Noch vor März 2024 musst du den Google Consent Mode V2 in deinen Google Ads Account implementieren um weiterhin den EU Datenschutzrichtlinien zu entsprechen.
Aber: Datenschutz ist nicht der einzige Grund, weshalb du dich um den Consent Mode bei Google kümmern solltest.
Denn es geht auch um das sogenannte Conversion Modelling, also das Modellieren von Conversion Daten, die du anders nicht messen kannst…
Wie? Was? Wo?
In diesem Beitrag gibt es alle Details 😉
Der Google Consent Mode V2
Consent, Consent… gibt es da nicht schon irgendwas anderes mit diesem „Consent“?
Ja, ganz recht: Den sogenannten Cookie Consent.
Hand auf’s Herz: Wir alle lieben doch diese kleinen, wunderschönen Cookie Zustimmungsboxen, die uns fröhlich auf praktisch jeder Seite, die wir besuchen ins Auge poppen – oder?
Neue Datenschutzrichtlinien machen es erforderlich, dass ab März 2024 alle großen Werbeplattformen wie Meta oder Google dafür verantwortlich sind, sich die Zustimmung von den Nutzern einzuholen, damit entsprechende Werbung ausgespielt werden darf.
Als Reaktion auf diese neue Richtlinie macht Google es nun erforderlich, dass Werbetreibende den sogenannten Google Consent Mode V2 verwenden müssen.
Mithilfe dieses Consent Modes – oder zu deutsch etwas „Einwilligungsmodus“ – weiß Google, ob ein Nutzer seiner Nachverfolgung zugestimmt hat oder nicht – ja anhand des wunderschönen und allseits geliebten Cookie-Banners 😊
Je nachdem, ob die Zustimmung vom jeweiligen Nutzer nun erteilt wird oder nicht, passt Google die Tags des Trackings dann automatisch an, um die jeweilige Entscheidung des einzelnen Nutzers zu respektieren.
Diese Regeln gelten für alle Werbetreibenden, die Nutzer aus der EU bzw. dem Europäischen Wirtschaftsraum haben.
Ähm… und wieso jetzt „Google Consent Mode V2“, also Version 2?
Gab es denn schon mal eine Version 1?!
Allerdings.
Der Google Consent Mode existiert bereits seit einigen Jahren.
Neu in Version 2 sind nun aber zwei neue Variablen, die du einrichten musst:
Einmal die „ad_user_data“.
Diese legt die Einwilligung für das Senden von Nutzerdaten zu Werbezwecken an Google fest.
Und einmal „ad_personalization“.
Diese legt die Einwilligung für personalisierte Anzeigen fest.
Kannst du den Consent Mode V2 nicht einfach ignorieren?
Das wäre nicht empfehlenswert.
Zumindest nicht, wenn du im Europäischen Wirtschaftsraum tätig bist und potenziell auch nur einen einzigen Nutzer aus dieser Region hast.
Die Datenschutzbestimmungen basieren nämlich immer auf dem Standort des Nutzers, nicht auf dem Standort deines Unternehmens!
Willst du also die Funktionen für Messung, personalisierte Anzeigen und Remarketing weiterhin nutzen, musst du von Endnutzern im Europäischen Wirtschaftsraum die Einwilligung zur Verwendung personenbezogener Daten einholen und diese Einwilligungssignale an Google übersenden.
Implementierst du den Consent Mode V2 nicht, dann setzt du dich wenigstens folgenden Risiken aus:
- Du riskierst eine Abmahnung oder eine Art Bußgeld, weil du die Vorschriften für den Europäischen Wirtschaftsraum nicht einhältst.
- Du riskierst den Verlust wertvoller Conversion-Tracking-Daten, wenn deine Besucher keine Einwilligung erteilen. Mehr dazu gleich noch.
- Du riskierst, dass du keine Zielgruppen- und Remarketing-Listen mehr erstellen kannst.
- Und du riskierst die Option zur Schaltung personalisierter Werbung zu verlieren, eben z. B. im Remarketing.
Du wirst dich also wenigstens deshalb um den Google Consent Mode V2 kümmern, um die örtlichen Datenschutzbestimmungen einzuhalten (und damit du kein Bußgeld zahlen musst 🥴).
Als Google Ads Verantwortlicher sollte dich vor allem aber auch der drohende Datenverlust, wenn Benutzer keine Einwilligung zum Tracking erteilen, dazu veranlassen, dich schleunigst mit dem Consent Mode V2 zu befassen…
Wieso?
Stichwort: Conversion Modellierung.
Conversion Modellierung
Was genau ist das und wie funktioniert sie?
Nun, zunächst einmal ganz grob: Google versucht hier wieder durch gewisse Annahmen und Pauschalisierungen, fehlende Conversion Daten quasi nachträglich zu rekonstruieren.
Dazu gehört unter anderem die Annahme, dass bei Nutzern, die die Cookie-Einwilligung erteilt haben, die Conversion-Wahrscheinlichkeit in der Regel zwei- bis fünfmal höher wäre als bei Nutzern, die die Cookies abgelehnt haben.
Dieser Wert schwankt jedoch aufgrund von Faktoren wie Einwilligungsraten, Branche und Conversion-Typ erheblich.
Google hat in einem Hilfeartikel auch dieses Schaubild veröffentlicht um das Ganze zu verdeutlichen:
Der Einfachheit halber wird hier angenommen, dass es 1.000 Klicks gegeben hätte und die Cookie-Einwilligungsrate bei genau 50 % läge – also die Hälfte der Nutzer stimmt der Cookie-Nutzung zu, die andere Hälfte lehnt sie ab.
Die oberste Reihe stellt diejenigen dar, die zugestimmt haben. Diese können gemessen werden und fließen ins Reporting ein. Hier wird mit einer 10 % Conversion Rate gerechnet oder mit 50 Conversions insgesamt.
Darunter sind die 500 Nutzer, die keine Einwilligung erteilt haben.
Ganz unten und ausgegraut um zu symbolisieren, dass dies von Google unbemerkt vonstatten geht, weil eben nichts getrackt werden kann, wird mit einer 2,4 % Conversion-Rate gerechnet.
Es gab also 12 Conversions, die Google entgangen sind, aufgrund der mangelnden Cookie-Einwilligung.
Das soll zum Einen zeigen, dass basierend auf umfangreichen Analysen weniger Nutzer konvertieren, die die Cookie-Einwilligung nicht erteilen.
Über diesem ausgegrauten Kasten sehen wir aber noch einen Kasten mit 9 Conversions, die von der KI modelliert wurden. Diese wurden also nicht gemessen, sie wurden modelliert.
Oder, ein bisschen unschön ausgedrückt vielleicht: Die Maschine rät aufgrund verschiedener Datensignale, dass es möglicherweise 9 Conversions gegeben haben dürfte, die aber nicht gemessen wurden.
Da raten und schätzen aber so doof klingt, wird das ganze „modellieren“ genannt. Klingt gleich viel besser 😏
Das Schaubild von Google soll folgendes zeigen (siehe der Bereich rechts unten im Screenshot oben):
Würde der Consent Mode von Google nicht eingesetzt werden, würde die Conversion-Rate bezogen auf die 1.000 Klicks und 50 gemessenen Conversions nur 5 % betragen.
In Wahrheit liegt sie aber bei 62 Conversions und somit einer Conversion-Rate von 6,2 %.
Der Consent Mode V2 erlaubt es nun, dass durch die Conversion-Modellierung immerhin 9 der insgesamt 12 Conversions „nachberechnet“ wurden von der Maschine. Somit werden 59 Conversion reportet und eine Conversion-Rate von 5,9 % – das entspricht einem Conversion-Uplift durch die Modellierung in Höhe von satten 18 %.
18 % der zuvor „unsichtbaren“ Conversions, konnten von der Google KI also modelliert werden!
Laut Google ist es nun so, dass Conversions nur dann geschätzt und reported werden, wenn es „sehr wahrscheinlich“ ist, dass deine Anzeige zu Conversions geführt hat. Dadurch soll einem überreporten von vornherein entgegen gewirkt werden.
Die Maschine muss also aufgrund ihrer Berechnungen sehr sicher sein, dass die Modellierung auf eine Conversion hindeuten. Im Zweifel wird eher keine Conversion berichtet.
Die Modellierungsmethode: Holdback-Validierung
Dabei wird eine Technik verwendet, die als Best Practice im Bereich des Maschinellen Lernens gilt: Die Holdback-Validierung.
Die Modellierungsmethode wird bei dieser Technik auf eine Teilmenge der erfassten Conversions angewendet, um die Genauigkeit des Modells durch den Vergleich mit den erfassten Ergebnissen zu prüfen.
Das heißt auch: Gibt es nicht genügend tatsächlich erfasste Conversions zum Abgleich und zur Sicherung des Modellierungsverfahrens, wird auf Conversion-Modellierung verzichtet.
Was heißt jetzt aber „nicht genügend“ Daten?
Leider habe ich keine offiziellen Angaben gefunden. Solltest du da genauere Infos haben, schreib es doch gerne in die Kommentare.
Inoffiziell kursiert aber die Info, dass es wohl einen Mindestwert von 700 Anzeigenklicks über einen Zeitraum von mindestens 7 Tagen braucht – und zwar pro Land und pro Domain.
Erst dann wird eine Art Lernphase der Conversion-Modellierung angestoßen und erst dann fließen modellierte Conversions in deinen Account ein.
Das wiederum heißt:
Große Accounts, die viel Budget ausgeben und somit für entsprechende Klicks sorgen, profitieren gegenüber kleineren Accounts, weil die Großen von mehr Daten dank der Conversion-Modellierung profitieren und somit eventuell noch mehr Budget ausgeben können.
Klingt unfair, liegt aber eben einfach darin begründet, dass diese Art maschinellen Lernens immer relativ große Datenmengen braucht – und in kleinen Accounts mit wenig Budget reicht die Datenmenge dafür eben einfach nicht aus.
Ärgerlich, aber nicht Googles Schuld.
Im Einzelnen veranschaulicht Google die Conversion-Modellierung so:
Zunächst werden die Anzeigeninteraktionen in zwei Gruppen unterteilt.
Eine Gruppe enthält Anzeigeninteraktionen, bei denen ein eindeutiger, erkennbarer Zusammenhang zu einer Conversion besteht.
Die andere Gruppe enthält Anzeigeninteraktionen, bei denen kein entsprechender eindeutiger, Zusammenhang erfasst wurde.
Jetzt wird die Gruppe mit den erfassten Daten in weitere Untergruppen aufgeteilt.
Das geschieht auf Grundlage gemeinsamer Merkmale, wie etwa des Gerätetyps, des Browsers oder auch des Datums und der Uhrzeit.
Für diese Merkmale und Merkmalskombinationen können jeweils wichtige Messwerte berechnet werden.
So könnte beispielsweise festgestellt werden, dass Conversions, die morgens in Frankreich erfasst werden, eine bestimmte Conversion-Rate haben. Diese Rate kann am Abend allerdings anders aussehen.
Auch die Gruppe mit den erfassten Klicks und Aufrufen wird in Untergruppen eingeteilt.
Diese Untergruppen werden für die Sortierung nicht erfasster Anzeigeninteraktionen und Conversions verwendet.
Und schließlich werden nicht erfasste Anzeigeninteraktionen und Conversions verknüpft.
Anhand bekannter Conversion-Raten und anderer Merkmale der beobachteten Untergruppen werden vom maschinellen Lernen ggf. Zusammenhänge zwischen Anzeigeninteraktionen und Conversions hergestellt.
Die erfassten und die modellierten Conversions werden dann in deine Conversion-Daten eingebunden, um fundierte Entscheidungen zur Anzeigenleistung zu treffen.
Sie werden im Rahmen von Smart Bidding Gebotsstrategien, wo die genaue Gebotshöhe also der Maschine überlassen wird, auch in die Gebotsabgabe mit einbezogen – was zu einer besseren Optimierung führen sollte.
Aber jetzt kommt der Knüller:
Du kannst wirklich erfasste und nur modellierte Conversions und entsprechende Conversion-Werte nicht segmentieren. Du weißt also nie, wie sich das Verhältnis bei dir im Account genau darstellt.
Du musst Google wohl einfach vertrauen… 🥴🫣
Was ist jetzt zu tun?
Was ist nun für dich zu tun?
Die schlechte Nachricht vorne weg:
Wir haben uns dazu entschieden, dir jetzt nicht Schritt für Schritt zu zeigen, wie du bei deinem Website- oder Shop-System und deiner Consent Management Plattform den Consent Mode V2 genau einrichtest.
Warum nicht?
Es gibt einfach viel zu viele Kombinationen – welche sollten wir herauspicken?
Solltest du ganz dringend und unbedingt eine ganz bestimmte Kombi sehen wollen, schreib es uns gerne in die Kommentare – mal sehen, ob wir dann was machen können.
Aber ansonsten die gute Nachricht:
Wenn du eine von Google zertifizierte Consent Management Plattform zur Einwilligungsverwaltung nutzt, dann nimmt dein Anbieter automatisch eine Aktualisierung auf die neueste Version des Einwilligungsmodus vor.
Das gilt z. B. für gängige Anbieter wie Usercentrics, Cookiebot (nutzen wir aktuell) oder auch bei WordPress relativ weit verbreitete Borlabs.
Wende dich also ggf. an deinen Anbieter, um sicherzustellen, dass du den aktuellen Einwilligungsmodus verwendest.
Praktisch alle stellen es als das reinste Kinderspiel dar, die entsprechende Implementierung vorzunehmen. Du kannst uns gerne ja mal in die Kommentare schreiben, ob es auch wirklich so ein Kinderspiel ist… vielleicht bekommen wir so ein kleines Stimmungsbild in der Kommentarbox…
Ach ja, falls du ein eigenes Banner verwenden solltest, dann musst du natürlich manuell ein Upgrade auf Version 2 des Einwilligungsmodus durchführen.
Und: Solltest du jetzt regionen-spezifische Einwilligungsbanner verwenden, also immer in Abhängigkeit vom Standort des Nutzers?
Das hängt sicherlich ein wenig davon ab, wo deine Nutzer hauptsächlich herkommen.
Aber ja, viele gängige Tools erlauben die Einblendung unterschiedlicher Cookie-Banner in Abhängigkeit der jeweiligen Region des Nutzers. Das könnte eine gute Lösung sein, wenn du das strikte Zustimmungsbanner des Europäischen Wirtschaftsraums nicht jedem Benutzer auch außerhalb dieser Region unter die Nase halten möchtest.
Klarer Disclaimer an dieser Stelle: Dies ist keine Rechtsberatung! Hol dir im Falle eines Falles bitte den rechtsverbindlichen Rat eines sachkundigen Anwalts ein!
Google Consent Mode V2: So überprüfst du die Implementierung (3 Wege)
Wir möchten dir zum Abschluss hier noch 3 Wege zeigen, wie du die korrekte Implementierung des Google Consent Mode V2 bei dir überprüfen kannst.
Weg 1: Google Ads
In Google Ads selbst klicke auf „Zielvorhaben“ (1) und dann unter den Conversions auf „Zusammenfassung“ (2).
Wechsle nun auf den Tab „Diagnose“ (3) und du siehst den Status des Einwilligungsmodus (4).
Weg 2: Google Analytics
In Google Analytics klicke auf „Verwaltung“ bzw. das kleine Zahnrädchen unten links (1) und dann unter den Property-Einstellungen und „Datenerhebung und -änderungen“ auf „Datenstreams“ (2).
Hier findest du in deinem Datenstream dann die „Einwilligungseinstellungen“ (3) zum Ausklappen.
Weg 3: Google Tag Manager
Im Google Tag Manager nutze den Vorschau-Modus – und diesen am besten in einem Inkognito-Fenster deines Browsers. Öffne darin deine Website.
Klicke dann auf den Bereich „Consent“ (1) und wechsle auch auf den Tab „Consent“ (2).
Alle Tags sollten auf „Denied“, also „Abgelehnt“ stehen (3).
Nimmst du jetzt auf deiner Website alle Cookies an, sollte sich der Status dieser Tags hier im Fenster des Tag Managers ändern.
Der Status sollte sich – je nachdem zu welchen Datenschutzeinstellungen du deinen Consent, also deine Zustimmung gegeben hast – auf „Granted“, also „Gestattet“ ändern.
Hier ein Beispiel, wie es aussieht, wenn zu allem der Consent gegeben wurde:
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