Attribution, verständlich erklärt
Fachartikel von Mario Szirniks, Gründer von Exactag und KONTRIB. Mit Zahlenbeispielen, ohne Marketing-Sprech. Die Methoden hier sind die, mit denen KONTRIB rechnet.
KI empfiehlt. SEA schließt ab. Was davon ist messbar?
KI-Zitate, Website-Besuche und die Rolle vor dem SEA-Abschluss: Was sich messen lässt und wo die Grenzen liegen.
Lesen →7 Minuten LesezeitShapley-Attribution: Koalitionen und der kontrafaktische Wert
Wie der Shapley-Wert Kanäle bewertet, warum reine Zählwerte als Wertfunktion nicht monoton sind und wie eine kontrafaktische Wertfunktion das Problem löst.
Lesen →8 Minuten LesezeitMarkov-Attribution: Der Removal Effect an einem Beispiel
Wie Markov-Chain-Attribution funktioniert: Übergangsmatrix, Absorptionswahrscheinlichkeit, Removal Effect und Normalisierung, durchgerechnet an einem Zwei-Kanal-Beispiel.
Lesen →6 Minuten LesezeitLast Click gegen datengetrieben: Was ein Modellwechsel verschiebt
Last Click überschätzt Brand Search und Affiliate, datengetriebene Modelle geben Prospecting und Content mehr. Was sich typischerweise verschiebt und welche Budgetentscheidungen daran hängen.
Lesen →7 Minuten LesezeitGrenzkosten statt Durchschnitts-CPA: Was die nächste Conversion kostet
Der Durchschnitts-CPA verschweigt die Sättigung. Mit einer Sättigungskurve je Kanal lassen sich Grenz-CPA und optimaler Spend bei Ziel-CPA berechnen, mit Formeln und Beispiel.
Lesen →7 Minuten LesezeitAttribution ohne Third-Party-Cookies: Das First-Party-Setup
Wie Attribution 2026 ohne Third-Party-Cookies funktioniert: First-Party-Subdomain, serverseitig gesetzte Cookies gegen ITP, die vier Consent-Mode-Flags und was ohne Einwilligung noch messbar bleibt.
Lesen →Die Methoden im Produkt sehen
KONTRIB rechnet Markov, Shapley und Grenzkosten auf Ihren First-Party-Daten. Demo mit dem Gründer.