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Google Ads: Forecasts über die Leistung von Smart-Bidding-Gebotsstrategien ‘Conversions maximieren’ und ‘Conversion-Wert maximieren’ mit Microsoft Power BI for Desktop via Regressionsanalysen

Google Ads: Forecasts zu Smart Bidding Gebotsstrategien ‘Conversion maximieren’ und ‘Conversion-Wert maximieren’ mit Microsoft Power BI for Desktop

 

Einführung

Google Ads bietet Werbetreibenden eine Vielzahl von Optionen für Gebotsstrategien, die es ermöglichen, die Leistung ihrer Kampagnen zu optimieren. Zwei prominente Gebotsstrategien sind “Conversions maximieren” und “Conversion-Wert maximieren”, die auf die Maximierung der Conversions bzw. des Conversion-Werts abzielen. In diesem Artikel wird untersucht, wie Microsoft Power BI for Desktop in Verbindung mit Regressionsanalysen genutzt werden kann, um Prognosen über die Leistung dieser Smart-Bidding-Gebotsstrategien zu erstellen.

Vorteile von “Conversions maximieren”

  • Fokus auf die Steigerung der Conversion-Anzahl: Diese Gebotsstrategie priorisiert die Maximierung der Anzahl von Conversions, unabhängig von deren Wert. Dies kann für Unternehmen von Vorteil sein, die in erster Linie daran interessiert sind, die Anzahl ihrer Leads, Verkäufe oder anderen Conversions zu steigern.
  • Einfacher zu verwalten: Mit “Conversions maximieren” müssen Unternehmen lediglich ein Tagesbudget festlegen, und der Rest wird von Google Ads erledigt. Die Gebote werden automatisch an die individuelle Performance des Unternehmens angepasst, um die größte Anzahl von Conversions mit dem vorgegebenen Budget zu erzielen.
  • Geeignet für Unternehmen mit begrenztem Budget: “Conversions maximieren” ist für Unternehmen mit einem begrenzten Werbebudget geeignet, da es den Fokus auf die Steigerung der Conversion-Anzahl legt, anstatt auf den Wert dieser Conversions. Unternehmen können so das Beste aus ihrem Budget machen und die Anzahl ihrer Conversions steigern.

Vorteile von “Conversion-Wert maximieren”

  • Fokus auf die Steigerung des Conversion-Werts: Diese Gebotsstrategie zielt darauf ab, den Gesamtwert der Conversions zu maximieren, indem sie Gebote für Keyword- und Anzeigengruppen anpasst, von denen erwartet wird, dass sie den höchsten Conversion-Wert generieren.
  • Hoher Return on Investment (ROI): Mit “Conversion-Wert maximieren” können Unternehmen einen höheren ROI erzielen, da die Gebote automatisch an die Wahrscheinlichkeit einer hochwertigen Conversion angepasst werden. Das bedeutet, dass Unternehmen weniger für ineffiziente Platzierungen zahlen und mehr für Platzierungen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu Conversions mit hohem Wert führen.
  • Geeignet für Unternehmen mit hohem Average Order Value (AOV): “Conversion-Wert maximieren” ist für Unternehmen mit einem hohen AOV geeignet, da der Fokus auf der Maximierung des Gesamtwerts der Conversions liegt. So können Unternehmen ihre Werbeausgaben optimieren und einen höheren ROI erzielen.

Nachteile von “Conversions maximieren”

  • Kein Fokus auf den Conversion-Wert: Unternehmen, die “Conversions maximieren” verwenden, sollten beachten, dass diese Strategie keinen Fokus auf den tatsächlichen Wert (Monetarisierungsaspekt) der einzelnen Conversions setzt.
  • Anfälliger für Klickbetrug: Unternehmen, die “Conversions maximieren” verwenden, können anfälliger für Klickbetrug sein, da die Gebote für alle Conversions gleich sind, unabhängig davon, ob es sich um legitime Conversions oder Klickbetrug handelt.

Nachteile von “Conversion-Wert maximieren”

  • Komplexere Verwaltung: Mit “Conversion-Wert maximieren” ist ein höherer manueller Aufwand verbunden als mit “Conversions maximieren”, da Unternehmen die Conversion-Werte für verschiedene Keyword- und Anzeigengruppen festlegen müssen.
  • Abhängigkeit von genauem Conversion-Tracking: “Conversion-Wert maximieren” erfordert ein genaues Conversion-Tracking, um effektiv zu sein. Wenn das Conversion-Tracking ungenau ist, kann die Gebotsstrategie nicht effektiv auf die Maximierung des Conversion-Werts zugreifen.
  • Geeignet nur für große Datenmengen: “Conversion-Wert maximieren” ist für Unternehmen mit großen Datenmengen geeignet, da ein signifikanter Datenfluss erforderlich ist, damit die Gebotsstrategie effektiv lernen und optimieren kann.

Datenerfassung und -vorbereitung

Zur Durchführung dieser Analyse wurden Daten aus Google Ads extrahiert und in Microsoft Power BI for Desktop importiert. Die Daten umfassen relevante Metriken wie Impressionen, Klicks, Kosten, Conversions und Conversion-Wert für Kampagnen, die entweder die Gebotsstrategie “Conversions maximieren” oder “Conversion-Wert maximieren” verwenden.

Regressionsanalyse

Durch die Anwendung von Regressionsanalysen auf die vorbereiteten Daten können wir die Beziehung zwischen den eingesetzten Gebotsstrategien und den erzielten Ergebnissen verstehen. Dies ermöglicht uns, Prognosen über die erwartete Leistung von Kampagnen mit verschiedenen Gebotsstrategien zu erstellen.

Ergebnisse

Die Regressionsanalyse liefert interessante Erkenntnisse darüber, wie sich die Wahl der Gebotsstrategie auf die erzielten Conversions und den Conversion-Wert auswirkt. Basierend auf den prognostizierten Modellen können Werbetreibende fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Gebotsstrategie am besten zu ihren Zielen passt und welche Ergebnisse sie erwarten können.

Fazit

Die Nutzung von Microsoft Power BI for Desktop in Verbindung mit Regressionsanalysen ermöglicht es Werbetreibenden, fundierte Prognosen über die Leistung von Smart-Bidding-Gebotsstrategien in Google Ads zu erstellen. Durch das Verständnis der Auswirkungen verschiedener Strategien können Werbetreibende ihre Kampagnen effektiver verwalten und ihre Ziele besser erreichen.

Mit diesen Erkenntnissen können Werbetreibende ihre Marketingstrategien optimieren und ihre Investitionen in Google Ads gezielter einsetzen, um maximale Wirkung und Effizienz zu erzielen.