Datengetriebene Attribution

Bevor Nutzer etwas kaufen oder auf Ihrer Website eine andere relevante Aktion ausführen, klicken sie unter Umständen auf mehrere Ihrer Anzeigen oder interagieren damit. Normalerweise wird der gesamte Wert einer Conversion der Anzeige zugeordnet, mit der Nutzer zuletzt interagiert haben. Aber war diese Anzeige tatsächlich ausschlaggebend für die Entscheidung des Nutzers?

Bei der datengetriebenen Attribution kann der Beitrag zur Conversion verschiedenen Nutzer-Engagements zugeordnet werden ‒ je nachdem also, wie potenzielle Kunden mit Ihren diversen Anzeigen interagiert und sich letztendlich für Sie entschieden haben. Dabei wird anhand von Daten in Ihrem Konto festgestellt, welche Keywords, Anzeigen und Kampagnen am meisten zum Erreichen Ihrer Geschäftsziele beitragen. Bei der datengetriebenen Attribution werden Website-Conversions, Conversions in Form von Ladenbesuchen und Google Analytics-Conversions aus Such-, Shopping-, YouTube-, Display- sowie Demand Gen-Anzeigen berücksichtigt.

In diesem Artikel wird die datengetriebene Attribution erläutert. Weitere Informationen zu Attributionsmodellen im Allgemeinen und zur Auswahl eines Attributionsmodells für Ihre Conversion-Aktionen finden Sie in diesem Artikel.


Vorteile

  • Sie erfahren, welche Keywords, Anzeigen, Anzeigengruppen und Kampagnen im Hinblick auf Ihre Geschäftsziele am wichtigsten sind.
  • Gebote lassen sich basierend auf den Leistungsdaten eines Kontos optimieren.
  • Sie können das richtige Attributionsmodell für Ihr Unternehmen anhand fundierter Daten auswählen.

Funktionsweise

Datengetriebene Attribution unterscheidet sich von den anderen Attributionsmodellen dahingehend, dass der tatsächliche Beitrag jeder Anzeigeninteraktion im Conversion-Pfad auf der Grundlage Ihrer Conversion-Daten berechnet wird. Das datengetriebene Modell wird an den jeweiligen Werbetreibenden angepasst.

Bei der datengetriebenen Attribution werden alle Interaktionen – einschließlich Klicks und Videointeraktionen – aus Such-, Shopping-, YouTube-, Display- und Demand Gen-Anzeigen in Google Ads berücksichtigt. Dabei werden die Pfade von Nutzern, die eine Conversion durchgeführt haben, mit denen der anderen verglichen und so Muster für die Interaktionen mit Anzeigen identifiziert, die zu Conversions führen. Bei manchen dieser Schritte ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Nutzer eine Conversion durchführt, unter Umständen höher. Im Modell wird den wertvollen Interaktionen mit Anzeigen im Kaufpfad dann entsprechend ein höherer Wert zugeordnet.

Wenn Sie Conversion-Daten analysieren, sehen Sie also, welche Anzeigen am meisten zum Erreichen Ihrer Geschäftsziele beitragen. Bei einer automatischen Gebotsstrategie für mehr Conversions werden diese Informationen in den Gebotseinstellungen entsprechend berücksichtigt.

Beispiel

Sie organisieren Stadttouren in Hamburg und ermitteln mithilfe von Conversion-Tracking, wann Nutzer Tickets auf Ihrer Website kaufen. Sie achten besonders auf eine Conversion-Aktion, mit der Sie die Buchungen einer Fahrradtour an der Elbe verfolgen. Meistens klicken potenzielle Kunden auf mehrere Ihrer Anzeigen, bevor sie ein Ticket kaufen.

Mithilfe des datengetriebenen Attributionsmodells stellen Sie fest, dass Kunden, die zuerst auf Ihre Anzeige „Radtour in Hamburg“ und danach auf „Radtour Hamburg HafenCity“ klicken, häufiger ein Ticket kaufen als diejenigen, die nur auf die zweite Anzeige klicken. Daher wird ein Anteil des Werts der Anzeige „Radtour in Hamburg“ und den zugehörigen Keywords, Anzeigengruppen und Kampagnen zugerechnet.

Wenn Sie sich jetzt Ihre Berichte ansehen, können Sie eindeutiger feststellen, welche Anzeigen am wertvollsten für Ihr Unternehmen sind.

„Letzter Klick“ und datengetriebene Attributionsmodelle können unter bestimmten Umständen je nach Datenverfügbarkeit dieselben Ergebnisse liefern.

Weitere Informationen zur Funktionsweise der datengetriebenen Attribution finden Sie in der PDF-Datei Data-driven attribution methodology (nur auf Englisch verfügbar).


Datenanforderungen

Alle Conversion-Aktionen kommen für die datengetriebene Attribution infrage, unabhängig von der Anzahl an Conversions oder Interaktionen. Wenn Sie die datengetriebene Attribution für eine Conversion-Aktion auswählen, wird sie für diese Conversion-Aktion verwendet.

Die Leistung der datengetriebenen Attribution verbessert sich jedoch mit mehr Daten. Damit das Modell Ihre Daten genau analysieren und die effektivste Attribution liefern kann, empfehlen wir, innerhalb von 30 Tagen mindestens 200 Conversions und 2.000 Anzeigeninteraktionen in unterstützten Werbenetzwerken zu erzielen.

Die datengetriebene Attribution funktioniert auch mit weniger Daten. Bei ausreichendem Volumen kann das Modell jedoch besser Muster erkennen und die Zuordnung wird präziser. Wenn das Conversion-Volumen dauerhaft niedrig ist, sollten Sie Ihre Kampagnen optimieren, um die Zugriffe und Conversions zu steigern.

Wenn Sie Probleme mit der datengetriebenen Attribution haben oder eine andere Attributionsmethode bevorzugen, können Sie jederzeit eines der anderen verfügbaren Attributionsmodelle auswählen.


Datengetriebene Attribution für Conversions einrichten

Für die meisten Conversion-Aktionen ist die datengetriebene Attribution das Standard-Attributionsmodell. So richten Sie die datengetriebene Attribution für eine Conversion-Aktion ein:

  1. Klicken Sie in Ihrem Google Ads-Konto auf das Symbol für Zielvorhaben Symbol „Zielvorhaben“.
  2. Klicken Sie im Abschnittsmenü auf das Drop-down-Menü Conversions und dann auf Zusammenfassung.
  3. Klicken Sie in der Tabelle auf die Conversion-Aktion, die Sie bearbeiten möchten, und dann auf Einstellungen bearbeiten.
  4. Wählen Sie im Drop-down-Menü „Attributionsmodell“ die Option Datengetrieben aus.
  5. Klicken Sie auf Speichern und anschließend auf Fertig.
Tipp: Sie haben auch die Möglichkeit, unter Tools > Attribution Ihr Attributionsmodell über den Attributionsbericht „Übersicht“ zu aktualisieren. Klicken Sie oben auf der Seite auf das Banner „Upgrade auf datengetriebene Attribution“ und folgen Sie der Anleitung. Weitere Informationen zur Umstellung des Attributionsmodells

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