Attribution: Das Gerangel um Conversions und Budgeteffizienz

Welche Ma?nahme leistet welchen Beitrag zum Gesamterfolg einer digitalen Kampagne? Welche Anzeigen führen zu mehr Umsatz, welche bringen dagegen nichts? Seit Jahren suchen Werbetreibenden nach der perfekten Antwort, um den Wirkungsbeitrag von Suchmaschinen, Display-Ads, Social Advertising und Newslettern m?glichst richtig zu bewerten. Wir geben eine übersicht der Attributions-M?glichkeiten in Tracking-Systemen und Adservern und erkl?ren, warum Google Analytics an einer veralteten Methode festh?lt, gleichzeitig aber davon abr?t.

Welche Werbema?nahme lohnt sich und welche eher nicht? Schon im 19. Jahrhundert sagte der Warenhausbetreiber John Wanamaker in seinem berühmten Zitat: “Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don’t know which half.” Jegliche Werbung einzustellen ist sicher keine L?sung, also versucht man über Werbewirkungsforschung, ?konometrische Modelle oder gesunden Menschenverstand & Erfahrung eine Antwort auf die Frage zu finden, welche Teile der Werbebudgets nun effizient waren und welche eben nicht.

Im digitalen Marketing wird Werbewirkung über die Beobachtung des Nutzerverhaltens auf der Website und das Sammeln von Daten eigentlich objektiv gemessen. Sobald aber mehrere Kan?le gleichzeitig eingesetzt werden, stellt sich die Fragen nach der Attribution: welchem Kanal wird ein Verkaufserfolg zugerechnet, falls es mehrere Medien und Kan?le mit Werbekontakt vor der gemessenen Conversion gab?

Adserving & Tracking als Grundlage für Attribution
Tracking funktioniert über das Einbinden von Codes auf der Website, z.B. auf der Bestellbest?tigungsseite eines Online-Shops. Sobald ein Kunde auf die ?Danke für Ihre Bestellung“ Seite angekommen ist, wird ein Cookie auf dem Computer ausgelesen, welches Auskunft darüber gibt, wie der Nutzer in den Shop gekommen ist, also ob und welche Werbung er zuvor gesehen oder geklickt hat. Fast alle Systeme von Google Ads & Analytics, Facebook Conversion Tracking bis hin zu Vermarkter- und Agentur-Adservern funktionieren nach dieser Logik. Für konsistente Ergebnisse ist es allerdings erforderlich, alle Werbekontakte über ein einheitliches System zu messen, sonst kommt es zu Zahlenabweichungen zwischen verschiedenen Systemen. Durch die ?walled gardens“, also die technische Abschottung vor allem von Google und Facebook, ist die Messung von Sichtkontakten und teilweise auch Klicks über externe Adserver nur noch eingeschr?nkt oder überhaupt nicht mehr m?glich zulassen. Die Frage, über welches System die Werbewirkung gemessen wird steht also am Anfang.

Die zweite wichtige Attributionsentscheidung ist die Frage nach Post-Click oder Post-View: m?chte man ausschlie?lich Klicks messen oder werden auch reine Sichtkontakte mit den Kampagnen betrachtet? Schlie?lich kann ein Nutzer ja durchaus h?ufiger die Werbung für ein neues Produkt sehen, klickt aber nicht direkt, sondern sucht nach dem Produktnamen oder merkt sich die Internet-Adresse. Oder die Werbung steigert indirekt die Klickrate einer Anzeige, er oder sie zuvor über Display Ads oder Videos mit der Marke vertraut gemacht wurden.

Drittens sollte die Dauer der Customer Journey sowie die Kontaktdosis betrachtet werden: es ist wenig plausibel, dass ein einziger Sichtkontakt mit der Kampagne noch Wochen sp?ter einen Kauf ausgel?st hat. Es ist daher durchaus üblich, bei Post-View-Betrachtung einen kürzeren Zeitraum von 3 – 14 Tagen zu betrachten, w?hrend Post-Click meist 30 Tage rückwirkend als Zeitfenster eingestellt werden.

Customer Journey

Die als Abfolge von Werbeanst??en zusammengefasste Customer Journey sieht natürlich bei jedem Nutzer anders aus und l?sst sich auch nur begrenzt steuern. Ob ein Nutzer ein Produkt oder Thema sucht ist schlie?lich seine freie Entscheidung. Zus?tzlich lassen sich vor allem die digitalen Medien halbwegs zuverl?ssig in einem Customer Journey Tracking erfassen. Solange der Nutzer alle Cookies akzeptiert und bei einem Endger?t bleibt, ist die digitale Customer Journey ziemlich vollst?ndig. Es fehlen natürlich die klassischen Medien wie Print, TV, Radio und Plakat. Für Plakat gibt es aktuell Ans?tze, durch sog. Footfall Measurement den Kontakt eines Nutzers darüber nachzuweisen, dass sich ein Smartphone in der unmittelbaren N?he eines Plakatstandortes aufgehalten hat.

Grunds?tzlich problematisch ist das Tracking über verschiedene Endger?te des gleichen Nutzers hinweg wie Smartphone, Tablet und Desktop (hier ggfs. noch getrennt nach dem Ger?t bei der Arbeit und daheim). über Cross-Device-Tracking lassen sich diese Endger?te mit einer gewissen Genauigkeit zu einem Nutzer zusammenfassen. Hier haben Login-Anbieter wie Facebook und Google erhebliche Vorteile: meldet sich ein Nutzer mit dem gleichen Facebook-Login auf zwei Devices an, k?nnen deren Ger?te-IDs zuverl?ssig zugeordnet werden. Ein Werbeansto? auf dem Smartphone kann dann z.B. der Reisebuchung auf dem Notebook zugeordnet werden.

AttributionsfrageIst alle dies bedacht, kommt man zur eigentlichen Attributionsfrage. Bis vor etwa fünf Jahren war Last-Cookie-Wins der Standard, meist sogar in der Variante Last-Click-Wins: der letzte Klick vor dem Kauf bekommt den gesamten Werbeerfolgt zugerechnet (oder neudeutsch: attributiert). Alle Werbeanst??e davor werden damit irrelevant. Bei einer typischen Customer Journey sind vor allem die sog. Lower Funnel Kan?le hierbei im Vorteil. Ein Nutzer, der bereits l?nger nach Urlaub recherchiert hat, gibt vor der Buchung entweder direkt die URL ein oder sucht nach dem Markennamen und klickt auf die erste Search-Anzeige des Anbieters, vielleicht noch auf SEO-Treffer. Auch Retargeting kann eine Rolle spielen. Video, Native, Display und Social Ads werden fast nie der letzte Kontakt vor dem Kauf sein und sind nach diesem Modell wirkungslos.

Auch wenn Google von diesem Ur-Tracking-Modell über Jahre profitiert hat, sieht man es dort mittlerweile anders und empfiehlt alternative Attributionsmodelle. Merkwürdigerweise setzt Google Analytics immer noch auf Last-Click-Wins in der Standard-Attribution. Das l?sst sich bislang auch noch nicht dauerhaft ?ndern. Lediglich über eine Simulation alternativer Attributionsmodelle l?sst sich der Wert aller Kan?le halbwegs zutreffend ermitteln. Immerhin kann in der Anzeigensteuerung mit Google Ads das Attributionsmodell dauerhaft ge?ndert werden. Bei Google Analytics bleibt der gr??te Haken, dass Views au?erhalb des Google Universums nicht ermittelt werden k?nnen, was die frühen Phasen des Kaufentscheidungsprozesses im Dunkeln l?sst.

Das lineare Attributionsmodell verteilt recht phantasielos den Erfolg zu gleichen Teilen auf alle aufgezeichneten Werbeanst??e in der digitalen Customer Journey. In der Konsequenz ergeben sich dann auch Anteile von Conversions, also z.B. 20,5 K?ufe. Im Zeitverlaufs- oder Zerfallmodell wird der Wirkungsanteil reduziert je weiter ein Werbekontakt von der Conversion entfernt ist. Dieses Modell liefert recht ?hnliche Empfehlungen wie Last Cookie Wins, nur nicht ganz so radikal.

In der Praxis mittlerweile am meisten verbreitet ist das Position-Based Attributionsmodell (auch U-Kurve oder Badewanne genannt). Hierbei werden vor allem zwei Werbeanst??e als ausschlaggebend für den Erfolg angesehen: der erste Kontakt, der den initialen Ansto? der Kaufentscheidung geliefert hat sowie der letzte Kontakt, der ?den Sack zugemacht hat“. Diese Betrachtung ist durchaus plausibel und führt auch zu v?llig anderen Ergebnissen als das klassische Last Cookie Wins.

Alternativ kann bei der Attribution auch einfach zwischen Conversions und Assists unterschieden werden: hier wird die eigentliche Conversion weiter dem letzten Werbekontakt vor dem Kauf zugeordnet w?hrend alle anderen beteiligten Medien die ?Vorlagengeber“ sind, also ?hnlich wie im Sport Assistpunkte sammeln. Bei dieser Variante wird zumindest deutlich, dass die Medien in den frühen Phasen der Customer Journey einen Leistungsbeitrag hatten.

Besonders kompliziert sind die ma?geschneiderten L?sungen, auch Custom Modelle genannt. Hierbei ermittelt ein spezielles Tool durch statistische Methoden eine für den Werbetreibenden individuell passende Werbewirkungsformel, die das Kampagnenergebnis besonders gut erkl?rt. Diese mathematisch und theoretisch sicher optimale L?sung hat den Haken der Komplexit?t und Nicht-Nachvollziehbarkeit. Eine solche ma?geschneiderte Attributionsmodellierung erfordert sehr hohe Fallzahlen und eignet sich entsprechend nur für sehr gro?e Budgets bei gleichzeitig solider Wirkungsmessung.

Insgesamt sollte sich jeder Werbungtreibende mit dem Thema Attribution besch?ftigen. Durch die Omnipr?senz von Google Analytics als vermeindlich einzige Wahrheit ist das Post-Click / Last-Click-Wins-Modell immer noch extrem verbreitet. Diese Betrachtung verführt zum Ernten der ?Low Hanging Fruits“, was kurzfristig OK ist, langfristig aber Potentiale liegen l?sst und Markenwerte durch eine verfehlte Mediastrategie aush?hlt. Wenn Sie mehr über Attribution erfahren m?chten und wie eine Neubetrachtung neue Impulse für Ihr Gesch?ft bringen kann, erkl?ren wir Ihnen gern in einem pers?nlichen Gespr?ch – kommen Sie bei Interesse gern auf uns zu.