Der Google Consent Mode steuert das Verhalten der Tags von Google-Produkten wie Google Analytics und Google Ads unter Nutzung der Google Consent API. Abhängig davon, ob Nutzer dem Tracking zustimmen oder nicht, wird das Verhalten der Tags angepasst. Erfolgt keine explizite Einwilligung durch den Nutzer oder erlauben Browser-Restriktionen das Tracking nicht (Safari ITP, Ad-Blocker, etc.), entstehen Datenlücken in den Tools, die auf Basis der Signale über das Consent Modeling der Consent API und mithilfe maschinellen Lernens geschlossen werden sollen. Das folgende Kapitel gewährt eine Einführung in die technische Funktionsweise und die aktuellen datenschutzrechtlichen Schwachstellen des Google Consent Mode.

Wie eingangs erwähnt, handelt es sich beim Google Consent Mode um eine API-Schnittstelle für das Consent Management. Allerdings übernimmt oder ersetzt dieser nicht den Funktionsumfang einer Consent Management Platform (CMP) und muss klar von ihr abgegrenzt werden. Die Aufgabe des Consent Mode beschränkt sich lediglich darauf, den Consent-Status des Nutzers für einzelne Tags von Google Tools (Google Analytics, Google Ads, Floodlights) zu verwalten, um sicherzustellen, dass ohne Einwilligung keine Cookies gesetzt werden. Er dient dementsprechend nicht der Einhaltung der Informations- und Dokumentationspflichten von Einwilligungen. Liegt keine Einwilligung vor, werden für “not-consented clicks” und “not-consented conversions” sogenannte Pings an den Server Endpunkt des jeweiligen Tools gesendet, die aus ihrem Dateninhalt keinen Personenbezug zulassen. Diese Pings werden anschließend in Google Analytics oder Google Ads genutzt, um Daten zu modellieren. Zum Schließen von Attributions-Lücken nutzt Google das Conversion Modeling, das den Datenverlust durch den nicht vorhandenen Consent oder Browser-Restriktionen ausbessert.

Wie genau Google das Conversion Modeling für den Google Consent Mode nutzt, um Attributions-Lücken zu schließen, und wie modellierte Daten zu deuten sind, wird in den folgenden Schaubildern vereinfacht dargestellt.

Abbildung 1: Conversion Modeling des Google Consent Mode (Linking)

Im ersten Schritt werden Ad Clicks und Conversions, für die eine Einwilligung vorhanden ist und die anhand ihres Timestamps, Device Types und Browser-Profils eindeutig einem Nutzer zugeordnet werden können, zusammengeführt. Anschließend folgt die Zuordnung zu spezifischen Gruppen (observed) mit ähnlichem Profil und somit die Trennung von Ad Clicks und Conversions, für die keine Einwilligung durch den Nutzer vorliegt.

Abbildung 2: Conversion Modeling des Google Consent Mode (Modeling)

Diese Gruppen (observed) werden verwendet, um Ad Clicks und Conversions mit fehlender Einwilligung zu sortieren. Mithilfe genannter Merkmale aus den Gruppen (observed) verknüpft das maschinelle Lernen nun Ad Clicks und Conversions zu Gruppen (notobserved), die Ähnlichkeiten aufweisen, und klassifiziert sie als neue Gruppe (modeled). Observed und modeled Conversions werden nun zu einem gesamten Conversion-Wert zusammengeführt. In der Praxis basieren die Berechnungen aus den beobachteten Daten auf einer Vielzahl von Dimensionen, darunter Standort, Timestamp sowie Browser oder Device Type. Diese werden mit Daten aus Plattform-APIs, Umfragen und Nutzer-Panels kombiniert, um die Modellierung weiter zu verfeinern. Übertragen auf ein konkretes Praxis-Beispiel würde das Conversion Modeling wie in der folgenden Abbildung aussehen.

Abbildung 3: Conversion Modeling des Google Consent Mode (Google Ads Beispiel)

Das Schaubild zeigt eine Google Ads Anzeige, die insgesamt 100 Ad Clicks auf die Gesamtzahl von Impressionen erhält. Für 30 Ad Clicks wurde vom Consent Mode eine Einwilligung vom Nutzer registriert. Für die anderen 70 Ad Clicks liegt keine Einwilligung vor.

Von den ursprünglich 30 Ad Clicks (consented) werden wiederum nur 8 Conversions tatsächlich gezählt (observed) bzw. von Google Ads erfasst und reportet. Von den 70 Ads Click (not-consented), für die keine Einwilligung besteht, errechnet das Conversion Modeling anhand von Lookalike-Profiles mit vorhandener Einwilligung einen modellierten Conversion-Wert. In unserem Beispiel werden 4 Conversions (not-observed) modelliert und der Gesamtzahl von Conversions hinzugerechnet. Dies sind jedoch Schätzwerte, die auf Basis ähnlicher Nutzerbewegungen berechnet werden. Somit können massive Abweichungen zwischen den modellierten Conversions (modeled: not-observed) und den tatsächlichen nicht erfassten Conversions (not-observed) bestehen. Google selbst trifft hierzu folgende Aussage:

“Google kann nicht feststellen, ob es vor der Conversion eines Nutzers, der der Cookieverwendung nicht zugestimmt hat, eine Anzeigeninteraktion gab. Mit unseren Modellen lassen sich die Lücke zwischen Anzeigeninteraktionen und Conversion-Ereignissen weitgehend schließen. Allerdings möchten wir unrealistische Prognosen vermeiden, deshalb werden einige Conversions möglicherweise nicht berücksichtigt, weil sie ohne Cookies keinen Anzeigenklicks zugeordnet werden können.”

Im Conversion Modeling von Google wird sinnvollerweise berücksichtigt, dass Nutzer, welche keine Zustimmung erteilen, tendenziell auch mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit konvertieren. Die der Modellierung zugrunde liegende Conversion Rate wird daher immer unter der tatsächlich gemessenen liegen und differenziert sich im Hintergrund auf Basis der Daten des Consent Mode (Browser, Tageszeit etc.).

Für eine kanalübergreifende Auswertung und Bewertung von Marketing-Kampagnen wird häufig das Default Channel Grouping in GA4 genutzt. Der Vorteil ist, dass die Optimierung des MarketingBudgets auf einer ganzheitlichen Datengrundlage stattfinden kann. Tools wie Google Ads reporten Conversions auf einer internen Datengrundlage und ignorieren weitere Marketing-Kontaktpunkte, die an dem Ergebnis (Conversion) beteiligt waren. Da der Google Consent Mode das Conversion-Ergebnis aller Kanäle beeinflusst und ändert, beeinflusst er auch deren Bewertung in Google Analytics. Die Erweiterung der Abbildung 3 in den folgenden zwei Schaubildern soll zu einem besseren Verständnis der ConversionUmverteilung in GA4 beitragen.

Ist der Consent Mode deaktiviert, werden lediglich 8 (observed) von den tatsächlich 30 Conversions (consented) in Google Ads erfasst und über das Google Ads Linking im Default Channel Grouping von GA4 reportet. Insgesamt wurden für die Kampagne in gesamten Betrachtungszeitraum 133 Conversions in GA4 verbucht. Mit 75 Conversions (not set) kann ein Großteil der in GA4 erfassten Conversions jedoch keinem spezifischen Kanal im Betrachtungszeitraum zugewiesen werden. Wird nun der Google Consent Mode aktiviert, ergeben sich Änderungen wie in der nächsten Abbildung.

Die Idee hinter dem Google Consent Mode, das Verwalten von Einwilligungen zu erleichtern und Lücken in der MarketingAttribution zu schließen, adressiert eine aktuell schwerwiegende Problematik. Es bestehen allerdings noch zwei wesentliche Hürden, die den sinnvollen Einsatz des Consent Mode im europäischen Raum verhindern.