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Im modernen Online-Marketing ist der Einsatz von Analysetools unverzichtbar – sowohl zur Erfolgsmessung und Auswertung relevanter KPIs als auch zur gezielten Optimierung von Marketingstrategien und Kampagnen.
Ausgangslage und Problemstellung
Im modernen Online-Marketing ist der Einsatz von Analysetools unverzichtbar – sowohl zur Erfolgsmessung und Auswertung relevanter KPIs als auch zur gezielten Optimierung von Marketingstrategien und Kampagnen. Besonders im Bereich Social Media stehen Werbetreibenden eine Vielzahl an Möglichkeiten zur Verfügung, um Daten zu tracken und den Kampagnenerfolg systematisch zu analysieren. Am häufigsten kommen dabei plattformeigene Lösungen wie der Meta Pixel, die Conversion API oder der Insight Tag von LinkedIn zum Einsatz.
Da diese Tools allerdings nur die Daten der jeweiligen Plattformen auswerten und externe Faktoren wie beispielsweise organische oder bezahlte Google-Suchen unberücksichtigt bleiben, greifen viele Online-Marketer zusätzlich auf Messtools wie Google Analytics oder Matomo zurück, um tiefere und genauere Einblicke in die Customer Journey zu erhalten.
Der gleichzeitige Einsatz unterschiedlicher Analysetools führt in der Praxis allerdings häufig zu abweichenden Ergebnissen, die teilweise erhebliche Differenzen aufweisen. Externe Tools erfassen mitunter nur einen Bruchteil der Conversions, die beispielsweise über die Conversion API von Meta ausgewiesen werden.
Dies wirft zentrale Fragen auf: Welche Zahlen sind korrekt? Welches Tool liefert realistischere Ergebnisse?
Um fundierte Antworten zu finden, ist es erforderlich, die Funktionsweise der unterschiedlichen Messtechnologien zu verstehen und deren Ergebnisse korrekt zu interpretieren.
Im weiteren Verlauf dieses Beitrags werden die wesentlichen Unterschiede zwischen plattformeigenen Tracking-Tools und externen Analyse-Lösungen wie Google Analytics systematisch dargestellt und bewertet.
Unterschiede in der Messung
Es gibt verschiedene Ansätze in der Art und Weise, wie die jeweiligen Tracking-Tools Daten erfassen und auswerten:
- Attributionsmodelle
- Google Analytics nutzt inzwischen standardmäßig nicht mehr das klassische Last-Click-Attributionsmodell, sondern ein datengetriebenes Attributionsmodell. Hierbei wird die komplette Customer Journey berücksichtigt, und jedem Kanal entlang des Conversion-Pfades wird ein anteiliger Wert der Conversion zugeschrieben.
Beim klassischen Last-Click-Modell hingegen wurde die gesamte Conversion dem Kanal zugerechnet, über den der letzte Kontakt vor dem Kauf erfolgte. - Bei den internen Messtools der Social-Media-Plattformen wird häufig ein 7-Tage-Click-Through- und 1-Tages-View-Through-Attributionsmodell verwendet.
Hier wird jede Conversion, die innerhalb von 7 Tagen nach einem Klick auf eine Anzeige oder innerhalb von 1 Tag nach dem bloßen Betrachten der Anzeige erfolgt, vollständig der Anzeige zugerechnet.
Dadurch erfassen diese Tools deutlich mehr Conversions als Google Analytics, da externe Kanäle nicht berücksichtigt werden – selbst wenn der Käufer durch andere Quellen auf das Produkt aufmerksam geworden ist oder diese einen höheren Anteil zum Kaufprozess beigetragen haben.
- Click-Through- vs. View-Through-Conversions
- Google Analytics erfasst fast ausschließlich Click-Through-Conversions. Das heißt, eine Conversion wird nur dann gezählt, wenn der Nutzer auf eine Anzeige klickt und anschließend eine Conversion-Aktion auslöst.
View-Through-Conversions – bei denen der Nutzer eine Anzeige lediglich sieht, ohne darauf zu klicken – werden in der Regel nicht berücksichtigt. - In den Werbeanzeigenmanagern der Social-Media-Plattformen hingegen werden auch View-Through-Conversions einbezogen.
Das bedeutet: Wenn ein Nutzer eine Anzeige sieht, später unabhängig davon konvertiert, wird diese Conversion trotzdem der Anzeige zugeschrieben.
Gerade bei längeren Entscheidungsprozessen kommt es häufig vor, dass Nutzer eine Anzeige wahrnehmen, jedoch erst später über andere Wege (z.B. organische Suche) kaufen.
Durch die Berücksichtigung dieser indirekten Käufe können Social-Media-Plattformen deutlich höhere Conversion-Zahlen ausweisen.
Hinweis: Weiterführende Informationen zu diesem Thema finden Sie in unserem Fachbeitrag.
- Tracking-Methoden und Datenschutz
- Cookies & Zeiträume: Google Analytics speichert Nutzerdaten in der Regel länger als Social-Media-Plattformen.
Bei sehr langen Customer Journeys kann es daher vorkommen, dass Nutzeraktionen in den Plattform-Tools nicht vollständig erfasst werden. - Datenschutz-Einschränkungen: Durch Datenschutzänderungen, wie z.B. Apples iOS14-Update, wird das Tracking insbesondere auf Social-Media-Plattformen stark eingeschränkt.
Das führt zu geringeren erfassten Datenmengen und erschwert den direkten Vergleich der verschiedenen Tools erheblich.
- Zielsetzungen der Plattformen
Social-Media-Plattformen bewerten den Erfolg von Werbeanzeigen in der Regel ausschließlich auf Basis ihrer eigenen Daten, ohne externe Kanäle oder zusätzliche Touchpoints einzubeziehen. Daher werden Attributionsmodelle verwendet, die vorrangig darauf ausgelegt sind, möglichst viele Conversions der eigenen Plattform zuzuschreiben.
Google Analytics hingegen verfolgt einen Multi-Channel-Ansatz und versucht, die gesamte Customer Journey abzubilden.
Dies führt häufig zu deutlichen Unterschieden in der Bewertung von Kampagnen.
Interpretation der Daten
- Kontext der Customer Journey
Ein wesentlicher Unterschied liegt in der Betrachtungsweise der Customer Journey:
Während Social-Media-Plattformen den direkten Einfluss ihrer Anzeigen betonen, liefert Google Analytics eine umfassendere Übersicht aller klickbasierten Touchpoints.
Besonders der Einfluss von View-Through-Conversions auf den Kaufprozess muss sorgfältig bewertet werden, da hieraus oft die größten Messunterschiede resultieren.
- Cross-Device-Tracking
Social-Media-Plattformen profitieren vom geräteübergreifenden Tracking eingeloggter Nutzer, was eine genauere Zuordnung ermöglicht.
Google Analytics hingegen kann Nutzer in der Regel nur gerätebasiert erfassen, sofern keine eigene User-ID implementiert wurde.
Dies kann zu Diskrepanzen in der Conversion-Zuordnung führen und die Bewertung der Kampagnenperformance verzerren.
- Conversion-Wert vs. Conversion-Anzahl
Im E-Commerce zählt nicht nur die Anzahl der Conversions, sondern auch deren Wert.
Social-Media-Plattformen erfassen häufig eine größere Zahl an Conversions (bedingt durch View-Through-Attribution), während Google Analytics genauere Informationen zum finanziellen Erfolg liefert.
Der tatsächliche ROI lässt sich durch Analytics oft besser nachvollziehen, da hier der Umsatzbeitrag jeder einzelnen Marketingmaßnahme klarer dargestellt wird.
- Zeitliche Abweichungen
Die Zeitspanne zwischen der Anzeige, der Interaktion und der späteren Conversion unterscheidet sich je nach Kanal stark.
Social-Media-Plattformen neigen dazu, Conversions schneller zu erfassen, während Google Analytics auch längere Entscheidungsprozesse berücksichtigt.
Insbesondere Produkte, welche häufig zu Impulskäufen verleiten, lassen sich gut über die Social-Media Plattformen erfassen. Bei Produkten mit deutlich längeren Entscheidungsprozess bietet es sich an, mehrere Touchpoints entsprechend zu evaluieren und zu gewichten.
Praxisbeispiel: Dateninterpretation in der Multi-Channel-Analyse
Ein Nutzer bekommt eine Werbeanzeige in seinem Instagram Feed ausgespielt, die ihn interessiert. Er klickt jedoch aufgrund von Zeitmangel nicht auf die Anzeige. Zwei Tage später sucht er bei Google nach dem Produkt und klickt dort auf eine Werbeanzeige des Unternehmens. Anschließend kauft er das Produkt auf der Website.
- Im Werbeanzeigenmanager von Meta wird die Conversions als View-Through-Conversion der Anzeige von Instagram zugeschrieben.
- Google Analytics ordnet die Conversion dagegen der bezahlten Google-Suche zu, ohne Instagram als Touchpoint zu berücksichtigen.
Beide Blickwinkel sind wichtig, auch wenn sie verschiedene Aspekte der Customer Journey beleuchten. Selbst wenn der Nutzer später über einen anderen Kanal konvertiert, hatte die Anzeige dennoch Einfluss auf seine Entscheidung. Deshalb sollte man sich nicht nur auf eine einzelne Datenquelle stützen.
Fazit
Daten aus Google Analytics und Social-Media-Tracking-Tools sind weder komplett richtig noch falsch – sie zeigen einfach unterschiedliche Perspektiven auf. Social-Media-Tools legen den Fokus gezielt auf die eigenen Anzeigen, während Google Analytics den gesamten Weg über verschiedene Kanäle hinweg beleuchtet.
Marketer sollten beide Systeme nutzen und ihre Vorteile verbinden, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. So lassen sich Kampagnen gezielter verbessern und die Customer Journey besser nachvollziehen.
Dabei sollte man sich nicht nur auf die Auswertungen aus Social Media oder Analytics verlassen. Auch spezialisierte Drittanbieter-Tools, können helfen, noch tiefere Einblicke zu gewinnen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Autor: Ronny Döhmer
Veröffentlichung: 05.08.2025