Trotz und dank PPC Automatisierung erfolgreich sein

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Smarte Strategien und Automatisierung erhalten großen Gegenwind unter Google Ads Marketern. Wer einige Vorkehrungen trifft, kann das maschinelle Lernen jedoch auch zu seinem Vorteil nutzen.

Wer sich bisher noch gegen Automatisierungen sträubte, musste in den letzten Monaten feststellen, dass zukünftig wohl kaum ein Weg daran vorbeiführt. Der Schwerpunkt der Neuerungen auf Google Ads liegt seit geraumer Zeit auf Tools zur Automatisierung, wie smarte Kampagnen oder responsive Anzeigen verdeutlichen. Maschinelles Lernen ist ein hervorragendes Konzept, um manuelle und oft zeitraubende Änderungen auf ein Minimum zu reduzieren. Die Herausforderung besteht darin, diese Automatisierung zu nutzen und trotzdem Kontrolle zu behalten.

Automatisierung heißt nicht Autopilot

Vorweg sei gesagt: Automatisierte Strategien bedeuten nicht, dass PPC-Marketer überflüssig werden. Die humane Komponente komplettiert vielmehr die automatische Strategie durch Wissen, über welches die Maschine nicht verfügt.

Auch wenn maschinelles Lernen stets besser und intelligenter wird, weist ein Algorithmus nicht dieselbe Intuition wie der Werbetreibende auf. Insbesondere wenn es um das Verständnis der Besonderheiten eines speziellen Produktes oder besonderer Bedürfnisse der Kunden geht, ist die Erfahrung eines Mitarbeiters oder einer Performance Marketing Agentur unumgänglich. Nicht alle Entscheidungen können oder sollten automatisiert getroffen werden – das Zusammenspiel von Mensch und Maschine ist entscheidend.  

Neue Konto-Strukturen

Eine Google-Kampagne ist nur so gut, wie ihre Struktur und diese sollte stets vom Werbetreibenden selbst bestimmt werden. Welche und wie viele Kampagnen mit welchen Anzeigengruppen verwendet werden, stellt die Grundlage für erfolgreiche Anzeigen dar.

In automatisierten Kampagnen bietet es sich an, besonders auf die Größe der Kampagnen und Anzeigengruppen zu achten. In der Vergangenheit wurde oft dazu geraten, Kampagnen so segmentiert und präzise wie möglich zu gestalten. In der neuen automatisierten Welt ist das Gegenteil der Fall: Mehr Suchen, Klicks und Conversions pro Kampagne bedeuten mehr Daten, aus denen der Algorithmus lernen kann. Dies führt zu besseren Ergebnissen und einer verkürzten anfänglichen Lernphase.

Eine allgemeine Empfehlung ist, Kampagnen oder Anzeigengruppen nun nicht mehr nach Übereinstimmung zu gliedern, sondern sich dabei auf die Kaufabsicht oder das Unternehmensziel zu konzentrieren. So kann beispielsweise eine Kampagne für Lead-Generierung erstellt werden und eine weitere für Verkäufe.

Die passende Gebotsstrategie

Auch die richtige Gebotsstrategie trägt maßgeblich zum Erfolg der Kampagnen bei. Die Entscheidung fällt nicht nur zwischen manuell und automatisch – innerhalb der allgemeinen Ausrichtung sind mehrere Strategien verfügbar.

Gebotsstrategien auf Google Ads sowie Gebotsstrategien für Google Shopping sind zwei wichtige Themen, mit denen sich Marketer intensiv befassen sollten – jetzt mehr denn je. Sie müssen stets auf das Unternehmen und seine Anforderungen und Ziele abgeschnitten sein. Diese Ziele zu identifizieren, sie in Google Ads-Ziele zu übersetzen und sie laufend an sich ändernde Gegebenheiten anzupassen ist nach wie vor Aufgabe der Werbetreibenden.

Empfehlungen manuell überprüfen

Eine hilfreiche Funktion innerhalb von Google Ads sind Empfehlungen, die dabei helfen können, die Kampagnenleistung zu verbessern. Doch Vorsicht: Nicht immer stimmen diese mit dem Unternehmensziel überein.

Teil der Empfehlungen kann beispielsweise sein, ein Kampagnenbudget zu erhöhen – nicht für jedes Unternehmen kommt dies in Frage. Auch die vorgeschlagenen Keywords passen nicht zwingend zu dem tatsächlichen Angebot. Unser Tipp: Automatisches Anwenden von Empfehlungen befindet sich derzeit in einer Beta-Phase. Basierend auf der Qualität der derzeitigen Empfehlungen sollte dies aber mit Vorsicht genossen werden. Besser ist es, jede Empfehlung einzeln zu betrachten und Fall für Fall zu entscheiden, ob sie angewendet werden soll.

Unpassende Empfehlungen geben auch Aufschluss darüber, wie weit entfernt der Algorithmus noch davon ist, einen Marketer ersetzen zu können.

Ausreichend Zeit für Tests

Zeit ist ein wichtiger Faktor, wenn es um erfolgreiche automatisierte Kampagnen geht. Einer der Gründe, warum sich viele gegen Automatisierung wehren, ist, dass ihnen erste Tests keine guten Ergebnisse brachten.

Tatsächlich sinkt die Leistung der Kampagnen häufig zu Beginn. Zu Anfang einer jeden automatisierten Kampagne steht nämlich eine Lernphase. Erst, wenn diese abgeschlossen ist, kann der Algorithmus sein volles Potential entfalten. Wie lange diese Phase andauert ist von vielen Faktoren abhängig, allerdings sollte generell jeder automatisierte Test mindestens zwei bis drei Wochen laufen, bevor erste Schlüsse gezogen werden.

Dies stellt eine neue Herausforderung für die PPC-Community dar: Kunden, Kollegen oder Vorgesetzte wollen häufig nicht so lange warten. Schließlich ist einer der großen Vorteile von Google Ads im Vergleich zu anderen Kanälen seine Geschwindigkeit. Anzeigen gehen oft nahezu sofort online und Daten sind schon am selben Tag verfügbar. Die richtige Erwartungshaltung zu schaffen, Konzepte zu erklären und dadurch einen angemessenen Zeitrahmen für Tests vereinbaren zu können sind Soft Skills, die zukünftig jeder auf Google Werbetreibende mitbringen sollte.

Automatisierung kann auf Google Ads und Google Shopping zum Erfolg führen – allerdings nur dann, wenn weiterhin mit Köpfchen gearbeitet wird und das Konto nicht komplett auf Autopilot läuft. Eine durchdachte Konto-Struktur mit der passenden Gebotsstrategie ist die Grundlage – wer zudem die Leistung stets im Auge behält und Anpassungen vornimmt, kann durch maschinelles Lernen viel Zeit sparen und effektivere Kampagnen schalten.

Kundenrakete

René Lavrijsen

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René Lavrijsen ist der Inhaber von Kundenrakete. Er stammt aus den Niederlanden und arbeitet seit über 10 Jahren in Deutschland in verschiedenen Unternehmen, von Start-ups bis hin zu Großunternehmen. Seine beruflichen Fähigkeiten konzentrieren sich auf Online-Werbung.

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