Ein Kommentar von Lukas Meyer, Director Consulting & Operations bei der adtraffic GmbH
Berlin, im April 2022. Daten sind das neue Gold! Daten sind das neue Öl! Daten sind das neue Wasser! Diese Vergleiche sind hinlänglich bekannt und verdeutlichen: Daten sind sehr wertvoll. Aber welchen Daten können wir vertrauen? Am besten schenkt man nur Daten Vertrauen, die man selbst erhoben hat oder bei denen man in der Lage ist, sie zu prüfen. Im Folgenden veranschauliche ich anhand von Meta (Facebook & Instagram) und Google Ads, wieso Skepsis gegenüber den erhobenen Daten angebracht ist.
Wie Agenturen und Plattformen täuschen
Im (Online) Marketing gibt es viele sogenannte Vanity Metrics. Also Zahlen, die vermeintlichen Erfolg suggerieren, aber letztlich wenig Aussagekraft haben. Weit vorne dabei sind auch die KPIs der Plattform Meta (Facebook & Instagram). Im Business Manager von Meta kann man über 100 unterschiedliche KPIs auswerten. Diese KPIs werden oft fehlinterpretiert oder bewusst falsch ausgelegt.
Die meisten Kennzahlen davon sind so aussagekräftig, wie wenn H&M messen würde, wie viele Personen ein Kleidungsstück angesehen, angefasst und anprobiert haben und davon das Verhältnis ausrechnen. Bitte nicht falsch verstehen – das wäre sicherlich interessant und man kann anhand der Daten vieles interpretieren und manches im Prozess verbessern. Wenn alle im Geschäft das Produkt nur anfassen und niemand probiert es an, dann hat das Kleidungsstück wohl ein unangenehmes Material.
Man darf sich von den „soften“ Kennzahlen, die oft sehr hoch ausfallen, nicht blenden lassen und muss wissen, wie diese zu verstehen sind. Meta trackt Interaktionen und man kann diese für die Auswertung einer Anzeige heranziehen. Man sollte aber dabei im Hinterkopf behalten, dass die Hälfte der Interaktionen von eigenen Mitarbeitern oder Nutzern stammt, die einfach alles liken. Übrigens: Interaktionen sind nicht nur Likes oder Kommentare, auch ein Fotoaufruf oder 3-sekündige Videowiedergaben werden als Interaktion gemessen. Die Definition der jeweiligen Kennzahl erfährt man mit einem „Maus-hoovern“ über die Bezeichnung.
Wirklich wichtig sind den meisten Unternehmen „harte Zahlen“ wie Käufe, Umsatz oder qualifizierte Leads und vielleicht noch die erzielten Besucher der Webseite.
Warum trackt Meta so viele Käufe?
Viele kennen das: im Business Manager wird im Vergleich zum eigenen CRM oder Google Analytics ein Vielfaches an Käufen ausgewiesen. Die Ursachen dafür sind vielfältig, mit den richtigen Einstellungen kann man sich jedoch den tatsächlichen Zahlen annähern. Wenn kein Fehler beim Pixel oder Tracking vorliegt, hängt das maßgeblich mit den Attributionseinstellungen zusammen. Dort legt man fest, wann ein Kauf der Facebook-Anzeige zugerechnet wird. Man wählt den Zeitraum, 1 oder 7 Tage und ob der Kauf nur bei Ansehen der Anzeige oder bei Klick der Anzeige zugerechnet werden soll. Hinzu kommt, dass die Kennzahlen Schätzwerte sind.
Ein schönerer Ausdruck dafür ist Modellieren. Spätestens seit Corona ist das jedem ein Begriff. Modellieren ist sowohl bei Corona als auch bei Meta selbstverständlich sehr hilfreich. Denn man kann damit Tendenzen erkennen, bewerten und schlussfolgern. Wichtig ist, nicht zu vergessen, dass Schätzwerte und Modellierungen nie die Wahrheit sind und deshalb auch nicht als solche verstanden werden sollten.
Dass im Onlinemarketing heute so viel modelliert wird, haben wir nicht Corona, sondern den verschärften DSGVO-Richtlinien und dem IOS14-Update zu verdanken. Seitdem können deutlich weniger „echte“ Daten getrackt werden.
Wie kommen die Schätzwerte bei Meta zustande?
Wie die Schätzwerte zustande kommen, ist nicht genau bekannt, denn dahinter verbergen sich komplexe Algorithmen, die laut Aussagen von hochrangigen Meta-Mitarbeitern heute niemand mehr versteht. Man kann annehmen, dass Meta bei den Schätzwerten ähnlich konservativ vorgeht, wie man es von den Automobilherstellern oder anderen Werbeversprechen kennt: den Verbrauch von 4,8L auf 100 km kann man nicht einmal auf einer optimalen Teststrecke erreichen. Tatsächlich sind es bei 80 auf der Landstraße dann im besten Fall 6,4L auf 100 km.
Tipp:
Vertrauen Sie nicht blind den Plattform-Daten, sondern überprüfen Sie diese immer mit einem oder mehreren Drittanbieter Tools, wie bspw. Google Analytics. Die Wahrheit in den Daten zu finden, ist unmöglich. Mit dem richtigen Tracking, Attributionseinstellungen, Datenabgleichen und Reportings kann man sich dieser annähern. Vergessen Sie bei den vielen Plattform-Daten nicht die eigenen Website-Daten (First Party Daten) zu nutzen und auszuwerten, denn diese tragen meist mehr zum wirtschaftlichen Erfolg bei.
Auch die Metriken bei Google Ads sollte man kritisch hinterfragen. Überraschend dabei ist die KPI „sichtbare Impressionen“ bei Display Anzeigen. Das bedeutet: unter den „Impressionen“ befinden sich auch Anzeigenausspielungen, die niemand gesehen hat. Manche mögen behaupten, das sei bei Display Bannern üblich. Dann kann man als Anbieter von TV-Werbung auch behaupten, mein Fernsehspot hatte 40 Mio. Impressionen – aber nur 10% davon waren wirklich „sichtbare Impressionen“, also in der Realität gesehene, denn 90% der Fernseher waren ausgeschaltet. Übrigens: auch bei Google Ads werden die Kennzahlen modelliert – auch hier zeigt unsere Erfahrung, dass die Werte tendenziell deutlich besser ausfallen als die überprüfbaren Daten.
Daten richtig analysieren
Über Datenanalyse könnte man ein ganzes Buch schreiben. Ich möchte an der Stelle nur zwei Beispiele für Fehlinterpretationen aufzeigen:
Bei einer Display Ads Kampagne hatten wir als Zielgruppe weiblich 25-40 J. hinterlegt und diese auch entsprechend erreicht. Nach einigen Tagen haben wir genauer analysiert, wo die Anzeigen ausgeliefert wurden – nämlich in Spiele Apps für Kinder. Die benutzen das Handy der Mama und klicken versehentlich auf die Anzeige, wodurch Kosten entstehen. Vermeintlich wurde die Zielgruppe erreicht, bei genauem Überprüfen aber dann doch nicht.
Tipp:
Bei Google Ads Display Ads den Reiter Placements genau analysieren. Dort bekommt man eine Liste mit Webseiten, mobilen Apps und Videos präsentiert. Nicht passende kann man dort nach Überprüfung ausschließen. Im Internet gibt es auch vorgefertigte Listen um bspw. Dating- oder Spieleseiten auszuschließen. Expertentipp: Auch automatisierte Skript-Lösungen sind möglich.
Das andere Beispiel bezieht sich auf einen B2B-Kunden. Wenn nicht genügend Leads zur Optimierung erzielt werden, wird häufig auf Soft-Conversions wie Sitzungsdauer zurückgegriffen und optimiert. Das bedeutet, dass bspw. eine Verweildauer von 60 Sekunden auf der Webseite als Conversion getrackt und anschließend auf diese Conversion optimiert wird. Bei genauerer Analyse ist aufgefallen, dass sich viele Studenten auf der Webseite über das Thema informieren und entsprechend lange auf der Seite aufhalten. Der Algorithmus von Google folgerte daher daraus, es wäre sinnvoll auf Studenten zu optimieren, die jedoch überhaupt nicht zur Zielgruppe gehören. Das Conversion-Tracking haben wir bereinigt und Studenten bei den Anzeigenschaltungen ausgeschlossen.
Tipp:
Tracking regelmäßig hinterfragen. Nur mit der richtigen Datenbasis kann man auch richtig optimieren.
Ein lückenloses Tracking und damit hundertprozentig richtige Daten wird man im Marketing nie erreichen. Aber man kann sich annähern. Mit dem Wissen, dass Agenturen und Plattformen meist nicht objektiv sind, sondern Daten erheblich positiver auslegen als sie sind, sollte man die Kennzahlen kritisch hinterfragen. Werbeversprechen von Agenturen wie ROAS +300% sind entweder falsch, nicht überprüfbar oder nicht adaptierbar und damit wenig seriös.
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