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Wie können Werbetreibende, deren Marketingziel die Generierung von Leads ist, ihre Kampagnen für maximale Performance optimieren?

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Wie können Werbetreibende, deren Marketingziel die Generierung von Leads ist, ihre Kampagnen für maximale Performance optimieren?

  • Eine Strategie für den Import von Offline-Werten entwickeln, indem sie erweiterte Conversions für Leads verwenden
  • Wertregeln basierend auf Zielgruppen erstellen, die nachweislich lokale Geschäfte besuchen
  • Die Gebotsstrategie „Klicks maximieren“ einrichten, um mehr Websitezugriffe zu erzielen
  • Die Gebotsstrategie „Conversions maximieren“ nutzen, um das Conversion-Volumen zu steigern

 

Erläuterung: Um Kampagnen zur Generierung von Leads für maximale Performance zu optimieren, sollten Werbetreibende **eine Strategie für den Import von Offline-Werten entwickeln, indem sie erweiterte Conversions für Leads verwenden**. Dies ist wichtig, weil erweiterte Conversions es ermöglichen, die Offline-Interaktionen der Kunden, wie z.B. Telefonanrufe oder persönliche Besuche, zu erfassen und in die Bewertung der Kampagnenleistung einzubeziehen. Diese umfassendere Datenerfassung liefert wertvolle Einblicke in den tatsächlichen Wert von Leads, der möglicherweise nicht nur durch Online-Interaktionen erfasst wird. Durch die Integration dieser Offline-Daten können Werbetreibende ihre Gebotsstrategien und Kampagnenanpassungen präziser auf die tatsächlich erzielten Conversion-Werte abstimmen. Das führt zu einer besseren Optimierung der Kampagnenausgaben, da die Werbetreibenden ein genaueres Bild davon erhalten, welche Leads tatsächlich den höchsten Wert generieren. Während andere Optionen wie die Gebotsstrategie „Klicks maximieren“ oder „Conversions maximieren“ ebenfalls zur Leistungssteigerung beitragen können, fokussieren sie sich hauptsächlich auf die Quantität der Interaktionen oder Conversions, ohne die qualitative Wertigkeit der Leads zu berücksichtigen. Die Wertregeln basierend auf Zielgruppen oder die einfache Nutzung von Conversion-Strategien allein berücksichtigen möglicherweise nicht die vollständige Palette der Interaktionen, die für die Bewertung und Optimierung von Leads wichtig sind. Daher ist die Entwicklung einer Strategie, die auch Offline-Werte einbezieht, besonders entscheidend für eine präzise und effektive Optimierung der Lead-Generierungskampagnen.

 

Wie können Werbetreibende von Conversion-Modellierung profitieren?

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Wie können Werbetreibende von Conversion-Modellierung profitieren?

  • Mithilfe von Conversion-Modellierung können Nutzer identifiziert werden, die denen mit Conversion ähneln, sodass die gesamte Interessengruppe erreicht werden kann.
  • Mit Conversion-Modellierung erfolgen datenschutzkonforme Messungen, gleichzeitig können effizienter Kampagnen optimiert und Gebote abgegeben werden.
  • Bei der Conversion-Modellierung werden Nutzer mit einer geringeren Leistung nachrangig behandelt, sodass mit der Kampagne optimale Ergebnisse erzielt werden können.
  • Mithilfe von Conversion-Modellierung können Werbetreibende von den Modellen lernen, indem sie die Algorithmen zurückentwickeln und ihre eigenen Modelle erstellen.

 

Erläuterung: **Mit Conversion-Modellierung erfolgen datenschutzkonforme Messungen, gleichzeitig können effizienter Kampagnen optimiert und Gebote abgegeben werden.** Conversion-Modellierung hilft Werbetreibenden, auch dann genauere Messungen vorzunehmen, wenn nicht alle Conversions direkt zugeordnet werden können, und sorgt gleichzeitig dafür, dass die Messungen den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Durch die Anwendung dieser Methode können Kampagnen effizient optimiert und Gebote auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse angepasst werden, was zu einer verbesserten Leistung und einem höheren ROI führt.

 

Wie können Werbetreibende mithilfe von KI‑gestützten Suchanzeigen ihre Geschäftsziele erreichen?

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Wie können Werbetreibende mithilfe von KI‑gestützten Suchanzeigen ihre Geschäftsziele erreichen?

  • Weitgehend passende Keywords, Smart Bidding und responsive Suchanzeigen zusammen einsetzen
  • KI‑gestützte Suche mit genau passenden Keywords zur Ansprache von bestimmten Zielgruppen nutzen
  • Die manuelle Gebotseinstellung für Anfragen nutzen, von denen Werbetreibende sich den meisten Wert versprechen
  • Budgets für die bezahlte Suche reduzieren und in Bild-Assets hoher Qualität reinvestieren

 

Erläuterung: Werbetreibende können ihre Geschäftsziele mithilfe von KI-gestützten Suchanzeigen besonders effektiv erreichen, indem sie **weitgehend passende Keywords, Smart Bidding und responsive Suchanzeigen zusammen einsetzen**. Die Verwendung von **weitgehend passenden Keywords** ermöglicht es, ein breites Spektrum an Suchanfragen abzudecken, da diese Keywords auch verwandte Suchanfragen erfassen, die möglicherweise nicht exakt übereinstimmen, aber thematisch relevant sind. **Smart Bidding** nutzt maschinelles Lernen, um Gebote in Echtzeit zu optimieren, indem es automatisch Anpassungen vornimmt, um die besten Ergebnisse innerhalb des festgelegten Budgets zu erzielen. Dies sorgt dafür, dass Anzeigen effizient geschaltet werden und die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass die Geschäftsziele erreicht werden. **Responsive Suchanzeigen** passen sich dynamisch an verschiedene Suchanfragen an, indem sie verschiedene Kombinationen von Titeln und Texten nutzen, um die relevanteste Anzeige für den jeweiligen Nutzer anzuzeigen. Diese Kombination aus flexiblen, breiten Keywords, automatisierter Gebotsoptimierung und dynamischen Anzeigen sorgt für eine umfassende und gezielte Ansprache der Zielgruppe, was zu einer besseren Performance der Kampagnen und einer effektiveren Erreichung der Geschäftsziele führt. Die anderen genannten Optionen bieten nicht dieselbe umfassende und integrierte Strategie zur Nutzung von KI-gestützten Suchanzeigen.

 

Wie können Werbetreibende den Optimierungsfaktor erfolgreich einsetzen?

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Wie können Werbetreibende den Optimierungsfaktor erfolgreich einsetzen?

  • Verbesserungen an Kampagnen werden schneller umgesetzt.
  • Kampagnen werden bestimmt, für die Verbesserungen priorisiert werden sollen.
  • Die KI von Google plant Kampagnen ohne menschliches Zutun.
  • Kampagnenbudget wird für Marketingsteams dokumentiert.

 

Erläuterung: Um den Optimierungsfaktor erfolgreich einzusetzen, ist es wichtig, dass **Verbesserungen an Kampagnen schneller umgesetzt** werden. Der Optimierungsfaktor hilft dabei, gezielte und fundierte Empfehlungen zur Verbesserung von Kampagnen zu erhalten, die basierend auf der Analyse von Leistungsdaten und Best Practices erstellt werden. Durch die schnelle Umsetzung dieser Empfehlungen können Werbetreibende sofortige Anpassungen vornehmen, um die Effizienz ihrer Kampagnen zu steigern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus ermöglicht der Optimierungsfaktor auch, **Kampagnen zu bestimmen, für die Verbesserungen priorisiert werden sollen**, indem er die Kampagnen identifiziert, die am meisten von Optimierungen profitieren könnten. Diese Priorisierung stellt sicher, dass die wertvollsten Kampagnen gezielt verbessert werden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Im Gegensatz dazu plant die KI von Google nicht eigenständig Kampagnen ohne menschliches Zutun, sondern bietet Unterstützung und Empfehlungen, die von den Werbetreibenden umgesetzt werden müssen. Auch das Kampagnenbudget wird durch den Optimierungsfaktor nicht für Marketingteams dokumentiert, sondern dient hauptsächlich der Optimierung der Kampagnenleistung durch gezielte Verbesserungsvorschläge.

 

Wie können Werbetreibende den Einfluss von angewendeten Empfehlungen auf ihren Optimierungsfaktor prognostizieren?

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Wie können Werbetreibende den Einfluss von angewendeten Empfehlungen auf ihren Optimierungsfaktor prognostizieren?

  • Für jede Empfehlung wird der Einfluss auf den Optimierungsfaktor in Prozent angegeben.
  • Sie können die Einstellungen von vergleichbaren Kampagnen mit höheren Optimierungsfaktoren vergleichen.
  • Mit der KI von Google kann die Steigerung der Conversions als Ergebnis von Empfehlungen prognostiziert werden.
  • Mithilfe von vertrauenswürdigen Tools von Drittanbietern können sie ihre Kampagnen analysieren und optimieren.

 

Erläuterung: Werbetreibende können den Einfluss von angewendeten Empfehlungen auf ihren Optimierungsfaktor prognostizieren, indem **für jede Empfehlung der Einfluss auf den Optimierungsfaktor in Prozent angegeben wird**. Dies bedeutet, dass Google Ads konkrete Zahlen liefert, die zeigen, wie viel Verbesserung des Optimierungsfaktors zu erwarten ist, wenn eine bestimmte Empfehlung umgesetzt wird. Diese Prozentangaben helfen Werbetreibenden, die potenziellen Auswirkungen der Empfehlungen auf die Kampagnenleistung besser einzuschätzen und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Empfehlungen am wertvollsten für die Verbesserung ihrer Kampagnen sind. Im Gegensatz dazu ermöglicht der Vergleich von Kampagneneinstellungen oder die Nutzung von Drittanbieter-Tools zwar ebenfalls wertvolle Einblicke, jedoch nicht direkt die Prognose des spezifischen Einflusses von Empfehlungen auf den Optimierungsfaktor. Auch die Prognose der Steigerung der Conversions durch die KI von Google bezieht sich auf die allgemeine Kampagnenleistung, nicht spezifisch auf den Optimierungsfaktor, der eine spezifische Messgröße für die Wirksamkeit von Empfehlungen darstellt.

 

Wie können Werbetreibende dem für App-Kampagnen von Google verwendeten Machine-Learning-System möglichst nützliche Daten zur Verfügung stellen? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)

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Wie können Werbetreibende dem für App-Kampagnen von Google verwendeten Machine-Learning-System möglichst nützliche Daten zur Verfügung stellen? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)

  • Dafür sorgen, dass Ereignisse korrekt erfasst werden
  • Ereignisse auswählen, die von mehr als 5 %, aber weniger als 50 % der Nutzer ausgeführt werden
  • Ereignisse auswählen, die von mindestens 95 % der Nutzer ausgeführt werden
  • Die wertvollsten Ereignisse auswählen – unabhängig davon, wie oft sie stattfinden

 

Erläuterung: Werbetreibende können dem Machine-Learning-System von Google für App-Kampagnen am effektivsten nützliche Daten bereitstellen, indem sie **sicherstellen, dass Ereignisse korrekt erfasst werden** und **Ereignisse auswählen, die von mehr als 5 %, aber weniger als 50 % der Nutzer ausgeführt werden**. Die korrekte Erfassung von Ereignissen ist essenziell, da das Machine-Learning-System auf präzisen und vollständigen Daten basiert, um effektive Analysen und Optimierungen vorzunehmen. Unvollständige oder fehlerhafte Daten könnten zu suboptimalen Ergebnissen führen, da das System möglicherweise falsche Schlussfolgerungen zieht. Die Auswahl von Ereignissen, die von mehr als 5 %, aber weniger als 50 % der Nutzer ausgeführt werden, stellt sicher, dass die Daten sowohl repräsentativ als auch spezifisch genug sind, um nützliche Muster und Trends zu identifizieren. Ereignisse, die von nahezu allen Nutzern (mindestens 95 %) ausgeführt werden, bieten wenig zusätzliche Einsichten, da sie nicht genügend Variabilität aufweisen, um wertvolle Unterschiede zu analysieren. Ebenso ist es wichtig, nicht nur die wertvollsten Ereignisse zu berücksichtigen, da Ereignisse, die sehr selten auftreten, möglicherweise nicht genügend Daten liefern, um zuverlässige Muster zu erkennen. Die Auswahl eines mittleren Prozentsatzes sorgt dafür, dass die Datenbasis sowohl breit genug als auch detailliert genug ist, um präzise und nützliche Erkenntnisse zu liefern, die das Machine-Learning-System für eine optimale Kampagnenleistung nutzen kann.