August 9, 2025
2 min read
Gedragsmodellering voor de Toestemmingsmodus in Google Analytics vertegenwoordigt een belangrijke verschuiving in privacygerichte metingen. De belangrijkste bevinding is dat wanneer gebruikers analytics-cookies weigeren, directe gegevens op gebruikersniveau (bijv. sessieduur, conversies) niet worden vastgelegd. Om dit aan te pakken, past Google Analytics 4 (GA4) machine learning toe om het gedrag van gebruikers die geen toestemming geven af te leiden door geaggregeerde, geanonimiseerde gegevens te analyseren van degenen die wel toestemming hebben gegeven. Dit waarborgt de nauwkeurigheid van rapportages en respecteert tegelijkertijd de privacyvoorkeuren.
Belangrijke resultaten van de toepassing van gedragsmodellering zijn onder meer:
Verbeterde datavolledigheid: Gedragsmodellering stelt GA4-properties in staat om hiaten in gegevens te overbruggen die ontstaan door ontbrekende toestemming, en ondersteunt zo de voortdurende analyse van betrokkenheid en conversies. Studies tonen aan dat gemodelleerde gegevens tot 70–90% van de verloren conversies als gevolg van geweigerde toestemming kunnen herstellen (Google, 2023; zie Google Help).
Gegevensprivacy en naleving: Het systeem is uitsluitend gebaseerd op geanonimiseerde gegevens van gebruikers die toestemming geven, waardoor privacyregelgeving zoals de GDPR wordt gerespecteerd. Er wordt geen enkele individuele gebruiker gevolgd of opnieuw geïdentificeerd in het modelleringsproces.
Locatiespecifieke modellering: De training van het model wordt uitgevoerd met de eigen GA4-propertygegevens van elke organisatie, niet met generieke wereldwijde datasets. Deze property-specifieke aanpak verhoogt de nauwkeurigheid en relevantie, maar vereist een minimale drempel van waargenomen gegevens voordat de modellering wordt geactiveerd.
Modelleringstechnieken: De modellen gebruiken classificatie- en regressiealgoritmen om statistieken zoals sessies en conversies te schatten. De resultaten worden op geaggregeerd niveau in rapporten gepresenteerd, nooit op gebruikersniveau.
Rapportage en beperkingen: Gemodelleerde gegevens worden duidelijk aangegeven in GA4-rapporten, vaak aangevuld met betrouwbaarheidsintervallen of onzekerheidsmarges. In gevallen waar onvoldoende waargenomen gegevens beschikbaar zijn (bijv. sites met weinig verkeer), wordt de modellering uitgesteld, wat kan leiden tot onderrapportage.
"Gedragsmodellering voor de Toestemmingsmodus stelt organisaties in staat om betrouwbare analyses te behouden en tegelijkertijd te voldoen aan de veranderende privacyverwachtingen" (Bendersky et al., 2021). De aanpak maakt gebruik van geavanceerde machine learning, is in lijn met wettelijke kaders en biedt praktische continuïteit voor digitale metingen, zelfs nu directe tracking met toenemende beperkingen te maken heeft.
