Kompakte Definitionen der Begriffe, die wir auf der Seite und im
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Googles Data Clean Room. Auswertungen laufen als SQL-Abfragen in BigQuery gegen Googles Kampagnendaten aus Google Ads, Display & Video 360 und YouTube. Eigene Daten lassen sich dagegen joinen, zurück kommen aber nur aggregierte Ergebnisse ab einer Mindestzahl an Nutzern pro Zeile.
Performance-Kanal, bei dem externe Publisher (Magazine, Vergleichsseiten, Influencer, Voucher-Plattformen) Traffic vermitteln und nur dann eine Vergütung erhalten, wenn ein definierter Erfolg eintritt. meist eine Bestellung.
Authentifizierungs-Token, das Anwendungen oder Services nutzen, um sich mit einer Schnittstelle zu verbinden, ohne Benutzername und Passwort jedes Mal mitschicken zu müssen. Bei uns kommt das z. B. beim Zugriff aufs Backend per Skript oder KI-Tool zum Einsatz.
Die Zuordnung eines Verkaufs oder einer Conversion zu einem oder mehreren Marketing-Kanälen. Sie beantwortet die Frage, welcher Kanal welchen Anteil am Umsatz hat.
Die Regel, nach der ein Sale auf die beteiligten Touchpoints aufgeteilt wird. Klassische Modelle sind Last-Click, First-Click, Linear, Time-Decay und Position-Based, dazu kommt die datengetriebene Attribution.
Lückenloser Verlauf aller Datenänderungen in der Plattform. Wer wann was geändert hat, lässt sich revisionssicher nachvollziehen. Wichtig für Compliance-Audits.
Auftragsverarbeitungs-Vertrag nach Artikel 28 DSGVO. Pflicht-Vertrag, wenn ein Dienstleister personenbezogene Daten im Auftrag eines Kunden verarbeitet. Wir liefern den AVV mit dem normalen Vertrag aus.
Frühe Phase der Customer Journey, in der Nutzer die Marke noch nicht kennen. Channels wie Display, Social und SEO arbeiten hier oft auf Reichweite statt direkte Conversion.
Anteil der Sitzungen, in denen nur eine einzige Seite aufgerufen wird. Wichtige Größe für Landingpage-Qualität, aber bei modernen Single-Page-Apps verzerrt.
Wenn Publisher oder Affiliates gezielt auf den Markennamen einer Marke bieten, um Conversions abzugreifen, die ohnehin gekommen wären. Bei uns über Commission Rules sanktionierbar.
Customer Acquisition Cost. Marketing-Aufwand pro neu gewonnenem Kunden. Verhältnis zu LTV (Customer Lifetime Value) ist der Standard-Indikator für Marketing-Effizienz.
Reward-Channel, bei dem ein Anteil des Kaufpreises an den Nutzer zurückfließt. Klassisch über Plattformen wie Shoop, iGraal oder Benefits.me. Faire Attribution wichtig.
Künstlich erzeugte Klicks ohne echtes Kaufinteresse. Bei Affiliate über Bot-Netze, Cookie-Stuffing oder unsaubere Publisher. Wird über Publisher Quality Scoring erkannt.
Eindeutiger Identifier pro Klick, von Plattformen wie Google Ads (gclid), Meta (fbclid) oder AWIN (awc) erzeugt. Ermöglicht serverseitige Attribution unabhängig von Cookies.
Gruppe von Nutzern, die ein gemeinsames Merkmal teilen, etwa Anmelde-Monat oder Akquisitions-Channel. Cohort-Analysen zeigen, wie sich diese Gruppen über Zeit verhalten.
Automatisierte Regeln im Affiliate-Backend, die festlegen, wann eine Provision ausgezahlt, gekürzt oder storniert wird. Z. B. Storno bei Retouren über 50 % oder Bonus bei Neukunden.
Googles Standard zur Übermittlung des Cookie-Consent-Status an Google Ads und GA4. Notwendig, damit Conversion-Daten DSGVO-konform an Google fließen können. auch wenn der User nicht einwilligt.
Server-zu-Server-Schnittstelle einer Werbeplattform (z. B. Meta CAPI, Google Enhanced Conversions), über die Conversions ohne Browser-Pixel gemeldet werden. iOS- und Adblocker-resilient.
Experiment, das den echten Mehrwert eines Kanals misst, indem eine Testgruppe Werbung sieht und eine vergleichbare Kontrollgruppe nicht. Die Differenz in der Conversion-Rate zeigt den kausalen Beitrag, also wie viele Käufe ohne die Werbung gar nicht stattgefunden hätten. Meta und Google bieten solche Lift-Tests innerhalb ihrer Plattformen an.
Anteil der Sitzungen oder Klicks, die zur gewünschten Aktion (Kauf, Lead) führen. Klassische E-Commerce-Conversion-Rates liegen je nach Branche zwischen 1 % und 5 %.
Sammelbegriff für Attribution-Methoden, die nicht auf Third-Party-Cookies angewiesen sind. Server-Side Tracking, First-Party-Domain und Click-IDs sind die zentralen Bausteine.
Customer-Relationship-Management. System, das Kundenbeziehungen, Sales-Pipelines und Kommunikationshistorie zentral verwaltet. Wir arbeiten mit Odoo, oft auch mit Salesforce oder HubSpot.
Zentrale Datenbank, die Kundendaten aus vielen Quellen wie Shop, CRM, Newsletter und App zu einem einheitlichen Profil pro Person zusammenführt und für Personalisierung, Segmentierung und Zielgruppen-Aktivierung nutzbar macht. Eine CDP beantwortet, wer deine Kunden sind, nicht welcher Kanal welchen Anteil am Umsatz hat. das ist die Aufgabe der Attribution.
Die Abfolge aller Touchpoints, die ein Nutzer von der ersten Markenwahrnehmung bis zum Kauf (und darüber hinaus) durchläuft. Multi-Touch-Attribution bewertet die einzelnen Stationen.
Abgeschottete Umgebung, in der zwei Parteien ihre Daten zusammenrechnen lassen, ohne dass eine die Rohdaten der anderen sieht. Aus dem Raum kommen nur aggregierte Auswertungen heraus. Verbreitet sind Google Ads Data Hub, die Amazon Marketing Cloud und Snowflake-basierte Räume.
Mechanismus, der dafür sorgt, dass ein und derselbe Sale nicht von mehreren Affiliate-Netzwerken gleichzeitig beansprucht und doppelt vergütet wird. Senkt Stornoquoten und Provisions-Mehrfachzahlungen.
Channel-Bucket für Sales ohne erkennbare Quelle. Hoher Direct-Anteil deutet auf Tracking-Lücken oder Adblocker-Verluste hin. Server-Side Tracking reduziert ihn.
Datenschutz-Grundverordnung der EU. Regelt, wie personenbezogene Daten erhoben, gespeichert und verarbeitet werden dürfen. Für jedes Tracking-Setup zwingend zu beachten.
Google-Ads-Feature, das gehashte Conversion-Daten (z. B. E-Mail) zusätzlich zu Cookie-Daten überträgt. Verbessert die Match-Rate vor allem bei Consent-Lücken.
Ein Cookie, das von der Domain gesetzt wird, die der Browser gerade besucht. Anders als Third-Party-Cookies werden First-Party-Cookies von Browsern wie Safari, Brave oder iOS nicht eingeschränkt.
Daten, die du selbst von deinen Nutzern erhebst (Bestellungen, Newsletter-Signups, Account-Daten). Wertvollster Daten-Typ, weil DSGVO-sauber und unabhängig von Plattformen.
Google Analytics 4. Aktuelle Generation von Googles Web-Analytics. Eventbasiert statt sessionbasiert. Wir liefern Daten via Measurement Protocol direkt an GA4, auch server-seitig.
Incrementality-Test, der ganze Regionen statt einzelner Nutzer vergleicht. In einem Teil der Märkte läuft eine Kampagne, in einem vergleichbaren Teil nicht. Aus dem Umsatzunterschied lässt sich der kausale Werbe-Effekt schätzen, ganz ohne personenbezogene Daten und Cookies. Geeignet, wenn Nutzer-basierte Tests an Consent- oder Tracking-Lücken scheitern.
Listen von Nutzern in Google Ads, die für Targeting oder Ausschlüsse verwendet werden. Z. B. „Bestandskunden ausschließen" oder „Lookalike auf High-LTV-Kunden".
Einweg-Verschlüsselung. Aus „max@example.de" wird per SHA-256 ein nicht-umkehrbarer String. Wir hashen alle personenbezogenen Daten, bevor sie an externe Systeme wie Google Ads gehen.
Multi-Touch-Modell, das First Click, Last Click und Time Decay kombiniert. DataFirsts Default-Modell, weil es die meisten DACH-Use-Cases am besten balanciert.
Misst, ob ein Marketing-Kanal Sales bringt, die ohne ihn nicht stattgefunden hätten. Goldstandard für ROI-Bewertung, schwer ohne Kontroll-Gruppen sauber zu messen.
Messmethode, die per Experiment den kausalen Mehrwert eines Kanals oder einer Kampagne bestimmt: Wie viele Conversions kommen wirklich zusätzlich durch die Werbung zustande, und wie viele wären ohnehin passiert. Statt Klicks zuzuordnen wie die Attribution vergleicht Incrementality eine Test- mit einer Kontrollgruppe. Typische Spielarten sind Conversion-Lift und Geo-Lift.
Intelligent Tracking Prevention. Safari-Mechanismus seit 2017, der Third-Party-Cookies und Cross-Site-Tracking einschränkt. Server-Side Tracking und First-Party-Domain umgehen ITP.
Im CRM-Sprech: ein noch unqualifizierter Interessent, der z. B. ein Formular ausgefüllt hat. Wird typischerweise erst zu einer „Opportunity", wenn ein konkreter Bedarf geklärt ist.
Multi-Touch-Modell, das den Sale gleichmäßig auf alle Touchpoints aufteilt. Einfach zu erklären, aber bestraft late-stage Channels und belohnt Direct-Traffic.
In unserer Plattform ein vollständig isolierter Daten-Bereich für eine Marke, einen Shop oder eine Kunden-Instanz. Eine Holding mit fünf Marken hat bei uns fünf strikt getrennte Brand-Bereiche.
Gesamtumsatz eines Zeitraums geteilt durch die gesamten Marketingausgaben. Kommt ohne Zuordnung aus und kann deshalb nicht doppelt zählen, sagt aber nichts über einzelne Kanäle.
Statistisches Verfahren, das den Umsatz über Werbe-Spend pro Kanal und externe Faktoren modelliert. Kommt ohne User-Tracking aus und gewinnt im Cookieless-Setup an Bedeutung.
Der Versuch, Verkäufe auf Amazon, Otto und ähnlichen Plattformen den eigenen Marketing-Kanälen zuzuordnen. Geht auf Bestellebene nicht, weil der Kauf auf fremder Domain passiert und dein Tracking dort nicht läuft. Sauber ist, Shop- und Marktplatz-Umsatz getrennt auszuweisen.
Model Context Protocol. Standardisierte Schnittstelle, über die KI-Tools wie Claude oder ChatGPT auf strukturierte Daten zugreifen können. Wir bieten einen MCP-Server, der unsere Tracking-Daten KI-tauglich ausliefert.
Das Werbe-Pixel von OpenAI für ChatGPT Ads. Die Funktion im Seitencode heißt oaiq. Der Einwilligungs-Status steht auf true, solange ihn niemand setzt, ein nach Anleitung eingebautes Pixel misst also ab dem ersten Seitenaufruf. Du unterdrückst das mit oaiq("consent", false) vor dem init-Aufruf und schaltest nach der Zustimmung mit oaiq("consent", true) frei. Eine Anbindung an den Google Consent Mode oder einen TCF-Eintrag gibt es nicht, die Kopplung an dein Einwilligungs-Banner baust du selbst.
Ein Abschluss, der nicht auf der Website passiert, sondern danach: im Telefonat, im Angebotsprozess oder im Ladengeschäft. Online entsteht nur der Lead, der Umsatz steht im CRM oder ERP. Damit Reporting und Gebotssteuerung ihn sehen, muss er nachträglich mit dem ursprünglichen Klick verbunden werden.
Die Plattform läuft auf der eigenen Hardware oder im eigenen Rechenzentrum des Kunden, nicht in unserem SaaS. Gängig bei Konzernen mit strenger Datenhoheits-Anforderung.
Serverseitige Schnittstelle, über die du Käufe und andere Ereignisse direkt an OpenAI meldest, ohne den Browser. Läuft sie parallel zum OAIQ-Pixel, zählt OpenAI dasselbe Ereignis zweimal, solange du es nicht deduplizierst. Dafür gibst du dem Ereignis auf beiden Wegen denselben Wert mit, im Pixel als event_id und in der API als id, und beides muss auf dieselbe Pixel-ID laufen.
Die Klick-ID, die OpenAI bei einem bezahlten Klick an die Ziel-URL deiner Anzeige hängt. Sie trennt bezahlten von organischem ChatGPT-Traffic, denn der Referrer chatgpt.com und ein utm_source=chatgpt.com tragen beide Fälle gleichermaßen. Wer oppref nicht ausliest und speichert, mischt Anzeigenumsatz in den organischen Kanal. Nicht zu verwechseln mit oppcref: das ist eine Referenz aus dem Produktbereich von ChatGPT und hängt auch am organischen Feed-Weg.
Sammelbegriff für Marketing-Disziplinen, die direkt auf messbare Conversions optimieren: Paid Search, Paid Social, Affiliate, Display. Kontrast zu Brand Marketing.
Im CRM die Visualisierung des Vertriebs-Trichters: von „neue Anfrage" bis „gewonnen / verloren". Jede Stage entspricht einem Reifegrad der Opportunity.
Klassisches Tracking-Element: 1×1-Bild im Browser, das eine Conversion-Meldung an eine Werbeplattform schickt. Wird zunehmend durch Server-Side-API-Calls ersetzt.
Die Frage "Wie hast du von uns erfahren?" direkt nach dem Kauf, meist auf der Dankeseite. Sie erfasst, woran sich der Käufer erinnert, und macht damit Kanäle ohne Klick sichtbar, etwa Empfehlung, Podcast oder Print. Weil nur ein Teil der Käufer antwortet und meist nur ein Kontakt genannt wird, ergänzt sie die Attribution, ersetzt sie aber nicht.
Externer Partner im Affiliate-Marketing, der Werbung schaltet und Traffic vermittelt. Können Magazine, Vergleichsseiten, Voucher-Plattformen oder Influencer sein.
Bewertung jedes Affiliate-Publishers nach Margenbeitrag, Stornoquote, Wiederkäufer-Rate und Customer-Lifetime-Value. Hilft, gute von schlechten Partnern zu trennen.
Return on Ad Spend. Umsatz pro investiertem Werbe-Euro. Klassische Performance-Marketing-Metrik, aber blind gegenüber Margen und Customer Lifetime Value.
Return on Investment. Gewinn (nicht Umsatz) pro investiertem Euro. Im Marketing-Kontext oft synonym mit ROAS verwendet, technisch aber strenger definiert.
Google Tag Manager, der auf einem eigenen Server läuft statt im Browser. Tracking-Daten werden zentral verarbeitet und gefiltert, bevor sie an Google oder andere Tools gehen.
Tracking, bei dem die Daten direkt vom Server des Shops an die Tracking-Plattform gehen, nicht über den Browser. Robuster gegen Adblocker, iOS-Restriktionen und Consent-Lücken.
Mechanismus, der eine Session „einfriert", sobald bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Z. B. wird die Attribution erst dann auf einen anderen Kanal umgeschrieben, wenn der User einen kostbaren Touchpoint überschreitet.
Service-Level-Agreement. Vertraglich zugesicherter Mindeststandard, z. B. 99,95 % Verfügbarkeit oder Reaktionszeit unter 30 Minuten bei kritischen Störungen.
Google-Ads-Auto-Bidding-Strategien wie tROAS, tCPA und Maximize Conversions. Benötigt saubere Conversion-Signale, die DataFirst Track via Enhanced Conversions liefert.
Rücknahme einer Bestellung, etwa bei Retouren, Stornierungen oder Betrug. DataFirst Track meldet Stornos automatisch an die jeweiligen Affiliate-Netzwerke zurück.
Anteil der ursprünglich verbuchten Sales, die später zurückgenommen werden. typisch durch Retouren oder Stornos. Bei vielen Programmen ein blinder Fleck, weil die Provision bereits ausgezahlt wurde.
Vorgesetzter Teil einer Domain, z. B. „tracking.deine-agentur.de". Wir nutzen Subdomains, um Tracking First-Party zu betreiben und White-Label-Konfigurationen zu ermöglichen.
Cookie, das von einer anderen Domain als der besuchten gesetzt wird. Wird von Safari, Firefox und Brave geblockt; Chrome zieht 2025 nach. Cookieless-Tracking ist die Antwort.
Multi-Touch-Modell, das Touchpoints näher am Sale stärker gewichtet als frühere. Belohnt Closer-Kanäle wie Affiliate und SEA, ohne First-Click-Touchpoints ganz zu ignorieren.
Jeder einzelne Kontaktpunkt eines Users mit der Marke vor einer Conversion. Ein Klick auf eine Google-Ads-Anzeige, der Besuch über einen Newsletter oder das Sehen einer Display-Werbung sind je ein Touchpoint.
Technik, mit der wir Touchpoints auch dann zuordnen können, wenn Cookies nicht verfügbar sind. Basiert auf einer Kombination aus Browser-Merkmalen und Server-Daten, statt auf einer einzelnen ID.
URL-Anhängsel wie ?utm_source=google&utm_medium=cpc, mit denen Marketing-Kampagnen messbar gemacht werden. Wir lesen und normalisieren UTMs für saubere Channel-Zuordnung.
Eigene Logik, die Gutschein-Sales fair zuordnet. auch dann, wenn der User den Code von einer Voucher-Plattform hat, aber über einen anderen Kanal kommt.
Geschlossene Werbe-Ökosysteme wie Google, Meta oder Amazon, in denen Tracking und Reporting nur innerhalb der Plattform stattfinden. Cross-Channel-Attribution macht ihren Daten-Lock auf.