Tobias Wegmann

Müssen Kampagnen, die mit dynamischen Produktwerbemitteln arbeiten, überhaupt individuell optimiert werden? Wenn Sie gerne online einkaufen und deshalb öfter entsprechenden Werbemitteln im Web begegnen, werden Sie wahrscheinlich den Eindruck gewonnen haben, dass dies nicht der Fall ist. Schließlich sehen Sie häufig uniform wirkende Abfolgen von gleich inszenierten Produkten. Und da die Banner immer wiederkommen, müssen sie sich ja wohl auch irgendwie verkaufen. Vielleicht haben Sie auch schon einmal gehört, dass viele Anbieter von Re-Targetinglösungen ihre geheimnisvollen Algorithmen anpreisen, mit denen das System automatisch für jeden Werbekunden und sogar jeden einzelnen User das optimal wirkende Werbemittel zusammenstellt.

Unsere Erfahrung aus vielen Re-Targetingkampagnen hat uns eines Besseren belehrt. Jede Branche, ja jedes Produkt, hat andere Kaufzyklen, reagiert anders auf  Targetingregeln und will in einem dynamischen Werbemittel anders inszeniert werden.

Deshalb ist stetiges Testen und Optimieren auch in Re-Targetingkampagnen unentbehrlich, um eine über den Durchschnitt hinausgehende  Leistung zu erzielen. Für das Setup unserer Testreihen gilt dabei eine eiserne Grundregel. Sie müssen immer, wirklich immer, als saubere A/B-Tests aufgesetzt werden, bei denen zwei klar definierte Alternativen zur selben Zeit gegeneinander laufen. Im E-Commerce wandeln sich äußere Einflussgrößen wie Warenverfügbarkeit, Sitetraffic, Verkaufssaison so rasch, dass Testreihen, die hintereinander statt parallel ablaufen, in ihren Ergebnissen nur in den seltensten Fällen sauber interpretiert werden können.

Darüber hinaus haben uns zehn Jahre Erfahrung mit Werbemitteloptimierung eine weitere Regel gelehrt: Niemals mehr als ein Element oder eine Regel gleichzeitig modifizieren, um die Optimierung gegen eine Alternative zu testen. Der Versuch, an mehreren Stellschrauben gleichzeitig zu drehen, führt zu widersprüchlichen Leistungsergebnissen, aus denen keine sauberen Learnings gezogen werden können.

Und was sind jetzt die Stellschrauben, die wir nacheinander durchtesten, wenn wir gemeinsam mit dem Kunden den Testplan erstellt haben? Hier unterscheiden wir grob drei verschiedenene Bereiche, in denen wir uns an das Optimum herantasten.

Zum einen natürlich die Targetingregeln selbst. Beispielhafte Fragestellungen sind hier: Welche betrachteten Produkte werden für welche Zeit angezeigt? Wie werden sie in welcher Abfolge mit anderen Produkten gemischt? Wie lauten die Regeln für Warenkorbabbrecher und Käufer?

Ein weiterer Testblock widmet sich dem Produktfeed, den wir vom Kunden bekommen: Welche Merkmale aus diesem Feed können wir für die Auswahl von Produkten für die Werbemittel heranziehen? Welche davon zeigen die beste Performance? Welche Cross-Selling-Informationen, die wir auf Ebene des einzelnen Nutzers erhoben haben, lassen sich generalisieren?

Und dann gibt es natürlich das endlose Feld der Kreation, hier nur aufgezeigt am Beispiel des Bannerintros: Verkaufen wir besser mit oder ohne Intro? Welches Intro funktioniert besonders gut? Beeinflusst das Intro über seine Markenwirkung auch indirekt den Abverkauf? Wie lange muss es angezeigt werden?

Und natürlich wissen wir: Das Testen endet nie. Wenn wir  einen Testplan ausoptimiert haben, werden wir kurz darauf feststellen, dass sich so viel an den äußeren Rahmenbedingungen verändert hat, dass eine neue Reihe von Performanceoptimierungen erforderlich wird.