Das kostenlose Tool Keyword Eye bietet eine nette Abwechslung zu üblichen Keyword Tools: Die Ergbenisse kann man sich in 2D oder 3D in einer rotierenden Wolke darstellen lassen. Je nach Wettbewerbsdruck erscheinen die Keywords in rot, gelb oder grün. Continue reading “Rückspiegel: Keyword Visualizer, Sitelinks, Location Based Ads & farbenfrohe Google Top Ads” »
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” »
Es fällt langsam schwer, den Überblick über alle kostenlosen Services und Beta-Tests von Google im Online-Marketing und eCommerce zu behalten. Was ist Googles Motivation, die Conversion Rate der Shops mit den zahlreichen, teilweise kostenlosen Services wie Analytics, Conversion Optimizer, Google Checkout oder Commerce Search zu verbessern? Continue reading “Google und eCommerce: Was treibt Google an?” »
Der Europäische Gerichtshof bestätigt ein früheres Urteil, das erlaubt, Namen von Konkurrenten als Keywords in Anzeigen zu verwenden. Das berichtet das Wallstreet Journal auf seiner Website.
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” »
Vor 3 Tagen hat Google über seinen Blog die Einführung von Google ACE Beta bekanntgegeben (AdWords Campaign Experiments Tool). Man kann damit z.B. zwei verschiedene Gebote für ein Keyword einstellen. Nach einem bestimmten Zeitraum sieht man, welches der Gebote den höheren Gewinn erzielt. Continue reading “Google ACE – AdWords Split Test” »
Die Anzeichen verdichten sich, dass Google Anzeigen nicht mehr hauptsächlich aufgrund von Geboten auf Schlüsselwörter schalten möchte. Nick Fox von Google äußerte in einem Interview offen, dass es in Zukunft in Richtung CPA, “Kosten pro Akquise”, gehen wird.
Ein Vorgeschmack in diese Richtung ist der Conversion Optimizer: Man sagt Google, wieviel man für eine Conversion bieten möchte, und lässt ihn tracken, wann diese auftreten. Dafür setzt die Firma ihre Algorithmen ein, um Werbung zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu schalten, mit dem optimalen Gebot. Abgerechnet wird weiterhein über Klicks, das heißt der Werbekunde zahlt für jeden Klick, nicht pro Conversion.
Abrechnung per Akquise wird allerdings (aus gutem Grund) nicht von allen in der der Werbe-Industrie begrüßt. Insbesondere Craig Danuloff argumentiert dass man bei einem Spiel, in dem Google alle Regeln festlegen kann, nicht auch noch seine eigenen Karten (den Verdienst pro Verkauf) offenlegen sollte.
Es ist natürlich fast unnötig zu erwähnen, dass wir bei crealytics mit Profit Driven Search Marketing direkt per Conversion abrechnen, und der ideale Mittler sind, um Google das eigene Blatt vorzuenthalten.
Hab grad nach Ruby 1.9.2 gesucht und war überrascht, dass ich eine AdWords-Anzeige zu sehen bekam:
Der rote Kringel neben dem Anzeigentitel kommt übrigens von Web Of Trust und sagt aus, dass die meisten Benutzer diese Seite als nicht vertrauenswürdig einstufen.
Adwords Anzeigen: Es ist alles möglich!
Eine höhere Position bei Adwords bedeutet mehr Aufmerksamkeit und mehr Clicks. Aber wie sieht es mit der Conversion Rate aus? Nach Untersuchungen von Google ist die Conversion Rate statistisch nicht von der Anzeigenposition abhängig. Wir gehen in unseren Beispielen, wie man den Profit mit der besten Position für jedes Keyword optimiert, auch immer von einer konstanten Conversion Rate aus. Continue reading “Beeinflusst die Anzeigenposition die Conversion Rate?” »
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