Auf der SMX 2019 in München habe ich über die Google Search Console geredet und wie man mit Hilfe der API und Google Data Studio sich nicht nur seine eigenen Reports und Diagramme baut, sondern wie man auch neue Analysemöglichkeiten schafft die es von Haus aus bei der Google Search Console nicht zur Verfügung stellt. Nach meinem Vortrag gab es viele Anfragen, „Wie kann ich die Vorlage kopieren?“. Leider kann man zwar solche Reports sharen, aber die zusätzlichen Felder werden dabei nicht übernommen. Daher habe ich mich entschlossen jedem die Möglichkeit zu geben, die von mir vorgestellte Analyse nachzubauen.

Google Search Console Übersicht ink. Trendlinie

Die Slides

Hier die Slides zu meinem Vortrag auf der SMX 2019 in München, die auch gerne heruntergeladen werden dürfen, die Vorlage mit den Reports gibt es hier.

Vorsicht vor Durchschnittswerte

Während Klicks und Impressionen Summen sind, handelt es sich bei den Ranking Position um einen Durchschnittswert. Nehmen wir z.B. den folgenden Fall:

Erläuterung: Wenn ein Keyword durchschnittlich auf Position 6 rankt, dann kann die Wahrheit ganz anders aussehen, denn der Durchschnitt wird aus mehreren Datenpunkten berechnet. Daher gilt bei den Daten aus der Google Search Console, immer filtern und so das Fehlerrisiko zu reduzieren

Die Google Search Console unterscheidet zwischen zwei Betrachtungsebenen Website-Impressions und URL-Impressions. Wie die Namen schon vermuten lassen wird bei der Website-Impression die Domain-Performance wiedergegeben, während bei der URL-Impression die Performance der einzelnen URL angezeigt wird.

Weitere Infos unter https://support.google.com/webmasters/answer/7042828?hl=de

Sehr spannend auch wie die Google Search Console die Positionen zählt.

So werden auch Ergebnisse aus dem Knowledgegraph als Position gezählt. Sollte es also Rankings mit einer sehr schlechten CTR geben, könnte das zum Beispiel an einer Bildereinblendung im Knowledgegraph liegen.

Daten Erweitern

Mit Hilfe der Funktion „Berechnete Felder“ kann man in Google Data Studio neue Dimensionen und Metriken hinzufügen, das ist im Grunde wie wenn man in Excel eine neue Spalte hinzufügt. Filter können auf alle Dimensionen angewendet werden. Auf diese Weise ist es zum Beispiel möglich, vorausgesetzt man hat ein entsprechendes Feld angelegt, nach Non-Brand Keywords zu filtern und sich die jeweiligen Metriken anzugucken.

Und so legt man ein neues Berechnete Felder in Google Data Studio an

Ruft man oben über Ressourcen >> Datenquelle >> „Hinzugefügte Datenquelle verwalten“ auf.

Nun klickt man auf „Bearbeiten

Und anschließend oben rechts auf „Feld hinzufügen

  1. Durch das anklicken eines Feldes wird dieses der Formel hinzugefügt
  2. Name des Feldes, der Name sollte immer selbsterklärend sein
  3. Der Formel Editor
  4. Wenn die Formel korrekt ist, erscheint ein grüner Haken, erst dann kann das Feld gespeichert werden.

Nach dem speichern, werden die neuen Felder, durch ein fx gekennzeichnet, zusammen mit den restlichen Felder angezeigt.

Suchintention von Suchanfragen identifizieren: W-Fragen, Transactional usw.

Mit Hilfe einer einfachen Regex Regel ist es möglich Suchanfragen entsprechend zu klassifizieren. So wäre zum Beispiel eine einfache Klassifizierung, wenn eine Suchanfrage das Wort „Warum“ enthält, denn dann ist die Wahrscheinlichkeit recht hoch, dass es sich um eine W-Frage handelt. Die Regex für das W-Frage Feld würde dann wie folgt aussehen:

CASE 
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wer\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wem\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wen\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wessen\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wie\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wann\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wo\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'welche\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'was\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wobei\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'womit\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'woran\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wohin\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wobei\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wo\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'weshalb\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'warum\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wieso\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'worauf\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'worum\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wovor\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wodurch\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'woher\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'weswegen\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'woraus\\s.*') THEN "W-Frage"
Else "Sonstiges"
END

Suchanfragen, die einen transaktionalen Hintergrund haben, kann man zum Beispiel anhand Begriffe wie „kaufen“, „bestellen“ oder „buchen“ identifizieren:

Domain bezogene Suchanfragen

CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'.*www\\s.*|.*.de.*') THEN "Domain"
Else "Sonstiges"
END

Navigation Suchanfragen

CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'.*sprechstunde.*|.*öffnung.*|.*anfahrt.*|.*route.*|.*nummer.*|.*telefon.*|.*hotline.*|.*homepage.*|.*youtube.*|.*laden.*|.*kontakt.*|.*mail.*|.*ansprechpartner.*|.*service.*') THEN "Navigation"
Else "Sonstiges"
End

Transaktional, Navigation, Domain, usw. – alles in einer Dimension

Selbstverständlich kann man die verschiedenen Suchanfragen Gruppen auch in eine Dimension bündeln, diese würde dann wie folgt aussehen:

CASE 
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wer\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wem\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wen\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wessen\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wie\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wann\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wo\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'welche\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'was\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wobei\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'womit\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'woran\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wohin\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wobei\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wo\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'weshalb\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'warum\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wieso\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'worauf\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'worum\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wovor\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'wodurch\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'woher\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'weswegen\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'woraus\\s.*') THEN "W-Frage"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'.*kaufen.*|.*bestellen.*|.*buchen.*|.*mieten.*|.*download.*|.*video.*|.*liefern.*|.*günstig.*|.*billig.*|.*preiswert.*|.*leihen.*|.*prospekt.*|.*angebot.*|.*deal.*|.*neu.*|.*gebraucht.*|.*ebay.*|.*amazon.*|.*verkaufen.*|.*shop.*|.*online.*|.*versand.*|.*katalog.*|.*vertrieb.*|.*discount.*|.*rechnung.*|.*einkaufen.*|.*lease.*') THEN "Transactional"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'.*www\\s.*') THEN "Domain"
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'.*sprechstunde.*|.*öffnung.*|.*anfahrt.*|.*route.*|.*nummer.*|.*telefon.*|.*hotline.*|.*homepage.*|.*youtube.*|.*laden.*|.*kontakt.*|.*mail.*|.*ansprechpartner.*|.*service.*') THEN "Navigation"
ELSE "Sonstiges"
End

Diese Dimension klassifiziert Suchbegriffe nach dem folgenden Muster:

  • … W-Fragen, also alle Suchanfragen die ein Fragewort wie z.B. Wieso enthalten, werden als solche klassifiziert. Eine Liste mit W-Fragen gibt es z.B. unter W-Fragen Liste.
  • … Wörter wie kaufen, bestellen usw. enthalten werden als Transaktional
  • … mit www oder .de werden als Domain Keywords klassifiziert
  • … Sprechstunde, Kontakt usw. enthalten werden als Navigation Keywords klassifiziert

Bitte beachtet, dass bei dieser Klassifizierung Suchanfragen wie zum Beispiel „Wo kann ich das Produkt kaufen“ als W-Frage klassifiziert wird. Da die Suchintention stark vom Webseiten-Typ abhängt, sollte man sich erstmal Intensive mit seinen Suchanfragen Beschäftigen und eventuell eigene Gruppen definieren die auch die Suchintention der Webseite entspricht.

Weitere Dimensionen und Metriken

Die Keyword-Gruppen und die Kriterien können beliebig erweitert werden.

Brand vs. Non-Brand Keywords

Nehmen wir mal als Beispiel wir wollen für Microsoft einen Brand vs. Non-Brand Report bauen, dann wäre die einfachste Variante

CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'.*microsoft.*') THEN "Brand"
ELSE "Non-Brand"
END

Damit würden alle Keywords die das Wort Microsoft enthalten als Brand Keywords klassifiziert. Nun könnte man durch komplizierte Regex Formeln für jeden Buchstaben einen Fall einbauen, falls jemand den Brand falsch schreibt. Falls man kein Regex Experte ist, kann auch versuchen alle Varianten aneinander zu reihen z.B.

CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Query,'.*microsoft.*|.*mikrosoft.*') THEN "Brand"
ELSE "Non-Brand"
END 

Das „|“ bedeutet „oder“ und durch der „.*“ bedeutet dass dafür alles Mögliche stehen darf auch „Mikrosoft Update“ oder „update Microsoft“

Anzahl von Wörtern zählen

In manchen Fällen ist es auch ganz nützlich zu verstehen wie viele Suchbegriffe User eingeben, um eine Seite zu finden und ob sich die Anzahl zwischen Mobile und Desktop unterscheiden. Wenn man W-Fragen analysiert, können sehr lange W-Fragen ein Indiz für Voice-Search sein

Die Anzahl der Wörter funktioniert mit einem kleinen Trick, indem man die Anzahl der Leerzeichen mit Hilfe des folgenden Regex zählt:

LENGTH(REGEXP_REPLACE(Query, "[^\t\n\f\r ]", "")) + 1

Ranking Position runden

Die Google Search Console liefert die Ranking Positionen mit zwei Zahlen nach dem Komma aus. Das kann bei manchen Reports verwirrend sein. Für eine bessere Übersicht kann es daher Sinn machen, diese mit Hilfe der folgenden Formel zu runden:

ROUND(Average Position,0)

Verzeichnisse extrahieren

Nutzt eine Webseite eine gute und logische Verzeichnis Struktur, kann man zum Beispiel mit Hilfe einer einfachen REGEX-Regel das erste Verzeichnis einer URL extrahieren und auf diese Weise Daten auf Verzeichnis Ebene kumuliert betrachten.

REGEXP_EXTRACT(Landing Page,'https?:\\/\\/.*?\\/(.*?)\\/.*')

Google Search Console Daten zusammenführen

Google Data Studio liefert auch eine praktische Funktion, die es ermöglich verschiedene Datenquellen in eine neue Zusammenzuführen. Auf diese Weise kann man seine eigenen Daten um zusätzliche Daten erweitern. So kann man zum Beispiel die beiden Betrachtungsebene der Google Search Console „Website Impression“ und „URL-Impression“ auch zusammenführen und so die Ranking Positionen auch bei der URL-Impressionen hinzufügen. Wichtig dabei zu beachten, dass man gut versteht wie die Daten sich zusammensetzen und versucht die Daten auf einer möglichst granularen Ebene zusammenführt.

JOIN (1) sind die Felder die übereinstimmen müssen, damit eine Dimension oder eine Metrik erfolgreich hinzugeführt wird. Bei der Google Search Console sollte man hier auf alle Felder zurückgreifen damit man hier nicht in die Falle von falschen Durchschnittswerten tritt. Unter DIMENSIONEN (2) gibt man an, welche Dimensionen man aus den einzelnen Datenquellen nutzen möchte. Unter MESSWERTEN (3) wählt man hingegen die Messwerte aus den einzelnen Dimensionen aus. Ganz rechts (4) erscheinen anschließend alle Dimensionen und Messwerte, die am Ende zur Verfügung stehen. Hier sollte man darauf achten, dass die Felder eindeutig sind, damit man diese später dann beim Einsatz auseinanderhalten kann.

Google Search Console und Google Analytics Daten zusammenführen

Zugegeben, das Zusammenführen von Google Analytics und Google Search Console Daten klingt echt verlockend, aber man muss trotzdem sehr aufpassen, schließlich liegen schon bei einer der wichtigsten Metriken Sessions und Clicks zwei völlig unterschiedliche Messverfahren zugrunde.

Wenn man die GSC und GA Daten zusammenführen möchte, sollte man ein paar Sachen beachten

  • GSC zeigt die Ganze URL an, GA nur den Pfad
  • Sessions und Klicks sind nicht das Gleiche
  • GSC liefert nur Google Daten, das GA Segment „organic“ beinhaltet auch andere Suchmaschinen

TIPP: Die deutsche Übersetzung der GA Felder ist nicht optimal und es gibt z.B. das Feld „Landing Page“ mehrfach. Damit man das richtige verwendet, empfiehlt es sich vorher das Google Konto auf Englisch zu wechseln

  1. Konto auf Englisch switchen
  2. Unter Google Analytics ein neues “Google organic Only”-Segment erstellen
  3. Neue Quelle für GA anlegen
  4. In GA neues Feld anlegen CONCAT(‚https://‘,HOSTNAME,Landing Page)
  5. GSC URL und GSC Website hinzufügen
  6. Eine Blended Quelle erstellen
  7. Die beiden Quellen Zusammenführen

Anwendungsbeispiele

Keyword Monitoring

Keyword Monitoring mit der Google Search Console

Was man dazu braucht

  • Google Search Console Website Impressionen Ansicht
  • Das Zusätzliche Feld: gerundete Position
  • Umgedrehte Y-Achse mit dem Minimalwert 1
  • Maximalwert wahlweise auf Position 10 oder 20

Anwendungsgebiet: Ideal um die Rankings zu überwachen ohne irgendwelche Tools zu verwenden. Gerade sehr hilfreich bei lokalen Suchanfragen.

Suchanfrage Tiefen-Analyse

Suchanfrage Tiefen-Analyse

Was man dazu braucht

  • Zusätzliche Dimension: Brand
  • Zusätzliche Dimension: Anzahl Wörter
  • Zusätzliche Dimension + Filter: W-Frage

Anwendungsgebiet: Wie setzen sich die Suchanfragen einer Seite zusammen? Wie hoch ist der Brand vs. Non-Brand Anteil und gibt wie lang sind die W-Fragen im Durchschnitt?

Verzeichnis-Performance

Verzeichnis-Performance Analyse

Was man dazu braucht

  • GSC Datenquelle: URL-Impressionen
  • Zusätzliches Feld: Verzeichnisse Extrahieren

Anwendungsgebiet: Welches Verzeichnis ist das stärkste und wie performed es im Vergleich zu den anderen Verzeichnis. Auch sehr hilfreich, der direkte Vergleich mit dem Vorjahr um eventuelle Performance-Verluste schnell zu visualisieren.

Fazit

Google Data Studio bietet viele Möglichkeiten und mit ein paar einfachen REGEX Regeln, kann man viele nützliche Analysen und Reportings mit der Google Search Console bauen, die das Interface derzeit noch nicht hergibt. Ein paar Ideen und Vorlagen gibt es hier. Viel Spaß beim selbst bauen!

1 Kommentar

  • Wow! Richtig guter Vortrag. Kann man trotz der händischen Nachjustierung der Einstellungen deine Data Studio Vorlage kopieren bzw. kannst Du bitte den Link posten? Das wäre klasse und wäre super hilfreich. Danke Dir. 🙂