Demand Gen

Was sind Demand Gen-Kampagnen?

Demand Gen-Kampagnen sind die nächste Stufe der Evolution von Online-Werbung durch Google Ads. Seit Oktober 2023 ersetzen sie die bisherigen Discovery-Kampagnen und bieten eine dynamische, KI-gestützte Lösung zur gezielten Nachfragegenerierung. Diese Kampagnen sind speziell darauf ausgerichtet, das Bewusstsein für Produkte oder Dienstleistungen zu steigern, indem sie die verschiedenen Phasen der Customer Journey ansprechen.

Ein zentrales Merkmal der Demand Gen-Kampagnen ist die Integration von multimedialen Inhalten wie Videos und Bildern, wobei bis zu fünf Videos pro Asset erlaubt sind. Diese Inhalte werden auf Plattformen wie YouTube, Gmail und Google Discover-Feeds ausgespielt, wobei auch YouTube Shorts und In-Stream-Videos zum Einsatz kommen. Ein weiteres Highlight dieser Kampagnen ist die Unterstützung von Produktfeeds, die eine noch gezieltere Ansprache ermöglichen.

Zusätzlich bieten Demand Gen-Kampagnen umfassende Möglichkeiten zur Personalisierung und Optimierung der Targeting-Strategien. Sie basieren auf präzisen Datensätzen, darunter pixelbasierte Interaktionen und CRM-Listen. Durch diese datengestützte Herangehensweise lassen sich Lookalike-Segmente erstellen, die eine gezielte, personalisierte Ansprache von potenziellen Kunden ermöglichen. Die Migration von bestehenden Discovery-Kampagnen ist für das erste Quartal 2024 vorgesehen, was den Übergang zu dieser innovativen Werbeform weiter vorantreibt.

Hauptmerkmale und Anwendungsbereiche von Demand Gen

Die Hauptmerkmale von Demand Gen-Kampagnen zeichnen sich durch ihre vielseitigen Einsatzmöglichkeiten und ihre technologische Raffinesse aus. Neben der Unterstützung von bis zu fünf Videos pro Asset und der Integration von Produktfeeds, erweitern sie das Werbeinventar zu Plattformen wie YouTube Shorts, YouTube In-Stream, und Google-Videopartner. Dies ermöglicht eine breite und gezielte Ausspielung von Anzeigen, die speziell auf die Bedürfnisse und das Verhalten der jeweiligen Zielgruppe angepasst sind.

Anwendungsbereiche von Demand Gen-Kampagnen liegen vor allem in der Generierung zusätzlicher Nachfrage und der Steigerung von Conversions. Ihr Fokus liegt auf dem mittleren Bereich des Conversion-Funnels, in dem das Interesse und der Wunsch potenzieller Kunden geweckt werden sollen. Durch datengetriebene Attribution wird eine realistische Wertzuweisung für Kampagnen ermöglicht, was die Effektivität der eingesetzten Marketingaktivitäten erhöht. Demand Gen-Kampagnen fördern so die Kundenbindung und maximieren den Return on Investment (ROI) durch intelligente und personalisierte Ansätze.

Zielgruppen-Targeting und Personalisierung in Demand Gen

Bei Demand Gen-Kampagnen steht das präzise Zielgruppen-Targeting im Vordergrund, unterstützt durch fortschrittliche Personalisierungsoptionen. Mithilfe von Lookalike-Segmenten, die auf pixelbasierten Interaktionen oder CRM-Listen basieren, erhalten Werbetreibende die Möglichkeit, Nutzer zu erreichen, die den bestehenden Zielgruppen ähneln. Diese auf eigenen Daten basierende Strategie ermöglicht eine fein abgestimmte Ansprache, da der Grad der Übereinstimmung der Lookalikes in drei Stufen angepasst werden kann: niedrig, ausgeglichen oder hoch.

Die Personalisierung der Werbung wird durch die Integration von Google-KI vorangetrieben, die auf verschiedene Signale und Verhaltensweisen zurückgreift, um maßgeschneiderte Anzeigen zu liefern. Diese automatisierten Anpassungen reduzieren den manuellen Steuerungsaufwand erheblich und optimieren gleichzeitig die Relevanz der Werbeanzeigen für einzelne Nutzer. Durch diese personalisierte Herangehensweise decken Demand Gen-Kampagnen einen breiteren Teil des Marketingtrichters ab, indem sie nicht nur das Interesse wecken, sondern auch den Wunsch nach dem beworbenen Produkt oder der Dienstleistung verstärken.

Unterschied zwischen Demand Gen- und Discovery-Kampagnen

Der Unterschied zwischen Demand Gen- und Discovery-Kampagnen liegt in den zusätzlichen Funktionen und der verstärkten Nutzung von KI-Technologien bei Demand Gen. Während Discovery-Kampagnen hauptsächlich darauf abzielen, Produkte und Dienstleistungen über visuelle Plattformen wie Discover-Feeds einem breiten Publikum vorzustellen, bieten Demand Gen-Kampagnen einen viel umfassenderen Ansatz zur Nachfragegenerierung. Letztere nutzen fortschrittliche maschinelle Lerntechniken, um automatisch personalisierte und relevante Inhalte für verschiedene Zielgruppen bereitzustellen.

Ein weiteres Merkmal von Demand Gen-Kampagnen ist die erweiterte Reichweite auf Plattformen wie YouTube In-Stream und YouTube Shorts, die bei Discovery-Kampagnen in dieser Form nicht vorgesehen waren. Zudem ermöglicht der Einsatz von KI, die manuelle Steuerung deutlich zu reduzieren, indem automatisierte Prozesse integriert werden, die auf Analysen und Nutzerdaten basieren. Diese Automatisierung verbessert nicht nur die Effizienz, sondern erhöht auch die Treffgenauigkeit der Kampagnen, um so den spezifischen Interessen und Wünschen der Zielgruppen besser gerecht zu werden.

Optimierung und Analyse in Demand Gen-Kampagnen

Die Optimierung von Demand Gen-Kampagnen erfolgt durch den gezielten Einsatz von KI-gestützten Gebotseinstellungen und Analysetools, die darauf abzielen, den Marketingtrichter effizient zu optimieren. Dabei steht die Förderung von Kaufbereitschaftszielen im Vordergrund. Durch datengetriebene Ansätze wird die Wertzuweisung von Kampagnen realistischer gestaltet, was es ermöglicht, den Erfolg von Maßnahmen genauer zu messen und anzupassen. Mindestens 50 Conversions pro Verzweigung sind erforderlich, um die effektivsten Gebotsstrategien auf Conversion-Basis anwenden zu können.

Zur Analyse und Erfolgskontrolle setzen Demand Gen-Kampagnen auf umfassende Analysetools, die Markenbekanntheit und Suchanstiegsanalysen messen. Dies bietet tiefe Einblicke in das Nutzerverhalten und ermöglicht die Identifikation von Optimierungspotenzialen. Durch A/B-Tests werden Kreativstrategien optimiert, was zur Steigerung der Kampagnenleistung beiträgt. Die KI-Tools helfen nicht nur bei der Auswertung des Website-Traffics, sondern sorgen auch für die Maximierung der Conversions, indem sie gezielt die Nutzersignale berücksichtigen, die auf ein starkes Kaufinteresse hinweisen.