Klick ist nicht gleich Klick. Sitzung nicht gleich Sitzung und Conversion sowieso nicht gleich Conversion.

Woche für Woche erleben wir das. Wir fragen uns (oder unsere Kunden fragen uns) warum die Zahlen, die wir aus Systemen wie Google Analytics, Google AdWords, Facebook oder unseren AdServer-Systemen so derart gravierend auseinander driften.

Um die Antwort vorweg zu nehmen. Der Grund ist simpel und kompliziert zu gleich. Es sind unterschiedliche Systeme, die mit unterschiedlichen Metriken arbeiten und unter Umständen dann auch noch unterschiedliche Attributionsmodelle verwenden. Wir zeigen dir, welche Fehler wir die letzten Jahre im Online-Marketing beobachten konnten, zum Teil selbst gemacht haben und versuchen so etwas Klarheit zu schaffen.

Wollen wir mit den einfachen Dingen beginnen.

Ad Impressions vs. Page Impressions

Oftmals kommt es vor, dass Advertiser die Frage nach den Page Impressions einer Seite oder eines Webseiten-Bereichs erfragen und dann davon ausgehen, dass dies gleichzeitig die Anzahl an Möglichen Sichtkontakten für Ihre Werbung bedeutet. Weit gefehlt.

  1. Eine Page Impression ist der Seitenaufruf den ein User beim Besuch einer HTML-Seite absetzt.
  2. Dies kann, zum Beispiel bei Fotogalerien, auch mehrmals auf einer HTML-Seite passieren.
  3. Die Ad Impression ist die Kennzahl die für die Schaltung einer Werbeanzeige steht (auch Sichtkontakte genannt). Da nicht bei jedem Seitenaufruf eine Werbeanzeige geschalten wird, können die beiden Messwerte nicht gleichgesetzt werden.
  4. Auf einer Seite, die eine Page Impression ausgelöst hat, können auch mehrere Ad Impressions geschalten werden. Nämlich dann wenn mehrere Werbepositionen auf der Seite eingebaut sind.

Am besten du vergisst, zumindest als Advertiser, die Kennzahl Page Impressions und erfragst beim Publisher deiner Wahl die möglichen Ad Impressions (Sichtkontakte) deiner Werbeanzeige…

Ergo: 1 Mio Page Impressions ? 1 Mio Ad Impressions

Facebook Conversion vs. Google Analytics Conversion

Mein absolutes Lieblingsbeispiel wenn es um den Vergleich von zwei „gleichen“ Metriken geht. Um die Unterschiede zu verdeutlichen versuche ich das mit einem Beispiel zu verdeutlichen.

Ein Werbetreibender schaltet eine groß geplante Kampagne auf Facebook. Weil er gehört hat, dass man sich unbedingt Ziele setzen soll und diese auch messen muss, baut er auf seiner Landingpage den Facebook Conversion Pixel ein.
Nach einer Woche macht der Advertiser eine bzw. zwei Auswertungen und stellt erschrocken fest, dass Facebook um 50% mehr Conversions aufgezeichnet hat als Google Analytics. Was ist passiert?

Ganz einfach. Facebook benimmt sich wie der absolute Narzisst. Nur Facebook zählt sozusagen. Etwas professioneller ausgedrückt: Ein unterschiedliches Attributionsmodelle ist schuld an den unterschiedlichen Ergebnissen. Auf Facebook bekommt man das „First-Click“-Modell, wohingegen standardmäßig bei Google Analytics das „Last-Click“-Modell im Einsatz ist.
Wenn also ein User auf eine Werbeanzeige auf Facebook klickt, einen Tag später über eine Suchmaschine auf die selbe Webseite gelangt und womöglich eine Woche später über eine Display-Werbeanzeige die Conversion, also den Kaufabschluss, tätigt, behauptet Facebook immer noch steif und fest für den Kauf verantwortlich zu sein. Google Analytics würde diesen Kauf der Display-Anzeige zuschreiben.

Ergo: Es gibt unterschiedliche Attrubitionsmodelle. Als Online-Marketer solltest du diese kennen! Hier eine Liste.

Facebook Klick ist nicht gleich Visit oder Page Impression

Du wirst dir denken…. Das ist selbstverständlich. Aber ganz so logisch ist es dann doch wieder nicht. Auch hier ziehen wir ein Beispiel aus Facebook und Google Analytics heran.

Du erstellst deine Werbeanzeige auf Facebook, optimierst auf „Klicks auf deine Webseite“ und hoffst auf die besten KPIs die du je hattest. CTR ist gut, Frequenz passt und Relevanz passt auch. Am Ende des Tages belohnen dich Facebook und die User mit 1000 Klicks. Perfekt! Somit müsstest du ja auf deiner Landingpage mindestens 1000 Page Impressions erzeugt haben… oder?
Nachdem du nun deine Auswertung in Analytics gemacht hast, bemerkst du schnell, dass hier etwas nicht stimmen kann. Die Klicks sind ca. um 30% mehr als die Page Impressions die Google Analytics aufgezeichnet hat…. Was hast du falsch gemacht? Oder hat dich Facebook übers Ohr gehauen?

Der Grund dafür nennt sich zum einen „Dark Social“ zum anderen greift hier eine „Datenschutz“-Thematik.

  • Warum „Dark Social“: Viel Traffic von Facebook kommt inzwischen über die Facebook-App und gibt somit keinen Referrer mit. Somit ordnet Google Analytics den Traffic dem Channel „direct“ zu und nicht wie eigentlich korrekt „social“. Der Traffic geht zwar so nicht verloren, richtig zugeordnet ist er aber auch nicht. Ein Lösung dafür bietet Google selbst. Und zwar die Möglichkeit zur Erstellung von URL Parametern um so das richtige Medium (in unserem Fall „social“) zuzuordnen.
  • Jetzt kommt das ABER: Das allein lindert das Problem nur zum Teil. Denn Facebook nimmt sich heraus, diese URL Parameter bei ca. 30% der Fälle selbstständig wieder zu entfernen. Laut Facebook selbst aus Gründen des Datenschutzes… Ein Tipp der wiederum keine 100% saubere Lösung ist, besteht darin die URL vorab per URL-Shortener wie bitly zu kürzen. So kann Facebook die Parameter nicht mehr kürzen.
  • Und vergesst nicht, dass bei einer Sitzung oder bei einem Seitenaufruf in Google Analytics JavaScript beim User aktivert sein muss. Ansonsten wird zwar der Klick auf Facebook gemessen, aber Seitenaufrufe oder Sitzungen bleiben verborgen, da ja der Google Analytics Pixel erst gar nicht aufgerufen werden kann.

Fazit: Kennzahlen im Online-Marketing

Es gibt bestimmt noch zig Metriken/Systeme die divergierende Zahlen liefern und Kunden als auch Agenturen zum Teil Kopfschmerzen bereiten. Allgemein können wir folgende Tipps mit auf den Weg geben:

  1. Immer alle Zahlen hinterfragen.
  2. Immer Metriken mit mehreren Systemen erfassen und vergleichen (z.B.: zusätzlich zu Facebook Insights, Google Analytics verwenden).
  3. Nie Äpfel mit Birnen vergleichen. Klicks sind nun einmal keine Sitzungen.

Ihr kennt bestimmt noch genug Beispiele. Wir freuen uns auf eure Kommentare.

 

 

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Divergierende Kennzahlen im Online-Marketing

by Sebastian Gückelhorn time to read: 4 min
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