Warum Attribution heute wichtiger ist denn je
Kampagnen werden immer komplexer: Paid Social, Search, Influencer, E-Mail, Retargeting – und am Ende fragt sich jedes Team: Was hat den Sale wirklich ausgelöst? Attribution liefert die Antwort – oder zumindest einen Ansatz, sie zu finden.
Das Problem: Viele Unternehmen arbeiten noch immer mit simplen, nicht mehr zeitgemäßen Modellen – oder verlassen sich auf Standardwerte aus Google Analytics. Wer Marketingbudgets effizient einsetzen will, braucht ein Attributionsmodell, das zur eigenen Customer Journey passt.
✅ Die wichtigsten Attribution Models im Überblick
1. Last Click – der Klassiker (mit Schwächen)
So funktioniert’s: Der letzte Touchpoint vor der Conversion bekommt 100 % der Attribution.
Vorteile:
- Einfach umzusetzen
- Passt bei sehr kurzen Journeys (z. B. Google Ads mit direkter Kaufabsicht)
Nachteile:
- Blendet alle vorherigen Touchpoints aus
- Unfair gegenüber Awareness- und Mid-Funnel-Kanälen
➡️ Fazit: Gut für schnelle Conversions, aber für komplexe Journeys zu kurz gedacht.
2. First Click – der Einstieg zählt
So funktioniert’s: Der allererste Touchpoint bekommt den vollen Credit.
Vorteile:
- Zeigt, welche Kanäle den Funnel starten
- Hilfreich für Brand-Aufbau und Influencer-Marketing
Nachteile:
- Bewertet Folgeaktivitäten nicht
- Conversion-Treiber bleiben unsichtbar
➡️ Fazit: Spannend für Upper-Funnel-Messung, aber kein vollständiges Bild.
3. Linear Attribution – Gleichberechtigung für alle
So funktioniert’s: Jeder Touchpoint bekommt denselben Anteil an der Conversion.
Vorteile:
- Fairer Blick auf Multi-Touch-Journeys
- Einfach in der Anwendung
Nachteile:
- Macht keinen Unterschied zwischen „kurz geschaut“ und „stark beeinflusst“
- Keine Gewichtung nach Wirkung
➡️ Fazit: Solider Mittelweg, aber nur sinnvoll, wenn alle Touchpoints wirklich gleich relevant sind.
4. Time Decay – je näher an der Conversion, desto mehr Wert
So funktioniert’s: Je später ein Touchpoint auftritt, desto höher seine Gewichtung.
Vorteile:
- Stärker realitätsnah bei längeren Journeys
- Betont finale Conversion-Trigger wie E-Mail-Reminder oder Retargeting
Nachteile:
- Early Funnel-Kanäle werden unterbewertet
- Kann Awareness-Kampagnen aus der Wirkung „rausrechnen“
➡️ Fazit: Nützlich für datengetriebene BOF-Kampagnen (Bottom-of-Funnel), aber nicht ganzheitlich.
5. Position-Based (U-Modell)
So funktioniert’s: 40 % Credit für den ersten, 40 % für den letzten Touchpoint – die restlichen 20 % werden auf alle mittleren verteilt.
Vorteile:
- Kombiniert Awareness & Conversion-Stärke
- Besonders geeignet für klassische Marketing-Funnels
Nachteile:
- Mittel-Touchpoints wirken oft unterbewertet
- Kaum individualisierbar
➡️ Fazit: Ideal für längere B2C-Funnels oder Kombi-Kampagnen mit Search + Retargeting.
6. Data-Driven Attribution (DDA)
So funktioniert’s: KI-gestützte Modelle analysieren tatsächliche Verhaltensmuster und berechnen individuelle Gewichtungen.
Vorteile:
- Sehr präzise
- Erkennt Muster, die klassische Modelle übersehen
Nachteile:
- Nur mit ausreichender Datenmenge sinnvoll
- Black-Box-Gefahr (v. a. bei automatisierten Tools)
➡️ Fazit: Die zukunftssicherste Lösung – wenn du genug Daten hast und Transparenz herstellen kannst.
🔍 Praxis-Tipp: Attribution ≠ Wahrheit, aber Richtung
Kein Modell wird dir die eine Wahrheit liefern. Aber: Wer sich bewusst für ein Modell entscheidet (statt blind dem Standard zu folgen), erkennt schneller, welche Kanäle wirklich tragen – und wo Budgets besser aufgehoben sind.
„Attribution ist kein Urteil – sondern eine Hypothese, die man laufend hinterfragen muss.“
🎯 Fazit: Welches Modell bringt den besten ROI?
Das hängt von deinem Funnel, deinen Produkten und deinen Zielen ab.
Es gibt nicht das eine „beste“ Modell – sondern das richtige Modell für deine spezifische Situation. Damit du deinen ROI wirklich verbessern kannst, solltest du dich fragen:
- Hast du einen schnellen, direkten Kaufprozess?
Dann ist das Last Click- oder Time Decay-Modell sinnvoll. Es hilft dir, den Fokus auf die letzten Conversion-Treiber zu legen, wie z. B. Retargeting-Ads oder Gutscheine. - Willst du deine Markenbekanntheit oder Upper-Funnel-Maßnahmen messen?
Dann ist das First Click-Modell hilfreich, weil es dir zeigt, welche Kanäle Aufmerksamkeit erzeugen – etwa Influencer-Kampagnen, YouTube oder TikTok. - Ist deine Customer Journey mehrstufig mit vielen Touchpoints?
In diesem Fall bietet sich das Position-Based-Modell an. Es gewichtet Einstieg und Conversion gleichermaßen, ohne die Mitte zu ignorieren. - Hast du ein solides Tracking-Setup und ausreichend Conversion-Daten?
Dann solltest du Data-Driven Attribution in Betracht ziehen. Hier werden die Touchpoints auf Basis tatsächlicher Verhaltensmuster gewichtet – oft genauer als jede Standardregel. - Brauchst du einen einfachen Start für Multi-Touch-Attribution?
Dann bietet das Linear-Modell einen soliden Einstieg. Es bewertet alle Touchpoints gleich und gibt dir erste Anhaltspunkte für kanalübergreifende Wirkung.
Am Ende gilt: Teste bewusst, vergleiche die Ergebnisse verschiedener Modelle – und entwickle daraus eine Attribution-Logik, die zu deinem Funnel und deinem Marketing-Mix passt.
Unser Tipp: Teste verschiedene Modelle parallel – und analysiere, wie sich dein ROAS, CAC und CLV je nach Modell verändern.
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