Performance Max hat die Art und Weise revolutioniert, wie Marketer auf Google werben, indem es ihnen ermöglicht, mit einem einzigen Budget und unterschiedlichen Creatives über Search, Youtube, Display, Discover, Gmail und lokal zu werben. Einige haben sich in diesen Anzeigentyp verliebt, weil er die Voreingenommenheit bei der Budgetverteilung beseitigt, während andere ihm misstrauen, da PMax nicht so viel Kontrolle und Berichterstattung wie herkömmliche Google-Kampagnen zulässt.

Der Hauptgrund, warum PMax ein so polarisierender Kampagnentyp ist, liegt jedoch darin, dass es keine konkreten Best Practices gibt, die eine erfolgreiche PMax-Struktur ausmachen. Daher haben wir beschlossen, die häufigsten PMax-Trends zu untersuchen und die besten sowie die unterdurchschnittlichen Taktiken hervorzuheben.

In dieser Studie bewerten wir:

• Ob das, was die Mehrheit der Werbetreibenden tut, profitabel ist
• Den Einfluss anderer Kampagnen auf PMax
• Ob menschliche Voreingenommenheit die Leistung beeinflusst
• Wie kreative und zielgerichtete Entscheidungen PMax beeinflussen
• Wie eine „gesunde“ PMax-Kampagne aussieht

Methodik

Bevor wir in die Daten eintauchen, ist es erwähnenswert, dass es in der Kohorte eine Mischung aus E-Commerce- und Lead-Gen-Kampagnen gibt.

• Insgesamt sind 9.199 Konten und 24.702 Kampagnen in den Daten enthalten.
• Konten mussten mindestens 90 Tage alt sein und Conversions aufweisen.
• Konten mussten ein monatliches Budget von mindestens 1.000 $ haben und durften ein monatliches Budget von 5 Millionen $ nicht überschreiten.

Wir haben unser Bestes getan, um unterschiedliche Struktur- und Kreativentscheidungen zu berücksichtigen, jedoch können Daten in diesem Umfang nicht perfekt jeden Anwendungsfall segmentieren. Wir haben eine zufällige Auswahl von Konten in jeder Frage (unten) untersucht, um die von uns beobachteten Trends zu bestätigen.

Datenfragen & Beobachtungen

Unten finden Sie die Rohdaten aus der Studie. Wir haben die Ergebnisse auch in den folgenden Abschnitten organisiert.

Rohdaten

Typische Struktur:

Auswirkungen auf die Leistung, wenn ein Konto unter oder über dem Durchschnitt für die typische Struktur lag:

Nur PMax oder Media Mix:

Andere Kampagnentypen vorhanden:

Diese Tabelle zeigt die Leistung der PMax-Kampagnen, wenn ein Konto den angegebenen Kampagnentyp hatte oder nicht.

Verwendete Gebotsstrategien:

Dies ist die Aufschlüsselung, wie jede Gebotsstrategie in PMax abschneidet.

Auswirkungen der Verwendung von Ausschlüssen:

Diese Daten zeigen die Auswirkungen der Verwendung von Markenausschlusslisten und anderen Arten von Ausschlüssen (negative Keywords, Platzierungen und Themen).

Ist ein Feed vorhanden:

Diese Daten heben hervor, ob ein Feed in der PMax-Kampagne vorhanden ist.

Auswirkungen von Zielgruppensignalen:

Auswirkungen von Suchthemen:

PMax-Struktur:

Um das Verständnis jedes Pmax-Kampagnentyps zu erleichtern, wenden wir folgende Bezeichnungen an:

• Starter-Kampagnen: eine Kampagne/eine Asset-Gruppe
• Fokussierte Kampagnen: mehrere Kampagnen/eine Asset-Gruppe
• Conversion-hungrige Kampagnen: eine Kampagne/mehrere Asset-Gruppen
• Gemischte Kampagnen: mehrere Kampagnen/mehrere Asset-Gruppen

Wie viele Conversions benötigt PMax?

Anzahl und Arten von Assets:

*Hinweis: Es gibt nicht genügend statistisch signifikante Anzahl von Werbetreibenden, die Hotelanzeigen verwenden, aber wir wollten die Daten für diejenigen teilen, die dieses Format nutzen.

Prozentsatz der Ausgaben, die an PMax gehen:

Was machen die meisten Werbetreibenden & ist es profitabel?

Wir haben die Ergebnisse nach Hauptkategorien organisiert.

PMax-Strukturentscheidungen

• Die meisten Werbetreibenden (82%) in der Studie führen Performance Max zusammen mit anderen Kampagnentypen durch. Die Daten zeigen, dass PMax-Kampagnen Schwierigkeiten haben, wenn sie mit anderen Kampagnentypen kombiniert werden, was Googles Behauptungen Glaubwürdigkeit verleiht, dass andere Kampagnen Vorrang vor PMax haben werden.
• Darüber hinaus gibt es keine klare Mehrheit bei der PMax-Struktur. In diesem Zusammenhang haben mehrere Kampagnen mit einer einzigen Asset-Gruppe den besten ROAS, die zweithöchste Conversion-Rate und CPA. Eine einzelne Kampagne mit einer Asset-Gruppe könnte bei CPA und Conversion-Rate gewinnen, hat jedoch den schwächsten ROAS.
• Eine knappe Mehrheit der Werbetreibenden (55%) verwendet keine Feeds in ihren PMax-Kampagnen und erzielt bessere Conversion-Raten und CPAs, jedoch schwächeren ROAS. Man kann daraus schließen, dass Konten mit Feeds E-Commerce sind und Max Conversion Value verwenden.
• Die meisten Konten erreichen die Schwelle von 60+ Conversions, die für den Erfolg mit PMax erforderlich ist. Diejenigen, die dies nicht taten, sahen durchweg schlechtere Leistungen (außer CTR).

Pmax-Strategieentscheidungen

• Eine knappe Mehrheit (55%) verwendet die Gebotsstrategie Max Conversion Value. 45% verwenden die Gebotsstrategie Max Conversions. Erwartungsgemäß schneidet Max Conversion Value bei ROAS besser ab, während Max Conversions bei CPA und Conversion-Rate besser abschneidet. CPCs und CTR sind für Max Conversion Value leicht besser.
• Überraschenderweise verwenden die meisten Werbetreibenden keine Ausschlüsse (Markenlisten, Negative, Themen und Platzierungen). Die meisten Werbetreibenden (58%) sahen eine leichte Leistungsverbesserung, wenn sie keine Ausschlüsse hatten, aber letztendlich war es flach. Es ist erwähnenswert, dass fast keine Werbetreibenden die Markenausschlusslisten verwenden (97%) und es war sogar noch flacher.
• Zweiundneunzig Prozent der Werbetreibenden verwenden Zielgruppensignale und ihre Konten hatten Schwierigkeiten bei allen Metriken, außer bei CTR und ROAS (die im Wesentlichen flach waren). Dies stellt in Frage, ob es sich lohnt, den Aufwand zu betreiben, um Zielgruppensignale hinzuzufügen und ob die Daten, die die Signale speisen, vertrauenswürdig sind.
• Einundsiebzig Prozent der Werbetreibenden verwenden Suchthemen und die Ergebnisse sind gemischt, aber überwiegend zugunsten des NICHT-Verwendens.
• Die meisten Marketer (57%) verwenden alle verfügbaren Assets (Call-to-Action, Text, Video und Bild). Sie erzielten durchweg „durchschnittliche“ Leistungen. Interessanterweise gehörte die „beste“ Leistung zu PMax-Kampagnen, die nur Text-Assets verwendeten. Dies widerspricht jedoch dem Zweck von PMax, das darauf ausgelegt ist, das Budget dort einzusetzen, wo es am meisten bewirken kann (visueller Inhalt und Textinhalt). Es zeigt auch, dass unsere Wahrnehmung von „am besten“ durch eine Suchvoreingenommenheit verzerrt ist.

Vielleicht die überraschendste Erkenntnis ist, wie viel Budget Werbetreibende PMax zuweisen—51% der Werbetreibenden weisen mehr als 50% ihres Budgets diesem Kampagnentyp zu. Kampagnen in diesen Konten haben den stärksten ROAS, jedoch sind alle anderen Metriken gemischt.

Welchen Einfluss haben andere Kampagnen auf PMax?

Ich hatte nicht erwartet, dass andere Kampagnentypen „über“ PMax-Kampagnen im selben Konto triumphieren: Viele Werbetreibende gehen davon aus, dass PMax markenbezogene Suchen kannibalisiert und im Auktionsprozess bevorzugt behandelt wird. Die Daten scheinen jedoch darauf hinzudeuten, dass PMax fast immer hinter isolierten Kampagnen zurücksteht.

Während der häufigste andere Kampagnentyp (Search) die offensichtlichsten Erfolge gegenüber PMax hatte, hatte Shopping ebenfalls recht beeindruckende Erfolge.

Es ist erwähnenswert, dass visuelle Inhalte (Video und Display) beim ROAS ziemlich flach sind und Display beim CPA flach ist. Dies deutet darauf hin, dass diese Kampagnen nicht so sehr auf Conversion fokussiert sind.

Prozentsatz der Ausgaben, die an PMax gehen:

Wie ich oben erwähnt habe, gibt es eine überraschende Anzahl von Marketern, die mehr als 50% ihres Budgets auf PMax setzen. Während diese Marketer den stärksten ROAS in ihren PMax-Kampagnen sahen (625,03%), gibt es auch potenzielle Vorteile bei der Conversion-Rate und CPA, wenn PMax auf 10%–25% des Budgets begrenzt wird.

Hilft oder schadet menschliche Voreingenommenheit der PMax-Leistung?

PMaxs Kernlogik ist „Profit ohne Voreingenommenheit“. Dies ist jedoch auch eine Quelle der Reibung für Werbetreibende, die es gewohnt sind, nahezu vollständige Kontrolle zu haben. Basierend auf den Daten scheint es, dass das Hinzufügen von Ausschlüssen die Leistung beeinträchtigt.

Dies könnte aus mehreren Gründen der Fall sein:

• Markenverkehr ist günstiger und hat bessere Conversion-Raten. Das gesagt, die Leistung war ziemlich flach zwischen Marken, die markenbezogene Begriffe ausschlossen und denen, die sie beibehielten.
• Die Ausschlüsse waren zu streng und verursachten Leistungsprobleme aufgrund verpasster Platzierungen.

Während wir nicht sagen können, dass die Ausschlüsse von Natur aus eine schlechte Idee waren, stellen sie eine klare Voreingenommenheit dar, was wir für wertvoll halten. Basierend auf den Daten könnte es wertvoll sein, Ausschlüsse zu lockern und stattdessen auf Einstellungen zur Inhaltsicherheit zu setzen.

Die relativ flache Leistung zwischen diesen unterschiedlichen Taktiken ist interessant, aber nicht schlüssig.

Wie beeinflussen kreative & zielgerichtete Entscheidungen PMax?

Es gibt eine allgemeine Annahme, dass mehr Arbeit an einer Kampagne zu besseren Ergebnissen führen sollte. Sich die Zeit zu nehmen, dem Algorithmus beizubringen, was man schätzt, sollte zu besseren Ergebnissen führen.

Die Daten scheinen jedoch diese Annahme zu widerlegen.

Auswirkungen von Zielgruppensignalen:

Auswirkungen von Suchthemen:

Wie wir sehen können, ist die Leistung flach (oder schlechter), wenn Zielgruppensignale und Suchthemen enthalten sind. Dies scheint darauf hinzudeuten, dass sich der Aufwand für diese Aufgaben nicht lohnt.

Es ist jedoch auch wichtig zu bedenken, dass PMax hinter isolierten Kampagnen zurücksteht. Suchthemen bleiben eine der mächtigsten Möglichkeiten, um den Verkehr für PMax zu „markieren“ (über isolierte Kampagnen). Dies liegt daran, dass Google genaue Suchbegriffe priorisiert, die zu exakten Übereinstimmungen führen.

Marken sollten bei Zielgruppensignalen und Suchthemen absichtlich vorgehen und sie als Richtlinien statt als feste Ziele behandeln.

In Bezug auf Kreativität, während die Mehrheit der Werbetreibenden alle Assets nutzt, scheint es einen deutlichen Vorteil zu geben, nur die Assets einzuschließen, die man vernünftigerweise unterstützen kann. Es lässt sich nicht leugnen, dass die nur Text-Asset-Kohorte die Zahlen für das Einschließen eines Assets verzerrt, jedoch unterstützt die Korrelation bei ROAS das Nicht-Einschließen von Kreativität nur um ihrer selbst willen.

Es ist auch wichtig zu bedenken, dass die breiten CPA-Spannen eine breite Palette von Branchen widerspiegeln und es einige Kategorien mit statistisch unbedeutenden Daten gibt.

Anzahl und Arten von Assets:

Wenn es einen „magischen“ kreativen Knopf für PMax gibt, dann ist es Video. Während nur Text die besten Gesamtmetriken hatte, sind diese ausschließlich auf Google Search beschränkt. Die Stärke von Video liegt darin, dass es mit Text mithält, während es den Mangel an fokussierter transaktionaler Absicht ausgleicht.

Aus diesen beiden Datensätzen geht hervor, dass es am besten ist, nicht gedankenlos alle Felder auszufüllen. Seien Sie absichtlich bei Ihren Ziel- und Kreativentscheidungen und respektieren Sie den Zweck des Werbekanals, den Sie verwenden, um Kunden zu erreichen.

Wie sieht eine gesunde PMax-Kampagne aus?

Nachdem wir untersucht haben, was die Mehrheit der Werbetreibenden tut, werfen wir einen Blick auf einige Richtungsweisungen, die wir aus den Daten ziehen können.

PMax-Struktur:

Die Metriken scheinen dafür zu sprechen, mehrere Kampagnen mit einer Asset-Gruppe pro Kampagne durchzuführen, was es Marken ermöglicht, einzigartige Budgets und Negative zu nutzen. Es gibt jedoch auch CPA- und Conversion-Rate-Gewinne, die mit einer Kampagne-einer Asset-Gruppe verbunden sind.

Dies inspirierte uns zu untersuchen, ob die letztere Gruppe E-Commerce-Werbetreibende waren, die auf der Gewohnheit von Smart Shopping aufbauten (was nicht so viel Segmentierung erforderte). Die meisten Marketer in dieser Kategorie hängten jedoch keinen Feed an und erzielten bessere Ergebnisse. Es gibt also etwas an der Strategie mit einer einzigen Kampagne und Asset-Gruppe.

Diese Erkenntnisse stehen im Gegensatz zu den Daten, die wir letztes Mal gezogen haben und zeigen, dass Google erheblich verbessert hat, wie es Benutzeranfragen versteht. Das gesagt, wenn Sie die Conversions finden können, sind mehrere Kampagnen mit einer einzigen Asset-Gruppe der Weg, da sie den Zugang zum Budget für die Teile Ihres Geschäfts garantieren, die Ihnen wichtig sind.

Wir haben einige Benchmarks dazu genommen, wie die meisten der 9.199 Konten strukturiert sind und die folgenden Durchschnitte gefunden:

• 3 PMax-Kampagnen pro Konto
• 4 Asset-Gruppen pro Kampagne
• 34 Assets pro Asset-Gruppe

Wir haben Konten untersucht, die unter und über diesen Zahlen lagen:

Diese Zahlen werden hauptsächlich von der Anzahl der Asset-Gruppen und Assets beeinflusst. Die Daten scheinen darauf hinzudeuten, dass weniger und durchdachtere Einheiten eine höhere Erfolgschance haben als das Laden aller Assets und Asset-Gruppen.

Schließlich konnten wir kein vollständiges Gespräch über gesunde Kampagnen führen, ohne in die Conversion-Schwellenwerte einzutauchen.

Wie viele Conversions benötigt PMax?

Es sollte niemanden überraschen, dass PMax mehr Conversions benötigt, um nützlich zu sein, aber überraschend ist, wie flach CTR im Vergleich zur Conversion-Rate ist. Ich hätte erwartet, dass CTR bei niedrigeren Conversion-Raten mehr Volatilität aufweist (aufgrund von Googles Versuch, herauszufinden, welcher Verkehr wertvoll ist).

Diese Daten unterstützen die Idee, Kampagnen zu begrenzen, wenn Sie nicht in der Lage sein werden, 60+ Conversions in einem 30-Tage-Zeitraum zu erreichen.

Taktiken aus den Daten

Wie bereits erwähnt, werden wir keinen Weg als richtig oder falsch erklären. Basierend auf den Daten fühlen wir uns jedoch zuversichtlich, die folgenden Taktiken zu teilen:

• Mehrere Asset-Gruppen in derselben Kampagne funktionieren nicht so gut wie Anzeigengruppen in einer Kampagne, da es keine negativen auf Asset-Gruppen-Ebene gibt. Abhängig von Ihrem Budget und Ihrer Fähigkeit, die Conversion-Schwellenwerte zu erreichen, können Sie entscheiden, eine einzelne PMax-Kampagne mit einer einzigen Asset-Gruppe oder mehrere Kampagnen mit einer einzigen Asset-Gruppe durchzuführen.
• Seien Sie vorsichtig bei Voreingenommenheiten darüber, wo Anzeigen geschaltet werden sollten und wie viele Negative einzuschließen sind. Während einige Ausschlüsse für die Markensicherheit notwendig sind, ist aus den Daten klar, dass PMax weniger Einschränkungen beim Lernen benötigt. Erwägen Sie die Verwendung von kontoweiten Ausschlüssen anstelle von kampagnenbezogenen.
• PMax ist darauf ausgelegt, im Einklang mit Ihren anderen Kampagnen zu arbeiten, und Marken, die sich ausschließlich auf PMax verlassen (sowie Marken, die PMax im Autopilot-Modus betreiben), werden Schwierigkeiten haben, nachhaltige Ergebnisse zu erzielen. Marken, die PMax als Testgelände für Keyword-Konzepte, Platzierungen und andere Erkenntnisse nutzen, werden mehr aus diesem Kampagnentyp herausholen, da sie den voreingenommenen Verkehr nutzen, um inkrementelle Gewinne zu erzielen.

Experten reagieren

„Es war super spannend, in eine Forschung einzutauchen, die eine so dynamische und sich entwickelnde Kampagnenart wie Performance Max (PMax) untersucht. Diese Studie bietet wertvolle Einblicke, die sowohl etablierte PPC-Strategien bestätigen als auch herausfordern.

 

Eine der herausragenden Erkenntnisse ist die entscheidende Bedeutung des Conversion-Volumens. Die Daten verstärken die Idee, dass das Erreichen eines optimalen Niveaus an Conversions für die Kampagnenleistung unerlässlich ist. Dies macht es zu einem wichtigen Aspekt bei der Planung oder Umstrukturierung von Kampagnen - sicherzustellen, dass genügend Conversion-Daten vorhanden sind, um effektives maschinelles Lernen und Optimierung zu ermöglichen.

 

Ich fand auch die Analyse der Kampagnen- und Asset-Gruppenkonfigurationen faszinierend. Während es nützlich wäre, weiter zu erforschen, wie sich diese Konfigurationen zwischen E-Commerce- und Lead-Generierungskonten unterscheiden, können die Ergebnisse als solide Grundlage für weitere Experimente und Optimierungen dienen.

 

Darüber hinaus stellt die Studie einige weit verbreitete Überzeugungen über Zielgruppensignale und Suchthemen in Frage. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Hinzufügen weiterer Signale nicht immer zu signifikanten Leistungssteigerungen führt, was eine Neubewertung der in diesen Bereichen investierten Ressourcen erfordert. Dies lädt zu einer neuen Perspektive ein, wie wir das Kampagnenmanagement angehen - weniger auf die Menge der Eingaben zu fokussieren und mehr auf die Qualität der Kernelemente wie Conversion-Daten und Asset-Struktur.“

 

Julia Riml, Director of New Business, Peak Ace

„Die wichtigste Erkenntnis für mich (und weiter bestätigend, was wir bereits wussten) ist die Bedeutung eines ausreichenden Conversion-Volumens, das wichtig ist, damit maschinelles Lernen sein volles Potenzial entfalten kann und das auch unsere Optimierungsschritte leitet.

 

Die Aspekte, die mich am meisten überrascht haben, waren, wie viele Werbetreibende anscheinend PMAX als eigenständige Kampagne betreiben (ohne begleitende Such-, Video- und Display-Kampagnen) und dass PMAX-Kampagnen, die keinen Feed nutzen (Lead-Generierung?), im Durchschnitt besser in Bezug auf CVR und CPA abschneiden.

 

Schließlich zeigt es die Bedeutung der Diversifizierung Ihrer Ausgaben - je mehr Sie im Verhältnis zu anderen Kampagnentypen für PMAX ausgeben, desto schlechter tendieren Ihre CVR und CPA zu sein.

 

Super spannende Sachen und ein Muss für jeden, der mit Google Ads arbeitet."

 

Boris Becceric, Google Ads Consultant, BorisBecceric.com

„Ich bin ein PMax-Skeptiker, jedoch präsentierte mir diese Analyse einige Überraschungen, unter dem, was wir bereits als wahr wissen. Es ist keine Überraschung, dass PMax mit maximalem Conversion-Wert und mit mehr Conversion-Daten besser abschneidet. Ich bin jedoch überrascht über die Anzahl der Werbetreibenden, die den Großteil ihres Budgets für PMax ausgeben, und über die Auswirkungen (oder das Fehlen davon) von Ausschlüssen.

 

Wie bei allem in der PPC-Welt bleibt es wichtig, Ihren individuellen Geschäftskontext zu bewerten. Welche Metriken sind für Sie am wichtigsten? Zumindest würde ich argumentieren, dass PMax jetzt von jedem getestet werden sollte, der den Conversion-Wert genau bewerten/importieren kann.“

 

Amalia Fowler, Owner, Good AF Consulting

„Diese Performance Max-Studie bietet wertvolle Einblicke in die Stärken und Schwächen dieses Google-Kampagnentyps. Die auffälligste Erkenntnis, die mir auffiel, ist, dass PMax oft eine sekundäre Rolle im Vergleich zu anderen Kampagnentypen wie Search und Shopping spielt, was darauf hindeutet, dass PMax nicht immer bevorzugt im Auktionsprozess behandelt wird.

 

Die Daten deuten darauf hin, dass mehrere Kampagnen mit einer einzigen Asset-Gruppe den besten ROAS erzielen und dass das Begrenzen von Ausschlüssen und das Vermeiden der wahllosen Hinzufügung von Assets der Schlüssel zum Erfolg sind. Trotz der zunehmenden Verbreitung von PMax kann menschliche Voreingenommenheit die Leistung manchmal durch zu viele Einschränkungen beeinträchtigen. Aus meiner Erfahrung und meinem Wissen würde ich dringend empfehlen, sicherzustellen, dass Best Practices getestet werden und immer bewusst zu sein, dass es sich nicht um einen Kampagnentyp handelt, der für alle passt.“

 

Lars Maat, Owner, Maatwek Online

„Eine meiner größten Erkenntnisse aus dieser Studie ist, dass PMax besser zu funktionieren scheint, wenn es gut ausgerichtet ist und nicht zu breit eingesetzt wird. Zum Beispiel fielen mir mehrere Kampagnen mit einer Asset-Gruppe auf, die zu den leistungsstärksten gehörte. PMax lernt auf Kampagnenebene, daher sind diese Kampagnen möglicherweise gezielter ausgerichtet, sodass die Kampagne genau lernen kann, wen sie ansprechen soll. Während die eine PMax mit mehreren Asset-Gruppen wahrscheinlich nach Produkt- oder Dienstleistungstyp variiert, was bedeutet, dass mehrere Kundentypen angesprochen werden müssen. Wie erwähnt, fehlt PMax die Möglichkeit, Ausschlüsse auf Asset-Gruppenebene oder ROAS/CPA-Ziele auf Asset-Gruppenebene zu setzen, um Variationen bei Nutzern oder Zielen zu kontrollieren. Darüber hinaus deutet die Tatsache, dass Kampagnen mit weniger Assets besser zu funktionieren scheinen, darauf hin, dass gezieltere Kreativität eine bessere Option ist als generische oder breite Assets.

 

Basierend auf dieser Studie scheint es mit den Daten und Signalen, auf die PMax Zugriff hat, eine erfolgreiche Strategie zu sein, sich auf die Ausrichtung auf einen Kundentyp mit vielen Daten zu konzentrieren. Dies würde es Ihnen ermöglichen, Ihre Kreativität eng zu halten und nur sehr spezifische Signale zu verwenden.

 

Wie immer ist dies eine weitere hervorragende, zum Nachdenken anregende Studie zu Google Ads von Optmyzr!“

 

Harrison Jack Hepp, Inhaber, Industrious Marketing LLC

„Eine weitere aufschlussreiche Fallstudie von Optmyzr. Einige der Ergebnisse stimmen mit den Erkenntnissen der vorherigen Studie zu Gebotsstrategien überein - Max. Conv. und Max. Conv. value liefern erneut das, was von ihnen erwartet wird.

 

Eine wichtige Erkenntnis für mich ist der Benchmark von 61 Conversions, der erklären kann, warum manchmal einzelne PMax-Kampagnen die bessere Option sein können. Dennoch deuten einige der Ergebnisse darauf hin, dass mehrere Kampagnen mit einer einzigen Asset-Gruppe ebenfalls eine großartige Option sind. Für E-Commerce habe ich eine klare Präferenz für Performance-Based-Bucketing und in meiner Erfahrung liefern mehrere Kampagnen eine bessere Leistung als eine einzige konsolidierte Kampagne.

 

Die Fallstudie zeigt zweifellos, dass menschliche Voreingenommenheit die Leistung beeinträchtigen kann. Mir war bewusst, dass Suchthemen negative Auswirkungen auf andere Kampagnen haben, aber jetzt bin ich überrascht, dass sie möglicherweise auch auf PMax wirken. Die überraschendsten Ergebnisse betreffen die Verwendung von Audience-Signalen (verbunden mit negativen Leistungseffekten) und die Effizienz von PMax für Lead-Gen-Konten. Ich bin bereit, meine Strategie anzupassen und Suchthemen und Audience-Signale hinter mir zu lassen (wahrscheinlich mit Ausnahme von Customer Match und Remarketing-Listen) und PMax für LeadGen mehr Chancen zu geben.“

 

Georgi Zayakov, Senior Consultant Digital Advertising, Huttler Consult

„Die Tatsache, dass Performance Max (PMax)-only-Kampagnen einen höheren ROAS zeigen, überrascht mich nicht, da PMax oft wie eine Conversion-Kampagne am unteren Ende des Trichters agiert. Wenn andere Kampagnen, wie z.B. Non-Brand-Suche, neben PMax laufen, erwarte ich, dass Metriken wie ROAS und CPA schlechter sind, da diese Kampagnen auf verschiedene Phasen des Trichters abzielen und oft mehr Überlegung von den Verbrauchern erfordern.

 

Eine besonders interessante Erkenntnis ist die begrenzte Nutzung von PMax neben YouTube-Video-Kampagnen. Trotz der Kontrolle, die YouTube bietet, scheint PMax Video zu wenig zu nutzen, was seine Rolle als Tool am unteren Ende des Trichters verstärkt, obwohl ich erwartet hätte, dass der ROAS-Unterschied größer wäre.

 

Ich habe auch festgestellt, dass Standard-Shopping-Kampagnen oft mit PMax in Konflikt stehen, daher ist es überraschend, in diesen Fällen einen höheren ROAS zu sehen - obwohl ich dies von Fall zu Fall handhaben würde.

 

Die Einsicht der Studie, dass eine einzige Asset-Gruppe einen höheren ROAS antreibt, ist faszinierend. Ich führe normalerweise unterschiedliche Kreative für saisonale Kampagnen oder separate Produktlinien mit ähnlichen Margen in ihren eigenen Asset-Gruppen unter einer PMax-Kampagne aus. Diese Daten legen jedoch nahe, dass Marken ihren Ansatz vereinfachen können, indem sie ein Multi-Produkt-Fotoshooting mit einem gebrandeten YouTube-Video durchführen und dennoch Erfolg haben. Dies reduziert die kreative Belastung für Werbetreibende erheblich.“

 

Sarah Stemen, Inhaberin, Sarah Stemen LLC

„Mein Team fand diesen Bericht äußerst hilfreich und erhellend. Wir haben widersprüchliche Informationen von Google zu Suchthemen gehört, zum Beispiel. Es war hilfreich, unsere Vermutungen zu bestätigen, dass sie keinen großen Einfluss auf die PMax-Leistung haben, sodass wir unsere Energie anderswo investieren können. Wir überlegen noch, wie die Studie praktisch die Art und Weise beeinflussen wird, wie wir Kampagnen segmentieren, aber es gibt bestimmte Dinge, die wir sofort daraus gewonnen haben. Wir erstellen immer Standard-Shopping-Kampagnen in Konten, selbst wenn sie PMax-lastig sind, daher war es ermutigend, dies in der Studie unterstützt zu sehen, und wir haben jetzt mehr Vertrauen in die Energie, die wir in diesen Aufwand investieren, nachdem wir die Studie gelesen haben. Ich war auch besonders von einer anderen Studie fasziniert (ähnlich der, die Mike Ryan und SMEC vor einiger Zeit gemacht haben), die sich mit dem Volumen der Conversions befasst. Ohne Zweifel ist jetzt nach diesen beiden Studien eine signifikante Anzahl von Conversions erforderlich, um das Vertrauen in den Erfolg von PMax zu erhöhen. Insgesamt fand ich diese Studie zum Nachdenken anregend und praktisch, danke Optmyzr-Team!“

 

Kirk Williams, Inhaber, Zato PPC Marketing

Abschließende Erkenntnisse

Die Entwicklung von PMax lädt uns ein, unsere bisherigen Strategien zu überdenken. Wo Ausschlüsse und spezifische menschliche Kontrolle früher der Schlüssel zum Erfolg waren, scheinen wir in eine Ära einzutreten, in der wir nicht genügend Daten haben werden, um diese Entscheidungen selbst zu treffen.

Dennoch erfordern wichtige Geschäftsinformationen (Conversion-Wert/Effizienz, das Entfernen bestehender Kunden/Nutzer, die nicht geeignet sind, und Kreativität) weiterhin menschliches Engagement.

Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, eine bessere Automatisierungsschichtung zu erreichen, kann Optmyzr helfen! Zwischen unseren Tools zur Unterstützung der PMax-Suchbegriffsanalyse, Budgetzuweisung und dem Entfernen schlechter Platzierungen gibt es eine ganze Welt von Innovationen und Optimierungen zu entdecken.

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