Wir haben 250.000 Euro in Facebook Ads investiert: Das sind unsere 5 größten Learnings

Im Mai 2016 haben wir Grailify ins Leben gerufen. Dabei war von Beginn an unser wichtigstes Instrument die Facebook-Gruppe. Darin begann der Aufbau unserer treuen, nach Sneakern verrückten Community. Dementsprechend war es naheliegend, die Community mithilfe von Facebook-Werbeanzeigen zu vergrößern.

Ziemlich genau sieben Jahre ist das nun her. Zu der Facebook-Gruppe haben sich zahlreiche unterschiedliche Social-Media-Plattformen gesellt. Auch die Grailify App ist nun mit mehreren Millionen Downloads einer unserer wichtigsten Traffic-Treiber.

Doch eins hat sich bis heute nicht geändert. Die Facebook- und Instagram-Werbeanzeigen sind nach wie vor eine unserer wichtigsten Werbemöglichkeiten. Mithilfe von ziemlich genau 259 unterschiedlichen Werbekampagnen haben wir mittlerweile die magische Grenze von 250.000 Euro an Werbeausgaben auf der Plattform überschritten. Selbstverständlich sind dabei viele Fehler passiert, aber ohne Fehler lernt man bekanntermaßen nur selten dazu. Dir möchte ich heute gerne unsere fünf wichtigsten Learnings auf den Weg geben, damit du dieselben Fehler nicht machst.

Die 5 wichtigsten Learnings im Überblick

1. Das Mysterium der Lernphase
2. Facebook mag es simpel
3. Skalieren ist nicht einfach
4. Dem System Freiheiten einräumen
5. Auf Werbeanzeigen reagieren

1. Das Mysterium der Lernphase

Die Lernphase ist für viele Marketer ein Alptraum. Es ist eine mysteriöse Periode, in der der Facebook-Algorithmus versucht, eine perfekte Balance aus den scheinbar unendlich vielen Variablen zu kreieren. Nicht selten schießen die Conversion-Kosten dabei in astronomische Höhen, sodass man dazu geneigt ist, die Werbekampagne nur wenige Stunden nach dem Launch wieder zu deaktivieren. Wir haben für uns einige wichtige Erkenntnisse aus der Lernphase mitgenommen:

Der Algorithmus benötigt eine gewisse Freiheit. Facebook selbst schlägt 50 „Aktionen“ innerhalb von sieben Tagen vor, wenn man eine neue Kampagne startet. Bewirbt man also, wie in unserem Fall, eine App, so sollte der Algorithmus die Möglichkeit bekommen, innerhalb von sieben Tagen mindestens 50 Downloads zu generieren. Wie genau sind wir damit umgegangen?

1. Ein realistisches Budget setzen

In den meisten Fällen kennst du deinen gewünschten CPO. Wenn du zum Beispiel einen App Download für maximal einen Euro anpeilen willst, dann sollte das Budget der Werbekampagne in einem realistischen Bereich liegen, sodass der Algorithmus effektiv und schnell die Lernphase abschließen kann. 50 bis 100 Euro wären hier wohl realistisch. So begrenzt man auch gleichzeitig den Verlust, den man im schlimmsten Fall erleidet.

2. Weniger ist mehr

Mit den Targeting- und Placement-Möglichkeiten hat der Facebook-Algorithmus bereits viele Auswahlmöglichkeiten, um Werbeanzeigen auszuspielen. Wirft man nun noch zahlreiche unterschiedliche Creatives ins Spiel, erhöht sich die Anzahl der möglichen Tests in der Lernphase exponentiell. Aus diesem Grund beschränken wir uns immer auf maximal drei Werbeanzeigen in einer Werbekampagne.

So können wir einige unterschiedliche Ideen testen, überfordern den Algorithmus jedoch nicht mit unnötig vielen Werbeanzeigen, sodass die Lernphase möglichst schnell und effektiv abgeschlossen werden kann.

3. Set and forget

Dieser Punkt ist der vielleicht schwierigste. Auch wir haben damit anfangs lange gehadert. Nicht selten schießen die Download-Kosten bei einer neuen Werbekampagne, die sich in der Lernphase befindet, in die Höhe und man würde am liebsten die Kampagne sofort deaktivieren. Doch meistens fallen die Preise genauso schnell wie sie gestiegen sind, nachdem die mysteriöse Lernphase beendet wurde.

Es ist wichtig zu wissen, dass manuelle Änderungen an neuen Kampagnen in der Regel dazu führen, dass die Lernphase bloß neu gestartet wird. Daher ist es ratsam, von jeglichen Änderungen bei neuen Werbekampagnen abzusehen.

2. Facebook mag es simpel

Die Performance-Gier hat uns oft dazu getrieben, unnötige Tests zu machen und Lehrgeld zu bezahlen. Wir erreichen mit unserer Werbekampagne durchschnittliche Download-Kosten von 0,60 Euro für einen neuen User? Sehr gut! Schaffen wir es auch, die Zahl auf 0,50 Euro zu optimieren? In der Regel war die Antwort: Nein.

Auf der Suche nach der „perfekten“ Werbekampagne haben wir nicht selten die Erfahrung gemacht, dass wir mit weiteren Tests meistens weitaus schlechter performen, als mit den aktuellen Kampagnen. Die Wahrheit ist: Für unsere zehn wichtigsten Werbekampagnen haben wir allein fast 100.000 Euro ausgegeben. Die restlichen 150.000 Euro verteilen sich auf sage und schreibe 249 Kampagnen.

Wir haben uns als Faustregel gesetzt, nicht mehr als drei Anzeigengruppen pro Kampagne und nicht mehr als vier Creatives pro Anzeigengruppe aktiviert zu haben. So können wir einen gewissen Grad an Übersichtlichkeit behalten.

Außerdem haben wir über die Jahre festgestellt, dass sich die CPA bei Gruppen mit zehn und mehr Creatives nicht signifikant von Anzeigengruppen mit wenigen Creatives unterscheidet. Im Gegenteil, je mehr Creatives gleichzeitig aktiviert sind, desto länger dauert die Lernphase und desto höher sind die Lehrkosten.

3. Skalieren ist nicht einfach

Der Begriff des Skalierens ist in den vergangenen Jahren zu einem Buzzword in der Welt des digitalen Marketings geworden. Jeder will nur noch skalieren. Hört sich ja auch einfach an. Man schafft ein erfolgreiches System und erhält mit doppeltem Input, doppelten Output. In der Realität funktioniert das jedoch nicht ganz so.

Auch unsere Erfahrungen haben gezeigt, dass eine einfache Verdopplung des Werbebudgets nicht gleich eine Verdopplung der Conversions mit sich bringt. Klar, das Gesamtvolumen der Conversions erhöht sich meistens, doch in der Regel bei deutlich höheren Durchschnittskosten. Eine zu starke Erhöhung des Werbebudgets sorgt in der Regel für die Rückkehr der Lernphase. Denn erhöht man das Werbebudget einer Kampagne zu schnell, muss der Algorithmus aufs Neue evaluieren, wie viele Conversions er täglich mit dem nun deutlich höheren Budget erreichen kann. In den vergangenen Jahren haben wir deshalb meist eines der beiden folgenden Skalierungsoptionen genutzt:

1. Vertikales Skalieren

Hierbei erhöhen wir das Kampagnenbudget einer erfolgreichen Kampagne um maximal zehn Prozent an einem gegebenen Tag. Das sorgt dafür, dass die Erhöhung gerade niedrig genug ist, dass eine ungewollte Lernphase nicht getriggert wird. Unweigerlich stößt man bei dieser Methode trotzdem irgendwann auf ihre Grenzen, sodass zum Beispiel die Anzeigefrequenz nach und nach steigt und die Conversion-Kosten somit ebenfalls langsam aber stetig steigen. Aus diesem Grund tendieren wir immer stärker zum horizontalen Skalieren.

1. Horizontales Skalieren

Hierbei werden bestehende und profitable Creatives oder Anzeigengruppen dupliziert und für neue Zielgruppen ausgerichtet. Denkbar sind beispielsweise lookalike Zielgruppen, Retargeting-Zielgruppen, andere demographische Merkmale, Menschen mit anderen Interessen etc. Man erhöht sozusagen das eigene Budget, indem man neue Zielgruppen mit bereits erfolgreichen Werbeanzeigen erforscht.

4. Dem System Freiheiten einräumen

Anfangs haben wir uns regelmäßig über die Zielgruppendefinition den Kopf zerbrochen. Wir haben unzählige Variationen unterschiedlicher Zielgruppen mit unterschiedlichen demografischen Merkmalen, unterschiedlich spezifischen und weniger spezifischen Lookalikes und darüber hinaus noch unzählige Tests gemacht.

Immer wieder sind wir dabei sehr schnell auf ein Problem gestoßen. Das Problem der Anzeigenfrequenz. Kreiert man ultraspezifische Zielgruppen mit wenigen Tausend oder Hunderttausend Menschen, kann anfangs die Performance überdurchschnittlich gut sein, doch die Anzeigen werden sehr schnell an ihr Limit stoßen, da dieselben Menschen immer wieder mit diesen Anzeigen konfrontiert werden. Durch die rasch ansteigende Anzeigenfrequenz sinkt somit schnell die Performance.

Die Lösung? Wir räumen dem System großzügig Freiheiten ein, indem wir die Zielgruppen so gut wie gar nicht einschränken. Lediglich das Geschlecht und das Alter geben wir dem System bei der Erstellung neuer Werbekampagnen vor, alles andere überlassen wir heutzutage in der Regel dem Facebook-Algorithmus. Durch die integrierten Pixel in unserer Website und App hat der Algorithmus eine ziemlich gute Vorstellung von den Grailify Usern.

Nach unserer Erfahrung leidet die Performance absolut nicht, im Gegenteil, die Creatives haben eine längere Lebensdauer und wir sparen enorm viel Zeit.

5. Auf Werbeanzeigen reagieren

Die Kampagne hat erfolgreich die Lernphase überstanden, die Performance ist zufriedenstellend und man kann die Kampagne langsam, aber sicher skalieren. So wünscht man sich eine Werbekampagne. Nach und nach verschlechtert sich jedoch die Performance ohne einen ersichtlichen Grund.

Lange haben wir einfach nur in der Werbekampagne nach den Gründen gesucht. Oft dabei vergeblich mit den Einstellungen oder den Creatives hantiert. Doch eine Sache haben wir viel zu lange übersehen: Werbeanzeigen auf Facebook und Instagram sind wie herkömmliche Posts, das heißt Menschen reagieren auf und kommentieren auch diese Anzeigen!

Leider sind diese Kommentare nicht selten negativ oder sogar komplett irrelevant und unter der Gürtellinie. Herzlich willkommen in der Welt der sozialen Netzwerke. Wir haben leider erst spät erkannt, dass auch Werbeanzeigen eine Moderation benötigen und durch Reaktionen auf positive und negative Kommentare auch die Performance einer Werbekampagne durchaus verbessert werden kann.

Fazit

Ich hoffe, auch du konntest durch unsere eigenen Learnings einige neue Erkenntnisse für deine Werbekampagnen gewinnen. Mir ist es wichtig zu verdeutlichen, dass dies unsere eigenen Erfahrungen sind. Dieser Artikel ist nicht als Blaupause für alle Werbekampagnen zu verstehen, sondern eher ein Anreiz, über die eigenen Maßnahmen nachzudenken.