Attributionsmodellierung – die einzig mögliche Zukunft des Marketings

Nachdem es die letzten Jahre eher darum gegangen ist, auf welchem Online Kanal bzw. Online Medium es am besten wäre, Werbung auszuspielen, geht es heute vermehrt darum, auf so vielen Werbekanälen wie nur möglich präsent zu sein. Auch wenn es oft als „Gießkannen-Prinzip“ negativ abgetan wird, ist diese Vorgehensweise dennoch in den meisten Unternehmen Gang und Gäbe. Wenn ein Unternehmen Beispielsweise nur auf Facebook vertreten ist oder nur Affiliate Netzwerke bespielt, wird dies höchstwahrscheinlich zu wenig sein (natürlich Marken-abhängig). Es sollten also mehrere Bewerbungs-Möglichkeiten kombiniert werden.

Das Problem, welches hier vorhanden ist, ist jenes, dass die Auswertung und meist deren Betrachtungsweise nicht mehr zeitgemäß ist. Wenn ich z.B. Facebook Ads schalte oder AdWords Werbung betreibe, dann wäre es einfach nicht (vollständig) korrekt, diese Werbemaßnahmen mit einer „Last Click“ Auswertungs-Methode z.B. in Google Analytics zu betrachten. Jeder Kanal steht für eine andere Eigenschaft – Stichwort „Push“ und „Pull“ Marketing. So ist eine Kaufabsicht bei einer Long-Tail Anfrage in AdWords wahrscheinlicher, als z.B. eine ausgespielte Display Anzeige. Allerdings hätte der Kunde vielleicht niemals nach einem Produkt gesucht, ohne die Display Anzeige gesehen zu haben. Um hier dementsprechend nun jeden Kanal beurteilen zu können, kommt das sogenannte Attributionsmodell zum Tragen. Hier geht es darum, die Effizienz einzelner Kanäle bzw. Maßnahmen festzustellen.

Ähnlich einer Fußballmannschaft könnte der Stürmer nur schwer ein Tor schießen wenn es keinen Verteidiger gibt oder keinen Tormann, Trainer, Sponsoren usw. All diese Mitspieler und Organisatoren sind aber von Nöten, um Tore schießen zu können. In der traditionellen Werbeplanung wird dies oft nicht beachtet bzw. wird den falschen (teuren) Kanälen eine zu hohe Beachtung geschenkt wie z.B. TV, Radio oder Print.

Das Attributionsmodell soll nun zeigen, welche Budgets in welchem Channel am besten eingesetzt ist und wie diese untereinander zusammenspielen.

Attributierung – Was ist das?

Attributierung bedeutet in der Informatik, die Vergabe von Werten zu den Attributen eines Objekts. In der Mathematik dienen Attributierungen der Repräsentation bestimmter Einstellungen, welche ein System gegenüber Formeln oder Inferenzregeln einnimmt oder aufgrund von Inferenzen haben kann. Sehr einfach gesagt bedeutet es, dass mehrere kleinere Informationen gesammelt werden um daraus eine „Hauptinformation“ zu generieren. Umgelegt auf Conversions im Online Marketing heißt das übersetzt: Eine Conversion setzt sich aus vielen verschiedenen „kleineren“ Conversions zusammen. Hinzu kommt, dass jede dieser „einzelnen“ kleineren Conversions, eine andere Gewichtung bekommt.

Abbildung 1: Übersicht Conversion-Beispiel

Ohne hier mathematisch noch tiefer einzutauchen kann man sagen, dass maschinelles Lernen und das gesamte Thema AI ebenfalls auf diesen Modellierungen aufbaut. Alleine dadurch, ist das gesamte Thema nicht nur für den (Online) Marketing Bereich interessant, sondern wird in Zukunft auch andere technologische Bereiche einnehmen.

Verschiedene Marketing Tools und Werbeplattformen wie Google AdWords, BING oder Adobe Analytics bieten dementsprechend schon die Möglichkeit, die sogenannte Attributierung zu ändern. Hier sind verschiedene „Modelle“ möglich wie z.B. ein positionsbassiertes Modell, eine lineare Attributierung oder wie vorher kurz beschrieben ein datengetriebenes Modell.

Google und die Attributierung

Google legt hier seit einiger Zeit ebenfalls ein besonderes Augenmerk auf das Thema Attributierung. Das bedeutet, dass es in einigen Google-Marketing Tools möglich ist, in dieses „System“ einzugreifen bzw. die Einstellungen dahingehend zu ändern. Wie schon erwähnt, baut Google Analytics bzw. AdWords hier auf das sogenannte „Last Click“ bzw. „First Click“ Modell auf. Das heißt, dass die gesamte Gewichtung einer Conversion immer dem letzten (Online)Kanal zugewiesen wird oder eben umgekehrt.

Abbildung 2: Attributionsmodelle von Google (Quelle: Google)

Prinzipiell ist diese Betrachtungsweise auch soweit korrekt. Das Problem ergibt sich erst bei einer näheren Analyse: Bei dem Beispiel oben wird dem „Kanal“ Organisch die getätigte Conversion nicht zugewiesen sondern CPC (SEA). Nun wäre es interessant zu wissen, wie wertvoll und wichtig aber der Kanal SEA in dieser Customer Journey eigentlich ist.

• • Letzte Interaktion: Conversion wird komplett der letzten Interaktion zugewiesen

  • Erste Interaktion: Conversion wird der ersten Interaktion zugewiesen

  • Zeitverlauf: Interaktion, welcher der Conversion zeitlich am nächsten liegt, bekommt den größeren Conversion-Anteil zugewiesen. Ideal für kurze Kampagnen, da diese einen hohen Conversion-Anteil bekommen.

  • Linear: Die verschiedenen Interaktionen teilen sich die Anteile an einer Conversion. Ideal für eine gleichmäßige Analyse.

  • Positionsbasiert: Eine Mischung aus First- und Last Click Modell. Die erste und letzte Interaktion bekommt den meisten %-Anteil zugewiesen. Ideal wenn die Steigerung der Bekanntheit der Marke wichtig ist aber auch eine Conversion.

  • Daten-getrieben: Google bzw. das jeweilige System selbst nimmt die Aufteilung der Conversions bzw. Interaktionen vor. Hier ist es wichtig, über eine ausreichend große Datengrundlage wie Konversions zu verfügen.

Google Analytics

In Google Analytics gibt es mehrere Möglichkeiten, erreichte Conversions und Transaktionen einzusehen, ohne dabei nur die “Last Click” Methode zu betrachten. Eine davon wäre die Einsicht des Multi-Channel Trichters unter “Mulit-Channel Trichter-Top Conversion Pfade“. Hier kann analysiert werden, wie viel die einzelnen Quellen zu Conversions und Zielerreichungen beigetragen haben. Weiters kann man einsehen, ob bestimmte Quellen eher zu direkten Käufen beitragen oder eher vorbereitend sind bzw. welche Quellen zu einem direkten Kauf führen. Dementsprechend lassen sich Marketing-Maßnahmen oder Budgets anpassen.

Abbildung 3: Multi-Channel Trichter Einsicht in Google Analytics

Weiters wäre es noch möglich, hier eigene Conversion-Segmente anzulegen bzw. über sekundäre Dimensionen weitere Analysen für diverse Insights zu tätigen.

Abbildung 4: Multi-Channel Segmente etc.

Prinzipiell ist die Multi Channel Trichter Auswertung eine Art der Attributions-Auswertung. Eine Auswertung, welche hier noch genauer die Attribution des jeweiligen Werbekanals anzeigt, ist unter dem Punkt “Conversions-Attribution-Modellvergleichstool” einzusehen. Hier sieht man den Einfluss der verschiedenen Kanäle je nach Betrachtungsweise nochmal genauer.

Abbildung 5: Attribtuion Tool Übersicht und Einstellungsmöglichkeiten

Es ist möglich, die verschiedenen Modelle gegenüberzustellen um zu sehen, inwieweit sich eine Umstellung des Modells auf einen Kanal auswirkt. Es wäre z.B. eine Erkenntnis, dass sich mit dem “Last Click” Modell wesentlich mehr Conversions der “ersten Interaktion” zugerechnet werden als auf die “letzte Interaktion”.

Um möglichst schnell Conversions und Conversion-Wert einsehen zu können, ist hier die Empfehlung, dies in einem der ersten Schritte der Analyse auf “Conversion und Wert” im Dropdwon-Feld umzustellen.

Abbildung 6: Conversion Wert Auswahl

Weiters ist es auch hier möglich, eigene Zuordnungsmodelle anzulegen bzw. Conversion Segmente dabei ist. Wenn unter den vorausgewählten Zuordnungsmodellen noch keines dabei ist, welches den jeweiligen Anforderungen entspricht, dann kann man sich selbst ein benutzerdefiniertes Modell anlegen.

Abbildung 7: Eigenes Attributionsmodell anlegen

AdWords Attributionsmodelle

In AdWords ist die Problematik der Zuordnung bzw. Attribution “doppelt” vorhanden: Hier wird bei der Erstellung einer Conversion mit den Basis Einstellungen, diese jeweils der letzten geklickten Kampagne zugewiesen (“Last Click”). Dies hat aber prinzipiell nichts mit dem “Last Click” Modell in Analytics zu tun. Hier bleibt AdWords (bei den Standard-Einstellungen) das “First Click” Modell. Der entscheidende Unterschied ist hier, dass AdWords die Kampagnen-Messungen intern auf “LastClick” zählt.

Abbildung 8: Attributierung in Google AdWords Alt vs. Neu

Um die Analyse und die daraus resultierenden Einstellungen zu ändern, empfehlen wir hier das Conversion Zähl-Modell neu einzustellen. Eine dementsprechende Umstellung sollte eine positive Auswirkung auf die gesamte Kampagnen-Steuerung haben.

Abbildung 9: Einstellung Attributierung in Google AdWords

Abbildung 10: Übersicht AdWords Kampagnen-Conversion Zuweisungen

Wenn man sich unsicher bez. dieser Umstellung ist, dann ist es ebenfalls möglich vorab einzusehen, inwieweit sich eine neue Attributionsmodellierungs-Einstellung auf die Conversion-Aufteilung auswirken würden. Dies ist in AdWords unter “Tools-Klickanalyse-Attributionsmodellierung” möglich.

Abbildung 11: Attributierung in Google AdWords Voransicht

Was ist aber, wenn hier plötzlich weniger Conversions passieren und die Zahlen einbrechen?

Das liegt dann garantiert nicht an der Einstellung der Attribution. Das schlimmste was hier nämlich passieren kann ist, dass nichts passiert. Klingt zwar etwas banal, ist aber so.

Allerdings sollte es den positiven Effekt haben, dass die Conversions “neu”, den jeweiligen Kampagnen zugeteilt wird und dadurch u.a. die Click-Preise individuell angepasst werden können. Hier könnten Kampagnen wichtiger werden, die zwar mit dem “Last Click” Modell keine Conversions bringen, im “Push & Pull” Bereich aber sehr wichtig sind. Es werden dementsprechend nicht nur die konvertierenden Kampagnen angesehen werden, sondern auch alle anderen Kampagnen und ob es hier eine Kausalität gibt.

Das System updatet sich auch regular, das bedeutet, dass man durch die dynamischen Algorithmen, welche das datengetrieben Modell beinhaltet, immer das richtige Modell für den Kunden hat bzw. das System das richtige Modell auswählt.

Abbildung 12: Einstellungen Attributionsmodell im AdWords Backend

Für die Datengetriebene Variante muss eine gewisse Anzahl von Conversions schon vorhanden sein, sonst ist diese Option nicht möglich auszuwählen. Dennoch ist hier die Empfehlung, das Positionsbasierte Modell zu verwenden und nicht auf dem standardisiertem First Click Datenmodell bleiben.

Google Attribution Tool

Ein Tool welches in den nächsten Monaten auf den Markt kommt ist Google – Attribution. Dieses befindet sich schon mit ausgewählten Kunden in einer Beta-Phase und hat bis dato sehr gutes feebback erhalten. Mit diesem Tool wird es möglich sein, das jeweilige Marketing-Budget neu aufzuteilen. Und hier sind nicht nur die Google internen Marketing Tools abgebildet sondern genauso Social Media, Organisch usw. Weiters ist das Tool auch Cross-Channel basierend, ähnlich wie Google Analytics.

Das heißt alles was in Google Analytics abbildbar ist, wird auch in Attribution abbildbar sein. Außerdem ist es auch Cross-Device, das unterscheidet das Tool von sehr vielen anderen Anbietern in diesem Segment. Das heißt Attribution kann mit einer hohen Wahrscheinlichkeit sagen, ob sich ein User Cross-Device übergreifend bewegt. Weiters wird es eine Schnittstelle zu AdWords zurück geben um AdWords so aussteuern zu können, das die meisten Impressionen bzw. Conversions generiert werden anhand der aggregierten aus Attribution. Damit können ebenso z.B. Klick-Gebote etc. individueller gesetzt werden.

Abbildung 13: Screenshot Google Attribution Tool (Quelle: Search Engine Land)

Weitere Tools und Möglichkeiten

Natürlich hat nicht nur Google das Thema Attribution intensiver aufgegriffen, auch andere System-Anbieter beschäftigen sich damit schon länger. Zum Beispiel gibt es mit der Adobe Analytics Cloud ebenfalls Möglichkeiten zur genauen Analyse, welche Abfolge von Ereignissen zu einer Konversion führt.

Hier würden sich auch “Kunden-Kontakt Punkte” wie Call Center-Calls mit einbinden lassen oder sogar Beratungs-Gespräche in einem Offline-Store, wenn z.B. eine Kundenkarte vorhanden ist. Diverse Anomalie-Erkennungen und Gewichtungsanalysen geben hier auch die Möglichkeit, Personalisierungen vorzunehmen um so den Kunden noch gezieleter ansprechen zu können.

Mit Mapping & Attribution Modeling ist die Einsicht für eine gesamteinheitliche Customer Journey auch über das Web-Analyse Tool Webtrekk möglich.

Abbildung 14: Webtrekk Attributions-Einstellungen bei Ziel-Erstellung (Quelle: Webtrekk)

Es gibt natürlich auch noch weitere Anbieter am Markt wie Kochava, Tune, Affise für Affiliate Marketing, Econda usw. mit der Möglichkeit, Kontaktketten genauer einzusehen. Und auch SEO Tools wie Ryte, Searchmetrics oder Xovi bieten Mittel und Wege um Tools wie Adobe Analytics, Google Analytics, die Search Console oder Webtrekk zu integrieren.

Fazit & Big picture

Egal für welches System man sich entscheidet oder wie man mit dem Thema Attributionsmodellierung auch umgeht: Ohne einen (technischen) Check, ob das jeweilige System soweit korrekt eingebunden ist (feuert das Javascript Snippet, ist der Tag Manager korrekt implementiert, SDK fehlerfrei integriert etc.) und alle Einstellungen korrekt getroffen sind (Stichwort Channel-Gruppierung Google Analytics oder wt-Parameter Benennungen in Webtrekk), sollte man keine Vorab-Entschlüsse ziehen und lieber nochmal auf Nummer sicher gehen. Hier gilt wie überall: Garbage In - Garbage Out.

Dass die Attributionsmodellierung die Arbeitsweise der Zukunft im (Online)Marketing sein wird, ist soweit auf jeden Fall mal ziemlich sicher. Und mit dem Verständnis für ein paar Basics ist diese in der Gesamtheit auch leicht verständlich.