Trotz Cookie Ablehnung tracken – der Google Consent Mode
Die Kekse verkrümeln sich so langsam aus dem Online-Marketing – dieser Blogbeitrag dreht sich um das Thema Cookies und darum, wie die Zukunft des Trackings von Nutzerdaten im Werbekosmos aussehen kann. Google hat hierfür etwas in petto, das ich euch vorstellen möchte.
Ist der Cookie endlich gegessen?
Im Online-Marketing kommt man nicht daran vorbei, sich mit dem Thema Cookies auseinanderzusetzen. Doch nicht mehr lange, denn für das Jahr 2023 kündigt Google das Ende der Third-Party-Cookies an. Das bedeutet, dass in Chrome Cookies von Drittanbietern blockiert werden und somit auch keine Daten durch Drittanbieter mehr gesammelt werden können. Für Verbraucher:innen bedeutet das mehr Kontrolle und Transparenz hinsichtlich des Sammelns und der Weiterverarbeitung ihrer Daten, jedoch auch weniger personalisierte Werbung außerhalb der aufgerufenen Website. Statt persönlicher Daten werden Informationen, anhand derer die Nutzer:innen sich in ein bestimmtes Muster oder eine bestimmte Kategorie oder Kohorte einfügen lassen, gesammelt. Interessen der User sollen erkannt und mit Machine Learning aufbereitet werden. Sogenannte User-Signale werden gesammelt und zu Nutzergruppen zusammengefasst.
Durch die DSGVO und die Cookie Historie wurde das Tracking des Nutzerverhaltens und somit auch die Analyse bezahlter Werbung bereits erschwert. Da z. B. manche Informationen aufgrund der Ablehnung des Cookie-Banners nicht getrackt werden können, werden die Ergebnisse einer Werbekampagne verfälscht. Um dies zu umgehen, hat Google den Google Consent Mode ins Leben gerufen.
Was genau ist der Google Consent Mode und wie funktioniert er?
Der Google Consent Mode – zu Deutsch „Einwilligungsmodus“ – ermöglicht es Drittanbietern, User nach deren Ablehnung des Cookie-Banners anonym zu tracken. Der Consent Mode verbindet sich hierfür mit den sogenannten Consent Managern, die die Zustimmung oder Ablehnung der User zur Datensammlung über die auf Websites erscheinenden Pop-ups erfassen, speichern und verwalten.
Diese Content Manager kommunizieren mit dem Google Consent Mode, um die Zustimmungsrate der User zu messen – wie viele bestätigen die Datenschutzbestimmungen und wie viele lehnen ab?
Über User, die den Cookie-Banner ablehnen und deren Nutzerverhalten konnten bislang keine Informationen gesammelt werden. Ein vereinfachtes Beispiel hierfür: Willigen sechs von zehn User in die Datensammlung ein und vier nicht, werden lediglich 60 Prozent der User getrackt. Zukünftig könnte hier nun der Google Consent Mode aktiv werden und im Hintergrund mit Hilfe von Machine Learning schätzen, wie viele von diesen nicht getrackten Usern eine Conversion ausgelöst hätten.
Stimmt der Kunde den Bestimmungen zu, wird das Verhalten des Kunden auf der Website wie üblich getrackt. Lehnt der User die Bestimmungen jedoch ab, werden Messlücken mit Hilfe von Datenmodellierung geschlossen und Conversions erfasst.
Bei einer solchen Modellierung werden Conversions mithilfe von maschinellem Lernen, Trendentwicklung von Conversionraten und dem Status der Benutzereinwilligung quantifiziert. Anders erklärt: Conversion-Modellierung stellt Verknüpfungen zwischen Anzeigeninteraktionen und Conversion-Ergebnissen nach Wahrscheinlichkeit her. Werbetreibende bekommen so ein genaueres Ergebnis zu ihren Conversions und zur Qualität der Werbemaßnahme.
Welche Bedeutung hat dies im Online-Marketing?
Der Google Consent Mode hat den Vorteil, dass Daten, die ansonsten nicht erfasst werden, modelliert werden können. Nach Aussage von Google befindet sich der Google Consent Mode jedoch seit circa einem Monat nicht mehr in der Betaversion. Der Einbau des Modules wird auch schon von gängigen Consent Managern unterstützt. Somit entsteht ein besserer Überblick über die Advertising Performance, während Datenschutzrichtlinien und Privatsphäre gewahrt werden. Ein Kritikpunkt ist jedoch die (noch) fehlende Transparenz bei der Modellierung. Es ist nicht möglich, im Google Ads Konto einzusehen, welche Daten modelliert wurden. Die Frage „Welche Conversion ist echt und welche modelliert?“ bleibt also unbeantwortet. Ziemlich sicher ist jedoch auch, dass der Google Consent Mode sich weiterentwickeln wird.
Was bedeutet dies für die Zukunft von Daten und Analytics?
Ab Juni 2023 wird das bisherige Universal Analytics fürs Webtracking und das Firebase für App-Tracking eingestellt und durch Google Analytics 4 (GA4) abgelöst. Hier werden App- und Website-Tracking miteinander vereint und eine nutzerzentrierte Analyse mit besserer Abbildung der Customer Journey ermöglicht. Das Ganze funktioniert mit einer neuen Art der Datenerfassung. Statt Sitzungen werden Events – beispielsweise der Beginn einer Session oder ein Seitenaufruf – mit Fokus auf die Nutzer:innen getrackt. Standard-Events müssen nicht mehr über den Google Tag Manager eingebunden werden. Auch Zielvorhaben müssen nicht mehr zusätzlich angelegt werden. Ereignisse, die über den Google-Tag-Manager angelegt werden, können einfach als Conversion markiert werden. Zusätzlich gibt es in GA4 einen Debug Mode, durch den überprüft werden kann, ob die Ereignisse richtig gefeuert werden.
Jetzt macht es endlich Sinn. Der Google Consent Mode ist für die neue GA4 Analytics Property von Bedeutung. GA4 beinhaltet eine standardmäßige Anonymisierung von Daten und ein entsprechendes Trackingkonzept, um den Datenschutz zu gewährleisten und Cookieless Tracking möglich zu machen. Auch bei GA4 wird – wie beim Google Consent Mode – Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) eine große Rolle spielen, um Datenlücken durch Datenmodellierung zu schließen. Mit neuen Lifetime- und Prognosemesswerten können Fragen wie „Wie hoch ist die Kaufwahrscheinlichkeit?“ oder „Wie hoch könnte der Umsatz für die nächste Woche sein?“ beantwortet werden. Hier gilt: Je früher Daten in GA4 gesammelt werden, desto schneller funktionieren aussagekräftige Prognosen.
Google Consent Mode: Fazit
Das Konzept mit Machine Learning und Prognosen für die Zukunft ist ein neuer Tracking- und Analyseansatz, der definitiv einen neuen Denkanstoß in den Online-Marketing-Kosmos bringt. Wichtig dabei ist: Customer Centricity – der Kunde steht im Zentrum und unsere Aufgabe als Marketer:innen ist es, diesen mit guter Werbequalität zu erreichen!
