Читать книгу Leitfaden Growth Marketing - Tomas Herzberger - Страница 54

Da die gesamte Entscheidungsfindung bei der Budgetoptimierung dem Algorithmus überlassen wird, gibt es bestimmte Kampagnenparameter, mit denen CBO am erfolgreichsten funktioniert, und einige Einstellungen, die in der Praxis vermieden werden sollten. Durch die Optimierung auf Kampagnenebene werden auch die Daten hierfür auf dieser Ebene gesammelt, statt wie üblich auf der Ebene der einzelnen Werbeanzeigengruppen. Je mehr Daten geliefert werden, desto besser kann der Algorithmus seine Kampagnenoptimierung vorantreiben. Entsprechend werden große Werbeanzeigengruppen mit damit auch größeren analysierbaren Datensätzen bevorzugt, obwohl eventuell kleinere Zielgruppen profitabler wären.

Um diesen großen Nachteil der CBO erfolgreich zu umgehen, sollte der Aufbau der gesamten Kampagne dieses Vorgehen berücksichtigen und auf eine gleichmäßige Größe der Werbeanzeigengruppe achten. Wenn eine gleichmäßige Aufteilung nicht möglich ist, sollte kleineren Werbeanzeigengruppen ein Mindestbudget hinzugefügt werden. Gleichzeitig kann weiteren Zielgruppen ein Maximalwert als Ausgabenlimit mitgegeben werden (siehe Abbildung 3).

Abb. 3: Über das Ausgabenlimit kann man Mindestbudgets der Zielgruppen festlegen [1].

Hiermit wird sichergestellt, dass nicht nur Daten aus großen Werbeanzeigengruppen einfließen, sondern auch kleine (eventuell lukrativere) Zielgruppen ausgespielt werden. Allerdings ist zu beachten, dass mit diesem Eingriff die Flexibilität des optimierenden Algorithmus eingeschränkt wird. Daher ist es im Regelfall sinnvoll, schon vorab bei der Erstellung der Zielgruppen eine gleichmäßige Aufteilung nach Größe zu verfolgen.

Um die volle Optimierung der CBO tatsächlich zu nutzen und damit den Erfolg der eigenen Kampagnen mit wenig Aufwand trotzdem zu maximieren, ist die Berücksichtigung unterschiedlicher Funnel-Stufen und deren Zielgruppen wichtig. Dementsprechend sollte keine CBO-Kampagne Werbeanzeigengruppen aus verschiedenen Funnel-Zielgruppen beinhalten. Hierzu zählt klassischerweise ein Mix aus einer „kalten“ Zielgruppe (beispielsweise eine Lookalike-Gruppe aus dem Top-Funnel) und einer „warmen“ Zielgruppe (beispielsweise eine Remarketing-Gruppe ehemaliger Seitenbesucher aus dem Botton-Funnel).

Da der Algorithmus möglichst viele analysierte Daten zur Optimierung braucht, hat er durch die bekannten „warmen“ Zielgruppen und deren umfänglichen Datensätze schon eine gewisse Ausrichtung bei der Conversion-Sicherheit. Entsprechend würde in einer Kampagne ein Großteil des Budgets in diese Werbeanzeigengruppe fallen statt in die ungetesteten Daten der „kalten“ Werbeanzeigengruppe.

CBO bietet Marketern insgesamt eine extrem hohe Zeitersparnis, da das tägliche Analysieren und Optimieren von Kampagnen auf Werbeanzeigengruppenebene komplett entfällt. Damit aber wirklich das Maximale aus den Kampagnen herausgeholt wird, sollten Aufbau und Struktur auf die Besonderheiten der CBO ausgerichtet sein.