Optimierung der Werbeanzeigen: Google setzt auf maschinelles Lernen

Google hat auf seinem Blog etliche Neuerungen angekündigt, die die Herzen der Werbetreibenden höher schlagen lassen dürften. Dabei spielt stets maschinelles Lernen eine elementare Rolle – immer mit dem Ziel, die Effektivität von Anzeigen zu optimieren. Wir fassen die Kernpunkte zusammen.

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15 Prozent mehr Klicks durch responsive Anzeigen

Mit einem neuen Format, den sogenannten „responsiven Suchnetzwerk-Anzeigen“, will Google die Kreativität der Werbetreibenden mit maschinellem Lernen verbinden. Maximal 15 Anzeigentitel und 4 Textzeilen können Werbetreibende angeben – der Rest wird wiederum von Googles Algorithmus erledigt. Mithilfe von unterschiedlichen Kombinationen soll dieser letztendlich ermitteln, „welche Anzeigen bei verschiedenen Suchanfragen die besten Ergebnisse erzielen“, schreibt Google selbst. Das bedeutet: Nutzer mit der gleichen Suchanfrage können je nach Kontext verschiedene Anzeigen ausgespielt bekommen. Nach Angaben von Google werden auf diese Art und Weise 15 Prozent mehr Klicks generiert.

Besseres Erreichen der Zielgruppe bei YouTube

Auch für Werbung bei YouTube hat Google eine Neuerung parat. Das Vorhaben nennt sich „Anzeigenwirkung auf Markenbekanntheit maximieren“: Hierbei soll das Interesse an bestimmten Inhalten genutzt werden, um die Konsumenten erfolgreich auf sich aufmerksam zu machen. Google spricht von einer Smart-Bidding-Strategie, die durch maschinelles Lernen unterstützt wird. Konkret bedeutet das: „Gebote werden während der Auktion automatisch so angepasst, dass die Videoanzeigen den Nutzer während der gesamten Consumer Journey erreichen und sich positiv auf seine Markenwahrnehmung auswirken.“

Weiterentwicklung der „Smart-Shopping-Kampagnen“

Für seine „Smart-Shopping-Kampagnen“, die in diesem Jahr eingeführt wurden und die ohne die manuelle Eingabe beziehungsweise Verwaltung von einzelnen Keywords, Produkten und Geboten funktionieren, hat Google ebenfalls Updates angekündigt. Mithilfe der Option „Conversion-Wert maximieren“ können beispielsweise Ladenbesuche oder neue Kunden als Ziel festgelegt werden. Auch hier kommt maschinelles Lernen zum Einsatz und soll die Gebote dahingehend anpassen, „wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Klick zu einer solchen Conversion führt.“

Mehr stationäre Besucher durch „lokale Kampagnen“

Schlussendlich sollen durch „lokale Kampagnen“ mehr Besucher ins stationäre Geschäft gelockt werden. Grundlegende Angaben wie etwa der Standort des jeweiligen Ladens werden hierbei benötigt – Google übernimmt die Optimierung der Anzeigen dann automatisch. „Anhand der aktuellen und bisherigen Daten werden modellierte Werte dazu generiert, wie viele Nutzer nach einem Klick auf Ihre Anzeigen das Ladengeschäft besuchen“, fasst Google das Vorgehen zusammen.

In der folgenden Keynote stellt Google die Neuerungen noch einmal ausführlich vor: