Google Analytics – Content Experiments

20. September 2012 | Von in Google Analytics

Vor wenigen Monaten hat Google Analytics eine sehr interessante Ankündigung gemacht: “Der Google Website Optimizer wird vollständig in Google Analytics integriert.”

Die Dienste des Website Optimizer als alleinstehendes Produkt wurden bereits im August eingestampft und stehen heute als Content Experiments den Google-Analytics-Anwendern zur freien Verfügung.

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Der Website Optimizer ist seit kurzem in Analytics integriert

Kurz erklärt: Durch Content Experiments können dem Besucher zu einer URL unterschiedliche Inhalte angezeigt werden. Dadurch können unter anderem Rückschlüsse auf die Attraktivität der Inhalte und deren Auswirkungen auf Conversions und Ziele gezogen werden.
Im Folgenden zeige ich in einer kurzen Step-by-Step Anleitung, wie ein solcher Test generiert werden kann.

Das Test-Tool wird unter dem gleichnamigen Menüpunkt der Rubrik Content angewählt.

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Nach Klick auf “Test erstellen” gelangt man direkt in die Maske des Konfigurators:

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Wir geben dem Test einen Namen, geben die URL der Originalseite an und legen in der Folge die alternativen Seiten (max. 9 Varianten sind möglich) und damit die Inhalte fest, welche im Testverlauf angezeigt werden sollen.

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Im zweiten Konfigurations-Schritt werden die Testoptionen festgelegt.
Nun werden die Messwerte gewählt, nach denen der Test bewertet und anhand derer letztendlich der Testsieger ermittelt wird. Zieltypen sind: URL-Ziel, Besuchsdauer, Seite/Besuch oder ein Ereignis.

Ebenfalls wird hier eingestellt, wie viele unserer Besucher in den Test einbezogen werden sollen. Stellt man wie in unserem Beispiel 100 % ein, werden ausschließlich Testseiten ausgegeben. Will man gewisse Inhalte und deren Wirkung auf die Schnelle testen, kann dies eine gute Option sein.

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Im dritten und damit vorletzten Schritt wird der generierte Testcode ausgegeben. Dieser Testcode wird zusätzlich zum Google Analytics Code nach dem öffnenden Head-Tag eingebaut. Der Analytics Code sollte auf jeder Testseite vorhanden sein.

Im vierten Konfigurationsfenster bekommt man noch mal sehr übersichtlich eine Gesamtübersicht der Testseiten und die Einstellungen des Tests angezeigt.

Nun kann der Test gestartet werden.

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Alle generierten Tests finden sich schlussendlich in einer Übersicht unter Content > Tests wieder und können entsprechend eingesehen, modifiziert oder beendet werden.

Fazit
Insbesondere für stark frequentierte Websites ist ein solcher A/B Test sicherlich ein sehr gutes Feature. Neu entwickelte oder umstrukturierte Inhalte sowie deren Auswirkungen auf die Besucher und das Besucherverhalten lassen sich so genauer beleuchten. Eine Funktion mehr, aus der man wichtige Rückschlüsse ziehen kann.

Nachtrag
Zum Schluss noch etwas Offizielles:

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Marvin Mennigen

Marvin Mennigen war bis 2015 Online-Marketing-Consultant (SEO) bei der Online-Marketing-Agentur Bloofusion und befasste sich unter anderem mit der Webanalyse in Google Analytics, worüber er im Bloofusion-Blog (damals: „Die Internetkapitäne“), im SEO- und SEM-Magazin „suchradar“ sowie bei Twitter berichtete.

Privat ist er leidenschaftlicher Fan vom Fußball-Bundesligisten Borussia Mönchengladbach, fitnessbegeistert und seit seiner Anstellung bei Bloofusion Tischkicker-süchtig :).

Marvin ist in den folgenden sozialen Netzwerken zu finden:

3 Kommentare zu “Google Analytics – Content Experiments”

  1. Avatar-Foto Thomas

    Danke für den Beitrag.. ich werde mich mal ein wenig näher mit der Sache beschäftigen 🙂

    Noch eine wichtige SEO Info ! Eigentlich hat google geäußert, dass sie die Varianten nicht als DC erkennen würden sondern wissen, dass sie A/B Testing Inhalte sind. Nun haben Sie aber ein wenig zurückgerudert und empfehlen jetzt einen canonical für die Testvariationen:

    http://support.google.com/analytics/bin/answer.py?hl=de&answer=2613318&topic=1745207&ctx=topi

    auch eine 301 nach erfolgreichem Test sollte implementiert werden!

  2. Avatar-Foto Marvin

    An dieser Stelle danke für die Info!;)

  3. Avatar-Foto Marco

    Ich finde dass der Conversion Rate Optimierung (und dabei geht es ja letztendlich wenn man A/B-Tests durchführt) immer noch viel zu wenig Aufmerksamkeit (im Gegensatz zu SEO) zukommt. Dabei ist es viel einfacher, seine Conversion Rate um 20% zu erhöhen als seinen Traffic um 20% zu steigern. Und der Effekt auf den Umsatz ist derselbe.

    Allerdings war schon der Website Optimizer von Google sehr limitiert, und jetzt wo nur noch A/B-Tests möglich sind ist er praktisch unbrauchbar. Also für einen ganz einfachen Test für jemanden der neu im Thema ist, ist er ok, aber ansonsten muss man sich nach Tools umschauen die auch multivariate Tests anbieten sowie mit javascript arbeiten (dann entfällt auch das Risiko von DC und die Implementierung eines 301 nach Ende des Tests).

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