Bei der Consumer Electronics Show in der letzten Woche ging es unter anderem um die gestiegenen Erwartungen der Nutzer von heute. Sie sind neugieriger, anspruchsvoller und ungeduldiger als je zuvor und erwarten überall hilfreiche Angebote – so möchten sie z. B. über das Smartphone im Hotel einchecken und Zugang zum Zimmer erhalten.

Es ist entscheidend, diesen gestiegenen Erwartungen der Nutzer gerecht zu werden. In den nächsten zwei Wochen stellen wir Ihnen einige unserer AdWords-Produkte vor und verraten Ihnen, wie Unternehmen sich mithilfe von maschinellem Lernen auf die neuen Anforderungen der Nutzer einstellen und gleichzeitig Zeit sparen sowie den Umsatz steigern können. 

Maschinelles Lernen in AdWords

Wir wissen alle, dass die Kampagnenverwaltung recht zeitintensiv sein kann. Anstatt Tausende von Keywords manuell hinzuzufügen oder jeden Anzeigentitel einzeln zu testen, können Sie nun die Google-Plattform für maschinelles Lernen solche Arbeiten für Sie erledigen lassen.

Nehmen wir einmal an, Sie haben gerade neue Produkte in Ihr Inventar aufgenommen oder zusätzliche Inhalte auf der Website eingefügt. Mit dynamischen Suchnetzwerk-Anzeigen werden die dadurch entstandenen Lücken bei der Keyword-Abdeckung automatisch geschlossen, sodass Sie auch Nutzer erreichen, die nach diesen neuen Produkten oder Dienstleistungen suchen.

Wenn Sie stets relevante Anzeigen für die richtigen Nutzer parat haben möchten, können Sie einfach zusätzliche Creative-Assets für intelligente Displaynetzwerk-Kampagnen hochladen. So stellen Sie sicher, dass Besuchern von Millionen Websites im Google Displaynetzwerk die passenden Anzeigen präsentiert werden. Dank maschinellem Lernen ist all dies möglich.

Der Schlüssel zum Erfolg im App-Geschäft

Der Wettbewerb in der App-Branche ist besonders hart: Die Zahl der Entwickler, deren Apps monatlich mindestens eine Million Mal installiert wurden, ist im Vergleich zum Vorjahr um 35 % gestiegen.1 Außerdem steht Nutzern eine viel größere Auswahl an Apps und Angeboten für Smartphones zur Verfügung. Auch hier bietet maschinelles Lernen Vorteile.

Das südamerikanische Lieferunternehmen Rappi konnte beispielsweise mit einer einzelnen universellen App-Kampagne die umsatzstärksten Nutzer auf Google Play, YouTube, in der Google-Suche und im Displaynetzwerk erreichen.

Rappi hat alle seine Creative-Assets hochgeladen, sodass sie über die Google-Plattform für maschinelles Lernen rotierend ausgeliefert werden konnten. Nach und nach wurden die leistungsstärksten Anzeigen im jeweiligen Kanal ermittelt und häufiger bereitgestellt. Dadurch stieg die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer mit den Anzeigen interagieren. Nach nur einem Monat haben sich die Conversion-Raten für Rappi verzehnfacht und das Unternehmen expandierte nach Brasilien, Mexiko und Argentinien.

AutoGravity, ein Dienstleister für Autofinanzierungen, erreichte Tausende Autokäufer und steigerte in nur fünf Wochen die Anzahl der Nutzerinteraktionen um 120 %. Nun plant das Unternehmen, die Investitionen in universelle App-Kampagnen zu verdoppeln, um vermehrt umsatzstarke Nutzer anzusprechen, die wahrscheinlich kreditwürdig sind.

Sehen wir uns einmal an, wie sich diese umsatzstarken Nutzer mit universellen App-Kampagnen erreichen lassen. Daten aus der Google-Suche, aus Google Play sowie allgemeine Webdaten, Signale und Informationen über die App werden in die Google-Plattform für maschinelles Lernen eingespeist. Sie werden für jeden Kanal, in dem Ihre AdWords-Anzeigen erscheinen, analysiert und in Echtzeit aktualisiert. So können z. B. bei Veranstaltungen und Saisongeschäften schnell Keyword-Trends aufgegriffen werden, damit die richtigen Nutzer die Anzeigen sehen.

Anschließend wird analysiert, welche Nutzer eine vorab definierte Aktion wie z. B. "Kredit abschließen" ausgeführt haben. Außerdem werden bei jeder Auktion individuelle Nutzersignale berücksichtigt. Gerätetyp, Betriebssystem, Netzwerk, bereits installierte Apps und andere Signale ergeben ein Muster, mit dem sich umsatzstarke Nutzer bestimmen lassen. Anhand dieser Muster werden Prognosen für zukünftige Auktionen erstellt, also, wann und wie hoch geboten werden sollte und welche Anzeigen sich für bestimmte Nutzer eignen.

Dank maschinellem Lernen können Unternehmen nicht nur ihre Leistung erheblich steigern, sondern eine besonders wichtige Ressource freisetzen: Zeit.

Paul Teresi, Growth Executive bei Skyscanner, berichtet, dass der Zeitgewinn durch universelle App-Kampagnen enorm ist. "Ich kann mich jetzt intensiver damit beschäftigen, unsere Zielgruppe zu bestimmen, Messwerte zu analysieren und Strategien für Unternehmenswachstum und Expansion zu entwickeln. So verschaffen wir uns einen wichtigen Wettbewerbsvorteil."

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie auch Sie mit universellen App-Kampagnen umsatzstarke Nutzer erreichen, nehmen Sie an unserer neuen Schulung teil.

Im letzten Teil unserer Reihe zu maschinellem Lernen geht es um die Optimierung von Geboten. Wir stellen Ihnen außerdem eine interessante Fallstudie vom Media-Team bei Google vor. Im ersten Teil stellten wir Ihnen die Problemlösung mit Hilfe von maschinellem Lernen vor.