Party-Datentypen erklärt

Marketer sortieren Daten danach, wer sie erhoben hat und wie direkt die Beziehung zum Kunden ist. Die vier Kategorien, Zero-, First-, Second- und Third-Party, beschreiben ein Spektrum von Daten, die ein Kunde absichtlich preisgibt, bis zu Daten, die von einem Broker gekauft werden, der zu diesem Kunden überhaupt keine Beziehung hat.

Was jeder Typ tatsächlich ist

Zero-Party-Daten sind Informationen, die ein Kunde direkt freiwillig angibt: Antworten in einem Quiz, eine angegebene Größen- oder Stilpräferenz, eine Umfrageantwort, eine Wunschliste. Niemand leitet sie ab, der Kunde nennt sie selbst.

First-Party-Daten sind, was ein Unternehmen aus seinen eigenen Kundeninteraktionen erhebt: Kaufhistorie, Pixel- und App-Events, E-Mail-Anmeldungen, Browsing-Verhalten auf der eigenen Seite, Treueprogramm-Datensätze. Sie gehören dem Unternehmen vollständig und werden mit einer direkten Beziehung zur betreffenden Person erhoben.

Second-Party-Daten sind First-Party-Daten eines anderen Unternehmens, die im Rahmen einer Vereinbarung geteilt oder verkauft werden. Eine Hotelkette, die Buchungsdaten mit einem Autovermietungspartner teilt, liefert aus Sicht des Vermieters Second-Party-Daten. Für das Unternehmen, das sie ursprünglich erhoben hat, bleiben sie First-Party.

Third-Party-Daten werden von einem Datenbroker aus vielen Quellen aggregiert, der zu den enthaltenen Personen keine direkte Beziehung hat, und dann an Werbetreibende verkauft. Sie kombinieren typischerweise Browsing-Historie, Kaufdatensätze und demografische Daten aus Dutzenden nicht verbundener Websites und Apps.

Warum Third-Party-Daten stark zurückgegangen sind

Third-Party-Daten stützten sich auf seitenübergreifende Tracking-Mechanismen, allen voran Third-Party-Cookies und mobile Werbe-IDs, die Browser und Betriebssysteme in den letzten Jahren zunehmend eingeschränkt haben. Apples App Tracking Transparency (ATT) verlangt eine Opt-in-Abfrage, bevor eine App einen Nutzer über die Apps und Websites anderer Unternehmen hinweg verfolgen darf, und die meisten Nutzer lehnen ab. Auch Browser-Hersteller haben Third-Party-Cookies ausgemustert oder eingeschränkt, und Regulierungen wie DSGVO und CCPA fügen zusätzliche Einwilligungsanforderungen hinzu. Der Pool an Third-Party-Daten, der einem Werbetreibenden zur Verfügung steht, ist geschrumpft, und was übrig bleibt, ist weniger genau, weil es auf kleineren Stichproben beruht.

Warum First-Party-Daten heute am meisten zählen

Metas Werbesystem wurde darauf ausgelegt, mit Third-Party-Signalen im großen Maßstab gut zu funktionieren, aber dieses Signal ist dünner geworden. Was nicht verschwunden ist, sind die Daten, die ein Unternehmen selbst erhebt: Pixel- und Conversions-API-Events, Kundenlisten, App-Events und Verhalten auf der eigenen Seite. Diese Daten hängen nicht wie Third-Party-Daten von app-übergreifenden Tracking-Einwilligungen ab, weil sie direkt von dem Unternehmen erhoben werden, mit dem der Kunde ohnehin schon interagiert. Deshalb drängt Meta Werbetreibende zu Pixel-plus-Conversions-API-Setups, First-Party-Kundenlisten für Custom Audiences und wertbasierten Lookalikes, die auf echten Kaufdaten beruhen.

Wie man daraus handelt

Behandeln Sie die Erhebung von First-Party-Daten als Infrastruktur. Betreiben Sie serverseitiges Event-Tracking (Conversions API) parallel zum Browser-Pixel, da serverseitige Events Adblocker und Browser-Einschränkungen überstehen, die Pixel blockieren. Bauen Sie Kundenlisten mit so viel Detail auf, wie es die Datenschutzregeln erlauben, da detailliertere Listen bessere Lookalikes erzeugen. Ergänzen Sie Zero-Party-Datenerhebung, wo sie reibungsarm ist, etwa eine Umfrage nach dem Kauf, da sie die Segmentierung mit geringem Aufwand schärft.

Häufige Fehler

Sich allein auf Browser-Pixel-Daten zu verlassen und Rückgänge bei Conversions als Performance-Problem statt als Messlücke zu behandeln. Die Qualität der Kundenliste durch veraltete Datensätze verkommen zu lassen, was jedes darauf basierende Lookalike leise schwächt. Zero-Party- und First-Party-Daten als austauschbar zu behandeln: Das eine spiegelt geäußerte Absicht, das andere beobachtetes Verhalten wider, und beide messen nicht dasselbe.

Wie YieldBI hilft

YieldBIs Conversion-Tracking-Ebene betreibt Pixel und Conversions API gemeinsam mit dem Import Offline-Conversions, sodass First-Party-Signal Meta so vollständig erreicht, wie es das Setup des Kontos zulässt. Ihre inkrementellen Attributionsmodelle und effektiven Attributionsfenster sind darauf ausgelegt, dieses First-Party-Signal optimal zu nutzen, statt ein reichhaltiges Third-Party-Signal vorauszusetzen, das nicht mehr zuverlässig existiert.