Denis Dautaj von Google 13.03.2018, 10:01 Uhr

"Anzeigen sollten stärker automatisiert werden"

Google setzt beim Bid Management für Paid-Search-Anzeigen auf künstliche Intelligenz. Google-Experte Denis Dautaj erklärt, was das für Werbungtreibende bedeutet.
Denis Dautaj, Automation Specialist Google Europe
(Quelle: Google )
Von Dunja Koelwel
Wenn es um Search Advertising geht, dann zieht Google mit seinen ­Anzeigenkunden an einem Strang. Denn je mehr Nutzer auf Adwords-Anzeigen klicken, desto mehr Traffic wird gezielt auf die Websites der Anzeigenkunden gelenkt - und desto mehr Umsatz macht auch der Suchmaschinenkonzern. Deshalb arbeitet Google intensiv an Automatisierungslösungen, um sein Umsatzvolumen mit Search Advertising zu steigern - bei starken Performance-KPIs für Key-Account-Kunden.
Tief drin im Thema ist Denis Dautaj, Automation Specialist bei Google Central Europe. Er konzentriert sich gemeinsam mit Kunden, Agenturen und Google-­Produktteams auf das Herzstück von ­maschinellem Lernen in der Suchmaschinenwerbung (SEA): die automatisierte Gebotssteuerung via Google Smart Bidding. Auf dem CPX Performance Gipfel in München wird Dautaj als Speaker auftreten. Vorab stellte er sich den Fragen der Redaktion.
Wie würden Sie Automatisierung definieren und was ist der Zusammenhang mit maschinellem Lernen?
Denis Dautaj: Automatisierung wäre zum Beispiel die Verwendung eines Computers um repetitive, zeitaufwendige, aber trivi­ale Aufgaben nicht selbst übernehmen zu müssen. Mit maschinellem Lernen haben wir eine Methode der künstlichen Intelligenz (KI), die Automatisierung auf die nächste - präzisere - Stufe hebt. Beim ­maschinellen Lernen werden Algorithmen verwendet, die auf Basis von Informationen Muster erkennen und diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Ein Beispiel hierfür ist unsere beliebte Google Fotos App - mithilfe von präziser Bilderkennungstechnologie lassen sich Fotos mit einem einzigen Suchbegriff finden. Probieren Sie einfach mal den Suchbegriff "Umarmung" aus.

In welchem Bereichen des Online Marketing kann maschinelles Lernen heute helfen?
Dautaj: Bei Google Adwords hat man im Wesentlichen vier Hebel, um durch Automatisierung und maschinelles Lernen die Kampagnen-Performance zu steigern: Gebotssteuerung, also zum Beispiel Adwords Smart Bidding, dann Targeting, etwa universelle App-Kampagnen, Anzeigen, zum Beispiel Smart-Display-Kampagnen, und Attribution, beispielsweise datengesteuerte Attribution.
Warum brauchen wir maschinelles Lernen für das Online Marketing?
Dautaj: User Journeys sind komplexer denn je - erst ein generischer Suchbegriff auf dem Smartphone, dann ein tatsäch­licher Ladenbesuch, gefolgt von einem Brand-Suchbegriff auf dem Laptop und dann ist auch noch die Sprachsuche verstärkt mit im Spiel. Gleichzeitig erwarten Nutzer aber natürlich die richtige Anzeige zur richtigen Zeit am richtigen Ort.
Bei der Kampagnensteuerung müssen dabei unzählige Variablen berücksichtigt werden: Keyword, Suchbegriff, Ort, Gerät, Spracheinstellung, Betriebssystem, vorheriger Webseitenbesuch und und und. ­Diese lassen sich - vor allem in Kombination - wirklich effizient nur noch mithilfe von maschinellem Lernen managen.

Wie sollten sich Kunden in diesem Jahr am besten aufstellen, um das meiste aus der Google-Suche rauszuholen?
Dautaj: Produktseitig steht fest: 2018 bringen wir Kampagnenperformance mit ­maschinellem Lernen auf die nächste ­Stufe. Unseren Kunden empfehle ich, dabei auf die gesamtheitliche Verwendung von Automatisierung zu setzen: Als Basis sollten möglichst vollautomatisierte Smart-Bidding-Strategien verwendet werden, zum Beispiel "Ziel-Cost per Action" (CPA) oder "Ziel-Return on Ad Spendings" (ROAS). Damit das Smart Bidding noch smartere Entscheidungen trifft, sollten Zielgruppeninformationen, zum Beispiel Remarketinglisten, flächendeckend eingesetzt werden. Um noch relevanter zu werben, sollten Anzeigen stärker automatisiert werden, etwa mit Adwords IF-Funktionen. Schließlich sollten Kontostrukturen vereinfacht werden, damit das Smart Bidding in jeder Kampagne ein starkes Fundament für Entscheidungen bekommt. Die durch Automatisierung gesparte Zeit könnte dann vermehrt für strategische und kreative Themen reinvestiert werden, um noch mehr Wachstum zu erreichen.

Haben Sie ein Erfolgsbeispiel eines Kunden, der auf Automatisierung gesetzt hat?
Dautaj: Das in Hamburg ansässige Modeunternehmen Bonprix hat starke Ergebnisse erzielt, indem es unsere vollautomatisierte Strategie "Ziel-ROAS" mit importierten Conversions und einer vereinfachten Kontostruktur kombiniert hat. Das brachte 25 Prozent mehr Umsatz als im Vergleichszeitraum. Zusätzliche Zugriffe generieren über 50 Prozent der Umsätze über Mobilgeräte. Außerdem kann das Marketingteam mehr Zeit auf das Erstellen zentraler Analysen, Identifizieren strategischer Chancen und Verfolgen wichtiger Initiativen verwenden.
Was können Ihre Zuhörer auf dem CPX Performance Marketing Gipfel erwarten?
Dautaj: Ich zeige Besuchern, wie maschinelles Lernen eingesetzt werden sollte, um Performance KPIs effizient zu steigern. Dies machen wir mit unserem neuen, kompakten "Automation Framework to Success", welches ganzheitlich aufzeigt, wie man unsere Automatisierunglösungen Hand in Hand einsetzt. Außerdem ­gehe ich tiefer auf Best Practices aus den Bereichen Adwords Smart Bidding, ­Audience-Daten, maßgeschneiderte Anzeigen und Kontovereinfachung ein.



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