Die Zeiten ändern sich und Google Ads (AdWords) vollzieht momentan einen starken Wandel in Richtung “Automatisierung” durch Big Data und Machine Learning. Machine Learning ist eine Vorstufe zur Künstlichen Intelligenz und verwendet eine Unmenge an Daten (Big Data), um Muster zu erkennen und daraus vorahnend zu agieren.
Google benutzt seine gesamte Macht um Machine Learning in all seine Produkte einzubauen. In der Vergangenheit waren diese Versuche komplett kontraproduktiv und haben die Kosten nur in die Höhe getrieben. Die Idee war gut, die Umsetzung nicht ausgereift genug.
Heutzutage allerdings kann die Verwendung von Machine Learning entscheidend sein, wenn es darum geht mehr Leistung aus seinen Kampagnen zu bekommen.
Ein paar Beispiele:
- Google Kampagnen schalten und nur für Conversions zu bezahlen (statt für Klicks)
- Gebote werden automatisch gesetzt aufgrund der Kaufabsicht, die hinter einer Suchanfrage steht
- Anzeigen werden für Produkte geschalten, nach denen der Suchende noch nicht gezielt gesucht hat – Google weiß aufgrund der Suchhistorie, welche Suchanfragen sich danach daraus entwickeln werden.
- Automatisches Zusammenführen von Suchanfragen und Produkten sowie die Erstellung der passenden Anzeigen dazu
Einige dieser Funktionen können massive Leistungssteigerungen hervorbringen.
Aber bevor man die Tools versucht, sollte man sicherstellen, dass die Basis passt. Stichwort DSGVO. Und zusätzlich schauen, dass man die richtigen Daten für Google gesammelt werden. Aber darauf gehe ich später in diesem Artikel nochmal genauer ein.
Ohne ein gut eingerichtetes Google AdWords Konto, kann Google nicht die richtige Menge an Daten sammeln.
Warum ist Machine Learning bei Suchmaschinenwerbung die Zukunft?
Ich bin immer noch der Meinung, dass die Entscheidung einer Person die eines Computer stets weit überlegen ist. Ein Computer kann nicht denken und kreative Gedanken generieren. Trotzdem ist ein Computer oft sehr viel schneller.
Google AdWords führt immer wieder neue Optionen und Signale ein, die man berücksichtigen sollte, wenn man Google Werbung schaltet.
Fast jeden 2. oder 3. Monat führt Google etwas Neues zu seinem Produkt hinzu. Es gibt dabei viele kleinere Details, die einzeln nicht einen so großen Einfluss haben, aber die Summe der Änderungen macht den Unterschied.
Die Summe der kleinen Änderungen beeinflusst die Art und Weise wie Google funktioniert.
All diese Änderungen manuell zu implementieren ist überwältigend und so gut wie unmöglich. Es alles manuell umzusetzen entzieht der Werbung außerdem sehr viel Kreativität. Man wäre zu beschäftigt damit, um zusätzlich kreativ zu sein.
Deshalb führt kein Weg um Googles Spielzeuge.
Erfolg gründet sich auf den Basics
Das ist sehr wahr! Und das sind gute Neuigkeiten für Sie. Big Data und Machine Learning von Google kann Ihre Werbung nur verbessern. Tatsächlich ist es sogar so, dass Sie das “smart-bidding” (Google passt die Gebote der Anzeigen je nach Wahrscheinlichkeit, dass der Klick zu einem Conversion führt) und andern automatisierten Formen von Werbung nur dann aktivieren können, sobald eine gewisse Schwelle an Conversions erreicht wurde.
Zum Beispiel können Sie Smart-Bidding nicht aktivieren, solange Sie nicht 30 Conversions pro Monat generieren.
Der Schlüssel zu Big Data und Machine Learning ist “den Computer mit korrekten Daten zu füttern”.
Ein Computer, dem keine oder inkorrekte Daten gegeben werden, wird keine Ergebnisse erzielen.
Das befähigt Firmen dazu sich einen Wettbewerbsvorteil zu erarbeiten, indem sie sehr gute Werbung erstellen, die der Maschine akkurate Daten liefert. Damit kann dann die Werbung im Anschluss turbo-geboostet werden.
Was sind die Vorbedingungen dafür mit automatisierten Kampagnen arbeiten zu können?
Wie bereitet man sich auf “Machine Learning” vor?
Folgende Optionen bzw. Vorbedingungen müssen existieren, damit Sie Big Data nutzen können.
ACHTUNG: diese Punkte sind eher für versierte Google-Ads-Anwender
Über 30 Conversions pro Google AdWords Kampagne
Stellen Sie sicher, dass alle möglichen Conversions korrekt getrackt werden und das jede einzelne davon wertvoll und ausschlaggebend für das Wachstum Ihres Unternehmens ist. Google wird nach den Daten optimieren, die Sie Google geben, weshalb Sie sicher gehen müssen, dass Sie nur Conversions zählen, die relevant sind.
Erstellen Sie Kampagnen nach Best Practices
Erstellen Sie Kampagnen mit allen Best Practices, wie segmentierte Ad Groups, peppige Ads und relevante Keywords mit dem korrekten Match Typ. Außerdem werden Sie Extensions und gute Landingpages brauchen.
Verwendung von Audiences
Audiences sind der Schlüsselfaktoren für die Big Data-Gebote und sollten deshalb entweder auf Kampagnen- oder Ad Group-Ebene verwendet bei allen Kampagnen verwendet werden, wobei man die nur Gebot Option auswählt. Stellen Sie sicher, dass Sie Email-Adressen von Kunden und Interessenten hochladen, um Customer Match Audiences zu erstellen, erstellen Sie eine Remarketing Tag für Ihre Webseite, um damit Audiences zu kreieren und nutzen Sie Similiar Audiences.
Nutzen Sie ein anderes Trackingmodel als “Last-Klick-Attribution”
AdWords ordnet normalerweise Conversions nach dem “Last-Klick”-Model zu. Das passt allerdings nicht wirklich zur Realität, wo es mehrere Kontakte mit einer Firma braucht, bevor eine Anfrage oder ein Kauf zustande kommt. Nutzen Sie deshalb am besten das Trackingmodel “position-based”. Damit können Sie der Google KI um einiges mehr Daten zur Verfügung stellen, sodass diese die optimalen Gebote für jedes Keyword setzen kann – sogar für diejenigen, die früher im Conversion-Pfad liegen. Ich persönlich nutze die Option “time-decay” für meine Konten.
Warten Sie bis Sie genug Daten zusammenhaben
Google benötigt eine Menge Daten, um zu lernen wie die Gebote am besten passen. Je mehr Daten Sie haben, desto besser können Sie den Lernprozess des Algorithmus beschleunigen und damit die Ergebnisse verbessern. Sie sollten warten bis Ihre Kampagnen mindestens zwei Monate laufen und über 30 Conversions pro Monat generieren, bevor Sie diese Gebotoptionen ausprobieren.
Diese Tabelle von bgtheory.com (leider nur in Englisch) zeigt genau auf, wie viele Conversions Sie für die zwei gängigsten Gebotsstrategien brauchen und die benötigte Lernperiode dafür:
Übersetzung:
Monthly Conversions for target CPA – Benötigte monatliche Conversions für Target CPA
Monthly Conversions for target ROAS – Benötigte monatliche Conversions für Target Return on Ad Spend
Target fluctuation – Schwankungen
Initial Learning Period – Anfängliche Lernzeit
Warnung: Bitte berücksichtigen Sie, dass Maschinen falsch liegen und manipuliert werden können. Deshalb ist es Ihre Aufgabe, wenn Sie Machine Learning für Ihre Kampagnen benutzen, die Daten zu beobachten und sicher zu stellen, dass diese nicht kompromittiert sind.
