Attributionsmodelle verwalten

Datengetriebene Attributionsmodelle in Search Ads 360

Mehr Effizienz durch eine bessere Einsicht in Conversion-Pfade

Standardmäßig wird bei Search Ads 360 der gesamte Wert einer Conversion dem letzten Klick zugeordnet, durch den ein Nutzer auf Ihre Website gelangt. Eine bedeutende Anzahl an Conversions kann sich jedoch aus einem Pfad mit mehreren Interaktionen ergeben – Klicks auf Displaywerbung sowie Klicks in der bezahlten Suche, die von Shopping-Kampagnen, allgemeinen oder Marken-Keywords und anderen gebotsfähigen Elementen herbeigeführt werden. Wenn Sie diese Interaktionen analysieren, stellen Sie möglicherweise fest, dass einige Arten von Keywords oder anderen gebotsfähigen Elementen eine größere Rolle bei der Steigerung von Conversions spielen als die einfache Attribution "Letzter Klick". Wenn Sie Gebote für einige dieser zuvor unterschätzten Keywords erhöhen, können Sie mit Ihren Werbeausgaben Ihre Effizienz erhöhen.

Bei der datengetriebenen Attribution (Data-Driven Attribution, DDA) werden die Interaktionen in Ihren Kampagnen analysiert, um ein Modell für die Zuordnung der Conversions zu entwickeln. Wie der Beitrag zugeordnet wird, hängt davon ab, an welcher Stelle im Conversion-Pfad eine Interaktion stattfindet. Anschließend wird das Modell auf die Conversions des Werbetreibenden angewendet, sodass Sie eine genauere Vorstellung davon erhalten, wie Klicks auf Keywords und andere gebotsfähige Elemente zu Conversions führen.

Beispiel

Beispielsweise kann mithilfe der datengetriebenen Attribution ermittelt werden, dass die folgenden Conversion-Pfade häufig innerhalb der Kampagnen eines Werbetreibenden auftreten (siehe folgende Abbildung):

  • Klick auf eine Displaynetzwerk-Anzeige > Klick auf ein allgemeines Keyword > Klick auf ein markenspezifisches Keyword > Conversion
  • Klick auf ein allgemeines Keyword > Klick auf ein markenspezifisches Keyword > Conversion


A data-driven model calculates distribution of credit in a funnel.

Wenn Sie diese Pfade mit anderen Interaktionsmustern vergleichen, kann mit der datengetriebenen Attribution ein Modell erstellt werden, in dem der Beitrag zur Conversion so verteilt ist (die Prozentsätze unten sind nur Beispiele und können für Ihre Kampagnen ganz anders sein):

  • Im Pfad "Displayanzeige > Allgemeines Keyword > Markenspezifisches Keyword":
    Displayanzeige: 10 %
    Allgemeines Keyword: 30 %
    Markenspezifisches Keyword: 60 %
  • Im Pfad "Allgemeines Keyword > Markenspezifisches Keyword":
    Allgemeines Keyword: 20 %
    Markenspezifisches Keyword: 80 %

Nachdem dieses Beispielmodell in Search Ads 360 generiert wurde, kann der Werbetreibende die vom datengetriebenen Attributionsmodell gemeldeten Conversions mit dem Modell "Letzter Klick" vergleichen. Der folgende Beispielbericht zeigt, dass die Keywords des oberen Trichters des Werbetreibenden eine größere Rolle bei der Generierung von Conversions spielen als die Attribution des letzten Klicks zeigt.

Gebote optimieren

Sie können Gebote auf Grundlage der Leistungsdaten von einem datengetriebenen Attributionsmodell manuell anpassen, mithilfe einer Gebotsstrategie in Search Ads 360 kann dieser Vorgang aber auch automatisiert werden. Für die Gebotsstrategien in Search Ads 360 können die Smart Bidding-Technologie und auch die Einschätzung eines gebotsfähigen Elements durch ein datengetriebenes Attributionsmodell eingesetzt werden, um so Ausgaben für ein bestimmtes ROI-Zielvorhaben mit größtmöglicher Effizienz vorzunehmen.

Wie bei allen Gebotsstrategien erfordert der Leistungsvergleich mit der manuellen Gebotseinstellung (oder anderen Gebotsstrategien, die das Attributionsmodell "Letzter Klick" verwenden) eine sorgfältige Vorbereitung und einen Zeitraum von mindestens einigen Wochen. Weitere Informationen zum Vergleich von Gebotsstrategien

Gebotsanpassungen und Budgets optimieren

Mit einem datengetriebenen Attributionsmodell lässt sich die Optimierung verbessern, die ein Conversion-Zielvorhaben in Kampagnen, Budgetplänen und Optimierungsmöglichkeiten für Gebotsstrategien bietet.

Conversion-Pfade identifizieren

Durch die datengetriebene Attribution können mithilfe einiger grundlegender Annahmen über die Art, wie Werbetreibende ihre Suchnetzwerk-Kampagnen organisieren, Interaktionen in Conversion-Pfaden kategorisiert werden. Die meisten Werbetreibenden nutzen beispielsweise Keywords im oberen und unteren Trichterbereich. Ausgehend von dieser Annahme beruht die Zuordnung darauf, ob eine Anzeige zu einer Interaktion im oberen oder unteren Trichterbereich geführt hat.

Wenn Sie andere Arten von Interaktionen analysieren möchten, können Sie Channelgruppierungen festlegen. So lässt sich beispielsweise ermitteln, wie Ihre allgemeinen, Marken-, Wettbewerbs- und Promotion-Keywords sowie Produktgruppen miteinander interagieren, um Käufe und Newsletter-Anmeldungen zu generieren. Für dieses komplexere Modell müssen Sie bei der Einrichtung eines datengetriebenen Attributionsmodells Channelgruppierungen erstellen.

Weitere Informationen zu Channelgruppierungen und Beispiele für unterschiedliche Branchen

Nur Floodlight-Conversions

Mit allen datengetriebenen Attributionsmodellen in Search Ads 360 können Interaktionen analysiert werden, die zu bis zu 50 verschiedenen Floodlight-Aktivitäten führen, und Berichte dazu erstellt werden. Es ist jedoch nicht möglich, Analysen und Berichte zu Conversions zu erstellen, die über das Conversion-Tracking in Google Ads, Google Analytics oder andere Conversion-Tracking-Systeme erfasst wurden. Für Google Ads und Google Analytics gibt es eigene Attributionsmodelle, die Sie auf Google Ads- oder Google Analytics-Daten anwenden können.

Abhängig von den Informationen, die Sie erhalten möchten, können Sie auch ein Modell erstellen, das nur Floodlight-Aktivitäten im Zusammenhang mit einem spezifischen Conversion-Trichter enthält. Achten Sie jedoch darauf, dass Sie genug Floodlight-Aktivitäten aufnehmen, damit Search Ads 360 eine ausreichende Datenmenge zur Generierung des Modells erhält

Wenn Sie beispielsweise zwei Floodlight-Aktivitäten haben, die sich nicht im selben Trichter befinden, wie "Einzelhandelskäufe" und "Großhandelsanfragen", könnten Sie so vorgehen:

  • Erstellen Sie zwei separate datengetriebene Attributionsmodelle: eines für den Trichter "Einzelhandelskäufe" und ein weiteres für den Trichter "Großhandelsanfragen".
    Dies wird empfohlen, wenn Sie glauben, dass die Conversion-Trichter sich so voneinander unterscheiden, dass Conversions unterschiedlich zugeordnet werden würden. Erstellen Sie zum Beispiel getrennte Modelle, wenn Sie der Meinung sind, dass die zwei Trichter in etwa so aussehen:
    Allgemeines Keyword > Markenspezifisches Keyword > "Einzelhandelskäufe"
    Allgemeines Keyword > Standortspezifisches Keyword > Mitbewerber > Markenspezifisches Keyword > "Großhandelsanfragen"
     
  • Erstellen Sie ein datengetriebenes Attributionsmodell für beide Trichter.
    Das wird empfohlen, wenn Sie glauben, dass die Conversion-Trichter einander ziemlich ähneln oder zumindest für Ihre Zwecke ähnlich genug sind.

Sie können auch drei Modelle erstellen (eines für jeden Trichter und eines für die kombinierten Trichter) und dann miteinander vergleichen.

Nicht zugeordnete Conversions berücksichtigen

Search Ads 360 kann Floodlight-Conversions und importierte Google Analytics-Zielvorhaben und -Transaktionen möglicherweise nicht direkt messen, wenn keine Website-Cookies verfügbar sind, über die Daten zu Anzeigenklicks gespeichert werden. Dies kann auf Faktoren wie die Browsereinstellungen zurückzuführen sein, auch wenn Sie Lösungen für die websiteweite Tag-Kennzeichnung von Google verwenden. In diesen Fällen verwendet Search Ads 360 maschinelles Lernen und Verlaufsdaten, um die Anzahl der Conversions und die Höhe des Conversion-Umsatzes abzubilden, die nicht direkt gemessen werden können. Berichte und Gebotsstrategien in Search Ads 360 verwenden die daraus gewonnene Schätzung, um Conversion-Messwerte zu skalieren und einen umfassenderen Überblick darüber zu bieten, wie Ihre Anzeigen die Zahl Ihrer Conversions steigern.

Diese skalierten Conversions werden sowohl beim Erstellen eines Modells als auch beim Anwenden des Modells auf eine Floodlight-Spalte im datengetriebenen Attributionsmodell berücksichtigt. 

Welche Werbekanäle gelten als Teil des Conversion-Pfads?

Wenn Sie ein datengetriebenes Attributionsmodell in Search Ads 360 verwenden, werden bei der Überprüfung von Conversion-Pfaden Klicks aus den folgenden Channels analysiert:

  • Klicks in der bezahlten Suche
  • Bezahlte soziale Klicks
  • Klicks aus dem Google Displaynetzwerk, wenn die Google Ads-Displaykampagne in Search Ads 360 verwaltet wird und das Targeting für die Anzeige mithilfe von Keywords oder anderen Elementen erfolgt, die in Search Ads 360 über Platzhalter-Keywords erfasst werden
  • Klicks auf Displayanzeigen, falls der Werbetreibende Campaign Manager und eine Reihe grundlegender Floodlight-Aktivitäten nutzt, um ein Tracking für Conversions aus der bezahlten Suche und aus dem Displaynetzwerk vorzunehmen
  • Klicks in der organischen Suche, wenn der Werbetreibende die Search Ads 360 Natural Search-Berichterstellung verwendet und Sie die Option für gleiche Attribution ausgewählt haben 

In Search Ads 360 werden nur Daten zu Klicks erfasst, die über Search Ads 360 weitergeleitet werden. Bei einem datengetriebenen Attributionsmodell in Search Ads 360 wird möglicherweise ein Teil einem Klick auf eine Displayanzeige, die von Campaign Manager verwaltet wird, und der Rest einem Klick in der bezahlten Suche zugeordnet. Da in Search Ads 360 nur Klicks in der bezahlten Suche berücksichtigt werden, sehen Sie in einem Bericht dann nur den entsprechenden Anteil.

Ebenso wie bei anderen Attributionsmodellen in Search Ads 360 werden bei einem datengetriebenen Attributionsmodell Impressionen von Such- und Displayanzeigen ignoriert. Search Ads 360 hat keinen Zugriff auf Daten zu Impressionen im Displaynetzwerk und in der organischen Suche, weshalb nur Klicks als Interaktionen angesehen werden können, die möglicherweise zu Conversions führen.

Datenanforderungen

Als allgemeine Richtlinie gilt, dass für die datengetriebene Attribution 15.000 Klicks und 600 Floodlight-Conversions innerhalb der letzten 30 Tage benötigt werden, um ein funktionsfähiges Modell zu erstellen. Diese Klicks können von jedem Suchmaschinenkonto, Social-Network-Engine-Konto oder Konto mit Suchmaschinen-Tracking stammen, das Sie Search Ads 360 zugewiesen haben.

Sie erstellen zum Beispiel ein Modell mit den folgenden Daten:

  • Zwei Channelgruppierungen: eine für allgemeine Keywords und eine weitere für markenspezifische Keywords
  • Alle Floodlight-Aktivitäten im Einzelhandelstrichter

Sie benötigen insgesamt 15.000 Klicks auf die allgemeinen und markenspezifischen Keywords in Ihren Channelgruppierungen und insgesamt 600 Conversions aus den Floodlight-Aktivitäten in Ihrem Einzelhandelstrichter, alle während der letzten 30 Tage.

Sobald Sie das Minimum an Klicks und Conversions innerhalb von 30 aufeinanderfolgenden Tagen erreichen, wird das Modell in Search Ads 360 vorbereitet. Die anfängliche Lernphase dauert etwa 24 Stunden.

Sobald das Modell generiert wurde, wird es von Search Ads 360 auf die Conversion-Daten der letzten 60 Tage (falls verfügbar) sowie auf alle zukünftigen Conversion-Daten angewendet.

Offline-Conversions

Offline-Conversions können ebenfalls zum Generieren eines Modells verwendet werden, wenn die Conversions einer Klick-ID zugeordnet werden, die weniger als 30 Tage alt ist. Dies gilt für Conversions, die über die Search Ads 360 API, über Bulk-Listen oder über die Campaign Manager API hochgeladen wurden. Offline-Conversions, die diese Kriterien erfüllen, werden auf die Gesamtzahl der Conversions angerechnet, die zum Generieren eines Modells erforderlich sind.

Sobald das Modell generiert wurde, wird es in Search Ads 360 auf die Offline-Conversions angewendet, die die folgenden Kriterien erfüllen:

  • Wenn Sie die Conversions mithilfe der Search Ads 360 API oder über Bulk-Listen hochladen, müssen die Conversions einer Klick-ID zugeordnet werden, die weniger als 60 Tage alt ist.
  • Falls Sie die Conversion mithilfe der Campaign Manager API hochladen, müssen die Conversions einer Klick-ID, die weniger als 60 Tage alt ist, einer verschlüsselten Nutzer-ID oder der ID eines Mobilgeräts zugeordnet werden.

Das datengetriebene Attributionsmodell lernt kontinuierlich dazu

Das datengetriebene Attributionsmodell lernt immer weiter und wird wöchentlich aktualisiert. Alle neuen Kampagnen, Keywords oder anderen Elemente, die Sie den Labels von Channelgruppierungen hinzufügen, werden geprüft und in das Modell integriert. Das bedeutet, dass sich die Attribution im Laufe der Zeit verändern kann. Beachten Sie, dass sich Änderungen am Modell nur auf Leistungsdaten auswirken, die ab der Aktualisierung erfasst werden. In Search Ads 360 werden die Änderungen nicht auf Verlaufsdaten angewendet, also auf Conversions, die vor der Aktualisierung des Modells erfolgt sind. 

Wenn die wöchentliche Anzahl von Klicks und Conversions unter die Datenanforderungen sinkt, wird ein zuvor generiertes Modell in Search Ads 360 verwendet. Sollte in Search Ads 360 in den letzten 30 Tagen kein Modell erstellt worden sein, wird das allgemeine lineare Modell für das datengetriebene Attributionsmodell eingesetzt. In diesem Fall wird in der darauffolgenden Woche versucht, das Modell zu aktualisieren.

Modellaktualisierungen sind in der Regel unauffällig und Auswirkungen auf die Berichtsdaten stellen sich langsam ein, da die Aktualisierungen nur für neue Conversions in Kraft treten.

Wenn Sie eine Gebotsstrategie erstellen, für die ein datengetriebenes Attributionsmodell verwendet wird, stellen Sie während der Lernphase der Gebotsstrategie eventuell gewisse Schwankungen im Modell fest, da die Gebotsstrategie und das Modell aneinander angepasst werden. Im Anschluss wird das datengetriebene Attributionsmodell in der Regel seltener aktualisiert.

Das Modell wird in Echtzeit angewendet

Das Modell wird im Laufe des Tages mehrmals auf die gemeldeten Daten angewendet, sodass Sie die Berichtsdaten nahezu in Echtzeit erhalten.

Mehrere Modelle erstellen und vergleichen

In Search Ads 360 lassen sich bis zu fünf datengetriebene Attributionsmodelle erstellen. Sie können beispielsweise mit verschiedenen datengetriebenen Attributionsmodellen unterschiedlicher Channelgruppierungen beginnen und die daraus gezogenen Erkenntnisse vergleichen.

Nachdem Sie ein Modell erstellt haben, können Sie es mit anderen Modellen vergleichen. Erstellen Sie beispielsweise die folgenden Floodlight-Aktivitätsspalten, die Daten zu den Aktivitäten in Ihrem Modell liefern:

  • Eine Spalte, auf die das von Ihnen erstellte datengetriebene Attributionsmodell angewendet wird. Wenn Sie mehrere datengetriebene Attributionsmodelle generiert haben, erstellen Sie eine Spalte für jedes Modell. 
  • Eine Spalte, auf die das Standard-Attributionsmodell "Letzter Klick" angewendet wird

Fügen Sie die Spalten einer Berichtstabelle hinzu und vergleichen Sie die Daten. Möglicherweise stellen Sie fest, dass einige Long Tail Keywords eine größere Rolle beim Erzielen von Conversions spielen, als Sie dachten.

Wenn Sie ein Modell finden, das Ihrem Unternehmen und Ihren Geschäftszielen entspricht, verwenden Sie das Modell in einer Gebotsstrategie, um Ihre Ziele bei optimalen Ausgaben zu erreichen.

Umgebungsübergreifende Conversions aufnehmen

Für einen möglichst vollständigen Überblick über die Conversion-Pfade sollten Sie umgebungsübergreifende Conversions berücksichtigen, wenn Sie Berichte über ein datengetriebenes Attributionsmodell (DDA-Modell) generieren oder ein DDA-Modell in einer neuen oder bestehenden Gebotsstrategie verwenden.

Umgebungsübergreifende Conversions sind Conversions, die auf einem Gerät oder in einem Browser beginnen und auf bzw. in einem anderen abgeschlossen werden. Zum Beispiel kann ein Kunde auf einem Smartphone auf eine Suchnetzwerk-Anzeige klicken und später ein Desktop-Gerät verwenden, um direkt auf die Website eines Werbetreibenden zuzugreifen und die Conversion auszulösen. Standardmäßig werden in Search Ads 360 nur Conversions auf einem einzelnen Gerät oder Browser erfasst. Wenn Sie umgebungsübergreifende Conversions nicht einsetzen, erkennen Sie womöglich nicht zu 100 %, inwiefern bestimmte Anzeigen zu Conversions beitragen. In einem Standardbericht in Search Ads 360 würde die Conversion im Beispiel oben nicht berücksichtigt werden, da die Klicks in der bezahlten Suche und die Conversion auf verschiedenen Geräten stattgefunden haben. Das ist selbst bei Berichten der Fall, die eine Spalte mit einem datengetriebenen Attributionsmodell enthalten.

Es wird empfohlen, in Ihrer DDA-Floodlight-Spalte umgebungsübergreifende Conversions einzuschließen. Sie können auch zwei Spalten erstellen: eine mit umgebungsübergreifenden Conversions und eine andere ohne. Fügen Sie dann beide Spalten einem Bericht hinzu und vergleichen Sie sie miteinander. Welche Search Ads 360-Funktionen datengetriebene Attributionsmodelle und umgebungsübergreifende Conversions unterstützen, erfahren Sie hier.

Umgebungsübergreifende Berichte sind nur auf Anzeigen-, Keyword-, Anzeigengruppenebene oder höher verfügbar. Wenn Sie Ihre DDA-Floodlight-Spalte anderen Berichtstypen (z. B. Produktgruppen) hinzufügen, werden umgebungsübergreifende Daten nicht in die Spalte aufgenommen. In Berichten zur Gebotsstrategie sind umgebungsübergreifende Conversions nur für Anzeigengruppen und höhere Ebenen verfügbar.

Im April 2018 führte DoubleClick Search eine Verbesserung ein, durch die für die Ermittlung von umgebungsübergreifenden Conversions weniger Conversion-Daten benötigt werden. Durch dieser Änderung muss Ihr Werbetreibender eine Mischung aus umgebungsübergreifenden und auf eine Umgebung beschränkten Conversions enthalten. In Berichten, die Datumsangaben aus dem Zeitraum vor April 2018 enthalten, kann es zu einer Zunahme von umgebungsübergreifenden Conversions kommen. Grund dafür ist die Änderung bei der Erkennung von umgebungsübergreifenden Aktivitäten durch DoubleClick Search.

Wie schnell werden in einer DDA-Floodlight-Spalte umgebungsübergreifende Conversions angezeigt?

Innerhalb von 24 Stunden nach der Erstellung eines datengetriebenen Attributionsmodells werden in einer DDA-Floodlight-Spalte, durch die umgebungsübergreifende Conversions ermöglicht wurden, die Auswirkungen angezeigt. Die Spalte enthält keine umgebungsübergreifenden Conversions, die vor der Erstellung des Modells aufgetreten sind.

Wie unterscheiden sich datengetriebene Attributionsmodelle in Search Ads 360 von denen in Campaign Manager?

Wenn Sie Campaign Manager zur Verwaltung von Displayanzeigen verwenden, können Sie auch ein datengetriebenes Attributionsmodell in Campaign Manager erstellen. Das Modell, das Sie in Campaign Manager erstellen, ist vollständig unabhängig von Search Ads 360-Modellen. Es kann nicht in Search Ads 360 importiert werden, daher kann es nur auf Leistungsdaten in Campaign Manager angewendet werden.  

Sowohl bei Search Ads 360- als auch bei Campaign Manager-Modellen werden die folgenden Ereignistypen analysiert:

In Campaign Manager-Modellen werden außerdem die folgenden Ereignistypen analysiert:

  • Impressionen in der bezahlten Suche
  • Impressionen von Displaynetzwerk-Anzeigen

In Search Ads 360 werden keine Impressionen analysiert.

Während beim datengetriebenen Attributionsmodell in Campaign Manager die Anzahl der ganzen oder partiellen Conversions aufgeführt wird, die der bezahlten Suche und den Aktivitäten im Displaynetzwerk zugerechnet werden, wird in Search Ads 360 nur die Anzahl der ganzen oder partiellen Conversions erfasst, die der bezahlten Suche zugeordnet werden. Wenn ein Conversion-Pfad beispielsweise mit einem Klick in der bezahlten Suche beginnt, aber auch Aktivitäten im Displaynetzwerk enthält, erfolgt eine teilweise Zuordnung durch Search Ads 360 zum Klick in der bezahlten Suche.

Einrichtung

  1. Wenn Sie ein datengetriebenes Attributionsmodell mit benutzerdefinierten Channelgruppierungen erstellen, sollten Sie Ihre Kampagnen, Keywords oder anderen Elemente mindestens zwölf Stunden vor dem Erstellen des Modells mit Labels versehen. Andernfalls erkennt das Modell Ihre benutzerdefinierten Channelgruppierungen möglicherweise nicht. 

  2. Erstellen Sie ein datengetriebenes Attributionsmodell.
  3. Setzen Sie das Modell auf eine der folgenden Arten ein:
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