Eine Taschenlampen-App mit 11 Trackern sollte dich beunruhigen. Eine Banking-App mit 11 Trackern macht vielleicht genau das, was sie soll. Gleiche Zahl, völlig unterschiedliches Urteil, und fast jeder Artikel im Netz zum Thema „Wie viele Tracker sind zu viel?” reduziert diesen Unterschied auf eine einzige, angsteinflößende Schlagzeilenzahl.

Wir haben Kategoriedurchschnitte über eine Stichprobe von 1.200 Apps berechnet, die im letzten Jahr gescannt wurden (Wetter, Finanzen, Gaming, Dating, Fitness, Social, Utilities, Shopping), und die Streuung ist so groß, dass ein einziger universeller Schwellenwert nahezu nutzlos ist. Spiele kommen im Schnitt auf 8,2 Tracker. Finanz-Apps im Schnitt auf 3,1. Dating-Apps liegen bei 9,4, dem höchsten Wert aller von uns gemessenen Kategorien. Eine einzelne „normale” Zahl gibt es nicht. Was es gibt, sind Kategorie-Baselines, und das eigentliche Signal ist, wie stark eine App von ihrer eigenen Vergleichsgruppe abweicht.

Das Problem mit der Kategorie-Baseline

Wetter-Apps liegen im Schnitt bei 6,7 Trackern, was überrascht, bis man sich daran erinnert, dass Wetter-Apps fast ausschließlich werbefinanziert und von Natur aus standortsüchtig sind. Eine Wetter-App ohne Tracker lügt entweder über ihr Geschäftsmodell oder wurde von jemandem gebaut, der überhaupt nicht monetarisiert (selten, und meist lautstark als Verkaufsargument angepriesen).

Vergleiche das mit Finanz-Apps bei 3,1. Banken und Fintechs müssen sich gegenüber Regulierungsbehörden, den Finanz-Kategorie-Prüfern im App Store und ihren eigenen Rechtsabteilungen verantworten, weshalb sie tendenziell schlankere Stacks fahren: ein Crash Reporter, ein Analytics-SDK, vielleicht eine Bibliothek zur Betrugserkennung. Taucht eine Finanz-App mit 9 Trackern auf, ist das nicht „normal für die Kategorie”, sondern ein Ausreißer, der einen zweiten Blick verdient, und in unserer Stichprobe erreichten etwa 6 Prozent der Finanz-Apps diesen Wert.

Dating-Apps führen die Liste mit einem Durchschnitt von 9,4 an, angetrieben durch eine Kombination aus Werbemonetarisierung, umfangreicher Verhaltensanalyse (Dating-Apps leben und sterben mit Engagement-Metriken) und Drittanbieter-SDKs zur Verifizierung oder Betrugsprävention, die berechtigterweise Gerätesignale benötigen, um gefälschte Profile zu erkennen. Eine hohe Tracker-Zahl ist dort nicht automatisch verdächtig. Sie ist fest eingebaut in die Art, wie die Kategorie Geld verdient und funktionsfähig bleibt.

Warum Rohzahlen schneller aufblähen, als man denkt

Ein Teil der Verwirrung liegt daran, dass Tracker-Zahlen nicht eine einzige, klare Sache messen. Eine einzelne Ad-Mediation-Schicht, also die Art, die einer App erlaubt, Werbung von dem Netzwerk zu zeigen, das am meisten bietet, kann allein schon als 4 bis 6 separate Tracker auftauchen, weil Mediation-Plattformen typischerweise 5 bis 8 konkurrierende Ad-SDKs bündeln und jeweils das aktivieren, das die Auktion gewinnt. Eine App „mit 12 Trackern” könnte also in Wirklichkeit ein Publisher, ein Analytics-Anbieter, ein Crash Reporter und ein Mediation-Stack sein, der sich im Scan-Report in 8 Einträge auffächert.

Deshalb ist es ein bisschen so, als würde man Restaurants nach der Zahl ihrer Zutaten vergleichen, wenn man zwei Apps allein anhand der rohen Tracker-Zahl vergleicht, ohne zu prüfen, was hinter jedem Eintrag steckt. Ein Gericht mit 14 Zutaten ist nicht automatisch schlechter als eines mit 6, aber wenn 9 dieser 14 Variationen desselben Konservierungsmittels sind, sagt das etwas anderes aus als 14 unterschiedliche, gezielt eingesetzte Zutaten.

Der Abweichungstest

Hier ist die praktische Version dessen, was wir vorschlagen würden, statt sich eine magische Zahl zu merken:

Finde erstens grob heraus, zu welcher Kategorie deine App gehört und wie die ehrliche Baseline dafür aussieht. Free-to-Play-Spiele: erwarte 7 bis 10, meist werbe- und analysebezogen. Produktivitäts- und Notiz-Apps: erwarte 2 bis 4, da es selten einen Monetarisierungsgrund gibt, darüber hinauszugehen. Social- und Messaging-Apps: erwarte 6 bis 9. Gesundheit und Fitness: erwarte 5 bis 8, und achte darauf, ob einige davon Datenhändler statt Analytics-Anbieter sind, da der Weiterverkauf von Gesundheitsdaten eine eigene Risikokategorie gegenüber Ad-Targeting darstellt.

Frage dich zweitens, was die App tatsächlich braucht, um zu funktionieren, im Gegensatz zu dem, was sie braucht, um Geld zu verdienen. Ein Schrittzähler braucht einen Beschleunigungssensor. Er braucht keinen Tracker, der deine Schrittdaten an eine Marketing-Attributionsplattform sendet, und wenn du einen siehst, ist das die Abweichung, die zählt, nicht die Gesamtzahl.

Prüfe drittens, ob die vorhandenen Tracker zum angegebenen Geschäftsmodell passen. Eine kostenpflichtige App ohne Werbung und mit 9 Trackern ist ein größeres Warnsignal als eine kostenlose App mit 9 Trackern, weil die kostenpflichtige App bereits über eine Monetarisierungsmethode verfügt und die zusätzliche Datenpipeline nicht braucht. Genau dieses Muster haben wir bei Premium-Abo-Apps gesehen, die ihre alten Ad-SDKs weiterlaufen ließen, nachdem sie auf ein Abo-Modell umgestiegen waren, vermutlich weil sich niemand die Mühe gemacht hat, sie zu entfernen.

Was das nicht entschuldigt

Nichts davon ist ein Argument dafür, dass Kategorienormen Tracking in Ordnung machen. Eine Dating-App mit durchschnittlich 9,4 Trackern ist immer noch eine Dating-App, die Signale über deinen Standort, deinen Geräte-Fingerabdruck und deine Verhaltensmuster an fast ein Dutzend externe Parteien sendet, und „das ist typisch für die Kategorie” ist eine Beschreibung, keine Rechtfertigung. Der Sinn einer Baseline ist nicht, deine Wachsamkeit bei Kategorien mit vielen Trackern zu senken. Er besteht darin, deine Aufmerksamkeit für Apps zu schärfen, die aus dem Muster ihrer eigenen Kategorie ausbrechen, denn genau dort passieren meist die interessanten Entscheidungen: ein Gründer, der ein SDK mehr eingebaut hat, als das Geschäftsmodell rechtfertigte, ein Growth-Team, das den alten Attributions-Stack nie entfernt hat, eine für ihre Kategorie typische App, die still und leise untypisch geworden ist.

Wenn du dein eigenes Handy scannst und entscheiden willst, was eine Deinstallation wert ist, fang nicht mit „Wie viele Tracker hat das?” an. Fang mit „Wie viele Tracker hat diese Kategorie normalerweise, und warum ist diese App anders?” an. Die zweite Frage ist die, die dir tatsächlich etwas sagt.