Ihre ausgewiesenen Kundenakquisitionskosten sind fast sicher falsch. Nicht, weil Ihr Tracking fehlerhaft ist (obwohl es das sein könnte), sondern weil Attributionsmodelle sich Conversions zuschreiben, die ohnehin stattgefunden hätten.
Wenn Google Ads einen €50 CPA und Meta einen €45 CPA für denselben Kunden ausweist, lügt jemand. Oder genauer gesagt, beide Plattformen beanspruchen eine Conversion für sich, die sie nicht vollständig verursacht haben.
Incrementality Testing ist der Weg, um herauszufinden, was tatsächlich wahr ist.
Key Takeaways
- Ihre ausgewiesene CAC ist wahrscheinlich zu hoch angesetzt — Attributionsmodelle schreiben sich Conversions zu, die organisch stattgefunden hätten, was Ihre Kampagnen effizienter erscheinen lässt als sie sind.
- Incrementality Testing misst Kausalität, nicht Korrelation — Durch den Vergleich von Test- und Holdout-Gruppen erfahren Sie, welche Kampagnen tatsächlich zusätzliche Conversions generieren.
- Geo Holdout Tests sind die praktischste Methode — Pausieren Sie Anzeigen in vergleichbaren Regionen für 2-4 Wochen und vergleichen Sie die Conversion Rates, um den wahren inkrementellen Lift zu messen.
- Retargeting und Brand Search sind die größten Übertreiber — Testen Sie diese Kampagnen zuerst, da sie sich oft Conversions zuschreiben, die ohnehin stattgefunden hätten.
- Sie brauchen ausreichende Skalierung für aussagekräftige Ergebnisse — Incrementality Testing funktioniert am besten ab 15.000 €/Monat Paid-Media-Ausgaben mit genügend Conversion-Volumen für statistische Signifikanz.
Warum die CAC lügen
Attributionsmodelle haben ein grundlegendes Problem: Sie können nur Korrelation, aber keine Kausalität messen.
Wenn jemand Ihre Meta Ad sieht, Ihre Google Ad anklickt und dann kauft, beansprucht jede Plattform in dieser Customer Journey den Erfolg für sich. Aber hätten sie ohnehin gekauft? Hat irgendeiner dieser Berührungspunkte das Ergebnis tatsächlich verändert?
Häufige Attributions-Lügen:
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Kannibalisierung durch Brand Search. Ihre branded Google Ads Kampagne weist einen erstaunlichen ROAS auf, weil sie Personen erfasst, die ohnehin kaufen wollten. Sie bezahlen für Traffic, den Sie organisch erhalten würden.
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Übertriebener Anspruch beim Retargeting. Die Retargeting-Kampagne sieht effizient aus, weil sie Personen anspricht, die bereits tief in Ihrem Funnel sind. Viele hätten auch ohne die Anzeige konvertiert.
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Doppelte Zählung über mehrere Plattformen hinweg. Meta und Google beanspruchen beide dieselbe Conversion. Ihre aggregierten Zahlen zeigen das doppelte tatsächliche Ergebnis.
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Last-Click-Bias. Der letzte Berührungspunkt erhält die gesamte Gutschrift, unabhängig davon, was die Entscheidung tatsächlich beeinflusst hat.
Nichts davon bedeutet, dass Ihr Marketing nicht funktioniert. Es bedeutet, dass Sie nicht wirklich wissen, welche Teile wie stark wirken.
Was ist Incrementality Testing?
Incrementality Testing misst den wahren kausalen Einfluss Ihres Marketings. Anstatt zu fragen „Wer hat nach dem Sehen einer Anzeige konvertiert?“, fragt es: „Wie viele zusätzliche Conversions hat diese Anzeige generiert?“
Die Methodik:
- Teilen Sie Ihre potenzielle Zielgruppe in zwei Gruppen auf.
- Zeigen Sie einer Gruppe Anzeigen (Testgruppe), blenden Sie sie der anderen (Holdout-Gruppe) aus.
- Messen Sie die Conversion Rates in beiden Gruppen.
- Der Unterschied ist Ihr inkrementeller Lift.
Wenn die Testgruppe mit 4% konvertiert und die Holdout-Gruppe mit 3% konvertiert, haben Ihre Ads eine inkrementelle Conversion Rate von 1% erzielt. Die anderen 3%? Sie hätten ohnehin konvertiert.
Dies verändert alles in Bezug darauf, wie Sie Marketingausgaben bewerten und optimieren.
Attribution vs. Incrementality
| Attribution | Incrementality |
|---|---|
| „Wer hat diese Conversion berührt?“ | „Hat diese Kampagne mehr Conversions verursacht?“ |
| Verteilt die Gutschrift auf alle Berührungspunkte | Misst den wahren kausalen Lift |
| Plattformen bewerten ihre eigenen Hausaufgaben | Unabhängig vom Plattform-Reporting |
| Einfach zu messen, schwer zu vertrauen | Schwerer zu messen, wahrheitsgetreuer |
| Gut für die taktische Optimierung | Essentiell für die Budgetallokation |
Sie benötigen beides. Attribution hilft Ihnen, innerhalb eines Kanals zu optimieren. Incrementality sagt Ihnen, ob Sie überhaupt in diesen Kanal investieren sollten.
Geo Holdout Tests für Paid Media
Der praktischste Incrementality Test für die meisten Werbetreibenden ist der Geo Holdout Test:
So funktioniert es:
- Identifizieren Sie vergleichbare geografische Regionen (ähnliche Demografie, ähnliche historische Leistung).
- Unterbrechen Sie die Werbung in einigen Regionen (Holdout-Regionen), während Sie sie in anderen fortsetzen (Testregionen).
- Mindestens 2-4 Wochen laufen lassen.
- Vergleichen Sie die Conversion Rates zwischen Test- und Holdout-Regionen.
- Berechnen Sie den inkrementellen Lift.
Beispiel:
Sie schalten Google Ads in ganz Deutschland. Sie schalten Anzeigen in Bayern und Sachsen (Holdout) ab, setzen sie in anderen Bundesländern (Test) fort.
Nach 4 Wochen:
- Testregionen: 1.200 Conversions bei €30.000 Ausgaben
- Holdout-Regionen: 800 Conversions (bevölkerungsgewichtet)
- Erwartete Holdout-Conversions, wenn Anzeigen gewirkt hätten: ~900
Inkrementelle Conversions: 1.200 - 800 = 400 (nicht die vollen 1.200, die Sie attribuiert haben) Wahrer inkrementeller CPA: €30.000 / 400 = €75
Ihr attribuierter CPA betrug €25. Ihr wahrer inkrementeller CPA beträgt €75. Das ist ein 3-facher Unterschied.
Wann Incrementality Tests durchgeführt werden sollten
Nicht jede Kampagne benötigt Incrementality Testing. Priorisieren Sie:
Kampagnen mit hohen Ausgaben. Wenn Sie €10.000+ pro Monat für einen Kanal ausgeben, lohnt es sich zu wissen, ob er tatsächlich funktioniert.
Retargeting-Kampagnen. Diese sind besonders anfällig für übertriebene Ansprüche. Testen Sie sie.
Brand Search. Zahlen Sie für Traffic, den Sie ohnehin erhalten würden? Finden Sie es heraus.
Sinkende Effizienz. Wenn der ROAS sinkt, liegt es am Markt, oder war Ihre Ausgangsbasis überhöht?
Budgetallokationsentscheidungen. Bevor Sie größere Ausgaben zwischen Kanälen verschieben, validieren Sie Ihre Annahmen.
Reduzierung verschwendeter Ausgaben mit Incrementality-Daten
Sobald Sie den wahren inkrementellen Einfluss kennen, können Sie bessere Entscheidungen treffen:
Kampagnen mit übertriebenen Ansprüchen eliminieren. Kampagnen, die in der Attribution großartig aussehen, aber eine geringe Incrementality aufweisen, verbrennen Geld. Fahren Sie sie zurück.
Auf echte Gewinner setzen. Kampagnen mit hohem inkrementellem Lift verdienen mehr Budget, selbst wenn ihre attribuierten Metriken schlechter aussehen.
Brand vs. Non-Brand neu ausbalancieren. Wenn die Brand Search hauptsächlich kannibalistisch ist, reduzieren Sie die Investitionen und lassen Sie den organischen Bereich diese Conversions erfassen.
Realistische Erwartungen setzen. Ihr wahrer CAC ist wahrscheinlich höher als ausgewiesen. Preisen und planen Sie entsprechend.
Praktische Einschränkungen
Incrementality Testing ist nicht perfekt:
Erfordert Skalierbarkeit. Sie benötigen genügend Conversions in beiden Test- und Holdout-Gruppen, um statistische Signifikanz zu erreichen. Kleine Accounts haben Schwierigkeiten.
Braucht Zeit. Tests benötigen mindestens 2-4 Wochen. Saisonalität und externe Faktoren können die Ergebnisse verfälschen.
Geo Tests haben Spillover-Effekte. Jemand in einer Holdout-Region könnte eine Anzeige an anderer Stelle sehen, oder jemand in einer Testregion könnte in einer Holdout-Region kaufen.
Nicht kontinuierlich. Sie können Holdout-Tests nicht ewig durchführen. Es sind periodische Überprüfungen, keine fortlaufende Messung.
Komplex für Multi-Channel. Das Testen eines Kanals nach dem anderen ist unkompliziert. Das Testen von Kanalinteraktionen ist schwieriger.
Wann Incrementality Testing sinnvoll ist
Incrementality Testing lohnt sich, wenn:
- Sie €15.000+ pro Monat für Paid Media ausgeben
- Sie vermuten, dass Retargeting- oder Brand-Kampagnen übertriebene Ansprüche stellen
- Sie größere Budgetallokationsentscheidungen treffen
- Sie genügend Conversion-Volumen für statistische Signifikanz haben
- Sie es sich leisten können, Ausgaben in Testregionen vorübergehend zu pausieren
Es ist wahrscheinlich übertrieben, wenn:
- Ihre Gesamtausgaben unter €5.000 pro Monat liegen
- Sie noch die grundlegende Kampagnenstruktur optimieren
- Sie nur einen Kanal zum Testen haben
- Das Conversion-Volumen für aussagekräftige Ergebnisse zu gering ist
Für Accounts zwischen diesen Extremen, beginnen Sie mit einem einzelnen Test bei Ihrer Kampagne mit den höchsten Ausgaben.
Jenseits des Testens: Eine Incrementality-Denkweise aufbauen
Selbst wenn Sie keine formellen Tests durchführen können, können Sie inkrementell denken:
- Seien Sie skeptisch gegenüber Kampagnen, die nur Personen ansprechen, die sich bereits in Ihrem Funnel befinden
- Hinterfragen Sie die Retargeting-Effizienz – würden diese Nutzer ohnehin konvertieren?
- Achten Sie darauf, dass Brand Search den organischen Traffic kannibalisiert
- Vertrauen Sie dem Plattform-ROAS nicht blind
Attribution sagt Ihnen, was passiert ist. Incrementality sagt Ihnen, was Sie verursacht haben.
Benötigen Sie Hilfe bei der Bewertung Ihrer Mediaeffizienz?
Wenn Sie erhebliche Budgets für Google Ads oder Meta Ads ausgeben und vermuten, dass Ihre wahre Effizienz niedriger ist als ausgewiesen, können wir Ihnen helfen, Incrementality Tests zu konzipieren und durchzuführen. Kontaktieren Sie uns, um zu besprechen, ob Tests in Ihrer Situation sinnvoll sind. Unternehmen in Deutschland profitieren von unserer Performance Marketing Agentur für den deutschen Markt.
Weitere Informationen zum Aufbau der Tracking-Grundlage, die für eine genaue Messung erforderlich ist, finden Sie in unserem Leitfaden zum GA4 reporting.
Sources
- Messung der tatsächlichen Werbeinkrementalität mit Lift-Studien — Google Ads-Hilfe
- Conversion-Lift-Methodik und Holdout-Tests — Meta Business-Hilfe
- Die Rolle der Inkrementalität in der Marketingmessung — Nielsen
- Geo-basierte Experimente für kausale Inferenz in der Werbung — Google Research