Auf dem Weg zu einer Conversion kommen Nutzer oftmals mit mehreren Anzeigen entlang der Customer Journey in Kontakt und interagieren mit diesen. Um nachvollziehen zu können, welche Anzeigen schlussendlich zu einer Conversion geführt haben, spielen Attributionsmodelle eine wichtige Rolle. Während die Attributionsmodellierung bisher nur für Interaktionen mit Search- und Shopping-Anzeigen verfügbar war, werden zukünftig auch YouTube-Anzeigen mit einbezogen.
Attributionsberichte für YouTube
Attributionsberichte ermöglichen eine genaue Analyse von Conversion-Pfaden in Google Ads. Damit können auf Basis von Anzeigeninteraktionen wertvolle Informationen über den Entscheidungsprozess von Nutzern gewonnen werden. Bisher wurden dabei lediglich Search- und Shopping-Kampagnen mit einbezogen.
Google gab nun in einem Blogbeitrag bekannt, dass auch YouTube-Anzeigen zukünftig in den Attributionsberichten zu sehen sein werden. Zunächst wird die zusätzliche Funktion als Beta verfügbar sein und kann nach Freischaltung unter Tools – Messung – Attribution abgerufen werden. Außerdem kündigte Google an, in den kommenden Monaten auch Display-Anzeigen in die Attributionsberichte mit aufzunehmen. Dadurch soll ein holistischer Blick über die verschiedenen Kanäle hinweg ermöglicht werden.
Conversion Lift Beta
Mithilfe von Brand Lift- und Search Lift-Studien können die Auswirkungen von YouTube Ads auf das Nutzerverhalten analysiert werden. Nun ist auch Conversion Lift in der Beta für YouTube verfügbar. Dabei können die Effekte einzelner YouTube Anzeigen auf verschiedene Conversion-Aktionen, wie beispielsweise Websitebesuche, Anmeldungen und Käufe, gemessen werden.
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Datengetriebenes Attributionsmodell steht mehr Werbetreibenden zur Verfügung
Das datengetriebene Attributionsmodell bietet einige Vorteile gegenüber regelbasierten Modellen:
Dynamisches Modell
Datenbasierte Berechnung des Wertbeitrags jeder Anzeigeninteraktion
Vergleich verschiedener Klickpfade (konvertierend und nicht-konvertierend)
Berücksichtigung der gesamten Customer Journey
Selbstlernender Algorithmus basierend auf Machine Learning
Um das datengetriebene Attributionsmodell nutzen zu können, muss eine ausreichende Datengrundlage vorhanden sein. Während es bisher erst ab 15.000 Klicks und mindestens 600 Conversions innerhalb von 30 Tagen verfügbar war, sind ab sofort nur noch 3.000 Anzeigeninteraktionen und 300 Conversions im gleichen Zeitraum erforderlich.
Fazit
Mit der Aufnahme von YouTube- und Display-Anzeigen in die Attributionsberichte wird das Zusammenspiel der verschiedenen Kanäle zukünftig noch besser messbar. Werbetreibende können damit besser nachvollziehen, welche Rolle beispielsweise Video Ads in der Customer Journey spielen und entsprechend reagieren.
Auch die neue Beta für Conversion Lift auf YouTube ermöglicht eine umfassende Analyse der Auswirkungen von YouTube-Anzeigen auf Conversion-Aktionen.
Das datengetriebene Attributionsmodell steht durch die verringerten Datenanforderungen zukünftig mehr Werbetreibenden zur Verfügung. Auf der Grundlage fundierter Daten kann genau analysiert werden, welche Anzeigen und Keywords im Hinblick auf Conversion-Ziele am wichtigsten sind.
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Kerstin Forster ist seit Oktober 2017 als Managerin SEA/PPC Teil der xpose360. Nach Abschluss ihres Medienmanagement-Studiums und einem kurzen Ausflug ins Event Marketing ist sie nun seit 2014 im Online Marketing zu Hause. Die Google und Bing zertifizierte SEA/PPC Managerin ist stets auf der Suche nach Optimierungsmöglichkeiten und ist immer offen für neue Features und Betas.
Kerstin Forster ist seit Oktober 2017 als Managerin SEA/PPC Teil der xpose360. Nach Abschluss ihres Medienmanagement-Studiums und einem kurzen Ausflug ins Event Marketing ist sie nun seit 2014 im Online Marketing zu Hause. Die Google und Bing zertifizierte SEA/PPC Managerin ist stets auf der Suche nach Optimierungsmöglichkeiten und ist immer offen für neue Features und Betas.
