Web Analytics

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Web Analytics (auch Clickstream-Analyse, Datenverkehrsanalyse, Traffic-Analyse, Web-Analyse, Web-Controlling, Webtracking) ist die Sammlung von Daten und deren Auswertung bzgl. des Verhaltens von Besuchern auf Websites. 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. In Deutschland ist der Einsatz solcher Werkzeuge aus Datenschutzgründen umstritten.

Sie wird vor allem zur Optimierung der Website und zur besseren Erreichung von Zielen der Website (z. B. Häufigkeit von Besuchen, Vermehrung von Seitenaufrufen, Bestellungen, Newsletter-Abonnements) eingesetzt. Grundlegend kann bei Web Analytics zwischen Auswertungsverfahren zur permanenten Messung der Site-Effektivität und Methoden zur Auffindung von Schwachpunkten in der Site und Verbesserungsmöglichkeiten unterschieden werden (siehe Methoden). Neben einer Reihe von freien Produkten bieten etwa 150 Unternehmen Lösungen für Web Analytics an.

Begriff

Während sich global weitgehend die Bezeichnung Web Analytics durchgesetzt hat, wird in Deutschland oft die Bezeichnung "Web Controlling" als Synonym verwendet. Der ältere Begriff „Logdateianalyse“ teilt mit Web Analytics eine Schnittmenge (Analyse von Webserver-Protokolldateien), allerdings kann mit Logdateianalyse auch die Analyse anderer Protokoll-Dateien gemeint sein. Wie "Web Controlling" hat sich in Deutschland auch die Bezeichnung "Page Impression" (PI) abweichend vom international genutzten "Page View" (PV) durchgesetzt. Gemeint ist in jedem Fall der Abruf einer Seite eines Internetangebotes durch einen menschlichen Besucher (keine Crawler). Mehrere einzelne Seitenabrufe werden zu einer Sitzung zusammengefasst (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).

Ziele

Web Analytics dient der Analyse, Optimierung und Kontrolle von Prozessen, betreffend alle Internet-Aktivitäten eines Unternehmens. Web Controlling Tools ermöglichen es eine Vielzahl von Kennzahlen und Auswertungen bzgl. einer Webseite und den dazugehörigen Marketing-Aktionen nutzbringend zu messen. Wichtige Kennzahlen im elektronischen Handel beziehen sich zum Beispiel auf:

• die Wirksamkeit einzelner Werbemittel (z. B. Banner, Newsletter)
• die Anzahl der Besucher ihres Web-Shops
• den Anteil der Besucher, die etwas in den Warenkorb legen
• den Anteil der Besucher, die den Kaufprozess abschließen
• den durchschnittlichen Warenkorbwert
• die Zeitspanne bis zum Kauf im Web-Shop
• die Suchbegriffe mit denen der Web-Shop gefunden wurde, die gleichzeitig zum Kauf geführt haben

Ziel ist es nun, diese Kennzahlen und die daraus generierten Statistiken (Statistiken über ROI, Warenkörbe, Konversionsraten, Online-Umsätze) auszuwerten und aufgrund dieser Ergebnisse neue Marketing-Aktionen zu starten oder existierende anzupassen und die eigene Webseite entsprechend zu optimieren.

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 getreues Abbild der Server-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. Die Entstehung von client-basierten Webtrackings wurde als Netzwerkgraph visualisiert und eine Versechsfachung in den Jahren 2005–2015 festgestellt.

Weitere Verfahren

Für die Netzwerk-Protokoll-Analyse (NPA, Network Sniffer) wird ein spezieller Decoder zwischen die eigenen Webserver und der Verbindung zum Internet eingesetzt. Dieser sammelt nun den gesamten Datenverkehr in diesem Netzwerk. 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, hier sei etwa auf die Seite HTTP-Cookie verwiesen. Festzuhalten bleibt, dass für eine professionelle Datenverkehrsanalyse, die in das Zentrum ihrer Aufmerksamkeit den 'Besucher' (nicht die einzelne Sitzung) stellt, Cookies gegenwärtig unabdingbar sind.

Flash-Cookies

Alternative Methoden mit Flash-Objekten, sogenannten Flash-Cookies (oder Local Shared Objects, kurz LSOs) scheinen nur eine Nischenexistenz zu führen, allerdings können hiermit – im Unterschied zu klassischen Cookies – Besucher auch wiedererkannt werden, wenn sie verschiedene Browser verwenden.

Canvas Fingerprinting

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

Tag vs. Logdatei – Vor- und Nachteile

Datenverkehrsanalysen haben mit starken Verzerrungen im Datenbestand zu kämpfen. Keine Art der Analyse kann für sich beanspruchen, den tatsächlichen Datenverkehr einer Website wahrheitsgetreu abzubilden.

serverbasiert	clientbasiert
Seitenabrufe, die aus Proxys, Zwischenspeichern o. ä. bedient werden, können vom Server nicht registriert werden	Verzerrungen durch Zwischenspeicher können vermieden werden
die gewöhnliche Weise der Sitzungszuordnung (gleiche IP-Adresse für max. 30 Min.) ist hochgradig fehleranfällig	durch Nutzung von Cookies kann die Sitzungs- und Besucher-Zuordnung bis auf ein für die weitere Verarbeitung akzeptables Maß gesteigert werden
die gewöhnliche Weise der Besucher-Zuordnung (IP-Adresse, ggf. User Agent) ist in keiner Hinsicht verlässlich	Besucher, die JavaScript und/oder Bilder in ihrem Browser blockieren, werden nicht erkannt
Daten sind und bleiben im Unternehmen selbst	Cookie-Blockaden und Löschraten sorgen für Unsicherheiten
das Datenformat ist offen, Daten können von verschiedenen Analyse-Tools ausgewertet werden	das Datenformat ist proprietär, d. h. Daten können bei einem Wechsel kaum von Anbieter A zu Anbieter B mitgenommen werden
sämtliche Spider, Bots u. ä. werden in den Logdateien registriert	Spider und Bots werden nur teilweise registriert – das verschlankt die anfallende Datenmenge, ist aber für Suchmaschinenoptimierungen ein Hindernis
die Fehlermeldungen der Server werden unmittelbar registriert	nicht alle Fehlermeldungen werden erkannt
	durch JavaScript können reichere Daten über Clients gesammelt werden
	verschiedene 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.

Methoden

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) ausgewertet, um das Verhalten der Besucher auf Webseiten 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 der 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.

Siehe auch: Liste von Web-Analyse-Software

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.

Gesetzliche Zulässigkeit in Deutschland

Gesetzliche Regelung

Die Rechtslage bei der Nutzung von Analytic-Tools ist gegenwärtig in Deutschland umstritten. Rechtlicher Anstoß für die Kritik ist häufig das Speichern der IP-Adresse und das Verwenden von Cookies. Das Bundesdatenschutzgesetz lässt die Erhebung und die Speicherung von personenbezogenen Daten nur dann zu, wenn dies von einer gesetzlichen Vorschrift explizit erlaubt wird oder eine eindeutige und vorherige Einwilligung des Nutzers vorliegt. Relevant ist dabei die Regelung in § 15 Telemediengesetz (TMG). Demnach dürfen personenbezogene Daten von Besuchern einer Internetseite ohne die Einwilligung des Nutzers nur erhoben und verwendet werden, soweit dies erforderlich ist, um die Inanspruchnahme von geschäftsmäßigen Angeboten im Internet zu ermöglichen und abzurechnen. Die Verwendung dieser Daten über das Ende des Nutzungsvorgangs ist nur erlaubt, soweit die Daten „für Zwecke der Abrechnung mit dem Nutzer erforderlich sind“. Nach § 13 Telemediengesetz (TMG) haben Anbieter von Internetportalen sicherzustellen, dass „die anfallenden personenbezogenen Daten über den Ablauf des Zugriffs oder der sonstigen Nutzung unmittelbar nach deren Beendigung gelöscht“ werden.

Pseudonyme Nutzungsprofile

Diensteanbieter dürfen für Zwecke der Werbung (z. B. Abrechnung von Anzeigenklicks), der Marktforschung (z. B. Erhebung des Nutzerinteresses um anschließend Webseiten zu optimieren) oder zur bedarfsgerechten Gestaltung der Telemedien (Nutzer gestaltet z. B. den Abruf einer TV-Programm-Webseite nach seinem Geschmack: bevorzugtes Genre, Anordnung der Sender) Nutzungsprofile erstellen, sofern der Nutzer dem nicht widerspricht (§ 15 Abs. 3 TMG). Ein solches Nutzungsprofil kann z. B. Angaben über den Zeitpunkt des Seitenbesuchs und die besuchte Seite enthalten, darf aber keine identifizierenden Merkmale wie die IP-Adresse enthalten, sondern nur ein Pseudonym. Das Profil darf nicht mit anderen Daten über den Träger des Pseudonyms zusammengeführt werden (z. B. im Rahmen einer Geolokalisierung des Nutzers). Damit der Nutzer sein Widerspruchsrecht wahrnehmen kann, ist er spätestens zu Beginn des Seitenbesuchs auf sein Widerspruchsrecht hinzuweisen. Die Datenschutzaufsichtsbehörden halten einen Link unter der Bezeichnung „Datenschutz“, der die Unterrichtung und die Widerspruchsmöglichkeit anbietet, für beanstandungsfrei.

Personenbezug von IP-Adressen

Umstritten ist, ob die IP-Adresse eines Internetnutzers in Verbindung mit dem Nutzungszeitpunkt ein personenbezogenes Datum darstellt. Das Amtsgericht München lehnte den Personenbezug einer dynamischen IP-Adresse, die durch den Betreiber eines Internetdienstes gespeichert worden war, in einem ergänzenden Hinweis (obiter dictum) ab (Urt. v. 30. September 2008 – 133 C 5677/08, MMR 2008, 860). Es folgte damit einigen juristischen Kommentatoren (Gola/Schomerus, § 3 Rn. 10), die IP-Adressen nur für „relativ“ personenbezogen halten, so dass die Speicherung von IP-Adressen bei Content-Anbietern zulässig und erst ihre Übermittlung unzulässig sei.

Das Amtsgericht Berlin-Mitte hat demgegenüber einen Personenbezug angenommen und es dem Betreiber eines Internetportals verboten, die IP-Adressen seiner Nutzer über die Dauer des Nutzungsvorgangs hinaus aufzubewahren (Urt. v. 27. März 2007 – 5 C 314/06, DuD 2007, 856–858, bestätigt durch Landgericht Berlin, Urt. v. 6. September 2007 – 23 S 3/07, MMR 2007, 799–800). Unter Zuhilfenahme weiterer Daten, wie sie etwa bei Internet-Zugangsanbietern gespeichert werden, sei die Ermittlung des genutzten Internetanschlusses und dessen Inhabers möglich. Dem schloss sich das Verwaltungsgericht Wiesbaden an (Beschl. v. 27. Februar 2009 – 6 K 1045/08, MMR 2009, 428–432). Auch das Amtsgericht Wuppertal sieht die IP-Adresse als personenbezogenes Datum an. Im europäischen Ausland haben das schweizerische Bundesverwaltungsgericht, das oberste schwedische Verwaltungsgericht und der französische Verfassungsgerichtshof unter Bezugnahme auf die auch in Deutschland geltende europäische Datenschutzrichtlinie 95/46/EG den Personenbezug von IP-Adressen bejaht. Gleicher Meinung sind das Bundesjustizministerium, der Bundesdatenschutzbeauftragte, die Datenschutzbeauftragten des Bundes und der Länder sowie die Datenschutzbeauftragten aller EU-Staaten. Der deutsche Bundesgerichtshof hatte noch nicht über die Frage zu entscheiden, hat jedoch in einer Entscheidung aus dem Jahr 2009 ein „Recht des Internetnutzers auf Anonymität“ anerkannt.

Abklärung der Einhaltung des Datenschutzes nötig

Wer als deutscher Anbieter eines Internetdienstes externe Dienste wie Webanalysedienste in sein Angebot einbindet, haftet für die Einhaltung des deutschen Datenschutzrechts (sog. Auftragsdatenverarbeitung). Insbesondere bei amerikanischen Unternehmen, die in Deutschland agieren, sollte der Verwender eines Analytic-Tools die Einhaltung des deutschen Datenschutzrechts durch das ausländische Unternehmen sicherstellen, da es in den USA keine dem deutschen Recht vergleichbaren Datenschutzregelungen gibt (vgl. §§ 11, 4b Absätze 2 und 3 BDSG). Die Speicherung oder Übermittlung personenbezogener Daten ist jenseits gesetzlicher Erlaubnisse nur mit Einwilligung der Internetnutzer zulässig (§§ 4, 4a BDSG). Eine Einwilligung muss „bewusst“ erfolgen (§ 13 II TMG) und darf nicht gegen § 307 II BGB verstoßen. Es wird die Auffassung vertreten, dass es ein wesentlicher Grundgedanke des Telemediengesetzes ist, den Nutzer vor einer verdachtslosen Protokollierung seines Nutzungsverhaltens zu schützen. Abweichende Einwilligungsklauseln seien deswegen unwirksam nach § 307 II BGB.

Das Telemediengesetz in Deutschland lässt eine Verarbeitung von personenbezogenen Daten nach § 12 I TMG nur zu, wenn der Benutzer vorher zugestimmt hat oder eine gesetzliche Ermächtigung vorliegt. Durch den Einsatz eines externen Tools wird aber meist die vollständige IP-Adresse (ein personenbezogenes Datum?) des Seitenbesuchers an einen Dritten (Dienstanbieter) übermittelt. Sofern der Benutzer nicht vorher eingewilligt hat, ist dies unzulässig, da keine Rechtsgrundlage ersichtlich ist, die dies erlauben soll.

Am 26./27. November 2009 haben die obersten Aufsichtsbehörden für den Datenschutz im nicht-öffentlichen Bereich (Düsseldorfer Kreis) einige Grundsätze für den Umgang mit Google Analytics und anderen Webtracking-Verfahren beschlossen. Nach Auffassung der Aufsichtsbehörden dürften personenbezogene Daten eines Nutzers ohne Einwilligung nur erhoben und verwendet werden, soweit dies erforderlich ist, um die Inanspruchnahme von Telemedien zu ermöglichen und abzurechnen. Die Analyse des Nutzungsverhaltens unter Verwendung vollständiger IP-Adressen (einschließlich einer Geolokalisierung) sei aufgrund der Personenbeziehbarkeit dieser Daten nur mit bewusster, eindeutiger Einwilligung zulässig. Liegt eine solche Einwilligung nicht vor, sei die IP-Adresse vor jeglicher Auswertung so zu kürzen, dass eine Personenbeziehbarkeit ausgeschlossen ist. Wie im vorigen Abschnitt bereits erläutert, ist der Personenbezug von IP-Adressen jedoch weiterhin nicht abschließend rechtlich oder sogar letztinstanzlich geklärt.

Bußgelder

Gegen Anbieter, die gegen die oben genannten Datenschutzgesetze verstoßen, können die Datenschutz-Aufsichtsbehörden Bußgelder verhängen.

Der Berliner Datenschutzbeauftragte hat inzwischen eine besondere Bußgeldstelle in seiner Behörde eingerichtet, um in Zukunft verstärkt Sanktionen verhängen zu können. Bildblogger Stefan Niggemeier ist die Protokollierung der IP-Adressen der Nutzer seiner Website bereits verboten worden.

Siehe auch

• Do Not Track
• Offline Analytics

Literatur

• Jim Sterne: Web Metrics: Proven Methods for Measuring Web Site Success. Wiley & Sons, 2002, ISBN 0-471-22072-8. (englisch)
• Eric T. Peterson: Web Analytics Demystified. 2004, ISBN 0-9743584-2-8. (englisch)
• Avinash Kaushik: Web Analytics: An Hour a Day. Sybex, 2007, ISBN 978-0-470-13065-0. (englisch)
• Jason Burby, Shane Atchison: Actionable Web Analytics: Using Data to Make Smart Business Decisions. Sybex, 2007, ISBN 978-0-470-12474-1. (englisch)
• Frank Reese: Web Analytics – Damit aus Traffic Umsatz wird: Die besten Tools und Strategien. Verlag Businessvillage, 2008, ISBN 978-3-938358-71-9.
• Marco Hassler: Web Analytics – Metriken auswerten, Besucherverhalten verstehen, Website optimieren. Mitp-Verlag, 2008, ISBN 978-3-8266-5931-7.
• Avinash Kaushik: Web Analytics 2.0 - The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity. 2009, ISBN 978-0-470-52939-3. (englisch)
• Ralf Haberich: FUTURE DIGITAL BUSINESS - Wie Web Analytics und Business Intelligence Online Marketing und Conversion beeinflussen. Mitp-Verlag, 2012, ISBN 978-3-8266-9233-8.

Weblinks

• Fraunhofer Institut SIT : Web-Tracking-Report 2014
• Forum Privatheit: White Paper Tracking