Branding vs. Performance ist keine Budgetfrage – sondern eine Wirkungsfrage

Warum dieses Thema heute so viel Gewicht hat

Vor ein paar Jahren konnte man sich in vielen Setups noch darauf verlassen, dass Performance-Marketing „die Wahrheit“ liefert: Klick, Conversion, Attribution, fertig. Diese Sicherheit bröckelt. Nicht, weil Performance plötzlich schlecht wäre – sondern weil das Umfeld die Signale verändert hat, auf denen Performance-Steuerung beruht.

Erstens: Messbarkeit ist knapper geworden – und gleichzeitig „modellierter“. Apple hat App Tracking Transparency (ATT) mit iOS 14.5 ab April 2021 durchgesetzt und Tracking zur expliziten Nutzerentscheidung gemacht. Google setzt im EEA-Kontext stärker auf Consent-Signale; Consent Mode v2 ist Teil der verschärften Durchsetzung der EU User Consent Policy. Parallel dazu kommuniziert Google offen, dass Conversions in der Google-Ads-Oberfläche teils modelliert werden, um Lücken zu schließen, wenn Attribution nicht beobachtbar ist.

Das ist kein „Skandal“, sondern Realität in einem privacy-dominanten Ökosystem. Aber es hat eine Konsequenz: Die scheinbar harte Performance-Zahl ist heute häufiger ein Mix aus Beobachtung und Modellierung. Und je nachdem, welchen Kanal Du anschaust, ist dieser Mix unterschiedlich groß. Genau dadurch entstehen in Budgetrunden diese schiefen Vergleiche, in denen Upper Funnel „zu teuer“ wirkt, weil er nach einer Messlogik bewertet wird, die für ihn nie gemacht war.

Zweitens: Aufmerksamkeit ist fragmentierter. Nielsen beschreibt Media Fragmentation als die Proliferation von Kanälen und Plattformen, wodurch Audiences stärker verteilt sind statt in wenigen dominanten Umfeldern zu hängen. Das macht Brand-Aufbau nicht obsolet, aber anspruchsvoller: Du brauchst Konsistenz über mehr Touchpoints. Und es macht Performance teurer: Mehr Wettbewerb um dieselben Intent-Momente.

Drittens: Selbst die Cookie-Zukunft ist weniger Plan als bewegliches Ziel. Google hat im Juli 2024 öffentlich kommuniziert, dass man statt Third-Party-Cookies zu deprecaten eine neue Chrome-Experience mit stärkerer „User Choice“ verfolgen will. Für Dich als CMO heißt das: Du kannst nicht mehr „einfach warten, bis die Welt fertig entschieden hat“. Du musst Deine Steuerbarkeit so bauen, dass sie auch in Unsicherheit funktioniert.

All das verschiebt die Debatte. Branding vs. Performance ist heute nicht emotional aufgeladen, weil Marketer plötzlich nostalgisch werden, sondern weil die klassische Performance-Illusion („alles ist eindeutig messbar“) weniger zuverlässig ist, während der Druck auf kurzfristige KPIs gleichzeitig steigt.

Was wirklich passiert, wenn Du „Performance“ übersteuerst

In vielen Organisationen sieht man ein wiederkehrendes Muster, besonders in E-Com und in B2B mit starkem Demand-Capture über Search:

Du investierst stärker in Kanäle, die bestehende Nachfrage abholen. Klassisch: Brand Search, Generic Search, Shopping, Retargeting. Das fühlt sich gut an, weil es in Dashboards schnell Wirkung zeigt. Nur hat diese Logik einen blinden Fleck: Sie setzt voraus, dass genug Nachfrage existiert.

Wenn Du Demand-Capture übersteuerst und Demand-Generation vernachlässigst, lebst Du zunehmend von gespeicherter Nachfrage. Das merkst Du nicht sofort. Am Anfang sieht alles effizient aus. Dann wird es zäh: CPCs steigen, Grenzerträge fallen, Du optimierst aggressiver, aber das Wachstum wird nicht mehr „leichter“, sondern nur noch „teurer“.

Das ist der Punkt, an dem Branding in der Diskussion plötzlich als Luxus erscheint. In Wahrheit ist Branding hier keine Imagepflege, sondern eine ganz konkrete Systemfunktion: Es sorgt dafür, dass Menschen Dich in Kauf- und Entscheidungssituationen überhaupt im Kopf haben. In der Ehrenberg-Bass-Welt wird das als „mentale Verfügbarkeit“ beschrieben – also die Wahrscheinlichkeit, dass Käufer an Deine Marke denken und sie schnell wiedererkennen.

Und wenn Du diese mentale Verfügbarkeit nicht pflegst, wird Dein Performance-Setup nicht „effizienter“, sondern abhängiger: von Promotions, vom Preis, von Retargeting-Frequenz, von Plattform-Modellen und von der Annahme, dass die Nachfrage schon irgendwie da sein wird.

Der Perspektivwechsel, der CMOs unter Budgetdruck hilft: Entscheide nach Engpass, nicht nach Kanal

Wenn Branding und Performance zwei Wirkmechaniken im selben System sind, dann brauchst Du eine Steuerlogik, die diesem System gerecht wird.

Die simpelste, praxistaugliche Frage lautet:

Was limitiert gerade unser Wachstum?
Nicht: „Welcher Kanal ist gerade günstiger?“

Denn „günstiger“ ist oft ein Messartefakt, während der Engpass real ist.

Ein paar typische Engpässe, die wir in der Praxis immer wieder sehen:

Engpass 1: Zu wenig Nachfrage / zu wenig Salienz.
Du merkst das, wenn Performance-Kanäle nicht mehr skalieren, obwohl Conversion-Flow und Produkt stimmen. Dann ist nicht „Search kaputt“, sondern das System hat zu wenig frische Nachfrage. Hier ist Branding nicht „nice“. Hier ist Branding der Teil, der das System wieder mit potenzieller Nachfrage füttert – über klare Botschaften, Wiederholung, Konsistenz und wiedererkennbare Marken-Assets (eben mentale Verfügbarkeit).

Engpass 2: Du fängst Nachfrage ein, aber Du verlierst sie in Conversion/Experience.
Dann bringt mehr Performance-Budget zwar Traffic, aber keine proportionalen Ergebnisse. In dieser Lage ist es gefährlich, Branding als Lösung zu missverstehen. Du brauchst zuerst Reibung raus: Angebot, UX, Proof, Pricing-Logik, Checkout, Lead-Qualifizierung, je nach Modell.

Engpass 3: Du kannst Wirkung nicht sauber unterscheiden.
Dann wird Budget zur Politik. Die Diskussion wird laut, weil niemand sicher ist, ob die Zahlen „stimmen“. Und genau hier kommt der wichtigste operative Punkt: Unter modernen Privacy-Bedingungen reicht ein Attributionsmodell allein selten aus, um Branding und Performance fair zu bewerten.

Welche Signale wirklich zählen (wenn du Wirkung statt Kanal optimieren willst)

Wenn du als CMO in „Wirkung“ denken willst, brauchst du Signale, die zu den Mechaniken passen.

Für Demand/Branding brauchst du Signale, die Nachfrage sichtbar machen, nicht nur Klickpfade. Ein extrem pragmatisches Beispiel ist Brand Search Volume: Es wird explizit als schneller, verhaltensbasierter Proxy für Awareness/Salience/Demand beschrieben.umbrex Das ist nicht perfekt – aber es ist oft näher an Realität als die Frage, welcher Kanal sich die Conversion zuletzt zugerechnet hat.

Für Performance brauchst du weiterhin Effizienzsignale, aber mit einer Ergänzung: Sobald du skalierst, ist der Durchschnitts-ROAS zu grob. Du willst verstehen, was am Rand passiert (Grenzerträge). Und du willst Effizienz nicht isoliert betrachten, sondern gekoppelt an Nachfrage: Wenn Demand-Signale fallen, wird Performance irgendwann zwangsläufig „schlechter“, egal wie gut du optimierst.

Und für beides brauchst du Signal-Qualität. Wenn Plattformen modellieren, musst du wissen, was beobachtet und was geschätzt ist.support.google Wenn Consent-Regeln greifen, musst du technisch sicherstellen, dass Consent-Signale sauber übergeben werden, sonst fehlen dir Daten und Zielgruppenaufbau. Das ist keine „Tech-Spielwiese“, sondern Governance für Marketing-Steuerung.

Lösung aus der Praxis: Triangulation statt Glaubenskrieg

Die saubere Auflösung der Brand-vs-Performance-Debatte passiert selten durch ein „besseres Dashboard“. Sie passiert durch eine bessere Messlogik, die beide Wirkmechaniken abbilden kann.

In vielen Setups führt das zu einer Triangulation aus drei Perspektiven:

1. Attribution für operative Optimierung (was passiert im Tagesgeschäft?).
2. Experimente / Holdouts / Incrementality, um Kausalität zu testen. Ein Holdout-Test wird z. B. als Ansatz beschrieben, bei dem Du eine Maßnahme bewusst aus einer Gruppe rausnimmst und Verhalten gegen eine Vergleichsgruppe beobachtest.measured
3. MMM (Marketing Mix Modeling) für Allokation und Langfristwirkung, weil MMM mit aggregierten Daten arbeitet und damit privacy-durable ist. Dass MMM gerade wieder an Bedeutung gewinnt, wird explizit mit neuen Privacy-Regulierungen und dem Verlust von Daten-Signalen begründet.research-live

Passend dazu hat Google mit Meridian ein Open-Source MMM veröffentlicht – ein deutliches Signal, dass selbst Plattformen sehen: Die Zukunft der Steuerung ist nicht „nur mehr Attribution“, sondern mehr Modellierung + mehr Experimente.

Wenn Du das so aufsetzt, wird Branding nicht mehr „das, was man macht, wenn noch Geld übrig ist“, sondern ein Hebel, dessen Wirkung Du über passende Signale und Tests schrittweise greifbar machst.

Eine runde CMO-Logik: Vom Problem zur Entscheidung

Wenn ich das Ganze als „Storyline“ für Deine interne Diskussion zusammenfasse, sieht sie so aus:

Du lebst in einem Markt, in dem Messbarkeit fragmentierter ist (Consent, ATT, modellierte Conversions) und Aufmerksamkeit fragmentierter ist. Dadurch entsteht ein Steuer-Bias: Du verlagerst Budget in Kanäle, die kurzfristig sauber messbar erscheinen. Das stabilisiert Ergebnisse kurzfristig, kann aber langfristig Nachfrage austrocknen, Effizienz verschlechtern und Wachstum deckeln nicht, weil Performance „schlecht“ wäre, sondern weil Demand fehlt.

Die Lösung ist nicht, Branding „zu retten“. Die Lösung ist, Wirkung zu steuern: Engpass identifizieren, passende Wirkmechanik wählen, passende Signale definieren, Messung triangulieren.

Und genau hier passt ein Ansatz, den wir auch in unserer eigenen Methodik stark machen:

Daten als Fundament, daraus eine klare strategische Entscheidung, und dann Maßnahmen so aufsetzen, dass sie skalierbare Wirkung erzeugen.

Fazit: Drei Learnings, die du als CMO direkt anwenden kannst

1) Reframing für Budgetrunden:
Statt „Branding vs. Performance“ sagst du: „Wir haben zwei Wirkmechaniken. Activation holt bestehende Nachfrage, Brand Building erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass wir künftig überhaupt gewählt werden“. Damit wird die Diskussion weniger moralisch und mehr ökonomisch.

2) Steuerung über Engpass-Fragen statt Kanäle:
Wenn Search nicht mehr skaliert, frag nicht zuerst nach Geboten, frag nach Nachfrage. Wenn Leads nicht closen, frag nicht nach mehr Reach, frag nach Klarheit und Qualifizierung. Wenn Zahlen streiten, frag nicht nach „noch einem Dashboard“, frag nach Experimenten und MMM als zweite Wahrheitsebene. 

3) Baue ein Signal-Set, das beide Mechaniken fair abbildet:
Für Brand/Demand sind Demand-Proxies wie Brand Search oft erstaunlich hilfreich. Für Performance bleibt Effizienz wichtig, aber du interpretierst sie im Kontext von Signalqualität und Modellierung. Und du akzeptierst: Nicht alles, was zählt, ist last-click erklärbar.

Externe Quellen

• Apple. Mobile Advertising and the Impact of Apple’s App Tracking Transparency (ATT) Policy (PDF).https://www.apple.com/privacy/docs/Mobile_Advertising_and_the_Impact_of_Apples_App_Tracking_Transparency_Policy_April_2022.pdf (abgerufen am 18.02.2026).
• Google. Updates to consent mode for traffic in European Economic Area (EEA) – Tag Manager Help.https://support.google.com/tagmanager/answer/13695607?hl=en (abgerufen am 18.02.2026).
• Google. About modeled online conversions – Google Ads Help.https://support.google.com/google-ads/answer/10081327?hl=en (abgerufen am 18.02.2026).
• Google Privacy Sandbox. A new path for Privacy Sandbox on the web.https://privacysandbox.google.com/blog/privacy-sandbox-update (abgerufen am 18.02.2026).
• Nielsen. Need to Know: What is media fragmentation and how to reach today’s audiences?https://www.nielsen.com/insights/2025/what-is-media-fragmentation-reaching-audiences/ (abgerufen am 18.02.2026).
• WARC. Les Binet on why long-term marketing matters in the age of short-termism.https://www.warc.com/newsandopinion/opinion/les-binet-on-why-long-term-marketing-matters-in-the-age-of-short-termism/en-gb/3307 (abgerufen am 18.02.2026).
• Ehrenberg-Bass Institute (via MarketingScience.info). How do you measure “How Brands Grow”?https://marketingscience.info/how-do-you-measure-how-brands-grow/ (abgerufen am 18.02.2026).
• Umbrex. Brand Search Volume Analysis | Marketing Playbook.https://umbrex.com/resources/company-analysis/marketing/brand-search-volume/ (abgerufen am 18.02.2026).
• Measured. Mastering a Holdout Test in Marketing (FAQ/Guide).https://www.measured.com/faq/holdout-test/ (abgerufen am 18.02.2026).
• Research Live. Marketing mix modelling seeing resurgence, finds Marketing Science Institute report.https://www.research-live.com/article/news/marketing-mix-modelling-seeing-resurgence-finds-marketing-science-institute-report/id/5117033 (abgerufen am 18.02.2026).
• Google. Meridian is now available to everyone (Open-Source MMM).https://blog.google/products/ads-commerce/meridian-marketing-mix-model-open-to-everyone/ (abgerufen am 18.02.2026).