Slava Wagner – SEA, CRO, Data & Forecasting

DE

EN

Google Ads: Forecasts für die Performance der Conversion-Entwicklungen (Conversion-Anzahl und Kosten pro Conversion) für Standorte im Standort-Targeting von Google Ads mit Microsoft Power BI for Desktop via Regressionsanalysen

Google Ads: Forecasts über Standort-Targeting mit Microsoft Power BI for Desktop

In diesem Artikel werden wir uns mit der Prognose der Leistung von Konversionsentwicklungen auf Google Ads für Standort-Targeting befassen. Wir nutzen hierfür Microsoft Power BI for Desktop und führen Regressionsanalysen durch, um die Conversion-Anzahl und die Kosten pro Conversion zu prognostizieren.

Prognosemethodik

Um Prognosen für die Conversion-Entwicklung vorzunehmen, verwenden wir Regressionsanalysen, um vergangene Daten zu untersuchen und zukünftige Trends abzuleiten. Hierbei betrachten wir sowohl die Conversion-Anzahl als auch die Kosten pro Conversion, um fundierte Vorhersagen zu generieren.

Datenanalyse mit Microsoft Power BI for Desktop

Microsoft Power BI for Desktop bietet leistungsstarke Funktionen zur Datenvisualisierung und Analyse. Durch die Integration von Google Ads-Daten können wir detaillierte Einblicke in die Leistung der Anzeigen erhalten und diese Informationen für unsere Prognosen nutzen. Die Kombination von Google Ads-Daten mit den Analysetools von Power BI ermöglicht es uns, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Durch die Anwendung von Regressionsanalysen mit Microsoft Power BI for Desktop konnten wir erfolgreiche Prognosen für die Performance der Konversionsentwicklungen auf Google Ads erstellen. Diese Prognosen liefern wichtige Einblicke in die zu erwartenden Conversion-Zahlen und die Kosten pro Conversion für verschiedene Standorte im Rahmen des Standort-Targetings von Google Ads.

Abschließend lässt sich sagen, dass die Kombination von Google Ads mit Microsoft Power BI for Desktop und der Einsatz von Regressionsanalysen Unternehmen dabei unterstützen können, fundierte Entscheidungen zur Optimierung ihrer Werbekampagnen zu treffen und ihre Marketingbudgets effektiver einzusetzen.

Durch die Nutzung von prädiktiven Analysen können Werbetreibende wertvolle Einblicke gewinnen und ihre zukünftigen Marketingstrategien auf eine solide Datenbasis stützen.

Warum haben bei Google Ads die unterschiedlichen geografischen Standorte im Standort-Targeting teilweise so unterschiedlich in Hinblick auf die Conversion-Anzahl und die Kosten pro Conversion?