In Verbindung mit der Customer Journey und Attributionsmodellen wird Machine Learning bei Google AdWords immer wichtiger. Das Kaufverhalten der Kunden zu analysieren und zu verstehen, ist ein wichtiger Faktor für die Wirkungsweise von Werbung im Internet.
Automatisierungsprozesse sind dabei eine hilfreiche Möglichkeit, das Kundenverhalten besser zu deuten und auf effiziente Art Neukunden zu gewinnen. Bei Google AdWords können Sie mit Machine Learning und den dazugehörigen Smart-Bidding-Prozessen von automatisch erstellten und zielgruppenorientierten Werbeanzeigen profitieren.
Was ist Machine Learning?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Artificial Intelligence (AI). Dabei handelt es sich um Maschinen und Computer, die mithilfe von mathematischen Techniken Wissen generieren, das sie aus eigenen Erfahrungen ermitteln. Programme sind demnach in der Lage, aus den gegebenen Daten zu lernen und Handlungen, Ereignisse sowie Informationen vorherzusagen. Es gibt viele konzeptuelle, methodische und theoretische Ansätze von Machine Learning. Ein bekanntes Konzept ist heute die Spracherkennung von Apple oder Google. Aufgrund der Tonation, dem Klang der Stimme und den gegebenen Informationen versuchen Siri, Cortana, Google und Co. das Verhalten von Usern zu interpretieren und die besten Antworten zu geben. Aber auch simplere Dinge wie beispielsweise ein Spam-Filter im E-Mail-Account basiert auf dem Prinzip des maschinellen Lernens. Jahrelang stagnierte die Entwicklung des maschinellen Lernens. Erst mit der Möglichkeit, Daten parallel in GPUs (Grafikprozessoren) zu verarbeiten kam der Durchbruch.
Machine Learning bei AdWords
Die Grundlage des maschinellen Lernens bei Google AdWords bilden die Nutzerdaten. Mit intelligenten Algorithmen wird ermittelt, wie Nutzer agieren und warum sie bestimmte Aktionen eher vollziehen als andere. Daraufhin werden die Nutzerdaten analysiert und durch Klassifikatoren geordnet. Mit der Zeit lernt die Maschine Muster zu finden und leitet die Vorhersagen durch Programme weiter. Das Machine Learning ist ein kontinuierlicher Lernprozess. Je mehr das Programm lernt, desto exakter werden die Vorhersagen, die getroffen werden. Ziel von Google ist es, das bestmögliche Nutzererlebnis zu bieten. Um das Ziel zu bedienen, müssen Handlungen von Menschen perfekt gedeutet und interpretiert werden. Die Auswertung komplexer Kaufprozesse ist deshalb ein wichtiger Faktor bei Google. Dazu passt auch das derzeitige Motto der letzten Entwicklerkonferenz von Google: AI first!
Machine Learning durch Smart Bidding
Durch das Verknüpfen von Informationen und nutzerbasierten Daten ist es möglich, das Werbebudget noch effizienter und zielgerichteter einzusetzen. Mittels Smart Bidding können optimierte Gebotsstrategien genutztund aufwändige Berichte erstellt werden. Innerhalb des maschinellen Lernens verbindet Google die Algorithmen der Produkte AdWords und Double Click. So wird das optimale Gebot ermittelt und zeitgleich der bestmögliche Conversion-Wert erreicht. Für die Berechnung werden z.B. u.a. das Endgerät des Kunden und der Aufenthaltsort ermittelt. Weitere Signale sollen zukünftig ebenfalls eine Rolle spielen. Durch diese Strategie werden Nutzern nur die für sie relevanten Anzeigen dargestellt.
