Als einer der weltweit führenden Pioniere der künstlichen Intelligenz behauptet Google oft, die KI hinter seiner PPC-Werbeplattform sei intelligenter denn je. Zwar testet und verfeinert Google seine Algorithmen unaufhörlich und führt neue Funktionen ein, doch menschliche Intuition kann diese KI nach wie vor nicht ersetzen. Deshalb sollten sich Werbetreibende nicht vollständig auf sie verlassen, wenn sie ihren Return on Investment maximieren wollen.
Velos vs. Fahrräder und das Missverständnis von Google
Einer unserer internationalen Kunden ist ein grosser E-Commerce-Shop, der auf eine breite Palette von Konsumgütern spezialisiert ist. Um seine Reichweite zu maximieren, haben wir für jede Produktkategorie eigene Kampagnen aufgesetzt und dann massgeschneiderte Anzeigengruppen erstellt. Uns fiel jedoch auf, dass eine der Anzeigengruppen deutlich unter den Erwartungen blieb.
Im Juli 2019 haben wir eine Anzeigengruppe eingeführt, um die Fahrräder des Shops zu bewerben. Selbstverständlich achteten wir darauf, dass alle unsere Keywords das Wort „Fahrrad“ enthielten, dazu verschiedene verwandte Begriffe rund um die Produkte und Dienstleistungen unseres Kunden. Wir kamen auf über 1'000 Keywords, die wir der Anzeigengruppe hinzufügten, und jede Anzeige nannte das Wort „Fahrrad“ mindestens zweimal. Damit war die Anzeigengruppe perfekt auf das Thema optimiert.
Von da an verbesserte sich die Performance der Kampagne kontinuierlich bis Februar 2020. Im März nahmen wir angesichts der pandemiebedingten Störungen die Suchbegriffe unserer Kampagnen genauer unter die Lupe, um Fragen der Brand Safety anzugehen. Zu unserer Überraschung landeten wir jedoch für die Anzeigengruppe zur Bewerbung der Fahrräder bei einem enttäuschenden Quality Score von nur 3,8 von 10. Und das trotz einer auf Keywords optimierten Landing Page und Anzeigen, die klar von Fahrrädern sprachen.
Der Grund dafür war noch überraschender. Obwohl wir nur Keywords mit „Fahrrad“ verwendet hatten, entschied Google, unsere Anzeigen Nutzern auszuspielen, die nach „Velo“ suchten. Das war zwar nachvollziehbar, doch was uns überraschte, war der niedrige Quality Score von Google: Er kam daher, dass die Anzeigen „Velo“ nicht erwähnten. Entsprechend fiel die Klickrate (CTR) niedriger aus, und der reduzierte Quality Score bedeutete schlechtere Anzeigenpositionen und höhere Kosten pro Klick.
Die Grenzen von Google mit einem einfachen Kniff umgehen
Die KI von Google Ads ist zweifellos fortschrittlich und wird ständig besser, doch in dieser Situation zeigte sie klar ihre Grenzen. Also mussten wir etwas menschliches Wissen und Gespür beimischen, damit die KI ihre Arbeit besser macht.
Im März 2020 duplizierten wir die Anzeigengruppe „Fahrräder“ und nannten die neue Gruppe „Velos“. Ausserdem ersetzten wir im Anzeigentext alle Erwähnungen von „Fahrrad“ durch „Velo“. Sofort begann die Performance beider Anzeigengruppen zu steigen.
Ein Jahr später haben wir hervorragende Ergebnisse. Vergleicht man die Anzeigengruppen „Fahrräder“ und „Velos“ mit der Anzeigengruppe „Fahrräder“ vor der Aufteilung in zwei:
- Die Kosten pro Klick (CPC) sind 2 % niedriger
- Die Kosten pro Conversion sind 35 % niedriger
- Die Conversion-Rate ist 54 % höher
- Der Return on Advertising Spend (ROAS) ist 62 % höher
Fazit
Das ursprüngliche Problem entstand, weil Google seiner KI in den letzten Jahren immer mehr Freiheit und den Marketern immer weniger Kontrolle gibt. Drei zentrale Meilensteine verdeutlichen diesen Trend:
- 2018: Google Ads berücksichtigt Keywords in exakter Übereinstimmung nicht mehr
- 2020: Google Ads zeigt nicht mehr alle Suchbegriffe an
- 2021: Google Ads lässt keine Keywords mit Broad Match Modifier (BMM) mehr zu. Diese Änderungen unterstreichen die Notwendigkeit, kontinuierlich zu testen und zu verfeinern, statt sich bei Dingen wie Suchbegriffen und Keywords ganz auf die KI von Google Ads zu verlassen.
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