Analytics Pioneers Summit 2025

In dieser Aufzeichnung meines Vortrags auf dem Analytics Pioneers Summit in der Allianz-Arena München zeige ich dir zwei Probleme, die mir in meiner täglichen Arbeit mit Matomo und Web-Analytics immer wieder begegnen.

1. Verfälschung der Kennzahlen aus Kampagnen-Tracking
2. Verfälschung der Aufenthaltszeit von Besuchen aufgrund falscher Annahmen über die Lesezeit.

Diesen Vortrag habe ich aufgrund des internationalen Publikums in Englisch gehalten.

Unterhalb des Videos findest du die deutsche Zusammenfassung des Inhalts.

Kampagnentracking

Wie verlässlich sind deine Daten wirklich?

Wenn du Online-Kampagnen durchführst werden die Klicks und Besuche gemessen und du erwartest, dass die Zahlen stimmen. Doch die Realität sieht anders aus. Ich habe in meinen Analysen festgestellt, dass Kampagnendaten häufig verfälscht werden – und zwar durch ganz alltägliche Nutzergewohnheiten:

Mehrfachbesuche durch Lesezeichen und offene Tabs:

Viele Besucher lassen Tabs tagelang, manchmal sogar monatelang offen oder speichern Kampagnenlinks als Lesezeichen. Dadurch entstehen immer wieder neue Sitzungen mit den alten Kampagnenparametern, obwohl die eigentliche Kampagne längst vorbei ist. So kann es passieren, dass ein und dieselbe Google-Click-ID (GCLID) für dutzende Besuche steht, verteilt über Wochen oder sogar Jahre.

Dadurch entstehen falsche Zuordnung und verzerrte Performance.

Das Ergebnis ist, dass du scheinbar mehr Besuche und Interaktionen aus deiner Kampagne bekommst, als tatsächlich stattgefunden haben. In meinen Beispielen gab es Fälle, in denen Matomo 12 Prozent mehr Besuche als Google Ads Klicks ausweist – und das sogar noch Monate nach Kampagnenende. So etwas siehst du allerdings nur, wenn du eine Consent-freie Reichweitenanalyse durchführst, wie man es mit Matomo machen kann. Wenn du Besuche erst nach einem erteilten Consent erfasst, werden die Abweichungen aufgrund der geringeren Akzeptanz des Consent dir vermutlich nicht auffallen.

Um diese Fehler zu vermeiden, solltest du die Kampagnenparameter nach dem ersten Besuch aus der URL entfernen. Somit würden alle wiederkehrenden Besuche nicht mehr der Kampagne zugeordnet. Damit du dann sehen kannst, dass die Kampagne ursprünglich der Auslöser für die Folgebesuche ist, kann man die Kampagnenparameter in einen neuen Parameter an die URL anhängen. Diesen Parameter kannst du dann bei erneuten Besuchen – im Fall von Matomo – in einer Custom Dimension speichern. So unterscheidest du dann Erstkontakte von Wiederbesuchen und bekommst ein viel genaueres Bild deiner Kampagnenleistung.

Geteilte Links mit Kampagnenparametern

Ein weiteres Problem ist leider Menschengemacht und nicht so leicht zu beheben. Stelle dir vor, jemand soll einen Link auf deine Webseite anlegen. Er geht in die Suchmaschine seiner Wahl und sucht nach deinem Unternehmen, sieht eine Anzeige von dir und klickt darauf. Der Besuch kommt dann mit Kampagnenparametern bei dir an. Diese URL kopiert dann der Besucher und bindet sie in die eigene Webseite ein – denn bedauerlicherweise ist die Kenntnis über UTM-Parameter, GCLID & Co nicht überall vorhanden. Dadurch erscheinen Zugriffe, die eigentlich dem Kanal Referral zugewiesen würden, als Aufrufe deiner Kampagne. Wie du solche Attribution findest, beschreibe ich demnächst in meinem Tutorial zum Kampagnen-Tracking mit Matomo.

Messung von Nutzerinteraktionen und Verweildauer

Was misst du eigentlich wirklich?

Das zweite große Thema ist die Frage, wie sinnvoll und präzise die Messung von Nutzerinteraktionen und der Verweildauer auf deiner Website ist. Die meisten Analytics-Tools – egal ob Matomo, Google Analytics oder andere – setzen auf einfache Timer, die direkt beim Seitenaufruf starten und einfach weiterlaufen, egal ob der Nutzer wirklich aktiv ist oder nicht.

  • Problem: Inaktive Tabs und Hintergrundaktivitäten: Viele von uns haben ständig zahlreiche Tabs offen. Selbst wenn du längst eine andere Seite betrachtest oder dein Handy gesperrt ist, laufen die Timer weiter und senden Events wie „Lesezeit“, „Scrolltiefe“ oder „Download“ an das Analyse-Tool. Das führt dazu, dass die Verweildauer und Interaktionen künstlich aufgebläht werden.
  • Fehlende Fokuserkennung: Standardmäßig wird nicht unterschieden, ob der Nutzer tatsächlich auf die Seite schaut oder ob das Browserfenster im Hintergrund ist. So entstehen unrealistische Werte, die dir ein falsches Bild vom Nutzerverhalten geben.

Meine Lösung: Fokussiertes Event-Tracking:

Ich habe eigene Skripte entwickelt, die genau das verhindern: Die Messung stoppt automatisch, sobald der Nutzer den Fokus auf der Seite verliert (z. B. durch Tab-Wechsel oder Sperren des Geräts) und startet erst wieder, wenn der Nutzer zurückkehrt oder aktiv scrollt. Damit kann ich die reale Nutzungszeit und echte Interaktionen viel genauer erfassen. Allerdings ist diese Lösung noch nicht perfekt und hat eine Schwachstellen. Du kannst die aktuelle Umsetzung auf meiner Testseite dir gerne ansehen.

Mein Tipp an dich:

Verlasse dich nicht blind auf Standardmetriken. Überlege dir, welche Interaktionen auf deiner Seite wirklich relevant sind: Ist es die reine Verweildauer, die Scrolltiefe oder vielleicht das Herunterladen eines Dokuments? Passe deine Messung entsprechend an – und wenn du möchtest, unterstütze ich dich gern dabei, eigene Scripte oder Lösungen zu entwickeln.