Erfolg mit Google Ads Werbung
Mit Google Ads steht Ihnen ein gleichzeitig einfaches, wie auch komplexes Marketing-Werkzeug zur Verfügung um online Werbung zu schalten. Das ist kein Widerspruch! Die grundlegende Mechanik – auf Basis von Suchanfragen über Keywords passende Suchanzeigen auszuspielen – ist grundsätzlich leicht verständlich und eine initiale Kampagnen zunächst recht intuitiv zu erstellen.
Darüber hinaus erstrecken sich jedoch die fortgeschrittenen Aussteuerungs-Möglichkeiten über eine Vielzahl von Ebenen. Im Zusammenspiel lassen sie eine komplexes System entstehen, in welchem man an vielen Schrauben drehen kann um das Geschäftsziel möglichst effektiv zu verfolgen.
In fast ausnahmslos allen Branchen befindet man sich auf dem Spielfeld des Suchmaschinenmarketings in einem überaus kompetitiven Marktumfeld. Vor dem Hintergrund ist es unerlässlich, eben diese komplexen Möglichkeiten auszuschöpfen um diesen Marketingkanal nachhaltig erfolgreich für sich zu erschließen.
Google Anzeigen schalten – Eine Übersicht der wesentlichen Erfolgsfaktoren
Der Erfolg mit Google Werbung hängt somit von einer Vielzahl von Komponenten ab. Wer deren Faktoren beherrscht, sie konsequent umsetzt und fortan kontinuierlich optimiert, schafft die Voraussetzung um der Konkurrenz den entscheidenden Schritt voraus zu sein. Die folgenden Aspekte sollten für eine erfolgreiche Aussteuerung von Suchmaschinenwerbung berücksichtigt werden:
> Kampagnenstruktur: Eine solide Basis
Grundlegende Basis für ein qualitativ hochwertiges Google Ads Konto ist eine gut konzeptionierte Strukturierung der darin enthaltenen Kampagnen. Als wichtigste Verwaltungsebene dienen sie insbesondere der Steuerung von Budgets und determinieren die allgemeinen Auslieferungs- und Zielausrichtung.
Darüber hinaus gliedern die Kampagnen die weiteren Strukturierungselemente, insbesondere die zur Keyword-Clusterung und Anzeigentext-Auslieferung dienenden Anzeigengruppen.
Die Kampagnen sind somit Taktgeber für das gesamte Konto. Eine durchdachte Kampagnenstruktur ist dabei auf unterschiedliche Weise Grundvoraussetzung für dessen Erfolg.
So ermöglicht ein entsprechender Aufbau, Produktgruppen oder auch Themenfelder zu separieren und dadurch Budgets zu kanalisieren. In Abhängigkeit von Lagerständen, Verkaufsaktionen oder Saisonalitäten, können so auch gezielt Anpassungen bei der Auslieferungen vorgenommen werden.
Darüber hinaus ist eine detaillierte Struktur maßgelblich für eine hohe Relevanz der Anzeigenauslieferung.
> Relevanz: Das Maß aller Dinge
Ausgehend von einer guten Kampagnenstruktur ist die Ausrichtung der weiterführenden Strukturierungselemente auf grundlegende Relevanz-Kriterien beim Werben auf Google entscheidend. Relevanz ist die durchweg zentrale Metrik in der Welt von Google Ads. Deren Bewertung findet sich implizit in allen Komponenten wieder.
Im Ergebnis gilt es dem Nutzer – dem Suchenden – eine für seine Suchanfrage nützliche Werbeanzeige auszuliefern. Diese ist dann nützlich, wenn sie zum Gesuchten passt und somit eine möglichst hohe Relevanz aufweist. Google bewertet die potenzielle und realisierte Relevanz mittels der Metrik des Qualitätsfaktors (Quality Score). Dieser setzt sich aus einer Vielzahl von Bewertungsgrößen zusammen. Als wesentliche Größe sei hier die Klickrate (CTR) der Anzeige genannt.
Die in den Anzeigengruppen vorgenommene Gruppierung von Keywords und Anzeigen ist hierbei wesentlich. Sie sollte hinreichend granular und differenziert erfolgen, sodass homogene Cluster entstehen. Auf dieser Basis können passende Anzeigentexte erstellt werden.
In diesen Text-Ads sollte insbesondere auch das zentrale Keyword der Anzeigengruppe Verwendung finden. Die Anzeigen sollten vor allem eine Relevanz hinsichtlich des Suchbegriffs / Keywords aufweisen. Dies gilt ebenso hinsichtlich des beworbenen Produktes und des Inhalts der zugrundeliegenden Landingpage.
Eine hohe Relevanz wird seitens Google belohnt: Ein dadurch c.p. höherer Anzeigenrang (AdRank) sorgt dafür, dass eine gegebene Anzeigenposition zu günstigeren Klickreisen bzw. mit gleichem Klickpreis eine höhere Position realisiert werden kann.
Eine stringente Relevanz-Ausrichtung ist ein wesentlicher Treiber um die relativen Kosten zu minimieren. Hier erhalten Sie eine Übersicht über die Google Ads Kosten > .
> KPIs: Auf die richtigen Ziele aussteuern
Die in Google Ads systemseitig bereitgestellten Performance-Daten sind reichhaltig und können Beginner auf den ersten Blick überfordern. Hier sollte man rasch ein Gefühl für die wesentlichen Performance Indikatoren entwickeln und diese regelmäßig auswerten.
Gerade vor dem Hintergrund, dass sich sämtliche KPIs nicht nur als Gesamtsicht im Zeitverlauf, sondern auf Ebene aller zur Verfügung stehenden Aussteuerungselemente (Keywords, Anzeigen, Zielgruppen, Demographien, etc.) analysieren lassen, tut man sich einen Gefallen bei der Auswertung die Komplexität zu reduzieren. Andernfalls verzettelt man sich leicht und verliert den Blick auf das große Ganze.
Systemseitige Metriken im Fokus
Zum Start sollte man als systemseitige Metriken insbesondere vier Kennzahlen im Blick haben und bestrebt sein auf deren Basis zu optimieren:
- – Klickrate (CTR): Wie zuvor beschrieben, ist dies ein wesentliches Maß der Relevanz. Gerade zu Beginn der Werbemaßnahmen mit Google Ads ist dies eine zentrale Optimierungsgröße. Um diese zu erhöhen gibt es viele Hebel. Insbesondere die Optimierung von Ad-Texten sowie die Aufnahme von ausschließenden Keywords können die CTR stetig verbessern.
- – Klickpreis (CPC): In der Anfangsphase sollte man bestrebt sein, den durchschnittlichen Klickpreis zu optimieren. Tendenziell sollte man diesen (relativ) reduzieren (ohne dabei an Anzeigenposition zu verlieren). Hierzu trägt u.a. eine stetige Verbesserung der CTR bei. Das bedeutet nicht, dass nicht auch einzelne CPC erhöht werden sollten. Gerade wenn der CPC zu gering ist um für ein Keyword eine Anzeigenschaltung auszulösen. Auch für den Fall das sich frühzeitig vielversprechende Keywords herauskristallisieren, sollten CPCs mutig angehoben werden.
- – Quality Score: Auf Keywordebene sollte die Berichtsspalte des Qualityscores nicht übersehen werden. Da dieser wesentlich für die Performance ist, gilt es ihn möglichst zu verbessern. Hierzu ist auch der zeitliche Verlauf der Qualityscore Entwicklung einsehbar.
- – Absprungrate (Bounce Rate): Liegt eine Verknüpfung mit Google Analytics vor, steht auch in Google Ads die Absprungrate als Metrik zur Verfügung. Hierüber lassen sich frühzeitig irrelevante Suchbegriffe identifizieren und ggf. ausschließen.
Conversiondaten als Schlüssel zum Erfolg
Solange noch nicht ausreichend viele, signifikante Daten hinsichtlich Conversions für eine Kampagne vorliegen, können die oben genannten KPIs eine gute Basis liefern um anfängliche Streuverluste zu minimieren.
Der Fokus nur auf systemisch vorliegende KPIs greift letztlich für eine konkurrenzfähige Optimierung viel zu kurz. Hierfür ist es erforderlich, zusätzlich Website- und CRM-basierte Conversiondaten zu integrieren.
Die resultierenden Metriken (wie Anzahl an Conversions, Conversion-Rate oder Kosten und Wert pro Conversion) sind Zielgrößen, die besser geeignet sind, um die Optimierungsmaßnahmen auf Basis von Rentabilitätsaspekten auszurichten.
Eine möglichst umfassende Datenerfassung und -Integration ist hierbei entscheidend.
> Datenerfassung & -Integration: Hier entscheiden sich Wettbewerbsvorteile
Unerlässlich sollte daher die zusätzliche Integration von Conversion-Daten sein. Im einfachsten Fall können sie dies durch das Verpixeln der „Danke“-Seite des Bestellpfades mit einem Conversion-Code realisieren. Bei Verwendung von Google Analytics können diese und weiterführende Metriken auch durch eine Verknüpfung von mit Google Ads integriert werden.
Idealerweise wir im Zuge dessen ein (dynamischer) Bestellwert berücksichtigt. Dies ermöglicht u.a. eine ROAS (Return on Ad Spend) Betrachtung, welche für die Zielausrichtung eines klassischen E-Commerce Shops die effektivste Zieloptimierung für die Google Werbung ermöglicht.
Auch Conversion die nachgelagert, provisionsbasiert oder auch offline entstehen können Sie über einen Datenimport berücksichtigen. Hierbei können etwa Erwartungswerte für Wandlungsraten oder auch Stornos, Customer-Lifetime-Values usw. berücksichtigt werden. Je detaillierter und zeitnaher sie die Datenintegration umsetzen, desto genauer können systemseitig Performance-Prognosen modelliert werden.
Auch wenn auf der Website kein Produktverkauf vorgesehen ist und sie entsprechend andere Ziele verfolgen, kann dies sowohl ausgewertet als auch daraufhin automatisiert ausgesteuert werden. So können etwa Lead-Abfrage, die Verweildauer auf der Seite, oder das Abspielen eines Videos als Conversions dienen und deren Wert relativ zueinander bewertet werden.
Datengrundlage sinnvoll erweitern
Während „harte“ Conversion-Daten wie etwa Umsätze die solideste Datengrundlage liefern, sind diese häufig für einen entsprechenden Betrachtungszeitraum nicht in ausreichendem Maß vorhanden. Vor dem Hintergrund, dass meist mit einem Keyword-Set von mehreren tausend Keywords gearbeitet wird, sind signifikante Conversion-Signale auf dieser Ebene ggf. unzureichend vorhanden.
Es kann daher zielführend sein, hier nachzuhelfen und die Datengrundlage derart zu erweitern, dass – wo nötig – auch „weichere“ Conversion-Daten erfasst und bei der Aussteuerung berücksichtigt werden. So kann z.B. der Aufruf des Warenkorbs bereits als Zwischenziel erfasst werden.
Überdies kann es sinnvoll sein, die Optimierung ( gerade zum Kampagnenstart, mangels Datengrundlage) zunächst auf Basis von CTR- und CPC-Daten oder auch Absprungraten auszurichten.
> Machine Learning: Automatisierungen sinnvoll einsetzen
Sind für eine Kampagne ausreichend Conversiondaten vorhanden, sollte auf eine der zur Verfügung stehenden automatisierten Gebotsaussteuerungs-Methoden zurückgegriffen werden. Hierbei werden Kosten- und Conversiondaten zusammengeführt und modelliert. Aus gewichteten historischen Daten und aktuellen Trends werden für jede Bid-Unit (z.B. dem CPC-Gebot auf Keyword-Ebene) Prognosen kalkuliert.
Auf Basis der gewählten Zielgröße (etwa einem vorgegebenen Ziel-ROAS) wird im Sinne eine Portfoliooptimierung – je nachdem wo der größte Grenznutzen zu erwarten ist – das Budget optimal allokiert.
Mittel- und langfristig sind mit dieser Gebotsautomatisierung die besten Ergebnisse zu erzielen. Voraussetzung ist eine saubere und aktuelle Datengrundlage.
Aufgrund von oftmals knappen Conversion-Daten ergibt sich dennoch die Herausforderung, dass die Datenmodellierung für die i.d.R. Vielzahl an Bid-Units kein ausreichend hohes Signifikanzniveau mit sich bringt. Googles Smart-Bidding-Technologie, welche der automatisierten Gebotssteuerung der Google Werbung zugrunde liegt, ist mittlerweile in der Lage, die einhergehenden Ineffizienzen mittels Maschine Learning nennenswert zu mildern. Eine Vielzahl von Signalen über die reinen Conversiondaten hinaus fließen in die Modellierung ein und steigern die Prognosegüte.
In diesem Zusammenhang macht sich übrigens auch hier eine gut konzipierte Kampagnenstruktur bezahlt: Sie gibt dem System einen hilfreichen Rahmen um keyword-übergreifend Performance-Daten (z.B. innerhalb einer Anzeigengruppe) zu extrapolieren und so zu prognostizieren.
Es sei erwähnt, dass diese Automatisierung erst mit der Zeit ihre Wirkung entfaltet. In den ersten Tagen und Wochen nach Kampagnenstart ist ein gewisses Lern-Budget zu verplanen, da sich das System erst eine ausreichend breite Datengrundlage schaffen muss. In der Folge wird die Performance zunächst schwanken, bis sie sich auf einem verbessertem Niveau einpendelt.
Automatisierung ist kein Selbstläufer
Diese Automatisierung vereinfacht das laufende Accountmanagement erheblich und macht diese effektiver. Man darf aber nicht denken, dass damit ohne weiteres dazutun die optimale Aussteuerung erzielt werden kann.
Die Einschränkungen der systemischen Modellierungsgüte sollten nicht unterschätzt werden. In jeder Branche und im individuellen Geschäftsbetrieb liegen komplexe und dynamische Rahmenbedingungen vor. Nicht absehbare Veränderungen im Marktumfeld, neue Produkte oder kurzfristige Saisonalitäten schaffen Einflüsse, die man mit menschlicher Logik und Voraussicht teilweise besser bewerten kann. Dies können Sie als Insider Ihres Geschäfts sicherlich am besten einschätzen.
Googles Smart-Bidding Technologie hat den Anspruch auch dies über entsprechende Signale zu berücksichtigen – aber hier sollte man nachhelfen. In der Praxis sind erfahrungsgemäß die besten Ergebnisse zu erzielen wenn beide Methoden zusammenspielen: Eine grundlegende, laufende Gebotsautomatisierung gepaart mit zusätzlichen Leitplanken, die durch manuelle Anpassungen auf Basis menschlichen Verstandes erfolgen.
Automatisierung in die Richtigen Bahnen leiten
Beispielhaft könnte ein Online-Shop in einer saisonalen Phase ein Aktionsprodukt stark rabattieren. Es wären daraufhin höhere Conversionraten anzunehmen. Google kann dies grundsätzlich einschätzen: Es liegen Informationen zu Trends aus vergangenen Zeiten vor, sodass die Saisonalität zu diesem Zeitpunkt bereits einkalkuliert ist. Ebenso kann das System die Änderung der Conversionraten beobachten und wird darauf reagieren.
Bis diese Anpassungen aber vollumfänglich greifen und sich eine optimale Aussteuerung einpendelt, kann wichtige Zeit vergehen. Gegebenenfalls ist die Aktion dann auch schon vorbei. Darauf folgend ergibt sich die gleiche Dynamic in die andere Richtung: Die anschließend ggf. absackende Conversion-Rate gilt es ebenso zu berücksichtigen.
Ohne dass man die automatisierte Aussteuerung in dieser Phase aufgibt, lassen sich geeignete Anpassungen vornehmen. So ermöglicht eine erweiterte Funktion der Gebotsstrategie eine explizite manuelle Einstellung hinsichtlich der Saisonalität: Für einen definierten Zeitraum kann man eine erwartete Conversion-Rate Veränderung einstellen und für eine bestimmte Kampagne anwenden.
Darüber hinaus könnte man ebenso den Ziel-ROAS sozusagen manipulieren und durch eine dessen Anpassung adhoc eine frühzeitige Gebotsänderung herbeiführen.
> Google Werbung: Kontinuierliche Optimierungsarbeit macht sich bezahlt
Die mit der Zeit grundsätzlich komplexer gewordenen Aussteuerungskomponenten begegnet Google an vielen Stellen mit Automatisierungen und einem Rückbau der Einstellungsmöglichkeiten. Damit soll eine bessere Beherrschbarkeit der Google Ads Kosmos ermöglicht werden. Insbesondere die Gebotseinstellungen werden einem (optional) abgenommen. Neu geschaffene Kampagnenformate gehen soweit, dass einem auch die Auswahl von Keywords und die Erstellung von Anzeigentexte ganz oder teilweise abgenommen wird.
Als Accountmanager hat man somit mehr Zeit sich stärker konzeptionell mit der Ausrichtung der Werbung zu beschäftigen und sich z.B. auch intensiver mit der Methodik einer effektiven Datenerfassung und -Bereitstellung zu befassen.
Sie sollten bei dieser Entwicklung bedenken, dass gerade wenn man sich vollumfänglich systemseitiger Automatisierungen und Vereinfachungen zu Nutze macht, man hier einem möglichen Wettbewerbsvorteil gegenüber denen, die dies ebenso machen, beraubt.
Es zahlt sich aus, dass man darüber hinaus weiter fleißige und kreative Optimierungsarbeit leistet. Das betrifft kontinuierliches Testen, Analysen und Justieren. Das erfordert Mühen und Zeitaufwand. Erfahrung und Know-how eines Experten sind damit wichtiger denn je. Sofern sie intern nicht über das erforderliche Expertenwissen verfügen, sollten Sie auf die Erfahrung einer SEA Agentur oder eines Beraters zurückgreifen. Google Ads Agentur: Hierauf sollten sie achten >.
Take Aways
– Struktur: Eine durchdachte, detaillierte Kampagnenstruktur ist grundlegend für eine effektive Aussteuerung.
– Relevanz: Google Werbung dreht sich um Relevanz. Eine stringente Ausrichtung hierauf macht sich buchstäblich bezahlt.
– KPIs: Eine Konzentration auf wenige entscheidende Metriken vereinfacht die laufende Analyse.
– Datenerfassung: Erfassung und Integration von aktuellen und detaillierten Conversion-Daten ist für den nachhaltigen Erfolg unerlässlich.
– Automatisierung: Basierend auf hochwertigen Daten sollten Gebotsautomatisierungen auf breiter Basis aber mit Augenmaß eingesetzt werden.
– Laufende Optimierung: Es ist weiterhin erforderlich mit Erfahrung und Know-how kontinuierlich klassische Optimierungsarbeit zu leisten.