Daten sind das Rückgrat im Online Marketing. Wir analysieren, vergleichen und visualisieren, um dann Entscheidungen zu treffen: Landingpage A oder B? Attribution nach First Click oder Last Click? SEO-Fokus auf Keyword-Cluster X oder Y?
Aber: Dashboards zeigen Zahlen – aber keine Wahrheit. Die entsteht erst durch die richtige Einordnung.
Warum sind unsere Datenanalysen oft nicht so objektiv, wie wir glauben?
Unser Gehirn ist darauf ausgelegt, schnell und effizient zu denken, nicht unbedingt korrekt. Es filtert, vereinfacht und ergänzt Informationen, ohne dass wir es merken. Das war früher überlebenswichtig, heute führt es oft zu Fehlinterpretationen.
In der datengetriebenen Arbeitswelt kann genau das aber zu Fehlern führen und zwar ganz automatisch.
Denn unsere Interpretation von Daten ist alles andere als objektiv. Sie ist geprägt von unbewussten Denkmustern – sogenannten kognitiven Verzerrungen (Biases).
Warum wir Denkfehler vor allem bei anderen sehen und nicht bei uns selbst
Wenn wir auf die Fehler anderer schauen, sind wir oft gnadenlos klar: „Das war voreilig“, „Da wurde nicht sauber analysiert“, „Typischer Denkfehler“.
Bei uns selbst hingegen? Sehen wir vor allem gute Gründe: „Ich hatte wenig Zeit“, „Die Datenlage war unklar“, „Ich musste schnell entscheiden“.
Das hat einen Namen: den Blind-Spot Bias, eine kognitive Verzerrung, bei der wir uns selbst für objektiver und rationaler halten als andere.
Das liegt daran, dass wir unsere eigenen Gedanken von innen erleben – wir kennen unsere Absichten, unsere Argumente, unseren Kontext. Bei anderen sehen wir nur das Verhalten von außen. Und das wirkt oft unlogischer oder fehlerhafter, als es eigentlich ist.
Außerdem geben uns kognitive Verzerrungen ein Gefühl von Sicherheit. Sie helfen, Komplexität zu reduzieren und Entscheidungen schneller zu treffen. Deshalb wollen wir sie gar nicht immer erkennen – sie sind bequeme mentale Abkürzungen.
Aber kognitive Verzerrungen können im schlimmsten Fall dazu führen, dass wir die falschen Schlüsse ziehen, Budgets verschwenden oder echte Probleme übersehen.
Daher sind hier für Dich fünf typische Denkfehler, die Dir bei der Arbeit mit Daten begegnen können – und wie Du sie erkennst:
1. Confirmation Bias – Du findest, was Du suchst
Wenn Du eine klare Erwartung hast, interpretierst Du Daten meist so, dass sie genau diese Erwartung bestätigen. Widersprüchliches wird dabei oft unbewusst ausgeblendet.
Beispiel: Du bist überzeugt, dass Backlinks ein entscheidender Hebel für Deine SEO sind. Entsprechend interpretierst Du auch den kürzlich bekannt gewordenen Google-Leak unter dieser Prämisse – oder suchst gezielt nach Fällen, in denen Seiten mit weniger Links im Ranking gefallen sind.
Oder: Du hast viel Zeit und Budget in ein neues Content-Format gesteckt. Natürlich willst Du, dass es erfolgreich ist. Also analysierst Du Scrolltiefe oder Verweildauer und blendest aus, dass der Content seinen Fokus verloren hat, sich mit anderen Seiten kannibalisiert oder gar nicht mehr auf das Haupt-Keyword optimiert ist.
🔍 Was passiert?
Du blendest unbewusst alles aus, was nicht zur Erwartung passt. Auch gegenteilige Hinweise oder Schwächen übersiehst Du – weil Dein Fokus auf Bestätigung liegt.
🛠️ Was hilft?
- Formuliere aktiv Gegenthesen: „Was würde gegen meine Annahme sprechen?“
- Peer-Checks: Lass andere mit anderem Fokus auf die Daten blicken.
- Dokumentiere Ausgangsfragen und Alternativszenarien.
2. Availability Bias – was leicht abrufbar ist, wirkt relevanter
Was Dir gerade präsent oder emotional nah ist, erscheint automatisch wichtiger – auch wenn es objektiv kaum Bedeutung hat.
Beispiel: Du hast gerade einen Traffic-Drop nach einem Core Update analysiert – jetzt achtest Du bei jedem Projekt übertrieben auf Schwankungen, obwohl sie statistisch normal sind.
Oder: Du hast bei einem Kunden durch eine Snippet-Optimierung einen starken Anstieg erzielt – und glaubst nun, das sei immer der effektivste Hebel. Dass der Effekt oft nur beim ersten Mal stark ausfällt (insbesondere wenn dort die Hausaufgaben zuvor nicht gemacht wurden), wird leicht übersehen.
🔍 Was passiert? Ein einzelner Fall überstrahlt alle anderen. Du generalisierst eine Ausnahme – und setzt falsche Prioritäten.
🛠️ Was hilft?
- Daten im Kontext betrachten: „Wie oft ist das schon passiert?“
- Baselines definieren: Was ist normal? Was ist tatsächlich außergewöhnlich?
- Lass Dich nicht von Einzelbeobachtungen triggern, sondern analysiere Muster.
3. Survivorship Bias – Du siehst nur die Erfolgreichen
Erfolgreiche Fälle sind sichtbarer als gescheiterte – aber oft auch irreführend. Wer nur auf Gewinner schaut, lernt nichts aus dem Scheitern.
Beispiel: Du orientierst Dich an Zalando, Amazon oder anderen starken Wettbewerbern – und kopierst deren Setup, ohne zu sehen, wie viele mit ähnlicher Struktur gescheitert sind. Gerade “die Großen” machen nicht immer alles richtig, können es sich aber leisten. Du eventuell aber nicht!
Oder: Du analysierst nur Deine erfolgreichsten Landingpages – und vergisst, dass viele mit gleichem Aufbau nie Rankings erzielt haben.
🔍 Was passiert?
Du ziehst Schlüsse auf Basis einer verzerrten Auswahl. Die Erfolgreichen sind sichtbar – die Gescheiterten blendest Du aus.
🛠️ Was hilft?
- Auch „Flops“ auswerten: Was fehlt dort? Was unterscheidet sie?
- Bewerte Umsetzungen nicht nur nach Outcome, sondern nach Voraussetzungen.
- Denke Setup, Wettbewerb und Marktumfeld kritisch mit.
4. Anchoring – der erste Wert verzerrt alles
Du kennst das vielleicht aus Verhandlungen: Wir orientieren uns übermäßig an der ersten Zahl oder Info, die wir bekommen – egal, ob sie relevant ist oder nicht.
Beispiel: Dir wird gesagt, ein Artikel habe „nur“ 300 Wörter – Du hältst ihn sofort für zu kurz, obwohl er alle nötigen Infos enthält.
Oder: Du erinnerst Dich an ein Projekt, in dem eine bestimmte Bounce Rate oder eine andere Metrik als „gut“ galt – und bewertest nun eine andere Seite aus einer anderen Branche mit völlig anderem Nutzungsverhalten nach denselben Maßstäben.
🔍 Was passiert?
Ein erster Wert setzt unbewusst einen Rahmen – und beeinflusst Deine Beurteilung, auch wenn er willkürlich ist.
🛠️ Was hilft?
- Vergleichswerte immer kritisch hinterfragen: „Woher kommt dieser Benchmark?“
- Baue eigene Zeitreihen auf und verlasse Dich nicht (nur) auf Branchen-Benchmarks.
- Treffe Einschätzungen erst nach einer vollständigen Analyse.
5. False Causality – Korrelation ist nicht gleich Kausalität
Zwei Ereignisse treten gemeinsam auf – und wir denken, das eine sei die Ursache des anderen. Dabei übersehen wir andere Einflussfaktoren.
Beispiel: Nach einem Relaunch sinken die Rankings – und Du machst sofort das neue Design verantwortlich. Dass auch interne Verlinkung und Seitenstruktur geändert wurden, bleibt unbeachtet.
Oder: Du setzt eine Maßnahme um – und gleichzeitig steigen die KPIs. Du schließt daraus auf einen Erfolg, ohne andere parallel laufende Änderungen zu prüfen.
🔍 Was passiert?
Du stellst einen falschen Ursache-Wirkung-Zusammenhang her – und ziehst voreilige Schlüsse.
🛠️ Was hilft?
- Ursachenkette visualisieren: Was hat sich wann, wie verändert?
- Sichere Dich ab, indem Du Zeitverläufe und Wechselwirkungen prüfst.
- Verfalle nicht sofort in den Aktionismus und prüfe erst Zusammenhänge.
Fazit: Analyse braucht Reflexion
Zahlen sind wichtig – aber sie sprechen nicht für sich selbst. Unsere Interpretation ist immer gefärbt: durch Erfahrung, Erwartung, Emotion. Gerade im datengetriebenen Online Marketing lohnt sich ein zweiter Blick.
Nur weil Du mit Daten arbeitest, heißt das noch lange nicht, dass Du objektiv entscheidest. Dein Gehirn will schnell, effizient und bestätigt denken. Und genau das führt zu Fehlern – ganz automatisch.
Wenn Du also künftig in Zahlen eintauchst, denk an diese fünf Punkte:
- Hinterfrage Deine eigene Annahme aktiv.
- Schau nicht nur auf das, was funktioniert – sondern auch auf das, was fehlt.
- Hol Dir öfter mal eine zweite Sichtweise.
- Bewerte Zahlen im Kontext, nicht isoliert.
- Und akzeptiere, dass manche Zusammenhänge komplexer sind, als sie auf den ersten Blick wirken.
Denn wer Denkfehler erkennt, entscheidet besser – und holt mehr aus seinen Daten heraus.
💡 Dieser Artikel ist Teil einer kleinen Serie über Denkfehler im Online Marketing. In einer der nächsten Ausgaben schauen wir uns an, wie unser Kopf uns bei Entscheidungen austrickst – und was Du dagegen tun kannst. Gerade im SEO-Alltag, wo Unsicherheit und Komplexität zum Tagesgeschäft gehören, kann das einen echten Unterschied machen.