Die Nutzer sind heutzutage anspruchsvoller als je zuvor. Sie erwarten, dass Unternehmen relevante und hilfreiche Informationen in kürzester Zeit liefern. Deshalb investieren führende Werbetreibende verstärkt in Technologien wie maschinelles Lernen.1 Rappi und AutoGravity beispielsweise setzen diese Technologie bereits in Kombination mit AdWords ein. So erreichen die Unternehmen ihre Zielgruppen und steigern den Umsatz. Im letzten Teil unserer Reihe erfahren Sie, wie Sie maschinelles Lernen bei der Gebotsoptimierung einsetzen, Daten analysieren und bessere Ergebnisse erzielen.

Ein Gebot ist mehr als eine Zahl

Onlinesitzungen, die zu bestimmten Tageszeiten stattfinden, gehören der Vergangenheit an. Stattdessen greifen wir mehrmals täglich zum Smartphone oder nach einem anderen Gerät – wann immer uns gerade danach ist. Bei der Gebotsfestlegung müssen Sie mittlerweile diverse Kontextsignale berücksichtigen, die Auswirkungen auf die Anzeigenleistung haben, z. B. das Gerät des Nutzers, den Standort und die Tageszeit. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Maschinelles Lernen wird beim AdWords Smart Bidding eingesetzt, um für jede einzelne Auktion das richtige Gebot zu ermitteln. Dabei werden drei Punkte berücksichtigt:

  • Automatische Gebotseinstellung: Mit Smart Bidding werden bei jeder Auktion Gebote festgelegt und nicht nur einige Male über den Tag verteilt. Dabei werden die jeweils relevanten Kontextsignale wie Tageszeit, auszuliefernde Anzeige, Gerät des Nutzers und verwendeter Browser berücksichtigt. So lassen sich die Conversion-Wahrscheinlichkeit ermitteln und das passende Gebot für jede Auktion festlegen. Auf diese Weise können über Smart Bidding Millionen von Geboten in nur einer Sekunde errechnet werden – schneller geht es kaum.
  • Signalübergreifende Analyse: Mit Smart Bidding werden Signalkombinationen und deren Auswirkungen auf die Conversion-Rate analysiert. Ein Beispiel: Ein Einzelhändler verzeichnet auf Mobilgeräten eine um 20 % höhere Conversion-Rate als auf Desktop-Computern. Deshalb legt er eine Gebotsanpassung für Mobilgeräte von +20 % fest. Allerdings werden bei dieser Einstellung nicht die Tageszeiten berücksichtigt, zu denen die Conversion-Rate auf Mobilgeräten noch höher ist, beispielsweise morgens, wenn Nutzer auf dem Weg zur Arbeit nach etwas suchen. Mit Smart Bidding werden unzählige dieser Signale analysiert, um relevante Korrelationen zu ermitteln und Gebote basierend auf der Conversion-Wahrscheinlichkeit zu errechnen.
  • Lernen auf Suchanfragenebene: Mit Smart Bidding lässt sich die Leistung neuer Keywords und solcher mit geringem Volumen optimieren. Dazu werden Leistungsdaten ähnlicher Auktionen in Ihrem Konto analysiert und mithilfe von maschinellem Lernen entsprechende Gebote festgelegt. So können Leistungsschwankungen auch bei geringen Datenmengen reduziert werden. Ein Beispiel: Sie haben das Keyword "günstige flüge nach new york" hinzugefügt. Wurde diese Suchanfrage bereits bei ähnlichen Auktionen berücksichtigt, werden die zugehörigen Daten beim Smart Bidding verwendet und es wird das bestmögliche Gebot ermittelt.

Mit Smart Bidding auf Erfolgskurs

Auf der ganzen Welt investieren Unternehmen Zeit und Geld in neue Strategien, um den Umsatz zu steigern. Eine davon ist Smart Bidding.
 
Der Peer-to-Peer-Geldverleiher Harmoney aus Neuseeland erarbeitete gemeinsam mit seiner Agentur First Digital ein Konzept, um mehr und qualifiziertere Nutzer anzusprechen und gleichzeitig sein ehrgeiziges ROAS-Ziel zu erreichen. Mit dem Ziel-ROAS in den nicht markenbezogenen Suchnetzwerk-Kampagnen erreichte das Unternehmen Nutzer, bei denen die Aufnahme eines Privatkredits wahrscheinlich war und dieser auch genehmigt wurde. Das Ergebnis ist beeindruckend: Harmoney verzeichnete eine Steigerung von 219 % bei den wichtigsten Kunden und senkte den Cost-per-Acquisition (CPA) um 37 %. Zudem konnten durch den Einsatz von Smart Bidding wöchentlich fünf Stunden Arbeitszeit eingespart werden, in denen sich das Team jetzt auf wichtige Aufgaben konzentrieren kann wie Anzeigentexte testen und weitere Daten zu den wichtigsten Kunden erfassen.

Ziel der Schweizer Werbeagentur FirstPoint war es, das Budget für Suchnetzwerk-Kampagnen eines Kunden zu optimieren und gleichzeitig die Anzahl der Conversions zu steigern. Die Agentur testete Smart Bidding und beschloss daraufhin, keine manuellen Gebotseinstellungen mehr vorzunehmen, sondern die Gebotsstrategie Conversions maximieren zu verwenden. Die Anzahl der Conversions konnte dadurch um das 2,4-Fache gesteigert werden. Zudem verzeichnete das Unternehmen um 12 % höhere Conversion-Raten und einen um 59 % geringeren CPA.

Maschinelles Lernen auf dem Prüfstand

Die Umstellung auf Smart Bidding und maschinelles Lernen muss nicht sofort geschehen. Rom wurde auch nicht an einem Tag erbaut. Erstellen Sie einen Kampagnenentwurf und -test. Führen Sie dann einen A/B-Test mit einer 50:50-Aufteilung durch, um ihre bisherige Gebotsstrategie mit einer Strategie zu vergleichen, für die das maschinelle Lernen eingesetzt wird. Sie werden sehen, die Ergebnisse sind beeindruckend. Unser Media-Team bei Google nutzt Smart Bidding mittlerweile in 98 % aller geeigneten Kampagnen. Damit gehört die Funktion zu unseren Best Practices.

Im AdWords-Hilfeartikel Erfolg durch AdWords Smart Bidding: Google Best Practices finden Sie weitere Informationen zum Auswählen der richtigen Gebotsstrategie für Ihre Unternehmensziele.

Lesen Sie die auch Teil 1 und Teil 2 der Reihe "Schnelleres Unternehmenswachstum durch maschinelles Lernen."