Attributionsmodelle verwalten

Channelgruppierungen in datengetriebenen Attributionsmodellen

Mit Channelgruppierungen werden die Interaktionsarten ermittelt, die Sie mit einem datengetriebenen Attributionsmodell erfassen möchten. Hierzu zählen Klicks in der bezahlten Suche, die auf Keywords, Produktgruppen und dynamischen Zielen basieren, sowie Klicks aus anderen Channels.

Bei der datengetriebenen Attribution können mithilfe einiger grundlegender Annahmen über die Art, wie Werbetreibende ihre Suchkampagnen organisieren, automatisierte Channelgruppierungen erstellt werden. Die meisten Werbetreibenden nutzen beispielsweise Keywords im oberen und unteren Trichterbereich. Ausgehend von dieser Annahme basiert die Zuordnung darauf, ob ein Keyword zu einer Interaktion im oberen oder unteren Trichterbereich geführt hat.

Wenn Sie andere Arten von Interaktionen analysieren möchten, legen Sie einfach benutzerdefinierte Channelgruppierungen fest. Sie können beispielsweise ermitteln, wie Ihre allgemeinen, Marken-, Wettbewerbs- und Promotion-Keywords miteinander interagieren, um Käufe und Newsletter-Anmeldungen zu generieren. Um dieses komplexere Modell zu erhalten, erstellen Sie bei der Einrichtung eines datengetriebenen Attributionsmodells benutzerdefinierte Channelgruppierungen.

Automatische Channelgruppierungen

Wenn Ihr Werbetreibender mindestens ein Google Ads-Engine-Konto hat, auf das über Search Ads 360 zugegriffen werden kann, lässt sich dafür in Search Ads 360 ein datengetriebenes Attributionsmodell erstellen. Dieses Modell kann dann auch auf andere Engine-Kontotypen angewendet werden.

In Search Ads 360 gibt es keine Möglichkeit, die generierten Channelgruppierungen zu sehen. Wenn Sie jedoch ein Modell mit automatischer Channelgruppierung in einem Bericht verwenden, sehen Sie die Conversions aufgeteilt auf Keywords und andere Elemente, die darauf beruhen, welche Rolle sie bei der Steigerung von Conversions gespielt haben.

Kriterien zur Verwendung von automatischen Channelgruppierungen

Automatische Channelgruppierungen sind in den folgenden Fällen besonders gut geeignet:

  • Sie beginnen gerade erst mit der datengestützten Attribution und möchten herausfinden, wie sie funktioniert, bevor Sie ein maßgeschneidertes Modell erstellen.
  • Sie ändern die Keywords Ihrer Kampagnen häufig oder fügen neue hinzu und haben nicht die Zeit, um jedes Mal Labels anzuwenden.

Automatische Channelgruppierungen sind nicht empfehlenswert, wenn Konten für Soziale-Netzwerk-Engines und Konten mit Suchmaschinen-Tracking im Konto Ihres Werbetreibenden für eine große Menge an Zugriffen oder Conversions sorgen. Bei der datengetriebenen Attribution werden zur Berechnung der Beiträge zu Conversions zwar Interaktionen von Konten bei sozialen Netzwerken und Konten mit Engine-Tracking berücksichtigt. Mit einem datengetriebenen Attributionsmodell mit automatischer Channelgruppierung kann die Anzahl der Conversions, die diesen Elementen zugeordnet wurde, jedoch nicht genau erfasst werden. Wenn Sie möchten, dass in Search Ads 360-Berichten die Anzahl der Conversions angezeigt wird, die Konten bei sozialen Netzwerken und solchen mit Engine-Tracking zugeordnet wurden, sollten Sie benutzerdefinierte anstelle automatischer Channelgruppierungen verwenden.

Datenanforderungen

Damit Sie automatische Channelgruppierungen erstellen können, muss Ihr Werbetreibender mindestens ein Google Ads-Engine-Konto haben. Solange es mindestens ein Google Ads-Engine-Konto gibt, können beim Erstellen von Channelgruppierungen weitere Engine-Kontotypen in Search Ads 360 erfasst werden. Ihr Werbetreibender muss außerdem das Minimum an Datenanforderungen für Klicks und Floodlight-Conversions erfüllen.

Benutzerdefinierte Channelgruppierungen

Wenn Sie bestimmte Arten von Interaktionen analysieren möchten, können Sie benutzerdefinierte Channelgruppierungen erstellen. Beispielsweise solche, die allgemeine und Marken-Keywords, Mitbewerber-Keywords, Shopping-Kampagnen oder sogar Anzeigengruppen enthalten, die auf bestimmte Zielgruppen von Remarketing-Listen für Suchanzeigen ausgerichtet sind.

Sie können zwar bis zu 15 benutzerdefinierte Channelgruppierungen angeben, wir empfehlen jedoch nicht mehr als fünf. Wenn Sie mehr auswählen, nimmt das Modell möglicherweise eine Zuordnung an weniger relevante Channelgruppierungen im Pfad vor. Mit anderen Worten: Bei drei oder vier Channelgruppierungen könnte die Verteilung so aussehen: 10 %, 50 %, 35 % und 5 %. Damit sind alle wichtigen Channelgruppierungen im Trichter abgedeckt. Bei einer größeren Anzahl von Channelgruppierungen erhalten die verschiedenen Interaktionen im Pfad eine geringere Zuordnung, was weniger effizient sein kann.

Wenn Sie beispielsweise Keywords verwenden, die den Suchanfragen für Ihre Mitbewerber entsprechen, und Sie ermitteln möchten, wie Ihre allgemeinen, Mitbewerber- und Marken-Keywords beim Erzielen von Conversions interagieren, erstellen Sie ein datengetriebenes Attributionsmodell, das die Channelgruppierung "Mitbewerber" enthält.
DDA model with three channel groupings.

Zwar ist es möglich, ein Modell ohne Channelgruppierungen zu erstellen, ein solches Modell verhält sich allerdings sehr ähnlich wie das allgemeine lineare Modelle.

Wozu ein Modell mit nur einer Channelgruppierung erstellen?

Wenn Sie vor allem wissen möchten, wie sehr eine bestimmte Gruppe von Keywords oder andere gebotsfähige Elemente zu Conversions beitragen, können Sie ein Modell mit nur einer Channelgruppierung erstellen. Beispiel: Wenn Sie mehr über unspezifische Keywords herausfinden möchten, erstellen Sie ein Modell, das nur unspezifische Keywords enthält. Das Modell analysiert Conversion-Pfade mit Klicks auf alle Arten von Keywords (sowie Klicks in der organischen Suche und im Displaynetzwerk, sofern Sie ein Tracking für diese Daten vornehmen), gibt aber nur eine inkrementelle Zuordnung für Long Tail Keywords aus. Andere Keywords im Conversion-Pfad werden vom Modell nicht einbezogen. Sie können von einem "Letzter Klick"-Modell oder einem anderen Modell berücksichtigt werden, abhängig vom Ort im jeweiligen Pfad.

Nehmen wir als Beispiel diesen Conversion-Pfad:

  1. Klicken Sie in Ihrer Channelgruppierung "Unspezifisch" auf das Keyword "wanderstiefel".
  2. Klicken Sie auf das Keyword "meine marke mtiefel" (bei dem es sich nicht um eine Channelgruppierung handelt).
  3. Klicken Sie auf das Keyword "meine marke x47 stil" (bei dem es sich nicht um eine Channelgruppierung handelt).
  4. Conversion

Wenn Sie einen Bericht für das Modell erstellen, sehen Sie, dass ein Teil der Zuordnung dem Keyword "wanderstiefel" zugewiesen ist. Das Modell gibt keine Zuordnung für die Keywords "meine marke stiefel" und "meine marke x47 stil" aus (ihre Zuordnung ist auf die Channelgruppierung "Unbekannt" verteilt).

Wenn Sie kein Tracking für die organische Suche oder die Aktivitäten im Displaynetzwerk vornehmen, würde es keinen Sinn ergeben, alle Ihre Keywords in einer einzigen Channelgruppierung zusammenzufassen. Wenn Sie ein solches Tracking jedoch durchführen, würde sich das datengetriebene Attributionsmodell wie ein allgemeines lineares Modell verhalten: Es würde jedem Klick in der bezahlte Suche im Conversion-Pfad für jede Conversion die gleiche Zuordnung geben.

Labels und benutzerdefinierte Channelgruppierungen

Labels identifizieren die Keywords und andere gebotsfähige Elemente, die Sie in einer Channelgruppierung zusammenfassen möchten. Da Labels in Search Ads 360 übernommen werden, werden alle Kampagnenelemente in der Channelgruppierung aufgeführt, wenn Sie ein Label auf eine Kampagne anwenden und dieses dann in einer Channelgruppierung einsetzen.

Ähnlich verhält es sich, wenn Sie ein Label auf eine Anzeigengruppe statt auf eine Kampagne anwenden: Alle gebotsfähigen Elemente der Anzeigengruppe befinden sich anschließend in der Channelgruppierung. Sie können Labels auch direkt auf Keywords anwenden und die Vererbung umgehen.

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. 

Mehrere Labels

Wenn Sie mehrere Labels auf ein gebotsfähiges Element anwenden und sich dieses Element in mehreren Channelgruppierungen befindet, erscheint die Conversion-Zuordnung des Elements in allen zugehörigen Channelgruppierungen. Beispiel:

  1. Sie wenden das Label "Marke" auf eine Kampagne an.
  2. Sie wenden das Label "Marke + Produkt" direkt auf ein Keyword in dieser Kampagne an.
  3. Sie erstellen ein datengetriebenes Attributionsmodell mit der Channelgruppierung "Marke" und der separaten Chanellgruppierung "Marke + Produkt".
  4. In einem Label-Bericht erscheint die Conversion-Anzahl des Keywords sowohl unter dem Label "Marke" als auch dem Label "Marke + Produkt". 

Labels ändern

Sobald Sie ein datengetriebenes Attributionsmodell erstellt haben, können Sie diesem weder Labels hinzufügen noch Labels daraus entfernen.

Statt Labels einem datengetriebenen Attributionsmodell hinzuzufügen, können Sie aktuell vom Modell genutzte Labels auf zusätzliche Kampagnen, Anzeigengruppen oder Keywords anwenden. Und statt die Labels aus dem Modell zu entfernen, können Sie sie aus Kampagnen und anderen Elementen entfernen. Wenn Sie alle Elemente aus einem Label entfernen, gibt das datengetriebene Attributionsmodell der zugehörigen Channelgruppierung keine Zuordnung mehr. 

Das datengetriebene Attributionsmodell aktualisiert sich einmal pro Woche selbst. Alle Kampagnen, Keywords oder anderen Elemente, die Sie den Labels von Channelgruppierungen hinzufügen oder daraus entfernen, werden geprüft und in das Modell integriert.

Benutzerdefinierte Channelgruppierungen und Shopping-Kampagnen

Wenn Sie möchten, dass eine benutzerdefinierte Channelgruppierung Shopping-Kampagnen enthält, wenden Sie entsprechende Labels auf Anzeigen- oder Kampagnenebene an (Labels können nicht direkt auf Produktgruppen angewendet werden). Ziehen Sie eine separate Channelgruppierung für Ihre Shopping-Kampagnen in Erwägung.

In diesem Video finden Sie eine detaillierte Anleitung zum Einrichten der datengetriebenen Attribution sowie Best Practices für das Erstellen und Verwenden von Labels in einem datengetriebenen Attributionsmodell. Es ist das erste in einer Reihe von Videos, die Ihnen dabei helfen sollen, die datengetriebene Attribution optimal in Search Ads 360 zu nutzen: Cross Channel Data Driven Attribution models in DS

Beispiele für benutzerdefinierte Channelgruppierungen

Folgende Beispiele für Channelgruppierungen können für alle Branchen interessant sein:

Allgemein

Allgemein

Allgemein

Oberer Teil des Trichters

Recherche

 

Nur "Marke"

Mitbewerber

Mittlerer Teil des Trichters

Kaufbereitschaft

Marke

Marke + Produkt

Marke

Unterer Teil des Trichters

Kauf

 

Channelgruppierungen für einzelne Branchen

 Diese Channelgruppierungen könnten für bestimmte Branchen interessant sein:

Reisebranche

Versicherungsbranche

Einzelhandelsbranche

Automobilbranche

Allgemein Reiseziele

Allgemein zu Hause

Allgemein Marken

Allgemein Luxus

Allgemein Dauer

Allgemein Auto

Allgemein Produkte

Allgemein Familie

Allgemein Arten

Marke

Mitbewerber

Allgemein Sport

Marke

Marke + Produkt

Marke + Produkt

Marke

 

Müssen sich Conversion-Pfade in allen Channelgruppierungen kreuzen?

Nein. Bei dem Modell werden alle Kombinationen von Conversion-Pfaden gezählt, solange sie mindestens eine Channelgruppierung durchlaufen. Im Beispiel unten durchläuft ein Conversion-Pfad alle drei Channelgruppierungen, während ein anderer Pfad nur zwei durchläuft. In diesem Fall sehen Sie vielleicht, dass den einzelnen Conversions in den Channelgruppierungen unterschiedlich hohe Anteile zugeordnet werden. Beide Pfade werden jedoch gezählt. 
Conversion paths with different start points will still be counted

Interaktionen außerhalb der Channelgruppierungen eines Modells

Selbst wenn einige Klicks in der bezahlten Suche von Keywords stammen, die sich nicht in einer Channelgruppierung eines Modells befinden, sehen Sie die Zuordnung, die durch die datengetriebene Attribution mit den Keywords verknüpft wurde, wenn Sie das datengetriebene Attributionsmodell auf eine Floodlight-Spalte anwenden und die Spalte einem Bericht, z. B. dem Bericht "Keywords", hinzufügen.

Interaktionen bei der organischen Suche

Enthält ein Conversion-Pfad andere Interaktionen als Klicks in der bezahlten Suche, wie Klicks auf Displaywerbung, berücksichtigt das Modell diese Interaktionen. Diese sind in Search Ads 360-Berichten jedoch nicht zu sehen. Enthält ein Conversion-Pfad beispielsweise einen Klick auf Displaywerbung sowie einen Klick in der bezahlten Suche, berücksichtigt die datengetriebene Attribution beide Interaktionen. Da in Search Ads 360 jedoch nur Berichte zu Klicks in der bezahlten Suche erstellt werden, sehen Sie in einem Search Ads 360-Bericht keine Conversions, die Klicks auf Displaywerbung zugeordnet sind. 

Beispiel für Interaktionen außerhalb der Channelgruppierungen eines Modells

Stellen Sie sich ein datengetriebenes Attributionsmodell mit zwei Channelgruppierungen vor:
  • Datengetriebene Attribution ohne Markenbezug, die das Keyword "rote schuhe" sowie weitere Keywords enthält
  • Datengetriebene Attribution mit Marken- und Produktbezug, die das Keyword "speedyshoes, hohe schuhe" sowie weitere Keywords enthält
So sieht der Conversion-Pfad aus:
  1. Das Keyword "rote schuhe" entspricht einer Suchanfrage und ein Nutzer klickt auf die entsprechende Anzeige.
  2. Das Keyword "rote hohe schuhe" entspricht einer Suchanfrage und ein Nutzer klickt auf die entsprechende Anzeige.
    Dieses Keyword ist in keiner Channelgruppierung enthalten.
  3. Der Nutzer klickt auf eine Displayanzeige.
  4. Das Keyword "speedyshoes, hohe schuhe" entspricht einer Suchanfrage und ein Nutzer klickt auf die entsprechende Anzeige.
  5. Der Nutzer tätigt einen Kauf und der Wert von 100 € wird der Conversion zugeordnet.
Wenn Sie Conversions in einem Keyword-Bericht sehen und die benutzerdefinierte Floodlight-Spalte, die in diesem Beispiel datengetriebenes Attributionsmodell genannt wird, hinzufügen, sehen Sie beispielsweise Folgendes:
Keyword Label Umsatz Datengetriebenes Attributionsmodell
rote schuhe Datengetriebene Attribution ohne Markenbezug 0 30
rote hohe schuhe -- 0 10
speedyshoes, hohe schuhe Datengetriebene Attribution ohne Markenbezug 100 50

Hinweise:

  • Die Standardspalte Umsatz verwendet die Zuordnung "Letzter Klick". Der gesamte Betrag in Höhe von 100 € wird also dem Keyword "speedyshoes, hohe schuhe" zugewiesen.
  • Das datengetriebene Attributionsmodell verteilt den Betrag in Höhe von 100 € so:
    • 30 € für den ersten Klick ("rote schuhe")
      Dies ist nur ein Beispiel. Der tatsächliche Betrag, der durch die datengetriebene Attribution verteilt wird, hängt davon ab, was das Modell aus der Beobachtung Ihrer bestimmten Kampagnen und Conversion-Pfade lernt.
    • 10 € für das Keyword "rote hohe schuhe"
    • 10 € für die Displayanzeige. Da Search Ads 360 jedoch keine Klicks auf Displayanzeigen berücksichtigt, fehlen 10 € im Bericht.
    • 50 € auf den letzten Klick ("speedyShoes, hohe schuhe")

Tipp: Datengetriebene Attribution verwenden, um die Bedeutung von Targeting auf Remarketing-Listen für Suchanzeigen zu verstehen

Wenn Sie Remarketing-Listen für Suchanzeigen verwenden, um für bestimmte Zielgruppen ein Targeting auf Anzeigengruppen mit hohem Traffic vorzunehmen, fügen Sie diesen Anzeigengruppen ein Label hinzu und nehmen Sie das Label als eine Channelgruppierung in ein datengetriebenes Attributionsmodell auf.
Mit dem Modell können Sie herausfinden, wie oft ein Targeting auf Remarketing-Listen für Suchanzeigen weiter oben im Conversion-Trichter eine Rolle spielt. So sehen Sie möglicherweise, dass eine Anzeigengruppe, für die ein Targeting auf die Zielgruppe "Urlaubsaktion" besteht, einen größeren Anteil der Conversion-Zuordnung von Ihrem datengetriebenen Attributionsmodell erhält als vom Modell "Letzter Klick". Dies ist ein gutes Zeichen, denn es weist darauf hin, dass diese Zielgruppe sehr effektiv dabei ist, Kunden auf einen Conversion-Pfad zu bringen. In diesem Fall erhalten Sie möglicherweise mehr Conversions, wenn Sie dieser Zielgruppe mehr Budget zuweisen. 
Beachten Sie, dass Sie eine Anzeigengruppe mit einer hohen Anzahl an Klicks benötigen. Bei einer geringen Anzahl von Zugriffen stehen dem datengetriebenen Attributionsmodell nicht genügend Daten zur Verfügung, um mögliche Trends zu erkennen.
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