Im letzten Quartal führten wir einen Test mit Discovery Ads und „regulären“ Display-Kampagnen durch, um die Registrierung für das ADworld Experience Event zu fördern. Wir verwendeten dasselbe Budget für etwa 30 Tage mit denselben Texten und Zieloptionen. Hier ist, was wir herausgefunden haben.

Wie einige von Ihnen vielleicht schon wissen, ist die ADworld Experience das größte reine PPC-Event in Europa. Die Hauptzielgruppe der Veranstaltung sind erfahrene PPC-Profis, die seit einigen Jahren auf Plattformen wie Google Ads, Meta Ads, Linkedin, Microsoft, Amazon, TikTok und anderen Online-Werbeplattformen tätig sind.

Das Experiment

Die erste Schlüsselfrage, um den Test zu starten, war: Wie erreicht man effektiv erfahrene PPC-Profis über Google Display-Kanäle? 

Ein geäußertes Interesse an einem fortgeschrittenen PPC-Tool könnte eine Möglichkeit sein, sie zu erreichen.

Zielgruppen erstellen

Also erstellten wir eine Liste der bekanntesten Tools (in alphabetischer Reihenfolge): Adalysis, Adspresso, 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. Die Suche nach PPC-Tool-Namen in Google

2. Nutzer, die an PPC-Tools interessiert sind, und

3. Nutzer, die Interesse an den URLs von PPC-Tool-Websites in den SERPs gezeigt haben.

Kampagneneinrichtung

Dann erstellten wir eine Discovery-Kampagne und eine reguläre Display-Kampagne, jeweils mit 3 Anzeigengruppen, basierend auf einer der oben genannten Zielgruppen.

In beiden Kampagnen schlossen wir optimiertes Targeting aus (um unerwünschte Überschneidungen zu vermeiden) und beschränkten die Demografie auf Nutzer im Alter von 25 bis 55 Jahren (die Hauptaltersgruppe der ADworld Experience-Teilnehmer) + unbekannt (um die Zielgruppe nicht zu sehr einzuschränken).

Kampagnenziele

Die Ziele waren:

• Registrierungen für das 2023-Event, das am 5. und 6. Oktober stattfand,
• Verkauf von Videoaufzeichnungen früherer Ausgaben und
• Navigation durch 5 oder mehr Seiten in einer Sitzung (um Googles Smart Bidding genügend Konvertierungsdaten zu liefern)

Das Geotargeting war auf die Heimatländer der Mehrheit der früheren Teilnehmer der ADworld Experience beschränkt (eine Auswahl von EU-Ländern + UK, Serbien, Bosnien, Schweiz, Montenegro, Norwegen und Finnland). Wir zielten auf alle Sprachen ab und planten die Anzeigen so, dass sie täglich von 8:00 bis 20:00 Uhr MEZ erscheinen.

In Discovery akzeptierten wir Googles Standardfilter für moderaten und hochsensiblen Inhalt. In Display-Kampagnen schlossen wir alle nicht klassifizierten Inhalte, familienfreundliche Inhalte (= hauptsächlich Videos für Kinder auf YouTube), alle sensiblen Inhalte und geparkte Domains aus.

Gebotsstrategie

Die Gebotsstrategie war für beide Kampagnen auf Maximierung der Konversionen eingestellt, ohne (zumindest anfänglich) ein Ziel-CPA festzulegen.

Der Text und die Bilder waren fast genau gleich, auch wenn die Platzierungen unterschiedlich waren (GDN für Display und YouTube, Gmail und Discover-Newsfeed auf Android-Geräten für Discovery). Wir waren gezwungen, einige Überschriften in Display-Kampagnen zu kürzen, aber Beschreibungen und Bilder (hauptsächlich Fotos der Sprecher von 2023) waren genau gleich. In der Display-Kampagne konnten wir einige Videos auswählen und auto-optimierte Anzeigengruppen aktivieren.

Die Landingpage war in beiden Kampagnen dieselbe (die Startseite der Veranstaltungswebsite)

Budgetierung

Das Tagesbudget betrug 20 € für jede Kampagne (in Discovery wurde ein Budget von 40 €/Tag vorgeschlagen, aber wir starteten es und senkten es später auf 20 €/Tag).

In einem früheren Test mit Discovery Ads stellten wir fest, dass die URL-basierte Anzeigengruppe/Zielgruppe in Bezug auf den Traffic eindeutig vorherrschend war, daher beschlossen wir, in dieser Kampagne alle Tools auszuschließen, die nicht direkt mit dem Kampagnenmanagement auf den am weitesten verbreiteten Plattformen in Verbindung stehen (Adroll, Adstage, Godatafeed, Outbrain, Qwaya und Taboola).

Darüber hinaus waren wir in beiden Kampagnen bald gezwungen, unterschiedliche Ziel-CPAs festzulegen, um allen verschiedenen Gruppen/Zielgruppen eine gleichmäßigere Verteilung der Anzeigen zu gewährleisten, indem wir sie dort senkten, wo der Traffic anstieg, und sie dort erhöhten, wo er stagnierte.

Sowohl in Discovery als auch in regulären Display-Kampagnen mussten wir die geografische Verteilung der Anzeigen genau überwachen, um eine gleichmäßigere Abdeckung zu erreichen, indem wir Maximalgebote in einigen Bereichen um bis zu -90 % senkten und in anderen um bis zu +50 % erhöhten (es scheint, dass Rumänien, Serbien und Bulgarien viele „spammy“ Platzierungen haben, während zentrale EU-Länder viel raffiniertere und teurere Plätze bieten, ohne relevante Unterschiede zwischen den beiden Kampagnen).

In regulären Display-Anzeigen konnten wir qualitativ minderwertige Websites und Apps ausschließen, was zu fast 500 Ausschlüssen führte. Wir entschieden uns, keine vorbestehende Liste von spammy/off-topic Platzierungen anzuwenden, die wir aus früheren Kampagnen erstellt hatten, um regulären Display-Kampagnen von Anfang an keinen Vorteil gegenüber Discovery zu verschaffen.

Die Ergebnisse

Hier sind die Zahlen, die wir nach etwa 5 Wochen und 1.500 € Gesamtausgaben hatten:

Die angegebenen Ziel-CPAs sind die endgültigen (nach mehreren progressiven Anpassungen erreicht)

Wenn wir uns die globalen Konversionszahlen ansehen, könnte es scheinen, dass Googles KI-gesteuerte Platzierungen noch einen langen Weg vor sich haben, bevor sie mit einer professionell eingerichteten Display-Anzeigenkampagne konkurrieren können.

Eine weitere interessante Sache ist die radikal unterschiedliche Leistung derselben Zielgruppen in den beiden Kampagnen. Die Zielgruppe der früheren Suchenden von PPC-Tools und das URL-basierte Targeting waren jeweils die besten und schlechtesten Performer im GDN und… genau das Gegenteil in Discovery Ads!

Sie werden eine weitere interessante „Überraschung“ finden, wenn Sie dieselben Zahlen für die letzte Woche beider Kampagnen isolieren.

Die erste und offensichtlichste allgemeine Schlussfolgerung ist, dass Discovery KI-gesteuerte Platzierungen mehr Daten (Zeit/Geld) benötigen, um wirklich mit der Auto-Optimierung zu beginnen.

Die zweite offensichtlichste Schlussfolgerung ist, dass wenn Sie genau wissen, was Sie tun, und Ihre Kampagnen bald performen und zielgenau sein müssen, alte Display-Kampagnen immer noch sehr wahrscheinlich Ihre beste Wahl sind.

Die dritte wichtige Überlegung ist, dass wenn Ihr Ziel nicht nur die Konversion ist, sondern auch kostengünstigen Traffic auf Ihre Seiten zu lenken, dann sollten Sie kaum Zweifel daran haben, auf Discovery Ads zu setzen.

Wenn man etwas tiefer in die Daten eintaucht, war ich wirklich überrascht zu sehen, wie unterschiedlich wir mit denselben Zielgruppen in den beiden Kampagnen abschneiden. Wir können nur vermuten, dass das Targeting von Themensuchern besser zu Kampagnen mit niedrigerem Automatisierungsgrad passt (da es die fokussierteste Targeting-Option ist, die Sie im Display-Netzwerk verwenden können), während wahrscheinlich die URL-Abstimmung dem Google Machine Learning-Algorithmus mehr Raum für die Auto-Optimierung gibt (wenn eine gute Menge an Daten verfügbar wird).

Wir blicken jetzt alle auf Discovery-Kampagnen, die auf Demand Gen-Kampagnen aufgerüstet werden. Sie können darauf wetten, dass wir einen ähnlichen Test mit diesem neuen Spielzeug durchführen werden, sobald wir nach der ADworld 2023 Edition können.

Wenn Sie neugierig auf bestimmte Aspekte des Tests sind, lassen Sie es mich wissen, und wir werden gerne die Daten durchforsten, um Ihnen zu antworten, wenn wir können.