Mobile Friendly und AMP – Was ist das und wie funktioniert es?

Markus Fritzsche — Sat, 17 Sep 2022 09:19:39 +0000

Im Laufe der Jahre haben sich das Internet und die Funktionalität rund um das tägliche Leben so weiter entwickelt, dass die User in den meisten Fällen mit den Smartphones im Internet surfen. Somit ist es unabdingbar eine Website zu haben, die nicht nur schnell lädt, nein diese muss auch auf die mobilen Endgeräte abgestimmt sein. Google hat hierfür im Jahre 2015 „Mobile Friendly“ ins Leben gerufen gehabt. Ihr lest hier richtig, „gehabt“. Es wurde mächtig an der Werbetrommel gerührt und die Webseitenbetreiber in Aufruhr gebracht, dass die eigenen Webseiten auch ja „Mobile Friendly“ sein müssen. Dies Google hat dafür sogar eigene Tools auf den Markt gebracht, um die Funktionalität der eigenen Seite zu testen, wie z.B.: https://search.google.com/test/mobile-friendly.

Durch die fortwährende Einführung und Umstellung der Webseiten auf den Mobile-First-Index, der die mobile Seite zur Bewertung und Einstufung in den SERPs heranzieht, ist es unabdingbar, die eigene Seite für mobile Endgeräte optimiert zu haben. Nach und nach hat sich Google von dem Label „Mobile Friendly“ wieder verabschiedet, da bisher 85% der Webseiten mobil perfekt aufrufbar sind. Dem Label „Mobile Friendly“ steht nun das Responsive Webdesign (RWD) entgegen, dass nun jedem geläufig ist. Wer seine jetzt jetzt noch nicht für mobile Endgeräte aufgesetzt hat, wird es auch nicht mehr machen, davon ist auszugehen.

Der Umschwung zum responsive Webdesign (RWD)

Nachdem „Mobile Friedly“ ausgestorben war, auch weil sich die Webseitenbetreiber nun dazu bekannt haben, erstellen diese nun Webseiten im Responsive Webdesign. Diese dienen dazu, dass der User mittels Smartphone, oder Tablet eine Webseite angezeigt bekommt, die genau auf das verwendete Gerät ausgelegt ist. So sind alle Elemente so aufeinander abgestimmt, dass sich alles auf ein und derselben URL befindet und nicht wie in den Anfängen eine eigene mobile Version in den Index gejagt wurde und so duplicate Content verursachte. Die Darstellung der Website stellt sich nun mittels Abfrage der Bildschirmgröße und den dann im Cascading-Style-Sheet (CSS) eingetragenen Werten so zusammen, dass sich ein stimmiges Bild ergibt. Der User bekommt alle Daten so aufbereitet, dass er sozusagen ein barrierefreies Nutzererlebnis hat. Alle Buttons, oder Icons sowie die Schrift sind genau auf das Device abgestimmt und verdrängen so immer mehr die Nutzung eines Desktop-PCs. Durch RWD ist die Nutzung der mobilen Endgeräte im Jahr 2018 höher, als die Nutzung von Desktop-Geräten. Auch wenn die Zugriffe dank RWD zunehmen, so werden doch bestimmte Conversions nur über Desktop-Geräte erzielt. Ein Beispiel ist hier z.B. die Kontoeröffnung bei einer Bank. Die Informationen über verschiedene Kontotypen wird noch über das mobile Endgerät erfolgen, aber der Abschuss wird NOCH in den meisten Fällen mit dem Desktop-PC durchgeführt, da hier die Hemmschwelle noch zu groß ist, wobei sich die Zahl auch langsam aber sicher nach oben entwickelt.

AMP – Was steckt dahinter?

Gerade in der jüngeren Zeit ist AMP schon geläufig. die Abkürzung steht für Accelerated Mobile Pages. Wenn es ins Deutsche übersetzt werden soll, dann wird hier von beschleunigten Mobilseiten gesprochen. AMP ist dafür da, dem Nutzer schnellstmöglich Informationen zu liefern, insbesondere dann, wenn sich der Suchende in einem Gebiet befindet, mit einer sehr niedrigen Bandbreite. Hier wird auch von sog. AMP-Dokumenten gesprochen. AMP wurde zunächst nur für den News-Bereich entwickelt, um so immer schnell neue Nachrichten an jeden darbringen zu können. Der Aufbau eines AMP-Dokuments ist sehr schlank gehalten, damit auch die schnellen Ladezeiten gewährleistet werden können. Die AMP-Seite muss der gängigen AMP-HTML-Spezifikation entsprechen. Bei der Entwicklung von AMP-Seiten muss ein Entwickler einige Einschränkungen im HTML hinnehmen, wie z.B.:

Gängige HTML Elemente sind nicht zugelassen und müssen durch entsprechende AMP-Anweisungen ersetzt werden.
Eigens entwickelte JavaScript-Schnipsel sind ausgeschlossen. Es gibt nur bestimmte eigene AMP-Skripte, die verwendet werden dürfen.
Das CSS wird direkt in den -Bereich implementiert, da keine externe Datei verendet werden darf.
Es dürfen keinerlei Inline-Styles verwendet werden.
Es dürfen nur Werbebanner verwendet werden, die für AMP freigegeben wurden.
Die Webseiten liegen auf Google-Servern und werden von dort an die Nutzer verteilt.

Inhalte, die durch AMP beeinflusst werden, sind innerhalb der SERPs entsprechend gekennzeichnet. Die Entwickler haben sich hier für einen Blitz (⚡) entschieden. Goggle hält es hier ganz streng, was die Umsetzung der AMP-Programmierung angeht. Sollte auch nur ein kleiner Teil nicht den Vergaben entsprechen, werden diese von der Indexierung ausgenommen, oder im Nachgang deindexiert. In der „alten“ Google Search Console gibt es die Möglichkeit, sich den Indexierungsstatus der AMP-Seiten anzuschauen. dies ist zu finden unter: Darstellung in der Suche à Accelerated Mobile Pages

Auch in den neuen Berichten der Google Search-Console gibt es die Möglichkeit, sich den Indexierungsstatus anzusehen. Dort ist der Bericht über AMP folgendermaßen auffindbar: Verbesserungen –> AMP

Unterstützte und verbotene Anweisungen bei AMP

Es gibt eine Vielzahl an AMP Spezifikationen, die bei der Erstellung der Seite beachtet werden müssen. So gibt es drei Arten von Tags, nicht unterstützte, eingeschränkte und AMP-Tags. Die Nachfolgende Tabelle zeigt auf, wie sich das verhält.

Nicht unterstützte Tags	Eingeschränkte Tags	Ersetzte Tags
base	script (Ist nur erlaubt, um AMP Komponenten zu laden oder der Auszeichnung von strukturierten Daten à type=“application/ld+json“)	img ⇒ amp-img
frame	style (Ein weiters Style Tag mit dem Attribut amp-custom ist im Head gedultet)	video ⇒ amp-video
frameset	link (rel-Attribute, die auf microformats.org registriert sind, durfen verwendet werden. Des Weiteren gibt es Ausnahmen, um benutzerdefinierte Fonts einzubinden)	audio ⇒ amp-audio
object	meta (http-equiv-Attribut darf nicht verwendet werden)	iframe ⇒ amp-iframe
param	svg
applet	a (Der Wert des href Attributs darf nicht mit javascript: beginnen)
embed
form (Zukünftiger Support wurde bereits angekündigt)
input Elemente, textarea, select, option etc. (Davon ausgenommen ist das

Was passiert mit der Conversion bei AMP-Seiten?

Keine Angst, AMP-Seiten dienen dazu, dass der erste Kontakt schneller von statten geht, gerade in Gebieten mit schlechter Internetverbindung ist es von großer Bedeutung, wenn die Inhalte schnell angezeigt werden. Durch die AMP-Seite wird dies auf alle Fälle gewährleistet. Der eigentliche Abschluss, sei es PDF-Download, oder der Kauf eines Produktes wird immer auf der eigentlichen Kundenseite stattfinden.

Fazit

Mobile Friendly ist tot, es lebe responsive Webdesign. Ganz klar, wer heute seine Webprojekte nicht für mobile Endgeräte optimiert hat, der sollte seine komplette Struktur überdenken. Wichtige Punkte sind, gerade durch Mobile First, eine responsive Seite zu haben. Des Weiteren ist eine geringe Ladezeit von Vorteil. Wer AMP nutzen möchte kann dies gerne machen. Es ist kein Zwang. Sollte die eigene Seite schon so geringe Ladezeiten haben, z.B. unter drei Sekunden, dann kann getrost auf AMP verzichtet werden, auch in Gebieten mit schlechter Internetbandbreite.

Regulärer Ausdruck (RegEx) – Wohin des Wegs?

Markus Fritzsche — Sun, 13 Mar 2022 10:30:36 +0000

In vielen Bereichen lassen sich Abfragen nach regulären Ausdrücken, RegEx oder auch RegExp genannt durchführen. Doch was verbirgt sich dahinter und warum macht es Sinn diese einzusetzen? Reguläre Ausdrücke sind Zeichenketten zur Beschreibung von Mengen. Regex sind gerade in der Informatik ein sehr gern angewandtes Mittel damit bestimmte Zeichenketten auf dessen Existenz überprüft werden können. Erfinder ist der Logiker und Mathematiker Stephan Kleene. Er benutze eine Notation der regulären Ausdrücke bereites 1956 in einem Schriftstück über die Repräsentation von Ereignissen in neuronalen Netzen und endlichen Automaten. RegEx finden sich in diversen Programmiersprachen, Texteditoren und sonstigen Umgebungen wieder. Im Texteditor, z. B. Notepad++, lassen sich die regulären Ausdrücke auch zum Suchen und Ersetzen nutzen.

Im Online Marketing setzen insbesondere die Webanalysten im Rahmen der Webanalyse auf die Verwendung der RegEx da so mit Hilfe von Filtern entsprechende Datenansichten aufgebaut werden können. Zudem lassen sich Trafficquellen oder andere Segmente definieren für eine detailreichere Berichterstattung. Neben der Verwendung in Google Analytics, oder anderen Analyse Tools, können die regulären Ausdrücke (Regex) ebenfalls im Google Tag Manager eingesetzt werden und erhöhen somit die vorhandenen Bordmittel ins unermessliche. Eis ist sicher, Klammern und Backslashes tragen bei den regulären Ausdrücken eine große Rolle.

Wie ist der RegEx (reguläre Ausdruck) aufgebaut?

Reguläre Ausdrücke sind bestimmte Suchmuster (Patterns) einer Zeichenkette um diverse Zeichenkombinationen herauszufinden, oder auch mit einer anderen Zeichenfolge zu ersetzen.

Der Aufbau ist eigentlich recht einfach, denn es gibt nur drei Teile:

Delimiter à Schrägstrich am Anfang und Ende des Ausdrucks
Pattern à Das eigentliche Muster nach dem gesucht wird
Modifiern à Hier gibt es z. B. einige Parameter wie das „i“ (ignorieren, Bsp.: Groß- / Kleinschreibung) oder auch dem „g“ (auffinden aller Stellen, nicht nur der ersten.)

Beispiel: Eierspeise
Modifier	Bedeutung
/ei/	Das hintere „ei“ wird gefunden, wegen der Groß- / Kleinschreibung
/ei/i	Hier wird das erste „Ei“ gefunden, da die Groß- / Kleinschreibung ignoriert wird, durch das zusätzliche „i“ in der Anweisung.
/ei/gi	Mit dieser Anweisung werden sämtliche „ei“ gefunden, das erste und das letzte.

Dies war nur ein kleines, kurzes Beispiel um die regulären Ausdrücke vereinfacht darstellen zu können. Es handelt sich immer um eine Mischung aus zu suchenden Zeichen und Metazeichen (Sonderfunktionen).

Grundlagen der Regulären Ausdrücke (RegEx)

Eine komplette Übersicht was mit regulären Ausdrücken (RegEx) angestellt werden kann ist in der nachfolgenden Tabelle zu finden:

Syntax	Definition	Beispiel	Erklärung
123abc	Ganz normale Zeichen	/ei/	Gesucht, die Zeichenfolge „ei“ in z. B. drei
.	Einfacher Platzhalter für jedes beliebige Zeichen	/./ /m.t/	Ein beliebiges Zeichen Zeichenkette mit „m“, beliebiges Zeichen, „t“, z. B. „mit“ oder „mut“
[ ]	Eigene Zeichenkette (Zeichen einer Auswahl)	/[e]/ /[eis]/ /[eis ]/	Suche nach „e“ Suche „e“, „i“ oder „s“ Suche „e“, „i“, „s“ oder Leerzeichen
–	Ein Minus innerhalb der eckigen Klammern bezeichnet einen bestimmten Zeichenbereich	/[1-5]/ /[a-zA-ZäÄöÖüÜß]/ /[A-Z0-7]/ /m[ea][iy]er/	Ziffer von „1“ bis „5“ Ein deutscher Buchstabe Großbuchstabe oder Ziffer 0 bis 7 Gültig wäre meier, meyer, maier, mayer
\|	Alternativen	/(ZDF\|zdf)/ /Tor(wart\|pfosten)/	„ZDF“ oder „zdf“, nicht aber „Zdf“ „Torwart“ oder „Torpfosten“
( )	Zusammenfassen von Ausdrücken	/m(u\|i)t/	„mut“ oder „mit“
\	Aufhebung der Metabedeutung des nachfolgenden Zeichens	/\./	Statt nach einem Platzhalter wird nach dem Punkt gesucht, mit Hilfe des Backlashes wird so die Zuordnung verändert.
^	a) Beginn einer Zeichenkette b) Negierung der angegebenen Zeichen	/^b/ /^Om/ /[^d]/ /^z[^bu]/	Das Suchmuster beginnt mit dem Buchstaben „b“ Findet „Om“ in „Oma und Opa“, aber nicht in „Opa und Oma“. Ein beliebiges Zeichen außer „d“. Alles was mit „z“ beginnt, außer „zb“ und „zu“.
$	Ende der Zeichenkette	/r$/ /ung$/ /^$/	Zeichenketten, die ein „r“ als letztes Zeichen haben. Findet „ung“ am Ende eines Suchbereichs. Sucht leere Zeilen.

Wiederholungen von Zeichenketten, bzw. Zeichenklassen

Es gibt ebenfalls die Möglichkeit, sich Wiederholungen von bestimmten Zeichenketten anzeigen, oder ersetzen zu lassen. Wie dies geht ist in der nachfolgenden Tabelle ersichtlich:

Regulärer Ausdruck	Bedeutung und Beispiel
cd{2}	Der beschriebene Ausdruck muss in der angegebenen Zeichenklasse exakt zwei Mal vorkommen. Gefunden wird also ausschließlich „cdd“. Warum? Das c ist nicht mit dem d durch eine Klammer verbunden. Daher bezieht sich der Ausdruck nur auf das d. Beispiel: c cd cdd dcdd cddd cdddd dcddddddddddd
cd{2,3}	Der beschriebene Ausdruck muss mindestens zwei Mal und maximal drei Mal vorkommen. Gefunden würde also cdd und cddd, nicht aber ab oder cddddd. Beispiel: c cd cdd dcdd cddd cdddd dcdddddddddde
cd{2,}	Der genannte Ausdruck muss mindestens zwei Mal enthalten sein. Gefunden würde demnach cdd, cddd, cdddd, cdddddd und so weiter. Beispiel: c cd cdd dcdd cddd cdddd dcdddddddddde
cd{,3}	Bei dieser Anweisung darf der Ausdruck maximal drei Mal vorkommen. Gefunden würde also cdd und cddd, aber nicht cddddd. Beispiel: c cd cdd dcdd cddd cdddd dcdddddddddde
cdb?	Beim Fragezeichen ist es so, dass das voranstehende Zeichen optional ist. Das bedeutet, es kann vorkommen, muss aber nicht. Das Beispiel würde c und cd finden. Somit entspricht das Fragezeichen dem Ausdruck {0,1}. Beispiel: c cd cdd dcdd cddd cdddd dcdddddddddded
cd+	Beim Plus ist es so, dass das voranhängende Zeichen Minimum einmal, aber eben auch mehrfach in der Zeichenkette vorkommen darf. Im Beispiel würde es somit cdd, cddd und so weiter finden. Das Plus entspricht dem Ausdruck {1,}. Beispiel: c cd cdd dcdd cddd cdddd dcdddddddddde
cd*	Wo es den Ausdruck {1} gibt, gibt es auch den Ausdruck {0}. Bei dem Zeichen * ist es so, dass das vorangenannte Zeichen beliebig oft, aber auch gar nicht vorkommen darf. Beispiel: c cd cdd dcdd cddd cdddd dcdddddddddde
[cd]+	In diesem Beispiel finden sich Zeichenketten wie c, d, cd, dc, cdd, cdcdc und so weiter wieder. Es ist nicht verankert, dass sich gleiche Zeichen wiederholen müssen.
c[d]e+f	Dieser Ausdruck findet Zeichenketten wie cdf, cef, cdef, cedf, cdeedf, cededede und so weiter. Beispiel: cdef ccf cedf gh cddeeddef gh cdf gh cef
[0-9]{2,3}	Die Zahlen in diesem Beispiel müssen sich nicht gleichen. Es werden alle Zahlen gefunden, die zwei oder drei Stellen haben, also die Zahlen von 10 bis 999, nicht aber zahlen wie 5,7. Beispiel: 2,6 20 99 cd7c cd51c 567

Zu beachten gilt, dass immer die richtigen Klammern verwendet werden. Das Suchmuster selbst wird in eckige und ein bestimmter Bereich in geschweifte Klammern gesetzt.

Vordefinierte Zeichenklassen der regulären Ausdrücke (RegEx)

Die vorgenannten regulären Ausdrücke (RegEx) waren schon recht kompliziert. Es geht aber auch einfacher, mit kürzeren Ausdrücken, die schon vorgeschrieben sind und das ganze Procedere um ein vielfaches verkürzen und einfacher machen. Wichtig hierbei ist zu beachten, dass den vordefinierten Zeichenklassen immer ein Backslash vorangestellt ist.

Regulärer Ausdruck	Bedeutung und Beispiel
\d	Dieser Ausdruck steht für eine Ziffer, auch Digit genannt. Dies ist gleichbedeutend mit dem Ausdruck [0-9]. Beispiel: cde fgh cdefgh 0123456789-&
\D	Dieser Ausdruck ist eine Negation des vorherigen und ist gleich den Ausdrücken [^0-9] und [^\d]. Beispiel: cde fgh cdefgh 0123456789-&
\w	Bei diesem Ausdruck (Word) handelt es sich um einen Buchstaben, eine Ziffer oder einen Unterstrich. Mit dieser verkürzten Version wird der Ausdruck [A-Za-z0-9_] ersetzt. Beispiel: : cde fgh cdefgh 0123456789-&
\W	Der genannte reguläre Ausdruck bezeichnet wieder eine Negation des vorherigen Ausdrucks. Somit wird hier keine Ziffer, kein Buchstabe und auch kein Unterstrich gesucht. Folgende Ausdrücke, bzw. Zeichenklassen werden somit ersetzt: [^\w] oder [^A-Za-z0-9_]. cde fgh cdefgh 0123456789-&
\s	Der Ausdruck \s steht für (Space), also Tabstopp, Zeichensprünge, Leerzeichen, usw.
\S	Wie man sich sicherlich denken kann, handelt es sich auch hier wieder um eine Negation des vorherigen Ausdrucks und steht für alle Zeichen, die kein Whitespace (Leerzeichen) sind, also [^\s].

Fazit: Reguläre Ausdrücke erleichtern die Arbeit um ein vielfaches

Gerade für Neulinge gestalten sich die regulären Ausdrücke (RegEx) etwas schwierig und stellen einen vor so manchen höheren Berg. Doch mit ein wenig Geduld und dem nötigen Eifer bekommt man recht schnell in die Routine mit regulären Ausdrücken (RegEx) um das richtige Suchmuster zu eruieren. Mit den vorgenannten Anweisungen lassen sich auf schnelle Art und Weise bestimmte Zeichenketten innerhalb eines Textes, oder Analysetools herausfinden. Eine lästige händige Überarbeitung wird somit hinfällig. In der Webanalyse lassen sich so URL-Bereiche in den Bereich Content-Gruppierung schicken. Es ist aber auch möglich Überprüfungen von bestimmten UTM-Parametern zu machen, wie z. B. „gclid, oder fbclid“ um diese dann später in die URL-Suchparameter aufzunehmen und diese auszuschließen. Am Ende sei gesagt, wer sich nicht mit regulären Ausdrücken beschäftigt und diese verwendet verschafft sich unnötig Arbeit.

Logfileanalyse mit dem SEO Logfile Analyser?

Markus Fritzsche — Sun, 06 Mar 2022 09:57:16 +0000

Die Logfile Analyse kann über verschiedene Programme erfolgen. Bei kleinen Seiten, mit wenig Traffic wird bestenfalls mit einem Tabellenprogramm und anschließender Segmentierung gearbeitet. Bei größeren Projekten sollten aber Tools eingesetzt werden die auch große Datenmengen verarbeiten können. Hier kommt neben Open Source-Programmen und SaaS-Tools, wie z. B.: BotLogs von Ryte der SEO Logfile Analyser aus dem Hause Screaming Frog ins Spiel.

Zunächst gibt es aber einen kleinen Abriss, was sich hinter Logdateien eigentlich verbirgt.

Was ist eine Logdatei?

Eine Logdatei, wie im Deutschen zu einem Logfile gesagt wird, werden die grundlegenden Zugriffe auf einer Website, serverseitig protokolliert. Diese Datei liefert eine Vielzahl an wichtigen KPIs, die das Verhalten auf einer Website von Crawlern und Benutzern sichtbar macht.

Die Logdatei liefert sozusagen den Fußabdruck des Crawlers.

Je nach Einstellung des Servers sind folgende Daten in einem Logfile auffindbar:

Hostname, sowie IP-Adresse
Herkunftsland
Herkunftsregion
Welcher Browser wird verwendet
Mit welchem Betriebssystem wird zugegriffen
Kommt der Nutzer über einen direkten Zugriff, oder per Verweis einer anderen Website (Backlink), oder sogar über andere Werbemaßnahmen, wie Google Ads, Facebook Ads, oder BingAds, usw.
Welche Suchmaschine hat den Zugriff verursacht
Was war das eingegebene Suchwort, mit dem auf die Seite zugegriffen wurde
Wie hoch war die Verweildauer des Nutzers auf der Seite und wie viele Seiten wurden innerhalb dieser Sitzung aufgerufen
Last but not least, welche Seite hat der Nutzer besucht, die dann die Ausstiegsseite war

Um eine SEO-Logfile-Analyse zu erstellen, müssen auf alle Fälle die nachfolgenden Werte in der Datei erhoben werden:

IP-Adresse
Zeit und Datum
URI
Status Code
Datenmenge
Dauer des Downloads
Referrer
User Agent

Der Aufbau eines Logfiles – Viele Werte, aber für was stehen diese?

Ein Logfile ist nach einer ganz bestimmten Syntax, seitens des Servers aufgebaut. Eine Zeile in der Logdatei ist nach folgendem Schema aufgereiht:

%h %I %u %t „%r“ %>s %b

Viel Prozent und ein grober Buchstabensalat wie unschwer zu erkennen ist. Um dies verständlicher zu machen und um Licht ins Dunkel zu bringen, dafür gibt es die nachfolgende Tabelle:

%h	IP-Adresse des Zugreifenden
%I	Identität des Zugreifenden, dieser Wert wird standardmäßig nicht ermittelt und hat auch Datenschutz Gründe. Gerade in Firmen bedarf es der Zustimmung der Belegschaft, oder des Betriebsrates um hier genaue Nutzernamen mit aufzunehmen. Da dieses Feld meist leer bleibt, ist an dieser Stelle oft ein Minus (-) zu finden, das eine fehlende Angabe im Logfile kennzeichnet.
%u	Benutzer-ID des Clients, die beispielsweise bei Verzeichnisschutz mit HTTP-Authentifizierung zugeordnet wird; normalerweise nicht vergeben.
%t	Zeitstempel des Zugriffszeitpunktes
%r	Informationen über die HTTP-Anfrage (Methode, angeforderte Ressource und Protokoll-Version)
%>s	Statuscode, hier kann analysiert werden, ob die Seite erreichbar ist (200), weitergeleitet (301/302), oder nicht erreichbar ist (4xx/5xx).
%b	Gibt an, wie viele Bytes bei dem Zugriff übertragen wurden.

Wer liefert die Logfiles aus?

Ohne ein großes Geheimnis daraus zu machen, die Daten liegen auf dem Server. Je nach Serverkonfiguration liegen die Dateien in einem Ordner im Root-Verzeichnis. Meist lautet der Ordner „logs“. Wo genau die Logfiles gespeichert und wie lange diese vorrätig gehalten werden, wir in der httpd.conf-Datei auf dem Server eingestellt.

Wenn nichts anderes eingestellt wurde, werden die Logfiles täglich, in komprimierter Version abgespeichert. Komprimiert deshalb da bei großen Seiten schnell mehrere Megabyte, bis Gigabyte auflaufen können. Je nach Servereinstellung werden zwei Verschiedene Logfiles angelegt, die Access- und die Errorlogs.

Um an die Daten heranzukommen, bedarf es eigentlich nur einem Zugang zum Server. Da dies für Inhouse-SEOs meist schnell und einfach geht, haben externe Dienstleister, wie z. B.: Agenturen es hier etwas schwieriger, da der Zugriff auf den Server nicht immer gestattet wird und die Bereitstellung so ein langwieriger Prozess werden kann.

Vor- und Nachteile einer Logfile Analyse?

Wo Licht ist, ist bekanntlich auch Schatten. So verhält sich das auch bei der Logfile Analyse.

Die Vorteile der Logfile Analyse

Je länger die Daten gespeichert werden, desto bessere Analysen können erstellt werden. Durch entsprechende Einstellungen auf dem Server ist somit eine lange Datenaufzeichnung garantiert.
Wenn kein externer Dienstleister mit zu Rate gezogen wird, dann bleiben die Daten immer in der eigenen Hand. So bleiben die Daten immer unter eigener Kontrolle.
Sollten sich Probleme bei ggf. Downloads einstellen, kann über die Logfile Analyse geprüft werden, um Welche Datei es sich handelt und wieviel Bytes heruntergeladen worden sind.
Auch Crawler, die nicht von Suchmaschinen geschickt werden, sind in den Logfiles auffindbar. Hier werden über den User-Agent die nötigen Daten mit übergeben, sodass gezielte Ausschlüsse für Crawler erfolgen können.
Zur Erstellung von Logfiles sind keine JavaScript-Codes nötig. Die Aufzeichnung erfolgt serverseitig und völlig autark. Dadurch, dass keine JavaScript-Codes implementiert werden, gibt es auch keine technischen Probleme bei der Aufzeichnung, im Gegensatz zu anderen Webanalysetools wie z. B.: Google Analytics, wo das Tracking ausgeschlossen werden kann.
Bei kleineren Logfiles betet sich die Lösung über ein Tabellenprogramm (Excel) an. Wichtig hierbei ist, dass Segmente gebildet werden um für die nötige Übersichtlichkeit sorgen zu können. Es muss ja nicht gleich mit Kanonen auf Spatzen geschossen werden.

Die Nachteile der Logfile Analyse

Proxys und er Einsatz von Caching verhindern die Aufzeichnung von Logfiles. Nur direkte Serverzugriffe können in die Logfiles aufgenommen werden. Daher besteht auch eine Differenz mit dem Traffic in den Logfiles und anderen Analyse Tools.
Logfiles können nur genau aufgezeichnet werden, wenn immer die Umgebung auf dem neuesten Stand und durch den Webmaster alle nötigen Updates regelmäßig durchgeführt werden. Nur so können unkorrekte Zahlen vermieden werden.
Logfiles brauchen Platz. Auch wenn diese komprimiert aufgezeichnet und abgespeichert werden, muss dennoch ausreichend Speicherplatz vorhanden sein. Daher gilt es hier immer darauf zu achten, ggf. einen Zwischenspeicher für ältere Logfiles einzurichten, damit die Serverlast verringert wird.
Sobald der Traffic steigt, steigt auf die Datenmenge der Logfiles. Somit wird ein Tabellenprogramm, wie Excel, nicht mehr ausreichen, um die Analyse erstellen zu können. Somit ist der Analyst gezwungen, auf andere Programme auszuweichen, wie z. B. den SEO Logfile Analyser, oder aber SaaS-Lösungen.
In der Logdatei finden sich nur direkte Aktivitäten auf der Seite wieder. Ausführungen auf der Seite durch Widgets, oder aber AJAx, werden nicht in den Logfiles auftauchen, da es sich dabei nicht um echte Serverabfragen handelt.
Die Ungenaue Zuordnung der Seitenbesuche (Visits) ist bei den Logfiles sehr problematisch. Dies rührt vom Einsatz von dynamischen IP-Adressen her. Meist haben Firmen eine statische IP-Adresse, worüber diese dann auch ausfindig gemacht werden können. Bei Privatpersonen ist das in der Regel anders, diese bekommen jeden Tag vom Provider eine neue IP-Adresse Zugewiesen, was dann die Trafficzählung über die Logfiles schwierig gestaltet. Dies gilt ebenso für mehrere Nutzer, die über ein und dieselbe IP auf eine Website zugreifen.
Logfiles bieten weniger Daten als andere, implementierte Webanalysetools. Wichtige KPIs, wie z. B.: die Absprungraten werden in den Logfiles nicht mitgeliefert und können daher darüber nicht ausgewertet werden.

Was bringt die Logfile Analyse für SEO?

Welcher Bot kommt auf die Seite und wie wird die Seite gecrawlt? Diese Frage sollte sich jeder, der Suchmaschinenoptimierung betreibt einmal stellen. Durch gezielte Logfile Analysen kann so festgestellt werden, ob und wann neue Seiten das erste Mal gecrawlt wurden. Die Logfile Analyse deckt so auf, ob es Seiten gibt, die noch nie einen Besuch des Suchmaschinen-Bots hatte. Dies kann mit der Seitenstruktur einhergehen. Je weniger Klicks ich zur Zielseite benötige, desto besser kann ich gefunden werden. Nach diesem Prinzip geht auch der Bot vor. Maximal drei Klicks von der Einstiegsseite aus, sollte es dauern, um auf der gewünschten Zielseite anzukommen.

Jeder SEO sollte im Rahmen der Arbeiten an einem Kunden eine Logfile Analyse durchführen. Dies mag anfänglich etwas länger dauern, wenn man auf diesem Gebiet ein Neuling ist, aber mit der nötigen Routine stellen sich auch hier Fortschritte ein und der Aufwand wird sich schnell verringern.

Gerade im Hinblick auf das Crawling-Budget liefert die Logdatei einen großen Mehrwert. So kann hier ausgelesen werden, welche Seiten, welche Statuscodes zurückliefern. Durch gezielte Analyse kann so verschenktes Potenzial, ggf. durch dauerhaftes Crawling von 404-Seiten, besser eingesetzt werden.

Logfileanalyse mit dem SEO Logfile Analyser

Der Screaming Frog bietet neben dem Spider noch ein weiteres Tool, den SEO Logfile Analyser. Um damit beginnen zu können, wird zunächst die Logdatei benötigt. Diese muss wie oben beschrieben vom Server, respektive Hoster abgeholt werden.

Nachdem der SEO Logfile Analyser installiert ist und die erste Berührung damit gemacht wurden, können nun erste SEO-Analysen damit gemacht werden.

1. Auflistung aller Seiten, nach Häufigkeit des Crawlings durch den Google Bot?

Der Reiter „URLs“ zeigt alle Seiten an, die von Bots, wie z. B. dem Google-Bot, nach Einstellung der Filter, aufgerufen werden. So kann für den jeweiligen Bot ausgegeben werden, welcher Statuscode die Seite geliefert hat und wann das Crawling erfolgte. Auch wird ausgegeben, wie groß die durchschnittliche Response Time war. So verdeutlicht sich das Bild, wie wichtig die einzelnen Seiten im Internet sind. Durch gezielte Maßnahmen, ggf. Verringerung der Klicktiefe, kann so schon ein besseres Crawling hergestellt werden.

2. Welche Seite liefert welchen Statuscode?

Im Bereich „Response Codes“ werden die Informationen zu den Statuscodes der einzelnen Seiten abgebildet. So kann mit einem zusätzlichen Filter die Art des jeweiligen Codes ausgegeben werden. Wenn nach „Inconsistent“ gefiltert wird, bekommt der Analyst die URLs angezeigt, wo sich der Statuscode innerhalb des analysierten Zeitraums geändert hat. Um noch tiefer in die Analyse zu gehen, kann auf eine URL geklickt werden und über die Detailansicht sich alle Änderungen des Statuscodes anhand des Zeitstempels anzeigen lassen. Durch diese Maßnahme können Trafficeinbußen aus der organischen Suche aus der Vergangenheit aufbereitet und verdeutlicht werden.

3. Welche Seiten besucht der Google bot, obwohl diese nicht intern verlinkt sind?

Ein großer Vorteil ist, mit Hilfe der IMPORT-Funktion auch die Screaming Frog Crawling-Daten eingeladen werden können. So gibt es die Möglichkeit den View-Bereich anzupassen:

Log File: Alle URLs aus dem Logfile werden angezeigt.
Matched with URL Data: Die URLs, die sich sowohl in dem Logfile, als auch in den Crawling-Daten des Screamin Friogs befinden werden ausgegeben.
Not in URL Data: Anzeige aller URLs, aus der Logfile die nicht gecrawlt werden können.
Not in Log File: Ausgabe aller Screaming Frog-URLs, die nicht im Logfile vorhanden sind.

Dank dieser verschiedenen Ansichtsmodi, die besonders werthaltig sind, besteht so die Möglichkeit, Seiten aufzuspüren die vom Google-Bot besucht wurden / werden, aber nirgends intern verlinkt sind. Auch können so Seiten aufgespürt werden, die ggf. durch JavaScript-Rendering nicht interpretiert werden können.

4. Wird meine Seite mit Mobile-First-Indexing gecrawlt?

Der dem allseits bekannte Google-Mitarbeiter John Müller empfiehlt im Webmaster Hangout unbedingt die Nutzung von Logfiles, um festzustellen, dass die Seite im mobilen Index aufgenommen wurde. Laut John Müller crawlt der mobile Googlebot die Seite viel häufiger als der Desktop-Bot. Diese Information ist im Hauptreiter „URLs“ den Spalten „Googlebot“, „Googlebot Mobile“ und „Googlebot Smartphone“ zu entnehmen.

Fazit

Logfile Analysen sind ein wertvolles Instrument um seine Seite im Griff zu haben. gerade in der Suchmaschinenoptimierung bietet dies Logfile Analyse einen erheblichen Mehrwert, um gezielt sehen zu können, welche Seiten gut vom Bot besucht werden und welche nicht. Anhand dieser Auswertung können Maßnahmen erarbeitet werden, um das Crawling besser zu steuern. Wie schon häufiger erwähnt, ist es wichtig, mit maximal drei Klicks auf der gewünschten Seite zu sein. Gerade unter diesem Gesichtspunkt sollte jeder eine Logfile Analyse erstellen und seine Seite entsprechen umbauen.