von Web Analytics galt lange als objektiver Maßstab für den Erfolg von Websites, Marketingkampagnen und SEO-Maßnahmen. Pageviews, Sitzungen, Verweildauer und Conversions schienen verlässliche KPIs zu sein, auf deren Basis strategische Entscheidungen getroffen wurden.
Doch diese vermeintliche Sicherheit hat sich durch DSGVO, Consent-Banner, Adblocker, geräteübergreifende Customer Journeys und zuletzt Einfluss von KI-Systemen fundamental verändert.
In dieser Podcast-Episode spreche ich mit Joachim Nickel, Web-Analyse-Spezialist und Open-Source-Enthusiast, über genau diese Bruchstellen bzw. kläre auf, wie sich das Thema heutzutage darstellt.
Google Analytics vs. datenschutzkonforme Alternativen: Wo liegt der echte Unterschied?
Der zentrale Unterschied zwischen klassischen Analytics-Lösungen wie Google Analytics und datenschutzfreundlichen, selbst gehosteten Tools liegt nicht primär im Funktionsumfang, sondern in der Datenbasis.
Bei Google Analytics ist eine aktive Einwilligung (Consent) notwendig, bevor Daten erhoben werden dürfen. Die Folge:
- Ein signifikanter Teil der Nutzer lehnt Tracking ab
- Adblocker verhindern zusätzlich die Datenerfassung
- Die gemessenen Daten basieren oft nur auf 20–40 % der realen Besucher
On-Premise-Lösungen wie Matomo oder vergleichbare Open-Source-Tools ermöglichen – korrekt konfiguriert – eine konsentfreie Grundmessung, da keine Daten an Dritte weitergegeben werden und keine Cookies gesetzt werden müssen.
Das Ergebnis ist keine perfekte, aber eine quantitativ deutlich vollständigere Datenlage. Wichtig dabei: Datenschutzkonformes Tracking bedeutet immer eine gewisse Unschärfe. Diese ist jedoch in vielen Szenarien deutlich besser kalkulierbar als massive Datenverluste durch blockiertes Tracking.
Die DSGVO hat das Spiel verändert – aber nicht beendet
Ein weitverbreiteter Mythos lautet: „Web Analytics lohnt sich unter DSGVO-Bedingungen nicht mehr.“
Joachim Nickel widerspricht dieser Sicht klar.
Richtig ist:
- Eine 100-%-Identifikation einzelner Nutzer ist nicht mehr möglich (und auch nicht zulässig).
- Multichannel-Attribution über personenbezogene Merkmale ist stark eingeschränkt.
Falsch ist jedoch die Annahme, dass dadurch keine belastbaren Erkenntnisse mehr möglich sind. Web Analytics bildet weiterhin einen Ausschnitt des Nutzerverhaltens, nicht die vollständige Realität – das war allerdings auch vor der DSGVO schon der Fall.
Entscheidend ist, welche Fragen man an die Daten stellt:
- Funktioniert eine Landingpage strukturell?
- Werden Call-to-Actions gesehen und genutzt?
- Welche Inhalte werden tatsächlich konsumiert?
Für diese Fragestellungen reichen datenschutzkonforme, teilweise unscharfe Daten vollkommen aus.
Makro- vs. Mikro-Conversions: Warum harte KPIs allein nicht reichen
Ein zentraler inhaltlicher Schwerpunkt des Gesprächs liegt in der klaren Unterscheidung zwischen Makro- und Mikro-Conversions.
Makro-Conversions beschreiben dabei eindeutig messbare und geschäftsrelevante Ziele, etwa den Abschluss eines Kaufs, das Absenden eines Kontakt- oder Supportformulars oder den Download eines Whitepapers, bei dem Nutzende ihre E-Mail-Adresse hinterlassen. Diese Conversions stehen in direktem Zusammenhang mit Umsatz, Leads oder konkreten Geschäftsanbahnungen. Mikro-Conversions hingegen sind keine Abschlüsse im eigentlichen Sinne, sondern wichtige Indikatoren für Nutzerinteresse und Interaktion. Dazu zählen beispielsweise Klicks auf eine Telefonnummer oder eine E-Mail-Adresse, das Erreichen bestimmter Seitenabschnitte oder die Interaktion mit Call-to-Action-Elementen. Gerade im SEO- und Content-Marketing spielen solche
Mikro-Conversions eine zentrale Rolle, da informationelle Inhalte in der Regel nicht auf eine sofortige Conversion abzielen, sondern der Vorbereitung von Entscheidungen, der Orientierung und dem Aufbau von Vertrauen dienen. Wer den Erfolg dieser Inhalte ausschließlich an harten Conversions oder reinen Traffic-Zahlen misst, greift daher zu kurz und unterschätzt ihren tatsächlichen strategischen Wert.
Verweildauer ist keine Qualität – warum „Real Time on Page“ entscheidend ist
Ein besonders kritischer Punkt: Die klassische Verweildauer ist in nahezu allen Analytics-Tools methodisch problematisch.
Grund dafür ist das Nutzerverhalten:
- Tabs bleiben geöffnet
- Seiten laufen im Hintergrund weiter
- Lesezeit wird gemessen, obwohl keine aktive Nutzung stattfindet
Joachim Nickel plädiert deshalb für eine Real-Time-Messung, bei der:
- Zeit nur gezählt wird, wenn der Tab aktiv ist
- Messungen pausieren, sobald der Browser den Fokus verliert
- Scrolltiefe mit realer Interaktion kombiniert wird
Diese Form der Messung ist technisch aufwendiger, liefert aber deutlich realistischere Aussagen über die tatsächliche Nutzung von Inhalten – insbesondere bei langen Fachartikeln, Anleitungen oder Blogposts.
SEO, KI und Overviews und neue Traffic-Quellen: Was sich wirklich ändert
Ein weiteres zentrales Thema ist der Einfluss von KI-Systemen auf Traffic und Analyse.
Festzuhalten ist:
- KI-Referrals sind zunehmend als eigene Kanäle sichtbar
- Nicht alle Websites verlieren durch AI Overviews Traffic
- Teilweise steigt die Sichtbarkeit sogar durch Nennungen in KI-Antworten
Problematisch bleibt jedoch die mangelnde Transparenz:
- Es gibt keine „Search Console“ für KI-Systeme
- Herkunft und Motivation der Nutzer bleiben häufig unklar
Dennoch gilt: Der größte Datenverlust entsteht nicht durch KI, sondern durch Tracking-Restriktionen, Consent-Ablehnung und Adblocker.
Die größte Gefahr: Zahlen ohne Verständnis zu interpretieren
Der vielleicht wichtigste Punkt des gesamten Gesprächs:
Web Analytics ist kein Plug-and-Play-Werkzeug. Wer ein Analytics-Tool installiert und die Zahlen ungeprüft interpretiert, läuft Gefahr, falsche Schlüsse zu ziehen – insbesondere bei:
- Verweildauer
- Besucherflüssen
- Kampagnen-Attribution
- SEO-Erfolgsbewertung
Zahlen wirken objektiv, sind es aber nicht. Sie sind immer das Ergebnis technischer Annahmen, Messmethoden und Konfigurationen.
Fazit: Web Analytics bleibt unverzichtbar – aber nur mit Augenmaß
Web Analytics steht nicht vor dem Aus, sondern vor einer Reifephase.
Die Zeit einfacher KPIs und eindeutiger Wahrheiten ist vorbei.
Stattdessen gilt:
- Qualität schlägt Quantität
- Nutzung schlägt Traffic
- Kontext schlägt isolierte Kennzahlen
Unternehmen, die Web Analytics heute richtig einsetzen, nutzen es nicht als Beweismaschine, sondern als Orientierungshilfe.
Sie akzeptieren Unschärfen, hinterfragen Metriken und kombinieren Daten mit fachlichem Verständnis.
Genau darin liegt der eigentliche Wert moderner Web-Analyse.
