- 23. August 2018
- Veröffentlicht durch: broschart
- Kategorie: Konkurrenz-Analyse
Deutsche Fußballclubs – ein Website-Performance-Vergleich
In dieser Case Study möchten wir zeigen, wie sich die Kräfteverhältnisse einer Marke am Markt mittels der Präsenz in den Suchergebnissen visualisieren und verstehen lassen. Wir vergleichen dazu die Fussballvereine FC Bayern München, Schalke04 aus Gelsenkirchen, den BVB aus Dortmund und die Roten Bullen aus Leipzig.
Die Betrachtung und Analyse der digitalen Präsenz von Fußball-Clubs unterliegt einer Besonderheit. Denn anders als bei klassischen Konsumgütern, lässt sich das gekaufte Produkt nicht direkt anfassen. Auf der anderen Seite unternimmt die Werbung sehr viel, um die beworbenen Produkte emotional aufzuladen. Und genau das ist es, was den Fußball so besonders macht: hier geht es ausschließlich um den Erwerb von Emotionen – die sich auch im Suchverhalten messbar zeigen, was sie zu einem interessanten Forschungsgegenstand werden lässt.
Es sei an dieser Stelle erwähnt, dass sich das Suchverhalten unmittelbar auf die Zusammenstellung der Suchergebnisse auswirkt. Wird beispielsweise bei der Suche nach „torwart“ der Torhüter der Nationalmannschaft erwartet, so profitiert die Website des FC-Bayern von genau dieser Erwartung. Google & Co. sind immer bemüht, solchen „Assoziationsclustern“ auf die Spur zu kommen – im Vorfeld mittels Künstlicher Intelligenz, und später über die Auswertung des Suchverhaltens.
Hinweis: Als Quelle der in dieser Analyse genutzten Daten greifen wir – sofern nicht abweichend ausgezeichnet – auf ahrefs.com zurück.
Ziele der Websites
Bevor wir die Präsenz der Domains bei Google untersuchen, sollten wir uns der Kommunikationsziele der Websites bewusst werden. Welche Daseinsberechtigung haben sie? Welchen Bedeutung wird ihnen innerhalb der Wertschöpfungskette zuteil?
Wie bereits unterstrichen lebt der Fußball von Emotionen. Um diese stetig aufrecht zu erhalten, dient die Website als omnipräsente Schnittstelle zu relevanten Informationen und Emotionen. Und natürlich treten die Clubs als Wirtschaftsunternehmen auf. So ist der Fanshop ebenso für das wirtschaftliche Überleben von Bedeutung, wie natürlich der Ticketverkauf. Und letztendlich sollen auch die Sponsoren und Partner in einer für alle Seiten effektiven Art und Weise eingebunden und vertreten werden.
Fragestellungen
Wir wollen uns zunächst der Frage widmen, wie präsent, wie „stark“ die einzelnen Clubs sind. Dazu werfen wir einen Blick auf den folgenden Sichtbarkeitsverlauf (Quelle: sistrix.de):
Ausgehend von dieser Grafik handelt es sich hier um einen klaren Fall: der FC Bayern dominiert die anderen Clubs deutlich. Schalke04 erzielt etwa zwei Drittel dieser Präsenz, der BVB kommt in etwa auf die Hälfte. Die Roten Bullen zeigen hier die schlechteste Leistung.
Differenzierte Analyse
Die Sichtbarkeit vermittelt einen ersten Überblick über die Präsenz in den Suchergebnissen. Allerdings verschmelzen in ihr viele Aspekte zu einer „Übersimplifizierung“, die eine differenzierte Analyse erschweren oder sogar unmöglich machen. So wäre es beispielsweise doch wichtig zu wissen, was denn genau bei welchem Club „funktioniert“, und was nicht. Möglicherweise wird die hohe Sichtbarkeit aber auch über Platzierungen solche Kontexte generiert, die für den wirtschaftlichen Erfolg nicht entscheidend sind. Wir müssen also weiter ins Detail gehen.
Streamline-Visualisierung
Eine detaillierte Visualisierung lässt sich mit unserer Streamline-Darstellung realisieren. Die folgende Abbildung zeigt für jede Platzierung (insgesamt fast 230.000), die in den Top-100 gefunden wurde, eine Linie, die den zeitlichen Verlauf repräsentiert. Jeder Club ist dabei mit einer eigenen Farbe gekennzeichnet. Die Plätze 1 bis 100 werden absteigend dargestellt. Platz 101 steht für den Ausstieg aus dem Monitoring-Bereich.
Am unteren Rand der Abbildung lässt sich ablesen, wie viele Top-100-Platzierungen die jeweiligen Domains erzielen. Interessant ist hier zu sehen, dass der BVB quantitativ Schalke04 aussticht. Im oben gezeigten Sichtbarkeitsverlauf hatte sich diese Situation noch anders präsentiert.
Von der Suchphrase zum Kontext
Die Streamline-Visualisierung scheint im oben gezeigten Beispiel jedoch noch wenig aussagekräftig. Hier überlappen sich zu viele Platzierungsverläufe, sodass Strukturen eigentlich kaum erkennbar sind. Deshalb sollten wir die ermittelten Suchphrasen nach sinnvollen Kriterien filtern, bzw. gruppieren. Ein elementares Kriterium ist hier der Wortbestandteil. So werden nur solche Platzierungen ausgegeben, die einen vorgegebenen Wortbestandteil beinhalten. Auf diese Weise lassen sich „Kontexte“ abbilden.
Die folgende Abbildung zeigt am Beispiel „trainer“, warum dies von enormer Wichtigkeit sein kann:
Hier lässt sich sehr schön sehen, dass alle Suchphrasen, die den Begriff „trainer“ beinhalten, vom FC Bayern (Blau) dominiert werden. Dies ist nicht nur an der hohen Anzahl der Suchphrasen erkennbar, sondern wird auch über die Farbverteilung im Streamline-Diagramm deutlich (Saum am oberen Rand, entspricht den Platzierungen 1 bis 5).
Da in der Praxis oftmals nur die erste Suchergebnisseite zählt, möchten wir die Rankings auf die ersten 10 Platzierungen begrenzen. Die folgende Abbildung zeigt alle Platzierungen, deren Suchphrase „trainer“ beinhaltet und am 25.07.2018 auf der ersten Suchergebnisseite zu finden war:
Die Roten Bullen sind in diesem Kontext nur noch vereinzelt vertreten, während der FC Bayern alle anderen Clubs aussticht.
Neueinstiege
Schauen wir uns doch einmal an, welche Neueinstiege es im Kontext „trainer“ innerhalb des Beobachtungszeitraumes gab:
Bei den Neueinstiegen steht der FC Bayern nicht ganz so gut dar – insbesondere deshalb, weil hohe Einstiege auf prominentere Suchergebnisseiten fehlen. Hier kann Schalkeo4 punkten.
Ausstiege
Schauen wir uns nun noch die Ausstiege im Kontext „trainer“ für den Beobachtungszeitraum an:
Hier liegen die Bayern ganz vorne. Bei genauer Betrachtung lässt sich jedoch feststellen, dass keine zuvor wirklich gut platzierten Suchphrasen aus den Top-100 aussteigen. In der Praxis wird sich diese Entwicklung wohl also kaum auf die Anzahl der Besucher auswirken.
Google beim Lernen zusehen
Immer wieder interessant ist auch zu sehen, wie Google lernt, die Nutzerintentionen besser zu verstehen. So werden in der folgenden Abbildung die Platzierungen für „trainer bvb“ dargestellt, die nur temporär in die Top-100 eingestiegen waren:
Wie sich hier erkennen lässt, konnte man die Roten Bullen bei der Suche nach „trainer bvb“ am 11.07.2018 auf der 6. Suchergebnisseite bei Google finden. Einen Platzierungsanstieg registrierten wir aber auch beim FC-Bayern und Schalke04. Diese Beobachtung legt nahe, dass es sich hier um eine systemische Ursache handelt, die Einfluss auf das kontextuelle Verständnis nimmt. Bereits aber am 18.07.2018 scheint Google „verstanden“ zu haben, dass die Kontexte – auch wenn es bei allen Domains um Fußball geht – sich nicht ausreichend gleichen, um diese in Betracht zu ziehen.