Facebook hat das Conversions API Gateway eingeführt, eine Lösung, die dem nativen Ansatz für CAPI sehr nahe kommt und wahrscheinlich eine der schnellsten und einfachsten Möglichkeiten für die Implementierung von CAPI darstellt.
Der Einrichtungsprozess für das CAPI Gateway ist größtenteils codefrei – es verwendet die Pixel-Ereignisse, welche Sie bereits eingerichtet haben. Allerdings erfordert es Kenntnisse in der Cloud-Server-Technologie. Im Gegensatz zu Lösungen, welche auf Plattformintegrationen oder selbst gehosteten Implementierungen basieren, benötigt das CAPI Gateway AWS (Amazon Web Services).
Es könnten Kosten anfallen, da AWS nicht kostenlos ist. Wenn Ihre Website nicht viel Traffic hat, sind die Kosten nicht prohibitiv, aber sie existieren und müssen berücksichtigt werden. Vielleicht noch wichtiger ist, dass die Lernkurve steil sein kann, wenn Sie noch nie AWS verwendet haben.
Im Vergleich dazu scheint die kostenlose Stufe der Google Cloud Platform – die Standard-Hosting-Bereitstellung, wenn Sie CAPI über den Google Tag Manager implementieren – großzügiger zu sein. Zudem ist die Einrichtung über den Google Tag Manager für Personen, welche bereits die Tag-Manager-Oberfläche verwenden, einfacher.
Facebook empfiehlt offiziell die Verwendung des CAPI Gateways, wenn:
- Ihre monatlichen Ausgaben für die Optimierung von Webereignissen mehr als 2.000 US-Dollar betragen.
- Sie nicht mit einem E-Commerce-Partner wie Shopify, WooCommerce, BigCommerce und anderen zusammenarbeiten.
Die meisten großen Werbetreibenden sollten das Conversions API bereits implementiert haben. Für diejenigen, die es noch nicht getan haben, könnte das CAPI Gateway eine schnelle und einfache Lösung sein. Für kleine Unternehmen, welche keine zusätzlichen Kosten wünschen oder keinen Zugang zu einem AWS- oder Cloud-Hosting-Experten haben, ist dies möglicherweise nicht die beste Lösung.
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Über den Autor
Jérôme ist der internationale Direktor bei AccuraCast. Ein mehrsprachiger Experte für digitales Marketing mit einem fundierten Hintergrund in Daten und Finanzen. Zuvor arbeitete er bei Euromoney und Geosys, wo er Datenanalysen für die NASA durchführte.
