Web Analytics, Webanalyse, Webanalytik (auch Clickstream-Analyse, Datenverkehrsanalyse, Web-Controlling oder Webtracking) ist die Sammlung von Daten und deren Auswertung bzgl. des Verhaltens von Besuchern einer Website. Ein Analytic-Tool, auch Trackingtool genannt, untersucht typischerweise, woher die Besucher kommen, welche Bereiche auf einer Internetseite aufgesucht werden und wie oft und wie lange welche Unterseiten und Kategorien angesehen werden.

Die Ergebnisse der Auswertung werden zum Beispiel zur Optimierung der Website eingesetzt. Grundlegend kann bei Web Analytics zwischen Auswertungsverfahren zur permanenten Messung der Site-Effektivität und Methoden zur Auffindung von Schwachpunkten in der Site unterschieden werden. Neben einer Reihe von freien Produkten bieten etwa 150 Unternehmen entsprechende Lösungen an.

Begriffe

Während sich global weitgehend die e Bezeichnung Web Analytics durchgesetzt hat, wird in Deutschland oft die Bezeichnung „Web Controlling“ als Synonym verwendet. Der Begriff Logdateianalyse umfasst meist nur die Analyse von Webserver-Protokolldateien zum Beispiel hinsichtlich der IP-Adressen der Benutzer. Zu unterscheiden sind „Page Impression“ (PI) - abweichend vom international genutzten „Page View“ (PV) - für den Abruf einer Webseite durch einen menschlichen Besucher (keine Crawler), und die Summe der Seitenabrufe, die zu einer Sitzung zusammengefasst werden können (Visit, Besuch). Ein Besucher (Unique User oder Visitor) kann eine Website in mehreren Sitzungen besuchen (z. B. weil die Site so groß ist und er so wenig Zeit am Stück hat). Der Begriff Traffic-Analyse kann sich zum Beispiel nur darauf beziehen, mit welcher Geschwindigkeit die gesamten Daten im Internet an den Benutzer einer Webseite übertragen werden, wobei hier die Bildschirmseite gemeint ist, wie sie dem Benutzer erscheint.

Umfang Web Analytics dient der Analyse, Optimierung und Kontrolle von Prozessen und können alle Internet-Aktivitäten eines Unternehmens betreffen. Web Controlling Tools ermöglichen es eine Vielzahl von Kennzahlen und Auswertungen bzgl. einer Website und den dazugehörigen Marketing-Aktionen nutzbringend zu messen. Wichtige Kennzahlen werden im elektronischen Handel erhoben. Beispiel für Kennzahlen sind: die Wirkung einzelner Werbemittel (z. B. Banner) auf das Verhalten des Benutzers die Anzahl und Herkunft der Besucher den Anteil der Besucher eines Web-Shops, die etwas in den Warenkorb legen die Zeitspanne bis zum Kauf im Web-Shop die Suchbegriffe mit denen die Website gefunden wurde

Solche Kennzahlen und Statistiken (Statistiken über ROI, Warenkörbe, Konversionsraten, Online-Umsätze) können dazu dienen, neue Marketing-Aktionen zu starten oder existierende anzupassen und die eigene Website entsprechend zu optimieren.

Die Werkzeuge der Web Analytics werden auch zur website-übergreifenden Nutzerverfolgung eingesetzt. In Deutschland ist der Einsatz all solcher Werkzeuge aus Datenschutzgründen umstritten.

Verfahren zur Datensammlung Gewöhnlich werden für Web Analytics entweder die Logdateien der Webserver ausgewertet oder bestimmte Tags in Websites zur Datengewinnung genutzt. Neben diesen beiden existieren noch Verfahren, die Web-Server-Plugins oder Netzwerk-Sniffer benutzen.

Server-basierte Daten: Logdateianalyse Die Software zum Betrieb von Websites, ein sogenannter Webserver wie Apache oder MS IIS, produziert gewöhnlich ein fortlaufendes Protokoll aller Aktivitäten der Software. Diente dies zunächst vor allem zur Aufzeichnung und Behebung von Fehlern im Betrieb, entdeckte man schnell die Möglichkeit, mithilfe dieser Logdatei Ergebnisse zur Beliebtheit der Website, zur Häufigkeit von Seitenabrufen und zur Aktivität der Website-Besucher zu sammeln. Da diese Protokolle direkt von der eigenen Software angelegt werden, zeigen sie ein Abbild der Server- und Benutzer-Aktivitäten. Zur Auswertung der Protokolle – pure Text-Dateien, die zeilenweise Aktivitäten der Software wiedergeben – wird gewöhnlich eine Software genutzt, die Statistiken erstellt, Daten zuordnet und in Grafiken und Tabellen anschaulich macht.

Client-basierte Daten: Tags und Pixel Seit etwa 1996 gibt es ein weiteres, einfaches Verfahren zur Datensammlung: Direkt in den Quellcode der Website selbst werden unsichtbare Minibilder (1-Pixel-Grafiken), sogenannte Zähl- oder Trackingpixel, integriert. Ein Abruf dieser Grafik kann jetzt für genau einen Seitenabruf stehen. Die Pixel-Datei braucht sich dabei nicht auf demselben Server wie die eigentlichen Inhalte der Website zu befinden. So können Application Service Provider (ASP) die Sammlung, Speicherung und Auswertung der Daten übernehmen. Neben den noch immer genutzten 1-Pixel-Bildern wird heute von fast allen Lösungen zusätzlich JavaScript-Code zur Datenerhebung eingesetzt. Diese „JavaScript-Tags“ werden ebenso in den Quellcode der Seite integriert, können aber zusätzliche Informationen über den abrufenden Client (gewöhnlich den Browser) sammeln – z. B. grafische Auflösung des genutzten Monitors, Farbtiefe, im Browser installierte Plugins etc. Neuere Tools erlauben auch die Aufnahme der Mausbewegungen (Mouse Tracking) oder Tastatureingaben der Website-Besucher.Michel Rossier: . 15. Juli 2007. Die Entstehung von client-basierten Webtrackings wurde als Netzwerkgraph visualisiert und eine Versechsfachung in den Jahren 2005–2015 festgestellt.

Vor- und Nachteile Alle diese Analysen haben mit starken Unsicherheiten im Datenbestand zu kämpfen. Keine Art der Analyse kann für sich beanspruchen, den Datenverkehr und das Verhalten des Nutzers fehlerfrei abzubilden. Die folgende Tabelle vergleicht die beim Server und Client vorhandenen Daten sowie die Fehlerrisiken.

serverbasiert clientbasiert Seitenabrufe, die aus Proxys, Zwischenspeichern o. ä. bedient werden, können vom Server nicht registriert werden Verzerrungen durch Zwischenspeicher können vermieden werdendie gewöhnliche Weise der Besucher-Zuordnung (IP-Adresse, ggf. User Agent) ist in keiner Hinsicht verlässlichdurch Nutzung von Cookies kann die Sitzungs- und Besucher-Zuordnung bis auf ein für die weitere Verarbeitung akzeptables Maß gesteigert werdenDaten unterliegen hinsichtlich der Aufbewahrungsfristen und Weitergabe bestimmten RestriktionenCookie-Blockaden und Löschraten sorgen für Unsicherheitendas Datenformat ist offen, Daten können von verschiedenen Analyse-Tools ausgewertet werdendas Datenformat ist proprietär, d. h. Daten können bei einem Wechsel kaum von Anbieter A zu Anbieter B mitgenommen werdensämtliche Spider, Bots u. ä. werden in den Logdateien registriertSpider und Bots werden nur teilweise registriert – das verschlankt die anfallende Datenmenge, ist aber für Suchmaschinenoptimierungen ein Hindernisdie Fehlermeldungen der Server werden unmittelbar registriertnicht alle Fehlermeldungen werden erkanntdurch JavaScript können reichere Daten über Clients gesammelt werdenverschiedene Standorte, Server-Cluster, Domains und Subdomains o. ä. stellen kein wesentliches Problem dar

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass das clientseitige Verfahren in Kombination mit 1-Party-Cookies heute das gebräuchlichste und – pragmatisch gesehen – das beste ist. Die Datenqualität ist stark genug, um auf dieser Grundlage belastbare Entscheidungen treffen zu können. Die Kosten für ein gleichwertig zuverlässiges System auf Basis von Protokolldateien (engl. log files) (und Cookies) liegen meist deutlich höher und kommen am ehesten dort in Frage, wo die Daten sensible Informationen enthalten.

Weitere Verfahren Beim URL-Rewriting wird ein Proxy zwischen Webserver und Internet installiert, der in speziellen Logdateien die Datenverkehrsdaten speichert und dabei gleichzeitig zusätzliche Informationen (Session-IDs) in die URL schreibt. Sogenannte Hybrid-Verfahren verarbeiten mehr als eine Datenquelle gleichzeitig. Besonders die integrierte Auswertung von Tag-Daten und Server-Daten stellt eine besonders reichhaltige und zuverlässige, aber auch aufwändige Art der Datenverkehrsanalyse dar.

Cookies Um einen einzelnen Seitenaufruf einer Sitzung und eine Sitzung einem eventuell wiederkehrenden Besucher zuordnen zu können, werden gewöhnlich Cookies eingesetzt. Es gibt heftige Debatten um dieses Thema (siehe bspw. HTTP-Cookie). Festzuhalten bleibt, dass für eine professionelle Datenverkehrsanalyse, die in das Zentrum ihrer Aufmerksamkeit den 'Besucher' (nicht die einzelne Sitzung) stellt, Cookies gegenwärtig unabdingbar sind.

Alternative Methoden mit Flash-Objekten, sogenannten Flash-Cookies (oder Local Shared Objects, kurz LSOs) können – im Unterschied zu klassischen Cookies – Besucher auch wiedererkennen, wenn sie verschiedene Browser verwenden.

Canvas Fingerprinting Wirkungsvoller als Cookies, die von jedem Benutzer manuell oder bereits durch eine Browsereinstellung unterdrückt und auch wieder gelöscht werden können, ist das Canvas Fingerprinting. Dies ist ein Sammelbegriff für eine Reihe von Nutzerverfolgungs-Techniken zur eindeutigen Identifikation von Online-Benutzern.

Methoden miniatur|Klickpfadanalyse mit Herkunftsseiten (links), durch ihre Dicke quantifizierten Bewegungspfeilen und Website-Objekten, deren Fläche die Anzahl der Besucher und Längen-Breiten-Verhältnis den Anteil der ausgehenden weiteren Aufrufe symbolisiert. Allgemein lassen sich zwei Anwendungsbereiche von Web Analytics unterscheiden:

1. regelmäßiges Monitoring der Effektivität der Website und dazugehörige Kampagnen

Durch die Definition von Kennziffern (z. B. Kosten, Umsatz, Konversionsrate, PageViews pro Sitzung, Sitzungen pro Besucher) lassen sich die einzelnen Daten der Analysen zu sinnvollen Informationen verdichten und in einen Kontext der Vergleichbarkeit setzen: Verlauf des Umsatzes über das Jahr, Kosten pro Kampagne, Konversionsrate im Vergleich zu einem gesetzten Ziel etc.

2. Strategien zur Optimierung der Website

Pfad-Analysen helfen bei der Suche nach besonders beliebten und unbeliebten Seiten in einer Website Segmentierungen helfen beim Auffinden und weiteren Unterscheiden von bestimmten Besuchergruppen (z. B. Besucher von Suchmaschine A im Vergleich zu Besuchern von Suchmaschine B) Konversionspfade (Funnel) helfen bei der Messung und Optimierung von definierten, wichtigen Seitenabfolgen in der Website Optimierungen von Startseiten oder Landing Pages durch schnelles Ausprobieren von kleinen Verbesserungen und Veränderungen (A/B-Tests)

Software Eine Webstatistik bietet eine Auswertung zum Surfverhalten von Website-Besuchern. Dabei werden Seitenaufrufe und einzelne Besuche (engl. visit) einzelner Webseiten ausgewertet, um das Verhalten der Besucher auf der Website zu analysieren. Im Wesentlichen beruhen Webstatistiken auf einer Auswertung von Logdateien (vgl. Logdateianalyse) des Servers, jedoch existieren auch andere Techniken (Erfassung per Zählpixel oder mit einem JavaScript-Code, der den Zählimpuls an einen Zählserver übergibt).

Neben den oft graphisch aufbereiteten Statistiken über frei wählbare Auswertungszeiträume präsentieren Webstatistiken weitere Informationen (Technik der Besucher, Herkunft, spezielle Funktionen, Verhalten der Besucher auf einer bestimmten Webseite), die über den Inhalt der Logdateien hinausgehen und z. B. unter dem Begriff „Webtracking“ anzutreffen sind. Die Webstatistik stößt meist allerdings dann auf ihre Grenzen, wenn der Besucher das Internet verlässt und einen Telefonkontakt herstellt. Diesen sogenannten „Medienbruch“ überwindet zwischenzeitlich das sogenannte Telefontracking.

Gegenmaßnahmen Nutzer des World Wide Web können sich zumindest teilweise gegen ein tatsächliches oder vermeintliches Ausspionieren durch Web Analytics schützen. Neben entsprechenden Privacy-Einstellungen im Browser sind vor allem Browser-Add-ons wie Werbe- oder Trackerblocker verbreitet. Eine weitere Methode, die jedoch mit Geschwindigkeitseinbußen verbunden ist, ist die Nutzung von alternativen Proxy-Netzwerken zur Verschleierung der eigenen IP-Adresse.