Attribution in Google Analytics: Touchpoint-Relevanz in der Customer Journey bestimmen

von | Nov 17, 2020 | Analytics

„Attribution Modelling“ ist eines der Schlagworte im Bereich Digital Analytics und Marketing, das immer wieder auftaucht. Das Thema ist heiß diskutiert, denn wenn ihr die Customer Journey eurer Nutzer versteht und welche Rolle eure Online-Aktivitäten spielen, könnt ihr Optimierungen vorantreiben. In diesem Beitrag klären wir auf, was sich hinter dem Begriff Attribution verbirgt und wie euch Google Analytics hilft, die Relevanz eurer Touchpoints zu bewerten.

Was ist Attribution Modelling?

Auf eurer Website kauft ein Nutzer ein Produkt, ruft eine bestimmte Seite auf oder führt eine andere Aktion durch, die ihr als Ziel definiert habt. Diese Zielerreichung nennt sich Conversion. Im Regelfall ist die Zielerreichung am Ende einer größeren Customer Journey. Das bedeutet, dass Nutzer mit mehreren Touchpoints von euch in Berührung kommen, bevor sie eine gewünschte Aktion durchführen. So ist es beispielsweise möglich, dass ein Nutzer über die organische Suche auf eure Website kommt (Touchpoint 1), dann die Seite ohne Aktion verlässt und mit einer Google Ads Kampagne interagiert (Touchpoint 2) und erst beim direkten Zugriff auf die Seite (Touchpoint 3) ein Produkt kauft.

Dieser Fall wirft einige Fragen auf:

  • Welcher Touchpoint ist für meine Kunden relevant?
  • Welchen Beitrag leistet der Touchpoint zur Conversion?
  • Wie soll ich die Touchpoints bewerten?

Hier kommt die Attribution ins Spiel. Die Aufgabe von Attributionsmodellen ist die Zuweisung von Relevanz der Touchpoints zur Conversion und die monetäre Zuordnung. Im Ergebnis habt ihr die Möglichkeit, eine fundierte, nachvollziehbare Bewertung vorzunehmen und euer Multi-Channel-Marketing zu optimieren.

Die Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Google Analytics Attribution

Die gute Nachricht vorweg: Google Analytics bietet unterschiedliche Attributionsmöglichkeiten und liefert euch spannende Insights zur Customer Journey. Damit ihr erfolgreich attribuieren könnt, müssen allerdings noch einige Rahmenbedingungen beachtet werden. Google Analytics hat nicht automatisch alle eure Marketing-Daten zur Verfügung. Stellt zu Anfang also sicher, dass ihr eure Marketing-Tools mit der Analytics Property verknüpft habt.

Verknüpfung von Marketing Tools

Ihr prüft dies ganz einfach über die Property-Einstellung in Analytics.

Marketing-Tools mit Google Analytics verknüpfen

Marketing-Tools mit Google Analytics verknüpfen

Über das Zahnrad-Icon gelangt ihr in die Analytics-Verwaltung. In der mittleren Spalte befinden sich die Einstellungen auf Property-Ebene. Dort gibt es den Bereich Produktverknüpfungen, der es euch ermöglicht alle Verknüpfungen zu verwalten.

Klickt auf „Alle Produkte“ für einen vollständigen Überblick.

Beispiel: Google Ads und Google Search Console sind verknüpft

Beispiel: Google Ads und Google Search Console sind verknüpft

In diesem Beispiel vom Google Merchandise Store sehen wir, dass die Property mit Google Ads und der Search Console verknüpft ist. Somit können für die Attribution auch nur diese Daten zusätzlich verwendet werden. Wenn ihr auch Kampagnen über DV360 fahrt oder über den Campaign Manager, dann solltet ihr auch diese Produkte für eine saubere Attribution verknüpfen.

Mehr Informationen zur Ads-Verknüpfung findet ihr auch in unserem anderen Blog-Beitrag.

Ziele definieren

Genauso wichtig wie die Verknüpfungen ist die Definition eurer Ziele. Macht euch Gedanken, welche Nutzeraktivität für euch wertstiftend ist. Das kann ein erfolgreicher Verkauf sein, aber auch die Anmeldung zum Newsletter oder das Ausfüllen eines Kontaktformulars. Der Fantasie sind keine Grenzen gesetzt. Voraussetzung für eine gute Zieldefinition ist aber das saubere und umfassende Tracking auf eurer Website.

Sobald ihr wisst, was eure Ziele sind, definiert ihr sie in Google Analytics auf Datenansichtsebene. Ruft dafür wieder die Verwaltung auf und klickt in der rechten Spalte auf Zielvorhaben:

Zielvorhaben in Google Analytics

Zielvorhaben in Google Analytics

In diesem Bereich könnt ihr Zielvorhaben anlegen, überschreiben und bearbeiten. In Google Analytics können Zielvorhaben nicht gelöscht werden und es gibt ein generelles Limit von 20 Stück pro Datenansicht. Nehmt euch deswegen genug Zeit, um die Ziele klar aufzubereiten. Mehr Informationen zu Zielvorhaben findet ihr in der Google Hilfe:

https://support.google.com/analytics/answer/1012040?hl=de

Regelbasierte Attribution in Google Analytics

Sobald ihr alle wichtigen Marketing-Tools verknüpft und eure Ziele bestimmt habt, könnt ihr die Attributionsberichte in Google Analytics erfolgreich einsetzen. Standardmäßig attribuiert Google Analytics immer nach dem Modell „Letzte Interaktion“, also wird dem letzten Nutzer-Touchpoint die volle Conversion zugerechnet. Diese Logik hat keine Allgemeingültigkeit und deswegen gibt es verschiedene Attributionsmodelle.

In der linksseitigen Navigation findet ihr die Berichte unter Conversions -> Multi-Funnel-Trichter:

Top-Conversion-Pfade in Google Analytics

Top-Conversion-Pfade in Google Analytics

Gerade wenn ihr mit dem Thema Attribution startet, ist es ratsam, sich zuerst einige Informationen anzuschauen, bevor ihr Modelle anwendet, vergleicht oder selbst erstellt. Der Startpunkt ist am besten der Bericht der „Top-Conversion-Pfade“. Hier erhaltet ihr einen Einblick über die Customer Journey eurer Nutzer. Google listet euch die Kombination von Touchpoints auf, die zu einer Conversion geführt haben. Schaut euch hier etwas um und nutzt den Einstellungsbereich über der Zeitverlaufs-Grafik. Ihr könnt euch den Bericht für spezielle Conversions beziehungsweise Zielvorhaben filtern, spezielle Pfadlängen untersuchen, Google Ads Journeys betrachten und Interaktionstypen und Tracking-Zeiträume festlegen.

Nachdem ihr euch einen Überblick verschafft habt, ruft das Modellvergleichstool am Ende des Navigationsregisters auf. Ihr habt in dem Bereich gleich schon eine Touchpoint-Bewertung nach dem Modell „Letzte Interaktion“ standardmäßig gegeben:

Attributionsmodelle in Google Analytics vergleichen

Attributionsmodelle in Google Analytics vergleichen

Im oberen Bereich könnt ihr, wie zuvor, die Einstellungen spezifizieren. Darüber habt ihr die Möglichkeit, die Ergebnisse zu exportieren oder Conversion-Segmente zu verwenden und zu vergleichen. Diese Funktion ist besonders hilfreich, wenn ihr eine Detail-Analyse starten wollt. Zum Beispiel könnt ihr Conversion-Typen begrenzen, nur Nutzer mit einer bestimmten Anfangsinteraktion betrachten oder schauen, wie die Attribution für Nutzer mit mobilen Endgeräten ausfällt. Die Analyse-Optionen sind vielfältig.

Conversion-Segmente in Google Analytics

Conversion-Segmente in Google Analytics

Ein paar Segmente stellt Google Analytics euch bereit, aber ihr könnt euch auch selbst benutzerdefinierte Segmente für eure speziellen Insights- und Attributionsanalysen erstellen.

Im mittleren Bereich befindet sich das eigentliche Vergleichstool. Hier könnt ihr analysieren, wie die Relevanz- und monetäre Zuordnung bei Verwendung des jeweiligen Attributionsmodells ausfällt. Bei dem Thema Attribution geht es nämlich nicht um die Frage, was richtig oder falsch ist. Mit dieser Analyse wollt ihr das Modell finden, das eurem Business-Case-Verständnis am nächsten kommt, damit ihr die Touchpoints korrekt bewerten könnt.

Google Analytics bietet euch Regelmodelle für den Vergleich an:

Standardmodelle in Google Analytics

Standardmodelle in Google Analytics

Hier einmal ein Gesamtüberblick:

  • Letzte Interaktion*: Die Conversion wird vollständig dem letzten Klick / Touchpoint zugeordnet
  • Erste Interaktion*: Die Conversion wird vollständig dem ersten Klick / Touchpoint zugeordnet
  • Letzter indirekter Klick: Direkt wird als Channel immer ignoriert und die Conversion wird dem Touchpoint zugerechnet, die den Nutzer zuletzt auf die Website brachte.
  • Letzter Google Ads-Klick: Die Conversion wird vollständig dem Google Ads Klick zugeordnet
  • Linear*: Allen Touchpoints des Conversion-Pfads wird der gleiche Anteil zugerechnet
  • Zeitverlauf*: Touchpoints, die zeitlich näher an der Conversion liegen, werden höher bewertet
  • Positionsbasiert: Dem ersten und letzten Touchpoint werden 40% der Conversion zugerechnet, die anderen 20% werden linear auf alle anderen Touchpoints dazwischen verteilt.

Für die Modelle, die mit einem Sternchen (*) markiert sind, gilt darüber hinaus, dass dem Channel / Touchpoint „Direkt“ keine Conversion zugerechnet wird. Eine Ausnahme liegt dann vor, wenn der Conversion Pfad beziehungsweise die Customer Journey nur aus direkten Zugriffen besteht. Durch Browsereinschränkungen hinsichtlich Cookies werden manche Conversions dem Touchpoint „Direkt“ zugeordnet, auch wenn das nicht zwangsweise der Realität entspricht. Hier approximiert Google und arbeitet in der Attributions-Beta an einer Lösung für das Zurechnungsproblem. Weitere Informationen findet ihr auch auf den folgenden Google-Hilfeseiten:

https://support.google.com/analytics/answer/9397590?hl=de

https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=de

Hinter jedem Modell steckt eine andere Hypothese. Findet also das Modell, das am besten zu euch und eurer Fragestellung passt. Das Modell „Positionsbasiert“ beruht auf der Annahme, dass der erste Touchpoint der Customer Journey wichtig ist in Bezug auf die Aufmerksamkeit und der letzte Touchpoint gleich wichtig ist, da der Nutzer hier zur Conversion geführt wird. Die Modelle „Erste Interaktion“ und „Letzte Interaktion“ sind die entsprechenden Gegenpole, die hier vereint wurden. Das „Linear“-Modell bestimmt, dass alle Touchpoint für die Conversion gleich relevant sind und das Modell „Zeitverlauf“ besagt, dass Touchpoints als relevanter einzustufen sind, wenn sie in der Customer Journey schneller zu einer Conversion führen. Die Aufmerksamkeitsphase in der Journey ist dabei weniger relevant.
Ein Vergleich der Modelle könnte dann so aussehen:

Beispiel: Vergleich mehrerer Attributionsmodelle in Google Analytics

Beispiel: Vergleich mehrerer Attributionsmodelle in Google Analytics

Hier vergleichen wir für den Google Merchandise Store das Modell „Erste Interaktion“ mit dem Modell „Positionsbasiert“. Für die Touchpoints „Direkt“, „(Andere)“, und „Display“ ergeben sich nur kleine Unterschiede. Die Touchpoints / Channel „Verweis“, „Organische Suche“, „Andere Werbung“ und „Soziale Netzwerke“ werden hingegen im Modell „Positionsbasiert“ deutlich niedriger bewertet. Diese Touchpoints findet man also häufiger in der Mitte der Customer Journey oder sie sind mehr am Anfang zu finden, aber weniger oft am Ende.

Wenn ihr bereits mehr Erfahrungen habt oder euch die Standards nicht ausreichen, dann könnt ihr in diesem Toolbereich ein benutzerdefiniertes Attributionsmodell erstellen oder ein bestehendes Modell aus der Galerie importieren.

Klickt hierfür auf die entsprechenden Schaltflächen unterhalb der Standardmodell-Liste:

Attributionsmodell auswählen

Attributionsmodell auswählen

Es öffnet sich ein weiteres Fenster und hier könnt ihr euch ein Modell nach euren Vorstellungen kreieren.

Benutzerdefiniertes Attrubitionsmodell anlegen

Benutzerdefiniertes Attributionsmodell anlegen

Dabei arbeitet ihr immer mit einem Google Standardmodell und legt dann in den vier Auswahlbereichen eigene Regeln für die Conversion-Zurechnung fest. Wir empfehlen euch, dass ihr euch auch hier etwas ausprobiert und schaut, welche Veränderungen sich im Vergleichstool ergeben, wenn ihr eure eigenen Regeln nutzt.

Als Hinweis geben wir euch mit, dass ihr nicht auf die Google Standard Channelgruppierung angewiesen seid. Wenn ihr bereits eine eigene Channelgruppierung eingerichtet habt, dann wendet sie einfach an, indem ihr sie über das Feld Channelgruppierung auswählt.

Eigene Channelgruppierung verwenden

Eigene Channelgruppierung verwenden

Ein kurzer Blick auf die Google Attribution-Beta

Das Thema Attribution hat im Digital Marketing und Analytics Kontext eine äußerst hohe Bedeutung. Analysten und Marketers probieren die Touchpoints korrekt zu bewerten, damit nicht nur die Customer Journey auf Daten basiert, sondern auch um Marketing-Budgets zu verteilen und um Kampagnen und Optimierungen bestmöglich voranzutreiben.

Google probiert mit seiner Attribution-Beta diesem Anspruch gerecht zu werden. Der große Vorteil ist das Modell der „Datengetriebenen Attribution“. In Google Analytics findet ihr dieses Tool im unteren Bereich der Navigationsleiste:

Google Attribution Beta

Google Attribution Beta

Hier könnt ihr neue Attributions-Projekte anlegen. Auch wenn sich die Funktionen im Kern nicht groß unterscheiden von denen des Multi-Channel-Trichter-Bereichs, so ist ein großer Vorteil, dass die Einstellungen in einem Projekt fixiert bleiben und man einen dynamischen, wieder aufrufbaren Berichtsbereich erstellt.

Conversion-Pfade in Google Attribution

Conversion-Pfade in Google Attribution

Auf der linken Seite habt ihr eine Navigation, die euch durch die Berichte führt. Euch stehen Informationen zum Conversion-Pfad, zur Conversion-Verzögerung, zu den Pfadlängen von Conversions, das Modellvergleichstool und, ganz neu, zur Google Ads-Leistung zur Verfügung.

Auf der rechten Seite eines Berichts findet ihr den Einstellungsbereich. Dieser ist etwas mehr limitiert als im Standardbericht von Google Analytics. Aktuell ist es noch nicht möglich eine benutzerdefinierte Channelgruppierung auszuwählen. Auch die Möglichkeit der benutzerdefinierten Attributionsmodell-Erstellung gibt es hier noch nicht.

Der Vorteil besteht in der Analyse der Attribution mit Googles datengetriebenen Modell.
Dieses Modell basiert auf Machine Learning und es wird der tatsächliche Beitrag jedes Klicks zur Conversion berechnet. Der Algorithmus verarbeitet diverse Daten, wie den Gerätetypus, die Interaktionsreihenfolge, die Interaktionsanzahl sowie vieles mehr und ermittelt die Touchpoints mit der höchsten Conversion-Wahrscheinlichkeit. Entsprechend wird dann ein Betrag diesem Touchpoint zugerechnet.

So wie andere Machine Learning Algorithmen braucht auch dieses Modell ein Minimum an Daten. Google selbst gibt an, dass innerhalb von 28 Tagen mindestens 1000 Conversions generiert werden müssen, damit das datengetriebene Modell verfügbar ist. Dieser Rahmen gilt pro Conversion-Typ. Es kann also passieren, dass das datengetriebene Attributionsmodell nicht für jeden Conversion-Typ zur Verfügung steht.

Zudem muss man beachten, dass das Modell in den Berichten nicht mehr zur Verfügung steht, wenn der Grenzwert an Daten unterschritten wird.

Fazit

Google Analytics bietet hervorragende Funktionen, sich der schwierigen Fragestellung des Attribution Modelling anzunehmen. Sobald ihr die Marketing-Tools mit der Property verknüpft und eure Ziele in der Datenansicht definiert habt, könnt ihr loslegen und den Datentopf einfach analysieren. Die Standardmodelle und -Berichte sind eine großartige Hilfestellung erste Attributionsfragestellungen zu klären. Ihr könnt euch einen Überblick verschaffen und die Modelle finden, die am besten zu eurem Business Case passen.

Darüber hinaus könnt ihr mit Hilfe der benutzerdefinierten Einstellungen, tief in das Thema Attribution einsteigen und wertvolle Insights gewinnen. Schaut euch beispielsweise an, wie sich die Customer Journey und die Attribution zwischen Mobile-Nutzern und Desktop-Nutzern unterscheiden. Ihr könnt fundiert eure Touchpoints bewerten und Optimierungen vorantreiben.

Mit dem datengetriebenen Modell der Attribution-Beta bekommt ihr einen Einblick in die Touchpoint-Bewertung mit Hilfe von Machine Learning. Zusammenhänge können hier analysiert werden, die vermutlich nicht auf den ersten Blick erkennbar sind.

Als Teil der abschließenden Bewertung muss man sagen, dass jede Attribution keinen Anspruch auf Vollständigkeit und Richtigkeit hat. Datenschutzrichtlinien und die technische Umsetzung limitieren die Modelle. So gibt es zurzeit noch kein cross-platform Modell.

Zudem liegt der Fokus der Bewertung auf Klicks und nicht auf Impressions. Mit anderen Tools probiert Google auch hier die Lücke zu schließen. Im Gespräch ist der Ads Data Hub, der neue Optionen zur Touchpoint-Bewertung schaffen soll.

Wir können sagen, dass das Thema weiterhin spannend bleibt und eine dominante Rolle einnimmt. Nutzt also die Möglichkeiten von Google Analytics, treibt daten-basierte Entscheidungen voran und versteht das Verhalten eurer Nutzer noch ein bisschen besser.

Happy Analyzing!

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