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Ein grundsätzliches Problem der Brand Lift Study ist, dass die Ergebnisse in dem Tool oft nur übergeordnet auf Gesamtumfrageebene ausgewiesen werden. Eine detaillierte Analyse ist hierbei nicht möglich, da Ergebnisse nicht angezeigt werden, wenn diese laut Google nicht signifikant sind oder zu wenige Umfrageantworten pro Item gesammelt worden sind.

Dieses Problem kann seit März 2021 mit einer neuen Version der BLS 2.0 zumindest teilweise umgangen werden. Am 24.03.2021 wurde die Mechanik der Brand Lift Study 2.0 umgestellt auf die Accelerated Flight & Re-Measurement Study. Dadurch ergeben sich einige Implikationen für die Messung der Anzeigenwirkung:

  1. Verkürzter Messzeitraum (wenige Tage)
  2. Dadurch entsteht die Möglichkeit für ein Re-Measurement der Ergebnisse

Im Idealfall dauert die Messung mit der beschleunigten Methodik nur noch wenige Tage (abhängig von der Reichweite der Kampagne). Dabei werden im Tool die Umfrageergebnisse so schnell wie möglich gesammelt, anstatt ein bestimmtes Tagesziel anzustreben, wie bei der kontinuierlichen Messmethode.

Hat man beispielsweise mehrere Creatives (beispielsweise Creative A & Creative B) zur Verfügung und möchte bewerten, ob die Anzeigenerinnerung für eines der Videos besser ist, so können beide Videos zum Kampagnenstart eingesetzt werden. Anders als bei der kontinuierlichen Messung können die Ergebnisse bereits nach kurzer Zeit analysiert werden. Performt beispielsweise Creative A deutlich besser als Creative B, kann Creative B nach wenigen Tagen deaktiviert werden und das Mediabudget nur noch für das Creative A eingesetzt werden. Dadurch kann die Performance der Kampagne potenziell verbessert werden.

Eine Schwierigkeit der Brand Lift Study 2.0 ist, dass nicht in jedem Fall  Ergebnisse erzielt werden. Oft werden keine Ergebnisse nach der Umfrage angezeigt, wenn ein bestimmtes Signifikanzniveau nicht erreicht wird, bzw. wenn nicht genügend Antworten für bestimmte Items bei der Umfragevorhanden sind. Durch die beschleunigte Messung soll die Wahrscheinlichkeit erhöht werden, dass genügend Antworten während der Messung gesammelt und somit aussagekräftige Ergebnisse erzielt werden. Es ist jedoch nicht garantiert, dass Ergebnisse angezeigt werden, da auch hier ein bestimmtes Signifikanzniveau erreicht werden muss.

Durch die beschleunigte Messung gibt es die Möglichkeit eine erneute Umfrage während einer Kampagne einzustellen. Ist die Kampagne von längerer Dauer (bspw. vier Wochen), kann eine Umfrage am Anfang der Kampagne und eine zusätzliche Umfrage am Ende der Kampagne durchgeführt werden. Werden etwa Änderungen am Kampagnensetup vorgenommen (z.B. Änderung am Targeting, Hinzufügen neuer Creatives), können die beiden Umfrageergebnisse direkt miteinander verglichen werden. Hierfür müssen jedoch die Budgetrestriktionen erfüllt werden.

Zu beachten ist auch, dass sich durch die Anpassungen an der Brand Lift Study 2.0 die Anforderungen an das Budget verändern. Bei der BLS 2.0 hatte man ein Tagesbudget-Ziel (beispielsweise ca. 1.000€ pro Tag in Deutschland für eine Frage) als Voraussetzung für das Einstellen einer Frage. Mit der beschleunigten Messung muss nun ein 10-Tages-Budget-Limit erreicht werden. Dies liegt für eine Frage bei ca. 10.000 € für Deutschland. Laut Google Ads liegt das Budget für Deutschland für zwei Fragen bei knapp 17.000€/10 Tage und bei drei Fragen bei knapp 51.000€/10 Tage.

Diese budgetäre Grundvoraussetzung ist nicht bei allen Kampagnen erfüllt und ist somit nur für Kampagnen mit einem hohen Budgeteinsatz relevant. In diesen Fällen ist die BLS 2.0 eine gute Ergänzung für die Kampagnenoptimierung, jedoch bei vielen Kampagnen mit einem kleineren Budgetrahmen nicht verfügbar.

Allgemeine Schwächen der Brand Lift Study:

Brand Lift Studies können nicht nur auf YouTube durchgeführt werden, sondern auf verschiedenen Plattformen, wie z.B. Facebook, Pinterest, etc. Eine klassische Schwäche von Brand Lift Studies ist, dass sich diese einer neutralen Panelkontrolle entziehen. Es besteht kein klassisches Verbraucherpanel, auf das bei der Befragung zurückgegriffen wird, wie bei einer klassischen Marktforschung. Stattdessen werden die Fragen an die Testgruppe ausgespielt, die das Ad gesehen haben und an eine Kontrollgruppe in derselben Zielgruppe, die das Ad nicht gesehen haben.

Bei einem klassischen, weit verbreiteten Verbraucherpanel steht ein gleichbleibender Personenkreis für Befragungen und Beobachtungen zur Verfügung, der bevölkerungsrepräsentativ aufgestellt ist. Vor allem bei Stichproben wird bei der Rekrutierung klassischer Marktforschungen darauf geachtet, dass die Panel-Stichprobe repräsentativ ist. Die Stichprobenziehung ist der gängige Qualitätsstandard klassischer Marktforschungen. Bei den Brand Lift Studies fehlt die Panelkontrolle hingegen und ein mögliches Bias ist nicht ersichtlich.

Ein ebenfalls wichtiger Punkt ist, dass sich die Social Media Plattformen, wie YouTube, Facebook, etc. einer neutralen Kontrolle durch dritte Instanzen entziehen und kein technisches Tracking zulassen. Somit können unabhängige Anbieter wie beispielsweise die AGOF keine unabhängige Messung der Userschaft der Plattformen durchführen und bedienen sich nur Hochrechnungen der Befragungsdaten.[1]

Eine weitere Schwäche von Brand Lift Studies ist das mangelhafte Befragungsdesign. Die Befragungen werden beispielsweise bei YouTube direkt vor oder nach einem Video abgespielt, das bedeutet, dass die Befragungen im gleichen Kontext stattfinden. Dieser Bias ist nicht zu unterschätzen, da dies keine gut kontrollierte Situation der Befragung darstellt. Bei klassischen Marktforschungen wird die Befragung bewusst in einem anderen Kontext (z.B. Experimentaldesign, Laborsituation durch Befragung in Studios, etc.) durchgeführt.

Somit entsprechen die Brand Lift Study nicht den Anforderungen an klassische Marktforschungen und sind nur oberflächlich betrachtet eine objektive Befragung. Für valide Ergebnisse von Kampagnen sind klassische Marktforschungen daher unabdingbar, vor allem wenn die Ergebnisse für Rückschlüsse außerhalb dieser Plattformen gezogen werden sollen.

 

Fazit

Mit der beschleunigten Messdauer der Brand Lift Study 2.0 ergeben sich Vorteile für die schnellere Analyse der Kampagnenergebnisse, die zu Effizienzvorteilen in der Kampagnenoptimierung führen können. Jedoch sind die Mindestmediabudgetvorgaben für die Brand Lift Study 2.0 sehr hoch, vor allem bei der Abfrage mehrerer Fragen, und daher nicht für jeden Kunden bzw. jede Kampagne geeignet.

Wichtig zu erwähnen ist, dass es keine Garantie dafür gibt, dass nach der Umfrage die Ergebnisse für die abgefragten Metriken erzielt werden. Vor allem bei der Detailanalyse fehlen häufig die Werte für die Bewertung der Demografie oder auf Einzelkampagnen-/Einzelfolgenebene, da auf Einzelitem-Ebene nicht genügend Daten erhoben worden sind, die ein bestimmtes Signifikanzniveau erreicht haben.

Da die Ergebnisse Google-intern erhoben werden und nicht von einer neutralen Instanz, sollte darauf hingewiesen werden, dass die Ergebnisse nicht mit konventionellen neutralen Marktforschungen vergleichbar sind. Die Brand Lift Study 2.0 ist eine gute Hilfestellung zur Bewertung der YouTube-Kampagnen und der Messung der Anzeigenwirkung auf die User innerhalb des YouTube-Universums. Die Brand Lift Study hilft ergänzend bei der Optimierung von YouTube-Kampagnen, sollte aber als Add-On gesehen werden nicht als zentrales Planungselement

[1] https://www.agof.de/agofacts/wissen/neues-forschungsfeld-der-agof-social-media-user-influencer-follower/

Wie können Werbetreibende auf YouTube messen, ob ihre Kampagnen wirksam sind? Und wie können sie die Ergebnisse nutzen, um die Performance der Kampagnen zu steigern? Diese Fragen versucht Google bereits seit längerem mit dem Tool Brand Lift Study (BLS) zu beantworten. Nun gibt es mit der Brand Lift Study 2.0 eine Erweiterung, die vor allem für Kunden mit größeren Mediabudgets geeignet scheint.

Mit der Brand Lift Study 2.0. können Werbetreibende über Google Ads selbstständig Umfragen einpflegen. Diese kann als Ergänzung zu einer YouTube-Kampagne dienen, um die Maßnahmen innerhalb des YouTube-Universums besser bewerten zu können. Im März 2021 folgte eine Anpassung in der Messmethodik, die ich in diesem Blogbeitrag betrachten möchte.

Wie misst die Brand Lift Study 2.0?

Die „Messung der Anzeigenwirkung auf die Markenbekanntheit“, oder auch Brand Lift Study 2.0 genannt, ist bereits seit einiger Zeit auf dem Markt. Damit kann in Google Ads selbstständig eine kampagnenbegleitende Umfrage eingestellt werden, die die Anzeigenwirkung auf die folgenden Metriken abfragen kann:

  • Anzeigenerinnerung
  • Markenbekanntheit
  • Kaufbereitschaft
  • Beliebtheit
  • Kaufabsicht

Über vordefinierte Einstellmöglichkeiten für das Produkt oder die Marke werden automatische Antwortmöglichkeiten generiert. Hier können bis zu vier Wettbewerber in die Antwortmöglichkeiten aufgenommen werden.

Brand Lift Study Exemplar
Exemplarische Frage der Anzeigenerinnerung für eine Dienstleistung über die Brand Lift Study 2.0

 

Um eine Umfrage einzustellen müssen jedoch einige Mindestvoraussetzungen erfüllt werden, ohne die dies nicht möglich ist: Stichwort Budget. Die Brand Lift Study 2.0 wird nicht zusätzlich bepreist, jedoch müssen länderspezifische Mindest-Mediabudgets erreicht werden, damit eine Umfrage durchgeführt werden kann.

Insgesamt können bis zu drei Metriken abgefragt werden, dies ist jedoch stark abhängig von dem eingesetzten Mediabudget. Speziell für zwei oder drei Fragen liegt das benötigte Mediabudget in einem gehobenen Bereich. Aus diesem Grund ist das BLS 2.0 Tool vorrangig für Kampagnen mit einem hohen Mediaspending geeignet. Oft müssen mehrere Kampagnen in eine Umfrage hinzugenommen werden, damit die Voraussetzungen erfüllt sind. Sind die Kampagnenziele jedoch unterschiedlich muss abgewogen werden, ob das Zusammenlegen von mehreren Kampagnen für eine Umfrage sinnvoll ist. Zudem ist zu beachten, dass nicht alle Formate bei der Brand Lift Study 2.0 abfragbar sind.

Nach dem Einstellen der Umfrage wird die Kampagnen-Zielgruppe bei YouTube in zwei Gruppen geteilt: User, die die Anzeige sehen dürfen (Testgruppe) und User, die die Anzeige nicht sehen dürfen (Kontrollgruppe). Nach Ablauf der Umfrage werden die Antworten der Testgruppe mit den Antworten der Kontrollgruppe verglichen und die Ergebnisse zur Verfügung gestellt.

Die Brand Lift Study 2.0 misst normalerweise die Umfrageergebnisse kontinuierlich während der gesamten Kampagnenlaufzeit. Die Laufzeit beinhaltet Tagesziele für die Sammlung von Umfrageantworten, was jedoch unter Umständen dazu führen kann, dass die angezeigten Ergebnisse erst nach einer weit fortgeschrittenen Kampagnenlaufzeit im Tool angezeigt werden. Die Ergebnisse werden im Tool pro Umfrage eingeblendet, können jedoch auch auf die wichtigsten Items, wie Alter, Geschlecht, die angefragten Kampagnen oder die eingesetzten Videos heruntergebrochen werden.

Beispiel eines Umfrageergebnisses aus Google Ads.

 

Ein grundsätzliches Problem des Produktes ist, dass die Ergebnisse in dem Tool oft nur übergeordnet auf Gesamtumfrageebene ausgewiesen werden. Eine detaillierte Analyse ist hierbei nicht möglich, da Ergebnisse nicht angezeigt werden, wenn diese laut Google nicht signifikant sind oder zu wenige Umfrageantworten pro Item gesammelt worden sind.

Beispiel eines Umfrageergebnisses dargestellt nach Alter aus Google Ads.

 

Generell gilt: Für eine saubere Messung sollten während einer Brand Lift Study am Setup einer Kampagne keine Änderungen vorgenommen werden, da jede externe Änderung die Ergebnisse beeinflussen kann. Dies reduziert die Optimierungsmöglichkeiten während einer Kampagne.

Eine neue Version der Brand Lift Study 2.0, die mit einer verkürzten Messdauer schnellere Resultate erzielt, stellen wir nächste Woche in einem weiteren Blogbeitrag vor.

[1] https://www.agof.de/agofacts/wissen/neues-forschungsfeld-der-agof-social-media-user-influencer-follower/

Nach unserer KuZu freuen wir uns, wieder  Erfreuliches vermelden zu können: mediascale ist weiterhin stark auf Wachstumskurs! Im vergangenen Jahr konnten wir das Gross Income gegenüber 2009 von 3.3 Millionen Euro auf 4.8 Millionen Euro und damit um knapp 45 % steigern. Das Billingvolumen stieg im gleichen Zeitraum um knapp 25 Prozent von 48 Millionen auf 59 Millionen Euro. Mehr Umsatz bedeutet natürlich auch mehr Arbeit: Deshalb erweitern wir unsere Mitarbeiterzahl stetig. Letztes Jahr hat mediascale sein Team von 26 auf 31 Personen aufgestockt.

Treiber der positiven Entwicklung ist vor allem unser eigenes Targetingprodukt NE.R.O. Wir setzen es mittlerweile bei rund 20 Prozent unseres gesamten Kampagnenvolumens ein. Über 500 Kampagnen haben wir in den letzten drei Jahren mit dem Vermarkter übergreifenden Tool bereits geplant und betreut. Sowohl für Branding- als auch für Performancekampagnen nehmen unsere Kunden das umfassende Targeting-Knowhow von mediascale in Anspruch. Zusätzlich konnten wir 2010 mit dem Online Schuhshop mirapodo, der Shopping-Community Limango oder der Hotelkette Leonardo Hotels starke Neukunden gewinnen, die erheblich zu unserer erfolgreichen Performance beitrugen.

Und die Branchen-Prognosen in den Bereichen Online-Performance-Marketing und Targeting sprechen für sich: mediascale blickt optimistisch in die Zukunft und erwartet auch für dieses Jahr eine positive Entwicklung. Vor allem Targeting hält für uns noch einige Herausforderungen bereit. Beispielsweise wird Bewegtbild-Targeting als Teil der Online-Kampagnen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Deshalb wollen wir in diesem Bereich 2011 das Targeting für Branding-Kunden weiterentwickeln, um die Effizienz der Kampagnen nochmals zu steigern.

Außerdem planen wir, unser Targeting-Angebot im deutschsprachigen Raum (Schweiz und Österreich) auszubauen, um dort sowohl bereits bestehende Kunden wie Tele2, aber auch neue Kunden direkt oder über die bestehenden Partnerschaften von unserer Kompetenz und Erfahrung zu überzeugen.

Wir freuen uns auf ein 2011 mit unseren Kunden und Partnern.

 

Im ersten Teil meines Beitrages hatte ich ja schon über das Placement Prediction Tool, das Kontext Targeting Tool und den Kampagnenexport aus dem Doubleclick AdPlanner berichtet und die verschiedenen Tools beurteilt. Nur zur Erinnerung: Es geht um das Google Display Network (GDN). Hier kommt wie versprochen der zweite Teil des Google Universums, der folgende Errungenschaften umfasst:

Inferred Demographics

Diese Anwendung erlaubt es, neben der Aussteuerung von interessensbezogener Werbung nach Kategorien wie Bücher, Computer, Telekommunikation, Shopping, etc. auch geschlechtsspezifische Werbeeinblendungen auszuführen. Dabei muss gesagt werden, dass die Zuteilung des Geschlechtes nicht durch aktive Angabe des Users, sondern durch die Spezifikation der vom User besuchten Seiten erfolgt. Bei mir steht beispielweise: „Basierend auf den von Ihnen besuchten Websites kommen wir zu dem Schluss, dass Sie hauptsächlich an Themen interessiert sind, die für Männer interessant sind“. Uff, noch mal Glück gehabt!

Natürlich möchte Google mit diesem Verfahren den Eindruck vermeiden, dass sie personenbezogene Daten heranziehen. Das ist mit diesem Verfahren tatsächlich nicht nötig, aber auch ein wenig spekulativ. Die userspezifischen Interessen sind bei dieser Art Targeting an ein Cookie gekoppelt und somit direkt abhängig von Einstellungen an Browsern, Rechnern und persönlichen Angaben von Anzeigenvorgaben auf der dafür vorgesehenen Seite http://www.google.de/ads/preferences. Wenn bei der Geschlechtszuordnung eines Nutzers keine ausreichend große Konfidenz besteht, findet auch keine Zuordnung statt. Problematisch sind sicher PCs, die von mehreren Personen in einem Haushalt verwendet werden (z.B. beide Elternteile und die Kinder). Dort geben die besuchten Seiten natürlich kein schlüssiges Bild hinsichtlich des Geschlechts. Unser Fazit: Für einen Mediaplaner reichen die Userinformationen nicht ganz, um einen spezifischen Mediaplan nach Zielgruppen zu erstellen. Das Problem von Google: Sie müssen sich international gesehen dem kleinsten gemeinsamen Nenner beugen, damit etwaige Entwicklungen weltweit gelauncht werden können.

Remarketing

Google nennt sein Retargeting „Remarketing“. Auch das Remarketing ist Teil der interessensbezogenen Werbung im Google Display Netzwerk. User, die die Webseite eines Remarketing nutzenden Advertisers besucht haben, werden erneut über Werbemittel im Google Display Netzwerk angesprochen. Diesmal allerdings mit gezielten Einblendungen, die z.B. eine bestimmte Produktgruppe hervorheben oder mit einem Angebot locken, das zu den besuchten Seiten passt. Auch in diesem Fall greift Google auf das bewährte Cookie-Wiedererkennungs-Prinzip zurück. Wie gesagt, Remarketing von Google nennen wir Retargeting, nur dass mediascale einige Einstellungsmöglichkeiten mehr hat. Den Unterschied zu herkömmlichem Retargeting hatte ich schon im meinem Beitrag „Re-Targeting über Affiliate Netzwerke“ beschrieben. Auch wenn das Remarketing von Google noch nicht ganz so ausgereift ist wie beispielsweise unser Tool NE.R.O., ermöglicht es dem Werbetreibenden, sein Klientel genauer anzusprechen und damit höhere Conversionrates und ROIs zu erzielen. Unser Fazit: Bitte die Bedienung erleichtern und um Einstellungsmöglichkeiten erweitern, dann wird das Ganze runder!

Display Campaign Optimizer (DCO)

Wie es der Name schon vermuten lässt, geht es bei diesem Feature um das Optimieren vorhandener bzw. laufender Displaykampagnen – genauer gesagt um die Optimierung nach CPAs (Cost per Actions oder Acquisition). Ähnlich wie ein Bid-Management-System Searchkampagnen nach bestimmten Regeln bezüglich des Bietpreises (CPC) anpasst, verhält sich auch der DCO. Was wird benötigt? Zunächst natürlich der Ziel-CPA, dann die Anzeigen, die geschaltet werden sollen und schließlich das Budget, das für die Kampagne vorgesehen ist. Letzteres kann man aber auch später noch variieren. Nach dem Start der Kampagne fängt der DCO an, Daten zu sammeln. Leider braucht er sehr viele Daten, bis er mit dem Optimieren beginnt. Die „Lernphase“, welche Platzierungen bei welchen Geboten unseren Ziel-CPA erfüllen, dauert unter Umständen einigen Wochen. Damit wären wir bei Grundvoraussetzung Nummer 1: Die Kampagne muss lange genug laufen, damit sich eine Optimierung einstellt. Man kann dem System aber möglicherweise entgegenkommen, indem man historische Daten über Conversions, Klickraten, Klicks und Kosten liefert, sofern vorhanden. Denn das sind alles Daten, die es zu optimieren gilt. Das ergibt Grundvoraussetzung Nummer 2: Es muss getrackt werden. Und zwar mit dem Google Conversion-Tracking. Ist logisch, denn wie soll nach Kosten pro Conversion optimiert werden, wenn keine Umwandlungsraten gemessen werden. Damit unser Tool einwandfrei funktioniert und wir uns entspannt zurücklehnen können, müssen wir aber vorarbeiten und noch mehr Prämissen erfüllen. Voraussetzung Nummer 3: Die Kampagne muss 15 Conversions pro Tag über das GDN generieren. Das bedeutet aber: Diese Zielvorgabe wird nicht jeder Advertiser erfüllen. Oder nur bei weichen Zielen. Das ist dann aber keine ganz klare Abverkaufskampagne mehr.

Falls man also alle genannten Voraussetzungen erfüllt, gut vorarbeitet und im Nachgang seine Platzierungen immer wieder erweitert,also mehr Reichweite einkauft,  steht einer absolut CPA-basierten und somit stark performanceorientierten Kampagne mit hohem ROI nichts mehr im Wege. Sofern man sich bei seinem Ziel-CPA nicht verkalkuliert hat.

Unser Schlussfazit:

Alle aufgeführten Tools sind tatsächlich Verbesserungen der Google Display Werbung: Einerseits in der Auslieferung, andererseits für das Bearbeiten und Optimieren. Google gibt sich sehr viel Mühe, um auch in der Display Werbung ganz vorne dabei zu sein. Mir ist nicht bekannt, wie groß die Reichweite des Google Display Networks schon ist, aber klein ist sie nicht. Mit der Zielgruppenansprache, der Userprofilierung und damit dem Targeting tut sich Google bei placementbezogenen Kampagnen noch etwas schwer, da alles maschinell, also automatisiert, und nach Algorithmen geschieht. Google hat uns aber schon in der Vergangenheit gezeigt, wie man zur derzeit meistgenutzten Suchmaschine aufsteigt. Mal sehen, wie sie sich im Displaygeschäft schlagen werden. Der für mich größte Unterschied aber ist, dass die Werbung nicht auf Googles eigener Seite stattfindet und der Suchmaschinengigant nur beinflussen kann, was bei Publishern erscheint, aber nicht wo.

Unsere Freunde aus dem schönen Mountain View, auch besser bekannt als Netzgigant Google, versuchen schon seit einiger Zeit eine Hauptrolle im Bereich der Displaywerbung einzunehmen. Ihre Reichweite erzielen sie dabei über das „Google Display Network“ (GDN, früher „Content Network“) und über das Videoportal Youtube. Mit Hilfe der Displaywerbung sollen sich auch die immensen Investitionen in YouTube und Doubleclick bezahlt machen. YouTube ist vermutlich jedem ein Begriff, deshalb hier nur eine kurze Erklärung zum GDN: Das Google Display Network ist eigentlich nur die von Google für Seitenbetreiber zur Verfügung gestellte Technologie, die Anzeigen in Bild und Textformaten bei jenen Publishern ausliefert, die AdSense in ihre Seite eingebunden haben.

Für uns als Agentur, die wir Kampagnen unserer Kunden auch über das Google Display Network buchen,  ist das GDN Alltag in unserer Planungspraxis. Deshalb wollen wir an dieser Stelle einmal die neuen Möglichkeiten, die Google seinen Advertisern jetzt über AdWords bietet, vorstellen:

Placement Prediction Tool

Bisher war es nicht möglich, auf einfachem Wege herauszufinden, auf welchen Partnerseiten des Google Display Network man mit dem Buchen von ausgewählten Keywords erscheinen könnte. Und auch über den passenden Klickpreis konnte man nur spekulieren bzw. ihn erst nach Start der Kampagne nach und nach herausfinden. Mit dem neuen „Placement Prediction Tool“ ist diese Problematik zwar nicht ganz aus der Welt, aber Google gibt dem Account-Manager nun die Möglichkeit zu sehen, wo seine Anzeigen zu welchem Preis erscheinen könnten. Dies ist sehr hilfreich, da es vorher so gut wie unmöglich gewesen ist, vor dem Start zu wissen, welche Platzierungen man denn eigentlich buchen wird. Es war nur klar, dass es Platzierungen auf Seiten sein werden, die inhaltlich zu den ausgewählten Begriffen passen, und der Klickpreis war eher ein gefühlter. Trotzdem stellt das Tool keinerlei Garantien für die Auslieferung dar, es ist eher – wie der Name schon vermuten lässt – ein Prognose-Werkzeug zur besseren Planung. Das mediascale-Urteil: Auf jeden Fall besser als vorher!

Kontext Targeting-Tool

Aus unserer Sicht ist dies die hilfreichste Entwicklung in der Werkzeugkiste des GDN. Das Kontext Targeting-Tool ermöglicht es dem Anwender, in kürzester Zeit keywordbezogene Anzeigengruppen zu erstellen. Durch die Auswahl von wenigen „Haupt“-Keywords erstellt Google automatisch dazu passende Anzeigengruppen und gibt auch noch an, mit welchem Klickpreis zu rechnen ist. Es ist leider bisher nicht möglich, die vorgeschlagenen Anzeigengruppen direkt im Interface in seine Kampagnen zu verschieben. Noch muss man den Umweg  über den AdWords-Editor gehen. Trotzdem erhält man dadurch einen immensen Zeit und Qualitätsvorteil. Dafür gibt es von uns einen „Daumen hoch“!

Kampagnenexport aus dem Ad Planner

Google’s Double Click-Technologie steht hinter dem so genannten „Ad Planner“. Durch Angabe von Zielgruppendaten ist es hier möglich, Mediapläne auf affinen Seiten zu erstellen. Durch den neuen Kampagnenexport ist es nun möglich, in wenigen Schritten alle ausgewählten Platzierungen, sofern sie Teil des GDNs sind, zu buchen. Man muss aber dazu sagen, dass auch hier keine garantierten Platzierungen belegt werden können, sondern wiederum das AdWords-System nach dem Auktionsverfahren je nach Platzierung und Bietpreis ausliefert. Unser Urteil: Geht für Mediaplaner in die richtige Richtung. Da ist aber noch eine Menge zu tun!

Im zweiten Teil dieses Artikels widmen wir uns folgenden  neuen Tools: “ Inferred Demographics„, „Remarketing“ und „Display Campaign Optimizer„.