Nach der Herausforderung Display vs Discovery Ads haben wir uns entschieden, im letzten Teil von 2023 einen neuen Test durchzuführen, um die Leistung von Demand Gen-Kampagnen mit der von „regulären“ Display-Kampagnen zu vergleichen. Wie im vorherigen Experiment haben wir dasselbe Budget für etwa 30 Tage festgelegt und dieselben Inhalte und Zieloptionen verwendet. Hier ist, was passiert ist.

Diesmal haben wir den Verkauf von Videoaufzeichnungen von ADworld Experience beworben. Wie einige von Ihnen vielleicht schon wissen, ist ADworld Experience das größte reine PPC-Event in der EU. Die Hauptzielgruppe sind erfahrene PPC-Profis, die mit Google Ads, Meta Ads, LinkedIn, Microsoft, Amazon, TikTok und anderen kleineren Online-Werbeplattformen arbeiten.

Während des vorherigen Tests haben wir festgestellt, dass erfahrene PPC-Profis effektiv angesprochen werden können, indem man ein Interesse an einem fortgeschrittenen PPC-Tool ausdrückt. Daher haben wir die bekanntesten ausgewählt und diejenigen ausgeschlossen, die nicht direkt mit den Hauptplattformen in Verbindung stehen. 

Hier sind die Marken, die wir in alphabetischer Reihenfolge anvisiert haben: adalysis, adespresso, adroll, adstage, adthena, adzooma, channable, clickcease, clickguard, clixtell, datafeedwatch, feedoptimise, feedspark, fraudblocker, godatafeed, opteo, optmyzr, outbrain, ppcprotect, producthero, qwaya, revealbot, spyfu, squared und taboola.

Mit dieser Liste konnten wir 3 verschiedene Zielgruppen basierend auf folgenden Kriterien einrichten:

1. PPC-Profis, die in der Vergangenheit nach einer PPC-Tool-Marke auf Google gesucht haben;
2. PPC-Profis, die an einem PPC-Tool interessiert sind;
3. Nutzer, die Interesse an PPC-Tool-Webseiten-URLs in SERPs gezeigt haben.

Dann haben wir eine Demand Gen-Kampagne und eine reguläre Display-Kampagne erstellt, mit jeweils 3 Anzeigengruppen, basierend auf einer der oben genannten Zielgruppen. Die wichtigsten Einstellungen waren:

• In beiden Kampagnen haben wir die Demografie auf Nutzer im Alter von 25 bis 55 Jahren (die Hauptaltersgruppe der adwexp-Teilnehmer) + unbekannt (um die Zielgruppe nicht zu sehr einzuschränken) begrenzt und in Display-Kampagnen optimiertes Targeting ausgeschlossen (um unerwünschte Überschneidungen zu vermeiden).
• Die Ziele waren: Verkauf von Videoaufzeichnungen vergangener Ausgaben und das Navigieren auf 5 oder mehr Seiten in einer Sitzung (um Googles Smart Bidding genügend Konvertierungsdaten zur Verfügung zu stellen).
• Geotargeting war auf die Heimatländer der Mehrheit der früheren Teilnehmer von ADworld Experience beschränkt (eine Auswahl von EU-Ländern + UK, Schweiz, Norwegen und Finnland).  Wir haben alle in diesen Ländern verwendeten Sprachen anvisiert und die Anzeigen so geplant, dass sie jeden Tag von 8:00 bis 20:00 Uhr CET erscheinen.
• In Demand Gen mussten wir Googles Standardfilter für moderaten und hochsensiblen Inhalt akzeptieren. In Display haben wir alle nicht klassifizierten Inhalte, familienfreundliche Inhalte (= hauptsächlich Videos für Kinder auf YouTube), alle sensiblen Inhalte und geparkte Domains ausgeschlossen.
• Die Gebotsstrategie war für beide Kampagnen auf Maximierung der Konversionen eingestellt, ohne (zumindest anfangs) ein Ziel-CPA festzulegen. 
• Die Landingpage war in beiden Kampagnen dieselbe: https://shop.adworldexperience.it/en/
• Das Tagesbudget betrug 20€ für jede Kampagne.
• Text und Bilder waren fast genau gleich, auch wenn die Platzierungen unterschiedlich waren (GDN für Display und YouTube, Gmail und Discover-Newsfeed für Demand Gen).  Wir mussten einige Überschriften in Display-Kampagnen kürzen, aber Beschreibungen und Bilder (hauptsächlich Fotos der Sprecher von 2023) waren genau gleich.  In der Display-Kampagne konnten wir auch einige Videos auswählen und ließen auto-optimierte Anzeigenausformate aktiviert.

Beispiele für reguläre Display-Anzeigen

Beispiele für Demand Gen-Anzeigen

Sobald wir das Experiment gestartet hatten, waren wir in der Display-Kampagne bald gezwungen, unterschiedliche Ziel-CPA festzulegen, um allen verschiedenen Gruppen/Zielgruppen eine gleichmäßigere Verteilung des Traffics zu gewähren, indem wir ihn dort senkten, wo er anstieg, und erhöhten, wo er stagnierte.  In Demand Gen mussten wir 2 von 3 Gruppen pausieren, um allen ein Mindestmaß an Traffic zu gewähren, auf das sie zählen konnten („Suchende von PPC-Tools“ Anzeigengruppe in Demand Gen hatte fast 20 Tage lang 0 Impressionen, bis dahin).

In der Display-Kampagne haben wir alle nicht verwandten App-Kategorien ausgeschlossen (alle außer Geschäfts-/Produktivitätskategorien) und minderwertige Platzierungen, die im vorherigen Test erkannt wurden, beginnend mit fast 500 Ausschlüssen.

Die Ergebnisse

Hier sind die Zahlen, die wir nach etwa 5 Wochen und 1.200€ Ausgaben hatten.

Reguläre Display-Kampagnen

Demand Gen-Anzeigen

Wenn wir uns die globalen Konversionszahlen ansehen, scheint Google mit Demand Gen sehr gut gearbeitet zu haben. Diese KI-gesteuerten Kampagnen übertrafen eindeutig sowohl eine professionell eingerichtete Display-Kampagne mit denselben Inhalten/Einstellungen als auch die alten Discovery-Anzeigen, die wir im vorherigen Test zur Förderung der Registrierung für das Event 2023 verwendet haben (wenn wir die Ergebnisse der letzten Woche nicht berücksichtigen, die vergleichbar waren).

Zielgruppen performten in Display relativ homogen, während es in Demand Gen einen klaren Gewinner gab, mit der Zielgruppe, die auf PPC-Tools-URLs aufgebaut war, die Google nur eine Woche nach dem Start sehr schnell erkannte, während die Latenz von Discovery in unserem vorherigen Test 3 Wochen betrug.  Der einzige negative Aspekt des DGen-Traffics ist der geringere Prozentsatz an engagierten Sitzungen in GA4 (Sitzungen, die länger als 10 Sekunden dauern oder ein Konversionsereignis oder mindestens 2 Seitenaufrufe/Bildschirmansichten haben).  Es scheint, dass GDN immer noch mehr zielgerichtete Nutzer auf Ihre Website bringen kann.

Fast alle Demand Gen-Platzierungen waren auf YouTube (sowohl die konvertierenden als auch der Rest), was mich dazu veranlasst zu sagen, dass es wahrscheinlich besser gewesen wäre, diese Kampagne mit einer Videokampagne zu vergleichen, mehr als mit einer GDN-Kampagne. Die Display-Kampagnen waren völlig auf der anderen Seite des Kanals, mit sehr wenigen Platzierungen neben Videos (und mit unglaublich hohen CPCs in einigen seltenen, aber bemerkenswerten Fällen) und der großen Mehrheit der Impressionen & Klicks auf regulären AdSense-Netzwerkseiten. 

Ich war auch überrascht zu sehen, dass diesmal die Zielgruppenleistungen in beiden Kampagnen vergleichbar waren, während im Discovery vs Display-Test „PPC-Tool-Vergangenheitssucher“ die besten Konversionsraten in GDN erzielten.  Um das zu erklären, kann ich nur vermuten, dass dies auf den Unterschied in den festgelegten Zielen zurückzuführen ist. Die Teilnahme an einem fortgeschrittenen Event live ist wahrscheinlich attraktiver für einen PPC-Profi als das Anschauen seiner Videos im Nachhinein.  Die am besten zielgerichtete Zielgruppe von jemandem, der kürzlich nach einem wertvollen Keyword gesucht hat, sollte wahrscheinlich immer noch die beste Option in Display sein, während sie für DGen zu eng ist.

Abschließende Erkenntnisse

Meine abschließende Erkenntnis ist, dass, wenn Ihr Ziel nicht nur die Konversion ist, sondern auch kostengünstigen (aber dennoch gut zielgerichteten) Traffic auf Ihre Website zu lenken, mit einer Set-and-Forget-Kampagne, dann sind Demand Gen-Anzeigen ein Muss. 

Wenn Sie jedoch ein geringes Budget haben, aber Ergebnisse zu akzeptablen Kosten erzielen möchten und Zeit und Wissen haben, um die Einstellungen zu optimieren, dann können alte Display-Kampagnen immer noch eine gute Option sein. In beiden Fällen sind Tests mit unterschiedlichen Zielgruppen und Assets entscheidend, wenn Sie Ihr Geld nicht in Googles Vakuum werfen wollen!

Wenn Sie neugierig auf spezifische Aspekte des Tests sind, kontaktieren Sie mich, und wir werden gerne die Daten für Sie aufschlüsseln. Jetzt sind Sie an der Reihe. Haben Sie einen Vergleich zwischen Demand Gen und regulären GDN-Kampagnen gemacht? Was sind Ihre Erkenntnisse?