Suchen Sie nach Wegen, das Management Ihrer YouTube-Ads-Kampagnen zu optimieren? Haben Sie es satt, dass Werbebudget auf toxischen YouTube-Kanälen verpufft, die durch Ihre Filter rutschen? Haben Sie das Gefühl, übermässig viele Stunden in die Kuratierung Ihrer Anzeigenimpressionen zu stecken? Wenn ja, dann lesen Sie weiter! Die n-gram-Analyse könnte die Lösung sein, die Sie suchen.
YouTube-Ads-Kampagnen und das Problem der toxischen Kanäle
YouTube ist mehr als nur eine Video-Sharing-Website. Getrennt vom Google-Ökosystem betrachtet, zu dem es gehört, ist es die zweitgrösste Suchmaschine der Welt (oder, je nach Rechnung, die drittgrösste). Für keinen Marketingprofi ist es eine Neuigkeit, dass dies eine riesige Chance für Werbekampagnen darstellt.
Eines der grossen Probleme bei YouTube-Kampagnen ab einer gewissen Grösse ist die Präsenz toxischer Kanäle, die für Sie oder die Ziele Ihres Kunden völlig irrelevant sind. Google Ads erlaubt es, die Kanäle, auf denen Ihre Anzeigen erschienen sind, im Detail zu verfolgen, doch wie verwaltet man effizient ein Ads-Konto mit mehreren Kampagnen, deren Anzeigen gleichzeitig auf Tausenden von Kanälen erscheinen?
Einzeln betrachtet lassen sich solche toxischen YouTube-Kanäle leicht als Teil der Fehlermarge Ihrer Kampagne abtun. Wie schlimm kann es schon sein, hier und da ein paar fehlgeleitete Impressionen zu haben? Sie haben Wichtigeres zu tun, nämlich die YouTube-Kanäle, die den Löwenanteil der Impressionen erhalten und das eigentliche Ziel Ihrer Kampagnen sind. Wenn Sie jedoch all diese irrelevanten Kanäle zusammenzählen, die Sie zugunsten Ihrer Prioritäten ignoriert haben, könnte sich herausstellen, dass sich daraus mehr verschwendetes Budget ergibt, als Sie sich vorstellen.
Das Problem der toxischen Kanäle in grossem Massstab lösen: n-grams zur Rettung
Selbst wenn Sie das Problem der toxischen YouTube-Kanäle erkennen, kann die Aussicht, es zu beheben, entmutigend sein. Der Ausschluss irrelevanter und unerwünschter Kanäle ist nur auf Kampagnenebene möglich. Das bedeutet: Solange Sie keinen besseren Ansatz finden, müssten Sie jeden einzelnen toxischen Kanal manuell entfernen.
Setzen wir dieses Problem in einen relativ bescheidenen Massstab. Stellen Sie sich zum Beispiel fünf YouTube-Kampagnen über zehn verschiedene Google-Ads-Konten hinweg vor. Das bedeutet, denselben mühsamen und kostspieligen Vorgang fünfzigmal zu wiederholen. Die für solche Massnahmen verschwendete Zeit gerät schnell ausser Kontrolle. Unkontrolliert ist die Budgetverschwendung wahrscheinlich weit höher, als Ihnen lieb wäre.
Wir haben eine Lösung: Nutzen Sie eine n-gram-Analyse!
Ein n-gram ist eine Zusammenfassung oder Sammlung von Symbolen oder Wörtern, die häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. Es ermöglicht Machine-Learning-Algorithmen, Wörter (oder Grams) zu verstehen und/oder deren Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, basierend auf dem Kontext, in dem sie verwendet werden. Ersetzen Sie den Wert n durch die Anzahl der Wörter in einer bestimmten Gruppierung, die Sie identifizieren möchten, und voilà: n-grams.
Im Kontext einer YouTube-Werbekampagne erlaubt Ihnen eine n-gram-Analyse, Ihre Daten per Reverse Engineering aufzuschlüsseln, um Ihre Impressionen, Ihren Keyword-Einsatz und Ihre Werbeausgaben weiter zu optimieren. Im nächsten und letzten Teil dieses Artikels sehen wir uns ein praktisches Beispiel an, wie man eine n-gram-Analyse an einer fiktiven Werbekampagne durchführt.
n-grams in Ihren YouTube-Kampagnen einsetzen
Schritt eins: Exportieren Sie aus jedem Ihrer verschiedenen Konten die Informationen zu allen Kanälen, auf denen Ihre Anzeigen ausgespielt wurden.
In der folgenden Tabelle sehen Sie eine kleine Auswahl von Kanälen, die nur eine einzige Impression erzeugt haben. All diese Kanäle liegen ausserhalb unserer Zielgruppe und sind eine Quelle verschwendeten Budgets. Wir wollen sie ausschliessen, doch das einzeln zu tun, wäre eine Qual.
Schritt zwei: Führen Sie eine n-gram-Analyse durch, um Impressionen mit Keywords aus den Kanaltiteln zu verknüpfen.
In unserem aktuellen Beispiel haben wir uns entschieden, Unigrams (oder 1-grams) zu betrachten.
Schritt drei: Analysieren Sie die von Ihnen gewählten n-grams und beurteilen Sie, ob sie für Ihre Ziele relevant sind oder nicht.
In dem fiktiven Beispiel, das wir betrachten, stellen wir fest, dass Kanäle mit dem Unigram „kids“ 47 unerwünschte Impressionen erzeugt haben. Denken Sie daran, dass diese Zahlen im Kontext echter Kampagnen wahrscheinlich weit höher liegen, oft über 10'000 Impressionen oder mehr.
Schritt vier: Filtern und automatisieren Sie den Ausschluss der n-grams, die Sie für toxisch für Ihre YouTube-Kampagnen halten.
In diesem Beispiel bedeutet das, alle 47 Kanäle auszuschliessen, die das Unigram „kids“ enthalten und grosse Mengen an Impressionen abgegriffen haben, aber nicht zu unserer Zielgruppe gehören. Gehen Sie dazu zurück zum Tab mit den Rohdaten, filtern Sie alle Kanalnamen mit dem Unigram „kids“ heraus und schliessen Sie sie gesammelt aus!
Die Einfachheit einer solchen n-gram-Analyse ist trügerisch. In grossem Massstab stellt sie ein wahrhaft mächtiges Werkzeug dar, das Ihnen hilft, Ihre Daten aufzuschlüsseln, Ihre Impressionen zu optimieren und Ihre YouTube-Kampagnen effizient zu verwalten.
Zeit für eine Entgiftung?
Bei comtogether automatisieren wir alles, ausser dem Teil, in dem wir die Daten exportieren und entscheiden, welche n-grams für die Ziele unserer Kunden toxisch sind. Die n-gram-Analyse erlaubt uns, die in die Optimierung eines Google-Ads-Kontos versenkte Zeit um das Zehnfache zu reduzieren. Eine Arbeit, die sonst über fünfzig Stunden dauern würde, kostet uns weniger als fünf.
Das ist nur eine von vielen kreativen Methoden, mit denen wir unseren Workflow optimieren und optimale Ergebnisse für unsere Kunden garantieren.
Wenn Sie Fragen zu den Feinheiten von YouTube-Kampagnen, toxischen Kanälen, der n-gram-Analyse oder zu allem anderen rund um die Welt des Online-Marketings haben, zögern Sie nicht, sich zu melden. Wir sind für Sie da.