Der heutige Nutzer hat hohe Ansprüche. Wenn eine Videoanzeige ihn nicht sofort anspricht, klickt er sie weg. Für eine gelungene Kampagne ist es daher wichtiger denn je, dass Kreation, Zielgruppenansprache und Werbeformat optimal aufeinander abgestimmt sind. Machine Learning (ML) und Automatisierung werden dabei in Zukunft eine große Rolle spielen. In diesem Artikel geben wir Ihnen einen Überblick und konkrete Learnings aus Tausenden von Kampagnenauswertungen.
YouTube erreicht monatlich Millionen potenzieller Kunden, die es zu erreichen und zu aktivieren gilt. Eine kürzlich durchgeführte Analyse von 75.000 "Brand Lift"-Studien gibt spannende Einblicke in erfolgreiche Elemente einer YouTube-Kampagne. Wir haben uns die Frage gestellt, welches Targeting in der jeweiligen Branche für die höchste Werbewirkung bei unterschiedlichen Marken-KPIs sorgt.
Ein zentrales Ergebnis: YouTube-Kampagnen, die auf Advanced-Audience-Signalen basieren, erhalten wegen der Relevanz für den Nutzer eine bis zu dreimal höhere Aufmerksamkeit als Kampagnen, die nur demografisches Targeting einsetzen. Relevanz bedeutet in diesem Fall, dem richtigen Nutzer die für ihn passende Botschaft im richtigen Kontext anzubieten.
Wie sieht erfolgreiche Video-Kreation aus?
Doch, wie soll ein Onlinevideo aussehen, um möglichst erfolgreich zu sein? Mit dieser Frage beschäftigen sich sehr viele Marken, Agenturen und Plattformen. Wir wissen, dass gerade bei digitalen Kampagnen die Kreation einen sehr wichtigen Anteil ausmacht. Je nach Studie liegt dieser Anteil bei 50 bis 70 Prozent.2
Ein Ergebnis der Unskippable Labs, bei denen YouTube zusammen mit Werbekunden grundlegende Fragestellungen zur Kreation und Targeting beantwortet, lautet:
Gelerntes sollte immer hinterfragt werden. Was für TV-Kreationen gilt, kann auf YouTube ganz anders funktionieren. Nutzer verstehen heute viel schneller, worum es in einer Geschichte oder Anzeige geht. Lange Erklärungen oder Spannungsbögen langweilen nur. Die Frage ist: Wie kann ich meine Geschichte neu oder anders erzählen, und mich von der Werbung meiner Mitbewerber abgrenzen?
Welche Tools und Features bietet YouTube, um eine optimierte Kampagne zu erstellen?
"Brand Lift"-Studien sind YouTube eigene Standardlösungen, um die Wirkung von Videokampagnen zu messen und laufende Kampagnen zu optimieren. Bei den neuen "Brand Lift 2.0"-Kampagnen passiert dies kontinuierlich während der gesamten Laufzeit. Zusätzlich lassen sich ganz neue Metriken zur Bewertung einer Kampagne einführen: Anzahl der Lifted User und Cost per Lifted User.
Ebenfalls neu: "Brand Lift 2.0" ist nun über Google Ads extern verfügbar. Man muss die Studie nicht mehr von Google anlegen lassen, sondern kann dies selbst beim Einrichten der Kampagne tun.
Außerdem lassen sich mithilfe der neuen "Video Experimente" Kreationen nach ihrer Wirksamkeit testen. So werden die Nutzer in zwei isolierte Gruppen unterteilt, um bei den Tests Überschneidungen nahezu auszuschließen. Bei diesen Head-to-Head-Tests spricht jede Kampagne nur eine Untergruppe der gesamten Zielgruppe an. Wenn man also zum Beispiel einen Kreationstest mit einem Targeting auf Filmliebhaber mit zwei Kampagnen (A und B) erstellt, würden 50 Prozent der Nutzer die Kampagne A und die restlichen 50 Prozent die Kampagne B sehen. Mit den Experimenten ist es möglich, Insights zur Kreation, zur Zielgruppe und zum Umfeld zu gewinnen.
- Kreation: Test verschiedener YouTube-Kreationen bei einheitlicher Zielgruppe
- Zielgruppe: Test verschiedener YouTube-Zielgruppen bei einheitlicher Kreation
- Umfeld: Test verschiedener Topic- oder Placement-Targetings bei einheitlicher Kreation
"Video Experimente" können in Google Ads mit zwei Formaten realisiert werden: TrueView InStream und Bumper Ads.
Wie sieht die Optimierung in der Zukunft aus?
Wie begleitet man Nutzer während ihrer gesamten Customer Journey? Wie erreicht man den richtigen Nutzer mit der richtigen Botschaft zum richtigen Zeitpunkt? Signale werden dabei eine ganz entscheidende Rolle spielen.
Bei YouTube-Kampagnen in der Zukunft wird man lediglich das Ziel und wenige Rahmendaten festlegen müssen. Mithilfe maschinellen Lernens wird der Algorithmus zielgenau bestimmen, welches Video welchem Nutzer ausgespielt wird. Gleichzeitig verbessert sich der Algorithmus stetig und erzielt so optimale Ergebnisse.
Vieles davon ist schon jetzt dank der Tools und Features von YouTube möglich. Zum Beispiel konnte Purina mithilfe von personalisierter und zielgenauer Ansprache 19 Millionen Video-Views erzielen und die Markenbekanntheit um 12 Prozent steigern.
