Attributionsmodell

Attributionsmodelle in Google Ads sind Regeln oder Regelwerke, die bestimmen, welchen Anzeigenklicks oder Interaktionen auf dem Weg zu einer Conversion (dem Conversion-Pfad) der Wert für diese Conversion zugeschrieben wird. Da Nutzer oft mehrmals mit Anzeigen interagieren, bevor sie konvertieren, helfen Attributionsmodelle zu verstehen, welchen Beitrag jeder Touchpoint leistet. Gängige Modelle sind: Letzter Klick, Erster Klick, Linear, Zeitverlauf und Positionsbasiert. Google favorisiert und empfiehlt jedoch zunehmend das datengetriebene Attributionsmodell (Data-Driven Attribution – DDA), das mithilfe von maschinellem Lernen den tatsächlichen Beitrag jedes Klicks basierend auf den spezifischen Daten des Kontos ermittelt. Die Wahl des richtigen Modells ist entscheidend für die genaue Bewertung der Kampagnenleistung, die Optimierung von Geboten (Smart Bidding profitiert stark von DDA) und die Budgetallokation im PPC.

Warum sind Attributionsmodelle wichtig?

Ein Nutzer sieht Ihre Display-Anzeige, klickt später auf eine Suchanzeige für einen generischen Begriff, dann auf eine Marken-Suchanzeige und kauft schließlich Ihr Produkt. Welcher dieser Klicks war verantwortlich für den Verkauf? War es nur der letzte Klick auf die Markenanzeige? Oder haben die früheren Interaktionen auch eine Rolle gespielt, um den Nutzer auf den Weg zu bringen? Die Antwort auf diese Frage ist entscheidend, um den wahren Wert Ihrer verschiedenen Marketingaktivitäten zu verstehen – und genau hier kommen Attributionsmodelle ins Spiel.

In der Customer Journey interagieren Nutzer oft mehrfach mit verschiedenen Anzeigen und Kanälen, bevor sie eine gewünschte Aktion (Conversion) durchführen. Ein einfaches Modell, das nur dem letzten Klick die gesamte Ehre zuteilwerden lässt, unterschätzt oft den Beitrag der Marketingkanäle, die am Anfang oder in der Mitte des Entscheidungsprozesses stehen. Attributionsmodelle bieten einen Rahmen, um den Wert über diese verschiedenen Touchpoints hinweg zu verteilen und so ein genaueres Bild davon zu zeichnen, was wirklich funktioniert.

Der Hauptzweck von Attributionsmodellen ist:

1. Gerechte Leistungsbewertung: Ein realistischeres Bild davon zu bekommen, welchen Beitrag einzelne Kampagnen, Anzeigengruppen, Keywords oder Anzeigen zur Erzielung von Conversions leisten, auch wenn sie nicht der letzte Touchpoint waren.
2. Optimierung von Geboten und Budgets: Fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Budgets investiert werden sollen. Wenn z. B. generische Suchbegriffe oft am Anfang des Pfades stehen, aber nach dem « Letzter Klick »-Modell kaum Wert erhalten, könnten sie fälschlicherweise als unrentabel eingestuft und pausiert werden.
3. Verbesserung von Smart Bidding: Automatisierte Gebotsstrategien wie Ziel-CPA oder Ziel-ROAS funktionieren am besten, wenn sie auf einem Attributionsmodell basieren, das den Wertbeitrag möglichst genau widerspiegelt. Datengetriebene Attribution (DDA) liefert hier die besten Signale.
4. Verständnis der Customer Journey: Einblicke zu gewinnen, wie verschiedene Keywords und Kampagnen im Zusammenspiel wirken und den Nutzer durch den Funnel bewegen.

Ohne ein durchdachtes Attributionsmodell basiert die Bewertung oft standardmäßig auf dem letzten Klick, was zu verzerrten Wahrnehmungen und suboptimalen Entscheidungen führen kann. Ein funktionierendes Conversion-Tracking ist die absolute Grundlage für jede Attribution.

Die verschiedenen Attributionsmodelle in Google Ads erklärt

Google Ads bietet mehrere regelbasierte und ein datengetriebenes Modell an:

Last Click Attributionsmodell (Letzter Klick)

Beim Last Click Attributionsmodell gehen 100% des Wertes an den letzten Google Ads-Klick vor der Conversion.

• Fokus: Misst, was die Conversion unmittelbar ausgelöst hat.
• Bias: Bevorzugt untere Funnel-Aktivitäten (Brand Search, Remarketing).

First Click Attributionsmodell (Erster Klick)

Bei der First Click Attribution gehen 100% des Wertes an den allerersten Google Ads-Klick im Conversion-Pfad (innerhalb des Lookback Windows).

• Fokus: Misst, was den Kunden ursprünglich auf den Weg gebracht hat.
• Bias: Bevorzugt obere Funnel-Aktivitäten (generische Keywords, Awareness-Kampagnen).

Lineare Attribution

Die lineare Attribution verteilt den Wert gleichmäßig auf alle Google Ads-Klicks im Pfad. (Bei 4 Klicks erhält jeder Klick 25% des Wertes).

• Fokus: Geht davon aus, dass jeder Touchpoint gleich wichtig war.
• Bias: Keine Gewichtung nach Position oder Zeit.

Time Decay Attributionsmodell (Zeitverlauf)

Die Zeitverlauf-Attribution gibt den Klicks, die zeitlich näher an der Conversion liegen, mehr Wert. Der Wert halbiert sich über eine bestimmte Zeitspanne (Standard: 7 Tage Halbwertszeit). Der Klick 7 Tage vor der Conversion erhält halb so viel Wert wie ein Klick am Tag der Conversion.

• Fokus: Geht davon aus, dass die jüngsten Interaktionen den größten Einfluss hatten.
• Bias: Bevorzugt Touchpoints kurz vor der Conversion, aber berücksichtigt auch frühere.

Positionsbasiertes Attributionsmodell (Position-Based / U-Shaped)

Das positionsbasierte Attributionsmodell gibt dem ersten und dem letzten Google Ads-Klick jeweils einen Großteil des Wertes (Standard: je 40%), die restlichen 20% werden gleichmäßig auf die Klicks dazwischen verteilt.

• Fokus: Geht davon aus, dass der erste Kontakt (Initiierung) und der letzte Kontakt (Abschluss) am wichtigsten sind.
• Bias: Bevorzugt den Anfang und das Ende des Funnels.

Datengetriebenes Attributionsmodell (Data-Driven Attribution – DDA)

Dieses datengetriebene Attributionsmodell verwendet maschinelles Lernen, um den tatsächlichen Beitrag jedes Klicks im Conversion-Pfad zu analysieren. Es vergleicht die Pfade von Nutzern, die konvertiert sind, mit denen von Nutzern, die nicht konvertiert sind, und identifiziert Muster, welche Interaktionen die Conversion-Wahrscheinlichkeit am stärksten erhöht haben. Der Wert wird dann basierend auf diesem ermittelten Beitrag verteilt.

• Voraussetzungen: Benötigt eine ausreichende Menge an Conversion-Daten, damit der Algorithmus lernen kann (die genauen Anforderungen können sich ändern, waren aber oft im Bereich von z. B. 300 Conversions und 3.000 Klicks in den letzten 30 Tagen für die spezifische Conversion-Aktion). Wenn nicht genügend Daten vorhanden sind, ist DDA nicht auswählbar.
• Vorteile:
  • Genaueste Abbildung: Basiert auf den spezifischen Daten Ihres Kontos, nicht auf starren Regeln.
  • Dynamisch: Lernt kontinuierlich dazu und passt sich an verändertes Nutzerverhalten an.
  • Optimiert für Smart Bidding: Liefert die besten Signale für Gebotsstrategien wie Ziel-CPA und Ziel-ROAS.
• Nachteile:
  • « Black Box »: Die genaue Verteilung ist nicht immer intuitiv nachvollziehbar.
  • Datenanforderungen: Nicht für alle Konten oder Conversion-Aktionen verfügbar.

Googles Empfehlung & Standard: Google empfiehlt DDA als das bevorzugte Modell und hat es für viele Konten und Conversion-Aktionen zum Standardmodell gemacht, wobei die Datenanforderungen über die Zeit möglicherweise gelockert wurden.

Data-Driven Attribution (DDA): Der KI-gesteuerte Ansatz

DDA stellt einen Paradigmenwechsel dar. Statt auf vordefinierten Annahmen zu basieren, wie Nutzer sich verhalten (was die regelbasierten Modelle tun), versucht DDA, das tatsächliche Verhalten und den Einfluss jedes Touchpoints aus den Ihren Daten zu lernen.

• Analyse von Conversion-Pfaden: Der Algorithmus analysiert tausende von Conversion-Pfaden und Nicht-Conversion-Pfaden.
• Kontrafaktische Analyse: Es stellt sich Fragen wie: « Wenn dieser Klick auf das generische Keyword nicht stattgefunden hätte, wie wahrscheinlich wäre die Conversion trotzdem erfolgt? »
• Shapley-Wert-Methodik (oft als Basis): Ein Konzept aus der Spieltheorie, das hilft, den Beitrag jedes « Spielers » (hier: Klicks) zu einem gemeinsamen Ergebnis (hier: Conversion) fair zu verteilen.
• Berücksichtigung vieler Faktoren: Kann implizit Faktoren wie die Reihenfolge der Klicks, den verwendeten Anzeigentyp, das Keyword etc. berücksichtigen.

Durch diesen Ansatz liefert DDA eine individuellere und oft genauere Bewertung des Beitrags jedes Touchpoints als jedes regelbasierte Modell.

Wie wählt man das richtige Attributionsmodell aus?

Die Wahl hängt von Ihren Zielen, der Komplexität Ihrer Customer Journey und vor allem der Datenverfügbarkeit ab:

1. Datenverfügbarkeit prüfen: Ist Data-Driven Attribution (DDA) für Ihre wichtigste(n) Conversion-Aktion(en) verfügbar? Google Ads zeigt dies in den Conversion-Einstellungen an.
2. Wenn DDA verfügbar ist: Nutzen Sie DDA. Es ist in der Regel das genaueste Modell und die beste Basis für Smart Bidding. Google stellt die meisten Konten ohnehin darauf um.
3. Wenn DDA (noch) nicht verfügbar ist: Wählen Sie ein regelbasiertes Modell, das am besten zu Ihren Annahmen über die Customer Journey passt:
   • Linear, Zeitverlauf oder Positionsbasiert sind meist bessere Alternativen zum reinen « Letzter Klick », da sie auch frühere Touchpoints berücksichtigen.
   • Linear: Wenn Sie glauben, jeder Touchpoint trägt gleich bei.
   • Zeitverlauf: Wenn Sie glauben, die letzten Touchpoints sind wichtiger, aber frühere zählen auch.
   • Positionsbasiert: Wenn Sie glauben, der erste und der letzte Touchpoint sind am wichtigsten.
   • Erster Klick: Nur sinnvoll, wenn der Fokus rein auf der Akquise/Initiierung liegt.
   • Letzter Klick: Nur als Fallback oder wenn Sie spezifische Gründe dafür haben (oft nicht empfohlen).
4. Konsistenz: Verwenden Sie idealerweise dasselbe Modell für alle relevanten Conversion-Aktionen, um die Daten vergleichbar zu halten.
5. Modellvergleichstool nutzen: Google Ads bietet ein Modellvergleichstool (unter « Attribution »), mit dem Sie sehen können, wie sich die Anzahl der zugeschriebenen Conversions und der CPA/ROAS ändern würden, wenn Sie von einem Modell zu einem anderen wechseln würden. Dies kann helfen, die Auswirkungen einer Umstellung abzuschätzen.

Der Trend geht klar zu DDA. Da Google die Datenanforderungen tendenziell senkt und es zum Standard macht, werden die regelbasierten Modelle zunehmend an Bedeutung verlieren.

Wo findet man die Attributionseinstellungen und Berichte in Google Ads?

Das Attributionsmodell wird pro Conversion-Aktion festgelegt. Gehen Sie dazu zu « Tools und Einstellungen » > « Messung » > « Conversions », wählen Sie die betreffende Conversion-Aktion aus und bearbeiten Sie deren Einstellungen. Dort finden Sie einen Abschnitt für das Attributionsmodell.

Unter « Tools und Einstellungen » > « Messung » > « Attribution » finden Sie verschiedene Berichte, um ihre Attributionsberichte zu analysieren:

• Modellvergleich: Vergleichen Sie, wie verschiedene Modelle Conversions zuweisen würden.
• Top-Conversion-Pfade: Sehen Sie die häufigsten Abfolgen von Anzeigeninteraktionen, die zu Conversions führen.
• Pfadlänge: Analysieren Sie, wie viele Klicks typischerweise bis zur Conversion benötigt werden.
• Zeit bis zur Conversion: Sehen Sie, wie lange es vom ersten Klick bis zur Conversion dauert.

Diese Berichte liefern wertvolle Einblicke in die Customer Journey und die Wirkung verschiedener Modelle.

Herausforderungen und Limitationen der Attribution

Trotz zahlreicher Fortschritte in der Attributionsmodellierung gibt es weiterhin technische, datenschutzrechtliche und methodische Grenzen, die Marketer bei der Bewertung von Touchpoints und der Optimierung ihrer Marketingstrategien berücksichtigen müssen. Zu den zentralen Herausforderungen und Limitationen der Attribution zählen:

• Kanalübergreifende Attribution: Google Ads Attribution betrachtet primär die Touchpoints innerhalb von Google Ads (und teilweise Google Analytics 4-Daten). Die Attribution über völlig verschiedene Ökosysteme hinweg über Social Media Kanäle, E-Mail Marketing (z. B. durch eine eigene E-Mail Liste) oder Offline-Aktivitäten bleibt eine große Herausforderung.
• View-Through-Daten: Die Einbeziehung von Impressionen (Views) in Attributionsmodelle ist komplex und oft weniger zuverlässig als bei Klicks.
• Cross-Device-Tracking: Die Zuordnung von Interaktionen über verschiedene Geräte hinweg basiert auf eingeloggten Nutzern und Modellierungen und ist nie perfekt.
• Datenschutz & Tracking-Einschränkungen: Browser-Restriktionen (ITP), Ad-Blocker und das Ende der Third-Party-Cookies erschweren das lückenlose Tracking von Pfaden und erfordern neue Ansätze (Consent Mode, serverseitiges Tracking, Modellierung).
• Kurze Lookback Windows: Wenn das Conversion-Fenster zu kurz eingestellt ist, werden längere Pfade möglicherweise abgeschnitten.

Fazit: Für eine faire Bewertung und bessere Optimierung

Attributionsmodelle sind ein unverzichtbares Konzept im modernen, datengetriebenen Marketing. Sie helfen, die oft komplexen Wege der Nutzer zur Conversion nachzuvollziehen und den Wertbeitrag einzelner Anzeigeninteraktionen fairer zu bewerten als das traditionelle « Letzter Klick »-Modell.

In Google Ads hat sich die datengetriebene Attribution (DDA) als der fortschrittlichste und von Google empfohlene Ansatz etabliert. Sie nutzt maschinelles Lernen, um eine individuelle und dynamische Wertzuweisung basierend auf den tatsächlichen Daten des Werbekontos vorzunehmen und ist die optimale Grundlage für Smart Bidding.

Die Wahl (oder die Übernahme des Standards DDA) und das Verständnis des verwendeten Attributionsmodells sind entscheidend, um die Leistung von PPC-Kampagnen korrekt zu interpretieren, Budgets intelligent zu allokieren und die Optimierungsbemühungen auf die Aktivitäten zu konzentrieren, die den größten Beitrag zum Geschäftserfolg leisten. Sie sind Möglichkeiten zur Maximierung des ROAS und zur Minimierung des CPA auf Basis einer realistischen Leistungsbewertung.

FAQ: Häufig gestellte Fragen zum Thema Attributionsmodell Marketing

Was bedeutet Attribution?

Im Kontext des Online Marketings bedeutet Attribution die Zuschreibung von Konversionen (also gewünschten Handlungen wie Käufe, Anmeldungen oder Downloads) zu den verschiedenen Marketing-Berührungspunkten (Touchpoints), die ein Nutzer auf seinem Weg zu dieser Konversion hatte.

Warum ist die Last Click Attribution oft nicht ausreichend?

Das Letzter Klick (Last Click)-Attributionsmodell war lange Zeit der Standard. Es weist 100% des Conversion-Wertes dem allerletzten Klick zu, der vor der Conversion stattgefunden hat.

• Vorteil: Das Modell ‘Last Click’ oder auch ‘Letzter indirekter Klick’ (Last Non Direct Click) ist einfach zu verstehen und zu messen.
• Nachteil: Es ignoriert komplett den Einfluss aller vorherigen Kontaktpunkte im Kaufprozess. Kanäle und Keywords, die eher am Anfang oder in der Mitte des Funnels eine Rolle spielen (z. B. generische Suchbegriffe, Display-Anzeigen zur Bekanntmachung), erhalten keinen Wert zugeschrieben, obwohl sie möglicherweise entscheidend waren, um den Nutzer überhaupt erst auf das Angebot aufmerksam zu machen oder sein Interesse zu wecken. Dies führt oft zu einer Überbewertung von Brand-Keywords oder Remarketing-Maßnahmen, die häufig am Ende des Pfades stehen.

Bei einer komplexeren Customer Journeys liefert das Last-Click-Modell meist ein unvollständiges und irreführendes Bild der Marketingeffektivität.

Welches Attributionsmodell ist das beste für mein Unternehmen?

Es gibt kein « bestes » Attributionsmodell für alle. Das ideale Modell hängt von Ihren spezifischen Marketingzielen, der Komplexität Ihrer Customer Journey und den verfügbaren Daten ab. Oft ist es sinnvoll, verschiedene Modelle zu testen oder sich für datengetriebene Modelle zu entscheiden, die sich an Ihre individuellen Gegebenheiten anpassen.

Wie kann Smarketer mir bei der Implementierung und Analyse von Attributionsmodellen helfen?

Wir bei Smarketer unterstützen Sie bei der Auswahl und Implementierung der passenden Attributionsmodellierung für Ihre Marketingziele. Wir helfen Ihnen bei der Datenanalyse, der Interpretation der Ergebnisse und leiten daraus konkrete Handlungsempfehlungen ab, um Ihre Kampagnen und Ihr Budget optimal zu steuern und Ihren ROI (Return on Investment) zu maximieren.