Attribution Marketing einfach erklärt: Modelle, Methoden & Beispiele (2025 Guide)

Was bedeutet attribution im marketing?

Attribution bedeutet, den Beitrag einzelner Marketingmaßnahmen wie Werbeanzeigen oder Kanäle am Erfolg einer Conversion zu messen und richtig zuzuordnen. Damit man erkenntnisse bekommt, welche Kanäle, Handlungen oder touchpoints besonders wirksam sind.

Wenn du verstehen willst, wo dein Marketing budget wirklich wirkt, kommst du an attribution und attributionsmodellen nicht vorbei. Nur wenn du genau weißt, welcher Kanal welchen beitrag zur customer journey leistet kann Kampagnen effizient steuern und Budgets sinnvoll verteilen.

In diesem Artikel gebe ich dir mit meiner Erfahrung im online marketing tipps:

• Was ist marketing attribution und warum ist sie so wichtig?
• Wie funktioniert marketing attribution?
• Welche attributionsmodelle gibt es und welches ist das Beste für dich?
• Wie implementiere ich Marketing attribution und welche tools gibt es?
• Was sind die Vorteile und Probleme von Marketing Attribution?
• What the fuck is multi touch / channel und cross device attribution?

Was ist Marketing Attribution?

Marketing Attribution beschreibt den Prozess, den Beitrag einzelner Marketingmaßnahmen entlang der Customer Journey messbar zu machen.

Ziel ist es, herauszufinden, welche Kanäle, Kampagnen oder Touchpoints tatsächlich zur gewünschten Conversion beigetragen haben.

Dabei werden verschiedene Attributionsmodelle eingesetzt, um den Beitrag der einzelnen Kontaktpunkte möglichst genau zu bewerten und Marketingbudgets gezielt zu optimieren.

Warum ist Attribution wichtig im Marketing?

Attribution ist wichtig, weil modernes online marketing komplexe customer journeys hat. Viele Kanäle, touchpoints und Werbeanzeigen wirken an einer einzelnen conversion zusammen.

Ein Beispiel aus meiner Arbeit als performance marketer: Ein Nutzer entdeckt zunächst eine Facebook-Anzeige für ein neues Produkt, klickt aber nicht direkt. Später sucht er bei Google nach dem Markennamen und besucht die Website über die organische Suche. Einige Tage später erhält er einen Newsletter mit einem Rabattcode und schließt schließlich den Kauf ab.

Jeder dieser Touchpoints: Facebook Ad, Google Suche, Website-Besuch und E-Mail marketing hat zur Conversion beigetragen.

Aber wie messen wir den Wert jedes touchpoints und wie verteilen wir unser marketingbudget auf Basis dieser Erkenntnisse? Mit dieser Frage beschäftigt sich attribution.

Aus Erfahrung kann ich dir sagen, dass gerade im Performance Marketing attribution zu den Kernkompetenzen eines erfolgreichen Marketingteams zählt.

Wie funktioniert Attribution im Marketing?

Attribution funktioniert, indem versucht wird die komplette customer journey eines Nutzers abzubilden und den einzelnen touchpoints einen anteiligen Wert am finalen Kaufentscheidung zuzuweisen.

Dabei werden Interaktionen über verschiedene Kanäle wie Social Ads, Suchmaschinen, E-Mail-Marketing oder organischen Content erfasst und miteinander verknüpft.

Am Ende wird je nach gewähltem Attributionsmodell (z. B. Last-Click, First-Click, Linear oder Data-Driven) wird der Einfluss jedes Touchpoints unterschiedlich gewichtet.

Attributionsmodelle und Methoden zur attribution der customer journey

Online marketing attribution und customer journeys sind heute sehr komplex. Eine 100% korrekte oder „richtige“ attribution gibt es in den meisten Fällen nicht.

Das liegt daran, dass Kunden sich oft über viele Kanäle, Geräte und Zeiträume hinweg informieren und interagieren. Nicht jeder Touchpoint ist gleich stark am Kauf beteiligt, Einflüsse wie Empfehlungen lassen sich nur schwer exakt messen oder touchpoints über verschiedene Geräte gehen verloren.

Deswegen kommen verschiedene Attributionsmodelle zum Einsatz. Jedes Modell gewichtet die einzelnen Touchpoints entlang der Customer Journey unterschiedlich und liefert so unterschiedliche Perspektiven auf deine marketingstrategien.

Welche Attributionsmodelle gibt es?

Im Online Marketing kommen verschiedene Attributionsmodelle zum Einsatz, die jeweils unterschiedlich gewichten, welchen Anteil Marketingkanäle und Handlungen an der Conversion haben.

Bei allen Modellen beziehen wir uns auf das Gleiche Beispiel einer customer journey:

Ein Nutzer klickt auf eine Google Ads Werbung und besucht die Website. Danach sieht er noch eine Facebook-Ad und bekommt später einen Newsletter, über den er schließlich kauft.

First-Click-Attribution

Der gesamte Erfolg wird dem ersten Kontaktpunkt zugewiesen, der den Nutzer auf das Angebot aufmerksam gemacht hat.

Beispiel: In unserer Customer Journey klickt der Nutzer zuerst auf eine Google Ads Werbung und besucht die Website. Danach folgen noch eine Facebook-Ad und ein Newsletter, über den er schließlich kauft.

Bewertung: Der erste Google-Ads-Klick erhält 100 % des Conversion-Werts.

Last-Click-Attribution

Hier erhält der letzte Touchpoint vor der Conversion den vollen Wert.

Beispiel: In unserer Customer Journey klickt der Nutzer zuerst auf eine Google Ads Werbung, sieht danach eine Facebook-Ad und bekommt schließlich den Newsletter, über den er kauft.

Bewertung: Der Newsletter, über den der Kauf abgeschlossen wurde, erhält 100 % des Conversion-Werts.

Linear Attribution (Gleichverteilung)

Alle Touchpoints entlang der Customer Journey erhalten den gleichen Anteil an der Conversion.

Beispiel: Der Nutzer hatte 4 Touchpoints: Google-Ads, Facebook-Ad, Website-Besuch, Newsletter.

Bewertung: Jeder dieser vier Kanäle erhält 25 % des Conversion-Werts.

Time-Decay-Attribution (Zeitverlauf)

Touchpoints, die näher an der Conversion liegen, erhalten mehr Gewicht als frühere Kontakte.

Beispiel: Frühe Kontakte wie Google-Ads und Facebook-Ad erhalten weniger Gewicht, während der Newsletter, der kurz vor dem Kauf kam, den größten Anteil bekommt.

Bewertung: Je näher der Touchpoint an der Conversion, desto höher sein Anteil.

Position-Based Attribution (U-Modell)

Der erste und der letzte Kontaktpunkt erhalten den größten Anteil, die dazwischenliegenden Touchpoints werden geringer gewichtet.

Beispiel: Google-Ads (erster Kontakt) und Newsletter (letzter Kontakt) erhalten jeweils 40 %, Facebook-Ad und Website-Besuch dazwischen erhalten je 10 %.

Bewertung: Erster und letzter Kontakt werden besonders gewichtet.

Data-Driven Attribution (datengetrieben)

Hier berechnet ein Algorithmus auf Basis echter Nutzerdaten die tatsächlichen Beiträge jedes Touchpoints. Dieses Modell gilt als besonders präzise, erfordert aber ausreichend Datenmenge und sauberes Tracking.

Beispiel: Ein Algorithmus analysiert das Verhalten vieler Nutzer und ermittelt, dass in ähnlichen Fällen der Facebook-Ad häufig kaufentscheidend ist.

Bewertung: Basierend auf echten Daten aus conversions und customer journeys erhalten die Kanäle unterschiedlich hohe Anteile. Je nach ihrem tatsächlichen Einfluss auf die Conversion.

Welches der Attributionsmodelle ist das beste im online marketing?

Ich glaube, dass in der Theorie ist das datengetriebene Modell das Beste ist, da die anderen eher einer pauschalisierten Meinung entsprechen. Ich behaupte, dass Modelle wie first click attribution oder last click attribution zu simpel sind um die Komplexität im online Marketing abzudecken.

Sollte deswegen jeder ein datengetriebenes Modell nutzen?

Nein, weil datengetriebene Modelle zwar theoretisch am präzisesten sind, aber auch hohe Anforderungen stellen: Sie benötigen große Datenmengen, sauberes und konsistentes Tracking über alle Kanäle hinweg sowie passende technische Infrastruktur.

In vielen kleineren Unternehmen oder bei begrenztem Budget fehlen diese Voraussetzungen. Zudem sind die Algorithmen hinter Data-Driven Attribution häufig intransparent, was die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse erschwert

Welches Modell ist also das Richtige für dich?

Welches Attribution-Modell das beste ist, lässt sich pauschal nicht beantworten. Es hängt zu stark von den Zielen, den verfügbaren Daten und der Komplexität der Customer Journey ab.

Ich würde dir folgendes empfehlen: Wenn du ein kleines oder mittelständisches Unternehmen mit begrenztem Budget und Datenbasis bist, starte mit einem einfachen Modell wie Last-Click oder Position-Based. Diese sind leicht umzusetzen und bieten trotzdem erste wertvolle Einblicke.

Wenn du jedoch über größere Budgets, umfangreiche Daten und eine komplexe, kanalübergreifende Customer Journey verfügst, solltest du perspektivisch auf ein datengetriebenes Modell setzen.

Damit kannst du deutlich präzisere Analysen durchführen und dein Marketingbudget effizienter steuern.

Wie unterscheiden sich Single-Touch vs. Multi-Touch attributionsmodelle?

Bei Attribution unterscheidet man grundsätzlich zwischen Single-Touch- und Multi-Touch-Attribution.

Single-Touch attributionsmodelle ordnen den gesamten Conversion-Wert nur einem einzigen Touchpoint zu. Entweder dem ersten (First-Click) oder dem letzten (Last-Click) Kontaktpunkt. Diese Modelle sind einfach und leicht umzusetzen, bilden aber die tatsächliche Customer Journey nur unvollständig ab.

Multi-Touch attributionsmodelle dagegen verteilen den Conversion-Wert auf mehrere Touchpoints entlang der gesamten Customer Journey. Dadurch liefern sie ein differenzierteres Bild, welche Kanäle und Maßnahmen gemeinsam zur Conversion beigetragen haben.

Gerade bei längeren und komplexeren Entscheidungsprozessen bieten Multi-Touch-Modelle deutlich mehr Aussagekraft.

Single-Touch Attribution (nur ein Touchpoint wird gewertet):

• First-Click → 100 % des Werts geht an den ersten Kontaktpunkt.
• Last-Click → 100 % des Werts geht an den letzten Kontaktpunkt.

Multi-Touch Attribution (mehrere Touchpoints werden gewichtet):

• Linear → Gleichmäßige Verteilung auf alle Touchpoints.
• Time-Decay → Spätere Touchpoints werden stärker gewichtet.
• Position-Based (z. B. U-Modell) → Erster und letzter Touchpoint erhalten den größten Anteil, die übrigen den Rest.
• Data-Driven → Algorithmus berechnet den Wert für jeden Touchpoint anhand echter Nutzerdaten.

Was ist Data-Driven Attribution?

Data-Driven Attribution ist ein datengetriebenes Attributionsmodell, das den Beitrag jedes einzelnen Touchpoints auf Basis realer Nutzerdaten berechnet. Anstatt feste Regeln vorzugeben, analysiert ein Algorithmus das tatsächliche Verhalten vieler Nutzer und ermittelt, wie wahrscheinlich ein bestimmter Kanal oder eine bestimmte Maßnahme zur Conversion beigetragen hat

Wie implementiere ich Attribution Marketing in mein Unternehmen?

Wenn du die Verhaltensweisen und die Psychologie hinter den touchpoints der customer journeys deiner Kunden verstehen willst, musst du attribution in deinen marketingmaßnahmen implementieren.

Die Implementierung beginnt mit der strukturierten Erfassung aller relevanten Touchpoints entlang der Customer Journey. Websitebesuche, Klicks auf Werbeanzeigen, E-Mail-Interaktionen oder Conversions müssen sauber erfasst werden.

Ganz grob läuft es so ab: Grundlage ist ein sauberes Tracking-Setup, z. B. mit Google Tag Manager oder serverseitigem Tracking. Anschließend wählst du ein passendes Attributionsmodell (z. B. Last-Click oder Data-Driven) und analysierst die gesammelten Daten, um Marketingentscheidungen datenbasiert zu treffen.

Welche Vor- und Nachteile die einzelnen Attributionsmodelle haben, weißt du ja bereits aus dem vorherigen Abschnitt. Wie ein sauberes tracking setup aussieht behandeln wir gleich noch.

Welche Tools gibt es für Marketing Attribution?

Zu den bekanntesten Tools zählen:

• Google Analytics 4 (GA4): Bietet Standard- und Data Driven Modelle.
• Meta Ads Attribution Tool: Analysiert kanalübergreifendes Nutzerverhalten innerhalb des Meta-Ökosystems.
• HubSpot, Adobe Analytics oder Salesforce Marketing Cloud: Ideal für größere Unternehmen mit integrierter MarTech-Infrastruktur.
• Wicked Reports, Triple Whale oder Rockerbox: Spezialisiert auf D2C-/E-Commerce-Attribution.
• Matomo oder Piwik PRO: Datenschutzfreundliche Alternativen für DSGVO-sensible Umgebungen.

Die Auswahl hängt stark von deinen Kanälen, Zielen und technischen Voraussetzungen ab.

Wie komme ich zu einem sauberen Tracking-Setup?

Ein sauberes Tracking-Setup beginnt mit der klaren Definition deiner Ziele:

• Welche Conversions (z. B. Käufe, Leads, Anmeldungen) willst du messen?
• Über welche Kanäle gelangen Nutzer zu dir?

Danach solltest du zentrale Tools wie den Google Tag Manager (GTM) einsetzen, um Events konsistent und flexibel zu erfassen z. B. Seitenaufrufe, Klicks auf Buttons oder Formular-Abschlüsse.

Parallel richtest du in Google Analytics 4 (GA4) deine Zielvorhaben („Conversions“) ein und verknüpfst GA4 mit Google Ads, Meta Ads und ggf. anderen Plattformen.

Achte auf UTM-Parameter, um Traffic-Quellen sauber zuzuordnen. Das sind Zusatzinformationen in der URL, mit denen du genau nachvollziehen kannst, woher ein Website-Besucher kommt. Bei Traffic aus Meta Ads (z. B. Facebook oder Instagram) solltest du sie gezielt setzen, damit Google Analytics & Co. die Quelle korrekt erkennen.

Hier ein Beispiel für eine Meta-Ad-URL mit UTM-Parametern:

https://www.deinewebsite.de/produkt?utm_source=facebook&utm_medium=paid&utm_campaign=herbst-sale

• utm_source=facebook → Quelle: Facebook
• utm_medium=paid → Kanal: bezahlte Anzeige
• utm_campaign=herbst-sale → Kampagnenname

In Tools wie Google Analytics wird dieser Klick dann korrekt als „facebook / paid“ erfasst – und nicht fälschlich als „direct“ oder „referral“.

Wenn du DSGVO-konform arbeiten willst, solltest du außerdem ein Consent Management Tool einbinden und prüfen, ob du serverseitiges Tracking brauchst.

Etwa zur Unterstützung der Conversions API von Meta (mehr zur conversions api) oder Enhanced Conversions (Google). Erst wenn alle Datenquellen zuverlässig erfassen, kannst du Attribution-Modelle sinnvoll einsetzen.

Sobald du Google Tag Manager, Google Analytics und UTM parameter sauber eingebunden hast, bist du auf einem guten Weg zu einem sauberen Attributionssetup in deinem Unternehmen.

Checkliste für ein sauberes Tracking-Setup

1. Ziele definieren

• Welche Conversions möchtest du messen? (z. B. Kauf, Lead, Klick, Scrolltiefe)
• Welche Kanäle sollen erfasst werden? (z. B. Google Ads, Meta Ads, E-Mail, SEO)

2. Technisches Grundgerüst aufbauen

• Google Tag Manager (GTM) installieren
• Google Analytics 4 (GA4) einrichten
• UTM-Konventionen für Kampagnen-Links festlegen

3. Events und Conversions tracken

• Wichtige Events im GTM einrichten (z. B. Klicks, Scrolls, Formular-Abschlüsse)
• Conversions in GA4 definieren (z. B. „purchase“, „generate_lead“)
• Testen: Werden Events zuverlässig ausgelöst?

4. Plattform-Verknüpfungen herstellen

• GA4 mit Google Ads verknüpfen
• Meta Pixel (wie du deinen facebook pixel erstellst) & Meta Conversions API einrichten
• Weitere Tools anbinden (z. B. LinkedIn Insight Tag, TikTok Pixel)

5. Datenschutz & Consent-Management

• Consent Management Tool (CMP) integrieren (z. B. Usercentrics, Cookiebot)
• Tracking abhängig vom Nutzer-Consent ausspielen
• Datenschutzerklärung anpassen

6. Optional: Serverseitiges Tracking

• Server-side Tagging im GTM aufsetzen (z. B. mit Google Cloud oder stape.io)
• Meta Conversions API und Google Enhanced Conversions aktivieren

7. Qualitätssicherung & Testing

• Mit Browser-Tools prüfen (z. B. Meta Pixel Helper, Tag Assistant)
• Test-Conversions durchführen
• Regelmäßige Reports und Debugging-Routinen einführen

Vorteile & Herausforderungen von attribution

Was sind die Vorteile von Marketing Attribution?

Marketing attribution hilft dir Budgets deiner Marketingmaßnahmen gezielter einzusetzen. Statt auf Annahmen kannst du genauer nachvollziehen, welche Kanäle, Kampagnen und touchpoints tatsächlich zur conversion beitragen.

Attribution macht auch unterstützende Kanäle (retargeting, newsletter, organic) sichtbar, die sonst oft überbewertet und unterbewertet werden.

Das Ergebnis: ein besserer ROAS, eine fundiertere Kanalsteuerung und eine ganzheitlichere Marketingstrategie.

Welche Probleme gibt es bei der Attribution?

Trotz der Vorteile ist Attribution in der Praxis mit Herausforderungen verbunden. Die größte Schwachstelle ist Tracking: Wenn Consent fehlt, Cookies blockiert oder Geräte gewechselt werden, entstehen Datenlücken.

Du wirst nie mit 100% lückenlosen Daten arbeiten und deswegen ist attribution auch immer nur eine Annäherung an die tatsächliche Wahrheit.

Im echten Leben werden Leute cookies ablehnen, Menschen besuchen deine Website über verschiedene Geräte und noch viele andere Dinge sorgen für imperfekte Daten.

Auch bei der Modellwahl lauern Fallen: Einfache Modelle wie First- oder Last-Click sind leicht umzusetzen, können aber komplexe Journeys verzerren. Data-Driven-Modelle hingegen benötigen große Datenmengen und technisches Know-how.

Wie gehe ich mit kanalübergreifender Attribution um?

Kanalübergreifende Attribution bedeutet, dass du mehrere marketingkanäle hast auf denen du Marketingmaßnahmen betreibst.

Jeder Kanal sammelt eigene conversion Daten: Wie kannst du diese fragmentierten Daten jetzt zusammenbringen?

Das erfordert ein konsistentes und sauberes Tracking über alle Plattformen hinweg. Grundlage sind sauber gepflegte UTM-Parameter, einheitlich definierte Conversion-Ziele und idealerweise serverseitiges oder Cross-Device-Tracking.

Tools wie Google Analytics 4, Meta Conversions API, LinkedIn Insight Tag oder Customer Data Platforms (CDPs) helfen dabei, Nutzerinteraktionen aus verschiedenen Quellen sammeln.

Wichtig ist außerdem, Daten aus unterschiedlichen Tools (z. B. Meta Ads, GA4, CRM-Systeme) zusammenzuführen. Etwa in einem zentralen Reporting-Dashboard über Looker Studio oder Funnel.io.

Nur so entsteht ein realistisches Bild von komplexen Customer Journeys.

Wie beeinflussen Datenschutz & Trackingrestriktionen die Attribution?

Datenschutzgesetze wie die DSGVO sowie technische Entwicklungen wie Apple’s iOS14.5 Tracking Restriktionen (z. B. App Tracking Transparency) haben die Möglichkeiten der Attribution spürbar eingeschränkt.

Viele Nutzer lehnen Cookies oder Tracking ab, wodurch wichtige Touchpoints nicht mehr sauber erfasst werden können. Das führt zu unvollständigen Customer Journeys und verzerrten Attributionsmodellen. Besonders bei First-Party-Data-abhängigen Tools wie Google Analytics oder dem Meta Pixel.

Unternehmen müssen daher verstärkt auf serverseitiges Tracking, Conversions APIs (z. B. von Meta oder Google) und setzen, um Attribution trotz gesetzlicher Vorgaben möglichst präzise durchzuführen.

Und wie verändert AI die Attribution?

Künstliche Intelligenz ist vor allem erstmal eine chance in der attribution: Statt starrer modellogik analysiert AI Daten in Echtzeit, erkennt Muster und berechnet den Wert von touchpoints dynamisch.

Moderne Data-Driven-Attribution-Modelle, wie sie z. B. in Google Ads oder Meta Ads verwendet werden, basieren bereits auf Machine Learning und optimieren sich kontinuierlich anhand des Nutzerverhaltens.

Darüber hinaus kann KI auch helfen, unvollständige Daten durch statistische Verfahren zu ergänzen (Stichwort: probabilistische Attribution) oder kanalübergreifende Zusammenhänge besser zu interpretieren. Das macht Attribution präziser, setzt aber zugleich eine hohe Datenqualität und technisches Verständnis voraus.

Wenn du dir Gedanken machst, wie du AI in deiner attribution nutzen kannst: Wahrscheinlich ist sie schon eingebaut in tools, die du täglich nutzt, wie Meta Ads manager oder Google Analytics.

Attribution Marketing für KMU, E-Commerce, SaaS und B2B

Du hast bis hierhin gelesen und schon ein sehr gutes theoritsches Verständnis von attribution. Und jetzt fragst du dich:

Wie sieht die beste Lösung für mein KMU, E-commerce, SaaS oder B2B Unternehmen aus?

Die Anforderungen an Attribution unterscheiden sich stark je nach Geschäftsmodell:

KMU verfügen über begrenzte Ressourcen und einfache Funnel-Strukturen. Für dich eignen sich einfache Modelle wie Last-Click oder Position-Based, ergänzt durch UTM-Tracking und GA4-Analysen.

Ziel ist: Schnell verstehen, welche Kanäle funktionieren. Ohne große technische Komplexität.

E-Commerce-Unternehmen mit vielen Touchpoints, Produktkategorien und Werbekanälen profitieren stark von datengetriebenen Modellen, Retargeting-Auswertungen und kanalübergreifendem Tracking (z. B. Meta, Google Ads, E-Mail, Influencer). Hier lohnt sich der Einsatz von serverseitigem Tracking, Enhanced Conversions und Conversions API, um möglichst viele touchpoints zu erfassen.

Ziel ist: eine präzise Bewertung der gesamten Customer Journey, um die Performance pro Kanal genau zu steuern und den ROAS zu maximieren.

SaaS-Unternehmen haben oft lange Entscheidungszyklen mit mehreren Stakeholdern. Hier ist Multi-Touch-Attribution besonders wertvoll – idealerweise kombiniert mit CRM-Integration, Lead-Scoring und First-Party-Tracking, um den Weg vom ersten Kontakt bis zur Demo-Buchung oder MRR genau zu analysieren.

Ziel ist: die Wirkung von Marketingmaßnahmen auf den komplexen Sales Funnel nachvollziehbar zu machen und qualifizierte Leads systematisch zu steigern.

B2B-Unternehmen mit hohem Customer-Lifetime-Value und wenigen, aber qualitativ hochwertigen Leads sollten Attribution mit Account-Based Marketing (ABM) verbinden. Besonders hilfreich sind hier Offline-Conversions, Events, CRM-Daten und Leadquellen-Zuordnung (z. B. LinkedIn Ads → Whitepaper → Sales Outreach).

Ziel ist: die relevanten Touchpoints in langen Entscheidungsprozessen zu identifizieren und Vertriebsressourcen gezielt auf die effektivsten Kanäle auszurichten.

Fazit: Attribution ist kein Luxus, sondern Pflicht

Wenn du wissen willst, was in deinem Marketing wirklich funktioniert, kommst du an Attribution nicht vorbei. Gerade in Zeiten von steigenden Werbekosten, komplexen Customer Journeys und wachsendem Kanal-Mix brauchst du ein System, das dir hilft, Entscheidungen datenbasiert zu treffen.

Egal ob kleines KMU, wachsender E-Commerce-Shop oder datengetriebenes SaaS-Unternehmen. Ich habe dir gezeigt wie du attributionsmodelle an dein Geschäftsmodell anpassen kannst.

Wichtig ist nicht, direkt das perfekte Modell zu finden, sondern mit einem sauberen Tracking zu starten, erste Modelle zu testen und schrittweise besser zu werden.

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