Consent Mode v2: Warum eure Zahlen zu niedrig sind und was das mit Smart Bidding macht

Es gibt eine Zahl, die fast jeder Shop kennt, und eine, die fast keiner kennt. Die bekannte ist die Ablehnungsquote des Cookie-Banners. Die unbekannte ist, was diese Quote mit dem Gebotsalgorithmus macht. Denn Google Ads nimmt eine Bestellung ohne Einwilligung nicht als fehlende Information wahr. Es nimmt sie als Klick, der nicht gekauft hat.

Das ist der Kern des Problems, und er wird in den meisten Diskussionen über Consent Mode übersehen. Man redet über Reporting, über fehlende Zahlen im Dashboard. Das ist ärgerlich, aber nicht teuer. Teuer wird es, wenn Smart Bidding aus einer verzerrten Datenbasis lernt und das Budget systematisch dorthin schiebt, wo die Einwilligungsquote hoch ist, statt dorthin, wo die Marge hoch ist.

Was in der Lücke passiert

Stellt euch hundert Bestellungen vor, die über eine Google-Anzeige zustande gekommen sind. Ein Teil davon kommt mit Einwilligung und wird normal gemessen. Ein Teil kommt ohne Einwilligung. Ist der Consent Mode richtig eingerichtet, schickt der Browser trotzdem einen anonymen Ping, aus dem Google einen Teil dieser Bestellungen modelliert. Der Rest verschwindet.

Die Modellierung ist besser als ihr Ruf, hat aber zwei Bedingungen. Erstens braucht Google genug Daten pro Tag, um überhaupt zu modellieren. Kleine Konten unterschreiten diese Schwelle regelmäßig und bekommen dann gar nichts. Zweitens modelliert Google nur, was es als Ping sieht. Wer gtag erst nach der Einwilligung lädt, der sogenannte Basic-Modus, liefert diese Pings nicht. Dann bleibt die Lücke vollständig.

Warum Smart Bidding darunter leidet

Die Einwilligungsquote ist nicht zufällig verteilt. Sie hängt vom Gerät ab, vom Browser, vom Alter der Zielgruppe, von der Tageszeit und vom Land. Safari-Nutzer lehnen anders ab als Chrome-Nutzer, mobile Besucher anders als Desktop, Österreich anders als Deutschland. Der Algorithmus sieht in allen diesen Segmenten unterschiedliche Conversion-Raten und zieht daraus einen einfachen Schluss: Dort, wo weniger gemessen wird, wird weniger gekauft. Also bietet er dort weniger.

Das Ergebnis ist eine Verzerrung, die sich selbst verstärkt. Segmente mit niedriger Einwilligung bekommen weniger Gebote, also weniger Klicks, also noch weniger gemessene Conversions. Nach einigen Wochen hat sich der Algorithmus auf die Zielgruppe eingeschossen, die am liebsten auf Alle akzeptieren klickt. Das ist nicht unbedingt die, die am meisten Marge bringt.

Die vier Hebel, in dieser Reihenfolge

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   Einwilligungsquote messen und heben

   Bevor ihr Technik anfasst: Wisst ihr, wie viele Besucher zustimmen? Die Zahl steht im Consent-Tool. Ablehnen muss genauso leicht sein wie Zustimmen, das ist keine Frage. Aber Wortlaut, Reihenfolge und Zeitpunkt des Banners bewegen die Quote um zweistellige Punktwerte, ohne dass es unseriös wird.

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   Consent Mode v2 im Advanced-Modus

   gtag wird vor der Einwilligung geladen, mit allen Einwilligungsarten auf denied. Es setzt dann keine Cookies und schickt keine Kennungen, aber anonyme Pings. Aus denen modelliert Google. Prüft im Tag Assistant, ob die Pings vor dem Klick auf den Banner wirklich rausgehen.

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   Enhanced Conversions

   Beim Kauf wird die E-Mail-Adresse gehasht an Google übergeben und mit eingeloggten Nutzern abgeglichen. Das schließt einen Teil der Lücke, den Cookies nie schließen könnten, und braucht in Shopify, Shopware und WooCommerce meist nur eine Einstellung.

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   Server-Side Tagging

   Ein eigener Tagging-Server auf eurer Domain setzt First-Party-Cookies, die Safari nicht nach sieben Tagen löscht, und übergibt Conversions serverseitig. Der aufwendigste Schritt mit dem größten Effekt auf die Datenqualität. Sinnvoll ab einem Budget, bei dem ein Prozentpunkt Messgenauigkeit vierstellig ist.

Was ihr mit den Zielwerten machen müsst

Der letzte Punkt wird fast immer vergessen. Wenn Google nur 70 von 100 Bestellungen sieht, dann ist ein Ziel-ROAS von 400 Prozent in Wahrheit ein Ziel-ROAS von 570 Prozent. Der Algorithmus versucht, ein Ziel zu erreichen, das auf vollständigen Daten definiert wurde, mit Daten, die unvollständig sind. Er wird deshalb zu vorsichtig bieten und Reichweite liegen lassen, die profitabel gewesen wäre.

Deshalb gehört zu jeder Tracking-Änderung eine Anpassung der Zielwerte. Nach jedem der vier Schritte oben steigt die gemessene Conversion-Rate, und der Zielwert muss nachziehen, sonst gebt ihr plötzlich deutlich mehr aus als geplant. Umgekehrt gilt: Solange die Lücke besteht, dürfen die Zielwerte entsprechend weicher sein, als die Marge es eigentlich hergibt.

Wenn ihr nicht sicher seid, wo euer Konto steht: Der Schnelltest oben braucht keine Agentur und keine Technik, nur zwei Zahlen. Wer danach eine Lücke von einem Viertel oder mehr sieht, hat den größten Hebel im Konto gefunden, und er liegt nicht in den Kampagnen.