Server Side Consent Mode für mehr Datenschutz und besseres Reporting in Google Analytics

Der Google Consent Mode ist ein wesentlicher Baustein im Google Ökosystem um Cookieless Tracking zu ermöglichen. Er bildet die Grundlage für die Modellierung von Daten um Messlücken durch fehlenden Consent und Browser Restriktionen wie Safari ITP zu schließen. Aktuell bestehen allerdings noch 2 wesentliche Problem, die den sinnvollen Einsatz des Consent in der Regel verhindern:

  1. Im Fall des Cookieless Trackings mittels “Pings” wird die IP Adresse des Nutzers an Google übertragen
  2. Die Daten des Consent Modes werden zwar für die Modellierung genutzt, erweitern aber die Daten in Google Analytics nicht.

Wie beide Probleme mit dem Server Side Consent Mode und den Rohdaten aus BigQuery gelöst werden können, zeigen wir in diesem Artikel.

1. Was ist der Google Consent Mode?

Wichtig zu wissen: Der Google Consent Mode übernimmt nicht die Funktion einer Consent Management Platform (CMP), sondern kümmert sich darum, dass die Tags von Google (Google Analytics, Google Ads, Floodlight) den Consent-Status des Nutzers berücksichtigen. So kann sichergestellt werden, dass ohne Consent keine Cookies gesetzt werden – stattdessen werden lediglich “Pings” an Google gesendet die keinen Bezug haben zu einem spezifischen Nutzer. Diese “Pings” werden anschließend dafür genutzt Daten in z.B. Google Analytics zu modellieren, also die Datenqualität zu verbessern, die durch nicht vorhandenen Consent oder Browser Restriktionen wie Safari ITP eingeschränkt ist.

2. Probleme des Consent Mode

Die Idee hinter dem Consent Mode ist grundsätzliche eine feine Sache: ist keine Zustimmung zum Tracking vorhanden werden nur Signale verwendet die ohne Bezug zum Nutzer auskommen und mit diesen Signalen wiederum werden die Daten, welche mit Zustimmung erhoben wurden, verbessert. Wer den Consent Mode einsetzt wird allerdings auf folgende Probleme stoßen:

2.1 Übertragung der IP Adresse

Beim Einsatz des Consent Mode wird – auch wenn keine Zustimmung zum Tracking gegeben wurde – die IP Adresse des Nutzers an Google Server übertragen. Google gibt zwar an, die IP Adresse nicht zu speichern, dennoch wird diese als Teil der normalen Funktionalität des Internets zuvor an Google übertragen.

2.2 Blackbox Conversion Modelling

Für das Reporting in Google Analytics verspricht der Consent Mode eine verbesserte Datenqualität in dem die Zuweisung der Marketingkanäle für die gemessenen Conversions auf Basis der Informationen des Consent Mode verbessert wird. Das bedeutet allerdings nicht dass dadurch mehr Conversions für die Analyse zur Verfügung stehen, sondern es wird ledigliche die Zuweisung der mit vorhandenen Consent messbaren Conversions angepasst. Dadurch entsteht eine Blackbox wie genau die entsprechenden Zuweisungen zustande kommen.

3. Conversion Modelling in Action

Wir haben das Conversion Modelling in einer “Laborsituation” getestet und in unserem Testshop User simuliert, die Conversions erzeugen um das Verhalten genau nachvollziehen zu können. Anschließend wurden dieser User einmal mit und einmal ohne Consent Mode in zwei unterschiedlichen GA4 Properties gemessen.

Hier das Ergebnis des Tests

Ohne Consent Mode:

Mit Consent Mode:

Die Unterschiede in einer Tabelle:

Wir sehen also: Die Gesamtzahl an Conversions in Google Analytics 4 ändert sich durch den Consent Mode und das Conversion Modelling nicht – lediglich die Zuweisung der Kanäle zu den Conversions ändert sich.

Leider können wir hier nicht sehen was im Hintergrund genau passiert ist und welche Conversions genau Teil des Conversion Modellings von Google sind.

Der grundsätzliche Ansatz lässt sich aber bereits aus obiger Tabelle ablesen: 28 Conversions für welche die Quelle ohne Consent Mode und Conversion Modelling unbekannt war, konnten Marketing Kanälen zugewiesen werden. Conversion Modelling sorgt daher dafür dass wir mehr Conversions zu Marketing Kanälen zuweisen können und damit ein besseres Bild über den Impact unserer Marketing Aktivitäten bekommen.

Ernüchternd ist, dass wir nicht mehr Conversions sehen können, obwohl jene Conversions über die Conversion Pings des Consent Modes – auch bei nicht vorhandenem Consent – an Google geschickt werden.

4. Die Lösung: Server Side Implementierung und BigQuery

Um von den Vorteilen des Consent Mode profitieren zu können gilt es die beiden obigen Probleme zu lösen. Im Allgemeinen, und gerade wenn wir keinen Consent des Nutzers haben, wollen wir vermeiden dass die IP Adresse an Google übertragen wird und gleichzeitig ist es auch wünschenswert die Gesamtanzahl an Conversions ins Reporting zu bekommen.

4.1 Kontrolle über den Consent Mode: Übertragung der IP Adresse verhindern

Mit einer Server seitigen Anbindung des Consent Modes können wir die an die Google Server übertragenen Daten kontrollieren und Informationen verändern bevor diese an die Server von Google übertragen werden.

Hier am Beispiel der IP Adresse:

Damit können wir den Consent Mode vollständig an unsere Datenschutz-Bedürfnisse anpassen!
Wie im obigen Beispiel dargestellt kann die IP Adresse gekürzt werden um keinen Bezug des Nutzers zur IP Adresse zu ermöglichen. Bei Bedarf können wir ebenso die Übertragung der IP Adresse vollständig unterbinden oder die Übertragung weiterer Informationen verhindern. Das ist ein wesentlicher Baustein um den Consent Mode den eigenen Datenschutz-Bedürfnissen entsprechend einzusetzen.

4.1 Volles Conversion und Pageview Reporting via BigQuery

Wie bereits gezeigt, sehen wir in Google Analytics 4 trotz Conversion Modelling nicht mehr Conversions. Natürlich wäre es aber höchst interessant zu wissen wie viele Conversions insgesamt passiert sind. Tatsächlich ermöglicht uns der Consent Mode das – und zwar mittels dem Rohdatenexport aus Google Analytics 4 nach BigQuery. Dort landen die mittels der Cookieless Pings übertragenen Ereignisse in Rohdatenform und lassen dementsprechend auch auswerten.

Verknüpfen wir Google Datastudio mit den Rohdaten aus Google Analytics 4, können wir zwischen den Ereignissen aus den Cookieless Pings und dem Cookie basierten Tracking mit User-Consent unterscheiden und die fehlenden Conversions reporten:

So sehen wir, dass wir statt den 142 Käufen, welche wir in GA4 direkt gesehen haben tatsächlich 50 Käufe mehr, also insgesamt 192 Käufe hatten! Ebenso können wir den gesamt erzielten Umsatz ausweisen. Neben einem vollständigen Bild unserer Conversions können wir damit auch wertvolle Rückschlüsse darüber bilden wie sich das Consent Management auf die Conversion-Messung auswirkt – ein wesentliche Information wenn wir auf Basis der gemessenen Daten Hochrechnungen auf die Gesamtmenge anstellen möchten.

Darüber hinaus können wir nun den genutzten Content auf der Webseite wesentlich besser analysieren. So könnten wir uns etwa die Frage stellen wie viele Aufrufe unsere Jobangebote insgesamt bekommen haben, unabhängig davon ob uns Nutzer Consent gegeben haben oder nicht. Das ist ebenso problemlos möglich:

Ein Blick in Google Analytics hätte uns etwa 20.000 Aufrufe gezeigt – tatsächlich waren es aber um 6.700 Aufrufe mehr von Usern welche keine Zustimmung zum Tracking gegeben haben.

Die Nutzung der Rohdaten ermöglicht uns dabei keinen Rückschluss auf einzelne User – diese werden auch hier natürlich nicht erfasst, denn ohne Consent soll dieser auch nicht ermöglicht werden. Die Information darüber, wie viele Conversions insgesamt passiert sind und wie der Content auf der Webseite insgesamt genutzt wird bietet aber bereits wertvolle Rückschlüsse darüber wie viele Daten durch fehlenden Consent nicht gemessen wurde. Das wiederum bietet vielfältige Möglichkeiten die Daten für eine eigene Modellierung zu nutzen, die Hochrechnungen auf die Gesamtmenge ermöglicht.

5. Fazit

Der Google Consent Mode bietet einen spannenden Ansatz von Google Cookieless Tracking in Google Analytics 4 zu ermöglichen. Der Server Side Google Consent Mode erlaubt es das volle Potential zu enfalten. Die für den Datenschutz notwendige Kontrolle über die übertragenene Daten ist wesentlich für einen nachhaltigen und rechtskonformen Einsatz des Google Consent Mode. Die Möglichkeit mittels der Rohdaten aus BigQuery ein besseres Bild über die Gesamtanzahl an aufgerufenen Webseiten und Conversions zu bekommen sollte man darüber hinaus ebenso nicht ungenutzt lassen.