Anzeigenauswertung in Google Data Studio

Obwohl Google Data Studio nach und nach weiterentwickelt wird, stößt man oftmals doch an Grenzen. Seien es nun Metriken die gar nicht in Google Ads verfügbar sind oder Ansichten bei denen Data Studio eine Fehlermeldung wirft. In diesem Artikel zeige ich wie man mit ein paar Zeilen Code eines Google Ads Scripts den Funktionsumfang von Data Studio noch weiter ausbauen kann. Das Arbeiten mit Google Data Studio ist in vielen Punkten schon deutlich komfortabler als mit Excel oder anderen Tabellenkalkulationsprogrammen. Meistens sieht das Ergebnis am Ende dann auch deutlich ansprechender aus. Auch wenn das Tool seit dem Start mehr und mehr ausgebaut wurde gibt es doch noch immer einige Einschränkungen. So können z. B. keine Auswertungen zu Anzeigentexten erstellt werden, auch wenn es eigentlich ganz interessant zu sehen wäre, wie bestimmte Textbausteine gegeneinander abschneiden. Im folgenden Beispiel haben wir Anzeigen nach der 1. Headline „SEA Agentur München“ gefiltert und mit den 2. Headlines verglichen, die jeweils dazu ausgespielt wurden. Hier sieht man, dass die 2. Headline „Mehrfach ausgezeichnet“ eine deutlich bessere CTR als „Gewinner des SEMY Awards 2018“ hat: Da dies so nicht in Data Studio verfügbar ist, muss man auf die Google Ads Reports Bibliothek zurückgreifen. Hier gibt es verschiedene Reports über die auf eine Vielzahl zusätzlicher Metriken zugegriffen werden kann. Für unser Beispiel haben wir den Ad Performance-Report verwendet. Eine vollständige Liste aller möglichen Reports ist unter folgendem Link zu finden: https://developers.google.com/adwords/api/docs/appendix/reports?hl=de#available-reports  

Schritt für Schritt zum Report

Im ersten Schritt muss im Google Drive eine neue leere Tabelle angelegt werden, in die man später die Daten aus dem Script schreiben lässt. Im Anschluss erstellt man im jeweiligen Google Ads Konto ein neues Script. Scripts sind im Google Ads Interface unter „Tools“ => „Scripts“ zu finden. Anschließend legt man mit einem Klick auf das Plus-Symbol ein neues Script an. Das Script, welches für die obige Anzeigenauswertung nötig ist, besteht dabei lediglich aus 8 Zeilen:

function main() {
  var sheet = SpreadsheetApp.openByUrl("https://docs.google.com/spreadsheets/d/fi2ffphp2-29fhhf3pfj2-29fh92fp/edit#gid=0").getActiveSheet();
  
  AdsApp.report(
    "SELECT HeadlinePart1, HeadlinePart2, Clicks, Impressions, Conversions " +
    "FROM AD_PERFORMANCE_REPORT " +
    "DURING LAST_MONTH").exportToSheet(sheet);
}

In Zeile 2 wird die URL von der gerade erstellten Google Tabelle hinterlegt In den Zeilen 4 – 7 erfolgt eine AWQL-Abfrage. Hinter der SELECT-Anweisung definiert man auf welche Werte des Reports zugegriffen werden soll. In diesem Fall sind das

• Headline
• Headline
• Klicks
• Impressionen
• Conversions

Hinter der FROM-Anweisung wird festgelegt auf welchen Report zugegriffen werden soll. Hinter der DURING-Anweisung wird der Zeitraum für die Leistungs-Werte definiert. Sobald das Script gespeichert und alle Berechtigungen gegeben wurden, muss hinter dem Script noch ein automatischer Zeitplan hinterlegt werden, damit das Script selbstständig durchläuft. In diesem Fall reicht es aus, wenn die Daten einmal monatlich aktualisiert werden, denn hier wird sowieso immer nur auf die Daten des letzten Monats zurückgegriffen. Im nächsten Schritt müssen für das Tabellenblatt die korrekten Einstellungen getroffen werden, da ansonsten die Verknüpfung mit Data Studio nicht richtig funktioniert. Da die Daten aus dem Script im amerikanischen Format ausgegeben werden, muss die Google Tabelle dementsprechend eingestellt werden. Die Option ist direkt in der Google Tabelle unter „Datei“ => „Tabelleneinstellungen“ bei „Land/Sprache“ zu finden. Diese muss nun auf „Vereinigte Staaten“ umgestellt werden. Anschließend ist die korrekte Formatierung der Spalten wichtig. In unserem Beispiel sollte jedoch schon alles korrekt formatiert sein. Verwendet man jedoch einen Prozent- oder Komma-Wert, kann es sein, dass hier noch „Prozent“ oder „Zahl“ als Format festgelegt werden muss. Jetzt sollte das Tabellenblatt bereit sein, um mit Data Studio verknüpft zu werden. Dazu fügt man dem Data Studio Report eine neue Datenquelle hinzu und wählt als Connector „Google Tabelle“ aus. Hat man das korrekte Tabellenblatt ausgewählt sollten nun auch die Spalten richtig erkannt werden. Wichtig ist dabei, dass wie im folgenden Screenshot die Dimensionen (Headline 1 und 2) grün und die Metriken blau markiert werden. Sonst werden die Zahlen im Google Tabellenblatt nicht als solche erkannt und die Formatierung des Tabellenblatts muss nochmals angepasst werden. Da wir hier die Anzeigen-Performance auswerten wollen, sollte außerdem die CTR als Metrik nicht fehlen. Für diese muss also ein neues Datenfeld in der Datenquelle erstellt werden. Diese Metrik ist zwar auch direkt in dem Ads Performance Report verfügbar, jedoch würde dann für die CTR eine Summe gebildet werden, wenn dieselbe Kombination von Headlines bei mehr als einer Anzeige vorkommt. Dies würde bei der CTR natürlich keinen Sinn machen. Das Feld wird über den Button „Feld hinzufügen“ erstellt, welches sich in der Datenquelle oben rechts befindet. Da jeweils die Summe der Klicks durch die Summe der Impressionen geteilt werden soll ergibt sich folgende Formel:

SUM(Clicks)/SUM(Impressions)

Anschließend sollte die Datenquelle folgendermaßen aussehen: Diese Datenquelle wird nun mit einer „Pivot-Tabelle mit Heatmap“ verknüpft in der folgende Dimensionen eingestellt werden: Außerdem sollte sowohl die Sortierung der Spalten als auch der Zeilen absteigend nach Klicks erfolgen, was ebenfalls direkt in den Einstellungen der Pivot-Tabelle erfolgt. Nachdem nun alle möglichen Kombinationen von Anzeigen-Headlines in der Pivot-Tabelle dargestellt werden kann es schnell sehr unübersichtlich werden. Oftmals werden aufgrund der großen Datenmenge auch gar keine Daten mehr angezeigt. Daher ist es im letzten Schritt sinnvoll einen Filter für die Headline 1 oder Headline 2 zu erstellen. Somit kann man sich nach und nach durch die einzelnen Headlines klicken und diese auswerten. Je nachdem welchen Zeitraum man im Script eingestellt hat und wie häufig das Script durchläuft aktualisieren sich die Daten nun selbstständig, so wie man dies auch von anderen Reports aus Data Studio gewohnt ist. Dies ist natürlich nur ein Beispiel - es gibt noch viele weitere Möglichkeiten Data Studio und Scripts zu verknüpfen. Falls also etwas mal nicht direkt in Data Studio zu finden sein sollte lohnt sich oftmals auch ein Blick in die Google Ads-Reports Bibliothek. Bildquelle: rawpixel.com