AdWords Heat Maps: Dieses Script erleichtert dir die Optimierung für verschiedene Devices

Den richtigen Klickpreis für jedes Keyword zu jeder Tageszeit in AdWords zu finden ist ohnehin eine Herausforderung. Die Unterscheidung in Desktop, Tablet und Mobile fügt eine neue Ebene hinzu. Seit einigen Monaten gibt es in AdWords die Gebotsanpassung auch für Tablets. In der Sache absolut logisch, wohl die meisten Websites sehen in der Analyse deutliche Unterschiede im Nutzerverhalten je nach Gerät.

Brainlabs hat nun eine verbesserte Version des Heat Map-Scripts vorgestellt, dass dir je nach Device und Tageszeit die optimale Gebotsanpassung liefert. Ein Template und eine genaue Anleitung, wie du es einrichtest, findest du bei Search Engine Land. Wir haben das Script für euch getestet.

Heat Map-Script deckt Potentiale auf

Das Script analysiert deinen AdWords Account automatisch und erstellt schicke Heat Maps in Google Drive. Diese Heatmaps zeigen zum Beispiel die Verteilung der Klicks, Impressionen, Conversions, Conversions / Klick und einige weitere jeweils für Desktop, Tablet und Mobile.

Spannend sind die Bid Modifier Heatmaps. Sie zeigen, an welchen Wochentagen zu welcher Uhrzeit höhere bzw. niedrigere Gebote sinnvoller wären. Dabei konzentriert sich das Script auf die Conversionrate. Ungewöhnliche Ausreißer werden korrigiert, sodass sich Trends erkennen lassen.

Im Idealfall kommt anschließend ein weiteres Script zum Einsatz, dass deine Gebotsanpassungen anhand dieser empfohlenen Bid Modifier-Tabellen stündlich aktualisiert.

Allerdings benötigt das Heat Map-Script einen Analysezeitraum von mindestens sechs Wochen, um genügend Daten pro Wochentag auszuwerten und mindestens 1500 Conversions.

Device Bid Modifier Heat Maps

Rote Bereiche stellen Uhrzeiten dar, zu denen die Conversionrate eher gering ist und der CPC nach unten korrigiert werden sollte. Grüne Bereiche hingegen bergen Potential; hier sollte der Klickpreis erhöht werden.

Interessant sind vor allem die Unterschiede zwischen den Geräten. Während die Desktop Heatmap verhältnismäßig wenig auffällige Bereiche zeigt, haben Mobile und vor allem Tablet noch deutlichen Optimierungsbedarf.

Das Wochenende ist in diesem Fall besonders für den Desktop interessant. Hier könnte ein höheres Gebot sinnvoll sein. Tablets dagegen scheinen am Wochenende eher in den Abendstunden zum Kauf genutzt zu werden.

Multi-Channel-Conversions bleiben außen vor

Das Script achtet allerdings nicht auf Multi Channel-Conversions. Geht es um direkte Verkaufskampagnen und ist die durchschnittliche Pfadlänge zum Kauf sehr kurz, zeigt es sicherlich interessante Optimierungsmöglichkeiten auf. Vorausgesetzt, du hast im Analysezeitraum mindestens 1500 Conversions erzielt.

Sprechen deine Kampagnen aber alle Phasen des Kaufprozesses an, kannst du mit diesem Script Gefahr laufen, wichtige erste Kontaktpunkte zu verlieren.

Im obigen Beispiel geht es um eine überwiegend informative Website, die zusätzlich auch Eventtickets verkauft. Viele Besucher informieren sich nur und kommen erst später zum tatsächlichen Kauf zurück.

Ähnlich sieht es in der Reisebranche aus, in der 15 und mehr Kontaktpunkte vor der Buchung ziemlich normal sind. Mobile und Tablet werden gern zur Information genutzt, die Buchung findet aber immer noch überwiegend am Desktop statt.

Im eCommerce kommen laut des State of Mobile Commerce Reports von Criteo (2015) bei fast 50 Prozent der Transaktionen mehrere Geräte zum Einsatz

Unterschiedliche Phasen der Customer Journey

Kampagnen, die auf frühe Phasen der Customer Journey ausgerichtet sind, können mit diesem Script nur bedingt analysiert und optimiert werden. Zwar lohnt sich ein Blick auf die Heatmaps, um klickstarke Wochentage und Uhrzeiten für die verschiedenen Geräte auszuwerten, aber die direkte (last click) Conversionrate dieser Kampagnen wird ihrem tatsächlichen Einfluss selten gerecht.

Der Device Bid Modifier ist deshalb vor allem in direkten Verkaufskampagnen sinnvoll. Allerdings sind die notwendigen 1500 Conversions für solche Kampagnen in der Praxis ziemlich sportlich. Zumal saisonale Unterschiede unbedingt einbezogen werden müssen. Ein Reiseunternehmen kann zum Beispiel nicht das gesamte Jahr analysieren, da die Hauptbuchungszeiten die Ergebnisse stark verfälschen würden.