Beobachtetes Signal · 16. Juli 2026 · Analysis · Quelle: Digiday · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Negativ
Marketer stellen unklare Messmethoden und fragmentierte Daten infrage
Marketer sind zunehmend alarmiert über die Intransparenz bei der Messung, die durch fragmentierte Marketing-Stacks verursacht wird. Die schrittweise Hinzufügung von CRM, Attributionsmodellen, CDPs, Retail Media-Integrationen und KI-Tools führt dazu, dass verschiedene Plattformen unterschiedliche Teile einer Customer Journey erfassen und widersprüchliche Performance-Zahlen liefern. Die Einführung von KI verschärft dieses Problem, da Automatisierungen auf Basis der erhaltenen Signale optimieren und fehlerhafte oder duplizierte Eingaben nicht korrigieren können. Der Artikel argumentiert, dass die Branche eine neutrale Omnichannel-Messebene benötigt, die eine konsistente Logik über alle Umgebungen hinweg anwendet, damit nachgelagerte Tools und automatisierte Systeme verlässliche Entscheidungen treffen können.
Beleuchtet operative Risiken durch fragmentierte Messungen und KI-gesteuerte Optimierung; dies ist wichtig für Marketer und MarTech-Anbieter, stellt jedoch eher eine Branchenanalyse als eine Plattformrichtlinie dar.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Marketer stellen Messambivalenzen infrage, da Dashboards und Plattformberichte häufig nicht mit Finanz- und Managementberichten übereinstimmen.
- Moderne Marketing-Stacks wurden über die Zeit aufgebaut und umfassen meist CRM, Attributionsinfrastruktur, CDPs, Retail Media-Integrationen und KI-Optimierungstools.
- KI-Optimierer agieren auf Basis der empfangenen Messsignale und können fragmentierte, duplizierte oder unvollständige Eingabedaten nicht korrigieren.
- Der Artikel empfiehlt die Schaffung einer neutralen Omnichannel-Messebene mit konsistenter Logik über alle Umgebungen hinweg, um das Vertrauen in automatisierte Entscheidungen zu stärken.
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Ontologie & Marktkonzepte
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Werbetreibende als Haupthindernis für verlässliche Media-Measurement-Standards
Der Artikel argumentiert, dass Werbetreibende selbst und nicht nur die Walled Gardens das Haupthindernis für verlässliches Media Measurement darstellen. Da Agenturen, Marken und Plattformen Metriken isoliert auf eigene Ziele ausrichten, entsteht eine fragmentierte Datenbasis ohne konsistente Abgleichbarkeit. Zur Lösung werden drei Kernmaßnahmen empfohlen: Kampagnen müssen von Beginn an so strukturiert sein, dass sie Multi-Touch Attribution (MTA), Marketing Mix Modeling (MMM) sowie Incrementality-Tests nativ unterstützen. Zudem sollten einheitliche Industriestandards und Taxonomien des IAB und IAB Tech Lab verpflichtend eingeführt werden. Drittens wird gefordert, unabhängige Akkreditierungen durch Organisationen wie den Media Rating Council (MRC) zur Voraussetzung bei Partnerauswahl und Budgetvergabe zu machen. Ohne eine einheitliche Datengrundlage drohe KI fehlerhafte Metriken unbemerkt zu skalieren.
Marketer verlieren Vertrauen in Messung wegen widersprüchlicher Signale
Branchenexperten wie Zach Epstein (Gründer von Haus) und Jon Humphrey (GM von Rokt Ads) kritisieren gegenüber The Drum, dass die digitale Marketingmessung versagt, da mehrere Plattformen überlappende Daten liefern und dieselben Conversions für sich beanspruchen. Mehr Daten führen demnach zu widersprüchlichen Signalen, veralteten Budgetansätzen und einer Attribution, die oft eher Korrelation als Kausalität abbildet. Die Experten fordern eine stärkere Fokussierung auf kaufbestätigte Umgebungen im Transaction Moment, kontinuierliche Inkrementalitätstests, kontrafaktische Analysen sowie unabhängige kausale Daten als Basis für verlässliche KI-gestützte Entscheidungen. Haus bietet nach eigenen Angaben eine Plattform, die Echtzeit-Signaturen inkrementeller Ereignisse generiert, um die Verzögerung zwischen Insight und Aktion zu minimieren.
KI verschärft Messungsparadox im Marketing, so Kantar
Beim The Drum Live diskutierten Messexperten ein Paradox: Vermarkter haben mehr Daten als je zuvor, aber das Vertrauen in deren Nutzung sinkt. Kantar präsentierte Forschungsergebnisse, die einen Rückgang des Vertrauens bei 800 leitenden Vermarktern weltweit zeigen, der sich im letzten Jahr beschleunigt hat. KI ist sowohl Beitragender als auch potenzielle Lösung, aber die Panelisten warnten, dass KI nur so gut ist wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Fragmentierung und eigennützige Plattformmetriken verstärken das Misstrauen. Der Konsens tendiert zu Inkrementatilität und ergebnisbasierter Messung statt Last-Touch-Attribution und oberflächlichen Metriken. Organisatorische Ausrichtung auf Erfolgsdefinitionen ist entscheidend. Der Wandel betont auch das Gleichgewicht zwischen kurzfristigen und langfristigen Zielen, wobei das Vertrauen in dieses Gleichgewicht innerhalb eines Jahres von 60 % auf 50 % gesunken ist. Die Vorbereitung von Messsystemen mit ordnungsgemäßer Datentaxonomie und Verantwortung auf C-Ebene ist für die KI-Bereitschaft unerlässlich.
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