Regular Expressions (RegEx) für Google Analytics/ Tag Manager/ Data Studio

Du bist dabei deine Daten zu analysieren und kommst an einer Stelle nicht mehr weiter? Die vorgefertigten Filter (Beginnt mit, enthält, ist gleich) sind schön und gut nur entweder zu umständlich in der Anwendung oder schlicht nicht ausreichend?

Dann sind Regular Expressions (RegEx) die Lösung für dich. Nicht nur, dass du bei deiner Analyse weiterkommst, nein! Durch das Erlernen von den gängigsten Regular Expressions gelangst du an wahre Superkräfte. Du wirst in der Lage sein deine Daten deutlich schneller und umfangreicher zu analysieren, du sparst dir unnötige Trigger in deinem Tag-Manager und du erstellst besser/ schneller Visualisierungen.

In diesem kurzen Beitrag zeige ich dir genau, welche Regular Expresssions es gibt und wie du diese anwendest!

Analytics Reg Ex Superheld

 

Was sind Regular Expressions?

Regular Expressions sind Sonderzeichen wie zum Beispiel:

./^$.*.*[]()|

Durch Verwendung und/ oder Verknüpfung der RegEx-Zeichen können Umfangreiche Filterungen erstellt werden. Das gleiche gilt natürlich auch für Suchen.

Dabei gehen Regular Expressions (Reguläre Ausdrücke) weit über die üblichen Filteroptionen (Beginnt Mit/ ist gleich/ etc.) hinaus.

Anwendungsmöglichkeiten von Regulären Ausdrücken

  • Filter (Data Studio/ Analytics)
  • Content Gruppierungen (Analytics)
  • Channel Gruppierungen (Analytics)
  • Bei Erstellung von Segmenten (Analytics)
  • Seitenfilter (Analytics)
  • Trigger Auslösen (Google Tag Manager)
  • Zielvorhaben (Analytics)

Besondere Stärke und gleichzeitig der häufigste Anwendungsfall von Regular Expression ist das Auswählen von mehreren Bedingungen via Oder-Reg Ex. In Google Analytics lassen sich darüber  zwei oder mehr Seiten betrachten. Im Google Tag Manager kann ich mir die Erstellung von mehreren Triggern sparen und diese direkt in einem Trigger abbilden. Was enorm dabei hilft den Tag Manager so schmal wie möglich zu halten.

 

Sind Regular Expressions nur was für Analysten von früher?

Früher waren Regular Expression wirklich zwingend erforderlich, um seine Daten sauber zu analysieren. Heutzutage geben die meisten Analyse Tools, wie zum Beispiel Google Analytics, direkt mehrere Optionen zur Filterung von Daten (Enthält, Entspricht genau, Beginnt mit, Endet mit etc.)

Dennoch auf den ersten Blick mögen Regular Expressions keine große Bedeutung mehr haben, aber auf den zweiten Blick werdet Ihr merken, dass Ihr mit den Standardausdrücken sehr schnell an eure Grenzen stößt.

 

Die populärsten Regular Expression (RegEx) für den Google Tag Manager, Analytics/ Data Studio

 

Reg-Ex Bedeutung Erklärung
^/amazon/ beginnt mit Alle Seiten, welche mit /amazon/ beginnen.
/amazon/$ Endet mit Alle Seiten, welche mit /amazon/ enden
^Jetzt informieren$ Stimmt überein mit und endet mit Alle Buttons deren Click Text Jetzt Informieren ist
amazon enthält Seite die an beliebiger Stelle amazon enthält
amazon|strategie oder Seite die amazon oder strategie enthält
^Jetzt informieren$|^Jetzt mehr Erfahren$ Stimmt genau überein mit … oder genau … Buttons, die die genau Jetzt informieren oder Jetzt mehr Erfahren heißen
^/de/.*/kategorie$ Beginnt mit de dann irgendetwas beliebig oft wiederholt dann endet mit kategorie Alle DE Seiten die mit kategorie enden
Keywo?rds Der letzte Charakter ist Optional Keywörter die Keywords oder Keywrds geschrieben werden.
(de|ch)/blog Erst … oder … dann blog Alle de oder ch Seiten, welche blog enthalten
\? Hebt RegEx Zeichen auf \ Alle Seiten, welche ? enthalten

 

Konkrete Anwendungsmöglichkeiten Google Tag Manager

Regular Expression Beispiel im Google Tag Manager Trigger auslösung durch RegEx

Diesen Trigger auslösen bei:

Click Text stimmt mit regulärem Ausdruck überein:

^Jetzt Anfragen$|^Jetzt beraten lassen$|^Jetzt unverbindlich anfragen$

 

Der Trigger wird bei mehreren CTAs (Call-to-Action Buttons) ausgelöst. Das erstellen von mehreren einzelnen Triggern kann so gespart werden. Über ein Event-Tag mit zum Beispiel der Ereignisaktion {{Click Text}} lassen sich trotzdem die verschiedenen Buttons in Google Analytics unterscheiden.

Die Reg Ex Zeichen ^ Beginnt Mit und $ Endet mit sorgen dafür, dass tatsächlich nur bei exaktem Match des Click Textes dieser Trigger ausgeführt wird. Gerade bei großen Seiten werden gerne auch bei anderen Clicks oder Buttons viele Informationen abgesendet, sodass der Trigger ansonsten zu einem falschem Zeitpunkt ausgelöst werden könnte.

 

Konkrete Anwendungsmöglichkeiten Google Analytics

Nur Seiten die mit /google+redesign starten

Google-Analytics-RegEx-Beispiel

RegEx hierfür: ^/google\+redesign

Sieht erstmal kompliziert aus, ist es aber nicht. Da ein + Zeichen in der Seite vorkommt und dies auch ein RegEx Symbol ist, müssen wir das per Backslash \ aufheben.

 

Nur die Landingpages /google+redesign/drinkware

 

komplizierteres RegExBeispiel

 

Zwei Mediums im Google Analytics Quelle/ Medium Bericht

Konkrete Anwendungsmöglichkeiten im Google Data Studio

Wenn Ihr zum Beispiel ein Formular habt, welches aus mehreren Steps besteht, messt Ihr wahrscheinlich jeden einzelnen Schritt als Ereignis. Häufig möchte man sich das ganze dann im Data Studio als Funnel darstellen. Hierzu können wir auch RegularExpressions nutzen:

Google Data Studio RegEx Beispiel

So erstellen wir in einem Schritt eine Funnelvisualisierung, indem wir nur unsere vier Funnel-Steps einschließen.

 

Fazit

Regular Expressions (RegEx) helfen bei jeder Analyse arbeit. Das erlernen ist relativ einfach und unkompliziert. Regular Expressions sind für jeden Analysten empfehlenswert!

 

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