Google Analytics Zertifizierungsantworten (GA4)

Wenn Sie eine Property aus Ihrem Google Analytics-Konto löschen, nach wie vielen Tagen wird die Property endgültig gelöscht?

• 14
• 35
• 7
• 60

Erläuterung:

Wenn Sie eine Property aus Ihrem Google Analytics-Konto löschen, wird die Property endgültig nach 35 Tagen gelöscht. Dieser Zeitraum von 35 Tagen gibt Ihnen die Möglichkeit, die Löschung zu überdenken oder versehentlich gelöschte Properties wiederherzustellen. Während dieser Zeit ist die Property nicht mehr in Ihrem Konto sichtbar, aber sie wird noch nicht endgültig entfernt. Nach Ablauf dieser 35 Tage werden jedoch alle mit der Property verbundenen Daten unwiderruflich gelöscht, und die Property kann nicht wiederhergestellt werden. Diese Wartezeit von 35 Tagen dient als Sicherheitsmaßnahme, um sicherzustellen, dass versehentliche Löschungen nicht zu einem dauerhaften Verlust von Daten führen. Daher ist die richtige Antwortoption ‘35’, da sie den genauen Zeitraum angibt, nach dem eine Property endgültig aus Ihrem Google Analytics-Konto gelöscht wird.

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Dimension zur Verfolgung des Mitgliedsstatus in einem Prämienprogramm für Kunden wünschen, welchen Umfang legen Sie dann fest?

• Ereignis
• Nutzer
• Produkt
• Sitzung

Erläuterung:

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Dimension zur Verfolgung des Mitgliedsstatus in einem Prämienprogramm für Kunden wünschen, legen Sie den Umfang auf Nutzer fest. Benutzerdefinierte Dimensionen in Google Analytics sind zusätzliche Attribute, die Sie Ihren Daten hinzufügen können, um sie genauer zu segmentieren und zu analysieren. Durch die Festlegung des Umfangs auf ‘Nutzer’ wird die benutzerdefinierte Dimension für jeden einzelnen Nutzer auf Ihrer Website oder in Ihrer App festgelegt, was es Ihnen ermöglicht, den Mitgliedsstatus über den gesamten Nutzerlebenszyklus hinweg zu verfolgen. Auf diese Weise können Sie das Verhalten und die Interaktionen von Mitgliedern und Nicht-Mitgliedern unterscheiden, um beispielsweise zu verstehen, wie sich Mitgliederaktionen von Nicht-Mitgliederaktionen unterscheiden, welche Mitgliederaktivitäten zur Konversion führen oder wie sich das Mitgliederengagement im Laufe der Zeit verändert. Die anderen genannten Umfänge wie Ereignis, Produkt und Sitzung beziehen sich auf verschiedene Ebenen der Datenerfassung in Google Analytics, sind jedoch nicht geeignet, um den Mitgliedsstatus eines Nutzers in einem Prämienprogramm für Kunden zu verfolgen. Daher ist die korrekte Antwortoption ‘Nutzer’, da sie den Umfang angibt, der für die Erfassung des Mitgliedsstatus in einem Prämienprogramm am besten geeignet ist.

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.