Datendifferenzen zwischen Facebook & Google Analytics
Jeder der schon mal Facebook Ads geschalten hat & seine Daten mit den Daten in Google Analytics vergleicht, stößt immer wieder auf dasselbe Problem: Sie stimmen NIE überein. Die Abweichungen liegen hier teilweise bei 50% - 90%! Doch woran liegt das und kann man dieses Problem überhaupt beheben? Hier gibt's die nötigen Infos für euch!
1. Unterschiedliche Tools verwenden unterschiedliche Tracking-Methoden
Wenn du mit unterschiedlichen Tools arbeitest, sollte dir bewusst sein, dass jedes Tool seine eigenen Mess- und Verarbeitungsmethoden nutzt. So ist es auch bei Facebook und Google Analytics (GA). Während letzteres klassisches Cookie-Tracking verwendet, nutzt Facebook seine so genannte "people-based"-Tracking-Methode. Der Vorteil: Während GA seine User nur über dieselbe Browsersitzung hinweg tracken kann, kann Facebook die Nutzeraktivität unabhängig vom Browser und dem verwendeten Gerät verfolgen. Im Umkehrschluss bedeutet das: Sobald ein User den Browser schließt, oder das Gerät wechselt, wie beispielsweise von Mobil auf Desktop, kann GA diese User nicht automatisch wiedererkennen - Facebook hingegen schon.
2. Facebook Klicks vs. GA Sessions
Der nächste Punkt: Facebook Klicks sind nicht gleich GA Sessions! Während ein Facebook Link-Klick getrackt wird, wenn ein User auf einen Link klickt, trackt GA einen Pageiew und somit den Start einer Session erst, sobald die Website komplett geladen ist. Klickt ein User also auf einen Link, verlässt die Seite aber sofort wieder, etwa weil der Klick ungewollt war, oder die Ladezeit zu lange ist, trackt GA hier keine Session. Des Weiteren beträgt eine GA Session 30 Minuten. Das bedeutet, wenn der User eine Seite verlässt und innerhalb der nächsten 30 Minuten wieder auf die gleiche Facebook-Anzeige klickt, trackt GA hier nur 1 Session, Facebook allerdings 2 Link-Klicks.
3. Facebook Attribution vs. GA Attribution
Auch die Conversion Attribution unterscheidet sich bei beiden Tools maßgeblich. In GA werden lediglich Click-Through Conversions gemessen, während sich Facebook auch noch View-Through Conversions zuschreibt. GA kann also nicht messen, ob jemand eine Anzeige nur gesehen hat und daraufhin einen Kauf abgeschlossen hat, Facebook hingegen schon.
Auch unterscheidet sich das Attributionsmodell der beiden Tools. GA nutzt in seinen Standardreports die sog. Last-Non-Direct-Click Attribution: Sieht ein User also eine Facebook Anzeige, sucht anschließend nach dem beworbenen Produkt über die Suchmaschine und schließt daraufhin einen Kauf ab, wird der Kauf der Suchmaschine zugeschrieben. Nachdem sich Facebook aber wie bereits erwähnt neben Click-Through Conversions auch View-Through Conversions zuschreibt, würde sich Facebook diesen Kauf ebenfalls zuschreiben. Denn für Facebook zählt: Sobald ein User einmal eine Anzeige gesehen hat und daraufhin innerhalb 24h konvertiert, oder auf eine Anzeige klickt und daraufhin innerhalb der nächsten 28 Tage konvertiert, erhält Facebook die Conversion mit 100% Gewichtung.
Des Weiteren haben beide Tools unterschiedliche Attributionsfenster und Conversion-Zeiterfassungen. Während das Standard-Attributionsfenster bei GA 6 Monate beträgt, sind es bei Facebook nur 28 Tage. Außerdem schreibt GA die Conversions dem Tag der Transaktion zu, Facebook hingegen dem Tag des Views, bzw. des Link-Klicks. Hieraus ergeben sich natürlich weitere Datendifferenzen.
4. Ad Blocker & Cookie Blocker
Ein weiterer Grund für die Datendifferenz sind außerdem User, die Ad Blocker bzw. Cookie Blocker verwenden. Ad Blocker verhindern das Ausspielen des Facebook Pixels, wohingegen GA keine Daten tracken kann, wenn der User einen Cookie Blocker installiert hat. Die Datendifferenz, die sich dadurch ergibt, ist selbsterklärend.
5. Sonstiges
Sonstige Gründe für die Datendifferenz können darüber hinaus auch Facebook Bot Traffic, oder URL Redirects sein. Bei letzterem schneidet vor allem Facebook gerne auch mal Kampagnenparameter ab. Solltest du also mit UTM-Parametern arbeiten, kann es sein, dass diese bei einem Redirect verloren gehen. Arbeite daher bei UTM Parametern lieber mit Short-URLs (Bitly, TinyURL etc.) und achte darauf, dass sowohl in GA als auch in Facebook der Bot Traffic ausgeschlossen wird.
Tipps zum Verbessern der Datendifferenz
- Betrachte Facebook View-Through Conversions getrennt von den Click-Through Conversions
- Um View- und Click-Throughs im Werbeanzeigen Manager getrennt zu betrachten, gehe auf "Spalten", wähle hier "Leistung" aus und gehe dann auf "Spalten anpassen". Passe unten rechts das Attributionsfenster an und wähle hier bei "Klicken" 28 Tage und bei "Anzeigen" 1 Tag aus
- Arbeite mit Multi-Channel-Funnel Analysen statt Standard Report Analysen in GA, denn hier siehst du alle Pfade, die ein User bis zur Conversion hatte und nicht nur den letzten Kanal
- Lege ein einheitliches Conversion-Attributionsfenster fest, welches passend für dein Produkt bzw. für deine Branche ist (Bei Versicherungen ist beispielsweise ein größeres Conversion-Attributionsfenster sinnvoll, da der Entscheidungsprozess des Users hier länger dauert, als bei einer günstigen Modemarke)
- Eine finale Analyse sollte nicht nur erst nach Ende der Kampagne erfolgen, sondern auch nach dem Ablauf des Attributionszeitraums beider Tools
- Nutze UTM Parameter zum Tracken deiner Kampagnen, aber greife hier auf Short-URLs zurück • Stelle sicher, dass bei beiden Tools sowohl die gleiche Währung als auch die gleiche Zeitzone eingestellt ist
Wie du feststellen konntest, gibt es diverse Gründe für die hohe Datendifferenz zwischen Facebook und Google Analytics. Die oben aufgeführten Punkte sollten dir jedoch dabei helfen, diese Differenz zu minimieren und diese vor allem argumentierbar zu machen. Nichtsdestotrotz sollte es dir bewusst sein, dass es nie möglich sein wird, einen 100%igen Datenausgleich zu schaffen. Um jedoch einen holistischen Überblick über die Channel Performance zu erhalten solltest du trotzdem immer verschiedene Tracking Tools und verschiede Attributionsmodelle miteinander vergleichen.