Archiv für die Kategorie ‘Bid Management’
Donnerstag, 09. Februar 2012
(von Thomas Veit und Johannes Tarnow)
Wie schon im ersten Post zu diesem Thema erwähnt, wollten wir untersuchen, ob sich der Qualitätsfaktor durch hohe initiale Gebote auf Keyword-Ebene pushen lässt. Nach einiger Zeit werden die Gebote auf die eigentlichen gesenkt. Ist der Qualitätsfaktor der so gepushten Keywords nun höher? Und bleibt dieser Effekt über längere Zeit bestehen?
Der Hintergrund ist, dass höhere Gebote zu einem höheren Ad Rank führen und damit zu einer höheren Position. Dadurch steigt die Clickrate, die eine wesentliche Grundlage des Qualitätsfaktors bildet. Eigentlich müsste der Effekt der Positionsverbesserung aus der Clickrate und damit dem Quality Score herausgerechnet werden. Aber ist das der wirklich Fall? Continue reading “Lässt sich der Qualitätsfaktor über hohe Gebote pushen?” »
Tags:adwords optimierung, anfangsgebot, CTR, Google AdWords, initial bid, Qualitätsfaktor, Qualityscore, SEM, SEM-Strategie, Suchmaschinenmarketing
Abgelegt in Ad Words Mythen auf dem Prüfstand, Allgemein, Bid Management, SEM | Keine Kommentare »
Donnerstag, 07. Juli 2011
Intermediärer Handel
Die “Sempora-Handelsstudie 2011” unterstreicht das Fehlen von intermediären Geschäftsmodellen am Markt, obwohl viele Verbraucher, laut der Studie, derartigen Geschäftsmodellen großen Zuspruch zollen würden. Intermediärer Handel soll die Welt der Online-Shops mit der des traditonellen, stationären Handels verbinden. Der Kunde soll dadurch an Komfort und nicht zuletzt an Sicherheit gewinnen. Continue reading “Intermediärer Handel, Telefontracking, Online-Werbeausgaben in den USA” »
Abgelegt in Bid Management, eCommerce, Rückspiegel, SEM | 1 Kommentar »
Dienstag, 21. Juni 2011
Die digitale Werbebranche in Deutschland beginnt sich gerade erst intensiver mit Echtzeitauktionen im Displaynetwork zu beschäftigen. Gerade weil Real Time Bidding (RTB) in diesem Jahr in aller Munde ist, ist ein genauer Blick auf dessen Funktionsweise und ihr Potential sinnvoll.
Real Time Bidding hat seinen Ursprung im Auktionsmodell um Textanzeigen von Google. Auch die Suchmaschine lenkt das Augenmerk der Publisher schon seit einiger Zeit verstärkt auf das Displaynetwork, auch deshalb ist es wichtig zu verstehen wie RTB funktioniert.
Mithilfe von Real Time Bidding kann die Ausrichtung der Werbung punktgenau gesteuert werden. Man versteht unter RTB das Versteigern von einzelnen Ad Impressions in Echtzeit. Ein Adserver fragt bei den Kundenservern für jede Werbeeinblendung an und holt Gebote ein. Ein Auktionsmechanismus teilt dann dem Höchstbietenden den Werbeplatz zu. In dem Moment, in dem der User auf die Website surft, spielt sich also im Hintergrund jedes Mal in Echtzeit eine Auktion um den Werbeplatz der Website ab. Die Teilnehmer müssen somit im Vorhinein – genau wie bei den Versteigerungen der Suchmaschinen um Keywords – Gebotsstrategien und Performance Kennzahlen definieren, um anschließend effizienzkonform bieten zu können.
Von technischer Seite betrachtet, benötigt RTB neue Technologien, denn die Ads können nicht nur wie oben beschrieben auf Werbemarktplätzen gehandelt werden, sondern auch zwischen sogenannten Demand-Side- (bspw. Online Media Agenturen) und Supply-Side-Plattformen (bspw. Werbeflächenanbietern). Möglichst viele Agenturen oder Werbetreibende müssen hierzu über einen Real-time Bidder oder Adserver auf das Inventar eines Publishers zugreifen können, so dass in der Auktion auch wirklich Wettbewerb um die Werbeplätze entsteht.
Die Größe des deutschen Marktes für RTB lässt sich momentan nur schwer abschätzen; als wahrscheinlich gilt jedoch, dass sich die Komplexität des Ad-Marktes erhöht: Demand-Side-, Supply-Side-Plattformen und Data Exchanges sowie RTB-Technologien tummeln sich auf dem Markt, und die dahinter stehenden Dienstleister suchen sich eben erst ihre Nischen.
Anbieter im Bereich RTB sind unter anderem:
http://www.sociomantic.com/
http://www.adspirit.de
http://www.yieldlab.de
http://www.appnexus.com
Tags:Adserver, Auktionsmodell, Displaynetwork, Echtzeit, Real Time Bidding, RTB
Abgelegt in Allgemein, Bid Management | 3 Kommentare »
Sonntag, 30. Januar 2011
1. CLV im SEM beachten
Die Bedeutung des Customer Life time Value und wie man ihn im Bid-Management beachten soll, wird in diesem Artikel anschaulich erklärt. Um langfristig einen maximalen Profit erzielen zu können, ist es wichtig, Neukunden zu tracken und ihnen einen Neukundenwert zu zuweisen.
Mehr dazu auch in “4 Grundvoraussetzungen für erstklassiges Suchmaschinenmarketing (SEM)”
2. Google will gegen Content Spam vorgehen
Der Algorithmus wird so verändert werden, dass in den Suchergebnissen die Seiten mit ursprünglichem Inhalt stärker gewichtet werden, als Seiten die diesen Inhalt nur reproduzieren. Siehe dazu Matt Cutts Blogeintrag vom 28. Januar.
3. Google hires – Yahoo! fires
Continue reading “Rückspiegel: CLV berechnen & miteinbeziehen, Google geht gegen Content Spam vor, Google hires – Yahoo! fires, Google Offers” »
Tags:AdWords, CLV, content spam, customer life time value, google coupons, google offers, google stellt ein, neukunden, neukundenwert, SEM
Abgelegt in Allgemein, Bid Management, Google, Google AdWords, News, SEM | Keine Kommentare »
Freitag, 20. August 2010
Mit Googles Conversion Optimizer hat der Werbeflächenanbieter (mit angeschlossener Suchmaschine 
ein Werkzeug am Start, das wie der Traum eines jeden Online-Shop-Betreibers klingt: sag uns welche Keywords dich interessieren, und was du an jedem verdienst, und wir bepreisen alles vollautomatisch so, dass Du am meisten verdienst.
Viele Leute haben aus gut nachvollziehbaren Gründen ziemliche Vorbehalte, ihre Margen außer Haus zu geben (siehe meinen Beitrag hier ). Dazu kommt die Frage: Kann Google mich dann nicht einfach hochbieten, bis ich gerade noch was verdiene, und er steckt den Rest ein?
Antwort: Prinzipiell könnte Google das. Aber er verspricht, es nicht zu tun:
“Keine Verwendung Ihrer Conversion-Daten zur Steigerung Ihrer Kosten oder Ihres Cost-per-Click**”
Continue reading “Steigen meine Kosten, wenn ich Google meine Margen mitteile?” »
Tags:AdWords, bepreisen, conversion optimizer, Gebotsmanagement., Google, kosten, Kritik, marge, Weitergabe
Abgelegt in Allgemein, Bid Management, eCommerce, Google, Google AdWords, SEM | Keine Kommentare »
Montag, 09. August 2010
Angenommen der eigene Shop ist bei den relevanten Suchbegriffen in den Ergebnisseiten präsent. Lohnt es sich dann, zusätzlich Werbeanzeigen (AdWords, etc.) bei der Suchmaschinen zu schalten? Diesen Fragen sind Sha Yan und Anindya Ghose in einer Studie nachgegangen, die im Journal Marketing Science erscheinen wird: Analyzing the Relationship Between Organic and Sponsored Search Advertising: Positive, Negative, or Zero Interdependence?
In Kooperation mit einem großen amerikanischen Einzelhändler stand eine beeindruckende Datengrundlage zur Verfügung: 5,4 Millionen Suchanfragen. 98 Tausend Klicks auf bezahlte Anzeigen, 7 Tausend auf organische kostenlose Ergebnisse. Davon haben dann 1600 Klicks konvertiert. Die dadurch erzielten Einnahmen und die Margen der Produkte waren bekannt.
Die Autoren beschreiben ein hierarchisches Bayessches Modell, welches das Klickverhalten der Surfer, deren Conversion-Wahrscheinlichkeit, und die Klick-Kosten abbildet. Als Variablen werden dabei unter anderem Keywordlänge, Brand und Anzeigenposition berücksichtigt. Das Modell wird dann über Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren an die vorhandenen Daten angepasst. Aus den sich ergebenden Parameterwerten und Abhängigkeiten können dann einige Erkenntnisse gezogen werden: Die Abhängigkeit von bezahlten und organischen Klicks ist asymetrisch, der positive Einfluss (“Utility” im Modell) von bezahlten Anzeigen ist 3,5 mal stärker als der von organischen Listings. Das heißt, die organischen Suchergebnisse haben einen viel größeren Einfluß auf die Performance der Anzeigen als umgekehrt.
Durch die aufwändige Modellierung optimaler Gebote konnte der mögliche Profit für den Einzelhändler ermittelt werden. Der Algorithmus, der für die Gebotsberechnung einen positiven Zusammenhang zwischen bezahlten und organischen Klicks annahm, konnte dabei 4.2% mehr erwarteten Gewinn erwirtschaften. Continue reading “Anzeigen buchen trotz Präsenz in den organischen Ergebnissen? Eine Studie sagt ja!” »
Tags:Anzeigen, bezahlte Suchergebnisse, Gewinn, ntürliche Suchergebnisse, organic listing, organic search, paid vs organic, PPC, PPC vs SEO, schalten, SEO, sponsored search
Abgelegt in Allgemein, Bid Management, eCommerce | Keine Kommentare »
Donnerstag, 22. Juli 2010
Zumindest bei einer Testanfrage werden mehr als die angeblichen durchschnittlich 4 Anzeigen angezeigt.
Der Titel mag etwas an die Überschriften von Boulevard-Zeitungen erinnern, trifft es aber genau: Der Wissenschaftler Joaquin Quiñonero Candela von Microsoft Research in Cambridge wird auf der gerade stattfindenden Machine-Learning Konferenz ICML 2010 vorstellen, wie es Bing geschafft hat, in seiner Suchmaschine weniger Anzeigen auszuliefern, die aber genauso oft angeklickt werden wie vorher.
Wie Candela in seinem Artikel “Web-Scale Bayesian Click-Through Rate Prediction for Sponsored Search Advertising in Microsoft’s Bing Search Engine” (vorläufige Version zum Download) beschreibt, muss dazu die Click-Through Rate jeder einzelnen Anzeigen geschätzt werden, um dann bei einer Suchanfrage diejenigen Anzeigen zu schalten, die in der Vergangenheit für Surfer so interessant waren, dass sie geklickt wurden. Welche Merkmale dazu hergenommen werden ist natürlich nicht genau erläutert, nur erwähnt dass sie sich in Anzeigen-, Such-, und Kontext-Merkmale (wie Tageszeit) aufteilen.
Interessanter ist schon der zur Modellierung verwendete Algorithmus: Continue reading “Bing: So zeigen wir nur relevante Anzeigen” »
Tags:Anzeigen, Bing, CTR, gaussians, genauigkeit, Google, predict, prediction, Wissenschaftler
Abgelegt in Allgemein, Bid Management, SEM | Keine Kommentare »
Mittwoch, 07. Juli 2010
Bleibt das noch länger so? (Image published by Hospi-Table under a Creatice Commons License.)
Analysiert man SEM-Kampagnen, so fällt auf, dass oft für einen Großteil der Keywords noch nie eine Conversion angefallen ist.
Wenn man eine Conversion Rate von 3% annimmt, könnte man jetzt über die Poisson-Verteilung* ausrechnen, mit welcher Wahrscheinlichkeit bei bspw. 50 Klicks schon eine Conversion hätte eintreten müssen (das geht übrigens auch für die Fußball-WM 2010):
P(“Noch kein Kauf”) = 1 / exp(0.03 * 50) = 22.3%
Mit einer Sicherheit von 78% hätte also schon ein Kauf erfolgen sollen. Mit Vorgaben für ein Sicherheitsniveau kann man dann auch errechnen, wie lange man noch warten (und Geld ausgeben) will.
Viel praktischer und billiger wäre es jedoch, aus den schon erfolgten (nicht konvertierten) Klicks, Daten zu gewinnen, um die Conversion-Wahrscheinlichkeit schneller korrekt einschätzen zu können. Es stellt sich also die Frage, ob sich anhand des Benutzerverhaltens auf der Website schon nach wenigen Klicks erkennen lässt, ob man es mit potenziellen Käufern oder eher mit Nicht-Käufern zu tun hat. Gibt es gar explizite Verhaltensmuster von Nicht-Käufern?
Das Verhalten auf der Webseite kann mittels Web Analyse Tools gemessen werden, die auf Logdateien operieren oder über speziell dazu in die Shops eingebaute Tracking-Pixel. Die Herausforderung ist dabei die Menge des auftretenden Datenvolumens. Der Aufruf einer einzigen Seite kann pro Besucher hunderte Zeilen Einträge in der Logdatei generieren (wegen der Bilder und Videos in der Seite), deshalb bindet Software zur effizienten Auslieferung von Webseiten die Analysefunktion oft direkt in die Backend-Architektur ein. Tracking-Pixel werden meist von einem externen Server abgerufen, der so dimensioniert sein muss, dass auch in Stoßzeiten keine Engpässe entstehen. Ein bilden von Webseiten-Kategorien kann helfen, das anfallende Datenvolumen über Verdichtung zu minimieren.
Mit Machine-Learning Techniken können aus den so gewonnenen Daten nun Vorhersagemodelle erstellt werden. Der Merkmalsraum, auf dem sie operieren, ist unten skizziert. Das Problem an sich muss nicht einmal vom Gesichtspunkt einer Regression her gesehen werden, sonder ist prinzipiell eine binäre Klassifikation: Kauft ein solcher Kunde, oder kauft er nicht? Hier bieten sich Support Vector Maschinen (SVMs) förmlich an, die Continue reading “Bid Management: Schlechte Klicks schneller erkennen” »
Tags:bid management, Bounce Rate, Microconversion, Modell, Poisson, Preconversion, schlechte Klicks, SVM, Verhalten, Verweildauer
Abgelegt in Bid Management, SEM | 1 Kommentar »
Mittwoch, 23. Juni 2010
Regelbasiertes System
Ein neuer Artikel bei Wikipedia befasst sich mit dem Thema Bid Management, und definiert es richtig als “automatische Steuerung der Gebote im Suchmaschinenmarketing”. Dabei wird auch auf die beiden hauptsächlichen Herangehensweisen von Bid Management Tools eingegangen, um optimale Gebote zu erreichen: Regelbasierte Systeme und solche, die auf Portfolio-Theorie (dabei nicht notwendigerweise der MPT) beruhen.
Die Hersteller von Bid Management Tools reden im Allgemeinen nicht gerne darüber, wie ihre Werkzeuge genau funktionieren, ein allgemeines “wissenschaftlicher Ansatz” muss oft reichen. Eigene Recherchen ermöglichen jetzt die Grobeinteilung einiger bekannter Marktteilnehmer:
Tags:adCore, atlas solutions, automatisches bid management, bid management, clickable, gebote, inershop, kenshoo, marin, podiumadtech, portfolio, Portfolio Theorie, rules based, searchforce, soquero
Abgelegt in Bid Management | Keine Kommentare »
