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Google Analytics: Attribution

Analytics

In meinem Beitrag “Google Ads: Conversion-Tracking” habe ich das Thema Attribution kurz angeschnitten, was auch ein wichtiger Teil bei der Conversion-Messung ist. In diesem Beitrag geht es um die Google Analytics-Attribution:

Hintergrund: Customer Journey und Touch Points

Websites verfolgen meist ein Ziel. Ob es ein Kauf ist, ein Download oder die Registrierung zum Newsletter. Diese Ziele lassen sich als Conversions mit Webanalytics messen.

Bis aber Nutzer eine Conversion durchführen, kann der Weg bis dorthin lang sein. Vor allem wenn Nutzer bereit sind viel Geld auszugeben oder wenn es sich um ein komplexes Produkt handelt, werden selten Spontan-Käufe gemacht. Der gleiche Nutzer greift über verschiedene Kanäle und Geräte auf die Website zu, bis irgendwann eine Conversion stattfindet.

So erfährt der Nutzer z.B. erstmals über Social Media über ein Unternehmen und dessen Produkte und klickt dort auf den Link, um auf die Website zu kommen. 2 Tage später sucht der Nutzer nach diesem Unternehmen oder den Produkten bei einer Suchmaschine und kommt so auf die Website. Wieder ein paar Tage später kommt der Nutzer direkt auf die Website und kauft dann endlich.

Diese Reise, die ein Nutzer unternimmt, nennt man im Online Marketing auch “Customer Journey”. Innerhalb der Customer Journey spricht man wiederum von “Touch Points”. Diese stellen die verschiedenen Kontaktpunkte dar, über die ein Nutzer mit dem Unternehmen interagiert hat. In unserem Fall wären die Kanäle Social Media, SEO und Direct die Touch Points. Die Customer Journey wäre in unserem Beispiel also wie folgt:

Social Media – SEO – Direct

Attribution: Definition und Ziele

Bei der Attribution geht es nun darum, welche Touch Points die Conversion zugeschrieben bekommen. Dabei kann ein Kanal den kompletten Conversion-Wert für sich beanspruchen oder der Conversion-Wert wird auf mehrere Touch Points verteilt. Das regelt das Attributionsmodell (dazu später mehr).

Ziel der Attribution ist es also herauszufinden, welche Berührungspunkte die Conversion am meisten beeinflussen. Diese Information soll dann in die Budget-Steuerung der einzelnen Kanäle fließen.

Attribution mit und in Google Analytics

Da sich Online Marketing nicht nur auf einen Kanal beschränkt und die meisten Unternehmen kanalübergreifend tätig sind, kommen auch verschiedene Tools zur Conversion-Messung zum Einsatz. Werden Suchanzeigen geschaltet, so ist auch meist das Google Ads-Tracking aktiv. Bei Facebook-Anzeigen läuft ebenfalls die Facebook-Conversion-Messung mit.

Innerhalb einzelner Tools erfolgt die Conversion-Messung meist auch aus der isolierten Sicht der jeweiligen Tools. Wie im Artikel “Google Ads: Conversion-Tracking” beschrieben, beansprucht Google Ads für sich die komplette Conversion, sobald Google Ads Teil der Customer Journey war. Unabhängig davon, ob Google Ads am Anfang, am Ende oder irgendwo in der Mitte beteiligt war. Ähnlich funktioniert auch das Facebook-Tracking. Die Attribution ist hier also stark selbstbezogen.

Mit Google Analytics hat man jedoch den Vorteil, dass man eine kanalübergreifende Sichtweise bekommt. So macht dann auch eine Auswertung der Customer Journey Sinn. Auch die einzelnen Kanäle lassen sich dadurch besser gegenüberstellen.

Wie Google Analytics “attribuiert” hängt davon ab, in welchen Reports man sich aufhält. Hier kommt die wichtigste Information, wenn man Conversions mit Google Analytics auswertet:

  • Standardmäßig kommt die Last-Non-Direct-Click-Attribution zum Einsatz. Heißt: Die Conversion wird der letzten Nicht-Direct-Quelle zugewiesen.
  • Im Multi Channel Trichter wird standardmäßig Last-Click angewendet.
  • Im Modellvergleichstool können verschiedene Attributionsmodelle gewählt werden.

Attributionsmodelle in Google Analytics

Grob unterscheidet Google Analytics dabei in Standardmodelle und benutzerdefinierte Modelle. Bei den Standardmodellen unterscheidet man weiter in ein- und mehrdimensional. Das heißt, dass es in Google Analytics grob 3 Arten von Attributionsmodellen gibt:

  • Eindimensionale Attributionsmodelle: Bei diesen Modellen wird immer nur einem Punkt die Conversion zugerechnet.
  • Mehrdimensionale Attributionsmodelle: Hier bekommt jeder Punkt innerhalb des Conversion-Pfads einen bestimmten Anteil der Conversion zugerechnet.
  • Benutzerdefinierte Attributionsmodelle: Weiters können auch eigene Attributionsmodelle erstellt werden.

Zu den eindimensionalen Modellen gehören:

  • Letzte Interaktion: Hier bekommt der letzte Kanal bzw. die letzte Interaktion die komplette Conversion.
  • Letzter indirekter Klick: Hier bekommt der letzte Kanal, der kein Direct-Traffic war, die Conversion. Dieses Modell wird in den Conversion-Berichten angewendet.
  • Letzter Google-Ads-Klick: Hier wird die Conversion dem letzten Google-Ads-Klick zugeordnet.
  • Erste Interaktion: Bei diesem Modell bekommt die erste Interaktion die Conversion.

Zu den mehrdimensionalen gehören:

  • Linear: Beim linearen Modell teilen sich alle Touch Points die Conversion.
  • Zeitverlauf: Bei diesem Modell bekommt der Kanal, der zeitlich am nächsten an der Conversion liegt, den größten Anteil. Der Kanal, der zeitlich am weitesten von der Conversion entfernt liegt, bekommt den geringsten Anteil.
  • Positionsbasiert: Hier bekommen die erste und letzte Interaktion je 40 %. Die restlichen 20 % werden auch die anderen Interaktion gleichmäßig verteilt.

Wann macht aber welches Modell Sinn? Das ist grundsätzlich schwer zu sagen, da es vom Produkt auch stark abhängt. Als Orientierung kann man sich aber merken:

  • Bei Produkten, die spontan gekauft werden, kann die “letzte Interaktion” eingesetzt werden.
  • Wenn der Fokus auf Google Ads liegt und man dabei auswerten möchte, welche Kampagnen am besten funktionieren, dann ist “letzter Google-Ads-Klick” das geeignete Modell.
  • Bei Branding-Kampagnen kann “erste Interaktion” ein geeignetes Modell sein, da man damit dem ersten Kontaktpunkt die volle Conversion gibt.
  • “Linear” sollte eingesetzt werden, wenn alle Touch Points wichtig sind. Vor allem bei komplexen Produkten, wo keine Spontankäufe zustande kommen, ist dieses Modell sinnvoll.

In Google Analytics gibt es aber auch die Möglichkeit eigene Attributionsmodelle anzulegen. Diese kann man innerhalb des Modellvergleichstools definieren. Im Dropdown der verschiedenen Standardmodelle gibt es ganz unten einen Link, wo man ein benutzerdefiniertes Modell anlegen kann:

Google Analytics Attributionsmodelle

Im Anschluss öffnet sich ein Fenster, wo man verschiedene Einstellungen vornehmen kann:

Benutzerdefiniertes Attributionsmodell

Zu beachten ist, dass sich je nach Wahl des Basismodells die Einstellungen unterscheiden können. Bei einigen kann mehr, bei einigen weniger definiert werden.

Multi-Channel-Trichter

Der Multi-Channel-Trichter ist ein wichtiges Tool, wenn es um Attribution geht. Unter “Multi-Channel-Trichter” verstecken sich verschiedene Reports:

  • Übersicht
  • Vorbereitete Conversion
  • Top-Conversion-Pfade
  • Zeitintervall
  • Pfladlänge
  • Modellvergleichstool

In der Übersicht findet man eine Zusammenfassung der darunterliegenden Reports. Schauen wir uns die anderen Reports anhand eines Beispiels an. Gehen wir von folgender Customer Journey aus:

KanalDatumConversionBeschreibung
SEO01. JuliDies ist die erste Interaktion und gilt gleichzeitig als vorbereitete Conversion
Social02. JuliVorbereitete Conversion
Google Ads03. JuliVorbereitete Conversion
Direct06. JuliXDies ist die letzte Interaktion, da hier die Conversion stattfindet

Die oben genannten Reports aus dem Bereich “Multi-Channel-Trichter” würden nun folgende Informationen liefern:

  • Vorbereitete Conversion: Hier werden alle Kanäle, die vorbereitend zu einer Conversion beigetragen haben, angezeigt. Hier wären SEO, Social, Google Ads und (!) auch Direct aufgelistet. Neben den tatsächlich vorbereiteten Kanälen wird auch der Kanal angezeigt, über dem die Conversion zustande kam. In diesem Report sind 3 Spalten besonders wichtig. “Vorbereitete Conversions” gibt an, wie oft der Kanal nur vorbereitend an einer Conversion beteiligt war. Die Spalte “Conversions nach dem letzten Klick oder direkte Conversions” sagt aus, wie oft der Kanal der letzte Touch Point war. Die Spalte “Vorbereitende Conversions, Conversions nach dem letzten Klick oder direkte Conversions” ist eine Berechnung, ob der jeweilige Kanal eher vorbereitend oder abschließend an der Conversion beteilgt ist. Wenn der Wert nah an der 0 ist, dann ist der Kanal eher abschließend tätig. Größer als 1 bedeutet, dass der Kanal eher vorbereitend ist. Ist der Wert nahe der 1, dann ist der Kanal gleichmäßig vorbereitend und abschließend beteiligt.
  • Top-Conversion-Pfade: Hier wird der Conversion-Pfad von oben angezeigt.
  • Zeitintervall: Hier beträgt das Zeitintervall 6, da der Nutzer 6 Tage gebraucht hat, bis die Conversion nach dem ersten Touch Point durchgeführt wurde.
  • Pfladlänge: Im Beispiel haben wir eine Pfadlänge von 4, da hier 4 Touchpoints bis zur Conversion erfolgt sind.
  • Modellvergleichstool: Mit diesem Tool lässt sich analysieren, über welche Kanäle es zu einer Conversion kam. Auch lassen sich damit die verschiedenen Attributionsmodelle gegenüberstellen, um die Unterschiede zu vergleichen.

Beta: Report “Attribution”

Ende 2019 kam in Google Analytics ein neuer Report mit den Namen “Attribution” hinzu. Aktuell ist der Report noch in der Beta-Phase. Google möchte mit diesem Tool Attribution und den Multi-Channel-Trichter weiter optimieren.

Um das Tool zu nutzen müssen einige Bedingungen erfüllt werden:

  • Es muss zuerst ein Attributionsprojekt angelegt werden.
  • Bei Nutzung von Google Ads muss es eine Verknüpfung mit Google Analytics geben
  • Eine Datenansicht, die keine User-ID-Datenansicht ist, die nicht mittels Filter URL-Parameter ausschließt und die keine Sammel-Property ist.
  • Konfigurierte Zielvorhaben oder E-Commerce-Tracking (Standard und Enhanced möglich).
  • In kostenpflichtigen Kanälen (Google Ads z.B.) müssen die URL-Parameter einheitlich mittels der automatischen Tag-Kennzeichnung (bei Google Ads) und UTM-Paramter (ohne Google Ads) eingerichtet werden.

Nachdem man das eingerichtet hat, kann ein paar Tage dauern bis Daten da sind. Anschließend stehen folgende Reports zur Verfügung:

  • Conversion-Pfade: Dieser Report zeigt die verschiedenen Kanäle auf, die von Nutzern genutzt wurden, bis eine Conversion durchgeführt worden ist.
  • Conversion-Verzögerung: Dieser Report zeigt die Zeit zwischen erster Interaktion und Conversion.
  • Pfadlängen der Conversion: Hier wird die Länge der einzelnen Pfade angezeigt.
  • Modellvergleich: Hier werden alle Channels, die zur Conversion beigetragen haben, miteinander verglichen.

Neben diesen Reports gibt es noch einige Sachen, die man bei der Arbeit innerhalb “Attribution”, beachten sollte:

  • Man kann in “Attribution” auch das datengetriebene Attributionsmodell wählen. Dieses gab es bisher nur für Kunden von Google Analytics 360. Nun ist es für alle verfügbar. Beim datengetriebenen Attributionsmodell setzt Google Mashine Learning ein, um herauszufinden welche Pfade gut laufen und welche nicht. Um dieses Modell zu nutzen, müssen in den letzten 28 Tagen min. 1000 Conversions durchgeführt worden sein.
  • Der Direct-Traffic wird in “Attribution” nicht berücksichtigt. Ausnahme: Direct war alleiniger Kanal im Pfad.
  • Benutzerdefinierte Attributionsmodelle können nicht angewendet werden.

Last modified: 15. Oktober 2020