Die meisten Marketing-Teams, die wir zu Matomo wechseln, stellen innerhalb des ersten Monats dieselbe Frage. Die Dashboards laufen, das Cookie-Banner ist geregelt, die Daten gehören ihnen und nichts läuft mehr durch Google Analytics. Dann fragt jemand, wie man Kostendaten neben Conversion-Daten bekommt – und die Antwort ist ein Spreadsheet. Oder ein Dashboard-Tool. Oder ein längeres Gespräch über Pipelines.
Das ist die Lücke, auf die wir immer wieder stoßen. Matomo ist die richtige Grundlage für Web-Analytics. Die Brücken zum Rest des Marketing-Stacks fehlen größtenteils.
Die Grundlage stimmt
Matomo hat das Schwierige richtig gemacht. Standardmäßig selbst gehostet. GDPR-konform aus der Box heraus. Keine Third-Party-Cookies erforderlich. Open Source, sodass du den Code, der Daten über deine Besucher sammelt, tatsächlich lesen kannst. Die Daten liegen auf Infrastruktur, die du kontrollierst – nicht auf Infrastruktur, die irgendwo anders lebt und zwei Produktentscheidungen davon entfernt ist, sich unter dir zu verändern.
Dieser Ansatz ist heute wichtiger als noch vor fünf Jahren. Die Geschichte rund um Cookie-Deprecation war chaotisch, aber die Richtung ist klar. iOS schränkt Tracking-Pixel ein. Browser blockieren sie. Server-seitiges Tracking ist der neue Mindeststandard, nicht das Optimum. Marketer, die auf Third-Party-Cookie-Infrastruktur gesetzt haben, sehen, wie sie schneller erodiert, als sie sie ersetzen können. Matomos Design hat standgehalten, weil es diese Annahmen nie gebraucht hat.
Also ja – die Grundlage stimmt. Was auf der Grundlage draufsteht, ist unvollständig.
Was Matomo nicht macht
Matomo ist Web-Analytics. Das ist seine Kategorie. Es trackt, was deine Seite besucht, welche Seiten aufgerufen werden, welche Ziele konvertieren, woher der Traffic kommt. Das macht es gut – mit Attributionsmodellen, die das MultiChannelConversionAttribution-Plugin (MCCA) in echtes Multi-Touch-Territorium erweitert.
Was es nicht macht: mit Meta Ads reden. Oder mit Google Ads. Oder ROAS berechnen. Es gibt keinen nativen Weg, von „415 Besuche aus spring_sale" zu „wir haben €380 auf Meta und Google ausgegeben, um diese 415 Besuche zu bekommen". Die Daten, die Matomo hat, sind auf ihrer eigenen Seite ehrlich und vollständig. Aber es ist eben nur eine Seite.
Das bedeutet, dass jede Matomo-Agentur, mit der wir gesprochen haben, dieselbe Workflow-Lücke hat. Zahlen kommen aus Matomo. Zahlen kommen aus Meta und Google. Jemand fügt sie in einem Spreadsheet zusammen, oder in Looker Studio, oder in einem Data Warehouse. Der gemischte ROAS, der am Ende im Kunden-Deck landet, entsteht irgendwo downstream beider Systeme.
Wie Teams es heute lösen
Meistens mit Aufwand. Wir haben einen längeren Beitrag speziell zur ROI-Seite geschrieben, aber das Muster ist teamübergreifend konsistent. Zuerst Spreadsheets. Looker Studio oder Metabase, wenn das Spreadsheet nicht mehr skaliert. Ein echtes Warehouse und eine Data-Person, wenn das Budget es erlaubt. Ein paar Connector-Plugins, die Ausgaben in Custom Reports importieren, ohne Attribution wirklich zu überbrücken.
Das sind keine schlechten Antworten. Looker Studio ist insbesondere die ehrlichste Antwort, wenn du keine Infrastruktur aufbauen willst. Was sie gemeinsam haben: Die Arbeit passiert außerhalb von Matomo. Der Marketer, der einen einzigen Ort zum Nachschauen wollte, muss ein zweites Tool lernen, oder ein drittes, oder jemanden bezahlen, der sie schon kennt.
Woran wir arbeiten
Im Grunde zwei Dinge.
Das erste ist Matomo Heatmap Helper. Eine kleine Chrome-Erweiterung, die die Fehlermodi von Matomos Heatmap-Screenshots behebt: CORS-blockierte Bilder, Scroll-Container, die Inhalt abschneiden, klebende Header, die kollabieren, und den Rest der Liste, über die wir am Ende einen eigenen Beitrag geschrieben haben. Wir sind bei fast jedem Client-Projekt auf kaputte Heatmaps gestoßen – also haben wir den Fix gebaut und unter MIT veröffentlicht. Sie ist kostenlos, der Quellcode liegt auf GitHub, und das Einzige, mit dem sie kommuniziert, ist deine eigene Matomo-Instanz. Das ist das Modell, nach dem wir in diesem Ökosystem arbeiten wollen. Wenn wir ein Problem immer wieder treffen und der Fix allgemein genug ist, um für andere nützlich zu sein, geben wir ihn zurück.
Das zweite ist Martez. Dieselbe Philosophie zur Datensouveränität, größerer Scope. Matomo bleibt maßgeblich für Tracking und On-Site-Verhalten. Martez synchronisiert Meta Ads und Google Ads, verbindet Ausgaben mit Conversions über die Campaign-Keys, die Matomo bereits verwendet, und liefert ROAS, CLV und Multi-Touch-Attribution – einschließlich View-Through, wo die Plattformen Impressionen teilen. Der Marketer, der einen einzigen Ort zum Nachschauen wollte, bekommt einen. Die Daten gehören weiterhin dem, der die Instanz betreibt.
Martez ist in der privaten Beta. Trag dich in die Warteliste ein, wenn das die Lücke ist, um die du bisher herumgearbeitet hast.
Wir bauen es, weil wir bei Client nach Client darauf gestoßen sind – und der Workaround sich nicht mehr wie ein Workaround anfühlte, sondern wie der eigentliche Job.