PPC Masters 2018 – Unser Recap

 „Das Event für alle, die mit Klicks handeln!“ – hiermit lockte die fünfte PPC Masters Konferenz mit rund 300 Teilnehmern am 22.02.2018 nach Berlin. Die PPC Masters  fand 2014 zum ersten Mal statt und ist seit 2015 in Berlin in wechselnden Locations. 17 nationale und internationale Speaker bereicherten dieses Jahr das Event mit spannenden Vorträgen und vermittelten neben brandaktuellem Wissen auch praktisches Know-how. Es wurden Themen rund um SEA, SEO, Facebook und Google Analytics aufbereitet.

Marc Rüsing von Performics aus Düsseldorf eröffnete die Konferenz und freute sich auf einen aufregenden Tag, bei dem für jeden Geschmack etwas dabei sein wird.

Willkommen bei den PPC Masters in Berlin

Willkommen bei den PPC Masters in Berlin

Customer Journey in Google Analytics

Christian Vollmert, Geschäftsführer von lunapark, war an diesem Tag selbst Referent und hielt einen Vortrag über „Google Analytics und die Customer Journey“. In seinem Vortrag zeigte Christian, wie in Google Analytics eine Customer Journey betrachtet werden sollte und welche Einstellungen notwendig sind, um wichtige Insights sowie Optimierungen ableiten zu können.

Christian Vollmert auf der PPC Masters 2018

Christian Vollmert auf der PPC Masters 2018

Christian erläuterte wie mit der Customer Journey umgegangen werden sollte und wie der Kunde am besten abgeholt werden kann. Oftmals ist es schwierig Unternehmen die Bedeutung der Customer Journey verständlich zu machen. Viele wollen nur Conversions und Transaktionen generieren, vernachlässigen aber die notwendigen Steps, die dazu geführt haben, dass die Conversion überhaupt stattfinden konnte. Die Wichtigkeit dieser einzelnen Touchpoints des Kunden mit dem Produkt oder Unternehmen ist ihnen nicht bewusst. Die Dauer der Customer Journey ist dabei vom Produkt abhängig und kann variieren.

Wichtige Voraussetzung um die Customer Journey richtig zu interpretieren, ist die Auseinandersetzung mit den Webanalyse-Daten. Je größer eine Website ist, umso wichtiger ist es sich mit der Datenerfassung und Auswertung und der Customer Journey zu beschäftigen. Leider bleibt dies in der Praxis meistens auf der Strecke.

Um sich der Customer Journey zu nähern, sollten folgende Fragen aus Nutzersicht / Kundensicht gestellt und beantwortet werden:

  • Was will der Kunde?
  • Aus welcher Perspektive kommt der Kunde?

Eine Auseinandersetzung mit der eigenen Zielgruppe ist außerdem unerlässlich.

Gründe, warum im Unternehmen die Customer Journey noch nicht definiert ist, sind meist:

  • Aufwand
  • Wettbewerb
  • Mangelnde Qualität der Daten: Datengrundlage ist nicht richtig (es werden nicht alle Zugriffe erfasst etc.)
  • Fehlendes Know How im Unternehmen

Vorgehensweise Customer Journey:

  1. Customer life circle in Google Analytics
  2. Drei Blickwinkel Digital Analytics: Akquise (welche Kanäle sind relevant), Conversions (welche Ziele), Verhalten (welche Inhalte sind relevant? Wetter, Service, Anreise, Veranstaltung etc.)
  3. Google Analytics Workflow: Ziele & Tracking Konzept, GTM, Analytics analysieren, UTM Parameter, Dokumentation/Tracking

Der Tipp an dieser Stelle: Channel Gruppierung: Die Pflege der Channels und Zuordnung ist ein elementarer Faktor (Hinweis: bei „Direct“ schauen, dass Newsletter nicht reinläuft).

Ebenso ist es interessant die „Multi Channel“ zu betrachten, sprich wie kommen die Leute und über welche Pfade auf die Website. Hier kann immer tiefer analysiert werden. Es empfiehlt sich die Channels regelmäßig zu untersuchen und dann gezielt neue Kampagnen darauf auszurichten.

Mit dem Nutzer Explorer könnt ihr anhand von Kunden-IDs sehen, wie oft ein Nutzer auf der Seite war, bevor er konvertiert hat. Somit können relevantere Zielgruppen erreicht werden (Segmentierung auf Teilbereiche Nutzer/Geräte/seitenmäßig). Auch die Berichte unter Conversions sind interessant: Multi Channel (Ecommerce).

Zum Schluss wurde noch die 10/90 Regel vorgestellt. Diese besagt, dass von 100€ Budget in etwa 10€ in das Tool (Google Analytics) und 90€ in Leute investiert werden sollte, denn es wird Fachpersonal mit richtigen Know How benötigt, um dies alles gewinnbringend umzusetzen.

Hier sind die Folien zum Vortrag:

AdWords 15mal besser machen

Martin Röttgerding (Bloofusion) verriet uns in seinem Vortrag 15 Tipps, mit denen sich die Anwendung und Arbeitsweisen in AdWords optimieren lassen. Sein Sammelsurium an Tipps und Tricks lässt sich grob in vier Bereiche aufteilen:

  • Suchpartner
  • Benutzerdefinierte Spalten
  • Feedbasierte Anzeigen & Subfeeds
  • Remarketing
Martin Röttgerding verrät 15 Tipps zum besseren Umgang mit Google AdWords

Martin Röttgerding verrät 15 Tipps zum besseren Umgang mit Google AdWords

Angefangen mit dem Thema Suchpartner. Um die Suchnetzwerkpartner (z.B. Suchleisten auf web.de, gmx oder t online) richtig handzuhaben und einschätzen zu können, ob eine Aktivierung für die eigenen Kampagnen sinnvoll ist, ist eine Betrachtung der Performance Werte unerlässlich. Oftmals haben die Suchpartner viele Impressionen, aber eine niedrige CTR. Da stellt sich die Frage, wie das sein kann. Der Grund hierfür ist, dass die Anzeigen nicht nur in den normalen Suchergebnissen erscheinen, sondern auch in den Ergebnissen von Shoppingportalen (ebay, Amazon). Hier werden die Anzeigen meist ganz unten, nach allen Shoppinganzeigen ausgespielt und die wenigsten Nutzer scrollen überhaupt so weit runter. Beim Aufruf der Seite wird aber bereits eine Impression gezählt, egal wie weit runtergescrollt wird.

Da diese beiden Bereiche nicht ausgeschlossen werden können, ist der Tipp hier sich nicht verwirren zu lassen und über benutzerdefinierte Spalten z.B. nur die Google CTR anzeigen zu lassen ohne Suchpartner. So sind die Zahlen viel aussagekräftiger. Außerdem zeigen Shoppingportale nicht nur Anzeigen in den Suchergebnissen an. Suchanfragen werden auch künstlich kreiert, was wiederum die Daten verwässert. Diese künstlichen Suchanfragen gilt es aufzuspüren und auszuschließen. Auch dies kann über benutzerdefinierte Spalten bewerkstelligt werden. Generell ist es ratsam, die Suchpartner-Option zu testen und das weitere Vorgehen von den Werten abhängig zu machen.

Mit benutzerdefinierten Spalten könnt ihr Daten einfacher analysieren und dadurch Zeit einsparen. Ein Problem dabei ist die durchschnittliche Positionsangabe, denn die Definition ist hier unklar. Da in Google die Anzahl der Anzeigen über und unter den organischen Suchanzeigen variiert (meist zwei bis vier Anzeigen), ist es ratsam statt der durchschnittlichen Position den Anteil der Toppositionen (Top-Anteil) zu betrachten. Dieser Wert kann über die benutzerdefinierten Spalten hinzugefügt werden. Des Weiteren ist es möglich noch spezifischere Werte wie typische Ergebniskennzahlen einzublenden (z.B. Kosten-Umsatz-Relation, Gewinn) oder zusätzliche CPA- und KUR-Kennzahlen (Beispiel: Ersparnis gesamt).

Bei den feedbasierten Anzeigenanpassungen gab Martin den Tipp Aktionstexte mit Anzeigenanpassungen auszutauschen. Dies ist ratsam, wenn häufig bestimmte Aktionen stattfinden. Hierfür wird ein Datenfeed mit nur einer Spalte und einer Zeile benötigt. So können Daten simple ausgetauscht werden. Das ist zwar nicht für jeden interessant, wenn aber Texte in Anzeigen öfters ausgetauscht werden müssen, erleichtert dieses Vorgehen eure Arbeit. Ein weiterer Tipp: Aktionen im Vorfeld einrichten. Hier variieren Faktoren wie das Start und Enddatum, Planung nach Wochentag und Tageszeit.

Beim Remarketing ging es zunächst um das Problem, dass es häufig Überschneidungen gibt und Nutzer gleichzeitig in mehrere Zielgruppen fallen. Dies erschwert die Analyse. Daher ist es ratsam trennscharfe Gruppen einzurichten.

Ein Tipp: Hinterfragt die Standardzeiträume. Als Standard-Gruppenzugehörigkeit sind standardmäßig 30 Tage hinterlegt. Ob dies Sinn macht, ist vom Einzelfall abhängig, denn häufig sind mehrere Zeiträume interessant (und diese sollen überschneidungsfrei dargestellt werden).

Martin brachte hier ein Fallbeispiel von einer „Dynamischen Remarketing Kampagne“, die in den letzten 30 Tage insgesamt ein gutes Ergebnis hervorgebracht hatte. Für die Auswertung sollte nun festgestellt werden, wie die Performance an den einzelnen Tagen war. Das Ergebnis wurde dazu auf Umsatz pro Tag heruntergebrochen und es stellte sich heraus, dass in den ersten drei Tagen das beste Ergebnis erzielt wurde. In den Tagen danach ging es rapide herunter und die letzten Tage generierten nur noch knapp ein Drittel des Umsatzes.

Nun will man natürlich noch wissen, wann der Umsatz in den ersten Tagen hauptsächlich generiert wurde. Genauere Untersuchungen ergaben, dass direkt am Anfang – am ersten Tag – zwei Drittel des Umsatzes generiert wurden (84%) und die Tage darauf nur noch minimal konvertiert wurde. Es lässt sich zwar nicht sagen, in welcher Stunde die Leute auf die Seite kamen und einen Kauf tätigten, aber Martin vermutete, dass der Großteil der Nutzer bereits kurz davor auf der Seite war und wieder zurückkehrte. Deswegen kann man nicht mit Sicherheit sagen, wie viele Leute auch ohne Remarketing einen Kauf getätigt hätten – „wahrscheinlich aber sehr Viele“ (Vermutung von Martin).

Ein weiterer Tipp: kleinteilige Remarketing Kampagnen. Die Empfehlung ist hier mehrere kleinere Kampagnen zu erstellen – sprich 30 Zielgruppen für je einen Tag, da die ersten Tage – wie sich im Fallbeispiel zeigte – wertvoller sind.

Das Problem bei kleinteiligen Kampagnen ist jedoch die Google AdWords Anforderung von mindestens 100 Cookies pro Zielgruppe. Dies betrifft vor allem Kampagnen mit wenigen Besuchern oder speziellen Kombinationen. Die Lösung ist es dies auf Anzeigengruppenebene auszusteuern – sprich: Zielgruppe Besucher 10 Tage und Ausschlüsse 9 Tage. Dieser Tipp ist jedoch nur sinnvoll für Remarketing und nicht RLSA.

Hier ist der Link zur Präsentation von Martin Röttgerding: http://bloo.link/ppcmasters18

Sixt – Automatisierung im SEA mit Hilfe von Google Big Query

Im Vortrag von Philipp Mainka von Sixt ging es darum, wie mit Hilfe von Automatisierungsprozessen der Aufwand bei der Kampagnenaussteuerung in Google AdWords minimiert werden kann. Mit Google Big Query lässt sich hier viel Zeit einsparen.

Philipp Mainka zu Automatisierungsprozessen

Philipp Mainka zu Automatisierungsprozessen

Philipp Mainka betreut den Bereich SEA für Sixt International. Für ihn ist es wichtig, die Kampagnen unter dem „SEA Destination View“ zu betrachten. Das bedeutet, dass sowohl inländische Suchanfragen, als auch Suchanfragen aus anderen Ländern auftreten. Sprich, es kann ein Amerikaner in Amerika nach einem Mietauto suchen, aber auch ein Brasilianer nach einem Mietauto in Amerika. Aus diesem Grund werden so gut wie alle Länder mit SEA Anzeigen bespielt und deshalb gibt es eine Vielzahl an mehrsprachigen Accounts, was sehr viel Aufwand bei der Kampagnenpflege mit sich bringt. Aus diesem Grund starteten sie bei Sixt mit den Automatisierungsprozessen.

Im Folgenden werden einzelnen Schritte beschrieben, die Philipp und sein Team durchlaufen haben und erklärt, auf was dabei alles geachtet werden muss.

Der erste Schritt bestand darin zu identifizieren, wo am meisten Zeit aufgewendet wird. Dies fällt überwiegend auf das Kampagnenmanagement inkl. Betreuung, auf das Reporting (z.B. Auctions Insight gibt’s nicht auf MCC Ebene) und auf das Bid Management.

  1. Reporting/Datenzusammentragung/Tabelle/BQ

Aufgabe ist es alle Daten in ein Tool zu bündeln und ein Database-Managementsystem (Datenbank) aufzubauen. Dies funktioniert über die Google Cloud und Big Query ganz leicht, denn das Interface ist leicht verständlich und die Integrationsfunktion ist selbsterklärend. Es muss nur einmal der Datentransport aktiviert werden und dann wird es immer automatisch aktualisiert.

  1. Täglich automatisieren

In der Datenbank werden aus vielen Tabellen die nötigen Daten zusammengezogen. Es ist sinnvoll die Daten zusätzlich mit wichtigen Infos anzureichern (z.B. Verfügbarkeit etc.). Damit sich die Daten täglich aktualisieren, muss ein Apps Script (automatische Trigger Rules setzen oder SQL Queries in Big Query abspeichern) erstellt und eingebaut werden.

  1. Datastudio Connectors

Da die Daten bereits vorher zusammengeführt und ausgewertet werden, lädt Data Studio schneller. Mit Data Studio können Dashboards gebaut werden, mit denen die zuständigen Manager dann arbeiten können. (MCC Operational Dashboards: aktive ad groups/accounts, Erweiterungen, wo sind abgelehnte Anzeigen etc.?). Wenn einmal Big Query bereitgestellt ist, hat das ganze Team Spaß daran auszuprobieren und es werden hilfreiche Berichte erstellt.

  1. Kampagnenmanagement

Der zweite Bereich betraf das Kampagnenmanagement und insbesondere das Keyword-Verwaltung. Anzustreben ist stets eine Keyword Expansion/Ausweitung, denn es gibt unaufhörlich neue Keywords und Kombinationen, die wichtig sind. Best Practice wäre, wenn die Suchanfragen vorklassifiziert werden. Die Daten sind bereits in Big Query in den Suchanfragen vorhanden. Nun gilt es die Keywords anhand folgender Faktoren zu klassifizieren:

  1. Welche Sprache?
  2. Welche Location? (z.B. Stadtname)
  3. Welche Marke/Unternehmen (Brand oder Wettbewerber, Contact, eigene Dictionaries aufbauen und erweitern mit Kategorien)
  4. GEO Expansion via Place API

Hier wird noch längst nicht alles richtig zugeordnet und so wird manuell nicht Erkanntes zum Dictionary hinzugefügt, aber das maschinelle Lernen nimmt stetig zu.

Das Ziel und die Idee dahinter ist es, die Daten in Struktur zubringen, um diese besser auszuwerten und so den Keywordpool enorm anzureichern.

  1. Bid Management

Das Bid Management soll automatisiert werden, aber hier ist es schwierig ein gutes Tool zu finden. Bisher hat Philipp nur eine Semi-Automatisierung bewerkstelligen können, aber sein Ziel ist es sich auch hier die Arbeit zu erleichtern. Der erste Schritt besteht darin Regeln zu definieren, wie generell beim Bid Management vorgegangen werden soll. Danach können diese Regeln in die Datenbank eingearbeitet werden (SQL). Dadurch ergeben sich bereits eine Menge Vorteile:

+ regelbasiert

+ low volume möglich

+ eigene Cluster erstellt

+ Brand separat betrachtet bzw. in Entscheidung für CPC integriert

Und das alles ist auf Basis von Big Query möglich.

Neben dem positiven Effekt der Zeitersparnis ist durch die Automatisierung zudem die Account-Pflege deutlich besser geworden. Außerdem ist durch die Erstellung passend zugeschnittener Dashboards Transparenz gewährleistet und die zuständigen Personen finden alle wichtigen Informationen übersichtlich aufbereitet.

Philipp startete vor einem halben Jahr mit seinem Team in München und ist stolz wie weit sie in dieser Zeit gekommen sind. Wir können dem nur zustimmen und sind gespannt was auf der nächsten Konferenz darüber berichtet wird.

Die perfekte Symbiose von SEA und SEO

Désirée Kellner von morefire aus Köln plädierte in ihrem Vortrag dafür SEA und SEO nicht als isolierte Einzelmaßnahmen anzusehen, sondern als ganzheitliches Suchmaschinenmarketing. Dadurch kann für den jeweiligen Kunden der größtmögliche Effekt erzielt werden. Anhand eines Beispielfalls erläuterte Désirée wie die Bereiche SEA und SEO noch effektiver verzahnt werden können und wie die daraus resultierenden Synergieeffekte einen Nutzen bringen.

Désirée Kellner auf der PPC Masters in Berlin

Désirée Kellner auf der PPC Masters in Berlin

Das Fallbeispiel handelte von einem Problem, vor welchem sie vor geraumer Zeit als SEA Consultant stand:

  • Budgetkürzung bei einem Kunden
  • hoher Wettbewerb
  • hohe Klickpreise

So konnten die Potenziale nicht wirklich ausgeschöpft werden. Désirée stand nun vor dem Problem, dass sie eins von zwei für den Kunden sehr wichtigen, aber sehr teuren Keywords (hoher CPC) pausieren musste. Die Frage: Welches? Sie analysierte die zwei Keywords anhand folgender Faktoren: Performance, Qualitätsfaktor, Suchvolumen. Diese Werte allein machten es aber nicht möglich eine fundierte Entscheidung zu treffen. Daraufhin entschloss sie die Keywords aus Nutzersicht noch einmal näher zu betrachten: „Was sieht der Nutzer?“. In den Suchergebnissen wurde die eigene Anzeige, aufgrund von eingeschränktem Budget, nicht gezeigt. In der Organischen Suche rankte ein Keyword besser, als das andere (Position 3 und 28).

An dieser Stelle ein Exkurs – drei Strategien:

Dual Bidding (SEO braucht immer Zeit bis sich das ganze einläuft)

  • versucht SEA und SEO gut zu positionieren (dafür braucht man viel Budget)
  • besagt, wenn man in SEO und SEA gute Positionen hat, wirkt sich das gut aus auf die SEO Position (laut Google)

Up and Down

Pull Down Strategie

  • erst über SEA dann über SEO, wenn gutes Ranking

Die Entscheidung fiel auf die Dual Bidding Strategie mit dem etwas teureren, aber dem besser positionierten (SEO) Keyword. Da so eine Entscheidung nicht nur für ein Keyword getroffen werden musste, sondern für viele mehr wäre dies manuell sehr viel Aufwand gewesen. Deswegen wurde ein Skript geschrieben, das die organischen Rankings direkt in AdWords reinzieht und zudem ein Label (Position <2/2-5/5-10) erstellt, welches auf einen Blick erkennen lässt, welches Keyword wo positioniert ist. Dies läuft vollautomatisch über die API.

Das Fazit: Was ist wirklich wichtig? Ein Einzelkampf bringt keinem etwas, denn nur ein Zusammenspiel ist erfolgreich und somit sollte enger zusammengearbeitet werden!

Fazit

Mein Fazit über die fünfte PPC Masters Konferenz ist rundum positiv. Es war ein spannender Tag, mit interessanten Referenten und Teilnehmern aus den verschiedensten Branchen auf Unternehmens- und Agenturseite. Ein besonderer Dank an die tolle Organisation dieses Events. Ich freue mich auf das nächste Jahr.

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