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So misst du mit Google Analytics die Nutzung von Ad Blockern

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Ad Blocker stürzen uns in ein digitales Dilemma. Als reflektierter Internetnutzer sieht man sich vor der Wahl: Werbung ertragen oder dazu beitragen, dass Anbieter von kostenlosem Content es in der Zukunft – sagen wir mal – schwerer haben werden. Nicht wenige sehen angesichts der steigenden Zahl installierter Ad Blocker die [Zerstörung des Internets] auf uns zukommen. Warten wir es ab.

Damit du die Auswirkungen auf deine eigenen Werbe-Umsätze prüfen kannst findest du am Ende dieses Artikels eine Anleitung inkl. Script und WordPress Plugin, mit der du mittels Google Analytics die Anzahl der Besucher messen kannst, die einen Ad Blocker verwenden.

Warum Ad Blocker die Branche so nervös machen

In der Tat gibt es einige realistisch erscheinende Szenarien, die uns sowohl als Usern als auch Werbetreibenden Sorgen machen. Darunter auch, dass guter, kostenloser Content aussterben könnte. Wenn niemand mehr Werbung sähe, wären beispielsweise Blogs und Websites nur noch durch Enthusiasmus am Leben zu halten. Eine romantische Vorstellung. Aber das ist sicher kein nachhaltiges Geschäftsmodell.

Ads, die unter dem Radar eines Ad Blockers bleiben müssen und deshalb aussehen wie redaktioneller Content gibt es bereits. Ohne Zahlen zur Hand zu haben erscheint es dennoch logisch, dass Ad Blocker einen Teil zu dieser Entwicklung beigetragen haben.

Mit iOS 9 hat Apple nun eine neue Methode vorgestellt, mit der Inhalte im Safari-Browser geblockt werden können. Wer sich mit Apples Programmiersprache Swift auskennt und [zehn Minuten Zeit hat], kann eine Extension entwickeln, mit der einzelne Inhalte – wie zum Beispiel bestimmte Websites – geblockt werden können. Für einen Ad Blocker braucht man aufgrund vieler notwendiger Erkennungsalgorithmen aber immer noch ein Vielfaches an Zeit.

Mit dem Update auf iOS 9 tauchten dann auf einmal gleich mehrere Ad Blocker in den globalen Top 10 des App Stores auf. Millionen Benutzer des Systems, das vor acht Jahren das mobile Surfen in seiner heutigen Form begründete, haben diese Extensions daraufhin installiert und nutzen sie. Das Thema Ad Blocking gewann wieder an Fahrt.

Was Ad Blocker für dich als Anbieter von kostenlosem Content bedeuten

Basiert dein Geschäftsmodell darauf, deinen Content kostenlos verfügbar zu machen, setzt du wahrscheinlich Google AdSense oder ein TKP-Modell ein, um fehlende Einnahmen durch Mitgliedschaften zu kompensieren.

Richten sich deine Inhalte an deutsche User, zielst du auf ein Land ab, in dem die [Ad-Blocker-Penetration mit 25% besonders hoch ist] und wahrscheinlich noch dramatisch ansteigen wird. Bevor du über Entscheidungen über dein Geschäftsmodell oder mögliche Alternativen zur Monetarisierung nachdenkst, musst du wissen, wie viele deiner Besucher tatsächlich einen Ad Blocker nutzen. Vielleicht bewegst du dich in einer Branche oder Nische, in der AdBlocker von der Zielgruppe weniger eingesetzt werden. Das könnte zum Beispiel bei wenig technikaffinen Personen der Fall sein.

Jüngst hatte erst die BILD Zeitung allen Nutzern von Ad Blockern einen Schuss vor den Bug erteilt, um sich gegen die hohe Anzahl Ad Blocker-Installationen zu währen. Caschy von Stadt Bremerhaven, Henning Uhle, Andreas Weck vom t3n Magazin und Meedia berichteten bereits ausführlich zu diesem Thema.

So prüfst Du mithilfe von Google Analytics den Anteil der Besucher, die einen Ad Blocker verwenden

Wir haben ein Script entwickelt, das prüft, ob ein gesetzter Fake-Werbeblock von Ad Blockern ausgeblendet wird. Je nach Prüfungsergebnis wird einmalig pro Session ein Event an Google Analytics gesendet.

Du kannst die Ergebnisse direkt in Google Analytics überprüfen. Rufe dazu unter Verhalten die Kategorie Ereignisse auf. Unter Wichtigste Ereignisse klickst du auf die Ereigniskategorie ads.

Googly Analytics Analyse der Ad Blocker Aktivität

Um die Messung zu starten, kannst du dieses Code Snippet in den Footer deiner Website einfügen. Beachte bitte, dass Google Analytics ebenfalls auf deiner Website integriert sein muss. Außerdem solltest du Kenntnisse im Bereich der Webentwicklung mitbringen.

Natürlich gibt es unzählige Ad Blocker. Wir haben das Script mit AdBlock Plus, dem momentan bekanntesten Ad Blocker erfolgreich getestet. In unserem Test wurden aber auch andere Ad Blocker erkannt.

Google Analytics Ad Blocker Detection WordPress Plugin

Falls du WordPress nutzt, kannst du das Ganze hier als WordPress Plugin herunterladen.

Ad Blocker Nutzer sind jung und männlich

Update: Wir wollten mal auf Basis der ersten 10 Tage Datensammlung erste Daten zu unserem AdBlocker Skript geben. Dazu haben wir 2 Segmente gebildet. Segment 1 alle, die Adblocker verwenden, Segment 2 alle die keinen AdBlocker benutzen. Von allen Sitzungen, die wir bisher mit protokolliert haben, konnten wir bei fast 80% feststellen, ob ein Adblocker im, Einsatz war oder nicht. Vielleicht nicht überraschend, Nutzer von Adblocker (bei der 121WATT) sind jung und männlich.

adblocker-nutzer-sind-maennlich

Ingesamt beruhen die Zahlen auf gesamt 4.261 Sitzungen, davon 3.355 in denen wir feststellen konnten on ein AdBlocker im Einsatz war oder nicht.In den soziodemographischen Berichten von Google Analytics werden nicht alle SItzungen mit protokolliert. Wir konnten aber 64,8% aller Sitzungen einem Geschlecht aus den Google Anzeigenvorgaben zuordnen und 61,8% einem bestimmten Alter. In der nächsten Grafik sieht man die Altersverteilung der Adblocker Nutzer.

adblocker-mit-segment-alter

Hinweis: Natürlich sind diese erste Daten statistisch nicht belastbar und unterliegen technischen Restriktionen, sollen aber einen Ansatz liefern, welche Möglichkeiten Google Analytics aufweist.

5 Kommentare zu “So misst du mit Google Analytics die Nutzung von Ad Blockern”

  1. Justus

    17.10.2015 um 10:36

    Danke für das übersichtliche Codebeispiel.

    Wenn man den Blockstatus (wird geblockt ja/nein) zusätzlich mit einer Custom Dimension tracked, ist es einfacher, die Auswirkungen auf Zielvorhaben und Conversions darzustellen.

    • André Goldmann

      17.10.2015 um 10:45

      Hallo Justus,
      alternativ baust du dir aus dem Ereignis ein Segment und analysierst anschließend den segmentierten Traffic. Aber deine Idee klingt natürlich auch spannend – viele Wege führen da nach Rom 🙂

      Viele Grüße nach Hamburg,
      André von der 121WATT

  2. Andi Petzoldt

    17.10.2015 um 18:15

    Coole Idee, Danke! Getestet hab ichs auch schon – funktioniert gut.
    Ich hab das mal noch etwas umgeschrieben (auf jQuery-Basis), so dass das Fake-Ad Element direkt vom Analytics-Code mit eingebunden wird (siehe unser Blog). Dadurch muss man nicht 2 verschiedene Sachen einbinden (machts im Tag Manager etwas einfacher).

  3. Alexander Holl

    21.10.2015 um 07:18

    @Andi was interessant wäre, zu welchen Messwerten Ihr kommt, vielleicht wollen wir das mal am Freitag in unseren Beiträgen veröffentlichen. Die erste Tendenz sieht nach ca. 15% Adblocker Nutzung bei unseren Besuchern aus. Spannend wäre jetzt mal zu analysieren ob das weitere interessante Segmentanasätze gibt…

  4. Andi Petzoldt

    21.10.2015 um 11:56

    Hallo Alexander, ich habe das Tracking testweise bisher „nur“ bei einem Hotel eingebunden – dort läuft es jetzt seit Samstag.
    Bei 2.291 Besuchern (Sonntag bis heute) komme ich auf 7% Adblocker Nutzung.
    Ist also scheinbar stark branchen-abhängig.
    Ich werde die Erweiterung aber demnächst auch bei anderen Website mit einbinden.

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