iOS-14-Update – der Anfang einer neuen Ära für Meta?

Mit dem offiziellen Launch von iOS 14.5 im April 2021 (aktuell bereits in Version iOS 15.2 verfügbar), wurden Werbetreibende und damit auch personalisierte Werbung drastisch eingeschränkt. Das von Apple als ATT (App Tracking Transparency) bezeichnete Feature kann auf dem iOS-Gerät unter Einstellungen -> Datenschutz -> Tracking wahlweise aktiviert bzw. deaktiviert werden. Es handelt sich dabei um eine neue Tracking-Option, die in das Betriebssystem integriert ist und mehr Kontrolle über die eigenen Daten geben soll. Mit dem Update trifft man selbst die Entscheidung, welche App-Daten an Dritte weitergegeben werden und welche nicht. Bei der erstmaligen Nutzung aller iOS-Apps erscheint eine Abfrage, über welche das Tracking abgelehnt oder akzeptiert werden kann (siehe Abb. 1). 

Was für Verbraucher logisch und hilfreich klingt, ist für Werbetreibende ein großes Problem: Mit der neuen Apple-Richtlinie wird das Erfassen und Teilen von Daten untersagt, wenn Nutzer ab Version iOS 14.5 dem Tracking nicht ausdrücklich zustimmen. Als Folge wird sowohl die Möglichkeit der Personalisierung von Werbung als auch die Berichterstellung zur Performance im Hinblick auf App- und Web-Conversion-Events eingeschränkt. 

Noch ein wichtiger Hinweis an dieser Stelle: Die Einschränkungen durch Apples App Tracking Transparency betreffen nicht nur Facebook Advertising, sondern so ziemlich alle digitalen Werbeplattformen (Google, TikTok, Pinterest, Snapchat usw.).

Nie wieder Werbung?

Bekommt man jetzt also nur noch Werbung, die nicht zu einem passt, und bekommen Apple-Nutzer gar keine Werbung mehr angezeigt? Nein, gibt ein Nutzer sein Einverständnis für das Tracking, läuft fast alles wie bisher und die Daten des Nutzers können erfasst, gemessen und reportet werden, für den Werbetreibenden ist also alles wie bisher. Stimmt ein Nutzer z. B. dem Tracking von Facebook oder Instagram nicht zu, muss Meta die Nutzung der Daten einschränken. In einer aktuellen Analyse von AppsFlyer wurde in Deutschland eine Opt-in-Rate von 40 % ermittelt (www.appsflyer.com/resources/reports/ios-14-att-dashboard/). 60 % haben also das App-Tracking abgelehnt, womit Werbetreibenden entsprechend viele Daten und evtl. sogar Umsätze fehlen.

Warum hat Apple diese Änderung am Datenschutz vorgenommen?

Apple verdient genauso wie Meta, Google und Co. viel Geld mit seinem Werbegeschäft. Vor dem Update war der Marktanteil aber im Vergleich zur Konkurrenz eher klein. Laut Financial Times hat Apple den Marktanteil seines Werbegeschäftes seit der Einführung von ATT verdreifacht. Der Grund dafür ist recht einfach: Apple nutzt die durch das Opt-out freigewordenen Werberessourcen jetzt für das eigene Netzwerk „Apple Search Ads” und nimmt sich damit selbst aus ATT und den dazugehörigen Regeln aus.

Die Auswirkungen des Updates auf Meta und seine Werbekunden

Nach Einführung von ATT hat Apple ebenfalls ein neues Tracking-System namens „Private Click Measurement (PCM)“ veröffentlicht. Dieses Tracking-System hat allerdings gravierende Lücken: So kann man einen Nutzer z. B. nicht von App zu Web verfolgen. Da die meisten Klicks auf eine Werbeanzeige (z. B. 90 % bei Finanzen.de) innerhalb der Facebook- oder Instagram-App stattfinden, können diese Nutzer nicht weiterverfolgt werden.

Facebook hat daher mit „Aggregated Events Measurement“ eine eigene Tracking-Lösung geschaffen, die von Anfang an App-to-Web-Tracking unterstützt. Damit können zwar nicht alle Auswirkungen des Updates verhindert werden, es bietet Werbetreibenden jedoch entscheidende Vorteile im Vergleich zu Apples Standardlösung.

Die drei Prinzipien der Datenverarbeitung

Um den Privatsphäre-Richtlinien von Apple zu genügen, müssen gewisse Prinzipien bei der Datenverarbeitung befolgt werden:

Restricted (beschränkt): Es kann pro Nutzer nur ein Conversion-Event übertragen werden (z. B. „Kauf“).

Aggregated (aggregiert): Daten werden nur auf Werbeanzeigen-Ebene übertragen, nicht auf Nutzer-Ebene. Es ist damit keine Auflösung von Conversion-Daten nach Alter, Geschlecht oder Ort mehr möglich (siehe Abb. 3).

Delayed (verzögert): Die Übertragung von Conversion-Daten erfolgt durch Apple mit einer Verspätung von bis zu 72 Stunden.

Dies gilt jedoch nur für Opt-out-Nutzer. Bei Nutzern, die dem Tracking zugestimmt haben, treffen diese Einschränkungen nicht zu. Trotzdem sind gewisse Funktionen, wie die Auflösung nach Alter und Geschlecht, generell nicht mehr verfügbar.

Das liegt daran, dass Facebook eine holistische Lösung für die Herausforderungen des Updates finden wollte. Die Alternative wäre, verschiedene Tracking-Systeme für unterschiedliche Betriebssysteme zu erstellen, was komplex und fehleranfällig wäre.

Diese Änderungen hat das Update für Werbetreibende mit sich gebracht

CPM-Anstieg:
Der CPM (Cost per Mille) ist im Jahr 2021 stark gestiegen (siehe Abb. 4). Der Anstieg lässt sich allerdings nicht nur auf das Update zurückführen, sondern auch auf andere Marktbedingungen wie z. B. mehr Werbetreibende auf weniger Nutzer. Seit Ende des Weihnachtsgeschäfts 2021 sinkt der CPM allerdings wieder deutlich. Der starke Anstieg nach Veröffentlichung des Updates war daher zum Glück nur vorläufig, wenn auch der grundsätzliche Trend der CPM-Entwicklung weiter nach oben geht.

Business-Tool-Set-up:

Domains müssen nun verifiziert werden. Pro Domain können nur acht Events gemessen werden, welche in ihrer Wichtigkeit priorisiert werden. Diese Priorisierung ist nötig, da nur ein Event pro Opt-out-Nutzer übertragen wird.

Soll im E-Commerce-Bereich ein Event nach „Wert“ z. B. des Kauf-Events optimiert werden, benötigt dieses Event vier von acht möglichen Slots. Das liegt daran, dass nicht mehr der genaue Wert des Kaufs übermittelt wird, sondern nur die Zugehörigkeit des Wertes zu einem „Value-Set“. Ein Value-Set fasst zum Beispiel Käufe für 15–35 € zusammen. Jedes Value-Set benötigt einen „Slot”, wobei vier Slots das Minimum sind. Es stehen in dem Fall also nur vier weitere Events pro Domain zur Verfügung. Gerade für E-Commerce-Unternehmen, die unter einer Domain in mehreren Ländern tätig sind, kann das zu einer großen Herausforderung werden. Sie wären nicht mehr in der Lage, die Käufe der unterschiedlichen Länder mit verschiedenen Events zu tracken.

Optimierung und Targeting:

Eine der wesentlichen Änderungen betrifft das Conversion-Window (Attributionsfenster) der Kampagnen. Dieses beschreibt den Zeitraum nach der Interaktion mit einem Ad, in dem eine Konversion (z. B. Kauf) stattfand und die diesem Ad zugeschrieben wird. Das Standard-Conversion-Window (CW) wurde dabei von 28 auf sieben Tage reduziert. Je nach Wahl des CW kann es vorkommen, dass die Daten unvollständig sind. Nur bei der Option „1-day-click“ sowie „7-day-click“ (seit 30.06.21) werden die fehlenden Daten modelliert.

In Bezug auf das Targeting ändern sich vor allem die Größen von Website- und Custom-Audiences. Dies sind Zielgruppen, welche von Facebook basierend auf dem Besuch einer Webseite oder Interaktion mit einem Ad erstellt werden (also über Retargeting gewonnene Nutzerdaten). Da Opt-out-Nutzer nicht mehr in diesen Audiences verwendet werden können, sinken diese Audiences drastisch. Die tatsächliche Auswirkung hängt daher vom Anteil der Opt-out-Nutzer ab.

Measurement/Messbarkeit:

Da einige Daten nur noch modelliert werden, kann es vorkommen, dass weniger Conversions gemessen werden als tatsächlich stattfinden. Es ist dabei wichtig, zu realisieren, dass diese Conversions immer noch stattfinden. Sie können lediglich nicht gemessen werden. Um die Modellierung zu ermöglichen, benötigt Meta so viele Daten wie möglich. Daher wird es immer wichtiger, große Kampagnen und Accounts zu nutzen und auf granulare Set-ups zu verzichten.

Best Practices im Umgang mit dem Update

Conversion-Window – was sind die besten Einstellungen nach dem Update?

Bei der Wahl des Conversion-Windows empfiehlt es sich, eine der Einstellungen zu nutzen, bei denen auf modellierte Daten zurückgegriffen wird. Das ist bei der Option „1-day-click” und seit Mitte 2021 auch bei der Option „7-day-click” der Fall. Hierbei modelliert Meta diejenigen Daten, welche aufgrund von Opt-out-Nutzern ansonsten nicht verfügbar gewesen wären. Bei den anderen Conversion-Windows werden hingegen nur „unvollständige” (partial) Daten genutzt.

Bei der Wahl des CW ist es also wichtig, zuvor mit Google Analytics oder einem anderen Analytics-Tool das übliche CW für den eigenen Account herauszufinden. Einfluss hat hier auch, ob das eigene Produkt eher zu Impulskäufen anregt oder ob der Nutzer sich Zeit nimmt, bevor er das Produkt kauft.

Findet die Konversion üblicherweise innerhalb von 24 Stunden statt und das eigene Produkt lädt tendenziell zu spontanen Käufen ein, ist das „1-day-click”-Conversion-Window häufig die beste Option. Das liegt daran, dass der Algorithmus hier Nutzer bevorzugt, welche voraussichtlich schnell konvertieren.

Im Fall von teuren oder komplexen Produkten empfiehlt sich hingegen ein „7-day-click”-Conversion-Window, da dies bei den meisten solcher Customer Journeys realistischer ist. Außerdem kann das strikte „1-day-click”-Conversion-Window in solchen Fällen zu einem erhöhten CPM führen.

Im Idealfall sollten beide Modelle gegeneinander getestet werden, um das ideale Modell für den eigenen Fall herauszufinden. Dazu empfiehlt es sich, die A/B-Test-Funktion zu nutzen, mit der man beide Strategien vergleichen kann.

Technisches Set-up – Step-by-Step-Anleitung

Schritt 1: Domain-Verifizierung
Es müssen alle genutzten Domains unter Unternehmenseinstellungen > Brand Safety > Domains verifiziert werden.

Schritt 2: Event-Priorisierung
Bei Nutzung von Standard-Events empfiehlt es sich, den Funnel rückwärts aufzubauen. Die höchste Priorität würde im E-Commerce damit der „Verkauf” bekommen, gefolgt von „Add to Cart” etc. Bei Nutzung von Custom-Conversion-(CC-)Events für verschiedene Produkte ist das wichtigste CC-Event der jeweiligen Produkte zu priorisieren. Dies ist meist ein „Lead”- oder „Kauf”-Event. 

Schritt 3: Konsolidierung von Zielgruppen/Account-Set-up
Durch den Wegfall von Opt-out-Nutzern werden Zielgruppen in Zukunft immer kleiner. Zusätzlich braucht der Algorithmus von Meta immer mehr Daten, um Kampagnen gut zu optimieren, insbesondere wenn es um die Modellierung von Daten geht. Passende Zielgruppen (ähnliches Awareness-Level) sollten deshalb zusammengelegt und auf granulares Retargeting der Zielgruppen verzichtet werden. Idealerweise sollten die neuen Zielgruppen ungefähr doppelt so groß sein wie vor dem Update.

Schritt 4: Anpassung der Gebotsstrategie
Da Meta weniger Daten tracken kann, ist es auch schwieriger für den Algorithmus, die Ads auszuliefern. Daher empfiehlt sich in den meisten Fällen die „Lowest Cost”-Gebotsstrategie. Diese automatischen Gebote geben dem Algorithmus den größten Freiraum. Das wiederum führt zu mehr Daten und schlussendlich zu einer besseren Performance.

Schritt 5: Abgleich mit externen Datenquellen
Spätestens seit dem iOS-14-Update sollten Werbetreibende nicht mehr allein auf die internen Daten des Facebook-Werbeanzeigenmanagers achten. Ein Abgleich mit einem externen Tool wie Google Analytics hilft, Tracking-Lücken zu entdecken und die allgemeine Datenqualität zu erhöhen. Eine Grundvoraussetzung dafür ist die Nutzung von UTM-Parametern (mehr dazu unter „Praxistipps”).

Hilft die Conversions-API (CAPI)?

Die Conversions-API ist eine Tracking-Möglichkeit, mit der Werbetreibende Kundenaktionen von ihren Servern direkt an Facebook weitergeben können. Mit anderen Worten, mit der CAPI kann man die Daten aus den eigenen CRM-Tools und Plattformen erfassen und an den Facebook-Werbeanzeigenmanager senden.

Die CAPI löst nicht direkt die entstandenen Probleme des iOS-14-Updates, da auch sie den Datenschutzbestimmungen unterliegt. Sie kann aber Daten senden, die vorher blockiert wurden. Selbst wenn ein Benutzer das Cookie-Tracking in seinem Browser blockiert, können weitere Informationen oder Daten gesammelt und an Meta gesendet werden, um die Messung und Leistung der Kampagnen zu verbessern. Damit der Algorithmus von Meta korrekt arbeiten kann, muss er so viele Informationen wie möglich bekommen. Mit dem Roll-out des iOS-14-Updates fehlen durchschnittlich 60 % der Nutzerdaten von iOS-Geräten; die CAPI hilft, dieses Daten-Gap etwas zu verringern, und hat damit einen positiven Effekt auf die Werbekampagnen.

Praxistipps aus der operativen Erfahrung

Beurteile die Performance von Kampagnen nicht auf Tagesbasis

Durch den Delay im Reporting kann es sein, dass die Kosten (für Klick/Impression) bereits am Montag sichtbar sind, die Konversion jedoch (beispielsweise) erst am Mittwoch. Betrachtet man die einzelnen Tage, hätte der Montag eine vergleichsweise schlechte Performance, da hier Kosten aufgetreten sind, aber keine Konversion stattgefunden hat. Im Gegensatz dazu sieht der Mittwoch sehr gut aus, da hier die Konversion gemessen wird, jedoch keine Kosten angefallen sind. Es empfiehlt sich daher immer, längere Zeiträume zu betrachten, um solche Verzerrungen zu minimieren. Als kürzesten Zeitraum zur Performance-Analyse sind die letzten sieben Tage zu berücksichtigen. 

Analysiere das „Trackingloch” mithilfe von Google Analytics und UTM-Parametern

Um Google Analytics effektiv zum Tracken von Facebook-Ads zu nutzen, müssen diese auf dem Ad-Level mit UTM-Parametern ausgestattet werden. Durch die Nutzung dynamischer Parameter werden die UTM-Parameter automatisch befüllt, was die Datenqualität weiter erhöht. Auch die durch das Update verloren gegangenen Informationen über das Placement (wo das Ad ausgespielt wurde) können so (inklusive Daten über Konversionen) zurückgeholt werden.

So sieht ein möglicher UTM-Aufbau aus:

utm_source=paid&utm_medium=fbig&utm_campaign={{campaign.name}}&utm_content={{adset.name}}&placement={{placement}}&utm_term={{ad.name}}

Mit Google Analytics (GA) kann man nun analysieren, wie hoch der Anteil von iOS-14.5+-Nutzern ist. Diese Einstellung findet sich hier:

Zielgruppe > Technologie > Browser und Betriebssystem

Wird durch die vorherige Analyse klar, dass ein wesentlicher Teil der Besucher iOS 14.5+ benutzt (über 10 %), empfiehlt es sich, ein Dashboard zu erstellen, in dem Facebook- mit Google-Analytics-Daten verglichen werden. Der Fokus liegt dabei im Vergleich der Anzahl von Kauf- bzw. Lead-Events sowie deren Wert (falls zutreffend). Im Falle eines E-Commerce-Unternehmens sind das konkret die Events „Purchase” sowie „Purchase Value” innerhalb des Ad-Managers, welche „Transactions” bzw. „Transaction Value” bei Google Analytics heißen.

Mit dieser Analyse – insbesondere unter Einbezug historischer Daten – kann die Größe einer möglichen „Tracking-Lücke” bestimmt werden. Es kann außerdem beobachtet werden, in welche Richtung sich die Diskrepanz entwickelt und ob die Lücke sich wieder schließt.