Sobald eine Website mehr als nur Seitenaufrufe und automatisch erfasste Ereignisse vermessen will, muss ein Konzept her, wie diese zusätzlichen Ereignisse entstehen sollen. Individuelle Setups über Trigger im Tag Manager können dabei sehr unterschiedlich ausfallen und mal mehr, mal weniger robust sein. Zahlreiche Klick-Trigger mit komplexen CSS Selektoren etc. auf der einen Seite, generische "alles via dataLayer" - Events auf der anderen sind die beiden Extreme. Und vor allem der Weg über den dataLayer beinhaltet u. U. Ereignisse, die "per Wildcard" vom Setup im GTM aufgenommen und 1:1 an Google Analytics & Co. weitergegeben werden. Das ist praktisch und theoretisch "sparsam" im Tagging. Die Kosten können diesen Vorteil leider schnell auffressen. Dieser Beitrag beschreibt ein paar typische Ansätze zur Umsetzung, welche Probleme dabei auftreten und wie man einen gesunden Mittelweg finden kann. Weiterlesen... »

Selbst im Zeitalter von MCP und Agenten ist das Arbeiten im Google Tag Manager Browser-Interface für mich nicht vollkommen vorbei. Repetitive oder klar einem Muster folgende mehrstufige Aufgaben, Anpassungen in mehreren Containern und Analytisches wird bei mir zwar vermehrt per Prompt erledigt, doch es bleibt genug Zeit, die man (jedenfalls ich) nach wie vor im Tag Manager selbst verbringt. Vorhandenes Umbauen und Ergänzen ist so oft m. E. immer noch einfacher und effizienter mit ein paar Klicks zu erledigen.... jedenfalls jetzt noch. Genau da kommen die Einschränkungen im Tag Manager ins Spiel: Das UI ist nicht besonders gut geeignet, um schnell zwischen Bereichen zu wechseln und Umwege zu vermeiden. Daher gibt es bereits einige Extensions wie den GTM Fixer, der eine ganze Menge im GTM besser / einfacher macht. Da ich ohnehin selbst mit dem GTM & CMP Helper eine eigene Chrome Extension habe und einige der Punkte, die mich ganz besonders stören, dort nicht abgedeckt sind (oder nur in einer Schnittmenge mehrerer Extensions), habe ich mein eigenes Tool um einige Features erweitert, die das GTM UI besser und effizienter machen. Dabei hatte ich vor allem zwei Ärgernisse Blick: Unnötiges Scrolling und ärgerliche Umwege. Weiterlesen... »

Was kann schon bei der Einbindung des Google Tag Managers schief laufen, wenn man ihn nur bei Zustimmung in Usercentrics laden will? Eine Menge. Ich hatte einen sehr speziellen Fall, bei dem "self-closing" script Tags (die es nicht gibt) vor dem für Usercentrics modifizierten Code des GTM standen und so kein Match des Unblockers stattgefunden hat. Das war mir neu, aber ich habe auch schon andere Fehlerquellen beobachtet. Genug Material, um diese hier zusammenzufassen. Weiterlesen... »

Bots haben das Web übernommen. Das ist nicht neu: Laut dem 2025 Bad Bot Report hatte automatisierter Traffic schon 2024 den menschlichen überholt. Außerdem haben wir uns schon immer dafür interessiert, ob Googlebot und seine per User Agent ihre Identität bekennenden und willkommenen Kollegen unsere Inhalte finden, besuchen und dem Index hinzufügen. Seit KI Crawler das gleiche Spielfeld betreten haben und uns ebenso (in den meisten Fällen) willkommen sind, haben sich zu Tools rund um Insights zu Suchmaschinen inzwischen reichlich neue Quellen ergeben, an denen wir Daten zu Chat GPT & Co. bekommen. Bing Webmaster Tools, Microsoft Clarity, die Google Search Console sind "First Party" Quellen, die allerdings stets nur einen Teil der Story erzählen können. Im komplett neu entstandenen Markt der Prompt- und KI-Rank Tracker wird ebenso versucht, Traansparenz in die eigene Rolle in Antworten und Trainingsdaten zu finden.

Eine der vollständigsten Quellen zu KI-Crawler Daten aber sind die Logfiles des eigenen Servers. Wie diese mit minimalem Aufwand hinsichtlich GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot und anderen unterscht werden und hilfreiche Einsichten generiert werden können, zeigt dieser Beitrag.

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"Sauberes Tagging" ist das Fokusthema meiner täglichen Arbeit. Marketing-Tags sollen feuern, wenn sie dürfen... und sie sollen es nicht, wenn die Zustimmung fehlt. Im Bedarfsfall ist noch der von mir wenig geliebte Advanced Consent Mode im Spiel, Enhanced Conversions, Deduplikation bei hybriden Setups. Zur Kontrolle gehört meistens auch, sich mit den ausgehenden Daten des Browsers zu befassen. Denn: Nur weil ein Tag angeblich gefeuert hat, müssen die Daten nicht genau so wie gewünscht den Browser verlassen haben. Dazu gab es immer schon zwei Wege: Google Tag Assistant für die Google Welt und eine Armee von "Pixel Helper" Extensions für alles andere auf der einen Seite... oder die Kontrolle des Netzwerkverkehrs in den Entwicklertools des Browsers. Leider wird der letztgenannte Weg aber laufend unzuverlässiger: Google Tag Gateway, Bereitstellung über eigene Pfade am server-side GTM oder Custom Loader von Diensten wie Stape, Taggrs und anderen Anbietern machen die Erkennung der Requests - und das Lesen der Parameter - zunehmend schwieriger. Hinzu kommt, dass der eine oder andere Request dort gar nicht auftaucht, weil ein Service Worker den Versand übernimmt. Was tun? Weiterlesen... »

Dieser Post wird so etwas wie ein "Live-Blog", denn Google hat größere und kleinere Änderungen im Google Tag Manager angekündigt, die in mehreren Wellen bei uns ankommen sollen. Da seit ein paar Tagen die ersten Änderungen im User-Interface zu finden sind, plane ich hier meine Einschätzung und evtl. Hilfestellung zur Nutzung bzw. einem evtl. Umstieg auf das kommende neue Format ("gtag statt gtm") zu leisten.

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Wenn Google eine Schnittstelle in den "Wartungsmodus" schickt und gleichzeitig einen glänzenden Nachfolger präsentiert, ist der (erwartete) Reflex ziemlich vorhersehbar: aufmerksam werden, Doku überfliegen, Migration einplanen. Denn nicht nur bei Google Ads Conversions und neuerdings auch Floodlight, sondern auch für Google Analytics soll die neue API die "vereinheitlichte" serverseitige Schnittstelle zur Anlieferung von Daten werden, wenn es nach Google geht.

Daher habe ich mir mein eigenes Experiment von 2022 zur Vermessung von Website-Traffic via Measurement Protocol vorgenommen und geschaut, ob sich a) ein Unterschied in den erzielbaren Daten ergibt und b) wirklich alles, was vorher mit dem GA4MP möglich war, auch mit der Data Manager API funktioniert.

TL;DR

Das selbe Experiment, mit der Data Manager API wiederholt, ergibt im Wesentlichen das altbekannte Ergebnis. Zumindest, was die Attribution angeht. Aber ein 1:1 Ersatz sieht anders aus. Authentifizierung und Latenz des Endpunkts liefern echte neue Herausforderungen.

Hier die lange Fassung für alle, die mehr wissen wollen oder den Einsatz der Data Manager API statt des Measurement Protocols nutzen wollen - vor allem in Grenzfällen, wie ich sie in meiner Serie zum Measurement Protocol seinerzeit beschrieben habe (siehe z. B. Anleitung zum Lifelogging oder für Tracking des Googlebot).

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Wenn man eine Chrome Erweiterung zum Debugging von "Erweiterten Conversions" für Google Ads baut, muss man sich zwangsweise tiefer mit den Nutzerdaten auseinandersetzen, die auf unterschiedlichen Wegen zu Google Ads gelangen können. Einige Fragen, auf die ich zum Beispiel bei der Erstellung des Enhanced Conversion Data Validators gestoßen bin: Kann man tatsächlich eine Straße auch als Hash-Wert statt im Klartext im user_data Objekt übergeben? Wie genau geht Google vor, wenn eine Straße als Klartext in einen Hashwert verwandelt wird? Wie sieht es bei anderen Diensten aus - oder anderen Adressinformationen? Dieser Post liefert Antworten auf diese Fragen und versucht, das Kosten-Nutzen-Verhältnis realistisch einzuschätzen. Weiterlesen... »

Dass Cookies auf dem absteigenden Ast sitzen, ist nichts neues. Ebenso wenig - eigentlich - die Enhanced Conversions für Google Ads, Meta und viele anderen Anbieter, die anhand von E-Mail-Adressen im Klartext oder als Hashwert gern die Lücke im Tracking schließen wollen, wenn keine Referenz in Form einer Klick-ID o. Ä. in einem Cookie zur Hand ist.

Telefonnummern, Namen und Adressen gehören ebenfalls zu diesen Nutzerdaten, die durch Abgleich mit der eigenen Datenbank die Verbindung zwischen Aktion und Ergebnis schaffen sollen. Das kann z. B. der Anzeigenklick bei Google oder Meta im angemeldeten Zustand sein. Findet sich z. B. zu einem an einer Conversion hängenden E-Mail-Hash ein Treffer zu einer Aktion auf der eigenen Plattform, kann der Empfänger (also z. B. Google Ads) den zuvor erfolgten Klick mit der Conversion auch ohne Cookies verknüpfen. Die Umsetzung ist allerdings nicht immer ohne Hürden und Missverständnisse zu erledigen. In diesem Beitrag geht es daher vor allem um die Implementierung und Verifikation von Nutzerdaten für Google Ads. Weiterlesen... »

Wer visuelle Fragen stellt, sollte die Antwort nicht in Tabellen mit Zahlen und Absprungraten suchen. Was im ersten Moment wie eine Binsenweisheit klingt, beschreibt ein Problem, das ich in meiner Arbeit mit Web-Analytics oft sehe: Teams versuchen, mit Google Analytics oder vergleichbaren Tools zu verstehen, warum ein Formular schlecht konvertiert, warum bestimmte Inhalte nicht wahrgenommen werden oder ob ein neues Layout besser funktioniert als das alte. Scrolltracking, Events, Funnels, Absprungraten. Zahlen, die man interpretieren muss - und die dabei erstaunlich oft in die Irre führen.

Microsoft Clarity ist hingegen genau dafür gemacht. Es ist kein Ersatz für Analytics-Tools, sondern eine ideale Ergänzung. Es ist auch nicht der einzige Vertreter seiner Klasse - aber es ist aus mehreren Perspektiven ein besonderes Tool und daher empfehle ich es auch gern.

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Manchmal ist man einfach zu gut im Verdrängen. Ich weiß nicht mehr, wie oft mein Co-Moderator Michael und ich in unserem Podcast gesagt haben: "Wenn Universal Analytics abgeschaltet wird, muss man seinen Content aufräumen. Veraltete Anleitungen schaden mehr als sie nutzen." Guter Tipp. Haben wir 2022 oder so gegeben. Umgesetzt habe ich ihn - naja - jetzt. Im April 2026. Fast drei Jahre nach dem Ende von UA.

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Personenbezogene Daten wie Namen, Mailadressen, Anschriften etc. (AKA "PII" - Personally identifiable information) haben in Google Analytics nichts verloren. Das ist nicht erst seit der DSGVO so. Google hatte schon immer etwas dagegen und gibt die Verantwortung dafür schon immer in den Nutzungsbedingungen ab. Seit GA4 gibt es erfreulicherweise auch Funktionen zum Redigieren von Mailadressen in URLs oder gezieltem Entfernen von Daten. Aber das reicht nicht unbedingt. Was ist mit Mailadressen in Ereignisparametern oder Nutzereigenschaften? Aus diesem Grund habe ich den PII-Check bei Analytrix nach vielen Jahren wieder aufleben lassen, denn ich treffe immer wieder auf Fundstellen an Orten, an denen ich keine Personenbezogenen Daten vermuten würde. Selbst wenn ein automatisierter Check nicht alles finden kann, hat diese Wiederbelebung m. E. einen Sinn. Und so lebt das Tool wieder, mit dem jeder nach Autorisierung des Zugriffs anhand verschiedener Muster in seinen Daten nach Spuren von problematischen Eigenschaften suchen kann. Nicht nur (aber auch) in URLs.
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Scrolltracking ist ein - leider - sehr beliebtes Feature. Nicht nur, aber auch in Google Analytics. Eine der "besten" Eigenschaften von Google Analytics ist es, dieses Event nur einmal bei 90 Prozent auszulösen und nicht in Zehn- oder 25-Prozent-Schritten.

Warum wollen wir überhaupt Scrolltracking? Dieser Beitrag befasst sich mit den typischen Fragen, die hinter dem Wunsch nach Scrolltracking stehen, den besseren Wegen zu Antworten und den Problemen, die damit zusammenhängen, wenn man diese Antworten dennoch in Scroll-Ereignissen sucht. Weiterlesen... »

Damals, als mein Haar noch voll war und bevor es Webanalyse mit "Tracking-Pixeln" gab, waren Logfiles mal sexy. Seither hat mein Kopf reichlich Haare - und das Thema jenseits von Monitoring und IT immer mehr an Relevanz - verloren. Obschon doch so viel mehr in Logs seht als Seitenaufrufe. Einiges davon war und ist auch im Marketing interessant. Mit der wachsenden Relevanz von KI Crawlern für Training und Grounding erinnern sich nun verschiedenste Disziplinen wieder an den Wert von Logfiles. Die Ironie: In den Übersichten im Backend der meisten Hoster und Server ist die Zeit stehen geblieben. Wir sehen Balkendiagramme und "Hit-Zähler", wie es sie schon in den Neunzigern gab. Wer mehr wissen will, muss sich auch heute noch oft selbst einen passende Stack dazu aufbauen... mit entsprechendem Aufwand und technischen Hürden.

Logalytrix ist mein Versuch, das zu ändern: Ein Logfile-Analyzer, der aus Rohdaten echte Analyse ermöglicht... wenngleich nicht perfekt. Aber anders als typische und meist statische Reports und Auswertungen. Das ganze passiert lokal, in einer einzigen HTML-Datei, ohne Backend - und mit ein paar Fähigkeiten, die man in diesem Segment nicht erwartet. Neugierig geworden? Hier die Story dazu und ein Blick in die Funktionen und Besonderheiten.

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Es gibt viele gute Gründe, etwas an einem Tag Manager Container zu ändern. Zum Glück kann man in der Vorschau testen, ob alles funktioniert. Und wenn ein Trigger nicht wie gewünscht auslöst, findet man in Variablen, dem dataLayer, dem Consent Mode oder irgendwo anders üblicherweise den Grund: Der CSS Selektor ist falsch, das Variablenformat stimmt nicht (mehr), vormals zuverlässige Keys aus der Datenschicht sind ausgefallen. Die Gemeinsamkeit: Man hat es selbst in der Hand oder findet zumindest einen nachvollziehbaren Grund. Normalerweise. Und dann gibt es da Click-Trigger im Google Tag Manager, die trotz erfüllter Bedingungen einfach nicht auslösen wollen. Alles zehnfach kontrolliert und auf gleiche Weise hunderte Male schon gebaut... und dann funktioniert es nicht. Stößt man bei der Suche im Tag Assistant auf eine nicht erfüllte "Regex-Bedingung", die man selbst gar nicht definiert hat, hat man ein Problem. Ein seltenes, aber reales Problem, das sich weder durch Löschen und Neuanlegen der Trigger noch durch Neupublikation beheben lässt. Was tun?

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