Cross-Channel-Attribution wird für Werbetreibende immer wichtiger. Gleichzeitig zeigen Studien, dass vor allem das gemessen wird, was einfach zu messen ist. Das ist ein fataler Fehler, denn bis zu 41 Prozent der Conversions kommen ohne einen einzigen bezahlten Klick zustande, wie man bei StackAdapt analysiert hat.
Cross-Channel-Attribution wird für Werbetreibende immer wichtiger. Gleichzeitig zeigen Studien, dass vor allem das gemessen wird, was einfach zu messen ist. Das ist ein fataler Fehler, denn bis zu 41 Prozent der Conversions kommen ohne einen einzigen bezahlten Klick zustande, wie man bei StackAdapt analysiert hat.
Das kanadische Unternehmen hat ein neues Attributionsmodell vorgestellt. Die Essenz: Cross-Channel-Attribution ist möglich, aber sehr viel Arbeit. Welcher Bildschirm hat welchem Effekt auf den Markenwert und die Abverkaufswahrscheinlichkeit - Bild: Nano Banana Werbung verteilt sich heute auf immer mehr Kanäle. Ein Nutzer sieht einen Spot auf Connected TV, hört später einen Audio-Spot im Podcast, klickt am Smartphone auf eine Displayanzeige und kauft schließlich über eine Suchmaschine oder direkt im Online-Shop.
Für Marketingabteilungen entsteht daraus ein zentrales Problem: Welcher Kontakt war wirklich entscheidend für die Conversion? Genau hier setzt die sogenannte Cross-Channel-Attribution an. Sie soll sichtbar machen, wie unterschiedliche Werbekanäle zusammenspielen und welchen Beitrag einzelne Maßnahmen tatsächlich leisten. Die Idee ist nicht neu, bekommt aber durch die Fragmentierung der Mediennutzung und den Bedeutungsgewinn von Programmatic Advertising neue Relevanz.
Anbieter wie StackAdapt positionieren Cross-Channel-Attribution inzwischen als Schlüsseltechnologie für datengetriebenes Marketing. Auf der Branchenkonferenz OMR zeigte das kanadische Unternehmen, dass bis zu 451 Prozent der Conversions ohne bezahlten Klick zustande kommen. Das bedeutet freilich nicht, dass die Nutzer die entsprechende Werbung gar nicht sehen. Es bedeutet aber, dass die klassische Performance-Messung zu kurz greift und möglicherweise ein verzerrtes Bild der Customer Journey vermittelt.
Gleichzeitig wächst die Kritik an den Verfahren. Analysten und auch Teile der Werbewirtschaft warnen vor einer Scheingenauigkeit der Modelle. Die Kritiker führen ins Feld, dass die Menge der Variablen so groß ist, dass es illusorisch ist, die Effekte im Detail abbilden zu können. Lange Zeit dominierte im Digitalmarketing das sogenannte Last-Click-Modell.
Der letzte Kontakt vor dem Kauf erhielt die gesamte Aufmerksamkeit und meist auch den kompletten Conversion-Wert zugeschrieben. Für viele Werbetreibende war das bequem, weil sich Kampagnen dadurch einfach bewerten ließen. Doch die Realität moderner Customer Journeys ist deutlich komplexer. Legendär ist das weit verbreitete Modell der “Badewanne”.
Es besagt, dass der erste Kontakt zu einer Kampagne ebenso eine herausragende Rolle spielt, wie auch der letzte. Die Zuordnung der Werbeleistung erfolgte also an diesen beiden Touchpoints. Immerhin berücksichtigt das Badewannen-Modell auch Marken- und Aufmerksamkeitseffekte, während die Last-Click-Attribution vor allem Preis und Rabatte in den Mittelpunkt stellte. Gerade bei Kampagnen über Connected TV, Audio, Display, Social Media und Retail Media entstehen Kontaktketten, die sich kaum noch mit einem einzelnen Klick erklären lassen.
Cross-Channel-Attribution versucht deshalb, mehrere Touchpoints gleichzeitig zu bewerten. , „wie verschiedene Kanäle zusammenarbeiten, bevor ein Kunde konvertiert“. In die Bewertung der Kanäle fließen Hunderte von Datensätzen ein. Nicht alle gründen sich auf deterministische, messbare Ereignisse.
Mitunter spielen auch Hypothesen der jeweiligen Marketer eine Rolle oder Best Practices aus der Vergangenheit. Dennoch: Eine solche Herangehensweise verändert auch die Sicht auf Branding-Maßnahmen. Klassische Awareness-Kampagnen galten lange als schwer messbar, weil sie oft keinen direkten Klick erzeugen. Neue Attributionsmodelle versuchen nun, auch Sichtkontakte oder Video-Views in die Bewertung einzubeziehen.
Besonders im boomenden CTV-Markt wird das als Vorteil verkauft. StackAdapt argumentiert, dass Connected-TV-Werbung granularere Daten liefere als lineares Fernsehen und dadurch eine genauere Optimierung ermögliche. Das scheint auch bitter nötig, wie eine Umfrage von EMarketer zutage förderte. Marketing-Führungskräfte wissen, dass die vereinfachte Attribution ein Problem darstellt, er sie tun wenig dagegen.
, dass 5 von 10 US-Entscheidungsträgern lediglich das messen, „was einfach, erwartet oder sichtbar ist“, wobei 78 Prozent der Ansicht sind, dass bis zu 10 Prozent der Media-Ausgaben aufgrund unzureichender Messmethoden verschwendet werden. Sie verfügen jedoch über keine Möglichkeit, das Gesamtbild zu erfassen. , die Marketer und ihre Agenturen über die Budgets haben, geht eher von deutlich höheren Beträgen aus.
“Bis zu 50 Prozent der Werbegelder verpuffen wirkungslos. Eine Werbemittel landen sogar dort, wo sie gar nicht gesehen werden können”. DSPs und Adtech-Anbieter werben inzwischen offensiv mit kanalübergreifender Messung. Ziel ist ein einheitliches Reporting über Display, Video, Audio, Digital Out of Home und CTV hinweg.
Dabei geht es nicht nur um Transparenz, sondern auch um Budgetsteuerung. Wenn nachvollziehbar wird, welche Kanalkombinationen besonders wirksam sind, können Werbegelder gezielter verteilt werden. Im Blog verweist Matthew Ritchie von StackAdapt etwa darauf, dass KI-gestützte Analysen helfen könnten, Muster über verschiedene Kanäle hinweg schneller zu erkennen und Kampagnen dynamisch anzupassen. Laut einer unternehmenseigenen Studie erwarten 56 Prozent der Befragten die größten KI-Effekte künftig im Bereich „Measurement und Attribution“.
Auch der Trend zur Marketing-Orchestrierung verstärkt diese Entwicklung. Kampagnen sollen nicht mehr als isolierte Einzelmaßnahmen funktionieren, sondern als zusammenhängendes System. Die Grenzen zwischen Branding und Performance verschwimmen zunehmend. Doch genau an diesem Punkt beginnt die Kritik.
Denn Attribution funktioniert nur, wenn genügend Daten vorhanden sind, um Nutzerwege nachvollziehen zu können. Durch Datenschutzregeln, Cookie-Einschränkungen und Plattformabschottung wird das immer schwieriger. Vor allem große Plattformen wie Apple oder Google haben die Tracking-Möglichkeiten in den vergangenen Jahren deutlich eingeschränkt. Viele Werbetreibende arbeiten deshalb mit unvollständigen Datensätzen.
Die Folge: Modelle liefern zwar scheinbar präzise Ergebnisse, basieren aber oft auf Annahmen und statistischen Näherungen. Marketingwissenschaftler weisen deshalb darauf hin, dass Attribution nicht mit Kausalität verwechselt werden darf. Nur weil ein Kontakt vor einer Conversion stattgefunden hat, bedeutet das nicht automatisch, dass er den Kauf ausgelöst hat. Deshalb gewinnen ergänzende Methoden wie Inkrementalitätsanalyse oder Marketing Mix Modeling wieder an Bedeutung.
MTA misst die Rolle einzelner Touchpoints entlang der Customer Journey und hilft Werbetreibenden dabei zu verstehen, welche Interaktionen eine Conversion beeinflusst haben. MMM nutzt historische Leistungsdaten, um abzuschätzen, wie verschiedene Kanäle, Budgets und externe Faktoren zu Umsätzen, Erträgen oder anderen Leistungszielen beigetragen haben. Inkrementalität misst, ob eine Kampagne oder ein Kanal zusätzliche Ergebnisse erzielt hat, die ohne die Werbung gar nicht erst zustande gekommen wären – sei es ein Klick, eine Conversion oder ein Kauf.
Keine der Methoden, so Ritchie, liefert für sich genommen ein verlässliches und umfassendes Bild. Stackadapt nutzt für die neue Cross Channel Attribution eine Kombination der Methoden, deren Ergebnisse unter anderem mit Künstlicher Intelligenz vergleichbar aufbereitet werden. In der Praxis dürfte die Wahrheit zwischen Euphorie und Skepsis liegen. Für Werbetreibende bleibt Cross-Channel-Attribution attraktiv, weil sie zumindest ein besseres Verständnis komplexer Kampagnen ermöglicht.
Gerade im Zusammenspiel von CTV, Audio und Display entstehen neue Möglichkeiten für Retargeting und kanalübergreifende Reichweitenstrategien. Modelle wie das von Stackadapt oder auch daskönnen helfen, mit neuen, KI-basierten Methoden der großen Datenflut Herr zu werden. Media-Profi und Crossvertises CEO Max Balbach ist skeptisch: “Entstehen da nicht KI-Blackboxes, die intransparent und von außen nicht mehr steuerbar sind? Öffnet das nicht Tür und Tor für neue Walled Gardens?
” Vertrauen wird zu einem essentiellen Parameter in der Partnerwahl. Attribution ist kein objektiver Blick auf die Realität, sondern immer ein Modell mit bestimmten Annahmen. Unterschiedliche Anbieter kommen deshalb oft zu unterschiedlichen Ergebnissen. Zu Beginn einer Partnerschaft wird man sich die Mühe machen müssen, die Attributionsmodelle so gut es geht mit harten KPI zu bewerten, um sie dann “laufen zu lassen”.
Immerhin: Wenn Drittanbieter wie StackAdapt oder Adlocaite mit ähnlichen Technologien arbeiten wie Google oder Meta, dann gibt es eine größere Partnerauswahl. Und Drittanbietet haben freilich nicht den Interessenkonflikt, der Big Tech prägt: Viele Plattformen messen ihre eigene Wirkung selbst. Kritiker sehen darin ein strukturelles Problem der digitalen Werbewirtschaft. Wer gleichzeitig Kampagnen ausliefert und deren Erfolg bewertet, hat ein offensichtliches Eigeninteresse an positiven Ergebnissen.
Dennoch dürfte die Bedeutung kanalübergreifender Messung weiter steigen. Die Mediennutzung wird fragmentierter, Werbebudgets wandern in digitale Kanäle, und der Druck auf Marketingabteilungen wächst, jede Investition zu rechtfertigen. Die Branche sucht deshalb weiter nach einem System, das möglichst präzise zeigt, wie Werbung tatsächlich wirkt. Wichtig ist dabei vor allem, dass in den Agenturen und bei den Marken Prozesse installiert werden, die das Tun der Algorithmen immer wider prüfen.
Sei es, um korrigierend eingreifen zu können, sei es aber vor allem auch, um das eigene Wissen zu erweitern. Sonst wird die Abhängigkeit von den Plattformen und ihren Tools noch größer, als sie jetzt schon ist.
Interview mit Tanja zu Waldeck, COO der TX Group, über die KI-Transformation eines alteingesessenen Züricher Verlagshauses und die Notwendigkeit zur DiversifizierungNach zwei Jahren, in denen Google vor allem von OpenAI durch die Arena getrieben wurde, setzt das Unternehmen in diesem Jahr die Pace wieder selbst. Und wie. Google arbeitet an verbal gesteuerten Videoschnittprogrammen, integriert Wasserzeichen und KI-Identifizierung in die Suche, investiert massiv in die Chip-Produktion und setzt auf KI-Werbung.
Das sind die wichtigsten Neuigkeiten von der Hausmesse Google I/O und der Google Marketing Live. Der True-Crime-Podcast “Mordlust” bleibt die Nummer 1 der Messungen der Arbeitsgemeinschaft Media-Analyse . Sowohl in der Gesamtwertung als auch bei den Zahlen der nur im April veröffentlichen Episoden führt “Mordlust” die Tabelle an. So viele Zugriffe wie nie seit Start der MA Podcast erreichten der “F.A.
Z. Podcast für Deutschland” und “Alles Geschichte” vom BR. Sprachassistenten wie Alexa, Siri oder Google Assistant sind angetreten, den Audiomarkt grundlegend zu verändern. Sie können für klassische Radiosender zum wirtschaftlichen Risiko werden. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie der Medienanstalten, die von Goldmedia durchgeführt wurde.
Für Werbungtreibende und Audiovermarkter stellt sich die Frage, wie sichtbar und ausreichend monetarisierbar Radiomarken in sprachgesteuerten Plattform-Ökosystemen noch bleiben. * Hiermit bestelle ich den kostenlosen Newsletter DS-GVO). Informationen zur Verarbeitung Ihrer Daten, insbesondere zu den Ihnen zustehenden Rechten gemäß Art. 13 EU-DS-GVO, können Sie unserer
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