Lange Zeit galt das Last-Click-Modell als Status Quo in der Google AdWords Attribution.
Die Anzeige bzw. der Touchpoint der als letztes im Conversion-Prozess beteiligt war, bekommt in Google AdWords auch die Conversion zugesprochen (s. Abb.1).
In der Tat lässt sich jedoch feststellen, dass in einem Conversion-Prozess mehrere Anzeigen oder Touchpoints beteiligt sind. Erhalten diese in der Attribution keine Beachtung, so wird ein AdWords Manager sicherlich auch nicht auf diese optimieren – ergo wird nicht effizient optimiert!
Abb. 1: Beispiel Last-Click-Modell
Aus diesem Grund hat Google im vergangenen Jahr weitere Attributionsmodelle für AdWords freigeschaltet. Seitdem ist es möglich, die Attribution innerhalb von AdWords auf ein anderes Modell umzustellen. So stehen regelbasierte Modelle wie First-Click oder positionsbasiert, aber auch das dynamische Data Driven Attribution Modell zur Auswahl.
Die regelbasierten Modelle funktionieren wie das Last-Click-Modell nach fixen, statischen Zuordnungsregeln. In diesen werden alle Conversion-Pfade berücksichtigt und die Conversions den jeweiligen Touchpoints zugeordnet. (s. Abb. 2). Diese Modelle werden quasi wie eine Schablone auf den Datensatz der Conversion-Pfade gelegt, wodurch eine Zuordnung erfolgt. Die regelbasierten Modelle können dabei auch auf historische Daten angewendet werden.
Abb. 2: Beispiel Positionsbasiertes Modell
Der große Nachteil der regelbasierten Modelle liegt jedoch in Ihrer fixen Statik. Ein Adwords Manager muss sich hier subjektiv entscheiden, welches Modell für das entsprechende Konto passend ist.
Einen Schritt nach vorn macht hier das Data Driven Attribution Modell. Hier wird nicht ein Modell auf die Daten angewendet, sondern die Daten definieren das Modell! Maschinelles Lernen ist hier das Zauberwort.
Nach der Umstellung beginnt ein Algorithmus zu arbeiten, welcher die Wahrscheinlichkeit einer Conversion für jedes Keyword erfasst. Dabei werden alle Klickpfade, ob sie eine Conversion generiert haben oder nicht, erfasst und miteinander verglichen (s. Abb 3.).
Abb. 3: Arbeitsweise des Data Driven Attribution Modells
Durch diese systematische Funktionsweise werden die Wahrscheinlichkeiten für tausende Klickpfade berücksichtigt und ermöglichen so eine individuelle Attribution für jede AdWords-Unternehmung. Der Algorithmus erhält über die Zeit immer mehr Daten und wird so immer genauer.
Es gibt jedoch einen Knackpunkt: Das Data Driven Attribution Modell benötigt eine Mindestzahl an Daten. Diese liegt bei 20.000 Klicks und 800 Conversions innerhalb von 30 Tagen.
Abb. 4: Beispiel für ein datengetriebenes Attributionsmodell
| Modelltyp | Motor | Datenumfang | Personalisierung | Skalierbarkeit |
| Datengetrieben | Dynamischer Algorithmus, der Conversionanteile automatisch den Touchpoints zurechnet | alle Klickpfade | 100% auf Daten des Werbetreibenden personalisiert | Modell wird durch Änderungen im Account regelmäßig geupdated. Allerdings keine historischen Daten nutzbar. |
| Regelbasiert | Fixe, statische Regelen, die Conversionanteile den Touchpoints zurechnen | nur Conversionpfade | Modell ist frei wählbar, allerdings keine Personalisierung der Daten | Modell sollte regelmäßig manuell überprüft werden. Historische Daten sind nutzbar. |
Übersicht: Datengetriebenes und regelbasierte Modelle im Vergleich
Das Data Driven Attribution Modell sorgt für eine genauere Attribution innerhalb der AdWords-Unternehmungen. Dies kommt auch den Gebotsstrategien und damit der Kontoperformance zu Gute. Gebotsstrategien wie der auto-CPC, der Ziel-CPA oder der Ziel-ROAS, welche ebenfalls lernende Algorithmen auf Basis der Conversiondaten sind, werden mit genaueren Conversiondaten gefüttert. Dadurch haben wir bei unseren Praxisbeispielen einen bedeutenden Uplift in der Performance herbeiführen können.
Hat eine Unternehmung die notwendige Mindestanzahl an Datensätzen erreicht, sollte nach unserer Empfehlung auf das Data Driven Attribution Modell umgestellt werden.
Last-Click war gestern!
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