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Mithilfe der datengetriebenen Attribution können Sie neue Möglichkeiten zur Optimierung des ROAS (Return on Advertising Spend) entdecken. Hier sind einige Empfehlungen für den Einstieg:
- Wählen Sie einen zu analysierenden Conversion-Typ aus: Prüfen Sie Ihre Zielvorhaben und E-Commerce-Transaktionen in Analytics und bestimmen Sie, welchen Conversion-Typ Sie optimieren möchten. Angenommen, Sie möchten erreichen, dass mehr Nutzer Ihr Formular zur Lead-Generierung ausfüllen, und haben dies als Zielvorhaben festgelegt. Sie können die Auswahl Conversion-Typ in Ihren Zuordnungsberichten verwenden, um gezielt den ausgewählten Conversion-Typ zu analysieren.
- Wählen Sie eine Kampagne, einen Channel oder eine Gruppe von Keywords aus, die Sie optimieren möchten: Sehen Sie sich Ihr Zielvorhaben (ausgefüllte Formulare zur Lead-Generierung) an, und werten Sie die Techniken aus, die Sie derzeit zur Steigerung der Conversions einsetzen. Angenommen, Sie haben sich für die Displaywerbung entschieden und möchten den ROI für diesen Channel steigern.
- Vergleichen Sie die Werte der datengestützten Zuordnung mit denen aus dem Standard-Zuordnungsmodell: Viele Werbetreibende verwenden das Modell Letzter Klick als Standard-Zuordnungsmodell, aber Sie sollten die neuen Werte mit dem Modell vergleichen, das Sie bisher verwendet haben. Rufen Sie den Modell-Explorer auf, um zu sehen, wie die datengestützten Werte berechnet wurden.
- Ermitteln Sie die Touchpoints mit den größten Veränderungen innerhalb der Modelle: Verwenden Sie das Tool zum Zuordnungsmodell-Vergleich, um die Conversion-Anrechnung zwischen Ihrem datengestützten Modell und bis zu zwei anderen Modellen zu vergleichen. Sortieren Sie Ihre Daten basierend auf der prozentualen CPA-Änderung (Cost-per-Acquisition), um die Channels oder Kampagnen zu identifizieren, bei denen Änderungen den größten Effekt haben.
- Verlagern Sie Budget und Ressourcen, um das Potenzial für einen höheren ROAS auszuschöpfen: Sie wissen jetzt, welche Channels, Kampagnen oder Keywords das größte Potenzial haben und können Ihre Programme nun entsprechend anpassen und die Ergebnisse testen.
- Wenden Sie das datengetriebene Attributionsmodell an: Nachdem Sie die Informationen im Modell-Explorer ausgewertet und festgestellt haben, wie sich Ihre Budget- und Ressourcenänderungen ausgewirkt haben, können Sie eine Beziehung zwischen dem datengetriebenen Attributionsmodell und dem vorherigen Standardmodell herstellen. Ein weiterer Vergleich ist dann nicht mehr nötig: Sie können einfach den Bericht ROI-Analyse heranziehen, der Ihnen allein auf Grundlage Ihres benutzerdefinierten datengetriebenen Attributionsmodells einen Einblick in die Optimierungsmöglichkeiten bietet.
Hinweis
Aufgrund der Wahrscheinlichkeitsmodelle, die der datengetriebenen Attribution zugrunde liegen, lassen sich die Conversion-Ergebnisse zwar besser vorhersagen als mit den Methoden "Erster Klick" und "Letzter Klick", aber kein Modell ist hunderprozentig perfekt. Das Ziel der datengetriebenen Attribution ist, das tatsächliche Verhalten der Nutzer in der realen Welt bestmöglich darzustellen. Dennoch ist es ein Schätzwert, der mit Methoden wie kontrollierten Versuchen so weit wie möglich überprüft werden sollte.
