Bid Management & Google Adwords API-Kosten

Als Suchmaschinenmarketing (SEM) vor wenigen Jahren begann rasant zu wachsen, weckte dies auch das Interesse einiger Wissenschaftler, die sich mit formalen Analysen von SEM beschäftigten. Der Fokus der Wissenschaft lag zunächst auf der formalen Analyse der zugrunde liegenden Auktionsmechanismen und Gebotsstrategien. Das wohl bekannteste Paper zum Bid Management bzw. der Gebotsoptimierung wurde im Jahr 2004 von B. Kitts und B. Leblanc veröffentlicht. Das Paper ist für alle, die sich ernsthaft mit Bid Management bzw. Gebotsoptimierung beschäftigen, eine Pflichtlektüre. Dennoch gehen einige sehr wichtige, praxisrelevante Aspekte unter. Es stellt sich die Frage, ob es überhaupt sinnvoll ist, für jedes Keyword optimale Gebote zu ermitteln. Zudem kommt, dass die Kosten der Nutzung der Google API altbewährte Gebotsstrategien unmöglich macht und neue Herangehensweisen erfordert. Im folgenden möchte ich auf die wichtigsten Punkte des Papers eingehen und einige praxisrelevante Tipps geben.

Kitts und Leblanc beschreiben die Funktionsweise eines Bietagenten, dessen Aufgabe es ist, Gebote für Keywords vollautomatisch abzugeben, Budgets zu planen und zwischen verschiedenen Keywords zu allokieren. Es geht also nicht um regelbasierte Verwaltungstools à la Atlas, die im eigentlichen Sinne keine Optimierung gewährleisten, sondern es dem Nutzer überlassen, bestimmt Regeln (z.B. angestrebte Position, ROI) festzulegen.

Ziel des Bietagenten ist es, Gebote so festzulegen, dass der Gesamtgewinn maximiert wird, ohne dass eventuelle Budgetbeschränkungen überschritten werden. Kern der Optimierungsstrategie ist es, ausgehend von einem erwarteten Umsatz pro Klick, Gebote gezielt zu variieren, um schätzen zu können, wie sich das Klickvolumen durch die Erzielung unterschiedlicher Positionen verändert. Das folgende Beispiel veranschaulicht die grundsätzliche Vorgehensweise:

Aus historischen Daten geht hervor, dass ein Klick einen durchschnittlichen Wert von 1 € hat. Dieser Wert, als EPC (Earning per Click) bezeichnet, errechnet sich über die Division der erzielten Gewinnmarge durch die Anzahl der Klicks. Wurde mit 1000 Klicks eine Marge von 1000 € erzielt, so liegt der EPC bei 1 €. Der Bietagent hat nun über die Variation der Gebote herausgefunden, dass auf der ersten Position ein Preis von 0,9 € je Klick anfällt und 100 Klicks pro Zeiteinheit generiert werden. Auf der 5 Position kostet ein Klick nur 0,7 €, wobei nur 20 Klicks erzielt werden. Demzufolge wird auf der ersten Position ein Gewinn von 10 € pro Zeiteinheit (= 100 Klicks * (1 € – 0,9 €)) erzielt, während auf der fünften Position nur ein Gewinn von 6 € entsteht. Durch die Variation der Gebote lässt sich nun auch der erwartete Gewinn der anderen Positionen bestimmen.

Ermittlung der EPCs kann teuer werden

Um eine derartige Optimierung überhaupt durchführen zu können, ist es zunächst erforderlich, den EPC eines bestimmten Keywords in Erfahrung zu bringen. Die EPCs einzelner Keywords innerhalb einer SEM-Kampagne können sich sehr stark unterscheiden. Um den Earning per Click schätzen zu können, sind Daten über Klicks, Klickpreise und Conversions sowie deren Gewinnmargen erforderlich. In aller Regel ist es so, dass eine sehr geringe Anzahl von Keywords einen hohen EPC aufweisen, während sehr viele Keywords einen geringen Wert haben, der möglicherweise sogar unter dem von Google gesetzten Mindestgebot liegt. Setzt man nun einen Bietagenten auf eine größere Kampagne mit vielen tausend Keywords an – mit dem Ziel für jedes Keyword ein optimales Gebot zu determinieren, so lassen sich zwar langfristig für jedes einzelne Keyword optimale Gebote ermitteln. Fraglich ist allerdings, ob die Kosten, die dadurch entstehen, gerechtfertigt sind. Hat man bspw. einen Account mit 50.000 Keywords und nimmt man an, dass man zur Schätzung der EPCs mindestens 100 Klicks pro Keyword braucht, so sind 5 Mio Klicks erforderlich, um alle Keywords zu testen. Bei einem Klickpreis (CPC) von nur 10 Cent fallen also Kosten von 500.000 € an. Da ein Großteil der Keywords im Normalfall einen niedrigen EPC aufweisen, könnte es sein, dass die anfänglichen Investitionen (zu Testzwecken) nie wieder eingespielt werden. Dies ist z.B. dann der Fall, wenn nach 100-200 Klicks keine Conversion angefallen ist und das Keyword aus dem Portfolio genommen wird oder wenn ein EPC von 5 Cent ermittelt wird, das Mindestgebot aber größer als 5 Cent ist.

Folglich braucht man Mittel und Wege, um die EPCs auf möglichst schonende Art und Weise schätzen zu können. Möglich wäre es, Faktoren wie den Preis des beworbenen Produkts im Verhältnis zum Preis von konkurrierenden Produkten zu berücksichtigen. Denkbar wäre es auch, Informationen, die man über ein Keyword bereits besitzt, für andere Keywords zu nutzen. Mit Hilfe unseres semantischen Keyword Tools lassen sich Keywords anhand semantischer Ähnlichkeit kategorisieren. Weiß man, dass das Keyword “MP3-Downloads” einen EPC von 20 Cent hat, so lässt sich das initiale Gebot für das semantisch ähnliche Keyword “Musik-Downloads” auf 20 Cent setzen, ohne damit größere Verluste zu riskieren.

Variation der Gebote verursacht hohe Adwords API-Kosten

Der Optimierungsansatz von Kitts und Leblanc basiert auf den damaligen Rahmenbedingungen. Bis Ende 2006 war die Nutzung der Google Adwords API noch gratis. Man konnte Gebote variieren, ohne dass dafür Kosten anfielen. Das schnelle Wachstum des SEM-Marktes und die Long Tail Strategien vieler Advertiser führen zu einer großen Belastung der Adwords-Plattform, woraufhin Google sich entschloss, für die Nutzung der API Geld zu verlangen. Die Kosten, die anfallen, um Kampagnendaten über die API abzufragen, sind vernachlässigbar gering. Der Download eines Reports für einen gesamten Account kostet – unabhängig von der Anzahl der Keywords und Anzeigen – nur 25 Cent ($). Gebote hochzuladen ist hingegen sehr teuer. Der Upload eines neuen Gebots für ein einziges Keyword kostet 0,25 Cent. Geht man vom obigen Beispiel aus, so würde ein Update der Gebote aller 50.000 Keywords 125 $ kosten. Um nun für jedes einzelne Keyword herauszufinden, wie sich die Position und das Klickvolumen bei alternativen Geboten verhalten, sind während der Testphase bereits mindestens 20 Gebotsanpassungen erforderlich, was insgesamt 2500 $ kostet. Da sich der Wettbewerb ständig ändert, müssen Gebote aber auch in der restlichen Life-time einer Kampagne angepasst werden, was weitere Kosten verursacht. Die Herausforderung liegt also darin, im Zuge der Gebots-Optimierung immer abzuwägen, ob der erwartete zusätzliche Gewinn durch die Abgabe eines neuen Gebots für ein bestimmtes Keyword, die dadurch entstehenden Kosten rechtfertigt. Der Strategie, optimale Gebote für unterschiedliche Wochentage oder gar Tageszeiten abzugeben, sind damit Grenzen gesetzt.

Fazit

Bei der Gebotsoptimierung müssen der Zeithorizont einer Kampagne, das Klickvolumen der einzelnen Keywords und die Kosten für die Nutzung der API berücksichtigt werden.

• Zeithorizont: Plant man, Anzeigen nur über den Zeitraum von einem Jahr zu schalten, so ist es sicherlich nicht die richtige Herangehensweise, detaillierte Informationen über jedes einzelne Keyword zu sammeln, da die Informationssuche sehr teuer werden kann. Es lohnt sich nicht, 100 € in ein Keyword zu investieren, wenn sich durch die gewonnene Information und optimierte Gebote ein zusätzlicher Gewinn von 5 € pro Monat erzielen lässt. Wird mit einer Laufzeit von mehr als 2 Jahren gerechnet, so könnte die anfängliche Investition jedoch lohnenswert sein. Je größer der Zeithorizont, desto mehr Keywords sollte man testen.
• Klickvolumen: Long Tail Keywords können schnell unprofitabel werden. Allein der Upload eines Keywords kostet rund 0,63 Cent ($), jede Gebotsabgabe kostet weitere 0,25 Cent. Viele dieser Keywords werden nie Impressions bekommen, andere werden zu hohe Mindestgebote haben. Insgesamt ist der zusätzliche Gewinn, der durch die Optimierung der Gebote erzielt werden könnte sehr gering. Regelmäßige Gebotsanpassungen in kurzen Zeitabständen sollten also nur für High Traffic Keywords unternommen werden.
• API-Kosten: Generell besteht ein Zielkonflikt, da einerseits die Kosten für die API den Gewinn negativ beeinflussen und andererseits durch Gebotsanpassungen, durch die API-Kosten entstehen, mehr Gewinn erzielt werden kann. Der durch die Optimierung erzielte zusätzliche Gewinn muss die Optimierungskosten übersteigen. Ökonomisch ausgedrückt bedeutet das, dass die Grenzkosten im Optimum genau dem Grenzertrag entsprechen.

Die Ende 2006 eingeführte Bepreisung der Google API dürfte das Optimierungskalkül der Bid Management Tools älterer Tage in Frage stellen. Die Aufgabe, API Kosten im Zuge der Optimierung zu berücksichtigen, ist keinesfalls trivial und stellt eine große Herausforderung dar.