Der Aufstieg des Dynamic Advertisings

Um die Rolle des Datenfeeds im Online Marketing verstehen zu können, müssen wir zuerst die Grundprinzipien von dynamischen Werbemitteln und deren Wichtigkeit begreifen.

Denn Dynamische Werbung ist in den letzten Jahren zu einem essentiellen Teil von jeder erfolgreichen Digital Marketing Kampagne geworden (einen tollen Anwendungsfall, unser Digitales Flugblatt, findest Du übrigens hier). Der Erfolg der dynamischen Werbemittel beruht nämlich darauf, dass mit wenig Budget und verhältnismäßig geringem Zeitaufwand eine Vielzahl an verschiedenen Werbemitteln erstellt werden kann und diese akribisch genau an die richtige Zielgruppe ausgespielt werden können.

Ein dynamisches Werbemittel unterscheidet sich dahingehend von einem statischen, dass sich das Werbemittel automatisch und in Echtzeit aus den Informationen eines zugrundeliegenden Datenfeeds zusammenbaut.

Grundsätzlicher Aufbau eines Datenfeeds

Ein Datenfeed ist im Grunde eine riesige Datentabelle bestehend aus einer Vielzahl an Informationen und Attributen. Grundsätzlich müssen in einem Datenfeed einige plattformspezifische Einstellungen, Produktinformationen und Attribute hinterlegt sein – optional auch noch Targetingeinstellungen.

Die Größe von so einem Datenfeed kann dabei stark variieren, es kann jedoch schon mal vorkommen, dass er aus mehreren hundert, sogar tausenden Zeilen und einer Vielzahl an Spalten besteht. Handelt es sich bei dem Advertiser um einen klassischen Einzelhändler enthält der Datenfeed meist Informationen der zu bewerbenden Produkte. Sämtliche Produktattribute, welche zum Großteil auf den Werbemitteln vorkommen sollen, werden hier tabellarisch aufgelistet.

Jede Zeile steht für ein Produkt (ist also ein eigenes Werbemittel) und besteht zumeist aus Informationen wie Preis (ggf. auch Stattpreis und Aktionspreis), Marke, Verfügbarkeit, Größe, Farbe und Produkt-ID.
Auch die zugehörigen Produktbilder (meist als Image-URL) sowie die Produktseiten-URLs findet man in diesem Datenfeed. Statische Elemente, wie zum Beispiel ein Logo, welches auf jedem Werbemittel vorkommen sollen, werden weiterhin klassisch auf der Werbemittel-Vorlage eingebaut (im Fachjargon oft als Creative Shell bezeichnet). Zusätzlich werden hier Platzhalter für die dynamischen Elemente platziert.

Durch das Verbinden, das sogenannte Binding, dieser Vorlage und des Datenfeeds entsteht dann in einem Augenblick eine riesige Menge an unterschiedlichen Werbemitteln.

Targetingeinstellungen bereits im Datenfeed und somit auf Werbemittelebene?

In einem Datenfeed werden, wie bereits erwähnt, nicht nur Produktinformationen sondern zum Teil auch sehr granulare Targetingeinstellungen hinterlegt. Man kann hier auf Werbemittelebene (in dem oben genannten Fall, also auf Produktebene) beispielsweise sehr spezifische geo- sowie demographische Einstellungen festlegen.

Dadurch ergeben sich eine Vielzahl an erfolgversprechenden Möglichkeiten. Man kann somit, je nachdem wo sich der User gerade befindet, im Werbemittel genau auf die nächstgelegene Filiale hinweisen und somit effektiv die Besuchszahlen steigern oder bestimmte Produkte nur bestimmten Zielgruppen anzeigen lassen. Auch 1st Party Daten lassen sich bereits auf Datenfeed-Level einpflegen, um potentielle Kunden, in Abhängigkeit ihres momentanen Abschnitts auf der Customer Journey entsprechend mit den richtigen Werbemitteln punktgenau anzusprechen.

3rd Party Data in den Datenfeed einbinden? Geht das?

Bei der Komplexität eines solchen Datenfeeds gibt es nach oben hin kaum Grenzen. Denn der Datenfeed kann beispielsweise auch durch 3rd Party Daten, also mit Daten, die von einem Drittpartner, wie beispielsweise einem Wetterdatenanbieter kommen, angereichert und modifiziert werden.

Dies eröffnet weitere erfolgversprechende Möglichkeiten. Produkte und Dienstleistungen können so in Abhängigkeit des Wetters an einem bestimmten Ort mit verschiedenen Produktbildern oder mit abgestimmten Werbebotschaften beworben werden.

Die Beispiele für den erfolgreichen Einsatz von 3rd Party Daten in einem Datenfeed sind endlos:

  • Finanzdienstleister könnten in Abhängigkeit von aktuellen Börsenkursen Werbung schalten oder direkt Echtzeitdaten mit im Werbemittel übergeben,
  • Reiseveranstalter können aktuelle Flugpreise vom Standort des Users zum gewünschten Zielort anzeigen oder anhand der Preise Werbemittel adjustieren.

All dies ermöglicht uns ein ausgeklügelter Datenfeed der für uns im Hintergrund die Werbemittel anhand eines automatischen Regelwerks steuert.

Fazit

Zusammenfassend, lässt sich sagen, dass der Datenfeed ein essentieller, wenn nicht sogar der wichtigste Bestandteil des Dynamic Advertisings ist. Die Flexibilität, die damit einhergehende Ressourceneffizienz und die endlosen Gestaltungsmöglichkeiten, machen den Datenfeed zu dem, was er ist – ein nicht mehr wegzudenkendes Powerhouse im Digital Advertising. Mit seiner Hilfe ist es uns möglich, jedem User genau die für ihn relevanten Produkte auszuspielen und somit die Relevanz deutlich zu erhöhen.

Unser Tipp: Awareness sowie Performance Kampagnen profitieren maßgeblich aus der Vielfalt an Werbemitteln, die ein ordentlich aufgebauter Datenfeed mit sich bringt. Der Einsatz dieses leistungsstarken Tools sollte deshalb Teil jeder Kampagnenstrategie sein. 

Eine von uns entwickelte Produktlösung, welche die Stärken des Datenfeeds ideal nutzt, findest du hier.

Totgesagte leben länger – Snapchat ist zurück

Mit witzigen Filtern, coolen Kameralinsen und sich selbst-löschenden Nachrichten und Storys war der Instant-Messaging Dienst lange auf dem Vormarsch und wurde bereits als Ablöse von Facebook und Instagram gehandhabt. Es dauerte jedoch nicht lange, bis Herr Zuckerberg auf die Konkurrenz reagierte und gefühlt alle erfolgreichen Formate kopierte. Als dann auch das Redesign der App zum absoluten Desaster wurde, musste Snapchat im Laufe des Jahres 2018 erstmals einen Rückgang an täglich aktiven Nutzern verzeichnen. Trotz allem hat es der Dienst geschafft, diesen Rückschlag zu überstehen und feiert nun wieder steigende Nutzerzahlen.

Hier ein paar aktuelle Zahlen:

  • In Österreich gibt es über 2 Mio aktive Snapchat User (im gesamten D-A-CH-Raum ca 14 Millionen)
  • Snapchat User nutzen die App bis zu 20x am Tag
  • Die durchschnittliche Verweildauer der App liegt bei über 30 Minuten
  • 67% der deutschen Nutzer sind jünger als 25 Jahre
  • Weltweit werden täglich 4 Milliarden Snaps verschickt

Das klingt doch schonmal nicht schlecht, oder?

Snapchat vs. Instagram & Co –
Das Alter macht den Unterschied

Bei Snapchat geht es weniger darum, Follower zu sammeln, sondern eher darum, mit Freunden in Kontakt zu sein. Genau das hob der Konzern am Tag der Freundschaft 2019 mit der “Real Friends”-Kampagne wieder einmal hervor und machte dadurch mit Positiv-Schlagzeilen auf sich aufmerksam. Das Netzwerk möchte sich so von Facebook und Instagram abheben, wo Beziehungen zwischen den Nutzern meist eher oberflächlich sind.

Ein mittlerweile doch recht großer Unterschied lässt sich außerdem erkennen, wenn man die demografischen Nutzerdaten genauer unter die Lupe nimmt. Während Facebook für die Teenies heutzutage sowieso gar keine Rolle mehr spielt, steigt auch auf Instagram die Anzahl der “älteren” Nutzer (Sorry, in diesem Fall zählt man auch mit 30 schon dazu ;-))  stetig. Unsere Millennials und die noch jüngere Gen-Z weichen deshalb auf Plattformen wie Snapchat aus, denn mit Blumenkranz- oder Bärchen-Ohren-Filtern können oft selbst hippe Mamas nichts mehr anfangen.

Snapchat als Werbeplattform

Bei diesem Punkt sind sich alle Werbetreibenden einig: die junge Zielgruppe online zu erreichen wird für Unternehmen immer herausfordernder. Doch wie oben bereits erwähnt, begeistert die Gesichts-verändernde App vor allem die junge Zielgruppe, was nur einer der Gründe ist, warum man den Kanal als Werbeplattform nutzen sollte.

Wie Facebook verfügt auch Snapchat über einen Ads Manager, über den Werbung auf der Plattform geschalten werden kann.

Snapchat Advertising eignet sich übrigens besonders gut um:

  • Lehrlinge zu akquirieren
  • die Brand Awareness zu stärken
  • Traffic, Leads oder App-Installs zu steigern sowie
  • andere Conversions zu erzielen

Als Anzeigenformat steht nicht nur die klassische Snap Ad zur Verfügung, bei der die User durch ein Hochwischen auf die gewünschte Website, zum App-Store oder zum Download eines Whitepapers gelangen. Selbst gebrandete Filter und kreative Kameralinsen können nun auch schon relativ einfach (direkt im Ad Manager oder mit dem Snap Lens Studio) erstellt werden.

Ein weiterer Grund, der für die Ausspielung auf diesem Kanal spricht, sind die Kosten.

Da auf Snapchat vor allem hierzulande, noch eher wenige Werbetreibende Ads schalten, ist die Konkurrenz noch sehr niedrig und das zeigt sich auch bei den Preisen: die Kosten pro Swipe-Up – also der “Klickpreis” auf Snapchat – liegt meist noch unter 10c! Unser Performance Manager sagt:

„Auf Snapchat erreicht man Preise pro Klick/Swipe-Up wie in den Anfangstagen von Facebook.“

Marvin Mitterlehner

PERFORMANCE MANAGER

Und das ist noch immer nicht alles! Laut der Forecast der Anzeigenmanager beträgt die potenzielle Reichweite in Oberösterreich mit dem Alters-Targeting “14-18 Jährige” alleine in Oberösterreich 90.000 User. Wir erreichen auf Snapchat mit diesem Targeting also doppelt so viele User als auf Instagram und sogar 6x mehr Nutzer als auf Facebook.

Fazit

Wer ein junges Publikum mit Werbung erreichen möchte, kommt an Snapchat definitiv nicht mehr vorbei! Es reicht einfach schon lange nicht mehr, einen Facebook Account zu haben – wer die Gen-Z ansprechen will, muss auch auf ihren Kanälen vertreten sein.

Wir sind uns jedenfalls sicher, dass Snapchat auch in Österreich bei Werbetreibenden immer beliebter werden wird und sich in ein paar Jahren auch die Konkurrenz sowie der Preis verändern werden.

Unser Tipp: Seien Sie schneller als Ihr Mitbewerb! Sollten Sie ein passendes Thema parat haben und die junge Zielgruppe damit ansprechen wollen, dann nutzen Sie jetzt die niedrigen Preise der Plattform und die hohe Aufmerksamkeit der User. Wir helfen Ihnen gerne dabei, eine Snapchat-Kampagne aufzusetzen und die anspruchsvolle Gen-Z von Ihrem Unternehmen zu überzeugen.

7 Voraussetzungen für einen erfolgreichen Start
von Google Shopping Ads

Bevor Sie mit Google Shopping Ads (ehemals PLA product listing ads) starten können, gilt es einiges vorzubereiten. Der Zeit- bzw. Ressourcenaufwand für den erstmaligen Start von Google Shopping Ads ist im Vergleich zu Google Search Ads höher,  da die Feedregeln nicht sehr intuitiv sind und einige Stolperfallen in petto haben. Sollten Sie keinen, dem neuesten Stand der Technik, sowie Rechtslage , entsprechenden Online-Shop besitzen, könnten außerdem Website-Änderungen nötig sein, bevor Sie Google Shopping Ads verwenden können.

Planen Sie also für die Vorbereitungen ausreichend Zeit ein, damit Sie Ihr Zieldatum für den Kampagnenstart einhalten können und holen Sie sich bei Bedarf professionelle Unterstützung.

Checkliste:
Das müssen Sie vorbereiten, bevor Ihre erste Google Shopping Ads Kampagne starten kann

  • qualitative Bilder gemäß der Bildspezifikationen
  • aktuelle Produkt-Daten (Verfügbarkeit, Preise usw.), die den Richtlinien entsprechen
  • ein ordentlich aufgesetzter Webshop mit SSL-Verschlüsselung, einem Warenkorbsystem und den nötigen Gesetzestexten (Details finden Sie hier)
  • ein Google-Ads-Konto (im Idealfall inkl. hinterlegten Conversions)
  • ein Google-Merchant-Konto
  • der vorbereitete Daten-Feed
  • ein der Produktanzahl & der Wettbewerbssituation entsprechendes monatliches Mediabudget

In der Checkliste oben sind die wichtigsten Google-Links hinterlegt, womit Sie die Vorbereitungen umsetzen können. Erfahrungsgemäß decken Google-Hilfsartikel aber nur das Notwendigste ab. Hier im gratis Download-PDF finden Sie daher noch wichtige Tipps aus der Praxis und Schritt-für-Schritt-Anleitungen, um die Checkliste oben durchzuarbeiten.

-> Klicken Sie hier, um es herunterzuladen. 

Ihre erste Shopping Kampagne aufsetzen

Sind die Vorbereitungen erledigt, können Sie Ihre erste Shopping Kampagne aufsetzen. Hierbei spielen Merchant Center und Google Ads Konto eng zusammen. Zuerst nehmen Sie alle notwendigen Einstellungen im Merchant Center vor. Anschließend können Sie eine Shopping Kampagne im Google Ads Konto erstellen und starten.

Schritt-für-Schritt-Anleitung: Erste Shopping Kampagne aufsetzen

1. Loggen Sie sich in Ihr Google Merchant Center ein

Achtung Stolperfalle: Leider ist der nahtlose Wechsel von einem Google-Konto in das Andere im Gegensatz zum Google Ads Konto  im Merchant Center NICHT möglich. Sollten Sie mehrere Google-Konten nutzen, müssen Sie sich deshalb erst von allen Konten abmelden, dann auf https://merchants.google.com/ gehen und mit dem Google-Konto anmelden, unter dem Sie das Google Merchant Center erstellt haben.

2. Kontrollieren Sie, ob die Einrichtung des Merchant Centers abgeschlossen ist

3. Laden Sie nun Ihren vorbereiteten Daten-Feed hoch

Wählen Sie hierzu links in der Navigation “Produkte” – “Feeds”. Klicken Sie nun im Bereich “Hauptfeed” auf das + im blauen Kreis, um einen neuen Feed hochzuladen. Wählen Sie Ihr Absatzland und Ihre Zielsprache, sowie Ihre Zielanwendung. Möchten Sie, dass  Ihre Anzeigen zusätzlich zu den bezahlten Platzierungen auch gratis ausgespielt werden können, müssen Sie sowohl “Shopping-Anzeigen” als auch “Google Plattformen” anhaken. Anschließend wählen Sie Ihren Feed aus (Tipps zur Erstellung finden Sie im Download-PDF).

Achtung Stolperfalle: Damit ist der Feed noch nicht hochgeladen. Klicken Sie auf “abrufen”, um den Feed hochzuladen.

Gut zu wissen: Beim erstmaligen Hochladen von Produktdaten in Ihr Konto muss Google deren Qualität überprüfen. Das kann bis zu 3 Tage dauern – also im Zeitplan einkalkulieren.

4. Datenfeed auf Fehler überprüfen

Sobald das Tool in grüner Schrift “Abgeschlossen” anzeigt, ist der Feedabruf abgeschlossen. Sie sollten nun überprüfen, ob Fehler vorliegen. Laden Sie hierzu unbedingt nach jedem Feedupload den Fehlerbericht , einen CSV-Bericht mit einer Auflistung von Verarbeitungsfehlern und Warnungen, herunter und führen Sie bei Bedarf Korrekturen durch. Checken Sie anschließend noch den Tab “Diagnose” auf weitere Probleme.

5. Versandeinstellungen festlegen

Nun sollten Sie noch Ihre Versandeinstellungen festlegen. Klicken Sie dazu oben rechts auf das Maulschlüssel-Symbol und unter “Tools” auf “Versand und Rückgaben”. Richten Sie hier einen oder mehrere Versandservice(s) ein. Damit können Sie z.B. festlegen, in welcher Höhe Versandkosten bei Versand nach Österreich, nach Deutschland usw. bei der Shopping-Anzeige angezeigt werden soll.

6. Einloggen ins Google Konto

Loggen Sie sich nun in Ihrem Google Ads Konto ein und erstellen Sie eine Google Shopping Kampagne.
Achtung Stolperfalle: Da sich die Google Hilfsartikel immer nur auf das Allernotwendigste beschränken, ist es oft  hilfreich, sich noch weitere Artikel zum Thema durchzulesen. Links zum Weiterlesen:
– Google Shopping Einrichten, Artikel von Tobias Tziubia
– Google Shopping Kampagne erstellen im neuen Design, Artikel von Carlo Siebert

Fertig! Viel Erfolg mit Ihrer Google Shopping Kampagne!

Fazit

Ihre erste Shopping-Kampagne aufzusetzen ist zwar etwas umständlich, aber keine Hexerei. Wenn Sie aber lieber auf Nummer sicher gehen wollen, dann sollten Sie sich professionelle Unterstützung beim Aufsetzen Ihrer Shopping-Kampagne holen. Wir beraten Sie gerne.

In unserem nächsten Artikel befassen wir uns mit Möglichkeiten, um Optimierungen in Ihrer Kampagne durchzuführen. Also: Dranbleiben 😉

Mit TikTok gegen die Langeweile zu Hause

Die App, die vor allem von 16-24-Jährigen genutzt wird, gilt gerade jetzt als besonders beliebt – und das nicht nur bei der jungen Zielgruppe. Die chinesische Plattform, mit der Nutzer kurze, selbstgedrehte Videos aufnehmen können, war schon 2019 auf Platz 1 der Download-Charts und nun stieg auch hier die Nutzungsdauer von Februar auf März nochmals um 27%.

Doch warum ist das so? TikTok macht eben genau das, was auch alle anderen Social Media Kanäle machen – sie lenken uns ab und haben so in Zeiten wie diesen eine sehr positive Auswirkung auf uns. Durch unterhaltsame Videos, witzige Memes und Aktionen wie die #buylocal-Bewegung und die Nachbarschaftshilfe fühlen wir uns unterhalten – und was noch viel wichtiger ist – miteinander verbunden. Und das hilft uns ebenfalls irgendwie diese Krise durchzustehen und zusammenzuhalten.

Und ja, auch wenn nett gemeinte Gesten wie klatschen und singen vom Balkon aus nicht gegen die Pandemie helfen, fest steht – sie tun uns gut. 🙂

Doch abgesehen von diesen sehr positiven Auswirkungen, kann Social Media in einer Krisenzeit leider auch sehr negative Seiten mit sich bringen.

Seit Beginn der Corona-Krise hat sich auch die Social Media-Nutzung etwas verändert. Auf was wir jetzt achten sollten und wie Unternehmen von den Auswirkungen profitieren können, lesen Sie in diesem Beitrag.

Panikmache und Fake News

Facebook und Co. sind leider nicht allzu selten mitverantwortlich für die Panikmache und Verunsicherung der Menschen. Seit März sind unsere Feeds voll mit Beiträgen, die etwas mit Corona zu tun haben. Und diese Beiträge können uns leider auch Angst machen. Wegen schockierenden Fotos von leeren Regalen in Supermärkten kamen schnell die Hamsterkäufe. Durch die Verbreitung von Halbwahrheiten und Beiträgen, die die Pandemie entweder verharmlosen oder dramatisieren, werden wir zunehmend unsicher und wissen nicht mehr, was wir nun glauben sollen und was nicht. Und genau das ist wahrscheinlich das größte Problem: die Fake News. Auch wenn Soziale Netzwerke mit Hochdruck daran arbeiten, die Verbreitung einzudämmen, gelingt dies nicht immer.

Nichtsdestotrotz verbringen wir eine Menge Zeit im Netz und daran wird sich in nächster Zeit auch sicher nicht viel ändern.

Und was heißt das für die Online Werbung?

Natürlich spürt man die Krise auch in der Werbebranche. Doch das muss nichts Negatives bedeuten – im Gegenteil – in Zeiten der Krise ergeben sich hier auch oft neue Chancen. Gerade jetzt sollte man nicht auf Online Werbung verzichten, sondern die Situation für sich nutzen. Neben der hohen Verweildauer und dem hohen Engagement der User sind vor allem die niedrigen CPM/TKP Preise sowie günstigen Klickpreise Grund genug, um genau jetzt Werbung zu schalten.

Mehr zu diesem Thema und wie sich unsere wichtigsten KPIs im Performance Marketing seit dem Lockdown verändert haben, lesen Sie in unserem letzten Blogbeitrag.

Fazit

Dass die sozialen Netzwerke momentan so etwas wie einen zweiten Frühling erleben, ist klar. Die Menschen sind auf der Suche nach Ablenkung, haben Zeit und möchten unterhalten werden. Sie möchten aber auch informiert bleiben und sich selbst zur aktuellen Situation äußern. Nirgends ist dies besser möglich als in unseren sozialen Netzwerken. Letztendlich zeigt uns diese Krise jedenfalls wieder, was Social Media eigentlich ausmacht: die Menschen. Denn Social Media war und ist schon immer das, was wir daraus machen.
Und das betrifft auch uns in der Werbebranche. Machen Sie etwas daraus und nutzen Sie die Inaktivität der Mitbewerber und die niedrigen CPC- und CPM-Preise. Denn gerade in Krisenzeiten kann es eben auch durchaus  sinnvoll sein, ins Online-Marketing zu investieren. Egal ob Informationen zu spontanen Lieferservices , Sonderöffnungszeiten oder einfach zur Kundenbindung – Sie können jetzt mit weniger Budget eine hohe Reichweite erzielen, den Traffic auf der Website steigern und sogar die Anzahl Ihrer Conversions erhöhen.

Gerade in Krisenzeiten ist es oft auch sinnvoll, ins Marketing zu investieren. Restaurants können so auf neue Öffnungszeiten oder spontane Lieferservices aufmerksam machen, Unternehmen, die aufgrund der Krise einen Online Shop eröffneten, sollten diesen bewerben oder die User über Sonder-Lieferungen informieren. Aber auch die Inaktivität der Mitbewerber kann jetzt ausgenutzt werden.

Ein wichtiger Grund für Online-Werbung in dieser Zeit sind aber vor allem die niedrigen CPM/TKP Preise sowie die gerade jetzt oft günstigen Klickpreise. Doch warum sind diese Werte nach dem Lockdown gefallen? Dies liegt unter anderem daran, dass Werbeplätze frei wurden, weil sich viele Werbetreibende zurückgezogen haben, Menschen sich aber in der Krisenzeit zum Beispiel deutlich mehr in den sozialen Netzwerken aufhalten. In diesem Blogbeitrag finden Sie die aktuellen Performance-KPIs bzw die Trends der Werbearten Display, Social Media (Facebook/Instagram) und Search.

Die Corona Timeline

Dass Covid-19 vor allem auch im Performance Marketing spürbar ist, erkennt man an unseren wichtigsten KPIs. Wie sich CPM, CPC & Co verändert haben und welche Chancen sich dadurch ergeben, lesen Sie in unserem neuen Blogbeitrag.

Display

Die nach dem Lockdown in KW 11 gefallene durchschnittliche Klickrate der Display-Werbung entwickelt sich seit KW 15 (erste Lockerungen) wieder positiv. Deutlich erkennbar ist, dass die Werte CPM und CPC ab KW 11 sanken und auch wenn diese mittlerweile wieder langsam steigen, sind sie doch immer noch deutlich günstiger als vor der Krise. Dies zeigt sich auch bei den Kosten pro Conversion (CPA). Auch diese Kosten sanken direkt nach dem Lockdown deutlich. Der durchschnittliche CPA-Wert entwickelt sich seit den Lockerungen nun schon wieder etwas in Richtung Normalwert. Wie an der Grafik zu erkennen ist, sind vor allem während des Lockdowns die Conversions sehr deutlich angestiegen. Diese Conversions betreffen hier hauptsächlich Online Shops, die von den Schließungen der Geschäfte stark profitierten.

Social Media

Auf Social Media haben sich die Werte nach dem Lockdown ebenfalls deutlich verändert. Auch hier zeigt sich, dass CPM und CPC sowie auch CPA seit den Maßnahmen der Regierung in KW 11 sehr niedrig sind, seit den Lockerungen in KW 15/16 langsam wieder steigen, jedoch nach wie vor günstiger sind, als vor der Krise. Auch die CTR steigt nun wieder stetig an, während sich auf Social Media auch die Conversions wieder durchaus positiv entwickeln.

Search

Bei der Auswertung der Google Ads Anzeigen zeigt sich ein ähnliches Bild: Vor allem der Klickpreis und der CPM sind seit dem Lockdown gefallen und auch wenn sie in letzter Zeit wieder etwas steigen, sind sie dennoch weiterhin recht günstig. Auch der CPA ist unter den gewohnten Normalwerten. Die CTR und auch die Anzahl der Conversions sind hier zwar weiterhin noch niedrig, es lässt sich jedoch schon wieder ein Aufwärtstrend erkennen. Wir gehen aber davon aus, dass sich auch dieser Wert bald wieder erholt und nun wieder stetig steigen wird.

Fazit

Die Trends der verschiedenen Kanäle zeigen, dass man auch in Krisenzeiten nicht auf Online Werbung verzichten sollte. Gerade jetzt könnten auch kleine Firmen mit weniger Budget eine hohe Reichweite erzielen und da auch der Klickpreis überall günstiger ist als vor dem Lockdown, kann selbst der Traffic auf die Website mit weniger Ausgaben gesteigert werden. Außerdem können durch die momentan niedrigen Kosten pro Conversion Zielvorhaben mit weniger Budget als sonst erzielt werden.

Mit einer durchdachten Planung und den richtigen Werbemitteln steht einer erfolgreichen Kampagne – auch jetzt – also nichts im Wege.

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Ein Grund mehr, sich mit Google Shopping genauer auseinanderzusetzen. Was kann Google Shopping und wo liegen seine Grenzen? Für welche Unternehmen macht Google Shopping Sinn und in welcher Phase der Customer Journey können potenzielle Käufer damit am besten erreicht werden?  Ein Fazit aus der Praxis, für Beginner als auch Fortgeschrittene.

Warum plötzlich kostenlose Shopping Ads?

Google selbst führt in der offiziellen  Ankündigung der kostenlosen Shopping-Ads fast moralische Gründe an.

„[…] We hope to provide a measure of relief for businesses and lay the groundwork for a healthier retail ecosystem in the future.”

BILL READY

PRESIDENT E-COMMERCE, GOOGLE IRELAND LTD.

Sehr wahrscheinlich spielt aber noch ein anderes Motiv bei dieser Entscheidung mit – Google möchte mit diesem Schritt seinen Fuß in der Online-Shopping-Türe zu einer Marktführerschaft ausbauen. Der größte Konkurrent: Amazon. Denn wie eine Studie von Rogator Market Research & Software (2018) herausfand, starteten bisher 53% der Konsumenten ihre Produktsuche bei Amazon und nur 21% bei Google.

Doch mit den neuen kostenlosen Shopping Ads könnten sich  diese Machtverhältnisse schon bald neu verteilen. Insbesondere, da Google mit dem Tool “Google Shopping Actions” auch ein Warenkorb-System im Ärmel bereithält. Wenn es nach Google geht, werden wir zukünftig via Google Shopping Produkte also nicht nur suchen & vergleichen, sondern den Kaufprozess auch direkt auf Google Shopping abschließen.

Paid Shopping Ads werden ihre Bedeutung aber trotzdem nicht verlieren. Voraussichtlich wird bei Shopping Ads zukünftig ein ähnliches System wie bei Google Search mit paid & organic zur Anwendung kommen: Budgeteinsatz ist notwendig, um sich die besten Platzierungen im Shopping-Tab zu sichern.

Was kann Google Shopping und wo liegen seine Grenzen?

Lasst uns das anhand einer kurzen Geschichte betrachten:

Anna ist gerade in eine neue Wohnung mit Terrasse gezogen. Als sie bei den Nachbarn einen Sonnenschirm sieht, beschließt sie, ebenfalls einen zu kaufen. Da sie noch nie einen gekauft hat, weiß sie weder, welche Händler Sonnenschirme anbieten, noch in welchen Preisklassen sie verfügbar sind. Anna könnte nun:

  • … Geschäfte vor Ort persönlich besuchen. Dazu hat sie aber weder Lust noch Zeit, außerdem grenzt das ihre Auswahl stark ein. Anna will aber einen Schirm, der perfekt zu ihrer Terrasse passt.
  • …Diverse Online-Shops einzeln durchsuchen. Aber auch das ist aufwendig, vor allem, da die Such- und Filterfunktion vieler Online-Shops zu Wünschen übrig lässt.
  • …auf Amazon nach einem Sonnenschirm suchen. Da Anna aber ein sehr wertebewusster Mensch ist, möchte sie lieber in einem heimischen Online-Shop einkaufen

Also geht Anna auf Google Shopping, sucht nach “Sonnenschirm Terrasse”, hat somit sofort einen Überblick über diverse Anbieter, Preise und Sonnenschirm-Stile und kann außerdem eine gute Suchfunktion für ihre Suche nutzen. Allerdings kann es auch passieren, dass sie so Sonnenschirm-Anbieter übersieht, die Google Shopping noch nicht nutzen. Solange die Auswahl groß genug ist, denkt Anna darüber aber gar nicht weiter nach, denn: Was sie nicht weiß, macht sie nicht heiß.

Google Shopping Ads werden kostenlos! Vorteile und Grenzen des aufstrebenden Werbe-Formats und warum sie vor allem für Online-Shops & Retailer Sinn machen, erläutert dieser 506 Blogbeitrag.

Welche Vor- und Nachteile von Google Shopping lassen sich aus unserer Geschichte mit Anna ableiten?

Grenzen von Google Shopping

Natürlich haben Google Shopping Ads aber auch ihre Grenzen. Sie können (noch) nicht:

Den Webshop ersetzen:

Jede Shopping-Anzeige muss auf eine entsprechende Produktseite auf der Website des Händlers verlinken. Der Webshop muss ordentlich aufgesetzt sein, ein sicheres Warenkorb-System beinhalten und diverse gesetzliche Anforderungen erfüllen (Hilfsartikel: Anforderungen an die Website)

Kundenberatung ersetzen:

Die Anzeigen geben nur die wichtigsten Eckdaten der Produkte wider, der Kunde muss bereits nach dem richtigen Produkt suchen

Emotionalen USP kommunizieren:

Die sehr strengen Bildspezifikationen & kurzen Vorschautexte der Shopping Product Ads lassen nur schwer die Kommunikation eines emotionalen USPs zu. Weniger geeignet sind sie daher vor allem für Produkte, die preislich teurer als die Konkurrenz sind, aber ihren USP nicht im kurzen Beschreibungstext glaubhaft machen können

Diverse Google Shopping Tools sind nur in manchen Ländern verfügbar, siehe Tabelle anbei

Google Shopping Ads werden kostenlos! Vorteile und Grenzen des aufstrebenden Werbe-Formats und warum sie vor allem für Online-Shops & Retailer Sinn machen, erläutert dieser 506 Blogbeitrag.

Deutschland klar im Vorteil – viele Google Shopping Tools sind in Österreich und Schweiz nicht verfügbar

Verfügbarkeit der Google-Shopping-Tools in Österreich, Deutschland und Schweiz (Stand April 2020)

Für welche Unternehmen macht Google Shopping also Sinn?

Grundsätzlich für fast alle Einzelhändler sowie Online-Shops, unabhängig ihrer Größe, denn sowohl Produktanzahl als auch Mediabudget sind flexibel wählbar. Die Kunden werden genau dann erreicht, wenn sie aktiv nach dem Produkt suchen. Zusätzlich hat Google Shopping noch den Vorteil gegenüber der klassischen Text Ads, dass auch ein Bild des Produktes angezeigt wird. Unbedingte Voraussetzung ist aber ein bestehender Online-Shop.

Fazit

Mit den neuen kostenlosen Shopping-Ads gewinnt das Anzeigenformat weiter an Bedeutung. Vorteile & Grenzen hin oder her, eines scheint klar zu sein: Wer in den Google Shopping Ads nicht aufscheint, wird zukünftig einen großen Nachteil haben. Bis Ende 2020 soll der Rollout der kostenlosen Google Shopping Ads global abgeschlossen sein – spätestens dann wird der Wettbewerb  um die besten Platzierungen in die Höhe schnellen.

Der richtige Zeitpunkt, um mit Google Shopping Ads zu starten, ist daher jetzt. Bauen Sie einen Vorsprung auf und starten Sie jetzt schon damit, Ihre Website, Ihre Produktbilder und Ihre Google-Shopping-Feeds auf den Run auf Google Shopping vorzubereiten. Wir unterstützen Sie gerne dabei.

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.

Die Nutzung von Machine Learning & Algorithmen zur Performance Optimierung ist schon lange state of the art im Performance Marketing. Die mit den Kampagnen generierten Daten werden verarbeitet und die Algorithmen der DSPs und Social Media Kanäle richten die Kampagnen bestmöglich auf das festgelegte Ziel aus.

Doch auch in anderen Teilbereichen von Performance Marketing Kampagnen wird immer mehr auf Automatisierung gesetzt. In diesem Blogbeitrag möchte ich im Speziellen auf drei Bereiche eingehen, mit welchen Kampagnen personalisiert, automatisiert und optimiert werden können: Dynamic Ads, Automatisierte Ausspielung mit Data Feeds und Optimierung mithilfe von Scripts.

Dynamic Ads

Zuerst sollten wir mal die fundamentale Frage klären: Was sind eigentlich dynamic Ads? Damit beschreibt man Werbemittel (meist Display Banner), deren Inhalt sich automatisch verändert, um jedem User den für ihn besten Content  auszuspielen. Im Search Bereich gibt es als Pendant dazu Dynamic Text Ads, die sich automatisch Texte aus der Landing Page holen oder basierend auf den Suchanfragen variabel den Text anpassen (z.B. die richtige Schuhgröße). Im Display Bereich müssen die dynamischen Inhalte zur Verfügung gestellt werden. Im Werbemittel wird die Anordnung sowie die Animation festgelegt. Die Kombinationen werden aber dann automatisch für die jeweilige ZIelgruppe dynamisch generiert und in jedes vordefinierte Feld der richtige Inhalt geladen.

Im New Audience Marketing funktioniert das meist so, dass man für verschiedene Zielgruppen unterschiedliche Texte und Bilder erstellt und dann auf Basis der User das richtige Sujet ausgespielt wird. So könnte sich beispielsweise das Bild (oder auch Video)  je nach Geschlecht und Altersgruppe verändern oder je nach Fortschritt in der Customer Journey der CTA angepasst werden. Dynamic Ads sind also das Produkt einer perfekten Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. Der Mensch trägt die Vision, erstellt die richtigen Botschaften und plant die Strategie, die die Maschine dann optimal und in Echtzeit umsetzt.

Bei Retargeting wird meist mit einem Product Data Feed gearbeitet. Das kennt jedermann von den großen Online Shops. Man sieht sich einen Schuh an und danach wird man von eben diesem ein paar Tage lang verfolgt.

Wenn nun jedem User der für ihn relevante Inhalt angezeigt wird, kann natürlich auch das Kampagnenbudget effizienter eingesetzt werden. Ein Beispiel gefällig? In einer unserer Kampagnen, in der wir von allgemeinem Retargeting auf dynamic Product Retargeting upgegradet haben, konnten wir die CTR um etwa 40% erhöhen, während die Kosten pro Conversion gleichzeitig sogar um mehr als 50% gesunken sind. (und ja, mit dieser Conversion ist auch eine Kauf-Transaktion verbunden)

Automatisierte Ausspielung mit Data Feeds

Wenn Kampagnen auf Data Feeds aufbauend erstellt werden, kann man in der Automatisierung der Ausspielung sogar noch einen Schritt weiter gehen. Hier können ähnlich zum Dynamic Product Retargeting auch New Audience Kampagnen automatisiert werden. Hierzu müssen die richtigen Trigger und Regeln definiert, der Data Feed für die gewählte DSP entsprechend aufgebaut werden und voilà – die Kampagne passt automatisch das Produkt an den User an.

Product Data Feed

Der Product Data Feed ist quasi die Liste aller Produkte, die auf der Website verfügbar sind inklusive ihrer Eigenschaften. Sie kommen vor allem bei Online Shops zum Einsatz und stellen nicht nur die Basis für die Werbemittel, sondern auch für den Online Shop selbst dar. Dementsprechend werden sie in Echtzeit angepasst und sind immer up to date. Ein Produkt im Product Data Feed enthält alle wichtigen Produkt-Attribute sowie Lieferstand, Versandkosten etc.

Die automatisierte Ausspielung ist auch ein gutes Beispiel wie Mensch und Maschine optimal zusammenarbeiten können. Während die Ausspielung dann vollautomatisiert funktioniert und innerhalb des definierten Rahmens die Algorithmen mit Machine Learning die Kampagnen optimieren, sollte zu Beginn eine klare Strategie erarbeitet werden, welche Zielgruppe welche Ads sehen soll und welche Trigger verschiedene Inhalte auslösen sollen. Wenn der genaue Einblick in das Kaufverhalten der Zielgruppe noch fehlt, kann hier eine Datenanalyse- und -visualisierung eine gute Basis und Entscheidungsgrundlage liefern.

Optimierung mithilfe von Scripts

In der Kampagnenoptimierung können Scripts helfen, Tasks zu automatisieren, die ansonsten laufend händisch durchgeführt werden müssten. Zudem reagieren Scripts sofort auf veränderte Bedingungen, die der Mensch erst zeitverzögert bearbeiten könnte. So können mithilfe von Scripts Kampagnen auf Basis von Wetter- oder Temperaturdaten in Echtzeit adaptiert werden. Manuell wäre das nur schwer oder eben mit starker Zeitverzögerung möglich.

Basierend auf bestimmten Triggern, können Aktionen automatisch von den Scripts erledigt werden. Das bedeutet auch hier, dass zuerst einmal vom Menschen festgelegt werden sollte, welche Trigger welche Aktionen auslösen sollen. z.B. könnten vereinfacht gesagt bei Display Kampagnen alle Domains, auf denen die CTR einen gewissen Wert unterschreitet, automatisch ausgeschlossen werden. Bei Search Kampagnen könnten Keywords einfach pausiert werden, wenn sie nicht die gewünschte Performance liefern.

Aber Achtung! Nicht immer ist das, was die Maschine auf Basis der Regeln für das Beste hält, auch wirklich im Sinne der Kampagne. z.B.: Wenn eines der wichtigsten Keywords nicht performt, sollte wohl eher die Kampagne hinterfragt und optimiert werden, als einfach das Keyword auszuschließen. Es empfiehlt sich also ein Zusammenspiel der Kräfte. Was wir damit genau meinen, erklären wir anhand des Beispiels einer Search Kampagne: Mühsames Durchsuchen und Auflisten aller Keywords mit schlechter Performance kann von der Maschine übernommen werden. Der Mensch sieht sich diese Liste dann an und urteilt darüber, ob diese wirklich pausiert werden sollten oder doch lieber andere Maßnahmen ergriffen werden.

„Automatisierung nimmt in all unsere Lebensbereiche immer mehr Einfluss. Vor allem im Online Marketing, wo die vielen Daten für den Menschen kaum mehr handlebar sind, bringt sie klare Vorteile. So können beispielsweise mit dynamic Ads die User und Zielgruppen personalisiert angesprochen werden, was einzeln kaum durchführbar – geschweige denn bezahlbar – wäre. Die menschliche Komponente ist aber vor allem im strategischen Bereich in der Planung, Auswertung und finalen Entscheidung über einschneidende Veränderungen unabdingbar.“

NICOLA HELEKAL

HEAD OF PERFORMANCE MARKETING

Was bedeutet Ad Frequency?

Die Ad Frequency gibt an, wie oft ein Durschnittsuser ein und dieselbe Ad ausgespielt bekommt. Die meisten Ad Plattformen bieten diese Metrik als Option in ihrem Reporting an. Bei anderen, wie zum Beispiel LinkedIn, ist sie kaum bis nicht auslesbar.

Denn die Ad Frequency berechnet sich aus der Summe aller ausgespielten Impressionen dividiert durch die Reichweite, also wie viele Unique User die Kampagne erreichen konnte. Und eben diese Anzahl der Unique User ist nicht auf allen Plattformen sichtbar.

Die Frequency ist allerdings eine sehr wichtige Kennzahl, denn ist sie zu hoch, kommt es zu der sogenannten Ad Fatigue.

Was ist Ad Fatigue?

Ad Fatigue ist ein Problem, über das (ohne Gegenmaßnahmen) sogar die erfolgreichsten Kampagnen stolpern werden. Das Phänomen tritt auf, wenn die Kampagnenfrequenzen zu hoch werden, was bedeutet, dass den gleichen Usern immer und immer wieder die gleichen Ads angezeigt werden, und diese „blind“ für die Werbeanzeigen werden.

Das ist unter anderem ein Grund warum Online Kampagnen keine „Set it and forget it“ (Einstellen und vergessen) Projekte sind, sondern ständige Kontrolle, Tests und Optimierungen benötigen.

Was ist eine gesunde Frequency?

Doch wie hoch darf die Frequency sein? Das ist eine Frage, die nicht pauschal und somit realativ schwer (selbst für erfahrene Advertiser) zu beantworten ist. Zuerst muss beurteilt werden, über welchen Zeitraum man spricht. Natürlich macht es einen Unterschied, ob User Werbemittel 10x am Tag oder 10x in der Laufzeit einer Kampagne zu sehen bekommen.

Bei Retargeting Kampagnen können höhere Frequencies durchaus sinnvoll sein, schließlich will man jemanden, der bereits Interesse gezeigt hat, unbedingt zurückgewinnen – ein hoher Werbedruck kann hierzu verhelfen. (Natürlich darf man User nicht auf ewig mit Retargeting Kampagnen bespielen, hier kommen dann Recencies ins Spiel, dies ist jedoch ein Thema für einen weiteren Blogartikel 😉 )

Bei New-Audience Kampagnen auf den Social Media Kanälen können Frequencywerte ab etwa 6-8 die Performance negativ beeinflussen. Bei programmatischen Kampagnen lässt sich dieser Effekt nicht so schnell feststellen. Hier wird es erst ab Frequencywerten von 15 Performance beeinträchtigend.

Grundsätzlich gilt, Frequencies und deren Auswirkungen müssen immer genau analysiert werden, die Laufzeit des beobachteten Zeitraums spielt dabei eine große Rolle.

Warum sollte Ad Fatigue vermieden werden?

Im Grunde trägt Ad Fatigue maßgeblich zu einer Performanceverschlechterung bei. Denn User werden mehr und mehr blind für die Werbeanzeigen, was sich negativ auf KPIs wie CPC und CTR und in weiterer Folge auch den ROAS auswirkt. Vor allem in den Social Media Kanälen beeinflusst die Ad Fatigue weitere für die Algorithmen wichtige Kennzahlen, wie z.B. die Interaktionsraten. Das führt oftmals zu „Abstrafungen“ vonseiten der Ad Plattformen, welche sich wiederum negativ auf den CPM auswirkt und diesen erhöhen.

„Frequency ist eine für die Performance wichtige KPI. Ad Fatigue wirkt performancebeinträchtigend. Um daraus resultierende Ad Fatigue zu mindern, gibt es die Möglichkeit des Setztens eines Frequency Cappings und/oder Verwenden von vielen (dynamischen) Werbemitteln.“

Marvin Mitterlehner

PERFORMANCE MANAGER

Maßnahmen gegen zu hohe Frequencies und Ad Fatigue

Die Werbeplattformen bieten Lösungen an, um die Ad Fatigue zu vermeiden, wie zum Beispiel das sogenannten Frequency Capping (Frequenzbegrenzung), eben die Frequency zu begrenzen. Diese funktionieren immer besser, allerdings immer noch nicht zur Gänze fehlerfrei. Gerade im programmatischen Einkauf kann es aufgrund diverser Faktoren zu Fehlern kommen: User benutzen verschiedene Geräte – diese immer dem selben (Unique) User zuzuschreiben, ist oft nur bedingt möglich.

Hier kann es sinnvoll sein, Frequency Cappings für die gesamte Laufzeit der Kampagne beziehungsweise für einzelne Targetings, zu setzen.

Eine andere durchaus sinnvolle Maßnahme, die getroffen werden kann, um die negativen Auswirkungen von Ad Fatigue zu reduzieren, ist das Verwenden einer großen Anzahl an verschiedenen Werbemitteln ­–  im Idealfall durch sogenannte Dynamic Ads. Dadurch bekommen User statt einer sich ständig wiederholenden Botschaft mit ein und demselben Sujet viele verschiedene Botschaften, kombiniert mit einer Vielfältigkeit an Sujets, zu sehen.

Das Einsetzen von mehreren Werbemitteln beziehungsweise Dynamic Ads hat einige klare Vorteile:

  • Die Ad-Frequency wird auf mehrere unterschiedliche Ads verteilt, wodurch Nachteile der Ad Fatigue spürbar reduziert werden.
  • Durch das Einsetzen von verschiedenen Werbemitteln haben die Algorithmen, welche auf den jeweiligen Plattformen die Ausspielung der Ads steuern, ein größeres „Lernpotential“, woraus sich sehr oft eine bessere Performance ergibt.

Fazit

Abschließend lässt sich sagen, dass Frequencies eine sehr große Rolle im Digital Marketing spielen. Das Beurteilen von Frequencies sowie das Setzen von Frequency Cappings erfordern allerdings ein tiefgehendes Know-How und sollten mit Vorsicht geschehen, da zu hohe aber auch zu niedrige Cappings performancebeinträchtigende Auswirkungen haben können.

Social Media Ads fallen jedoch nur teilweise unter Programmatic Advertising. Das Schalten von Werbung auf Facebook, Instagram, LinkedIn & Co ist dem typischen Programmatic Advertising aber sehr ähnlich. So ähnlich, dass das Schalten von Werbung in den Sozialen Netzwerken in vielen Ländern ganz klar zu Programmatic Advertising gezählt wird. In Österreich wird Social Media-Werbung hingegen nicht als Programmatic Advertising bezeichnet. Warum dem so ist, wird im folgenden Beitrag erklärt.

Begriffsdefinition: Was ist Programmatic Advertising?

Programmatic Advertising ist folgendermaßen definiert:

„Programmatic Advertising ist eine Einkaufsmethode, um Mediainventar datenbasiert und automatisiert zwischen Publishern und Werbetreibenden zu handeln.“

Oder einfacher ausgedrückt: Programmatic Advertising ist der automatische, individualisierte Ein- und Verkauf von digitalen Werbeflächen – und das in Echtzeit.

Bei Programmatic Advertising werden Technologieplattformen – Demand Side, Supply Side, Data Management und Ad Server – in einem offenen Netzwerk miteinander verknüpft. Sämtliche teilnehmenden Services können über das Netzwerk verwendet werden, Programmatic Advertising ist offen für alle. In der Theorie benötigt ein Werbetreibender nur eine einzige Demand Side Platform, um über alle teilnehmenden Kanäle hinweg Werbung einzukaufen und die Zielgruppe zu erreichen.

Ähnlichkeiten von Social Media und Programmatic Advertising

Die Werbeanzeigen-Manager von Sozialen Netzwerken ähneln in vielerlei Hinsicht den Technologieplattformen von Programmatic Advertising. Nehmen wir den Vorreiter als Beispiel: Facebooks Ad Manager.

Facebook verkauft seine Werbeplätze in Echtzeit – so wie es auch bei Programmatic Advertising üblich ist. Auch das Targeting ist bei Facebook ähnlich wie bei Programmatic Advertising. Mögliche Targetings sind:

  • Im Facebook Ad Manager kann das Kampagnenziel (z.B. Conversions) definiert werden.
  • Mit dem Facebook Pixel ist Retargeting möglich.
  • Anhand von 1st Party-Daten können unter anderem Lookalikes gebildet werden.
  • Die Zielgruppe kann basierend auf ihren demografischen Daten sehr genau eingegrenzt werden. Da Facebook seine User anhand der eingegebenen Daten sehr genau kennt, ist das demografische Targeting über das Soziale Netzwerk sogar noch genauer als bei Programmatic Advertising.

Aus dieser Sicht spricht einiges dafür, den Werbeflächen-Einkauf auf Sozialen Medien als Programmatic Advertising einzustufen.

Walled Gardens als Widerspruch zu Programmatic Advertising

Warum passen die sogenannten Social Media Self Service Plattformen dennoch nicht in das offene Bild von Programmatic Advertising? Ganz einfach – Facebook ist, wie die meisten anderen Social Media Plattformen, ein sogenannter Walled Garden.

Denn Facebook …

  • … bietet alle Medialeistungen und die damit verbundenen Targetings nur über den Facebook Business Manager an.
  • … schaltet Werbung nur im Facebook Inventar.
  • … ist nicht mit den restlichen Programmatic Advertising-Anbietern verbunden.

Facebook ist also keineswegs offen. Schaltet man Werbung über Facebook, erreicht man seine Zielgruppe auch nur im Facebook-Universum (inklusive Instagram und Facebook Audience Network). Schaltet man Werbung über den LinkedIn Werbeanzeigen Manager, erreicht man die User nur über LinkedIn. Genau genommen sind Facebook & Co. also eigenständige Produkte, inklusive Targeting und Media. Würden sich die Walled Gardens jedoch für das programmatische Ökosystem öffnen, könnten sie dadurch völlig neue Möglichkeiten im digitalen Marketing schaffen.

Fazit

Nicht „oder“ sondern „und“

Social Media Advertising kann also nicht ausschließlich zu Programmatic Advertising gezählt werden. Es empfiehlt sich aber jedenfalls, beide Werbeformen (Social Ads und Programmatic Advertising) parallel einzusetzen. Immerhin steht der Erfolg der Kampagnen im Vordergrund – und nicht, wie dieser erreicht wird. Die Frage lautet daher nicht: Social Ads oder Programmatic Advertising? Vielmehr muss es heißen: Wie können die Vorteile beider Werbeformen bestmöglich miteinander kombiniert werden, um die Ziele zu erreichen?

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