Wie Google mit KI die Conversionsrate steigert

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Google hat kürzlich neue KI-gestützte Werbetools eingeführt, die die Personalisierung und Effizienz von Anzeigen erheblich verbessern. Diese neuen Funktionen ermöglichen es Werbetreibenden, ihre Kampagnen präziser und effektiver zu gestalten, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

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Hauptfunktionen

Echtzeit-Personalisierung

Google Ads nutzt fortschrittliche KI-Algorithmen, um Anzeigen in Echtzeit an die individuellen Präferenzen der Nutzer anzupassen. Dies geschieht durch die Analyse von Nutzerdaten wie Surfverhalten, vorherigen Käufen und demografischen Informationen. Diese Echtzeit-Anpassung der Anzeigen hat sich in Tests als sehr effektiv erwiesen und führte zu einer durchschnittlichen Steigerung der Conversion-Raten um 20-30% (blog.google) (Search Engine Journal).

Analyse von Nutzerdaten: Durch kontinuierliches Lernen aus dem Verhalten der Nutzer kann Google Ads Anzeigen personalisieren, um relevantere und ansprechendere Inhalte bereitzustellen.
Erhöhte Relevanz: Die KI kann schnell auf Veränderungen im Nutzerverhalten reagieren und die Anzeigeninhalte entsprechend anpassen, was die Wahrscheinlichkeit einer Conversion erhöht.

Optimierung der Anzeigenleistung

Neue Funktionen wie automatisch erstellte Assets ermöglichen es, die relevantesten Anzeigenkombinationen anzuzeigen. Diese Assets werden auf Basis der Anzeigeneinstellungen und des Inhalts der Zielseiten generiert. Die Ad Strength-Bewertung berücksichtigt sowohl automatisch erstellte als auch bestehende Assets, um die Relevanz der Anzeigen zu maximieren (Search Engine Journal).

Automatische Erstellung von Assets: Google generiert automatisch zusätzliche Headlines und Beschreibungen basierend auf dem Kontext der Anzeige und der Zielseite. Dies erleichtert die Erstellung von Anzeigen und verbessert deren Performance.
Bewertung der Anzeigestärke: Die Ad Strength-Bewertung gibt Werbetreibenden Rückmeldung darüber, wie gut ihre Anzeigen optimiert sind und bietet Empfehlungen zur Verbesserung.

Neue Kundenakquisitionsziele

Google Ads bietet nun ein neues Ziel für die Kundenakquisition, das global verfügbar ist. Dieses Ziel hilft, einen konstanten Fluss neuer Kunden zu generieren, indem es Smart Bidding und First-Party-Daten nutzt. Es gibt zwei Modi: „Wert neuer Kunden“ und „Nur neue Kunden“ (blog.google).

Wert neuer Kunden: Bietet höhere Gebote für neue Kunden als für bestehende Kunden, um deren Akquisition zu priorisieren.
Nur neue Kunden: Bietet ausschließlich für neue Kunden, um gezielt Neukunden zu gewinnen und den Kundenstamm zu erweitern.

Vorteile und Anwendungen

Effizientere Nutzung des Budgets:

Durch die gezielte Ansprache der richtigen Zielgruppen können Werbetreibende ihr Budget effizienter einsetzen und Streuverluste minimieren. Die KI-gesteuerten Anzeigen stellen sicher, dass die Werbebotschaften nur den relevantesten Nutzern angezeigt werden.

Höhere Kundenbindung

Personalisierte Anzeigen erhöhen das Engagement der Nutzer und helfen dabei, langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen. Relevante und ansprechende Inhalte fördern die Kundenbindung und erhöhen die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungskäufen.

Verbesserte Analytik:

Detaillierte Einblicke in die Kampagnenleistung ermöglichen fundierte Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten. Google Ads bietet umfangreiche Analysetools, die die Performance der Anzeigen überwachen und Optimierungspotenziale aufzeigen.

Beispielanwendungen

E-Commerce: Online-Händler können personalisierte Produktvorschläge in ihren Anzeigen präsentieren, was zu höheren Verkaufszahlen führt.
Reisebranche: Reiseunternehmen können maßgeschneiderte Urlaubsangebote bewerben, die auf den Interessen und dem Buchungsverhalten der Nutzer basieren.
Lokale Geschäfte: Kleine und mittlere Unternehmen profitieren von der lokalen Ausrichtung der Anzeigen, die Kunden in ihrer Nähe ansprechen.

Weitere Informationen findest du in den offiziellen Ankündigungen von Google hier

Generative KI als Schlüssel-technologie

Die Kosten für das Training von KI-Modellen sind seit 2017 erheblich gestiegen. Während das Transformer-Modell von Google 2017 nur 930 USD kostete, stiegen die Kosten für GPT-4 von OpenAI 2023 auf 78 Millionen USD. 2024 erreichten die Kosten für das Gemini Ultra-Modell von Google sogar 191 Millionen USD. Diese hohen Kosten sind auf den steigenden Rechenaufwand zurückzuführen. Unternehmen entwickeln neue Strategien, um die Trainingskosten zu senken, wie z.B. kleinere Modelle und synthetische Daten, jedoch sind diese Ansätze noch nicht ausgereift.

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