Guide zum A/B-Testing von Unbounce

A/B-Tests sind die vermeintlich einfachste Testvariante. Man hat zwei (oder auch mehr Varianten) und lässt diese gegeneinander antreten. Die Variante mit der höchsten Conversionrate gewinnt und alles ist super.

Leider drängen sich dann beim konkreten Setup von A/B-Test dann doch ein paar unangenehme Fragen auf. Was soll ich denn eigentlich testen? Ist die Farbe von Buttons tatsächlich so wichtig? Wann ist der Test abgeschlossen? Weiterlesen

MarketMotive Webanalyse Meister-Kurs – ein Erfahrungsbericht

In der Webanalyse ist es wie in den meisten anderen Online-Marketing-Disziplinen – es wimmelt von selbsternannten Experten. Schon mal was auf Facebook gepostet, schon ist man ein Social-Media-Experte! Kaum weiß man, was eine Meta-Description ist, zählt man zu den intimen Kennern des Google-Algorithmus. Wie kann es in der Webanalyse anders sein: Wer schon mal Google Analytics zum Laufen gebracht hat und auf Anhieb weiß, wo er die Absprungrate für eine bestimmte Seite findet, ist dem subjektiven Expertenstatus oft schon recht nahe.

Das war einer der Gründe, warum ich einen formellen Nachweis meines Wissens haben wollte. Aber natürlich wollte ich auch einen geordneten Zugang zum Thema gewinnen, um darauf systematisch mein Wissen aufzubauen. Gerade in der Webanalyse läuft man ohne ein geeignetes Framework Gefahr, vollkommen orientierungslos Zahlenkolonnen zusammen zu tragen. Dabei gerät das eigentliche Ziel der Webanalyse (Empfehlungen zur Optimierung!) oft aus dem Blick.

Klar gibt es die GAIQ (Google Analytics Individual Qualification). Aber letzten Endes ist das nur ein einführender Kurs, der die wichtigsten Implementierungfragen bei Google Analytics klärt und durch das Tool selbst führt. Das hilft ungemein das Thema auch allgemein besser einzuordnen, kratzt aber letzten Endes doch nur an der Oberfläche.

Darum habe ich mich auf die Suche nach einem ausführlicheren Ausbildungsprogramm gemacht. Zwar gibt es im deutschsprachigen Raum den einen oder anderen Anbieter für Seminare zur Webanalyse (z.B. 121Watt oder eMBIS), aber zum Einen sind das meist nur kurze Seminare, in denen man kaum praktische Übungen durchführt und zum Anderen wollte ich schon von einem der Schwergewichte der Szene lernen. Am Ende der Recherche blieben zwei englischsprachige Angebote übrig: Der Kurs “UBC Award of Achievement in Digital Analytics” der University of British Columbia oder der Kurs zum “Web Analytics Certified Master” von MarketMotive. Weiterlesen

6 (für mich) neue Fakten zu Multi-Channel-Funnels in Google Analytics

Disclaimer: Das ist keine Einführung in das Thema Multi-Channel-Analyse. Einen  guten Einführungsartikel zur Multi-Channel-Analyse von Google Analytics gibt’s von Timo Aden.

Vermutlich hat sich schon jeder halbwegs ambitionierte Webanalytiker die Multi-Channel-Funnels angesehen. Ich persönlich fand das immer recht spannend, wenn auch wenig aufschlussreich, einfach weil ich nicht genau wusste, wie die Daten eigentlich zustande kommen und welche Betrachtungsweisen dem Modell zugrunde liegen. Deshalb habe ich mich vor ein paar Tagen mal hingesetzt, um die Lücken zu schließen. Neben den Dingen, die bekannt sein dürften, z.B. “Was ist ein Assist?”, bin ich vor allem auf folgende Dinge gestoßen, die mir neu waren: Weiterlesen

Ist das ein guter Link?

Es war schon immer schwierig, gute von schlechten Links zu unterscheiden. Aber mit den letzten Algorithmus-Updates und der Diskussion um negatives SEO hat sich die Lage noch verschärft. Das Ergebnis sind mehr verunsicherte Website-Betreiber als jemals zuvor. Klar kann man eine Menge Tools zurate ziehen (z.B. Linkbird, Cemper,  Searchmetrics, etc.), die einen Berg Daten liefern und die Qualität von Links “objektiv messen”. Das geschieht meist auf Basis einer Vielzahl an Faktoren wie DomainAuthority, TrustRank, mozRank, etc. Diese Berechnungen sind sicherlich sinnvoll und richtig. Nur ist dieser Zahlenwust für einen Webmaster selten zu verstehen (“Whoa! Der Link kommt von einer Domain mit einer DA von 143.85973 … klasse, oder? … ??”).

Was also, wenn ich mich als Betreiber einer Website nicht mit einem komplizierten Zahlenwerk auseinandersetzen will und einen einfachen Weg suche, um gute von schwachen Links zu unterscheiden. Weiterlesen

Besseres SEO durch Outbound Linking?

Im SEO gibt es einige kontrovers diskutierte Themen. Eines davon ist sicherlich die Frage danach, ob man auf andere Seiten verlinken sollte oder nicht. Bei dieser Diskussion stehen sich die Lager der Freilinker und der PageRank-Horter gegenüber. Die Freilinker sehen in Outbound Links (also Links aus der eigenen Site auf andere Sites) eine Art Best Practice, die PageRanker-Horter lehnen diese Praxis strikt ab. Beide Seiten führen zahlreiche Argumente für die eigene Vorgehensweise ins Feld: Weiterlesen

Ranking Faktoren 2013 für Deutschland von Searchmetrics

Jährlich bringt Moz einen Bericht über die Entwicklung der Rankingfaktoren heraus (hier der Bericht für 2013). Dazu werden jedes Jahr die renommiertesten SEO-Experten nach Ihrer Einschätzung gefragt und Daten aus einer Korrelationsanalyse herangezogen, um die Einschätzungen der Experten weiter zu untermauern.

Was für den amerikanischen Markt gut und richtig ist, sollte aber auch für den deutschen Markt nicht fehlen. Und so hat sich Searchmetrics an die Analyse der großen Datenbestände gemacht, um die wichtigsten Rankingfaktoren aus deren Sicht zu bestimmen.

Noch von meiner Seite ein Punkt, der oft zu kurz kommt: Es handelt sich hier um eine reine Korrelationsanalyse. Korrelation heißt nicht Kausalität. Einfach ausgedrückt: Die Daten legen nahe, dass es hier einen Zusammenhang geben kann, das muss aber nicht so sein. Außerdem dürften auch einige Daten mit Vorsicht zu genießen sein. Dass Shares hier als einer der stärksten Faktoren für das Ranking gewertet wird, sollte in Relation gesetzt werden. Guter Content wird in der Regel sowohl Shares wie auch Backlinks auf sich ziehen. Dieser Zusammenhang scheint aber bislang nicht ausgewertet worden zu sein.

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Mehr zu den SEO Rankingfaktoren 2013 bei Searchmetrics.

Überarbeitetes SEO-Periodensystem der Rankingfaktoren

Einführungen in das Thema SEO gibt es relativ viele. Dabei muss man nicht zwingend einen Haufen Geld für Bücher ausgeben, die dann in einem halben Jahr ohnehin wieder überholt sind. Ein wenig Englisch-Kenntnisse vorausgesetzt findet man auch im Netz kostenfrei wirklich großartige Einsteiger-Inhalte, wie beispielsweise den Beginner’s Guide to SEO.

Wer schon ein wenig Vorkenntnisse hat, der hätte aber gerne auch eine einfache Übersicht über die wichtigsten Faktoren und wie diese zu gewichten sind. Und diesen Menschen kann geholfen werden:

Die Editoren von Search Engine Land haben mit dem SEO Periodic Table of SEO Ranking Factors eine wirklich klasse Infografik in Form eines SEO-Periodensystems entwickelt, die genau das leistet – einen schnellen Überblick über die wichtigsten Rankingfaktoren und wie diese zueinander stehen. Und um so besser, dass das System erst vor kurzem (10. Juni 2013) überarbeitet wurde, um den Veränderungen im SEO Rechnung zu tragen.

Hier das alte SEO-Periodensystem:

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Und hier die aktualisierte Version aus dem Jahr 2013:

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Folgende Änderungen auf der Seite der positiven Signale wurden noch hinzugenommen:

  1. Die Blocking-Faktoren wurden gestrichen, weil es diese Features ganz einfach nicht mehr bei Google gibt.
  2. Problematische Faktoren wurden integriert. So findet sich das Problem „thin content“ nun auch direkt im Contentbereich.
  3. Duplicate Content wurde erneut als wichtiger Faktor hinzugenommen, weil die Suchmaschinen wieder verstärkt darauf achten.
  4. Die Auszeichnung strukturierter Daten wurde ergänzt, um den Initiativen wie dem Semantic Markup Helper von Google Rechnung zu tragen.
  5. Das Thema Autorenidentifizierung wurde berücksichtigt.

Auf der Negativseite wurden die beiden Faktoren „übermäßige Werbeeinblendungen“ und „Verdacht auf Produkt- und Softwarepiraterie“ hinzugefügt.

Darüber hinaus hat sich auch die Gewichtung einiger Elemente verändert, wie beispielsweise der Links, der Historie und der Social Signals.