Inkrementalität

Warum attribuierte Ergebnisse den Beitrag des Marketings überzeichnen

Jedes Attributionsmodell verteilt 100% der Gutschrift für jede Conversion, denn genau das tut ein Modell. Keines hat eine Möglichkeit, den Käufer abzubilden, der ohnehin gekommen wäre. Diese Lücke ist kein Rundungsfehler. Die Kanäle, die im Attributionsbericht am besten dastehen, sind häufig jene, die am nächsten an bereits entschiedenen Menschen platziert sind — der Bericht misst also zum Teil Ihre eigenen Targeting-Regeln und nicht Ihr Marketing.

• Markensuche. Wer Ihren Firmennamen eintippt, wurde bereits von etwas anderem überzeugt. Die Anzeige nimmt Klick und Gutschrift mit, obwohl in vielen Konten ein großer Teil dieser Besuche organisch eingetroffen wäre.
• Retargeting. Die Zielgruppe ist als Menschen definiert, die schon da waren, weshalb Retargeting bauartbedingt bei fast jeder Zwischenkennzahl gewinnt. Genau deshalb können diese Kennzahlen nicht das Urteil sprechen.
• Rabatte und Gutscheinplatzierungen. Ein Teil der Einlösungen stammt von Käufern, die ohnehin an der Kasse standen. Der gemessene Umsatz ist echt; der inkrementelle Umsatz ist kleiner, als der Bericht zeigt.
• Alles, was während eines Launches oder einer Saisonspitze läuft. Eine Kampagne, die mit nicht selbst erzeugter Nachfrage zusammenfällt, erbt die Gutschrift dafür.

Praktisch heißt das: Ein Kanal kann sich wirklich lohnen und trotzdem deutlich weniger wert sein, als sein Dashboard behauptet. Die beiden Fälle lassen sich nur unterscheiden, indem man mit einer Welt vergleicht, in der er nicht lief.

Wie man sie tatsächlich misst

Jede reale Methode ist ein Vergleich gegen etwas, das das Marketing nicht bekommen hat. Eine Holdout-Gruppe hält einen zufälligen Teil der Zielgruppe aus der Kampagne heraus und vergleicht beide Gruppen. Ein Geo-Test spielt die Kampagne in manchen Regionen aus und in anderen nicht. Ein An-Aus-Test schaltet einen Kanal lange genug ab, damit sich die Gesamtzahl bewegen kann. Die Strenge kommt aus der Vergleichsgruppe, nie aus der Raffinesse des darüberliegenden Berichts.

Für die meisten jungen Unternehmen sind die statistisch sauberen Varianten unerreichbar, weil sie ein Conversion-Volumen brauchen, das ein Start-up nicht hat — eine Holdout-Gruppe bei vierzig Anmeldungen im Monat trennt einen echten Effekt nicht von zwei ruhigen Wochen. Die grobe Variante funktioniert weiterhin und wird zu selten genutzt: eine Sache abschalten, lange genug abgeschaltet lassen, dass der Verkaufszyklus abgedeckt ist, und die Gesamtzahl statt des Kanals beobachten. Bewegt sich unten im Funnel nichts, haben Sie etwas gelernt, das ein Attributionsbericht strukturell nicht mitteilen kann.

Was wir bei der Messung unseres besten Bereichs gefunden haben

Wir können das mit Zahlen von unserer eigenen Website belegen. AgentCeres — the AI Growth Officer, agentceres.com — betreibt eine große Sammlung von Seiten, und ein Bereich von rund siebzig davon war nach jeder verfügbaren Zwischenkennzahl das Beste, was wir hatten. Über 28 Tage war er der größte Inhaltsbereich nach Klicks: 39 Klicks, etwa 35% dessen, was die gesamte Website aus der Suche holte, bei 0,56 Klicks pro Seite und damit deutlich über unserem Durchschnitt.

Über zwei aufeinanderfolgende 28-Tage-Fenster brachte derselbe Bereich 86 organische Landungen und null Anmeldungen. Die Ursache war weder die Platzierung noch der Text, sondern die Absicht: Die Suchanfragen, die Menschen hereinbrachten, waren die Namen der Open-Source-Projekte, die diese Seiten behandelten. Die Besucher wollten das Projekt, und wir sind dieses Projekt nicht. Eine bessere Klickrate hätte den Fehlschlag vergrößert, nicht verkleinert. Wir haben aufgehört, neue Seiten für diesen Bereich zu schreiben, und die bestehenden online gelassen: Sie zu behalten kostet nichts, während der inkrementelle Wert weiterer Seiten messbar null war. Das sind zwei getrennte Entscheidungen, und eine einzelne Traffic-Zahl hätte beide falsch beantwortet.

Wo der Begriff missbraucht wird

Inkrementalität ist ein Grund, den bestaussehenden Zahlen zu misstrauen, und kein Freibrief, alles zu streichen, was sich nicht binnen zweier Wochen beweist. Marke, Inhalte und Community-Arbeit zeigen sich meist später und anderswo als Nachfrage, und ein kurzer Holdout auf einem langsamen Kanal meldet zuverlässig null — was eine Aussage über die Testdauer ist und nicht über den Kanal.

Der zweite Missbrauch besteht darin, sie als dauerhaftes Urteil zu behandeln. Die Inkrementalität eines Kanals verschiebt sich mit der Höhe der Ausgaben und damit, wen diese erreichen; das nützliche Ergebnis ist deshalb eine Entscheidung über das nächste Budgetinkrement und keine Note. Und wenn ein Ergebnis für andere aufgeschrieben wird — in einem Bericht an den Beirat oder in einer Fallstudie — sagen Sie klar, ob Sie eine Ursache oder einen Zusammenhang behaupten. Diese Unterscheidung ist die gesamte Behauptung, und sie ist das Erste, was eine sorgfältige Leserin prüft.