Nun kam mir die Idee in Google AdWords das Auto-Tagging zu aktivieren. Dadurch wird jedem Link automatisch ein Parameter namens gclid angehangen. Diesen wollte ich auslesen und die darin enthaltenen Informationen entschlüssel, denn schließlich kann Google Analytics ja auch anhand des gclid-Parameters die originäre AdWords-Struktur wiederherstellen…

Leider habe ich zu dem Ansatz nicht viel finden können und auch einige Tests förderten nichts nennenswertes zu Tage. Vermutlich ist es wie auf stackoverflow, eine der wenigen Quellen zu dem Thema, vermutet:

Die gclid wird weitgehend zufällig erzeugt und lediglich als Schlüssel für einen Google-internen Datenaustausch zwischen Google AdWords und Google Analytics verwendet.

Jegliche Versuche von “gclid Reverse Engineering” und “gclid Entschlüsselung” dürften damit erfolglos bleiben.

Falls jemand doch andere Erkenntnisse hat, bin ich daran überaus interessiert! :)

Der Artikel befindet sich somit in der März Ausgabe des Beratungsbriefes und im Online-Archiv der Online-Marketing-Expert-Site, kann aber auch direkt hier heruntergeladen werden.

Dieser Artikel ist im suchradar 16 erschienen.
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Funktionen von Gebotsmanagementsystemen

Um diese Fragen beantworten zu können, ist zunächst zu klären, was Gebotsmanagementsysteme eigentlich sind. Während die einen unter dem Begriff Tools verstehen, die vordergründig automatisch Gebote bei Suchmaschinen wie Google und Yahoo abgeben, erwarten die anderen von Gebotsmanagementsystemen neben dem Bidding zahlreiche weitere Funktionen, wie beispielsweise ein eigenes Tracking und Reporting sowie umfassende Editor-Funktionen zum Auf- und Ausbau von SEM-Kampagnen. Eine einheitliche Definition gibt es bislang nicht.

Einig sind sich aber alle darin, dass die automatische Berechnung und Abgabe von Geboten anhand festgelegter Regeln und Ziele die zentrale Funktion eines Gebotsmanagementsystems ist. Dabei variiert der Umfang der möglichen Regeln und Ziele stark: Während einfachere Tools nur Zielvorgaben wie einen maximalen CPC oder CPO auf Keyword-, AdGroup- oder Kampagnenebene zulassen, bieten fortschrittlichere Tools die Möglichkeit, unterschiedlichste Zielgrößen, wie z. B. einen ROAS oder absolute bzw. relative Positionierungen, auf unterschiedlichsten Ebenen festzulegen. Mit „unterschiedlichsten Ebenen” sind Zusammenfassungen von Keywords, sogenannte „Keyword-Cluster”, gemeint, die über die gewohnte Struktur – Keyword, AdGroup, Kampagne, Konto – hinausgehen; mittels vergebener Tags und formulierter Filter können Keywords auf diese Weise z. B. nach Angebotssortimenten oder Werbeaktionen zusammengefasst und autark gesteuert werden.

Während einige Gebotsmanagementsysteme ausschließlich mit einem eigenen Tracking funktionieren, bieten andere umfangreiche Schnittstellen und Import-Funktionen, um Daten aus den verschiedensten Tracking- und Webanalyse-Systemen zu importieren. Einige Tools gehen sogar soweit, dass sie die Anbindung an Backend-Systeme und die Verwendung von bspw. Preis- und Bestandsinformationen ermöglichen. Je nachdem, wie detailliert die im Gebotsmanagementsystem zur Verfügung stehenden Daten sind, können neben zeitlichen (Dayparting) und regionalen Unterschieden im Konversionsverhalten auch derartige Informationen in die Berechnung der optimalen Gebotshöhen einfließen.

Wie bereits angedeutet, unterscheiden sich die Gebotsmanagementsysteme auch hinsichtlich ihrer Editor-Funktionen und ihres Reportings. So gibt es sowohl Tools, die selbst über zahlreiche Funktionen des Google AdWords Editors verfügen (und diese auch für bspw. Yahoo bereitstellen), als auch Tools, die sich ausschließlich aufs Bidding konzentrieren und für Auf- und Ausbau der SEM-Kampagnen auf die von Suchmaschinen selbst angebotenen Möglichkeiten verweisen. Genauso unterscheiden sich die Gebotsmanagementsysteme hinsichtlich des Reportings: Während einige Tools über flexible eigene Reporting-Funktionen verfügen oder mit Anbietern von Tools zur Datenanalyse kooperieren, stellen andere lediglich Schnittstellen und Export-Funktionen bereit, mit denen Webanalyse- und spezielle Monitoring-Systeme  die relevanten Daten abholen und darstellen bzw. weiterverarbeiten können.

Ein weiterer wesentlicher Aspekt, in dem sich Gebotsmanagementsysteme unterscheiden, ist der Grad der Automatisierung. Dieser reicht von Tools, die dem SEM Manager neben der Formulierung der Regeln und Ziele lediglich noch die Einstellung einiger Parameter und das Hinzufügen weiterer Keywords und Negatives erlauben, ihn aber aus der Gebotsabgabe vollständig ausschließen, bis hin zu Tools, die eher einen Berater des SEM Managers verkörpern, indem sie sich auf die automatische Steuerung ausgewählter Keyword-Cluster beschränken bzw. lediglich Empfehlungen zu Gebotsänderungen und Warnungen in bestimmten Situation geben.

Schon jetzt wird deutlich, dass die Unterschiede zahlreich sind und die Entscheidung für ein Tool nicht einfach ist. Neben dem Funktionsumfang und den entstehenden Kosten können auch Fragen nach Besitz und Standort der Daten, Support und Dokumentation sowie Vertragslaufzeiten Entscheidungskriterien sein.

Dieser Artikel konzentriert sich auf exakt diese Fragestellung. Auf eine umfangreiche Einführung ins Suchmaschinenmarketing wird ebenso verzichtet, wie auf die Darstellung weiterer Entscheidungsprobleme bzw. Fragestellungen (Wahl der Keywords, Rolle des Qualitätsfaktors, etc.).

Grundlagen

Zunächst ist es erforderlich zu verstehen, dass die Profitabilität eines Keywords nur beurteilt werden kann, wenn dem Werbetreibenden eine Input-Output-Relation bekannt ist. Im Idealfall weiß der Werbetreibende von jedem seiner Keywords, was es ihn kostet und was es ihm einbringt. Der Input sind also die Kosten, die der Werbetreibende für seine gebuchten Keywords an den Suchmaschinenvermarkter zu zahlen hat. Dazu zählen auch Ausgaben für die für das Suchmaschinenmarketing zuständigen Mitarbeiter bzw. für die beauftragte Agentur. Der Output ist der unternehmerische Erfolg, den die mittels Suchmaschinenmarketing gewonnenen Besucher dem Werbetreibenden einbringen. Dies können bspw. abgeschlossene Bestellvorgänge oder aber auch eingegangene Kontaktanfragen sein. Im ersten Fall liegen sowohl Kosten als auch Erfolg in monetärer Form vor. Im zweiten Fall muss der Kontaktanfrage ein monetärer Wert zugewiesen werden, damit eine Input-Output-Relation gebildet werden kann.

In der Regel ist das langfristige unternehmerische Ziel die Gewinnmaximierung. Dieses Ziel gilt auch für das Suchmaschinenmarketing: Es ist der Gebotspreis zu ermitteln, bei dem der Gewinn eines Keywords, d.h. die Differenz aus monetär bewertetem Erfolg und entstandenen Kosten, maximal ist.

Zwar wird vereinzelt angezweifelt, dass die Höhe des Ranges innerhalb der bezahlten Suchergebnisse positiv mit der Höhe der Klickrate und insbesondere den Kosten pro Konversion korreliert (Mordkovich und Mordkovich 2005), doch ist dieser Zusammenhang im Allgemeinen akzeptiert (Brooks 2005). Folglich werden auf einem höheren Rang mehr Klicks, und unter Annahme einer konstanten Konversionsrate auch mehr Konversionen, erzielt. Eine Erhöhung der maximalen Gebotshöhe ist daher dann sinnvoll, wenn der durch die zusätzlichen Konversionen erzielte monetäre Erfolg die aufgrund des höheren Preises pro Klick zusätzlich entstehenden Kosten übersteigt. Ebenso ist eine Absenkung der maximalen Gebotshöhe sinnvoll, wenn die pro Klick eingesparten Kosten den entstehenden Verzicht auf einen Teil des monetären Erfolgs übersteigen. Die Gebotshöhe ist eben genau dann optimal, wenn die Differenz aus monetär bewertetem Erfolg und entstandenen Kosten, maximal ist.

Probleme bei der Ermittlung der optimalen maximalen Gebotshöhe

Nachdem nun beschrieben worden ist, was „optimale maximale Gebotshöhe” aus theoretischer Sicht eigentlich bedeutet, gilt es die Probleme zu betrachten, die bei ihrer Ermittlung der in der Praxis auftreten.

Die Höhe des Erfolgs

Eine Herausforderung besteht zunächst darin, einen unternehmerischen Erfolg monetär zu bewerten. Auf den ersten Blick wirkt die Lösung einfach: Bei verkauften Dienstleistungen und Produkten bildet der durch die Konversion erzielte Deckungsbeitrag die Höhe des Erfolges und bei eingegangenen Kontaktanfragen (und ähnlichen Arten unternehmerischer Erfolge) werden anhand der durchschnittlichen Erfolgsrate der Kontaktanfragen monetäre Erfolgsgrößen hergeleitet.

Bei diesem Vorgehen bleibt jedoch der Wert neu gewonnener Kunden unberücksichtigt. Skiera, Gerstmeier und Stepanchuk empfehlen daher, den Customer Equity, d. h. die abgezinsten, erwarteten zukünftigen Deckungsbeiträge eines neu gewonnenen Kunden in die Erfolgsgröße mit einzubeziehen (2007). Hierbei darf natürlich nicht der Fehler gemacht werden, dass ein erzielter Erfolg mehrmals zugeordnet wird: Einmal in Form des Customer Equity bei der Gewinnung des Neukunden und später noch einmal, wenn derselbe Kunde – dann als Bestandskunde – erneut, bspw. über ein anderes Keyword im Suchmaschinenmarketing, konvertiert. Auch ist zu berücksichtigen, dass der Customer Equity der mittels Suchmaschinenmarketing neu gewonnenen Kunden aufgrund einer häufig höheren Wechselbereitschaft geringer ausfallen kann als der Customer Equity der „Durchschnittskunden”.

Nichtsdestotrotz ist es immer dann sinnvoll die Gewinnung eines Neukunden in die Höhe des Erfolges einfließen zu lassen, wenn eine längere Kundenbeziehung und damit zukünftige Deckungsbeiträge erwartet werden.

Die Zuordnung des Erfolgs

Ein weiteres Problem ist die Zuordnung des Erfolgs. Zwar kennen wir nun seine Höhe, wissen also, wie viel der Klick eines Internetnutzers auf eines der gebuchten Keywords eingebracht hat, doch wissen wir nicht, ob es tatsächlich nur das vom Internetnutzer zuletzt geklickte Keyword gewesen ist, welches ihn zur Konversion bewogen hat. Möglicherweise hatte er bereits vor dem finalen Klick, auf den die Konversion folgte, Kontakt mit anderen Werbemitteln desselben Werbetreibenden, z.B. mit einem TV-Werbespot, einem offline versandten Katalog und zwei weiteren Keywords bzw. Paid Listings. Folglich hätten sowohl TV-Werbespot und Katalog, als auch die beiden Keywords Anspruch auf Partizipation am Erfolg.

Die Messung aller Werbemittelkontakte und die Zuordnung eines Erfolges auf alle vorausgehenden Werbemittelkontakte ist derzeit eines der unter Online-Marketing-Experten am intensivsten diskutierten Themen (z. B. Dreller 2008 und Schutzmann 2008). Die Meinungen über das Ausmaß der Wechselwirkungen zwischen Werbekanälen (und auch Werbemitteln innerhalb von Werbekanälen) schwanken immens. So haben bspw. Rutz und Bucklin (2008) am Beispiel einer Hotelkette festgestellt, das der Erfolg generischer Keywords um immense 500% steigen würde, wenn Konversionen über Brand-Keywords, denen Klicks auf generische Keywords vorausgegangen sind, anstatt den Brand-Keywords den jeweiligen generischen Keywords zugeordnet würden (sogenannter Search-Funnel-Effekt).

Zu einem ganz anderen Ergebnis kommt jedoch die Rimm-Kaufmann Group (2006). Sie hält die Wechselwirkungen für derart gering, dass sie den Aufwand für die Implementierung eines Systems, welches diese Wechselwirkungen berücksichtigen würde, nicht rechtfertigen würden.

Die Wahrheit liegt irgendwo zwischen diesen beiden Extremen. In einer gemeinsamen Studie mit dem Versandhändler OTTO Österreich konnte die Online-Marketing-Agentur Blue Summit Media Wechselwirkungen feststellen, deren Berücksichtigung eine erhebliche Verbesserung des Return on Advertising Spend verspricht (Kolell 2008).

Je nach Branche bzw. erforderlichem Involvement eines Entscheidungsprozesses kann es somit sinnvoll sein, erzielte Erfolge auf vorausgegangene Werbemittelkontakte zu verteilen. Systeme wie das von Microsoft angebotene Engagement Mapping können dabei unterstützen (Atlas Solutions 2008), sind aber noch keineswegs ausgereift. So erfolgt die Erfolgsverteilung lediglich anhand pauschaler Regeln wie Werbemittelgröße und Werbemittelinteraktion, obwohl es das Ziel sein sollte, die tatsächlich ablaufenden Entscheidungsprozesse zu reflektieren (Kolell 2008).

Die Datengrundlage

Neben der Bestimmung der Höhe des Erfolges und seiner Verteilung besteht häufig die Schwierigkeit, dass die Datengrundlage auf Keywordebene nicht ausreichend ist, um eine Entscheidung über die optimale Gebotshöhe treffen zu können. Dabei geht es keineswegs nur um die Gesamtanzahl an Klicks, Konversionen und die durchschnittliche Höhe des Erfolges, sondern auch um die zeitliche und regionale Verteilung dieser Daten (saisonale Effekte / regional unterschiedlich erfolgreiches Suchmaschinenmarketing). Schnell kann es dazu kommen, dass nicht-repräsentative Daten als repräsentativ angenommen und dadurch zu hohe oder zu niedrige Gebote abgegeben werden.

Diesem Problem kann begegnet werden, indem Daten von Keywords, die ein zu geringes Volumen aufweisen, um Daten ähnlicher Keywords ergänzt werden (Rutz und Bucklin 2007). Damit müssen nicht zwingend Keywords derselben AdGroup gemeint sein. Es sollten hingegen sogenannte Keyword-Cluster gebildet werden, in denen Keywords über AdGroups und sogar Suchmaschinenanbieter hinweg zusammengefasst werden können. Dabei kann ein Keyword durchaus mehreren Clustern angehören. Das Keyword „Playstation 3 Headset” könnte bspw. den Clustern „Technologie-Produkte”, „Spielekonsolen” und „Playstation 3″ angehören. Würden Headsets für die Playstation 3 darüberhinaus im anstehenden Winter-Katalog angepriesen, so böte sich die Aufnahme des Keywords in ein weiteres Cluster „Winter-Katalog 2008″ ebenfalls an. Solange das Keyword „Playstation 3 Headset” nicht ausreichend repräsentative Klicks und Konversionen aufweist, sollten die Daten aller Cluster in die Entscheidung über die optimale maximale Gebotshöhe des Keywords „Playstation 3 Headset” einfließen.

Fazit

In diesem Artikel wurde aufgezeigt, was die optimale maximale Gebotshöhe im Suchmaschinenmarketing ist und welche Probleme bei ihrer Ermittlung auftreten. Es wurde deutlich gemacht, dass sich Werbetreibende mit den dargestellten Problemen auseinandersetzen setzen und Lösungen, die ihr jeweiliges Geschäftsmodell reflektieren, anstreben müssen. Damit Werbetreibende den Return on Advertising Spend ihres Suchmaschinenmarketings maximieren können, müssen sie genau wissen, was eine Konversion kostet und was sie einbringt, welche Rolle Wechselwirkungen zwischen Marketing-Maßnahmen spielen und anhand welcher Daten über Änderungen der maximalen Gebotshöhe entschieden werden sollte.

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Literatur

ATLAS SOLUTIONS (2008):
Engagement Mapping. A new measurement standard is emerging for advertisers. Herausgegeben von Atlas Solutions (Microsoft). Online verfügbar unter http://www.atlassolutions.com/uploadedFiles/Atlas/Atlas_Institute/Engagement_Mapping/eMapping-TP.pdf, zuletzt geprüft am 09.05.2008.

BROOKS, NICO (2005):
The Atlas Rank Report II: How Search Engine Rank Impacts Conversions. Herausgegeben von Atlas Solutions (Microsoft).

DRELLER, JOSH (2008):
Tracking Sales Triggers with Conversion Attribution.
In: Search Marketing Standard, H. Winter 08/09., S. 32-41.

KOLELL, ANDRE (2008):
Fallstudie OTTO Österreich. Optimierung der Beurteilung des Erfolgs von Werbemaßnahmen. Online verfügbar unter http://www.bluesummit.de/news/2008-11-05-fallstudie-otto-osterreich-optimierung-der-beurteilung-des-erfolgs-von-werbemasnahmen, zuletzt geprüft am 11.12.2008.

MORDKOVICH, BORIS; MORDKOVICH, EUGENE (2005):
Pay-per-Click Search Engine Marketing Handbook.
Low Cost Strategies for Attracting New Customers Using Google, MSN, Yahoo! & Other Search Engines.
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RIMM-KAUFMANN GROUP LLC. (2006):
Rimm-Kaufmann Group Study finds “Search Funnel” overrated. Herausgegeben von Rimm-Kaufmann Group LLC. New York. Online verfügbar unter http://www.rimmkaufman.com/content/rkg-ses-ny-feb06-search-behavior.pdf, zuletzt geprüft am 19.03.2008.

RUTZ, OLIVER J.; BUCKLIN, RANDOLPH E. (2007):
A Model of Individual Keyword Performance in Paid Search Advertising. Online verfügbar unter http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1024765, zuletzt geprüft am 11.12.2008.

RUTZ, OLIVER J.; BUCKLIN, RANDOLPH E. (2008):
From Generic to Branded. A Model of Spillover in Paid Search Advertising. Online verfügbar unter http://papers.ssrn.com/
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SCHUTZMANN, INGRID (2008):
Die hohe Kunst der Datenanalyse. Warum immer mehr Vermarkter Lösungen für integriertes Reporting anbieten und was Werbetreibende davon haben. In: INTERNET WORLD Business, Ausgabe 24/08, 24.11.2008, S. 36.

SKIERA, B.; GERSTMEIER, E.; STEPANCHUK, T. (2007):
Suchmaschinenmarketing. In: Bauer, Hans H.; Große-Leege, Dirk; Rösger, Jürgen (Hg.): Interactive Marketing im Web 2.0+. Konzepte und Anwendungen für ein erfolgreiches Marketingmanagement im Internet. München: Vahlen, S. 284-294.

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