Eis-Greissler
Programmatic

Die Markierung zeigt den Start des Custom Bidding Algorithmus, wodurch die Post-Click Conversions stark angestiegen sind.

Günther Dietz, Head of Business Development & Programmatic bei otago, über die Erfolgsstory von otago & Eis-Greissler

Was war die genaue Aufgabenstellung in diesem Projekt?

Die genaue Aufgabenstellung in diesem Projekt war dreiteilig: Erstens sollten wir die Bekanntheit des Lichterglanz Spektakels in einer klar definierten Zielgruppe steigern – dabei fokussierten wir uns auf Familien und Frauen in einem bestimmten geografischen Gebiet. Zweitens war es unser Ziel, das Engagement auf der Landing-Page qualitativ zu verbessern, mit einem spezifischen Fokus auf längere Besuchszeiten von mehr als 10 Sekunden. Als drittes und finales Ziel sollten wir den Ticketverkauf für das Event durch unsere Maßnahmen effektiv steigern.

Wie war der genaue Projektablauf bzw die einzelnen Phasen?

Bei diesem Projekt sind wir sehr strukturiert in drei Phasen vorgegangen. Zunächst haben wir uns in Phase 0 intensiv dem Tracking-Setup gewidmet. Dabei war es uns besonders wichtig, die relevanten Conversion-Punkte entlang der Customer Journey präzise zu definieren und zu messen. Ein entscheidender Schritt war die Verknüpfung von GA4 mit DV360, wodurch wir die Session-Quality noch detaillierter auswerten konnten. Um jederzeit den vollständigen Überblick über die Performance zu haben, haben wir ein umfassendes Dashboard entwickelt. Dieses ermöglichte uns einen 360-Grad-Blick auf alle wichtigen KPIs – von den Awareness-Metriken bis hin zu granularen Click- und Session-Quality-Daten auf URL-Ebene, sowohl aus DV360 als auch aus GA4.

In der zweiten Phase haben wir uns dem Testing verschiedener Targeting-Methoden gewidmet. Dabei sind wir hypothesenbasiert vorgegangen und haben zwei zentrale Ansätze verfolgt: Zum einen haben wir context-basiertes Targeting über Quality/Themed Allowlists und Contextual Segmente getestet. Parallel dazu haben wir user-basierte Methoden implementiert, bei denen wir gezielt ausgewählte Affinity- und In-Market-Segmente entsprechend der Zielgruppeninteressen sowie ein Custom Intent Segment eingesetzt haben.

Die dritte und finale Phase widmeten wir der Entwicklung und Implementierung eines Custom Bidding Algorithmus. Nach dem initialen Setup und einer sorgfältigen Learning-Phase konnten wir den Algorithmus erfolgreich launchen. Unser Hauptfokus lag dabei auf zwei zentralen Zielen: Wir wollten das Post-Click Engagement deutlich steigern und gleichzeitig den Overall eCPA minimieren, während wir den Session-Value maximierten.

Diese systematische Herangehensweise hat sich als sehr effektiv erwiesen. Durch die klare Struktur und das schrittweise Vorgehen konnten wir die programmatischen Kampagnen nicht nur effizient steuern, sondern auch kontinuierlich optimieren.

Erklärung zu -80% Post-Click Engagement CPA

Durch den eigens für Eis-Greissler konzipierten Custom Bidding Algorithmus, konnte der Post Click Engagement eCPA in Kombination mit einer Outperformer Allowlist und speziellen Line Item Settings um 80% im Vergleich zum Rest der Kampagne gesenkt werden. Der Post-View Engagement eCPA wurde zusätzlich ebenfalls deutlich um 60% gesenkt. Respektive konnten somit deutlich mehr qualitative Conversions bei stabilen Kosten erzielt werden. Durch die GA4 & DV360 Verknüpfung inklusive Auto-Tagging konnten wir auf URL-Ebene analysieren, welche Publisher auch tatsächlich hochwertige-Sessions für Eis-Greissler generiert haben und diese zusätzlichen Learnings in die Kampagne für maximalen Erfolg einfließen lassen. Overall hat die Programmatic Kampagne mit 76% Engagement-Rate in GA4 exzellente Werte für eine Upper-Funnel Display Kampagne aufweisen können.

Was sind deine Key-Takeaways für Marketingverantwortliche, die vor einer ähnlichen Problemstellung stehen?

Programmatic bietet sehr vielfältige Analyse- und Optimierungsmöglichkeiten, die nur darauf warten genutzt zu werden – Grundlage dafür ist immer ein gut durchdachtes und korrekt implementiertes Tracking-Konzept sowie eine saubere Kampagnen-Strategie inklusive Setup.

Wenn Sie in einem bestehenden Programmatic-Setup sind, stellen Sie sich selbst oder Ihrer Agentur folgende Fragen, um herauszufinden, wie das Thema Post-Click/Post-View Conversions aktuell behandelt wird:

Was ist unser aktuelles Post-View und Post-Click Conversion Fenster und warum haben wir uns dafür entschieden? Die gewählten Einstellungen beeinflussen maßgeblich die Kampagnen-Performance und das Verhalten des Algorithmus. Tendenziell werden zu lange Zeitfenster gewählt, die den inkrementellen Wert einer Kampagne schmälern, sowie die Ergebnisse stark verzerren können. In einem langen Zeitraum werden deutlich mehr Conversions erfasst, welche in der Realität (abhängig von der Customer Journey) aber keinen oder nur einen sehr geringen Beitrag zur eigentlichen Conversion geleistet haben.

Wie ist der Split zwischen Post-View und Post-Click Conversions? In der Regel wird der Share sehr stark Richtung Post-View Conversions tendieren, was je nach Kampagnenziel auch gut zur Strategie passen kann. Unmittelbares User-Engagement nach einem Klick liefert jedoch einen hohen Wert und sollte nicht vernachlässigt werden.

Wie können wir das Post-Click Verhalten verbessern? Diese Frage ergibt sich üblicherweise aus den Antworten auf Fragen 1 und 2, da sich hier meist ein deutliches Optimierungspotenzial zeigt.

Weiters ist es auch immer spannend zu hinterfragen, welche Bidding-Modelle/Algorithmen im Einsatz sind. Hier trennt sich oft die Spreu vom Weizen, die Extra-Meile für einen eigens angefertigtes Bidding-Konzept oder einen Custom-Bidding-Algorithmus, wie er in DV360 möglich ist, wird leider noch zu selten gegangen.

Gerne bieten wir Ihnen ein Audit Ihres bestehendes Programmatic-Setups an und prüfen Ihre Kampagne auf Herz und Nieren.

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Details zum Projekt

Vorgangsweise

Phase 0 – Tracking-Strategie & -Setup

Definition/Measurement von wichtigen Conversion-Punkten entlang der Customer Journey

Verbindung von GA4 & DV360, um Session-Quality noch besser auswerten zu können

Erstellung eines Dashboards, um einen 360-Grad Blick in die programmatische Kampagnen-Performance (von Awareness KPIs bis hin zu granularen Click- & Session-Quality Daten auf URL Level sowohl DV360 als auch GA4-seitig)

Phase 1 – Unterschiedliche Targeting-Methoden auf Basis von Hypothesen testen

Context-Based: Quality/Themed Allowlists, Contextual Segmente

User-Based: selektierte Affinity/In-Market Segmente rund um die Interessen der Zielgruppe, Custom Intent Segment

Phase 2 – Custom Bidding Algorithmus – Setup, Learning-Phase & Launch

Goal: Post-Click Engagement Push, Overall eCPA minimieren + Session-Value maximieren

Ergebnis

Durch den eigens für Eis-Greissler konzipierten Custom Bidding Algorithmus, konnte der Post Click Engagement eCPA in Kombination mit einer Outperformer Allowlist und speziellen Line Item Settings um 80% im Vergleich zum Rest der Kampagne gesenkt werden. Der Pest-View Engagement eCPA wurde zusätzlich ebenfalls deutlich um 60% gesenkt. Respektive konnten somit deutlich mehr qualitative Conversions
bei stabilen Kosten erzielt werden.

Durch die GA4 & DV360 Verknüpfung inklusive Auto-Tagging konnten wir auf URL-Level analysieren, welche Publisher auch tatsächlich hochwertige-Sessions für Eis-Greissler generiert haben und diese zusätzlichen Learnings in die Kampagne für maximalen Erfolg einfließen lassen. Overall hat die Programmatic Kampagne mit 76% Engagement-Rate in GA4 exzellente Werte für eine Upper-Funnel Display Kampagne aufweisen können.

Sie wollen selbst mit Programmatic Advertising durchstarten oder Ihre Kampagnen zu einem Best Practice-Beispiel machen? Lassen Sie uns gemeinsam das volle Potenzial für Ihre Projekte ausschöpfen!

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Programmatic Glossar

Post-View Conversion – Eine Conversion (z. B. Kauf, Registrierung), die erfolgt, nachdem Nutzer:innen eine Werbeanzeige gesehen, aber nicht darauf geklickt haben.

Post-Click Conversion – Eine Conversion, die eintritt, nachdem Nutzer:innen auf eine Werbeanzeige geklickt haben.

eCPA (effective Cost per Action) – Effektive Kosten pro gewünschter Aktion (z. B. Kauf, Lead). Der eCPA wird berechnet, indem die Gesamtkosten durch die Anzahl der erzielten Conversions geteilt werden.

Custom Bidding Algorithmus – Ein maßgeschneiderter Algorithmus zur automatischen Gebotsabgabe auf Impressionen, basierend auf individuellen Conversion-Signalen sowie Impression-Level-Daten.

Allowlist – Eine Liste von Websites oder Apps, auf denen eine Werbekampagne gezielt ausgespielt wird, um Performance, Werbequalität und Brand-Safety zu erhöhen.

GA4 (Google Analytics 4) – Die neueste Version von Google Analytics mit Fokus auf ereignisbasierte Messung und plattformübergreifende Nutzeranalyse

DV360 (Display & Video 360) – Googles DSP (Demand Side Platform), mit der programmatische Werbekampagnen über verschiedene Kanäle hinweg geplant, gebucht und optimiert werden können.

Affinity-Segmente – Nutzer:innengruppen mit langfristigen Interessen oder Verhaltensmustern, die für bestimmte Werbekampagnen relevant sind (z. B. „Technik-Enthusiast:innen“).

In-Market-Segmente – Nutzer:innen, die aktiv nach bestimmten Produkten oder Dienstleistungen suchen und deshalb als kaufbereit gelten.

Custom Intent Segment – Eine Zielgruppe, die auf Basis bestimmter Suchanfragen oder Webseitenbesuche erstellt wird, um relevante Nutzer mit hoher Kaufabsicht anzusprechen.

Session-Quality – Ein KPI, der misst, wie wertvoll eine Nutzer:inneninteraktion auf einer Webseite ist (z. B. durch Zeit auf der Seite oder Interaktionen).

Upper-Funnel Display Kampagne – Eine Werbekampagne, die darauf abzielt, Aufmerksamkeit und Markenbewusstsein zu schaffen, bevor Nutzer:innen eine direkte Kaufabsicht haben.