Hinweis:

Dieser Artikel wurde von Manu Malhotra, Advertising Cloud Consultant - EMEA bei Adobe, verfasst.

Hinweis:

Benötigen Sie Hilfe auf der Adobe Advertising Cloud? Treten Sie der Community bei.

Adobe Advertising Cloud (früher Adobe Media Optimizer oder AMO) prognostiziert die Leistung basierend auf Datenmodellen, die über einen bestimmten Zeitraum erstellt werden. Bisweilen ist es jedoch sehr schwierig, diese Modelle präzise zu erstellen. Wenn Modelle aufgrund verschiedener Faktoren, die sich im Ökosystem ändern, ausfallen, führt dies zu einer unsicheren Leistung. Daher ist es sehr wichtig, die Modellgenauigkeit im Auge zu behalten.

Was ist Modellgenauigkeit?

Die Modellgenauigkeit zeigt, wie genau die Kosten- und Erlösmodelle sind, die zur Optimierung der Gebote verwendet werden. Die Modellgenauigkeit ist vereinfacht ausgedrückt ein Vergleich der prognostizierten Leistung und der tatsächlichen Leistung. Sie können die Modellgenauigkeit überprüfen, indem Sie auf Portfolio-Karten > Ansicht klicken. Die Genauigkeitsabweichungen von Tag zu Tag sind in der Tabelle aufgeführt.

1

Auf die Modellgenauigkeitsberichte für mehrere Portfolios können Sie auch in der Advertising Cloud einfach zugreifen, indem Sie auf Berichte > Bericht erstellen > Modellgenauigkeit > Prognosegenauigkeit klicken

1

Warum ist die Genauigkeit wichtig?

Wenn die Modellgenauigkeit ausgeschaltet ist, bedeutet dies, dass die Advertising Cloud nicht so viele Informationen enthält, wie benötigt wird, und daher führt das Bieten auf die Gebotseinheiten nicht zu den erwarteten wirkungsvollen Ergebnissen.

Warum habe ich ungenaue Kostenmodelle und was kann ich tun, um sie zu korrigieren?

Zu viele Änderungen - Überprüfen Sie nach einem umfangreichen Konto-Audit, ob Sie eine große Anzahl von Zielseiten/Anzeigenkopien geändert haben. In einem solchen Fall kann es zu einer Ungenauigkeit des Kostenmodells kommen. Es sollte einige Zeit dauern, bis der Qualitätsfaktor wieder aufgebaut ist.

Art des Geschäfts - Überprüfen Sie, ob es einen Saisonfall oder ein großes Ereignis wie die Olympischen Spiele oder einen Wettbewerbswettbewerb gibt, z. B. einen Neueinsteiger oder eine aggressive Strategie im Wettbewerb. Dies kann zu einer Ungenauigkeit des Kostenmodells führen. Advertising Cloud passt sich zwar an und passt sich an Änderungen an, aber dies kann einige Zeit dauern. Versuchen Sie in solchen Fällen, die Kosten-Halbwertszeit zu reduzieren, damit die die jüngsten Änderungen im Ökosystem stärker berücksichtigt werden.

Neue Addons - Wenn neue Kampagnen und Keywords hinzugefügt werden, wirkt sich dies auf die Kostenmodelle aus.  In solchen Fällen möchten Sie die neuen Kampagnen zunächst im aktiven Status in einem separaten Portfolio hinzufügen. Andernfalls warten Sie einige Tage bis sich die Kostenmodelle für Werbelösungen stabilisiert haben.

Signifikante Änderungen in den Einstellungen - Änderungen in den Kampagneneinstellungen wie zum Beispiel Geo-Targeting oder ändern der Übereinstimmungs-Strategien auf Suchmaschinenebene können ebenfalls zu Ungenauigkeiten des Kostenmodells führen. Sie können entweder auf den nächsten Synchronisierungszyklus des Werbe-Pools warten, um die Änderungen von der Suchmaschine abzurufen, oder Sie können Änderungen direkt im Werbe-Pool vornehmen, damit die Technologie die Änderungen sehr gut erkennt.

Signifikante Budgetänderungen - Dies ist ein schwieriges Szenario. Versuchen Sie, kleine und inkrementelle Budgetänderungen einzuhalten. Wenn Sie aufgrund geschäftlicher Anforderungen jedoch drastische Änderungen vornehmen müssen, sollten Sie auf Ungenauigkeiten des Kostenmodells vorbereitet sein. Versuchen Sie, die Halbwertszeit zu reduzieren.

Änderungen außerhalb Ihrer Kontrolle - Bing aktualisiert seinen Suchalgorithmus, Google entscheidet sich dafür, die Anzeigen auf der rechten Seite zu entfernen, was machen Sie? Versuchen Sie, die Halbwertszeit zu reduzieren und die Technologie sollte sich schnell an den Wandel anpassen.

Wie geht man mit der Ungenauigkeit des Umsatzmodels um?

Sonderaktionen: Die Rate der Konversionen wird sprunghaft und die Modelle benötigen möglicherweise einige Zeit, um sich anzupassen und von den Änderungen zu lernen. Es wird empfohlen, die Halbwertszeit zu reduzieren, damit sich Modelle schnell anpassen und lernen können.

Marktwettbewerb: Im Falle eines aggressiven Wettbewerbs oder eines Neueinsteigers können hohe Ergebnisse von den prognostizierten abweichen. In einem solchen Fall muss die Halbwertszeit der Einnahmen für die Modelle reduziert werden.

Verzögerung bei Umsatzzahlen aus Feeds: Dies kann sowohl aus betrieblichen, als auch aus anderen geschäftlichen Gründen passieren. Versuchen Sie in diesem Fall, die Umsatzhalbwertszeit zu erhöhen, um den Rückstand bei den Berichtserlösen auszugleichen.

 

Abgesehen von diesen Szenarien gibt es manchmal Probleme mit Pixel-Tracking-Codes, bei denen in Pixeln aus irgendeinem Grund auf den Web-Eigenschaften nicht ausgelöst wird. Es wird empfohlen, ein solches Problem direkt in der Advertising Cloud und im Client-Team zu beheben. 

Dieses Werk unterliegt den Bedingungen der Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0 Unported License.  Twitter™- und Facebook-Beiträge fallen nicht unter die Bedingungen der Creative Commons-Lizenz.

Rechtliche Hinweise   |   Online-Datenschutzrichtlinie