Google schätzt Online-Schlüsselereignisse, die nicht direkt beobachtet werden können, mithilfe von Modellierungstechniken. Dadurch ist eine genaue Attribution möglich, ohne dass individuelle Nutzer identifiziert werden (z. B. aus Gründen des Datenschutzes, wegen technischer Einschränkungen oder wenn Nutzer zu einem anderen Gerät wechseln). Mithilfe von geschätzten Schlüsselereignissen kann Google realistischere Aussagen in Berichten machen, Werbekampagnen optimieren und die automatische Gebotseinstellung verbessern.
Funktionsweise von geschätzten Schlüsselereignissen
Die Google-Modelle suchen nach Trends bei direkt beobachteten Schlüsselereignissen im Vergleich zu nicht direkt erfassten. Wenn die zugeordneten Schlüsselereignisse in einem bestimmten Browser ähnlich aussehen wie die nicht zugeordneten Schlüsselereignisse in einem anderen Browser, prognostiziert das Modell für maschinelles Lernen die Gesamtzuordnung. Anhand dieser Vorhersage werden die Schlüsselereignisse aggregiert und umfassen damit sowohl geschätzte als auch beobachtete Schlüsselereignisse.
Schlüsselereignismodellierung 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. Geschätzte Schlüsselereignisse werden mit beobachteten Schlüsselereignissen verglichen, die zurückgehalten wurden. Anhand dieser Informationen werden die Modelle dann optimiert. Google informiert Sie über Änderungen, die einen großen Einfluss auf Ihre Daten haben könnten.
Strenge Regeln für die Erfassung in Berichten
Geschätzte Schlüsselereignisse werden nur dann berücksichtigt, wenn die höchste Qualität sichergestellt ist. Falls nicht genug Zugriffsdaten als Grundlage für das Modell bereitstehen, werden die geschätzten Schlüsselereignisse 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 Geräte-IDs oder andere Versuche zur Identifizierung individueller Nutzer. Stattdessen aggregiert Google verschiedene Daten (z. B. bisherige Schlüsselereignisraten, Gerätetyp, Tageszeit und Standort), um die Wahrscheinlichkeit von Schlüsselereignissen zu prognostizieren.
Geschätzte Schlüsselereignisse in Google Analytics 4-Properties
Ihre Google Analytics 4-Property umfasst seit ungefähr Ende Juli 2021 geschätzte Schlüsselereignisse für bezahlte und organische Channels. Die Daten vor diesem Datum sind nicht davon betroffen.
Zentrale Berichte (z. B. Ereignis-, Schlüsselereignis- und Attributionsberichte) und explorative Datenanalysen, bei denen Sie ereignisbezogene Dimensionen auswählen können, umfassen geschätzte Daten. In diesen Berichten werden Schlüsselereignisse automatisch channelübergreifend anhand einer Kombination aus beobachteten Daten (soweit vorhanden) und geschätzten Daten (soweit erforderlich) zugeordnet.
Beispiele für die Modellierung von Schlüsselereignissen
- In Browsern, in denen Schlüsselereignisse nicht mit Drittanbieter-Cookies gemessen werden dürfen, werden Schlüsselereignisse anhand des Traffics Ihrer Website geschätzt.
- In Browsern, in denen das Zeitfenster für eigene Cookies begrenzt ist, werden Schlüsselereignisse (über das Fenster hinaus) geschätzt.
- In einigen Ländern muss eine Einwilligung zur Verwendung von Cookies für Werbeaktivitäten eingeholt werden. Wenn Werbetreibende den Einwilligungsmodus nutzen, werden Schlüsselereignisse 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. Schlüsselereignisse werden bei Anzeigen aus iOS-Zugriffen geschätzt.
- Wenn die Anzeigeninteraktion und das Schlüsselereignis auf verschiedenen Geräten erfolgen, können Schlüsselereignisse geschätzt werden.
- Die Schlüsselereignismodellierung deckt sowohl klickbasierte Ereignisse als auch aktive Wiedergaben auf YouTube ab und erleichtert so die Attribution von Schlüsselereignissen nach aktiven Wiedergaben.
- Für alle Google Ads-Conversions, die auf Grundlage von Google Analytics-Schlüsselereignissen erstellt werden, werden Schätzungen verwendet.