Blog
Was wir sehen, was daraus folgt.
Analytics, DSGVO, Tools, was wir lernen und was wir empfehlen.
—
Warum die meisten BigQuery-Projekte scheitern (und es fast nie an BigQuery liegt)
BigQuery-Projekte scheitern selten am Tool. Sie scheitern an rohem GA4-Export ohne Modell, SELECT * frisst das Budget, fehlende Tests. Vier Muster, ein Gegenentwurf.
Zum Artikel-
EU AI Act verschoben: was der Digital Omnibus für Marketing-Teams ändert
Der Digital Omnibus verschiebt die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act auf Dezember 2027. Was bleibt, was sich ändert und warum das kein Grund ist, das AI-Inventory liegen zu lassen.
-
Usercentrics + Server-Side GTM: die Consent-Kette korrekt verdrahten
Usercentrics mit Server-Side GTM verdrahten: Default-State vor GTM laden, Google-Consent-Mode-Integration aktivieren, Consent-Signale bis in den Server-Container prüfen. Mit QA-Matrix und den 5 häufigsten Audit-Befunden.
-
Composable CDP vs. Packaged CDP: Die bittere Wahrheit für den deutschen Mittelstand
Composable CDP klingt 2026 nach Fortschritt, scheitert im Mittelstand aber oft an versteckten Engineering-Kosten. Wann Packaged gewinnt, wann Composable, ehrlich entschieden.
-
Dashboards die genutzt werden. 6 Design-Patterns aus 5 Jahren Praxis
Die meisten Marketing-Dashboards werden gebaut, einmal vorgestellt und dann nie wieder geöffnet. Sechs Patterns, die den Unterschied zwischen Dekoration und Entscheidungs-Tool ausmachen, auch im Zeitalter AI-generierter Insights.
-
Data Studio vs Power BI vs Tableau 2026: Welches Tool für welches Marketing-Team?
Drei BI-Tools, drei sehr unterschiedliche Stärken, und 2026 drei sehr unterschiedliche AI-Layer (Gemini, Copilot, Einstein/Pulse). Welches Tool zum Team passt, entscheidet die Frage besser als jeder Marketing-Pitch.
-
Was Marketing-Analytics aus dem EU AI Act lernen muss (auch ohne eigenes KI-Projekt)
Update Juni 2026: Der Digital Omnibus verschiebt die Hochrisiko-Pflichten auf Dezember 2027. Welche Marketing-Setups als KI-Systeme gelten, in welche Risiko-Stufe sie fallen und was jetzt konkret zu tun ist.
-
funnel.io 2026: Wo es im Modern Data Stack sitzt, und was es kostet
funnel.io als ELT-Tool für den Modern Data Stack: Datenharmonisierung vor BigQuery, dbt-kompatible Architektur, AI-ready Output. Mit Preis-Estimator, dbt-vs-Funnel-UI-Vergleich und Head-to-Head gegen Supermetrics und Fivetran.
-
Server-Side Tracking mit stape.io 2026: Wann es sich lohnt, und wann nicht
Server-Side Tracking ist 2026 Standard. Third-Party-Cookies sind tot, Safari ITP wischt Client-Side-Cookies nach 7 Tagen. Der sGTM-Container wird damit zur Data Firewall vor Meta CAPI, Google und TikTok. Ehrlicher Überblick zu Stape vs. GCP.
-
Firebase Analytics und DSGVO 2026: Was für App-Daten gilt
Firebase Analytics 2026: IP-Anonymisierung ist Default, die echte Pflicht-Liste sind EU Data Routing, Consent Mode v2 (DMA-erzwungen) und der Doppel-Consent ATT + GDPR. Plus Sonderfall Art. 9 für Health-Apps.
-
OneTrust vs Usercentrics vs Cookiebot 2026, was passt für wen (und wann alle drei falsch sind)
OneTrust, Usercentrics und Cookiebot lösen dasselbe Problem auf drei Komplexitätsniveaus. 2026 kommt eine vierte Option dazu: das Headless CMP. Inkl. Pricing-Falle bei Cookiebot, SPA-Fallstricken und interaktiver Feature-Matrix.
-
Der Measurement Blueprint 2026: Spec, Data Contract und AI-Readiness in einem
Ein Measurement Blueprint ist 2026 mehr als ein Excel-Dokument: ein versioniertes JSON-Schema im Git-Repo, das schlechtes Tracking blockt, bevor es Mergen kann, und die Grundlage für vertrauenswürdige BI-, CDP- und AI-Daten.
-
Plausible Analytics für Mittelständler 2026: Wann es GA4 schlägt, und wann nicht
Plausible 2026: 100 % deterministische Daten ohne Cookie-Banner, gegen GA4s 30–50 % AI-modellierte Schätzdaten unter Consent Mode v2. Ehrliche Einordnung mit interaktivem Decision Engine.
-
Consent Mode V2 in der Praxis 2026: Was es kann, was es nicht kann, warum 80 % kaputt sind
Consent Mode V2 2026: gcd-Parameter zum Debuggen, Basic-Mode als rechtssicherer Default (Advanced-Mode unter EU-DPA-Druck), und die 5 SPA-Race-Conditions, an denen 80 % der Setups stolpern.
-
GA4 Audit: 7 Fehler, die wir in fast jedem Setup finden, und was sie kosten
Aus drei Jahren GA4-Audits: die sieben Fehler, die so konsistent auftauchen, dass wir sie als Default-Annahmen prüfen. Sortiert nach Risiko, mit konkreten Diagnose-Schritten und Business-Impact pro Fehler.
-
Cookieless Attribution 2026: Was wirklich funktioniert, und was Marketing-Hype ist
Third-Party-Cookies sind 2026 tot. Keine einzelne Methode reicht, die 2026-Antwort ist Triangulation: Server-Side-Tracking + MMM + Inkrementalitätstests, kalibriert gegen Ground Truth.
-
Was ist ein dataLayer? Das Herzstück des Marketing-Trackings 2026
Der dataLayer ist 2026 mehr als nur Pixel-Futter: er ist die Single Source of Truth für Server-Side Tracking, Consent Mode v2 State Management und Data Contracts. Ohne ihn halluzinieren AI/BI-Modelle, mit ihm passt die Datenqualität über alle Plattformen.
-
Vorteile des serverseitigen Trackings: Warum es 2026 Pflicht ist
Performance, Datenqualität und DSGVO-Governance im direkten Vergleich: warum serverseitiges Tracking 2026 die neue Baseline für ernsthaftes Tracking ist, und warum Client-Side-Setups strukturell an Grenzen stoßen.