Attribution-Modell

Ein Attribution-Modell beschreibt die Methode, mit der in der digitalen Erfolgsmessung einer oder mehreren Marketingmaßnahmen der jeweilige Anteil an einer Conversion zugeschrieben wird. Dabei geht es um die Frage: Welcher Kanal, welches Medium oder welcher Touchpoint hat wie viel zur Kundenentscheidung beigetragen?

Im Online-Marketing interagieren Nutzer oft mehrfach mit einer Marke, bevor sie eine gewünschte Handlung ausführen – etwa einen Kauf oder eine Anmeldung. Das Attribution-Modell legt fest, welcher dieser Berührungspunkte als Conversion-Auslöser gewertet wird und beeinflusst damit strategische Entscheidungen im Budgeteinsatz und in der Kampagnenoptimierung.

Warum sind Attribution-Modelle wichtig?

Ohne eine durchdachte Attribution werden Conversions häufig falsch oder unvollständig zugeordnet. Das kann dazu führen, dass erfolgreiche Kanäle unterbewertet und ineffektive überbewertet werden. Ein gutes Attribution-Modell ermöglicht:

• eine gerechte Bewertung aller Marketingmaßnahmen,
• eine transparente Budgetverteilung,
• eine optimierte Customer Journey Analyse,
• und eine höhere Effizienz im Performance Marketing.

Arten von Attribution-Modellen

1. Last-Click-Attribution

Die letzte Interaktion vor der Conversion erhält 100 % der Wertzuweisung.

Vorteile: Einfach, in vielen Tools voreingestellt
Nachteile: Frühere Touchpoints werden ignoriert

2. First-Click-Attribution

Die erste Interaktion wird vollständig gewertet – etwa ein erster Kontakt über eine Suchanzeige.

Vorteile: Gut zur Bewertung der „Entdeckungsleistung“ von Kanälen
Nachteile: Nachfolgende Einflüsse bleiben unberücksichtigt

3. Linear Attribution

Alle Touchpoints auf dem Weg zur Conversion erhalten denselben Wertanteil.

Vorteile: Gleichmäßige Verteilung, ideal für komplexe Journeys
Nachteile: Keine Differenzierung nach Bedeutung einzelner Schritte

4. Zeitverlauf (Time Decay)

Je näher ein Touchpoint an der Conversion liegt, desto höher sein Wertanteil. Frühere Kontakte werden weniger stark gewichtet.

Vorteile: Realitätsnahe Bewertung späterer Entscheidungsimpulse
Nachteile: Frühe Kanäle könnten unterbewertet werden

5. Positionsbasiert (U-förmig)

Erster und letzter Touchpoint erhalten jeweils ca. 40 % der Conversion-Zuschreibung, die restlichen 20 % werden auf Zwischenkontakte verteilt.

Vorteile: Kombination aus Akquise- und Abschlussbewertung
Nachteile: Starre Gewichtung, die nicht für jede Journey passt

6. Datengetriebenes Modell (Data-Driven Attribution)

Auf Basis von Machine Learning analysiert das Tool, welche Touchpoints im Durchschnitt wie viel zur Conversion beitragen. Die Gewichtung erfolgt individuell und dynamisch.

Vorteile: Hohe Genauigkeit, realitätsnah
Nachteile: Erfordert ausreichend Daten, nicht in allen Tools kostenlos verfügbar

Attribution über Kanäle hinweg

Attribution-Modelle gelten nicht nur für einzelne Kampagnen, sondern auch für Marketing-Kanäle im Zusammenspiel:

• Organische Suche
• Paid Ads (SEA, Display)
• Social Media
• E-Mail-Marketing
• Affiliate-Marketing
• Direktzugriffe

Eine kanalübergreifende Attribution ermöglicht es, die Synergien und Wechselwirkungen besser zu verstehen – etwa wenn E-Mail-Kampagnen zwar selten den letzten Klick liefern, aber maßgeblich zur Kaufentscheidung beitragen.

Implementierung eines Attribution-Modells

Tools & Plattformen

• Google Ads: Bietet mehrere Attributionsmodelle direkt in der Kampagnensteuerung
• Google Analytics 4 (GA4): Nutzt standardmäßig datengetriebene Attribution
• Adobe Analytics: Erweitertes Custom Attribution Modeling
• HubSpot, Matomo, Piwik PRO: Für datenschutzkonformes Tracking inkl. Attribution

Schritte zur Einführung

1. Ziele und Conversions definieren
2. Customer Journey analysieren
3. Geeignetes Modell auswählen
4. Technisch korrektes Tracking sicherstellen
5. Testweise Auswertung & Modellvergleich
6. Optimierung von Budget, Kanälen und Botschaften

Herausforderungen bei der Attribution

1. Datenlücken durch Datenschutz

DSGVO, ITP (Safari), ETP (Firefox) und Cookie-Opt-ins erschweren eine vollständige Datenerfassung – insbesondere über mehrere Devices hinweg.

2. Cross-Device & Cross-Browser-Problematik

Viele Nutzer bewegen sich über mehrere Geräte oder Browser hinweg – ohne Login sind diese Pfade schwer nachvollziehbar.

3. Tool-Fragmentierung

Oft liefern verschiedene Tools unterschiedliche Attributionsdaten – etwa Google Ads vs. GA4. Einheitliche Definitionen und abgestimmte Modelle sind essenziell.

Fazit: Attribution-Modelle als Grundlage für datengetriebenes Marketing

Ein Attribution-Modell liefert den Schlüssel zum Verständnis, welche Maßnahmen tatsächlich zum Erfolg beitragen. Statt nur auf den letzten Klick zu setzen, erlaubt eine differenzierte Attribution die gezielte Steuerung von Kampagnen, eine faire Bewertung aller Kanäle und eine langfristige Optimierung der Marketingstrategie. Wer datengetrieben arbeiten will, kommt an der Wahl des richtigen Attribution-Modells nicht vorbei.