Analytics-Trends 2022: Aussagekräftige Daten trotz verschärfter Richtlinien

Der digitale Raum wird immer stärker reguliert, womit sich auch die Grundlagen des Online Marketings verändern. Aufgrund rechtlicher Vorgaben ist beim Erstellen von Websites und Online Shops ein stärkerer Fokus auf gesetzeskonforme Technologien und Prozesse zu legen. Gleichzeitig steigt der Bedarf an präzisen und aussagekräftigen Daten zum Nutzer:innenverhalten. Hier kommen fünf Tipps, wie Werbetreibende diesen Spagat im Jahr 2022 erfolgreich meistern können:

1. Praktikables Consent Management

„Wir brauchen Ihre Zustimmung“, lautet der wohl meistgelesene Satz auf deutschen Internetseiten. Seit dem Inkrafttreten der EU-Datenschutzrichtline gibt es den sogenannten „Cookie Consent“ – die freiwillige Einwilligung der Nutzer:innen, dass ihre elektronischen Spuren gespeichert, verarbeitet und weitergeleitet werden dürfen. Lästig für User, ist dies zugleich ein Feld mit zahlreichen technischen und rechtlichen Stolperfallen für Website-Betreiber:innen und Werbetreibende: So reichen ein automatisch abspielendes Video oder ein falsch gesetztes Cookie schon aus, um gegen die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und eventuell gemäß Schrems II gegen die Richtlinien zum Transfer personenbezogener Daten außerhalb der EU zu verstoßen.

Oft bietet das eingesetzte Cookie-Banner auch nur den „Alles akzeptieren“-Button oder listet keine datensammelnden Tools und Tags. Es empfiehlt sich daher, den Einsatz einer professionellen Consent Management Platform (CMP) zu prüfen, die auch den erst kürzlich überarbeiteten TCF 2.0 (Transparency and Consent Frameworks)-Standard erfüllt.

2. Serverseitiges Tracking (SST)

Da nicht alle Besucher:innen mit einem Tracking einverstanden sind, lassen sich nur noch 50 bis 70 Prozent des bisherigen Traffics von der Performance-Messung erfassen. Dies reißt ein Loch in die repräsentative Datenmenge, die für eine zielgerichtete Optimierung von Inhalten oder Kampagnen wünschenswert ist.

Wie können wir also Daten erheben, ohne den Datenschutz des Users zu beeinträchtigen? Die wichtigste Anforderung dabei ist, dass sich mehrere Interaktionen einem Besuch zuordnen lassen. Realisiert wird das mit einem serverseitigen Tracking (SST), welches alle Daten – statt von jedem individuellen Browser Client –, über einen eigenen Trackingserver sammelt. Die Privatsphäre von Nutzer:innen ohne Einwilligung wird gewahrt, indem eine temporäre Identität mit Ablaufdatum generiert wird. So fließen auch solche Interaktionen in die Datensammlung ein.

3. Consent Mode: Daten mit künstlicher Intelligenz analysieren

Google hat auf die europäischen Bemühungen um mehr Datenschutz reagiert und seinen eigenen Consent Mode entwickelt. Dieser reguliert das Verhalten aller Google-spezifischen Tracking Pixel (Analytics, Ads, Personalisierung) – abhängig von der Nutzer:inneneinwilligung. Aktuell befindet sich diese Technologie noch in der Beta-Phase. Sie erlaubt es Google aber bereits jetzt, Daten und Erfolge – beispielsweise von SEA-Kampagnen – durch künstliche Intelligenz zu ermitteln und für konversionsfördernde Attributionsmodelle zu verwenden. Mit künstlicher Intelligenz lassen sich also aus Daten Erkenntnisse gewinnen, ohne User-Profile zu bilden.

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Mehr Insights zum Consent Mode und Tracking bei Google kannst du auch in unserem Digital Bash Podcast erhalten.

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4. GA4: Neue Datenmodelle für das Tracking

Im vergangenen Jahr stellte Google seine neue Version des beliebten Tracking Tools Google Analytics vor. Noch unter dem Namen App+Web Property aus der Taufe gehoben, gilt GA4 seit gut einem Jahr als Googles neuer Analytics-Standard.

Als ein komplett neues, rein eventbasiertes Datenmodell geht GA4 neue Wege, um das Nutzer:innenverhalten zu messen. Neue Features erlauben es, das User Engagement präziser zu erfassen, Segmente besser auf einzelne Interaktionen abzustimmen und einfacher über mehrere Domains zu tracken. Auch für User Journeys über unterschiedliche Plattformen hinweg bietet GA4 erstmals eine Lösung: Android und iOS Apps werden mit den Website-Daten gemeinsam ausgewertet.

5. Cloudbasierte Analysen der Tracking-Daten

Digitale Architekturen in die Cloud zu verschieben, gilt als einer der Megatrends schlechthin – auch im Analytics-Bereich. Die Vorteile liegen auf der Hand: Cloudbasierte Datenbanken sind günstig, wartungsarm und hochperformant in der Abfrage und Analyse großer Datenmengen. Da moderne BI-Lösungen die Schnittstellen der bekanntesten Anbieter:innen – wie Amazon AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud –, gut unterstützen, ist die anspruchsvolle Analyse der Daten einfacher denn je. Die inzwischen auf ein beachtliches Volumen angewachsenen Applikationen in der Cloud ermöglichen es, Rohdaten in Echtzeit auf Basis künstlicher Intelligenz auszuwerten. So lassen sich personalisierte Empfehlungen oder A/B-Tests verhaltensbasiert aussteuern.

Fazit

Ursprünglich durch die DSGVO eingeleitet und durch Cookie-Blocking, Schrems II und das neue TTDSG konkretisiert, ergaben sich jüngst einschneidende Änderungen für das Tracking. Mit den richtigen Maßnahmen lassen sich jedoch weiterhin qualitativ hochwertige Daten sammeln und wertvolle Erkenntnisse zur Weiterentwicklung digitaler Erlebnisse ableiten. Dafür empfehlen sich serverseitige Tracking-Modelle in Kombination mit einer guten CMP sowie cloudbasierten Analyse-Services.