Für jeden Marketing-Entscheider ist die korrekte Bewertung des Erfolgs seiner Kampagnen entscheidend. Doch wie weisen Sie eine Conversion fair den verschiedenen Marketingkanälen zu, die ein Kunde auf seinem Weg zum Kauf berührt hat? Die Antwort liegt in der Wahl des richtigen Attributionsmodells. Es ist das Regelwerk, das bestimmt, welcher Touchpoint wie viel Anerkennung für einen Verkauf erhält. Das Verständnis der Attribution ist der strategische Schlüssel, um Budgetentscheidungen nicht auf einem Bauchgefühl, sondern auf validen Daten zu treffen und so die Profitabilität Ihres gesamten Marketings zu transformieren.
1. Was ist ein Attributionsmodell?
Ein Attributionsmodell ist ein Regelwerk oder ein Satz von Regeln, der festlegt, wie der Wert einer Conversion auf die verschiedenen Touchpoints in der Customer Journey verteilt wird. Vereinfacht ausgedrückt: Es beantwortet die Frage: „Welcher Marketingkanal – die Social-Media-Anzeige, der Google-Suchklick oder der Newsletter – hat wirklich zum Kauf beigetragen und wie viel?“
Der strategische Zweck der Attribution ist es, ein möglichst genaues Bild von der Leistung jedes einzelnen Marketingkanals zu erhalten. Ohne ein durchdachtes Modell laufen Sie Gefahr, den Beitrag von Kanälen am Anfang der Customer Journey zu unterschätzen und Ihr Budget auf Kanäle zu konzentrieren, die nur den letzten Impuls geben, aber nicht die eigentliche Kaufentscheidung vorbereitet haben.
Man unterscheidet grundsätzlich zwischen regelbasierten Modellen, die einfachen, vordefinierten Regeln folgen, und datengetriebenen Modellen, die komplexe Algorithmen nutzen.
2. Wie funktionieren die verschiedenen Attributionsmodelle?
Die Customer Journey eines Nutzers ist selten linear. Ein typischer Weg könnte so aussehen: Der Nutzer sieht eine Anzeige auf Facebook, sucht eine Woche später nach der Marke bei Google, meldet sich für den Newsletter an und kauft schließlich nach einem Klick auf einen Link in einer E-Mail. Welcher dieser vier Touchpoints erhält den Wert für den Kauf? Die Antwort hängt vom gewählten Modell ab.
Regelbasierte Modelle (Auswahl)
- Letzter Klick (Last Click): Das traditionellste und einfachste Modell. 100 % des Conversion-Wertes werden dem allerletzten Klick vor der Conversion zugeschrieben. In unserem Beispiel würde der Klick im Newsletter den gesamten Wert erhalten. Die Kanäle davor gehen leer aus.
- Erster Klick (First Click): Das genaue Gegenteil. 100 % des Wertes gehen an den allerersten Touchpoint, der den Nutzer auf die Website gebracht hat. In unserem Beispiel wäre das die Facebook-Anzeige.
- Linear: Der Wert wird gleichmäßig auf alle Touchpoints in der Kette verteilt. In unserem Beispiel würde jeder der vier Kanäle 25 % des Wertes erhalten.
- Positionsbasiert (U-förmig): Dieses Modell weist dem ersten und dem letzten Klick jeweils 40 % des Wertes zu. Die restlichen 20 % werden gleichmäßig auf die Touchpoints in der Mitte verteilt. Es würdigt sowohl den Erstkontakt als auch den finalen Auslöser.
- Zeitverlauf (Time Decay): Die Touchpoints, die zeitlich am nächsten zur Conversion liegen, erhalten den größten Anteil am Wert. Der Wert halbiert sich mit jedem Schritt, den man in der Kette zurückgeht. Der Klick im Newsletter würde den größten Anteil bekommen, die Facebook-Anzeige den kleinsten.
Das datengetriebene Attributionsmodell (Data-driven)
Dies ist das fortschrittlichste Modell und der aktuelle Standard in Google Analytics 4. Anstatt starren Regeln zu folgen, nutzt es maschinelles Lernen. Der Algorithmus analysiert Tausende von Conversion-Pfaden und Pfaden ohne Conversion in Ihrem Konto. Er vergleicht diese und ermittelt, welche Touchpoints die Wahrscheinlichkeit für eine Conversion statistisch am stärksten erhöht haben. Jedem Touchpoint wird dann ein individueller, fairer Anteil am Conversion-Wert zugeschrieben. Dieses Modell liefert das genaueste Bild der tatsächlichen Kanal-Performance.
3. Warum die Wahl des Attributionsmodells strategisch entscheidend ist
Die Wahl des Attributionsmodells ist keine rein technische Einstellung, sondern eine fundamentale Entscheidung, die Ihre gesamte Marketingstrategie und Budgetverteilung beeinflusst.
- Korrekte Erfolgsmessung und Budgetallokation: Das „Last Click“-Modell führt systematisch zur Unterbewertung von Kanälen am Anfang des Funnels (z. B. Social Media, Display), die Markenbekanntheit schaffen. Ein datengetriebenes Modell hingegen zeigt deren wahren Beitrag und rechtfertigt Investitionen in diese Kanäle, die sonst als unprofitabel erscheinen würden
- Verständnis der Customer Journey: Die Analyse verschiedener Modelle hilft Ihnen zu verstehen, welche Rolle jeder Kanal in der Reise Ihrer Kunden spielt. Sie erkennen, welche Kanäle eher als „Opener“ fungieren und welche als „Closer“. Dieses Wissen ist entscheidend, um die Kanalstrategien aufeinander abzustimmen.
- Optimierung des gesamten Marketing-Mix: Ein fortschrittliches Attributionsmodell ermöglicht es Ihnen, den gesamten Marketing-Mix ganzheitlich zu optimieren. Sie können Budgets dynamisch dorthin verschieben, wo sie den größten inkrementellen Beitrag zur Gesamt-Performance leisten, nicht nur dorthin, wo der letzte Klick stattfindet.
- Grundlage für KI-gestützte Kampagnen: Moderne Werbesysteme, die auf künstlicher Intelligenz basieren (z. B. Performance Max), benötigen eine genaue Erfolgsmessung, um effektiv zu lernen. Die datengetriebene Attribution liefert den präzisesten Input für diese Algorithmen und steigert so deren Effizienz.
4. Best Practices: So nutzen Sie Attribution gewinnbringend
Die Umstellung auf ein fortschrittliches Modell erfordert einen strategischen Ansatz und eine klare Kommunikation im Unternehmen.
1. Verabschieden Sie sich vom „Last Click“-Denken
Der erste und wichtigste Schritt ist die mentale Abkehr vom veralteten „Last Click“-Modell. Kommunizieren Sie im gesamten Unternehmen, warum dieses Modell ein unvollständiges Bild zeichnet und warum eine ganzheitliche Betrachtung notwendig ist, um langfristig erfolgreich zu sein.
2. Implementieren Sie die datengetriebene Attribution
Machen Sie die datengetriebene Attribution zum Standard in Ihren Analyse-Tools (z. B. Google Analytics 4). Dieses Modell erfordert keine manuelle Interpretation und liefert in der Regel die verlässlichsten Erkenntnisse, vorausgesetzt, es liegt eine ausreichende Datenmenge vor.
3. Nutzen Sie das Modellvergleichs-Tool
Verwenden Sie die entsprechenden Berichte in Google Analytics, um die Auswirkungen verschiedener Modelle auf die Bewertung Ihrer Kanäle zu vergleichen. Zeigen Sie auf, wie sich der zugeschriebene Wert für Kanäle wie „Organic Search“ oder „Paid Social“ ändert, wenn Sie von „Last Click“ auf „Data-driven“ umstellen. Dies schafft Verständnis und Akzeptanz für die Umstellung.
4. Denken Sie über den reinen Online-Kontext hinaus
Eine strategische Attribution berücksichtigt auch Offline-Einflüsse. Haben Kunden eine Plakatwerbung gesehen oder einen Radio-Spot gehört, bevor sie online gesucht haben? Tools wie Brand-Lift-Studien oder die Analyse von direkten und markenbezogenen Suchanfragen nach Offline-Kampagnen helfen, diese Lücke zu schließen.
5. Häufige Herausforderungen und strategische Lösungen
Die Implementierung und Interpretation von Attributionsmodellen ist oft mit Diskussionen und Herausforderungen verbunden.
Mangelnde Daten für die datengetriebene Attribution
Problem: Das Konto hat nicht genügend Conversions, damit das datengetriebene Modell von Google aktiviert werden kann.
Lösung: In diesem Fall ist ein regelbasiertes Modell die bessere Wahl. Das positionsbasierte Modell oder das Zeitverlauf-Modell sind gute Alternativen, da sie im Gegensatz zu „Last Click“ zumindest einen Teil des Wertes auf frühere Touchpoints verteilen und so ein ausgewogeneres Bild liefern. Überprüfen Sie regelmäßig, ob die Datenmenge für eine Umstellung auf das datengetriebene Modell ausreicht.
Unterschiedliche Zahlen in verschiedenen Systemen
Problem: Google Ads schreibt sich 100 Conversions zu, Google Analytics aber nur 80. Welcher Wert stimmt?
Lösung: Verstehen Sie, dass verschiedene Plattformen oft standardmäßig ihr eigenes Attributionsmodell verwenden und Conversions unterschiedlich zählen (z. B. nach Klick-Datum vs. Conversion-Datum). Die Lösung liegt in der Definition einer „Single Source of Truth“. Legen Sie fest, dass Google Analytics die führende Instanz für die strategische Kanalbewertung ist, und importieren Sie die GA4-Conversions in Google Ads. Dies schafft eine einheitliche und vergleichbare Datenbasis.
Die Komplexität führt zu Lähmung
Problem: Die Vielfalt der Modelle und die Komplexität des Themas führen dazu, dass aus Angst vor einer falschen Entscheidung am Status quo („Last Click“) festgehalten wird.
Lösung: Betonen Sie, dass jedes fortschrittlichere Modell besser ist als „Last Click“. Beginnen Sie mit einem einfachen Schritt, z. B. der Umstellung auf ein positionsbasiertes Modell. Der entscheidende Punkt ist, die Diskussion anzustoßen und das Bewusstsein dafür zu schaffen, dass die Customer Journey komplex ist. Perfektion ist nicht das Ziel; eine stetige Verbesserung der Analysequalität ist es. Die datengetriebene Attribution nimmt Ihnen dabei die meiste Komplexität ab und ist daher der empfohlene Weg.
