GA4 UND AFFILIATE MARKETING: DIE EMPFEHLUNGEN VON KWANKO

Mitte des Jahres 2023 wurde Google Analytics von Universal Analytics auf Google Analytics 4 (GA4) umgestellt. Infolgedessen hat sich im digitalen Bereich ein bedeutender Wandel vollzogen, der Fragen über die Auswirkungen auf das Tracking und die Zuweisung von Affiliate-Aktivitäten aufwirft.

In diesem Artikel erklären wir Ihnen, warum Sie mit dieser neuen Version von Google Analytics auf mehr Unterschiede zwischen Ihren Affiliate-Kampagnen stoßen werden. Wir können Ihnen versichern, dass unser Tracking immer noch zuverlässig funktioniert, da sich in diesem Bereich nichts geändert hat. Um die Daten genau verfolgen zu können, ist es von grundlegender Bedeutung, diese Unterschiede zu verstehen.

Die Unterschiede zwischen UA und GA4

Zunächst einmal werden Sie feststellen, dass es viele Unterschiede zwischen UA und GA4 gibt, die wir unten auflisten, aber die wichtigste Änderung betrifft das Attributionsmodell. 

Standardmäßig verwendet GA4 das Modell Datenbasierte Attribution (DDA = Data Driven Attribution), das sich leicht von dem von UA verwendeten Modell des letzten indirekten Klicks unterscheidet. Diese Änderung hat einen erheblichen Einfluss auf die Abweichungen zwischen dem Tracking der Affiliate-Netzwerke und dem, was auf der Seite von GA4 aufgezeichnet wird. 

In der Tat ist GA4 ereignisbasiert. Das bedeutet, dass separate Ereignisse (wie Seitenaufrufe, Interaktionen) als eine einzige Sitzung betrachtet werden, solange sie innerhalb des 30-Minuten-Zeitraums liegen. Dies ist eine Standardeinstellung, die geändert werden kann. Bei UA wurde eine Interaktion mit einem Affiliate-Link in den GA-Einstellungen als eine einzige Sitzung betrachtet. Wenn in UA mitten in der Sitzung neue UTM-Einstellungen gesammelt wurden (und diese sich von den ursprünglichen Einstellungen unterschieden), wurde die Sitzung abgebrochen, während in GA4 die Sitzung fortgesetzt wird.

Diese Änderung führt nicht nur zu weniger aufgezeichneten Sitzungen, sondern auch zu weniger Conversions, die den Affiliates zugewiesen werden. GA4 weist der ersten Quelle des Klicks eine Sitzung zu. Die Conversion hingegen hängt vom gewählten Zuweisungsmodell ab. 

Die wichtigsten Änderungen finden Sie unten :

In GA4 haben Sie die Wahl zwischen 3 verschiedenen Attributionsmodellen:

• Datenbasierte Attribution – wie oben erwähnt, ist dies das Standard-Attributionsmodell.
• Letzter Klick auf bezahlten und natürlichen Kanälen.
• Letzter Klick auf bezahlten Google-Kanälen.

Data-driven Attribution : Dieses Modell verteilt die Gutschrift der Konversion anhand der Daten, die mit jedem Konversionsereignis verknüpft sind. Es verwendet die Daten aus dem Kundenkonto, um den Beitrag jeder Klickinteraktion zu berechnen.*

Hierbei handelt es sich um eine auf maschinellem Lernen basierende Interpretation der Daten und nicht um die tatsächlich erfasste Konversion.

Letzter Klick auf bezahlten und natürlichen Kanälen: Dieses Modell ignoriert direkte Zugriffe und weist dem letzten Kanal, mit dem der Nutzer interagiert hat, 100 % des Konversionswerts zu.*.

Beispiele*.

1. Display > Soziale Netzwerke > Gesponserte Suche > Natürliche Suche → 100 % an die natürliche Suche.
2. Display > Soziale Netzwerke > Gesponserte Suche > E-Mail → 100 % bei E-Mail
3. Display > Soziale Netzwerke > Gesponserte Suche > Direktzugriffe → 100 % auf die gesponserte Suche.

Beachten Sie, dass der letzte bezahlte und organische Klick (GA4) und der letzte nicht direkte Klick (UA) zwei Namen für das gleiche Attributionsmodell sind.

Letzter Klick auf bezahlte Google-Kanäle: Dieses Modell weist dem letzten Google Ads-Kanal, auf den der Nutzer vor der Conversion geklickt hat, 100 Prozent des Conversion-Werts zu.*

Wie bereits erwähnt, ist das standardmäßig eingestellte DDA-Attributionsmodell die Hauptursache für die großen Tracking-Lücken, da Affiliate-Marketingnetzwerke in der Regel ein Attributionsmodell für den letzten Klick verwenden. 

Darüber hinaus können auch andere Faktoren die Zahlen beeinflussen, wie z. B. :

• Unterschiedliche Konversionsfenster: Das Attributionsfenster für GA4 beträgt 30 Tage. Bei Affiliate-Netzwerken kann es je nach Vereinbarung mit dem Kunden variieren, d. h. Affiliates können Konversionen auf Kanälen zuordnen, die außerhalb des GA4-Trackingfensters stattgefunden haben.
• Unterschiedliche Definitionen von Kanälen: Affiliate-Marketingnetzwerke und GA4 können unterschiedliche Definitionen von Kanälen haben. Beispielsweise können Affiliate-Marketing Netzwerke E-Mail-Marketing als einen anderen Kanal als die gesponserte Suche betrachten, während GA4 diese beiden Kanäle möglicherweise zu einem einzigen “bezahlten Akquisitionskanal” zusammenfasst.
• Datenverzögerungen: Es kann zu einer Verzögerung zwischen dem Zeitpunkt, an dem eine Konvertierung stattfindet, und dem Zeitpunkt, an dem sie in GA4 gemeldet wird, kommen. Dies liegt daran, dass GA4 die Daten verarbeiten muss, bevor sie in den Berichten verfügbar sind.
• Qualität der Daten: Die Qualität der von GA4 gesammelten Daten kann die Genauigkeit der Berichte beeinflussen. Wenn zum Beispiel viele Daten fehlen oder ungenau sind, kann der Bericht ungenau sein.
• Sampling der Daten: GA4 kann Datenproben verwenden, um die Menge an Daten, die es speichern und verarbeiten muss, zu reduzieren. Dies kann zu Abweichungen in den gemeldeten Daten führen.

• Session Source / Medium – liefert nur Informationen über den Datenverkehr und ist nur im Zusammenhang mit der Erfassung des Datenverkehrs verfügbar.
• Source / Medium – liefert mehr Informationen über die Zuordnung der Konversion. Allerdings finden Sie diese Informationen nicht im Bericht, sondern müssen in das Menü Explorer und/oder Werbung gehen. Diese Ansicht bietet nützliche Informationen, um besser zu verstehen, wohin die Konversionen gehen.
• Zustimmung: Ohne die Zustimmung des Nutzers kann GA4 keine Traffic-Quellen zuweisen und der Traffic wird automatisch als direkter Traffic zugewiesen.

Die Kwanko-Empfehlungen 

Um die Leistung besser verfolgen zu können, empfehlen wir Ihnen, folgende Maßnahmen zu ergreifen:

• Verwenden Sie beim UTM-Tracking die Namenskonvention von Google Analytics (medium, source).

            Für ein besseres Tracking empfehlen wir Ihnen die UTM wie folgt          .

            einzustellen: 

               utm_source=Kwanko

               utm_medium=Affiliation

               utm_campaign=Publisher_ID

1. Lösen Sie das Marketing-Tag im selben Auslöser wie das Konversionsereignis aus (Argann ist Ihre Transaktions-ID “transaction_id”, die im Kwanko-Tracking gesendet wird).
2. Verwenden Sie den Namen des Konversionsereignisses, um den erforderlichen Parameter hinzuzufügen (dies ist wichtig für die Konversionsanalyse).
3. Erstellen Sie die benutzerdefinierte Definition auf der Grundlage des neu erstellten Parameters. Dies ist sehr wichtig, denn nur mithilfe der benutzerdefinierten Dimension, die die Transaktions-ID enthält, können Sie nachvollziehen, wo genau sich die Konversionen befinden und welchem Kanal sie zugeordnet wurden. Achten Sie darauf, dass die “transaction_id” korrekt an GA gesendet wird. 
4. Denken Sie daran, verweisende Websites auszuschließen, die bei der Conversion-Analyse nicht berücksichtigt werden sollen, wie z. B. Zahlungsdomains (PayPal oder andere).
5. Verwenden Sie ein Last-Click-Attributionsmodell anstelle von DDA. Dadurch werden zwar nicht alle Abweichungen verschwinden, aber es wird dem tatsächlichen Tracking näher kommen. Gehen Sie zu: Administration > Datenansicht > Attributionseinstellungen > wählen Sie die Option “Bezahlte und natürliche Kanäle: Letzter Klick”.  
6. Bei Unklarheiten oder Fragen können Sie sich gerne an unser Team wenden.

In der Zusammenfassung…

Der Wechsel zu Google Analytics 4 führt zu erheblichen Unterschieden beim Tracking von Affiliate-Kampagnen, hauptsächlich aufgrund des DDA-Attributionsmodells. Um das Tracking zu optimieren, empfiehlt Kwanko die Verwendung präziser Namenskonventionen, das Auslösen von Marketing-Tags mit Konversionsereignissen und die Verwendung von Attributionsmodellen für den letzten Klick. Diese Maßnahmen ermöglichen eine bessere Interpretation der Daten und eine Optimierung der Affiliate-Strategien.