Google erklärt, wie man seine KI-Tools für profitable Werbekampagnen nutzt

Episodenbeschreibung

Tetsuo Konno, Search & Performance Lead bei Google, teilt mit, wie Gemini und prädiktive KI die Herangehensweise von Marketern an Google Ads-Kampagnen verändern.

Er erklärt auch, wie man seine Daten richtig für Google Ads einrichtet und warum das wichtiger ist als je zuvor.

Das wirst du lernen:

• Wie man prädiktive und generative KI in Google Ads einsetzt
• Warum Feed-Optimierung der Schlüssel zu besserer Performance ist
• Praktische Beispiele für den Einsatz von KI, wie Anzeigentexte und Datenanalysen
• Die Zukunft von PPC-Rollen und -Fähigkeiten

Erkenntnisse der Episode

KI macht große Versprechungen im PPC, aber hilft sie tatsächlich Werbetreibenden, bessere Ergebnisse zu erzielen?

Fred und Tetsuo durchbrechen den Hype und zeigen, wie prädiktive und generative KI das Bieten, das Suchverhalten und die Kampagnenstrategie verändern.

Die Kraft der prädiktiven KI im Marketing

Während heutzutage alle über generative KI sprechen, hebt das Gespräch hervor, wie prädiktive KI für Unternehmen unglaublich wertvoll bleibt. Tetsuo teilt ein überzeugendes Beispiel, wie prädiktive KI ein großes Problem für einen niederländischen Modehändler mit hohen Rücklaufquoten gelöst hat.

Nächster Schritt👉 Wenn Rücksendungen Ihre Margen schmälern, akzeptieren Sie sie nicht einfach als Geschäftskosten. Arbeiten Sie mit Ihrem Datenteam (oder einem Tool wie Vertex AI) zusammen, um Rücksendemuster zu analysieren und ein prädiktives Modell zu erstellen. Passen Sie dann die Gebote basierend auf der Rückgabewahrscheinlichkeit an, um Ihre Gewinne zu schützen.

Wertbasiertes Bieten ist mehr als nur ROAS

Das Gespräch zeigt, wie fortgeschrittene Marketer über einfache ROAS-Metriken (Return on Ad Spend) hinausgehen und zu anspruchsvolleren wertbasierten Ansätzen übergehen, die die tatsächliche Rentabilität berücksichtigen. Dies ermöglicht eine viel genauere Optimierung.

Nächster Schritt👉 Verändern Sie Ihre Strategie von hohem ROAS nachjagen zu tatsächlichen Gewinn maximieren. Füttern Sie Google Ads mit dem echten Wert jedes Verkaufs, indem Sie Margendaten, Rückgaberisiken oder sogar den erwarteten Lebenszeitwert in Ihr Bietmodell einbeziehen.

Wie sich das Suchverhalten der Nutzer verändert

Tetsuo bietet faszinierende Einblicke, wie generative KI die Art und Weise, wie Nutzer suchen und mit Ergebnissen interagieren, grundlegend verändert. Dies ist nicht nur ein kleines Update der Suche, sondern eine vollständige Neugestaltung der Benutzererfahrung.

Nächster Schritt👉 Überprüfen Sie Ihre Website und Anzeigenressourcen, um sicherzustellen, dass sie KI-freundlich sind; das bedeutet strukturierte Daten, hochwertige Bilder und klare, informative Inhalte. Wenn Sie Produkte verkaufen, stellen Sie sicher, dass die Feeds im Google Merchant Center mit detaillierten Attributen optimiert sind, um die Auffindbarkeit zu verbessern.

Höhere Qualität des Traffics durch KI-verbesserte Suche

Entgegen der Erwartungen treibt die KI-verbesserte Suche engagierteren Website-Traffic an, nicht weniger.

Nächster Schritt👉 Hören Sie auf, sich nur auf die Klickrate (CTR) zu fixieren, und konzentrieren Sie sich darauf, was nach dem Klick passiert.

Eine langsame, verwirrende oder irrelevante Landingpage kann die Konversionen ruinieren, egal wie gut Ihre Anzeige ist. Beschleunigen Sie die Ladezeiten, verfeinern Sie Ihre Botschaften und machen Sie es den Besuchern leicht, Maßnahmen zu ergreifen. Wenn die Absprungraten hoch sind, entspricht Ihre Seite möglicherweise nicht den Erwartungen der Suchenden.

Und wenn Ihre Landingpages nicht funktionieren, tun es auch Ihre Anzeigen nicht. Verwenden Sie Tools wie Optmyzr’s URL Checker, um schlechte URLs zu erkennen und zu beheben, bevor sie Ihr Werbebudget verschwenden – damit jeder Klick eine echte Chance hat, zu konvertieren.

Der Einfluss von KI auf die Kampagnenerstellung und -verwaltung

Über das Schreiben besserer Anzeigentexte hinaus verändert KI, wie Kampagnen konzipiert und in großem Maßstab verwaltet werden. Dies eröffnet Möglichkeiten für kreative Arbeiten, die zuvor zu ressourcenintensiv waren.

Nächster Schritt👉 Testen Sie KI-generierte kreative Assets für Ihre Kampagnen. Probieren Sie verschiedene Varianten von Anzeigentexten, Bildern oder Videos aus und sehen Sie, welche bei Ihrem Publikum am besten ankommen. Verfeinern Sie dann Ihre Botschaften basierend auf realen Daten.

Feed-Optimierung: Eine versteckte Wachstumschance

KI ist nicht nur für Anzeigentexte; sie kann auch die Feed-Qualität verbessern. Tools wie Googles FeedX und FeedGem nutzen KI, um strukturierte, optimierte Produktfeeds zu erstellen, die Impressionen und Konversionen verbessern.

Nächster Schritt👉 Stellen Sie sicher, dass Ihre Produktfeeds vollständig und gut strukturiert sind. Testen Sie KI-gesteuerte Optimierungen, um Match-Raten zu verbessern und CPC zu senken.

Demokratisierung der Datenanalyse

Einer der tiefgreifendsten Auswirkungen von KI ist, wie sie die anspruchsvolle Datenanalyse für nicht-technische Teammitglieder zugänglich macht.

Nächster Schritt👉 Treffen Sie datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit, anstatt auf formelle Berichte zu warten. Verwenden Sie KI-gestützte Analysetools, um Einblicke in die Kampagnenleistung, Publikumstrends und Optimierungsmöglichkeiten zu gewinnen.

Die Zukunft von PPC-Spezialisten

Das Gespräch endet mit nachdenklichen Überlegungen darüber, wie PPC-Spezialisten ihre Fähigkeiten weiterentwickeln müssen, um in der KI-Welt relevant zu bleiben.

Nächster Schritt👉 Verwalten Sie nicht nur PPC-Kampagnen, sondern nehmen Sie sich zurück, um sich auf Strategie, kanalübergreifende Expertise und KI-Integration zu konzentrieren. Lernen Sie, wie Sie KI, Automatisierung und Datenanalyse optimal nutzen, um größere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Übernehmen Sie die Kontrolle über KI-gestütztes PPC mit Optmyzr

KI verändert die Arbeitsweise von PPC-Marketern. Erfolg bedeutet jedoch nicht nur, KI zu nutzen, sondern sie gut zu nutzen.

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Episodentranskript

Frederick Vallaeys: Hallo und willkommen zu PPC Town Hall. Mein Name ist Fred Vallaeys, und ich bin Ihr Gastgeber. Ich bin auch der CEO und Mitbegründer von Optmyzr, einer PPC-Management-Software-Suite. In der heutigen Episode werden wir über generative KI und Marketing sprechen – ein Thema, das wir schon oft diskutiert haben, aber was die heutige Episode einzigartig macht, ist, dass wir Tetsuo Konno von Google dabei haben.

Tetsuo ist hier, um die Perspektive von Google zu teilen, wie generative KI Marketern bei besseren Keywords, Zielgruppenansprache und Anzeigen helfen kann. Und natürlich werden wir, da er von Google kommt, darauf eingehen, wie Gemini in all das passt. Ich bin wirklich gespannt darauf, Googles Sichtweise auf generative KI zu hören, und ich hoffe, Sie sind es auch.

Damit beginnen wir mit dieser Episode von PPC Town Hall. Tetsuo, willkommen zur Show! Es ist großartig, dich dabei zu haben.

Tetsuo Konno: Hey Fred, ja, danke, dass du mich eingeladen hast. Freut mich, hier zu sein.

Frederick Vallaeys: Du rufst aus dem Google-Büro in den Niederlanden an, richtig? Erzähl uns, wo du dich befindest.

Tetsuo Konno: Ja, genau. Ich bin im Google Amsterdam Büro ansässig, was hier gegen Ende des Tages ist. Meine Rolle ist Performance-Spezialist, und ich konzentriere mich darauf, unseren größten Werbetreibenden und Agenturen in der Region zu helfen, das Beste aus Google Ads herauszuholen.

Ich mache das seit etwa sechseinhalb Jahren, und davor habe ich etwa vier Jahre bei iProspect gearbeitet. Also bin ich seit den Tagen des manuellen Bietens im PPC-Geschäft.

Frederick Vallaeys: Das ist beeindruckend! Und einige der weltweit größten Werbetreibenden haben ihren Sitz in den Niederlanden, wie Booking.com, das ein niederländisches Unternehmen ist. Sie wissen wirklich, was sie tun, und neigen dazu, ziemlich ausgeklügelte Strategien zu haben.

Ich spreche immer gerne mit jemandem aus dem niederländischen Markt, weil es eine so interessante Szene ist. Es gibt dort so viele Agenturen, und viele Tools werden tatsächlich in den Niederlanden entwickelt. Es ist ein Markt, in dem einige der klügsten Köpfe im PPC versammelt sind. Ich freue mich wirklich darauf, von deinen Erfahrungen zu hören, sowohl aus deiner Zeit auf Agenturebene als auch jetzt bei Google. Und ja, ich denke, einige der Gäste, die wir zuvor bei PPC Town Hall hatten, sind tatsächlich Freunde von dir, richtig?

Tetsuo Konno: Ja, genau. Wie ich bereits erwähnt habe, habe ich früher bei iProspect gearbeitet, und einige deiner früheren Gäste, wie Leinand von TrueClix und Marcel von Roots, habe ich mit ihnen zusammengearbeitet. Sie haben mir viel über PPC beigebracht und wie es funktioniert. Wir haben während unserer Agenturzeit ziemlich viel mit Optmyzr gearbeitet.

Für mich ist es ein Moment, der den Kreis schließt – deine Tools genutzt und deine Bücher gelesen zu haben und jetzt hier als Gast zu sein. Ich freue mich wirklich, hier zu sein. Auch der Weg, wie ich hierher gekommen bin, ist, dass ich letztes Jahr mit deiner Kollegin Neva in Kontakt gekommen bin. Wir haben beide auf der Friends of Search gesprochen, einer Konferenz hier in den Niederlanden.

Auch, denke ich, eine sehr großartige Konferenz, die wieder aus dem kleinen Amsterdam stammt.

Frederick Vallaeys: Ja, es ist wirklich interessant, weil ich gerade in London für die SMX London war, und es scheint, dass in den Vereinigten Staaten viele Konferenzen weitgehend virtuell geworden sind. Was für mich großartig ist, weil ich in meinem Studio sitzen, etwas für eine Stunde aufnehmen und es an viele Leute senden kann, ohne reisen zu müssen. Aber in Europa gibt es immer noch viel mehr von dieser persönlichen Verbindung auf Konferenzen.

Für alle, die Friends of Search noch nicht besucht haben, es ist eine ziemlich große Veranstaltung und sehr gut organisiert. Sie haben großartiges Essen, ausgezeichnete Redner, und es ist in einer fantastischen Stadt. Die Veranstaltung findet normalerweise im späten Winter oder frühen Frühling statt, also schauen Sie es sich unbedingt an.

Ich werde dieses Jahr dort sprechen, und sie neigen dazu, die Redner zu rotieren, also denke ich, dass du letztes Jahr gesprochen hast und dieses Jahr eine Pause machst und dann im Jahr darauf zurückkommst.

Jetzt kannst du dich im Publikum zurücklehnen und die Show genießen, anstatt ein bisschen nervös zu sein, weil du sprechen musst! Ich bin sicher, du freust dich darauf.

Tetsuo Konno: Ich freue mich definitiv darauf, mich im Publikum zurückzulehnen und die Show zu genießen, anstatt ein bisschen nervös zu sein, weil ich sprechen muss! Aber ja, ich bin auch sehr neugierig auf deinen Vortrag.

Frederick Vallaeys: Ja, mein Vortrag wird über KI sein, welcher Vortrag heutzutage nicht, oder? Erzähl uns, worüber war dein Vortrag letztes Jahr bei Friends of Search?

Tetsuo Konno: Mein Vortrag handelte teilweise auch über KI, aber wir präsentierten einen breiteren Rahmen, wie wir denken, dass Marketer und PPC im Allgemeinen erfolgreicher sein könnten, indem sie einem dreistufigen Rahmen folgen.

Wir nannten es das KI-Marketing-Schwungrad. Wir konzentrierten uns auf generative KI, betonten aber auch die Bedeutung von prädiktiver KI, die richtigen Ziele zu setzen, gute Daten zu haben und ein solides Testframework zu implementieren, um Strategien kontinuierlich zu validieren. Das war der Kern meines Vortrags im letzten Jahr.

Frederick Vallaeys: Ja, und das ist interessant, weil du gerade prädiktive KI erwähnt hast, die vor ein paar Jahren der Stand der Technik war, bevor ChatGPT uns zeigte, was ein generativer Transformer leisten kann. Aber ehrlich gesagt, der Qualitätsfaktor, der bei Google seit jetzt, was, 20 Jahren existiert? Das war eine Form von künstlicher Intelligenz. Es war ein maschinelles Lernvorhersagesystem, und es ist es bis heute. In gewisser Weise haben wir alle KI viel länger genutzt, als wir realisieren.

Aber jetzt mit generativer KI hat es ganz neue Türen geöffnet, oder? Es geht nicht mehr nur darum, Google etwas zu geben und es die KI nutzen zu lassen, um vorherzusagen, was passieren wird. Jetzt können wir zu Google gehen und sagen: “Hey, ich weiß nicht, was ich dir geben soll – hilf mir mit Anzeigen, hilf mir mit Bildern, hilf mir mit Keywords.”

Vielleicht könntest du uns eine breitere Perspektive auf den aktuellen Stand der KI geben und wie du siehst, dass sie sich entwickelt.

Tetsuo Konno: Ja, genau. Ich denke, genau wie du gesagt hast, revolutioniert generative KI offensichtlich viele Schritte in der Marketingreise, aber wie ich bereits angedeutet habe, denke ich, dass es immer noch viele mächtige Möglichkeiten gibt, die vielleicht nicht generative KI sind und immer noch von vielen von uns genutzt werden, vielleicht ohne es zu realisieren, wie Smart Bidding zum Beispiel, das seit Jahren existiert, aber immer noch sehr mächtig ist, und auch prädiktive KI in einigen anderen Bereichen.

Wenn man über die Schritte nachdenkt, um in der KI erfolgreich zu sein, denke ich, dass es als PPC-Marketer ein sehr interessanter Ausgangspunkt ist, das richtige Ziel zu setzen, die richtigen Daten zu haben und die richtigen KPIs. Dann, das an die KI zu füttern und es mit generativer KI zu verbessern, um es zu verbessern, ist der Rahmen, den ich oft verwende. Aber wenn wir über diese Ziele nachdenken, denke ich, dass prädiktive KI eine sehr wirkungsvolle Rolle dabei spielen kann, indem sie zukünftige Ergebnisse vorhersagt, zum Beispiel.

Wenn ich ein Beispiel geben kann, ich habe an einem Fall gearbeitet, also bin ich vielleicht ein bisschen voreingenommen, weil ich selbst daran gearbeitet habe. Ich habe tatsächlich mit einem niederländischen Modehändler, Omoda, zusammengearbeitet, und ihr Ziel war es offensichtlich, viele Kleidungsstücke profitabel zu verkaufen. Ein großes Problem, das wir hatten, war jedoch, dass 50 Prozent der gekauften Artikel tatsächlich zurückgegeben wurden, was man erst etwa 30 Tage später bemerkt. Wie können wir also sicherstellen, dass wir das Bieten mit den richtigen Daten füttern? Was wir dort gemacht haben, war die Nutzung von Vertex AI, unserer Unternehmens-KI-Umgebung, um basierend auf historischen Daten und BigQuery die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass jemand ein Produkt zum Zeitpunkt der Transaktion zurückgeben würde. Der Wert, der zu diesem Zeitpunkt vorhergesagt wurde, wurde in das Bieten eingespeist.

Es ist offensichtlich nicht hundertprozentig genau, aber es war etwa 75 Prozent genau und hat tatsächlich viel zur Rentabilität des Unternehmens beigetragen. Ich denke, das spricht einfach dafür, dass generative KI definitiv großartig ist und wir werden in diesem Podcast viel tiefer darauf eingehen, aber vergessen Sie nicht, würde ich sagen, die Kraft einiger der prädiktiven KI, die da draußen ist, um vorherzusagen, was ein Geschäftsergebnis sein könnte.

Frederick Vallaeys: Und das ist super interessant. Und ich denke, viele Experten sprechen über dieses Bedürfnis, die richtigen Ziele mit der Maschine zu teilen und die Maschine als Kollegen zu betrachten, und ein Kollege könnte keinen guten Job machen, wenn Sie nicht kommunizieren, was Sie wollen. Und manchmal sagen Sie, ich möchte, dass Formulare auf meiner Seite ausgefüllt werden, aber das ist nicht wirklich das, was Sie wollen, richtig?

Sie möchten, dass diese Leads von hoher Qualität sind. Und so sehen wir Probleme an beiden Enden des Spektrums, wo einige Werbetreibende einfach zu klein sind, um genug echte Konversionen zu bekommen, selbst wie ein gutes Lead-Formular ausfüllen. Und so wird der Kampf dann, wie man höher in dieser Verbraucherreise geht, um vielleicht zu erkennen, dass sie ein Whitepaper heruntergeladen oder sich mit bestimmten Seiten beschäftigt haben.

Und vielleicht ist das ein gutes Signal. Worüber Sie sprechen, ist dieses andere Ende des Spektrums, oder vielleicht ist es ein größerer Werbetreibender und sie bekommen bereits echte Verkaufsdaten. Sie bekommen tatsächliche Rentabilitätsdaten, aber wie viel davon wird zurückgegeben? Und sprechen Sie ein wenig mehr darüber, wenn es darum geht, Vertex AI zu nutzen, wie groß ist ein Projekt.

Ist dies wirklich für Werbetreibende auf Unternehmensebene reserviert oder was braucht es? Welche Personalbesetzung müssen Sie haben? Wie viele Daten müssen Sie haben, um dies zum Laufen zu bringen?

Tetsuo Konno: Ja, ich denke im Allgemeinen, persönlich gesprochen, war das definitiv vor ein paar Jahren der Fall, aber es gab in letzter Zeit viele Entwicklungen, nicht nur in generativer KI, sondern insgesamt, die diese Modelle und ihre Implementierung viel zugänglicher machen.

Zum Beispiel haben wir Modelle wie das Rückgabeprognosemodell, das früher sehr individuell war und Datenwissenschaftler oder enge Zusammenarbeit mit einer Agentur erforderte, um es zum Laufen zu bringen. Das funktionierte gut, aber jetzt, wenn man an Dinge wie die Vorhersage des Lebenszeitwerts für ein bestimmtes Publikum denkt, haben wir standardisierte Lösungen verfügbar, wie Crystal Value, das sogar auf GitHub gehostet wird. Während man immer noch ein gewisses Verständnis dafür benötigt, wie man ein GitHub-Repository navigiert und das Modell bereitstellt, hat sich die Einstiegshürde erheblich verringert.

Dies eröffnet Möglichkeiten für eine breitere Palette von Werbetreibenden, diese Tools zu nutzen und sinnvoll auf ihre Kampagnen anzuwenden. Die Ressourcen, die benötigt werden, um solche Projekte zum Laufen zu bringen, nehmen stetig ab, wodurch fortschrittliche, KI-gesteuerte Strategien für alle zugänglicher werden.

Frederick Vallaeys: Interessant. Glauben Sie, dass einige dieser Fähigkeiten auch in einem Szenario eingesetzt werden könnten, in dem Sie vielleicht die Datenwissenschaftler haben, aber nicht genügend Konversionsvolumen zu Beginn einer Kampagne? Sie schauen vielleicht weiter oben in der Reise und sagen, okay, wir haben all diese Besucher auf der Seite und sie tun etwas, aber verwenden ein Vorhersagemodell, um zu sagen, welche dieser Verhaltensweisen mit dem Endzustand des qualifizierten Verkaufskontakts korrelieren.

Tetsuo Konno: Genau. Und ich denke, Sie beziehen sich hier auf das Lead-Generierungsbeispiel, aber dieses Prinzip gilt allgemein. Für Lead-Generierungs-Werbetreibende, insbesondere solche mit langen Verkaufszyklen, ist es eine Herausforderung, genaue Gebotsdaten für diese endgültige Konversion bereitzustellen, da der Kaufprozess, sagen wir, 90 Tage nach dem ersten Klick dauern kann.

Um dies anzugehen, verlassen sich sowohl große als auch kleine Werbetreibende oft auf Signale oder Mikro-Konversionen, die als gute Prädiktoren für die endgültige Konversion dienen können. Durch die Nutzung vieler historischer Daten können Sie eine erste Vorhersage über den Wert dieser Konversion treffen. In Echtzeit, wenn Sie diese Vorhersage in den Gebotsalgorithmus einspeisen, hilft es, den Prozess zu optimieren, noch bevor die endgültige Konversion stattfindet.

Frederick Vallaeys: Ja, und Sie haben einen großartigen Punkt darüber gemacht, dass wir uns möglicherweise in Richtung Lead-Generierung bewegen, aber bleiben wir vorerst beim E-Commerce, da das das Beispiel war, das Sie gegeben haben, richtig? Also, im Fall von Verkäufen, sagen wir, eine bestimmte Modemarke hat eine hohe Rücklaufquote, wie die Hälfte ihrer Verkäufe wird zurückgegeben, oder sogar 70 %, wie ich höre, passiert das in Deutschland. Das ist eine schwierige Herausforderung zu bewältigen.

Berücksichtigen Sie bei Rückgaben auch die Gewinn- und Margendaten, oder konzentrieren Sie sich nur auf den Warenkorbwert? Welche anderen Optimierungsebenen könnten Sie hier anwenden, um sicherzustellen, dass Sie für das optimieren, was dem Unternehmen wirklich wichtig ist, was am Ende des Tages normalerweise der Gewinn ist?

Tetsuo Konno: Genau. Und ich freue mich, dass wir in dieses Thema eintauchen, denn immer mehr Werbetreibende beginnen zu erkennen, dass der Fokus auf ROAS (Return on Ad Spend) nicht immer die aussagekräftigste Kennzahl ist. Am Ende des Tages geht es den meisten Unternehmen darum, die Rentabilität sowohl kurzfristig als auch langfristig zu maximieren.

Ich kann hier das Emoda-Beispiel anführen, das ein öffentliches Fallbeispiel ist, das sogar im Wall Street Journal erwähnt wurde. Wenn Sie neugierig sind, sollten Sie sich das vielleicht ansehen. Für Emoda ist die Rentabilität absolut entscheidend, und sie haben erkannt, dass, obwohl ROAS wichtig ist, Rückgaben einen überproportionalen Einfluss auf das Endergebnis haben.

Also haben wir für sie einen genaueren Blick auf den gekauften Warenkorb geworfen. Wir haben die Marge für jede Transaktion berechnet, aber dann auch die Rückgabewahrscheinlichkeit berücksichtigt. Dies führte dazu, dass wir einen „Gewinnwert“ entwickelten, der sowohl die Marge als auch die Wahrscheinlichkeit einer Rückgabe einbezieht. Dies wiederum bietet eine genauere und umsetzbare Kennzahl für die Rentabilität, die viel besser mit ihren Geschäftszielen übereinstimmt.

Frederick Vallaeys: Ja. Und das ist, wenn wir Begriffe wie wertbasiertes Bieten haben, das kann, es wird allgemein für E-Commerce eingesetzt, wo Sie den tatsächlichen Wert von etwas kommunizieren möchten, aber Sie können es auch bei Lead-Gen tun, richtig? Also könnten Sie sagen, okay, dieser Lead ist mehr wert als jener Lead. Und so kann der Gebotsalgorithmus ausgefeilter werden.

Wenn es um wertbasiertes Bieten geht, drehte sich das historisch gesehen um die GCLID oder eine Transaktions-ID, einige Parameter, die Google dem Werbetreibenden gibt, Sie setzen das in Ihr System ein und kommunizieren später zurück an Google. Für diese Transaktions-ID war es tatsächlich keine Transaktion, oder vielleicht wurde so viel zurückgegeben, oder für diese GCLID stellte sich heraus, dass es ein wirklich guter Lead oder ein wirklich schlechter Lead war.

Aber dann gibt es Fragen zur Haltbarkeit, richtig? Google spricht viel über die Haltbarkeit dieser Tracking-Lösungen in einer stärker auf den Datenschutz ausgerichteten Welt. Also erzählen Sie uns ein wenig darüber, was der Stand der Technik heute in Bezug auf die benötigten Datenstücke ist und was wir morgen erwarten, um sicherzustellen, dass dies in Zukunft funktioniert.

Tetsuo Konno: Das ist ein berechtigter Punkt, und es ist etwas, das wir mit vielen Werbetreibenden diskutieren. Viele verlassen sich immer noch auf Dinge wie Bestell-IDs oder Google Click IDs, aber wir erwarten, dass diese Abhängigkeit von einzelnen Identifikatoren langfristig nicht nachhaltig sein wird. Unsere Empfehlung ist, zu einem robusteren Messansatz überzugehen, der tag-basiert ist, sei es client-seitig oder server-seitig.

Dieser Wechsel könnte helfen, Herausforderungen zu begegnen, bei denen Sie den wahren Wert eines Leads oder Produkts erst im Nachhinein kennen. Eine mögliche Lösung dafür, insbesondere in Fällen, in denen Sie Ergebnisse vorhersagen müssen, bevor sie eintreten, ist die Verwendung von KI zur Vorhersage.

Es gibt jedoch definitiv ein schwieriges Gleichgewicht zwischen der Geschwindigkeit, mit der Sie diese Informationen bereitstellen können, und ihrer Genauigkeit. Aber angesichts des aktuellen Zustands des Messökosystems macht der Wechsel zu tag-basierten Lösungen Sinn, insbesondere für die Lead-Generierung. Wir haben auch Lösungen wie erweiterte Konversionen für Leads, die immer noch auf HPII-Daten basieren und nachträgliche Uploads auf eine dauerhafte Weise ermöglichen.

Frederick Vallaeys: Eine häufige Frage, die ich zu Identifikatoren und dem Hochladen von Daten im Nachhinein höre, betrifft das Fenster, das Google für die Meldung von Änderungen des Konversionswerts zulässt. Auch wenn Google eine ziemlich lange Frist für diese Anpassungen bietet, höre ich oft die Botschaft, dass “je früher, desto besser”. Selbst wenn die Daten weniger präzise sind, möchten Sie lieber schnell wissen, ob etwas gut oder schlecht war, als zwei Monate auf eine genaue Zahl zu warten. Aus Ihrer Erfahrung, welchen Zeitrahmen würden Sie für diese Art von Berichterstattung empfehlen? Und auch Konsistenz ist ein weiterer Faktor, den ich betont gehört habe. Ist es wichtiger, konsistent nach der gleichen Anzahl von Tagen zurückzumelden, anstatt die Berichtszeit zu variieren, wie manchmal nach 5 Tagen, andere Male nach 15 Tagen?

Sprechen Sie darüber.

Tetsuo Konno: Um mit dem letzteren Teil zu beginnen, empfehlen wir definitiv Konsistenz bei den Upload-Zeiten. Dies hilft, den Algorithmus stabil zu halten. Wenn Sie Offline-Konversionsimporte oder Konversionsanpassungen verwenden, versuchen Sie, eine konsistente Zeit und Frequenz für diese Updates beizubehalten. Das wird vorteilhaft sein.

Was den ersten Teil Ihrer Frage betrifft – wie lange ist zu lange – ist es schwierig, das definitiv zu beantworten, und leider haben wir keine spezifischen Statistiken dazu. Das allgemeine Prinzip ist, dass je früher wir diese Informationen erhalten, desto besser. Selbst wenn die Daten nicht zu 100 % genau sind, könnte es für Gebotsalgorithmen immer noch besser sein, damit zu arbeiten, anstatt ständig Anpassungen vorzunehmen. Konsistenz und Häufigkeit sind entscheidend, und es hängt auch wirklich vom Werbetreibenden ab. Also, während es ein bisschen eine typische Google-Antwort ist, je früher und konsistenter wir Daten erhalten, desto besser das Ergebnis.

Frederick Vallaeys: Und ich denke, das ist eine faire Antwort. Es hängt immer im PPC ab, aber das ist, wo man in diese komplexen Situationen gerät, richtig? Angenommen, jemand kauft eine Menge Kleidung und gibt nach einer Woche zwei Stücke zurück.

Und dann, eine Woche später, kommen diese anderen Stücke zurück. Also haben Sie diese mehreren Phasen, in denen Sie Google mitteilen könnten, dass sich ein gewisser Wert geändert hat. Aber ich denke, Ihr Punkt ist, machen Sie diese Mikroanpassungen nicht zu häufig. Wenn es eine große, bedeutende Änderung gibt, dann melden Sie das zurück und versuchen Sie, konsistent zu sein.

Und normalerweise ist das Rückgabefenster das, was Ihnen zumindest etwas Konsistenz gibt. Wie nach 30 Tagen können wir sagen, dass dies jetzt ein festgelegter Konversionswert ist. Aber wenn Sie im Allgemeinen über maschinelles Lernen und Statistik nachdenken, wenn Sie im Grunde zwei Monate lang angenommen haben, dass eine Sache so ist, und dann nach diesen zwei Monaten sagen, okay, tatsächlich ist es anders, gibt es dieses größere Fenster, in dem die Dinge immer noch auf die alte Weise für diese 60 Tage schlechter Daten in die neuen Durchschnittswerte geglättet werden, wo es besser ist.

Es wird länger dauern, bis Sie die gewünschten Ergebnisse sehen. Während wenn Sie Google innerhalb von drei Tagen zurückmelden, dass etwas gut oder schlecht war, dann haben Sie nur mit diesem dreitägigen Fenster zu tun, in dem es unvollkommen war. Und das wird viel schneller geglättet. Ich denke, auf einer gewissen Ebene geht es nicht nur darum, was maschinelles Lernen gut kann, sondern auch um die Ergebnisse, die Sie als Mensch betrachten, können Sie verstehen, dass?

Ja. Am 61. Tag begann es besser zu funktionieren. Aber wenn Sie sich zwei Monate Daten ansehen, dieser eine Tag, der wie anderthalb Prozent ist, selbst wenn es ein fantastischer Tag war, könnten Sie immer noch auf schreckliche Daten schauen. Und das ist das, was wir bereinigen müssen.

Tetsuo Konno: Es ist wichtig, im Auge zu behalten, wie Daten für Entscheidungsfindung und Gebote verwendet werden. Selbst wenn einige Daten 40 bis 50 Tage nach einem Klick oder einer Konversion hochgeladen werden, können sie immer noch von Bedeutung sein. Allerdings ist Aktualität auch ein Schlüsselfaktor, wenn es um Konversionswerte geht. Anstatt nach Perfektion zu streben, wie Sie erwähnt haben, ist die 80/20-Regel ein solider Ansatz. Konsistenz in Ihren Datenaktualisierungen wird Ihnen helfen, die besten Ergebnisse zu erzielen, sowohl in Bezug auf Ergebnisse als auch auf Umsetzbarkeit.

Frederick Vallaeys: Großartig. Sie haben einen soliden Job gemacht, die maschinellen Lern- und Vorhersagemechanismen abzudecken. Lassen Sie uns nun generative KI erkunden. Wo passt sie hinein? Bisher haben wir die richtigen Konversionswerte an das System kommuniziert, damit es bessere Entscheidungen treffen kann. Aber welche Rolle spielt generative KI dabei, unsere Kampagnen zu verbessern?

Tetsuo Konno: Ja, ich denke, vieles davon ist sehr relevant. Aber wenn es für Sie in Ordnung ist, denke ich, sollten wir das größere Bild betrachten. Als Marketer und PPC-Profis konzentrieren wir uns oft darauf, was wir innerhalb des Marketings tun können, um mit generativer oder prädiktiver KI bessere Ergebnisse zu erzielen. Aber es ist eine aufregende Zeit, nicht nur für unsere Arbeitsweise, sondern auch dafür, wie Verbraucher die Suche durch generative KI erleben.

Wenn ich zurückdenke, als ich anfing, war die Suche nur eine Liste von blauen Links auf einem Desktop mit gelben Hintergründen. Im Laufe der Zeit ist die Suche so viel mehr geworden. Wir haben jetzt mehrere Einstiegspunkte, wie wir nach Informationen suchen, und generative KI spielt eine massive Rolle dabei, die Arten von Fragen zu transformieren, die Menschen stellen, und die Antworten, die sie erhalten.

Zum Beispiel ist es schwierig, zu vermitteln, was mit etwas wie einem kaputten Plattenspieler passiert, nur durch eine Textaufforderung. Aber mit Tools wie Google Lens können Sie das Problem filmen und dann fragen: „Warum passiert das?“ In diesem multimodalen Kontext kann KI eine klare, prägnante Antwort liefern: etwas, das wir vorher nicht so leicht tun konnten.

Generative KI revolutioniert sowohl das Marketing als auch die Art und Weise, wie Verbraucher mit der Suche interagieren. Eine kürzliche Entwicklung, die wir gesehen haben, sind die KI-Übersichten, die, wie wir während unseres Gewinnaufrufs besprochen haben, an über 1 Milliarde Menschen in mehr als 20 Ländern ausgerollt wurden. Interessant ist, dass die Menschen mit diesen Ergebnissen zufriedener sind. Sie suchen auch mehr, insbesondere jüngere Nutzer, die stark mit KI-Übersichten interagieren. Wir haben festgestellt, dass der von diesen Ergebnissen generierte Traffic tendenziell von höherer Qualität ist, wobei die Nutzer mehr Zeit auf den Zielseiten verbringen.

In diesem Kontext sehen wir also echte Veränderungen im Verbraucherverhalten, die neue Möglichkeiten für Werbetreibende eröffnen, sichtbarer, relevanter und besser auf die Benutzerabsicht abgestimmt zu sein.

Frederick Vallaeys: Ja, das ist faszinierend. Und so wie ich es sehe, haben wir uns über zwei Jahrzehnte daran gewöhnt, dass die Suche auf eine bestimmte Weise aussieht. Wie Sie erwähnt haben, waren es diese blauen Links, leicht unterschiedliche Farben, leicht unterschiedliche Layouts der Seite. Google hat im Laufe der Zeit die Relevanz verbessert, aber das Erscheinungsbild selbst blieb ziemlich konsistent. Aber jetzt ist es grundlegend anders. Wie Sie sagten, verwenden Sie Ihre Kamera, erzählen Ihre Frage, und die generative KI greift das auf. Sie zieht die besten Quellen zusammen und fasst sie für Sie zusammen, und plötzlich führen Sie ein Gespräch. Das zieht Sie hinein, richtig? Sie finden etwas Neues, und es ist sehr einfach, Anschlussfragen zu stellen, die Sie in der Vergangenheit vielleicht einfach ignoriert hätten.

Jetzt hat Microsoft in der Vergangenheit einige Daten geteilt, also würde ich gerne wissen, ob Google etwas Ähnliches beim Gewinnaufruf gesagt hat. Microsoft erwähnte, dass die Klickrate auf Anzeigen innerhalb der Copilot-Erfahrung höher war, weil das generative System mit seinem Gedächtniselement den Verbraucher grundlegend besser versteht und was sie suchen. So ist es besser darin, Anzeigen zuzuordnen, was zu höheren Klickraten führt. Hat Google etwas über Klickraten und die Relevanz von Anzeigen in diesem Kontext gesagt?

Tetsuo Konno: Nein, nicht direkt und nicht mit genauen Statistiken, aber wie ich erwähnt habe, sehen wir, dass die Menschen mehr interagieren. Sie suchen tatsächlich mehr, insbesondere im Kontext von KI-gesteuerten Übersichten, was interessant ist, weil die Antworten und Anfragen normalerweise ziemlich lang und komplex sind, bereits sehr auf den Punkt gebracht. Was wir jedoch sehen, ist, dass die Menschen mehr Zeit auf den Zielseiten verbringen, sobald sie dort landen. Dies ist, denke ich, ein Hinweis auf die Relevanz, die KI-Übersichten bieten, und die Menschen scheinen auch zufriedener mit den Ergebnissen zu sein, was ein gutes Zeichen über die CTR hinaus ist.

Frederick Vallaeys: Also, einer der Punkte, die ich über die Zukunft von Landing Pages gemacht habe, ist, dass sie möglicherweise weniger nützlich sind. Aber was Sie gerade gesagt haben, lässt mich das ein wenig überdenken. Hier ist, warum ich dachte, dass Landing Pages auf dem Weg nach draußen sind: Generative KI bietet eine so fesselnde Erfahrung, dass Menschen durch Tools wie ChatGPT oder die generativen Funktionen der Google-Suche besser informiert werden können.

Sie erhalten diese Antworten direkt dort. Anstatt zu einer Landing Page zu springen, um mehr herauszufinden, ist es oft einfacher, das Gespräch mit dem Chatbot fortzusetzen und weitere Antworten zu erhalten. Wenn Sie auf einer Seite landen, dachte ich, haben Sie bereits herausgefunden, was Sie wollen, und suchen nur nach dem Kauf-Button. Also sah ich Landing Pages als weniger wichtig an.

Aber was Sie sagen, ist, dass die Menschen mehr Zeit auf diesen Landing Pages verbringen, also bin ich neugierig: Wenn der Chat ihnen so sehr hilft, warum verbringen sie dann mehr Zeit auf der Landing Page?

Tetsuo Konno: Ja, um ehrlich zu sein, kann ich hier nicht zu viel spekulieren, ohne zu viel zu verraten. Aber was ich sagen kann, ist, dass viele Menschen wahrscheinlich Ihrer anfänglichen Hypothese zustimmen würden, und es ist etwas, das wir auch von Kunden hören. Wie ich bereits erwähnt habe, hängt es sehr davon ab, welche Art von Frage Sie stellen. Wenn es kommerzielle Absicht gibt, wie Sie betont haben, müssen Sie das Produkt immer noch kaufen. Der Unterschied jetzt ist jedoch, dass anstatt zwischen 10 oder 14 Produkten zu wechseln, das von der generativen KI empfohlene Produkt so viel relevanter sein könnte, dass die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs steigt.

Wenn Sie die Landing Page erreichen, wie Sie sagten, ist weniger Forschung erforderlich, weil sich das Produkt wie eine bessere Passform anfühlt. Sie tauchen ein wenig tiefer ein und enden schließlich damit, bei diesem Werbetreibenden zu kaufen.

Frederick Vallaeys: Nein, das macht eine Menge Sinn. Also, was tun Werbetreibende, um Teil dieser generativen Erfahrung zu sein?

Soweit ich es verstehe, haben Sie gerade Google-Anzeigen, Sie platzieren Ihre Anzeigen und Google entscheidet automatisch, wann Anzeigen zusammen mit der generativen Erfahrung angezeigt werden. Und das macht Sinn, richtig? Aber dann aus einer anderen Perspektive, wenn ich zur generativen KI gehe und sage, hören Sie, ich brauche eine PPC-Management-Software.

Es wird einige Dinge über Optmyzr und andere Tools sagen. Und Sie möchten sicherstellen, dass das korrekt ist. Und jetzt sprechen wir ein wenig über SEO, aber es geht um die Inhaltserstellung, wie denken Werbetreibende oder Unternehmen über dieses Zusammenspiel von SEO

Tetsuo Konno: Also, bei PPC denke ich, dass die Frage jetzt ist: Was müssen Werbetreibende tun, um relevant zu bleiben und sicherzustellen, dass sie erscheinen? Wie Sie erwähnt haben, haben wir keine spezifische Empfehlung, die genau vorschreibt, was zu tun ist, um in den Suchergebnissen zu erscheinen. Es gibt jedoch eine interessante Perspektive, die ich mit Kollegen geteilt habe, und es ist diese: Die Dinge, die bereits wichtig waren, gute strukturelle Informationen an Werbeplattformen zu liefern, sei es strukturierter Text und Produktdetails durch Feeds oder die Bereitstellung hochwertiger Bilder und Videos, sind jetzt einfach verstärkt und noch kritischer für Suchergebnisse.

Dies ist immer noch in den Kernsuchsystemen von Google verankert, aber mit den zusätzlichen Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs), die darüber geschichtet sind. Diese Modelle müssen Informationen abrufen, und je strukturierter und leichter verfügbar diese Informationen sind, desto besser. Eine Vielzahl hochwertiger visueller Inhalte, zusammen mit klaren und prägnanten Text- und Feedinformationen, ist entscheidend. Kurz gesagt, das Beste, was wir tun können, um Relevanz sicherzustellen, ist, all diese Informationen kristallklar und leicht zugänglich zu machen.

Frederick Vallaeys: Ja. Und das macht eine Menge Sinn. Und selbst aus einer SEO-Perspektive, ich weiß, dass Sie dazu keinen Kommentar abgeben werden, aber die KI ist sehr gut im Zusammenfassen und Finden der richtigen Datenstücke.

Also denke ich, je mehr Inhalte jemand als Unternehmen über das, was ihr Produkt tut, spezifische Anwendungsfälle produziert, desto mehr Informationen gibt es der KI, um korrekte, faktische Antworten zu geben. Also erzählen Sie uns ein wenig darüber, wenn Sie Feeds und Bilder sagen, richtig? Wir machen bereits viel von diesen Dingen als Werbetreibende.

Kann Gen AI uns auch helfen, kreativer mit diesen Dingen zu sein oder 200 Prozent Feed-Abdeckung zu erreichen? Wie würden Werbetreibende diese Dinge nutzen? Und vielleicht sprechen Sie ein wenig über Gemini, wenn Sie können.

Tetsuo Konno: Ja, definitiv. Im PPC denke ich, dass es viel zu gewinnen gibt von generativen KI-Tools, sei es im Erstellungsprozess oder breiter, wie beim Erstellen von Anzeigen oder besseren Feeds. Ehrlich gesagt, denke ich, dass wir als Gemeinschaft hier viel zu gewinnen haben. Persönlich, als ich früher Anzeigentexte schrieb, war ich nicht besonders gut darin. Tatsächlich hasste ich es. Ich war nicht so kreativ – ich bevorzugte Daten und die Analyse der Details zur Perfektion. Aber am Ende des Tages zählt, was die Leute sehen, richtig? Sie sehen Ihre Anzeige, also ist es entscheidend, es richtig zu machen.

Ich denke, Sie haben dies mit früheren Podcast-Gästen wie Andrew Locke und Jill besprochen. Viele der Anzeigen, die wir im PPC und der ER sehen, folgen immer noch einem einfachen Format wie „Produkt für Preis kaufen“. Generative KI kann uns helfen, bessere, ansprechendere Anzeigen zu erstellen, und sie kann dies in beispielloser Geschwindigkeit und Skalierung tun, zusammen mit ständigen Iterationen. Ein Bereich, in dem KI glänzt, insbesondere mit Gemini, ist die Geschwindigkeit und Qualität dieses Prozesses.

Ich persönlich mag es nicht, Funktionsvergleiche zwischen verschiedenen KI-Modellen zu machen, insbesondere da sich der Raum so schnell entwickelt, dass der Vergleich von Modellen manchmal irrelevant sein kann. Aber wenn es um Gemini geht, aus unserer Perspektive, zielen wir darauf ab, es einfach zu bedienen zu machen. Eine Möglichkeit, wie wir dies tun, ist, Gemini-Modelle direkt in unsere Anzeigenprodukte einzubetten, wie innerhalb von Google Ads.

Ich weiß, dass dies möglicherweise nicht jeden Anwendungsfall löst, insbesondere für Unternehmenswerbetreibende und Agenturen, aber wir integrieren diese Funktionen direkt in das Google Ads-System, wie durch automatisch erstellte Assets und den kürzlich eingeführten Bildgenerator für PMX und Suche.

Die andere Möglichkeit, wie wir Gemini anwenden, ist durch maßgeschneiderte Lösungen. Diese sind nicht immer offizielle Google-Produkte, aber wir haben viele großartige Lösungen auf GitHub verfügbar. Unsere G-Tech-Teams haben vorlagenbasierte Lösungen entwickelt, die spezifische Anwendungsfälle lösen. Ein Beispiel ist Feed Gen, das das Gemini-Modell verwendet und auf Best Practices für die Feed-Optimierung trainiert ist. Indem Sie nur einige hochwertige Beispiele bereitstellen, können Sie einen viel hochwertigeren Feed erstellen.

Denken Sie also an Gemini als eine leistungsstarke KI, die wir in viele unserer Produkte einbetten, wobei Google Ads eines der wichtigsten ist. Gleichzeitig haben wir auch angewandte, maßgeschneiderte Lösungen entwickelt, die Sie für spezifische Bedürfnisse nutzen können.

Frederick Vallaeys: Ja, und das macht viel Sinn. Mit der Feed-Generierung und dem generativen KI-Format, das der Feed haben muss, ist das eine Fähigkeit, über die viele Menschen nicht tief nachdenken. Aber Sie können dies sogar auf Landingpages anwenden. Eine Landingpage ist oft eine Vorlage mit bestimmten ausgefüllten Feldern. Das ist im Wesentlichen eine Variante von Markdown, zum Beispiel, oder es könnte eine JSON-Datei sein, die bestimmt, welche Textteile in welche Abschnitte der Seite gehen.

Wenn Sie Gemini also die Struktur dieser JSON oder Markdown geben und ihm dann sagen: “Hier ist das Produkt, das wir bewerben möchten”, kann es die vollständige strukturierte Datei generieren, die Sie direkt auf Ihre Website hochladen können. Dies ermöglicht es Ihnen, eine bessere Landingpage zu haben, ohne sie manuell bearbeiten oder in die Datenbank gehen zu müssen, um das Markdown zu sortieren.

Es kann Ihnen wirklich helfen, Dinge zu skalieren, wenn Sie anfangen, diese nuancierten Fähigkeiten der generativen KI zu nutzen.

Tetsuo Konno: Das ist ein super interessanter Punkt, weil wir viel über Anzeigen sprechen, aber bei einigen der Kunden, mit denen ich gearbeitet habe, wird es auch für die Kampagnenidee genutzt. Unsere YouTube-Teams haben einige großartige Beispiele, bei denen Gemini in der Lage war, kreative und nuancierte Ideen für Kampagnen zu entwickeln. Zum Beispiel half es, Humor von der typischen US-amerikanischen Art in etwas zu lokalisieren, das besser zu den Niederlanden passt.

Ich arbeite auch mit einem Einzelhändler, der eine sehr hohe Lagerumschlagshäufigkeit hat. Sie erhalten oft nur ein Produktbild und vielleicht einen Satz, der beschreibt, worum es bei dem Produkt geht. Ich denke, generative KI kann dort wirklich helfen, besonders da die meisten Modelle mittlerweile, einschließlich Gemini, multimodal sind. Es kann die Informationen aus dem Bild nehmen und in gut geschriebene Produktbeschreibungen umwandeln, was sehr mächtig ist. Darüber hinaus ermöglicht Ihnen diese qualitativ hochwertige Produktinformation, besser in der Suche abgeglichen zu werden, zum Beispiel.

Also ja, gute Punkte dort – denken Sie definitiv über Anzeigen hinaus und überlegen Sie auch, wie Sie Anweisungen an Gemini-Modelle geben können, wie zum Beispiel durch FeedGem.

Frederick Vallaeys: Richtig. Dann erhalten Sie bessere Anzeigen, eine höhere Qualitätsbewertung, was bedeutet, dass Sie einen niedrigeren CPC für dieselben Klicks zahlen. Ihr ROAS steigt, und alle sind glücklich.

Tetsuo Konno: Ja, genau. Und bei der Feed-Generierung ist es schön, generative KI zu nutzen, aber es kann tatsächlich einen großen Einfluss auf die Feed-Qualität haben. Wir haben dies bei einigen Werbetreibenden gesehen. Verbesserte Feed-Qualität führt zu mehr Impressionen, besserem CTR und niedrigerem CPC, wie Sie gesagt haben, was dann zu besseren Geschäftsergebnissen führt, was am wichtigsten ist.

Und ich möchte auch darauf hinweisen: Wir haben eine schöne Lösung namens FeedX, die auf GitHub verfügbar ist. Sie hilft bei A/B-Tests für Feeds, was immer ein ziemlich herausforderndes Thema war. Ich weiß, dass es einige Unternehmen mit Lösungen dafür gibt, aber dies ist ein offenes Paket, das Sie verwenden können, um FeedX zu testen. So können Sie tatsächlich sehen, dass diese generativen KI-Optimierungen zu besseren Ergebnissen führen.

Frederick Vallaeys: Okay. Ich werde einige davon in den Shownotes hinzufügen – genau wo auf GitHub diese coolen Google-Projekte zu finden sind. Danke, dass Sie diese geteilt haben.

Tetsuo Konno: Und ein Disclaimer, wir sagen immer, dass es kein offizielles Google-Produkt ist, aber es nutzt einige der Technologie und Stärken von Gemini auf eine vorlagenbasierte Weise. Auf diese Weise müssen Sie nicht alles selbst machen. Es ist eine vorlagenbasierte Lösung, die Sie für spezifische Anwendungsfälle nutzen können, wie Feed-Optimierung oder das Testen von Feeds. Wir haben auch Lösungen zur Generierung von Bild-Assets und deren Verknüpfung mit der richtigen Anzeigengruppe oder zur Erstellung von RSAs durch KI und solche Dinge.

Frederick Vallaeys: Ich habe generative KI ziemlich viel für das Schreiben von Skripten und für ihre multimodalen Fähigkeiten genutzt. Ich gehe einfach an das Whiteboard, skizziere, was ich tun würde, und es generiert das Skript. Besonders mit den neuesten GPT-Modellen, die besseres Denken haben, waren sie in dieser Hinsicht wirklich gut für mich. Und ich bin sicher, da Google hinter Anzeigenskripten steht, muss Gemini darin auch ziemlich gut sein.

Tetsuo Konno: Ja. Um ehrlich zu sein, habe ich nicht so viel aktuelle Erfahrung mit dem Schreiben von Skripten, aber was ich von Werbetreibenden höre, ist, dass generative KI im Allgemeinen bei Dingen wie dem Codieren offensichtlich viel helfen kann. Wir haben auch etwas in unserer Cloud-Umgebung namens Code-Assistent. Für Google Ads-Skripte kann es auch sehr leistungsstark sein. Es beschleunigt wirklich die Zeit, die Sie benötigen, um von der Idee zum tatsächlichen Skript auf den Markt zu kommen.

Frederick Vallaeys: Ja, für mich selbst hatte ich früher eine Idee für ein Skript und dann verbrachte ich ein paar Tage damit, es zu schreiben. Jetzt ist es normalerweise Freitagnachmittag um vier Uhr, wenn ich denke: “Ich sollte diese Woche ein Skript schreiben”, und bis fünf Uhr hat die generative KI tatsächlich etwas produziert, das funktioniert. Ich stelle es auf Gist auf GitHub, und es ist da draußen. Es ist eine nützliche kleine Sache, die Leute kostenlos nutzen können.

Aber lassen Sie uns ein wenig in Richtung Berichterstattung und Analyse mit generativer KI wechseln. Was sehen Sie in diesem Bereich?

Tetsuo Konno: Ja, ich denke, das ist auch ein super interessanter Bereich. Generative KI zu nutzen, um die Daten, die wir haben, besser zu verstehen, ist ein Game-Changer. Etwas, das wir auch in Looker mit generativer KI haben, ist besonders interessant, weil es eine konversationellere Erfahrung schafft. Indem Sie Fragen stellen oder Aufforderungen geben, können Sie tatsächlich Visualisierungen aus Datensätzen in Form von Grafiken oder Tabellen erhalten.

Darüber hinaus können Sie es bitten, die Daten zu erklären. Es wird fast wie ein Kommentator oder Erzähler. Sie können sagen: “Gib mir diese Daten”, und dann sehen Sie ein Diagramm. Dann fragen Sie: “Erkläre den Trend hier. Was sind die drei wichtigsten Erkenntnisse?”

Das sind die Arten von Dingen, die wir mit Gemini in Looker haben, aber wir haben auch einen Google Ads-Berichtsgenerator, der ebenfalls auf Gemini basiert. Er kann Ihnen helfen, die Daten zu verstehen und sogar Folien oder Zusammenfassungen zu erstellen. Also, ich denke, in diesem Bereich ist es definitiv sehr leistungsstark.

Frederick Vallaeys: Schön, ich liebe es. Und wir haben einige Optmyzr Labs-Funktionen, von denen eine ein Folienbauer ist. Er ermöglicht es Ihnen, Ihre PPC-Leistung zu erzählen und zu sagen: “Schau dir die letzten 30 Tage Daten an und sag mir fünf Dinge, die ich hätte besser machen können” – fünf Optimierungsvorschläge oder was auch immer es sein mag. Es ist lustig, weil wenn Sie zur generativen KI gehen und fragen: “Sag mir fünf positive Dinge über das Konto”, nehmen Sie diese Vorschläge und sprechen mit Ihrem Kunden und sagen: “Hey, wir haben diese Woche/Monat erstaunliche Arbeit geleistet”, und sie geben Ihnen einen Daumen hoch, “Weiter so.”

Dann drehen Sie sich zur gleichen KI um und fragen: “Was sind fünf Dinge, die ich in diesem Konto falsch gemacht haben könnte?” und sie antwortet: “Hier sind fünf Dinge, die Sie beheben könnten, um Ihren Kunden nächsten Monat noch glücklicher zu machen.” Es ist wirklich cool, wie es wie dieser Seitenlinien-Spieler, dieser Coach agiert.

Es ist auch wirklich großartig für das Training, habe ich festgestellt. Wenn Sie in die Statistik einsteigen möchten, sie aber nicht vollständig verstehen, wird generative KI ein Diagramm ausspucken, aber Sie können tatsächlich sagen: “Erkläre mir dieses Diagramm. Wie wurden die Daten analysiert? Was waren die Rückblickfenster? Welche potenziellen Fallstricke sollte ich beachten?”

Was so cool ist, ist, dass die Bildung, die wir normalerweise erhalten, aus dem Lesen von Webseiten, dem Ansehen von YouTube-Videos stammt, und alles ist so strukturiert, wie jemand anderes denkt, dass wir es konsumieren sollten. Aber mit generativer KI können Sie hin und her springen und es an Ihren bevorzugten Lernstil anpassen. Das macht es so einzigartig und mächtig.

Tetsuo Konno: Ja, und ich denke, was auch im Berichtsbereich interessant ist, ist, dass ich mit einem Kollegen aus dem Cloud-Team mitgegangen bin, der eine Looker-Demo gemacht hat. Durch das Stellen von Fragen wurden automatisch Berichte generiert und so weiter. Aber der faszinierende Teil ist, dass Sie nicht mehr gut im Codieren sein müssen, um diese Einblicke zu gewinnen.

Wenn Sie den SQL-Code öffnen, können Sie sehen, dass er im Hintergrund geschrieben wird, um die Visualisierungen aus der Datenbank zu erzeugen. Obwohl ich in diesem Bereich ziemlich viel arbeite, finde ich das ziemlich verblüffend. Es macht das Gewinnen von Einblicken viel zugänglicher für alle im Unternehmen, da Sie nicht mehr auf andere angewiesen sind, um diese Datensätze zu ziehen und zu erstellen. Wie ich bereits erwähnt habe, müssen Sie kein Coder mehr sein. Indem Sie einfach eine Aufforderung stellen, wird im Hintergrund SQL-Code generiert, wodurch Einblicke und Daten für ein breiteres Publikum innerhalb eines Unternehmens zugänglicher werden.

Also, ich denke, das ist definitiv ein sehr mächtiger Teil der generativen KI.

Frederick Vallaeys: Und ich denke, das ist eine perfekte Überleitung zu der Idee, dass Sie jetzt Dinge selbst tun können, die Sie in der Vergangenheit andere im Team hätten erledigen lassen müssen. Was ist Ihre Meinung zur Zukunft des PPC-Spezialisten?

Wie sichern wir uns für die Zukunft ab und stellen sicher, dass wir weiterhin unseren Lebensunterhalt verdienen? Wir brauchen vielleicht nicht unbedingt einen Job, aber wir werden immer noch Einkommen benötigen. Also, wie behalten wir das?

Tetsuo Konno: Ja, genau. Es gibt hier ein paar interessante Blickwinkel. Zuerst ein Gedanke, der vielleicht ein bisschen kitschig klingt, zumindest denke ich, dass die Niederländer es so nennen könnten. Aber ich glaube immer noch, dass es Wahrheit in einer Aussage gibt, die wir in einigen unserer Präsentationen verwenden: Als Marketer konkurrieren Sie nicht gegen KI, Sie konkurrieren gegen Marketer, die sie effektiv nutzen und das Beste daraus machen.

Der erste Punkt ist also, kämpfen Sie nicht dagegen. Stellen Sie stattdessen sicher, dass Sie wirklich gut darin werden, sowohl prädiktive als auch generative KI in Ihrem Job zu nutzen. Lernen Sie, wie man damit arbeitet und sich in diesem Bereich kontinuierlich verbessert. Dies wird Ihnen helfen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht. Um ehrlich zu sein, die Rolle eines echten Single-Channel-PPC-Spezialisten könnte nicht mehr ausreichen. Mit generativer KI und all den verfügbaren Tools gibt es wirklich keine Entschuldigung, Ihr Skillset nicht zu erweitern. KI kann viel Zeit für strategischere Aufgaben freisetzen.

Ich denke, die Zukunft einer Spezialistenrolle ist es, vielseitiger zu sein, ein bisschen mehr T-förmig. Es gibt immer noch Bereiche, zumindest heute, die KI noch nicht vollständig gemeistert hat – insbesondere komplexe, multidisziplinäre Projekte. Zum Beispiel erfordert die Datenaktivierung immer eine Abstimmung zwischen dem Datenteam und PPC. Wie stellen wir sicher, dass diese Abstimmung erfolgt? Oder, wie beweisen wir dem CFO, dass unsere Investitionen sich auszahlen? Wie können wir die Inkrementalität eines bestimmten Kanals nachweisen oder die Rolle der Suche innerhalb des gesamten Medienmixes zeigen und wie diese Suchdaten in das Modell eingespeist werden?

Also, ich denke, zurückzutreten und strategischer, mehr T-förmig zu werden, ist definitiv der Weg nach vorne. Ich habe sogar Gemini gefragt, inspiriert von Ihrem Buch, in dem Sie über die Rollen des PPC-Arztes, Piloten und Lehrers sprechen, um eine vierte Rolle basierend auf dem, was ich gerade erwähnt habe, zu entwickeln. Sie schlugen etwas wie einen Koch, Prediger oder Orchesterleiter vor, jemand, der mehrere bewegliche Teile überwacht, sie verbindet und die Richtung für jeden Kanal festlegt. So würde ich die zukünftige Rolle eines PPC-Spezialisten beschreiben.

Frederick Vallaeys: Schön. Ja, ich habe einmal einen Beitrag geschrieben, in dem ich es mit einem Restaurantbesitzer verglichen habe. Die Analogie war, dass wenn Sie Chat-Assistenten verwenden, Sie sie bitten können, “kochen Sie mir ein großartiges Gericht”, und es wird etwas Erstaunliches schaffen, aber Sie könnten es hassen. Das liegt daran, dass der Standard ist, dass Sie Ihre diätetischen Einschränkungen oder die Zutaten, die Sie mögen, nicht angegeben haben.

Eine interessante Sache an diesen Chat-Systemen ist, dass je mehr Einschränkungen Sie ihnen auferlegen, desto besser werden sie tatsächlich darin, innovative, coole Ideen zu entwickeln. Der Trick besteht also darin, ihm mehr Grenzen zu geben und ihm zu sagen, für wen Sie dieses Gericht zubereiten. Sobald Sie das tun, wird es mit etwas Großartigem kommen. Es geht darum, zu wissen, wie man es auffordert und mit ihm arbeitet, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Das knüpft auch an das Lokalisierungsbeispiel an, das Sie zuvor erwähnt haben. Eines meiner Lieblingsbeispiele ist genau das, was Sie gesagt haben – es geht nicht nur darum, eine Anzeige von Englisch ins Niederländische zu übersetzen. Sie müssen es für einen Niederländer lustig machen. Ein Niederländer ist anders als ein Amerikaner. Wir schauen andere Shows, wir haben andere Empfindlichkeiten.

Ich habe das tatsächlich für eine Anzeige für einen Blumenlieferservice gemacht. Ich habe es gebeten, die Anzeige für ein Pariser Publikum zu lokalisieren, und es begann, das Wort “élégance” einzuführen – was ein gängiger Begriff in Paris ist. Am nächsten Tag sah ich eine Anzeige für Air France, und sie hatte das Wort “élégance” darin. Zuerst dachte ich, GPT würde das nur erfinden, aber es versteht eindeutig, dass “élégance” eine lokale Empfindlichkeit ist, die es sinnvoll macht, in die Botschaft einzufügen.

Tetsuo Konno: Ja, genau. Eine andere Möglichkeit, darüber nachzudenken, und ich glaube, diese Analogie hat immer auf PPC zugetroffen, besonders mit Blick auf die Zukunft, ist, dass Sie ein “Input-Master” sein müssen. Es geht darum, die richtigen Daten in das System einzuspeisen, klare Ziele zu haben und sicherzustellen, dass die Daten ausgerichtet sind. Aber im Bereich der generativen KI, wie Sie erwähnt haben, geht es beim “Input-Master” darüber hinaus, es bedeutet, die richtigen Aufforderungen und den Kontext für diese Modelle zu haben. Also, Sie sind immer noch ein Input-Master, aber auch ein “Output-Evaluator”. Alles dazwischen kann wahrscheinlich von KI-gestütztem Media Buying gehandhabt werden – die verschiedenen Kampagnentypen, die wir in Google Ads besprochen haben. Aber die Bewertung dieses Outputs, das Einordnen in den Gesamtkontext des Marketing-Mix und das Nachweisen der Inkrementalität sind immer noch unglaublich wertvolle Aufgaben.

Da wir uns von der Kampagnenverwaltung entfernen, sollte der Fokus darauf liegen, ein Input-Master und ein ausgezeichneter Output-Evaluator zu werden.

Frederick Vallaeys: Ja, absolut. Es war fantastisch, Sie hier zu haben, Tetsuo, und danke, dass Sie diese erstaunlichen Einblicke in generative KI und deren Nutzung im Google Ads-Framework geteilt haben. Wenn Leute in Kontakt treten oder mehr über die Dinge erfahren möchten, über die Sie gesprochen haben, was sollten sie tun?

Tetsuo Konno: Ja, Sie können mir auf LinkedIn folgen. Ich habe hier keine schöne URL, aber vielleicht können Sie das später hinzufügen. Aber ja, folgen Sie mir auf LinkedIn, und wenn Sie sich melden, werde ich definitiv antworten. Und wir können auch über meine Google-E-Mail in Kontakt bleiben.

Wenn Sie bei Veranstaltungen rund um Amsterdam sind, melden Sie sich auf jeden Fall. Ich denke nicht, dass ich bald in den USA sein werde, aber ich werde im März bei Friends of Search sein. Also, zögern Sie nicht, sich zu melden, wenn Sie Fragen haben.

Frederick Vallaeys: Großartig! Und für alle, die zuschauen, werden wir Tetsuos LinkedIn in den Shownotes hinzufügen, zusammen mit einer Menge anderer Ressourcen, die er erwähnt hat. Damit beenden wir eine weitere Episode. Ich hoffe, es hat Ihnen gefallen! Wenn ja, geben Sie bitte ein Like und abonnieren Sie, damit Sie über zukünftige Episoden benachrichtigt werden. Danke fürs Zuschauen von PPC Town Hall. Wir sehen uns beim nächsten Mal.