Scrolltracking ist fantastisch, denn dadurch kannst du messen ob User deinen Content auch tatsächlich lesen und wenn ja, wie weit sie ihn lesen: Nur bis zur ersten Unterüberschrift? Oder doch bis ganz ans Ende?
Je weiter deine User scrollen (also lesen), desto wertvoller und spannender ist dein Content. Das wiederum hilft dir, dass Engagement deiner User messbar zu machen.
Inhalt
- 1 Vorteile: Scrollanalysen in Google Analytics
- 2 How to: Scrolltracking in GA implementieren
- 3 Auf in die Tiefe: Scroll Analyse-Möglichkeiten
- 4 Scrollanalysen via GA Standardreports
- 4.1 Scrollanalyse: Overall Website-Engagement
- 4.2 Scrollanalyse: Blogartikel im Überblick
- 4.3 Blogartikel: Der Beste vs. der Schlechteste
- 4.4 Scrollanalyse eines ausgewählten Artikels
- 4.5 Scrollanalyse: Ableitungen zur Optimierung
- 4.6 Scroll Analyse mit Site Usage Metriken
- 4.7 Scroll Analyse mit Ecommerce Metriken
- 5 Scrolltracking via Custom Reports
- 6 Scrollanalyse mit Google Analytics Segmenten
- 7 Blogs Special: Scroll Event als Webseiten Ziel
- 8 Fazit und großes Finale
- 9 Alles klar?
Vorteile: Scrollanalysen in Google Analytics
Noch fantastischer sind Scrollanalysen in Google Analytics und zwar aus drei genialen Gründen:
1.) Daten-Kombination: Du kannst Reports, Segmente und Ziele auf Basis des Scrollverhaltens erstellen und diese mit ALLEN verfügbaren GA Daten kombiniert analysieren. Beispielsweise: Schicken User die nicht bis zum Ende scrollen häufiger Kontaktanfragen?
2.) Vergleiche: Du kannst jede Menge Vergleiche durchführen. Beispielsweise Seiten und Seitenkategorien und deren Veränderung im Monats-Verlauf. Haben deine Maßnahmen zu einer Verbesserung geführt?
3.) Trends: Du kannst Trends erkennen und damit geschickter auf die Zukunft reagieren. Werden deine ewig langen Blogartikel niemals bis zum Ende gelesen, deine kurzen, knackigen jedoch schon, weißt du wie du deine Community zukünftig besser aktivierst.
How to: Scrolltracking in GA implementieren
Wie du Scrolltracking mit Google Analytics sehr einfach auf deiner Website implementiert erfährst du hier in meiner Schritt für Schritt Anleitung.
Grundsätzlich gibt es drei Möglichkeiten:
1.) Via Scroll-Depth Trigger im Google Tag Manager (GTM): Erfasst wird das Scrolling in Prozent. Die Lösung wird direkt von Google via GTM bereitgestellt. Die Aktivierung dauert nur wenige Minuten. Der Aufwand ist super gering. Trotzdem würde ich von dieser Lösung abraten, hier erfährst du warum.
2.) Via eigener JS-Lösung im GTM: Erfasst wird das Scrolling ebenfalls in Prozent, jedoch erfolgt die Umsetzung via eigener Programmierung. Das klingt im ersten Moment komplex, ist es jedoch gar nicht, da ich hier eine 1:1 Anleitung für dich habe.
3.) Via JS-Lösung von Justin Cutroni: Statt Prozentwerte übergibt Justin den Scroll-Status z.B. Artikel geladen, Lesestart, Seitenende. Die Lösung finde ich super und eine schöne Alternative zum klassischen Zahlen-Haufen.
Hinweis: Dieser Blogartikel baut speziell auf meine Lösung und Möglichkeit 2) auf, wobei die meisten Analysen auch mit Lösung 1) und 3) machbar sind.
Auf in die Tiefe: Scroll Analyse-Möglichkeiten
In Google Analytics gibt es grundsätzlich zwei Analysemöglichkeiten und Segmente:
- Google Analytics Standard-Reports (mit Beispiele für Blogger)
- Google Analytics Custom Reports (mit Beispiel für Ecommerce)
Beide haben ihre Vor- und Nachteile, auf die ich auch im weiteren Blogartikel im Detail eingehe.
Scrollanalysen via GA Standardreports
Ist das Scrolltracking einmal implementiert, findest du die Scroll-Daten in den Google Analytics Standardberichten unter Verhalten → Ereignisse → Top Ereignisse. Hier sind zunächst ALLE deine Events gelistet.
Scrollanalyse: Overall Website-Engagement
Klick zuerst auf die Event Kategorie “Scroll Tracking” um tiefer in diesen Ereignis-Bereich einzusteigen.
Hinweis: Dieses “weiter einsteigen” wird in der Webanalyse auch als “drill down” bezeichnet.
Dein Report sieht nun so aus:
Der erste interessante Wert befindet sich noch über der ersten Zeile: Hier werden die Metriken für den Bericht zusammengefasst.
Werfen wir zuerst aber einen Blick auf den „Avg. Value“: Dieser gibt den durchschnittlichen Wert ALLER Scroll-Events, auf ALLEN Seiten der Website an. In meinem Fall bedeutet das, dass User im Durchschnitt rund 50% meines Inhalts scrollen. Das ist sehr gut!
Hinweis: Bei Durchschnittswerten natürlich immer zu beachten sind die Ausreißer, die den Wert stark nach oben oder unten drücken können. Deswegen schauen wir uns die Artikel auch gleich im Detail an.
Würde das overall Scoll-Engagement unter 20% liegen, sollten die Alarmglocken läuten: Denn das bedeutet, dass die Mehrheit deiner User deinen Content kaum lesen. Nun gilt es herauszufinden warum das so ist. Möglicherweise stimmt etwas mit deinen Inhalten nicht: Schweifst du zu sehr ab und das eigentliche Thema bleibt auf der Strecke? Liegt es an deinem Schreibstil? An der Aufbereitung? Lies weiter um das herauszufinden.
Meine 1. Erkenntnis: Meine LeserInnen lesen meine oft sehr langen Blogbeiträge also tatsächlich. Sie interessieren sich für meinen Content und konsumieren ihn auch. Ich kann also weiterhin lange, tiefgehende Artikel verfassen.
Wie sieht es bei dir aus?
Scrollanalyse: Blogartikel im Überblick
Wähle als nächstes die primäre Dimension „Event Label“ um alle Blogartikel zu erhalten, auf denen gescrollt wurde.
Die erste Metrik “Total Events” gibt an, auf welche deiner Artikel die meisten Scroll-Events ausgelöst worden sind. Das sagt jedoch noch nichts über das Scroll-Verhalten selbst aus, sondern ist eher als Ranking der Seiten zu verstehen: Seiten, die oft aufgerufen wurden, lösen auch mehr Scroll-Events aus.
Hinweis: Wenn du mehr Informationen über eine bestimmte Metrik benötigst z.B. “Total Events” vs. “Unique Events” kannst du jederzeit im Google Analytics Dimension & Metrik Explorer nachsehen. Hier findest du eine detaillierte Beschreibung zu allen Dimensionen und Metriken die in Google Analytics verfügbar sind.
Spannender ist hier wieder die letzte Metrik im Report “Avg. Value”: Dieser gibt den durchschnittlichen Scroll-Prozentsatz der einzelnen Seiten an. Ein spannender Wert, denn du kannst damit deine Seiten miteinander vergleichen.
Übrigens, einen noch schöneren Vergleich erhälst du über die Darstellungsoption „Vergleich“:
Erkenntnis #2: Ich sehe also auf einen Blick, dass mein GTAG.js-Blogartikel im Durchschnitt zu 61.54% gescrollt wurde – überdurchschnittlich stark. Die Leser interessieren sich also brennend für dieses Thema und verschlingen den Artikel regelrecht.
Hingegen wird mein Wetter-Tracking Artikel im Durchschnitt nur knapp 30% gescrollt – was sogar 41% unter dem Website-Durchschnitt liegt. Das kann nun zwei Gründe haben: Entweder, die User haben gefunden wonach sie suchen – oder der Inhalt entspricht nicht dem, was sie sich vorgestellt haben. Sie springen ab und suchen einen alternativen Blogartikel, der eher ihren Vorstellungen entspricht. –> Um das herauszufinden, schau dir die Bouncerate des Artikels an.
Blogartikel: Der Beste vs. der Schlechteste
Zurück zur Tabellen-Ansicht, ein Klick auf das “Avg. Value”-Feld und Google Analytics sortiert dir den Bericht nach dieser Metrik (standardmäßig sortiert GA nach der ersten Metrik im Bericht, in dem Fall „Total Events“).
Hinweis: Nach welcher Metrik sortiert wird, erkennst du an dem kleinen Pfeil im Report.
Erkenntnis #3: Das durchschnittlich beste Engagement erreicht also mein Artikel Offline Tracking mit Amazon Dash Buttons mit 75% Scrolltiefe. Allerdings waren zum Zeitpunkt X auch nur zwei Besucher auf auf der Seite…
Hinweis: Damit du tatsächlich sagen kannst, dass ein Artikel „gut“ performt, solltest du dir zumindest einen Zeitraum von 2 Wochen anschauen oder zumindest 100 Zugriffe verzeichnet haben. Nimm das als ungefähren Richtwert um aussagekräftige Daten zu analysieren.
Erkenntnis #4: Klick nochmal auf das “Avg. Value”-Feld und Analytics sortiert die Daten umgekehrt: Du siehst nun die am wenigsten gelesenen Artikel auf deiner Website (und auch Fehler, die sich einschleichen können, wie bei mir in Zeile 1).
Beachte auch wie lange Artikel bereits online sind: Wenn der Artikel Datenansichts-Filter für schöne URLs erst seit kurzem online ist, ist klar, dass das durchschnittliche Engagement noch nicht so hoch ist – vermutlich haben ihn erst wenige User geöffnet und sollten Ausreißer dabei gewesen sein, kann es schnell passieren, dass die Berechnung verfälscht wird.
Ist ein Artikel hingegen seit mehreren Monaten online und hat einige Zugriffe erhalten, sind die Ausreißer nicht mehr so schwerwiegend und er Durchschnittswert eher analysierbar.
Achte also auch hier wieder auf den Analysezeitraum und die Anzahl der Zugriffe.
Scrollanalyse eines ausgewählten Artikels
Klick nun auf den Artikel, den du im Detail analysieren möchtest. Es passiert wieder ein drill-down und du erhältst die Scroll-Events für diesen einen bestimmten Artikel – in meinem Fall den Spreadsheet Plugin Artikel zum automatischen planen und versenden von Emails.
Damit das Ganze anschaulicher wird, kannst du dir über die Einstellung „sekundäre Dimension“ eine zweite Dimension in den Bericht holen z.B. die Ereignis-Aktion, mit der URL des Blogartikels:
Zahlen sind schön, Charts allerdings schöner: Ändere daher die Darstellungsoption auf Bar-Chart, um die Häufigkeit der Scroll-Ereignisse übersichtlicher dargestellt zu bekommen.
Erkenntnis #5: Oho – 70% gescrollt wurde bei mir am häufigsten ausgelöst – zu 36%. 18% haben nur 10% gescrollt. Weitere 18% nur zu 20%…
Ich zählt nun die <50% gescrollt zusammen und erkenne, dass zwei drittel meiner Leser mehr als die Hälfte dieses Beitrags konsumieren – also ca. bis nach der Anleitung, die erklärt, wie das Spreadsheet funktioniert. Die Vorteile interessiert die wenigsten aber das ist okay: Die Information ist gefunden. Die User sind zufrieden. Das ist hervorragend!
Scrollanalyse: Ableitungen zur Optimierung
Überprüfe das Scrollverhalten für mehrere Blogartikel um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie User mit deinem Content interagieren.
Sind die User auf deiner Website beispielsweise wilde Scroller (sprich: interessierte Leser) und würden gerne mehr und mehr und mehr Content konsumieren, kannst du hier zur Optimierung ansetzen: Füge beispielsweise Related-Articles, Cross- oder Upselling-Features hinzu und analysiere ob User mit diesen interagieren. Die User-Bindung ist bereits hoch, es geht aber gewiss noch höher…
Erkenntnis #6: Das habe beispielsweise ich gemacht, nachdem ich gemerkt habe, dass ein Großteil meiner Leser tatsächlich zu Ende lesen. Sie sind also interessiert und mit zusätzlichen Inhalten, kann ich sie eventuell weiter binden…
Sind deine User hingegen schlechte Scroller (sprich: uninteressierte Leser) musst du ggfs. deine Content-Strategie überarbeiten. Möglicherweise verbreitest du deine Inhalte aber auch in den falschen Kanälen und hast die eigentliche Zielgruppe noch gar nicht angesprochen… Hier empfehle ich dir auf jeden Fall tiefer zu graben und zwar solange, bis du eine mögliche Antworte oder Hypothese gefunden hast an der du zu Arbeiten beginnen kannst.
Scroll Analyse mit Site Usage Metriken
Aktuell befinden wir uns im Bereich “Ereignisse”. Du kannst deine Scroll-Events aber auch mit “Site Usage” oder “Ecommerce” Metriken analysieren. Google versteckt manche Reports in Tabs, die auf den ersten Blick leicht übersehen werden…
In der „Site Usage“ werden deine Events zusammen mit Engagement Metriken von Google Analytics dargestellt z.B. der Anzahl der Sessions, der durchschnittlichen Sitzungsdauer, etc.
Im Zusammenhang mit dem Scrollverhalten ist die durchschnittliche Sitzungsdauer ganz besonders spannend: Je weiter gescrollt (also gelesen) wird, desto länger müsste die Sitzung deiner User andauern.
Erkenntnis #7: Ist diese allerdings nicht wesentlich länger, scrollen deine User zwar bis zum Ende des Artikels, lesen sich den Content aber gar nicht durch. Vielleicht erwarten sie am Ende die ultimative Lösung, einen speziellen Hinweis oder auch Related-Articles… Im Worst-Case sind sie allerdings unzufrieden, springen ab und kommen womöglich kein zweites Mal wieder.
Hinweis: Beachte allerdings, dass die von Google berechnete durchschnittliche Sitzungsdauer nicht 100% korrekt misst – die Details dazu und mögliche Lösungen findest du hier.
Wirf also auch immer einen Blick auf die Sitzungsdauer, wenn es um das Scrollen bzw. Lesen deiner Blogartikel geht.
Scroll Analyse mit Ecommerce Metriken
Im „Ecommerce- Tab“ werden deine Scroll-Events mit Ecommerce Metriken assoziiert, sprich dem Umsatz, der Anzahl der Transaktionen, usw. Du kannst also analysieren, ob User die deinen Content bis zum Ende lesen, auch eher bereit sind deine Produkte zu kaufen, weil sie engagierter sind.
Dazu springe ich in mein Ecommerce Projekt vom Bioweingut Arkadenhof Hausdorf und schau mir die Scroll-Events über alle Seiten hinweg an. Wähle dazu als primäre Dimension die „Ereignis Aktion“ aus (ohne drill-down oder Filter auf eine spezielle Seite):
Erkenntnis #8: Und siehe da, dass scheint beim Bioweingut der Fall zu sein. User, welche zu 100% scrollen (egal ob Produktseiten, Blog oder Infoseiten) hatten in Zeitraum X mehr Transaktionen als jene, die gar nicht scrollen. D.h. Käufer interessieren sich auch (sehr) stark für die Inhalte. Und andersrum können Inhalte auch dafür verantwortlich sein, dass User überhaupt erst gekauft haben… Hier könntest du einen genauerer Blick auf Pfad-Analysen werfen.
Erkenntnis #9: Spannend ist allerdings auch, dass User die gar nicht gescrollt dennoch einige Transaktionen hatten: Vermutlich sind das Bestandskunden, die das Bioweingut und den Wein schon kennen und sich ihren leer gewordenen Vorrat wieder auffüllen. Das schreit auf jeden Fall nach einer Detail-Analyse und der Anwendung von Segmenten… aber dazu später mehr.
Scrolltracking via Custom Reports
Die zweite Möglichkeit dein bereits implementiertes Scrolltracking zu analysieren, ist über Custom Reports (auf Deutsch: benutzerdefinierte Berichte).
Der Vorteil: Einmal konfiguriert wie du sie möchtest, sind deine Daten IMMER genau so verfügbar. Außerdem kannst du die Reports jederzeit wieder aufrufen und deine Filter und andere Einstellungen sind bereits fix fertig voreingestellt. –> Weniger Aufwand, schnellere Ergebnisse.
Setup: Scrolltracking Custom Report
Um einen neuen Custom Report anzulegen gehe in Google Analytics unter Customization → Custom Report und erstelle mit “+ Neuer Custom Report” einen neuen Report.
Hier gibt es verschiedene Darstellungstypen z.B. den Explorer, den du bereits beim Standard Report gesehen hast und mit dem du via drill-down tiefer in die Daten einsteigen kannst, die Tabelle und für GA360 Kunden den Custom Funnel.
Ich bevorzuge die Tabelle, denn du hast die Möglichkeit bis zu fünf Dimensionen nebeneinander darzustellen. Das geht beispielsweise bei Standardreports nicht und ist wirklich etwas feines!
Wähle also den Typ “Tabelle” und füge als Dimension die „Ereignis Kategorie“, die „Ereignis Aktion“ und das „Ereignis Label“ hinzu.
Als Metrik wähle die “Eindeutigen Ereignisse”, um zu sehen wie oft das Event 1x pro Seite pro Session ausgelöst wurde. Du kannst auch “Gesamt Ereignisse” auswählen, wenn du analysieren möchtest, wie oft User generell in ihrer Session gescrollt haben.
Nun setze einen Filter auf “Ereignis Kategorie = “Scroll Tracking” um nur die Scroll-Events in den Report einzuschließen.
Das ganze sieht nun in der Konfiguration so aus…
…und wenn du auf „Speichern“ klickst, so in der Analyse: Wunderbar übersichtlich!
Naja… nicht ganz so übersichtlich: Wenn du nun eine bestimmte Seite analysieren möchtest, kannst du auch hier wieder filtern. Der Filter funktioniert genauso wie in den Standard-Reports: Öffne dazu die Filter-Engine und füge deine Filter-Regel ein.
Werfen wir beispielsweise einen Blick auf die Rotwein-Shop Seite des Bioweinguts:
Erkenntnis #10: Hier wird gescrollt und auf jeden Fall sehr oft, sehr weit nach unten! Das liegt aber vermutlich auch daran, dass in der Rotwein Kategorie nur 7 Weine gelistet sind. Das Sortiment ist also überschaubar.
Wie sieht das im Vergleich zu Weißweinen aus? Das Weißwein-Sortiment ist nämlich mit rund 20 Weinen umfangreicher.
Erkenntnis #11: Hier hat sich das Bild gedreht. Der Großteil der User scrollt kaum mehr als 30%. Jetzt wäre es interessant die Ausstiegsrate und die Produkt-Clickrate zu analysieren: Haben die 30%-Scroller die Website verlassen? Oder haben sie bereits das gewünschte Produkt gefunden und sind auf eine Detailseite gesprungen?
Erkenntnis #12: Gehen wir davon aus, dass die 30%-Scroller ein Produkt gefunden und zur Detailseite gesprungen sind, dann sind das vermutlich die Bestandskunden. Sie kennen das Sortiment und den Wein und weil die neuen Jahrgänge immer ganz oben gelistet sind, finden sie sofort wonach sie suchen.
Hingegen User die neu sind und die Marke noch nicht kennen, scrollen bis nach unten und schauen sich alles in Ruhe an. Bei diesen Usern ist die Ausstiegs- und Clickrate besonders spannend…
Ein Custom Report – mehrere Scroll-Analysen
Ein weiterer Vorteil von Custom Reports ist, dass du in einem Report mit mehrere Tabs arbeiten kannst – ähnlich wie wir es auch bei den Standardreports gesehen haben.
Dadurch kannst du dir das Scroll-Verhalten unter verschiedenen Aspekten ansehen, ohne dafür mehrere Reports erstellen zu müssen: Du hast also einen Report für mehrere Scroll-Analysen.
Hinweis: Für Analysen mit Custom Reports eigenen sich auch immer Daten, die du in Custom Dimensions (benutzerdefinierte Dimensionen) gespeichert hast.
Ein Beispiel: Gerade eben haben wir zwei Seiten-Typen abgefragt: Rot- und Weißweine.
Anstatt nach Seiten-URL zu filtern, kannst du dir den Seitentyp auch in eine Custom Dimension speichern und in einem zusätzlich Tab, also einer zusätzlichen Analyse, innerhalb des Custom Reports abfragen.
Um das zu tun, klicke zuerst rechts oben auf “Editieren” um den Custom Report zu editieren. Und dann weiters auf “+add report tab”.
Wähle wieder deinen Reporting Typ z.B. die Tabelle.
Den Seitentyp habe ich in einer zusätzlichen Custom Dimension “Pagetype” gespeichert: Wähle diese hier aus und dazu wieder die Ereignis-Metriken. (Wie du den Seitentyp als Custom Dimension tracken kannst erkläre ich gleich im Exkurs…)
Speichern und nicht verwirren lassen, dass du standardmäßig immer am ersten Tab landest: Der „Event Übersicht“ in meinem Fall.
Klicke daneben auf „Pagetype“ um den eben erstellten Report zu analysieren:
Ich habe hier wieder den durchschnittlichen Scroll-Wert als Metrik genommen um eine schöne Übersicht zu erhalten.
Erkenntnis #13: Und siehe da: User scrollen sehr viel auf der Website des Bioweinguts. Egal ob im Kundenservice, im Blog, auf Informationsseiten (dazu zählen auch die Termine) oder im Onlineshop… Die User des Bionweiguts dürften ein hohes Engagement auf der Website haben. Der Content wird konsumiert.
Hinweis: Dieser Report liefert eine wunderbare Übersicht wo auf der Website tiefer gegraben werden kann. Es kann z.B. dein Wunsch sein, dass User den hochwertigen Content auf deiner Startseite sehen. in dieser Analyse siehst du aber, dass deine Startseite im Schnitt nicht mehr als 40% gescrollt wird. Das ist die erste Erkenntnis, jetzt geht es an die Detailanalysen.
Exkurs: Custom Dimension „Seitentyp“ via GTM
Generell gilt: Damit Custom Dimensions (CD) mit Events assoziiert werden können, müssen sie dem gewünschten Tag im GTM hinzugefügt werden.
Öffne also deinen Scrolltracking-Event-Tag. Unter „More Settings“ findest du die Einstellung „Custom Dimensions“: Der Index ist die CD Nummer, der Dimension Value am besten eine GTM-Variable, mit der du die Daten befüllst.
Ich habe für den „Pagetype“ beispielsweise eine Custom Javascript Variable {{pagetype}} erstellt und ziehe mir aus dem Pfadnamen die verschiedenen Seitentypen. Das ist möglicherweise nicht der schönste Weg, aber einer den ich auch ohne Quellcode Update oder IT-Hilfe sofort umsetzen kann.
Hier der Code zum kopieren, falls du den selben Weg gehen möchtest:
function() { try { var urlpath = location.pathname; if(urlpath == "/") { return "Startseite"; } else if (urlpath.includes("/blog")) { return "Blog"; } else { return "Pagetype not assignable"; //Default } } catch(e) { return "Pagetype not assignable"; //Default } }
Das ist alles: Event-Tag speichern. Variable speichern. Und nicht vergessen, die Custom Dimension auch in Google Analytics anzulegen: Im Admin Interface auf Property-Ebene –> Benutzerdefinierte Definitionen –> Benutzerdefinierte Dimensionen.
Google Analytics 360: Scroll-Funnel
GA360 Kunden haben nochmal einen größeren Vorteil: Sie können mit Custom Reports eigene, benutzerdefinierte Trichter (Custom Funnels) bauen.
Hinweis: Mehr Details und Anwendungsbeispiele zu Custom Funnels findest du hier.
Mit Custom Funnel kann das Scroll-Verhalten grafisch und somit nochmal übersichtlicher dargestellt werden:
So einen Custom Funnel kannst du beispielsweise für einen bestimmten Blogartikel anlegen, den du regelmäßig überprüfen möchtest. Du kannst ihn für eine bestimmte Seiten-Kategorie anlegen um das User-Verhalten im Auge zu behalten. Oder du kannst ihn für deine gesamte Website anlegen, um dir einen Overall-Überblick zu verschaffen.
Custom Funnel eigenen sich also besonders gut um das Scrollverhalten im Zeitverlauf zu analysieren. Bemerkst du Veränderungen, kannst du dir die Detail-Analysen dazu ansehen.
Hinweis: Für diese Funnel-Darstellung eignet sich die native Tracking-Variante von Google ab besten, da User die 20% gescrollt haben zuvor auch das 10%-Event ausgelöst haben. Der Funnel flacht also schön ab. Bei meiner Tracking-Lösung würden die Funnel-Steps unterschiedlich hoch sein, weil User die 20% gescrollt haben NICHT im 10%-Event enthalten sind. In diesem Fall macht also die Google-Lösung mehr Sinn.
Scrollanalyse mit Google Analytics Segmenten
Die dritte Möglichkeit dein bereits implementiertes Scrolltracking zu analysieren, ist mittels Segmente über ALLE Google Analytics Berichte hinweg: Das gilt für Standardberichte genauso wie für benutzerdefinierte Berichte.
Damit nutzt du die ganze Power von Google Analytics und kannst noch tiefer in deine Daten einsteigen: Vergleiche beispielsweise das Scrollverhalten von Desktop vs. mobilen User: Bei welcher Kategorie erzielst du mehr Conversion? Sind deine User vermehrt auf Mobile unterwegs, konvertieren aber eher am Desktop dann weißt du wo du zum optimieren ansetzen kannst.
Hinweis: Wie Segmente generell erstellt werden und wozu sie denen, erfährst du hier im Detail.
Setup: Scroll-Segmente
Um ein Segment deines Scrollverhaltens zu erstellen, klicke in irgendeinem Report auf “+ Add Segment” und weiter auf den roten Button “+ New Segment”.
Die Google Analytics Segment-Engine öffnet sich und du kannst zwischen einer Basis- und Erweiterten Konfiguration wählen. Ich erstelle Segmente immer über die Erweiterte-Option, weil die Einstellungen ähnlich wie die vorher beschriebenen Filter funktionieren. Das ist praktisch!
Klicke auf “Conditions” und segmentiere deine Sessions auf Basis ein- oder mehrere “Filter”: Beispielsweise möchtest du alle User einschließen, welche die Ereigniskategorie “Scrolltracking” und die Ereignisaktion “zu 90% oder 100% gescrollt” ausgelöst haben. Das sind die Leser.
Hinweis: Warum Sessions und nicht User? Weil ich analysieren möchte wie sich User verhalten, die in einer Session bis ans Ende gescrollt haben. Wenn sie in der nächsten Session nicht bis ans Ende gescrollt haben, werden sie aus der Analyse ausgeschlossen. Würde ich „User“ auswählen, wären jedoch auch diese User in der Analyse inkludiert. → Es ist beides möglich und du solltest je nach Use Case unterschiedlich entscheiden!
Gib deinem Segment einen Namen und klicke auf “Speichern”: Dein Segment ist jetzt aktiv. Du kannst also jeden beliebigen Report in Google Analytics aufrufen und siehst nur die Daten von Usern, die bis zu Ende gescrollt haben. Also deine Leser.
Analyse: Scroll-Segmente
Wähle beispielsweise den „Gerätekategorie Report“ um zu analysieren ob deine Leser vermehrt auf Desktop oder Mobile scrollen.
Gehe dazu unter Verhalten → Mobile → Overview.
Erkenntnis #14: In meinem Fall konvertieren Leser eindeutig eher auf Desktop-Geräten. Keine einzige Transaktion wurde auf einem mobilen Gerät durchgeführt, obwohl der Anteil der mobilen Leser mit 40% sogar relativ hoch ist.
Schauen wir uns das tiefer im Detail an, indem wir das Segment „Alle User“ dazu holen und die beiden Segmente miteinander vergleichen: Dadurch siehst du, ob deine User generell eher auf Desktop oder Mobil unterwegs sind und wie sich das Verhalten unterscheidet.
Klicke dazu wieder auf „+add segment“ und wähle in der Liste der bereits vordefinierten Segmente das „Alle User“ Segment aus.
Dein Report sieht nun so aus:
Erkenntnis #15: Mehr als 70% der User sind also Desktop User. Davon lesen 60% die Inhalte bis zum Ende. Auf Mobile sind hingegen nur 28% der User unterwegs. Aber immerhin lesen 40% von ihnen die Inhalte auch wirklich bis zu Ende.
Darin steckt zwar noch Optimierungs-Potential, schlecht ist dieser Wert allerdings auch nicht, denn d.h. die Inhalte dürften so aufgebaut sein, dass sie sowohl auf Desktop als auch auf Mobilgeräten einfach konsumierbar sind.
Scroll-Segmente: Weitere Use Cases
Kombiniere das Scrollverhalten deiner User auch mit den Verhaltens-Reports aus dem Zielgruppen-Bereich:
- Wie häufig kommen “Zu Ende Leser” wieder?
- Wie viele Seiten besuchen sie auf deiner Website?
- Sind es vermehrt Neu- oder Wiederkehrende User?
- Und wie sieht das alles im Vergleich zu “Content Schnupperer” aus?
Auch in den Verhaltens-Reports findest du spannende Informationen:
- Auf welchen Kanälen kannst du “Zu Ende Leser” eher akquirieren?
- Hast du viele loyale Email-Leser?
- Oder kommen sie eher von Social?
Hoch spannende Antworten, die du mit Segmente schnell und einfach beantworten kannst und deine Leser umso besser kennen lernst.
Blogs Special: Scroll Event als Webseiten Ziel
Speziell Blogs, Publisher, Medien Seiten oder andere Content Manager tun sich oft schwer darin geeignete Google Analytics-Ziele für ihre Website zu finden.
Als Content-Anbieter möchte man natürlich Traffic. Davon alleine hat man aber noch nichts. Diese sollten irgendwann mal Kunde werden, den Blog, die Website, das Unternehmen weiterempfehlen, sich zum Newsletter anmelden, ein Ebook downloaden – oder zumindest wiederkommen und länger bleiben. Nur so erhält man die gewünschte Reichweite und früher oder später auch Bekanntheit.
Der Erfolg muss also messbar gemacht werden und dazu benötigst du Ziele in Google Analytics. Auch und speziell um die Customer Journeys zu analysieren und mögliche Marketing Maßnahmen wie bezahlte Werbung auf Facebook oder in der Google Suche effektiver zu gestalten.
Während Seitenverweildauer, Bouncrate und Seitentiefe alles eher schwache Metriken sind, die sich nicht als Ziele eignen, geht das Scrollverhalten sogar noch einen Schritt weiter: Denn wenn User bis zum Ende scrollen, kann davon ausgegangen werden, dass sie den gesamten Inhalt tatsächlich gelesen haben – das Ziel wurde also erreicht.
Das Scroll-Verhalten ist für Content-Seiten also ein wertvoller KPI, für den auf jeden Fall ein Ziel in Google Analytics angelegt werden sollte.
Setup: Scroll-Ziel in GA einrichten
Gehe dazu im Admin Interface auf Datenansichts Ebene → Ziele und lege ein neues Ziel vom Typ “Event” an.
Die Event Kategorie entspricht dem Namen, den du deiner Ereignis-Kategorie gegeben hast, in meinem Fall “scrolltracking”. Als Event-Aktion wähle ich “regular expression” und “90|100” aus. D.h. wenn User meinen Blogbeitrag bis zu 90% gelesen haben, haben sie das Ziel erreicht.
Dem Ziel kann auch noch ein Ereignis-Wert hinterlegt werden. Beispielsweise kann es dir 1 Euro, 10 Euro oder sogar 100 Euro Wert sein, wenn User bis ans Ende der Seite / des Artikels gescrollt haben. Ich wähle fürs „zu Ende lesen“ 1 Euro aus.
Speichern und ein paar Tage abwarten, bevor die ersten Zahlen analysiert werden können.
Hinweis: Ziele können in GA nur 1x pro Sitzung erreicht werden. Das ist aber okay: Der User hat einen Artikel bis zum Ende gescrollt und das ultimative Ziel erreicht. Wenn er bei einem zweiten oder dritten Artikel auch bis zum Ende scrollt ist das fantastisch und kann über die Ereignisse analysiert werden.
Analyse: Scroll-Ziel in GA analysieren
Ziele können in Google Analytics unter Conversions → Ziele analysiert werden: Hier findest du eine Übersicht aller deiner Ziele und bekommst einen spannenden ersten Überblick, wie oft sie eingelöst worden sind und wie hoch die Conversion Rate ist.
Das ist schon mal super spannend! Noch spannender wird es im Bereich Multi-Channel-Funnel wo du unter Top Conversion Pfade die Customer Journeys deiner Leser analysieren kannst.
Hier siehst du über welche Kanäle deine Leser auf deine Website gekommen sind. Du siehst wie oft sie mit dir interagieren, bevor sie das Ziel erreicht haben. Und du siehst welche Kanäle besonders stark sind z.B. in meinem Fall die organische Suche.
Was bringt dir das alles? Natürlich geht es hier bereits weit über die Content Analyse hinaus. Wir befinden uns mitten in der Optimierung deiner Marketing Kanäle und analysieren wie User auf dich aufmerksam werden. Das ist insofern spannend, als das du deinen Content ja für deine Zielgruppe aufbereitest und natürlich herausfinden möchtest, welche Kanäle am besten für dich funktionieren.
Wenn du deine Beiträge beispielsweise immer auf Facebook teilst, Facebook aber nur ganz selten in deinen Customer Journeys vorkommt, dann könnte es daran liegen, dass deine Beiträge zu wenig organische Reichweite erzielen. Eventuell solltest du mit bezahlter Werbung beginnen und dadurch probieren deinen Content an den Mann / die Frau zu bringen.
Möglicherweise entdeckst du auch, dass du in der organischen Suche von Google super gut rankst: Dein Content scheint also perfekt SEO-optimiert zu sein. Bloggst du beispielsweise in deiner Arbeit, ist das eine wertvolle Information die du deinem Chef vorlegen kannst. Beim nächsten Meeting brauchst du nicht mehr aus dem Bauch heraus antworten, sondern kannst mit Zahlen und Fakten belegen wie gut deine Blogartikel bei Google ranken.
Das ist einfach klasse!
Tipp: Damit du die Customer Journeys ALLER deiner User erfassen und analysieren kannst, kannst du dir zusätzlich ein Ziel anlegen, dass erreicht wird, sobald eine Session initiiert wird. So kannst du hervorragend vergleichen, wie sich Leser vs. Nicht-Leser verhalten.
Fazit und großes Finale
Scrolltracking ist cool!
Scrollanalysen sind cooler! Für jede Branche, die mit Content zu tun hat – nicht nur für Blogger, aber natürlich für diese ganz speziell.
Obwohl du bereits JEDE MENGE Informationen und Insights aus den Google Analytics Reports erhälst, schreien diese Daten regelrecht danach exportiert und in Spreadsheets bearbeitet zu werden. In Spreadsheet kannst du viel einfacher sortieren und filtern. Du kannst deine Scroll-Daten mit zusätzlichen Informationen kombinieren und deine Reports theoretisch ins unendlich aufblasen.
Wichtig ist dabei, dass du dir schon beim Scrolltracking-Einbau überlegst für welche Use-Cases du diese Daten auswerten möchtest: Betreibst du einen Onlineshop und möchtest pro Seitenkategorie analysieren? Dann ist es überaus praktische eine eigene Custom Dimension “Seitentyp” anzulegen und das Scrollverhalten mit diesen Daten zu verknüpfen. Oder bist du ein Blogger und ein Ziel ist es, dass möglichst viele Leser zu erreichen. Dann sind Ziele vermutlich spannend.
Du siehst: Die Analysemöglichkeiten sind unendlich, wenn du weißt wie und wo du in Google Analytics nachsehen kannst. Und das tust du ja jetzt! 🙂
Vertief dich ruhig in die Daten um echte Insights zu erhalten und das Verhalten deiner User besser zu verstehen, aber vergiss dabei nicht auf das Wesentliche: Aus deinen Analysen müssen IMMER Handlungen abgeleitet werden, die zu Optimierungen auf deiner Website führen! Alles andere ist irgendwie nur Zeitverschwendung…
Alles klar?
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Noch nicht ganz? Schreibe mir gerne deine Fragen in die Kommentare.
Ich helfe, wo ich kann.
???? Happy Analyzing,
Deine Michaela
Moin 🙂
Ist es möglich die durchnittliche Scrolltiefe einer Webseite zusmamen mit der durchnittlichen Zeit auf der Seite darzustellen?
Viele Grüße Micha
Hi Micha,
tatsächlich ist das leider nicht so leicht möglich, weil sich die durchschnittliche Zeit auf den Pageview bezieht und die durchschnittliche Scrolltiefe auf ein Event.
Wenn du beide Metriken in einem Custom Report kombinierst, ist die Dimension „Zeit“ leider leer.
Zwei Möglichkeiten:
1) Statt der Metrik „Zeit auf der Seite“ hilft dir ev. die Metrik „durchschnittliche Sitzungsdauer“ weiter.
2) Durchschnittliche Zeit auf der Seite pro Seite abfragen. Durchschnittliche Scrolltiefe pro Seite abfragen. Beide Daten in einem Spreadsheet oder Data Studio Report mergen.
Hoffe, das hilft dir weiter.
Liebe Grüße,
Michaela
Hi Michaela,
ich habe dein Scrolltracking eingerichtet und es funktioniert auch. Allerdings habe ich ein Ergebnis, bei dem für einen Blogartikel der Scrollwert 100% mit einer durchschnittlichen Sitzungsdauer von 00:00 erscheint. Das kann doch eigentlich nicht sein, wenn vor dem Verlassen der Website noch ein Event an GA geschickt wird. Da müssten doch wenigstens ein paar Sekunden erscheinen. Oder wie muss ich das interpretieren?
Beste Grüße
Kristina
Hi Kristina,
danke für deine spannende Frage!
Das liegt daran, dass die Sitzungsdauer in GA nicht der tatsächlichen Sitzungsdauer deiner User entspricht.
Die Sitzungsdauer berechnet sich aus dem ersten und dem letzten Hit und schließt somit die Bouncer aus. Bei allen anderen Usern wird nur der erste bis vorletzte Seitenbesuch berechnet, die letzte Seite allerdings nicht mehr.
>> Details siehe hier in diesem Blogartikel von mir + Lösung wie du das Problem beheben kannst: Time Spend On Site: 3 Lösungen, die echte Sitzungsdauer deiner User zu messe
Liebe Grüße,
Michaela
Hi Kristina,
danke für deinen Screenshot und deiner Rückfrage via Email: Das verstehe ich und ich hatte auch deinen Link im Vorfeld gelesen und die Scrolltracking-Lösung#3 eingerichtet. Dennoch bekomme ich Artikel-Ergebnisse mit dem Scrollwert 100% bei 00:00 Sitzungsdauer. Das kann ja eigentlich nicht sein. Denn mit der Scrolltracking-Lösung#3 wird doch automatisch vor Verlassen der Website („beforeunload“) noch ein Event an GA geschickt. Es müsste also in jedem Fall eine Sitzungsdauer angezeigt werden, oder habe ich einen Denkfehler????? Hast du dazu noch eine Idee oder kannst du mir auf die Sprünge helfen?
Es ist so, dass die Sitzung nur an den ersten Hit in GA gebunden ist: Das ist (hoffentlich) meistens der erste Pageview. Deswegen kann z.B. auch die Seite nicht mit der Session kombiniert werden, weil hier unterschiedliche Scopes im Hintergrund zusammentreffen und eine Analyse deswegen nicht möglich machen.
Das selbe gilt auch für das Event: Events sind Hit-basiert, die Session ist Session-basiert.
–> Nicht der selbe Scope.
–> Keine gemeinsame Analyse möglich.
Wenn du also analysieren möchtest wieviele Events in einer Session erzeugt wurden, musst du auf die Unique Events zurückgreifen: Diese Metrik ist auch in den Standard-Event Reports zB „Top Events“ vorhanden.
Leider gibt es keine Event-Duration oder Unique-Event Duration, deswegen kann die Sitzungsdauer nicht mit dem Scroll-Event analysiert werden.
Lösung: Das einzige was du dir anschauen kannst ist zB User die 100% gescrollt oder eine bestimmte Seite X% gescrollt haben –> daraus ein Segment erstellen und dir dann die Avg. Sitzungsdauer aller dieser User ansehen.
Liebe Grüße,
Michaela
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