Webanalyse im Content-Marketing: Die besten Tipps und Tricks

Die Erstellung und Vermarktung von Content kostet Zeit und Geld. Deshalb sollten Sie am besten nur Inhalte produzieren und vermarkten, die auch tatsächlich zur Erreichung Ihrer Ziele beitragen. Doch wie finden Sie heraus, welche Inhalte das sind? Und wie identifizieren Sie die Kanäle, über die Sie jene Menschen erreichen, die sich für Ihre Themen interessieren?

Wer sein Content-Marketing mithilfe von Webanalyse optimieren möchte, steht vor einigen Herausforderungen. Im Gegensatz zu Saleskampagnen, deren Ergebnisse sich in direkt bezifferbaren Größen wie Umsatz oder Anzahl der Bestellungen ausdrücken lassen, werden mit Content-Marketing-Kampagnen häufig „weichere“ Ziele wie Imagebildung, Kundenbindung etc. verfolgt. Diese Ziele stellen erhöhte Anforderungen an die Webanalyse, weil sie meist nicht direkt messbar sind. Im folgenden Artikel zeigen wir Ihnen Wege, um jene Kennzahlen und Datenquellen zu entwickeln, die Ihnen eine detaillierte Beurteilung von Qualität und Leistung Ihres Content-Marketings erlauben.

Warum Content analysieren?

Die Erstellung und Vermarktung von Content kostet Zeit und Geld. Deshalb sollten Sie am besten nur Inhalte produzieren und vermarkten, die auch tatsächlich zur Erreichung Ihrer Ziele beitragen. Doch wie finden Sie heraus, welche Inhalte das sind? Und wie identifizieren Sie die Kanäle, über die Sie jene Menschen erreichen, die sich für Ihre Themen interessieren?

An dieser Stelle kommt die Webanalyse ins Spiel. Sie erlaubt eine genaue Analyse, wie ihr Content von Ihrer Zielgruppe aufgenommen wird: Werden Ihre Artikel überhaupt gelesen? Gelingt es Ihnen, aus einmaligen Lesern regelmäßige Besucher zu machen? Werden Ihre Inhalte eigenständig weiterverteilt, zum Beispiel über Social Media-Kanäle und Blogs? In welchen sozialen Milieus stößt Ihr Content auf Resonanz? Es geht also darum, die Interaktionen der Nutzer mit Ihrem Content zu erfassen und zu analysieren.

Damit Sie nicht ziellos Daten erheben und sich in den vielfältigen Möglichkeiten von Webanalysetools verlieren, ist es ratsam, sich einen Plan für die Webanalyse zu machen. Ein solcher Webanalyseplan sollte unter anderem Antworten auf die folgenden Fragen liefern:

• Welche übergeordneten Ziele verfolgen wir mit unserem Content-Marketing?
• Welche Kennzahlen erlauben uns, die Erreichung der oben genannten Ziele zu messen und damit den Erfolg des Content-Marketings zu beurteilen?
• Welche Daten benötigen wir, um die Kennzahlen ermitteln zu können?

Daneben enthält ein Webanalyseplan auch Angaben zu Benchmarks, benötigten Berichten und Datensegmenten.

Im Folgenden konzentrieren wir uns auf eine exemplarische Datenerfassung und Webanalyse mit Google Analytics. Außerdem gehen wir kurz auf weitere Datenquellen ein, die für die Analyse von Content-Marketing-Kampagnen nützlich sind.

So funktioniert die Webanalyse im Content-Marketing

Für eine umfassende Content-Analyse ist es nicht ausreichend, nur auf Daten zurückzugreifen, die mit Werkzeugen wie Google Analytics ermittelt wurden. Warum? Guter Content wirkt nicht nur auf der Website, auf der er veröffentlicht wurde (z. B. im Unternehmensblog) sondern darüber hinaus auch auf Social Media-Kanälen und idealerweise auch in Blogs von Dritten (z. B. in Form von Verlinkungen). Deshalb müssen wir für die Webanalyse von Content-Marketing-Kampagnen verschiedene Datenquellen heranziehen, um die Wirkung und den Erfolg unseres Contents beurteilen zu können.

Beispiel: Nehmen wir an, dass Sie einen Unternehmensblog betreiben und den erzeugten Content zusätzlich über Social Media-Kanäle wie Facebook, Twitter und YouTube verbreiten.

Wie könnten Sie jetzt analysieren, ob Ihr Content von Ihrer Zielgruppe angenommen wird?

1. Nutzerverhalten mit Google Analytics analysieren

Aus der Analyse des Nutzerverhaltens auf Ihrem Blog können Sie wertvolle Rückschlüsse ziehen:

• Welche Inhalte stoßen seitens Ihrer Besucher auf Interesse?
• Wie interagieren die Besucher mit den Inhalten?
• Und vielleicht das Wichtigste: Werden die Inhalte überhaupt gelesen?

Im Folgenden zeige ich, wie Sie diese Fragen mithilfe von Google Analytics beantworten können. Natürlich können Sie auch ein anderes Webanalyse-Tool einsetzen. Zu beachten ist, dass sich die Bedeutung und Berechnung der Kennzahlen zwischen den einzelnen Tools unterscheiden kann.

Wir können den Besucher in der Regel nicht fragen, welche Inhalte für ihn am interessantesten sind. Deshalb benötigen wir einige Kennzahlen, die uns die Beantwortung der oben genannten Fragen ermöglichen.

Schauen wir uns zunächst die Content-Berichte in Google Analytics an. Im Abschnitt Verhalten >> Websitecontent >> Alle Seiten finden Sie einen Bericht, der Ihnen die einzelnen aufgerufenen Seiten Ihres Blogs auflistet:

Content-Bericht „Alle Seiten“

1. In der ersten Spalte werden die einzelnen Seiten Ihres Blogs aufgelistet.
2. Es folgt die Zahl der Seitenaufrufe. Jeder einzelne Seitenaufruf wird gezählt. Dies ist der Unterschied zur Spalte „Einzelne Seitenaufrufe“, in der mehrere Aufrufe der gleichen Seite innerhalb einer Sitzung als ein Seitenaufruf gezählt werden.
3. Die durchschnittliche Besuchszeit auf der Seite ist ein Wert, der mit ein wenig Vorsicht zu genießen ist. Denn die durchschnittliche Besuchszeit einer Seite ist die Zeitspanne bis zum nächsten Seitenaufruf. Folgt jedoch kein weiterer Seitenaufruf, kann die Besuchszeit einer einzelnen Seite nicht berechnet werden. Wir sehen in dieser Spalte die Besuchszeit also nur für jene Sitzungen, in denen noch eine Folgeseite aufgerufen wurde. Das ist insbesondere für Ratgeberseiten problematisch, denn wenn die Frage des Besuchers zufriedenstellend beantwortet wurde, hat er keinen Grund, eine weitere Seite aufzurufen. Folglich könnte für diese Seite keine Besuchszeit ermittelt werden.
4. Die Zahl der Einstiege gibt an, in wie vielen Sitzungen die einzelne Seite auch die Startseite der Sitzung war.
5. Die Absprungrate gibt an, in wie vielen Sitzungen nach dem Aufruf der Seite keine weitere Seite mehr aufgerufen wurde. Wenn also nur genau eine Seite aufgerufen wird, wertet Google Analytics dies als Absprung. Die Absprungrate ist für die Bewertung des Contents zwar eine wichtige Kennzahl, doch vermittelt sie – ebenso wie die durchschnittliche Besuchszeit – schnell ein falsches Bild von der Qualität des Contents. Falls die Frage eines Besuchers bereits auf der ersten aufgerufenen Seite Ihres Blogs beantwortet wird, hat er keinen Grund, weitere Seiten Ihres Blogs aufzurufen. Was eigentlich ein Qualitätsmerkmal Ihres Contents ist (schnelle Beantwortung einer Frage) kann in Google Analytics zu einem Anstieg der Absprungrate führen und so ein negatives Bild vermitteln.
6. Der Anteil der Ausstiege gibt an, für wie viele Sitzungen die einzelne Seite auch gleichzeitig die letzte aufgerufene Seite war. Dies kann ein negativer Hinweis sein („Nutzer findet nicht den gewünschten Inhalt und gibt auf“) oder auch positiv zu werten sein: „Nutzer hat die Frage auf seine Antwort gefunden und muss nicht länger nach Inhalten suchen“.
7. Der Seitenwert teilt den Gesamtwert der auf dieser Seite erreichten Conversions durch die Zahl der eindeutigen Seitenaufrufe. Der Seitenwert erlaubt also, die Performance verschiedener Seiten miteinander zu vergleichen.

Kennzahlen erlauben widersprüchliche Interpretationen

Das Hauptproblem: Die Kennzahlen ermöglichen keine sichere Aussage darüber, ob Ihr Content von Ihren Besuchern überhaupt als nützlich erachtet wird. Wir können nicht erkennen, wie lange sich ein Besucher auf einer einzelnen Seite aufhält, sofern er nicht noch eine weitere Seite aufruft. Ferner sagt das Aufrufen einer Seite nichts darüber aus, ob der Inhalt überhaupt gelesen wurde.

Wir müssen uns also Gedanken darüber machen, wie wir die Qualität unserer Daten steigern können, um zu belastbaren Aussagen hinsichtlich unseres Contents zu gelangen. In der Basiskonfiguration von Google Analytics werden nur Seitenaufrufe erfasst. Um besser beurteilen zu können, ob der Content unseres Blogs Interesse weckt, Fragen beantwortet und im besten Fall weiterverteilt wird, sollten weitere Interaktionen der Besucher getrackt und auswertet werden.

Deshalb sollten Sie nicht nur die Seitenaufrufe tracken, sondern auch sogenannte Ereignisse. Das Ereignistracking von Google Analytics erlaubt die Erfassung einzelner Interaktionen Ihrer Besucher.

Welche Interaktionen sollten Sie zusätzlichen tracken?

Jede Interaktion, die einen Rückschluss darauf zulässt, ob Besucher sich mit Ihren Inhalten beschäftigen, sollten Sie für das Ereignistracking in Erwägung ziehen. Empfehlenswert ist ein Tracking für diese Interaktionen:

• Scrolltiefe: Sie können mit Google Analytics messen, wie weit ein Benutzer auf einer Seite heruntergescrollt hat. Mit dieser Information können Sie ermitteln, welche Besucher sich mit Ihren Inhalten offensichtlich nicht eingehender beschäftigt haben: Das sind jene, die eine einzelne Seite gar nicht oder nur wenig heruntergescrollt haben. Für die Einrichtung des Scolltrackings gibt es hier das Scroll Depth Plugin.
• Aktive Aufenthaltsdauer auf einer Seite: Auch wenn ein Besucher eine Seite bis zum Ende heruntergescrollt hat, ist das noch kein sicheres Indiz dafür, dass er den Inhalt auch gelesen hat. Deshalb sollten wir genauer messen, ob sich ein Besucher aktiv mit dem Inhalt einer Seite beschäftigt: Das lässt sich erreichen, indem wir prüfen, ob der Browsertab, in den unser Content geladen wurde, aktiv ist. Wenn ja, erfassen wir Mausbewegungen, Tastatureingaben usw. und melden Google Analytics in regelmäßigen Abständen, dass der Besucher auf unserer Seite aktiv ist. So können wir die aktive Aufenthaltsdauer bestimmen. Sie ist deutlich aussagekräftiger als die Aufenthaltsdauer, die Google Analytics aus der Zeit zwischen zwei Seitenaufrufen berechnet. Kombiniert mit der Scrolltiefe können wir so Nutzergruppen identifizieren, die sich tatsächlich mit unseren Inhalten beschäftigen. Für diesen Zweck gibt es mit Riveted ein empfehlenswertes Plugin.
• Bieten Sie auf Ihren Seiten Social-Media-Buttons an, um Ihren Besuchern das Teilen von Seiten zu erleichtern? Dann sollten Sie Klicks auf diese Buttons unbedingt tracken, denn aus Ihnen können Sie erkennen, welche Inhalte Ihre Besucher als teilenswert erachten.
• Gleiches gilt auch für andere Interaktionen Ihrer Nutzer, wie etwa das Abonnieren eines Newsletters, das Hinterlassen von Kommentaren oder Klicks auf weiterführende externe Links. Diese Aktionen deuten darauf hin, dass sich ein Besucher mit Ihren Inhalten beschäftigt und sollten deshalb erfasst werden.

Wenn Sie diese Ereignisse mit Google Analytics tracken, haben Sie den Grundstein für bessere Content-Analysen gelegt. Außerdem sollten Sie die getrackten Ereignisse in Zielvorhaben überführen und mit Conversionwerten hinterlegen (mehr dazu hier). Das mag für weiche Ereignisse wie zum Beispiel Social Media Shares oder die Scrolltiefe zunächst nicht sinnvoll klingen. Doch Sie erreichen auf diesem Weg eine Differenzierung Ihrer Zielvorhaben. Wenn etwa ein Social Share für Sie wichtiger ist als eine Scrolltiefe von 100 %, geben Sie dem Social Share einen Wert von 10 und der 100 %-Scrolltiefe nur einen Wert von 5. Diese Zielvorhabenwerte werden von Google Analytics den einzelnen Seiten zugeordnet. Dann können Sie im Bericht Verhalten >> Websitecontent >> Alle Seiten in der Spalte Seitenwert erkennen, welche Ihrer Content-Seiten am wertvollsten sind.

Weitere Tipps für die Datenanalyse

• Nutzen Sie in Google Analytics die Content-Gruppierungen. Sie ermöglichen Ihnen, Ihren Content nicht nur auf Seitenebene zu analysieren, sondern auch Themengruppen zu bilden. So können Sie die Leistung verschiedener Themen miteinander vergleichen.
• Verwenden Sie unbedingt Datensegmente für tiefergehende Analysen. Signifikante Abweichungen im Nutzerverhalten finden Sie meist nur heraus, indem Sie die vorliegenden Daten unter bestimmten Blickwinkeln analysieren. Also zum Beispiel:
  • Wie verhält sich die Aufenthaltsdauer im Blog in Abhängigkeit von der Trafficquelle?
  • Aus welcher Trafficquelle stammen die Besucher, die den Content am meisten über Social Media verteilen?
  • Welche Artikel werden von Besuchern immer wieder aufgerufen?
  • Welche Content-Gruppen weisen besonders viele Interaktionen auf?
  • Gibt es signifikante Unterschiede im Nutzerverhalten abhängig von den verwendeten Endgeräten?
  • Verhalten sich weibliche Nutzer anders als männliche Nutzer? Wo liegen die Unterschiede?
  • Welche altersabhängigen Unterschiede lassen sich im Nutzerverhalten feststellen?
• Achten Sie bei allen Analysen auf statistische Signifikanz. Mit anderen Worten: Stellen Sie sicher, dass etwaige Abweichungen im Nutzerverhalten nicht auf purem Zufall beruhen.

Dazu ein kleines Beispiel

Wir stellen den Traffic von Twitter und Facebook gegenüber und wollen wissen, welche Besucher unseren Content häufiger über Klicks auf Social-Media-Buttons teilen.

Wenn wir uns die Zahlen anschauen, könnten wir zu dem Schluss gelangen, dass wir unsere Aktivitäten bei Facebook ausweiten sollten, weil die Besucher, die wir über diesen Weg gewinnen, unsere Inhalte deutlich häufiger weiterverteilen.

Doch ist das wirklich so?

In solchen Fällen bietet es sich an, die statistische Relevanz der ermittelten Unterschiede zu überprüfen. Unter https://abtestguide.com/calc/ finden Sie ein praktisches Tool, das unseren Anforderungen genügt. Wenn wir unsere Zahlen eingeben und 95 % Sicherheit fordern, dass die Unterschiede nicht auf einem Zufall beruhen, erhalten wir folgendes Ergebnis:

Statistische Signifikanz ermitteln

Das Ergebnis ist nicht signifikant, d.h. die Abweichung bzw. die Datenmenge ist nicht groß genug, um mit Sicherheit auszuschließen, dass es sich nicht doch um eine zufällige Abweichung handelt. Es kann fatal sein, wenn Sie Marketing-Entscheidungen treffen würden, die lediglich auf zufälligen Datenabweichungen basieren. Überprüfen Sie deshalb die Ergebnisse aus Ihren Webanalysen immer auf statistische Signifikanz!

2. Social Media-Analyse

Neben der Analyse des Nutzerverhaltens in Ihrem Blog sollten Sie auswerten, wie gut die Verbreitung Ihrer Inhalte über soziale Netzwerke gelingt. Es reicht dabei nicht aus, nur auf Fans und Follower zu schauen: Viel wichtiger ist die Frage, inwieweit diese mit Ihrem Content interagieren. Wie viele Likes erhalten Ihre Posts, wie oft werden sie geteilt und wird Ihr Content auch aus Eigeninitiative (als echter User-Post) weiterverbreitet?

Denken Sie daran, dass für die Social Media-Analyse nicht nur die Kanäle von Bedeutung sind, die Sie selbst pflegen, sondern nach Möglichkeit weitere Kanäle hinzugezogen werden sollten, die von Ihrer Zielgruppe genutzt werden (z. B. Instagram, Pinterest, etc.).

Für die Social Media-Analyse ist der Einsatz spezieller Tools empfehlenswert wie etwa Facelift, SocialBakers oder quintly. Diese erlauben, Daten aus den verschiedensten Social Media-Kanälen zusammenzuführen. So erhalten Sie ein umfassendes Bild, wie Nutzer mit Ihren Inhalten interagieren.

3. Backlinks analysieren

Neben der Verbreitung Ihrer Inhalte über Social Media ist die Verlinkung Ihres Contents auf anderen Websites ein deutlicher Indikator dafür, dass Ihre Inhalte als wertvoll und nützlich eingeschätzt werden. Ein Backlink, den Sie von einem anderen Blog erhalten, muss nicht zwangsläufig für mehr Traffic sorgen als ein Social Media Share. Für den Aufbau guter Rankings in den Suchergebnissen von Google kann er jedoch essentiell sein. Deshalb sollten Sie überwachen, ob Sie Links von anderen Websites erhalten. Statt der kostenpflichtigen Tools zur Analyse von Backlink-Profilen wie etwa Majestic oder ahrefs, empfiehlt sich für den Einstieg die Google Search Console. Es handelt sich um ein kostenloses und leistungsfähiges Werkzeug, das Ihnen neu gesetzte Links zu Ihrem Content meist innerhalb von 2-3 Wochen anzeigt.

Fazit

Die Webanalyse von Content-Marketing-Kampagnen ist anspruchsvoller, als es zunächst scheint. Denn anders als bei Werbekampagnen, die auf die Generierung von Sales abzielen, stehen beim Content-Marketing die Interaktionen des Nutzers mit dem Content und dessen Weiterverbreitung im Vordergrund. Diese Zielsetzung erfordert nicht nur die Einrichtung spezieller Trackings, um Nutzeraktionen besser erfassen zu können, sondern auch die Berücksichtigung weiterer Datenquellen. Die gewonnenen Daten ermöglichen tiefgehende Analysen und bilden damit die Grundlage für die Optimierung Ihrer Content-Marketing-Kampagnen.

Lassen Sie sich deshalb nicht abschrecken, sondern profitieren Sie von den vielfältigen Möglichkeiten der Webanalyse für Ihr Content-Marketing. Identifizieren Sie Optimierungspotenziale, stimmen Sie den Content auf Ihre Zielgruppe ab und ziehen Sie so noch größeren Nutzen aus den eingesetzten Ressourcen.

Über den Autor

Christian Ebernickel begeistert sich für Webanalyse und datenorientiertes Online Marketing. Er berät Unternehmen und Institutionen beim Einsatz von Webanalyse-Tools wie Google Analytics und Google Tag Manager. In seinem Blog schreibt er über erweiterte Tracking-Lösungen und Ansätze zur Datenanalyse.

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