20 Gründe, warum Google Analytics Ihre Seitenaufrufe (PIs) falsch messen könnte

sascha-behmueller ein Beitrag von Sascha Behmüller

Seitenaufrufe, auf Englisch Page Impressions (PIs), gelten als eine der wichtigsten Einheiten im Internet-Business. Sie zeigen einem, ob eine Website gut oder schlecht im Vergleich zu anderen abschneidet und ob sich bestimmte Umstellungen auf den Landing Pages positiv bzw. negativ auf den Traffic auswirken.

Neben den Seitenaufrufen gibt es jede Menge anderer wichtiger Kennzahlen, die eine Seite definieren: Absprungrate, Conversionrate, Anzahl der Besucher, Seiten pro Besuch, Zeit auf der Seite etc. Jede einzelne dieser Zahlen ist jedoch unumgänglich mit den Seitenaufrufen verbunden. Schleicht sich also ein Fehler bei der Zählung der Seitenaufrufe ein, hat das eine große Auswirkung auf alle anderen Performance-Kennzahlen.

Der Großteil der Internetseiten verwendet heute Google Analytics als Trafficmanagement-Tool. Obwohl User über diverse Entwicklungen in den letzten Jahren etwas verärgert waren (ein Beispiel ist das „not set“ in vielen Reports und die damit verbundene Intransparenz), bietet es am Markt noch immer die beste Möglichkeit um kostenlos an eine große Bandbreite von Daten über die eigene Website zu gelangen.

Falsche Messung von Seitenaufrufen – was tun?

Manchmal kann es vorkommen, dass die Seitenaufrufe konstant zu niedrig oder zu hoch sind und es keine logische Erklärung dafür gibt. Oder es findet plötzlich ein rapider temporärer Anstieg statt, den kein Analyst versteht.

Nachdem Umstände, die vom Unternehmen selbst verursacht wurden, wie zum Beispiele eine erfolgreiche Werbemaßnahme, eine längere Offline-Periode der Website oder normale, saisonale Schwankungen in der Branche ausgeschlossen werden konnten, lohnt es sich die folgende Checkliste durchzusehen. Die Ursachen können nämlich genauso vielfältig wie simpel sein: Vielleicht wurde der Tag vom Programmierer nicht richtig implementiert, jemandem ist bei der Interpretation der Daten ein Fehler unterlaufen oder ein externer Faktor bewirkt diese Fehldarstellung? Finden Sie mit dieser Checkliste heraus!

Liegt es an der Implementierung des Tags?

Verwendung von veraltetem Code

Mit den vielen neuen Versionen von Google Analytics haben sich auch die Anforderungen an den Tag geändert. Der Code-Schnipsel, den man beispielsweise vor drei Jahren einbauen musste, unterscheidet sich wesentlich von dem aktuellen. In vielen Fällen funktionieren die älteren Versionen noch, bei der Genauigkeit lassen diese aber oft zu wünschen übrig. Um ungenaue Daten zu verhindern, sollte man am besten gleich auf Universal Analytics umsteigen. In diesem Zuge kann man überlegen, gleich den Google Tag Manager zu installieren und Universal Analytics über den Tag Manager auslösen zu lassen. Eine kurze Einführung zu beiden finden Sie hier und hier.

Doppelter Tag eingebaut

Es mag banal klingen, kommt in der Praxis jedoch häufig vor: Ein neuer Tag wurde zwar korrekt eingebaut, dabei hat man aber vergessen, den alten zu entfernen. Das Resultat: Beide Trackings funktionieren gleichzeitig und generieren die doppelte Anzahl an Seitenaufrufen.

Teile des Tag fehlen bzw. wurden falsch abgeändert

Sind mehrere Abteilungen an der Implementierung des Google Analytics Tags beteiligt, kann es schon einmal vorkommen, dass plötzlich Teile des Originalcodes fehlen. Wichtig daher, dass in letzter Instanz die Vollständigkeit und Richtigkeit des eingebauten Tags überprüft wird. Ansonsten kann es passieren, dass Hauptseiten überhaupt nicht im Report erscheinen. Bereits eine minimale Änderung wie die Verwendung von typografischen Anführungszeichen, die leicht schräg sind, anstatt der normalen, geraden können zu solchen Problemen führen. Daher sollte man auch bei der Verwendung eines „Costum Code“ sehr vorsichtig sein. Wer im Umgang mit diesem selbst erstellten Code nicht sicher ist, kann schnell einmal die kompletten Links der eigenen Website überschreiben.

Code an falscher Stelle eingebaut

Hieß es früher, dass der Google Analytics Code nur am Ende einer Seite eingebaut werden kann, ist diese Norm heute schon komplett veraltet. Idealerweise wird der Tag  im <head> des Quellcodes implementiert. Wie genau die Einbindung korrekt funktioniert, erfahren Sie in folgendem Artikel.

Lokales Hosting des Archivs „analytics.js“

Den Google Analytics Code lokal auf dem eigenen Server zu hosten, bedeutet einiges an Mehraufwand und ist viel fehleranfälliger. Jedes Mal, wenn es von Google eine Änderung gibt, muss diese extra auf den Server hochgeladen werden. Besser also die Daten liegen direkt bei Google und die Aktualisierungen erfolgen automatisch.

Probleme bei Verwendung von Ajax Frameworks

Eine der Eigenheiten von Ajax Framework ist, dass Seiten oft nicht neu geladen, sondern nur überschrieben werden. Das kann eine Auswirkung auf die Zählung der Seitenaufrufe haben. Denn in der Standardeinstellung muss eine Seite neu geladen werden, damit sie als Page Impression gezählt wird. Eine Lösung kann sein, virtuelle Seitenaufrufe zu generieren.

Probleme bei Verwendung von iFrames

Ein ähnliches Problem mit einer inkorrekten Zählung, gibt es auch mit der Einbindung von iFrames. Hier werden Inhalte einer dritten Website auf der eigenen gespiegelt. In Folge führt dies dazu, dass es beim Laden der Seiten zwei Seitenaufrufe gibt: einmal für die eigenen Website und einmal für den Aufbau der gespiegelten Seite.

Virtuelle Seitenaufrufe statt Events verwendet

Aktionen der User wie das Scrollen auf einer Website oder der Klick auf einen Webbanner sollten niemals als virtuelle Seitenaufrufe definiert werden. Hier handelt es sich nämlich nicht um tatsächliche Seitenaufrufe, sondern um Events. Als solche sollten sie auch in Google Analytics definiert werden.

Dopplung durch Meta Refreshes

Auf Seiten, die viele Werbebanner enthalten, kommt es oft zu einer automatischen Aktualisierung. Der User hat einen Banner gesehen und danach wird die Seite aktualisiert, um den nächsten Banner im selben Bereich einzuspielen. Auch hier kann es zu doppelten Seitenaufrufen kommen.

Ist bei der Interpretation der Daten ein Fehler unterlaufen?

Schlechte Filter

Filter sind eine gute Möglichkeit um Daten genauer zu betrachten. Sie sind aber auch sehr fehleranfällig. Speziell jene, die Daten inkludieren bzw. exkludieren, können auch die Standarddaten verfälschen. Beste Vorkehrung dafür: In der ungefilterten Ansicht, wo alle Daten zur Verfügung stehen, sollten niemals Filter angewendet werden!

Das Fehlen von personalisierten Filtern

Die Standardansicht von Google Analytics ist sehr komplex, erfüllt aber natürlich nie alle Anforderungen. Wichtig ist es, dass man genau die richtigen Filter einsetzt und Daten bereinigt. Oft kann es nämlich vorkommen, dass nicht alle Kanäle sauber zugeordnet sind oder dass die Quellen nicht ordentlich angezeigt werden. Auf das Anlegen von personalisierten Filtern sollte man daher nicht verzichten.

Query Parameters falsch verwaltet

Mit Hilfe der Funktion „URL Query Parameter ausschließen“ können bestimmte Seiten von einer Analyse aufgrund definierter Parameter ausgeschlossen werden. Wichtig ist es in diesem Fall aber diese Seiten in die sogenannten „custom dimension“ zu verschieben. Denn nur, weil sie für die aktuelle Auswertung nicht relevant sind, bedeutet das nicht, dass diese nicht für spätere Analysen benötigt werden und interessant sein könnten.

Trigger und Tags: schlecht definiert bzw. nicht publiziert

Bei der Verwendung vom Google Tag Manager ist es wichtig sich zu überlegen, wann ein Seitenaufruf gezählt werden soll. Ist das jedes Mal beim Laden einer neuen Seite (All Pages), beim Klick auf ein bestimmtes Symbol etc. der Fall? Der Trigger gibt dem Tag die Information, wann ein Seitenaufruf gezählt werden soll. Ist dieser schlecht konfiguriert, führt das zu irrelevanten Seitenaufrufen. Außerdem wichtig: Tags und Trigger müssen am Ende auch veröffentlicht werden. Es hilft nämlich nichts, wenn diese nur im System angelegt werden, aber nicht für die Zählung herangezogen werden. Also unbedingt am Ende überprüfen.

Gibt es diverse andere, externe Gründe?

Verfälschung durch Robots & Spam

Die eigenen Daten können durch automatische Seitenaufrufe von Robots und diversen anderen Bots verfälscht werden. Hier stehen keine User dahinter, sondern automatisierte Programme. Im Generellen unterscheidet man zwischen Ghost Spam und Crawler Spam. Wie kann man diesen künstlich generierten Traffic ausschließen? Eine Möglichkeit ist es einen Hostname-Filter für diese Seiten zu erstellen.

Widgets, die auf Google Analytics Daten zugreifen

Die Google Analytics ID kann auch für andere Widgets verwendet werden, welche dann ebenfalls die eigene Website tracken. Doch auch hier kann es zu einer doppelten Messung kommen. Neben dem neuen Widget misst nämlich weiterhin Google Analytics über den bereits integrierten Code den Traffic.

Daten in Echtzeit nicht für Auswertungen verwenden

Mit Google Analytics kann man sich seine eigene Seite in Echtzeit ansehen: Welche Besucher sind gerade auf der Seite? Auf welcher Seite befinden sie sich? Woher kommen die Gäste? Wie lange bleiben sie? Dieses Tool kann sehr nützlich sein und wertvolle Informationen über den Jetzt-Zustand der Seite geben. Trotzdem sollte man beim Abrufen von Daten immer einen Zeitabstand einplanen. In manchen Fällen kann es bis zu mehreren Stunden dauern, bis die komplette Information im Account aufgelistet wird. Auf Nummer sicher geht man, wenn man sich die Daten des Vortages erst am Morgen des nächsten Tages ansieht. Dann sollten alle Daten bereits vollständig aufscheinen.

JavaScript und Cookies ausgeschalten

Manche User erlauben ihrem Computer nicht, JavaScript oder Cookies zuzulassen, da sie hier Sicherheitsrisiken befürchten. Google Analytics braucht jedoch diese Funktionen, um korrekt arbeiten zu können. Nur ein Bruchteil der Internetnutzer nutzt aktuell derartige Programme.

Adblocker und Script Blocker

Viele Internetnutzer fühlen sich heute durch die vielen Werbebotschaften und -banner schon zu stark bevormundet. Adblocker sind eine Möglichkeit um sich vor lästigen Werbeinhalten zu schützen. Zwar ist der Anteil ihrer Benutzer noch relativ gering, dieser wird in Zukunft aber bestimmt noch ansteigen. Bestimmte Blocker sind sogar so aggressiv eingestellt, dass sie Tracking Scripts und den Google Tag Manager blockieren.

Falsch versendete Daten

Jemand schickt fälschlicherweise Traffic-Daten an deinen Google Analytics Account oder umgekehrt du sendest Daten von deinen Seiten an einen fremden Account? Es können diverse Hostnamen ausgeschlossen werden um solche Missgeschicke zu verhindern.

Hinweis zum Sampling

Sampling ist eine Bezeichnung für das Erstellen von personalisierten Segmenten. Das heißt, man will die Standarddaten anders aufschlüsseln um die gewünschten Reports zu erhalten. Wichtig ist folgendes zu beachten: Beim Sampling kann es zu geringen Abweichungen der Daten kommen.

Das waren also 20 Gründe, wieso Google Analytics die Seitenaufrufe falsch misst. Diese Checkliste ist bestimmt nicht vollständig.

Kennen Sie noch weitere Gründe, an denen es liegen könnte? Wir freuen uns auf eine Fortführung der Checkliste, indem du uns einen Kommentar unterhalb dieses Artikels hinterlässt.

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Sascha Behmüller

Produkt- und Online-Markting Experte

Sascha Behmüller ist der Experte für Conversion Rate Optimierung und PPC-Maßnahmen bei der ReachX GmbH.Zuvor hat er knapp 10 Jahre Berufserfahrung als Produkt- und Online Marketing Manager in Unternehmen wie Vodafone, Deutsche Telekom und 1&1 gesammelt.In dieser Zeit hat er es sich zur Aufgabe gemacht, den Kunden in den Mittelpunkt seiner Arbeit zu stellen, sei es in der Produktentwicklung oder in der Online-Ansprache.Mit Conversion-Rate-Optimierung setzt er sich seit mehreren Jahren auseinander und ist für seine Kunden stets auf der Suche nach den neuesten Erkenntnissen aus dem Bereich der CRO.

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