Attributions-Was? Alles, was du über das Tracking deiner Kampagnen wissen musst, um Reports besser zu verstehen
Wer regelmäßig Kampagnen fährt und sich die Conversion-Zahlen in Google Analytics, Meta Ads und anderen Tools ansieht, kennt das Problem: Die Zahlen passen oft nicht zusammen. Noch schlimmer – die Daten in den Ad-Tools stimmen oft nicht mit den tatsächlichen Verkäufen oder Leads überein, die am Ende wirklich beim Kunden ankommen. Warum ist das so? Die Antwort liegt in der Attribution – und die ist komplexer, als viele denken.
Warum du die Conversions aus verschiedenen Ad- und Analytics-Tools nicht einfach addieren kannst
Eine der größten Fehlannahmen im Performance Marketing ist, dass die in den unterschiedlichen Ad-Tools gemessenen Conversions eine einfache, direkte Wahrheit widerspiegeln. Tatsächlich nutzen Tools wie Google Analytics 4 oder Meta Ads Modellierungen und statistische Annahmen, um fehlende Klick- und Conversion-Daten zu berechnen.
Ein Beispiel:
Angenommen, ein Nutzer klickt auf eine Meta-Anzeige, kommt aber erst Tage später über eine Google-Suche zurück und konvertiert dann auf der Website. Google Ads wird diese Conversion für sich beanspruchen – und Meta wahrscheinlich auch. Am Ende werden also beide Tools eine Conversion ausweisen, obwohl nur eine tatsächliche Conversion stattgefunden hat.
Das bedeutet: Wenn du die Conversion-Zahlen aus verschiedenen Ad-Tools einfach addierst, bekommst du kein realistisches Bild von der tatsächlichen Performance deiner Kampagnen – sondern eine Mehrfachzählung.
Modellierte Conversions: Die Zahlen stimmen nie 100%ig
Noch komplexer wird es durch die Modellierung der Daten. Ad- und Analytics-Tools wie Google Analytics 4 verwenden maschinelles Lernen und historische Daten, um fehlende Conversion- oder Klick-Informationen zu ergänzen. Das passiert insbesondere dann, wenn:
- Tracking-Einschränkungen durch Datenschutzbestimmungen (z.B. iOS-Tracking-Limits) bestehen
- Nutzer Cookies ablehnen
- Datenpunkte aufgrund fehlender Verbindungen nicht erfasst werden können
Das heißt: Die Tools zeigen oft nicht die tatsächlich gemessenen Conversions, sondern einen statistisch modellierten Wert – basierend auf verfügbaren und historischen Daten.
Für Advertiser bedeutet das: Die Zahlen in deinen Dashboards sind eher eine Schätzung als eine präzise Abbildung der tatsächlichen Performance.
Wie du damit umgehen kannst
- Attributionsmodell hinterfragen – Überprüfe, welches Attributionsmodell deine Tools verwenden (z.B. Last Click, First Click, Data-Driven). Unterschiedliche Modelle liefern unterschiedliche Werte.
- Tool-übergreifende Vergleiche vermeiden – Statt die Conversions aus Meta, Google & Co. zu addieren, analysiere die Kanäle separat und vergleiche Trends, nicht absolute Werte.
- Zentrale Erfolgskennzahlen definieren – Lege KPI-Ziele fest, die unabhängig von den Ad-Tools gemessen werden (z.B. tatsächliche Verkäufe im Shopsystem).
- Berichte richtig einordnen – Modelle und Tracking-Lücken erklären die Abweichungen – das bedeutet nicht, dass die Kampagnenleistung schlecht ist.
Fazit: Attributionsmodelle verstehen, Daten besser interpretieren
Die Wahrheit ist: Ad-Tools liefern keine exakten Werte, sondern eine modellierte Annäherung. Die Herausforderung für Advertiser besteht darin, die Daten im Kontext zu verstehen und die richtigen Rückschlüsse für die Optimierung der Kampagnen zu ziehen. Wer Attribution als das akzeptiert, was sie ist – eine datenbasierte Schätzung – wird langfristig bessere Entscheidungen für die Performance seiner Kampagnen treffen.