Retargeting verstehen Teil 3: Maschinelles Lernen

Da Retargeting in aller Munde ist, haben wir einen dreiteiligen Beitrag zusammengestellt, der den verschiedenen Blickwinkeln zu diesem Thema gewidmet ist. Lesen Sie hier Retargeting verstehen Teil 2: Dynamische Suche.

Personalisierte Anzeigen, die auf das Gesuchte reagieren und sich ändern, können noch stärker automatisiert und optimiert werden, wenn maschinelles Lernen ins Spiel kommt. Maschinelles Lernen ist einer der Bausteine ​​der modernen KI und sicherlich ein Tool, mit dem Vermarkter bereits Probleme lösen, einfach durch ein besseres Verständnis der zunehmend verfügbaren Daten, um klügere Marketingentscheidungen zu treffen.

Einer der neuesten Search Engine Nerds-Podcasts befasste sich mit dem Thema maschinelles Lernen, um Vermarktern dabei zu helfen, alle uns jetzt verfügbaren Daten zu nutzen. Unser CEO, Marc Poirier, war der Gast in der Show und sprach darüber, dass wir sie trotz der Tatsache, dass es maschinelle Lernalgorithmen schon seit den 80er Jahren gibt, erst jetzt als solche bezeichnen und auf das Marketing anwenden. Auch wenn Marketer sich vielleicht von der KI-Diskussion abgekoppelt fühlen, sind sie bereits ein Teil davon. Doch nur zu sagen, dass mysteriöse Algorithmen gerade jetzt still um Sie herum arbeiten, zeichnet ein abstraktes Bild. Ein Teil des Problems besteht darin, dass jede Version von KI und maschinellem Lernen je nach dem zu lösenden Problem anders aussieht und sich anders verhält.

In diesem Artikel liegt der Schwerpunkt zum Glück darauf, was maschinelles Lernen für bezahlte Vermarkter tun kann, die ihr Publikum neu ansprechen möchten.

Maschinelles Lernen und Retargeting-Grundlagen

Gebots- und Budgetmanagement (BBM) ist ein großer Teil der Arbeit des Kampagnenmanagers. Die Budgetausgaben über den Monat hinweg zu verwalten und gleichzeitig die meisten Klicks für den niedrigsten CPC zu erzielen, ist eine ständige Herausforderung für jede PPC-Kampagne. Unsere BBM-Optimierungsfunktion basiert auf maschinellem Lernen und ist in der Branche dafür bekannt, dass sie dem Kampagnenmanager diese Aufgabe von den Schultern nimmt und gleichzeitig beispiellose Ergebnisse liefert. BBM optimiert die Kampagnenleistung für PPC- und Retargeting-Kampagnen gleichermaßen.

In einer normalen Such- oder Display-Kampagne würde BBM:

• Maximieren Sie Klicks und Conversions im Kampagnenzeitraum
• Liefern Sie zielgerichtete CPC/CPA basierend auf Budgetbeschränkungen, ohne Mehrausgaben
• Ermöglichen Sie Kampagnenmanagern, die Anzahl der Kampagnen, die sie verwalten können, zu skalieren und zu optimieren

Maschinelles Lernen würde beispielsweise auch dabei helfen, die Saisonalität von PPC-Kampagnen zu verwalten. Die Art und Weise, wie BBM hilft, reguläre PPC-Kampagnen zu optimieren, kann mit einigen einzigartigen Überlegungen auf Retargeting-Kampagnen angewendet werden.

Die Gebots- und Budgetmaschine würde in einer Retargeting-Kampagne aus etwas anderen Daten lernen und könnte daher etwas anders abschneiden. Eines der besten Beispiele ist der Gebotsbetrag für Retargeting-Kampagnen. Da Retargeting-Anzeigen Personen gezeigt werden, die bereits mit Ihrer Marke interagiert haben, würde BBM lernen, Gebote zu erhöhen, da diese Personen mit größerer Wahrscheinlichkeit konvertieren. Wenn die „Retargeting-Gruppe“ jedoch zu klein ist, riskiert die Kampagne ein geringes Traffic-Volumen und BBM kann damit beginnen, hohe Gebote für neue Kampagnen abzugeben. Maschinelles Lernen funktioniert am besten mit vielen Daten, also je mehr Leute an der Retargeting-Kampagne teilnehmen, desto besser. In ähnlicher Weise eignen sich maschinelle Lernkampagnen am besten, wenn sie etwas Zeit zum Lernen haben. Wenn die Retargeting-Periode also zu kurz ist, hat BBM möglicherweise nicht genug Zeit, um zu lernen und die Kampagnenleistung zu optimieren.

Die Maschine verbessert ständig ihr Verständnis für den optimalen Punkt jeder Kampagne, an dem sie in Bezug auf Gebote mit anderen konkurrieren kann, während sie gleichzeitig ein perfektes Budgetmanagement gewährleistet. Schauen wir uns zur Verdeutlichung ein konkretes Beispiel aus der Automobilbranche an.

Künstlich intelligente Retargeting-Kampagnen für die Automobilindustrie

Die Idee des dynamischen Retargeting für die Automobilindustrie besteht darin, Personen dasselbe Fahrzeug, das sie auf Ihrer Website angesehen haben, in einer Anzeige zu zeigen, die beim Surfen im Internet erscheint und wieder erscheint. Wenn sich beispielsweise eine Person auf der Website eines Händlers viele Fahrzeuge derselben Kategorie angesehen hat, könnte der Händler sie mit Anzeigen mit Autos derselben Kategorie (z. B. SUVs) erneut ansprechen.

Die Verwendung dynamischer Kampagnen für das Retargeting von Automobilkampagnen ist am einfachsten. Die Anzeigen zeigen den Bestand, den der Händler heute auf seinem Grundstück hat, und der Pool, aus dem Anzeigen erstellt werden könnten, würde am nächsten Tag mit dem neuen Bestand an Fahrzeugen auf Lager aktualisiert. Dynamisches Remarketing ist besonders wichtig für Automobilvermarkter, die aus einem Neu- und Gebrauchtwagenbestand schöpfen, wo im Falle von Gebrauchtwagen wirklich nur 1 verfügbar ist. In Verbindung mit maschinellem Lernen haben Automobilvermarkter ein Erfolgsrezept mit dynamischen und teilweise personalisierten Anzeigentexten und den am besten optimierten Geboten der Branche.

Dave Meindl ist der PPC-Spezialist bei Mudd Advertising. Er sprach kürzlich über maschinelles Lernen und Automobilmarketing, einschließlich der Vorteile, die es für seine Kampagnen hat, sowie über neue Arten von Retargeting, die noch nie zuvor durchgeführt wurden. Er wies darauf hin, dass dynamische Display- und Such-Remarketing-Anzeigen zwar schon seit langem über AdWords für E-Commerce-Kunden verfügbar sind, dass Fahrzeuge im Automobilbereich jedoch ein verbotener Artikel im Merchant Center sind. Er wandte sich an Acquisio, um mit ihm zusammenzuarbeiten, um intelligente dynamische Remarketing-Kampagnen für die Suche und Anzeige von Automobilen zu entwickeln. Dave ist jetzt der erste Vermarkter der Welt, der dynamische Display-Remarketing-Kampagnen im GDN durchführen kann, wobei Gebot und Budget durch maschinelles Lernen für die Automobilbranche unterstützt werden. Hier können Sie ein vollständiges Interview mit Dave darüber lesen, wie er seine dynamischen Display-Remarketing-Kampagnen für die Automobilindustrie erstellt.

Das goldene Zeitalter des Remarketings

Die Entwicklung des Remarketings ist so weit gekommen, von einem Website-Besuch zu dynamischen Kampagnen für Autos, die von anderen Maschinen betrieben werden! Erfolgreiche Remarketing-Experten folgen den Best Practices von Google, unabhängig von der Art der Remarketing-Kampagne, die sie durchführen möchten, oder von der Branche, die sie vertreten. Andernfalls könnten Konsequenzen nach sich ziehen, über die sich niemand freuen wird. Wer Retargeting missbraucht und die Identität einer Person aufs Spiel setzt, könnte mit der Aussetzung seiner Anzeigen oder noch schlimmer seiner Kampagnen konfrontiert werden. Google zieht eine Grenze, wenn es um personenbezogene Daten (PII) geht, und Zuwiderhandlungen werden strafrechtlich verfolgt. Im Land des Retargetings gibt es nicht immer Regenbogen und Candy Drops.

Und ob wir als Vermarkter es richtig machen oder nicht, manchmal liegen die Dinge außerhalb unserer Kontrolle. Safari hat gerade angekündigt, dass sie Retargeter bald daran hindern werden, irgendjemandem im Netz zu folgen, was… uhh unsere Arbeit etwas schwieriger macht. Unabhängig davon, ob wir mit unseren Anzeigen hyperintelligent, automatisiert, kreativ und optimiert werden, wenn die Zukunft des Remarketings ungewiss ist, spielt es keine Rolle.

Ruhen Sie jedoch Ihr kleines Marketingherz aus, dynamisches Remarketing ist derzeit am Leben und gewinnt in anderen Browsern als Safari. Und aufregende Zeiten mit Machine-Learning-Marketing-Technologie stehen bevor! Google hat gerade eine Reihe von Änderungen an AdWords angekündigt, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden. In naher Zukunft sollten wir in der Lage sein, Menschen, die unseren Laden besuchten und verließen, mit den intelligentesten Geboten, die man sich vorstellen kann, dynamisch anzusprechen, angetrieben von einer unvorstellbaren Menge an Daten! Wir sind so weit gekommen und ich würde gerne glauben, dass wir mit dynamischen, personalisierten, maschinell betriebenen Such- und Display-Kampagnen jetzt im goldenen Zeitalter des Remarketings leben.

Das ist ein Abschluss unserer dreiteiligen Retargeting-Serie! Wir hoffen, Sie haben gelernt und die benötigten Ressourcen erhalten, aber wenn Sie mehr über Retargeting erfahren möchten oder Fragen haben, hinterlassen Sie sie bitte unten – wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören! Holen Sie sich jetzt etwas von diesem Verkehr zurück

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Beitragsbild: Unsplash/Carl Heyerdahl