Wie unterscheiden sich die Smart-Bidding-Algorithmen von Google und Meta?

Googles Ziel-ROAS und das Smart Bidding von Meta nutzen beide maschinelles Lernen, um in jeder Auktion ein Gebot festzulegen, optimieren aber auf unterschiedliche Ziele. Googles Ziel-ROAS prognostiziert den Wert jeder potenziellen Conversion anhand Ihrer Kampagnenhistorie und Signalen zum Auktionszeitpunkt und bietet dann so, dass der von Ihnen festgelegte Return on Ad Spend erreicht wird. Das System von Meta priorisiert Anzeigen nach prognostizierten Engagement- und Conversion-Raten und stützt sich dabei auf die Nutzerdaten, die es über Facebook und Instagram hinweg besitzt.

Wichtigste Erkenntnisse

• Beide Systeme bieten zum Auktionszeitpunkt automatisch, sodass keines ein manuelles Gebot pro Keyword oder Zielgruppe benötigt.
• Googles Ziel-ROAS optimiert auf den Conversion-Wert und benötigt erfasste Conversion-Werte; Google nennt mindestens 15 Conversions in den letzten 30 Tagen für Search- und Shopping-Kampagnen.
• Das Smart Bidding von Meta stützt sich auf prognostiziertes Nutzer-Engagement und eigene Nutzerdaten und benötigt daher ausreichend Conversion-Historie und ein klares Bild der Zielgruppe.
• Ziel-ROAS lohnt sich, wenn Conversions unterschiedlich viel wert sind; Metas Stärke ist es, Menschen in ihren Feeds zu erreichen, bevor sie suchen.
• Keines läuft von allein: Beide brauchen saubere Conversion-Daten, laufendes Monitoring und Anpassungen, wenn sich der Markt verändert.

Smart-Bidding-Algorithmen sind im digitalen Marketing zentral geworden. Sie optimieren die Werbeausgaben, verbessern die Kampagnenleistung und vereinfachen Entscheidungen. Dieser Artikel vergleicht zwei der führenden Smart-Bidding-Lösungen: Googles Ziel-ROAS (Target Return on Ad Spend) und den Smart-Bidding-Algorithmus von Meta.

Was ist Smart Bidding?

Smart Bidding ist automatisiertes Bieten, das maschinelles Lernen nutzt, um für jede einzelne Auktion ein Gebot festzulegen, statt eines manuellen Gebots, das für ein ganzes Keyword, eine Platzierung oder eine Zielgruppe gilt. Das System schätzt, wie wahrscheinlich diese Impression zum gewünschten Ergebnis führt und was dieses Ergebnis wert ist, und bietet entsprechend. Weil die Schätzung zum Auktionszeitpunkt erfolgt, kann sie Signale gewichten, die kein Mensch in Echtzeit verarbeiten könnte, etwa Gerät, Standort, Tageszeit und – in der Suche – die Suchanfrage selbst.

Google fasst seine automatisierten Strategien unter dem Namen Smart Bidding zusammen: Ziel-CPA, Ziel-ROAS, Conversions maximieren und Conversion-Wert maximieren. Meta bietet vergleichbare automatisierte Gebotsstrategien im Werbeanzeigenmanager an, die dieser Artikel gesammelt als „Smart Bidding von Meta“ bezeichnet.

Wie funktioniert Googles Ziel-ROAS?

Googles Ziel-ROAS zeigt, was maschinelles Lernen beim Bieten leisten kann. Es soll den Conversion-Wert maximieren und dabei einen von Ihnen festgelegten Return on Ad Spend erreichen.

Was sind die wichtigsten Merkmale?

• Datenbasierte Entscheidungen: Es nutzt historische Kampagnendaten und kontextbezogene Signale zum Auktionszeitpunkt.

• Gebotsanpassungen in Echtzeit: Es passt das Gebot für jede Auktion an die Wahrscheinlichkeit einer hochwertigen Conversion an.

• Maximierung des Conversion-Werts: Es konzentriert sich auf die Qualität der Conversions statt auf ihre Menge.

• Flexibilität und Kontrolle: Werbetreibende können für verschiedene Kampagnen unterschiedliche ROAS-Ziele festlegen.

• Performance-Insights: Es liefert detaillierte Berichte darüber, wie die Strategie abschneidet.

Ziel-ROAS hat Einstiegsvoraussetzungen. Die Hilfeseite von Google nennt mindestens 15 Conversions in den letzten 30 Tagen für Search- und Shopping-Kampagnen, mit anderen Schwellenwerten für andere Kampagnentypen, und Sie müssen den erfassten Conversions Werte zuweisen, bevor Sie es anwenden. Google empfiehlt zudem, vier Wochen lang Conversion-Werte zu melden – oder ein bis zwei Conversion-Zyklen, falls das länger dauert –, bevor Sie ein Ziel festlegen. Sobald es läuft, braucht es laufendes Monitoring, um sich an Marktveränderungen anzupassen.

Das Ziel selbst ist ein Hebel. Ein höheres ROAS-Ziel lässt das System vorsichtiger bieten, was die Marge schützen, aber das Conversion-Volumen senken kann; ein niedrigeres Ziel erlaubt es, an mehr Auktionen teilzunehmen. Google weist außerdem darauf hin, dass sich die Leistung in der Regel mit weniger, größeren Kampagnen verbessert, die mehr Conversions sammeln, weil das Modell mehr Daten zum Lernen hat.

Wie funktioniert der Smart-Bidding-Algorithmus von Meta?

Der Smart-Bidding-Algorithmus von Meta, der über Plattformen wie Facebook und Instagram läuft, stützt sich ebenfalls auf fortschrittliches maschinelles Lernen.

Was sind die wichtigsten Merkmale?

• Fokus auf Nutzer-Engagement: Er priorisiert Anzeigen anhand des prognostizierten Nutzer-Engagements und der Conversion-Raten.

• Gebote zum Auktionszeitpunkt: Er passt Gebote in Echtzeit an, ganz ähnlich wie der Ansatz von Google.

• Umfassende Nutzung von Nutzerdaten: Er greift für das Targeting auf die umfangreichen Nutzerdaten von Meta zurück.

Die Auktion von Meta belohnt nicht allein das höchste Gebot. Sie gewichtet das Gebot des Werbetreibenden zusammen mit der geschätzten Wahrscheinlichkeit, dass diese Person die Handlung ausführt, auf die die Anzeigengruppe optimiert ist, und einer Bewertung der Anzeigenqualität. Eine Anzeige, auf die das Modell eine Reaktion erwartet, kann eine Auktion mit einem niedrigeren Gebot gewinnen als ein Wettbewerber – weshalb sich Creative und Zielgruppenpassung direkt in Ihren Kosten niederschlagen.

Der Algorithmus von Meta braucht ausreichend historische Daten, um zu optimieren, und ein klares Verständnis der Zielgruppe. Neue Anzeigengruppen und Anzeigengruppen mit umfangreichen Änderungen durchlaufen eine Lernphase, in der die Auslieferung weniger stabil ist, während das System Daten sammelt. Conversion-Signale kommen vom Meta-Pixel und der Conversions API, sodass Lücken im Tracking das Modell raten lassen.

Wie schneiden Smart Bidding von Google und Meta im Vergleich ab?

Der Vergleich zeigt mehrere Unterschiede und Gemeinsamkeiten:

• Einsatz von maschinellem Lernen: Beide setzen ausgefeiltes maschinelles Lernen ein, aber Google betont den Conversion-Wert, während Meta auf das Nutzer-Engagement setzt.

• Anpassungen in Echtzeit: Beide passen Gebote dynamisch an, unterscheiden sich aber im Datenfokus. Google analysiert historische Kampagnendaten, Meta greift auf seine riesigen Nutzerdaten zurück.

• Flexibilität: Beide bieten einstellbare Parameter, doch ihre Wirksamkeit variiert je nach Kampagnentyp und Ziel.

• Benutzeroberfläche und Integration: Die Plattform von Google gilt oft als benutzerfreundlicher, während das System von Meta eine tiefere Integration in das Social-Media-Marketing bietet.

Was zeigen Fallstudien?

Verschiedene Fallstudien veranschaulichen, was diese Algorithmen leisten können. Search Engine Land berichtet unter Berufung auf Google, dass Werbetreibende, die von Smart Shopping auf „Conversion-Wert maximieren“ mit Ziel-ROAS umgestiegen sind, bis zu 30 % mehr Conversion-Wert erzielten, während ein Modehändler auf der Plattform von Meta bessere Engagement-Raten verzeichnete.

Behandeln Sie jede Schlagzeilenzahl als Hypothese für Ihr eigenes Konto. Beide Plattformen bieten integrierte Experimente, sodass Sie eine automatisierte Strategie gegen Ihren aktuellen Ansatz testen und die Ergebnisse vergleichen können, bevor Sie Ihr gesamtes Budget umstellen.

Was sind die Herausforderungen und Grenzen?

Werbetreibende haben häufig Datenschutzbedenken, insbesondere wegen der Abhängigkeit von Meta von Nutzerdaten. Datenschutzänderungen wie Apples App-Tracking-Transparency-Framework, das 2021 eingeführt wurde, haben die Signale verringert, die Werbeplattformen aus Apps erhalten, wodurch First-Party-Daten und serverseitiges Tracking wichtiger werden. Beide Plattformen erfordern laufendes Monitoring und Anpassungen, um die Leistung zu halten.

Beide Modelle sind zudem intransparent: Man sieht, was sie bieten, aber nicht warum, und beide sind nur so gut wie die Conversion-Daten, mit denen man sie füttert – doppelte, fehlende oder falsch bewertete Conversions bringen ihnen die falsche Lektion bei.

Was kommt als Nächstes für Smart Bidding?

Künftige Trends deuten auf noch persönlicheres Ad-Targeting und effizienteres maschinelles Lernen hin. Die wachsende Bedeutung des Datenschutzes und die Weiterentwicklung der KI-Technologie dürften diese Algorithmen weiter prägen.

Googles Ziel-ROAS und der Smart-Bidding-Algorithmus von Meta bieten jeweils eigene Vorteile und Herausforderungen, und ihre Wirksamkeit hängt von den Bedürfnissen und Zielen jeder Kampagne ab. Mit dem Fortschritt des digitalen Marketings werden diese Tools ausgefeilter und bieten präziseres Targeting und höhere Renditen. Weil die Auktion von Meta Anzeigen belohnt, auf die Menschen reagieren, ist das Creative, das Sie einspeisen, ebenso wichtig wie das Gebot – deshalb lässt SOMIN Sie Anzeigen bewerten, bevor Sie Budget ausgeben.

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FAQ

Quellen

• About Target ROAS bidding, Google Ads Help
• Target ROAS in Google Ads: 5 key considerations, Search Engine Land