Über die Einführung verschiedener Funktionen um Attributionsmodelle haben wir hier schon öfters berichtet. Bislang mussten sich Werbetreibende kaum mit der Thematik kaum auseinandersetzen, da theoretische Überlegungen höchstens mit sehr viel Aufwand in die Praxis umzusetzen waren. Das hat sich diesen Sommer geändert. Ein Beitrag aus dem suchradar 61 (www.suchradar.de/magazin/).

Das Problem mit der Zuordnung

Zur Erläuterung der Attributionsproblematik wird gerne auf den Mannschaftssport verwiesen, hierzulande also auf Fußball. Ein Tor kann man schlicht dem Schützen zurechnen – aber was ist mit dem Vorlagengeber oder dem Mittelfeldspieler, der den Ball erobert hat? Ein Trainer, der seine Entscheidungen nur auf der Basis der direkt geschossenen Tore fällt, wird wohl keine gute Mannschaft aufstellen können.

Das gleiche Prinzip lässt sich auch auf Online-Marketing-Maßnahmen anwenden. Auch hier können verschiedene Berührungspunkte (bzw. „Touchpoints“) vorliegen, was bezogen auf Google AdWords üblicherweise Anzeigenklicks sind. Als klassisches Beispiel werden gerne Klicks aus immer spezielleren Suchanfragen angeführt: Zunächst sucht ein Nutzer noch allgemein (z. B. „fernseher“), später dann genauer („lcd tv 40 zoll“) und schließlich nach einem konkreten Produkt („samsung j5100 led“).

Am Ende eines solchen Rechercheprozesses steht ein Kauf, der von AdWords standardmäßig dem letzten Anzeigenklick zugerechnet wird. Für den Werbetreibenden stellt sich die Situation also so dar, dass die Suchanfrage „lcd tv 40 zoll“ zu einer Conversion geführt hat, während die übrigen Klicks lediglich Geld gekostet haben. Als Konsequenz könnte nun das Gebot für das entsprechende Keyword erhöht werden, während die anderen Keywords heruntergeboten oder abgeschaltet werden. Mit einem anderen Attributionsmodell würde man mitunter zu ganz anderen Entscheidungen gelangen. Die Art der Zuordnung hat also starke Auswirkungen auf die Aussteuerung (und damit den Erfolg) von Kampagnen.

Die AdWords-Attributionsmodelle

Die Zuordnung von Conversions zu Anzeigenklicks lässt sich auf viele denkbare Arten regeln. Google bietet für AdWords die folgenden sechs Möglichkeiten an, die sich für einzelne Conversion-Aktionen (z. B. Kauf, Newsletter-Abonnement) separat festlegen lassen:

Modell letzter KlickLetzter Klick: Standardmäßig verwendet AdWords diese Form der Zuordnung. Hierbei wird die Conversion grundsätzlich dem letzten Anzeigenklick zugeordnet, während alle übrigen Berührungspunkte vernachlässigt werden.

Modell erster KlickErster Klick: Analog zum letzten Klick gilt hier nur der erste. Alle folgenden Berührungspunkte werden also vernachlässigt.

Lineares ModellLinear: Hier wird jeder Anzeigenklick gleich stark gewertet. Gehen einer Conversion also fünf Klicks voraus, so werden jedem Klick 0,2 Conversions zugerechnet.

Positionsbasiertes ModellPositionsbasiert: Für das sogenannte „Wannenmodell“ rechnet AdWords dem ersten und dem letzten Klick jeweils 40 % der Conversions zu. Die restlichen 20 % werden auf die Berührungspunkte dazwischen verteilt.

Modell ZeitverlaufZeitverlauf: Bei diesem Modell werden Klicks, die zeitlich näher an der Conversion liegen, stärker gewichtet. Hierbei gilt eine Halbwertszeit von sieben Tagen. Beispiel: Vor einer Conversion gab es zwei Klicks, die acht Tage und einen Tag davor lagen. Der erste Klick bekommt die Hälfte des Gewichts des zweiten Klicks. Im Ergebnis wird die Conversion zu einem Drittel dem ersten und zu zwei Dritteln dem zweiten Klick zugeordnet.

Datengestütztes ModellDatengestützt: Bei dieser Einstellung versucht Google selbst, die beste Zuordnung von Conversions zu Anzeigenklicks vorzunehmen. Dazu werden verschiedene Klickpfade verglichen, um zu ergründen, welcher Klick möglicherweise einen Beitrag geleistet hat. Die genaue Funktionsweise bleibt hierbei unklar – Werbetreibende sehen lediglich die resultierende Zuordnung. Voraussetzung für den Einsatz dieses Modells ist, dass mindestens 20.000 Klicks und 800 Conversions in einem 30-Tage-Zeitraum vorliegen.

Außen vor bleiben bei allen alternativen Attributionsmodellen das Display-Netzwerk, YouTube und Shopping-Kampagnen im Such-Werbenetzwerk. Klickpfade, die hier einen Berührungspunkt aufweisen, werden weiterhin nach dem Modell „Letzter Klick“ zugeordnet.

Attributionsmodelle simulieren

Die Auswirkungen verschiedener Modelle auf die eigenen Kampagnen lassen sich in AdWords recht bequem analysieren. Hierzu hat Google bereits 2014 ein Tool eingeführt, mit dem sich verschiedene Modelle simulieren und vergleichen lassen. Dieses Tool findet sich unter Tools > Attribution > Attributionsmodellierung. Hier werden immer zwei Modelle gleichzeitig angezeigt und miteinander verglichen.

Abbildung 1: Das Modell „Erster Klick“ im Vergleich mit dem Standardmodell „Letzter Klick“.

Abbildung 1: Das Modell „Erster Klick“ im Vergleich mit dem Standardmodell „Letzter Klick“.

Abbildung 1 zeigt eine solche Simulation für die Modelle „Letzter Klick“ und „Erster Klick“. Grundsätzlich lassen sich alle Modelle miteinander vergleichen, wobei die datengestützte Attribution nur auswählbar ist, wenn das Konto die dafür notwendigen Voraussetzungen erfüllt. Zu sehen sind die Conversion-Zahlen und die Kosten pro Conversion für beide Modelle sowie der prozentuale Unterschied. Gezeigt werden hier exemplarisch einige typische Kampagnen, aber auch eine genauere Analyse auf der Ebene von Anzeigengruppen oder Keywords ist möglich.

Im Beispiel schneidet die Kampagne „Generische Begriffe“ nach dem Modell „Erster Klick“ deutlich besser ab. Bedenkt man, dass generische Begriffe eher am Beginn einer Recherche stehen, so ist dies nicht verwunderlich. Dementsprechend schneiden konkrete Produktbegriffe, die am Ende der Recherche gesucht werden, schlechter ab.

Das richtige Modell wählen

Die Wahl des Attributionsmodells hat weitreichende Konsequenzen, gestaltet sich aber schwierig. Ein wirklich korrektes Modell gibt es in der Praxis nicht. Das Grundproblem liegt in der Undurchschaubarkeit der Entscheidungsprozesse, die sich in den Köpfen der Nutzer abspielen. Wenn beispielsweise jemand bei „fernseher“ und später bei „lcd tv 40 zoll“ auf Anzeigen klickt, um danach zu kaufen, dann lässt sich nicht objektiv bestimmen, wie der Erfolg korrekterweise auf die beiden Berührungspunkte zu verteilen wäre. Ob der erste Besuch den Nutzer überzeugt hat oder ob er in Vergessenheit geraten ist, lässt sich nicht sagen. Auch lässt sich nicht feststellen, ob die Conversion auch erfolgt wäre, wenn es nur einen der beiden Klicks gegeben hätte.

Abhilfe verspricht hier die datengetriebene Attribution, bei der solche Fragen mithilfe von sehr vielen Daten beantwortet werden sollen. Im Beispiel könnte das System Klickpfade vergleichen: Wie konvertieren einzelne Klicks auf „fernseher“ bzw. „lcd tv 40 zoll“ im Vergleich zu der Abfolge der beiden Keywords?

Google empfiehlt am ehesten die datengetriebene Attribution, sofern diese zur Verfügung steht (siehe AdWords-Hilfe). Ansonsten bleibt es Werbetreibenden überlassen, das Modell auszuwählen, das am besten zum eigenen Geschäftsmodell passt.

Grenzen der datengestützten Attribution

Dass auch die datengestützte Attribution schnell an ihre Grenzen stößt, zeigt jedoch ein Blick auf die Simulationsergebnisse von „Brand“-Kampagnen. Diese Kampagnen, bei denen im Wesentlichen Suchanfragen für den Namen des Anbieters abgedeckt werden, werden bei dem Modell „Letzter Klick“ typischerweise überbewertet. Hier leisten oft andere Kampagnen die Vorarbeit, indem sie Nutzer auf die Website des Unternehmens führen. Suchen solche Nutzer später gezielt nach dem Namen des Anbieters, klicken auf eine Anzeige und konvertieren, so wird die Conversion der „Brand“-Kampagne zugerechnet.

Anders als im obigen Beispiel ist der Hintergrund hier relativ klar: Offenbar haben die anderen Kampagnen den Nutzer gewonnen und den Entscheidungsprozess maßgeblich beeinflusst. Zum Zeitpunkt der zweiten Suche war der Nutzer bereits weitgehend überzeugt, so dass die „Brand“-Kampagne eigentlich nicht mehr viel beigetragen hat. Korrekterweise müssten solche Conversions also eher den anderen Kampagnen zugerechnet werden.

Die datengetriebene Attribution geht hier jedoch in vielen Fällen in eine andere Richtung und rechnet der „Brand“-Kampagne sogar noch mehr Conversions zu. Aus Sicht der Maschine ist das sogar nachvollziehbar: Das System ist so ausgelegt, dass es Anzeigenklicks als Ursache und Conversions als Wirkung betrachtet. Dass es andersherum sein könnte (kaufbereite Nutzer suchen nach dem Anbieter), ist anscheinend nicht vorgesehen.

Das Modell wechseln

Entscheidet man sich dafür, ein neues Modell tatsächlich einzusetzen, so gestaltet sich die Umstellung zunächst sehr einfach. Das zu verwendende Modell lässt sich für jede Conversion-Aktion separat festlegen, so dass man unter Tools > Conversions die verwendeten Modelle durchgehen und die Einstellung „Attributionsmodell“ entsprechend ändern muss (siehe Abbildung 2).

Abbildung 2: Die Umstellung des Attributionsmodells gelingt in den Conversion-Einstellungen mit wenigen Klicks.

Abbildung 2: Die Umstellung des Attributionsmodells gelingt in den Conversion-Einstellungen mit wenigen Klicks.

Ab dem Zeitpunkt der Umstellung werden Conversions nach dem neuen Modell zugerechnet, während die alten Conversion-Statistiken in AdWords unverändert angezeigt werden. Dennoch ist es nicht notwendig, zunächst neue Conversion-Daten abzuwarten, um Kampagnen zu analysieren oder Gebote anzupassen. Stattdessen kann man in AdWords neue Conversion-Spalten einblenden, die alte Statistiken so anzeigen, wie sie nach dem aktuellen Attributionsmodell aussähen (siehe Abbildung 3).

Abbildung 3: Zusätzliche Conversion-Spalten ermöglichen Auswertungen vergangener Daten nach dem aktuellen Modell.

Abbildung 3: Zusätzliche Conversion-Spalten ermöglichen Auswertungen vergangener Daten nach dem aktuellen Modell.

Mithilfe der zusätzlichen Spalten lassen sich Ergebnisse also sofort neu bewerten, um auf dieser Basis insbesondere manuelle Gebotsanpassungen vorzunehmen. Vorsicht ist hingegen beim Einsatz von automatischen Bid-Management-Lösungen angebracht: Da externe Tools üblicherweise auf die regulären Conversion-Spalten zurückgreifen, könnte es hier zu unerwarteten Reaktionen kommen. Eine Besonderheit gibt es außerdem bei Googles automatischen Gebotsstrategien, wenn diese bei Shopping-Kampagnen zum Einsatz kommen: Unabhängig von dem eingestellten Modell steuert Google hier weiterhin auf Basis des Modells „Letzter Klick“ aus.

Stellt man die Zuordnung von „Letzter Klick“ auf ein anderes Modell um, so ist zunächst mit einem Rückgang der Conversion-Zahlen zu rechnen. Das liegt schlicht daran, dass der Zeitraum zwischen Klick und Conversion beim Modell „Letzter Klick“ minimal ist. Jedes andere Modell rechnet Conversions zumindest teilweise auch früheren Klicks zu, was dazu führt, dass aktuelle Conversions Klicks in der Vergangenheit zugerechnet werden. In der Folge werden z. B. die Ergebnisse der letzten Woche besser, während die Ergebnisse der aktuellen Woche zunächst schlechter dastehen.

Um derartige Effekte besser abschätzen zu können, bietet sich ein weiterer Report aus dem Bereich Tools > Attribution an: das Zeitintervall. Hiermit lässt sich einschätzen, wie viel Zeit zwischen dem ersten oder letzten Klick und einer Conversion liegt und nach wie vielen Tagen ein weitgehend vollständiges Bild vorliegt.

Das Ziel der Umstellung auf ein neues Attributionsmodell ist es, die Erfolgsmessung zu verbessern, um in der Folge Maßnahmen besser priorisieren und Gebote besser aussteuern zu können. Somit soll es möglich werden, insgesamt mehr Conversions bzw. mehr Umsatz zu erzielen. Der Nutzen eines neuen Attributionsmodells lässt sich also theoretisch an der Verbesserung des Gesamtergebnisses messen. In der Praxis gestaltet sich diese Bewertung, bedingt durch normale Schwankungen, allerdings oft schwierig.

Fazit

Die Umstellung des Attributionsmodells erfordert nicht viel Arbeit, hat aber große Auswirkungen und will gut bedacht werden. Allen Einstellungsmöglichkeiten zum Trotz bleibt die Betrachtung aber auf AdWords beschränkt; andere Kanäle (z. B. SEO) werden nicht berücksichtigt.

Übrigens: Dieser Artikel stammt aus der Ausgabe 61 unseres Magazins suchradar. Falls Sie die Ausgabe noch nicht kennen, können Sie diese und alle früheren Ausgaben im suchradar-Archiv kostenlos herunterladen.

 

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About Martin Röttgerding

Martin Röttgerding ist Head of SEM in der Online-Marketing-Agentur Bloofusion und schreibt schwerpunktmäßig über Google AdWords bei den Internetkapitänen, im suchradar und hin und wieder in seinem AdWords-Profi-Blog PPC Epiphany.

Martin Röttgerding ist unter anderem in den folgenden sozialen Netzwerken zu finden: