Podcast-Analytics – Wie erfahre ich mehr über meine Hörer?

Hi,

ich bin über das Thema „Podcast Analytics“ (https://sendegate.de/t/nutzt-ihr-web-analytics/1971)
gestolpert.

Als Podcast-Neuling interessiert mich das Thema aber auch aus einem anderen Grund.
Es geht mir darum zu erfahren, was in dem Bereich überhaupt möglich ist und wie zuverlässig solche Daten überhaupt sind.

Also was kann man außer den Download noch zuverlässig erfassen und auswerten?

Welche Methoden/Tools es gibt, durch die
man mehr über seine Hörer zu erfahren kann?
Bzw. welche Tools nutzt Ihr (z.B. Podlove Analytics) und welche Erkenntnisse bringen
sie euch konkret?

LG
S.

Mein Eindruck bislang: die Möglichkeiten sind sehr begrenzt. Bei meinem Hoster (Spreaker.com) bekomme ich Downloads (über den Player bzw. den Feed) und On-Demand (Player-Widget) angezeigt, zusätzlich auch Total Time Spent Listening. Wie verlässlich das alles ist, weiß eigentlich niemand. Ein Podcatcher kann ja ständig Folgen herunterladen, ohne dass diese ganz oder auch nur teilweise angehört werden. Bei Embedded-Playern kann man das vielleicht schon genauer messen. Spreaker bietet in höheren Tarifen dann auch noch Geografie und Demografie an, aber das interessiert mich weniger.
Kurz gesagt: Kein Vergleich zu den Details, die man bspw. mit Google Analytics über eine Website bekommen kann.

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Das ist ein wirklich schwieriges Thema…
Rein technisch gibt es mindestens 3 mögliche Szenarien:

  1. Der Podcast wird heruntergeladen
  2. Der Podcast wird gestreamed (was meistens schlicht ein Häppchen-Download ist)
  3. Du befindest Dich in einem geschlossenen Ökosystem (etwa Soundcloud) in dem Client und Server von dem Dienstanbieter kontrolliert werden.

Im Fall (1) siehst Du “nur” die Dateianforderung und Du kannst sehen ob der Download vollständig war oder abgebrochen wurde. Aber hier fängt schon das Problem an. Du siehst zwar am Server von welcher IP Adresse Downloads angefordert werden, aber diese Adresse ist in der Regel eben nicht die Adresse des tatsächlichen Endgeräts sondern die IP Adresse, die dem dazugehörigen Router zugeordnet wurde. Wenn Du Dich also mit jemand im Starbucks triffst, dort das WLAN benutzt und ihr beide denselben Podcast herunterladet, dann sieht der Server zwar zwei Downloads, die kommen aber beide von der selben Adresse. Leute zu unterscheiden wird also eine Frage der Interpretation…
Außerdem weiß man leider auch nicht was nach dem Download passiert. Wurde die Datei überhaupt angehört? Wenn ja, wurde sie fertig gehört? Mehrmals vielleicht sogar? Alles unbekannt.
Aber immerhin, nackte Downloadzahlen sieht man ja schon mal. Die lassen sich auf viele verschiedene Arten ermitteln, etwa über Podlove, aber auch über eine Analyse der Logfiles etc. Wer mit Logfiles hantieren kann, weiß so wenigstens auch noch woher eine Anfrage geografisch stammt und mit ein paar geschickten Annahmen lassen sich auch ein paar Ausschließungen oder Rückschlüsse treffen.
Außerdem lässt sich theoretisch auch Google Analytics dafür einspannen, das ist aber mit Handarbeit verbunden denn GA basiert eigentlich auf einem kleinen Schnipsel Code, den der Browser ausführen muß. Ein Podcatcher ist aber kein Browser und ohne manuelle Eingriffe wird ein schlichter Dateidownload daher auch nicht gezählt.

Fall (2) ist theoretisch toll, denn eigentlich lassen sich bei Streamingszenarien sehr genau ermitteln ob ein Stream fertig gesehen wurde und es ist außerdem davon auszugehen, dass jeder Stream auch von einer Person initiiert wurde (Ich habe beispielsweise mehrere Handies und Tablets deren Podcatcher alle eigene Kopien neuer Podcasts ziehen. Bei Streams wird nur einmal angefordert, nämlich auf dem Gerät auf dem ich schaue).
In der Praxis ist das aber erstens ein selteneres Szenario und zweitens hängt es sehr vom Streaminganbieter ab welche Statistiken man bekommt…

Fall (3): Soundcloud, Spotify, Deezer etc… Alle diese Anbieter haben eine spezielle Eigenart: Ihre Angebote werden überwiegend durch ihre eigenen Player ausgeliefert. Wenn ich nun mit Hilfe der Spotify App etwas anhöre, dann weiß der Dienst nicht nur wer ich bin sondern kann technisch auch innerhalb der App erfassen wann ich stoppe, pausiere, lösche etc. Daher bieten all diese Dienste mehr oder weniger brauchbare Statistiken an. Leider sind die aber trotzdem meist viel schlechter als sie sein könnten was wohl an deren eigenen Schwerpunkten liegt.

Ich selbst nutze ausschließlich die Podlove Stats für den Feed, denn im Grunde reicht es mir zu sehen ob meine Hörerzahl nun wächst, stagniert oder schrumpft und das kann man herausfinden selbst ohne genaue Interpretation zu haben.
Außerdem halte ich ein Auge auf die reinen Webstats. Da kann man GA nutzen, ich verwende die Wordpress JetPack Extensions.
Das Ganze ergänze ich noch mit gelegentlichen Hörerumfragen und Gesprächen auf Twitter & Co :slight_smile:

my 0,02€
//D

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Danke für die Beiträge, das beantwortet meine Fragen zu dem Thema :smile:

Das sehe ich genauso, bei meinem Hoster (Podcaster.de) bekomme ich quasi auch nur Donwloads. Daraus versucht der Hoster scheinbar einen einen Wert abzuleiten der „Abbonenten“ heißt. Ich konnte nicht in Erfahrung bringen wie sich der errechnet und da er so stark schwankt habe ich ihn als unverlässliche Größe immer ignoriert.

Ich denke auch das so ergänzendes Hörerfeedback wirklich sehr viel bei der Abrundung der reinen Downloadzahlen hilft. Ich werde mal darüber nachdenken wie ich das in meinen Podcast einbauen kann.

@dirkprimbs Danke für die 3 ausführlichen Senarien. Das hat meinen Blick auf das Thema erweitert :smile:

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Ich schaue mir gerade unser Google Analytics genauer an. Wir haben eine durchschnittliche Verweildauer von ca. 15 - 20 Minuten auf den Seiten die direkt eine Folge beinhalten (Webplayer). Dabei sind unsere Folgen im Schnitt etwa ein Stunde lang. Nun hat das relativ wenig Aussagekraft, außer man stellt es in ein Verhältnis. Daher meine Frage: Wie hoch ist denn Eure Verweildauer im Verhältnis zur Länge der Folge?

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Irgendwas zwischen 2 und 13 Minuten bei Episoden von jeweils über 2 Stunden. Also sollte dich das nicht frusten. Google Analytics hilft meiner Erfahrung nach aber zur Analyse des Hörverhaltens wenig. Ist eher nützlich um zu erfahren, wie man gefunden wird und ob die Homepage die Leute zum Hören verleitet oder sie gleich wieder abhauen.

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Hier gibt es einen Erklärtext zu den Apple Podcast Analytics: https://medium.com/podcast-101/how-to-find-your-apple-podcasts-analytics-402124c01b37

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