Performance Max Kampagnen mithilfe von Skripten optimieren (2024)

Im Ecommerce spielen Shopping Anzeigen eine wichtige Rolle. Mit 89 % nutzen ein Großteil der Händler Performance Max-Kampagnen (Quelle: Tinuiti – Benchmark Report Q1 2024). Und das mit gutem Grund: Mit Performance Max (PMax) bietet Google Werbetreibenden die Möglichkeit, ihre Anzeigen nahtlos über verschiedene Kanäle hinweg zu platzieren, darunter Google Search, Shopping, Display, YouTube, Gmail, Discover und Maps. Durch den Einsatz von Automatisierung und maschinellem Lernen wird die Auslieferung der Anzeigen basierend auf den Conversion-Zielen optimiert, was die Chance erhöht, hochwertige Kunden zu erreichen. 

Jedoch bringt diese Automatisierung auch gewisse Nachteile mit sich. Werbetreibende haben weniger Kontrolle über spezifische Details wie die Auswahl/ den Ausschluss der Keywords oder die genaue Platzierung der Anzeigen. Diese Einschränkungen können für einige Unternehmen problematisch sein, die eine feinere Abstimmung ihrer Werbestrategien bevorzugen. Auf dem Markt gibt es mehrere Google Ads Skripte, die bei den genannten Nachteilen unterstützen können. In diesem Blogbeitrag konzentrieren wir uns auf die (aus unserer Sicht) wichtigsten Google Ads Skripte (Stand Juli 2024) und zeigen, wie sie Ihnen helfen können, mehr Kontrolle und Effizienz in Ihren PMax-Kampagnen zu erreichen.

Mangelnde Transparenz und Insights in Performance Max Kampagnen

Ein bedeutender Nachteil von PMax ist die fehlende Transparenz bei der Budgetverteilung und der Einblicksmöglichkeit in die Performance über verschiedene Kanäle. Nutzer können nicht nachvollziehen, wie viel Budget in Suche, Display, YouTube und Shopping fließt. Diese Intransparenz erschwert die Kontrolle und Optimierung der Kampagnen erheblich. Abhilfe schafft hier ein PMax Performance Script von agencysavvy.

Mit diesem Skript ist es nicht nur möglich, Budgets zu kontrollieren, sondern auch Metriken wie Conversions, Conversion-Wert und ROAS kanalübergreifend darzustellen. Dadurch ergeben sich viele Optimierungsmöglichkeiten. Wenn Sie zum Beispiel feststellen, dass der Shopping-Kanal gut läuft, aber die Display-, Video- und Such-Kanäle hinterherhinken, können Sie verschiedene Strategien anwenden. 

Dazu gehören:

• die Erstellung von Shopping-only PMax-Kampagnen,
• das Optimieren von Creatives und Anzeigentexten, 
• die Aufteilung der PMax-Kampagnen,
• das Überarbeiten oder anders Segmentieren von Asset-Gruppen,
• die Optimierung der Zielgruppensignale,
• sowie das Durchführen von A/B-Tests. 
  
  

Eingeschränkte Kontrolle über die beworbenen Produkte in PMax Kampagnen

PMax Kampagnen nutzen die Algorithmen von Google und maschinelles Lernen, um Entscheidungen darüber zu treffen, welche Produkte beworben werden sollen. Die Automatisierung bietet den Vorteil, dass große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet werden, was die Entscheidungsfindung effizienter macht. Allerdings kann der Mangel an spezifischer Kontrolle über die beworbenen Produkte dazu führen, dass Budgets auf weniger priorisierte Produkte verteilt werden.

Herausforderungen der Automatisierung

Ein zentrales Problem ist der Fokus des Google Algorithmus auf die Maximierung der Gesamteffizienz und kurzfristigen Leistung, basierend auf Nutzerverhalten und historischen Daten. Dies kann im schlimmsten Fall dazu führen, dass Produkte mit guter Performance überproportional viel Budget erhalten, während andere mit Bestseller-Potenzial als „Zombies“ im System bleiben. Um dem entgegenzuwirken, stellen wir Ihnen ein Skript vor, das Ihre Produkte innerhalb eines festgelegten Zeitraums (z.B. 30 Tage) überprüft und alle Produkt-IDs exportiert, die festgelegte Kriterien erfüllen (z.B. weniger als 50 Impressionen). Diese IDs werden in eine Google-Tabelle exportiert, die als Subfeed genutzt werden kann, um Zombie-Produkten das Custom Label „Zombie“ zuzuweisen. Sobald die Produkte mit diesem Custom Label versehen sind, können sie in den Produkt- und Eintraggruppen der jeweiligen Kampagne einfach angesteuert werden.

Flowboost Labelizer: Granulare Performance-Analyse

Ein weiteres hilfreiches Skript ist der Flowboost Labelizer, das speziell für etwas größere Google Ads Accounts mit umfangreichen Daten entwickelt wurde. Dieses Skript ermöglicht eine granularere Einteilung der Produktperformance in Kategorien wie:

• Over Index: Überdurchschnittliche Performance
• Index: Durchschnittliche Performance
• Under Index: Unterdurchschnittliche Performance
• No Index: Nicht genügend Daten

Im Skript können Sie Ihren Ziel-ROAS, die gewünschte Conversion-Rate, den Zeitraum und eine Mindestanzahl an Impressionen definieren, die erforderlich sind, damit ein Produkt in eine Kategorie aufgenommen wird. Auch die einzelnen Index-Kategorien lassen sich anpassen. 

Hier sehen Sie ein Beispiel aus einem realen Konto:

Die Auswertung des Skripts liefert interessante Ergebnisse:

• 10 % der Produkte sind für 86 % des Conversion-Werts verantwortlich.
• Google gibt 46 % des Budgets für Under-Index-Produkte aus. 
• Rund 63 % der Produkte sind Under-Index-Produkte. 
• 21 % der Produkte sind No-Index-Produkte.
  
  

Auf Basis dieser Daten können verschiedene Optimierungen vorgenommen werden:

Suchbegriff-Insights für Performance Max-Kampagnen

Wenn es um die Analyse von Suchbegriffen geht, hat Standard Shopping einen klaren Vorteil gegenüber Performance Max. Während Standard Shopping Ihnen einen detaillierten Suchbegriffe-Bericht liefert, gruppiert PMax diese nur in Suchkategorien und lässt wichtige Metriken zu genauen Suchbegriffen außen vor. Hier kommt ein weiteres Google Ads Skript von Mike Rhodes ins Spiel. Das Skript erstellt in einem Google Spreadsheet eine Übersicht der Suchbegriffe, sodass Sie wichtige Kennzahlen wie Klicks, Impressionen, Conversions und den Conversion-Wert auf einen Blick erfassen können. So erhalten Sie nicht nur wertvolle Einblicke in die Performance Ihrer Kampagnen, sondern können auch gezielte Optimierungsmaßnahmen ergreifen. Identifizieren Sie, welche Suchbegriffe gut funktionieren und welche möglicherweise als negative Keywords ausgeschlossen werden sollten.

Die aktuelle Version 4 des Skripts (Stand Juni 2024) finden Sie hier.

Probleme durch hohen Brand Traffic in Performance Max-Kampagnen: Verzerrte Daten, ineffiziente Budgetnutzung und eingeschränktes Wachstum

Brand Traffic kann die Performance-Daten verzerren, da Markenkampagnen in der Regel eine höhere Conversion-Rate und einen niedrigeren Cost-per-Click (CPC) haben. Das könnte den Eindruck erwecken, dass die Kampagne insgesamt sehr erfolgreich ist, obwohl ein Großteil der Performance auf bestehende Markenbekanntheit zurückzuführen ist. Wenn ein Großteil des Budgets für Brand Traffic ausgegeben wird, bleibt weniger Budget für die Akquisition neuer Kunden übrig. Das Ziel einer Performance Max-Kampagne sollte es sein, sowohl bestehende als auch neue Kunden zu erreichen. Ein Ungleichgewicht kann dazu führen, dass potenzielle Wachstumschancen ungenutzt bleiben. 

Das Skript von Smarter Ecommerce (smec) fokussiert sich insbesondere auf den Brand Traffic innerhalb der Performance Max-Kampagnen. Es identifiziert und analysiert die Suchbegriffe, die speziell auf markenbezogene Anfragen abzielen, was in den standardmäßigen Google Ads Berichten oft unzureichend dargestellt wird. Zum Beispiel konnte smec mithilfe des Skriptes und einiger Tests den Brand-Traffic einer PMax Kampagne deutlich reduzieren.

Hier können Sie den Brand Traffic ihrer eigenen PMax-Kampagnen überprüfen.

Fazit

Die Optimierung von Performance Max-Kampagnen ist für Ecommerce-Händler entscheidend, um die Effizienz und Rentabilität ihrer Werbung zu maximieren. Trotz der Vorteile, die Automatisierung und maschinelles Lernen bieten, bringen diese Kampagnen auch Herausforderungen mit sich, insbesondere hinsichtlich der Kontrolle und Transparenz. Durch gezielte Maßnahmen können Unternehmen jedoch ihre Kampagnenstruktur verbessern, gezielte Insights gewinnen und letztendlich die Performance steigern. Eine strategische Herangehensweise, gepaart mit den richtigen Tools, ermöglicht es, das volle Potenzial auszuschöpfen und sowohl bestehende als auch neue Kunden effektiv zu erreichen.

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