Das Dokument befasst sich mit Methoden zur Conversion-Tracking ohne Cookies, einschließlich der Nutzung von First-Party-Daten und alternativen Systemen wie Matomo. Es beschreibt verschiedene Ansätze zur Verarbeitung und Speicherung von Daten, erwähnt die Herausforderungen des Consent-Managements und bietet Lösungen für datenschutzkonformes Tracking. Zudem wird ein eigenes Endpunkt-Konzept zur Erfassung und Analyse von Conversion-Daten vorgestellt.

1. First Party Conversion Tracking
Schließen der Conversion Lücke mit “A.T.Z.E”(?)
Markus Baersch
SEAcamp Jena 2023

2. Kurzer Rückblick:
“Conversions ohne Cookies”
SEAcamp 2022

3. ● “Cookiefreie” Webanalyse
● Offline Conversion Import
● Data Clean Rooms
● Consent Mode
● Enhanced Conversions / ssGTM
● Server-Side / Hash Tables
Optionen
Was tun, wenn das klassische
Tracking ausfällt?

4. 📁 Identifier
● Cookies, Fingerprints & Co.
● Kurzzeit oder Langzeit
● First Party Kampagnen-
Reichweitenmessung
● Eigene Erfolgskontrolle + Attribution +
Modellierung via Attribution anhand
UTM & Co.
First Party Data!
Basis für Tracking + Modellierung
📇 Adressierbarkeit
● Click / Vendor IDs oder PII
● Rückmeldung nur bei Consent
● Minimierte Rückmeldung an
Werbesystem ohne Consent möglich?

5. Consent Mode

6. 100% Mogelpackung
Consent Mode
● Tracking ohne Consent: gtag.js
lädt, sendet Hits, alles schon vor
Consent, nur mit einem Marker
und ohne “persistente” ID
● Tracking trotz verweigertem
Consent: Läuft auch bei
Verweigerung. Consent Mode
steuert nur Cookies. Consent
Management betrifft Tracking.
● Datenfluss: Keine Entkopplung
des Browsers (ohne ssGTM),
Google bekommt “alles”, GA4
wenig

7. 100% Mogelpackung
Consent Mode
● “Machine Learning”: 100%
Blackbox. Im SPA Fall nicht mal
nötig. Es geht aber (fast) nur um
Conversions!
● Vendor ID: Click IDs landen bei
Google. Conversions auch.
Einzige Aufgabe: Matching
● SPA?: Client ID bleibt immer
gleich bis zum nächsten Reload
● PII?: Enhanced Conversions und
Automatische Erhebung via
Google Tag finden dennoch
statt
● BigQuery: BQ bekommt alle
verfügbaren Daten

8. Ist das im Sinne
der Consent Entscheidung?
❌

9. Wenn wir ehrlich sind:
Ohne Consent kein
Google Analytics / Ads
#noconsentnotracking

10. Typische Lösung:
“DSGVO konforme Alternativsysteme” + Export

11. Matomo Conversion Export

12. Matomo Conversion Export
https://example.matomo.cloud/index.php?accessToken=xxx&action=generateConversionExport
&module=AdvertisingConversionExport

13. Systeme mit Conversion-Export
Weitere Alternativen

14. Conversion-Export ist kein “No-
Brainer”
Darf man das?
● “...weil es andere machen”?
● Absprechen mit DSB
● Tipp: Matomo On Premise als
Beispiel “reviewen” lassen
● Knackpunkte:
○ Speicherung der Click-IDs in
Landingpage-Eintritten
○ Nutzung von Headern (IP,
anonymisiert, User Agent)
● Einschränkungen:
○ Keine exakte Auflösung
○ Nur “tagesgenau” (per Default)
● markus-
baersch.de/blog/datenschutzkonfor
mes-conversion-tracking-fuer-

15. Individuelle Lösung:
Conversion-Export im Eigenbau

16. First Party
Tracking
Basis: Minimal-Beispiel für
Eigenbau
Playlist:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoPHZ
R6Jh3an0Rw_8gFQolsaQULKbvoEC
● “100% Capturing”, z. B. mit walker.js
● Eigener Endpunkt mit PHP, Node, Whatever
● Eigene Persistenz, z. B. SQLite
● Auswertungen im Browser, Looker Studio

20. Tracking-Idee weiter minimiert:
● Nur Vermessung relevanter
Kampagnen-Eintritte mit Click-Ids
und Aufrufe von Zielseiten
● Ohne separates Tracking-Script, nur
Code
○ denkbar wäre auch rein
serverseitige Verarbeitung oder
○ Ein Bild-Abruf auf jeder Seite
● Was zwischen Eintritt und evtl.
Conversion passiert, ist egal
● Ob Sitzung bei Conversions auf
Kampagnentraffic basiert, ist egal
First Party
Conversions
Reduzierte Messung von
Conversions

23. A.T.Z.E.
Endpunkt Konzeptcode
Daten empfangen und speichern:
● PHP - Beispielcode
● “Code-managed” Salt für Hash aus
anonymisierter IP und User Agent
● Salt Ablauf um Mitternacht (optional)
● Logging aller Eintritte und
Conversions in Textdatei oder SQlite
DB

24. Endpunkt
A.T.Z.E. Endpunkt: Fingerprint = Pfui? Nicht unbedingt

25. Endpunkt
A.T.Z.E. Endpunkt: Fingerprint

27. Ergebnisse
A.T.Z.E.: Datenbank Beispiel V2

28. Conversion-Export
A.T.Z.E.: Conversiondaten abrufen V2 - dynamische Werte

29. A.T.Z.E.
Ergebnisse nutzen
Laufende Sammlung aller Eintritte und
Conversions
Funktionen:
● Abrufen von Conversions für Export
analog zu Matomo etc.
● Löschen veralteter Daten zur
Reduktion / Kontrolle der Datenbank
○ Optional: Löschen aller Daten
des Vortags bei Ablauf des alten
Hashs
● Statistik: CR, Wiederholungsrate,
“Conversions: Paid vs. Other” etc.

30. Conversion-Export
A.T.Z.E.: Beispiel Conversion Export per URL Abruf

31. A.T.Z.E.
Finale Tipps
● Anpassen!
○ Entfernen von DB-Initcode
○ Entfernen von Code für nicht
genutzte Optionen
○ Austausch von Beispielwerten
○ Anpassung der Pfade
○ “Z” nur bei passendem “A”
speichern?
● Absichern!
○ Validierung am Endpunkt
○ Schutz: Salt-Cache, Datenbank-
Ordner, Conversion-Export-File,
Pflegefunktionen

32. Testen, testen, testen!

34. One More
Thing...

35. Logfiles!

37. A.T.Z.E. mit Logfiles?
Es geht auch ohne Client-Side
Konzept:
● Logfiles (automatisch) in DB
importieren
● IP (+User Agent, Salt) als Key
● Regelmäßige Bereinigung der DB
● Auswertung: Genau wie A.T.Z.E.

38. L.A.T.Z.E. ;)
Lokal starten, dann A.T.Z.E.
Konzept inkl. Export-URL als Ziel
1. Lokaler Download der Logs
2. Lokale Filterung / Export als CSV
3. Import in DB (z. B. SQLite)
4. Auslesen mit SQL
5. Export als Conversion-Datei
6. Einlesen in Google Ads
7. wait x days, goto 1
HTTP Logs Viewer
HTTP Log Browser
WebLog Expert
FileToDB
Apache Logs -> DuckDB

40. Wenig Daten? Dann geht auch Google Drive
Apps Script zum Einlesen und Analysieren von Logfiles nutzen

42. Danke! :)
Fragen?