In der Online-Mediaplanung wird die Rückkanalfähigkeit des Internet gerne genutzt, um die Effizienz von Werbekampagnen zu steigern – beispielsweise durch immer ausgefeiltere Targeting-Verfahren oder durch ein Frequency Capping. Zusätzlich zur Effizienzsteigerung von Kampagnen im Gesamten bietet sich durch diesen Rückkanal aber auch die Möglichkeit, die Effektivität einzelner Werbemittel zu steigern. Mit anderen Worten: Nicht nur der ROI einer Kampagne auf aggregierter Ebene kann gesteigert werden, sondern auch die Wirkung einzelner Ads. Diese Möglichkeiten werden meiner Meinung nach derzeit (insbesondere bei Display-Ads) viel zu selten genutzt - und wenn, dann eher sporadisch statt strategisch. Ich habe versucht, zwei erfolgversprechende Strategien systematisch zusammenzufassen und freue mich auf Feedback.

Die beiden Strategien, die ich in diesem Beitrag zur Optimierung von Online-Werbemitteln vorschlage, werden derzeit oft zur Steigerung der Conversion-Rate von Landing-Pages eingesetzt. Erstens werden sie aber (noch) relativ selten miteinander kombiniert; zweitens lassen sich diese Strategien zur Optimierung von Online-Werbemitteln im Allgemeinen anwenden (z.B. auf Display-Werbung). Diese beiden Strategien sind (tataah…): Die Steigerung der Reaktivität und die Steigerung des Individualisierungsgrades.

Natürlich gibt es weitere Möglichkeiten, Online-Werbemittel zu optimieren – beispielsweise durch qualitative Verfahren. Wenn ihr weitere Ideen habt, hinterlasst gerne einen Kommentar!

Steigerung der Reaktivität: Testing

Unter “Reaktivität” verstehe ich, dass der Werbetreibende darauf reagiert, wie Nutzer auf ein bestimmtes Werbemittel reagieren (sozusagen eine Reaktion zweiten Grades ). Im einfachsten Fall reagiert der Werber gar nicht: Er liefert eine statische Kampagne aus und evaluiert im besten Fall im Anschluss anhand der Nutzerreaktionen, wie erfolgreich seine Creatives waren. Daraus versucht er, Learnings für die nächste Kampagne zu generieren – was in der Regel aber schwierig ist, weil er meistens nicht genau weiß, worauf der Erfolg oder Misserfolg seiner Werbemittel zurückzuführen ist.

Gerade, wenn man nicht weiß, welche Merkmale eines Werbemittels über Erfolg oder Misserfolg bestimmen, weil man hierzu bisher nur wenig Forschung betrieben hat (z.B. in Form von Pre-Tests oder Meta-Analysen), bieten sich Feldexperimente an – gemeinhin als Ad Testing bezeichnet. (Allerdings werden auch qualitative Verfahren wie Usability-Tests als “Testing” bezeichnet - eine sehr gute einführende Gegenüberstellung im Usability-Kontext hat Moritz Habermann geschrieben. Jonathan Mendez zeigt, wie das Prinzip des quantitativen Testing, um das es in diesem Beitrag geht, erfolgreich auf die Optimierung von AdWord-Anzeigen angewandt werden kann. Newbies sollten sich außerdem mit der Unterscheidung zwischen Varianten-Testing bzw. A/B-Testing und multivariatem Testing vertraut machen.)

Ad-Testing ist nicht nur dann eine sehr erfolgversprechende Strategie, wenn man keine gesicherten Vorannahmen über die Wirkungsweise von Werbemitteln hat, sondern auch dann, wenn sich diese Wirkungen in einem dynamischen Werbeumfeld ständig verändern und damit die bisherigen Annahmen ihre Gültigkeit verlieren – also: immer. So verändern sich das Nutzerverhalten (z.B. durch Gewohnheitseffekte) und die Werbeaktivitäten der Wettbewerber am laufenden Band.

Stufen der Reaktivität

Die Reaktivität von Werbemitteln lässt sich praktisch stufenlos steigern – ich habe beispielhaft zwei Stufen herausgegriffen. Wie weit ein Werbetreibender den Reaktivitätsgrad seiner Kampagne steigern kann, hängt vor allem von der Anzahl der Ad-Impressions ab: Je mehr Ad-Impressions, desto höher die mögliche Reaktivität.

• Generiert ein Werbemittel niedrige bis mittlere Impression-Zahlen, macht ein Ad-hoc-Testing Sinn. Dabei wird zu Beginn der Kampagne ein Testing durchgeführt. Nach Ende der Testphase wird nur mehr das als optimal ermittelte Werbemittel ausgeliefert.
• Erzielt ein Werbemittel viele Impressions, kann ein iteratives Testing eingesetzt werden. Dabei werden mehrere Testphasen aneinander gereiht und das Werbemittel wird ständig weiter optimiert.

Voraussetzungen

Damit ein Ad-Testing implementiert werden kann, muss vor allem eine Voraussetzung erfüllt sein: Der Werbetreibende benötigt ein Echtzeit-Reporting über die Nutzerreaktionen auf das Werbemittel – und das natürlich auf Basis relevanter Kennzahlen. Im einfachsten Fall dient die Klickrate als Kennzahl. Das macht vor allem bei Performance-Werbung Sinn. Schwierig ist die Implementierung eines Testing-Verfahrens bei Werbemitteln mit Branding-Zielen: Hier könnte theoretisch eine parallele Nutzerbefragung relevante Kennzahlen liefern – diese Daten sind jedoch in der Praxis kaum in Echtzeit zu gewinnen. Ein Testing bei Branding-Kampagnen ist damit faktisch nur dann möglich, wenn die Kampagne relativ lange läuft.

Update: Die erste Fortsetzung dieses Beitrags ist fertig.