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Harikesh Nair ist Senior Director of Data Science and Engineering bei Google. Dort leitet er das Team für Media, Effectiveness, Measurement & Engineering und die Data-Science-Gruppe für Analytics, Insights and Measurement. Als ehemaliger Professor an der Stanford University konzentriert sich Nair heute auf die Entwicklung von Produkten und Strategien, die Marketern helfen, die Effektivität ihrer Mediainvestitionen zu verstehen und zu verbessern.
Ein Sprichwort sagt: Wer die Zukunft kennen will, muss die Vergangenheit verstehen. Übertragen bedeutet das: Wer weit in die Zukunft blicken will, muss noch weiter in die Vergangenheit schauen. Dieses einfache Konzept ist heute eine der größten Herausforderungen in der Mediamessung. Aber die starke Leistungsfähigkeit unserer Gemini-Modelle hat uns die Möglichkeit gegeben, sie zu meistern.
Mithilfe von Modellen, die mit historischen Daten trainiert wurden, sollten Marketer bald in der Lage sein, die langfristigen Auswirkungen von Kampagnen zur Nachfragegenerierung auf Conversions zu verstehen. Darüber hinaus sollten sie die Signale auch nutzen können, um die zukünftige Nachfrage, Conversions und Erträge vorherzusagen.
Diese Funktionen werden Marketern helfen, ihre Aktivitäten strategischer als je zuvor zu planen und zu steuern. Indem sie frühzeitig und regelmäßig Optimierungen vornehmen, können sie sich von der Konkurrenz absetzen und letztendlich höhere Umsätze erzielen. Und genau daran arbeitet mein Team: Wir erforschen und testen neue Ansätze, um den langfristigen Wert von Werbung präzise zu messen und vorherzusagen.
Nachfrage schaffen: eine langfristige Strategie
Seit Jahren herrscht eine stille Spannung zwischen dem Wachstumsauftrag der Marketingabteilung und der Forderung der Finanzabteilung nach schnellen Erfolgsnachweisen. Dies hat leider zu einem strategischen Fokus auf Kurzfristigkeit bei der Anzeigenattribution geführt, bei der die Erfolgszuschreibung auf das beschränkt wurde, was unmittelbar vor der Conversion geschah. Diese Praxis führt zu einem System, das für das Controlling sauber, für das Performance-Marketing und die Nachfragegenerierung jedoch katastrophal ist.
Wenn du Kampagnen zur Nachfragegenerierung mit kurzfristigen Messwerten bewertest, bleibt mehr als die Hälfte des geschaffenen Werts unberücksichtigt. Er ist unsichtbar.
Eine typische Attributionsstrategie (z. B. die Zuordnung der Conversion zu den Anzeigen mit dem letzten Klick innerhalb eines standardmäßigen 30-tägigen Lookback-Fensters) funktioniert weiterhin gut, wenn du versuchst, eine bereits vorhandene Nachfrage zu konvertieren. Unsere neue Analyse zeigt, dass 70 Prozent der Conversions einer standardmäßigen Google Ads-Kampagne innerhalb des Lookback-Fensters von 30 Tagen für Klicks und drei Tagen für Engaged Views erfasst werden.1 Das sind absolut plausible Ergebnisse.
Aber was ist, wenn du versuchst, neue Nachfrage zu schaffen und zu konvertieren? Die Verkaufszyklen für viele Produkte sind erheblich länger (z. B. erfordern teure Produkte oft längere Recherche und Bedenkzeit vor dem Kauf). Die super-informierten Konsument*innen brauchen Zeit, um mit der Marke zu interagieren. Ihre Customer Journey ist nicht mehr linear; sie suchen, streamen, scrollen und shoppen oft parallel über verschiedene Plattformen hinweg, bevor sie eine finale Kaufentscheidung treffen.
Deshalb haben wir bei der Auswertung von Kampagnen, die auf die Nachfragegenerierung ausgerichtet sind, einen Rückgang der Conversions innerhalb der Standardzeitfenster festgestellt. Wir fanden heraus, dass nur 50 Prozent der Conversions von Performance Max-Kampagnen innerhalb des Lookback-Fensters von 30 Tagen für Klicks und drei Tagen für Engaged Views erfasst werden.2 Und nur 40 Prozent der Conversions von Demand Gen-Kampagnen werden in denselben Zeiträumen erfasst.3
Das bedeutet, dass bei der Bewertung von Kampagnen zur Nachfragegenerierung mit kurzfristigen Messwerten mehr als die Hälfte des geschaffenen Werts unberücksichtigt bleibt. Er ist unsichtbar. An der Lösung dieses Problems arbeitet mein Data-Scientists-Team.
Die Brotkrümel-Analyse
Um die langfristigen Auswirkungen von Google Ads-Kampagnen besser zu messen und die allgemeine Werbewirksamkeit zu verbessern, hat sich mein Team auf Methoden konzentriert, die Transparenz, Überprüfbarkeit und Nachvollziehbarkeit in den Vordergrund stellen. Die langfristige Wirkung solcher Kampagnen erfordert die Zuordnung von Conversions zu Anzeigeninteraktionen, die über viele Monate zurückliegen.
Um glaubwürdig zu sein, benötigen wir eine klare Spur von „Brotkrümeln“, die zeigt, dass Nutzerinnen und Nutzer nachweislich mit der beworbenen Marke interagiert und sich auf dem Weg zur Conversion weiterbewegt haben, nachdem sie die Anzeigen gesehen haben.
Dazu verwenden wir sogenannte führende Nutzeraktionen (Leading User Actions, LUAs) als Meilensteine. LUAs sind qualifizierte Zwischenschritte, die zwischen einer ersten Anzeigeninteraktion und einer Conversion stattfinden. LUAs sind beobachtbar und überprüfbar und bilden eine konsistente und wiederholbare Methode, um die relevanten Schritte entlang der Customer Journey noch vor der Conversion zu erfassen.
Wir brauchen eine klare Spur aus Brotkrümeln, die zeigt, dass die Nutzer*innen nachweislich mit der beworbenen Marke interagiert und sich weiter entlang der Customer Journey bewegt haben.
Beispiele für diese LUAs sind:
- Markenbezogene Suchen: der Wechsel von der Suche nach „beste SUVs“ zur Suche nach einer bestimmten Marke oder einem bestimmten Modell
- Intensive Interaktionen: Interaktionen mit den YouTube-Kanälen des Werbetreibenden, wie „Gefällt mir“, „Abonnieren“ oder „Teilen“
- Mikro-Conversions: kleinere Aktionen wie das Hinzufügen eines Produkts zum Warenkorb oder die Anmeldung für eine Testversion
Um die Attribution zur Optimierung zu nutzen, setzen wir hochentwickelte KI-Algorithmen ein, um zukünftige Conversions vorherzusagen. Dabei werden beobachtete LUAs und andere Signale genutzt. Mithilfe dieser KI-Prognosen können Gebotsalgorithmen den Wert von Nutzerinnen und Nutzern anhand ihrer Kaufwahrscheinlichkeit genau bewerten und so auf langfristiges Wachstum optimieren – ohne monatelang auf die Erfassung der Conversion warten zu müssen.
Ein erprobter und bewährter Ansatz
Während Google sich noch in der Testphase für die Entwicklung neuer Produkte befindet, die auf diesem Ansatz basieren, haben unsere Partner für die Erfolgsmessung bereits Ergebnisse aus ähnlichen Experimenten veröffentlicht.
Ein Bericht von Fospha aus dem Jahr 2025 stellt beispielsweise fest, dass die alleinige Verwendung der traditionellen Last-Click-Attribution für YouTube- und Demand Gen-Kampagnen häufig zu einer Unterbewertung der Erträge um durchschnittlich das 14-Fache führt. Dies unterstreicht einen branchenweiten Wandel, bei dem Marketer über die letzten beobachtbaren Touchpoints hinausgehen, um die Wirkung von auf Awareness und Consideration ausgerichteten Anzeigen besser zu berücksichtigen.
Wenn man die Vorteile von langfristigen Signalen betrachtet, wird deutlich, dass Marketer wertvolles Potenzial verschenken – oder es zumindest ihren Finanz-Stakeholdern nicht korrekt melden. Die Wirksamkeit der Ads hat sich nicht geändert. Sie wurde nur durch eine systemische Voreingenommenheit für kurzfristige Erfolge verdeckt. Es ist an der Zeit, den Fokus auf das Gesamtbild zu richten.
Bereite dich jetzt vor
Wir sind in einer neuen Ära des digitalen Marketings, in der der lineare Funnel ein Relikt ist und die Fähigkeit, die Nachfragegenerierung zu messen, zur neuen Maxime wird. Um den Erfolg mit langfristigen ROI-Messwerten in naher Zukunft sicherzustellen, empfehlen wir Marketern, mit den folgenden drei Schritten zu beginnen:
- Überwinde das Kurzfristigkeits-Denken: Beginne Gespräche mit deinen Kolleginnen und Kollegen in der Finanzabteilung, um ihnen die entscheidende Rolle der Nachfragegenerierung nahezubringen. Kläre deinen CFO darüber auf, wie die traditionelle Last-Click-Attribution die Erträge von YouTube und Demand Gen um das 14-Fache unterbewerten kann.
- Überprüfe deine Zeitfenster bis zur Conversion: Mit Google Analytics 4 können Marketer die Zeitspanne zwischen der ersten Interaktion von Nutzerinnen und Nutzern und ihrer endgültigen Conversion analysieren. Zu den wichtigsten Methoden gehören die explorative Pfadanalyse zur Nachverfolgung der Customer Journey und die Analyse der Conversion-Pfade.
- Bewirb dich für das Pilotprogramm zum Reporting: In der ersten Hälfte des Jahres 2026 planen wir, unsere Testgruppe für das langfristige Nachfragereporting und die Gebotsstrategien in Performance Max zu erweitern. Interessierte Google-Kundinnen und -Kunden sollten mit ihren Account-Teams über die Teilnahme am Pilotprogramm sprechen. Die Plätze sind begrenzt und die Teilnehmenden werden von Fall zu Fall ausgewählt.
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