Inhalt
- Dataform Preview in der Google Cloud Console
- Privacy Threshold für Search Querys in GA4
- Preview der Google Ads Transfers API
- Recommendations – Neue Funktion im GA4-Interface
- Limit für Ablaufdatum von Cookies in Chrome
- Free of charge: BigQuery Omni Pricing
- Brave Cookie Consent Shield
- mohrstade Whitepaper | Data Warehousing mit Snowflake

Liebe Leser,
Snowflake erfreut sich als Data Warehousing-Lösung großer Beliebtheit. In unserem Whitepaper bieten wir ein Einblicke in die Funktionen von Snowflake in der Cloud. Zudem hat Google ein Update des BigQuery Data Transfer für Google Ads gelauncht. Zeitgleich werden höhere Privacy Thresholds in Google Analytics 4 für Search Queries eingeführt. Die Arbeit mit Rohdaten in der Analyse lohnt sich damit immer mehr.
1. Dataform Preview in der Google Cloud Console
Seit Anfang September steht der Einsatz von Dataform in einer ersten Preview in der Google Cloud Console zur Verfügung. Wie auch dbt Labs ist Dataform ein Tool zum Entwickeln, Testen und Planen komplexer SQL-Workflows in BigQuery oder anderen Cloud Data Warehouses.
Nachdem die Rohdaten aus den Quellsystemen extrahiert und in BigQuery geladen wurden, können u.a. folgende Funktionen für das Managen von SQL-Workflows im Interface der Cloud Console genutzt werden:
- Entwicklung und Ausführung von SQL-Workflows
- Pair programming von SQL-Workflows über Git
- Verwaltung von Code in einem zentralen Repository
- Verwaltung von Tables und Abhängigkeiten
- Deklarieren von Quelldaten und Versionierung
- Code-Recycling mit JavaScript
Es ist zu beachten, dass sich die Integration in einer ersten Preview befindet und somit noch nicht alle aus Dataflow bekannten Funktionen zur Verfügung stehen. Dazu zählen u. a. das Konfigurieren von Umgebungen, die Zeitplanung in der App, die isolierte Entwicklung oder Vorschau von SQL-Abfragen sowie die Visualisierung des Dependency Trees. Laut Google stehen die Funktionen auf der Roadmap und werden in den kommenden Monaten eingeführt.
ABSTAND
Quelle: console.cloud.google.com/bigquery/dataform
2. Privacy Threshold für Search Queries in GA4
Um bessere Anonymität für seine Nutzer zu gewährleisten, hat Google Anpassungen an den Schwellenwerten für das Suchvolumen von einzelnen Search Queries vorgenommen. Demzufolge werden nur noch Keywords reportet, die ein ausreichendes Suchvolumen bei Google-Suchen aufweisen.
Durch die Aktualisierung in Google Analytics 4 soll sichergestellt werden, dass die Metriken nun besser mit den Berichten in Google Ads-Berichten übereinstimmen.
Aufgrund von Unterschieden in den Datenmodellen ist die Berichterstattung über Search Queries in Universal Analytics mit diesem Update jedoch eingeschränkter als in den Google Ads-Berichten. Wie nützlich sich die Berichte im Laufe der Zeit in der Evaluierung von Suchvolumen spezifischer Keywords für Werbetreibende noch erweisen werden, bleibt abzuwarten.
Um alle Search Queries zu erhalten, kann der BigQuery Data Transfer zu Google Ads genutzt werden.
Quelle: google.com/search
3. Preview der Google Ads Transfers API
Seit Mitte September stellt Google eine neue API-Version für den Transfer von Google Ads-Daten zu BigQuery zur Verfügung. Bislang war der Transfer der Daten nur über die veraltete Google Adwords API-Version (v201809) möglich, welche jedoch noch nicht wirklich an die Funktionalitäten und Möglichkeiten nach dem Rebranding zu Google Ads adaptiert war.
Die Google Ads API v11 bringt u.a. folgende Änderungen in den Datensätzen mit sich:
Präfix für Tabellen
Tabellen enthalten ein „_ads“-Präfix (Bsp. p_ads_AccountBasicStats_784), wodurch im Campaign-Dataset eine klare Unterscheidung möglich ist.
Präfix für Metrik-Spalten
Alle Metrikspalten enthalten ebenfals ein Präfix namens „metrics_“.
Lowercasing von Spaltennamen
Spaltennamen werden in der neuen API-Version in lowercase (Bsp. „campaign_id“) und nicht mehr nach dem camelCasing (Bsp. campaign_Id) dargestellt und stehen somit im Einklang mit der Spaltenbenennung in GA4.
Neue Transfer-Option
Eine neue Übertragungsoption namens „Include Tables new to Google Ads (and not present in Google Adwords)“ ermöglicht es, neue Tabellen auszuschließen, was eine schnellere Ausführung bewirkt.
ABSTAND
Quelle: console.cloud.google.com/bigquery/transfers
4. Recommendations – neue Funktion im GA4-Interface
Im Interface von Google Analytics 4 werden seit neuestem individualisierte Empfehlungen (Recommendations) ausgespielt.
Recommendations werden im Abschnitt „Insights und Recommendations“ auf der Startseite und kontextbezogen in Google Analytics 4 oben und rechts auf den entsprechenden Seiten angezeigt. Für folgende Bereiche/Funktionen werden Empfehlungen ausgespielt:
Erstellung von Predictive Audiences:
Google empfiehlt, eine prädiktive Zielgruppe zu erstellen (z. B. Nutzer, die wahrscheinlich abwandern werden) und diese dann für Remarketing oder Gebote in Google Ads-Kampagnen oder Anzeigengruppen zu verwenden.
Google Ads-Konto-Linking:
Wenn ein nicht verknüpftes Google Ads-Konto in GA4 identifiziert wird, erfolgt die Empfehlung, dieses mit Google Analytics zu verknüpfen.
Erstellung eines Merchant Center-Kontos:
Sollten E-Commerce-Daten bzw. Einstellungen in der Property vorhanden sein, schlägt Google vor, ein Merchant Center-Konto für die Verwendung in Google-Produkten wie bspw. Google Shopping zu erstellen.
ABSTAND
Quelle: analytics.google.com – Recommendation (Unlinked Google Ads Account)
5. Limit für Ablaufdatum von Cookies in Chrome
Werden Cookies im Chrome Browser mit einem expliziten Expires/Max-Age-Attribut gesetzt, wird der Wert nun auf maximal 400 Tage in der Zukunft begrenzt. Zuvor gab es keine Begrenzung, wodurch das Ablaufdatum eines Cookies (rein theoretisch) bis auf mehrere Jahrtausende in der Zukunft gesetzt werden konnte. Der User-Agent kann die Grenze auch auf einen niedrigeren Wert als 400 Tage einstellen.
Laut offizieller Aussage wurde das Limit von 400 Tagen gewählt, da es der Dauer von 13 Monaten nahekommt. Mit dieser Dauer soll sichergestellt werden, dass auch Websites, die etwa nur einmal im Jahr von dem Nutzer besucht werden, weiterhin individualisiert funktionieren und Nutzer wiedererkennen.
Nach Messungen in Chrome haben von allen gesetzten Cookies etwa 20 % ein Ablaufdatum/Maximalalter, das weiter als 400 Tage in der Zukunft liegt. Von diesen 20 % hat die Hälfte eine Frist von 2 Jahren, ein Viertel eine Frist von 10 Jahren oder mehr.
Quelle: chrome.google.com
6. Free of charge: BigQuery Omni Pricing
Vom 15. September 2022 bis 31. März 2023 stellt Google das Omni Pricing-Modell in BigQuery kostenlos zur Verfügung! Innerhalb dieses Zeitraums fallen für einen individuellen Nutzungszeitraum von 2 Monaten keine Gebühren für das Ausführen von Queries an. Hier greift lediglich das bekannte free tier data processing limit von 1 TB pro Monat pro Projekt.
Mit der Hilfe von BigQuery Omni können BigQuery-Analysen für Daten ausgeführt werden, die bspw. in Amazon S3- oder Azure Blob-Speichern gesichert sind. Vor allem für größere Unternehmen, welche oftmals mehrere Cloud-Anbieter für unterschiedliche Unternehmensbereiche nutzen, bietet BigQuery Omni eine kostengünstige Möglichkeit, diverse Datenquellen in der Analyse zu berücksichtigen.
Quelle: cloud.google.com – BigQuery Omni Modell
7. Brave Cookie Consent Shield
Das Aus für Cookie Banner
Mit der Einführung der Version 1.45 des Brave Browsers im Oktober können Cookie-Benachrichtigungen auf Android und Desktop (folgend auch iOS) standardmäßig ausgeblendet und vollständig blockiert werden.
Hierzu bietet Brave in den Browser Settings der neuen Version im Bereich „Shield“ die Möglichkeit, per Checkbox die sog. „Easylist“ zu aktivieren. Diese besteht aus einer Reihe von Regeln, mit denen Benachrichtigungen über die Cookie-Zustimmung bekannter CMP-Anbieter und Scripte blockiert und ausgeblendet werden können.
Wir sehen das strikte Vorgehen des Browser-Anbieters problematisch, da das Cookie Banner aus datenschutzrechtlicher Sicht einen Zweck erfüllt, indem es den Nutzer über die Erhebung und Verarbeitung seiner Daten informiert und seine Zustimmung für einzelne Bereiche einfordert, unabhängig davon, ob der Datenaustausch in einem Third Party-Kontext stattfindet oder nicht.
Quelle: cloud.google.com – BigQuery Omni Modell
8. Data Warehousing mit Snowflake
Einsatz von Snowflake als Data Warehouse in etablierten Cloud-Umgebungen
mohrstade Whitepaper
Nutzen Unternehmen die Google Cloud, liegt der Gedanke nahe, auch BigQuery als zentrale Datenschnittstelle für das Data Warehousing zu nutzen. Das gilt auch für andere Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure.
Snowflake bietet spezialisierte Lösungen mit vielen Funktionen für Data Warehousing an und wird in der Infrastruktur der bekannten Cloud-Anbieter installiert und betrieben. Hier stellt sich die Frage, ob Snowflake mit seinen Funktionen für Unternehmen einen Mehrwert im Vergleich zu den von den Cloud-Anbietern bereitgestellten Datenbanken für Data Warehousing bietet.
In unserem neuesten Whitepaper wird das Data Warehouse der Snowflake Data Cloud den Data Warehouse-Lösungen von etablierten Cloud-Anbietern gegenübergestellt und aufgezeigt, wie die Integration in eine bestehende Cloud-Architektur dieser Anbieter vollzogen werden kann.
Data Warehousing mit Snowflake