Um hier kein Potential zu verschenken, sollte man die Meta Description seiner Seite überprüfen und diese ggfs. optimieren. Um sich über den atuellen Stand seiner Meta Descriptions zu informieren, kann dieser kostenlose Meta Description Crawler eine große Hilfe sein. Über die Eingabe der URL, werden sämtliche Meta Descriptions der Website ausgelesen und mit einigen anderen Informationen in einer Ergenisliste aufgelistet. So lassen sich übersichtlich vergessene, falsche, zu kurze oder zu lange Descriptions identifizieren.

Meta Description Crawler - Collective Mind Machine

PPC Einnahmen

Wie die Grafik verdeutlicht, sind die Einnahmen (blau bzw. rot) wie erwartet seit Beginn des Projekts 2008, mit gesteigertem Traffic (grau) gewachsen. Organischer gehts nicht… und auch sehr schön zu erkennen sind die alljährlichen Einbrüche um die Weihnachtszeit! Böser Weihnachtsmann….

Wenn jedoch die Aufgabe an einen herangetragen wird zusätzlich noch die Outbound-Links einer iPhone/iPad App in die Statistik mit einfließen zu lassen, kommt man um einen kleinen Workaround nicht herum.

Wir erzeugen zunächst die URLs, die für die Outbound-Links innerhalb der App verwendet werden sollen. Diese werden mit den Standard Analytics Kampagnendaten und 2 weiteren Parameter für unsere Zwecke versehen. Am bequemsten geht dies mit diesem
URL-Tagging Excel-File, das ich für diese Zwecke erstellt habe.

Zur Erläuterung des URL-Tagging Excel-Files:

• Kampagnenname (utm_campaign) – Zur Kennzeichnung einer spezifischen Produktwerbeaktion oder einer strategischen Kampagne.
• Kampagnenmedium (utm_medium) – Ein Medium wie E-Mail oder Preis-pro-Klick (Cost-per-Click – CPC).
• Kampagnen-Content (utm_content) – Um z.B. Anzeigen und Links zu unterscheiden, die auf dieselbe URL verweisen.
• Kampagnenbegriff (utm_term) – Um Keywords für diese Anzeige definieren.

Das Feld Tracking-URL gibt den Ort an, in dem das u.a. Script inkl. Google Analytics Code liegt. Als letztes übergeben wir noch die Ziel-URL im Feld base64_url in einem Base64 encodierten Format. Um die Ziel-URL umzuwandeln kann man sich der zahlreichen Websites wie z.B.: Base64 Decode & Base64 Encode bedienen. Aus http://www.lightseeker.de/ wird beispielsweise aHR0cDovL3d3dy5saWdodHNlZWtlci5kZS8=.

Die Finale URL sieht dann beispielsweise so aus:

http://trac.foo.com?utm_campaign=campaign&utm_medium=medium&utm_source=source&utm_content=content&utm_term=term&base64_url=aHR0cDovL3d3dy5saWdodHNlZWtlci5kZS8=

Unter der angegebenen Tracking-URL braucht man in der einfachsten Variante nur noch das u.a. Script in einer index.php abzulegen, das die URL inkl. Parameter der App aufnimmt und weiterverarbeitet. Die Standard-Analytics-Tags (utm_campaign, utm_medium, utm_source, utm_content, utm_term) fließen in die Webstatistik ein, während wir die eigenen Parameter (tracking_url, base64_url) für den Workaround nutzen um das Script anzusprechen und die Weiterleitung einzuleiten.

<!-- Google Analytics Code -->
 
<?php
  $url = $_GET[base64_url];
 
  if ($url != NULL){
    echo "<script type='text/javascript'>";
      echo "window.location.href='". base64_decode($url) ."'";
    echo "</script>";
  }
  else {
    echo "Where to?";
  }
?>

Das Ergebnis der Klickzählung findet man anschließend in Google Analytics unter Content -> Event Tracking.

Ein wahrer Segen für alle WordPress-Nutzer ist das Plugin W3 Total Cache, das mir letztlich einen Page Speed Score von 95/100 bei dieser – zugegeben – sehr schlichten Seite ermöglicht hat.

Zunächte einmal die Zutaten, die perfekt harmonieren und für unsere Zwecke zum Einsatz kommen:

1. Mercurial ist ein kostenloses plattformunabhängiges Versionskontrollsystem zur Software-Entwicklung und ist für Projekte in jeder Größenordnung geeigent.
2. TortoiseHg ist eine Windows Shell-Erweiterung und eine Reihe von Applikationen für das verteilte Versionskontrollsystem Mercurial.
3. Bitbucket ist eine Code-Hosting-Website, die speziell für das Mercurial Versionskontrollsystem zur Verfügung steht.

Mercurial

Die Installation von Mercurial unter Windows ist selbsterklärend und erzeugt außer den Verweisen zur Dokumentation im Startmenü, keine typische “Fenster”-Anwendung die zur Ausführung bereit steht. Nach der Installation ist Mercurial lokal bereits 100% einsatzfähig – zumindest auf Kommandozeilenebene. Wer die korrekte Installtion prüfen möchte, kann dies mit Hilfe des Befehls “hg version” über die Kommandozeile tun.

Die ganz verwegenen, experimentierfreudigen Tester, die sonst keine Kommandozeile bemühen, können mit dem nachfolgenden Befehl das erste Projekt anlegen.

Dazu wählt man in der Kommandozeile einen geeigneten Ordner aus und erstellt mit “hg init projekt” – wobei “projekt” duch einen geeigneten Projektnamen ersetzt werden sollte – ein jungfräuliches Mercurial Projekt.

TortoiseHg

Als nächstes installieren wir TortoiseHg, das uns in Zukunft den Umgang mit der Kommandozeile ersparen wird und eine Bedienung in Windows-Manier erlaubt. Dazu stehen vielfältige Tools und eine nahtlose Integration im Windows-Explorer zur Verfügung. Auf die wichtigsten Befehle kommen wir später bei der grundlegenden Bedienung noch zu sprechen.

Für den Moment wollen wir erst einmal testweise ein lokales Repositoy anlegen. Davon ausgehend, dass ihr lokal mit einem XAMPP (Distribution von Apache, MySQL, PHP und Perl) entwickelt, bietet es sich an, in dem entsprechenden Projektordner innerhalb eures Webservers zu navigieren (\xampp\htdocs\…) und dort mit der rechten Maustaste auf den Projektordner, den Befehl “Create Repository Here…” unter dem Kontextmenü TortoiseHg zu verwenden. Einen kurzen Augenblick später werdet ihr feststellen, dass Mercurial – wie bereits oben mit “hg init projekt” einen Unterordner in euer Projekt eingefügt hat, der für die Versionierung benötigt wird. Bevor wir nun alle Projektdateien das erste Mal “commiten” – und damit alle Projektdateien im lokalen Repository abgelegen, solltet ihr noch eine kleine Einstellung vornehmen.

Ruft dazu – wieder mit der rechten Maustaste auf den Projektordner – den Menüpunkt “Global Settings” im TortoiseHg Kontextmenü auf und tragt unter “Commit” – “Username” euren Namen, euer Kürzel oder Nickname ein, so dass Änderungen die später von euch getätigt werden auch mit eurem Namen gekennzeichnet sind.

Bitbucket

Als letzten Schritt benötigen wir noch einen Bitbucket Account, der in der Variante bis 5 User kostenlos ist und keine Einschränkung in Bezug auf die Projektgröße hat. Nach erfolgreicher Anmeldung findet ihr unter dem Menüpunkt “Repositories”, den Menüpunkt “Create Repositories” wo ihr Namen, Beschreibung, URL angeben könnt und außerdem entscheiden könnt, ob ihr für euer Projekt ein WIKI und einen Issue Tracker verwenden möchtet. Sofern ihr nicht plant, euer Projekt der Öffentlichkeit zu präsentieren, solltet ihr außerdem den Haken bei “private” setzen.

Wählt nun aus dem Menü “Repositories” euer gerade angelegtes Repository aus. Im Reiter “Overview” findet ihr unter “Clone this repository” die https Adresse, die noch in TortoiseHg hinterlegt werden muss, damit die beiden Komponenten miteinander kommunizieren können, bzw. ihr in Zukunft eure Dateien auch in Bitbucket commiten könnt.

Wählt dazu mit der rechten Maustaste euen lokal abgelegten Projektordner aus. Auf der ersten Ebene im Kontextmenü – findet ihr den Befehl “hg Commit…” Im darauffolgenden Fenster werden nun alle Dateien des Projektes angezeigt. Setzt den Haken um alle Dateien zu markieren und einen weiteren Haken in der rechten, oberen Ecke “Update after Commit”. Tragt einen sinnvollen Kommentar ein und betätigt den “Commit” Button um alle Projektdateien im lokalen Repository inkl. Update auf dem Bitbucket-Account abzulegen.

Dazu bindet man die jQuery-Library im zum Einsatz kommenden WordPress-Template ein.

<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.4.4/jquery.min.js"></script>
<script>!window.jQuery && document.write(unescape('%3Cscript src="<?php bloginfo('template_directory'); ?>/js/jquery-1.4.4.min.js"%3E%3C/script%3E'))</script>

Diese Form der Einbindung stellt sicher, dass die jQuery-Library – im Falle, dass das Laden über die GoogleAPI fehl schlägt – lokal aus dem “js” Ordner geladen wird. Credits gehen an HTML5 Boilerplate.

Anschließend erstellt man eine “outbound.js” Datei mit nachfolgendem Inhalt und legt diese anschließend in einem Unterordner “js” innerhalb des Template-Ordners ab. Wichtig dabei ist, dass vor dem Aufruf der Funktion jQuery bereits eingebunden ist!

$(document).ready( function() {
   $('#content a[class="outbound"]').click( function(ev) {
     _gaq.push(['_trackEvent', 'Outbound Links', this.title]);
     });
});

Die Verknüpfung zu der “outbound.js” kann ganz am Ende, beispielsweise in der footer.php direkt vor dem schließenden Body-Tag erfolgen:

<script src="<?php bloginfo('template_directory'); ?>/js/outbound.js"></script>

Es werden nun alle ausgehenden Links innerhalb des DIV mit der ID “content” und der Klasse “outbound” des “a href” getrackt.

<div id="content">
    <a class="outbound" href="http://foo.com/" target="_blank" title="Foo">Outbound Link</a>
</div>

Der Test:

Dies ist ein Beispielsatz mit einem ausgehenden Link zur Website “Collective Mind Machine“.

Die Auswertung findet man anschließend in Google Analytics unter “Content -> Event Tracking”.

Event-Tracking-Category

Hinweis

Zu beachten ist weiterhin, dass jQuery nur einmal eingebunden wird. In meinem Fall gab es eine Kollision mit dem Plug-In “jQuery lazy load plugin”, das bereits die Library eingebunden hatte.

Sichtbarkeit nach Ranking

Rank 1 – 100% Sichtbarkeit
Rank 2 – 100% Sichtbarkeit
Rank 3 – 100% Sichtbarkeit
Rank 4 – 85% Sichtbarkeit
Rank 5 – 60% Sichtbarkeit
Rank 6 – 50% Sichtbarkeit
Rank 7 – 50% Sichtbarkeit
Rank 8 – 30% Sichtbarkeit
Rank 9 – 30% Sichtbarkeit
Rank 10 – 20% Sichtbarkeit

Quelle: Enquiro, Didit and Eyetools eye-tracking study aus “The Art of SEO”

Die Frage, die bleibt ist: Wie lässt sich das in absoluten Zahlen ausdrücken? Die SEO-Erfolgsmessung einer Website wird meist eindimensional über eine regelmäßige Überprüfung des Rankings für das Keyword durchgeführt.

Die nachfolgende Erfolgsmessung bezieht neben der üblichen Ranking Betrachtung noch den Faktor “Traffic” ein und beantwortet die genaue Frage: “Welchen Traffic-Zuwachs habe ich durch eine bessere Platzierung in den Google Suchergebnisseiten für ein bestimmtes Keyword erzielt?“. Welches Keyword – aus dem gesamten Keywordset das ich optimiert habe, war letztlich erfolgreich und welches nicht. Die Methode ist sowohl für Short-Head-, als auch für Long-Tail-Keywords anwendbar und erlaubt eine nachträgliche Betrachtung der reinen SEO-Maßnahmen, auch unter Berücksichtigung parallel laufender SEM-Kampagnen, die für Keywords stattgefunden haben sollten.

In Abgrenzung zum Sichtbarkeitsindex, der auf Basis von Eye-Tracking Studien eine prozentuale Sichtbarkeit auf Rankingpositionen ableitet, arbeitet die folgende Methode mit absoluten, gemessenen Zahlen.

Google Ranking

Als Grundlage dienen uns zunächst Ranking Daten vergangener Tage/Wochen/Jahre. Je nach Verfügbarkeit! Tools, um automatisierte Abfragen zu starten, gibt es wie Sand am Meer und bei der Bandbreite der Funktionen, Auswertungen – und damit meist einhergehenden Kosten – dürfte für jeden etwas dabei sein, um sich diese Basisinformation zu beschaffen.

Eine Export-Funktion vorausgesetzt, stellen wir für das zu untersuchende Keyword eine Tabelle aus dem gewonnenen Informationen bezüglich des Rankings zusammen, die folgende Spalten enthält:

• Prüfdatum (Tag oder KW an dem das Ranking überprüft wurde)
• Google Ranking des Keywords

Keyword Traffic – Google Analytics

Weitere Daten beziehen wir aus der Webstatistik, in diesem Fall Google Analytics. Es sollte zunächst der gleiche Zeitraum und die gleiche Einheit (Tag/Woche) gewählt werden, den man bereits in der Tabelle der Ranking Daten verwendet hat. Im Analytics-Menü unter “Traffic Sources” den Bericht “Keywords” auswählen. Als Ergebnis erhält man sämtliche Suchbegriffe, über die Besucher über eine Suchmaschine auf die Website gekommen sind.

Um Detailinformationen zu dem betrachtenden Keyword zu erhalten, wählt man aus der Liste das entsprechende Keyword aus. Anschließend ändert man die Auswahl des kleinen Dropdowns von “none” auf “Source”. Das daraufhin erscheinende zweite Drop-Down sollte auf “Country/Territory” gestellt werden, damit ausschließlich Zahlen berücksichtigt werden, die für unseren Fall relevant sind.  Durch das Anlegen eines “Advanced Filter” (s. Abb.) erhalten wir Zahlen, die sich ausschließlich auf Besucher der Suchmaschine Google und dem Land Deutschland errechnen.

Advanced Filter in Google Analytics

Benötigt wird als nächstes die Anzahl der Visits, die das gewählte Keyword über Google in Deutschland generiert hat. Da sich in der Übersicht nur ein Gesamtwert auslesen lässt, müssen die Tages- bzw. Wochen-Einzelwerte Analytics über einen kleinen Umweg entlockt werden.

Hinweis:

Sehr unscheinbar…. aber für Alle, die in dem Betrachtungszeitraum eine SEM Kampagne für das zu untersuchende Keyword laufen hatten, unter “Show” noch “non-paid” wählen, da es hier um eine reine SEO-Erfolgsmessung geht. Standard-Einstellung ist hier “total”, das “paid” und “non-paid” in einen Topf wirft.

Weiter im Programm… Um eine auf Tageswerte runtergebrochene Auflistung zu erhalten, stellt Analytics einen “CSV for Excel” Export zur Verfügung:

Export -> "CSV for Excel"

Die Datei sollte nun in Excel importiert werden und die Daten in die bereits angelegte Tabelle überführt werden. Die Tabelle sollte bis zu diesem Punkt die Spalten Prüfdatum, Ranking, Traffic/Tag enthalten und wie folgt aussehen: (Eine ruhige Woche was das Rankingverhalten im Beispiel angeht…)

Excel Zwischenstand

Die Sortierung der Tabelle nach Ranking erhält man durch das markieren der Spaltentitel  -> “Daten” -> “Filtern”, dann über den Pfeil im Spaltentitel “Ranking” -> “Nach Größe sortieren (aufsteigend)”.

Jetzt fühen wir der Tabelle noch etwas Excel-Magie hinzu, indem wir Teilergebnisse ziehen um unser Ziel, nämlich Visit-Durchschnittswerte für ein bestimmtes Ranking zu erhalten. Dazu wählt man alle 3 Spalten aus -> Daten -> Teilergebnis und benutzt folgende Einstellungen:

Teilergebnis Funktion in Excel

Ein Klick auf die “2″ auf Höhe der Spaltennamen (A, B, C) im Ergebnis der Teilergebnis-Funktion, fasst die erzeugten Teilwerte zusammen und gibt das Ergebnis wie folgt aus:

Und weil Bilder mehr sagen als tausend Worte, bietet es sich an, das Ergebnis in ein Balkendiagramm zu überführen …

Das Ergebnis, die Ranking / Traffic Korrelation

Ergebnis der Auswertung: Ranking Traffic Korrelation

Et voilà, zu sehen für den untersuchten Zeitraum ist der Erfolg unserer SEO Maßnahmen und die Antwort auf die Frage, wie viel Traffic im Durchschnitt mit welcher Position in den Google Suchergebnisseiten erzielt wurde.

Die Interpretation des folgenden Ergebnisses zeigt, dass das Keyword zwischen der Platzierung 12 und 44 kaum Traffic generiert hat und im Laufe der  Suchmaschinenoptimierung – und verbessertem Ranking – Stand heute-  auf 34 User/Tag kommt. Aufsummiert auf den Monat (30 Tage) ergibt dies immerhin 1.050 Visits.

Potential ermitteln mit dem Google Traffic Estimator

Wenn es um die Ermittlung von Potentialen geht, liefert der Google Traffic Estimator einen guten Ansatz. Dazu gibt man in das Feld “Wort oder Wortgruppe” das betrachtete Keyword ein und stellt unter den “Erweiterten Optionen” noch die “Keyword-Option” -> “exakt” ein. “Standorte und Sprachen” sollte auf Deutschland bzw. Deutsch eingestellt sein. (Zur Erinnerung: Wir haben sowohl bei der Ranking Messung, als auch bei der Traffic-Ermittlung nur den lokalen, deutschen Markt betrachtet!)

Für das hier gewählte Keyword gibt Google beispielsweise einen Wert von 22.200 lokalen Suchanfragen im Monat aus. Bezogen auf einen Tag (22.200 / 30 Tage) gibt der Traffic Estimator also einen Tageswert von 740 Suchanfragen an.

Ohne Gewähr …

Damit  der Traffic der Top-Positionen summiert werden kann, müssen zunächst fehlende Werte ermittelt werden. In diesem Beispiel hat die nachhaltige Suchmaschinenoptimierung einen Rankingsprung von Platz 44 auf Platz 4 erzielt und stagnierte dann. Mit Hilfe der Trendlinien-Funktion lassen sich nun die Traffic-Werte für die Positionen 1 – 3  in unserem Balkendiagramm zumindest prognostisch ermitteln. (Top 3 Prognosen zu ermitteln ist sicherlich die undankbarste und gewagteste Aufgabe, aber zur Verdeutlichung wie man nicht vorhandene Werte auffüllt, soll es mal genügen.)

Traffic Trendlinie

Somit ergibt sich für die Top 10 Positionen der Google Suchergebnisse für das gewählte Keyword folgende Trafficverteilung:

Rank 1 – (+/-) 55 Visits
Rank 2 – (+/-) 47 Visits
Rank 3 – (+/-) 40 Visits
Rank 4 – 34 Visits
Rank 5 – 29 Visits
Rank 6 – 24 Visits
Rank 7 – 20 Visits
Rank 8 – 18 Visits
Rank 9 – 20 Visits
Rank 10 – 11 Visits

In Summe ergibt dies 298 Visits. Somit entfallen ca. 40% des ermittelten lokalen Suchvolumens auf die Top 10 Positionen der Google Suchergebnisseiten.  Auf den ersten Blick erscheint der Wert niedrig. Bedenkt man jedoch, dass Google seine Suchergebnisseiten durch Universal Search Ergebnisse (Bildersuche, Video-Suche, Blog Suche, Google Produkte, Google Maps/Branchencenter Einträge) anreichert und weitere Seiten zum stöbern von Ergebnissen anbietet, verschiebt sich das Bild etwas. Nicht zu vergessen sind auch die AdWords Anzeigen, die je nach Keyword mal mehr, mal weniger eingeblendet werden. In diesem Sinne … möge sich jeder seine eigene Prognose zusammenlügen.

<?php
    if( !is_preview()) { ?>
    <!-- Google Analytics Code -->
<?php } ?>

Dieses und weitere brauchbare WordPress-Snippets findet ihr übrigens auf WP-Snippets.

Vorausgesetzt, dass Artikel aufgrund dieser prominenten Platzierung entsprechend geklickt werden, stellt dies gegenüber Produkten die dort nicht gelistet sind einen Vorteil dar. Mit einer Portion Optimismus und dem Glauben, dass die generierte Auflistung sich dynamisch am Suchverhalten der User orientiert, habe ich einen Scraper mehrere Durchläufe (an verschiedenen Tagen) durchlaufen lassen und als enttäuschendes Ergebnis eine Liste mit nicht mehr und nicht weniger als 244 Produkten erhalten. Was die Häufigkeit angeht, gehe ich davon aus, dass nach entsprechend vielen Durchläufen eine gleiche Auslieferung der Begriffe zustande gekommen wäre. Daraus zu schließen welche Produkte tatsächlich gerade angesagt sind, lässt sich daraus auf jeden Fall nicht gewinnen…

Schade eigentlich, … etwas mehr Aktualität, saisonale Trends oder Events die wie Fußball-Weltmeisterschaft hätten sich hier doch wunderbar integrieren lassen. Die Vuvuzela und Fähnchen-Verkäufer hätten dadurch noch größere Umsätze erzielen können oder auch das Sortiment entsprechend erweitern oder anpassen können.

Übrigens, auf der US-Version der Google Produktsuche sieht es nicht viel besser aus. Statt 244 Produkte werden dort – nach ein paar mehr Durchläufen des Scrapers – immerhin 948 Produkte per Zufallsprinzip angezeigt. Und wenn man die erhaltenen Produkte vergleicht, drängt sich einem der Verdacht auf, dass die deutsche Version sogar nur ein übersetzer Auszug der US-Version zu sein scheint.

Hier mal spaßeshalber die Aufzählung aller Produkte die auf der Startseite der Google Produktsuche (Stand: 08.07.2010) aufgelistet werden:

Weitere Infos zur Google Produktsuche …

Heute mal ein Off-Topic-Thema. Es gibt heute kostenlose High-Res Beton-Texturen aus eigenen Beständen. Für den einen oder anderen 3D-Artist sicher von Interesse. Wenn die Beton-Texturen irgendwo zum Einsatz kommen, freue ich mich über eine Nachricht. Enjoy…

Download Free High Resolution Textures – Concrete Textures – Grundge Textures