Der "versteckte" Facebook-Traffic

Dies ist der erste Teil einer längeren Serie über alles was wir über Daten im Internet sagen zu haben: Daten Illusionen – Teil 2


Welchen Einfluss Facebook auf deinen ganzen Website Traffic hat und was der Facebook Halo Effect ist, erfährst du in folgendem Artikel.


Jeder, der einmal um einen höheren Betrag Werbungen auf Facebook geschalten hat, kennt das Problem nur zu gut. Das Problem der richtigen Attribution in Analyse Tools, wie Google Analytics, denn dort scheint der „Social-Traffic“ meist nicht ganz so stark zu steigen, wie man es sich vorher erwartet hat. Die Ursache dafür ist recht schnell erklärt: Werbungen, die auf dem einen Gerät gesehen werden, können auf dem nächsten gesucht oder als Link kopiert und im Browser geöffnet werden. Auf einmal ist die Quelle des Traffics nicht mehr „Social“, sondern kann alles von „Direct“ zu „Paid Search“ oder „Organic Search“ sein.


Um einen Richtwert für diese Auswirkungen zu bekommen, erklären wir euch wie man sich den Facebook Halo Effect ausrechnet.


Facebook Halo Effect

Um den Facebook Halo Effect zu berechnen müssen zuerst die Daten aus den jeweiligen Quellen bezogen werden. Es ist in jedem Fall wichtig noch einmal zu erwähnen, dass es sich hier um keine Wissenschaft, sondern lediglich um genauere Schätzungen handelt.


(1) Sämtliche monatlichen Werbeausgaben aus dem Facebook Ads Manager exportieren. Dazu einfach in die Account Übersicht und dann als Zeitraum „Lifetime“ angeben sowie bei Breakdown „By Time – Month“ auswählen.


Facebook Account Overview

(2) Sämtlichen monatlichen Traffic von der Website aus Google Analytics exportieren. Dabei auf Acquisition > All Traffic > Channels gehen. Dabei in der zweiten Dimension „Zeiten – Monat“ anzeigen lassen.


Google Analytics

(3) Die Facebook Ausgaben und Conversions, die aus den Traffic-Quellen „Direct“ und „Organic Search“ entstanden sind, zusammenführen.


(4) Ein Streudiagramm – wie unten abgebildet erstellen – bei dem die Ausgaben auf der X-Achse und die Direct + Organic Conversions auf der Y-Achse sind.

Sobald das Streudiagramm erstellt wurde, kann man eine Trendlinie hinzufügen und versuchen einen Zusammenhang zwischen den Ausgaben und den Conversions zu beobachten.


Die Analyse der Daten

Zur Analyse der Daten sollen uns zwei illustrative Beispiele behilflich sein. An R² erkennen wir wie stark die beiden Variablen mit einander korrelieren. Umso höher R² ist umso stärker die Korrelation (ein Wert von 1 wäre eine perfekte Korrelation).

Im Beispiel 1 sieht man eine sehr hohe Korrelation und im Beispiel 2 hingegen ist diese sehr gering. Grundsätzlich zeigt sich, dass bei starken Marken meist ein stärkerer Zusammenhang besteht.


Schauen wir uns das Beispiel 2 nun genauer an. Nehmen wir hier an, dass wir keinen Euro für Facebook Werbung ausgeben, das würde bedeuten, dass wir 2442 (aufgerundet) Conversions gesamt erreichen. Sollten wir uns nun entschließen 10.000€ in Facebook Anzeigen zu investieren, würden wir 101 zusätzliche Conversions über Direct und Organic erhalten. Sollten wir beispielsweise einen CPA bei Facebook (bei Last-Click) von 40€ haben, dann wären das 250 Conversions. Im Überblick bedeutet das aber, dass wir 250 Conversions und dann noch zusätzlich die 101 Conversions (über die beiden anderen Kanäle) bekommen. Das bedeutet in diesem Fall einen Anstieg von 40,4%, der nicht im ersten Blick ersichtlich ist.


Limitationen

Natürlich ist es wichtig zu berücksichtigen, dass viele Faktoren diese zwei Traffic Quellen beeinflussen. Je nachdem wie viel Geld man in externe Faktoren, wie SEO, TV Werbungen, oder andere Branding-Maßnahmen investiert, können diese Werte sich leicht verfälschen.

Man kann aber Monate, in denen besonders viel in Werbung investiert wird, jederzeit herausrechnen und grundsätzlich sei auch zu sagen, dass diese Branding-Maßnahmen laufend passieren und daher schon einkalkuliert sind.


Fazit

Die Cassiopeia Astronauten verwenden dieses Modell in bestimmten Fällen und können so oft neue Einsichten gewinnen. Denn wahre Transparenz bedeutet auch, nicht dem ersten Report blind zu vertrauen, sondern alle Daten stets zu hinterfragen. Abschließend sei zu sagen, dass Attribution nie zu 100% genau ist und man genau deswegen verschiedene Datenquellen verwenden sollte um zu seinen Erkenntnissen zu gelangen.

KONTAKT

0043 1 890 1640

office@cassiopeia.pro

ADRESSE

Cassiopeia Marketing GmbH

Schanzstraße 14 - Top 3.1

1150, Wien

Österreich

Copyright  © 2019 cassiopeia.pro - Cassiopeia Marketing GmbH