Aktuelle Entwicklungen im Online Marketing

onlinemarketing trend

Welche Entwicklungen sind heute und zukünftig relevant im Bereich Online Marketing? Diese Frage haben wir unserem Experten-Team gestellt und zu verschiedenen Themen einen interessanten Überblick bekommen. Lesen Sie im Folgenden,

Attributionsmodelle im Online Marketing (von Benjamin Heilmann)

Attributionsmodelle sollten mindestens jedem, der in seiner Webanalyse-Software den Erfolg (oder Misserfolg) von Werbekampagnen misst und letztlich über die Verteilung von Werbebudgets mitentscheidet, geläufig sein. Data driven decision making, so heißt es wohl neudeutsch, meint in diesem Kontext: Auf Basis belegbarer Fakten wird entschieden, welcher Marketingkanal zukünftig mehr oder weniger Budget erhält.
Attribution meint eine Zuordnung von Interaktionspunkten oder Marketingkanälen zu Conversions. Oder: Welchen Erfolg tragen die Marketingkanäle zum Unternehmenserfolg bei? Die erste Antwort muss lauten: Kommt drauf an. Und zwar darauf, auf Basis welchen Attributionsmodells ich meine Daten analysiere. Die Webanalyse-Tools arbeiten im Standard mit der “Last Click Attribution” – dem letzten Interaktionspunkt wird die Conversion gutgeschrieben. Warum dieses Attributionsmodell zu kurz greift, wird in folgendem Blog-Beitrag erklärt. [Link]
Die Zukunft gehört den Werkzeugen in der digitalen Analyse, die in der Lage sind, Attributionsmodelle zu generieren, die ein ganzheitliches Bild innerhalb der Customer Journey vermitteln. Heißt: Es werden sowohl multi- als auch crossmediale und geräteübergreifende Touchpoints integriert. Den Schritt in diese Richtung hat Google auf der Marketing Next 2017 mit dem Tool Google Attribution angekündigt.

Google Attribution wird nach und nach mehr Usern zur Verfügung gestellt, sowohl in der Bezahl-Version für Nutzer der Google Analytics 360 Suite als auch in der kostenfreien Version.
Hier finden Sie den ausführlichen Artikel zu dem Thema Attributionsmodelle im Online Marketing.

Technisches SEO (von Linnea Bak)

Im Online Marketing erfreut mich derzeit die Wiederbesinnung auf technische SEO-Maßnahmen – angetrieben von neuen Webtechnologien und dem Innovationsdruck des Suchmaschinenriesen Google. Dass relevanter und optimierter Content Voraussetzung für eine gute Platzierung in den Suchergebnissen ist, hat sich inzwischen herumgesprochen. Das Fundament hierfür ist – heute noch mehr als früher – ein schneller, schlanker und sicherer Webauftritt, deren Architektur und Content-Auszeichnung der Suchmaschine in optimaler Weise mitteilt, für welche Suchanfragen sie gefunden werden möchte.
Kernthemen der technischen Suchmaschinenoptimierung sind:

  • Informationsarchitektur & URL-Design
  • Mobile First & Code-Design
  • SEO-Strategien für JavaScript
  • HTML- und Quelltext-Auszeichnungen
  • Indexierbarkeit des relevanten Contents
  • Crawler Steuerung
  • SSL-Verschlüsselung & Mixed-Content
  • Vermeidung von Duplicate Content
  • Ladezeitenoptimierung
  • Technisches Monitoring

Idealerweise wird technisches SEO in die Planung der Website mit einbezogen und bildet dann die unsichtbare Plattform für einen schönen, klaren Online-Auftritt mit einer eindeutigen Botschaft und einer tollen User Experience. Dies gilt aber nicht nur für einen Relaunch, sondern auch für jede bestehende Website. Denn: Ein ausführlicher technischer SEO Audit ist die operative Basis für einen erfolgreichen SEO-Prozess.

Social Media und Content Trends für Unternehmen (von Anna Wördehoff)

Live-Streaming

Video-Content wird auch 2018 weiter an Bedeutung gewinnen. Neben Videoanzeigen, Influencer-Beiträgen und aufwendig gefilmten Produkttests wird Live-Streaming immer wichtiger – auch für Unternehmen. Mit Facebook Live, Periscope für Twitter oder Snapchat ist jeder mit wenigen Klicks „On Air“ und steht so im direkten Austausch mit Fans, Followern und damit seinen (potentiellen) Geschäftskontakten.
Ob eine schnelle Q&A-Runde, Eindrücke von einem gerade stattfindenden Event oder ein kleiner Sneak Peek aus der Produktion: Keine andere Content-Form bringt höhere Engagement-Rates. Über Kommentarfunktion und Like-Buttons kann sich der Zuschauer direkt einbringen und Feedback geben. Eine Fundgrube für jedes Crowdsourcing. Darüber hinaus hat Live-Streaming kaum Streuverluste, schließlich bleiben nur die Nutzer am Ball, die sich wirklich für die Inhalte interessieren.

Ephemeral Content – Vergängliche Inhalte

Auch auf Instagram sollen die Nutzer zukünftig irgendwann einmal live gehen können, doch bis dahin konzentriert sich das soziale Netzwerk weiterhin auf seine Instagram Stories, die inzwischen täglich von 300 Millionen User genutzt werden. Denn die Fans wünschen sich schnellen, leicht verdaulichen und vor allem ehrlichen Content, der ganz ohne professionelles Equipment auskommt.
Instagram unterstützt diesen Trend und platziert neuerdings das Feature noch größer und prominenter im News Feed. Wer noch nie eine Umfrage in seiner Story platziert hat, sollte es unbedingt einmal ausprobieren, denn dieses kleine Gimmick animiert auf jeden Fall zur Interaktion mit der Marke. Links und Hashtags hingegen fördern die Brand Awareness und machen Instagram Stories zu einem wichtigen Bestandteil in euren Kampagnen.

Facebook Gruppen

Durch die neue Ausrichtung des Facebook-Algorithmus haben Facebook Seiten zukünftig bedeutend weniger organische Reichweite. Wer weiterhin von seinen Fans und deren Freunden gesehen werden möchte, muss zwangsläufig immer häufiger seine Beiträge bewerben.
Daher empfiehlt es sich, als Seitenbetreiber verstärkt auf Facebook Gruppen zu setzen, die mittlerweile auch von Unternehmensseiten betrieben werden können. Gruppenbeiträge werden (sofern die Funktion nicht bewusst deaktiviert wurde) prominent im News Feed platziert und die Mitglieder über Neuigkeiten via Notification informiert.
Unternehmen sollten jedoch beachten, dass Facebook-Gruppen Dialog-Plattformen für Nutzer sind, die sich für einen intensiven Austausch zum jeweiligen Thema interessieren, und kein zusätzlicher Werbekanal.
Der Gruppeninhaber ist Moderator, unterstützt mit seiner Expertise, steuert Gespräche und bietet mit exklusiven Informationen und Angeboten einen Mehrwert. Im Gegenzug erhält er einen einmaligen und ehrlichen Einblick in die Wahrnehmung seiner Produkte, kann von neuen Themen und Ideen profitieren und diese bspw. im Rahmen der Produktentwicklung oder dem Content Marketing einbringen.

Was Attributionsmodelle und Fußball gemeinsam haben

Google Analytics mit Kaffeetasse

Was hat Marketing-Attribution mit Fußball zu tun? Attributionsmodelle lassen sich sehr gut auf die schönste Nebensache der Welt anwenden. Begeben wir uns gedanklich auf einen Bolzplatz und stellen uns folgenden Spielzug vor:
Der Innenverteidiger erobert den Ball und schickt den Außenverteidiger auf die Reise, der wiederum den Ball behaupten kann und bis zur Grundlinie durchzieht. Eine Traumflanke geht vor das gegnerische Tor, landet passgenau auf dem Fuß des Stoßstürmers, der keine Mühe hat, das Leder einzunetzen (*grenzenloser Jubel*).

CreativeCommons: annca / pixabay.com

Überführen wir dieses Beispiel in das digitale Marketing und wenden hierfür das allgemein übliche Attributionsmodell “Letzter Klick” an: Die gesamten Meriten erhält alleine der Torschütze. The winner takes it all. Dies wiederum bedeutet, dass die Entscheidung über die Aufstellung für das nächste Spiel auf Basis der Daten, welchem Spieler der größte Wert beigemessen wird, getroffen wird.
Der Trainer entscheidet sich also für das nächste Spiel auf Abwehr- und Mittelfeldspieler zu verzichten und nur noch Stürmer (für die Tore alleine verantwortlich) auf den Rasen zu schicken. Das greift natürlich zu kurz: Es geht für den Trainer aka Marketingverantwortlichen schließlich darum, den verschiedenen Touchpoints eine Bedeutung für den späteren Kauf beizumessen.
In der Welt des Online-Marketings ersetzen wir die Spielerpositionen durch Marketingkanäle beziehungsweise Interaktionspunkte des Nutzers mit dem Werbetreibenden. Fairerweise sei erwähnt, dass das Modell umso komplizierter wird, je breiter die Marketingkanäle definiert werden. In der überschaubaren Welt des digitalen Marketings können wir uns auf Channels wie bezahlte Suche, Displayanzeigen, organische Suche, direkte Websitezugriffe, Verweise, E-Mail und Social Media beschränken. Die Dimensionen Cross-Device, Cross-Media und No-Line (On- und Offline Touchpoints) verkomplizieren das Attribution Modelling deutlich.
Der Vollständigkeit halber lassen wir aber nicht unerwähnt, dass unser Gesamtbild unvollständig bleibt, wenn wir die Kanäle im digitalen Marketing isoliert betrachten. Zumal: Cross-Channel, Cross-Device und Cross-Media werden zukünftig bei der Marketing-Attribution eine deutlich gewichtigere Rolle einnehmen. So hat beispielsweise Google hier schon den Boden durch die Einführung von Google Attribution bereitet – einem Tool, dass sowohl in der Lage sein soll, bei der Zuordnung von Conversions verschiedene, geräte- und mediaübergreifende Kanäle zu berücksichtigen, als auch bei der Zuordnung von Conversion-Werten zu einzelnen Touchpoints Machine-Learning anzuwenden. Dies soll es den Marketingverantwortlichen bzw. Werbetreibenden erleichtern, den Wert einzelner Marketingkanäle neu zu bewerten und das Zuweisen von Budgets zu bestimmten Werbemaßnahmen zu erleichtern.
Um wieder auf das Beispiel “Fußball” zurückzukommen: Der Trainer hat damit ein mächtiges Hilfsmittel, um den Wert der einzelnen Positionen bezogen auf das gesamte Spiel zu bestimmen.

Warum das Standard-Attributionsmodell hinterfragt werden muss

Ähnlich verhält es sich im Online Marketing: Entscheidet bis dato der letzte (indirekte) Klick über die Zuordnung einer Conversion, so werden zukünftig auch alle weiteren Berührungspunkte, wie zum Beispiel die erste Interaktion eines Nutzers mit dem Werbetreibenden, stärker ins Gewicht fallen. Leider wird Google Attribution erst langsam ausgerollt (das Tool wird – in etwas eingeschränkter Form gegenüber der 360-Version – für alle Nutzer zugänglich sein). Bis dahin hilft das Modellvergleichstool von Google Analytics, ein Grundverständnis über verschiedene Attributionsmodell zu erlangen. Wir beschränken uns hier auf Google Analytics. Die auswählbaren Attributionsmodell in anderen Trackingtools wie bspw. in Matomo (vormals PIWIK) sind weitgehend identisch.
Google Analytics: Überblick über die Attributionsmodelle

Letzter indirekter Klick

Alle Google-Analytics Standardberichte weisen die Conversion dem letzten indirekten Klick zu. Das Dilemma wird offensichtlich, wenn wir uns folgenden Conversionpfad anschauen.

Google Analytics: Top-Conversion-Pfade
Der Nutzer startet seine Reise in einer Suchmaschine, klickt dort auf eine bezahlte Suchanzeige, schaut sich verschiedene Produkte an – und verlässt die Website wieder.
Kurze Zeit später bedient derselbe Nutzer erneut eine Suchmaschine und klickt auf ein unbezahltes Suchergebnis, kann sich aber immer noch nicht recht entscheiden, die Transaktion abzuschließen (in der Zwischenzeit ist es denkbar, dass der Nutzer zunächst auf anderen Websites Preis und Eigenschaften des Produkts recherchiert, für das er sich interessiert).
Den Kauf erledigt er bei seinem dritten Besuch. Den Link der Produktseite hatte er vorsorglich als Bookmark gespeichert, also ruft er die Seite über das Lesezeichen auf und schließt den Kauf ab.
Welchem Marketingkanal wird nun die Conversion zugeschrieben? “Letzter direkter Klick” heißt tatsächlich, dass hier der letzte Interaktionspunkt, nämlich das direkte Aufrufen der Website über den Browser, gänzlich unberücksichtigt bleibt und alle (!) Conversions dem davor gelegenen Kanal gutgeschrieben werden. In diesem Fall: Alles auf die organische Suche. Sowohl der initiale Touchpoint – die bezahlte Suche – als auch der Interaktionspunkt, über den die Transaktion letztlich stattfand, finden in diesem Beispiel keine Berücksichtigung.

Letzte Interaktion

Wie im Fußballbeispiel beschrieben: Die Lorbeeren erhält der Torschütze. Keine Scorerpunkte für Assists. Dieses Attributionsmodell ist gängige Praxis fast aller Webanalyse-Tools – mit eben angesprochener Ausnahme von Google Analytics. Zwar kommen Direktzugriffe hier besser weg, aber im Großen und Ganzen leidet das Modell unter den gleichen Schwächen: Alles, was an Interaktionen vor dem letzten Klick passierte, bleibt ohne Verdienst.

Erste Interaktion

Das vorige Modell – nur auf den Kopf gestellt. Welches tieferen Sinn hat es, den gesamten Conversionwert dem ersten Klick zuzuweisen? Genau.

Letzter AdWords-Klick

Der Name ist Programm. Wer den Zweck dieses Modell ergründet hat, hinterlasse bitte einen Kommentar unter diesem Beitrag.

Positionsbasiertes Modell

Erster und letzter Klick erhalten den Löwenanteil des Conversionwertes mit je 40%. Die restlichen 20% teilen sich die Channels zwischen diesen beiden. Der Gedanke dahinter ist nachvollziehbar: Der Touchpoint, der den Nutzer auf die Website lenkt, wird ebenso wie der Conversion generierende Kanal honoriert. Den Interaktionen zwischen erstem und letztem Klick wird auch ein Wert beigemessen, der umso geringer ausfällt, je mehr Touchpoints im Spiel sind.

Zeitbasiertes Modell

Je näher der Interaktionspunkt zeitlich an der Conversion liegt, desto mehr Wert hat dieser. Einfacher Algorithmus – simple Logik. Dieses Modell scheint in der Tat sehr brauchbar, da bei einer Conversion alle Kanäle partizipieren – abnehmend, je weiter die Interaktion zurückliegt.

Lineares Modell

Jeder Kanal erhält das gleiche Stück vom Kuchen. Das Attributionsmodell mit sozialistischer Duftmarke. Sinnvoller, als einem einzigen Touchpoint den gesamten Wert zuzuschreiben. Mehr aber auch nicht.

Die Königsübung: Benutzerdefinierte Modelle

Wer sich mit den vorgegebenen Attributionsmodellen nicht anfreuen kann, dem sei gesagt, dass Google Analytics auch die Möglichkeit gibt, ein eigenes, auf Schwerpunkten und Regeln basiertes Modell einzusetzen.
Der Nutzer kann zunächst ein Basismodell (aus den oben genannten) auswählen und dies dann in verschiedenen Kriterien anpassen.
Entscheiden wir uns bspw. das Positionsbasierte Modell in einigen Nuancen zu verändern, so können wir uns zunächst entscheiden, welche prozentualen Conversionanteile auf die erste, die letzte und die mittleren Interaktionen entfallen sollen.
Google Analytics - Modellvergleichstool - benutzerdefiniertes Attributionsmodell
Weiterhin können wir justieren, ob und welche Nutzersignale (Time on Site oder Seitentiefe) besonders belohnt werden sollen. Zudem können wir benutzerdefinierte Regeln erstellen, die dann mit einem zu definierenden Faktor höher angerechnet werden.
Beispiel: Kommt der Besucher aus einer bestimmten Quelle (von Facebook oder einer Suchmaschine), so werte ich dieses Signal 2,5mal höher als andere Interaktionsformen.
Benutzerdefinierte Attributionsmodelle können je nach Geschäftsmodell hilfreich sein, sollten allerdings mit all ihren Regeln und Erweiterungen nur von erfahrenen Nutzern als Entscheidungsgrundlage über die Neuverteilung von Marketingbudgets verwendet werden. Besser ist, Sie nehmen sich Zeit, rufen das Modellvergleichstool auf und vergleichen das Standard-Attributionsmodell von Google Analytics (letzter indirekter Klick) mit einem wesentlich geeigneteren Modell (z. B. Zeitverlauf). Betrachten Sie nun die Zuweisung der Conversion auf ihre Marketingkanäle und werfen einen Blick auf den Vergleichswert in den Spalten ganz rechts (% Änderung der Conversion).
Sie werden aller Wahrscheinlichkeit nach überrascht sein und die Entscheidung über die Allokation ihres Marketingbudgets noch einmal genauer prüfen.
Und vergessen Sie dabei nicht die alte Fußballerweisheit: “Der Sturm gewinnt das Spiel, die Abwehr Meisterschaften.”