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Liebe Kunden,
im September sind gleich drei Themen auf unserer Agenda gelandet, die einen großen Impact auf den Bereich Digital Analytics haben werden. Der Beta-Status des serverseitigen Google Tag Managers wird aufgehoben. Auch wenn das Entfernen des Beta-Status eher symbolischer Natur ist, zeigt es jedoch, dass serverseitiges Tagging immer wichtiger wird. Nicht nur für die Web-Analyse, auch für die Bewertung der Marketing-Kanäle. Das zweite wichtige Thema betrifft neue Anti-Tracking Features durch iOS und Android. Beispielsweise beschränkt auch Android den Zugriff auf die GAID, allerdings als Opt-out. Das dritte Thema ist nicht neu, aber sehr aktuell: Die Zusammenführung von Offline Daten mit Online Daten. Wir haben dieses Thema in einem Whitepaper aufbereitet und zum Download zur Verfügung gestellt.
Viel Spaß beim Lesen!
Google Colaboratory
Data Science und Machine Learning für jedermann
Colaboratory oder kurz „Colab“ ist ein über Google Drive erzeugtes Jupiter Notebook Dokument, in dem sich Python-Code direkt im Browser schreiben und ausführen lässt. Der Code wird vollständig Cloud-basiert ausgeführt, wodurch kein eigenes Setup an entsprechender Hardware benötigt wird. Das Notebook lässt sich dabei wie ein ganz normales Google Doc mit anderen Personen teilen oder direkt einer GitHub Bibliothek hinzufügen und verfügt über ein Standardformat, welches sich in jeder Jupiter-Umgebung ausführen lässt.
Der Code lässt sich dabei unter anderem mit Rich Text in einem einzigen Dokument gemeinsam mit Bildern, HTML, LaTeX und vielem mehr kombinieren.
Um mit Colab-Notebooks arbeiten zu können, bedarf es keinerlei Konfiguration. Lediglich ein Google-Konto wird benötigt. Auf die GPUs kann kostenlos zugegriffen werden.
Mit Colaboratory schafft Google es, Data Science und Machine Learning für die breite Masse salonfähig und attraktiv zu machen. Durch den Verzicht auf teure Hardware können nun selbst Studenten und kleinere Unternehmen von den Vorteilen leistungsstarker Rechenkapazität profitieren.
iOS 15 E-Mail Privacy Protection
Was sich für das E-Mail Marketing ändert
Seit dem 20. September 2021 ist die sogenannte “Mail Privacy Protection (MPP)” für die Mail-App auf iOS 15 verfügbar. MPP wirkt sich auf alle E-Mails aus, die von der Apple Mail-App auf einem beliebigen Gerät geöffnet werden – unabhängig davon, welcher E-Mail-Dienst verwendet wird (z. B. Gmail).
Öffnet man nach dem iOS15-Update erstmalig die Apple Mail-App, wird man aufgefordert, entweder „Mail-Aktivitäten schützen“ oder „Mail-Aktivitäten nicht schützen“ zu wählen. Diese Option ist standardmäßig nicht aktiviert und erfordert einen expliziten Opt-In. Die getroffene Wahl wird dann automatisch mit allen Geräten synchronisiert, die mit derselben Apple ID verbunden sind.
Für das E-Mail Marketing auf iOS-Geräten ergeben sich dadurch folgende Schwierigkeiten:
- Tracking von Öffnungsraten
Das genaue Verfolgen von E-Mail-Öffnungen wird durch das Herunterladen von Remote-Inhalten im Hintergrund standardmäßig verhindert. - IP-Maskierung
IP-Adressen der Nutzer werden maskiert, sodass der Ort des Öffnens nicht ermittelt werden kann. - Pseudo E-Mail-Adressen
Nutzer können nun einzigartige, zufällig generierte E-Mail-Adressen erstellen. Wenn sie sich z. B. für einen Kauf in einem Onlineshop anmelden, können sie dafür eine zufällige, von Apple erstellte E-Mail-Adresse verwenden. - iCloud+ Private Relay
Nutzern wird ermöglicht, ihre IP-Adresse und Safari-Browsing-Aktivitäten zu verbergen. Dieser Dienst ist jedoch nur kostenpflichtiger verfügbar.
Android 12: Anti-Tracking Features für Android Nutzer
Nach Apples ATT soll nun auch mit Android 12 im Oktober dieses Jahres der Zugriff auf die Google Advertising ID (GAID) vom Hinzufügen einer zusätzlichen Berechtigung in der AndroidManifest-Datei von Android-Apps abhängig sein.
Ohne Berechtigung werden App Tracking-Anbieter wie Adjust oder Appsflyer mit ihrem SDK laut jüngsten Ankündigung von Google Ende 2021 nicht mehr in der Lage sein, die GAID auf Android 12 auszulesen, wenn keine Berechtigung erteilt wurde. Ist der Parameter isLimitAdTrackingEnabled() auf true gesetzt, gibt die API automatisch eine Reihe von Nullen für die GAID zurück.
Der Nutzer hat die Möglichkeit, direkt über die Privacy Settings des Betriebssystems entweder die GAID zurückzusetzen oder vollständig zu löschen.
Für App Tracking-Anbieter bedeutet dies ein Bruch in der Identifikation des Nutzers sowie der korrekten Attribution jeglicher Nutzer-Interaktion. Durch den Verlust der GAID existiert kein gerätespezifischer Identifier, der sich über verschiedene Netzwerke und Drittanbieter teilen lässt. Somit können In-App Ereignisse und Conversions nicht mehr einzelnen Werbemaßnahmen zugeordnet werden.
GTM Server – Goodbye Beta
Der GTM Server verliert nun offiziell seinen Beta Status und lässt sich ab sofort auf jeder Cloud-Umgebung oder mit jedem Server Anbieter integrieren, der auch Docker unterstützt.
Das serverseitige Tagging unterstützt ab sofort auch Google Ads und Produkte der Google Marketing Platform, einschließlich Campaign Manager 360, Display & Video 360 und Search Ads 360.
Bisher musste für jedes Tool ein clientseitiges Tag erstellt werden, was sich nun über einen einzigen Data Stream handhaben lässt. Dies sorgt für weitere Entlastung des Client Browsers und dient der allgemeinen Verbesserung der Website Performance.
Quelle: Google
Google Ads – Data Driven Attribution
Durch gesetzliche Einschränkungen für Third Party-Anbieter entstehen Lücken in der Attribution, da Daten sich nicht mehr so einfach über alle Kanäle hinweg miteinander teilen lassen oder erhoben werden können. Die von Google Ads standardmäßig verwendete Last Click-Attribution erfüllt daher zunehmendem nicht mehr die Anforderungen der Werbetreibenden.
Aufgrund dieser Problematik lies Google Ende des Monats verkünden, dass ab Oktober für alle Werbetreibende die datengetriebene Attribution als Standard-Attributionsmodell zur Verfügung steht. Geltende Datenanforderungen für Kampagnen werden entfernt, sodass datengesteuerte Attribution für jedes Conversion Event genutzt werden kann. Zuvor stand datengetriebene Attribution nur denjenigen zur Verfügung, welche die Mindestanforderungen zur Datenerhebung erfüllten. Hierzu war unter anderem ein Minimum an 3.000 Anzeigeninteraktionen und 300 Conversions innerhalb von 30 Tagen nötig, um das Modell nutzen können.
Im Gegensatz zu anderen Modellen berücksichtigt die datengetriebene Attribution nicht nur einzelne Touchpoints, sondern alle relevanten Daten für Interaktionen, die letztendlich zu einer Conversion geführt haben. Darunter das Anzeigenformat und die Zeit zwischen einer Anzeigeninteraktion und der Conversion. Durch diesen Schritt ermöglicht Google auch Werbetreibenden, die zuvor nicht die Datenanforderungen für datengetriebenes Marketing erfüllt haben, die datengetriebene Attribution für die Bewertung und programmatische Optimierung ihrer Kampagnen zu nutzen.
Quelle: Google
Einfluss von Offline Marketing-Kampagnen analysieren
Ein Whitepaper von mohrstade
Die technische Erfassung und Analyse von Offline-Marketing Aktivitäten schafft Verständnis dafür, wie sich der Kunde in der Offline-Welt bewegt und welchen Einfluss dies auf sein Online-Kaufverhalten nimmt. Die ganzheitliche Betrachtung der Customer Journey ermöglicht daher eine gezieltere und effizientere Aussteuerung von Marketingmaßnahmen zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal wie auch eine genauere Attribution. Im Umkehrschluss führt dies also zu einem durchgängig besseren Marketing. Welche unterschiedlichen Offline Marketingmaßnahmen es gibt und welche Möglichkeiten und Herausforderungen in der Datenerfassung und Analyse dieser bestehen, erfahren Sie in unserem aktuellen Whitepaper.
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