Datengetriebene Attribution in Google Ads
Im heutigen digitalen Marketingumfeld ist es für Werbetreibende unerlässlich, den Erfolg ihrer Werbekampagnen genau zu messen und zu verstehen. Eine der wichtigsten Metriken, die dabei im Fokus stehen, ist die Conversion-Rate – also der Prozentsatz der Nutzer, die nach dem Interagieren mit einer Anzeige eine gewünschte Aktion auf der Webseite durchführen, wie beispielsweise einen Kauf abschließen oder sich für einen Newsletter anmelden. Um diese Conversion-Rate zu optimieren, müssen Werbetreibende verstehen, welche Interaktionspunkte auf dem Weg zur Conversion am wichtigsten sind. Eine Methode, um dies zu erreichen, ist die datengetriebene Attribution in Google Ads. In diesem Blogbeitrag werden wir uns genauer mit diesem Modell auseinandersetzen, seine Funktionsweise und Vorteile beleuchten und einen Vergleich mit anderen gängigen Attribution-Modellen durchführen.
Was versteht man unter Datengetriebener Attibution in Google Ads?
Die datengetriebene Attribution in Google Ads ist ein Modell zur Zuordnung von Conversions zu den verschiedenen Interaktionspunkten, die ein Nutzer auf dem Weg zur Conversion mit Ihren Google Ads-Anzeigen hatte. Es nutzt maschinelle Lernverfahren, um die Bedeutung jedes Interaktionspunkts zu bewerten und den Anteil des Beitrags jedes Interaktionspunkts zur Conversion zu bestimmen. Im Gegensatz zu anderen Modellen berücksichtigt die datengetriebene Attribution die spezifischen Merkmale Ihrer Anzeigen, Ihres Kontos und Ihrer Zielgruppe und passt sich dynamisch an Veränderungen an, um Ihnen eine genauere Zuordnung von Conversions zu ermöglichen.
So richten Sie eine datengesteuerte Attribution in Google Ads ein
Die Einrichtung der datengetriebenen Attribution für Conversions in Google Ads kann für viele Werbetreibende eine Herausforderung darstellen. Glücklicherweise gibt es jedoch klare Schritte, die Sie befolgen können, um sicherzustellen, dass Sie das Beste aus diesem Modell herausholen. Im Folgenden finden Sie eine schrittweise Anleitung zur Einrichtung der datengetriebenen Attribution für Conversions in Google Ads:
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Stellen Sie sicher, dass Sie genügend Daten für das Modell haben. Google Ads benötigt mindestens 15.000 Conversions in den letzten 30 Tagen, um eine datengetriebene Attribution durchführen zu können.
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Gehen Sie zu Ihrem Google Ads-Konto und klicken Sie auf "Tools & Einstellungen". Wählen Sie anschließend "Attribution" aus dem Dropdown-Menü aus.
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Wählen Sie "Datengetriebene Attribution" aus und klicken Sie auf "Aktivieren".
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Überprüfen Sie Ihre Conversion-Aktionen und stellen Sie sicher, dass diese für die datengetriebene Attribution konfiguriert sind. Stellen Sie sicher, dass die Conversion-Aktionen eindeutig benannt und mit einer Ziel-URL versehen sind.
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Warten Sie einige Tage, damit Google Ads genügend Daten sammeln kann, um das Modell zu trainieren und anzupassen.
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Überprüfen Sie Ihre Ergebnisse regelmäßig und optimieren Sie Ihre Kampagnen entsprechend. Mit der datengetriebenen Attribution erhalten Sie Einblicke in die Leistung Ihrer Anzeigen, die Ihnen helfen können, die Conversion-Rate und den ROI zu steigern.
Mit diesen Schritten können Sie die datengetriebene Attribution für Conversions in Google Ads erfolgreich einrichten und von den Vorteilen dieses Modells profitieren.
Welche Daten werden für das datengesteuerte Attributionsmodell von Google Ads benötigt?
Für das datengetriebene Attributionsmodell von Google Ads benötigt man ausreichend Daten, um das Modell zu trainieren und genaue Zuordnungen von Conversions zu den verschiedenen Interaktionspunkten zu ermöglichen. Konkret benötigt man folgende Daten:
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Conversion-Daten: Google Ads benötigt mindestens 15.000 Conversions in den letzten 30 Tagen, um eine datengetriebene Attribution durchführen zu können. Es ist wichtig, dass die Conversions sauber und eindeutig benannt sind, um eine genaue Zuordnung zu ermöglichen.
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Interaktionsdaten: Google Ads muss auch Daten über alle Interaktionen zwischen den Nutzern und Ihren Anzeigen sammeln, einschließlich Impressions, Klicks, Videoaufrufen, Laden von mobilen Apps, Anrufen oder Messaging. Dies ermöglicht eine genaue Zuordnung von Conversions zu den verschiedenen Interaktionspunkten.
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Kampagnendaten: Es ist wichtig, dass Google Ads Daten über die Kampagnen, Anzeigen und Keywords erhält, um das Modell an Ihre spezifischen Anzeigen und Zielgruppen anpassen zu können. Diese Daten helfen auch dabei, die Leistung Ihrer Anzeigen zu analysieren und zu optimieren.
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Zeitdaten: Die zeitlichen Daten sind ebenfalls wichtig, da sie Google Ads helfen, die zeitliche Abfolge der Interaktionen und Conversions zu verstehen und die Bedeutung jedes Interaktionspunkts zu bewerten.
Indem Sie Google Ads ausreichend Daten zur Verfügung stellen, können Sie sicherstellen, dass das datengetriebene Attributionsmodell genau und präzise funktioniert und Ihnen wertvolle Einblicke in die Leistung Ihrer Anzeigen gibt.
Was ist der Unterschied zwischen datengetriebener Attribution und Last-Click-Attribution ing Google Ads?
Der Hauptunterschied zwischen datengetriebener Attribution und Last-Click-Attribution besteht darin, wie die Zuordnung von Conversions zu verschiedenen Interaktionspunkten erfolgt.
Last-Click-Attribution (auch als “Letzter-Klick-Attribution” bezeichnet) vergibt die volle Anerkennung für eine Conversion dem letzten Interaktionspunkt, den ein Nutzer hatte, bevor er konvertierte. Das bedeutet, dass alle vorherigen Interaktionen (z.B. Impressions oder Klicks auf Anzeigen) bei der Zuordnung von Conversions nicht berücksichtigt werden.
Datengetriebene Attribution hingegen verwendet statistische Modelle und maschinelles Lernen, um die Zuordnung von Conversions zu verschiedenen Interaktionspunkten zu bestimmen. Es berücksichtigt alle Interaktionen, die ein Nutzer mit einer Anzeige hatte, bevor er konvertierte, und bewertet die Bedeutung jedes Interaktionspunkts für die Conversion. Das Ergebnis ist eine präzisere Zuordnung von Conversions zu den verschiedenen Interaktionen und ein besseres Verständnis der Leistung der Anzeigen.
Zusammenfassend kann man sagen, dass Last-Click-Attribution eine einfache und unkomplizierte Methode ist, während datengetriebene Attribution auf eine präzisere und detailliertere Analyse der Interaktionen zwischen Nutzern und Anzeigen abzielt.
PRO TIPP
Welche Attributionsmodelle gibt es noch in Google Ads abgesehen von der datengetriebenen Attribution?
Google Ads bietet verschiedene Attributionsmodelle, aus denen Werbetreibende wählen können, um die Leistung ihrer Anzeigen zu bewerten. Hier sind einige der gängigsten Modelle:
Last-Click-Attribution
Wie bereits erwähnt, vergibt dieses Modell die volle Anerkennung für eine Conversion dem letzten Interaktionspunkt, den ein Nutzer hatte, bevor er konvertierte.
First-Click-Attribution
Im Gegensatz zur Last-Click-Attribution vergibt dieses Modell die volle Anerkennung für eine Conversion dem ersten Interaktionspunkt, den ein Nutzer hatte, bevor er konvertierte.
Lineare Attribution
Bei diesem Modell wird die Anerkennung für eine Conversion auf alle Interaktionspunkte entlang der Customer Journey gleichmäßig aufgeteilt.
Time-Decay-Attribution
Bei diesem Modell wird die Anerkennung für eine Conversion auf die Interaktionspunkte entlang der Customer Journey aufgeteilt, wobei diejenigen, die näher an der Konvertierung liegen, eine höhere Gewichtung erhalten als diejenigen, die weiter zurückliegen.
Positionsbasierte Attribution
Bei diesem Modell wird die Anerkennung für eine Conversion auf den ersten und den letzten Interaktionspunkt sowie auf den Interaktionspunkt in der Mitte der Customer Journey aufgeteilt.
Es ist wichtig, das passende Attributionsmodell zu wählen, um ein besseres Verständnis der Leistung Ihrer Anzeigen zu erhalten und Ihre Werbekampagnen entsprechend zu optimieren.,,
Google Ads datengetriebene Attribution - Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das datengetriebene Attributionsmodell von Google Ads ein fortschrittliches Modell zur Bewertung der Leistung von Anzeigen ist, das auf maschinellem Lernen basiert und die gesamte Customer Journey eines Nutzers berücksichtigt. Im Gegensatz zu traditionellen Attributionsmodellen wie der Last-Click-Attribution oder der First-Click-Attribution, die lediglich den letzten oder ersten Interaktionspunkt berücksichtigen, wird die Anerkennung für eine Conversion beim datengetriebenen Attributionsmodell auf alle Interaktionspunkte gleichmäßig aufgeteilt. Dies ermöglicht eine bessere Zuordnung von Conversions zu den verschiedenen Touchpoints und gibt den Werbetreibenden ein umfassenderes Verständnis der Performance ihrer Anzeigen.
Insgesamt ist das datengetriebene Attributionsmodell eine effektive Möglichkeit, die Leistung Ihrer Anzeigen zu bewerten und Ihre Werbekampagnen zu optimieren. Wenn Sie die Anforderungen erfüllen und Zugang zu diesem Modell haben, sollten Sie es auf jeden Fall ausprobieren, um bessere Ergebnisse für Ihre Werbekampagnen zu erzielen.
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