Das Betreiben einer Google Ads-Kampagne kann ein Fall von Ihnen sein, dass Sie verdammt sind, wenn Sie es tun, und Ihr verdammtes, wenn Sie es nicht tun. Wenn sich die Kampagne als Flop herausstellt, sind Sie offensichtlich in Schwierigkeiten, aber wenn sie erfolgreich ist, können Sie auf andere Herausforderungen stoßen. Kampagnen, die über einen längeren Zeitraum erfolgreich sind, können Herausforderungen darstellen, um weiterhin Leistung zu erbringen und Mehrwert zu schaffen.
Nach meiner Erfahrung haben neue Google Ads-Konten schnelle Gewinne und niedrig hängende Früchte. Im Laufe der Zeit werden diese immer weniger sichtbar und es besteht mehr Innovationsbedarf. Eine der Möglichkeiten, wie wir im Laufe der Zeit Leistungen auf bereits erfolgreichen Kunden erbringen konnten, sind Kampagnenentwürfe und Experimente.
In dieser Fallstudie führten wir eine Kampagne für einen großen Rechtsanwalt über fünf Jahre durch. Die Ergebnisse waren im Laufe des Zeitraums phänomenal und wir hatten ein außergewöhnliches Wachstum zu verzeichnen. Die Google Ads-Kampagne befand sich in einem ausgereiften Zustand, in dem wir mit der Leistung und den CPA-Werten zufrieden waren, aber wir wurden herausgefordert, weiterhin Lead-Wachstum zu erzielen. In dieser wettbewerbsintensiven Branche war es wichtig, Funktionen ständig zu testen und neue Grenzen zu überschreiten. Ein Jahr lang haben wir 80 Experimente durchgeführt, um eine Vielzahl von Funktionen zu testen. Wir führen Sie durch einige dieser Tests, die Ergebnisse, die wir erhalten haben und das, was wir gelernt haben.
Kampagnenentwürfe und Experimente
Bevor wir dies tun, ist eine kurze Zusammenfassung der Kampagnenentwürfe und Experimente angebracht. Wir nennen diese “Experimente” kurz. Diese Funktion in Google Ads hat uns geholfen, das Problem zu lösen und weiterhin die Leistung in einem ausgereiften Konto zu erbringen. Der grundlegende Prozess für die Verwendung des Tools ist:
Klonen einer bestehenden Kampagne als neuen Entwurf
Nehmen Sie die gewünschten Änderungen innerhalb dieses Entwurfs vor, um einige Hypothesen zu testen.
Führen Sie diesen Entwurf neben der ursprünglichen Kampagne für einige Zeit aus.
Teilen Sie den Traffic zwischen Entwurf und Kampagne (normalerweise 50/50) als A/B-Test auf.
Bericht über die Ergebnisse in Echtzeit während des gesamten Tests und Bereitstellung von Updates, wenn die Ergebnisse statistisch signifikant sind.
Übernehmen Sie Entwürfe von Ergebnissen in die ursprüngliche Kampagne oder lehnen Sie Entwürfe von Kampagnen mit einem Klick auf eine Schaltfläche ab.
Google hat eine detaillierte Anleitung für die Einrichtung dieses Systems, die die beste Ressource ist, die als Leitfaden verwendet werden kann.
Das Tool hat uns die Freiheit gegeben, darüber nachzudenken, wie wir ein Konto führen und unsere Kunden einbeziehen. Wir können uns jetzt mit einem Kunden zusammensetzen und eine Reihe von Hypothesen aufstellen, die wir testen wollen. Diese Hypothesen sind darauf ausgerichtet, sich an den anstehenden Kundenzielen auszurichten und gleichzeitig die Leistungsgrenzen zu verschieben. Die Kunden werden in einen völlig transparenten Entscheidungsprozess eingebunden. Sie konnten den Prozess von der Formulierung der Frage/Hypothese bis zum Ergebnis verfolgen.
Experimente bieten auch eine sichere Umgebung für die Implementierung und den Test neuer Funktionen. Wenn die Leistung des Kontos stark war, zögern wir oft, das Boot zu schaukeln. Aber wir müssen noch neue Funktionen ausprobieren. Nehmen wir zum Beispiel die kürzlich erfolgte Einführung von maschinellen Lernfunktionen und -werkzeugen in Google Ads wie automatisierte Bietstrategien und reaktionsschnelle Anzeigen. Die Übergabe der Schlüssel an ML-Algorithmen kann entmutigend sein. Während ML inkrementelle Leistungssteigerungen bieten könnte, besteht die Gefahr, dass diese Algorithmen nicht ausgeführt werden, und dann wird die Leistung des Kontos beeinträchtigt. Experimente ermöglichen es Ihnen, diese Risiken durch Tests zu minimieren.
Was wir getestet haben
In Absprache mit unserem Kunden haben wir eine Reihe von Experimenten durchgeführt. Diese wurden das ganze Jahr über rollierend getestet. Als Beispiel seien einige der wichtigsten Hypothesen genannt, die wir getestet haben:
Automatisiertes Bieten (maximieren Sie die Konversionen) bietet mehr Konversionen als manuelles Bieten.
Automatisiertes Bieten (Target CPA) wird eine bessere Performance des Konversionsvolumens bieten, als wir es derzeit mit manueller Biegung erreichen.
Eine detailliertere Kampagnenstruktur auf Basis von SKAG’s erhöht die Qualitätsbewertung der Kampagne.
Reaktionsfähige Display-Anzeigen bieten eine bessere CTR als statische Banner.
Responsive Suchanzeigen bieten eine bessere CTR als erweiterte Textanzeigen.
Eine neue Landing Page mit weniger Unordnung wird bessere Konversionsraten liefern.
Eine neue Landing Page mit einem anderen Heldenbild sorgt für bessere Konversionsraten.
Anzeigenkopie mit einer Frage statt einer Aussage in der ersten Rubrik bietet eine bessere CTR.
Die Schaltung von Anzeigen an einer niedrigeren Position führt zu einer besseren Konversionsrate.
Wenn Sie nur auf Desktop-Geräten 20% mehr bieten, wird die Konversionsrate verbessert.
Beachten Sie, dass die Hypothesen spezifisch sind. Wir testen nur auf ein Ergebnis und verwenden eine bestimmte Metrik zur Bewertung.
Neben den Kampagnenexperimenten haben wir auch mehrere “Ad Variation Experimente” durchgeführt. Diese unterscheiden sich leicht von Kampagnenexperimenten, da sie kampagnenübergreifend sein können. Dies geht über den Rahmen dieses Artikels hinaus, aber wir empfehlen dringend, diese ebenfalls auszuführen.
