Academy · Attribution · Leitfaden
Attribution verteilt Verdienst auf Kontaktpunkte,
sie beweist nicht, was gewirkt hat.
Bevor jemand bei euch kauft oder anfragt, hat er euch meist mehrmals gesehen: einen Beitrag, einen Newsletter, eine Suche, eine Empfehlung. Attribution ist die Regel, nach der du einen Auftrag auf diese Kontaktpunkte verteilst. Dieser Leitfaden zeigt die gängigen Modelle, rechnet sie an einem fiktiven Beispiel durch und sagt, wo jede Regel danebenliegt.
Welche Entscheidung soll deine Attribution vorbereiten: Budget, Inhalte oder Vertrieb?
2 Fragen im Plan. Erste Frage: „Lohnt sich unser Aufwand für LinkedIn?“
Die vier Modelle
Kontaktpunkte je Auftrag sammeln Eine Regel wählen und festhalten
„Lohnt sich unser Aufwand für LinkedIn?“
Erster Kontakt, letzter Kontakt, linear, positionsbasiert.
Bevor jemand bei euch kauft oder anfragt, hat er euch meist mehrmals gesehen: einen Beitrag, einen Newsletter, eine Suche, eine Empfehlung. Attribution ist die Regel, nach der du einen Auftrag auf diese Kontaktpunkte verteilst. Dieser Leitfaden zeigt die gängigen Modelle, rechnet sie an einem fiktiven Beispiel durch und sagt, wo jede Regel danebenliegt. Beispiel (fiktiv): ein Auftrag über 9.000 Euro nach drei Kontakten, LinkedIn-Beitrag, Newsletter, Google-Suche. Erster Kontakt gibt LinkedIn alles, letzter Kontakt der Suche, linear jedem Kanal 3.000 Euro, positionsbasiert je 40 % an den ersten und letzten und 20 % an den mittleren Kontakt.
Vom Lesen ins Machen
Deine Fragen. Für deine Zahlen.
Eine Auswertung vorbereiten.
2 Fragen ausgewählt
- „Lohnt sich unser Aufwand für LinkedIn?“
Das Modell folgt der Frage: Wer Aufmerksamkeit bewerten will, schaut auf den ersten Kontakt.
- „Was bringt Testkonten am Ende zum Kauf?“
Wer den Abschluss verbessern will, schaut auf den letzten Kontakt und schreibt das Modell dazu.
Kontakte sammeln, Regel wählen, ehrlich lesen.
sie beweist nicht, was gewirkt hat.
Erst brauchst du je Auftrag die Liste seiner Kontaktpunkte, dann eine feste Regel, dann eine Lesart, die Zuordnung nicht mit Ursache verwechselt.
„Lohnt sich unser Aufwand für LinkedIn?“
Das Modell folgt der Frage: Wer Aufmerksamkeit bewerten will, schaut auf den ersten Kontakt.
Kontaktpunkte je Auftrag sammelnFür jeden Auftrag: Welche Kanäle hat die Person vorher berührt, in welcher Reihenfolge? Quellen sind UTM-Parameter in Links, das Feld „Wie hast du von uns erfahren?“ und Notizen aus dem Erstgespräch. Im B2B-Geschäft mit langen Entscheidungen ist die Selbstauskunft oft die verlässlichste Quelle.
Eine Regel wählen und festhaltenErster Kontakt zeigt, was Aufmerksamkeit schafft; letzter Kontakt, was den Abschluss auslöst; linear und positionsbasiert verteilen dazwischen. Entscheide einmal, schreib das Modell in den Bericht und wechsle es nicht von Monat zu Monat.
Zuordnung lesen, nicht UrsacheAttribution sagt, wo Kunden vorbeigekommen sind, nicht ob sie ohne diesen Kanal auch gekauft hätten. Wer das wissen will, braucht einen Vergleich, etwa einen Zeitraum vor und nach einer Kampagne oder eine Region ohne sie.
Erster Kontakt100 % an den ersten Kanal · LinkedIn 9.000 €
Letzter Kontakt100 % an den letzten Kanal · Google-Suche 9.000 €
Lineargleich verteilt · je 3.000 €
Positionsbasiert40 · 20 · 40 % · 3.600 · 1.800 · 3.600 €
Das Playbook
Kontakte sammeln, Regel wählen, ehrlich lesen.
Attribution in drei Schritten
sie beweist nicht, was gewirkt hat.
Kontaktpunkte je Auftrag sammeln → Eine Regel wählen und festhalten → Zuordnung lesen, nicht Ursache
- 01
Kontaktpunkte je Auftrag sammeln
Für jeden Auftrag: Welche Kanäle hat die Person vorher berührt, in welcher Reihenfolge? Quellen sind UTM-Parameter in Links, das Feld „Wie hast du von uns erfahren?“ und Notizen aus dem Erstgespräch. Im B2B-Geschäft mit langen Entscheidungen ist die Selbstauskunft oft die verlässlichste Quelle.
Beispiel · Agentur Hafenblick (fiktiv)„Lohnt sich unser Aufwand für LinkedIn?“
Erster Kontakt als Modell, weil es um Aufmerksamkeit geht - 02
Eine Regel wählen und festhalten
Erster Kontakt zeigt, was Aufmerksamkeit schafft; letzter Kontakt, was den Abschluss auslöst; linear und positionsbasiert verteilen dazwischen. Entscheide einmal, schreib das Modell in den Bericht und wechsle es nicht von Monat zu Monat.
Beispiel · Taktwerk Software (fiktiv)
Letzter Kontakt als Modell, offen benannt„Was bringt Testkonten am Ende zum Kauf?“ - 03
Zuordnung lesen, nicht Ursache
Attribution sagt, wo Kunden vorbeigekommen sind, nicht ob sie ohne diesen Kanal auch gekauft hätten. Wer das wissen will, braucht einen Vergleich, etwa einen Zeitraum vor und nach einer Kampagne oder eine Region ohne sie.
Beispiel · Nordwind Travel Goods (fiktiv)„Bringt Instagram Umsatz, auch wenn im Online-Shop gekauft wird?“
Kontaktpunkte vor dem Kauf getrennt erfassen
Dein Qualitätscheck
Ist die Auswertung belastbar?
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0 von 3 Punkten geprüft
Worauf dieser Beitrag beruht.
Redaktionelle Seite mit fiktiven Beispielen (Agentur Hafenblick (fiktiv), Taktwerk Software (fiktiv), Nordwind Travel Goods (fiktiv)). Der Leitfaden beschreibt ein Vorgehen; wo Peak Analytics einen Schritt heute abbildet, steht das ausdrücklich dabei. Keine Messwerte, keine Kunden, nichts wird gesendet oder gespeichert.
- Redaktionelles Demo
Synthetische Zahlen im Browser. Es werden keine echten Daten gelesen, berechnet oder gespeichert.
- Geprüfter Beleg
Peak Analytics ist eine Vorschau: Pivot über Bestellungen, Belege, Aufgaben, Ziele und Dateien; Anzahl, Summe, Durchschnitt, Minimum, Maximum; Tag bis Jahr; CSV-Export; Teilen eines freigegebenen Stands; größter Wert als Aufgabe.
peak-one app/w/[scope]/apps/analytics, lib/bi/model.ts, lib/views/pivot.ts, lib/bi/share.ts · geprüft 2026-10-29
Ein Modell, offen benannt, ehrlich gelesen.
Welche Kontaktpunkte du überhaupt verlässlich erfassen kannst, legst du im Tracking-Plan fest.
Häufige Fragen
Brauche ich Peak Analytics für diesen Leitfaden?
Nein. Der Leitfaden funktioniert mit jeder Tabellenkalkulation. Peak Analytics ist eine Vorschau; wo sie einen Schritt heute abbildet, steht es auf der Seite.
Welches Attributionsmodell ist das richtige?
Das, das zu deiner Entscheidung passt: erster Kontakt für Aufmerksamkeit, letzter Kontakt für den Abschluss. Wichtig ist, es zu benennen und nicht ständig zu wechseln.
Beweist Attribution, dass ein Kanal wirkt?
Nein. Sie verteilt Verdienst nach einer Regel. Ob ein Kanal etwas bewirkt, zeigt erst ein Vergleich, etwa vorher und nachher.
Kann Peak Analytics Attribution rechnen?
Noch nicht. Attributionsanalysen sind geplant. Die Vorschau zeigt Umsatz aus Bestellungen je Kanal und Marktplatz, also wo verkauft wurde.