Warum Google Analytics nicht das Maß aller deiner Daten ist
04.04.2023
Unsere Mission bei fraud0 ist es, Anzeigen- und Klickbetrug durch Bots zu verhindern und jedes Unternehmen auf dieses Problem aufmerksam zu machen.
Zu diesem Zweck bieten wir zusätzlich zu unserer einfach zu implementierenden Software auch Tipps und Tricks an, wie Unternehmen den Umfang ihres eigenen Botproblems mithilfe vorhandener Daten und Kennzahlen aus Analyse-Tools bewerten können.
Aber so nützlich es auch ist, eine eigene Analyse der Daten durchzuführen, eines darf nicht vergessen werden: Analyse-Tools wie Google Analytics spiegeln nur einen Bruchteil der Realität wider.
Sie geben einen guten ersten Hinweis darauf, ob und in welchem Umfang deine Website/App von Bot-Verkehr betroffen ist. Allerdings beantworten die Zahlen nicht die offenen Fragen, wie viel Bot-Verkehr tatsächlich existiert und welche Art von Bots es sind.
Dieser Artikel gibt dir einen Überblick darüber, warum Analyse-Tools (im Folgenden am Beispiel von Google Analytics 4 (GA4)) nur einen Teil der Realität widerspiegeln und warum du fraud0-Daten nutzen solltest, um deine Analyse-Daten zu ergänzen.
100% gemeldeter Verkehr ist nicht 100% des gesamten Verkehrs
Beginnen wir mit dem wahrscheinlich größten Problem von Google Analytics: der datenschutzfreundlichen Nutzung auf einer Website/in einer App.
Wenn du GA4 datenschutzkonform verwenden möchtest, musst du die Zustimmung deiner Nutzer einholen. Diese Anfrage führt dazu, dass du in Zukunft nur 30-70% der Nutzerdaten erhältst.
Die Opt-In-Raten variieren je nach Land und Branche. Während Menschen in Ländern wie Polen (64%) und Spanien (63%) eher auf den „Alle akzeptieren“-Button in einem Zustimmungsbanner klicken, ist die Zahl in anderen Ländern wie Deutschland (44%) und den USA (32%) viel niedriger (Quelle).
Ein ähnliches Bild zeigt sich auch in den Branchen: Während die durchschnittliche Opt-In-Rate im Gesundheitssektor nur 55% beträgt, liegt sie im Finanz- & Versicherungssektor sowie im Telekommunikationssektor bei fast 65%. Der Durchschnitt über alle Branchen liegt nur bei 60,14%.
Mit anderen Worten: Du verlierst die Daten von fast 40% deiner Website-Besucher!
Ein sehr ähnliches Bild zeigt sich nicht nur auf Websites, sondern auch in Apps. Mit der Einführung der App Tracking Transparency (ATT) in iOS 14.5 verlangt Apple, dass alle App-Entwickler die Nutzer um Erlaubnis bitten, personenbezogene Daten für das Tracking zu verwenden.
Auch hier ist das Bild gleich: Die Mehrheit der Nutzer (>50%) verweigert das Tracking, wenn die Option verfügbar ist.
Eine Fallstudie des Analyse-Experten Brian Clifton zeigt, welche Auswirkungen Opt-In-Anfragen auf deine Analysezahlen haben können. Nach der Implementierung einer Consent Management Platform (CMP) auf der Website eines Kunden und der Verknüpfung mit Google Analytics sanken die Zahlen um 70%.
Google Analytics wird dir daher niemals 100% deiner echten Basisdaten anzeigen, wenn du eine datenschutzkonforme Implementierung anstrebst.
Dein CMP-Anbieter kann dir Opt-In-/Opt-Out-Rate-Zahlen für deine Website bereitstellen (falls nicht, fordere sie unbedingt an). Du kannst diese Zahlen jedoch auch verwenden, um nur bestimmte Kennzahlen (wie Besuche) zu extrapolieren. Bei anderen Kennzahlen wie Conversions bleibt deine Datenbasis immer eine grobe Schätzung, da du möglicherweise mehrere extrapolierte Werte kombinierst.
fraud0 – DSGVO-konforme Sicht auf 100% des Verkehrs ohne Zustimmung
Nun die Frage an dich: Möchtest du mit nur 30% deiner Gesamtdaten arbeiten und darauf basierend wichtige Entscheidungen treffen?
Wir auch nicht. Deshalb stellen wir dir neben Kennzahlen zu Bots und ungültigem Verkehr grundlegende Analyse-Daten in unserem Dashboard zur Verfügung.
Auf diese Weise weißt du mit Sicherheit, wie viele Besucher insgesamt deine Website/App besucht haben und wie viele davon echte Personen waren und wie viele Bots. Zusätzliche Kennzahlen wie Referrer, Kampagne und Gerätetyp ermöglichen dir weiterführende, detailliertere Bewertungen.
Das Beste daran? fraud0 zeigt dir 100% deines Verkehrs, läuft vollkommen datenschutzkonform und kann ohne Zustimmung verwendet werden. Die Nutzung unserer Software basiert auf Art. 6 Abs. f DSGVO (berechtigtes Interesse).
Es liegt im Interesse des Website-Betreibers, die Nutzer seiner Website als validen oder invaliden Traffic einzustufen. In erster Linie verhindert fraud0 somit Betrug (Erwägungsgrund 47 der DSGVO), kann aber auch die Website-Statistiken korrigieren, indem ungültiger Traffic aus den Statistiken entfernt wird. Mit diesen wertvollen Einblicken können Website-Betreiber und Werbetreibende ihr Online-Marketing-Budget effizienter nutzen.
Intransparente Bot-Erkennung
Der zweite Grund, warum Google Analytics nur einen Bruchteil der Realität widerspiegelt, ist die intransparente Bot-Erkennung.
Google gibt sehr wenig Informationen darüber preis, wie und welche Bots aus den Daten erkannt und gefiltert werden. Zum einen wird die öffentliche IAB Spiders and Bot List erwähnt und zum anderen auf interne Forschungen verwiesen.
Die IAB-Liste stellt jedoch nur einen einfachen Überblick über verschiedene Bot-Namen im User-Agent-String dar. Betrüger können einfach einen anderen Namen für ihren Bot im User-Agent-Information verwenden und werden nicht mehr als Bot identifiziert. Diese Methode der Erkennung von Anzeigenbetrug, die auf dem sogenannten HTTP-Header basiert, ist somit vollkommen unzuverlässig, weshalb fraud0 viel ausgefeiltere Mechanismen einsetzt.
Über andere Methoden zur Bot-Erkennung in Google Analytics ist nichts bekannt. Es ist jedoch auch nachvollziehbar, dass Google selbst nicht sehr daran interessiert ist, darüber zu viel Informationen preiszugeben. Dies würde es Betrügern nur erleichtern, die Erkennung zu umgehen.
Darüber hinaus hat Google einen gewissen Interessenkonflikt, genauso wie alle anderen Werbeplattformen, da sie selbst Klicks monetarisieren, auch wenn diese nicht menschlicher Natur sind.
Während es unter Universal Analytics noch möglich war, die Bot-Erkennung manuell für eine Datenansicht ein- oder auszuschalten, werden Bots nun in App- und Web-Propertiess standardmäßig unter GA4 automatisch gefiltert.
Zusätzlich zur intransparenten Bot-Erkennung kannst du nicht sehen, wie viel Bot-Verkehr von Google Analytics ausgeschlossen wurde.
In GA4 gibt es keine Möglichkeit, die erkannten Bots in den Daten zu sehen. Wurden nur 3% ausgeschlossen oder waren es mehr als 20%? Dies macht eine gültige Schlussfolgerung über die Qualität sowie die Quantität des herausgefilterten „ungültigen Verkehrs“ unmöglich, und die angezeigten Sitzungsdaten könnten stark verzerrt sein.
Transparente Zahlen zu Bots mit Hilfe von fraud0
Ein anderes Bild zeigt sich, wenn du fraud0 verwendest. In unserem Dashboard zeigen wir dir nicht nur den Anteil an ungültigem und niedrigwertigem Verkehr am gesamten Verkehr, sondern bieten dir auch mehr Informationen über die Bots und die Gründe für ihre Sperrung an.
Auf diese Weise kannst du auf einen Blick sehen, welche Art von Bots (z.B. Botnets, User-Agent-Spoofing, etc.) dich betreffen.
Diskrepanzen in Analytics-Daten zwischen UA und GA4
Das dritte und letzte Problem, das wir hinsichtlich des Datensatzes in GA4 betrachten möchten, ist das geänderte Datenmodell zwischen Universal Analytics und Google Analytics 4.
Wahrscheinlich ist der signifikanteste Unterschied die unterschiedliche Hierarchie des Datenmodells. In Universal Analytics wurden Nutzern Sitzungen zugeordnet, die aus verschiedenen Hits bestanden (z.B. Seitenansicht, benutzerdefiniertes Ereignis, etc.).
Im Fall von GA4 handelt es sich um ein flaches, ereignisbasiertes Datenmodell, das eine Reihe von Ereignissen einem Nutzer zuordnet.
Ein vollständiger Vergleich der Änderungen zwischen UA und GA4 würde den Rahmen dieses Artikels sprengen. Wir empfehlen diesen Artikel, wenn du an einer detaillierteren Analyse der Änderungen interessiert bist.
Das einzige wichtige ist zu wissen, dass eine Vergleichbarkeit der Zahlen zwischen UA und GA4 kaum möglich ist und durchaus Diskrepanzen zwischen 5 – 60% zeigen kann.
Deshalb fragen sich viele Leute, inwieweit die automatische Filterung von Bots verantwortlich dafür ist.
Da Google Analytics jedoch weder Transparenz über die Bot-Erkennung bietet, noch die gefilterten Bots in den Daten zeigt, kann der Einfluss der automatischen Bot-Erkennung oder deren geänderte Funktionsweise zwischen UA und GA4 nicht bestimmt werden.
Es kommt daher vor, dass einige Unternehmen beide Tools parallel verwenden und sich zwei völlig unterschiedlichen Wahrheiten gegenübersehen. Bei einem unserer Kunden liegt der Unterschied in den Daten ziemlich bei unterdurchschnittlichen 6%.
Erhalten Sie Einblick in 100% Ihrer Daten
Wollen wir Ihnen fraud0 an dieser Stelle als Alternative zu Google Analytics 4 verkaufen? Nein. Unsere Stärke liegt in der Erkennung von ungültigem Verkehr und wird sich nicht ändern.
Vielmehr möchten wir Ihnen ein Gefühl für Ihre aktuellen Datenbasis vermitteln und warum diese nicht die Realität widerspiegelt, die Sie sich wünschen könnten. Google Analytics nimmt ein Stück Realität und präsentiert es Ihnen als Wahrheit in Ihrem Dashboard. Allerdings haben Sie keine Möglichkeit, das Gesamtbild zu betrachten, da die Daten in GA4 dafür fehlen.
An dieser Stelle möchten wir Ihnen empfehlen, neben Google Analytics 4 auch fraud0 zu verwenden und die daraus resultierenden Vorteile:
Einblick in 100% des Verkehrs deiner Website/App durch eine DSGVO-konforme Implementierung und Abfeuern ohne vorherige Zustimmung deiner Nutzer.
Transparente Erkennung von Bots und Einblick in die spezifischen Bot-Typen auf deiner Website/App
Wenn du den Vergleich zwischen GA4 und unseren Daten für dich selbst sehen möchtest, melde dich jetzt für eine kostenlose 7-tägige Testversion von fraud0 an. Alle Funktionen stehen dir in dieser Zeit voll zur Verfügung, ohne weitere Verpflichtungen. Du brauchst nicht einmal eine Kreditkarte, du kannst direkt kostenlos starten.
