Attribution ist der Prozess, bei dem ermittelt wird, mit welchen Touchpoints ein Käufer vor der Conversion interagiert hat – etwa einer Google Shopping-Anzeige, einem Retargeting-Banner oder einem organischen Suchergebnis –, und der Verkauf anteilig diesen Touchpoints zugeschrieben wird. Statt nur den letzten Klick zu berücksichtigen, versuchen Attributionsmodelle, den gesamten Weg des Kunden abzubilden. Das ist bei feedbasierter Werbung enorm wichtig, da dasselbe Produkt gleichzeitig in vielen Kanälen erscheinen kann. Eine korrekte Attribution unterscheidet eine zutreffende Sicht auf die Kanalleistung von einer, die den Touchpoint überbewertet, der zufällig am nächsten am Verkauf liegt.
Warum Attribution für die Feed-Performance wichtig ist
Produktfeeds speisen Anzeigen auf mehreren Plattformen gleichzeitig. Ein einzelner Käufer sieht ein Produkt also vielleicht in einem Google Shopping-Listing, klickt Tage später auf eine Meta-Katalog-Anzeige und kauft schließlich nach einer Markensuche. Ohne Attribution wird der gesamte Verkauf dem Kanal gutgeschrieben, der den letzten Klick ausgelöst hat – was die Upper-Funnel-Kanäle, die die Kaufabsicht eigentlich aufgebaut haben, systematisch unterbewertet. Das verzerrt Budgetentscheidungen: Ein Händler, der sich nur auf Last-Click-Daten verlässt, kürzt womöglich die Ausgaben für genau den Kanal, der still und leise den Großteil seiner Nachfrage erzeugt hat. Da feedbasierte Anzeigen in nahezu jeder Phase dieser Customer Journey vorkommen – Awareness, Consideration und Conversion –, zeigt erst eine genaue Attribution, ob sich eine Optimierung in einem Kanal auch anderswo auszahlt.
Wie Attribution funktioniert
Attributionsmodelle stützen sich auf Ereignisdaten, die entlang der gesamten Customer Journey erfasst werden, meist über ein Tracking-Pixel im Shop, das bei Seitenaufrufen, Add-to-Carts und Käufen ausgelöst wird. Jedes Ereignis wird mit dem Kanal, der Kampagne und manchmal der konkreten Produkt-ID versehen, die es ausgelöst hat. So kann ein Attributionsmodell die Abfolge der Touchpoints für eine bestimmte Conversion rekonstruieren. Einfachere Modelle schreiben den gesamten Wert dem ersten oder letzten Touchpoint zu; anspruchsvollere – datengetriebene oder Multi-Touch-Modelle – verteilen ihn anteilig nach dem historischen Beitrag jedes Touchpoints zu Conversions. Die Ergebnisse fließen direkt in Berichte zum Conversion-Tracking und letztlich in Berechnungen des Return on Investment ein, denn der tatsächliche ROI eines Kanals lässt sich erst beurteilen, wenn ihm die von ihm beeinflussten Verkäufe angemessen zugeschrieben werden.
Beispiel
<item>
<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&utm_medium=cpc&utm_campaign=shopping_q3</g:link>
</item>Die an das Feld link angehängten utm_-Parameter ermöglichen es einem Attributionsmodell, einen Klick auf genau dieses Listing auf die auslösende Kampagne zurückzuführen und die Feed-Performance so direkt mit den nachgelagerten Touchpoints zu verknüpfen.
Verwandte Begriffe
Attribution liefert nur dann brauchbare Zahlen, wenn sie auf solidem Conversion-Tracking und verlässlichen Daten aus dem Tracking-Pixel aufbaut – ohne genaue Ereigniserfassung verteilt selbst das beste Attributionsmodell den Wert auf Basis unvollständiger Informationen. Eine korrekte Attribution ist zudem Voraussetzung dafür, jeder pro Kanal berechneten Kennzahl zum Return on Investment vertrauen zu können, denn der ROI ist nur so genau wie das Attributionsmodell dahinter.
