Attribution ist der Prozess, bei dem die Kontaktpunkte identifiziert werden, mit denen ein Käufer vor dem Kauf interagiert hat – beispielsweise eine Google Shopping-Anzeige, ein Retargeting-Banner oder ein organisches Suchergebnis – und der jeweilige Umsatzanteil diesen Kontaktpunkten zugeordnet wird. Anstatt nur den letzten Klick zu berücksichtigen, versuchen Attributionsmodelle, den gesamten Weg des Kunden abzubilden. Dies ist besonders wichtig für feedbasierte Werbung, bei der dasselbe Produkt gleichzeitig auf vielen Kanälen erscheinen kann. Eine korrekte Attribution ist entscheidend, um die Performance der einzelnen Kanäle präzise zu analysieren und nicht den Kontaktpunkt zu überbewerten, der dem Kauf am nächsten liegt.

Warum die Zuordnung für die Feed-Performance wichtig ist

Produktfeeds schalten Anzeigen gleichzeitig auf mehreren Plattformen. So kann ein einzelner Käufer ein Produkt in einem Google Shopping-Eintrag sehen, Tage später über eine Meta Catalog-Anzeige darauf klicken und es schließlich nach einer Markensuche kaufen. Ohne Zuordnung wird der gesamte Erfolg dem Kanal zugeschrieben, der den letzten Klick ausgelöst hat. Dadurch werden die Kanäle im oberen Bereich des Verkaufstrichters, die die Kaufabsicht tatsächlich erzeugt haben, systematisch unterbewertet. Dies verzerrt Budgetentscheidungen: Ein Händler, der sich ausschließlich auf Daten des letzten Klicks verlässt, könnte die Ausgaben für den Kanal kürzen, der im Stillen den Großteil der Nachfrage generiert hat. Da feedbasierte Anzeigen in nahezu jeder Phase der Customer Journey – von der Bekanntheit über die Überlegung bis hin zur Conversion – präsent sind, zeigt eine präzise Zuordnung dem Team, ob sich Optimierungsmaßnahmen auf einem Kanal auch anderswo auszahlen.

Wie die Zuordnung funktioniert

Attributionsmodelle basieren auf Ereignisdaten, die entlang der gesamten Customer Journey erfasst werden, üblicherweise mithilfe eines Tracking-Pixels im Onlineshop, der bei Seitenaufrufen, Warenkorb-Hinzufügungen und Käufen aktiv wird. Jedes Ereignis wird mit dem Kanal, der Kampagne und gegebenenfalls der spezifischen Produkt-ID des auslösenden Ereignisses verknüpft. Dadurch kann ein Attributionsmodell die Abfolge der Touchpoints für eine bestimmte Conversion rekonstruieren. Einfachere Modelle schreiben den gesamten Erfolg dem ersten oder letzten Touchpoint zu; komplexere Modelle – datengetriebene oder Multi-Touch-Modelle – verteilen den Erfolg proportional basierend auf dem historischen Beitrag jedes Touchpoints zu den Conversions. Die Ergebnisse fließen direkt in Conversion-Tracking- Berichte und letztendlich in die Berechnung des Return on Investment ( ROI) ein , da der tatsächliche ROI eines Kanals erst dann beurteilt werden kann, wenn ihm der entsprechende Anteil an den von ihm beeinflussten Verkäufen zugeschrieben wird.

Beispiel

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  <g:id>SKU-33812</g:id>
  <title>Wireless Charging Pad - Matte Black</title>
  <g:price>22.99 USD</g:price>
  <g:link>https://example-shop.com/products/wireless-charging-pad?utm_source=google&amp;utm_medium=cpc&amp;utm_campaign=shopping_q3</g:link>
</item>

Das utm_ angehängte Parameter link Die Felder ermöglichen es einem Attributionsmodell, einen Klick auf dieses spezifische Angebot auf die ursprüngliche Kampagne zurückzuverfolgen und so die Performance des Feeds direkt mit den daraus resultierenden nachgelagerten Touchpoints zu verknüpfen.

Verwandte konzepte

Attributionsanalysen liefern nur dann aussagekräftige Ergebnisse, wenn sie auf solidem Conversion-Tracking und zuverlässigen Tracking-Pixel -Daten basieren. Ohne präzise Ereigniserfassung verteilt selbst das beste Attributionsmodell den Erfolg auf Grundlage unvollständiger Informationen. Korrekte Erfassung ist zudem Voraussetzung für die Vertrauenswürdigkeit der pro Kanal berechneten ROI- Kennzahlen, da der ROI nur so genau ist wie das zugrunde liegende Attributionsmodell.