Die Last-Click-Lüge
Last-Click-Attribution ist der Standard in den meisten Analytics-Setups. Sie schreibt 100 % des Conversion-Erfolgs dem letzten Touchpoint vor dem Kauf zu. Dieses Modell ist einfach, leicht umzusetzen und völlig irreführend. Es ignoriert jeden Touchpoint, der Awareness aufbaute, Interesse weckte und Vertrauen schuf. Es schreibt dem letzten Schritt einer Journey den Erfolg zu und tut so, als hätten die vorherigen Schritte keine Rolle gespielt.
Was Last-Click falsch macht
Stellen Sie sich eine Kunden-Journey vor: Sie entdecken ein Produkt durch Creator-Content (Awareness), besuchen die Marken-Website von einer Suchanzeige (Consideration), lesen Bewertungen auf einer Vergleichsseite (Vertrauensaufbau) und klicken schließlich auf eine Retargeting-Anzeige zum Kauf (Conversion). Last-Click schreibt der Retargeting-Anzeige 100 % des Conversion-Werts zu. Der Creator, die Suchanzeige und die Bewertungsseite bekommen null. Die Budget-Allokation folgt der Attribution: Das Retargeting-Budget wächst, das Creator-Budget schrumpft, und genau die Touchpoints, die die Conversion-Chance geschaffen haben, werden defundiert.
Multi-Faktor-Attribution
Sentient OS ersetzt Last-Click durch Multi-Faktor-Attribution – ein Kausalmodell, das den genauen Beitrag jedes Conversion-Treibers quantifiziert. Price Sensitivity trägt +20 % Conversion-Lift bei. Engagement Quality +8 %. Match Quality +15 %. Das sind keine geschätzten Anteile, die über Touchpoints verteilt werden – das sind kausale Gewichte, die an Archetypen-Ergebnisdaten validiert sind. Das Conversion Modeling Modul macht diese Faktoren sichtbar, damit Teams Budget auf die Hebel lenken können, die tatsächlich Conversion treiben.
Archetypen-Attribution
Multi-Faktor-Attribution operiert auf Archetypen-Ebene, nicht auf Aggregat-Ebene. „Skeptical Innovators“ konvertieren primär bei Peer-Validierung und detaillierten Spezifikationen – nicht bei Retargeting. „Impulsive Aesthetes“ bei visueller Qualität und initialer Exposition – nicht bei langen Consideration-Journeys. Durch Attribution pro Archetyp können Marketing-Teams Kanalstrategien designen, die zur Verhaltensrealität passen, statt ein Einheits-Attributionsmodell anzuwenden.
Budget-Umverteilung basierend auf Kausalität
Wenn Attribution von Last-Click auf Multi-Faktor wechselt, ändert sich die Budget-Allokation dramatisch. Touchpoints, die Vertrauen und Consideration aufbauen (Content, Bewertungen, Peer-Validierung), erhalten angemessenen Erfolg. Touchpoints, die nur bestehende Absicht einfangen (Retargeting, Marken-Suche), werden richtig dimensioniert. Das Ergebnis ist ein Budget, das in die Erzeugung von Nachfrage investiert, statt sie nur zu ernten. Performance Forecasting projiziert den Impact dieser Umverteilungsentscheidungen, und Conversion Modeling validiert sie an tatsächlichen Ergebnissen.
Die Integrity-Dimension
Multi-Faktor-Attribution muss auch Datenqualität berücksichtigen. Wenn Engagement-Metriken durch Bot-Aktivität aufgebläht sind, werden Attributionsmodelle, die diese Metriken einschließen, Erfolg falsch zuschreiben. Die Integrity Layer filtert anorganische Signale, bevor sie ins Attributionsmodell eingehen, und stellt sicher, dass kausale Gewichte echtes menschliches Verhalten reflektieren. Ohne Integrity-Filterung wäre Multi-Faktor-Attribution ausgefeilter als Last-Click, aber ebenso falsch.