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Attributionsmodelle sind im digitalen Marketing unerlässlich, um den Erfolg von Werbekampagnen zu messen und die Wirkung der einzelnen Kontaktpunkte auf dem Weg zur Conversion zu bewerten. Unter dem Begriff “Data-driven Attribution” verbirgt sich ein fortschrittlicher Ansatz, der auf der Nutzung von maschinellem Lernen basiert, um die Wirkung jeder Interaktion in der Customer Journey zu ermitteln.
Was ist das Data-driven Attributionsmodell von Google
Die Data-driven Attribution (DDA) ist ein datenbasiertes Attributionsmodell, das maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt, um die Wirksamkeit aller Kontaktpunkte in einer Marketingkampagne zu bewerten. Im Gegensatz zu anderen Attributionsmodellen, die festgelegte Regeln verwenden, um die Wirkung von Kontaktpunkten zu beurteilen, basiert die DDA auf historischen Kampagnendaten und lernt kontinuierlich dazu. Dadurch kann es die tatsächliche Wirkung jeder Interaktion besser einschätzen und damit die Marketingeffizienz verbessern.
Relevanz der Data-driven Attribution
In der komplexen digitalen Welt, in der Kunden über verschiedene Kanäle und Geräte hinweg interagieren, wird ein präzises Verständnis der Customer Journey immer wichtiger. Hier bietet das Data-driven Attribution Modell einen entscheidenden Vorteil, da es die Wirkung jedes Kontaktpunktes in der Kette von Interaktionen vor einer Conversion dynamisch und in Echtzeit bewertet. So ermöglicht es den Werbetreibenden, ihre Ressourcen effizienter zu verteilen und die Gesamtleistung ihrer Kampagnen zu optimieren.
Weitere Attributionsmodelle von Google Ads
Google Ads bietet verschiedene Attributionsmodelle an, um Werbetreibenden eine differenzierte Bewertung ihrer Kampagnen zu ermöglichen. Das Standardattributionsmodell ist das “Last-Click-Modell”. Hierbei wird die gesamte Conversion dem letzten Klick zugeschrieben, der den Kunden zur Conversion geführt hat. Dieses Modell kann jedoch zu einer Verzerrung führen, da es die Rolle der vorherigen Kontaktpunkte in der Customer Journey nicht berücksichtigt.
Vergleich zwischen Last-Click, First-Click und Data-Driven Attribution
Das Last-Click-Modell und das First-Click-Modell sind lineare Attributionsmodelle, die jeweils nur einen Kontaktpunkt bewerten – den letzten bzw. den ersten. Sie bieten keine differenzierte Sicht auf die gesamte Customer Journey. Das Data-driven Attribution Modell hingegen verteilt die Wirkung auf alle Kontaktpunkte entsprechend ihrer tatsächlichen Beiträge zur Conversion. Es bietet eine dynamischere und präzisere Sicht auf die Leistung der verschiedenen Kontaktpunkte.
