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Gez\u00e4hlt<\/h2>\n
Ein Ereignis ist eingetroffen und wurde erfasst. Diese Zahl hat drei Eigenschaften, die keine der anderen hat – sie l\u00e4sst sich aus dem Rohdatenbestand reproduzieren, sie l\u00e4sst sich \u00fcber Zeitr\u00e4ume addieren, und sie \u00e4ndert sich nicht mehr. Wer sie in zwei Jahren nachz\u00e4hlt, bekommt dasselbe Ergebnis.<\/p>\n
Das ist der Teil, auf den ein Satz wie \u201eim September waren es 620″ tats\u00e4chlich passt. Alles andere braucht einen Zusatz.<\/p>\n
Modelliert<\/h2>\n
Beim Consent Mode \u00fcbertr\u00e4gt ein Modell das Verhalten der einwilligenden Menschen auf die ablehnenden. Was dabei entsteht, erscheint in Standardberichten neben den gez\u00e4hlten Werten und ist von ihnen dort nicht zu unterscheiden.<\/p>\n
Zwei Eigenschaften machen diese Zahl schwierig. Sie existiert nur, wenn ein Bestand die Eignungsschwellen erreicht – und die Eignung kann verloren gehen und wiederkommen, ohne dass ein Hinweis daran steht. Und sie erscheint nie im BigQuery-Export. Wer die Berichtszahl mit einer Abfrage auf den Rohdaten vergleicht, findet eine Abweichung, die keine Ursache in den Daten hat, sondern in der Definition.<\/p>\n
Projiziert<\/h2>\n
Die j\u00fcngste Art ist die ungewohnteste. Qualified Future Conversions sch\u00e4tzen Abschl\u00fcsse, die innerhalb von 180 Tagen nach einer Anzeigenber\u00fchrung noch eintreten werden, und erscheinen in eigenen Spalten neben den vorhandenen. Sie laufen derzeit als eingeschr\u00e4nkter Test.<\/p>\n
Der Unterschied zu allem anderen ist grundlegend: Diese Zahl bezieht sich nicht auf die Vergangenheit. Sie ist keine Sch\u00e4tzung eines unbeobachteten Teils der Vergangenheit, sondern eine Aussage \u00fcber die Zukunft. Damit kann keine Nachz\u00e4hlung sie best\u00e4tigen oder widerlegen – jedenfalls nicht in diesem Quartal.<\/p>\n
Vier Arten, vier Pruefungen\n\n Art reproduzierbar addierbar aendert sich Spanne\n aus dem Export ueber Zeit spaeter genannt\n\n gezaehlt ja ja nein entfaellt\n modelliert nein mit Vorsicht ja, unbemerkt nein\n projiziert nein nein ja, planmaessig nein\n geschaetzt ja, mit Modell nein bei Neulauf ja\n\n Nur die letzte Art nennt ihre Unsicherheit von sich aus.\n Nur die erste uebersteht eine Nachzaehlung unveraendert.<\/code><\/pre>\nGesch\u00e4tzt, und zwar mit Spanne<\/h2>\n
Ein Mischmodell gibt eine mittlere Sch\u00e4tzung und einen Bereich an, in dem der wahre Wert mit hoher Wahrscheinlichkeit liegt. Von den vier Arten ist das die einzige, die ihre Unsicherheit mitliefert, statt sie zu verschweigen.<\/p>\n
Genau deshalb sieht sie im Bericht anders aus, und genau deshalb wird sie am h\u00e4ufigsten falsch benutzt: Wer die mittlere Sch\u00e4tzung herausschreibt und den Bereich wegl\u00e4sst, verwandelt die ehrlichste der vier Zahlen in die irref\u00fchrendste.<\/p>\n
Woran sich die Art ablesen l\u00e4sst<\/h2>\n
Drei Pr\u00fcfungen gen\u00fcgen und kosten je wenige Minuten. Die erste ist die Spalten\u00fcberschrift: Steht dort \u201emodelliert”, \u201egesch\u00e4tzt”, \u201eprognostiziert” oder ein Hinweiszeichen, ist die Frage beantwortet. Die zweite ist der Export – eine Zahl, die sich auf den Rohdaten nicht nachbilden l\u00e4sst, ist keine gez\u00e4hlte. Die dritte ist der zeitliche Bezug: Eine Zahl, die sich auf ein Fenster in der Zukunft bezieht, ist eine Projektion, gleichg\u00fcltig wie sie hei\u00dft.<\/p>\n
Welche Zahl welchen Satz tr\u00e4gt<\/h2>\n
F\u00fcr gez\u00e4hlte Werte gilt der einfache Satz: So viele waren es. F\u00fcr modellierte gilt: So viele waren es sch\u00e4tzungsweise, unter den Voraussetzungen des Modells, und im Export steht eine andere Zahl. F\u00fcr projizierte gilt: So viele erwarten wir bis dahin. F\u00fcr gesch\u00e4tzte mit Spanne gilt: Der Beitrag liegt wahrscheinlich zwischen X und Y.<\/p>\n
Kein Satz davon ist schlechter als die anderen. Schlecht ist nur, den ersten zu benutzen, wenn einer der anderen zutrifft – und das passiert nicht aus Unehrlichkeit, sondern weil vier Arten Zahl in derselben Zeile stehen und die Spalten\u00fcberschrift der einzige Unterschied ist.<\/p>\n
\nFragen und Antworten<\/h2>\nBleibt eine gez\u00e4hlte Zahl wirklich unver\u00e4ndert, auch wenige Tage nach dem Ende des Zeitraums?<\/h3>\n
Erst nach einer Anlaufzeit. Drei Vorg\u00e4nge \u00e4ndern gez\u00e4hlte Werte noch nachtr\u00e4glich, ohne dass sie dadurch zu einer anderen Art Zahl werden:<\/p>\n
\n- Verarbeitungszeit. Ereignisse der letzten Tage sind in Berichten oft noch nicht vollst\u00e4ndig verarbeitet; ein Abruf des Vormonats am Monatsersten kann f\u00fcr dessen letzte Tage zu kleine Werte liefern.<\/li>\n
- Zuordnung zum Klickdatum. Google Ads verbucht Conversions standardm\u00e4\u00dfig am Tag der Anzeigeninteraktion. Ein Kauf eine Woche nach dem Klick erh\u00f6ht r\u00fcckwirkend den Wert des Klicktags, und die j\u00fcngsten Tage wachsen deshalb weiter, solange das Conversion-Fenster offen ist.<\/li>\n
- Korrekturen und L\u00f6schungen. Stornierte K\u00e4ufe, die als Anpassung nachgemeldet werden, oder gel\u00f6schte Nutzerdaten verringern einen Wert, der schon berichtet war.<\/li>\n<\/ul>\n
Die Eigenschaft \u201e\u00e4ndert sich nicht mehr\u201c gilt also f\u00fcr einen Zeitraum, dessen Fenster sich geschlossen haben. F\u00fcr Berichte, die als Vertragsgrundlage dienen, lohnt deshalb ein fester Stichtag f\u00fcr den Abruf, der zusammen mit dem Wert notiert wird.<\/p>\n
Lassen sich zwei Monate vergleichen, wenn nur einer davon modellierte Werte enth\u00e4lt?<\/h3>\n
Nicht direkt. Die Differenz enth\u00e4lt dann neben der tats\u00e4chlichen Ver\u00e4nderung auch das Ein- oder Ausschalten der Modellierung, und im Bericht steht kein Hinweis darauf. Aussagekr\u00e4ftiger ist der Vergleich der gez\u00e4hlten Werte aus dem Export, weil dort in beiden Monaten dieselbe Definition gilt.<\/p>\n
Wie l\u00e4sst sich eine Projektion sp\u00e4ter \u00fcberpr\u00fcfen?<\/h3>\n
Erst nach Ablauf ihres Zeitfensters und nur mit einer Vorbereitung. Bei Qualified Future Conversions sind das 180 Tage nach der Anzeigenber\u00fchrung. Danach l\u00e4sst sich die Projektion den gez\u00e4hlten Abschl\u00fcssen gegen\u00fcberstellen, soweit sich diese denselben Ber\u00fchrungen zuordnen lassen.<\/p>\n
Die Vorbereitung besteht darin, den projizierten Wert zum Berichtszeitpunkt festzuhalten, samt Datum des Abrufs. Die Tabelle des Artikels f\u00fchrt Projektionen als Zahlen, die sich planm\u00e4\u00dfig \u00e4ndern; wer erst nach einem halben Jahr nachschaut, findet in der Spalte wom\u00f6glich einen anderen Wert als den damals berichteten und kann die urspr\u00fcngliche Aussage nicht mehr pr\u00fcfen.<\/p>\n
Warum lassen sich die Spannen mehrerer Zeitr\u00e4ume oder Kan\u00e4le nicht einfach addieren?<\/h3>\n
Weil die Spanne einer Summe davon abh\u00e4ngt, wie die einzelnen Sch\u00e4tzungen zusammenh\u00e4ngen. Die Untergrenzen und die Obergrenzen zu addieren ergibt nur dann den richtigen Bereich, wenn alle Einzelsch\u00e4tzungen vollst\u00e4ndig gleichgerichtet schwanken. Sind sie voneinander unabh\u00e4ngig, gleichen sich Abweichungen teilweise aus, und der addierte Bereich wird breiter als der tats\u00e4chliche.<\/p>\n
Bei einem Mischmodell sind gegenl\u00e4ufige Abh\u00e4ngigkeiten sogar typisch. Laufen zwei Kan\u00e4le stets gleichzeitig, kann das Modell ihren gemeinsamen Beitrag schlecht aufteilen und schreibt ihn mal dem einen, mal dem anderen zu. Beide Einzelspannen werden breit, die Spanne ihrer Summe bleibt schmal. Die Spanne einer Summe muss deshalb aus dem Modell selbst kommen, etwa aus seinen Stichproben der gemeinsamen Verteilung, nicht aus einer Rechnung mit den ver\u00f6ffentlichten Einzelwerten. Das passt zur Tabelle des Artikels, die gesch\u00e4tzte Werte als \u00fcber die Zeit nicht addierbar f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>\n