Inhalt
- Launch des Google Tag
- Zugriff auf die Data Access Report-API in GA4
- Beschwerde über OneTrust Cookie Banner
- Google Dataflow Prime
- Update für das DDA-Modell in GA4
- Form Tracking für das Enhanced Measurement in GA4
- Erweiterte E-Commerce Settings für das GA4 Tag
- Out of Home Ads mit Display und Video 360
- mohrstade Whitepaper | Die Adobe MarTech-Architektur im Vergleich
Liebe Leser,
es gibt auch diesen Monat wieder zahlreiche Neuerungen für Google Analytics 4. Zudem launcht Google das Google Tag, das Measurement vereinheitlichen und vereinfachen soll. Hinsichtlich Datenschutz und Datenqualität ergeben sich für uns aber noch einige Fragen.
Adobe treibt weiter die Entwicklung der Adobe Experience Platform voran. Wie die AEP im Vergleich zum Google Universum dasteht und wann ein Wechsel von Adobe Analytics zu dem neuen Adobe Customer Journey Analytics sinnvoll sein kann, nehmen wir in unserem Whitepaper unter die Lupe.
Viel Spaß beim Lesen!
1. Launch des Google Tag
Ein Schuss in den Ofen?
Anfang August veröffentlichte Google das Google Tag. Aus technologischer Sicht ermöglicht es die Verknüpfung eines Website Tags mit einem anderen Google-Produkt (bspw.: Google Ads, GA4 etc.), wodurch beide Systeme mit den gleichen durch das gtag.js generierten Daten versorgt werden können. Zusätzlich lässt sich mit dem Google Tag eine übergreifende Konfiguration von Events und Parametern vornehmen, die mit einem spezifischen Tag erfasst werden sollen.
Im Hinblick auf die abnehmende Datenqualität in der Marketing-Attribution einzelner Nutzer-Interaktionen scheint das Google Tag ein Teil einer Strategie zu sein, mögliche Lücken in der Attribution und der Kampagnen-Aussteuerung zu schließen.
Da das Google Tag automatisch Website-Bereiche wie Eingabemasken ausliest und Daten übermittelt, ist die Berücksichtigung geltender Datenschutzbedingungen zu beachten. Möglichkeiten zur individuellen Konfiguration des Umfangs für die Auslieferung von Nutzer-Identifiern und Interaktionen gibt es hier nicht. Stand heute raten wir daher von der Nutzung des Google Tags im europäischen Raum ab.
Quelle: analytics.google.com – Google Tag Settings
2. Zugriff auf die Data Access Report-API in GA4
Google ermöglicht den Enterprise-Nutzern von Analytics 360-Properties nun Zugriff auf die sogenannte Access Logging API (Alpha). Bei Abfrage der API liefert diese eine vollständige Liste aller Nutzer, die im gewählten Zeitraum auf Daten der spezifischen Properties eines Accounts zugegriffen haben, sowie Details über den Zugriff. Je nach angeforderten Dimensionen kann die API dabei E-Mail-Adresse, IP-Adresse, Zugriffsoberfläche, Google Analytics-Berichtstyp und Zeitstempel des Zugriffs zurückgeben. Der Bericht lässt sich zusätzlich aggregiert abfragen, um die Anzahl der Zugriffe sowie den Zeitpunkt des letzten Zugriffs abbilden zu können.
Zusätzlich bietet die API interessante Funktionen für die Verwaltung des User Managements einzelner Properties. Unter anderem lassen sich bspw. Nutzer entfernen, die sich seit einem bestimmten Zeitraum nicht mehr angemeldet haben oder Properties identifizieren, die seit einem bestimmten Zeitraum nicht mehr genutzt wurden.
Quelle: developers.google.com – Google Analytics Admin API
3. Beschwerde über OneTrust Cookie Banner
Zu Beginn des vergangenen Monats hat das Europäisches Zentrum für digitale Rechte (noyb) bei 18 Behörden 226 Datenschutzbeschwerden gegen Websites eingereicht, welche den Software-Anbieter OneTrust für die Gestaltung und Aussteuerung ihrer Cookie-Banner nutzen und diesen mit irreführenden Einstellungen verwenden. Nach einer ersten Reihe von Beschwerden im Mai 2021 haben viele Websites, die OneTrust verwenden, ihre Einstellungen angepasst, und „Ablehnen“-Buttons hinzugefügt. Auch OneTrust hat die Websites darauf hingewiesen, ihre Einstellungen anzupassen und sogar die Standardeinstellungen der Software angepasst, um den Beschwerden von noyb nachzukommen.
Laut offizieller Stellungnahme wird noyb in den kommenden Monaten seinen Geltungsbereich auch auf Seiten ausweiten, die andere Consent Management Platforms als OneTrust verwenden. Darunter TrustArc, Cookiebot, Usercentrics, Quantcast und einige mehr. Hierzu hat der Europäische Datenschutzausschuss (EDPB) eine spezielle Taskforce eingerichtet, um die Reaktionen der Datenschutzbehörden zu koordinieren.
Quelle: www.noyb.eu
4. Google Dataflow Prime
Mit Dataflow lassen sich Apache Beam-Pipelines innerhalb der Google Cloud Platform ausführen und verwalten. Nun bekommt der GCP Service Dataflow eine Prime-Version. Dataflow Prime basiert zwar auf der gleichen Technologie wie Dataflow auch, verwendet jedoch eine separate Computing Engine. Diese bietet eine optimierte Ressourcenverwaltung, geringere Betriebskosten und eine verbesserte Diagnosefunktion. Zusätzlich bietet die Prime-Version folgende Features:
Vertikales Autoscaling (Arbeitsspeicher)
Automatische Anpassung des Dataflow-Worker-VMs Arbeitsspeichers an die Anforderungen der Pipeline. In Dataflow Prime arbeitet vertikales Autoscaling mit horizontalem Autoscaling zusammen, um Ressourcen dynamisch zu skalieren.
Right Fitting (Dataflow Prime-Ressourcenhinweise)
Erstellung benutzerdefinierte Worker für verschiedene Schritte einer Pipeline sowie die individuelle Festlegung einzelner Pipeline-Ressourcen, um Computing und Kosten der Pipeline zu optimieren.
Job Visualizer
Visualisierung der Performance eines Dataflow-Jobs für die Identifizierung von ineffizienten Code und Engpässen bei der Parallelisierung.
Data Pipelines
Mit diesem Feature lassen sich einzelne Jobs planen, Ressourcenauslastungen beobachten und Ziele der Datenaktualität für Streamingdaten verfolgen.
Die Features „Job Visualizer“ und „Data Pipelines“ werden dabei auch für Nicht-Dataflow Prime-Jobs unterstützt.
Quelle: cloud.google.com – Dataflow Prime Job Visualizer
5. Update für das DDA-Modell in GA4
Mitte August gab Google Verbesserungen in der Genauigkeit seines Data Driven Attribution-Modells, kurz DDA, in Google Analytics 4 bekannt. Ab sofort werden auch Conversion-Typen mit geringem Conversion-Volumen oder kurzem Conversion-Window zwischen Erstkontakt und Conversion unterstützt.
Dies ist vor allem für kurzfristig genutzte Conversions oder auch Websites mit wenig Traffic interessant. Allerdings ist die Modellqualität bei der Berechnung entscheidend, sodass ein geringes Conversion-Volumen gegebenenfalls zu schlechteren Attributionsmodellen führen kann. Dennoch ist die Nutzung der Data Driven Attribution in GA4 ein sinnvoller Weg, die verschiedenen Touchpoints im Marketing auf dem Weg zur Conversion zu verstehen.
Quelle: developers.google.com/android
6. Form Tracking für das Enhanced Measurement in GA4
Das Enhanced Measurement in GA4 wurde um zwei weitere Events erweitert. Ab sofort können ebenfalls Form Interactions in Kontaktformularen automatisch durch GA4 erfasst werden. Das Form Tracking beinhaltet dabei die Events form_start (Erste Interaktion mit der Form) und form_submit (Erfolgreicher Abschluss der Form). Mit den Events werden zusätzlich vier Field-Parameter (id, name, position und type) sowie die Parameter form_destination, form_id und form_length übermittelt.
Quelle: developers.google.com/android
7. Erweiterte E-Commerce Settings für das GA4 Tag
Seit Neuestem lässt sich der E-Commerce Payload für GA4 direkt aus dem dataLayer oder einem benutzerdefinierten Objekt (z. B. benutzerdefinierte Javascript Variable) erstellen. Wie bereits aus dem UA-Tag bekannt, kann nun auch über die erweiterten Einstellungen im GA4 Tag Settings des Google Tag Managers das Payload-Schema für das Tag festgelegt werden.
Das ist ein kleines, aber feines Update, da jetzt nicht mehr für jeden einzelnen Key (transaction_id, tax, shipping, items, etc.) dataLayer-Variablen erstellt werden und diese anschließend manuell dem Tag als Ereignisparameter hinzufügt werden müssen.
Quelle: tagmanager.google.com – GA4 Tag Settings
8. Out of Home Ads mit Display und Video 360
Ende August stellte Google auf seinem Blog „Digital out-of-home Ads“ für alle Display und Video 360 Nutzer vor. Mit der neuen Möglichkeit des Werbens über den Kanal will Google es zukünftig auch kleinen Publishern ermöglichen, Außenwerbung zu schalten. Dazu gehören Bildschirme an öffentlichen Orten wie Stadien, Flughäfen, Bushaltestellen, Einkaufszentren, Aufzügen, Taxis und mehr.
Dabei werden die Anzeigen nicht personalisiert geschaltet und basieren demnach nicht auf personalisiertem Targeting von Nutzern. Stattdessen können Werbetreibende Menschen auf der Grundlage von Kontextinformationen über den Standort des Bildschirms erreichen, wie bei einer traditionellen Out-of-Home-Anzeige, aber mit der Flexibilität von Programmatic.
Zur Messung der Werbewirkung steht ein sog. „impression multiplier“ zur Verfügung, der die Anzahl der Personen schätzt, die eine Anzeige gesehen haben könnten.
Quelle: blog.google.com
9. Die Adobe MarTech-Architektur im Vergleich
Web-Analyse mit dem Tool-Stack der Adobe Experience Platform (AEP)
mohrstade Whitepaper
Mit der Adobe Experience Platform (AEP) geht Adobe einen neuen Weg in der Zentralisierung von relevanten Nutzer- und Unternehmensdaten. Durch ein einheitliches Datenschema (XDM) werden die Entstehung von Datensilos vermieden, Daten zentral gespeichert und je nach Umfang der Zustimmung auch zusammenführt. Die neuen Tools „Customer Journey Analytics“ und „Journey Optimizer“ können auf diese Daten für die Analyse und Optimierung der Customer Journey direkt zugreifen.
In unserem neuesten Whitepaper stellen wir den neuen Plattform-Ansatz von Adobe der MarTech-Infrastruktur bekannter Anbieter gegenüber und zeigen auf, welche Vorteile und Unterschiede der Tool-Stack der Adobe Experience Platform gegenüber etablierten Tools der Adobe Experience Cloud zum heutigen Zeitpunkt bietet.
Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen!
Die Adobe MarTech-Architektur im Vergleich
