Transcript Logfileanalyse Prof. Dr. Eduard Heindl Elemente einer Logfilezeile IP-Adresse des Clients Identität des Clientrechners (normalerweise nicht verfügbar) Identität des Benutzers (nur bei Authentifikation verfügbar) Sekundengenauer Zeitpunkt des.

Logfileanalyse
Prof. Dr. Eduard Heindl
Elemente einer Logfilezeile
IP-Adresse des Clients
Identität des Clientrechners (normalerweise nicht
verfügbar)
Identität des Benutzers (nur bei Authentifikation
verfügbar)
Sekundengenauer Zeitpunkt des Abrufs (Serverzeit)
Erste Zeile der http Clientanfrage
Status der Serverantwort
Dateigröße in Bytes
Combined Log Format
Referer, letztes Dokument im Browser des Besucher
Domain von der die Seite abgerufen wurde
Browser des Besuchers
Betriebssystem des Besuchers
217.81.42.213 - - [01/Apr/2002:15:04:16 +0200]
GET / HTTP/1.1 200 25432 www.heindl.de
http://www.google.de/search?q=heindl+Internet+A
G&hl=de&btnG=Google-Suche&meta=lr%3Dlang_de
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT
5.1)
Warum Kennziffern
Websites müssen sich lohnen
Nur gute Websites lohnen sich
Kundengerechte Websites sind gute
Websites
Controlling der Kundenzufriedenheit
durch Kennziffern
Klassische Webstatistik
Messgröße
Problem
Umsatz
Nur bei reinen
E-Shops sinnvoll
PageViews (PV)
Abhängig von der
Auffindbarkeit
Sitzungsdauer
Abhängig von
Internetanbindung
Hits
Abhängig vom Webdesign
Anforderung an Kennziffern
Aussagekräftig
Unabhängig von Zusatzbefragung
Einfach zu ermitteln
Keine aufwendige Technik
Überschaubare Fehlerquellen
Statistisch signifikant
Auch auf Einzeldokumente anwendbar
Pageimpression
AdImpression
"AdImpressions sind der messbare Werbemittelkontakt. Sie
bezeichnen die Anzahl der von den Clients der Nutzer
abgerufenen (requested) Werbemittel vom Server eines
Werbeträgers oder anderen AdServers." (dmmv)
Pageimpression PI
Eine Internetseite im Browser ~ AdImpression
Pageview PV
Abruf einer HTML Seite vom Server (nicht Aussagekräftig)
Frame
Frameseiten haben weniger PI als PV
Usersession
Usersession = Visit
Visit
Zusammenhängender Nutzungsvorgang,
Besuch auf der Internetsite
View Time
Nutzungsdauer, keine exakte Definition
verfügbar (dmmv)
Erkenntnisse aus
Abweichungen
Flut der Anfragen
Marketingerfolg
Beispiel einer Marketingkampagne mit 60.000
Werbebriefen
Seitentypen
Entry-, Brücken- und Exitpage
In-Out Analyse
Exit-Page
Normale Ursachen
Letzte Seite in einem Bestellprozess
Linkliste, Angebot eines wichtigen externen Links
Struktureller Abschluss etwa Z im Lexikon
Newsseite
Seite zum Ausdrucken
Glossar
Kanalwechsel, z.B. Ansprechpersonen,
Kontaktformular
Exit-Page
Problematische Ursachen
Keine internen Links vorhanden
Frameunterseiten, die isoliert gesehen
werden (Externer Einstieg)
Lange Ladezeit
Seite hat unerwarteten Inhalt
Layout problematisch z.B. zu kleine Schrift
Unübliches Datenformat, z.B. Postscript
Berechnung der Kennziffern
Nützliche Kennziffern
Kennziffer
Bedeutung
In/PV
Einstiegseite/Seitenabruf
Suchmaschinen,
Externe Links
Out/PV
Letzte Seite/Seitenabruf
Seitenqualität,
Ladezeitprobleme
Only/PV
Einzige Seite/Seitenabruf
Suchmachinentext,
Seiteninhalt
Neue Kennziffer: Fav/PV
Annahmen:
Gute Seiten werden von Besuchern in die
Favoriten aufgenommen
(unter Netscape: Bookmark)
Je häufiger von verschiedenen Besuchern ein
Favorit gesetzt wird, um so besser das
Dokument
Favicon im Browser
Das Favicon
Das File „favicon.ico“ wird immer vom
Webbrowser (IE5 und höher) vom Webserver
angefordert, wenn der Besucher ein
Lesezeichen setzt.
Favicon/Seitenabruf: Kennziffer, die ermittelt,
ob ein Besucher Interesse an der Webseite
(Website) hat.
Messverfahren
Im Logfile werden alle Serveranfragen
protokolliert, auch der Faviconabruf
Logfileauswertung mit Statistikprogramm
(z.B. websuxess)
Bestimmung der Abrufe des Files
„favicon.ico“
Zeitabhängig
Seitenbezogen
Technische Probleme
Netscape und Gecko Browser rufen das File
favicon.ico bei jedem Seitenabruf auf ->
Filtern auf IE-Browser
Favicon wird immer aus dem lokalen
Verzeichnis geholt -> File in allen
Verzeichnissen abspeichern
Bezugsseite kann nur durch Pfadanalyse
ermittelt werden (rechenaufwendig)
Tageszeitabhängigkeit
Bestimmung des
Faviconabrufs, relativ
zu den Seitenaufrufen
Je später der Abend,
um so wahrscheinlicher wird ein
Lesezeichen gesetzt
Websitequalität
Analyse Relaunch
www.tuebingen.com
Favicon/Besucher
Vorher ~1% Fav/PV
Nachher ~2% Fav/PV
Relaunch war erfolgreich
Webseitenqualität
Die Top Seiten
Auswertung Website
Solarserver.de
Zeitraum:
1. Quartal 2003
Datenbasis:
Ca. 1.000.000 Seitenaufrufe
Lehre:
Branchenverzeichnis
ist beliebt
Suchmaschinen
Relevante
Suchmaschinen
Relevante
Suchworte
Nutzung der Suchmaschinen
Externe Links
Quelle der Besucherströme
Suchmaschinen
Externe Links
Favoriten
E-Mails
Manuelle Eingabe
Favoriten
Lesezeichen =
Bookmark = Favorit
Bei Explorer: Abruf des
Files favicon.ico
Achtung: Netscape 7
ruft das File immer ab
Pfadverfolgung
Wenig gleiche Pfade
Lange Pfade von Interesse
Analyse nach Zielelementen
Einzelauswertung mühsam
Pfadlänge
Längere Besuche sind wünschenswert
Grund der längeren Pfade verstehen
Pogosticking vermeiden
Zieldokumente
Jede Website hat Targetdokumente
Bestellabschluss
Newsletterabo
Relevante Hyperlinks
Robotsfile
Immer wenn eine Suchmaschine kommt wird
das File robots.txt abgerufen
Ladezeit
Zuerst wird das HTML-File geladen
Bilder werden in der Reihenfolge im HTML
Text nachgeladen
Anzahl der abgerufenen Bilder gibt Einblick
über Besucherverhalten
Fehleranalyse
Datenquelle
Statistik
Signifikanz
Grosse Ereigniszahl
Längere Zeiträume
Einfache Betrachtung
Abhängigkeiten erkennen
Schiefe Statistik - Ursachen
Suchrobots nicht herausgefiltert
Sonderfunktion im Browser nötig
Viele Nutzer außerhalb der Zielgruppe (z.B.
Mitarbeiter, Sprachraum)
Sitzungslänge falsch eingeschätzt
Serverfehler falsch einbezogen (404-Fehlerseiten)
Proxyserver
Bildschirmauflösung
Automatische Verknüpfung von Seiten (Frames)
Änderung von Dokumentadressen (Seitenumzug)
Inhalt – URL Relation falsch interpretiert
Proxyserver
Normalerweise mit Meldung 304 zu erkennen
Abhängig von HTTP Version
Abhängig von Proxyeinstellung
Lokaler Cache wird nicht erkannt
Pseudobesucher
Interne Besucher (Startseite)
Robots
Downloads
Linkchecker
Störer (DDOS)
Hacker
Frameeinblendungen
Sitedownload
Dynamische Seiten
Erzeugung durch Content Management
System
Erzeugung durch Shopsoftware
Besucherindividuell
Profilabhängig
Dynamische Seiten
Besuchszeiten
Tagesverlauf
Wochenverlauf
Jahresverlauf
Monat?
Sehr viele Sondereffekte!
Zyklenvergleich
Statuscode
Status aus dem HTTP Header
200 – alles ok
300 – kleine Umleitung
400 – „dumme Frage“
500 – Server kaputt
IVW
Informationsgemeinschaft zur Feststellung
der Verbreitung von Werbeträgern e.V.
Registrierte Websites werden analysiert
Jeder kann die Resultate abrufen
Relativ teuer
Nützlich für alle Banner-Werbetreibenden
www.Alexa.com
Service aus den USA
Arbeitet mit Browserplugin
Analyse fremder Websites möglich
Teilweise schiefe Statistik
Nur ähnliche Websites vergleichbar
Alexa - IVW
Problematik der Alexaabfrage
Seitenzähler
ASP- Webstatistik
Beispiel Hitbox
Trends
Alle Bevölkerungsgruppen nutzen das Web
Die durchschnittliche Nutzungsdauer wächst
Die Internetzugänge werden schneller (DSL)
Wachsende Bereitschaft zu Online Transaktionen
Leistungsfähige Endgeräte
Moderne Browser
Multimediale Rechner
Höhere Bildschirmauflösung
Erfahrene Internetnutzer „Heavy User“
Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit
Weitere Informationen:
http://webuser.hs-furtwangen.de/~heindl/om-2007ws.html