Neue Daten zum Qualitätsfaktor in AdWords

Seit letztem Dienstag (23.Mai) gibt es wieder etwas neues im deutschen AdWords: Historische Daten zum Qualitätsfaktor.

Was ist neu?

Bisher war nur der aktuelle Faktor zu sehen, so dass man tägliche Daten runterladen und abspeichern musste, wenn man den Qualitätsfaktor vor und nach einer Maßnahme vergleichen wollte. Jetzt sind die Daten da – für jeden Tag seit dem 01.01.2016.

Und damit nicht genug: AdWords liefert nicht nur den Endwert des Qualitätsfaktors, sondern auch die Werte der einzelnen Unterfaktoren: Anzeigenrelevanz, Nutzererfahrung mit der Zielseite und erwarteter CTR.

Wie sehen die neuen Daten zum Qualitätsfaktor in AdWords aus?

Adwords liefert jetzt insgesamt 8 Qualitätsfaktor-Spalten, und davon sind 7 neu (alle ausser dem aktuellen Qualitätsfaktor). Sie lassen sich in der Keyword-Ansicht unter „Spalten“ auswählen. Anzeigenrelevanz, Nutzererfahrung mit der Zielseite, Erwarteter CTR gibt es jeweils einmal als aktuellen Wert (nur heutiger Wert) und einmal als „Verlaufs-Wert“, d.h. als historischen Wert. Wenn Sie den Verlauf dieser Werte für einen Zeitraum von z.B. 3 Monaten sehen möchten, wählen Sie oben den Zeitraum aus, und wählen anschliessend unter „Segment“ -> „Zeit“ die Zeiteinheit, die Sie interessiert, also z.B. Tag, Woche oder Monat.Neue Daten zum Qualitätsfaktor in AdWords

Die Daten lassen sich ohne Probleme exportieren und weiter verarbeiten.

Die neuen Daten zum Qualitätsfaktor nutzen

Eine der grundlegensten Aufgaben beim AdWords Management ist es, den Qualitätsfaktor bei wichtigen Keywords zu steigern. Denn das bedeutet einen günstigeren Klickpreis(CPC) und oft auch mehr Traffic.

Für diese Aufgabe sind die neuen Daten eine ausgzeichnete Grundlage. Man kann leicht verfolgen, welchen Effekt eine Optimierungsmaßnahme wie z.B. eine neue Landingpage oder ein veränderter Anzeigentext hatte.

Lohnt sich die Umstellung alter AdWords Anzeigen auf das neue Format?

Mitte 2016 hat Google AdWords den Schritt gemacht und die neuen ETAs (expanded text ads) eingeführt. Mittlerweile dürfen neue Anzeigen nur noch in diesem Format erstellt werden.

Aber was ist mit den alten AdWords-Anzeigen, die noch im alten Format vorliegen? Und vor allem: Lohnt sich die Mühe, sie auf das neue Format umzustellen?

Die Untersuchung

Wir haben mehr als 1.000 Anzeigen aus mehreren Accounts und Branchen und ihre Performance ausgewertet und dabei Anzeigen im neuen und im alten Format verglichen.
Unsere Fragestellung war: Wie wirkt sich die Art der Anzeige (alter oder neuer Typ) auf den CPC und die Durchklickrate (CTR) aus?

CTR neue Adwords Anzeigen vs. alte AdWords Anzeigen
cpc-adwords

Die Ergebnisse sind so eindeutig wie erstaunlich

1. Anzeigen des neuen Typs erreichen im Schnitt einen fast doppelte so hohen CTR wie die alten.
2. Die neuen Anzeigen weisen im Schnitt einen etwas höheren CPC auf, der Unterschied ist aber vernachlässigbar.
3. Anzeigen mit Keyword-Platzhalter haben im Schnitt 30% höhere CTRs als Anzeigen mit festem Titel.

FAZIT

Die Umstellung alter auf neue Anzeigen lohnt besonders bei den Anzeigengruppen, bei denen Sie den Traffic steigern möchten. Mein Tipp: Ordnen Sie Ihre Anzeigengruppen nach Anzahl der Conversions und fangen Sie bei der mit den meisten Conversions an.

(Hinweis: Auch wenn wir über 1.000 Anzeigen mit Millionen von Impressionen über einen Zeitraum von 6 Monaten ausgewertet haben kann es natürlich statistische Abweichungen geben. )

Was bringt der „Bericht zur bezahlten und organischen Suche“ in AdWords?

Ein Bericht den meiner Erfahrung nach in AdWords nur wenige nutzen ist der „Bericht zur bezahlten und organischen Suche“. Es werden darin Werte aus der Search Console (Webmaster Tools) zu den organischen Suchen mit den bezahlten Ergebnissen verknüpft. Und zwar nur fürs Suchnetzwerk, ohne Shopping und sonstiges. Das sieht dann so aus:

Bericht zur bezahlten und organischen Suche (klicken zum vergrößern)
Abb. 1: Bericht zur bezahlten und organischen Suche

In der 1. Zeile stehen die Werte für die organische Google-Suche, in der 2. Zeile die Werte für die bezahlte Suche (AdWords), in der 3. wird beides summiert. Alle offiziellen Infos zu diesem Bericht gibt es hier.

 

Voraussetzungen

Der Report findet sich unter „Dimensionen“. Voraussetzung ist, dass ihr die Domain in Search Console angelegt habt und dann die beiden Konten verknüpft. Das geht in AdWords. Oben rechts auf das Rädchen klicken, „Verknüpfungen“ wählen und in „Search Console“ gehen. Dort könnt ihr die Verknüpfung einstellen.

Hier kann man beide Welten zusammenführen, und so diesem Report seinen Sinn entlocken: Keywords, die organisch gut performen auch in AdWords zu bewerben.

 

Neue gute Keywords für AdWords entdecken

Um interessante neue Keywords zu identifizieren schauen wir uns an, welche organischen Suchen einige Klicks auf unsere Seite gebracht haben. Dafür einfach die ganze Liste sortieren nach „Werte zur organischen Suche“ -> Klicks.

Geht sicher, einen möglichst langen Zeitraum zu definieren, um ein Maximum an Daten zu haben. Am besten die letzten 90 Tage (das Limit in Search Console). Jetzt je nach Umfang eurer Liste alle Keywords mit einer Mindestzahl an Klicks (z.B. nur KW mit mindestens 50 oder 100 Klicks) anschauen.

Jetzt in der Liste alle Keywords rausnehmen, die schon bezahlte Klicks bekommen. Denn wir suchen ja Suchworte, die noch nicht in unserem AdWords Account beworben werden.

Um interessante Keywords rauszufiltern haben wir jetzt die Klickrate, aber uns fehlen noch 2 wichtige Infos: Die Landing Page, auf die die Klicks gingen, und welcher Wert durch diese Klicks generiert wurde. In anderen Worten, Seitenwert der Landing bzw. Conversions.

An die kommen wir heran, indem wir in der Search Console unter „Suchanfragen“ auf „Suchanalyse“ gehen. Oben als Zeitraum 90 Tage auswählen. Dann nach Klicks absteigend sortieren.

Suchanfragen in Search Console
Abb. 2: Suchanfragen in Search Console

Unten am besten 500 Zeilen auswählen. Die schlechte Nachricht ist, dass wir um die Landings herauszufinden alle Keywords einzeln anklicken müssen. Also nehmen wir die Liste aus dem Report oben und schauen uns je nach der zur Verfügung stehenden Zeit, die wichtigsten 30-100 Keywords (die keine bezahlten Klicks erhalten haben) an.

Los gehts: Das erste in Frage kommende Keyword anklicken. Jetzt oben „Seiten“ markieren. Es erscheint eine Liste mit allen Zielseiten für dieses Keyword und der Angabe, wie viele Klicks auf jede Seite entfielen.

Landing Pages für Keywords
Abb. 3: Search Console Landing Pages für Keywords

Jetzt schauen wir uns an, welchen Seitenwert hier erzeugt wurde. Dafür in Analytics einloggen, die letzten 90 Tage

Alle Seiten Google Analytics
Abb. 4: Alle Seiten Google Analytics

als Zeitraum auswählen. Jetzt in „Verhalten“ -> „Websitecontent“ -> „Alle Seiten“, als Filter den Namen der Seite eingeben (ein Teil genügt meistens). Zweitens oben in den Segmenten „organische Zugriffe“ auswählen.

Die Zahl der „Einstiege“ sollte ungefähr mit der Zahl aus Search Console übereinstimmen (wenn der gleiche Zeitraum ausgewählt ist). Es sei denn, es gab noch weitere organische Keywords, die diese Landing getriggert haben (falls die Zahl deutlich abweicht, geht zum nächsten Keyword über).

Wie hoch ist der Seitenwert (was er genau bedeutet, dazu mehr hier)?  Multipliziert ihn mit der Durchschnittsmarge in eurem Shop, und ihr wisst ungefähr, wie viel ihr maximal für einen Klick ausgeben solltet. Beispiel: Seitenwert = 20 €, Margen 10%, Max CPC = 20 * 0,1 = 2 €. Hiervon noch die MwSt. abziehen, denn Max CPC in Google ist netto, während Ecommerce Umsatz meist Brutto angegeben wird: 2 € / 1,19 = 1,68 €.

Alle Keywords, die man auf diese Weise als interessant einstuft, können jetzt in AdWords angelegt werden. Als Broad oder Exact Match, je nachdem wie es sinnvoll erscheint. Die Landing Page habt ihr ja schon.

 

Anleitung – Shopping Kampagnen im Editor automatisiert anlegen

Sie haben einen Shopping Feed mit vielen Kategorien, Unterkategorien und Produkten. Daraus Kampagnen und Anzeigengruppen zu erstellen, ist eine Herausforderung. Je granularer die Anzeigengruppen erstellt werden sollen, desto höher ist der manuelle Aufwand. Denn im AdWords Backend können Sie immer nur 1 Anzeigengruppe gleichzeitig erstellen.

Um nicht zu viele Anzeigengruppen erstellen zu müssen, werden Kampagnen deswegen oft analog zu den Produktkategorien angelegt, und die Anzeigengruppen sind dann oft die Unterkategorien mit allen ihren Produkten. Das kann dann z.B. so aussehen:

Kampagne: Tresore -> Anzeigengruppe: Möbeltresore

Das bedeutet aber auch, dass man negative Keywords nur pro Unterkategorie (hier Möbeltresore) hinzufügen kann. Welches Produkt innerhalb der Unterkategorie für welches Keyword im Einzelfall angezeigt wird, bleibt dann Google überlassen.

Theoretisch lässt sich dieses Problem beheben, indem man für jeden Artikel 1 Anzeigengruppe anlegt. Denn so kann man genau steuern, für welche Keywords welcher Artikel (nicht) eingeblendet wird.
Das Problem ist nur, dass es ewig dauert, z.B. 1.000 Anzeigengruppen für 1.000 Artikel manuell an zu legen.

Mit Hilfe von Excel und dem AdWords Editor geht das wesentlich schneller: Dafür jetzt die Anleitung, wie man innerhalb von ein paar Stunden eine fast unbegrenzte Anzahl an Anzeigengruppen erstellt.

Als Kampagnenstruktur wähle ich im folgenden Kampagne = Unterste Kategorieebene (in Abb.1: „Möbeltresore“) und Anzeigengruppe = Artikel ID. Man erhält also 1 Anzeigengruppe für jeden Artikel. Man kann auch als Kampagne die oberste Kategorieebene wählen – das bleibt Ihnen überlassen.

Schritt für Schritt: So erstellen Sie automatisiert 1 Anzeigengruppe pro Artikel-ID in Shopping

Im Beispiel haben wir einen Produktfeed mit 3 Kategorie-Ebenen, die oberste heisst „default“ (=subsumiert alle Produkte); dann kommt Haupt- und Unterkategorie.

Kategorien im Shopping Feed
Abb1.: Kategorien im Shopping Feed

Hieraus wollen wir jetzt für jedes Produkt mit so wenig Aufwand wie möglich 1 Anzeigengruppe erstellen. Die Kampagne wird „Möbeltesore“ heissen, die Anzeigengruppen darin sind alle einzelnen Artikel.

Schritt 1 – Den Google Shopping Feed herunterladen im xml Format. In

Feed in Excel öffnen
Abb. 2: Feed in Excel öffnen

Excel als Arbeitsmappe (nicht xml Format) öffnen.

Schritt 2 – Schauen Sie sich die Spalte mit den Produkt-Kategorien (nicht die Google Kategorien, sondern Ihre eigenen) an. Im Beispiel heißt das Feld <g:product_type> (s. Abbildung 1). Wieviele Kategorie-ebenen haben Sie? In unserem Beispiel sind es 3, aber die Methode funktioniert auch mehr oder weniger Kategorien.

Schritt 3 – Erst einmal löschen wir im Feed alle Spalten außer: (1) Produktname; (2) SKU (Ihre Artikelnummer); (3) Verkaufspreis und (4) Ihre Produktkategorien. Die Produktkategorie muss als letzte der 4 Spalten stehen, so daß rechts von ihr Platz ist.

Abb. 3: Feed nach Formatierung in Excel
Abb. 3: Feed nach Formatierung in Excel

Schritt 4: Jetzt trennen wir die Spalte <g:product_type> in mehrere Spalten auf: Spalte markieren, auf „Daten“ -> „Text in Spalten“ -> „Delimited“ und das „>“ Zeichen als Delimiter auswählen, auf weiter, und fertigstellen. Die Zielzellen können überschrieben werden, da leer.

Das Ergebnis sieht so aus:

Nach Aufteilen der Spalten
Abb. 4: Nach Aufteilen der Spalten

Wir markieren die drei Spalten (hier D E F) und löschen die Leerzeichen (ersetzen “ “ durch „“), denn sonst funktionieren die späteren Formeln nicht richtig:

Abb. 5: Leerzeichen sind durch nichts zu ersetzen ;-)
Abb. 5: Leerzeichen sind durch nichts zu ersetzen…

Dann löschen wir die Spalten mit den übergeordnete Kategorien (default und Tresore, Spalten D und E). Es bleibt nur die genaueste Unterkategorie (Möbeltresore) stehen:

Abb. 5: Tabelle mit Unterkategorie

(Hinweis: Wenn Ihr Feed nicht bei allen Produkten die gleiche Anzahl an Kategorien/Subkategorien hat, nehmen Sie der Einfachheit halber die niedrigste gemeinsame Kategorie-Ebene).

Schritt 5 –  Jetzt erstellen wir rechts von der Kategorie eine Formel wie folgt: =“* / item id= „&“$“&A3&“$“

(Leerzeichen beachten!) A3 ist hier die Zelle, in der die Artikelnummer steht. Das Ergebnis sieht so aus:

ergebnis-3

Die $-Zeichen sind nur Platzhalter. Jetzt die Formel runterziehen für alle Zeilen. Anschließend markieren wir die Spalte mit der Formel, kopieren und fügen sie rechts wieder ein als Inhalte einfügen: Werte. Die Spalte mit den Formeln können wir löschen.

Schritt 6 – Jetzt die eingefügte Spalte mit den Werten markieren und alle $-Zeichen durch “ ersetzen. Die Tabelle sieht jetzt so aus:

Ergebnis 1

Schritt 7 – Die neue Spalte benennen wir um in „Produktgruppe“. Jetzt legen wir den CPC für die Anzeigengruppen fest. Mein Vorschlag für den Anfang: 0.5% vom Produktpreis. Also neue Spalte anlegen mit folgender Formel: = B3/200. Dann die Formel für alle Produkte runterziehen, die Spalte kopieren und wieder als Inhalte über sich selbst einfügen. Die Spalte nennen wir Max CPC:

ergbenis-neu

Schritt 8 – Für den Namen der Anzeigengruppe fassen wir SKU und Artikelname zusammen in einem Feld. Dafür fügen wir eine Formel in einer neuen Spalte ein: =A3&“-„&C3. Auch hier wieder: herunterziehen für alle Produkte, kopieren und als Inhalte: Werte drüberkopieren. Die Spalte nennen wir „Anzeigengruppe“:

Name der Anzeigengruppe

Schritt 9 – Jetzt bauen wir die Tabelle so um, dass wir sie im Editor hochladen können:

  • Die Spalten mit der SKU (hier A), dem Produktpreis (hier B) und dem Artikelname (hier C) löschen.
  • Die Spalte mit der Unterkategorie umbenennen in Campaign.
  • Die Spalte mit der Anzeigengruppe umbenennen in Adgroup.
  • Die Spalte mit der Produktgruppe umbenennen in Product Group.
  • Neue Spalte einfügen mit Namen „Campaign Type“. Dort als Wert überall „Shopping“ reinschreiben.
  • Neue Spalte einfügen „Merchant identifier“. Dort als Wert Ihre Merchant ID eintragen (zu finden im Merchant Center oben links).
  • Neue Spalte „Campaign Budget“: Hier das Tagesbudget für die Kampagnen eintragen, z.B. 10.
  • Neue Spalte „Country“: Das Zielland eintragen, z.B. „Germany“.
  • Neue Spalte „Product Group Type“: Hier überall „biddable“ als Wert eintragen.

Unser Status:

Datei für Upload in den Editor vorbereiten

Schritt 10 – Alle Zeilen kopieren und unten anfügen. In den neuen Zeilen folgendes ändern: (1) In der Spalte „Prodcut group type“ statt der „biddable“ jetzt „excluded“ eintragen. (2) In Spalte „Product group“ statt der Artikelnummer mit Anführungszeichen nur * eintragen:

Neue Zeilen einfügen

Schritt 11 – Alle neuen Zeilen nochmals kopieren und unten anfügen. In den neuen Zeilen folgendes ändern: (1) In der Spalte „Prodcut group type“ statt der „excluded“ jetzt „subdivision“ eintragen. (2) In Spalte „Product group“ das item id = * mit dem Leerzeichen davor(!) löschen. Wir haben jetzt für jede Anzeigengruppe 3 Zeilen:

Neues Ergebnis

Schritt 12 – Die Tabelle ist fertig. Jetzt alle Zellen mit Werten markieren und kopieren. Im Editor unter „Konto“ -> „Importieren“ -> „Text einfügen“ und im neuen Fenster auf „Aus Zwischenablage einfügen“ wählen (Bild anklicken für Vergrößerung):

Daten im Editor einfügen
Abb. 6: Daten im AdWords Editor als Text einfügen

Schritt 13 – Wir erhalten jetzt eine Fehlermeldung, dass das Absatzland der Kampagne ungültig ist. Die ignorieren wir und wählen „Fertigstellen und Änderungen prüfen“.

fehlermeldung ignorieren

Schritt 14 – Die neuen Kampagnen erscheinen grün unterlegt. Jetzt oben auf „Beibehalten“ klicken und alle neu erstellten Kampagnen markieren. Dann im Menu unten bei „Shopping Einstellungen“ in Land das Absatzland auswählen (z.B. Deutschland):

Für alle neuen Kampagnen das Absatzland wählen

Schritt 15 – So gut wie fertig! Jetzt noch links unten im Menu Verwalten auf „Anzeigengruppen“ klicken und alle neu erstellten Anzeigengruppen wählen (sie sind schwarz unterlegt). Im gelb unterlegten Feld unten „max. CPC Standardgebot (EUR)“ einen Wert eintragen, z.B. 0,1. Der Wert hat keine praktische Bedeutung. Anschließend woanders aus dem Menu heraus klicken, damit die Änderung wirksam wird:

CPC für die Anzeigengruppe einstellen
Abb. 8: Einen CPC für die Anzeigengruppe einstellen

Schritt 16 – Was jetzt noch fehlt sind die „Anzeigen“. Obwohl es sie in Shopping eigentlich nicht gibt, müssen sie erstellt werden, sonst geht nichts. Dafür gehen wir im Menu unten links auf Anzeigen -> Shopping Anzeigen. Dann oben auf „+ Shopping Anzeige hinzufügen“. Im folgenden Fenster alle neu erstellten Anzeigengruppen markieren, auf „Ok“ klicken -fertig.

Schritt 17 – Jetzt müssen wir die neuen Kampagnen nur noch hochladen, damit sie aktiv werden. Dazu erst oben auf „Änderungen überprüfen“ klicken. Es sollten keine Fehler erscheinen. Anschließend oben im Menu auf hochladen. FERTIG!

Ich habe die Anleitung selbst durchgeführt und es hat problemlos funktioniert. Meine Editor Version war 11.5.9. Egal ob ihr auf Probleme stoßt oder alles funktioniert ich freue mich über euer Feedback!

Google Shopping Optimieren für Fortgeschrittene

Google Shopping ist für viele Online-Shops eine der wichtigsten Traffic-Quellen und ein guter Teil des Marketing-Budgets fließt hier rein. Entsprechend wichtig ist die Optimierung. Im Folgenden dazu ein paar praktische Tipps.

Gehen wir dabei davon aus, daß die Basics wie die Techniken der Feed-Erstellung und Kampagnen-Erstellung bekannt sind. Hier geht es wie immer in diesem Blog um Maßnahmen, die ein gutes Verhältnis aus zu investierender Zeit und Optimierungseffekt bieten.

Das ständige Brot-und Butter Hinzufügen von negativen Keywords bedarf ja keiner weiteren Erwähnung für die meisten Shopping Promoter..

Die „Shotgun“-Kampagne

Hier handelt es sich um eine Kampagne (der Name ist Programm), die nur 1 Anzeigengruppe mit allen Produkte enthält, mit einem sehr geringen

Kampagne mit allen Produkten im Feed
Abb. 1: Kampagne mit allen Produkten im Feed

CPC. Sinn dieser Kampagne ist

  • In anderen Anzeigengruppen deaktivierte Produkte weiter zu bewerben: In manchen Fällen sinkt z.B. der Preis, oder es fallen Wettbewerber weg, oder es gibt aufgrund eines Artikels plötzlich wieder neue Nachfrage, und plötzlich konvertiert ein Produkt wieder.
  • Neue Produkte automatisch sofort zu bewerben, ohne eine extra Anzeigengruppe eingestellt zu haben
  • Alle möglichen Keyword/Produktkombinationen auszuprobieren, die für ein bestimmtes Produkt in anderen Kampagnen schon ausgeschlossen wurden
  • Auch Produkte zu bewerben, die in anderen Kampagnen vergessen wurden – manchmal sind Artikel z.B. keiner Kategorie zugeordnet und werden dadurch vergessen.
Verschiedene Kampagnen-Prioritäten für Long Tail und Short Tail

Auch bei Shopping sollte man in Keywords denken. Für welche Keywords macht eine Bewerbung für welches Produkt Sinn, für welche nicht? Die klassische Unterteilung ist

  • Generische Suchbegriffe mit allgemeinen Begriffen (Bsp.: „Handy“)
  • Suchbegriffe, die eine Marke oder anderes Merkmal enthalten (Bsp.: „Samsung Galaxy“)
  • und produktspezifische Suchbegriffe (Bsp.:“Samsung Galaxy S6″)

Da auch in Shopping Google Produkte mit einem möglichst hohen CTR anzeigen will, ist der CPC für unser Samsung S6 am niedrigsten, wenn genau dieses Produkt auch gesucht wird. Die Klickpreise für allgemeinere Suchen sind nicht nur oft höher, sondern sie konvertieren auch viel schlechter, da der User noch weit vom Kauf entfernt ist. Der Preis pro Conversion (CPA) ist also umso besser, umso genauer der Suchbegriff und das Produkt übereinstimmen.

Um sinnlosen Traffic zu vermeiden, müssen laufend die tatsächlichen Suchbegriffe geprüft werden und negative Keywords hinzugefügt werden. Tipp hierbei: Wenn ein Produkt eine eigene Anzeigengruppe hat, ist die Optimierung deutlich einfacher. Welcher CPC wurde für produktspezifische Suchbegriffe bezahlt? Wenn z.B. „Samsung S6“ oder „Samsung Galaxy S6“ fast nie einen CPC von >0,5 hatten, kann man den CPC dieser Anzeigengruppe auf 0,5 € senken. Dadurch erhält man weiterhin die produktspezifischen Sucher, aber allgemeinere Suchen mit höherem CPC fallen oft automatisch weg.

Wenn man doch an allgemeineren Suchen interessiert ist, aber den Traffic genau kontrollieren will, geht man folgendermaßen vor: Man kopiert eine Kampagne, löscht alle negativen Keywords (auf Anzeigengruppen- und

Abb. 2: Shopping Kampagnen mit verschiedenen Prioritäten
Abb. 2: Shopping Kampagnen mit verschiedenen Prioritäten

Kampagnenebene) und weist der neuen Kampagne einen (meist geringeren) CPC und eine geringere Priorität zu. Dann fügt man alle Suchbegriffe, die in der original-Kampagne/Anzeigengruppe auftauchen und zugelassen sind, als negative Keywords hinzu (um einen Wettbewerb zwischen beiden Kampagnen zu vermeiden).

Beispiel:

Kampagne 1 – Prio Mittel – Anzeigengruppe: Samsung S6- Max CPC 0,6 € – Neg. Keywords: „Samsung Handys“, „Smartphone Samsung“ Suchbegriffe in letzter Zeit: „Samsung S6“, „Samsung Galaxy S6“

Neue Kampagne 1-b – Prio Gering – Anzeigengruppe: Samsung S6- Max CPC 0,4 € – Neg. Keywords: „Samsung S6“, „Samsung Galaxy S6“

Dieses Prinzip läßt sich noch um 1 Stufe verfeinern, denn es gibt 3 mögliche Prio-Stufen für Shopping Kampagnen.

Top-Produkte getrennt bewerben

Wie bereits erwähnt, macht es Sinn 1 Kampagne nur für Top-Produkte zu erstellen.

Dies müssen Produkte sein, bei denen Ihre Wettbewerbsposition sehr gut ist, entweder weil Ihr Verkaufspreis sehr gut ist oder weil Sie einer der wenigen (max. 3-4) Anbieter sind, die das Produkt überhaupt haben.

Top-Produkte
Bild: Pixabay.com

Diese Produkte zu finden, dürfte nicht schwer sein, wahrscheinlich kennen Sie sie schon. Sie machen bei vielen Shops 20-40% vom Umsatz aus. Ich nenne diese Produkte „Leuchtturm“-Produkte, da sie geeignet sind, neue User auf die Website zu locken und als Neukunden zu gewinnen.

Wenn Sie solche Leuchtturm Produkte noch nicht haben, mein Tipp: Suchen Sie sich erst einmal 3-5 Produkte mit mittlerer bis hoher Nachfrage aus und senken Sie den Preis so weit, dass Sie unter den Top3 Anbietern in Google Shopping sind. Margen von 5-10% sind immer noch vertretbar, wenn dadurch neue Kunden und Folgekäufe ausgelöst werden.

Für die Top-Produkte legen Sie jeweils 1 Anzeigengruppe an und wählen zunächst einen relativ hohen CPC. Denn es lohnt sich für diese Produkte einige generische oder Brand Keywords zu testen. Wenn mein Shop den besten Preis fürs Samsung S6 hat, kann es durchaus Sinn machen, mein S6 auch für den Begriff „Samsung Galaxy“ an zu zeigen.

Titel hui, Produktbeschreibungen pfui

Zuordnungen welches Produkt für welchen Suchbegriff angezeigt wird, werden in Shopping normalerweise durch den Identifier gemacht – also EAN /GTIN oder Kombination Hersteller + HAN. Der Produktname spielt aber auch eine wichtige Rolle, wenn auch nur für den Traffic für generische Keywords (Details mit guter Untersuchung hier). Beispiel:

  • Produkttitel A: Samsung S6
  • Produkttitel B: Samsung Galaxy Smartphone S6

Produkt A wird nur ganz wenige Impressions in Shopping für generische Keywords wie „Galaxy Smartphone“ bekommen, Produkt B deutlich mehr. Wenn Sie also generischen Traffic wollen, lohnt es sich die Titel anzupassen.

Bei den Produktbeschreibungen ist die On-Site Conversion das höchste Ziel, nicht, dass der Google Algorithmus den Text besonders hübsch findet. Die Keywords im Text sind für SEO wichtig, aber nicht für Shopping.  Wenn es Ihnen primär um Shopping geht, brauchen Sie die Texte nicht extra anzupassen.

Benutzerdefinierte Labels für Segmentierung in Shopping nutzen

Oft gibt es innerhalb einer Kategorie oder Gruppe von Produkten große Preisunterschiede, z.B. wenn Produkte und Zubehör in der gleichen Anzeigengruppe zusammengefasst sind.

Nehmen wir also an, wir wollen alle Produkte, die teurer als 50 € sind von

Abb 3.: Einsatz von benutzerdefinierten Labels in Shopping
Abb 3.: Einsatz von benutzerdefinierten Labels in Shopping

den anderen trennen und höhere CPCs zuweisen. In google Shopping lässt sich aber nicht nach Preis segmentieren. Man hilft sich mit Benutzerdefinierten Labels. Davon lassen sich bis zu 5 definieren. Im Beispiel hier wurde ein custom_label_0 erstellt, dass Produkte, die teurer als 50 € sind mit „50 und mehr“ kennzeichnet, alle anderen mit „weniger als 50“ (es lassen sich natürlich noch beliebig mehr Stufen hinzufügen).

Das nehmen wir nun als Segmentierungs-Kriterium, und schon ist die AG in 2 neue Produktgruppen unterteilt, die teuren und die günstigen.

Wenn ihr wollt, plaudert weiter unten in den Kommentaren auch eure Shopping-Tricks aus.

AdWords Qualitätsfaktor verbessern

Über den Qualitätsfaktor

Der Qualitätsfaktor (QF) ist ein entscheidendes Konzept im AdWords Auktionssytem. Er bestimmt zusammen mit dem Gebot, an welcher Stelle Ihre Anzeige für ein bestimmtes Keyword angezeigt wird. Vereinfacht gesagt: Je besser der QF, desto geringer Ihr Klickpreis.

Die grundsätzlichen Zusammenhänge werden hier von Googles Chefmathematiker erklärt (auch wenn es ein Geheimnis bleibt, wie die genauen Klickpreise zustande kommen):

Der QF wird pro Keyword angezeigt. Es gibt ihn für das Display- und das Suchnetzwerk.

Offiziell gibt es 3 Faktoren für die Berechnung des Qualitätsfaktors: (1) Voraussichtliche Klickrate, (2) Anzeigenrelevanz und (3)

Beispiel für den Qualitätsfaktor in AdWords
Bsp: Qualitätsfaktor in AdWords

Nutzererfahrung der Zielseite. Hinzu kommt seit einiger Zeit noch ein Score für Anzeigenformate (s. Video).

Systematisch den Qualitätsfaktor verbessern

Stets prinzipientreu fragen wir uns: Welche Optimierungsmaßnahmen verschaffen uns die beste Steigerung beim QF bei möglichst geringem Aufwand?

Die Bedeutung der einzelnen Faktoren ist wichtig. Da Google an Klicks verdient, ist die Voraussichtliche Klickrate (CTR) das entscheidende Moment hier. Die angezeigte „Anzeigenrelevanz“ ist insofern am wenigsten wichtig, da der bisherige CTR bereits eine Anzeigenrelevanz beinhaltet – ein hoher CTR impliziert, dass die Anzeige von den Usern als sehr passend / relevant eingeschätzt wird. Im Beispiel oben ist die Zielseite und der CTR überdurchschnittlich, die „Anzeigenrelevanz“ nur Durchschnitt. Dennoch wird der Qualitätsfaktor 9 erreicht.

Schritt 1: Klickrate optimieren

Der Klickraten-Faktor basiert auf dem bisherigen CTR. Wenn es noch nicht genug Daten gibt, wird von einer durchschnittlichen Klickrate ausgegangen. Googles Definition gibt es hier.

Die besten Wege, die Klickrate zu verbessern:

  1. Eine gute Kampagnen-Struktur: Die Keywords immer so in Anzeigengruppen(AG) zusammenfassen, dass sie vom Wortlaut und Bedeutung sehr ähnlich sind. Das ist die beste Basis für gut passende Anzeigen und damit für alles weitere.
  2. Pro Anzeigengruppe am besten mit 3 Anzeigen starten. Für wichtige Anzeigengruppen mit vielen Klicks: Schalte 3 Anzeigen und variiere jeweils nur 1 Element. Als erster die Überschrift. 300-400 Klicks später  analysiert man, welche Überschrift den besten CTR brachte. Diese nimmt man für alle 3 Anzeigen und variiert dann einen anderen Teil der Anzeigen, z.B. Zeile 1. Bei AGs mit weniger Klicks: Im ersten Schritt 3 Anzeigen stark variieren, im 2. Schritt die erfolgreichste Anzeige kopieren und leicht variieren. Das reicht meist aus. Um ein gleichmäßiges Ausspielen der Anzeigen zu erreichen, wählen Sie in den Kampagneneinstellungen -> „Erweiterte Einstellungen“ ->“Anzeigenrotation“ die Option „gleichmäßige Anzeigenrotation“.
  3. Anzeigenerweiterungen nutzen: Es zahlt sich aus, besonders die Sitelink- und Erweiterungen mit Zusatzinformationen bei allen Anzeigengruppen mit hohem Budget individuell zu setzen. Das erhöht die Klickrate deutlich und kann beim QF eine Verbesserung von bis zu 2 Punkten ausmachen. Schauen Sie sich auch die Möglichkeit an, externe Rezensionen an zu zeigen (nur für Desktop, Infos hier).
  4. Inhalte: Es gibt zu viele automatisch generierte Anzeigen heutzutage. Anzeigen, die eindeutig nicht vom Computer erstellt wurden, stechen hervor und erhöhen den CTR. Bauen Sie in mindestens 1 Zeile individuelle, interessante Infos in den Anzeigentext ein, die auf die Anzeigengruppe zugeschnitten sind. Außerdem den Call-To-Action am Ende der Anzeige nicht vergessen.
Schritt 2: Anzeigenrelevanz erhöhen

Die Anzeigenrelevanz kann ohne großen Aufwand optimiert werden. Folgendes ist zu tun:

  1. Schauen Sie sich in jeder Anzeigengruppe (AG) unter „Keywords“ den Bericht „Suchbegriffe“ an. Sortieren Sie nach Keywords mit den meisten Impressionen. Meist gibt es 1-2 dominante Suchbegriffe. Diese(r) sollte(n) sowohl in den Anzeigentiteln als auch in der angezeigten URL erscheinen. Gibt es mehrere wichtige verschieden lautende Keywords, erstellen Sie mindestens 1 Anzeige mit Keyword-Platzhalter (Infos hier), so dass automatisch der vom User gesuchte Begriff im Titel erscheint.
Schritt 3: Verbesserung der Zielseiten-Erfahrung

Die Zielseiten-Erfahrung ist deshalb wichtig, weil Google versucht zu vermeiden, dass User auf Seiten geführt werden, die mit dem Keyword und der Anzeige am Ende nichts zu tun haben (wodurch der User -stark frustriert- nicht mehr auf weitere Anzeigen klickt.). Wie analysiert Google die Zielseiten-Erfahrung? Viele glauben, dass dazu die Analytics Daten herangezogen werden. Aber nicht auf allen Webseiten ist Analytics installiert, also kann das nicht als generelles Prinzip gelten.

Die Zielseitenbewertung durch Google erfolgt daher durch eine automatisierte Untersuchung. Wichtige Faktoren hier:

  • Ladezeit der Seite
  • Inhalt der Seite passt zum Keyword / Thema
  • Gute Seitenstrukturierung: Navigationsmöglichkeiten, Gliederung
  • Geringe Absprungrate
  • Die Faktoren laut offizieller Google-Seite sind hier zu finden.

Was tun, um den Zielseiten-Score zu verbessern?

  1. Schauen Sie sich Keywords mit hohen Absprungraten genau an: Ist die Zielseite korrekt oder gibt es eine, die besser auf den Begriff passt? Wenn Sie nicht sicher sind, machen Sie einen Test über eine gewissen Zeitraum und vergleichen Sie die Absprungraten vorher/nachher.
  2. Analysieren Sie die Bewertung, die Google für verschiedene Seiten-Typen vergibt. Wenn Sie als Zielseiten z.B. Produktseiten, Suchergebnisseiten und Kategorieseiten nutzen, finden Sie folgendes heraus: Bei welchem Zielseiten-Typ ist der Qualitätsfaktor im Durchschnitt wie hoch (dazu alle Keywords und Anzeigen? Das bringt oft interessante Erkenntnisse. Z.B. haben Suchergebnisseiten oft langsamere Ladezeiten und werden daher schlechter geratet.
  3. Für Keywords mit hohen Ausgaben lohnt es sich, eine eigene Zielseite zu erstellen. Die passen Sie solange an, bis die Zielseiten-Analyse „überdurchschnittlich“ ausfällt. Angehensweise: Erstellen Sie eine Seite zu erstellen die für den Begriff im SEO gut ranken würde, aber denken Sie daran, dass wichtigeres gibt als das Zielseiten-Ranking: Nämlich, dass der User auf der Seite auch konvertiert.
  4. Seitengeschwindigkeit: Testen Sie Ihre Seite mit dem Google Pagespeed Tool. Wenn die Serverladezeit > 1.5 Sek beträgt, lohnt es sich über einen Serverwechsel nachzudenken. Testen Sie mehrfach zu verschiedenen Zeiten, um sicher zu gehen.
Zusammenfassung

Die wichtigsten Maßnahmen zur Verbesserung des Qualitätsfaktors kurz zusammengefasst:

Maßnahmen zur Verbesserung des QF in AdWords
Maßnahmen zur Verbesserung des QF in AdWords
Qualitätsfaktor in Google Shopping?

Obwohl er in Shopping nicht angezeigt wird, gibt es auch dort einen impliziten Qualitätsfaktor. Das lässt sich folgendermaßen beweisen:

Nehmen wir an Sie haben 2 Produkte im Feed, iPhone 5 und iPhone 6. Wenn jemand nach „iPhone 5“ sucht, wird eher das genau passende iPhone 5 aus Ihrem Feed angezeigt werden – es hat für das Keyword einfach eine höhere Relevanz, einen höheren CTR und damit einen höheren impliziten Qualitätsfaktor. Mit einem hohen Gebot könnte für die Suche „iPhone 5“ auch Ihr iPhone 6 angezeigt werden, aber sein CPC wäre teurer.

Aus dem gleichen Grund wären für diese beiden Produkte auch Klicks für allgemeine Suchbegriffe wie „iPhone“ oder „Smartphone“ deutlich teurer.

AKTUELL: Änderung in der Ansicht – ab September 2016

Für neu erstellte Keywords im Account oder solche, die noch nicht genügend Impressionen für eine Berechnung des Qualitätsfaktors gesammelt haben, wurde bisher Standardmäßig ein QF von 6 angezeigt. Seit dem 12. September 2016 zeigt AdWords für diese ein leeres Feld an. Nähere Infos hier.

Call Tracking – ein Muss?

Call Tracking für AdWords und andere Online Marketing Anwendungen ist in Deutschland eine relativ neue Technologie. Noch setzen es nur eine Minderheit der Unternehmen ein. Aber für alle, für die telefonische Leads oder Verkäufe ein wichtiges Ziel des Online Marketings sind, macht Call Tracking doch Sinn?

Es ist eine Frage des Kosten-Nutzen Verhältnisses.

Grundsätzlich wird Call Tracking in Deutschland vergleichsweise günstig angeboten, weil hier die Servicenummern problemlos um bis zu 5 Stellen verlängert werden können (z.B. in der Schweiz müssen statt einer 2fach-verlängerten Rufnummer 100 einzelne Rufnummern gebucht werden). Das Kosten-Nutzen Verhältnis ist dadurch in Deutschland sehr attraktiv. Weitere Infos zu den Kosten s.u.

Wie funktioniert Call Tracking technisch?

Es ist ein Script, dass auf Ihrer Webseite ausgeführt wird und jeder Google Analytics Sitzung eine leicht geänderte Rufnummer aus einem Pool (dessen Größe muss je nach Anzahl der maximalen gleichzeitigen Sitzungen auf der Website gewählt werden, z.B. 100 Nummern = eine zweistellig verlängerte Rufnummer) zuordnet. Wenn diese Nummer gewählt wird, erkennt das System, dass der Anruf von dieser bestimmten Analytics-Sitzung kam.

Den normalen Analytics-Daten für jede Sitzung werden dann die Anruf-Daten hinzugefügt.

Der Einbau der Lösung ist vergleichsweise einfach. Es muss ein Java-Script im Quellcode der Seite eingebaut werden, sowie eine HTML-Zeile überall dort, wo die dynamische Rufnummer angezeigt werden soll.

Welche Daten werden geliefert?

1. Anrufe & Dauer

Welche Daten des Anrufs an Analytics übergeben werden können, hängt vom Call Tracking Anbieter ab. Bei der Standardlösung von AdWords und den meisten Anbietern werden standardmäßig Anrufdauer, die Anzahl der Anrufe und die angerufene Nummer übergeben.

2. Bewertung der Anrufe

Manche Anbieter bieten darüber hinaus auch eine Bewertung des Anrufes durch den Call-Center Agenten an, was mit der Standard-AdWords Lösung nicht möglich ist.

Lohnt sich eine Anrufbewertung für Sie?

Die Bewertung von Anrufen erfolgt so, dass der Callcenter-Agent nach Auflegen des Anrufers eine möglichst kurze Ansage hört und dann die Bewertung per Telefon-Tastatur vornimmt. Die Ansage kann z.B. so aussehen: „Bitte jetzt Anruf bewerten. Drücken Sie 1 für Verkauf, 2 für Lead und 3 für einen sonstigen Anruf.“

In dem Beispiel würden Anrufe, die mit 1 und 2 (Verkauf oder Lead)  bewertet werden, als Conversion gezählt. Alle sonstigen Anrufe würden als wertlos eingestuft.

Die Bewertung des Anrufes durch den Agenten bedeutet zusätzlichen Aufwand. Die Agenten müssen eingewiesen werden und diszipliniert arbeiten. Selbst wenn das der Fall ist, werden erfahrungsgemäß 30-40% der Anrufe nicht korrekt bewertet.

Wenn die Art und Qualität Ihrer Anrufe nicht besonders schwankt, können Sie daher auf eine Bewertung getrost verzichten.

Wenn aber ein großer Teil Ihrer eingehenden Anrufe nicht als Lead gelten kann (Anrufer, die generelle Informationen verlangen oder noch sehr weit von einem Abschluss entfernt sind) – dann lohnt sich eine Bewertung durch die Agenten. Denn einige Keywords bzw. Anzeigengruppen werden Anrufe von besserer Qualität (=näher am Lead/Verkauf) liefern als andere.

Wie werden Anrufe in Analytics angezeigt?

Die Call Tracking Systeme liefern die Anrufdaten als Ereignisse an Analytics. Eine Ereignis-Kategorie kann z.B. „eingegangener Anruf“ und der Ereigniswert = Dauer des Anrufes sein.

call-tracking-in-analytics
Abbildung 1: Call Tracking Beispielansicht in Google Analytics

Die Ereignisse können dann für die Definition von Zielen genutzt werden. Typische Ziele:

  • Ziel 1 = ein eingegangener Anruf.
  • Ziel 2 = Ein Anruf mit einer Dauer von >60 sek.
Anbieter & Kosten

Seit 2015 bietet google in AdWords für Deutschland eine Call Tracking Lösung an. Sie ermöglicht das Tracken von Anrufen von allen Besuchern, die von AdWords kommen. Der Vorteil: Die Anrufe und die Lösung selbst sind kostenlos.

Bei den Calltracking Lösungen von dritten Anbietern wie z.B. Corazon  (call-tracking.net) oder matelso (matelso.de) fällt i.d.R. eine Gebühr pro Anruf (je nach Dauer und Rufnummer meist 0,02-0,08 €) und eine monatliche Grundgebühr an. Vorteil dieser Lösungen: Es werden auch Anrufe von nicht-AdWords Traffic-Quellen in Analytics zugeordnet (z.B. idealo, amazon etc.) und können zur Optimierung genutzt werden. Während man bei Google auf sich allein gestellt ist, helfen diese Anbieter i.d.R. bei der Einrichtung. Individualisierungen wie Anrufbewertungen oder spezielle Rufnummern (kleinere Ortsnetze, 0180 etc.) werden von Google nicht angeboten.

Bei 1.000 Anrufen im Monat über das System mit einer Gesamtdauer von 2.000 Minuten liegen die Kosten hier geschätzt bei 150-200 €/Monat.

Die Entscheidung

…für oder gegen Calltracking sollte nicht schwerfallen. Sind Anrufe ein Ziel Ihres Online Marketings? Geben Sie auf AdWords oder anderen Plattformen Geld aus, um Anrufe zu generieren? Wenn ja, dann spart die Optimierung der Anzeigen i.d.R. viel mehr Geld, als die Calltracking Lösung kostet. Die Anrufe in Analytics zu sehen, und zu erfahren, woher sie wirklich kommen, ist für viele ein AHA-Erlebnis.

Multi Channel Trichter in Analytics – wie es funktioniert und wem es nützt

Multi Channel Trichter (MCT) sind eine spezielle Form des Conversion-Trackings. Sie sind nicht für alle google Analytics-Nutzer wichtig.

Die Idee ist, Conversions nicht nur der letzten Besucherquelle zuzuordnen ( s. Conversion-Zuordnung in Analytics und AdWords), sondern alle beteiligten Quellen im Blick zu haben.

Also: Welchen Erkenntnisgewinn bringen Sie und wie entscheiden Sie, ob es sich lohnt, das Thema näher anzuschauen?

Sind MCT für Ihre Auswertung interessant?

Das lässt sich schnell beantworten. Gehen Sie in Analytics links in der Leiste auf Conversions -> Multi Channel Trichter -> Pfadlänge. Sie sehen eine Aufstellung wie in Abbildung 1:

Multi Channel Trichter Beispiel1
Abbildung 1. Pfadlänge von Conversions

Hier sind vor allem 2 Werte von Interesse: 1. Welcher Anteil Ihrer Conversions wurde direkt erzielt, also mit Pfadlänge =1 ? Und 2. Wieviel von Ihrem Conversion-Wert, also z.B. Umsatz, wurde mit direkten Conversions erzielt?

Im Beispiel wurden ca. 52% aller Conversions und 45% des Umsatzes mit einer Pfadlänge 1 erzielt. D.h., sie wurden von Usern getätigt, die aus einer bestimmten Quelle auf die Webseite kamen und dann konvertierten, ohne ein zweites Mal auf die Seite zu kommen.

Das sind typische Zahlen für einen Online-Shop mit einem durchschnittlichen Bestellwert von unter 200 €. Auf fällt besonders, dass die direkt erzielten Conversions im Vergleich weniger Umsatz bringen als Conversions mit Pfadlänge 2 oder mehr.

Warum das so ist, ist schnell erklärt: Bei teureren Anschaffungen neigt man dazu, mehr Informationen einzuholen und nimmt sich mehr Zeit für die Entscheidung. Ein USB-Stick für 15 € kauft man schnell, ein Fahrrad für 500 € ist komplexer und teurer. Ein solches Produkt – wenn man denn schon weiss, welches genau man will – vergleicht man gerne über mehrere Quellen, z.B. erst in Amazon, dann google, und vielleicht zum Schluss noch einmal in idealo.

Lohnt es sich für Sie, MCT genauer anzuschauen? Das Fazit:

Eine Faustregel ist: Wenn Sie in Ihrer Statistik mehr als 20% der Conversions oder mehr als 20% Umsatz mit Pfadlänge >1 haben, lohnt sich ein tieferes Eintauchen in die MCT-Welt.

Was Sie wissen müssen- Zählung von „Direkt“ Usern

Viele Nutzer kommen beim 1. Besuch z.B. aus Google oder idealo und setzen dann bookmarks. Beim 2. Besuch gehen sie direkt auf die Seite.

Solche User hätten in der Multi Channel Trichter-Zählweise schon 2 Pfad-Stationen hinter sich, denn Direkt“ wird anders als sonst in Analytics immer als eigene Quelle gewertet.

D.h. jeder, der nicht direkt in der ersten Sitzung konvertiert, sondern erst danach, hat eine Pfadlänge von mindestens 2.

Wo nützt die Auswertung nach Multi-Channel-Trichtern konkret?

Ok, Ihre Conversions haben oft eine Pfadlänge von 2-3. Zunächst lohnt ein Blick auf die Top-Conversion-Pfade (Conversions -> Multi Channel Trichter -> Top-Conversion Pfade). Im Reiter oben wählen Sie „Quelle/Medienpfad“. Eine Übersicht wie diese erscheint:

Top Conversion Pfade
Abbildung 2: Auszug Top Conversion Pfade

Wichtig: In dieser Liste erscheinen nur die vorbereiteten Conversions, d.h. Conversions die nicht direkt zustande kamen sondern mit Pfadlänge >=2.

Die Kern-Aussage, die wir durch die MCT erhalten können ist: Gibt es Besucherquellen, die viele Conversions vorbereiten, aber denen sie optisch nicht zugeordnet werden? Quellen also, bei denen wir normalerweise das Budget zurückfahren würden?

Bedeutung der MCT Analyse für die Traffic Quellen -Erfolgsbewertung (außer AdWords)

Für alle Traffic-Quellen außer AdWords, deren Erfolg Sie über Analytics messen, gilt: Führen Sie eine Auswertung wie die in Abb. 2 durch und finden Sie heraus, ob es häufige Paarungen gibt, bei denen 1 Traffic-Quelle vorbereitend wirkt und eine andere den Abschluß bringt. Ein Beispiel:

Pfad mit 2 Quellen
Pfad mit 2 Quellen

Hier wird Analytics die Conversion google / organic zuordnen, idealo geht leer aus. Wenn Sie solche Paarungen häufig haben, sollten Sie Ihr Budget für die vorbereitende Quelle (im Bsp. idealo) erhöhen.

Bedeutung der MCT Analyse für AdWords

Interessant ist in Abb. 2, daß viele Conversions durch 2 oder sogar 3 AdWords Sitzungen zustande kamen. Diese Conversions würden in AdWords aber nur 1 Kampagne zugeordnet werden – nämlich dem letzten Klick (s. Tabelle mit Beispielen). Denn „View-Through“ Conversions gibt es nur für Youtube- und Display-Kampagnen.

Gibt es also Kampagnen, die oft vorbereiten, denen aber die Conversions in AdWords nicht zugeordnet werden?

Um dies herauszufinden, wählen wir in den Top-Conversion Pfaden als „pimäre Dimension“ unter „andere“ den „Kampagnenpfad“:

Kampagnen Conversion Pfade
Abbildung 3: Kampagnen Conversion Pfade

In den ersten 8 Pfaden taucht kein Pfad mit 2 verschiedenen Kampagnen auf. Die meisten der Pfade mit mehreren AdWords Klicks (Abb. 2) sind also Klicks aus der gleichen Kampagne. Die Conversions werden also von AdWords korrekt zugeordnet und die MCT Analyse hat in diesem Beispiel keinen Zusatznutzen.

Anders wäre es, wenn wir öfter eine Paarung von 2 verschiedenen Kampagnen hätten. Dies sähe so aus:

Abb 4: 2 Kampagnen im Pfad

Wenn eine solche Paarung in Ihrem Account öfter erscheint, sollten Sie darüber nachdenken, Ihr Budget in Kampagne 1 auszubauen. Denn die Conversions würden in AdWords nur Kampagne 2 zugeordnet werden.

Die Analyse lässt sich übrigens auch auf Anzeigengruppen-Ebene machen.

Conversions in Analytics vs. AdWords

Wenn man Conversions in Analytics mit denen in AdWords vergleicht, kommt man auf verschiedene Ergebnisse. Doch worin unterscheidet sich die Zählung und vor allem, welche ist für Ihre Zwecke relevanter?

Der Unterschied liegt hauptsächlich darin, welcher Conversion-Quelle eine Conversion zugeordnet wird.

Was genau ist anders?

In google Analytics wird eine Conversion immer der letzten Traffic-Quelle zugeordnet. Nur wenn die letzte Sitzung von einem User ist, der direkt die URL eingegeben hat (also Quelle/medium = „(direct) / (none)“ ), wird die Conversion stattdessen der vorherigen Quelle zugeordnet, sofern diese vorhanden ist.

In AdWords wird eine Conversion dem letzten Klick auf eine Anzeige zugeordnet. Der Zeitraum dafür sind standardmäßig 30 Tage. Erfolgt eine Conversion nach 31 Tagen, wird sie standardmäßig nicht mehr gezählt. Sie können das aber auf bis zu 90 Tage verlängern.

Anders in Analytics: Dort werden Kampagnen-Cookies standardmäßig für 6 Monate gespeichert. Eine Sitzung dauert standardmäßig 30 Minuten. Beides können Sie einstellen in VERWALTUNG -> PROPERTY -> TRACKING-EINSTELLUNGEN -> SITZUNGSEINSTELLUNGEN. s. auch hier.

Beispiele

Beispiel 1: Quelle 1: Adwords -> Quelle 2: SEO

Ein User kommt von AdWords auf Ihre Website. Er verlässt sie ohne zu konvertieren und kommt 3 Tage später wieder über ein organisches Suchergebnis (SEO) und konvertiert.

In Analytics wird die Conversion dem SEO zugeordnet, also der Quelle „google / organic“.  In AdWords wird die Conversion der Kampagne zugeordnet.

Weitere Beispiele mit 2 Quellen:

Quelle 1 Zeit-abstand Quelle 2 Zuordnung Conversion Analytics Zuordnung Conversion AdWords
AdWords Kampagne A <=30 Tage SEO (google/organic) SEO (google/organic) AdWords Kampagne A
AdWords Kampagne A <=30 Tage AdWords Kampagne B AdWords Kampagne B AdWords Kampagne B
AdWords Kampagne A 31 Tage (direct) / none AdWords Kampagne A -Nicht zugeordnet-

Auch mit 3 oder mehr Quellen bleibt das Prinzip gleich. In Adwords spielt es keine Rolle, ob die erste Quelle eine Adwords Kampagne war oder nicht.

Wann ist das AdWords Conversion Tracking besser?

Für die Optimierung von AdWords ist die AdWords Zählweise i.d.R. deutlich besser und zwar aus 2 Gründen.
1. Bessere Perspektive – ich sehe für einen Kaufprozess (oder was immer Ihre Konversion ist) den ersten Schritt als wichtigsten an, denn ohne ihn wäre der Prozeß erst gar nicht in Gang gekommen. Wenn der Kunde schon einmal Ihre Website aufgerufen hat, ist es wahrscheinlicher, dass er kaufen wird, als wenn er sie das erste Mal sieht. Auch das AdWords-System ist hier nicht 100% zuverlässig, denn bei mehreren Kampagnen-Klicks wird die Konversion der letzen Kampagne zugeordnet. Aber es ist dennoch besser als Analytics.

2. Daten Verfügbarkeit Die AdWords Daten sind im System, und Sie können sie direkt für die Optimierung nutzen. Das ist eine wesentliche Zeitersparnis. Mit Analytics Daten auszuwerten und dann in AdWords zu optimieren ist aufwendig und bietet wie oben gesehen keinen Vorteil.

Wann ist das Analytics Tracking besser?

Wenn der Kaufprozeß oft länger als 90 Tage dauert, stößt das AdWords Tracking an seine Grenzen. Analytics bietet längere Zeiträume (s.o.), wenn es entsprechend eingestellt wird.

Wenn die Kunden Ihre Website oft mehrmals besuchen, bevor sie konvertieren, ist die Auswertung mit Multi Channel Trichtern (MCT), die Analytics bietet, sinnvoller als die AdWords-Sicht. Dazu mehr im nächsten Beitrag!