Digitale Werbung ermöglicht es, potenzielle Kunden überall mit wesentlichen Botschaften genau zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen. Um die Wirksamkeit dieser Werbung beurteilen zu können, erwarten Werbetreibende eine vollständige Darlegung der Customer Journey des Nutzers – von der Awareness bis hin zur Conversion.

Doch durch ständiges Wechseln der Nutzer zwischen verschiedenen Geräten ist die Erfassung des Kaufprozesses schwieriger denn je. Auch die Nutzung unterschiedlicher Browser auf ein und demselben Gerät führt zu verschiedenen Kaufprozessen. Ob in solchen Fällen tatsächlich eine Conversion stattgefunden hat, lässt sich immer seltener erfassen.

Starke Abhängigkeit von Cookies

Eine erfolgreiche Messung von Online-Maßnahmen ist bisher noch stark abhängig von Cookies. Diese erheben nützliche Daten auf der Website, nachdem ein Nutzer z. B. auf eine Anzeige geklickt hat. Dadurch lässt sich die Customer Journey des Nutzers von der Awareness bis hin zur Conversion ziemlich genau darstellen.

Die zuvor genannten blinden Flecken beim Online-Shopping oder Cookie-Beschränkungen durch AdBlocker machen diesen Überblick jedoch nahezu unmöglich. Hinzu kommen strikte Datenschutzbestimmungen (DSGVO), welche die Erhebung von Daten zusätzlich stark beeinflussen.

Genaues Tracking auch ohne Cookies dank maschinellem Lernen

Wie kann also die Effektivität von Online-Marketing-Kampagnen angemessen beurteilt werden, wenn es so viele potenzielle Lücken im Kaufprozess gibt? Hier kommt die Conversion-Modellierung von Google ins Spiel.

Das Zauberwort dabei: maschinelles Lernen. Google nutzt maschinelles Lernen, um die Effektivität des Online-Marketings zu ermitteln, selbst wenn nicht alle Conversions erfasst werden können. So können dann z. B. Verlaufsdaten durch Algorithmen genutzt werden, um zuverlässige Messwerte zu berechnen. Die Modellierung ermöglicht daraus präzise Messungen auf Basis von Berichten, in denen zusammengefasste und anonymisierte Daten aufbereitet werden.

Dadurch wird ein vollständiges und datenschutzkonformes Bild vom Kundenverhalten möglich, auch ohne direkte Messung. So muss weder Datenschutz noch Leistung leiden.

Erfolgreiche Modellierungen nur durch hohe Datenmenge

Die Implementierung von Lösungen, mit denen die Datenmenge für Online-Marketing-Aktivitäten erhöht werden kann, spielt dabei eine zentrale Rolle. Für eine zuverlässige Modellierung sind umfangreiche Daten und eine hohe Reichweite unverzichtbar.

Nach Möglichkeit müssen hochwertige Signale von allen Browsern, Plattformen, Betriebssystemen und Geräten gesammelt werden. Eine Methode könnte dabei die Nutzung einer anonymen, geräteübergreifenden Kunden-ID sein.

Wird ein Website-Tool wie das allgemeine Google Website-Tag oder der Google Tag Manager verwendet, so kann die Infrastruktur für erfolgreiche Messungen auf der Google Marketing Plattform und in Google Ads eingerichtet werden. Dadurch können mehr Conversion-Daten erhoben und eine stärkere Grundlage für eine bessere Modellierungsqualität geschaffen werden, wenn Lücken auftreten.

Fazit zur Conversion-Modellierung

Mit den zunehmenden Einschränkungen der Third-Party-Cookies stellt sich für Werbetreibende die dringende Frage nach einer Alternative, um Customer Journeys zu überblicken und so Online-Marketing-Erfolge zu messen. Dabei ist es wichtig vorausschauend zu denken und den Datenschutz im Fokus zu behalten.

Die Einführung einer Conversion-Modellierung zeigt, dass sich Offenheit gegenüber neuen Lösungen, die maschinelles Lernen bietet, auszahlen kann. Wer sich rechtzeitig genug auf sie einstellt, kann auch in Zukunft einen vollständigen Überblick über Customer Journeys behalten. Die Grundlage bildet dabei ein sauber aufgesetztes Web-Tracking-System.

Digitale Werbung ermöglicht es, potenzielle Kunden überall mit wesentlichen Botschaften genau zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen. Um die Wirksamkeit dieser Werbung beurteilen zu können, erwarten Werbetreibende eine vollständige Darlegung der Customer Journey des Nutzers – von der Awareness bis hin zur Conversion.

Doch durch ständiges Wechseln der Nutzer zwischen verschiedenen Geräten ist die Erfassung des Kaufprozesses schwieriger denn je. Auch die Nutzung unterschiedlicher Browser auf ein und demselben Gerät führt zu verschiedenen Kaufprozessen. Ob in solchen Fällen tatsächlich eine Conversion stattgefunden hat, lässt sich immer seltener erfassen.

Starke Abhängigkeit von Cookies

Eine erfolgreiche Messung von Online-Maßnahmen ist bisher noch stark abhängig von Cookies. Diese erheben nützliche Daten auf der Website, nachdem ein Nutzer z. B. auf eine Anzeige geklickt hat. Dadurch lässt sich die Customer Journey des Nutzers von der Awareness bis hin zur Conversion ziemlich genau darstellen.

Die zuvor genannten blinden Flecken beim Online-Shopping oder Cookie-Beschränkungen durch AdBlocker machen diesen Überblick jedoch nahezu unmöglich. Hinzu kommen strikte Datenschutzbestimmungen (DSGVO), welche die Erhebung von Daten zusätzlich stark beeinflussen.

Genaues Tracking auch ohne Cookies dank maschinellem Lernen

Wie kann also die Effektivität von Online-Marketing-Kampagnen angemessen beurteilt werden, wenn es so viele potenzielle Lücken im Kaufprozess gibt? Hier kommt die Conversion-Modellierung von Google ins Spiel.

Das Zauberwort dabei: maschinelles Lernen. Google nutzt maschinelles Lernen, um die Effektivität des Online-Marketings zu ermitteln, selbst wenn nicht alle Conversions erfasst werden können. So können dann z. B. Verlaufsdaten durch Algorithmen genutzt werden, um zuverlässige Messwerte zu berechnen. Die Modellierung ermöglicht daraus präzise Messungen auf Basis von Berichten, in denen zusammengefasste und anonymisierte Daten aufbereitet werden.

Dadurch wird ein vollständiges und datenschutzkonformes Bild vom Kundenverhalten möglich, auch ohne direkte Messung. So muss weder Datenschutz noch Leistung leiden.

Erfolgreiche Modellierungen nur durch hohe Datenmenge

Die Implementierung von Lösungen, mit denen die Datenmenge für Online-Marketing-Aktivitäten erhöht werden kann, spielt dabei eine zentrale Rolle. Für eine zuverlässige Modellierung sind umfangreiche Daten und eine hohe Reichweite unverzichtbar.

Nach Möglichkeit müssen hochwertige Signale von allen Browsern, Plattformen, Betriebssystemen und Geräten gesammelt werden. Eine Methode könnte dabei die Nutzung einer anonymen, geräteübergreifenden Kunden-ID sein.

Wird ein Website-Tool wie das allgemeine Google Website-Tag oder der Google Tag Manager verwendet, so kann die Infrastruktur für erfolgreiche Messungen auf der Google Marketing Plattform und in Google Ads eingerichtet werden. Dadurch können mehr Conversion-Daten erhoben und eine stärkere Grundlage für eine bessere Modellierungsqualität geschaffen werden, wenn Lücken auftreten.

Fazit zur Conversion-Modellierung

Mit den zunehmenden Einschränkungen der Third-Party-Cookies stellt sich für Werbetreibende die dringende Frage nach einer Alternative, um Customer Journeys zu überblicken und so Online-Marketing-Erfolge zu messen. Dabei ist es wichtig vorausschauend zu denken und den Datenschutz im Fokus zu behalten.

Die Einführung einer Conversion-Modellierung zeigt, dass sich Offenheit gegenüber neuen Lösungen, die maschinelles Lernen bietet, auszahlen kann. Wer sich rechtzeitig genug auf sie einstellt, kann auch in Zukunft einen vollständigen Überblick über Customer Journeys behalten. Die Grundlage bildet dabei ein sauber aufgesetztes Web-Tracking-System.

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SEA ist mehr als nur bezahlte Anzeigen schalten. Mich fasziniert es jeden Tag das Beste aus den Anzeigen herauszuholen. Die neuesten Erkenntnisse teile ich hier im Blog.
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