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Attributionsmodell Zeitverlauf / Time Decay für Conversion Tracking

Rang 5
# 1
Rang 5

Hallo zusammen,

 

wir überdenken derzeit unser Attributionsmodell für das Conversion Tracking bei Adwords. Derzeit nutzen wir noch "Last Click", wir denken aber, dass uns das Modell "Time Decay" bzw "Zeitverlauf" einen detaillierteren Einblick bietet. Hierzu haben wir ein zwei kurze Rückfragen:

1. Kann hierbei Kampagnen-übergreifend der Wert für eine Conversion dauerhaft kleiner als 1 sein? Auf der Google Informationsseite steht: "Das heißt konkret, dass einem Klick, der acht Tage vor der Conversion erfolgte, halb so viel Wert beigemessen wird wie einem Klick am Tag unmittelbar vor der Conversion." Wenn ein Kunde auf eine einzige Anzeige von uns geklickt hat (und nur auf diese eine) und 8 Tage später kauft (ist noch im Conversion Window), werden dann lediglich 0,5 Conversions gezählt? Seit der Umstellung auf dieses Modell sehen wir regelmäßig in der Conversion-Übersicht bspw. 29,49 Conversions in den letzten 7 Tagen... Dies ist schwierig einzuordnen für uns.

 

2. Wir tracken zusätzlich den Umsatz unserer Conversions. Bei den in 1.) beschriebenen 29,49 Conversion sind offensichtlich Conversions kleiner als 1 enthalten. Konkret: Wenn wir einen Umsatz im Shop von 50 EUR haben und Adwords 0,5 Conversions zählt, werden dann auch nur 25 EUR Umsatz getrackt?

 

Besten Dank im Voraus für eure Rückmeldung!

 

Viele Grüße,

Markus

 

 

 

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Als beste Antwort markiert.
Lösung
Akzeptiert von Themenautor Markus B
Juni

Attributionsmodell Zeitverlauf / Time Decay für Conversion Tracking

Top Beitragender
# 4
Top Beitragender

Hallo Markus,

 

nein so ist das nicht. Wenn nur ein AdWords Klick an der Conversion beteiligt war, dann bekommt der auch 100% (= 1 Conversion + vollen Umsatz) zugerechnet. 50% wird verteilt, wenn 2 Klicks beteiligt waren.

 

Einzige Stolperfalle: da AdWords die Conversions+Umsätze auf den Tag des Klicks bucht, führt ein Attributionsmodell ungleich Last Klick dazu, dass die jüngeren Daten schlechter und die länger zurück liegenden Daten zunehmend besser aussehen (weil z.B. der erste beteiligte Klick vor einer Woche geschehen ist). 

Lösung in ursprünglichem Beitrag anzeigen

Attributionsmodell Zeitverlauf / Time Decay für Conversion Tracking

Top Beitragender
# 2
Top Beitragender

Hallo Markus,

 

1. das ist korrekt. Am Beispiel von linear würde eine Conversion, an der 3 AdWords Klicks beteiligt waren, jeweils zu 0,33 auf das beteiligte Keyword (und den mit dem Klick verbundenen Tag) gebucht.

 

2. ja, auch das ist korrekt.

Attributionsmodell Zeitverlauf / Time Decay für Conversion Tracking

Rang 5
# 3
Rang 5

Hallo Thomas,

 

super, vielen Dank für die Rückmeldung. Nur um sicherzugehen: Das heißt, dass sich über alle Kampagnen hinweg der Wert der Conversions verringern wird, wenn ich dieses Attributionsmodell nutze, oder? Es kommt ja durchaus vor, dass ein Kunde nur eine einzige Ad von uns angeklickt hat und bspw. 8 Tage später erst kauft - wenn ich es richtig verstanden habe, wird hier nach dem Last-Click-Modell 1 Conversion für diese Anzeige gezählt und nach dem Time-Decay-Modell 0,5 Conversions. Ist das so richtig?

 

Nochmals vielen Dank im Voraus für eure Rückmeldungen!

Als beste Antwort markiert.
Lösung
Akzeptiert von Themenautor Markus B
Juni

Attributionsmodell Zeitverlauf / Time Decay für Conversion Tracking

Top Beitragender
# 4
Top Beitragender

Hallo Markus,

 

nein so ist das nicht. Wenn nur ein AdWords Klick an der Conversion beteiligt war, dann bekommt der auch 100% (= 1 Conversion + vollen Umsatz) zugerechnet. 50% wird verteilt, wenn 2 Klicks beteiligt waren.

 

Einzige Stolperfalle: da AdWords die Conversions+Umsätze auf den Tag des Klicks bucht, führt ein Attributionsmodell ungleich Last Klick dazu, dass die jüngeren Daten schlechter und die länger zurück liegenden Daten zunehmend besser aussehen (weil z.B. der erste beteiligte Klick vor einer Woche geschehen ist). 

Attributionsmodell Zeitverlauf / Time Decay für Conversion Tracking

Rang 5
# 5
Rang 5

Nun macht es Sinn! Vielen Dank dafür, Thomas!