Maschinelles Lernen soll Google Werbeanzeigen optimieren


Im neuesten Blog-Beitrag kündigt der Google-Manager Jerry Dischler eine Optimierung für Werbetreibende an: Künftig soll Maschinelles Lernen eingesetzt werden, um den CPC von Werbeanzeigen bei Google und Youtube zu verbessern.

Google shopping Screen

Die Neuerungen sind in vier Themenblöcke unterteilt:

 

Höhere Relevanz mit responsiven Suchanzeigen

Mit den sogenannten „responsiven Suchnetzwerk-Anzeigen“ können Werbetreibende künftig bis zu 15 Anzeigentitel und 4 Textzeilen angeben. Es werde dann ermittelt, „welche Anzeigen bei verschiedenen Suchanfragen die besten Ergebnisse erzielen“. Bis zu 15 Prozent mehr Klicks sollen laut Google damit generiert werden können.

 

Höhere Relevanz und bessere Leistung auf YouTube

Mit einem neuen Format namens „Anzeigenwirkung auf Markenbekanntheit maximieren“ soll verstärkt das Interesse von Usern genutzt werden, um sie an verschiedenen Punkten der Customer Journey einzufangen – dies soll sich positiv auf die Markenwahrnehmung auswirken.

 

Mehr Ladenbesuche durch Lokale Kampagnen

Lokale Kampagnen sollen mehr Besucher ins stationäre Geschäft locken: „Dazu werden Informationen wie Standort des Geschäfts und das eigentliche Creative benötigt. Google optimiert anschließend Ihre Anzeigen automatisch so, dass mehr potentielle Kunden Ihr Ladengeschäft besuchen.“

 

Shopping-Kampagnen optimal nutzen

Bei den „Smart-Shopping-Kampagnen“ müssen keine Keywords, Produkte oder Gebote eingegeben werden. Nun soll dieser Kampagnentyp in den kommenden Monaten für eine optimale Anpassung an unterschiedliche Geschäftsziele weiter verbessert werden.

Mit der Option “Conversion-Wert maximieren” sollen dann auch Ladenbesuche oder Neukunden als Kampagnenziel definiert werden können. „Maschinelles Lernen berücksichtigt, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Klick zu einer solchen Conversion führt. Die Gebote werden dann entsprechend angepasst.“

Die neuen Features werden auch in folgender Keynote erläutert:

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