Google Analytics: Viele Besucher können zu falschen Zahlen führen

Google Analytics: Viele Besucher können zu falschen Zahlen führen

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5 Jul, 2013

Viele Besucher zu haben ist eine schöne Sache. Doch wer Google Analytics in der kostenlosen Version benutzt (Google Analytics Premium ermöglicht die genaue Auswertung auch großer Datenmengen), muss mit den  geschätzten Zahlen leben. Dass diese aber dann zu sehr großen Abweichungen führen können, zeigt folgendes Beispiel.

In einem Projekt war die Frage, wie sich die Conversionrate bei generischen Begriffen (ohne Brand) verhält. Hierzu wurde der Bericht für die Conversionrate (E-Commerce Tracking) ausgewertet. Zunächst ging es um den zeitlichen Verlauf über Monate. Die Abbildung zeigt den Verlauf von Oktober 2012 bis Juni 2013. Sehr deutlich ist die Spitze im Februar zu erkennen. Das Entfernen der Brand wurde über ein Segment gemacht.

Analytics1

Immerhin scheint der Februar mit ca. 2,5% Conversionrate deutlich besser als alle anderen Monate. Zu beachten ist der gelb hinterlegte Hinweis: Für diese Daten wurden nicht mal 9% der Besucher ausgewertet. Aus Sicht der Usability wäre das ein klares Signal, herauszufinden, warum der Februar so deutlich besser lief.

Anschließend analysierte ich die Monate einzeln, um herauszufinden, ob es einen Grund für diese Unterschiede gibt, den man in den Daten zumindest erkennen kann. Je mehr ich mich mit den Daten beschäftigte, desto weniger passten diese zusammen.

Als nächstes wertete ich den Dezember 2012 bis April 2013 aus. Die Conversionrate lag jetzt nur noch bei 1,37%! Das ist deutlich weniger.

Analytics4

Nun wertete ich nur noch Januar bis März 2013 aus, die Conversionrate sinkt weiter auf 1,11%, die Datenbasis steigt auf 28,5%.

Analytics2

Als ich den Februar alleine auswertete, lag die Conversionrate bei 1,1% und die Datenbasis bei 87%.

Analytics3

Zwischen 1,10% und 2,5% liegen Welten. Die Differenz erklärt sich nur aus der Datenbasis. Je weniger Google an Daten zu Auswertung heranzieht, desto stärker kann der Wert abweichen. Das ist nachvollziehbar, aber ein so stark abweichendes Ergebnis hat mich dann doch verwundert.

Sicherlich können diese Abweichungen verschiedene Gründe haben. Es kommt sehr auf die Datenbasis an, Ausreißer können sich stark auswirken oder unter den Tisch fallen. Die Conversionrate ist aber ein Wert, der sich über die vielen Besucher ja doch eher gleichmäßig verteilt.

Grundsätzlich ist bei solchen Auswertungen immer auf die Datenbasis zu achten. Es hat einen Grund, warum Google das Google Analytics Premium ins Leben gerufen hat. Bei großen Volumen brauchen solche Auswertungen viel Rechenleistung. Da kann es sich lohnen, für genauere Zahlen etwas zu zahlen.

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