Zurück zum Blog

Herausforderungen der Marketing-Attribution: Eine Attribution-Apokalypse?

Published on: 2024-9-8 Herausforderungen der Marketing-Attribution: Eine Attribution-Apokalypse?

Immer noch über die First-Click- vs. Last-Click-Debatte nachdenken? Es könnte an der Zeit sein, weiterzuziehen. In der Marketing-Community wird gemunkelt, dass Attribution stirbt – wenn nicht sogar schon tot ist.

Ist das wirklich der Fall? Was sind die Herausforderungen der Attribution? Und ist Attribution offiziell tot, oder entwickelt sie sich zu etwas Neuem?

Hier beleuchten wir die Attribution-Debatte und wie Sie Herausforderungen der Marketing-Attribution in Ihrer Strategie bewältigen können.

Verständnis der Attribution

Fangen wir mit den Grundlagen an.

Marketing-Attribution bedeutet, herauszufinden, wie verschiedene Touchpoints in Ihrer Strategie Kundenentscheidungen beeinflussen.

Im Wesentlichen skizzieren Attributionsmodelle die Customer Journey und zeigen auf, welche Maßnahmen und Kanäle zu Konversionen führen. Indem Sie diese kritischen Berührungspunkte identifizieren, können Sie Ihre Marketingmaßnahmen optimieren und sich auf die Bereiche konzentrieren, die den größten Einfluss haben.

Innerhalb dieser Analyse wurden verschiedene Ansätze entwickelt, um die Bedeutung der unterschiedlichen Touchpoints entlang der Customer Journey zu verstehen:

  • Das Last-Click-Modell schreibt dem letzten Touchpoint vor der Konversion den gesamten Wert zu.
  • Das First-Click-Modell gibt dem ersten Touchpoint den gesamten Wert.
  • Das Lineare Modell verteilt den Wert gleichmäßig auf alle Touchpoints.
  • Das Time-Decay-Modell gewichtet jüngere Interaktionen stärker.
  • Das positionsbasierte (oder U-förmige) Modell vergibt bedeutenden Wert an den ersten und letzten Touchpoint, während der Rest auf die mittleren Interaktionen verteilt wird.
  • Datengetriebene Modelle, die KI und maschinelles Lernen nutzen, verwenden historische Daten für eine differenzierte Aufschlüsselung der Attribution.

Was ist ein Beispiel für Marketing-Attribution?

Stellen Sie sich vor, Sie sehen eine Werbung für eine Heißluftfritteuse auf TikTok. Interessiert klicken Sie auf die Anzeige und melden sich für einen Newsletter an, um einen Rabatt zu erhalten. Nach kurzem Stöbern verlassen Sie die Seite, erhalten aber später eine Follow-up-E-Mail, die Sie zum Kauf motiviert.

In diesem Beispiel:

  • First-Click Attribution schreibt der TikTok-Anzeige 100 % des Werts zu, da sie der erste Kontaktpunkt war.
  • Last-Click Attribution vergibt den gesamten Wert an die E-Mail, da sie der letzte Touchpoint vor dem Kauf war.
  • Lineare Attribution teilt den Wert gleichmäßig auf, wobei TikTok und die E-Mail jeweils 50 % erhalten.
  • Time Decay Attribution gibt der E-Mail 75 % des Werts, da sie näher an der Konversion liegt, und TikTok 25 %.

Wie Sie sehen, beeinflussen verschiedene Attributionsmodelle die wahrgenommene Effektivität von Marketingkanälen.

Und diese Ansätze sterben aus.

Was ist das Problem der Attribution im Marketing?

Rand Fishkin beleuchtet das Problem der Marketing-Attribution in seinem SparkToro-Artikel „Attribution is Dying, Clicks are Dying, Marketing is Going Back to the 20th Century“.

Fishkin erklärt, dass wir einen Wandel in der Art und Weise erleben, wie wir Strategien verfolgen und messen – und dass die Attribution, wie wir sie kennen, der Vergangenheit angehört. Hier ist der Grund.

Der Titel und die Einführung des SparkToro-Artikels: ‚Attribution is Dying, Clicks are Dying, Marketing is Going Back to the 20th Century‘.
Quelle: SparkToro

Datenschutzvorschriften

Strengere Cookie-Richtlinien reduzieren die Möglichkeit, Nutzer im Web zu verfolgen, erheblich. Neue Datenschutzgesetze in Regionen wie Kalifornien und der EU sowie die Verbreitung von Werbeblockern erschweren die Nachverfolgung zusätzlich.

Diese Entwicklungen machen es schwierig, umfassende Daten über das Nutzerverhalten zu sammeln.

Zero-Click-Inhalte

Der Aufstieg von Zero-Click-Inhalten – bei denen Nutzer Informationen direkt auf Plattformen wie LinkedIn oder Twitter konsumieren, ohne auf externe Seiten zu klicken – macht traditionelle Attributionsmodelle weniger effektiv. Plattformen priorisieren zunehmend native Inhalte und verhindern damit die Weiterleitung von Attributionsdaten.

Unzählige Apps und mehrere Geräte

Geräteübergreifende Reisen und In-App-Aktivitäten erhöhen die Komplexität der Attribution erheblich. Nutzer interagieren auf mehreren Geräten und Anwendungen, oft ohne konsistente Tracking-IDs. Diese Fragmentierung erschwert es, die gesamte Customer Journey genau abzubilden.

Dark Traffic

Dark Traffic – bei dem Verweisquellen verborgen oder unklar sind – erschwert es zusätzlich, Konversionen korrekt zuzuordnen. So verschleiern viele soziale Netzwerke Verweisdaten, wodurch Marketer nur unvollständige Einblicke in Traffic-Quellen erhalten.

Perspektiven der Community zu Marketing-Attribution-Herausforderungen und der Zukunft der Attribution

Wie steht die digitale Community zum Tod der Attribution? Die Diskussionen auf Hacker News als Reaktion auf Fishkins Artikel zeigen vielfältige Meinungen zur Attribution und ihrer Zukunft. Und im Großen und Ganzen scheinen aktuelle Tracking-Praktiken nicht vermisst zu werden.

Viele sind der Ansicht, dass der Tod der Attribution die Reaktion auf Nutzerverhalten widerspiegelt. Nutzer sind zunehmend frustriert von aufdringlichen Werbemaßnahmen und setzen daher Tools wie Werbeblocker ein, um ihre Online-Erfahrung zu verbessern.

„Was ich mir wünsche, sind Menschen in dieser Welt, die einen respektvolleren Ansatz gegenüber Nutzern verfolgen“, schrieb ein Kommentator und brachte den Wunsch nach mehr Respekt für die Privatsphäre der Nutzer zum Ausdruck.

Andere argumentieren, dass die Marketing-Attribution von Anfang an nie vollständig zuverlässig war und immer ein gewisses Maß an Spekulation beinhaltete.

Wie ein Kommentator bemerkte: „Attribution war immer eine Pseudowissenschaft, um die Kosten für Online-Werbeflächen künstlich aufzublähen.“ Dieser Standpunkt deutet darauf hin, dass die Probleme mit der Attribution nicht neu sind, sondern von Anfang an ein Merkmal des digitalen Marketings waren.

Tot oder metamorphosiert? Die Zukunft der Marketing-Attribution

Fishkin hat recht, auf die Herausforderungen und Einschränkungen der Marketing-Attribution angesichts regulatorischer und technologischer Veränderungen hinzuweisen. Ebenso hat die digitale Community recht, eine datenschutzfreundlichere Ära zu begrüßen (etwas, das unsere eigene Mission bei Wide Angle Analytics antreibt)!

Doch wo stehen wir jetzt? Wie können wir aussagekräftige Metriken verfolgen, wenn die Gewässer so trüb geworden sind und die Customer Journeys so komplex sind – und angesichts der Notwendigkeit, die Datenschutzpräferenzen der Nutzer zu respektieren?

Mehrere zentrale Trends geben Hinweise darauf, wie die Zukunft der Marketing-Analyse aussehen wird.

Maschinelles Lernen und KI

Maschinelles Lernen und KI werden die Marketing-Attribution revolutionieren.

Durch den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen können Unternehmen Herausforderungen der Marketing-Attribution meistern und den Wert verschiedener Kanäle genau zuordnen.

KI-basierte Tools können komplexe Korrelationen zwischen Werbeausgaben, Klicks, Website-Interaktionen und Verkäufen erkennen, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu verletzen oder Cookie-basiertes Tracking zu nutzen.

Datenschutzfreundliche Ansätze

Zukünftige Modelle müssen effektive Attribution mit Datenschutzüberlegungen in Einklang bringen. Datenschutzorientierte Attribution wird an Bedeutung gewinnen, indem aggregierte Daten und einwilligungsbasiertes Tracking genutzt werden, um sowohl den Vorschriften zu entsprechen als auch umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Verbesserte Attributionsmodelle

Verbesserte Attributionsmodelle werden entstehen, die die Stärken bestehender Modelle kombinieren und deren Schwächen ausgleichen.

Ein solches Modell ist die Multi-Touch-Attribution (MTA). Bis 2025 werden MTA-Modelle Daten sowohl aus Online- als auch aus Offline-Kanälen integrieren, um einen umfassenden Blick auf die Customer Journey zu bieten. Dies wird auch die Integration vernetzter Geräte wie Smart-TVs und Sprachassistenten umfassen.

Fallstudie: Wide Angle Analytics’ zukunftssichere, datenschutzfreundliche Webanalyse

Wide Angle Analytics zeigt, wie datenschutzorientierte Webanalyse den modernen Marketinganforderungen gerecht werden kann.

Die Webanalyse-Software von Wide Angle Analytics bietet präzise Einblicke in die Website-Performance, ohne die Privatsphäre der Besucher zu gefährden. Sie analysiert 100 % des Traffics, bleibt dabei jedoch cookie-frei und DSGVO-konform. Das bedeutet, dass Sie das Verhalten und die Konversionen der Nutzer effektiver denn je verfolgen können – und gleichzeitig internationale Datenschutzbestimmungen einhalten.

Wir haben eine Social-Media-Werbekampagne gestartet und hatten ein echtes Rätsel. Wir konnten die Metriken des Werbenetzwerks nicht mit dem Google-Analytics-Dashboard in Einklang bringen. Erst als wir Wide Angle Analytics einsetzten, das keine Zustimmung für anonyme, datenschutzorientierte Analysen benötigt, erhielten wir vollständige Sichtbarkeit. Mit Wide Angle konnten wir den Website-Traffic und die Aktivität korrekt den Werbeausgaben zuordnen.

- Social Media Manager, Finterre

Erfahren Sie hier mehr und testen Sie eine kostenlose interaktive Demo.

Bereiten Sie sich auf die Zukunft der Attribution vor und setzen Sie auf datenschutzfreundliche Analysen

Wir haben die Herausforderungen der Marketing-Attribution untersucht, einschließlich Datenschutzvorschriften, Änderungen in der Tracking-Technologie und dem Aufstieg von Zero-Click-Inhalten.

Traditionelle Attributionsmodelle reichen vor diesem Hintergrund nicht mehr aus. Datenschutzorientierte Optionen, die zunehmend komplexe Customer Journeys in einem Labyrinth von Apps und Geräten berücksichtigen, sind der Schlüssel, um wertvolle Marketing-Einblicke zu gewinnen. Und dank des Drucks der öffentlichen Meinung und internationaler Vorschriften bewegen wir uns mit rasanter Geschwindigkeit auf diese Zukunft zu.

Bereiten Sie sich auf diese Transformation mit Wide Angle Analytics vor. Mit fortschrittlichen Tools und anonymisierten Daten helfen wir Unternehmen, ihre Zielgruppe zu verstehen, während wir die Privatsphäre der Nutzer respektieren.

Entdecken Sie, wie Wide Angle Analytics Ihre Marketinganalyse verbessern kann, indem Sie heute eine Online-Demo ausprobieren.

Lauren Meredith
Author: Lauren Meredith

Lauren Meredith ist eine erfahrene Content-Marketing-Strategin und Autorin, die Online-Unternehmen dabei hilft, mit ihrer Zielgruppe in Kontakt zu treten und organischen Erfolg zu maximieren. Ihre SEO-Inhalte sichern #1-Positionen auf Google, erscheinen in Publikationen wie The Independent, Yahoo und akademischen Bereichen und wurden bei den Digital Growth Awards ausgezeichnet.

Dies ist eine maschinelle Übersetzung des englischen Originalbeitrags.