Wie angekündigt, kommt heute der zweite Teil über Content Grouping mit Analytics. Vielen Dank an meinen Kollegen Eugen Belz, der mir viel bei den Codes geholfen hat.
Zum Teil 1 geht es hier lang.
Heute verwenden wir den Google Tag Manager, mit dem wir in Verbindung mit Analytics den Traffic auf unseren Seiten abhängig von definierbaren Eiegenschaften der einzelnen Seiten messen können. Also, welche Seiten bekommen den meisten (oder geringsten) Traffic und welche Eigenschaften der Seite könnten dafür ausschlaggebend sein? Haben die Seiten mit dem meisten Traffic mehr Videos oder weniger Bilder als andere Seiten? Springen Nutzer bei mehr als 1500 Wörter ab oder haben gerade diese Seiten den meisten Traffic?
Auf gehts:
Nachdem wir uns im Tag Manager angemeldet haben, erstellen wir einen Universal Analytics-build-in Tag.
Dazu gehen wir auf „NEU“ und wählen „Tag“ aus. Diesen nennen wir „Universal Analytics GATC – Blog Posts Test“.
Als Tag-Typ definieren wir unter Google Analytics → Universal Analytics.
Die Tracking-ID erhalten wir von unserem Google Analytics-Konto. Dazu gehen wir dort auf Verwalten → “Tracking-Informationen“ → Tracking-Code. Das sieht wie folgt aus:
Damit ist der unser Analytics Konto mit dem Tag Manager verbunden.
Der Erfassungstyp bleibt auf „Seitenaufruf“ gesetzt. Als nächstes werden die Content-Gruppen über „Weitere Einstellungen (optional)“ eingetragen.
Hier die Indizes und die dazugehörigen Content-Gruppen. Wir verwenden diese hier nur als Beispiel, es lassen sich alle möglichen Aspekte einer Seite verifizieren.
1 {{blog post bilder}}
2 {{blog post videos}}
3 {{blog post laenge}}
4 {{blog post titel laenge}}
5 {{blog post post tag}}
„Speichern“ und die Hälfte der Arbeit ist getan!
Nun erstellen wir zu den 5 Punkten die dazugehörigen Makros. Das sieht nach Arbeit aus, die lohnt sich aber. In unserem Fall untersuchen wir die Anzahl der Bilder, der Videos, die Länge der Blogbeiträge, die Titellänge und die Tage, an denen die Blogbeiträge veröffentlicht wurden.
Als Ergebnis können wir sehen, wie viel Traffic die einzelnen Beiträge in Relation zu der Textlänge, der Anzahl der Videos, usf. hatten.
1.
Makroname : blog post bilder
Makrotyp : Benutzerdefiniertes JavaScript
Benutzerdefiniertes JavaScript :
function() {
var numBilder = $(„#content img[class*=’wp-image‘]“).length;
if (numBilder>20) return „ueber 20“;
else if (numBilder>14) return „15-20“;
else if (numBilder>9) return „10-14“;
else if (numBilder>4) return „5-9“;
else if (numBilder>2) return „3-5“;
else if (numBilder=2) return „2“;
else if (numBilder>0) return „1“;
else return „keine“;
Speichern und ab zu 2!
2.
Makroname : blog post videos
Makrotyp : Benutzerdefiniertes JavaScript
Benutzerdefiniertes JavaSkcript :
function() {
var regex = /(?:https?:)?//www.youtube.com/embed/([w-]{11})(?:?.*)?/;
var content = $(„#content“).html();
var matches = content.match(regex);
if(matches && matches.length > 1) {
var numVideos = matches.length – 1;
if (numVideos>9) return „10+“;
else if (numVideos>7) return „8-9“;
else if (numVideos>5) return „6-7“;
else if (numVideos>3) return „4-5“;
else if (numVideos>2) return „3“;
else if (numVideos>1) return „2“;
else if (numVideos>0) return „1“;
else return „0“;
}
else {
return „0“;
}
}
3.
Makroname : blog post laenge
Makrotyp : Benutzerdefiniertes JavaScript
Benutzerdefiniertes JavaScript :
function() {
var wordCountTemp = $(„#content“).text();
wordCountTemp = wordCountTemp.replace(/(^s*)|(s*$)/gi,““);
wordCountTemp = wordCountTemp.replace(/[ ]{2,}/gi,“ „);
wordCountTemp = wordCountTemp.replace(/n /,“n“);
var wordCount = wordCountTemp.split(‚ ‚).length;
if (wordCount>3000) return „3k+“;
else if (wordCount>2500) return „2.5k-3k“;
else if (wordCount>2000) return „2k-2.5k“;
else if (wordCount>1500) return „1.5k-2k“;
else if (wordCount>1100) return „1.1k-1.5k“;
else if (wordCount>800) return „800-1.1k“;
else if (wordCount>500) return „500-800“;
else if (wordCount>200) return „200-500“;
else return „<200“;
4.
Makroname : blog post titel laenge
Makrotyp : Benutzerdefiniertes JavaScript
Benutzerdefiniertes JavaScript :
function() {
var wordCountTemp = $(„#content“).text();
wordCountTemp = wordCountTemp.replace(/(^s*)|(s*$)/gi,““);
wordCountTemp = wordCountTemp.replace(/[ ]{2,}/gi,“ „);
wordCountTemp = wordCountTemp.replace(/n /,“n“);
var wordCount = wordCountTemp.split(‚ ‚).length;
if (wordCount>3000) return „3k+“;
else if (wordCount>2500) return „2.5k-3k“;
else if (wordCount>2000) return „2k-2.5k“;
else if (wordCount>1500) return „1.5k-2k“;
else if (wordCount>1100) return „1.1k-1.5k“;
else if (wordCount>800) return „800-1.1k“;
else if (wordCount>500) return „500-800“;
else if (wordCount>200) return „200-500“;
else return „<200“;
5.
Makroname : blog post post tag
Makrotyp : Benutzerdefiniertes JavaScript
Benutzerdefiniertes JavaScript :
function() {
var url = document.URL;
// For URLs with form: 2014/01/24/
var matches = url.match(/([0-9]{4})/([0-9]{2})/([0-9]{2})//);
if(matches && matches.length > 1) {
var blogDate = new Date(matches[1],matches[2]-1,matches[3]);
var d = [‚Sonntag‘,’Montag‘,’Dienstag‘,’Mittwoch‘,’Donnerstag‘,’Freitag‘,’Samstag‘];
return d[blogDate.getDay()];
}
}
Nun sind wir fast fertig. Nur noch im rechten oberen Bild auf „Version erstellen“ klicken und dann Veröffentlichen.
Jetzt heißt es warten und Daten sammeln.
Wenn die Arbeit erfolgreich war, sollten in einigen Stunden die ersten Daten auf Analytics auswertbar sein.
In Analytics ist unter Verhalten → Verhaltensfluss → Website-Content → Alle Seiten ein neuer Punkt aufgetaucht.
Bei „Primäre Dimension“ kann man nun unter Gruppierung nach Content: Blog Post Blider, …Videos usw. auswählen
Nun kann, je nach Spezifikation, herauskommen dass bspw. Beiträge mit mehr als 600 Wörtern den meisten Traffic haben, Beiträge mit weniger als 2 Videos nur 1/4 des Traffics usw. Je nach Seite lassen sich natürlich weitere Kategorien einbauen, z.B. die Anzahl der Produkte auf einer Seite, Rich Snippets, etc., etc…
Im Ergebnis kann man die Verteilung des Traffics in Relation zu einzelnen Aspekten auf der Seite einsehen. Und die Seite dementsprechend optimieren.
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