Content Analytics

Besucherverhalten

Besucherdauer
Die Besucherdauer misst den durchschnittlichen Zeitraum zwischen dem ersten und dem letzten Seitenaufruf der Webseitenbesucher. Der Wert wird pro Zeitraum (Tag / Monat / Jahr) dargestellt (z. B. 00:02:44 am 1.1.09). Die Metrik der Besucherdauer kann nur einen annäherden Wert über die tatsächliche Besucherdauer ausgeben, da es technisch keine Möglichkeit besteht, die Beendung eines Besuches zu messen (Möller & Kröhn, 2009, S. 77-78).

Besuchertiefe
Bei dieser Metrik handelt es sich um das Verhältnis zwischen Seitenaufrufen und Besuchen (4,4 Pis pro Visit). So  lässt sich im Durchschnitt erkennen wie viele Seiten bei einem Besuch betrachtet werden. Segmentiert wird diese Metrik meist über einen bestimmten Zeitraum (Kaushik, 2007, S. 140-142).

Navigationsverhalten
Das Navigationsverhalten lässt sich über die Metriken der Pfadanalyse und des Website Overlay darstellen. Bei der Pfadanalyse wird vom Web Analytics Tool ausgewiesen, wie viele Nutzer bei einer einzelnen Seite eine Folgeseite besuchten oder die Seite verlassen haben. Durch die Betrachtung der Folgeseiten lässt sich dann die bevorzugte Navigation erkennen (z. B. Menüzugriff, interne Suchmaschine oder Sitemap).

Möchte man sich ein visuelles Bild des Navigationsverhaltens machen, so kann man auf das Website Overlay zugreifen. Dieses zeigt einen Layer mit den prozentualen Linkklicks direkt auf der gewählten Seite an (Aden, 2009, S. 253-254). Als zusätzliche visuelle Unterstützung lässt sich bei einigen Systemen eine Heat-Map erstellen, die die meistgeklickten Links auf der Webseite darstellen. Eine noch feinere Form ist die Erstellung von Videos, die die Mausbewegung und die Navigation der Besucher aufzeigt. Dabei handelt es sich nicht um eine aggregierte Darstellung, sondern um eine individualisierte Form.

Beispiele eines Webseite-Overlays und einer Heat Map

Um einen breiteren Überblick über das Navigationsverhalten der Besucher zu bekommen, lassen sich in manchen Web Analytics Tools mehrere Pfade und Seitenabfolgen im Überblick darstellen. Diese kann man meist in Inhaltsgruppen und Zugriffsquellen segmentieren. So lässt sich das Navigationsverhalten wie auch die damit in Verbindung stehende Zielseite betrachten.

Für fest definierte Zielseiten mit durchlaufenden Prozess (wie z. B. einer E-Commerce Plattform mit Kaufprozess und Versendung des Kaufformulars als Zielseite) lässt sich auch eine Trichteranalyse durchführen. Diese zeigt jeweils für die einzelnen Seiten die Konversionsrate (Prozentsatz der Besucher die auf die nächste Seite gelangen im Bezug auf die Gesamtbesucherzahlen der Seite). So lassen sich Schwachstellen im Pfad erkennen (Aden, 2009, S. 273-277).

Beispiel der Trichter-Visualisierung bei Omniture SiteCatalyst

Conversion
Conversion bedeutet wörtlich übersetzt eine Umwandlung. Bei Web Analytics geht es dabei um eine Umwandlung eines Benutzers in einen solchen, der sich so verhält, wie es der Webseitenbetreiber es möchte. Ausgehend von den individuellen Zielen eines Webseitenbetreibers kann eine Conversion als eine Umwandlung eines Benutzers in einen Benutzer, der ein Ziel erreicht hat, definiert werden.
Die ursprüngliche Verwendung fand im E-Commerce-Umfeld statt, bei dem eine Conversion diejenigen Besucher beschrieb, die auch etwas kauften. So konnte die typische Metrik der Conversion-Rate errechnet werden.
In redaktionellen Contentangeboten findet die Conversion kaum Anwendung, da eine genaue Zieldefinition in Form einer Aktion des Users schwer ist. Dennoch kann sie für verschiedene Features Verwendung finden (Lead-Generation für Abonnenten). (Stern, 2002, S. 213-219)

Inhaltenutzung

Genutzte Inhalte
Die genutzten Inhalte lassen sich übersichtlich als Anzahl der Seitenzugriffe per Seite darstellen. Tendenziell können so stark genutzte Inhalte identifiziert werden. Im Einzelfall muss jeweils unterschieden werden, ob eine wirkliche Nutzung der Inhalte stattfindet.
Inhaltsgruppen

Einige Web Analytics Tools erlauben es die einzelnen Seiten in Inhaltsgruppen zu unterteilen (bei der Webseite einer Tageszeitung z. B. Ressorts, journalistische Form, Themengebiete). Mit Hilfe der Seitenzugriffe lassen sich so die Interessen der User in bestimmte Inhaltsgruppen identifizieren.
Ein- und Ausstiegsseiten / Ausstiegsrate

Mit der Einstiegsseite, auch Entry- oder Landingpages genannt, beginnt der Besuch einer Webseite. Die Häufigkeit des ersten Zugriffes auf diese Seiten werden in der Metrik Einstiegsseiten als Anzahl der Erstzugriffe pro Seite dargestellt. So lassen sich die wichtigsten Einstiegsseiten identifizieren (Hassler, 2009, S. 213-218).

Eine Ausstiegsseite markiert den Punkt an dem ein Besucher seinen Besuch der Webseite beendet. Dies kann durch schließen des Browserfensters oder Klick auf einen externen Link geschehen. Maßgeblich ist dabei die Anzahl der Ausstiege pro Seite. Eng verbunden mit den Ausstiegsseiten ist die Metrik der Ausstiegsrate (Exit Rate). Sie stellt das Verhältnis der Anzahl der Ausstiege zu Anzahl der Seitenzugriffe dar. Durch diese Metriken lassen sich so genannte Webseitenlöcher identifizieren. Jedoch gilt immer abzuschätzen, ob die Ausstiegsseite negativ oder positiv zu bewerten ist (Möller & Kröhn, 2009, S. 76-77).

Absprungrate (Bounce Rate)
Wie die Ausstiegrate misst diese Metrik die Anzahl der Ausstiege im Verhältnis zu den Seitenzugriffen. Ein Absprung ist so definiert, dass der Besucher nur eine Seite besucht und diese innerhalb von 10 Sekunden wieder verlässt. Bei der Seite handelt es sich somit gleichzeitig um eine Einstiegsseite. Diese Metrik kann Aufschlüsse darüber geben, ob ein Besucher die gewünschten Informationen findet oder nicht. In Verbindung mit den Traffic-Quellen lässt sich so auch die „Qualität“ der Quellen evaluieren. (Aden, 2009, S. 192)

„Haftungs“-Rate (Stickiness)
Die Absprungrate kann auch als „Haftungs“-Rate uminterpretiert werden, indem man den restlichen Anteil der Absprungrate betrachtet. Dieser ist als Einzelzugriffe einer Seite pro Anzahl Einstiege auf dieser Seite definiert. So lässt sich ableiten, ob eine Seite als Einstiegsseite geeignet ist (Hassler, 2009, S. 225).

Verweildauer
Anders als die Dauer eines Webseitenbesuches gibt die Verweildauer einer Seite die Zeit an, wie lange ein Besuch auf einer einzelnen Seite dauert. Dies lässt, in Abhängigkeit mit dem Inhalt, einen Rückschluss auf die Qualität der Seite zu. Ist diese Seite gleichzeitig eine Ausstiegsseite, so lässt sich der Zeitraum technisch nicht messen. (Aden, 2009, S. 190-191)

Werbemetriken
Werbemetriken werden in der Regel nicht von einem Web-Analytics-System registriert, da ein eingebautes Werbeelement meist automatisiert von einem zentralen Vermarkter stammt und über einen Ad-Server automatisch bereitgestellt wird. Dennoch bieten die Werbevermarkter Werbemetriken an, die zur Web-Analyse geeignet sind. Insbesondere redaktionelle Contentangebote, die ihre Werbeplätze vermarkten,  nutzen diese Metriken.

Ad View / Ad Impression
Die Ad View bzw. Ad Impression Metrik weist die Anzahl der möglichen Sichtkontakte mit einer Werbefläche aus. Wenn auf einer einzelnen Seite mehrere Werbeelemente enthalten sind, so kann es bei einer Page Impression zu multiplen Ad Impressions führen.

Klicks
Die Metrik der Klicks weist die absolute Anzahl der Klicks auf ein Werbeelement aus.

Klick-Rate
Die Klick Rate stellt das Verhältnis zwischen Ad Views und den Klicks auf ein entsprechendes Werbemittel dar. Dadurch lässt sich u.a. die Platzierung und die Leistungsfähigkeit eines Webemittels messen.
(Möller & Kröhn, 2009, S. 78)

Weitere Metriken

RSS-Feed
RSS steht für Really Simple Syndication. Dabei handelt es sich um eine Technologie, die es Besuchern erlaubt den Content von einer Webseite zu abonnieren und ihn automatisiert auf einem Feed-Reader darstellen zu lassen ohne, dass ein Besuch der Seite nötig ist. Heutzutage stellt die Möglichkeit einen RSS-Feed zu abonnieren für Contentangebote einen Standard dar.

Da kein Seitenaufruf beim Abruf des RSS-Feeds erfolgt, können keine Daten vom Web-Analytics-System erhoben werden. Lediglich über eine Logfile-Analyse wäre eine Anfrage zu registrieren. Daher stützen sich die meisten Webseitenbetreiber auf externe RSS-Systeme, die Nutzungsstatistiken ausweisen (z. B. Google Feedburner) (Kaushik, 2007, S. 320-327).

Metriken, die man für die Analyse von RSS-Feeds verwendet, sind Abonnenten und Reichweite. Die Abonnentenzahl zeigt die Benutzer, die den RSS-Feed abonniert haben und ihn empfangen. Die Reichweite hingegen zeigt die Benutzer an, die eine Aktion an einem RSS-Eintrag ausführen (z. B. anklicken, lesen).

Generell sind die Metriken des RSS-Feeds sehr aussagekräftig, da nur vereinzelt Nutzer RSS-Feeds verwenden (Hassler, 2009, S. 240-246).

Kommentare
Viele Contentangebote bieten eine Kommentarfunktion für ihre Contentartikel an. So wird es dem Rezipienten ermöglicht, sein Feedback zum Content kundzutun. Lässt man die Metrik der Kommentare pro Seite in ein Web-Analytics-System mit einfließen, so kann man die meistkommentierten Seiten identifizieren. Dies ist meist standardmäßig verfügbar, sondern bedarf einer Schnittstelle zwischen Web Analytics Tool und dem Content-Management-System der Webseite.

Trackbacks
Gehört ein Blog zu dem Contentangebot, können neben Kommentaren auch Trackbacks registriert werden. Trackbacks sind Links, die andere Blogger in ihre eigenen Posts integrieren und damit auf die Seite verweisen. Die Metrik der Trackbacks pro Seite lässt daher ebenfalls eine Identifizierung stark verlinkter Inhalte in einem Weblog zu (Hassler, 2009, S. 246-249).

Events
Das Internet bietet reichhaltige Möglichkeiten, Content darzustellen. Anfangs nur Text, ist es jetzt möglich durch Rich Media Applications (RIAs) auch Video oder Interaktive Grafiken durch Technologien wie Adobe Flash darzustellen. Ferner wurde durch die Ajax-Technologie der Seitenaufbau dynamischer und es bedarf nicht immer eines Neuladens der Seite bei neuen Inhalten.
Die neuen Technologien stellen das klassische Web Analytics vor eine Herausforderung, da bei der Interaktion des Besuchers mit den Rich Media Angebot kein Seitenabruf (Page Impression) erfolgt und folglich keine Daten zur Nutzung des Angebots erhoben werden können.
Die Lösung besteht in Eventhandling. Als Event bezeichnet man eine Aktion, die in einem Rich-Media-Angebot ausgeführt wird. Verbindet man das Web Analytics Tool per Schnittstelle mit einem Rich-Media-Angebot, so lassen sich diese Aktionen registrieren und auswerten.
Events lassen sich beliebig definieren und können beliebig viele Metriken hervorbringen. Je nach Rich-Media-Angebot ist daher eine gesonderte Betrachtung vonnöten.
Typische Metriken für Videoinhalte sind z.B:
•    Abspieldauer eines Videos
•    Starts, Stopps und komplette Abspielung eines Videos
•    Abspielrate (Anzahl der Seitenaufrufe zu Anzahl komplett abgespielter Clips)
•    Abbruchrate (Anzahl Start des Videos minus die Anzahl komplett abgespielter Videos)
Genauso lassen sich auch Metriken für Podcasts, interaktive Infografiken, Ajax-Applikationen, Widgets etc. definieren (Kaushik, 2007, S. 315-317).