Grundsätzlich gilt im Performance Marketing: Alles, was gemessen werden kann, sollte gemessen werden. Dieses Prinzip gilt natürlich auch bei Facebook-Kampagnen. Auch wenn Facebook bereits zahlreiche relevante Kennzahlen ausgibt, sollte das Zusammenspiel mit dem Onsite Tracking Tool der Wahl (in den meisten Fällen ist dies Google Analytics) gegeben sein.
Dieser Beitrag beleuchtet die Gründe für die Verbindung beider Tools, die wichtigsten Schritte zur Implementierung sowie mögliche Probleme und Differenzen in der Datenlage.
Warum sollte man bei Facebook-Kampagnen auch Google Analytics-Parameter verwenden?
Das hauseigene Reporting von Facebook bietet generell einen sehr ausführlichen Einblick in alle wichtigen KPIs. Egal ob auf Tagesbasis heruntergebrochen oder nach Altersgruppen aufgegliedert, bei Facebook kann man sich von Click Through Rates über unterschiedlichste Conversionarten bis hin zum Return On Adspend alle wichtigen Daten anschauen. Fokus liegt hier allerdings klar auf den definierten Zielaktionen der Kampagne, sei es eine Newsletter-Anmeldung, Website Traffic oder der Abverkauf von Produkten im Online Shop.
Das Zusammenspiel mit Google Analytics-Daten wird dann besonders wichtig, wenn man sich die Kampagnenperformance hinsichtlich bestimmter Onsite KPIs anschaut und sich beispielsweise folgende Fragen stellt:
- Wie hoch ist die Bounce Rate meiner Landingpage für Facebook-User:innen?
- Wie ist die Verweildauer meiner Facebook-User:innen im Vergleich zu Nutzer:innen aus anderen Kanälen?
- Wie bewegen sich Facebook-User:innen auf meiner Seite?
- Wie viele und welche Seiten besuchen sie?
- Wie sehen die Klickpfade aus?
- Wie viele Conversions leitet Facebook ein, welche aber über einen anderen Kanal (z.B. Search) abgeschlossen werden?
Diese und weitere Fragen zur qualitativen Beurteilung des Facebook-Traffics lassen sich durch die korrekte Verknüpfung von Google Analytics und Facebook beantworten.
Wie setzt man Google Analytics-Parameter bei Facebook ein?
Voraussetzung für das erfolgreiche Zusammenspiel der Daten ist die korrekte Implementierung des Facebook- und des Google Analytics-Pixels auf der eigenen Website. Ist diese gegeben, laufen die Daten in den jeweiligen Tools ein.
Die Verknüpfung erfolgt durch die Verwendung von Google Analytics Parametern, den UTM Parametern, welche im Facebook-Werbeanzeigenmanager auf Anzeigenebene hinterlegt werden.
Unter dem Punkt Tracking – URL Parameter können auf Anzeigenebene die gewünschten Parameter eingegeben werden. Inzwischen hat Facebook dynamische URL Parameter eingeführt. Das bedeutet, dass man nicht mehr für jedes Werbemittel einzeln Quelle, Medium, Term etc. eingeben muss. Stattdessen kann man einen bestimmten Platzhalter verwenden, welchen Facebook automatisch mit den jeweiligen Bezeichnungen oder IDs befüllt. Folgende dynamische Parameter stehen dafür zur Verfügung:
• source={{site_source_name}}
• placement={{placement}}
• ad_id={{ad.id}}
• adset_id={{adset.id}}
• campaign_id={{campaign.id}}
• ad_name={{ad.name}}
• adset_name={{adset.name}}
• campaign_name={{campaign.name}}
Die festgelegten UTM-Parameter bzw. Dimensionen lassen sich dann wiederum in Google Analytics unter „Akquisition“ wiederfinden und die Daten entsprechend auswerten.
Das heißt, je granularer man die UTM-Parameter gestaltet, desto genauer kann man in Google Analytics die Facebook-Performance analysieren. Als Empfehlung sollten mindestens die folgenden fünf UTM-Parameter verwendet werden:
• utm_source à Referrer (z.B. facebook, fb)
• utm_medium à Marketing Medium (z.B. socialpaid, sm_paid)
• utm_campaign à Kampagnenname (sollte dem Kampagnen-Namen bei Facebook entsprechen)
• utm_term à Adset (sollte dem Adset-Namen bei Facebook entsprechen)
• utm_content à Ad (sollte dem Anzeigen-Namen bei Facebook entsprechen)
Stimmen Facebook und Google Analytics Daten immer überein?
Die klare Antwort lautet hier leider: Nein. Facebook und Google Analytics sind zwei unterschiedliche Anbieter:innen, wodurch es immer Differenzen in den Messwerten geben wird. Dafür gibt es unterschiedlichste Gründe:
Zum einen wäre da die Nutzer:innenkennung: Während Facebook es relativ leicht hat, seine Nutzer durch ihr Login geräteübergreifend zu identifizieren, muss Google auf Cookies vertrauen. Dadurch ist es Google nicht ohne weiteres möglich, die Nutzer:innen zu identifizieren, wenn er beispielsweise vom Desktop zum Smartphone wechselt oder zwei unterschiedliche Browser nutzt. Facebook hingegen erkennt die Nutzer:innen wieder, da sie sich auf allen Geräten und System einloggen müssen um Facebook verwenden zu können.
Ein weiterer wichtiger Grund für Differenzen ist die Verwendung von unterschiedlichen Attributionsmodellen und -zeiträumen in Bezug auf Conversions. Bei Facebook werden standardmäßig auch View Through Conversions mit einen Attributionsfenster von einem Tag gemessen, Click Through Conversions über einen Zeitraum von 28 Tagen. Diese Einstellungen lassen sich im Werbeanzeigenmanager unter „Einstellungen“ anpassen.
Für eine möglichst hohe Datenkonsistenz sollten sowohl für Facebook als auch für Google Analytics möglichst gleiche Attributionsmodelle und -zeiträume festgelegt werden (z.B. 28 Tage Click Through und kein View-Fenster).
Es gibt noch zahlreiche andere Gründe für Unterschiede in den Messwerten wie Bot Traffic, Adblocker oder (lange) Seitenladezeiten. Dessen sollte man sich stets bewusst sein und versuchen, so viele Differenzen wie möglich zu beseitigen. Auch dann werden die Daten nicht zu 100% übereinstimmen, aber sie haben zumindest eine annähernd gleiche Datenbasis und lassen Analyse-Rückschlüsse zu.
Fazit
Sowohl Facebook-Reports selbst als auch Google Analytics sind wichtige Tools zur Messung der Performance von Facebook-Kampagnen. Auch wenn die Daten in beiden Tools nie 100% deckungsgleich sein werden, lassen sich durch sie wichtige Insights generieren. Bei Google Analytics stehen dabei eher die qualitativen Website-Kennzahlen wie Verweildauer, Absprungrate und Seiten pro Session im Fokus, wohingegen bei Facebook alle unmittelbar kampagnenrelevanten Messwerte wie Kosten und Return On Adspend ausgegeben werden. Für eine umfassende Performance-Analyse lohnt sich ein Blick auf beide Seiten.
