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Google Ads für Machine Learning optimieren

Google Ads für Machine Learning: Solltest du deine Anzeigen optimieren?

Welche Gründe gibt es seine Google Ads für Machine Learning zu optimieren? Wieso sollte man optimieren, wenn der Google Algorithmus bereits dafür gedacht ist? Wenn man nicht bereit ist die Kontrolle abzugeben, damit sich die Google Ads für Machine Learning optimieren ohne den eigenen Einfluss.

Selbstverständlich ist der Algorithmus gut, aber nicht unfehlbar. Insbesondere, wenn man viel Geld bezahlt für das Google Ads Optimieren, dann möchte man das Beste daraus holen. Aber woher weiß man wie die perfekte Optimierung für das eigene Unternehmen aussieht und ob, man die Machine Learning Optimierung wirklich benötigt. Es gibt zwei Fragen, die im Folgenden erklärt werden sollen, die Sie sich fragen sollten bevor Sie mit dem Google Ads Optimieren beginnen.

Wie gut ist Ihr Conversion Tracking?

Conversion ist im Marketing beziehungsweise im Online-Marketing eine Kennzahl die, die Umwandlung einer Zielperson in einen neuen Status beschreibt. Besonders wichtig ist für die meisten die Umwandlung eines Interessenten in einen Kunden, sodass eine längerfristige Beziehung zwischen Zielperson und Unternehmen entsteht. Insbesondere kleinere Unternehmen haben zunächst weniger Conversions, sodass das Tracking nicht zielführend ist. Dabei sollte man sich auf Micro-Conversions konzentrieren, also beispielsweise das Interesse oder das Klicken auf ein Produkt. Dies führt nicht direkt zum Kauf des Produktes oder der Dienstleistung, aber die Zielgruppe wird aufmerksamer, dass es Ihr Unternehmen gibt.

Google Ads für Machine Learning optimieren: Was sind Ihre Ziele?

Bevor eine Entscheidung getroffen wird, wie Sie die Google Ads für Machine Learning optimieren, sollten Sie sich fragen, was überhaupt Ihre Unternehmensziele lang- aber auch kurzfristig sind. Sind diese Unternehmensziele durch Machine Learning besser und schneller erreicht?

Wenn Sie sich die Fragen gestellt haben und Sie der Meinung sind, dass das Google Ads für Machine Learning Optimieren eine gute Option für Ihr Unternehmen ist, dann sollten Sie sich an den folgenden Tipps orientieren:

Sie sollten Ihre Account-Struktur möglichst einfach halten

Das heißt, dass Sie mehrere Anzeigengruppen und Kampagnen haben für mehrere Keywords. Dies sorgt für Übersicht und hilft dem Algorithmus, der dieser durch die Daten lernt. Die Empfehlung von Google: Google Ads optimieren nur ab einem Wert von 3.000 bei den Impressionen. Impressionen sind Maße dafür, wie oft Nutzer die jeweiligen Posts oder Anzeigen von Ihnen gesehen haben. Dies sorgt dafür, dass nur wichtige Kampagnen und Anzeigengruppen gefördert werden durch die Werbung, die sowieso schon Aufmerksamkeit erhalten. Durch die Optimierung können noch mehr Menschen der jeweiligen Zielgruppe erreicht werden.

Sie sollten unnötige Aufteilung entfernen und nicht weiter verwenden

Bei der Account-Struktur sollten Sie gut durchdachte Aufteilungen für die Kampagnen und Anzeigengruppen haben. Zu detaillierte Arten sollten vermieden werden. Darüber hinaus gibt es einige Kampagnenarten wie beispielsweise die Aufteilung in mobile und Desktop-Kampagnen oder nach verschiedenen Ländern kann der Algorithmus übernehmen. Die Google Ads für Machine Learning Optimierung geschieht dabei automatisch, sodass Sie keine Anstrengung dafür aufbringen müssen.

Broad Match Keywords sollten genutzt werden

Insbesondere, weil Exact Match Keywords nicht mehr existieren, sollten Broad Match Keywords genutzt werden. Dies bedeutet, dass die benutzen Keywords in Ihren Kampagnen für größere Themengebiete geeignet sind. Zu genaue Keywords können dafür sorgen, dass Ihre Anzeigen nicht bei der Masse an Nutzern ankommen wie Sie es sich wünschen. Durch die Verwendung breiter Keywords können Sie eine breitere Zielgruppe erreichen und für mehr Aufmerksamkeit sorgen. Der Broad Match soll als Standard etabliert werden, denn laut Google werden nur 15% der Suchanfragen als exaktes Keyword formuliert. Das heißt durch Exact Match Keywords kann es passieren, dass Ihre Anzeigen nicht aufgelistet werden.

Dynamische und responsive Ads sollen der Standard der Zukunft sein

Bei dynamischen und responsiven Ads werden Größe, Darstellung und Format stets an die Werbefläche angepasst. Dies bedeutet, dass die Werbeanzeige teilweise sehr klein oder sehr groß angezeigt werden kann, je nachdem auf welcher Nutzeroberfläche beziehungsweise auf welcher Website man sich aufhält. Dies sorgt dafür, dass Sie keine manuellen A/B-Tests mehr durchführen können, da Google selbst die Testung übernimmt.

Sie sollten die Benutzerdaten verstehen können

Wenn Sie bloß den Algorithmus bei Ihren Google Ads für Machine Learning optimieren nutzen, dann kann Ihnen dieser Schritt beinahe egal sein. Jedoch sollten Sie versuchen einen Überblick über die Daten zu erhalten, weil Sie es nicht nur für Ihre Werbekampagnen nutzen können, sondern auch für die Optimierung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen. Je nachdem wer Ihre Zielgruppe ist, können manuelle Anpassungen bei Ihren Google Ads für Machine Learning optimieren, aber auch Ihre angebotenen Produkte verändern.

Als Fazit kann man festhalten, dass Sie jeden dieser Tipps Schritt für Schritt befolgen sollten, um das Google Ads für Machine Learning Optimieren wirklich langfristig und lohnenswert zu machen. Es gibt vieles, was Sie beachten müssen beim Google Ads für Machine Learning Optimieren, aber es lohnt sich daran zu arbeiten. Viele potenzielle Kunden können dadurch erreicht werden, Ihr Unternehmen erhält mehr Aufmerksamkeit und Sie können langfristig Ihre Conversion Rate um ein Vielfaches steigern.

Darüber hinaus sollten Sie die jeweiligen Maßnahmen für das Google Ads für Machine Learning Optimieren einzeln testen, damit Sie einen Überblick erhalten welche Maßnahmen wirklich sinnvoll für Ihr Unternehmen sind. Jedes Unternehmen ist anders und das Google Ads Optimieren läuft anders ab. Einige der Schritt können Sie weiterhin dem Algorithmus überlassen, damit dieser die Google Ads optimieren kann.

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