Cookieless Marketing 2026: die First Party Daten Strategie, die funktioniert, egal was Chrome tut

Die kurze Antwort: Chrome hat seine Cookies behalten, und es ändert wenig

Third Party Cookies sind in Chrome im November 2026 weiterhin standardmäßig eingeschaltet. Google hat im Jänner 2020 angekündigt, sie innerhalb von zwei Jahren auslaufen zu lassen,¹ hat sie ab dem 4. Jänner 2024 für 1 % der Chrome Nutzer eingeschränkt² und dann den Kurs gewechselt. Im Juli 2024 hieß es, die Cookies würden nicht abgeschafft, stattdessen sollten die Menschen selbst wählen.³ Im April 2025 fiel auch die eigene Abfrage für diese Wahl weg, die bestehenden Einstellungen blieben.⁴ Und im Oktober 2025 hat Google die meisten Technologien der Privacy Sandbox eingestellt, die die Cookies ersetzen sollten, darunter Topics und Protected Audience.⁵

Die cookielose Zukunft ist also nie zu dem Termin gekommen, den man dem Marketing genannt hat. Gekommen ist sie trotzdem, durch drei andere Türen: die Browser, die nicht Chrome heißen, das Consent Banner und die Art, wie Werbeplattformen heute mit personenbezogenen Daten umgehen. Keine dieser Türen geht wieder zu, wenn Google zum vierten Mal umdenkt.

In diesem Artikel geht es darum, was das für einen Onlineshop oder ein SaaS Unternehmen 2026 bedeutet. Ich zeige, was jeder Browser wirklich tut, warum die Einwilligung mehr Conversions verschluckt als jeder Browser, was First Party Daten sind und was nicht, und wie du misst, ohne Menschen hinterherzulaufen. Ein erfundener Teeshop aus Linz begleitet dich mit Zahlen durch den Text, damit du siehst, wo die Verkäufe verloren gehen und wie viel davon ein Modell zurückholt. Die Geschäftszahlen sind erfunden. Das Recht und die Plattformregeln nicht.

Was Chrome tatsächlich getan hat, und was es heute tut

Die Chronologie ist wichtig, weil viele Marketingratschläge immer noch vom Plan aus dem Jahr 2020 ausgehen.

Lies es von oben nach unten. Sechs Jahre Ankündigungen enden dort, wo sie angefangen haben, mit einem Unterschied: Die Ersatztechnologien sind auch weg. Wer Chrome heute in einem normalen Fenster nutzt, akzeptiert Third Party Cookies, solange er die Einstellung nicht selbst geändert hat, und der Inkognito Modus blockiert sie standardmäßig.⁴ Behalten hat Google CHIPS (partitionierte Cookies) und FedCM, und an einem Standard für Attribution arbeitet Google jetzt beim W3C statt mit einer eigenen API.⁵

Für dich als Shopbetreiber hat das eine praktische Folge. Wenn dir ein Leitfaden sagt, du sollst dich auf den Tag vorbereiten, an dem Chrome die Cookies abschaltet, ist er veraltet. Plane für die Bedingungen, die es schon gibt, denn die kosten dich heute Daten.

Was Safari und Firefox stattdessen tun

Safaris Intelligent Tracking Prevention blockiert standardmäßig alle Third Party Cookies, ohne Ausnahmen außer der Storage Access API.⁶ Sie geht außerdem gegen First Party Speicher vor, den Skripte schreiben. Cookies, die in JavaScript erzeugt werden, und anderer Speicher, den ein Skript beschreiben kann, werden nach sieben Tagen ohne Interaktion mit der Website gelöscht. Kommt der Besucher über einen Link, an dem eine Klick ID hängt, laufen Cookies, die JavaScript auf dieser Landingpage erzeugt, nach 24 Stunden ab. Cookies von einem Server hinter einem fremden CNAME oder einer fremden IP Adresse sind auf sieben Tage begrenzt.⁶

Firefox trennt Cookies seit Juni 2022 für alle Desktopnutzer pro Website: Total Cookie Protection gibt jeder Website ihre eigene Keksdose, damit ein Tracker nicht zusammenführen kann, was jemand auf verschiedenen Websites tut.⁷

Jetzt kommt der Teil, den man leicht übersieht. Das Conversion Tracking von Google Ads hängt überhaupt nicht an Third Party Cookies. Das Google Tag speichert die Klickinformation aus der Klick ID in First Party Cookies auf deiner eigenen Domain.⁸ Deshalb berührt Chromes Entscheidung deine Conversion Zahlen kaum, und deshalb treffen Safaris Regeln mit sieben Tagen und 24 Stunden sie stark: Sie gelten genau für die Art von Cookie, die dein Conversion Tag schreibt. Wer am Montag in Safari auf eine Anzeige klickt, wieder geht und zehn Tage später über ein Lesezeichen kauft, kommt womöglich ohne Klick ID an der Kasse an.

Third Party Cookies zählen noch für eine Sache: einem Menschen von Website zu Website zu folgen, um Interessenprofile und Retargeting Zielgruppen zu bauen. Genau diese Nutzung schränkt das Recht am stärksten ein, und damit sind wir bei der größeren Tür.

Die Einwilligung verschluckt mehr als jeder Browser

In Österreich gilt § 165 Abs. 3 TKG 2021. Informationen auf dem Endgerät des Besuchers zu speichern oder dort auszulesen ist nur erlaubt, wenn der Besucher auf Grundlage klarer und umfassender Informationen aktiv eingewilligt hat. Ausgenommen sind nur die Übertragung einer Nachricht und das, was unbedingt erforderlich ist, damit ein ausdrücklich gewünschter Dienst erbracht werden kann.⁹ Eine Ausnahme für Statistik gibt es nicht. Die Datenschutzbehörde fasst es in ihren FAQ so zusammen: Für jedes technisch nicht notwendige Cookie ist eine Einwilligung einzuholen, und vorausgewählte Kästchen im Banner sind nicht zulässig.¹⁰ Werbecookies, Conversion Pixel und Retargeting brauchen ein Ja, ohne Wenn und Aber.

Deutschland setzt dieselbe europäische Regel in § 25 TDDDG mit denselben zwei Ausnahmen um.¹¹ Großbritannien ist im Februar 2026 einen eigenen Weg gegangen und erlaubt First Party Analytics unter Bedingungen ohne Einwilligung, was einem Shop, der von Österreich aus an österreichische Kunden verkauft, nichts nützt. Die Einzelheiten, das Banner, das in jedem Markt gültig ist, und den genauen Wortlaut meiner Regel zum Consent Mode findest du in Cookies, Consent und das ePrivacy Chaos. Dieser Artikel bleibt mit jenem in Einklang.

Wie viele Besucher sagen also Ja? Das Privacy Barometer 2025 von Commanders Act, das 1.301 Banner im Mai 2025 untersucht hat, kommt auf einen Opt in von 55,03 % aller Besucher. Die Schlagzeile mit einer "Consent Rate" von 80,54 % zählt nur die Menschen, die überhaupt eine Wahl getroffen haben. 32,41 % haben gar nichts angeklickt.¹² Für dein Werbekonto zählen die 55 %: Wer das Banner ignoriert, ist genauso unsichtbar wie jemand, der ablehnt.

Das ist ein Loch von 45 %, bevor irgendein Browser irgendetwas getan hat, und es gilt in Chrome genauso wie in Safari.

Rechenbeispiel: Wo Donaublatt Tee seine Verkäufe verliert

Donaublatt Tee ist ein erfundener Shop aus Linz, donaublatt.example, der losen Tee online verkauft. Im Oktober hatte er 1.000 Bestellungen, die seine eigene Datenbank einem bezahlten Anzeigenklick zuordnet. Zwei Dinge stehen zwischen diesen Bestellungen und dem, was Google Ads meldet.

Erstens das Banner. Ich setze den Opt in von Donaublatt bei 55 % an, passend zum Barometer oben. Zweitens Browser und Blocker. Von den Besuchern, die eingewilligt haben, verlieren manche die Klick ID, bevor sie kaufen: Safari hat das per Skript geschriebene Cookie gelöscht, oder ein Content Blocker hat das Tag gar nicht feuern lassen. Ich nehme an, dass 85 % der einwilligenden Käufer sie behalten. Beide Prozentsätze sind Annahmen für das Beispiel. Die echten Werte liefern dir deine eigenen Logs.

Die Conversions, die die Plattform sieht, sind die echten Conversions mal beide Überlebensanteile:

$$C_{\text{obs}} = C \times r \times s$$

Dabei ist $C_{\text{obs}}$ die Zahl der Conversions, die die Werbeplattform sieht, $C$ die wahre Zahl der Conversions aus den Anzeigenklicks, $r$ der Opt in (einwilligende Besucher als Anteil aller Besucher) und $s$ der Anteil der einwilligenden Käufer, deren Klick ID bis zum Kauf überlebt. Die beiden Anteile zu multiplizieren heißt, sie als unabhängig zu behandeln. Das ist eine Vereinfachung, und wann sie fair ist, erklärt Grundlagen: Wahrscheinlichkeit.

Für Donaublatt: $1.000 \times 0{,}55 = 550$ nach dem Banner und $550 \times 0{,}85 \approx 468$ nach den Browsern. Google Ads zeigt 468 von 1.000 Bestellungen.

Googles Conversion Modellierung schließt einen Teil der Lücke. Sie schätzt nicht beobachtete Conversions aus den Wegen einwilligender Nutzer und aus historischen Trends, schätzt bewusst eher zu niedrig und greift erst, wenn ein Konto 700 Anzeigenklicks pro Tag über sieben Tage je Land und Domaingruppe erreicht. Googles eigenes Beispiel: Bei einer Einwilligungsrate von 50 % hat die Modellierung 18 % mehr gemeldete Conversions gebracht.¹³ Für Donaublatt nehme ich 20 % an: $468 \times 1{,}20 \approx 561$.

Die Balken zählen dieselben 1.000 Bestellungen auf vier Arten. Die Plattform lügt nicht: Sie meldet, was sie sehen durfte, plus eine vorsichtige Schätzung, und landet trotzdem bei 56 % der Wahrheit. Achte darauf, was im Diagramm fehlt. Chromes Third Party Cookies kommen nicht vor, weil weder dem Banner noch Safaris Grenzen wichtig ist, ob Chrome sie behalten hat.

Die Lösung für die Lücke ist kein schlauerer Pixel. Sie ist deine eigene Datenbank als Referenz, ein monatlicher Abgleich der Plattform Conversions mit den Bestellungen in der Datenbank und die Korrektur aus dem Consent Artikel, damit niemand eine profitable Kampagne kürzt, nur weil ihre Besucher öfter ablehnen.

First Party Daten, und was sie nicht sind

First Party Daten sammelst du direkt in deinen eigenen Kanälen: Bestellungen, Kundenkonten, Newsletter Anmeldungen, Supportgespräche, was Menschen in deinem Produkt tun. Zero Party Daten sind der Teil, den dir Menschen absichtlich sagen, etwa eine Antwort im Quiz oder eine Präferenz, die sie einstellen. Beides liegt in deinen eigenen Systemen und hängt an niemandes fremdem Cookie.

Was First Party Daten nicht sind: einwilligungsfrei. In Österreich gelten für sie zwei Regeln.

Die Regel für das Endgerät gilt auch auf deiner eigenen Website. Ein First Party Cookie, das Werbung dient oder Einzelne verfolgt, braucht nach § 165 Abs. 3 TKG 2021 genauso eine Einwilligung wie ein Third Party Cookie. Das Gesetz fragt nach Speichern und Auslesen auf dem Gerät, nicht danach, wem die Domain des Cookies gehört.⁹

Die Regel für Mails gilt, sobald du die Adresse für Werbung nutzt. Nach § 174 Abs. 3 TKG 2021 ist elektronische Post zur Direktwerbung ohne vorherige Einwilligung unzulässig. Die Ausnahme in Abs. 4 greift nur, wenn du die Kontaktdaten im Zusammenhang mit einem Verkauf an deine Kunden erhalten hast, für eigene ähnliche Produkte wirbst, der Empfänger bei der Erhebung und bei jeder Nachricht klar und kostenlos ablehnen kann und er die Zusendung nicht von vornherein abgelehnt hat, insbesondere nicht durch Eintragung in die Liste nach § 7 Abs. 2 ECG.¹⁴ Eine Adresse aus dem Checkout darf also Nachkauf Erinnerungen für Tee tragen, wenn der Hinweis auf den Widerspruch schon im Checkout stand. Die Angebote eines Partners darf sie nicht tragen.

Die übliche Begründung für den ganzen Aufwand ist eine Studie von BCG für Google aus dem Jahr 2020: Marken, die First Party Daten in allen vier untersuchten fortgeschrittenen Anwendungen nutzten, meldeten ein 2,9 Mal so hohes Umsatzplus wie Marken, die keine davon nutzten.¹⁵ Lies sie als das, was sie ist. Befragt wurden über 160 Marken in zehn Ländern im asiatisch pazifischen Raum, die Studie ist korrelativ, und beauftragt hat sie ein Werbeunternehmen. Sie zeigt, dass reife Marken das tun, nicht, dass es dich reif macht. Ich würde lieber mit der Rechnung oben argumentieren: Deine eigene Datenbank ist die einzige Zählung, die kein Banner und kein Browser kleiner machen kann.

Sammeln: Gib etwas, das die Daten wert ist

Niemand gibt seine Mailadresse für nichts her, und niemand sollte das müssen. Der Tausch muss in dem Moment fair sein, in dem er passiert.

Frag früh und konkret. Eine Anleitung zu Brühtemperaturen für grünen Tee, ein Probierangebot bei der ersten Bestellung, eine Benachrichtigung, wenn eine ausverkaufte Sorte wieder da ist: Jedes davon ist ein Grund, eine Adresse zu hinterlassen, und jedes verrät dir etwas über die Person. "Abonniere unseren Newsletter" verrät nichts und bringt wenig. Eingebettete Formulare in nützlichen Inhalten schneiden meist besser ab als ein Popup, das die erste Sekunde eines Besuchs unterbricht.

Mach Kundenkonten, die sich lohnen. Gespeicherte Adressen, Bestellhistorie, Nachbestellen mit einem Klick und ein Abo, das der Kunde selbst pausieren kann, sind Gründe, sich anzumelden. Ein angemeldeter Kunde ist ein bekannter Kunde, ohne irgendein Cookie außer der unbedingt erforderlichen Login Session.

Nutze Präferenzzentren, die sichtbar etwas verändern. Wenn ein Kunde sagt, dass er nur Schwarztee trinkt, sollte der nächste Newsletter Schwarztee zeigen. Wenn er eine Mail im Monat möchte, sollte er eine bekommen. Eine Präferenz, die im Nichts verschwindet, bringt Menschen bei, dir keine mehr zu geben.

Nutze Quizze dort, wo eine Empfehlung wirklich hilft. Ein Teefinder, der nach Koffein, Geschmack und Ziehzeit fragt und dann drei Sorten empfiehlt, sammelt Zero Party Daten und tut dem Kunden gleichzeitig einen Gefallen. Speichere die Antworten am Kundendatensatz, zusammen mit der Einwilligung, die abdeckt, was du damit tust.

Bei SaaS ist das Produkt die reichste Quelle. Welche Funktionen jemand nutzt, wie oft, was er nie anfasst: Das sagt Verlängerung und Kündigung besser voraus als alles, was ein Dritter je verkauft hat. Es gehört in deine eigene Analyse und deine eigene Datenbank, und die Behavioural Segments, die darauf aufbauen, übernehmen die Arbeit, die früher Interessenzielgruppen gemacht haben.

Aktivieren, ohne die Einwilligungsgrenze zu überschreiten

Sammeln ist die leichte Hälfte. Die Daten in Werbeplattformen zu nutzen, ist der Teil, an dem die Regeln greifen, und einige davon setzen die Plattformen selbst durch.

Customer Match, Googles Funktion zum Hochladen gehashter Kundenlisten, verlangt, dass für jeden Nutzer aus dem EWR in der Liste sowohl ad_user_data als auch ad_personalization erteilt sind. Fehlt die Einwilligung oder ist sie nicht angegeben, gilt sie als nicht erteilt.¹⁶ Googles Richtlinie zur Einwilligung der Nutzer in der EU verlangt außerdem eine rechtsgültige Einwilligung, mit Nachweisen, für die Nutzung personenbezogener Daten zur Personalisierung von Werbung.¹⁷ Einfach gesagt: Lade nur Kunden hoch, die der Nutzung ihrer Daten für Werbung zugestimmt haben, bewahre den Einwilligungsnachweis neben der Adresse auf und entferne alle, die widerrufen.

Enhanced Conversions hängen eine gehashte Mailadresse oder Telefonnummer an eine Conversion, damit Google sie einem angemeldeten Konto zuordnen kann. Die Daten werden vor dem Versand mit SHA256 gehasht.¹⁸ Hashen ist aber keine Anonymisierung, und Google behandelt es auch nicht so: Wenn ad_user_data verweigert ist, ist die Erhebung personenbezogener Daten für Werbung abgeschaltet, Enhanced Conversions eingeschlossen.¹⁹ Die alte Behauptung, Enhanced Conversions bräuchten keine Einwilligung über die für die Conversion hinaus, war falsch, und ich habe sie aus diesem Artikel gestrichen.

Lookalike Audiences entstehen aus denselben Ausgangslisten, also gilt dieselbe Einwilligung für die Ausgangsliste.

Für Retargeting gilt auf jeder Website, die ich baue, eine Regel: Niemand, der die Einwilligung verweigert hat, landet jemals in einer Retargeting Zielgruppe, auf keinem Weg. Das schließt Server Side Tracking ein. Wenn du ein Tag vom Browser auf deinen Server verlegst, ändert sich, wo der Code läuft. Es ändert nicht, ob die Person Ja gesagt hat. Wenn ich Events serverseitig sende, werden die von Besuchern, die abgelehnt haben, umbenannt (ein purchase_nc statt purchase), von jeder Kennung befreit und nie einer Zielgruppe oder einem Optimierungssignal zugeordnet. Für österreichische und deutsche Besucher gehe ich einen Schritt weiter: Die abgelehnten Bestellungen bleiben in der Datenbank und im eigenen Reporting des Shops, und die Plattformen sehen nichts davon. Die Technik dahinter steht im technischen Guide zu Server Side Tracking.

Consent Mode: Basic als Standard, Advanced als Entscheidung

Googles Consent Mode gibt es in zwei Varianten. In der Basic Variante laden die Google Tags erst, wenn der Besucher auf das Banner reagiert hat, und nach einer Ablehnung geht gar nichts an Google. Die Modellierung nutzt dann ein allgemeines Modell. In der Advanced Variante laden die Tags mit verweigerter Einwilligung und senden cookielose Pings, womit Google ein Modell speziell für dein Konto bauen kann.¹⁹

Für österreichische Besucher, und für deutsche und irische ebenso, ist die Basic Variante mein Standard, und die Advanced Variante gibt es nur, wenn der eigene Anwalt des Shops schriftlich begründet, warum diese Pings nach § 165 Abs. 3 TKG 2021 zulässig sein sollen. Die Pings sendet Werbecode, der das Gerät anspricht, bevor der Besucher entschieden hat, und Googles Conversions zu modellieren ist weder die Übertragung einer Nachricht noch ein Dienst, den der Besucher angefordert hat. Die Begründung steht im Consent Artikel. Verkaufst du auch nach Großbritannien, ist die Wahl für britische Besucher eine Risikoentscheidung für dich und deinen Anwalt. Ich nutze trotzdem für alle Besucher dieselbe Basic Einrichtung, statt eine Website in zwei Regime zu teilen, und nehme die etwas schwächere Modellierung in Kauf.

Kontextwerbung: die Seite, nicht die Person

Kontextwerbung platziert eine Anzeige danach, worum es auf der Seite geht, nicht danach, wer sie liest: eine Teeanzeige neben einem Rezept für Chai, ein Projektmanagement Tool in einem Fachmagazin für Architekten. Sie braucht kein Profil des Lesers und ist deshalb weder vom Opt in noch von Safaris Cookie Regeln betroffen.

Sie ersetzt Zielgruppen nicht vollständig, und weg war sie nie. Geändert hat sich der Vergleich. Wenn verhaltensbasierte Zielgruppen 45 % der Menschen verlieren, auf denen sie gebaut wurden, ist der Abstand zwischen einer präzisen Zielgruppe und einem gut gewählten Kontext kleiner als früher, und bei einem bescheidenen Budget kann der Kontext gewinnen. Teste es wie alles andere, mit einer Kontrollgruppe.

Messen, ohne Menschen zu verfolgen

Wenn einzelne Wege nur zur Hälfte sichtbar sind, miss in der Summe. Zwei Methoden erledigen den Großteil der Arbeit.

Marketing Mix Modelling regressiert die wöchentlichen Umsätze auf die wöchentlichen Ausgaben pro Kanal, mit Saisonalität, Aktionen und Preisen als Kontrollgrößen, und schätzt, was jeder Kanal beigetragen hat. Es braucht keinerlei Daten auf Nutzerebene, nur Ausgaben und Umsätze, die du ohnehin in deiner Buchhaltung hast. Es braucht aber Historie, am besten zwei Jahre Wochendaten, und es beantwortet Fragen zu Kanälen, nicht zu einzelnen Anzeigen. Googles Meridian und Metas Robyn sind beide Open Source.²⁰²¹ Die Methode mit Adstock und abnehmendem Grenzertrag steht ausführlich in Media Mix Modelling.

Inkrementalitätstests vergleichen eine Gruppe, die das Marketing bekommen hat, mit einer zufällig gewählten Gruppe, die es nicht bekommen hat. Der Unterschied ist das, was das Marketing bewirkt hat, und das kann dir kein Attributionsbericht sagen.

Rechenbeispiel: die Nachkauf Mail von Donaublatt

Im November schickt Donaublatt eine Nachkauf Mail an 20.000 frühere Kunden, alle mit Einwilligung oder unter der Ausnahme für Bestandskunden. 2.000 davon hält er zufällig zurück, also bekommen 18.000 die Mail. In zwei Wochen bestellen 720 der 18.000 (4,0 %), und 60 der 2.000, die nichts bekommen haben, bestellen trotzdem (3,0 %).

Der Lift ist der Unterschied der Conversion Rates im Verhältnis zur Kontrollgruppe:

$$\text{Lift} = \frac{p_t - p_c}{p_c}$$

$p_t$ ist die Conversion Rate in der Gruppe, die das Marketing bekommen hat, $p_c$ die Conversion Rate in der Kontrollgruppe, und das Ergebnis ist ein relativer Anstieg. Das ist eine prozentuale Veränderung, erklärt in Grundlagen: Prozente.

Für Donaublatt: $(0{,}040 - 0{,}030) / 0{,}030 \approx 0{,}33$, also 33 % Lift. In Bestellungen hat die Mail $(0{,}040 - 0{,}030) \times 18.000 = 180$ der 720 bewirkt. Die anderen 540 wären ohnehin gekommen, und ein Last Click Bericht hätte alle 720 der Mail gutgeschrieben.

Wie sicher sind diese 180? Die Unsicherheit eines Unterschieds zwischen zwei Raten ist sein Standardfehler:

$$SE = \sqrt{\frac{p_t (1 - p_t)}{n_t} + \frac{p_c (1 - p_c)}{n_c}}$$

$SE$ ist der Standardfehler des Unterschieds, $p_t$ und $p_c$ sind die beiden Conversion Rates wie oben, und $n_t$ und $n_c$ sind die Größen der behandelten Gruppe und der Kontrollgruppe. Ein 95 % Konfidenzintervall ist ungefähr der Unterschied plus oder minus $1{,}96 \times SE$, und Grundlagen: Konfidenzintervalle erklärt, warum.

Für Donaublatt: $\sqrt{0{,}04 \times 0{,}96 / 18.000 + 0{,}03 \times 0{,}97 / 2.000} \approx 0{,}0041$, das Intervall ist also $0{,}010 \pm 0{,}008$, von 0,2 bis 1,8 Prozentpunkten. In Bestellungen irgendwo zwischen etwa 36 und 324 zusätzlichen. Die Mail hat gewirkt, aber eine Kontrollgruppe von 2.000 kann nicht sagen, wie gut. Eine größere Kontrollgruppe oder derselbe Test über mehrere Aussendungen macht das Intervall enger, und wie viele Daten du wirklich brauchst rechnet die Größen durch.

Eine Customer Data Platform, oder deine eigene Datenbank

Die ursprüngliche Fassung dieses Artikels nannte eine Customer Data Platform unverzichtbar. Für einen großen Händler mit Filialen, einer App, drei Mailtools und einem Callcenter kann sich eine CDP, die diese Quellen zu einem Profil verbindet, lohnen. Für die meisten Shops und SaaS Unternehmen in der Größe, für die ich baue, ist die Bestelldatenbank bereits der Kundendatensatz. Sie enthält jede Bestellung, jedes Konto, jedes Abo und, wenn sie ordentlich gebaut ist, jede Einwilligung mit Zeitstempel. Was meist fehlt, ist die Disziplin drumherum: eine Tabelle der Einwilligungen, eine Liste, was wohin gesendet wird, und ein monatlicher Abgleich der Plattformzahlen damit.

In einem Solidus Shop oder einer Rails Anwendung sind das ein paar Modelle und ein paar geplante Jobs, keine neue Plattform. Kauf eine CDP, wenn du mehr Quellen hast, als du von Hand zusammenführen kannst, nicht weil eine Roadmap von 2024 sagte, dass jeder eine braucht.

Die Reihenfolge der Arbeit

Wenn Donaublatt zu mir käme, würde ich in dieser Reihenfolge vorgehen.

Erstens die Lücke messen. Bestellungen aus Anzeigenklicks in der Datenbank zählen, zählen, was jede Plattform meldet, und den Opt in aus dem Einwilligungsprotokoll berechnen. Solange du $r$ und $s$ für deinen eigenen Shop nicht kennst, ist jede andere Zahl geraten.

Zweitens das Banner reparieren: zwei gleichwertige Buttons auf der ersten Ebene, nichts Nichtnotwendiges vor einem Klick, ein Einwilligungsprotokoll, ein Link im Footer, um die Wahl zu ändern.

Drittens Consent Mode in der Basic Variante und serverseitige Events für die wertvollsten Conversions, mit der Umbenennungsregel für Ablehnungen im Code und auf einer Seite, die der nächste Marketer lesen wird.

Viertens die Stellen, an denen First Party Daten entstehen: ein Grund, eine Adresse zu hinterlassen, Kundenkonten, die sich lohnen, ein Präferenzzentrum, das etwas bewirkt. Jede davon ist ein kleines Stück Arbeit, und jede wirkt mit der Zeit stärker.

Fünftens eine Messung, die keine Einzelpersonen braucht: eine Kontrollgruppe bei jeder wiederkehrenden Kampagne und ein Mix Modell, sobald zwei Jahre Wochendaten vorliegen.

Nichts davon wartet auf Google. Chromes Cookies bleiben vielleicht noch Jahre oder verschwinden im nächsten Frühjahr, und der Plan oben ist in beiden Fällen derselbe. Wenn du deine eigene Lücke in Zahlen sehen willst, biete ich einen kostenlosen Workshop an, und die ersten zwei Wochen Arbeit gehen auf meine Rechnung. Deine Rohdaten bleiben deine, und die Regeln für Code und Modelle stehen in den Bedingungen für Analytics und Data Science.

Quellen

Footnotes

1. Justin Schuh, Building a more private web: A path towards making third party cookies obsolete, Chromium Blog, 14. Jänner 2020, https://blog.chromium.org/2020/01/building-more-private-web-path-towards.html

2. Anthony Chavez, The next step toward phasing out third party cookies in Chrome, Google, 14. Dezember 2023, https://blog.google/products/chrome/privacy-sandbox-tracking-protection/

3. Anthony Chavez, A new path for Privacy Sandbox on the web, Privacy Sandbox, 22. Juli 2024, https://privacysandbox.google.com/blog/privacy-sandbox-update

4. Anthony Chavez, Next steps for Privacy Sandbox and tracking protections in Chrome, Privacy Sandbox, 22. April 2025, https://privacysandbox.google.com/blog/privacy-sandbox-next-steps

5. Anthony Chavez, Update on plans for Privacy Sandbox technologies, Privacy Sandbox, 17. Oktober 2025, https://privacysandbox.google.com/blog/update-on-plans-for-privacy-sandbox-technologies

6. WebKit, Tracking Prevention in WebKit (Abschnitte zur vollständigen Blockade von Third Party Cookies, zur Siebentagesgrenze für skriptbeschreibbaren Speicher, zu Link Decoration und zu CNAME und IP Cloaking), webkit.org, https://webkit.org/tracking-prevention/

7. Mozilla, Firefox rolls out Total Cookie Protection by default to all users worldwide, The Mozilla Blog, 14. Juni 2022, https://blog.mozilla.org/en/mozilla/firefox-rolls-out-total-cookie-protection-by-default-to-all-users-worldwide/

8. Google, So erfasst Google Ads Conversions auf Websites, Google Ads Hilfe, https://support.google.com/google-ads/answer/7521212?hl=de

9. Telekommunikationsgesetz 2021 (TKG 2021), § 165 Datenschutz, Allgemeines, Absatz 3, Linde Verlag Rechtsdatenbank, https://linda.lindeverlag.at/Dokument/537514_165/

10. Datenschutzbehörde (Österreich), FAQ Datenschutz und Cookies, dsb.gv.at, https://dsb.gv.at/faqs/datenschutz-cookies

11. Telekommunikation Digitale Dienste Datenschutz Gesetz (TDDDG), § 25 Schutz der Privatsphäre bei Endeinrichtungen, Bundesministerium der Justiz, gesetze im internet, https://www.gesetze-im-internet.de/ttdsg/__25.html

12. Commanders Act, Privacy Barometer 2025 (1.301 Banner, 1. bis 31. Mai 2025), Commanders Act, 2025, https://www.commandersact.com/wp-content/uploads/2025/09/Barometre-Privacy-2025-EN-website.pdf

13. Google, Modellierung für den Einwilligungsmodus, Google Ads Hilfe, https://support.google.com/google-ads/answer/10548233?hl=de

14. Telekommunikationsgesetz 2021 (TKG 2021), § 174 Unerbetene Nachrichten, Absätze 3 und 4, Linde Verlag Rechtsdatenbank, https://linda.lindeverlag.at/Dokument/537514_174/

15. Boston Consulting Group für Google, Responsible marketing with first party data: a USD 200 billion value unlock opportunity in Asia Pacific, BCG, 2020 (Befragung von über 160 Marken in zehn Ländern, Exhibit 5), https://www.thinkwithgoogle.com/_qs/documents/9990/BCG_x_GOOGLE_-_RESPONSIBLE_MARKETING_WITH_FIRST-PARTY_DATA_JIN1QtS.pdf

16. Google, FAQs about the EU user consent policy for Customer Match upload partners, Google Ads Hilfe, https://support.google.com/google-ads/answer/14310715?hl=en-gb

17. Google, Richtlinie zur Einwilligung der Nutzer in der EU, Google, https://www.google.com/about/company/user-consent-policy/?hl=de

18. Google, Informationen zu erweiterten Conversions, Google Ads Hilfe, https://support.google.com/google-ads/answer/9888656?hl=de

19. Google, Einwilligungsmodus, Übersicht, Google for Developers, Tag Platform, https://developers.google.com/tag-platform/security/concepts/consent-mode?hl=de

20. Google, Meridian, ein Open Source Framework für Marketing Mix Modelling, GitHub, https://github.com/google/meridian

21. Meta, Robyn, ein Open Source Paket für Marketing Mix Modelling, GitHub, https://github.com/facebookexperimental/Robyn