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Durch die vermehrte Nutzung von Smartphones hat sich der Kaufprozess nachhaltig geändert. Nicht nur Online-Käufe werden durch Google Anzeigen vorbereitet und realisiert, sondern auch Offline-Käufe. Google bietet die Funktion, mit der ein Ladenbesuch in direkten Zusammenhang mit dem Klick auf eine Anzeige gestellt wird – die Ladenbesucher-Conversion.
Diese Conversion Art wurde in Form einer Beta schrittweise Anfang 2018 in die Google Ads Welt eingeführt. Seit Herbst 2018 stehen die Ladenbesucher allen Google Ads Nutzern zur Verfügung, die die Voraussetzungen erfüllen. Dabei wird gemessen, ob ein Nutzer, der über eine Google Anzeige auf eine Website gelangt, danach tatsächlich in den Laden geht.
Diese Conversion Art misst also ob ein potenzieller Kunde aufgrund einer Google Anzeige sich dafür entscheidet, in den Laden zu gehen. Gold wert also.
Wie so häufig lässt sich Google hier nicht die Karten schauen. Laut Google basieren die Daten auf “anonymen, zusammengefassten Statistiken.“ Dabei betrachtet Google zwei Datenbanken.
Zum einen werden Standortdaten von allen Nutzern gemessen, die bei Google angemeldet sind und ihren Standortverlauf mit Google teilen.
Zum anderen werden User in das Webprotokoll aufgenommen, die durch Klicks auf Google Anzeigen gespeichert werden.
Beide Listen werden gegeneinandergehalten, um einen „Match“ zwischen diesen Personengruppen zu errechnen. Daraus werden anonyme Statistiken erstellt, wie viele Personen innerhalb von 30 Tagen einen Shop besucht haben, nachdem Sie auf eine Anzeige von Google geklickt haben.
Wichtig ist hierbei, dass die Zahl der erfassten Personen in diesem Zeitraum groß genug sein muss, um die Datenschutzfilterung zu überstehen.
Zunächst ist neben einem Google Ads Konto ein Google MyBusiness Konto notwendig. Hier müssen mindestens 90% der verknüpften Standorte bestätigt sein.
Das Google MyBusiness Konto muss via Standorterweiterung mit dem Google Ads Konto verbunden sein (mehr Informationen dazu hier). Des Weiteren reicht ein einzelner Google My Business Standort bereits aus. Als weitere Grundvoraussetzung ist ein Mindestmaß an Anzeigenklicks und realen Ladenbesucher erforderlich.
Google gibt hierzu leider keine genauen Zahlen an. Wir von Smarketer schätzen aufgrund unserer Erfahrung, dass 5000 Klicks in den letzten 30 Tagen im Suchnetzwerk (inkl. Google Shopping) ausreichen. Die Voraussetzungen im Displaynetzwerk sind deutlich höher. Hier benötigen Sie Millionen Klicks und mehrere Standorte, um auch Ladenbesucher im Displaynetzwerk nutzen zu können.
Eine genaue Grenze der Anzahl der realen Ladenbesucher ist nicht festgelegt, aber wir gehen davon aus, dass wenn Sie nur etwa 10 reale Ladenbesucher am Tag haben, das zu wenig sein wird.
Die Ladenbesucher-Conversion unterscheidet sich in gewissen Punkten von dem regulären Conversion-Tracking, welches mittels Tracking Codes auf der Website implementiert wird.
Zum einen ist bisher nur das Attributionsmodell “Letzter Klick” verwendbar. Die Attribution “Letzter Klick” ist für die meisten Situationen nicht das passendste Attributionsmodell, da es keine Verteilung der beteiligten Klicks an einer Conversion ermöglicht.
Gerade bei der Bewerbung von recherche-intensiven Produkten ist dies definitiv ein Nachteil, da so nicht die vorbereitenden Klicks in der Optimierung berücksichtigt werden können. Es besteht somit die Gefahr, wichtige Keywords zu pausieren, da sie als irrelevant für Abschluss der Conversion- eingeschätzt werden. Darüber hinaus beträgt der maximale Conversion-Tracking-Zeitraum aktuell lediglich 30 Tage und nicht 90 Tage.
Auch das kann hinderlich sein, da vom ersten Klick bis zur Conversion zum Teil mehr als 30 Tage vergehen. Außerdem ist es nicht möglich, die Ladenbesucher-Conversion in die “Conversions” mit einzubeziehen. Das heißt die Conversion-Daten werden ausschließlich unter “Alle Conversions” erfasst. Wenn ein fester Conversion-Wert für einen Ladenbesucher definiert wurde, findet man diesen folglich nur in der Spalte “Wert aller Conversions” und nicht beim “Conversion-Wert”.
Bedenkt man, dass die automatisierten Gebotsstrategien von Google (Smart Bidding) nur „Conversions“ und „Conversion-Wert“ in ihren Algorithmen einbeziehen, dann wird klar, dass das große Potenzial von Smart Bidding für die Ladenbesucher-Conversion nicht genutzt werden kann.
Dies ist ganz besonders wichtig im Hinblick auf den zunehmenden Trend der Automatisierung durch maschinelles Lernen bei Google.
Gerade bei großen Konten macht sich der fehlende Hebel für die Performance sowie der höhere Aufwand des Account Managers für die Betreuung des Kontos bemerkbar.
Wie wir nun wissen, verbergen sich die Ladenbesucher in der Spalte “Alle Conversions”.
Um auf Ladenbesucher zu optimieren, benötigt man somit benutzerdefinierte Spalten. Als erstes extrahiert wir die Ladenbesucher in eine eigene Spalte.
Und dann benötigen wir noch mindestens eine Spalte, die die Ladenbesucher mit den Werbekosten ins Verhältnis setzt. Hier bietet sich als Metrik „Kosten pro Ladenbesucher“ an.
Hat man einen Conversion-Wert für Ladenbesucher definiert, kann man sogar auf Kosten-Umsatz-Relation (KUR) optimieren.
Mit den angelegten Spalten ist dann eine performance-bedingte Optimierung des Klickpreises (CPC) möglich. Der einzige Unterschied zur regulären Optimierung, neben der Tatsache, dass wir kein Smart Bidding einsetzen können, ist, dass auch die Optimierung nach Standort/Werbezeit/Geräte sich schwierig gestaltet, da in diesen Betrachtungen leider keine benutzerdefinierten Spalten verfügbar sind.
Es gibt hier maximal die Möglichkeit nach Conversion Art zu segmentieren, um Ladebesucher in der Spalte „Alle Conversions“ sichtbar zu machen. Das gleiche Problem haben wir, wenn wir den Suchanfragenbericht auswerten wollen.
Auch hier kann man keine benutzerdefinierten Spalten festlegen, wodurch die Auswertung des Berichtes ziemlich beeinträchtigt ist.
Bei der Optimierung nach Ladenbesuchern ist zu empfehlen, eher größere Zeiträume zu betrachten (länger als 30 Tage) da diese Conversion Art stark nachlaufend ist.
Im folgenden Verlauf sieht man beispielsweise keinen Trackingausfall, sondern den üblichen Verlauf von Ladenbesucher-Conversions. Die Daten werden immer ein paar Tage versetzt zur Verfügung gestellt.
Das gilt nicht nur für die letzten 7 Tage, sondern für den kompletten Zeitraum der Conversionerfassung (30 Tage), in welchem somit noch Conversions intensiv nachlaufen. Das bedeutet, es ist nur in Ansätzen möglich, die Performance des Vormonats am Anfang eines Monats zu bewerten. Sie können beispielsweise erst Anfang März den Januar valide beurteilen.
Auffällig ist auch, dass die Performance über mobile Endgeräte stärker ist, als über Desktop, da man das sonst umgekehrt gewohnt ist. Ausnahmen bestätigen die Regel.
Aber das ist nicht weiter verwunderlich, da Recherche heutzutage eher über mobile Endgeräte durchgeführt wird und der Onlinekauf eher über Desktop. Ferner ist auch konträr, dass die Performance über Suchanzeigen besser ist, als über Shopping Kampagnen.
Auch das ist mit Logik zu erklären, da der Shopping Kanal vom Namen her schon näher am Onlinekauf ist und User, die hier klicken eher an einem Kauf online interessiert sind.
Die große Frage ist hier natürlich, wie sauber das gemessen werden kann. Google selbst schließt Ungenauigkeiten nicht aus. Das Problem liegt darin, dass die Standortbestimmung nicht auf den Meter genau ist. Das heißt, die Fehleranfälligkeit bei den generierten Ladenbesucher-Conversiondaten ist sicherlich höher, wenn direkt neben dem Laden weitere Läden sind. Beispielsweise kommt es dann in einem Einkaufscenter mit vielen Geschäften zu größeren Ungenauigkeiten als bei einem freistehenden Möbelhaus. Wie hoch die Ungenauigkeit ist, lässt sich aktuell nicht sagen.
Die Funktion der Ladenbesucher hat sicherlich noch ihre Schwächen. Neben der möglichen Ungenauigkeit fallen auch die Einschränkungen in der Attribution und das Wegfallen von Smart Bidding ins Gewicht. Nichtsdestotrotz bietet die Funktion sehr großes Potential, da man zum ersten Mal Offline-Käufe in einem direkten Zusammenhang mit Online-Klicks stellen kann.
Vor allem für Werbetreibende, die ihr Offline-Geschäft ankurbeln wollen und bisher mit Google Ads nicht zufrieden waren, sollten diese Funktion dringend testen.
Aufgrund der Tatsache, dass die Funktion noch ziemlich neu ist, bin ich mir sicher, dass Google die Ladenbesucher in naher Zukunft noch weiterentwickeln wird und ich vermute, dass man gerade bei den Einschränkungen in den Einstellungen noch mehr Freiheiten bekommen wird.
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