Google schätzt Online-Conversions, die nicht direkt erfasst werden können, mithilfe von Modellierungstechniken. Dabei werden Conversions richtig zugeordnet, ohne dass individuelle Nutzer identifiziert werden (z. B. aus Gründen des Datenschutzes für Nutzer, wegen technischer Einschränkungen oder wenn Nutzer zu einem anderen Gerät wechseln). Mithilfe von geschätzten Conversions kann Google realistischere Aussagen in Berichten machen, Werbekampagnen optimieren und die automatische Gebotseinstellung verbessern.
So funktioniert das Schätzen von Conversions
Die Google-Modelle suchen nach Trends bei direkt beobachteten Conversions im Vergleich zu nicht direkt beobachteten Conversions. Wenn die zugeordneten Conversions in einem bestimmten Browser ähnlich aussehen wie die nicht zugeordneten Conversions in einem anderen Browser, prognostiziert das Modell für maschinelles Lernen die Gesamtzuordnung. Anhand dieser Vorhersage werden die Conversions aggregiert und umfassen damit sowohl geschätzte als auch beobachtete Conversions.
Conversion-Modellierung bei Google
Modell auf Richtigkeit (Accuracy) prüfen und Änderungen kommunizieren
Dank der Holdback-Validierung, einer Best Practice im Bereich maschinelles Lernen, bleibt das Niveau der Richtigkeit (Accuracy) der Google-Modelle gewahrt. Die geschätzten Conversions werden mit den beobachteten Conversions abgeglichen, die zurückgehalten wurden. Anhand dieser Daten werden die Modelle dann verbessert. Google informiert Sie über Änderungen, die einen großen Einfluss auf Ihre Daten haben könnten.
Strenge Regeln für die Erfassung in Berichten
Geschätzte Conversions werden nur dann berücksichtigt, wenn die höchste Qualität sichergestellt ist. Falls nicht genug Zugriffsdaten als Grundlage für das Modell bereitstehen, werden die geschätzten Conversions nicht erfasst bzw. (im Fall von Google Analytics) dem Channel „Direkt“ zugeordnet. So kann Google den Verlust der Beobachtbarkeit ausgleichen und gleichzeitig unrealistische Prognosen vermeiden.
An Ihr Unternehmen anpassen
Der allgemeinere Modellierungsalgorithmus von Google wird separat angewendet und spiegelt so Ihr individuelles Unternehmen und das Verhalten Ihrer Kunden wider.
Keine individuellen Nutzer identifizieren
Google erlaubt keine ID-Dateien oder andere Versuche zur Identifizierung individueller Nutzer. Stattdessen aggregiert Google verschiedene Daten (z. B. bisherige Conversion-Raten, Gerätetyp, Tageszeit und Standort), um die Wahrscheinlichkeit von Conversions zu prognostizieren.
Geschätzte Conversions in Google Analytics 4-Properties
Ihre Google Analytics 4-Property umfasst seit ungefähr Ende Juli 2021 geschätzte Conversions für bezahlte und organische Channels. Die Daten vor diesem Datum sind nicht davon betroffen.
Zentrale Berichte (z. B. Ereignis-, Conversion- und Attributionsberichte) und explorative Datenanalysen, bei denen Sie ereignisbezogene Dimensionen auswählen können, umfassen geschätzte Daten. In diesen Berichten werden die Conversion-Ereignisse automatisch anhand einer Kombination aus beobachteten Daten (soweit möglich) und geschätzten Daten (soweit erforderlich) channelübergreifend zugeordnet.
Beispiele für die Conversion-Modellierung
- In Browsern, in denen Conversions nicht mit Drittanbieter-Cookies gemessen werden dürfen, werden die Conversions anhand des Traffics Ihrer Website geschätzt.
- In Browsern, in denen das Zeitfenster für eigene Cookies begrenzt ist, werden Conversions (über das Zeitfenster hinaus) geschätzt.
- In einigen Ländern muss eine Einwilligung zur Verwendung von Cookies für Werbeaktivitäten eingeholt werden. Wenn Werbetreibende den Einwilligungsmodus nutzen, werden Conversions für Nutzer geschätzt, die keine Einwilligung erteilt haben.
- Gemäß den ATT-Richtlinien (App Tracking Transparency) von Apple müssen Entwickler eine Einwilligung einholen, wenn sie bestimmte Nutzerinformationen aus Apps und von Websites anderer Unternehmen verwenden möchten. Google nutzt keine Kennungen wie den IDFA, die unter die ATT-Richtlinien fallen. Conversions werden bei Anzeigen aus iOS-Zugriffen geschätzt.
- Wenn die Anzeigeninteraktion und die Conversion auf verschiedenen Geräten erfolgen, können Conversions geschätzt werden.
- Die Conversion-Modellierung deckt sowohl klickbasierte Ereignisse als auch aktive Wiedergaben auf YouTube ab und erleichtert so die Attribution von Conversions nach aktiven Wiedergaben.
- Alle Conversions, die aus verknüpften Google Analytics 4-Properties in Google Ads importiert werden, gehen in die Modellierung ein.