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Googles Fullistic Approach – Fluch oder Segen?

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Was sich hinter dem Konzept verbirgt

Fullistic – was ist das?

Seit geraumer Zeit spukt der Begriff “Fullistic“ durch die Reihen der Online Marketing Szene. Kritiker dieses Ansatzes behaupten, dass Google zunehmend die Analysemöglichkeiten für Performance Marketing Manager erschwert. Zusätzlich befürchten viele Marketer, dass durch die Automatisierung die Rolle der Performance Marketing Manager und folglich auch die der Agentur zunehmend obsolet wird. Andere wiederum haben den Google Ansatz erfolgreich in ihre Search Strategie etabliert und generieren erste positive Erfahrungswerte. Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff Fullistic? Unter Fullistic versteht Google einen „holistischen“, also ganzheitlichen Ansatz, bei dem die Kampagnenautomatisierung im Vordergrund steht. Bei dem Begriff Fullistic handelt es sich um eine Wortschöpfung, welche sich aus “Full” und “Holistic” zusammensetzt.

Der Aufbau von Accounts wird deutlich verschlankt, das Bidding komplexer.

Jahrelang waren granulare Kampagnensetups ein fester Bestandteil der Google Best Practices – ganz nach dem “Motto” je granularer desto besser. Die Kampagnen wurden meist nach Match Types, Geräten oder Zielgruppen konzipiert – also perfekt für das menschliche Gehirn und damit fürs manuelle Bidding. Performante Attribute konnten somit schnell identifiziert und mittels manueller Bid Modifier gepusht werden. Allerdings können Usersignale, wie beispielsweise Zielgruppen, Geräte, Standortdaten, Browser, Websiteverhalten, Suchanfragen etc., heutzutage aufgrund der zunehmenden Komplexität nicht mehr ganzheitlich vom menschlichen Gehirn erfasst werden.

An dieser Stelle kommt Googles „Fullistic Ansatz“ ins Spiel. Hierbei werden alle einst separat betrachteten Entitäten (Match Types, Geräte, Zielgruppen) in einer Kampagne konsolidiert. Ziel der Datenbündelung ist es, dem Algorithmus eine größtmögliche Datenmenge für die optimale Kampagnensteuerung zur Verfügung zu stellen. Am folgenden Beispiel von Google wird deutlich, dass hierdurch eine Verschlankung der Accounts stattfindet:

Quelle: In Anlehnung an Google Ads

Step 1: Kampagnenaufbau

Um die Übersichtlichkeit der Google Ad Accounts zu gewährleisten ist analog zum granularen Setup eine einheitliche Naming Convention weiterhin essenziell. Soll der Fullistic Ansatz in einem bestehenden Google Ads Account getestet werden, ist die Wahl einer volumen - bzw. conversionstarke Kampagne, für schnelle und valide Ergebnisse empfehlenswert. Zudem sollte für eine bessere Vergleichbarkeit (Granular vs. Fullistic) eine neue Testkampagne aufgesetzt werden. Im Testzeitraum sollte darüber hinaus keine hohe Volatilität der Performance erwartet werden - dies ist vor allem für einen Vorher-nachher-Vergleich wichtig.

Um den Usern relevante Textanzeigen innerhalb der SERPs auszuspielen ist weiterhin eine Clusterung ähnlicher Keywords eines Matchtypes innerhalb einer Anzeigengruppe sinnvoll. Welche Anzeigengruppenstruktur hierbei die richtige ist, sollte auch hier an der strategischen Ausrichtung des Search Accounts gekoppelt sein.

Step 2: Zielgruppen

Um den Google Algorithmus mit weiteren relevanten Daten für die Aussteuerung zu „füttern“ werden First Party Zielgruppen, wie Remarketinglisten, Similar Audiences, Analytics- oder Customer Match Listen hinterlegt. Hier empfiehlt Google die Integration von Userlisten mit größtmöglichen Cookie-Laufzeiten (540 Tage). Eine Trennung der Listen nach unterschiedlichen Laufzeiten ist in diesem Setup nicht mehr notwendig. Wer jedoch weiterhin detaillierte Informationen über seine Zielgruppen erhalten möchte, kann weiterhin neben den großen Listen auch kleinere Listen erstellen und hinterlegen.

Tipp

Auch wenn der Algorithmus bereits First Party Audience-Daten ohne aktive Hinterlegung in der Kampagnenaussteuerung einbezieht, sollten diese dennoch für weitere Zielgruppen Insights auf Kampagnenebene hinterlegt werden. Somit lassen sich die Zielgruppen, welche über die Suchanzeigen auf die Website gelangen, sichtbar machen. Folglich kann nachvollzogen werden welche Interessen, Affinitäten und Demographische Merkmale die User aufweisen - diese Erkenntnisse können beispielsweise für die Anzeigenoptimierung genutzt werden. 

 

Step 3: Gebotsstrategien

Für den Start der Fullistic Kampagne empfiehlt Google initial als Gebotsstrategie eCPC oder Conversion maximieren. Häufig erzielt der Google Algorithmus in den ersten Tagen nicht die gewünschten Ergebnisse - hier wird die Geduld der meisten Online Marketer auf die Probe gestellt. Jedoch ist es gerade zu Beginn der Lernphase, welche je nach Volumen mal länger oder kürzer andauert, besonders wichtig nicht einzugreifen, um somit die Lernphase nicht zu verlängern oder falsche Impulse zu setzen. Nachdem die Fullistic Kampagne ein gewisses Conversionniveau erreicht hat, sollte sie je nach Ziel entweder auf tCPA oder tROAS umgestellt werden:

Quelle: In Anlehnung an Google Ads

Tipp

Bei streng gedeckelten Budgets empfiehlt es sich mit Conversion maximieren bzw. Conversionwert maximieren zu arbeiten. Jedoch sollte eine Nutzung von tCPA oder tROAS angestrebt werden.

Step 4: Attribution

Bei der Wahl des Attributionsmodells sollte ein Modell gewählt werden, bei dem eine gesamtheitliche Betrachtung der Customer Journey sichergestellt wird. Bei einer Last-Click-Attribution liegt der Aussteuerungsfokus meist auf Lower Funnel Kampagnen, also solchen, bei denen nach dem letzten Klick die Conversion stattfindet. Hierbei werden wichtige Upper Funnel Touchpoints (Kampagnen) vernachlässigt, wodurch meist wichtige Potentiale verloren gehen. Für eine Ausschöpfung des Gesamtpotentials ist eine Verwendung des datengetriebenen  Attributionsmodell zu empfehlen. Insbesondere bei kleineren Accounts wird die Mindestanforderung für die Umstellung auf das dynamische Attributionsmodell meist nicht erfüllt. Nichtsdestotrotz sollte auch hier keinesfalls Last Click, sondern ein lineares oder positionsbasiertes Modell verwendet werden. 

Interne Erfahrungswerte und Fazit

Wie anfangs beschrieben ist der neue Google Ansatz umstritten. Besonders erfahrene Marketing Manager, die jahrelang mit den bewährten granularen Strukturen gearbeitet haben, stehen diesem meist kritisch gegenüber. Auch bei uns gab es intern zu Beginn Diskussionen und zahlreiche Fragestellungen zum Thema Fullistic. Nachdem die ersten Zweifel beseitigt waren, wurden erste Testcases erstellt und nach Google Best Practices umgesetzt.

Die Ergebnisse fielen dabei sehr unterschiedlich aus: In allen Szenarien konnten wir die Reichweite sowie den Traffic mittels des Fullistic Setups deutlich steigern. Während wir bei einigen Kunden steigende Conversionzahlen, effizientere CPOs und teilweise sogar rückläufige CPCs beobachteten, fielen andere Testszenarien weniger positiv aus.

Auch die anfänglich beschriebenen Befürchtungen, dass die Position der Online Marketing Manager zunehmends obsolet wird, können wir nach den ersten Testszenarien nicht bestätigen. Der Google Fullistic Ansatz mag zwar automatisiert sein - von einem Wegfall der operativen Tätigkeiten kann jedoch nicht die Rede sein. Zwar konnten wir feststellen, dass aufgrund der automatisierten Kampagnensteuerung mehr Zeit für strategische Ansätze gewonnen wird - sich nach der Kampagnenerstellung zurücklehnen und Google die weitere Arbeit überlassen? Davon kann nicht die Rede sein: Tätigkeiten wie Kampagnenmonitoring (bspw. Suchanfragen auswerten) sowie die Analyse und die Optimierung von Zielgruppen und Anzeigentexten sind nach wie vor essentiell, um sich vom Wettbewerb abzuheben. Ob sich der Ansatz letztendlich in allen Branchen durchsetzen wird, bleibt abzuwarten. 

 

Quelle Titelbild: PopTika / shutterstock.com

Product Lead Paid Social
Autor:innen Profil

Als Product Lead Branding & Paid Social treibt Lisa vor allem den Bereich YouTube und LinkedIn Ads voran. Sie ist LinkedIn Certified Professional und hat darüber hinaus einige Weiterbildungen im Bereich Kommunikation und Storytelling absolviert.

Außerdem setzt sich Lisa leidenschaftlich für die Ausbildung der Trainees ein.

Sie ist seit Oktober 2019 Teil von The Boutique Agency.

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