{"id":10520,"date":"2019-04-09T00:00:00","date_gmt":"2019-04-08T23:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/marketing.ch\/3-praxistipps-wie-mit-ki-die-adwords-performance-steigt\/"},"modified":"2023-08-16T13:54:36","modified_gmt":"2023-08-16T11:54:36","slug":"3-praxistipps-wie-mit-ki-die-adwords-performance-steigt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/marketing.ch\/suchmaschinenmarketing\/3-praxistipps-wie-mit-ki-die-adwords-performance-steigt\/","title":{"rendered":"3 Praxistipps, wie mit KI die AdWords-Performance steigt"},"content":{"rendered":"

Der neue KI-gesteuerte Google-Algorithmus liefert datenbasierte Entscheidungen und noch bessere Kampagnenresultate bei gleichem Budgeteinsatz.<\/strong><\/p>\n

Um bestm\u00f6gliche Kontrolle und Erfolg bei Google Adwords, neuerdings bekannt als Google Ads, zu haben, legen Marketer feingliedrige Kampagnen an, die sich an Suchbegriffen, Produkten, dem Standort oder den Endger\u00e4ten der User orientieren. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen nun noch ergiebigere Ergebnisse mit dem neuen KI-gesteuerten Google-Algorithmus erzielt werden, der datenbasierte Entscheidungen liefert und noch bessere Kampagnenresultate bei gleichem Budgeteinsatz bringt. Getoppt werden k\u00f6nnen die Ergebnisse noch mit dem Triple-A Approach, der von der gr\u00f6\u00dften reinen Google Ads Agentur Smarketer entwickelt wurde und in den Algorithmus eingeflossen ist.<\/p>\n

Hochqualitativ ausgestaltete AdWords-Kampagnen zeichnen sich dadurch aus, dass sie eine granulare und damit stark segmentierte Struktur haben: Einzelne Kampagnen werden je nach Produkt- oder Marken-Keywords, Geschlecht und Standort der User sowie f\u00fcr die verschiedenen Endger\u00e4te manuell gestaltet. Mit Expertise und Erfahrung hat Smarketer, eine der f\u00fchrenden Google Ads Agenturen in der DACH-Region, diesen Ansatz jetzt mit dem Triple-A-Approach (Audience, Automation und Attribution) weiterentwickelt. Dabei wird die Kampagnenstruktur so aufgebaut, dass er den neuen Google-Algorithmus optimal bedient und damit durch Machine Learning neue H\u00f6chstleistungen erzielt. \u201eDie Vorteile des Google-Algorithmus sind so gro\u00df, dass sie einer manuellen Aussteuerung weit \u00fcberlegen ist. Was bisher bei der Gebotsoptimierung von Hand ausgesteuert wurde, \u00fcbernimmt beim Smart Bidding nun der Algorithmus,\u201c erkl\u00e4rt Johannes Humpert, Chief Operating Officer (COO) von Smarketer. Wie er funktioniert, erkl\u00e4rt die AdWords-Agentur hier:<\/p>\n

Audience: weg von den Suchbegriffen \u2013 hin zu den Zielgruppen<\/strong><\/p>\n

Statt auf Suchbegriffe und Keywords setzt der neue Ansatz vor allem auf die User selbst, die nach Shops oder Produkten suchen. \u201eDer Fokus verlagert sich von den Keywords hin zu den Zielgruppen\u201c, erkl\u00e4rt Humpert. Dank Machine Learning kann der Algorithmus bis zu 70 Millionen Signale innerhalb von 100 Millisekunden analysieren und in k\u00fcrzester Zeit alle m\u00f6glichen Datenkombinationen auswerten. Durch diese permanente Verarbeitung und neues Priorisieren von Zielgruppeninformationen wird analysiert, welche Nutzer am wahrscheinlichsten in Zukunft einen Kauf t\u00e4tigen werden. Diese Informationen aktualisiert Google t\u00e4glich durch Hinzuf\u00fcgen oder Entfernen von Usern in den Zielgruppen. Informationen, die Nutzer in einen Kontext einbinden, sind f\u00fcr Werbetreibende enorm wichtig: \u201eMarketer m\u00fcssen ihre Zielgruppe richtig segmentieren und darauf achten, dass sie diese auch ansprechen. Bei der bisherigen granularen Struktur erfolgte diese Segmentierung manuell, indem H\u00e4ndler selbst die Zielgruppen in Remarketinglisten festlegen. Beim Machine Learning \u00fcbernimmt diesen Prozess nun der Algorithmus.\u201c, so Humpert.<\/p>\n

Automation: die granulare Struktur aufbrechen \u2013 und den Algorithmus arbeiten lassen<\/p>\n

Automation bedeutet in erster Linie Gebotsoptimierung, das so genannte Smart Bidding, f\u00fcr das H\u00e4ndler auch Optimierungstools von Google einsetzen k\u00f6nnen. Der Vorteil des neuen Google-Algorithmus: H\u00e4ndler verbessern ihre Performance enorm, weil Google bei der Schaltung einer Anzeige verschiedene Signale in Echtzeit verarbeitet. Dazu geh\u00f6ren unter anderem Suchanfragen, Browser, Alter, Geschlecht, Interessen, Endger\u00e4te, Standort und Datum \u2013 also Informationen, die bei einer manuellen Steuerung nicht mit einflie\u00dfen. \u201eBisher mussten H\u00e4ndler ihre Gebote manuell festlegen\u201c, so Humpert. \u201eHeute ist es m\u00f6glich, dass der Google-Algorithmus die Gebote aussteuert \u2013 ohne subjektive Meinungen, sondern ausschlie\u00dflich datenbasiert. Das Machine Learning erzielt sehr viel bessere Ergebnisse als die bisherige granulare Struktur.\u201c<\/p>\n

Attribution: nicht nur der letzte Klick z\u00e4hlt \u2013 sondern auch der Weg dorthin<\/strong><\/p>\n

Bisher legten H\u00e4ndler bei der Bewertung der Conversion den Fokus zumeist auf den letzten Klick \u2013 also denjenigen, der zum Verkauf f\u00fchrt. Das Attributionsmodell sollte aber von \u201eLast Klick\u201c auf \u201eDatengetrieben\u201c oder \u201ePositionsbasiert\u201c umgestellt werden. F\u00fchrte die Customer Journey beispielsweise von Facebook \u00fcber Google und von dort zur Landing Page des H\u00e4ndlers, kam dem alten Modell zufolge der Verkauf ausschlie\u00dflich \u00fcber Google zustande. Stellen H\u00e4ndler ihr Attributionsmodell auf \u201eDatengetrieben\u201c um, wird der Wert der Conversion auf die jeweilige Aktion verteilt. \u201eDie neue Herangehensweise l\u00e4sst sich eher mit einem Fu\u00dfballspiel vergleichen\u201c, erkl\u00e4rt Humpert. \u201eZwar macht der St\u00fcrmer das Tor, aber ohne den Mittelfeldspieler und die Abwehr w\u00fcrde er nicht zum Angriff kommen.\u201c Und genau diesen Prozess bildet das datengetriebene Attributionsmodell von Google ab. Dieses errechnet mit k\u00fcnstlicher Intelligenz f\u00fcr jeden Kunden das optimale Modell, was die verschiedenen Kampagnen und Suchbegriffe zuordnet. Es zeigt, wie der Kauf zustande kam, denn Nutzer ben\u00f6tigen in der Regel mehrere Anl\u00e4ufe, bevor sie eine Conversion t\u00e4tigen. Stehen f\u00fcr das datengetriebene Attributionsmodell nicht gen\u00fcgend Daten zur Verf\u00fcgung, kann das positionsbasierte Modell genutzt werden: Dieses rechnet jeweils 40 Prozent der zuerst und zuletzt angeklickten Anzeige, die restlichen 20 Prozent den \u00fcbrigen Klicks zu.<\/p>\n

Der KI-gesteuerte Google-Algorithmus<\/strong><\/p>\n

Der Algorithmus macht die Zusammenf\u00fchrung und Verkleinerung von Kampagnen notwendig, weil eine \u00dcbersegmentierung das Machine Learning blockiert. M\u00f6glich wird die Zusammenf\u00fchrung, weil die Kampagnen per k\u00fcnstlicher Intelligenz ausgesteuert werden. Ihre Zusammenf\u00fchrung erfolgt jedoch nach wie vor manuell. Diese Best Practice von Smarketer, einem mehrfach ausgezeichneten Kooperationspartner von Google, wurde in das Agency of the Future (AOTF) Programm von Google aufgenommen. \u201eWir haben verstanden, wie man Kampagnen bauen muss, um den Algorithmus effizient zu bedienen und Smart Bidding richtig einzusetzen\u201c, so der COO von Smarketer. Dabei ist es wichtig, die Grenzen des Algorithmus zu kennen, um im Bedarfsfall wieder manuell aussteuern zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Der Algorithmus ist der Einsatz von intelligenten Gebotsstrategien. Smarketer hat als eine der ersten Agenturen in Europa das AOTF-Programm in ihr Angebot aufgenommen. Der Triple-A Approach als Teil der AOTF zielt darauf ab, die optimale Struktur f\u00fcr intelligente Gebotsstrategien zu entwerfen: Mit dem Fokus auf Audience, Automation und Attribution erzielen H\u00e4ndler effektivere Ergebnisse mit AdWords. Diesen Ansatz stellte Smarketer auch exklusiv bei der Konferenz \u201eGoogle Marketing Live 2018\u201c in San Jos\u00e9, Kalifornien, vor – als eine von drei Agenturen weltweit, die f\u00fcr eine Pr\u00e4sentation auf dem f\u00fchrenden Marketing-Event von Google ausgew\u00e4hlt wurden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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