Auswahl der datengesteuerten Attribution in Google Ads

Wenn Sie ein Attributionsmodell auswählen, ändern Sie die Art und Weise, wie die Google Ads-Gebotsalgorithmen Erfolg interpretieren. Wenn Sie ein Modell verwenden, das nur den letzten Klick anrechnet, ignoriert das System die anfänglichen Recherchephasen, die ein Nutzer vor dem Kauf durchlaufen könnte. Durch die Verwendung eines breiteren Modells gewinnt der Algorithmus mehr Kontext darüber, welche Keywords oder Anzeigen in den frühen Phasen des Funnels helfen. Diese Umstellung erfordert oft eine Anpassungsphase für Ihre automatisierten Gebotsstrategien.

In einem typischen Konto kann die Änderung Ihres Attributionsmodells zu Schwankungen bei den Kosten-pro-Akquisition-Metriken führen, während das System lernt. Wenn Sie einen Shopify-Shop für Haushaltswaren betreiben, könnte ein Nutzer drei Tage bevor er nach Ihrem Markennamen sucht und kauft, auf einen breiten Suchbegriff wie ‘modernes Sofa’ klicken. Ein Modell, das den vollständigen Pfad verfolgt, stellt sicher, dass das Keyword ‘modernes Sofa’ einen Teil-Credit erhält, was verhindert, dass Sie Anzeigen pausieren, die tatsächlich anfängliches Interesse wecken.

Die datengesteuerte Attribution nutzt maschinelles Lernen, um Conversion-Credits über mehrere Anzeigeninteraktionen hinweg auf der Grundlage historischer Conversion-Daten zuzuweisen. Sie berechnet den tatsächlichen Beitrag jedes Klicks basierend auf den spezifischen Mustern Ihres Kontos. Das System vergleicht die Pfade von Nutzern, die konvertiert haben, mit denen, die dies nicht getan haben, um zu identifizieren, welche Touchpoints am einflussreichsten waren. Dies ist keine statische Regel, sondern eine Berechnung, die sich aktualisiert, während sich Ihre Kampagnendaten weiterentwickeln.

Dieses Modell ist effektiv, da es das Rätselraten bei der Zuweisung von Werten zu Interaktionen, die nicht der letzte Klick sind, eliminiert. Anstatt anzunehmen, dass der erste oder der letzte Klick das gesamte Gewicht trägt, verteilt das Modell anteilige Credits über die gesamte Reise. Zum Beispiel könnte ein Kunde mit einer YouTube-Anzeige, dann einer Suchanzeige und schließlich einer Shopping-Anzeige interagieren. Das Modell bestimmt das Gewicht jedes einzelnen, was eine bessere Zuweisung Ihres Tagesbudgets auf Keywords ermöglicht, die Pfade mit hohem Wert vorantreiben.

Sie sollten einen Wechsel zur datengesteuerten Attribution in Betracht ziehen, wenn Ihr Konto über genügend Conversion-Volumen verfügt, um zuverlässige Erkenntnisse zu generieren. Wenn Ihr Konto nur sehr wenige Conversions pro Monat verzeichnet, fehlt dem Modell für maschinelles Lernen möglicherweise genügend Daten, um genaue Credit-Zuweisungen vorzunehmen. Große Konten mit Tausenden von monatlichen Conversions sind die häufigsten Kandidaten für diesen Übergang. Ein gängiges Muster ist es, zu warten, bis Ihre Kampagnen eine stabile Conversion-Anzahl erreicht haben, bevor Sie wechseln.

Wenn Ihr Verkaufszyklus mehrere Suchanfragen oder Interaktionen über verschiedene Geräte hinweg umfasst, bietet die datengesteuerte Attribution ein besseres Bild als ein Last-Click-Modell. Sie hilft Ihnen, die Auswirkungen von Display-Anzeigen oder Suchbegriffen am Anfang des Funnels zu sehen, die unter einfacheren Regeln ineffizient erscheinen könnten. Zum Beispiel könnte ein Geschäft, das 5.000 $ pro Monat für Suchanzeigen ausgibt, feststellen, dass seine generischen Keyword-Kampagnen viele Conversions unterstützen, auch wenn sie selten den letzten Klick erhalten.

Für Konten mit kleineren Budgets oder begrenztem Conversion-Volumen ist die Beibehaltung eines einfacheren Attributionsmodells oft eine sichere Wahl. Ohne genügend Daten können Modelle für maschinelles Lernen Schwierigkeiten haben, genaue Credits bereitzustellen, was dazu führen könnte, dass Ihre automatisierten Gebote eine schlechtere Leistung erbringen. Bleiben Sie bei einem Modell, das leicht zu interpretieren ist, wie linear oder zeitverlaufend, wenn Sie die Mindestdatenschwelle für datengesteuerte Modelle nicht erreichen können.

Konzentrieren Sie Ihre Energie darauf, die Qualität Ihres Conversion-Trackings zu verbessern, anstatt auf das Modell selbst. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Aktionen verfolgen, wie abgeschlossene Käufe oder qualifizierte Leads, anstatt geringfügige Interaktionen wie Seitenaufrufe. Wenn Ihr Unternehmen wächst und Ihre Conversion-Zahlen steigen, können Sie die Attributionseinstellungen erneut überprüfen, um zu sehen, ob ein komplexeres Modell Ihren Anforderungen entspricht.