Im vergangenen Jahr belief sich der Preis für die drei teuersten Keywords nach CPC in Google AdWords bei rund 50 Euro. Ist Zielgruppen-Targeting die neue Wunderwaffe?

Ursprünglich wurde dem Aspekt der zusätzlichen Ausrichtungsfunktionen durch SEA Audiences und durch das Zielgruppen-Targeting keine große Bedeutung beigemessen, da davon ausgegangen wurde, dass der jeweilige User bereits durch die Suchanfrage nach einem bestimmten Keyword ein ausreichendes (Kauf-)Interesse zeigt und keine detailliertere Ansprache nötig ist. Doch die Ansprache genau definierter Zielgruppen und die Differenzierung der Aussteuerung nach Audience-Listen gewinnt immer mehr an Bedeutung. Dies zeigt, welch großen Einfluss Big Data und das daraus resultierende programmatische Online-Marketing mittlerweile auch auf den SEA-Bereich haben.

Klassisches SEA vs. Audiences
Im Gegenteil zum klassischen SEA, bei dem eine Anzeige ausgespielt wird, wenn nach einem zuvor eingepflegten Keyword gesucht wird, kann durch Audiences die Zielgruppenansprache verfeinert werden, um den Interessenten zum richtigen Zeitpunkt mit dem passenden Artikel anzusprechen. Keyword-Gebote werden abhängig von den Informationen, die über den Nutzer vorliegen, angepasst. Seit einiger Zeit ist es sogar möglich, Anzeigentexte innerhalb einer Anzeigengruppe per IF-Funktion auf die jeweiligen Listen zu personalisieren und so mit geringem Aufwand eine persönliche Ansprache zu ermöglichen.

Smart Lists und Demographics for Search
Es sind beispielsweise die Smart Lists neu, mit denen Google die Remarketing-Listen weiterentwickelt hat. Durch sie ist es möglich, mit Hilfe des Machine-Learning-Algorithmus Nutzer zu identifizieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Conversion am größten ist. Smart Lists können vor allem für Remarketing-Neulinge nützlich sein, um schnell gute Ergebnisse zu erzielen – Voraussetzung hierfür ist allerdings die Verknüpfung von Google Analytics und AdWords. Relativ neu sind auch die 2016 eingeführten Demographics for Search, durch die es möglich ist, unter Berücksichtigung des Alters und Geschlechts Kampagnen nur für bestimmte Zielgruppen zu schalten. Die weitreichenden Auswirkungen des Datensammelns werden vor allem bei den Similar Audiences offensichtlich. Basierend auf Interessen, Suchverhalten und Webseitenbesuchen einer bereits bestehenden Audience, bildet Google eine Liste aus statistischen Zwillingen.

Customer-Match-Funktion als bedeutende Targeting-Chance
Die signifikanteste Targeting-Möglichkeit stellt 2017 jedoch die Customer Match Funktion dar. Diese schien zuvor aufgrund der Datenschutzrichtlinien nicht möglich, doch das ISO 27001 3rd Party Audit Certificate 2016 regelt, dass die Daten verschlüsselt werden müssen. Eine Customer Match Liste besteht somit nur aus Email-Adressen und wird vom Unternehmen selbst an Google geliefert, was die datenschutzrechtliche Diskussion entschärft. Der Mehrwert des Customer Match für das Unternehmen besteht vor allem in der Möglichkeit, unterschiedliche Nutzergruppen nach Wertigkeit, Interessen oder Dauer der Beziehung zum Unternehmen unterteilen zu können. Diese können anschließend spezifisch und individuell angesprochen werden.

Fazit: Audiences verfeinern das Keyword-Targeting. Machine Learning und die dynamische Anzeigenanpassung bieten dem Werbekunden weitreichendere Möglichkeiten denn je, indem unterschiedliche Werbetexte je nach Zielgruppe ausgespielt werden. Dabei machen zur optimalen Budget-Ausnutzung höhere Gebote Sinn. Werbetreibende sollten weiterhin so viele Daten wie möglich sammeln, sie analysieren und zielgruppenorientiert aussteuern. Eine ausführliche Datenanalyse, regelmäßige Tests und die Optimierung der unterschiedlichen Targeting-Möglichkeiten sind unumgänglich, um die Kampagnen mit bestmöglichen Ergebnissen abzuschließen.

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