Wie man organische Conversions versteht und messbar macht

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Lukas Hilbert
Lukas Hilbert · Aktualisiert: 16.06.2020

Heute stellen wir uns die Frage:

“Wie kann man organische Conversions am besten verfolgen? Welches Tool und Methode braucht man?”

Diese scheinbar einfache Frage hat eine Menge Antworten.

Und wie bei vielen Fragen rund um SEO ist die übergreifende Antwort – es kommt darauf an.

Oberflächlich betrachtet, ist die Erfassung von organischen Conversions ziemlich einfach.

Die meisten SEO-Profis verwenden Google Analytics, um Conversions zu verfolgen. Google Analytics ist einfach einzurichten und kostenlos.

Man baut nur ein wenig Code auf der Website ein, legt ein paar Ziele fest und schaut sich die Berichte an, um zu sehen, wie sich der organische Traffic entwickelt.

Aber die Nuance der Erfassung von organischen Conversions ist viel komplexer.

Der erste Schritt ist zu verstehen, was eine Conversion auf deiner Seite ist.

Eine Conversion ist eine Aktion – oder eine Reihe von Aktionen – die ein Besucher ausführen soll, während er sich auf deiner Seite befindet.

Verschiedene Arten von Conversions

Die offensichtlichsten Conversions sind Dinge wie Sales und Leads, aber für viele können Conversions weit über das Endziel einer Transaktion hinausgehen.

Einige Websites wünschen sich zum Beispiel, dass Benutzer bestimmte Bereiche oder Seiten besuchen – oder dass diese Besucher mehr Zeit in bestimmten Bereichen deiner Website verbringen.

Du kannst sogar Ereignisse, die auf einer bestimmten Seite stattfinden, mit Google Analytics verfolgen.

Diese Conversions können mit der Google Analytics-Ereignisverfolgung verfolgt werden.

Über den letzten Klick hinausgehen

Der häufigste Fehler, den wir bei der Verfolgung von Conversions sehen, ist wenn Website-Besitzer nur den letzten Klick in einem Conversion-Pfad verfolgen.

In vielen Fällen ist das ein Fehler.

Es ist wichtig, die gesamte Customer Journey zu verstehen – und dabei reicht es nicht aus, nur den letzten Klick zu verfolgen.

Vor einigen Jahren habe ich eine Werbekampagne im Suchnetzwerk für einen großen Konzern durchgeführt.

Unsere bezahlten Anzeigen waren sehr erfolgreich.

Sie waren so erfolgreich, dass das Marketingteam beschloss, alle Fernseh- und Printbudgets zu kürzen und sie dem Werbeanzeigen-Team zu überlassen.

Wir waren mehr als nur begeistert.

Die Sache lief etwa sechs Monate lang gut.

Dann ging das Volumen der Conversions dramatisch zurück.

Was wir später herausfanden, war, dass der letzte Klick – der Verkauf der Produkte – durch unsere bezahlten Werbeanzeigen getrieben wurde.

Aber die Schritte, die der Verbraucher unternommen hat, um zu diesem letzten Klick zu gelangen, wurden durch die Fernseh- und Printkampagnen unterstützt.

Nachdem diese Kampagnen entfernt wurden, gab es nichts mehr, was den Verbraucher in die von uns geschaffenen Conversion-Trichter drängte.

Und so fing das Unternehmen an, Verkäufe an Wettbewerber zu verlieren.

Bevor das Unternehmen dies korrigieren konnten, wurde die Produktsparte verkauft, so dass wir nie in der Lage waren, den Lebenszyklus der Customer Journey vollständig zu sehen.

Der Heilige Gral: Multi-Channel Attribution

In einer idealen Welt wären die Marketingexperten in der Lage, jeden Berührungspunkt, den ein Verbraucher macht, vor dem Kauf zu sehen.

In der Vergangenheit war es schwierig, mehrere Berührungspunkte der Verbraucher zu verfolgen, und es waren teure Tools erforderlich.

Aber Google Analytics verfügt jetzt über Tools, die uns helfen, die Customer Journey zu verfolgen.

Wenn du dich in dein Google Analytics-Konto einloggst, siehst du nun einen Reiter “Attribution” in der linken Navigation.

In diesem Reiter siehst du, wie du die sogenannte Multi-Channel Attribution durchführen kannst.

Sobald du mit dem Tool vertraut bist, gibt es buchstäblich Hunderte von Möglichkeiten, die Customer Journey zu verfolgen.

Aber um erstmal zu starten hat Google uns mit “Standard-Attributionsmethoden” ausgestattet.

Das sind:

Letzte Interaktion: Dies ist das “letzter Klick”-Modell. Damit wird der Aktion, die den letzten Klick vor der Conversion angestoßen hat, die ganze Bedeutung zugeschrieben.

Letzter indirekter Klick: In diesem Modell wird den Kontaktpunkten, die vor dem letzten nicht-direkten Klick in einem Conversion-Pfad auftreten, die ganze Bedeutung zugeschrieben.

Letzter Google Ads-Klick: Bei diesem Modell wird die gesamte Bedeutung der zuletzt angeklickten Werbeanzeige zugemessen, die vor der Conversion stand.

Erste Interaktion: Dieses Modell schreibt dem Beginn eines Conversion-Pfads die gesamte Bedeutung zu, also dem ersten Klick, der einen Kunden auf seine Reise schickt.

Linear: In diesem Modell werden alle Berührungspunkte einer Customer Journey gleichwertig für die Conversion berücksichtigt.

Zeitverlauf: Bei diesem Modell erhalten Kontaktpunkte, die näher an einer Conversion liegen, mehr Bedeutung.

Positionsbasiert: Bei diesem Modell werden 40% der Bedeutung für den ersten Klick, 20% für Klicks in der Mitte der Reise und 40% für den letzten Klick, der die Converion angeregt hat, zugeteilt.

Datengesteuerte Attribution: In diesem Modell verwendet Google Analytics einen Algorithmus zur Zuweisung der Bedeutung während der gesamten Conversion-Reise.

Wie du siehst, gibt es auch bei diesen vordefinierten Attributionsmodellen Hunderte von Möglichkeiten, um abzuwägen, welche Aktionen für die Conversions am meisten Bedeutung haben.

Der beste Weg, etwas über Attributionsmodelle zu lernen, ist damit herumzuspielen.

Am besten kannst du das im Google Analytics-Demokonto üben. Denn wenn du im Demokonto übst, musst du dich nicht darum kümmern, deine eigenen Daten durcheinander zu bringen.

Anschließend kannst du für dich selbst schauen, welches Modell am meisten Sinn für dich und deine verschiedenen Conversions macht.

Natürlich gibt es noch viele andere Feinheiten bei der Messung organischer Conversions und es gibt eine Menge Unterlagen für diese und weitere Möglichkeiten.

Das wichtigste ist, Fuß zu fassen und langsam mit den Tools vertraut zu werden. Mit der Zeit kannst du dann weiter recherchieren und dich gezielt verbessern.

Bis dahin, viel Erfolg beim Testen und Lernen.

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