ADZINE: Wir erleben eine Flut an Kanälen und Daten. Bedeutet das mehr Kontrolle für Marketingentscheider – oder geht dadurch Kontrolle verloren?

Alexia Nakad: Mehr Daten sollten eigentlich mehr Kontrolle bedeuten. Tatsächlich haben wir vor allem mehr Rauschen bekommen, mehr Fragmentierung, die als Sichtbarkeit verkauft wird. Jeder neue Kanal bringt seine eigene Methodik mit, seine eigene Definition von Erfolg, sein eigenes Dashboard. Aber daraus entsteht nicht automatisch Klarheit, nur weil am Ende mehr Bildschirme geöffnet sind.

ADZINE: Welchen Einfluss hat KI auf diese Entwicklung?

Alexia: Durch den Einsatz von KI wird dieses Problem nicht kleiner, sondern schärfer. Ein KI-Agent hinterfragt nicht, was man ihm vorgibt. Er nimmt das Ziel und die Signale, die man ihm liefert und optimiert genau danach, ohne innezuhalten und zu prüfen, ob die zugrunde liegenden Daten überhaupt belastbar sind. Wenn die Daten also fragmentiert, doppelt erfasst oder stillschweigend von einer Plattform selbst ausgewiesen werden, die ihre eigene Performance bewertet, löst Automatisierung dieses Problem nicht. Sie führt den Fehler nur schneller und in einem Ausmaß aus, das ein Mensch so nie erreichen würde. Daraus resultiert die eigentliche Verschiebung von Kontrolle. Früher lag sie bei der Person, die die Entscheidung getroffen hat. Heute liegt sie zunehmend bei denjenigen, die festlegen, welche Daten eine KI überhaupt zu sehen bekommt. Das bedeutet: Das Signalproblem zu lösen, ist zur Voraussetzung für Kontrolle geworden und keine Nebendiskussion, die man führt, wenn die KI bereits läuft.

ADZINE: Einer der am schnellsten wachsenden Werbekanäle ist momentan Retail Media. Wie verändert dies die Anforderungen an Attribution und Erfolgsmessung?

Alexia: Die Komplexität beginnt schon, bevor Retail Media überhaupt mit dem restlichen Marketingmix verglichen wird. Vor einigen Jahren bestand die Herausforderung vor allem darin, Google und Meta miteinander in Einklang zu bringen. Heute geht es um Amazon, Walmart, Instacart, Tesco, Rewe und viele weitere, jeweils mit individueller Attributionslogik und eigener, nicht öffentlicher Definition davon, was als Sale zählt. Das ist die eigentliche Verschiebung. Dieses Thema lässt sich nicht mehr Netzwerk für Netzwerk lösen. Retail Media muss nach derselben Measurement-Methodik bewertet werden wie CTV, Open Web und Mobile. Andernfalls wird es nur zu einer weiteren Kennzahl, die sich mit nichts anderem sauber abgleichen lässt, also zu einer Erfolgsgeschichte, die nur isoliert betrachtet Sinn ergibt.

ADZINE: ...und wie schafft man es, die Performance von Retail Media mit anderen Kanälen im offenen Web sauber und unabhängig zu vergleichen?

Alexia: Ein fairer Vergleich ist möglich, wenn jeder Kanal – Retail Media, Open Web, CTV und Social – nach derselben Methodik gemessen wird. Es reicht nicht, die Kennzahlen zusammenzufügen, die jede Plattform liefert und zu hoffen, dass sie am Ende vergleichbar sind. Eine Stock Keeping Unit basierte Attribution, die durch ihre Basis auf Produktkennzahlen mit tatsächlichen Verkäufen verknüpft ist, macht genau das möglich. Besonders wichtig ist das für Marken mit begrenztem Direct-to-Consumer-Geschäft, weil Retail-Kaufdaten für sie oft das klarste Signal dafür sind, was eine Kampagne tatsächlich verkauft hat. Retail Media Measurement war deshalb von Anfang an nah an Performance und Lower-Funnel-Aktivitäten, weil es dieses Kaufsignal auf Produktebene gibt. Doch während Retail Media stärker in Upper-Funnel-Bereiche hineinwächst, etwa in Video- und social-ähnliche Formate, konkurriert der Kanal zunehmend um dieselben Budgets und dieselbe Aufmerksamkeit wie CTV oder Social. Eben diese Überschneidung macht Standardisierung notwendig.

ADZINE: ...wie könnte sie aussehen?

Alexia: Diese Standardisierung muss in zwei Stufen erfolgen. Zuerst braucht es den Vergleich zwischen den Retail-Media-Netzwerken selbst. Marken benötigen einen einheitlichen Rahmen, damit die Performance in einem Retail-Media-Netzwerk fair mit der Performance in einem anderen verglichen werden kann. Erst wenn diese Grundlage geschaffen ist, lassen sich Retail-Kaufsignale weiter ausdehnen und für echtes Measurement über den gesamten Channel-Mix hinweg nutzen, also nicht nur innerhalb von Retail Media, sondern auch im Vergleich mit CTV, Social und Open Web. Der Weg zu dieser zweiten Stufe ist allerdings nicht nur eine Measurement-Frage. Er setzt voraus, dass Marken eng mit Händlern zusammenarbeiten und Vertrauen aufbauen sowie gegenseitigen Mehrwert schaffen. Nur dann haben Händler überhaupt einen Grund, tieferes Data Sharing zu ermöglichen. Retailer werden ihre Kaufsignale nicht für kanalübergreifende Nutzung öffnen, wenn sie darin keinen klaren eigenen Vorteil sehen.

ADZINE: Aber im Channel-Mix präsentieren immer mehr Plattformen ihre eigene Sicht auf den Kampagnenerfolg...

Alexia: Wenn mehrere Plattformen dieselbe Conversion für sich beanspruchen, muss irgendjemand entscheiden, wer tatsächlich die Wahrheit sagt. Im Moment basiert diese Entscheidung oft auf Schätzungen. Man orientiert sich an der Zahl, die vollständig wirkt oder an dem Dashboard, das zuerst geöffnet wurde. Für Marketer entsteht dadurch ein echtes Problem. Sie können nicht zuverlässig erkennen, was tatsächlich funktioniert und was nicht, wenn sie entscheiden müssen, wohin ihr Budget fließen soll. Dieses Problem wird sich noch verstärken, je stärker KI zunehmend autonome Marketing-Workflows steuert.

ADZINE: Wie lässt sich gegensteuern?

Alexia: Marketer brauchen eine verlässliche Sicht: eine unabhängige Signalebene, die Daten aus allen Kanälen zusammenführt, mehrfach gezählte Ergebnisse bereinigt und eine einheitliche Methodik auf alles anwendet. Diese Signalebene muss von einem neutralen, unabhängigen Branchenpartner bereitgestellt werden. Genau diese Lücke schließt Incrementality Testing. Inkrementalität fragt nicht, welche Plattform sich den Erfolg zuschreibt, sondern welche Investition das Ergebnis wirklich ausgelöst hat. Das ist eine grundlegend andere Frage und häufig führt sie zu einer anderen Antwort als die, die im selbst ausgewiesenen Dashboard einer Plattform steht.

ADZINE: Welche Nachweise werden künftig entscheidend sein, um Werbeinvestitionen im Web zu rechtfertigen?

Alexia: Drei Dinge werden entscheidend sein, und sie bauen aufeinander auf: Am Anfang steht die angesprochene Inkrementalität, also der eindeutige Nachweis, dass eine Investition ein Ergebnis tatsächlich verursacht hat und nicht nur zeitlich oder räumlich in der Nähe dieses Ergebnisses lag. Dieser Unterschied klingt akademisch, bis man erkennt, wie viel Budget derzeit auf der falschen Seite dieser Unterscheidung liegt. Aber Inkrementalität ist nur dann wirklich aussagekräftig, wenn sie überall nach derselben Logik gemessen wird. Hier kommt einheitliches, kanalübergreifendes Measurement ins Spiel – eine Methodik für Mobile, Web, CTV und Retail Media, damit Entscheidungen nicht länger Kanal für Kanal getroffen werden, in Silos, die nicht miteinander kommunizieren.

Unter beidem liegen die Faktoren, die letztlich entscheiden, ob man diesen Messungen überhaupt vertrauen kann – Datenqualität und Data Governance. Je stärker KI Entscheidungsprozesse übernimmt, desto wichtiger wird die Genauigkeit der Daten, mit denen sie arbeitet.

ADZINE: Wenn sich die digitale Werbebranche in den nächsten fünf Jahren nur an einer Stelle grundlegend verändern könnte – was würdest du dir wünschen?

Alexia: Einen wirklich unabhängigen Standard! Einen, an dem sich Walled Gardens, Retail Media, CTV und jede nächste KI-getriebene Oberfläche messen lassen, anstatt dass jeder neue Kanal mit seiner eigenen, selbst bewerteten Scorecard daherkommt und sie als Nachweis verkauft. Praktisch würde das bedeuten, dass Marketer weniger Zeit damit verbringen, mehrere widersprüchliche Versionen der Wahrheit miteinander abzugleichen und mehr Zeit damit, auf Basis einer Zahl zu handeln, der sie tatsächlich vertrauen können. Das klingt nach einer bescheidenen Forderung. Ist es aber nicht. Es würde verändern, wie nahezu jede Budgetentscheidung in dieser Branche getroffen wird. Denn derzeit basieren viele dieser Entscheidungen auf Zahlen, die niemand unabhängig überprüft hat. Wenn ich darauf wetten müsste, was in den nächsten fünf Jahren wirklich belohnt wird, dann ist es nicht die Marke mit der cleversten KI. Es ist die Marke, die zuerst das darunterliegende Vertrauensproblem löst.

ADZINE: Vielen Dank für das Interview, Alexia.