Dark Social: das meiste Teilen passiert dort, wo du nicht tracken kannst

Das meiste Teilen passiert privat, und deine Analytics nennt es Direct

Frag deine letzten fünf Kundinnen und Kunden, wo sie zum ersten Mal von dir gehört haben. Nicht, worüber sie geklickt haben, nicht, was der Attributionsbericht sagt, sondern wo dein Name sie zuerst erreicht hat. Die ehrliche Antwort ist oft ein Gespräch, das du nie gesehen hast. Ein Kollege hat dich in einem Kanal in Slack erwähnt. Eine Freundin hat deinen Artikel in einen Gruppenchat auf WhatsApp gestellt. Jemand hat einen Newsletter weitergeleitet, mit einer Zeile obendrauf: schau dir das mal an.

Nichts davon taucht in deiner Analytics als Quelle auf. Wenn die Empfängerin auf den Link tippt, kommt der Besuch meist ohne jede Angabe zur Herkunft an, und Google Analytics legt ihn unter Direct ab, im Topf für alles, was es nicht erklären kann. Diese unsichtbare Schicht des privaten Teilens hat einen Namen, Dark Social, und die meistzitierte Zahl dazu lautet: 80 % oder mehr allen Teilens laufen darüber.

Diese Zahl war die Überschrift der früheren Fassung dieses Artikels, und sie verdient einen genaueren Blick, als sie meist bekommt. Sie stammt aus einer Studie eines Anbieters von 2016, sie misst etwas Engeres, als die meisten annehmen, die sie zitieren, und niemand Unabhängiges hat sie seitdem wiederholt. Die Richtung, in die sie zeigt, stimmt trotzdem: Das meiste Teilen ist privat. In diesem Artikel zeige ich dir, woher die Zahl kommt und was sie wirklich misst, warum ein geteilter Link als Direktzugriff ankommt, wie du privates Teilen misst, ohne jemanden zu verfolgen, der Nein gesagt hat, und wie du private Empfehlungen wahrscheinlicher machst. Unterwegs rechne ich das Beispiel einer erfundenen Softwarefirma aus Graz durch.

Was Dark Social bedeutet, und woher der Name kommt

Der Begriff stammt von Alexis Madrigal, der im Oktober 2012 in The Atlantic darüber schrieb. Gemeinsam mit dem Analytics Anbieter Chartbeat sah er sich Besuche auf einzelnen Artikeln an, die ohne jeden Referrer ankamen. Niemand tippt die lange Adresse eines Artikels aus dem Gedächtnis ein, also mussten diese Besuche von irgendwo kommen: aus Mails, Sofortnachrichten, Chat Apps. An dem Tag, an dem er zum ersten Mal hinsah, brachte dieser ungemessene Verkehr 56,5 % der sozialen Besuche auf die Artikel von The Atlantic, gegen 43,5 % für alle bekannten sozialen Netzwerke zusammen. Über die größere Gruppe von Medienseiten bei Chartbeat waren fast 69 % der sozialen Verweise dunkel, Facebook kam mit 20 % auf Platz zwei, Twitter mit 6 % auf Platz drei.¹

Dark Social ist also Teilen über private Kanäle, bei dem die Angabe zur Quelle unterwegs verloren geht. Jemand kopiert einen Link und fügt ihn in WhatsApp, iMessage, Signal, Slack, Microsoft Teams, eine Nachricht auf LinkedIn oder eine Mail ein. Wer darauf tippt, landet auf deiner Seite, und deine Analytics sieht einen Besuch ohne Vorgeschichte.

Behalte dabei Madrigals eigenen Vorbehalt im Kopf: Die Zahlen waren eine Momentaufnahme von Medienseiten im Jahr 2012, gemessen an dem Tag, an dem er hinsah, und er schreibt selbst, dass sie von Tag zu Tag stark schwankten.¹ Es war eine Entdeckung, keine Volkszählung.

Woher die 80 % kommen, und warum ich sie nicht mehr in eine Überschrift schreibe

Hinter "80 % des Teilens" steht das Whitepaper The Dark Side of Mobile Sharing von RadiumOne aus dem Jahr 2016. RadiumOne verkaufte Software zum Teilen, die Verlage auf ihren Seiten einbauten: Buttons zum Teilen und ein Werkzeug, das bemerkte, wenn jemand einen Link kopierte. Das Papier wertete aus, was die Menschen auf diesen Seiten im Februar 2016 taten, ein Universum, das die Firma mit mehr als 940 Millionen Nutzerinnen und Nutzern im Monat angab. Das Ergebnis: 84 % des Teilens von diesen Seiten aus liefen über private Kanäle wie Mail und Sofortnachrichten, nach 69 % im Bericht der Firma von 2014. Facebook kam auf 7 %, alle anderen öffentlichen Netzwerke zusammen auf 9 %. Auf dem Smartphone waren 82 % des Teilens dunkel.²

Drei Dinge machen mich bei dieser Zahl vorsichtig.

Sie ist ein Anteil an Teilvorgängen, kein Anteil am Verkehr und kein Anteil an Empfehlungen. Sie zählt die Klicks auf Teilen und das Kopieren, die die Software auf den Seiten sehen konnte, die sie eingebaut hatten. Eine Empfehlung, die laut in einem Meeting ausgesprochen wird, oder ein Link, der auf einer Seite ohne das Werkzeug aus der Adresszeile kopiert wird, kommt darin gar nicht vor.

Sie stammt von einem Anbieter, dessen Geschäft es war, die Messung von Dark Social an Werbetreibende zu verkaufen. Das macht sie nicht falsch, aber es ist die Art Zahl, die eine Firma gern groß sieht, und die Stichprobe sind die Seiten, die das Produkt gekauft hatten, nicht das Netz.

Sie ist zehn Jahre alt. 2016 waren die Buttons der großen Netzwerke überall, die Regeln der Browser für die Weitergabe der Herkunft waren lockerer, und Messenger waren kleiner als heute. Eine unabhängige Studie, die die Messung seitdem wiederholt, habe ich nicht gefunden.

Chartbeats eigener späterer Blick auf sein Netzwerk ist ein nützliches Gegengewicht. Im Dezember 2014 berichtete die Firma, dass Dark Social etwa ein Drittel des externen Verkehrs auf den gemessenen Seiten ausmachte, und dass auf manchen Seiten mehr als 50 % des externen mobilen Verkehrs keinen Referrer hatten. Sie fand auch, dass sich bis zur Hälfte dieses dunklen Verkehrs Apps zuordnen ließ, etwa der App von Facebook und den Apps, mit denen Leute Reddit lasen, die Links damals oft öffneten, ohne die Herkunft weiterzugeben.³ Ein Teil dessen, was nach privatem Teilen aussah, war also öffentlicher sozialer Verkehr, der sein Etikett verloren hatte.

Die vier Zahlen wirken widersprüchlich, bis du merkst, dass jede durch etwas anderes teilt.

Vier Zahlen zu Dark Social, vier verschiedene Nenner

Die ehrliche Zusammenfassung steht im Titel: Das meiste Teilen ist privat, und ein beachtlicher Teil dessen, was deine Analytics Direct nennt, ist in Wahrheit jemand, der deinen Link weitergibt. Ob das 50 % oder 84 % sind, hängt davon ab, was du zählst, von deinem Publikum und vom Jahr. Wer dir für deine Seite eine genaue Zahl nennt, ohne deine Seite gemessen zu haben, rät.

Warum ein geteilter Link als Direktzugriff ankommt

Wenn du auf einer Webseite einen Link anklickst, sagt der Browser der nächsten Seite normalerweise, woher du kommst, in einer Angabe namens Referrer. Analytics Werkzeuge lesen sie, um Besuche in Kanäle zu sortieren. In drei häufigen Fällen funktioniert das nicht.

Der erste ist ein Link, der in einer App statt auf einer Webseite geöffnet wird. Ein Link, den du in WhatsApp, in der Mail App, in der Desktop App von Slack oder in einem PDF antippst, öffnet sich im Browser ohne vorherige Seite, also gibt es nichts zu melden. Chartbeat hat das 2014 getestet, indem es Links in verbreiteten Apps gepostet und angeklickt hat: Gmail, Sofortnachrichten und SMS gaben weder am Desktop noch im mobilen Browser noch in der App einen Referrer weiter, die App von Facebook nur manchmal, und die führenden Apps zum Lesen von Reddit gar nicht.³

Der zweite ist die Datenschutzregel des Browsers selbst. Wenn eine Seite keine eigene Regel setzt, verwenden Browser heute standardmäßig eine namens strict-origin-when-cross-origin: An eine andere Seite geben sie nur die Domain weiter, nie die volle Adresse, und gar nichts, wenn der Besuch von einer verschlüsselten Seite (HTTPS) auf eine unverschlüsselte (HTTP) geht.⁴ Ein Webmailer im Browser taucht deshalb, wenn überhaupt, als Verweis von der Domain des Mailanbieters auf, ohne Hinweis darauf, welche Nachricht den Link enthielt.

Der dritte ist schlichtes Kopieren. Jemand kopiert die Adresse aus dem Browser und fügt sie in einen Chat ein. Was der Link mitbrachte, als die Person ihn fand, steht meist noch drin, aber was der Chat hätte ergänzen können, nicht.

Google Analytics 4 wendet dann seine Kanalregeln an. Ein Besuch mit der Quelle (direct) und dem Medium (none) oder (not set) landet in Direct, das Google als Besuche über "a saved link or by entering your URL" beschreibt, also über ein gespeichertes Lesezeichen oder die eingetippte Adresse. Referral verlangt das Medium referral, app oder link.⁵ Ein Link aus WhatsApp passt auf keine der beiden Beschreibungen, landet aber in Direct, neben den echten Lesezeichen.

Über all dem liegt noch ein Filter. Deine Analytics sieht nur die Besucherinnen und Besucher, die sie sehen darf. In Österreich richte ich Analytics standardmäßig mit dem einfachen Consent Mode (basic) ein, für Menschen, die ablehnen, wird also nichts gemessen. Jede Zahl weiter unten ist eine Zahl über die Menschen, die Ja gesagt haben, und der dunkle Anteil unter ihnen muss nicht dem dunklen Anteil unter allen entsprechen.

Warum private Empfehlungen mehr Gewicht haben

Öffentliches Teilen ist zum Teil Auftritt. Ein Beitrag auf LinkedIn ist für ein Publikum geschrieben und sagt etwas über die Person, die ihn postet. Ein Link, den du einer einzigen Kollegin in einer Direktnachricht schickst, ist etwas anderes. Du hast eine bestimmte Person ausgesucht, weil du dachtest, es hilft ihr. Sie weiß das, und das Vertrauen zwischen euch beiden überträgt sich auf das, was du geschickt hast.

Denk an deine eigenen Gewohnheiten. Wenn du ein Werkzeug, einen Anbieter oder einen Artikel findest, der wirklich ein Problem löst, schickst du ihn eher den zwei oder drei Leuten, die ihn brauchen, als ihn für alle zu posten. Das ist die Empfehlung, die einen Kauf auslöst, und genau die kann dein Dashboard nicht sehen.

Das erzeugt eine systematische Verzerrung. Kanäle, die du messen kannst, wie bezahlte Anzeigen, Suche und markierte Kampagnen, sammeln die Anerkennung für Conversions. Die private Empfehlung, die den Namen Wochen vorher gesetzt hat, bekommt keine, weil ihre Besuche in Direct liegen oder gar nicht stattfinden: Die Empfängerin merkt sich den Namen und sucht später danach, und die Suche bekommt die Anerkennung. Ein Unternehmen, das nur nach seinem Attributionsbericht steuert, gibt tendenziell mehr für das aus, was es sieht, und weniger für das, was Menschen zum Reden bringt.

Kein Werkzeug behebt das mit Gewalt. Du kannst kein Pixel in eine Gruppe auf WhatsApp setzen, und du solltest es auch nicht versuchen. Was du tun kannst: fragen, die Links markieren, die du selbst verteilst, und deine eigenen Daten mit der Lücke im Kopf lesen.

Messen, was geht, ohne Menschen zu verfolgen, die Nein gesagt haben

Frag, in einem Freitextfeld

Die nützlichste Messung von Dark Social ist auch die älteste: fragen. Setz ein Feld "Wie hast du von uns erfahren?" in die Demoanfrage, das Kontaktformular oder den Checkout, und mach es zu Freitext statt zu einer Auswahlliste. Eine Liste bietet Suche, Social, Anzeige und Sonstiges, und die Leute nehmen das nächstbeste Kästchen. Freitext bringt dir "meine Geschäftspartnerin hat mir euren Artikel geschickt" und "jemand hat euch in der WhatsApp Gruppe der Gastronomen erwähnt", was keine Liste vorhergesehen hätte.

Perfekt ist das Instrument nicht. Menschen vergessen den ersten Kontakt und erinnern sich an den letzten, sie fassen einen Monat in einem Satz zusammen, und wer antwortet, ist nicht unbedingt typisch für alle, die gefragt wurden. Trotzdem fängt es ein Signal ein, das Klickdaten nicht haben, und es erhebt über niemanden mehr, als die Person selbst eintippt.

Rechenbeispiel: ein Schichtplanungstool aus Graz

Dienstradl ist ein erfundenes Werkzeug für Dienstpläne in Kaffeehäusern und Restaurants, mit Sitz in Graz, unter dienstradl.example. Niemand davon ist echt, jede Zahl ist ausgedacht. Die Marketingleiterin, Theresa, fügt zu Quartalsbeginn ein freiwilliges Freitextfeld in die Demoanfrage ein.

Im Quartal gehen 180 Demoanfragen ein. Google Analytics, das den letzten Kanal vor jeder Anfrage zählt, sagt: 76 kamen über Direct, 52 über Organic Search, 34 über Paid Search, 10 über Referral und 8 über Organic Social. Theresa sortiert die Freitextantworten von Hand. 150 Leute haben geantwortet, 30 haben das Feld leer gelassen. Von den 150 nannten 63 eine Person oder ein privates Gespräch (einen Kollegen, einen anderen Kaffeehausbetreiber, einen Gruppenchat), 42 sagten, sie hätten gesucht, 24 nannten eine Anzeige und 21 etwas anderes, etwa eine Messe.

Der Anteil der Antworten, die eine private Empfehlung nennen, ist ein einfacher Anteilswert, die Grundlagen dazu stehen im Grundlagen Abschnitt zu Prozenten:

$\hat{p} = \frac{w}{n}$

Dabei ist $\hat{p}$ der geschätzte Anteil der Antworten mit einer privaten Empfehlung, $w$ die Zahl der Antworten, die eine nennen, und $n$ die Zahl der Menschen, die geantwortet haben.

Mit Theresas Zahlen ist das $\hat{p} = 63 / 150 = 0{,}42$.

Eine Stichprobe von 150 lässt Raum für Zufall, also legt Theresa einen Bereich darum. Die übliche Näherung für einen Anteil, erklärt im Grundlagen Abschnitt zu Konfidenzintervallen, lautet:

$\hat{p} \pm 1{,}96\sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}$

Dabei ist $\hat{p}$ der beobachtete Anteil, $n$ die Zahl der Antworten und $1{,}96$ der Faktor für ein Intervall von 95 %.

Mit ihren Zahlen ist das $0{,}42 \pm 1{,}96\sqrt{0{,}42 \cdot 0{,}58 / 150} = 0{,}42 \pm 0{,}079$.

Irgendwo zwischen etwa 34 % und 50 % der Menschen, die geantwortet haben, haben also über eine private Empfehlung zum ersten Mal von Dienstradl gehört, während Analytics diesem Weg überhaupt keinen Kanal zuordnet. Der Bereich ist der ehrliche Teil. Er sagt ungefähr vier von zehn, nicht 42,0 %. Und er gilt nur für die, die geantwortet haben: Wenn die, die das Feld überspringen, zum Beispiel häufiger über Anzeigen kamen, ist der wahre Anteil niedriger. Warum das zählt, steht im Grundlagen Abschnitt zu Stichproben.

Der Abgleich ist genauso nützlich. Von den 76 Anfragen, die Analytics unter Direct ablegte, nannten 41 im Freitext eine Person. Direct ist bei Dienstradl vor allem verkleidete Mundpropaganda. Von den 34, die Analytics Paid Search zuschrieb, nannten 9 zuerst einen Kollegen: Die Anzeige hat Leute erwischt, die den Namen schon hatten.

Markiere die Buttons zum Teilen, die du selbst steuerst

Einen Link, den jemand aus der Adresszeile kopiert, kannst du nicht markieren. Die Links, die deine eigenen Buttons zum Teilen erzeugen, schon. Wenn die Buttons für WhatsApp, Mail und Link kopieren unter einem Artikel Kampagnenparameter anhängen, werden die Besuche, die diese Links zurückbringen, in ihrem eigenen Kanal gezählt statt in Direct. Ein Teilen über WhatsApp könnte utm_source=whatsapp&utm_medium=social&utm_campaign=article_share tragen, ein Teilen per Mail utm_source=share_button&utm_medium=email&utm_campaign=article_share. Google Analytics 4 sortiert das Medium social in Organic Social und das Medium email in Email,⁵ und alles, was es nicht erkennt, in Unassigned, also kommt es auf die Benennung an. Die ganze Konvention und wie du sie sauber hältst, steht in UTM Tracking meistern.

Zwei Grenzen gelten. Die Parameter beschreiben die Kampagne und den Button, nie die Person: derselbe Wert für alle, die drücken. Ein Link mit einer persönlichen Kennung, über die du die teilende Person auf der anderen Seite wiedererkennst, ist etwas anderes. Damit verarbeitest du personenbezogene Daten, und wenn du sie so ermittelst, brauchst du nach § 165 Abs. 3 TKG 2021 eine aktive Einwilligung auf Grundlage klarer Informationen.⁶ Und ein markierter Link ist ein längerer Link. Im Chat wirkt er weniger aufgeräumt als eine saubere Adresse, ein kleiner Preis für einen klaren Gewinn an Messbarkeit.

Lies den Direktverkehr, den du schon hast

Ohne irgendetwas Neues zu erheben, kannst du Direct nach Einstiegsseite aufteilen. Die Startseite oder die Preisseite tippen Menschen tatsächlich ein. Die tiefe Adresse eines Artikels mit neun Wörtern darin tippt kaum jemand. Wenn die Direktzugriffe auf solche Seiten an dem Tag steigen, an dem ein Artikel erscheint, ist die naheliegende Erklärung, dass ihn jemand herumreicht. Das ist dieselbe Überlegung, die Madrigal 2012 anstellte,¹ angewandt auf zusammengefasste Berichte, die du ohnehin hast, ohne zusätzliche Daten über irgendwen.

Was du lassen solltest

Die Versuchung ist da, die Lücke zu schließen, indem du Menschen ohne Cookies über Besuche hinweg wiedererkennst, aus den Merkmalen, die ein Browser über ein Gerät verrät, zusammengesetzt zu einem Fingerabdruck. Lass es. § 165 Abs. 3 TKG 2021 erlaubt das Ermitteln solcher Daten nur mit aktiver Einwilligung, außer es ist für den Dienst, den die Person ausdrücklich will, unbedingt erforderlich, und ein Fingerprint für die Messung ist das nicht.⁶ Die deutschen Datenschutzaufsichtsbehörden, die dieselbe EU Regel anwenden, werten es ausdrücklich als Zugriff auf das Endgerät, wenn Code wie JavaScript aktiv Eigenschaften des Geräts ausliest und für einen Fingerprint an einen Server schickt.⁷ Jemanden per Fingerprint zu verfolgen, der Cookies abgelehnt hat, ist genau das, was diese Einwilligung verhindern soll. Serverseitiges Tracking ist ein legitimer Weg, die Messung für Menschen zuverlässiger zu machen, die zugestimmt haben, aber keine Hintertür für die, die es nicht getan haben, und nie eine Grundlage für Retargeting ohne Einwilligung. Den größeren Ansatz, auf Daten aufzubauen, die Menschen dir wissentlich geben, findest du in Cookieless Marketing 2026: die First Party Daten Strategie.

Wie du privates Teilen wahrscheinlicher machst

Du kannst Dark Social nicht genau messen, aber du kannst dafür sorgen, dass es öfter passiert und öfter zu dir zurückführt.

Schreib Dinge, die man einer einzigen Person weiterleitet

Der Test ist einfach: Würde jemand das einer Kollegin schicken, mit "dachte, das hilft dir"? Privat geteilt werden Inhalte, die ein bestimmtes Problem für eine bestimmte Art von Mensch lösen. "Wie ein Restaurant mit 40 Plätzen weniger Gäste verliert, die nicht erscheinen" wandert durch die Gruppenchats der Gastronomie. "Zehn Marketingtipps" nicht, weil niemandem die eine Person einfällt, die das braucht. Tiefe hilft auch. Menschen schützen ihren Ruf bei den Kolleginnen, denen sie etwas schicken, also leiten sie Substanz weiter und lassen Füllstoff weg.

Sorg dafür, dass der Link gut aussieht, wenn er ankommt

Wenn ein Link in WhatsApp, Slack, Teams oder iMessage eingefügt wird, baut die App eine Vorschau aus den Open Graph Angaben der Seite: Titel, Beschreibung, Bild.⁸ Diese Vorschau ist dein erster Eindruck im Chat. Ein fehlendes Bild oder ein allgemeiner Seitentitel lassen das Teilen wie Spam aussehen. Setz die Angaben auf jedem Artikel, und füg ein paar Links in die Apps ein, die dein Publikum nutzt, um zu sehen, was dort wirklich erscheint.

Biete die privaten Kanäle als Buttons an

Die meisten Widgets zum Teilen bieten immer noch nur die öffentlichen Netzwerke. Ergänze die Kanäle, in denen tatsächlich geteilt wird: WhatsApp, Mail und Link kopieren. Jeder davon nimmt einen Schritt zwischen Impuls und Teilen weg, und markiert wie oben hinterlässt jeder eine messbare Spur. Bau sie als einfache Links, nicht als eingebettete Widgets der Netzwerke, die meist fremden Code nachladen, der unter die Einwilligungsregeln fallen kann, bevor überhaupt jemand etwas geteilt hat.

Gib den Leuten einen Satz zum Weitersagen

Eine Empfehlung braucht Worte. Wenn jemand nicht in einem treffenden Satz sagen kann, was du machst, ohne deine Website zu öffnen, empfiehlt er dich nicht, egal wie gut er dich fand. Konkrete Ergebnisse wandern besser als Kategorien: "die haben unseren Dienstplan so eingerichtet, dass er sich selbst füllt" schlägt "eine Lösung für Personaleinsatzplanung".

Mach die guten Stellen screenshottauglich

Menschen teilen Screenshots von Diagrammen, Zahlen und kurzen Absätzen, oft ohne Link. Setz deinen Namen oder deine Domain auf die Diagramme und Kernzahlen, damit das Bild auch allein noch sagt, woher es kommt.

Sei nützlich, wo dein Publikum schon redet

Communities in Slack, Foren von Verbänden und Gruppen von Inhaberinnen und Inhabern in WhatsApp sind Orte, an denen viele Empfehlungen passieren. Wer dort auftaucht, um sich selbst zu bewerben, fliegt schnell raus. Wer über Monate Fragen gut beantwortet, wird zu dem Namen, den Leute nennen, wenn die Frage wiederkommt.

Attribution neu denken, wenn der größte Kanal unsichtbar ist

Deine Attributionsdaten sind in eine vorhersehbare Richtung unvollständig. Sie überschätzen, was sie sehen, und unterschätzen Mundpropaganda. Nutzlos sind sie deshalb nicht. Es heißt nur, sie neben anderen Belegen zu lesen: die Freitextantworten, eine Handvoll Gespräche mit neuen Kundinnen und Kunden darüber, wie sie dich gefunden haben, und der Verlauf der Direktzugriffe auf tiefe Seiten. Wo diese Quellen übereinstimmen, kannst du mit einiger Sicherheit handeln. Wo sie sich widersprechen, ist der Widerspruch die Erkenntnis.

Es heißt auch, zu akzeptieren, dass ein Teil der wertvollsten Arbeit nie eine Rendite im Dashboard zeigt: Inhalte, die jemand weiterleitet, ein Moment im Produkt, der jemanden einer Kollegin davon erzählen lässt, Service, der gut genug ist, um erwähnt zu werden. Das geht langsam, und es ist schwer zu kopieren, weil sich eine Empfehlung nicht kaufen lässt.

Was ich auf den Websites mache, die ich baue

Auf den Websites, die ich baue, bekommt das Demo oder Kontaktformular ein freiwilliges Freitextfeld mit der Frage, wie die Leute von dem Unternehmen erfahren haben, und die Antworten werden jeden Monat gelesen und sortiert. Die Buttons zum Teilen decken WhatsApp, Mail und Link kopieren ab, jeder mit Kampagnenparametern, die den Button beschreiben und nie die Person. Die Open Graph Angaben werden pro Seite gesetzt und in den Apps getestet, die das Publikum nutzt. Analytics läuft hinter einem Einwilligungsbanner, standardmäßig mit dem einfachen Consent Mode, und nichts auf der Seite erstellt Fingerprints oder verfolgt Menschen, die abgelehnt haben. Direct wird nach Einstiegsseite berichtet, damit die tiefen Seiten sichtbar sind, die Leute weiterreichen.

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