Seit Kurzem erhalten immer mehr Werbetreibende, die Google Ads nutzen, Benachrichtigungen von Google zum Thema Datengetriebene Attribution.
Was sich hinter diesem neuen Default-Attributionsmodell von Google Ads verbirgt, möchten wir in diesem Beitrag behandeln.
Definition von Attributionsmodell
Wer verstehen möchte, was ein datengetriebenes Attributionsmodell ist, sollte erst einmal in Erfahrung bringen, was mit Attributionsmodell überhaupt gemeint ist. Im Folgenden ein Versuch, den Begriff auf möglichst konkrete Art und Weise zu erklären:
User:innen interagieren auf ihrer Customer Journey oft mit mehreren Anzeigen und/oder Suchergebnissen eines:r Werbetreibenden, bevor sie eine wünschenswerte Handlung, die als Conversion getrackt wird, ausführen. Mit Hilfe von Attributionsmodellen soll bestimmt werden, welche Werte den einzelnen Interaktionen und Touchpoints zuzuordnen sind, nachdem es zu einer Conversion gekommen ist.
Mit Hilfe eines intelligent ausgewählten Attributionsmodells können Google Ads Anzeigen, Keywords und Kampagnen nachhaltig optimiert werden, da es überaus nützliche und aufschlussreiche Daten zur Keyword- und Anzeigenperformance liefern kann.
Definition des Begriffs „Attributionsmodell“
Arten von Attributionsmodellen
In Google Ads und Google Analytics stehen dir verschiedene Attributionsmodelle zur Verfügung. Bevor Google das datengetriebene Attributionsmodell zum Standardmodell erklärt hat, war das Attributionsmodell „Letzter Klick“ das Default-Modell in Google Ads.
Attributionsmodell „Letzter Klick“ (channelübergreifend)
Der gesamte Wert der Conversion wird genau der Interaktion zugeordnet, die der:die User:in als Letztes und damit kurz vor der Conversion getätigt hat. Sollte der:die User:in zuletzt auf eine bestimmte Google Ads Anzeige geklickt haben, wird die Conversion dieser Anzeige und dem Keyword, das diese Anzeige ausgelöst hat, zugerechnet. Sollte der:die User:in zuletzt auf ein organisches Suchergebnis geklickt haben, wird die Conversion Organic Search (google org) zugerechnet.
Beispiel:
Angenommen, der Pfad sähe wie folgt aus:
Organic Search > Referral > Paid Search > Organic Search > Direct
In diesem Fall würde der Wert der Conversion zu 100% der Quelle „Direct“ zugeordnet werden.
Ist das Conversion-Tracking komplett via Google Tag Manager und Google Analytics implementiert worden, was wir ausdrücklich empfehlen, und ist Google Analytics Universal Analytics und/oder GA4 korrekt mit dem korrespondierenden Google Ads Konto verknüpft, gelten folgende Sachverhalte:
Conversions, die Google Ads (Paid Search, Display etc.) zugerechnet werden, werden sowohl im Google Ads Konto als auch im Google Analytics Konto angezeigt. Conversions, die einer anderen Quelle (Organic Search, Direct, Referral etc.) zugerechnet werden, werden nur im Google Analytics Konto angezeigt.
Attributionsmodell „Erster Klick“ (channelübergreifend)
Der gesamte Wert der Conversion wird genau der Interaktion zugeordnet, die der:die User:in als erste Aktion (im Pfad bis zur Conversion) getätigt hat. Sollte der:die User:in als Erstes auf eine bestimmte Google Ads Anzeige geklickt haben, wird die Conversion dieser Anzeige und dem Keyword, das diese Anzeige ausgelöst hat, zugerechnet. Sollte der:die User:in als Erstes auf ein organisches Suchergebnis geklickt haben, wird die Conversion Organic Search (google org) zugerechnet.
Beispiel:
Angenommen, der Pfad sähe wie folgt aus:
Organic Search > Paid Search > Display > Direct
In diesem Fall würde der Wert der Conversion zu 100% der Quelle „Organic Search“ zugeordnet werden.
Attributionsmodell „Linear“ (channelübergreifend)
Beim Attributionsmodell „Linear“ wird der Wert der Conversion allen Interaktionen des Pfads zu gleichen Teilen zugerechnet.
Beispiel:
Angenommen, der Pfad sähe wie folgt aus:
Organic Search > Direct > Referral > Paid Search
In diesem Fall würde der Wert der Conversion zu jeweils 25% den Quellen „Organic Search“, „Direct“, „Referral“ und „Paid Search“ zugeordnet werden.
Attributionsmodell „Zeitverlauf“ (channelübergreifend)
Interaktionen, die näher am Zeitpunkt, an dem die Conversion erfolgt ist, liegen, wird ein größerer Wert zugerechnet als solchen Interaktionen, die zeitlich weiter weg liegen. Die Halbwertszeit beträgt sieben Tage. Oder anders ausgedrückt: Die Interaktion, die unmittelbar vor der Conversion getätigt wurde, ist „doppelt so viel wert“ wie eine Interaktion, die mehr als sieben Tage (beispielsweise acht Tage) vor der Conversion getätigt wurde.
Beispiel:
Angenommen, der Pfad sähe wie folgt aus:
Organic Search > Direct > Paid Search
Weiterhin nehmen wir an, dass die Interaktion über Organic Search und die Interaktion über Direct mehr als sieben Tage her sind.
In diesem Fall würde der Wert der Conversion zu jeweils 25% der Quelle „Organic Search“ und der Quelle „Direct“ und zu 50% der Quelle „Paid Search“ zugeordnet werden.
Attributionsmodell „Positionsbasiert“ (channelübergreifend)
Jeweils 40 % des Werts der Conversion werden der ersten und der letzten Interaktion zugerechnet. Die restlichen 20 % werden den anderen Interaktionen im Pfad zugeordnet.
Beispiel:
Angenommen, der Pfad sähe wie folgt aus:
Organic Search > Direct > Referral > Paid Search.
In diesem Fall würde der Wert der Conversion zu jeweils 40% den Quellen „Organic Search“ und „Paid Search“ und zu jeweils 10% den Quellen „Direct“ und „Referral“ zugeordnet werden.
Attributionsmodell „Datengetrieben“ (channelübergreifend)
Auch bei der datengetriebenen Attribution wird der Wert der Conversion verschiedenen Interaktionen zugerechnet. In die entsprechende Evaluierung (Berechnung) fließen zahlreiche Daten mit ein, die u.a. im Google Ads Konto gesammelt wurden. Grundsätzlich soll unter Zuhilfenahme von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ermittelt werden, welche Keywords, Responsive Search Ads oder Display Ads und Kampagnen am meisten zum Erreichen von Conversions und Geschäftszielen beitragen. Bei der datengetriebenen Attribution werden Website-Conversions, Conversions in Gestalt von Ladenbesuchen als auch über Google Tag Manager und Google Analytics getrackte Conversions berücksichtigt.
Beispiel:
Angenommen, der Pfad sähe wie folgt aus:
Paid Search > Direct > Referral > Organic Search
In diesem Fall würde der Wert der Conversion datenbasiert (data-driven) und den Berechnungen des entsprechenden Algorithmus folgend auf die Quellen „Paid Search“, „Direct“, „Referral“ und „Organic Search“ verteilt werden.
Attributionsmodell „Letzter Klick“ (Letzter Google Ads-Klick bevorzugt)
Das Attributionsmodell „Letzter Klick“ (Letzter Google Ads-Klick bevorzugt) ist ein neues Attributionsmodell in GA4 (Google Analytics 4), das noch nicht im Google Ads Konto zur Verfügung steht (Stand: 30.07.2022). Der Wert der Conversion wird zu 100% dem letzten Klick auf eine Google Ads Anzeige zugeordnet.
Angenommen, der Pfad sähe wie folgt aus:
Organic Search > Referral > Paid Search > Organic Search > Direct
In diesem Fall würde der Wert der Conversion zu 100% Paid Search (der zugehörigen Anzeige und dem zugehörigen Keyword) zugeordnet werden.
Angenommen, der Pfad enthielte keine Anzeigeninteraktion (Paid Search) und sähe wie folgt aus:
Referral > Organic Search > Direct
In diesem zweiten Fall würde der Wert der Conversion zu 100% dem letzten Klick (channelübergreifend) zugeordnet werden, und damit der Quelle „Direct“.
Vorteile der datengetriebenen Attribution
Die datengetriebene Attribution kann vor allem in solchen Google Ads Konten von großem Vorteil sein, in denen viele Anzeigeninteraktionen und Conversions stattfinden. Denn je mehr Futter die KI bekommt, desto höhere Datenqualität hat sie auch zur Analyse und Evaluierung der Keyword- und Anzeigenperformance. Die gewonnenen Erkenntnisse sind in diesem Fall wesentlich umfassender und umfangreicher als beispielsweise beim Attributionsmodell „Letzter Klick“ oder „Erster Klick“.
Mit Hilfe der datengetriebenen Attribution lässt es sich also besser ermitteln, welche Keywords, Anzeigen und Kampagnen maßgeblich zum Erreichen von Conversions und Geschäftszielen beitragen. Hiervon können dann auch automatisierte Gebotsstrategien profitieren, indem sie bessere Resultate erzielen.
Ein weiterer Vorteil ist, dass Werbetreibende dank der datengetriebenen Attribution bestimmte Patterns oder Anzeigenmuster erkennen und identifizieren können. Diese Identifizierung kann dabei helfen, die Conversion-Rate zu optimieren.
Nachteilig wirkt sich jedoch die leider vorhandene Intransparenz aus, da Google nicht im Detail preisgibt, welche Kriterien und Faktoren durch die KI in welchem Maße gewichtet werden.
FAQ zum datengetriebenen Attributionsmodell
Muss ich bestimmte Grundvoraussetzungen erfüllen, damit ich die datengetriebene Attribution auswählen und nutzen kann?
Während vor wenigen Monaten noch diverse Grundvoraussetzungen erfüllt werden mussten, um das datengetriebene Attributionsmodell auswählen und nutzen zu können, hat Google es in der Zwischenzeit den meisten Google Ads Werbetreibenden zur Verfügung gestellt und zugänglich gemacht. Eine bestimmte Mindestanzahl an Anzeigeninteraktionen und/oder Conversions pro Monat ist also nicht mehr zwingend erforderlich.
Auf https://support.google.com/google-ads/answer/6394265?hl=de heißt es unter „Datenanforderungen“, dass die „meisten Conversion-Aktionen [..] für die datengetriebene Attribution infrage [kommen], unabhängig vom Conversion- oder Interaktionsvolumen.“.
Ist das datengetriebene Attributionsmodell auch für Google Ads Konten mit wenigen Anzeigeninteraktionen und Conversions geeignet?
Diese Frage ist nicht einfach zu beantworten, da die Antwort sowohl „Ja“ als auch „Nein“ lauten kann. Grundsätzlich raten wir dazu, diverse Features und Einstellungsmöglichkeiten von Google Ads auch mal zu testen und auszuprobieren. Das Team von sea-coaching.de kann jedenfalls nachvollziehen, warum Google das datengetriebene Attributionsmodell zum Default-Modell gemacht hat.
Wo kann ich das Attributionsmodell für meine Conversions ändern?
- Klicke in deinem Google Ads Konto oben auf TOOLS UND EINSTELLUNGEN und danach unter Messung auf Conversions.
- Klicke anschließend auf die Conversion-Aktion, deren Attributionsmodell du ändern bzw. aktualisieren möchtest.
- Klicke nun auf Einstellungen bearbeiten und danach auf das Feld Attributionsmodell.
- Wähle schließlich das von dir gewünschte Attributionsmodell aus (Datengetrieben, Letzter Klick, Erster Klick, Linear, Zeitverlauf oder Positionsbasiert) und klicke dann auf Speichern.
Im Folgenden auch die Screenshots zu den vier Schritten:
Sollte ich generische Keywords, die beim Attributionsmodell „Letzter Klick“ (channelübergreifend) zu wenige Conversions erzielt haben und deswegen pausieren, nun unter Verwendung des Attributionsmodells „Datengetrieben“ noch einmal testen?
Ja, dieses Vorgehen ist aus unserer Sicht empfehlenswert, da viele generische Suchbegriffe zur Erzielung von Conversions beitragen, indem sie die Customer Journey starten und damit den Kaufprozess einleiten. Dies ist unter Verwendung des Attributionsmodells „Datengetrieben“ (channelübergreifend) wesentlich besser zu sehen als unter Verwendung des Attributionsmodells „Letzter Klick“ (channelübergreifend).
Kann ich mir in der GA4 Property die Daten der verschiedenen Attributionsmodelle anzeigen lassen?
Ja, das ist möglich und auch überaus nützlich! Klicke in deiner GA4 Property auf Werbung und dann auf Modellvergleich. Anschließend kannst du die Daten der verschiedenen Attributionsmodelle miteinander vergleichen.
Im Folgenden ein Screenshot, in dem die Daten des datengetriebenen Attributionsmodells mit denen des Attributionsmodells „Erster Klick“ verglichen werden:
Fazit zum datengetriebenen Attributionsmodell als neues Default-Attributionsmodell bei Google Ads
Wir sind der Ansicht, dass das datengetriebene Attributionsmodell insbesondere in Google Ads Konten mit vielen Anzeigeninteraktionen und Conversions sehr nützlich und gewinnbringend sein kann. Wir können verstehen, warum Google das alte Standard-Attributionsmodell „Letzter Klick“ durch das neue Default-Attributionsmodell „Datengetrieben“ ersetzt hat.
Es soll jedoch nicht unerwähnt bleiben, dass die datengetriebene Attribution nicht für jedes Google Ads Konto geeignet ist. Gerade in Google Ads Konten mit nur wenigen Anzeigeninteraktionen und Conversions kann es ggfs. sein, dass ein anderes Attributionsmodell die bessere Wahl ist. Dies ist grundsätzlich im Trial-and-Error-Verfahren zu ermitteln.
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