Der ultimative Google Analytics und Facebook Insights Datendifferenz-Guide22 min Lesezeit

Michaela Linhart Analytics Leave a Comment

Wie du es drehst und wendest, dein bezahlter Facebook Traffic in Facebook Insights wird NIEMALS mit deinen Google Analytics Daten übereinstimmen. Dafür gibt es 19 Gründe, die du alle hier erfährst. + Gratis Datendifferenz-Checkliste und die ultimative Lösung, doch noch Facebook Daten in Google Analytics zu analysieren.

Unterschiedliche Tools, unterschiedliches Tracking

Wenn du dich dafür entschieden hast Traffic über bezahlte Facebook Anzeigen einzukaufen und viiiel Geld in diesen Kanal investierst, wirst du spätestens bei der ersten Analyse stutzig: Facebook zeigt ganz andere Daten und Erfolge als Google Analytics. Mit Abweichungen mehr als 50%… Wie kann das sein?

Was sollst du nun reporten?

Und vor allem: Welchem Tool vertrauen?

Eines vorweg: Egal ob Google Analytics, AdWords, Facebook, Webtrekk, Adobe Analytics, etc. – unterschiedliche Tools erfassen Daten IMMER auf unterschiedlicher Weise.

Hinweis: Auch wenn du zwei Webanalyse-Tools einsetzt, beide Tools ihre Daten über den Google Tag Manager beziehen und daher das Gleiche reporten sollten: Die Daten stimmen nie zu 100% überein, denn jedes Tool hat seine eigene Mess- und Verarbeitungsmethode.

So ist es auch zwischen Facebook Insights und Google Analytics: Es sind zwei unterschiedliche Tools von zwei völlig unterschiedlichen Anbietern. Es wird daher IMMER Abweichungen geben.

Und da sind FB Insights und GA sehr speziell: Denn es gibt 19 Gründe warum beiden Tools unterschiedliche Daten liefern und Werbetreibenden das Leben erschweren.  

Im Folgenden erfährst du alle Gründe und mögliche Lösungswege. Eine Kurzfassung findest du hier, in der ultimativen GA und FB Insights Datendifferenz Checkliste:

<Inhaltsverzeichnis><Download>

#1: User vs. Cookie

Facebook hat den großen Vorteil, dass sich User IMMER einloggen müssen um die Applikation zu nutzen. Facebook erkennt seine User daher Browser- und Geräteübergreifend – also sehr, sehr genau.

Google Analytics hingegen erkennt User auf Cookie Basis: Wechseln User das Gerät (Desktop vs. Mobile) oder nutzen einen anderen Browser (Chrome vs. Firefox), kann Analytics den User NICHT automatisch wiedererkennen.

Beispiel Facebook User vs Analytics User

Screenshot: Beispiel Facebook User vs Analytics User

Es kann also passieren, das Analytics den User während seiner Customer Journey verliert und die Transaktion einem anderen Kanal zuweist – meistens direct oder organic.

Hinweis: GA bietet mit dem UserID Feature ebenfalls die Möglichkeit User Browser- und Geräte-übergreifend zu erkennen. Für sehr genaue Analysen und einem annähernd gleichen Tracking wie FB, müssen sich User allerdings auch IMMER auf der Website immer einloggen, damit sie wiedererkannt werden können.

#2: Facebook Klicks != Analytics Sessions

Die Datendifferenzen beginnen bei der unterschiedlichen Erfassung von Link Klicks in Facebook und Sessions in Google Analytics.

Aber sollte nicht ein Klick auf die FB Anzeige zu einer Session in GA führen und diese beiden Metriken daher gleich sein? Ja, das wäre der Idealfall und Wunsch von uns allen. Technisch gesehen sind es aber zwei völlig unterschiedliche Dinge.

Ein FB Link Klick entspricht einem Event, einem User-Verhalten und wird getrackt sobald der User auf die Kampagne klickt.

Hinweis: Link Klicks in FB sind nicht zu verwechseln mit "Klicks (Alle)". Link Klicks misst die Anzahl an Klicks, die auf Zielseiten auf oder außerhalb von FB führen. Klicks (Alle) hingegen misst sowohl Link-Links als auch Likes, Shares, Kommentare, etc.

Google Analytics misst hingegen den Aufruf einer Website: Dabei wird eine Session von einem Pageview initiiert, der erst gefeuert wird, sobald die ganze Website geladen ist.

Und hier ist auch schon das erste Problem: Wenn zwischen dem Klick auf eine FB Ad und dem Laden der Website eine zu lange Zeit vergeht, brechen User den Aufruf in der Regel ab. Das hat zur Folge, dass FB einen Link-Klick misst, in GA aber kein Besuch erfasst wurde. Die Ladezeit spielt also eine große Rolle – insbesondere in der mobilen Welt.  

Aber nicht nur die Ladezeit ist hier ein Problem: Es kann auch passieren, dass ein User unabsichtlich auf eine FB-Anzeige klickt und während er auf deine Website weiter geleitet wird, hektisch den Zurück-Button betätigt. In Facebook wird der Klick erfasst, in Google Analytics hingegen nicht aufgezeichnet, da die Seite noch nicht fertig geladen und der Tracking Code nicht gefeuert werden konnte.

Ein FB Klick, keine GA Session:

Beispiel Facebook Klick vs Analytics Session

Screenshot: Beispiel Facebook Klick vs Analytics Session

Außerdem beträgt die Standard-Sitzungsdauer in GA 30 Minuten (und wird jedes mal erhöht, wenn der User mit der Website interagiert): Ein weiteres Problem, denn wenn User innerhalb einer GA Sitzungsdauer mehrmals auf die gleiche Facebook Anzeige klicken, wird zwar in Facebook jeder Klick erfasst – in GA jedoch nur eine einzige Session aufgezeichnet.

Drei Facebook Klicks aber nur eine GA Session: 

Beispiel Facebook Klick vs Analytics Session

Screenshot: Beispiel Facebook Klick vs Analytics Session

Andersrum kann es auch sein, dass Google Analytics zwei Sessions aufzeichnet obwohl Facebook nur einen einzigen Klick registriert: Das passiert dann, wenn der User nach dem Klick auf die Anzeige auf deine Website kommt und 30 Minuten inaktiv ist z.B. weil er einen Kaffee trinken geht. Nach 31 Minuten kommt er zurück auf seinen Platz, erinnert sich, dass er gerade bei dir einkaufen wollte und schließt die Transaktion ab. In GA werden zwei Sessions erfasst, in FB allerdings nur ein klick.

Ein Facebook Klick, aber zwei GA Sessions:

Beispiel Facebook Klick vs Analytics Session

Screenshot: Beispiel Facebook Klick vs Analytics Session

Klicks in Facebook können daher NIEMALS mit Sessions in Google Analytics verglichen werden: Es sind einfach zwei unterschiedliche Paar Schuhe.

Ad- und Cookie-Blocker

Allerdings sollte die Anzahl der gefeuerten Facebook Pageview-Pixel mit der Anzahl deiner GA Pageviews annähernd übereinstimmen.

Hinweis: Das Facebook Pixel ist die Basis für ein erfolgreiches Kampagnen-Setup. Nur mit ihm kannst du die Ergebnisse deiner Kampagnen korrekt analysieren und deine Kennzahlen optimieren. Hier erfährst du, wie du den Pixel und das Conversion-Tracking auf deiner Seite korrekt implementiert.

#3 Cookie-Block: Analytics Tracking unterbinden

Annähernd deswegen, weil Google Analytics Seitenaufrufe nur dann korrekt messen kann, wenn User Browser-Cookies akzeptieren. Ist das nicht der Fall, kann Analytics den User nicht tracken.

Außerdem haben User die Möglichkeit das Google Analytics Tracking zu unterbinden, wenn sie nicht in den Statistiken erfasst werden möchten.

>> In beiden Fällen werden User zwar in Facebook erfasst, nicht aber in Google Analytics.

#4 AdBlock: FB Tracking unterbinden

Auf der anderen Seite wird das Facebook Pixel nicht gefeuert, wenn User einen AdBlocker installiert haben. Das kannst du sehr einfach mit dem FB Pixel-Helper überprüfen, wenn du einen AdBlocker installiert hast.

Facebook Pixel Helper mit AdBlocker

Screenshot: Facebook Pixel Helper mit AdBlocker

>> In diesem Fall werden User zwar in Google Analytics erfasst, das Pageview- oder Conversion Pixel nicht aber in Facebook.

Aus diesen Gründen kann es zu Abweichungen zwischen dem FB Pixel und dem GA Pixel kommen: Allerdings sollten das nicht mehr als 10-15% sein.

Überprüfe im Facebook Pixel-Dashboard, wie häufig die Pixel ausgelöst wurden und vergleiche sie mit deinen Google Analytics Daten.

FB vs GA Pixel Analyse

Screenshot: FB vs GA Pixel Analyse

Facebook Attribution != Analytics Attribution

Aber zumindest die Conversions sollten in beiden Tools gleich sein, oder? Leider gibt es auch hier unterschiedliche Zählweisen: Denn das Attributionsmodell von Facebook unterscheidet sich grundlegend vom Attributionsmodell in Google Analytics. Sogar in mehreren Hinsichten…

#5 Unterschied: FB VS GA Attributionsmodell

Facebook nutzt in seinen Conversion Reports sowohl eine Click-Through als auch eine View-Through Conversion-Zuordnung.

Das heißt, sieht der User eine Kampagne auf Facebook und führt innerhalb von 24h eine Conversion durch, wird die Conversion der Kampagne zugeschrieben. Ganz ohne Klick auf die Kampagne!

Facebook View Through Conversion

Screenshot: Facebook View-Through Conversion

Klickt der User auf eine FB-Kampagne und konvertiert innerhalb der nächsten 28 Tage, wird diese Conversion natürlich auch der Kampagne zugeschrieben.

Bei der Attribution von Facebook Ads gilt: Ein View wird immer durch einen Klick überschrieben. Der Klick ist das stärkere Signal.

Standardmäßig wird in Facebook nicht zwischen diesen beiden Conversion-Typen unterschieden: Sie werden gemeinsam reportet.  Die Differenzen zwischen Analytics und Facebook explodieren.

Hinweis: Allerdings kannst du die beiden Conversion Arten auch getrennt analysieren. Gehe dazu auf “Spalten: Leistung” → Spalten anpassen → Attributionsfenster und wähle bei “Anzeigen” 1 Tag und bei “Klicken” 28 Tage aus. 

Facebook Attributionsfenster anpassen:

Facebook Attributionsfenster in Analyse anpassen

Screenshot: Facebook Attributionsfenster in Analyse anpassen

In Google Analytics wird natürlich nur eine Klick-Through Conversion gemessen: Google kann nicht wissen, dass sich ein User eine Kampagne NUR angesehen hat und NUR aufgrunddessen deine Website geöffnet hat und konvertiert ist.

Deswegen müssen bei der Analyse immer Äpfel mit Äpfel verglichen werden: Also FB Click-through Conversions mit Google Analytics Conversions.

Tipp: Außerdem kannst du die View-through Conversions in FB gänzlich deaktivieren. Das führt in der Regel zu einer genaueren Click-through Attribution. Allerdings solltest du dir das genau überlegen, denn View-throughs können für die Kampagnen Optimierung wichtig sein...

Desweiteren verwendet Analytics die Last Non-Direct Click Attribution: Sieht dein User also die FB Anzeige, sucht deine Website anschließend über die Suchmaschine und konvertiert, wird die Conversion der Suchmaschine zugesprochen. >> Details zum Last Non-Direct Click Attribution von Google erfährst du hier. 

Analytics kann in diesem Fall nicht wissen, dass Facebook an dieser Customer Journey teilgenommen hat. Analytics erfasst keine FB Ad Views.

Last Non Direct Click Attribution Beispiel in Google Analytics

Screenshot: Last Non Direct Click Attribution Beispiel in Google Analytics

Das selbe passiert auch, wenn der User auf die Facebook Anzeig klickt, danach die Website in Google sucht und schließlich organisch auf die Website kommt: Die Conversion wird Google zugesprochen – zumindest in den Akquisitions-Standardberichten.

GA Attribution

Screenshot: Last Non Direct Click Attribution Beispiel in Google Analytics

Allerdings wird in den Multi-Channel Reports von GA Facebook als Teil der Customer Journey ausgewiesen – sofern der User das selbe Gerät benutzt und im selben Browser unterwegs war.

Multi Channel Trichter - Top Conversion Pfade

Screenshot: Multi Channel Trichter – Top Conversion Pfade

In Google Analytics erhält also der letzte Kanal vor der Conversion alle Lorbeeren – außer es war direct, dann der Vorletzte. Facebook sagt hingegen: Wenn FB einmal Teil der Customer Journey ist, dann erhält FB auch IMMER die Lorbeeren – egal ob FB der vorbereitende oder abschließende Kanal war.

#6 Unterschied: Conversion-Attributionsfenster

Auch das Conversion-Attributionsfenster beider Tools ist unterschiedlich.

Standardmäßig ist das Attributionsfenster in Google Analytics auf 6 Monate eingestellt:

Google Analytics Zeitlimit der Kampagne

Screenshot: Google Analytics Standard Zeitlimit der Kampagne

In Facebook sind es allerdings nur 28 Tage:

Facebook Werbeanzeigen Einstellungen

Screenshot: Facebook Werbeanzeigen Einstellungen

Hat der User also vor 6 Monaten auf deine Facebook Anzeige geklickt und kommt heute direct auf deine Website, wird die Session in Google Analytics der FB Kampagne zugeordnet. In Facebook selbst wird die Conversion aber nicht mehr der Kampagne zugeordnet, da das Attributionsfenster ja nur knapp ein Monat beträgt.

Hinweis: Diese Einstellung kannst du sowohl in Google Analytics als auch in Facebook anpassen, sodass beide Tools dasselbe Attributionsfenster nutzen. Im Prinzip ist es egal wo du die Anpassung vornimmst: Nachdem ich 6 Monate Kampagnen-Zuordnung relativ viel finde, setzte ich das Limit in GA auf 28 Tage hinunter.

Anpassung der Kampagnen Einstellung in Google Analytics:

Google Analytics Kampagneneinstellungen

Screenshot: Google Analytics Kampagneneinstellungen

#7 Unterschied: Conversion-Zeiterfassung

Das alles wäre nicht so schlimm, gäbe es nicht dieses eine Knockout Kriterium, dass es praktisch unmöglich macht, Daten aus beiden Tools miteinander zu vergleichen: Die Conversion-Zeiterfassung.

Während GA die Conversion zum Zeitpunkt der Transaktion (oder Zielerreichung) zuordnet, weißt FB den Conversion-Zeitpunkt dem Kampagnen-Klick zu.

Das bedeutet: Klickt ein User vor zwei Wochen auf deine FB Anzeige und kauft heute im Onlineshop ein, wird der Conversion-Zeitpunkt in Facebook dem Kampagnen-Klick vor zwei Wochen zugeordnet. Also rückwirkend!

FB vs GA Conversion Zeiterfassung

Screenshot: FB vs GA Conversion Zeiterfassung

Das bedeutet weiters, dass eine Monatsanalyse in Facebook heute ganz anders aussehen kann als nächstes Monat, weil innerhalb von 28 Tagen Conversions rückwirkend in FB zugeordnet werden.

Eine finale Analyse sollte also selbst in Facebook nicht nach Ablauf der Kampagne sondern erst nach Ablauf des Attributions Zeitraums vorgenommen werden, wenn tatsächlich keine Conversions mehr einfließen und die Zahlen verändern.

>> Und damit macht eine Analyse zwischen Facebook und Google Analytics überhaupt keinen Sinn, denn die Conversions verteilen sich in beiden Tools im kompletten Attributions-Zeitraum.

Auch hier können die Daten aller höchsten nach Ablauf des Attributions Zeitraums verglichen werden, wenn das Attributionsfenster gleich eingestellt wird.   

Hinweis: Zwar kann die Einstellung der Conversion-Zeiterfassung in der FB Ad Insights API an die GA Einstellungen angepasst werden - allerdings macht das bei der Kampagnen Optimierung keinen Sinn, denn Conversions die nach Kampagnen Ende erfasst werden, würden der Kampagne in FB nicht mehr zugeordnet werden. 

→ Facebook und Google Analytics sind an allen Ecken und Ende einfach komplett unterschiedlich und ein Datenabgleich wird NIE zu gleichen oder auch nur ähnlichen Ergebnissen führen.

Technische Datendifferenz Probleme

Abgesehen von all diesen Tool-spezifischen Abweichungen auf die Werbetreibende leider keinen Einfluss haben, gibt es auch zahlreiche technische Gründe warum Abweichungen zustande kommen können.

Der Unterschied: Diese lassen sich überprüfen und einfach beheben!

#8-9: Tracking Codes korrekt eingebaut?

Am schnellsten und einfachsten ist die Überprüfung der Tracking Codes auf der Landingpage / Website: Es muss sowohl der Basis Google Analytics Tracking Code als auch der Facebook Pageview und das Facebook Conversion Pixel richtig implementiert sein.

Facebook überprüfst du am einfachsten über den FB Pixel Helper (>> zur Anleitung hier lang).

Hinweis: Überprüfe an dieser Stelle auch, dass Pixel nicht doppelt ausgelöst werden. Das kann z.B. aufgrund von Weiterleitungen passieren.

Wichtig ist, dass der Facebook Pageview VOR dem Conversion Pixel gefeuert wird, da andernfalls der Facebook Pixel ÜBERHAUPT NICHT gefeuert wird. Diese Einstellung ist am einfachsten im Google Tag Manager über Tag Sequencing gelöst:

GTM Tag Sequencing für Facebook Pixel

Screenshot: GTM Tag Sequencing für Facebook Pixel

Google Analytics überprüfst du am besten über die Browser-Developerconsole: Diese kannst du in Google Chrome mit F12 öffnen.

Navigiere auf den Tab “Netzwerk” und tippe im Suchfeld “collect?” für das Universal Analytics Tracking ein. Reloade deine Website mit F5 und überprüfe ob der Pageview gefeuert wird und welche Daten übergeben werden.

Google Analytics Tracking Überprüfung

Screenshot: Google Analytics Tracking Überprüfung

Tipp: Wenn du deine GA Implementierung bisher noch nicht vollständig getestet hast, solltest du Stichprobenartig auf allen Seiten überprüfen ob GA korrekt gefeuert wird.

#10: Server- und Clientseitige Probleme

Auch wenn der Tracking Code richtig eingebunden ist, können Serverseitige- oder Clientseitige-Issues nicht ausgeschlossen werden: Beispielsweise könnten deine User das Tracking von Analytics unterbunden haben, indem sie keine Cookies in ihrem Browser akzeptieren. In diesem Fall werden User nicht in Analytics erfasst – in Facebook allerdings schon.

Außerdem nutzen viele User AdBlocker um nervige Werbung auf Websites zu unterbinden (ab 2018 ist ein AdBlocker sogar standardmäßig in Chrome integriert): Viele AdBlocker verhindern das Ausspielen der Facebook Pixel. Somit kann die Conversion in Facebook nicht mehr richtig zugeordnet werden – in Google Analytics allerdings schon.

#11: Besucherquelle und Mobile Apps

Eine weitere Fehlerquelle ist vor allem bei Branchen mit hohem mobilen Traffic der Fall: Hier sind Abweichungen um bis zu 80% üblich. Grund dafür ist die Besucherquelle.

Die Besucherquelle wird in Google Analytics über Referrer-Angaben im Header des Webseitenaufrufs angegeben. D.h. wird eine Website in einem Browser aufgerufen, übergibt der Browser in der Regel dem Webserver die Information, auf welcher Seite der Besucher zuvor war.

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Das entscheidende Wort ist hier „Browser“: Nur wenn ein Zugriff über einen Browser geschieht, kann Google die Zuordnung sauber vornehmen.

Soziale Netzwerke (und gerade Facebook) stellen allerdings ein Problem dar: Denn der meiste Traffic wird inzwischen über mobile Apps generiert. Das gilt ähnlich auch für Instagram, Twitter, Pinterest usw.

Mobile Apps übermitteln jedoch keine Referrer-Informationen: Google Analytics ordnet den Besuch deshalb meistens dem direkten Kanal zu.  Die Aufrufe werden zwar in Analytics erfasst, landen aber leider im falschen Kanal und können deshalb nicht als Facebook-Traffic erkannt werden.

Die Lösung: Kampagnen-URLs! Für eine korrekte Messung ist es möglich Analytics Kampagnen Parameter (UTM-Parameter) an die URL der Ad anzuhängen.

Nutze dafür das “Tool zur URL-Erstellung” von Google Analytics.

Hinweis: Nutze bei der FB Ad Erstellung niemals die Boost-Post Funktion. Abgesehen davon, dass sie nur eingeschränkte Möglichkeiten liefert, kann es passieren das Kampagnen Parameter verloren gehen.

Überprüfe an dieser Stelle ob sich das Problem mittels Kampagnen Parameter von alleine löst: Lege dafür in GA eine Testview an und schließe nur deinen Traffic ein (bzw. die IP deiner Firma). Über eine Browser-Simulation kannst du nun Facebook öffnen, auf die Kampagne klicken und dich auf deine Website weiterleiten lassen: Wird der Zugriff korrekt erfasst?

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#12: Kampagnen Parameter und URL-Redirects

Auch wenn du alle deine FB Ads brav mit Kampagnen UTM-Parameter vertrackst, es kann passieren, dass sie bei einem URL-Redirect verloren gehen.

Das ist meist ein Serverseitiges-Weiterleitungsproblem z.B. wenn du eine Short URL für das Spreading deiner Landingpage nutzt und diese beim auflösen alle Parameter wegwirft.

Dieses Szenario solltest du unbedingt testen! Am besten in dem du das selbe Szenario auf Mobile auch auf Desktop durchspielst: Testview anlegen, eigene IP einschließen, auf die Kampagne klicken und Ergebnis analysieren.

#13: Facebook Bot Traffic

Wichtig ist auch, dass du jeglichen Bot Traffic aus deinen Analysen ausschließt: Das gilt sowohl für Google Analytics, als auch insbesondere für Facebook. Denn auch Bot Traffic kann dafür verantwortlich sein, dass deine Zahlen in beiden Tools unterschiedlich hoch sind.

Füge daher in all deinen FB Pixel folgenden Code ein, damit du Facebook Bot Traffic garantiert aus deinen Facebook Analysen ausschließt:

if (document.location.href.search('gtm-msr.appspot.com') == -1 && document.referrer.search('gtm-msr.appspot.com') == -1) { //FB Pixel Code }

Bot Traffic aus FB entfernen:

Exclude Bot Facebook Traffic

Screenshot: Exclude Bot Facebook Traffic

#14: HTTPS → HTTP?

Zum Glück gibt es nur mehr sehr wenige Websites die unter HTTP laufen. Alle anderen sind bereits auf den neuen, sicheren HTTPS Standard umgestiegen. Der vollständigkeit halber möchte ich jedoch auch dieses Problem hier erwähnen.

Falls du noch nicht auf HTTPs umgestiegen bist, kann es sein, dass User Facebook mit HTTPS aufrufen und nach dem FB Ad Klick auf deine HTTP Website weiter geleitet werden.

Der User verlässt die sichere Umgebung und verliert beim Eintreten in die HTTP-Umgebung alle URL-Parameter.

Wenn du also noch nicht auf HTTPS umgestiegen bist, wird es aller höchste Zeit!

Google Analytics spezifische Issues

Technische Probleme hin oder her, manchmal liegt es an etwas ganz anderem: Nämlich einer Einstellung in Google Analytics.

Überprüfe daher sicherheitshalber auch in GA ob keine View Filter aktiviert sind, die einerseits deinen Paid Traffic aus der Analyse ausschließen und andererseits keine Kampagnenparameter erfasst.

Auch ein Blick in die GA Datenansicht und den ausgeschlossenen URL-Suchparametern ist oft hilfreich.

#15: GA Datenansichtsfilter überprüfen

Gehe dazu in Google Analytics in die Administration –> Datenansicht –> Filter und überprüfe ob keine Filter aktiv sind, die z.B. URLs überschreiben und dabei Kampagnen-Parameter entfernen oder einen ganzen Kanal aus der Analyse ausschließen.

Google Analytics Datenansichtsfilter

Screenshot: Google Analytics Datenansichtsfilter

#16: GA Datenansicht überprüfen

Gehe dazu in Google Analytics in die Administration –> Datenansicht –> Einstellung der Datenansicht und überprüfe unter „URL-Suchparameter ausschließen“, dass keine Kampagnen Parameter ausgeschlossen werden.

Google Analytics Datenansichtseinstellungen

Screenshot: Google Analytics Datenansichtseinstellungen

#17: Datensampling in Google Analytics

Eine weitere Besonderheit von Google Analytics, die zu Unterschieden zwischen FB & Analytics führen kann ist: Datensampling.

GA führt automatisch eine Stichproben-Erhebung durch, wenn sehr große Datenmengen über einen sehr langen Zeitraum analysiert werden sollen. In diesem Fall basieren deine Reports nicht mehr auf 100% der Daten, sondern eine Stichprobenerheben: Das kann alles zwischen 1% und 99% sein.

Google Analytics Datensampling

Screenshot: Google Analytics Datensampling

In diesem Fall solltest du deinen Daten in GA nicht mehr vertrauen, da sie nicht 100% korrekt sind.

Das kannst du allerdings sehr einfach umgehen, indem du einen geringeren Zeitraum für deine Analyse auswählst (größere Zeiträume könnten dann z.B. über Spreadsheet gemerged werden), keine Segmente und Filter anwendest und für GA360 Kunden Custom Tables anwendest.

Hinweis: Überprüfe auch ob der GTM korrekt implementiert und ausgespielt wird und deinen Analytics sowie Facebook Tracking nicht in die Quere kommt. Beachte dass  Kampagnenparameter auch über den GTM ausgeschlossen werden. 

Checkliste: Datendifferenzen identifizieren

Es gibt also tatsächlich jede Menge Gründe und Ursachen für unterschiedliche Daten in Google Analytics und Facebook: Speziell das Knockout-Kriterium der unterschiedlichen Conversion-Zeiterfassung macht es praktisch unmöglich die Daten dieser beiden Tools zu vergleichen. 

Lade dir hier die Datendifferenz-Checkliste herunter und teste alle Fehlerquellen durch, um absolut sicher zu sein, dass das grundlegende Setup richtig und vollständig ist.

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Im Zweifel? Facebook Daten vertrauen…

Blicken wir also der Tatsache ins Auge, dass Facebook und Google Analytics zwei unterschiedliche Plattformen mit ganz unterschiedlichen Tracking Methoden sind. Du wirst vermutlich niemals die selben Daten in beiden Tools erfassen und deine FB Ads in GA kontrollieren können.

Um mit FB Kampagnen wirklich erfolgreich sein zu können, solltest du also auf die Daten von FB vertrauen: Allerdings nicht blind, sondern bewusst und mit ein paar kleinen Anpassungen.

Denn Facebook liefert ein sehr optimistisches Bild deiner Conversions und versucht sich natürlich immer im Rampenlicht zu präsentieren, damit Marketer immer mehr und mehr Geld in diesen Kanal investieren. [Das machen allerdings alle anderen Tools auch…]

1. FB View-through aus Analysen ausschließen

In einem allerersten Schritt solltest du deine Facebook Berichte so anpassen, dass keine View-through Conversions mehr reported werden: Zwar kann das eine interessante Information sein, sollte aber auf keinen Fall für Marketingmaßnahmen herangezogen werden.

Denn nur weil ein User deine Kampagne gesehen hat, heißt es nicht, dass er sie auch beachtet hat…

Facebook Click-through Conversion only

Screenshot: Facebook Click-through only

2. FB View-through aus Attribution ausschließen

Ebenso könntest du deine View-through Conversions gänzlich aus dem Facebook Attributionsmodell ausschließen: Damit wird nicht nur das Conversion Tracking erheblich vereinfacht, sondern das Datendifferenz-Problem geringfügig verbessert.

Beachte allerdings, dass du deine View-through Conversions für die Kampagnen Optimierung benötigen könntest und teste daher ob es sinnvoll ist, diese Daten auszuschließen.

3. GA Multi-Channel-Reports nutzen

Verlasse dich bei der Analyse nicht nur auf den Google Analytics Channel Report, sondern nutze die MCT Reports unter Conversion → Multi Channel Trichter → Top Conversion Pfade.

Hier siehst du ganz genau ob eine FB Kampagne teil der Customer Journey war – wenn auch nicht als abschließender Kanal.

Vergleiche also auch diese Daten mit deinen Facebook Daten und überprüfe ob sich die Datendifferenzen dadurch verringern:

MCF Top Conversion Pfade

Screensot: MCF Top Conversion Pfade

Beachte allerdings das Multi-Channel-Trichter nur Daten für Conversions erfasst, also Transaktion und Ziele – nicht aber für alle anderen Besucher. 

In meinem Fall ist der Paid Social Kanal nur ganz selten Teil der Customer Journey gewesen. Dementsprechend taucht der Kanal auch sehr selten in meinem Report auf.

Top Tipp: Um zu überprüfen ob dein Paid Channel aber tatsächlich öfters Teil der Customer Journeys war, kannst du ein zusätzliches Ziel in GA anlegen, dass ALLE deine Sessions erfasst.

GA Ziel für Alle Sessions anlegen

Screenshot: GA Ziel für „Alle Sessions“ anlegen

Dadurch lassen sich nicht nur die Customer Journeys ALLER deiner User nachvollziehen – auch von jenen die noch nicht konvertiert sind – sondern du siehst auch wie oft Paid Social tatsächlich Teil der User Journeys war.

Paid Social als Teil der User Journey

Screenshot: Paid Social als Teil der User Journey

In meinem Fall ist der Paid Kanal 125x in 55 verschieden Customer Journeys vorgekommen: D.h. User haben auf die Anzeige geklickt, sogar öfters, und sind dann auf meine Website gekommen. Zur Zielerreichung konnten sie jedoch nur ganz selten animiert werden…

Das ist ein ausgezeichneter Anhaltspunkt für die Kampagnen-Optimierung und zusätzlich schafft es Vertrauen in die Facebook Daten, da der Paid Kanal doch noch in GA sichtbar ist. Vielleicht (noch) nicht bei den Transaktionen, aber immerhin in vielen anderen User Journeys.

4. Behalte die anderen Kanäle im Auge

Wirf während deiner Analyse in Google Analytics auch einen genaueren Blick auf deine anderen Kanäle (und speziell dem direkten Kanal): Die Kanäle könnten ebenfalls steigen, sobald du FB Anzeigen aktivierst.

Denn User könnten deine Anzeigen sehen und später nach deinem Unternehmen, deiner Website suchen oder die URL sogar direkt im Browser eingeben.

Ebenso würden User in diesem Kanal landen, sobald sie ihr Gerät oder den Browser wechseln.

Fazit

Es gibt 19 Gründe warum sich deine Facebook Daten von deinen Google Analytics Daten unterscheiden können. Es wird also vermutlich immer so sein, dass Facebook eine höhere Anzahl an Conversions trackt als Google Analytics: Trotzdem solltest du diese Anzahl ernst nehmen und für die Optimierung deiner Kampagnen nutzen, wenn du erfolgreiches Facebook Marketing betreiben möchtest.

Eine sinnvolle Analyse in Google Analytics ist vermutlich nicht möglich! Auch wenn wir es uns wünschen würden um das Big Picture aller deiner Marketing Kanäle zu erhalten.

Ich empfehle dir trotzdem alle Punkte aus meiner Checkliste zu überprüfen und alle möglichen Fehlerquellen und Datendifferenz-Ursachen zu bereinigen.

Anschließend kannst du deine User Pfade in den Multi-Channel-Funnels analysieren und hast zumindest einen Anhaltspunkt, der dir hilft deinen Facebook Daten mehr zu vertrauen.

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