Analysieren einer Fremden
![](/file/21016c93f934c94412ef8.gif)
đ ALLE INFORMATIONEN KLICKEN HIER đđ»đđ»đđ»
Analysieren einer Fremden
Hier eine Reiher weiterer Tools zum Analysieren fremder Webseiten:
Alexa - Amazon's kostenloses Website-Tool
Suchbegriffe fremder Webseiten herausfinden
Diese Website benutzt Cookies. Wenn Sie die Website weiter nutzen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu. OK Mehr Infos
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the ...
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.
Wer möchte nicht manchmal MĂ€uschen spielen und die Besucherzahlen fremder Webseiten erfahren, auch wenn es nur ein ungefĂ€hrer Wert ist? Die GrĂŒnde dafĂŒr können vielfĂ€ltig sein, aber auf jeden Fall lĂ€sst sich diese Neugier befriedigen.Â
Es gibt zahlreiche Online- Tools zum Analysieren fremder Webseiten . In diesem Beitrag stellen wir einige davon vor.
Ein Hinweis vorweg. Der Originalbeitrag entstand 2008. Zu dieser Zeit war die Anzahl der Tools noch recht ĂŒbersichtlich und ist mittlerweile stetig gewachsen. Um dennoch etwas â Nostalgie â beizubehalten, lasse ich die Ă€lteren Tools im Beitrag und ergĂ€nze neuere Tools. Los gehtâs
Ein Tool zum Analysieren der Besucherzahlen fremder Webseiten bietet die Seite statbrain.com*. Zwar sind die Angaben nur SchĂ€tzwerte, dennoch ist das Ergebnis ganz gut geeignet, um den Traffic anderer Seiten einzusehen. Quasi eine abgespeckte Google Analytics-Variante fĂŒr Besucherzahlen fremder Seiten.
* Update: Websites gehen und kommen. Statbrain ist leider nicht mehr verfĂŒgbar. Alternative Webseiten-Analyse Tools.
Das Tool nutzt dazu externe Faktoren, wie etwa eingehende Links, Rankings und Algorithmen. Dies war Stand 2008. Mittlerweile gibt es weitere Tools um die Besucherzahlen von fremden Webseiten anzuzeigen.
Fazit: FĂŒr einfache Recherchezwecke nĂŒtzlich, um einzuschĂ€tzen wie viele Nutzer eine Webseite besuchen, wenn es sich nicht um die eigene Seite handelt.
Ein Ă€hnliches Tool fĂŒr einen kostenlosen Ăberblick einiger Metriken bietet http://urlm.de ⊠Ein paar Jahre spĂ€ter, und schon ist das Tool mehr pfui als hui. Gerade mal wieder getestet und was soll man sagen â ein Online-Tool bei dem man in eine Warteschleife geleitet wird, und vorher auf einer nicht gerade up-to-date wirkenden Seite landet.
Als Alternatives Webseiten-Analyse Tool sei Alexa genannt, um die Besucher von fremden Webseiten zu ermitteln. Dabei handelt es sich nicht um den Sprachassistenten von Amazon , sondern um ein Analyse-Tool , das aber auch von Amazon stammt und daher recht verlĂ€ssliche Zahlen liefert. FĂŒr eine AbschĂ€tzung der Zugriffszahlen eine guter Anhaltspunkt.
Analysieren sie ihre eigene Webseite, um ein GefĂŒhl dafĂŒr zu bekommen, wie sie im Vergleich mit anderen Seiten abschneiden. Einfach die Domain eintragen und OK klicken, sie werden dann auf Alexa.com/ Ihre Seite.de weitergeleitet.
Update 2021: Die AbschĂ€tzung der Besucherzahlen mittels Alexa ist nur bei gröĂeren Seiten aussagekrĂ€ftig.
Daher nutzen wir aktuell Ubersuggest , was auch bei kleineren Seiten eine erste EinschÀtzung der Besucherzahlen gibt.
Im weiteren lassen sich noch folgende Kennzahlen auf Alexa ermitteln (wichtig, es handelt sich immer um SchÀtzwerte):
Daneben gibt es natĂŒrlich noch weitere kostenpflichtige Tools um Besucherströme fremder Seiten in etwa abzuschĂ€tzen, sowie viele weitere Details wie Rankings & Co herauszufinden, hier soll es aber mehr um einen kostenlosen Quick-Check gehen.
Das Online Tool Ubersuggest zeigt die monatlichen organischen Seitenaufrufe einer Webseite an. ZusÀtzlich erfÀhrt man die Anzahl der Backlinks und die Domain AutoritÀt.
Kostenlos stehen tĂ€glich 3 Abfragen zur VerfĂŒgung. Wer mehr benötigt greift zur Abo-Variante.
Ubersuggest ist ein sogenanntes SEO-Tool, von denen es mittlerweile sehr viele Vertreter am Markt gibt. Preislich ist Ubersuggest aber deutlich gĂŒnstiger als seine Vertreter, auch wenn die Funktionen nicht ganz so umfangreich sind. Aber je nach UnternehmensgröĂe ist dieses Tool etwas fĂŒr Freelancer und kleine Firmen, oder in der kostenlosen Variante fĂŒr private Webmaster.
www.similarweb.com â Besucherzahlen fremder Websites einschĂ€tzen
Neben den Besucherzahlen der Mitbewerber oder von vergleichbaren Webseiten, ist natĂŒrlich auch interessant, ĂŒber welche Suchbegriffe diese gefunden werden. Auch dazu gibt es Tools, um einen Ăberblick der Keywords herauszufinden, fĂŒr die eine fremde Webseite gefunden wird.Â
Ein Tool, das aktuell (Stand 2022) sehr gute Einblicke ermöglicht, ist SE Ranking. Hier bekommt man in der kostenlosen Ăbersicht bereits die Hauptkeywords der fremden Webseite.Â
Leider bietet similarweb.com den Dienst ĂŒber die Trafficdaten derzeit nicht mehr an.
Super auflistung, danke fĂŒr die tollen Infos. Habe ich natĂŒrlich gleich ausprobiert und war erstaunt.
einleitend vielen Dank fĂŒr diese Auflistung. Ich beschĂ€ftige mich zurzeit mit der Frage, ob und wie zuverlĂ€ssig die Bundesnetzagentur Angaben zu dem Traffic von Internetseiten ermitteln kann.
Können Sie mir in diesem Punkt weiterhelfen?
Wir verwenden Cookies, um Inhalte und Anzeigen zu personalisieren, Funktionen fĂŒr soziale Medien anbieten zu können und die Zugriffe auf unsere Website zu analysieren. AuĂerdem geben wir Informationen zu Ihrer Verwendung unserer Website an unsere Partner fĂŒr soziale Medien, Werbung und Analysen weiter. Unsere Partner fĂŒhren diese Informationen möglicherweise mit weiteren Daten zusammen, die Sie ihnen bereitgestellt haben oder die sie im Rahmen Ihrer Nutzung der Dienste gesammelt haben.
Notwendige Cookies helfen dabei, eine Webseite nutzbar zu machen, indem sie Grundfunktionen wie Seitennavigation und Zugriff auf sichere Bereiche der Webseite ermöglichen. Die Webseite kann ohne diese Cookies nicht richtig funktionieren.
PrÀferenz-Cookies ermöglichen einer Webseite sich an Informationen zu erinnern, die die Art beeinflussen, wie sich eine Webseite verhÀlt oder aussieht, wie z. B. Ihre bevorzugte Sprache oder die Region in der Sie sich befinden.
Statistik-Cookies helfen Webseiten-Besitzern zu verstehen, wie Besucher mit Webseiten interagieren, indem Informationen anonym gesammelt und gemeldet werden.
Marketing-Cookies werden verwendet, um Besuchern auf Webseiten zu folgen. Die Absicht ist, Anzeigen zu zeigen, die relevant und ansprechend fĂŒr den einzelnen Benutzer sind und daher wertvoller fĂŒr Publisher und werbetreibende Drittparteien sind.
Nicht klassifizierte Cookies sind Cookies, die wir gerade versuchen zu klassifizieren, zusammen mit Anbietern von individuellen Cookies.
Cookies sind kleine Textdateien, die von Webseiten verwendet werden, um die Benutzererfahrung effizienter zu gestalten. Laut Gesetz können wir Cookies auf Ihrem GerĂ€t speichern, wenn diese fĂŒr den Betrieb dieser Seite unbedingt notwendig sind. FĂŒr alle anderen Cookie-Typen benötigen wir Ihre Erlaubnis. Diese Seite verwendet unterschiedliche Cookie-Typen. Einige Cookies werden von Drittparteien platziert, die auf unseren Seiten erscheinen. Sie können Ihre Einwilligung jederzeit von der Cookie-ErklĂ€rung auf unserer Website Ă€ndern oder widerrufen. Erfahren Sie in unserer Datenschutzrichtlinie mehr darĂŒber, wer wir sind, wie Sie uns kontaktieren können und wie wir personenbezogene Daten verarbeiten. Bitte geben Sie Ihre Einwilligungs-ID und das Datum an, wenn Sie uns bezĂŒglich Ihrer Einwilligung kontaktieren.
Die Cookie-ErklÀrung wurde das letzte Mal am 2.6.2022 von Cookiebot aktualisiert
Studi-Lektor.de Deutschlands fĂŒhrendes Wissenschaftslektorat
Masterarbeit schreiben (Dr. Maurer / Dr. Steiger) Tipps fĂŒr die Bachelorarbeit (Dr. Uecker und andere) Erfolgreiche Bachelorarbeit (T.Steinlechner) Literaturrecherche (M. Pieruschka, Bibliothekar) Stress & PrĂŒfungsangst (Dr. Hatzelmann / I. Ohlsen) Wissenschaftliches Schreiben (Prof. Horn / Dr. Hummel) Tipps vom Germanisten (Dr. Schönemann) Strukturieren von Arbeiten (Confurius, Stapelfeldt, Maurer, Fiebig) Richtiges Zitieren (Dr. Manz) Promotion Medizin (Dr. Evelyn Möller) Dissertation publizieren (K. Stapelfeldt) Bewerbung & Beruf Drucken und Binden (Dr. Stefan Kammer & Team) Ratgeber âPromotionâ (Dr. Sven Arnold / Dr. Gudrun Thielking-Wagner) Erfolgreich Studieren (Dr. Leipold, C. Damm) Hausarbeit in 10 Schritten (Tim Wersig) Tipps fĂŒr Wirtschaftsinformatiker (Prof. Dr. Kai HolzweiĂig) Abschlussarbeit in einer Firma (ThemenĂŒberblick) Hausarbeit schreiben (Prof. Dr. Anne Amend-Söchting) Qualitative Forschung
DatenschutzerklÀrung
Datenschutz
SekundĂ€ranalysen werden in der quantitativen Forschung seit den 1950er Jahren eingesetzt. In der qualitativen Forschung finden sie dagegen erst seit den letzten zwei Jahrzehnten erhöhte Aufmerksamkeit. Heaton [1] definiert SekundĂ€ranalyse als eine Forschungsstrategie, die bereits existierende quantitative oder qualitative Daten nutzt, um neue Fragestellungen zu untersuchen oder vorherige Studien zu reanalysieren. Eine zentrale Voraussetzung fĂŒr die SekundĂ€ranalyse qualitativer Daten ist, dass entsprechende Daten verfĂŒgbar gemacht werden, insbesondere durch Archive, und dass alle mit dem Datenschutz verbundenen forschungsethischen Fragen eine angemessene BerĂŒcksichtigung finden.
Die SekundĂ€ranalyse stellt keine eigene spezifische Methode oder Verfahrensweise dar, sondern definiert die Art des Datenzugangs und die Auswahl des empirischen Materials. Insofern wird der Prozess der Datenerhebung von dem der Datenauswertung entkoppelt, da Datenmaterial in die Analyse eingeht, das in einer anderen Untersuchung bereits erhoben wurde. Das Datenmaterial kann dabei aus einer eigenen zurĂŒckliegenden Studie oder aus fremden Datenquellen stammen.
Ein frĂŒhes Beispiel ist Elders Studie âChildren of the Great Depressionâ [2] , bei der die Daten der âOakland Growth Studyâ genutzt wurden, einer Langzeitstudie mit einer Stichprobe der GeburtsjahrgĂ€nge 1920â1921, um u. a. die Folgen der Weltwirtschaftskrise auf die adoleszente Entwicklung zu rekonstruieren. Dabei bezog Elder unterschiedliche vorliegende Datenarten ein, wie z. B. umfangreiche unstrukturierte und strukturierte Interviews. Im Gegensatz zur Konzeption der PrimĂ€rstudie, die auf entwicklungspsychologische Aspekte abhob, richtete Elder den Fokus auf den spezifischen historischen Kontext.
Welche Fragestellung an das Material herangetragen oder anhand welcher Auswertungsstrategie es analysiert wird, ist mit der Entscheidung fĂŒr eine SekundĂ€ranalyse noch nicht bestimmt. Dies wird in dem jeweiligen Forschungskontext festgelegt, in dem die SekundĂ€ranalyse erfolgt. Abzugrenzen ist die qualitative SekundĂ€ranalyse, bei der nur auf Daten zurĂŒckgegriffen wird, die zu Forschungszwecken erhoben wurden (z. B. Interviews, Protokolle teilnehmender Beobachtungen), von anderen Verfahren, wie z. B. der Dokumentenanalyse, bei der bereits vorliegende, ânatĂŒrlicheâ Daten (z. B. Akten, Fotos) analysiert werden.
Unterschieden wird im Anschluss an Heaton [3] zwischen drei Varianten der SekundÀranalyse:
Dabei können SekundĂ€ranalysen an einem Datensatz durchgefĂŒhrt oder es können DatensĂ€tze mehrerer Studien im Rahmen einer erweiterten Analyse (amplified analysis) zusammengefĂŒhrt werden, um gemeinsame oder auch divergierende Themenbereiche zu untersuchen. Ferner lassen sich SekundĂ€ranalysen mit der Erhebung neuer Daten oder der Nutzung vorliegender, bspw. nonreaktiver Daten (z. B. Akten, Fotoalben, TagebĂŒcher) verbinden ( kombinierte Analyse , sog. assorted analysis).
Die Nutzung von bereits in einem anderen Forschungskontext erhobenen Daten erfordert zunĂ€chst die Bereitstellung solcher DatensĂ€tze. Inzwischen gibt es einige qualitative Datenarchive. Als erstes seiner Art wurde 1994 das Qualitative Data Archival Resource Centre (Qualidata) gegrĂŒndet. Es ist heute Teil des UK Data Archive, Economic and Social Data Service ESDS [4] . In Deutschland findet sich das aus dem Archiv fĂŒr Lebenslaufforschung (ALLF) hervorgegangene Datenarchiv Qualiservice [5] , der Projektverbund eLabour [6] oder das an der UniversitĂ€t Duisburg-Essen eingerichtete Datenarchiv Kindheit und Jugend im urbanen Wandel [7] . Dabei variieren nicht nur die Organisationsformen und das Themenspektrum, sondern auch die archivierten Informationen [8] . Zur Aufnahme in ein Archiv wird neben dem Datensatz ĂŒblicherweise die Bereitstellung sogenannter Metadaten gefordert, bspw. Angaben zum Forschungskontext und zur Erhebungssituation, um den situationalen und kommunikativen Kontext in die SekundĂ€ranalyse einbeziehen zu können [9] .
SekundĂ€ranalysen unterliegen den gleichen forschungsethischen Prinzipien wie PrimĂ€ranalysen. Die Teilnahme am Forschungsprojekt erfolgt freiwillig und die Forschungspartner*innen sind ĂŒber den Zweck der Forschung, die Vorgehensweise und die Art der Nutzung ihrer Daten aufzuklĂ€ren ( informierte Einwilligung ) [10, 11] . Um die Daten fĂŒr eine SekundĂ€ranalyse nutzen zu können, mĂŒssen i. d. R. die Studienteilnehmenden auch der Archivierung und der erneuten Analyse der PrimĂ€rdaten zugestimmt haben.
Generell unterliegt Forschung datenschutzrechtlichen Bestimmungen. Entsprechend sind die Daten zu anonymisieren. Dies gilt sowohl fĂŒr PrimĂ€r- als auch fĂŒr SekundĂ€ranalysen und kann sich gerade im Rahmen qualitativer Forschung als besonders herausfordernd darstellen, da diese in der Regel persönliche, subjektbezogene Daten fokussiert (bspw. Lebensgeschichten). Nicht zuletzt die hohe Informationsdichte qualitativer Daten erfordert einen sorgsamen Umgang. Die DatensĂ€tze mĂŒssen somit den Richtlinien gemÀà bearbeitet sein, was ggf. aufgrund der Löschung oder AbĂ€nderung von Informationen die Nachnutzbarkeit erschwert.
Auch fĂŒr die zukĂŒnftigen Datennutzer*innen gelten datenschutzrechtliche Bestimmungen, zu deren Einhaltung sie sich vor Verwendung der Daten schriftlich verpflichten mĂŒssen (z. B. sie nicht an Dritte weiterzugeben).
In der qualitativen Forschung finden sich zunehmend Forderungen nach und BemĂŒhungen um eine VerfĂŒgbarmachung von PrimĂ€rdaten (Open Data) zum Zwecke der SekundĂ€ranalyse. Auch Forschungsfördereinrichtungen wie die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) verlangen dies vermehrt.
Als Vorzug von SekundÀranalysen gilt u. a. der Zugang zu Daten sonst schwer erreichbarer oder vulnerabler Personengruppen, wie bspw. Inhaftierter oder Traumatisierter.
Aber auch in allen anderen Forschungsfeldern kann sich die SekundÀranalyse empfehlen, denn qualitative PrimÀrdaten beinhalten in der Regel eine Vielfalt an Informationen zu einem breiten Spektrum an Themenbereichen, die weiter gehende Analysen erlauben und neue Einsichten versprechen.
SchlieĂlich ist die forschungsökonomische Effizienz anzufĂŒhren, denn der RĂŒckgriff auf bereits vorhandene Daten kann aufwendige, neue Erhebungen in GĂ€nze oder Teilen entbehrlich machen und so den Forschungsprozess âverschlankenâ.
Ein zentraler Kritikpunkt an SekundĂ€ranalysen betrifft die Loslösung der Datenerhebung vom weiteren Forschungsprozess und die damit einhergehende Dekontextualisierung. Da bei der qualitativen Forschung die PrimĂ€rdaten in einem kommunikativen Prozess erhoben werden und die Ergebnisse immer auch kontextabhĂ€ngig sind, ist es erforderlich, Rahmenformationen bei der Analyse und Beurteilung des Forschungsprozesses zu berĂŒcksichtigen. Insofern empfiehlt es sich, neben den PrimĂ€rdaten im engeren Sinne (z. B. den vollstĂ€ndigen Interviewtranskripten) auch weiter gehende (PrimĂ€r )Datenquellen (z. B. Postskripte zu Interviews) ebenso wie Erhebungsinstrumente (z. B. InterviewleitfĂ€den) in die Analyse einzubeziehen. Dies erlaubt es, den situationalen Kontext der Erhebungssituation besser einzuschĂ€tzen.
Auch wenn SekundĂ€ranalysen vorrangig in gröĂeren Forschungsprojekten umgesetzt werden, sind sie gerade auch fĂŒr kleinere Studien von Studierenden oder im Rahmen einer Qualifikationsarbeit sinnvoll einzusetzen. Ebenso bietet es sich an, SekundĂ€ranalysen in (forschungsorientierte) Lehr-Lernformate zu integrieren, um Forschungsprozesse und InterpretationszusammenhĂ€nge anschaulich zu machen. [12]
Heaton, Janet (2004). Reworking Qualitative Data . London: Sage.
MedjedoviÄ, Irena (2014). Qualitative SekundĂ€ranalyse. Zum Potenzial einer neuen Forschungsstrategie in der empirischen Sozialforschung . Wiesbaden: Springer VS.
MedjedoviÄ, Irena (2017). Qualitative SekundĂ€ranalyse in der Psychologie. In GĂŒnter Mey & Katja Mruck (Hrsg.), Handbuch Qualitative Forschung in der Psychologie , Heidelberg: Springer Reference Psychologie. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-18387-5_20-1.
Rosenbohm, Sophie; Gebel, Tobias & Hense, Andrea (2015). Potenziale und Voraussetzungen fĂŒr die SekundĂ€ranalyse qualitativer Interviewdaten in der Organisationsforschung . SFB 882 Working Paper Series, No. 43.
MedjedoviÄ, Irena & Witzel, Andreas (2010). Wiederverwendung qualitativer Daten. Archivierung und SekundĂ€rnutzung qualitativer Interviewtranskripte . Wiesbaden: VS.
Witzel, Andreas; MedjedoviÄ, Irena & Kretzer, Susanne (2008). SekundĂ€ranalyse qualitativer Daten. Zum gegenwĂ€rtigen Stand einer neuen Forschungsstrategie. Historical Social Research 33 (3), 10â32, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-191424.
GlÀser, Jochen & Laudel, Grit (2001). Re-Analyse als Vergleich von Konstruktionsleistungen. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 1 (3), Art. 25, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs0003257.
KĂŒhn, Thomas (2006). Soziale Netzwerke im Fokus von qualitativen SekundĂ€ranalysen â Am Beispiel einer Studie zur Biografiegestaltung junger Erwachsener. In Betina Hollstein & Florian Strauss (Hrsg.), Qualitative Netzwerkanalyse. Konzepte â Methoden âAnwendungen (S. 391â415). Wiesbaden: VS.
Weitere Informationen zum SFB 186 âStatuspassagen und Risikolagen im Lebenslaufâ unter http://www.sfb186.uni-bremen.de.
Halbmayr, Brigitte (2008). SekundĂ€ranalyse qualitativer Daten aus lebensgeschichtlichen Interviews. BIOS â Zeitschrift fĂŒr Biographieforschung, Oral History und Lebensverlaufsanalysen 21 (2), 256â267, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-270270.
Weitere Informationen zum âMauthausen Survivors Research Projectâ (MSRP) unter https://msrp.univie.ac.at.
[1] Heaton, Janet (2004). Reworking Qualitative Data . London: Sage.
[2] Elder, Glen H., Jr. (1974). Children of the great depression. Social change in life experience. Chicago: University of Chicago Press.
[3] Heaton, Janet (2008). Secondary Analysis of Qualitative Data. An Overview. Historical Social Research, 33 (3), 33â45, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-191439.
[4] Datenservicezentrum UK Data Service, https://www.ukdataservice.ac.uk.
[5] Datenservicezentrum Qualiservice, http://www.qualiservice.org (im Aufbau, die Daten aus dem Archiv fĂŒr Lebenslaufforschung [ALLF] können bereits wĂ€hrend der Aufbauphase genutzt werden).
[6] Kompetenzzentrum eLabour, http://elabour.de/ueber-elabour/.
[7] Datenarchiv Kindheit und Jugend im urbanen Wandel, https://www.uni-due.de/izfb/datenarchiv.php.
HeiĂe deutsche MILF in der HĂŒndchenstellung
Seht mal, ich bin nackt
Blonde und brĂŒnette Lesben haben heiĂen Sex