Google Analytics Zertifizierungsantworten (GA4)

Wenn Sie die personalisierte Werbung für Ihre Property aktiviert haben, aber bestimmte Ereignisse ausschließen möchten, was geschieht mit den Daten für diese Ereignisse?

• Diese Daten sind nur in den Bereichen Berichte und Erkunden verfügbar.
• Diese Daten werden nur für Zielgruppen in Google Ads genutzt.
• Diese Daten werden nur für Analysezwecke genutzt.
• Diese Daten sind nur im Bereich Werbung verfügbar.

Erläuterung:

Wenn Sie die personalisierte Werbung für Ihre Property aktiviert haben, aber bestimmte Ereignisse ausschließen möchten, werden die Daten für diese Ereignisse nur für Analysezwecke genutzt. Durch das Ausschließen bestimmter Ereignisse können Sie steuern, welche Daten für die Personalisierung von Anzeigen in Google Ads verwendet werden. Die ausgeschlossenen Ereignisse werden jedoch weiterhin für Analysezwecke in Google Analytics verwendet, um Ihnen Einblicke in das Nutzerverhalten auf Ihrer Website zu bieten. Dies ermöglicht es Ihnen, das Verhalten Ihrer Nutzer besser zu verstehen und Ihre Marketingstrategien entsprechend anzupassen, auch wenn diese Ereignisse nicht für die Personalisierung von Anzeigen verwendet werden. Die anderen genannten Optionen wie die Verfügbarkeit der Daten nur in den Bereichen ‘Berichte’ und ‘Erkunden’, die Nutzung der Daten nur für Zielgruppen in Google Ads oder die Verfügbarkeit der Daten nur im Bereich ‘Werbung’ sind nicht korrekt. Da die Daten für ausgeschlossene Ereignisse weiterhin für Analysezwecke verwendet werden, ist die richtige Antwortoption ‘Diese Daten werden nur für Analysezwecke genutzt’, da sie den genauen Verwendungszweck dieser Daten beschreibt, wenn sie von der personalisierten Werbung ausgeschlossen sind.

Wenn Sie das Attributionsmodell „Letzter Klick“ nutzen und sehen möchten, wie Channels und Kampagnen mit dem Attributionsmodell „Erster Klick“ bewertet werden, welchen Bericht rufen Sie dazu auf?

• Conversion-Pfade
• Modellvergleich
• Segmentüberschneidung
• Explorative Trichteranalyse

Erläuterung:

Die richtige Antwort ist ‘Modellvergleich’. Wenn Sie das Attributionsmodell ‘Letzter Klick’ verwenden und die Leistung von Channels und Kampagnen im Vergleich zum Attributionsmodell ‘Erster Klick’ analysieren möchten, sollten Sie den Bericht ‘Modellvergleich’ aufrufen. Dieser Bericht ermöglicht es Ihnen, verschiedene Attributionsmodelle direkt miteinander zu vergleichen und zu sehen, wie sich die Zuweisung von Conversions auf Channels und Kampagnen ändert, je nachdem, welches Attributionsmodell angewendet wird. Durch den Modellvergleich erhalten Sie umfassende Einblicke in die Auswirkungen unterschiedlicher Attributionsmodelle auf die Bewertung von Marketingkanälen und -kampagnen. Andere Berichte wie ‘Conversion-Pfade’, ‘Segmentüberschneidung’ oder ‘Explorative Trichteranalyse’ bieten nicht die spezifische Funktion, die für einen direkten Vergleich verschiedener Attributionsmodelle erforderlich ist.

Welches Attributionsmodell ordnet den Wert einer Conversion gleichmäßig allen Channels zu, in denen ein Nutzer vor der Conversion auf eine Anzeige klickt oder mit einer Anzeige interagiert?

• Linear
• Zeitverlauf
• Positionsbasiert
• Datengetrieben

Erläuterung:

Die richtige Antwort ist ‘Linear’. Das lineare Attributionsmodell ordnet den Wert einer Conversion gleichmäßig allen Channels zu, mit denen ein Nutzer vor der Conversion interagiert hat. Im Gegensatz zu anderen Modellen, die den Wert nur bestimmten Interaktionspunkten zuschreiben, wie zum Beispiel dem ersten oder dem letzten Klick, verteilt das lineare Modell den Wert gleichmäßig auf alle Berührungspunkte entlang des Conversion-Pfads. Dies bedeutet, dass jeder Interaktionspunkt denselben Beitrag zur Conversion erhält, unabhängig davon, wo er im Pfad auftritt. Das lineare Modell ist besonders nützlich, um den Beitrag verschiedener Marketingkanäle oder Anzeigen über den gesamten Kundenweg hinweg zu bewerten, da es eine faire und gleichmäßige Verteilung des Wertes ermöglicht. Andere Modelle wie das zeitbasierte, positionsbasierte oder datengetriebene Modell würden den Wert der Conversion anders verteilen, basierend auf spezifischen Zeitfenstern, Positionen oder datenbasierten Algorithmen, was nicht dem gleichmäßigen Ansatz des linearen Modells entspricht.

Welches Attributionsmodell nutzt Machine Learning-Algorithmen, um den Wert einer Conversion verschiedenen Touchpoints zuzuordnen?

• Erster Klick
• Datengetrieben
• Zeitverlauf
• Letzter Klick

Erläuterung:

Das Attributionsmodell, das Machine Learning-Algorithmen nutzt, um den Wert einer Conversion verschiedenen Touchpoints zuzuordnen, ist das Datengetriebene Attributionsmodell. Im Gegensatz zu traditionellen Attributionsmodellen, die die Konversionswerte anhand statischer Regeln oder Annahmen verteilen, basiert das datengetriebene Modell auf komplexen Algorithmen, die große Mengen an Daten analysieren, um die tatsächliche Wirkung jedes Touchpoints auf den Conversion-Pfad zu bestimmen. Diese Algorithmen berücksichtigen eine Vielzahl von Faktoren wie die Reihenfolge der Interaktionen, die Zeit zwischen den Touchpoints, die Art des Inhalts und andere Kontextinformationen, um den Beitrag jedes Touchpoints zur Konversion genau zu bewerten. Das datengetriebene Modell ist daher besonders effektiv in komplexen Marketingumgebungen mit vielen Interaktionspunkten und kann Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über ihre Marketingstrategien und Budgetallokationen zu treffen. Die anderen genannten Optionen wie der erste Klick, der letzte Klick und der Zeitverlauf beruhen entweder auf simplen Regeln oder auf zeitlichen Faktoren, ohne die umfassende Analyse von Machine Learning-Algorithmen. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Datengetrieben’, da sie die Nutzung von Machine Learning-Algorithmen zur präzisen Zuordnung des Wertes einer Conversion auf verschiedene Touchpoints beschreibt.

Welche Möglichkeiten bieten Ihnen Zielgruppentrigger?

• Sie können neue Ereignisse anhand von vorhandenen Ereignisparametern erstellen.
• Sie können neue Zielgruppen anhand von Prognosemesswerten erstellen.
• Sie können neue Ereignisse anhand einer Zielgruppenregel erstellen.
• Sie können neue Zielgruppen anhand von bestimmten Ereignissen erstellen, die ausgelöst werden.

Erläuterung:

Die Zielgruppentrigger bieten Ihnen die Möglichkeit, neue Ereignisse anhand einer Zielgruppenregel zu erstellen. Diese Funktion ermöglicht es, Ereignisse zu definieren, die automatisch ausgelöst werden, sobald bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Mit Zielgruppentriggern können Sie Ereignisse basierend auf dem Verhalten der Nutzer oder anderen Kriterien erstellen, um genauere Informationen zu sammeln oder spezifische Aktionen auszulösen. Durch die Erstellung von Ereignissen mittels Zielgruppenregeln können Sie das Tracking auf Ihrer Website oder in Ihrer App flexibel anpassen und genau auf die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppen eingehen. Die anderen genannten Möglichkeiten wie das Erstellen neuer Ereignisse anhand von vorhandenen Ereignisparametern oder das Erstellen neuer Zielgruppen anhand von Prognosemesswerten sind zwar relevante Funktionen von Google Analytics, jedoch nicht spezifisch dafür entwickelt, Ereignisse mittels Zielgruppentrigger zu erstellen. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Sie können neue Ereignisse anhand einer Zielgruppenregel erstellen’, da sie die Funktion der Zielgruppentrigger am besten beschreibt und verdeutlicht, wie sie verwendet werden können, um neue Ereignisse basierend auf definierten Regeln zu erstellen.

Welche Ereignisse werden in dem Bericht „Echtzeit“ berücksichtigt?

• Ereignisse, die bis zu 30 Minuten zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 60 Minuten zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 8 Stunden zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 12 Stunden zurückliegen

Erläuterung:

Im Bericht ‘Echtzeit’ werden Ereignisse, die bis zu 30 Minuten zurückliegen, berücksichtigt. Der Echtzeit-Bericht in Google Analytics bietet Echtzeitdaten über die aktuellen Aktivitäten auf Ihrer Website oder in Ihrer App. Dabei werden verschiedene Metriken wie aktuelle Seitenaufrufe, aktive Nutzer und eben auch Ereignisse angezeigt. Die Angabe von 30 Minuten bedeutet, dass Ereignisse, die in den letzten 30 Minuten aufgetreten sind, im Echtzeit-Bericht angezeigt werden. Dies ermöglicht es Website-Betreibern und Analysten, sofortige Einblicke in das aktuelle Nutzerverhalten zu erhalten und auf Echtzeitänderungen oder -trends zu reagieren. Ereignisse, die weiter als 30 Minuten zurückliegen, werden nicht mehr im Echtzeit-Bericht berücksichtigt, da dieser Bericht speziell für die Anzeige von aktuellen Daten konzipiert ist. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Ereignisse, die bis zu 30 Minuten zurückliegen’, da sie genau beschreibt, welche Ereignisse im Echtzeit-Bericht von Google Analytics berücksichtigt werden.