Performance Max: Was sie sind und wie man sie nutzt

Performance Max von Google steht im Einklang mit einem Trend, der nicht nur die Suchmaschine von Mountain View betrifft, sondern auch andere Werbeplattformen. Es bezieht sich auf die Zentralität von Automatisierungsprozessen und maschinellem Lernen, auf Kosten der “Kontrolle” durch den Werbetreibenden.

Die Algorithmen von Google werden immer fortschrittlicher und “intelligenter”. In vielen Fällen führt dies zu Kampagnen mit besseren Ergebnissen im Vergleich zu detailliert konfigurierten Kampagnen des Werbetreibenden.

Eine wichtige Klarstellung: Die Marketingstrategie und ihre Voraussetzungen bleiben weiterhin von zentraler Bedeutung. Wenn diese falsch oder oberflächlich sind, wird keine Automatisierung eine ausgezeichnete Rendite auf die getätigte Investition ermöglichen. Nach dieser notwendigen Voraussetzung schauen wir uns an, was Performance Max ist, welche Merkmale diese Art von Kampagnen hat und die potenziellen Vorteile (es handelt sich immer noch um ein Werkzeug, das sich in einer eher embryonalen Phase befindet).

Was sind Google Performance Max Kampagnen

Performance Max ist eine neue Art von Google ADS Kampagne, die es Werbetreibenden ermöglicht, ihre Botschaft über alle Google-Kanäle (Suchnetzwerk, Display, YouTube, Shopping, Gmail, Discover) zu verbreiten. Die Automatisierungstechnologien von Google werden den besten Zeitpunkt und den Kanal auswählen, um die Werbung anzuzeigen.

Basierend auf den vom Benutzer bereitgestellten Daten (wie Kampagnenziele, Zielgruppenselektion und Kreativität) wird Performance Max sich darum kümmern, die Leistung der Kampagnen zu optimieren.

Wie der Name schon sagt, zielen diese neuen Kampagnen darauf ab, die Performance zu maximieren, indem sie auf zwei grundlegende Prinzipien setzen:

• Integration der Google-Kanäle (Zugang zum gesamten Inventar an “Werbeflächen”, die von der Suchmaschine bereitgestellt werden);
• Automatisierungstechnologien für das Echtzeitmanagement und die Optimierung der Kampagne.

Wie bereits erwähnt, sind die Renditen dieser automatisierten Tools direkt proportional zur Menge an Daten, über die die Plattform für Optimierungen verfügt. Es ist also wichtig, Google die Erfassung und Verarbeitung einer ausreichenden Menge an Daten zu ermöglichen, damit die Automatisierung dann auf Conversion-Optimierung abzielen kann.

Dieser Ansatz für Kampagnen scheint die Zukunft der Werbung über die Suchmaschine zu sein. Man sollte jedoch die Kraft des maschinellen Lernens nicht überschätzen.

Merkmale von Performance Max

Wie von Google selbst empfohlen, bleiben die Inputs der Benutzer entscheidend, um profitablen Kampagnen zu gewährleisten. Zu diesen Inputs gehören:

• Kampagnenziele;
• Zielgruppensegmente;
• Kreativität (qualitativ hochwertige Bilder, Texte und Videos);
• Vorlieben für Optimierungs-Conversion-Werte.

Zu diesen inheränten Plattformvoraussetzungen kommen die allgemeinen Marketingprinzipien hinzu, die für den Erfolg jeder Werbeaktion noch wichtiger sind. Dazu gehören unter anderem die Wahl eines angreifbaren Marktes, die Differenzierung von Konkurrenten, die Fähigkeit, die Zielgruppe zum richtigen Zeitpunkt mit der richtigen Botschaft anzusprechen usw.

Wie jedoch im aktuellen Google ADS-Leitfaden zu lesen ist:

• Performance Max Kampagnen integrieren bestehende Suchnetzwerk-Kampagnen und richten sich nach dem Keyword-Targeting;
• Jeder, der über einen Merchant Center Feed verfügt, kann Performance Max aktivieren (es können bis zu 100 Performance Max Kampagnen im Google ADS-Konto erstellt werden);
• Auch Werbetreibende mit lokalen Zielen (Ladenbesuche, Anrufe, Wegbeschreibungen, usw.) können Performance Max Kampagnen aktivieren, die jedoch in dieser Konfiguration während des gesamten Jahres 2022 in der Beta-Version sind (wir werden dieses Thema in den nächsten Abschnitten vertiefen).

Die Vorteile von Performance Max

Einige der potenziellen Vorteile von Google Performance Max haben wir bereits gesehen. Lassen Sie uns diese wie folgt zusammenfassen:

• Steigerung der Benutzerinteraktion durch einen Multi-Channel-Ansatz (potenziell in der Lage, den Benutzer in allen Phasen der sogenannten Customer Journey anzusprechen);
• Zentrale Rolle des maschinellen Lernens, das dank der Kombination von bereitgestellten Inputs und den von Google verfügbaren Daten zu höheren Renditen führen sollte;
• Genaue Prognosen (dank der Leistungsfähigkeit der Automatisierung);
• Vereinfachtes Kampagnenmanagement (keine genauen Konfigurationen mehr erforderlich und auch das tägliche Management wird vereinfacht, da es an die Automatisierung “delegiert” wird);
• Detaillierte Berichte über die Leistung der Kampagnen;
• Neue Erkenntnisse, um zu verstehen, wie die Kampagnen laufen und die Ergebnisse zu optimieren (zum Beispiel Daten zu Suchtrends).

Wann man Google Performance Max Kampagnen nutzen sollte

Das maschinelle Lernen, auf dem Performance Max Kampagnen basieren, kann erhebliche Vorteile bringen, die jedoch weitgehend vom Markttyp und den angestrebten Zielen abhängen. Die Verwendung solcher Tools wird empfohlen, wenn:

• das Kampagnenziel sehr spezifisch ist (zum Beispiel Online-Verkäufe oder Lead-Generierung);
• man über ein einziges Tool auf das gesamte Google-Werbegeschäft zugreifen möchte (diese Art von Kampagnen ermöglicht eine breite Sichtbarkeit);
• das Ziel darin besteht, die Rendite der Werbekampagnen zu maximieren und dabei auf eine umfassende Abdeckung abzielt (nicht nur auf Keywords, wie es im “klassischen” Ansatz des Suchnetzwerks erfolgt);
• man die Verwaltung der Kampagne vereinfachen möchte.

Diese Art von automatisierten Kampagnen hat jedoch auch Nachteile. Insbesondere die folgenden beiden:

• Die Kontrolle des Werbetreibenden ist in mehreren Aspekten eingeschränkt (Kampagnen wie Performance Max erfordern ein gewisses Vertrauen in die Algorithmen von Google);
• Höheres Budget: Während es einerseits möglich ist, solche Kampagnen mit einem begrenzten Budget zu starten, arbeitet die Automatisierung effizienter, wenn sie eine beträchtliche Menge an Daten verarbeiten kann.

Aber die Haupt”schwäche” solcher Kampagnen liegt darin zu denken, dass Künstliche Intelligenz eine falsche Marketingstrategie ausgleichen kann. Wenn die Grundlagen falsch sind, kann keine Automatisierung diese wichtige Lücke füllen.

Die KI von Gemini in Performance Max

 
Die Google Performance Max Kampagnen nutzen das gesamte Werbeinventar von Google, um die Kontaktmöglichkeiten mit potenziellen Kunden zu maximieren. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, über eine breite Palette von kreativen Assets zu verfügen, die den Anforderungen verschiedener Formate und Zielgruppen gerecht werden.

Durch die Integration der Gemini-Modelle kann Performance Max nun lange Titel und Sitelinks mit Hilfe der fortschrittlichen KI-Fähigkeiten von Google generieren. Diese Innovation ermöglicht es Werbetreibenden, effektivere und relevantere Kampagnen zu erstellen, verbessert die Anzeigenwirksamkeit und erhöht die Wahrscheinlichkeit, eine “Gute” oder “Ausgezeichnete” Bewertung der Anzeigenwirksamkeit zu erhalten.

Darüber hinaus hat Google neue Funktionen eingeführt, um die Vielfalt und Qualität der Assets in Performance Max Kampagnen zu verbessern. Dazu gehören KI-generierte Asset-Vorschläge basierend auf Websites, Asset-Bibliotheken und Stock-Images sowie der Import von kreativen Elementen aus Plattformen wie Canva.

Die Einbeziehung von Videos in Kampagnen hat sich auch als durchschnittlich um 12% konversionssteigernd erwiesen. Werbetreibende können nun automatisch generierte Videos erstellen, indem sie Bilder aus den Produktfeeds des Google Merchant Center verwenden, was Kampagnen auf Plattformen wie YouTube und YouTube Shorts noch ansprechender macht.

Schlussfolgerungen

Diese Art von Kampagnen kann wirklich hervorragende Leistungen bieten, vorausgesetzt, die beiden bereits erwähnten Voraussetzungen sind erfüllt. Die erste Voraussetzung besteht darin, klare Ziele und eine gewinnbringende Marketingstrategie festzulegen. Die zweite basiert auf der Notwendigkeit, der Plattform und damit der Automatisierung eine umfangreiche Menge an Daten zur Verfügung zu stellen (maschinelles Lernen entfaltet seine Möglichkeiten, indem es so viele Daten wie möglich verarbeitet).

Die menschliche Rolle bei der Konfiguration und Verwaltung von Online-Werbung bleibt auch heute noch entscheidend, und es wäre ein Fehler, künstliche Intelligenz zu überschätzen.

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Artikel in Zusammenarbeit mit Francesco B.