Was ist Attribution?
Attribution beantwortet eine Frage, an der sich Marketing-Budgets entscheiden: Welcher Kanal hat diesen Kunden eigentlich gebracht?
Ein Beispiel. Eine Kundin sieht am Montag deine Anzeige auf Instagram. Am Mittwoch sucht sie bei Google nach deinem Produkt und klickt auf eine Anzeige. Am Freitag kommt dein Newsletter, sie klickt und kauft für 300 €.
Drei Kontakte, ein Kauf. Wer hat ihn verdient? Instagram, weil dort alles anfing? Der Newsletter, weil er den Abschluss brachte? Alle drei zu gleichen Teilen?
Die Regel, nach der du diese Frage beantwortest, heißt Attributionsmodell. Den ganzen Weg der Kundin nennt man Customer Journey, jeden einzelnen Kontakt einen Touchpoint.
Welche Attributionsmodelle gibt es?
Sechs Modelle solltest du kennen:
Modell
So wird verteilt
Letzter Klick
Alles an den letzten Kontakt
Erster Klick
Alles an den ersten Kontakt
Linear
Alle Kontakte gleich
Zeitverlauf
Je näher am Kauf, desto mehr
Position
Je 40 % an den ersten und letzten, 20 % an den Rest
Daten
Ein Algorithmus verteilt nach deinen Zahlen
Bei Google sind davon nur zwei übrig: „Letzter Klick“ und „Datengetrieben“. Die anderen vier hat Google 2023 gestrichen, erst in Google Ads, im November auch in Google Analytics 4. Die Begründung: Weniger als 3 % der Conversions liefen noch darüber.
Datengetrieben ist in Google Ads der Standard. Das Modell vergleicht Wege mit und ohne Abschluss und gibt den Kontakten mehr Gewicht, die einen Kauf wahrscheinlicher machen. Wie genau es rechnet, siehst du nicht.
Beispiele aus der Praxis
Zurück zur Kundin mit den drei Kontakten und dem Kauf über 300 €. Je nach Modell erzählt dein Bericht eine andere Geschichte.
Case A · Letzter Klick
Der Newsletter bekommt alles
300 €
für den Newsletter
0 €
für beide Anzeigen
Die Anzeigen sehen wirkungslos aus
Kürzt du daraufhin das Anzeigen-Budget, fehlen dem Newsletter bald die neuen Leser.
Case B · Linear
Alle teilen sich den Kauf
3
Kontakte
100 €
je Kontakt
300 € ÷ 3 = 100 € je Kanal
Gerechter. Ob wirklich jeder Kontakt gleich wichtig war, weiß aber auch dieses Modell nicht.
Warum zeigt jede Plattform andere Zahlen?
Weil jede anders rechnet. Vier Gründe:
- Jede sieht nur sich selbst: Die Attributionsberichte von Google Ads kennen nur Googles eigene Netzwerke. Meta rechnet einen Kauf der eigenen Anzeige zu, sobald er im Zeitfenster liegt.
- Zeitfenster: Google Ads zählt standardmäßig 30 Tage nach dem Klick, Meta wahlweise 1 oder 7 Tage, Google Analytics 4 standardmäßig 90 Tage.
- Klick oder Ansicht: Meta kann auch Käufe zählen, vor denen eine Anzeige nur gesehen wurde — bis zu einen Tag danach. Google Ads weist solche Conversions getrennt aus.
- Datum: Google Ads bucht die Conversion auf den Tag des Klicks, Google Analytics auf den Tag des Kaufs.
Häufige Fehler
Fehler 1 · Plattform-Zahlen addieren
Google Ads meldet 40 Käufe, Meta 35 — macht 75? Nein. Dieselbe Bestellung steckt oft in beiden Berichten, weil beide Plattformen sie sich zuschreiben. Zähl nach, was wirklich im Shop angekommen ist.
Fehler 2 · Nur auf den letzten Klick schauen
Der letzte Klick belohnt den Kanal, der die Ernte einfährt. Wer gesät hat, geht leer aus. Kanäle, die Menschen zum ersten Mal auf dich aufmerksam machen, sehen dann schlechter aus, als sie sind.
Fehler 3 · Die Zahlen für vollständig halten
Lehnt jemand Cookies ab oder wechselt vom Handy zum Laptop, reißt der Weg ab. Google füllt solche Lücken mit Schätzungen und nennt das modellierte Conversions. Deine Berichte sind also zum Teil Hochrechnung.
Fehler 4 · Datengetrieben ohne Daten
Ein Algorithmus braucht Futter. Google empfiehlt für das datengetriebene Modell mindestens 200 Conversions und 2.000 Anzeigenkontakte in 30 Tagen. Es läuft auch mit weniger — nur lernt es dann aus sehr wenig.
So gehst du mit Attribution um
- Eine Leitwährung festlegen: Vergleiche Kanäle immer in demselben Werkzeug, etwa in Google Analytics 4. Die Berichte der Plattformen nutzt du, um innerhalb der Plattform zu optimieren.
- Fenster notieren: Schreib auf, welches Zeitfenster und welches Modell wo eingestellt ist. Sonst vergleichst du Zahlen, die nicht zusammenpassen.
- Mit der Kasse abgleichen: Wie viele Bestellungen oder Anfragen gab es wirklich? Diese Zahl ist die einzige ohne Modell.
- Bei großen Budgets testen: In einem Lift-Test sieht eine Gruppe deine Anzeigen, eine Kontrollgruppe nicht. Der Unterschied zeigt, was die Werbung zusätzlich gebracht hat.
Häufige Fragen
Welches Attributionsmodell ist das beste?
Keines ist richtig, jedes hat eine Schlagseite. Für die meisten kleinen Konten ist das datengetriebene Modell von Google ein vernünftiger Standard. Wichtiger als die Wahl ist, dass du beim Vergleichen immer dasselbe Modell benutzt.
Was ist ein Attributionsfenster?
Der Zeitraum, in dem ein Kontakt noch für eine Conversion zählt. Kauft jemand 40 Tage nach dem Klick, zählt Google Ads das bei einem Fenster von 30 Tagen nicht mehr mit. Andere Namen dafür: Lookback-Window oder Conversion-Zeitraum.
Warum meldet Meta mehr Conversions als Google Analytics?
Meist aus zwei Gründen. Meta kann auch Käufe zählen, vor denen eine Anzeige nur gesehen wurde. Und Google Analytics teilt den Kauf unter allen beteiligten Kanälen auf, Meta bekommt dort nur seinen Anteil. Beide Zahlen sind nach ihrer eigenen Regel richtig.
Was ist der Unterschied zwischen Attribution und Tracking?
Tracking misst, was passiert: Klicks, Besuche, Käufe. Attribution deutet diese Daten und verteilt den Verdienst. Ohne Tracking gibt es keine Attribution — aber sauberes Tracking macht die Verteilung nicht automatisch richtig.
