Suchmaschinenwerbung kann sehr kostspielig sein. Die Optimierung ist zeitaufwendig und basiert häufig auf „trial-and-error“. Ein Forschungsprojekt an der Leuphana Universität Lüneburg entwickelt nun im Rahmen es EU-Innovations-Inkubators eine Methode, mit der die Effektivität von Google AdWords verbessert werden kann. Da ich selbst an der Leuphana Universität meine Doktorarbeit geschrieben habe, habe ich mich mit dem Projektleiter Tobias Blask über das Forschungsprojekt unterhalten.

Was ist die Idee von SEM-A²?

Wir entwickeln Algorithmen die dabei helfen, Google AdWords und andere Onlinewerbung effektiver einzusetzen. Unsere Arbeit ist also sehr praxisnah. Inhaltlich beschäftigen wir uns im Projekt mit der Fragestellung, wie wir Unternehmen helfen können, die mit folgender Situation konfrontiert sind: Sie investieren in Onlinewerbung, wissen aber nicht genau, welche Maßnahmen zum Erfolg führen. Dennoch müssen ja Budgetentscheidungen getroffen werden. Da wird in der Praxis viel mit Tests, Bauchgefühl und Erfahrungswerten gearbeitet – oft funktioniert das ganz gut – in vielen Fällen aber nicht optimal.

Wie kann man sich diese Problematik in der Praxis vorstellen?

Konkret kann man das an einem ganz einfachen Beispiel illustrieren: Wenn Unternehmen in Google AdWords eine Vielzahl von Keywords buchen, dann strukturieren sie diese in Kampagnen und Anzeigengruppen. Innerhalb dieser Struktur werden verschiedene Entscheidungen getroffen. Die kleinste Einheit ist dabei immer das einzelne Keyword, für das mindestens folgendes Abgewogen werden muss: Keyword behalten oder rauswerfen, wenn behalten – wie viel bieten? Das klingt zunächst nicht kompliziert, doch der Teufel steckt im Detail. Denn Grundlage für alle Entscheidungen ist ja schlussendlich der erwartete ROI für dieses Keyword – im Fall von Hotels also bspw. die Anzahl der Buchungen. Wenn man jetzt unendlich viel Zeit und unendlich viel Geld verfügbar hätte, erhielte man irgendwann immer ein gutes Bild davon, welche Keywords gut funktionieren und welche nicht. In der Realität sind diese beiden Voraussetzungen aber offensichtlich nicht erfüllbar.

Wie können Unternehmen ganz konkret von SEM-A² profitieren?

Jedes Unternehmen will sein Onlinemarketing Budget natürlich möglichst effizient einsetzen. Das Problem ist jedoch, dass für die meisten Entscheidungen überhaupt keine solide Datengrundlage verfügbar ist. Aus statistischer Sicht ist nach 14 Klicks und 2 Buchungen (was ja prinzipiell auf den ersten Blick toll wäre) nicht erkennbar, ob es sich hierbei um ein langfristig besonders erfolgreiches Keyword – oder eine Aneinanderreihung von Zufällen handelt. Gleiches gilt für die Aussagekraft der Daten für ein Keyword, das nach 40 Klicks immer noch keine Buchung generiert hat. Unser Ziel ist es, den Zeitpunkt, zu dem solide Entscheidungen getroffen werden können, so weit wie möglich vorzuverlegen. Hierzu haben wir einen selbstlernenden Algorithmus entwickelt. Vereinfacht gesprochen sucht der Algorithmus im Konto des Unternehmens nach Ähnlichkeiten – bspw. in Bezug auf die Verweildauer, die Absprungrate etc. und gibt eine Prognose für die langfristige Conversionwahrscheinlichkeit eines jeden Keywords ab. So lange zu wenig Daten für ein Keyword vorliegen, basiert die Prognose auf dem Wissen, das aus „ähnlichen“ Keywords gelernt wurde. Erste umfangreiche Tests zeigen, dass wir hiermit sehr gute Prognosequalitäten erreichen können. Wie das im Detail funktioniert, stellen wir auch auf Onlinemedia-Research.com im Bereich Predictive Campaign Optimization Engine vor.

Mal angenommen, ich würde als Unternehmen mitmachen wollen. Welche Arbeit und welchen Nutzen hätte ich dann?

Im besten Fall werben potenzielle Kooperationspartner bereits mit „Google AdWords“, haben das Conversion-Tracking installiert und nutzen „Google Analytics“. Der Vorteil: In unser Verfahren haben wir eine Schnittstelle zur Google Analytics API implementiert. So benötigen wir vom Kooperationspartner lediglich Zugangsdaten zu Google Analytics – oder die Freischaltung unseres Kontos für diesen Account. Im Ergebnis erhalten wir für alle Keywords eine Prognose nach dem eben beschriebenen Verfahren, die wir dann dem entsprechenden Partner natürlich verfügbar machen.

Wie weit seid Ihr mit Eurem Projekt, welche Erfahrungen konntet Ihr schon sammeln?

Wir haben inzwischen ein lauffähiges Verfahren entwickelt und testen die Wirksamkeit in verschiedenen Branchen. Grundsätzlich ließe sich mit SEM-A² auch die Conversionwahrscheinlichkeit für jeden Kanal prognostizieren, über den Traffic generiert wird. Momentan befinden wir uns aber noch in einem späten Teststadium des Verfahrens.

Ist geplant, mit weiteren Partnern zu kooperieren, also könnten sich noch Unternehmen an Euch wenden?

Sehr gerne sogar. Insbesondere die Hotellerie bzw. die Tourismusbranche aus der Projektregion (aber auch darüber hinaus) ist hierbei für uns von Interesse. Neben der Analyse von Ähnlichkeiten in einem kundenspezifischen Konto möchten wir gerne kontoübergreifendes Lernen zum gemeinsamen Nutzen aller Partner in einem Verbund testen. Das heißt: Was kann bspw. Hotel A von Hotel B lernen und umgekehrt, ohne dass die individuellen Geschäftsinteressen in einer Wettbewerbssituation beschädigt werden? Ein spannendes Thema für Wissenschaft und Praxis: Kooperation unter Wettbewerbern zum gemeinsamen Vorteil. Eine Destination oder Branchenverbände könnte hierbei als Koordinator fungieren. Aber auch Hotelkooperationen, Hotelketten oder einzelne Hotels wären hier als Kooperationspartner prädestiniert. Kurz gesagt: Über Kooperationsanfragen per E-Mail oder über die Website Onlinemedia-Research.com/Kooperationsanfrage/ würden wir uns freuen!

Tobi, ich danke Dir für dieses Gespräch und die spannenden Einblicke in Euer Forschungsprojekt.