SMX München 2018 Recap – Tag 1 & 2

Auch heuer konnte die SMX in München mit zahlreichen Beiträgen von internationalen Top Vortragenden aufwarten. Es war oft schwierig zwischen den in mehreren Tracks aufgeteilten Vorträgen zu wählen. Auf Grund meines Schwerpunktes auf Suchmaschinenwerbung hat es mich jedoch meist zu Alexander Holl in den SEA-Track verschlagen.

Keynote: Don’t freak out! Tips for mobile and voice search in 2018 and beyond (Greg Gifford)

Als Vorbereitung empfiehlt Gifford, sich mit lokalem SEO und Rich Snippets auseinanderzusetzen. Aktuell haben bereits 50% aller mobilen Suchanfragen einen lokalen Hintergrund (z.B. Shop XY in der Nähe). Bei der Sprachsuche ist dieser Anteil deutlich höher als bei der Textsuche. Ca. 80% aller Google Home Antworten basieren auf Rich Snippets. Die Inhalte auf Websites müssen nicht nur schnell Laden (maximal 2 Sekunden), sondern auch die Sprache der Nutzer verwenden. Werbliche Texte sollten daher durch zielgruppenspezifische Inhalte ersetzt werden, die eine Unterhaltung mit Website Besuchern ermöglichen.

Ein weiterer Trend ist in diesem Zusammenhang Augmented Reality. Bis 2020 sollen laut Gartner 30% aller Interaktionen ohne Bildschirm stattfinden. Als Beispiel wurde die mobile Bilderkennungs-Anwendung „Google Lens“ genannt, die es zum Beispiel ermöglicht, Informationen zu lokalen Geschäften im AR Modus anzuzeigen und somit die Eingabe einer Suchanfrage komplett ersetzt.

Anzeigentests: Was alle falsch machen und wie es richtig geht. (Martin Röttgerding)

Für den zweiten Vortrag bin ich in den SEA Track gewechselt um mir den Vortrag von Martin Röttgerding zum Thema Anzeigentests anzuhören. Der aktuelle Status Quo beinhaltet die Durchführung manueller Split-Tests, die auf Basis statistischer Methoden ausgewertet werden um eine Gewinner-Variante zu ermitteln. Hierfür wird die Anzeigenrotation auf „unbestimmt“, bzw. „nicht optimieren“ gestellt um eine gleichmäßige Anzeigenschaltung zu erreichen. Die Daten werden meist mit einem Konfidenzintervall von 95% ausgewertet. Die Vorteile dieser Praxis liegen in der Kontrolle und den klaren Vorgaben der Auswertungskriterien.

Martin Röttgerding weist jedoch auf mehrere Probleme, hin die mit dieser Methode einhergehen:

• Warten auf Signifikanz
• Unsere Sicht auf das Thema
• Wir trauen Google nicht
• Die Idee der besten Anzeige

Das Warten auf signifikante Ergebnisse kann dazu führen, dass Tests so lange durchgeführt werden, bis ein signifikantes Ergebnis vorliegt. Dieses Ergebnis wird jedoch nicht hinterfragt und die Variante zu Gewinner gekürt.

In von Bloofusion durchgeführten Tests von mehreren Hundert Anzeigenpaaren über die Dauer eines Jahres kam es jedoch zu Fällen, bei denen Anzeigen zwischenzeitlich signifikant bessere Ergebnisse gebracht haben. Bei 25% der Tests wurde diese Signifikanz im Laufe der Zeit wieder verloren. In einem weiteren Test wurden A/A Tests mit den exakt gleichen Anzeigenvarianten durchgeführt. Auch hier gab es zwischenzeitlich signifikante Ergebnisse.

Ein weiteres Problem ist die vorliegende Ansicht, dass die Anzeige alleine die Klickrate bestimmt. Dies ist jedoch nicht korrekt, da mehrere Faktoren einen Einfluss auf die Anzeige haben können:

• Werbenetzwerke (z.B. Google Suche vs. Suchpartner)
• Anzeigenslot: oben vs. unten
• Anzeigenposition
• Endgeräte
• Positive Rückkopplung durch den Qualitätsfaktor
• Negative Rückkopplung durch Impressionen

Auch die Annahme, dass es eine beste Anzeige gibt, ist eine Illusion. In der Realität gibt es unterschiedliche Nutzer mit unterschiedlichen Bedürfnissen in unterschiedlichen Situationen. Eine einzige Anzeige kann diese unterschiedlichen Nutzungskontexte nicht abdecken.

Röttgerding plädiert daher für ein Umdenken weg von der Vorstellung, dass es nur einen Gewinner, bzw. eine beste Anzeige geben kann.

Als Alternative zu manuellen Split-Tests wird die Anzeigenrotation „Optimieren“ empfohlen. Maschinelles Lernen in vielen Bereichen klar im Vorteil, sollte jedoch stets beaufsichtigt werden.  Auch die von Google empfohlene Vorgabe von mindestens 3 Anzeigenvarianten sollte kein Selbstzweck sein. Die Anzeigen sollten sich deutlich voneinander unterscheiden um auch von den Vorteilen des maschinellen Lernens profitieren zu können.

How Analytics Pros get the most out of Google (Yehoshua Coren)

Für den nächsten Vortrag ging es zu Analytics Ninja Yehoshua Coren in den Analytics Track. Thema waren fortgeschrittene Techniken für die Datenanalyse in Google Analytics. Coren empfiehlt dabei die Formulierung einer Strategie vor der Implementierung und Auswertung der Daten.

Coren ging in Folge sehr ins Detail, daher liste ich hier nur einige Tipps für die Messung und Auswertung von Daten auf:

• Intensives Auseinandersetzen mit Dimensionen und Metriken
• Einsatz von Custom Metrics
• Einsatz von Calculated Metrics
• Verwendung von Google Data Studio (Filter Controls)

Zuletzt gab es von Yehoshua Coren noch nützliche Tipps zum Thema Remarketing mit Hinweis auf das Remarketing Grid von Mike Rhodes:

• Kampagnen nicht auf Nutzer, sondern auf Absichten (in Form von Micro Conversions) ausrichten
• Passende Zeitfenster für Remarketing Listen auswählen
• Zielgruppen nach Zeitkohorten einteilen
• Gebotsanpassungen nutzen

2. Keynote: Unicorn Marketing: How to get great results across every marketing channel in 2018 & beyond (Larry Kim)

Die „Unicorn Marketing Strategie“ basiert auf den folgenden Schritten:

• Minimum Viable Content
• Nutzerinteraktionen messen
• Dokeys entfernen
• Unicorns identifizieren
• Unicorn Babies erstellen

Viele unterschiedliche Content Kampagnen erstellen um Volumen zu generieren.

Diese Vorgangsweise wurde auch als Minimum Viable Content Prinzip bezeichnet, das manchen vielleicht aus dem Growth Hacking (Minimum Viable Product) bekannt ist. Es geht dabei um das Austesten unterschiedlicher Themen, ohne dabei zu viele Ressourcen hineinzustecken. Wenn das Thema gut angenommen wird, sollten die Anstrengungen jedoch intensiviert werden.

Nutzerinteraktionen messen

Unicorns können durch hohe Interaktionsraten identifiziert werden. Laut Larry ist dies bereits sehr früh erkennbar. Unicorns sind absolute Ausreißer, jedoch nicht mit viralen Hits zu verwechseln. Dem „Unicorn Power Law“ zufolge stammen 85% des generierten Wertes von 5% der Kampagnen.

Donkeys entfernen

Man sollte sich früh von Inhalten verabschieden, die nicht funktionieren und die verfügbaren Ressourcen auf die Unicorns konzentrieren. Es ist dabei wichtig, nicht dem „Donkey Denial Syndrome“ zu verfallen, das die Illusion beschreibt, dass eigene Inhalte Unicorns sind, auch wenn die Daten eine andere Geschichte erzählen.

Unicorns identifizieren

Unternehmen sollten sich auf die Top 3% ihrer Inhalte konzentrieren und diese auch über bezahlte Anzeigen forcieren. Dies ist meistens schon zu geringen Klickpreisen möglich.

Unicorn Babies erstellen

Anstatt sich auf dem Erfolg eines Unicorns auszuruhen sollten diese durch Gastbeiträge, tiefergehende Beiträge oder Beiträge zu verwandten Themen behandeln, sowie andere Formate wie Infografiken oder Videos weiter gestreut werden.

AdWords im B2B Marketing Mix (Robin Heintze)

Im nächsten Vortrag ging es wieder in den SEA Track um mehr über den Einsatz von Suchmaschinenwerbung in B2B Branchen zu erfahren.

Robin Heintze hat zuerst einmal die grundlegenden Unterschiede zwischen B2B und B2C erläutert:

• Kundenwert & Margen
• Zielgruppengröße
• Entscheidungsprozess deutlich länger und komplexer
• Internationalisierung notwendig
• Erklärungsbedürftigkeit
• Wettbewerbssituation

Das Ergebnis sind teilweise sehr hohe Klickpreise gepaart mit niedrigen Suchvolumina. Auch die Anzeigenposition im B2B ein sehr wichtiges Thema, da die Sichtbarkeit als Indikator für Vertrauenswürdigkeit gewertet wird.

Heintze betonte die Wichtigkeit einer emotionalen Ansprache, selbst für „langweilige“ Produkte wie Kopierpapier. Büroartikelshops versenden nicht umsonst Prämien wie Süßigkeiten die Kundenbeziehung zu „emotionalisieren“.

Werbetreibende müssen auch im B2B die Motive und Intentionen verstehen und diese sowohl im Anzeigentext, als auch auf der Zielseite konkret ansprechen.

Im Zusammenspiel zwischen Marketing und Vertrieb wird der Einsatz des See-Think-Do-Care Modells vorgestellt. Das Trichtermodell soll als Vorlage dienen um die Informationsbedürfnisse in unterschiedlichen Phasen des Kaufprozesses zu berücksichtigen.

Tipps für den Einsatz von AdWords in B2B Branchen im Überblick:

• RLSA (Remarketing Lists for Search Ads) für die Anzeigenschaltung für generische Keywords nutzen
• Schon vor dem Kampagnenstart einen Fokus auf ausschließende Keywords legen, vor allem bei hohen Klickpreisen
• Anzeigentexte als Filter einsetzen: z.B. Ansprache der Zielgruppe, Angabe der Unternehmensgröße oder Preisangaben
• Suchpartner prüfen: „Ungewöhnliche“ Suchanfragen stammen oftmals von ebay Kategorien und weisen sehr geringe Klickraten auf
• Remarketing gezielt einsetzen um Nutzer auf die nächste Stufe im Kaufprozess zu heben (z.B. Produktdemo, Webinar oder Whitepaper)

Advanced Remarketing tactics for B2B that also work for B2C (Larry Kim)

Der letzte Vortrag im SEA Track wurde wieder von Larry Kim gehalten. Diesmal widmete er sich dem Thema Remarketing, wobei auch diese Präsentation sehr stark von Einhörnern geprägt war.

Larry wies darauf hin, dass die Klickpreise in den letzten Jahren stark gestiegen sind, dieser Trend jedoch nicht nur in AdWords, sondern auch bei Facebook zu beobachten ist. Das Problem ist, dass die Abschlussraten bei weitem nicht in diesem Ausmaß gestiegen sind und somit die Akquisekosten laufend steigen.

Er plädiert daher für den verstärkten Einsatz von Remarketing, bzw. „Unicorn Remarketing“, da die Markenbekanntheit einen drastischen Effekt auf Klick- und Abschlussraten hat. Das Problem bei Remarketing ist jedoch die geringe Reichweite, die durch die Anzahl an Besuchen auf der eigenen Website limitiert ist. Von einer Skalierung über ähnliche Zielgruppen wird dabei stark abgeraten.

Folgende Remarketing Strategien wurden vorgestellt:

• Fokussierung des Werbebudgets auf Remarketing, vor allem wenn das Budget eingeschränkt ist
• “Affinity on the cheap”:  Cookie Pool über die kostengünstige Bewerbung von Social Media Beiträgen aufzubauen
• Remarketing auf Nutzer erweitern, die die Website nicht besucht haben (z.B. Interaktionen auf sozialen Netzwerken) um eine „Engager Audience“ aufzubauen
• „Reziprokes Remarketing“: Produkte anderer Unternehmen bewerben, die eine ähnliche Zielgruppe aufweisen, jedoch nicht in Konkurrenz stehen.

SMX 2018 – 2. Tag

Der zweite Tag stand für mich wieder ganz im Zeichen des SEA Tracks, wobei vor allem die Konkurrenz aus dem „Customer Centricity“ Track sehr groß war. Den Beginn machte daher der Vortrag zu Google Shopping von Christian Scharmüller.

Advanced Google Shopping Features, Tools & Hacks (Christian Scharmüller, Liam Wade)

Laut Scharmüller wird Google AdWords wird die mächtigste Lösung für die Erstellung von Berichten, da Google einen deutlichen Fokus auf dieses Thema legt.

Ein aktuelles Problem bei den Standard-Berichten ist, dass die Daten immer direkt mit der Kampagnenstruktur verknüpft sind, was die Auswertung beeinflusst. Daher sollte verstärkt der Dimensionen Tab zum Einsatz kommen, da die Daten besser gefiltert und segmentiert werden können (z.B. Marken, Produktkategorien)

Anhand eines konkreten Fallbeispiels eines Online Shops in England, der Probleme bei der Erreichung seiner ROAS Ziele hatte, wurde ein Leitfaden für die Auswertung von Google Shopping Kampagnen vorgestellt:

• Anteil an Klicks vs. Anteil an Umsatz pro Gerät
• ROAS und Impressionen pro Gerät
• Weitere Segmentierung des Produktkatalogs
• Danach weitere Auswertung auf Produktebene

In dem konkreten Beispiel war ein einzelnes Produkt auf mobilen Endgeräten maßgeblich für die schlechte Kampagnenleistung verantwortlich. Die Lösung war das Ausgliedern des Produktes in eigene Anzeigengruppe und der Einsatz von Gebotsanpassungen für Endgeräte um die Klickpreise zu senken

Zuletzt gab es noch die klare Empfehlung, Kampagnen nach Endgeräten aufzuteilen um Gebotsanpassungen einfacher vornehmen zu können.

Liam Wade hat sich im zweiten Teil des Vortrags auf bessere Gebotseinstellungen für Google Shopping Kampagnen konzentriert.

Search Query Sculpting ist eine Methode um Gebote besser auf den Wert, bzw. die Relevanz unterschiedlicher Suchanfragen auszurichten. Die Methode wurde bereits 2014 von Martin Röttgerding vorgestellt und zudem auch in diesem Beitrag näher erläutert.

Diese Herangehensweise muss vor allem bei größeren Konten automatisiert werden. Dabei macht sich auch ein Fokus auf Wortstämme (N-Gramme) bezahlt um schneller zu aussagekräftigen Daten zu kommen.

Ein weiterer Punkt war die Datenfeed Optimierung. Anstatt Entscheidungen nur auf Basis von Kampagnendaten zu treffen sollten auch Geschäftsdaten wie Marge oder Verfügbarkeit berücksichtigt werde. Nützlich ist dabei der Einsatz von benutzerdefinierten Labels um Leistungsdaten zu aggregieren.

Beispiele: Preis, Marge, Daten von anderen Kanälen (z.B. Beststeller bei Amazon oder ebay), verfügbare Größen, verfügbares Sortiment

Durch diese Herangehensweise profitieren auch der Kategorie neu hinzugefügte Produkte von besseren Geboten.

Zuletzt wurde empfohlen, RSLA Kampagnen nicht nur als Ergänzung zu Google Shopping sehen, sondern diese proaktiv zu nutzen um qualifizierte Zielgruppen aufzubauen.

Beispiel: Facebook Kampagne um relevante Nutzer zu erreichen und später über RSLA auch bei allgemeinen Suchbegriffen anzusprechen

In B2B Branchen kann dies über LinkedIn oder Xing erfolgen, wobei diese deutlich höhere Klickpreise als Facebook aufweisen.

Keynote: You better get ready – AI will change everything (Johannes Schaback)

Die Anwendungen im Bereich künstlicher Intelligenz sind aktuell noch sehr spezifisch und auf bestimmte Bereiche beschränkt. In diesen Bereichen sind Leistungen möglich, die jenen von Menschen entsprechen oder diese sogar übertreffen. Der Transfer auf verwandte Bereiche ist jedoch noch sehr schwierig.

Die Wahrscheinlichkeit, durch künstliche Intelligenz ersetzt zu werden basiert auf unterschiedlichen Kriterien, wie zum Beispiel der Fokus auf Daten, der Anteil routinemäßig durchgeführter Tätigkeiten, die Rolle von Kreativität und das Einsparungspotenzial.

Die Algorithmen für maschinelles sind frei verfügbar, wichtig sind jedoch die Daten um diese Algorithmen zu füttern.

Weitere Trends:

• Mixed Reality durch künstliche Intelligenz im Vormarsch
• Künstliche Intelligenz und SEO: Google Algorithmus wird selbst für Google zur Black Box

Künstliche Intelligenz und SEA: Ausrichtung auf Basis von Keywords hat Ablaufdatum

Let’s talk about Attribution – PPC and beyond (Peter O‘Neill)

Nach einer tollen Keynote zum Thema AI ging es vorerst wieder zurück in den SEA Track zu einem Vortrag zum Thema Attribution. Durch Die Ankündigung von Google Attribution ist dies sicher ein Thema, dem man im kommenden Jahr wieder verstärkt Beachtung schenken wird.

O’Neill schickte gleich zu Beginn voraus, dass er kein Fan von Attribution ist. Fragstellungen in Unternehmen konzentrieren sich zu sehr darauf, welches Attributionsmodell gewählt werden sollte und nicht, wie das verfügbare Budget am besten eingesetzt werden kann um den ROI zu steigern.

Aktuelle Attributionsmodelle im Überblick:

• Last Click Attribution: Gesamter Conversion-Wert wird dem letzten Klick zugeschrieben. Dieses Modell ignoriert den Beitrag aller anderen Touuch Points.
• First Click Attribution: Gesamter Conversion-Wert wird dem ersten Klick zugeschrieben. Dieses Modell ignoriert ebbenfallls den Beitrag aller anderen Touuch Points.
• Gewichtete Attribution: Conversion Wert wird auf mehrere Kanäle aufgeteilt. Dieses Modell kann durch die Gewichtung nach den eigenen Wünschen beeinfusst/manipuliert werden.
• Datengetriebene Attribution: Wiederholte Analyse von Daten auf Basis mehrere Conversions um Muster zu erkennen

Problem aller Attributionsmodelle

Das Customer Journey Mapping umfasst nicht alle Touch Points (z.B. Offline). Attributionsmodelle können jedoch nicht genau und zuverlässig arbeiten, wenn sie auf Basis unvollständiger Daten operieren.

Der gesamte Conversion-Wert wird auf alle bekannten Touch Points aufgeteilt und wird somit zu hoch angesetzt, da ein Teil davon den unbekannten Touch Points zugerechnet werden müsse. Zudem  sollte den Kampagnen nur der inkrementelle Wert zugerechnet werden, nicht der gesamte Conversion Wert, da ein Teil der Conversions auch ohne Kampagnen generiert worden wäre.

Attributionsmodelle basieren auf historischen Daten und berücksichtigen nicht die aktuellen Änderungen der Gegebenheiten. Attributionemodelle müssten daher auch zukünftige Entwicklungen voraussagen und berücksichtigen.

Attributionsmodelle sind noch immer nützlich um Einblicke zu bekommen, sollten jedoch nicht die einzige Quelle für Entscheidungen sein. Kampagnen in unterschiedlichen Phasen des Kaufprozesses sollten auf Basis ihres Zieles evaluiert werden und nicht nur auf Basis ihres Beitrags zur End-Conversion. Für jeden Schritt sollte eine eigene Erfolgskennzahl definiert und mit einem Wert versehen werden.

O’Neill empfiehlt den verstärkten Einsatz von Kampagnen-Tests um den wahren Wert der einzelnen Kanäle zu evaluieren.

Advanced Targeting Tactics (Sören Lüders)

Sören Lüders hat als Head of Online Marketing von Jochen Schweitzer spannende Einblicke in vergangene Kampagnen, den Ansatz zur Datenanalyse und den gewonnen Erkenntnissen geboten.

Zu Beginn wurden die Maßnahmen auf Basis einer angenommenen Customer Journey geplant und umgesetzt. Durch eine Anpassung des Web Analyse Systems und eine intensive Datensammlung und Auswertung  konnte erkannt werden, dass sich die tatsächliche Customer Journey deutlich von den Annahmen unterschieden hat, auch beim Einsatz unterschiedlicher Attributionsmodelle.

Beispiele:

Im Bereich SEA wurden 80% der Conversions von weniger als 5% der Keywords generiert, was zu dem Rückschluss geführt hat, dass das Budget nicht effizient eingesetzt wurde. Durch die Fokussierung auf Top Keywords mit eigenen Anzeigengruppen und die Abdeckung des Long-Tails über Dynamic Search Ads konnten deutliche Verbesserungen erzielt werden.

Auch die Annahme, dass TV Spots die Nachfrage über Suchmaschinen generiert konnte durch die Daten nicht belegt werden. Die Wirksamkeit von TV Kampagnen war insgesamt nicht zufriedenstellend. Durch die Verwendung von Remarketing Listen für TV induzierte Nutzer konnte ein deutlicher Uplift bei allen Kanälen für TV Zielgruppen erzielt werden.

Demografische Daten

Entgegen der Daten der Marktforschung konvertierten junge Zielgruppen deutlich besser vor Anlässen wie Weihnachten Die Maßnahmen waren bisher jedoch nicht auf diese jungen Zielgruppen abgestimmt. Daher wurde zum Beispiel das Engagement auf YouTube verstärkt um diese Zielgruppen zu erreichen. Dies umfasste unter anderem die Erstellung von Retargeting Listen der erreichten Nutzer um diese immer weiter im Kaufprozess voranzutreiben. Trotz guter Interaktionsraten war bei den Abschlussraten jedoch kein Uplift erkennbar.

Zuletzt ging Lüders noch auf die Erkenntnisse dieser Maßnahmen und die aktuellen Strategien für die Erstellung von Zielgruppen ein. Im Zentrum steht dabei das Clustering von Nutzerdaten um „Programmatisches Storytelling“ zu betreiben.

Learnings

• Saubere Datenanalyse & Web Analyse Set-Up
• Zusammenspiel der Marketingkanäle wichtig für die Steigerung der Effizienz aller Maßnahmen
• Statistische Analysen und Automatisierungen werden in Zukunft immer stärker genutzt werden müssen

Customer Centric SEA Strategies & Tactics (Brad Geddes)

Zu Beginn erläutert Geddes kurz die bestehenden Ansätze im Online Marketing, wie zum Beispiel:

• Event Centric Marketing
• Channel Centric Marketing:
• Funnel Centric Marketing
• Product Centric Marketing

Bei Customer Centric Marketing liegt der Fokus auf den Kundenwert und den Vorlieben von jedem Kunden. Aktuell gibt es noch keine passende Technologie für die Umsetzung von Customer Centric Marketing. Zudem wird die Umsetzung durch Datenschutzgesetzte erschwert. Eine Annäherung ist jedoch durch folgende Punkte möglich:

• Verwendung von Attributionsmodellen, vor allem positionsbasierte Modelle
• Umfassende Informationen auf Kundenebene sammeln (Touchpoints, erster und letzter Touchpoint, durchschnittlicher Transaktionswert,…)
• Anpassung der Gebote auf Basis der gesammelten Daten auf Kundenebene (z.B. Kundenwert antizipieren)

Tipps für die Umsetzung von Customer Centric Marketing:

• Den Fokus bei der Ausrichtung auf Zielgruppen legen (z.B. Loyale Kunden, seltene Käufer mit hohen Warenkörben, regelmäßige Käufer mit geringen Warenkörben,…)
• Verwendung von demografischen Daten
• Erstellung von Personas
• Segmentierung von Daten
• Jedes Segment individuell mit genau passenden Werbebotschaften bearbeiten

Ein weiterer Punkt war der Umgang mit Stammkunden. Diese sollten ebenfalls segmentiert werden um passende Angebote platzieren zu können. Die loyalsten Kunden sollten dabei die besten Angebote bekommen um diese auch weiterhin als loyale Kunden zu behalten. Dies steht im Widerspruch zur gängigen Praxis, bei der attraktive Angebote vor allem für Neukunden zur Verfügung stehen.

Was zusammengehört, soll man nicht trennen: SEA/SEO AdWords Optimierung (Christian Paavo Spieker)

Christian Paavo Spieker ging in seinem Vortrag zuerst auf die unterschiedlichen Aspekte der beiden Kanäle ein um im Anschluss den eigens entwickelten SEA-SEO Balancer vorzustellen. Die Basis für diese Entwicklung war der Ansatz, die beiden verwandten aber oftmals getrennt behandelten Kanäle wieder zusammenzubringen.

Laut Spieker ist SEA das beste Tool um Marktforschung zu betreiben und Trends zu erkennen, da die Angaben im Keyword Planer immer unzuverlässiger werden. Am Beispiel eines Bike Shops wurde erläutert wie durch die aus SEA generierten Daten (Suchanfragen nach den im nächsten Jahr erscheinenden Modellen) die Platzierungen in den organischen Suchergebnissen verbessert werden konnten.

In seiner Agentur wird der Ansatz einer einheitlichen Search Strategie mit Cross-funktionalen Teams forciert.

Mehrwert von SEA für SEO

• Keine „not provided“ Problematik, Daten auf Suchanfragen-Ebene verfügbar
• Mögliche Linkquellen durch SEA (Google Display Netzwerk) identifizieren
• Snippet-Optimierung auf Basis von AdWords Anzeigen
• Google Shopping liefert relevante Keywords
• Testplattform für SEO Maßnahmen

Mehrwert von SEO für SEA

• Daten aus der Google Search Console zu Impressionen und Platzierungen (Search Console als „besserer“ Keyword Planer)
• Ladezeiten-Optimierung von Zielseiten
• Auf Keywords optimierte Landing Pages (Einfluss auf Qualitätsfaktor)
• Passende Zielseiten über Site-Befehl suchen

SEO-SEA Balancing

Die Agentur von Spieker hat ein eigenes Tool entwickelt, das mit folgenden kostenlosen Tools jedoch zu einem gewissen Grad nachgebaut werden kann:

• Google Spreadsheets: Google Analytics & Search Analytics for Sheets Add-on
• Google Search Console
• Google Analytics

Ergebnis: SEA und SEO Daten auf Keyword-Ebene in einer Tabelle

• SEA Umsatz und keine SEO Rankings
• SEO Rankings und kein SEA Umsatz

Vorteile

• Potenziale für SEO und SEA finden
• Keywords identifizieren, die über SEA gebucht werden sollten
• Neue Keywords mit Umsatzpotenzial finden
• Effizienz der Strategie messen

AdWords Kampagnenstruktur: Was alle von den E-Commerce Unternehmen lernen können (Michael Ramanarivo)

AdWords Kampagnenstruktur: Was alle von den E-Commerce Unternehmen lernen können (Michael Ramanarivo)

Der Vortrag von Michel war sehr praxisorientiert und hat einige Ansätze geboten um bestehende Kampagnenstrukturen zu überdenken oder anzupassen.

Ziele einer durchdachten Kampagnenstruktur

• Relevanteste Anzeige ausspielen
• Höhere Kampagnenqualität
• Effiziente Kontoverwaltung
• Automatisierung ermöglichen
• Ideale Nutzung von negativen Keywordlisten

Für den Aufbau einer Kampagnenstruktur hat er eine praktische 3×3 Checkliste vorgestellt:

1. Vorbereitung:

Conversion Tracking

• Strategisch: Conversion Typ, Kennzahlen, Conversionzyklus
• Technisch: AdWords, Analytics, Google Tag Manager, externe Lösungen

Keyword Recherche

Quellen: Website, Tools, Mitbewerber

• Seed Keywords: abgeleitet von Kategorien
• Expansion Keywords: Zusätze (z.B. durch keyword.io) wie Preis, Bewertung, Vergleich mit unterschiedlichen Intentionen

Namenskonventionen:

Keyword-Option, Sonderzeichen zur Trennung bei der Berichterstellung, Markierung inaktiver Kampagnen

2. Feinschliff

• Geschäftsmodell: Eigene Kampagnen für Kategorie, Marke und Produkt erstellen
• Aufbau der Website: Navigation für Kampagnenstruktur übernehmen
• Zielsetzung: Einfluss des Kampagnenziels auf die Kampagnenstruktur

3. Umsetzungsmöglichkeiten (aufsteigend nach Komplexität)

• Einfache Gliederung nach Standort, weitere Gliederung nach Themen in den Anzeigengruppen
• Gliederung der Kampagnen nach Standort und Thema
• Gliederung der Kampagnen nach Standort, Thema und Keywordgruppen, weitere Gliederung in den Anzeigengruppen für Zusätze (Suchintentionen)

Zuletzt gab es noch ein paar allgemeine Tipps, die bei der Erarbeitung einer Kampagnenstruktur beachtet werden sollten:

• Marke vs. Generisch
• Werbenetzwerke trennen
• Keyword-Optionen trennen
• Namenskonventionen verwenden

Fazit zur SMX 2018 in München

Die SMX war insgesamt eine perfekt organisierte Konferenz mit spannenden Vorträgen von tollen Speakern. Das dominierende Thema war natürlich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, das in zwei hervorragenden Keynotes aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet wurde. Im SEA Track, in dem ich die meiste Zeit verbracht habe, war vor allem das Thema Attributionsmodellierung sehr präsent, wobei es hier auch sehr unterschiedliche Ansichten über den Sinn und Einsatz von Attributionsmodellen gab. Als One-Man Show war es natürlich auch die Einblicke in größere Unternehmen (z.B. Jochen Schweitzer) und Agenturen (z.B. One Advertising) sehr interessant.

Ich habe auf jeden Fall viele Ideen für Kundenprojekte sammeln können und freue mich schon sehr auf die Umsetzung in den kommenden Wochen.