Antworten auf die Google Ads-Zertifizierungsprüfung für App-Marketing

Ein Marketingexperte bei einer Agentur arbeitet an App-Kampagnen für einen Lebensmittel-Lieferdienst. Er führt eine Kampagne zur Neukundengewinnung durch. Welche der folgenden Gebotsstrategien ist für den Kunden optimal, um sein Ziel zu erreichen?

• Ziel-CPI
• Ziel-ROAS
• CPM
• CPC

Erläuterung:

Die korrekte Antwort ist „Ziel-CPI“, da diese Gebotsstrategie für eine Kampagne zur Neukundengewinnung optimal ist. Ziel-CPI (Cost Per Install) konzentriert sich auf die Kosten pro App-Installation und hilft, die Effizienz der Neukundengewinnung zu maximieren, indem das Budget gezielt für die Maximierung der Installationen eingesetzt wird. Im Gegensatz dazu sind andere Gebotsstrategien wie Ziel-ROAS (Return on Ad Spend), CPM (Kosten pro 1.000 Impressionen) und CPC (Kosten pro Klick) weniger geeignet. Ziel-ROAS fokussiert sich auf den Umsatz, CPM auf Sichtbarkeit und CPC auf Klickkosten, was nicht direkt auf die Optimierung der Installationskosten abzielt. Daher ist Ziel-CPI die beste Wahl für eine erfolgreiche Neukundengewinnung, da es direkt die Kosten pro Installation optimiert.

Ein Kunde Ihrer Marketingagentur möchte wissen, wie Machine Learning bei App-Kampagnen von Google funktioniert. Welche Vorteile bietet Machine Learning sowohl für Werbetreibende als auch für Nutzer?

• Den richtigen Nutzern werden zur richtigen Zeit relevante Anzeigen präsentiert.
• Die Anzeigen werden für möglichst viele Nutzer am selben Standort ausgeliefert.
• Nutzern werden nur auf YouTube relevante Anzeigen präsentiert.
• Jeder Nutzer sieht eine personalisierte Anzeige.

Erläuterung:

Die korrekte Antwort ist „Den richtigen Nutzern werden zur richtigen Zeit relevante Anzeigen präsentiert“, da dies den wesentlichen Vorteil von Machine Learning in App-Kampagnen von Google widerspiegelt. Machine Learning analysiert große Datenmengen, um Muster und Nutzerverhalten zu erkennen. Dadurch kann es Anzeigen gezielt an die richtigen Personen zur optimalen Zeit ausspielen. Dies bedeutet, dass Werbetreibende ihre Werbung effizienter gestalten können, indem sie ihre Zielgruppen präziser ansprechen, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass die Anzeigen relevanter und effektiver sind. Für die Nutzer bedeutet dies, dass sie weniger von irrelevanter Werbung belästigt werden und stattdessen Anzeigen sehen, die ihren Interessen und Bedürfnissen entsprechen. Die anderen Optionen sind weniger zutreffend: Die Aussage, dass Anzeigen nur auf YouTube präsentiert werden, ist falsch, da Machine Learning Anzeigen auf verschiedenen Plattformen ausspielt und nicht nur auf YouTube. Auch die Behauptung, dass Anzeigen für möglichst viele Nutzer am selben Standort ausgeliefert werden, ist nicht korrekt, da Machine Learning nicht auf Standortbeschränkungen abzielt, sondern auf die Relevanz der Anzeigen für die Nutzer. Die Option, dass jeder Nutzer eine personalisierte Anzeige sieht, ist ebenfalls nicht ganz korrekt, da Machine Learning darauf abzielt, die Anzeigen relevanter zu machen, aber nicht garantiert, dass jede Anzeige für jeden einzelnen Nutzer vollkommen personalisiert ist. Die richtige Antwort hebt daher hervor, dass Machine Learning bei der zielgerichteten und zeitgerechten Präsentation relevanter Anzeigen eine Schlüsselrolle spielt, was sowohl den Werbetreibenden als auch den Nutzern zugutekommt.

Ein Einzelhandelsunternehmen möchte Creative-Assets für seine App-Kampagne hochladen. Welche Seitenverhältnisse können für Bild-Assets verwendet werden?

• 1 : 1, 1,91 : 1 und 4 : 5
• 1 : 1, 1,75 : 1 und 4 : 5
• Nur 1 : 1 und 1,91 : 1
• Nur 1 : 1 und 1,75 : 1

Erläuterung:

Die korrekte Antwort ist „1 : 1, 1,91 : 1 und 4 : 5“, da diese Seitenverhältnisse für Bild-Assets in einer App-Kampagne verwendet werden können. Das Seitenverhältnis 1 : 1, auch als Quadrat bekannt, eignet sich gut für allgemeine Anzeigenformate und stellt sicher, dass die Bilder auf verschiedenen Geräten und Plattformen konsistent angezeigt werden. Das Seitenverhältnis 1,91 : 1, bekannt als ein breites Format, ist besonders vorteilhaft für Werbeanzeigen im Hochformat, da es auf mobilen Geräten und in sozialen Medien gut zur Geltung kommt und mehr Platz für visuelle Elemente bietet. Schließlich ist das Seitenverhältnis 4 : 5, das vertikale Format, besonders nützlich für mobile Anzeigen, da es in den meisten sozialen Netzwerken und mobilen Anzeigenformaten gut funktioniert und einen größeren Teil des Bildschirms einnimmt, was zu einer besseren Sichtbarkeit führt. Diese drei Seitenverhältnisse bieten eine flexible Auswahl, um sicherzustellen, dass die Creative-Assets auf verschiedenen Geräten und Plattformen optimal dargestellt werden und eine hohe visuelle Wirkung erzielen. Die anderen Optionen sind nicht korrekt, da sie entweder nicht alle zulässigen Seitenverhältnisse umfassen oder Seitenverhältnisse enthalten, die nicht für App-Kampagnen geeignet sind. Daher sind 1 : 1, 1,91 : 1 und 4 : 5 die richtigen Wahlmöglichkeiten für die Erstellung effektiver Bild-Assets in einer App-Kampagne.

Das Kosmetikunternehmen Ultralooks erzielt mit seiner App-Installationskampagne von Google nicht die erwartete Reichweite. Ultralooks möchte seinen Creative-Mix optimieren und sich dabei auf Video-Assets konzentrieren. Aktuell verwendet das Unternehmen zwei Videos im Hochformat und zwei im Querformat. Die Videos haben eine Dauer von 10 bis 30 Sekunden. Was fehlt im Video-Asset-Mix?

• Ein quadratisches Video-Asset
• Ein 60-sekündiges Video-Asset im Hochformat
• Ein 60-sekündiges Video-Asset im Querformat
• Ein Karussell-Video-Asset

Erläuterung:

Die korrekte Antwort ist „Ein quadratisches Video-Asset“, da es dem Creative-Mix von Ultralooks fehlt und entscheidend zur Optimierung der Reichweite beiträgt. Aktuell nutzt Ultralooks Videos im Hoch- und Querformat, aber ein quadratisches Format ermöglicht eine bessere Anpassung an verschiedene Plattformen, insbesondere Social Media, wo quadratische Videos oft bevorzugt werden. Quadratische Videos sind vielseitig, funktionieren auf mobilen und Desktop-Geräten und ermöglichen eine größere Anzeigenabdeckung. Ein 60-sekündiges Video wäre weniger effektiv, da kürzere Inhalte in App-Installationskampagnen bevorzugt werden. Ein Karussell-Video-Asset ist ebenfalls unnötig, da es für andere Kampagnentypen besser geeignet ist. Ein quadratisches Video-Asset maximiert die Flexibilität und Reichweite der Kampagne optimal.

Das kanadische Unternehmen Fresco Arts plant, innerhalb dieses Jahres in drei zusätzliche internationale Märkte zu expandieren.

Welche positiven Ergebnisse kann dieses Vorgehen für Fresco Arts bewirken? (Wählen Sie drei Optionen aus.)

• Breiterer Kundenstamm
• Zusätzliche Verkäufe
• Höhere Gewinne
• Gesteigerter Customer Lifetime Value
• Reduzierte Kosten

Erläuterung:

Die Expansion von Fresco Arts in drei zusätzliche internationale Märkte kann drei wesentliche Vorteile bringen. Erstens ermöglicht der Zugang zu neuen Märkten einen breiteren Kundenstamm, da das Unternehmen nun potenzielle Kunden erreicht, die vorher nicht zugänglich waren. Dies erhöht die Reichweite und kann das Kundenpotenzial erheblich erweitern. Zweitens führt die Expansion zu zusätzlichen Verkäufen, da das Unternehmen neue Absatzmöglichkeiten und Märkte erschließt, was zu mehr Umsatz führt. Diese Verkaufssteigerungen tragen direkt zum Wachstum des Unternehmens bei. Drittens können höhere Gewinne erzielt werden, da das zusätzliche Umsatzpotenzial aus den neuen Märkten zu einer verbesserten Rentabilität führen kann. Der Gewinnzuwachs resultiert aus der Kombination von erweiterten Kundenkreisen und gesteigerten Verkaufszahlen. Während die Optionen wie gesteigerter Customer Lifetime Value und reduzierte Kosten potenzielle Vorteile darstellen, sind sie nicht unmittelbar durch die Expansion garantiert. Daher sind breiterer Kundenstamm, zusätzliche Verkäufe und höhere Gewinne die direkten und wichtigsten Vorteile der Marktexpansion für Fresco Arts.

Daniela verwaltet eine App-Kampagne von Google und weiß, dass ihr Input als Werbetreibende trotz Machine Learning nach wie vor wichtig ist. Wie kann sie das Machine-Learning-System auf Erfolgskurs bringen? (Wählen Sie drei Optionen aus.)

• Sie kann Gebote und Budgets strategisch festlegen.
• Sie kann die Kampagnenstrategie im Lauf der Zeit anpassen.
• Sie kann dem System umfangreiche Daten und genug Zeit zur Verfügung stellen.
• Sie kann Gebote täglich anpassen, um dafür zu sorgen, dass die Kampagne auf Kurs bleibt.
• Sie kann die geografische Ausrichtung auf Anzeigengruppenebene festlegen.

Erläuterung:

Die korrekten Antworten sind „Sie kann Gebote und Budgets strategisch festlegen“, „Sie kann die Kampagnenstrategie im Lauf der Zeit anpassen“ und „Sie kann dem System umfangreiche Daten und genug Zeit zur Verfügung stellen“. Diese Schritte sind entscheidend, um das Machine-Learning-System zu unterstützen. Strategisch festgelegte Gebote und Budgets geben dem System klare Vorgaben zur Ressourcennutzung. Die Kampagnenstrategie muss im Laufe der Zeit angepasst werden, damit das System auf neue Daten und Veränderungen reagieren kann. Zudem sind ausreichend Daten und Geduld wichtig, damit das Machine Learning optimale Entscheidungen treffen kann. Tägliche Gebotsanpassungen oder die geografische Ausrichtung auf Anzeigengruppenebene sind hingegen kontraproduktiv, da sie das System destabilisieren oder unnötig einschränken würden.