Customer Journey richtig tracken und warum es für Unternehmen unverzichtbaren Mehrwert bietet

Bevor Kunden auf den Kauf-Button klicken, passieren sie verschiedene Touchpoints unterschiedlicher Marketingkanäle und Werbeschnittstellen. Diese Berührungspunkte bilden die Customer Journey bis hin zum finalen Kaufabschluss. Damit Unternehmen digitale Werbung datengestützt und effizient ausspielen können, müssen sie wissen, wie wichtig jeder einzelne Touchpoint der Kunden auf der Customer Journey ist.

Nur so können sie User zur idealen Zeit auf dem richtigen Kanal mit einer passenden Botschaft ansprechen und damit die Wahrscheinlichkeit einer Conversion erhöhen.

Wir zeigen, wie Sie über Tracking die Customer Journey richtig erfassen und bewerten – und so die Weichen für eine effektive Budget- und Kampagnenplanung stellen.

Die Herausforderung beim Tracking

In der Regel verfügen Unternehmen über zahlreiche Daten zur Customer Journey ihrer Kunden. Dabei stehen ihnen beispielsweise Daten von Touchpoints wie

  • Newslettern,
  • Suchmaschinen,
  • Bannern,
  • Online-Anzeigen,
  • Webseiten,
  • Apps,
  • Social-Media-Kanälen,
  • Messeständen und
  • Anrufen beim Support
  • zur Verfügung.

Das Problem: Diese Daten liegen oftmals unstrukturiert, in unterschiedlichen Formaten und unterschiedlichen Systemen vor. Sie sind daher weder geordnet noch miteinander verknüpft, so dass Sie daraus keine brauchbaren Erkenntnisse ableiten können.

Die Herausforderung beim Customer Journey Tracking liegt daher darin, eine einheitliche Infrastruktur zu schaffen, die die Knotenpunkte und damit die Daten aus allen relevanten Online- und Offline-Kanälen zentral bündelt. Und: Einmal zusammengefasst, müssen Unternehmen einen Weg finden, die Datenmasse intelligent zu bewerten.

So gelingt ein erfolgreiches Customer Journey Tracking

Ein erfolgreiches Customer Journey Tracking ist die Grundlage für ein userfokussiertes Online-Marketing und eine durchdachte Budgetplanung. Mit diesen Schritten gelingt es Unternehmen, die gewonnenen Daten intelligent zusammenzuführen und zu bewerten:

Schritt 1: Daten bündeln

Zunächst müssen Unternehmen alle Werbemaßnahmen der verschiedenen Marketing-Abteilungen an einer zentralen Stelle bündeln. Dafür müssen Sie auf einen professionellen Trackinganbieter zurückgreifen. Dieser ermöglicht es, Online-Werbe-Accounts und -Kanäle, wie beispielsweise Facebook, Google Ads oder Bing Ads, über eine Schnittstelle zu importieren. Ein intelligentes Trackingsystem erlaubt es auch, externe Statistiken und KPIs wie beispielsweise Facebook Likes auszulesen.

Für Marketingkanäle, die keine technische Schnittstelle haben, können Unternehmen einen eigenen Account anlegen und über diesen dann die gewünschte Struktur und die Daten ins Trackingsystem integrieren. Auf diese Weise können Sie zum Beispiel auch die Daten von Newsletterkampagnen auslesen und importieren. Um den Website-Traffic ins Trackingsystem aufnehmen zu können, müssen Sie auf allen Seiten ein Onsite-Pixel integrieren. Dies erfasst jeden Kunden und sendet seine Daten an das Trackingsystem. Dabei erfasst ein Pixel unter anderem folgende Informationen,

  • aus welcher Quelle der User kam (z. B. Blog, URL oder SEO),
  • aus welcher Region der User kam und
  • für welches Produkt er sich interessiert hat.

Neben den Online-Kanälen sollten Unternehmen auch die Offline-Sparten berücksichtigen. So können Sie beispielsweise über einen Zeitstempel zwischen TV-Spots und Besuch der Webseite einen exakten zeitlichen Abgleich vornehmen. Das Trackingsystem kann dann Uplifts aus den TV-Spots berechnen und diese bei der späteren Bewertung der Daten berücksichtigen.

Schritt 2: Conver­sions definieren

Jede Customer Journey endet mit einer vom Unternehmen angestrebten Aktion des Kunden. Diese Conversion muss nicht unbedingt ein Kauf sein. Es kann sich zum Beispiel auch um

  • eine Newsletter-Anmeldung,
  • einen Whitepaper-Download oder
  • eine Konto-Registrierung

handeln. Oftmals dienen diese „kleineren“ Conversions dazu, am Ende den klassischen Kauf zu erzielen. Unternehmen, die in besonders kleinen Schritten denken und Daten sammeln wollen, definieren zusätzlich Zwischenschritte bis zum Kauf als Conversion. Das können beispielsweise das Aufrufen einer Produktseite oder die Produktablage im Warenkorb sein.

Dieser Conversion Funnel hat den Vorteil, dass Unternehmen mehr Daten sammeln und so besser erkennen können, welche Kanäle oder Keywords den Warenkorbwert besonders begünstigen.

Sind die Conversions definiert, müssen Unternehmen auf den Zielseiten einen Conversion Tag implementieren. Dieser erfasst dann zum Beispiel,

  • wie hoch der Warenkorbwert des Einkaufs ist, um welche Order ID es sich handelt,
  • ob der Käufer ein Neukunde oder Bestandskunde ist und
  • ob der Käufer einen Gutschein verwendet hat.

Schritt 3: Alle Klicks und Views erfassen

Sind alle Kanäle zusammengetragen, Conversions definiert und Tags gesetzt, können Unternehmen beginnen, Kunden-Aktionen zu erfassen. Sie sollten dabei alle Interaktionen mit Marketing-Maßnahmen im System auffangen. Daher sollten Sie nicht nur Klicks, sondern auch Views erfassen. Denn: Bei einigen Werbemitteln wie beispielsweise Bannern liegt die Klickzahl zwar niedrig, die Wirkung der Anzeige kann dennoch eine positive Wirkung auf die Wahrnehmung der Marke haben. Das heißt: Ein vom User lediglich gesehener Banner kann seine weiteren Aktionen genauso positiv beeinflussen wie ein Klick darauf.

Um die Klicks und Views zu erfassen, müssen Unternehmen Trackingcodes in den Werbemitteln platzieren. Erfasst das Werbemittel eine User-Interaktion, ordnet das Trackingsystem diese den daraus entstandenen Conversions automatisch zu.

Schritt 4: Ein intelligentes Attributionsmodell einsetzen

Um die enorme Datensammlung bewerten zu können, benötigen Unternehmen ein intelligentes Attributionsmodell. Dies hilft dabei, Rückschlüsse auf die Performance der einzelnen Kanäle sowie auf die Effizienz der verschiedenen Touchpoints bis zum Kauf ziehen zu können.

Insbesondere die Bedeutung der einzelnen Berührungspunkte ist für Unternehmen besonders aussagekräftig. Denn: In der Regel ist nicht ein einzelner Touchpoint für einen Kauf verantwortlich. Vielmehr hat ein Kontaktpunkt einen Einfluss auf die spätere Interaktion von Usern mit den Produkten. Wie stark ein Touchpoint zu bewerten ist, liegt auch an der Art des Kanals, in dem dieser zum Einsatz kommt. So gehört ein Banner beispielsweise meist zu einem rein assistierenden Kanal, dem andere Touchpoints oder Conversions folgen. Die Direkteingabe einer URL dagegen profitiert stark von der Vorleistung anderer Berührungspunkte und Kanäle. Eine wohlüberlegte Attribution hilft also dabei, Leads und Conversions ausbalanciert bewerten und so das Budget für die einzelnen Maßnahmen richtig verteilen zu können.

Viele Unternehmen nutzen heute nach wie vor das Last-Click-Modell für ihre Attribution. Dabei schreiben sie dem letzten Berührungspunkt die komplette Conversion zu. Der Nachteil: Sie ignorieren den Beitrag vorheriger Touchpoints und damit eventuelle Synergieeffekte. Online-Händler bevorzugen es, den ersten und letzten Touchpoint im  Customer Journey Tracking besonders stark zu bewerten. Die dazwischenliegenden Berührungspunkte erhalten jedoch ebenfalls einen kleinen Wert für die Conversion. Dieses Attributionsmodell wird als U-Modell oder Badewannenmodell bezeichnet.

Fortschrittliche Trackingsysteme ermöglichen eine dynamische Attribution. Diese kann über statistische Verfahren und intelligente Algorithmen Wechselwirkungen zwischen den Kanälen aufdecken. Dafür berücksichtigt das System nicht nur die Conversions, sondern auch Kaufabbrüche und Cross-Channel-Effekte. Und: Das System passt sich Marktveränderungen an und justiert dementsprechend die Gewichtung der Werbekanäle. Auf diese Weise erhalten Unternehmen ein differenziertes und besonders aussagekräftiges Bild zur Performance jeder einzelnen Werbemaßnahme.

Conversion: Wie Unternehmen einen A/B-Test effektiv durchführen

Maßgeschneiderte Serviceangebote, die auf die individuellen Interessen der Kunden abgestimmt sind, bilden die Grundlage für eine umsatzstarke Webseite. Dabei schaffen es persönliche Produktvorschläge und Empfehlungen, Kunden immer wieder in den Onlineshop oder in die eigene App zu holen und so die Conversion Rate hoch zu halten. Um herauszufinden, was Kunden wollen, können Unternehmen einen A/B-Test vornehmen. Wir zeigen, worauf Sie achten sollten, um über A/B-Tests aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.

Was ist ein A/B-Test?

Über einen A/B-Test ermitteln Unternehmen Faktoren, die Nutzer vom Kaufabschluss abhalten könnten. Dafür vergleichen sie zwei oder mehr Alternativen eines Elements auf einer Webseite, in einer App oder E-Mail. Auf diese Weise finden sie heraus, welche Variante am besten funktioniert, um User zu Webseitenbesuchern oder Käufern zu machen. Der Vorteil: Seitenbetreiber müssen nicht den Traffic über teure Akquise erhöhen, sondern können bei gleichbleibenden Besucherzahlen die Conversion Rate steigern.

Wie sieht ein A/B-Test in der Praxis aus?

User bekommen bei einem A/B-Test zwei Versionen – beispielsweise einer Webseite – angezeigt. Dabei sehen einige User per Zufallsprinzip Variante A und andere User Variante B. Das Verhalten der Nutzer auf der Seite zeigt dann, welche Variante mehr Leads, Klicks, Registrierungen oder Käufe erzielt. Auf Basis dieser Ergebnisse können Unternehmen ihre Online-Präsenz oder Marketingstrategie anpassen.

Welche Elemente können Unternehmen auf ihrer Webseite testen?

Unternehmen wissen oftmals nicht, warum ihre Conversion Rate besonders gut oder besonders schlecht ist – und damit auch nicht, wie sie ihre Seite optimieren können. Um Ihnen eine Orientierung zu geben, wo Sie mit einem A/B-Test ansetzen können, werfen wir einen Blick auf mögliche, zu testende Elemente:

Titel und Überschriften

Titel und Überschriften entscheiden mit darüber, ob sich User für einen Inhalt interessieren. Sie können daher zum Beispiel zwei verschiedene Überschriften testen oder ihre Farbe oder die Schriftart verändern.

Seitenstruktur

Die Seitenstruktur vor allem von Onlineshops ist komplex, so dass Sie hier zahlreiche Möglichkeiten haben, ihre Wirkung zu überprüfen. Dabei können Sie zum Beispiel Banner austauschen, Bildanzeigen verändern oder beliebte Produkte auf der Startseite anzeigen.

Navigation

Testen Sie bei der Navigation mehrere Conversion-Funnel. Dabei können Sie zum Beispiel kontrollieren, ob User Zahlungsart und Lieferangaben auf einer einzigen Seite oder doch auf zwei Seiten sehen möchten.

Buttons

Die Gestaltung und Platzierung von Buttons ist vor allem für Online-Händler eine Herausforderung. Testen Sie dabei beispielsweise, ob kleine oder große Buttons besser funktionieren, welche Form – rund oder eckig – bei Usern gut ankommt und welche Farbe Nutzer zu Klicks animiert. Diese Tests empfehlen sich insbesondere für Call-to-Actions bzw. Kaufbuttons im Shop, da sie ein entscheidender Faktor für Conversion Rate und Umsatz sind.

Bilder

Bilder auf Webseiten sind für die Conversion genauso wichtig wie Text. Online-Händler können dabei beispielsweise testen, ob Bilder von Produkten oder Bilder von Models zusammen mit Produkten besser ankommen. Ebenfalls möglich für einen A/B-Test: die Größe, Platzierung und Ästhetik von Bildern.

Formulare

Formulare auf Webseiten sollten unmissverständlich klar machen, was User wo eintragen müssen. Und: Sie sollten möglichst kurz sein und sich auf das Wesentliche beschränken. Testen Sie dabei verschiedene Formulierungen, das Hinzufügen oder Entfernen von optionalen Feldern und die Anordnung der Zeilen und Spalten.

So führen Unternehmen einen aussagekräftigen A/B-Test durch

Damit Unternehmen verlässliche Ergebnisse aus einem A/B-Test erhalten, sollten Sie auf diese Kriterien achten:

  1. Hypothese formulieren

Unternehmen können nicht ohne Vorarbeit in einen A/B-Test gehen. Sie benötigen eine Ahnung, welche Conversion-Probleme ihre Seite an welcher Stelle haben könnte. Diese Ahnung sollten sie dann in einer Reihe von Hypothesen formulieren. Die Hypothesen sollten dabei diese Vorgaben erfüllen:

  • Die Hypothese sollte ein klar bezeichnetes Problem nennen, dessen Ursache Sie erahnen.
  • Es sollte eine mögliche Lösung für das Problem nennen.
  • Es sollte auf den zu erwartenden Benefit aus dem Test verweisen.

Vermuten Sie beispielsweise, dass die Absprungrate beim Bestellformular im Onlineshop so hoch ist, weil das Formular zu lang ist, könnte die Hypothese lauten:

Das Kürzen des Bestellformulars über das Entfernen optionaler Felder steigert die Zahl der Kaufabschlüsse.

  1. Auf ein Detail konzentrieren

In der Regel erhalten Sie bei einem A/B-Test besonders aussagekräftige Ergebnisse, wenn Sie zwei Variablen miteinander vergleichen, die sich nur im Details unterscheiden. Wollen Sie also beispielsweise verschiedenen Content testen, sollte das Design der Seite unverändert bleiben. Wollen Sie die Platzierung von Buttons überprüfen, sollte ihre Bezeichnung gleichbleiben. Als Leitsatz können sich Unternehmen merken: Je kleiner die Unterschiede zwischen den beiden Varianten, desto aussagekräftiger ist der A/B-Test.

Das gilt lediglich nicht für einen multivariaten Test (MVT): Dieser überprüft, wie sich mehrere veränderte Elemente auf ein- und derselben Seite auswirken. Auf diese Weise klären Sie, welche Kombination die beste Leistung auf einer Seite erzielt.

  1. Messgrößen festlegen

Am Ende wollen Unternehmen wissen, welche Elemente auf einer Webseite die Conversion Rate und damit den Umsatz erhöhen. Bei einem A/B-Test müssen Sie sich jedoch auf eine kleine Messgröße festlegen und daraus Ihre Schlüsse ziehen. Wollen Sie also beispielsweise die Platzierung eines Buttons auf der Seite überprüfen, ist die Messgröße für beide bzw. alle Varianten die Zahl der Klicks auf den Button.

  1. Gleichmäßige Verteilung der User vornehmen

Jede Variante sollte, soweit möglich, von nahezu identisch vielen Usern getestet werden. Denn: Nur, wenn Variante A und Variante B gleich viele User zu sehen bekommen, erhalten Sie aussagekräftige Daten. Überprüfen Sie daher besser mehrfach, ob der Counter wirklich alle Sessions berücksichtigt hat. Treten hier Fehler auf, sind die Messungen unbrauchbar.

  1. Testfeld nicht verändern

Auch wenn die ersten Messungen keine Ergebnisse erbringen, sollten Sie das Testfeld über den gesamten Zeitraum des A/B-Tests nicht verändern. Unternehmen sollten daher währenddessen keine neuen Elemente einführen oder bestehende Elemente abwandeln. Denn: Das würde die User beeinflussen und damit die Ergebnisse des Tests verfälschen.

  1. Zuverlässigkeitsrate erreichen

Die Herausforderung eines A/B-Tests liegt darin, so viele Daten zu gewinnen, dass diese statistisch zuverlässig sind. Denn: Nur dann können Unternehmen daraus Schlüsse ziehen, die ihre Webseite oder App tatsächlich und nachhaltig optimieren. In der Regel läuft ein A/B-Test daher über mehrere Tage, um unterschiedliche Wochentage und Tageszeiten in die Datenaufnahme einfließen zu lassen. Je nach Produktart und Zielgruppe kann der Test jedoch auch mehrere Wochen dauern. Vor allem komplexe, technische Produkte und B2B-Dienstleistungen erfordern in der Regel viel Zeit, bis User einen Kauf abgeschlossen haben.

Als Richtwert können Unternehmen eine statistische Zuverlässigkeit von mindestens 95 Prozent notieren. Dann ist es sehr unwahrscheinlich, dass die Ergebnisse der unterschiedlichen Varianten auf Zufall beruhen.

  1. Test lange genug laufen lassen

Haben Sie die statistische Zuverlässigkeitsrate bereits nach kurzer Zeit erreicht, ist es unwahrscheinlich, dass Sie bereits aussagekräftige Daten gewonnen haben. Denn: Zu wenige Besucher über einen kurzen Zeitraum können zwar die Rate von 95 Prozent erfüllen. Verschiedene Wochentage und Uhrzeiten sind dann jedoch Variablen, die der Test nicht berücksichtigt hat. Grundsätzlich gilt: Ein A/B-Test sollte mindestens 5.000 Besucher und 75 registrierte Conversions pro Variante aufweisen, damit Sie brauchbare Ergebnisse erhalten.

Andersherum kann es auch passieren, dass ein Test zu lange braucht, bis er die Zuverlässigkeitsrate erreicht hat. Sie können den Test dann vorzeitig beenden. Das Ergebnis lässt dann vermuten, dass das getestete Element keine Auswirkungen auf den gemessenen Indikator hat.

  1. Test dokumentieren

Damit Sie (oder Ihre Mitarbeiter) die Ergebnisse genau nachvollziehen und auswerten können, sollten Sie einen A/B-Test ausführlich dokumentieren. Dazu gehören unter anderem

  • der Name des Tests,
  • der Zeitraum des Tests,
  • die getesteten Hypothesen,
  • eine aussagekräftige Beschreibung der getesteten Varianten und
  • die Schlussfolgerungen des Tests.
  1. Ergebnisse richtig einschätzen

Sind alle Daten eingesammelt, geht es an die Auswertung. Für diese sollten Unternehmen im Hinterkopf behalten, dass ein A/B-Test lediglich Wahrscheinlichkeiten aufdeckt, wie sich bestimmte Elemente auf das Verhalten von Usern auswirken. Ein mathematischer Beweis ist der A/B-Test nicht. Unternehmen sollten daher die nach dem Test vorgenommenen Optimierungen langfristig überprüfen.

Daneben sollten Sie bei der Auswertung des A/B-Tests mögliche Faktoren, die den Test beeinflusst haben könnten, berücksichtigen. Tests kurz vor Weihnachten beispielsweise können irreführende Ergebnisse erbringen, da die Conversion Rate – zumindest im E-Commerce – zu dieser Zeit grundsätzlich höher liegt. Auch laufende Kampagnen zur Traffic-Generierung oder eine verstärkte Anzeigenschaltung sorgen dafür, dass ein A/B-Test verfälschte Ergebnisse liefern kann.

Welche Tools stehen Unternehmen für A/B-Tests zur Verfügung?

Unternehmen finden am Markt zahlreiche verschiedene Tools, über die sie einen A/B-Test vornehmen können. Grundsätzlich müssen sie sich dabei vor allem entscheiden, ob sie dafür Geld ausgeben möchten. Eine gute Software sollte über eine Reporting-Schnittstelle verfügen, die

  • die Conversion Rate,
  • die Conversion pro Variante,
  • die prozentuale Verbesserung im Vergleich zur Originalversion und
  • die statistische Zuverlässigkeitsrate der jeweiligen Variante

ermittelt. Software für einen ausführlicheren A/B-Test kann zum Beispiel den Kundentyp, die geografische Herkunft von Nutzern und die Traffic-Quelle bestimmen. Am Markt etabliert hat sich unter anderem Google Analytics, das Unternehmen eine kostenlose Möglichkeit für einen A/B-Test bietet. Insbesondere kleinere Unternehmen und Händler können so erste Tests preiswert vornehmen. Um die Daten auszuwerten, müssen sie ihre Webseite mit Google Analytics verbinden. Adobe Target dagegen ist eher etwas für größere Unternehmen, die umfangreichere Ergebnisse ermitteln möchten.

Auszuschließende Keywords definieren: Google Ads Kampagnen-Feintuning!

Das Keyword-Set ist das Handwerkszeug von Google Kampagnen und auszuschließende Keywords gehören zum Handwerkskoffer eines jeden SEA. In der Praxis zeigt sich aber, dass einige Keywordkombinationen bei Webseitenbesuchern und Shopbetreibern zu Irritationen führen können. Ein Beispiel: Wer den Hahn als Zuchttier verkauft, kann Menschen auf der Suche nach Wasserhähnen eher weniger gut beraten. Je nach Keywordset ergeben sich durchaus irrelevante Platzierungen in Suchergebnisse und bei Displaywerbung. Potenzielle Webseitenbesucher sind irritiert, weil sie scheinbar unpassende Anzeigen erhalten.

YouTube Anzeigenformat : Ad Pods

Quelle: Google

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Mit Story Ads Brand Geschichten erzählen

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Nach der erfolgreichen Integration von Ads in die Instagram Stories und im Instagram TV will nun auch Facebook mit den Facebook Story Ads eine neue Möglichkeit für Marketer schaffen, Kunden visuell wirkungsvoll zu erreichen.

Story Ads auf Erfolgskurs

Instagram Stories haben 400 Million aktive Nutzer täglich, 1/3  der Stories mit den meisten Aufrufen stammen dabei von großen Unternehmen.

Der kleine Google Ads Guide

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Videowerbung mit YouTube Teil 3: So optimieren Sie Ihre Werbung

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