Was ist Nexoyas Attribution?<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong>
<\/h3>\n\n\n\nAttribution bezeichnet die Praxis, zu verstehen, welche Marketingkan\u00e4le, Kampagnen und Interaktionen entlang der Customer Journey zu Conversions f\u00fchren. Sie beantwortet eine einfache Frage: Was funktioniert tats\u00e4chlich?<\/p>\n\n\n\n
Jahrelang verlie\u00dfen sich Marketer auf deterministische Attribution – die R\u00fcckverfolgung einzelner Nutzer \u00fcber verschiedene Touchpoints mithilfe von Pixeln, Cookies und Multi-Touch-Modellen. Doch mit zunehmend strengeren Datenschutzvorschriften (DSGVO, iOS-Einschr\u00e4nkungen, Cookie-Abschaffung) und einem immer komplexeren Nutzerverhalten sind diese Methoden zunehmend unzuverl\u00e4ssig geworden. Heute kann eine einzige reale Conversion gleichzeitig von mehreren Plattformen beansprucht werden – was zu aufgebl\u00e4hten Zahlen, widerspr\u00fcchlichen Berichten und Entscheidungen f\u00fchrt, die auf Daten basieren, denen niemand wirklich vertraut.<\/p>\n\n\n\n
Nexoyas Attribution l\u00f6st dieses Problem mit einem grundlegend anderen Ansatz<\/strong>. Anstatt einzelne Nutzersignale zu verfolgen, die zunehmend nicht mehr verf\u00fcgbar sind, setzt Nexoya auf regressionsbasierte, probabilistische Attribution<\/strong> – dieselbe statistische Methodik, die hinter fortschrittlichen Marketing Mix Models (MMMs) steckt, angewendet auf Kampagnenebene, in Echtzeit und ohne Abh\u00e4ngigkeit von Cookies oder Pixeln.<\/p>\n\n\n\nDas Ergebnis: klare, verl\u00e4ssliche Attributions-Insights, die zeigen, welche Kan\u00e4le und Kampagnen inkrementelle Gesch\u00e4ftsergebnisse erzielen – und ein System, das mit jeder Woche, in der Sie es nutzen, intelligenter wird.<\/p>\n\n\n\n
Wie Nexoyas Attribution funktioniert<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya verwendet regressionsbasierte Attribution (RBA) – eine schlanke, datenschutzkonforme Adaption der statistischen Methoden, die in traditionellen Marketing Mix Models eingesetzt werden. Das Regressionsmodell l\u00e4uft in einem monatlichen Rhythmus und nutzt w\u00f6chentliche Budgetanpassungen als kontinuierliche Mikro-Experimente, um die Genauigkeit laufend zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n
So funktioniert es in der Praxis:<\/p>\n\n\n\n
1. Datenaufnahme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya ruft t\u00e4glich alle Performance-Daten (Impressionen, Klicks, Sessions usw.) von allen verbundenen Werbeplattformen ab – zusammen mit Ihren tats\u00e4chlichen Gesch\u00e4ftsergebnissen: Leads aus Ihrem CRM, Ums\u00e4tze aus Ihrem ERP-System, Account-Erstellungen aus Ihrem Data Warehouse oder andere Conversion-KPIs, die Sie selbst definieren.<\/p>\n\n\n\n
2. Statistische Regression<\/strong><\/h4>\n\n\n\nDas Modell f\u00fchrt eine Regressionsanalyse durch, um statistisch signifikante Zusammenh\u00e4nge zwischen Ihrer Mediaaktivit\u00e4t auf Kampagnen-Taktik-Ebene und Ihren tats\u00e4chlichen nachgelagerten Ergebnissen zu identifizieren.<\/p>\n\n\n\n
3. Attributionsfaktoren<\/strong><\/h4>\n\n\n\nDas Modell gibt f\u00fcr jeden Kampagnentyp (z. B. Meta Retargeting, Google Search Brand, TikTok Prospecting) einen Faktor aus, der dessen tats\u00e4chlichen Einfluss auf Ihren Conversion-KPI definiert. Beispiel: 1.000 Impressionen einer bestimmten Display-Taktik k\u00f6nnen einen messbaren, zurechenbaren Effekt auf eine nachgelagerte Account-Erstellung haben.<\/p>\n\n\n\n
4. Kontinuierliche Verbesserung durch Mikro-Experimente<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nJede Woche verschieben Nexoyas Optimierungs-Algorithmen die\u00a0 Budgets. Diese Budgetver\u00e4nderungen beeinflussen das Impressionsvolumen \u00fcber Kampagnen hinweg – und genau diese Ver\u00e4nderungen liefern die Varianz, die das statistische Modell ben\u00f6tigt, um seine Genauigkeit im Zeitverlauf zu verbessern. Das monatliche Regressionsmodell nutzt diese w\u00f6chentlichen Schwankungen als laufende Experiment-Inputs. Sie m\u00fcssen keine aufw\u00e4ndigen manuellen Experimente durchf\u00fchren. Der regul\u00e4re Optimierungsprozess ist das Experiment.<\/p>\n\n\n\n
5. Attributionsgest\u00fctzte Optimierung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nDie Attributionsfaktoren flie\u00dfen direkt in Nexoyas Vorhersagen ein. Budgetvorschl\u00e4ge und Szenario-Simulationen basieren auf zugerechneten Ergebnissen – nicht auf den von Publishern gemeldeten Zahlen. So k\u00f6nnen Budgets kanal\u00fcbergreifend auf Basis einer einzigen, konsistenten Wirkungsmessung verschoben werden – anstatt sich auf die jeweils eigene, inkompatible Berichterstattung jedes Kanals zu verlassen.<\/p>\n\n\n\n
Wichtige Konzepte erkl\u00e4rt<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nIn der Nexoya-Plattform sehen Sie f\u00fcr jeden Kanal und jede Kampagne zwei zentrale Kennzahlen nebeneinander:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die vom Pixel des Publishers gemeldet werden (z. B. was Meta als seinen Beitrag ausweist) oder von Ihrer Analytics-Plattform (z. B. was GA4 berichtet hat). Sie k\u00f6nnen die aktuell angezeigte \u201eMeasured“-Quelle selbst definieren.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die das Regressionsmodell von Nexoya als inkrementellen Beitrag dieses Kanals berechnet hat.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"Attribution-feature-help-article-2\"](\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Attribution-feature-help-article-2-1024x712.png\")
<\/figure>\n\n\n\nDiese Zahlen werden selten \u00fcbereinstimmen – und genau das ist der Punkt. In der Praxis kann es vorkommen, dass ein Kanal, dem Ihr Pixel 400 Leads zuschreibt, bei statistischer Modellierung anhand Ihrer tats\u00e4chlichen CRM-Daten tats\u00e4chlich nur f\u00fcr etwa 280 verantwortlich ist. Umgekehrt kann ein Kanal wie Display oder DOOH, der scheinbar null messbare Conversions erzielt, einen bedeutenden zugerechneten Beitrag leisten.<\/p>\n\n\n\n
Baseline vs. inkrementeller Einfluss<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya unterteilt Ihre gesamten Gesch\u00e4ftsergebnisse in zwei Komponenten:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline:<\/strong> Verk\u00e4ufe oder Conversions, die unabh\u00e4ngig von bezahlter Werbung entstehen w\u00fcrden. Dazu z\u00e4hlen Faktoren wie organische Markenbekanntheit, Offline-Werbung, Direktzugriffe, Mundpropaganda, Affiliate- und Partnerkan\u00e4le sowie andere nicht-digitale oder nicht trackbare Touchpoints. Berechnet als: Gesamtergebnisse aus dem CRM minus zugerechnete Ergebnisse.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Der Anteil Ihrer Ergebnisse, der auf Basis des Attributionsmodells digitalen Werbeaktivit\u00e4ten zugeordnet werden kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"Attributed-vs-Baseline-visual\"](\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Attributed-vs-Baseline-visual-1024x690.png\")
<\/figure>\n\n\n\nDiese Unterscheidung ist wichtig. Eine E-Commerce-Marke, die stark von Performance-Werbung abh\u00e4ngig ist, k\u00f6nnte 60 % ihres Umsatzes bezahlten Medien zuschreiben. Eine etablierte Versicherungsmarke mit starker Markenbekanntheit hat m\u00f6glicherweise eine deutlich h\u00f6here Baseline. Das Verst\u00e4ndnis dieser Aufteilung hilft Ihnen, Erwartungen realistisch einzusch\u00e4tzen und kl\u00fcgere Investitionsentscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n
Nexoya Attribution in der Praxis<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Das Ergebnis: klare, verl\u00e4ssliche Attributions-Insights, die zeigen, welche Kan\u00e4le und Kampagnen inkrementelle Gesch\u00e4ftsergebnisse erzielen – und ein System, das mit jeder Woche, in der Sie es nutzen, intelligenter wird.<\/p>\n\n\n\n
Wie Nexoyas Attribution funktioniert<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya verwendet regressionsbasierte Attribution (RBA) – eine schlanke, datenschutzkonforme Adaption der statistischen Methoden, die in traditionellen Marketing Mix Models eingesetzt werden. Das Regressionsmodell l\u00e4uft in einem monatlichen Rhythmus und nutzt w\u00f6chentliche Budgetanpassungen als kontinuierliche Mikro-Experimente, um die Genauigkeit laufend zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n
So funktioniert es in der Praxis:<\/p>\n\n\n\n
1. Datenaufnahme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya ruft t\u00e4glich alle Performance-Daten (Impressionen, Klicks, Sessions usw.) von allen verbundenen Werbeplattformen ab – zusammen mit Ihren tats\u00e4chlichen Gesch\u00e4ftsergebnissen: Leads aus Ihrem CRM, Ums\u00e4tze aus Ihrem ERP-System, Account-Erstellungen aus Ihrem Data Warehouse oder andere Conversion-KPIs, die Sie selbst definieren.<\/p>\n\n\n\n
2. Statistische Regression<\/strong><\/h4>\n\n\n\nDas Modell f\u00fchrt eine Regressionsanalyse durch, um statistisch signifikante Zusammenh\u00e4nge zwischen Ihrer Mediaaktivit\u00e4t auf Kampagnen-Taktik-Ebene und Ihren tats\u00e4chlichen nachgelagerten Ergebnissen zu identifizieren.<\/p>\n\n\n\n
3. Attributionsfaktoren<\/strong><\/h4>\n\n\n\nDas Modell gibt f\u00fcr jeden Kampagnentyp (z. B. Meta Retargeting, Google Search Brand, TikTok Prospecting) einen Faktor aus, der dessen tats\u00e4chlichen Einfluss auf Ihren Conversion-KPI definiert. Beispiel: 1.000 Impressionen einer bestimmten Display-Taktik k\u00f6nnen einen messbaren, zurechenbaren Effekt auf eine nachgelagerte Account-Erstellung haben.<\/p>\n\n\n\n
4. Kontinuierliche Verbesserung durch Mikro-Experimente<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nJede Woche verschieben Nexoyas Optimierungs-Algorithmen die\u00a0 Budgets. Diese Budgetver\u00e4nderungen beeinflussen das Impressionsvolumen \u00fcber Kampagnen hinweg – und genau diese Ver\u00e4nderungen liefern die Varianz, die das statistische Modell ben\u00f6tigt, um seine Genauigkeit im Zeitverlauf zu verbessern. Das monatliche Regressionsmodell nutzt diese w\u00f6chentlichen Schwankungen als laufende Experiment-Inputs. Sie m\u00fcssen keine aufw\u00e4ndigen manuellen Experimente durchf\u00fchren. Der regul\u00e4re Optimierungsprozess ist das Experiment.<\/p>\n\n\n\n
5. Attributionsgest\u00fctzte Optimierung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nDie Attributionsfaktoren flie\u00dfen direkt in Nexoyas Vorhersagen ein. Budgetvorschl\u00e4ge und Szenario-Simulationen basieren auf zugerechneten Ergebnissen – nicht auf den von Publishern gemeldeten Zahlen. So k\u00f6nnen Budgets kanal\u00fcbergreifend auf Basis einer einzigen, konsistenten Wirkungsmessung verschoben werden – anstatt sich auf die jeweils eigene, inkompatible Berichterstattung jedes Kanals zu verlassen.<\/p>\n\n\n\n
Wichtige Konzepte erkl\u00e4rt<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nIn der Nexoya-Plattform sehen Sie f\u00fcr jeden Kanal und jede Kampagne zwei zentrale Kennzahlen nebeneinander:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die vom Pixel des Publishers gemeldet werden (z. B. was Meta als seinen Beitrag ausweist) oder von Ihrer Analytics-Plattform (z. B. was GA4 berichtet hat). Sie k\u00f6nnen die aktuell angezeigte \u201eMeasured“-Quelle selbst definieren.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die das Regressionsmodell von Nexoya als inkrementellen Beitrag dieses Kanals berechnet hat.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nDiese Zahlen werden selten \u00fcbereinstimmen – und genau das ist der Punkt. In der Praxis kann es vorkommen, dass ein Kanal, dem Ihr Pixel 400 Leads zuschreibt, bei statistischer Modellierung anhand Ihrer tats\u00e4chlichen CRM-Daten tats\u00e4chlich nur f\u00fcr etwa 280 verantwortlich ist. Umgekehrt kann ein Kanal wie Display oder DOOH, der scheinbar null messbare Conversions erzielt, einen bedeutenden zugerechneten Beitrag leisten.<\/p>\n\n\n\n
Baseline vs. inkrementeller Einfluss<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya unterteilt Ihre gesamten Gesch\u00e4ftsergebnisse in zwei Komponenten:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline:<\/strong> Verk\u00e4ufe oder Conversions, die unabh\u00e4ngig von bezahlter Werbung entstehen w\u00fcrden. Dazu z\u00e4hlen Faktoren wie organische Markenbekanntheit, Offline-Werbung, Direktzugriffe, Mundpropaganda, Affiliate- und Partnerkan\u00e4le sowie andere nicht-digitale oder nicht trackbare Touchpoints. Berechnet als: Gesamtergebnisse aus dem CRM minus zugerechnete Ergebnisse.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Der Anteil Ihrer Ergebnisse, der auf Basis des Attributionsmodells digitalen Werbeaktivit\u00e4ten zugeordnet werden kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Nexoya Attribution in der Praxis<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Nexoya ruft t\u00e4glich alle Performance-Daten (Impressionen, Klicks, Sessions usw.) von allen verbundenen Werbeplattformen ab – zusammen mit Ihren tats\u00e4chlichen Gesch\u00e4ftsergebnissen: Leads aus Ihrem CRM, Ums\u00e4tze aus Ihrem ERP-System, Account-Erstellungen aus Ihrem Data Warehouse oder andere Conversion-KPIs, die Sie selbst definieren.<\/p>\n\n\n\n
2. Statistische Regression<\/strong><\/h4>\n\n\n\nDas Modell f\u00fchrt eine Regressionsanalyse durch, um statistisch signifikante Zusammenh\u00e4nge zwischen Ihrer Mediaaktivit\u00e4t auf Kampagnen-Taktik-Ebene und Ihren tats\u00e4chlichen nachgelagerten Ergebnissen zu identifizieren.<\/p>\n\n\n\n
3. Attributionsfaktoren<\/strong><\/h4>\n\n\n\nDas Modell gibt f\u00fcr jeden Kampagnentyp (z. B. Meta Retargeting, Google Search Brand, TikTok Prospecting) einen Faktor aus, der dessen tats\u00e4chlichen Einfluss auf Ihren Conversion-KPI definiert. Beispiel: 1.000 Impressionen einer bestimmten Display-Taktik k\u00f6nnen einen messbaren, zurechenbaren Effekt auf eine nachgelagerte Account-Erstellung haben.<\/p>\n\n\n\n
4. Kontinuierliche Verbesserung durch Mikro-Experimente<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nJede Woche verschieben Nexoyas Optimierungs-Algorithmen die\u00a0 Budgets. Diese Budgetver\u00e4nderungen beeinflussen das Impressionsvolumen \u00fcber Kampagnen hinweg – und genau diese Ver\u00e4nderungen liefern die Varianz, die das statistische Modell ben\u00f6tigt, um seine Genauigkeit im Zeitverlauf zu verbessern. Das monatliche Regressionsmodell nutzt diese w\u00f6chentlichen Schwankungen als laufende Experiment-Inputs. Sie m\u00fcssen keine aufw\u00e4ndigen manuellen Experimente durchf\u00fchren. Der regul\u00e4re Optimierungsprozess ist das Experiment.<\/p>\n\n\n\n
5. Attributionsgest\u00fctzte Optimierung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nDie Attributionsfaktoren flie\u00dfen direkt in Nexoyas Vorhersagen ein. Budgetvorschl\u00e4ge und Szenario-Simulationen basieren auf zugerechneten Ergebnissen – nicht auf den von Publishern gemeldeten Zahlen. So k\u00f6nnen Budgets kanal\u00fcbergreifend auf Basis einer einzigen, konsistenten Wirkungsmessung verschoben werden – anstatt sich auf die jeweils eigene, inkompatible Berichterstattung jedes Kanals zu verlassen.<\/p>\n\n\n\n
Wichtige Konzepte erkl\u00e4rt<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nIn der Nexoya-Plattform sehen Sie f\u00fcr jeden Kanal und jede Kampagne zwei zentrale Kennzahlen nebeneinander:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die vom Pixel des Publishers gemeldet werden (z. B. was Meta als seinen Beitrag ausweist) oder von Ihrer Analytics-Plattform (z. B. was GA4 berichtet hat). Sie k\u00f6nnen die aktuell angezeigte \u201eMeasured“-Quelle selbst definieren.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die das Regressionsmodell von Nexoya als inkrementellen Beitrag dieses Kanals berechnet hat.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Baseline vs. inkrementeller Einfluss<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya unterteilt Ihre gesamten Gesch\u00e4ftsergebnisse in zwei Komponenten:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline:<\/strong> Verk\u00e4ufe oder Conversions, die unabh\u00e4ngig von bezahlter Werbung entstehen w\u00fcrden. Dazu z\u00e4hlen Faktoren wie organische Markenbekanntheit, Offline-Werbung, Direktzugriffe, Mundpropaganda, Affiliate- und Partnerkan\u00e4le sowie andere nicht-digitale oder nicht trackbare Touchpoints. Berechnet als: Gesamtergebnisse aus dem CRM minus zugerechnete Ergebnisse.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Der Anteil Ihrer Ergebnisse, der auf Basis des Attributionsmodells digitalen Werbeaktivit\u00e4ten zugeordnet werden kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Nexoya Attribution in der Praxis<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Das Modell gibt f\u00fcr jeden Kampagnentyp (z. B. Meta Retargeting, Google Search Brand, TikTok Prospecting) einen Faktor aus, der dessen tats\u00e4chlichen Einfluss auf Ihren Conversion-KPI definiert. Beispiel: 1.000 Impressionen einer bestimmten Display-Taktik k\u00f6nnen einen messbaren, zurechenbaren Effekt auf eine nachgelagerte Account-Erstellung haben.<\/p>\n\n\n\n
4. Kontinuierliche Verbesserung durch Mikro-Experimente<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nJede Woche verschieben Nexoyas Optimierungs-Algorithmen die\u00a0 Budgets. Diese Budgetver\u00e4nderungen beeinflussen das Impressionsvolumen \u00fcber Kampagnen hinweg – und genau diese Ver\u00e4nderungen liefern die Varianz, die das statistische Modell ben\u00f6tigt, um seine Genauigkeit im Zeitverlauf zu verbessern. Das monatliche Regressionsmodell nutzt diese w\u00f6chentlichen Schwankungen als laufende Experiment-Inputs. Sie m\u00fcssen keine aufw\u00e4ndigen manuellen Experimente durchf\u00fchren. Der regul\u00e4re Optimierungsprozess ist das Experiment.<\/p>\n\n\n\n
5. Attributionsgest\u00fctzte Optimierung<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nDie Attributionsfaktoren flie\u00dfen direkt in Nexoyas Vorhersagen ein. Budgetvorschl\u00e4ge und Szenario-Simulationen basieren auf zugerechneten Ergebnissen – nicht auf den von Publishern gemeldeten Zahlen. So k\u00f6nnen Budgets kanal\u00fcbergreifend auf Basis einer einzigen, konsistenten Wirkungsmessung verschoben werden – anstatt sich auf die jeweils eigene, inkompatible Berichterstattung jedes Kanals zu verlassen.<\/p>\n\n\n\n
Wichtige Konzepte erkl\u00e4rt<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nIn der Nexoya-Plattform sehen Sie f\u00fcr jeden Kanal und jede Kampagne zwei zentrale Kennzahlen nebeneinander:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die vom Pixel des Publishers gemeldet werden (z. B. was Meta als seinen Beitrag ausweist) oder von Ihrer Analytics-Plattform (z. B. was GA4 berichtet hat). Sie k\u00f6nnen die aktuell angezeigte \u201eMeasured“-Quelle selbst definieren.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die das Regressionsmodell von Nexoya als inkrementellen Beitrag dieses Kanals berechnet hat.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Baseline vs. inkrementeller Einfluss<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya unterteilt Ihre gesamten Gesch\u00e4ftsergebnisse in zwei Komponenten:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline:<\/strong> Verk\u00e4ufe oder Conversions, die unabh\u00e4ngig von bezahlter Werbung entstehen w\u00fcrden. Dazu z\u00e4hlen Faktoren wie organische Markenbekanntheit, Offline-Werbung, Direktzugriffe, Mundpropaganda, Affiliate- und Partnerkan\u00e4le sowie andere nicht-digitale oder nicht trackbare Touchpoints. Berechnet als: Gesamtergebnisse aus dem CRM minus zugerechnete Ergebnisse.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Der Anteil Ihrer Ergebnisse, der auf Basis des Attributionsmodells digitalen Werbeaktivit\u00e4ten zugeordnet werden kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Nexoya Attribution in der Praxis<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Die Attributionsfaktoren flie\u00dfen direkt in Nexoyas Vorhersagen ein. Budgetvorschl\u00e4ge und Szenario-Simulationen basieren auf zugerechneten Ergebnissen – nicht auf den von Publishern gemeldeten Zahlen. So k\u00f6nnen Budgets kanal\u00fcbergreifend auf Basis einer einzigen, konsistenten Wirkungsmessung verschoben werden – anstatt sich auf die jeweils eigene, inkompatible Berichterstattung jedes Kanals zu verlassen.<\/p>\n\n\n\n
Wichtige Konzepte erkl\u00e4rt<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nIn der Nexoya-Plattform sehen Sie f\u00fcr jeden Kanal und jede Kampagne zwei zentrale Kennzahlen nebeneinander:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die vom Pixel des Publishers gemeldet werden (z. B. was Meta als seinen Beitrag ausweist) oder von Ihrer Analytics-Plattform (z. B. was GA4 berichtet hat). Sie k\u00f6nnen die aktuell angezeigte \u201eMeasured“-Quelle selbst definieren.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die das Regressionsmodell von Nexoya als inkrementellen Beitrag dieses Kanals berechnet hat.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Baseline vs. inkrementeller Einfluss<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya unterteilt Ihre gesamten Gesch\u00e4ftsergebnisse in zwei Komponenten:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline:<\/strong> Verk\u00e4ufe oder Conversions, die unabh\u00e4ngig von bezahlter Werbung entstehen w\u00fcrden. Dazu z\u00e4hlen Faktoren wie organische Markenbekanntheit, Offline-Werbung, Direktzugriffe, Mundpropaganda, Affiliate- und Partnerkan\u00e4le sowie andere nicht-digitale oder nicht trackbare Touchpoints. Berechnet als: Gesamtergebnisse aus dem CRM minus zugerechnete Ergebnisse.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Der Anteil Ihrer Ergebnisse, der auf Basis des Attributionsmodells digitalen Werbeaktivit\u00e4ten zugeordnet werden kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Nexoya Attribution in der Praxis<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
In der Nexoya-Plattform sehen Sie f\u00fcr jeden Kanal und jede Kampagne zwei zentrale Kennzahlen nebeneinander:<\/p>\n\n\n\n
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- Measured:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die vom Pixel des Publishers gemeldet werden (z. B. was Meta als seinen Beitrag ausweist) oder von Ihrer Analytics-Plattform (z. B. was GA4 berichtet hat). Sie k\u00f6nnen die aktuell angezeigte \u201eMeasured“-Quelle selbst definieren.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die das Regressionsmodell von Nexoya als inkrementellen Beitrag dieses Kanals berechnet hat.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Diese Zahlen werden selten \u00fcbereinstimmen – und genau das ist der Punkt. In der Praxis kann es vorkommen, dass ein Kanal, dem Ihr Pixel 400 Leads zuschreibt, bei statistischer Modellierung anhand Ihrer tats\u00e4chlichen CRM-Daten tats\u00e4chlich nur f\u00fcr etwa 280 verantwortlich ist. Umgekehrt kann ein Kanal wie Display oder DOOH, der scheinbar null messbare Conversions erzielt, einen bedeutenden zugerechneten Beitrag leisten.<\/p>\n\n\n\n
Baseline vs. inkrementeller Einfluss<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Nexoya unterteilt Ihre gesamten Gesch\u00e4ftsergebnisse in zwei Komponenten:<\/p>\n\n\n\n
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- Baseline:<\/strong> Verk\u00e4ufe oder Conversions, die unabh\u00e4ngig von bezahlter Werbung entstehen w\u00fcrden. Dazu z\u00e4hlen Faktoren wie organische Markenbekanntheit, Offline-Werbung, Direktzugriffe, Mundpropaganda, Affiliate- und Partnerkan\u00e4le sowie andere nicht-digitale oder nicht trackbare Touchpoints. Berechnet als: Gesamtergebnisse aus dem CRM minus zugerechnete Ergebnisse.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Der Anteil Ihrer Ergebnisse, der auf Basis des Attributionsmodells digitalen Werbeaktivit\u00e4ten zugeordnet werden kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nDiese Unterscheidung ist wichtig. Eine E-Commerce-Marke, die stark von Performance-Werbung abh\u00e4ngig ist, k\u00f6nnte 60 % ihres Umsatzes bezahlten Medien zuschreiben. Eine etablierte Versicherungsmarke mit starker Markenbekanntheit hat m\u00f6glicherweise eine deutlich h\u00f6here Baseline. Das Verst\u00e4ndnis dieser Aufteilung hilft Ihnen, Erwartungen realistisch einzusch\u00e4tzen und kl\u00fcgere Investitionsentscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n
Nexoya Attribution in der Praxis<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Der Anteil Ihrer Ergebnisse, der auf Basis des Attributionsmodells digitalen Werbeaktivit\u00e4ten zugeordnet werden kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Baseline:<\/strong> Verk\u00e4ufe oder Conversions, die unabh\u00e4ngig von bezahlter Werbung entstehen w\u00fcrden. Dazu z\u00e4hlen Faktoren wie organische Markenbekanntheit, Offline-Werbung, Direktzugriffe, Mundpropaganda, Affiliate- und Partnerkan\u00e4le sowie andere nicht-digitale oder nicht trackbare Touchpoints. Berechnet als: Gesamtergebnisse aus dem CRM minus zugerechnete Ergebnisse.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed:<\/strong> Die Conversions oder Ums\u00e4tze, die das Regressionsmodell von Nexoya als inkrementellen Beitrag dieses Kanals berechnet hat.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n