Bei Googles jährlichem Launch-Event für AdWords, Analytics und DoubleClick war das Hauptthema für 2017, dass maschinelles Lernen es Marketern ermöglicht, Dinge zu tun, die wir schon lange wollten, aber aufgrund ihrer Komplexität nicht konnten. Hier ist, was sie angekündigt haben.

Einige der Highlights der Ankündigungen:

• In-Market-Zielgruppen für die Suche
• Google Attribution
• Bessere Store-Besuchsdaten und Integration mit YouTube-Videoanzeigen
• Messung von Ladenverkäufen, die durch Online-Klicks generiert wurden

Für Optmyzr bedeutet dies, dass wir nun einige coole Dinge tun können, die wir vorher nicht konnten:

• Unsere Gebotsanpassungstools helfen Ihnen, die richtigen Gebote für In-Market-Zielgruppen festzulegen.
• Unsere Regel-Engine wird in der Lage sein, Gebote basierend auf vollständigeren Konversionsdaten festzulegen, die Sie jetzt über Google Attribution sammeln können.
• Mit denselben Daten werden unsere Budgetallokations- und Prognosetools verbesserte Vorschläge liefern, wie das meiste Budget den profitabelsten Kampagnen zugewiesen werden kann.
• Unsere automatisierten Berichte werden genauere Konversionsdaten sowie Store-Verkaufsdaten enthalten.

Beachten Sie, dass wie üblich viele der angekündigten Funktionen sich in der Beta-Phase befinden oder für später in diesem Jahr geplant sind und Optmyzr die neuen Funktionen unseren Kunden zur Verfügung stellen wird, sobald AdWords Scripts oder die AdWords API dies unterstützen.

Einführung von In-Market-Zielgruppen für die Suche

In-Market-Zielgruppen helfen Werbetreibenden, Verbraucher zu erreichen, die scheinbar auf dem Markt für etwas sind. Dies ist unglaublich wertvoll, da AdWords, das sich darum dreht, den richtigen Nutzer im richtigen Moment anzusprechen und diese Interaktion in mehr Geld für Ihr Unternehmen zu verwandeln, Ihnen nun mehr darüber verrät, wie wahrscheinlich es ist, dass der Nutzer an dem interessiert ist, was Sie anbieten.

Die In-Market-Zielgruppe ist eine Schicht über allen traditionellen Targeting-Methoden, die Gebote wie Keywords, Standort, Tageszeit usw. tragen. Jetzt können Sie höhere Gebote für In-Market-Zielgruppen abgeben.

Optmyzr bietet bereits Optimierungen, um Ihnen zu helfen, die richtigen Gebotsanpassungen für geografische Gebiete, Geräte und Tageszeiten festzulegen, und jetzt können wir In-Market-Zielgruppen zu dieser Liste hinzufügen.

Verfügbare In-Market-Zielgruppen umfassen:

• Bekleidung und Accessoires
• Autos & Fahrzeuge
• Baby- & Kinderprodukte
• Schönheitsprodukte & -dienstleistungen*
• Unternehmensdienstleistungen*
• Computer & Peripheriegeräte
• Unterhaltungselektronik
• Verbrauchersoftware
• Dating-Dienste*
• Bildung
• Beschäftigung
• Finanzdienstleistungen
• Geschenke & Anlässe
• Haus & Garten
• Immobilien
• Sport & Fitness*
• Telekommunikation
• Reisen
• In Beta

Einführung von Google Attribution

Während des letzten Google Partners Livestreams diskutierten Ben Tyson, Programmleiter bei Google, und ich über PPC für Heimdienstleistungsunternehmen. Der durchschnittliche Verbraucher prüfte vor sechs Jahren durchschnittlich 4,2 Ressourcen, bevor er eine Heimdienstleistung kaufte. Heute ist diese Zahl auf durchschnittlich 22,4 Ressourcen gestiegen. Touchpoints können eine Vielzahl von Anzeigen- und Inhaltsformaten umfassen, wie Video, Display, Suche und soziale Medien auf mehreren Geräten und Smartphones.

Das Versprechen der Online-Werbung ist, dass sie sehr messbar ist und es daher möglich ist, unnötige Ausgaben zu vermeiden. Aber die Realität ist, dass das richtige Messen extrem komplex geworden ist. Die Bewertung der Interaktionen und die Entwicklung eines sinnvollen Attributionsmodells ist komplex genug, um es für große Unternehmen mit dedizierten Analysten richtig zu machen, also wie soll ein kleines lokales Unternehmen das alles verstehen.

Hier kommt Google Attribution ins Spiel. Es vereinfacht drei Dinge, die traditionell ein Problem bei der Attribution waren:

1. Alle Daten ohne zusätzliche Tags verfolgen
2. Die Leistung mit ausgeklügelten Attributionsmodellen analysieren
3. Auf Erkenntnisse reagieren

Attribution umfasst einheitliches Tracking

Es gibt heute mehrere Probleme mit dem Tracking. Ein großes Problem ist, dass das Hinzufügen von utm_tags für Google Analytics mühsam ist, sodass es oft übersehen oder falsch gemacht wird. Dann könnte ein Werbetreibender mehrere Systeme zur Datenanalyse verwenden und wenn diese Systeme nicht vereinheitlicht sind, werden Dinge doppelt gezählt, wie im folgenden Beispiel:

Mit einheitlichen Daten haben Werbetreibende saubere Daten, um kluge Entscheidungen zu treffen.

Datengetriebenes Attributionsmodell ist jetzt kostenlos

Aber selbst mit sauberen Daten ist es immer noch schwierig, alle Interaktionen zu bewerten, die zu einer Konversion führen. Darum geht es bei Attributionsmodellen. Wie man jeder Interaktion den richtigen Wert zuweist… Google wird es jetzt einfacher machen, verschiedene Attributionsmodelle zu testen. Der Schlüssel zu diesem Teil der Ankündigung ist, dass datengetriebene Attribution enthalten ist und jetzt für alle kostenlos sein wird.

Datengetriebene Attributionsmodelle verwenden Big Data und maschinelles Lernen, um sehr spezifische Vorhersagen darüber zu treffen, welche Kombinationen von Touchpoints wahrscheinlich zu einer Konversion führen.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie datengetriebene Attribution funktioniert. Es verwendet maschinelles Lernen, um Korrelationen zwischen den Millionen einzigartiger Wege zu finden, auf denen der Weg eines Verbrauchers zu einer Konversion führen könnte, und es weist den einzelnen möglichen Schritten Gewichte zu. Es kann dann Werbetreibenden ein benutzerdefiniertes Attributionsmodell präsentieren, das die reale Welt so genau wie möglich widerspiegelt.

Denken Sie daran, dass Attributionsmodelle nur Annäherungen sind, die Werbetreibenden helfen, den Einfluss ihrer Kampagnen mit den Ergebnissen in der realen Welt zu verbinden. Wenn Google seine erstaunlichen Rechenressourcen zur Verfügung stellt, um Marketern zu helfen, ein besseres Modell zu erhalten, ist das eine große Sache.

Attributionsdaten fließen in AdWords, damit Sie Maßnahmen ergreifen können

Der dritte Teil der Ankündigung ist, dass es einfacher wird, Maßnahmen zu ergreifen. Selbst als ich bei Google arbeitete, war die häufige Diskrepanz zwischen einer Erkenntnis und der Fähigkeit, auf diese Erkenntnis zu reagieren, etwas, das wir häufig diskutierten und das zu einer Überarbeitung der AdWords-Oberfläche führte.

Es ist auch ein Problem, das wir mit unseren Tools bei Optmyzr anzugehen versuchen. Zum Beispiel macht es der Shopping Attribute Bidder, den wir letzte Woche eingeführt haben, einem Einzelhändler leicht, eine Erkenntnis darüber zu gewinnen, welche Aspekte bestimmte Produkte zu Bestsellern machen, und ermöglicht es ihnen sofort, Gebote für alle Produkte zu ändern, die diese wünschenswerten Attributkombinationen teilen.

Mit der heutigen Ankündigung verspricht Google, dass die erweiterten Erkenntnisse, die sie im Rahmen von Google Attribution erhalten, in AdWords zurückgeführt werden, wo es für Werbetreibende einfach sein wird, bessere Gebote festzulegen oder Budgets neu zuzuweisen.

Verbesserte Messung von Store-Besuchen

Maschinelles Lernen hat sich seit der Einführung der Messung von Store-Besuchen durch Google im Jahr 2014 erheblich verbessert. Das bedeutet, dass sie jetzt mehr und bessere Store-Besuchsdaten für alle Werbetreibenden bereitstellen können. Werbetreibende müssen nichts weiter tun, als Standorterweiterungen zu aktivieren, um diese Daten zu erhalten. Es gibt keine komplizierte Technologie, die in Geschäften installiert werden muss, da fortschrittliche maschinelle Lern- und Kartentechnologie von Google alles übernimmt.

Und wenn Werbetreibende Standorterweiterungen aktivieren, können diese jetzt auch den Store-Verkehr von YouTube-Videoanzeigen antreiben.

Store-Verkaufsdaten für jeden Einzelhändler

Einzelhändler verfolgen Verkaufsdaten aus Online-Bestellungen, um den Return-on-Ad-Spend (ROAS) zu messen und profitablere Gebote festzulegen. Etwas, das Optmyzr auch mit unserer Vielzahl von Gebotsmanagement-Tools unterstützt. Jetzt wird Google es Einzelhändlern jeder Größe super einfach machen, Verkaufsdaten in AdWords zu erhalten. Werbetreibende müssen Google einfach Verkaufsdaten und die zugehörige E-Mail-Adresse aus ihrem Treueprogramm bereitstellen, und Google verbindet die Punkte zu den Online-Aktivitäten, die zum Kauf im Geschäft geführt haben.

Und für Einzelhändler, die keine E-Mail-Adressen verfolgen, können sie dennoch von dem Programm profitieren, da Google Drittanbieter-Partnerschaften hat, die etwa 70 % der Kredit- und Debitkartentransaktionen in den Vereinigten Staaten erfassen.

Fazit

Es gibt heute viele weitere Ankündigungen von AdWords, aber dies sind die wichtigsten für den Moment. Wir werden in den kommenden Tagen mehr Details behandeln.