16.05.2022

Algorithmisches vs. regelbasiertes Bidding für PPC

Du hast alles für den Verkauf Deines Produkts vorbereitet: Hochwertige Produktbilder, alle wichtigen Keywords in der Produktbeschreibung, die ersten positiven Reviews sind auch schon da, Dein Lager ist gefüllt, um die steigende Nachfrage zu bewältigen, und die Weichen für die Skalierung sind gestellt. Du beschließt, den nächsten logischen Schritt zu gehen und Dein erstes Werbekonto für Pay-Per-Click Kampagnen (kurz: PPC) einzurichten und Anzeigen zu schalten. Über den bezahlten Traffic auf Deine Produktseite, erhoffst du Dir mehr Reichweite und vor allem Verkäufe. Auch dort erledigst Du die ganze Basisarbeit: Keywords recherchieren, Kampagne und Anzeigen erstellen, Budget zuweisen usw.

Du startest Deine PPC-Kampagne, doch irgendwie führt sie auch nach einer Weile nicht so recht zu den gewünschten Ergebnissen. Also denkst du darüber nach, ob die Optimierung Deines Gebots-Managements vielleicht eine mögliche Lösung wäre. Du stellst jedoch fest, dass dies ein ziemlich komplexes Konzept ist, das manchmal gar nicht so leicht zu verstehen ist und häufig bedeutet es, dass Du zumindest teilweise die Kontrolle über Dein Budget abgeben musst. In diesem Artikel werden wir uns daher mit den beiden wichtigsten Bidding-Optionen befassen, die Dir für die Optimierung Deiner PPC-Gebote bei Amazon Ads, eBay Ads, Google Ads und Co. zur Verfügung stehen: algorithmisches und regelbasiertes Bieten.

Bevor wir loslegen, wollen wir ehrlich sein und gestehen, dass wir hierbei etwas voreingenommen sind. Mit über 10 Jahren Erfahrung im Gebots-Management und einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz ist Adspert ein glühender Verfechter der algorithmischen Gebotsabgabe - dem Kernstück unserer künstlichen Intelligenz zur Optimierung von PPC-Kampagnen. Doch auch wir erkennen die Vorteile an, die regelbasierte Gebotsabgaben in einigen Fällen bringen kann.

Werfen wir also nun einen Blick auf die möglichen Vor- und Nachteile beider Varianten, damit Du eine fundierte Entscheidung darüber treffen kannst, wie Du Deine Gebote verwalten lassen möchtest und welches Bid-Managment am besten für Dich passt.

Fällt es Dir schwer, die Beziehungen zwischen Deinen Kampagnen und Produkten zu verstehen und festzulegen?

Die Erstellung der ersten PPC-Kampagnen ist zwar recht einfach, aber wenn man ein konkretes Ziel verfolgt, kann das Wechselspiel einzelner Einflussfaktoren auf Deine Kampagnen äußerst schwierig nachzuvollziehen sein - und sich vor allem auch ständig ändern. Was Du heute weißt, kann morgen schon überholt sein. Oder auch nicht. Da die einzige Konstante in der Online-Werbung der ständige Wandel ist, brauchst Du eine Lösung, die stets das Gesamtbild sieht und entsprechend schnell reagieren kann.

Das Bidding mit Hilfe eines Algorithmus, wie er bei künstlichen Intelligenzen verwendet wird, berücksichtigt Faktoren, die über die Performance eines Keywords oder einer einzelnen Anzeigengruppe hinausgehen. Eine künstliche Intelligenz zieht zahlreiche Datenquellen heran, lernt aus dem Gesamtkontext und nimmt bei Veränderungen die notwendigen Anpassungen auf der Ebene einzelner Gebotsobjekte (sogenannte “biddable items” oder “biddable objects”) vor. So stellt der Algorithmus sicher, dass Du Deine Ergebnisse auch erzielst, wenn sich die Umstände ändern. Vielleicht wird nicht jedes biddable item – Keyword, ASIN, Placement, etc. – nach Deinen Vorstellungen performen, aber ein fortschrittlicher, KI-gestützter Algorithmus findet den Sweet Spot, nach dem Du suchst, und priorisiert jene Keywords, welche Dir die besten Ergebnisse liefern.

Du willst volle Kontrolle über Deine PPC-Kampagnen?

Es ist nur menschlich, die Kontrolle nicht abgeben zu wollen, vor allem nicht über Dein Werbebudget. Wenn Du nicht möchtest, dass ein Algorithmus bzw. eine künstliche Intelligenz die Gebots-Entscheidungen für Dich trifft und diese immer wieder flexibel anpasst, gibt Dir das regelbasierte Bidding die volle Kontrolle, die Du Dir wünschst. Beim regelbasierten Gebots-Management suchst Du selbst nach Mustern in Deinem Werbeaccount, definierst eigene Regeln (Wenn/Dann) zur Gebotsanpassung und legst Grenzwerte fest. So kannst Du definieren, was mit Deinem Werbebudget in welchem Fall geschehen soll (z.B. Gebote runter, wenn ein Keyword Kosten in Höhe von X erzeugt, aber noch keine Conversion erzielt hat).

Aber bedenke – bei der sich stetig und schnell verändernden Online-Werbung ist es manchmal echt schwer, ständig Schritt zu halten. Wir Menschen haben in der Regel nicht die Zeit, um immer up-to-date zu sein und regelmäßig die definierten Regeln anzupassen oder nicht die nötige geistige Kapazität, um alle Änderungen und Datenmengen zu verarbeiten. Es ist, gelinde gesagt, mehr als knifflig, stets den Überblick über die exakten Veränderungen bei Deinen Wettbewerbern, den Plattformen und dem Verbraucherverhalten zu behalten. Dies ist ein Trade-off, dessen Du Dir bewusst sein und mit dem Du einverstanden sein musst.

Longtail-Keywords liefern Dir gute Ergebnisse?

Mittels Datenanalysen hast Du vielleicht beobachtet, dass das Bieten auf Longtail-Keywords (Keywords, die aus mehr als drei Wörtern bestehen) für Dich gut funktionieren könnte. Dann liefert Dir das algorithmische Bieten höchstwahrscheinlich die besseren Ergebnisse. Longtail-Keywords sind schwieriger zu optimieren: Sie sind sehr spezifisch, aber da es sehr viele solcher langen Keywords gibt haben sie aufgrund ihrer Genauigkeit oft ein geringes Volumen, sehr wenige Klicks oder Conversion. Zwar ist allgemein bekannt, dass künstliche Intelligenzen und Statistiken sehr hilfreich sind, wenn es um viele Datenpunkte geht („Big Data“), aber sie können genauso hilfreich sein - oder sogar noch mehr, wenn es um sehr wenige Datenpunkte geht.

Um ein praktisches Beispiel zu geben: Wenn ein Longtail-Keyword in Deiner Amazon PPC-Kampagne 3 Klicks bekommen hat, würdest Du sagen, dass das Keyword gut oder schlecht performt? Auf welcher Grundlage?

Wir Menschen neigen dazu, bei geringer Datenlage vorschnell (falsche) Schlüsse zu ziehen, wohingegen KIs und Statistiken mit solchen Situationen besser umgehen, indem sie beispielsweise automatisch historische Daten ähnlicher Produkte/Anzeigen/Keywords heranziehen oder den Markt modellieren. Dadurch können sie dynamisch und flexibel reagieren - ein Vorteil, der Dir bei regelbasiertem (statischen) Bieten entgehen würde.

Die zusätzliche Arbeit macht Dir nichts aus?

Tatsache ist, dass mit der vollen Kontrolle beim regelbasierten Bieten auch mehr Arbeit verbunden ist. Es liegt an Dir, die Grenzwerte festzulegen, Regeln ständig anzupassen und stets sicherzustellen, dass Deine Regeln nicht miteinander in Konflikt geraten. Ein guter Überblick und ein gewisses Zeitinvest ist ein Muss, und es ist mehr als empfehlenswert, bei jeder Änderung zu überprüfen, welche Auswirkungen dies auf alle anderen Regeln haben wird. Nur so kannst Du widersprüchliche Aktionen vermeiden, die sich sonst höchstwahrscheinlich zu Deinem Nachteil entwickeln würden.

So können beispielsweise Keywords miteinander konkurrieren. Dies kann dann entweder zu einer suboptimalen Budgetzuweisung oder zur kompletten Ausschöpfung Deines Budgets führen. Das Budget, das Du für ein Keyword investiert hast, kann dann nicht mehr für ein anderes, vielleicht besser performendes Keyword ausgegeben werden.

Du musst also einen sehr detaillierten Überblick über Deine Gebote behalten und viel Zeit und Aufmerksamkeit in Deine Regeln sowie deren Zusammenspiel investieren, damit sie immer zu Deinem Vorteil arbeiten.

Du bringst ständig neue Produkte auf den Markt oder startest gerade erst Deine ersten PPC Kampagnen?

Die Anfangsphase kann wirklich schwierig sein. Bei so vielen verschiedenen Faktoren und ohne große Gewissheit darüber, welche Keywords gut oder nicht gut funktionieren werden, fängst Du bei Null an – mit wenig oder gar keinen Daten zur Performance. Wenn es keine oder kaum Conversions gibt (und somit auch nicht viele Datenpunkte “zum arbeiten”), kann die regelbasierte Gebotsabgabe Schwierigkeiten bereiten. Ein Algorithmus dagegen kann das gesamte Bild betrachten, indem er zum Beispiel die Daten früherer Kampagnen, ähnlicher Produkte/Anzeigengruppen/Keywords und anderer Parameter in Deinem Werbekonto nutzt, flexibel experimentiert und entsprechende Maßnahmen für Dich ergreift, damit Du schneller Deine gewünschten Ergebnisse erzielst.

Es ist natürlich auch nicht unfehlbar und selbst mit einem Algorithmus kann es etwas dauern, bis die gewünschten Ergebnisse geliefert werden. Aber es werden in jedem Fall weitaus mehr Einflussfaktoren berücksichtigt als die Grenzwerte und Regeln, die Du selbst mit Hilfe des regelbasierten Biddings festlegen kannst. Dadurch kann ein Algorithmus flexibler, fundierter und zeitnah für Dich reagieren, wodurch Du jede Menge Zeit und Geld sparen kannst. 

FAZIT

Wie bereits erwähnt, sind wir bei Adspert voreingenommen und würden immer einen Algorithmus empfehlen, um die Gebote Deiner PPC Kampagnen optimal zu verwalten und das volle Potential rauszuholen. Aber wir wissen auch, dass nicht jeder bereit ist, seine Werbekampagnen in die Hände eines Algorithmus zu legen und den Entscheidungen zu folgen. 

Es gibt heutzutage hervorragende Tools und Lösungen für die Gebots-Optimierung, die an beiden Enden des Spektrums arbeiten und die Du meist unverbindlich und kostenfrei testen kannst. Wenn Du also bereit bist, ein wenig Zeit und Mühe zu investieren, sind wir absolut sicher, dass Du die Lösung finden wirst, die am besten zu Dir und Deinen individuellen Business-Anforderungen passt. Egal, für welchen Weg Du Dich entscheidest, eines würden wir Dir aber in jedem Fall empfehlen: Geduld. Gib Tests und Experimenten – egal ob regel- oder algorithmusbasiert – genügend Zeit, um zu lernen, was für Deine PPC Kampagnen gut funktioniert und was nicht.


Neza Skorc

Neza Skorc

Neza ist eine geborene Problemlöserin und hat Erfahrungen in Start-ups und KMUs in verschiedenen Ländern und Branchen gesammelt. Derzeit arbeitet sie als Head of Product bei Adspert - eine auf Profitmaximierung ausgelegte AdTech-Lösung, mit der Kunden ihre Advertising-Kampagnen auf Amazon, eBay, Google und Bing mittels einer leistungsstarken künstlichen Intelligenz automatisch optimieren.

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