davon auch außerhalb von Ihrer Webseite), es muss aber auch verstanden und richtig aufgesetzt werden.

Ich schließe mit einem Zitat von einem der Hauptentwickler von Google Analytics, das die gängige Meinung über PR und Marketing Measurement widerspiegelt:

“Die Plattform ist das zugrundeliegende Tool, das Ihre gesamte Analyse erst ermöglicht.” – Sagnik Nandy, Engineer, Google Analytics