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Attribution Marketing-Attribution & Tracking

Marketing-Attribution beschreibt, welchem Werbekanal, welcher Kampagne oder welcher Anzeige eine Conversion (z. B. ein Kauf) «zugeschrieben» wird. Es ist die Grundlage, um zu entscheiden, welche Kanäle mehr Budget bekommen sollen – und wo du kürzt.

Das Grundproblem: Kunden nutzen mehrere Kanäle

Ein typischer Kaufpfad sieht so aus: Ein potenzieller Kunde sieht eine Meta-Anzeige (kein Klick), googelt dann die Marke organisch, klickt auf eine Google-Shopping-Anzeige und kauft. Welchem Kanal gehört die Conversion?

Je nach Attributionsmodell erhältst du eine andere Antwort:

ModellZuschreibungProblem
Last Click100 % Google ShoppingIgnoriert Meta als Entscheidungsauslöser
First Click100 % Meta-AnzeigeIgnoriert den abschliessenden Kanal
Linear50 % Meta, 50 % GoogleVereinfacht den Kaufpfad
Data-DrivenAlgorithmusbasiertIntransparent, plattformabhängig

Das grösste Problem: Jede Plattform berechnet ihre eigene Attribution – und beansprucht dabei häufig dieselbe Conversion. Die Summe aller gemeldeten ROAS-Werte übersteigt regelmässig den tatsächlichen Gesamtumsatz. Dieses Phänomen heisst Über-Attribution.

iOS 14 und das Ende zuverlässiger Attribution

Mit Apples App Tracking Transparency (ATT) können iOS-Nutzer das plattformübergreifende Tracking ablehnen. Da in vielen Märkten 50–70 % der E-Commerce-Käufer iOS-Geräte nutzen, «sehen» Plattformen wie Meta nur noch einen Bruchteil der tatsächlichen Conversions.

Die Folgen:

  • Gemeldeter ROAS ist zu hoch (weil Conversions modelliert/geschätzt werden)
  • Retargeting-Audiences schrumpfen (weniger Tracking-Daten für Custom Audiences)
  • Kampagnen-Optimierung funktioniert schlechter (weniger Signale für ML-Algorithmen)

Die Lösung: Attribution-unabhängige Metriken

Statt sich blind auf Plattform-ROAS zu verlassen, setzen moderne E-Commerce-Brands auf triangulierte Messung:

  1. MER (Marketing Efficiency Ratio): Gesamtumsatz ÷ Gesamtmarketingbudget – vollständig unabhängig von Pixel-Tracking.
  2. Inkrementalitätstests: Kontrollgruppen-Experimente, die den echten Lift einer Kampagne messen.
  3. Marketing Mix Modeling (MMM): Statistische Modelle, die Kausalzusammenhänge ohne Cookies schätzen.

Die MER ist dabei der pragmatischste Einstieg: Sie erfordert keine neue Technologie, nur konsequente Buchhaltung – und liefert ein Bild der Gesamteffizienz, das keine Plattform verzerren kann.