Die Voraussetzungen waren nie besser als heutzutage, um im Internet Erfolg zu haben. Hochwertige Automatisierungen und eine Fülle an Partnerprogrammen lassen das SEO-Herz höher schlagen. Doch die wichtigste Grundvoraussetzung ist, dass man mit den vielen Daten, die bei der Data Analysis anfallen, zurecht kommt und die tiefe Aussage dahinter entdecken kann. Es muss zum Beispiel dem guten SEO sofort klar sein, welche Tabellenspalte sich nicht verändern darf, um die richtigen Schlüsse ziehen zu können.
Ein Beispiel für richtige Data Analysis
Ein frisch gestartetes Webprojekt hat in der ersten Woche ohne großen Werbeaufwand 200 Unique Visits. In der zweiten, dank besseren Rankings bereits 250 Unique Visits. Da dies nur Beispielzahlen sind, verzichten wir auf Kommentare über die wenigen Besucher. Ein guter SEO muss nun sofort sagen können, wieviele davon echte Besucher waren und wie viele maskierte Crawler darstellten. Denn um Suchmaschinenbetrügereien der Blackhat-Richtung zu umgehen, kommt nicht jeder Crawler oder Bot als offener Maschinenbesucher daher. Wenn nun 100 Unterseiten angelegt sind, ist es sehr wahrscheinlich, dass gar kein menschlicher Besucher zugegen war, sondern nur die automatische Auslesung geschehen ist. Also muss immer darauf geachtet werden, welche Daten auf welche Weise gewonnen wurden und wie man diese lesen will. Ein weiteres Beispiel: Die Anzahl der Page Impressions ist abhängig von der Unique Visit Menge; aber gleichzeitig unabhängig davon. Klingt nach Nonsens? Nein, denn abhängig ist die Zahl auf einem einzelnen Projekt, Aber nicht unbedingt vergleichbar mit anderen Projekten. So gibt es longtaillastige Seiten, bei denen viele Abbrüche zu verzeichnen sind und andere, wo der Nutzer viel surft. Daher muss immer mit Vorsicht die Data Analysis gemacht werden.
