Sollte man bei Google Ads mit smarten Gebotsstrategien bieten, also mit Target ROAS Strategien oder manuell Gebote festlegen?
Diese Frage diskutieren wir immer wieder in unseren Live-Meetings unserer Premium Mitgliedschaft oder auf YouTube. In diesem Beitrag bekommst du durch einige Hinweise vielleicht ein besseres Bild auf die Welt der smarten Algorithmen.
Generell gilt: Für größere Konten mit vielen Conversion-Daten (z. B. über 100 Conversions in 30 Tagen pro Zielgruppen-Kategorie) gilt: mit einem gut angelegten Test stellt man oft fest, dass smarte Strategien und auch weitgehend passende Keywords am Anfang zwar schockierende Ergebnisse liefern (z. B. 17 € pro Klick, obwohl vorher nur 50 Cent im Schnitt gezahlt wird), die Leistung durch wachsenden Daten dann allerdings deutlich besser als manuelle Performance wird.
Kann der Algorithmus bei fehlender Datenbasis nicht lernen, dass eine Conversion auch für 30 Cent pro Klick erzielt werden kann, dann ist der beste Algorithmus restlos überfordert. Offen bleibt allerdings die Frage, warum die Algorithmus hier häufig so tief in die Tasche greift. Dies kann aber eventuell dadurch erklärt werden, dass vom smarten Algorithmus eine ganze Bandbreite an Szenarien durchgespielt werden muss, bis das optimale Ergebnis erzielt wird.
Meist fehlt trotz 30 Conversions in 30 Tagen allerdings die Datenbasis. Und natürlich geht das automatisierte Bieten dann schief.
Was ist allerdings eine fehlende Datenbasis?
Bei der Fehlenden Datenbasis gibt es allerdings oft Fehlinterpretationen. Viele denken: hach, wenn ich 30 Conversions pro Monat in meinem Konto habe, dann reichen Google diese Daten aus meine Zielgruppe zu definieren und automatisiert die besten Placements (z. B. Suchanfragen) zu bespielen.
Aber das ist zu kurz gedacht. Du musst dir immer überlegen: Welche Daten braucht der Algorithmus, um bei einer speziellen Kampagne mehr verkäufe zu erzielen.
Und mal müssen die Daten zu nur einem einzigen Keyword-Set gehören und mal zu einer ganzen Zielgruppe. Das hängt oft komplett vom Use-Case ab.
Google Ads Conversion Problem 1: User-Gleiche-Conversions
Außerdem muss immer wieder in Betracht gezogen werden: geht es hier um die gleichen Conversion-Typen oder sind die Conversion-Typen unterschiedlich. Hast du vielleicht sogar User-Gleiche-Conversions?
Was ist eine User-Gleiche-Conversion?
Stell dir vor, du schaust ins Analytics und hast 3 Conversions aber nur einen Besucher. Dann hast du 3 User-Gleiche-Conversions. Stell dir vor derselbe User kommt jeden Tag und Triggert 3 Conversions (Warenkorb+Checkout+Kauf). Dann hast du in 30 Tagen sogar 90 Conversions. Herzlichen Glückwunsch, der Algorithmus lernt an einer Person, welches deine Perfekte Zielgruppe ist.
Das Beispiel ist natürlich drastisch. Aber vielleicht kannst du dich das erste Mal in Problematiken eines automatisierten Algos hineinversetzen. J
Google Ads Conversion Problem 2: Zielgruppen-Unterschiedliche-Conversions
Jetzt ein zweiter Use-Case: Produkt oder Zielgruppen-Unterschiedliche Conversions. Richtig! Das ist unser Wort.
Kein Schwein redet über dieses Problem. Aber es ist existent. Im Google Ads Universum kämpfen wir Tagtäglich mit Conversions die durch verschiedene Produktgruppen getriggert werden. Die im schlimmsten Fall völlig verschiedene Zielgruppen ansprechen (Stichwort E-Commcere Ads).
Fragmentierst die 30, von Google Ads empfohlenen, Conversions in 30 Tagen auf 3 ungleiche Zielgruppen dann stehst du mit wie viel realen Conversions da? Genau: 10.
Reicht das, um automatisiertes Targeting zu starten? Nein!
Was brauchst du also?
Hier ist die Antwort: für automatisierte Algorithmen brauchst du mindestens 30 aber besser 100 User-Ungleiche aber Produkt-(Zielgruppen)-Gleiche Conversions. Und das in 30 Tagen.
