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Journeys und Identitäten

Warum gibt es kein Cross-Device-Matching?

Nur dann, wenn eine gemeinsame eindeutige Kennung vorliegt, etwa eine pseudonymisierte Kundennummer nach dem Anmelden. Ein probabilistisches Matching über Geräteeigenschaften gibt es bewusst nicht.

Kann Metrunio erkennen, dass jemand am Handy geklickt und am Laptop gekauft hat?

Geräteübergreifende Zuordnung ist genau dort möglich, wo sie belegbar ist: Meldet sich dieselbe Person auf beiden Geräten an und übergibst du die Kundennummer, verbindet Metrunio die Besuche über den daraus gebildeten Hash.

Ohne ein solches Merkmal bleibt es bei zwei getrennten Journeys. Die Alternative wäre, aus IP-Bereich, Bildschirmgröße und Zeitpunkt eine Wahrscheinlichkeit zu berechnen und die als Tatsache auszuweisen. Das tun wir nicht.

Hinweis

Die Folge ist sichtbar und beabsichtigt: Ein Teil der Conversions bleibt „nicht zugeordnet“. Diese Zahl steht im Bericht und ist selbst eine Aussage über die Abdeckung.

Zuletzt geprüft am 30.09.2026

Ebenfalls gefragt

  • Geräteübergreifende Journey
  • Handy und Desktop verbinden
  • Cross-Device Tracking

Weiterführende Artikel

  • Welche Merkmale werden verknüpft?

    Woran erkennt Metrunio, dass zwei Signale zusammengehören?

    Nur an eindeutigen Kennungen: Session-ID, pseudonyme First-Party-ID, Click-ID, Impression-ID, Sichtkennung, pseudonymisierte Kundenkennung sowie Bestell- und Lead-Nummer. Mehr nicht.

  • Wo endet die Messung?

    Welche Grenzen hat die Messung von Metrunio?

    Post-View ist nur messbar, wo eigene Tags ausgeliefert werden dürfen und der Browser die Sichtkennung zurückträgt: Nicht jede ausgelieferte Anzeige ist sichtbar, nicht jede sichtbare mit dem Kauf verknüpfbar. Ohne Einwilligung entstehen bewusst Lücken, und eine Lücke bleibt eine Lücke, keine Null. Attribution beschreibt Zuordnung, nicht kausale Werbewirkung.

  • Was macht Metrunio bewusst nicht?

    Welche Funktionen fehlen und warum?

    Kein Fingerprinting, kein Marketing Mix Modeling, kein Adserver und kein eigenes Consent-Management. Der Umfang ist schmal gehalten: messen, verknüpfen, zuordnen; was daneben gebraucht wird, macht ein Werkzeug, das dafür gebaut ist. Hochgerechnete Zahlen gibt es nicht, und jede Zahl sagt, woher sie kommt, etwa gemessen oder zugeordnet.

Sieh, was deine Daten erzählen.

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