Tracking Audits per Claude? Wie ich meine Lösung gefunden habe
Ich prüfe Tracking-Setups. Oft - und manuell. Browser auf, DevTools auf, Netzwerk-Tab filtern, Consent-Banner klicken, schauen was passiert, Cookie-Liste durchgehen, dataLayer inspizieren, Consent Mode Parameter entziffern. Für jede einzelne Phase: Pre-Consent, Post-Accept, Post-Reject. Und dann manchmal nochmal für den typischen E-Commerce-Pfad - zumindest bis vor dem Kaufabschluss, um in den dataLayer zu starren und Inkonsistenzen zu finden. BTW: Dabei muss ich gelegentlich immer noch Erinnerungen an Universal Analytics abschütteln, wenn ich auf das vertraute, aber veraltete Format treffe. Egal. Das ist jedenfalls theoretisch gründlich, aber es skaliert nicht - und es ist fehleranfällig, weil ein Mensch beim dritten Audit am Tag Dinge übersieht, die beim ersten noch aufgefallen wären.
Daher habe ich schon länger darüber nachgedacht, genau diesen Vorgang zu automatisieren. Selbst geschrieben (wie es bisher meine Art war) ist das allerdings angesichts der vielen Variablen schwierig, komplex, zeitraubend und fehleranfällig. Deshalb bin ich es auch nie angegangen - bis in dieser Woche. Mit Claude, Node.js, Playwright und einer wachsenden Sammlung von Erkenntnissen, die man nur bekommt, wenn man es wirklich baut und verwendet. Dieser Post dokumentiert den Weg - und erzählt zugleich eine (vielleicht) typische Geschichte, wie man es endlich schafft, nicht mehr selbst der Flaschenhals zu sein. Denn: Skepsis gegenüber der Idee, eine solche Analyse einer KI zu überlassen, ist berechtigt. Warum und wie ich es dennoch getan habe, ist hier dokumentiert.
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