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Websiteleistung mithilfe eines Search Console-Blasendiagramms optimieren
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Mittwoch, 6. April 2022
Die Analyse der Suchleistungsdaten ist immer eine Herausforderung. Dies gilt insbesondere dann, wenn viele Longtail-Suchanfragen vorhanden sind, die schwerer zu visualisieren und zu verstehen sind. In diesem Beitrag geben wir euch Tipps, mit denen ihr Möglichkeiten zur Optimierung der Leistung eurer Website in der Google Suche entdecken könnt.
Heute beschäftigen wir uns mit einem Blasendiagramm, mit dem ihr besser verstehen könnt, welche Suchanfragen für eure Website eine gute Leistung erzielen und welche verbessert werden könnten. Zuerst werden die wichtigsten Elemente des Diagramms erläutert. Dabei werden bestimmte Einstellungen und deren Auswirkungen auf die Daten beschrieben. Danach geben wir einige Hinweise dazu, worauf ihr bei der Datenanalyse achten solltet.
Das Gute ist: Ihr müsst das Diagramm nicht von Grund auf neu erstellen. Ihr könnt diese Vorlage verwenden, eine Verbindung zu euren Daten herstellen und die Einstellungen nach Bedarf anpassen.
Werfen wir direkt einen Blick auf ein Blasendiagramm...
Was das Diagramm aussagt
Ein Blasendiagramm ist eine gute Veranschaulichung, wenn ihr mehrere Messwerte und Dimensionen habt, da ihr Beziehungen und Muster in euren Daten effektiver erkennen könnt. Im hier gezeigten Beispiel werden die Traffic-Attribute (Klickrate (CTR), durchschnittliche Position) und das Volumen (Gesamtanzahl der Klicks) für verschiedene Dimensionen (Suchanfrage, Gerät) gleichzeitig angezeigt.
Einige der Diagrammelemente werden noch genauer erläutert.
Datenquelle
Für dieses Diagramm verwenden wir die Tabelle Website-Impression, die über die Search Console-Datenquelle verfügbar ist. Diese enthält auch nach Website und Suchanfragen zusammengefasste Suchleistungsdaten.
Filter und Steuerelemente für Daten
Damit ihr eure Daten einfacher effektiv steuern könnt, habt ihr im Diagramm fünf Anpassungsoptionen:
Datenkontrolle: Wählt die Search Console-Property aus, die ihr analysieren möchtet.
Zeitraum: Wählt den Zeitraum aus, den der Bericht enthalten soll. Standardmäßig werden die letzten 28 Tage angezeigt.
Suchanfrage: Hier könnt ihr Suchanfragen ein- oder ausschließen, um euch auf bestimmte zu konzentrieren. Ihr habt die Möglichkeit, reguläre Ausdrücke zu verwenden. Dies geschieht auf ähnliche Weise wie in der Search Console.
Land: Hier könnt ihr Länder ein- oder ausschließen.
Gerät: Hier könnt ihr Gerätekategorien ein- oder ausschließen.
Achsen
Die Achsen im Diagramm lauten Durchschnittliche Position (y-Achse) und Website-CTR (x-Achse), aber wir haben drei wesentliche Anpassungen vorgenommen, um das Diagramm aufschlussreicher zu machen:
Umgekehrte Richtung der y-Achse: Da die y-Achse die durchschnittliche Position angibt, führt die umgekehrte Richtung dazu, dass 1 oben ist.
Bei den meisten Geschäftsdiagrammen befindet sich die beste Position oben rechts. Es ist daher intuitiver, die y-Achse umzukehren, wenn sie die durchschnittliche Position darstellt.
Logarithmische Skala: Eine logarithmische Skala ist „eine Möglichkeit, numerische Daten über einen sehr breiten Bereich von Werten kompakt anzuzeigen (...). Wenn man sich um eine bestimmte Entfernungseinheit auf der Skala bewegt, bedeutet dies, dass die Zahl mit 10 multipliziert wurde“. Wenn ihr für beide Achsen eine logarithmische Skala verwendet, könnt ihr Suchanfragen besser nachvollziehen, die sich an den Enden des Diagramms befinden (sehr niedrige CTR, durchschnittliche Position oder beides).
Referenzlinien: Mit der Referenzlinie lassen sich Werte hervorheben, die über oder unter einem bestimmten Grenzwert liegen. Beim Betrachten des Durchschnitts, des Medianwerts oder eines bestimmten Perzentils kann so die Aufmerksamkeit auf Abweichungen vom Muster gelenkt werden.
Blasen
Jede Blase im Diagramm steht für eine einzelne Suchanfrage. Um das Diagramm nützlicher zu machen, haben wir zwei Stileigenschaften verwendet:
Größe: Dadurch, dass die Anzahl der Klicks die Größe der Blase bestimmt, seht ihr auf einen Blick, welche Suchanfragen den Großteil des Traffics generieren. Je größer die Blase, desto mehr Zugriffe werden durch die Suchanfrage generiert.
Farbe: Dadurch, dass die Gerätekategorie die Farbe der Blase bestimmt, könnt ihr die Unterschiede zwischen der Suchleistung von Mobilgeräten und Computern besser nachvollziehen. Ihr könnt jede beliebige Dimension als Farbe verwenden, aber je größer die Anzahl der Werte ist, desto schwieriger wird es, Muster zu erkennen.
Daten analysieren
Das Ziel dieser Visualisierung ist es, Optimierungsmöglichkeiten für Suchanfragen aufzudecken. Das Diagramm zeigt die Suchanfrageleistung, wobei die y-Achse die durchschnittliche Position, die x-Achse die CTR, die Größe der Blase die Gesamtanzahl der Klicks und die Farbe der Blase die Gerätekategorie darstellt.
Die roten Referenzlinien geben den Durchschnitt für jede der Achsen an. Sie teilen das Diagramm in Quadranten auf, die vier Arten von Suchanfrageleistung zeigen. Eure Quadranten sehen wahrscheinlich anders aus als in diesem Beitrag. Sie hängen davon ab, wie die Suchanfragen für eure Website verteilt sind.
In der Regel enthält das Diagramm vier Gruppen, die ihr analysieren könnt, um zu entscheiden, wo ihr eure Zeit für die Optimierung der Suchanfrageleistung investieren solltet.
Obere Position, hohe CTR: Hier gibt es nicht viel zu tun. Ihr leistet bereits gute Arbeit.
Niedrige Position, hohe CTR: Diese Suchanfragen scheinen für Nutzer relevant. Sie erhalten eine hohe CTR, auch wenn das Ranking niedriger als die durchschnittliche Suchanfrage zu eurer Website ist. Sie könnten einen erheblichen Beitrag leisten, wenn ihre Position steigt – investiert in eine Optimierung!
Niedrige Position, niedrige CTR: Wenn ihr euch Suchanfragen mit niedriger CTR anseht (in diesem und dem nächsten Punkt), seht euch besonders die Größen der Blasen an, um herauszufinden, welche Suchanfragen eine niedrige CTR haben und dennoch nennenswerten Traffic generieren. Die Suchanfragen in diesem Quadranten scheinen zwar die Mühe nicht wert zu sein, können jedoch in zwei Hauptgruppen unterteilt werden:
Passende Suchanfragen: Wenn euch die betreffende Suchanfrage wichtig ist, ist es hilfreich, dass sie bereits in der Google Suche angezeigt wird.
Priorisiert diese Suchanfragen vor solchen, die gar nicht in den Suchergebnissen angezeigt werden, da sie einfacher zu optimieren sind.
Nicht passende Suchanfragen: Wenn die Suchanfrage nichts mit eurer Website zu tun hat, kann es sinnvoll sein, eure Inhalte so anzupassen, dass der Fokus auf Suchanfragen liegt, die relevante Zugriffe generieren.
Obere Position, niedrige CTR: Diese Suchanfragen können aus verschiedenen Gründen eine niedrige CTR haben. Prüft die größten Blasen auf folgende Punkte:
Eure Mitbewerber haben möglicherweise Markup für strukturierte Daten und werden in Rich-Suchergebnissen angezeigt. Dies kann dazu führen, dass Nutzer eher auf ihre Ergebnisse als auf eure klicken. Erwägt die Aktivierung von Suchergebnis-Spezialformaten für eure Website.
Eventuell habt ihr eure Website hinsichtlich einer Suchanfrage optimiert, die Nutzer in Bezug auf eure Website nicht interessiert.
Vielleicht haben Nutzer die gesuchten Informationen bereits gefunden, z. B. Öffnungszeiten, Adresse oder Telefonnummer eures Unternehmens.
Websiteleistung optimieren
Wenn ihr auf Suchanfragen stößt, die die Zeit und Mühe Wert sind, solltet ihr eure Website mithilfe des Startleitfadens zur Suchmaschinenoptimierung (SEO) im Hinblick auf diese Suchanfragen optimieren. Hier einige Tipps:
Achtet darauf, dass eure title-Elemente, „description“-meta-Tags und alt-Attribute aussagekräftig, konkret und zutreffend sind.
Verwendet Überschriftenelemente, um wichtigen Text hervorzuheben und eine hierarchische Struktur für eure Inhalte zu erstellen. So können sich Nutzer und Suchmaschinen leichter durch euer Dokument bewegen.
Fügt Markup für strukturierte Daten hinzu, um eure Inhalte für Suchmaschinen zu beschreiben, sodass sie auf sinnvolle und auffällige Weise in den Suchergebnissen angezeigt werden können.
Nach welchen Begriffen könnte ein Nutzer suchen, um auf eure Inhalte zu stoßen? Mit dem Keyword-Planer von Google Ads könnt ihr neue Keyword-Varianten finden und das ungefähre Suchvolumen für jedes Keyword anzeigen lassen. Ihr könnt auch Google Trends verwenden, um Ideen zu aktuellen Themen und Suchanfragen mit Bezug zu eurer Website zu finden.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],[],[[["\u003cp\u003eThis blog post provides tips and techniques using a bubble chart in Data Studio to analyze website search performance and identify optimization opportunities.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe bubble chart visualizes query performance by showing average position, click-through rate, total clicks (bubble size), and device category (bubble color).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe chart helps identify four types of queries: top-performing, high-CTR but low-ranking, low-CTR and low-ranking, and high-ranking but low-CTR, offering optimization strategies for each.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOptimization tips include improving title tags, meta descriptions, headings, structured data, and keyword research using tools like Keyword Planner and Google Trends.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can leverage a provided Data Studio template to connect to their Search Console data and customize the analysis according to their needs.\u003c/p\u003e\n"]]],["This blog post explains how to use a bubble chart to analyze Google Search performance data. The chart visualizes query performance, with average position on the y-axis, CTR on the x-axis, click volume as bubble size, and device category as bubble color. Users can customize the data with filters like date range, query, country, and device. The chart identifies four query performance groups to target for optimization: high or low position and CTR. Optimization tips include improving titles, descriptions, structured data, and keyword research.\n"],null,["# Optimizing website performance with a Search Console bubble chart\n\nWednesday, April 06, 2022\n| It's been a while since we published this blog post. Some of the information may be outdated (for example, some images may be missing, and some links may not work anymore). Check out the new documentation on [improving SEO with a Search Console bubble chart](/search/docs/monitor-debug/bubble-chart-analysis).\n\n\nAnalyzing Search performance data is always a challenge, but even more so when you have plenty of long-tail queries,\nwhich are harder to visualize and understand. In this post, we'll provide tips to help you uncover opportunities to\noptimize your site's Google Search performance.\n\n\nIf you haven't read our recent posts on [connecting Search Console to Data Studio](/search/blog/2022/03/connecting-data-studio)\nand [monitoring Search traffic with Data Studio](/search/blog/2022/03/monitoring-dashboard),\nconsider checking them out to understand more about what you can do with Search Console in Data Studio.\n\n\nToday we'll discuss a [bubble chart](https://support.google.com/datastudio/answer/7207785)\nthat can help you understand which queries are performing well for your site, and which could be improved. We'll first\nexplain the main elements in the chart, describing specific settings and how they influence the data. Then we'll provide\nsome pointers on what to look for when analyzing the data.\n\n\nStarting with the good news: you don't need to build the chart from scratch, you can use\n[this template](https://datastudio.google.com/reporting/1e5b5f6a-38d7-4547-a54b-69594681a09b/page/xFbeC/preview), connect to your data,\nand tweak any settings you want.\n\n\n*Without further ado...*\n\nUnderstanding the chart\n-----------------------\n\n\nA **bubble chart** is a great visualization when you have multiple metrics and dimensions because it enables you to see\nrelationships and patterns in your data more effectively. In the example shown here, you can see traffic attributes\n(click-through rate (CTR), [average position](https://support.google.com/webmasters/answer/7042828#position))\nand volume (total [clicks](https://support.google.com/webmasters/answer/7042828#click)) for different dimensions (query, device) at the same time.\n\n\nWe'll go through some of the chart elements to clarify what it shows, and what it doesn't.\n\n### Data source\n\n\nFor this chart, we're using the **Site Impression** table available through the [Search Console data source](https://support.google.com/datastudio/answer/7314895), which includes [Search\nperformance data](https://support.google.com/webmasters/answer/7576553) aggregated by site and queries.\n\n### Filters and data controls\n\n\nIn order to make it easy for you to control your data effectively, we included five customization options in the chart:\n\n1. **[Data control](https://support.google.com/datastudio/answer/7415591)**: Choose the Search Console property you'd like to analyze.\n2. **Date range**: Choose the date range you'd like to see in the report; by default you'll see the last 28 days.\n3. **Query** : Include or exclude queries to focus on. You can [use regular\n expressions](/search/blog/2021/06/regex-negative-match) similar to the way you use them in Search Console.\n4. **Country**: Include or exclude countries.\n5. **Device**: Include or exclude device categories.\n\n### Axes\n\n\nThe axes in the chart are **Average position** (y-axis) and **Site CTR** (x-axis), but we made three significant transformations\nto make the chart more insightful:\n\n- **Reverse y-axis direction**: Since the y-axis shows average position, inverting it means that 1 is at the top. For most business charts, the best position is in the top right corner, so it is more intuitive to invert the y-axis when using it to display average position.\n- **Log scale** : A [logarithmic scale](https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_scale) is \"a way of displaying numerical data over a very wide range of values in a compact way (...) moving a unit of distance along the scale means the number has been multiplied by 10\". Using log scale for both axes enables you to have a better understanding of queries that are in the extremities of the chart (very low CTR, average position, or both).\n- **[Reference lines](https://support.google.com/datastudio/answer/9921462)**: The reference line is very helpful to highlight values that are above or below a certain threshold. Looking at the average, median, or a certain percentile can call attention to deviations from the pattern.\n\n### Bubbles\n\n\nEach bubble in the chart represents a single query, and in order to make the chart more useful, we used two\n[style properties](https://support.google.com/datastudio/answer/7207785#style-properties):\n\n- **Size**: Using the number of clicks as the bubble size helps you see in a glance which queries are driving the bulk of the traffic --- the larger the bubble the more traffic the query generates.\n- **Color**: Using the device category as the bubble color helps you understand the differences between mobile and desktop Search performance. You can use any dimension as the color, but as the number of values increases, the harder it is to recognize patterns.\n\nAnalyzing the data\n------------------\n\n\nThe goal of this visualization is to help surface query optimization opportunities. The chart shows query performance, where\nthe y-axis represents **average position** , the x-axis represents **CTR** , the bubble size represents total number of\n**clicks** , and the bubble color represents **device category**.\n\n\nThe red reference lines show the average for each of the axes, which split the chart into quadrants, showing four types of\nquery performance. Your quadrants are likely to look different than the one shared in this post; they'll depend on how your\nsite queries are distributed.\n\n\nIn general, the chart will show four groups you can analyze to help you decide where to invest your time when optimizing your query performance.\n\n1. **Top position, high CTR**: There's not much you need to do for those; you're doing a great job already.\n2. **Low position, high CTR** : Those queries seem relevant to users; they get a high CTR even when ranking lower than the average query on your website. They could represent a significant contribution if their position goes up --- *invest in optimizing them!*\n3. **Low position, low CTR** : When looking at queries with low CTR (this and the next bullet), it's especially interesting to look at the bubble sizes to understand which queries have a low CTR but are still driving significant traffic. While the queries in this quadrant might seem unworthy of your effort, they can be divided into two main groups:\n - *Related queries*: If the query in question is important to you, it's a good start to have it appearing in Search already. Prioritize these queries over queries that are not appearing in Search results at all, as they'll be easier to optimize.\n - *Unrelated queries*: If the query is unrelated to your site, maybe it's a good opportunity to fine-tune your content to focus on queries that will bring relevant traffic.\n4. **Top position, low CTR** : Those queries might have a low CTR for various reasons. You should check the largest bubbles to find signs of the following:\n - Your competitors may have structured data markup and are showing up with rich results, which might attract users to click their results instead of yours. Consider [enabling Search result\n features for your site](/search/docs/appearance/search-result-features).\n - You may have optimized, or be \"accidentally\" ranking, for a query that users are not interested in relation to your site.\n - Users may have already found the information they needed, for example your company's opening hours, address, or phone number.\n\nOptimizing your website performance\n-----------------------------------\n\n\nOnce you find queries that are worth the time and effort, make sure to optimize for them with the help of the\n[SEO starter guide](/search/docs/fundamentals/seo-starter-guide). Here are some tips:\n\n- Ensure that your [`title`](/search/docs/appearance/title-link#page-titles) elements, [description `meta` tags](/search/docs/appearance/snippet#meta-descriptions), and `alt` attributes are descriptive, specific, and accurate.\n- Use heading elements to emphasize important text and help create a hierarchical structure for your content, making it easier for users and search engines to navigate through your document.\n- Add [structured data markup](/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data) to describe your content to search engines and be eligible to display your content in useful (and eye-catching) ways in search results.\n- Think about the words that a user might search for to find a piece of your content. You can use the [Keyword Planner](https://ads.google.com/home/tools/keyword-planner/) provided by Google Ads to help you discover new keyword variations and see the approximate search volume for each keyword. You can also use [Google Trends](https://trends.google.com/trends/) to find ideas from rising topics and queries related to your website.\n\nFeedback\n--------\n\n\nAs always, let us know if you have any questions through the [Google\nSearch Central Community](https://support.google.com/webmasters/threads?thread_filter=(category:search_console)) or the [Data Studio Community](https://support.google.com/datastudio/threads?thread_filter=(category:connect_to_data)).\nAlso, if you're on Twitter, make sure to [follow us](https://twitter.com/googlesearchc), as we'll announce future posts over there.\n\nPosted by [Daniel Waisberg](https://www.danielwaisberg.com), Search Advocate"]]
