Viele Unternehmen haben keine Möglichkeit einer ordentlichen Conversion- oder Erfolgsmessung auf der Website. Es gibt keinen Online Shop, und die einzigen wirklichen Conversions sind der direkte Anruf sowie das Absenden eines Mails. Die einzige “Conversion”, welche für die Firma relevant ist, ist der direkte Anruf des Endkunden im Betrieb. Bei Online Marketing Kampagnen ist es somit schwer, eine Erfolgsmessung in Form von Conversions gewährleisten zu können. Allgemeine KPIs wie Impressionen und Klicks scheinen die einzige Lösung zu sein. In so einem Fall gibt es jedoch die Möglichkeit des Telefon- oder Anruf-Trackings. Damit werden Anrufe über Telefon, welche von der jeweiligen Zielseite aus gemacht wurden, mitverfolgt und schlussendlich entsprechend ausgewertet. Für Google Ads gibt es hier direkte Google-Nummern, welche für die Erfolgsmessung eingesetzt werden können. Ein großer Nachteil ist jedoch, dass dies nur für bestimmte Länder zulässig ist: Österreich ist hier beispielsweise von den Google-Telefonnummern ausgenommen. Wir zeigen Ihnen aber einen effektiven Workaround, wie Sie dennoch Anrufe über Ihre Online-Kampagne tracken können.

Technische Umsetzung

Ohne sich in technischen Details zu verlieren, soll dieser Part einen kurzen Überblick darüber geben, wie die operative Einbindung eines Anruf-Trackings auf der Zielseite aussehen könnte. Zuerst sollte die ursprüngliche Telefonnummer durch eine trackbare Telefonnummer ersetzt werden: Hier gibt es viele unterschiedliche Anbieter, die ein Dashboard über Aufzeichnungen der Telefonate, wie eingegangene Telefonnummer, Dauer des Telefonats, Grund des Abbruchs usw. anbieten. Sobald die neue Nummer in der Zielseite eingebunden wurde, funktioniert sie als Weiterleitung auf die ursprüngliche Nummer, die Daten werden jedoch mitgetrackt und der Betreiber der Zielseite merkt keinen Unterschied.

Variable Telefonnummer

Richtig interessant wird das Telefonnummern-Tracking, sobald man unterschiedliche Kanäle miteinander vergleichen möchte – vorausgesetzt, man möchte am Ende einer Online-Kampagne wissen, welcher Social-Media-Kanal die meisten bzw. längsten Anrufe eingebracht hat. Dies kann mithilfe weniger Arbeitsstunden eines Web-Entwicklers sowie mit einem sogenannten variablen Feld eingerichtet werden. Die Telefonnummer muss also mit einer Variable hinterlegt werden, die sich anpasst, sobald sich die Campaign URL ändert. Hier entsteht also eine klassische Wenn-dann-Kette: Wenn in der Campaign-URL beispielsweise unter Source “facebook” vorkommt, wird die Endung -01 an die Telefonnummer automatisch angehängt. Sobald die URL “instagram” enthält, ändert sich die Endung der Telefonnummer auf der Zielseite auf beispielsweise -02. Die Änderungen der Telefonnummern-Endungen werden von vielen Anbietern gratis zur Aktivierung der Telefonnummer angeboten.

Einbindung in das Reporting

Das jeweilige Dashboard über die Anrufdaten lässt sich meist mühelos in ein Excel File downloaden, und dieses kann wiederum als Spreadsheet hochgeladen und beispielsweise in einem Data Studio-Bericht als Datenquelle eingebaut werden. So können die Daten über Anrufe ohne viel Zusatzaufwand in das Kampagnen-Reporting aufgenommen werden.

Fazit

Mithilfe eines Call-Trackings ist es endlich möglich, zu erfassen, wie viele Anrufe eine Kampagne generiert hat. Mittels Anruf-Conversions kann auch endlich die Frage beantwortet werden: “Welcher Kanal bringt die meisten Anrufe und führt demnach zu den meisten Abschlüssen?” Natürlich funktioniert die Einbindung auch zusätzlich zu allen anderen Conversions, die beispielsweise über den Google Tag Manager getrackt werden. Die gewonnenen Daten bringen wichtige Erkenntnisse zur Kampagnen-Performance und können zur Optimierung der Kampagne beziehungsweise für die Budgetverteilung von neuen Kampagnen herangezogen werden.

Wir empfehlen Ihnen den Einsatz von Tracking-Nummern mit Ihrem Rechtsbeistand zu klären und ggfls. in Ihre Datenschutzbestimmungen mit aufzunehmen.

Formulierung von Hypothesen

Hypothesen folgen meist dem Wenn-Dann-Weil Prinzip. Selbst erklärend bedeutet dies, wenn ein Ereignis X eintritt, dann passiert ein Folge-Ereignis Y, weil Z eintraf. Essentiell ist, dass die Hypothese eine klare und unmissverständlich messbare Aussage ist.

Hier ein Beispiel für den Ablauf einer Hypothesenbildung:

  • Ausgangslage: Die Webanalyse und das Reporting einer Kampagne hat ergeben, dass die Zielseite eine hohe Absprungrate bei der Bestellung der Produkte hat.
  • Ziel: Abbruchrate auf der Zielseite beim Online Shop senken.
  • Allgemeine HypotheseDer Bestellvorgang ist für die Besucher der Zielseite zu kompliziert.
  • Konkrete Hypothese: Wenn wir den Bestellvorgang etwas schlanker und schneller gestalten und mit Auto-Fill-Funktion die persönlichen Daten automatisch ausfüllen lassen, wird der Bestellvorgang komfortabler gestaltet und die Anzahl der Bestellungen erhöht sich.

Diese Hypothese kann nun getestet werden und wird somit konkrete Ergebnisse liefern. Entweder es lag tatsächlich am Bestellvorgang, dass so viele Personen abgesprungen sind – dann kann diese Hypothese verifiziert werden. Oder aber es lag nicht am Bestellvorgang und die Hypothese wird falsifiziert. Auch in diesem Fall gibt es einen Lerneffekt und die verworfene Hypothese trägt zu einer Optimierung der Kampagne bei, weil dadurch ein möglicher Grund für eine schlechte Performance ausgeschlossen werden kann und stattdessen eine neue Hypothese aufgestellt und getestet werden kann.

Warum Hypothesen?

Angenommen man würde eine Kampagne starten ohne ein konkretes Ziel vor Augen zu haben. Am Ende der Laufzeit kann man weder zufrieden noch unzufrieden mit den Ergebnissen sein – man fliegt sozusagen im Blindflug. Darüber hinaus kann man wenige Learnings für weitere Folge-Kampagnen mitnehmen. Hypothesen und Prognosen helfen hier, um einen gewissen Korridor für Erfolg zu gestalten und um eine Benchmark zu setzen, an der sich Marketer orientieren können. Verschiedene Hypothesen können einem nach der Beendigung der Kampagne helfen, ob man mit den Ergebnissen zufrieden sein kann und wo die Gründe für eine etwaige schlechtere Performance zu finden sind.

Jeder Marketer stellt bereits bei der Budget- und Mediaplanung für eine neue Kampagne (bewusst oder unbewusst) verschiedene Hypothesen auf, indem er beispielsweise dem einen Kanal mehr Budget zuweist als dem anderen. Diese Aufteilung impliziert die Aussage “Ich gehe davon aus, dass wir auf diesem Kanal bessere Ergebnisse erreichen als auf diesem Kanal, weil wir hier an mehr interessierte Nutzer ausspielen können”. Jede Budgetumschichtung während einer Kampagne ist somit die Falsifizierung einer Hypothese: “Der Kanal performt nicht so gut wie ich dachte – ich muss meine Mediaplanung abändern und das Budget für einen anderen Kanal verwenden, welcher bessere Klickzahlen und Conversion-Werte liefert.”

Fallbeispiele:

Im Folgenden sollen zwei Fallbeispiele für Hypothesen-Tests vorgestellt werden.


Der A/B-Hypothesen Test:

Angenommen man möchte ein Produkt bewerben, welches viele unterschiedliche Vorteile für den Endkunden bereit hält. Um hier am effektivsten herauszufinden, welcher Vorteil beim Endkunden am besten ankommt, sollte man die unterschiedlichen Vorteile gegeneinander testen. Hier arbeitet man also ebenfalls mit Hypothesen. Eine dieser Hypothesen könnte beispielsweise sein: Der Vorteil “günstiger Preis” wird auf dem Kanal Facebook besser funktionieren als der Vorteil “großer Komfort”. Anhand dieser Hypothese gestaltet man zwei unterschiedliche Werbemittel mit den jeweiligen Vorteilen und testet sie gegeneinander.

Nach der Anfangsphase der Kampagne kann man bereits erste Rückschlüsse ziehen, ob die formulierte Hypothese verifiziert oder falsifiziert werden kann. Das Ergebnis würde in unserem Fall ein Deaktivieren des weniger erfolgreichen Werbemittels sein. Somit wird die Effektivität der Kampagne gesteigert.


Hypothesen zum Treffen von Vorhersagen:

Wie schön wäre es, wenn man vor dem Beginn einer Kampagne die Conversion Rate vorhersagen könnte? Wie durch Zauberhand könnte man sagen, dass man mit einem bestimmten Budget eine bestimmte Anzahl an Conversions erreichen kann. Hat man als Unternehmen also das Ziel mit einer Kampagne eine Anzahl von X Conversions zu erreichen, könnte man somit vorhersagen, wieviel man an Budget dafür verwenden muss. Leider sind selbst erfahrene Performance Marketer keine Wahrsager. Mit Hilfe von Reverse Engineering kann man sich aber an ein Ergebnis herantasten und somit eine Prognose erstellen. Und so funktioniert’s:

Füge in eine Excel Tabelle deine Kanäle und Targetings ein, welche du für deine Kampagne verwenden möchtest. Alle grau hinterlegten Felder sind geschätzte Werte, welche du aus deiner Erfahrung als Online Marketer einschätzen kannst. Alle anderen Werte ergeben sich nun automatisch in Abhängigkeit der ausgefüllten Spalten, sobald du ein beliebiges Budget eingibst. Nun kannst du sehen wieviel Budget du verwenden musst, um eine bestimmte Anzahl an Conversions zu erreichen. Die Tabelle fungiert wie eine Art Budget-Conversion-Umrechner.

Während der Kampagnenlaufzeit beziehungsweise nach der Kampagne kann ich dann feststellen, ob ich meine Hypothese zu optimistisch oder pessimistisch formuliert habe. Sollte die Conversion Rate am Ende der Kampagne höher liegen weiß ich, dass ich bei meiner nächsten Kampagne den Wert nach oben korrigieren kann. Liegt die Conversion Rate schlussendlich jedoch unter meinen prophezeiten %, liegt der Fehler womöglich an meiner Landing Page. Hier gibt es viele unterschiedliche Anhaltspunkte, was hier das Problem sein könnte: die Landing Page hat eine zu lange Ladezeit, die Landing Page ist unübersichtlich, die Landing Page weist Bugs auf, das Ausfüllen des Kontaktformulars ist zu kompliziert oder eine zu große Hürde für die Nutzer uvm. Man sieht, das auch hier der bereits oben beschriebene Merkspruch gilt: auch eine falsifizierte Hypothese bringt aufschlussreiche Erkenntnisse für die Zukunft. Sieht man in der Tabelle nämlich, dass sich alle anderen Parameter, welche mit der Qualität der Werbemittel oder der Effektivität des Targetings in Verbindung stehen (nämlich CPM, CTR, CPC und auch qualitative Werte wie die Zeit auf der Seite und Scrolltiefe), auf dem erwarteten Niveau bewegen, erhält man die Erkenntnis, dass man hier nicht zwingend etwas ändern muss, da das Problem eher an der Landing Page liegen wird.

Fazit

Am Ende einer Kampagne steht meist ein und dieselbe Frage:

Ist die Kampagne zufriedenstellend gelaufen und falls nicht, woran hat es gelegen? Schlussendlich kann man vieles vermuten und glauben, jedoch richtige Beweise dafür, dass es am Werbemittel, am Targetings oder an der Landing Page gelegen hat, hat man selten. Mit Hilfe des Ausschlussverfahrens und verifizierten/falsifizierten Hypothesen kann man bereits einige Faktoren eliminieren und zielgerichtet das jeweilige Problem angehen. Dies ist von großer Bedeutung, wenn man im Anschluss eine Folgekampagne startet und hier bessere Ergebnisse erreichen möchte. Hypothesen im Performance Marketing sind somit nicht nur ein echter Gradmesser für Erfolg, sondern generieren auch Learnings und Optimierungsvorschläge für die Zukunft.

User Interfaces

Das Google Data Studio verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die nach einer kurzen Eingewöhnungszeit einfach und schnell zu bedienen ist. Nachdem man sich mit seinem Google Account in das Programm eingeloggt hat, wird einem die Startseite vom Data Studio angezeigt. Hier findet man neben einem Suchfeld und der Aufschlüsselung der bisher erstellten Reports auch ein Feld mit “+ Neue Datei erstellen”. Über den bereits erstellten Reports finden sich Vorlagen und Beispiele, die man entweder direkt verwenden und anpassen oder als Inspiration in den eigenen Report einfließen lassen kann. Drückt man nun das Symbol +, um einen eigenen Bericht zu starten, so landet man auf auf einer leeren Berichtsseite, auf der zuerst die Datenquelle konfiguriert werden muss. Grundsätzlich kann jede mögliche Datenquelle an das Data Studio angebunden werden, sofern es einen Connector von Google selbst oder einen externen Anbieter dafür gibt. Für externe Anbieter fallen jedoch meist Zusatzkosten an. Wir arbeiten mit Supermetrics, wodurch unter anderem die Anbindung über Facebook, Instagram, LinkedIn, Adform und Display & Video360 möglich ist und machen damit sehr gute Erfahrungen.

Nach der Konfiguration der Datenquelle können Tabellen, Säulen-, Kreisdiagramme, Zeitreihendiagramme und vieles mehr erstellt werden. Alle Visualisierungen folgen dem gleichen Muster und bestehen aus Dimensionen und Messwerten, welche man per Drag and Drop festlegen kann: Dimensionen sind Zeilen mit Buchstaben und werden mit ABC im Data Studio gekennzeichnet. Hier kann man beispielsweise Kampagnennamen, Line Item Namen, Städte und vieles mehr als Dimension festlegen. Anschließend müssen ein oder mehrere Messwert(e) festgelegt werden. Hier kann man klassische Kennzahlen wie Impressionen, Klicks, CTR, CPM oder CPC hinzufügen. Würde man beispielsweise ein Balkendiagramm einfügen wollen, sind die Dimensionen auf der X-Achse zu sehen, der Messwert wird entlang der Y-Achse aufgetragen und gibt visuell beispielsweise die Anzahl der Sitzungen  an.

Neben der Auswahl der Daten kann auch der Reiter “Stil” ausgewählt werden. Hier kann man das jeweilige Diagramm optisch bearbeiten. Es können nicht nur Farben und Schriftgrößen sowie Schriftarten, sondern auch Dezimalstellen und Zeilenumbrüche formatiert werden.

Anzeigemodus/Bearbeitungsmodus

Ein wichtiges Know How betrifft die Unterscheidung zwischen Bearbeitungs- und Anzeigemodus. Im Bearbeitungsmodus kann man wie der Name bereits vermuten lässt Tabellen, Grafiken und Schriften bearbeiten, im Anzeigemodus zeigt sich der Bericht in einer glatten Oberfläche, in der keine Änderungen in den Daten und am Stil vorgenommen werden können. Hinzugefügte Filter- oder Zeitraum-Steuerungen können nur im Anzeigemodus bedient werden. Darüber hinaus kann man durch Mouseover an einem Diagramm Interaktionen im Anzeigemodus durchführen. Beispielsweise kann hier nach Messwerten sortiert, das einzelne Diagramm als CSV heruntergeladen oder in eine Google Tabelle exportiert werden.

Filter/Filtersteuerung

Etwas verwirrend kann die Benennung der einzelnen Funktionen im Data Studio sein. So gibt es beispielsweise eine Funktion “Filtersteuerung” und eine weitere, welche nur den Namen “Filter” trägt. Diese beiden Möglichkeiten haben aber nicht zwingend etwas miteinander zu tun.

Die Filtersteuerung ist ein eigenständiges Feld, welches man seinem Bericht hinzufügen kann. Es ermöglicht dann die Filterung des Berichtes oder der Seite im Anzeigemodus. Dafür können alle möglichen Felder aus der Datenquelle verwendet werden. Mögliche Beispiele wären hier Filter für bestimmte Kampagnen, bestimmte Line Items oder bestimmte Städte. Eine weitere Filtersteuerung betrifft das Datum. Dieses kann als Feld hinzugefügt und für den relevanten Zeitraum eingestellt werden. Später im Anzeigemodus können dann dynamisch beliebige Zeiträume ausgewählt werden. Nach der Auswahl der Tage verändern sich die Diagramme automatisch und zeigen nur jene Daten an, welche in diesem Zeitraum liegen. Filtersteuerungen können auf Seiten-, aber per Rechtsklick auch auf Berichtsebene eingestellt werden. Dadurch können beispielsweise alle Diagramme des Berichts mit einem Klick auf den ausgewählten Zeitraum sowie die auszuwertende Kampagne eingestellt werden.

Die Funktion Filter kann nach Klick auf ein Diagramm unter Daten hinzugefügt werden. Hier werden wie der Name bereits verrät Filter für die jeweilige Tabelle oder die jeweilige Grafik erstellt. Möchte man beispielsweise nicht alle Line Items einer Kampagne auswerten, sondern nur jene aus einer bestimmten Phase der Customer Journey, so fügt man einen Filter hinzu. Diesen muss man, nachdem man ihn benannt hat, einem Feld zuweisen, worauf der Filter angewendet werden soll. Anschließend kann aus unterschiedlichen Optionen wie “Beginnt mit, Enthält, Größer/Kleiner als” etc. ausgewählt und der Filter letztendlich erstellt werden. Einen Filter kann man nach dessen Erstellung für sämtliche Berichte und Diagramme anwenden. Nach einer gewissen Zeit wird man also eine Vielzahl an unterschiedlichen Filtern für sämtliche Datenquellen und Inhalte angesammelt haben. Eine sinnvolle Benennung dieser ist also essentiell.

Berechnete Felder

Neben der Visualisierung der reinen Daten aus unterschiedlichen Kampagnen lässt das Google Data Studio auch die Berechnung von neuen Feldern zu. Dafür muss ein Nutzer berechtigt sein, die jeweilige Datenquelle zu bearbeiten. Ausgehend von einem bereits existierenden Feld kann man nicht nur einfache Grundrechnungsarten, sondern auch komplexe, mehrere Variablen umfassende Berechnungen durchführen. Neben der Möglichkeit von Rechenoperationen gibt es unter anderem auch noch die Option der Regular Expressions: Hier kann man beispielsweise bereits bestehende Feldnamen in einer Tabelle durch andere Namen ersetzen. Darüber hinaus kann man mit dem Befehl “CASE” einen Fall eröffnen, der eine Wenn-Dann-Bedingung aufstellt. Ein einfaches Beispiel wäre folgendes Szenario:

CASE

WHEN REGEXP_MATCH(Land, “(United States|Canada)”) THEN “Nordamerika”

WHEN REGEXP_MATCH(Land, “(France|Germany|Italy|United Kingdom|Spain)” ) THEN “Europa”

ELSE “Sonstige”

END

Wenn das Land USA, Kanada oder Mexiko heißt, dann soll das System diese zu Nordamerika zusammenfassen. Findet das System Länder mit dem Namen England oder Frankreich, so soll diese Gruppe Europa heißen. Andere Regionen werden unter dem Begriff Sonstige zusammengefasst.

Anwendungsfälle wären hier die Berechnung von Summen, die Darstellung von Tabellen in übersichtlicherer Form und die Berechnung von Durchschnittswerten, wie CPM oder CPC, falls diese nicht bereits vom Connector automatisch berechnet wurde.

Pros and Cons

Am Ende sollte dieser Blogbeitrag noch mit einer kleinen Bilanz über die Vor- und Nachteile des Google Data Studios abschließen. Als ersten klaren Vorteil kann man die Integration von vielen unterschiedlichen Datenquellen in einem Report sehen. So ist es nicht mehr notwendig jede DSP einzeln aufzurufen, sondern man kann mithilfe eines voreingestellten Berichts alle wichtigen Messwerte der Kampagne auf einen Blick betrachten. Ein weiterer Vorteil ist die Funktionalität hinsichtlich Filter und Berechnung der Felder. Mit diesen Optionen ist es möglich in kurzer Zeit die gewünschten Daten in die richtige Form zu bringen. Ebenso kann ein Report, wenn er einmal erstellt ist, mit relativ wenig Zeitaufwand wieder für einen neuen Zeitraum upgedatet werden.

Klare Schwächen hat das Google Data Studio in der kollaborativen Arbeit, sprich in der Erarbeitung eines Berichts zusammen mit Kollegen. Zwar ist es möglich jemand anderen für einen Report freizugeben, jedoch passieren durch die lange Ladezeit der einzelnen Diagramme die Änderungen nicht in Echtzeit. Auch die gemeinsame Nutzung einer Datenquelle kann zu Verwirrungen führen: Obwohl man mit einer Datenquelle zwei unterschiedliche Berichte erstellt, sind die Datenquelle als eigene Instanz zu sehen. Berechnet ein Mitarbeiter also ein Feld neu oder benennt es um, so verändern sich diese Variablen, sofern verwendet, auch in anderen Berichten, in der diese Datenquelle verwendet wurde, ohne dass diese Reports bearbeitet wurden. Ein weiterer Nachteil besteht in der Verbindung zu gewissen Datenquellen. Zwar lässt das Programm die Verbindung zu all jenen Datenquellen zu, die zur Verfügung stehenden Felder sind jedoch begrenzt. Laut Google Support sind einige Anbindungen zu Datenquellen noch nicht vollständig ausgereift – so ist es auch wenig überraschend, dass man in der jeweiligen DSP selbst mehr auszuwertende Felder zur Verfügung hat als im Google Data Studio. Ein letzter Nachteil besteht in der Kombination von unterschiedlichen Datenquellen. So ist es zum Beispiel nicht möglich diverse Social Media Kanäle in einer Tabelle/Grafik darzustellen. Dies ist gerade bei kanalübergreifenden Kampagnen sehr schade, da der Gesamtüberblick ausbleibt.

Will man über Neuigkeiten und Verbesserungen des Google Data Studios Bescheid wissen, so sollte man in regelmäßigen Abständen die Support-Website von Google Data Studio aufrufen. Hier werden Neuerungen und Versionshinweise aufgelistet. Wichtig anzumerken ist hier, dass die englische Übersetzung dieser Seite meist eine bis zwei Versionen im Vorsprung ist.

Fazit

Das Fazit von 506 fällt aufgrund der einfachen Bedienbarkeit und der zahlreichen Visualisierungsmöglichkeiten durchaus positiv aus. Die langen Ladezeiten und fehlenden Felder bei einigen Datenquellen lassen jedoch Raum für Verbesserungen und Optimierungen.

Abschließend kann man sagen, dass automatisiertes Reporting per Knopfdruck also kein irrationaler Wunschgedanke ist, sondern durch Google Data Studio eine mögliche Realität sein kann. Die Arbeit des Projektmanagers in Bezug auf Fehlerbehebungen, Kontrolle der Daten und Interpretation dieser ist jedoch nicht durch ein automatisiertes Reporting zu ersetzen.

Google Ads vs. Google Display &
Video 360 vs. Adform DSP

Für Werbetreibende stellt sich die Frage: Welche DSP ist für meine Kampagne am besten geeignet? Im folgenden Beitrag werden drei Demand Side Platforms hinsichtlich ihrer Stärken und Schwächen verglichen:

Inventar – Wo kann Werbung geschalten werden?

Der größte Unterschied liegt im zur Verfügung stehenden Inventar. Dieses legt fest, wo Werbung ausgespielt werden kann. Die beiden Google-Lösungen können das Google Display-Netzwerk nutzen. Dazu zählen über zwei Millionen Websites, Videos und Apps. Video-Inventar kann über die direkte Anbindung an YouTube gekauft werden.

AdExchanges, Premium Inventar und
Private Marketplaces

Google Display & Video 360 und Adform DSP bieten den Anschluss an alle AdExchanges (elektronische Marktplätze) und ermöglichen dadurch Zugang zu Premium-Inventar. Außerdem kann auf Private Marketplaces (PMPs) zugegriffen werden. Dadurch können Werbeflächen und Ad-Impressions über private Deals eingekauft werden. Dabei bestimmt derjenige, der die Werbefläche zur Verfügung stellt, welche Werbetreibende er für seinen Marktplatz zulässt.

Werbemittel – Welche Form der Werbung ist möglich?

DSPs unterscheiden sich auch darin, welche Werbemittel ausgespielt werden können. In Google Ads kann der Nutzer Textanzeigen, Gmail-Ads und Banner in allen Standardformaten sowie Responsive Ads schalten. Google Display & Video 360 erlaubt neben Gmail-Ads, Banner in allen Standard- und beinahe allen Sonderformaten auszuspielen. Adform DSP bietet keine Anbindung zu Gmail-Ads, Banner können aber ähnlich wie in Google Display & Video 360 in fast allen Formaten ausgespielt werden.

Werbemittel dynamisch anpassen

Alle drei DSPs bieten dynamische Werbemittel an. Bei Google Ads kann dynamisches Remarketing jedoch nur mit eingeschränkten Gestaltungsmöglichkeiten umgesetzt werden. Darunter leidet häufig das Design der Banner.

Google Display & Video 360 und Adform DSP bieten unzählige Lösungen für dynamische Werbeanzeigen. Bei Adform DSP können die Werbemittel nicht nur für Remarketing, sondern auch in Kombination mit anderen First- und Third-Party Daten dynamisch angepasst werden. Dadurch ist zum Beispiel ein individuelles Werbebanner je nach Wochentag, Uhrzeit oder Ort möglich.

Google Display & Video 360 bietet eigene Templates für das dynamische Remarketing. Auch hier besteht die Möglichkeit, die Werbemittel mit First- und Third-Party-Daten zu verknüpfen. Dadurch können die Botschaften an Kundenstatus, Wetter, Affinitäten, Wochentag oder Uhrzeit angepasst werden.

Für die grafische Gestaltung der dynamischen Werbemittel stehen bei Adform DSP und Google Display & Video 360 eigene Plattformen zur Verfügung. Das Adform Studio sowie das Google Studio können nach der Aufbereitung der Banner mit den jeweiligen DSPs verbunden werden, um die Werbemittel einzupflegen.

Bidding – Wie können die Gebote für Werbeflächen optimiert werden?

Die Bidding-Algorithmen von Google Ads sind dafür optimiert, Leads im Lower-Funnel zu erreichen. In dieser Phase spielt das Google Ads System seine Stärken perfekt aus.

Bei Google Display & Video 360 und Adform DSP sind die Bidding-Algorithmen etwas komplexer. Die Kampagnen werden auf den Favor Spend oder das Favor Goal optimiert. Die Ausgaben beziehungsweise das Erreichen der definierten Ziele steht im Vordergrund. Man optimiert die Kampagne darauf, wieviel maximal ausgegeben werden soll oder darauf, wie viele Ausspielungen erreicht werden sollen.

Targeting – Wie kann die Zielgruppe eingegrenzt werden?

Die Targeting-Möglichkeiten sind bei Google Ads stark limitiert. Adform DSP ermöglicht spezifischeres Targeting. Die Werbung kann anhand folgender Parameter abgestimmt werden:

  • Apps/URLs
  • Bestimmte Keywords
  • Content Categories
  • Viewability
  • Sprache
  • Geographie
  • Browser
  • Geräte

Die größte Stärke weist Adform DSP im geographischen Targeting auf. Die Ausspielung der Banner kann auf den Kilometer genau eingegrenzt werden.

Google Display & Video 360 ist jene DSP, welche im Bezug auf Targeting die meisten Optionen bietet. Zu den Möglichkeiten, die Adform DSP bietet, kann auch auf demographische Merkmale und sogenannte Affinity und In-Market Audiences getargeted werden. Damit sind Gruppen von Personen gemeint, welche Interesse oder sogar vertieftes Interesse für ein bestimmtes Thema aufweisen. In Bezug auf demographische Merkmale versucht Google, Personen anhand der gewonnenen Daten auf Geschlecht, Alter, Einkommen und Eltern-Status einzuteilen.

Im geographischen Targeting hingegen hinkt Google Display & Video 360 hinterher. Gerade in Österreich sind viele Städte und geographische Gebiete nicht auswählbar. Darüber hinaus können die Radien, welche den erweiterten Targeting-Raum angeben, nicht manuell eingegeben werden. Es muss aus drei vorgegebenen Stufen gewählt werden: Small (1 Kilometer), Medium (5 Kilometer) und Large (10 Kilometer).

First-Party-Data basierte Audiences

Mit Google Ads können über First-Party-Data Websitebesucher, YouTube Nutzer, Nutzer von mobilen Apps oder Lookalikes gezielt mit Werbung bespielt werden.

Die Adform DSP kann, durch den Einbau eines Adform Pixels, ebenfalls Websitebesucher exakt targeten.

Google Display & Video 360 bietet auch hier die vielfältigsten Optionen. Die DSP erlaubt die Integration von Lookalike-Audiences. Dabei werden Gruppen aus Personen mit ähnlichem Nutzerverhalten gebildet. Je nachdem, wie sich ein Besucher verhält, wird er einer der sogenannten Audiences zugeordnet.

Ein weiterer Vorteil bei den Lösungen von Google besteht darin, dass Audiences auch für spätere Kampagnen verwendet und ausgewertet werden können. Das gilt sowohl für Google Ads als auch für Google Display & Video 360. Diese Möglichkeit besteht bei Adform DSP nicht.

Targeting entlang der Customer Journey

Eine Stärke der Adform DSP ist das Targeting entlang einer Customer Journey. Hier kann eingestellt werden, dass einem Nutzer zum Beispiel nach 10 Ausspielungen eines Banners das nächste Werbemittel entlang des Funnels ausgespielt wird. Bei Google Display & Video 360 ist das sogenannte Floodlight, ein Tracking-Pixel von Google, für das Retargeting zuständig. Adform DSP ist hier jedoch klar im Vorteil.

Laufzeit und Budget

Google Ads und Adform DSP eignen sich hervorragend für Kampagnen, die schnell und mit einem minimalen Budget viele Klicks und eine gute CTR vorweisen sollen. Die beiden DSPs sind bei kurzer Kampagnenlaufzeit zu empfehlen, unabhängig vom Budget.

Google Display & Video 360 entfaltet seine Stärken erst bei Kampagnen mit einer gewissen Laufzeit und einem entsprechenden Budget. Durch das Einbauen der Tracking Pixel können Audiences aufgebaut, gefüllt und mithilfe von Google Display & Video 360 getargetet werden. Der Algorithmus weist bessere Lernfortschritte auf, je mehr Daten zur Verfügung stehen. Deswegen ist es entscheidend, die Tracking-Pixel möglichst frühzeitig zu verbauen. Dadurch hat man bereits zum Kampagnenstart User-Daten zur Verfügung.

Fazit

Weder Google Ads noch Adform DSP oder Google Display & Video 360 stellen den Allheilsbringer im Online Marketing dar. Jede DSP hat ihre Besonderheiten, aber auch ihre Schwächen.

Adform DSP weist vor allem in technischen Bereichen, wie dem Geo-Targeting, Stärken auf. Google Display & Video 360 ist hingegen im Audience Targeting federführend.

Google Ads hat zwar enorme Vorteile bei kurzer Laufzeit und geringem Budget, stößt aber bei umfassenderen Kampagnen mit längeren Customer Journeys an seine Grenzen. Generell empfehlen wir bei geringer Komplexität und kleinem Budget Google Ads einzusetzen.

Bei längeren Laufzeiten, mit vielschichtigen Phasen der Customer Journey, sind Adform DSP oder Google Display & Video 360 zielführend. Hier kann noch eine weitere Unterscheidung getroffen werden: Zielt die Kampagne auf technische Details ab, wie die Ausspielung auf reichweitenstarken Seiten, so ist Adform DSP die richtige Wahl.

Sollen die Inhalte der Kampagne auf Audiences, Interessen und demographische Merkmale sowie das Tracking und die Optimierung auf die Erzielung von Conversions ausgerichtet sein, ist Google Display & Video 360 zu empfehlen.

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