Nutzen Sie Kibana-Dashboards, um nützliche Informationen zu den Elastic Workplace Search-Klicks und -Abfragen zu gewinnen, wie durchschnittliche Klickposition, am häufigsten verwendete Abfragen ohne Klick, Top-Klicks nach Dokumenttyp usw.

<p>Im <a href="/de/blog/analyzing-elastic-workplace-search-usage-kibana-dashboard">ersten Teil dieses Blogposts</a>, der sich auf die Version 7.10 von Elastic Workplace Search bezog, sind wir auf einige der neuen Analytics-Logging-Funktionen eingegangen und haben Ihnen einige mögliche Analyseszenarios vorgestellt. In Version <a href="/de/blog/whats-new-elastic-enterprise-search-7-11-0-web-crawler-box-content-source">Version&nbsp;7.11</a> haben wir Analytics-Felder eingeführt, die neue Möglichkeiten für das Erkunden von Abfrage- und Klickdaten mit hilfreichen Dashboards und Visualisierungen eröffnen.
</p><p>Wir haben die Ausgabe von Logdaten zu Analytics-Ereignissen so strukturiert, dass sie eine größtmögliche Flexibilität gestatten. Genau so, wie wir eigene Ideen dazu haben, welche Arten von Analysedaten wir für unsere Verwendung von Workplace Search sehen möchten, möchten wir auch Sie in die Lage versetzen, Metriken so aufzuarbeiten, wie Sie es für nötig erachten. Es ist daher ganz in unserem Sinn, wenn Sie die Daten selbst erkunden. In diesem Post werden wir aber einige konkrete Anwendungsfälle und Beispiele dafür vorstellen, was Sie jetzt mit den zusätzlichen Datenpunkten machen können.
</p> <strong><h2>Was gibts Neues?</h2></strong><p>In Version 7.11 haben wir eine Reihe neuer Felder für die Analyse hinzugefügt:&nbsp;
</p><ul>
	<li>Abfrageverfeinerungen</li>
	<li>Abfragefilter</li>
	<li>Abfrage-Hash-Wert</li>
	<li>Dokumenttypen (Abfrage und Klick)</li>
	<li>Abfrage-Feedback-Ereignisse</li>
</ul><p>Im <a href="/de/blog/analyzing-elastic-workplace-search-usage-kibana-dashboard">ersten Teil dieses Blogposts</a> haben wir Ihnen gezeigt, wie Sie mit Kibana Lens schnell verschiedene Visualisierungen bewerkstelligen können. In diesem Teil gehen wir noch einen Schritt weiter und beschäftigen uns damit, wie sich aufbauend auf diesen neuen Feldern noch ein paar weitere, anspruchsvollere Visualisierungen erstellen lassen.
</p><p>Auch hier gilt: Die rohen Analytics-Ereignisdaten können mit dem Indexmuster <code>.ent-search-workplace-search-analytics-ecs-ilm-logs-*</code> gefunden werden. Für ein paar komplexere Abfragen werden wir einen <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/7.11/transforms.html">Elasticsearch-Transformationsindex</a> verwenden, um für verschiedene Felder Vorabaggregationen vorzunehmen. Für das Dashboard und die Metriken, die wir unten definiert haben, haben wir eine Transformation erstellt (<a href="https://gist.github.com/markjhoy/7bcbb987461ff9ee511a59796c1a0684">den Source-Gist gibt es hier</a>), die für jede Abfragesitzung die folgenden Metriken aggregiert:
</p><ul>
	<li>eventuelle Abfrageverfeinerungen und deren Zahl</li>
	<li>eventuelle Abfragefilter und deren Zahl</li>
	<li>Gesamtzahl der Klicks in der Abfragesitzung</li>
	<li>Zeitstempel für Start- und Endzeit der Abfragesitzung</li>
	<li>Zeit vom Start der Abfragesitzung bis zum ersten Klick auf Ergebnisse (in Sekunden)</li>
</ul><p>Beim Erstellen und Verwenden von Transformationen gilt es, einige Nachteile zu beachten. Geskriptete Aggregationen Ihrer Daten können in Kombination mit Kibana-Visualisierungen ziemlich ressourcenintensiv sein. Der Grund dafür ist, dass zum Erstellen und Pflegen der Transformationen zusätzliche Rechen- und Speicherressourcen zugewiesen werden. Beim Definieren der Metriken, die Sie für Ihre Nutzung von Workplace Search analysieren möchten, sollten Sie wissen, was am Ende herauskommen soll, und selbst entscheiden, welche und wie viele Transformationen für das Erkunden Ihrer Daten verwendet werden sollen.
</p> <strong><h2>Erstellen von Visualisierungen für ein Analyse-Dashboard</h2></strong><p>Zur Veranschaulichung einiger der neuen Analysen und Metriken, die wir aus den protokollierten Feldern ziehen können, können wir ein <a href="/de/kibana">Kibana</a>-Dashboard erstellen, das die meisten der durch das Update neu verfügbaren Analytics zeigt:
</p><ul>
	<li><strong>Durchschnittliche Klickposition und mittlerer reziproker Rang</strong>: der durchschnittliche Rang der Position in den Ergebnissen, auf die geklickt wurde, und als Gegenstück der mittlere reziproke Rang</li>
	<li><strong>Durchschnittliche Dauer zwischen Abfrage und erstem Klick in Sekunden: </strong>die Zeit, die zwischen dem Absenden der Abfrage und dem ersten Klick des Nutzers auf ein Ergebnis vergangen ist</li>
	<li><strong>Top-Trigger-Erfolgsrate:</strong> die Top-Abfragen, die Trigger produziert haben, definiert durch die Zahl der Klicks</li>
	<li><strong>Top-Klicks nach Dokumenttyp:</strong> die Top-Dokumenttypen, auf die geklickt wurde</li>
	<li><strong>Top-Klicks nach Inhaltsquelle:</strong> die Top-Inhaltsquellen aus Dokumenten, auf die geklickt wurde</li>
	<li><strong>Meistgeklickte Dokumente nach Inhaltsquelle: </strong>die Dokumente, die die meisten Klicks hatten, nach Inhaltsquelle</li>
	<li><strong>Top-Anfragen ohne Klicks:</strong> die häufigsten Abfragen, bei denen der Nutzer auf keines der Ergebnisse geklickt hat Diese Analyse hilft herauszufinden, wonach Nutzer suchen, ohne relevante Ergebnisse zu finden. Sie können dann die Abfrageergebnisse entsprechend anpassen oder zusätzliche Inhalte erstellen, um die Lücke zu schließen.</li>
</ul><p>Wir zeigen Ihnen unten, wie Sie im Einzelnen vorgehen müssen. Sollten Sie allerdings eine Starthilfe für die Neuerstellung dieses Dashboards benötigen, können Sie <a href="https://gist.github.com/markjhoy/9a665b7b46cba7b2832a3a03f4a2c584">diesen Gist</a> herunterladen und in Kibana importieren.
</p> <strong><h3>Durchschnittliche Klickposition und mittlerer reziproker Rang</h3></strong><p>So erstellen Sie die Metrikansicht in Kibana für die durchschnittliche Klickposition:
</p><ul>
	<li>Wählen Sie mit Lens das oben genannte Indexmuster und einen Diagrammtyp mit horizontalen Balken aus.</li>
	<li>Legen Sie als Metrik für die Visualisierung das Feld <code>SearchMetrics.click.result.rank</code> fest.</li><img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6aaef9e155bbf0d1/6033b8f4b44dcf7721649b2c/workplace-search-analytics-average-click-_position-blog.png" data-sys-asset-uid="blt6aaef9e155bbf0d1" alt="Elastic Workplace Search-Analytics: durchschnittliche Klickposition" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><p>So erstellen Sie die Metrikvisualisierung für den mittleren reziproken Rang:
</p><ul>
	<li>Erstellen Sie mit dem Analytics-Indexmuster eine neue Lens-Metrikvisualisierung.</li>
	<li>Legen Sie als Metrik für die Visualisierung das Feld <code>SearchMetrics.click.result.rank</code> fest.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt19c6524281044fc4/6033bd1119e43d7b181cd1f1/workplace-search-analytics-mean_reciprocal-rank-blog.png" data-sys-asset-uid="blt19c6524281044fc4" alt="Elastic Workplace Search-Analytics: mittlerer reziproker Rang" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><p><strong></strong>
</p><h3><strong>Durchschnittliche Dauer zwischen Abfrage und erstem Klick in Sekunden</strong></h3><ul>
	<li>Erstellen Sie mit der Transformation, die wir oben definiert haben, eine neue Lens-Metrikvisualisierung.</li>
	<li>Legen Sie als Metrik für die Visualisierung das Feld <code>time_to_first_click</code> fest.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6dd62e84fddede0e/6033beebba193a162890188c/workplace-search-analytics-seconds-first-_click-blog.png" data-sys-asset-uid="blt6dd62e84fddede0e" alt="Elastic Workplace Search-Analytics: Sekunden bis zum ersten Klick" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><h3><strong>Top-Trigger-Erfolgsrate</strong></h3><ul>
	<li>Wählen Sie mithilfe von Lens das Transformationsindexmuster und einen Diagrammtyp mit horizontalen Balken aus.</li>
	<li>Legen Sie für das Feld <code>query_refinement_count</code> für den „between“-Filter für „from“ „1“ fest (und lassen Sie das Feld „to“ leer).</li>
	<li>Legen Sie als Feld für die Visualisierung das Feld <code>query_value.keyword</code> fest.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt34f1ecaf8fa1304e/6033bf7ae389247493ef3dff/workplace-search-analytics-top-trigger_success-blog.png" data-sys-asset-uid="blt34f1ecaf8fa1304e" alt="Elastic Workplace Search-Analytics: Top-Trigger-Erfolgsrate" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><strong><h3>Top-Klicks nach Inhaltsquelle</h3></strong><ul>
	<li>Wählen Sie mit Lens das oben genannte Indexmuster und einen Diagrammtyp mit horizontalen Balken aus.</li>
	<li>Ziehen Sie das Feld <code>SearchMetrics.click.result.content_source</code> in den Diagrammbereich.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt3ad5bad0d15d63b5/6033c206ba193a16289018a4/workplace-search-analytics-top-clicks-content-source-blog.png" data-sys-asset-uid="blt3ad5bad0d15d63b5" alt="Elastic Workplace Search-Analytics: Top-Klicks nach Inhaltsquelle" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><strong><h3>Top-Klicks nach Dokumenttyp</h3></strong><ul>
	<li>Wählen Sie mit Lens das oben genannte Indexmuster und einen Diagrammtyp mit horizontalen Balken aus.</li>
	<li>Ziehen Sie das Feld <code>SearchMetrics.click.result.content_source</code> in den Diagrammbereich.</li>
</ul><strong><h3>Meistgeklickte Dokumente nach Inhaltsquelle</h3></strong><ul>
	<li>Wählen Sie mit Lens das allgemeine Indexmuster oben und einen Diagrammtyp mit horizontalen gestapelten Balken aus.</li>
	<li>Ziehen Sie das Feld <code>SearchMetrics.click.result.content_source</code> in den Diagrammbereich.</li>
	<li>Ziehen Sie zusätzlich zum Inhaltsquellen-Feld das Feld <code>SearchMetrics.click.result.id</code> in den Diagrammbereich.</li>
</ul><strong><h3>Top-Anfragen ohne Klicks</h3></strong><p>Für die Visualisierung dieser Metrik im Dashboard oben kommt ein Vega-Skript auf der Basis einer angepassten geskripteten Metrikenaggregation zum Einsatz, die es Analysten erlaubt, die Daten in beliebigen Zeitintervallen aufzubereiten, was derzeit in Lens- oder standardisierten Kibana-Visualisierungen, die auf vordefinierten Aggregationstypen basieren, nicht möglich ist. Um die Häufigkeit von Abfragen über den vorgegebenen Zeitbereich zu aggregieren, bei denen es keine zugehörigen Klicks gibt, nutzt die Abfrage eine Skriptmetrik. Anschließend können wir problemlos die Abfragezahlen für die Top‑5-Abfragen grafisch darstellen. Wie oben schon angeklungen ist, ist das Schöne an der Nutzung einer Vega-Visualisierung in diesem Fall, dass wir so auch den globalen Kibana-Zeitstempelbereich als Parameter für die Ergebnisfilterung definieren können.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte3643a01533bd070/6033c3062e76da7e3b023650/workplace-search-analytics-top-queries-no_click-blog.png" data-sys-asset-uid="blte3643a01533bd070" alt="Elastic Workplace Search-Analytics: Top-Abfragen ohne Klicks" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Das Skript selbst ist zwar nicht sehr komplex, aber für diesen Blogpost dann doch etwas zu groß. Wenn Sie Interesse daran haben, finden Sie <a href="https://gist.github.com/markjhoy/51e849189ef480abd5dd010abe195726">hier</a> einen entsprechenden Gist.&nbsp;
</p> <strong><h2>Andere Metriken und Visualisierungen</h2></strong><p>Für komplexere, aber umso hilfreichere Analytics-Aufgaben können wir zusätzliche Transformationen erstellen. Oder wir können in Kibana ein Canvas-Workpad erstellen, indem wir mit Elasticsearch SQL Daten zu den Indizes und Transformationen abrufen, die wir mit unseren Quelldaten erstellt haben. Wie wir oben beim Diagramm „Top-Abfragen ohne Klicks“ gesehen haben, können diese manuellen Abfragen auch in Vega-Skripts umgewandelt werden, falls Sie sie Ihrem Dashboard hinzufügen müssen.
</p><p>Unten haben wir ein paar Beispiele für andere interessante Metriken zusammengestellt, die die mit diesem Update verfügbaren neuen Felder nutzen.
</p> <strong><h3>Monatliches Interaktionsvolumen</h3></strong><p>Grundlage für diese Metrik ist das Verhältnis von Klickzahl zur Abfragezahl. Daran lässt sich erkennen, ob die Suchergebnisse für den Nutzer relevant oder zumindest interessant sind. Je höher das Verhältnis von Klicks zu Abfragen ist, desto stärker können wir davon ausgehen, dass die Ergebnisse für die Nutzer, die die Abfragen eingegeben haben, interessant sind.
</p><p>Diese Metrik beruht auf einem Datumshistogramm und einem Bucket-Skript wie in <a href="https://gist.github.com/markjhoy/15a2226f0b40b18bf1446176364bf43d">diesem Gist</a> gezeigt. Sie können diese Abfrage in Ihre Vega-Visualisierung einbauen, um ein Liniendiagramm zu erhalten, das die Interaktion über einen bestimmten Zeitraum (Monat, Woche, frei festlegbarer Zeitraum) zeigt.
</p> <strong><h3>Nutzerbindung über einen Zeitraum von n Tagen</h3></strong><p>Wir können unsere neuen aufgezeichneten Analytics-Ereignisse nutzen, um herauszufinden, wie viele Leute unseren Workspace pro Woche (oder Tag oder Monat) nutzen. Zur grundlegenden Berechnung der Nutzerbindung zählen wir die Zahl eindeutiger Nutzer am Ende des Zeitraums und teilen sie durch die Zahl eindeutiger Nutzer am Anfang des Zeitraums.
</p><p>Mithilfe der „date_histogram“- und der „moving_fn“-Aggregation können wir eine entsprechende Aggregation erstellen, wie in <a href="https://gist.github.com/markjhoy/a338439af2bc84330aeff63ca4e93f3c">diesem Gist</a> gezeigt. Auch dies können wir unter Verwendung von Vega in eine Visualisierung verwandeln, die uns anhand eines Liniendiagramms zeigt, wie gut unsere Suche-Instanz in der Lage ist, Nutzer zur Interaktion zu bewegen und sie zu binden.
</p> <strong><h2>Fazit</h2></strong><p>Die von Workplace Search erfassten Analytics-Daten geben Ihnen und Ihren Analysten aufschlussreiche Informationen an die Hand, wie sich Ihre Workplace Search-Instanzen so anpassen lassen, dass sie den Bedürfnissen Ihrer Nutzer gerecht werden. In diesem Blogpost wird zwar auf eine Reihe hilfreicher Anwendungsfälle eingegangen, aber letztlich wissen die Analysten selbst am besten, was sie für ihre Arbeit benötigen. Wir hoffen, dass Ihnen die Tools, die wir Ihnen bereitgestellt haben, dabei helfen zu erreichen, was Sie erreichen möchten.
</p><p>Das hier Besprochene deckt nur einen Teil der Neuerungen im Bereich der Workplace Search-Analytics ab – es gibt noch Etliches mehr zu entdecken. Wir möchten Sie ermutigen, sich auf Entdeckungstour zu begeben, zu experimentieren und uns <a href="https://discuss.elastic.co/c/enterprise-search/workplace-search">Feedback</a> dazu zu geben, was Sie in künftigen Versionen von Workplace Search gern sehen würden.
</p>Workplace Search bietet ein einheitliches Sucherlebnis für die Arbeitsplatz-Tools Ihres Unternehmens, wie etwa Slack, GitHub, Google Drive, Salesforce und mehr. Und ein Großteil der Schlüsselfunktionen in Workplace Search wird kostenlos bereitgestellt. Nutzen Sie unser Angebot, <a href="https://cloud.elastic.co/registration?elektra=elastic-workplace-search-blog">Elastic Workplace Search in der Elastic Cloud kostenlos auszuprobieren</a>, um Ihrem Team ein schnelles und unternehmensweites Sucherlebnis zur Verfügung zu stellen.

blog-banner-release-workplace-search.png

blog-thumb-release-workplace-search.png

Analyzing Elastic Workplace Search usage in a Kibana dashboard — part 2

Analyse der Elastic Workplace Search-Nutzung in einem Kibana-Dashboard – Teil 2

Helfen Sie Ihren Search Analytics für Elastic Workplace Search mit Kibana-Dashboards auf die Sprünge. Finden Sie heraus, wonach Ihre Nutzer suchen, welche Links sie tatsächlich anklicken und welche Suchvorgänge ins Leere laufen.

<p>Zunächst einige gute Nachrichten: seit 7.9.0 sammelt und protokolliert Ihr <a href="/de/workplace-search">Elastic Workplace Search</a>-Deployment verschiedene Produktnutzungsdaten für Sie und Ihr Team. Mit diesen Daten können Sie herausfinden, wonach Ihre Nutzer suchen, welche Links sie tatsächlich anklicken und welche Suchvorgänge ins Leere laufen. Außerdem stellen wir Ihnen in einer zukünftigen Version ein vorab erstelltes Workplace Search Analytics-Dashboard in <a href="/de/kibana">Kibana</a> bereit, einem der leistungsstärksten Visualisierungs-Tools. Aber bis wir dieses Erlebnis aufpoliert haben und mit Workplace Search ausliefern können, beschreiben wir in diesem Blog, wie Sie Ihren Search Analytics mit gespeicherten Objekten in Kibana auf die Sprünge helfen können.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7a2233231e6f3a59/5fad4a86c1502b76a169be9b/workplace-search-analytics-kibana-dashboard-blog.jpg" data-sys-asset-uid="blt7a2233231e6f3a59" alt="Elastic Workplace Search-Dashboard in Kibana erstellen" style="display: block; margin: auto;">
</p><strong><h2>Kibana</h2></strong><p>Zunächst müssen wir sicherstellen, dass wir das richtige Kibana-Deployment verwenden. Für <a href="/de/cloud/">Elastic Cloud</a>-Nutzer ist dies die Kibana-Instanz, die sich im gleichen Deployment befindet wie Workplace Search.
</p><ol>
	<li>Melden Sie sich bei der <a href="https://cloud.elastic.co">Cloud-Konsole</a> an.</li>
	<li>Navigieren Sie zum Deployment, in dem Workplace Search ausgeführt wird.</li>
	<li>Klicken Sie links auf „Deployments &gt; [Deployment-Name] Kibana“.&nbsp;</li>
	<li>Nachdem Kibana geöffnet wurde, überprüfen Sie mit Discover, ob Sie einen Treffer für das folgende Indexmuster erhalten: <code>.ent-search-workplace-search-analytics-ecs-ilm-logs-*</code>.</li>
</ol><p>Für andere Installationstypen müssen wir sicherstellen, dass das verwendete Kibana-Deployment auf denselben Elasticsearch-Cluster verweist wie Workplace Search. Dies liegt daran, dass Workplace Search die Analytics-Ereignisdaten direkt in Elasticsearch-Indizes speichert. Keine Sorge, Workplace Search nutzt das <a href="https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/7.10/log-retention.html">Index-Lifecycle-Management</a>, um sicherzustellen, dass veraltete Analytics-Daten gelöscht werden.
</p> <strong><h2>Workplace Search-Analytics-Dashboard importieren</h2></strong><p>Unsere in Kibana erstellten Indexmuster, Visualisierungen und Dashboards werden in Kibana als <a href="https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.10/managing-saved-objects.html">gespeicherte Objekte</a> persistiert. Dies ist praktisch, da wir gespeicherte Objekte importieren können, ohne sie manuell selbst erstellen zu müssen.
</p> <strong><h3>Visualisierungen und Dashboard herunterladen</h3></strong><p>Wir haben einige Workplace Search-Visualisierungen erstellt, in einem Dashboard abgelegt und das Ganze anschließend als gespeichertes Objekt exportiert. Sie können dieses gespeicherte Objekt aus diesem <a href="https://gist.github.com/RossAllenBell/cfa81095435d34a2383e30f391b8efca">GitHub Gist</a> herunterladen. Laden Sie die ndjson-Datei herunter und halten Sie sie für den nächsten Schritt bereit.
</p> <strong><h3>Dashboard-Objekt mit der Kibana-GUI hochladen</h3></strong><p>Als Nächstes werden wir die ndjson-Datei mit der GUI in Kibana hochladen.&nbsp;
</p><ol>
	<li>In der Seitenleiste Ihrer Kibana-Instanz finden Sie relativ weit unten den Eintrag <strong>Stack-Management</strong>.</li>
</ol><ol start="2">
	<li>Von dort aus navigieren Sie zu <strong>Gespeicherte Objekte</strong>.</li>
</ol><ol start="3">
	<li>Klicken Sie dann auf <strong>Importieren</strong> und wählen Sie die ndjson-Datei aus. Der Erfolg der Aktion wird mit einem grünen Häkchen bestätigt, und in der Liste der gespeicherten Objekte werden mehrere neue Objekte angezeigt.&nbsp;</li>
</ol><p>Damit haben wir unsere Objekte importiert und können uns das neue Dashboard ansehen.
</p> <strong><h2>Dashboard anzeigen und teilen</h2></strong><p>Sie erreichen die Dashboards in Kibana, indem Sie oben links auf das Menü klicken und die Option „Kibana &gt; Dashboard“ auswählen. Daraufhin wird das Dashboard „Workplace Search Analytics“ angezeigt, das Sie soeben erstellt haben. Wenn Sie zu diesem Dashboard navigieren, wird in etwa der folgende Bildschirm angezeigt. Denken Sie daran, dass Sie den Zeitbereich ändern können, um das Berichtsfenster zu bearbeiten.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt4421254bf4149b16/5fad4aca42256d5ffdf42bb0/workplace-search-analytics-lens-visualizations-blog.jpg" data-sys-asset-uid="blt4421254bf4149b16" alt="Mit Lens erstellte Elastic Workplace Search-Visualisierungen" style="display: block; margin: auto;">
</p><p><a href="https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.10/dashboard.html#lens">Lens-Visualisierungen</a> heben unter anderem Folgendes hervor:
</p><ul>
	<li><strong>Suchvolumen</strong>: Die Anzahl der durchgeführten Suchvorgänge.</li>
	<li><strong>Klickvolumen</strong>: Die Anzahl der angeklickten Ergebnisse.</li>
	<li><strong>Top-Suchabfragen</strong>: Die in Ihrem Team am häufigsten verwendeten Suchabfragen.</li>
	<li><strong>Klicks pro Inhaltsquelle</strong>: Die Anzahl der Klicks pro Inhaltsquelle.</li>
	<li><strong>Abfragen pro Gruppe</strong>: Die Anzahl der Abfragen pro Gruppe.</li> <strong>
	<li><strong>Top-Suchabfragen ohne Ergebnisse</strong>: Die am häufigsten ausgeführten Suchabfragen, die keine Ergebnisse geliefert haben. Dieser Wert eignet sich hervorragend, um Lücken in den Inhalten Ihres Unternehmens zu finden.</li></strong>
	<li>... und mehr!</li>
</ul><p>Wir können sogar vorhandene Visualisierungen hinzufügen oder bearbeiten, um unser Dashboard zu erweitern. Beachten Sie jedoch, dass Sie den aktuellen Status des Dashboards überschreiben, wenn Sie die ursprüngliche ndjson-Datei für das Dashboard erneut importieren.
</p> <strong><h2>Wie geht es weiter?</h2></strong><p><a href="/de/workplace-search">Elastic Workplace Search</a> wird diese überwachten Analytics-Daten auch in Zukunft bereitstellen. In Kibana ist es beispielsweise nach wie vor schwierig zu visualisieren, welche häufig ausgeführten Suchvorgänge keine Klicks geliefert haben. Zu diesem Zweck können Sie <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/transforms.html">Transformationen</a> nutzen, um zusammengefasste Ereignisse zu liefern. Falls Sie weitere Informationen zu diesen Themen suchen, finden Sie eine hervorragende Zusammenfassung in einem älteren Blogeintrag: <a href="/de/blog/analyzing-online-search-relevance-metrics-with-the-elastic-stack">Analyzing online search relevance metrics with the Elastic Stack</a> (in englischer Sprache). Sie können sich darauf verlassen, dass diese und weitere Funktionen in zukünftigen Versionen von Workplace Search implementiert werden.
</p>Workplace Search bietet ein einheitliches Sucherlebnis für die Arbeitsplatz-Tools Ihres Unternehmens, wie etwa Slack, GitHub, Google Drive, Salesforce und mehr. <a href="https://cloud.elastic.co/registration?elektra=elastic-workplace-search-blog">Registrieren Sie sich für eine kostenlose Testversion von Elastic Workplace Search in der Elastic Cloud</a> und bieten Sie Ihrem Team ein rasantes, unternehmensweites Sucherlebnis. Bereits mit der kostenlosen Elastic Basic-Lizenz erhalten Sie einen eindrucksvollen Funktionsumfang.

workplace-search-analytics-lens-visualizations-blog.jpg

Analyzing Elastic Workplace Search usage in a Kibana dashboard

Analyse der Elastic Workplace Search-Nutzung in einem Kibana-Dashboard

Start free trial

Blog Footer CTA

Sign up for Elastic Cloud free trial

Mark J. Hoy

<p>By submitting you acknowledge that you've read and agree to our <a href="/legal/elastic-cloud-account-terms" target="_self">Terms of Service</a>, and you agree to receive the <a href="/legal/privacy-statement#how-we-use-the-information" target="_self">selected communications</a> at the contact details you provided above. See <a href="/legal/privacy-statement/" target="_self">Elastic’s Privacy Statement</a> for more details or to opt-out at any time.</p>

Communication Preferences - ONLY for /communication-preferences

<p>Durch das Absenden erklären Sie, dass Sie unsere <a href="/de/legal/elastic-cloud-account-terms" target="_self">Nutzungsbedingungen</a> gelesen haben und mit ihnen einverstanden sind und dass Sie Elastic erlauben, <a href="/de/legal/privacy-statement#how-we-use-the-information" target="_self">ausgewählte Nachrichten und Informationen</a> an die oben von Ihnen bereitgestellten Kontaktangaben zu senden. Weitere Informationen, darunter auch dazu, wie Sie Ihre Einwilligung zurückziehen können, finden Sie in der <a href="/de/legal/privacy-statement/" target="_self">Datenschutzerklärung von Elastic</a>.</p>

<p>By submitting you acknowledge that you've read and agree to our <a href="/legal/serverless-preview-terms" target="_blank">Terms of Service</a>, and that Elastic may <a href="/legal/privacy-statement#how-we-use-the-information" target="_blank">contact you</a> about our related products and services, using the details you provide above. See <a href="/legal/privacy-statement/" target="_blank">Elastic’s Privacy Statement</a> for more details or to opt-out at any time.</p>

Serverless GDPR Text

<p>Durch das Absenden erklären Sie, dass Sie unsere <a href="/de/legal/serverless-preview-terms" target="_self">Nutzungsbedingungen</a> gelesen haben und mit ihnen einverstanden sind und dass Sie Elastic erlauben, bezüglich unserer zugehörigen Produkte und Dienstleistungen und unter Nutzung der von Ihnen oben bereitgestellten Kontaktangaben <a href="/de/legal/privacy-statement#how-we-use-the-information" target="_self">mit Ihnen in Kontakt zu treten</a>. Weitere Informationen, darunter auch dazu, wie Sie Ihre Einwilligung zurückziehen können, finden Sie in der <a href="/de/legal/privacy-statement/" target="_self">Datenschutzerklärung von Elastic</a>.</p>

<p>By submitting you agree to <a href="/agreements/global/cloud-services-monthly" rel="nofollow">Elastic Cloud Terms of Service</a>. Your personal data will be processed in accordance with <a href="/legal/privacy-statement">Elastic's Privacy Statement</a>.</p>

Cloud Trial GDPR Text

<p>Beim Absenden akzeptieren Sie die <a href="/de/agreements/global/cloud-services-monthly" rel="nofollow">Nutzungsbedingungen von Elastic Cloud</a>. Die Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten unterliegt der <a href="/de/legal/privacy-statement">Datenschutzerklärung von Elastic</a>.
</p>

<p>By submitting you acknowledge that you've read and agree to our <a href="/legal/terms-of-use" target="_blank">Terms of Service</a>, and that Elastic may <a href="/legal/privacy-statement#how-we-use-the-information" target="_blank">contact you</a> about our related products and services, using the details you provide above. See <a href="/legal/privacy-statement/" target="_blank">Elastic’s Privacy Statement</a> for more details or to opt-out at any time.</p>

Newsletter GDPR Text

<p>Durch das Absenden erklären Sie, dass Sie unsere <a href="/de/legal/terms-of-use" target="_self">Nutzungsbedingungen</a> gelesen haben und mit ihnen einverstanden sind und dass Sie Elastic erlauben, bezüglich unserer zugehörigen Produkte und Dienstleistungen und unter Nutzung der von Ihnen oben bereitgestellten Kontaktangaben <a href="/de/legal/privacy-statement#how-we-use-the-information" target="_self">mit Ihnen in Kontakt zu treten</a>. Weitere Informationen, darunter auch dazu, wie Sie Ihre Einwilligung zurückziehen können, finden Sie in der <a href="/de/legal/privacy-statement/" target="_self">Datenschutzerklärung von Elastic</a>.</p>

Explore similar demos

Overview

Speakers

Close

See more insights

The content on this page is not available in the selected language. As Elastic grows globally, we continue to support content in multiple languages.

The content on this page is not available in the selected language.

Der Inhalt dieser Seite ist in der ausgewählten Sprache nicht verfügbar. Wir bei Elastic arbeiten daran, die bereitgestellten Inhalte in verschiedenen Sprachen anzubieten. Bis dahin bitten wir Sie um etwas Geduld und hoffen auf Ihr Verständnis!

Author

Watch now (no PT)

Watch now

See all top stories

All (no PT translation)

Contact information

Press Release

Share on Reddit

Articles by

Share this story

Share by Email

Thank you for your interest!

Contact Info

Follow us on Youtube

Load More

Share on LinkedIn

Follow us on LinkedIn

Search Integrations

All Solutions

Video for

Follow us on Twitter

See when this webinar starts in my time zone

Register to Watch

Register now

See All Posts

Can't make it? Register and we'll send you the recording. You'll also receive an email with related content

Sie können nicht dabei sein? Registrieren Sie sich, damit wir Ihnen die Aufzeichnung zukommen lassen können. Außerdem erhalten Sie eine E‑Mail mit Begleitmaterial.

Small image for

On-demand webinar

Featured webinar

Register to Attend

Share on Facebook

Reset all

Upcoming webinar

View more posts

Print

Hosted by

Sign In to Attend

View next

Follow us on Facebook

Share

Highlights

Learn More

Read less

You'll also receive an email with related content

Wir schicken Ihnen zudem relevante Informationen, die von Interesse sein könnten.

Thank you for registering. We will send you a confirmation email soon.

Vielen Dank für Ihre Registrierung. Sie erhalten in Kürze eine Bestätigungs-E‑Mail von uns.

Author

Articles by Mark Hoy

Analyse der Elastic Workplace Search-Nutzung in einem Kibana-Dashboard – Teil 2

Analyse der Elastic Workplace Search-Nutzung in einem Kibana-Dashboard

Sign up for Elastic Cloud free trial