Wenn Search Console und Google Analytics sehr unterschiedliche Traffic-Daten auswerfen, kann das auf ein übles Problem hinweisen. Wie ich in Detektivarbeit das Rätsel löste und was du daraus lernen kannst.

Es fing alles damit an, dass ich in einer Facebook-Gruppe rund um Themen der Web-Analyse über einen Post gestolpert bin. In diesem Post ging es um die Daten der Search Console in Google Analytics. Wer mich kennt oder auch den Podcast Beyond Pageviews hört, weiß, dass ich kein Freund vom Import der Daten aus der Seach Console in Google Analytics bin. Die Daten beziehungsweise die Datenerfassung ist zu unterschiedlich, als dass man diese beiden Systeme mixen könnte.

Wann der Vergleich zwischen Search Console und Analytics doch sinnvoll ist

Aber in diesem Fall war der Vergleich der Daten von Search Console und Analytics wirklich sinnvoll! Dem Fragesteller war im Bericht auf URL-Ebene aufgefallen, dass die Anzahl der Sitzungen viel niedriger war als die Anzahl der Klicks. Sofern du die Search Console und Google Analytics verknüpft hast, findest du diesen Bericht in Google Analytics unter Akquisition => Search Console => Landingpages. Prinzipiell ist es nichts besonderes, dass die Werte unterschiedlich sind. Denn diese Werte müssen durch die unterschiedlichen Messverfahren verschieden sein! Aber normalerweise liegt die Differenz zwischen diesen beiden Messwerten bei 10 bis 40%, in speziellen Fällen auch höher. Aber dann kann es sich schon lohnen genauer hinzuschauen.

Hinweis: Wichtig zu wissen ist für dich, dass der Bericht in Google Analytics die Daten aus der Search Console mit denen von Google Analytics erhobenen Daten mischt. Impressionen, Klicks, CTR und durchschnittliche Position stammt aus der Search Console. Sitzungen und alle anderen Werte aus Google Analytics.

Das Rätsel der verschwundenen Klicks …

In diesem Fall ging es aber darum, dass die Zugriffe, die die Search Console verzeichnete, teilweise das dreifache von den in Google Analytics erfassten Zugriffe gemessen hatte! Konkret zählte die am stärksten besuchte URL im Beobachtungszeitraum 1.749 Klicks in der Search Console, aber bei den von Google Analytics erfassten Zahlen kamen nur 743 Sitzungen an. Das bedeutet in diesem Fall eine Differenz von über 1.000 Klicks – oder anders ausgedrückt: fast 60% (!) der Klicks wurden in Google Analytics nicht erfasst!

Der Landingpagesbericht in Google Analytics im Bereich Search Console

Die Detektivarbeit beginnt!

Diese Diskrepanz hatte meinen Forschergeist geweckt und nach kurzer Kommunikation mit dem Fragesteller erhielt ich Zugriff auf die Website und Google Analytics. Nun konnte ich direkt in die Zahlen schauen: Der erste Verdacht, dass eventuell der Google-Analytics-Code auf den Landingpages falsch eingebunden war, erhärtete sich nicht. Der Code war augenscheinlich korrekt eingebunden.

Analytics Code falsch eingebunden? Bots?

Ich testete weiter und überprüfte auch, ob es sich bei den Klicks gegebenenfalls um Bots handeln konnte. Auch hier konnte ich keine Auffälligkeiten entdecken. Ich war mir meinem Latein erstmal am Ende. Ich konnte mir keinen Reim auf diese Zahlen machen.

Mein nächster Verdacht war, dass es eventuell an einem blockierenden JavaScript lag, dass unter bestimmten Umständen das Google-Analytics-Skript an der Ausführung hinderte. Wir deaktivierten das betroffene Skript, ich prüfte – aber es gab keine Änderungen.

Schwerer als gedacht …

Aber ich hatte mich festgebissen. Unter anderem liebe ich meinen Job als Digital-Analyst so sehr, weil es immer wieder Rätsel gibt, die mich herausfordern. So wie dieses. Es musste eine Lösung für dieses Phänomen geben.

Ganz von vorne beginnen – am Anfang der Customer Journey

Um mit den Recherchen weiterzumachen, testete ich die Customer Journey und fing weiter vorne an und zwar bei der Suche in Google. Ich gab einen entsprechenden Suchbegriff bei Google ein, für den die Website rankte, rief dann die Seite auf und überprüfte die Google Analytics-Einbindung und Übertragung an den Google-Server. Doch auch hier: keine Auffälligkeiten.

Der Zufall führte mich auf die Spur

Ich startete ganz normal eine weitere Sitzung in Chrome, nur diesmal im Inkognito-Modus. Ich gab das Suchwort in die Google-Suchmaske ein, drückte auf Suchen, klickte den Link des Kunden in den SERPs und – landete plötzlich auf einer völlig anderen Domain! WTF!
Ich hatte tatsächlich auf den Link des Kunden geklickt und wo landete ich? Auf einer Domain mit einem Gewinnspiel! Die Seite sah ungefähr so aus:

Die Website auf der anderen Domain

Ein falscher Link in den SERPs?!

Also nochmal langsam: Ich klicke auf der Google-Suchergebnisseite einen Link einer bestimmten Website und werde direkt auf eine Gewinnspielseite weitergeleitet. Das musste die Ursache für die Diskrepanz sein! Sofort testete ich den Weg ein weiteres Mal. Aber dieses Mal wurde ich enttäuscht: Es gab keine Umleitung, sondern ich landete wieder auf der normalen Landingpage.

Die Jagd beginnt – doch die Schurken sind nicht zu fassen

Als nächstes löschte ich meine Cookies, doch: keine Änderung. Es war wieder alles normal. Ich öffnete eine neue Browsersitzung und testete wieder: auch keine Auffälligkeit und keine Umleitung. Ich konnte es also nicht nachstellen.
Ich informierte den Besitzer der Website, aber er glaubte mir nicht richtig, da er es auch nicht nachstellen konnte. Scheinbar wurde eine Logik in der Ausspielung genutzt, die es schwieriger aufzudecken macht. Auch ein Wechsel der IP-Adresse half nicht. Es blieb dabei: Ich konnte das Phänomen nicht nachstellen, geschweige denn erklären.

Die Spur der Traffic-Diebe

Am nächsten Tag probierte ich es wieder und zack: Da war es wieder. Leider hatte ich das nicht erwartet und hatte den Bildschirm nicht aufgezeichnet. Nun versuchte ich mit unterschiedlichen Rechnern, Internetprovidern, IP-Adressen und Ländern das Phänomen nachzustellen. Schlussendlich gelang es mir und ich konnte es für Analysezwecke reproduzieren.

Die Lösung des Geheimnisses der Traffic-Diebe

Und nun lag das Rätsel offen wie ein Buch vor mir: Auf dem Webserver der betroffenen Website hatte sich eine Malware, ein boshaftes Skript, eingeschlichen. Dieses Skript leitete einen Teil der Besucher auf die merkwürdigen Domains mit den Gewinnspielen um.
Aber das Skript arbeitete so unauffällig, dass es nur schwer aufzudecken war und selbst der Google-Safer-Browsing über einen Zeitraum von mehreren Monaten nicht angeschlagen hatte. Inzwischen hat der Websitebesitzer die Malware im Programmcode identifiziert und durch eine Neu-Installation des CMS entfernt.

Kostspielige Folgen

So eine Malware kann durchaus sehr viel Gewinn kosten. Bei einer Website, die rund 100.000 Besuche über die Google-Suche im Monat macht, können das schnell 40-60.000 Besucher sein, die fehlen! Je größer die Website ist, desto größer ist natürlich auch der entgangene Umsatz. Und das Perfide: Die Malware startet ganz langsam und unauffällig.

Zusammenfassung & Lösung

Es kann passieren, dass sich in von dir betreuten Web-Projekten Malware einschleicht. Der einfachste Weg, eine Infizierung zu erkenne, ist aktuell die Daten der Google Search Console mit den Daten in Google Analytics zu vergleichen. Dafür gehst du in den Bereich Akquisition => Search Console => Landingpages und vergleichst die Klicks mit den Sitzungen.

Wenn die Klicks und Sitzungen eine Differenz von max. 40% (in beide Richtungen) aufweisen, liegt wahrscheinlich keine Infizierung mit Malware vor. Ein Wert über 40% ist auch erstmal nur ein Anhaltspunkt und muss noch nichts heißen. Dann liegt es an dir zu überprüfen, warum der Unterschied so groß ist. Und ein Ansatz, den du unbedingt überprüfen musst, ist der Verdacht auf eine Infizierung.

Google Analytics kann immer weniger Traffic aus den Sozialen Netzwerken messen – und da ist übel! Dabei hat Google Analytics einen gut aufbereiteten Social-Media-Bericht. Aber viele Neuerungen wie SSL, Apps und Co. machen dem Datensammler das Leben schwer. Dieser Post zeigt dir, wie wieder mehr Daten in Google Analytics ankommen.

Das Problem

Früher war alles besser: Immer wenn jemand bei Facebook oder Twitter einen Link klickte, wurde vom Browser die verweisende Seite (Stichwort „Referrer“) übergeben. Das geschah unsichtbar im Browser. Diese verweisende Seite konnte in Web-Analyse-Programmen wie Google Analytics genutzt werden, um einen Besucher einer Quelle zuzuweisen. So wusste Analytics zum Beispiel, wenn ein Besucher von facebook.com kam.

Aber immer öfter kommt Traffic auf deiner Website an, der keine verweisende Website überträgt. Das kann an mehreren Ursachen liegen: SSL-Verschlüsselung kann die Übertragung verhindern, aber auch wenn die Facebook- oder Twitter-App genutzt wird, wird keine verweisende Seite übertragen. Auch manche URL-Shortener verschleiern die echte Herkunft. Dabei benötigen wir die verweisende Seite, um zu wissen, wie gut unser Facebook-Post performt.

Die Lösung

Zum Glück gibt es eine Möglichkeit, wie du messen kannst, wie viele Besucher dein Facebook-Post bringt. Es geht um normale Posts wie diesen:

Facebook zeigt dir an, wie viele Likes du bekommen hast und auch wie viele deinen Post gesehen haben. Aber Facebook verrät dir nicht, was die Besucher auf deiner Web-Seite gemacht haben. Dafür musst du die zu teilenden Links mit den UTM-Parametern taggen. So werden die Daten auch dann übertragen, wenn jemand den Post in einer App sieht und dort auf den Link klickt. Eine genaue Erklärung findest du in meinem Blogpost über die UTM-Parameter.

Der Link zum obigen Facebook-Post sieht mit UTM-Parametern folgendermaßen aus:

http://toolbox.zedwoo.de/url-builder/?utm_source=facebook.com&utm_medium=social&utm_campaign=beta

Sieht kompliziert aus? Keine Sorge, ist alles kein Hexenwerk. Ich zeige dir im Folgenden Schritt für Schritt, wie es geht.

Quelle (utm_source)

Wenn der Post auf Facebook erscheint, gibst du als Quelle „facebook.com“ an, wenn er auf Twitter erscheint, entsprechend „twitter.com“. So einfach ist das:

utm_source=facebook.com

Medium (utm_medium)

Wenn du einen Link taggest, der in einem normalen Social-Media-Kontext erscheint, gibst du immer als „utm_medium“ „social“ an. Also so: „utm_medium=social“. Es gibt viele, die sagen, dass du da auch etwas anderes einsetzen kannst (u.a. der von mir sehr geschätzte Neil Patel), aber wenn da nicht „social“ als Parameter steht, kann Analytics es nicht den sozialen Netzwerken zuordnen. Deswegen tragge bitte ein:

utm_medium=social

Kampagnenname (utm_campaign)

Als Kampagnenname bietet sich bei Blogposts der Titel des Blogposts an. Als Leerzeichen nimmst du entweder „+“ oder die entsprechende Codierung „%20“. Das sieht dann so aus:

utm_campaign=social+traffic+messen

Kampagnencontent (utm_content)

Besonders wenn du mehrere Twitter- oder Facebook-Posts zu einem Blogpost planst, ist es sinnvoll, den Parameter für den Kampagnen-Content zu füllen. Entweder kannst du dort durchnummerieren oder sprechende Bezeichnungen einsetzen.

utm_content=erstes+post

URL-Shortener

Da die URL sehr lang werden kann, bietet sich ein URL-Shortener wie Bit.ly oder Google an.

Fazit

Wenn alle Parameter sauber gesetzt sind, wirst du schon bald deine Facebook-Besucher in Google Analytics besser auswerten können.

Bonus: Tooltip

Um dir die Arbeit zu vereinfachen, habe ich ein kleines Tool online gestellt. Es generiert für dich die passende URL und schickt diese auch gleich durch den URL-Verkürzer von Google. Du findest das Tool hier: Google Analytics UTM Url-Builder 

Viel Spaß beim Taggen!

Jeder Seitenbetreiber möchte gerne wissen, welche Maßnahmen am meisten gebracht haben. Ob die Banner-Kampagne wirklich für neue Kunden oder die Facebook-Kampagne für neue Newsletter-Abonnenten gesorgt hat. Mit ein bisschen Hilfe kannst du in Google Analytics jede einzelne Kampagne zurückverfolgen. Die Lösung heißt Tags und UTM!

Lösung: UTM-Parameter

Genau für diesen Zweck gibt es bei Google Analytics die UTM-Parameter. UTM steht dabei für Urchin Tracking Monitor. Urchin Tracking Monitor war der Name von Google Analytics, bevor Google es gekauft hat. Die meisten setzen UTM-Parameter  nur für Adwords ein, aber es lohnt sich auch für alle anderen Kanäle. Egal, ob du deinen Inhalt per FB-Ad, Banner oder über deine Social-Media-Kanäle bewirbst – immer setzt du die UTM-Parameter ein! Nur so weißt du am Ende, welcher Kanal wie gut funktioniert!

Die Parameter sind dir bestimmt schon mal über den Weg gelaufen. Die URLs sehen dann so aus:

Die Werte der Parameter findest du in Google Analytics unter anderem im Bereich Akquisition.

Anhand der Parameter werden die Besucher in die unterschiedlichen Kanäle einsortiert. Solange du keine Veränderungen vornimmst, nutzt Google Analytics das Default Channel Grouping.

Folgende Parameter gibt es

Damit du jede Kampagne möglichst genau auswerten kannst, gibt es insgesamt vier Parameter. Eigentlich gibt es auch noch einen fünften für Suchbegriffe (“utm_keyword”), den lasse ich aber hier außen vor, weil der bei selbst zu taggenden Kampagnen eigentlich nie vorkommt. Damit keine Fehler passieren, solltest du alle Parameter immer in Kleinbuchstaben schreiben!

Die Quelle der Kampagne

„utm_source“ gibt die Quelle der Kampagne an. In der Regel nimmst du die Domain, auf der der Link erscheint. Beispiel: Ein Banner auf spiegel.de bekommt als Parameter dann „spiegel.de“. Wenn ich aber Links eines Werbenetzwerkes tagge, nehme ich die Domain des Netzwerkes. Beispiel: Ich habe eine Kampagne bei affili.net laufen, dann trage ich an der Stelle affili.net ein. Eine große Ausnahme dabei sind Links in E-Mails. Die werden mit der Art der E-Mail bezeichnet. Beispiel: Tagge ich meine Links im Newsletter, dann lautet der Parameter „newsletter“, bei transaktionalen E-Mails wie aus dem Shopsystem lautet der Tag “transactional”.

Die Art der Quelle

Mit „utm_medium“ gibst du die Art der Quelle an. Trage die Quelle immer sorgfältig ein, denn Google ordnet so die Kanäle zu:

Alles, was nicht zugeordnet werden kann, landet unter „other“.

Tabelle Medium => Kanal

Der Kanal kann übrigens wechseln: Ein Link auf Facebook kann in einem Post „social“ sein. Wenn es aber eine Anzeige ist, gehört er zu „banner“ oder „cpc“. Je nachdem, was du zählst.

Der Name der Kampagne

Um die einzelnen Kampagnen zu unterscheiden, kannst du einen Kampagnennamen vergeben. Wenn ich auf Blogposts verlinke, nehme ich in der Regel den ersten Teil des Titels. Die Namenswahl sollte eindeutig sein, so dass du ohne großes Nachdenken weißt, welche Kampagne gemeint ist. Für dieses Blogpost würde ich den Parameter auf „utm#tutorial“ setzen. Dabei solltest du das Leerzeichen durch „+“ ersetzen. Das wird dann in Google Analytics wieder zu einem Leerzeichen.

Feine Differenzierung: Content

Zur noch feineren Differenzierung kannst du den Parameter „utm_content“ einsetzen. Das macht dann Sinn, wenn es unterschiedliche Links gibt, in denen sich die ersten drei Parameter gleichen, aber trotzdem noch unterschieden werden sollen. Beispiel: In einem Newsletter kann es durchaus mehrere Links zur Startseite geben: Im Logo, im Text und am Ende der E-Mail. Und um genau zu analysieren, welcher Link nun geklickt wurde, kannst du dann den Parameter auf „logo“, „text“ oder „footer“ setzen. Alternativ kannst du auch die Links durchnummerieren. Ich nehme den Parameter, um bei Social-Media-Posts die Tage seit Veröffentlichung des Blogposts zu übergeben.

Hübscher machen: URL-Shortener

Wenn alle Parameter gesetzt sind, ist die URL sehr lang und, wie ich finde, nicht besonders schön.

Ich empfehle dir daher, einen URL-Shortener zu verwenden. Bit.ly oder auch der Google-URL-Shortener leisten dabei gute Dienste.

Tooltip: URL-Builder

Da dem Anwender bei der händischen Generierung der URL viele Fehler unterlaufen können, hat Google ein Formular zur Verfügung gestellt:

https://support.google.com/analytics/answer/1033867?hl=de

Sicherer & hübscher: Mein URL-Builder – für dich!

Allerdings: der Google URL-Builder hat für meinen Geschmack noch zu viele Fehlerquellen. Deswegen habe ich selber einen entwickelt – und der spart auch noch Zeit! Bei meinem URL-Builder können nur die utm_medium’s ausgewählt werden, die Google Analytics auch einem Kanal zuordnen kann. Zusätzlich erhältst du am Ende auch direkt die Short-URL. Probiere es einfach mal aus:
http://toolbox.zedwoo.de/url-builder/

Du hast Hinweise, Tipps oder auch Fragen? Dann ab damit in die Kommentare!

Referral- oder Verweisspam ist total doof! Es gibt mehrere Mittel und Wege, um diese Störenfriede aus Google Analytics zu entfernen. In einigen Blogs wird die Verweis-Ausschlussliste empfohlen. Wenn ich solche Tipps auf Blogs lese, möchte ich mich am Liebsten unter meinen Schreibtisch verkriechen und bitterlich weinen. Ich habe mich aber entschieden, meine Tränen zu unterdrücken und in diesem Post zu erklären, warum diese Methode nicht hilft.

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