tl;dr
Die beiden Reports laufen auf unterschiedlichen Datengrundlagen, daher stimmen ihre Zahlen nicht immer überein.
Die Marketing Flex Table basiert auf Session-Daten (Last-Click, GA4-basiert) — am besten für Traffic- und Session-Level-Checks.
Der Attribution Deep Dive basiert auf Klars eigener Attribution (dem Klar Pixel plus deinem gewählten Attributionsmodell, z.B. DDA oder MMM) — nutze ihn für attribuierten Umsatz und Budget-Entscheidungen.
Wenn die beiden bei attribuiertem Umsatz oder ROAS abweichen, ist der Attribution Deep Dive die Source of Truth.
Wenn du je denselben Kanal in beiden Reports verglichen und unterschiedlichen Umsatz oder ROAS gesehen hast — das ist erwartbar. Sie sollen nicht identisch sein — sie beantworten unterschiedliche Fragen aus unterschiedlichen Daten.
Welche Daten nutzt die Marketing Flex Table?
Die Marketing Flex Table basiert auf Google-Analytics-4-Daten. Sie ist der richtige Startpunkt, wenn du Sessions pro Kanal prüfen, Kanäle mit zu wenig Traffic erkennen oder einen auf Session-Ebene fehlkonfigurierten Kanal finden willst. Der Umsatz in diesem Report wird auf Basis deiner E-Commerce-Daten in Google Analytics 4 zugewiesen und schreibt den vollen Umsatz den UTM-Werten zu, die Google Analytics für die zugehörige Bestellung erfasst hat.
Weil sie Last-Click- und session-basiert ist, spiegelt sie nicht Klars vollständige Attributionslogik wider. Nutze sie also nicht, um endgültige Entscheidungen über attribuierten Umsatz oder ROAS über Kanäle hinweg zu treffen.
Welche Daten nutzt der Attribution Deep Dive?
Der Attribution Deep Dive basiert auf Klars eigener Attribution: Bestellungen, die vom Klar Pixel erfasst und durch dein gewähltes Attributionsmodell (z.B. DDA oder MMM) über Kanäle verteilt werden. Das ist die Ansicht, die widerspiegelt, wie Klar tatsächlich jedem Kanal Umsatz gutschreibt.
Nutze ihn für die Entscheidungen, die zählen: welcher Kanal attribuierten Umsatz getrieben hat, wie Kanäle beim ROAS abschneiden und wohin du Budget verschieben solltest.
Warum weichen die Zahlen ab?
Es liegt an der Datengrundlage:
Unterschiedliche Erfassung: Session-/Last-Click-Daten vs. vom Klar Pixel erfasste Bestellungen.
Unterschiedliche Logik: eine einfache Last-Click-Ansicht vs. ein vollständiges Attributionsmodell, das Erfolg über Touchpoints verteilen kann.
Ein Kanal kann also auf Last-Click-/Session-Basis stark aussehen und anders landen, sobald Klars Attributionsmodell angewendet wird — und umgekehrt. Keiner ist „falsch"; sie messen unterschiedliche Dinge.
Welchen sollte ich nutzen?
Traffic, Sessions oder ob ein Kanal korrekt eingerichtet ist prüfen → Marketing Flex Table.
Attribuierten Umsatz, ROAS oder wohin du Ausgaben verschieben solltest beurteilen → Attribution Deep Dive.
Wenn die beiden bei der Attribution abweichen, vertraue dem Attribution Deep Dive.