Was PV & UV uns sagen

Im Bereich des Website-Betriebs und der Datenanalyse sind PV und UV zwei der grundlegendsten und wichtigsten Metriken. Sie sind nicht nur das Maß für die Messung des Website-Traffics, sondern auch der Eckpfeiler für tiefgreifende Einblicke in das Nutzerverhalten und die Optimierung des Produkterlebnisses.

Was sind PV und UV?

• PV (Page View): Dies bezieht sich auf die Anzahl der Male, wie eine bestimmte Seite auf einer Website von einem Nutzer angeklickt oder geladen wird. Jedes Mal, wenn ein Nutzer auf eine Seite zugreift, zählt dies als ein PV. Wenn ein Nutzer beispielsweise dieselbe Seite mehrmals in kurzer Zeit aktualisiert, erhöht sich die PV-Anzahl entsprechend. PV ist ein direkter Indikator für den gesamten Traffic und die Popularität einer Website.
• UV (Unique Visitor): Dies bezieht sich auf die Anzahl der eindeutigen Nutzer, die eine Website innerhalb eines bestimmten Zeitraums (normalerweise eines Tages) besuchen. Unabhängig davon, wie oft ein Nutzer die Website besucht oder wie viele Seiten er an diesem Tag aufruft, wird er nur als ein UV gezählt. UV misst die tatsächliche Reichweite und die Größe des Publikums einer Website.

Eine Website mit hohen PV und niedrigen UV kann darauf hindeuten, dass eine kleine Anzahl von Nutzern sich intensiv mit der Website beschäftigt, oder sie kann auf Probleme im Navigationsdesign der Website hinweisen, die dazu führen, dass Nutzer Seiten häufig aktualisieren.

Umgekehrt demonstriert eine Website mit hohen UV ein breites Publikum, das eine große Anzahl unterschiedlicher Nutzer anzieht.

Welche Analysen können aus PV und UV abgeleitet werden?

Die isolierte Betrachtung von PV- und UV-Werten hat nur eine begrenzte Aussagekraft. Wenn man sie jedoch kombiniert und eine Querschnittsanalyse mit anderen Datendimensionen durchführt, können sehr wertvolle Informationen aufgedeckt werden:

Bewertung der Content-Popularität und des Seitenwerts

• Seiten mit hohem PV: Durch die Analyse, welche Seiten die höchsten PV-Werte aufweisen, können Sie klar erkennen, welche Inhalte für die Nutzer am interessantesten sind. Dies gibt Anhaltspunkte für Content-Erstellungs- und operative Strategien.
• Seiten mit einem hohen PV/UV-Verhältnis: Dieses Verhältnis gibt an, wie oft jeder eindeutige Besucher eine bestimmte Seite im Durchschnitt aufruft. Ein hohes PV/UV-Verhältnis für eine Seite könnte bedeuten, dass Nutzer sehr an ihren Inhalten interessiert sind und sie wiederholt aufrufen. Es könnte jedoch auch auf Designprobleme hindeuten, wie z.B. dass Informationen schwer zu finden sind und Nutzer dazu veranlassen, mehrmals zu aktualisieren oder zurückzukehren.

Einblicke in Nutzerverhalten und Engagement gewinnen

• Durchschnittliche Seitenaufrufe pro Besucher (PV/UV): Dies ist eine Kernmetrik zur Messung der Nutzerbindung (User Stickiness). Ein höheres PV/UV-Verhältnis bedeutet im Allgemeinen, dass Nutzer mehr Zeit auf der Website verbringen, ein höheres Engagement aufweisen und sich stärker für die Inhalte oder Dienstleistungen interessieren. Umgekehrt kann ein niedriges PV/UV-Verhältnis darauf hindeuten, dass die meisten Nutzer die Website nach dem Aufruf nur einer einzigen Seite wieder verlassen, was zu einer hohen Absprungrate führt.
• Analyse der Besuchstiefe: Durch die Analyse der Navigationspfade von Nutzern – von welcher Seite sie eintreten und zu welchen Seiten sie navigieren – können Sie die Reise des Nutzerverhaltens abbilden. In Kombination mit PV-Daten können Sie so Kernnutzerpfade identifizieren und die Website-Navigation sowie interne Verlinkungen optimieren.

Messung der Effektivität von Marketingkampagnen

• UV und PV von Kampagnenseiten: Während Marketingaktionen können Sie die Effektivität einer Kampagne schnell einschätzen, indem Sie die UV und PV der Kampagnenseite verfolgen. UV spiegelt die Reichweite und Anziehungskraft der Kampagne wider, während PV deren Gesamtpopularität anzeigt.
• Analyse von Traffic-Quellen: Durch die Analyse von PV und UV in Verbindung mit Traffic-Quellen (wie Suchmaschinen, soziale Medien, Anzeigenplatzierungen etc.) können Sie die Effektivität verschiedener Kanäle ermitteln. Wenn beispielsweise ein Werbekanal hohe UV, aber ein sehr niedriges PV/UV-Verhältnis aufweist, deutet dies darauf hin, dass die angezogenen Nutzer von geringer Qualität sind und die Werbestrategie angepasst werden muss.

Identifizierung potenzieller Website-Probleme und Optimierungsmöglichkeiten

• Seiten mit niedrigen PV: Bei Seiten mit extrem niedrigen PV ist es notwendig, die Ursache zu analysieren. Ist die Content-Qualität schlecht oder ist der Einstiegspunkt zu versteckt, so dass Nutzer ihn nicht entdecken können? Dies kann bei der Content-Optimierung oder bei Anpassungen der Website-Struktur hilfreich sein.
• Ungewöhnliche Traffic-Schwankungen: Durch die Überwachung langfristiger Trends bei PV und UV können Sie ungewöhnliche Schwankungen umgehend erkennen. Ein plötzlicher Anstieg der PV ist beispielsweise nicht unbedingt positiv und erfordert eine Untersuchung, ob dies auf böswillige Angriffe (wie Click-Farming) zurückzuführen ist. Ein kontinuierlicher Rückgang der UV ist andererseits ein Warnsignal, das eine Überprüfung potenzieller Probleme mit der Produkt- oder Marktstrategie veranlasst.

Interessante Punkte zu Nutzerbesuchsdaten

Daten können auch trügen, da die tatsächliche Situation manchmal von den gesammelten Werten abweicht.

Die IP-Adresse eines Nutzers repräsentiert nicht seine echte IP

Oft ist die vom Backend einer Website erfasste IP-Adresse eines Nutzers nicht seine tatsächliche IP. Dies liegt typischerweise daran, dass die Anfrage des Nutzers zuerst einen „Gateway“-Dienst erreicht. Ein Gateway ist ein spezieller Dienst, der sich zwischen dem Nutzer und dem eigentlichen Webserver befindet. Er dient verschiedenen Zwecken, wie z.B. der Abwehr böswilliger Anfragen, der Verteilung des Datenverkehrs auf verschiedene Backend-Server und der Protokollierung des Nutzerzugriffs.

Wenn die Anfrage eines Nutzers über ein Gateway läuft, interagiert der Webserver direkt mit dem Gateway. Daher ist die in den Serverprotokollen erfasste IP-Adresse oft die IP des Gateways.

Um dies zu lösen, fügt das Gateway beim Weiterleiten der Anfrage an den Backend-Server normalerweise ein HTTP-Header-Feld namens X-Forwarded-For hinzu. Dieses Feld protokolliert die echte IP-Adresse des Nutzers.

Daher ist es für eine genaue Analyse der Nutzerquellen unerlässlich, die IP im Feld X-Forwarded-For zu überprüfen und zu verwenden, um die tatsächliche IP-Adresse des Nutzers zu erhalten.

Die IP-Adresse eines Nutzers repräsentiert nicht seinen echten Standort

Selbst wenn Sie die echte IP eines Nutzers erhalten, garantiert dies keine 100% genaue Bestimmung seines geografischen Standorts. Dafür gibt es zwei Hauptgründe:

• Verwendung von VPNs und Proxys: Zum Schutz der Privatsphäre oder aus anderen Gründen nutzen viele Nutzer VPNs, um ihre echte IP zu verbergen. In solchen Fällen ist der aus der IP-Adresse ermittelte geografische Standort tatsächlich der Standort des VPN-Servers und nicht der tatsächliche Standort des Nutzers.
• Grenzen von IP-Datenbanken: Wir verlassen uns typischerweise auf externe IP-Geolokationsdatenbanken wie MaxMind, um den Standort einer IP zu analysieren. Diese Datenbanken können jedoch Aktualisierungsverzögerungen aufweisen und ihre Abdeckung ist nicht immer zu 100 % umfassend oder genau.

Um den Standort eines Nutzers genauer zu bestimmen, können wir Kreuzvalidierungsmethoden einsetzen. So können wir zum Beispiel den vom Browser bereitgestellten timezoneOffset verwenden. Der timezoneOffset wird über JavaScript ermittelt und repräsentiert die Differenz in Minuten zwischen der Zeitzone des Browsers des Nutzers und UTC.

Da die Computeruhren der Nutzer in der Regel auf ihre Lokalzeit eingestellt sind, kann der timezoneOffset oft die Region des Nutzers zuverlässiger widerspiegeln als seine IP-Adresse.

Durch den Vergleich des aus der IP-Adresse abgeleiteten geografischen Standorts mit der durch den timezoneOffset dargestellten Zeitzone kann die Genauigkeit der Standortbestimmung erheblich verbessert werden. Wenn beispielsweise eine IP-Adresse darauf hindeutet, dass sie von der US-Westküste stammt, aber ihr Zeitzonen-Offset mit Osteuropa übereinstimmt, ist es sehr wahrscheinlich, dass der Nutzer ein VPN verwendet.

Das Bereinigen und Analysieren von Daten wie PV und UV ist eine mühsame, aber wichtige Aufgabe. Glücklicherweise haben Plattformen wie Leapcell diese Aufgabe bereits übernommen.

Als Web-App-Deployment-Plattform bietet Leapcell nebenbei auch integrierte PV- und UV-Traffic-Aufzeichnungs- und Analysefunktionen zur Überwachung der Leistung von bereitgestellten Projekten. Entwickler müssen kein Traffic-Analyse-System von Grund auf neu erstellen.

Die Traffic-Analyse von Leapcell liefert Ihnen folgende Einblicke:

• Echtzeit-PV- und UV-Statistiken
• Die beliebtesten und am häufigsten besuchten Website-Seiten (Pfade)
• Das Land und die Region der Besucher
• Die von den Besuchern verwendeten Browser und UserAgents

Probieren Sie Leapcell jetzt aus, um die Leistung der integrierten Besucheranalyse zu erleben und lassen Sie Daten das Wachstum Ihres Produkts vorantreiben!