Warum Display-Werbung auch in 2019 eine wichtige Rolle spielt

Mit der Verbreitung von Adblockern und der Vormachtstellung der sozialen Kanäle heißt es immer wieder: Display-Werbung im Online-Marketing ist tot. Trotzdem gaben im Jahr 2018 Unternehmen in Deutschland 3,68 Milliarden Euro für Display-Advertising (Desktop, Mobile und Programmatic) aus. Auch ein Wachstum von 5,45 Prozent spricht nicht gerade für ein Aussterben dieses Werbemittels. Wir zeigen, warum Firmen auch im Jahr 2019 in ihrem Marketing-Mix nicht auf Display-Ads verzichten sollten.

Google Ads mit erweiterter Targeting-Option

Unternehmen konnten mit Google Ads nur Personen ansprechen, die sich gerade in einer Zielregion befinden. Diese Ausrichtung hat Google jetzt erweitert: Die Anzeigen umschließen nun auch Personen, die sich dort regelmäßig aufhalten, das könnten beispielsweise Pendler sein. Die neue Option gilt sowohl für Display- als auch für Such- und Shopping-Ads. Was heißt das für das Schalten von Anzeigen?

Google bisher ohne Details

Anzeigen: Was ist eine gute Klickrate?

Die Klickrate ist für Unternehmen ein wesentlicher Key Performance Indicator im Online-Marketing, um die Effektivität einer Kampagne bewerten zu können. Was aber ist eine gute Click-Through-Rate (CTR)? Sind zwei Prozent ein Erfolg oder sollten es doch zehn Prozent sein? Wir zeigen, welche Faktoren einen erheblichen Einfluss auf die Klickrate haben und gehen der Frage nach, was eine gute Klickrate ist.

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.

Anzeigen bei Google oder Amazon: Was lohnt sich mehr für Händler?

Die meisten Händler setzen heute auf Google Ads, um ihre Kunden zu erreichen. In den letzten Jahren hat sich jedoch Amazon zur beliebtesten Produktsuchmaschine im Web entwickelt. Mittlerweile beginnen 49 Prozent der User ihre Produktsuche auf dem Marktplatz. Ist Amazon damit die wichtigste Anlaufstelle für Händler, um Anzeigen zu schalten? Wir werfen einen Blick auf die Ads bei Google und Amazon und zeigen, welche Vor- und Nachteile die beiden Kanäle für Shop-Betreiber aufweisen.

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.

Offline Tracking mit Google Ads: Funktionsweise und Vorteile

Nicht immer schließen Kunden ihren Einkauf online ab, nachdem sie eine Webseite besucht haben. Stattdessen kontaktieren sie Dienstleister und Händler per Telefon oder besuchen ihr stationäres Geschäft, um so das gewünschte Produkt zu erwerben oder die Dienstleistung zu buchen. Um hier die Conversions nachvollziehen zu können, sollten Unternehmen das Offline Tracking von Google Ads nutzen. Wir zeigen Ihnen, wie Offline Tracking funktioniert und welche Erkenntnisse sie daraus für Ihre Anzeigenschaltung gewinnen können.

YouTube Anzeigenformat : Ad Pods

Quelle: Google

Ende letzten Jahres wurde eine Studie durchgeführt, um die Gewohnheiten der YouTube User besser in Erfahrung zu bringen. Dabei hat sich herausgestellt, dass die Zuschauer neben Faktoren wie der Anzeigenlänge, sehr empfindlich auf die Häufigkeit der Videounterbrechungen durch Anzeigen reagieren.