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Google warnt auch davor, dass sich ein zu enges Targeting negativ auf die Kampagnenleistung auswirken kann. Der Algorithmus nutzt verschiedene Signale, darunter das Nutzerverhalten und die Inhalte der Landingpage, um die Conversions zu optimieren. Eine Verengung des demografischen Spektrums kann den Traffic und die Konversionsraten verringern.
Demand-Gen-Kampagnen (Kampagnen, die sich auf die Generierung von Nachfrage konzentrieren) zielen darauf ab, Interesse und Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen zu wecken. Durch präzises Targeting und Werbeoptimierung erreichen sie potenzielle Kunden bereits in frühen Phasen des Kaufprozesses, erhöhen so die Markenbekanntheit und bereiten sie auf zukünftige Einkäufe vor.
Auch andere Plattformen haben kürzlich Änderungen beim Targeting angekündigt – LinkedIn hat Lookalike Audiences abgeschafft, während Meta in die entgegengesetzte Richtung gegangen ist. Er empfiehlt Unternehmen, bei der Erstellung einer Kampagne Lookalike Audiences zu verwenden und sich von einem präzisen Targeting zu verabschieden.
Änderungen in Gen Campaigns
1. Ausrichtung auf Alter und Geschlecht:
Werbetreibende können die Sichtbarkeit ihrer Anzeige auf bestimmte Alters- und Geschlechtsgruppen beschränken. Diese neue Option ist in die optimierten Targeting-Einstellungen von Demand Generation-Kampagnen integriert.
2. Flexible Targeting-Optionen:
Werbetreibende können sich je nach Kampagnenziel und Zielgruppenanforderungen für uneingeschränktes oder eingeschränktes Targeting entscheiden. Auf diese Weise können Marketer ihre Strategien besser auf bestimmte Geschäftsziele abstimmen.
Effektiver Einsatz von Targeting
Für E-Commerce-Unternehmen ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen präzisem Targeting und Kampagnenleistung zu finden. Das Update bietet die Möglichkeit, Kampagnen genauer an die Geschäftsziele anzupassen, erfordert aber auch eine sorgfältige Überlegung, um sicherzustellen, dass die Zielgruppenbeschränkung das Erreichen der gewünschten Ergebnisse nicht gefährdet.
Die neue Funktion ist ein weiterer Schritt, um Werbetreibenden die Möglichkeit zu geben, ihre Kampagnen mit fortschrittlichen Google-Targeting-Tools besser anzupassen und gleichzeitig die Vorteile der Optimierung des maschinellen Lernens zu nutzen.
