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Beurteilung von Placements aus statistischer Sicht - Teil 1: Grundlagen

23.03.2012 10:00
von Amit Ghosh

Dem Online-Marketing – speziell auch dem hier betrachteten Bereich Display-Advertisement – wird zugeschrieben, den Werbeerfolg besonders präzise messen und steuern zu können. Dabei kommt dem Faktor „Zeit“ eine entscheidende Rolle zu: Es geht darum, weder Geld für nicht-performante Placements zu verschwenden, noch auf der anderen Seite Placements mit Entwicklungspotenzial zu spät zu identifizieren. Je früher die Beurteilung eines Placements erfolgt, desto eher können Placements aussortiert bzw. aktiv entwickelt werden.

Neben zahlreichen nationalen und internationalen Marktplätzen bietet auch Google mit „Adwords“ eine einfache und gleichzeitig flexible Lösung an, mit der Werbetreibende ihre Banner platzieren können. Die Integration mit Google Analytics unterstützt die Messung des Werbeerfolgs. Adwords bietet – analog zu anderen Anbietern – die Möglichkeit, Banner gezielt nur auf bestimmten Domains zu platzieren. Alternativ kann Adwords anhand vorgegebener Kriterien selbst nach geeigneten Domains für die Banner suchen. Im ersten Fall wird von „Managed Placements“ gesprochen, im zweiten Fall von „Automatic Placements“. Beide Varianten haben ihre spezifischen Vor- und Nachteile und lassen sich mit entsprechenden Werbestrategien in Verbindung setzen:

„Expansive Strategie“ – Automatic Placements „Setzen auf Bewährtes“ – ausgewählte Managed Placements
  • stärkere Präsenz im WWW, geringerer Aufwand für die Steuerung der Kampagnen (bei moderaten Ansprüchen und einer fachkundigen Ausgangskonfiguration der Kampagnen), geringere CPC durch Präsenz auf Seiten mit geringerer Bekanntheit, mehr Conversions (durch breitere Präsenz)
  • volle Kontrolle („Brand Safety“ durch Verwendung einer Whitelist), keine Ausgaben für ungewünschte Placements, keine Verluste durch betrügerische Domains
  • Verlust durch Einblendungen/Klicks auf Seiten, die keine („guten“) Conversions liefern, anfällig gegen Fraud
  • tendenziell höherer CPC (höhere Preise durch stärkeren Wettbewerb um Premium-Inventar), vergebene Chancen (weniger bekannte, aber geeignete Placements werden nicht gebucht)

Außer in wenigen Ausnahmen dürfte eine Mischung beider Strategien einen guten Kompromiss darstellen, der einerseits ein hohes Maß an Kontrolle sicherstellt, es dem Werbetreibenden aber parallel ermöglicht, interessante neue Domains zu entdecken und Placements gezielt zu steuern, um die Reichweite zu erhöhen und günstige Alternativen zum Premium-Inventar zu nutzen. Ein prominenter Vorschlag für einen Workflow, der genau dieses leistet, stammt von Brad Geddes:

Adwords-Schema nach Brad Geddes

Analog zur Tabelle befinden sich links die Automatic Placements und im rechten Teil die Managed Placements. Während viele Werbetreibende ihre Automatic Placements nur sporadisch nachsteuern, betrachtet Geddes diese lediglich als eine Art „Sensor“ („Discovery Campaign“), dessen Aufgabe es ist, neue interessante Domains zu identifizieren. Für neue Domains ist jedoch grundsätzlich eine Bewertung durch einen „Placement Performance Report“ vorgesehen, in dessen Folge die Spreu vom Weizen getrennt wird: Wird ein Placement schlecht bewertet, soll dieses unmittelbar ausgeschlossen werden, um unnötige Ausgaben für weitere Einblendungen/Klicks zu stoppen. Wird ein Placement positiv bewertet, wird es ebenfalls aus den Automatic Placements ausgeschlossen, jedoch unmittelbar in die Managed Placements übernommen, wo eine gezielte Steuerung der Gebote erfolgt, die sich abermals nach einem kontinuierlichen Performance Reporting richtet. Entscheidend für die Effizienz der Discovery Campaign ist die Umsetzung des Placement Performance Reports. Selbst bei Adwords-Kunden mit kleinerem Budget sammeln sich in den Automatic Placements schnell etliche tausend oder zehntausend Placements. Obwohl viele dieser Placements nur wenige Klicks und oft keine einzige Conversion produziert haben, summieren sich die Kosten nicht selten auf 80%, während die Managed Placements gerade einmal 20% der Gesamtausgaben ausmachen. Unterstellt man im klassischen Conversion-Trichter beispielhaft eine Klickrate von 0,09% und eine Conversionrate von 1,00% wird das Problem bei der Bewertung offensichtlich:

Darstellung des Conversion-Trichters

Wird davon ausgegangen, dass 10 Conversions benötigt werden, um eine halbwegs gesicherte Aussage über das Placement treffen zu können, entspricht dies im Besipiel 1000 Klicks und 1,1 Millionen Impressions. Die Bewertung von Placements mit nur geringem Traffic ist in diesem Szenario gar nicht möglich und selbst die Bewertung von Placements mit hohem Traffic und entsprechend vielen Impressions würde erst nach vielen Monaten oder gar Jahren erfolgen können.

Im zweiten Teil der Artikelserie über die Beurteilung von Placements wird ein statistisches Modell vorgestellt, welches die Beurteilung von Placements schneller als konventionelle Ansätze ermöglicht.

Weitere Teile der Artikelserie über die Beurteilung von Placements:

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