Datendiskrepanzen

Mögliche Gründe für eine Abweichung in den Daten:

Sitzungen werden mit Klicks verglichen

Dies sind unterschiedliche Metriken, die von verschiedenen Systemen gemessen werden - ein Klick auf einen Link wird so oft erfasst, wie ein Nutzer darauf klickt. Eine Sitzung wird als alle Interaktionen auf einer Website innerhalb von 30 Minuten (Standard bei GA oder Matomo) erfasst. Das bedeutet, dass ein Nutzer innerhalb von 30 Minuten zweimal auf eine Anzeige klicken kann, ohne seinen Browser zu schließen. Das würde als zwei Klicks, aber nur als eine Sitzung (und natürlich einen Nutzer) in Google Analytics gezählt. Es wird immer mehr Klicks als Sitzungen geben. 

Cookies

Da wir nur Nutzer verfolgen können, die den Cookie-Banner akzeptieren, werden die gemeldeten Zahlen immer niedriger sein, als die tatsächlichen Zahlen. Das liegt daran, dass es immer Benutzer geben wird, die Cookies ablehnen oder den Tab schließen, bevor sie erfasst werden. Leider ist die Berichtsfunktion im CCM19-Tool, das wir zur Einrichtung von Cookies verwenden, sehr begrenzt. Es bietet nur einen Überblick darüber, wie viele Nutzer Cookies auf der gesamten Domäne gesetzt haben und gibt uns eine grobe Schätzung des Anteils der Nutzer, die die Cookies akzeptiert und erfolgreich verfolgt haben. Auch bei bezahlten Anzeigen ist es üblich, dass Nutzer abspringen, bevor die Seite oder der Cookie-Banner überhaupt geladen wird. In solchen Fällen wird ein Klick erfasst, aber keine Sitzung protokolliert.

Der durchschnittliche Anteil der Nutzer, die Cookies akzeptieren, liegt bei ca. 70-80% (basierend auf einer Analyse, die wir im Mai 2022 durchgeführt haben), aber jeder Fall ist unterschiedlich, daher ist es besser, die Daten für die spezifische Domain und den entsprechenden Zeitraum zu überprüfen. 

UTM-Parameter

UTM-Parameter spielen eine entscheidende Rolle beim Veröffentlichen von URLs, insbesondere bei Marketingkampagnen. Es ist unerlässlich, immer UTM-Parameter einzuschließen, mindestens zwei: utm_source und utm_medium. Während utm_campaign optional ist, wird es empfohlen, wenn ihr unterschiedliche Links vergleichen möchtet. Wenn UTM-Parameter teilweise oder vollständig fehlen, besteht die Möglichkeit, dass einige Zugriffe als "direct/none" kategorisiert werden, insbesondere bei Sitzungen von mobilen Anwendungen wie LinkedIn, Facebook oder E-Mail-Apps. Wenn ein Link auf einer Website veröffentlicht wird, kann der Zugriff auch als "Webseiten" von der jeweiligen Seite gekennzeichnet sein. Zum Beispiel würde eine Anzeige auf Facebook Sitzungen generieren, die als "facebook.com/referral" gekennzeichnet sind.

Ihr könntet im Channel-Dashboard überprüfen, ob es einen Anstieg des Anteils an Direkt- oder Webseiten-Traffic gab, als eine Kampagne gestartet wurde. Dies kann beweisen, dass UTM-Parameter fehlten.

Weiterleitung

Idealerweise sollten keine Zwischenseiten zwischen der Website mit einem Kampagnenlink und einem JobShop vorhanden sein. Wenn eine Weiterleitung erfolgt, können UTM-Parameter verloren gehen und einer Sitzung wird kein korrekter Kanal zugewiesen. Wenn die URL mit Parametern zu lang ist, kann sie mithilfe von Bitly oder ähnlichen Tools verkürzt werden.

Bot-Traffic

GA und Matomo filtern verdächtigen Bot-Traffic heraus, Google Ads macht das ebenfalls, jedoch können die Methoden unterschiedlich sein. Andere Marketingplattformen können keine unterschiedlichen Filtern haben oder besitzen überhaupt keine Filter.

Ein Kanal für mehrere JobShops

Im Channel-Dashboard können nur Daten für einen ausgewählten JobShop angezeigt werden. Daher sollten die Daten kombiniert werden, wenn derselbe Kanal (also dieselben UTM-Parameter) für Links zu mehreren JobShops verwendet wird.

Die einfachste Möglichkeit, Daten über mehrere JobShops hinweg zu kombinieren, besteht darin, die Funktion "Daten exportieren" zu verwenden. Die generierten Dateien werden nach Tag und Kanal aggregiert, sodass es einfach ist, nach den gewünschten Kanälen zu filtern.