Was ist Marketing-Attribution? Modelle, Anwendungsfälle und Best Practices

Marketing-Attribution ist die Praxis, die Anerkennung für eine Conversion den Touchpoints zuzuweisen, die zu ihr geführt haben. Google definiert sie als „die Zuweisung von Beiträgen zu wichtigen Nutzeraktionen“. Dieser Beitrag wird auf „verschiedene Anzeigen, Klicks und Faktoren auf dem Weg des Nutzers“ verteilt. Dieser Leitfaden behandelt die heute verwendeten Modelle, wofür sie sich eignen und wo sie in die Irre führen.

Was Marketing-Attribution ist

Ein Kunde konvertiert selten beim ersten Kontakt. Er sieht eine Anzeige, liest eine Bewertung, sucht eine Woche später nach Ihrem Markennamen und kauft. Die Attribution entscheidet, wie viel von diesem Verkauf jeder Schritt verdient hat.

Die Standardantwort in den meisten Berichten lautet, alles dem letzten Klick zuzuschreiben. Das ist eine Entscheidung, kein neutraler Fakt, und es bevorzugt systematisch den Kanal, der dem Kauf am nächsten ist.

Google definiert den Mechanismus präzise. Ein Attributionsmodell „kann eine Regel, eine Reihe von Regeln oder ein datengesteuerter Algorithmus sein“. Es bestimmt, „wie die Beiträge den Touchpoints auf dem Weg eines Nutzers zugewiesen werden“.

Wie sich die Modelle unterscheiden

Regelbasierte Modelle

Ein regelbasiertes Modell wendet eine feste Richtlinie an. Weisen Sie den gesamten Beitrag dem letzten Klick zu, oder dem ersten, oder verteilen Sie ihn gleichmäßig auf jeden Touchpoint.

Der Vorteil ist, dass jeder es erklären kann. Der Nachteil ist, dass eine einzige Regel alles abdeckt. Eine Markensuche und eine kalte Display-Impression werden gleich behandelt, obwohl sie eine völlig unterschiedliche Wirkung haben.

Datengesteuerte Modelle

Ein datengesteuertes Modell lernt die Gewichtungen aus Ihren eigenen Daten, anstatt eine feste Regel anzuwenden. Google gibt an, dass seine Version „die Daten Ihres Kontos verwendet, um den tatsächlichen Beitrag jeder Klick-Interaktion zu berechnen“. Es fügt hinzu, dass „jedes datengesteuerte Modell spezifisch für jeden Werbetreibenden und jedes Schlüsselereignis ist“.

Die veröffentlichte Liste der Faktoren ist wissenswert. Das Modell „berücksichtigt Faktoren wie die Zeit bis zum Schlüsselereignis, den Gerätetyp und die Anzahl der Anzeigeninteraktionen“. Es wägt auch „die Reihenfolge der Anzeigenpräsentation und die Art der Creative-Assets“ ab.

Es verwendet zudem einen Vergleich statt einer einfachen Strichliste. Google beschreibt dies als „kontrafaktischen Ansatz“. Dabei „stellt das Modell das, was passiert ist, dem gegenüber, was hätte passieren können“. Dieser Vergleich entscheidet, welche Touchpoints das Ergebnis am wahrscheinlichsten beeinflusst haben.

Die Modelle, die Google Analytics heute tatsächlich anbietet

Hier sind die meisten veröffentlichten Ratschläge veraltet, weshalb es sich lohnt, die Quelle direkt zu zitieren.

Auf der Hilfeseite von Google heißt es, dass „in den Attributionsberichten in Google Analytics-Properties 3 Attributionsmodelle verfügbar sind“. Dies sind die datengesteuerte Attribution, der letzte Klick (bezahlte und organische Kanäle) und der letzte Klick (bezahlte Google-Kanäle).

Die Seite äußert sich ebenso direkt darüber, was weggefallen ist. Die Modelle „Erster Klick“, „Linear“, „Zeitverlauf“ und „Positionsbasiert“ sind „seit November 2023 nicht mehr verfügbar“.

Wenn Ihre Berichtsvorlage immer noch eine lineare Spalte enthält, beschreibt sie ein Modell, das die Plattform nicht mehr anbietet. Dies ist eine häufige Erkenntnis, wenn Teams ein übernommenes Dashboard überprüfen.

Modell	Was die Dokumentation über die Funktionsweise sagt
Datengesteuerte Attribution	Verteilt den Beitrag basierend auf Ihren eigenen Kontodaten, spezifisch für jeden Werbetreibenden und jedes Schlüsselereignis
Letzter Klick (bezahlte und organische Kanäle)	„Ignoriert direkten Traffic und weist 100 % des Werts des Schlüsselereignisses dem letzten Kanal zu, über den der Kunde geklickt hat“
Letzter Klick (bezahlte Google-Kanäle)	„Weist 100 % des Werts des Schlüsselereignisses dem letzten Google Ads-Kanal zu, über den der Kunde vor der Conversion geklickt hat“
Erster Klick, linear, Zeitverlauf, positionsbasiert	„Seit November 2023 nicht mehr verfügbar“

Zwei weitere Details ändern die Interpretation der Zahlen.

Erstens wird direkter Traffic standardmäßig ausgeschlossen. Auf der Seite wird darauf hingewiesen, dass „bei allen Attributionsmodellen direkte Besuche von der Zuweisung von Beiträgen ausgeschlossen sind, es sei denn, der Pfad zum Schlüsselereignis besteht ausschließlich aus direkten Besuchen“.

Zweitens ändern sich die Zahlen im Nachhinein. Google gibt an, dass „Conversions bis zu 7 Tage nach der Conversion neu zugeordnet werden können“. Aus diesem Grund können ein Montags-Export und ein Freitags-Export derselben Woche voneinander abweichen.

Die Berichte selbst befinden sich unter „Werbung“. Die Anleitung von Google lautet: „Klicken Sie links auf Werbung“ und dann „unter Attribution auf Attributionsmodelle oder Attributionspfade“.

Wofür Marketing-Attribution verwendet wird

• Budgetallokation. Die Entscheidung, welcher Kanal die nächste Budgeterhöhung erhält.
• Kanalbewertung. Die Beurteilung, ob ein Kanal, der nie direkt zu einem Verkauf führt, dennoch seine Berechtigung hat.
• Entscheidungen über Creatives und Kampagnen. Verstehen, welche Assets auf konvertierenden Pfaden erscheinen.
• Berichterstattung an die Führungsebene. Den Umsatzverlauf in einer Sprache erklären, die auch Nicht-Marketer verstehen.
• Überprüfung eines übernommenen Setups. Sicherstellen, dass das im Bericht verwendete Modell auch das Modell ist, von dem das Team glaubt, dass es verwendet wird.

Der fünfte Punkt wird unterschätzt. Die meisten Diskussionen über Attribution in einem Unternehmen stellen sich als zwei Personen heraus, die zwei verschiedene Modelle betrachten.

Vorteile

Es macht eine implizite Entscheidung explizit. Jeder Bericht enthält bereits eine Attributionsentscheidung. Sie beim Namen zu nennen, macht aus einer Annahme etwas, worüber das Team diskutieren kann.

Es rechtfertigt Aktivitäten im oberen Funnel. Kanäle, die Kunden anziehen, schließen diese selten ab, und ein Modell, das den Beitrag verteilt, ist die einzige Möglichkeit, dass sie überhaupt sichtbar werden.

Es schafft ein gemeinsames Vokabular. Sobald sich alle einig sind, welches Modell für die wöchentlichen Zahlen verwendet wird, verlagert sich das Gespräch von der Methodik zur Strategie.

Wissenswerte Grenzen

Ein Modell ist keine Kausalitätsmessung. Es teilt den Beitrag auf die beobachteten Touchpoints auf. Es sagt Ihnen nicht, was passiert wäre, wenn Sie einen Kanal gestrichen hätten.

Unbeobachtete Touchpoints sind unsichtbar. Ein Gespräch, die Erwähnung in einem Podcast oder die Empfehlung eines Kollegen hinterlassen keinen Klick, dem man einen Beitrag zuschreiben könnte.

Einstellungen verändern das Ergebnis. Google führt ein Attributionsmodell für Berichte, die Kanäle, die Beiträge erhalten können, und ein Rückbetrachtungsfenster für Schlüsselereignisse als separate Einstellungen auf. Ändert man eine davon, weisen dieselben zugrunde liegenden Daten andere Berichte aus.

Das Zeitfenster verschiebt sich ständig. Da eine Neuzuordnung bis zu sieben Tage lang möglich ist, ist eine am selben Tag genannte Zahl vorläufig.

Best Practices

Schreiben Sie das Modell in den Bericht. Setzen Sie den Modellnamen und das Rückbetrachtungsfenster in den Berichtskopf, nicht in eine Fußnote, die niemand liest.

Vergleichen Sie zwei Modelle, anstatt nur einem zu vertrauen. Wenn Sie die datengesteuerte Attribution und den letzten Klick nebeneinander betrachten, sehen Sie, welche Kanäle von der Modellwahl abhängen. Das sind die Kanäle, über die es sich zu diskutieren lohnt.

Frieren Sie einen Export ein, bevor Sie ihn präsentieren. Da Beiträge bis zu einer Woche lang neu zugeordnet werden können, führt die Präsentation aus einer Live-Ansicht dazu, dass sich Zahlen mitten im Meeting ändern.

Trennen Sie die Plattform-Ansicht von der geschäftlichen Ansicht. Plattformberichte zählen das, was die Plattform sehen kann, und die Finanzabteilung zählt das, was auf dem Bankkonto gelandet ist. Die Abstimmung der beiden ist eine Aufgabe, kein Fehler.

Behalten Sie die Pfaddaten, nicht nur die Gesamtsummen. Sobald Sie nur noch Kanalsummen exportieren, können Sie kein anderes Modell mehr für denselben Zeitraum testen.

Den Export in etwas Lesbares für das Team verwandeln

Die Attributionsberichterstattung hat neben dem konzeptionellen auch ein praktisches Problem. Die Zahlen befinden sich auf einer Plattform, die Ausgaben auf einer anderen und der Umsatz auf einer dritten.

Das ist eine Aufgabe zur Dateienzusammenführung, noch bevor es eine Analyseaufgabe ist. Powerdrill Bloom nimmt diese Exporte als Uploads entgegen. In eigenen Worten fragen Sie über jeden Datensatz hinweg und „erhalten eine fundierte Antwort mit Diagrammen, Tabellen und Exporten“.

Die Herkunft ist hier wichtiger als bei den meisten Berichten. Die Homepage verspricht, dass „jede Zahl mit der Seite, der Zeile und dem dahinter stehenden Wert zurückgegeben wird“. Das ist genau das, was Sie wollen, wenn jemand den Beitrag eines Kanals anzweifelt.

Für die praktische Umsetzung behandelt unsere Anleitung zur Erstellung eines Marketing-Attributionsberichts den wöchentlichen Rhythmus. Verwandte Artikel befassen sich mit dem Kanal-ROAS-Bericht und dem Creative-Performance-Bericht, und unsere Übersicht über Tools zur Analyse von Werbeausgaben deckt die breitere Kategorie ab.

Fazit

Marketing-Attribution ist eine Richtlinie zur Beitragszuweisung, und das Nützlichste, was Sie damit tun können, ist anzugeben, welche Richtlinie Sie verwenden. Die Plattform hat sich auf drei Modelle beschränkt, direkter Traffic wird standardmäßig ausgeschlossen und Zahlen können bis zu einer Woche im Nachhinein neu zugeordnet werden.

Wenn Sie diese vier Fakten berücksichtigen, verkürzen sich die meisten Attributionsstreitigkeiten. Vergleichen Sie dann zwei Modelle für denselben Zeitraum und konzentrieren Sie die Diskussion auf die Kanäle, bei denen sie sich uneinig sind.

Sie arbeiten mit Exporten statt mit einem Live-Dashboard? Testen Sie Powerdrill Bloom mit Ihren Kanal-, Ausgaben- und Umsatzdateien zusammen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Marketing-Attribution in einfachen Worten?

Es ist die Art und Weise, wie Sie entscheiden, welche Marketing-Touchpoints den Beitrag für einen Verkauf erhalten. Google beschreibt es als die Zuweisung von Beiträgen für wichtige Nutzeraktionen zu den Anzeigen, Klicks und Faktoren auf dem Weg zu dieser Aktion.

Welche Attributionsmodelle bietet Google Analytics jetzt an?

Drei: datengesteuerte Attribution, letzter Klick (bezahlte und organische Kanäle) und letzter Klick (bezahlte Google-Kanäle). Auf der offiziellen Seite heißt es, dass die Modelle „Erster Klick“, „Linear“, „Zeitverlauf“ und „Positionsbasiert“ seit November 2023 nicht mehr verfügbar sind.

Warum erhält direkter Traffic keinen Beitrag?

In der Dokumentation von Google heißt es, dass bei allen Attributionsmodellen direkte Besuche von der Zuweisung von Beiträgen ausgeschlossen sind, es sei denn, der gesamte Pfad zum Schlüsselereignis besteht aus direkten Besuchen.

Warum ändern sich meine Attributionszahlen im Nachhinein?

Weil Beiträge neu zugeordnet werden können, wenn mehr Daten eingehen. Auf der Seite von Google heißt es, dass Conversions bis zu sieben Tage nach der Conversion neu zugeordnet werden können.

Worauf basiert die datengesteuerte Attribution?

Auf Ihren eigenen Kontodaten. Zu den veröffentlichten Faktoren gehören die Zeit bis zum Schlüsselereignis, der Gerätetyp und die Anzahl der Anzeigeninteraktionen. Die Reihenfolge der Anzeigenpräsentation und die Art der Creative-Assets zählen ebenfalls, bewertet mit einem kontrafaktischen Vergleich.