Praxisguide
Filter stellen ein mächtiges Werkzeug zur Veränderung von Daten in Google Analytics dar. In diesem Praxisguide zeigen wir, wie sie funktionieren, wie sie angelegt und verwaltet werden sowie welche Filter für Sie sinnvoll sind.
Autor
Julian Kleinknecht
Filter stellen ein mächtiges Werkzeug zur Veränderung von Daten in Google Analytics dar. In diesem Praxisguide zeigen wir, wie sie funktionieren und welche Filter für welche Websites sinnvoll sind.
Diese Themen werden besprochen.
Weitere Praxisguides zu Google Analytics finden Sie auf der entsprechenden Kategorieseite in unserer Dokumentenbibliothek.
Aggregierte Daten sind selten hilfreich und informativ. Wenn Google Analytics sagt, dass die Gesamt-Conversion-Rate 3 % beträgt, welche Folgerungen können daraus gezogen werden? Keine.
Wenn Sie dagegen über die Conversion Rates einzelner Anzeigengruppen informiert sind, können Budgets verändert und Anzeigentexte verbessert werden. Segmentierte Daten sind sehr viel nützlicher als aggregierte Daten.
Google Analytics bietet verschiedene Möglichkeiten, aggregierte Daten besser zu verstehen. Dazu gehören unter anderem:
Die folgenden Screenshots zeigen, wie diese Möglichkeiten in Google Analytics aktiviert werden können:
Filter unterscheiden sich von allen diesen Möglichkeiten. Segmente, sekundäre Dimensionen, Ad-hoc-Filter und Sortierungen verändern nur die Darstellung der Daten. Diese Veränderungen der Daten können in der Oberfläche mit einem Mausklick rückgängig gemacht werden; sie sind nur temporär.
Mit Filtern verhält es sich anders. Filter werden auf die Daten angewendet schon bevor sie in der Oberfläche angezeigt werden. Hier der grobe Ablauf [1]:
Wichtig: Die Veränderung der Daten, welche die Filter vornehmen, können nicht rückgängig gemacht werden. Die wichtigste Regel für Filter lautet deshalb:
Haben Sie auch immer eine ungefilterte Datenansicht zur Hand, falls etwas mit den Filtern schiefläuft!
Im 5. Kapitel beschreiben wir ausführlich, welche verschiedenen Datenansichten sinnvoll sind.
Nach den theoretischen Grundlagen nun zum praktischen Teil. Wie werden Filter angelegt?
Analog zu allen anderen Einstellungen werden auch Filter in der Verwaltungsoberfläche definiert; entweder unter der Spalte „Konto“ oder „Datenansicht“. [2]
Wir wählen den Menüpunkt „Alle Filter“ (unter Konto). Hier finden Sie die Übersicht aller im Konto (also auf der obersten Ebene) vorhandenen Filter.
Vorhandene Filter des ConversionBoosting-Kontos
Diese Filter sind nicht notwendigerweise alle aktiv. Es können also auch Filter angelegt werden, die erst später aktiviert werden.
Um einen neuen Filter anzulegen, durchlaufen Sie diese Schritte:
Nach einem Klick auf den roten Button „Neuer Filter“ öffnet sich dieses Fenster:
(1) Geben Sie zuerst einen aussagekräftigen Namen ein und wählen dann aus, ob Sie einen von Google Analytics vordefinierten oder benutzerdefinierten Filter erstellen möchten.
(2) Im nächsten Schritt wählen Sie zwischen drei grundsätzlich verschiedenen Arten von Filtern (unabhängig davon, ob ein vordefinierter oder benutzerdefinierter Filter angelegt wird):
(3) Anschließend gilt das Kriterium zu definieren, welche Daten ein-/ausgeschlossen bzw. verändert werden sollen. Im nächsten Kapitel geben wir praktische Beispiele für diese Kriterien.
In diesem Beispiel haben wir den Typ „Ausschließen“ gewählt und möchten alle Aufrufe des Verzeichnisses „/ausschließen/“ aus der Datenansicht ausschließen.
Wählen Sie nun die entsprechende Datenansicht aus, auf die der Filter angewendet werden soll und klicken Sie „Hinzufügen“, um den Filter auf diese Datenansicht anzuwenden.
Falls in diesem Konto mehrere Propertys vorhanden sind, werden hier Datenansichten verschiedener Propertys angezeigt. Wenn diese den gleichen Namen tragen (wie in unserem Beispiel), stellen Sie sicher, dass der Filter auch auf die gewünschte Datenansicht angewendet wird. Wir empfehlen, für jede Datenansicht das entsprechende Property in Klammern dazuzuschreiben.
Denken Sie dabei an diese Grundsätze:
Bevor Sie einen Filter auf eine Datenansicht anwenden, sollten Sie diesen verifizieren. Dieses relativ neue Feature von Google Analytics erlaubt es, die Auswirkung von Filtern einzuschätzen, noch bevor diese live sind.
Filter können nur verifiziert werden, wenn sie über den Navigationspunkt Konto > Property > Datenansicht > Filter angelegt/ausgewählt werden (siehe rechte Box).
Wählen Sie also aus der Liste der Filter einen neu angelegten Filter aus und scrollen Sie zum Ende der Seite. Starten Sie die Verifizierung mit einem Klick auf „Filter überprüfen“.
In unserem obigen Beispiel möchten wir alle Seitenaufrufe, welche den Bestandteil „/account/“ enthalten, ausschließen.
Nach einem Klick auf „Filter überprüfen“ enthalten Sie folgende Ansicht. Sie stellt dar, inwiefern die in den letzten 7 Tagen gesammelten Daten durch den Filter verändert wurden. Unser Testfilter funktioniert: alle Seitenaufrufe mit „/account/“ wurden im rechten Teil entfernt; andere Seitenaufrufe sind nachgerückt.
Um die Berechnung zu beschleunigen, wird hier nur ein Sample der letzten 7 Tage verwendet. Die Zahlen sind also nicht genau.
In der Ansicht der Filter der jeweiligen Datenansicht kann nun auch noch die Reihenfolge der Filter festgelegt werden:
Falls nur Ausschließen-Filter angewendet werden, ist die Reihenfolge nicht relevant. Diese Funktion wird aber relevant, wenn Sie Einschließen- und Ausschließen-Filter verwenden. Wenn dies der Fall ist, überprüfen Sie, ob die gewünschte Reihenfolge festgelegt wurde.
Diesen komplexen und anspruchsvollen Themen widmen wir uns in einem eigenen Praxisguide „Interne Besucher und Test-Conversions ausschließen“.
Wenn ein Tool zum Monitoring der Server und der Verfügbarkeit im Einsatz ist [3], sollten diese Aufrufe auf jeden Fall ausgeschlossen werden. Viele dieser Tools setzen normale Browser ein, die natürlich auch JavaScript ausführen und entsprechend von Google Analytics als Besucher gewertet werden.
Die entscheidende Frage lautet, wie die Browser der Tools eindeutig identifiziert werden können. Bei Uptrends weisen diese die Browserversion 99.9 auf:
Fragen Sie bei anderen Anbietern nach, wie deren Browser identifiziert werden können.
Im zweiten Kapitel wurden Segmente als eine Weise vorgestellt, wie man aggregierte Daten besser verstehen kann. Wenn Sie merken, dass Sie bestimmte Segmente sehr oft einsetzen, wenden Sie einen entsprechenden Filter auf eine neue Datenansicht an. Dann haben Sie die gewünschten Daten sofort ohne Segment zur Hand.
Online-Shops können beispielsweise zwischen angemeldeten und nicht angemeldeten Besuchern unterscheiden. Website mit verschiedenen Arten von angemeldeten Besuchern (wie unter anderem ConversionBoosting) sollten auch diese unterscheiden.
Angemeldete Besucher können beispielsweise anhand von benutzerdefinierten Dimensionen (Universal Analytics) bzw. benutzerdefinierten Variablen (Analytics classic) identifiziert werden. Diese müssen natürlich zuerst angelegt werden. Wenn dies geschehen ist, können Sie so eingeschlossen werden:
Segmente für Traffic-Quellen sind weitere häufig genutzte Segmente. Analog zu einer eigenen Datenansicht für eingeloggte Besucher können Sie auch eine eigene Datenansicht ausschließlich für Besucher von AdWords oder einer anderen Traffic-Quelle anlegen.
Durch die feine Nutzerverwaltung von Google Analytics kann dann beispielsweise der SEA-Agentur nur Zugriff auf dieses Profil – und beispielsweise nicht den SEO- oder Display-Traffic gegeben werden.
Außerdem können für interne Abteilungen (zum Beispiel das SEA-Team) übersichtlichere Datenansichten erstellt werden.
Der entsprechende Filter könnte so aussehen:
Neben bestimmten Traffic-Quellen können auch Datenansichten mit nur bestimmten Bereichen einer Website angelegt werden.
Ein Beispiel hierfür ist der Blog. Der Redaktion kann eine Datenansicht erstellt und freigegeben werden, die nur Daten für den Blog – jedoch beispielsweise keine E-Commerce-Daten – enthalten.
Google Analytics behandelt die beiden Ausdrücke „brand-Kampagne“ und „Brand-kampagne“ als zwei unterschiedliche Kampagnen – es wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.
Wenn viele verschiedene Personen an Kampagnen beteiligt sind, kann es jedoch schnell vorkommen, dass unterschiedliche Schreibweisen zum Einsatz kommen. Mit diesem Filter können alle Kampagnennamen in Kleinbuchstaben umgewandelt werden:
Im vorigen Kapitel haben wir beschrieben, dass eigene Datenansichten für bestimme Zwecke (zum Beispiel nur SEA-Traffic) sinnvoll sein können. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch. Für jedes Property können schließlich bis zu 25 Datenansichten angelegt werden.
Wichtig: Ziele, Trichter und E-Commerce-Tracking sind in neuen Datenansichten nicht enthalten und können leider auch nicht von anderen Datenansichten kopiert werden. Legen Sie diese also an, sobald Sie eine neue Datenansicht angelegt haben.
Legen Sie für jedes Property mindestens diese Datenansichten an:
Profil für interne Besucher und Test-Conversions (mehr dazu im Praxisguide Praxisguide „Interne Besucher und Test-Conversions ausschließen“
Welche weiteren Datenansichten für Sie sinnvoll sind, hängt davon ab, welche weiteren Filter Sie anwenden (siehe voriges Kapitel).
Als Faustegel kann dienen: Legen Sie eine neue Datenansicht plus Filter an, wenn es sich herausgestellt hat, dass ein bestimmtes Segment sehr oft zum Einsatz kommt. Sie wenden also oft das Segment „SEA-Traffic“ an, um Besucher von AdWords zu analysieren. Dann erstellen Sie eine separate SEA-Datenansicht mit entsprechendem Filter
[1] Unser Praxisguide „Technische Grundlagen des Website-Testing“ erläutert diesen Ablauf ausführlicher.
[2] Unser Praxisguide „Google Analytics: Konto, Property oder Datenansicht?“ erläutert die Verwaltungsoberfläche von Google Analytics im Detail.
[3] In der ConversionBoosting-Toolbox finden Sie beispielsweise Uptrends.
