Last-Click vs. Multi-Touch: der Vergleich mit Zahlen
Hinter Last-Click und Multi-Touch stecken zwei verschiedene Antworten auf dieselbe Frage: Welcher Kanal hat den Verkauf verdient? Last-Click sagt, der letzte. Multi-Touch sagt, alle, die beteiligt waren, anteilig. Dieser Vergleich zeigt, wie beide Logiken konkret rechnen, was Last-Click systematisch verzerrt, was die Daten aus unseren Website-Audits dazu sagen und wann das einfache Modell trotzdem ausreicht.
Worum es geht: zwei Logiken der Zuordnung
Jede Attribution beantwortet im Kern dieselbe Frage. Ein Kunde hat gekauft, auf dem Weg dorthin lagen mehrere Kontakte mit deinem Marketing, und der Umsatz muss diesen Kontakten zugeschrieben werden. Last-Click und Multi-Touch sind zwei grundverschiedene Antworten darauf, und die Wahl zwischen ihnen entscheidet, welche Kanäle in deinem Reporting gut dastehen und welche schlecht.
Last-Click ist die Logik der Eindeutigkeit. Es gibt genau einen letzten Klick vor dem Kauf, und dieser eine Klick bekommt den gesamten Umsatz. Alles davor zählt nicht. Das ist bequem, weil es nichts zu interpretieren gibt: Der letzte Touchpoint steht fest, die Zuordnung ist deterministisch. Genau diese Eindeutigkeit ist der Grund, warum Last-Click der Standard fast aller Plattform-Reports ist.
Multi-Touch ist die Logik der Verteilung. Statt einen einzigen Gewinner zu küren, teilt es den Umsatz auf die beteiligten Touchpoints auf. Wie genau verteilt wird, bestimmt das gewählte Attributionsmodell: linear gleichmäßig, positionsbasiert mit Schwerpunkt auf Anfang und Ende, oder zeitlich gewichtet näher zum Kauf. Allen Multi-Touch-Modellen ist gemeinsam, dass sie keinen Touchpoint pauschal auf null setzen, der zur Conversion beigetragen hat.
Der Unterschied klingt nach einer technischen Feinheit, ist aber eine Geschäftsentscheidung. Wer nach Last-Click steuert, sieht ein anderes Bild seiner Kanäle als wer nach Multi-Touch steuert, und verteilt sein Budget entsprechend anders. Dieser Artikel rechnet beide Logiken an derselben Beispiel-Journey durch, damit der Unterschied nicht abstrakt bleibt.
Zurück zum Überblick: Multi-Touch Attribution, der vollständige Leitfaden.
Wie Last-Click rechnet, und warum es so beliebt ist
Last-Click rechnet nicht wirklich, es wählt aus. Die Regel besteht aus einem einzigen Schritt: Finde den letzten Klick vor der Conversion und schreibe ihm den vollen Umsatz zu. Es gibt keine Gewichte, keine Anteile, keine Annahmen über den Rest der Journey. Diese Einfachheit ist zugleich die größte Stärke und die größte Schwäche des Modells.
Die Stärke ist die Determiniertheit. Jede Conversion hat genau einen letzten Klick, da gibt es nichts zu schätzen und nichts zu streiten. Zwei Personen, die dieselben Daten anschauen, kommen zwingend zum selben Ergebnis. Das macht Last-Click leicht erklärbar, leicht prüfbar und leicht zu reporten. In einer Welt, in der Attributionsmodelle gern als Blackbox wahrgenommen werden, ist diese Nachvollziehbarkeit ein echtes Argument.
Hinzu kommt, dass Last-Click der Default ist. Die meisten Werbeplattformen und Analyse-Tools zeigen ihre Standard-Reports in einer letzten-Klick-nahen Logik. Wer nichts aktiv umstellt, steuert nach Last-Click, oft ohne es bewusst entschieden zu haben. So wird aus einer Voreinstellung unbemerkt eine Budget-Logik.
Der Preis dieser Bequemlichkeit ist eine eingebaute Schieflage. Weil immer der letzte Touchpoint gewinnt, bevorzugt Last-Click strukturell die Kanäle am Ende der Journey. Das ist fast immer die Marken-Suche: Wer sich entschieden hat zu kaufen, tippt deinen Shop-Namen in Google und klickt auf die Brand-Search-Anzeige. Last-Click feiert diesen Klick als den Macher des Verkaufs, obwohl er nur die Tür war, durch die der Kunde am Ende gegangen ist. Was die Tür überhaupt erst aufgemacht hat, bleibt unsichtbar.
Im Glossar: Brand-Bidding, Conversion, Touchpoint.
Wie Multi-Touch rechnet: das Beispiel mit 200 Euro
Multi-Touch ersetzt die Auswahl durch eine Verteilung. Statt einen Gewinner zu küren, zerlegt es den Umsatz in Anteile und gibt jedem beteiligten Touchpoint einen davon. Am besten lässt sich das an einer konkreten Journey zeigen. Die folgenden Zahlen sind bewusst als Beispiel gewählt, sie stehen für das Prinzip, nicht für eine Messung.
Die Beispiel-Journey
Nehmen wir an, ein Kunde durchläuft vor dem Kauf eines Produkts für 200 Euro vier Touchpoints. Zuerst eine Meta-Anzeige, die ihn überhaupt erst auf die Marke aufmerksam macht. Zwei Tage später ein Klick über einen Preisvergleich. Am vierten Tag ein Besuch über einen Affiliate-Gutschein-Link. Am fünften Tag tippt er den Shop-Namen direkt in Google und kauft über eine Brand-Search-Anzeige. Vier Stationen, ein Umsatz von 200 Euro. Die Frage ist nur: Wie wird dieser eine Umsatz auf die vier Stationen verteilt?
Position-Based, U-förmig mit 40 zu 20 zu 40
Ein Position-Based-Modell würdigt den ersten und den letzten Kontakt am stärksten, weil der eine die Nachfrage erzeugt und der andere den Abschluss bringt. Eine gängige Gewichtung gibt erstem und letztem Touchpoint je 40 Prozent und lässt die mittleren zusammen 20 Prozent teilen. Auf unsere Journey angewendet heißt das: Die Meta-Anzeige bekommt 40 Prozent von 200 Euro, also 80 Euro. Die Brand-Search-Anzeige am Ende bekommt ebenfalls 80 Euro. Die zwei mittleren Stationen, Preisvergleich und Affiliate, teilen sich die übrigen 20 Prozent, also 40 Euro, das macht je 20 Euro. In Summe wieder 200 Euro, nur eben auf vier Beteiligte verteilt statt auf einen.
Linear, jeder Touchpoint gleich
Das lineare Modell macht keine Annahme darüber, welche Station wichtiger ist, und gibt jedem Touchpoint denselben Anteil. Bei vier Stationen und 200 Euro sind das 200 geteilt durch vier, also je 50 Euro für die Meta-Anzeige, den Preisvergleich, den Affiliate und die Brand-Search. Das Ergebnis ist fairer im Sinne von neutral, aber unschärfer: Es behandelt den ersten Werbekontakt genauso wie den Gutschein-Klick kurz vor dem Kauf, obwohl beide eine ganz andere Rolle gespielt haben.
Der entscheidende Punkt liegt nicht darin, welches der beiden Multi-Touch-Modelle das richtigere ist. Er liegt im Vergleich zu Last-Click. Beide Multi-Touch-Varianten geben der Meta-Anzeige einen klaren Wert, 80 Euro im einen, 50 Euro im anderen Fall. Last-Click gibt ihr null. Genau diese Differenz ist die eigentliche Erkenntnis.
Modelle live an einer eigenen Journey durchrechnen: der Attribution-Rechner. Im Glossar: Multi-Touch-Attribution, Attributionsmodell.
Was Last-Click systematisch verzerrt
Zurück zur Beispiel-Journey, diesmal mit der Last-Click-Brille. Last-Click schreibt die vollen 200 Euro der Brand-Search-Anzeige zu. Die Meta-Anzeige, die die Journey gestartet hat, bekommt null. Der Preisvergleich bekommt null. Der Affiliate bekommt null. Im Reporting sieht es so aus, als hätte allein die Marken-Suche den Sale gebracht.
Aus dieser einen Verzerrung folgt eine Kette von Fehlschlüssen. Wenn die Awareness-Kanäle Monat für Monat mit null Umsatz in der Tabelle stehen, wirken sie wertlos. Niemand will Budget in einen Kanal stecken, der laut Report nichts bringt. Also wandert das Geld zu den Kanälen, die im Last-Click-Report glänzen, und das sind die erntenden Kanäle am Ende der Journey.
Das Tückische daran: Die erntenden Kanäle sehen umso besser aus, je mehr die säenden Kanäle vorher gearbeitet haben. Brand-Search funktioniert nur, wenn jemand deine Marke kennt und gezielt nach ihr sucht. Diese Bekanntheit kommt aus den Awareness-Kanälen. Kürzt du sie, weil Last-Click ihnen null zuweist, trocknest du langsam die Quelle deiner eigenen Brand-Suchen aus. Der Effekt zeigt sich verzögert, deshalb wird er oft nicht mit der Budget-Kürzung in Verbindung gebracht.
- Awareness-Kanäle erscheinen wertlos. Alles, was am Anfang der Journey Nachfrage erzeugt, bekommt unter Last-Click keinen Umsatz zugeschrieben und sieht im Report aus, als würde es nichts beitragen.
- Budget wandert zu den erntenden Kanälen. Weil die Marken-Suche und ähnliche Bottom-of-Funnel-Kanäle den vollen Umsatz einsammeln, ziehen sie das Budget an, obwohl sie nur das Ende einer von anderen erzeugten Nachfrage abschöpfen.
- Die säenden Kanäle verhungern. Wer die Nachfrage-Erzeuger kürzt, schwächt mittelfristig genau die Kanäle, von denen die erntenden leben, und merkt es erst, wenn die Brand-Suchen zurückgehen.
Multi-Touch behebt diese Schieflage nicht durch ein Wunder, sondern dadurch, dass es jeden beteiligten Touchpoint sichtbar macht. Ob du am Ende nach Position-Based, Time-Decay oder Linear steuerst, ist eine zweite Frage. Die erste ist, dass du überhaupt siehst, dass die Meta-Anzeige einen Beitrag geleistet hat. Last-Click zeigt dir das nie.
Was die Audit-Daten zeigen
Bis hierhin war die Journey ein Beispiel. Die Frage ist berechtigt, ob solche Mehr-Schritt-Journeys der Normalfall sind oder ein konstruierter Sonderfall. Die Daten aus unseren Website-Audits geben darauf eine klare Antwort.
Bei den von uns geprüften Shops ist die Mehrheit der Bestellungen Mehr-Channel. Sie entstehen über mehrere Klicks und Kanäle, nicht über einen einzigen Kontakt. Im Schnitt liegen mehrere Touchpoints zwischen erstem Kontakt und Bestellung. Das heißt: Die Situation, in der Last-Click den Großteil der Journey ausblendet, ist nicht die Ausnahme, sondern der Regelfall. Wer nur den letzten Klick zählt, ignoriert bei der Mehrheit seiner Bestellungen, was vorher passiert ist.
Noch deutlicher wird das Problem an einer zweiten Beobachtung. Bei den geprüften Shops bleibt regelmäßig ein erheblicher Teil der Bestellungen, oft über ein Drittel, ohne sauber erkannten Channel. Diese Bestellungen lassen sich keinem Kanal verlässlich zuordnen, weil die Touchpoint-Daten dahinter fehlen, etwa weil keine Einwilligung vorlag oder weil Browser-Restriktionen den Klick-Pfad gekappt haben. Für ein Last-Click-Setup ist das doppelt heikel: Es zeigt nicht nur ein verzerrtes Bild der zugeordneten Bestellungen, es lässt zusätzlich einen großen Block komplett im Dunkeln.
Beide Befunde zusammen ergeben ein nüchternes Fazit. Die Mehrheit der Käufe ist mehrstufig, und ein großer Teil ist ohnehin nicht sauber zugeordnet. Auf dieser Datenlage ein Modell zu fahren, das per Konstruktion nur den letzten Schritt sieht, verschenkt Information und steuert das Budget an der Realität vorbei. Wie groß die Lücke bei der Zuordnung in deinem Shop ist, lässt sich messen, bevor du am Modell schraubst.
Die Lücke im eigenen Setup messen: kostenloses Website-Audit. Wie Touchpoints über Kanäle hinweg sauber erfasst werden: Customer-Journey-Tracking über Kanäle hinweg.
Wann Last-Click trotzdem reicht
Nach all dem könnte man Last-Click pauschal verurteilen. Das wäre falsch. Es gibt einen Fall, in dem das einfache Modell nicht nur ausreicht, sondern sogar die pragmatischere Wahl ist: sehr kurze, suchgetriebene Journeys.
Gemeint sind Shops, deren Kunden gezielt nach einem Produkt suchen und mehr oder weniger direkt kaufen, ohne nennenswerte Awareness-Phase davor. Wer einen spezifischen Ersatzteil-Bedarf hat, googelt das Teil und bestellt es beim ersten passenden Anbieter. Wer ein konkretes, austauschbares Verbrauchsmaterial nachkauft, durchläuft selten eine lange Überlegungsphase mit mehreren Werbekontakten. In solchen Journeys liegen erster und letzter Klick oft nah beieinander oder sind sogar identisch.
In diesen Fällen ist der Verzerrungs-Spielraum von Last-Click klein. Wo es kaum Touchpoints vor dem Kauf gibt, kann Last-Click auch kaum etwas ausblenden. Die Differenz zwischen Last-Click und einem Multi-Touch-Modell wäre gering, der Aufwand für ein komplexeres Setup also kaum gerechtfertigt. Hier gilt: Ein einfaches, nachvollziehbares Modell konsistent angewendet ist besser als ein komplexes Modell, das keinen zusätzlichen Erkenntnisgewinn bringt.
Die Grenze ist allerdings schnell erreicht. Sobald Awareness-Kanäle, Affiliate-Programme oder längere Überlegungsphasen dazukommen, kippt das Bild, und Last-Click beginnt wieder zu verzerren. Die ehrliche Antwort lautet deshalb nicht, ob Last-Click oder Multi-Touch grundsätzlich besser ist, sondern: Wie lang und wie kanalreich sind deine Journeys wirklich? Die Antwort darauf gibt der nächste Schritt, die bewusste Modellwahl.
Das passende Modell für den eigenen Shop bestimmen: Attributionsmodell auswählen, der Entscheidungsleitfaden.
Häufige Fragen zu Last-Click und Multi-Touch
Was ist der Unterschied zwischen Last-Click und Multi-Touch Attribution?
Last-Click schreibt den gesamten Umsatz dem letzten Klick vor dem Kauf zu, alles davor bekommt nichts. Multi-Touch verteilt denselben Umsatz auf mehrere Touchpoints der Journey, also etwa auf den ersten Werbekontakt, einen Vergleich in der Mitte und die Marken-Suche am Ende. Last-Click ist deterministisch und einfach, blendet aber jeden Kanal aus, der Nachfrage erzeugt hat. Multi-Touch zeigt, welche Stationen eine Conversion vorbereitet haben, statt nur den letzten Schritt zu belohnen.
Warum ist Last-Click trotz seiner Schwächen so verbreitet?
Weil es die Default-Logik fast aller Plattform-Reports ist und ohne Setup funktioniert. Last-Click ist deterministisch: Jede Conversion hat genau einen letzten Klick, da gibt es nichts zu schätzen und nichts zu streiten. Diese Eindeutigkeit macht das Modell leicht erklärbar und auditierbar. Der Preis dafür ist, dass es die Kanäle am Ende der Journey, allen voran Brand-Search, systematisch bevorzugt und alles weiter oben unsichtbar macht.
Wie verteilt ein Position-Based-Modell den Umsatz konkret?
Ein U-förmiges Position-Based-Modell gibt dem ersten und dem letzten Touchpoint je den größten Anteil, häufig je 40 Prozent, und verteilt die restlichen 20 Prozent auf die Touchpoints in der Mitte. Bei einer Bestellung von 200 Euro über vier Stationen bekommen also erster und letzter Kontakt je 80 Euro, die zwei mittleren teilen sich die übrigen 40 Euro, je 20 Euro. Ein lineares Modell gäbe stattdessen jedem der vier Touchpoints gleich viel, also je 50 Euro.
Verzerrt Last-Click wirklich mein Budget oder nur mein Reporting?
Beides hängt zusammen. Wenn dein Reporting die Awareness-Kanäle mit null Umsatz ausweist, weil Last-Click ihnen nichts zuschreibt, wirken sie wertlos. Steuerst du dein Budget nach diesem Bild, kürzt du genau die Kanäle, die Nachfrage erzeugen, und schiebst Geld in die Kanäle, die ohnehin geerntet hätten. Aus einer reinen Mess-Verzerrung wird so eine echte Fehlallokation des Budgets.
Wie viele Touchpoints liegen typischerweise vor einer Bestellung?
Das hängt stark vom Sortiment und der Preisklasse ab. In unseren Website-Audits liegen im Schnitt mehrere Touchpoints zwischen erstem Kontakt und Bestellung, und die Mehrheit der Bestellungen entsteht über mehr als einen Kanal. Ein einzelner Klick ist die Ausnahme, nicht die Regel. Genau deshalb richtet Last-Click bei den meisten Shops mehr Schaden an, als das einfache Modell vermuten lässt.
Wann reicht Last-Click als alleiniges Modell aus?
Wenn deine Journeys sehr kurz und stark suchgetrieben sind, also wenn die meisten Kunden gezielt nach einem Produkt suchen und direkt kaufen, ohne nennenswerte Awareness-Phase davor. Dann liegen erster und letzter Klick oft nah beieinander und der Verzerrungs-Spielraum ist klein. Sobald aber Awareness-Kanäle, Affiliate oder lange Überlegungsphasen ins Spiel kommen, beginnt Last-Click dein Bild zu kippen.