Werbetreibende auf der ganzen Welt möchten ihre Media-Ausgaben über alle Marketingkanäle hinweg bestmöglich analysieren und optimieren. Das ist aber nicht immer einfach. Unter Umständen interagieren Kunden nämlich mit mehreren Touchpoints, bevor sie einen Kauf abschließen oder eine andere relevante Aktion auf Ihrer Website oder in Ihrer App ausführen. Genau hier kommt die Attribution ins Spiel.
Mithilfe der Attribution lässt sich feststellen, inwieweit Anzeigen, Klicks und andere Faktoren im Conversion-Pfad des Nutzers zu einer Conversion beigetragen haben. Ein Attributionsmodell kann eine Regel, eine Gruppe von Regeln oder ein datengetriebener Algorithmus sein, über den festgelegt wird, wie Conversions den jeweiligen Touchpoints in Conversion-Pfaden zugeordnet werden.
Bisher waren in Google Analytics 4 mehrere Modelle verfügbar, mit denen Conversions den einzelnen Touchpoints anhand fester Regeln zugeordnet wurden. Daher freuen wir uns sehr, heute die Einführung der kanalübergreifenden datengetriebenen Attribution bekannt geben zu können. Bei diesem Attributionsmodell wird maschinelles Lernen eingesetzt, um jede Conversion individuell auf Grundlage der Verlaufsdaten Ihres Kontos zuzuordnen. Da die Modelle kontinuierlich weiter optimiert werden, kann sich die Lösung automatisch an Leistungsänderungen der einzelnen Touchpoint-Kategorien anpassen.
Die kanalübergreifende datengetriebene Attribution wird in allen Google Analytics 4-Properties im Arbeitsbereich „Werbung“ sowie in den Attributionseinstellungen auf Property-Ebene verfügbar sein. Werbetreibende können die Berichte „Conversion-Pfade“ und „Modellvergleich“ verwenden, um zu sehen, wie Conversions den einzelnen Channels oder Kampagnen mit dem datengetriebenen Modell zugeordnet werden. Wenn Sie die datengetriebene Attribution auf Property-Ebene auswählen, wird sie in den Berichten zu Conversion-Details und benutzerdefinierten explorativen Datenanalysen aktiviert.
Weitere Informationen zur datengetriebenen Attribution
Beitrag von Chris Gorgolewski (Product Manager, Attribution) und Anjali Raghavan (Product Manager, Google Analytics)