Für geschätzte Conversions werden Daten verwendet, anhand derer sich einzelne Nutzer nicht identifizieren lassen. So lässt sich die Anzahl der Conversions abschätzen, obwohl sie von Google nicht direkt erfasst werden können. Dadurch erhalten Sie einen umfassenderen Einblick in Ihre Conversions.
Dafür ermitteln wir mithilfe von Schätzmodellen den Teil der Daten, der uns aufgrund von Datenschutzbestimmungen oder technischen Einschränkungen bei der Zuordnung von Anzeigen fehlt. Das ist notwendig, damit wir Ihnen eine präzise Conversion-Messung anbieten und Sie die Auswirkungen Ihrer Marketingmaßnahmen genau analysieren können. Außerdem wird so die Gebotsfunktion optimiert, wodurch zu hohe oder zu niedrige Gebote vermieden werden.
Wenn Sie geschätzte Conversions in Google Ads sehen, sind es von uns prognostizierte Zuordnungen von Conversions zu Anzeigeninteraktionen. In den meisten Fällen werden sowohl Anzeigeninteraktionen als auch Online-Conversions von Google erfasst, aber nicht deren Wechselbeziehung zueinander. Durch die Modellierung können wir schätzen, ob eine Google-Anzeigeninteraktion zur Online-Conversion geführt hat. Dabei wird nicht berücksichtigt, ob eine Conversion auch tatsächlich stattgefunden hat.
Ohne Schätzungen würden Berichte nur erfasste Conversions enthalten und somit nicht die tatsächliche Kampagnenleistung widerspiegeln.
Funktionsweise
Zur Ermittlung der nicht erfassbaren Teilmengen von Daten fließen nach Möglichkeit uns vorliegende Informationen in das Modell ein. Damit lassen sich Rückschlüsse bei ähnlichen und unterschiedlichen Daten zum Nutzerverhalten ziehen.
Beispiel: Ein Teil der Conversions kann nicht in allen Browsertypen erfasst werden. Bei der Modellierung wird erst einmal das Nutzerverhalten in allen Browsern analysiert, um übergreifende Trends zu finden, z. B. in Hinblick auf Conversion-Raten. Anschließend kombinieren wir unsere beobachtbaren Daten von messbaren Browsern mit systeminternen Abweichungen und berücksichtigen weitere allgemeinere Dimensionen, unter anderem Gerätetyp, Tageszeit, geografischer Standort und Betriebssystem. Damit lässt sich die bedingte Wahrscheinlichkeit von Conversion-Ereignissen für Anzeigeninteraktionen den Browsern prognostizieren, in denen keine Daten erfasst werden.
Geschätzte Conversions werden genau so detailliert aufgezeichnet wie erfasste Conversions. Sie sehen in Ihren Berichten also Daten zur Gesamtzahl der Conversions, zum Conversion-Pfad und zu den Conversion-Werten. Die Berichtsspalte „Conversions“ enthält sowohl geschätzte als auch erfasste Conversions.
Vorteile geschätzter Online-Conversions
- Messung des gesamten Anzeigen-Traffics: Sie erhalten genauere Informationen zur Effektivität Ihrer Werbung (ROI, Return on Investment) und einen umfassenden Überblick über den geräte- und kanalübergreifenden Conversion-Pfad, der sich aus den Anzeigeninteraktionen ergibt.
- Effiziente Kampagnenoptimierung: Mit geschätzten Conversions können Sie Ihre Kampagnen effektiver optimieren und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.
- Aufgrund von Datenschutzbestimmungen und technologischen Einschränkungen werden bestimmte Gruppen bzw. Kohorten nicht erfasst, z. B. Nutzer, die keine Einwilligung erteilt haben oder die bestimmte Geräte oder Browser verwenden. Unsere Algorithmen für die automatische Gebotseinstellung müssen also verschiedene Optimierungen mit unvollständigen Daten vornehmen. Das maschinelle Lernen basiert dann auf verzerrten Daten. Weil weniger Informationen der zuvor genannten Kohorten vorliegen, fallen sie bei der automatischen Gebotseinstellung möglicherweise weniger ins Gewicht, was die Gebotsfunktion insgesamt beeinträchtigt. Durch Modellierung lassen sich Verzerrungen bei der Berichterstellung korrigieren, sodass aussagekräftige Leistungsdaten für die automatische Gebotseinstellung zur Verfügung stehen. Weitere Informationen zur automatischen Gebotseinstellung
Conversion-Modellierung von Google
Einsatzmöglichkeiten
Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von Conversion-Modellierungen:
