Web Analytics

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Web Analytics (auch Clickstream-Analyse, Datenverkehrsanalyse, Web-Analyse, 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 englische 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. 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 werden
die gewöhnliche Weise der Besucher-Zuordnung (IP-Adresse, ggf. User Agent) ist in keiner Hinsicht verlässlich	durch Nutzung von Cookies kann die Sitzungs- und Besucher-Zuordnung bis auf ein für die weitere Verarbeitung akzeptables Maß gesteigert werden
Daten unterliegen hinsichtlich der Aufbewahrungsfristen und Weitergabe bestimmten Restriktionen	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.

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

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.

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.

Siehe auch: Do Not Track (Software)

Gesetzliche Zulässigkeit in Deutschland

Gesetzliche Regelung

Die Rechtslage bei der Nutzung einiger Daten ist in Deutschland umstritten. Rechtlicher Anstoß für die Kritik war bis etwa 2009 meist 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.

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 ohne Zustimmung des Nutzers nicht mit anderen Daten über den Träger des Pseudonyms zusammengeführt werden. 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

Umstritten ist, ob die IP-Adresse eines Internetnutzers in Verbindung mit dem Nutzungszeitpunkt einen Personenbezug herstellen kann. 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 sah 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 werden aber viele Daten 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 der 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.

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. In Einzelfällen ist die Protokollierung der IP-Adressen von Nutzern einer Website ohne deren Einwilligung bereits verboten worden.

Siehe auch

• Besucherzähler
• Offline Analytics
• Suchanalyse
• Zählpixel

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.
• Tom Alby: Einführung in die Webanalyse. Rheinwerk Computing, Bonn 2019, ISBN 978-3-8362-7236-0.

Weblinks

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