Cookies: Teil 3 - Impact vom Wegfall der 3rd Party Cookies und die Rolle von GA4

In den ersten beiden Teilen unserer Serie haben wir die grundlegenden Veränderungen durch das Ende der Third-Party-Cookies und die neuen Herausforderungen in der Welt der bezahlten digitalen Werbung ohne diese Cookies beleuchtet. Jetzt, im dritten Teil, fokussieren wir uns auf die direkten Auswirkungen dieser Veränderungen und wie Google Analytics 4 (GA4) als ein modernes Tool helfen kann, die Herausforderung der Wegfall der 3rd Party Cookies zu meistern.

Kurzer Rückblick auf Teil 1 & 2, sowie Einführung

Im ersten Teil der Serie haben wir das bevorstehende Ende der Third-Party-Cookies und dessen Gründe detailliert untersucht. Wir haben gesehen, wie diese Veränderung die Grundlagen des digitalen Marketings erschüttern wird, indem sie traditionelle Methoden der Datenerfassung und -nutzung unterbindet.

Der zweite Teil konzentrierte sich auf die direkten Auswirkungen dieser Veränderungen auf bezahlte Werbekampagnen (Paid Ads) und erörterte, wie die Zukunft der personalisierten Werbung ohne Third-Party-Cookies aussehen könnte. Verschiedene alternative Ansätze wie First-Party-Daten, kontextuelles Targeting und Privacy-First-Technologien wurden vorgestellt, um weiterhin effektive Marketingstrategien zu ermöglichen.

In diesem Teil werden wir die spezifischen Auswirkungen des Wegfalls von Third-Party-Cookies weiter vertiefen und uns insbesondere auf die Rolle von Google Analytics 4 (GA4) als mögliche Lösung konzentrieren. GA4 könnte eine entscheidende Rolle dabei spielen, die Lücke zu schliessen, die durch das Ende der Third-Party-Cookies entsteht, und dabei helfen, Datenschutz und Datenanalyse in Einklang zu bringen.

Impact auf die Werbebranche

Das Aus für Third-Party-Cookies stellt Werbetreibende vor grosse Herausforderungen, da ein wesentliches Tool für das Tracking und die Profilbildung von Nutzern wegfällt. Die Fähigkeit, Nutzer über verschiedene Webseiten hinweg zu verfolgen, war ein Eckpfeiler der Online-Werbung, der es ermöglichte, extrem zielgerichtete Werbung zu schalten und die Effektivität dieser Kampagnen genau zu messen.

Ohne diese Cookies wird es schwieriger, das Verhalten und die Präferenzen der Nutzer zu verfolgen, was zu einer generellen Abnahme der Werberelevanz und -effizienz führen könnte. Unternehmen müssen nun alternative Wege finden, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen, was oft bedeutet, sich stärker auf weniger invasive und datenschutzfreundliche Methoden wie 1st-Party-Cookies und kontextbezogene Werbung zu verlassen.

Viele Unternehmen beginnen bereits, ihre Strategien anzupassen. Zum Beispiel setzen einige Marken jetzt verstärkt auf Loyalty-Programme und Kundenkonten, um Daten direkt und mit Zustimmung der Nutzer zu sammeln. Andere experimentieren mit neuen Formen des kontextuellen Targetings, indem sie Werbung basierend auf dem Inhalt der Seite, auf der sie erscheint, schalten, anstatt auf das frühere Browsing-Verhalten des Nutzers.

Strategische Anpassungen

Marketingexperten müssen jetzt mehr denn je auf eine robuste Datengrundlage aus 1st-Party-Daten bauen. Dies bedeutet eine stärkere Konzentration auf das Sammeln von Daten direkt von den Nutzern durch Interaktionen auf der eigenen Website und durch direkten Kundenkontakt.

Die Entwicklung einer tiefgehenden und wertschätzenden Kundenbeziehung wird zur Priorität, um die notwendigen Daten für effektives Marketing zu gewinnen. Zudem wird eine grössere Transparenz gegenüber den Nutzern über die Datennutzung immer wichtiger, um das Vertrauen zu stärken und die rechtlichen Anforderungen zu erfüllen.

Neben den bereits erwähnten Methoden, gewinnen technologische Lösungen wie Fingerprinting und kohortenbasiertes Tracking (z.B. Googles „Federated Learning of Cohorts“ - FLoC) an Bedeutung. Diese Methoden versuchen, ein Gleichgewicht zwischen Nutzer-Privacy und der Notwendigkeit für personalisierte Werbung zu finden. FLoC beispielsweise ermöglicht es, Nutzer anhand ähnlicher Surfverhaltensmuster in Gruppen (Kohorten) zu segmentieren, ohne individuelle Profile zu erstellen.

Google Analytics 4 (GA4) als Antwort

Google Analytics 4 (GA4) ist die neueste Evolution der Google Analytics-Plattform, die darauf ausgelegt ist, in einer Welt ohne Third-Party-Cookies zu funktionieren. GA4 unterscheidet sich erheblich von seinen Vorgängern, indem es eine stärkere Fokussierung auf Datenschutz und die Nutzung von First-Party-Daten setzt.

Eines der Hauptmerkmale von GA4 ist die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen Modell zu aggregieren, das sowohl App- als auch Webdaten umfasst. Dieses Modell ermöglicht es Marketern, ein umfassenderes Verständnis des Nutzerverhaltens zu gewinnen.

Datenschutztechnisch bietet GA4 die Möglichkeit, IP-Adressen der Nutzer nicht zu speichern und setzt auf maschinelles Lernen, um Datenlücken zu schliessen, die durch das Blockieren von Cookies entstehen können. Diese Massnahmen sind ein grosser Schritt in Richtung Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und anderer globaler Datenschutzstandards.

Vergleich der Datenverarbeitung zwischen GA4 und älteren Analytics-Versionen

Im Vergleich zu älteren Versionen von Google Analytics, die stark auf Session-basierte Daten und Third-Party-Cookies angewiesen waren, nutzt GA4 ein Event-basiertes Datenmodell. Jede Interaktion eines Nutzers wird als separates Event erfasst, was eine flexiblere und detailliertere Analyse des Nutzerverhaltens ermöglicht. Diese Änderung bedeutet auch, dass GA4 besser für die Analyse von Cross-Platform-User-Journeys geeignet ist, da es eine nahtlose Nutzererfahrung über Apps und Webseiten hinweg verfolgen kann.

Wie GA4 den Verlust von 3rd Party Cookies kompensiert

GA4 ist so gestaltet, dass es Unternehmen hilft, die Herausforderungen, die durch den Verlust von Third-Party-Cookies entstehen, zu überwinden. Durch die stärkere Betonung von First-Party-Daten und die verbesserten Datenschutzfunktionen können Unternehmen weiterhin wertvolle Einsichten in das Verhalten ihrer Nutzer gewinnen, ohne auf invasive Tracking-Methoden zurückgreifen zu müssen.

Ein weiterer Vorteil von GA4 ist die verbesserte Integration von KI und maschinellem Lernen, welche es Marketern ermöglicht, Vorhersagemodelle zu erstellen. Diese Modelle können zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein Nutzer eine bestimmte Aktion ausführt, und helfen so, Marketingaktionen besser zu planen und zu personalisieren.

Wie datenschutzfreundliche Analysen mit GA4 durchgeführt werden

GA4 bietet verschiedene Möglichkeiten, um datenschutzfreundliche Analysen durchzuführen. Zum Beispiel kann die „Predictive Audience“-Funktion genutzt werden, um Zielgruppen zu identifizieren, die wahrscheinlich eine Conversion tätigen werden, ohne dass dafür detaillierte persönliche Informationen benötigt werden. Dies geschieht durch die Analyse von Verhaltensmustern und dem Einsatz von KI, die keine direkte Identifikation des Nutzers erfordern.

Darüber hinaus erlaubt GA4 den Nutzern, ihre Datenerfassung anzupassen und zu steuern, welche Daten gesammelt werden. Dies kann dazu beitragen, das Vertrauen der Nutzer zu stärken, indem ihnen mehr Kontrolle über ihre persönlichen Informationen gegeben wird.

Zusammengefasst positioniert sich GA4 als ein leistungsfähiges Tool, das in der Lage ist, den Übergang von einer Third-Party-Cookie-abhängigen Analyse zu einer mehr datenschutzorientierten und zukunftssicheren Strategie zu unterstützen. Dies macht es zu einem unverzichtbaren Bestandteil für Unternehmen, die in der neuen Ära des digitalen Marketings erfolgreich sein wollen.

Langzeitprognosen der Digital-Marketing-Landschaft durch GA4

Die Einführung von Google Analytics 4 (GA4) hat unmittelbare Auswirkungen auf die Marketingstrategien vieler Unternehmen. Durch die Veränderungen in der Art und Weise, wie Daten gesammelt und verarbeitet werden, müssen sich Marketingteams anpassen und neue Methoden entwickeln, um ihre Zielgruppen effektiv zu erreichen und zu analysieren.

Ein wesentlicher Einfluss ist die Verschiebung von einem Cookie-zentrierten zu einem Event-basierten Tracking-Modell. Dies erfordert von Unternehmen eine grundlegende Änderung in der Datenerfassungsstrategie – weg von der Masse an unstrukturierten Daten hin zu zielgerichteten, spezifisch gesammelten Informationen.