Das geeignete Attributionsmodell

Um einzelnen Kanälen Ihren Beitrag zur Conversion zuzurechnen und die Bedeutung als Touchpoint zu erfassen, werden unterschiedliche Attributionsmodelle verwendet. Für ein ordentlich aufgesetztes Multi-Channel Tracking reichen die Standard-Einstellungen in Google Ads allein nicht aus. 

Wie findet man das passende Attributionsmodell?

Das passende Attributionsmodell findet man durch Analyse der einzelnen Touchpoints in der User-Journey. Problemstellung und Herausforderung ist es, das Werbebudget effektiv zu verteilen. Wählt man ein ungünstiges Attributionsmodell wie „Last Click“, erhält der letzte Touchpoint die gesamte Conversion. Früher war Last Click in Google Ads die Standardeinstellung, heute ist es die datengetriebene Attribution. Wenn wir eine Zweierkette in der User-Journey haben und ein Nutzer als erstes eine Ware gesucht hat, am nächsten Tag zurückkehrt, den Shopnamen in Google eingibt und auf die vorhandene Brandkampagne klickt, zählt diese erfolgreich eine Conversion. Die Kennzahlen ersterer Kampagne ohne Conversion werden im Laufe der Zeit hingegen höher. Je mehr Touchpoints an einer User Journey beteiligt sind, desto komplexer wird es. Im Folgenden gebe ich eine Übersicht über Attributionsmodelle mit kurzer Erklärung. Wichtig: In Google Ads und Google Analytics 4 stehen seit September 2023 nur noch die datengetriebene Attribution und Last Click zur Auswahl. First Click, Linear, Zeitverlauf und Positionsbasiert hat Google entfernt; diese und die weiteren Modelle finden Sie heute in spezialisierten Tracking- und Attributionstools.

Die Modelle im Detail

Last Click Modell

Der letzte Touchpoint erhält den Zuschlag. Für kleine Konten mit kurzen Ketten kann dieses Modell ausreichen. Dieses Modell berücksichtigt keine initiierenden Keywords am Anfang der User-Journey.

Wannenmodell

Das Wannenmodell berücksichtigt Anfang und Ende stärker als assistierende Klicks in der Mitte.

First Click

Dieses Modell gibt dem Erstkontakt die größte Bedeutung. Kann z.B. bei Produktlaunches sinnvoll sein.

Datengetriebene Attribution

Bezieht Länge und Dauer der Kette, zeitliche Muster, Device-Typ und nicht konvertierende Ketten mit ein.

Lineares Modell

Im linearen Modell werden allen vorbereitenden Touchpoints die gleiche Bedeutung zugesprochen. Sehr einfach in der Anwendung wird hier jedoch keine Gewichtung einzelner Touchpoints im Kaufprozess vorgenommen.

Zeitverlauf

Hier werden in der Regel kanalunabhängig die Zeitpunkte zwischen zwei Touchpoints gewichtet. Längere Zeitabschnitte erhalten eine höhere Gewichtung als bsp. wenige Minuten.

Absteigendes Modell

Ähnlich dem First Click Modell wird hier dem Erstkontakt die größte Bedeutung zugemessen.

Aufsteigendes Modell

Ähnlich dem Last Click Modell wird hier dem letzten Kundenkontakt die größte Bedeutung zugemessen. Mit ansteigender Tendenz zum Ende der Kette.

Positionsbasiert

Mit einem positionsbasierten Modell kann die Gewichtung selber gesetzt werden. Bsp. könnten assistierenden Klicks in der Mitte der Journey eine höhere Bedeutung zugemessen werden; vorstellbar wäre auch eine Kombination aus linearem Modell und hoher Gewichtung des Erstkontaktes.

Cookie-Weiche

Die Zuweisung der Conversions erfolgt nach den in der Cookie-Weiche hinterlegten Auslieferungen und vorgenommenen Einstellungen.

Bounces

Das Modell berücksichtigt die Absprungrate der Nutzer auf der Webseite. Hohe Absprungraten werden niedriger gewertet. Niedrige Absprungraten werden höher gewertet.

Regelbasierte Attribution

Hier können für Touchpoints und Touchpoint-Kombinationen spezifische Gewichte über eigene Regeln hinterlegt werden.