3 Möglichkeiten zur Steigerung der PPC-Leistung mit Erstanbieterdaten

Erfahren Sie, wie Sie die PPC-Leistung verbessern können, indem Sie Erstanbieterdaten einbeziehen, um Gebote, Zielgruppenausrichtung und mehr zu beeinflussen. Hier zeigen wir 3 praktische Möglichkeiten, wie Sie First-Party-Daten in Ihre Kampagnen integrieren können, um eine bessere Rendite aus Ihrer PPC-Investition zu erzielen.

Die wertvollsten Daten, die jedem Unternehmen zur Verfügung stehen, sind die, die von seinem eigenen Publikum gesammelt werden. Erstanbieterdaten werden über Analyseplattformen, Abonnements, Verkaufsdaten, eingehende Anrufdaten, Ressourcen-Downloads und mehr gesammelt.

Obwohl es bei First-Party-Daten Einschränkungen der DSGVO gibt, müssen auch genügend Daten für PPC-Vermarkter verfügbar sein, um statistische Signifikanz für die Entscheidungsfindung zu erreichen, was für Unternehmen, die gerade erst anfangen, ein Kampf sein kann.

Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie First-Party-Daten verwendet werden können, um eine intelligentere PPC-Entscheidungsfindung zu ermöglichen. In diesem Beitrag habe ich mich auf 3 breite Anwendungsfälle konzentriert, in denen First-Party-Daten verwendet werden sollten, um verbesserte Erträge aus PPC-Aktivitäten zu erzielen.

Identifizieren von Datenquellen und Integrieren mehrerer Plattformen

Die Konsolidierung Ihrer Daten kann ein riesiges Unterfangen sein. Wir stellen häufig fest, dass First-Party-Daten über mehrere CRM-Systeme, Offline-Tabellen und E-Mail-Plattformen verteilt sind und nicht an einem einzigen Ort. Dies erschwert die Verwendung der Daten, da es zu Duplizierungen und veralteten Daten aus unterschiedlichen Quellen kommen kann.

Die Datenintegration ist ein wichtiger erster Schritt, um First-Party-Daten für die PPC-Optimierung zu verwenden. Die Quelle der Online-Leistungsdaten der meisten Unternehmen ist Google Analytics. Dies ist das Tool, das wir für die Integration mit anderen Datenquellen von Erstanbietern als ersten Schritt empfehlen.

Google Analytics sammelt bereits standardmäßig eine Menge nützlicher Marketingdaten, es fehlen jedoch Daten nach der Konvertierung . Analytics zeigt Ihnen die Gesamtzahl der Conversions an, basierend darauf, wie viele Website-Nutzer ein Formular ausgefüllt oder eine Aktion auf Ihrer Website ausgeführt haben. Es wird jedoch nicht das Volumen der Website-Leads erfasst, die Ihr Vertriebsteam erfolgreich konvertieren kann.

Hier bieten sich CRM / Google Analytics-Integrationen an, die es Ihnen ermöglichen, die folgenden Daten wieder an Google Analytics zu übergeben:

• Tatsächlicher Verkaufswert der an CRM übergebenen Conversions
• Lead-Score basierend auf CRM-Aktivität
• CRM-Möglichkeiten geschaffen
• Umsatz-Conversion-Rate

Viele dieser Daten können manuell über das Messprotokoll an Google Analytics zurückgesendet werden, aber dies führt zu einer künstlichen Erhöhung der Sitzungszahl, da alle Offline-Conversions als neue Nutzer zurückgemeldet werden.

Da jedes CRM einen anderen Ansatz erfordert, kann ich in diesem Beitrag nicht jedes Integrationsszenario behandeln. Ich würde Ihnen jedoch raten, " Ihren CRM + Google Analytics-Connector" zu googeln, da ein wachsender Markt an Daten-Connector-Tools verfügbar ist, die diesen Prozess relativ einfach machen.

Ein solches Tool ist der GA-Connector, der mit den gängigsten CRM-Systemen funktioniert, einschließlich Salesforce und Hubspot. Dies ermöglicht es Vermarktern, CRM-Daten mit geringem manuellen Eingriff aus ihrem CRM in Google Analytics zu übertragen.

Nachdem Sie alle relevanten Erstanbieterdaten mit Google Analytics synchronisiert haben, müssen Sie im letzten Schritt Ihre Google Ads- und Google Analytics-Konten verknüpfen, um sicherzustellen, dass diese Conversions alle in Google Ads einfließen und zur Optimierung Ihrer Kampagnen verwendet werden können.

Im Folgenden habe ich einige Anwendungsfälle skizziert, wie Erstanbieterdaten in Google Ads verwendet werden können, um die Leistung zu steigern.

1. Verwenden Sie Daten von Erstanbietern, um die Gebotsstrategien zu beeinflussen

Jetzt können First-Party-Daten natürlich verwendet werden, um Gebotsstrategien zu beeinflussen, die von Google Ads-Skripten verwaltet werden. Wir haben jedoch in den letzten Monaten verbesserte Ergebnisse durch die Verwendung der auf Conversions basierenden Gebotsstrategien von Google unter ihrem Smart Bidding-Dach, einer Teilmenge ihrer automatischen Gebotssoftware, gesehen.

Smart Bidding verwendet fortschrittliches maschinelles Lernen, um Gebote basierend auf einer Vielzahl von Echtzeitsignalen zu ändern, einschließlich Gerät, Standort, Tageszeit, Remarketing-Liste, Sprache und Betriebssystem. Aufgrund der gemischten Ergebnisse einiger Werbetreibender hat es in der PPC-Branche einige Federn zerzaust, aber Google ist in der Lage, Tausende von Echtzeit-Gebotssignalen zu verwenden und kann angeblich 70 Millionen Signale in 100 Millisekunden analysieren!

Die folgenden Smart Bidding-Strategien sind in Google Ads verfügbarL

• Ziel-CPA-Gebote: Legt Gebote fest, um so viele Conversions wie möglich zu einem festgelegten Ziel-Cost-per-Acquisition (CPA) zu erzielen.
• Ziel-ROAS: Zielt auf mehr Conversion-Wert oder Umsatz basierend auf einem Ziel-Return-on-Ad-Spend (ROAS) ab.
• Max. Conversions und Max. Conversion-Wert: Anhand von historischen Daten und der Auswertung von Kontextsignalen ermittelt diese Methode automatisch ein optimales CPC-Gebot

Um sicherzustellen, dass Ihre Gebotsstrategien für relevante Ziele optimiert werden, können Sie mithilfe von Erstanbieterdaten Analysen nach der Kampagne durchführen und Ziele basierend auf der tatsächlichen Leistung und den geschäftlichen Auswirkungen verfeinern. Beispiel: Ziel-ROAS/CPA-Ziele basierend auf der tatsächlichen Leistung von Kampagnen ändern, anstatt sie auf der Grundlage des ROAS/CPA, der standardmäßig durch in Google Ads gemeldete Conversions generiert wird, zu ändern.

Ein Beispiel dafür, wie diese Analyse nach der Kampagne in der Praxis funktioniert, wird unten gezeigt. Für einen Kunden, der Tankkarten liefert, haben wir eine Methode entwickelt, um den lebenslangen Kundenwert basierend auf dem auf einer Tankkarte „gezeichneten“ Kraftstoff zu verfolgen. Dies ermöglicht es uns, Werte rückwirkend wieder an die ursprüngliche Quelle eines Leads in Google Analytics zu binden.

Diese Daten können verwendet werden, um genauere CPA-/ROAS-Ziele für PPC-Aktivitäten zu berechnen, sodass Smart Bidding-Ziele auf einer Ebene festgelegt werden können, die die geschäftlichen Auswirkungen jeder Aktivität besser widerspiegelt.

Beispiel : Verwenden von Anrufdaten zur Optimierung von B2B-Konten

Sie können Google Ads Smart Bidding verwenden, um standardmäßig Telefonanruf-Conversions zu optimieren. Allerdings wird nicht jeder Anruf, den Sie über Google Ads generieren, zu einem qualifizierten Verkaufs-Lead. Die Wahrheit ist, dass die überwiegende Mehrheit dies nicht ist, daher sollten sie nicht alle als Signale für Googles Smart Bidding berücksichtigt werden. Die Optimierung mit schlechten Daten wird Ihr Budget schnell aufbrauchen.

Wenn Sie ein Anrufverfolgungstool verwenden, kann Ihr Vertriebsteam die Qualität eines Leads durch Lead-Scoring manuell aufzeichnen, aufzeichnen, ob ein Anruf zu einem Verkauf geführt hat, und sogar den Geldwert aller telefonisch getätigten Verkäufe eingeben. Anrufverfolgungstools erfassen aussagekräftigere Daten als die Gesamtzahl der generierten Anrufe und verfolgen die ursprüngliche Quelle eines Anrufs bis auf Keyword-Ebene.

Anstatt diese Daten manuell zu analysieren, können Sie die Schleife schließen, indem Sie Lead-Score-Daten, Conversion-Ergebnisse, den Geldwert aller anrufbasierten Verkäufe und mehr an Google Analytics zurückgeben. Tools wie Ruler Analytics machen dies zu einem relativ einfachen Prozess, indem sie Daten zurück an Google Analytics (und anschließend an Google Ads) senden, damit Sie die Bereiche optimieren können, in denen die wertvollsten Anrufe getätigt werden.

Auch mit dieser Strategie können Sie mit intelligenten Gebotsstrategien wie Ziel-CPA und Ziel-ROAS bessere Ergebnisse erzielen, da Google Entscheidungen auf der Grundlage vollständigerer Daten trifft.

2. Verwenden Sie First Party-Daten für die Budgeteffizienz

Die in Ihrem Google Analytics-Konto kostenlos verfügbaren Daten zum Nutzerverhalten können zur Optimierung der Leistung Ihrer Google Ads-Kampagnen verwendet werden.

Mit Remarketing-Listen für Suchnetzwerk-Anzeigen (RLSAs) können Sie Google Ads-Suchnetzwerk-Kampagnen so anpassen, dass sie auf Nutzer ausgerichtet sind, die eine bestimmte Aktion auf Ihrer Website ausgeführt haben. Auf diese Weise können Werbetreibende eine bestimmte Zielgruppe ansprechen oder ausschließen, um ihr Budget effektiver zu nutzen.

Es gab gemischte Bewertungen der RLSA-Nutzung mit Smart Bidding. Wenn Sie jedoch mithilfe von Smart Bidding einer Kampagne oder Anzeigengruppe eine Zielgruppenliste hinzufügen, fügen Sie dem Smart Bidding-Algorithmus effektiv einen Indikator hinzu. Dies unterstreicht, dass die Liste der Nutzer wichtig ist und bei jeder Suche aggressivere Gebote abgegeben werden müssen.

Beispiel : Erstellen Sie eine Liste von Benutzern, die Ihre Website vor dem Kauf optimal oft besucht haben

Wissen Sie, welcher Webbesuch normalerweise den größten Umsatzanteil für Ihr Unternehmen einbringt? Wenn nicht, erfahren Sie im Bericht zur Pfadlänge in Google Analytics.

In diesem Bericht wird der Wert aller Conversions geteilt durch die Anzahl der Sitzungen angezeigt, die der Nutzer vor dem Kauf hatte.

Im obigen Beispiel wird deutlich, dass der größte Umsatzanteil von Nutzern generiert wird, die die Website ein zweites Mal besuchen, bevor sie einen Kauf tätigen.

Damit diese Liste in Google Ads verwendet werden kann, müssen wir zunächst eine Zielgruppenliste in Google Analytics > Admin > Zielgruppen erstellen. Hier würden Sie eine neue benutzerdefinierte Zielgruppe erstellen, indem Sie angeben, dass der Benutzer mindestens eine Sitzung gehabt, aber noch keine Transaktion abgeschlossen haben muss.

Im nächsten Schritt wenden Sie diese Liste auf alle zutreffenden Anzeigengruppen in Ihrem Google Ads-Konto an. Sie können dies auf der Registerkarte Zielgruppen tun:

Wir könnten dann entweder manuell Gebotsanpassungen für Nutzer in dieser Liste festlegen oder die Liste mithilfe von Smart Bidding auf Anzeigengruppen anwenden, um Google ein weiteres Signal zur Optimierung bereitzustellen.

3. Verwenden Sie Erstanbieterdaten für die gezielte Erweiterung der Zielgruppe

Google Customer Match bietet Werbetreibenden die Möglichkeit, Kunden oder potenzielle Kunden anzusprechen, indem sie Kundendaten in Form von E-Mail-Listen in Google Ads importieren. Facebook hat die gleichen Funktionen auf seiner Plattform durch benutzerdefinierte Zielgruppen aktiviert, ebenso wie Twitter durch maßgeschneiderte Zielgruppen und Linkedin durch abgestimmte Zielgruppen.

Das Konzept dabei ist, dass ein Nutzer, der bereits mit einer Marke vertraut ist, eher zu einer Conversion führt, was bedeutet, dass Werbetreibende ihre Ansprache zielgerichteter gestalten können, wenn Kunden auf diesen Listen diese Plattformen durchsuchen.

Abgesehen von der Ausrichtung auf Nutzer, die bereits mit Ihrer Marke vertraut sind, bietet jede dieser Plattformen die Möglichkeit, ihre Ausrichtungsoptionen zu erweitern, indem sie Ausrichtungslisten von Nutzern erstellt, die ähnliche Merkmale wie die Kunden auf der hochgeladenen Liste aufweisen.

Nehmen Sie zum Beispiel die Funktion für ähnliche Zielgruppen von Google, mit der Sie andere Personen mit einem ähnlichen Suchverhalten wie die Kunden auf Ihrer Erstanbieterliste finden können.

Beispiel : Erhöhen Sie die Reichweite, indem Sie mithilfe von Display-Werbung ähnliche Zielgruppen ansprechen

Ähnliche Zielgruppen können basierend auf Standard-Zielgruppenlisten eingerichtet werden, die Sie in Ihr Google Ads-Konto importiert haben. Dies ist eine großartige Möglichkeit, Anzeigen auf Nutzer auszurichten, die ähnliche Merkmale wie Ihre bestehenden Website-Besucher und bestehenden Kunden aufweisen, um Ihre Reichweite zu erhöhen.

Diese Nutzer suchen möglicherweise noch nicht aktiv nach Ihren Produkten oder Dienstleistungen. Eine Möglichkeit, sie frühzeitig zu erreichen, ist Display-Werbung.

Ähnliche Zielgruppen können auf Displaykampagnen angewendet werden, um deren Reichweite zu erhöhen und sicherzustellen, dass die Nutzer, die Ihre Anzeigen sehen, ähnliche Merkmale wie Ihre bestehenden Kunden aufweisen.

Ähnliche Zielgruppen im Google Ads-Zielgruppenmanager

Dies erhöht die Reichweite Ihrer Kampagnen und hilft dabei, neue Nutzer auf Ihre Website zu bringen, die ähnliche Surfgewohnheiten wie frühere Website-Besucher oder -Kunden haben.

Nehmen Sie sich immer die Zeit, ähnliche Zielgruppen in separate Anzeigengruppen zu segmentieren, um die relative Leistung zu überwachen und Gebote entsprechend zu ändern.

Fazit

Der Einsatz von maschinellem Lernen und Automatisierung ermöglicht ein Management in einer Größenordnung, mit der wir Menschen nicht konkurrieren können. Wenn die zum Trainieren der Maschinen verwendeten Daten jedoch kein vollständiges Bild liefern, werden schlechte Entscheidungen getroffen und schlechte Ergebnisse erzielt.

Durch die Integration von First-Party-Daten zwischen CRM- und Webanalyseplattformen öffnen Sie die Tür für die Verwendung genauerer Daten, um Entscheidungen über Ihre PPC-Aktivitäten zu beeinflussen, was unweigerlich zu besseren Ergebnissen und genaueren Berichten auf Unternehmensebene führt.

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