Attributionsmodelle in Google Analytics

"Der Konversionspfad eines Nutzers vom ersten Besuch der Website bis zur Konversion"

Was ist ein Attributionsmodell im Allgemeinen?

Bei der Attributionsmodellierung handelt es sich um eine Marketinganalysetechnik, die verschiedenen Berührungspunkte und Marketingkanälen entlang der Customer Journey Credits oder Wertigkeiten zuweist, um zu verstehen, welche Interaktionen zu einer bestimmten Konversion oder gewünschten Aktion beigetragen haben. Sie hilft Unternehmen, die Effektivität ihrer Marketingmaßnahmen zu bestimmen, indem sie ermittelt, welche Kanäle und Interaktionen eine Rolle bei der Beeinflussung von Kunden gespielt haben. Attributionsmodelle können unterschiedlich komplex sein, wobei einige nur dem ersten oder letzten Berührungspunkt in der Customer Journey einen Wert zuweisen, während andere mehrere Berührungspunkte berücksichtigen. So können Unternehmen fundierte Entscheidungen darüber treffen, wo sie ihre Marketingressourcen einsetzen und ihre Strategien optimieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Was ist ein Attributionsmodell in Google Analytics?

In Google Analytics ist ein Attributionsmodell das spezifische Regelwerk, das festlegt, wie Credits für Verkäufe und Konversionen auf die verschiedenen Berührungspunkten innerhalb der Konversionspfade verteilt werden. Es definiert im Wesentlichen das "Wie" hinter der Zuweisung von Werten zu diesen Berührungspunkten. Die Attribution Modeling hingegen ist der umfassendere Prozess zur Bestimmung des Wertes von Berührungspunkten in Konversionspfaden und umfasst die gesamte Methode oder den Ansatz. Diese Modelle spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, die Auswirkungen von Marketingmaßnahmen zu verstehen und zu ermitteln, wie Nutzer mit ihren Online-Inhalten interagieren.

Attributionsmodelle in GA4

Attributionsmodelle basieren auf einer einzigen Regel, einer Reihe von definierten Regeln oder einem Algorithmus, der entscheidet, welche Berührungspunkte für Konversionen angerechnet werden.

Das bedeutet, dass jedes Attributionsmodell unterschiedliche Ergebnisse für denselben Konversionspfad liefert. Es kann nicht nur mehrere Berührungspunkte geben, sondern auch die Reihenfolge der Konversion über diese Quellen hinweg kann für jeden Nutzer ganz unterschiedlich sein.

Mit einem festen Attributionsmodell ist es einfacher zu verstehen, welche Quellen für Konversionen angerechnet werden, und dies kann auf dem Geschäftsmodell und/oder anderen Faktoren basieren.
Diese Konversionspfade werden im GA4 unter dem Bericht Advertising → Attribution → Conversion Paths angezeigt.

"Attribution Models Conversion Paths"

(Quelle: GA4)

Wichtige Informationen

Google hat ein Update im September durchgeführt, bei dem die Attribution-Modelle "First Click", "Linear", "Time Decay" und "Position-Based" nicht mehr verwendet werden können. Diese Modelle sind laut Google nicht flexibel genug, um sich an sich entwickelnde Kundenreisen anzupassen. Aktuell werden weniger als 3% der Webkonversionen in Google Ads mit den alten Modellen "First Click", "Linear", "Time Decay" oder "Position-Based" attribuiert. Stattdessen ist das datengetriebene Attribution-Modell am häufigsten für Conversions und automatisiertes Bieten in Google Ads verwendet.

Weitere Informationen findet man hier.

Data-driven

Der Screenshot oben zeigt den Konversionspfad auf der Grundlage eines Data-driven-Attributionsmodells.

GA4 verfügt über ein Standard-Attributionsmodell mit einem Algorithmus, der den verschiedenen Berührungspunkte in der Marketingstrategie eines Unternehmens Credits zuweist. Dieser Algorithmus berücksichtigt historische Daten, Gerätetypen, Nutzerinteraktionen mit Anzeigen, die Reihenfolge der Anzeigenschaltung, kreative Elemente und die Zeit seit der Konversion. Er verwendet einen kontrafaktischen Ansatz, um festzustellen, welche Berührungspunkte am häufigsten zu Konversionenführen, und weist die Credits auf der Grundlage dieser Wahrscheinlichkeit zu. Im Gegensatz zum Nutzer-Attributionsmodell kann es mehr als 50 Berührungspunkte analysieren, um sicherzustellen, dass verdiente Kanäle angemessen angerechnet werden, was es im Vergleich zu anderen Attributionsmodellen zu einem komplexen, aber aufschlussreichen Tool macht.

Last-click

Bei diesem Modell wird der gesamte Konversionswert dem letzten Berührungspunkt in der Customer Journey zugeschrieben. Es ist in der Regel geeignet, wenn die Marketingmaßnahmen auf Kunden unmittelbar vor oder am Kaufzeitpunkt abzielen und der Konversionspfad relativ kurz ist.

"Last-click Attribution Model in GA4"

(Quelle: GA4)

First-click

Im Gegensatz dazu weist das Modell der ersten Interaktion dem ersten Berührungspunkt im Konversionspfad den vollen Konversionswert zu. Es geht davon aus, dass der erste Berührungspunkt der erste Kontakt der Zielgruppe mit der Marke ist und eignet sich daher für neue E-Commerce-Unternehmen, die ihre Marktpräsenz erhöhen möchten.

"First-click Attribution Model in GA4"

(Quelle: GA4)

Linear

Beim linearen Modell wird jeder Kanal im Konversionspfad gleich bewertet, was ideal ist, wenn es zahlreiche Kontaktpunkte über einen langen Zeitraum gibt.

"Linear Attribution Model in GA4"

(Quelle: GA4)

Time Decay

Bei diesem Modell variiert der Wert eines Kanals je nach seiner Position im Konversionspfad. Kanäle, die früh im Konversionspfad auftauchen, erhalten weniger Attribution und gewinnen an Gewicht, je näher sie dem Konversionspunkt kommen. Zum Beispiel erhalten zeitlich begrenzte Werbeaktionen, die zu sofortigen Käufen führen, einen höheren Attributionswert.

"Time Decay Attribution Model in GA4"

(Quelle: GA4)

Position Based

In diesem hybriden Modell wird den ersten und letzten Interaktionen im Konversionspfad der größte Wert zugewiesen, während das restliche Kredit auf die dazwischen liegenden Berührungspunkte verteilt wird. Für Unternehmen, die Wert auf Erstkontakte und anschließende Markeninteraktionen legen, könnte dieses Modell geeignet sein.

"Position Based Attribution Model in GA4"

(Quelle: GA4)

Attributionseinstellungen in GA4

Um die Einstellungen in GA4 zu ändern, ist ein Bearbeitungszugang erforderlich. Dann auf Admin → Attributionseinstellungen unter der Property.

​​In den Attributionseinstellungen kann man das Reporting "Attributionsmodell" aus dem Dropdown-Menü auswählen, wie oben beschrieben.

"Attribution Settings in GA4"

(Quelle: GA4)

Welche Attributionsmodelle werden in GA4 Standard Reports verwendet?

Es ist toll, dass es möglich ist, die Attributionseinstellungen in GA4 zu ändern, aber es ist nicht ohne Probleme.

Das Problem ist, dass verschiedene Standardreports unterschiedliche Attributionsmodelle verwenden. Zum Beispiel:

Acquisition → User-Acquisition-Bericht verwendet das First-Click-Attributionsmodell.

Acquisition → Traffic-Acquisition-Report verwendet das Last-Non-Direct-Click-Attributionsmodell, wie es auch in User Attributionsmodell verwendet wird.

Je nach ausgewähltem Attributionsmodell ändern sich Metriken wie "Conversions", "Total Revenue" oder "Purchase Revenue", wenn sie mit event-scrope Traffic-Dimensionen verwendet werden.

Wie kann man in GA4 Attributionsmodelle und ihre Auswirkungen auf Conversions vergleichen?

In GA4 kann man den Report "Model Comparison" verwenden, um verschiedene Attributionsmodelle zu vergleichen und zu verstehen, wie sie die Konversionen den Berührungspunkte zuordnen. Der Bericht ist unter Advertising → Attribution → Model Comparison zu finden.

"Attribution Models Comparison in GA4"

(Quelle: GA4)

Fazit

Das Verständnis der Mechanismen der Attribution in GA4 ist wichtig, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind. Es ist wichtig zu beachten, dass eine Änderung der Attributionseinstellungen erhebliche Auswirkungen auf wichtige Daten haben kann. Daher ist es wichtig, sich mit dem Marketingteam und den Kollegen abzustimmen, um einen konsistenten Ansatz zu verfolgen.

Die Diskussion darüber, welches Attributionsmodell am besten geeignet ist, geht weiter, da es keine Standardlösung gibt; sie hängt unter anderem vom jeweiligen Unternehmensmodell und den komplexen Konversionspfaden ab. Trotzdem ist die Data-driven Attribution vielversprechend, vor allem, wenn das Konto über solide Daten verfügt, da sie darauf abzielt, die Credits zu verteilen. Der Nachteil ist jedoch, dass es sich um Googles eigene Algorithmen handelt, so dass die genaue Logik hinter den Entscheidungen nur schwer zu erkennen ist.

Obwohl Attributionsmodelle sehr hilfreich sind, ist es wichtig, sich bei kritischen Entscheidungen nicht ausschließlich auf sie zu verlassen. Technische Probleme wie defekte Links, Session-Timeouts und andere Fehler und Einstellungen können die Datenqualität beeinträchtigen, was die Notwendigkeit eines umfassenden Analyseansatzes unterstreicht.