Google Analytics Tracking für Affiliates

geschrieben am in der Kategorie Affiliate Marketing von

Die Auswertung von Publisher-Aktivitäten ist leider oft mühsam. In vielen Fällen ist der Grund dafür die Anzahl der Netzwerke, in die man sich einloggen muss, um Daten zu erhalten. Diesem Problem haben sich verschiedene Toolanbieter angenommen und Werkzeuge erstellt, welche Daten aus verschiedenen Netzwerken aggregieren. Was die Tools allerdings nicht berücksichtigen, sind die Bewegungen der Nutzer vor einem Klick/einer Transaktion auf der eigenen Webseite. So weiß man leider nicht, woher die Nutzer kommen, die Affiliate Links anklicken oder welcher Akquise Kanal den Großteil der Provisionen verursacht.

Um dem Herr zu werden, lohnt sich die Nutzung von Google Analytics. Mit Hilfe des kostenlosen Tools lassen sich zusätzliche Daten erheben und damit weitere Optimierungen vornehmen. Wie man Google Analytics zum Tracking von Affiliate Tätigkeiten einsetzen kann, damit wollen wir uns im Folgenden beschäftigen.

Was lässt sich mit Google Analytics tracken?

Grundsätzlich lässt sich mit Google Analytics alles tracken. Die Frage ist vielmehr, was sich mit einem vertretbaren Aufwand erfassen lässt und aus welchen Daten zukünftig Vorteile geschlagen werden können. Ein sinnvolles Tracking umfasst zum Beispiel folgende Nutzerinteraktionen und Daten:

  • Klicks auf Werbemittel
  • Netzwerk des Werbemittels
  • Art des Werbemittels
  • ID des Werbemittels
  • Partnerprogramm ID (Merchant)
  • Bestätigte Provisionen

Voraussetzungen zum Tracking

Die notwendigen Vorbereitungen halten sich sehr im Rahmen. Es sollte lediglich sichergestellt sein, dass ein Google Analytics Account besteht und dieser auf der Webseite implementiert ist. Wir empfehlen dafür unbedingt den Einsatz des Google Tag Managers, da Implementierungen von Google Analytics, aber auch anderen Tracking Pixeln, damit wesentlich einfacher und übersichtlicher sind. Weitere Voraussetzungen sind nicht notwendig.

Umsetzung

Grundsätzlich gibt es verschiedene Möglichkeiten, die Daten zu erheben. Google Analytics bietet neben Ereignissen und Zielen auch die Möglichkeit, Interaktionen mit virtuellen Pageviews zu tracken. Für diesen Anwendungsfall soll das Tracking allerdings mittels Ereignissen erfolgen, da hiermit weitere Informationen erfasst werden können.

Um den Artikel nicht aufzublähen, beschränken wir uns auf das Tracking von Klicks auf Textlinks der Netzwerke Affilinet und Awin. Leider können bei Zanox Trackinglinks keine Informationen zur Merchant ID ausgelesen werden, weshalb wir diese Verlinkungen hier nicht berücksichtigen.

Klicks auf Textlinks tracken

Dies ist die einfachste Disziplin und es finden sich zahlreiche Anleitungen zum Tracken von externen Links. Da in diesem Falle aber noch weitere Parameter wie Art, ID und Merchant des Werbemittels erhoben werden können, sind ein paar Spezialanpassungen notwendig. Textlinks von Affilinet und Awin haben die folgende Form:

Affilinet:

http://partners.webmasterplan.com/click.asp?ref=431645&site=3617&type=text&tnb=136&subid=123456

Awin:

http://www.awin1.com/awclick.php?gid=319988&mid=9118&awinaffid=351695&linkid=2021583&clickref=

Im Link sind die folgenden Parameter relevant:

  • site/mid – entspricht der ID des Partnerprogrammes, also der Merchant ID
  • subid/clickref – individueller Parameter, welcher selbst gewählt werden kann
  • Subdomain des Links – anhand der Subdomain erkennt man, dass es sich um einen Affilinet oder Awin Link handelt

Mit diesen Erkenntnissen lässt sich nun ein entsprechendes Ereignis im Google Tag Manager implementieren und bei jedem Klick auf einen Affiliate Link abfeuern. Allerdings müssen für die oben genannten Parameter zuvor noch entsprechende Variablen im Tag Manager angelegt werden.

Netzwerk

Um herauszufinden, um welches Netzwerk es sich beim geklickten Link handelt, muss die Domain bzw. Subdomain (in GTM als „Host“ bezeichnet) ausgelesen werden und „übersetzt“ werden. Dazu werden folgende Variablen angelegt:

Click Host

  • Variablentyp: URL
  • Komponententyp: Host
  • „www.“ entfernen: wahr
  • URL Quelle: {{Click URL}} – ggf. muss die Variable Click URL noch aktiviert werden
URL-Variable_geklickter_Links

URL-Variable zum Erfassen der Domain und Subdomain des geklickten Links

Bei einem Klick auf einen Affilinet, Zanox oder Awin Link liefert diese Variable die Werte:

  • Affilinet: partners.webmasterplan.com
  • Zanox: zanox-affiliate.de
  • Awin: awin1.com

Theoretisch könnte man mit diesen Werten schon arbeiten. Schöner ist es aber, wenn man diese mittels einer Suchtabelle „übersetzt“. Der Vorteil dabei ist, dass diese Suchtabelle später als Bedingung für den Trigger genutzt werden kann, um abzusichern, dass es sich wirklich um einen Affiliate Link handelt. Die Suchtabelle „Click Netzwerk“ wird wie folgt konfiguriert:

Suchtabellen-Variable

Suchtabellen-Variable zum Übersetzen der geklickten Domain/Subdomain zum Netzwerknamen

Wichtig ist es, hier den Haken bei „Standardwert festlegen“ zu setzen und das Feld dann leer zu lassen.

Mit Hilfe der Suchtabelle „Click Netzwerk“ weiß man ab nun also immer, um welches Netzwerk es sich beim Klick auf einen Affiliate Link handelt.

Merchant ID

Die Merchant ID wird aus einem Parameter des geklickten Affiliate Links ausgelesen. Der Name des Parameters ist abhängig vom Netzwerk. Es gibt verschiedene Arten, diese Bedingung abzubilden, etwa mit einem JavaScript. Allerdings funktioniert es auch ohne Programmierkenntnisse. Dieser Weg soll hier beschrieben werden.

Dazu legen wir zwei URL-Variablen an. Zwei, da leider bei Zanox Links wegen der Codierung keine Merchant ID ausgelesen werden kann. Die Variablen werden wie folgt konfiguriert:

URL-Variable

URL-Variable, die aus dem Parameter site die Merchant ID von Affilinet Tracking Links ausließt

URL-Variable 2

URL-Variable, die aus dem Parameter mid die Merchant ID von Awin Tracking Links ausließt

Um diese beiden Variablen in einer Variable – abhängig vom Netzwerk – zusammenzuführen, verwenden wir wieder eine Suchtabelle, welche wie folgt konfiguriert wird:

Suchtabellen-variable 2

Suchtabellen-Variable, welche Affilinet- und Awin-Merchant ID in einer Variable zusammenfasst

Mit Hilfe dieser Variablen lässt sich nun für jeden Klick auf einen Affiliate Link ein Google Analytics Ereignis senden, welches Infos zu Netzwerk und Merchant beinhaltet. Das Event wird wie folgt konfiguriert (natürlich kann es auch anders konfiguriert werden, wir empfehlen aber diese Variante):

ga analytics ereignis

Konfiguration des Google Analytics Ereignisses

Damit das Ereignis auch ausgelöst wird, muss es noch mit einem Trigger versehen werden. Dieser erhält die folgenden Konditionen:

Trigger für das Google Analytics Ereignis

Trigger für das Google Analytics Ereignis

Das Ereignis wird also immer dann ausgelöst, wenn der Nutzer auf einen Link klickt und die Variable „Click Netzwerk“ den Wert „Affilinet“ oder „Awin“ angenommen hat. Letzteres verhindert, dass das Ereignis auch bei Klicks auf Links ausgelöst wird, bei denen es sich nicht um Affiliate Links handelt.

Nun muss der Container noch veröffentlicht werden. Nach der Veröffentlichung sammelt er Daten. Diese sind dann in Google Analytics im Bericht Verhalten > Ereignisse > Wichtigste Ereignisse einsehbar.

Erweiterungen

In obigen Beispiel wurden lediglich das Affiliate Netzwerk und die Merchant ID erfasst. Anhand dieser Daten lässt sich also erkennen, welches Netzwerk und welcher Merchant die meisten Klicks erhält. Erweitern könnte man das ganze z.B. um den Werbemitteltyp (etwa Text/Banner) und die Werbemittel ID, um herauszufinden, welche Werbemittel am attraktivsten für Nutzer sind.

Indem man eigene Parameter (subid bzw. clickref) an Google Analytics übermittelt, lassen sich Daten weiter segmentieren.

Was man bisher noch nicht weiß, ist, wie viel Provisionen aufgelaufen sind bzw. welcher Klick Provisionen eingebracht hat. Da dies natürlich zum Zeitpunkt des Klicks noch nicht feststeht, kann die Information lediglich nachträglich erfasst werden. Dies erfolgt dann z.B. über die Datenimport Funktion bei Google Analytics oder – als Königsdisziplin – mittels Measurement Protocol.

Je nachdem, welcher Aufwand betrieben werden soll, können die Daten in Google Analytics beliebig detailliert werden. So könnten beispielsweise Provisionseinnahmen auf Basis des Merchants importiert werden. Alternativ könnte als Schlüsseldimension die URL genutzt werden, um herauszufinden, welche Seite für die meisten Provisionen verantwortlich ist. Die Möglichkeiten sind fast unbegrenzt.

Fazit

Durch die Integration von Affiliate Daten in Google Analytics lassen sich Erkenntnisse darüber gewinnen, wie sich Nutzer verhalten, bevor sie auf einen Affiliate Link klicken. Mit diesem Wissensgewinn lassen sich zukünftige Kampagnen besser optimieren. Wenn beispielsweise festgestellt wird, dass einzelne SEA Kampagnen nicht in Affiliate Klicks münden, andere dafür umso mehr Klicks liefern, so sollte die SEA Strategie entsprechend angepasst werden. Auch können besonders wertvolle Unterseiten identifiziert werden, welche möglicherweise zwar nicht so viel Traffic aufweisen aber viele Klicks und Provisionen erzeugen.

Obige Anleitung legt nur den Grundstein für ein umfassendes Tracking. Je nach Möglichkeit sollte versucht werden, weitere Daten zu erfassen, die der Optimierung aller Kampagnen dienlich sind. Der Affiliate-Gott wird es mit zusätzlichen Provisionen vergelten.

Stefan ist seit November 2011 Teil des Projecter-Teams. Mit seinem Interesse an der „Maschine“ Internet ist er dort auch gut aufgehoben. Stefan ist ursprünglich als Werkstudent auf der Suche nach Praxiserfahrung zu Projecter gekommen und hat im Oktober 2011 sein Bachelor-Studium der Angewandten Mathematik abgeschlossen. Nach Traineeship und vier Jahren als Account Manager leitet Stefan seit Februar 2016 den Affiliate Kanal und das Analytics Team.

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  1. Mich würde mal interessieren, ob ich als Publisher besser mit

    – Zanox/affilinet oder belboon Tracking

    oder

    – angebotenes Analytics Tracking meines Advertisers

    setzen soll?

    Sprich, ergeben sich mir durch Cookielaufzeiten etc. Vorteile bei den Netzwerken? Kann der Advertiser in GA da die Cookielaufzeit einstellen?

    Wurde nämlich von einem Partner erst mit GA-Reports versorgt, danach auf ein Netzwerk umgestellt. Komischerweise hatte ich beim Netzwerk deutlich mehr Leads…

    • Hallo MOsen,

      vielen Dank für deinen Kommentar.

      Eine generelle Aussage zu deiner Frage ist schwierig. Am Ende ist natürlich immer der Advertiser dafür verantwortlich, dass das Tracking korrekt funktioniert. Damit ist sowohl ein Affiliate Tracking als auch das GA Tracking anfällig für Fehler in der Technik.

      Wenn der Advertiser mit GA trackt, hast du das Problem, dass die Reportings stets nach Last Click Logik aufgebaut sind und du nur einen Sale erhältst, wenn du den letzten Kontakt zum Nutzer hattest. Insofern das Affiliate Tracking nicht in einer Trackingweiche nach Last-Click Logik integriert ist, hast du dann mit dem Affiliate Tracking einen Vorteil, da du nicht unbedingt den letzten Kontakt haben musst, um eine Provision zu erhalten.

      Weiterhin kann die Technologie betrachtet werden. Belboon bietet ja z.B. ein Flash Tracking an, was stabiler ist als das Standard GA Tracking – allerdings greift dieses Flash Tracking nur, wenn entsprechende Voraussetzungen erfüllt sind. GA stützt sich allein auf Cookies während die Netzwerke auch mit cookielosen Varianten werben. Also hätte auch hier das Affiliate Tracking die Nase vorn.

      Nicht zuletzt musst du dann auch bei der Abrechnung mittels GA dem Advertiser vertrauen, da du keinen Zugriff auf die Daten hast. Im Netzwerk siehst du ja die Anzahl der Klicks und Sales selbst. Um dem Abhilfe zu schaffen würde sich dann schonmal oben beschriebenes Szenario anbieten – damit siehst du zumindest die Klicks.

      Ich hoffe, diese Gedanken helfen dir schon einmal. Wie gesagt spielen viele Variablen mit rein. Vorsichtshalber kann man immer Testbestellungen machen.

      Beste Grüße
      Stefan

      • Morgen Stefan,

        danke für die schnelle und vorallem hervorragende Antwort.
        Beantwortet exakt all die Überlegungen, die mir im Kopf schwirrten.

        Super!