MMM für alle? Meridian hält Einzug bei Google Analytics!
Management Summary
Google Analytics 360 entwickelt sich zunehmend zu einer zentralen Plattform für Medienplanung und Leistungsanalysen – basierend auf MMM-ähnlichen Statistiken. Mit den neuesten Updates integriert Google Funktionen für die kanalübergreifende Medien- und Budgetplanung sowie für Leistungsprognosen direkt in das Tool.
Was bedeuten die neuen Integrationen in GA360?
Bisher war die Zusammenführung von Kosten- und Leistungsdaten aus verschiedenen Plattformen oft ein manueller oder toolintensiver Prozess. Das neue Update ändert dies grundlegend:
- Native Verbindungen: Die Ende 2025 eingeführten Integrationen für Meta, TikTok, Pinterest, Reddit, Snapchat und weitere Plattformen werden deutlich an Bedeutung gewinnen.
- Historische Daten: Es gibt nun eine nahtlose und automatisierte Integration für Impressionen, Klicks und Kostendaten der letzten zwei Jahre.
- Offline-Kanäle: Auch Daten aus Offline-Kanälen können importiert werden.
Durch den Import dieser Daten erhältst du den Grund dafür, in GA360 Impressionen, Klicks und Kosten von Nicht-Google-Quellen anzuzeigen, nämlich die Auswertung von Sitzungen und Schlüsselereignissen. Dies ermöglicht eine übersichtliche, einheitliche Darstellung von Kennzahlen wie „Kosten pro Sitzung“ oder „ROAS“ über verschiedene Plattformen hinweg direkt neben deinen Website-Daten. Diese würden zwar weiterhin von der Klick-Attribution von GA360 beeinflusst, würden jedoch den manuellen Aufwand für die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen drastisch reduzieren.
Während wir bei e-dialog bereits vorausgesagt hatten, dass diese Datenintegrationen die Grundlage für MMM-ähnliche Funktionen bilden würden – sehen wir nun genau dies eintreten.
Als Agentur erhalten wir jedes Jahr ähnliche Fragen:
- Wie hoch muss das Marketingbudget sein?
- Wie verteilen wir das Marketingbudget?
- Können wir messen, welche Auswirkungen Maßnahmen zur Steigerung der Bekanntheit und zum Branding haben?
Ohne MMM ist die Beantwortung dieser Fragen ein Albtraum. In den Werbetools schreien die Prognosen nach mehr Geld, die Attribution besagt, dass jeder Kanal unglaublich gut funktioniert, und die Attribution von GA360 zeigt nur gute Zahlen für klickbasierte Kanäle wie SEA, Shopping usw.
Durch die Integration von Meridian-ähnlichen Modellierungen und Erkenntnissen wird die Beantwortung der oben genannten Fragen wesentlich einfacher, und GA360 wird zu dem Kraftpaket der Marketingmessung, das es schon immer sein wollte. Wie beantworten wir diese Fragen in naher Zukunft?
Der GA360-Szenarioplaner für die kanalübergreifende Budgetierung
Die spannendste neue Funktion ist der Szenarioplaner. Er dient der Optimierung des Marketingbudgets, indem er ermöglicht, Monats-, Quartals- und Jahresbudget für die primären Kanalgruppen zu bewerten. Allein damit lassen sich bereits zwei der oben genannten Fragen zur Budgetfestlegung beantworten. Neben der Optimierung der Marketingbudgets ermöglicht der Szenarioplaner es zudem, mit Budgets zu experimentieren, um zu sehen, wie sich ein niedrigeres bzw. höheres Budget auf den Gesamt-CPA und den ROAS pro Kanal in der Kanalgruppierung auswirken würde.
Letzteres ermöglicht es dir auch, die Leistung von Kanälen, die bei der Klick-Attribution schlecht abgeschnitten haben, aufzuschlüsseln, da diese vollständig modelliert sind – wie beispielsweise Awareness- oder Offline-Maßnahmen.
Screenshot: Ein Beispiel für einen Szenariobericht in Google Analytics 360: Während das optimale Budget für den ausgewählten Zeitraum mit 110,176 $ als am effizientesten prognostiziert wird, geben wir unser Budget von 190.000 $ ein und können sehen, dass dieses zusätzliche Budget weniger effizient ist und der ROAS erheblich sinkt (um 33,82 %). Quelle: e-dialog
Derzeit befinden sich diese Modellierungsfunktionen noch in der Entwicklung und sind in der Alpha-Phase. Es ist zu erwarten, dass die Meridian-Funktionen über die heute verfügbaren Szenario- und Prognoseberichte hinausgehen werden. Auf der Google Analytics Conference im Jahr 2026 wurden weitere Details erörtert, die uns einen Einblick in die Zukunft geben:
- GA360 wird die Klick-Attributionswerte als „Priors“ (Ausgangspunkt) für die Modellierung verwenden, wobei vorgesehen ist, dass diese „Priors“ künftig von den Nutzern angepasst werden können.
- Das Google-Suchvolumen wird als Kontrollvariable für Nachfrageränderungen bei der Marke und Kategorie eines Werbetreibenden integriert, genau wie in echten Meridian-Projekten. Diese Integration trägt dazu bei, überhöhte SEA- und Shopping-Leistungswerte zu korrigieren und erfasst zudem saisonale Schwankungen.
Wie funktioniert das? Was ist daran anders?
Meridian – und MMM im Allgemeinen – basieren auf Regressionen. Regressionen sind ein statistischer Begriff für den kausalen Zusammenhang zwischen Variablen. Während eine einfache Regression den Zusammenhang zwischen einer Eingangsgröße (wie den Facebook-Ausgaben) und dem Umsatz ermittelt, wendet das Marketing-Mix-Modeling (MMM) genau dieselbe mathematische Methode gleichzeitig auf alle Eingangsgrößen an.
Es betrachtet deine Ausgaben über jeden einzelnen Kanal hinweg – wie Google, Meta, TikTok und sogar Offline-Werbung – sowie externe Faktoren wie Saisonalität oder Feiertage. Indem MMM untersucht, wie all diese verschiedenen Einflussfaktoren zusammenwirken, entwirrt es das unübersichtliche Geflecht deines Marketings und zeigt dir genau, welchem spezifischen Kanal der Erfolg des Endergebnisses (Umsatz) zu verdanken ist – und verrät dir genau, wo das Budget am effektivsten eingesetzt wird. Während MMM in der Vergangenheit daher nur von größeren Unternehmen und Konzernen genutzt wurde, ermöglicht diese direkte Integration nun auch kleinen bis mittelgroßen Werbetreibenden den Zugang zu diesen wertvollen MMM-Erkenntnissen.
Voraussetzungen: Es ist kein Plug-and-Play
Allerdings geschieht das Wunder nicht ganz von selbst. Damit die digitale Verbindung funktioniert und das Modell genau ist, müssen einige technische Vorbereitungen getroffen werden:
- Konsistente UTMs: Eine konsistente UTM-Struktur ist erforderlich. Du musst für „utm_medium“ einen einzigen eindeutigen Wert und für jede Publisher-Plattform einen einzigen eindeutigen „utm_source“-Wert verwenden. In Gesprächen mit Google auf der Analytics-Konferenz in Wien im Jahr 2026 wurde anerkannt, dass es im Zeitalter der künstlichen Intelligenz möglich sein sollte, bisher uneinheitliche UTM-Parameter anzugleichen. Ob diese Funktion jedoch eingeführt wird, ist unklar. Vorerst wird daher eine klare UTM-Struktur empfohlen.
- Währungsanpassung: Die Währung der verbundenen Nicht-Google-Datenquellen muss mit GA360 übereinstimmen; andernfalls muss eine Umgehungslösung, z. B. über Google Sheets, verwendet werden.
- Schlüsselereignisse: Falls noch nicht geschehen, muss eine Conversion (oder ein Schlüsselereignis) definiert werden.
- Kanalgruppierung: Falls noch nicht geschehen, richte deine Kanalgruppierung so ein, dass sie die für die Leistungsbewertung erforderliche Detailgenauigkeit ermöglicht. Wir empfehlen beispielsweise, Social Media nach den verschiedenen Plattformen und den Suchbereich nach „Marken“ und „Generisch“ zu unterteilen.
- Google Ads-Verknüpfung: Stelle sicher, dass dein Google Ads-Konto mit deiner GA360-Property verknüpft ist.
- 1–2 Jahre KPI- und Kostendaten: Das Modell benötigt mindestens ein Jahr an Konversions-/Umsatzdaten sowie Kostendaten aus Google- und Nicht-Google-Quellen. Das Modell kann nicht erkennen, ob die vorliegenden Daten vollständig sind. Stelle sicher, dass alle Kanäle verbunden sind, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Für das Modelltraining können Daten aus bis zu zwei Jahren verwendet werden.
- (optional) Offline-Kanäle: Bereite Daten zu Offline-Kanälen (wie z. B. TV oder Radio) vor, um sie in GA360 hochladen zu können. Versuche, diese Daten statt in monatlichen Werten weiter aufzuschlüsseln.
Zusammenfassung, Ausblick und Kritik:
Wir bei e-dialog gehen davon aus, dass diese Funktionen in GA360 noch wesentlich weiter ausgebaut werden, um beispielsweise direkte Vergleiche zwischen Attribution und Modellierung zu ermöglichen. Dieses äußerst spannende Update für Google Analytics macht MMM-Erkenntnisse einem sehr breiten Publikum zugänglich und verschafft dem Tool erhebliche Vorteile gegenüber der kostenlosen Version und anderen Website-Analyse-Tools. Zwar ist Googles Meridian ein Open-Source-MMM und somit transparent, doch sollte diese plattformnative Modellierung mit Vorsicht betrachtet werden. In sich geschlossene Modelle neigen naturgemäß dazu, ihr eigenes Ökosystem zu begünstigen, und die Festlegung unabhängiger A-priori-Werte sowie die Prüfung der Inkrementalität werden unerlässlich sein, um potenziellen Plattformverzerrungen entgegenzuwirken.
