Der Incrementality-Gap: Zugeschrieben, aber nicht bewirkt

Die besten Kampagnen im Dashboard hätte es oft gar nicht gebraucht. Sie haben nicht verkauft. Sie waren nur dabei, als verkauft wurde.

Wir haben in den letzten Jahren enorm viel Energie in Messung gesteckt: datengetriebene Attribution, kanalübergreifende Modelle, Clean Rooms, Retail Media mit geschlossenem Datenkreislauf. Wir können heute sehr genau sagen, wer eine Anzeige gesehen und danach gekauft hat. Gemessen ist damit aber nur ein Zusammenhang. Ob der Kauf ohne die Anzeige auch stattgefunden hätte, beantworten diese Systeme von sich aus nicht, weil sie nur sehen, was passiert ist.

Die Werkzeuge sind längst vorhanden

Dabei liegen einige Werkzeuge für diese Fragen bereit. Anbieter bieten Conversion-Lift-Studien an, bei denen ein zufällig ausgewählter Teil der Zielgruppe keine Werbung sieht. Geo-Experimente pausieren einen Kanal in ausgewählten Regionen und vergleichen sie mit ähnlichen Regionen, in denen er weiterläuft. Bei sogenannten Ghost Ads wird erfasst, wer eine Anzeige gesehen hätte, ohne sie tatsächlich auszuliefern. Viele Retail-Media-Netzwerke bieten eigene Inkrementalitätsmessungen an, und sogar offene Marketing-Mix-Modelle, die sich mit den Ergebnissen solcher Experimente kalibrieren lassen, sind verfügbar. Jetzt können wir über Validität und Transparenz dieser Systeme sprechen, insbesondere wenn sie von den Plattformen angeboten werden, aber das gerne an anderer Stelle. Es geht darum, dass es technische Möglichkeiten gibt.

Wenn der Türsteher den Umsatz für sich beansprucht

Aber wir sehen weiterhin in vielen Rankings nach Return on Ad Spend Suchanzeigen auf den eigenen Markennamen und Retargeting ganz oben, Bewegtbild und Außenwerbung ganz unten. Eine Marke bezahlt dafür, Menschen, die gerade ihren Namen in eine Suchmaschine tippen, zu zeigen, wo sie die Marke finden. Weil diese Menschen anschließend tatsächlich kaufen, gilt die Anzeige als die erfolgreichste im ganzen Mediaplan. Das ist ungefähr so, als würde sich der Türsteher eines Restaurants den Umsatz des Abends gutschreiben, weil alle Gäste an ihm vorbeigegangen sind. Und weil sich Budgetplanungen an diesen Ranglisten orientieren, wandert Geld dorthin, wo Menschen erreicht werden, die bereits an der Kasse stehen.

Der Incrementality-Gap ist der Abstand zwischen dem Erfolg, den eine Kampagne zugeschrieben bekommt, und dem Erfolg, den sie tatsächlich bewirkt. Ein Teil davon wurde in Experimenten als Activity Bias beschrieben. Wer an einem Tag viel online ist, sieht mehr Werbung und tut zugleich mehr von allem, was gemessen wird: suchen, Seiten besuchen, Produkte vergleichen, kaufen. Werbekontakt und Kauf treten deshalb gemeinsam auf, auch wenn das eine das andere nicht unbedingt verursacht hat.

Automatisierte Kampagnentypen wie Performance Max oder Advantage+ verstärken das zuverlässig. Sie optimieren auf Conversions und finden diese am leichtesten bei Menschen, die ohnehin kurz vor dem Kauf stehen. Sie tun damit genau das, wofür sie gebaut wurden. Je präziser das Targeting, desto besser sehen die Zahlen aus und desto weniger sagen sie über Wirkung. Das Dashboard belohnt so oft die Kampagnen, die am wenigsten bewegen, und benachteiligt die, die Nachfrage überhaupt erst schaffen, weil deren Wirkung später und verstreut eintritt.

Erst der Abschalttest zeigt den Unterschied

Sichtbar wird der Unterschied nur, wenn man etwas weglässt. In Versuchen haben Onlinehändler testweise die Suchanzeigen auf den eigenen Markennamen abgeschaltet, fast der gesamte Traffic kam einfach über die normalen Suchtreffer. Die Anzeigen hatten jahrelang Besucher gekauft, die ohnehin gekommen wären. Der Türsteher hatte kaum jemanden hereingebracht. Das heißt nicht, dass Markensuchanzeigen grundsätzlich überflüssig sind. Wo Wettbewerber auf den eigenen Markennamen bieten, können sie Nachfrage schützen. Nur sollte man das testen, statt es anzunehmen.

Welche Kampagnen bewirken tatsächlich etwas?

Ein erster Prüfpunkt kostet Sie eine halbe Stunde. Listen Sie Ihre fünf größten Budgetposten auf und notieren Sie daneben, wann ihre Wirkung zuletzt gegen eine Kontrollgruppe getestet wurde. Bleibt die Spalte überwiegend leer, kennen Sie Ihren Gap. Der nächste Schritt ist meist überschaubar, wo das Volumen es zulässt: ein regionaler Abschalttest für Markensuchanzeigen über einige Wochen, eine dauerhafte Holdout-Gruppe im Retargeting, Lift-Studien, deren Design und Auswertung aber nicht allein bei der Plattform liegen. Neben dem Return on Ad Spend steht dann eine zweite Kennzahl, die inkrementellen Kosten pro Kauf. Marketing-Mix-Modelle bestätigen die Testergebnisse oder dienen der Kalibrierung, insbesondere für die Wechselwirkungen. Kanäle ohne Wirkungsnachweis bekommen ein Testbudget, um sich zu beweisen, aber kein Wachstumsbudget.

Das kostet weniger Geld als Mut. Tests können Zahlen schrumpfen lassen, auf die Teams stolz sind und an denen sie gemessen werden. Die beste Kampagne ist nicht die mit den meisten zugeschriebenen Käufen. Es ist die, deren Fehlen man bemerken würde.