Finding · Brand-Lift-Studie
Influencer Marketing messen: Der Brand-Lift-Case
Deine Creator bringen mehr, als dein Tracking zeigt.
Mode-Brand & heat it · 16 Monate Google-Daten
Wer ein Creator-Video sieht und drei Tage später deine Marke googelt, taucht in keinem Influencer-Reporting auf. Den Kauf schreiben sich Google Ads und Organic Search gut. Wir haben bei zwei D2C-Brands nachgemessen, wie groß dieser Effekt ist: mit den Daten aus ihrer eigenen Search Console, mit Kontrollen für Saison und Zufall und mit einer klaren Ansage, wo die Messung aufhört.
Von Tom Brandlmeier, Geschäftsführer von empfehlenswert
Zuletzt aktualisiert:
- ≈ +5 %
- mehr Suchen nach der Marke in einer typischen YouTube-Woche (Mode-Brand)
- +4 bis +16 %
- mehr Brand-Klicks bei Google in einer typischen Kampagnenwoche, je nach Strenge der Rechnung (heat it)
- 0 von 500
- Zufallskalendern erreichen den echten Effekt bei heat it (Placebo-Test)
In Kürze
Das Wichtigste in 30 Sekunden.
- Was wir gemessen haben
- Wir haben bei zwei D2C-Brands geprüft, ob Influencer-Placements die Google-Suche nach der Marke erhöhen. Grundlage sind je 16 Monate Tagesdaten aus der Google Search Console und der vollständige Placement-Kalender.
- Mode-Brand
- Je 1.000 € YouTube-Budget steigt die Markensuche um rund 0,3 %. In einer typischen Woche sind das rund 5 % mehr Suchen nach der Marke, um große Deals herum im Median rund 20 %.
- heat it
- In einer typischen Kampagnenwoche gab es 4 bis 16 % mehr Brand-Klicks bei Google, je nachdem, wie streng man rechnet. Keiner von 500 Zufallskalendern erreichte diesen Effekt.
- Was das für dein Budget heißt
- Ein Teil des Umsatzes, den Google Ads und Organic Search ausweisen, entsteht durch Creator-Content. Der getrackte ROAS aus Links und Codes ist deshalb die Untergrenze.
- Wo die Messung aufhört
- Sie zeigt eine Korrelation mit Kontrollen für Saison und Zufall. Einen Kausalbeweis liefert erst ein Test mit Kontrollgruppe.
Ausgangslage
Jeder Kanal attribuiert zu gut, nur Influencer nicht.
Last-Click-Attribution unterschätzt Influencer Marketing, weil sie nur Käufe über Link und Code zählt.
Wir messen Creator wie jeden Performance-Kanal: jedes Placement einzeln, mit CPO und ROAS. Das bleibt unser Maßstab. Es erfasst aber nur den Sales-Teil. Influencer wirken immer auf Sales und Awareness, und der Awareness-Teil landet woanders: Wer das Video sieht und die Marke Tage später googelt, kauft über Google Ads oder Organic Search. Dort sieht der Kanal effizient aus, der die Nachfrage nur abholt.
Bei beiden Brands stand genau diese Frage im Raum. Bei der Mode-Brand kam sie aus der Geschäftsführung selbst. Bei heat it ging es zum Saisonabschluss darum, was der Kanal jenseits von Link und Code bringt. Davon hängt ab, wie das Budget verteilt wird: Wer nur auf Last-Click schaut, kürzt im Zweifel den Kanal, der die Nachfrage erzeugt.
„Jeder Kanal attribuiert für sich ein bisschen zu gut. Google sagt, ich habe mehr Anteil, Meta sagt, ich habe mehr Anteil. Und am Schluss steigen trotzdem die Grundkosten.“
Methode
Wir messen in den Daten, denen du schon vertraust.
Unsere Brand-Lift-Messung legt den Placement-Kalender auf die Tagesdaten der Google Search Console und prüft das Ergebnis gegen den Zufall. Keine Umfrage, kein Pixel, kein Panel.
Was heißt Brand-Lift?
Brand-Lift meint hier, wie stark die Suche nach dem Markennamen bei Google steigt, nachdem Creator über die Marke gesprochen haben. Wir messen ihn als Brand-Quote: Suchen nach der Marke geteilt durch alle anderen Suchen, über die die Brand bei Google gefunden wird.
Das Gesamtbild-Prinzip
Den Influencer-Kanal bewerten wir nie isoliert, sondern immer im Gesamtbild der Shop-Zahlen. Die Brand-Lift-Messung ist der Teil davon, der sichtbar macht, was Last-Click nicht zählt.
- 01
Markennachfrage relativ messen
Wir rechnen mit der Brand-Quote statt mit absoluten Suchen. Saison, Wochentag und Wetter treffen Marken- und Nicht-Marken-Suchen gleich und kürzen sich so raus. Übrig bleibt, was nur die Marke betrifft.
- 02
Vorher gegen nachher, um jedes Placement
Um jede Kampagne legen wir ein Zeitfenster davor und eins danach. Fenster, in denen weitere Placements desselben Kanals stören, fliegen raus. Bleiben zu wenige saubere Fenster übrig, sagen wir das und wechseln den Rechenweg.
-
Beispiel heat it: 500 Zufallskalender, keiner erreicht den echten 03Gegen den Zufall testen
Dieselbe Rechnung läuft auf Hunderten Zufallskalendern ohne echte Placements. Erst wenn der echte Kalender deutlich besser abschneidet als der Zufall, sprechen wir von einem Effekt.
- 04
Die Methode folgt dem Kampagnenkalender
Punktuelle Uploads messen wir mit der Fenster-Methode. Laufen Kampagnen so dicht, dass es kaum ruhige Tage gibt, nutzen wir die Dichte selbst: Je mehr Placement-Budget in den Tagen davor lief, desto stärker müsste die Marke gesucht werden. Bei beiden Brands trägt am Ende dieser Rechenweg.
- 05
Weitere Zeugen dazuholen
Ein System kann sich irren. Deshalb legen wir dieselben Zeiträume, wo möglich, auch auf Google Ads und GA4. Zeigen mehrere Systeme, die nichts voneinander wissen, dasselbe Muster, scheidet ein Messfehler eines einzelnen Tools aus.
Case 1 · Mode-Brand
Je mehr YouTube-Budget, desto öfter wird die Marke gesucht.
Mode-Brand · YouTube · Dosis-Wirkung und Deal-Fenster · 16 Monate
Je 1.000 € YouTube-Budget der letzten acht Tage steigt die Google-Suche nach der Mode-Brand um rund 0,3 %. In einer typischen Woche sind das rund 5 % mehr Markensuchen. Die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Muster Zufall ist, liegt bei rund 2 %.
Mehrere hundert YouTube-Uploads in 16 Monaten, parallel dazu durchgehend Instagram. Unsere erste Rechnung lief nur mit den großen Deals und ergab saubere Messfenster. Mit dem vollständigen Kalender lag in jedem Fenster ein weiteres Video. Deshalb trägt jetzt die Dosis-Wirkung über alle Tage die Hauptaussage. Die Fenster um große Deals zeigen wir zusätzlich, samt dem, was darin mitläuft.
Um große Deals pendelt die Markensuche vorher um null und bleibt danach zwei Wochen im Plus
Abweichung der Markensuche von der Baseline in Prozent, Median über 7 große YouTube-Deals, kleinere Uploads im Fenster eingeschlossen
Tage relativ zum Upload
So liest du die Kurve: In den sieben Tagen vor dem Deal pendelt die Markensuche um null. Am Upload-Tag liegt sie bei rund +4 %, eine Woche später bei rund +22 %, und sie bleibt bis zum Ende des Fensters deutlich im Plus. 6 von 7 Deals liegen über der Baseline, im Median rund +20 %. Ein Teil davon gehört kleineren Uploads im selben Zeitraum. Deshalb steht die Dosis-Wirkung vorne und die Kurve als Beleg dahinter.
Zwei Rechenwege, dasselbe Bild
| Rechenweg | Was sie misst | Ergebnis |
|---|---|---|
| Dosis-Wirkung Suchen nach der Marke je 1.000 € YouTube-Budget | Suchen nach der Marke je 1.000 € YouTube-Budget | rund +0,3 %, typische Woche rund +5 %, Zufall rund 2 % |
| Dosis-Wirkung Klicks auf die Marke | Klicks auf die Marke | Tendenz im Plus, als Indiz gewertet |
| Große Deals Suchen nach der Marke | Suchen nach der Marke | 6 von 7 im Plus, Median rund +20 % |
| Große Deals Klicks auf die Marke | Klicks auf die Marke | 7 von 7 im Plus, Median rund +3 % |
Wer die Nachfrage abholt
Das profitabelste Segment im Konto war durch die Markennachfrage begrenzt, nicht durchs Budget.
Der Großteil des Conversion-Werts im Google-Ads-Konto kam über Brand-Kampagnen, also von Menschen, die schon nach der Marke suchen. Diese Kampagnen liefen deutlich profitabler als der Rest des Kontos, und laut Google bremste sie das Suchvolumen, nicht das Budget. Mehr davon gibt es nur mit mehr Nachfrage nach der Marke, und die entsteht außerhalb von Google, zum Beispiel durch Creator-Content.
Der Gegentest im Oktober
4 von 10
weggefallenen Anzeigen-Klicks kamen kostenlos über die normale Suche zurück
Im Oktober hat die Mode-Brand ihre Brand-Anzeigen bei Google zurückgefahren. Die organische Klickrate auf die Marke hat sich danach fast verdoppelt. Das ist ein Vorher-nachher-Vergleich ohne Kontrolle für die Saison, aber das Signal ist klar: Einen Teil der Nachfrage, die Creator erzeugen, muss man bei Google nicht noch einmal einkaufen.
Case 2 · heat it
Je mehr Placement-Volumen, desto öfter wird die Marke gegoogelt.
heat it · Health-Tech · Instagram & YouTube · Dosis-Wirkung · zwei Saisons
Je 1.000 € Placement-Budget steigen die Brand-Klicks bei Google um rund 1,4 %. In einer typischen Kampagnenwoche sind das 4 bis 16 % mehr Brand-Klicks.
heat it lindert Insektenstiche mit Wärme, direkt über das Smartphone. Ein saisonales Produkt, zwei kurze Kampagnenphasen, rund 470 Placements auf Instagram und YouTube, alle eng beieinander. Für die Fenster-Methode gab es nie genug ruhige Tage. Deshalb haben wir direkt die Dichte genutzt: Wie stark hängt die Markensuche davon ab, wie viel Placement-Budget in den Tagen davor lief?
Wie wir die Saison bei heat it nach Wetter und Daten steuern, steht im ganzen heat-it-Case .
Befund
Mehr Brand-Klicks in einer typischen Kampagnenwoche
In einer typischen Kampagnenwoche rund 16 % mehr Brand-Klicks. Streng gerechnet, nur mit dem tagesgenauen Timing, bleiben rund 4 %. Wir nennen immer beide Zahlen.
Mehr Brand-Klicks je 1.000 € Placement-Budget
YouTube wirkt je Euro stärker als Instagram. Beide Kanäle liefen parallel, der Vergleich ist statistisch getrennt, nicht experimentell.
- 0 von 500 Keiner von 500 Zufallskalendern kommt an den echten Effekt heran.
- 5.000–15.000 zusätzliche Brand-Klicks bei Google, über beide Saisons gerechnet.
- Vorlauf-Check bestanden: Die Markensuche zieht nach den Placements an, nicht davor.
Die Kennzahl passt zum Suchbild
Beim Suchvolumen zeigt sich der Effekt hier nur als Tendenz. Ein Großteil der Impressionen stammt aus Produkt-Snippets, deren Ausspielung Google selbst steuert. Bei den Klicks ist der Effekt in allen Rechenwegen stabil. Wir rechnen und zeigen immer beides und begründen, welche Zahl trägt.
„Wer Creator nur nach Last-Click bewertet, sieht nur einen Teil der Wirkung. Einen weiteren Teil schreibt sich Google gut, und der lässt sich messen.“
Tom Brandlmeier
Geschäftsführer, empfehlenswert
Ergebnis & Learnings
Der getrackte ROAS zeigt nur die Untergrenze.
Zwei Brands, zwei Kampagnenmuster, zwei Rechenwege, und beide Male dasselbe Bild: Ein messbarer Teil dessen, was Google sich gutschreibt, entsteht durch Creator-Content. Daraus haben wir sechs Regeln für performance-basiertes Influencer Marketing abgeleitet.
- 01
Budget nach Wirkung, nicht nach Attribution
Wer Influencer nur nach Last-Click bewertet, kürzt im Zweifel den Kanal, der die Nachfrage erzeugt. Deshalb messen wir bei jedem Full-Service-Kunden den Brand-Lift: zum ersten Mal nach rund 6 Monaten, danach halbjährlich. Daraus leiten wir einen Uplift-Faktor fürs Reporting ab.
- 02
Die Methode folgt dem Kalender
Punktuelle Uploads und dichte Kampagnen brauchen unterschiedliche Rechenwege. Und erst der vollständige Kalender zeigt, wie dicht es wirklich ist: Mit nur den großen Deals sah die Mode-Brand sauberer aus, als sie war.
- 03
Die Kennzahl muss zum Suchbild passen
Seit Googles AI Overviews sinken Klicks, während die Suchen steigen. Bei der Mode-Brand war deshalb das Suchvolumen der ehrlichere Messer, bei heat it waren es wegen der Produkt-Snippets die Klicks.
- 04
Mehrere Zeugen statt einem
Search Console, Google Ads und GA4 wissen nichts voneinander. Zeigen sie dasselbe Muster, hält das Ergebnis auch im Budget-Meeting. Bei der Mode-Brand hat ein Gegentest mit gekürzten Brand-Anzeigen das Bild bestätigt.
- 05
YouTube baut Nachfrage mit Nachlauf auf
Bei der Mode-Brand bleibt die Markensuche nach großen Deals rund zwei Wochen im Plus. Bei heat it wirkt YouTube je Euro stärker als Instagram. Wer YouTube nur am Tag des Uploads bewertet, unterschätzt den Kanal.
- 06
Messbarkeit gehört ins Kampagnen-Setup
Zwei placementfreie Wochen in der Saison oder zeitlich versetzte Kanäle machen aus einer Korrelation einen echten Test. Das planen wir auf Wunsch von Anfang an mit ein.
Klartext.
Was die Messung zeigt und wo sie aufhört.
-
Korrelation
Was wir messen, ist eine Korrelation mit Kontrollen für Saison und Zufall. Einen Kausalbeweis liefert nur ein Test mit Kontrollgruppe, und den bauen wir auf Wunsch ins Setup ein.
-
Kanal-Mix
Instagram lief bei beiden Brands parallel. Der Effekt gehört deshalb dem Kanal-Mix und nicht einem Kanal allein.
-
Vollständige Daten zuerst
Unsere erste Rechnung für die Mode-Brand lief nur mit den großen Deals und sah sauberer aus, als sie war. Mit dem kompletten Kalender ist die Dosis-Wirkung die Hauptzahl, und wir zeigen nie den stärksten Einzelfall.
-
Ausreißer bleiben drin
Ein Deal im Oktober fällt mitten in den Google-Test und sieht gegen eine starke Vorwoche negativ aus. Er zählt trotzdem mit.
-
Untergrenze
Gemessen ist nur der Umweg über die Google-Suche. Direkteingabe, App und Späterkäufe fehlen, deshalb ist jeder Wert hier eine Untergrenze.
-
Lücken stehen im Report
Wenn etwas noch nicht messbar ist, steht das im Report. Bei der Mode-Brand war das der Podcast: zu wenig Budget für einen Nachweis.
Brand-Lift-Check
In 5 Werktagen siehst du deine eigene Kurve.
Der Brand-Lift-Check ist kostenlos. Er zeigt dir die Google-Suche nach deiner Marke als Tageskurve, mit jedem deiner Placements als Marker.
- 01
Termin buchen
Such dir über den Button einen Slot aus. Im Termin klären wir kurz Shop, Budget, Kanäle und ob du Zugriff auf die Search Console hast.
- 02
Daten schicken
Passt es, bekommst du eine Anleitung für den Export aus der Search Console und einen Upload-Link für deinen Placement-Kalender. Der Export dauert rund 5 Minuten.
- 03
Wir bauen deine Kurve
Wir legen deine Placements auf bis zu 16 Monate Tagesdaten und zeigen, wie sich die Brand-Quote um jede Kampagne bewegt.
- 04
Wir gehen sie gemeinsam durch
Innerhalb von 5 Werktagen nach deinem Upload sprichst du 30 Minuten mit Tom. Du siehst deine Kurve, wir sagen dir, was sie zeigt und was nicht.
Für wen
D2C-Brands, die seit mindestens 6 Monaten Creator-Kampagnen fahren und ab 15.000 € im Monat in Influencer Marketing investieren. Egal, ob ihr das inhouse macht oder mit einer anderen Agentur.
Klartext zum Check
Der Kurz-Check ist eine Sichtprüfung. Er zeigt, ob sich ein Muster abzeichnet, und ersetzt keinen Nachweis. Den rechnen wir im Full-Service mit Placebo-Test.
FAQ
Die Fragen, die uns am häufigsten gestellt werden.
Wie misst man den Erfolg von Influencer Marketing jenseits von Last-Click?
Mit einer Brand-Lift-Messung in der Google Search Console. Die Suche nach dem Markennamen wird ins Verhältnis zu allen anderen Suchen gesetzt und vor und nach jedem Placement verglichen. Ein Placebo-Test mit Zufallskalendern zeigt, ob das Muster über den Zufall hinausgeht. So misst empfehlenswert bei jedem Full-Service-Kunden, zusätzlich zu CPO und ROAS pro Placement.
Was ist ein Brand-Lift im Influencer Marketing?
Brand-Lift ist der Anstieg der Nachfrage nach einer Marke, den Creator-Content auslöst. Wir messen ihn an der Google-Suche nach dem Markennamen. In unseren Cases waren das rund 5 % mehr Markensuchen in einer typischen YouTube-Woche und 4 bis 16 % mehr Brand-Klicks in einer typischen Kampagnenwoche.
Warum sieht Influencer Marketing in Google Analytics oft teuer aus?
Weil viele Käufer nicht über Link oder Code kaufen, sondern die Marke später googeln. Diese Käufe landen bei Google Ads oder Organic Search. Bei der Mode-Brand kam der Großteil des Google-Ads-Conversion-Werts über Brand-Kampagnen, also von Menschen, die die Marke schon kannten.
Brauche ich dafür ein Tracking-Pixel oder eine Umfrage?
Nein. Die Messung nutzt nur Daten, die du schon hast: den Export aus deiner Google Search Console und deinen Placement-Kalender mit Datum, Kanal und Kosten. Wir sehen dabei nur Suchanfragen und Tageswerte, keine Kundendaten.
Wie viel Umsatz bringt der Brand-Lift zusätzlich?
Das hängt an Budget und Conversion-Rate deiner Brand, deshalb rechnen wir den Euro-Wert immer mit deinen eigenen Shop-Daten. Ein Anhaltspunkt aus der Mode-Brand: Als sie ihre Brand-Anzeigen bei Google kürzte, kamen rund 4 von 10 weggefallenen Anzeigen-Klicks kostenlos über die normale Suche zurück. Gemessen ist nur der Umweg über Google, jeder Wert ist deshalb eine Untergrenze.
Wirkt YouTube anders als Instagram?
In unseren Daten ja. Bei der Mode-Brand blieb die Markensuche nach großen Deals rund zwei Wochen im Plus. Bei heat it brachte YouTube je 1.000 € Placement-Budget knapp 2 % mehr Brand-Klicks, Instagram gut 1 %. Beide Kanäle liefen parallel, der Vergleich ist statistisch, nicht experimentell.
Ist das ein Kausalbeweis?
Nein. Die Messung zeigt eine Korrelation mit Kontrollen für Saison und Zufall. Einen Kausalbeweis liefert ein Test mit Kontrollgruppe, zum Beispiel zwei placementfreie Wochen in der Saison oder zeitlich versetzte Kanäle. Das planen wir auf Wunsch ins Kampagnen-Setup ein.
Was kostet der Brand-Lift-Check?
Der Kurz-Check ist kostenlos für D2C-Brands ab 15.000 € Influencer-Budget im Monat mit mindestens 6 Monaten Placement-Historie. Die volle Analyse mit Placebo-Test ist bei empfehlenswert fester Teil vom Full-Service: zum ersten Mal nach rund 6 Monaten, danach halbjährlich.
- Ein CSV-Export reicht
- Wir sehen keine Kundendaten
- Call mit Tom innerhalb von 5 Werktagen
Was bringen deine Creator wirklich?
Die Methode ist entstanden, weil Last-Click unseren Kunden zu lange einen zu niedrigen ROAS gezeigt hat. Schick uns deinen Placement-Kalender und deinen Search-Console-Export, und du siehst in 5 Werktagen, wie deine Marke nach jeder Kampagne gesucht wird.
Für D2C-Brands ab 15.000 € Influencer-Budget im Monat. Ein CSV-Export reicht, wir sehen keine Kundendaten.
Noch keine Creator-Kampagnen? Dann lass uns direkt sprechen. Erstgespräch
Über empfehlenswert: empfehlenswert ist eine Full-Service-Agentur für Influencer Marketing für D2C-Brands im DACH-Raum. Wir bewerten den Kanal nach dem Gesamtbild-Prinzip: jede Kooperation mit Kosten und Umsatz offen im Reporting, dazu die Wirkung, die Last-Click nicht zählt. Über 2.000 Creator haben wir kundenübergreifend getrackt.