Datenabweichungen

Datenabweichungen sind Unterschiede in Zahlen, die auftreten, wenn dieselben Kennzahlen oder Ereignisse in mehreren Analysetools gemessen werden, die Zahlen jedoch nicht genau übereinstimmen. Beispielsweise können Seitenaufrufe, Konversionen oder Zielgruppengrößen in einem Tool höher und in einem anderen niedriger erscheinen, obwohl beide dieselbe Website oder Kampagne verfolgen.

Datenabweichungen treten häufig auf, wenn Personalisierungs- und Analysetools miteinander verglichen werden. Sie resultieren in der Regel aus Unterschieden in Definitionen, Identitätsmodellen, Sitzungslogik, Umgang mit Zustimmungen oder Ereigniszeitpunkten, und nicht aus fehlenden oder falschen Daten.

Der Schlüssel liegt darin, gleichwertige Kennzahlen über den gleichen Zeitraum hinweg mithilfe von finalisierten Berichten zu vergleichen.

HINWEIS: Kleine Abweichungen zwischen den Zahlen in den Tools sind zu erwarten. Wenn Sie jedoch unerwartet große Unterschiede feststellen, befolgen Sie bitte die Checkliste zur Fehlerbehebung im AbschnittSchnellprüfungen, bevor Sie sich an den Support wenden.

Beim Vergleich unseres Tools mit anderen Analysetools wie Google Analytics (GA4) werden häufig unterschiedliche Zahlen angezeigt. Nachfolgend finden Sie die häufigsten Szenarien, die zwischen unserem Tool und, für die Zwecke dieses Artikels, GA4 auftreten können. 

Zahlen von Besucher*innen und Nutzer*innen stimmen nicht überein

Möglicherweise stellen Sie fest, dass sich die Zahlen von Besucher*innen und Nutzer*innen zwischen den Tools unterscheiden, insbesondere über längere Zeiträume.

• Wir melden die Gesamtzahl der Besucher*innen als Summe der eindeutigen Besucher*innen pro Tag. Besucher*innen, die an mehreren Tagen zurückkehren, werden einmal pro Tag gezählt.

• GA4 meldet die Gesamtzahl der Nutzer*innen als einzelne Nutzer*innen über den gesamten ausgewählten Zeitraum.

Warum das passiert:
Jedes Tool definiert und aggregiert Nutzer*innen anders. Über 7, 30 oder 90 Tage hinweg erscheinen die Zahlen von Contentful oft höher. Dies ist zu erwarten und weist nicht auf fehlende Daten hin.

Die Sitzungszahlen unterscheiden sich erheblich

Sitzungszählungen sind eine der häufigsten Ursachen für Abweichungen.

• Contentful Analytics-Sitzungen enden immer nach 30 Minuten Inaktivität.

• GA4-Sitzungen dauern standardmäßig 30 Minuten, können aber auf bis zu 7 Stunden und 55 Minuten verlängert werden.

Warum das passiert:
Wenn die Sitzungszeit von GA4 verlängert wurde, meldet es weniger Sitzungen als unser Tool für das gleiche Nutzerverhalten.

Ereignisse werden in einem Tool angezeigt, aber nicht in einem anderen

Einige Ereignisse, wie Klicks oder Seitenaufrufe, können in einem Tool erscheinen, in einem anderen jedoch fehlen.

Einige häufige Gründe sind:

• Ereignisse, die zu leicht unterschiedlichen Zeiten ausgelöst werden.

• Ein Tool lädt früher oder später als das andere.

• Nutzer*innen verlassen die Seite, bevor beide Tools das Ereignis erfassen.

Warum das passiert:
Das clientseitige Tracking hängt vom Timing und dem Lebenszyklus der Seite ab. Schnelle Navigation oder frühes Verlassen der Seite können dazu führen, dass ein System Ereignisse verpasst.

Nutzeridentität und Profilanzahl unterscheiden sich

Verschiedene Tools identifizieren und gruppieren Nutzer*innen auf unterschiedliche Weise.

• Contentful Analytics weist allen Besucher*innen eine dauerhafte stable_id zu, um ein Profil über alle Sitzungen hinweg zu erstellen.

• GA4 basiert auf gerätebasierten Identifikatoren und zustimmungsabhängigen Signalen.

Warum das passiert:
Die Identitätsauflösung funktioniert in jedem System anders, was sich direkt auf die Anzahl der Nutzer*innen und Profile auswirkt.

Ein Tool meldet durchweg höhere Zahlen

In einigen Fällen kann ein Tool immer mehr Traffic oder Ereignisse anzeigen.

Dies kann passieren, wenn:

• Eine Consent Management Platform (CMP) ein Tool erlaubt, aber ein anderes einschränkt .

• Werbeblocker oder Datenschutzeinstellungen des Browsers blockieren das clientseitige Tracking.

• Ein Tool läuft serverseitig oder am Edge, während ein anderes clientseitig läuft.

Warum das passiert:
Tools, die seltener blockiert werden oder serverseitig ausgeführt werden, erfassen in der Regel mehr Daten.

Verwenden Sie die folgende Checkliste zur Fehlerbehebung, um die häufigsten Ursachen für Datenabweichungen einzugrenzen, bevor Sie sich an den Support wenden:

1. Stellen Sie sicher, dass Sie den gleichen Zeitraum vergleichen.

   1. Stellen Sie sicher, dass beide Tools den gleichen Zeitraum verwenden, und überprüfen Sie, ob die Zeitzonen übereinstimmen.

   2. Vergleichen Sie keine Echtzeitdaten mit historischen oder verarbeiteten Berichten.

2. Stellen Sie sicher, dass Sie gleichwertige Kennzahlen vergleichen.

   1. Bestätigen Sie, dass die Kennzahlen in jedem Tool dasselbe bedeuten (z. B. Besucher*innen vs. Nutzer*innen).

   2. Überprüfen Sie, wie Sitzungen definiert sind und ob sich die Sitzungs-Timeouts unterscheiden.

   3. Stellen Sie sicher, dass Ereignisnamen und Definitionen in allen Tools übereinstimmen.

3. Überprüfen Sie die Zustimmung und das Verhalten bei der Anzeigenblockierung.

   1. Überprüfen Sie, ob eine Consent Management Platform (CMP) vorhanden ist.

   2. Stellen Sie sicher, dass beide Tools nach den Zustimmungsregeln gleich behandelt werden.

4. Suchen Sie nach Implementierungsproblemen.

   1. Stellen Sie sicher, dass Tracking-Anfragen in der Registerkarte „Netzwerk“ des Browsers sichtbar sind.

   2. Überprüfen Sie, ob die Anforderungen durchgängig die erforderlichen Kennungen enthalten.

   3. Achten Sie auf fehlende Ereignisse, unvollständige Nutzlasten oder Fehler.

Wann Sie sich an den Support wenden sollten

Wenn die Abweichungen groß sind, plötzlich auftreten oder im Laufe der Zeit zunehmen und die oben genannten Überprüfungen sie nicht erklären, wenden Sie sich bitte an den Support.