Werbung und Attribution

[GA4] Einstieg in die Attribution

Analysieren, wie Nutzer durch Ihre Anzeigen dazu angeregt werden, auf Ihrer Website oder in Ihrer App relevante Aktionen auszuführen

Übersicht

Nutzer führen möglicherweise mehrere Suchanfragen durch und klicken auf verschiedene Anzeigen, bevor sie etwas kaufen oder eine andere wichtige Aktion auf Ihrer Website oder in Ihrer App ausführen. Normalerweise wird der gesamte Wert einer wichtigen Aktion, das sogenannte Schlüsselereignis, der Anzeige zugeordnet, auf die zuletzt geklickt wurde. Aber war nur diese Anzeige für die Interaktion mit einem Schlüsselereignis auf dem Pfad zu einem Schlüsselereignis ausschlaggebend? Was ist mit den anderen Anzeigen, auf die Nutzer vorher geklickt haben?

Attribution is the act of assigning credit for important user actions to different ads, clicks, and factors along the user's path to completing the action.

An attribution model can be a rule, a set of rules, or a data-driven algorithm that determines how credit is assigned to touchpoints along a user's path to completing important actions.

In den Attributionsberichten in Google Analytics 4-Properties sind drei Attributionsmodelle verfügbar:

  • Datengetriebene Attribution
  • Letzter Klick (bezahlte und organische Channels)
  • Letzter Klick (bezahlte Google-Channels)
Hinweis: Bei allen Attributionsmodellen wird direkten Besuchen keine Conversion zugeordnet, es sei denn, der Pfad zum Schlüsselereignis besteht ausschließlich aus solchen Besuchen.

Google Ads logo Marketingziele erreichen

Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Google Analytics in Kombination mit Google Ads, um Ihr Unternehmen in der Google Suche, auf YouTube und auf anderen Plattformen den richtigen Nutzern zu präsentieren.

Attributionsberichte aufrufen

So rufen Sie die Attributionsberichte auf:

  1. Klicken Sie in Google Analytics links auf Werbung.
  2. Klicken Sie unter Attribution auf Attributionsmodelle oder Attributionspfade.

Datengetriebene Attribution

Datengetriebene Attribution: Bei der datengetriebenen Attribution wird der Wert des Schlüsselereignisses anhand der Daten für jedes Schlüsselereignis aufgeteilt. Der Unterschied zu den anderen Modellen liegt darin, dass hier anhand der Daten im Konto der tatsächliche Wert jedes Klicks berechnet wird.

Data-driven model iconJedes datengetriebene Modell wird an den jeweiligen Werbetreibenden und das jeweilige Schlüsselereignis angepasst.

Funktionsweise der datengetriebenen Attribution

Bei der Attribution werden Kaufpfade mit und ohne Conversion anhand von maschinellem Lernen analysiert. Das resultierende datengetriebene Modell lernt, wie sich unterschiedliche Touchpoints auf Ergebnisse von Schlüsselereignissen auswirken. Das Modell berücksichtigt Faktoren wie die Zeit bis zum Schlüsselereignis, den Gerätetyp, die Anzahl der Anzeigeninteraktionen, die Reihenfolge der Anzeigenpräsenz und die Art der Creative-Assets. Im Rahmen einer kontrafaktischen Analyse werden die tatsächlichen den möglichen Ergebnissen gegenübergestellt, um die Touchpoints mit der höchsten Wahrscheinlichkeit für Schlüsselereignisse zu ermitteln. Das Modell ordnet diesen Touchpoints basierend auf dieser Wahrscheinlichkeit einen Beitrag zu.

Hinweis: Für datengetriebene Attributionsmodelle können je nach Datenverfügbarkeit aggregierte Daten aus den Datenfreigabeeinstellungen genutzt werden.

Methodik der datengetriebenen Attribution (erweitert)

Die datengetriebene Attribution besteht im Wesentlichen aus zwei Phasen:

  • Verfügbare Pfaddaten analysieren, um Modelle für die Schlüsselereignisrate für jedes Ihrer Schlüsselereignisse zu entwickeln
  • Vorhersagen dieser Modelle als Eingabe für einen Algorithmus verwenden, der die Schlüsselereignisrate den entsprechenden Anzeigeninteraktionen zuordnet

Modelle für die Wahrscheinlichkeit für Schlüsselereignisse auf Basis aller verfügbaren Pfaddaten erstellen

Bei der datengetriebenen Attribution werden Pfaddaten (einschließlich der Daten von Nutzern, die eine oder keine Conversion ausgeführt haben) verwendet. So erkennen Sie, wie sich bestimmte Marketing-Touchpoints auf die Wahrscheinlichkeit der Nutzer für Schlüsselereignisse auswirken können. Mit den daraus entstehenden Modellen wird bewertet, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Nutzer an einem bestimmten Punkt im Pfad mit einem Schlüsselereignis interagiert, wenn er mit einer Anzeige auf eine bestimmte Weise interagieren soll.

Die Modelle vergleichen die Wahrscheinlichkeit für Schlüsselereignisse von Nutzern, die die Anzeige gesehen haben, mit der Wahrscheinlichkeit ähnlicher Nutzer in einer Holdback-Gruppe. Es werden damit also die kontrafaktischen Leistungsverbesserungen durch die Präsenz von Google Anzeigen berechnet. Hierzu werden Daten aus randomisierten, kontrollierten Tests verwendet.

Anteilige Zuordnung zu Marketing-Touchpoints mithilfe eines Algorithmus

Beim datengetriebenen Attributionsmodell erfolgt die Zuordnung je nachdem, wie sich die geschätzte Wahrscheinlichkeit für ein Schlüsselereignis ändert, wenn dem Pfad eine Anzeigeninteraktion hinzugefügt wird. Zur Berechnung dieser Zuordnung werden im Algorithmus unter anderem die Zeit zwischen der Anzeigeninteraktion und dem Schlüsselereignis sowie der Formattyp und andere Abfragesignale herangezogen.

Beispiel
In der Abbildung unten führt die Kombination aus Anzeigenpräsenz 1 (bezahlte Suche), Anzeigenpräsenz 2 (Soziale Netzwerke), Anzeigenpräsenz 3 (Affiliate) und Anzeigenpräsenz 4 (Suche) zu einer Wahrscheinlichkeit für Schlüsselereignisse von 3 %. Wenn Anzeigenpräsenz 4 nicht auftritt, sinkt die Wahrscheinlichkeit auf 2 %. Anzeigenpräsenz 4 erhöht also die Wahrscheinlichkeit für Schlüsselereignisse um 50 %. Nun werden noch die anderen Kombinationen untersucht und die Ergebnisse als Attributionsgewichtungen verwendet.

Letzter Klick (bezahlte und organische Channels)

Hinweis: Die Attributionsmodelle „Erster Klick“, „Linear“, „Zeitverlauf“ und „Positionsbasiert“ sind seit November 2023 nicht mehr verfügbar. Weitere Informationen zu den eingestellten Modellen

Last interaction model icon Letzter Klick (bezahlte und organische Channels): Direkte Zugriffe werden ignoriert und 100 % des Schlüsselereigniswerts dem letzten Channel zugeordnet, den der Nutzer vor der Conversion durch einen Klick (oder die aktive Wiedergabe auf YouTube) verwendet hat. Beispiele für die Zuordnung des Schlüsselereigniswerts:

Beispiele
  1. Displaynetzwerk > Soziale Netzwerke > Bezahlte Suche > Organische Suche → 100 % zur organischen Suche
  2. Displaynetzwerk > Soziale Netzwerke > Bezahlte Suche > E-Mail → 100 % zu E-Mail
  3. Displaynetzwerk > Soziale Netzwerke > Bezahlte Suche > Direkt → 100 % zur bezahlten Suche
  4. Direkt → 100 % direkte Zugriffe
Hinweis:
  • Letzter Klick (bezahlte und organische Channels) und Letzter indirekter Klick sind beides Namen für dasselbe Attributionsmodell.

In folgenden Fällen wird in der datengetriebenen Attribution eine aktive Wiedergabe gezählt:

  • 30 Sekunden langes Ansehen einer Anzeige (bzw. Abspielen bis zum Ende, wenn sie kürzer als 30 Sekunden ist)
  • Klick auf eine Teaser-Infokarte
  • Klick auf ein Companion-Banner oder eine Videowand
  • Klick auf eine Wortgruppe, die ein Call-to-Action ist
  • Klick auf den Abspann
  • Klick auf einen Link zur Website des Werbetreibenden

Letzter Klick (bezahlte Google-Channels)

Last interaction model iconLetzter Klick (bezahlte Google-Channels): Hier werden 100 % des Schlüsselereigniswerts dem letzten Google Ads-Channel zugeordnet, den der Nutzer vor der Conversion durch einen Klick verwendet hat. Wenn der Pfad keinen Google Ads-Klick enthält (siehe Beispiel 6), wird das Attributionsmodell auf „Letzter Klick (bezahlte und organische Channels)“ zurückgesetzt.

Beispiele
  1. Displaynetzwerk > Soziale Netzwerke > Bezahlte Suche > Organische Suche → 100 % zur bezahlten Suche
  2. Displaynetzwerk > Soziale Netzwerke > YouTube-Conversion nach aktiver Wiedergabe (Engaged-View Conversion, EVC) > E-Mail → 100 % zu YouTube
  3. Displaynetzwerk > Soziale Netzwerke > E-Mail > Direkt → 100 % zu E-Mail (Zurücksetzung auf das Modell „Letzter indirekter Klick“)
  4. Direkt → 100 % direkte Zugriffe

Attributionseinstellungen auswählen

The Attribution settings page lets you choose how Google Analytics assigns credit to different ads, clicks, and other factors before users trigger key events and Google Ads web conversions.

To select attribution settings:

  1. Sign in to Google Analytics.
  2. Unter Verwaltung, under Data display, click Attribution settings.
    Über den vorherigen Link wird die Analytics-Property aufgerufen, auf die Sie zuletzt zugegriffen haben. In der Property-Auswahl können Sie die Property ändern.
    Sie benötigen mindestens die Rolle Marketingexperte auf Property-Ebene, um Folgendes tun zu können: select the attribution settings.
  3. Select these attribution settings:
  4. Click Save.

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