Guten Tag, ich bin Lukas Pigal
Verraten Sie mir Ihre Onlineziele – wir kümmern uns um den Rest.
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03.03.2023 | Im Austausch mit Kolleg:innen, Kund:innen und Partner:innen habe ich oft das Gefühl, dass immer wieder etwas Verwirrung über den Unterschied zwischen Google Ads-basierter Attribution, Multi-Channel-Attribution und der Attribution von Google Analytics-importierten Conversions in Google Ads besteht.
Folgende Fragen werden in diesem Artikel beantwortet:
Um den Unterschied zu erklären, werde ich folgende Customer Journey als Beispiel verwenden:
Tag 1: Der Kunde klickt in der Google Suche auf eine Shopping-Anzeige
Tag 2: Der Kunde klickt auf eine Google Display-Anzeige
Tag 3: Der Kunde klickt auf eine Facebook Retargeting-Anzeige und kauft ein Produkt
Da Google Analytics ein Attributionsmodell für den letzten nicht direkten Klick verwendet, wird Facebook 100 % des Conversion-Wertes in dieser Customer Journey gutgeschrieben, weil dies der letzte Klick vor der Conversion war.
Beim Importieren von Conversions aus Google Analytics in Google Ads wird die obige Customer-Journey-Conversion nicht in Google Ads angezeigt, da es sich nicht um den “letzten nicht-direkten Klick“ in Google Analytics handelt. Dadurch wird für Display und Shopping in Google Ads kein Wert gutgeschrieben.
Good to know: Das Attributionsmodell, welches Sie in den Einstellungen für Conversion-Aktionen in Google Ads (unter Import aus Google Analytics) auswählen, verwendet nur Conversions, die in Google Analytics als “letzter nicht-direkter Klick" angezeigt und daher Richtung Google Ads importiert wurden.
Wenn also Google/CPC der letzte Klick war, verteilt das Modell den Conversionwert nur zwischen den Google Ads-Berührungspunkten und verwendet dabei immer das von Ihnen gewählte Attributionsmodell in Google Ads.
Der Google Analytics 4 Conversion-Import für Google Ads ist leider immer noch der letzte nicht-direkte Klick. Hier ändert sich auch mit dem neuen Google Analytics nichts. Das heißt, obwohl man theoretisch das Grund-Attributionsmodell in Google Analytics 4 umstellen kann, hat dies praktisch keinen Einfluss auf die importierten Conversions Richtung Google Ads.
Der Google Tag (früher Global Site Tag) verwendet 100 % der Conversions und des Werts für Käufe, bei denen Google an der Customer Journey beteiligt war. Der Wert wird dann so verteilt, dass er je nach gewähltem Attributionsmodell allen Google-Touchpoints auf der Customer Journey gutgeschrieben wird. In diesem Beispiel der Customer Journey wird der Facebook-Klick vollständig aus dem Attributionspfad herausgelassen, da er keinen Wert hat.
Um die Unterschiede zu verdeutlichen, hier zwei Beispiele mit zwei verschiedenen Attributionsmodellen:
Lineares Attributionsmodell
Bei Verwendung des linearen Modells werden 50 % der Google Shopping-Anzeige und 50 % der Google Display-Anzeige zugerechnet.
Dabei handelt es sich nicht um eine kanalübergreifende Zurechnung, sondern nur um Google Ads-Klicks und -Views. Facebook wird in dieser Gleichung nicht berücksichtigt, da es nicht zu den Berührungspunkten der Google-Anzeigen gehört.
Datengetriebenes Attributionsmodell
Bei Verwendung des datengetriebenen Attributionsmodells wird die Google Shopping-Anzeige mit X % und die Google Display-Anzeige mit X % angegeben. Der Grund, warum der Wert X % beträgt, ist, dass es unmöglich ist, den Anteil des jeweiligen Touchpoints zu kennen (klassische Blackbox), da die Gutschrift auf einem algorithmischen Modell namens Shapley-Wert (benannt nach Lloyd Shapley, einem Mathematiker der für seine Arbeit auf dem Gebiet der Spieltheorie auch einen Nobelpreis erhalten hat) basiert. Vereinfacht gesagt beschreibt der Shapley-Wert den durchschnittlichen marginalen Beitrag eines Merkmals unter Berücksichtigung aller möglichen Kombinationen zum Ganzen.
Es handelt sich auch nicht um eine kanalübergreifende Zurechnung, sondern nur um Google-Klicks und -Views. Facebook wird in der Gleichung nicht berücksichtigt, da es nicht Teil der Google Ads-Touchpoints ist.
Nehmen wir an, in einer perfekten Welt wäre es tatsächlich möglich, jede Customer Journey über alle Kanäle und Geräte hinweg zu verfolgen. In diesem Fall könnten Sie ein positionsbasiertes, lineares oder datengetriebenes Attributionsmodell wählen und das Google Ads-Tracking mit einem bestimmten prozentualen Wert füttern, den das kanalübergreifende Modell Google Ads gutschreiben soll. Auf diese Weise „kontrollieren“ Sie, was Google gutgeschrieben werden soll, und erlauben Google, nur diesen Teil des Wertes zu verwenden, um die Gutschrift auf die Touchpoints zu verteilen.
Am deutlichsten zu demonstrieren wäre dies bei einem linearen Modell in Google Analytics.
Bei der Multi-Channel-Attribution wird Google Ads 66,6 % des Wertes gutgeschrieben (33,3 % für Shopping und 33,3 % für Display). Facebook wird 33,3% des Wertes gutgeschrieben, was von dem Wert, den Sie an Google Ads senden, abgezogen werden müsste.
Obgleich ich weiß, dass GA4 niemals das vollständige Bild der Reise zeigen wird, hege ich noch immer die Hoffnung, dass GA4 es möglich machen wird, kanalübergreifend zugeschriebene Conversionwerte in Google-Anzeigen zu importieren. Auf diese Weise wären wir in der Lage, auch auf einen kanalübergreifenden ROAS hin zu optimieren und bessere Entscheidungen im Marketingmix zu treffen.
Ich empfehle Google Ads-Tracking für die Optimierung eines Google Ads Accounts und als „primäre“ Conversion-Aktion. Google Ads-Tracking liefert dem Google-Algorithmus die maximale Menge an Daten für die Optimierung von Geboten mittels Smart Bidding und erfasst auch sogenannte View-through-Conversions – also Conversions, denen zwar ein Sichtkontakt vorangeht, aber kein direkter Klick auf eine Display- oder Videoanzeige.
Im obigen Beispiel könnten einige argumentieren, dass die ersten beiden Google-Touchpoints wahrscheinlich die wichtigsten in diesem Conversionpfad waren. Es ist jedoch wichtig, einen ganzheitlichen Blick zu haben und die Kontrolle über doppelte Zuordnung und Messung entlang der Customer Journey zu behalten. Nur so kann eine begründete Entscheidung darüber getroffen werden, wie viel Budget in welchen Channel investiert werden sollte.
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Paul Gerlée ist Head of Ads Strategy bei otago. Als Experte für Performance Marketing, Programmatic Advertising und Marketing Automatisierung ist er für die strategische Weiterentwicklung von Key Accounts zuständig. Vorher war er bei diversen Startups im Bereich SEO und Business Intelligence tätig und betreut vom Online-Shop bis hin zum Industrieunternehmen ein breites Portfolio an Kunden.
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