Obwohl die meisten Marketingfachleute noch nicht genau wissen, wie intelligente Maschinen - namentlich Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) - die Werbung beeinflussen werden, glauben die meisten, dass das Potenzial vorhanden ist, die Branche zu revolutionieren.
In einer kürzlich durchgeführten Studie zu diesem Thema haben Vermarkter einige der Möglichkeiten aufgelistet, wie KI ihnen hilft
Das sind sicherlich fantastische Ergebnisse für Vermarkter/innen, die mit einer sich ständig weiterentwickelnden Landschaft von Konkurrenten konfrontiert sind, die versuchen, Marktanteile zu erobern und Kunden zu gewinnen, wann und wie auch immer sie können.
Die richtigen negativen Schlüsselwörter sind der Schlüssel für suchmaschinengestützte Werbung
Wenn es um Paid-Search- und Retail-Media-Werbung geht, ist einer der wichtigsten Aspekte, den Praktiker/innen genau verwalten müssen, ihre Keyword-Listen.
Das kann für manche Vermarkter/innen eine ziemlich mühsame Aufgabe sein, weil die Konten von Unternehmen so viele Keywords enthalten können. Es ist keine Seltenheit, dass diese Programme aus Tausenden von Keywords bestehen - wenn nicht sogar aus Zehn- oder Hunderttausenden oder in extremen Fällen sogar aus Millionen von Keywords. In Anbetracht der vielen anderen Kampagnenelemente, die Suchmaschinenvermarkter/innen pflegen müssen, kann die Verwaltung großer Keyword-Listen unhandlich und schwierig sein, den Überblick zu behalten.
Auch wenn es für den Erfolg von Paid Search und Retail Media wichtig ist, herauszufinden, auf welche Keywords du bieten solltest, besteht eine der besten Optimierungstaktiken manchmal darin, negative Keywords zu verwenden, um sicherzustellen, dass die falschen Keywords dein Budget nicht verschwenden. Das kann in diesem Kanal ziemlich oft vorkommen, weil die die Art und Weise, wie Übereinstimmungen funktionieren um ein weites Netz auszuwerfen und sicherzustellen, dass Marken Verbraucherinnen und Verbraucher erreichen, die sich für ihre relevanten Suchbegriffe interessieren, ohne dass sie alle möglichen Varianten berücksichtigen müssen, die ein einzelner Nutzer bei der Abfrage einer Suchmaschine verwenden könnte.
Eine Tierfuttermarke könnte z. B. auf Hundefutter bieten, ohne jede Kombination der Hunderte von bekannten Hunderassen durchgehen zu müssen, z. B.Dobermann-Hundefutter, Boxer-Hundefutter, Dalmatiner-Hundefutter usw.
In diesem Fall funktioniert die Suche nach dem Wort "broad/phrase match" sehr gut. Aber wie wäre es, wenn ein Online-Lebensmittelgeschäft, das frisches Obst und Gemüse liefert, in der Regel Äpfel verkaufen würde . Da Apple auch ein Unternehmen ist, würde die Verwendung von Negativen wie "-computer", "-tablet" und "-phone" dafür sorgen, dass der Lebensmittelladen nicht in die Suche nach MacBooks, iPads oder iPhones einbezogen wird. Wenn du mit deinen Lebensmittelanzeigen bei diesen Suchanfragen auftauchst, könnte das dein Budget für Klicks von Leuten verschwenden, die sich zwar für das Thema interessieren, aber nicht konvertieren, weil sie gar nicht das gesucht haben, wonach sie in der Suchmaschine gesucht haben. Schlimmer noch: Wenn du in zu vielen irrelevanten Suchanfragen auftauchst, kann das problematische Auswirkungen auf deine Klickrate haben. Das kann sich negativ auf die Qualitätsbewertung deines Programms auswirken und deine Fähigkeit beeinträchtigen, bei tatsächlich relevanten Suchanfragen genauso oft zu erscheinen.
Der Hilfe-Artikel von Google Search Ad zu diesem Thema schließt sich diesem Rat an:
"Der Schlüssel zu einer zielgerichteten Kampagne liegt in der Auswahl der Nicht-Ziele. Wenn du negative Suchbegriffe für Suchkampagnen auswählst, achte auf Suchbegriffe, die deinen Suchbegriffen ähnlich sind, aber Kunden ansprechen, die nach einem anderen Produkt suchen. Nehmen wir zum Beispiel an, du bist Optiker und verkaufst Brillen. In diesem Fall könntest du negative Keywords für Suchbegriffe wie "Weingläser" und "Trinkgläser" hinzufügen.
Herauszufinden, auf welche Begriffe du bieten sollst, ist eine wichtige Aufgabe des Suchmaschinenmarketings, aber dann negative Schlüsselwörter einzubauen, um deine Anzeigenschaltung besser zu kontrollieren, ist eine fortgeschrittene Taktik, die viele, viele Stunden tiefgehender Analyse erfordern kann, um richtig zu sein.
Die KI-gestützte Suchbegriffsanalyse von Skaihilft Marketern, Zeit und Geld zu sparen
Intelligente Maschinen können nicht alles tun, was Menschen können, aber einige Dinge können sie wirklich gut - zum Beispiel Muster in großen Datensätzen in Sekundenschnelle erkennen. In dieser ersten Ära der intelligenten Maschinen im Marketing sind es die Bereiche Mustererkennung und Datenanalyse, in denen sie den Praktikern am meisten helfen können.
Skai hat jetzt eine neue KI-gestützte Funktion, mit der Vermarkter von Such- und Einzelhandelsmedien herausfinden können, wo sie negative Keywords einsetzen können, um die Budgetverschwendung für die am wenigsten wertvollen Suchanfragen zu verringern. Durch ein proprietäres Data-Mining-Verfahren vergleicht die Technologie von Skaidie Leistung von Keyword-Kombinationen, um Suchpraktikern Vorschläge für die mögliche Verwendung negativer Keywords zu machen.
Nimm zum Beispiel ein Unternehmen, das Vitamin-E-Öl verkauft. Die Anwendung von broad/phrase match auf den Begriff Vitamin-E ist sehr sinnvoll, um so viele Suchanfragen wie möglich zu erfassen. Einige Verbraucher, die nach Vitamin-E suchen, sind zwar offen für das Öl, aber sie konvertieren vielleicht nicht, weil sie Pillenformen wie Kapseln, Softgels und Tabletten bevorzugen. Basierend auf der Leistung dieser Begriffe kann die KI-Funktion von SkaiDaten finden, die nahelegen, dass die Marke diese Begriffe zu ihren negativen Keyword-Listen hinzufügen sollte, um zu vermeiden, dass sie in diesen spezifischen Suchanfragen der Nutzer erscheinen.
Nur weil du Vitamin-E verkaufst, heißt das nicht, dass du in jeder Vitamin-E-Suche auftauchen willst.
So großartig KI auch sein mag, Marketingspezialisten zögern vielleicht noch ein wenig, den eigentlichen Entscheidungsprozess an Maschinen zu übergeben. Die Suchbegriffsanalyse von Skainimmt die Änderungen nicht für die Praktiker/innen vor, sondern schlägt Begriffe vor, die sie selbst untersuchen können, damit die Marketer/innen selbst Änderungen vornehmen können.
Solche Erkenntnisse aufzudecken, würde manuell viel Zeit in Anspruch nehmen (Stunden über Stunden), und weil es wie die Suche nach einer Nadel im Heuhaufen ist, würde es selbst dem erfahrensten Suchanalysten leicht entgehen.
Auch die Paid Search kann kanalübergreifend von der Keyword-Performance der Einzelhandelsmedien lernen und umgekehrt.
Die Suchbegriffsanalyse kann die Keyword-Performance von Amazon Advertising als Teil der Analyse für Search Marketer untersuchen, aber auch die Google Keyword-Performance als Teil der Analyse für Retail Media Marketer nutzen, um sie in ihren Amazon Advertising Kampagnen zu verwenden. Dieses Sammeln von Erkenntnissen von einem Kanal zum anderen ist eine wirklich einzigartige Funktion, die nur ein Partner wie Skai bieten kann, der sowohl mit Google als auch mit Amazon Advertising verbunden ist.
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Skai ist seit mehr als 15 Jahren eine Plattform für bezahlte Suche, soziale Werbung und Einzelhandelsmedien für die größten Marken und Agenturen der Welt, um ihr Marketing zu verwalten.
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