Die Auswirkungen der Inkrementellen Werbung

Letztes Update: 21. Dezember 2025

Was ist Inkrementalität in der Werbung?

• Inkrementalität klärt die zentrale Frage hinter dem echten Lift.
• Es trennt die kausalen Auswirkungen von dem, was sowieso passieren würde.
• Durch den Vergleich von Gruppen, die Werbung gesehen haben, mit denen, die sie nicht gesehen haben, trennt die Inkrementalität die organische Nachfrage von den durch Werbung erzielten Ergebnissen. So können Teams den ROI überprüfen, überhöhte Bewertungen vermeiden und Budgetentscheidungen auf der Grundlage des gemessenen inkrementellen Beitrags treffen.

Definition von Inkrementalität und Attribution

Inkrementalität und Attribution haben im Marketing-Messbereich unterschiedliche Aufgaben, werden aber oft verwechselt oder gleichbedeutend benutzt. Attributionsmodelle verfolgen die Customer Journey und weisen verschiedenen Touchpoints auf Basis vordefinierter Regeln oder Algorithmen einen Wert zu. Sie beantworten die Frage „Was ist passiert?“, indem sie den Weg zur Conversion abbilden, ohne einen Kausalzusammenhang herzustellen. Ein Kunde könnte mit oder ohne bestimmte Anzeigen konvertiert sein, und Attributionsmodelle können nicht zwischen Korrelation und Kausalität unterscheiden.

Die Inkrementalität misst die zusätzlichen Ergebnisse, die direkt durch die Werbung verursacht werden, und beantwortet die grundlegende Frage: "Wäre diese Konversion auch so zustande gekommen?" Durch kontrollierte Inkrementalitätsexperimente, bei denen exponierte und nicht exponierte Zielgruppen verglichen werden, kann die tatsächliche Wirkung von Marketingmaßnahmen ermittelt werden. Diese Unterscheidung ist besonders wichtig, wenn es um organische Markenstärke, saisonale Effekte oder Wettbewerbsdynamik geht, die von Attributionsmodellen identisch behandelt werden, während Inkrementalitätstests die zugrunde liegenden kausalen Zusammenhänge aufdecken.

Was ist Inkrementalität im Marketing? Entdecke, wie dieser Messansatz über die Werbung hinausgeht und die gesamte Marketingstrategie verändert.

Warum die traditionelle Attribution in der heutigen datenschutzfreundlichen Welt zu kurz greift

Die Grenzen der traditionellen Attribution sind deutlicher geworden, weil Datenschutzbestimmungen und Änderungen an Plattformen das Sammeln und Teilen von Daten einschränken. iOS 14.5 hat die mobile Attribution durcheinandergebracht, weil es eine ausdrückliche Zustimmung der Nutzer für das Tracking verlangt, während die DSGVO und ähnliche Vorschriften einschränken, wie personenbezogene Daten über verschiedene Touchpoints hinweg verarbeitet werden dürfen. Die bevorstehende Abschaffung von Drittanbieter-Cookies wird die Genauigkeit der Attribution über Web-Eigenschaften hinweg weiter beeinträchtigen.

Diese Veränderungen machen traditionelle Messmethoden, wie Attributionsmodelle und Media-Mix-Modellierung, ziemlich unzuverlässig, weil sie sich auf alte Datenmuster statt auf kontrollierte Experimente verlassen. Ohne dauerhafte Identifikatoren ist das geräteübergreifende Tracking fast unmöglich, die View-Through-Attribution wird ungenauer, wenn die Impression-Daten begrenzt sind, und die Customer Journey Mapping klappt nicht mehr, wenn die Zustimmungsraten an den verschiedenen Touchpoints unterschiedlich sind. Plattformspezifische Attribution führt zu einem „Walled Garden“-Effekt, bei dem jeder Publisher seinen Beitrag überschätzt, weil er nicht die gesamte Customer Journey sehen kann. Das führt zu widersprüchlichen Leistungsangaben, die die tatsächliche Wirksamkeit der Kanäle verschleiern.

Laut IAB 2024 sind die Messung der Inkrementalität und die Zusammenarbeit bei Daten super wichtig, um die blinden Flecken von Walled Gardens zu beseitigen und die Entscheidungsfindung zwischen Partnern zu verbessern.

Da Cookies von Drittanbietern verschwinden, brauchen Marketer datenschutzkonforme Messlösungen. Erfahre, wie Cookieless Tracking genaue Kampagnenmessungen ermöglicht, ohne die Privatsphäre der Nutzer/innen zu gefährden.

Der Business Case für Inkrementelle Tests

Neben der Bewältigung von Herausforderungen bei der Messung bietet das Testen der Inkrementalität einen greifbaren geschäftlichen Nutzen durch eine verbesserte Entscheidungsfindung und Ressourcenzuweisung. Unternehmen, die Inkrementalitätsmessungen durchführen, sehen in der Regel sofortige Verbesserungen in der Kampagneneffizienz, da sie verschwenderische Ausgaben für Zielgruppen, die organisch konvertiert hätten, identifizieren und eliminieren.

Dieser Ansatz ermöglicht eine ausgefeiltere Budgetoptimierung über alle Kanäle und Taktiken hinweg. Anstatt sich auf die Last-Click-Attribution oder vorgegebene Budgetsplits zu verlassen, können Marketingfachleute ihre Ausgaben auf der Grundlage des gemessenen inkrementellen Beitrags zuweisen. Inkrementalitätstests stärken auch die Beziehungen zu den Stakeholdern, indem sie klare, vertretbare Kennzahlen für den Beitrag des Marketings liefern, die CFOs und Führungsteams zunehmend fordern.

Wie wirkt sich die Inkrementalität strategisch auf die Unternehmensleistung aus?

• Inkrementalität macht Messungen zu einer verlässlichen Budgetgrundlage.
• Es macht die Zuweisung besser, indem es zeigt, welche Aktivitäten neue Nettoergebnisse bringen.
• Wenn Teams den inkrementellen Lift messen, können sie Verschwendung reduzieren, unterschätzte Kanäle entdecken und den Marketingerfolg an Geschäftsergebnissen wie Umsatz und Akquisition ausrichten, anstatt an Proxies wie Klicks oder zugeschriebenen Conversions.

Jenseits der Eitelkeitsmetriken zu echter Geschäftswirkung

Der Wechsel von oberflächlichen Kennzahlen zu Inkrementalität zeigt, dass die Methoden zur Messung von Marketingerfolgen reifer geworden sind. Kennzahlen wie Impressionen, Klicks und sogar zugeschriebene Conversions können ein falsches Gefühl von Erfolg vermitteln, wenn sie nicht mit dem tatsächlichen Geschäftswachstum zusammenhängen. Inkrementalität zwingt Marketingfachleute dazu, sich auf Ergebnisse zu konzentrieren, die für das gesamte Unternehmen wichtig sind: Sie müssen herausfinden, wann Marketingaktivitäten wirklich zu zusätzlichen Einnahmen, Neukundengewinnung und messbarem Geschäftswachstum führen.

Dieser Wandel bedeutet, dass Unternehmen ihre Definition von Kampagnenerfolg überdenken müssen. Marketingkampagnen, die in traditionellen Attributionsmodellen super abschneiden, können bei strengen Tests nur minimale zusätzliche Auswirkungen zeigen. Wenn man sich auf die echten Auswirkungen auf das Geschäft konzentriert, können Marketingteams besser mit den Unternehmenszielen zusammenarbeiten, was die Position des Marketings im Unternehmen stärkt.

Wie Inkrementalität die versteckte Leistung der Kanäle aufdeckt

Die Inkrementalität deckt oft Leistungsmuster auf, die mit traditionellen Messmethoden nicht sichtbar sind. Marketingkanäle, die scheinbar zu hohen Konversionsraten führen, können in Wirklichkeit Nachfrage abfangen, die über andere Touchpoints entstanden wäre, während scheinbar leistungsschwache Kanäle vielleicht entscheidende Aufmerksamkeits- oder Überlegungsvorteile bieten, die Konversionen an anderer Stelle ermöglichen.

Vor allem Aktivitäten im oberen Trichter profitieren von der Messung der Inkrementalität. Markenbekanntheitskampagnen, vernetzte TV-Werbung und andere reichweitenorientierte Maßnahmen haben oft Schwierigkeiten, ihren Wert in Last-Click-Attributionsmodellen nachzuweisen. Inkrementalitätstests können ihren wahren Beitrag aufdecken, indem sie den Gesamtanstieg der Konversionsraten bei den angesprochenen Zielgruppen messen, selbst wenn diese Konversionen über verschiedene Kanäle erfolgen.

Laut Nielsen 2024 hilft die medienübergreifende Messung dabei, die Reichweite über verschiedene Publisher hinweg zu deduplizieren, sodass Marketingfachleute den tatsächlichen Beitrag jedes einzelnen Teils nachvollziehen können. Das macht deutlich, warum die Validierung des kausalen Lifts wichtig ist, wenn die Customer Journey über viele Bildschirme hinweg stattfindet.

ROI-Optimierung durch inkrementelle Auftriebsmessung

Das ultimative Ziel der Inkrementalität in der Werbung ist die Optimierung der Kapitalrendite durch die präzise Messung des inkrementellen Auftriebs. Indem sie verstehen, welche Kampagnen, Zielgruppen und kreativen Ansätze die höchsten inkrementellen Renditen erzielen, können Vermarkter ihre Medieneffizienz und ihren Geschäftserfolg systematisch verbessern.

Dieser Optimierungsprozess offenbart oft abnehmende Ertragskurven, die durch traditionelle Messungen nicht sichtbar sind. Zum Beispiel können Medienkanäle bei niedrigen Ausgaben eine starke Leistung zeigen, während sie bei höheren Budgets nur noch minimale Zuwächse liefern. Die Erkenntnisse ermöglichen auch ausgefeiltere Zielgruppenstrategien, die sich auf Zielgruppen konzentrieren, die Werbung brauchen, um zu konvertieren, und nicht auf solche, die ohnehin organisch konvertieren würden.

Welche Branchen und Kanäle bringen die größte Wirkung durch Inkrementalität?

• Inkrementalität ist am wertvollsten, wenn es viele Überschneidungen und eine hohe Absicht gibt.
• Es macht klar, dass in Kanälen die Zuordnung oft zu hoch oder zu niedrig ist.
• Retail Media, Paid Social, Search, Display und Connected TV profitieren davon, weil die Conversion-Pfade komprimiert sind, das Tracking eingeschränkt ist und sich mehrere Touchpoints überschneiden. Deshalb ist das Kausaltesting die zuverlässigste Methode, um den tatsächlichen Umsatzanstieg und die kanalübergreifenden Effekte zu messen.

Einzelhandelsmedien und E-Commerce: Echte Umsatzsteigerung messen

Retail-Media-Umgebungen bringen wegen der kurzen Customer Journey und der hohen Basis-Conversion-Raten ganz eigene Herausforderungen für die traditionelle Attribution mit sich. Käufer auf Einzelhandelsplattformen haben oft eine starke Kaufabsicht, egal ob sie Werbung gesehen haben oder nicht, was es schwierig macht, zwischen organischen und beeinflussten Conversions zu unterscheiden. Incrementality-Tests lösen dieses Problem, indem sie die zusätzlichen Verkäufe messen, die durch die Werbung generiert werden.

Dieser Ansatz ist besonders wertvoll, wenn es darum geht, die tatsächliche Wirkung von gesponserten Produktplatzierungen, Display-Werbung und Off-Site-Medienkampagnen im Einzelhandel zu verstehen. Markenhersteller, die auf mehreren Einzelhandelsplattformen tätig sind, profitieren ebenfalls von der Inkrementalität, um einzelhandelsübergreifende Effekte zu verstehen, die nur dieser umfassende Messansatz erfassen kann.

Unternehmen, die Aktivierung und Experimentieren zusammenlegen, verbinden Testabläufe oft mit Retail-Media-Lösungen , um eine einheitliche Messung über alle Einzelhändler hinweg zu unterstützen.

Bezahlte soziale Netzwerke in der Post-iOS-Ära

Das iOS 14.5-Update hat die Genauigkeit der Attribution für bezahlte Social-Media-Kampagnen ziemlich durcheinandergebracht, vor allem auf Plattformen wie Facebook und Instagram. Der Verlust von Signalen durch eingeschränkte Tracking-Funktionen macht es schwierig, die wahren Auswirkungen von Social-Media-Werbung mit herkömmlichen Messmethoden zu verstehen. Incrementality bietet hier eine Lösung, indem es die Wirksamkeit von Kampagnen unabhängig von Tracking-Einschränkungen misst.

Social-Media-Kampagnen beeinflussen oft das Verhalten über mehrere Berührungspunkte und Zeiträume hinweg, was mit plattformspezifischer Attribution immer schwieriger zu erfassen ist. Anstatt nur die Interaktionskennzahlen oder zugeschriebenen Conversions zu optimieren, ermöglicht die Messung der Inkrementalität effektivere kreative Tests und eine bessere Zielgruppenoptimierung, indem Ansätze identifiziert werden, die echtes Geschäftswachstum fördern. Laut Georgetown 2024 hat App Tracking Transparency den Zugriff auf Identifikatoren für das Targeting verändert, was zeigt, warum Messmethoden, die nicht auf der Nachverfolgung auf Benutzerebene basieren, immer wichtiger werden.

Suche und Anzeige: Die kanalübergreifenden Effekte verstehen

Suchmaschinenwerbung sieht in Last-Click-Attributionsmodellen oft super effektiv aus , aber die Inkrementalität zeigt ein differenzierteres Bild der Suchleistung. Vor allem Markensuchkampagnen fangen oft Nachfrage ein, die auch so entstanden wäre, und zeigen trotz hoher zugeschriebener Conversion-Volumina nur eine minimale Inkrementalität.

Display-Werbung hat das umgekehrte Problem: Sie wirkt in Attributionsmodellen oft weniger effektiv, weil sie eher für Bekanntheit und Kaufüberlegung sorgt als für direkte Conversions. Wenn man die Inkrementalität misst, kann man sehen, wie Display-Kampagnen wirklich zur Gesamtleistung des Unternehmens beitragen, einschließlich ihrer Auswirkungen auf das Suchvolumen und Conversions über andere Kanäle.

Connected TV und Markenbekanntheitskampagnen

Connected TV und andere Kampagnen zur Steigerung der Markenbekanntheit stellen eine große Herausforderung für die Messung traditioneller Attributionsansätze dar. Diese Kampagnen beeinflussen das Verhalten oft über längere Zeiträume und über mehrere Berührungspunkte hinweg - Effekte, die durch direkte Attribution schwer zu erfassen sind. Inkrementalitätstests gehen auf diese Herausforderungen ein, indem sie den Gesamtanstieg der Geschäftsergebnisse bei den betroffenen Zielgruppen messen.

Dieser Ansatz ist echt hilfreich, um zu verstehen, wie CTV-Kampagnen digitale Aktivitäten und Conversions ankurbeln. Mit Incrementality-Tests kann man sehen, wie sich das auf Suchvolumen, Website-Traffic und letztendlich das Conversion-Verhalten auswirkt. Diese umfassende Sichtweise ermöglicht strategischere Investitionen in Aktivitäten zur Steigerung der Markenbekanntheit. Incrementality zeigt auch langfristige Effekte beim Markenaufbau auf, indem es nachhaltige Veränderungen bei Conversion-Raten, Kundenakquisitionskosten und der allgemeinen Geschäftsleistung nach einer Markenkampagne misst.

Wie setzt man Inkrementalitätstests für den Werbeerfolg um?

• Fang mit einem sauberen Testdesign und einem klaren KPI an.
• Inkrementelle Tests funktionieren, wenn sich die Gruppen nur in der Exposition unterscheiden.
• Gute Programme wählen eine Methode wie geografische, zielgruppenbezogene oder zeitbasierte Holdouts, legen die wichtigsten Erfolgskennzahlen und Messzeiträume fest, kontrollieren externe Einflüsse und stellen sicher, dass die statistische Aussagekraft ausreicht, um einen signifikanten Anstieg zu erkennen, bevor die Erkenntnisse auf alle Kanäle und Budgets übertragen werden.

Effektive Test- und Kontrollexperimente konzipieren

Um die Wirksamkeit von Werbung zu testen, muss man die Auswirkungen der Werbung genau beobachten und dabei alle anderen Faktoren im Auge behalten. Das Wichtigste dabei ist, zwei Gruppen zu bilden, die sich nur in ihrer Werbung-Erfahrung unterscheiden. Es gibt drei Hauptmethoden, um das zu machen:

• Geografische Tests: Unterteilt die Märkte in Behandlungs- und Kontrollregionen und ermöglicht so die Messung der Werbewirkung in der gesamten Bevölkerung. Dies funktioniert gut bei Kampagnen mit großer Reichweite und ermöglicht eine saubere Messung von Spillover-Effekten über verschiedene Kanäle hinweg. Dieser Ansatz erfordert jedoch eine sorgfältige Berücksichtigung von Marktähnlichkeiten und saisonalen Mustern, die die Ergebnisse beeinflussen könnten.
• Zielgruppenbasiertes Testen: Es werden Kontrollgruppen gebildet, indem bestimmte Segmente von der Werbung ausgeschlossen werden, während die Testgruppen weiterhin Werbung erhalten. Dieser Ansatz ermöglicht eine genauere Messung, erfordert aber eine ausreichende Größe, um statistische Signifikanz zu erreichen. Die größte Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass sich die ausgeschlossenen Zielgruppen nicht systematisch von den exponierten Zielgruppen unterscheiden, was die Ergebnisse verfälschen könnte.
• Zeitbasiertes Testen: Wechselt zwischen Zeiträumen, in denen Werbung geschaltet wird, und solchen, in denen sie nicht geschaltet wird, um die zusätzliche Wirkung zu messen. Dieser Ansatz eignet sich gut, wenn eine geografische Aufteilung oder eine Aufteilung der Zielgruppe nicht möglich ist. Allerdings müssen dabei externe Faktoren wie Saisonabhängigkeit, Wettbewerbsaktivitäten oder Markttrends berücksichtigt werden, die die Ergebnisse in verschiedenen Zeiträumen beeinflussen könnten.

Die Auswahl der richtigen KPIs und Messfenster

Die Wahl der richtigen Leistungskennzahlen und Messzeiträume ist echt wichtig für die Gültigkeit und Nützlichkeit von Inkrementalitätstests. Die Leistungskennzahlen sollten zu den Geschäftszielen passen und sowohl in der Test- als auch in der Kontrollgruppe messbar sein. Umsatzbasierte Kennzahlen zeigen oft am besten, wie sich die Kampagne auf das Geschäft auswirkt, aber je nach Kampagnenziel können auch andere Ergebnisse wie Kundengewinnung oder Lebenszeitwert besser passen.

Messfenster müssen statistische Anforderungen und die geschäftliche Realität unter einen Hut bringen . Längere Fenster erhöhen die Wahrscheinlichkeit, verzögerte Effekte zu erfassen und statistische Signifikanz zu erreichen, bringen aber auch mehr externe Variablen mit sich, die die Ergebnisse beeinflussen könnten. Die optimale Fensterlänge hängt von der typischen Customer Journey, den Produktkaufzyklen und den spezifischen Werbestrategien ab, die getestet werden.

Gemeinsame Herausforderungen bei der Umsetzung überwinden

Unternehmen, die Inkrementalitätsprüfungen durchführen, stehen oft vor praktischen Herausforderungen, die die Aussagekraft der Tests untergraben oder die Erkenntnisse einschränken können. Die statistische Aussagekraft ist ein häufiges Problem, insbesondere bei kleineren Organisationen oder in Nischenmärkten. Um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, sind ausreichende Stichprobengrößen und Effektstärken erforderlich, was längere Testzeiträume oder eine breitere geografische Abdeckung als ursprünglich geplant erforderlich machen kann.

Die organisatorische Ausrichtung ist eine weitere Hürde. Bei Inkrementalitätstests zeigt sich oft, dass beliebte Kampagnen oder Kanäle weniger inkrementellen Wert liefern als erwartet, was zu internem Widerstand gegen die Ergebnisse führt. Auch technische Herausforderungen bei der Umsetzung können auftreten, vor allem bei der Datenintegration und den Analysefunktionen, die Investitionen in Analysefähigkeiten und externes Fachwissen erfordern.

Wie kannst du mit den Inkrementalitätslösungen Skaideine Marketingmessung zukunftssicher machen?

• Die Inkrementalität bleibt stabil, wenn die Tracking-Signale schwächer werden.
• Es unterstützt datenschutzkonforme Messungen, ohne auf Cookies angewiesen zu sein.
• Da die Zustimmungsraten unterschiedlich sind und geschlossene Plattformen die Sichtbarkeit auf Benutzerebene einschränken, helfen Inkrementalitätstests den Teams, das Vertrauen in den ROI aufrechtzuerhalten, indem sie den Anstieg durch kontrollierte Vergleiche messen und so eine kanalübergreifende Optimierung und Berichterstattung an die Stakeholder ermöglichen, selbst wenn die Attribution weniger zuverlässig wird.

Da die Datenschutzbestimmungen immer strenger werden und die traditionelle Attribution immer unzuverlässiger wird, brauchen Unternehmen starke Inkrementalitätstests, um effektive Marketingmessungen zu machen. Der Impact Navigator Skaibietet eine umfassende Lösung, um Inkrementalitätstests über verschiedene Kanäle hinweg durchzuführen und die tatsächlichen Auswirkungen auf das Geschäft zu messen, ohne auf Cookies oder Tracking angewiesen zu sein.

Aufgebaut auf der Omnichannel-Marketingplattformaufgebaut, unterstützt Impact Navigator die einheitliche Ausführung und Messung über geschlossene Plattformen hinweg, sodass Teams kanalübergreifende Effekte nachvollziehen können. Dieser einheitliche Ansatz beseitigt die Fragmentierung, die die Messung der Inkrementalität normalerweise erschwert, und ermöglicht es Marketern, kanalübergreifende Effekte zu verstehen und ihren gesamten Medienmix auf der Grundlage des tatsächlichen inkrementellen Beitrags zu optimieren.

Mit unserer Plattform können Marketingfachleute mit nur wenigen Klicks kontrollierte Experimente planen und durchführen, wobei sie während des gesamten Prozesses von Experten unterstützt werden. Bist du bereit, über die Attribution hinauszugehen und echte Wirkungsmessungen durchzuführen? Kontaktiere Skai erfahren, wie Incremental-Tests deine Marketingeffektivität verbessern können.

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• Skai ermöglichen schnelle, datengestützte Entscheidungen in unvorhersehbaren Zeiten Zeigt, wie strukturierte Tests Optimierungs- und Rentabilitätsentscheidungen in volatilen Zeiten beschleunigen.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen Inkrementalität und Attribution in der Werbung?

Die Attribution verfolgt die Customer Journey und ordnet Touchpoints zu, während die Inkrementalität die zusätzlichen Ergebnisse misst, die durch kontrollierte Tests direkt von der Werbung verursacht werden.

Wie wirkt sich die inkrementelle Werbung auf die ROI-Messung aus?

Inkrementalitätswerbung ermöglicht eine genauere ROI-Messung, indem sie die wahre kausale Wirkung von Kampagnen isoliert. Dadurch wird oft deutlich, dass einige Kanäle mit hohem Beitrag nur einen minimalen zusätzlichen Wert liefern, während andere einen erheblichen, nicht gemessenen Anstieg bewirken.

Welche Branchen profitieren am meisten von schrittweiser Werbung?

Einzelhandelsmedien, E-Commerce und Branchen mit starker organischer Nachfrage profitieren erheblich vom Inkrementalitäts-Testing, da die herkömmliche Attribution Werbung oft für Conversions anrechnet, die auf natürliche Weise zustande gekommen wären.

Vor welchen Herausforderungen stehen Marketingfachleute, wenn sie Inkrementalitätsprüfungen durchführen?

Zu den häufigsten Herausforderungen gehören das Erreichen einer ausreichenden statistischen Aussagekraft für aussagekräftige Ergebnisse, die Überwindung von Widerständen in der Organisation, wenn die Tests eine geringere Leistung als erwartet ergeben, und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen für eine umfassende Analyse. Skai begegnet diesen Herausforderungen mit einer benutzerfreundlichen Plattform, die das Testdesign vereinfacht, während des gesamten Prozesses fachkundige Anleitung bietet und durch ihre Omnichannel-Datenintegrationsfunktionen statistisch valide Ergebnisse liefert.