Mithilfe des Google Brand Lift-Tools, mit dem gemessen wird, wie sich eine Videoanzeige auf Kennzahlen wie Markenerkennung, Anzeigenr\u00fcckruf und Ber\u00fccksichtigung auswirkt, f\u00fchrte Google eine Leistungsanalyse der letzten zwei Jahre f\u00fcr YouTube-Kampagnen durch. Diese Informationen wurden von Unternehmen aus 10 verschiedenen Branchen erhalten, darunter Automobilindustrie, Einzelhandel und Tourismus. <\/p>\n\n\n\n
W\u00e4hrend einige dieser YouTube-Kampagnen nur demografische Variablen verwendeten, z. B. Frauen im Alter von 25 bis 34 Jahren, um potenzielle Kunden zu erfassen, haben andere mithilfe von benutzerdefinierten Zielgruppen ein vollst\u00e4ndigeres Publikum geschaffen.<\/p>\n\n\n\n
Mit diesem Tool k\u00f6nnen Werbetreibende Nutzer anhand ihrer Interessen finden, basierend auf den Videos, die sie auf YouTube ansehen. Diese Informationen k\u00f6nnen darauf hinweisen, ob Benutzer Food-Enthusiasten, Reisefans oder Beauty-Experten sind. Die Plattform nennt diese vorgefertigten Gruppen Afine Audiences. Auf die gleiche Weise k\u00f6nnen Werbetreibende ihre eigenen verwandten Zielgruppen basierend auf detaillierten Informationen erstellen, die f\u00fcr ihre Marke spezifisch sind. Anstatt nur Feinschmecker anzusprechen, m\u00f6chte eine Nichtmilchmarke m\u00f6glicherweise auch vegane Feinschmecker ansprechen. Diese Gruppen werden als benutzerdefinierte affine Zielgruppen bezeichnet. Auf diese Weise k\u00f6nnen Marken Menschen erreichen, die normalerweise nach bestimmten Arten von Produkten oder Dienstleistungen suchen. <\/p>\n\n\n\n
In der durchgef\u00fchrten Analyse wurde zun\u00e4chst der Grundlinienanstieg f\u00fcr jede Metrik in jeder Branche berechnet. Anschlie\u00dfend wurde gemessen, wie effektiv die Nutzung von Zielgruppen war, die auf der Grundlage von Benutzerinteressen und nicht auf der Grundlage der oben genannten demografischen Daten erstellt wurden. Wir haben schlie\u00dflich die Kampagnen isoliert, bei denen benutzerdefinierte Zielgruppen verwendet wurden, um festzustellen, welche Art von Steigerung der Marketingkennzahlen im Vergleich zum Branchendurchschnitt zu verzeichnen war.<\/p>\n\n\n\n
Messergebnisse<\/strong><\/p>\n\n\n\n In der Tat stimmten die gesammelten Informationen mit der Hypothese \u00fcberein. Ein besseres Verst\u00e4ndnis der Zielgruppen, die Sie erreichen m\u00f6chten, f\u00fchrt zu besseren Marketingergebnissen. <\/p>\n\n\n\n In allen Branchen wurden bei Kampagnen, bei denen benutzerdefinierte Zielgruppen verwendet wurden, fast alle Marketingziele verbessert. Bei Kampagnen, die auf Benutzergruppen basierten, die nach bestimmten Produkten wie Finanzprodukten suchten, stieg die Kaufabsicht um 50%. In \u00e4hnlicher Weise wurde bei den Einzelhandelskampagnen der 40% erh\u00f6ht, wobei auch die Kaufabsicht bewertet und Benutzergruppen verwendet wurden, die nach diesen spezifischen Produkten suchen. <\/p>\n\n\n\n Bei Verwendung des Segmentierungsformats "Audience Affinity" verzeichneten die Kampagnen im Telekommunikationssektor ein Wachstum von 30% beim Abrufen einer Anzeige und die Kampagnen im Lebensmittel- und Getr\u00e4nkebereich ein Wachstum von 20% bei der Markenbekanntheit unter Verwendung desselben Affinity-Systems. <\/p>\n\n\n\n Die Zielgruppen-Affinit\u00e4tssegmentierungsmethode verzeichnete einen Anstieg in der Kategorie Technologie, in der Benutzer nach bestimmten Produkten suchen. Bei Kampagnen in der Kategorie Telekommunikation geh\u00f6rten jedoch Outdoor-Enthusiasten und Fashionistas zu den Zielgruppen mit der h\u00f6chsten Anzeigenr\u00fcckrufrate. Ein Telekommunikationswerbetreibender, der auf einen neuen Mobilfunkplan aufmerksam machen m\u00f6chte, h\u00e4tte m\u00f6glicherweise nicht gedacht, dass diese Personen besonders an Ihrem Angebot interessiert sind, und verpasst daher die Gelegenheit, mit potenziellen Kunden zu kommunizieren.<\/p>\n\n\n\n Gehen Sie \u00fcber demografische Variablen hinaus<\/strong><\/p>\n\n\n\n Es ist wichtig zu ber\u00fccksichtigen, dass diese Entdeckungen nicht kausal sind und daher keine Ergebnisse f\u00fcr zuk\u00fcnftige Kampagnen garantieren. Sie bieten jedoch interessante Informationen, mit denen Werbetreibende sofort handeln k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n Die erste Lektion ist offensichtlich, Sie k\u00f6nnen sich nicht nur auf demografische Variablen verlassen. Mit den derzeit verf\u00fcgbaren Tools und Technologien ist es m\u00f6glich, Ihre Kunden besser zu verstehen und diese Informationen zu verwenden, um sicherzustellen, dass Sie die richtige Zielgruppe erreichen. Wenn Sie eine YouTube-Kampagne starten, um f\u00fcr eine neue Modelinie zu werben, verwenden Sie eine vorhandene Audience Affinity-Gruppe von Fashionistas, anstatt zu erraten, wer aufgrund zu breiter Kategorien wie Alter und Geschlecht interessiert sein k\u00f6nnte. <\/p>\n\n\n\n Die zweite Lektion ist, dass Ihr Kundenstamm wahrscheinlich heterogener ist, als Sie vielleicht erwarten. Wer w\u00fcrde denken, dass ein Liebhaber der freien Natur besonders empf\u00e4nglich f\u00fcr Telekommunikationswerbung ist? Versuchen Sie daher vor dem Start einer neuen Kampagne, Ihre Anzeigen mit Zielgruppen zu testen, die Sie sonst m\u00f6glicherweise nicht ber\u00fccksichtigt h\u00e4tten. <\/p>\n\n\n\n Wenn Sie diese beiden Lektionen beherrschen, sollten Sie Ihre Zielgruppen noch weiter anpassen. Wenn Sie beispielsweise eine neue Reihe zuckerarmer Snacks \u00fcber YouTube starten, erstellen Sie eine benutzerdefinierte Zielgruppen-Affinit\u00e4tsgruppe, die insbesondere nach interessierten Benutzern sucht, anstatt die zuvor festgelegten Zielgruppen zu verwenden. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie ein Video erstellen, das vollst\u00e4ndig f\u00fcr dieses Publikum entwickelt wurde.<\/p>\n\n\n\n Aus dieser Analyse geht hervor, dass Nutzer viel mehrdimensionaler sind, als wir als Werbetreibende in der Vergangenheit angenommen haben. Es ist an der Zeit, dass unsere Marketingstrategie aufholt. Ich empfehle Ihnen daher, diese Methoden in den n\u00e4chsten Kampagnen auf YouTube zu verwenden und mir in den Kommentaren Ihre Ergebnisse zu schreiben. <\/p>\n\n\n\n Durante mucho tiempo se nos ha dicho que cuando basamos una campa\u00f1a tan solo en datos demogr\u00e1ficos solo tenemos una visi\u00f3n unidimensional de nuestra audiencia. Sin embargo seguimos utilizando factores como edad y g\u00e9nero para promover anuncios. Como resultado corremos el riesgo de crear y entregar campa\u00f1as que nuestro p\u00fablico considera irrelevantes por lo que…<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":4449,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[15],"tags":[59],"class_list":["post-4447","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-google","tag-youtube"],"aioseo_notices":[],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/guillermopareja.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/you-919x1024.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n
<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"