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Schlüsselwort-Typen: Aggregation vs. Segmentierung

Beitragende: Tim Moorhead, Tracy McDonald, Forrest Schaffer, & Rachel Venner

Verbessert im Zeitalter der Automatisierung und der intelligenten Gebotsabgabe die „beste Praxis“ der Segmentierung von Keyword-Match-Typen (Exact, Phrase und Broad / BMM) nach Kampagnen oder Anzeigengruppen wirklich die Leistung? Eine Suche nach „Best Practices für die Kampagnenstruktur von Suchanzeigen“ führt zu einer Vielzahl von Artikeln, in denen verschiedene Kampagnenstrukturen vorgestellt werden, von denen die meisten zur Segmentierung tendieren.

Dies ist eine Folgeuntersuchung zu unserem früheren Beitrag, in dem diese Frage untersucht wurde. Frühere Tests haben gezeigt, dass die Aggregation die Leistung bei der Verwendung von Smart Bidding verbessert. Ein paar Tests reichen jedoch nicht aus, um die Frage endgültig zu beantworten.

Also haben wir den Test auf 44 Kampagnen über 10 Konten hinweg ausgeweitet, um einen robusten Datensatz zur Beantwortung der Frage zu erhalten.

Match-Typen und Kampagnenstrukturen

Google Ads bietet vier Match-Typen (broad, broad match modified, phrase und exact), die Werbetreibende für ihre Keywords auswählen können, um zu kontrollieren, welche Suchanfragen eine Anzeige auslösen können. Jeder Übereinstimmungstyp funktioniert anders, wobei „breit“ auf die breiteste Palette von Suchanfragen und „exakt“ auf die engste Palette passt. Aus diesem Grund werden für ein und dasselbe Schlüsselwort, das auf verschiedene Übereinstimmungstypen eingestellt ist, unterschiedliche Leistungen erzielt.

Anbieter haben sich durch neuartige Kampagnenstrukturen an diese Unterschiede in der Funktionalität und Leistung der Übereinstimmungstypen angepasst. Im Allgemeinen wird davon ausgegangen, dass Keywords mit breiter Übereinstimmung die höchsten CPCs und die niedrigste Gesamtleistung haben, da sie auf das größte Volumen von Suchanfragen (von denen viele irrelevant sind) passen. Im Gegensatz dazu geht man davon aus, dass exakte Suchbegriffe die niedrigsten CPCs und die beste Gesamtleistung haben, weil sie Anzeigen auslösen, die genau auf den Suchbegriff passen.

Anbieter haben Kampagnenstrukturen entwickelt, um den Fluss von Suchanfragen zu bestimmten Übereinstimmungstypen zu steuern. Dies geschieht durch die Segmentierung von Übereinstimmungstypen in separate Kampagnen/Anzeigengruppen, die Anwendung von gerichteten negativen Schlüsselwörtern zwischen Kampagnen/Anzeigengruppen, die Zuordnung negativer Suchanfragen, Anzeigengruppen mit einem einzigen Schlüsselwort und viele andere strukturelle Praktiken.

Along Came Close Variants

Im Laufe der Jahre hat Google jedoch verschiedene Aktualisierungen dieser Übereinstimmungstypen in Form von „Close Match Variants“ vorgenommen, die ihre Funktionalität verändert haben. Eine „enge Variante“ umfasst Suchanfragen nach Schlüsselwörtern mit der gleichen Bedeutung wie die Schlüsselwörter, unabhängig von Unterschieden in der Rechtschreibung oder Grammatik zwischen der Suchanfrage und dem Schlüsselwort.

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Eine weitere Entwicklung, die sich auf die Kampagnenstruktur ausgewirkt hat, ist die intelligente Gebotsabgabe

Bei der intelligenten Gebotsabgabe werden die Gebote in Echtzeit auf der Ebene der Suchanfrage auf der Grundlage von Hunderten von Publikumssignalen festgelegt. Für menschliche Werbetreibende ist es unmöglich, das nachzuahmen, wozu Smart Bidding in der Lage ist, da uns Echtzeitgebote auf Abfrageebene gar nicht zur Verfügung stehen. Laut Google „berücksichtigen diese Algorithmen eine größere Anzahl von Parametern, die sich auf die Leistung auswirken, als eine einzelne Person oder ein Team berechnen könnte.“ Bei Seer interactive haben wir mit Smart Bidding viel Erfolg gehabt und sogar Plattformen von Drittanbietern wie Marin und Kenshoo geschlagen.

Und Smart Bidding hat Auswirkungen auf die Kampagnenstrukturen. Laut dem Google Account Structure Playbook (dies ist kein öffentliches Dokument, fragen Sie Ihren Google Ads-Vertreter nach einer Kopie) ist „eine granulare Keyword-Segmentierung unnötig, da Smart Bidding auf Auktionsbasis erfolgt und verschiedene Signale jenseits der Keywords und der eingegebenen Suchanfrage berücksichtigt.“

Aus diesem Grund empfiehlt Google, den Traffic in weniger und größeren Anzeigengruppen zu konsolidieren, indem vermeidbare Traffic-Segmentierungen wie Keyword-Match-Typ, Gerät, Geo, Tag und Zielgruppen entfernt werden.

Mit anderen Worten: Werbetreibende sollten unnötige Traffic-Segmentierungen entfernen, um die intelligenten Gebotsalgorithmen mit so vielen Daten wie möglich zu füttern.

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Testergebnisse

Wie bereits erwähnt, zeigten unsere ersten beiden Tests zu diesem Thema Verbesserungen bei Conversion-Volumen, CPA, CTR und CPC, wenn Match-Typen in denselben Anzeigengruppen zusammengefasst wurden.

Für diese Studie haben wir die Testkohorte in unserer Agentur auf 44 Kampagnen von 10 verschiedenen Kunden erweitert. Wir wählten Kampagnen mit nach Anzeigengruppen segmentierten Match-Typen aus, die bereits eine intelligente Gebotsstrategie verwendeten und ein überdurchschnittliches Impressions- und Konversionsvolumen aufwiesen. Dann erstellten wir Experimente (Traffic Split 50/50) und änderten die Kampagnenstruktur in den Experiment-Kampagnen so, dass alle Match-Typen in derselben Anzeigengruppe vorhanden waren (die Anzeigengruppen waren weiterhin nach Keyword-Themen segmentiert).

Unsere Hypothese für den Test war, dass die Aggregation die Segmentierung übertreffen würde. Dieser Test lief 60 Tage lang und wir waren von den Ergebnissen überrascht.

  • Teal = Segmentierungskontrolle
  • Orange = Aggregationsexperiment
  • Purple = Differenz zwischen den beiden

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Gesamt gesehen haben wir gesehen, dass die Experiment-Kampagnen die Kontroll-Kampagnen bei den Kosten, dem Konversionsvolumen, den CPCs, der CVR und der CPA übertreffen. Diese Ergebnisse schienen unsere Hypothese zu bestätigen, dass die Aggregation die Segmentierung übertreffen würde, bis wir uns die Daten genauer ansahen.

Bei der Aufschlüsselung der Leistung nach Kampagnen stellten wir fest, dass ein Konto über 60 % aller Impressionen in der gesamten Testpopulation ausmachte. Dann haben wir uns die Daten nach Kunden angesehen und eine gemischte Leistung festgestellt. Bei 50 % der Konten wurden Verbesserungen bei der CVR festgestellt, und nur 33 % der getesteten Konten erzielten Verbesserungen bei den CPCs und CPA.

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Dies war nicht die endgültige Antwort, die wir erwartet hatten, insbesondere in Anbetracht des breiten Spektrums an Konten, Gebotsstrategien und Keywords, die in den Test einbezogen wurden. Wir müssen jedoch den Daten mehr vertrauen als unseren eigenen Gedanken.

Ein Faktor, der in den Kampagnen nicht konsistent war, war die intelligente Gebotsstrategie, die in den Kampagnen verwendet wurde. Die Aufteilung der Daten nach Gebotsstrategie zeigte eine weitere gemischte Leistung, aber wir sahen, dass aggregierte Match-Typen bei CTR und CPC schlechter abschnitten, wenn eCPC oder Max Clicks verwendet wurden.

Die aggregierten Anzeigengruppen passen zu mehr Suchanfragen als die segmentierten Anzeigengruppen. Aus diesem Grund haben eCPC und Max Clicks möglicherweise schlechtere CTR- und CPC-Werte erzielt, da sie im Vergleich zu den anderen Gebotsstrategien mehr für Broad-Match-Keywords ausgeben. Im Gegensatz dazu werden die anderen Gebotsstrategien (Max Conv Value – Target CPA) auf spezifische Ziele hin optimiert und sind wahrscheinlich selektiver bei den Match-Typen, auf die sie bieten.

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Schlussfolgerung

Welche Kampagnenstruktur führt also zu einer besseren Leistung, Aggregation oder Segmentierung der Keyword-Match-Typen?

Basierend auf unseren Testergebnissen wissen wir es nicht sicher.

Die Leistung scheint sich von Konto zu Konto zu unterscheiden. Es gibt zu viele Faktoren, wie z.B. eine intelligente Gebotsstrategie, um den Erfolg der einen Kampagnenstruktur gegenüber der anderen zu bestimmen. Insgesamt empfehlen wir Ihnen, dies in Ihren Konten zu testen und herauszufinden, was für Sie am besten funktioniert.

Googles Entwicklungen bei den Abgleichstypen und der Automatisierung werfen die Frage auf, was als Nächstes für Keywords und Abgleichstypen ansteht. Mit dem Aufkommen von Close-Match-Varianten und intelligenten Kampagnen wie dynamischen Suchanzeigen (für die nicht einmal Keywords erforderlich sind) stellt sich die Frage, ob es Match-Types in fünf Jahren überhaupt noch geben wird.

Wenn Sie Lust haben, dies selbst auszuprobieren, lassen Sie uns wissen, wie es gelaufen ist!

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