In diesem Beitrag schildere ich, welche Daten in Analytics Systeme integriert werden sollten, um Marketing-Aktionen umfassender zu kontrollieren und zu optimieren. Angeregt wurde ich durch zwei Veranstaltungen, die mir eigentlich recht gut gefallen haben: Die d3con und der Analytics Summit. Beide finden auch 2014 wieder in Hamburg statt. Auf beiden wurde viel über Performance diskutiert. Allerdings wurde auf beiden – zumindest unterschwellig – formuliert, dass Facebook nicht wirklich der Hit ist. Social Media ganz allgemein scheint aus der Perspektive der Performance Marketer nicht wirklich so dolle zu sein. Pinterest ist dabei eine Ausnahme, zumindest in den USA.

Was die Überleitungen auf die gewünschten Zielseiten betrifft, stimmt das tatsächlich. Dabei schneiden Pinterest und Twitter erheblich besser ab als Facebook. Wahrscheinlich hat die Abwertung durch die Referenten mit den Veranstaltungen an sich zu tun. Wer auf Perfomance aus ist, ignoriert offensichtlich emotionale und kognitive Effekte von Werbemaßnahmen. Man verschwendet kaum einen Gedanken daran – was zählt, ist die Generierung von Goals.

In der Analytics werden Handlungen gemessen

Dabei ist man mittlerweile so weit, dass man die Customer Journey wenigstens in Form von Kontakten mit einer Zielseite misst. In Google Analytics kann man diese Kontakte mittlerweile mit relativ einfachen Modellen optimieren. Es ist nicht mehr der letzte oder der erste Cookie, der gewinnt, wenn es um die Bewertung von Werbemaßnahmen geht. Wenn es sinnig erscheint, kann man auch mit der „Badewanne“ arbeiten. Dabei werden die Haupteffekte dem ersten und letzten Kontakt vor der Conversion zugeschrieben. Komplexere Modellberechnungen können in der nicht ganz billigen Premium-Version von Google-Analytics erfolgen. Soweit ist das schön und gut. Allerdings scheint mir diese Optimierung ein wenig kurzfristig und mehr oder weniger für den E-Commerce geeignet. Je länger die Beschaffungszyklen für Produktklassen sind, umso mehr sollte man aufpassen. Die alleinige Konzentration auf die Optimierung von Goals ist zu wenig (auch wenn in vielen Fällen Goals denkbar sind, die sehr lange vor einem erneuten Beschaffungsvorgang liegen). Klassifiziert man den derzeitigen Stand der Web-Analytics nach sozialwissenschaftlichen Maßstäben, handelt sich dabei um non-reaktive Forschung, wobei eine Vollerhebung angestrebt wird.

Modellverschiebung im Vergleich zur klassischen Mediaforschung

Es handelt sich dabei um eine grundsätzliche Modellverschiebung im Vergleich zur Vor-Internet-Zeit und im Vergleich zur noch üblichen TV- oder Print-Mediaforschung. Dabei handelt es sich größtenteils um reaktive Forschung – Befragungen. Im Bereich der non-reaktiven Forschung handelt es sich um Testverfahren, die in den meisten Fällen auch noch weit von Repräsentativität entfernt sind. Auch werden nur in Ausnahmefällen die Goals dokumentiert:  Beispielsweise im GfK-Testmarkt Hassloch. Diese Verfahren werden vorwiegend bei der Produktneueinführung eingesetzt, um die Erfolgswahrscheinlichkeit derselben zu testen.

Beurteilung von Pint-, Radio-, TV-Werbung etc.

Um die Sinnhalftigkeit von Werbemaßnahmen im Fernsehen, in Zeitungen- und Zeitschriften zu beurteilen, gibt es großangelegte Markt-Media-Studien – beispielsweise die Studien der agma.

Das Allmedia-Dach der agma

Das Allmedia-Dach der agma (Quelle: agma)

Wie ersichtlich, wird hier auch Online einbezogen. Allerdings höre ich gerade von Analytics-Experten immer wieder Aussagen wie „Was ist den das für ein Quatsch!“ oder „Das taugt doch nix!“. Aus meiner Sicht disqualifizieren solche Aussagen zu unrecht.  Haben Markenartikler seit über 50 Jahren nur Quatsch gemacht? – Wohl kaum. Es wahr und ist der wichtigste Ansatz, um im weitesten Sinne emotionale und kognitive Effekte von Werbung zu messen. Die Schaltung und Optimierung erfolgt dann nach Kontaktklassen. Parameter, nach denen optimiert wird, sind  Markenerinnerung und Kaufbereitschaft. Diese werden beispielsweise in der Typologie der Wünsche abgebildet. Dabei werden u.a. auch die so wichtigen Sinus Milieus als zusätzlicher Parameter genutzt.

Emotionale und kognitive Effekte sind den Handlungen vorgelagert

Idealtypisch müssten beide Methodenklassen ineinandergreifen. Prinzipiell sind emotionale und kognitive Effekte den Handlungen vorgelagert. Sie bilden sozusagen die Grundlage für Handlungen:

Methoden und Ziele

Methoden und Ziele

Im klassischen Marketing ist es so, dass das was da in der Analytics gemessen wird, eine Blackbox darstellt, während im aktuellen Online-Marketing die emotionalen und kognitiven Effekte – zumindest die außerhalb des Internet – die Blackbox darstellen. An der Verbindung beider Welten muss gearbeitet werden. Allerdings beschleicht mich der Eindruck, dass das Interesse auf beiden Seiten nicht sonderlich groß ist.

Die Ansatzpunkte sind auf beiden Seiten verhalten. Planung erfolgt unter Zuhilfenahme der AGOF-Zahlen, die mit Hilfe von connect direkt in die Datenbanken von Mediaganturen transferiert werden können. Das betrifft Großunternehmen oder solche, die auch in größerem Maße auf Print- und TV-Werbung setzen. Mitunter werden TV-Einschaltquoten mit in die Online-Planung und die Auswertung einbezogen. IntelliAd erlaubt beispielsweise diese Form des Multi-Channel-Tracking. Allerdings weiß man noch immer nicht, ob ein Fernsehzuschauer nun tatsächlich auch einen Werbespot gesehen hat, bevor er danach eine messbare Aktion startete. Ein gewaltiger Fortschritt ist dies dennoch – auch wenn noch ein sehr langer Weg bevorsteht. Zumindest scheint sich der BVDW bereits in den Gremien zu engagieren. Matthias Ehrlich, Präsident des BVDW, äußerte dies kürzlich in einem adizne-Interview.

Werbemaßnahmen ohne Goal ignorieren? – Nein!

Wo will ich hin? – Zurück zu Facebook und den mageren Referrals, die es liefert. Wenn ein Kanal vorgelagert ist und besser für die Kundenbindung, CRM und Markenbildung geeignet ist als zur Generierung von Referrals, was soll man dann machen? Soll man das Pontenzial ungenutzt liegen lassen? – Nein. Ganz sicher nicht.

Man kann natürlich wie Thomas Hutter argumentieren und fordern, dass das Community-Management stärker auf die Generierung von Referrals und Goals ausgerichtet wird. In vielen Fällen ist das auch die Richtung, die man zusätzlich einschlagen sollte – das „Weg vom Blabla-Dialogkanal zur Performance Marketing Plattform“ und die Professionalisierung des Community-Management im Sinne der Erreichung von Marketingzielen ist notwendig.

Ich sehe das Dilemma an einer anderen Stelle: Die alleinige Konzentration auf das was im Rahmen der Web-Analytics messbar ist, führt möglicherweise dazu, dass sinnvolle Maßnahmen unterbleiben, weil deren Erfolg nicht quantifiziert werden kann. Was man derzeit in der Analytics versucht, kann man vielleicht so beschreiben: Das was Touchpoints in einen Trichter gegossen wird, soll möglichst bis zur Conversion optimiert werden. Mit Tag-Management-Systemen schafft man es auch Sichtkontakte mit Werbemitteln in die Analyse einzubeziehen. Das ist schon der richtige Weg. Man sollte nur nicht den Fehler machen, die Sichtkontakte alleine als Größe im Rahmen des Werbedrucks zu verstehen. Sie bauen auch Bekanntheit und Image auf und das sollte man eben auch versuchen einer Erfassung zuzuführen.

Ziele und der Conversion Prozess

Gehen wir einfach nochmal einen Schritt zurück und sortieren die Marketing-Maßnahmen entsprechend ihrer Rolle im Online-Marketing und insbesondere im Conversions-Prozess ein. Gleichzeitig wird dadurch auch deutlich, dass Maßnahmen, die besonders nahe an einer Conversion liegen auch Bindungsinstrumente sind. Ich habe das in der folgenden Abbildung einfach mal in einen Trichter sortiert. Im oberen Bereich sehen Sie den Prozess. Im unteren Bereich Marketing-Ziele.

Werbeziele und Conversions-Prozess
Werbeziele und Conversions-Prozess

Von der Platzierung von Facebook in der Abbildung habe ich mich gedrückt. Es ist aus meiner Sicht ein klasse Bindungsinstrument, das jedoch im Bereich der Conversions abschmiert und nicht wirklich dolle ist. Das trifft vielfach auch auf Smartphone-Apps zu. Diese sind auch ein gutes Bindungsinstrument – im Bereich der Conversions schneiden sie meist bescheiden ab.

Wenn nun versucht werden soll weitere Daten zu integrieren, dann muss strukturiert vorgegangen werden. Mit der Abbildung sollte deutlich geworden sein, dass

  • Maßnahmen unterschiedliche – und auch mehrere Positionen – im Verlauf des Prozesses zu Conversion einnehmen (können),
  • die Durchführung von Maßnahmen aufgrund der Notwendigkeit zum erreichen unterschiedlicher Ziele erfolgt und
  • es Werbemaßnahmen gibt, die gleiche oder ähnliche Ziele verfolgen, die online Goals erzeugen, jedoch nicht (oder nur bedingt) messbar sind.

Daneben gibt es noch eine weitere Dimension: Es gibt Online-Werbekontakte, die zu Offline Goals führen, die ebenfalls nicht gemessen werden oder nur mit größter Anstrengung mit den Online-Werbemaßnahmen in Verbindung gebracht werden können.

Ansatzpunkte zum Auf- und Ausbau einer umfassenden Analytics

Die Web-Analytics darf nicht weiter im eigenen Brei kochen und sich auf die Erfassung und Auswertung von Nutzerhandlungen im Web beschränken. Die Verfahren sind mittlerweile derart elaboriert, dass man sich daran machen sollte einen Schritt weiter zu denken und die Analytics auf weitere Bereiche des Werbemarkts auszudehnen. Hier skizziere ich einige Ansatzpunkte.

Ansatzpunkt 1: Mehr vorhandene Daten in das Analytics System integrieren und analysieren

Die Universal Analytics von Google werden hierbei eine große Rolle spielen. Es ist relativ einfach Fremddaten zu integrieren, um darüber zu optimieren. Dabei handel sich um Daten, die ohnehin schon recht gut strukturiert vorliegen. Man kann diese Daten in verschiedene Klassen unterteilen:

1.1 Im Rahmen des Online-Marketing entstandene Daten

  • Linkverkürzer – also bit.ly & Co. inklusive Eigenentwicklungen. In vielen Fällen wird dies bereits praktiziert.
  • Social Media Analytics Daten aus den Schnittstellen der Netzwerke. Eine spannende Frage aus diesem Bereich ist beispielsweise, ob die Fans eines Unternehmens oder eine Marke auf einem bestimmten Netzwerk mehr kaufen als solche die keine Fans sind
  • Daten aus Tag Management Systemen
  • Daten aus AdServern, v.a. Reichweiten und Platzierungsinformationen. So kann man beispielsweise auch feststellen, ob Goals ohne Handlung in Form von Klicks durch den direkten Aufruf einer Website auf Werbekontakte zurückzuführen sind.
  • Auffüllen mit demographischen Daten, wie dies derzeit mit Google Analytics möglich ist.

1.2 Daten zu Offline-Werbemaßnahmen und mit Offline-Verfahren erhobenen Daten

Diese Daten können dann mit den bereits vorhandenen demographischen Daten gematcht werden:

  • Daten der agma & AGOF
  • GfK-Zahlen
  • Daten aus weiteren Markt-Mediastudien

Es handelt sich auf dieser Ebene um aggregierte Daten.

1.3 Rahmendaten

  • Wetterinformationen (hier hat Timo Aden aus dem Analytics Summit gezeigt wie es geht und Ed Brocklebank war sehr früh dran mit dieser Idee)
  • Fernsehprogramm
  • Verkehrssituation
  • etc.

Auch hier handelt es sich um aggregierte Daten.

Ansatzpunkt 2: Verbindung mit Offline-Convertions

Hier geht es darum, den Weg aus dem Netz zu kontrollieren und zu erfassen. Vielfach informieren sich Konsumenten vor der Beschaffung höherpreisiger und längerlebiger Produkte im Web und beschaffen diese dann offline. Auch hierbei sollte die im Internet erbrachte Media-Leistung bewertet werden.

Die Herausforderung besteht an dieser Stelle darin einen Identifizierungmerkmal zu finden, das die Zusammenführung der Daten erlaubt. Voll umfänglich wird dies nicht gelingen. Barverkäufe sind an dieser Stelle der kalte Schrecken des Analysen, wenn der Käufer nicht zufällig noch ein anderes Identifikationsmerkmal hinterlässt. Die Datenschutzbestimmungen stellen einem mitunter auch ein Bein.

Um es etwas zu vereinfachen: Es wird immer wichtiger werden Nutzer zur Registrierung und zum Login zu führen und sei es nur eine Minimal-Registrierung über ein Social Login von Facebook, Twitter oder Google+, um Wissen über seine Kunden zu erlangen, das mit Daten in der Offline-Welt verknüpft werden kann. So freundlich in beiden Fällen – On-und Offline – eine Kreditkartennummer zu hinterlassen, werden nur wenige Kunden sein.

Merkmale können beispielsweise sein:

  • Name
  • Geburtsdatum
  • Telefonnummer / Mobilnummer
  • Adresse
  • GPS-Koordinaten

Ansatzpunkt 3: Gewinnung von Rohdaten für weitere elektronische Medien

Aus meiner Sicht fehlt fehlt noch der Schritt zu Kontaktdaten übrigen elektronischen Medien auf individueller Ebene. Hier habe ich ohnehin den Eindruck, dass Google eine weitere Lead-Funktion übernehmen wird und in absehbarer Zeit zu einem der wichtigsten Fernsehvermarkter aufsteigen kann. Schon jetzt sollte es bald möglich sein, die wirklichen Kontaktzahlen von Werbespots zu messen. Smart-TVs können Zusatzmaterial der Sender einblenden und ermöglich den direkten Response. Dabei sollte man nicht vergessen, dass dieser Response eine Unterbrechung der Tätigkeit darstellt, die der Nutzer ausüben möchte – nämlich die Sendung ansehen. Aus dieser Perspektive sollten die Erfolge von Werbeformen, die auf den direkten Response ausgerichtet sind, nicht all zu groß sein. Deshalb wird es noch wichtiger die Reichweiten der Spots zu qualifizieren.

Etwas nachdenklich stimmt an dieser Stelle die Tatsache, dass die in der AGF versammelten Fernsehforscher an ihren Panels festhalten. Es wurde ein 25.000er Panel aufgebaut, um die Online-Einschaltquoten zu messen. Wegargumentiert wurde dies mit der Vermutung, dass der zeitversetzte TV-Konsum nur einen geringen Teil der gesamten Sehzeit ausmache. Aus meiner Sicht ist das falsch und von der Seite der Web-Analytics sollte gezeigt werden, welche Möglichkeiten es gibt. Wenn man schon einen Fernsehspot auf SAT1.de, voxnow.de oder sonstwo im Web schaltet nicht auch die Reichweite mit einem AdServer oder Google Analytics messen?

Ansatzpunkt 4: Gewinnung von Rohdaten Printmedien und weitere Werbemaßnahmen

Als Verlierer in diesem Spiel könnten sich ein weiteres Mal die Printmedien herausstellen. Ohne elektronischen Anschluss sind diese nur bedingt messbar. Integrationsansätze gehen häufig schief. So war der QR-Code beispielsweise ein Hoffnungsträger der Anzeigen und Plakatwerbung den Anschluss zum Internet eben sollte. Leider stellte sich das Verfahren mehr oder weniger als Holzweg heraus. Ausgesprochen selten werden damit dreistellige Resultate erreicht. Meist bleibt das Ergebnis im einstelligen Bereich und kommt bei Plakaten nicht über die Testklicks hinaus.

Man wird also etwas tiefer in die Trickkiste greifen und auf technische  Innovationen warten müssen, um solche Werte auf individueller Ebene erheben zu können. Wieder einmal spielt hier Google die Vorreiterrolle. So könnte Google Glas die erste Applikation sein, mit der die Verbindung von Print und Internet erfolgreich hergestellt werden kann. Ähnliches darf man von Assistenz-Anwendungen in Fahrzeugen erwarten, wenn diese von Internet-Konzernen und nicht von Automobilherstellern entwickelt werden.

Web-Analysen legt los und arbeitet an der Datenintegation

Bisher habe ich sorgfältig einen Begriff vermieden: Big Data. Genau das ist es worum es hier geht. Es geht darum Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen und daraus zu optimieren. Ich bin überzeugt davon, dass Web-Analysten hier die besten Vorraussetzungen mitbringen. Sie müssen nur stärker konzeptionell arbeiten, über den Tellerrand hinausschauen, sich dem allgemeinen Marketing und den Anforderungen der Mediaplanung für Print und TV öffnen, dann wird das etwas. Dass es Hürden in den Bereichen Datenschutz und Technik gibt sollte als Herausforderung verstanden werden. Man sollte eben immer brav ein Einverständnis der Konsumenten einholen und mit anonymisierten Daten arbeiten.

 

 

Pinterest legt derzeit eine Entwicklungsgeschwindigkeit an den Tag, über die man sich einfach nur wundern muss. Vor zwei Wochen die API und nun eine weitere Version der Rich Pins – die Pinterest Place Pins.

Pinterest Place Pins

Diese ermöglichen den Nutzern, Bilder Orten zuzuordnen und diese auf einer Karte darzustellen, wie man diese im Screenshot sieht. Das funktioniert auch schon ganz wunderbar multilingual. Pinterest Places hat offensichtlich einiges gekostet und die spätere Einführung zeigt für mich auch, dass man wohl etwas intensiver daran gearbeitet hat. So passt sich der Kartenausschnitt automatisch an die gepinnte Region an – von der Weltkarte bis zum Stadtteilausschnitt ist alles möglich.

Pinterest Place Pins – Funktionen für Nutzer & Marketing

Für die Nutzer wurde es ganz einfach und es gibt auch eine kurze und knappe Anleitung dazu, die automatisch angezeigt wird (ausführlich hier). Damit ein Nutzer Bilder einem Ort bzw. eine Adresse zuordnen kann, muss er einfach nur das entsprechende Board auf Pinterest Places umschalten und schon geht es los. Auf einer Open Streetmap-Karte werden die Place Pins angezeigt. Wenn man auf einen Pin geht, wird der Ort auf der Karte angezeigt. Klickt man auf einen Ort bzw. auf eine Nummer in der Karte, dann schiebt sich der entsprechende Pin ins Sichtfeld. Pinterest hat das wieder ausgesprochen hübsch realisiert und es ist leicht zu bedienen. Hat ein Pin schon die entsprechenden Microformate – z.B. Open Graph – dann muss der Nutzer diesen Pin noch nicht einmal mehr auf der Karte eintragen. Doch dazu mehr weiter unten.

Pinterest Place Rich Pin

Wenn man den Pin öffnet, bekommt man noch einen kleinen Kartenausschnitt dazu. Auf Mobilgeräten funktionieren die Place Pins übrigens auch. Mir gefällt die Karte sogar noch etwas besser als in der Desktop-Version. Winzige Versionen der gepinnten Bilder werden auf der Karte des Boards angezeigt. Allerdings muss man auf die aktuelle Pinterest Version aktualisieren. Auf Android ist das Version 2.0 oder höher.

Place Pins Mobile

Pinterst Place Pins ist sind einfach super für Restaurants, Hotels und jede andere Art touristischer Angebote. Entsprechende Verbände sollte also rasch loslegen und ihre Boards aufhübschen – prinzipiell sieht das alles auch sehr schön aus, wenn man es direkt auf der eigenen Seite einbinden würde. Lokale Geschäfte können ihre Adresse, Telefonnummer und Öffnungszeiten direkt im Place Pin verbreiten, was ein wirklich ungeheurer Vorteil ist. Dabei handelt es sich um Daten, die Nutzer nicht selbständig ergänzen können und die oft genug auch nicht über die Ortssuche auffindbar sind. Wenn also das Anzeigen der Daten gewünscht ist, sollte man die entsprechenden Mikroformate in seiner Seite ergänzen.

Die Microformate

In diesem Abschnitt wird die Einbindung der Places mit Open Graph und Schema erläutert. Nur wenn Seiten, von denen gepinnt wird, die Metainformationen enthalten, werden Pins auch direkt als Place Pins dargestellt und ggf. die Adresse angezeigt, wenn diese auf Boards mit aktivierter Place-Einstellung gepinnt werden.

Ich hab ich mich bei Pinterest bedient und die entsprechende Anleitung übersetzt und erweitert.

Open Graph Tags

Diese Methode nutzt den von Facebook entwickelten Open Graph Standard. Sie müssen dazu die darzustellenden Informationen im Kopfbereich Ihrer HTML-Dokumente platzieren. Nachfolgend ein Code-Beispiel:

<head>
<meta property="og:title" content="Civic Center/UN Plaza BART Station" />
<meta property="og:description" content="Subway in San Francisco, CA"/>
<meta property="og:url" content="https://foursquare.com/v/civic-centerun-plaza-bart-station/4813bc50f964a520414f1fe3" />
<meta property="og:type" content="place" />
<meta property="playfoursquare:location:latitude" content="37.7792418232402" />
<meta property="playfoursquare:location:longitude" content="-122.41431589072604" />
<meta property="og:site_name" content="Foursquare" />
...
</head>

Sie müssen nicht alle möglichen Felder nutzen. Überlegen Sie bitte, welche Felder für Ihren Fall sinnvoll sind. Bei einem Restaurant oder Geschäften sollten Sie beispielsweise immer die Adresse angeben. Unterstützte Felder sind:

Feld Beschreibung Notwendig?
og:type Der Wert muss als ‚place‘ oder ‚og:place‘ sein J
og:title Place Name J
og:description Place Beschreibung N
*:location:latitude Breitengrad. „*“ alle Werte außer einem leeren Eintrag sind erlaubt (z.B. place:location:latitude) J
*:location:longitude Längengrad. „*“ alle Werte außer einem leeren Eintrag sind erlaubt (e.g. place:location:longitude) J
og:image Link zu einem hochauflösenden Bild. Bis zu 6 og:image tags sind möglich N
og:rating Rating für den Ort (z.B. 4.5) N
og:rating:scale Maximalwert der Ratingskala. Notwendig wenn og:rating eingetragen wird (z.B. 5) N
*:street_address Adresse. Alle Werte außer einem leeren Eintrag sind erlaubt  (z.B. place:street_address) N
*:locality Locality (i.e. city). Required if address provided. „*“ can be anything except blank (e.g. place:locality) N
*:region Region (i.e. state). Required if address provided. „*“ can be anything except blank (e.g. place:region) N
*:postal_code Postal code. „*“ can be anything except blank (e.g. place:postal_code) N

Schema.org tags

Schema.org Tags werden von Google und anderen Suchmaschinen unterstützt. Vielleicht haben Sie diese Informationen ja schon in Ihren Seiten, um in der lokalen Suche aufzutauchen. Dann müssen Sie wahrscheinlich nicht mehr viel tun. Auch bei dieser Methode müssen Sie die darzustellenden Informationen im Kopfbereich Ihrer HTML-Dokumente platzieren. Nachfolgend ein Code-Beispiel:

<div itemscope itemtype="http://schema.org/Place">
    <meta itemprop="url" content="http://www.example.com/places/yerba_buena.html" />
    <span itemprop="name" >Yerba Buena Gardens.</span>
    <span itemprop="description" content="Yerba Buena Gardens Public Park." />
    Located at:
    <div itemprop="geo" itemscope itemtype="http://schema.org/GeoCoordinates">
        <span itemprop="latitude">37.7840</span>, 
        <span itemprop="longitude">-122.4020</span>
    </div>
    <div itemprop="address" itemscope itemtype="http://schema.org/PostalAddress">
        <span itemprop="streetAddress">750 Howard St</span>,
        <span itemprop="addressLocality">San Francisco</span>,
        <span itemprop="addressRegion">CA</span>
        <span itemprop="postalCode">94103</span>
    </div>
    <div itemprop="aggregateRating" itemscope itemtype="http://schema.org/AggregateRating">
        <span itemprop="bestRating" content="5" />
        <span itemprop="ratingValue" content="4.3" />
    </div>
</div>

Pinterest empfiehlt neben den Schema.org Einträgen zusätzlich den Open Graph og:site_nametag einzutragen. Dieser wird von Schema.org nicht unterstützt. Die vollständige Schema.org Spezifikation für Places finden Sie hier.

Von Pinterest unterstützte Places Felder:

Feld Beschreibung Notwendig?
name Place Name J
geo Geographische Lage, Längen- & Breitengrad wie beschrieben auf schema.org/GeoCoordinates J
description Beschreibung des Ortes N
url URL für den Ort N
image Bis zu 6 hochauflösende Bilder für den Ort N
address Die Adresse wie auf schema.org/PostalAddress. streetAddress, addressLocality, und addressRegion sind notwendig, wenn Sie eine Adresse angeben möchten, damit diese auch angezeigt wird. N
telephone Telefonnummer N
aggregateRating Ein Rating für den Ort. Die Angaben sollen wie auf schema.org/AggregateRating beschrieben aussehen. bestRating und ratingValue sind notwendig, damit das Rating angezeigt wird. N
openingHours Öffnungszeiten (z.B. „Mo-Fr, 10:00-18:00“) N

Für welche der Beiden Metaformate Sie sich entscheiden, hängt aus meiner Sicht v.a. damit zusammen, wie stark Sie auf die SEO angewiesen sind und welchen Typ Sie derzeit bereits verwenden.

Die offizielle Pinterest-API ist ganz frisch. Nicht dass es vorher keine Pinterest-API gab – sie war inoffiziell und gab sehr wenig her. Jetzt hat sich Pinterest richtig angestrengt und bietet gleich einige Vorkonfigurierungen der Schnittstellen an, um Daten oder Inhalte in eigene Systeme zu überführen.

Kein freier Zugang

Wenn ich an die Analytics denke, dann hilft die Pinterest-API beispielsweise dabei, die Zahl der Pins von der eigenen Website sauber zu erfassen – man muss beispielsweise nicht mehr den Umweg über PinAlert gehen. Schön wäre das schon. Allerdings ist die Schnittstelle nicht frei zugänglich. Mann muss sich dafür bewerben und eine Reihe von Vorarbeiten leisten, um Zugang zu erhalten.

Die verfügbaren Pinterest-APIs

Pinterest ist nicht knauserig. Es werden gleich sechs Vorkonfigurierungen der Pinterest-APIs zur Verfügung gestellt:

  • Get your domain’s Pins
  • Get Pins related to a Pin
  • Get the most clicked Pins
  • Get the most repinned Pins
  • Search a domain’s pins
  • Sample Pin List Response

Man kann sich also alle Pins von der eigenen Website anzeigen lassen, oder die Pins, die „related“ sind – also solche, die unter einem Pin angezeigt werden. Dann gibt es noch die, die am meisten geklickt oder repinnt wurden. Man kann die Schnittstelle auch dazu benutzten, die Pins von der eigenen Domain zu durchsuchen. Daneben kann man auch Listen von Pins generieren – ohne diese Option wären die anderen Optionen nicht so nützlich.

Wie sehen die Ergebnisse der Nutzung der Pinterest-API aus?

Die Schnittstelle kann also dazu genutzt werden, Relevanzstrukturen auf der eigenen Website abzubilden. Von den Kooperationspartnern, die Pinterest nennt, haben alle schon etwas gemacht. Bei Zappos findet man beispielsweise die am meisten gepinnten Schuhe:

Pinterest-API: Zappos Pinterest Tending

Bei Elle sind es die Artikel – und man sieht schon einen kleinen Unterschied. Elle hat noch die Zahl der Pins eingebunden:

Pinterest-API: Elle Pinterest Obsessions

Bei Allrecipes geht man noch einen Schritt weiter und präsentiert die beliebtesten Pins in einem Modul auf der Homepage, um damit mehr Follower für den eigenen Pinterest Account zu gewinnen. In dieser Form könnte das tatsächlich hilfreicher sein, als ein Widget in die Seite einzubinden.

Pinterest-API: AllRecips Einbindung Homepage

Für Pinterest-API Beta-Test bewerben

Wie schon beschrieben, kann man das Pinterest-API nicht einfach so benutzen wie dies bei Twitter oder bei vielen Google-APIs möglich ist. Man muss sich bewerben. Dafür sind folgende Angaben notwendig, die Sie auch an dieser Stelle eintragen müssen:

  • Firmenname
  • Vor- und Nachname des Accountinhabers
  • Was macht Ihre App oder Website?
  • Geben Sie eine URL an, unter der man erfahren kann, was sie machen (möglichst in englisch)
  • Welche APIs möchten Sie nutzen? (Mehrfachauswahl)
  • Erklären Sie, wie Sie die APIs nutzen möchten – was soll das Ergebnis sein?
  • Sie benötigen ein UI Mockup, das zeigt, wie sie die Daten nutzen. Dies soll am besten auf Dropbox public zur Verfügung gestellt werden
  • Die E-Mail Adresse des Projektmanagers oder Technikers der für die Integration zuständig ist

Aus meiner Sicht empfiehlt sich die Bewerbung für die Beta-Phase der Pinterest API nur für größere Unternehmen oder solche, die ohnehin schon sehr viel mit Pinterest machen. Wenn Pinterest die Vermutung hat, dass mit einem Parter zukünftig Werbeeinnahmen zu erzielen sind, könnte das auch hilfreich sein. Zudem würde die die für die Bewerbung erforderlichen Angaben der  nicht alleine von einem Techniker machen lassen – es gehört ein wenig Marketing Buzz dazu.

Auch sollten Sie das Mokup möglichst realistisch entwickeln – also beispielsweise nicht Balsamic oder ähnliche Werkzeuge benutzen – es sollte etwas fotorealistisches sein. Dann könnte man schon in der Beta-Phase profitieren.

 

Die neuen compete.com-Reichweiten liegen vor. Im Oktober war ein guter Monat für die Social Networks in den USA. Im Vergleich zum Vorjahr stieg die durchschnittliche Reichweite um 16,9% – im Vergleich mit September auch um 5,6%. Endlich passiert wieder etwas. Fast alle legen zu – besonders freuen darf sich Google+ (dicke rote Linie).

Social Media Reichweiten in den USA  (Quelle compete.com)

Social Media Reichweiten in den USA (Quelle compete.com)

 

Reichweitengewinner Google+

Google+ schießt den Vogel ab und legte binnen Monatsfrist um über 40 Prozent zu. Ich bin schon versucht an einen Messfehler zu glauben und hoffe, dass die mir zugänglichen Daten nicht noch korrigiert werden. Ein Sprung von 32 auf 45 Millionen Nutzer innerhalb eines Monats ist gewaltig. Seien wir also einfach gespannt. Damit hätte Google+ erstmals Twitter überholt, auch wenn der Börsengänger selbst 17,1% an zusätzlichen Vistors gewinnen konnte. Google+ wäre damit auf Platz 2 der Social Networks in den USA angelangt (wenn wir YouTube einfach mal ignorieren).

Auch Facebook mit Spitzenwert

Bemerkenswert ist zudem, dass Facebook mit mehr als 167 Millionen Besuchern seinen bisherigen Höchststand erreicht hat. Auch die visuell orientierten Netzwerke Flickr (+12,1%) und Pinterest (+9,3%) legten im September noch recht gut zu. Abwärts ging es dagegen für LinkedIn (-3,0%) und MySpace (-8,0%).

Vor einigen Tagen hat Piper Jaffray seinen Halbjahresreport „Taking Stock with Teens“ veröffentlicht. Darin gibt es auch eine Frage hinsichtlich der Wichtigkeit der Sozialen Netzwerke für Teenager. Auf MarketingCharts sah man die Tatsache, dass Twitter den Marktführer Facebook überholt hat als größte Nachricht an. Allerdings haben beide an Wichtigkeit eingebüßt. Facebook 10 Prozentpunkte, Twitter nur 4 Prozentpunkte. Dabei ist Facebook schon länger auf dem absteigenden Ast. Bei Twitter ist das noch nicht so sicher.

Die wichtigsten Netzwerke amerikanischer Teenager

Die wichtigsten Netzwerke amerikanischer Teenager


Die wirklich spannendste Nachricht wurde dann doch noch erkannt. Es geht um Instagram:

While Facebook’s appeal is weakening, Instagram’s is growing quickly. In fact, Instagram is now tied with Facebook as the second-most important social network among teens, at almost double its share of respondents (12%) from the year-earlier period.

Mit einem Plus von 12 Prozentpunkten ist Instagram weitaus erfolgreicher und befindet sich mit Facebook auf dem gleichen Niveau. Schaut man sich den gewaltigen Sprung an, den Instagram im Verlauf des letzten Jahres gemacht hat, so sieht es schon sehr danach aus, dass es im Frühjahr 2014 das wichtigste Soziale Netzwerk für amerikanische Teenager sein wird.

Es ist ein Beleg dafür wie wichtig Bilder und die einfache Möglichkeit diese zu teilen mittlerweile geworden sind. Dabei sind es wohl vor allem die selbst gemachten Bilder mit dem Smartphone, die den Jugendlichen besonders wichtig sind. Allgemeine Themen, wie diese auch auf Facebook oder Google+ angesprochen werden sind es anscheinend weniger.

Die Social Media Reichweiten in den USA ist entsprechend der compete.com Reichweiten weitgehend stabil. Eigentlich sollte man sagen, dass seit April in den USA nichts mehr wirklich heftiges passiert ist – sieht man von dem gewaltigen Satz von MySpace ab. In der Darstellung hab ich geglättete Kurven benutzt, was dazu führt, dass MySpace wieder leicht sinkt. Dem ist nicht so – die Reichweite bleibt praktisch identisch – mit einem Zuwachs von unter einem Prozent.

compete.com Reichweiten Social Networks USA September 2013

compete.com Reichweiten Social Networks USA September 2013

Der Sinkflug von Twitter scheint beendet zu sein. Instagram, Flickr & Co. machen keinen Satz mehr nach oben. Die größte Steigerung im Monatsvergleich legt Pinterest hin – 1,42%.  Ansonsten dürfen sich Twitter, MySpace und Facebook über einen Reichweitenzuwachs von unter einem Prozentpunkt freuen. Alle anderen verlieren leicht – Photobucket mit 11,1% am stärksten.

Im Jahresvergleich  sieht es für MySpace mit 130,59% und Instagram mit 117,33% Zuwachs am besten aus. LinkedIn legt über 60 Prozent zu und Pinterest knapp 20 Prozent. Photobucket ist auf dem absteigenden Ast mit einem Verlust eines Viertels der Reichweite.

Über Facebook braucht man für die USA kaum noch zu berichten. Es liegt stabil über 160 Millionen Nutzern, mal geht es etwas höher mal etwas runter.

Google hat den Sprung über die 1.000er-Marke geschafft. Mehr als 1.000 US$ für eine Aktie ist schon kräftig. Da sollte sich der geneigte Anleger fragen, wohin die Reise geht und mit was Google seine Umsätze tätigt. In der Presse wurde auf das Werbegeschäft verwiesen und darauf, dass auf Mobilgeräten die Preise pro Klick geringer sind. Das stimmt ganz allgemein schon. Es wurde wohl weitgehend einer dpa-Meldung gefolgt, wie bei FOCUS Online, was ja eigentlich auch OK ist. Ich empfehle dennoch einen Blick auf das Originaldokument.

Hier wird deutlich, dass Google knapp ein Viertel seiner Werbeeinnahmen nicht über die eigene Website tätigt, sondern über Partnerseiten – zum größten Teil wohl das AdSense Programm. Starkes Wachstum der Werbeeinnahmen gibt es in diesem Bereich nicht. Das wird sich in den kommenden Jahren ändern. Ich vermute hier das stärkste Wachstumspotenzial. Warum?

Goggle ist aus meiner Sicht so etwas wie ein Transmissionsmedium. Es ist der Kanal, über den Werbung in Zukunft verbreitet und bewertet wird. Das ist anders als bei News Corp.,  TimeWarner oder Bertelsmann, die ihr Geld mit Inhalten verdienen und Inhalte mitunter als Werbeträger nutzen: Inhalte sind für Google Nebensache. Die lässt man gerne von anderen machen. Es gibt dann Geld dafür, dass Google im Rahmen dieser Inhalte Werbung platzieren darf. Soweit ist das nichts besonderes.

Google ist für Werbung offen gebaut

Google ermöglicht es Websites – mehr oder weniger professionell gestalteten – mit Werbung Einnahmen zu erzielen. Die Verbreiterung dieser Programme ist enorm wichtig für die Erhöhung der Einnahmen. Es geschieht quasi automatisch: Eine Website meldet sich an. Google prüft ein wenig und schon geht es los. Das gleiche passiert bei Apps im Android Store. Mit eingebundener Werbung können die Anbieter Geld verdienen. Diese Grundlage ist so wichtig, dass das Android-System offen gehalten wird. Es wird die Reichweite der Android Smartphones stark erhöhen und damit die Einnahmen steigern. Im Store werden die Nutzer dann auch noch einkaufen und Google verdient sich eine Provision. Eine Einengung des Systems auf das hauseigene Hardware-Unternehmen wäre Unfug.

Google ist damit auch offener gebaut als Systeme, wie Entertain von der Telekom oder Sky, in die potenziell Spots individuell eingesteuert werden können.

Attribution & Werbung

Attribution & Werbung

Werkzeug-Entwicklung als Indikator für Werbeformen

Schaut man allerdings ein wenig darauf, was Google derzeit mit seinem Analytics-Werkzeug macht, dann kann es einem wie Schuppen von den Augen fallen: Es wurde ein Tag-Management-Werkzeug eingeführt, damit man die vielen JavaScript-Tags, die mittlerweile auf eine moderne Website eingebaut werden müssen, leichter verwaltet werden können. Google fischt damit schon wieder mit einer kostenlosen Lösung im Bereich mitunter recht teurer Lösungen. Mit Hilfe des Tag-Management ist die Attribution leichter möglich. Man kann also leichter sagen, durch welche Folge von Werbekontakten eine Konversion – also z.B. ein Kauf – ausgelöst wurde. Es kann entsprechend modelliert werden und die Aussteuerung von Werbekaktivitäten ist leichter möglich. In der Abbildung „Attribution & Werbung“ aus der Google-Hilfe wird das ein wenig verdeutlicht.

Doch das ist nicht alles: Google führte im Frühjahr mit den Universal Analytics ein Werkzeug ein, in das externe Daten auch über Schnittstellen importiert werden können. Nicht nur andere Werbekontakte – auch Wetterdaten oder Käufe an anderer Stelle können potenziell importiert werden.

Die Kurve zu Werbung in Fernsehen und Radio

Derzeit ist bei Videowerbung TimeWarner über seine Tochter AOL in den USA führend. Belegt wird das durch die gerade von comScore veröffentlichten September-Reichweiten. Die Abspielstationen in den USA sind eben etwas anders als es das deutsche Medienrecht erlauben möchte. Nach dem Kauf von Adap.tv, das hauptsächlich auf die Sender konzentriert ist, will AOL weltweit führend werden. Schaut man sich an, in welchen Märkten das Unternehmen  tätig ist, dann scheint das nicht abwegig. In einer Fallstudie für UK erklärt das Unternehmen, wie es arbeitet. Das sieht schon recht gut aus, die Frage ist jedoch, ob es gegen den Datenreichtum von Google bestehen kann. Es ist zu vermuten, dass die Position ähnlich sein wird, wie die anderer technologiegetriebener Intermediäre – beispielsweise Criteo, das einen beträchtlichen Marktanteil im RTB Retargeting-Markt hat.

Adap.tv Plattform

Adap.tv Plattform

Als ich dieses Jahr über die dmexco marschierte und am Google-Stand vorbeischaute, war nicht nur auffällig, dass es Hardware zu bestaunen gab. YouTube nahm recht viel Fläche ein. Video-Werbung kommt stärker. Auch wenn die Rezipienten mit dieser Werbeform ungern interagieren, so kann man ihre Rolle im Rahmen der Attribution bestimmen – man erfährt, inwieweit sie sich auf die Konversionsneigung auswirkt. Das ist ziemlich cool.

Buchen kann man die Zielgruppen wie bei AdWords – das ist noch ein Stück cooler. Phantastisch wäre es nun, wenn man das auch für Werbung im Fernsehen machen könnte. Kein Problem eigentlich bei dem was, über die Mediatheken angesehen wird. Dort sind die entsprechenden Daten verfügbar. Sieht man, wie Google seinen Weg in den RTB Retargeting-Markt gemacht hat und und wie man mit Behavioural-Daten arbeiten kann, dann wird klar, dass Google auch in diesen Markt einsteigen muss.

Gehen wir nun davon aus, dass der individuelle Abruf sequenzieller Inhalte in den kommenden 10 bis 15 Jahren auf mindestens 50 Prozent steigen wird, dann ist das schon ein ungeheuer spannender Markt. Wir reden alleine für Deutschland von über 2 Mrd. Euro. Nur noch eine kleine Verbindung fehlt: Wie kann man an einer Kasse im Kaufhaus nachverfolgen, ob jemand Werbung im Google-Universum gesehen hat? Eine Google Kreditkarte oder das Smartphone als Geldbörse wäre das Medium der Wahl. Der Kreislauf wäre geschlossen. Datenschutzbeauftragte werden in Panik ausbrechen und viele Nutzer werden sich freuen.

Ach ja – die Fernsehsender und die Planer von Fernsehwerbung werden Probleme bekommen, weil die Preise fallen werden und die Zahl der Spots abnehmen wird. Unwirksame Spots werden schneller entfernt. Man muss sich keine unpassende Werbung mehr anschauen. Es ist nicht unwahrscheinlich, dass im Jahr 2025 Online-Werbung den größten Teil am Werbemarkt ausmachen wird. In wenigen Jahren wird die Umverteilung von TV nach Online beginnen, wie diese vor 15 Jahren von Print nach Online einsetzte. Dem Radio steht ähnliches bevor.

Bedenklich?

Auf jeden Fall ist diese Entwicklung bedenklich. Die Mediengesetzgebung muss dringend angepasst werden. Das Zusammenwachsen der Medien auf den IP-Kanal ermöglicht internationalen Konzernen vieles, das in der Vergangenheit nur mit größtem Aufwand möglich war. Nationale Systeme werden es schwer haben, wenn nicht auf schnellstem Weg die entsprechenden Voraussetzungen geschaffen werden. Man stelle sich einfach vor, dass in 15 Jahren 50% des weltweiten Werbeumsatzes in elektronischen Medien über Google läuft. Gesund wäre das nicht.

Hier nur kurz die wichtigsten Ergebnisse zur Entwicklung der Referrals aus neuen Shareaholic Social Media Traffic Report 2013.

  • Facebook, Pinterest & Twitter dominieren die Referrals
  • StrumbleUpon & Reddit liefern weniger Referrals
  • YouTube & LinkedIn gewinnen Marktanteile
  • Google+ ist noch nicht wirklich wichtig
Shareaholic’s Social Media Traffic Report

Shareaholic’s Social Media Traffic Report

Nur Facebook, Pinterest & Twitter wirklich wichtig

Leztlich bin ich mir bei der Methode von Shareaholic nicht wirklich sicher, ob die Ergebnisse jetzt wirklich so verallgemeinerbar sind. Ausgewertet wird der Anteil der Shares auf Websites, auf denen die entsprechenden PlugIns installiert sind. Wenn uns das überzeugt, dann haben Facebook 58,81%, Pinterest 66,52% und Twitter 54,12% an Referrals im vergleich zum Vorjahr zugelegt (Sep12: Sep13). Das wäre schon eine ausgesprochen erfreuliche Entwicklung. Zusammen sind die drei Netzwerke mittlerweile für 12,52% der Visits verantwortlich.

StrumbleUpon hat  27,47% Referrals verloren und  Reddit sogar 35,16%. Das sind also keine guten Aussichten für die beiden. Auf niedrigerem Niveau aber mit einem hohen Zuwachs von mehr als 50% kann sich YouTube freuen. Filme werden also verstärkt geteilt. Auch auf LinkedIn tut sich was: Mehr als ein Drittel Steigerung gibt Anlass zur Freude. Google+ ist mit einem Zuwachs von nur knapp 7% und einem direkt darauf zurückführbaren Visit-Anteil von 0,06% eher ein Randphänomen. Im Vergleich dazu Facebook ist für durchschnittlich 8,11% der Visits verantwortlich und Pinterest für 3,24%.

Kalkuliert man die Werte von Facebook und Pinterest bezüglich des Traffics, so ist Pinterest doppelt so stark.

Jamie Olivers Kühlschrank

Twitter geht an die Börse und muss Geld verdienen. Instagram wurde von Facebook gekauft und muss es wohl auch. Kurspflege. Während Facebook schon etwas Erfahrung gesammelt hat, fehlt die bei Twitter noch. Vielleicht muss ich es anders formulieren. Eigentlich gehe ich schon davon aus, dass Twitter weiß, welche Werbeformen Einnahmen generieren würden, wäre da nicht diese Angst Nutzer zu vergraulen.

Es geht um die Platzierung von Werbung im Feed. Facebook Werbung war in der rechten Spalte ein mühsames Geschäft. Gewaltige Reichweite und doch kein Engagement. Klickraten im Promille-Bereich. Spaß hat das nicht wirklich gemacht. Eigentlich konnte man die Werbung recht zielgruppenspezifisch buchen – auch passend für regionale Anbieter. So richtig wuppen wollte das jedoch nicht. Mit Werbung im Feed handelt man sich zwar etwas Arbeit ein – leider kann die Werbung kommentiert werden. Allerdings generiert man wirklich brauchbare Klickraten und bekommt gleichzeitig noch Fans dazu. Das macht schon mehr Spaß.

Vorsichtig Werbung im Feed platzieren

Instagram kommunizierte nun folgendes:

We have big ideas for the future, and part of making them happen is building Instagram into a sustainable business. In the next couple months, you may begin seeing an occasional ad in your Instagram feed if you’re in the United States. Seeing photos and videos from brands you don’t follow will be new, so we’ll start slow. We’ll focus on delivering a small number of beautiful, high-quality photos and videos from a handful of brands that are already great members of the Instagram community. [Quelle: Instagram]

Instagram will also mit schönen Werbebildern in den Feed. Ganz zaghaft. Das erscheint mir sinnvoll. Zunächst muss man sehen, ob die Bilder der werbenden Unternehmen in Feeds passen. Dann mach der Promoted Post keinen Ärger. Auch wirklich nur dann. Eine Werbegrafik wäre kontraproduktiv. Was geht sind schöne Bilder. Ganz ähnlich wie bei Pinterest.

Wenn es zu offensichtlich werblich wird passt das nicht. Für Agenturen und Fotografen ist das ja nicht schlecht. Es heißt für sie tragbare Konzepte entwickeln und schöne Bilder beschaffen. Und manchmal darf’s dann auch Werbung sein. Ich folge mit Begeisterung Jamie Oliver, der hier wirklich tolle Arbeit macht bzw. machen lässt. Einige Fragen bleiben allerdings: Wie wird man buchen können? Welche Zielgruppen-Granularität wird geboten? Wie lange dauert die Freigabe von Bildern?

Twitter Promoted Posts & Hashtag Posts?

Bei Twitter ist das ganze schwieriger. Es gibt nicht nur eine App, mit der der Microblogging-Dienst genutzt wird – es gibt viele. Bisher werden Posts als Sponsored direkt eingesteuert. Viel nahe liegender sind allerdings Sponsored Posts, bei denen organisch geteilte Inhalte länger im Feed verbleiben als solche, die keinem Push unterliegen. Schließlich wird auf Twitter hauptsächlich geteilt und noch viel wilder als bei Facebook oder Twitter. Ebenso könnte man das bei hinsichtlich Hashtags machen. Unternehmen können diese buchen und entsprechend länger darin enthalten bleiben.

Damit das ganze allerdings richtig Spaß macht und nicht so endet wie die rechte Spalte bei Facebook, müssten die Werbeeinblendungen etwas offensichtlicher gestaltbar sein. Man kann sicher auch als „aufdringlicher“ bezeichnen. Nur so wird Werbung auf Twitter erfolgreich und die Einnahmen werden sprudeln. Klar – der Grad an Aufdringlichkeit muss kontrolliert werden und nicht so hoch werden, dass die Nutzer abspringen. Die größte Herausforderung wird allerdings werden, Werbung entsprechend deutlich auch in anderen Werbeapplikationen zu platzieren. Hier wird Twitter wohl Programme vergleichbar AdSense auflegen müssen.

Ich bin auf jeden Fall auf die Ideen gespannt, die Tritter in diesem Zusammenhang hat.

 

 

Google Analytics Universal AnalyticsAuf dem Google Analytics Summit wurde kürzlich angekündigt, dass die Migration von Google Analytics auf die Universal Analytics bald möglich werden soll. Eigentlich ist das eine erfreuliche Sache. Die Universal Analytics sind toll und inzwischen kann man die Daten auch mobil ansehen. In der Google Analytics Android App werden diese genauso angezeigt wie die ganz normalen Google Analytics Reports. Hinsichtlich der Standard Reports unterscheiden sich Google Analytics und Universal Analytics auch nicht. Unterschiede gibt es in der Erfassung, bei der Verarbeitung der Daten sowie in der Konfiguration.

Wichtige neue Features

Ich muss sagen, dass mich die Universal Analytics weniger deshalb begeistern, weil man Externe Daten integrieren kann. Das mag sicher toll sein und wird dazu führen, dass die Relevanz des Analytics Werkzeugs als Datentopf weiter steigt. Mich begeistern zwei Kleinigkeiten, die so zunächst nicht so großartig erscheinen:

  • Möglichkeit zum Ausschluss von Suchbegriffen aus der organischen Suche
  • Möglichkeit zum Ausschluss von Referrals

So kann man beispielsweise den Branded Traffic einfach aus den Reports zur organischen Suche ausschließen und erhält ein realistischeres Bild für die SEO – auch wenn natürlich „(not provided)“ eine wahre Qual ist. Bei den Referrals trifft ähnliches zu. Auch wenn man beides mit Filtern bewerkstelligen könnte, vereinfacht das neue Administrationsmenü die Arbeit beachtlich.

Wichtige Unterschiede

Visit Messung

Der wichtigste Unterschied besteht zunächst einmal darin, dass Visits anders gemessen werden. In Google Analytics sind diese Ausschließlich durch die Inaktivitätszeit definiert (Default 30 Minuten). In den Universal Analytics kommt der Externe Referrer als weiteres Kriterium hinzu. Wenn also jemand, bevor der Inaktivitätszeitraum überschritten wurde erneut mit einem externen Referrer auf die gleiche Proterty kommt, wird dies als neuer Visit gezählt. Das ist beispielsweise dann der Fall, wenn jemand in der Suchergebnisliste mehrere Treffer der gleichen Website anklickt.

Die Zahl der Visits ist also tendenziell höher mit den Universal Analytics – gleichzeitig ist die Visit-Länge geringer. Da die Zahlen rückwirkend in UA gerechnet werden stört das nur dann, wenn Visit-Zahlen in externen Reports stehen. Es kommt zu Datenbrüchen.

Nicht alle Integrations-Schnittstellen werden unterstützt

Google sagt selbst folgendes:

Not all data integrations are supported (yet).

AdSense, DoubleClick, Content Experiments, and Remarketing integration aren’t supported in UA. Look for messaging in the future regarding these feature integrations.

Tatsächlich ist es verwirrend: In der Administrationsoberfläche der Universal Analytics kann man AdSense bereits verknüpfen und man kann Remarketing-Listen anlegen. Wirksam werden diese derzeit noch nicht. Wenn man also an AdSense teilnimmt, bleiben die Reports aus dem Programm. Der Report in Google Analytics wird angezeigt, enthält jedoch keine Werte. Ganz tragisch ist das nicht. Das Retargeting-Nummer stört mehr, wenn man darauf angewiesen ist.
Allerdings ist es so, dass Google im Hinweis quasi schon die Integration ankündigt. Man sollte also noch etwas warten und bisweilen die UA testen. [Korrektur: AdSense funktioniert, Remarketing noch nicht – 6.10.13]

Ich empfehle die Lektüre der Guidelines und man sollte vor der Migration unbedingt prüfen inwieweit Visits in externen Reportings benutzt wurden. Auch wenn AdSense in Analytics auftauchen soll, müsste geprüft werden, ob dies erforderlich ist. Bei Retargeting ebenfalls.