Um sie zu verstehen, müssen Sie zuerst die Grundprinzipien der Metriken verstehen, die Informationen darin organisieren, und diese sind:
- Nutzer
- Sitzung
- Ereignis/Treffer
Die meisten Dienste bewerten die Reichweiten nach den sogenannten Unique Usern (uu), also der Anzahl der Personen, die das Portal in einem bestimmten Zeitraum besuchen. Tatsächlich ist Google Analytics nicht in der Lage, eindeutige Benutzer zu erkennen. Dies ist auf veraltete Technologie zurückzuführen, die auf Cookies basiert.
Der Mechanismus funktioniert so, dass jedes Mal, wenn ein Benutzer das Portal besucht, GA überprüft, ob in seinem Browser ein zuvor zugewiesenes Cookie vorhanden ist. Wenn nicht, speichert das System die neue Datei im Browser und zeichnet den Besuch des neuen Benutzers auf. Wenn ja, zeichnet das System den Besuch des zurückkehrenden Benutzers auf.
Ein Cookie lebt maximal 2 Jahre, was an sich problematisch sein kann und Statistiken stören kann. Hinzu kommt die Tatsache, dass die Dateien jederzeit manuell gelöscht werden können oder sogar das Speichern von Cookies in Ihrem Browser vollständig blockieren können und die Angelegenheit viel komplizierter wird. Um das Ganze abzurunden, verwenden wir heute tagsüber viele Geräte und damit viele Browser gleichzeitig. Ein Computer bei der Arbeit, ein Smartphone und ein Heim-Laptop sind drei „einzigartige Nutzer für Google Analytics.
Was ist dann mit dem Rest der Etiketten?
GA-Sitzungen sind eine Liste von Benutzeraktionen innerhalb eines Besuchs, was es unmöglich macht, Multi-Channel-Tracks zu untersuchen. Die Analyse einzelner Sitzungen kann einen Einblick in das häufigste Verhalten der Besucher der Website im Vergleich zu ausgewählten Dimensionen geben, aber auf deren Grundlage können wir die vollständige Benutzerspur nicht analysieren.
Die letzte Metrik in Google Analytics ist ein Ereignis (oder Treffer). Es ist eine einzelne Aktion auf einer Seite. Die häufigste Interaktion ist die Seitenansicht, obwohl sie auch scrollen, auf eine Schaltfläche klicken, zu Ihrem Einkaufswagen hinzufügen und alle anderen Ereignisse, denen Sie folgen möchten, sein kann. Bitte beachten Sie, dass es in der kostenlosen Version von Google Analytics einen Schwellenwert von zehn Millionen Treffern pro Monat gibt, ab dem das System mit dem Abtasten von Daten beginnt. Eine Reihe von Treffern von einem Besuch wird als Sitzung bezeichnet.
Ereignisse sind, wie Sie sehen können, den Messfehlern am wenigsten ausgesetzt, aber nur auf sie zu setzen, blockiert das Ziehen weitreichender Schlussfolgerungen, weil wir nur auf ihrer Grundlage nicht in der Lage sind, die Daten als Ganzes auch nur innerhalb eines einzigen Besuchs zu betrachten.
Benutzer-ID-Funktion
Der Riese von Mountain View ist sich dieser Probleme bewusst und hat als Reaktion darauf die User-ID-Funktion in sein Tool eingeführt. Mit der User-ID können Sie Sitzungen von verschiedenen Geräten und Browsern einer bestimmten Person zuweisen, basierend auf eindeutigen User-IDs anstelle von Client-IDs.
Der Nachteil der Lösung ist die Notwendigkeit, jedem Besucher eine dauerhafte Kennung zuzuweisen, die ohne jegliche Form der Registrierung möglicherweise unmöglich ist. Der Punkt ist, dass der Besucher der Website einen "Fingerabdruck" hinterlassen muss, nach dem wir ihn / sie identifizieren können.
Eine der einzigartigen Ideen, auf die ich bisher gestoßen bin, war die Idee, die ID in einem Cookie zu speichern, den der Sender zuerst in einer E-Mail einschleichen müsste. Nach diesem Konzept lädt der Kunde beim Öffnen der E-Mail automatisch das Bild im Inhalt nach und „drückt das Cookie unbewusst in seinen Browser. Wenn er die Website nach einer solchen Operation betritt, liest GA den Wert der Datei mit dem Google Tag Manager. Eine interessante Idee, aber mit einem gewissen Risiko.
Wir haben keine Garantie, dass der Benutzer die Nachricht auf allen seinen Geräten liest. Ohne diese Daten werden immer noch von einem Fehler betroffen sein. Ein zusätzliches Risiko besteht darin, dass die falsche Implementierung der User-ID unsere Wachsamkeit beeinträchtigt und Entscheidungen, die auf der Grundlage falscher Daten getroffen werden, zu unvorhersehbaren Konsequenzen führen können.
Ohne User-ID wird sich unser Google Analytics ausschließlich auf die Cookie-Technologie verlassen müssen, die, wie gezeigt, nicht ideal ist. Neben der Kombination von Sitzungen verfügt die Benutzer-ID-Funktion über einen dedizierten Satz von Berichten, die für die Analyse von Cross-Device-Tracks nützlich sind.
User-ID-Berichte
In der Benutzer-ID-Ansicht stehen nur 3 Berichte von dieser Ebene zur Verfügung (Empfänger > Verschiedene Geräte), und diese sind:
- Überlappung des Geräts – Der Bericht zeigt an, wie viele und welche Geräte von Benutzern verwendet wurden, die mit Ihrer Website interagieren. Auf diese Weise können Sie die Interaktions- und Konversionsraten für Telefone, Computer und Tablets vergleichen und den Benutzerfluss zwischen den Geräten überprüfen.
- Device Pathways – Der Bericht zeigt die letzten fünf Arten von Geräten, die von Besuchern vor der Umwandlung verwendet wurden. Dies gibt Ihnen Informationen über das Nutzerverhalten in Abhängigkeit von den Geräten, die sie verwenden.
- Erntevorrichtungen — Bericht über den Zusammenhang zwischen Umrechnungsrate und Erntevorrichtung. Dank ihm können Sie den Prozentsatz der Benutzer überprüfen, die auf demselben Gerät konvertieren, das Gerät ändern und überhaupt nicht konvertieren.
Dank der Daten erfahren Sie, welche Elemente der Seite verbessert werden sollen, welche Kampagnen den „kalorischsten Traffic bringen oder zu welchen Interaktionen von verschiedenen Geräten in einer bestimmten Phase des Pfades führen.
Zum Beispiel: Wenn Sie in Google Ads-Berichten sehen, dass Mobile nicht konvertiert, aber in der User-ID-Ansicht deutlich den Trend sehen, dass die meisten Menschen abends zwischen Geräten wechseln und auf dem Desktop konvertieren, ohne dass eine solche Beziehung umgekehrt sichtbar ist, lohnt es sich, Kunden auf diese Weise zu gewinnen oder mobile Geräte vollständig aufzugeben und sich nur auf Computer und Laptops zu konzentrieren? Vielleicht erreichen Sie die meisten Kunden mit Ihrer Werbung während der Arbeitszeit und diejenigen, die sich von einem Desktop-Gerät aus anmelden und die Konvertierung durchführen? Ohne diese erste Interaktion auf Ihrem Smartphone würde eine Konvertierung wahrscheinlich nie stattfinden! Dies kann bedeuten, dass es sich lohnt, Ihre mobile Werbung aufrechtzuerhalten.
Dies ist nur ein Beispiel für die Verwendung von Berichten von verschiedenen Geräten in Marketingaktivitäten. Es ist auch gut zu überprüfen, ob sich angemeldete Benutzer anders verhalten als nicht angemeldete Benutzer. Mit Berichten aus der Benutzer-ID-Ansicht können Sie die Beziehung zwischen Geräten und das Engagement, das Sie für Ihre nächste Marketingaktivität verwenden, erkennen und bewerten.
Wie kann man User-ID-Reporting in Google Analytics aktivieren?
Sie müssen über redaktionelle Privilegien auf Dienstebene in Google Analytics verfügen. Wenn Sie sie nicht haben, fragen Sie den Administrator nach angemessenen Zugriffen. Gehen Sie dann zu Administration, Tracking Information und User-ID.
Akzeptieren Sie die Regeln für den Service und gehen Sie weiter. Dann zeigt der Assistent ein Fenster mit gtag.js-Codes und Universal Analytics an, das an der richtigen Stelle eingefügt werden sollte.
Schließlich wird das System vorschlagen, ein neues Display zu erstellen, das dem User-ID-Service gewidmet ist. Dies ist notwendig, da die Daten, die uns interessieren, nicht im klassischen GA-Display erscheinen. Dies wird der Ort sein, an dem Sie Informationen über Benutzer mit der zugewiesenen Identifikationsnummer sehen können.
Erhalten einer Benutzer-ID von einer Website
Jede Website ist einzigartig und es gibt keine einzige Möglichkeit, eine ID zu erhalten. Denken Sie auch daran, dass nicht alle Daten eins sein können. Google verbietet die Verwendung von Daten, die eine einfache Identifizierung einer Person ermöglichen, wie E-Mail-Adresse, PESEL, Telefonnummer, Vor- und Nachname usw. Ideal wäre es, wenn die User-ID aus einer Sequenz von Zufallszeichen besteht.
Die am häufigsten verwendete und einfachste Methode besteht darin, die User-ID auf die Datenschicht zu drücken. Einige speichern den Identifikator zusätzlich in einem Cookie mit einer benutzerdefinierten JavaScript-Variante. Eine andere Methode besteht darin, das HOME-Element einer Webseite auszuwählen, das Daten über den Namen, die Identifikationsnummer usw. des Benutzers speichert. Dies ist eine Aufgabe, die einem erfahrenen Programmierer oder Webmaster empfohlen wird.
Wenn der Programmierer die Benutzer-ID an die Datenschicht weiterleitet, gehen Sie zum GTM-Container und aktivieren Sie den Vorschau- und Debug-Modus. Aktualisieren Sie die Seite und wechseln Sie zur Datenebenenansicht in der Konsole, um den Parameter userId zu finden. Prüfen Sie, ob dem Parameter ein bestimmter Wert zugewiesen wurde. Sie müssen es an die variable Datenschicht im Google Tag Manager übergeben. Um dies zu tun, gehen Sie zurück zu GTM Container, gehen Sie zu Variablen Registerkarte und erstellen Sie eine neue Datenschicht Variable. Wenn Sie einen Namen im Feld zuweisen, denken Sie daran, dass die Buchstaben fallsensibel sind.
Aktualisierung der Google Analytics-Einstellungen Variable
Die Google Analytics Settings Variable in GTM wird verwendet, um die am häufigsten verwendeten GA-Einstellungen auf mehrere Tags zu übertragen. Dadurch werden alle Tags die Änderung erben, ohne dass sie separat geändert werden müssen.
Gehen Sie im GTM-Container zu Variablen und wählen Sie Ihre GA-Variable aus. Wenn Sie es noch nicht haben, erstellen Sie eine neue (in User Defined Variables). Gehen Sie zu Weitere Einstellungen > Felder einstellen. Geben Sie die Benutzer-ID von userId ein.
Ein weiterer Vorteil der Verankerung der User-ID in der GA-Variablen (anstelle eines Tags) besteht darin, dass das System allen Treffern, nicht nur Impressionen, eine User-ID zuweist. Dies gibt Ihnen später die Möglichkeit, das Verhalten der Besucher genauer zu analysieren.
Überprüfen Sie schließlich die Liste der Anfragen, die mit GA Debugger an Google Analytics gesendet wurden. Wenn unter den Parametern eine Benutzer-ID enthalten ist, stellen Sie sicher, dass der Benutzer-ID-Wert in der Spalte (&uid) korrekt gelesen wird. Überprüfen Sie auch die GA-Berichte in Echtzeit in der Benutzer-ID-Ansicht. Denken Sie daran, dass dies nur Statistiken für Besuche anzeigt, die den Parameter (&uid) enthalten.
Kombinieren von CRM-Daten über das Measurement Protocol mit der eigenen User ID
Wenn Sie es geschafft haben, die Benutzer-ID-Funktion in Google Analytics korrekt zu konfigurieren, sollten Sie im nächsten Schritt die Daten im Customer Relationship Management (CRM)-System Ihres Unternehmens mit den in GA gespeicherten Daten über das Measurement Protocol kombinieren. Das ist nicht notwendig, aber vernünftig.
Durch die Integration der Daten erhalten Sie vollständigere Statistiken über alle Interaktionen, die Auswirkungen von Marketingaktivitäten auf das Online- und Offline-Nutzerverhalten usw. Die so gesammelten Daten können für die Segmentierung und das Reporting verwendet werden. Darüber hinaus können Sie mit der Integration erweiterte Remarketing-Kampagnen in Google Ads, Display & Video 360, Search Ads 360 usw. erstellen.
Wichtig ist, dass die User-ID in GA mit der Customer ID im CRM-System übereinstimmt. Dies ermöglicht die Kommunikation beider Systeme. Das einzige Problem, das hier auftreten kann, ist, wenn Ihr CRM keine Benutzer-IDs erstellt, die mit GTM abgefangen werden können. Dann müssen Sie nach einem geeigneten Schlüssel suchen, auf dessen Grundlage Sie Kunden mit GA-Sitzungen in Verbindung bringen können.
Die meisten CRMs erkennen Kunden an ihren E-Mail-Adressen oder Telefonnummern. Leider kann die CID keine personenbezogenen Daten sein, die leicht identifiziert werden können, sonst würden wir gegen die Nutzungsbedingungen von Google-Diensten verstoßen. Es gibt zwei Lösungen: Pseudonymisierung personenbezogener Daten oder Auswahl eines anderen Schlüssels. Eine beliebte Methode in diesem Fall ist es, die Client-ID oder User-ID (oder beides) von Google Analytics direkt in das CRM-System zu schieben, wenn der Benutzer eine bestimmte Aktion ausführt (z. B. ein Kontaktformular sendet).
Die Operation ist nicht kompliziert und läuft darauf hinaus:
- Platzieren eines versteckten Feldes im Formular, das die CID des Benutzers enthält, die automatisch heruntergeladen und zusammen mit dem Nachrichteninhalt gesendet wird.
- Vorbereitung des CRM-Systems zum Empfang und Speichern der CIDs in Datensätzen. Auf diese Weise kann jeder Lead einem bestimmten Benutzer und seiner GA-Sitzung zugewiesen werden.
Wenn wir die Weiterleitung einer ID von GA zu CRM einrichten, müssen wir wieder zur Konfiguration des Measurement Protocol zurückkehren. Das Measurement Protocol wurde von Google erstellt, um die Übertragung von Rohinformationen direkt auf den Google Analytics-Server aus jeder Programmierumgebung zu ermöglichen. Die erste historische Möglichkeit, Daten zu übertragen, bestand darin, eine CSV-Datei manuell in Administration zu importieren (Option Datenimport), die es ermöglicht, Daten, die von Offline-Systemen generiert werden, mit Online-Daten zu kombinieren, die von GA gesammelt werden. Um den Prozess zu automatisieren, hat Google ein Protokoll gestartet, das analog funktioniert. Sie können Benutzermetadaten in die an GA gesendete Datei einfügen, um die Segmentierung zu verbessern und sie für die Analyse und das Remarketing zu verwenden.
Sobald das Protokoll konfiguriert ist, erstellen Sie eine benutzerdefinierte Dimension in Google Analytics. Dies wird ein "Slot" für Daten aus CRM sein, da die Hauptfunktion der eingebauten User-ID-Dimension darin besteht, sie in Berichten über verschiedene Geräte zu verwenden, und wir werden sie zum Importieren von Daten benötigen. Um Kollisionen zu vermeiden, wird empfohlen, eine benutzerdefinierte Dimension zu erstellen, die den User-ID-Wert für die Verwendung durch externe Systeme speichert. Denken Sie daran, bei der Auswahl eines Bereichs den eingestellten Wert auf „User zu belassen, da sich die Daten auf einen eindeutigen Benutzer und nicht auf eine einzelne Sitzung oder ein einzelnes Ereignis beziehen.
Remarketing mit Daten aus CRM
Sie wissen bereits, dass Sie auf der Grundlage der an GA gesendeten Daten in der Lage sind, Benutzer zu segmentieren und so erweiterte Remarketing-Listen zu erstellen. Je mehr Daten Sie senden, desto mehr Segmentierungsmöglichkeiten erhalten Sie. Neben Standard-Benutzerdaten wie Wert und Anzahl der Transaktionen, lebenslangem Kundenwert (LTV) oder der Phase im Verkaufstrichter, in der sich der Kunde gerade befindet, können Sie auch weniger offensichtliche Informationen wie die Besetzung senden. Bei Bedarf können Sie Remarketing-Listen erstellen, die beispielsweise nur aus Personen eines bestimmten Unternehmens bestehen.
Wenn Sie Werbung für die Prospektion benötigen, kann Google Ads eine ähnliche Gruppe erstellen, die Sie in Ihrer GDN-Kampagne verwenden können. Natürlich werden dies Kunden mit einem ähnlichen Profil wie Personen auf Ihrer Liste sein, aber nur in Bezug auf die Daten, die Google identifizieren kann, nicht aus den Informationen, die Sie über Measurement Protocol übermittelt haben. Denken Sie auch daran, dass Sie innerhalb eines MCK-Kontos Briefe an mehrere Google Ads-Konten senden können, wodurch Sie sie kreativer verwenden können.
Theoretisch können Sie die Daten aus dem CRM-System verwenden, um auf eine Kundenliste zu verweisen, aber die benutzerID-basierte Mitgliederweiterleitung ist derzeit nur in den USA verfügbar, so dass wir dies nicht tun werden. Lassen Sie mich nur erwähnen, dass Anzeigen aus einer solchen Liste auf Google, YouTube und Gmail-Diensten angezeigt werden können, aber nicht im Werbenetzwerk.
User-ID und Google Attribution
Vor einiger Zeit gab es Informationen über die Arbeit von Google an einem neuen Tool zur Messung der Cross-Device-Konvertierung – Google Attribution. Das Tool befindet sich derzeit in der Beta-Phase und ist auf einigen Google Analytics-Konten verfügbar. Wie funktioniert es und wird es die User-ID-Funktion in Zukunft ersetzen?
Um den Mechanismus von Google Attribution zu verstehen, müssen Sie eine andere Funktionalität besprechen, die vor einiger Zeit unter dem Namen Google Signals eingeführt wurde, die sich derzeit ebenfalls in der Beta-Phase befindet. Google Signals ist die Antwort von Google auf die Probleme mit Cookies. Nach dem Social-Media-Modell wurde beschlossen, Benutzer nicht durch Cookies zu identifizieren, sondern durch die Google-Konten, bei denen Benutzer angemeldet sind. Auf den ersten Blick ist das keine schlechte Idee. Jeder, der ein Gmail- oder Android-Telefonkonto hat, ist automatisch Inhaber eines Google-Kontos. Die Frage ist, wie viele Personen sind auf allen ihren Geräten bei einem Konto angemeldet?
Das Problem ist, dass Sie nicht unbedingt in Ihrem Google-Konto angemeldet sein müssen, um YouTube-Videos anzusehen oder die Suchmaschine zu verwenden. Dies ist auf Facebook oder LinkedIn anders, wo wir nicht viel tun können, ohne uns bei unserem Konto anzumelden. Eine andere Sache ist, dass eine Person mehrere Google-Konten haben kann (z. B. ein anderes Konto auf einem Geschäftstelefon, ein anderes auf einem privaten Telefon), was die Daten weiter stören kann.
Und wie funktioniert die Google Attribution Beta im Moment? Abgesehen von der automatischen Kanaltrennung und der Einbeziehung aller Interaktionen in das datengesteuerte Modell (anstelle der letzten 4 Interaktionen, wie in Google Analytics) werden im Tool keine geräteübergreifenden Daten angezeigt. Darüber hinaus neigt Google Attribution dazu, Kampagnen im Suchnetzwerk einen relativ großen Anteil an Conversions zuzuweisen, d.h. das Google-Werbesystem zu bevorzugen.
Damit Google Attribution die User-ID in Zukunft ersetzen kann, müsste Google einen Mechanismus entwickeln, mit dem jedem Nutzer eine permanente ID zugewiesen werden kann, mit der er unabhängig vom Gerät und Browser erkannt werden kann. Soweit ich weiß, hat Google im Moment keinen solchen Mechanismus entdeckt.
Natürlich gibt es wettbewerbsfähige Lösungen für Google Analytics auf dem Markt. Facebook zum Beispiel hat vor einiger Zeit Facebook Attribution veröffentlicht, ein Tool zur Analyse der Ergebnisse von Marketingkampagnen auf der Grundlage von Conversion-Ereignissen, das 7 verschiedene Attributionsmodelle bietet:
- Selbstkredite
- Letzter Klick oder Besuch
- Letzte Berührung
- Positional 30 %
- Lage 40 %
- Zeitabfall 1 Tag
- Time Decay 7-Tage
Eine der Funktionen des Tools besteht darin, Berichte über verschiedene Geräte zu erstellen. Facebook Attribution verwendet ein datengesteuertes Modell, das jedem Kontaktpunkt auf dem Konvertierungspfad basierend auf der Gesamtzahl der Anzeigen, Klicks und Besuche einen bestimmten Wert zuweist. Wie Facebook berichtet: „Indem wir uns ständig bei Facebook anmelden, können wir Aktionen direkt echten Personen zuweisen. Das bedeutet, dass Facebook Attribution Nutzer anhand ihrer Konten erkennt, bei denen sie eingeloggt sind, nicht anhand ihrer Cookies oder IDs. Mit Facebook Attribution können Sie auch Klick- und Anzeige-Tags in externen Medien wie Google Ads installieren. Es lohnt sich auf jeden Fall, ein paar Texte zu schreiben, um Ihre Meinung dazu als interessante Alternative zu GA zu bekommen.
Dennoch verbessert Google jedes Jahr seine Tools und fügt immer mehr nützliche Funktionen hinzu, um die Cross-Device-Analyse zu unterstützen. Es scheint, dass Cookies langsam außer Kontrolle geraten, und Google selbst wird sich bald darauf konzentrieren, Daten auf alternative Weise zu sammeln. Vielleicht wird die User-ID in einiger Zeit durch eine neuere, einfacher zu implementierende Technologie ersetzt. Derzeit gibt es keine wirkliche Alternative und wird es wahrscheinlich noch lange nicht sein.
