Die vier Reiter der digitalen Marketinganalyse: Einwilligungsmodus, ITP, Werbeblocker und GA 4

In diesem Artikel sprechen wir über die neuesten Marketing Analytics-Trends. Wenn sie ignoriert werden, können sie Marketern und Analysten, die für das Sammeln und Vorbereiten von Daten für Berichte verantwortlich sind, viele Kopfschmerzen bereiten. Sie zu ignorieren kann nämlich die Auswertungen von Werbekampagnen erheblich beeinträchtigen und die Effektivität von Kampagnen und die Anzahl der angezogenen Kunden verringern.

Lassen Sie uns analysieren, wie sich der Einwilligungsmodus, Einschränkungen bei der Verwendung von Cookies, Werbeblocker und das neue Google Analytics 4 auf die Qualität Ihrer Daten und die Arbeit digitaler Analysten auswirken. Außerdem erfahren Sie, warum Sie jetzt handeln und Ihre gewohnte Art der Erstellung von Marketingberichten ändern müssen.

Da die Online-Werbebudgets weiter steigen, steigen auch die Kosten für die Kundengewinnung.

Die meisten Vermarkter versuchen, sich anzupassen, indem sie Werbekampagnen, Landing Pages und Creatives optimieren. Aber nur wenige verstehen, dass eine Werbekampagne einen niedrigen ROI oder ROAS haben kann, nicht weil sie schlecht ist, sondern wegen schlechter Datenqualität. Um Ihre Werbekampagne richtig zu optimieren, müssen Sie sicherstellen, dass Sie den Daten vertrauen können, auf denen Sie Ihre Entscheidungen stützen.

Laut Forrester Research ist einer der Hauptgründe für steigende Werbeausgaben die schlechte Datenqualität. Hier sind einige der Auswirkungen in Zahlen:

Diese Zahlen sind nicht zufällig. Der Stack der Marketing-Tools wächst. Unserer Erfahrung nach benötigt ein einfacher Marketingbericht durchschnittlich mehr als 10 Datenquellen. Wenn Sie nicht rechtzeitig auf aktuelle Änderungen reagieren, kann dies dazu führen, dass bis zu 60 % der Conversions in Ihren Berichten die falsche Zugriffsquelle enthalten . Wie wirkt sich das auf Ihr Marketing aus?

Eine vorläufige Einschätzung lässt uns folgende Schlussfolgerungen ziehen:

• Intuitive Marketingentscheidungen werden wichtiger, wodurch diese Entscheidungen weniger wahrscheinlich erfolgreich sind. Berichte zeigen ~30 % weniger Conversions über alle nicht direkten Kanäle als zuvor.
• Marketingabteilungen verlieren fast alle Beweise für die Auswirkungen von Display-Kampagnen auf Conversions. Jedes Attributionsmodell sieht aus wie beim letzten Klick.
• Marketingabteilungen werden weniger datengetriebene Argumente haben, um ihre Ergebnisse zu beweisen und ihre Marketingbudgets zu schützen. Der Gesamtanteil nicht übereinstimmender CRM-Conversions beträgt ca. 40 %.

So könnte Ihr Bericht ohne vollständige und genaue Daten aussehen:

Das leider vorhersehbare Ergebnis ist, dass diese Daten keine der Anforderungen Ihres Marketingteams erfüllen, um zeitnahe Einblicke und Leistungsverbesserungen zu gewährleisten.

Wir haben vier Hauptherausforderungen für die Datenqualität in den heutigen Berichten identifiziert. Stellen Sie sich all die Benutzer vor, die Sie jeden Monat gewinnen. Mal sehen, welcher Anteil der Conversions aufgrund von Tracking-Problemen die falsche Traffic-Quelle hat.

Was ist los

Browser und Plattformen begrenzen die Lebensdauer von Drittanbieter-Cookies, die von einer Drittanbieter-Domäne gesetzt werden. Dies betrifft die Anzeige wichtiger Kennungen für Analysesysteme.

Beispielsweise ist die Client-ID die primäre ID eines nicht angemeldeten Benutzers. Sie wird vom JavaScript-Analysecode im Browser des Benutzers festgelegt und in einem Cookie gespeichert. Dieses Cookie unterliegt jedoch Einschränkungen in Safari (ITP 2.2) und Mozilla (ETP). Seine Lebensdauer verkürzt sich auf sieben Tage, in manchen Fällen sogar auf einen Tag.

Heute liegt der Anteil dieses Verkehrs bei 20 %. Ab 2023 gesellt sich Chrome zu Safari und Mozilla, der Anteil wächst auf 50 bis 60 %. Sie können herausfinden, wie sich dies auf Ihr Projekt auswirkt, indem Sie Ihre Daten mit diesem Dashboard verbinden.

Was Sie in Ihren Berichten erwarten können

Sie werden jetzt die folgenden Änderungen in Ihren Marketingberichten bemerken:

1. Der Anteil der Conversions für neue Besucher wird um 20-25 % steigen. Dabei handelt es sich nicht um echte „neue“ Besucher, sondern um ehemalige „wiederkehrende“ Besucher.
2. Der Anteil direkter / keiner Conversions wird um 10-20 % wachsen.
3. Der ROI von bezahlten Anzeigen in Berichten hat eine Fehlerquote von 10–20 %. Häufiger wird es auf der unteren Seite sein.

So lösen Sie das Problem: Implementieren Sie die Erstanbieter-Datenerfassung

Um dieses Problem zu lösen, müssen wir Cookies erstellen, die perfekt für Browser geeignet sind. So geht das technisch:

• Platzieren Sie das Cookie beim Server, nicht bei JavaScript
• Erstellen Sie das Cookie mit den Parametern httpOnly, Secure und SameSite
• Installieren Sie das Cookie im Namen der Domain Ihrer eigenen Website (über einen A-DNS-Eintrag)

Ein Erstanbieter-Cookie wird vom Webserver des Werbetreibenden gesetzt und ist resistent gegen ITP 2.2 und ETP, die von Browsern verwendet werden. Und es wird nicht nach einem oder sieben Tagen zurückgesetzt.

Beispielsweise können Sie First-Party-Cookies mit langer Lebensdauer verwenden, um Benutzer mit Hilfe des serverseitigen Trackings von OWOX BI zu identifizieren. OWOX schreibt seine eindeutige Benutzerkennung, owoxUserId, in jedes Erstanbieter-Cookie, sodass Sie Verweisquellen genau bestimmen können. Dadurch wird Ihr Anteil an direktem/keinem Traffic erheblich reduziert. Sie können mehr darüber erfahren, wie es funktioniert, indem Sie sich für eine Demo anmelden.

Was zu erwarten ist

Lassen Sie uns ein Beispiel für das Setzen eines Erstanbieter-Cookies für ein E-Commerce-Projekt geben:

In der obigen Grafik sehen Sie, dass der Anteil neuer Benutzer von Safari in First-Party-Cookie-Sessions bereits in der zweiten Woche der Datenerfassung um 5 % geringer ist als der Anteil in Third-Party-Cookie-Sessions. Am Ende der sechsten Woche hat der Unterschied 20 % erreicht. Diese 20 % sind tatsächlich wiederkehrende Benutzer und diejenigen, die zuvor von anderen Verkehrsquellen aus zu Besuch waren.

Wenn Sie ab 2023 auf die Erfassung von Daten aus Erstanbieter-Cookies umstellen, können Sie davon ausgehen, dass 20 % der Conversions mehr Verbindungen zu früheren Traffic-Quellen aufweisen. Ihre Zuordnung wird genauer.

Was ist los

Mehr als 27 % der Nutzer installieren Apps, um Werbeinhalte zu blockieren. Und dieser Anteil wächst jedes Jahr. Die meisten dieser Nutzer erreichen die Seite nicht, da die Werbebotschaft blockiert wird. Aber etwa ein Drittel der Nutzer, die Werbeblocker installieren (etwa 9 % aller Nutzer), wird Ihre Website dennoch über organische oder nicht blockierte Inhalte besuchen.

Was Sie in Ihren Berichten sehen können

Solche Nutzer und Conversions sind für Google Analytics unsichtbar, da das Senden von Daten an dieses Analysesystem ebenfalls unter die Sperre fällt.

Diese Conversions sind nur in Ihrem CRM zu finden, werden dort aber ohne Traffic-Quelle registriert. So bleiben die Ausgaben für Werbekampagnen gleich, aber die Ereignisse und Transaktionen, über die entschieden wird, sind um 10 % geringer. Da die Verteilung dieser 10 % auf die Quellen unverhältnismäßig ist, sehen Sie in Berichten einen nach unten verzerrten ROI.

So lösen Sie es: Richten Sie die serverseitige Datenerfassung in einer benutzerdefinierten Domäne ein

Richten Sie einen separaten Zugangspunkt ein, um alle Ereignisse von der Serverseite zu übertragen. Der Zugriffspunkt wird auf einer benutzerdefinierten Domäne konfiguriert (z. B. tracker.yoursite.com). Mit dieser Konfiguration blockieren die meisten Werbeblocker die Ereigniserfassung nicht, da diese Domain nicht in ihren Listen erscheint.

Was zu erwarten ist

Im Durchschnitt können Sie davon ausgehen, dass in Berichten 7 % bis 8 % mehr Daten zu Conversions, Benutzern und Online-Traffic erfasst werden. Für CRM-Verkäufe können Sie damit rechnen, dass 7 % bis 8 % mehr Verkehrsquellen erfasst werden.

Was ist los

Um die DSGVO-Anforderungen zu erfüllen, muss der Website-Eigentümer sich weigern, Benutzer zu identifizieren, die ihre Cookies nicht teilen möchten und nicht auf eine magische Marketingschaltfläche mit der Aufschrift „Cookies akzeptieren“ klicken.

Wenn Benutzer Cookies ablehnen, erfassen Werbetreibende weiterhin Benutzeraktivitätsdaten. Sie können jedoch nicht feststellen, welche Interaktionen mit Anzeigen zu Conversions führen.

Der durchschnittliche Anteil der Benutzer, die Cookies bei Projekten mit implementiertem Zustimmungsmodus ablehnen, beträgt 30 %. Je nach Art des Projekts kann dieser Anteil 40 % erreichen.

Was Sie in Ihren Berichten sehen können:

In Marketingberichten bleibt das Volumen der Online-Conversions gleich. Die Conversions werden jedoch nicht mit der Klickquelle und abgeschlossenen Bestellungen im CRM verknüpft. Infolgedessen werden 30 % der Einnahmen nicht mit Werbekampagnen in Verbindung gebracht, und Sie erzielen einen sehr niedrigen ROI.

Lösung: Konversionsmodellierung verwenden

Stellen Sie sicher, dass der Zustimmungsmodus für Ihren Tracker gemäß allen DSGVO-Anforderungen konfiguriert werden kann.

Überprüfen Sie nach der Konfiguration, ob Benutzerdaten für Benutzer ohne Zustimmung erfasst werden: Die Felder für E-Mail, Telefonnummer, Benutzer-ID und IP-Adresse müssen leer sein.

Um es klar zu sagen: Nach diesem Schritt haben Sie ca. 70 % der Conversions mit Zugriffsquellen (eingewilligt) und ca. 30 % ohne Quellen und übereinstimmende IDs (ohne Zustimmung) erfasst. Es gibt jedoch nicht personenbezogene Parameter, die Sie für die maschinelle Lernmodellierung der Conversion-Quelle verwenden können: Region, Browser und Gerät.

Berechnen Sie modellierte Conversions für das Conversion-Segment ohne Zustimmung und fügen Sie diese Metrik Ihren Berichten hinzu.

So funktioniert die Conversion-Modellierung

Für den Teil der Daten, der eingewilligt wird (isConsent = TRUE), erstellen wir einen Bericht auf die alte Weise: Wir haben eine Quelle / ein Medium, wir sehen die Anzahl der Transaktionen und wir können definitiv sagen, dass es zwei Transaktionen von Google gab / organisch und eine von facebook / cpc:

Wir haben auch zwei Transaktionen, deren Quelle unbekannt ist, weil isConsent FALSE ist. Um ihre Quelle zu bestimmen, verwenden wir ein maschinelles Lernmodell, das mit konsistenten Daten sowie zusätzlichen Parametern (User-Agent, Geo, Device und andere) trainiert wurde. Vereinfacht gesagt analysiert das Modell übereinstimmende Conversions mit bekannten Quellen und verteilt die verbleibenden inkonsistenten Conversions anteilig auf die Quellen / Medien, die in den Daten enthalten sind.

In der letzten Spalte der obigen Tabelle sehen wir modellierte Transaktionen.

Was zu erwarten ist

Bei 30 % der Conversions von Benutzern ohne Zustimmung wird eine Verkehrsquelle basierend auf einem ML-Modell identifiziert, das auf dem Segment mit Zustimmung trainiert wurde. Sie sehen den angepassten ROI in Ihren Berichten.

Was ist los

Die neue Version von Google Analytics verwendet eine völlig andere Datenstruktur und Datenerfassungslogik. Universal Analytics verfügt über ein sogenanntes sitzungsbasiertes (Cookie-basiertes) Datenmodell mit Berichten, die auf Client-ID und Sitzungen aufbauen. Google Analytics 4 hat ein ereignisbasiertes (benutzerbasiertes) Modell, bei dem alles um Ereignisse (und nicht um Sitzungen) herum aufgebaut ist und jede Interaktion mit der Website als Ereignis betrachtet wird. Ereignisse werden protokolliert und der Pfad des Benutzers durch die Website wird daraus erstellt.

Was Sie in Ihren Berichten sehen können

Wenn sich die Struktur der Ausgangsdaten ändert, müssen alle Berichte, die diese Daten verwenden, neu erstellt werden.

Angenommen, Sie haben einen alten Bericht in Google Tabellen oder Data Studio, der auf Universal Analytics-Daten basiert. Sie haben Google Analytics 4 eingerichtet, eine Zeit lang Daten gesammelt und beschlossen, es mit diesem Bericht zu verbinden. Aber Google Analytics 4 sammelt Sitzungen auf andere Weise, die Zahlen stimmen nicht überein und der Verkehr und andere Indikatoren sind weg. Jetzt stellt sich die Frage: Was ist das Problem? Haben Sie das Tracking in GA4 falsch eingerichtet? Haben Sie Datenabfragen falsch erstellt? Oder hat sich am Markt etwas verändert?

Damit Universal Analytics-Daten mit Google Analytics 4-Daten vergleichbar sind, müssen Ihre Daten in eine modellierte Struktur überführt – kurz gesagt, auf einen gemeinsamen Nenner gebracht werden. In diesem Fall müssen alle SQL-Abfragen, die Ihre Berichte bilden, neu geschrieben werden. Und Sie müssen dies jedes Mal tun, wenn Sie einen Bericht ändern, neue Metriken hinzufügen usw. müssen. Marketer und andere Mitarbeiter können Berichte nicht im Voraus bestellen, weil sie nicht wissen, welche zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigt werden.

Das ständige Neuschreiben aller SQL-Abfragen ist jedoch keine Option – sie werden schneller veraltet sein, als Analysten sie schreiben.

So lösen Sie es: Richten Sie jetzt Google Analytics 4 ein

Wenn Ihre KPIs Metriken wie ROAS und/oder Online-Conversions enthalten, haben Sie noch ungefähr zwei Monate Zeit, um reibungslos auf Google Analytics 4 umzusteigen. Ja, nur zwei Monate, obwohl das Abschaltdatum von Universal Analytics der 1. Juli 2023 ist.

Der Grund dafür ist, dass sich das Datenschema und die Logik von Google Analytics 4 von denen von Google Analytics Universal unterscheiden. Daher stehen jährliche Trends auf dem Spiel, es sei denn, Sie beginnen mit der Datenerfassung in Google Analytics 4 bis zum 1. Juli 2022.

Beispielsweise werden Sitzungen in Google Analytics 4 nicht um Mitternacht unterbrochen, und Ereignisse können andere Verkehrsquellen als Sitzungen haben. Daher können Sie Abweichungen zwischen denselben Indikatoren erwarten.

Die Ursachenanalyse ist eine grundlegende Aktivität für jeden digitalen Analysten und ohne saisonale Daten fast unmöglich.

OWOX hat eine Lösung, die Ihnen hilft, den Übergang zu Google Analytics 4 so einfach wie möglich zu gestalten, die benötigten Berichte beizubehalten und neue zu erhalten, ohne SQL-Abfragen neu schreiben zu müssen. Viele unserer Kunden haben bereits davon profitiert.

Finden Sie heraus, wie OWOX BI Ihnen beim Übergang zu GA4 helfen kann, indem Sie sich für eine Demo anmelden.

1. Aufgrund von Problemen mit der Aktualität und Genauigkeit der Daten verschwenden Marketingabteilungen 21 % des Budgets und 32 % der zusätzlichen Zeit des Teams.
2. Moderne Tracking-Einschränkungen, die sich auf die Vollständigkeit der Daten auswirken, tragen ebenfalls zu diesen Problemen bei. Bis zu 60 % der Online-Conversions können die falsche Quelle haben.
3. Mit einer solchen ROI-Genauigkeit ist es für die Marketingabteilung schwieriger, das Budget zu schützen, verlässliche Schlussfolgerungen zu ziehen, Experimente durchzuführen und somit zu wachsen. Obwohl die Chancen hoch sind.
4. Die gute Nachricht ist, dass die Aufrechterhaltung der Verbindung zwischen Budgets und Leistung eine verständliche und realistische Aufgabe ist. Es besteht aus der sequentiellen Implementierung von vier technologischen Lösungen und wird in diesem Artikel beschrieben. Diese Lösungen bestimmen die Traffic-Quellenkette für über 97 % der Conversions. Und alle vier dieser Lösungen können mit OWOX BI konfiguriert werden.