/ Blog

Machine Learning & Automatisierung im Performance Marketing

Automatisierung kann im Performance Marketing mittlerweile ├╝ber den gesamten Prozess von der Werbemittelerstellung, ├╝ber die Ausspielung bis hin zur Optimierung zum Einsatz kommen. Aber wird dadurch der Mensch obsolet?

Performance Marketing, Online Marketing, Nicola Helekal, first party data
Nicola Helekal - Head of Performance Marketing

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 Kan├Ąle richten die Kampagnen bestm├Âglich auf das festgelegte Ziel aus. 

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

 

Dynamic Ads

Zuerst sollten wir mal die fundamentale Frage kl├Ąren: Was sind eigentlich dynamic Ads? Damit beschreibt man Werbemittel (meist Display Banner), deren Inhalt sich automatisch ver├Ąndert, um jedem User den f├╝r 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 Schuhgr├Â├če). Im Display Bereich m├╝ssen die dynamischen Inhalte zur Verf├╝gung gestellt werden. Im Werbemittel wird die Anordnung sowie die Animation festgelegt. Die Kombinationen werden aber dann automatisch f├╝r die jeweilige ZIelgruppe dynamisch generiert und in jedes vordefinierte Feld der richtige Inhalt geladen. 

 

Machine Learning im Performance Marketing von Nicola Helekal, 506 Data & Performance GmbH

Im New Audience Marketing funktioniert das meist so, dass man f├╝r verschiedene Zielgruppen unterschiedliche Texte und Bilder erstellt und dann auf Basis der User das richtige Sujet ausgespielt wird. So k├Ânnte sich beispielsweise das Bild (oder auch Video)  je nach Geschlecht und Altersgruppe ver├Ąndern 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 tr├Ągt 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 gro├čen 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 f├╝r ihn relevante Inhalt angezeigt wird, kann nat├╝rlich auch das Kampagnenbudget effizienter eingesetzt werden. Ein Beispiel gef├Ąllig? In einer unserer Kampagnen, in der wir von allgemeinem Retargeting auf dynamic Product Retargeting upgegradet haben, konnten wir die CTR um etwa 40% erh├Âhen, w├Ąhrend 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 k├Ânnen ├Ąhnlich zum Dynamic Product Retargeting auch New Audience Kampagnen automatisiert werden. Hierzu m├╝ssen die richtigen Trigger und Regeln definiert, der Data Feed f├╝r die gew├Ąhlte DSP entsprechend aufgebaut werden und voil├á ÔÇô 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 verf├╝gbar sind inklusive ihrer Eigenschaften. Sie kommen vor allem bei Online Shops zum Einsatz und stellen nicht nur die Basis f├╝r die Werbemittel, sondern auch f├╝r den Online Shop selbst dar. Dementsprechend werden sie in Echtzeit angepasst und sind immer up to date. Ein Produkt im Product Data Feed enth├Ąlt alle wichtigen Produkt-Attribute sowie Lieferstand, Versandkosten etc.

Die automatisierte Ausspielung ist auch ein gutes Beispiel wie Mensch und Maschine optimal zusammenarbeiten k├Ânnen. W├Ąhrend 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 ausl├Âsen sollen. Wenn der genaue Einblick in das Kaufverhalten der Zielgruppe noch fehlt, kann hier eine Datenanalyse- und visualiserung eine gute Basis und Entscheidungsgrundlage liefern.

Optimierung mithilfe von Scripts

In der Kampagnenoptimierung k├Ânnen Scripts helfen, Tasks zu automatisieren, die ansonsten laufend h├Ąndisch durchgef├╝hrt werden m├╝ssten. Zudem reagieren Scripts sofort auf ver├Ąnderte Bedingungen, die der Mensch erst zeitverz├Âgert bearbeiten k├Ânnte. So k├Ânnen mithilfe von Scripts Kampagnen auf Basis von Wetter- oder Temperaturdaten in Echtzeit adaptiert werden. Manuell w├Ąre das nur schwer oder eben mit starker Zeitverz├Âgerung m├Âglich. 

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

Aber Achtung! Nicht immer ist das, was die Maschine auf Basis der Regeln f├╝r das Beste h├Ąlt, 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 auszuschlie├čen. Es empfiehlt sich also ein Zusammenspiel der Kr├Ąfte. Was wir damit genau meinen, erkl├Ąren wir anhand des Beispiels einer Search Kampagne: M├╝hsames Durchsuchen und Auflisten aller Keywords mit schlechter Performance kann von der Maschine ├╝bernommen werden. Der Mensch sieht sich diese Liste dann an und urteilt dar├╝ber, ob diese wirklich pausiert werden sollten oder doch lieber andere Ma├čnahmen ergriffen werden. 

 

ÔÇ×Automatisierung nimmt in all unsere Lebensbereiche immer mehr Einfluss. Vor allem im Online Marketing, wo die vielen Daten f├╝r den Menschen kaum mehr handlebar sind, bringt sie klare Vorteile. So k├Ânnen beispielsweise mit dynamic Ads die User und Zielgruppen personalisiert angesprochen werden, was einzeln kaum durchf├╝hrbar ÔÇô geschweige denn bezahlbar ÔÇô w├Ąre. Die menschliche Komponente ist aber vor allem im strategischen Bereich in der Planung, Auswertung und finalen Entscheidung ├╝ber einschneidende Ver├Ąnderungen unabdingbar. ÔÇť

Nicola Helekal / Head of Performance Marketing

Jetzt f├╝r unseren Newsletter anmelden!